В декабре прошлого года OpenAI представила большую языковую модель o3, заявив, что она способна справиться более чем с 25 % набора сложных математических задач FrontierMath, тогда как другие ИИ-модели справлялись только с 2 % заданий из этого набора. Однако расхождения между результатами внутренних и независимых тестов вызывали вопросы о прозрачности компании и практике тестирования нейросетей.

Источник изображения: Levart_Photographer / unsplash.com

На момент анонса ИИ-модели o3 представитель компании особо отметил результаты алгоритма при решении задач FrontierMath. Однако выпущенная на прошлой неделе потребительская версия алгоритма далеко не так хорошо справляется с вычислениями. Это может указывать на то, что OpenAI либо завысила результаты тестирования, либо в нём была задействована другая, более способная к решению математических задач версия o3.

Исследователи из Epoch AI, стоящие за созданием FrontierMath, опубликовали результаты независимых тестов общедоступной версии ИИ-модели o3. Оказалось, что алгоритм сумел справиться только с 10 % задач, что значительно ниже заявленных OpenAI 25 %. Вместе с этим исследователи протестировали ИИ-модель o4-mini, более компактный и дешёвый алгоритм, который является преемником o3-mini.

Источник изображения: @EpochAIResearch / X

Конечно, расхождение в результатах тестирования не означает, что OpenAI намеренно завысила показатели ИИ-модели. Нижняя граница результатов тестирования OpenAI практически совпадает с результатами, полученными Epoch AI. В Epoch AI также отметили, что тестируемая ими модель, скорее всего, отличается от той, что тестировалась OpenAI. Также отмечается, что исследователи задействовали обновлённую версию набора задач FrontierMath.

«Разница между нашими результатами и результатами OpenAI может быть связана с тем, что OpenAI оценивает результаты с помощью более мощной внутренней версии, используя больше времени для вычислений, или потому, что эти результаты были получены на другом подмножестве FrontierMath (180 задач в frontiermath-2024-11-26 против 290 задач в frontiermath-2025-02-28)», — сказано в сообщении Epoch AI.

По данным организации ARC Foundation, которая тестировала предварительную версию o3, публичная версия ИИ-алгоритма «представляет собой другую модель», которая оптимизирована для использования в чате/продуктах. «Вычислительный уровень всех выпущенных версий o3 ниже, чем у версии, которую мы тестировали», — сказано в сообщении ARC.

Сотрудница OpenAI Венда Чжоу (Wenda Zhou) рассказала, что публичная версия o3 «более оптимизирована для реальных случаев использования» и повышения скорости обработки запросов по сравнению с версией o3, которую компания тестировала в декабре. По её словам, это и является причиной того, что результаты тестирования в бенчмарках могут отличаться от того, что показывала OpenAI.

Несмотря на попытки американских производителей полупроводников убедить власти смягчить ограничения на поставки своей продукции в Китай, администрация Дональда Трампа (Donald Trump), наоборот, их ужесточила на этой неделе. Фактически это лишило такие компании, как Nvidia, Advanced Micro Devices и Intel, возможности развивать бизнес в Поднебесной, которая покупает больше чипов, чем любая другая страна в мире, пишет The New York Times.

Источник изображения: Nvidia

В частности, Nvidia из-за ввода ограничений на экспорт ускорителя вычислений H20, что на деле является запретом, потеряла заказы китайских клиентов на общую сумму $18 млрд. В течение двух дней после объявления о необходимости получения лицензий на экспорт в Китай передовых ИИ-чипов акции Nvidia упали на 8,4 %, AMD — на 7,4 %, Intel — на 6,8 %.

«Для полупроводниковой промышленности США Китай ушёл», — отметил Хэндел Джонс (Handel Jones), консультант по полупроводникам в консалтинговой компании International Business Strategies. Согласно его прогнозу, к 2030 году китайские компании будут лидировать по доле в производстве чипов во всех основных категориях на ИИ-рынке в Китае.

Американские компании выражают опасения, что проводимая предыдущей и нынешней администрацией Белого дома политика ограничений сыграет на руку Huawei, которая займёт лидирующие позиции на китайском рынке ИИ-чипов благодаря отсутствию конкуренции с их стороны. Если Huawei наберёт обороты, то Китай будет использовать чипы компании для строительства ЦОД ИИ по всему миру в рамках реализации инициативы «Один пояс, один путь».

По словам Грегори Аллена (Gregory Allen), директора Центра ИИ и передовых технологий Вадхвани, ограничения властей США приведут к тому, что имеющееся отставание Huawei в производстве ИИ-ускорителей может сократиться. К тому же власти КНР помогут Huawei привлечь в качестве клиента перспективный ИИ-стартап DeepSeek. Это, в частности, позволит Huawei улучшить программное обеспечение для управления выпускаемыми чипами.

