Компания OpenAI ведёт разработку функции интернет-поиска для своего чат-бота ChatGPT. Алгоритм сможет находить интересующую пользователей информацию, а также предоставлять ссылки на источники. Об этом пишет издание Bloomberg со ссылкой на собственный осведомлённый источник, который также отметил намерение OpenAI конкурировать в сфере веб-поиска с Google и принадлежащим Alphabet поисковым стартапом Perplexity.

Источник изображения: Pixabay

В сообщении сказано, что ChatGPT сможет включать в ответы на пользовательские запросы информацию из интернета вместе с ссылками на источники, такие как «Википедия» и публикации в блогах. По данным издания, одна из версий продукта также сможет выдавать вместе с текстовым ответом релевантные изображения в случаях, когда это будет актуально. К примеру, если пользователь поинтересуется, как заменить дверную ручку, то ответ может содержать изображение, иллюстрирующее процесс решения данной задачи.

СМИ писали о намерении OpenAI выпустить некий поисковый продукт ещё в феврале этого года, но подробности о том, как он будет функционировать, до сих пор оставались загадкой. Официальные представители OpenAI отказались от комментариев по данному вопросу.

OpenAI стремится расширить возможности собственного ИИ-бота, поскольку конкуренция в этом сегменте становится всё более ожесточённой. Стартап Perplexity уже успел завоевать популярность благодаря собственной поисковой системе на базе искусственного интеллекта, которая делает упор на точность ответов и цитируемость. Гигант интернет-поиска Google также стремится переосмыслить свой поисковик, добавляя в него ИИ-функции. Ожидается, что компания расскажет о своих планах и дальнейшем будущем алгоритмов Gemini на ежегодной конференции I/O, которая пройдёт на следующей неделе.

OpenAI объявила о начале разработки новых методов определения контента, созданного искусственным интеллектом (ИИ). Среди них — новый классификатор изображений, который определяет, было ли изображение сгенерировано ИИ, а также устойчивый к взлому водяной знак, способный маркировать аудиоконтент незаметными сигналами.

Источник изображения: Placidplace / Pixabay

Новый классификатор изображений способен с точностью до 98 % определять, было ли изображение создано ИИ-генератором изображений DALL-E 3. Компания утверждает, что их классификатор работает, даже если изображение было обрезано, сжато или была изменена его насыщенность. В то же время эффективность этой разработки OpenAI в распознавании контента, созданного другими ИИ-моделями, такими как Midjourney, значительно ниже — от 5 до 10 %.

Также OpenAI ввела водяные знаки для аудиоконтента, созданного с помощью своей платформы преобразования текста в речь Voice Engine, находящейся на стадии предварительного тестирования. Эти водяные знаки содержат информацию о создателе и методах создания контента, что значительно упрощает процесс проверки их подлинности.

OpenAI активно участвует в работе Коалиции по происхождению и аутентичности контента (C2PA), в состав которой также входят такие компании, как Microsoft и Adobe. В этом месяце компания присоединилась к руководящему комитету C2PA, подчеркивая свою роль в разработке стандартов прозрачности и подлинности цифрового контента.

Для этих целей OpenAI интегрировала в метаданные изображений так называемые учётные данные контента от C2PA. Эти учётные данные, фактически являясь водяными знаками, включают информацию о владельце изображения и способах его создания. OpenAI уже много лет работает над обнаружением ИИ-контента, однако в 2023 году компании пришлось прекратить работу программы, определяющей текст, сгенерированный ИИ, из-за её низкой точности.

Разработка классификатора изображений и водяного знака для аудиоконтента продолжается. В OpenAI подчёркивают, что для оценки эффективности этих инструментов крайне важно получить отзывы пользователей. Исследователи и представители некоммерческих журналистских организаций имеют возможность протестировать классификатор изображений на платформе доступа к исследованиям OpenAI.

Google представила новое решение в сфере кибербезопасности Threat Intelligence, которое позволит клиентам «получать ценную информацию и защищать корпоративную IT-инфраструктуру от угроз быстрее, чем когда-либо прежде», используя аналитические данные подразделения кибербезопасности Mandiant, службы анализа угроз VirusTotal в сочетании с возможностями ИИ-модели Gemini AI.

