OpenAI отстаёт от графика разработки флагманской модели искусственного интеллекта последней версии — она получит название GPT-5, а пока проходит под кодовым именем Orion. Компания занимается этим уже 18 месяцев, пытаясь выйти на желаемый результат, но терпит неудачи — во всём мире не хватает данных, чтобы сделать модель достаточно умной, пишет Wall Street Journal.

Источник изображения: Mariia Shalabaieva / unsplash.com

OpenAI провела как минимум два больших учебных запуска, каждый из которых предполагает несколько месяцев обработки данных с целью доделать Orion. Всякий раз возникали новые проблемы, и система не давала результатов, на которые надеялись исследователи. В теперешнем виде Orion работает лучше существующих систем OpenAI, но, по версии разработчиков, она недостаточно продвинулась, чтобы оправдать огромные затраты на поддержание новой модели в рабочем состоянии. Обучение продолжительностью шесть месяцев может обойтись примерно в $500 млн только на вычислительные затраты.

Два года назад OpenAI и её гендиректор Сэм Альтман (Sam Altman) произвели фурор с выпуском ChatGPT. Тогда казалось, что ИИ проникнет во все аспекты жизни современного человека и существенно её улучшит. Аналитики предсказали, что в ближайшие годы затраты технологических гигантов на ИИ составят до $1 трлн. Самая большая ответственность возлагается на OpenAI, которая и породила бум ИИ.

Октябрьский раунд финансирования компании проводился при оценке $157 млрд — не в последнюю очередь из-за того, что Альтман пообещал «значительный скачок вперёд» по всех областях и задачах с GPT-5. Модель, как ожидается, будет совершать научные открытия и с лёгкостью выполнять повседневные человеческие задачи, такие как запись на приём и бронирование билетов на самолёт. Исследователи также надеются, что она научится сомневаться в собственной правоте и станет реже «галлюцинировать» — прекратит уверенно давать не соответствующие действительности ответы.

Если принять, что GPT-4 действует на уровне умного старшеклассника, то от GPT-5 в отдельных задачах ждут уровня доктора наук. Чётких критериев определить, достойна ли модель нового поколения называться GPT-5, не существует: системы тестируются на задачах по математике и программированию, но окончательный вердикт исследователи выносят на интуитивном уровне, и этого до сих пор не произошло. Про разработку больших языковых моделей говорят, что это не только наука, но и искусство.

Источник изображения: Growtika / unsplash.com

Тестирование моделей производится во время тренировочных запусков — продолжительных периодов, в которые им отправляются триллионы токенов, то есть фрагментов слов. Крупный тренировочный запуск может потребовать нескольких месяцев работы дата-центров и десятков тысяч ИИ-ускорителей Nvidia. Обучение GPT-4, по словам Альтмана, обошлось в $100 млн; как ожидается, обучение будущих моделей будет стоить дороже $1 млрд. Неудачный тренировочный запуск в чём-то схож с неудачным испытанием ракеты. Исследователи стараются снижать вероятность таких неудач, проводя эксперименты в меньших масштабах — пробные запуски перед полномасштабными.

В середине 2023 года OpenAI провела пробный учебный запуск, который стал тестом для вероятной архитектуры Orion — особых результатов эксперимент не принёс: стало ясно, что полномасштабный учебный запуск займёт слишком много времени и обойдётся очень дорого. Результаты проекта Arrakis показали, что создание GPT-5 пойдёт не так гладко, как надеялись исследователи. Они начали вносить некоторые технические изменения, чтобы усилить Orion, и пришли к выводу, что потребуется большой объём разнообразных высококачественных данных, и информации из общедоступного интернета может не хватить.

Модели ИИ, как правило, становятся умнее по мере того, как поглощают большие объёмы данных — обычно книг, академических публикаций и других заслуживающих доверия источников, которые помогают ИИ выражаться более чётко и справляться с широким спектром задач. При обучении предыдущих моделей OpenAI не пренебрегала и другими источниками, такими как новостные статьи и даже сообщения в соцсетях. Но чтобы сделать Orion умнее, необходимы дополнительные источники данных, и их недостаточно. Тогда в компании решили создавать эти данные самостоятельно: наняли людей для написания кода и решения математических задач, которые давали пошаговые объяснения своих действий. OpenAI привлекла специалистов по теоретической физике, которые подготовили объяснения, какой подход они бы применили к решению сложнейших проблем в своей области.

Процесс идёт чрезвычайно медленно. GPT-4 была обучена на 13 трлн токенов — для сравнения, тысяча человек, которые пишут по пять тысяч знаков в день, сгенерировала бы миллиард токенов за несколько месяцев. Поэтому в OpenAI начали разрабатывать синтетические данные — заставлять другие системы ИИ генерировать данные для обучения нового ИИ. Но исследования показали, что циклы обратной связи между генерацией данных с помощью ИИ для ИИ грозят сбоями или бессмысленными ответами. Для устранения этой проблемы генерацию данных доверили другой модели — o1.

