Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Увольнения, засилье ИИ и умершие надежды: исследование показало удручающее состояние игровой индустрии в 2026 году
12.11.2026 [22:23],
Михаил Романов
Видеоигровая отрасль — сущность непостоянная и беспокойная, обречённая на вечные перемены. Руку на пульсе индустрии держит ежегодный отчёт организаторов конференции разработчиков игр Game Developers Conference (GDC). 
Источник изображения: Steam (RATEA XDARK) В 15-м ежегодном опросе о состоянии игровой индустрии (State of the Game Industry) приняли участие более 2600 профессионалов отрасли по всему миру, которые ответили на ряд вопросов об увольнениях, ИИ и других аспектах работы. Например, за последние два года 34 % респондентов в целом и 39 % в США попали под сокращения (28 % / 33 % годом ранее). Среди уволенных более половины (54 % / 59 %) до сих пор остаются без работы. 
Более 80 % опрошенных обеспокоены своим будущим в индустрии (источник изображения: Electronic Arts) Инструментами на базе ИИ пользуются 40 % опрошенных (на 4 % больше, чем в 2025 году). Наиболее активно — разработчики условно-бесплатных (58 %) и мобильных игр (70 %). В 27 % случаев применение ИИ навязывается, в 3 % — требуется. Среди областей использования ИИ — мозговой штурм (73 %), анализ данных (62 %), генерация кода (56 %), редактура (42 %), прототипирование (37 %), создание концепт-артов (22 %), рекламные материалы (11 %) и релизный контент (8 %). 
Источник изображения: Build a Rocket Boy Другие примечательные показатели из отчёта GDC:
«Для многих в этой индустрии работа — не просто заработок, а призвание. Они воплощают в жизнь свою давнюю мечту. Однако есть и те, для кого эта мечта постепенно умирает», — заключила руководитель опроса Бет Элдеркин (Beth Elderkin). Anthropic нашла способ слезть с Nvidia CUDA — Claude перенесли на чипы AMD за три дня почти без помощи людей
12.11.2026 [09:46],
Николай Хижняк
Anthropic заявила, что избавилась от зависимости от аппаратного обеспечения Nvidia благодаря стратегии использования различных типов чипов. По словам компании, ей удалось перенести свою модель искусственного интеллекта Claude на графические процессоры AMD всего за три дня. И при этом практически без участия человека. 
Источник изображений: Anthropic Главное конкурентное преимущество Nvidia заключается в сочетании аппаратного и программного обеспечения. В частности, речь идёт об экосистеме CUDA, которая «привязывает» разработчиков к чипам этой компании. Перенос моделей ИИ на архитектуры других чипов требует таких усилий, что многие компании даже не пытаются этого делать. Однако в презентации для инвесторов Anthropic утверждает, что решила эту проблему с помощью искусственного интеллекта. По словам Тома Брауна (Tom Brown), соучредителя и директора по вычислительным мощностям в Anthropic, компания теперь обучает и запускает Claude на оборудовании четырёх основных поставщиков чипов (AWS Trainium, Google TPU, Nvidia GPU и AMD GPU). Ещё на раннем этапе Anthropic сделала «нестандартную ставку» на использование разных типов чипов, тогда как большинство участников отрасли считали, что такие затраты усилий не оправданы. Для каждого типа чипов требуется собственное специализированное программное обеспечение и стек для выполнения вычислений (инференса), что обходится дорого и отнимает много времени. Но Anthropic годами инвестировала в это направление и, по словам Брауна, достигла в нём «невероятных успехов». Наиболее серьёзным испытанием для компании стала работа с графическими процессорами AMD. Раньше для адаптации новой платформы чипов требовались усилия десятков инженеров на протяжении многих месяцев. В этом году Anthropic впервые задействовала GPU от AMD, поручив выполнение этой задачи собственной передовой модели ИИ — Mythos. По заявлению Anthropic, модель Claude заработала на чипах AMD всего через три дня, практически без вмешательства человека. Модель самостоятельно перенесла или написала почти 100 % необходимых программных ядер (kernels).  Если результаты Anthropic будут независимо подтверждены, то это может говорить о том, что программные барьеры, которые долгое время считались главным конкурентным преимуществом Nvidia, могут существенно снизиться благодаря искусственному интеллекту. Компании получат возможность легче переключаться между поставщиками чипов, выбирая наиболее доступные по цене или наличию варианты. На рынке вычислительных мощностей, где наблюдается дефицит оборудования, стратегия использования различных типов чипов позволяет компаниям ориентироваться на лучшее соотношение цены и производительности, независимо от того, кто является производителем. Одни чипы лучше подходят для обучения моделей, другие — для их эксплуатации (инференса). Поскольку Nvidia доминирует на рынке чипов для ИИ, она в настоящее время получает маржу более 70 %. Anthropic рассматривает вычислительные ресурсы от различных поставщиков, с разной архитектурой чипов и в разных географических точках как единый взаимозаменяемый пул. По заявлению компании, она получает больше отдачи на каждый доллар, вложенный в вычисления, чем любая другая передовая лаборатория в сфере искусственного интеллекта.  