Источник изображения: Google

«Бесспорно, что сегодня Google обеспечивает два наиболее важных столпа анализа угроз в отрасли — VirusTotal и Mandiant. Интеграция обоих в единое предложение, дополненное ИИ и анализом угроз Google, предлагает командам безопасности новые средства для использования актуальных сведений об угрозах для лучшей защиты своих организаций», — отметил Дэйв Грубер (Dave Gruber), главный аналитик Enterprise Strategy Group.

Согласно Google, подразделение Mandiant, предоставляющее услуги по обнаружению и устранению киберугроз, ежегодно расследует около 1100 случаев взлома. Новый сервис Google Threat Intelligence также использует VirusTotal, краудсорсинговую базу данных вредоносных программ, которая насчитывает более 1 млн пользователей. Кроме того, Threat Intelligence включает собираемые Google данные о кибератаках, нацеленных на 1,5 млрд учётных записей пользователей Gmail и 4 млрд устройств.

Google отметила, что основным преимуществом Threat Intelligence является предоставление специалистам по безопасности ускоренной аналитики за счёт использования генеративного ИИ. Задействованная в решении большая языковая модель Gemini 1.5 Pro, по словам Google, сокращает время, необходимое для анализа вредоносного ПО и раскрытия его исходного кода.

Компания отметила, что вышедшей в феврале версии Gemini 1.5 Pro потребовалось всего 34 секунды, чтобы проанализировать код вируса WannaCry, программы-вымогателя, с помощью которой хакеры в 2017 году атаковали множество компаний по всему миру.

Также Gemini позволяет ускорить сбор информации о хакерской группе, её целях, тактике взлома и связанных с ней деталях. Кроме того, Gemini обеспечивает обобщение отчётов об угрозах на естественном языке в Threat Intelligence, что позволяет компаниям оценить, как потенциальные атаки могут на них повлиять, и расставить приоритеты, на чём следует сосредоточиться.

Вложившая в капитал стартапа OpenAI более $10 млрд американская корпорация Microsoft, по данным The Information, занялась разработкой собственной большой языковой модели ИИ, которая добавит компании независимости от той же OpenAI и усилит конкуренцию с Google. Модель получила обозначение MAI-1 и создаётся с использованием собственных ресурсов.

Источник изображения: Nvidia

Руководит этой инициативой в Microsoft, как отмечает первоисточник, Мустафа Сулейман (Mustafa Suleyman), который занимался разработкой систем искусственного интеллекта в Google, а также возглавлял стартап Inflection, прежде чем его не поглотила Microsoft, заплатив $650 млн в марте этого года. Впрочем, источники подчёркивают, что Microsoft самостоятельно разрабатывает MAI-1, не опираясь на существовавшие в Inflection программные решения. Впрочем, использование каких-то технологий этого стартапа в том или ином виде не исключается.

MAI-1 станет значительно более крупной языковой моделью по сравнению с теми разработками с открытым исходным кодом, которые до сих пор использовала Microsoft. Она потребует не только большего количества входных данных, но и более значимых вычислительных ресурсов. MAI-1 будет использовать около 500 млрд параметров. Если учесть, что передовая ChatGPT-4 стартапа OpenAI использует 1 трлн параметров, для собственной модели Microsoft это будет существенный прорыв в сложности модели. Назначение MAI-1 пока не определено и будет выбрано в зависимости от промежуточных успехов в её разработке. Microsoft может рассказать подробности об этой инициативе на конференции Build ближе к концу текущего месяца.

Браузер Opera для Android получил удобный ИИ-инструмент для быстрого ознакомления с содержанием веб-страниц. Новая функция генерирует краткое резюме длинных статей и сообщений, позволяя экономить время на понимание темы и поиск ключевых деталей. Для использования функции «Сводка» нужно обновить Opera для Android до последней версии и войти в учётную запись.