Источник изображения: Mariia Shalabaieva / unsplash.com

К началу 2024 года руководство OpenAI стало понимать, что сроки поджимают. GPT-4 исполнился год, конкуренты стали догонять, а новая модель Anthropic, по некоторым оценкам, её превзошла. Проект Orion застопорился, и OpenAI пришлось переключиться на другие проекты и приложения: вышли облегчённый вариант GPT-4 и генератор видео Sora. В результате возникла внутренняя конкуренция — за ограниченные вычислительные ресурсы состязались разработчики Orion и прочих продуктов.

Конкуренция же среди разработчиков ИИ ожесточилась до такой степени, что крупные технологические компании стали публиковать меньше статей о последних открытиях или прорывах, чем это принято в научном сообществе. На рынок хлынул поток денег, и корпорации стали рассматривать результаты исследований как коммерческую тайну, которую следует охранять. Дошло до того, что исследователи перестали работать в самолётах, кофейнях и других общественных местах, где кто-то мог заглянуть через плечо.

В начале 2024 года OpenAI подготовилась к очередной попытке запуска Orion, вооружившись более качественным набором данных. В течение нескольких первых месяцев года исследователи провели несколько небольших обучающих запусков, чтобы знать, в каком направлении работать дальше. К маю они решили, что готовы провести крупномасштабный запуск Orion, который должен был продлиться до ноября. Но уже на начальном этапе вскрылась связанная с данными проблема: они оказались менее диверсифицированными, чем ожидалось, что ограничило потенциальное качество обучения ИИ. Проблема не проявлялась в пробных проектах и стала очевидной только после того, как начался большой запуск — но к тому времени OpenAI потратила слишком много времени и денег, чтобы начинать всё заново. Исследователи попытались найти более широкий диапазон данных для передачи модели в процессе обучения, но до сих пор неясно, оказалась ли эта стратегия плодотворной.

Трудности с Orion указали OpenAI на новый подход к тому, как сделать большие языковые модели умнее — рассуждения. Способность к рассуждениям помогает ИИ решать сложные проблемы, которым он не обучался. Так устроена модель OpenAI o1 — она генерирует несколько ответов на каждый вопрос и анализирует их в поисках лучшего. Но и в этом уверенности пока нет: по мнению исследователей Apple, «рассуждающие» модели, вероятно, лишь интерпретируют полученные при обучении данные, но новых задач в действительности не решают. К примеру, если внести в условиях исходной задачи незначительные изменения, которые не имеют отношения к её решению, качество ответа ИИ резко падает.

Эти дополнительные интеллектуальные способности обходятся дорого: OpenAI приходится оплачивать генерацию нескольких ответов вместо одного. «Оказалось, что если бот думает всего 20 секунд в партии в покер, затраты возрастают так же, как если бы модель разрасталась в 100 000 раз и обучалась в 100 000 раз дольше», — рассказал научный сотрудник OpenAI Ноам Браун (Noam Brown). В основу Orion может лечь более продвинутая и эффективная модель, способная к рассуждениям. Исследователи компании придерживаются этого подхода и надеются объединить его с большими объёмами данных, часть из которых может поступать из других моделей ИИ, созданных OpenAI. Затем результаты её работы будут уточняться на материале, созданном людьми.

Разработчики из Google продолжают добавлять в свой браузер Chrome функции на основе искусственного интеллекта. На этот раз обозреватель получил инструмент для анализа веб-страниц, который задействует нейросеть для выявления мошеннических сайтов.

Источник изображений: Google

Нововведение будет доступно пользователям Chrome для операционных систем Windows, macOS и Linux. Важная его особенность состоит в том, что алгоритм работает полностью локально на пользовательском устройстве и не передаёт данные на серверы Google. Такой подход позволит интернет-гиганту избежать потенциальных проблем и обвинений в нарушении конфиденциальности пользовательских данных. По данным источника, в настоящее время функция обнаружения мошеннических сайтов появилась в одной из недавних бета-версий Chrome на канале Canary. Разработчики добавили в настройки обозревателя соответствующую опцию для активации этого ИИ-инструмента.

Отмечается, что новая функция Google имеет определённое сходство с «блокировщиком вредоносных приложений», который Microsoft недавно анонсировала для своего браузера Edge. Этот алгоритм задействует нейросеть для выявления случаев кибермошенничества и разных вредоносных сайтов. Однако опция Microsoft не активирована по умолчанию, поэтому пользователям требуется включать её самостоятельно в настройках Edge. В отличие от этого, ИИ-алгоритм для борьбы с мошенничеством в Chrome будет активирован по умолчанию, когда появится в стабильных версиях браузера.

Принадлежащий Microsoft сервис для разработчиков программного обеспечения GitHub объявил о выходе бесплатной версии ИИ-инструмента автодополнения кода Copilot, который теперь также будет предоставляться по умолчанию с редактором Microsoft VS Code.

Источник изображения: Microsoft

Также GitHub сообщил, что число его пользователей достигло 150 млн, тогда как в начале 2023 года платформу использовало 100 млн разработчиков.

Ранее ежемесячная плата за использование Copilot для большинства разработчиков составляла от $10 и лишь ограниченное число программистов, включая студентов, преподавателей и разработчиков Open Source, могло использовать его бесплатно.