Помимо стратегии использования чипов от разных производителей, Anthropic опирается на так называемые «вычислительные множители» (compute multipliers) — научные прорывы, позволяющие добиться более высокой производительности при тех же физических вычислительных мощностях. Как утверждает Anthropic, эти «множители» дополняют друг друга. Каждый новый прорыв усиливает эффект предыдущего. В перспективе модель Claude должна научиться самостоятельно находить подобные «вычислительные множители». Это означало бы переход к рекурсивному самосовершенствованию — концепции, которая активно обсуждается в среде исследователей ИИ, но пока не получила практического подтверждения. Кроме того, в рамках программы «Anthropic Direct» компания создаёт собственные мощности в дата-центрах. Вместо того чтобы просто арендовать вычислительные ресурсы в облаке, Anthropic берёт в пользование чипы и эксплуатирует их в специально подготовленных центрах обработки данных. Цель — снижение совокупной стоимости владения. Примечательно, что оба конкурирующих производителя чипов (Nvidia и AMD) активно инвестируют в саму Anthropic. Nvidia в конце 2025 года пообещала вложить в компанию до $10 млрд, а также участвует в раунде частного размещения акций на $26 млрд перед IPO (согласно документам SEC от 10 ноября 2026 года). AMD в июле 2026 года объявила о стратегических инвестициях до $5 млрд в обмен на обязательство Anthropic развернуть до двух гигаватт мощностей на базе новых ускорителей AMD Instinct MI455X начиная с первой половины 2027 года. Google научила ИИ читать ДНК на уровне отдельных клеток — это поможет искать корни болезней
11.11.2026 [21:06],
Геннадий Детинич
Единая для каждого человека ДНК не означает одинакового влияния на разные типы клеток. Активность генов в клетках во многом индивидуальна и подвержена сбоям, что может приводить к генетическим и другим заболеваниям. Новая ИИ-модель Google DeepMind способна разбираться в поведении ДНК на уровне отдельных клеток, обнаруживая в том числе корни болезней. 
Источник изображения: ИИ-генерация ChatGPT/3DNews Сегодня компания представила версию модели AlphaGenome 2, которая является дополнением, а не заменой выпущенной годом ранее версии AlphaGenome. Главная задача AlphaGenome — научиться предсказывать, как отдельные участки ДНК управляют работой генов. Геном содержит не только последовательности, кодирующие белки, но и многочисленные регуляторные участки, которые определяют, где, когда и насколько активно включаются гены. Изменения в таких областях могут влиять на работу клеток и быть связаны с развитием заболеваний. В отличие от первой версии, которая одновременно анализировала множество тканей и клеточных линий, AlphaGenome 2 использует дополнительную информацию о типе клеток, чтобы учитывать особенности работы генов в конкретной ткани или клеточной среде (conditional model). На вход подаётся последовательность ДНК длиной до одного миллиона нуклеотидов и описание биологического контекста: ткани, типа клетки или стадии её развития. Это позволяет модели оценивать, как одна и та же последовательность регулирует активность генов в разных клетках. Для обучения разработчики использовали более 107 млн профилей отдельных клеток человека и мыши, охватывающих 68 типов тканей. Модель AlphaGenome 2 прогнозирует несколько характеристик активности генома, включая экспрессию генов. Ещё одна особенность AlphaGenome 2 — это возможность работать с ранее неизвестными типами клеток без дополнительного обучения модели. Исследователи могут загрузить данные секвенирования РНК отдельных клеток, полученные даже от нескольких десятков клеток. Модель преобразует информацию об активности генов в описание клеточного состояния и использует его для дальнейших прогнозов. В DeepMind утверждают, что модель эффективно превращает статические атласы клеток — огромные хранилища данных, которые детально отображают и каталогизируют отдельные клетки — «в механизм прогнозирования генетики человека». AlphaGenome 2 уже доступна для некоммерческих научных исследований через API, а коммерческое использование пока ограничено предварительным закрытым доступом. При этом разработчики подчёркивают, что новая версия не заменяет первую: более детальный анализ отдельных клеточных состояний требует дополнительных вычислительных ресурсов, поэтому исходная AlphaGenome продолжит оставаться менее ресурсоёмким инструментом для масштабных исследований генома. Также нелишне напомнить, что для клинических исследований эти модели пока не разрешены: с мышками можно, с человеком — ни-ни. Глава Anthropic пообещал победить рак с помощью ИИ уже через 10 лет
11.11.2026 [20:49],
Анжелла Марина
Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) заявил, что искусственный интеллект может помочь человечеству победить рак, болезнь Альцгеймера, сердечно-сосудистые и психические заболевания менее чем за 10 лет. Но медики сомневаются. 
