Технический директор OpenAI Мира Мурати (Mira Murati) объявила о своём уходе из компании на прошлой неделе. По её словам, она решила «освободить время и пространство для собственных исследований». Сразу после увольнения Мурати несколько крупных венчурных компаний объявили о желании профинансировать её следующий проект. Интрига заключается в том, что Мурати пока не делала никаких заявлений о своих дальнейших планах и отказалась комментировать возникшие слухи.

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

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

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

Источник изображения: Pixabay

«Мои шесть с половиной лет в команде OpenAI были исключительной привилегией… Никогда не бывает идеального времени, чтобы уйти из места, которое ты лелеешь, но этот момент кажется правильным» — написала Мурати в своём аккаунте в соцсети X.

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) прокомментировал внезапный уход Мурати в X: «Я, конечно, не буду притворяться, что такая внезапность [увольнения] естественна, но мы не обычная компания, и я думаю, что причины, которые мне объяснила Мира, имеют смысл».

Мурати присоединилась к OpenAI в 2018 году. До этого она занималась проектированием электромобиля Model X в Tesla. В OpenAI Мурати возглавила разработку двух флагманских продуктов компании — ChatGPT и Dall-E.

Уход Мурати произошёл на фоне реструктуризации OpenAI из некоммерческой организации в коммерческую, что даст Альтману возможность получить пакет акций. Очередной недавний сбор средств принёс OpenAI инвестиции в размере $6,5 млрд от таких компаний, как Thrive Capital, SoftBank, Coatue и Microsoft.

Венчурные капиталисты конкурируют за право быть первыми инвесторами стартапов, основанных выходцами из OpenAI, так как все эти проекты выглядят очень многообещающе. Десятки бывших сотрудников OpenAI, включая уволившихся соучредителей стартапа, за последние несколько лет основали свои компании, к примеру:

• Илья Суцкевер (Ilya Sutskever) привлёк $1 млрд для свой исследовательской лаборатории ИИ Safe Superintelligence.
• Андрей Карпати (Andrej Karpathy) основал Eureka Labs, сосредоточенную на применении ИИ в образовании.
• Стартап в области ИИ Anthropic был создан Дарио Амодеи (Dario Amodei) и группой исследователей из OpenAI.
• Аравинд Шринивас (Aravind Srinivas) основал поисковую систему искусственного интеллекта Perplexity.

Одновременно с Мурати о своём уходе из OpenAI заявили ещё два технических специалиста — главный научный сотрудник Боб МакГрю (Bob McGrew) и вице-президент по исследованиям Барретт Зоф (Barret Zoph). Теперь Альтман и Войцех Заремба (Wojciech Zaremba) — единственные оставшиеся учредители из одиннадцати основателей компании.

«Их уход заставил меня задуматься о трудностях, с которыми сталкивались родители в Средние века, когда 6 из 8 детей умирали преждевременно, — написал Заремба в сообщении в соцсети X, ставшем вирусным. — Несмотря на тяжёлую утрату, родителям пришлось смириться с ней и найти глубокую радость и удовлетворение в тех двоих, кто выжил».

Основанная в 2016 году в Калифорнии компания Cerebras Systems разрабатывает непривычно крупные чипы для ускорения работы систем искусственного интеллекта, а их выпуском на квадратных подложках занимается TSMC. Американский стартап остаётся убыточным, но уже начал готовиться к выходу на IPO, опубликовав проспект для инвесторов.

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

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

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

Источник изображения: Cerebras

Прежде всего, из опубликованных данных становится понятно, что по итогам первого полугодия компания получила чистые убытки составили $66,6 млн при выручке $136,4 млн. За год до этого выручка не превышала $8,7 млн при чистых убытках в размере $77,8 млн. По итогам всего прошлого года выручка Cerebras достигла $78,7 млн при убытках в размере $127,2 млн. Во втором квартале прошлого года компания выручила $69,8 млн и получила убытки в размере $50,9 млн. За год до этого выручка не превышала $5,7 млн, а чистые убытки составили $26,2 млн. В текущем году операционные расходы Cerebras выросли из-за необходимости найма дополнительного персонала в связи с расширением бизнеса.

