Аппетиты OpenAI в масштабировании вычислительной инфраструктуры не знают границ. Уже к концу года ChatGPT должен будет использовать ресурсы 1 млн GPU, как недавно заявил глава компании Сэм Альтман (Sam Altman). Сотрудничество с Oracle станет одним из важных условий обеспечения такого прогресса. Компании сообща возведут в США несколько ЦОД общей мощностью 4,5 ГВт.

Как поясняет Bloomberg, одного гигаватта электроэнергии хватило бы для повседневных нужд примерно 750 000 американских домохозяйств, так что амбиции компаньонов по проекту Stargate весьма обширны. Напомним, что эта инициатива подразумевает создание за четыре года ЦОД на территории США совокупной мощностью 10 ГВт. Получается, что Oracle и OpenAI совместными усилиями покроют до половины этой потребности. Тем более, что дополнительные 500 МВт обеспечит строящийся в Техасе ЦОД для нужд компании Oracle, который может быть арендован OpenAI.

Подобные площадки появятся в нескольких штатах, включая Техас, Мичиган, Висконсин и Вайоминг, хотя конкретная география пока не утверждена. В этих ЦОД общей мощностью 5 ГВт, по словам представителей OpenAI, будет работать более 2 млн GPU, ускоряющих работу систем искусственного интеллекта. Представители OpenAI также подчеркнули, что SoftBank в финансировании этого проекта не участвует, хотя они совместно должны участвовать в реализации инициативы Stargate, которая подразумевает направление около $500 млрд инвестиций на развитие вычислительной инфраструктуры в США за ближайшие несколько лет. Как отмечалось ранее, у руководства SoftBank и OpenAI могли возникнуть противоречия в этой сфере.

Вице-президент OpenAI по глобальной политике Крис Лехейн (Chris Lehane) заявил следующее: «Мы очень довольны возможностью быстро двигаться дальше, поскольку во многих смыслах проект в Абилине был для нас бета-тестом, позволяющим подтвердить нашу способность строить подобные центры быстро и в больших масштабах». По данным Oracle, компания начала получать первые стойки с ускорителями Nvidia GB200 в прошлом месяце, и на запуск первых блоков нового ЦОД в Техасе ушло всего несколько недель. Как отмечают в OpenAI, строительство ЦОД позволит создать более 100 000 рабочих мест в США, хотя основная их часть будет связана со строительством и будет подразумевать временную занятость специалистов.

Российская группа компаний «Т-Технологии», владеющая «Т-Банком», опубликовала собственную ИИ-модель распознавания речи с открытым исходным кодом. Речевая модель под названием T-one обещает новый уровень качества распознавания, по словам её разработчиков. Также обещаются прорывные решения, такие как распознавание речи в реальном времени, передаёт Forbes.

Источник изображения: «Т-Технологии»

Более подробно о T-one представители «Т-Технологий» рассказали 19 июля в Москве на Второй конференции по машинному обучению Turbo ML. А на официальном ресурсе компании на платформе GitHub объясняется, что T-one — это высокопроизводительная система автоматического распознавания речи (ASR) с акцентом на распознавание русского языка в телефонии. Кстати, на GitHub она уже доступна для скачивания. Также её можно загрузить с Hugging Face. Для разработчиков приведены инструкции по развёртыванию системы.

T-one — модель относительно небольшая, около 70 млн параметров. Для сравнения, речевая модель компании GigaAM от «Сбера» состоит из 240 млн параметров, а модель Whisper large-v3 от OpenAI — из 1,55 млрд. Однако, по утверждениям разработчиков T-One, это не мешает последней обгонять именитых конкурентов именно в распознавании русской речи в телефонных разговорах, под что она «заточена».

«Т-Технологии» позиционируют свою разработку как для бизнеса, так и для научного сообщества. Второму она будет интересна низкой стоимостью: эксплуатация на собственном сервере должна быть в десятки раз дешевле конкурирующих решений от облачных провайдеров. T-one хорошо адаптируется под нужды конкретной компании и разработку собственных решений.

