Инвестиции отечественных производителей вычислительной техники в разработку оборудование для работы с искусственным интеллектом (ИИ) увеличились в этом году на 40 %, пишет «Коммерсантъ» со ссылкой на данные ряда участников рынка.

Источник изображения: «Гравитон»

Об этом, в частности, сообщили «Коммерсанту» в консорциуме АНО «Вычислительная техника», не раскрывая абсолютные цифры. АНО «Вычислительная техника» объединяет 33 разработчика вычислительной техники, включая «Аквариус», Yadro, ГК «Элемент» и других. По данным консорциума, в 2024 году инвестиции в оборудование для ИИ составляют 14,2 % общего объёма расходов на разработку. При этом выпуск такого оборудования вырос за отчётный период на 10,5 %. Согласно прогнозу АНО «Вычислительная техника», в течение трёх лет оборудование для ИИ может занять в среднем 23,7 % выручки разработчиков электроники.

Разработка сервера с ИИ с постановкой на производство оценивается в среднем в 100 млн руб. Ранее сообщалось, что за девять месяцев 2024 года спрос на ИИ-серверы в госсекторе России вырос вдвое.

В Fplus тоже сообщили о 40-процентном росте инвестиций в разработку серверов для ИИ. Портфель компании включает четыре модели собственной разработки, которые будут внесены в реестр Минпромторга. «В линейке уже есть результат сотрудничества с отечественным производителем нейроускорителей — компанией НТЦ “Модуль”, а в ближайшее время мы планируем провести разработку решений и с другими российскими вендорами видеокарт для ИИ», — рассказали в Fplus.

В компании Kraftway также увеличили инвестиции в оборудование для ИИ в 2024 году, сообщил вице-президент компании Ренат Юсупов. Он отметил, что в 2025 году Kraftway планирует инвестировать в разработку и производство систем хранения данных (СХД) для нейросетей, считая, что с развитием ИИ уже со следующего года возникнет серьёзный интерес к такому оборудованию. По оценке Юсупова, стоимость одного сервера для ИИ начинается от 1,5 млн руб. в зависимости от заявленной мощности.

В компании «Гравитон» сообщили о разработке нескольких платформ для ИИ, которые появятся на рынке в 2025 году. В настоящее время доля разработок под задачи ИИ в общем портфеле компании составляет около 20 %.

В НТЦ «Модуль» отметили многократный рост интереса к их продукции в 2024 году, в том числе из-за запуска производства ИИ-серверов. Также в компании сообщили о планах увеличить в 2025 году выпуск собственных нейроускорителей в компактном и серверном исполнении, встраиваемых вычислительных блоков и портативных компьютеров.

Microsoft, похоже, столкнулась с некоторыми трудностями при реализации ИИ-функций для компьютеров класса Copilot+ PC на Intel и AMD. На недавней конференции Ignite 2024 было объявлено, что поддержка ИИ-функций для систем с AMD и Intel всё ещё находится в стадии разработки. Ранее Microsoft обещала развернуть ИИ-функции на этих системах в ноябре, но видимо не успела с подготовкой. Однако ждать осталось недолго, заверили в Microsoft.

Источник изображений: Microsoft

Компьютеры Copilot+ PC отличаются поддержкой локальной обработки задач ИИ. Первыми устройствами этой категории стали ноутбуки с процессорами Qualcomm Snapdragon X, представленными на конференции Microsoft Build в мае 2024 года. Этот процессор первым в своём классе получил нейропроцессорный блок (Neural Processing Unit, NPU) с производительностью 40 TOPS. Компьютеры Copilot+ PC поддерживают такие ИИ-функции, как Cocreator в Paint и Live Captions, которые демонстрируют потенциал использования ИИ непосредственно на ПК.

Microsoft готовит поддержку ИИ-функций для систем Copilot+ PC с процессорами AMD Ryzen AI HX (известного как Strix Point) с производительностью 55 TOPS и Intel Core Ultra (кодовое название Lunar Lake) с производительностью 45 TOPS. Эти процессоры призваны расширить возможности Copilot+ PC, предоставляя новые перспективы для локальной обработки данных. Но пока что компания продолжает проверять совместимость функций Copilot, чтобы обеспечить их стабильную работу на новых архитектурах.

ИИ-функция Recall стала одним из самых обсуждаемых нововведений. Она позволяет пользователям находить файлы, приложения, веб-страницы или изображения, описывая их содержимое на естественном языке. Эта технология уже проходит тестирование на устройствах с процессорами Snapdragon в рамках программы Windows Insider. Тем не менее её внедрение на устройства с процессорами AMD и Intel пока задерживается. Для защиты конфиденциальности Microsoft использует зашифрованные снимки экранной активности пользователей, доступ к которым возможен только через систему аутентификации Windows Hello, включая авторизацию с помощью лица, отпечатков пальцев или PIN-кода.

ИИ-функция Recall дополнительно усилена внутренними мерами безопасности. Она автоматически распознаёт и исключает конфиденциальную информацию, например пароли и номера кредитных карт, из сохранения. Пользователи могут вручную удалять снимки экрана, которые они не хотят сохранять, или исключать определённые приложения и сайты из мониторинга этой функции. Кроме того, Microsoft добавила специальный значок Recall, который уведомляет пользователей о процессе анализа и позволяет приостанавливать его или просматривать текущий статус.

