Сегодня 03 ноября 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Теги → ии
Быстрый переход

«Нет даже плана для плана»: Билл Гейтс предупредил о неготовности мира к эпохе ИИ

Основатель Microsoft Билл Гейтс (Bill Gates) вновь поднял вопросы об искусственном интеллекте — он предупредил о будущем в духе антиутопии и о том, что у человечества отсутствует чёткий глобальный план действий в эпоху ИИ.

 Источник изображений: Bill Gates

Источник изображений: Bill Gates

Бывший глава Microsoft опубликовал большой пост в своём блоге, призвав мировых лидеров всерьёз отнестись к угрозе. «К сожалению, сейчас мы к этому не готовимся. Я не вижу доказательств, что лидеры, эксперты и сообщества адекватно справляются с этими проблемами. План, который облегчил бы переход в эпоху ИИ, отсутствует», — заявил он. Он также опубликовал видео, в котором отметил, что «нет даже плана для плана» и добавил: «У мира есть шанс действовать сейчас, прежде чем резко вырастет безработица. Сообщества пострадают, а доверие общественности подорвано».

Господин Гейтс рассматривает ИИ как силу, способную принести пользу — он может улучшить образование и достижения в области медицины, помочь в работе с документами. Но «даже при самых благоприятных обстоятельствах переход к новой эре ИИ станет одним из самых бурных периодов в истории человечества», предупредил он. Билл Гейтс остаётся консультантом Microsoft, которая активно развёртывает ИИ, а также инвестором OpenAI. Но если ИИ будет позволено развиваться без ограничений, картина будет мрачной. Программные агенты и роботы могут заменить офисных работников и рабочих на производстве, что приведёт к массовой безработице. «Сочетание роботов и ИИ может создать порочный круг. После того, как одна компания внедрит их и использует сэкономленные средства для снижения цен, её конкуренты ощутят огромное давление, чтобы сделать то же. Меня особенно беспокоит молодёжь, которая придёт на рынок труда с меньшим количеством вакансий начального уровня», — рассказал он.

Ещё одна проблема — хакеры, которые используют ИИ для обнаружения новых уязвимостей ПО и проникновения в сети со сверхчеловеческой скоростью. «Самые умные эксперты по кибербезопасности, которых я знаю, остерегаются ближайших нескольких лет, потому что злоумышленники получают новые мощные возможности быстрее, чем защитники способны устранять все слабые места», — предупредил Билл Гейтс. Кроме того, ИИ может затормозить эмоциональное и умственное развитие детей, если они начнут отказываться от дружбы с другими людьми в пользу виртуальной. «Мы только начинаем осознавать опасность, которую интернет, особенно социальные сети, может представлять для развития молодёжи. Мы наблюдаем навязчивое использование соцсетей, нарушения сна, травлю в киберпространстве и воздействие вредоносного контента. ИИ может усугубить многие из этих рисков», — предупредил эксперт.

Опасности становятся всё более очевидными, и Гейтс не испытывает оптимизма относительно разработки решения. «Если бы у кого-то был убедительный план замедлить развитие ИИ во всём мире, я бы, вероятно, поддержал его. Но не думаю, что это случится. Геополитические и экономические стимулы слишком сильно подталкивают к тому, чтобы двигаться полным ходом», — признал он.

Билл Гейтс предлагает три способа решить грядущую проблему ИИ. Создать в отдельных странах и по всему миру государственные учреждения, призванные курировать переход к ИИ. Выделить рабочие места исключительно для людей — «человеческий резерв». И обложить налогом роботов и ИИ-токены, чтобы компании, которые в значительно степени полагаются на ИИ-агентов, платили не только за вычислительные ресурсы. «Налог намного замедлит отток рабочей силы и поможет собрать средства на переподготовку и укрепление системы социальной защиты. Он должен быть целевым, чтобы не препятствовать полезным сценариям применения ИИ, таким как удешевление медицины и образования», — пояснил бывший глава Microsoft.

Amazon закупит у Nvidia ещё два миллиона ИИ-чипов в ближайшие пару лет

В марте этого года Amazon (AWS) и Nvidia уже заявляли о расширении сотрудничества. Первая пообещала купить у второй не менее 1 млн ускорителей вычислений для фирменной инфраструктуры ИИ по всему миру. На этой неделе руководство Nvidia призналось, что сотрудничество с AWS будет расширено дополнительно, и за последующие два года последняя закупит у неё ещё 2 млн ИИ-чипов.

 Источник изображения: Nvidia

Источник изображения: Nvidia

Поставки в рамках этого соглашения уже начались. Помимо ускорителей Blackwell Ultra, указанный клиент будет получать от Nvidia более прогрессивные Rubin и Rubin Ultra. Какую сумму в итоге получит Nvidia, не уточняется, но речь может идти о десятках миллиардов долларов США. Впрочем, крупные клиенты уровня Amazon могут рассчитывать на определённые скидки со стороны Nvidia, поэтому угадать точные условия сделки довольно сложно.

Глава и основатель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) в интервью CNBC пояснил, что Amazon может в рамках сотрудничества закупить и миллионы центральных процессоров, но финансовый директор Колетт Кресс (Colette Kress) добавила, что часть из них будет интегрирована с ускорителями Rubin. По её оценкам, пятёрка крупнейших игроков облачного рынка увеличит свои капитальные затраты в следующем году до $1,3 трлн с нынешних $800 млрд. Представители Nvidia на квартальном мероприятии выразили уверенность, что выручка компании в следующем году увеличится на 70 %, но спрос на её продукцию фактически вырастет на 100 %. Это говорит о неизбежности сохранения дефицита компонентов Nvidia и на протяжении следующего года.

Nvidia удвоила выручку в прошлом квартале и рассчитывает увеличить её на 70 % в следующем году

Финансовый азарт, сопутствующий буму систем искусственного интеллекта, заставил руководство Nvidia отойти от правила составления прогнозов максимум на ближайший квартал. Заглядывая в следующий фискальный год, Nvidia рассчитывает увеличить свою выручку на 70 % до $673 млрд, что позволит ей стать второй по величине выручки американской компанией технологического сектора после Amazon (AWS).

 Источник изображений: Nvidia

Источник изображений: Nvidia

При этом Apple и Alphabet (Google) останутся позади, как поясняет CNBC. Надо сказать, что аналитики, опрошенные LSEG, тоже составили прогноз по росту выручки Nvidia в следующем фискальном году, который начнётся в феврале 2027 года, и он ограничился куда более скромными 44 %, поэтому собственные оценки Nvidia можно назвать заметно более оптимистичными. По сути, руководство компании тем самым посылает инвесторам сигнал о сохранении положительной динамики финансовых показателей и в следующем году, пытаясь развеять растущие опасения по поводу «истощения бума ИИ».

