Сегодня 27 ноября 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Теги → интеллект
Быстрый переход

После скандала Character.AI закрыла свободные чаты для детей — вместо них появились безопасные «Истории»

Платформа Character.AI после столкновения с угрозой нескольких судебных исков из-за негативного влияния на психическое здоровье подростков запретила несовершеннолетним взаимодействовать с открытыми чатами. Вместо этого для таких пользователей сервис запустил «Истории», которые в отличии от обычных чатов предлагают «структурированное» виртуальное приключение с участием ИИ-персонажей.

 Источник изображения: Character.AI

Источник изображения: Character.AI

Формат историй доступен всем пользователям Character.AI, но разработчиками он позиционируется именно как способ «улучшить» опыт взаимодействия с ИИ-персонажами для несовершеннолетних. Ещё в прошлом месяце Character.AI объявила, что чаты будут закрыты для подростков с 25 ноября. Параллельно с этим разработчики сообщили о скором запуске функции для проверки возраста пользователей, которая будет автоматически направлять несовершеннолетних пользователей в «более консервативные» ИИ-чаты.

Эти меры были приняты после того, как на Character.AI подали в суд, обвинив в том, что платформа способствовала доведению до самоубийства подростка. По мнению истца, взаимодействие несовершеннолетних с ИИ-персонажами также наносит вред их психическому здоровью.

Новый формат «Истории» работает по следующему принципу: пользователь может выбрать двух или трёх персонажей, задать жанр, а затем написать самостоятельно описание сюжета или предоставить такую возможность ИИ-алгоритму. Затем платформа сгенерирует «управляемое повествование», где пользователю часто будет предоставляться возможность выбора для изменения хода истории. В «Историях» также используются изображения, сгенерированные ИИ, а в будущем разработчики планируют добавить «более разнообразные мультимодальные элементы».

Китай штампует новые ИИ-модели еженедельно — США уже проигрывают гонку открытого ИИ

Китай обогнал США на мировом рынке открытых моделей искусственного интеллекта, получив решающее преимущество в использовании этой технологии. Открытые модели, которые можно бесплатно загружать, изменять и интегрировать, упрощают создание и совершенствование продуктов. Стремление Китая к выпуску открытых моделей резко контрастирует с закрытым подходом большинства крупнейших американских технологических компаний.

 Источник изображения: unsplash.com

Источник изображения: unsplash.com

Исследование, проведённое Массачусетским технологическим институтом (MIT) и стартапом Hugging Face, работающим с открытым исходным кодом в сфере ИИ, показало, что за последний год общая доля загрузок новых китайских открытых моделей выросла до 17 %. Этот показатель превышает 15,8 % доли загрузок моделей, созданных американскими разработчиками, такими как Google, Meta✴ и OpenAI, — впервые китайские компании обошли своих американских коллег.

По данным MIT и Hugging Face, подавляющее большинство загрузок китайских моделей приходится на DeepSeek и Qwen от Alibaba. Ранее модель рассуждений DeepSeek R1 поразила сообщество, продемонстрировав высокие результаты при существенно более низких затратах на обучение. Этот релиз вызвал вопросы о том, смогут ли более обеспеченные ресурсами американские лаборатории ИИ защитить своё конкурентное преимущество. Он также породил сомнения в целесообразности гигантских инвестиций в инфраструктуру центров обработки данных, необходимых для работы мощных моделей.

 Источник изображения: DeepSeek

Источник изображения: DeepSeek

«В Китае открытый исходный код стал более распространённым трендом, чем в США, — отметила старший аналитик Mercator Institute for China Studies Венди Чан (Wendy Chang). — Американские компании решили не играть в эту игру. Они зарабатывают на этих высоких оценках. Они не хотят раскрывать свои секреты».

Администрация США, стремясь не проиграть гонку ИИ, пытается убедить американские компании инвестировать в модели с открытым исходным кодом, основанные на «американских ценностях». Но OpenAI, Google и Anthropic предпочли сохранить полный контроль над своими самыми передовыми технологиями, получая от них прибыль через клиентские подписки или корпоративные соглашения. В отличие от них, китайские компании, отрезанные в результате санкций США от передовых ИИ-чипов, получили стимул предложить открытый доступ к своим моделям.