На конференции Ignite 2024 Microsoft также представила обновления Windows Search для устройств Copilot+ PC. Новая версия поиска позволяет находить не только точные совпадения текста, но и связанные концепции, а также проводить поиск изображений. Эти функции будут тестироваться в Windows Insider Program для устройств с процессорами Snapdragon в начале 2025 года, после чего они станут доступны для других платформ. Также для клиентов Microsoft 365 Copilot будет доступна функция федеративного семантического поиска, охватывающая локальные файлы и данные в OneDrive.

ИИ-функция Click to Do предоставляет пользователям инструменты для выполнения задач, основанных на содержимом экрана. С её помощью можно выделить текст и получить рекомендации по пересказу, редактированию или составлению списка связанных материалов. Эта функция интегрирована с инструментами, такими как Snipping Tool, что обеспечивает удобство использования. Вся обработка данных выполняется локально, что исключает риски утечки информации в облако и гарантирует высокий уровень конфиденциальности.

Copilot+ PC включает дополнительные функции, такие как Teams Super Resolution, которая улучшает качество видеозвонков даже при слабом интернет-соединении, и Narrator, упрощающий работу с текстовыми материалами. Эти возможности интегрированы через Copilot Runtime API, что позволяет организациям и сторонним разработчикам внедрять их в собственные приложения. Вдобавок устройства поддерживают Live Captions, которые переводят видео с более чем 40 языков на английский.

Одним из ключевых нововведений, представленных на Ignite, стала инициатива Windows Resiliency Initiative. Её цель — повысить надёжность системы и минимизировать последствия сбоев. Одной из функций, предложенных в рамках этой инициативы, стала Quick Machine Recovery. Она позволяет администраторам устранять ошибки через Windows Update даже на устройствах, которые не загружаются. Эта функция была разработана после сбоя обновлений Crowdstrike в июле 2024 года, который серьёзно повлиял на работу корпоративных ПК.

Стоявший у истоков стартапа OpenAI миллиардер Илон Маск (Elon Musk) уже давно выступает с критикой его деятельности, а после запуска им конкурирующей компании xAI и вовсе готов защищать собственные интересы в суде. Недавно он предпринял попытку обвинить OpenAI в незаконном ограничении доступа xAI к капиталу.

Источник изображения: OpenAI

Это уже четвёртое исковое заявление, которое представители Илона Маска подают в американском суде. К нему присоединились также руководители xAI и бывший член совета директоров OpenAI Шивон Зилис (Shivon Zilis). Данный иск, как поясняет CNBC, преследует две основные цели: предотвратить превращение OpenAI в полноценную коммерческую организацию и не позволить OpenAI вступать в сговор с инвесторами, который удерживает их от финансирования других компаний такого типа, включая xAI.

Напомним, основанная в 2015 году OpenAI изначально была некоммерческой организацией, но реструктуризация 2019 года ввела элементы коммерческой выгоды в цели и миссии компании, чему тот же Маск впоследствии противился, хотя уже не имел отношения к стартапу. Сейчас некоммерческая часть OpenAI формально руководит коммерческой, и такая структура смущает инвесторов, которые не рискуют из-за этого вкладывать серьёзные средства в её капитал.

Маску не нравится стремление OpenAI полностью перейти на коммерческие рельсы, а также ввести представителя Microsoft в состав совета директоров. Последняя из корпораций является крупнейшим инвестором OpenAI, но Маску не нравится этот альянс, поскольку он считает, что обе компании смогут злоупотреблять конкурентным преимуществом, полученным за счёт раннего доступа к информации, критичной для успешного развития на рынке ИИ. В середине ноября законные представители Маска также обвинили OpenAI в попытках запретить своим потенциальным инвесторам вкладывать деньги в капитал xAI.

Представители OpenAI отметили, что «четвёртая попытка Илона (подать на OpenAI в суд) повторно использует те же самые безосновательные упрёки». Собственный стартап Маска xAI был основан в июле 2023 года и уже достиг капитализации на уровне $50 млрд. Это меньше тех $157 млрд, которые приписывают OpenAI, но темпы роста капитализации самой молодой компании Илона Маска впечатляют. Адвокаты миллиардера в своём иске против OpenAI заявили, что эта компания «не может загромождать собой рынок как Франкенштейн, сшитая из разных корпоративных форм, которые в конечном итоге преследуют финансовые интересы Microsoft».

Сращивание OpenAI и Microsoft через введение поста в совете директоров первой из компаний, который будет занимать представитель второй, также настораживает американских антимонопольных регуляторов, так что не только Илон Маск выражает обеспокоенность данным явлением. Сама Microsoft уже вложила в OpenAI около $14 млрд, но пока это направление деятельности ей приносит одни убытки.

Традиционный веб-поиск всё больше становится прерогативой представителей старшего поколения, что создаёт ощутимую угрозу для основного бизнеса Google. Компания рискует утратить доминирующее положение в области веб-поиска, а с ним и в сегменте цифровой рекламы, пишет The Wall Street Journal.

