Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что за последние 10 лет производительность чипов Nvidia увеличилась в 1000 раз, вступив в противоречие с законом Мура. И этот прогресс не замедлится в ближайшем будущем, а чипы компании обеспечат дальнейшее снижение стоимости и ускорение развития искусственного интеллекта (ИИ), рассказал Хуанг в интервью TechCrunch после выступления на CES 2025.

Источник изображения: Nvidia

Закон Мура, сформулированный в 1965 году соучредителем Intel Гордоном Муром, предсказывал удвоение числа транзисторов на кристалле каждые два года, что приводило к удвоению производительности чипов. Стоимость вычислений соответственно снижалась. В течение десятилетий это правило определяло развитие вычислительной техники. Однако в последние годы действие закона Мура начало замедляться. Однако Дженсен Хуанг с этим категорически не согласен, о чём неоднократно заявлял прежде. В ноябре Хуанг заявил, что мир ИИ находится на пороге «гиперзакона Мура».

На этот раз основатель Nvidia отметил, что ИИ-чипы Nvidia развиваются с опережением и новый суперчип для дата-центров в 30 раз быстрее предыдущего поколения чипов при выполнении задач, связанных с искусственным интеллектом. «Наши системы прогрессируют гораздо быстрее, чем закон Мура», — сказал Хуанг в интервью TechCrunch во вторник.

Заявление Хуанга прозвучало в момент, когда в индустрии стали появляться вопросы, касающиеся замедления прогресса в области искусственного интеллекта. Однако Nvidia, оставаясь ключевым игроком на рынке, который поставляет чипы таким ведущим ИИ-лабораториям, как Google, OpenAI и Anthropic, заявляет, что может двигаться быстрее закона Мура, потому что инновации происходят на всех уровнях — от архитектуры чипа до программных алгоритмов. «Мы можем создавать архитектуру, чип, систему, библиотеки и алгоритмы одновременно, — отметил Хуанг. — Если вы это сделаете, то сможете двигаться быстрее, чем по закону Мура, потому что вы сможете внедрять инновации по всему стеку».

Глава Nvidia продемонстрировал на CES суперчип для центров обработки данных, лежащий в основе системы GB200 NVL72, который, по его словам, в 30–40 раз быстрее справляется с ИИ-вычислениями, чем предыдущий флагманский чип H100. Это значительное увеличение производительности, по мнению Хуанга, позволит снизить стоимость использования ИИ-моделей, требующих больших вычислительных мощностей, например, таких как модель o3 от OpenAI. Также подчёркивается, что в долгосрочной перспективе дорогостоящие модели рассуждения смогут использоваться для создания более качественных данных для последующего обучения ИИ-агентов, что приведёт к снижению затрат.

Хуанг отвергает идею о замедлении прогресса ИИ и утверждает, что достижения в области аппаратного обеспечения могут непосредственно повлиять на дальнейшее развитие возможностей искусственного интеллекта. «Закон Мура был так важен в истории вычислительной техники, потому что он привел к снижению стоимости вычислений, — сказал Хуанг в интервью TechCrunch. — То же самое произойдет и с инференсом [запуском обученных нейросетей]: мы увеличим производительность, и в результате стоимость инференса станет меньше».

Слухи о задержке начала массового производства серверных систем на базе ускорителей с архитектурой Blackwell преследовали Nvidia на протяжении основной части прошлого года, но на выставке CES 2025 основатель компании Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что массовое производство Blackwell уже началось и уже около 15 поставщиков предлагают серверные системы на основе Blackwell в ассортименте из 200 конфигураций.

Источник изображения: Nvidia

«Полномасштабное производство Blackwell началось, невероятно, как это выглядит, но прежде всего, каждый провайдер облачных услуг сейчас располагает работоспособными системами», — заявил глава Nvidia на пресс-конференции, проходившей после его выступления на открытии CES 2025. Для производителей серверных систем освоение продуктов на базе Blackwell может представлять определённые трудности, поскольку уровень энергопотребления этих ускорителей значительно выше. Если стойка на базе Hopper потребляет 40 кВт, то вариант с 72 ускорителями Blackwell может требовать до 120 кВт.

«Мы сейчас располагаем системами от 15 производителей, которые выпускают около 200 различных конфигураций», — описал ситуацию с серийным производством ускорителей Blackwell генеральный директор Nvidia. По его словам, партнёры компании предлагают серверные системы на базе Blackwell с жидкостным или воздушным охлаждением, оснащаемые x86-совместимыми центральными процессорами или собственными чипами Nvidia семейства Grace с архитектурой Arm. Доступны стойки в конфигурациях NVL72×1 и NVL36×2, что подтверждает готовность Nvidia и её партнёров поставлять последние вопреки ранним слухам, говорившим об обратном.

