Microsoft расширила линейку собственных больших языковых моделей искусственного интеллекта Phi-4 двумя новыми проектами с относительно скромными системными требованиями. Одна из них является мультимодальной, то есть работает с несколькими форматами данных.

Источник изображений: microsoft.com

Модель Microsoft Phi-4-mini является исключительно текстовой, а Phi-4-multimodal — её улучшенная версия, способная обрабатывать также запросы в визуальном и звуковом форматах. Обе модели, утверждает разработчик, в значительной мере превосходят альтернативы сопоставимых размеров при выполнении определённых задач.

Microsoft Phi-4-mini имеет 3,8 млрд параметров, то есть она достаточно компактна для запуска на мобильных устройствах. В основу модели легла особая версия архитектуры «Трансформер» (Transformer). В стандартном варианте модели-трансформеры, чтобы понять значение каждого слова, анализируют текст до и после него; при разработке Phi-4-mini в Microsoft использовали версию Decoder-Only Transformer, которая предполагает анализ только предшествующего слову текста, что снижает нагрузку на вычислительные ресурсы и повышает скорость обработки данных.

Для дополнительной оптимизации использована технология Grouped Query Attention — этот механизм помогает модели определять, какие фрагменты данных наиболее релевантны при обработке текущей задачи. Phi-4-mini может генерировать текст, переводить документы и управлять внешними приложениями; модель, по словам разработчиков, преуспела в решении математических задач и написании компьютерного кода, даже когда требуются «сложные рассуждения». Точность ответов Phi-4-mini, по оценкам самой Microsoft, «значительно» превосходит результаты, которые дают несколько других моделей аналогичного размера.

Phi-4-multimodal — это расширенная версия Phi-4-mini с 5,6 млрд параметров; в качестве запросов она воспринимает не только текст, но также изображения, аудио и видео. Для дообучения модели в Microsoft использовали новый метод Mixture of LoRAs. Обычно адаптация ИИ к новой задаче требует изменения его весов — параметров конфигурации, которые определяют, как он обрабатывает данные. Чтобы облегчить эту задачу, используется метод LoRA (Low-Rank Adaptation) — для выполнения незнакомой задачи модели добавляется небольшое количество новых весов, оптимизированных для этой задачи. Метод Mixture of LoRAs адаптирует этот механизм к мультимодальной обработке данных: при разработке Phi-4-multimodal исходную Phi-4-mini дополнили весами, оптимизированными для работы с аудио и видео. В результате, рассказали в Microsoft, удалось смягчить некоторые компромиссы, связанные в прочими подходами к построению мультимодальных моделей.

В тестах, связанных с обработкой визуальных данных, Phi-4-multimodal набрала 72 балла, незначительно уступив ведущим моделям от OpenAI и Google. В одновременной обработке видео и звука она «с большим отрывом» обошла Google Gemini-2.0 Flash, а также открытую InternOmni. Phi-4-mini и Phi-4-multimodal доступны на платформе Hugging Face по лицензии MIT, которая допускает их коммерческое использование.

Уже второй год подряд производители процессоров и ПК пытаются продвигать новые продукты, обеспечивающие возможность локального запуска функций искусственного интеллекта и их ускорение. Исследование Canalys показало, что в прошлом квартале доля подобных ПК в структуре поставок на мировом рынке выросла до 23 %.

Источник изображения: Dell

В абсолютном выражении количество таких ПК в прошлом квартале достигло 15,4 млн штук. К ним относились ноутбуки и настольные компьютеры, оснащённые центральными процессорами с нейронным блоком (NPU), позволяющим на аппаратном уровне ускорять работу функций искусственного интеллекта. Последовательно количество поставленных ПК такого класса в четвёртом квартале выросло на 18 %.

Источник изображений: Canalys

В целом по году ИИ-компьютеры заняли 17 % первичного рынка, причём лидером по их экспансии оказалась компания Apple, наделившая 54 % поставленных в прошлом году ПК всех марок соответствующими аппаратными функциями. Lenovo и HP Inc. заметно отстали, но поделили между собой второе место с долей по 12 % соответственно. По прогнозам Canalys, в текущем году именно завершение поддержки Windows 10 станет главным фактором, побуждающим клиентов покупать новые ПК. Серьёзным вызовом для мирового рынка могут стать и таможенные пошлины в США, которые грозится повысить президент Дональд Трамп (Donald Trump).

