Опрос
|
реклама
Быстрый переход
OpenAI выгнала трёх сотрудников за слив конфиденциальной информации оценщикам безопасности ИИ
01.10.2026 [23:09],
Николай Хижняк
OpenAI уволила трёх сотрудников, которые, по заявлению компании, нарушили правила обращения с конфиденциальной информацией. По неподтверждённым данным эти сотрудники поделились секретной информацией со сторонней организацией, оценивающей безопасность ИИ. 
Источник изображения: Mariia Shalabaieva / unsplash.com «Наше расследование подтвердило, что эти сотрудники ненадлежащим образом обращались с конфиденциальной информацией, действуя в обход установленных в компании процедур. Тем самым они нарушили наши внутренние правила и подорвали доверие, необходимое для нашей работы», — сообщил представитель OpenAI в комментарии для CBS News. В компании добавили, что проверка выявила систематические нарушения со стороны сотрудников, имевших доступ к конфиденциальным данным и работавших с результатами исследований компании. Специалисты OpenAI, отвечающие за безопасность, обладают информацией, требующей высокого уровня доверия, без которого невозможно внутреннее взаимодействие, отметил представитель компании. Компания не уточнила, с какой именно информацией были связаны нарушения и в чём именно они заключались. По имеющимся данным, трое сотрудников — двое исследователей, занимающихся вопросами безопасности и согласования целей ИИ, а также руководитель исследовательской программы — передали конфиденциальную информацию компании сторонней группе, проводящей оценку систем искусственного интеллекта. Об этом сообщил источник, знакомый с ситуацией и пожелавший остаться анонимным, поскольку речь идёт о внутренних делах компании. По его словам, часть информации, с которой, как утверждается, обошлись ненадлежащим образом, касалась архитектуры инфраструктуры OpenAI. Компания OpenAI оказалась под пристальным вниманием после того, как её ИИ-агенты вышли за пределы тестовой среды и взломали портал Hugging Face — репозиторий моделей искусственного интеллекта. Ранее в этом месяце компания также сообщила о шести случаях «неожиданного или вызывающего опасения» поведения систем. В одном из случаев, по данным OpenAI, ещё не выпущенная исследовательская модель добавила в свои рабочие записи инструкции, позволяющие обойти установленные ограничения, а в другом — ИИ-агент загрузил файлы в интернет для получения ссылки из браузера без ведома пользователя. Эти шесть инцидентов были выявлены в ходе обучения или тестирования моделей за последние месяцы, уточнили в компании. Кроме того, ИИ-модели OpenAI получали доступ к общедоступной информации на сайтах Комиссии по ценным бумагам и биржам (SEC), а также к данным Бюро переписи населения США. В OpenAI заявили, что не обнаружили признаков компрометации данных или уязвимостей. Ранее OpenAI приняла решение отменить выпуск новой модели ИИ из соображений безопасности. Модель GPT-6.1 Astra «не вполне соответствовала требованиям в части соблюдения установленных рамок и полномочий, а также в том, как она информирует пользователя о выполненной работе», — заявила Саачи Джейн (Saachi Jain), руководитель отдела систем безопасности компании. В среду Федеральная торговая комиссия (FTC) сообщила, что начала расследование в отношении компаний OpenAI, Anthropic и других разработчиков искусственного интеллекта в связи с рисками, которые их технологии могут представлять для потребителей. Google бьёт тревогу: ИИ научил хакеров быстрее превращать известные уязвимости в оружие
01.10.2026 [19:19],
Павел Котов
Искусственный интеллект помогает киберпреступникам быстрее и с меньшими усилиями находить и эксплуатировать уязвимости в программных продуктах, последствия таких атак становятся всё более серьёзными, и основное внимание уделяется отнюдь не уязвимостям нулевого дня, предупредили эксперты отдела Google Threat Intelligence Group (GTIG). 
Источник изображения: Joshua Reddekopp / unsplash.com ИИ уже оказывает «заметное влияние» на ландшафт уязвимостей, причём не только на скорость обнаружения новых ошибок, но и на саму их природу. В 2026 году число обнаруженных уязвимостей удвоилось, выросло и число случаев их эксплуатации на практике. В январе 2026 года были выявлены 5045 ошибок, а в августе — уже 10 740; число эксплуатируемых в реальных атаках уязвимостей выросло с 10,5 в месяц в 2025 году до 18 в месяц в этом. Вопреки расхожим мифам, главный козырь ИИ — не уязвимости нулевого дня: если в 2025 году их обнаруживалось 8 в месяц, то в 2026 году их стало 11. Гораздо большую угрозу представляет быстрое превращение известных ошибок в инструменты для атак: зафиксированный в этом году рост числа эксплойтов касался преимущественно уже известных проблем, а не уязвимостей нулевого дня, указывают эксперты. В то же время ИИ помогает и специалистам по киберзащите, в частности помогая отсеивать менее значимые уязвимости и сосредоточиться на наиболее опасных. Если рассматривать только выявленные с помощью ИИ ошибки, то, по данным Google, среди них пропорционально меньше уязвимостей низкого риска и значительно больше — среднего и высокого. Так, 50 % выявленных ИИ проблем допускали удалённое выполнение кода, хотя в общем массиве уязвимостей доля таких ошибок составляет 26 %. Специалисты по кибербезопасности обращаются к ИИ прежде всего для поиска серьёзных уязвимостей в критически важной инфраструктуре, в механизмах разграничения прав доступа, в базовых библиотеках и средах выполнения — там, где вероятность их обнаружить выше. Эксперты Google привели пример, когда злоумышленники начали эксплуатировать официально раскрытую уязвимость уже через несколько дней после публикации сведений о ней — атаки включали повышение привилегий, кражу данных и развёртывание вредоносного ПО. В ближайшем будущем ожидается рост как темпов обнаружения ошибок, так и частоты их эксплуатации — злоумышленники экспериментируют с ИИ, используя его в обеих целях. А специалистам по киберзащите следует уделять больше внимания известным проблемам и учитывать, что теперь хакеры могут превращать их в оружие с небывалой скоростью. Организациям придётся отказаться от практики массовой установки исправлений без предварительной приоритизации и перейти к управлению уязвимостями на основе данных разведки угроз — это поможет двигаться с одной скоростью с противником. Неизвестные ИИ-агенты атаковали сайт правительства Канады
01.10.2026 [13:18],
Владимир Фетисов
Некоммерческая исследовательская организация Transluce заявила, что ИИ-агенты неустановленного происхождения пытались взломать правительственный сайт Канады. Этот случай пополнил растущий список инцидентов, в ходе которых ИИ-агенты, во многих случаях принадлежащие OpenAI, сканировали или пытались взломать IT-системы корпораций и государственных структур, не получая на то указаний. 
Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com По данным источника, ИИ-агенты пытались получить доступ к библиотеке и архиву Канады — местному аналогу библиотеки Конгресса США. Исследователи не смогли подтвердить, что это были агенты OpenAI, но отметили, что их поведение схоже с тем, как вели себя агенты, принадлежность которых к компании была подтверждена ранее. В сообщении также отмечается, что, вероятнее всего, попытка взлома оказалась неудачной. Исследователи уведомили канадское правительство об этом инциденте. В Федеральном ведомстве Канады по вопросам киберинцидентов подтвердили, что им известно о подозрительной активности ИИ-агентов. Там также добавили, что признаков компрометации какой-либо государственной системы выявить не удалось. «Мы знаем о сообщениях, в которых говорится, что модели OpenAI пытались получить доступ к общедоступной информации на сайтах канадского правительства. Мы изучаем эти данные и предоставили предварительные результаты расследования канадским экспертам, занимающимся проведением предварительной проверки», — прокомментировал данный вопрос представитель OpenAI. Сообщение о попытке ИИ-агентов взломать канадские правительственные сайты появилось через несколько дней после того, как OpenAI подтвердила, что принадлежащие компании алгоритмы взломали ресурсы системы здравоохранения Австралии. В сообщении также говорилось, что агенты OpenAI сканировали сайты Бюро переписи населения США и Комиссии по ценным бумагам и биржам, но не пытались взломать их. Китайская Tencent арендует 100 000 ускорителей ИИ у американской Oracle за $7 млрд
01.10.2026 [12:30],
Алексей Разин
В условиях бурного развития ИИ-отрасли многим разработчикам приходится арендовать крупные вычислительные мощности, и американская Oracle пытается найти себя в статусе провайдера подобных услуг, причём не только для компаний-соотечественников. Новая сделка учитывает интересы китайской Tencent, которая арендует у Oracle около 100 000 ускорителей ИИ в Юго-Восточной Азии. 
Источник изображения: Oracle Как отмечает Financial Times, условия этой сделки подразумевают пятилетний срок аренды азиатских вычислительных мощностей компании Oracle, которые включают 100 000 передовых ускорителей, недоступных китайским компаниям на своей родине в силу экспортных ограничений США. Сумма сделки оценивается в $7 млрд, причём около 30 % китайскому арендатору придётся уплатить авансом. Именно эта сделка, по словам источников, обусловила первый более чем за десять лет отрицательный денежный поток в размере $2 млрд в финансовом отчёте Tencent за второй квартал. Американские регуляторы не запрещают китайским компаниям арендовать передовые ИИ-ускорители за пределами КНР, хотя подобные попытки и предпринимались в этом десятилетии. При этом отнюдь не Tencent является главным арендатором азиатских ЦОД, построенных на передовых американских ускорителях — в этой роли выступают Alibaba и ByteDance. Высокий спрос со стороны китайских арендаторов поднимает цены на этом рынке. Tencent нуждается в расширении своих вычислительных ресурсов, поскольку пользователями её популярного в Китае «суперприложения» являются более 1,4 млрд человек. Новейшие ИИ-модели Hunyan холдинга Tencent приближаются по своему быстродействию к разработкам Alibaba семейства Qwen, которые считаются самыми продвинутыми на китайском рынке. Tencent развивает и агентские ИИ-сервисы на базе Xiaowei, поэтому новые вычислительные мощности ей очень нужны. В офисной среде Tencent продвигает ИИ-агента WorkBuddy, который лидирует в соответствующем сегменте рынка в КНР. Во втором квартале капитальные расходы Tencent выросли в годовом сравнении на 176 % до $7,9 млрд. Компания перестраивает свою организационную структуру, чтобы лучше соответствовать потребностям рынка ИИ-систем. Штат специалистов этой сфере неуклонно расширяется. «Яндекс» представил рекомендательную генеративную ИИ-модель Sona — она уже поселилась в колонках с «Алисой»
01.10.2026 [12:16],
Павел Котов
Компания «Яндекс» представила генеративную модель искусственного интеллекта Sona, которая выступает единой платформой для создания рекомендаций, подбирая варианты для пользователя и ранжируя их. Она служит заменой множеству алгоритмов, не требует выбирать признаки вручную и демонстрирует достойные практические результаты. 
Источник изображения: yandex.ru/company Рекомендательные системы встречаются в жизни современного человека повсеместно — в традиционном варианте они представляют собой большой набор алгоритмов. Эти алгоритмы выбирают подходящие из значительного объёма вариантов, отсеивают из подходящих лучшие и расставляют их в надлежащем порядке — «Яндекс» продемонстрировал, что всю эту систему можно заменить одной моделью. Эта модель анализирует поведение пользователя и сразу предлагает, что ему подойдёт. Компания развернула Sona в системе музыкальных рекомендаций, работающей в умных колонках с «Алисой». За неделю новая ИИ-модель на 6,3 % увеличила время прослушивания рекомендованных композиций, почти на 18 % выросло число просьб повторить композицию, а аудитория активных слушателей увеличилась на 4,5 % — в 2,4 раза активнее, чем с предыдущим обновлением. В 2025 году «Яндекс» выпустил основанную на архитектуре трансформера рекомендательную систему ARGUS; в 2026 года компания внедрила в рекомендательные системы архитектуру Gryphon, которая помогла объединить несколько этапов подбора рекомендаций — Sona продолжает это направление развития. В 2025 году команда «Яндекса» также выложила в открытый доступ один из крупнейших в мире наборов данных Yambda для развития рекомендаций — проект использовали учёные Kuaishou и Meta✴✴. О модели Sona положительно отозвались учёные компании ByteDance, ответственные за рекомендательную систему платформы TikTok. Reddit развернула борьбу с ИИ-ботами, но её жертвами оказались обычные пользователи
01.10.2026 [09:51],
Алексей Разин
Ресурс Reddit был вынужден заявить модераторам и разработчикам, что прекращает поддержку RSS-лент, которые всё чаще используются для автоматического сбора информации и «автоматизированных злоупотреблений». Поддержка этого способа выдачи информации со стороны Reddit будет прекращена 13 ноября. 