Как пояснил глава Nvidia, серверные системы на базе Blackwell производятся с участием около 45 предприятий по всему миру, что показывает степень вовлечённости отрасли в развитие инфраструктуры систем искусственного интеллекта.

Гендиректор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что игровая графика никогда не будет полностью генерироваться искусственным интеллектом — участие человека останется необходимым всегда. В AMD с ним не согласились.

Источник изображения: nvidia.com

На следующий день после долгожданного анонса видеокарт Nvidia GeForce RTX 50-й серии Хуанг отвечал на вопросы журналистов. Представители ресурса PCWorld поинтересовались: если сегодня ИИ всё чаще используется для генерации и интерполяции игровых кадров, будет ли компьютерная графика полностью генерироваться ИИ? Гендиректор Nvidia ответил отрицательно. Вопрос возник закономерно: технология ИИ-масштабирования Nvidia DLSS 3 предполагает генерацию одного кадра на каждый отрисованный системой, тогда как новая DLSS 4 на каждый отрисованный кадр генерирует уже три. Днём ранее главный архитектор игровых решений AMD Фрэнк Азор (Frank Azor) ответил на этот вопрос утвердительно. Дженсен Хуанг с ним не согласился.

«Потому что просто вспомните, когда появился ChatGPT, мы сказали: „О! Теперь давайте просто сгенерируем книгу“. Но сейчас этого не ждёт никто. И причина в том, что нужно задать ему исходные [данные]. Нужно задать их — это называется условием. Сейчас им является чат или контекст запросов. Прежде чем ответить на вопрос, нужно понять процесс. Контекстом может служить [файл] PDF, контекстом может быть поиск в интернете. Контекстом может быть то, что вы указали как контекст, верно? С играми происходит то же самое. Нужно задать контекст. И контекст для игр должен быть связанным не только с сюжетом, но и с пространством, миром, быть пространственно релевантным. Так что вы задаёте условия, задаёте контекст, задаёте первоначальные фрагменты геометрии, первоначальные фрагменты текстур, и он может генерировать, создавать всё остальное», — рассказал Дженсен Хуанг.

Далее глава Nvidia отметил: «В ChatGPT контекстом называется Rapid Retrieval Augmented Generation [RAG] — контекст, который направляет текстовый ответ. В будущем 3D-графика станет генерацией на основе 3D-условий. В DLSS 4 движок растеризации Nvidia отрисовывает только один из четырёх будущих кадров. Поэтому из четырёх кадров, 33 млн пикселей мы отрисовываем только два [млн]. Разве это не чудо? То же самое произойдёт в играх в будущем, которое я только что описал, произойдёт не только с пикселями, которые мы отрисовываем, но и с геометрией, которую мы отрисовываем, с анимацией, которую мы отрисовываем, и с волосами, которые мы будет отрисовывать в будущих игр».

Гендиректор Nvidia извинился перед теми, кому его ответ оказался не вполне понятным, но заключил, что в играх есть и всегда будет место для художника и рендеринга. «Но потребовалось очень много времени, чтобы мы теперь поняли, что генеративный ИИ — это действительно будущее, однако нужно задавать условия, нужно заземляться с авторами, художниками [и] намерениями», — заключил он.

Иными словами, видеокарты продолжат рендерить какую-то часть кадров в игре, пусть и далеко не все. Но полного перехода на ИИ-рендеринг, в который верят в компании AMD, по мнению Хуанга не будет — всегда нужно будет что-то моделировать и рендерить.

Google DeepMind формирует новую исследовательскую группу по искусственному интеллекту (ИИ), которая займётся разработкой ИИ-моделей, способных имитировать физические среды для обучения роботов и создания реалистичных игровых вселенных. Сообщается, что возглавит инициативу Тим Брукс (Tim Brooks), бывший соруководитель проекта Sora в OpenAI, который присоединился к DeepMind ещё в октябре.

Источник изображения: Google DeepMind / Unsplash

«Моделирование мира» — это относительно новая область ИИ, которая может найти применение в различных сферах. Направление может быть использовано для создания интерактивных медиасред в реальном времени для видеоигр и кино, а также для разработки реалистичных сценариев обучения роботов и других систем ИИ.