«Это могут быть компании, разрабатывающие голосовых роботов и ассистентов, занимающиеся автоматизацией кол-центров, — пояснили представители «Т-Технологий» на конференции Turbo ML. — Они могут взять за основу эту модель и адаптировать её под свои решения. Это позволит сократить ресурсы на разработку с нуля».

Почти сразу после вступления Дональда Трампа (Donald Trump) в должность президента США в январе этого года было объявлено, что группа инвесторов в ближайшие четыре года потратит $500 млрд на строительство вычислительной инфраструктуры для ИИ на территории страны в рамках проекта Stargate. По слухам, между участниками финансирования проекта в лице SoftBank и OpenAI возникли противоречия, которые тормозят его реализацию.

Источник изображения: Nvidia

Как сообщает The Wall Street Journal, компании не могут определиться с местами строительства центров обработки данных, которые будут формировать предусмотренную проектом Stargate вычислительную инфраструктуру. Первоначально на строительство таких центров обработки данных планировалось выделить $100 млрд только в этом году, но отсутствие консенсуса между компаньонами приведёт к тому, что один из первых ЦОД появится лишь к концу года и будет ограничен по своим масштабам, как отмечает источник. Место строительства этого ЦОД тоже пока не выбрано, но им вполне может стать штат Огайо.

Как отмечается, SoftBank планировала потратить на поддержку OpenAI около $30 млрд, и это не учитывая финансирования самого мегапроекта Stargate. При этом глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman), как сообщается, соглашается на практически любые условия с другими инвесторами, и такое его поведение не нравится руководству SoftBank. Представители компаний заявили, что поиск мест для строительства одного из первых ЦОД ведётся в срочном порядке, и в целом для реализации проекта будут использоваться площадки в нескольких штатах. Эти компании готовы совместно построить ЦОД совокупной мощностью не менее 10 ГВт·ч, и на публике делают вид, что сотрудничество продвигается успешно. OpenAI уже договорилась с Oracle об аренде необходимых вычислительных мощностей (4,5 ГВт·ч) на сумму более $30 млрд, которая будет выплачена в течение ближайших трёх лет. Попутно была заключена сделка между OpenAI и CoreWeave. Такая активность компаньона может задевать интересы SoftBank, но руководство последней якобы не теряет готовности вкладывать в капитал OpenAI.

Компания Oracle, которая также вовлечена в реализацию этой инициативы, ранее уже сообщала, что отдаст под соответствующие нужды один из уже возводимых ею центров обработки данных в Техасе. В этом же штате у OpenAI есть и другие вычислительные мощности, которые она собирается использовать для нужд Stargate. По всей видимости, ещё один центр обработки данных будет возведён до конца года преимущественно силами OpenAI и SoftBank. Две последние компании первоначально планировали вложить в инфраструктуру по $18 млрд. При этом сама OpenAI в текущем году собирается выручить лишь около $10 млрд, поэтому масштабные инвестиции она вынуждена осуществлять при участии партнёров, а также рассчитывать на кратный рост своей выручки и окупаемость реализуемых проектов.

Чат-бот с искусственным интеллектом ChatGPT продолжает набирать популярность. По данным OpenAI, пользователи отправляют чат-боту более 2,5 миллиарда запросов ежедневно. В пересчёте на год это составляет около 912,5 миллиарда обращений. Как сообщает Axios, из этого числа 330 миллионов запросов ежедневно поступают от пользователей в США.

Источник изображения: Dima Solomin/Unsplash

Несмотря на то что ChatGPT пока уступает поисковику Google, который обрабатывает около 5 триллионов поисковых запросов в год, его стремительный рост, похоже, представляет серьёзную угрозу для поискового гиганта. Всего за несколько месяцев аудитория чат-бота увеличилась с 300 миллионов еженедельных пользователей в декабре 2024 года до более чем 500 миллионов в марте 2025 года.