 Источник изображения: Anthropic

Источник изображения: Anthropic

По словам исследователя MIT Шейна Лонгпре (Shayne Longpre), китайские компании, такие как DeepSeek и Alibaba Cloud, внедрили способ публикации моделей, «меняющий парадигму». Он подчеркнул, что китайские компании выпускают свои модели почти еженедельно, предлагая пользователям множество различных вариаций, из которых они могут выбирать, вместо того, чтобы выпускать серию моделей каждые шесть месяцев или год, как американские лаборатории.

Другие эксперты отметили, что ограничения вычислительной мощности Китая из-за экспортного контроля США только подстегнули активность китайских исследователей. Они были вынуждены креативно подходить к разработке моделей, используя такие методы, как дистилляция, для создания более компактных, но мощных моделей. Также китайские ИИ-лаборатории активно занимаются разработкой моделей для генерации видео.

Популярность китайских открытых моделей уже влияет на информацию, которую получают пользователи. Исследователи показали, что китайские модели явно пропитаны идеологией Коммунистической партии Китая и, как правило, отказываются предоставлять информацию по спорным политическим темам.

Американские лаборатории гораздо больше сосредоточены на разработке современных передовых моделей, а OpenAI и Google DeepMind стремятся создать сильный искусственный интеллект (AGI), который должен превзойти человеческие возможности. В США гораздо меньше крупных независимых игроков в области разработки ПО с открытым исходным кодом, чем в Китае. Одним из этих немногих игроков выступил базирующийся в Сиэтле «Институт ИИ Аллена», который в ноябре запустил модель Olmo 3 с полностью открытым исходным кодом.

По мнению экспертов, США должны быть обеспокоены тем, что Китай добивается больших успехов в области открытых моделей.

«ChatGPT — это продукт, а не друг»: подростки спрашивали ИИ о преступлениях — теперь ими занимается полиция

Поисковые запросы в ChatGPT нескольких подростков привлекли к ним внимание правоохранительных органов, некоторые были арестованы и столкнулись с уголовными обвинениями. Поиск информации не является преступлением, но использовать Google или чат-боты, чтобы спланировать преступление или причинить кому-то вред — как минимум неразумно. Власти обратились к родителям с просьбой разъяснить детям, с какими вопросами лучше не обращаться к ChatGPT.

 Источник изображения: unsplash.com

Источник изображения: unsplash.com

Офис шерифа округа Мэрион объявил об аресте 17-летнего подростка, обвиняемого в даче ложных показаний о похищении человека и самоубийстве. Представитель шерифа утверждает, что на ноутбуке подростка были обнаружены поисковые запросы к ChatGPT о мексиканских картелях и сборе крови без причинения боли.

В округе Волусия арестован 13-летний подросток, который ввёл в ChatGPT запрос «как убить моего друга посреди урока». Полицейские получили уведомление от школьной платформы безопасности Gaggle, которая сканирует школьные аккаунты и отмечает подозрительный контент. На допросе школьник заявил, что «троллил друга, который его раздражал».

Представитель шерифа обратился к родителям с просьбой «поговорить со своими детьми, чтобы они не совершали подобных ошибок». «Неразумно искать в Google или использовать ChatGPT, чтобы придумать, как совершить преступление», — говорит профессор юридического факультета Беркли Кэтрин Крамп (Catherine Crump). Она настоятельно рекомендует пользователям, особенно несовершеннолетним, помнить, что «ChatGPT — это продукт, а не ваш друг».

По словам Крамп, ChatGPT «создан для того, чтобы быть услужливым и поддерживать» и может создать у человека ощущение личного разговора. Она признаёт, что люди должны осознавать, что ведут диалог с нейросетью и должны нести ответственность за свои действия. Но она уверена, что «эти продукты [чат-боты] были намеренно разработаны так, чтобы относиться к пользователям как к друзьям, поэтому […] здесь есть определённая доля корпоративной ответственности».

Компании, занимающиеся разработкой ИИ, заявляют о неустанном совершенствовании ограничений, призванных помешать пользователям получать информацию о незаконной деятельности, но все эти барьеры не являются абсолютно надёжными.

Интернет-активность, приводящая к уголовным делам, — явление далеко не новое. Но стремительное развитие чат-ботов с зачатками искусственного интеллекта, к которым миллионы людей обращаются за советами, мгновенными ответами и анализом информации, создаёт множество, мягко говоря, щекотливых ситуаций.