В настоящее время DeepMind активно ищет инженеров-исследователей и учёных для работы в своей лаборатории, разместив вакансии на сайте Greenhouse. Основные задачи команды будут включать обучение моделей в больших масштабах, курирование данных обучения и изучение способов интеграции моделей с мультимодальными языковыми моделями. «Мы считаем, что масштабирование предварительного обучения на видео и мультимодальных данных является критически важным шагом на пути к искусственному общему интеллекту» — говорится в описании вакансий.

Несмотря на амбициозные планы, у DeepMind есть несколько конкурентов, которые уже имеют преимущество в разработке технологии по «моделированию мира». Среди них платформа Nvidia Cosmos для развития физического ИИ и стартап World Labs, созданный Фей-Фей Ли (Fei-Fei Li), которую называют «крёстной матерью ИИ». Новая команда DeepMind будет работать вместе с существующими проектами Google, включая флагманские ИИ-модели Gemini, генератор видео Veo и Genie — ранее разработанную модель мира для имитации игровых 3D-сред в реальном времени.

Стоит сказать, что Google стремится достичь AGI раньше своих конкурентов и гонка за первенство в достижении использования возможностей сверхинтеллекта набирает обороты. Так, генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) недавно заявил, что компания близка к достижению AGI, и что автономные ИИ-агенты могут начать активно включаться в рабочие процессы уже в наступившем году.

Производитель игрового оборудования и периферии Razer на выставке Consumer Electronics Show 2025 (CES 2025) представил концепт ИИ-тренера для геймеров под названием Project Ava.

Источник изображений: Razer

Project Ava позиционируется в качестве главного помощника игрока. Например, со сложными головоломками, боссами и квестами — ИИ поможет экспертным советом на основе информации из сообщества и баз знаний.

В показанном на CES 2025 демо Project Ava наставляет игрока во время битвы с боссом из китайского ролевого боевика Black Myth: Wukong от студии Game Science, давая рекомендации по уклонению от вражеских атак.

Кроме того, Project Ava обещает помощь с соревновательными играми вроде MOBA и шутеров. ИИ в реальном времени будет делиться с пользователями советами, на основе данных от лучших тренеров и киберспортсменов Team Razer.

Геймеры смогут анализировать и просматривать эффективность во время прошедшей игровой сессии с помощью персонализированного послематчевого разбора, который поможет выделить ключевые моменты и наметить области для улучшения.

Послематчевый разбор

«Мои знания безграничны. Анализируя миллионы симуляций за считаные секунды, я всегда буду иметь ответы на самые сложные игровые вопросы», — говорит Project Ava в анонсирующем тизер-трейлере.

Помимо игровых советов и киберспортивных рекомендаций, Project Ava предложит оптимизацию ПК в один клик и интуитивный интерфейс. Сроки релиза не уточняются, но в будущем планируется публичное бета-тестирование.

Режим наблюдателя

В Instagram✴ началось тестирование функции, которая генерирует рекламные изображения с самими пользователями в нестандартной обстановке и помещает эти картинки в их ленту. В одном из случаев пользователь Instagram✴ увидел себя перед «бесконечным зеркальным лабиринтом».

Источник изображений: reddit.com

«Воспользовался Meta✴ AI для редактирования селфи, а теперь Instagram✴ воспользовался моим лицом для показа мне целевой рекламы», — рассказал он на платформе Reddit. Соцсеть подготовила для него слайд-шоу из созданных ИИ изображений. «Создано для Вас: Зеркальный лабиринт», — гласит связанная с этой публикацией запись в поле «Местоположение». «Представьте, как размышляете о жизни в бесконечном зеркальном лабиринте, где Вы в центре внимания», — говорится в тексте публикации.

В администрации Instagram✴ эту функцию рекламой не считают, передаёт 404 Media. Она связана с функцией Imagine Yourself на платформе Meta✴ AI — пользователю предлагают сделать несколько автопортретов с разных ракурсов и попросить создать изображение с ним в нестандартной обстановке. После этого Instagram✴ в некоторых случаях начинает самостоятельно генерировать изображения пользователя в случайных сценах, которые, по версии платформы, соответствуют его интересам. Но доступна данная функция только тем, кто прошёл процесс регистрации Imagine Yourself — в процессе система предупреждает, что впоследствии Meta✴ может генерировать изображения с участием пользователя и показывать их в его ленте. Подчёркивается, что никто другой их не увидит.

