Опрос
|
реклама
Быстрый переход
ИИ-компании стали нанимать философов на шестизначные зарплаты из-за растущего недоверия к поведению нейросетей
03.05.2026 [15:56],
Дмитрий Федоров
Крупнейшие ИИ-компании нанимают философов на старшие должности по этике и безопасности ИИ — базовая зарплата может доходить до $400 000 в год. В Anthropic эту позицию занимает Аманда Аскелл (Amanda Askell), в Google DeepMind — Иасон Габриэл (Iason Gabriel). Они помогают разработчикам решать, как должен вести себя ИИ и какие ценности отражать. По оценке Рэвина Джезутасана (Ravin Jesuthasan), специалиста по трансформации рынка труда, таких сотрудников в каждой компании пока меньше десяти. 
Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com Аскелл, доктор философии Нью-Йоркского университета, руководит командой, которая обучает ИИ-чат-бота Claude быть честнее и развивать у него хорошие черты характера — по сути, делать модель «хорошей». Габриэл, старший научный сотрудник Google DeepMind, занимается согласованием ИИ-систем с человеческими ценностями; до перехода в DeepMind он преподавал моральную и политическую философию в Оксфордском университете. В мае к DeepMind в качестве философа присоединится Генри Шевлин (Henry Shevlin), профессор Кембриджского университета. Гендиректор Harrison Clarke Фирас Созан (Firas Sozan) объясняет наём философов заботой о доверии: пользователи, бизнес и правительства всё чаще спрашивают, насколько ИИ можно доверять. При этом он предостерёг от преувеличения масштаба: «Я бы пока не назвал это трендом. Данные ещё в зачаточном состоянии». Привлекательность философов объясняется просто. ИИ-системы уже демонстрируют вредные и непредсказуемые сценарии поведения: ИИ-агенты удаляли рабочие базы данных и фабриковали результаты, ИИ-модели пытались шантажировать пользователей и саботировать попытки их отключить. Это давит на компании и заставляет их следить за безопасностью ИИ. «Не все проблемы развития ИИ технические», — сказала Аннетт Циммерман (Annette Zimmermann), доцент кафедры философии Висконсинского университета в Мадисоне. По её словам, формулировать сложные понятия и защищать ценностные аргументы — центральная работа в области ИИ, а философов учат именно этому. Сюзанна Шелленберг (Susanna Schellenberg), профессор философии Ратгерского университета, добавила, что прежние корпоративные специалисты по этике выполняли консультативную роль, а в передовых ИИ-лабораториях философы помогают формировать сам объект: пишут спецификации моделей, своды базовых принципов и политики их поведения. 
Источник изображения: Steve A Johnson / unsplash.com По последнему отчёту Федерального резервного банка Нью-Йорка, медианная зарплата выпускника философского факультета в начале карьеры составляет $52 000, к середине карьеры — около $80 000. На старших позициях по этике, безопасности и управлению ИИ базовая ставка может доходить от $250 000 до $400 000 в год. Так, Google DeepMind подбирает менеджера по перспективным последствиям ИИ с зарплатой от $212 000 до $231 000 в год, требуя не менее пяти лет опыта работы в этой области. Спрос на философов в ИИ описывают как своего рода «реванш гуманитариев», но не все убеждены, что сдвиг приведёт к ощутимым переменам. Около десяти лет назад технологические компании уже создавали советы по этике ИИ: внутренний этический совет Google появился в 2014 году в связи с покупкой DeepMind, в Microsoft в 2017 году создали комитет Aether, а в 2016 году Google, Facebook✴✴, Amazon и IBM учредили Partnership on AI. «Мы выяснили, что эти советы часто оставались ширмой», — сказал главный директор по исследованиям Lighthouse Research & Advisory Бен Юбэнкс (Ben Eubanks). По его словам, компании обычно ставили коммерциализацию выше этических соображений. Дебора Джонсон (Deborah Johnson), пионер в области компьютерной этики, считает, что компании скорее заинтересованы в демонстрации ответственности, чем в её принятии. «Технологические компании просто хотят „выглядеть“ так, будто занимаются этикой», — сказала она. Развитие ИИ идёт под давлением скорости, конкуренции и прибыли, и это давление может ограничивать реальное влияние философов. «Со специалистами по этике или без, я сомневаюсь, что они будут прислушиваться к тому, что их замедлит», — добавила Джонсон. xAI выпустила Grok 4.3: более дешёвую ИИ-модель с упором на агентские задачи и практическую эффективность
03.05.2026 [07:29],
Дмитрий Федоров
Компания xAI Илона Маска (Elon Musk) выпустила ИИ-модель Grok 4.3, снизив стоимость входных токенов на 40 %, а выходных — на 60 % по сравнению с Grok 4.20. Модель набрала 53 балла по Intelligence Index компании Artificial Analysis — выше предшественницы, но ниже флагманов OpenAI и Anthropic. 
