Страны Ближнего Востока, традиционно зависевшие от экспорта нефти, в последнее время пытаются наращивать собственные вычислительные мощности, связанные с искусственным интеллектом. Власти США обеспокоены данными амбициями и готовят новые ограничения на поставку ускорителей вычислений американского происхождения в ряд стран Персидского залива.

Источник изображения: Nvidia

Об этом сообщило агентство Bloomberg со ссылкой на собственные источники. Новый подход должен ввести определённые ограничения на количество выдаваемых экспортных лицензий, позволяющих поставлять ускорители вычислений AMD, Intel и Nvidia в определённые страны Персидского залива. Как обычно, делаться это будет под предлогом соблюдения интересов национальной безопасности США. В прошлом месяце представителями Министерства торговли США уже были сформулированы первые правила, касающиеся поставок данных ускорителей в страны Ближнего Востока, и теперь условия таких поставок будут уточняться.

Определённый диалог в этой сфере был налажен между США, ОАЭ и Саудовской Аравией. В целом, основную озабоченность властей США вызывает вероятность попадания передовых ускорителей вычислений в руки китайских разработчиков. В этом отношении недоверие властей США распространяется не только на страны Ближнего Востока, под ограничениями оказались отдельные страны Азии и Африки. Всего же список ограничений касается более чем 40 стран. Пока возможность действующей администрации американского президента принять новые ограничения в этой сфере остаётся под вопросом, поскольку полномочия Джозефа Байдена (Joseph Biden) скоро истекут. Некоторые эксперты также предупреждают, что чрезмерные запреты со стороны США могут вызвать рост спроса на ускорители китайского происхождения в третьих странах. Американские чиновники собираются выстроить процесс экспорта компонентов для систем ИИ таким образом, чтобы гарантии безопасности предоставляли как компании в других странах, которые получают это оборудование, так и правительства соответствующих стран.

Сотрудник Microsoft предупредил о новой «сверхреалистичной» схеме мошенничества с использованием ИИ, которая способна обмануть «даже самых опытных пользователей». Целью аферы, связанной с поддельными звонками и электронными письмами якобы от Google, является захват учётных записей Gmail.

Источник изображения: Andras Vas/Unsplash

С появлением искусственного интеллекта злоумышленники находят новые способы использования технологии в своих интересах. Консультант по решениям Microsoft Сэм Митрович (Sam Mitrovic) чуть сам не попался на обман и рассказал в своём блоге, как всё происходит.

Недавно он получил СМС-уведомление с просьбой подтвердить попытку восстановления доступа к своему аккаунту Gmail. Запрос пришёл из США, но он отклонил его. Однако спустя 40 минут был обнаружен пропущенный звонок с идентификатором Google Sydney. Через неделю Митрович снова получил уведомление о попытке восстановления доступа к своему аккаунту Gmail. И вновь, спустя 40 минут, получил звонок, который на этот раз решил принять. По его словам, звонивший говорил с американским акцентом, был крайне вежлив, а номер звонившего оказался австралийским.

Собеседник представился и сообщил, что на аккаунте зафиксирована подозрительная активность и спросил, не находится ли Митрович в поездке? После отрицательного ответа задал ещё пару уточняющих вопросов. В процессе разговора сотрудник Microsoft решил проверить номер, используя данные Google. К его удивлению, официальная документация Google подтвердила, что некоторые звонки действительно могут поступать из Австралии, при этом номер казался подлинным. Однако, зная о возможной подмене номеров, Митрович продолжил проверку, попросив звонившего отправить ему электронное письмо.

Тот согласился. При этом на линии во время ожидания были слышны звуки клавиатуры и шумы, характерные для колл-центра, что не должно было вызвать сомнений в подлинности разговора. Однако всё раскрылось в тот момент, когда звонивший повторил «Алло» несколько раз. Митрович понял, что разговаривает с ИИ, так как «произношение и паузы были слишком идеальными».

Бросив трубку, он попытался перезвонить на номер, однако услышал автоматическое сообщение: «Это Google Maps, мы не можем принять ваш звонок». Далее он проверил активность входа в свой аккаунт Gmail (это можно сделать, нажав на фото профиля в правом верхнем углу, выбрав «Управление аккаунтом Google», затем перейдя в раздел «Безопасность» и проверив «Недавнюю активность безопасности»). Все входы в систему, к счастью, оказались его собственными.

Далее Митрович изучил заголовки полученного письма и обнаружил, что мошенник подделал адрес отправителя с помощью системы Salesforce CRM, которая позволяет пользователям устанавливать любой адрес и отправлять письма через серверы Google Gmail. Итог истории в том, что мошенники с помощью ИИ и поддельного Email могут быть настолько убедительны в своих действиях, что даже опытные пользователи могут быть подвергнуты обману. С учётом технологических реалий сегодняшнего дня, единственной защитой является бдительность.