Ранее в этом месяце агентство Reuters сообщило со ссылкой на источники, что OpenAI готовится запустить собственный веб-браузер на базе искусственного интеллекта в ближайшие недели — этот шаг эксперты расценивают как прямой вызов Google Chrome. К запуску компания подготовилась, представив неделю назад инструмент ChatGPT Agent, способный выполнять задачи за пользователя.

Глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) сообщил, что к концу 2025 года компания задействует более 1 миллиона ускорителей вычислений на базе GPU, а в перспективе рассматривает увеличение этого числа в 100 раз. Для сравнения, текущая инфраструктура xAI Илона Маска (Elon Musk), обеспечивающая работу модели Grok 4, использует около 200 тысяч чипов Nvidia H100 — в пять раз меньше, чем планирует развернуть OpenAI до конца года.

Источник изображения: Levart_Photographer/Unsplash

Альтман отметил в своём посте в X, что гордится своей командой, но теперь стоит новая задача — найти способ увеличить вычислительные мощности в 100 раз. Хотя его комментарий сопровождался шутливым «лол», в OpenAI явно настроены серьёзно. Как пишет Tom's Hardware, ещё в феврале компания была вынуждена замедлить выпуск GPT-4.5 из-за нехватки GPU, и с тех пор масштабирование инфраструктуры стало одним из главных приоритетов. Достижение отметки в 1 миллион GPU сделает OpenAI крупнейшим потребителем вычислительных ресурсов для ИИ в мире.

Источник изображения: TechCrunch/wikimedia.org (CC BY 2.0)

Стоимость реализации 100-кратного увеличения мощностей (при средней цене одного GPU в $30 000) оценивается примерно в 3 триллиона долларов — почти как ВВП Великобритании. И это без учёта затрат на электроэнергию и строительство дата-центров. Кроме того, Nvidia в ближайшие годы не сможет произвести такое количество GPU, не говоря уже о необходимости обеспечить их электропитанием. Однако, судя по всему, для Альтмана это не просто цифры, а часть стратегии по созданию искусственного общего интеллекта (AGI), который потребует принципиально новых решений — включая разработку собственных чипов и новых архитектур.

Ярким примером масштабного мышления OpenAI может служить их дата-центр в Техасе, уже ставший крупнейшим в мире. Сейчас он потребляет около 300 МВт, а к середине 2026 года этот показатель достигнет 1 ГВт. Однако такие «аппетиты» вызывают обеспокоенность у местных энергетиков: поддержание стабильного напряжения для объекта такого масштаба требует дорогостоящей модернизации сетей, с которой не всегда справляются даже государственные компании.

Чтобы диверсифицировать вычислительные мощности, OpenAI, помимо использования облачной платформы Microsoft Azure, строит собственные дата-центры совместно с Oracle и, по слухам, тестирует TPU от Google. Всё это, как отмечает Tom's Hardware, является частью технологической гонки, в которой также участвуют Meta✴, Amazon и другие крупные игроки.

По мнению экспертов, идея о 100 миллионах GPU на сегодняшний день выглядит нереалистичной, поскольку требует прорывов в области производства и энергоэффективности. Однако Альтман ориентируется не на текущие возможности, а на то, что может стать реальностью завтра.

Компании AMD и Stability AI объявили о запуске оптимизированной версии ИИ-модели Stable Diffusion 3.0 Medium, адаптированной для работы на устройствах с нейропроцессорами (NPU). Это позволит владельцам таких устройств генерировать изображения и обрабатывать текст локально — прямо на ноутбуках с процессорами AMD Ryzen AI со встроенным нейропроцессором на архитектуре XDNA 2, без необходимости использования мощной видеокарты.

Источник изображений: AMD

Ранее, на выставке Computex 2024, AMD совместно со Stability AI представила первую версию Stable Diffusion, оперирующую числами в представлении Block FP16, с которым NPU хорошо справляется — SDXL Turbo. Она достигла уровня точности FP16 при производительности, будто работала с числами INT8. Новая версия SD 3.0 Medium также выполнена в этом формате и оптимизирована под NPU-архитектуру, обеспечивая высокое качество генерации изображений при относительно невысоких аппаратных требованиях, сообщает TechPowerUp.