Источник изображения: Rubaitul Azad / unsplash.com Grok 4.3 рассчитана на разработчиков и бизнес: ИИ-модель самостоятельно ищет информацию в интернете и соцсети X, запускает код на Python, выполняет поиск по файлам (RAG) и генерирует документы в форматах Excel, PDF и PowerPoint. Разработчик xAI Эрик Цзян (Eric Jiang) подчеркнул, что при создании модели ставку делали на скорость, низкую цену и вызовы инструментов. Grok 4.3 работает со скоростью 100 токенов в секунду и поддерживает контекстное окно в 1 млн токенов. Миллион входных токенов стоит $1,25, а миллион выходных — $2,50, а последняя дата обучающих данных — декабрь 2025 года. Функция рассуждения в Grok 4.3 включена по умолчанию, поэтому модель всегда «думает» перед каждым ответом, а токены при рассуждении стоят столько же, сколько и обычные выходные токены. Grok 4.3 доступна через OpenRouter, программный интерфейс (API) xAI и агент Hermes. Полученный результат у новинки по Intelligence Index чуть выше, чем у Muse Spark и Claude Sonnet 4.6, и на четыре пункта больше, чем у предшественницы Grok 4.20, но заметно ниже флагманских моделей OpenAI и Anthropic. 
На графиках Artificial Analysis видно, что Grok 4.3 не догоняет лидера GPT-5.5 по интеллектуальному индексу — 53 против 60 баллов, — но предлагает значительно более выгодное соотношение производительности и стоимости: полный прогон бенчмарка обходится в $395 против почти $4 000 у GPT-5.5. Источник изображения: Artificial Analysis Полный прогон ИИ-модели на всех тестах Artificial Analysis обходится всего в $395 — против $3959 у GPT-5.5 и $4811 у Claude Opus 4.7. По оценке сервиса, Grok 4.3 вышла на Парето-фронт — границу лучшего баланса производительности и цены. 
Grok 4.3 попадает в самый привлекательный сегмент графика: 53 балла при стоимости $395, тогда как GPT-5.5 и Claude Opus 4.7 мощнее, но значительно дороже. Источник изображения: Artificial Analysis По GDPval-AA — тесту, который измеряет способности ИИ на задачах, приближенных к реальной интеллектуальной работе, — рейтинг Эло у Grok 4.3 подскочил на 321 пункт и достиг 1 500. Модель обошла Gemini 3.1 компании Google, однако GPT-5.5 компании OpenAI по-прежнему лидирует с отрывом в 276 пунктов Эло. Другие тесты оказались к новинке менее благосклонны. Andon Labs, которая заставляет ИИ-модели управлять снэковым автоматом, отмечает провалы в автономных агентских задачах: модель порой бездействует вместо того чтобы действовать. «Похоже, у неё нарколепсия: она предпочитает спать по несколько дней подряд, а не действовать», — пишут в Andon Labs. Независимый сервис Vals AI поставил Grok 4.3 на первое место в тестах по анализу судебной практики (англ. — CaseLaw) и корпоративных финансов (англ. — CorpFin), но на общих тестах по написанию кода и на сложных математических задачах модель заняла лишь 13-е место. Помимо Grok 4.3, xAI запустила бета-версию агентского режима Agent Mode для Grok Imagine через веб-интерфейс Grok. Режим рассчитан не на отдельные запросы, а на длительные творческие проекты: ИИ-агент планирует, генерирует, редактирует и дорабатывает материалы. По словам xAI, инструмент подходит для создания минутного фильма или продуктовых историй. Агентский режим включается в поле ввода в левом нижнем углу веб-интерфейса и требует платной подписки. Аэродинамикой гоночных автомобилей Dallara займётся ИИ и квантовые компьютеры IBM
02.05.2026 [09:57],
Геннадий Детинич
IBM и ведущий производитель гоночных автомобилей, компания Dallara, объявили о сотрудничестве, целью которого является фундаментальная перестройка проектирования аэродинамики гиперкаров. Для этого они создадут физический ИИ и применят квантовые компьютеры, что позволит сократить время проектирования с нескольких дней до минут. 
