Группа исследователей из Google и Калифорнийского университета в Беркли предложила новый метод масштабирования искусственного интеллекта (ИИ). Речь идёт о так называемом «поиске во время вывода», который позволяет модели генерировать множество ответов на запрос и выбирать лучший из них. Этот подход может повысить производительность моделей без дополнительного обучения. Однако сторонние эксперты усомнились в правильности идеи.

Источник изображения: сгенерировано AI

Ранее основным способом улучшения ИИ было обучение больших языковых моделей (LLM) на всё большем объёме данных и увеличение вычислительных мощностей при запуске (тестировании) модели. Это стало нормой, а точнее сказать, законом для большинства ведущих ИИ-лабораторий. Новый метод, предложенный исследователями, заключается в том, что модель генерирует множество возможных ответов на запрос пользователя и затем выбирает лучший. Как отмечает TechCrunch, это позволит значительно повысить точность ответов даже у не очень крупных и устаревших моделей.

В качестве примера учёные привели модель Gemini 1.5 Pro, выпущенную компанией Google в начале 2024 года. Утверждается, что, используя технику «поиска во время вывода» (inference-time search), эта модель обошла мощную o1-preview от OpenAI по математическим и научным тестам. Один из авторов работы, Эрик Чжао (Eric Zhao), подчеркнул: «Просто случайно выбирая 200 ответов и проверяя их, Gemini 1.5 однозначно обходит o1-preview и даже приближается к o1».

Тем не менее, эксперты посчитали эти результаты предсказуемыми и не увидели в методе революционного прорыва. Мэтью Гуздиал (Matthew Guzdial), исследователь ИИ из Университета Альберты, отметил, что метод работает только в тех случаях, когда можно чётко определить правильный ответ, а в большинстве задач это невозможно.

С ним согласен и Майк Кук (Mike Cook), исследователь из Королевского колледжа Лондона. По его словам, новый метод не улучшает способность ИИ к рассуждениям, а лишь помогает обходить существующие ограничения. Он пояснил: «Если модель ошибается в 5 % случаев, то, проверяя 200 вариантов, эти ошибки просто станут более заметны». Основная проблема состоит в том, что метод не делает модели умнее, а просто увеличивает количество вычислений для поиска наилучшего ответа. В реальных условиях такой подход может оказаться слишком затратным и малоэффективным.

Несмотря на это, поиск новых способов масштабирования ИИ продолжается, поскольку современные модели требуют огромных вычислительных ресурсов, а исследователи стремятся найти методы, которые позволят повысить уровень рассуждений ИИ без чрезмерных затрат.

В рамках конференции GDC 2025 состоялся анонс первого за три года нового дополнения к многопользовательскому симулятору выживания с динозаврами Ark: Survival Evolved. Презентация оказалась омрачена необычным скандалом.

Источник изображений: Snail Games

Расширение называется Ark: Aquatica и позиционируется как «амбициозное» приключение, 95 % которого будет происходить под водой. Обещают 17 новых существ, предметы, испытания и «интригующий сюжет» за пределами канона Ark.

Анонс сопровождался кинематографическим трейлером, однако вместо ажиотажа он вызвал у фанатов лишь гнев и отторжение: минутный ролик практически целиком создан с помощью ИИ.

Видео уже скрыли из поисковой выдачи на YouTube, однако оно всё ещё доступно по ссылке. На момент публикации материала трейлер имеет 165 лайков и в 25 раз больше дизлайков (свыше четырёх тысяч).

Пользователи в комментариях осудили использование ИИ для создания ролика (тем более в таком объёме). «Это отвратительно, и вам должно быть стыдно», — считает специализирующийся на Ark блогер Syntac с 1,6 млн подписчиков.

Примечательно, что ещё до публикации скандального трейлера Studio Wildcard (Ark: Survival Ascended, Ark 2) поспешила сообщить о своей непричастности к Ark: Aquatica. Разработкой дополнения занимается Snail Games.

Ark: Aquatica выйдет на ПК в июне текущего года. Тем временем Studio Wildcard готовит аддон Ark: Lost Colony для Ark: Survival Ascended (заявлен на ноябрь), который должен стать связующим звеном с Ark 2.