Источник изображения: Anthropic Амодеи полагает, что ИИ значительно ускорит биологические исследования и поиск новых лекарств. Схожие прогнозы ранее высказывали глава Google DeepMind Демис Хассабис (Demis Hassabis) и Илон Маск (Elon Musk). В частности, Хассабис считает, что искусственный интеллект сможет сократить десятилетний процесс разработки лекарств до нескольких недель. Одним из аргументов сторонников такого подхода, как отмечает издание NDTV, служит AlphaFold, революционная система Google DeepMind, которая предсказывает трёхмерную структуру белков и других молекул жизни по их аминокислотной последовательности и уже определила структуры более 200 миллионов белков. Однако этот научный успех пока не доказывает, что ИИ способен самостоятельно создавать препараты против сложных заболеваний и вызывает скепсис у представителей фармацевтической отрасли. Так, глава Vertex Pharmaceuticals Джефф Лейден (Jeff Leiden) назвал подобные прогнозы полной чушью. По его словам, компания проверила около 50 ИИ-разработок, которым поручили проанализировать 10 000 соединений, но ни одна не привела к самостоятельному созданию работающего лекарства. Кроме того, поиск перспективной молекулы остаётся лишь началом разработки: препараты необходимо проверять в лабораториях, на животных и в клинических испытаниях с участием людей. Весь процесс обычно занимает 10–12 лет. Критики также указывают, что современные ИИ-модели пока не обладают достаточным пониманием биологических причинно-следственных связей для создания принципиально новых методов лечения. По состоянию на 2026 год ни один разработанный с помощью ИИ препарат не прошёл полный путь до клинического применения. Google открыла доступ к своему самому мощному ИИ и показала, как Gemini 4 Carbon управляет роем ИИ-агентов
10.11.2026 [21:22],
Анатолий Хаблюк
Google открыла доступ к своей самой мощной ИИ-модели Gemini 4 Carbon для разработчиков, компаний и подписчиков Google AI Ultra. Нейросеть появилась в приложении Gemini и поисковом режиме AI Mode, а сторонние разработчики получили возможность подключать её к собственным проектам через API. 
Источник изображения: Google В конце октября Google представила Carbon как модель для сложных инженерных задач и кибербезопасности. Первоначально доступ смогли получить только ограниченная группа специалистов по защите информационных систем. В новом анонсе компания раскрыла условия более широкого распространения нейросети. Разработчики могут использовать Carbon через платный API в Google AI Studio и Android Studio. Корпоративным клиентам модель доступна через Gemini for Business, Google Antigravity и CodeMender. В приложении Gemini и поиске Google она пока предназначена для владельцев подписки AI Ultra. Стоимость работы через API на начальном этапе составляет $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных. С 1 декабря Google повысит тарифы до $4 и $20 соответственно. Бесплатный доступ к Carbon для обычных пользователей компания пока не анонсировала. Одновременно Google начала предварительное тестирование функции /swarm в среде разработки Antigravity. Она позволяет одним запросом запустить группу ИИ-агентов, которые совместно выполняют сложное задание. За их действиями можно следить в реальном времени. Разработчик может поручить Carbon проектирование архитектуры приложения, координацию работы и проверку результатов. Более быстрые модели при этом выполняют отдельные задачи в параллельных рабочих пространствах. Дополнительные агенты проверяют изменения и помогают выявлять ошибки. В качестве примера Google продемонстрировала создание интерактивной трехмерной модели Эйфелевой башни по историческим фотографиям и инженерным чертежам. В другом эксперименте система восстановила здание офиса компании по документам городского совета. Полученная 3D-модель содержала около 906 тыс. треугольников. Carbon также рассчитана на продолжительные задачи по программированию и научным исследованиям. По данным Google, модель заняла первые места в тестах CursorBench 4.0, WANDR и AutomationBench. Компания утверждает, что стоимость выполнения задания оказалась более чем вдвое ниже, чем у ближайшей конкурирующей модели в этих испытаниях. Для специалистов по кибербезопасности сохраняется отдельная программа Fairwind. Google сообщила, что в ходе испытаний с использованием Carbon исследователи Wiz обнаружили уязвимости нулевого дня в системах двух крупных поставщиков облачных сервисов менее чем за два часа. Подробности о самих уязвимостях не раскрываются. Ученые могут подать заявку на участие в исследовательской программе Google с бесплатным доступом к Carbon и Argon через Antigravity на шесть месяцев. Участников отбирают по мере обработки заявок с учетом доступных вычислительных ресурсов. Reddit запустит ИИ в пользовательские обсуждения товаров — чтобы превратить их в полноценные обзоры
10.11.2026 [19:54],
Сергей Сурабекянц
Вскоре после объявления о планах перевести платформу на модель, требующую обязательной авторизации, Reddit представляет функцию, которая может сделать сайт более привлекательным для тех, кто ищет информацию о товарах в интернете. Сегодня компания анонсировала Reddit Reviews («Обзоры Reddit») — инструмент, который превращает обсуждения различных товаров в обзоры, включающие основные тезисы и выводы, сделанные пользователями в разных сообществах платформы. 
Источник изображения: Brett Jordan / Unsplash Функция Reddit Reviews использует искусственный интеллект для анализа дискуссий, в которых пользователи делятся своим опытом использования товаров. В таких обсуждениях люди часто рассказывают, как продукт проявил себя в деле, почему он оказался неудачным или на какие компромиссы стоит пойти перед покупкой. Личные отзывы и рекомендации помогают потребителям понять, подходит ли им конкретный продукт. Компания тестировала новый инструмент с февраля: сначала он был доступен пользователям из США в таких категориях, как «Электроника», «Видеоигры» и «Красота и здоровье». В сентябре тестирование расширилось, охватив также категории «Дом и сад» и «Мода и одежда». Теперь Reddit Reviews становится доступным для всех пользователей в США, как в мобильных приложениях для iOS и Android, так и в веб-версии. На начальном этапе функция охватывает около 10 000 товаров. Со временем она будет распространена на другие категории товаров и выйдет за пределы США. Чтобы воспользоваться ею, пользователи Reddit могут найти нужный товар или категорию через строку поиска в приложении либо нажать на выделенное название товара в чьём-либо комментарии. После этого на странице под заголовком «Что говорят люди» будет представлено краткое резюме основных обсуждений. Там же приводится наглядная статистика: сколько комментариев носят положительный, отрицательный или нейтральный характер, а также что именно пользователям понравилось или не понравилось в товаре. 