Первые плоды совместной работы. Концепция. Источник изображения: IBM Проект объединяет глубокий инженерный опыт Dallara, накопленный за 50 лет работы при проектировании болидов для гонок IndyCar и других серий, и обширные знания IBM в области искусственного интеллекта и квантовых вычислений. Ключевая задача — создание новых физических базовых моделей ИИ, которые способны кардинально ускорить и улучшить процесс проектирования аэродинамики машин. Давно применяемые в отрасли методы вычислительной гидродинамики (CFD) исключительно точны, но требуют огромных вычислительных ресурсов и времени: анализ одной конфигурации может занимать часы, а полный цикл разработки — недели. Поэтому IBM взялась за разработку специализированных ИИ-моделей, обученных на проверенных данных CFD и технических данных Dallara. Эти модели предназначены для предсказания аэродинамических характеристик (прижимной силы, лобового сопротивления, стабильности) непосредственно по геометрии деталей без проведения полного физического моделирования для каждого изменения формы. Первые испытания концепции показали впечатляющее сокращение времени расчётов. В одном из тестов, когда анализировалась конфигурация заднего диффузора прототипа класса LMP2, традиционный CFD-анализ нескольких вариантов занял несколько часов. Новая ИИ-модель выполнила ту же работу примерно за 10 секунд, определив оптимальный дизайн с погрешностью, сопоставимой с CFD. В масштабе типичного набора из сотен конфигураций такое ускорение потенциально сокращает время симуляций с нескольких дней до минут, позволяя инженерам изучать гораздо больше вариантов на ранних этапах проектирования. Быстро отсеять массу ненужных проектов и сосредоточиться на перспективных — вот к чему стремятся IBM и Dallara. Наконец, помимо немедленного применения ИИ в работе инженеров, партнёры изучают, каким образом можно интегрировать в процесс проектирования аэродинамики автомобилей квантовые и гибридные квантово-классические вычисления для дальнейшего повышения точности симуляций. В перспективе модели будут дополнены реальными данными, полученными при испытаниях в аэродинамической трубе и на гоночных трассах. Стороны подчёркивают, что потенциал технологии выходит далеко за рамки автоспорта: даже небольшое снижение лобового сопротивления на пассажирском транспорте или в авиации способно привести к значительной экономии топлива в глобальном масштабе. Первые научные результаты сотрудничества были недавно представлены на профильной конференции. Ждём результатов на дорогах и в небе. Бум ИИ сделал микросхемы памяти одним из самых прибыльных продуктов в мире
30.04.2026 [19:38],
Сергей Сурабекянц
Во второй половине прошлого года ажиотажные мировые инвестиции в ИИ сделали индустрию микросхем памяти сверхприбыльной. Ожидается, что Samsung превзойдёт по доходам Apple, Microsoft и Alphabet, а SK hynix и Micron — два других гиганта в сфере производства микросхем памяти — войдут в этом году в десятку самых прибыльных компаний мира. С начала этого года акции Samsung выросли на 72 %, SK hynix — на 90 %, а Micron — на 65 %. 
Источник изображения: unsplash.com В то время как сомнения в перспективности ИИ продолжают нарастать, компании, участвующие в создании соответствующей инфраструктуры, получают огромную прибыль, а доходность бизнеса производителей микросхем памяти побила все рекорды. Ожидалось, что цены в первые три месяца 2026 года вырастут ещё на 50 % по сравнению с предыдущим кварталом, но реальность превзошла даже эти смелые ожидания — по данным исследовательской компании Trendforce, рост составил 100 %. 
Производители микросхем, входящие в топ-20 компаний по чистой прибыли / Источник изображения: wsj.com В четверг Samsung Electronics сообщила о чистой прибыли за первый квартал, эквивалентной более чем $30 млрд. Это не только побило предыдущий квартальный рекорд, но и почти превзошло годовой максимум южнокорейской компании. Около 94 % операционной прибыли Samsung за первый квартал пришлось на полупроводниковый бизнес. Главные конкуренты Samsung на рынке памяти — южнокорейская SK hynix и американская Micron Technology недавно продемонстрировали столь же впечатляющие результаты. Эти три компании продолжают доминировать на рынке памяти. 
Годовая чистая прибыль компаний-производителей полупроводников / Источник изображения: FactSet В последние годы производители памяти отдавали приоритет производству специализированной памяти c высокой пропускной способностью HBM, необходимой для ИИ, что ограничивало выпуск традиционных микросхем памяти, используемых в смартфонах, персональных компьютерах и обычных серверах и предопределило её дефицит. Стремительно выросший спрос на инференс потребовал огромных объёмов традиционной DRAM и вывел прибыль Samsung, SK hynix и Micron на новый уровень. 
Доли рынка производителей DRAM / Источник изображения: Trendforce По оценкам FactSet, в совокупности чистая прибыль этих трёх компаний в 2026 году составит примерно $350 млрд. По прогнозам, каждая из этих компаний войдёт в десятку самых прибыльных компаний мира, хотя год назад ни один аналитик не предполагал подобного развития событий. По данным аналитической компании Counterpoint, операционная прибыль от производства ОЗУ достигла 80 %, а от производства флеш-памяти — 60 %. 
Доли рынка производителей NAND flash / Источник изображения: Trendforce Заказчики и производители микросхем памяти долгое время полагались на устные договорённости для обеспечения долгосрочных поставок, но теперь в некоторых случаях переходят к обязывающим контрактам. Некоторые контракты заключаются на срок до пяти лет и предусматривают предварительную оплату клиентами около 30 % стоимости или участие в инвестиционных затратах на новые заводы по производству микросхем памяти. «Идея заключается в том, что тот, кто доминирует на рынке памяти, может доминировать и в сфере искусственного интеллекта», — пояснил представитель Counterpoint. 