Впрочем, некоторые из аналитиков выступают за дальнейшее ужесточение запретов. Например, Дилан Патель (Dylan Patel), главный аналитик исследовательской компании SemiAnalysis, считает, что власти США должны полностью запретить Китаю покупать американское оборудование для производства чипов. В настоящее время некоторые китайские компании имеют возможность покупать это оборудование для перепродажи его другим соотечественникам, которые находятся под санкциями.

Тарифная политика Дональда Трампа (Donald Trump) ставит под угрозу его планы по стимулированию внутреннего производства чипов, а также препятствует целям США по доминированию на рынке ИИ, поскольку может привести к увеличению затрат на строительство заводов по производству полупроводников и центров обработки данных (ЦОД) для ИИ в США, пишет The Financial Times со ссылкой на представителей ИТ-отрасли.

Источник изображения: TSMC

«Экономическая неопределённость, вызванная пошлинами Трампа, может стать самым большим препятствием для американского превосходства в области ИИ», — считает Сраван Кундоджала (Sravan Kundojjala) из консалтинговой компании SemiAnalysis.

Только в 2025 году крупные технологические компании, включая Microsoft, Google, Amazon и Meta✴, планируют вложить $300 млрд в вычислительную инфраструктуру, лежащую в основе ИИ. Их поддержат зарубежные компании, такие как Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, пообещавшая направить $100 млрд на увеличение мощностей по производству микросхем в США. Но эти меры сталкиваются с неопределённостью и сбоями, поскольку рост пошлин влияет на сложные глобальные цепочки поставок, обслуживающие крупные проекты в сфере ИИ-технологий.

Аналитики заявили, что, несмотря на освобождение от пошлин полупроводников и связанного с ними оборудования для производства микросхем, а также материалов и компонентов, которое, как выясняется, было временным, сохраняющийся тарифный режим, включая 145-процентные пошлины на товары из Китая, всё равно увеличит стоимость строительства и финансирования производственных мощностей и ИИ-ЦОД в США.

По подсчётам Altana, только китайские пошлины вызовут рост ежегодных расходов американских разработчиков ЦОД более чем на $11 млрд.

Стартовавшее в США расследование цепочек импорта чипов на основании раздела 232 закона «О расширении торговли» 1962 года, которое займёт до 270 дней, может привести к ещё более обременительным требованиям к отрасли.

По словам аналитиков, введение новых пошлин на импорт полупроводников окажется сложной задачей, поскольку большинство чипов поступает в США в составе компонентов устройств, таких как смартфоны, ноутбуки или графические процессоры, используемые в ИИ-ЦОД.

Графические процессоры содержат чипы, произведённые преимущественно на Тайване или в Южной Корее, но часто отправляемые для упаковки и тестирования в страны Юго-Восточной Азии, такие как Малайзия и Филиппины. Эти чипы затем отправляются обратно на Тайвань или в Мексику для сборки печатных плат, на которые добавляются новые компоненты перед установкой в серверы, экспортируемые в США для использования в ИИ-ЦОД.

«Даже если сам графический процессор освобождён от тарифов, вы всё равно столкнётесь с огромными расходами в США, если тарифы по-прежнему применяются к компонентам, — говорит Мохаммад Ахмад (Mohammad Ahmad), генеральный директор платформы анализа данных цепочки поставок Z2Data. — Количество категорий продуктов настолько велико, что даже самый маленький компонент может привести к сбою вашей цепочки поставок».

Кундоджала из SemiAnalysis сообщил, что даже при 32-процентной пошлине на поставки чипов с Тайваня производство полупроводников в США всё равно станет дороже, поскольку вырастут цены на ключевые инструменты и материалы. «Угроза того, что США сами поставят под удар способность восстановить внутреннее производство, реальна», — сказал он. «Будет дешевле построить производственные мощности за пределами США, в то время как компании с самой высокой долей производства в США могут понести наибольшие потери», — добавил аналитик.

Фонд Wikimedia (некоммерческая организация, управляющая «Википедией») предложил компаниям вместо веб-скрейпинга контента «Википедии» с помощью ботов, который истощает её ресурсы и перегружает серверы трафиком, воспользоваться набором данных, специально оптимизированным для обучения ИИ-моделей.

Источник изображения: Oberon Copeland @veryinformed.com/unsplash.com

Wikimedia объявил о заключении партнёрского соглашения с Kaggle, ведущей платформой для специалистов в области Data Science и машинного обучения, принадлежащей Google. В рамках соглашения на ней будет опубликована бета-версия набора данных «структурированного контента “Википедии” на английском и французском языках».

