Илон Маск (Elon Musk) во главе группы инвесторов выдвинул предложение о покупке некоммерческого подразделения OpenAI за $97,4 млрд, сообщает The Wall Street Journal. СМИ уже назвали эту сделку «драматической эскалацией самого ожесточённого соперничества в области ИИ в Кремниевой долине». Предложение было представлено совету директоров OpenAI в понедельник утром.

Источник изображения: OpenAI

Предложение о покупке OpenAI поступило от мощной коалиции инвесторов-сторонников Маска, включая его собственную ИИ-компанию xAI и таких крупных венчурных инвесторов, как Valor Equity Partners, голливудского магната Ари Эмануэля (Ari Emanuel) и фирму 8VC, основанную соучредителем Palantir Джо Лонсдейлом (Joe Lonsdale).

Это предложение поступило в переломный момент для OpenAI. Некоторое время назад глава компании Сэм Альтман (Sam Altman) запустил процесс превращения её в коммерческую структуру. Недавно стало известно, что OpenAI намерена привлечь $40 млрд при оценке в $340 млрд. А ещё в конце января был анонсирован ИИ-мегапроект США Stargate стоимостью $500 млрд, и OpenAI является его важнейшей частью.

Для Маска это предложение — самый смелый шаг в борьбе с превращением OpenAI в коммерческую организацию. Он считает, что компания предала свою первоначальную миссию по безопасному и открытому развитию ИИ и в настоящее время судится по этому поводу с OpenAI. Напомним, что Маск вместе с Сэмом Альтманом основали OpenAI в 2015 году, но в 2019 году глава Tesla покинул компанию.

«Настало время для OpenAI вернуться к открытой (open-source), ориентированной на безопасность силе добра, которой она когда-то была, — сказал Маск в заявлении, предоставленном его адвокатом Марком Тобероффом (Marc Toberoff) изданию The Wall Street Journal. — Мы позаботимся о том, чтобы это произошло».

Это предложение также значительно усложняет планируемое преобразование OpenAI в коммерческую компанию, поскольку команда Маска пообещала удовлетворить или превзойти любые более высокие предложения. Это создаёт сложную ситуацию для Альтмана, который уже ведёт переговоры.

Вскоре после того, как о сделке стали писать СМИ, Сэм Альтман опубликовал в X следующее заявление: «Нет, спасибо, но мы купим Twitter за $9,74 миллиарда, если вы хотите». В OpenAI указали на пост Альтмана, когда компанию попросили дать комментарий. Представители Маска пока не прокомментировали сделку.

Президент Франции Эммануэль Макрон объявил о масштабных инвестициях в размере €109 млрд в развитие искусственного интеллекта (ИИ). Это решение стало ответом Франции на американский проект Stargate, предполагающий инвестиции в размере $500 млрд. Заявление было сделано в рамках третьего международного саммита по ИИ, который проходит сейчас в Париже.

Источник изображения: Copilot

По сообщению TechCrunch, основная часть средств будет направлена на строительство новых дата-центров, ориентированных на ИИ. В списке ключевых инвесторов оказались Объединённые Арабские Эмираты, на долю которых пришлось около €50 млрд, канадская компания Brookfield (€20 млрд), французский государственный инвестиционный банк Bpifrance (€10 млрд) и телекоммуникационная компания Iliad (€3 млрд). Общий объём объявленных инвестиций на данный момент составляет €83 млрд. Ожидается, что другие компании, такие как Orange и Thales, присоединятся к программе.

Макрон также затронул тему французских стартапов в области ИИ, таких как Mistral, Owkin и Wandercraft, которые перенесли свои штаб-квартиры в США. Он выразил уверенность в конкурентоспособности Европы, отметив, что такие проекты, как DeepSeek, демонстрируют возможность догнать лидеров отрасли. «Все думали, что нужно быть больше и сильнее. Но DeepSeek, использовав доступные инновации от последней модели OpenAI и адаптировав их, доказал возможность более экономичного подхода», — сказал Макрон.

Сооснователь и генеральный директор компании Mistral Артур Менш (Arthur Mensch) объявил о планах инвестировать несколько миллиардов евро в создание кластера ИИ во Франции. Напомним, Mistral — эта одна из немногих европейских компаний, разрабатывающих базовые модели ИИ, способные конкурировать с продуктами таких техногигантов, как Alibaba, Anthropic, DeepSeek, Meta✴ и OpenAI. «Мы создадим кластер, который позволит обучать ещё более эффективные системы уже через несколько месяцев», — с уверенностью заявил Менш.

Франция производит больше электроэнергии, чем потребляет, и, учитывая, что основная часть энергии вырабатывается на атомных электростанциях, страна становится привлекательным местом для размещения энергоёмких дата-центров. Подчёркивается, что, поскольку Франция также экспортирует электроэнергию в соседние страны (в 2024 году было экспортировано 90 ТВт·ч), это создаёт дополнительные возможности для привлечения иностранных инвестиций. При этом Макрон отметил, что стабильная и экологически чистая энергосистема делает Францию идеальным местом для реализации крупных проектов в области ИИ.

Признанный лидер в сфере ИИ, компания OpenAI, прикладывает серьёзные усилия по снижению зависимости от ускорителей ИИ производства Nvidia. В ближайшие несколько месяцев OpenAI планирует завершить разработку собственного чипа и начать его производство на фабриках TSMC с использованием самых передовых техпроцессов.

Источник изображения: Samsung

По мнению аналитиков, «OpenAI находится на пути к достижению своей амбициозной цели массового производства на мощностях TSMC в 2026 году». Наиболее ответственным этапом на пути от дизайна к выпуску готовых чипов является Tape-out («тейпаут») — процесс переноса цифрового проекта чипа на фотошаблон для последующего производства. Обычно этот этап обходится в несколько десятков миллионов долларов, а до выпуска первого чипа проходит до шести месяцев. В случае сбоя требуется диагностировать проблему и повторить процесс.

