Согласно прогнозу аналитиков Jon Peddie Research, глобальный рынок графических процессоров превысит $98,5 млрд по итогам 2024 года, пишет ресурс Tom's Hardware.

Источник изображения: Nvidia

По данным JPR, на рынке сейчас присутствует семь разработчиков архитектур GPU, а также 20 компаний, занятых созданием дискретных, интегрированных и встраиваемых графических процессоров. Большинство этих решений представляют собой интегрированные GPU начального уровня, и лишь несколько компаний разрабатывают дискретные GPU для игровых видеокарт и ускорителей вычислений.

Большую часть дохода на мировом рынке GPU приносят решения, которые не используются для обработки графики: в количественном выражении продажи GPU для задач ИИ и высокопроизводительных вычислений (HPC) составляют всего несколько миллионов единиц в год, но поскольку их цена составляет десятки тысяч долларов за единицу, реализация таких продуктов приносит Nvidia десятки миллиардов долларов, а AMD — миллиарды.

Источник изображения: AMD

Всего за два квартала текущего финансового года доход Nvidia от поставок GPU для ИИ и HPC составил $42 млрд, а за весь год эти цифры могут увеличиться до $90 млрд. AMD ожидает, что выручка от продажи её ИИ-ускорителей превысит $3 млрд. Если говорить о других участниках рынка, как, например, Biren или MetaX, то они пока значительно отстают по доходам от лидеров.

«GPU стали повсеместными и их можно найти практически в каждом промышленном, научном, коммерческом и потребительском продукте, производимом сегодня, — сообщил доктор Джон Педди (Jon Peddie), президент Jon Peddie Research. — Некоторые сегменты рынка, такие как ИИ, попали в заголовки из-за своего быстрого роста и высокой средней цены продажи (ASP), но они имеют небольшой объём по сравнению с другими сегментами рынка».

Tom's Hardware отметил, что хотя рынок GPU для ИИ имеет небольшой объём по сравнению с другими сегментами, все новички на рынке графических процессоров — особенно из Китая — сосредоточены на решениях для ЦОД, а не для игр. Конечно, эти компании сталкиваются с ограничениями со стороны правительства США, стремящегося перекрыть Китаю доступ к передовым технологиям ИИ, но, по-видимому, они готовы пойти на риск, поскольку потенциал рынка ИИ очень высок.

Группа компаний Fromtech (в которую входят ООО «ФРОМТЕК» и ООО «СМАРТДИАЛОГС») анонсировала запуск инструмента для быстрой и эффективной интеграции голосовых ассистентов для компаний малого и среднего бизнеса. Платформа SmartDialogs, построенная на базе технологий и экспертизы Fromtech, помогает автоматизировать взаимодействие с клиентами, упрощая коммуникации и снижая затраты. Оператором платформы выступает дочерняя компания SmartDialogs.

Источник изображения: Fromtech

SmartDialogs позволяет быстро интегрировать голосового ассистента в бизнес любой отрасли и масштаба — от индивидуальных предпринимателей до микропредприятий. Платформа предлагает готовые шаблоны голосовых роботов, уже проверенные крупнейшими компаниями России в различных отраслях (телеком, банки, ритейл, медицина) —действующими клиентами Fromtech.

«Основная миссия SmartDialogs — это быстрая и качественная доставка высоких технологий для небольших и средних предприятий. За более чем 5 лет во Fromtech мы накопили значительную экспертизу в интеграции ИИ в различные сферы отечественного Enterprise. Однако мы видим колоссальную потребность в этих технологиях и у представителей сегмента МСП и просто не можем не поделиться нашим опытом, предлагая доступные и эффективные решения для оптимизации клиентского сервиса и снижения операционных затрат. Именно поэтому мы создали SmartDialogs — платформу, ориентированную на конечных пользователей, которым нужно быстрое и удобное решение для интеграции голосового ИИ без дополнительных затрат на разработчиков. Интерфейс платформы понятен и не перегружен лишними деталями, что позволяет даже неподготовленным пользователям легко настроить бота и разобраться в структуре ценообразования», — рассказал технический директор Fromtech Александр Цепелев.

SmartDialogs предлагает максимально упрощённый процесс создания робота – несколько понятных шагов.

1. Выбор шаблона. Пользователь выбирает подходящий шаблон для своего сценария взаимодействия.
2. Настройка переменных. Вводится информация, которая индивидуализирует выбранного бота под конкретного пользователя и его потребности.
3. Выбор голоса. Пользователь может выбрать синтезированный голос или заказать озвучку диктором.
4. Проведение тестового звонка. Пользователь может протестировать робота, совершив тестовый звонок на свой номер.
5. Запуск бота. После всех настроек робот готов к приему или совершению звонков.

Платформа предлагает несколько тарифных планов, включая базовую минимальную подписку, которая позволяет одновременно использовать один шаблон робота. Расширенные тарифные планы включают приоритетную техническую поддержку и неограниченное количество создаваемых роботов. Также доступна возможность озвучки робота голосом диктора.

«В ближайших планах — адаптировать больше проектов для использования на платформе и добавить новые сценарии. Этим займутся проектные команды компании, а пользователи смогут оставлять запросы на разработку новых шаблонов, которые будут добавляться в маркетплейс решений. В ближайших релизах также планируется внедрение ассистентов на базе технологий генеративного искусственного интеллекта, позволяющих создавать голосовых роботов без использования шаблонов. Достаточно будет описать задачу, и большие языковые модели (LLM) вместе с другими модулями самостоятельно создадут нужного бота. Этот функционал уже готов на 80% и скоро станет доступен первым пользователям», — поделился технический директор Fromtech Александр Цепелев.