Поставщики центральных процессоров распределили свои маркетинговые усилия по различным ценовым сегментам. Intel старается играть в верхнем диапазоне с процессорами семейства Lunar Lake, тогда как AMD старается занимать позиции в премиум-сегменте и среднем ценовом диапазоне. Один из пионеров рынка в лице Qualcomm после дебюта в верхней ценовой категории теперь пытается освоить и ценовые сегменты в районе $600 за весь ноутбук. Даже Apple в какой-то мере демократизирует свою профильную продукцию, предлагая ноутбуки ранних поколений со скидками, и они пользуются хорошим спросом в странах с не очень развитой экономикой.

Почти треть участников торговой цепочки на рынке ПК считает, что в текущем году основным локомотивом продаж станет конец цикла технической поддержки Windows 10. Конечные клиенты, как ожидается, особенно активно будут обновлять свои парки компьютеров во втором полугодии. Само по себе обновление аппаратных или программных возможностей ПК при принятии решений о покупке отходит на второй план сильнее, чем это было в прошлом году.

Если учитывать только ПК под управлением Windows, то среди них ИИ-совместимые модели по итогам четвёртого квартала составили 26 %, а в общей массе Windows-ПК они формировали 15 % продаж. Продукция Apple заняла по итогам квартала 10,2 % всего рынка ПК, причём 45 % поставленных компанией систем были готовы к аппаратному ускорению ИИ. На втором месте оказалась Lenovo с долей 15 %, хотя в сегменте ПК в целом она занимает первое место и 25 % рынка. Следом идёт HP Inc. с долей 14 % среди ПК с функциями ИИ, Dell на третьем месте отстаёт сильнее с 9 % рынка. Показателен пример Huawei, которая среди ПК с ускорением ИИ занимает 3 % рынка, тогда как её доля на рынке ПК в целом не превышает 2 %. Подобный перекос среди восьми крупнейших игроков рынка заметен только у Apple и Microsoft. Последняя смогла добиться 2-процентной доли в ИИ-сегменте, но на рынке ПК в целом довольствуется 0,4 %.

Многие инвесторы ждали квартальной отчётности Nvidia с некоторой тревогой, поскольку к традиционному тезису о неизбежности снижения спроса на ускорители вычислений добавлялся фактор DeepSeek, теоретически работающий в том же направлении. В действительности же выручка Nvidia в прошлом квартале превзошла ожидания рынка, равно как и прогноз на текущий квартал.

Источник изображений: Nvidia

Хронологическая обособленность отчётного мероприятия Nvidia обусловлена тем, что в календаре компании четвёртый квартал 2025 фискального года завершился только 26 января текущего года. Более оптимистичная отчётность компании по сравнению с ожиданиями инвесторов не вызвала роста курсовой стоимости акций после закрытия торгов. Напротив, она снизилась на полтора процента, поскольку инвесторы поняли, что темпы роста выручки компании снижаются по сравнению с первыми двумя годами ИИ-бума.

Квартальная выручка Nvidia увеличилась в годовом сравнении на 78,8 % до $39,33 млрд, что выше ожидавшихся $38,05 млрд. Удельный доход на одну акцию достиг $0,89, что также выше прогнозной величины в $0,84. В текущем квартале компания рассчитывает выручить $43 млрд против ожидаемых инвесторами $41,78 млрд, данная величина будет соответствовать годовому росту на 65 %. Если учесть, что год назад подобный прирост достигал 262 %, это могло стать некоторым разочарованием для инвесторов.

Судя по заявлениям представителей Nvidia, проблемы с выпуском ускорителей Blackwell, которые наблюдались на старте, удалось решить, и в прошедшем квартале поставки данной продукции принесли компании $11 млрд выручки. Об их экспансии можно говорить, как о самой быстрой в истории компании, по словам финансового директора Колетт Кресс (Colette Kress). Больше всего ускорители Blackwell покупались провайдерами облачных услуг, клиенты такого класса обеспечили половину всей выручки серверного подразделения Nvidia.

В целом, направление центров обработки данных увеличило выручку Nvidia на 93 % до $35,6 млрд, что также превышает прогнозы инвесторов. Непосредственно поставки вычислительных средств в серверном сегменте увеличили выручку на 116 % до $32,6 млрд, а вот сетевые решения сократили её на 9 % до $3 млрд. Тем не менее, руководство Nvidia с гордостью отметило, что компоненты сетевой инфраструктуры проекта Stargate в США будут поставляться именно этой компанией. Рост выручки от поставок вычислительных решений для ЦОД в прошлом квартале был обусловлен не только высоким спросом на ускорители Blackwell, но и последовательным ростом спроса на ускорители H200 поколения Hopper. Направление ЦОД обеспечивает до 91 % всей выручки Nvidia, за два предыдущих года его выручка увеличилась примерно в десять раз.

