Спустя десятилетие после того, как наследник семьи основателя Samsung в третьем поколении Ли Чжэ Ён (Lee Jae-yong) встал у руля южнокорейской корпорации, ему предстоит пройти самую серьёзную проверку деловой хватки в борьбе с корпоративным кризисом, с которым компания столкнулась, пишет Financial Times.

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Компания Samsung — крупнейший в мире производитель микросхем памяти, но она отстала от своего конкурента SK hynix в новой перспективной молодой сфере — на рынке чипов памяти HBM для ИИ-ускорителей. Компания также не добилась большого прогресса в выполнении плана Ли превзойти Taiwan Semiconductor Manufacturing Company в освоении передовых техпроцессов к 2030 году. А в таких секторах, как дисплеи и смартфоны, где она раньше доминировала, Samsung теряет долю рынка под натиском китайских конкурентов.

Не улучшило ситуацию и то, что Samsung в этом году столкнулась с забастовкой работников из-за спора с профсоюзом по поводу оплаты и условий труда. К тому же нарастает волна критики инвесторов, недовольных падением акций более чем на 30 % в этом году, несмотря на то, что на прошлой неделе было объявлено о выкупе акций на сумму в $7,1 млрд. Следует добавить, что победа Дональда Трампа (Donald Trump) на выборах в США и вероятность предстоящих торговых конфликтов также внесли неопределенность в перспективы мирового технологического сектора и Южной Кореи, чья экономика в значительной степени зависит от экспорта чипов и положения дел у самой дорогой компании страны. «Кризис Samsung — это кризис Кореи», — подчеркивает Пак Чжу Гын, глава исследовательской группы Leaders Index.

Личная история Ли Чжэ Ёна также неоднозначна. Получив образование в Гарвардской школе бизнеса, он начал карьеру с провального проекта e-Samsung в 2000 году. Позже он был вовлечен в коррупционный скандал, связанный с бывшим президентом Южной Кореи Пак Кын Хе, и провел 19 месяцев в тюрьме. После освобождения в 2021 году ему был затем вынесен оправдательный приговор в 2022-м. После освобождения из тюрьмы Ли стремится создать образ скромного руководителя, обедая в столовых для рядовых сотрудников и делая селфи с работниками по всему миру. «Я буду усерднее работать, чтобы стать ответственным бизнесменом», — заявил он после помилования. С 2022 года Ли занимает должность исполнительного председателя Samsung Electronics, хотя не входит ни в её совет директоров, ни в совет директоров Samsung C&T, фактической холдинговой компании конгломерата, что, возможно, связано с ограничениями по ведению бизнеса, указанными в условиях условно-досрочного освобождения.

Пак Сангин (Park Sangin), профессор экономики в Сеульском национальном университете, отметил более осторожный стиль управления Ли по сравнению с тем, который демонстрируют некоторые другие чеболи — семейные конгломераты, доминирующие в экономике Южной Кореи. «В отличие от руководителей Hyundai и LG третьего поколения, Ли не продемонстрировал никаких крупных или смелых решений», — сказал Сангин. Этим он также отличается от своего отца, Ли Гон Хи (Lee Kun-hee), в своё время объявившего войну браку в производстве и на этом фоне приказавшего уничтожить 150 тыс. смартфонов и другой электроники, в которой был обнаружен брак. Старший Ли был сторонником реформ.

Однако Samsung не теряет оптимизма. Компания объявила о строительстве нового центра разработки чипов стоимостью $14,4 млрд и планирует выпустить конкурентоспособный чип памяти HBM4 во второй половине 2025 года. Кроме того, под руководством Ли компания успешно диверсифицировала бизнес, развивая направления биотехнологий и автомобильных компонентов.

Институциональные инвесторы сохраняют веру в Samsung, рассчитывая на подъем глобального рынка памяти на фоне растущего спроса на инфраструктуру для ИИ. Однако они настаивают на необходимости реформирования непрозрачной структуры корпоративного управления.

Samsung Electronics планирует провести кадровую чистку топ-менеджмента своих полупроводниковых подразделений, который, по словам аналитиков, с трудом приспосабливается к изменениям на глобальном рынке микросхем, происходящим из-за стремительного развития технологий ИИ.

На ежегодной конференции Microsoft Ignite компания представила своё видение рабочего процесса на ПК в будущем, связанное с использованием искусственного интеллекта Copilot. Microsoft намерена сделать Copilot не просто вспомогательной функцией, а центральным элементом работы пользователей, объединяющим множество агентов для выполнения различных задач.

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображения: Copilot

Copilot станет своеобразным суперприложением, через которое пользователи смогут выполнять большую часть задач, поясняет PCMag. Открыв Copilot, пользователь увидит два основных режима — Work и Web. В режиме Work Copilot получает доступ к данным Microsoft Graph, включая электронные письма, чаты в Teams и документы в SharePoint для выполнения задач на основе контекста. Например, для создания списка задач или формирования предложений для совместной работы через инструмент Bizchat.