В прошлом году компания G42 из ОАЭ формировала 83 % выручки Cerebras. Помимо продажи собственно чипов ускорителей, компания занимается предоставлением доступа к собственным облачным мощностям на их основе. Получив в 2021 году $250 млн финансирования, Cerebras оценивала свою капитализацию в $4 млрд. На какую сумму она претендует по итогам IPO, пока не уточняется. Арабская G42 сейчас владеет примерно 5 % акций Cerebras, примерно столько же сосредоточено в руках основателя Эндрю Фельдмана (Andrew Feldman). Компания G42 обязуется до марта 2025 года потратить около $1,43 млрд на покупку ускорителей Cerebras. По мере увеличения объёмов закупок G42 получит право купить большее количество акций американской компании.

Пакетами акций Cerebras не менее 5 % владеют около шести институциональных инвесторов. Основатель и глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) также является акционером Cerebras, как и сооснователь Sun Microsystems Энди Бехтольсхайм (Andy Bechtolsheim).

Министерство торговли США, как сообщает Reuters, начало неделю с публикации нового правила экспортного контроля, которое теоретически способно облегчить поставки ускорителей вычислений на Ближний Восток, где они будут использоваться для строительства новых центров обработки данных.

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

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

Источник изображения: Nvidia

С октября прошлого года экспортёры ускорителей вычислений из США должны получать специальные лицензии, дающие им возможность поставлять передовые ускорители вычислений в определённые районы Ближнего Востока и Центральной Азии. Каждая партия требовала отдельного согласования, что в значительной мере затрудняло поставки. Теперь же, как поясняет Reuters, центры обработки данных, которым требуются ускорители вычислений американского происхождения, смогут получить лицензию через подтверждение статуса верифицированного конечного пользователя. В этом случае конкретный получатель сможет запасаться ускорителями без необходимости отдельного согласования каждой поставки.

Власти регионов, в которых расположены центры обработки данных, смогут оказать содействие их владельцам в оформлении необходимых для США документов. С одной стороны, на Ближнем Востоке появляется немало желающих развивать инфраструктуру вычислительных мощностей для систем искусственного интеллекта. С другой стороны, американские власти опасаются, что по этим каналам ускорители вычислений могут попасть в Китай, куда они не поставляются напрямую из-за санкций США.

В апреле Microsoft объявила о намерениях вложить $1,5 млрд в капитал компании G42 из ОАЭ, которая собирается развивать в регионе направление систем искусственного интеллекта. Принято считать, что через эту сделку США купили лояльность ОАЭ в вопросах развития ИИ, а также предостерегли власти ближневосточной страны от потенциального сближения с Китаем. Чтобы получить статус верифицированного конечного пользователя, ближневосточные центры обработки данных будут проходить тщательную процедуру аудита. Информация о потенциальных клиентах этих ЦОД будет приниматься во внимание при выдаче экспортной лицензии. Количество и тип предоставляемых конкретному ЦОД ускорителей будет оговариваться американской стороной.

Поскольку AMD пытается нарастить своё присутствие на рынке ИИ, производитель выпускает не только аппаратное обеспечение под эти нужды, но также решил заняться разработкой языковых моделей. Результатом этого стал анонс первой малой языковой AMD-135M.

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

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

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: AMD

Новая малая языковая модель AMD-135M принадлежит к семейству Llama и нацелена на развёртывание в частном бизнесе. Неясно, имеет ли новая ИИ-модель AMD какое-либо отношение к недавнему приобретению компанией стартапа Silo AI (сделка ещё не завершена и пока не одобрена различными регуляторами, поэтому, вероятно, нет). Однако это явный шаг в направлении удовлетворения потребностей конкретных клиентов с помощью предварительно обученной модели, созданной AMD с использованием её же оборудования.

Преимущество языковой модели AMD заключается в том, что она использует так называемое спекулятивное декодирование. Последнее представляет собой меньшую «черновую модель», которая генерирует несколько токенов-кандидатов за один прямой проход. Затем токены передаются в более крупную, более точную «целевую модель», которая проверяет или исправляет их. С одной стороны, такой подход позволяет генерировать несколько токенов одновременно, но с другой стороны, это приводит к повышению потребляемой мощности за счёт увеличения передачи данных.