Выступление основателя и бессменного руководителя Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang) на GTC 2025 длилось более двух с половиной часов, поэтому времени для комментариев с оценкой текущего положения дел в отрасли у него было предостаточно. Глава компании убеждён, что к смене приоритетов в сфере искусственного интеллекта она прекрасно готова.

Источник изображения: Nvidia

Прежде всего, Хуанг потрудился разубедить инвесторов в способности новых игроков рынка типа DeepSeek снизить спрос на компоненты для инфраструктуры искусственного интеллекта, поскольку неплохие по своей эффективности языковые модели удаётся создавать с заметно меньшими затратами на обучение. «Почти весь мир всё понял неправильно», — охарактеризовал глава Nvidia реакцию рынка на прорыв DeepSeek.

«Количество вычислительных ресурсов, которое требуется для работы агентского ИИ с функцией рассуждения, как минимум в 100 раз больше, чем мы рассчитывали год назад», — заявил Дженсен Хуанг. По его словам, на данном этапе развития систем ИИ компания ставит перед собой два приоритета: обеспечить их работу с максимальным количеством пользовательских обращений и максимально ускорить предоставление ответов. По словам главы Nvidia, только продукция этой марки способна одновременно решить обе задачи. «Если вы будете слишком долго отвечать на вопрос, клиент просто не вернётся к системе. В сфере поиска информации в сети именно так и происходит», — заверил Хуанг.

Nvidia сообщила о выходе Isaac GR00T N1 — открытой и настраиваемой модели искусственного интеллекта, которая поможет в создании человекоподобных роботов. «Настала эпоха робототехники общего назначения. С Nvidia Isaac GR00T N1 и новыми фреймворками для генерации данных и обучения роботов создатели робототехники по всему миру откроют новый рубеж в эпоху ИИ», — заявил глава компании Дженсен Хуанг (Jensen Huang).

Источник изображения: nvidia.com

В ходе выступления на мероприятии GTC 2025 господин Хуанг продемонстрировал человекоподобного робота 1X NEO Gamma, умеющего производить уборку в автономном режиме — в этом ему помогла модель GR00T N1 с постобучением. «Будущее гуманоидов — за адаптивностью и обучением. Модель Nvidia GR00T N1 обеспечила крупный прорыв в области рассуждений и навыков роботов. С минимальным набором данных после обучения мы смогли полностью развернуть её на NEO Gamma, продвинувшись в своей миссии по созданию роботов, которые выступают не инструментами, а компаньонами, способными оказывать людям значимую, безмерную помощь», — прокомментировал проект гендиректор 1X Technologies Бернт Бёрних (Bernt Børnich). Опробовать модель смогли также в Boston Dynamics, Agility Robotics, Mentee Robotics и Neura Robotics.

Об этой работе Nvidia впервые рассказала в прошлом году — тогда она носила название Project GR00T (Generalist Robot 00 Technology). Обновлённая GR00T N1 имеет двухсистемную архитектуру по образу человеческого мышления. «Первая система» (System 1), как её называет Nvidia — это «действующая модель с быстрым мышлением» (fast-thinking action model), аналогичная человеческим рефлексам и интуиции. Её обучение проводилось на основе данных, собранных в ходе демонстраций с участием человека, и синтетических данных, смоделированных при помощи платформы Nvidia Omniverse. «Вторая система» (System 2) — визуально-языковая или «медленно думающая» модель. Она «строит рассуждения об окружении и полученных инструкциях, чтобы планировать действия». Составленный план передаётся в «первую систему», которая преобразует его в «точные, непрерывные движения робота». Это могут быть захват или перемещение предметов одной или двумя руками, а также более сложные многоэтапные задачи, для которых необходима комбинация основных навыков.

GR00T N1 прошла предварительное обучение и овладела механизмами рассуждений и навыков общего назначения для человекоподобных роботов; разработчикам также предоставляются средства, чтобы провести её дополнительную настройку, скорректировать поведение для конкретных потребностей и провести дополнительное обучение на основе данных, собранных в демонстрациях с участием человека или в моделировании. Nvidia открыла доступ к данным обучения и сценариям оценки задач GR00T N1 на платформах Hugging Face и GitHub.