Модель FP16 использует 9 Гбайт памяти и может работать на ноутбуках с 24 Гбайт оперативной памяти. Система использует двухэтапный процесс обработки на базе AMD XDNA 2 NPU, увеличивая разрешение выходного изображения с 2 Мп (1024 × 1024 пикселей) до 4 Мп (2048 × 2048 пикселей).

Ранее приложение Amuse — программный инструмент для ИИ-генерации изображений — использовало только GPU для запуска Stable Diffusion Medium, что ограничивало его доступность. Теперь пользователи могут выбирать между GPU и NPU в зависимости от задач и возможностей устройства. Для тестирования новой функции необходимо установить последнюю версию драйвера AMD Adrenalin, а также бета-версию Amuse 3.1 от Tensorstack (Amuse AI). После этого, в режиме EZ Mode, нужно перевести ползунок в положение HQ и активировать опцию XDNA 2 Stable Diffusion Offload.

Проблема перепроизводства на китайском автомобильном рынке выражается не только в ценовый войнах, но и наличии складских запасов машин прошлых лет выпуска, которые так и не были распроданы. По некоторым данным, Си Цзиньпин (Xi Jinping) отчитал региональные власти в Китае за их слишком активное рвение вкладывать средства в выпуск электромобилей, а также в разработку ИИ.

Источник изображения: CATL

По данным Financial Times, китайский лидер сделал соответствующие замечания перед аудиторией чиновников на мероприятии, посвящённом проблемам развития городской инфраструктуры и экономики. «Что касается проектов, есть ряд вещей, а именно — искусственный интеллект, вычислительные мощности и транспортные средства с новыми типами силовых установок. Все ли провинции в нашей стране должны развивать свою промышленность в этом направлении?» — озадачился риторическим вопросом Си Цзиньпин, как утверждает источник.

Подобные заявления, как считают эксперты, могут указывать на готовность центральных властей Китая вмешиваться в субсидирование региональных проектов в указанных сферах деятельности, если они сочтут такое финансирование избыточным и неоправданным. Глава китайского государства, как отмечают источники, выражает озабоченность неконтролируемым финансированием однотипных проектов без оглядки на растущие долговые обязательства, рассчитываться по которым придётся будущим поколениям граждан Китая.

Как поясняет Financial Times, бум систем искусственного интеллекта привёл к тому, что крупные центры обработки данных создаются даже в не самых насыщенных с точки зрения экономической активности регионах Китая. При этом новенькие ЦОД нередко простаивают без работы, хотя деньги на их строительство были потрачены. Ориентироваться только на показатели роста ВВП и количество реализуемых проектов не нужно, как дал понять Си Цзиньпин, нельзя тратить деньги бездумно и оставлять проблемы для следующих поколений. По оценкам экономистов, сейчас КНР проходит через самый продолжительный период дефляционного давления с 90-х годов прошлого века. Дефлятор ВВП, показывающий динамику изменения цен на производимые страной товары, снижается уже девять кварталов подряд.

По оценкам аналитиков HSBC, в ряде отраслей китайской экономики уже начали приниматься меры, направленные на борьбу с дефляцией. Производители стекла для солнечных панелей, например, с июля объявили об организованном снижении объёмов выпуска продукции на 30 %, чтобы удержать цены от дальнейшего падения. Подобные меры принимаются и в сфере производства цемента, стали и строительных материалов. Впрочем, в сфере ИИ вмешательство государства в инвестиционную активность участников рынка будет избирательным, как убеждены эксперты. В частности, в Пекине и Шэньчжэне никто тормозить реализацию проектов не будет, поскольку это крупные технологические хабы, а вот тратить на периферийные с точки зрения географии проекты власти Китая наверняка станут меньше.