Языковая модель AMD представлена в двух версиях: AMD-Llama-135M и AMD-Llama-135M-code. Каждая из них оптимизирована для определённых задач путём повышения производительности вывода с помощью технологии спекулятивного декодирования. Базовая модель AMD-Llama-135M была обучена с нуля на базе 670 млрд токенов общих данных. Этот процесс занял шесть дней с использованием четырех 8-канальных узлов на базе AMD Instinct MI250.

Модель AMD-Llama-135M-code в свою очередь была улучшена за счёт дообучения на базе дополнительных 20 млрд токенов, специально ориентированных на написание программного кода. Дополнительное обучение модели заняло четыре дня с использованием того же набора оборудования AMD. Компания считает, что дальнейшие оптимизации её моделей могут привести к дополнительному повышению их производительности и эффективности.

Японская инвестиционная холдинговая компания SoftBank планирует вложить $500 млн в OpenAI, разработчика чат-бота ChatGPT, сообщает Bloomberg. Инвестирование станет частью более крупного раунда финансирования, в ходе которого OpenAI рассчитывает привлечь $6,5 млрд при оценке компании в $150 млрд.

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

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

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

Источник изображения: OpenAI

Лидером раунда предположительно выступит Thrive Capital при участии Microsoft, крупнейшего инвестора OpenAI, а также других инвесторов. В частности, компания обсуждала инвестиции с Nvidia и Apple. Однако последняя больше не участвует в переговорах об участии в раунде, зато в списке инвесторов возможно будет фигурировать SoftBank через свой фонд Vision Fund. Если сделка состоится, OpenAI закрепит за собой статус одного из самых дорогих стартапов в мире. Официальные представители OpenAI и SoftBank пока не дали комментариев по этому поводу.

В то же время компания переживает не самый простой период. На прошлой неделе о своём уходе объявила технический директор и ключевой сотрудник OpenAI Мира Мурати (Mira Murati), что стало ещё одним звеном в цепи увольнений топ-менеджеров компании в этом году. Кроме того, по данным Bloomberg, OpenAI рассматривает возможность реструктуризации, чтобы стать полностью коммерческой организацией. Напомним, ранее основатели OpenAI позиционировали свою компанию как некоммерческую организацию, сосредоточившись на исследованиях в «создании положительного долгосрочного воздействия на человека».

Отметим, что SoftBank ранее не проявлял инвестиционного интереса к OpenAI, однако поддерживал одного из его конкурентов. В частности, в июне Vision Fund, управляемый SoftBank Investment Advisers, дочерней компанией SoftBank, вложился в Perplexity AI — стартап, занимающийся поиском на основе искусственного интеллекта, оценив его в $3 млрд.

Компании Raspberry Pi и Sony совместно разработали для микрокомпьютера Raspberry Pi модуль камеры с искусственным интеллектом. Новинка совместима со всеми версиями микрокомпьютера и не нуждается в дополнительных ускорителях или графическом процессоре. По утверждению Raspberry Pi, камера позволит пользователям с лёгкостью разрабатывать «передовые решения ИИ для обработки визуальных данных». Камера уже поступила в продажу по цене $70.

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

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»

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

Источник изображений: Raspberry Pi

Новая 12,3-мегапиксельная камера Raspberry Pi AI может снимать видео со скоростью 10 кадров в секунду с разрешением 4056 × 3040 пикселей или 40 кадров в секунду с разрешением 2028 × 1520 точек. Она имеет ручную регулировку фокуса, поле зрения 76 градусов и размеры 25 × 24 × 11,9 мм, что делает её практически идентичной по размерам модулю камеры 3, выпущенному Raspberry Pi в прошлом году.

Камера совместима со всеми одноплатными компьютерами Raspberry Pi и объединяет чип микроконтроллера RP2040 с датчиком изображения Sony IMX500, который обеспечивает ИИ-функциональность устройства. Такое сочетание устраняет необходимость в дополнительных компонентах, таких как ускорители ИИ или графический процессор, которые обычно используются для обработки визуальных данных.