На CES 2025 глава компании Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) представил обновлённый и дополненный набор инструментов для ускорения разработки человекоподобных роботов. Выпущенный ещё весной пакет Isaac GR00T по созданию синтетических наборов движений теперь поддержан платформой Cosmos — цифровым представлением окружающего мира, созданным из колоссального объёма разнообразных данных. Это позволит приблизить день, когда роботы войдут в общество людей.

Источник изображений: Nvidia

Ожидается, что в течение следующих двух десятилетий рынок человекоподобных роботов достигнет $38 млрд. Чтобы удовлетворить столь значительный спрос, особенно в промышленном секторе, Nvidia представила не только обширный набор инструментов для программирования и проектирования, но и коллекцию базовых моделей роботов, конвейеров данных и фреймворков. Всё это призвано ускорить разработку человекоподобных роботов следующего поколения.

Изначально проект Isaac GR00T (Generalist Robot 00 Technology) был ориентирован на сферу имитационного обучения роботов широкому спектру движений. Оператор в гарнитуре виртуальной реальности, например Apple Vision Pro (процесс GR00T-Teleop), выполнял действия своими руками, а система разбивала их на фазы движения конечностей и создавала множество альтернативных вариантов движений. Это позволяло значительно ускорить обучение, исключая необходимость воспроизведения всех манипуляций человеком. Даже небольшая выборка действий оператора могла привести к созданию лавины синтетических последовательностей благодаря вычислительным ресурсам платформ Nvidia.

После сбора данных о действиях оператора процесс GR00T-Mimic тиражирует захваченные манипуляции в обширный синтетический набор движений. Платформы Nvidia Omniverse и Nvidia Cosmos экспоненциально расширяют этот набор за счёт рандомизации и масштабирования действий в трёхмерном пространстве. Эти данные затем используются для обучения роботов эффективному и безопасному перемещению и взаимодействию с окружающей средой в Nvidia Isaac Lab — модульной платформе с открытым исходным кодом для обучения роботов.

Одним из главных анонсов CES 2025 стала платформа Nvidia Cosmos, которая «сокращает разрыв между симуляцией и реальностью». Это предварительно обученные модели, отражающие основы физического мира и предназначенные для обучения искусственного интеллекта с учётом физических процессов. Модели были обучены на 18 квадриллионах токенов, включая данные из 2 млн часов автономного вождения, робототехники, видеозаписей с дронов и синтетических источников.

Платформа Cosmos не только помогает генерировать большие наборы данных, но и минимизирует разрыв между имитацией и реальностью, расширяя масштаб изображений от 3D до реального мира. Сочетание Cosmos с Omniverse — платформой для разработки API и микросервисов для создания 3D-приложений — играет решающую роль, поскольку сводит к минимуму возможные ошибки, связанные с моделями мира, и обеспечивает высокую точность благодаря физически корректному моделированию.

Nvidia уже нашла заинтересованных клиентов среди лидеров разработки человекоподобных роботов, таких как Boston Dynamics и Figure. Использование Nvidia Isaac GR00T, Omniverse и Cosmos значительно продвинет отрасль робототехники, приближая день, когда человекоподобные роботы станут неотъемлемой частью человеческой цивилизации.

Компания Nvidia в рамках выставки CES 2025 представила новый виток развития Avatar Cloud Engine (ACE) for Games — набора технологий на базе генеративного ИИ для создания «живых» NPC в играх.

Источник изображения: Krafton

Напомним, прошлым летом Nvidia показывала «умного» собеседника на основе ACE в мультиплеерном боевике Mecha Break, а теперь возможности Nvidia ACE призваны продемонстрировать автономные неигровые персонажи.

Эти NPC будут использовать ИИ, чтобы воспринимать окружение, планировать действия и вести себя как настоящие игроки: понимать и поддерживать пользователя в выполнении его задач, адаптироваться к тактике оппонента и так далее.

Так, например, на протяжении 2025 года в условно-бесплатной королевской битве PUBG: Battlegrounds появятся (см. трейлер выше) напарники на базе Nvidia ACE, с которыми пользователи смогут кооперироваться, давая голосовые указания.

Малая языковая модель Mistral-Nemo-Minitron-8B-128k-instruct позволит таким ИИ-союзникам в реальном времени общаться, давать советы, находить и делиться добычей, управлять транспортом и сражаться с другими игроками.