Бесплатная версия Copilot ориентирована на эпизодических пользователей, а не на тех, кто занят в больших проектах, поскольку имеет ряд ограничений. Её пользователи получат доступ лишь к 2000 автозавершений кода в месяц, и этот лимит учитывает каждое предложение кода со стороны Copilot, а не только принятые варианты. Также бесплатные пользователи смогут задействовать только модели Claude 3.5 Sonnet от Anthropic и GPT-4o от OpenAI, в то время как платный доступ также включает возможность использования Gemini 1.5 Pro от Google и o1-preview и o1-mini от OpenAI.

Кроме того, число сообщений в чате с Copilot ограничено 50 в месяц. В остальном разработчики получат доступ ко всем расширениям и навыкам Copilot.

Как сообщил ресурсу TechCrunch генеральный директор GitHub Томас Домке (Thomas Dohmke), чтобы определить порог между случайными пользователями и профессиональными разработчиками для установки ограничений бесплатной версии, команда сервиса изучила данные об использовании Copilot за последние несколько лет.

Google намеревается добавить на поисковую страницу новую опцию — режим искусственного интеллекта, который вместо традиционной выдачи предлагает диалог с чат-ботом, способным отвечать на вопросы. Схожим образом работает ИИ-помощник Gemini.

Источник изображения: sarah b / unsplash.com

Режим ИИ будет включаться в меню верхней части страницы — там, где расположены привычные пункты «Все», «Картинки», «Новости», «Видео», «Покупки» и т. д., сообщило издание The Information со ссылкой на собственный источник. Как и чат-бот Gemini, поиск с ИИ будет сопровождать ответы ссылками на сайты и вторым полем ввода, где можно будет задавать дополнительные вопросы. «Сейчас наши современные модели продолжают развиваться, и есть грандиозная возможность внедрить эти новые функции в поиск, помогая людям находить в интернете ещё больше», — рассказали в Google.

В октябре российский «Яндекс» представила аналогичную функцию «Поиск с Нейро». Perplexity AI, которая специализируется на технологиях поиска с ИИ, сообщила, что её система сегодня обрабатывает 100 млн запросов в неделю — компания намеревается повысить этот показатель до 100 млн запросов в день. Поиск с ИИ появился на платформе Reddit — отвечая на запросы, система Reddit Answers предлагает ссылки на посты и сообщества. Доступ к веб-поиску есть у OpenAI ChatGPT.

Micron не смогла добиться ожидаемых показателей по итогам минувшего квартала и была вынуждена снизить прогноз на текущий — авторитетный аналитик Дэниел Ньюман (Daniel Newman) считает, что это проблема не одного производителя, а всей технологической отрасли: революции ПК и смартфонов с искусственным интеллектом не случилось, и ждать её пока не приходится.

Источник изображений: microsoft.com

Значительная часть проблем Micron оказалась вызвана более слабым, чем ожидалось, рынком компонентов памяти для ПК и смартфонов. Выручка Micron по итогам квартала составила $8,709 млрд против ожиданий аналитиков в $8,721 млрд; в текущем квартале компания рассчитывает заработать $7,9 млрд против предсказанных аналитиками Уолл-стрит $8,98 млрд — из-за столь сильного расхождения акции производителя рухнули более чем на 16 %. На эти показатели следует обратить внимание, но и трагедии они пока не предвещают, считает господин Ньюман — это не «начало конца для отрасли ИИ» и не крах Nvidia.

Micron в значительной степени рассчитывает на рынок памяти HBM, который в этом году обещает вырасти до $16 млрд, а к 2030 году достичь $100 млрд, но основным источником дохода для неё остаётся производство чипов памяти для ПК и смартфонов. «Однако основной бизнес сокращается, поскольку поставки ПК и смартфонов отстают [от прогнозов], и Micron приходится справляться с запасами у клиентов, которые распродаются медленно, что приведёт к ещё более низким заказам/продажам в этом и следующих кварталах. <..> Плохая новость в том что „суперцикл“ ПК с ИИ и смартфонов с ИИ в той или иной мере провалился», — пишет Ньюман.

В 2023 и 2024 гг. считалось, что новые функции ИИ спровоцируют высокий спрос на ПК с их поддержкой, но этого не случилось. Спрос на ПК с ИИ определяет не ИИ, а более быстрые центральные и графические процессоры, показал сентябрьский доклад IDC Research. Потребность заменить ПК под Windows 10 на модели с Windows 11 в новом году окажет более сильное влияние на рост продаж ПК, чем ИИ, считают в Trendforce. Qualcomm испытывает очевидные трудности со своими новыми чипами Snapdragon X для ноутбуков класса Copilot Plus: в III квартале компании удалось занять лишь 0,8 % рынка ПК, продав 720 000 единиц. ВРИО гендиректора Intel Мишель Джонстон Холтхаус (Michelle Johnston Holthaus) заявила, что процент возврата ноутбуков на Snapdragon X слишком высок, но в Qualcomm с её оценкой не согласились.