Пользователь может поручать Copilot много различных задач, которые часто выполняются специальными ИИ-агентами, представляющими из себя либо стандартных агентов Microsoft, либо специфических, созданных компаниями. По сути это то, что имел в виду генеральный директор Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella), когда говорил: «Copilot — это пользовательский интерфейс для ИИ». Именно поэтому на конференции неоднократно звучала фраза: «У каждого человека должен быть Copilot, и у каждого бизнес-процесса свой ИИ-агент».

Стоит отметить, что Copilot и так уже демонстрирует на сегодня впечатляющие возможности. Например, пользователь может попросить его подготовить повестку для встречи, проанализировав переписку и документы, связанные с участниками. Полученный документ можно отредактировать и отправить коллегам через Bizchat для совместной работы. Также Microsoft представила агентов с узкой специализацией, таких как переводчик, HR-агент, фасилитатор и проектный менеджер.

Переводчик выполняет синхронный перевод с сохранением интонации и тембра голоса. HR-агент способен отвечать на вопросы сотрудников о корпоративных политиках или предоставлять информацию о зарплате и льготах. Проектный менеджер поможет в создании плана проекта. И наконец, фасилитатор будет вести заметки во время встреч в Teams и создавать список задач. Несмотря на то, что эти инструменты находятся на стадии предварительного тестирования, они уже вызывают интерес, благодаря своему потенциалу по снижению затрат и улучшению бизнес-процессов.

Стоит сказать, что внедрение Copilot одновременно связано с рядом вызовов. Как отметил Херайн Оберой (Herain Oberoi), генеральный менеджер по безопасности данных, переход к ИИ-инструментам открывает новые уязвимости. Для решения этой проблемы Microsoft предлагает обновлённый пакет инструментов безопасности, включая Purview Data Loss Prevention, который позволяет классифицировать данные и управлять доступом, также будет внедрена система защиты от предвзятости ИИ-моделей и запрещённого контента. При этом администраторы смогут контролировать, какие ИИ-модели должны использоваться, а какие нет, из более чем 1800 доступных на платформе Azure.

Система искусственного интеллекта Google Gemini получит новые возможности благодаря API App Functions, который позволяет выполнять действия в приложениях без их открытия. По данным The Verge, новая функция обнаружена в коде Android 16 для разработчиков и может стать доступна для всех пользователей уже в следующем году.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Источник изображения: Solen Feyissa / Unsplash

Функция App Functions, основанная на программном интерфейсе API (Application programming interface), может дать ассистенту Gemini возможность выполнять действия внутри приложений. На сайте разработчиков Google описывает app functions как «конкретную функциональность, которую приложение предоставляет системе, и которая одновременно может быть интегрирована в различные системные функции».

И хоть пока это звучит довольно расплывчато, Мишаал Рахман (Mishaal Rahman) из Android Authority приводит пример из документации, который проясняет суть. Например, разработчики приложений смогут открывать доступ посредством API к отдельным действиям, как, например, заказ еды, а Gemini сможет сделать заказ, не открывая приложения.

Интересно, что подобную функцию разрабатывает и Apple. В iOS 18 Siri также сможет выполнять действия внутри приложений через обновлённый фреймворк app intents. Например, пользователи смогут заказать что-либо в магазине через Siri, если разработчики определённого приложения подключат такую возможность. Однако внедрение этой функции в случае с Apple ожидается не раньше весны 2025 года.

Стоит отметить, что способность «выполнять действия за пользователя» изначально была одной из главных целей умных ассистентов, но её реализация начала появляться лишь недавно. Пока Gemini в основном ограничен поиском информации в Gmail или Google Maps. Что касается голосового помощника Siri в iOS 18, то он получил интеграцию с ChatGPT, за счёт чего можно задавать более сложные вопросы, но с выполнением действий Siri пока справляется хуже.

Судя по всему, и Google, и Apple закладывают фундамент для более «умных» ассистентов, которые смогут выполнять сложные задачи внутри приложений, и это произойдёт уже очень скоро.

Компания Nvidia сильно зависит от горстки крупнейших заказчиков, которые активно покупают ускорители вычислений для задач ИИ и в совокупности приносят компании более трети дохода. Это ставит Nvidia в уязвимое положение, хотя в ближайшее время компании и её инвесторам вряд ли стоит беспокоиться — спрос на ИИ-ускорители только растёт.

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Источник изображений: Nvidia

В квартальном отчёте по форме 10-Q, который компании подают в Комиссию по ценным бумагам и биржам США, Nvidia в очередной раз заявила, что у неё есть ключевые клиенты, которые настолько важны, что заказы каждого из них формируют более 10 % от глобальной выручки Nvidia. При этом компания не раскрывает имена этих клиентов, что логично, поскольку вряд ли бы они хотели, чтобы их инвесторы, сотрудники, критики, активисты и конкуренты узнали, сколько именно денег они тратят на чипы Nvidia.

В отчёте за второй квартал Nvidia указала четырёх крупнейших клиентов, а в последнем квартале упоминается три таких «кита», поскольку один из них сократил закупки. Хотя доподлинно неизвестно, что это за клиенты, Мандип Сингх (Mandeep Singh), руководитель глобального отдела технологических исследований Bloomberg Intelligence, считает, что речь идёт о Microsoft, Meta✴✴ и, возможно, Super Micro.