Источник изображения: Opera

Инструмент реферирования текста основан на встроенном в Opera помощнике искусственного интеллекта Aria. Пользователю достаточно открыть любую текстовую страницу в Opera, нажать на три точки в правом верхнем углу и выбрать пункт «Сводка» (Summarize) рядом с иконкой Aria. После этого откроется диалог, в котором будет представлено краткое резюме статьи, обычно умещающееся на одном экране.

Такое резюме помогает быстро понять суть, выделить основные моменты и решить, стоит ли тратить время на полное прочтение. Это действительно удобно, когда нужно быстро ознакомиться с большим количеством информации, найденной в интернете. Также помощник теперь может зачитывать текстовые ответы вслух.

Напомним, помощник искусственного интеллекта Aria был интегрирован в браузер Opera около года назад. Он работает как чат-бот, отвечая на вопросы пользователей и является альтернативой традиционному поиску в интернете. А совсем недавно в Aria была добавлена возможность генерировать изображения на основе текстовых запросов с использованием технологии Imagen 2 компании Google.

Разработчики постоянно расширяют функциональность Aria с помощью специальной программы обновлений AI Feature Drops, чтобы пользователи получали все последние улучшения для комфортного использования всех опций интеллектуального браузера.

Не так давно подобная идея уже высказывалась аналитиками Bank of America, а теперь издание The Wall Street Journal сообщает, что Apple занимается разработкой собственных процессоров серверного назначения для использования в системах искусственного интеллекта. Сроки их появления на рынке и сама такая вероятность пока не определены.

Источник изображения: Apple

У данного проекта, по словам первоисточника, уже появилось собственное имя ACDC — от английского Apple Chips in Data Center, то есть, «чипы Apple в центре обработки данных». Компания уже располагает коллективом разработчиков процессоров, которые нашли применение в смартфонах, планшетах, умных часах, и в последние годы успешно вытесняли продукцию Intel в компьютерах Apple семейства Mac.

Следующим шагом эволюции вычислительных решений Apple могло бы стать как раз появление процессоров серверного назначения, которые изначально заточены под актуальную потребность работы с системами искусственного интеллекта. Представители Bank of America даже предположили, что такие чипы могли бы оснащаться памятью типа HBM, но о реальных намерениях инженеров Apple остаётся только догадываться. Amazon, Microsoft и Meta✴ Platforms свой путь к совершенствованию серверной инфраструктуры начинали с модифицированных процессоров Intel, но постепенно они втянулись в разработку собственных чипов. Apple вполне может пойти по этому пути, поскольку компания имеет потребность в развитии собственной инфраструктуры для обслуживания систем искусственного интеллекта.

Google Research и исследовательская лаборатория Google в области искусственного интеллекта DeepMind сообщили подробности о семействе передовых больших языковых моделей Med-Gemini, разработанных для применения в сфере здравоохранения.

Источник изображения: geralt/Pixabay

ИИ-модели всё ещё находятся на стадии исследования, но авторы разработок утверждают, что Med-Gemini, основанные на модели Google Gemini, превосходят конкурирующие модели, такие как GPT-4 от OpenAI, обладают огромным потенциалом в клинической диагностике и превосходят отраслевые стандарты в 14 популярных профильных бенчмарках. В частности, в тесте MedQA (USMLE) модель Med-Gemini достигла точности 91,1 %, используя стратегию поиска, основанную на неопределённости, превзойдя медицинскую LLM Med-PaLM 2 компании Google на 4,5 %. Набор моделей также превзошёл людей в обобщении медицинских текстов и составлении рекомендаций, причём врачи в половине случаев оценивали ответы Med-Gemini-M 1.0 как хорошие или даже лучше, чем ответы экспертов.

Med-Gemini — это семейство больших мультимодальных моделей (LMM), каждая из которых имеет своё предназначение. В отличие от больших языковых моделей, которые «демонстрируют неоптимальные клинические рассуждения в условиях неопределённости», страдают галлюцинациями и предвзятостью, Med-Gemini дают «фактически более точные, надёжные и детальные результаты для сложных задач клинического обоснования», чем их конкуренты, включая GPT-4, утверждает Google.

