По сравнению с другими отчётными периодами, четвёртый квартал вынуждает публичные компании чуть дольше готовить финансовую статистику, но ASML уложилась до конца января, заявив, что объём заказов на её оборудование для производства чипов в денежном выражении вырос до €7,09 млрд, в два с небольшим раза превысив ожидания аналитиков.

Источник изображения: ASML

Генеральный директор нидерландской компании Кристоф Фуке (Christophe Fouquet), комментируя итоги прошлого фискального квартала, пояснил, что «ИИ является очевидным драйвером» финансовых результатов этого поставщика литографических сканеров. Такое оборудование необходимо для выпуска любых полупроводниковых компонентов, а в случае с вычислительными решениями для инфраструктуры ИИ востребованы как раз наиболее дорогие литографические системы этой марки. «Мы искренне верим, что ИИ откроет перед полупроводниковой отраслью ещё большие возможности», — пояснил глава ASML.

Акции ASML успели вырасти на хороших новостях на 12 %, максимально для одной торговой сессии с 2020 года, но ранее на этой неделе капитализация компании сократилась более чем на €19 млрд из-за опасений инвесторов по поводу возможного сокращения расходов производителей чипов на оборудование для их выпуска. Всё из-за успехов китайского стартапа DeepSeek, который показал возможность создавать эффективные языковые модели при умеренных материальных затратах и ограниченных вычислительных ресурсах. В понедельник акции ASML подешевели на 7 %.

Из указанных 7 млрд евро, сформировавших заказы на оборудование ASML в прошлом квартале, на передовые EUV-сканеры пришлось около €3 млрд. При этом санкции против Китая начали неизбежно сказываться на бизнесе ASML в регионе, и если на протяжении основной части прошлого года и части позапрошлого страна была главным источником выручки для компании, то в четвёртом квартале она уступила США и оказалась на втором месте. Важно учитывать, что развитие американской полупроводниковой отрасли тоже способствовало смещению приоритетов в поставках ASML.

В прошлом квартале китайская выручка компании достигла €1,92 млрд или 27 % от совокупной. По итогам текущего года доля Китая в выручке ASML должна опуститься до 20 %, как уже отмечалось ранее. Впрочем, в компании этот процесс называют возвращением к нормальным соотношениям, соответствующим историческим тенденциям. Выручка ASML по итогам текущего года должна уложиться в диапазон до 30 до 35 млрд евро, как считает руководство. По итогам минувшего квартала выручка поставщика достигла €9,26 млрд евро и превысила ожидания рынка, чистая прибыль составила €2,69 млрд и тоже оказалась выше прогноза.

В прошлом квартале ASML получила выручку от поставки ещё двух передовых литографических сканеров класса High-NA EUV, каждый из которых стоит более €350 млн. Кто является их получателями, из-за затяжной логистики и специфики бухгалтерского учёта судить сложно, но Intel и TSMC такие системы уже получать начали. Они позволят им выпускать чипы с литографическими нормами менее 2 нм.

Alibaba Cloud, облачное подразделение китайской компании Alibaba, анонсировала выпуск обновлённой, крупномасштабной языковой модели Qwen2.5-Max. ИИ-модель основана на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) и обучена на более чем 20 триллионах токенов. Разработчики подчёркивают, что инструмент показал «значительный прогресс в интеллектуальных возможностях» и уже доступен для использования.

Источник изображения: Alibaba Cloud

Новая версия модели отличается улучшенной производительностью и точностью, способна лучше справляться с задачами, требующими глубокого понимания контекста, таких как анализ текста, перевод и генерация контента. «Qwen2.5-Max демонстрирует значительный прогресс в обработке сложных запросов и предоставлении релевантных ответов», — пишет компания на страницах своего блога.

Qwen2.5-Max была протестирована в ряде ключевых бенчмарков, включая MMLU-Pro, LiveCodeBench, LiveBench и Arena-Hard. Модель показала превосходство над DeepSeek V3 в таких тестах, как Arena-Hard, LiveBench и LiveCodeBench, а также продемонстрировала конкурентоспособные результаты в MMLU-Pro. В сравнении с другими ведущими моделями, такими как GPT-4o и Claude-3.5-Sonnet, Qwen2.5-Max также подтвердила свои лидирующие позиции.

Источник изображения: Alibaba Cloud

Источник изображения: Alibaba Cloud

Alibaba Cloud планирует интегрировать Qwen2.5-Max в свои облачные сервисы, что позволит клиентам использовать инструмент для решения широкого спектра задач, включая автоматизацию обработки данных, улучшение взаимодействия с клиентами через чат-ботов и оптимизацию бизнес-процессов.