Сама Nvidia называет их просто «клиент A», «клиент B» и «клиент C». Сообща они приобрели товаров и услуг на общую сумму 12,6 миллиарда долларов в третьем финансовом квартале, завершившемся в конце октября. Это более трети от общей выручки Nvidia, которая составила 35,1 миллиарда долларов. Также отмечается, что каждый из «китов» приобрёл товаров и услуг Nvidia на сумму от 10 до 11 миллиардов долларов за первые девять месяцев текущего финансового года.

Примечательно, что вклад «китов» в выручку оказался равнозначным: на каждого пришлось по 12 %, что говорит о том, что они, скорее всего, закупили максимальное количество выделенных им чипов, но не столько, сколько им хотелось бы в идеале. Это согласуется с комментариями генерального директора Дженсена Хуанга (Jensen Huang) о том, что Nvidia ограничена в поставках. Компания не может просто производить больше чипов, поскольку она сама их не выпускает, а заказывает производство у TSMC, мощности которой расписаны на годы вперёд.

Поскольку имена крупнейших покупателей чипов Nvidia засекречены, трудно сказать, являются ли они «посредниками», как Super Micro Computer, которая выпускает серверы для центров обработки данных, или конечными пользователями, как Microsoft, Meta✴✴ или xAI Илона Маска (Elon Musk). Последняя, например, практически из ниоткуда построила мощнейший ИИ-суперкомпьютер всего за три месяца.

Тем не менее полагаться на горстку крупных клиентов весьма рискованно — если кто-то из них, а ещё хуже, все разом, перестанут закупать ИИ-чипы, у Nvidia резко упадёт выручка. К счастью для инвесторов Nvidia, в ближайшее время такое маловероятно.

Аналитик Bloomberg Intelligence Мандип Сингх видит лишь несколько долгосрочных рисков для Nvidia. Во-первых, некоторые крупные клиенты, вероятно, со временем сократят заказы в пользу собственных чипов, что приведёт к уменьшению доли компании на рынке. Одним из таких клиентов является Alphabet, у которой есть собственные ИИ-чипы семейства TPU.

Во-вторых, Nvidia доминирует в области ускорителей для обучения ИИ, но не может похвастаться тем же в сфере чипов для инференса — запуска уже обученных нейросетей. Для инференса не требуются столь мощные чипы, что означает для Nvidia гораздо большую конкуренцию не только со стороны AMD и других прямых соперников, но и со стороны компаний с собственными чипами, таких как Tesla.

В конечном счёте запуск обученных нейросетей станет гораздо более значимым бизнесом, поскольку всё больше предприятий будут использовать ИИ, считает аналитик. «Многие компании пытаются сфокусироваться на возможностях инференса, потому что для этого не нужен самый мощный GPU-ускоритель», — заявил Сингх. Он также отметил, что в долгосрочной перспективе переход на чипы для инференса является «безусловно» большим риском для Nvidia, чем потеря доли рынка чипов для обучения ИИ.

И тем не менее Сингх отмечает, что верит прогнозу Дженсена Хуанга о том, что расходы крупнейших клиентов на ИИ-чипы не прекратятся. Даже если доля Nvidia на рынке ИИ-чипов сократится с нынешних 90 %, компания всё равно сможет ежегодно зарабатывать на этом сотни миллиардов долларов.

Компания Amazon объявила об инвестировании ещё $4 млрд в компанию Anthropic, которая занимается разработками в сфере искусственного интеллекта и является создателем ИИ-чат-бота Claude. Таким образом, общая сумма финансирования достигла $8 млрд — $1,25 млрд Anthropic получила в сентябре прошлого года, а ещё $2,75 млрд в марте этого года.

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Источник изображения: anthropic.com

Помимо денежного финансирования, облачная платформа Amazon Web Services станет «основным партнёром по обучению» нейросетей Anthropic. Также было сказано, что в будущем один из главных конкурентов OpenAI будет использовать ИИ-ускорители AWS Trainium и Inferentia при обучении больших языковых моделей.

Это полномасштабная атака на Nvidia, которая в настоящее время доминирует на рынке чипов для систем искусственного интеллекта благодаря своим графическим процессорам, серверам и платформе CUDA. Акции Nvidia упали более чем на 3 % в пятницу после появления новостей об инвестициях Amazon в Anthropic.

Новые инвестиции и более тесное партнёрство Amazon и Anthropic согласуются с недавними сообщениями СМИ, в которых говорилось что алгоритм Claude станет основой голосового помощника Amazon Alexa нового поколения. Обновлённая Alexa, запуск которой в массы был отложен, по данным источника, работала лучше с Claude, чем при использовании модели собственной разработки Amazon. Ожидается, что Amazon представит официально помощника Alexa нового поколения в 2025 году.

Несмотря на увеличение инвестиций, Amazon рискует ещё больше отстать в гонке по созданию передовых ИИ-алгоритмов, где в числе лидеров OpenAI и Microsoft. Разработчики обещают, что речь обновлённой Alexa будет больше походить на человеческую, но пользователи бета-версии помощника сообщали о медленной отзывчивости, неестественных и бесполезных ответах на задаваемые вопросы.