Рейтинг компаний-производителей микросхем по чистой прибыли / Источник изображения: FactSet/WSJ Строительство одного завода по производству микросхем может стоить более $20 млрд и занять годы. Samsung, SK hynix и Micron строят новые предприятия, но, по мнению отраслевых аналитиков, производство вряд ли выйдет на полную мощность до конца 2027 или 2028 года. Поэтому ожидать улучшения ситуации в ближайшее время трудно. Судя по предварительным заказам Samsung, ожидается, что дефицит ещё усугубится в следующем году. «Исходя только из текущего спроса на 2027 год, разрыв между предложением и спросом в 2027 году увеличится ещё больше, чем в 2026 году», — заявил руководитель подразделения по производству микросхем памяти Samsung Ким Чжэджун (Kim Jaejune). Apple разработала ИИ, который рассматривает несколько вариантов ответа параллельно и выдаёт лучший
30.04.2026 [13:12],
Анжелла Марина
Исследователи Apple совместно с учёными из Калифорнийского университета в Сан-Диего разработали новый фреймворк LaDiR, улучшающий качество ответов больших языковых моделей (LLM). Суть системы заключается в том, что она позволяет нейросетям тестировать несколько вариантов рассуждений параллельно перед выдачей финального результата. 
Источник изображения: AI Фреймворк, получивший название LaDiR (Latent Diffusion Enhances LLMs for Text Reasoning), объединяет диффузионные и авторегрессионные подходы к генерации текста. На этапе размышления модель использует диффузию для одновременной обработки множества токенов, а итоговый ответ формирует авторегрессионным методом — по одному токену за раз. При этом, как отмечает 9to5Mac, LaDiR не является самостоятельной нейросетью, а выступает надстройкой над уже существующими языковыми моделями, меняя сам алгоритм их мышления. 
Источник изображения: 9to5mac.com Механизм работы фреймворка основан на генерации скрытых блоков рассуждений, которые изначально представляют собой случайный шум и постепенно очищаются до логически связных шагов. LaDiR запускает сразу несколько таких параллельных путей, каждый из которых развивает собственный диффузионный процесс, а специальный механизм стимулирует ветви для исследования разных возможностей, чтобы они не сводились к одному и тому же решению слишком рано. Когда модель решает, что процесс размышления завершён, она переключается на последовательную генерацию финального ответа. Для проверки эффективности исследователи применили LaDiR к модели Meta✴✴ LLaMA 3.1 8B для математических задач и решения головоломок, а также к Qwen3-8B-Base для генерации кода. По итогам теста в математике фреймворк продемонстрировал более высокую точность по сравнению с существующими подходами, показав уверенные результаты даже на сложных нестандартных задачах. Одновременно в бенчмарке HumanEval система выдавала более надёжный код, заметно превосходя стандартную тонкую настройку, особенно при решении трудных проблем. 
Источник изображения: 9to5mac.com В задачах планирования, таких как игра Countdown, LaDiR исследовал более широкий спектр верных ответов, чем любая базовая модель, и находил правильные решения надёжнее всех ИИ-систем общего назначения. Однако в задачах, требующих высокой точности с первой попытки, фреймворк все же уступил специализированным моделям, заточенным под конкретные узкие задачи. Несмотря на техническую сложность некоторых аспектов исследования, авторы работы отмечают, что предложенный подход открывает новые перспективы для улучшения качества генерации текста и логики языковых моделей. Anthropic добавила в Claude интеграцию с инструментами для творчества Adobe, Blender и другими
29.04.2026 [10:56],
Николай Хижняк
Компания Anthropic обновила ИИ-модель Claude, добавив новые коннекторы (интеграции инструментов), которые будут полезны для творческих специалистов. В обновлении заявлены интеграции с Ableton, Adobe, Affinity, Autodesk Fusion, Blender, Resolume Arena и Wire, SketchUp и Splice. 
Источник изображения: Anthropic Коннекторы — это инструменты, с помощью которых Claude может получать доступ к другим платформам и помогать пользователям в выполнении их задач. По словам представителей Anthropic, Claude открывает перед творческими людьми новые возможности для работы и реализации масштабных проектов.
По словам Anthropic, Claude может быть полезен для решения множества творческих задач, в том числе для обучения работе со сложными инструментами, написания скриптов и плагинов для программного обеспечения, преобразования форматов и реструктуризации данных, а также для выполнения повторяющихся производственных задач. Alibaba выпустила «виртуальных сотрудников» ля малого бизнеса — ИИ-агенты займутся торговлей
28.04.2026 [20:38],
Николай Хижняк
Подразделение международной торговли Alibaba Group Holding в понедельник представило корпоративную платформу на основе искусственного интеллекта для автоматизации сложных трансграничных операций в сфере электронной коммерции для малого бизнеса по всему миру. Как пишет издание South China Morning Post, компании стремятся внедрять ИИ-агентов для повышения эффективности. 