По семи мультимодальным бенчмаркам, включая проверку по изображениям New England Journal of Medicine (NEJM), модель Med-Gemini показала гораздо лучшие результаты, чем GPT-4.

Чтобы проверить способность Med-Gemini понимать и рассуждать на основе длинной контекстной медицинской информации, исследователи с успехом выполнили с её помощью так называемую задачу поиска «иголки в стоге сена», используя большую общедоступную базу данных Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC-III), содержащую обезличенные данные о состоянии здоровья пациентов, поступивших в отделение интенсивной терапии.

Поддержка Med-Gemini эффективного поиска в базе данных электронных медицинских карт Electronic Health Record (EHR) позволит «значительно снизить когнитивную нагрузку и расширить возможности врачей за счёт эффективного извлечения и анализа важной информации из огромных объёмов данных пациентов», утверждает Google.

По словам исследователей, Med-Gemini также показывают хорошие результаты в медицинских тестах, медицинских знаниях, клинических рассуждениях, геномике, медицинской визуализации, медицинских записях и видео.

Вместе с тем Google заявила, что её модели нуждаются в большей доработке и специализации, прежде чем их можно будет использовать в здравоохранении.

YouTube тестирует новую функцию, которая позволяет пользователю быстро переключаться на самый интересный момент просматриваемого ролика. Для этого используются данные о просмотрах видео и искусственный интеллект (ИИ). Эксперимент продлится до 1 июня, и его результаты могут оказать значительное влияние на общую стратегию сервиса.

Источник изображения: muhammadsaqii786 / Pixabay

YouTube начал тестировать упомянутую функцию в марте текущего года с участием небольшой группы пользователей, но теперь сделал её доступной для подписчиков YouTube Premium. Принцип работы довольно прост: когда пользователь дважды нажимает, чтобы перемотать видео вперёд, появляется кнопка, которая перемещает его к тому месту, до которого обычно перематывают большинство зрителей.

Для определения наиболее просматриваемых эпизодов функция использует ИИ и данные о просмотрах видео. Для получения доступа к функции необходимо быть подписчиком YouTube Premium и также включить экспериментальные функции сервиса. В настоящее время нововведение доступно только в США для приложения YouTube на Android и только для видео на английском языке, по которым есть достаточно данных, чтобы определить любимые моменты зрителей.

Согласно информации на сайте YouTube, тестирование функции продлится до 1 июня. После этого, предположительно, будет собрана обратная связь от пользователей, и на основе неё будет принято решение о более широком внедрении функции. Если вы хотите проверить, доступна ли эта функция вам, перейдите в раздел «Настройки» и выберите «Попробовать экспериментальные новые функции».

В целом, новая функция YouTube представляет собой интересный эксперимент в области улучшения пользовательского опыта. Она может значительно упростить процесс просмотра видео, особенно для тех, кто хочет быстро перейти к самым важным или вирусным моментам. Однако, как и любая новая функция, она требует дальнейшего тестирования и оптимизации, и будет интересно узнать, как она будет принята пользователями и как повлияет на общую стратегию YouTube.

AMD отметила на этой неделе свое 55-летие, и по такому случаю опубликовала пост в блоге, который посвящён достижениям и инновациям компании. Однако в нём непропорционально большое внимание уделяется искусственному интеллекту — это словосочетание упоминается целых 23 раза! Очевидно, что такой акцент сделан неспроста, учитывая, что технологии искусственного интеллекта существуют всего несколько лет.

Источник изображения: AMD

За более чем полувековое существование компании произошло многое — судебные иски против Intel, приобретение технологий ATI, приобретение лидера в производстве ПЛИС (PGA) компании Xilinx, использование чипов AMD в новейших игровых консолях и т.д. При этом продажи полупроводников выросли с $412 млрд в 2019 году до $574 млрд в 2022, а на технологиях AMD работают 140 суперкомпьютеров и 30% мировых серверов, сообщает издание Techspot.