ИИ-модель уже доступна через сервис Qwen Chat, в котором пользователи могут взаимодействовать с Qwen2.5-Max, тестировать её возможности и экспериментировать с различными функциями. Для разработчиков также открыт программный интерфейс API. Для доступа необходимо зарегистрироваться в Alibaba Cloud, активировать сервис Model Studio и создать API-ключ.

Во время очередного пролёта спутника Юпитера Ио зонд NASA «Юнона» (Juno) зафиксировал колоссальное извержение вулкана в районе южного полюса луны. Площадь извержения составила до 100 000 км² — это больше крупнейшего из Великих озёр в США. Несколько близко расположенных кратеров извергали магму с энергией, в шесть раз превышающей мощность всех земных электростанций. Детекторы «Юноны» не смогли полностью распознать детали этого явления.

Инфракрасный снимок южного полюса Ио при пролёте зондом NASA «Юнона» 27 декабря 2024 года. Источник изображения: NASA

«Хотя всегда приятно стать свидетелем событий, которые переписывают книги рекордов, эта новая горячая точка потенциально может сделать гораздо больше, — говорят специалисты NASA. — Интригующая особенность может улучшить наше понимание вулканизма не только на Ио, но и на других планетах».

Удивительное открытие «Юнона» сделала во время близкого пролёта Ио 27 декабря 2024 года. Это было не самое тесное сближение со спутником: зонд облетает Юпитер, и сближения с Ио не входят в его основные задачи. В декабре «Юнона» пролетела над южным полюсом этой луны на расстоянии 74 400 км. Увиденное поразило учёных. Правее от полюса обнаружилось настоящее «море огня». Позже учёные выяснили, что детекторы инфракрасной камеры частично ослепли из-за мощного излучения, а источников выхода магмы на поверхность оказалось несколько. Детектор Juno Jovian Infrared Auroral Mapper (JIRAM), рассчитанный на изучение атмосферы Юпитера на глубину до 70 км под облачным покровом, испытывает значительные нагрузки при изучении Ио.

Ранее на Ио — самом вулканически активном небесном теле Солнечной системы, которое насчитывает сотни одновременно действующих вулканов, — самый обширный выход магмы занимал площадь до 20 000 км². Новый выход значительно превзошёл предыдущие наблюдения и стал самым мощным извержением вулкана, зарегистрированным в нашей звёздной системе.

На снимках близких пролётов видно изменение поверхности в зоне извержения за длительное время

«JIRAM обнаружил экстремальное инфракрасное излучение — массивную горячую точку — в южном полушарии Ио, настолько сильное, что оно залило наш детектор, — сказал Алессандро Мура (Alessandro Mura), специалист из команды «Юноны» из Национального института астрофизики в Риме. — Однако у нас есть доказательства того, что мы обнаружили на самом деле несколько близко расположенных горячих точек, которые извергались одновременно, что указывает на обширную систему подземных магматических очагов. Данные подтверждают, что это самое интенсивное извержение вулкана, когда-либо зарегистрированное на Ио».

Зонд снова пролетит над этой областью 3 марта 2025 года и сделает снимки извержения или того, что от него осталось. Возможно, за Ио будут вестись наблюдения с Земли. Обнаруженное извержение вышло за рамки ожидаемого и требует более подробного изучения.

Самой яркой звездой китайской отрасли искусственного интеллекта в последние дни стала лаборатория DeepSeek, но не сидят сложа руки и технологические гиганты: подразделение Alibaba Qwen представило семейство моделей Qwen2.5-VL, способных управлять ПК и смартфоном, как это делает виртуальный помощник OpenAI Operator.

Источник изображения: alibabacloud.com

Самая мощная модель в семействе Qwen2.5-VL превзошла крупнейшие американские проекты, в том числе OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude 3.5 Sonnet и Google Gemini 2.0 Flash в ряде испытаний, включая «понимание» видео, решение математических задач, анализ документов и ответы на вопросы, утверждают разработчики. Испытать эту модель можно в приложении Alibaba Qwen Chat, доступна её загрузка с платформы Hugging Face. Она анализирует диаграммы и графики, извлекает данные из бухгалтерских документов, изучает многочасовые видео, а также распознаёт фрагменты фильмов и сериалов — возможно, её обучение велось с использованием защищённых авторским правом работ. Как и другие китайские модели, она отказывается комментировать политику Пекина.

Источник изображения: x.com/_philschmid

Одной из наиболее интересных особенностей Qwen2.5-VL является её способность управлять программами на ПК и мобильных устройствах. В одном из примеров модель запустила приложение на Android и забронировала авиабилеты. В другом примере ей поручили управление ПК под Linux, но она смогла совершить лишь базовые действия, в частности, переключала вкладки в браузере. Младшие версии Qwen2.5-VL-3B и Qwen2.5-VL-7B доступны по открытой лицензии без ограничений; флагманская Qwen2.5-VL-72B требует, чтобы владельцы платформ с более чем 100 млн пользователей получали разрешение у Alibaba Qwen перед коммерческим развёртыванием модели.