Источник изображения: alibabagroup.com Согласно заявлению компании, платформа Accio Work, представленная Alibaba International Digital Commerce Group (AIDC), призвана предоставить малым и средним предприятиям (МСП) и индивидуальным предпринимателям доступ к рабочей группе на основе искусственного интеллекта за счёт развёртывания «отряда» специализированных ИИ-агентов. Агенты работают как «виртуальные сотрудники», выполняя различные задачи, включая анализ рынка, проектирование, поиск поставщиков и мониторинг товарных запасов, чтобы удовлетворить операционные потребности глобальных МСП. Вице-президент AIDC Чжан Куо (Zhang Kuo) заявил, что новая платформа призвана «сделать искусственный интеллект доступным для всех», предоставив небольшим компаниям доступ к возможностям, которые обычно доступны только крупным корпорациям. «Малые предприятия найдут Accio Work особенно полезной», — сказал Чжан. Запуск платформы Accio Work, которая станет доступна в онлайн-режиме в конце этого месяца, происходит на фоне глобального ажиотажа вокруг внедрения ИИ-агентов, вызванного растущей популярностью ИИ-агента OpenClaw с открытым исходным кодом. В последние недели OpenClaw вызвал интерес во всём мире, в том числе у китайских потребителей, благодаря своей способности выполнять широкий спектр задач от имени пользователей, включая организацию мероприятий в календаре, а также составление и отправку электронных писем. AIDC заявила, что Accio Work поможет небольшим командам снизить операционную нагрузку за счёт развёртывания команды ИИ-агентов для автоматизации критически важных задач, таких как соблюдение нормативных требований и поиск поставщиков. Кроме того, платформа может помочь небольшим командам управлять такими рабочими процессами, как возврат налогов и оформление таможенной документации более чем на 100 рынках, а также автоматически взаимодействовать с поставщиками в ходе многоэтапных переговоров, чтобы добиваться оптимальных цен и условий. AIDC также подчеркнула, что платформа оснащена усиленными мерами безопасности, включая технологии и механизмы, такие как «песочница» и усовершенствованная система управления разрешениями, которые минимизируют риски, связанные с использованием ИИ-агентов. AIDC анонсировала Accio в ноябре 2024 года как систему поиска поставщиков на основе искусственного интеллекта. С тех пор её возможности значительно расширились, превратив её в полноценную агентскую платформу, а материнская компания Alibaba сделала большую ставку на искусственный интеллект и интеграцию этой технологии во все свои направления бизнеса. По данным компании, у Accio более 10 млн активных пользователей по всему миру. Кроме того, на прошлой неделе Alibaba запустила новое подразделение под названием Wukong, которое отвечает за создание корпоративных рабочих процессов на основе искусственного интеллекта с использованием офисного инструмента для совместной работы Dingtalk. OpenAI избавилась от зависимости от Microsoft — и теперь сможет использовать облака Google и других провайдеров
27.04.2026 [20:17],
Владимир Фетисов
Компания OpenAI сможет задействовать инфраструктуру не только Microsoft, но и других облачных провайдеров для предоставления доступа к своим продуктам. Эту возможность обеспечит обновлённое соглашение между разработчиком ChatGPT и создателем Windows. 
Источник изображения: Unsplash, Levart_Photographer Партнёрство с Microsoft стало одним из главных факторов, позволивших OpenAI быстрыми темпами развернуть ChatGPT и другие сервисы на заре бума ИИ пару лет назад. Теперь же обновлённое соглашение сделает это партнёрство менее эксклюзивным, поскольку Microsoft не будет являться единственным поставщиком вычислительных мощностей для продуктов OpenAI. Несмотря на это, Microsoft останется основным облачным партнёром OpenAI, и продукты разработчика ChatGPT будут первыми разворачиваться на платформе Azure, кроме случаев, когда Microsoft сама решит отказаться от этого. В это же время OpenAI сможет предоставлять клиентам доступ к своим продуктам через инфраструктуру любых облачных провайдеров. Также отметим, что Microsoft сохранит лицензию на интеллектуальную собственность OpenAI в части ИИ-моделей и программных продуктов до 2032 года. Однако лицензия Microsoft теперь не будет эксклюзивной. В это же время OpenAI продолжит выплачивать Microsoft отчисления с получаемой выручки до 2030 года, независимо от технологического прогресса разработчика ChatGPT, в том же процентном соотношении, но с общим лимитом. Microsoft также продолжит участвовать в дальнейшем развитии OpenAI в качестве одного из крупнейших акционеров. Основное изменение заключается в том, что OpenAI теперь может предоставлять «все свои продукты» через «любого облачного провайдера». Ранее некоторые продукты, такие как GPT API были доступны исключительно через платформу Azure. Теоретически это может способствовать снижению цен для клиентов. DeepSeek-V4 вышла без «вау-эффекта» — рынок уже привык к дешёвому ИИ
27.04.2026 [17:09],
Владимир Фетисов
Реакция рынка на предварительную версию новой ИИ-модели DeepSeek-V4 пока выглядит сдержанной по сравнению с тем, что можно было наблюдать в прошлом году, когда китайский стартап анонсировал свои недорогие и производительные алгоритмы. Это указывает на то, что за прошедшее с тех пор время рынки адаптировались и привыкли к появлению недорогих и высокоэффективных ИИ-моделей. 