Автономные неигровые персонажи на базе Nvidia ACE появятся и в других играх:

• симулятор жизни Inzoi — «умные» зои (zoi) будут динамически корректировать поведение в соответствии с личными характеристиками и окружающими обстоятельствами (см. видео выше);
• королевская битва Naraka: Bladepoint Mobile (в марте) и Naraka: Bladepoint (в 2025 году) — NPC смогут присоединяться к отряду игрока, сражаться вместе с пользователями, находить предметы, обмениваться снаряжением и давать советы по прокачке (видео по ссылке);
• многопользовательская ролевая игра Mir5 — Nvidia ACE обеспечит появление в проекте ИИ-босса. Монстр сможет анализировать экипировку и умения пользователей, чтобы выбрать максимально удачную тактику, а также подстраиваться под стратегии оппонентов (видео по ссылке).

Кроме того, «умных» собеседников и автономных персонажей на базе Nvidia ACE готовят разработчики детектива Dead Meat, песочницы AI People и технодемо ZooPunk (его делают создатели метроидвании F.I.S.T.: Forged in Shadow Torch).

Вместе с новыми видеокартами семейства Blackwell компания Nvidia представила новую технологию масштабирования изображения DLSS 4. С ней смогут работать все видеокарты семейств GeForce RTX, а в день дебюта поддержку технологии получат 75 популярных игр.

Источник изображений: nvidia.com

Крупнейшим нововведением Nvidia DLSS 4 стал переход от свёрточных нейросетей к модели-трансформеру, у которой вдвое больше параметров, чем у нейросетей прежних версий DLSS. Это означает более высокую стабильность изображения, сокращение артефактов, более гладкие края объектов и более детализированное движение — проще говоря, качество изображения повысилось. Также в DLSS 4 появилась новая технология DLSS Multi-Frame Generation — улучшенный вариант базовой Frame Generation для видеокарт серии GeForce RTX 50: на каждый отрисованный кадр они генерируют ещё три. Это в сочетании с архитектурными улучшениями позволило Nvidia говорить о двукратном росте производительности видеокарт нового поколения.

Разработчик развернул новые модели искусственного интеллекта, отвечающие за функции Deep Learning Anti-Aliasing (DLAA), DLSS Super Resolution, DLSS Frame Generation и DLSS Ray Reconstruction. Это, как заявили в Nvidia, помогло DLSS опередить другие технологии масштабирования. В случае DLSS Frame Generation использование ресурсов видеопамяти сократилось на 30 %, а скорость работы технологии выросла на 40 %. В Warhammer 40,000: Darktide частота кадров увеличилась на 10 %, а в видеопамяти высвободились 400 Мбайт.

Поддержку Nvidia DLSS 4 получили все видеокарты, но более старые — не в полной мере. На моделях серий RTX 20 и RTX 30 будут работать функции DLSS Super Resolution, DLAA и DLSS Ray Reconstruction; на RTX 40 — усовершенствованный вариант DLSS Frame Generation; а DLSS Multi-Frame Generation доступна только с видеокартами RTX 50, что стало возможным благодаря улучшенным ядрам Tensor на этих моделях.

Это означает, что в мониторах разрешения 4K с высокой частотой обновления появился практический смысл — ранее многие геймеры недоумевали, зачем при 4K нужны 240 Гц, если видеокарты с такой картинкой не справляются. Теперь справляются, и возникает потребность в ещё более быстрых дисплеях. В день выхода Nvidia DLSS 4 будет поддерживаться 75 играми и приложениями, включая такие наименования как Cyberpunk 2077, Alan Wake 2 и Indiana Jones and the Great Circle.

Статистика PitchBook, на которую ссылается Bloomberg, гласит, что в прошлом году почти половина из привлечённых в прошлом году в США стартапами $209 млрд инвестиций была направлена на развитие компаний, связанных с искусственным интеллектом. Соответствующая сумма достигла рекордных $97 млрд.

Источник изображения: Nvidia

Если говорить об общем объёме финансирования стартапов, то он вырос на треть по сравнению с 2023 годом. Венчурным капиталистам при этом удалось привлечь $76,1 млрд в 508 фондов по итогам прошлого года, что стало минимальной суммой с 2019 года, а по количеству фондов показатель оказался минимальным с 2014 года. Подобная тенденция демонстрирует, что крупным компаниям проще привлекать прямое финансирование со стороны инвесторов, а крупные институциональные инвесторы активнее привлекают средства. На искусственный интеллект тратятся рекордные суммы, а вот молодым компаниям за пределами этого сектора перестаёт хватить денег на развитие.

