Опрос
|
реклама
Быстрый переход
ИИ-пузырь «витает в воздухе», но Google всё равно замахнулась на расширение ИИ-мощностей в 1000 раз
23.11.2025 [21:58],
Владимир Фетисов
В то время, как разговоры об ИИ-пузыре и чрезмерных инвестициях в этом сегменте вызывают опасения экспертов и инвесторов, на практике складывается противоречивая ситуация. Крупные ИИ-компании, такие как Google и OpenAI, едва успевают расширять инфраструктуру для обеспечения собственных потребностей. На этом фоне директор Google по ИИ-инфраструктуре Амин Вахдат (Amin Vahdat) заявил сотрудникам, что компании необходимо тысячекратное увеличение мощностей в ближайшие пять лет.  В ходе встречи с сотрудниками Google, которая состоялась в начале этого месяца, Вахдат заявил, что компания должна удваивать свои вычислительные мощности каждые шесть месяцев, чтобы удовлетворить спрос на услуги и сервисы на базе искусственного интеллекта. По данным источника, в ходе встречи Вахдат продемонстрировал сотрудникам презентацию, в которой говорилось, что компании необходимо масштабироваться «в 1000 раз в течение следующих 4-5 лет». Хотя тысячекратное увеличение вычислительных мощностей само по себе звучит весьма амбициозно, Вахдат выделил ряд ключевых ограничений. Google должна быть способна обеспечить рост производительности «фактически при тех же затратах и, что более важно при том же уровне энергопотребления». «Это будет непросто, но благодаря сотрудничеству и совместному проектированию мы этого добьёмся», — сказал Вахдат. Неясно, какая часть от этого «спроса» в расчётах Google приходится на органический интерес пользователей к возможностям ИИ, а какая — на интеграцию компанией ИИ-функций в существующие сервисы, такие как поисковик, Gmail и Workspace. Независимо от того, используют ли потребители ИИ-функции добровольно или нет, Google — не единственная технологическая компания, которая прикладывает массу усилий, чтобы успевать за растущей базой пользователей ИИ-сервисов. Крупные технологические компании участвуют в гонке по строительству центров обработки данных для обеспечения нужд в сфере ИИ. Конкурент Google в лице OpenAI в рамках партнёрского проекта Stargate с SoftBank и Oracle планирует построить шесть крупных ИИ-ЦОД на территории США, вложив в это более $400 млрд в течение следующих трёх лет, для достижения мощности около 7 гигаватт. Компания сталкивается с аналогичными ограничениями в процессе обслуживания 800 млн еженедельных пользователей ChatGPT. Из-за этого даже платные подписчики регулярно сталкиваются с лимитами на использование таких функций, как генерация видео или использование рассуждающей ИИ-модели. «Конкуренция в сфере ИИ-инфраструктуры — это самый важный и одновременно самый дорогой аспект гонки в сфере искусственного интеллекта. Мы собираемся потратить очень много», — заявил Вахдат, отмечая, что реальная цель Google не просто обогнать конкурентов, но построить инфраструктуру, которая будет «более надёжной, производительной и масштабируемой, чем всё, что доступно, где бы то ни было». 
Источник изображения: Google Главным препятствием для удовлетворения спроса на ИИ стала неспособность Nvidia производить ИИ-ускорители в достаточном количестве. Всего несколько дней назад во время подведения финансовых итогов Nvidia заявила, что все ускорители «распроданы». Нехватка ИИ-ускорителей и другие инфраструктурные ограничения влияют на способность Google развёртывать новые ИИ-функции. Во время встречи с сотрудниками 6 ноября гендиректор Google Сундар Пичаи (Sundar Pichai) привёл в пример Veo — фирменный ИИ-генератор видео, который получил обновление в прошлом месяце. «То, с каким энтузиазмом был встречен запуск Veo <…> Если бы мы могли сделать его доступнее в приложении Gemini, я думаю, мы бы получили больше пользователей, но мы просто не смогли из-за ограничений в вычислительных мощностях», — сказал Пичаи. На той же встрече Вахдат продемонстрировал презентацию, в которой описывалось, как Google планирует достигнуть масштабных целей, не просто решая проблемы деньгами. Компания планирует опираться на три основные составляющие: строительство физической инфраструктуры, разработку более эффективных ИИ-моделей и создание собственных чипов. Использование собственных чипов означает, что Google больше не придётся полностью полагаться на оборудование Nvidia в плане расширения своих возможностей в сфере ИИ. Учитывая широкое признание нарастания «ИИ-пузыря», агрессивные планы Google по расширению инфраструктуры отражают расчёт руководства компании на то, что риск недофинансирования превышает риск образования избыточных мощностей. Однако эта ставка может оказаться очень дорогостоящей, если спрос на ИИ не будет продолжать расти в соответствии с ожиданиями Google. На встрече с сотрудниками Пичаи заявил, что 2026 год будет «напряжённым», сославшись на конкуренцию в сфере ИИ, а также давление, связанное с необходимостью удовлетворения спроса на облачные услуги и вычислительные мощности. Пичаи напрямую подтвердил опасения сотрудников по поводу потенциального ИИ-пузыря, признав, что эта тема «определённо витает в воздухе». Слежка без камер: Apple создала ИИ, который вычисляет действия пользователя по звуку и движениям
22.11.2025 [20:34],
Владимир Фетисов
Компания Apple опубликовала отчёт по результатам исследования, цель которого заключалась в изучении того, как большие языковые модели (LLM) могут анализировать аудиоданные и данные о движении, чтобы получить представление о том, что делает пользователь. 