Стремление xAI охватить вниманием поклонников жанра аниме оказалось лишь частью инициатив по расширению пользовательской аудитории. Как можно судить по свежему заявлению Илона Маска (Elon Musk) со страниц родственной социальной сети X, стартап xAI намерен создать вариант чат-бота Grok для детей, у него даже имеется рабочее наименование Baby Grok.

Источник изображения: Unsplash, Мария Шалабаева

Каких-либо дополнительных подробностей об этой идее Маска пока нет, за исключением намерений миллиардера сделать данный чат-бот пригодным для работы с контентом, предназначенным для детей. Учитывая, насколько скандально развивается «взрослая версия» Grok, подобное направление экспансии можно признать рискованным. Тем не менее, с точки зрения охвата аудитории ставка на детей вполне может себя оправдать. Если Baby Grok завоюет популярность, то сможет стать дополнительным источником дохода для xAI, как и новой статьёй расходов для родителей его новых пользователей.

Впрочем, на пути этой инициативы в некоторых странах могут стать серьёзные законодательные ограничения. Ожидается, что версия Grok для детей будет предусматривать оптимизацию под образовательные задачи, помимо чисто развлекательных функций. Поскольку молодая аудитория обычного Grok неизбежно тянется ко всему новому, можно предположить, что являющийся многодетным отцом Илон Маск предпочёл оградить её от некоторых аспектов дурного влияния. Кроме того, наверняка имеет место и чисто коммерческий расчёт.

Экспериментальная модель OpenAI достигла уровня золотой медали на Международной математической олимпиаде (IMO), решив пять из шести задач и набрав 35 баллов из 42 возможных, сообщает Engadget. Это событие уже названо «важным этапом в развитии искусственного интеллекта», особенно в области логического и творческого мышления.

Источник изображения: Alexander Wei/X, Engadget

По словам исследователя OpenAI Александра Вэя (Alexander Wei), специализирующегося на крупных языковых моделях и логических задачах, не выпущенная пока ИИ-модель справилась на конкурсе с одной из ключевых задач — решением математических заданий, требующих не только вычислений, но и нестандартного подхода.

IMO является одной из самых престижных соревнований для школьников. Участники из разных стран решают сложные задачи по алгебре и математическому анализу. В этом году золотые медали получили лишь 67 из 630 участников, то есть около 10 %.

До настоящего времени ИИ показывал хорошие результаты в обработке больших данных и выполнении рутинных операций, однако в задачах, требующих творческого подхода или сложных логических рассуждений, он часто оказывался беспомощен. Новая же модель OpenAI, как отмечают в компании, смогла приблизиться к уровню мышления человека, построив строгие и логически выверенные доказательства.

Вэй подчеркнул, что модель способна создавать «сложные и безошибочные логические аргументы на уровне профессиональных математиков». При этом OpenAI не планирует выводить продукт с таким уровнем математической подготовки на рынок в ближайшие несколько месяцев, а новая версия GPT-5, как ожидается, улучшится по сравнению с предыдущими версиями, но не будет включать в себя возможности, продемонстрированные на олимпиаде.

Польский программист Пшемыслав Дембяк (Przemysław Dębiak), возможно, стал одним из последних представителей своей профессии, кому удалось превзойти искусственный интеллект в написании кода. Передовая ИИ-модель от OpenAI заняла второе место, но 10-часовой марафон довёл чемпиона до полного изнеможения.

Источник изображения: Kevin Ku / unsplash.com

Известный также под ником Psycho, Пшемыслав Дембяк, бывший сотрудник OpenAI, сразился с ИИ в поединке на соревновании AtCoder World Tour Finals 2025 в Токио. Японская платформа AtCoder, проводящая состязания по программированию и формирующая глобальные рейтинги, организовала, возможно, одно из первых соревнований, где лучшие программисты мира встретились с моделью ИИ. Спонсором мероприятия выступила OpenAI, представившая специально разработанную для этих целей модель, которая заняла второе место.