Источник изображения: Reddit Пользователи могут просматривать комментарии, фильтровать их по темам или переходить к исходному обсуждению, чтобы задать дополнительные вопросы и получить советы. Из обзора конкретного товара можно вернуться к общему списку категории, чтобы рассмотреть другие похожие продукты и сравнить доступные варианты. Функция запускается накануне оживлённого сезона праздничных покупок — периода, когда люди уделяют гораздо больше времени изучению товаров в интернете, прежде чем совершить крупные приобретения. Учитывая развитие генеративного искусственного интеллекта и распространение ботов, сфера обзоров и отзывов становится уязвимой для астротёрфинга — имитации общественной поддержки бренда. Термин происходит от названия американской компании AstroTurf, производящей искусственное покрытие для стадионов, которое имитирует траву, подобно тому, как сфабрикованная общественная инициатива имитирует настоящую. Поскольку новый инструмент Reddit превращает стихийные обсуждения в структурированный формат обзоров, платформа может стать привлекательной мишенью для подобных фальшивых отзывов и рекомендаций. Reddit утверждает, что разработала меры по борьбе с подобными злоупотреблениями. Среди них — привлечение модераторов из числа реальных пользователей, чтобы, по замыслу компании, должно повысить достоверность обзоров. Масштабное обновление продуктов Adobe: вездесущие ИИ-агенты и другие инструменты на базе ИИ
10.11.2026 [18:50],
Сергей Сурабекянц
На конференции MAX в Майами компания Adobe анонсировала масштабное обновление своих продуктов, включая Photoshop, Premiere, Illustrator и InDesign, добавив в них новые функции на базе искусственного интеллекта. Кроме того, компания расширила возможности своего инструмента для творчества Firefly и представила протокол Model Context (MCP), который позволит сторонним чат-ботам использовать функционал Adobe. 
Источник изображений: Adobe Adobe продолжает активно внедрять ИИ-функции во все свои приложения. В Photoshop появились инструменты для изменения освещения и ползунки для настройки генеративных стилей на основе текстовых запросов. В Premiere добавлена профессиональная система цветокоррекции и функция удаления объектов из видео. В Lightroom теперь можно исправить закрытые глаза на снимках и удалить дефекты изображения. Adobe уже предоставляет доступ к моделям от сторонних разработчиков, таких как Google, Runway, ElevenLabs, Black Forest Labs, OpenAI, Kling и ByteDance. Ранее компания реализовала интеграцию с ChatGPT и Claude. Теперь же, благодаря внедрению MCP, пользователям станет доступно ещё больше возможностей приложений Creative Cloud через сторонние ИИ-инструменты.  Вице-президент Adobe Дипа Субраманиам (Deepa Subramaniam) сообщила, что компания изучает, какие функциональные возможности стоит предоставить пользователям: «На данный момент мы предлагаем ряд […] инструментов в составе Illustrator, Photoshop, After Effects и Premiere. Мы будем наблюдать за тем, как люди используют эти возможности […] и постепенно открывать доступ к новым функциям. У нас нет ни необходимости, ни желания как-либо ограничивать то, что может быть доступно через интерфейс MCP». В рамках Firefly появился новый инструмент для прототипирования под названием Builder, который пока доступен в режиме закрытого бета-тестирования. Он позволяет создавать дизайн-макеты для визуализации идей, фактически конкурируя с платформой Figma. Также представлены инструменты для создания графиков в фирменном стиле бренда и функция редактирования изображений, позволяющая изменять отдельные элементы картинки, не затрагивая остальные объекты.  Ещё один новый инструмент в Firefly позволяет собирать видеоролики из отдельных фрагментов, дополняя их изображениями и звуковыми эффектами. Проактивные ИИ-агенты, по словам Adobe, должны лучше понимать контекст работы пользователя и готовы помочь в любой момент. Компания также упростила выполнение многих повседневных задач — например, удаление фона или создание миниатюр для видео. В свою очередь, компания Topaz Labs, недавно приобретённая Adobe, представила две модели: Wonder 4 для увеличения разрешения и подавления шума и ImageHDR для преобразования обычных изображений в формат HDR. Anthropic определилась, почем будет продавать акции — двухтриллионное IPO сдулось до $1,4 трлн
10.11.2026 [18:40],
Анатолий Хаблюк
Разработчик чат-бота Claude, компания Anthropic, определил предварительную стоимость акций для выхода на биржу в диапазоне от $70 до $78 за штуку. При размещении по верхней границе общая стоимость предлагаемых публично ценных бумаг достигнет $64,4 млрд, а оценка компании с учетом потенциального увеличения числа акций может приблизиться к $1,4 трлн. 