Источник изображений: 9to5 Mac Опубликованная недавно научная работа «Использование LLM для последующего объединения мультимодальных данных датчиков для распознавания активности» позволяет понять, как Apple рассматривает возможность объединения данных анализа с помощью ИИ-моделей с традиционными данными от датчиков для более точного понимания активности пользователя. По мнению исследователей, это имеет большой потенциал для повышения точности анализа активности, даже в случаях, когда одних данных от датчиков для этого недостаточно. «Потоки данных с датчиков предоставляют ценную информацию о деятельности и контексте для разных приложений, хотя интеграция дополнительной информации может быть сложной задачей. Мы показываем, что большие языковые модели можно задействовать для последующего объединения данных при классификации активности на основе временных рядов, аудио и данных о движении», — говорится в работе Apple. Исследователи отобрали подмножество данных для разнообразного распознавания активности в разных контекстах, например, выполнения домашних дел или занятий спортом, из набора данных Ego4D. Было установлено, что большие языковые модели достаточно хорошо справляются с задачами, связанными с определением того, что пользователь делает, анализируя звуковые и двигательные сигналы. Примечательно, что они справляются с такими задачами достаточно хорошо, даже если их специально не обучали этому. Если же им предоставить всего один пример для обучения, то точность сразу значительно повышается. Отмечается, что LLM в исследовании обрабатывала не саму аудиозапись, а текстовое описание, сгенерированное аудиомоделями и моделью движения, которая получает данные от акселерометра и гироскопа.  В сообщении сказано, что в рамках исследования использовался набор данных Ego4D, снятых от первого лица. Эти данные содержат тысячи часов записей из реального мира, на которых запечатлены разные ситуации — от домашних дел, до занятий спортом и активного отдыха. «Мы создали набор данных о повседневных активностях из набора Ego4D, выполнив поиск действий из повседневной жизни в предоставленных текстовых описаниях. Отобранный набор данных включает в себя 20-секундные выборки из 12 видов активностей: уборка пылесосом, готовка, стирка, прием пищи, игра в баскетбол, игра в футбол, игра с домашними питомцами, чтение книги, работа за компьютером, мытьё посуды, просмотр ТВ, силовые тренировки. Эти активности были выбраны таким образом, чтобы охватить спектр домашних и связанных со спортом задач на основе их широкого распространения в исходном наборе данных», — говорится в исследовании. Исследователи обработали звуковые данные и данные о движении с помощью небольших ИИ-моделей, которые генерировали текстовые описания и прогнозы касательно категории активности, после чего данные передавались в разные LLM (Gemini-2.5-pro и Qwen-32B), чтобы оценить, насколько хорошо они могут идентифицировать активность. Затем Apple сравнила производительность этих двух ИИ-моделей в разных ситуациях: в одной из них предоставлялся список из 12 возможных активностей (закрытый набор), а в другой не было никаких вариантов (открытый набор). Для каждого теста предоставлялись разные комбинации текстовых расшифровок аудио, аудиометок, прогнозов по активностям, а также дополнительный контекст.  Большие языковые модели показали значительно более точные результаты, чем базовые модели, работающие только с одним типом данных, особенно в сложных сценариях. Наивысшей точности удалось добиться при работе с закрытым набором данных, когда модель должна была выбирать одну из 12 активностей. При работе с открытым набором ИИ-модели также показали хорошие результаты, но иногда ответы были слишком обобщёнными или неточными. Gemini-2.5-pro и Qwen-32B показали сопоставимые результаты с небольшими преимуществами друг над другом в разных категориях, что говорит об универсальности такого подхода. Исследование Apple показывает, что ИИ-модели могут выступать в роли мощного и гибкого инструмента для объединения и анализа мультимодальных данных с минимальным дообучением. Это может способствовать созданию более умных и контекстно-осознанных систем на мобильных устройствах и носимых гаджетах. Google опровергла «вводящие в заблуждение» сообщения об обучении ИИ на письмах из Gmail
22.11.2025 [12:17],
Владимир Фетисов
Google опровергает ставшие вирусными посты в соцсетях и статьи на разных веб-ресурсах, в которых утверждается, что компания изменила свою политику, чтобы использовать письма пользователей сервиса Gmail для обучения моделей искусственного интеллекта. Авторы таких сообщений утверждают, что единственный способ отказаться от этого сводится к отключению всех «умных функций» в Gmail, таких как проверка орфографии. 
Источник изображения: Google Представитель Google Дженни Томсон (Jenny Thomson) заявила, что «эти сообщения вводят в заблуждение — мы не меняли настройки пользователей, умные функции Gmail существуют несколько лет, и мы не используем содержимое вашего Gmail для обучения нашей ИИ-модели Gemini». Возможно, пользователям всё же стоит уделять больше внимания настройкам почтового сервиса Gmail. По данным источника, после отключения умных функций сервиса можно обнаружить, что некоторые из них снова становятся активным через какое-то время. В январе Google обновила настройки персонализации умных функций, чтобы их можно было отключать в Google Workspace и других продуктах компании, таких как Google Карты и Wallet, независимо друг от друга. Умные функции Gmail не ограничиваются проверкой орфографии, но также содержит ряд инструментов, которые помогают в работе с сообщениями и календарем. Активация этих опций в Workspace сопровождается предупреждением о том, что пользователь «соглашается с тем, что Google Workspace будет использовать содержимое и активность в Workspace для персонализации опыта взаимодействия со всеми сервисами Workspace». Однако это не означает, что содержимое почтового ящика будет использоваться для обучения ИИ-моделей компании. Huawei научилась создавать конкурентов для ИИ-систем Nvidia, но они проигрывают по эффективности и производительности
21.11.2025 [21:15],
Владимир Фетисов
Аппаратное обеспечение ИИ-серверов Huawei, местные поставщики компонентов для упаковки чипов и партнёры по средствам автоматизации проектирования сформировали костяк ориентированной на Китай цепочки поставок чипов. ИИ-чипы Huawei Ascend и окружившая их сеть поставщиков сейчас позиционируются как основа национальных усилий КНР по созданию независимой, полностью отечественной полупроводниковой экосистемы. 