Бессменный глава и основатель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) на квартальном отчётном мероприятии признался, что упоминаемая оценка сформирована с учётом тех ограничений по увеличению объёмов производства компонентов, которые будут сдерживать развитие бизнеса компании. По его словам, потенциал роста спроса гораздо выше тех 70 %, которые увеличат выручку Nvidia в следующем году. «Наши поставщики позволяют нам уверенно говорить о 70 %, и мы будем работать с цепочками поставок, чтобы увеличить этот показатель», — отметил Хуанг. Свои откровения в части прогноза на следующий фискальный год он объяснил стремлением синхронизировать оценки ближайшего будущего с другими игроками рынка: «Все вкладывают много ресурсов в эту игру, и мы хотели убедиться, что у всех имеется та же самая информация». Дефицит компонентов Nvidia будет сохраняться как минимум до конца января 2028 года, если ориентироваться на прогнозы руководства компании. Хуанг признался, что спрос на продукцию компании в следующем году вырастет минимум в два раза.

Совокупная выручка Nvidia по итогам второго квартала текущего фискального года выросла год к году на 106 % до $96,2 млрд, последовательно она увеличилась на 18 % и превзошла ожидания аналитиков ($92,2 млрд). Норма прибыли выросла до 75 %, на 2,5 или 2,6 процентных пункта, в зависимости от методики расчёта. При этом нельзя утверждать, что расходы не увеличивались — в операционной сфере они выросли на 55 % до $8,4 млрд, но прибыль росла опережающими темпами. Операционная прибыль выросла на 124 % до $63,7 млрд, а чистая увеличилась в годовом сравнении на 126 % до $59,7 млрд. Что характерно, $7,8 млрд из этой суммы пришлись на доход от вложений Nvidia в акции Intel, SpaceX и других публичных компаний.

В сегменте центров обработки данных выручка выросла на 117 % до рекордных $89 млрд, причём с прошлого квартала Nvidia решила более подробно структурировать свою отчётность в этой сфере. Отдельно указывается выручка в сегменте гиперскейлеров, которая в годовом сравнении выросла на 107 % до $48,7 млрд. Вторая часть серверной выручки пришлась на прочих облачных, промышленных и корпоративных клиентов, которые закупают у Nvidia центры обработки данных. В данном случае можно говорить о росте выручки на 138 % до $40,3 млрд. Как признался Дженсен Хуанг, ранее данная группа клиентов, в которую входят и провайдеры облачных услуг новой волны (neocloud), была практически неосязаема в структуре выручки компании. Недавняя инициатива Nvidia по созданию своего рода фонда финансирования новых проектов в сфере ИИ как раз направлена на поддержку начинающих игроков в этой области, которые не обладают внятной кредитной историей для получения средств на общих условиях. Взамен Nvidia будет претендовать на часть выручки новых игроков сегмента облачных услуг.

Уверенность в дальнейшем росте потребности человечества в вычислительных мощностях основатель Nvidia подкрепил заявлением о требованиях ИИ-агентов, которым нужно от 15 до 100 раз больше вычислительных ресурсов по сравнению с человеком, работающим за ПК. Та же OpenAI намерена закупать продукцию Nvidia до 2030 года в существенных количествах, а ещё вторая из компаний договорилась с Amazon (AWS) о поставках 2 млн ИИ-чипов за последующие два года. Одновременно этот клиент может закупить у Nvidia и миллионы центральных процессоров, как пояснил Хуанг. Было в отчёте Nvidia отмечено и начало поставок ускорителей с архитектурой Hopper в Китай, хотя выручка от их реализации не превысила 1 % совокупной выручки в сегменте ЦОД. В любом случае, речь идёт о суммах, измеряемых десятками или сотнями миллионов долларов США.

Сегмент периферийных вычислений, к которому относятся с недавних пор и игровые видеокарты, во втором квартале увеличил свою выручку на скромные 27 % до $7,2 млрд. Финансовый директор Nvidia Колетт Кресс (Colette Kress) пояснила, что в потребительском сегменте спрос во втором квартале снизился из-за роста цен, но положительную динамику выручки обеспечили рабочие станции на базе решений семейства Blackwell, которые пользовались высокой популярностью. По словам Колетт Кресс, в прошлом квартале рост цен на память превысил ожидания руководства компании, но в следующем году динамика цен может оказаться ещё более заметной.

Отдельно было отмечено, что финансовые ресурсы, выделенные под обеспечение поставок продукции в будущие периоды, во втором квартале резко увеличились последовательно: с $119 до $279 млрд. Преимущественно данные средства выделяются на закупку микросхем памяти, как отметила финансовый директор Nvidia. С учётом поручительства компании в сфере реализации разного рода проектов по строительству ЦОД данная сумма в целом достигла $366 млрд. Капитальные затраты облачных гигантов, по оценкам руководства Nvidia, вырастут в следующем году с $800 млрд до $1,3 трлн.

В текущем квартале Nvidia рассчитывает выручить $108 млрд, впервые получив в течение трёхмесячного периода более $100 млрд. В этот прогноз не включены поставки ускорителей вычислений для китайского рынка, а общая сумма выручки превышает ожидания аналитиков ($104,2 млрд). Норма прибыли составит около 74 %, операционные расходы будут равны $9 млрд или $9,2 млрд, в зависимости от методики расчёта. В этом квартале на долю ускорителей Vera Rubin будет приходится около 20 % выручки Nvidia в сегменте ЦОД. На рубеже четвёртого и первого кварталов направление гиперскейлеров начнёт показывать более высокие темпы роста выручки, поскольку к тому времени поставки Vera Rubin наберут обороты. В четвёртом квартале текущего фискального года норма прибыли может опуститься до 71–72 %, во многом из-за дороговизны памяти, как подчеркнула Кресс.

В прошлом квартале Nvidia вернула инвесторам $26 млрд, потратив $20 млрд из этой суммы на выкуп акций и $6 млрд на выплату дивидендов. Компания готова возвращать инвесторам не менее половины свободного денежного потока, но по итогам прошлого квартала этот показатель фактически составил даже 60 %.

Бунт персонала остановил план Цукерберга по замене 60 % сотрудников Meta✴ на ИИ-агентов

В январе 2026 года руководство Meta✴✴ представило радикальный план по переосмыслению работы в эпоху ИИ, получивший кодовое название Project OT (Organization Transformation — «Трансформация организации»). Предусматривалось двухэтапное сокращение персонала компании на 60 % — большую часть их повседневной работы должен был взять на себя ИИ. Открытый бунт сотрудников вынудил отменить эти планы буквально за несколько часов до начала масштабных сокращений.