Глядя на череду увольнений из OpenAI влиятельных теперь в сфере искусственного интеллекта фигур, которые стояли у истоков этого стартапа, можно было подумать, что из начального состава компании в её штате осталось не более двух человек. Между тем, президент OpenAI Грег Брокман (Greg Brockman), взявший в августе длительный отпуск, недавно вернулся к исполнению своих обязанностей.

Источник изображения: OpenAI Developer Forum

Как показывает опыт Раджи Кодури (Raja Koduri), который несколько лет назад после длительного отпуска перешёл из AMD в конкурирующую Intel, подобные перерывы в активной деятельности руководителей далеко не всегда благоприятно заканчиваются для работодателей, но в случае с Грегом Брокманом всё обошлось. Агентство Bloomberg смогло подтвердить у представителей OpenAI, что Брокман на днях вернулся к исполнению своих обязанностей президента компании. Сотрудники стартапа на этой неделе получили соответствующее уведомление.

Попутно Брокман сообщил сотрудникам OpenAI, что вместе с генеральным директором Сэмом Альтманом (Sam Altman) работает над определением своей новой роли внутри компании, которая позволила бы ей легче справляться с техническими трудностями, возникающими на её пути. Брокман сыграл важную роль в событиях прошлой осени, когда совет директоров OpenAI принял решение отправить Альтмана в отставку. Брокман тогда на время покинул компанию в знак протеста против увольнения Альтмана, но вернулся после его восстановления в должности генерального директора. Продолжительный отпуск понадобился Брокману в августе этого года для восстановления сил и попытки впервые расслабиться после основания OpenAI девять лет назад.

Некоторое время назад OpenAI покинули бывший технический директор Мира Мурати (Mira Murati) и ведущий научный специалист Илья Суцкевер, которые уже успели основать собственные стартапы в области искусственного интеллекта. Джон Шульман (John Schulman), который также ушёл из OpenAI, в новой активности на этом направлении пока замечен не был. В общей сложности, из начальной группы основателей OpenAI в штате компании остаются три человека, включая Сэма Альтмана и Грега Брокмана.

На этой неделе Nvidia провела мероприятие, на котором выступили её основатель Дженсен Хуанг (Jensen Huang) и глава SoftBank Масаёси Сон (Masayoshi Son). Последняя из корпораций начнёт в числе первых использовать ускорители вычислений Nvidia DGX B200 поколения Blackwell в самом мощном в Японии суперкомпьютере, ориентированном на решение задач искусственного интеллекта. Одновременно SoftBank запустит в Японии сеть поколения AI-RAN для управления автопилотом и роботами.

Источник изображения: Nvidia

Как поясняет Bloomberg, японская SoftBank станет первой компанией, получившей возможность построить суперкомпьютер на базе новейших ускорителей Nvidia DGX B200, которые сочетают в одном корпусе 8 чипов поколения Blackwell и 2 процессора Intel Xeon Platinum 8570. В дальнейшем SoftBank перейдёт на использование Grace Blackwell — более современных ускорителей, подразумевающих наличие Arm-совместимых процессоров Grace собственной разработки Nvidia. Компания SoftBank Corp., входящая в состав SoftBank Group, является третьим по величине оператором сотовой связи в Японии.

Плотная взаимосвязь между Nvidia и SoftBank была установлена ещё в прошлом десятилетии, поскольку до начала 2019 года вторая владела 4,9 % акций первой. Основатель SoftBank Масаёси Сон заявил, что готов делать серьёзные ставки в сегменте искусственного интеллекта. Решения Nvidia также будут использоваться оператором связи SoftBank Corp. при создании сети нового поколения (AI-RAN), которая сможет передавать информацию по стандарту 5G и одновременно управлять клиентскими устройствами, использующими искусственный интеллект. Ими могут быть транспортные средства с автопилотом и разного рода роботы. Пилотный проект со временем позволит масштабировать подобные сети по всей Японии. Сети нового поколения не только лучше подходят для управления сложными устройствами, но и потребляют меньше электроэнергии. Партнёрами SoftBank по тестированию AI-RAN выступят Fujitsu и Red Hat.

Ещё летом стало известно о планах Apple по выпуску роботизированного устройства, комбинирующего манипулятор и планшет, но теперь Марк Гурман (Mark Gurman) со страниц Bloomberg утверждает, что к весне следующего года компания рассчитывает представить «настенный 6-дюймовый планшет» с новой операционной системой, который расширит использование ИИ, а также будет интегрироваться в систему умного дома.

iPad mini. Источник изображения: Apple

Почти квадратное устройство J490 по своим размерам, как отмечает источник, будет напоминать два приложенных друг к другу iPhone, но вокруг дисплея будет предусмотрена широкая рамка, делая его похожим на цифровую фоторамку. Демонстрировать фотографии такой планшет тоже сможет, а ещё к нему можно будет приобрести док-станцию с более мощными динамиками, удобную для размещения на столе. Устройство также будет в случае необходимости крепиться на стену, причём буквально в каждой комнате, если пользователю потребуется тесно интегрировать его функции в работу умного дома.