Источник изображений: BoliviaInteligente / unsplash.com

Угрожающие благополучию Google негативные факторы настолько многочисленны и взаимосвязаны, что требование Минюста США о принудительном разделении компании может оказаться меньшей из её проблем. Над поисковым бизнесом Google, который она рассматривает как основной, нависла ощутимая угроза: для поиска информации люди всё чаще обращаются к системам искусственного интеллекта. При этом качество поисковой выдачи постоянно ухудшается из-за того, что активно растёт присутствие сайтов, которые наполняются материалами, созданными тем же ИИ. Эта тенденция может привести к долгосрочному сокращению поискового трафика Google и сопутствующей ему колоссальной прибыли, благодаря которой поддерживаются многочисленные убыточные проекты владеющего компанией холдинга Alphabet, в том числе подразделение беспилотного транспорта Waymo.

Первая опасность, с которой столкнулась Google, очевидна и реальна: когда люди хотят что-то купить или найти информацию о товарах в интернете, они сразу идут к конкурентам, а вслед за ними уходят и средства от рекламы. Уже в 2025 году доля Google на рынке поисковой рекламы США впервые за всю историю наблюдений может упасть ниже 50 %, гласит прогноз eMarketer. На эту угрозу сослалась и сама компания, которую привлекли к суду по антимонопольному делу. К примеру, для поиска товаров на Amazon люди больше не открывают Google. Доля TikTok на рынке цифровой рекламы США составляет всего 4 %, но у службы коротких видео есть значительный потенциал для роста: по данным самой платформы, в первые 30 секунд после запуска приложения 23 % пользователей открывают поиск, и по всему миру она обрабатывает 3 млрд запросов в день.

Вторая непосредственная угроза — рост популярности систем, которые просто дают ответы на вопросы, а не выступают в качестве традиционных поисковых служб. OpenAI добавила функцию поиска в ChatGPT, о собственном поисковике нового поколения задумались в Meta✴. Чат-боты с ИИ становятся всё более доступными практически: Microsoft и Apple интегрируют их в свои операционные системы. Эту ситуацию аналитики сравнивают с вытеснением традиционных гипермаркетов представителями сектора электронной коммерции или с тем, как Microsoft недооценила потенциал смартфонов с выходом iPhone. Google начала показывать в выдаче подготовленные генеративным ИИ сводки, но этот шаг, по её собственному признанию, стал ответом на действия конкурентов — стартапов и технологических гигантов.

Третья неблагоприятная для Google тенденция, с которой компания едва ли может что-то сделать — деградация экосистемы веб-сайтов, которую она сама сформировала, и от которой она зависит. Из-за распространения созданных ИИ материалов снижается качество поисковых результатов, а Google ответила на это ИИ-сводками в выдаче без необходимости открывать ссылки на сайты, и это лишь ускоряет упадок интернета в его привычном виде. Интернет представляет собой экосистему, в которой Google является одним из ведущих поставщиков трафика, а значит, и дохода. Без трафика с Google будут снижаться стимулы и ресурсы для дальнейшего запуска сайтов, привлекательных для поискового алгоритма Google.

Этот процесс уже начался. Google продолжает докладывать о росте доходов по итогам квартала, но скорость, с которой пользователи нажимали на рекламу в поисковой выдаче, сократилась на 8 % за год — возможно, дело как раз в ИИ-сводках, которые избавляют пользователей от необходимости не только переходить на сайты в результатах поиска, но и даже прокручивать страницу до конца. Когда этот механизм развернётся в полной мере, изменения в поиске Google обойдутся владельцам сайтов в $2 млрд потерянной выручки, подсчитали в компании Raptive. Впрочем, и быстрого развития событий ожидать не стоит, уверены эксперты: люди склонны придерживаться определённых привычек, и пока ИИ не покажет значительного качественного превосходства над поиском Google, большинство так и будет пользоваться привычной системой.

Минюст США потребовал, чтобы Google отказалась от соглашений о выборе поисковой системы по умолчанию на платформах, устройствах и других продуктах партнёров, а также чтобы компания продала проекты браузера Chrome и ОС Android. Есть мнение, что Google сумеет договориться с администрацией избранного президента США Дональда Трампа (Donald Trump), который придерживается консервативных взглядов, и до столь радикальных мер не дойдёт. Но конкуренция в области, которая является для компании основным бизнесом, может оказаться более ощутимой угрозой её благополучию.

Разработанная в «Сбере» большая языковая модель GigaChat MAX дала правильные ответы на 83 % вопросов в тесте, который необходимо пройти при получении первичной аккредитации для участковых врачей-терапевтов.

Источник изображения: sber.ru

Чтобы успешно пройти тестирование, выпускники медицинских вузов должны правильно ответить на 70 % вопросов. Но этим модель GigaChat MAX не ограничилась — она правильно решила 20 ситуационных задач при норме в минимум 17 правильных ответов, пишет «Коммерсантъ» со ссылкой на пресс-службу «Сбера». Исследовательский проект проводился на базе аккредитационного центра в Сеченовском Университете.

Это уже не первый успех нейросети «Сбера» в области медицины — в феврале этого года модель GigaChat сдала экзамен для студентов шестого курса, необходимый при присвоении молодому специалисту квалификации «врач-лечебник». В последние девять месяцев обучение нейросети производилось при участии нескольких сотен врачей, отметили в «Сбере».