Чистая прибыль Nvidia в прошлом квартале выросла на 80 % до $22,1 млрд. Норма прибыли сократилась с 76 до 73 %, но в компании объясняют это ростом затрат на экспансию ускорителей Blackwell, одновременно рассчитывая на улучшение прибыльности во втором полугодии. В прошлом же квартале операционные расходы выросли на 48 % до $4,7 млрд. Операционная прибыль при этом выросла на 77 % до $24 млрд.

Если в сфере вычислений и сетевых решений выручка Nvidia по итогам четвёртого квартала увеличилась на 101 % до $36 млрд, то поставки графических решений сократили профильную выручку на 22 % до $3,3 млрд. В игровом сегменте выручка компании упала на 11 % в годовом сравнении, и на 22 % последовательно, до $2,54 млрд. Финансовый директор компании подобную динамику объяснила дефицитом графических процессоров как поколения Blackwell, так и семейства Ada Lovelace. По итогам 2025 фискального года в целом игровая выручка выросла на 9 % до $11,35 млрд, во многом за счёт популярности видеокарт семейства GeForce RTX 40-й серии.

По итогам всего фискального года выручка Nvidia выросла на 114 % до $130,5 млрд, операционная прибыль выросла на 147 % до $81,5 млрд, чистая прибыль увеличилась на 145 % до $72,9 млрд, а норма прибыли поднялась с 72,7 до 75 %. По сути, замедление темпов роста финансовых показателей по итогам четвёртого квартала в отдельности и вызвало обеспокоенность отдельных инвесторов. В текущем календарном году выручка Nvidia должна заметно увеличиться, как заявил генеральный директор.

Руководство компании предсказуемо делало эмоциональные заявления, которые были направлены на переубеждение скептиков. Генеральный директор и основатель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) назвал спрос на Blackwell «удивительным». Финансовый директор компании добавила, что «языковые модели с рассуждением требуют в 100 раз больше вычислительных ресурсов». Хуанг присоединился в своих выражениях к этому тезису, традиционно усилив его прогнозом о предстоящем появлении ИИ-алгоритмов нового поколения, которые потребуют «в миллионы раз бόльших вычислительных ресурсов». Уже сейчас, по его словам, основная часть вычислительных нагрузок на инфраструктуру ИИ подразумевает функцию рассуждения.

Угрозу со стороны разрабатываемых облачными провайдерами собственных ускорителей глава Nvidia игнорирует. Как он убеждён, существование подобных чипов ещё не означает, что они в массовом порядке применяются.

По поводу влияния DeepSeek глава Nvidia повторился, что распространение подобных более эффективных моделей будет лишь способствовать увеличению спроса на ускорители вычислений. Прорыв DeepSeek он назвал «превосходной инновацией». Оценить потенциальное влияние таможенных тарифов США на бизнес Nvidia он не взялся. «ИИ продвигается вперёд со скоростью света», — подытожил свою оценку текущего состояния рынка Дженсен Хуанг.

Некоторые аналитики назвали 2025-й годом агентов ИИ — персонализированных цифровых помощников, которые могут взаимодействовать с пользователями, проводить исследования, собирать информацию, курировать контент и т.д. Как утверждают аналитики Bernstein, «если агенты ИИ действительно станут полезными, интернет погрузится во тьму».

Источник изображения: Growtika/unsplash.com

Веб-сайты и приложения не исчезнут, но потребители перестанут посещать их напрямую, поскольку будут получать доступ к информации, контенту и виджетам через помощника ИИ, который станет «агрегатором агрегаторов», говорят аналитики. Если агент ИИ сможет, например, вызвать такси, пользователям не понадобится открывать приложение для заказа поездки, утверждают они.

Агенты ИИ, представляющие пользователей, станут новым прямым каналом, который технологические компании будут использовать для связи с потребителями. Все остальные поставщики будут направляться через этот новый цифровой шлюз и, вероятно, должны будут платить какой-то сбор — так же, как Google зарабатывает на поисковой рекламе, а Apple — на комиссиях в App Store, пишет Business Insider.

Крупные технологические компании и стартапы уже сейчас сражаются за контроль над этим перспективным сегментом ИИ-рынка. В конце января OpenAI представила ИИ-агента Operator, который использует веб-браузер для выполнения действий от имени пользователей, например бронирования билетов или покупки продуктов.