Сегодня производитель Arm-процессоров ожидает выхода новых моделей на Snapdragon X, которые при той же производительности ИИ-ускорителя предложат цены в $700 — присутствующие сегодня в продаже модели имеют ценники в $1000, и снижение на $300 представляется существенным. Если бы спрос на теперешние ПК с ИИ был достаточно большим, для Qualcomm не было бы смысла переключаться на более скромный ценовой диапазон — смысл есть, когда в более высоком ценовом сегменте спрос слабый. У ПК с ИИ образуется серьёзная проблема: от локального запуска ИИ на ПК сегодня не так много пользы. Существующее ПО с ИИ скорее относится к сфере интересов энтузиастов, а популярные службы, такие как ChatGPT, запускаются в облаке и работают без ИИ-ускорителей.

ПК с ИИ на глазах превращается просто в ПК, потому что ИИ-ускорители становятся отраслевым стандартом, а ИИ так и не стал аргументом в пользу покупки новой продукции — аналогичным образом стандартом для ПК стали многоядерные процессоры, интегрированная графика и SSD. У потребителей отсутствует стимул прицельно покупать ПК с ИИ, но и ПК без ИИ они тоже покупать не станут, ведь это будет подразумевать устаревший процессор. Признаков краха отрасли ИИ тоже нет: спрос на память HBM остаётся высоким, она продаётся хорошо, но остаётся востребованной лишь в серверных продуктах Nvidia, Broadcom, AMD и Marvell. Отсутствие восторга у потребителей при локальном запуске ИИ на ПК и смартфонах, конечно, не красит технологическую отрасль, но и не указывает на трагедию — гораздо хуже был бы низкий спрос на HBM. Хотя если отрасль ИИ в итоге окажется пузырём и лопнет, станет очевиден первый предвестник краха — отсутствие взрывного потребительского спроса на локальный запуск ИИ.

Компания Google представила новую экспериментальную модель искусственного интеллекта Gemini 2.0 Flash Thinking, которая, вероятно, станет конкурентом ИИ-модели o1 от OpenAI. Она также способна размышлять и отвечать на сложные вопросы, но помимо этого она также может пояснять ход своих «мыслей», сообщает The Verge.

Источник изображений: Google

Главный научный сотрудник Google DeepMind Джефф Дин (Jeff Dean) в своём посте в X отметил, что модель в целях усиления логических рассуждений обучена «мыслить», а также обладает высокой скоростью обработки данных благодаря обновлённой технологии Gemini Flash 2.0. В одном из примеров показано, как модель решает задачу по физике, последовательно «размышляя» шаг за шагом перед тем, как выдать правильное решение. И хотя такой процесс не является аналогом мышления человека, однако позволяет алгоритму разбивать сложные задачи на более мелкие, что приводит к более точным и надёжным результатам.

Ещё один пример работы Gemini 2.0 Flash Thinking, представленный менеджером по продукту Google Логаном Килпатриком (Logan Kilpatrick) в своём аккаунте X, продемонстрировал, как модель решала задачу, в которой были скомбинированы текстовые и визуальные элементы.

Стоит сказать, что последние недели оказались насыщенными новостями в сфере ИИ. Недавно Google представила обновлённую версию своей модели Gemini 2.0, подчёркивая стремление развивать «агентский» ИИ, а компания OpenAI выпустила эксклюзивную версию модели o1 для подписчиков ChatGPT за $200, способную рассуждать.

С 5 по 8 декабря в Гостином дворе прошла Международная ярмарка интеллектуальной литературы non/fictioN №26. На круглом столе «Издательская деятельность, произведения изобразительного искусства и фотографические произведения: точки соприкосновения» речь шла о возможностях и подводных камнях свободного использования произведений, о разнице между переработкой оригинала и нарушением права на неприкосновенность и о регистрации авторских прав на продукцию ИИ.

Источник изображения: non/fictioN

Модератором встречи выступил Эрик Вальдес-Мартинес, директор «Ассоциации правообладателей по защите и управлению авторскими правами в сфере изобразительного искусства» (УПРАВИС) и член экспертного совета проекта Artists/ХУДОЖНИКИ.РФ, поддержанного Президентским фондом культурных инициатив. УПРАВИС занимается коллективным управлением исключительных прав фотографов, художников, скульпторов и других авторов произведений изобразительного искусства.

Источник изображения: УПРАВИС

Эрик Вальдес-Мартинес рассказал о двойственности и правовой неопределённости статьи 1276 Гражданского кодекса РФ, которая предусматривает свободное использование произведений архитектуры, градостроительства и фотографии, находящихся в местах, открытых для свободного посещения, если такое произведение не является основным объектом использования и не используется с целью извлечения прибыли. Например, фотография памятника, размещённая в путеводителе Екатеринбурга, была признана Верховным судом нарушением авторских прав, а Конституционный суд постановил, что фотография объекта не нарушает закон и не требует выплаты вознаграждения автору.

Закон допускает использование произведений изобразительного искусства и фотографии для переработки. Если переделать часть фотографии, добавить к ней свой фон или произвести другие манипуляции, появляется новый объект права, созданный в результате переработки. При этом, как подчеркнул эксперт, правомерная переработка возможна только с разрешения автора оригинала или правообладателя.