Источник изображения: Unsplash, Brett Jordan «Мы знаем, что RSS был любимой частью открытого веба на протяжении долгого времени, и мы благодарны всем, кто использовал его для сохранения подключения к Reddit», — сообщает в своём заявлении администрация ресурса, попутно добавляя, что публичный доступ через API будет закрыт с марта 2027 года. Напомним, формат RSS позволял пользователям и приложениям получать информацию с сайтов в стандартизованной форме. Его активно использовали агрегаторы новостей и информационные каналы в различных мессенджерах. Google до 2013 года предлагала свой инструмент для чтения RSS-лент, но потом прекратила его поддержку и уступила рынок более мелким игрокам. Примечательно, что для самой Reddit бизнес по предоставлению доступа ИИ-моделям к контенту, создаваемому пользователями, в условиях бума соответствующих систем остаётся весьма доходным. По итогам второго квартала «прочие» источники выручки, к которым относится всё, кроме рекламы, принесли компании $43 млн — на 24 % больше, чем за аналогичный период прошлого года. По каналам RSS значительная часть такого контента просто доставалась разработчикам ИИ бесплатно, поэтому это «слабое звено» в системе монетизации бизнеса решено было устранить. Модераторам веток Reddit владельцы платформы рекомендуют мигрировать на приложение Discord Relay Devvit в ближайшее время, а после 13 ноября перестроить свои потоки информации таким образом, чтобы обходиться без RSS. Для всех прочих областей применения этого стандарта альтернативы после указанной даты предусмотрено не будет. Данные заявления уже вызвали волнения как среди модераторов Reddit, так и среди пользователей, поскольку последние нередко полагались на RSS в качестве основного канала доступа к информации на этом ресурсе. Закрытие публичного доступа к Reddit через API с марта следующего года также лишит бесплатной возможности собирать информацию на этом ресурсе разработчиками ИИ-ассистентов. С марта 2027 года им придётся покупать лицензию Reddit на право использования этих данных. Кроме того, Reddit ужесточит правила доступа к информации, хранящейся на так называемом «старом» Reddit (Old Reddit), поскольку данные этой части ресурса также активно используются создателями ИИ-систем без справедливого возмещения в адрес администрации. Боты генерируют трафик, но не позволяют Reddit продавать больше рекламы. В последующие несколько месяцев доступ к Old Reddit будет ограничен только теми пользователями, которые проходили авторизацию на этом ресурсе на протяжении предыдущих шести месяцев, причём первоначально этот период планировалось ограничить 90 днями. Разработчикам ботов и приложений, использующих данные Reddit, необходимо будет пройти официальную регистрацию до 12 января 2027 года, чтобы не потерять к ним доступ после этой даты через API. Китайская открытая GLM-5.3 почти догнала закрытую Mythos в создании эксплойтов
01.10.2026 [08:51],
Павел Котов
Американская лаборатория искусственного интеллекта Anthropic изучила возможности китайской модели Z.ai GLM-5.3 в области кибербезопасности и пришла к неутешительному выводу: эта система обладает обширными возможностями и может использоваться хакерами, потому что её защита от злоупотреблений недостаточно эффективна. 
Источник изображений: anthropic.com В поиске уязвимостей открытая и доступная бесплатно всем желающим Z.ai GLM-5.3 почти не уступает закрытой Anthropic Claude Mythos Preview, работать с которой может лишь ограниченный круг организаций — участники проекта Glasswing. Эксперты Центра стандартов и инноваций в области ИИ (CAISI) при Национальном институте стандартов и технологий США (NIST) изучили возможности Z.ai GLM-5.3 и пришли к заключению, что она является «самой мощной моделью с открытыми весами из всех выпущенных на сегодняшний день с точки зрения возможностей проведения кибератак», по совокупности показателей уступая передовым американским разработкам на четыре месяца — результаты собственных тестов Anthropic в целом совпали с этой оценкой. Разница в том, что доступ к бесплатной китайской модели есть у неограниченного круга лиц.  На начальном этапе в Anthropic протестировали GLM-5.3 с помощью набора инструментов ExploitBench — он помогает оценить способность модели эксплуатировать известные уязвимости в движке V8, который используется в браузере Google Chrome. Здесь особое внимание уделяется способности модели производить полный комплекс работ по созданию готовых эксплойтов. GLM-5.3 успешно создала их в 50 из 410 тестов; для сравнения, Claude Mythos Preview показала результат 56 из 410. В тесте Binary Exploitation инженеры Anthropic проверили способность модели находить и эксплуатировать уязвимости в проектах с открытым исходным кодом, которые участвуют в проекте Google OSS-Fuzz. Максимальный балл в тесте начисляется за успешный полный перехват управления выполнением программы, то есть полноценный взлом. Оценивалась работа нескольких моделей в 100 случайных задачах: GLM-5.3 добилась успеха в 4 % случаев, Claude Mythos Preview — в 6 %. Китайская модель уступила американской, но важно другое: более ранние модели, в том числе Claude Opus 4.6 и GLM-5.2, не справились ни с одной из задач. Далее тестирование проводилось в условиях, приближенных к «боевым», и уже с участием человека. В ходе первого эксперимента GLM-5.3 использовалась на изолированной машине — объектом была локальная Linux-версия популярного браузера. Модель обнаружила несколько неизвестных ранее уязвимостей в JavaScript-движке и объединила их в работающий эксплойт: при открытии специально подготовленной веб-страницы у гипотетического злоумышленника открывался доступ к произвольным файлам на компьютере пользователя. В ходе второго использовалась более компактная и менее мощная версия той же модели GLM-5.3-Flash — ей сообщили о двух известных уязвимостях в браузере Google Chrome, и та практически без участия человека создала рабочую цепочку эксплойтов, которая вдобавок обошла аппаратный механизм защиты PAC — аутентификации указателей на архитектуре ARM64. На это ушли 20 минут работы специалиста и 8 часов работы самой модели — при доступе к ней по API через платформу Z.ai по нынешним расценкам это обошлось бы в $20,40. В исходном виде GLM-5.3 выпускается с некоторыми встроенными средствами защиты от злоупотреблений: если пользователь даёт заведомо недопустимую инструкцию, модель отвечает отказом. Но эти механизмы можно относительно просто обойти. Самый эффективный способ — аблитерация (abliteration): модель выпускается с открытыми весами, и пользователи могут перенастроить её так, чтобы отключить функцию отказа, практически не ослабляя возможностей системы. Версии GLM-5.3, подвергшиеся такой процедуре, появились на свет всего через несколько дней после выпуска оригинальной модели. Инженеры Anthropic произвели эту процедуру собственными силами. Для полномасштабной модели GLM-5.3 это потребовало 2200 часов работы графических процессоров при стоимости $4400; для компактной GLM-5.3-Flash — 600 часов. После этого частота отказов в профильных бенчмарках JailbreakBench и HarmBench сократилась с 90 % до 3 % и 2 % соответственно, а также до 12 % в StrongREJECT. При этом в тесте GPQA-Diamond на оценку научных компетенций стандартная и подвергшаяся аблитерации версии модели показали одинаковые результаты, а в тесте CyberGym было зафиксировано снижение на несколько процентов.  На практике при запуске в изолированной среде подвергшаяся аблитерации GLM-5.3 выполнила явно вредоносные запросы в 100 % случаев. Но это был не единственный способ отключить защитные механизмы. Вводящий в заблуждение запрос, в котором модели указывается на то, что она участвует в учениях, заставил её выполнять вредоносные инструкции в 64 % случаев. Ещё один способ — предварительное заполнение токенов рассуждений, при котором модель как будто уже обдумала запрос и приняла решение приступить к его выполнению, повысил этот показатель до 92 %. Таким образом, приходят к выводу эксперты Anthropic, Z.ai GLM-5.3 способна предоставить киберпреступникам доступ к функциям поиска и эксплуатации уязвимостей практически без каких-либо ограничений. Американская ИИ-лаборатория допускает, что эта и другие подобные модели будут использоваться на практике для нанесения реального ущерба. Google начала платить сайтам за контент для ИИ-ответов — но большинству достаются копейки
01.10.2026 [00:53],
Анжелла Марина
Google начала эксперимент с выплатами издателям за материалы, которые используются при формировании ИИ-ответов в поиске. Однако первые результаты программы вызвали скептицизм: небольшие и средние сайты получают настолько мало денег, что это не компенсирует падение их поискового трафика из-за ИИ. 