 Источник изображений: unsplash.com

Источник изображений: unsplash.com

Реструктуризация должна была проводиться в два «волновых этапа». Сокращения планировалось дополнить закрытием вакансий и увольнением сотрудников, которых Meta✴✴ считала неэффективными. Сотрудники Meta✴✴ открыто взбунтовались, не без оснований полагая, что инициативы компании по ИИ-трансформации направлены на их замену. В то же время автономная технология ИИ-агентов, лежащая в основе стратегии, не приносила ожидаемого повышения производительности, а некоторые инвесторы ставили под сомнение результаты колоссальных затрат Meta✴✴ на ИИ.

Под давлением сотрудников и инвесторов глава Meta✴✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) дрогнул. 20 мая Meta✴✴ всё же уволила около 10 % своих сотрудников, но отказалась от дальнейших сокращений. После этого Meta✴✴ заявила, что сценарии включали как увольнения, так и перераспределение персонала, и что компания ни в коем случае не намеревалась увольнять 60 % всего своего персонала.

«В рамках реструктуризации компании, проведённой ранее в этом году, мы попросили некоторые команды провести упражнение по сценарному планированию, изучив потенциальное влияние перераспределения кадров, закрытия вакансий и сокращений, — говорится в заявлении Meta✴✴. — В конечном итоге это привело к перемещению тысяч сотрудников на приоритетные должности в нескольких недавно созданных командах […] Мы не реализовали все сценарии, предложенные в ходе упражнения, — и никогда не предполагали, что мы это сделаем».

В прошлом году руководители Meta✴✴ погрузились в управленческие философии, вдохновлённые ИИ. Их захватили идеи, о том, что компаниям следует не просто интегрировать ИИ в существующие процессы, а полностью перейти на ИИ-ориентированный подход: «Готовые к ИИ инструменты и агенты взаимодействуют, рабочие процессы автоматизируются, новые проекты разрабатываются с учётом ИИ». Стратегия также включала внедрение ИИ-агентов, которые будут выполнять большинство стандартных офисных задач.

По мнению адептов ИИ-технологий, традиционные роли дизайнеров и инженеров продукта должны были исчезнуть, а члены технических групп — стать просто разработчиками. Уровни среднего звена управления предполагалось полностью упразднить. Группы планировалось подчинить одному высокопоставленному руководителю подразделения, а устанавливать ежедневные приоритеты должен был анализ с помощью агентов.

В рамках OT руководителям было поручено продолжить изменения в структурах управления. К июню 2026 года как минимум одиннадцать подразделений, включая инженерные и исследовательские группы, внедрили небольшие рабочие места в составе отдельных модулей. В результате изменений компания перешла, по словам сотрудников, на «деревенский подход» к управлению персоналом. Оценка эффективности работы и продвижение по службе должны были осуществляться «организационными лидерами» при поддержке сотрудников отдела кадров и неуказанных систем ИИ.

Meta✴✴ обязала сотрудников устанавливать на устройства ПО для отслеживания нажатий клавиш и щелчков мыши, чтобы обучить агентов ИИ имитировать взаимодействие человека с компьютером. Полагая, что они, возможно, обучают своих собственных ИИ-заменителей и разгневанные отсутствием подробностей об увольнениях, многие сотрудники завалили внутреннюю коммуникационную сеть Meta✴✴ гневными сообщениями и чёрным юмором. Моральный дух сотрудников упал — внутренний показатель настроения персонала снизился с 74 % до 55 %.

В то же время внутренние данные указывали на то, что технология, лежащая в основе OT, не приносила ожидаемых результатов. Использование ИИ привело к значительному увеличению объёма кода. Количество изменений в коде внутренних программных платформ и инфраструктуре выросло на 220 %, однако количество изменений, приведших к появлению новых или улучшенных функций у пользователей Meta✴✴, увеличилось всего на 36 %.

Ещё в марте команды по инфраструктуре предупреждали о «признаках ненадёжности», вызванных всплеском разработки программного обеспечения с использованием ИИ. Сотрудники сообщали, что неконтролируемые агенты ИИ выполняют «масштабные, разрушительные действия, которые люди вряд ли смогли бы осуществить». Количество крупных технических проблем и инцидентов безопасности, таких как сбои в работе сервисов и возможные утечки данных, выросло на 40 % по сравнению с предыдущим годом, а время, которое приходилось тратить на исправление ошибок, увеличилось на 70 %.

Под давлением обстоятельств Цукерберг изменил курс. За несколько часов до первой волны сокращений в рамках проекта OT он отменил вторую волну реструктуризации, запланированную на ноябрь. На следующее утро Meta✴✴ все же провела 10-процентное сокращение. Но после рассылки уведомлений Цукерберг опубликовал служебную записку, в которой сообщил оставшимся сотрудникам Meta✴✴, что он «не ожидает других общекорпоративных сокращений в этом году» и выразил желание обеспечить им большую стабильность.

Были предприняты попытки поднять моральный дух. Руководителей подразделений призвали учитывать чувства сотрудников, программу отслеживания действий персонала была приостановлена, некоторым сотрудникам позволили вернуться в свои старые команды, а финансовому департаменту поручили повысить льготы для работников. Было также обещано увеличение лимитов расходов на поездки и социальные мероприятия и улучшение качества закусок на мини-кухнях.

В начале июля Цукерберг на внутреннем собрании признал ошибки в расчётах сроков реорганизации. По его словам, технология ИИ-агентов не «ускорилась» так быстро, как он ожидал. Он добавил, что ожидает улучшения технологии и появления новых преимуществ в течение следующих трёх-шести месяцев. По мнению Цукерберга, истинными виновниками сокращения рабочих мест стали неназванные конкуренты.

Поскольку Цукерберг смягчил наиболее радикальные аспекты внутренней трансформации с использованием ИИ, он также запустил масштабную пиар-кампанию, позиционирующую Meta✴✴ как компанию, ориентированную на людей. Кампания включала в себя видеоролик, в котором компания заявляет, что «делает ставку на людей». По его словам, Meta✴✴ — «единственная крупная компания, которая сосредоточена на расширении возможностей людей и предоставлении миллиардам людей доступа к этой новой технологии во всех наших продуктах, а не в первую очередь на автоматизации работы».

«Размеры компаний могут уменьшиться — так же, как это произошло при переходе от промышленных гигантов к технологическим компаниям, — уверен Цукерберг. — Но это не означает сокращения общего числа рабочих мест. Это подразумевает увеличение количества компаний, в каждой из которых будет меньше сотрудников».

Тем не менее, согласно внутренним документам, Цукерберг, обсуждая увольнения, придерживается формулировок «в масштабах всей компании» и «в этом году». Это побудило некоторых сотрудников предположить, что он продолжит оптимизацию за счёт сокращений отдельных подразделений или увольнений по результатам работы. Компания испытывает нехватку денежных средств и находится под пристальным вниманием инвесторов из-за головокружительных затрат на ИИ. Meta✴✴ планирует потратить не менее $130 млрд, что, по оценкам аналитиков, полностью израсходует её операционные денежные средства в 2026 году.