Однако в посте официального блога технический директор Марк Пейпермастер (Mark Papermaster) называет ИИ самым значимым технологическим прорывом за всю карьеру и подчёркивает вклад AMD в развитие этого направления. В частности, он пишет, что компания первой выпустила на рынок процессоры с искусственным интеллектом, интегрировав специальный нейронный блок (NPU) в процессор x86. Кроме того, Пейпермастер отмечает, что технологии ИИ активно применяются во внутренних бизнес-процессах AMD для повышения эффективности и смело заявляет о том, что искусственный интеллект окажет ещё большее влияние на общество, чем появление интернета.

Не исключено, что акцент на ИИ в юбилейном посте мог быть связан со стремлением продемонстрировать тот факт, что компания не собирается ограничиваться прошлыми заслугами и традиционными направлениями бизнеса и полна решимости стать заметным игроком на новом перспективном рынке технологий искусственного интеллекта. И пусть пока доля AMD в этом сегменте не слишком велика — всё в мире меняется. В любом случае, 23 упоминания ИИ в посте явно многовато для технологии, которая появилась буквально пару лет назад и, очевидно, что за этим что-то стоит.

Компания SK hynix в рамках недавней пресс-конференции рассказал о перспективных разработках, среди которых оказался твердотельный накопитель объёмом 300 Тбайт. Новая разработка станет частью более широкого ассортимента продуктов и технологий компаний, предназначенных для дата-центров и ИИ-систем.

Источник изображения: SK hynix

По мнению SK hynix, совокупный мировой объём информации, генерируемой людьми и системами искусственного интеллекта к 2030 году достигнет значения 660 зеттабайт. Этот огромный объём данных необходимо где-то хранить, и в таком деле как раз пригодятся жёсткие диски объёмом 100 Тбайт и твердотельные накопители объёмом 300 Тбайт.

О разрабатываемом SK hynix накопителе объёмом 300 Тбайт практически ничего неизвестно, за исключением того факта, что в ближайшие годы спрос на высокопроизводительные SSD большой ёмкости резко возрастёт. В связи с этим для различных задач потребуются как накопители большой ёмкости, так и высокопроизводительные флеш-массивы.

Как предполагает портал Tom’s Hardware, SK hynix может вести разработку конкурента архитектуре системы хранения данных Samsung PBSSD, которая к настоящему моменту представляет собой флеш-массив объёмом 240 Гбайт, но обладает возможностями масштабирования до систем петабайтного класса. Подобные платформы обладают возможностью изоляции потоков данных при множественном доступе к накопителю, позволяя сохранить для разных нагрузок заданные для них уровни задержки и производительности.

Согласно другому предположению, SK hynix может вести разработку конкурента 3,5-дюймовомым твердотельным носителям ExaDrive от компании Nimbus, которые могут хранить до 100 Тбайт информации. Правда, последние представляются весьма нишевыми продуктами и обладают низкой производительностью. Также разработка южнокорейской компании может представлять собой специализированный SSD в формате карты расширения PCIe. Однако опять же, носитель объёмом 300 Тбайт даже при использовании интерфейса PCIe 6.0 x16, скорее всего, будет обладать весьма низкой производительностью в расчёте на терабайт доступного пространства.

Помимо SSD объёмом 300 Тбайт SK hynix также работает над множеством других продуктов, которые будут полезны для задач по обучению ИИ в масштабах ЦОД (высокопроизводительная память HBM4 и HBM4E, решения Pooled CXL, а также Processing-in-Memory (PIM)), для периферийного оборудования с поддержкой ИИ (память LPDDR6, GDDR7, PIM), а также устройств для локальной работы ИИ (память LPDDR6, GDDR7 и DDR5 высокой ёмкости).

Недавнее упоминание TSMC о методах производства чипов с высокой степенью интеграции для суперкомпьютера Tesla Dojo, который Tesla будет использовать для развития своих систем искусственного интеллекта, имело вполне прагматичный повод. Как стало известно на этой неделе, TSMC уже приступила к производству чипов Tesla, использующих метод упаковки CoW-SoW.