Помощник на базе искусственного интеллекта Meta✴ AI будет «запоминать» определённую информацию о пользователях, например, сведения о диетических предпочтениях и интересах. Собранную таким образом информацию вместе с данными из учётных записей Facebook✴ и Instagram✴ алгоритм будет использовать для предоставления более релевантных рекомендаций.

Источник изображения: starline / freepik.com

ИИ-помощник Meta✴ AI получил функцию памяти в конце прошлого года, но на тот момент она была ограничена. Теперь же разработчики объявили о более широком распространении этого нововведения на Facebook✴, Messenger и WhatsApp для платформ Android и iOS на территории США и Канады. Хотя пользователи могут сами сообщить Meta✴ AI какую-то информацию о себе, он также будет запоминать некоторые данные на основе контекста. Например, если алгоритм предоставит рецепт какого-то блюда с мясом, а пользователь сообщит, что он вегетарианец, то в дальнейшем чат-бот будет корректировать свои ответы с учётом этой особенности.

Источник изображения: Meta✴ AI

Наряду с этими «воспоминаниями» Meta✴ AI в Facebook✴, Instagram✴ и Messenger обеспечит «более высокий уровень персонализации», для чего будет задействована информация из учётных записей пользователей на каждой из платформ. Алгоритм учтёт возраст, пол и интересы пользователя, формируемые на основе его действий и просматриваемого контента. Отмечается, что на данный момент компания не предоставляет возможность отказа от функции персонализации контента. По данным компании, ИИ-алгоритм запоминает данные только из персональных бесед с пользователем, но не в групповых чатах. При необходимости можно «в любое время» удалить воспоминания чат-бота.

Распространение новейшей языковой модели китайской компании DeepSeek зародило в умах инвесторов сомнения по поводу способности американских компаний и далее удерживать лидерство в сфере ИИ, а главное — доказало, что высокого быстродействия можно добиться при меньших затратах. Президент Дональд Трамп (Donald Trump) и глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) похвалили DeepSeek, но подчеркнули, что США способны на большее.

Источник изображения: DeepSeek

По крайней мере, в своём выступлении во Флориде Дональд Трамп заявил, что много читал в последние дни о прогрессе китайской компании DeepSeek, которая продемонстрировала современную языковую модель, созданную со значительно меньшими аппаратными и материальными ресурсами по сравнению с американскими разработками. По мнению президента США, подобный прецедент идёт на пользу его стране, поскольку «мы сможем сделать то же самое, при этом не затрачивая так много средств и получая такой же результат, как хотелось бы надеяться». На встрече с политическим руководством Китая, по словам Трампа, он услышал признания заслуг американских учёных. По его мнению, если китайской стороне удалось создать более дешёвую технологию в сфере искусственного интеллекта, американские компании последуют за ней.

Один из основателей и глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) заявил со страниц социальной сети X, что «DeepSeek R1 является впечатляющей моделью, особенно с точки зрения соотношения результата и стоимости». Он тут же добавил: «Мы очевидно сможем предложить значительно лучшие модели. Иметь нового конкурента — это реально очень воодушевляет. Мы ускорим выпуск некоторых моделей».

Компания Nvidia также не удержалась от комментариев и накануне тоже выразила восхищение итогами работы DeepSeek, подчеркнув, что подобный высокий результат был достигнут в условиях экспортных ограничений США и относительно небольшого бюджета. «Работа DeepSeek показывает, как могут создаваться новые модели без нарушения экспортного контроля», — говорится в сообщении Nvidia. Рекордное падение капитализации самой Nvidia на фоне успехов DeepSeek представителей компании не расстроило. Напротив, они отметили, что создание искусственного интеллекта с возможностью рассуждения потребует значительных количеств GPU данной марки, а также высокоскоростных телекоммуникационных решений.

Попутно бывший генеральный директор Intel Патрик Гелсингер (Patrick Gelsinher) также положительно оценил достижения как китайской DeepSeek, так и всего ПО с открытым исходным кодом в сфере создания систем искусственного интеллекта. Он отметил, что хотя специфика работы китайских компаний и не позволяет судить об истинной величине затрат DeepSeek на создание своей модели R1, но имеющиеся доказательства говорят о том, что они оказались в 10 или 50 раз ниже, чем в случае с моделью o1 компании OpenAI. По словам Гелсингера, инженеры его собственного стартапа Gloo, создающего чат-бот Kallm, уже используют языковую модель DeepSeek R1, хотя технически у них есть возможность применять o1 компании OpenAI. В дальнейшем Gloo перейдёт на языковую модель с открытым исходным кодом собственной разработки. Как признался Гелсингер, «открытое побеждает, DeepSeek полностью изменит мир всё более закрытых моделей в сфере ИИ». Вычисления, по словам Гелсингера, подчиняются тем же законам, что и газы. Чем дешевле становится ПО, тем сильнее расширяется рынок для его применения.