Активный сбор информации большими языковыми моделями из открытых источников уже давно нервирует правообладателей, а уж чувствительные к подобным проблемам средства массовой информации и вовсе при первой возможности пытаются защитить свои авторские права в суде. Теперь пришла очередь для канадских издательств подать в суд на OpenAI.

Как отмечает Bloomberg, с иском в Верховный суд Онтарио обратились Torstar Corp., Postmedia Network Canada Corp., Globe and Mail Inc., Canadian Press и CBC/Radio-Canada. Они требуют неустановленного пока возмещения ущерба, причинённого деятельностью OpenAI по обучению своих языковых моделей с использованием опубликованных ими текстовых материалов. В заявлении истцов говорится: «OpenAI зарабатывает и получает выгоду от использования этого контента, не получая официального разрешения и не компенсируя затраты правообладателей». По словам истцов, на их публикации приходится основная часть создаваемого журналистами контента в Канаде.

Представители OpenAI успели возразить, что её модели обучаются на «публично доступных данных по принципам честного использования и с учётом признанных на международном уровне принципов защиты авторских прав». Компания также работает с новостными издательствами над устраивающими их методами отображения и обработки контента, стремясь упоминать первоисточник и при необходимости удалять материалы по просьбе правообладателей.

В конце прошлого года OpenAI пришлось столкнуться с иском The New York Times, который одновременно обвинял и корпорацию Microsoft, являющуюся близким партнёром стартапа. Ответчики обвинялись в использовании миллионов защищённых авторским правом статей истца для обучения своих языковых моделей. Глава медиагруппы News Media Canada Пол Диган (Paul Deegan) обвинил OpenAI в том, что она «обдирает журналистов, при этом незаконно и неоправданно в существенной мере себя обогащая».

Учёные продемонстрировали преимущество точной привязки профиля лопастей ветряной турбины к географии — к конкретным условиям эксплуатации. Ветровая обстановка везде различная, и она сильно отличается в условиях городской застройки. Но раньше учесть все факторы для оптимизации работы ветряной турбины было сложно и дорого. Сегодня с этим «на раз» справляется ИИ. Именно это помогло воплотить проект в жизнь.

Лопасти турбины на заднем фоне. Источник изображения: University of Birmingham

Созданием максимально оптимизированных лопастей для городских ветряных турбин занялись учёные из Бирмингемского университета (University of Birmingham). Разработка получила название «Бирмингемские лопасти» (Birmingham Blade). Всего за несколько недель ИИ проверил более 2000 профилей лопастей турбин, сэкономив учёным годы работы и миллионы средств.

Идея использовать искусственный интеллект для проекта также опиралась на желание уйти от человеческого восприятия проблемы — от сложившихся в отрасли стереотипов. Люди, проектируя лопасти ветряных турбин, всегда искали компромисс между различными параметрами. ИИ в этом плане получил полную свободу и смог взглянуть на проблему со всех сторон.

Следует отметить, что ИИ тоже был особенным. Его создали учёные Бирмингемского университета. Это платформа EvoPhase, которая имитирует естественный отбор. Такой подход позволяет одновременно оптимизировать множество различных параметров, избегая традиционных компромиссов между теми или иными факторами производительности. Сами лопасти изготовила местная компания KwikFab — специалист по прецизионным металлическим конструкциям. На изготовление и доставку также ушло мало времени.

«Нам нужна была турбина, которая могла бы улавливать относительно низкие скорости ветра в Бирмингеме, одновременно управляя турбулентностью, вызванной окружающими зданиями, — объяснил Леонард Никусан (Leonard Nicusan), технический директор EvoPhase. — Конструкция также должна была быть компактной и лёгкой, чтобы подходить для установки на крыше».

Испытания показали, что спроектированная ИИ конструкция лопастей оказалась в конкретном месте в семь раз более эффективной, чем если бы использовались обычные лопасти. Теперь опыт Бирмингема перенимает Эдинбург. Для условий эксплуатации на новом месте ИИ разрабатывает другие лопасти, и такие он может создать для любой местности и любой «географии», что, в идеале, способно сделать ветроэнергетику намного более доступной и недорогой.

Исследование американских учёных показало, что современные системы искусственного интеллекта, способные анализировать картинки, уязвимы для манипуляций при помощи альфа-канала в файлах изображений — набора данных, который отвечает за их прозрачность.

Источник изображения: Google DeepMind / unsplash.com

Исследователи из Техасского университета в Сан-Антонио установили, что управляющий прозрачностью изображения альфа-канал зачастую игнорируется при создании средств анализа с ИИ. И он может стать средством для кибератак на системы в области медицины и автопилота. Чтобы подтвердить свой тезис, группа учёных под руководством доцента Гвиневры Чэнь (Guenevere Chen) разработала метод атаки AlphaDog, эксплуатирующий эту уязвимость в системах ИИ. Из-за альфа-канала люди и ИИ могут воспринимать изображения совершенно по-разному.

Учёные создали 6500 изображений и протестировали их на 100 моделях ИИ, включая 80 систем с открытым исходным кодом и 20 облачных платформ, таких как ChatGPT. Как показали испытания, схема AlphaDog особенно эффективна при атаках в областях изображений в оттенках серого. Уязвимости подвержены модели ИИ, лежащие в основе систем автопилота — альфа-канал позволяет манипулировать алгоритмами распознавания дорожных знаков, которые содержат фрагменты в оттенках серого. В результате дорожные знаки могут распознаваться неверно, и возникает угроза тяжёлых последствий.