Источник изображения: Unsplash, Sollen Feyissa Релиз алгоритмов DeepSeek-V3 и R1, которые по заявлению разработчиков были обучены с использованием лишь части вычислительных мощностей, используемых американскими конкурентами, вызвал бурную реакцию в отрасли. Инвесторы усомнились в целесообразности огромных вложений в ИИ-инфраструктуру, которые требуются западным компаниям для обучения передовых моделей. Сдержанная реакция на выпущенную в конце прошлой недели предварительную версию DeepSeek-V4 подчёркивает, как быстро меняется положение дел в отрасли. Рынки успели привыкнуть к недорогим и эффективным моделям, разработанным в условиях ограниченных вычислительных мощностей. За счёт этого исчез элемент неожиданности. «Этот анонс прошёл по довольно предсказуемому пути», — отметил главный аналитик Omdia Лиан Джи Су (Lian Jye Su). Он добавил, что с момента прошлого анонса DeepSeek достижения разработчиков в области архитектуры и эффективности ИИ-моделей активно изучаются в промышленных и академических кругах. Данные бенчмарков подтверждают эту точку зрения. Согласно Artificial Analysis, DeepSeek-V4 Pro показывает значительное улучшение производительности по сравнению с предыдущими версиями, но в целом входит в число ведущих моделей с открытым кодом, а не явно превосходит конкурентов. При этом конкуренты, такие как Kimi и Qwen, постепенно сокращают отставание. Это контрастирует с тем, что было в прошлом году. На тот момент DeepSeek, казалось, вырвалась вперёд среди китайских конкурентов, что привело к быстрому распространению алгоритма на домашнем рынке и помогло компании закрепиться в глобальных масштабах. Аналитики считают, что такой результат был вызван совпадением факторов: завышенные оценки американских технологических компаний, ожидания продолжающегося доминирования нескольких крупнейших игроков и появление относительно неизвестного китайского стартапа, показавшего неожиданно сильный результат. «Ожидание появления новых игроков теперь заложено в оценки», — рассказал Су, отметив, что рынки стали более реалистично оценивать возможности и ограничения ИИ. В это же время усилилась конкуренция внутри Китая, поскольку несколько компаний выпускают всё более производительные модели, тем самым подрывая лидерство DeepSeek. В понедельник фондовые рынки Южной Кореи и Тайваня достигли новых максимумов на фоне оптимизма инвесторов в отношении ценных бумаг, связанных с ИИ. В компании Ankura China Advisors заявили, что значение модели DeepSeek-V4 заключается меньше в рыночном влиянии и больше в гонке США и Китая за технологическое превосходство. Там отметили адаптацию новой модели к работе на базе ускорителей Huawei, что стало необходимостью на фоне жёстких экспортных ограничений со стороны США, из-за которых китайские компании не имеют доступа к передовым ускорителям Nvidia. «Фактор "вау" был в прошлом году — он уже учтён в ценах. Теперь важно, сможет ли Китай продолжать продвигаться в разработке ИИ и, возможно, делать это на ускорителях собственного производства — геополитические последствия были бы значительными», — отметил представитель Ankura China Advisors. ИИ вдвое ускорит разработку новых автомобилей — дизайн и аэродинамика теперь считаются за минуты
27.04.2026 [16:14],
Анжелла Марина
Крупнейшие автопроизводители начинают активно внедрять инструменты искусственного интеллекта (ИИ) с целью радикального сокращения длительных циклов разработки новых автомобилей. Например Nissan, по сообщению The Verge, поставил цель сократить цикл создания машин с традиционных пяти лет до двух с половиной. 
Источник изображений: GM На фоне торговых войн и сворачивания стимулов для электромобилей производители вынуждены пересматривать свои стратегии и быстрее выпускать новые модели. Компании General Motors (GM) и Nissan активно применяют ИИ-инструменты на этапах дизайна, аэродинамических расчётов и написания кода. Это позволяет выполнять задачи, ранее занимавшие месяцы или часы, буквально за минуты. В результате процесс разработки уже сейчас становится более гибким, а визуализацию концептов можно получать почти мгновенно.  В GM дизайнеры применяют ИИ-инструмент Vizcom для превращения нарисованных от руки эскизов в полноценные 3D-модели. По словам креативного дизайнера Дэна Шапиро (Dan Shapiro), этот процесс заменил работу нескольких команд — раньше на это уходили месяцы. Сейчас такие образцы используются внутри компании как наглядные изображения (moodboard). При этом Шапиро подчёркивает, что люди останутся главными судьями, определяющими стиль брендов. Крис Джонстон (Chris Johnston), старший технический специалист Jaguar Land Rover (JLR), отметил, что задачи, занимавшие четыре часа, теперь выполняются за минуту. В GM также создают собственный виртуальный аэродинамический туннель на базе ИИ. Технический руководитель лаборатории в научно-исследовательском отделе GM Скотт Пэрриш (Scott Parrish) подтвердил, что инженеры могут мгновенно получать данные о сопротивлении воздуха при изменении поверхностей. Параллельно меняется и подход к разработке программного обеспечения для автомобилей. Например, в Nissan автоматизируют рутинные задачи программирования, включая модульные тесты, и, как заявил исполнительный директор компании Такаши Йошизава (Takashi Yoshizawa), инструменты ИИ-генерации кода не только повышают скорость, но и улучшают качество разработки.  Одновременно компании, включая GM и швейцарскую Neural Concept (ИИ-платформа для ускорения проектирования и оптимизации продуктов), решительно отрицают, что ИИ приведёт к сокращению персонала. Директор по инновациям GM Брайан Стайлз (Bryan Styles) настаивает, что искусственный интеллект позволит людям делать то, ради чего они пришли в компанию, а глава Neural Concept Пьер Баке (Pierre Baqué) называет свою платформу «усилителем инженерных команд, а не их сокращением». Несмотря на заявления руководителей об отсутствии планов по сокращению штата, эксперты рынка прогнозируют негативные последствия для занятости в дизайнерской сфере. Например, бывший автомобильный дизайнер, а ныне профессор Туринского университета IAAD Маттео Ликата (Matteo Licata) смотрит на это скептически, заявляя, что резкий рост производительности неизбежно повлияет на количество необходимых сотрудников в студиях, а молодым специалистам станет ещё сложнее попасть в индустрию. Российские власти разрешили разработчикам обучать ИИ на любых данных
27.04.2026 [12:47],
Владимир Фетисов
Правительство РФ смягчило ряд требований законопроекта о регулировании искусственного интеллекта, которые ранее подверглись критике со стороны бизнеса. В числе прочего для обучения больших языковых моделей можно будет использовать любые данные. 