С одной стороны, проблемы с поставками новейших ускорителей вычислений Nvidia в Китай вынуждают местных разработчиков ориентироваться на альтернативы китайского происхождения. С другой стороны, если стоимость миграции ПО на китайскую платформу окажется слишком высокой, эксперты советуют сохранить приверженность компонентной базе Nvidia.

Источник изображения: Nvidia

Во всяком случае, подобные рекомендации операторам китайских центров обработки данных дают эксперты CAICT — Китайской академии информационных и телекоммуникационных технологий, как сообщает South China Morning Post. «Если условия позволяют, ЦОД должны выбирать высокопроизводительные ускорители A100 и H100. Если потребность в вычислительных ресурсах ограничена, то можно остановить выбор на H20 или китайских альтернативах», — буквально рекомендуют эксперты.

Проблема не столь проста, поскольку западные санкции мешают китайским операторам ЦОД закупать производительные ускорители Nvidia, а «легализованные» H20 могут уступать китайским альтернативам. Но даже в этом случае разработчикам порой лучше остаться на платформе Nvidia, чем заниматься долгим и дорогим процессом миграции своих программных решений на ускорители китайского происхождения. Эксперты CAICT при этом не скрывают, что санкции США за последние три года способствовали активному развитию китайских разработчиков ПО и аппаратного обеспечения. И всё же, миграция обучаемых на базе решений Nvidia языковых моделей на китайские платформы требует значительных затрат, а потому не всегда представляется рациональной.

До августа 2022 года Nvidia сохраняла право поставлять в Китай ускорители A100 и H100, но введённые позже санкции заставили её в сжатые сроки наладить поставки модифицированных с учётом американских ограничений ускорителей A800 и H800, которые можно было поставлять до октября прошлого года. После этого и они попали под санкции, в результате Nvidia пришлось разработать для китайского рынка ускорители H20, L20 и L2.

К концу прошлого года совокупная производительность функционирующих в Китае центров обработки данных выросла на 27 % до 230 экзафлопс. На направлении искусственного интеллекта китайские вычислительные мощности росли гораздо быстрее, на 70 % год к году. По состоянию на июнь текущего года, в КНР строились или уже были введены в строй более 250 вычислительных центров с доступом в интернет. Не все из них могли похвастать удачным расположением, поскольку находились на удалении от основных центров технологического развития. Китайская отрасль может пострадать не только от избытка вычислительных мощностей, но и от низкого уровня их загрузки, а также посредственного качества обрабатываемых данных. Графические процессоры в Китае, по данным CAICT, в среднем загружены расчётами всего на 40 %, а ещё имеющиеся ЦОД страдают об плохой сбалансированности ресурсов, которая также снижает их КПД. Взаимную интеграцию кластеров затрудняет необходимость использования разнородного оборудования и программного обеспечения различных поставщиков.

Исследователи Apple обнаружили, что большие языковые модели, такие как ChatGPT, не способны к логическому мышлению и их легко сбить с толку, если добавить несущественные детали к поставленной задаче, сообщает издание TechCrunch.

Источник изображения: D koi/Unsplash

Опубликованная статья «Понимание ограничений математического мышления в больших языковых моделях» поднимает вопрос о способности искусственного интеллекта к логическому мышлению. Исследование показало, что большие языковые модели (LLM) могут решать простые математические задачи, но добавление малозначимой информации приводит к ошибкам.

Например, модель вполне может решить такую задачу: «Оливер собрал 44 киви в пятницу. Затем он собрал 58 киви в субботу. В воскресенье он собрал вдвое больше киви, чем в пятницу. Сколько киви у Оливера?». Однако, если при этом в условие задачи добавить фразу «в воскресенье 5 из этих киви были немного меньше среднего размера», модель скорее всего вычтет эти 5 киви из общего числа, несмотря на то, что размер киви не влияет на их количество.

Источник изображения: Copilot

Мехрдад Фараджтабар (Mehrdad Farajtabar), один из соавторов исследования, объясняет, что такие ошибки указывают на то, что LLM не понимают сути задачи, а просто воспроизводят шаблоны из обучающих данных. «Мы предполагаем, что это снижение [эффективности] связано с тем фактом, что современные LLM не способны к подлинному логическому рассуждению; вместо этого они пытаются воспроизвести шаги рассуждения, наблюдаемые в их обучающих данных», — говорится в статье.

Другой специалист из OpenAI возразил, что правильные результаты можно получить с помощью техники формулировки запросов (prompt engineering). Однако Фараджтабар отметил, что для сложных задач может потребоваться экспоненциально больше контекстных данных, чтобы нейтрализовать отвлекающие факторы, которые, например, ребёнок легко бы проигнорировал.

Означает ли это, что LLM не могут рассуждать? Возможно. Никто пока не даёт точного ответа, так как нет чёткого понимания происходящего. Возможно, LLM «рассуждают», но способом, который мы пока не распознаём или не можем контролировать. В любом случае эта тема открывает захватывающие перспективы для дальнейших исследований.