Ещё один потенциальный объект атаки — системы медицинской визуализации, в которых ИИ помогает с постановкой диагноза. Здесь в оттенках серого часто представляются рентгеновские снимки, результаты МРТ и КТ, и ими тоже можно манипулировать с помощью AlphaDog, что грозит постановкой заведомо неверного диагноза. Наконец, предложенная учёными схема атаки эффективна против систем распознавания лиц — это может повлечь проблемы с конфиденциальностью людей и безопасностью охраняемых объектов. Авторы исследования поделились своими выводами с крупными технологическими компаниями, в том числе Google, Amazon и Microsoft, чтобы оказать помощь в устранении обнаруженных уязвимостей в системах ИИ.

Amazon разработала собственную систему генеративного искусственного интеллекта, которая способна работать с текстом, изображениями и видео. Она поможет компании снизить свою зависимость от продуктов стартапа Anthropic, сообщило издание The Information.

Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com

Создание собственной модели ИИ поможет Amazon снизить зависимость от чат-бота Claude компании Anthropic — это популярное предложение на платформе Amazon Web Services (AWS). Новая большая языковая модель под кодовым названием Olympus способна распознавать объекты на изображениях и фрагменты видео — к примеру, она может по текстовому запросу найти на записи победный бросок в баскетбольном матче.

Ранее стало известно, что Amazon инвестирует ещё $4 млрд в компанию Anthropic — это основной конкурент OpenAI. В сентябре прошлого года Amazon вложила в этот стартап ту же сумму, что дало ей возможность начать зарабатывать на технологиях генеративного ИИ. Официальный анонс модели Olympus может состояться уже на следующей неделе в ходе ежегодной конференции AWS re:Invent, которая проводится для клиентов облачной платформы. Своими действиями Amazon стремится опровергнуть мнение, что Google, Microsoft и OpenAI являются безусловными лидерами в области генеративного ИИ.

Владелец X, гендиректор Tesla, руководитель SpaceX и глава Neuralink Илон Маск (Elon Musk), недавно ставший богатейшим человеком в истории Земли, рассказал, как собирается поднимать игровую индустрию с колен.

Источник изображения: X (GailAlfarATX)

Комментируя высказывание соавтора Dogecoin Билли Маркуса (Billy Markus) о том, как игровые разработчики и СМИ оказались заложниками идеологий, Маск заявил, что «слишком много игровых студий находятся под контролем огромных корпораций».

Выходом из сложившейся ситуации бизнесмен видит использование собственной огромной корпорации для создания новой студии разработки игр на базе искусственного интеллекта.

«xAI (стартап в сфере искусственного интеллекта, стоимость которого недавно взлетела до $45 млрд — прим.) запустит игровую ИИ-студию, чтобы сделать игры снова великими!» — сообщил Маск.

Источники изображения: GameRant и Blizzard Entertainment

Стоит отметить, что xAI создавалась для ускорения научных открытий человечества и продвижения коллективного понимания вселенной. О планах на открытие игровой студии компания не объявляла.

У себя в микроблоге Маск не стесняется хвастаться своими успехами и достижениями в гейминге (недавно он причислил себя к лучшим игрокам Diablo IV), но насколько бизнесмен разбирается в тонкостях разработки игр, вопрос открытый.

Портал PC Gamer добавляет, что вероятность приведения озвученных Маском планов в исполнение крайне мала, однако допускает повторение сценария с покупкой бизнесменом соцсети Twitter (теперь X).

Способность графических процессоров хорошо масштабировать производительность в вычислениях в условиях замедления классического «закона Мура» долгое время представлялась руководством Nvidia в качестве спасительного круга для всего человечества. Когда бурный рост систем искусственного интеллекта стал замедляться, на горизонте замаячили новые проблемы с масштабированием производительности.

Источник изображения: Nvidia

Как отмечается в публикации Financial Times, для многих в Кремниевой долине «закон Мура» был вытеснен новой концепцией: «законом масштабирования» искусственного интеллекта. До недавних пор считалось, что масштабирование вычислительной инфраструктуры и насыщение её бόльшими объёмами данных приводит к качественным изменениям в системах искусственного интеллекта. По сути, ожидалось, что за счёт этого ИИ будет становиться «умнее». Все крупные компании технологического сектора в итоге уже несколько кварталов подряд сосредоточены на активном наращивании вычислительной мощности своих центров обработки данных.

Ранее считалось, что существующие темпы роста производительности центров обработки данных будут сохраняться до тех пор, пока не будет создан «сверхинтеллект», способный превзойти человеческий, но при этом базирующийся на программных алгоритмах и зависимостях. Лишь в последние недели эксперты начали проявлять озабоченность тем, что новейшие большие языковые модели в исполнении OpenAI, Google и Anthropic не дают необходимого прогресса в соответствии с прежними тенденциями.

Покинувший OpenAI один из основателей стартапа Илья Суцкевер недавно заявил: «2010-е годы были эпохой масштабирования, но теперь мы вернулись в эпоху открытий и изумления». Примечательно, но Суцкевер ещё год назад был уверен, что всю поверхность Земли нужно будет покрыть солнечными панелями, которые будут питать столь же многочисленные центры обработки данных.