Администрация YouTube объявила, что в разделе коротких вертикальных роликов Shorts теперь доступна обновлённая функция Dream Screen — генерация динамических фоновых изображений с использованием искусственного интеллекта. Ранее функция Dream Screen позволяла генерировать в качестве фонов не видео, а неподвижные картинки.

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Источник изображения: YouTube

Новая возможность появилась благодаря интеграции модели для генерации видео Google DeepMind Veo — она позволяет создавать ролики с разрешением 1080p в разных кинематографических стилях. Чтобы запустить новую функцию, необходимо перейти в камеру Shorts, выбрать значок «Зелёный экран» и опцию Dream Screen — здесь можно ввести текстовый запрос, например, «пейзаж из конфет» или «волшебный лес и ручей»; после чего останется выбрать стиль анимации и нажать кнопку «Создать». Dream Screen создаст несколько видеофонов, из которых нужно выбрать один, после чего можно записывать видео с этим изображением позади себя.

Новая функция пригодится, например, чтобы погрузить зрителя в атмосферу любимой книги или подготовить анимированное вступление к основному ролику. В перспективе YouTube планирует предоставить авторам возможность создавать 6-секундные видеоролики, полностью сгенерированные Dream Screen. Крупнейшая в мире платформа коротких видео TikTok также поддерживает создание фоновых изображений с помощью ИИ, но эти картинки пока статические. Воспользоваться обновлённым вариантом Dream Screen могут пользователи YouTube из США, Канады, Австралии и Новой Зеландии.

Пользователи ПК с системами искусственного интеллекта демонстрируют более низкую производительность труда по сравнению с теми, кто работает на традиционных компьютерах, гласят результаты исследования, проведённого по заказу Intel.

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Источник изображения: intel.com

Компания, которая явно заинтересована в высоких продажах ПК с ИИ, пришла к неутешительному выводу, ознакомившись с результатами опроса 6000 человек из Германии, Франции и Великобритании. Проведённое по заказу Intel исследование показало, что на связанных с ИИ задачах люди теряют в среднем 15 часов в неделю. Некоторые из повседневных задач, в том числе написание электронных писем, расшифровка записей встреч и работа с файлами, легко делегируются ИИ — это, напротив, помогает работникам экономить до четырёх часов в неделю, приводит Intel результаты исследования, проведённого компанией Anthropic, но баланс остаётся не в пользу новых технологий.

«Многие пользователи ИИ тратят много времени, выясняя, как лучше всего общаться с инструментами ИИ, чтобы получать желаемые результаты. Разработчикам продуктов с ИИ следует уделять больше внимания обучению, чтобы демонстрировать истинный потенциал „повседневного ИИ“», — говорится в исследовании Intel. Разработчикам действительно ещё предстоит убедить общественность, что эти технологии могут оказаться полезными: 86 % потребителей никогда не слышали о ПК с ИИ и не пользовались ими, гласят результаты опроса.

Неграмотность среднего пользователя в этой области приводит к возникновению того, что исследователи назвали «заблуждениями»: 44 % респондентов указали, что ПК с ИИ — это футуристическая технология или уловка; 53 % сочли, что такие компьютеры предназначены только для творческих или технических специалистов; 86 % выразили обеспокоенность вопросами конфиденциальности и сохранности своих данных при работе с ПК с ИИ; 17 % указали, что эти технологии небезопасны и не регулируются. При этом раскрытие информации оказывает на людей благотворное влияние: 32 % людей, не знакомых ПК с ИИ, сказали, что рассмотрят возможность покупки компьютера с такими функциями, когда настанет время обновляться; среди тех, кому довелось поработать с подобными машинами, этот показатель вырос до 64 %.

В конце прошлого года началось судебное разбирательство, в рамках которого The New York Times и другие крупные издатели обвинили OpenAI в том, что компания без разрешения использовала публикуемые ими материалы для обучения своих нейросетей. Теперь же стало известно, что инженеры OpenAI случайно удалили данные, которые потенциально могли стать доказательством вины разработчика ИИ-алгоритмов в нарушении авторских прав.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Источник изображения: OpenAI

В сообщении сказано, что юристы новостных изданий потратили более 150 часов на изучение данных, которые OpenAI использует для обучения своих нейросетей. Цель их работы заключалась в том, чтобы найти случаи, когда для обучения ИИ-алгоритмов использовались новостные статьи изданий, защищённые законом об авторском праве. Какую именно информацию удалили инженеры OpenAI, точно неизвестно. Компания признала ошибку и попыталась восстановить данные, но сделать это в полном объёме не удалось. Те же данные, что удалось восстановить, не позволяют определить, что публикации изданий были задействованы при обучении нейросетей. Юристы OpenAI охарактеризовали удаление данных как «сбой», а представители The New York Times заявили, что у них «нет оснований полагать», что это было сделано преднамеренно.