Ключевой момент заключается в том, что теперь взаимодействие идёт напрямую между ИИ-агентом и пользователем, тогда как раньше приходилось прибегать к поиску Google. В будущем Google может стать всего лишь одним из многих сервисов, доступных в экосистеме агентов ИИ, которую разрабатывает OpenAI.

Разумеется, Google не намерен превращаться в ещё одно приложение на платформе конкурентов. В декабре прошлого года компания представила Project Mariner — ИИ-агента, способного выполнять действия в интернете от лица пользователя: просматривать веб-страницы, нажимать кнопки и заполнять формы. А ещё раньше, в октябре, Anthropic представила похожий инструмент в тестовом режиме, позволяющий её модели ИИ Claude 3.5 Sonnet взаимодействовать с любыми десктопными приложениями, имитируя нажатия клавиш, клики и жесты мыши — то есть управлять ПК так же, как это делают люди.

Также агентами ИИ можно будет управлять голосом, например с помощью умных очков от Meta✴, или даже мысленно — используя мозговые импланты, такие как Neuralink Илона Маска (Elon Musk).

Согласно исследованию израильской компании по кибербезопасности Lasso, специализирующейся на возникающих угрозах генеративного ИИ, данные, которые были в открытом доступе в интернете хотя бы на мгновение, могут ещё продолжительное время оставаться у онлайн-чат-ботов генеративного ИИ, таких как Microsoft Copilot, после того, как доступ к ним был закрыт.

Источник изображения: Windows/unsplash.com

Эта проблема касается тысяч некогда открытых репозиториев GitHub ряда крупнейших компаний, включая Microsoft, которые с тех пор стали закрытыми, сообщили в Lasso ресурсу TechCrunch.

По словам соучредителя Lasso Офира Дрора (Ophir Dror), компания обнаружила, что контент из её собственного репозитория GitHub появился в Copilot, поскольку он был проиндексирован и кеширован поисковой системой Bing от Microsoft. Этот репозиторий был ошибке открыт в течение короткого периода времени и сейчас является частным. При попытке получить к нему доступ на GitHub появляется сообщение «Страница не найдена».

«На Copilot, как ни странно, мы нашли один из наших собственных закрытых репозиториев, — рассказал Дрор. — Если бы я просматривал веб-страницы, я бы не увидел этих данных. Но любой человек, задав Copilot правильный вопрос, может их получить».

В связи с этим Lasso провела расследование, в ходе которого извлекла список репозиториев, бывших в открытом доступе какое-то время в 2024 году, и определила те, которые с тех пор были удалены или получили статус приватных. Используя механизм кеширования Bing, компания обнаружила, что более 20 тыс. частных репозиториев GitHub более 16 тыс. организаций по-прежнему доступны через Copilot. В частности, это касается Amazon Web Services, Google, IBM, PayPal, Tencent и Microsoft.

Дрор рассказал, что Lasso связалась со всеми компаниями, которые «серьёзно пострадали» от утечки данных, и посоветовала им ротировать или отозвать все скомпрометированные ключи.

Lasso уведомила Microsoft о своих выводах в ноябре 2024 года, но софтверный гигант сообщил ей, что относит проблему к «низкой степени серьезности», заявив, что такое поведение при кешировании «приемлемо». Microsoft отметила, что больше не включает ссылки на кеш Bing в результаты поиска с декабря 2024 года.

Тем не менее Lasso утверждает, что, хотя функция кеширования была отключена, Copilot всё ещё имеет доступ к данным, несмотря на то, что они не отражались в результатах веб-поиска.

Meta✴ обсуждает строительство нового кампуса при центре обработки данных, где будут разрабатываться проекты в области искусственного интеллекта. Стоимость объекта оценивается в $200 млрд, передаёт The Information со ссылкой на собственные источники.

Источник изображения: Alex wong / unsplash.com

Руководство Meta✴ сообщило компаниям, которые проектируют и возводят ЦОД, что рассматривает возможность построить кампус в штате Луизиана, Вайоминг или Техас. В феврале члены высшего руководства гиганта соцсетей посетили площадки, где может появиться комплекс объектов. В 2022 году OpenAI при поддержке Microsoft запустила сервис ChatGPT, чем спровоцировала резкий рост инвестиций в ИИ по всему миру — сегодня развернуть свои системы ИИ стремятся компании из самых разных отраслей.

Официальный представитель Meta✴ отверг сведения о планах компании. Он заявил, что Meta✴ уже раскрыла планы по развитию направления ЦОД, и всё выходящее за эти рамки, по его словам, является «чистой спекуляцией». В январе глава компании Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) заявил, что в этом году компания потратит на расширение связанной с ИИ инфраструктуры $65 млрд. Для сравнения, Microsoft в 2025 финансовом году вложит в развитие ЦОД $80 млрд; Amazon в 2025 году намеревается потратить на эти цели больше, чем $75 млрд, которые, по оценкам, потребовались в 2024 году.