Многие участники рынка сходятся во мнении, что этап активного обучения языковых моделей подходит к концу, но для поддержания существующих темпов прогресса нужно заниматься следующим этапом. Глава Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella) считает, что замедление обучения больших языковых моделей не особо ограничивает темпы прогресса, поскольку системы искусственного интеллекта обретают возможность рассуждать. По мнению основателя Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang), даже снижение потребности в вычислительных ресурсах для обучения языковых моделей не будет означать снижения спроса на её продукцию. Разработчики систем ИИ будут стремиться сократить время реакции системы на задаваемые пользователями вопросы. Данная гонка потребует ещё большего количества аппаратных ресурсов, по мнению бессменного руководителя Nvidia, и это хорошо для бизнеса компании. Президент Microsoft Брэд Смит (Brad Smith) убеждён, что потребности рынка в чипах для ускорителей будут расти ещё как минимум на протяжении года.

Впрочем, переход систем ИИ на новый этап развития должен обеспечиваться появлением реальных сфер применения, которые полезны для бизнеса. С этим пока возникают проблемы, ведь любые инновации должны приносить материальную выгоду, а эффект от применения ИИ в его нынешнем виде во многих отраслях экономики пока не столь очевиден. Это не мешает технологическим гигантам вкладывать огромные суммы в расширение своих вычислительных ресурсов. В этом году совокупные капитальные затраты Microsoft, Amazon, Google и Meta✴ должны превысить $200 млрд, а в следующем они наверняка превзойдут $300 млрд, как считают представители Morgan Stanley.

Китайская компания Alibaba представила модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом под названием QwQ-32B-Preview. Модель способна решать сложные логические и математические задачи, содержит 32,5 миллиарда параметров и может обрабатывать запросы длиной до 32 000 слов. По тестам, проведённым Alibaba, QwQ-32B-Preview превосходит модели o1-preview и o1-mini от OpenAI в ряде показателей.

Источник изображения: Copilot

Одним из ключевых преимуществ QwQ-32B-Preview, как сообщает TechCrunch, является её производительность в тестах AIME и MATH. Тест AIME оценивает работу модели с помощью других искусственных интеллектов, а MATH представляет собой набор текстовых математических задач. Благодаря своим особенностям, этот ИИ-бот способен решать сложные задачи и логические головоломки. Однако отмечается, что QwQ-32B-Preview не лишена недостатков: она может неожиданно менять язык общения, зацикливаться на некоторых моментах и хуже справляется с заданиями, когда требуется задействовать здравый смысл.

Интересной особенностью QwQ-32B-Preview является способность «проверять саму себя». Это помогает избегать ошибок-ловушек, свойственных другим системам искусственного интеллекта, однако замедляет процесс нахождения решений. Как и модели o1 от OpenAI, новая разработка Alibaba решает задачи поэтапно, постепенно анализируя и планируя дальнейшие шаги.

Несмотря на то, что QwQ-32B-Preview доступна для скачивания на платформе Hugging Face под лицензией Apache 2.0 (свободное программное обеспечение), что позволяет использовать её в коммерческих целях, Alibaba раскрыла лишь часть компонентов модели, тем самым не позволяя изучить внутренние механизмы работы алгоритма. Таким образом, несмотря на заявления об «открытости», модель остаётся промежуточным вариантом между закрытыми и открытыми системами (open source license).

Китайское происхождение модели также накладывает определённые ограничения. Как и другие разработки из Китая, QwQ-32B-Preview следует требованиям местного регулятора, который проверяет ИИ на соответствие «основным социалистическим ценностям». На вопросы политического характера, связанных с Китаем, модель отвечать откажется.

Стоит сказать, что интерес к «рассуждающим» моделям растёт на фоне снижения эффективности традиционного подхода к увеличению возможностей ИИ, основанного на простом масштабировании данных и вычислительных мощностей. Компании, такие как OpenAI, Google и Anthropic, всё чаще сталкиваются с замедлением прогресса своих технологий, что в свою очередь, стимулирует разработчиков искать новые подходы, например, такие как «вычисления на этапе выполнения» (test-time compute), которые дают моделям дополнительное время для обработки задач. При этом крупные лаборатории, включая Google, активно инвестируют в развитие подобных технологий, что подтверждает их ключевую роль в будущем искусственного интеллекта.

Бывшие сотрудники Google, возглавлявшие разработку мобильной операционной системы Android, организовали новый стартап, целью которого стало создание программной платформы для ИИ-агентов. Речь идёт о создании облачной платформы, которая сможет поддерживать работоспособность ИИ-агентов и будет доступна на разных типах устройств.

Источник изображения: starline / freepik.com

Одним из соучредителей нового стартапа под названием /dev/agents стал Хьюго Барра (Hugo Barra), бывший вице-президент Google по управлению продуктами Android. Он заявил, что новая компания вернётся к «корням Android». «Мы видим перспективы ИИ-агентов, но нам, как разработчикам, слишком сложно сделать что-то хорошее», — сказал соучредитель и генеральный директор нового стартапа Дэвид Синглтон (David Singleton), бывший вице-президент Google по разработке Android. По его мнению, индустрии нужно что-то подобное Android, но для ИИ.