Если же взять часть фотографии и объединить её с другой, это нарушает неприкосновенность произведения — неимущественное право автора, которое не подлежит передаче. Неприкосновенность защищает изначальную форму произведения в том виде, в котором его создал автор. Нарушение этого права суд однозначно трактует как нарушение авторских прав.

Не менее сложной остаётся ситуация с пародиями, создаваемыми без разрешения автора. По словам Вальдес-Мартинеса, «эта норма действует во всех странах мира, но важно, чтобы целью использования оригинала было именно создание пародийного эффекта». Суд может постановить, что мотивом создания «пародии» было желание заработать на популярности оригинального произведения, и признать это нарушением авторских прав.

Говоря о возможности регистрации авторских прав на произведения, созданные ИИ, Вальдес-Мартинес подчеркнул, что официальная позиция большинства стран однозначно негативная. Например, Бюро по авторским правам США отозвало регистрацию прав на комикс «Рассветная заря» (Zarya of the Dawn) художницы Кристины Каштановой (Kristina Kashtanova), когда выяснилось, что иллюстрации были сгенерированы ИИ.

Источник изображения: Kris Kashtanova

Но не всё так просто: уже несколько лет учёный Стивен Талер (Stephen Thaler) создаёт свои изобретения при помощи созданной им ИИ-системы DABUS (Device for the autonomous bootstrapping of unified sentience — «Устройство автономной загрузки унифицированного сознания») и пытается зарегистрировать права в патентных офисах различных стран. Великобритания и США отклонили петиции Талера, но он добился успеха в таких странах, как Австралия и ЮАР. В ЮАР патентная система не предполагает экспертизы и там можно запатентовать даже колесо. В Австралии патентный суд решил, что DABUS может считаться автономным изобретателем, но все изобретения должны принадлежать Стивену Талеру.

В июле 2024 года Федеральный верховный суд Германии постановил, что изобретение, созданное с помощью DABUS, может быть запатентовано, поскольку в качестве изобретателя был указан человек, хотя в заявке отмечено, что продукт был разработан ИИ. По мнению Вальдес-Мартинеса, «это переворачивает всё с ног на голову — если подобные решения будут становиться тенденцией, неизвестно, что нас ждёт».

Источник изображения: DABUS

Искусственный интеллект представляет угрозу не только в качестве потенциального «творца», но и в роли главного нарушителя авторских прав, по сравнению с которым все пиратские сайты и торрент-трекеры представляются просто малыми детишками. Активный сбор информации большими языковыми моделями из открытых источников уже давно нервирует правообладателей, а чувствительные к подобным проблемам средства массовой информации и вовсе при первой возможности пытаются защитить свои авторские права в суде.

В августе группа художников, которая объединилась в коллективном иске против разработчиков наиболее популярных моделей искусственного интеллекта для генерации изображений, устроила празднование по случаю того, что судья дал ход этому делу и санкционировал раскрытие информации.

26 ноября бывший сотрудник OpenAI, 26-летний Сухир Баладжи (Suchir Balaji) был найден мёртвым в своей квартире в Сан-Франциско. Ранее Баладжи сообщил газете The New York Times, что OpenAI без разрешения использовала огромные объёмы интернет-данных для разработки ИИ-чат-бота ChatGPT, вышедшего в ноябре 2022 года. Он также обвинил компанию в создании собственного программного обеспечения для транскрибирования видео на YouTube для извлечения данных. В полиции заявили, что причиной его смерти стало самоубийство.

В январе в Лас-Вегасе на выставке CES 2025 компания Samsung Electronics намерена представить новые холодильники с технологией гибридного охлаждения под управлением искусственного интеллекта. Добавочным элементом охлаждения новинок станет элемент Пельтье, который благодаря своей электрический природе органично вписывается в одну схему с ИИ-управлением.

Источник изображения: Samsung

Это не просто маркетинг. В Samsung определили, что чуткий к динамике изменения температуры в холодильных камерах искусственный интеллект увеличит сохранность свежими свинины в 1,4 раза, а лосося — в 1,2 раза. Можно ли будет общаться с холодильником и обсуждать рецепты из имеющихся продуктов, а также есть ли шанс с ним договориться получить продукты в ночное время, когда есть, в общем-то, не рекомендуется, компания не уточняет. Возможно, эти опции появятся позже по мере развития продукта.

Если серьёзно, то алгоритм будет пытаться понять динамику изменения температуры в камерах и соответствующим образом реагировать на угрозы. Например, при загрузке большого объёма свежих продуктов комнатной температуры в камерах определённо быстрее нагреется воздух. В таком случае алгоритм подключит к работе элементы Пельтье, как решение для быстрой компенсации изменений. Аналогичной реакции ИИ также можно ждать в летнее время года.

Элементы Пельтье — термоэлектрические преобразователи, которые переносят тепло от одного конца элемента к другому под действием электрического тока — будут работать параллельно обычному холодильному компрессору. Это может на время увеличить энергопотребление холодильника, предупреждают в Samsung, но зато продукты дольше будут оставаться свежими. Это как использование гибридного электромобиля, поясняют в Samsung. Когда это необходимо, нужно использовать два источника охлаждения вместо одного.