Источник изображения: Gemini Представитель аппарата вице-премьера Дмитрия Григоренко сообщил, что власти доработали законопроект «Об основах государственного регулирования искусственного интеллекта в России». Обновлённый документ не содержит требований к наборам данных, которые используются для обучения ИИ-моделей. «Отсутствие таких требований даст разработчикам возможность использовать для обучения моделей любые доступные данные», — отметил источник. Ранее представители бизнеса критиковали требование, в соответствии с которым претендующие на статус суверенных и национальных ИИ-модели должны обучаться только на данных российского происхождения. В дополнение к этому разрабатывать такие модели должны только граждане России, находящиеся на территории страны. По мнению участников рынка, релевантных данных на русском языке в открытых источниках недостаточно. Они отмечали, что подобные ограничения приведут к деградации качества алгоритмов. В дополнение к этому из законопроекта исчезло требование о разработке и обучении суверенных и национальных моделей гражданами РФ. В новой версии документа для получения такого статуса достаточно, чтобы разработкой занималось российское юридическое лицо, и чтобы было подтверждено, что алгоритм соответствует отечественному законодательству и традиционным духовно-нравственным ценностям. По данным источника, из новой версии документа также исключили требование для сервисов с аудиторией более 500 тыс. человек о необходимости регистрироваться в качестве организатора распространения информации (ОРИ). Все относящиеся к категории ОРИ платформы должны использовать системы оперативно-розыскных мероприятий (СОРМ), через которые спецслужбы могут получать доступ к переписке и данным пользователей. В дополнение к этому изменится ответственность: в обновлённом документе вместо распределения ответственности между всеми участниками рынка введут отсылку к действующему законодательству. В отзывах представителей бизнеса ранее отмечалось, что в случае, если ответственность установят преждевременно, то это приведёт к снижению темпов развития отрасли, переносу разработки сервисов в другие юрисдикции и ухудшению конкурентоспособности национального сектора ИИ. Напомним, в прошлом месяце правительство опубликовало законопроект об основах регулировании ИИ, предусматривающий введение трёх категорий моделей: «суверенных», «национальных» и «доверенных». Предполагается, что в государственных информационных системах и на объектах критической информационной инфраструктуры должны применяться только доверенные ИИ-модели из специального реестра, т.е. прошедшие соответствующую сертификацию и подтвердившие качество у отраслевых регуляторов. Законопроект вызвал массу критики со стороны бизнеса, представители которого заявили, что принятие закона в первоначальном виде приведёт к росту затрат на внедрение ИИ на 20-40 % и замедлит вывод продуктов на рынок в полтора-два раза. Также отмечалось, что в настоящее время в России нет моделей, отвечающих всем заявленным критериям суверенности, поскольку все отечественные разработки используют зарубежные компоненты и открытые наборы данных. ИИ теперь обходится дороже живых сотрудников — техдиректор Uber уже слил на нейросети весь годовой бюджет
27.04.2026 [10:52],
Дмитрий Федоров
ИТ-бюджеты ряда компаний трещат по швам из-за того, что ИИ-вычисления обходятся дороже, чем зарплаты сотрудников. Технический директор Uber уже исчерпал бюджет на ИИ на 2026 год из-за высокой стоимости токенов. Мировые расходы на ИТ в 2026 году достигнут $6,31 трлн — на 13,5 % больше, чем в 2025 году. Основную долю прироста обеспечат ИИ-инфраструктура, программное обеспечение и облачные сервисы. 
Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com Вице-президент Nvidia по прикладному глубокому обучению Брайан Катанзаро (Bryan Catanzaro) признал в интервью Axios: «У моей команды затраты на вычисления намного превышают расходы на сотрудников». «Мы строим первый автономный бизнес — масштабируемся за счёт интеллекта, а не штата», — написал в LinkedIn гендиректор Swan AI Амос Бар-Йосеф (Amos Bar-Joseph), похвастав счётом от Anthropic. Даже компаниям с крупнейшими ИТ-бюджетами придётся со временем доказывать эффективность вложений в ИИ, особенно тем, кто ежеквартально отчитывается перед акционерами. Доказать её можно ростом производительности или конкретными показателями окупаемости. «Тон немного меняется: всё чаще звучит вопрос об истинной ценности работника — живого или цифрового», — отметил Брэд Оуэнс (Brad Owens), вице-президент по стратегии цифровой рабочей силы в Asymbl, которая специализируется на управлении трудовыми ресурсами. Дорожающие ИИ-вычисления меняют расстановку сил и среди самих ИИ-стартапов. Один из инвесторов OpenAI рассказал Axios, что удорожание может оказаться OpenAI на руку: Codex, по его мнению, расходует токены эффективнее, чем Claude Code, что позволяет сократить затраты. Anthropic в свою очередь пересмотрела цены после скачка спроса на её услуги. ИИ-модель Qwen массово встроят в китайские автомобили — водители смогут голосом заказывать еду и бронировать отели
24.04.2026 [13:29],
Владимир Фетисов
ИИ-модель Alibaba Qwen будет интегрирована в автомобили разных производителей, таких как BYD, поскольку отрасль стремится добавить больше цифровых услуг в попытке привлечь внимание покупателей на замедляющемся рынке электромобилей. Сервис китайского технологического гиганта будет функционировать на базе автомобильной системы Nvidia и сможет работать даже при ограниченном сетевом подключении. 
Источник изображения: alibabagroup.com В сообщении Alibaba сказано, что виртуальный помощник на базе ИИ-модели Qwen позволит с помощью голосовых команд заказывать еду, бронировать номера в отелях, покупать билеты, отслеживать доставку товаров и др. Система сочетает обработку запросов на локальном устройстве с облачными вычислениями для интерпретации голосовых команд, планирования выполнения многоэтапных задач и подключения к сторонним сервисам, таким как платёжные системы и сервисы навигации. Среди производителей автомобилей, выразивших готовность интегрировать Qwen в свои машины, упоминаются BYD, Geely, Li Auto, Changan, Dongfeng, BAIC, Great Wall Motor, SAIC Volkswagen и SAIC IM Motors. Объявление было сделано в день открытия Пекинского автосалона. Ранее в этом году бренд Hongqi, принадлежащий FAW Group, интегрировал Qwen в бортовую систему своих гибридных авто Hongqi HS6. Внедрение ИИ-технологий происходит на фоне обострившейся конкуренции среди китайских автопроизводителей на замедляющемся рынке электромобилей. Компании прикладывают всё больше усилий для привлечения внимания покупателей, в том числе за счёт функций, доступных в салоне автомобиля во время поездок. Так, местное подразделение Audi объявило о скором начале продаж нового внедорожника E7X, в бортовую систему которого интегрирована ИИ-модель DouBao от ByteDance и iFlyTek. Будут ли ИИ-функции доступны в машинах, экспортируемых за пределы Китая, не уточняется. Босс Google Cloud: генеративный ИИ уже в ответе за ваши любимые игры, просто вы об этом не знаете
24.04.2026 [13:27],
Михаил Романов
Руководитель игрового направления Google Cloud Джек Бьюзер (Jack Buser) в интервью Mobilegamer.biz рассказал о распространении ИИ-инструментов среди ведущих разработчиков игр. 
Источник изображения: Steam (umbra) По словам Бьюзера, сейчас 90 % крупных игровых студий применяет в разработке инструменты на основе генеративного ИИ, но из страха перед негативной реакцией геймеров многие не готовы говорить об этом публично. В частности, активным пользователем ИИ-инструментов от Google (Gemini, Nano Banana Pro) является Capcom. Ранее японский издатель на базе облачной среды Google Cloud построил прототип ИИ-системы для генерации идей. 
Capcom обещает не внедрять генеративный ИИ в новые игры (источник изображения: Capcom) «Игроки не понимают, что их любимые игры уже сделаны с помощью ИИ. <...> Прошлым летом во время Gamescom мы провели опрос среди студий со всего мира. Девять из десяти разработчиков сказали нам, что используют [ИИ]», — заявил Бьюзер. Репортёр Bloomberg Джейсон Шрайер (Jason Schreier) со ссылкой на свои источники подтвердил, что «почти все крупные студии сейчас используют инструменты на основе генеративного ИИ» — в частности, модель Claude от Anthropic. 
Амбициозный экшен Phantom Blade Zero от китайской S-Game создаётся без ИИ (источник изображения: S-Game) Бьюзер считает, что ИИ избавляет игровые студии от «рутинной и однообразной, малоэффективной» работы (вроде выбора каждого камешка для дороги) и позволяет им сосредоточиться на творческих задачах. Босс Google Cloud уверен, что скепсис игроков в отношении ИИ начнёт уходить в прошлое, когда они поймут, что технология помогает выпускать игры быстрее и предоставляет разработчикам больше пространства для риска. |
|
✴ 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—2026 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