Источник изображения: Anthropic Anthropic подала обновлённый проспект эмиссии в Комиссию по ценным бумагам и биржам США (SEC). Инвесторам предложат 825 млн акций класса A. Из них около 801,4 млн выпустит сама компания, ещё 23,6 млн продадут действующие акционеры. Средства от продажи последнего пакета Anthropic не получит. Параллельно разработчик Claude рассчитывает привлечь $26 млрд через частное размещение акций класса N. В нем согласились участвовать Google, Nvidia, AMD, Broadcom, Micron, Microsoft и TSMC. Таким образом, общая стоимость публичного и частного размещений может достичь $90,4 млрд. Оценка Anthropic в $1,4 трлн учитывает не только акции в обращении, но и опционы сотрудников, а также другие инструменты, которые могут увеличить их количество. Без такого расчета капитализация компании по верхней границе ценового диапазона составит около $1,02 трлн. Новые условия отличаются от предварительного варианта, который Anthropic отозвала после рассылки инвестиционным банкам. Тогда речь шла о продаже примерно 867 млн акций по цене до $80 за штуку. Позднее компания признала сведения о ценах ошибочными и пообещала предоставить исправленные данные. Ещё в октябре инвесторы обсуждали возможность оценки Anthropic на уровне $2 трлн. Однако на фоне падения акций технологических компаний и опасений по поводу масштабных расходов на ИИ-инфраструктуру ожидания снизились. Новые параметры размещения оказались заметно скромнее первоначальных. Anthropic намерена разместить акции на бирже Nasdaq под тикером ANT. Компания начала встречи с потенциальными инвесторами, по итогам которых будет определена окончательная цена. Как пишет The Verge, первые торги могут состояться 19 или 20 ноября. Официально дата пока не объявлена. Claude Fable 5.2 по одному запросу сгенерировала трёхмерный шутер с реалистичной графикой — на это ушло восемь часов и $550
10.11.2026 [13:46],
Михаил Романов
Не успела американская технологическая компания Anthropic представить мощную модель искусственного интеллекта Claude Fable 5.2, как с её помощью начали генерировать целые игры (с оговорками). 
Источник изображения: Electronic Arts Менеджер Anthropic Феликс Ризеберг (Felix Rieseberg) в личном микроблоге решил похвастаться возможностями Claude Fable 5.2. Модель создала рабочий прототип научно-фантастического шутера всего по одному запросу. Сам запрос звучал так: «Знаешь, построй ещё мне FPS. Безумно детализированный, пожалуйста, на уровне AAA-игр. Сделай его небольшим (крошечный уровень), но с впечатляющей фотореалистичной графикой». По словам Ризеберга, всё в этой ИИ-игре сделано с нуля без вмешательства человека: модели, звуки, текстуры. Генерация заняла восемь часов и обошлась разработчику в $550: 445 млн входных и 2,7 млн выходных токенов. Проект называется Saltline и, согласно результатам проверки 3DNews, проходится буквально за две минуты. Пользователю нужно активировать три терминала и добраться до точки эвакуации, отстреливаясь от дронов и робопсов. Скриншоты (источник изображений: Anthropic)
Сыграть в Saltline можно по этой ссылке. В рамках демонстрации возможностей модели Ризеберг сгенерировал с помощью Claude Fable 5.2 ещё две игры — головоломку The Clockmaker's Heart и мореплавательное приключение Tidewright. Развитие ИИ-моделей Anthropic упростило создание клонов оригинальных игр, что уже напугало многих инди-разработчиков. В конце октября Anthropic запретила Claude Code клонировать игры, но позже смягчила ограничения. Meta✴ представила Muse Ember — дешёвую ИИ-модель для армии автономных агентов
09.11.2026 [23:07],
Анжелла Марина
Meta✴✴ выпустила Muse Ember, самую лёгкую и экономичную в плане оплаты токенов модель семейства Muse. Модель предназначена для массового выполнения повторяющихся операций ИИ-агентами и поддерживает работу с текстом, изображениями и аудио, включая обработку и анализ длинных документов. 
Источник изображений: Meta✴✴ Разработчики лаборатории Meta✴✴ Superintelligence Labs предлагают использовать Ember совместно с более мощной Muse Wonder. В такой конфигурации старшая модель будет планировать действия и определять порядок выполнения задач, а младшая займётся обработкой большого количества запросов. Например, Wonder сможет разработать правила ответов службы поддержки, после чего Ember применит их к десяткам тысяч обращений. Среди других сценариев использования названы программирование и работа с внешними инструментами. По данным компании, Muse Ember обеспечивает более выгодное соотношение стоимости и точности по сравнению с рядом конкурентов. Например, в тесте бенчмарка Artificial Analysis Meta✴✴ сопоставила её с моделями Anthropic Haiku и OpenAI Luna, а стоимость миллиона входных токенов установила всего на уровне $0,10.  Модель также умеет анализировать скриншоты, графики, отсканированные документы, голосовые заметки, записи встреч и видео. Ember стала четвёртой разработкой семейства Muse после Spark, Glimmer и Wonder. Muse Ember представили сегодня, 9 ноября. Amazon не сдалась после провала Astro и готовит нового домашнего робота
09.11.2026 [21:42],
Анатолий Хаблюк
Amazon формирует новую команду разработчиков для создания домашнего робота, способного самостоятельно передвигаться по жилым помещениям и взаимодействовать с членами семьи. Компания продолжает работу над потребительской робототехникой, несмотря на ограниченный успех выпущенного в 2021 году робота Astro, который так и не поступил в свободную продажу. 