Компрессор, кстати, тоже претерпел изменения. Для его вращающихся компонентов увеличили радиус вращения, что в 4,1 раза увеличило инерцию за счёт эффекта маховика и сделало устройство более энергоэффективным. Новый компрессор работает дольше прежнего (Samsung F3) с меньшим потреблением энергии. Работа компрессора также управляется искусственным интеллектом, включая скорости, на которых он работает.

Наконец, благодаря использованию для охлаждения компактных элементов Пельтье удалось увеличить внутренний рабочий объём холодильника. Теперь в него в зоне двух верхних полок помещается на 13,8 % больше продуктов чем раньше без увеличения внешних габаритов холодильника. В компании ожидают, что новые модели будут признаны самыми энергоэффективными в наступающем году.

Инженеры Apple рассказали о сотрудничестве с Nvidia, благодаря которому им удалось повысить производительность систем при генерации текста большими языковыми моделями искусственного интеллекта.

Источник изображения: developer.nvidia.com

В этом году Apple опубликовала исходный код своего решения Recurrent Drafter (ReDrafter) — это новый метод генерации текста с помощью больших языковых моделей. Он отличается высокой скоростью работы, объединяя две технологии: лучевой поиск и динамическое древо внимания. Исследовательский проект Apple показал убедительные результаты, но при развёртывании ReDrafter технология была интегрирована в систему Nvidia TensorRT-LLM — этот инструмент позволяет быстрее запускать большие языковые модели на ускорителях Nvidia.

Как показали замеры производительности, при запуске больших языковых моделей с десятками миллиардов параметров с использованием фреймворка Nvidia TensorRT-LLM и ReDrafter скорость генерации токенов увеличилась в 2,7 раза. Таким образом, технология позволяет сократить задержку между вводом запроса пользователем и получением ответа от модели — при этом используется меньшее число ускорителей и снижается потребление энергии, сделали вывод инженеры Apple.

«Большие языковые модели всё чаще используются в работе приложений, и повышение эффективности вывода может повлиять на вычислительные издержки и сократить задержку для пользователей. Благодаря новому подходу ReDrafter к интегрированному во фреймворк Nvidia TensorRT-LLM спекулятивному выполнению разработчики теперь могут быстрее генерировать токены на ускорителях Nvidia для своих приложений», — добавили в Apple.

Необходимость соответствовать требованиям рынка заставляет компанию Apple искать себе в Китае местных партнёров для внедрения систем искусственного интеллекта в фирменную экосистему, которой пользуются владельцы iPhone в данной стране. По неофициальным данным, переговоры в этой сфере между Apple и компаниями Tencent и ByteDance уже начались.

Источник изображения: Apple

В связи с ограничениями китайского законодательства, которые требуют от создателей систем искусственного интеллекта разрешения властей на их эксплуатацию в пределах страны, и запрещают использовать зарубежные сервисы, Apple не смогла предложить покупателям смартфонов семейства iPhone 16 в Китае те же сервисы, что начала продвигать в текущем квартале в ряде западных стран, где удалось добиться интеграции фирменного голосового ассистента Siri с чат-ботом ChatGPT компании OpenAI.

В Китае Apple также придётся полагаться на помощь партнёров, и компания уже начала переговоры с Tencent и ByteDance, которые располагают фирменными системами искусственного интеллекта Hunyuan и Doubao соответственно. Apple пыталась вести переговоры и с китайской компанией Baidu, которая располагает чат-ботом Ernie, но на пути реализации сотрудничества у потенциальных партнёров возникли трудности технического характера. Кроме того, компании по-разному оценивали возможность использования данных пользователей iPhone для обучения языковых моделей Baidu.

Способность в сжатые сроки реализовать поддержку локализованных в Китае систем искусственного интеллекта важна для компании Apple, поскольку по итогам второго квартала текущего года она впервые вылетела из пятёрки крупнейших поставщиков смартфонов на местном рынке. Дебют семейства iPhone 16 позволил ей вернуться в пятёрку лидеров, но объёмы продаж смартфонов Apple в третьем квартале всё равно сократились в годовом сравнении на 0,3 %, тогда как у Huawei они выросли на 42 %. Последняя располагает собственными системами искусственного интеллекта, которые изначально создаются с учётом особенностей китайского рынка.

Североамериканская электросеть сталкивается с «критическими проблемами надёжности», поскольку производство электроэнергии не успевает за растущим спросом со стороны систем искусственного интеллекта. Рост потребления электроэнергии в следующем десятилетии в сочетании с закрытием угольных электростанций создаст огромную нагрузку на сети США и Канады и может превысить генерирующие мощности, сообщает North American Electric Reliability Corporation (NERC).

Источник изображения: pexels.com

NERC — некоммерческая организация, подконтрольная Федеральной комиссии по регулированию энергетики. По данным NERC, дефицит может привести к веерным отключениям электроэнергии в периоды пикового спроса в обеих странах. Проблема может потенциально усугубится из-за задержек с вводом в эксплуатацию мощностей солнечной генерации, ветряных электростанций, аккумулирующих мощностей и гибридных ресурсов. Некоторые районы США могут столкнуться с дефицитом уже в следующем году.