Согласно Wikimedia, набор данных, размещённый Kaggle, был «разработан с учётом рабочих процессов машинного обучения», что упрощает разработчикам ИИ доступ к машиночитаемым данным статей для моделирования, тонкой настройки, сравнительного анализа, выравнивания и анализа. Содержимое набора данных имеет открытую лицензию. По состоянию на 15 апреля набор включает в себя обзоры исследований, краткие описания, ссылки на изображения, данные инфобоксов и разделы статей — за исключением ссылок или неписьменных элементов, таких как аудиофайлы.

Как сообщает Wikimedia, «хорошо структурированные JSON-представления контента “Википедии”», доступные пользователям Kaggle, должны быть более привлекательной альтернативой «скрейпингу или анализу сырого текста статей».

На данный момент у Wikimedia есть соглашения об обмене контентом с Google и Internet Archive, но партнёрство с Kaggle позволит сделать данные более доступными для небольших компаний и независимых специалистов в сфере Data Science. «Являясь площадкой, к которой сообщество машинного обучения обращается за инструментами и тестами, Kaggle будет рада стать хостом для данных фонда Wikimedia», — сообщила Бренда Флинн (Brenda Flynn), руководитель по коммуникациям в Kaggle.

Компания Robokos представила в России беспроводные роботы-газонокосилки RoboUP T600, RV600bi и RoboUP T1200 с использованием искусственного интеллекта. Для их работы не требуется трудоёмкая установка периметрального провода.

Роботы-газонокосилки Robokos RoboUP T600 и Robokos RoboUP T1200 оснащены тремя «органами чувств» — системой RTK-позиционирования, камерами VSLAM и ультразвуковыми датчиками, а модель Robokos RV600bi получила стереокамеру VSLAM с искусственным интеллектом.

Процесс установки новых беспроводных моделей значительно проще и быстрее, чем у проводных аналогов: не требуется прокладывать и настраивать силовые кабели, а также дополнительно приобретать периметральные провода и колышки для монтажа. Новая система отличается большей надёжностью, поскольку отсутствует риск случайного повреждения проводов. Кроме того, домашние животные могут чувствовать себя в безопасности, свободно передвигаясь по территории. Настройка зон покоса теперь выполняется через мобильное приложение.

«Кинематика реального времени» (Real Time Kinematic, RTK) помогает моделям Robokos RoboUP T600 и T1200 ориентироваться на местности и прокладывать траектории движения с точностью до 1 см благодаря спутниковой навигационной системе. Роботы семейства RoboUP используют данные четырёх спутниковых систем позиционирования — GPS, ГЛОНАСС, BeiDou и Galileo. Это обеспечивает максимальное покрытие территории и стабильность соединения даже в удалённых регионах России. Камеры VSLAM анализируют окружающую среду в течение нескольких секунд, распознают объекты с помощью искусственного интеллекта и запоминают их расположение. Это позволяет формировать более точную карту участка, а в приложении — задавать виртуальные границы движения робота-газонокосилки.

Ёмкости аккумулятора хватает на 100 минут работы. Полная зарядка занимает чуть более часа. Устройства сопровождаются официальной гарантией от производителя сроком до 24 месяцев.

Стоимость новинок с ИИ начинается от 99 990 руб. за модель со стереокамерой VSLAM и от 149 990 руб. за модель с тремя системами позиционирования (RTK + VSLAM + ультразвук).

Компания Google сообщила о доступности с сегодняшнего дня для всех пользователей Android-устройств функции Gemini Live, которая реализована в приложении Gemini и позволяет ИИ-помощнику «видеть» и реагировать на изображения на экране и в камере. Ранее эта функция была доступна по подписке Gemini Advanced.

Источник изображения: Amanz/unsplash.com

Функция Gemini Live на базе искусственного интеллекта была официально запущена в начале этого месяца для всех пользователей смартфонов Pixel 9 и Samsung Galaxy S25 с предустановленным приложением Gemini. «Мы получили отличные отзывы о Gemini Live с возможностью совместного использования камеры и экрана, поэтому мы решили предоставить её большему количеству людей, — сообщила Google на платформе X. — Начиная с сегодняшнего дня и в течение следующих недель мы предоставим её всем пользователям Android с приложением Gemini».

Чтобы получить больше сведений о рецепте, который вы читаете, или о растении, которое заметили, можно обратиться к ИИ-помощнику, нажав кнопку «Поделиться экраном с Live» во вкладке Gemini, и он будет «видеть» именно то, о чем вы хотите узнать. Чтобы поделиться с ИИ-помощником изображением с камеры, необходимо перейти в полноэкранный интерфейс Gemini Live и нажать кнопку камеры. Откроется видоискатель, позволяющий переключаться между фронтальной и основной камерами.