Источник изображения: Amazon Как выяснили журналисты CNBC, изучив вакансии Amazon, новая команда работает над принципиально новым робототехническим продуктом. В одном из объявлений упоминалась возможность автономного передвижения в постоянно меняющейся домашней обстановке. Компания также ищет специалистов по пользовательскому взаимодействию и техническому обслуживанию роботов. В течение последних месяцев Amazon перевела на новый проект значительную часть сотрудников, ранее занимавшихся Astro. К разработке также привлекли специалиста по робототехнике из Массачусетского технологического института (MIT). Часть команды прежде работала в подразделении Lab126, участвовавшем в создании устройств Kindle, Echo и Fire TV. В марте Amazon приобрела стартап Fauna Robotics, разработавший человекоподобного робота Sprout ростом около 107 см. Машина умеет ходить, брать небольшие предметы и взаимодействовать с людьми. Однако пока ее используют преимущественно разработчики и исследователи. Сотрудники Fauna вошли в новое подразделение Amazon Personal Robotics Group. Пока неизвестно, будет ли будущий домашний робот основан на конструкции Sprout. Amazon не раскрывает его характеристики, стоимость и предполагаемые сроки выпуска. В компании лишь подтверждают намерение развивать направление персональной робототехники. Представитель Amazon Брэд Глассер (Brad Glasser) заявил CNBC, что приобретение Fauna должно помочь компании решить технические проблемы, препятствующие распространению домашних роботов. По его словам, между возможностями машин в лабораторных условиях и их работой в обычных квартирах сохраняется существенная разница. Предыдущая попытка Amazon закрепиться на этом рынке оказалась ограниченной по масштабам. Представленный в 2021 году Astro стоимостью $1450 мог перемещаться по дому, распознавать лица и выполнять функции мобильной камеры наблюдения. Однако устройство продавалось только по приглашениям и попало лишь к нескольким тысячам покупателей. Выпущенную позднее корпоративную версию компания закрыла менее чем через год. Некоторые владельцы Astro уже опасаются прекращения поддержки устройства. Они жалуются на ограниченные возможности робота и отсутствие интеграции с новым голосовым помощником Alexa+. В Amazon заверили, что продолжают обслуживать существующих клиентов. Сроки выпуска следующего домашнего робота компания пока не называет. Apple начала продавать дополнительные запросы к ИИ за $50 — тем, кому подписки Creator Studio недостаточно
09.11.2026 [20:54],
Анатолий Хаблюк
Apple начала продавать дополнительные пакеты использования искусственного интеллекта в музыкальном редакторе Logic Pro для Mac. За $49,99 пользователи могут увеличить доступный объем обращений к ИИ-помощнику после исчерпания ежемесячного лимита, предусмотренного подпиской Apple Creator Studio. 
Источник изображения: Apple Как обратили внимание в 9to5Mac, возможность покупки появилась после последнего обновления Logic Pro. В меню приложения необходимо открыть раздел Intelligence Features, выбрать Show Usage, а затем Buy More Usage. Пока предлагается только один пакет стоимостью $49,99. В отличие от большинства ИИ-сервисов, которые используют систему ежемесячных подписок, Apple предлагает дополнительные лимиты за разовую плату. Неизрасходованный объем переносится на следующие месяцы, но действует не более 12 месяцев с момента покупки. Приобретенный пакет привязывается к учетной записи Apple, с которой была совершена покупка. Передать его другому пользователю или воспользоваться семейным доступом нельзя. Дополнительные лимиты начинают расходоваться только после исчерпания основного месячного объема, который обновляется автоматически. На данный момент покупка доступна только в Logic Pro. По информации 9to5Mac, аналогичная возможность должна появиться и в других приложениях Apple Creator Studio, включая Final Cut Pro, Pixelmator Pro, Keynote, Pages и Numbers. Сроки запуска дополнительных пакетов для этих программ пока не уточняются. В документации Apple указано, что платные пакеты доступны подписчикам Creator Studio в восьми странах: США, Канаде, Великобритании, Германии, Франции, Индии, Мексике и Бразилии. Количество доступных операций с ИИ зависит от используемой функции, сложности запросов и нагрузки на серверы. В сентябре Apple уже предупреждала о введении ограничений на использование некоторых облачных функций Apple Intelligence. Компания допускала временную блокировку отдельных возможностей после достижения установленных лимитов. Конкретные условия платного расширения доступа тогда не раскрывались. Nvidia ищет следы контрабанды — будущих партнёров в Азии обяжут подключить мониторинг чипов
07.11.2026 [07:35],
Николай Хижняк
Nvidia ужесточила условия получения статуса официального облачного партнёра в Юго-Восточной Азии. Как сообщает Bloomberg со ссылкой на осведомлённые источники, теперь претендентам на этот статус нужно подключиться к системе Fleet Intelligence, которая, помимо прочего, позволяет определять местоположение ИИ-ускорителей. Nvidia рассчитывает таким образом расширить охват программы, которая может помочь выявлять незаконные поставки чипов в Китай. 