Asus анонсировала мини-суперкомпьютер Ascent GX10 — собственный вариант Nvidia Project Digits или как он теперь называется Nvidia DGX Spark. Компактная машина на базе Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip предлагает производительность до 1000 TOPS в рабочих нагрузках, связанных с искусственным интеллектом.

Источник изображения: asus.com

Как и эталонный DGX Spark, Asus Ascent GX10 представляет собой мини-ПК, который свободно размещается на столе — для начала работы достаточно подключить к нему монитор, клавиатуру и мышь. Полный список технических характеристик в пресс-релизе производителя не приводится — компания ограничилась лишь основными. Платформа Nvidia GB10 оборудована центральным процессором Nvidia Grace и графикой Blackwell. Центральный процессор выполнен на базе архитектуры Arm — он включает в себя десять ядер Cortex-X925 и десять Cortex-A725; графика подключена к нему через высокоскоростное соединение NVLink-C2C. Asus Ascent GX10 предлагает производительность 1 Пфлопс или 1000 Тфлопс (FP4).

Компактный компьютер располагает 128 Гбайт унифицированной памяти, что позволяет запускать на нём ИИ-модели с 200 млрд параметров. Спецификации памяти не раскрываются, но они должны соответствовать эталонному Project Digits, что означает LPDDR5x для ОЗУ, поддержку твердотельных накопителей M.2 NVMe объёмом до 4 Тбайт и аппаратное шифрование.

Высокоскоростной сетевой интерфейс Nvidia ConnectX позволяет объединять несколько Asus Ascent GX10 для запуска более крупных моделей, например, Meta✴ Llama 3.1, у которой до 405 млрд параметров. Прочие интерфейсы в пресс-релизе не указываются и на официальном изображении компьютера не просматриваются; в распоряжении DGX Spark значились четыре USB4 Type-C, Wi-Fi, порт Ethernet и один HDMI 2.1a для подключения монитора.

Asus предложит Ascent GX10 по цене в $2999 — для сравнения, DGX Spark поступит в продажу в мае за $3999.

Компания Nvidia в рамках открытия конференции GTC 2025 официально анонсировала ускоритель вычислений для центров обработки данных Blackwell Ultra B300, суперчип Grace Blackwell Ultra GB300, а также различные системы на его основе. Новинка «создана для эпохи рассуждений», то есть для новейших, более сложных и требовательных к ресурсам ИИ-моделей (LLM), способных размышлять над задачами.

Источник изображений: Nvidia

Nvidia уже традиционно не стала раскрывать всех деталей о новинке. В компании лишь отметили, что графические процессоры Blackwell Ultra (в составе GB300 и B300) физически отличаются от чипов Blackwell (в GB200 и B200). Отметим, что Blackwell Ultra B300 представляет собой классический ускоритель на GPU, тогда как Grace Blackwell Ultra GB300 — это связка из Arm-процессора Grace с 72 ядрами Neoverse V2 и двух графических процессоров Blackwell Ultra.

Плата с парой CPU Grace и четырьмя Blackwell Ultra

Nvidia отмечает увеличенный на 50 % объём набортной памяти. Blackwell Ultra получил 288 Гбайт HBM3e, что будет как раз кстати при работе с особенно крупными LLM. Объём памяти вырос благодаря использованию новых 12-ярусных стеков HBM3e — в Blackwell B200 применяются восьмиярусные стеки HBM3e, обеспечивающие 192 Гбайт памяти.

По словам Nvidia, производительность Blackwell Ultra должна в 1,5 раза превышать производительность Blackwell в запуске уже обученных моделей (FP4 inference). Компания заявляет о производительности в 15 Пфлопс для вычислений FP4, а также о 30 Пфлопс для разреженных FP4. Для оригинального ускорителя Blackwell B200 эти показатели составляли 10 и 20 Пфлопс соответственно.

GB300 NVL72

Nvidia предложит несколько готовых систем на базе новых ускорителей вычислений, которые начнут поступать в продажу во второй половине 2025 года. GB300 NVL72 — фактически это готовая серверная стойка, объединяющая 72 графических процессора Blackwell Ultra и 36 центральных процессоров Grace. Новинка, как и её предшественница GB200 NVL72, оснащена системой жидкостного охлаждения, использует NVLink пятого поколения, модули Nvidia ConnectX-8 SuperNIC и предлагает 18 Тбайт оперативной памяти LPDDR5X. Производительность достигает 1100 Пфлопс в FP4-вычислениях и до 1400 Пфлопс в разреженных вычислениях.