OpenAI рассматривает свой будущий ускоритель ИИ как стратегический инструмент для укрепления переговорных позиций с другими поставщиками чипов. Если первоначальный выпуск пройдёт удачно, OpenAI уже в этом году представит альтернативу чипам Nvidia, которые сейчас занимают более80 % рынка ИИ-ускорителей.

В случае успеха первого чипа инженеры OpenAI планируют разрабатывать все более продвинутые процессоры с более широкими возможностями с каждой новой итерацией. Компания уже стала участником инфраструктурной программы Stargate стоимостью $500 млрд, объявленной президентом США Дональдом Трампом (Donald Trump) в прошлом месяце.

Чип разрабатывается внутренней командой OpenAI во главе с Ричардом Хо (Richard Ho) в сотрудничестве с Broadcom. Хо более года назад перешёл в OpenAI из Google, где руководил программой по созданию специализированных чипов ИИ. Хотя команда Хо за последние месяцы выросла до 40 сотрудников, это количество по прежнему на порядок меньше, чем в масштабных проектах таких технологических гигантов, как Google или Amazon.

Аналитики полагают, что на первом этапе новый ускоритель ИИ от OpenAI будет играть ограниченную роль в инфраструктуре компании. Чтобы создать столь же всеобъемлющую программу по проектированию чипов ИИ, как у Google или Amazon, OpenAI придётся нанять сотни инженеров.

Согласно отраслевым источникам, новый дизайн чипа для амбициозной масштабной программы может обойтись в $500 млн. Эти расходы могут удвоиться, если учитывать необходимость создания программного обеспечения и периферийных устройств. Для сравнения: в 2025 году Meta✴ планирует потратить $60 млрд на ИИ-инфраструктуру, а годовые инвестиции Microsoft в этом направлении составят $80 млрд.

Для компаний, чья деловая активность завязана на Тайвань и Китай, финансовые итоги января и февраля носят переменный характер из-за влияния традиционных новогодних каникул. Foxconn о результатах января уже отчиталась, продемонстрировала рост выручки на 3 % даже с учётом вызванного каникулами перерыва в работе, и это позволило ей более оптимистично смотреть на итоги всего первого квартала.

Источник изображения: Foxconn

По итогам прошлого месяца Foxconn удалось выручить $16,4 млрд. Отчитываясь о результатах прошлого квартала, тайваньская компания предполагала, что первый квартал текущего года продемонстрирует динамику на среднем уровне за предыдущие пять лет, если демонстрировать последовательный рост выручки. Теперь же руководство считает, что по итогам первого квартала выручка компании вырастет сильнее, чем на протяжении предыдущих пяти лет. Сильнее будет выражен и прирост выручки в годовом сравнении, что также является сигналом к улучшению прогноза по сравнению с предыдущим.

Крупнейший контрактный производитель серверных систем на базе ускорителей вычислений Nvidia и крупнейший сборщик потребительских устройств Apple, тайваньская компания Foxconn (Hon Hai Precision Industry) сильно зависит от геополитической конъюнктуры, которая раскачивается приходом к власти в США Дональда Трампа (Donald Trump) с его одержимостью идеей тарифного регулирования международной торговли, и влияния рынка систем искусственного интеллекта, с другой стороны.

Успехи китайского стартапа DeepSeek на момент зародили в инвесторах сомнения по поводу необходимости наращивания вычислительных мощностей отрасли ИИ прежними темпами, которые требовали колоссальных затрат. Сосредоточение на выпуске серверного оборудования для Foxconn актуально, поскольку сегмент смартфонов не демонстрирует явного прогресса в динамике финансовых показателей, особенно относительно продаж Apple iPhone.

OpenAI впервые вышла на арену Супербоула с 60-секундной рекламой за $14 млн. Этот ролик представляет ИИ как логичное продолжение величайших технологических достижений человечества. Анимация, выполненная в стиле пуантилизма, наглядно демонстрирует ключевые этапы прогресса — от открытия огня и изобретения колеса до ДНК-секвенирования и освоения космоса. Завершающий фрагмент демонстрирует ChatGPT в действии: он помогает пользователям решать повседневные задачи, тем самым подчёркивая, что ИИ-технологии уже стали неотъемлемой частью жизни.

Источник изображения: Levart_Photographer / Unsplash

Руководителем рекламной кампании стала новый директор по маркетингу OpenAI Кейт Роуч (Kate Rouch). Стратегия ролика была построена так, чтобы сделать технологию доступной и понятной широкой аудитории, поэтому в нём намеренно отсутствуют упоминания о перспективах сильного ИИ (AGI) и суперинтеллекта. «Мы стремились создать послание, которое будет актуальным для зрителей Супербоула, среди которых десятки миллионов людей, не знакомых с ИИ», — пояснила Роуч. Учитывая, что в этом году за матчем следили около 130 млн человек, этот рекламный ход позволил OpenAI представить свой продукт максимально широкой аудитории.

На этапе разработки концепции ролика OpenAI использовала собственный ИИ-генератор видео Sora для быстрой визуализации идей и тестирования различных операторских приёмов. Однако финальный вариант анимации был создан полностью вручную. Роуч подчёркивает, что это не ограничение возможностей ИИ, а осознанное решение. «Этот ролик — дань уважения человеческому творчеству и его расширению», — отметила она. Хотя Sora значительно ускорил процесс поиска визуальных решений, конечный результат подчёркивает важность роли реальных художников и аниматоров.

Рекламная кампания OpenAI выходит в критически важный момент. По прогнозам, её рыночная стоимость может достичь $300 млрд, а ожидаемая выручка в этом году составит $11,6 млрд. В условиях стремительно нарастающей конкуренции, где ключевые позиции пытаются занять крупнейшие технологические компании, OpenAI использует главный матч американского футбола как площадку для повышения узнаваемости и укрепления доверия к бренду. Особенно актуален этот шаг на фоне недавнего провала Google, чей рекламный ролик, созданный к Олимпиаде, был снят с эфира из-за негативной реакции на использование ИИ для написания «искреннего» письма.