Alibaba выпустила экономичную ИИ-модель Qwen3.8-Flash на новой архитектуре

Alibaba выпустила новую модель искусственного интеллекта Qwen3.8-Flash — доступный вариант, призванный выступить стимулом к развёртыванию флагманской модели китайского разработчика.

 Источник изображения: qwen.ai

Источник изображения: qwen.ai

Компания опубликовала открытые веса модели Qwen3.8-Flash на платформах Hugging Face и ModelScope. Её размер составляет 125 млрд параметров; по качеству работы она выступает на уровне ведущих мировых систем, в том числе Anthropic Opus 4.6 и DeepSeek V4-Flash, заявили в Alibaba. По сравнению с Qwen3.7-Plus обучение и инференс новой Qwen3.8-Flash обошлись в девять раз дешевле. Она имеет архитектуру нового поколения, которая будет использоваться в моделях линейки Qwen 4.

Размер контекстного окна Alibaba Qwen3.8-Flash составляет 1 млн токенов. Разработчик откроет к ней доступ по API — он обойдётся в $0,16 за 1 млн входных и $0,47 за 1 млн выходных токенов.

Гигант электронной коммерции стал крупным игроком в отрасли ИИ. Компания ускорила разработку новых моделей. В начале августа Alibaba выпустила обновлённую флагманскую Qwen3.8-Max. Сегодня компания также выпустила международную версию своего корпоративного ИИ-агента QwenWork в стремлении расширить продажи на мировых рынках: в Азии, Латинской Америке и на Ближнем Востоке.

Загадочная ИИ-модель стала популярнее DeepSeek — а теперь выяснилось, откуда она взялась

Новая модель искусственного интеллекта Ox Alpha, которая благодаря высокому качеству и бесплатному доступу быстро заняла лидирующие позиции в онлайн-чартах пользователей, была разработана китайской компанией Z.ai, также известной как Zhipu.

 Источник изображения: Steve A Johnson / unsplash.com

Источник изображения: Steve A Johnson / unsplash.com

Китайский стартап в ответ на запрос Bloomberg подтвердил, что Ox Alpha является новой версией модели серии GLM — она бесплатная, и в ближайшее время разработчик опубликует её веса. Ox Alpha заняла первое место в рейтинге ИИ-платформы OpenRouter, более чем вдвое превзойдя популярную DeepSeek по числу пользователей. Публикация весов позволит всем желающим разработчикам создавать на основе этой модели другие продукты.

Ox Alpha появилась в минувшие выходные на OpenRouter как незарегистрированный релиз и быстро завоевала популярность среди любопытствующих наблюдателей. Это рассуждающая модель, обладающая навыками программирования и управления ИИ-агентами; в качестве запросов она принимает не только текст, но также изображения и видеофайлы. Она дополнила серию мощных ИИ-моделей, которые этим летом представили китайские компании — в ряде бенчмарков эти системы проявили себя лучше американских аналогов при значительно более низких ценах.

Пекинская компания повторила практику, которую использовали ранее Alibaba и Xiaomi — выпуск модели без первоначального указания авторства. Технологические компании получают возможность тестировать новые сервисы, располагая большей свободой для экспериментов со своими перспективными продуктами. Z.ai предоставила всем пользователям неделю бесплатной работы с Ox Alpha; её стоимость после этого срока не уточняется. Недавно компания выпустила модель GLM-5.3, которая, по её словам, по некоторым показателям может конкурировать с флагманской Anthropic Fable 5.

ИИ напугал даже Билла Гейтса: он призвал срочно защищать рабочие места и человеческие жизни

Искусственный интеллект представляет серьёзную угрозу для рабочих мест и человеческих жизней, и «главным приоритетом мира» сейчас должно стать срочное преодоление этих рисков, открыто заявил в ходе интервью New York Times основатель Microsoft Билл Гейтс (Bill Gates).

 Источник изображений: Bill Gates

Источник изображений: Bill Gates

«В частном порядке люди, которые понимают, насколько хороши эти технологии, и насколько они совершенствуются, очень обеспокоены», — сказал он, но лишь немногие руководители технологических компаний готовы признать это публично, потому что на кону стоят слишком большие деньги. Высказаться Билла Гейтса сейчас побудили последние достижения в области ИИ — они намного превзошли его ожидания; ещё одной причиной стало то, что отрасль проигнорировала выход ИИ из-под контроля разработчиков и создание рецептов биологического оружия. «Они просто летят на полной скорости и надеются, что хорошее перевесит плохое», — заявил основатель Microsoft.

Технологические достижения поражали его трижды: в 1980 году, когда он впервые увидел графический интерфейс, который привёл к появлению ПК; в 2022 году, когда руководители OpenAI приехали к нему домой и продемонстрировали прототип ChatGPT; и в этом году, когда он внимательно изучил способности Anthropic Claude Code. Билл Гейтс привык думать, что программирование — это область, в которой он разбирается лучше всего, и возможности Claude его потрясли. «Мысль о том, что теперь эти штуки в каком-то смысле лучше меня — это нечто вроде: какого чёрта?» — поразился он.

Прежние технологические прорывы создавали больше рабочих мест, чем уничтожали, но он не верит, что с ИИ будет так же. Эпоха ИИ — это «совершенно, абсолютно, полностью, совершенно другое». Если ничего не сделать сейчас, то массовые потери рабочих мест неизбежны: ИИ расползётся по всей экономике, и едва ли новые отрасли смогут принять всех «беженцев» из других. Крупнейшие технологические компании мира, в том числе Microsoft, спешат помочь корпоративным клиентам внедрить ИИ, способный заменить многих работников. Компании просто реагируют на рыночные стимулы, но эти стимулы могут противоречить интересам общества.

В качестве одной из защитных мер он предложил ввести новый сбор — «налог на токены», чтобы заменять людей машинами выходило дороже, а у тех, кто потеряет работу, появились деньги. В некоторых профессиях он предложил запретить замену человека ИИ, потому что люди, которые, например, ухаживают за больными, едва ли найдут новую работу. Билл Гейтс выступил за международные соглашения, которые помогут снизить угрозу биотерроризма — для разработки новых патогенов достаточно всего нескольких человек с доступом к передовому ИИ. Введённые Белым домом добровольные меры с передачей моделей на проверку он счёл недостаточными, потому что саморегулирование для таких опасных решений едва ли сработает.

Основатель Microsoft признался, что пребывает в шоковом состоянии, потому что эти вопросы не воспринимаются обществом как наиболее актуальные. Об этом говорил глава Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei), но его позиция лишь привела к конфликту с Пентагоном. Своими соображениями Билл Гейтс пообещал поделиться с мировыми лидерами. «Мне не нравится сообщать людям плохие новости, и мне не нравится говорить, что инновации могут быть в целом негативными. Но именно в такой ситуации мы сейчас находимся», — заявил он.