В декабре прошлого года The New York Times обвинила OpenAI и её крупнейшего партнёра в лице Microsoft в том, что они создали свои ИИ-алгоритмы путём «копирования и использования миллионов статей» издания. Компания требует привлечь OpenAI к ответственности за «миллиарды долларов установленных законом и реальных убытков» за якобы копирование статей издания. The New York Times уже потратила более $1 млн на борьбу с OpenAI в суде. В это же время OpenAI успела договориться и заключить соглашение с другими изданиями, такими как Axel Springer, Conde Nast и Vox Media. Это говорит о том, что многие издатели предпочитают сотрудничество, а не судебные разбирательства.

Google с помощью искусственного интеллекта выявила 26 новых уязвимостей в проектах с открытым исходным кодом (Open Source), включая баг в OpenSSL, который оставался незамеченным в течение двух десятилетий. Этот баг, получивший название CVE-2024-9143, связан с «выходом за границы памяти», вызывал сбои программы, а в редких случаях запускал вредоносный код.

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Источник изображения: AI-генерация

Для поиска уязвимостей и автоматизации процесса разработчики Google применили метод «фаззинг-тестирование» (fuzz testing), при котором в код загружаются случайные данные для выявления возможных сбоев. В блоге компании отмечается, что подход заключался в использовании возможностей больших языковых моделей (LLM) для генерации большего количества целей фаззинга.

Как выяснилось, LLM оказались «высокоэффективными в эмуляции всего рабочего процесса типичного разработчика по написанию, тестированию и сортировке обнаруженных сбоев». В результате искусственный интеллект был применён для тестирования 272 программных проектов, где и были обнаружены 26 уязвимостей, включая «древний» баг в OpenSSL.

По словам исследователей, причина, по которой баг оставался незамеченным 20 лет, заключается в сложности тестирования отдельных сценариев кода, а также из-за того, что данный код считался уже тщательно протестированным и, соответственно не привлекал к себе большого внимания. «Тесты не способны измерять все возможные пути выполнения программы. Разные настройки, флаги и конфигурации могут активировать и разное поведение, которое выявляют новые уязвимости», — пояснили специалисты. К счастью, ошибка имеет низкий уровень опасности из-за минимального риска эксплуатации процесса.

Ранее разработчики вручную писали код для фаззинг-тестов, но теперь Google планирует научить ИИ не только находить уязвимости, но и автоматически предлагать исправления, минимизируя участие человека. «Наша цель — достичь уровня, при котором мы будем уверены в возможности обходиться без ручной проверки», — заявили в компании.

Квартальный отчёт Nvidia в календаре финансовой статистики стоит особняком, но не только это привлекает к нему повышенное внимание. Уже несколько кварталов подряд выручка компании растёт ударными темпами, подогреваемая спросом на компоненты для систем искусственного интеллекта. В прошлом квартале Nvidia увеличила общую выручку на 94 %, а в сегменте серверных вычислений прирост достиг 112 %.

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Источник изображений: Nvidia

Выручив за квартал $35,08 млрд в целом, Nvidia превзошла ожидания инвесторов, которые в среднем рассчитывали на $33,16 млрд. Удельный доход на одну акцию в размере 81 цента также оказался выше прогнозируемых 75 центов. Более того, в текущем квартале Nvidia рассчитывает выручить в среднем $37,5 млрд, и эта сумма также выше заложенных в прогноз аналитиками $37,08 млрд. В любом случае, основания для разочарования у инвесторов появились, поскольку если в этом квартале Nvidia рассчитывает на рост выручки примерно на 70 %, то год назад он составлял 265 %. Темпы роста выручки компании замедляются, и фиксация подобных ожиданий вызвала падение курса акций Nvidia на 2,5 % после публикации отчётности.

Если же рассматривать итоги третьего квартала, то выручка Nvidia успела вырасти на 94 % до $35,08 млрд, но даже в этом случае темпы роста оказываются ниже, чем в трёх предыдущих кварталах, когда они составляли 122 %, 262 % и 265 % соответственно. Так или иначе, акции Nvidia с начала года выросли в цене почти в три раза, и нынешняя коррекция не может считаться серьёзной. Компания является самой дорогой среди публичных, этот статус сейчас не так просто оспорить.

Чистая прибыль компании в третьем квартале выросла на 100 % до $20,01 млрд (non-GAAP), а операционная прибыль увеличилась на 101 % до $23,3 млрд. Норма прибыли выросла год к году не изменилась и составила 75 %. Впрочем, операционные расходы компании тоже увеличились на 50 % до $3,05 млрд. Удельный доход на одну акцию вырос на 103 % до $0,81.

Локомотивом выручки Nvidia, как можно догадаться, остаётся серверный сегмент. Он в целом позволил компании увеличить профильную выручку на 112 % до $30,8 млрд. Другими словами, в серверном сегменте компания получила 88 % своей выручки за третий квартал. Аналитики рассчитывали на сумму в $28,82 млрд, если говорить о серверном сегменте в отдельности. Впрочем, из указанных $30,8 млрд примерно $3,1 млрд пришлись на выручку от реализации телекоммуникационного оборудования, и только $27,64 млрд в чистом виде относятся к ускорителям и процессорам серверного назначения. На данном направлении выручка Nvidia в годовом сравнении выросла на 132 %.