OpenAI явно сделала ставку на аутентичность и прозрачность в подаче своего послания. Роуч, комментируя инцидент с Google, отметила, что вся индустрия проходит этап обучения и подчеркнула, что OpenAI намерена придерживаться принципов честности и открытости. Помимо OpenAI и Google, свою ИИ-рекламу во время Супербоула представила и Meta✴, сделав акцент на функциях ИИ в умных очках Ray-Ban.

Запуск рекламы OpenAI происходит на фоне нарастающей общественной дискуссии о влиянии ИИ на общество. В ролике ИИ ставится в один ряд с фундаментальными изобретениями человечества — огнём и колесом, что неизбежно провоцирует споры. Скептики могут утверждать, что такая аналогия излишне смела, учитывая неопределённые перспективы и потенциальные риски технологий ИИ. Тем не менее OpenAI придерживается твёрдой позиции: «Мы глубоко убеждены в трансформационном потенциале этой технологии. Это основа всего, что мы делаем», — заявила Роуч, подчеркнув уверенность компании в будущем ИИ.

Выход OpenAI на Супербоул — не просто дорогостоящая рекламная кампания, а стратегически важный шаг, демонстрирующий амбиции компании на фоне усиливающейся конкуренции и растущего общественного интереса к ИИ. OpenAI использует крупнейшее спортивное событие года в США, чтобы закрепить своё доминирование в сознании миллионов зрителей. Насколько успешным окажется этот ход, покажет время, но очевидно одно: эра ИИ уже наступила, и OpenAI намерена только побеждать.

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) опубликовал эссе, в котором попытался раскрыть проблему дисбаланса в распределении выгод от технологического прогресса. По его мнению, хотя развитие технологий способствует улучшению таких показателей, как здоровье и экономическое благосостояние общества, выгоды от ИИ распределяются неравномерно. В частности, он предложил концепцию «бюджета вычислений» наряду с другими, на первый взгляд, странными идеями, призванными обеспечить всеобщий доступ к передовым ИИ-технологиям и предотвратить дисбаланс между капиталом и трудом, а как следствие — социально-экономические сдвиги.

Источник изображения: Growtika / Unsplash

Реализация предложенных мер, включая концепцию «бюджета вычислений», направленную на обеспечение доступа всех жителей Земли к значительным вычислительным ресурсам, что, в свою очередь, должно сделать распределение выгод от технологий более справедливым, сталкивается с серьёзными практическими трудностями. Уже сегодня влияние ИИ на рынок труда выражается в сокращении рабочих мест и реструктуризации отделов в большинстве компаний по всему миру. Эксперты предупреждают, что при отсутствии надлежащих государственных мер, таких как программы переподготовки и повышения квалификации, может возникнуть ситуация массовой безработицы, которая лишь усугубит социальное неравенство.

Альтман также акцентировал внимание на приближении сильного ИИ (Artificial General Intelligence или AGI) — системы, способной решать всё более сложные задачи на уровне человека в различных областях. Он предостерёг, что, несмотря на высокую эффективность в отдельных сферах, такие ИИ-системы будут нуждаться в постоянном человеческом контроле и, по его словам, не станут источником самых передовых идей. По мнению Альтмана, именно их масштабное развертывание обеспечит реальную ценность AGI и позволит создавать тысячи, а возможно, и миллионы гиперэффективных систем для решения задач в каждой области интеллектуальной деятельности.

Источник изображения: OpenAI Forum

В финансовом аспекте развития ИИ Альтман обратил внимание на масштаб инвестиций и динамику снижения затрат. По имеющимся данным, OpenAI ведёт переговоры о привлечении инвестиций в размере до $40 млрд, а также планирует совместно с партнёрами инвестировать до $500 млрд в создание обширной сети данных. Он также подчеркнул, что стоимость использования «определённого уровня ИИ» снижается в 10 раз каждые 12 месяцев. Это означает, что, хотя расширение границ ИИ-технологий не приведёт к снижению их стоимости, пользователи смогут получать доступ к всё более совершенным ИИ-системам за те же деньги.

Параллельно с развитием технологий OpenAI переходит от некоммерческой модели к традиционной корпоративной структуре. Компания стремится достичь выручки в $100 млрд уже к 2029 году, что сопоставимо с годовыми продажами таких корпораций, как Target и Nestle. Альтман отметил, что для обеспечения безопасности при создании AGI могут потребоваться жёсткие ограничения, которые, вероятно, вызовут критику. Он подчеркнул, что целью OpenAI при разработке AGI является расширение прав и возможностей человека, а также предотвращение использования ИИ авторитарными режимами для контроля над населением посредством массовой слежки. Недавно Альтман заявил, что, по его мнению, OpenAI заняла неправильную позицию в вопросе открытости своих технологий. Хотя в прошлом компания предоставляла открытые решения, в целом она придерживалась проприетарного, закрытого подхода к разработке.

Можно констатировать, что изложенные Альтманом идеи отражают сложную динамику развития ИИ, где технологический прогресс сопряжён с существенными социальными и экономическими вызовами. Масштабные инвестиции, динамичное снижение затрат на вычислительные ресурсы и необходимость строгих мер безопасности свидетельствуют о том, что будущее ИИ требует комплексного и продуманного подхода. При этом стратегическое партнёрство OpenAI с Microsoft остаётся ключевым, а предстоящий AI Action Summit в Париже подчёркивает актуальность обсуждаемых вопросов.

Лондонский аукционный дом Christie's объявил о своей первой выставке-аукционе, полностью посвящённой произведениям искусства, созданным с использованием искусственного интеллекта. Выставка, получившая название Augmented Intelligence (Дополненный интеллект), вызвала неоднозначную реакцию в художественном сообществе. Многие против.