В ходе публичных размещений акций и в результате сделок по поглощению стартапов в прошлом году в США было привлечено и потрачено $149,2 млрд, что на $30 млрд больше результата 2023 года и почти столько же, сколько было привлечено в 2022 году. В Европе финансирование стартапов в целом по итогам 2024 года просело с 66,7 до $61,6 млрд, а в Азии объёмы финансирования сократились с $100,1 до $75,9 млрд. США в этом смысле отличаются высокой степенью концентрации ресурсов, привлекаемых для развития систем искусственного интеллекта.

Google TV получит интеграцию с нейросетью Gemini, что позволит сделать взаимодействие пользователя с телевизором «более интуитивным и полезным», объявила Google на выставке CES 2025. Благодаря обновлению Google TV, которое выйдет в этом году, пользователи смогут искать контент и задавать вопросы, не начиная с фразы «Окей, Google», пишет The Verge.

Источник изображений: Google

Для поиска медиа будет достаточно спросить: «Какие последние фильмы от Disney?». Также можно будет задавать более общие вопросы, такие как: «Какие места лучше всего посетить в Азии летом?», и Google TV покажет результаты с YouTube. Интеграция с нейросетью также позволит пользователям взаимодействовать с устройствами умного дома, предоставляя возможность просматривать видеопоток с дверного звонка, приглушать свет и выполнять другие действия. Аналогичные функции Gemini компания добавила в ТВ-приставку Google TV Streamer, вышедшую в прошлом году.

Помимо интеграции Google TV с Gemini, компания оснащает телевизоры с использованием своей операционной системы микрофонами дальнего радиуса действия, что позволяет управлять телевизором с помощью голосовых команд напрямую, без необходимости использования пульта дистанционного управления. Телевизоры с Google TV также получат датчики приближения, которые будут определять, когда пользователь находится рядом с телевизором, и показывать «персонализированные и информативные виджеты» с информацией о погоде или новостями.

Добавим, что LG и Samsung объявили по планах использовать ИИ-ассистента Microsoft Copilot в своих телевизорах.

Nvidia представила персональный ИИ-суперкомпьютер. В мае этого года компания начнёт продажи системы под названием Project Digits, в основе которой лежит новый суперчип GB10 Grace Blackwell. Он обладает достаточной вычислительной мощностью для запуска сложных моделей ИИ (LLM) и при этом достаточно компактен, чтобы поместиться на столе и работать от стандартной розетки. Ранее для такой вычислительной мощности требовались гораздо более крупные и энергоёмкие системы.

Источник изображений: Nvidia

«ИИ станет основным в каждом приложении для каждой отрасли. Благодаря Project Digits суперчип Grace Blackwell станет доступен миллионам разработчиков, — заявил генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang). — Размещение суперкомпьютера ИИ на столах каждого специалиста по обработке данных, исследователя ИИ и студента даст им возможность участвовать в формировании эпохи ИИ».

Система Project Digits, размером с традиционный настольный мини-ПК вроде Mac mini, может работать с моделями ИИ, содержащими до 200 миллиардов параметров, а её стартовая цена составляет 3000 долларов. Для ещё более требовательных приложений две системы Project Digits могут быть объединены для работы с моделями, содержащими до 405 миллиардов параметров (лучшая модель Meta✴, Llama 3.1, как раз имеет 405 миллиардов параметров).

Чип GB10 Grace Blackwell обеспечивает производительность до 1 петафлопа с точностью FP4, то есть он способен выполнять 1 квадриллион операций в секунду для обучения и запуска ИИ-моделей. Система оснащена графическим процессором с ядрами Nvidia CUDA последнего поколения и тензорными ядрами пятого поколения. Он подключён через NVLink-C2C к центральному процессору Grace с 20 энергоэффективными ядрами на архитектуре Arm. В разработке GB10 участвовала компания MediaTek, помогая оптимизировать энергоэффективность и производительность. Каждая система оснащается 128 Гбайт унифицированной когерентной оперативной памяти и до 4 Тбайт NVMe-накопителя.

Пользователи также получат доступ к библиотеке программного обеспечения Nvidia для ИИ, включая наборы для разработки, инструменты оркестрации и предварительно обученные модели, доступные в каталоге Nvidia NGC. Система работает на базе Linux Nvidia DGX OS и поддерживает такие популярные фреймворки, как PyTorch, Python и Jupyter Notebooks. Разработчики могут настраивать модели с помощью фреймворка Nvidia NeMo и ускорять рабочие процессы в области науки о данных с помощью библиотек Nvidia RAPIDS.