Китайский ИИ-стартап DeepSeek столкнулся с резким ростом интереса к своим продуктам. Согласно данным аналитического сервиса Similarweb, ежедневное количество посещений сайта компании увеличилось с 280 тысяч до 6,2 миллиона. Такой скачок произошёл после выпуска 26 декабря третьей версии их чат-бота V3. В последующие дни трафик начал стремительно расти, достигнув 2 миллионов посещений в день.

Источник изображения: Unsplash, Faizi Sheikh

К началу января ежедневный трафик на сайт DeepSeek достиг 3,1 млн посещений, а к концу недели пересёк отметку в 5 млн. Пик интереса пришёлся на 24 января, когда аналитический сервис Similarweb зафиксировал 6,2 миллиона посещений. Как пишет PCMag, этот рост совпал с распространением информации о том, что технологии DeepSeek могут составить серьёзную конкуренцию американским компаниям на рынке искусственного интеллекта (ИИ). Хотя цифры, касающиеся посещаемости, всё ещё значительно уступают OpenAI, чей чат-бот ежедневно привлекает более 100 миллионов человек, успех DeepSeek очевидно свидетельствует о растущем интересе к разработкам компании.

Отмечается, что одной из причин популярности DeepSeek стали их последние модели V3 и R1, которые требуют значительно меньше вычислительных ресурсов и снижают затраты на их использование. По мнению экспертов, компания использует такие технологии, которые способны нанести удар по бизнес-моделям американских технологических гигантов, таких как Nvidia, OpenAI и Microsoft. «Развёртывание замороженных атомных электростанций никогда не было решением. У нас есть огромные возможности для повышения эффективности ИИ», — выразил своё мнение в Twitter генеральный директор Cloudflare Мэттью Принс (Matthew Prince).

Однако рост популярности DeepSeek привлёк не только пользователей, но и хакеров. Вчера утром компания сообщила о «крупномасштабной злонамеренной атаке» на свой сайт, что даже вынудило её временно ограничить регистрацию новых пользователей.

При этом уже существующие пользователи сохранили доступ к сервису, а DeepSeek временно разрешила регистрацию только для пользователей с китайскими номерами телефонов (+86). Тем не менее, позднее ограничения были смягчены, так как удалось частично справится с техническими трудностями, которые были вызваны DDoS-атакой.

Понедельник, 27 января 2025 года, войдёт в историю как один из худших дней для технологических компаний со всего мира — акции большинства из них упали на фоне успеха китайского ИИ-стартапа DeepSeek. Хуже всех пришлось компании Nvidia — её капитализация рухнула примерно на $600 млрд, что является крупнейшим обвалом в истории фондового рынка США. И, возможно, это ещё не конец.

Источник изображения: Nasdaq

На момент подготовки данного материала акции Nvidia показывали суточное падение в 17,8 % — для данной компании это самый серьёзный спад с марта 2020 года. Рыночная стоимость крупнейшего производителя ИИ-чипов в мире сократилась на 600 млрд долларов до отметки в 2,89 трлн, что является рекордным падением в истории. Прежний рекорд в 279 млрд также принадлежал Nvidia и произошёл в сентябре 2024 года. Ещё вчера Nvidia была самой дорогой компанией в мире, а уже сегодня скатилась на третье место после Apple и Microsoft, и рискует опуститься ещё ниже.

Примеру ценных бумаг Nvidia последовали акции многих других компаний технологического сектора, так или иначе связанных с ИИ. Акции Broadcom потеряли 17,3 %, AMD — 8 %, Microsoft — 3 %, Palantir — 7 %. Пожалуй, OpenAI повезло, что она не торгуется на бирже, поскольку её акции скорее всего тоже были бы в лидерах падения. Индекс Nasdaq Composite потерял 3,5 %, а индекс S&P 500 упал на 1,8 %. Добавим, что пострадали и компании, не связанные с ИИ напрямую: например, поставщики электроэнергии Constellation Energy и Vistra потеряли за день 21 и 29 % своей стоимости соответственно. Всего фондовый рынок США за день потерял более 1 трлн долларов капитализации.

Источник изображения: Nvidia

Почему же инвесторы устроили распродажу акций и обвалили рынки? Всё дело в китайском стартапе DeepSeek, который нашёл способ обучать продвинутые ИИ-модели на малом количестве ускорителей вычислений. Например, при обучении одной из своих моделей на внушительных 671 млрд параметров DeepSeek использовала всего 2048 ИИ-ускорителей Nvidia H800 и потратила $5,6 млн. Это мизерная часть расходов OpenAI и Google на обучение моделей сопоставимого размера.