Китайский ИИ нащупал путь в США: Microsoft, Google и AWS могут начать продавать доступ к модели Kimi K3

На политическом уровне сотрудничество США и КНР в сфере развития ИИ не приветствуется категорически, но вот интересы бизнеса над соображениями национальной безопасности нередко доминируют, поэтому китайский стартап Moonshot AI начал договариваться с Microsoft, AWS и Google о возможности размещения своей модели Kimi K3 в их облачной инфраструктуре.

 Источник изображения: AWS

Источник изображения: AWS

Подобное соглашение между сторонами подразумевало бы, как уточняет Reuters, отчисление американскими облачными гигантами до 30 % выручки, получаемой от предоставления доступа клиентам к Kimi K3, китайскому разработчику. Примечательно, что это не только первый случай обсуждения такого варианта сотрудничества между китайскими и американскими компаниями, но и интересный прецедент на фоне критических замечаний в адрес Moonshot AI, которые допускают некоторые американские чиновники. Министр финансов США Скотт Бессент (Scott Bessent), например, в прошлом месяце заявил, что может включить Moonshot AI в перечень зарубежных компаний, в отношении которых запрещены экспортные операции из США. Местные чиновники считают, что китайская ИИ-модель Kimi K3 могла быть получена методом дистилляции разработок американской Anthropic. Компания Moonshot AI подобные обвинения отвергла, объяснив прогресс своей модели в сфере быстродействия удачным выбором базовой архитектуры.

Схема разделения выручки, предлагаемая китайским стартапом, в целом укладывается в те принципы, которых она придерживается при взаимодействии с клиентами, которые размещают её ИИ-модель в своей собственной инфраструктуре. По данным Reuters, переговоры между Moonshot AI и американскими облачными гигантами сейчас упёрлись в нюансы, касающиеся схемы разделения выручки, доступа к данным и мониторинга использования токенов. Для провайдеров ИИ-моделей именно сотрудничество с облачными игроками является главным фактором распространения в корпоративном сегменте, поэтому данная сфера очень чувствительна для Moonshot AI.

Kimi K3 хоть и имеет открытые веса, запуск модели с 2,8 трлн параметров по плечу не всем клиентам, поскольку пропорциональное привлечение аппаратных ресурсов окажется весьма затратным. По этой причине связи с облачными провайдерами важны для бизнеса Moonshot AI и её клиентов. У китайского стартапа уже есть подобные соглашения с некоторыми более мелкими игроками облачного сегмента. По крайней мере, китайская Chinasoft International в их число попала. Финансовую поддержку Moonshot AI оказывает холдинг Alibaba, и он тоже рассматривает возможность использования схожих принципов разделения выручки с клиентами при распространении собственных ИИ-моделей семейства Qwen.

В Германии запустили фотонный процессор, который выполняет вычисления светом

В Карлсруэском технологическом институте (KIT) начали изучать иной подход к высокопроизводительным вычислениям, когда для выполнения ряда операций используется свет. В основе системы лежит фотонный процессор немецкой компании Q.ANT. В отличие от обычных CPU и GPU, где вычисления выполняются с помощью тока на транзисторах, фотонный ускоритель использует световые сигналы непосредственно для обработки данных, что экономит время и снижает потребление.

 Источник изображения: Cynthia Ruf / KIT

Источник изображения: Cynthia Ruf / KIT

Сразу подчеркнём, что фотонный процессор компании Q.ANT и платформа на его основе не предполагают отказ от традиционных центральных и графических процессоров. Разработчики создают гибридную архитектуру, в которой CPU, GPU и фотонный NPU (Native Processing Unit) будут выполнять те операции, для которых каждый процессор подходит лучше всего.

Физически вычисление происходит следующим образом: цифровые данные преобразуются в параметры оптического сигнала (обычно это фаза и амплитуда), после чего свет поступает в интегральную фотонную схему. В ней используются оптические волноводы и интерферометры, позволяющие управлять амплитудой и фазой световых волн. При прохождении по различным оптическим путям волны интерферируют друг с другом почти как круги на воде, в процессе чего выполняют заданные математические операции. Особенно хорошо такой принцип подходит для матричных вычислений, которые являются фундаментальной частью работы нейронных сетей. Затем результат преобразуется обратно в электрический сигнал фотодетекторами.

Главное преимущество такой архитектуры заключается не столько в скорости распространения света, сколько в возможности выполнять множество операций одновременно. Оптическая схема может преобразовывать сразу целый набор сигналов, причём вычисление происходит непосредственно во время прохождения света через фотонный чип. Это позволяет существенно сократить количество операций передачи данных между памятью и вычислительными блоками — одного из главных источников энергопотребления современных ИИ-систем.

По оценке Q.ANT, для определённых задач искусственного интеллекта её фотонная технология способна обеспечить 30-кратное повышение энергоэффективности по сравнению с классической CMOS-электроникой. При этом электричество всё равно необходимо для лазеров, модуляторов, фотодетекторов и управляющей электроники, поэтому речь идёт не о полном отказе от электричества в пользу света, а о более экономичном способе выполнения отдельных операций.

Исследователи KIT намерены проверить эффективность этой технологии не только в лабораторных условиях, а в составе реальной вычислительной инфраструктуры. В процессе экспериментов учёные будут определять, какие задачи выгоднее передавать фотонному ускорителю, а какие оставлять электронным процессорам. Такой подход особенно интересен для искусственного интеллекта, где объём матричных вычислений постоянно растёт, а энергопотребление центров обработки данных становится серьёзным вызовом. В перспективе подобные гибридные системы могут объединить традиционные CPU и GPU с фотонными, а затем и квантовыми ускорителями, распределяя вычисления между ними в зависимости от характера конкретной задачи.

Отметим, текущая реализация фотонного процессора выполняет в основном линейные операции, но компания движется к созданию процессоров с возможностью нелинейных преобразований световых импульсов, что также важно для работы нейросетей.

Представлен локальный ИИ-агент Perplexity Portable Computer — его запуск обойдётся недёшево

Perplexity в партнёрстве с Nvidia перенесла на платформу ПК своё приложение агента искусственного интеллекта Computer — в этом варианте оно получило название Portable Computer. Для его запуска понадобится подходящая машина с достаточно дорогим оборудованием.

 Источник изображения: Rubaitul Azad / unsplash.com

Источник изображения: Rubaitul Azad / unsplash.com

Самый простой способ — приобрести настольный компьютер Nvidia DGX Spark под управлением ОС DGX; подойдёт также ПК под Ubuntu на процессоре Arm или x64 с видеокартой серии Nvidia RTX с как минимум 24 Гбайт видеопамяти. DGX Spark обойдётся в $4800, а за старую GeForce RTX 3090 придётся отдать более $1500. Из-за дефицита памяти на более скромные цены в обозримом будущем рассчитывать не приходится.