«Человечество победило (пока!). Я совершенно измотан. Подсчитал, что за последние три дня спал десять часов, и [теперь] я еле живой», — признался в соцсети X победитель. Участникам предлагались задачи класса NP-hard — особенно сложные для компьютеров, поскольку для них не существует известных алгоритмов, позволяющих найти оптимальное решение быстро и точно. Чтобы добиться наилучшего результата, требовалось применять эвристический подход — находить практичные, пусть и не всегда идеальные решения. На выполнение задач отводилось десять часов.

Источник изображения: x.com/FakePsyho

Все участники, включая команду OpenAI, использовали одинаковое оборудование, предоставленное AtCoder — людям и ИИ были обеспечены равные условия. Разрешалось пользоваться любым из доступных языков программирования и отправлять решения на проверку любое количество раз, но не чаще одного раза в пять минут. По итогам соревнования Пшемыслав Дембяк набрал 1 812 272 558 909 баллов и получил приз в размере 500 000 иен (около $3361). Специально разработанная модель OpenAI на базе рассуждающей архитектуры o3, выступавшая под именем OpenAIAHC, набрала 1 654 675 725 406 баллов, отстав от лидера на 9,5 %, но обогнав десять других финалистов, прошедших отбор по годовым рейтингам.

В OpenAI второе место сочли большим достижением. «Такие модели, как o3, входят в сотню лучших на соревнованиях по программированию и математике. Мероприятия вроде AtCoder позволяют нам проверить, насколько хорошо наши модели умеют стратегически мыслить, строить долгосрочные планы и улучшать решения методом проб и ошибок — как это делают люди», — заявил представитель компании ресурсу Ars Technica.

И едва ли можно обвинить OpenAI в чрезмерном оптимизме: если в 2023 году систему ИИ решали лишь 4,4 % задач в программировании, то в 2024 году этот показатель подскочил до 71,7 %, подсчитали в Стэнфордском университете. Более 90 % программистов теперь пользуются ИИ в рабочем процессе, показал опрос GitHub по итогам 2024 года. Хотя проведённое недавно исследование показало, что ИИ может не ускорять, а, напротив, замедлять работу опытных программистов.

Агентство ТАСС сообщило, что Преображенский суд Москвы восстановил на работе москвичку, которая была уволена из коммерческой организации после передачи большей части её обязанностей искусственному интеллекту. Это первое решение суда в пользу человека, который мог пострадать от дискриминации со стороны нейронной сети. Во всём мире компании тысячами заменяют сотрудников нейронкой, и одиночный случай обратного процесса резко выделяется на этом фоне.

Источник изображения: ИИ-генерация Grok 3/3DNews

Как уточняет Mash, Анастасия (имя изменено) устроилась в 2023 году менеджером по закупкам в ООО «Алиса» по производству одежды. Год спустя значительную часть её обязанностей отдали нейронной сети. Как вариант москвичке предложили двухчасовой рабочий день с соответствующей заработной платой. Она отказалась и пошла в суд, который частично выиграла.

«Исковые требования Рожновой А. Н. удовлетворить частично. Признать незаконным и отменить приказ ООО "Алиса" об увольнении Рожновой. Восстановить Рожнову на работе в должности категорийного менеджера отдела закупок ООО "Алиса". Взыскать с ООО "Алиса" в пользу Рожновой заработную плату за время вынужденного прогула, компенсацию за несвоевременную выплату заработной платы, компенсацию морального вреда», — сказано в документе постановления суде, который цитирует ТАСС.

Компания не согласна с выводами суда. У женщины забрали те обязанности, с которыми она не могла либо не хотела справляться. По информации Mash, по решению суда она получила от компании 1,5 млн рублей и уволилась.

Компания Meta✴ отказалась подписывать Кодекс практики для ИИ общего назначения ЕС (General-Purpose AI Code of Practice) — анонсированный 10 июля свод правил, направленных на соблюдение «Закона об ИИ» (AI Act). Это произошло за несколько недель до вступления в силу требований ЕС для поставщиков универсальных ИИ-моделей с системными рисками и базовых моделей, пишет TechCrunch.