Пользователи могут разрабатывать и тестировать свои модели ИИ локально на Project Digits, а затем развёртывать их в облачных сервисах или инфраструктуре центров обработки данных, которые используют ту же архитектуру Grace Blackwell и программную платформу Nvidia AI Enterprise.

Заметим, что это далеко не первый «потребительский» ИИ-суперкомпьютер Nvidia. В декабре компания анонсировала версию своего компьютера Jetson за 249 долларов для приложений ИИ, ориентированную на любителей и стартапы, под названием Jetson Orin Nano Super, который способен справляться с LLM до 8 миллиардов параметров.

HP совместно с Adobe представила на CES 2025 первую в мире портативную систему для быстрого цифрового захвата материалов и поверхностей — HP Z Captis. Устройство основано на Nvidia Jetson AGX Xavier и софте HP Capture Management SDK. Система оснащена поляризованной и фотометрической системой компьютерного зрения, а также интегрирована с инструментами Adobe Substance 3D для создания контента с высокой детализацией и реализмом. Решение нацелено на дизайнеров, архитекторов, создателей игр, специалистов по визуальным эффектам и других профессионалов.

Источник изображений: HP

Согласно пресс-релизу, проект Captis, стартовавший в 2019 году, базируется на общем видении HP и Adobe, что цифровые материалы являются основой экосистемы цифрового создания. Представленная система HP Z Captis является коммерческим продуктом, который позволяет ведущим брендам, предприятиям и учреждениям революционизировать процессы оцифровки материалов.

Спрос на создание 3D-контента стремительно растёт в таких сферах, как архитектура, автомобилестроение, индустрия развлечений, мода, производство обуви, игры и дизайн. HP Z Captis позволяет выполнять цифровой захват материалов с разрешением до 8K, которые затем интегрируются в рабочие процессы для итеративного 3D-проектирования и совместной работы в реальном времени. Система бесшовно интегрируется с Adobe Substance 3D Sampler.

Оцифровка материалов с использованием HP Z Captis и Adobe Substance 3D Sampler повышает эффективность работы, сокращает отходы физических образцов и позволяет экономить время и средства.

HP Z Captis предоставляет разработчикам, исследователям и инженерам инструмент для цифрового захвата материалов. Система включает API и контейнеризированные режимы захвата, которые можно использовать для разработки приложений, связанных с искусственным интеллектом, компьютерным зрением и локальным инференсом.

Система обеспечивает создание масштабируемых решений для формирования собственных наборов данных изображений, включая такие продвинутые функции, как фотометрическое видение, сверхвысокое разрешение, поляризация и другие. Кроме того, HP Z Captis позволяет развертывать ИИ-модели на базе Nvidia Jetson Xavier AGX для инференса в реальном времени.

Система HP Z Captis уже доступна для использования.

Генеральный директор OpenAI поделился своим мнением о перспективах перехода от обычного искусственного интеллекта (ИИ) к созданию сильного искусственного интеллекта (AGI) или сверхинтеллекта, который способен думать как человек и даже превзойти его. По мнению Сэма Альтмана (Sam Altman), первые ИИ-агенты, соответствующие уровню AGI, могут появится уже в 2025 году.

Источник изображения: Jonathan Kemper / Unsplash

В своём блоге Альтман рассказал о будущем OpenAI. Основной целью компании на данный момент является создание «сверхинтеллекта в истинном смысле этого слова». Альтман подчеркнул, что инструменты на основе сверхинтеллекта приведут к инновациям и, как следствие, к росту благосостояния всего человечества. По его словам, новые ИИ-агенты будут превосходить интеллектуальные возможности людей и существенно изменят структуру компаний и результат их работы, войдя в «состав полноценной рабочей силы».

Однако, несмотря на оптимизм и обещания, в прошлом месяце Альтман попытался снизить ожидания в отношении AGI, заявив, что технология «будет иметь гораздо меньшее значение», чем полагают люди. И как отмечает The Verge, снижение акцента на традиционное определение AGI может быть выгодным для OpenAI в виду её тесного партнёрства с Microsoft, так как в рамках эксклюзивных соглашений от 2023 года OpenAI обязана официально объявить о создании AGI.