Новая камера стала дальнейшим развитием планов Raspberry Pi по расширению ассортимента чипов и дополнений для своего микрокомпьютера. Начиная с 2013 года, компания выпустила несколько модулей камер без ИИ, а теперь предлагает и вариант с ИИ.

«Обработка изображений на базе ИИ становится привлекательным инструментом для разработчиков по всему миру, — сказал генеральный директор Raspberry Pi Эбен Аптон (Eben Upton). — Мы с нетерпением ждём, чего смогут достичь члены нашего сообщества, используя мощь камеры на базе ИИ Raspberry Pi».

В прошлом месяце стало известно о завершении компанией Huawei Technologies разработки новых ускорителей вычислений на базе чипа Ascend 910C, которые по уровню быстродействия должны быть сопоставимы с попадающими под санкции США в Китае Nvidia H100. По данным китайских СМИ, крупные клиенты Huawei уже начали получать образцы ускорителей на базе Ascend 910C.

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

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

Источник изображения: Huawei Technologies

Протестировав новинку Huawei, клиенты компании смогут сделать вывод о целесообразности дальнейшей закупки. Как отмечалось ранее, клиенты Huawei могут заказать до 70 тысяч таких ускорителей. В лучшем случае Huawei сможет выпускать от 1,3 до 1,4 млн ускорителей Ascend 910C, но всё будет зависеть от экспортных ограничений США, ведь если 7-нм чипы ускорителей для Huawei выпускает китайская SMIC, то память класса HBM китайским производителям до сих пор приходится получать из-за рубежа.

Клиенты признались South China Morning Post, что Huawei нередко при покупке ускорителей Ascend навязывает им свою сопутствующую продукцию типа телекоммуникационного оборудования и систем хранения данных. Nvidia сохранила возможность поставлять в Китай ускорители H20 и сейчас готовит для местного рынка B20, и многие крупные игроки рынка облачных услуг в Китае продолжают закупать решения этого американского поставщика, чтобы сохранить совместимость с уже работающими проектами и обеспечить себя и клиентов технической поддержкой Nvidia. По некоторым прогнозам, Nvidia в этом году поставит в Китай не менее 1 млн ускорителей H20, а её выручка на местном рынке достигнет $12 млрд даже в условиях санкций.

Google представила AlphaChip — метод обучения искусственного интеллекта с подкреплением для проектирования микросхем. Он обещает значительно ускорить проектирование плана кристалла, а также усовершенствовать чипы с точки зрения производительности, мощности и площади. Google использовала это решение при проектировании ИИ-ускорителей TPU (Tensor Processing Unit), применяли его и другие компании, включая MediaTek.

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»

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

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

Источник изображений: Google

Проектный макет микросхемы или план кристалла является самым долгим и трудоёмким этапом разработки полупроводникового компонента. Synopsys, которая выпускает ПО для проектирования чипов, внедрила ИИ для решения этой задачи, но её продукт имеет очень высокую цену. Google решила демократизировать этот подход. В настоящий момент создание плана кристалла для сложной микросхемы, например, графического процессора, занимает около двух лет, если его разрабатывают люди. Менее сложные компоненты проектируются за несколько месяцев, но этот процесс сопряжён с миллионными затратами, поскольку крупные производители привлекают значительное число специалистов. AlphaChip, по утверждению Google, решает задачу за несколько часов. Более того, эта система выдаёт превосходный результат, оптимизированный по производительности и энергоэффективности. Google также продемонстрировала график, который показывает сокращение длины проводников в предыдущих версиях TPU и новом Trillium.

Основу механизма работы AlphaChip составляет модель обучения с подкреплением, при которой ИИ выполняет операцию в заранее заданной среде, изучает результаты и учится на этом опыте, чтобы повысить качество работы в будущем. В случае AlphaChip проектирование плана кристалла ИИ рассматривает как своего рода игру, за один ход которой на поле размещается один компонент схемы. Нейросеть помогает выстроить граф взаимосвязей между компонентами, и чем больше макетов создаёт система, тем выше качество её работы.