Обучение новейшей флагманской модели искусственного интеллекта Claude 3.7 Sonnet обошлось разработавшей её компании Anthropic всего лишь в «несколько десятков миллионов долларов» и потребовало менее 10¹⁴ Тфлопс вычислительной мощности.

Источник изображения: anthropic.com

Об этом рассказал профессор Уортонской школы бизнеса (США) Итан Моллик (Ethan Mollick), который процитировал разъяснение, данное отделом по связям с общественностью Anthropic. «Со мной связались представители Anthropic и сказали, что Sonnet 3.7 не следует рассматривать как модель на 10²⁶ Флопс, и стоила она всего несколько десятков миллионов долларов», — сообщил учёный, добавив, что «будущие модели окажутся намного крупнее».

Если допустить, что обучение Anthropic Claude 3.7 Sonnet действительно стоило компании «всего несколько десятков миллионов долларов» без сопутствующих расходов, то стоимость разработки систем действительно начинает снижаться. Обучение её вышедшей в минувшем году предшественницы — модели среднего размера Claude 3.5 Sonnet — обошлось в схожую сумму, рассказал гендиректор Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei). Для сравнения, у OpenAI на разработку GPT-4 ушли $100 млн, а Google потратила на обучение Gemini Ultra, по оценкам, около $200 млн.

Долгосрочного снижения стоимости на обучение ИИ господин Амодеи, однако, не ожидает — они будут обходиться уже в миллиарды долларов, и это если не считать расходов на тестирование безопасности и фундаментальные исследования. Сейчас в обращение входят «рассуждающие» модели, которые дольше отвечают за запросы, а значит, ИИ будет требовать всё больше вычислительных ресурсов.

Взрывной рост интереса к любой облачной системе становится серьёзной нагрузкой для инфраструктуры, и китайская компания DeepSeek взяла на вооружение маркетинговые инструменты для более равномерного управления нагрузкой. Со среды доступ к модели DeepSeek V3 для разработчиков будет в два раза дешевле в период с 00:30 до 8:30 по пекинскому времени.

Источник изображения: Unsplash, Solen Feyissa

Модель R1, которая лежит в основе популярного чат-бота DeepSeek, станет в указанное время дешевле для использования разработчиками через программный интерфейс на 75 %. В самом Китае сервисы DeepSeek стали весьма популярны, включая даже конкурирующих разработчиков ИИ-систем типа Tencent Holdings и Perplexity AI. Государственные учреждения охотно пользуются сервисами DeepSeek, поскольку передавать данные для обработки за пределы страны китайским служащим запрещает местное законодательство. Уместно будет напомнить, что использовать DeepSeek правительства отдельных стран типа Италии и Южной Кореи своим чиновникам тоже запретили.

DeepSeek была вынуждена предупреждать клиентов, что у них могут возникать проблемы с доступом к её сервисам в дневное время. Снижение стоимости ночного доступа должно способствовать более равномерному распределению нагрузки. Зарубежным клиентам DeepSeek, проживающим в более удалённых от Пекина часовых поясах, подобные изменения могут быть даже более полезны, чем китайским.

Китайский гигант в области электронной коммерции Alibaba сделал общедоступной разработанную им модель искусственного интеллекта для создания видео и статических изображений Wan 2.1. Этим шагом компания создала условия для её массового развёртывания и способствовала усилению конкуренции в области ИИ.

Источник изображения: Alibaba

Публикация ИИ-моделей с открытым исходным кодом — распространённый шаг в отрасли ИИ; одним из наиболее заметных игроков здесь стал стартап DeepSeek. Alibaba выпустила четыре варианта Wan 2.1: T2V-1.3B, T2V-14B, I2V-14B-720P и I2V-14B-480P — эти модели генерируют видео и статические картинки по текстовому запросу или по образцу, которым может служить изображение. Обозначения «1.3B» и «14B» указывают, что эти варианты содержат соответственно 1,3 млрд и 14 млрд параметров.

Младшей модели T2V-1.3B для работы требуется всего 8,19 Гбайт видеопамяти, что делает её совместимой со многими потребительскими видеокартами. Разработчики заявляют, что эта модель может сгенерировать пятисекундный ролик в 480р на GeForce RTX 4090 примерно за 4 минуты (без оптимизаций).