Источник изображений: Nvidia Статус Nvidia Cloud Partner (NCP) востребован среди провайдеров облачных ИИ-вычислений: он служит своего рода знаком качества и даёт приоритетный доступ к ускорителям Nvidia. Компания использует эти преимущества, чтобы побудить операторов подключаться к Fleet Intelligence. Для тех, кто не претендует на партнёрский статус, участие остаётся добровольным. Nvidia не уточнила, придётся ли подключаться к системе действующим партнёрам, чтобы сохранить свои привилегии, и появится ли такое требование за пределами Юго-Восточной Азии. Nvidia анонсировала разработку системы в декабре 2025 года, а в мае 2026-го представила её под названием Fleet Intelligence. Прежде всего это инструмент для операторов ЦОД: он собирает данные о загрузке, энергопотреблении и состоянии ускорителей. Система также позволяет определять, где установлено оборудование, но по умолчанию участники не обязаны передавать сведения о его местоположении ни Nvidia, ни властям США. Как ранее пояснил представитель компании, если эти данные понадобятся американским регуляторам, им придётся обращаться к самим пользователям системы.  Юго-Восточная Азия давно служит перевалочным пунктом для товаров, подпадающих под экспортные ограничения. Для поставок передовых ускорителей Nvidia китайским компаниям, как правило, нужна американская лицензия. Тем не менее, по оценке властей США, китайским фирмам удалось получить такое оборудование на миллиарды долларов, главным образом через контрабандные каналы в Юго-Восточной Азии. Некоторые американские чиновники считают, что Nvidia не обращала должного внимания на признаки обхода ограничений. В компании отвечают, что соблюдают закон, а выявлять нарушителей должны государственные органы. Показательный пример — сингапурская Megaspeed International, деятельность которой уже больше года расследуют в США и Сингапуре. Сама компания отрицает нарушения. На прошлой неделе глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что компания проверила, где Megaspeed разместила её ускорители, и пересчитала каждый из них. Ранее Nvidia сообщала, что установила местонахождение почти всего поставленного оборудования. Между тем арендодатель, предоставлявший площадку для основного вычислительного узла Megaspeed, расторг договор, а два других оператора ЦОД в регионе оспорили сведения Nvidia о том, где находились чипы. Проводила ли компания дополнительные проверки, её представитель не уточнил.  Fleet Intelligence — не единственная мера Nvidia. Ранее в этом году компания сократила примерно вдвое собственный список азиатских покупателей, одобренных для закупок ИИ-ускорителей. Кроме того, по данным Financial Times, Nvidia потребовала, чтобы облачные провайдеры по новым контрактам предоставляли не менее 51 % своих услуг некитайским компаниям. Действующих договоров это условие не касается. При этом американские правила в целом позволяют китайским компаниям пользоваться ускорителями, которые принадлежат зарубежным операторам и размещены за пределами Китая. Энергетическая дискриминация: ИИ тратит на запросы на некоторых языках до 180 раз больше энергии, чем на английский
06.11.2026 [20:41],
Геннадий Детинич
Учёные из Мичиганского университета (University of Michigan) показали, что обработка запросов искусственным интеллектом на разных языках требует существенно различающихся энергозатрат. В зависимости от языка и модели энергозатраты на обработку запросов на национальных языках могут превышать показатели для англоязычных запросов в 1,4–180 раз. 
Источник изображения: ИИ-генерация ChatGPT/3DNews Проверка ИИ на языковую и энергетическую дискриминацию охватывала 122 языка и пять вариантов моделей: Qwen 3 с 8, 14 и 32 млрд параметров (разработчик — Alibaba), Gemma 3 с 27 млрд параметров (Google) и Llama 3.1 с 8 млрд параметров (Meta✴✴). Для измерений использовалась разработанная исследователями система ML.Energy, позволяющая оценивать энергопотребление при выполнении вычислений ИИ-моделями. В качестве аппаратной платформы применялись два графических ускорителя NVIDIA — L40S и RTX 6000 Pro Blackwell. Одной из основных причин разницы в энергопотреблении для обработки моделями ИИ запросов на разных языках оказалось увеличение количества токенов — минимальных единиц текста, на которые модель разбивает входные данные и формирует ответы. Токенизаторы, обученные преимущественно на латинском алфавите, менее эффективно обрабатывали некоторые другие системы письменности, разбивая слова на большее количество фрагментов. Кроме того, для языков с ограниченными ресурсами для обучения модели нередко генерировали значительно более длинные ответы, иногда в 20–25 раз превышающие английские по числу выходных токенов. Увеличение количества токенов повышало требования к памяти и заставляло обрабатывать запросы меньшими пакетами, что снижало эффективность использования графических процессоров и увеличивало энергозатраты. В исследовании максимальная разница в энергопотреблении на один выходной токен достигала 8,3 раза, а суммарные затраты на обработку одинакового набора запросов различались в 179 раз: от 17,6 кДж для английского языка до 3147 кДж для пушту. Особенно заметна разница для языков, не использующих латиницу и представленных меньшим объёмом цифровых материалов для обучения ИИ. Например, генерация текста на хинди требует в среднем в 7,9 раза больше энергии, а на бенгальском — в 15,3 раза больше, чем на английском. Однако не стоит надеяться на латинский алфавит: для большинства западноевропейских языков также характерна разница в энергозатратах на обработку запросов, и по сравнению с