Отчёт NERC за 2024 год свидетельствует о том, что растущие потребности ИИ в энергии могут перегрузить и нарушить баланс всей энергосистемы. «Мы переживаем период глубоких изменений, — заявил директор по оценке надёжности NERC Джон Моура (John Moura). — Мы наблюдаем рост спроса, которого не видели десятилетиями и видим, что темпы [роста спроса] только ускоряются». Предполагаемый всплеск спроса совпадёт со сворачиванием генерации на ископаемом топливе, при этом в течение следующих 10 лет планируется закрыть мощности на 115 ГВт.

По данным NERC, спрос на электроэнергию за последний год рос быстрее, чем когда-либо за последние два десятилетия на фоне массового строительства центров обработки данных ИИ и майнинга криптовалют, а также по мере роста популярности электромобилей и тепловых насосов. Вместо прогнозируемых 80 ГВт пиковый летний спрос в течение следующего десятилетия вырастет на 132 ГВт, или на 15 процентов. Пиковый зимний спрос вырастет на 18 процентов до 149 ГВт, что в полтора раза превышает прошлый прогноз в 92 ГВт.

По прогнозам международного энергетического агентства, глобальный спрос на электроэнергию только от центров обработки данных может превысить 1000 тераватт-часов к 2026 году, что вдвое больше уровня 2022 года и эквивалентно общим потребностям Германии в электроэнергии.

Крупные технологические компании изо всех сил пытаются найти способы удовлетворить растущие потребности в электроэнергии, в том числе заключая сделки о строительстве новых атомных электростанций и малых модульных ядерных реакторов.

На минувшей неделе Apple начала развёртывать на iPhone обновление iOS 18.2 — оно знаменует выход компании в области искусственного интеллекта, поскольку сопровождается пакетом Apple Intelligence. Но некоторые владельцы iPhone стали сообщать о перегреве устройств при работе с некоторыми функциями пакета.

Источник изображения: apple.com

С момента выхода iOS 18.2 прошли уже несколько дней, и владельцы iPhone начали делиться впечатлениями об обновлении — в некоторых случаях ситуация оказалась не вполне радостной. При запуске ряда функций генеративного ИИ стали отмечаться перегрев устройств и сокращение времени их автономной работы. В качестве примера пользователи Reddit привели Image Playground — функцию, которая преобразует картинки из галереи в соответствии с выбранным стилем. Она может переработать портрет человека и выполнить его в виде трёхмерной модели или рисунка; можно также добавить в кадр какой-либо предмет. Но при использовании Image Playground устройства, как сообщается, стали быстро нагреваться.

Некоторые проблемы проявляются при запуске функции Genmoji — генератор смайликов вызывает проблемы с производительностью и подтормаживания в работе пользовательского интерфейса. Стоит, однако, отметить, что об этом эффекте сообщают лишь владельцы iPhone 15 Pro и Pro Max, тогда как на iPhone 16 функция работает нормально. Зато перегрев устройства при запуске приложения «Фото» наблюдается уже и на iPhone 16; сообщается также, что с выходом обновления iOS 18.2 стало сокращаться время автономной работы устройств.

Официальных комментариев от представителей Apple пока не последовало, но причина проблем представляется очевидной. Аналогичные функции на устройствах под Android чаще запускаются из облака, а Apple, сохраняющая свою приверженность конфиденциальности, решила перенести их локально на свои устройства, что может вызвать и дополнительный нагрев, и сокращение времени автономной работы гаджетов. Возможно, для Apple пришла пора задуматься об установке систем охлаждения на iPhone — в лагере Android они уже не редкость.

Компания Nvidia представила одноплатный компьютер Jetson Orin Nano Super для разработчиков различных систем с искусственным интеллектом, включая дронов, роботов и т.д. Новинка обеспечивает на 70 % большую производительность по сравнению с Jetson Orin Nano и стоит вдвое дешевле. Производительность Jetson Orin Nano Super — 67 TOPS при цене $249, что является серьёзным улучшением по сравнению с 40 TOPS у предшественника стоимостью $499.

Источник изображений: Nvidia

Jetson Orin Nano Super оснащён шестиядерным процессором Arm Cortex-A78AE, работающим на частоте 1,7 ГГц, и поставляется с 8 Гбайт оперативной памяти. Графический процессор с частотой 1020 МГц имеет 1024 ядра CUDA и 32 тензорных ядра, что обеспечивает максимальную производительность в 67 TOPS.

Система может питаться либо через порт USB Type-C, либо через проприетарный разъём, в любом случае для максимальной производительности мощность источника питания должна составлять не менее 25 Вт. Плата оборудована четырьмя портами USB 3.2 Type-A, которые работают на скорости 10 Гбит/с, двумя портами MIPI CSI, совместимыми с камерой Raspberry Pi и разъёмами M.2 2280 и M.2 2230 для подключения SSD.