По данным тайваньских СМИ, компания TSMC уже приступила к производству чипов Dojo D1 для нужд компании Tesla. По своей вычислительной производительности они будут превосходить существующие системы более чем в 40 раз. Новая технология упаковки позволяет создавать логические процессоры в масштабе целой кремниевой пластины типоразмера 300 мм. В массовом производстве TSMC собирается освоить данный метод упаковки и интеграции к 2027 году.

На одной пластине процессоры Dojo объединяются в массив размером 5 на 5 штук. До 60 микросхем памяти типа HBM могут располагаться на такой кремниевой пластине. Tesla собирается вложить в развитие суперкомпьютера Dojo в Нью-Йорке не менее $500 млн. На этом пути её мешают различные препятствия. Например, в декабре прошлого года штат компании покинули два крупных специалиста по разработке данного суперкомпьютера.

Предполагается, что запуск Dojo будет иметь критическое значение для вывода на рынок роботизированного такси Tesla, формальный анонс которого намечен на 8 августа текущего года. Если суперкомпьютер Dojo расположится в Нью-Йорке, то его вычислительный компаньон, построенный на ускорителях Nvidia, будет работать рядом со штаб-квартирой компании в штате Техас. Центр обработки данных в Остине будет потреблять до 100 МВт мощности.

Не так давно руководство Apple провело виртуальную встречу с инвесторами, в рамках которой были озвучены финансовые результаты компании по итогам второго квартала 2024 финансового года. В собрании принял участие и глава Apple Тик Кук (Tim Cook), который поднял тему технологий на основе искусственного интеллекта и выразил уверенность в том, что у Apple есть преимущества, которые позволят её выделиться с функциями на базе генеративного ИИ на фоне конкурентов.

Говоря о ежегодной конференции WWDC 2024, которая состоится в следующем месяце, Кук сказал, что рад поделиться тем, над чем работает компания. Хотя он напрямую не сказал, что в iOS 18 появятся ИИ-функции, было отмечено, что Apple продолжает делать «значительные инвестиции» в развитие генеративных алгоритмов, и что компания уже скоро поделится со своими клиентами «некоторыми очень интересными вещами». Глава Apple добавил, что компания по-прежнему очень оптимистично настроена в отношении собственных возможностей в сфере генеративных нейросетей.

Тим Кук и раньше упоминал, что Apple работает над созданием генеративных алгоритмов, но вместе с тем компания ведёт переговоры со сторонним разработчиками, включая Google, о применении их ИИ в своих будущих продуктах. На этом фоне глава Apple заявил, что у компании есть преимущества, которые позволят ей выделиться с функциями генеративным ИИ на на фоне конкурентов — задача непростая, ведь у многих новейших смартфонов ИИ-функции очень похожи. В качестве примеров таких преимуществ Кук отметил наличие нейронного сопроцессора в фирменных чипах Apple, плотную интеграцию программной и аппаратной составляющих, а также внимание компании к обеспечению конфиденциальности пользователей.

«Мы верим в преобразующую силу и возможности искусственного интеллекта, и мы верим, что у нас есть преимущества, которые будут отличать нас в эту новую эпоху, включая уникальное сочетание бесшовной интеграции аппаратного и программного обеспечения с сервисами Apple, революционный Apple Silicon с нашим ведущим в отрасли нейронным сопроцессором, а также нашу непоколебимую ориентированность на обеспечение конфиденциальности, которая лежит в основе всего, что мы создаём», — заявил Тим Кук.

По слухам, Apple работает над интеграцией нескольких функций на базе искусственного интеллекта в свои операционные системы. Ожидается, что некоторые из них будут представлены в рамках мероприятия WWDC в следующем месяце. Речь идёт о чат-боте, умных плейлистах в Apple Music и интеллектуальном помощнике в браузере Safari. Компания развивает собственные большие языковые модели для обеспечения работы ИИ-функций в автономном режиме, а также ведёт переговоры с OpenAI и Google для лицензирования их технологий и последующего использования в iOS 18.