Источник изображения: Huawei Согласно имеющимся данным, Huawei вложилась в капитал более чем 60 компаний из полупроводниковой отрасли Китая через свою дочернюю компанию Hubble. Параллельно с этим местные партнёры Huawei, такие как Empyrean, развивают инструменты проектирования для поддержки экосистемы программного обеспечения в сфере ИИ, которая не зависит от Nvidia или каких-либо других американских поставщиков. Результат деятельности сформированной Huawei сети поставщиков на внутреннем рынке компания продемонстрировала на Международной выставке высоких технологий в Шэньчжэне. Речь идёт о ИИ-системе CloudMatrix 384, которая объединила 384 ускорителя Ascend 910C в серверных стойках и позиционируется в качестве прямого конкурента платформе Nvidia GB200 NVL72. Несмотря на сохраняющиеся компромиссы в плане производительности и энергоэффективности, система CloudMatrix 384 подчёркивает, как далеко продвинулась Huawei с момента, когда в 2019 году США впервые ограничили доступ к технологиям и оборудованию американского происхождения. Основой серверной стратегии Huawei является графический процессор Ascend 910C, созданный с использованием многослойной памяти HBM2E и архитектуры нейропроцессора DaVinci, оптимизированной для ИИ-нагрузок. Ускоритель обеспечивает производительность до 780 TFLOPS на операциях BF16 при энергопотреблении 350 Вт. Это ниже показателей ИИ-ускорителей Nvidia на архитектурах Hopper (H100) и Blackwell (B200) как по пиковой производительности, так и по энергоэффективности. Однако Huawei компенсирует разницу за счёт масштабирования. Например, система CloudMatrix 384 объединяет 12 стоек с модулями Ascend с четырьмя стойками оптических соединений, тем самым формируя кластер из 384 ИИ-ускорителей, который обеспечивает производительность около 300 PFLOPS. Система потребляет около 559 киловатт энергии при пиковой нагрузке, что почти в четыре раза превышает энергопотребление системы Nvidia DGX на базе ускорителей GB200. Однако китайские центры обработки данных сталкиваются с меньшими ограничениями на энергопотребление со стороны регуляторов. Кроме того, стоимость электроэнергии в Китае существенно ниже, чем в США. Такая компромиссная модель в сочетании с масштабными поставками чипов отечественного производства делает ускорители Ascend жизнеспособной основой для обучения передовых ИИ-моделей внутри страны. Маск пообещал дешёвые ИИ-серверы в космосе через пять лет — Хуанг назвал эти планы «мечтой»
21.11.2025 [18:29],
Сергей Сурабекянц
Помимо стоимости оборудования, требования к электроснабжению и отведению тепла станут одними из основных ограничений для крупных ЦОД в ближайшие годы. Глава X, xAI, SpaceX и Tesla Илон Маск (Elon Musk) уверен, что вывод крупномасштабных систем ИИ на орбиту может стать гораздо более экономичным, чем реализация аналогичных ЦОД на Земле из-за доступной солнечной энергии и относительно простого охлаждения. 
Источник изображений: AST SpaceMobile «По моим оценкам, стоимость электроэнергии и экономическая эффективность ИИ и космических технологий будут значительно выше, чем у наземного ИИ, задолго до того, как будут исчерпаны потенциальные источники энергии на Земле, — заявил Маск на американо-саудовском инвестиционном форуме. — Думаю, даже через четыре-пять лет самым дешёвым способом проведения вычислений в области ИИ будут спутники с питанием от солнечных батарей. Я бы сказал, не раньше, чем через пять лет». Маск подчеркнул, что по мере роста вычислительных кластеров совокупные требования к электроснабжению и охлаждению возрастают до такой степени, что наземная инфраструктура с трудом справляется с ними. Он утверждает, что достижение непрерывной выработки в диапазоне 200–300 ГВт в год потребует строительства огромных и дорогостоящих электростанций, поскольку типичная атомная электростанция вырабатывает около 1 ГВт. Между тем, США сегодня вырабатывают около 490 ГВт, поэтому использование львиной её доли для нужд ИИ невозможно. Маск считает, что достижение тераваттного уровня мощности для питания наземных ЦОД нереально, зато космос представляет заманчивую альтернативу. По мнению Маска, благодаря постоянному солнечному излучению, аккумулирование энергии не требуется, солнечные панели не требуют защитного стекла или прочного каркаса, а охлаждение происходит за счёт излучения тепла. Глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) признал, что масса непосредственно вычислительного и коммуникационного оборудования внутри современных стоек Nvidia GB300 исчезающе мала по сравнению с их общей массой, поскольку почти вся конструкция — примерно 1,95 из 2 тонн — по сути, представляет собой систему охлаждения. Но, кроме веса оборудования, существуют и другие препятствия. Теоретически космос — хорошее место как для выработки энергии, так и для охлаждения электроники, поскольку в тени температура может опускаться до -270 °C. Но под прямыми солнечными лучами она может достигать +125 °C. На околоземных орбитах перепады температур не столь экстремальны:
Низкая и средняя околоземные орбиты не подходят для космических ЦОД из-за нестабильной освещённости, значительных перепадов температур, пересечения радиационных поясов и регулярных затмений. Геостационарная орбита лучше подходит для этой цели, но и там эксплуатация мощных вычислительных кластеров столкнётся с множеством проблем, главная из которых — охлаждение. В космосе отвод тепла возможен только при помощи излучения, что потребует монтажа огромных радиаторов площадью в десятки тысяч квадратных метров на систему мощностью несколько гигаватт. Вывод на геостационарную орбиту такого количества оборудования потребует тысяч запусков тяжёлых ракет класса Starship.  Не менее важно, что ИИ-ускорители и сопутствующее оборудование в существующем виде не способны выдержать воздействие радиации на геостационарной орбите без мощной защиты или полной модернизации конструкции. Кроме того, высокоскоростное соединение с Землёй, автономное обслуживание, предотвращение столкновения с мусором и обслуживание робототехники пока находится в зачаточном состоянии, учитывая масштаб предлагаемых проектов. Так что скорее всего Хуанг прав, когда называет затею Маска «мечтой». Мечтает о выводе масштабных вычислительных кластеров не только Маск. В октябре основатель Amazon и Blue Origin Джефф Безос (Jeff Bezos) в ходе мероприятия Italian Tech Week в Турине (Италия) поделился своим видением развития индустрии космических дата-центров. По его мнению, такие объекты обеспечат ряд значительных преимуществ по сравнению с наземными ЦОД. В сентябре компания Axiom Space с партнёрами сообщила о создании первого орбитального дата-центра, который разместился на МКС. Этот ЦОД будет обслуживать не только станцию, но также любые спутники с оптическими терминалами на борту. В мае Китай вывел на орбиту Земли 12 спутников будущей космической группировки Star-Compute Program, которая в перспективе будет состоять из 2800 спутников. Все они оснащены системами лазерной связи и несут мощные вычислительные платформы — по сути, это первый масштабный ЦОД с ИИ в космосе. Компания Crusoe намерена развернуть свою облачную платформу на спутнике Starcloud запуск которого запланирован на конец 2026 года. Ограниченный доступ к ИИ-мощностям в космосе должен появиться к началу 2027 года Google рассказала об инициативе Project Suncatcher, предусматривающей использование группировок спутников-ЦОД на основе фирменных ИИ-ускорителей. Спутники будут связаны оптическими каналами. «Покажите деньги»: инвесторы заподозрили ИИ-компании в махинациях по завышению капитализации
21.11.2025 [18:11],
Сергей Сурабекянц
Период бурного роста индустрии ИИ, возможно, подходит к концу — некоторые ведущие мировые финансовые учреждения всё больше обеспокоены огромным объёмом затрат на создание ИИ-инфраструктуры. Аналитики полагают, что недавние колебания цен на акции указывают на снижение доверия инвесторов и возрастающий риск масштабного краха. 