Nvidia особенно отмечает применение интерконнекта NVLink 5-го поколения, который соединяет отдельные чипы для создания «одного большого GPU». Он обладает пропускной способностью 1,8 Тбайт/с на GPU, а общая пропускная способность достигает 130 Тбайт/с. Начиная с Blackwell, NVLink также может использоваться в качестве интерфейса для соединения нескольких стоек, что ранее осуществлялось через InfiniBand со скоростью 100 Гбайт/с. Поэтому Nvidia заявляет о 18-кратном увеличении скорости для этого конкретного сценария.

Blackwell Ultra DGX SuperPOD

В домен NVLink можно подключить до 576 графических процессоров. Собственно, такую систему Nvidia тоже предложит — Blackwell Ultra DGX SuperPOD. Это кластер из восьми стоек NVL72, который включает 288 процессоров Grace, 576 чипов Blackwell Ultra, 300 Тбайт памяти HBM3e и FP4-производительность в 11,5 Экзафлопс.

Наконец, Nvidia представила систему HGX B300 NVL16 — решение для тех, кому вместо Arm-процессора Grace нужен чип на x86-совместимой архитектуре. В системе имеется 16 графических процессоров B300A, соединённые через NVLink, и центральные x86-процессоры. Nvidia не уточняет, какие именно CPU применены, но в прошлом использовались чипы как от AMD, так и от Intel.

Ускорители вычислений и системы на базе Blackwell Ultra появятся на рынке во второй половине текущего года. Их предложат все крупные производители серверов, а также новинки будут доступны у основных облачных провайдеров.

Количество загрузок открытых моделей искусственного интеллекта Llama достигло 1 млрд, сообщил глава компании Meta✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg). По состоянию на начало декабря 2024 года этот показатель составлял 650 млн, что соответствует росту более чем на 50 % за квартал.

Источник изображения: Stefan Cosma / unsplash.com

Модели семейства Llama лежат в основе ИИ-помощника Meta✴ AI, который присутствует на различных платформах компании, в том числе в Facebook✴, Instagram✴ и WhatsApp — Meta✴ стремится выстроить обширную систему продуктов в области ИИ. Компания бесплатно по собственной лицензии предоставляет как сами модели, так и инструменты для их тонкой настройки и кастомизации. Эти модели имеют некоторые ограничения для использования в коммерческих целях, но активно применяются в различных продуктах — например, оператором связи AT&T и потоковой службой Spotify.

Впрочем, не обходится и без сложностей: сейчас Meta✴ пытается отбиться от судебного иска, в рамках которого её обвиняют в обучении ИИ на защищённых авторским правом материалах; в ЕС компанию заставили отложить, а то и вовсе отменить выпуск некоторых моделей из-за сомнений в отношении конфиденциальности данных. Кроме того, модели DeepSeek оказались по ряду критериев лучше, чем Llama. Meta✴ пытается воспользоваться опытом DeepSeek по снижению расходов на обучение ИИ.

В этом году американская компания намеревается потратить на ИИ не меньше $65 млрд, а в ближайшие месяцы она хочет выпустить несколько моделей Llama, включая рассуждающие. Meta✴ также, вероятно, ведёт разработку ИИ-агентов — систем, способных самостоятельно выполнять сложные последовательности действий. Некоторые из продуктов она может представить на LlamaCon — первой проводимой Meta✴ конференции разработчиков генеративного ИИ; она намечена на 29 апреля.

Более 400 актёров, музыкантов, режиссёров, писателей и представителей других творческих профессий подписали открытое письмо. Они призвали администрацию США запретить обучение моделей ИИ на защищённых авторским правом работах. Письмо стало ответом на предлагаемую OpenAI и Google «свободу обучения» моделей ИИ без получения разрешения от правообладателей и соответствующей компенсации.