Похоже, что ключевым событием квартального отчёта AMD для инвесторов вчера стало повышение компанией прогноза по выручке в сегменте ИИ на этот год с $3,5 до $4 млрд. Многие из игроков фондового рынка рассчитывали на более серьёзную корректировку прогноза, и реальность их несколько разочаровала. Многие аналитики, кстати, считают новый прогноз AMD довольно консервативным. Так или иначе, акции компании вчера подешевели на 9 %.

Источник изображения: AMD

Вчера по итогам полной торговой сессии акции AMD упали в цене на 8,91 %, а после закрытия торгов они опустились ещё на 0,4 процентных пункта, тем самым обеспечив снижение курса более чем на 9 %. Аналитики на квартальной отчётной конференции пытались вытянуть из руководства AMD комментарии о факторах, которые способствовали как увеличению прогноза по выручке в сегменте ИИ на $500 млн, так и ограничению прироста именно такой суммой. Представители компании комментарии на эту тему давали неохотно, пытаясь внушить инвесторам мысль, что объёмы поставок ускорителей вычислений не будут ограничены производственными квотами, и в случае необходимости их удастся нарастить.

Генеральный директор Лиза Су (Lisa Su) поспешила добавить, что перспективный план по выпуску новых поколений ускорителей у AMD разработан на пару лет вперёд, и у Instinct MI300 предусмотрены преемники на несколько поколений. Тесное сотрудничество с крупными клиентами позволяет AMD дорабатывать ускорители с учётом их пожеланий, а чиплетная компоновка облегчает внесение оперативных изменений в дизайн продуктов. Всё это в совокупности позволяет продукции AMD в этом секторе рынка сохранять высокую конкурентоспособность, как поясняет глава компании. «Я считаю, что MI300X очень конкурентоспособен по быстродействию в сфере формирования логических выводов, и это продолжит оставаться нашей сильной стороной по мере того, как мы будем представлять новые продукты в текущем году и следующем», — резюмировала Лиза Су.

Эксперты J.P. Morgan поспешили заявить, что скромное увеличение прогноза AMD в сфере выручки от поставок ускорителей для систем ИИ может быть обусловлено производственными ограничениями. По мнению аналитиков, AMD может запросто в этом году выручить на этом направлении более $5 млрд и продолжить теснить Intel в сегменте серверных центральных процессоров, отобрав у неё ещё до десяти процентов рынка к середине года. По мнению представителей Mizuho Securities, компания AMD на рынке ускорителей вычислений для систем ИИ находится в самом начале пути, а потому и её дальнейшее развитие окажется более динамичным по сравнению с Nvidia. Аналитики KeyBanc Capital Markets считают, что уровень выручки в $4 млрд выбран AMD в качестве «безопасного минимума», и в действительности поставки ускорителей серии Instinct MI300 принесут компании по итогам этого года гораздо больше средств.

В конце февраля южнокорейская компания SK hynix уже заявляла, что фактически обеспечена заказами на выпуск памяти типа HBM до конца текущего года. Сезон квартальных отчётов заставил компанию поднять ставки, заявив о наличии заказов вплоть до конца 2025 года, попутно пообещав начать поставки новейшей HBM3E в третьем квартале текущего года.

Источник изображения: SK hynix

К массовому производству микросхем HBM3E компания приступит в следующем квартале, как отмечается в свежем заявлении SK hynix. Производитель по-прежнему считает, что объёмы выпуска HBM будут увеличиваться в среднем на 60 % в ближайшие годы. По традиции, собственные инвестиции SK hynix в расширение производства памяти распланированы вплоть до 2046 года, и к этому сроку компания собирается вложить $91 млрд в развитие крупнейшего комплекса по производству памяти в Йонъине. На первом этапе на строительство нового предприятия, которое войдёт в состав нового комплекса, планируется потратить около $14,5 млрд. Ещё $3,87 млрд будет вложено в строительство предприятия по тестированию и упаковке памяти в штате Индиана. Как пояснили на этой неделе представители SK hynix, финансировать эти проекты компания рассчитывает преимущественно за счёт собственных средств, поскольку рассчитывает на пропорциональный рост прибыли.