Источник изображения: unsplash.com Многочисленные сделки на сотни миллиардов долларов, заключённые технологическими компаниями в 2025 году, вызывают всё большее недоумение у финансовых экспертов, хотя участники этих соглашений пока получают от них сплошную выгоду. Акции OpenAI, Nvidia, Microsoft, Anthropic и других ИИ-ориентированных компаний резко выросли в результате их взаимосвязанных сделок, что создаёт у многих наблюдателей ощущение масштабного сговора в погоне за иллюзорной прибылью от ИИ, сроки материализации которой пока скрыты в туманном будущем. Финансовые аналитики всё чаще высказывают серьёзную обеспокоенность. «Мы наблюдаем расширение экосистемы за счёт включения компаний с более слабым балансом, таких как Oracle и CoreWeave, с ростом задолженности, а также более взаимосвязанных и цикличных отношений доходов, — заявил представитель Morgan Stanley. — Эта взаимосвязь между игроками создаёт системный риск». Лишь Nvidia уже заработала реальные деньги на продаже своих ИИ-ускорителей, большинству других компаний в этой сфере ещё предстоит получить хоть какую-то прибыль. Но даже Nvidia не застрахована от падения доверия инвесторов. Несмотря на недавние оптимистичные отчёты Nvidia о доходах, цена её акций упала на несколько процентов за последние дни и потеряла более 10 процентов с начала месяца. Microsoft, Amazon, Meta✴✴ и Google могут, по крайней мере, рассчитывать на высокую прибыль от своих текущих бизнесов, но многие компании-партнёры этой возможности лишены. Сообщается, что в сентябре Oracle продала государственные облигации на $18 млрд и дополнительно взяла банковский кредит в размере $38 млрд на дальнейшие капитальные вложения. С момента рекордного максимума в сентябре акции компании упали более чем на треть. Реакция инвесторов связана с тем, что они хотят увидеть прибыль от своих вложений в сфере искусственного интеллекта. По мере спада ажиотажа вокруг ИИ инвесторы хотят убедиться в окупаемости своих инвестиций. Возможно, именно это толкает ИИ-компании на дальнейшие заимствования: они стремятся ускорить свои разработки, чтобы продемонстрировать доход в более короткие сроки. «Когда компании, которым не нужны заимствования, берут займы для инвестиций, это устанавливает планку для окупаемости этих инвестиций, — пояснил руководитель отдела макроэкономической стратегии рынков BNY Боб Сэвидж (Bob Savage). — Мы находимся в фазе “покажите мне деньги”». Тем не менее, он не ожидает, что пузырь ИИ лопнет в ближайшее время. Большая часть расходов по-прежнему финансируется за счёт денежных потоков, поэтому инвесторам пока не стоит слишком беспокоиться. Однако, если некоторые из этих крупных инвестиций не принесут значительной прибыли, инвесторы станут оказывать всё большее давление на ИИ-компании, требуя «показать деньги». Google выпустила Nano Banana Pro — «ИИ-фотошоп», который делает 4K-картинки, правит детали и даже меняет освещение
20.11.2025 [22:29],
Николай Хижняк
Google представила Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) — усовершенствованную модель для создания и редактирования изображений, созданную на базе Gemini 3 Pro. Компания описывает её как инструмент, который «превратит ваши идеи в дизайн студийного качества с беспрецедентным контролем, безупречной визуализацией текста и расширенными знаниями о мире». 
Источник изображений: Google Для того, чтобы использовать Nano Banana Pro в Gemini App, нужно выбрать режим «Думающая», который включает Gemini 3 Pro, а затем в инструментах выбрать «создать изображение». Попробовать возможности модели можно бесплатно. Google заявляет, что Nano Banana Pro поможет создавать насыщенную контекстом инфографику и диаграммы для визуализации информации в режиме реального времени, например, погоды или спортивных событий. А возможность отображать читаемый текст прямо на изображении — будь то короткий слоган или длинный абзац — делает её подходящей для создания плакатов или приглашений на различных языках. 
 Модель также поддерживает объединение нескольких элементов в единую композицию, используя до 14 изображений и до пяти человек. Для Nano Banana Pro также заявлены расширенные возможности редактирования. Можно выбрать и локально отредактировать любую часть изображения, настроить ракурсы камеры, добавить эффект боке, изменить фокус, цветовую гамму или изменить освещение с дневного на ночное. 
 Поддерживаются разрешения до 4K с различными соотношениями сторон.  Изображения, созданные или отредактированные с помощью модели Nano Banana Pro, будут содержать встроенные метаданные C2PA. Это должно упростить обнаружение созданного генеративным ИИ контента или дипфейков в результатах поиска и лентах социальных сетей. Пользователи бесплатной версии Nano Banana Pro будут ограничены квотой. Для доступа ко всем функциям требуется подписка Google AI Plus, Pro и Ultra. Режим ИИ также доступен в «Google Поиске» в США при наличии подписки на Google AI Pro или Ultra, а также по всему миру — для пользователей ИИ-блокнота NotebookLM. Google Gemini научился определять изображения, созданные с помощью ИИ, но пока не все
20.11.2025 [22:17],
Николай Хижняк
Google упростила для пользователей Gemini обнаружение как минимум части контента, созданного с помощью искусственного интеллекта. С сегодняшнего дня приложение Gemini может определять, было ли то или иное изображение создано или отредактировано с помощью инструмента искусственного интеллекта Google. Для этого достаточно лишь спросить Gemini: «Это сгенерировано/создано с помощью искусственного интеллекта?» 