Источник изображения: unsplash.com

OpenAI заявила, что смягчение законов об авторском праве будет способствовать «свободе обучения» и поможет защитить национальную безопасность Америки. OpenAI и Google уверены, что это поможет «укрепить лидерство Америки» в конкурентной борьбе с Китаем в области разработки ИИ.

Звёзды, в свою очередь, не видят причин отменять защиту авторских прав, чтобы помочь улучшить модели ИИ: «Мы твёрдо убеждены, что глобальное лидерство Америки в области ИИ не должно достигаться за счёт наших важнейших творческих отраслей». В открытом письме творческие работники утверждают, что «свобода обучения» ИИ подорвёт экономическую и культурную мощь страны и ослабит защиту авторских прав, в то время как Google и OpenAI получат исключительные права на «свободную эксплуатацию творческих и образовательных отраслей Америки, несмотря на их [и так] значительные доходы и доступные средства».

«Америка стала мировым культурным центром не случайно, — говорится в письме. — Наш успех напрямую обусловлен нашим фундаментальным уважением к интеллектуальной собственности и авторским правам, которое вознаграждает творческий риск талантливых и трудолюбивых американцев из каждого штата». В письме отмечается, что индустрия развлечений Америки предоставляет работу 2,3 млн граждан США и ежегодно выплачивает $229 млрд в виде заработной платы, а также обеспечивает «основу для американского демократического влияния и мягкой силы за рубежом».

Среди подписавших письмо протеста фигурируют такие знаменитости мирового масштаба, как Бен Стиллер (Ben Stiller), Кейт Бланшетт (Cate Blanchett), Пол Маккартни (Paul McCartney), Гильермо дель Торо (Guillermo del Toro), Джозеф Гордон-Левитт (Joseph Gordon-Levitt) и многие другие, не менее известные представители творческих профессий.

Источник изображения: techspot.com

Знаменитости протестуют против этой проблемы не только в США. Великобритания собирается изменить закон об авторском праве, что позволит обучать модели ИИ без разрешения владельцев авторских прав и оплаты, если создатели заранее не откажутся от этого. В знак протеста группа из 1000 музыкантов выпустила «тихий» альбом «Is this what we want?» («Разве этого мы хотим?»), содержащий лишь записи пустых студий и концертных залов. Помимо этого, на первых полосах национальных СМИ был опубликован лозунг музыкантов «Make it fair» («Давайте сделаем по-справедливому») с призывом к диалогу индустрии с разработчиками ИИ.

Компания Tencent выпустила новые системы искусственного интеллекта, способные создавать трёхмерные объекты по текстовым запросам. Все они будут доступны бесплатно с открытыми кодами.

Источник изображения: tencent.com

Пять генераторов трёхмерных объектов основаны на модели её собственной разработки Hunyuan3D-2.0 — компания намеревается сделать все их открытыми для пользователей. Новые ИИ-системы смогут использоваться в связке с фирменным 3D-движком Tencent для игр и другого контента.

Сегодня крупнейшие технологические компании от OpenAI до Alibaba с поразительной скоростью выпускают новые модели ИИ. Появление стартапа DeepSeek, который добился успехов на уровне мировых лидеров отрасли при существенно сниженных затратах, только подстегнуло этот процесс. Ранее китайский поисковый гигант Baidu выпустил Ernie 4.5 — обновлённый вариант своей флагманской ИИ-модели, а также Ernie X1 – прямого конкурента рассуждающей DeepSeek R1.

Tencent также считает, что не имеет права быть в позиции догоняющей. В феврале компания представила модель Hunyuan Turbo S, которая не рассуждает подолгу, как DeepSeek R1, а даёт максимально быстрые ответы. Tencent также похвасталась, что смогла резко снизить стоимость развёртывания ИИ. Генераторы 3D-объектов — область, близкая к основному для компании игровому бизнесу; сейчас студии активно внедряют ИИ на всех этапах разработки, сокращая время вывода новых игр на рынок.

Собственными проектами Tencent не ограничивается — она интегрировала DeepSeek R1 в широкий спектр своих продуктов от поиска в WeChat до чат-бота Yuanbao. Последний в марте даже смог ненадолго обогнать саму DeepSeek и стать самым скачиваемым приложением для iPhone в Китае.