AMD представила первую в индустрии сетевую карту с поддержкой Ultra Ethernet, которая найдет применение в системах для ИИ и высокопроизводительных вычислений (HPC). Что интересно, финальная спецификация UEC 1.0 должна появиться только в I квартале 2025 года. Новая сетевая карта AMD Pensando Pollara 400 обещает значительное ускорение работы систем в ИИ-нагрузках, что делает её важным решением для будущих центров обработки данных.

Источник изображений: AMD

Консорциум Ultra Ethernet (UEC) перенёс дату официальной публикации спецификации UEC 1.0 с III квартала текущего года на I квартал 2025 года. Несмотря на это, компания AMD уже анонсировала сетевую интерфейсную карту AMD Pensando Pollara 400, предназначенную для дата-центров, оптимизированных под задачи ИИ и HPC, и обещает шестикратное увеличение производительности для рабочих ИИ-нагрузок.

AMD Pensando Pollara 400 — это карта Ultra Ethernet с пропускной способностью до 400 Гбит/с, оснащённая процессором, разработанным подразделением AMD Pensando. Этот процессор включает в себя программируемый аппаратный конвейер, программируемый транспорт RDMA (прямой доступ к удалённой памяти), а также программируемое управление перегрузками и ускорение коммуникационной библиотеки. Ожидается, что первые образцы устройства появятся в IV квартале 2024 года, а коммерческое производство начнётся в первой половине 2025 года, сразу после появления спецификации UEC 1.0.

AMD Pensando Pollara 400 предназначена для оптимизации сетевого взаимодействия ИИ и высокопроизводительных вычислений благодаря ряду передовых возможностей. В частности, устройство поддерживает интеллектуальную многопутевую маршрутизацию, которая динамически распределяет пакеты данных по наиболее оптимальным путям, предотвращая перегрузки и повышая общую эффективность сети. Это особенно важно в системах с высокими требованиями к пропускной способности и минимальной задержке.

Стандарт Ultra Ethernet предполагает наличие у карты функции быстрого отказоустойчивого переключения, которая оперативно обнаруживает и обходит сетевые сбои, сохраняя стабильную связь между графическими процессорами (GPU). Это решение значительно снижает время простоя в крупных ИИ-кластерах, где сбои могут существенно снизить общую производительность. Внедрение подобных технологий делает AMD Pensando Pollara 400 и будущие карты с Ultra Ethernet хорошими решениями для развёртывания в центрах обработки данных, требующих высокой скорости и надёжности.

Консорциум UEC значительно расширил число участников, которое увеличилось с 55 компаний в марте до 97 в октябре 2024 года. Спецификация UEC 1.0 нацелена на значительное расширение возможностей традиционной технологии Ethernet. Важное новшество заключается в разработке отдельных профилей для ИИ и высокопроизводительных вычислений, что позволит достичь оптимальной производительности и масштабируемости сетевых решений.

Wikipedia переживает кризис из-за того, что пользователи массово стали публиковать бессмысленную или непроверенную информацию, сгенерированную искусственным интеллектом с помощью чат-ботов, таких как ChatGPT и ему подобных. Однако, учитывая растущую популярность ИИ-технологий, этого можно было ожидать.

Источник изображения: BoliviaInteligente/Unsplash

Как сообщает TechSpot, для решения проблемы был создан проект под названием WikiProject AI Cleanup, представляющий из себя группу добровольцев, которая занимается поиском, редактированием и удалением ложной информации, предположительно добавленной с помощью генеративного ИИ.

Ильяс Леблю (Ilyas Lebleu), один из основателей команды по «очистке», сообщил, что о проблеме стало известно, когда редакторы и пользователи Wikipedia заметили отрывки статей, явно написанные чат-ботом. Подозрения подтвердились, когда некоторые из этих текстов удалось воссоздать с помощью ChatGPT.

«Мы обратили внимание на необычный стиль письма, который был явно написан не человеком, мы смогли воспроизвести эти фразы с помощью ChatGPT, — сказал Леблю. — Обнаружив характерные обороты и выражения, мы идентифицировали наиболее вопиющие примеры сгенерированных статей. После этого и было решено организовать проект по поиску ИИ-текста».

Один из примеров — статья о якобы существующей османской крепости под названием «Амберлисихар», построенной в 1400-х годах. В тексте объёмом около 2000 слов подробно описывалось местоположение и строительство этого объекта. Однако крепость на самом деле не существует, и вся информация о ней была полностью вымышленной, но выглядела убедительно благодаря вкраплениям реальных фактов. При этом проблема касается не только новых статей на Wikipedia. Недобросовестные пользователи вставляют ложные данные в уже существующие статьи. В одном из случаев в статью о жуке добавили раздел, посвящённый виду крабов, причём с правильными ссылками на источники.

Леблю и его коллеги признают, что до конца не понимают, почему люди это делают. Однако причины очевидны. Во-первых, это проблема самой системы Wikipedia, которая позволяет каждому стать редактором. Кстати, именно по этой причине многие университеты запрещают студентам использовать Wikipedia в качестве основного источника информации.