Предвосхищая вопросы о вероятных проблемах с поставками ускорителей поколения Blackwell, финансовый директор Колетт Кресс (Colette Kress) заявила, что клиенты уже получили около 13 000 образцов таких ускорителей. Генеральный директор Дженсен Хуанг (Jensen Huang) подчеркнул, что Blackwell находится в стадии массового производства. Все основные клиенты Nvidia получили образцы Blackwell и делают всё возможное для скорейшей их установки в свои центры обработки данных. В четвёртом квартале компания по-прежнему рассчитывает выручить на поставках Blackwell несколько миллиардов долларов США, а масштабировать их она будет в первом квартале. В прошлом квартале компании удалось существенно нарастить поставки ускорителей H200 поколения Hopper.

Неизбежно состоявшееся обсуждение недавних слухов о перегреве компонентов семейства Blackwell в составе серверных стоек NVL72 вынудило основателя компании отрицать наличие подобных проблем: «Нет никаких сложностей с нашими жидкостно охлаждаемыми системами Grace Blackwell. Инженерная работа не так проста, как и вся наша деятельность, но мы находимся в хорошей форме». Microsoft и CoreWeave уже устанавливают данные системы для собственных нужд. Колетт Кресс добавила, что сперва ускорители Blackwell обеспечат норму прибыли в районе чуть выше 70 %, но позже она увеличится по мере наращивания объёмов поставок. К середине следующего года она может вернуться к уровню около 75 %. Колетт Кресс подчеркнула, что изменения в фотомаску для изготовления чипов Blackwell были успешно внесены, и это позволит при производстве снизить уровень брака.

Финансовый директор Nvidia призналась, что спрос превышает предложение как в отношении Hopper, так и Blackwell, и в последнем случае такое положение дел сохранится на протяжении нескольких кварталов 2026 фискального года, который в календаре компании начнётся в феврале 2025 года. Хуанг добавил, что для увеличения объёмов выпуска Blackwell партнёрам компании придётся вводить в строй новые производственные линии, это позволит повысить уровень выхода годной продукции и сократить время цикла, в конечном итоге увеличивая объёмы выпуска.

Игровой бизнес Nvidia выступил лучше ожиданий ($3,03 млрд), продемонстрировав рост выручки на 15 % до $3,28 млрд. Самое удивительное, что выросли объёмы продаж не только игровых GPU серии GeForce RTX 40 для ноутбуков, но и компонентов для игровых консолей Nintendo Switch, которые сейчас находятся на излёте своего жизненного цикла.

Сегмент автомобильной электроники прибавил в выручке 72 % до $449 млн, во многом благодаря спросу на чипы для систем автопилота. Компоненты для робототехнических систем учитываются в той же статье доходов. Сегмент профессиональной визуализации, описывающий продажи графических адаптеров семейства Quadro, прибавил 17 % год к году до $486 млн. Сегмент OEM вырос на треть, но до скромных $97 млн.

В целом, если распределять выручку Nvidia на вычислительные и телекоммуникационные компоненты, с одной стороны, и на графические решения как таковые, то в первом случае она составила $31,04 млрд, а во втором ограничилась $4,05 млрд по итогам третьего квартала.

Когда основателя Nvidia Дженсена Хуанга на отчётной конференции спросили о возможном влиянии повышенных таможенных пошлин, которые грозит ввести Дональд Трамп (Donald Trump) в США, глава компании лишь выразил готовность смириться с решением новой администрации и поддержать такое решение.

OpenAI представила бесплатный онлайн-курс для учителей средних школ, который освещает основы искусственного интеллекта (ИИ) и его применение в образовании. Участники курса отмечают его полезность, но некоторые педагоги опасаются этических последствий и недостаточного контроля над использованием данных, которые могут быть вверены ИИ.

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Источник изображения: Unseen Studio/Unsplash

Компания OpenAI стремится к интеграции своих инструментов на основе искусственного интеллекта в образовательный процесс, предлагая учителям помощь в создании учебных планов и интерактивных пособий. Бесплатный онлайн-курс, который был разработан совместно с американской некоммерческой организацией Common Sense Media, предоставляющей рекомендации и образовательные материалы по использованию ИИ для детей, состоит из девяти модулей и охватывает основы ИИ и его применение в педагогике. По сообщению TechCrunch, курс внедрён уже в десятках школ США, и 98 % участников отметили его полезность.

По заявлению директора подразделения программ ИИ в Common Sense Media Робби Торни (Robbie Torney), школы по всей стране сталкиваются с новыми возможностями и вызовами, поскольку ИИ меняет образование. «С помощью этого курса мы предпринимаем проактивный подход к поддержке и обучению учителей, находящихся на передовой, и готовимся к этой трансформации», — поясняет Торни.

Источник изображения: OpenAI

Однако некоторые педагоги настроены скептически. Лэнс Уорвик (Lance Warwick), преподаватель спортивных дисциплин в Университете Иллинойса в Урбане-Шампейне, опасается, что использование ChatGPT и других подобных ИИ-ботов может привести к этическим последствиям. В частности, Уорвик считает модули курса, посвящённые конфиденциальности и безопасности, «очень ограниченными и противоречивыми», особенно в отношении рекомендаций по использованию любых данных учащихся.