Кроме того, на прошлой неделе DeepSeek выпустила «рассуждающую» модель ИИ R1, которая превзошла мыслящую OpenAI o1 в важных тестах. Более того, компания опубликовала инструкции, как с минимальными затратами построить большую языковую модель, способную самостоятельно обучаться и совершенствоваться без контроля со стороны человека. Добавим, что многие свои разработки DeepSeek распространяет совершенно бесплатно. Да и платный доступ к наиболее продвинутым её системам оказывается намного дешевле, чем у конкурентов — например, R1 доступна через API компании по цене, которая на 90–95 % ниже, чем у OpenAI o1.

В итоге инвесторы поняли, что нейросети можно обучать не только по схеме «купи и установи как можно больше ускорителей вычислений», но и куда более эффективно на меньшем числе GPU. Это грозит резким падением спроса на продукцию Nvidia, выручка которой более чем на 80 % зависит как раз от ускорителей вычислений.

Ряд аналитиков предрекает Nvidia мрачное будущее и не рекомендуют пока покупать акции компании, хотя цены на них стали заманчивыми. Другие же наоборот уверены, что компания сможет быстро восстановиться, а нынешний спад как раз следует использовать для покупки акций.

Источник изображения: Nvidia

Что интересно, сама Nvidia похвалила разработки DeepSeek. Компания отметила, что новая модель DeepSeek R1, является «отличным достижением в области ИИ», которое не нарушает экспортные ограничения США. Заявление также отвергает подозрения некоторых аналитиков и экспертов в том, что китайский стартап не мог совершить тот прорыв, о котором он заявлял.

Вместе с тем в Nvidia отметили, что её ускорители нужны не только для обучения ИИ-моделей, но и для инференса — запуска уже обученных систем. Причём для этого нужно очень много GPU, особенно при большом числе пользователей. «Для инференса требуется значительное количество графических процессоров Nvidia и высокопроизводительные сети», — заявили в компании.

Китайская компания DeepSeek, получившая огромную известность благодаря своему ИИ-чат-боту, анонсировала семейство мультимодальных моделей искусственного интеллекта Janus Pro. По заявлению компании, эти алгоритмы, доступные под открытой лицензией MIT, способны генерировать и анализировать изображения лучше, чем OpenAI DALL-E 3, PixArt-alpha и Stable Diffusion XL.

Источник изображения: hdhAI

Janus Pro предлагается в версиях, насчитывающих от 1 до 7 миллиардов параметров — чем их больше, тем выше производительность. Флагманская модель Janus Pro 7B, как информирует TechCrunch, успешно продемонстрировала свои возможности в бенчмарках GenEval и DPG-Bench. «Janus Pro превосходит предыдущие универсальные модели и сопоставима, и даже превосходит узкоспециализированные решения других компаний. Простота, гибкость и эффективность делают нашу ИИ-модель кандидатом на новое поколение мультимодальных систем», — говорится в сообщении компании.

Архитектура Janus Pro позволяет не только создавать изображения, но и анализировать их. Однако текущая версия ограничена генерацией картинок с разрешением 384 × 384 пикселей, что ниже стандартов современных моделей. Тем не менее, для компактных ИИ-моделей такие результаты называют впечатляющими, особенно на фоне конкурентов.

Источник изображения: DeepSeek

Стоит сказать, успех DeepSeek привлёк широкое внимание после того, как её чат-бот возглавил топ приложений App Store. При этом стартап, финансируемый компанией High-Flyer Capital Management и используя энергоэффективные методы обучения, заставляет аналитиков с Уолл-стрит и ИТ-экспертов сомневаться в том, что США наверняка сохранят лидерство в гонке решений, связанных с искусственным интеллектом. Некоторые также задаются вопросом, сохранится ли текущий ажиотажный спрос на чипы для ИИ, так как DeepSeek использовал совсем другие подходы.

Как отмечают эксперты, революционность Janus Pro — в его универсальности. Он объединяет анализ и генерацию, что редко встречается в моделях такого размера. Хотя разрешение изображений пока не дотягивает до уровня DALL-E 3, открытая лицензия и адаптивность могут ускорить внедрение Janus Pro в коммерческие проекты.

Криптовалютный рынок начал неделю с заметного снижения курса биткоина, который обусловлен опасениями инвесторов по поводу переоценки доминирующего положения американских компаний в сфере искусственного интеллекта. По данным Coin Metrics, стоимость самой популярной криптовалюты мира снижалась до отметки в $97 750 за монету, индекс CoinDesk 20 упал почти на 10 %, а фьючерсы Nasdaq подешевели на 4 %.