Источник изображения: Copilot

Анонс вызвал споры, так как критики выразили обеспокоенность этическими аспектами использования нейросетей в искусстве. Среди работ будут представлены произведения таких художников, как Мат Драйхерст (Mat Dryhurst), являющийся основателем стартапа Spawning AI, специализирующегося на искусственном интеллекте (ИИ). Но центральным экспонатом выставки станет робот, рисующий в режиме реального времени, сообщает TechCrunch.

Несмотря на то, что организаторы подчёркивают, что аукцион «призван продемонстрировать, как ИИ способен расширить возможности художников и открыть новые горизонты в творчестве», реакция пользователей была незамедлительной и вовсе не позитивной. В социальных сетях многие указали на то, что генеративные ИИ-модели, например, DALL-E, Midjourney и Stable Diffusion, обучались на произведениях художников без их согласия, а «Кристис», возводя эти работы в культ, игнорирует права и интересы художников.

В ответ на критику, представитель аукционного дома заявил: «Картины, представленные на этих торгах, имеют сильные и признанные художественные практики в различных жанрах, некоторые из них представлены в ведущих музейных коллекциях». Он также добавил, что работы на этом аукционе используют искусственный интеллект для расширения художественного арсенала, и в большинстве случаев ИИ-модели были обучены на собственных материалах.

Учёные компании Meta✴ разработали систему, способную интерпретировать мозговые сигналы и определять, какие клавиши нажимает человек, не прибегая к прямому наблюдению. В ходе эксперимента, проведённого с участием 35 добровольцев, алгоритм на основе глубокой нейронной сети оказался способен достигать 80 % точности при распознавании букв. Однако эта технология остаётся исключительно лабораторной. Несмотря на все ограничения, Meta✴ рассматривает этот проект как стратегическое направление, способное пролить свет на механизмы человеческого мышления и способствовать развитию ИИ.

Источник изображений: ai.meta.com

В далёком 2017 году Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) объявил, что Facebook✴ работает над технологией, которая позволит «набирать текст прямо из мозга». Тогда компания планировала создать компактное устройство — например, шапку или повязку, способную считывать мозговые сигналы и преобразовывать их в текст без необходимости вживления имплантов. Однако реализация этой идеи столкнулась с серьёзными техническими ограничениями, и спустя четыре года Facebook✴ отказался от разработки потребительской версии устройства.

Несмотря на сворачивание коммерческого проекта, Meta✴ продолжила финансировать фундаментальные исследования в области нейронаук. В новой работе, результаты которой изложены в двух препринтах и в блоге компании, учёные использовали метод магнитоэнцефалографии (MEG) — технологию, фиксирующую слабые магнитные поля, создаваемые нейронной активностью. Полученные сигналы подвергались обработке глубокой нейронной сетью, что позволило анализировать мозговую активность человека и сопоставлять её с конкретными нажатиями клавиш.

Жан-Реми Кинг (Jean-Rémi King), руководитель исследовательской группы Meta✴ «Brain & AI», подчёркивает, что главной целью проекта является не создание конечного продукта, а изучение фундаментальных принципов интеллекта. По его словам, понимание архитектуры и механизмов работы человеческого мозга может открыть новые пути в разработке ИИ-систем. В ходе эксперимента система продемонстрировала способность с точностью до 80 % распознавать буквы, которые набирает опытный пользователь, анализируя только мозговые сигналы. Такой уровень точности позволил исследователям воссоздавать целые предложения на основе зарегистрированных нейросигналов. «Попытка понять точную архитектуру или принципы работы человеческого мозга может стать ключом к развитию машинного интеллекта. Именно этот путь мы и исследуем», — утверждает Кинг.

Эксперимент с 35 участниками использовал EEG/MEG и модель Brain2Qwerty для декодирования текста из мозговых сигналов человека

Однако даже несмотря на впечатляющие результаты, технология остаётся далёкой от практического применения. В эксперименте использовался громоздкий магнитоэнцефалографический сканер стоимостью более $2 млн. Его работа требует помещения с мощной магнитной защитой, поскольку естественное магнитное поле Земли превосходит мозговые сигналы в триллион раз, создавая сильные помехи. К тому же система чрезвычайно чувствительна к движениям: малейшее смещение головы испытуемого приводит к потере сигнала. Кинг подчёркивает, что такие ограничения делают проект непригодным для коммерциализации.

Исследование проводилось на базе Баскского центра познания, мозга и языка (BCBL) в Испании. В нём приняли участие 35 добровольцев, каждый из которых провёл около 20 часов в сканере, набирая текст на испанском языке. Среди вводимых фраз были предложения, например: «el procesador ejecuta la instrucción» («процессор выполняет инструкцию»). Разработанная Meta✴ система, получившая название Brain2Qwerty, анализировала мозговые сигналы участников и сопоставляла их с соответствующими нажатиями клавиш.

На первом этапе обучения алгоритму требовалось проанализировать тысячи введённых символов, прежде чем он мог начать предсказывать буквы, основываясь на зарегистрированных мозговых сигналах. Средний уровень ошибок составил 32 % — почти одна неверно определённая буква на каждые три. Несмотря на это, Meta✴ называет достигнутую точность самой высокой среди всех известных неинвазивных методов набора текста, использующих полный алфавит.

В то время как Meta✴ делает ставку на неинвазивные методы, в области нейроинтерфейсов активно развиваются инвазивные технологии, основанные на вживлении электродов. В 2023 году пациентка с боковым амиотрофическим склерозом (БАС), утратившая способность говорить, вновь обрела возможность общаться благодаря нейроинтерфейсу, передающему её мысли в синтезатор речи. Компания Neuralink, основанная Илоном Маском (Elon Musk), разрабатывает имплантируемые устройства, позволяющие парализованным пациентам управлять курсором компьютера. Хотя такие технологии обеспечивают значительно более точное считывание сигналов, они требуют хирургического вмешательства и связаны с рисками.