Источник изображения: ALEXANDRE LALLEMAND/unsplash.com

«Европа движется по неверному пути в отношении ИИ, — написал Джоэл Каплан (Joel Kaplan), директор по глобальным вопросам Meta✴, в публикации на LinkedIn. — Мы внимательно изучили Кодекс практики Европейской комиссии в отношении универсальных моделей ИИ (GPAI), и Meta✴ не будет его подписывать. Этот кодекс вносит ряд правовых неопределённостей для разработчиков моделей, а также содержит меры, выходящие далеко за рамки “Закона об ИИ”».

Кодекс практики ЕС представляет собой пакет рекомендаций для добровольного исполнения, призванный помочь компаниям внедрять процессы и системы, соответствующие законодательству ЕС о регулировании ИИ. В частности, компаниям рекомендуется предоставлять и регулярно обновлять документацию о своих ИИ-инструментах и сервисах, запрещается обучение моделей на пиратском контенте, а также предлагается выполнять требования авторов, не желающих, чтобы их материалы использовались в обучающих датасетах.

Каплан охарактеризовал реализацию «Закона об ИИ» в ЕС как «чрезмерную», отметив, что закон «затруднит разработку и внедрение передовых ИИ-моделей в Европе и станет помехой европейским компаниям, стремящимся строить бизнес на их основе».

Технологические компании, включая лидеров ИИ-рынка — Alphabet, Meta✴, Microsoft и Mistral AI — активно выступают против ужесточения регулирования цифрового сектора ЕС, призывая отложить вступление в силу «Закона об ИИ». Однако Еврокомиссия заявила, что не намерена менять установленные сроки.

Также в пятницу Еврокомиссия опубликовала руководство для поставщиков ИИ-моделей в преддверии вступления в силу требований «Закона об ИИ» 2 августа. Эти требования касаются поставщиков универсальных ИИ-моделей с системными рисками, таких как OpenAI, Anthropic, Google и Meta✴. Компании, выпустившие такие модели на рынок до 2 августа, должны будут соблюдать данные требования не позднее 2 августа 2027 года.

Netflix сообщила, что при создании визуальных эффектов для одного из своих оригинальных сериалов использовался генеративный искусственный интеллект. Это помогло ускорить работу над проектом и сэкономить средства.

Источник изображения: Mariia Shalabaieva / unsplash.com

Генеральный директор платформы Тед Сарандос (Ted Sarandos) назвал ИИ «невероятной возможностью помочь создателям фильмов и сериалов делать их не только дешевле, но и лучше». В качестве примера он привёл аргентинский научно-фантастический сериал «Этернавт» (El Eternauta), в одной из сцен которого создатели хотели показать обрушение здания в Буэнос-Айресе, но этот визуальный эффект вышел бы за рамки бюджета проекта. Для создания этой драматичной сцены с помощью ИИ творческая группа обратилась в Eyeline Studios — отдел производственных инноваций Netflix.

«Этот фрагмент с визуальными эффектами завершили в десять раз быстрее, чем это можно было бы сделать с использованием традиционных инструментов и рабочих процессов. Кроме того, стоимость проекта стала бы просто неподъёмной для сериала с таким бюджетом», — рассказал господин Сарандос. Сцена стала первым эпизодом, снятым с применением генеративного ИИ и попавшим в финальный монтаж оригинального сериала или фильма Netflix.

Второй генеральный директор платформы Грег Питерс (Greg Peters) отметил, что генеративный ИИ может помочь и зрителям — например, при обработке голосовых команд при поиске интересных материалов. «Сказать: „Хочу посмотреть фильм из восьмидесятых, мрачный психологический триллер“ [и получить] некоторые результаты — раньше такое было невозможно. Это восхитительно», — отметил господин Питерс. Наконец, добавил он, генеративный ИИ окажется полезен и в рекламе — компании и маркетологи тоже хотят создавать захватывающий контент.

Европейская комиссия (ЕК) опубликовала в пятницу руководство, призванное помочь разработчикам ИИ-моделей, которые, по её мнению, подвержены системным рискам, соблюдать требования «Закона об ИИ» (AI Act) с целью снижения потенциальных угроз.