Специально оптимизированная под такой планшет операционная система Pebble позволит создавать кастомизированные виджеты, а встроенный набор сенсоров будет определять, как далеко находится пользователь, чтобы в случае его приближения менять фоновую заставку на элементы интерфейса, подразумевающие более активное взаимодействие. Многие команды можно будет подавать голосом, они будут обрабатываться Apple Intelligence, но сенсорный интерфейс также сохранится. Для первичной настройки устройства может потребоваться iPhone, но и некоторые виды взаимодействия с ним тоже будут предусмотрены.

Если инициатива с интеграцией новинки в систему умного дома будет пользоваться успехом у клиентов, Apple может дополнить ассортимент решений разного рода датчиками. Они, например, позволят отслеживать, сколько человек в конкретный момент находятся в помещении. Интеграция с функциями безопасности тоже будет предусмотрена, с помощью планшета можно будет управлять камерами видеонаблюдения и электронными замками. Поскольку в начальной конфигурации настенный планшет не будет оснащаться роботизированной конечностью, оно окажется дешевле тех $1000, которые Apple запросит за старшую модификацию, а потому пользователи буквально смогут приобретать несколько штук одновременно, по одной для каждой из комнат в своём жилище. Функция видеоконференции также будет поддерживаться благодаря наличию веб-камеры.

Компании LG и Tenstorrent укрепят сотрудничество для разработки чиплетов и систем на кристалле (SoC) с целью создания ИИ-чипов, которые будут интегрированы в продукцию LG, включая бытовую технику с ИИ-управлением и решения для умного дома. Сотрудничество двух компаний также охватывает перспективные направления, такие как мобильные технологии будущего и коммерческие решения, что полностью соответствует концепции LG «Заботливого интеллекта», направленного на создание технологий, учитывающих потребности пользователей.

Источник изображения: lgnewsroom.com

Tenstorrent известна своими передовыми решениями в области высокопроизводительных вычислений (HPC) и разработками на базе RISC-V IP (Ascalon) и AI IP (Tensix). Эти архитектуры обеспечивают возможность масштабирования чипов от милливатт до мегаватт, позволяя достичь оптимального баланса между производительностью и энергоэффективностью. Масштабируемость делает продукцию Tenstorrent востребованной как для маломощных портативных устройств, так и для крупных дата-центров.

На недавней встрече генерального директора LG Уильяма Чо (William Cho) и генерального директора Tenstorrent Джима Келлера (Jim Keller), которая прошла в штаб-квартире LG в Сеуле, присутствовали ключевые менеджеры обеих компаний. В числе участников были технический директор LG Ким Бёнхун (Kim Byoung-hoon) и руководитель Центра SoC Ким Джин-гён (Kim Jin-gyeong), а также директор по коммерческим операциям Tenstorrent Дэвид Беннет (David Bennett) и вице-президент по автомобильному направлению Таддеус Фортенберри (Thaddeus Fortenberry). На встрече обсуждались стратегические направления для долгосрочного партнёрства и методы оптимизации использования интеллектуальных и технологических ресурсов компаний.

Компании сосредоточили своё внимание на возможностях совместного использования технологий для создания синергии в таких направлениях, как ИИ для бытовой техники, решения для умного дома, мобильные приложения и видеопроцессоры для дата-центров. Руководители LG и Tenstorrent подчеркнули важность развития полупроводников нового поколения, таких как RISC-V и чиплеты, которые позволят компаниям уверенно развиваться в условиях стремительного роста рынка ИИ.

В рамках партнёрства компании рассматривают возможность создания долгосрочной программы стажировок, ориентированной на развитие молодых специалистов. Это позволит привлечь перспективные кадры и поддерживать инновации, обеспечивая постоянный приток новых идей в бурно развивающуюся полупроводниковую индустрию. LG активно развивает компетенции в области ИИ-программного обеспечения и алгоритмов, что позволяет компании создавать продукты и платформы с использованием генеративных технологий, функционирующих непосредственно на устройствах. В рамках этой стратегии создаются чипы, которые обеспечивают интеграцию ИИ-решений в устройства, увеличивая скорость обработки данных и повышая их безопасность.

Для успешной реализации этой стратегии LG основала Центр исследований и разработок SoC, в котором разрабатываются и оптимизируются высокопроизводительные системы на базе технологии чиплетов, позволяющей объединить несколько микросхем. Эта архитектура становится всё более востребованной на фоне растущего спроса на энергоэффективные ИИ-полупроводники, и специалисты LG уделяют особое внимание повышению производительности и энергосбережению своих продуктов. Чипы, разработанные LG для своих ключевых продуктов, создавались под руководством Центра SoC. Среди них выделяются фирменный ИИ-чип DQ-C для бытовой техники и процессор Alpha 11 AI для OLED-телевизоров. Эти передовые разработки укрепили лидерство LG на мировом рынке ИИ-устройств и премиальных телевизоров.

Исследование Naumen показало впечатляющее развитие российского рынка диалогового ИИ. За 5 лет объём отечественного рынка NLP-решений вырос в четыре раза, до 5,9 млрд руб. к концу 2023 года. Ключевые сегменты рынка — чат-боты, голосовые помощники, речевая аналитика, синтез и распознавание речи — всё шире внедряются в банковский сектор, ретейл и медицину, где играют важную роль в автоматизации взаимодействия с клиентами и повышении эффективности бизнес-процессов.

