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.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

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.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

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.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

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.

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

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.

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

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.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

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 %.

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

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.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

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.

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.

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

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.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

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.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

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.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

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.

Компания Microsoft анонсировала новую функцию в своём сервисе для совместной работы Teams. Теперь пользователи платформы во время онлайн-собраний смогут говорить или слушать других участников на выбранном ими языке. Переводчик в Teams использует алгоритм на базе искусственного интеллекта для имитации голоса пользователей в режиме онлайн.

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Источник изображения: Microsoft

Предварительная версия функции, позволяющей говорить и слушать других участников собраний на выбранном языке, появится в начале следующего года. На начальном этапе будет реализована поддержка девяти языков (английский, французский, немецкий, итальянский, японский, корейский, португальский, мандаринский китайский и испанский), а также опция имитации речи пользователя на другом языке.

Microsoft продолжает интегрировать ИИ-функции в платформу Teams. Упомянутое нововведение будет доступно вместе с функцией стенограммы собраний с участием пользователей, говорящих на разных языках. Инструмент создания стенограммы собраний будет поддерживать перевод на 31 язык.

В начале следующего года Microsoft добавит ИИ-функцию, которая позволит Teams понимать и составлять сводки по любому визуальному контенту, который появился на экране из PowerPoint или интернета во время онлайн-собраний, наряду с обычными стенограммами и сводками чатов. ИИ-помощник Copilot также сможет составлять сводки по любым файлам, к которым предоставлен общий доступ в интерфейсе чата Teams.

Владельцы компьютеров Copilot Pus PC получат доступ к функции повышения разрешения в онлайн-встречах в Teams. Это может оказаться полезным, когда подключение к чату осуществляется через интернет-канал с низкой пропускной способностью.

На этой неделе Nvidia отчитается о результатах третьего квартала, и аналитики считают, что темпы роста выручки за период окажутся самыми низкими за предыдущие полтора года. В текущем квартале они замедлятся ещё сильнее. Тем не менее, на поставках ускорителей Blackwell компания выручит от $5 млрд до $13 млрд, как гласят оценки в зависимости от оптимизма того или иного аналитика.

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Источник изображения: Nvidia

Агентство Reuters обобщило прогнозы отраслевых экспертов в части ожидаемой в текущем квартале выручки Nvidia от поставок ускорителей поколения Blackwell. Представители Morgan Stanley ожидают, что в четвёртом квартале Nvidia выручит на поставках этих ускорителей от $5 до $6 млрд, аналитики Piper Sandler поднимают верхнюю границу диапазона до $8 млрд, а эксперты Spear Invest вообще ориентируются на диапазон выручки от $12 до $13 млрд.

Если говорить о совокупной выручке Nvidia, то она в прошлом квартале могла увеличиться на 82,8 % до $33,13 млрд. Если учесть, что на протяжении пяти предыдущих кварталов выручка компании как минимум удваивалась в годовом сравнении, третий квартал текущего может сигнализировать о замедлении темпов роста. Более того, в четвёртом квартале текущего фискального года, который в календаре Nvidia завершится в январе следующего, выручка компании может вырасти всего на 67,6 %, как ожидают аналитики. До этого фактическая выручка Nvidia превышала ожидания аналитиков на протяжении восьми кварталов подряд.

Акции Nvidia на волне бума искусственного интеллекта с начала года выросли в цене более чем в три раза, и любые сигналы к замедлению темпов развития её бизнеса способны развернуть восходящий тренд на всём фондовом рынке, если говорить об эмитентах технологического сектора. Необходимость вкладывать серьёзные средства в разработку и выпуск новых ускорителей вычислений, в любом случае снизят норму прибыли Nvidia уже в четвёртом квартале до 73,6 %, хотя ранее она была выше почти на три процентных пункта.

По данным Financial Times, китайские техногиганты стали массово открывать представительства в Кремниевой долине, чтобы нанимать необходимых им специалистов по искусственному интеллекту непосредственно в США. В последние месяцы свои американские офисы расширяют Alibaba, ByteDance и Meituan, отмечают источники издания.

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Источник изображения: ByteDance

Это происходит на фоне усиливающихся мер по запрету на экспорт в Китай технологий и компонентов, которые позволят ускорить развитие систем искусственного интеллекта. Формально, наличие офиса в США позволяет китайским компаниям создавать там центры обработки данных и закупать для них самые современные ускорители вычислений. Министерство торговли только предложило заставить провайдеров облачных услуг идентифицировать пользователей по географическому происхождению с целью контроля за доступом китайских разработчиков к американским вычислительным мощностям.

По имеющимся данным, китайская Alibaba уже пыталась нанять специалистов с опытом работы в OpenAI и других технологических гигантах США для развития собственных систем искусственного интеллекта. Рекрутингом специалистов китайская компания занимается через свой центр в Калифорнии. На страницах социальной сети LinkedIn имеются соответствующие вакансии для специалистов, проживающих в США. Новые кадры должны сосредоточиться на совершенствовании поискового движка Accio для систем электронной торговли.

Alibaba также якобы пыталась привлечь американских специалистов к работе в своих интересах, предлагая им войти в состав стартапа, базирующегося в Калифорнии. Один из бывших разработчиков OpenAI признался, что он и его коллеги буквально подвергаются бомбардировке почтовыми сообщениями от китайских компаний Meituan и Alibaba, призывающими присмотреться к их вакансиям. Meituan уже несколько месяцев развивает свою команду в Калифорнии, опасаясь отстать от конкурентов в сфере ИИ. Её сотрудники проводят часть времени в США, но при этом успевают работать и в Китае.

Создавшая TikTok китайская компания ByteDance обладает самым развитым представительством в Калифорнии. У неё в США имеются сразу несколько команд специалистов, работающих над разными проектами. Заполучить ценных специалистов в США пытаются и более мелкие китайские стартапы в сфере ИИ. Представительная команда разработчиков в этой сфере имеется в Калифорнии и у Baidu, некоторые из них специализируются на технологиях автопилота и распознавания речи. В 2017 году американское представительство Baidu насчитывало в своём штате несколько сотен сотрудников. В дальнейшем ухудшение политической ситуации и внутренний конфликт в Baidu вынудил их покинуть местное подразделение компании.