Ситуация с расширением производства HBM руководству SK hynix нравится тем, что заказы клиентов растут предсказуемо, и это позволяет более чётко планировать строительство новых предприятий. По крайней мере, у компании появляется больше уверенности, что новые линии по выпуску HBM окажутся загружены работой, тогда как традиционный рынок DRAM в целом более непредсказуем с точки зрения колебания спроса и предложения.

Поставки образцов новейшей 12-ярусной памяти типа HBM3E своим клиентам, главным из которых остаётся Nvidia, компания SK hynix начнёт в мае текущего года, а в третьем квартале приступит к её массовому производству. К 2028 году, как считают в SK hynix, доля микросхем памяти для систем искусственного интеллекта, включая HBM и DDR, в стоимостном выражении достигнет 61 % всех поставок продукции этой марки. В прошлом году этот показатель не превышал 5 %, так что нет ничего удивительного в том, что заказами на поставку HBM компания теперь обеспечена вплоть до конца следующего года.

Новейший ИИ-гаджет Rabbit R1, вызвавший волну интереса на международной выставке CES 2024, после начала продаж подвергся жёсткой критике со стороны экспертов. Стоимость устройства составляет $199, но ряд технических недочётов и ограниченная функциональность вызвали серьёзные вопросы к его практической ценности.

Источник изображений: rabbit.tech

На CES Rabbit R1 быстро стал центром внимания благодаря своей инновационной системе — большой модели действий (Large Action Model или LAM), которая позволяет устройству автоматически выполнять задачи, аналогично персональному ассистенту. Эта технология предполагает не просто выполнение команд, а обучение в процессе использования, что открывает новые перспективы для взаимодействия пользователя с устройством. Благодаря этому 10 000 устройств были проданы по предварительным заказам.

Однако, вопреки изначальному энтузиазму, в первых обзорах новинки эксперты стали указывать на серьёзные проблемы с совместимостью приложений и недолговечностью батареи. Интересно, но на момент запуска Rabbit R1 поддерживает всего четыре приложения, что значительно ограничивает его функциональность. Продолжительность работы устройства от одного заряда батареи составляет всего несколько часов, что ставит под вопрос его удобство в ежедневном использовании.

Технологический обозреватель Маркес Браунли (Marques Brownlee), известный своей критической оценкой продукта Humane AI Pin, отметил, что хотя Rabbit R1 и лучше, планка для его сравнения установлена довольно низко. Он подчеркнул, что устройство кажется незаконченным и не готовым к массовому выпуску, и считает его едва ли пригодным для обзора. Его замечание отражает общую тенденцию в технологической и игровой индустрии, а теперь и в продуктах с ИИ, которые кажутся сделанными наспех.

Как отмечают издания Tom's Guide и Digital Trends, устройство создаёт впечатление «сырого» продукта. В частности, Tom's Guide присвоил Rabbit R1 оценку в 1,5 звезды из 5 и посоветовал избегать этого гаджета, а Digital Trends назвал новинку «беспорядочной», подчёркивая серьёзные недостатки в её функциональности. Многие рецензенты сомневаются в целесообразности Rabbit R1, тем более что кажется, что всё, что он делает, можно сделать с помощью приложения для смартфона.

Журналист Мишаал Рахман (Mishaal Rahman) из издания Android Authority продемонстрировал, что некоторые функции Rabbit R1 можно реализовать, установив файл APK лаунчера Rabbit на смартфон Google Pixel 6A. Однако он отметил, что без привилегированных разрешений системного уровня не все функции работают должным образом, что свидетельствует о потенциальных ограничениях такой интеграции.

Появление Rabbit R1 на рынке стало ярким событием, однако первый опыт эксплуатации оставил пользователей с множеством вопросов и сомнений. Производителю предстоит не только доработать свой продукт до уровня ожиданий пользователей, но и продемонстрировать, что инновации могут быть не только яркими, но и функциональными, чтобы восстановить утраченное доверие.