Meta✴ не занимается разработкой медицинских устройств и делает ставку на фундаментальную науку. В отличие от электродных интерфейсов, магнитоэнцефалографический сканер не может фиксировать активность отдельных нейронов, но даёт исследователям возможность анализировать работу мозга в целом. Этот метод позволяет отслеживать сложные процессы, охватывающие сразу несколько областей мозга, что особенно важно для изучения когнитивных функций и языкового мышления.

Во втором исследовании, проведённом на тех же данных, учёные Meta✴ изучили, каким образом мозг структурирует языковую информацию. Они подтвердили гипотезу о том, что процесс идёт иерархически: сначала формируется общая мысль, затем активируются области, отвечающие за отдельные слова, затем за слоги, и только в последнюю очередь мозг генерирует сигналы, соответствующие конкретным буквам. Хотя эта концепция не является новой, Meta✴ предоставила дополнительные данные о взаимодействии этих уровней и их динамике.

Хотя разработанная система далека от практического применения, её результаты могут оказать влияние на развитие нейроинтерфейсов и ИИ. Современные языковые модели уже используют алгоритмы, имитирующие обработку информации в человеческом мозге, но более глубокое понимание когнитивных процессов, связанных с формированием языка, может стать ключом к созданию по-настоящему интеллектуальных систем.

Сезон корпоративной отчётности крупнейших технологических компаний завершился, выявив неожиданную тенденцию: руководители ведущих IT-гигантов не рассматривают китайский ИИ-стартап DeepSeek как угрозу. Этот ранее малоизвестный проект разработал прорывную ИИ-модель, затратив на её обучение довольно небольшую сумму и используя менее мощные чипы, чем его конкуренты. Однако, вопреки опасениям инвесторов, большинство лидеров индустрии увидели в DeepSeek не вызов, а источник вдохновения и новые возможности для собственных разработок.

Источник изображения: Solen Feyissa / Unsplash

Волна роста акций технологического сектора, спровоцированная сезоном корпоративной отчётности, постепенно стихает. Почти все участники американской технологической «Великолепной семёрки» уже опубликовали результаты работы за IV квартал 2024 года, за исключением Nvidia, чей отчёт запланирован на 26 февраля 2025 года. Ключевой темой этого отчётного периода стало наращивание инвестиций в ИИ: Amazon, Google, Meta✴, Microsoft и Apple демонстрируют стремительный рост затрат на ИИ-разработки.

Отчёт Amazon оказался неоднозначным: показатели прибыли на акцию и выручки превзошли прогнозы Уолл-стрит, но неуверенный прогноз на будущее всё же разочаровал инвесторов, что привело к падению акций компании. Аналитик Evercore назвал это коррекцией ожиданий, подчеркнув, что речь идёт не о фундаментальных проблемах, а о переоценке перспектив.

Помимо квартальной отчётности, неожиданное внимание привлёк китайский ИИ-стартап DeepSeek, ранее неизвестный широкой аудитории. В конце января 2025 года он представил ИИ-модель, разработанную за рекордно низкую сумму — $5,6 млн. Более того, в её обучении использовались менее мощные чипы, чем те, что традиционно применяются лидерами индустрии. Это стало катализатором переполоха на фондовом рынке: инвесторы опасаются, что удешевление вычислений может снизить зависимость ИИ-разработок от высокопроизводительных графических процессоров (GPU). В результате акции Nvidia и других производителей полупроводников резко упали.

До публикации финансовых отчётов некоторых экспертов волновал вопрос: замедлят ли технологические гиганты темпы инвестиций в ИИ, осознав потенциал DeepSeek? Однако представленные данные и заверения генеральных директоров американских техногигантов показали обратное. ИИ остаётся их стратегическим приоритетом, а инвестиции в это направление продолжают расти. Как отметил один из аналитиков, цифры говорят сами за себя — гипотеза о возможном снижении интереса к ИИ не подтвердилась. Напротив, руководители Meta✴, Microsoft, Amazon и Google не только не рассматривают DeepSeek как угрозу, но и проявляют заинтересованность в интеграции его наработок.

Генеральный директор Meta✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) в ходе квартального созвона с инвесторами признался, что компания всё ещё «переваривает» увиденное в DeepSeek R1. Он отметил, что в китайской ИИ-модели применён ряд новаторских решений, которые Meta✴ намерена детально изучить. По его словам, некоторые подходы могут оказаться полезными для совершенствования собственных ИИ-разработок. Кроме того, открытый исходный код DeepSeek делает его технологию доступной для изучения и адаптации в индустрии.

Глава Amazon Энди Джасси (Andy Jassy) выразил восхищение некоторыми методами обучения, применёнными в DeepSeek, добавив, что ИИ представляет собой «бизнес-возможность, которая выпадает раз в жизни». Этот комментарий подчёркивает стратегическую значимость технологий машинного обучения для будущего компании. Генеральный директор Alphabet Сундар Пичаи (Sundar Pichai) похвалил команду DeepSeek, назвав её выдающейся. Однако отметил, что не видит в новом китайском ИИ серьёзного конкурента для Google, поскольку ИИ-модели семейства Gemini обладают схожей эффективностью и уже демонстрируют высокий уровень оптимизации.

В свою очередь, генеральный директор Apple Тим Кук (Tim Cook) заявил, что инновации, повышающие эффективность, — это всегда позитив. По мнению аналитиков, DeepSeek R1 может сыграть важную роль в будущем мобильных ИИ-решений, поскольку его подход позволяет запускать ИИ-модели прямо на смартфонах, минимизируя зависимость от мощных облачных серверов. Исполнительный директор Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella) сравнил инновации DeepSeek с традиционными циклами развития вычислительной техники, подчеркнув, что компания наблюдает за проектом и считает его примером реальных инноваций.