Модели доступны для пользователей по всему миру на платформах HuggingFace и ModelScope (входит в Alibaba Cloud) для академических, исследовательских и коммерческих целей. Последнюю версию модели ИИ для генерации видео Alibaba представила в январе — первоначально она называлась Wanx, впоследствии её переименовали в Wan. Проект получил высокую оценку в тестах Vbench, предназначенных для генераторов видео — в частности, она стала лидером по критерию взаимодействия объектов.

Накануне Alibaba также выпустила предварительный вариант рассуждающей модели QwQ-Max, которая впоследствии также будет опубликована как проект с открытым кодом. В ближайшие три года компания намеревается вложить не менее 380 млрд юаней ($52 млрд) в поддержку облачных вычислений и инфраструктуры ИИ.

Anthropic запустила на Twitch проект Claude Plays Pokémon, в рамках которого новейший ИИ-бот компании Claude 3.7 Sonnet играет в игру Pokémon Red. Этот проект стал своего рода экспериментом, который должен продемонстрировать возможности современных технологий на базе искусственного интеллекта и реакцию людей на них.

Источник изображения: Twitch

Исследователи не раз проверяли возможности ИИ-алгоритмов в разных играх, от Street Fighter до Pictionary, но обычно это делалось больше для развлечения, чем для извлечения какой-то пользы. В это же время Anthropic заявила, что Pokémon Red оказалась своего рода бенчмарком для Claude 3.7 Sonnet, который способен эффективно «думать» над содержащимися в игре головоломками.

Алгоритм Claude 3.7 Sonnet, как и аналоги конкурентов, такие как OpenAI o3-mini и DeepSeek R1, может «рассуждать», преодолевая сложные задачи, например, во время игры в детские видеоигры. Предыдущая версия алгоритма Claude 3.5 Sonnet, не умеющая «рассуждать», потерпела неудачу в самом начале Pokémon Red. В отличие от этого, новый Claude 3.7 Sonnet сумел продвинуться значительно дальше.

Источник изображения: Twitch

Однако и этот алгоритм сталкивается с трудностями. Через несколько часов после начала стрима на Twitch Claude упёрся в каменную стену, преодолеть которую не мог, несмотря на все старания. Один из пользователей платформы даже задался вопросом: «Кто победит: ИИ, на программирование которого были потрачены тысячи часов, или 1 стена?». В конечном счёте Claude всё же понял, что может обойти стену.

С одной стороны, мучительно скучно наблюдать, как Claude неспешно преодолевает Pokémon Red, тщательно обдумывая каждый шаг. Но в это же время процесс игры странным образом захватывает. В левой части экрана демонстрируется «мыслительный процесс» бота, а справа — сама игра.

Источник изображения: Anthropic

Для старых пользователей Twitch формат стрима Anthropic может показаться ностальгическим. Более десяти лет назад миллионы людей одновременно пытались играть в Pokémon Red в первом в своём роде социальном онлайн-эксперименте под названием Twitch Plays Pokémon. Каждый пользователь мог управлять персонажем игры через чат Twitch, что предсказуемо привело к полному хаосу в игре. Однако в 2025 году пользователи платформы превратились в зрителей, которые наблюдают за тем, как ИИ-алгоритм пытается играть в игру, с которой многие справлялись в возрасте пяти лет.

Компания OpenAI накануне объявила, что инструмент Deep Research — ИИ-агент для комплексного сбора и анализа информации с помощью ChatGPT и интернет-поиска — теперь доступен для пользователей всех платных тарифов ChatGPT.

Источник изображения: Mariia Shalabaieva / unsplash.com

Вместо короткого ответа на вопрос Deep Research выдаёт подробную и структурированную информацию, собранную из нескольких источников с полными ссылками и объяснением логики рассуждений. Сбор и систематизация информации занимает от 5 до 30 минут. Deep Research базируется на специальной версии рассуждающей модели OpenAI o3, обученной по методике Reinforcement Learning (обучения с подкреплением), которая совмещена с поиском в интернете.

Подписчики тарифных планов ChatGPT Plus, Team, Enterprise и Edu могут задавать десять исследовательских запросов в месяц. Ранее услуга OpenAI Deep Research была доступна только пользователям ChatGPT Pro, которые платят по $200 в месяц — на момент выхода ИИ-агента они могли создавать 100 запросов в месяц, теперь это количество увеличено до 120.

Инструменты для проведения глубокого исследования в веб-поиске уже предложили конкуренты OpenAI — Google и Perplexity — эти сервисы имеют то же название и также генерируют длинные отчёты, но доступны они для более широкого круга пользователей. На минувшей неделе Google открыла исследовательский ИИ-агент для всех пользователей Gemini Advanced — оформить эту подписку можно за $19,99 в месяц, как и ChatGPT Plus.