Jetson Orin Nano Super также оборудован 40-контактным разъёмом GPIO, совместимым с Raspberry Pi, что предполагает возможность использования плат расширения Raspberry Pi Hats. Jetson Orin Nano Super работает под управлением специализированной версии Linux — L4T, созданной специально для работы на оборудовании Nvidia. Загрузка системы может осуществляться как с SSD, так и с карты памяти формата microSD.

По данным Nvidia, Jetson Orin Nano Super демонстрирует прирост производительности относительно оригинального Jetson Orin Nano в обучении больших языковых моделях на 37–63 %, задачах машинного зрения — на 36–104 %, и в распознавании изображений — на 43–69 %.

Nvidia отметила, что другие её одноплатные компьютеры текущего поколения, включая «обычный» Jetson Orin Nano, также получат прирост производительности до 70 процентов после обновления программного обеспечения. Например, производительность Orin NX 16 Гбайт увеличится со 100 до 157 TOPS, а Orin NX 8 Гбайт — с 70 до 117 TOPS.

Одноплатный компьютер Nvidia Jetson Orin Nano Super появится в продаже в конце этого месяца.

Компания OpenAI сегодня открыла поиск в интернете через чат-бота с искусственным интеллектом ChatGPT для всех пользователей. Таким образом разработчики бросили прямой вызов Google, которая тотально доминирует на мировом рынке поисковых систем.

Источник изображения: OpenAI

Решение с незамысловатым названием ChatGPT Search, то есть «ChatGPT Поиск», будет доступно любому пользователю, вошедшему в свой аккаунт в мобильных приложениях чат-бота или веб-версии сервиса, объявили в OpenAI в понедельник 16 декабря. Ранее поиск в интернете через ChatGPT был доступен только для платных подписчиков. Как отмечает компания, поиск через ChatGPT позволяет «получать быстрые и актуальные ответы со ссылками на соответствующие веб-источники».

Запрос к ChatGPT вводится как обычно и чат-бот сам решит, нужно ли по данному вопросу искать что-либо в интернете. А если пользователь нажмёт кнопку «Поиск», то бот напрямую выполнит поиск в интернете. Также можно попросить чат-бота уточнить условия поиска или подготовить более детальную сводку по результатам.

Отдельно стоит отметить, что ChatGPT Search можно будет назначить поисковой системой по умолчанию для своего веб-браузера. У Google, возможно, появится действительно серьёзный соперник, ведь людям будет куда проще спросить о чём-то у ИИ и увидеть в ответ сводку информации, а не формулировать запрос и искать нужную информацию по разным сайтом из выдачи.

OpenAI также продемонстрировала новую опцию, которая позволит пользователям задавать вопросы чат-боту — например, о том, чем заняться в Цюрихе перед Рождеством — и получать устные ответы.

Расширение фирменной поисковой системы стало частью 12-дневного марафона анонсов от OpenAI. Ранее разработчик представил новую более дорогую подписку ChatGPT Pro за $200 в месяц и открыл для широкой публики инструмент для создания видео с помощью искусственного интеллекта под названием Sora. В ближайшие дни нас ожидает по меньшей мере ещё один анонс от OpenAI, ведь сегодня лишь восьмой день марафона.

Бурный рост выручки Nvidia на фоне высокого спроса на её ускорители вычислений в действительности сдерживается возможностями её производственных партнёров, главным из которых является TSMC. Последняя не только выпускает чипы для Nvidia, но и упаковывает их передовым методом CoWoS, и возможности подрядчика в этой сфере являются для Nvidia узким местом, которое он готов активно расширять.

Источник изображения: TSMC

По информации Commercial Times, компания TSMC интенсивно расширяет на территории Тайваня свои производственные мощности по тестированию и упаковке чипов методом CoWoS. Купленное у Innolux предприятие по производству ЖК-панелей в Тайнане будет переоборудовано под тестирование и упаковку чипов к концу следующего года, и совокупные возможности TSMC в этой сфере к концу 2026 года утроятся до 90 000 кремниевых пластин в месяц, по данным тайваньских источников.

Профильное предприятие TSMC в Тайчжуне будет введено в строй в первой половине следующего года, компания также строит два предприятия в других районах острова. В текущем году, по оценкам аналитиков, TSMC была способна упаковывать и тестировать чипы с использованием метода CoWoS в количестве, эквивалентном 35 000 кремниевых пластин в месяц. Выручка от данного вида услуг достигла 7–9 % от совокупной. К концу следующего года мощности удвоятся до 70 000 пластин в месяц, а доля выручки перевалит за 10 %. Наконец, к концу 2026 года TSMC сможет ежемесячно упаковывать по методу CoWoS количество чипов, эквивалентное 90 000 кремниевых пластин.

Итого, с 2022 по 2026 годы производительность компании в этой сфере будет увеличиваться ежегодно в среднем на 50 %, причём процесс продолжится и после 2026 года. Одно только предприятие в Тайнане теоретически могло бы ежемесячно обрабатывать по 50 000 кремниевых пластин в месяц. Скорее всего, профильными заказами оно в итоге будет загружено только частично, а остальные мощности выделят под работу с методами упаковки CPO и FoPLP.