Источник изображений: Alexandra_Koch / Pixabay

Согласно исследованию разработчика программных решений Naumen, рынок диалогового ИИ охватывает четыре основные категории: чат-боты, голосовые помощники, решения для речевой аналитики, а также технологии синтеза и распознавания речи. Лидером в 2023 году стали голосовые помощники, которые заняли 26,8 % рынка и принесли почти 1,6 млрд руб. дохода, увеличившись в объёме в 4,9 раза по сравнению с 2019 годом. Популярность таких помощников объясняется их эффективностью в автоматизации клиентского обслуживания и оптимизации бизнес-процессов.

Сегмент голосовых роботов для исходящих звонков также занял значительную долю рынка, достигнув 1,55 млрд руб. в 2023 году, впервые превысив объём сегмента входящих роботов, включающих автоответчики и маршрутизаторы звонков. Эти технологии активно применяются для автоматического обзвона клиентов и проведения опросов, что позволяет компаниям оптимизировать затраты на коммуникации и обеспечивать более масштабное взаимодействие с клиентами.

Сегмент чат-ботов в 2023 году составил 19 % рынка с объёмом продаж, достигшим 1,2 млрд руб. Это на 44 % больше по сравнению с 2019 годом, что свидетельствует о стабильном росте интереса к этому направлению. Эксперты Naumen полагают, что потенциал чат-ботов ещё далёк от исчерпания, и прогнозируют высокие темпы роста этого сегмента в будущем. Основные инвестиции на рынке диалогового ИИ пришлись на период 2019–2021 годов, когда крупные компании начали приобретать доли в профильных разработчиках ИИ. Сбербанк, к примеру, приобрёл 51 % компании «Центр речевых технологий» (ЦРТ), Совкомбанк — 25 % в компании AtsAero, а совместно с МТС — 22,5 % разработчика Just AI. После некоторого затишья в 2022 году инвестиционная активность возобновилась: в 2023 году «Вымпелком» купил 14 % акций в компании Cashee (Target AI), а Softline приобрёл 72,5 % в Robovoice.

На российском рынке диалогового ИИ крупные игроки, такие как ЦРТ, Just AI, BSS и «Наносемантика», контролируют более 50 % разработок чат-ботов и голосовых помощников. В то же время 80 % решений для голосовых роботов производят небольшие специализированные компании, такие как Neuro Net и Zvonobot. Согласно статистике Naumen, диалоговые ИИ-системы наиболее активно внедряются в ретейле, где чат-боты используют 42 % компаний, и в банковском секторе, охватывающем 27 % рынка. Голосовые помощники востребованы в основном среди банков (21 %) и медицинских учреждений (50 %).

Генеральный директор компании Dbrain и автор Telegram-канала «AI Happens» Алексей Хахунов отмечает, что интенсивный рост рынка NLP-решений в последние годы объясняется двумя основными факторами. Во-первых, рынок только формируется и продолжает набирать обороты, что создаёт условия для устойчивого роста. Во-вторых, значительные технологические достижения в области обработки естественного языка, произошедшие в последние несколько лет, позволили создать эффективные и конкурентоспособные решения для бизнеса. Хахунов подчёркивает, что современные NLP-инструменты значительно упрощают доступ к технологиям автоматизации.

Исполнительный директор MTS AI и эксперт Альянса в сфере ИИ Дмитрий Марков подчёркивает, что популярность чат-ботов выросла в период пандемии коронавируса, когда компании столкнулись с резким увеличением онлайн-запросов. После окончания пандемии рост этого сегмента несколько замедлился. Однако развитие технологий ИИ привело к появлению множества платформ для создания чат-ботов, что снизило порог входа на рынок для малого и среднего бизнеса. Теперь базового чат-бота или голосового робота может внедрить практически любая компания.

Сооснователь компании Parodist AI Владимир Свешников прогнозирует, что будущее развитие рынка NLP-решений будет тесно связано с совершенствованием больших языковых моделей. Повышение качества ИИ-моделей достигается за счёт их масштабирования и увеличения объёма обучающих данных, что ускоряет разработку и внедрение диалоговых ИИ-систем. Доступность большого объёма данных позволяет ИИ становиться всё более гибким и точным, что создаёт благоприятные условия для расширения его использования в различных отраслях.

Спрос на автоматизацию и роботизацию остаётся высоким, особенно в условиях нехватки квалифицированных кадров. Современные технологии ИИ позволяют оптимизировать рабочие процессы в ночное время и выходные дни, когда привлечение человеческих ресурсов обходится значительно дороже. Дмитрий Марков отмечает, что современные чат-боты и голосовые роботы могут обеспечивать круглосуточное обслуживание клиентов, что способствует быстрой окупаемости вложений. С развитием ИИ такие решения станут частью более сложных систем поддержки бизнеса, способных обеспечивать постоянное присутствие компании в цифровом пространстве.

Китайская Baidu анонсировала ряд новых служб на основе искусственного интеллекта, в том числе генератор изображений по текстовому описанию и сервис, позволяющий создавать приложения в отсутствие навыков программирования. Компания также представила умные очки с камерами и ИИ-помощником.