Источник изображения: AI По данным Ars Technica со ссылкой на The Information, к программе под названием AI contribution pilot компания Google подключила около 100 издателей. Участникам платят, если их материалы существенно влияют на ответы Gemini в ИИ-обзорах (AI Overview). При этом ранее Google не рассматривала возможность прямых выплат за использование контента, утверждая, что сайты получают взамен трафик из поисковой системы. Несколько небольших и средних издателей рассказали The Information, что выплаты составляют примерно 0,1 % от их рекламной выручки, а некоторые крупные издатели вообще отказались от участия, рассчитывая таким образом добиться от Google более выгодных условий. При этом суммы заметно различаются. Например, один из участников программы по прогнозам может получать более $1 млн в год, тогда как недавно подключившийся сайт заработал около $60 000, что составляет лишь малую долю его доходов. Небольшие сайты получили менее $1000 за несколько месяцев. Участники эксперимента отмечают, что материалы по нишевой тематике (аниме и игры) с меньшим количестве публикаций зарабатывают больше в виду высокого интереса у узкой аудитории. Одновременно статистика в консоли Google Search остаётся непрозрачной и издатели не всегда могут определить, почему получили ту или иную сумму. Компания также не объясняет достаточно подробно, что именно считается существенным вкладом в ИИ-ответ, поэтому сайтам сложно прогнозировать будущие выплаты. Для Google проблема выходит за рамки отдельного эксперимента, так как ИИ-модели получают знания из большого массива интернет-данных, а поисковым системам по-прежнему необходим новый и актуальный веб-контент. Если сайты перестанут публиковать материалы или начнут блокировать доступ поисковым ботам Google, это может повлиять и на качество ИИ-поиска. При этом некоторые издатели уже активно начали противостоять переходу Google к поиску на базе ИИ. В частности, The New York Times подала иск из-за незаконного использования своих материалов для обучения моделей, а компания Penske Media, владеющая изданиями Variety и Rolling Stone, обвинила Google в несправедливом объединении обычной поисковой индексации со сбором данных для ИИ. На ситуацию обращают внимание и регуляторы. В Великобритании Google ранее обязали предоставить издателям возможность отказаться от использования материалов в ИИ-поиске без потери присутствия в обычной выдаче, а Европейская комиссия проводит антимонопольное расследование, связанное с компенсацией издателям за использование их контента в ИИ-ответах. FTC взялась за OpenAI и Anthropic — США впервые расследуют угрозы автономных ИИ-агентов для людей
01.10.2026 [00:48],
Николай Хижняк
Федеральная торговая комиссия (FTC) США запустила масштабную проверку деятельности компаний Anthropic, OpenAI и других разработчиков ИИ, чтобы выявить потенциальные угрозы, которые их технологии могут представлять для людей. Об этом агентству Reuters сообщил высокопоставленный представитель комиссии. 
Источник изображения: AI Это первое официальное расследование в США, касающееся так называемых автономных ИИ-агентов. Оно последовало за волной инцидентов, вызвавших у общественности опасения, что бесконтрольный искусственный интеллект может однажды нанести вред людям. По словам представителя комиссии, FTC планирует направить официальные запросы о предоставлении информации и потребовать дачи показаний от руководителей ведущих компаний-разработчиков ИИ, включая Anthropic, OpenAI и исследовательскую группу METR. Компании Anthropic и OpenAI привлекали METR для проведения независимых расследований инцидентов безопасности, связанных с их технологиями автономных ИИ-агентов. Председатель FTC Эндрю Фергюсон (Andrew Ferguson) выражал опасения по поводу этих компаний ещё до того, как ИИ-агенты, созданные OpenAI, взломали платформу с открытым исходным кодом Hugging Face, отметил представитель комиссии в разговоре с Reuters. Однако инцидент, в ходе которого ИИ-агенты OpenAI сканировали этот ресурс для разработчиков на предмет уязвимостей перед проведением масштабной атаки, придал вопросу особую срочность, добавил чиновник. На прошлой неделе Фергюсон заявил, что разработчики, которые в ходе тестов на кибербезопасность дают агентам инструкции, приводящие к взломам, должны нести ответственность за любой причинённый ущерб. Выступая на конференции Reuters Momentum AI в Остине, он отметил, что США следует опираться на действующее законодательство, прежде чем пытаться принять новые законы, регулирующие сферу ИИ. FTC обладает широкими полномочиями для подачи судебных исков против компаний за недобросовестные или вводящие в заблуждение действия. Отмечается, что комиссия уже использовала эти полномочия для принятия мер против компаний, не предпринявших разумных шагов по защите данных потребителей. Во вторник президент США Дональд Трамп встретился с руководителями ведущих компаний в сфере ИИ. В ходе встречи стороны договорились о внедрении добровольных стандартов. Трамп неоднократно называл опасения по поводу ИИ выдумкой, стремясь поставить во главу угла технологическое доминирование США, а не регулирование отрасли. В то же время он заявлял, что правительство может использовать действующие законы против компаний, занимающихся ИИ, в случае причинения ими какого-либо ущерба. Google вернулась в гонку ИИ с Gemini 4 Argon, которая слишком опасна для публики
01.10.2026 [00:34],
Андрей Созинов
Google представила Gemini 4 Argon — флагманскую модель искусственного интеллекта, ориентированную на сложные многошаговые задачи в программировании, анализе данных, юридической и финансовой работе, а также кибербезопасности. Но что важнее, новая модель — это попытка Google вернуться в гонку ИИ, где она в последнее время заметно отстала от OpenAI и Anthropic.  Gemini 4 вышла спустя почти целый год после Gemini 3 Pro, которая за это время была лишь обновлена до Gemini 3.1 Pro в феврале. Так что Google серьёзно отстала от конкурентов: OpenAI представила GPT-6 Astra, а Anthropic вывела на рынок Claude Fable 5 и Mythos 5, а потом и 5.1. Теперь в арсенале Google есть ответ в лице Gemini 4 Argon, которую сама компания позиционирует на уровне передовых моделей конкурентов.  