Технологические компании рассчитывают, что инструменты глубокого исследования окажутся для потребителей стимулом оформлять дорогие подписки на системы ИИ. В OpenAI, однако, уже решили изучить вопрос, какую угрозу Deep Research может представлять для общественности, если инструментом станут злоупотреблять для распространения дезинформации.

В прошлом месяце Microsoft сделала ИИ-модель OpenAI o1 со способностью к рассуждению бесплатной для всех пользователей Copilot. Однако для бесплатных пользователей имелись ограничения на количество сообщений. Теперь эти ограничения в функции Think Deeper сняты, равно как и временны́е ограничения на голосовое общение с Copilot через функцию Voice in Copilot.

Источник изображения: Microsoft

«Мы прилагаем все усилия, чтобы как можно быстрее предоставить неограниченный доступ к расширенным функциям как можно большему числу людей, начиная с Voice и Think Deeper, — говорит команда Copilot. — Стоит отметить, что вы можете столкнуться с задержками или перебоями в работе в периоды высокого спроса или в случае обнаружения проблем с безопасностью, неправильного использования или других нарушений "Условий использования Copilot"».

Неограниченное использование Copilot Voice и Think Deeper появилось спустя два года после того, как Microsoft впервые запустила Copilot в поисковой системе Bing, и всего через месяц после того, как компания изменила подписку Copilot Pro, включив в неё ИИ-функции Office AI в Microsoft 365.

Microsoft продолжает предлагать пользователям подписку Copilot Pro за $20 в месяц. Компания обещает, что платные пользователи «сохранят привилегированный доступ к нашим новейшим моделям во время пиковых нагрузок, ранний доступ к экспериментальным функциям искусственного интеллекта, а также дополнительное использование Copilot в избранных приложениях Microsoft 365, таких как Word, Excel и PowerPoint».

Компания отметила, что «в ближайшее время» расскажет об упомянутых экспериментальных функциях, к которым платные подписчики получат ранний доступ. Весьма вероятно, что речь об GPT-4.5 — недавно инсайдер из Microsoft намекнул, что выход новой продвинутой модели состоится уже на этой неделе. Да и выход GPT-5 не за горами.

Великобритания собирается изменить закон об авторском праве, чтобы привлечь в страну больше ИИ-компаний. Обновлённый закон позволит обучать модели ИИ на контенте из интернета без разрешения владельцев авторских прав и оплаты, если создатели заранее не «откажутся» от этого. В знак протеста группа из 1000 музыкантов выпустила «тихий» альбом «Is This What We Want?» («Разве этого мы хотим?»), содержащий лишь записи пустых студий и концертных залов.

Источник изображения: Pixabay

Альбом «Is This What We Want?», который иначе как «криком души» не назвать, содержит треки Кейт Буш (Kate Bush), Имоджен Хип (Imogen Heap), а также современных классических композиторов Макса Рихтера (Max Richter) и Томаса Хьюитта Джонса (Thomas Hewitt Jones). Их соавторами выступили Энни Леннокс (Annie Lennox), Дэймон Албарн (Damon Albarn), Билли Оушен (Billy Ocean), The Clash, Pet Shop Boys, Mystery Jets, Юсуф (Yusuf), Кэт Стивенс (Cat Stevens), Риз Ахмед (Riz Ahmed), Тори Амос (Tori Amos), Ханс Циммер (Hans Zimmer) и другие композиторы и исполнители.

Но это не совместное выступление артистов, подобное всемирно известной композиции «We are the world». Новый альбом вообще не содержит музыки, как таковой. Вместо этого артисты собрали записи пустых студий и концертных залов — символическое представление того, к чему приведут запланированные изменения в законе об авторском праве. Названия 12 треков, вошедших в альбом, образуют предложение «Британское правительство не должно легализовать воровство музыки в целях получения выгоды компаниями, занимающимися искусственным интеллектом» («The British government must not legalize music theft to benefit AI companies»).

Источник изображений: Spotify

«Вы можете услышать, как носятся мои кошки, — так Хьюитт Джонс описал свой вклад в альбом. — У меня в студии две кошки, которые целыми днями мешают мне работать».

Организатор проекта Эд Ньютон-Рекс (Ed Newton-Rex) возглавляет масштабную кампанию против обучения ИИ без лицензии. Опубликованную им петицию подписали более 47 000 писателей, художников, актёров и других представителей творческих кругов, причём почти 10 000 из них примкнули к протестам в последние пять недель, после объявления правительства Великобритании о масштабном изменении стратегии в области ИИ и авторского права.