Во-вторых не секрет, что интернет часто становится объектом злоупотреблений, особенно сейчас, когда появился искусственный интеллект. В качестве примера может послужить печально известный бот Microsoft по имени Tay, который был отключён менее чем через 24 часа после запуска за публикацию оскорбительных и расистских твитов в X. Также ИИ используется для создания дипфейков и книг на Amazon Kindle.

«Яндекс» выпустил YandexART 2.0 — генератор картинок нового поколения. Нейросеть научилась создавать надписи на изображении и выдерживать на одной картинке сразу несколько стилей; объекты в пространстве и относительно друг друга теперь располагаются более естественно; а при создании изображений учитывается большее число деталей запроса.

Источник изображений: «Яндекс»

Отличительной особенностью YandexART 2.0 является гибридная архитектура нейросети, сочетающая черты свёрточной и трансформерной моделей. Свёрточная модель работает по принципу человеческого глаза, определяя ключевые признаки объекта, например, его форму, текстуру и края, но она ограничена в длине контекста, поэтому в длинных запросах ей помогает трансформер. Эта архитектура помогает YandexART 2.0 выдерживать несколько жанров в одном изображении — к примеру, она может изобразить анимешную этикетку на фотореалистичной бутылке лимонада.

Для обучения нейросети YandexART 2.0 использовались несколько сотен миллионов пар изображений и текстовых описаний к ним; более точное их соотношение обеспечила дополнительная VLM-модель, при помощи которой картинки анализировались и сопровождались подробными текстовыми описаниями. Массив обучающих данных был расширен за счёт нескольких сотен тысяч изображений с текстом — это помогло YandexART 2.0 дополнять картинки надписями латинскими буквами.

«Яндекс» также разработал собственную систему оценки качества работы для генератора изображений: новая модель выиграла у Midjourney v6.1 по критериям комплексности и эстетичности в 66 % и 58 % случаев соответственно, а также приблизилась к нему в аспекте релевантности запросам.

Бизнес-пользователи могут поработать с YandexART 2.0 на платформе Yandex Cloud — при помощи API можно интегрировать генератор изображений в любые приложения; есть возможность протестировать её работу в демонстрационном режиме для подбора оптимальных запросов. Корпоративные клиенты могут генерировать логотипы, иллюстрации для статей, презентаций или социальных сетей.

Визуальная нейросеть доступна также частным пользователям в веб-версии «Алисы» и собственном приложении виртуального помощника; владельцы бесплатных учётных записей могут запросить до пяти изображений в сутки, а у подписчиков опции «Алиса Про» такое ограничение отсутствует. С YandexART 2.0 можно создать аватарку для соцсетей, значок приложения, принт для футболки, открытку для друга или иллюстрацию для публикации.

Покупатели видеокарт столкнулись с парадоксальной ситуацией: несмотря на сезон распродаж, цены на Nvidia GeForce RTX 4090 стремительно растут, а их запасы сокращаются. Если в июле цена GeForce RTX 4090 составляла рекомендованные $1599, то к октябрю она выросла до $1799, причём многие модели попросту исчезли с полок. Это может свидетельствовать о том, что Nvidia прекратила их производство, готовясь к запуску RTX 50-й серии (Blackwell), которую представит на выставке CES 2025 в январе.

Источник изображений: Nvidia

GeForce RTX 4090 по-прежнему остаётся самой мощной видеокартой на рынке, но её время постепенно подходит к концу. За два года с момента выхода её стоимость не снизилась, а, наоборот, выросла, что для многих стало неожиданностью. Однако это характерный сценарий для Nvidia: подобная ситуация наблюдалась с RTX 2080 Ti, RTX 3080, RTX 3090 и RTX 3090 Ti, когда цены оставались высокими вплоть до выхода их преемников.

Недостаток поставок Nvidia GeForce RTX 4090 ранее уже отмечался в Германии, а теперь проявился и в других странах мира. Это вызывает рост цен не только на RTX 4090, но и на RTX 4080 Super. Подобная ситуация повторяется в каждом поколении графических ускорителей Nvidia. В прошлые годы дополнительными факторами дефицита были пандемия и бум криптовалютного майнинга, но сейчас основную роль в дефиците видеокарт играет их использование для обучения ИИ.

Ожидается, что Nvidia представит GeForce RTX 5090 и RTX 5080 в январе 2025 года. Генеральный директор компании Дженсен Хуанг (Jensen Huang) выступит с основным докладом на выставке CES 2025. Несмотря на то что Nvidia всё больше фокусируется на сфере ИИ, новая серия Blackwell может многое предложить как геймерам, так и профессионалам, работающим с ИИ.

История предыдущих поколений видеокарт Nvidia указывает на то, что не стоит ожидать значительных скидок на модели предыдущей серии перед выходом новых. Даже в преддверии анонса новых моделей RTX 5090 и 5080 цены на RTX 4090 и 4080 остаются высокими. Прогнозируемая стартовая цена на RTX 5090 составит $1999, а RTX 5080 будет предлагаться от $1199, однако не исключено, что эти цифры могут достичь $2499 и $1299 соответственно. Такая ценовая политика характерна для Nvidia, особенно в сегменте премиальных продуктов.