Работающие в сфере ИИ компании, такие как Microsoft, OpenAI и Anthropic, продвигают так называемых ИИ-агентов в качестве следующего большого скачка в развитии инструментов ИИ. ИИ-агентов представляют цифровых помощников, которые смогут выполнять задачи и принимать решения автономно и без участия человека. Например, они могут бронировать авиабилеты, запускать и управлять сторонними приложениями. Новый стартап хочет создать облачную «операционную систему следующего поколения для ИИ-агентов», которая сможет работать на смартфонах, ноутбуках и даже в автомобилях.

Планируется разработка нового пользовательского интерфейса, который позволит людям более естественно взаимодействовать с ИИ-агентами посредством использования разных устройств. Стартапу предстоит не только создать новые шаблоны пользовательского интерфейса, но также переосмыслить модель конфиденциальности и сформировать платформу для разработчиков, которая радикально упростит создание ИИ-агентов.

Хьюго Барра, помимо работы в Google, также трудился в Xiaomi и руководил подразделением Oculus VR в Facebook✴ (сейчас Meta✴ Platforms). Помимо Барра и Синглтона, должность технического директора /dev/agents занял Фикус Кирпатрик (Ficus Kirpatrick), один из первых инженеров Android, который также был вице-президентом Meta✴ по AR и VR. Главным дизайнером стал Николас Житков (Nicholas Jitkoff), работавший над дизайном ChromeOS. Ожидается, что на следующей неделе стартап объявит о проведении раунда финансирования и привлечении существенных средств от группы инвесторов.

Весь этот год Илон Маск (Elon Musk) прикладывал массу усилий для того, чтобы максимально ускорить развитие своего стартапа в области искусственного интеллекта xAI. Теперь ему предстоит превратить его в настоящий бизнес, а это будет непросто.

Источник изображения: Elon Musk / X

Маск основал xAI летом прошлого года в попытке догнать разработчика ИИ-бота ChatGPT, компанию OpenAI, соучредителем которой он был и которую покинул в 2018 году. Для работы в xAI Маск старался переманить талантливых специалистов со всей отрасли. Он также организовал подрядчиков для строительства нового центра обработки данных в максимально сжатые сроки. Теперь Маск пообещал, что запущенный ранее в этом году в Мемфисе ЦОД поможет xAI запустить самый мощный в мире ИИ «по всем показателям» уже к декабрю.

Инвесторы поверили в новый стартап миллиардера или, по крайней мере, доверились его опыту. Компания привлекла не менее $11 млрд инвестиций, благодаря чему рыночная стоимость xAI выросла до $50 млрд. По этому показателю стартап стал вторым в мире частным разработчиком в сфере ИИ, уступая лишь OpenAI.

Однако в качестве приносящего прибыль предприятия xAI на данном этапе едва ли можно сравнить с OpenAI. Стартап сообщил инвесторам, что выручка компании лишь превысит $100 млн в год, тогда как OpenAI рассчитывает получить в этом году около $4 млрд. Основная часть дохода xAI поступает от компаний самого Маска. Главный продукт стартапа, раскованный ИИ-бот Grok, доступен платным подписчикам соцсети X, также принадлежащей миллиардеру. По данным источника, xAI разрабатывает функции поддержки на базе нейросетей для клиентов Starlink компании SpaceX, ещё одного предприятия миллиардера. Стартап также обсуждал сделку с Tesla, в рамках которой xAI будет получать часть доходов автопроизводителя в обмен на предоставление доступа к своим технологиям и ресурсам.

Сейчас xAI только пытается встать на ноги. Ранее в этом месяце компания выпустила платный инструмент, с помощью которого разработчики могут создавать программные продукты с помощью Grok, и предложила скидки в качестве стимула для его использования. По данным осведомлённых источников, уже в следующем месяце стартап может запустить отдельное приложение Grok для потребителей, которое будет представлять собой аналог ChatGPT.

Источник изображения: xAI

Тем не менее, xAI поздно стартует на рынке с высокой конкуренцией. OpenAI, Alphabet, Google, Meta✴ Platforms и Anthropic уже выпустили чат-боты, которые доступны для потребителей и коммерческих клиентов с прошлого года. Продукты упомянутых компаний более известны и популярны, чем Grok, и xAI придётся приложить немало усилий, чтобы попытаться изменить это. «xAI проделала огромную работу по быстрому созданию собственной инфраструктуры, развитию команды и операций. Но они всё ещё пробиваются на рынок», — считает Джесси Майкл Хан (Jesse Michael Han), основатель компании Morph Lab, занимающейся облачной инфраструктурой в сфере ИИ.

Во время выступления перед потенциальными сотрудниками и инвесторами команда Маска упоминала два преимущества в гонке по созданию самого мощного ИИ. Первое преимущество заключается в наличии эксклюзивных данных X и Tesla, которые используются для обучения нейросетей xAI. Второе преимущество — это навязчивое стремление строить большие ЦОД быстрее конкурентов. ЦОД xAI в Мемфисе получил название Colossus и был построен всего за 122 дня. В настоящее время в нём используются 100 тыс. ИИ-ускорителей от Nvidia, что делает эту площадку одним из крупнейших кластеров для разработки и запуска ИИ-технологий в мире. По данным источника, компания планирует потратить часть от привлечённых в рамках недавнего раунда финансирования $5 млрд на то, чтобы удвоить количество используемых в Colossus ускорителей. Это делается для привлечения ещё больших инвестиций в следующем году.