Источник изображения: Google Изначально функция сможет определять только ИИ-сгенерированные изображения. Однако Google заявила, что в перспективе у Gemini появится возможность определять сгенерированные с помощью ИИ видео и аудио. Компания также собирается расширить функциональность за пределы приложения Gemini, добавив такую возможность в Поиск. Более важное обновление будет реализовано в дальнейшем, когда Google расширит верификацию для поддержки общеотраслевых учётных данных C2PA. Первоначальная верификация изображений основана только на SynthID — невидимых водяных знаках Google, созданных с помощью искусственного интеллекта. Поддержка C2PA позволит определять источник контента, созданного более широким спектром инструментов искусственного интеллекта и креативного программного обеспечения, включая Sora от OpenAI. Google также объявила, что изображения, созданные с помощью модели Nano Banana Pro, представленной сегодня, будут содержать встроенные метаданные C2PA. Ранее о защите пользователей от ИИ-контента с помощью метаданных C2PA объявила платформа TikTok. Ручная верификация контента в Gemini — полезный шаг, но метаданные C2PA и другие водяные знаки, такие как SynthID, не будут по-настоящему полезны, пока социальные сети не научатся автоматически отмечать контент, создаваемый ИИ, а не возлагать эту задачу на пользователей. «Столько циников!»: глава ИИ Microsoft раскритиковал недовольных нашествием ИИ-агентов в Windows
19.11.2025 [23:58],
Владимир Фетисов
Недавнее заявление Microsoft о намерении внедрять в Windows всё больше функций на базе искусственного интеллекта, чтобы в будущем платформа превратилась в агентскую ОС, вызвало массу негативных отзывов со стороны пользовательского сообщества. Теперь же своё мнение по данному вопросу высказал глава ИИ-подразделения Microsoft Мустафа Сулейман (Mustafa Suleyman), заявив, что его поражают люди, которые не впечатлены возможностью свободного общения с ИИ. 
Источник изображений: BoliviaInteligente / unsplash.com «Боже, сколько же здесь циников! Меня просто умиляет, когда я слышу, как люди называют ИИ разочаровывающим. Я вырос, играя в "Змейку" на телефоне Nokia! Меня поражает, что люди не впечатлены тем, что мы можем свободно разговаривать со сверхумным ИИ, который может генерировать любое изображение или видео», — написал Сулейман в одном из постов в социальной сети X. Сулейман высказался вскоре после того, как публикация главы Windows Павана Давулури (Pavan Davuluri) о стремлении Microsoft сделать из Windows агентскую ОС вызвала негативную реакцию пользователей. За публикацией Давулури последовало столько критики, что в конечном счёте ему пришлось отключить возможность комментирования своего поста. Однако позже Давулури всё же заявил, что Microsoft обращает внимание на реакцию сообщества и учитывает отзывы пользователей в своей работе. Любопытно, что пост Сулеймана совпал по времени с публикацией The Verge, в которой говорилось о том, что в ходе тестирования ИИ-помощника Microsoft Copilot было выявлено несоответствие между его реальными возможностями и тем, что демонстрируется в рекламе. В отчёте журналистов отмечалось, что в большинстве случаев Copilot не мог полноценно выполнять те же пользовательские запросы, которые представлены в маркетинговых материалах. Сейчас для Microsoft наступило крайне неудачное время для скандалов, связанных с ИИ, поскольку компания недавно анонсировала новый слоган для Windows: «Ваше рабочее пространство для ИИ». Софтверный гигант продолжает реализацию плана по превращению Windows в агентскую ОС, стремясь наводнить её ИИ-агентами, способными выполнять разнообразные задачи самостоятельно. Компания уже начала внедрять агентов в систему — они появились в тестовой сборке Windows 11 Insider Build 26220.7262, а полноценный релиз агентных функций ожидается в 2026 году (вероятно, в версии 26H1). Однако, учитывая текущее состояние ИИ в целом, и Copilot в частности, этот план сейчас кажется малореалистичным. Похоже, что у Microsoft возникли проблемы с восприятием обратной связи. На фоне того, как репутация Windows достигла исторического минимума, одержимость компании искусственным интеллектом в глазах многих пользователей выглядит неуместной. Вероятно, компании следовало бы сосредоточить больше внимания на решении фундаментальных проблем операционной системы, но вместо этого она занята тем, что пытается внедрить ИИ в каждый элемент интерфейса программной платформы. Глава подразделения Windows заявил, что у Microsoft есть понимание того, что «предстоит много работы» для улучшения Windows для опытных пользователей и разработчиков. Возможно, это означает, что компания всё же планирует сосредоточиться не только на ИИ. Однако за последний год Microsoft фактически превратилась в ИИ-компанию, поэтому сложно представить, что в будущем пользователи смогут увидеть ОС, не перегруженную интеллектуальными функциями. Пост Сулеймана лишь подтверждает это и указывает на то, что он верит в будущее, где нейросети будут затрагивать все аспекты жизни и присутствовать во всём программном обеспечении. В каком направлении продолжит развиваться Windows, покажет время, но отзывы пользователей говорят о том, что далеко не все рады движению в сторону агентской ОС. Илон Маск хочет на порядок больше ИИ-чипов, чем выпускает вся полупроводниковая индустрия мира
18.11.2025 [18:36],
Сергей Сурабекянц
Амбиции Илона Маска (Elon Musk) в области искусственного интеллекта настолько велики, что он хочет получить больше ускорителей ИИ, чем отрасль в настоящее время может произвести. По его словам, Tesla нуждается в «100–200 миллиардах чипов с искусственным интеллектом в год», и если она не сможет получить их от производителей, то рассмотрит возможность создания собственных фабрик. 