Перенос ИИ-агента Computer на ПК потребовал не просто заменить облачную модель более компактной. Приложение должно уметь читать и редактировать файлы, запускать команды оболочки, локально работать с PDF и подключаться к внешним сервисам; для запуска ИИ-агента требуется также локальная песочница. Чтобы реализовать все эти возможности, компании пришлось почти полностью пересмотреть стек — значительная часть инженерной работы пришлась на конфигурацию оборудования. Модель по-прежнему должна планировать задачи, вызывать инструменты и выполнять многошаговые операции — и всё это с меньшим числом параметров, чем у облачных моделей, которые обычно использует Perplexity.

Поддерживающий цикл работы агента оркестратор представляет собой детерминированный код, а не модель ИИ: локальная ИИ-модель предлагает действие, а оркестратор формирует контекст, обеспечивает соблюдение политики и запускает утверждённые вызовы инструментов в песочнице на уровне ОС. Песочница ограничивает процессы, путь к файловой системе и доступ к сети; если песочница недоступна, перед выполнением вызовов инструментов среда разработки отключается, и вне песочницы приложение их не запускает.

 Источник изображения: perplexity.ai

Источник изображения: perplexity.ai

Среда разработки спроектирована с учётом практического ограничения контекста модели — для Alibaba Qwen3.8-27B это технически 260 000 токенов, но на практике модель начинает испытывать затруднения уже на отметке в 100 000 токенов. Поэтому Portable Computer сохраняет небольшой размер основного интерфейса и набора инструментов; дополнительные навыки загружаются только по мере необходимости. Часто используемые коннекторы переведены в инструменты командной строки вместо прямых обращений по протоколу MCP.

Разработчик провёл тестирование Computer в сравнении с агентскими фреймворками Pi и Hermes. В состоящем из 53 заданий тесте Local Knowledge Work Bench платформа Computer набрала 82,6 % против 77,6 % у Pi и 74 % у Hermes; в задачах ParseBench-100 на работу с диаграммами, макетами, таблицами, текстом и форматированием Computer показала 65,1 %, Hermes — 34,6 %, Pi — 13,9 %. При работе Portable Computer каждая задача запускается на локальном устройстве; если локальная модель не может выполнить какой-либо шаг, она может запросить консультацию у облачной: система выбирает контекст, маркирует конфиденциальную информацию, показывает пользователю, что будет отправлено на внешний ресурс, и перед совершением вызова запрашивает подтверждение.

В Portable Computer есть коннекторы для «Google Диска», Gmail, Slack и GitHub. Веб-поиск и вызовы коннекторов происходят, что очевидно, с подключением внешних ресурсов; инференс модели и обработка частных документов остаются на ПК. Платформу Portable Computer не следует путать с вышедшим ранее приложением Personal Computer для Microsoft Windows и Apple macOS. На начальном этапе доступны модели Alibaba Qwen3.8-27B и PPLX 27B — спецверсией первой модели, прошедшей дополнительное обучение в Perplexity; несколько позже появится поддержка Nvidia Nemotron 3.5 Lightning; пользователи могут подключать и свои модели. На компьютерах Apple Mac запустить Portable Computer пока не получится; на сентябрь запланирован выход версии для Windows.

OpenAI покинул директор по строительству центров обработки данных

Судя по истории активности OpenAI в данной сфере, стартап не упускает ни малейшей возможности способствовать строительству новых ЦОД в США, привлекая для этого самых разных партнёров и отчасти пытаясь формировать собственные вычислительные мощности. Тем удивительнее было узнать, что на этой неделе компанию покинул Крис Малоун (Chris Malone), который курировал данное направление с марта прошлого года.

 Источник изображения: OpenAI

Источник изображения: OpenAI

Напомним, практически в первые дни второго президентского срока Дональда Трампа (Donald Trump) в США был анонсирован проект Stargate, который подразумевал инвестиции в размере до $500 млрд за четыре года в строительство ЦОД для нужд ИИ на территории США. Партнёрами OpenAI по строительству таких центров выступали Oracle и SoftBank. Данная инициатива довольно быстро забуксовала, после чего OpenAI была вынуждена сосредоточиться на заключении контрактов со сторонними провайдерами облачных мощностей.

От простой аренды самих ускорителей вычислений OpenAI старается перейти к аренде ЦОД в целом, но теперь эти инициативы курируют другие руководители стартапа, а не покинувший его Крис Малоун. С начала текущего года стартап лишился многих руководителей высокого уровня, которые отвечали за разные аспекты деятельности, начиная с финансовых и заканчивая чисто техническими. Считается, что таким способом OpenAI готовится к IPO, которое намечено на следующий год, хотя может состояться и раньше. До перехода в OpenAI весной прошлого года, Крис Малоун формировал стратегию в Meta✴✴ Platforms в сфере ЦОД. Перед этим он успел поработать на аналогичной должности в Google.

До недавней реструктуризации в OpenAI Малоун подчинялся непосредственно президенту стартапа Грегу Брокману (Greg Brockman). После преобразований инфраструктурное направление в стартапе возглавил вице-президент Сачин Катти (Sachin Katti), а Малоун и его коллега Адриан Колфилд (Adrian Caulfield) на равных правах возглавили команду, которая работала над техническими аспектами строительства ЦОД. Внутри инфраструктурной группы OpenAI в последние недели произошли и другие кадровые перестановки. Техническим директором по вычислительным мощностям стал Удай Руддарраджу (Uday Ruddarraju), а в его подчинении оказался Брент Майо (Brent Mayo), которого OpenAI переманила из xAI в этом году. Этот руководитель следит за тем, чтобы проекты OpenAI в сфере расширения вычислительных мощностей реализовывались в поставленные сроки. Раддарраджу и Майо принимали участие в строительстве суперкомпьютера Colossus в штате Теннесси для xAI.

При всём этом OpenAI ставит перед собой всё более амбициозные цели по развитию фирменной вычислительной инфраструктуры. До 2030 года она собирается направить на эти цели $750 млрд вместо изначально запланированных $600 млрд. В текущем месяце было заключено соглашение с дочерней структурой SoftBank об аренде ЦОД на 10 ГВт в Огайо, поручителем по которому выступает Nvidia.

Лучше, чем у Nvidia: OpenAI поделилась первыми результатами тестирования собственных чипов Jalapeno

Пару месяцев назад стартап OpenAI представил собственный ИИ-чип Jalapeno, разработать которой помогла Broadcom. На этой неделе создатели ChatGPT поделились итогами первых тестов своего аппаратного детища, признав его превосходство над решениями Nvidia минимум по двум критериям: удельной производительности и отзывчивости.