Однако Microsoft определяет свой интерес к AGI, в первую очередь, как к системе, способной генерировать $100 млрд прибыли, что на сегодня может создать определённые сложности, так как OpenAI пока не приносит прибыли и даже наоборот. Даже подписка ChatGPT Pro за $200 в месяц остаётся убыточной. «Люди используют этот инструмент гораздо чаще, чем мы ожидали», — написал Альтман в серии постов на платформе X. То есть, затраченные технические ресурсы на запросы и обработку пользовательских данных превышают цену подписки.

Хотя Альтман напрямую не упоминает о соглашении OpenAI с Microsoft о разделе прибыли, он вспоминает о произошедших событиях, которые привели к его увольнению с поста генерального директора OpenAI, затем найму в Microsoft и последующему возвращению в OpenAI в ноябре 2023 года. «Оглядываясь назад, я, конечно, хотел бы сделать всё по-другому, — говорит Альтман. — Необходимо построить более сильную систему управления OpenAI и следовать нашей миссии по достижению системы AGI, которая принесёт пользу всему человечеству».

Qualcomm рассказала на выставке CES 2025 о том, как она видит следующее поколение технологий умного дома в эпоху искусственного интеллекта. Большим подспорьем станут домашние чат-боты, интеллектуальные медиасистемы, роботы и умные холодильники. Всё это может оказаться возможным благодаря производительному чипу Qualcomm QCS8550.

Источник изображения: Qualcomm

С развитием решений в области умного дома цели этой технологии не меняются — это экономия времени, сокращение трудозатрат, защита безопасности, здоровья и развлекательные возможности. Qualcomm стремится сделать вклад в эту область, предложив предназначенный для умного дома чип с высокой производительностью, низкими потреблением энергии и поддержкой передовых технологий связи. Наиболее перспективным форматом систем искусственного интеллекта в умном доме представляются нейросети, способные запускаться локально — когда данные не передаются в облачную инфраструктуру, отсутствует угроза их утечки.

Qualcomm, у которой есть пакет решений IoT Solutions Framework для интернета вещей, подготовила новые инструменты, которые окажутся полезными в платформах умного дома:

• чат-бот с ИИ для бытовой техники;
• оптимизация интерактивных мультимедийных систем с ИИ;
• домашние роботы.

Все эти решения компания представила на CES 2025. В этом году, по версии Qualcomm, начинается новая эра в развитии умного дома — устройства получат мощные процессоры, способные при помощи ИИ самостоятельно решать сложные задачи, не ограничиваясь простым подключением к домашней сети. Холодильник, телевизор и домашний робот должны научиться общаться с пользователем. Для этого в Qualcomm разработали чат-бот с ИИ, способный участвовать в интерактивных беседах в реальном времени, — его ответы генерирует большая языковая модель. В отличие от уже нашедших широкое применение умных колонок, этот чат-бот может интегрироваться в широкий спектр домашних устройств. Прототип такой системы Qualcomm разработала совместно с компанией Thundercomm: для работы чат-бота используются система на чипе QCS8550 с возможностью локального запуска ИИ, обработки данных с камер и прочих мультимедийных компонентов.

Умный холодильник со встроенной системой компьютерного зрения выясняет, какие продукты есть в наличии и предлагает рецепты приготовления блюд из них. Или создаёт список покупок, заказывает продукты в магазине и предупреждает владельца забрать их по дороге домой.

Центральным узлом становится телевизор — он управляется при помощи естественных речевых команд, которые используются для переключения каналов, настройки и контроля устройств умного дома. Умный телевизор предложит программу спонтанного просмотра с друзьями, поможет с переводом в реальном времени, порекомендует кино под настроение или распланирует семейное путешествие. Все эти функции доступны с тем же чипом QCS8550: он обеспечивает распознавание голосовых запросов, работу мультимодальной большой языковой модели, функции компьютерного зрения для распознавания объектов, людей, жестов и лиц; чип справится и с подавлением фонового шума с помощью ИИ. Востребованными также обещают быть функции дистанционного обучения и телемедицины.

Чип Qualcomm QCS8550 может выступать и в качестве процессора для домашнего человекоподобного робота — его компания также показала на выставке. Робот воплощает максимум возможностей для современных систем умного дома, совмещая функции чат-бота и наработки Qualcomm в области робототехнических платформ. Он реагирует на голосовые запросы и поддерживает беседу в формате естественной речи, а система машинного зрения помогает ему отличить бутылку воды от банки с газировкой. Робот имеет универсальное предназначение — он взаимодействует с человеком и другими объектами в реальном времени, а также выполняет задачи в сложных окружениях.