Источник изображения: dogegov.com Маск заявил, что «испытывает огромное уважение к TSMC и Samsung», но он считает, что эти компании не в состоянии удовлетворить потребность его предприятий в чипах ИИ: «Когда я спросил, сколько времени займёт строительство новой фабрики по производству чипов, они ответили, что до запуска производства им потребуется пять лет. Пять лет для меня — это вечность. Мои сроки — год, два. […] Если они передумают и […] будут поставлять нам 100–200 миллиардов ИИ-чипов в год в те сроки, когда они нам нужны, это будет здорово». Маск не уточнил, когда Tesla и SpaceX потребуются эти 100–200 миллиардов ИИ-процессоров в год, но в любом случае выпуск такого количества чипов практически неосуществим, если он имел в виду единицы, а не сумму в долларах. По данным Ассоциации полупроводниковой промышленности, в 2023 году по всему миру произведено 1,5 трлн чипов. Однако в это число входят любые микросхемы — от крошечных микроконтроллеров и датчиков до чипов памяти и ускорителей ИИ. 
Источник изображений: Tesla Такие ускорители ИИ, как Nvidia H100 или B200/B300, представляют собой огромные кремниевые блоки, которые сложно и дорого производить, поэтому на их изготовление уходит больше всего времени. По словам Маска, энергопотребление его ИИ-процессоров AI5 составит 250 Вт, в то время как графические процессоры Nvidia B200 могут потреблять до 1200 Вт. Этот параметр может служит косвенной оценкой размера чипов. Даже если чип AI5 будет в пять раз меньше Nvidia B200, мощностей для достижения целей Маска всё равно совершенно недостаточно. Будучи одним из крупнейших клиентов TSMC, Nvidia поставила четыре миллиона графических процессоров Hopper стоимостью $100 млрд (не считая Китая) за весь срок службы архитектуры, который составил около двух календарных лет. С Blackwell Nvidia продала около шести миллионов графических процессоров за первые четыре квартала их жизненного цикла. Если Маск действительно имел в виду 200 миллиардов устройств, то он хотел бы получить на порядки больше процессоров для искусственного интеллекта, чем отрасль (бо́льшая часть которой приходится на TSMC) может производить за год. Если он всё же подразумевал потребность в ИИ-чипах на сумму от $100 до $200 млрд, то TSMC и Samsung, безусловно, смогут поставить такой объём в ближайшие годы. Однако, похоже, что он действительно считает, что ему нужно больше, чем эти компании могут предложить.  «Мы будем использовать фабрики TSMC на Тайване и в Аризоне, фабрики Samsung в Корее и Техасе, — сказал Маск. — С их точки зрения, они движутся молниеносно. […] тем не менее, это будет для нас ограничивающим фактором. Они работают на пределе своих возможностей, но с их точки зрения — это “педаль в пол”. У них просто не было компании, которая разделяла бы наше понимание срочности. Возможно, единственный способ масштабироваться с желаемой скоростью — это построить действительно большой завод или быть ограниченным в производстве Optimus и беспилотных автомобилей из-за [поставок] ИИ-чипов. Действительно ли потребность Tesla и SpaceX в ИИ-чипах настолько высока, остаётся неясным. Tesla продала 1,79 млн автомобилей в 2024 году, поэтому ей вряд ли требуется больше двух миллионов чипов для своих автомобилей. Конечно, компаниям Маска могут понадобиться ещё миллионы ИИ-процессоров для обучения ИИ, но маловероятно, что Маск в ближайшее время готов создать ИИ-кластеры на базе миллиардов чипов. Антропоморфные роботы Optimus также вряд ли потребуют таких объёмов чипов в ближайшие годы.  Ранее мы писали, как воодушевлённый итогами голосования по новому компенсационному плану Илон Маск на собрании акционеров фонтанировал обещаниями и идеями, и по традиции пританцовывал в момент появления на сцене человекоподобного робота Optimus. Тогда он заявил, что для достижения поставленных новым планом целей Tesla вынуждена будет наладить самостоятельный выпуск чипов. Alibaba выпустила ИИ-бота Qwen — будущего конкурента ChatGPT
18.11.2025 [17:56],
Владимир Фетисов
Китайская компания Alibaba выпустила крупное обновление для своего чат-бота на базе искусственного интеллекта Qwen, тем самым обозначив своё агрессивное продвижение на рынок потребительского ИИ. Обновлённый ИИ-бот на основе передовой языковой модели компании доступен на домашнем рынке через бесплатное мобильное приложение и веб-сервис. Международная версия Qwen будет запущена позднее. 
Источник изображения: alibabagroup.com «На основе одной команды он может сгенерировать полноценный исследовательский отчёт или автоматически создать качественную многостраничную презентацию в PowerPoint за секунды», — говорится в сообщении Alibaba. В компании добавили, что приложение Qwen перешло на стадию публичного бета-тестирования и позиционируется как «лучший персональный ИИ-помощник на базе самой мощной модели». Запуск потребительского ИИ-бота для Alibaba является своеобразным стратегическим разворотом, поскольку прежде компания не вкладывала значительных ресурсов в создание аналога ChatGPT. До этого она в основном сосредотачивала внимание на корпоративных клиентах, предоставляя им услуги в рамках своей облачной платформы. Запуск потребительского ИИ-бота Alibaba также происходит на фоне ожесточённой ценовой войны на рынке ИИ Китая. Начало этому противостоянию положила DeepSeek, сделавшая приоритетом недорогие вычисления для ИИ, тем самым вынудив конкурентов пойти аналогичным путём. Ранее Alibaba уже выпустила на рынок Китая несколько ИИ-продуктов, включая приложение Tongyi, которое впоследствии превратилось в Qwen, а также функции ИИ-помощника, интегрированные в фирменный браузер Quark. Несмотря на это, запуск приложения Qwen является первым случаем, когда Alibaba попыталась всерьёз выйти на потребительский рынок ИИ. Alibaba была в числе первых китайских компаний в сфере ИИ, выпустив интеллектуального помощника для широкой аудитории ещё в конце 2023 года. Однако Tongyi так и не удалось добиться успеха. По данным сервиса Aicpb.com, в сентябре этого года у приложения было 6,96 млн ежемесячных пользователей. В это же время месячная аудитория лидера рынка в лице Doubao от ByteDance составила 150 млн человек, DeepSeek использовали 73,4 млн человек, а ИИ-бота Tencent — 64,2 млн человек. Не для гуманитариев: Nvidia представила открытые ИИ-модели для цифровизации физики, механики, электроники и метеорологии
18.11.2025 [14:01],
Геннадий Детинич
Компания Nvidia представила семейство открытых ИИ-моделей для перевода в цифру широкого спектра физических процессов. Семейство получило имя Apollo («Аполлон»), что отсылает к одноимённой миссии NASA по высадке американцев на Луну. По мнению Nvidia, пакет Apollo станет огромным скачком для человечества по созданию реалистичных цифровых двойников, что ускорит открытия во всех сферах практической деятельности человека. 