Ubisoft представила Teammates — прототип игры с ИИ-напарниками, реагирующими на голосовые команды

Вслед за Neo NPC французский издатель и разработчик Ubisoft представил Teammates — новый эксперимент, призванный оценить потенциал генеративного ИИ для углубления игрового опыта.

 Источник изображения: Steam (Templestoner)

Источник изображения: Steam (Templestoner)

Teammates представляет собой интерактивную среду, построенную вокруг механик шутера от первого лица. Игрок берёт на себя роль участника сопротивления в антураже антиутопии и должен найти на вражеской базе пропавших членов команды.

С задачей помогают управляемый ИИ голосовой ассистент Jaspar (подсвечивает врагов, ставит игру на паузу, реагирует на действия пользователя) и два «умных» напарника по отряду — Pablo и Sofia.

Pablo и Sofia сопровождают игрока по уровню и «динамически поддерживают» его, в реальном времени генерируя ответы и действия на основе оставляемых пользователем голосовых команд.

Команда Teammates осведомлена о критике ИИ в играх. Цель проекта — не заменить творчество, а найти способы усовершенствовать его путём объединения преимуществ технологии и человеческой креативности/изобретательности.

«Технология открывает двери к новым, более персонализированным опытам. Команды игрока формируют реакции персонажа в реальном времени, чего при традиционной разработке добиться нельзя», — считают в Ubisoft.

К настоящему моменту в рамках закрытых испытаний Teammates попробовали уже сотни игроков. В команде нацелены дальше тестировать и развивать технологию, в том числе за счёт отзывов от реальных людей.

Акции Nvidia обвалились на 4 % из-за слухов о том, что Meta✴ нацелилась на ИИ-чипы Google

Акции Nvidia сегодня упали на 4 % на фоне сообщения The Information о том, что Meta✴ рассматривает возможность использования ускорителей искусственного интеллекта, разработанных Google. Акции Alphabet, материнской компании Google, сегодня подрожали на 4,2 %, продолжив более чем 6-процентный рост в понедельник. Акции Broadcom, которая принимает участие в разработке ИИ-чипов Google, выросли сегодня более чем на 2 %, после 11-процентного роста накануне.

 Источник изображения: freepik.com

Источник изображения: freepik.com

Вчера издание The Information сообщило, что Meta✴ рассматривает возможность использования тензорных процессоров (TPU) Google в своих центрах обработки данных в 2027 году. Также, по сведениям издательства, в 2026 году Meta✴ планирует арендовать TPU у облачного подразделения Google. Выбор компанией Meta✴ ИИ-ускорителей Google станет большой победой для Google и потенциальной проверкой эффективности технологии.

Изначально Google выпустила TPU первого поколения в 2018 году для внутреннего использования в рамках своего бизнеса облачных вычислений. С тех пор компания разработала более продвинутые версии своего чипа, предназначенные для обработки задач искусственного интеллекта.

Nvidia остаётся лидером рынка благодаря своим графическим процессорам, которые стали основным компонентом аппаратной платформы для масштабной инфраструктуры ИИ. Хотя доминирование Nvidia вряд ли будет ослаблено в ближайшем будущем, TPU Google усиливают конкуренцию на рынке полупроводников для ИИ.

Компании, развивающие инфраструктуру ИИ, стремятся к более диверсифицированным поставкам чипов, чтобы снизить зависимость от Nvidia. Meta✴ входит в число самых крупных инвесторов в инфраструктуру ИИ — по прогнозам, её капитальные затраты в этом году составят от $70 до $72 млрд.

«Google Cloud испытывает растущий спрос как на наши собственные TPU, так и на графические процессоры NVIDIA; мы стремимся поддерживать обе платформы, как и делали это на протяжении многих лет», — заявил представитель Google.

Скачки стоимости акций технологических компаний происходят на фоне нарастающих опасений финансистов о завышенной оценке стоимости технологических компаний и появлении «пузыря искусственного интеллекта». Хотя Nvidia на прошлой неделе опубликовала более сильный, чем ожидалось, прогноз продаж на текущий квартал, акции технологических компаний после этого упали.

Anthropic бросает вызов Gemini 3: представлена мощная ИИ-модель Opus 4.5 и инструмент для покорения Excel

Вслед за релизом ИИ-модели Google Gemini 3 Pro на минувшей неделе компания Anthropic анонсировала обновление своей флагманской ИИ-модели Opus. Новая версия Opus 4.5 обеспечит передовую производительность в генерации программного кода, взаимодействии с компьютером и выполнении офисных задач. В целом это предсказуемо, поскольку именно эти направления долгое время были сильными сторонами ИИ-помощника Anthropic Claude.