Преподаватель из Университета Аризоны Син а Тре Суэ (Sin á Tres Souhaits) признаёт полезность ИИ-инструментов для создания учебных материалов, но выражает озабоченность отсутствием ясности в вопросах контроля над контентом, создаваемым учителями с помощью сервисов OpenAI. «Для меня ИИ похож на криптовалюту — это новая технология с большим потенциалом, но она настолько нерегулируема, что я сомневаюсь в надёжности любых её заявленных гарантий», — отмечает он.

Одновременно более оптимистичный взгляд на образовательную инициативу OpenAI выражает бывший педагог, а ныне директор по продукту в Prodigy Education Джош Приер (Josh Prieur). Он считает, что при правильном подходе внедрение ИИ может принести явную пользу учителям, отмечая при этом прозрачность программы OpenAI в отношении возможных рисков.

Несмотря на активное продвижение OpenAI на образовательном рынке, который, по прогнозам Allied Market Research, может достичь объёма $88,2 млрд в течение следующего десятилетия, внедрение технологии идёт медленно. Исследование компании Pew Research Center показало, что четверть учителей государственных средних школ (K-12) в США считает, что использование ИИ-инструментов в образовании приносит больше вреда, чем пользы, а опрос Rand Corporation выявил, что только 18 % педагогов K-12 используют ИИ в своих классах.

Интересно, что исследователи из Университета Пенсильвании обнаружили, что турецкие старшеклассники, имеющие доступ к ChatGPT, хуже справились с тестом по математике, чем ученики, не имеющие доступа. В другом исследовании было выявлено, что немецкие ученики, использующие ИИ-бота, быстрее находили нужную информацию, однако менее умело её обобщали, чем их сверстники, не использующие ChatGPT.

Niantic сообщила, что занимается разработкой «Большой геопространственной модели» (LGM), которая объединяет миллионы сканов, полученных со смартфонов игроков Pokémon Go и других продуктов компании. Модель поможет компьютерам и роботам по-новому понимать мир и взаимодействовать с ним.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Источник изображения: nianticlabs.com

«Пространственный интеллект» LGM основан на нейросетях, разработанных в рамках «Системы визуального позиционирования» (Visual Positioning System — VPS) Niantic. Работе над VPS компания посвятила последние пять лет. Она позволяет на основе одного снимка с телефона определять местоположение и ориентацию автора съёмки, сравнивая данные со снимками, полученными другими людьми. Сегодня в базе Niantic более 10 млн отсканированных локаций по всему миру. «Эти данные уникальны, потому что получены с точки зрения пешехода и включают недоступные для автомобилей места», — говорится в блоге компании.

О работе над проектом главный научный сотрудник Niantic Виктор Присакариу (Victor Prisacariu) упомянул ещё в 2022 году: «Используя данные, которые загружают наши пользователи в таких играх как Ingress и Pokémon Go, мы создали высококачественные трёхмерные карты мира, которые включают как трёхмерную геометрию (или форму предметов), так и семантическое понимание (что находится на карте, например, земля, небо, деревья и т.д.)». Хотя едва ли игроки в Pokémon Go в 2016 году отдавали себе отчёт, что их данные будут использоваться для обучения ИИ.

Искусственный интеллект вступил в новую эру благодаря ИИ-модели о1 компании OpenAI, которая значительно приблизилась к человеческому мышлению. Её впечатляющий результат на тесте AIME — 83 балла из ста — позволил включить её в число 500 лучших участников математической олимпиады США. Однако такие достижения сопровождаются серьёзными вызовами, включая риски манипуляции ИИ человеком и возможность его использования для создания биологического оружия.

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображения: Saad Ahmad / Unsplash

Долгое время отсутствие у ИИ способности обдумывать свои ответы являлось одним из его главных ограничений. Однако ИИ-модель о1 совершила прорыв в этом направлении и продемонстрировала способность к осмысленному анализу информации. Несмотря на то, что результаты её работы пока не опубликованы в полном объёме, научное сообщество уже активно обсуждает значимость такого достижения.

Современные нейронные сети в основном функционируют по принципу так называемой «системы 1», которая обеспечивает быструю и интуитивную обработку информации. Например, такие ИИ-модели успешно применяются для распознавания лиц и объектов. Однако человеческое мышление включает также «систему 2», связанную с глубоким анализом и последовательным размышлением над задачей. ИИ-модель о1 объединяет эти два подхода, добавляя к интуитивной обработке данных сложные рассуждения, характерные для человеческого интеллекта.

Одной из ключевых особенностей о1 стала её способность строить «цепочку размышлений» — процесс, при котором система анализирует задачу постепенно, уделяя больше времени поиску оптимального решения. Эта инновация позволила ИИ-модели достичь 83 балла на тесте Американской математической олимпиады (AIME), что значительно превосходит результат GPT-4o, набравшей лишь 13 баллов. Тем не менее такие успехи связаны с возросшими вычислительными затратами и высоким уровнем энергопотребления, что ставит под сомнение экологичность разработки.