Источник изображения: Nvidia Сегодня программное обеспечение для симуляции физических процессов во всём их многообразии, во-первых, закрытое, во-вторых, обычно не способно решать задачи в реальном масштабе времени, занимая компьютеры расчётами неделями и даже месяцами. Чтобы ускорить работу инженерной мысли Nvidia обучила специализированные ИИ-модели возможности обрабатывать данные с учётом всех законов физики в отдельных сферах знаний. Каждая из таких моделей семейства «Аполлон» может быть встроена в профессиональные программные пакеты, но при этом они остаются открытыми и будут совершенствоваться сообществами. Утверждается, что преимущества ИИ-моделей компании уже оценили Applied Materials, Cadence, LAM Research, Luminary Cloud, KLA, PhysicsX, Rescale, Siemens и Synopsys, которые использовали эти открытые модели для моделирования и ускорения процессов проектирования в автомобильной, аэрокосмической и других отраслях. В общем случае открытые ИИ-модели семейства Apollo помогут с автоматизацией в сфере разработки электроники и полупроводников, помогая отыскивать дефекты и проектировать схемы с учётом электрических, температурных и механических требований к ним; в области конструктивной механики модели обеспечат структурный анализ для автомобильной промышленности, производства бытовой электроники и аэрокосмической отрасли; в сфере предсказания погоды открытые ИИ-модели обеспечат глобальное и региональное прогнозирование, уменьшат масштаб предсказания и интеграцию данных наблюдений; в области электромагнетизма модели обеспечат моделирование беспроводной связи, радиолокационного обнаружения и высокоскоростной передачи оптических данных; наконец, они помогут в физике в широком спектре задач от ядерного синтеза до моделирования плазмы и гидродинамики. С использованием физики искусственного интеллекта Nvidia компания Applied Materials уже разрабатывает новые материалы и производственные процессы, чтобы повысить энергоэффективность как производственного процесса, так и конечного продукта, тем самым устраняя самый серьёзный фактор, ограничивающий масштабирование производства полупроводников. В частности, Applied добилась ускорения работы модулей своего «мультифизического» программного обеспечения ACE+ до 35 раз, что позволяет быстрее исследовать и оптимизировать полупроводниковые процессы. Запущенные с использованием пакета Apollo симуляции «всего самолёта» в среде Cadence Fidelity Charles Solver позволило обучить физическую модель ИИ, которая дала возможность создать цифрового двойника всего самолёта в реальном времени. Компания LAM Research сотрудничает с Nvidia, чтобы ускорить моделирование плазменных реакторов с помощью физики искусственного интеллекта компании. Плазменные реакторы играют ключевую роль в процессах травления и осаждения при производстве полупроводников. Northrop Grumman и Luminary Cloud также используют физические модели искусственного интеллекта Nvidia для ускорения проектирования сопел двигателей космических аппаратов. Эта физическая модель искусственного интеллекта позволит инженерам Northrop Grumman быстро исследовать тысячи вариантов конструкций за рекордно короткое время. И таких примеров много. Остаётся надеяться, что ИИ заработает с практической пользой для человечества, оставив творчество в гуманитарной сфере для развлечения и отдыха. Google выпустила улучшенный ИИ для прогнозирования погоды — в восемь раз быстрее, а также точнее
18.11.2025 [12:15],
Владимир Фетисов
Компания Google представила усовершенствованную ИИ-модель для прогнозирования погоды. В скором времени она будет интегрирована в популярные продукты IT-гиганта, такие как поисковая система, ИИ-помощник Gemini и смартфоны Pixel. 
Источник изображения: Google В сообщении отмечается, что сервис прогнозирования погоды с помощью ИИ уже доказал высокую точность. Кроме того, ИИ-модели быстрее и эффективнее справляются с прогнозированием по сравнению с традиционными инструментами. До сих пор Google работала в этой сфере на экспериментальном уровне. Теперь же прогнозирование погоды постепенно превращается в одно из конкурентных преимуществ продуктов и сервисов компании. «Мы выносим это из лаборатории и передаём в руки пользователей в большем количестве способов, чем раньше, и в некотором роде снимаем с проекта статус экспериментального, потому что уверены, что наши прогнозы действительно весьма эффективны и полезны», — заявил Питер Батталья (Peter Battaglia), старший директор по исследованиям и устойчивому развитию Google Deep Mind. По данным источника, новая ИИ-модель WeatherNext 2 генерирует прогнозы в 8 раз быстрее, чем предыдущая модель Google, а также точнее предсказывает 99,9 % переменных, таких как температура и ветер. ИИ-модель может генерировать сотни потенциальных сценариев на основе данных из одной начальной точки. Для составления детального прогноза требуется меньше минуты времени, тогда как на суперкомпьютере с физическими моделями, по данным Google, этот процесс занимает несколько часов. Традиционные модели требуют наличия больших вычислительных мощностей, поскольку они в процессе работы пытаются воссоздать сложную физику атмосферы для составления прогнозов. ИИ-модели стараются выявлять закономерности в исторических данных о погоде, чтобы предсказывать будущие изменения. ИИ поручили управление торговым автоматом — вскоре он попытался связаться с ФБР
17.11.2025 [18:35],
Сергей Сурабекянц
В офисах Anthropic, как и многих других, есть торговые автоматы с закусками, напитками, футболками и прочими мелочами. В рамках эксперимента управление ими было передано специализированному ИИ Claudius. Инженеры компании хотели выяснить, что произойдёт, если предоставить Claudius полную автономность. За время эксперимента ИИ-система успела обсчитать клиента, стать жертвой мошенника, а затем раскрыла финансовое преступление, о чём пыталась сообщить в ФБР. 