Информация о том, что выход обновлённого варианта голосового помощника Siri задержится ещё на год, может дорого обойтись компании Apple. Рост продаж iPhone замедляется, и отставания в области искусственного интеллекта в период его мирового бума инвесторы компании не простят, пишет The Wall Street Journal.

Самая дорогая компания в мире всё отчётливее сталкивается с новой реальностью: положение в сегменте iPhone оставляет желать лучшего, ведь во второй половине 2024 года его продажи выросли лишь на 1,6 % в годовом исчислении. Бизнес, на который приходится более половины выручки компании, слабеет, но из-за высокого доверия к бренду акции Apple до недавнего времени демонстрировали лучшие результаты, чем у многих других игроков технологической отрасли. Однако этому доверию, похоже, приходит конец — известие о том, что компания решила перенести развёртывание функций генеративного ИИ для голосового помощника Siri, уже оказывает негативное влияние на её акции. Представитель Apple 7 марта признал, что для внедрения этих функций потребуется больше времени, и их дебют состоится лишь в 2026 году.

Это означает, что с выходом новых iPhone этой осенью Apple не сможет значительно расширить набор функций ИИ. На минувшей неделе акции компании потеряли 11 %, что стало крупнейшим недельным падением с конца 2022 года. Дело не только в проблемах с Siri — предложенная Дональдом Трампом (Donald Trump) стратегия пошлин подорвала позиции всего технологического сектора, и Apple пострадала сильнее прочих. Панические настроения могут задержаться на рынке: обычно компания немногословна в отношении своих продуктов и программных решений, пока они не готовы к выходу, а крупнейшие анонсы в области ПО приберегает для июньской конференции WWDC. За отсутствием крупных нововведений в сфере ИИ Apple придётся в этом году придумать нечто неожиданное, чтобы стимулировать продажи iPhone. Один из возможных вариантов — смартфон в радикально тонком корпусе, однако до сентябрьской презентации компания подробностей раскрывать не станет.

Влияние этих новостей, вероятно, окажется минимальным. В январе аналитик Jefferies Эдисон Ли (Edison Lee) понизил рейтинг акций Apple из-за её отставания в области ИИ. Курирующий Siri топ-менеджер Робби Уокер (Robby Walker) на совещании с подчинёнными назвал ситуацию с задержкой обновлённого голосового помощника некрасивой. Даже если в этом году Apple выпустит ультратонкий, а в следующем — складной iPhone, без дополнительного стимула в виде ИИ нарастить продажи необходимыми темпами будет сложно, отметил эксперт. В настоящий момент рыночная капитализация Apple немногим менее чем в 28 раз превосходит её прогнозируемую годовую прибыль, что примерно соответствует среднему пятилетнему значению и показателям других крупных технологических компаний. Пока серьёзной угрозы для акций нет, но её могут спровоцировать дальнейшие задержки в развитии ИИ и политика Белого дома в отношении пошлин.

Платформа Git-хостинга открытых проектов SourceHut заявила, что работа её сервисов замедлилась из-за веб-сканеров, которые запускают компании — разработчики систем искусственного интеллекта. Похожие жалобы всё чаще поступают и от владельцев других ресурсов.

Источник изображения: Kai Wenzel / unsplash.com

Чтобы ограничить трафик от ИИ-ботов, SourceHut пришлось развернуть Nepenthes — средство защиты от недобросовестно работающих веб-сканеров, собирающих данные для обучения моделей ИИ. Администрация платформы в одностороннем порядке целиком заблокировала диапазоны адресов нескольких облачных провайдеров, в том числе Google Cloud и Microsoft Azure, из-за чрезмерных объёмов трафика от развёрнутых в их сетях ботов. Владельцам добросовестно работающих сервисов на этих инфраструктурах рекомендовали связываться с администрацией SourceHut в индивидуальном порядке, чтобы добавлять их в исключения. В 2022 году SourceHut также пострадала из-за слишком частых обращений к её ресурсам от службы Google Go Module Mirror.