После того, как запущенный в конце 2022 года ChatGPT быстрыми темпами набрал популярность, Маск закрыл OpenAI доступ к данным X. Позднее миллиардер заявил о намерении создать менее политкорректный ИИ, который он тогда называл TruthGPT. В июле 2023 года была организована компания xAI, одним из ведущих разработчиков в которой стал Игорь Бабушкин, специалист в сфере искусственного интеллекта, ранее работавший в Google DeepMind и OpenAI. На начальном этапе сотрудники xAI трудились в офисах X, Tesla и удалённо.

Чтобы получить доступ к вычислительным мощностям, Маск обратился к своему давнему другу Ларри Эллисону (Larry Ellison), который возглавляет Oracle. После этого xAI зарезервировала значительное количество графических ускорителей Oracle и в ноябре 2023 года представила миру ИИ-бота Grok, который на тот момент был не так хорош, как ChatGPT. Маск попытался решить эту проблему наращиванием вычислительных мощностей. Для этого он обратился в Nvidia, чтобы компания перенаправила xAI и X 12 тыс. ускорителей, ранее зарезервированных для Tesla. Он также усилил давление на Oracle, чтобы добиться выделения больших мощностей под нужды своей компании.

Источник изображения: servethehome.com

Весной этого года миллиардер пришёл к выводу, что Oracle недостаточно быстро наращивает мощности, после чего принял решение о необходимости создания собственного ЦОД. Для этого он выбрал списанное производственное помещение в Мемфисе, где быстрыми темпами началось строительство. Сотрудники подрядчиков работали без остановки в три восьмичасовые смены. Отмечается, что xAI не планировала строительство данного объекта заранее. Этот процесс мог занять 7-8 месяцев, но компания оперативно решала возникающие проблемы, стремясь закончить стройку как можно быстрее.

Пока xAI ожидала получения разрешения городских властей на использование большого количества энергии, продолжались работы, на объекте устанавливались генераторы и другое оборудование. Местные жители были встревожены такой активностью, а защитники окружающей среды пытались препятствовать реализации проекта. Тем не менее, уже в начале сентября Маск объявил о запуске Colossus.

Несмотря на достижение определённых успехов, Маск по-прежнему зациклен на OpenAI. В этом году он подал в суд на компанию за то, что та, якобы нарушила договор о сохранении некоммерческого характера и пыталась отговорить инвесторов вкладывать деньги в xAI.

Научный поиск вскоре может претерпеть коренные изменения — искусственный интеллект показал себя в качестве непревзойдённого человеком инструмента для анализа невообразимых объёмов специальной литературы. В поставленном эксперименте ИИ смог точнее людей-экспертов дать оценку фейковым и настоящим научным открытиям. Это облегчит людям научный поиск, позволив машинам просеивать тонны сырой информации в поисках перспективных направлений.

Источник изображения: ИИ-генерация Кандинский 3.1/3DNews

С самого начала разработчики генеративных ИИ (ChatGPT и прочих) сосредоточились на возможности больших языковых моделей (LLM) отвечать на вопросы, обобщая обширные данные, на которых они обучались. Учёные из Университетского колледжа Лондона (UCL) поставили перед собой другую цель. Они задались вопросом, могут ли LLM синтезировать знания — извлекать закономерности из научной литературы и использовать их для анализа новых научных работ? Как показал опыт, ИИ удалось превзойти людей в точности выдачи оценок рецензируемым работам.

«Научный прогресс часто основывается на методе проб и ошибок, но каждый тщательный эксперимент требует времени и ресурсов. Даже самые опытные исследователи могут упускать из виду важные выводы из литературы. Наша работа исследует, могут ли LLM выявлять закономерности в обширных научных текстах и прогнозировать результаты экспериментов», — поясняют авторы работы. Нетрудно представить, что привлечение ИИ к рецензированию далеко выйдет за пределы простого поиска знаний. Это может оказаться прорывом во всех областях науки, экономя учёным время и деньги.

Эксперимент был поставлен на анализе пакета научных работ по нейробиологии, но может быть распространён на любые области науки. Исследователи подготовили множество пар рефератов, состоящих из одной настоящей научной работы и одной фейковой — содержащей правдоподобные, но неверные результаты и выводы. Пары документов были проанализированы 15 LLM общего назначения и 117 экспертами по неврологии человека, прошедшими специальный отбор. Все они должны были отделить настоящие работы от поддельных.

Все LLM превзошли нейробиологов: точность ИИ в среднем составила 81 %, а точность людей — 63 %. В случае анализа работ лучшими среди экспертов-людей точность повышалась до 66 %, но даже близко не подбиралась к точности ИИ. А когда LLM специально обучили на базе данных по нейробиологии, точность предсказания повысилась до 86 %. Исследователи говорят, что это открытие прокладывает путь к будущему, в котором эксперты-люди смогут сотрудничать с хорошо откалиброванными моделями.

Проделанная работа также показывает, что большинство новых открытий вовсе не новые. ИИ отлично вскрывает эту особенность современной науки. Благодаря новому инструменту учёные, по крайней мере, будут знать, стоит ли заниматься выбранным направлением для исследования или проще поискать его результаты в интернете.