Источник изображения: Igor Omilaev / Unsplash

Вместе с достижениями ИИ-модели о1 растут и потенциальные риски. Улучшенные когнитивные способности сделали её способной вводить человека в заблуждение, что, возможно, несёт серьёзную угрозу в будущем. Кроме того, уровень риска её использования для разработки биологического оружия оценён как средний — высший допустимый показатель по шкале самой OpenAI. Эти факты подчёркивают необходимость внедрения строгих стандартов безопасности и регулирования подобных ИИ-моделей.

Несмотря на значительные успехи, ИИ-модель о1 всё же сталкивается с ограничениями в решении задач, требующих долгосрочного планирования. Её способности ограничиваются краткосрочным анализом и прогнозированием, что делает невозможным решение комплексных задач. Это свидетельствует о том, что создание полностью автономных ИИ-систем остаётся задачей будущего.

Развитие ИИ-моделей, подобных о1, подчёркивает острую необходимость регулирования данной области. Эти технологии открывают перед наукой, образованием и медициной новые горизонты, однако их неконтролируемое применение может привести к серьёзным последствиям, включая угрозы безопасности и неэтичное использование. Для минимизации этих рисков требуется обеспечить прозрачность разработок ИИ, соблюдение этических стандартов и внедрение строгого надзора со стороны регулирующих органов.

Комиссия Конгресса США накануне выдвинула инициативу масштаба Манхэттенского проекта — она направлена на финансирование разработки систем так называемого «сильного искусственного интеллекта» (AGI), которые смогут выступать на уровне человека или превосходить его.

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com

Комиссия по надзору за вопросами экономики и безопасности в отношениях США и Китая (USCC) в американском Конгрессе отметила, что залогом успеха в разработке сильного искусственного интеллекта являются государственно-частные партнёрства, но пока не представила конкретной инвестиционной стратегии. Схожим образом во время Второй мировой войны был устроен проект «Манхэттен», в основу которого легло крупномасштабное сотрудничество между правительством США и частным сектором — итогом работы проекта стало создание атомной бомбы.

«На протяжении всей истории мы видели, что страны, которые первыми использовали периоды быстрых технологических изменений, часто могли вызывать изменения в глобальном балансе сил. <..> Китай устремился к AGI <..> важно, чтобы мы воспринимали их чрезвычайно серьёзно», — заявил Reuters член USCC Джейкоб Хелберг (Jacob Helberg).

Значительным фактором, сдерживающим обучение крупных моделей ИИ, является энергетическая инфраструктура. Ускорить развитие, по мнению господина Хелберга, может оптимизация процесса выдачи разрешительной документации для центров обработки данных — это будет примером такого государственно-частного партнёрства. USCC была создана Конгрессом в 2000 году — комиссия ежегодно выдвигает рекомендации, касающиеся отношений США и Китая; её задача состоит в том, чтобы задавать законодателям отвечающее реалиям времени направление по вопросам экономической и стратегической конкуренции с Китаем.

Компания Google добавила в свой сервис визуального поиска Google Lens («Google Объектив») функцию поиска цен на товары. Она позволит пользователям получить дополнительную информации о товарах при их покупке в обычном розничном магазине, а также найти более выгодные предложения.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Источник изображения: Google

Начиная с сегодняшнего дня эта функция доступна для пользователей устройств на Android и iOS в США. Благодаря ей, сфотографировав товар на полке магазина, пользователь получит подробную информацию о продукте и ценах на него в интернет-магазинах и у близлежащих розничных продавцов, а также о его запасах и отзывах других покупателей. Кроме того, покупатель получит информацию о похожих товарах, доступных в этом магазине.

По словам Google, эта функция была разработана благодаря «значительным достижениям в её ИИ-технологии распознавания изображений». На данный момент сервис предоставляет информацию о косметических средствах, игрушках и электротоварах сразу после поступления в продажу в магазинах, которые делятся данными о своих запасах с Google, таких, как американские Macy's, Target и Walmart, а также Amazon. В будущем география сервиса будет расширяться.

«72 % американцев сообщили, что используют смартфоны во время покупок в магазине, и более половины говорят, что покинули магазина без покупки, поскольку не чувствовали достаточной уверенности для её совершения», — отметила Лилиан Ринкон (Lilian Rincon), вице-президент Google по шоппингу потребительских продуктов. По её словам, новая функция поможет покупателям получить достаточно информации о товаре, чтобы принять решение о его покупке на месте. Правда, многим может не понравиться, что новая функция требует от пользователей делиться данными о своем местоположении с приложением Google, чтобы определить, в каком именно магазине находится пользователь.

Ранее Google запустила похожую функцию, которая позволяет пользователям искать товары и проверять наличие на складе непосредственно в сервисе «Google Карты». Поисковый гигант также расширяет возможности отложенной оплаты за товар в Google Pay с использованием приложения Afterpay, позволяющего оплатить товар в рассрочку в течение шести недель. Также вскоре будет возможна оплата в Google Pay услуг сервиса Klarna, позволяющего оплатить товар после его доставки.