Источник изображения: Baidu

На ежегодном мероприятии Baidu World Conference китайский поисковый гигант представил умные очки Xiaodu AI Glasses со встроенным ИИ-помощником Ernie с голосовым управлением. Гаджет разработан подразделением Xiaodu, которое специализируется на выпуске устройств. Умные очки весят всего 45 граммов и оснащены 16-Мп широкоугольной камерой с электронной стабилизацией. Имеется также чип, отвечающий за локальную работу ИИ, но подробностей о нем пока нет. Очки обеспечивают впечатляющее время автономной работы — до 56 часов в режиме ожидания или более 5 часов непрерывного воспроизведения аудио. Есть и быстрая зарядка — всего 30 минут гаджет полностью восполнит заряд. Для звонков в очках используется массив из четырех микрофонов, а открытые динамики с защитой от воды обеспечивают чистое звучание.

Выпуск очков Xiaodu AI Glasses запланирован на первую половину следующего года, а их предполагаемая цена составит менее 2100 юаней (около 290 долларов). Этот выпуск знаменует собой значительный шаг вперед в интеграции искусственного интеллекта с носимыми технологиями, поскольку Baidu стремится переосмыслить пользовательский опыт с помощью передовых и доступных приложений искусственного интеллекта.

Лидер китайского рынка веб-поиска входит в число технологических компаний, которые выпускают коммерческие приложения на основе больших языковых моделей, над которыми Baidu активно работали в течение последних двух лет. На конференции глава Baidu Робин Ли (Robin Li) представил сервис I-RAG — генератор изображений по текстовым запросам. Проблема «галлюцинаций» в нём решена подключением к системе веб-поиска Baidu — благодаря ей картинки на выходе меньше отклоняются от запросов и в меньшей степени содержат несуществующие элементы.

Созданная Baidu платформа ИИ Ernie на текущий момент обрабатывает 1,5 млрд запросов и прочих элементов взаимодействия с пользователями, хотя в ещё мае этот показатель составлял 200 млн. Сценарии взаимодействия включают генерацию текста, ответы за вопросы и работу с различными приложениями с ИИ. Монетизацию своих разработок Baidu в значительной мере осуществляет за счёт «ИИ-агентов», позволяющих пользователям создавать собственные приложения. Системы ИИ интегрированы в существующую линейку продуктов Baidu; они также доступны клиентам через облачные сервисы компании.

У Baidu нет цели создавать «суперприложение» с набором служб с ИИ, отметил господин Ли. Компания также представила сервис Miaoda, предлагающий генерацию программного кода с использованием большой языковой модели — можно создавать целые приложения, не обладая обширными познаниями в области программирования.

Подразделение AWS американского интернет-гиганта Amazon давно входит в число крупнейших игроков рынка облачных услуг. Оно сильно зависит от компонентов и программного обеспечения Nvidia, но параллельно развивает и собственную инфраструктуру, используя наработки компании Annapurna Labs, купленной в 2015 году за $350 млн.

Источник изображения: Amazon

В следующем месяце, как сообщает Financial Times, компания должна продемонстрировать публике ускорители Trainium 2, которые способны справляться с обучением больших языковых моделей. Образцы этих ускорителей уже эксплуатируются стартапом Anthropic, в капитал которого Amazon вложила $4 млрд. Клиентами Amazon на этом направлении также являются компании Databricks, Deutsche Telekom, Ricoh и Stockmark.

Вице-президент AWS по вычислительным и сетевым сервисам Дейв Браун (Dave Brown) заявил следующее: «Мы хотим быть абсолютно лучшим местом для эксплуатации Nvidia, но в то же время мы считаем нормой возможность иметь альтернативу». Уже сейчас ускорители семейства Inferentia обходятся при генерировании ответов ИИ-моделей на 40 % дешевле решений Nvidia. Когда речь идёт о расходах в десятки миллионов долларов, подобная экономия может иметь решающее значение при выборе вычислительной платформы.

По итогам текущего года капитальные расходы Amazon могут достичь $75 млрд, а в следующем окажутся ещё выше. В прошлом году они ограничились $48,4 млрд, и величина прироста показывает, насколько важным компания считает финансирование своей инфраструктуры в условиях бурного развития рынка систем ИИ. Эксперты Futurum Group поясняют, что крупные провайдеры облачных услуг стремятся формировать собственную вертикально интегрированную и однородную по своему составу структуру используемых чипов. Большинство из них стремится разрабатывать собственные чипы для ускорителей вычислений, это позволяет снизить расходы, поднять прибыль, усилить контроль за доступностью чипов и развитием бизнеса в целом. «Дело не столько в чипе, сколько в системе в целом», — поясняет Рами Синно (Rami Sinno), директор Annapurna Labs по разработкам. По его словам, мало кто из компаний может повторить в больших масштабах то, что делает Amazon.

Чипы собственной разработки позволяют Amazon потреблять меньше электроэнергии и повышать КПД собственных центров обработки данных. Представители TechInsights сравнивают чипы Nvidia с автомобилями с кузовом типа «универсал», тогда как решения Amazon собственной разработки напоминают более компактные хэтчбеки, заточенные под выполнение узкого спектра задач. Amazon не спешит делиться данными о тестировании быстродействия своих ускорителей, но чипы Trainium 2 должны по уровню быстродействия превзойти своих предшественников в четыре раза, по имеющимся данным. Само по себе появление альтернатив решениям Nvidia уже может быть высоко оценено клиентами AWS.

Генеративные ИИ-модели будоражат воображение руководителей многих компаний, обещая автоматизацию и замену миллионов рабочих мест. Однако учёные Массачусетского технологического института (MIT) предостерегают: ИИ хотя и даёт правдоподобные ответы, в действительности не обладает пониманием сложных систем и ограничивается предсказаниями. В задачах реального мира, будь то логические рассуждения, навигация, химия или игры, ИИ демонстрирует значительные ограничения.