Выпуск альбома состоится как раз перед запланированными изменениями в законе об авторском праве в Великобритании, согласно которым артисты, не желающие, чтобы их работы использовались для обучения ИИ, должны будут заблаговременно «отказаться» от такой перспективы. Это фактически создаёт проигрышную ситуацию для музыкантов, поскольку нет никакого метода заблаговременного отказа или чёткого способа отслеживать, какой именно материал был использован для обучения ИИ. «Мы знаем, что схемы отказа просто не принимаются», — утверждает Ньютон-Рекс.

«Нам десятилетиями говорили, что мы должны делиться своей работой в Сети, потому что это хорошо для распространения. Но теперь компании, занимающиеся ИИ, и, что невероятно, правительства разворачиваются и говорят: “Ну, вы выкладываете это в сеть бесплатно…” — говорит Ньютон-Рекс. — Так что теперь артисты просто прекращают создавать и делиться своей работой». По словам артистов, единственным решением в этой ситуации является выпуск своих произведений на других рынках, где они будут лучше защищены, например, в Швейцарии.

Альбом «Is This What We Want?» — лишь одна из форм протеста против сложившейся ситуации с авторским правом при обучении ИИ. Организаторы сообщили, что альбом будет широко размещён на музыкальных платформах уже сегодня, и любые пожертвования или доходы от его реализации будут направлены в благотворительную организацию Help Musicians.

Крупнейший в Сингапуре банк DBS уволит около 4000 сотрудников или 9,7 % от общего числа работников, а их обязанности переложит на системы искусственного интеллекта. В самой организации инициативу объяснили тем, что «сокращение рабочей силы произойдёт из-за естественной убыли по мере сокращения временных и внештатных должностей в ближайшие годы».

Источник изображения: Xu Haiwei / unsplash.com

Представитель банка не уточнил, какие должности будут затронуты, и сколько человек лишатся работы только в Сингапуре, но подчеркнул, что постоянных сотрудников инициатива не коснётся. При этом DBS намеревается создать около тысячи рабочих мест, которые будут связаны с работой в области ИИ. Развёртывание систем искусственного интеллекта в банке идёт уже более десяти лет, сообщил в минувшем году его гендиректор Пиюш Гупта (Piyush Gupta). К настоящему моменту в DBS запущены «более 800 моделей ИИ в 350 сценариях, и ожидается, что измеренный экономический эффект от них превысит 1 млрд сингапурских долларов ($745 млн)», — рассказал глава банка.

Эксперты пока расходятся во мнениях, каким будет влияние ИИ на рынок труда. В 2024 году управляющий гендиректор МВФ Кристалина Георгиева (Kristalina Georgieva) заявила, что ИИ затронет до 40 % рабочих мест во всём мире и, «вероятно, усилит неравенство». Глава Банка Англии Эндрю Бейли (Andrew Bailey), однако, тогда же выразил сомнение, что ИИ станет «массовым уничтожителем рабочих мест». Тем временем разработчик антивирусного ПО Norton в День святого Валентина опубликовал результаты исследования: 62 % опрошенных не смогли опознать написанный ИИ контент в профилях на сайтах знакомств.

В январе китайский стартап в области искусственного интеллекта DeepSeek спровоцировал обвал мирового рынка акций — он выпустил рассуждающую модель R1, которая превзошла многих конкурентов, хотя и была обучена значительно дешевле их. Теперь компания решила ускорить выпуск её преемника.

Источник изображения: Solen Feyissa / unsplash.com

Первоначально DeepSeek намеревалась выпустить R2 в начале мая, но теперь стремится сделать это как можно раньше, сообщило Reuters со ссылкой на два источника, которые не стали вдаваться в подробности. Компания рассчитывает, что новая модель сможет писать более качественный программный код и рассуждать не только на английском, но и на других языках.

Конкуренты DeepSeek всё ещё пытаются оправиться от последствий выхода R1 — модели ИИ, которая была обучена на ускорителях Nvidia заниженной мощности, но смогла потягаться с аналогами, обученными американскими технологическими гигантами за колоссальные суммы.

Выход R2 станет поводом для беспокойства и у властей США, которые определили лидерство страны в области ИИ как национальный приоритет. С другой стороны, ещё больше активизируются китайские власти и компании, которые начали интегрировать модели DeepSeek в свои продукты, — среди последних оказались Lenovo, Baidu и Tencent.