В 2023 году OpenAI заверила, что её боты будут выполнять директивы из файлов robots.txt, указывающих правила обработки данных с сайтов веб-сканерами. Аналогичные обязательства взяли на себя и другие разработчики ИИ, но жалобы на злоупотребления продолжают поступать. Летом минувшего года сайт iFixit, в частности, подвергся нашествию со стороны бота Anthropic Claudebot. В декабре хостер Vercel сообщил о значительном присутствии ИИ-сканеров в его инфраструктуре: OpenAI GPTbot отправил в его сеть 569 млн запросов, Anthropic Claude — 370 млн. В совокупности они достигли около 20 % от 4,5 млрд запросов Googlebot, который используется для индексации ресурсов в Google.

Источник изображения: Kai Wenzel / unsplash.com

Тогда же разработчик распределённой соцсети Diaspora Деннис Шуберт (Dennis Schubert) пожаловался, что за предшествующие 60 дней на ИИ-ботов пришлись 70 % трафика на его сервер. Публикация обрела вирусную популярность, и активность ИИ-сканеров резко сократилась; однако сетевые хулиганы устроили на его ресурс массовое нашествие запросов от клиентов со значением строки user-agent, совпадающим с OpenAI GPTbot. Вот только настоящий ИИ-бот OpenAI отправляет запросы из инфраструктуры Microsoft Azure, а в случае с сервером Diaspora они исходили с адресов AWS и даже от американских интернет-провайдеров.

Иногда ситуация осложняется тем, что некоторые боты имеют несколько предназначений. Так, Meta✴ AI bot и AppleBot собирают данные исключительно для обучения ИИ, тогда как GoogleBot служит и для ИИ, и для индексации в поиске. Чтобы избежать путаницы, Google в 2023 году добавила отдельное значение Google-Extended для инструментов обучения ИИ.

Облачный провайдер масштабов Google способен оправдать разработку собственных компонентов для своей вычислительной инфраструктуры, поэтому компания давно развивает линейку собственных процессоров серверного назначения. До сих пор основным партнёром Google в этой сфере оставалась Broadcom, но в следующем поколении к ней может присоединиться MediaTek.

Источник изображения: Google

Об этом накануне сообщило агентство Reuters со ссылкой на публикацию The Information. Сотрудничество с MediaTek при этом не подразумевает разрыв отношений с Broadcom. Первые плоды взаимодействия с MediaTek корпорация Google представит в следующем году, и одна из преследуемых в рамках этого альянса выгод заключается в экономии расходов на выпуск соответствующих чипов. Как сообщается, MediaTek пользуется более низкими тарифами на производство своих чипов на мощностях TSMC, чем Broadcom, поэтому Google в новом поколении собственных решений надеется добиться пропорциональной экономии.

По оценкам экспертов Omdia, в прошлом году Google пришлось потратить на свои процессоры Tensor от $6 до $9 млрд, причём эти расчёты основываются на данных о выручке Broadcom в сфере реализации компонентов для систем ИИ. Даже если Google в результате сотрудничества с MediaTek удастся чуть-чуть сэкономить на каждом выпускаемом чипе, то в общем масштабе экономическая выгода может оказаться весьма существенной.

Данные берутся из публикации Лучшие ИИ-сервисы по версии 3DNews на начало 2025 г., часть 3: конструкторы приложений, секретари, менеджеры проектов, дата-дирижёры

Вступающего в должность на этой неделе генерального директора Intel Лип-Бу Тана (Lip-Bu Tan) сложно назвать новичком в управлении корпорацией, поскольку в совете директоров он успел провести два года. По некоторым данным, на посту главы Intel он намерен первым делом навести порядок в сфере контрактного производства чипов и искусственного интеллекта.

Источник изображения: Intel

Об этом сообщает Reuters со ссылкой на собственные источники, знакомые с планами нового руководителя процессорного гиганта. Лип-Бу Тан уже успел выступить на общем собрании сотрудников Intel, признавшись, что компании придётся принять ряд трудных решений. Ожидается, что ради повышения гибкости управленческой структуры и скорости реализации решений новый генеральный директор сократит часть руководителей среднего звена, которое добавляет инерции всем управленческим процессам. Предшественник в лице Патрика Гелсингера (Patrick Gelsinger), по мнению некоторых сторонних экспертов, в кадровых вопросах был более мягкотелым, поскольку существенную часть карьеры провёл в Intel.