 Источник изображений: Anthropic

Источник изображений: Anthropic

Хорошая новость заключается в том, что с выпуском Opus 4.5 разработчики расширяют доступность ряда уже существующих инструментов, а также запускают новую функцию. Расширение Claude for Chrome теперь доступно всем пользователям подписки Max, которые взаимодействуют с веб-контентом с помощью браузера Google. Вместе с этим Anthropic запускает функцию «безграничный чат» для платных подписчиков. ИИ-бот больше не будет выдавать ошибки из-за переполнения контекстного окна, что позволит ему лучше справляться с сохранением согласованности файлов и чатов. По словам разработчиков, эта функция является одной из наиболее часто запрашиваемых пользователями.

В дополнение к этому расширение Claude for Excel, которое встраивает ИИ-помощника в боковую панель приложения Microsoft, становится доступным всем пользователям подписок Max, Team и Enterprise. Этот инструмент поддерживает сводные таблицы, диаграммы и загрузку файлов. По данным Anthropic, раннее тестирование показало повышение точности работы алгоритма на 20 % и рост эффективности на уровне 15 %. В дальнейшем компания планирует добавить Claude for Excel в более потребительские модели Claude Sonnet и Haiku.

Ещё в Opus 4.5 улучшена работа в агентских сценариях, обновлённая модель преуспевает в самостоятельном совершенствовании своих процессов. Что ещё важно, Anthropic называет Opus 4.5 своей самой безопасной моделью. По оценкам компании, алгоритм лучше противостоит атакам типа «prompt injection», опережая в этом даже Gemini 3 Pro.

Желающие опробовать Opus 4.5 уже могут сделать это во всех приложениях Anthropic и через API-интерфейс компании. Для разработчиков стоимость использования ИИ-модели начинается с $5 за миллион токенов.

Дешевле купить PS5: из-за дефицита комплект DDR5 на 64 Гбайт взлетел до $600

Из-за того, что ИИ-технологии поглощают большую часть мировых запасов чипов памяти и накопителей, конечные потребители сталкиваются со всё более завышенными ценами на распространённые ПК-компоненты. Оперативная память DDR5 достигла рекордных цен: комплект ОЗУ G.Skill Trident Z5 Neo 6000 MT/s объёмом 64 Гбайт сейчас продаётся за $599,99 — это на $200 дороже, чем просят за игровые консоли PS5 Slim или Microsoft Xbox Series S, и всего на $50 дешевле, чем PS5 Pro.

 Источник изображений: Tom's Hardware

Источник изображений: Tom's Hardware

О своих наблюдениях пишет Tom’s Hardware. Портал отмечает, что указанный комплект ОЗУ предлагается за $600 у крупного американского ретейлера Newegg. При этом цена уже включает скидку в размере 6 % от первоначальной стоимости $640 в рамках акции «Чёрная пятница». Для сравнения, более эксклюзивный комплект Corsair Dominator Titanium лимитированной серии объёмом 64 Гбайт стоил $349 ещё несколько месяцев назад. Ранее в этом году в рамках дня распродаж Prime Day стандартная версия того же комплекта ОЗУ стоила $299. Другие же аналогичные комплекты объёмом 64 Гбайт можно было приобрести всего за $140.

Согласно различным агрегаторам цен, комплект памяти Trident Z5 Neo от G.Skill последние несколько месяцев стабильно стоил $205–220. Но к концу октября его стоимость начала резко расти и всего за два месяца выросла примерно на 190 %. Как раз в тот момент, когда цена на этот комплект Trident Z5 Neo начала стремительно расти, отрасль начала ощущать последствия кризиса из-за непомерного спроса на чипы памяти со стороны сегмента искусственного интеллекта. Лишь недавно сообщалось, что контрактные цены на DRAM выросли на целых 171,8 % по сравнению с аналогичным периодом прошлого года — по состоянию на третий квартал 2025 года.

Резкий рост спроса на проекты с искусственным интеллектом приведёт к тому, что производственные линии будут в первую очередь обслуживать клиентов, ориентированных на выпуск ИИ-продуктов, ставя обычных потребителей перед фактом — либо переплачивать, либо максимально эффективно использовать имеющиеся ресурсы. Эксперты предполагают, что ограничения как DRAM, так и NAND станут нормой в течение 2026 года, поскольку технологические гиганты стремятся развивать AGI (универсальный искусственный интеллект).