На фоне общего интереса крупнейших IT-компаний к DeepSeek генеральный директор Tesla и xAI Илон Маск (Elon Musk) воздержался от комментариев. Хотя он активно развивает собственный ИИ-проект, его публичные высказывания о DeepSeek остаются неоднозначными. Кроме того, Маск в последнее время сосредоточен на своей деятельности в недавно созданном Департаменте правительственной эффективности США (DOGE). Некоторые его инициативы уже вызвали вопросы со стороны общественности и правозащитников, поскольку их оценивают как потенциально незаконные и неэтичные.

Независимые эксперты в области ИИ высоко оценивают значимость DeepSeek. Генеральный директор Evident Insights Александра Мусавизаде (Alexandra Mousavizadeh) назвала этот проект крупным прорывом в сфере больших языковых моделей (LLM), который существенно снижает стоимость генеративного ИИ для пользователей. По её мнению, открытый исходный код неизбежно приведёт к тому, что другие разработчики будут изучать подход DeepSeek и адаптировать его в собственных ИИ-моделях. Это подтверждает, что влияние китайского стартапа на индустрию только начинает набирать силу.

DeepMind, дочернее предприятие Google, специализирующееся на исследованиях в сфере искусственного интеллекта (ИИ), сообщило о новых достижениях ИИ-модели AlphaGeometry2 в решении геометрических задач. В недавно опубликованном исследовании DeepMind сообщается, что AlphaGeometry2 успешно решила 84 % задач (42 из 50) Международной математической олимпиады (IMO) с 2000 по 2024 год, набрав средний балл золотого медалиста (40,9).

Источник изображения: Google

AlphaGeometry2 является улучшенной версией ИИ-системы AlphaGeometry, вышедшей в январе прошлого года. В июле прошлого года DeepMind продемонстрировала возможности системы, объединившей ИИ-модели AlphaProof и AlphaGeometry2, которой удалось решить 4 из 6 задач IMO.

AlphaGeometry2, используя лингвистическую модель на основе архитектуры Gemini и усовершенствованный механизм символической дедукции способна определять стратегии решения задач с точностью, превосходящей возможности большинства экспертов-людей.

Принятый подход объединяет два основных компонента: лингвистическую модель, способную генерировать предложения на основе подробного геометрического описания, и символический механизм DDAR (Deductive Database Arithmetic Reasoning), который проверяет логическую связность предлагаемых решений, создавая дедуктивное замыкание на основе доступной информации.

Проще говоря, модель Gemini AlphaGeometry2 предлагает символическому механизму шаги и конструкции на формальном математическом языке, и механизм, следуя определённым правилам, проверяет эти шаги на логическую согласованность.

Ключевым элементом, который позволил AlphaGeometry2 превзойти по скорости предшественника AlphaGeometry, является алгоритм SKEST (Shared Knowledge Ensemble of Search Trees), который реализует итеративную стратегию поиска, основанную на обмене знаниями между несколькими параллельными деревьями поиска. Это позволяет одновременно исследовать несколько путей решения, увеличивая скорость обработки и улучшая качество сгенерированных доказательств.

Эффективность системы удалось значительно повысить с новой реализацией DDAR на C++, что в 300 раз увеличило её скорость по сравнению с версией, написанной на Python.

Вместе с тем из-за технических особенностей AlphaGeometry2 пока ограничена в возможности решать задачи с переменным числом точек, нелинейными уравнениями или неравенствами. Поэтому DeepMind изучает новые стратегии, такие как разбиение сложных задач на подзадачи и применение обучения с подкреплением для выхода ИИ на новый уровень в решении сложных математических задач.

Как сообщается, AlphaGeometry2 технически не является первой ИИ-системой, достигшей уровня золотого медалиста по геометрии, но она первая, достигшая этого с набором задач такого размера.

При этом AlphaGeometry2 использует гибридный подход, поскольку модель Gemini имеет архитектуру нейронной сети, в то время как её символический механизм основан на правилах.

Сторонники использования нейронных сетей утверждают, что интеллектуальных действий, от распознавания речи до генерации изображений, можно добиться только благодаря использованию огромных объёмов данных и вычислений. В отличие от символических систем ИИ, которые решают задачи, определяя наборы правил манипуляции символами, предназначенных для определённых задач, нейронные сети пытаются решать задачи посредством статистической аппроксимации (замены одних результатов другими, близкими к исходным) и обучения на примерах. В свою очередь, сторонники символического ИИ считают, что он более подходит для эффективного кодирования глобальных знаний.

В DeepMind считают, что поиск новых способов решения сложных геометрических задач, особенно в евклидовой геометрии, может стать ключом к расширению возможностей ИИ. Решение задач требует логического рассуждения и способности выбирать правильный шаг из нескольких возможных. По мнению DeepMind, эти способности будут иметь решающее значение для будущего универсальных моделей ИИ.

Ведущие технологические компании США продолжают наращивать расходы на развитие искусственного интеллекта (ИИ), несмотря на рыночные риски. Капитальные затраты в 2024 году Microsoft, Alphabet, Amazon и Meta✴ достигли в совокупности рекорда в $246 млрд, что на 63 % больше, чем годом ранее. В 2025 году эти вложения могут превысить $320 млрд.

Источник изображения: Copilot

Основные средства будут направлены на строительство дата-центров и закупку специализированных чипов для разработки больших языковых моделей (LLM), а лидером по объёму инвестиций станет компания Amazon, которая запланировала вложить на эти цели более $100 млрд, сообщает Financial Times.