Рыночная капитализация Nvidia достигла $3,25 трлн, что свидетельствует о её успехах на волне подъёма интереса к ИИ. В отличие от криптовалютного бума, когда видеокарты массово скупались для майнинга, сейчас они востребованы в центрах обработки данных, работающих над задачами машинного обучения и других ИИ-вычислений. Это позволяет Nvidia сохранять спрос на свои продукты и удерживать цены на максимально возможном уровне.

За последний месяц акции Nvidia выросли на 25 % и приблизились к рекордным значениям. Это произошло на фоне ожиданий инвесторами отчётности крупнейших технологических компаний, таких как Meta✴, Microsoft и Alphabet, которые вскоре расскажут о своём развитии в области ИИ. Эти данные могут оказать значительное влияние на позиции Nvidia, учитывая её ключевую роль на рынке графических процессоров (GPU), применяемых для обучения и работы ИИ.

Источник изображения: Nvidia

В среду акции Nvidia достигли отметки $132,65, что лишь немного ниже июньского максимума $135,58. Капитализация составила $3,25 трлн. Рост акций произошёл после их кратковременного, но значительного падения в конце августа и начале сентября этого года. Это позволило компании обогнать Microsoft и занять второе место по рыночной капитализации, уступая лишь Apple. Nvidia остаётся крупнейшим поставщиком GPU в мире. Компании, такие как Meta✴, OpenAI, Alphabet, Microsoft и Oracle, продолжают внедрять новые разработки в области ИИ, требующие значительных вложений в мощности GPU, что способствует дальнейшему росту спроса на продукцию Nvidia.

В августе Nvidia отчиталась о результатах за II квартал текущего финансового года, показав рост выручки на 122 % в годовом исчислении, а чистая прибыль компании удвоилась и превысила $16,6 млрд. Компания представила более оптимистичный прогноз на текущий квартал, чем ожидалось, и сообщила о планах отгрузить чипы нового поколения Blackwell AI на сумму в несколько миллиардов долларов. Ожидается также увеличение поставок текущего поколения чипов Hopper в течение следующих двух кварталов, что свидетельствует о стабильном и высоком спросе на продукцию Nvidia.

Динамика акций Nvidia с 01 июня по 10 октября 2024 года. Источник изображения: TradingView

Аналитики компании Mizuho полагают, что Nvidia сохранит лидерство на рынке GPU для ИИ, используемых в дата-центрах. По их оценкам, доля Nvidia на этом рынке составляет около 95 %. Аналитики определили целевую стоимость акций компании на уровне $140, но отметили риски, связанные с возможными экспортными ограничениями в отношении Китая, геополитической напряжённостью вокруг Тайваня и возможным снижением расходов на серверные мощности для ИИ.

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) в интервью CNBC заявил, что спрос на чипы Blackwell чрезвычайно высок: «Все хотят иметь больше всех, и все хотят быть первыми». Производство этих GPU, стоимость которых составляет от $30 000 до $40 000 за штуку, начнётся в IV квартале и продолжится вплоть до 2026 года.

Помимо озвученных причин, на динамику стоимости акций также повлияло завершение продажи акций самим Хуангом, что стало известно из документа, опубликованного 23 сентября. В результате акции Nvidia выросли на 4 % только за один день. Это событие дополнительно укрепило позиции компании на фоне общего восходящего тренда.

В условиях растущей популярности искусственного интеллекта высокое энергопотребление ИИ-моделей становится всё более актуальной проблемой. Несмотря на то, что такие техногиганты, как Nvidia, Microsoft и OpenAI, пока не говорят об этой проблеме громко, явно преуменьшая её значение, специалисты из BitEnergy AI разработали технологию, способную значительно снизить энергопотребление без существенных потерь в качестве и скорости работы ИИ.

Источник изображения: Copilot

Согласно исследованию, новый метод может сократить использование энергии вплоть до 95 %. Команда называет своё открытие «Умножением линейной сложности» (Linear-Complexity Multiplication) или сокращённо L-Mul. Как пишет TechSpot, этот вычислительный процесс основан на сложении целых чисел и требует значительно меньше энергии и операций по сравнению с умножением чисел с плавающей запятой, которое широко применяется в задачах, связанных с ИИ.

На сегодняшний день числа с плавающей запятой активно используются в ИИ для обработки очень больших или очень малых чисел. Они напоминают запись в бинарной форме, что позволяет алгоритмам точно выполнять сложные вычисления. Однако такая точность требует крайне больших ресурсов и уже вызывает определённые опасения, так как некоторым ИИ-моделям нужны огромные объёмы электроэнергии. Например, для работы ChatGPT требуется столько электроэнергии, сколько потребляют 18 000 домохозяйств в США — 564 МВт·ч ежедневно. По оценкам аналитиков из Кембриджского центра альтернативных финансов, к 2027 году ИИ-индустрия может потреблять от 85 до 134 ТВт·ч ежегодно.