Google использует AlphaChip в разработке ИИ-ускорителей TPU с 2020 года — на них компания запускает крупномасштабные модели ИИ и облачные службы. На этих процессорах работают модели-трансформеры — эта архитектура используется в Gemini и Imagen. Система AlphaChip помогала совершенствовать схему каждого последующего поколения TPU, включая новейшие Trillium — она сокращала время разработки и обеспечивала более высокую производительность. Тем не менее, и Google, и MediaTek используют эту систему для ограниченного набора блоков, а значительную часть работы проделывает всё-таки человек.

Помимо Google TPU, AlphaChip использовалась при проектировании мобильных 5G-чипов MediaTek Dimensity, которые широко применяются в актуальных смартфонах. Система была предварительно обучена на широком ассортименте микросхем, говорят в Google, что позволяет ей генерировать все более эффективные макеты по мере проделанного объёма работы. Человек учится быстро, а ИИ — ещё быстрее.

Успех AlphaChip побудил Google продолжить внедрение ИИ на разных этапах проектирования микросхем, включая логический синтез, выбор макросов и оптимизацию по времени — Synopsys и Cadence предлагают это за большие деньги. Компания считает, что в перспективе AlphaChip можно будет применять на всём цикле разработки чипов от проектирования архитектуры до компоновки и производства — оптимизация при помощи ИИ поможет ускорить микросхемы, сделать их компактнее, энергоэффективнее и дешевле. В будущем решение будет использоваться не только для серверных ускорителей Google и мобильных платформ MediaTek. Разработка AlphaChip продолжается.

Пока действия китайских властей больше соответствуют понятию «рекомендаций», но они всё настойчивее призывают китайских участников рынка систем искусственного интеллекта приобретать компоненты местной разработки, отказываясь от ускорителей Nvidia, ассортимент которых в Китае и так ограничен из-за санкций США.

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

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

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

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»

Источник изображения: Nvidia

О таком поведении китайских чиновников накануне сообщило агентство Bloomberg. На данном этапе регуляторы в КНР стараются не слишком сильно давить на местных разработчиков систем искусственного интеллекта, поскольку чиновники стараются соблюсти баланс между поощрением импортозамещения и ограничением китайских компаний в вычислительных ресурсах. Отказ от ускорителей Nvidia без наличия адекватных альтернатив китайского происхождения, в конце концов, просто пойдёт во вред китайской отрасли искусственного интеллекта.

Поскольку самой современной серией ускорителей Nvidia, которые легально можно купить в Китае, является H20, усилия местных чиновников сосредоточены на миграции разработчиков с этих решений американской компании в сторону компонентов китайских Cambricon и Huawei. В то же время, китайские власти осознают, что санкции США могут усилиться, а потому местные компании нужно активнее готовить к такому сценарию заблаговременно. Рекомендации по ограничению использования ускорителей Nvidia некоторые китайские министерства начали распространять ещё несколько месяцев назад, по данным Bloomberg.

При этом чиновники закрывают глаза на те случаи, когда покупка компаниями ускорителей западного происхождения позволяет разработчикам построить более производительные и совершенные центры обработки данных. Интересно, что основатель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) накануне заявил о своём стремлении наилучшим образом удовлетворить запросы китайских клиентов, учитывая при этом требования американского законодательства. Он подчеркнул, что Nvidia будет делать всё от себя зависящее, чтобы поддерживать китайских клиентов. Во втором квартале Nvidia около 12 % всей своей выручки получила на территории Китая и Гонконга, сумма в размере $3,7 млрд оказалась более чем на 30 % выше прошлогодней за сопоставимый период. При этом руководство компании было вынуждено признать, что американские санкции снизили выручку Nvidia в Китае.

В неофициальных комментариях источники Bloomberg пояснили, что некоторые китайские компании спешно закупают ускорители Nvidia H20, формируя запасы на случай дальнейшего усугубления американских санкций, а китайские ускорители Huawei они при этом покупают, чтобы формально следовать рекомендациям местных властей.