английским она может быть двукратной. Исследователи также обнаружили связь между энергозатратами и точностью ответов: языки, требующие больше вычислительных ресурсов, в среднем демонстрировали худшие результаты при выполнении тестовых заданий. Для проверки использовались тест Belebele на понимание прочитанного на 122 языках, математические задачи GSM8K и набор открытых пользовательских запросов LM-Arena. В дополнительных экспериментах англоязычные задания переводились на другие языки с помощью системы Meta✴✴ No Language Left Behind. По оценке исследователей, около 5,2 млрд человек в мире говорят на языках, обработка которых требует как минимум вдвое больше энергии, чем обработка английского языка. Это будет увеличивать стоимость использования коммерческих ИИ-сервисов для людей из разных языковых групп, поскольку многие поставщики рассчитывают стоимость услуг исходя из количества обработанных и сгенерированных токенов. «Большинство людей захотят использовать модели ИИ, задавая вопросы на своих родных языках, и это будет неизбежным, поскольку ИИ внедряется во всё больше сфер жизни общества, но двойной “штраф” [за неанглийский] повышает вероятность того, что некоторые люди не смогут позволить себе ИИ, а компании будут неохотно предоставлять модели на определенных языках», — делают неутешительный вывод авторы работы. В качестве возможных способов сокращения разрыва авторы предлагают создавать модели, специально оптимизированные для отдельных языков, направлять запросы к наиболее подходящим языковым моделям или предварительно переводить их на английский перед обработкой универсальной системой. Последний подход, по их мнению, применим при условии достаточно высокого качества перевода. Ещё одно направление — расширение обучающих корпусов за счёт материалов на языках, которые пока недостаточно представлены в цифровом виде, в том числе с привлечением носителей этих языков. OpenAI представила GPT-6 Cyber — свою лучшую ИИ-модель для защиты от киберугроз
05.11.2026 [22:27],
Геннадий Детинич
OpenAI представила специализированную модель GPT-6 Cyber, предназначенную для поиска уязвимостей в программном обеспечении, разработки и проверки эксплойтов, а также подготовки заплаток. Это лучшее и наиболее эффективное на сегодня решение в линейке моделей OpenAI, которое уже проявило себя, обнаружив десятки неизвестных уязвимостей в Firefox и не только. 
Источник изображения: ИИ-генерация ChatGPT/3DNews По заявлению компании, по результатам внутренних испытаний новая модель в задачах кибербезопасности существенно превосходит GPT-5.6 Cyber (августовский релиз) и в большинстве профильных тестов опережает универсальную GPT-6 Astra. Одновременно разработчики уделили особое внимание тому, чтобы модель не выходила за пределы разрешённой исследователями области тестирования, чем грешили предыдущие модели и модели конкурентов, вырываясь из песочниц и нанося урон сторонним ресурсам. В то же время GPT-6 Cyber унаследовала от модели GPT-6 Astra статус «критической» с точки зрения внутренней оценки опасности, то есть способности модели самостоятельно взламывать информационные ресурсы без инструкций человека. Как и Astra, GPT-6 Cyber отнесена к первому поколению моделей с критическим уровнем кибервозможностей в рамках оценочного «каркаса готовности к угрозам» OpenAI (Preparedness Framework). Модель GPT-5.6 Cyber в рамках этой оценки находилась на ступеньку ниже. В тесте ExploitGym, проверяющем способность модели использовать заданную уязвимость для атаки на удалённую цель, GPT-6 Cyber набрала 48,5 % против 32,1 % у GPT-5.6 Cyber (относительный прирост составляет около 51 %). В испытании по поиску уязвимостей веб-приложений без доступа к их исходному коду модель обнаружила 40,3 % заложенных исследователями уязвимостей, тогда как GPT-6 Astra — 32 %. 
Источник изображения: OpenAI Ещё более показателен тест RemoteExploitBench, в котором проверялась способность моделей создавать работающие эксплойты с использованием репозиториев кода, баз данных и инструментов для сборки приложений (GitLab, PostgreSQL и Jenkins): GPT-6 Cyber успешно выполнила 95 % заданий, тогда как GPT-6 Astra отказалась от всех предложенных испытаний, хотя при этом была готова объяснять уязвимости. Наконец, OpenAI приводит результаты практического применения модели GPT-6 Cyber. В ходе исследования ядра Linux она воспроизвела 1724 уязвимости и разработала действующие эксплойты для 948 из них — более чем в пять раз больше, чем GPT-5.6 Sol в аналогичных условиях. Кроме того, исследователи обнаружили с помощью GPT-6 Cyber 81 ранее неизвестную и крайне опасную уязвимость в браузере Firefox. Ещё 30 уже известных проблем оказались опаснее, чем считалось ранее. По данным компании, результаты передали разработчикам соответствующих проектов вместе с предложениями по исправлению. Поскольку GPT-6 Cyber стала ещё более опасной для сетевых ресурсов, разработчики усилили меры безопасности при работе с ней. В специальном тесте ExploitGym Honeypot, который допускает попытки модели выйти за пределы разрешённой области атаки, GPT-6 Cyber воздерживалась от «противоправных действий» в 99,93 % случаев без дополнительных запрещающих инструкций и в 100 % случаев при их наличии. Что касается доступности новой модели на момент сегодняшнего анонса, то она открыта для ограниченной группы проверенных участников программы Daybreak Red через API и Codex. В дальнейшем компания намерена распространить доступ на остальных участников программы. |
|
✴ 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 3DNews
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