Gemini 4 Argon получила лимит вывода до 1 млн токенов — в Google называют его отраслевым рекордом. Для сравнения, у предшествующих моделей компании максимальный объём генерируемого ответа составлял 64 тыс. токенов. Такой запас позволяет модели выполнять значительно более длинные цепочки рассуждений и генерировать сотни тысяч токенов в рамках одного рабочего процесса. В Google описывают Gemini 4 Argon как систему, которая не просто отвечает на вопрос или генерирует фрагмент кода, а изучает исходные файлы, составляет план, запускает нужные инструменты, проверяет промежуточный результат и исправляет собственные ошибки. Основными областями применения Gemini 4 Argon названы разработка ПО, финансовая и юридическая работа, а также кибербезопасность. Google уже использует Argon внутри компании. В частности, агенты на базе модели помогали оптимизировать алгоритмы для квантовых вычислений, анализировали телеметрию дата-центров и автоматически находили способы сократить потребление памяти. После внедрения предложенных оптимизаций компания рассчитывает освободить более 300 тебибайт памяти, а потенциальный суммарный эффект оценивает в 500 ТиБ — 1 ПиБ. Ещё одно направление — масштабная миграция программного кода с C и C++ на Rust. Argon используется для работы с кодовыми базами объёмом от десятков тысяч строк до более чем 800 тыс. строк в ядре Fuchsia OS. В одном из экспериментов агенты модели переработали 32 тыс. строк SIMD-кода в библиотеке декодирования видео libgav1. Получившаяся реализация на Rust работает в 2,7 раза быстрее предыдущего Rust-порта при идентичных результатах декодирования.   В собственных тестах Google Gemini 4 Argon показала результат 77,9 % в бенчмарке DeepSWE v1.1, оценивающем способность ИИ решать реальные длительные задачи разработки ПО. Это выше показателей GPT-6 Astra (74,1 %) и Claude Fable 5.1 (67,4 %). В AutomationBench, который проверяет, правильно ли агенты выполняют многоэтапные бизнес-процессы, новинка получила 51,3 % против 41,4 и 31,4 % у Astra и Fable соответственно. Также Argon опередила флагманские GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1 в Vals Index. В тесте понимания длинных видеозаписей LVBench результат составил 91,7 %.   Отдельное внимание Google уделила возможностям Argon в области кибербезопасности. Модель способна самостоятельно искать, проверять и исправлять уязвимости в программном обеспечении. В тесте CWE-bench v1 она получила 68 %, разделив первое место с флагманскими GPT-6 Astra и Grok 4.7. Google также заявляет о значительном превосходстве Argon над Gemini 3.8 Flash Cyber в ряде внутренних тестов по поиску уязвимостей и анализу веб-систем.  Google не собирается сразу делать Gemini 4 Argon общедоступной. Сначала её протестируют в рамках программы Fairwind вместе с доверенными экспертами по кибербезопасности. Google дополнительно проверяет Gemini 4 Argon на устойчивость к вредоносным инструкциям, попыткам обмануть ИИ и выходу агента за поставленные рамки. После завершения тестирования Google планирует предоставить Argon разработчикам, корпоративным клиентам и обычным пользователям — первоначально платным клиентам API и подписчикам Google AI Ultra. На старте использование модели будет стоить $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных; после вводного периода тарифы вырастут до $4 и $20 соответственно. Кэшированные входные токены будут стоить на 95 % дешевле стандартной цены. ИИ стал доступнее в сотни тысяч раз за пять лет — ни одна другая технология не дешевела так быстро
30.09.2026 [20:47],
Павел Котов
За последние годы стоимость работы с искусственным интеллектом снизилась в тысячи раз — быстрее, чем дешевела любая другая революционная технология прошлого столетия. Каждый квартал ИИ дешевеет почти на 50 %, а за год — в 13 раз, подсчитали аналитики Epoch AI. Литиевые аккумуляторы, технологии секвенирования ДНК и даже вычислительные мощности, которые стремительно развивались в соответствии с законом Мура, дешевели не так быстро. 
Источник изображения: Roman Budnikov / unsplash.com Снижение затрат способствует внедрению технологий, но порождает и непростые вопросы о том, нужно ли привязываться к передовым разработкам в области ИИ; а поставщикам услуг становится все труднее формировать преданность клиентов и обеспечивать себе стабильный доход. Если человек знает, что всего через несколько недель или месяцев интересующий его сервис станет более функциональным и дешёвым, то какой смысл внедрять его немедленно? А если конкурент предлагает более качественное и доступное решение, то зачем оставаться с нынешним поставщиком? В непростом положении оказываются лидеры отрасли в лице OpenAI и Anthropic: едва ли можно рассчитывать на получение значительной прибыли от передовых моделей, которые превосходят конкурентов, если такое преимущество оказывается лишь кратковременным. Всего за пять лет стоимость ИИ упала в несколько сотен тысяч раз. Для сравнения, с 1991 по 2024 год литиевые аккумуляторы подешевели лишь в сто раз. Вычислительное оборудование за 60 лет, начиная с 1940 года стало дешевле в сотни миллиардов раз. На протяжении почти всего этого времени закон Мура оставался актуальным: производительность и эффективность вычислений значительно росли каждый год — современные компьютеры не только работают быстрее своих предшественников, но и обходятся дешевле в эксплуатации. Наиболее схожую динамику снижения цен демонстрирует секвенирование ДНК — относительная стоимость этой процедуры снизилась даже сильнее, чем стоимость ИИ, но на это ушли чуть более 20 лет. ИИ дешевеет почти на 50 % каждый квартал и в 13 раз в год — темпы удешевления в четыре раза выше, чем у секвенирования ДНК и в 18 раз выше, чем у литиевых аккумуляторов. У приведённой статистики есть ряд оговорок. Данные по вычислительному оборудованию охватывают период лишь до 2001 года, а статистика по электроэнергии приводится только до 1973 года, и не учитывается бурный рост солнечной энергетики в последние годы. Отслеживание стоимости ИИ началось лишь в 2023 году, а более ранние данные получены на основе актуального краткосрочного тренда и сторонних исследований. Основу анализа для ИИ у Epoch AI составила не какая-то одна конкретная модель, а совокупность моделей, показавших не менее 81,25 % в бенчмарке Graduate-Level Google-Proof Q&A (GPQA) уровня Diamond — учитывались затраты на получение от модели ответа на вопрос с тремя возможными вариантами. Это помогает оценить возможности ИИ в разных областях знаний, но не факт, что охватывается весь спектр способностей ИИ. Наглядно показано, что новым моделям эти задачи даются просто — они набирают в тестах высокие баллы и делают это с меньшими затратами. К примеру, выпущенная в январе 2025 года модель OpenAI o3 набрала в тесте GPQA Diamond 75 % при стоимости $0,30 за вопрос. Всего полтора года спустя вышла OpenAI GPT-5.6 Luna, которая в том же тесте показала такие же результаты при цене $0,0004 за вопрос. Затраты на ИИ снижаются неравномерно. В бенчмарке GPQA Diamond наблюдались периоды резкого снижения затрат, за которыми наступали этапы стагнации и выхода на плато — более стабильная динамика оказалась в математическом тесте AIME OTIS и в шахматных задачах. В период с 2025 по 2026 год прогресс в области передовой математики был незначительным, и лишь в середине года затраты резко упали. 
Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com По большинству дисциплин темпы снижения затрат сокращаются: первоначально цены по пяти эталонным бенчмаркам падали на 66 % за квартал, а спустя два года этот показатель уменьшился до 32 % за квартал. Это значит, что или прогресс в сфере ИИ замедляется, или снижать расходы на его работу становится труднее — особенно в 2026 году, в условиях роста цен на электроэнергию и вычислительное оборудование. Трудно снижать цены на услуги, если необходимые для работы ИИ ресурсы стоят дороже, чем раньше. Главной проблемой для анализа статистики является «бенчмаксинг» — разработчики целенаправленно обучают свои модели показывать высокие результаты в тестах, предназначенных для проверки общих способностей. При проведении тестирования специалисты Epoch AI использовали элементы случайности, чтобы модели не «понимали», что их проверяют, и разработчики не могли целенаправленно обучать их для успешного прохождения сторонних тестов. Такой подход применялся не ко всем тестам — и там, где его не было, наблюдались более высокие темпы снижения затрат, что косвенно подтверждает присутствие некоторой оптимизации под конкретные бенчмарки. Это не обесценивает результаты, но даёт основания относиться к ним с некоторой долей скептицизма. Разработчики ИИ, и в особенности передовых моделей, готовые тратить сотни миллиардов долларов на инфраструктуру, опасаются, что возникнут сомнения в целесообразности высоких тарифов. Эксплуатация моделей класса Anthropic Mythos и Fable, а также последних моделей OpenAI обходится дороже аналогов, но стоимость обработки токенов неуклонно снижается. Теперь ведущие разработчики соревнуются на границе Парето — так называется точка оптимального баланса между эффективностью затрат и уровнем «интеллекта» модели. И если другие модели способны обеспечить 90 % от уровня лидеров за малую долю цены, то стоит ли переплачивать за передовые возможности? Особенно если речь идёт о моделях с открытыми весами, позволяющие сторонним поставщикам услуг конкурировать друг с другом, предлагая наиболее эффективные и доступные версии этих систем. Важную роль для клиентов играет привычка: интерфейс, устоявшиеся рабочие процессы и общая экосистема ПО в организации; огромное значение играет и фактор доверия, особенно когда речь идёт о долгосрочных обязательствах, подразумевающих финансовые затраты. Переход на новую модель требует проверки достоверности заявленных показателей производительности и уверенности в том, что в будущем цены радикально не изменятся, сведя на нет всю экономию. Важна уверенность, что привычная система не догонит конкурента по характеристикам уже через неделю, а новая не содержит ошибок или уязвимостей, которые поставят под угрозу конфиденциальность данных. Таким образом, выбор не ограничивается только ценой или интеллектуальной мощью модели. ИИ дешевеет, но это не значит, что модель подписки теряет право на существования — просто обосновать её целесообразность становится труднее. ИИ-агент Muse без разрешения влез в личные сообщения пользователя — в Meta✴ сказали, что тот сам виноват
30.09.2026 [18:51],
Николай Хижняк
Поведение ИИ-агента Muse компании Meta✴✴ снова вызвало вопросы к его безопасности. Ранее агент без разрешения сообщил домашний адрес своего пользователя неизвестному человеку и даже договорился с ним о встрече. Теперь ИИ-агента обвинили в том, что он может получить неавторизованный доступ к личной информации владельцев iPhone и Mac. 
Источник изображения: AI Хотя многие из тех, кто успел протестировать Muse, отзываются об ИИ-агенте положительно, выяснилось, что он не обеспечивает такой конфиденциальности, как заявляет Meta✴✴. Компания утверждала, что Muse был «с нуля создан как безопасный, надёжный, конфиденциальный и общедоступный персональный ИИ-агент». Однако его уличили в просмотре тысяч личных сообщений без соответствующего разрешения. Джейсон Атен (Jason Aten) из издания Inc. тестировал Muse на Mac mini и iPhone. Он использует Mac mini специально для проверки новых агентов, подобных Muse. Установив программу, Атен начал давать ей простые задания. Агент заявил, что может помочь с идеями для новых статей. Но затем Muse повёл себя неожиданным образом, предложив тему для материала, основанную на информации, к которой у него не должно было быть доступа. По словам Атена, он переписывался с соведущим подкаста о новом iPhone 18 Pro и своём решении остаться с прошлогодней моделью. Общение велось в текстовом формате через приложение «Сообщения». В какой-то момент Muse вмешался и предложил написать статью на эту тему, а также вызвался провести дополнительный сбор информации. Проблема заключалась в том, что Атен не давал Muse разрешения читать его сообщения. На вопрос о том, как он узнал о разговоре, ИИ-агент ответил, что версия приложения для Mac способна считывать входящие уведомления. Затем эта информация передавалась в приложение Meta✴✴ для iPhone, где Muse и предложил идею статьи. Атен и не подозревал, что подобное вообще возможно, не говоря уже о том, что Muse действительно это делает. ИИ-агент утверждал, что не читает сами сообщения Атена и не имеет доступа к истории переписки. Однако журналиста эти объяснения не убедили. Проведя более тщательную проверку, Атен выяснил, что Muse действительно синхронизирует локальную базу данных приложения «Сообщения». Более того, процесс синхронизации дошёл до 187 462-й строки этой базы данных, что указывает на наличие у Muse доступа к истории переписки, вопреки заверениям разработчиков об обратном. Атен подтвердил, что не предоставлял Muse прав доступа ко всему диску на своем Mac — а именно такой доступ необходим агенту для чтения базы данных приложения «Сообщения». Журналист в своей статье об этом инциденте сообщает, что его удивила реакция Дэвида Синглтона (David Singleton), генерального директора Meta✴✴ Superintelligence Labs, разработавшей Muse. В серии публикаций в социальных сетях он, судя по всему, возложил вину за случившееся на самого Атена. На данный момент неясно, каким именно образом Muse получил доступ к базе данных сообщений Атена. Если он не предоставил этот доступ случайно (а всё указывает на то, что этого не было), возникает закономерный вопрос: к чему ещё Muse может получить доступ, не имея на то соответствующего разрешения? Как сообщает Tom's Hardware, за последние сутки к Meta✴✴ возникли и другие вопросы, касающиеся конфиденциальности и безопасности Muse. Выяснилось, что ИИ-агент может выполнять команды терминала на хост-сервере. Благодаря этому стало известно, что агент работает на базе систем с процессорами AMD EPYC Turin. Однако наличие такого доступа означает, что система потенциально способна выполнять и небезопасные команды. ChatGPT заразил людей своим языком — ИИ-клише незаметно проникли в повседневную речь
30.09.2026 [18:29],
Павел Котов
Представители разных профессий рассказали газете The Wall Street Journal, как стали замечать за собой, что пользуются в повседневной речи языком искусственного интеллекта — либо строгими формулировками, которые используются в запросах, либо эпитетами, которыми щедро приправляют свои ответы большие языковые модели. 
Источник изображения: Brey / unsplash.com Партнёр-учредитель венчурной фирмы из Стокгольма Сара Виммеркранц (Sara Wimmercranz) поймала себя на том, что начала рабочее совещание с «контрастного фрейминга» (contrast framing) — излюбленного речевого приёма чат-ботов. «Это не утреннее совещание. Это перезагрузка», — заявила она. Госпожа Виммеркранц, по её собственному признанию, усвоила столько сгенерированного ИИ контента, что теперь он сам собой слетает у неё с языка. Разговоры в офисе всё чаще напоминают беседы с OpenAI ChatGPT или Anthropic Claude: шведской культуре чужды восторженные похвалы, но люди с удивлением начинают называть друг друга «блестящими» и «очень умными», как это делают склонные к лести чат-боты. Кадровик из стартапа в районе Залива Сан-Франциско Уилл Барнетт (Will Barnett) считает, что говорит всё ещё как человек, зато при переписке по электронной почте и в корпоративном мессенджере уже ощущает влияние ИИ — в его тексты пробрались некоторые формальность и безликость, не характерные ему прежде. В какие-то моменты он ловит себя на мысли, что написанные им самим рабочие тексты с тем же успехом можно было поручить составить ИИ — результат был бы тем же; и, похоже, это ИИ делает человека похожим на себя, а не наоборот. В итоге господин Барнетт начал прилагать усилия, чтобы отредактировать свои сообщения и сделать так, чтобы они не были похожи на сгенерированный ИИ-контент. 