Источник изображения: Traxer / Unsplash

Криптовалютный рынок оказался под давлением из-за снижения стоимости ценных бумаг технологических компаний в сфере ИИ, поскольку их доминирующее положение оказалось под вопросом. Несколько дней назад стартап DeepSeek китайского миллиардера Ляня Вэньфэня (Liang Wenfeng) представил «рассуждающую» ИИ-модель R1 и опубликовал инструкции, которые позволяют с минимальными затратами создать большую языковую модель (LLM), способную самостоятельно обучаться без контроля со стороны человека. Это вызвало обеспокоенность со стороны инвесторов относительно способности обеспеченных американских компаний сохранить за собой технологическое преимущество в сфере ИИ.

На этом фоне акции Coinbase и MicroStrategy подешевели на 6 % и 5 % соответственно. Более существенно упали в цене ценные бумаги компаний, которые занимаются майнингом криптовалют и инвестируют в ИИ-разработчиков. Так акции Core Scientific потеряли в цене 18,5 %, Terawulf подешевели на 14 %, а Iren (ранее известна как Iris Energy) — на 10 %. Отметим, что спустя некоторое время после начала торгов курс биткоина стабилизировался и снова превысил отметку в $100 тыс. за монету. На момент публикации этой заметки за самую популярную криптовалюту мира давали около $100 545 (данные CoinDesk).

Источник изображения: CoinDesk

«Сегодняшнее снижение цены фьючерсов на Nasdaq на 3 % (на новостях о DeepSeek) стимулировало ликвидацию цифровых активов. Эта взаимосвязь подчёркивает сохраняющуюся сильную связь между цифровыми активами и технологическим сектором. Биткоин по-прежнему сильно коррелирует с Nasdaq гораздо сильнее, чем с золотом», — считает аналитик Standard Chartered Джефф Кендрик (Jeff Kendrick).

Приложение AI Assistant китайского стартапа DeepSeek вышло на первое место в рейтинге самых популярных бесплатных приложений в интернет-магазине в Apple App Store в США, опередив ИИ-чат-бот ChatGPT американской компании OpenAI, сообщает Reuters.

Источник изображения: DeepSeek

По данным исследовательской компании Sensor Tower, ИИ-приложение AI Assistant, использующее модель DeepSeek-V3, стало стремительно набирать популярность среди пользователей США с момента выпуска 10 января. По словам создателей DeepSeek-V3, модель «возглавляет рейтинг лидеров среди моделей с открытым исходным кодом и конкурирует с передовыми моделями с закрытым исходным кодом в мире».

Ранее сообщалось что компания DeepSeek вызвала настоящий шок в Кремниевой долине, опередив американских игроков ИИ-рынка и опровергнув широко распространённое на Западе мнение о безоговорочном первенстве США в области ИИ и эффективности экспортных ограничений Вашингтона на поставки передовых чипов и ИИ-технологий Китаю и другим странам.

DeepSeek сообщила в прошлом месяце, что для обучения DeepSeek-V3 использовала чипы Nvidia H800, поставки которых в Китай в настоящий момент заблокированы в связи с американскими санкциями, израсходовав при этом всего лишь $5,5 млн.

Утверждение DeepSeek о том, что используемые чипы были менее мощными, чем современные продукты Nvidia, которые запрещены для поставок в Китай, а также относительно низкие затраты на обучение ИИ-модели заставили руководителей американских технологических компаний усомниться в эффективности контроля Вашингтона за экспортом технологий, пишет Reuters.

Небольшой стартап DeepSeek из Ханчжоу был основан миллиардером Ляном Вэньфэном (Liang Wenfeng) в 2023 году, когда поисковый гигант Baidu выпустил первую китайскую большую языковую модель. С тех пор десятки крупных и мелких китайских технологических компаний выпустили собственные модели ИИ, но DeepSeek удалось разработать первую ИИ-модель, которую в США признали как соответствующую и даже превосходящую по производительности передовые американские ИИ-модели.

Приложение китайского стартапа DeepSeek для работы с фирменным ИИ-чат-ботом по своей популярности успело обойти в Apple App Store знаменитый ChatGPT. Это пошатнуло веру инвесторов в могущество американской ИИ-отрасли — курсы акций многих западных компаний, включая Nvidia и ASML, начали ощутимо снижаться в цене в понедельник.

Источник изображения: Nvidia

Откровением для участников фондового рынка стала способность китайской компании предложить сопоставимый по быстродействию с ChatGPT чат-бот с ИИ не только бесплатно для пользователей, но и с гораздо меньшими затратами для самого разработчика. Получается, что для создания эффективных языковых моделей можно ограничиться гораздо более скромными аппаратными ресурсами и материальными затратами. На предварительных торгах в понедельник акций Nvidia падали в моменте на величину свыше 11 %, из-за чего капитализация компании просела на 384 млрд долларов. Ценные бумаги ASML просели на 11 %, что является новым антирекордом для одной торговой сессии за период с 15 октября прошлого года. Фьючерсы на технологический индекс Nasdaq 100 также потеряли в цене.