Минувшей зимой гендиректор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) совершил азиатское турне, в ходе которого встретился с руководством TSMC, Samsung и SK hynix, но хорошего впечатления о себе он оставить не сумел. Он говорил, что нужно построить 36 заводов по производству полупроводников, которые обойдутся в $7 трлн — в результате высшее руководство TSMC прозвало Альтмана «пустозвоном» (podcasting bro), пишет New York Times.

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 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

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

Источник изображения: Growtika / unsplash.com

В ходе своей поездки по странам Азии Сэм Альтман представил свои планы по развитию отрасли искусственного интеллекта, в которых учтены производственная мощь азиатских стран, финансовые ресурсы Ближнего Востока и содействие регулирующих органов США. Масштаб инвестиций в проект исчисляется триллионами долларов и сопоставим с четвертью годового оборота США. Чтобы масштабировать системы ИИ до уровня, о котором говорит Альтман, потребуются годы строительства; хотя в последнее время он в своих речах ограничивается «всего лишь» сотнями миллиардов долларов.

Не исключается, что глава OpenAI прав, ведь и ему самому потребовалось всего несколько лет, чтобы стать одним из наиболее влиятельных лиц в области технологий. Но у суровых руководителей TSMC его планы доверия не вызвали. Им он рассказал, что в ближайшие годы сумма инвестиций может составить $7 трлн — на эти деньги необходимо построить 36 заводов по производству полупроводниковой продукции, а также центров обработки данных, которые помогут в продвижении отрасли ИИ. В руководстве крупнейшего в мире полупроводникового подрядчика заявили, что невероятно рискованной представляется реализация даже части замыслов Альтмана — его же самого прозвали «болтуном» или «пустозвоном». Это пренебрежительное отношение к главе OpenAI согласуется с заявлением, которое сделал о нём председатель TSMC Си-Си Вэю (C.C. Wei): «Сэм Альтман — он агрессивен, слишком агрессивен, чтобы я в это поверил». Тогда же Альтман посетил Южную Корею с намерением пообщаться с высокопоставленными представителями Samsung и SK hynix, но переговоры пришлось прервать по соображениям национальной безопасности США.

Планы OpenAI действительно очень масштабны, но их реализация пока туманна — неизвестно, кто и сколько готов вложить в проект. Пока переговоры с компанией ведут инвестиционный фонд MGX из ОАЭ, а также техногиганты Microsoft, Nvidia и Apple. Но бизнес-модель OpenAI пока справедливо не вызывает доверия: за год компания получает $3 млрд, а тратит $7 млрд. Альтман говорит, что ИИ подобен электричеству: чем доступнее он становится, тем больше люди его используют. И ни одна компания пока не вывела технологию на сугубо практический уровень: Microsoft успела наделать ошибок с Copilot, а пакет Apple Intelligence ещё не стал общедоступным.

Google выпустила обновление приложения Gmail для Android и iOS — более тесная интеграция с ИИ Gemini помогла повысить качество умных ответов. О новом механизме работы функции компания рассказала ещё в мае: теперь ИИ учитывает содержимое всей цепочки писем.

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 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

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.com

Пользователю доступен предварительный просмотр нескольких вариантов умных ответов — можно выбрать тот, что наиболее полно соответствует его потребностям или стилю письма. Идея нововведения в том, чтобы сэкономить время тем, кто ведёт активную переписку по электронной почте, а также разнообразить набор доступных автоматических ответов — в обновлённом варианте они содержат даже начальное приветствие и подпись.

Умные ответы с учётом контекста доступны для всех подписчиков планов Gemini Business, Enterprise, Education, Education Premium и Google One AI Premium. Обновлённая функция основана на оригинальных «умных ответах», которые дебютировали в Gmail в 2017 году. Ранее Google представила функцию Gmail Q&A — она позволяет задавать чат-боту вопросы, для ответа на которые ИИ придётся анализировать переписку пользователя.

Исследования группы Stripe, которая проанализировала платёжные потоки, показывают способность молодых компаний, связанных со сферой искусственного интеллекта, гораздо быстрее достигать выручки в несколько миллионов долларов по сравнению со стартапами других категорий. Это происходит порой в течение первого года с начала коммерческой деятельности.