Источник изображения: HUNGQUACH679PNG / Pixabay

Современные большие языковые модели (LLM), такие как GPT-4, создают впечатление продуманного ответа на сложные запросы пользователей, хотя на самом деле они лишь точно предсказывают наиболее вероятные слова, которые следует поместить рядом с предыдущими в определённом контексте. Чтобы проверить, способны ли ИИ-модели действительно «понимать» реальный мир, учёные MIT разработали метрики, предназначенные для объективной проверки их интеллектуальных способностей.

Одной из задач эксперимента стала оценка способности ИИ к генерации пошаговых инструкций для навигации по улицам Нью-Йорка. Несмотря на то что генеративные ИИ в определённой степени демонстрируют «неявное» усвоение законов окружающего мира, это не является эквивалентом подлинного понимания. Для повышения точности оценки исследователи создали формализованные методы, позволяющие анализировать, насколько корректно ИИ воспринимает и интерпретирует реальные ситуации.

Основное внимание в исследовании MIT было уделено трансформерам — типу генеративных ИИ-моделей, используемых в таких популярных сервисах, как GPT-4. Трансформеры обучаются на обширных массивах текстовых данных, что позволяет им достигать высокой точности в подборе последовательностей слов и создавать правдоподобные тексты.

Чтобы глубже исследовать возможности таких систем, учёные использовали класс задач, известных как детерминированные конечные автоматы (Deterministic Finite Automaton, DFA), которые охватывают такие области, как логика, географическая навигация, химия и даже стратегии в играх. В рамках эксперимента исследователи выбрали две разные задачи — вождение автомобиля по улицам Нью-Йорка и игру в «Отелло», чтобы проверить способность ИИ правильно понимать лежащие в их основе правила.

Как отметил постдок Гарвардского университета Кейон Вафа (Keyon Vafa), ключевая цель эксперимента заключалась в проверке способности ИИ-моделей восстанавливать внутреннюю логику сложных систем: «Нам нужны были испытательные стенды, на которых мы точно знали бы, как выглядит модель мира. Теперь мы можем строго продумать, что значит восстановить эту модель мира».

Результаты тестирования показали, что трансформеры способны выдавать корректные маршруты и предлагать правильные ходы в игре «Отелло», когда условия задач точно определены. Однако при добавлении усложняющих факторов, таких как объездные пути в Нью-Йорке, ИИ-модели начали генерировать нелогичные варианты маршрутов, предлагая случайные эстакады, которых на самом деле не существовало.

Исследование MIT показало принципиальные ограничения генеративных ИИ-моделей, особенно в тех задачах, где требуется гибкость мышления и способность адаптироваться к реальным условиям. Хотя существующие ИИ-модели могут впечатлять своей способностью генерировать правдоподобные ответы, они остаются всего лишь инструментами предсказания, а не полноценными интеллектуальными системами.

OpenAI испытывает трудности с разработкой новой флагманской ИИ-модели под кодовым названием Orion. Эта ИИ-модель демонстрирует значительные успехи в задачах обработки естественного языка, однако её эффективность в программировании остаётся невысокой. Эти ограничения, наряду с дефицитом данных для обучения и возросшими эксплуатационными расходами, ставят под сомнение рентабельность и привлекательность упомянутой ИИ-модели для бизнеса.

Источник изображения: AllThatChessNow / Pixabay

Одной из сложностей являются затраты на эксплуатацию Orion в дата-центрах OpenAI, которые существенно выше, чем у ИИ-моделей предыдущего поколения, таких как GPT-4 и GPT-4o. Значительное увеличение расходов ставит под угрозу соотношение цена/качество и может ослабить интерес к Orion со стороны корпоративных клиентов и подписчиков, ориентированных на рентабельность ИИ-решений. Высокая стоимость эксплуатации вызывает вопросы об экономической целесообразности ИИ-модели, особенно учитывая умеренный прирост её производительности.

Ожидания от перехода с GPT-4 на Orion были высоки, однако качественный скачок оказался не столь значительным, как при переходе с GPT-3 на GPT-4, что несколько разочаровало рынок. Подобная тенденция наблюдается и у других разработчиков ИИ: компании Anthropic и Mistral также фиксируют умеренные улучшения своих ИИ-моделей. Например, результаты тестирования ИИ-модели Claude 3.5 Sonnet компании Anthropic показывают, что качественные улучшения в каждой новой базовой ИИ-модели становятся всё более постепенными. В то же время её конкуренты стараются отвлечь внимание от этого ограничения, сосредотачиваясь на разработке новых функций, таких как ИИ-агенты. Это свидетельствует о смещении акцента с повышения общей производительности ИИ на создание его уникальных способностей.

Чтобы компенсировать слабые стороны современных ИИ, компании применяют тонкую настройку результатов с помощью дополнительных фильтров. Однако такой подход остаётся лишь временным решением и не устраняет основных ограничений, связанных с архитектурой ИИ-моделей. Проблема усугубляется ограничениями в доступе к лицензированным и общедоступным данным, что вынудило OpenAI сформировать специальную команду, которой поручено найти способ решения проблемы нехватки обучающих данных. Однако неясно, удастся ли этой команде собрать достаточный объём данных, чтобы улучшить производительность ИИ-модели Orion и удовлетворить требования клиентов.