Как известно, Nvidia на протяжении последних двух с лишним лет считается одним из главных бенефициаров так называемого бума искусственного интеллекта, поскольку разрабатывает и поставляет ускорители для соответствующих вычислительных систем. ASML, которая на этой неделе должна опубликовать свой квартальный отчёт, является крупнейшим поставщиком литографических сканеров, которые нужны для выпуска чипов, используемых в вычислительной инфраструктуре.

Активность американских компаний и властей в сфере развития подобной инфраструктуры в последние дни широко освещалась в прессе. Так, компания Meta✴ Platforms заявила о готовности потратить на строительство центров обработки данных до $65 млрд. Анонсированный при участии президента США Дональда Трампа (Donald Trump) проект Stargate подразумевал инвестиции в сумме до $500 млрд в последующие четыре года. Всё указывало на то, что для сохранения своего лидерства в сфере искусственного интеллекта США не остановятся перед высокими расходами. Прорыв DeepSeek доказал, что они не всегда требуются, если сосредоточиться на оптимизации ПО в условиях ограниченности ресурсов. Если все игроки отрасли осознают данный дисбаланс, потребность в продукции тех же ASML и Nvidia может быть пересмотрена в сторону уменьшения. Это и толкает акции западных компаний технологического сектора вниз на торгах в понедельник.

Уходящая неделя характеризовалась громкими инициативами новой американской администрации, среди которых для сегмента искусственного интеллекта важное значение имел проект Stargate, подразумевающий инвестиции в размере $500 млрд в инфраструктуру вычислительных центров на территории США в ближайшие четыре года. Аналитики ожидают, что даже в таких условиях Китай сможет сократить отставание от США в данной сфере.

Источник изображения: Nvidia

По крайней мере, представители Omdia в четверг заявили следующее: «Китай демонстрирует потрясающие успехи в построении центров вычислений для ИИ. Если он продолжит поддерживать текущий ритм, отставание по развитию вычислительной инфраструктуры с США продолжит сокращаться, даже с учётом реализации проекта Stargate».

В КНР в развитии такой инфраструктуры принимают участие муниципальные власти, телекоммуникационные компании с государственным участием и крупные игроки рынка информационных технологий. По официальной статистике, на середину прошлого года в Китае насчитывалось около 250 передовых центров обработки данных и прочих инфраструктурных объектов, которые либо были введены в эксплуатацию, либо находились в высокой степени готовности. В 2023 году совокупная вычислительная мощь китайских ЦОД достигла 230 эксафлопс, чего не хватало для достижения паритета с США.

Аналитики CMB International Securities считают, что власти Китая в ближайшее время начнут вкладывать в развитие национальной ИИ-инфраструктуры больше денег. Китайские разработчики уже демонстрируют способность компенсировать отсутствие необходимых аппаратных ресурсов оптимизацией программных моделей, позволяющей добиться более высокой производительности систем ИИ на условно слабом «железе».

Традиционный выбор материалов для транспортных средств невелик: во всех случаях в первую очередь приходится учитывать массу и искать компромисс между прочностью и лёгкостью. Появление 3D-печати открыло новую страницу в этой области, позволяя за счёт сложной внутренней архитектуры «распорок» снижать массу деталей без ухудшения их прочности. Машинное обучение открывает следующую страницу, помогая предсказать наилучшую наноархитектуру материалов для максимальной прочности.

Материал из 18,7 млн ячеек в решётке на вершине мыльного пузыря. Источник изображения: Peter Serles / University of Toronto Engineering

Исследователи с факультета прикладных наук и инженерии Университета Торонто (University of Toronto) использовали машинное обучение для разработки наноструктурных материалов, которые обладают прочностью углеродистой стали и лёгкостью пенополистирола. Статья по результатам работы вышла 23 января 2025 года в журнале Advanced Materials. В документе рассказывается о процессе создания наноматериалов, свойства которых сочетают в себе исключительную прочность, малый вес и возможность настройки. Этот подход может принести пользу широкому спектру отраслей промышленности, от автомобильной до аэрокосмической.

«Наноархитектурные материалы сочетают в себе высокоэффективные формы, например, мост из треугольников наноразмерных размеров, что позволяет использовать эффект ”чем меньше, тем прочнее" для достижения одного из самых высоких соотношений прочности и жёсткости к весу среди всех материалов, — говорит Питер Серлес (Peter Serles), ведущий автор новой статьи. — Однако стандартные формы и геометрия решёток, как правило, имеют пересечения под острыми углами, что ведёт к проблеме концентрации напряжений. Это приводит к раннему локальному разрушению материалов, ограничивая их общий потенциал [прочности]».

Подключив к поиску решения коллег из Южной Кореи (KAIST), которые провели машинное обучение по заданным параметрам с использованием многоцелевой байесовской оптимизации, исследователи смогли предсказать наилучшие геометрические конфигурации наноструктур с точки зрения оптимального распределения напряжений в материале.