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

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 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

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: OpenAI

Данные этого исследования призваны устранить озабоченность некоторых инвесторов способностью ИИ-стартапов начинать приносить адекватную прибыль после выхода на рынок. Другое дело, что требуемые инвестиции нередко измеряются миллиардами долларов, поэтому говорить о быстрой окупаемости вложений в сферу искусственного интеллекта всё же не приходится. Stripe выяснила, что быстрее всего прибыль наращивают ИИ-стартапы, предоставляющие клиентам доступ к разработанному ими программному обеспечению за определённую плату.

В выборку данных для этого исследования попали показатели собственной платёжной системы Stripe, обслуживающей 100 крупнейших по величине оборота стартапов в сфере ИИ на 31 июля 2024 года. В качестве базы для сравнения были выбраны платёжные данные 100 крупнейших стартапов в сфере программного обеспечения по состоянию на июль 2018 года. В качестве примера клиентов Stripe можно упомянуть OpenAI, Anthropic, Mistral, Github и Midjourney.

В среднем, ИИ-стартапам потребовалось 11 месяцев, чтобы выйти на годовой объём выручки в размере $1 млн с момента начала коммерческой деятельности, как отмечает Stripe. Стартапы предыдущего поколения тех же результатов достигали в среднем за 15 месяцев. Более того, годовой выручки в $30 млн ИИ-стартапы достигали в среднем за 20 месяцев, в пять раз быстрее стартапов предыдущего поколения. В выборку попали молодые компании, которые специализируются на программном обеспечении.

Бизнес в сфере ИИ требует существенных капиталовложений, но экспериментальные продукты, предлагаемые стартапами в этой сфере, порой привлекают множество клиентов, готовых платить за них. Представленный осенью 2022 года чат-бот ChatGPT стал приложением с самой быстрорастущей аудиторией, которая достигла 100 млн человек всего за два месяца с момента запуска сервиса. По некоторым оценкам, коммерческие клиенты сейчас приносят OpenAI не менее $3,6 млрд в год. С другой стороны, ежегодные расходы компании значительно превышают $5 млрд, так что на данном этапе развития бизнес продолжает оставаться убыточным.

В условиях стремительного роста затрат ИИ-стартапы вынуждены быстрее монетизировать свой бизнес, по словам представителей Stripe. Спрос на услуги таких компаний наблюдается в мировом масштабе. До 56 % выручки таких стартапов получается за пределами страны, в которой они были основаны, как отмечает статистика. Пользователи услуг ста крупнейших ИИ-стартапов находятся даже в небольших странах типа Сингапура и Ирландии, где более 3 % населения являются их клиентами. Компаниям, работающим в этой сфере, удаётся достаточно оперативно предлагать пользователям новые функциональные возможности своего ПО. В этом они имеют преимущество по сравнению с неповоротливыми программными гигантами. За пару лет им вполне по силам увеличить выручку с нуля до нескольких десятков миллионов долларов США.

Google представила обновлённую версию ИИ-приложения для заметок NotebookLM, которая теперь умеет анализировать видео на YouTube и быстро извлекать ключевые моменты из длинных видеороликов, преобразуя их в текст и тематические ссылки. Раньше приложение могло обрабатывать только текстовые форматы.

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

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

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»

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

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

Источник изображения: Copilot

В основе новой функции лежит технология транскрибирования — преобразование аудио в текст. После того, как пользователь вставит ссылку в NotebookLM на видео, которое нет возможности посмотреть целиком, искусственный интеллект самостоятельно создаст краткий обзор основных тем, обсуждаемых в видео, поясняет издание The Verge. Пользователи также смогут получить более подробную информацию, кликнув на ссылку с определённой темой.

Источник изображения: Theverge.com

При тестировании новой функции в видеообзоре iPhone 16 Pro на канале The Verge, NotebookLM сгенерировало такие темы, как «Искусственный интеллект Apple», «Камера iPhone 16 Pro» и «Обработка фотографий». При выборе одной из тем приложение не только предоставляло информацию, но и ссылалось на конкретные моменты в видео, где эта информация упоминается, что позволило быстро найти нужные фрагменты. Примечательно, что на основе содержимого видео пользователи также могут создать аудиорезюме для прослушивания в формате подкаста.