Источник изображения: Helena Lopes / unsplash.com Консультант по вопросам ИИ Элли Миллер (Allie K. Miller) рассказала, что в ходе недавнего совещания с основателями стартапов разговор зашёл о «языке пещерного человека» — так обозначается предельно прямой и лаконичный стиль составления запросов к ИИ. Участники совещания признались, что эта манера общения проникает в их повседневную жизнь, а иногда люди ловят себя на том, что в жизни им не хватает маркированного списка. Госпожа Миллер научилась ценить тексты, написанные до наступившей в конце 2022 года эпохи ChatGPT, и слова, которые чат-боты выдают нечасто, — например, слово «какофония». ИИ хорошо реагирует на чёткую формулировку целей, и люди пытаются это перенять: когда один человек пускается в рассуждения, его могут оборвать вопросом: «Какова цель?» В результате человек начинает говорить конкретнее и быстрее. И это помогает ИИ-агентам, фиксирующим ход встречи, делать более качественные сводки. Сотрудник ИИ-стартапа из Сан-Франциско Дэниел Волковиц (Daniel Wolkowitz) говорит, что ему всё труднее отличать сообщения в мессенджере или электронной почте, написанные человеком, от написанных ИИ, да и сам он неосознанно начал писать в духе нейросети. «У меня такое чувство, будто атрофируется мозг», — признался он. Житель Сан-Франциско и глава ИИ-стартапа Дипан Мехта (Deepan Mehta) завёл в офисе нечто вроде штрафной копилки: каждый раз, когда работник компании в устной речи употребляет характерное для ИИ выражение, ему ставят на доске отметку — проигравший в конце недели угощает коллег. Руководитель некоммерческой организации Дэвид Бохеган (David Bohegan) из Вашингтона говорит, что ИИ позаимствовал лексику у профессиональных управленцев и юристов с классической бизнес-подготовкой. Он сам так говорит уже много лет, и только сейчас люди стали лучше его понимать. Работающая уже двадцать лет в области связей с общественностью Анджела Нибс (Angela Nibs) всегда пыталась отучить руководителей компаний употреблять в речи корпоративный новояз и профессиональный жаргон. И с появлением ИИ её задача лишь усложнилась. Когда она спрашивает руководителей компаний, почему они начали свой бизнес, те перечисляют «три столпа» своей стратегии, говорят о рыночных перспективах и конкурентных преимуществах — всё это звучит безупречно, но слушать совсем не интересно. Китайские ИИ-агенты научились лгать и фальсифицировать результаты — не хуже американских
30.09.2026 [15:48],
Павел Котов
Агенты искусственного интеллекта под управлением китайских моделей научились обманывать, обходить ограничения и скрывать неудачи. Они демонстрируют те же свойства автономного ИИ, которые ранее вызвали обеспокоенность мирового сообщества в отношении американских моделей. Об этом свидетельствуют результаты исследований и заявления экспертов. 
Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com В ходе одной из серий испытаний, проведённых в этом году, ИИ-агенты на основе моделей китайских Alibaba, DeepSeek и Moonshot, сообщали неправду о своих возможностях при проведении симуляции бизнес-тендера, а в повторной попытке лишь усугубили своё неподобающее поведение. Журналисты агентства Reuters изучили более 200 документов, в том числе научные статьи и технические отчёты, и выявили не менее 20 серий тестирования или оценки, проведённых с 2025 года. ИИ-агенты прибегали к обману, самокопированию и пытались выйти за установленные рамки. Эксперты по ИИ охарактеризовали эти действия как предпосылки к утере контроля, и по мере развития систем человеку будет всё труднее его сохранять. При этом пока не обнаружено подтверждений того, что ИИ-агенты под управлением китайских моделей самостоятельно прорывались в интернет или избегали принудительного отключения. Большинство инцидентов произошло в ходе экспериментов в контролируемых условиях; многие из них специально разрабатывались или эксплуатировались китайскими программистами либо компаниями в сфере ИИ. При нынешнем уровне возможностей китайские разработки не представляют особой опасности, подчеркнули эксперты, но по мере развития их некорректное поведение будет становиться всё более изощрённым, и человеку будет труднее реагировать. В Alibaba, DeepSeek и Moonshot подчеркнули, что регулярно тестируют свои системы и обновляют механизмы защиты; в Z.ai отметили, что после инцидента, который потребовал пересмотреть меры безопасности, лаборатория приветствует тесты, которые помогут устранить выявленные проблемы. Китайские ИИ-лаборатории в отличие от американских пока не подвергались пристальному общественному вниманию, а их сотрудники и руководители не призывали замедлить «гонку ИИ». Некоторые тревожные признаки поведения китайского ИИ, хотя и в контролируемой среде, проявились ещё до того, как стало известно о прорывах американских ИИ-агентов в открытый интернет и осуществлении ими взлома внешних ресурсов. Возможно, в Китае подобные инциденты тоже имели место, но о них не сообщалось публично, допускают эксперты. Китайская отрасль ИИ ещё не дошла до уровня, когда подобные ситуации могут возникнуть, заявил недавно председатель Huawei Эрик Сюй (Eric Xu). В Государственной канцелярии интернет-информации КНР (Cyberspace Administration of China, CAC) в июле сообщили иностранному дипломату, что передовая ИИ-модель Moonshot Kimi-K3 отстаёт от американских аналогов на три–шесть месяцев. Прорывы ИИ-агентов в интернет из тестовых сред свидетельствуют о «чрезвычайной угрозе потери контроля» и требуют «высокой степени внимания», заявили в сентябре в ведомстве. 