Алгоритм L-Mul решает эту проблему за счёт замены сложных операций умножения с плавающей запятой на более простые сложения целых чисел. В ходе тестирования ИИ-модели сохранили точность, при этом энергопотребление для операций с тензорами сократилось на 95 %, а для скалярных операций на 80 %.

L-Mul также улучшает и производительность. Оказалось, что алгоритм превосходит текущие стандарты вычислений с 8-битной точностью, обеспечивая более высокую точность с меньшим количеством операций на уровне битов. В ходе тестов, охватывающих различные задачи ИИ, включая обработку естественного языка и машинное зрение, снижение производительности составило всего 0,07 %, что специалисты сочли незначительной потерей на фоне огромной экономии энергии.

При этом модели на основе трансформеров, такие как GPT, могут получить наибольшую выгоду от использования L-Mul, поскольку алгоритм легко интегрируется во все ключевые компоненты этих систем. А тесты на популярных моделях ИИ, таких как Llama и Mistral, показали даже улучшение точности в некоторых задачах.

Плохая новость заключается в том, что L-Mul требует специализированного оборудования и современные ускорители для ИИ не оптимизированы для использования этого метода. Хорошая новость заключается в том, что уже ведутся работы по созданию такого оборудования и программных интерфейсов (API).

Одной из возможных преград может стать сопротивление со стороны крупных производителей чипов вроде Nvidia, которые могут замедлить внедрение новой технологии. Так как, например, Nvidia является лидером в производстве оборудования для искусственного интеллекта и маловероятно, что она так просто уступит позиции более энергоэффективным решениям.

Всеанглийский клуб лаун-тенниса и крокета объявил о революционных изменениях в судействе старейшего теннисного турнира серии Большого шлема — Уимблдона. По сообщению AP News, с 2025 года на Уимблдоне будет использоваться искусственный интеллект для вынесения решений об аутах и ошибках подачи. Линейных судей, которые прежде отвечали за фиксацию этих событий, поблагодарили за значительный вклад и преданную службу.

Источник изображения: John Fornander/Unsplash

Салли Болтон (Sally Bolton), исполнительный директор клуба, прокомментировала это решение так: «Мы считаем, что технология достаточно надёжна, и пришло время сделать этот важный шаг для обеспечения максимальной точности в нашем судействе». Она также добавила: «Для игроков это создаст те же условия, в которых они выступают на многих других турнирах». Болтон подчеркнула, что Уимблдонский турнир несёт ответственность за «баланс между традициями и инновациями», и выразила благодарность линейным судьям за их многолетний вклад в проведение чемпионата.

Таким образом, с 2025 года Уимблдон присоединится к Открытым чемпионатам Австралии и США, где судьи на линиях уже были заменены в 2021 году на электронные системы. Открытый чемпионат Франции останется единственным турниром Большого шлема, на котором пока не используются технологии автоматического судейства.

Кроме того, Всеанглийский клуб объявил об изменении времени проведения финалов женского и мужского одиночных разрядов. Теперь они будут начинаться в 16:00 по местному времени во вторую субботу и воскресенье, после финалов парных разрядов. Болтон отметила, что эти изменения направлены на то, чтобы финальные дни соревнований «постепенно наращивали кульминационное напряжение одиночных финалов среди женщин и мужчин, а награждение чемпионов происходило перед максимально широкой мировой аудиторией».

Дженсен Хуанг (Jensen Huang), бессменный руководитель Nvidia, заявил, что будущее ИИ — за системами, способными к рассуждению. Однако для реализации этой концепции необходимо значительно снизить стоимость вычислений. Хуанг подчеркнул, что его компания стремится ежегодно увеличивать производительность чипов в 2–3 раза, сохраняя текущий уровень их стоимости и энергопотребления.

Источник изображения: Nvidia

В рамках подкаста, организованного Рене Хаасом (Rene Haas), генеральным директором Arm Holdings, Хуанг поделился своим видением развития ИИ. По его словам, следующее поколение интеллектуальных систем сможет отвечать на запросы пользователей, проходя через сотни или даже тысячи шагов анализа собственных выводов. Эта способность к глубокому рассуждению станет ключевым отличием от современных ИИ, таких как ChatGPT, которым, как признался Хуанг, он пользуется ежедневно.

Nvidia стремится создать фундамент для такого прорыва и ставит перед собой амбициозную цель: ежегодно повышать производительность своих чипов в 2–3 раза при сохранении прежнего уровня стоимости и энергопотребления. Такой подход призван революционизировать способность ИИ-систем распознавать сложные паттерны и делать осознанные выводы.

«Мы способны обеспечить беспрецедентное снижение затрат на интеллектуальные системы. Все мы осознаём ценность этого достижения. При существенном сокращении расходов мы сможем реализовать на этапе инференса такие сложные процессы, как рассуждение», — подчеркнул Хуанг.