Согласно расчётам, двухфотонный полимеризационный 3D-принтер, размещённый в Центре исследований и применения жидкостных технологий (CRAFT), распечатал образцы наноархитектурного материала в виде оптимизированных углеродных решёток. Проверка показала, что прочность нового материала в пять раз выше, чем у титана.

Источник изображения: Advanced Materials 2025

Представленные учёными наноархитектурные материалы состоят из крошечных блоков — повторяющихся элементов размером в несколько сотен нанометров. Потребовалось бы собрать более 100 таких элементов в ряд, чтобы они достигли толщины человеческого волоса. Эти строительные блоки, выполненные из углерода, расположены в виде сложных трёхмерных структур — нанорешёток. Если из таких материалов изготавливать, например, фюзеляжи самолётов, они смогут летать дальше на том же запасе топлива благодаря уменьшению массы без потери прочности.

Не исключено, что это станет ключом к созданию летающих автомобилей будущего. Сейчас их развитие ограничено ёмкостью батарей, но снижение веса за счёт новых материалов может позволить таким транспортным средствам летать дольше и дальше.

Китайский миллиардер и владелец хедж-фонда Лян Вэньфэн (Liang Wenfeng) запустил стартап DeepSeek в области искусственного интеллекта, который разрабатывает передовые модели при ограниченных бюджете и технических ресурсах, а также рассказывает, как это можно сделать. В этом компания опередила американских лидеров рынка и устроила настоящий переполох, пишет Financial Times.

Источник изображения: Nguyen Dang Hoang Nhu / unsplash.com

На этой неделе DeepSeek выпустила «рассуждающую» модель ИИ R1 и опубликовала инструкции, как с минимальными затратами построить большую языковую модель, способную самостоятельно обучаться и совершенствоваться без контроля со стороны человека. Пионерами в разработке «рассуждающих» моделей, которые подражают когнитивным способностям человека, являются OpenAI и Google DeepMind. В декабре OpenAI выпустила полную версию своей нейросети o1, но не раскрыла, как вела её разработку. Выход DeepSeek R1 поднял вопрос, смогут ли обеспеченные ресурсами американские компании с проектами в области ИИ, в том числе Meta✴ и Anthropic, сохранить за собой технологическое преимущество.

Ещё в 2021 году Лян Вэньфэн начала закупать тысячи графических процессоров Nvidia для своего побочного ИИ-проекта — основным его местом работы значился фонд High-Flyer. Тогда его действия рассматривались как эксцентричное поведение миллиардера, который ищет для себя новое увлечение. Его не воспринимали всерьёз, когда он говорил о запуске кластера из 10 000 ускорителей Nvidia, да и сам он не мог внятно сформулировать своих целей — просто утверждал: «Я хочу это построить, и это изменит правила игры». Считалось, что это под силу только гигантам масштаба ByteDance и Alibaba. Свои миллиарды в High-Flyer он заработал, используя ИИ и алгоритмы для выявления закономерностей, способных повлиять на котировки акций. Его команда достигла высот, используя чипы Nvidia в торговле акциями. В 2023 году Лян Вэньфэн запустил стартап DeepSeek и объявил о намерении создать ИИ человеческого уровня.

Источник изображения: Stefan Cosma / unsplash.com

Американские санкции, ограничившие доступ китайских компаний к ИИ-ускорителям, не помешали работе компании — её инженеры уже знали, «как раскрыть потенциал этих графических процессоров, даже если они не новейшие». Особенно опасной DeepSeek становится в связи с тем, что она готова делиться своими достижениями, а не скрывать их ради коммерческой выгоды. Компания не привлекала средств из внешних источников и не предпринимала значительных шагов для монетизации своих моделей; её область — это исследования и инженерная работа, что роднит её с ранней DeepMind. Лян характеризует DeepSeek как «местную» компанию, в которой работают доктора наук из лучших китайских вузов, а не американских институтов; а в прошлом году он сообщил в интервью, что в основной команде нет людей, которые вернулись из-за границы.

При обучении одной из своих моделей с 671 млрд параметров DeepSeek использовала всего 2048 ИИ-ускорителей Nvidia H800 и потратила $5,6 млн, и это лишь малая часть расходов OpenAI и Google на обучение систем сопоставимого размера. В Китае действительно много экспертов, которые знают, как обучать и запускать ИИ-модели, имея ограниченные вычислительные ресурсы, признают эксперты; но нет гарантии, продолжают они, что DeepSeek сможет сохранить конкурентоспособность по мере развития отрасли. При этом доходность компании High-Flyer, за чей счёт преимущественно существует DeepSeek, по итогам 2024 года снизилась, потому что её глава сейчас больше интересуется технологиями ИИ.