Однако увеличение расходов на ИИ вызвало обеспокоенность инвесторов. Рынок отреагировал на масштабные инвестиционные планы, объявленные наряду с финансовыми результатами за четвёртый квартал. После публикации отчётов о более слабом, чем ожидалось, росте облачных подразделений и увеличении капитальных расходов, рыночная стоимость Microsoft и Alphabet (материнская компания Google) снизилась у каждой на $200 млрд. Инвесторы выражают обеспокоенность тем, что удвоение расходов на ИИ без соразмерного увеличения доходов может привести к сокращению капитала, который мог бы быть направлен на выкуп акций и выплату дивидендов, а также к недофинансированию других направлений бизнеса. Тем более, что компании пока не предоставили чётких данных о доходах от новых ИИ-продуктов, например, таких как Gemini и Copilot.

При этом, появление инновационной и недорогой ИИ-модели R1 китайского стартапа DeepSeek в начале января ещё сильнее усилило опасения инвесторов. Заявление DeepSeek о создании модели, сопоставимой по возможностям с продуктами Google и OpenAI, но при этом значительно более дешёвой, моментально привело к падению акций производителя чипов Nvidia на 17 %.

Несмотря на давление со стороны акционеров, генеральные директора крупнейших IT-компаний продолжают отстаивать свои стратегии. Так, Сундар Пичаи (Sundar Pichai) из Google заявил, что планирует увеличить расходы компании на 42 % вплоть до $75 млрд в 2025 году, назвав ИИ «возможностью столетия». Глава Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella) подтвердил намерение вложить $80 млрд в развитие облачного сервиса Azure, а генеральный директор Amazon Энди Джесси (Andy Jassy) объявил, что компания инвестирует в ИИ более $100 млрд.

Meta✴, напротив, получила положительную реакцию рынка. Её акции выросли, несмотря на обещание Марка Цукерберга (Mark Zuckerberg) вложить «сотни миллиардов» долларов в ИИ. Отмечается, что успех компании связан с тем, что её технологии уже приносят хорошую отдачу — например, при использование ИИ для улучшения таргетинга рекламы на Facebook✴ и Instagram✴. Для сравнения, Google наоборот сталкивается с трудностями в интеграции ИИ в свой поисковик, где новые функции, такие как «ИИ-обзоры», потенциально, по мнению экспертов, вредят традиционной рекламной модели компании.

Стоит сказать, что ажиотаж вокруг ИИ не ограничивается публичными компаниями. Сэм Альтман (Sam Altman) из OpenAI заключил партнёрство с SoftBank и Oracle для инвестирования $100 млрд в инфраструктуру, связанную с ИИ в США, с потенциальным увеличением до полутриллиона долларов в будущем. «Может ли в какой-то момент наступить зима ИИ? Конечно, — сказал Риши Джалурия (Rishi Jaluria), аналитик из RBC Capital Markets. — Но если вы находитесь в положении лидера, вы просто не можете сбавлять обороты».

Китайский стартап DeepSeek, разработавший бюджетную ИИ-модель, стал настоящей сенсацией в мире технологий. Всего за 20 дней после своего запуска приложение привлекло 20 млн активных пользователей. По данным TrendForce, DeepSeek занял второе место среди самых популярных приложений в мире, уступив лишь ChatGPT. На третьем месте оказалась нейросеть Doubao от ByteDance.

Источник изображения: Solen Feyissa / Unsplash

Приложение DeepSeek, запущенное 11 января, уже к 31 января достигло 22,15 млн активных пользователей в день. Это составляет 41,6% от аудитории ChatGPT, которая в тот же период насчитывала 53,23 млн ежедневных пользователей. Ранее лидером китайского рынка был Doubao с 17 млн пользователей, но DeepSeek удалось обойти его по популярности.

Успех DeepSeek также прослеживается и в рейтингах Apple App Store, где приложение поднялось на первое место в 157 странах, включая США. Кроме того, по данным сервиса SimilarWeb, сайт DeepSeek обошёл по посещаемости Google Gemini всего за неделю. Так, на момент 31 января DeepSeek посетили 2,4 млн пользователей из США, тогда как для Gemini эта цифра составила 1,5 млн.

Отметим, что стремительная популярность DeepSeek привела к активной реакции со стороны крупных китайских компаний. Tencent, Baidu и Alibaba уже объявили о планах интеграции модели DeepSeek в свои облачные платформы. Кроме того, четыре ведущих производителя GPU из Китая, такие как Huawei Ascend, Moore Threads, iluvatar и MetaX, выразили готовность поддерживать развитие стартапа.

Покупателей рекламы в Google и владельцев сайтов, которые ожидают переходов по ссылкам после запросов в поисковике, может ожидать неприятный сюрприз в виде снижения посещаемости, который способен принести с собой режим искусственного интеллекта после его интеграции в поисковик компании или в приложения Google. Как раз такой проходит внутреннее тестирование, на что указала утечка из Google.

Источник изображения: 9to5Google

Скриншотом с результатами работы ИИ после заданного пользователем вопроса в поисковике поделился сайт 9to5Google. Исходя из увиденного, можно сделать вывод, что ИИ даёт готовый ответ на заданный вопрос без необходимости переходить на странички и самостоятельно собирать разбросанную по сайтам информацию. Более того, вопрос может быть не до конца сформирован, оставляя ИИ возможность додумать самостоятельно, что ещё может понадобиться пользователю.

Если процитировать выдержку из внутренней переписки Google, режим искусственного интеллекта описывается как «интеллектуальный поиск информации для вас — организация информации в удобную для восприятия разбивку со ссылками для изучения контента в интернете». Но после просмотра реферата или выжимки, многие ли пойдут искать первоисточник? А ведь ИИ способен галлюцинировать, и первоисточниками пренебрегать нельзя.

Впрочем, есть категория запросов, где ИИ-ответ поисковика будет определённо востребован при недостатке времени на самостоятельный поиск. Это сравнения, советы, обобщения и ряд других, а также реализация возможности задать уточняющий вопрос по теме. Всё это, похоже, или уже есть и тестируется, или будет создано.