 Источник изображения: OpenAI

Источник изображения: OpenAI

Jalapeno сравнивался с актуальным ускорителем Nvidia GB300 с архитектурой Blackwell. Он смог превзойти данный чип в объёме работы с ИИ в пересчёте на потребляемый ватт, а также задержкам при выдаче ответов. К регулярной работе с ИИ-моделями OpenAI чипы Jalapeno будут подключены до конца этого года. Директор OpenAI по чипам Ричард Хо (Richard Ho) заявил Bloomberg, что по мере развёртывания этих чипов стартап сможет начать существенно экономить на издержках: «Это действительно хороший чип — они упадут значительно». В этом отношении экономия издержек достигает тех величин, на которые OpenAI рассчитывала изначально. По мере масштабирования производства Jalapeno этим чипам будет поручаться всё больший спектр задач в работе с ИИ. В сотрудничестве с Broadcom собственный чип OpenAI был разработан в рекордно сжатые сроки. Для этого применялись ИИ-модели OpenAI. Второе поколение ИИ-чипа тоже на подходе, его разработка завершится буквально в ближайшие месяцы.

По словам Хо, обычно быстродействие и время реакции улучшаются разными чипами, но Jalapeno удалось предоставить оба преимущества сразу. OpenAI определит, с какими ИИ-моделями Jalapeno будет лучше справляться, конечные клиенты смогут благодаря его внедрению либо экономить расходы, либо получить более высокое быстродействие. Лабораторные исследования, по словам представителя OpenAI, выявили высокую производительность этих чипов при одновременном снижении задержек, и оба этих преимущества будут востребованы клиентами стартапа. В собственной инфраструктуре Jalapeno позволит OpenAI снизить расходы на электроэнергию, поскольку один такой чип потребляет всего 700 Вт.

Важно понимать, что Jalapeno заточен под работу с инференсом, а не обучение ИИ-моделей, как те же решения Nvidia. Кроме того, он не сравнивался с ускорителями поколения Vera Rubin, которое начнёт поставляться на рынок в ближайшее время. В определённых вариантах вычислительной нагрузки OpenAI полагалась на чипы Cerebras, но они хорошо себя проявляют только при работе с малыми моделями. Jalapeno позволяет работать с большими, но это не означает, что OpenAI откажется от компонентов Cerebras в своей вычислительной инфраструктуре. Будут востребованы компоненты всех поставщиков, по словам Ричарда Хо. Компания готова открыто рассказывать о своих разработках в полупроводниковой сфере, чтобы стимулировать инновации в сфере создания ИИ-чипов.

OpenAI протестировала Jalapeno публично на одной из своих небольших моделей с открытым исходным кодом, а также на моделях DeepSeek и Moonshot AI. В последнем случае преимущество чипа оказалось максимальным. Чип хорошо проявил себя и при тестировании больших ИИ-моделей OpenAI, которые ещё не представлены. Стартап уже занимается разработкой третьего поколения собственных ИИ-чипов, рассчитывая с их помощью снизить затраты на электроэнергию со стороны вычислительной инфраструктуры. От чипов Nvidia стартап отказываться не планирует, поскольку продолжает от них зависеть в своём развитии.

Юристы получили нового ИИ-помощника: Google представила специализированную версию Gemini Enterprise

Google расширила корпоративную платформу Gemini Enterprise, добавив инструменты для частных юристов и юридических фирм. Новый инструмент Gemini Enterprise for Legal, по сообщению Reuters, рассчитан на автоматизацию рутинных и сложных задач при сохранении полной конфиденциальности данных.

 Источник изображения: Rubaitul Azad/Unsplash

Источник изображения: Rubaitul Azad/Unsplash

Плагин Gemini Enterprise for Legal получил интеграцию с юридическим программным обеспечением и платформами с данными, а также набор ИИ-агентов для выполнения специализированных юридических и административных задач. По заявлению Google, эти агенты смогут выполнять специфические юридические и административные функции практически без участия человека, помогая юристам сосредоточиться на более сложной работе.

Платформа сможет напрямую и безопасно подключаться к юридическим сервисам, принадлежащим медиахолдингу Thomson Reuters и ведущим ИИ-стартапам в сфере юридических технологий Harvey и Legora. Google также сообщила о сотрудничестве с юридическими фирмами Weil Gotshal, Cleary Gottlieb, Freshfields и Williams & Connolly, которые участвуют в разработке Gemini Enterprise for Legal.

Помимо юридической сферы, Google объявила о выпуске отраслевых инструментов для сектора финансовых услуг и пообещала в дальнейшем представить системы и для других отраслей. Как отмечает Reuters, расширение Gemini Enterprise происходит на фоне роста конкуренции на рынке корпоративного ИИ. В частности, в последние месяцы собственные системы для юридической отрасли представили компании Anthropic и Thomson Reuters, последняя из которых несколько дней назад выпустила большую языковую модель Thomson 1.0 с открытым исходным кодом, обученную на собственных материалах и предназначенную для профессиональной работы.

Согласно исследованию международной консалтинговой компании Deloitte за 2026 год, на текущий момент сфера юридических услуг находится на раннем этапе цифровой трансформации, но в неё уже активно вкладываются средства бизнеса. Генеративные модели помогают не только в исследованиях и составлении документов, но и оптимизируют управление клиентами и делами. Директор по продуктам Google Cloud Амрита Мехрок (Amrita Mehrok) подчеркнула, что система даёт свободу выбора среди различных встроенных моделей.

Джонатон Солер (Jonathon Soler), соуправляющий партнёр Weil Gotshal, в интервью СМИ отметил, что клиенты всё чаще ожидают от юристов использования ИИ и применения его возможностей для повышения эффективности работы. Одновременно управляющий партнёр Cleary Gottlieb Джеффри Карпф (Jeffrey Karpf) заявил, что сотрудничество с Google позволит фирме «участвовать в создании полезных инструментов для юридических фирм, внедряющих технологии искусственного интеллекта».

Microsoft встроила в ИИ-картинки скрытый идентификатор — по нему можно установить, кто их создал

Microsoft выбрала для маркировки созданных с помощью искусственного интеллекта изображений собственный формат: «водяные знаки», которые накладываются на картинки из Paint и приложения «Фотографии», содержат сведения, которые могут указать на отправившего запрос к ИИ пользователя.

 Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com

Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com

Маркировка введена в соответствии с требованиями новых норм ЕС о прозрачности. Они предполагают, чтобы созданный с помощью ИИ контент имел отметку в машиночитаемом формате, а связанные с ним метаданные должны указывать, как минимум, подвергался ли контент обработке с помощью ИИ или был полностью сгенерирован им. Конкретные методы не определяются, и в Microsoft решили расширить этот объём информации — будучи одним из основателей Коалиции за происхождение и подлинность контента (C2PA), компания решила внедрить в Paint и приложение «Фотографии» маркировку с указанием глобального уникального идентификатора (GUID), связанного с запросом, по которому было создано изображение.