Источник изображения: Carl Gruner/unsplash.com

Как сообщает агентство Reuters, этот шаг ЕК направлен на противодействие критике со стороны некоторых компаний в отношении «Закона об ИИ» и регуляторной нагрузки. Также руководство должно обеспечить большую ясность для потенциальных нарушителей закона, которым грозят штрафы в размере от €7,5 млн ($8,7 млн) или 1,5 % от оборота до €35 млн ($40,8 млн) или 7 % от мирового оборота.

«Закон об ИИ» был принят в прошлом году и вступает в силу поэтапно. Со 2 августа он будет регламентировать использование ИИ-моделей с системными рисками и базовых моделей, представляющих собой основу для различных приложений. Речь идёт об ИИ-моделях компаний Google, OpenAI, Meta✴ Platforms, Anthropic и Mistral. ЕК относит к категории ИИ-моделей с системными рисками те, что обладают значительно развитыми вычислительными возможностями и могут оказывать существенное влияние на общественное здоровье, безопасность, основные права или общество в целом.

В отношении таких моделей должна проводиться оценка с целью выявления и снижения рисков, а также состязательное тестирование. Их разработчики обязаны уведомлять ЕК о серьёзных инцидентах и обеспечивать надлежащую защиту от кражи и неправомерного использования.

Что касается ИИ-моделей общего назначения (GPAI) или базовых моделей, то к ним будут предъявляться требования по обеспечению прозрачности, включая составление технической документации, принятие политики в области авторских прав и предоставление подробных обзоров контента, используемого для обучения алгоритмов.

По словам Хенны Вирккунен (Henna Virkkunen), руководителя технического отдела ЕК, опубликованное руководство поможет обеспечить бесперебойное и эффективное применение «Закона об ИИ».

Группа «Т-Технологии» представила свою первую большую языковую модель (LLM) с гибридным режимом рассуждений — T-Pro 2.0, входящую в семейство моделей Gen-T. Сообщается, что новая модель обеспечивает более высокое качество ответов на сложные запросы при двукратной экономии вычислительных ресурсов для русскоязычных задач по сравнению с аналогами Qwen3 и DeepSeek R1-Distil.

Источник изображения: «Т-банк»

Гибридные модели способны в зависимости от запроса выбирать между быстрыми, простыми ответами и глубоким анализом, что снижает затраты на вычисления при внедрении ИИ. По данным «Т-Технологий», расходы на разработку модели, включая затраты на вычислительные мощности для R&D и финального дообучения, а также зарплаты сотрудников, не превышают 120 млн рублей.

Такие модели лучше справляются со сложными аналитическими задачами, что позволяет использовать их в качестве основы для ИИ-агентов нового поколения, способных выполнять задачи без вмешательства человека. Например, в службе поддержки ИИ-агенты не просто помогают генерировать ответы, но и самостоятельно решают часть пользовательских запросов. В «Т-банке» доля таких обращений уже составляет 40 %.

Согласно данным «Т-Технологий», модель T-Pro 2.0 продемонстрировала более высокие результаты на русскоязычных бенчмарках — MERA, ruMMLU, Ru Arena Hard, ruAIME, ruLCB — по сравнению с другими открытыми моделями на 30 млрд параметров.

«Т-банк» планирует использовать новую модель для повышения качества работы своих ИИ-ассистентов, доступных всем клиентам банка, а также для повышения эффективности операционных процессов за счёт копайлот-решений и автономных агентов.

Сообщается, что благодаря переходу на внутреннюю версию T-Pro 2.0, обученную на собственных данных «Т-банка», повысилось качество работы автономных агентов поддержки: они стали на 10 % чаще решать задачи пользователей без участия оператора и дополнительных затрат на разработку или операционные процессы.

Модель T-Pro 2.0 с числом параметров 32 млрд находится в открытом доступе на платформе Hugging Face под лицензией Apache 2.0.