Известный шеф-повар и блогер Ник ДиДжиованни (Nick DiGiovanni) провёл кулинарный поединок с роботом-гуманоидом NEO Beta компании 1X, продемонстрировав перспективы использования роботов в домашнем быту. С помощью приложения дистанционного управления, работающего на платформе Meta✴ Quest и обеспечивающего контроль движений, NEO Beta под руководством оператора приготовил стейк средней прожарки.

Источник изображений: 1x.tech

Идея проекта возникла после обсуждений с командой ДиДжиованни, который предложил превратить NEO Beta в «финального босса» — робота-повара, с которым ему предстояло бы сразиться на кухне. Команда 1X поддержала эту идею, и вскоре началась подготовка к съёмкам. Сценой для кулинарной схватки стал город Саннивэйл (штат Калифорния), расположенный неподалёку от штаб-квартиры 1X, где и были разработаны все технические решения, обеспечивающие роботу гибкость и точность движений.

Процесс съёмок был сосредоточен на демонстрации возможностей NEO Beta, которому предстояло самостоятельно выполнить все этапы приготовления стейка — от приправки специями до аккуратного переворачивания его на сковороде. Эта задача была сложной: от робота требовалось точное выполнение действий, требующих контроля температуры и соблюдения времени. Чтобы обеспечить успешное выполнение всех движений, команда использовала дистанционное управление роботом через приложение 1X для Meta✴ Quest, что позволило добиться плавности и точности на каждом этапе готовки. По словам разработчиков, единственное, что на данный момент отделяет NEO Beta от полной автономности, — это необходимость обработки и синтеза значительного объёма данных на каждом этапе.

Съёмки проходили в домашней обстановке, что усиливало ощущение реальности происходящего. ДиДжиованни даже привёз для робота специально пошитый китель «Chef NEO», а холодильник был с избытком заполнен мраморной говядиной, чтобы в случае ошибки у робота всегда был запасной стейк. К удивлению команды, NEO Beta с первой попытки идеально справился с приготовлением стейка и продемонстрировал реальный потенциал робота как перспективного помощника на кухне.

Съёмочный процесс не обошёлся без курьёзов, которые сделали атмосферу более живой. Так, в одном из эпизодов NEO Beta случайно опрокинул бутылку с оливковым маслом. Самым впечатляющим эпизодом стала техника обжарки с добавлением масла, которую робот выполнил с точностью, достойной профессионального повара. ДиДжиованни позже отметил, что NEO Beta превзошёл даже таких мастеров, как Гордон Рамзи (Gordon Ramsay) и дядя Роджер (Uncle Roger).

Хотя NEO Beta смог успешно выполнить все основные действия — от приправки стейка специями до его переворачивания и снятия с огня, включение конфорки потребовало вмешательства человека. Ник и его команда решили оставить эту сцену в видео, чтобы продемонстрировать текущий уровень автономности робота. Компания 1X подчёркивает важность прозрачности в создании подобных видеороликов, чтобы поддерживать доверие и не завышать ожидания аудитории.

Несмотря на то что робот был оснащён функцией голосового общения в реальном времени с помощью интеграции GPT-4o, команда выбрала контролируемый диалог, что помогло поддержать стилистическое единство и создать атмосферу, задуманную ДиДжиованни. В дополнение ко всему, внимательный и дружелюбный голос NEO Beta подчёркивал образ надёжного домашнего помощника.

Следует отметить, что, несмотря на успешное приготовление стейка, функция приготовления еды пока не входит в функциональность первых моделей NEO Beta. Первоначальные версии робота будут ориентированы на выполнение безопасных задач, не требующих контакта с горячими или острыми предметами. Разработчики считают, что на данном этапе робототехника должна начинать с более простых бытовых задач, обеспечивая при этом высокий уровень безопасности для людей, прежде чем стать их незаменимым помощником на кухне.

С одной стороны, руководство китайской компании SMIC, находящейся под санкциями, говорит о назревающем перепроизводстве чипов по старым техпроцессам. С другой стороны, не имея доступа к передовой литографии, компания всё же рассчитывает извлечь выгоду из бума систем искусственного интеллекта, поскольку часть заказов ей всё же перепадёт.

Источник изображения: SMIC

По крайней мере, как отмечает South China Morning Post, описывая итоги фискального квартала, генеральный директор SMIC Чжао Хайцзюнь (Zhao Haijun), упомянул о факторах, способствующих привлечению новых заказов на конвейер компании в свете бума соответствующих технологий. «ИИ является благословением для полупроводникового производства, он может обеспечить рост нашего бизнеса на многие годы вперёд», — заявил глава SMIC на квартальном отчётном мероприятии.

Как он пояснил, технологические ограничения мешают компании производить высоко конкурентные компоненты типа GPU, но она может выпускать другие изделия, так или иначе связанные с сегментом ИИ, типа силовой электроники или аналоговых компонентов. Рост числа заказов наблюдается уже сейчас. В то время как зарубежные конкуренты загружают свои мощности выгодными для них передовыми чипами, клиенты, которым нужны сопутствующие компоненты более зрелого поколения, всё чаще обращаются за услугами к SMIC.