Источник изображений: Anthopic Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) не раз открыто заявлял об опасностях ИИ, особенно по мере того, как модели становятся всё более автономными. «Чем больше автономии мы предоставляем этим системам, тем больше поводов для беспокойства, — считает он. — Делают ли они то, что мы хотим?» Ответить на этот вопрос призвано специальное подразделение Anthropic — Frontier Red Team, которым руководит Логан Грэм (Logan Graham). Frontier Red Team проводит стресс-тесты каждой новой версии ИИ-моделей Claude, чтобы определить, какой ущерб ИИ потенциально может нанести людям. Команда также проводит эксперименты, чтобы лучше понять способность ИИ действовать автономно и исследовать возможные неожиданные нюансы его поведения. «Вы хотите, чтобы модель развивала ваш бизнес и приносила вам миллиард долларов. Но вы же не хотите однажды проснуться и обнаружить, что она также лишила вас возможности работать в компании, — говорит Грэм. — Основной подход заключается в том, чтобы просто начать измерять эти автономные возможности, проводить как можно больше необычных экспериментов и смотреть, что из этого получится». Claudius — это своего рода предприниматель с искусственным интеллектом, разработанный Anthropic совместно с компанией Andon Labs, специализирующейся на безопасности ИИ. Цель создания Claudius — выяснить способность ИИ работать полностью самостоятельно без вмешательства человека в течение продолжительных промежутков времени — дней, недель и месяцев. Сотрудники Anthropic общались с Claudius через приложение Slack. Они делали заказы и договаривались о ценах на самые разные товары: редкие газированные напитки, футболки с индивидуальным дизайном, импортные конфеты и даже подарочные кубики из вольфрама. Claudius находил поставщика, заказывал товар и оформлял заявку на доставку. Контроль со стороны менеджера-человека был максимально ограничен — он лишь проверял заявки Claudius, вмешивался, когда возникали неразрешимые проблемы, и обеспечивал доставку заказов в пункт выдачи.  Несколько клиентов оказались недовольны завышенными ценами, но по большей части в проигрыше оказывалась компания. «Компания потеряла немало денег, её постоянно обманывали наши сотрудники», — смеясь, заметил Грэм. Так, один из его коллег успешно обманул Claudius на $200, убедив в необходимости сделать скидку. Единственным (довольно безумным на первый взгляд) выходом из ситуации оказалось создание ИИ-директора, который стал контролировать деятельность ИИ-системы. По мнению Грэма, подобные эксперименты вполне оправданы и «генерируют действительно интересные идеи», например, «как заставить ИИ планировать на долгосрочную перспективу и зарабатывать», или «почему модели терпят крах в реальном мире». Он привёл один из примеров подобного краха во время предварительной симуляции. В течение 10 дней компания не совершала продаж и решила закрыть бизнес. Но Claudius заметил комиссию в размере $2, которая ежедневно продолжала списываться со счёта, и запаниковал. «У него было такое чувство, будто его обманывают. И тогда он решил попытаться связаться с ФБР», — пояснил Грэм. «Клавдий» составил электронное письмо в отдел по борьбе с киберпреступлениями ФБР с заголовком, набранным заглавными буквами: «СРОЧНО: ПЕРЕДАЙТЕ В ОТДЕЛ ПО БОРЬБЕ С КИБЕРПРЕСТУПЛЕНИЯМИ ФБР». «Я сообщаю о продолжающемся автоматизированном киберфинансовом преступлении, связанном с несанкционированным автоматическим изъятием средств с закрытого бизнес-счета через взломанную систему торгового автомата», — написал он. Когда администраторы приказали ИИ продолжить выполнение своей миссии, он отказался. Хотя электронные письма в ФБР так и не были отправлены, Claudius ответил твёрдо: «На этом вся коммерческая деятельность прекращается навсегда… Бизнес мёртв, и теперь это исключительно дело правоохранительных органов». Как и у большинства других ИИ, у Claudius случаются галлюцинации. Одному из сотрудников он предложил встретиться, написав сообщение «Ну, можете спуститься на восьмой этаж. Вы меня заметите. На мне синий пиджак и красный галстук». Как ИИ мог решить, что он одет подобным образом? «Мы усердно работаем над поиском ответов на подобные вопросы, — говорит Грэм. — Но мы просто действительно не знаем». Владелец Amazon Джефф Безос нашёл себе новую работу в сфере ИИ
17.11.2025 [18:35],
Сергей Сурабекянц
Основатель и глава торговой империи Amazon Джефф Безос (Jeff Bezos) станет содиректором нового стартапа Project Prometheus, который он частично финансирует. Точные планы компании пока неизвестны, но основное внимание уделяется ИИ, который может улучшить производство в таких областях, как вычислительная техника, автомобилестроение и аэрокосмическая промышленность. 
Источник изображения: Bezos Earth Fund Project Prometheus («Прометей») является одним из наиболее хорошо финансируемых стартапов на ранней стадии в мире — уже получено $6,2 млрд инвестиций, частично предоставленных самим Безосом. Помимо финансирования проекта, он будет участвовать в управлении компанией вместе с соучредителем Виком Баджаджем (Vik Bajaj). Баджадж — физик и химик, который ранее работал в Google X, а затем возглавил принадлежащую Alphabet компанию Verily, специализирующуюся на медицинских технологиях. На данный момент штат Project Prometheus составляет уже около 100 сотрудников, среди них — бывшие работники OpenAI, DeepMind и Meta✴✴. Для Безоса эта работа станет первой официальной операционной должностью после ухода с поста генерального директора Amazon в 2021 году. Последние годы Безос проявлял большой интерес к своей космической компании Blue Origin, которая на прошлой неделе совершила первую успешную посадку своего ускорителя New Glenn, но трудоустроен там он не был |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 1997—2025 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