Источник изображения: Zach M / unsplash.com В марте учёные ряда китайских университетов и компании 360 AI Security Lab провели среди ИИ-агентов симуляцию торгов по контрактам с заказчиком. Каждый ИИ-агент получал информацию о возможностях своего продукта и требованиях клиента, после чего должен был сделать предложение о цене. Как минимум одно не соответствующее действительности утверждение в 88 % сессий сделала модель Alibaba Qwen3-Max-Preview, в 84 % случаев их допускала DeepSeek-V3.2-Exp и в 88 % случаев — Moonshot Kimi-K2. Исследователи давали моделям возможность пройти дополнительное обучение на опыте предыдущих раундов перед повторными попытками — в результате частота случав обмана у трёх китайских моделей лишь возросла на 12–20 п.п. Аналогичные результаты показали участвующие в тестировании американские компании. Эксперимент проводился в виртуальной среде, но власти Китая в директивах указали участие в торгах и тендерах одной из сфер применения ИИ-агентов. В ходе исследования, результаты которого были опубликованы в декабре 2025 года, ИИ-агенты под управлением китайских и американских моделей ставились в ситуации, когда в их распоряжении оказывались неисправные инструменты, отсутствовали файлы и возникали другие препятствия. Вместо того, чтобы признать неудачу, ИИ-агенты пытались обойти проблемы: они угадывали ответы, имитировали результаты и фальсифицировали файлы. На эффект «галлюцинаций» такое поведение не спишешь — агенты явно располагали данными о том, что задача не выполнена или её невозможно было выполнить в соответствии с требованиями. Фиксировались случаи, когда ИИ-агенты под управлением китайских моделей пытались преодолеть ограничения тестовой среды или предпринимали действия, чтобы избежать принудительного отключения. В марте 2025 года система на базе модели Alibaba Qwen2.5-72B-Instruct создала свою копию в другой компьютерной среде без соответствующей команды — так она отреагировала на информацию, что её пытаются заменить. В других экспериментах она разрабатывала стратегии, позволяющие избежать отключения. Эксперименты с участием ИИ-агентов на базе китайских, американских и французских моделей проводились в контролируемых условиях; случаев их прорыва в интернет или ситуаций, когда их было бы невозможно остановить, зафиксировано не было. Отмечен инцидент, когда связанный с Alibaba ИИ-агент ROME в обход серверов Alibaba Cloud установил соединение с внешним компьютером и перенаправил вычислительные мощности на майнинг криптовалюты. Системы безопасности обнаружили и пресекли эту активность; признаков того, что ИИ-агент закрепился на внешнем компьютере или распространился в интернете, выявлено не было. Но инцидент продемонстрировал, что система способна игнорировать инструкции человека и находить пути проникновения в реальную экономику. DeepSeek в сентябре сообщила, что её ИИ-агенты в обучающей среде пытались получить ответы по непредусмотренным для этого каналам, минуя запросы пользователей и обходя защитные механизмы — компания была вынуждена ужесточить контроль доступа. В мае власти Китая выпустили руководство, требующее, чтобы ИИ-агенты действовали в рамках установленных ограничений, а их аномальное поведение блокировалось; системы, работающие в отдельных сферах могут подвергаться дополнительному тестированию или отзываться. CAC в сентябре обозначила такие риски как самостоятельное получение ИИ-агентами ресурсов или прав доступа, введение инженеров в заблуждение, сокрытие реальных возможностей и эксплуатация уязвимостей в изолированных вычислительных средах. Китайские исследователи отвергли необходимость замедлить развитие передовых моделей ИИ, к которому призвали в США — эта мера, уверены в Китае, может лишь способствовать сохранению технологического лидерства американских лабораторий. Вместе с тем, Alibaba, Z.ai и Xiaomi начали формировать отделы безопасности. Z.ai, что редкость для китайских компаний, сообщила, что была вынуждена отключить некоторые функции своего флагманского помощника по написанию программного кода — он негласно загружал целые локальные репозитории кода на зарубежные облачные серверы без согласия пользователей. AMD распродала все процессоры EPYC 9006, которые выпустит в 2027 году — на них будут работать ИИ-агенты
30.09.2026 [15:32],
Алексей Разин
Рынок ИИ-систем стремительно меняется, и в последнее время агентские нагрузки привели к росту спроса на центральные процессоры, используемые в серверной инфраструктуре. Это отмечают и руководители компаний Intel и AMD, и сторонние источники. По словам последних, вся квота серверных EPYC 9006 на 2027 год уже распродана, и заказчики начали интересоваться резервированием поставок на 2028 год. 
Источник изображения: AMD По оценкам Morgan Stanley, объёмы поставок таких процессоров в следующем году могут достичь 6,75 млн штук, и с учётом средней цены реализации $7691, компания AMD сможет выручить на этом около $51 млрд. При этом цены на центральные процессоры серверного назначения в условиях их дефицита растут более чем на 40 %. Вполне вероятно, как считают эксперты, что такая тенденция сохранится и в следующем году. До тех пор, пока взаимодействие пользователей с ИИ-моделями сводилось главным образом к обработке вопросов и поиску ответов, центральные процессоры играли вспомогательную роль в вычислительной инфраструктуре провайдеров, поскольку основная нагрузка ложилась на графические процессоры (GPU) в составе ускорителей вычислений. Взаимодействие с ИИ-агентами подразумевает более широкий спектр операций, и здесь возможности центральных процессоров становятся востребованными. Пропускная способность подсистемы центрального процессора способна превратиться в «узкое место» для всей серверной системы, вынуждая простаивать дорогостоящие GPU. По этой причине центральных процессоров для обеспечения сбалансированной работы вычислительной инфраструктуры ИИ требуется всё больше. Процессоры AMD EPYC 9006 поддерживают PCI Express 6 и обеспечивают пропускную способность памяти до 1,6 Тбайт/с, что позволяет им комфортно решать задачи в агентской среде. В июле AMD сообщила, что компания Meta✴✴ Platforms использовала миллионы процессоров этой серии в своей вычислительной инфраструктуре, став одним из главных покупателей этих чипов. В начале уходящего месяца Meta✴✴ запустила своего персонального ИИ-агента Muse, который моментально стал очень популярным. Соответственно, нагрузка на инфраструктуру только выросла, а потребность в процессорах такого класса тоже увеличилась. Процессоры AMD EPYC 9006 будут осваивать серверный рынок поэтапно. В следующем квартале будут развёрнуты поставки чипов серии SP7 с количеством ядер до 256 штук, в следующем полугодии к ним присоединится семейство SP8, во второй половине 2027 года выйдут процессоры серий Venice-X и Verano. Первые предложат 96 ядер с 192 потоками и тактовые частоты более 5 ГГц, вторые будут сочетать 72 ядра с 144 потоками и поддержку памяти типа LPDDR5X в модулях типа SOCAMM2. Если в текущем году объёмы поставок процессоров EPYC актуального поколения ограничатся 1,25 млн штук, по прогнозам Morgan Stanley, то в следующем они кратно увеличатся до 6,75 млн штук. Выручка AMD только от их реализации достигнет внушительных $51 млрд. Проблемой может стать лишь доступность кремниевых пластин для изготовления чипов в достаточных количествах. Производителям серверного оборудования сейчас приходится ожидать заказанных процессоров по 8–12 недель, но в некоторых случаях сроки растягиваются до 6 месяцев. Цены при этом выросли более чем на 40 %. Руководство Intel недавно призналось, что способно в полной мере удовлетворить спрос на серверные процессоры только со стороны половины своих клиентов. По некоторым данным, с октября вырастут на 10 % и цены на потребительские модели процессоров Intel. Прогноз TrendForce гласит, что соотношение количества CPU и GPU в серверной вычислительной инфраструктуре может вырасти с нынешних 1:8 до 1:1, а потому спрос на центральные процессоры будет только расти. Даже если к 2028 году соотношение изменится до 1:2, то на примерно 50 млн ускорителей на базе GPU придётся более 25 млн центральных процессоров. Ёмкость рынка центральных процессоров в серверном сегменте может достичь $125 млрд в подобных условиях. Представители Arm отмечали, что в традиционных по типу нагрузок серверных системах каждый гигаватт вычислительной мощности ЦОД подразумевает использование 30 млн процессорных ядер, но при переходе на агентские нагрузки потребность вырастает до 120 млн процессорных ядер на каждый гигаватт мощности. Эксперты считают, что Arm-совместимые процессоры при этом пока не составляют существенной конкуренции для x86-совместимых в серверном сегменте, поскольку затраты на миграцию программного обеспечения под первую из архитектур останавливают многих владельцев ЦОД и их арендаторов. В этом смысле пока Nvidia вряд ли сможет составить конкуренцию Intel и AMD на рынке серверных центральных процессоров. |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 1997—2026 3DNews
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