По оценкам Чжао Хайцзюня, полупроводниковая отрасль в целом в следующем году продемонстрирует рост на 10 % с учётом бума искусственного интеллекта, а если этот фактор исключить, то рост ограничится 4 %. В прошлом квартале SMIC расширила свою клиентскую базу в Китае, увеличив ежемесячный объём обрабатываемых кремниевых пластин типоразмера 300 мм на 21 000 штук в месяц. Слабостью спроса в мировой полупроводниковой отрасли до сих пор отличаются европейский и американский автопром, а в Китае слабыми звеньями являются рынок солнечной энергетики и аккумуляторов. Из-за этого степень загрузки конвейера в отрасли не превышает 70 %, по словам главы SMIC, и в следующем году показатель вряд ли заметно улучшится. По итогам текущего года компания рассчитывает увеличить выручку на 27 % до $8 млрд.

Тенденция импортозамещения по компонентной базе на китайском рынке, по словам Чжао Хайцзюня, имеет свои пределы. Как правило, если китайский производитель до трети своих компонентов получает внутри страны, он всё равно предпочитает сохранить внешние источники комплектующих с целью диверсификации.

Один из ключевых специалистов OpenAI, Лилиан Венг (Lilian Weng), объявила о своём уходе. Венг проработала в компании 7 лет, занимая должность главы отдела систем разработки безопасности, а в августе этого года получила повышение. В своём заявлении на платформе X она отметила, что покидает OpenAI, чтобы «начать всё сначала и попробовать что-то новое».

Источник изображения: Levart_Photographer/Unsplash

Как сообщает TechCrunch, последним рабочим днём Венг станет 15 ноября, однако о своих дальнейших планах она не сообщила. «Я приняла крайне трудное решение покинуть OpenAI», — призналась Венг. «Оглядываясь на то, чего мы достигли, я очень горжусь каждым членом команды по системам безопасности и полностью уверена, что команда продолжит процветать».

Венг — не единственный специалист, который покинул компанию. За последний год оттуда ушли исследователи в области безопасности, а также руководители, обвинившие компанию в приоритете коммерческих продуктов над безопасностью ИИ. Ранее в этом году OpenAI покинули Илья Суцкевер (Ilya Sutskever) и Ян Лейке (Jan Leike) — руководители расформированной команды «Superalignment», которая занималась разработкой методов управления сверхразумными системами ИИ.

Венг присоединилась к OpenAI в 2018 году, начав свою карьеру в команде робототехники, которая создала роботизированную руку, способную собирать кубик Рубика за считаные секунды. С переходом OpenAI к парадигме GPT, Венг присоединилась к команде прикладных исследований ИИ в 2021 году. После запуска GPT-4 в 2023 году она возглавила команду по разработке систем безопасности, в которой работает более 80 человек.

OpenAI сообщает, что руководство ищет замену Венг. «Мы глубоко ценим вклад Лилиан в прорывные исследования в области безопасности и создание надёжных технических гарантий, — говорится в заявлении официального представителя OpenAI. — Мы уверены, что команда по системам безопасности продолжит играть ключевую роль в обеспечении надёжности наших систем, обслуживающих сотни миллионов людей по всему миру».

Стоит отметить, что в октябре компанию покинул Майлз Брандейдж (Miles Brundage), работавший над политикой в сфере ИИ, после чего OpenAI объявила о роспуске команды AGI Readiness. В тот же день газета New York Times опубликовала интервью с бывшим исследователем OpenAI Сучиром Баладжи (Suchir Balaji), который заявил, что тоже покинул компанию, поскольку считает, что её технологии принесут обществу больше вреда, чем пользы.

Китайский поисковый гигант и один из лидеров страны в области искусственного интеллекта Baidu намеревается анонсировать очки со встроенным ИИ-помощником. Устройство составит конкуренцию Meta✴ Ray-Ban, ставшим на редкость успешным продуктом среди гаджетов с ИИ.

Источник изображения: ray-ban.com

Презентация умных очков состоится на ежегодном мероприятии Baidu World, которое откроется в Шанхае на следующей неделе, сообщает Bloomberg со ссылкой на анонимный источник. Они получат встроенные камеры для съёмки фото и видео, а также голосовое управление, которое обеспечит разработанная Baidu модель ИИ Ernie Foundation.

Запрос на монетизацию ИИ нашёл выражение в ряде представленных в этом году устройств от провального Humane AI Pin до более популярной линейки Copilot+ PC. Умные очки, выпущенные совместно Meta✴ и EssilorLuxottica (владеет маркой Ray-Ban), появились на свет раньше, но в этом году дебютировало их второе поколение — устройство стало более функциональным и популярным.

Пекинская Baidu также намерена монетизировать свои наработки в области ИИ, над которым она трудится вот уже более десяти лет. Её умные очки будут подключаться к фирменным службам компании, включая карты Baidu Maps и онлайн-энциклопедию Baike. Продажи устройства, которое, вероятно, получит более скромный ценник, чем $299 за Meta✴ Ray-Ban, могут стартовать уже в начале 2025 года.

Разработкой занималась Xiaodu — аппаратное подразделение Baidu. До этого оно выпускало умные колонки и беспроводные наушники, которые также подключаются к службам экосистемы Baidu. Несмотря на значительные достижения в области ИИ, компании с трудом удаётся удерживать лидерство на высококонкурентном китайском рынке — самым популярным чат-ботом в стране стал разработанный ByteDance (владеет TikTok) Doubao, который сместил Ernie Bot в рейтинге. Очки с ИИ выпустило уже множество китайских компаний; устройством этого типа, если верить неофициальной информации, заинтересовалась и Apple.