По слухам, Лип-Бу Тане решительно настроен привлечь к услугам контрактного подразделения Intel Foundry новых клиентов, и будет в этой сфере действовать агрессивно. При новом гендиректоре Intel также попытается наверстать упущенное в сфере выпуска ускорителей вычислений. При этом новый глава готов внимательно выслушивать не только клиентов и партнёров, но и сотрудников Intel.

По сути, Лип-Бу Тан настроен устранить ошибки, допущенные своим предшественником. Гелсингер хоть и стремился развивать производственную инфраструктуру Intel с прицелом на привлечение сторонних заказов на выпуск чипов, существенного доверия со стороны новых клиентов завоевать не успел. Их настораживала не очень гладкая история деятельности Intel с многочисленными задержками выхода новых продуктов или их полной отменой.

Лип-Бу Тан во время анализа слабых мест Intel в её текущем состоянии пришёл к выводу, что культура корпорации утратила дух, заложенный её основателем, а принятие решений тормозится раздутым штатом. Своими соображениями он поделился с советом директоров ещё в прошлом году, но не нашёл понимания, после чего решил уйти из компании к августу. После своего возвращения в новом статусе Лип-Бу Тан дал понять, что намерен сохранить за Intel её производственные мощности, а также превратить её в «контрактного производителя мирового класса». По предварительным оценкам, усилия Intel в этой сфере оправдают себя, если компания заполучит хотя бы двух крупных разработчиков чипов в качестве своих лояльных клиентов. Для этого технологии производства чипов Intel нужно будет адаптировать под их потребности.

Intel также в идеале бы хотела перейти к ежегодному выпуску новых поколений собственных чипов для ускорителей вычислений, как это сейчас делает Nvidia при поддержке TSMC. Однако, на подготовку к выпуску первого поколения актуальных ускорителей вычислений Intel потратит время до 2027 года как минимум, поэтому рассчитывать на быстрый реванш в этой сфере не приходится, как поясняют эксперты.

Влияние DeepSeek на мировую ИТ-отрасль выразилось в стремлении участников рынка увеличить свои расходы на вычислительную инфраструктуру, как считают аналитики Bloomberg Intelligence. К 2032 году техногиганты сообща будут тратить более $525 млрд ежегодно на развитие своей вычислительной инфраструктуры.

Источник изображения: Nvidia

В текущем году гиперскейлеры типа Microsoft, Amazon и Meta✴ Platforms должны потратить на эти цели $371 млрд, как поясняют представители Bloomberg Intelligence. Это на 44 % больше, чем годом ранее. По прогнозу аналитиков, к 2032 году эта сумма вырастет до $525 млрд. После появления языковых моделей DeepSeek на рынке экспансия этих расходов будет осуществляться быстрее, по словам экспертов. Кроме того, приоритет в сфере инвестиций сместится в сторону рассуждающего искусственного интеллекта. Этому способствует и активность компании OpenAI.

В какой-то мере такой прогноз призван успокоить опасения инвесторов в капитал компаний, поставляющих компоненты для систем искусственного интеллекта. Некоторые из них предполагали, что способность DeepSeek предложить эффективные языковые модели с меньшими требованиями к ресурсам позволит снизить затраты на закупку профильного оборудования.

Распространение рассуждающего ИИ, в то же время, вызовет перераспределение финансовых потоков. Модели этого поколения предоставят разработчикам больше возможностей по монетизации программного обеспечения. С точки зрения затрат основная их часть также переносится с периода обучения на период эксплуатации. Соответственно, на обучение моделей расходы будут расти более медленными темпами, чем до появления решений DeepSeek. Зато эта тенденция будет компенсирована ростом расходов на рассуждающий искусственный интеллект.

В текущем году расходы разработчиков на обучение моделей составят более 40 % их совокупных затрат, но к 2032 году их доля снизится до 14 %, по мнению аналитиков Bloomberg Intelligence. При этом рассуждающий ИИ к тому времени оттянет на себя до половины всех инвестиций. Располагающая собственными чипами корпорация Google сможет достаточно быстро переключиться на работу в новых условиях, тогда как зависящим от решений Nvidia компаниям типа Microsoft и Meta✴ это сделать будет намного сложнее.