Невидимый водяной знак GUID представляет собой 16-байтовое целое число, отличающееся от видимого водяного знака, который Microsoft предоставляет пользователям Paint и ИИ-функций Microsoft 365. Зная связанный с изображением GUID запрос, компания имеет техническую возможность идентифицировать и отправившего этот запрос пользователя. Примечательно, что при запросе на генерацию Paint также отправляет значение предыдущего promptGenerationId, то есть Microsoft может связывать и последовательности запросов.

Маркировку ИИ-контента в ответ на требования ИИ уже ввели Anthropic, OpenAI и Google. Без маркировки работают только модели с открытыми весами, в том числе Stable Diffusion; а самым надёжным способом сохранить конфиденциальность остаются модели, которые запускаются локально на устройствах пользователей, а не в облаке.

ИИ первым делом отбирает работу у молодых — сотрудников постарше он пока почти не затронул

Эксперты не первый год предупреждают, что искусственный интеллект способен радикально изменить рынок труда, выполняя часть работы человека значительно дешевле. В результате многие люди могут лишиться работы. Новое исследование американских учёных показало, что занятость молодых работников уже заметно снизилась в профессиях, наиболее подверженных влиянию ИИ. Работников старшего возраста эта тенденция пока почти не затронула.

 Источник изображения: Numan Ali / unsplash.com

Источник изображения: Numan Ali / unsplash.com

Уровень занятости работников в возрасте от 22 до 25 лет в наиболее «подверженных влиянию ИИ» профессиях сейчас на 19 % ниже, чем у их коллег в прочих областях. В прошлом году этот разрыв составлял всего 13 %. Эти показатели исследователи получили по итогам анализа большой анонимизированной выборки данных о заработной плате, регулярно собираемых компанией ADP, которая занимается управлением персоналом. Учёные оценили «подверженность» каждой профессии влиянию ИИ, используя как результаты предыдущих исследований, так и экономический индекс Anthropic, отражающий фактическое применение ИИ-помощника Claude в повседневной работе.

При анализе данных по всей экономике исследователи обнаружили лишь незначительную разницу в динамике занятости между профессиями, наиболее и наименее подверженными влиянию ИИ. Однако отдельно проанализировав работников в возрасте от 22 до 25 лет, учёные установили, что с 2022 года занятость молодых специалистов в 40 % наиболее подверженных влиянию ИИ профессий сократилась примерно на 11 %. В 60 % профессий, наименее затронутых ИИ, занятость молодых работников за тот же период, напротив, выросла на 10 %.

 Источник изображения: Steve A Johnson / unsplash.com

Источник изображения: Steve A Johnson / unsplash.com

Это явление проявляется преимущественно в снижении темпов найма начинающих специалистов в областях, подверженных влиянию ИИ. При этом исследователи не обнаружили заметного влияния увольнений и добровольного ухода работников; снижения заработной платы также отмечено не было. Характер влияния ИИ неоднороден: в одних профессиях он позволяет автоматизировать рабочие процессы, а в других преимущественно дополняет работу человека. Согласно экономическому индексу Anthropic, к первой категории относятся, например, бухгалтеры, аудиторы, секретари и сотрудники информационных служб. ИИ преимущественно дополняет работу человека в таких профессиях, как генеральный директор или дипломированная медсестра.

Неудивительно, что сильнее всего занятость молодых работников снижается в профессиях с высокой степенью автоматизации. В целом ИИ сильнее влияет на рабочие места, где требуются «формальные, стандартизированные, документированные знания, которые можно получить посредством образования, учебников или письменных инструкций». Обратная тенденция наблюдается в профессиях, где ИИ лишь дополняет «неявные» знания опытного работника, которые в подавляющем большинстве случаев «приобретаются посредством практики, наставничества и многократного воздействия на реальные ситуации». «Профессии с более высоким уровнем регламентированных знаний имеют более медленный рост занятости на начальном уровне, в то время как профессии с более высоким уровнем неявных знаний имеют более быстрый рост занятости у работников среднего и старшего звена», — показал анализ данных о занятости.

Заметным защитным фактором оказалось высшее образование. В профессиях с большой долей выпускников вузов различия между областями с большей и меньшей степенью влияния ИИ были слабо выражены. В профессиях с небольшой долей выпускников вузов, напротив, занятость росла в наименее подверженных влиянию ИИ областях и снижалась в наиболее подверженных. Полученные результаты указывают, что распространение ИИ пока сильнее всего отражается на молодых специалистах, только выходящих на рынок труда, тогда как позиции более опытных работников остаются значительно устойчивее.


window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Каждый пятый американец променял бы секс на ранний доступ к GTA VI 4 мин.
Эмулятор PlayStation 3 избавился от «черных экранов» — а 80 % игр полноценно работают на ПК 11 мин.
Bethesda раскрыла полное название шестых «Свитков» — первый за восемь лет новый тизер The Elder Scrolls VI: Sentinel 2 ч.
Apple ограничит доступ детей к дейтинговым приложениям и романтическим ИИ-ботам 2 ч.
Половина всех новых игр в Steam за октябрь была создана с помощью генеративного ИИ 3 ч.
Для поиска внеземной жизни учёные создали цифровую модель безжизненной Земли 6 ч.
Anthropic вплотную приблизилась к самосовершенствующемуся ИИ — и признала новые риски 7 ч.
Финальное дополнение к Frostpunk 2 отправит подчинять бури и открывать путь в новую эру автоматизации — трейлер и дата релиза The Surge 7 ч.
«Как генная инженерия для нейросетей»: учёные предложили улучшать ИИ-модели без дообучения, редактируя их веса 7 ч.
Apple предупредила пользователей в 99 странах о возможных атаках с использованием шпионского ПО 9 ч.
Худшее ещё впереди: TeamGroup наметила пик дефицита памяти на 2027 год 2 ч.
Жидкостное охлаждение с RGB и батарея на 8400 мА·ч: геймерский смартфон RedMagic 12 Pro вышел на мировой рынок за $949 2 ч.
Умные очки с Linux, сторонним ПО и сменными батареями: Raven представила Prism 1 3 ч.
NVIDIA ограничила сотрудничество облачных провайдеров с Китаем 4 ч.
Asus представила «задушенную» Radeon RX 9060 XT LP в компактной коробочке 4 ч.
Tachyum, разработчик «бумажного» суперпроцессора Prodigy, инициировал банкротство 5 ч.
Портфолио заказаов GE Vernova достигло $197 млрд на фоне роста продаж газовых турбин для ИИ ЦОД 5 ч.
Вышла рекордно мощная «Яндекс Станция Bork» с сенсорным экраном, скретчами и ценой 78 тыс. рублей 5 ч.
Aligned Data Centers представила высокоэффективную систему воздушного охлаждения Delta Cube 3.0 для ИИ ЦОД 6 ч.
TC Austin Acquisitions приобрела 250 га земли в Айове, в тот же день втридорога перепродав её под ЦОД Microsoft 6 ч.