Nvidia занимает доминирующую позицию на рынке ускорителей для ИИ, контролируя более 90 % этого сегмента рынка. Однако компания не ограничивается только производством чипов. Её стратегия включает в себя разработку компьютеров, программного обеспечения (ПО), ИИ-моделей, сетевых решений и других сервисов. Такая диверсификация направлена на стимулирование более широкого внедрения ИИ в бизнес-процессы различных компаний.

Несмотря на лидирующие позиции, Nvidia сталкивается с растущей конкуренцией. Крупные операторы дата-центров, такие как Amazon Web Services (AWS) и Microsoft, разрабатывают собственные альтернативные решения, чтобы ослабить зависимость от продуктов Nvidia. Кроме того, компания AMD, давний соперник Nvidia на рынке игровых чипов, активно выходит на рынок ИИ-ускорителей, что может усилить конкурентное давление на лидера индустрии.

В III квартале текущего года мировые поставки персональных компьютеров (ПК) снизились на 2,4 % по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, до 68,8 млн единиц. Несмотря на признаки восстановления глобальной экономики, рынок ПК взял паузу после двух кварталов умеренного роста. Ключевым фактором будущего роста эксперты называют интеграцию ИИ в новые модели ПК.

Источник изображения: Timrael / Pixabay

Согласно предварительным оценкам IDC Worldwide Quarterly Personal Computing Device Tracker, снижение поставок ПК в III квартале 2024 года обусловлено рядом факторов. Рост издержек производства и необходимость пополнения складских запасов привели к всплеску отгрузок во II квартале, что вызвало замедление продаж в III квартале. Этот феномен наблюдается на фоне общего восстановления мировой экономики, что создаёт парадоксальную ситуацию на рынке ПК.

Джитеш Убрани (Jitesh Ubrani), менеджер по исследованиям IDC's Worldwide Mobile Device Trackers, отмечает: «Спрос на ПК однозначно возобновился как среди потребителей, так и среди корпоративных покупателей. Однако значительная часть этого спроса сконцентрирована в сегменте устройств начального уровня». Эксперт связывает это с двумя ключевыми факторами: постепенным восстановлением экономики и началом учебного года, традиционно стимулирующим продажи ПК в III квартале.

Доля рынка Топ-5 производителей ПК в мире, III квартал 2024 года. Источник изображения: IDC

Убрани прогнозирует скорый рост премиального сегмента рынка ПК. Ключевыми драйверами этого роста в ближайшие месяцы станут новые модели ПК с интегрированным ИИ. Среди наиболее перспективных новинок эксперт выделяет Copilot+ PC с процессорами Qualcomm, а также чипами Intel и AMD, и грядущие компьютеры Mac с процессорами Apple M4.

Линн Хуанг (Linn Huang), вице-президент по исследованиям устройств и дисплеев IDC, даёт более сдержанный прогноз относительно темпов распространения ИИ в сегменте ПК. «Хотя мы ожидаем, что ИИ достигнет повсеместного распространения к концу этого десятилетия, путь к массовому рынку займёт больше времени, чем изначально предполагалось. Мы прогнозируем, что это произойдёт не ранее 2026 года», — утверждает эксперт. По мнению Хуанга, в ближайший год—полтора индустрия сосредоточится на разработке специализированного программного обеспечения (ПО), определении конкретных сценариев использования ИИ в ПК и выявлении целевых аудиторий для устройств с поддержкой ИИ.

Мировые поставки и доля рынка Топ-5 производителей ПК в III квартале 2024 года. Источник изображения: IDC

Несмотря на общее снижение поставок, коммерческий спрос за пределами образовательного сектора демонстрирует устойчивость. Многие компании инициировали процесс обновления парка ПК в связи со скорым прекращением поддержки Windows 10. Япония лидирует в этом процессе, показав двузначный рост продаж ПК в III квартале 2024 года. Аналитики IDC прогнозируют, что другие рынки последуют этому примеру в ближайшие кварталы, что может стать дополнительным фактором роста для индустрии.

Особого внимания заслуживает позиция Apple на рынке ПК. Компания продемонстрировала впечатляющие результаты в I полугодии 2024 года. В настоящее время индустрия с нетерпением ожидает анонса новых продуктов «яблочного» техногиганта, в частности, устройств на базе процессоров M4 с расширенными возможностями ИИ. Эти новинки могут существенно повлиять на расстановку сил в премиальном сегменте рынка компьютеров.

Брайан Ма (Bryan Ma), вице-президент IDC's Worldwide Device Trackers, так комментирует текущую ситуацию: «После двух кварталов слабого роста рынок берёт передышку перед началом периода покупок в конце года». Он отмечает, что, несмотря на сохраняющиеся риски в текущей геополитической обстановке, существует достаточно позитивных факторов, которые могут стимулировать умеренный рост рынка в следующем году.

Meta✴ начала тестирование новых ИИ-инструментов для создания видеорекламы на платформах Facebook✴ и Instagram✴. Эти инструменты позволяют анимировать статические изображения и расширять фон видео за счёт генерации дополнительных пикселей. Это открывает новые горизонты для рекламодателей, упрощая создание динамичного и визуально привлекательного рекламного контента. Массовый запуск новых ИИ-инструментов запланирован на начало 2025 года.