Tom’s Hardware пишет, что тем временем с полок магазинов исчезают жёсткие диски, а карты памяти microSD становятся вполне приемлемой заменой SSD. На жёсткие диски большой ёмкости уже два года действует повышенный спрос, в результате чего SSD на базе памяти QLC раскупаются с пугающей скоростью. Многие дистрибьюторы даже продают память и материнские платы в комплекте, чтобы бороться с глобальным дефицитом.

Даже грядущая игровая система Steam Machine от Valve в итоге, скорее всего, окажется дороже чем ожидается, поскольку период производства устройства совпал с кризисом на рынке DRAM. И всё же рынок памяти почти всегда жил по амплитуде: производители сначала выпускали слишком много памяти в течение пары лет, а затем рынок испытывал её дефицит в течение следующих нескольких лет. Если смотреть на ситуацию с оптимизмом, то память DDR5, вероятно, снова появится по выгодным ценам в 2027 году.

Джони Айв и Сэм Альтман создали прототип совместного ИИ-устройства, но никому его не показали

Глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) и бывший дизайнер Apple Джони Айв (Jony Ive) приподняли завесу тайны над первым загадочным устройством OpenAI — похоже, они уже определились с его дизайном. В интервью Лорен Пауэлл Джобс (Laurene Powell Jobs) на презентации её некоммерческой организации Emerson Collective 2025 они рассказали, что в настоящее время активно разрабатывают прототип устройства, которое может появиться «менее чем через два года».

 Источник изображения: Emerson Collective

Источник изображения: Emerson Collective

Пока информация о разрабатываемом устройстве OpenAI крайне скудна — по слухам, оно будет «размером примерно со смартфон», но без экрана. Альтман описал дизайн будущего устройства как «простой, красивый и игривый». «Был прототип, который нас очень воодушевлял, но у меня не возникло ощущения: “Хочу взять эту штуку и откусить”, а потом, наконец, мы внезапно достигли цели», — рассказал он об их совместном с Айвом творческом процессе.

Айв подчеркнул одновременную простоту и причудливость загадочного прототипа: «Мне нравятся решения, которые кажутся почти наивными в своей простоте, и мне также нравятся невероятно интеллектуальные, сложные продукты, которые хочется трогать, не испытывая страха, и хочется использовать почти беззаботно, почти не задумываясь, словно это всего лишь инструменты».

«Я надеюсь, что, когда люди увидят это, они скажут: “Вот оно!“», — предположил Альтман. «Да, так и будет», — подтвердил Айв.

 Источник изображения: openai.com

Источник изображения: openai.com

В июле 2025 года компания OpenAI официально закрыла сделку по поглощению io — стартапа, специализирующегося на разработке устройств, одним из учредителей которого являлся Айв. Сумма сделки составила около $6,5 млрд.

Приложение для вайб-кодинга LingGuang стало хитом: 1 млн скачиваний за четыре дня

Несколько дней назад китайская компания Ant Group выпустила ИИ-ассистента LingGuang, с помощью которого можно быстро создавать мини-приложения. Всего четыре дня потребовалось этому приложению, чтобы преодолеть отметку в 1 млн скачиваний.

 Источник изображений: scmp.com

Источник изображений: scmp.com

LingGuang оказался настолько популярным, что в какие-то моменты Ant Group даже приходилось ограничивать его доступность для снижения нагрузки на инфраструктуру. Напомним, ИИ-ассистент компании позволяет генерировать мини-приложения на основе текстовых запросов пользователей.

По состоянию на субботу LingGuang занимал первое место в рейтинге китайского App Store в категории «Бесплатные утилиты» и седьмое место в общем рейтинге бесплатных приложений. «Этот рубеж означает, что LingGuang является ключевым игроком, за которым стоит следить в быстро развивающейся глобальной гонке ИИ», — прокомментировали успех ИИ-ассистента в компании.

Напомним, так называемый вайб-кодинг позволяет пользователям без особых знаний в области программирования создавать приложения на основе текстовых запросов к ИИ-ассистенту. Это направление стало одним из самых популярных применений генеративных нейросетей в потребительском сегменте. Так доход американского лидера в сфере вайб-кодинга Replit в июне превысил $100 млн, тогда как в конце 2024 года этот показатель был равен всего $10 млн.