Источник изображения: Google

Стоит отметить, что новая функция может не сработать с недавно добавленными роликами, в частности, опубликованными менее чем за два дня до запроса. Тем не менее, в большинстве случаев приложение NotebookLM продемонстрировало высокую степень точности и надёжности.

В то время как Gemini от Google и Copilot от Microsoft могут транскрибировать и обобщать видео, новая версия NotebookLM способна обрабатывать также и аудиозаписи, что делает приложение универсальным инструментом для использования в различных областях.

Существующая в публичных компаниях практика подразумевает выплату вознаграждения руководителям в форме их акций. Именно эта бизнес-традиция сделала Илона Маска (Elon Musk) богатейшим человеком планеты, основу его благосостояния как раз формируют акции Tesla. По всей видимости, Сэм Альтман, возглавляющий OpenAI, может пойти по стопам Маска.

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

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 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»

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

Источник изображения: OpenAI

Как сообщалось вчера, обсуждаемая советом директоров OpenAI вероятная схема реструктуризации может сосредоточить в руках Альтмана до 7 % акций компании, которая откажется от главенства своей некоммерческой структуры. Позже агентство Reuters уточнило, что сама схема вознаграждения Сэма Альтмана за труд будет предусматривать выделение ему акций OpenAI, хотя параметры этой компенсации пока не утверждены. В этом признался председатель совета директоров стартапа Брет Тейлор (Bret Taylor).

До сих пор являющийся одним из двух сохранивших за собой пост в штате компании основателей Альтман акциями OpenAI не владел. Он сам объяснял это необходимостью сохранить в совете директоров большинство членов, не владеющих акциями стартапа. Вчерашние заявления об отставке технического директора OpenAI Миры Мурати (Mira Murati) и ещё двух высокопоставленных руководителей Альтман призвал не связывать с предстоящей и обсуждаемой реструктуризацией. Как отмечает Reuters, схема реформ подразумевает, что превратившаяся в коммерческую компанию OpenAI перестанет управляться советом директоров некоммерческой организации. Этот совет сохранится в структуре руководства коммерческой компании, но будет владеть лишь небольшим пакетом акций коммерческой организации.

По словам Альтмана, вчерашние изменения в руководстве OpenAI с готовящейся реструктуризацией не связаны и готовились независимо на протяжении почти года. Он при этом подтвердил, что компания «думает о том, что нужно предпринять для перехода в следующую фазу своего развития». Происходящие изменения в структуре управления OpenAI, по словам Альтмана, помогут ему ближе взаимодействовать с техническими специалистами. Проводимые преобразования сделают компанию сильнее, по его мнению.

Исследователи Андреас Плеснер (Andreas Plesner), Тобиас Фонтобель (Tobias Vontobel), Роджер Ваттенхофер (Roger Wattenhofer) из Швейцарской высшей технической школы Цюриха с помощью ИИ взломали систему проверки reCAPTCHAv2, которая используется на сайтах для подтверждения того, что пользователь является человеком, а не роботом. Учёные утверждают, что обученная ими нейросеть способна пройти 100 % проверок, тогда как раньше этот процент не превышал 71 %.

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

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

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

Источник изображения: Pixabay

Исследователи изучали эффективность использования передовых методов машинного обучения для решения проверок (капч) из системы reCAPTCHAv2 от Google. Они пытались оценить эффективность автоматизированных систем в решении капч, используя передовые модели YOLO (You Only Look Once) для сегментации и классификации изображений.

reCAPTCHAv2 требует от пользователей отмечать на изображении области с определёнными предметами, подразумевая, что бот на такое не способен. Исследователи пришли к выводу, что на современном этапе развития ИИ разница в сложности подобных задач для человека или нейросети нивелируется. Это означает, что современные технологии ИИ могут без проблем проходить проверки, основанные на распознавании изображений.

Источник изображения: humansnotinvited.com

«Мы также заглядываем под капот reCAPTCHAv2 и находим доказательства того, что reCAPTCHAv2 в значительной степени основана на данных cookie и истории браузера при оценке того, является ли пользователь человеком или нет», — добавили исследователи.