Также исходя из некоторых деталей на скриншоте, можно заподозрить, что поиск основывается на модели Gemini 2.0.

В частности, в примере показан ответ ИИ на вопрос, сколько нужно упаковок спагетти, чтобы накормить 6 взрослых и 10 детей и чтобы хватило для добавки. ИИ подробно отвечает на вопрос с примерным расчетом порций. Также интересны ответы ИИ в поисковике на вопросы «Что мне нужно, чтобы начать заниматься акваскейпингом — дизайном интерьера аквариумов», а также вслед за этим задаётся вопрос о ближайшем магазине с товарами для этого хобби.

С таким ИИ-помощником не придётся ходить по ссылкам и смотреть рекламу, а также далеко не все сайты попадут в сводку. Но Google вынуждена следовать за конкурентами в таком начинании, иначе просто потеряет аудиторию.

LTPP (Language Technology Partner Program — партнёрская программа по языковым технологиям) — совместная инициатива ЮНЕСКО и Meta✴ по поиску авторов, которые могут предоставить более 10 часов записей речи с транскрипциями, большие объёмы письменного текста и наборы переведённых текстов на разных языках. В дальнейшем эти данные будут интегрированы в ИИ-модели с открытым исходным кодом для распознавания речи и перевода.

Источник изображения: UNESCO

Усилия LTPP будут сосредоточены на недостаточно обслуживаемых языках для поддержки работы, уже проводимой в этом направлении ЮНЕСКО. «В конечном итоге наша цель — создать интеллектуальные системы, которые могут понимать и реагировать на сложные потребности человека, независимо от языка или культурного происхождения», — заявил представитель Meta✴.

В дополнение к новой инициативе Meta✴ опубликовала открытый исходный код программы для оценки производительности моделей языкового перевода. Тест, состоящий из предложений, созданных лингвистами, поддерживает семь языков, и доступен на платформе разработки ИИ Hugging Face.

Meta✴ продолжает расширять количество языков, поддерживаемых её ИИ-моделями и развивать функции автоматического перевода для создателей контента. В сентябре прошлого года компания начала тестирование инструмента для перевода голосов в Instagram✴ Reels, который дублирует речь создателя на другом языке с автоматическим липсинком.

На сегодняшний день обработка на платформах Meta✴ контента на языках, отличных от английского, далека от совершенства. По некоторым данным, в соцсети Facebook✴ 79 % дезинформации о COVID на итальянском и испанском языках не были распознаны и отмечены системой, по сравнению с 29 % на английском языке. А сообщения на арабском языке, наоборот, часто ошибочно помечаются как разжигающие ненависть.

Meta✴ заявила, что принимает меры по улучшению своих технологий перевода и модерации. И, хотя компания позиционирует обе свои языковые инициативы как филантропические, нет никаких сомнений, что главным бенефициаром этих программ станет именно Meta✴, которая сможет существенно улучшить качество распознавания речи и перевода.

DeepSeek потрясла мировой рынок искусственного интеллекта во главе с американскими компаниями — один только производитель ИИ-ускорителей Nvidia потерял несколько сотен миллиардов долларов капитализации. И пока лидеры рынка пытаются преодолеть последствия, мелкие производители видят в случившемся шанс нарастить масштабы деятельности, пишет CNBC.

Источник изображения: Solen Feyissa / unsplash.com

«Разработчики очень хотят заменить дорогие и закрытые модели OpenAI моделями с открытым исходным кодом, такими как DeepSeek R1», — считает Эндрю Фельдман (Andrew Feldman), гендиректор стартапа Cerebras Systems, выпускающего чипы для ИИ. Компания выступает конкурентом Nvidia и предлагает облачные сервисы в собственных кластерах. Выход DeepSeek R1 спровоцировал один из крупнейших всплесков спроса на услуги компании за всю её историю, и по словам её главы, показал, что рост рынка ИИ не будет связан с доминированием всего одной компании, потому что открытые модели не привязаны к определённым оборудованию или ПО. DeepSeek утверждает, что её рассуждающая модель потребляет меньше вычислительных ресурсов, чем американские аналоги, и обучается без передовых ускорителей.

Китайский стартап способен ускорить процесс развёртывания новых технологий в области ИИ-ускорителей, охватив и обучение моделей, и их запуск. Nvidia занимает доминирующее положение на рынке оборудования для обучения ИИ, и многие её конкуренты считают, что у них есть возможность расширить своё присутствие в области запуска уже обученных моделей, обещая клиентам более высокую эффективность за меньшие деньги. Обучение ИИ требует значительных вычислительных ресурсов, но для работы уже обученной системы достаточно и менее мощного оборудования, ограниченного более узким кругом задач. И здесь разработчики альтернативных ускорителей отмечают рост спроса, потому что многие клиенты готовы решать свои задачи на основе уже обученных моделей DeepSeek.

Аналитики и отраслевые эксперты уверены, что китайская лаборатория, которая понизила планку на обучение и запуск систем ИИ, окажет влияние на развитие всей отрасли: если услуги запуска уже обученных моделей станут дешевле, технологии ИИ начнут внедряться активнее, потому что снижение затрат приводит к повышению спроса — это явление называется парадоксом Джевона. Рост спроса подтвердили представители специализирующихся на разработке ускорителей стартапов d-Matrix и Etched. «Благодаря широкой доступности моделей малого размера они послужили катализатором эпохи вывода [ИИ]», — рассказали в d-Matrix. «Компании переводят свои затраты с обучающих кластеров на кластеры вывода», — добавили в Etched, к которой с момента выхода DeepSeek R1 обратились уже десятки корпоративных клиентов. Наконец, следует помнить, что небезграничны и ресурсы Nvidia — даже технологический гигант её масштаба физически не сможет удовлетворить весь мировой спрос на ИИ-ускорители. А значит, у мелких игроков действительно есть шанс.