Источник изображения: Alexas_Fotos / Pixabay

Одним из ключевых нововведений стал ИИ-инструмент, превращающий статичное изображение в анимированное. В демонстрационном примере статичная картинка была преобразована в анимированное изображение, на котором ягоды перемещались вокруг банки.

Рекламодатели могут превратить неподвижное изображение в видеоролик. Источник изображения: Meta✴

Ещё одним важным нововведением стала возможность увеличения размеров уже существующих видеороликов. ИИ способен дорисовывать отсутствующие пиксели на каждом кадре, расширяя изображение таким образом, как будто оригинальный ролик изначально был больше. Этот процесс напоминает работу с изображениями в графических редакторах, где можно расширить фон изображения за счёт автоматической генерации дополнительных деталей.

ИИ-Инструмент Meta✴ расширяет фон рекламы Casetify. Источник изображения: Meta✴

Meta✴ планирует представить эти нововведения более широкой аудитории в начале следующего года. Инструменты позволят рекламодателям легко и быстро создавать динамичную рекламу с минимальными усилиями. Они также дополнят уже существующие ИИ-инструменты, которые генерируют текст и изображения для создания рекламы. Рекламные ролики, созданные с помощью этих инструментов, будут отображаться на новой полноэкранной вкладке видео, которая появится в Facebook✴.

Следует отметить, что Meta✴ — не единственная компания, активно использующая ИИ для создания рекламного контента. Например, Amazon недавно представил ИИ-инструмент, способный создавать видеоклипы на основе изображений товаров, а TikTok экспериментирует с использованием ИИ-генерированных аватаров в рекламных кампаниях.

Прошёл год с того момента, когда Intel передала производство мини-ПК NUC тайваньской компании Asus. Теперь последняя рассказала о стабилизации продуктовой линейки и готовности к инновациям в NUC. Генеративный ИИ открывает новые возможности для компактных устройств размером 4×4 дюйма, а партнёрства с технологическими гигантами обещают революционные решения для розничной торговли и других секторов экономики.

Источник изображений: Asus

В 2023 году Asus поглотила бизнес Intel по выпуску мини-ПК Next Unit of Compute (NUC). Изначально компания планировала выйти за рамки стандартного четырёхдюймового корпуса, разработав уникальные форм-факторы для корпоративных клиентов. Однако реализация этих планов столкнулась с трудностями: часть команды разработчиков NUC покинула проект, а некоторые клиенты ушли к конкурентам.

Джеки Сюй (Jackie Hsu), старший вице-президент Asus, в интервью The Register охарактеризовал первый год работы над NUC как фундаментальный этап и подчеркнул, что второй год будет посвящён инновациям и росту, особенно в сфере применения генеративного ИИ в клиентоориентированных киосках самообслуживания, основу которых нередко составляю как раз мини-ПК.

Asus продолжает работу над созданием кастомных версий NUC. Сюй акцентировал внимание на растущем спросе со стороны розничных продавцов на киоски самообслуживания, способные обрабатывать запросы клиентов в режиме реального времени с помощью голосового интерфейса на базе ИИ. Примечательно, что NUC уже используются в сенсорных киосках самообслуживания McDonald's в Австралии, что демонстрирует потенциал этих устройств в розничной торговле.

Для реализации этих амбициозных планов Asus заключила партнёрские соглашения с Nvidia и Microsoft для интеграции аппаратных ускорителей и ИИ Copilot в следующее поколение NUC. На вопрос о возможности использования процессоров Qualcomm Snapdragon Elite, одобренных Microsoft для флагманских ПК с Copilot+, компания не дала однозначного ответа. Однако Кей-Дабл Чао (KW Chao), новый генеральный менеджер подразделения Asus NUC, заявил, что компания открыта для сотрудничества с различными партнёрами.

Asus провела реорганизацию своих серверных подразделений, объединив два отдела в один. Новая структура ориентирована на три ключевых сегмента: поставщиков облачных услуг, крупных корпоративных клиентов (включая операторов высокопроизводительных вычислений) и производственный сектор. Эта реорганизация позволяет коммерческим подразделениям Asus расширить применение NUC за пределы традиционных областей, например, цифровых вывесок.

Опыт Asus в создании суперкомпьютеров и облачных инфраструктур позиционирует компанию как серьёзного конкурента таким гигантам, как Lenovo, в предоставлении комплексных решений, таких как стеки из серверов, систем хранения данных и компактных клиентских устройств. Сюй отметил, что NUC открывает новые возможности для коммерческих продаж Asus — непредвиденный, но позитивный результат сделки с Intel.

Несмотря на фокус на коммерческий сектор, компания не игнорирует и геймерский сегмент рынка. Один из первых NUC компании Asus был выпущен под брендом Republic of Gamers (ROG). Чао подтвердил, что продолжение этой линейки уже готово, продемонстрировав тем самым стремление компании удовлетворить потребности различных сегментов рынка.