В то время как Replit и другие инструменты для вайб-кодинга используют нейросети для генерации программного кода, LingGuang создаёт приложения, предоставляя каждому пользователю «собственного персонального ИИ-разработчика». После первоначальной генерации пользователь может продолжить взаимодействие с ИИ-ассистентом для внесения корректировок и настройки получившегося приложения по своему усмотрению.

По данным Ant Group, в настоящее время пользователи в среднем проводят шесть этапов редактирования приложения за сеанс, что выше первоначальных ожиданий разработчиков. «Это первое в отрасли мобильное приложение, которое позволяет пользователям легко генерировать и настраивать приложения», — заявил технический директор LingGuang и бывший инженер Google Цай Вэй (Cai Wei).

LingGuang также предоставляет пользователям возможность традиционного взаимодействия, подобно тому как это происходит с другими ИИ-ботами. Взаимодействовать с алгоритмом можно на разных языках. Отмечается, что в нынешнем году Ant Group удвоила инвестиции в сферу ИИ, а также организовала исследовательское подразделение AGI Lab для ускорения процесса разработки передовых ИИ-моделей.

ИИ-пузырь «витает в воздухе», но Google всё равно замахнулась на расширение ИИ-мощностей в 1000 раз

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

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

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

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

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

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

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

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»

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

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:

  • От –65 °C до +125 °C на низкой околоземной орбите.
  • От –100 °C до +120 °C на средней околоземной орбите.
  • От –20 °C до +80 °C на геостационарной орбите.
  • От –10 °C до +70 °C на высокой околоземной орбите.

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

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

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».


window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Оригинал учредительных документов Apple 1976 года уйдёт с молотка — за лот хотят выручить до $4 млн 49 мин.
Cyberpunk 2077 стала главным источником дохода CD Projekt — компания отчиталась об ударных результатах за третий квартал 2 ч.
Вдохновлённый Dead Space хоррор Cronos: The New Dawn продался в количестве 500 тыс. копий менее чем за три месяца после выхода 2 ч.
«Новый год пришёл раньше времени»: Sony включила в декабрьскую линейку PS Plus сразу пять игр, в том числе Lego Horizon Adventures и Killing Floor 3 3 ч.
Продажи Cyberpunk 2077 превысили 35 миллионов копий, а команда Cyberpunk 2 растёт не по дням, а по часам 4 ч.
ЕС откажется от сканирования переписок — ИТ-гиганты выиграли битву за конфиденциальность пользователей 4 ч.
Новый геймплейный трейлер Warhammer 40,000: Dark Heresy показал в деле огрина Когга, поумневшего благодаря аугментации коры головного мозга 5 ч.
После скандала Character.AI закрыла свободные чаты для детей — вместо них появились безопасные «Истории» 5 ч.
Китай штампует новые ИИ-модели еженедельно — США уже проигрывают гонку открытого ИИ 5 ч.
Переосмысление классики психологических квестов: культовая российская игра Sublustrum получит новую жизнь на ПК и консолях 5 ч.
Dell неплохо заработала на продаже ИИ-серверов и планирует заработать ещё больше 32 мин.
Thunderobot представила игровой ПК на китайском x86-чипе Hygon с 16 ядрами AMD Zen 2 ч.
Seagate создала магнитный диск на 6,9 Тбайт — из таких можно создать HDD на 55–69 Тбайт 3 ч.
TSMC сообщила о старте серийного производства 2-нм чипов 4 ч.
Продажи Tesla рушатся по всему миру — Маск увлёкся роботами, а стоило бы новыми машинами 5 ч.
Китай против Nvidia: владельцу TikTok запретили использовать «зелёные» чипы в новых дата-центрах 6 ч.
AWS вложит $26 млрд в ИИ-инфраструктуру в Индиане, покрыв расходы на новые ЛЭП и электростанции для своих ЦОД 6 ч.
Очередной рекорд разгона DDR5 — покорена планка в 13 500 МТ/с 7 ч.
Твердотельные трансформаторы сингапурской Amperesand обещают произвести революцию в питании ИИ ЦОД 7 ч.
iPhone 17 переворачивает рынок: Apple близка к тому, чтобы обогнать Samsung по поставкам смартфонов 8 ч.