Сегодня Microsoft объявила, что её аналогичный ИИ-инструмент Copilot Vision теперь доступен бесплатно в браузере Edge.

Поступивший в продажу в России в апреле смартфон Honor Magic 7 получил поддержку целого ряда ИИ-технологий, включая функцию распознавания дипфейков для защиты от новых видов мошенничества при видеозвонках. Согласно исследованию Honor, приуроченному к выходу смартфона Magic 7, распространение дипфейков может отразиться на процессе найма специалистов на работу, собеседование с которыми, как правило, проводится в онлайн-режиме.

В ходе опроса, проведенного Honor, выяснилось, что 81,5 % респондентов готовы делегировать искусственному интеллекту (ИИ) стрессовые задачи, а 22,7 % хотели бы делегировать искусственному интеллекту прохождение собеседований за них. Что также интересно, 1,1 % участников опроса признались, что сами создают дипфейки.

ИИ-технология, встроенная в серию смартфонов Magic 7, позволяет пользователям определять, было ли фото или видео изменено или полностью создано с помощью ИИ.

Распространение дипфейков обеспокоило рекрутеров. По словам Дарьи Барковой, HR-профайлера и предпринимателя IT-рекрутингового агентства Unicorn Search, технологии дипфейков и использование ИИ-инструментов, позволяющих имитировать человека на собеседовании, ставят под сомнение достоверность результатов найма. «Кандидат может полностью заменить себя на этапе оценки, превращая цифровые каналы рекрутинга из инструмента удобства в зону уязвимости. Стандартизированные вопросы и типовые кейсы теряют актуальность — их слишком легко автоматизировать», — говорит Баркова. Она подчеркнула, что будущее — за динамичными форматами с живым взаимодействием, позволяющим определить способность кандидата на вакансию к адаптации в реальном времени и проверить индивидуальную реакцию на нестандартные условия.

Анна Осипова, руководитель внешних коммуникаций hh.ru в регионах, подтвердила актуальность проблемы дипфейков. Она отметила, что случаи использования технологий дипфейков для прохождения онлайн-собеседований пока единичны, но по мере развития технологий риски их использования могут стать довольно ощутимыми, и компаниям уже сегодня необходимо подумать о мерах противодействия. «Как минимум, важно проводить более тщательный первичный скрининг кандидата, не пренебрегать проверкой через внутреннюю службу безопасности. Во время онлайн-собеседований стоит обращать внимание на качество и “естественность” видео, манеру речи», — отметила она.

По мнению экспертов, уже в ближайшее время компании будут вынуждены изменить методы подбора персонала, используя новые способы проверки личности кандидатов и подлинности видео во время онлайн-собеседований.

Данные берутся из публикации Расширяя границы возможностей: обзор российских студенческих разработок в сфере искусственного интеллекта

Старший редактор The Verge Том Уоррен (Tom Warren) со ссылкой на свои источники сообщает, что Microsoft приступила к тестированию среди сотрудников ранней версии анонсированного в марте игрового ИИ-помощника Copilot for Gaming.

Источник изображения: Steam (steppingonlegos)

По данным информаторов Уоррена, работники Microsoft получили доступ к Copilot в мобильном приложении Xbox — эта версия чат-бота напоминает существующую, но предназначена для интеграции с учётной записью Xbox.

Сейчас Copilot for Gaming включает возможность «подтянуть» последние достижения, получить рекомендации игр на основе своей истории и советы по прохождению. Чат-бота также можно использовать для загрузки/установки игр на консоль Xbox.

Как и в случае с существующей версией Copilot, пользователь может напечатать свой запрос чат-боту или озвучить вопрос. Среди доступных голосов ассистента фигурируют энергичный, мудрый, спокойный и мужественный.

Экран настройки Copilot for Gaming (источник изображения: The Verge)

В будущем Microsoft планирует добавить в игровой Copilot анимированные версии персонажей для помощника и функцию Copilot Vision, которая позволит ИИ «видеть» экран пользователя и помогать ему в ходе геймплея.

Стартовая версия Copilot for Gaming станет доступна участникам программы Xbox Insider уже совсем скоро (обещали в апреле). Microsoft собирается активно дорабатывать ИИ-помощника на основе пользовательских отзывов.

Согласно мартовскому анонсу, в конечном итоге Copilot for Gaming будет доступен на разных устройствах, включая консоли Xbox, в качестве ассистента и компаньона, который сможет давать советы по играм, их загрузке, запуску и многому другому.

Apple столкнулась с ещё двумя коллективными исками, связанными со срывом сроков выпуска функций ИИ-платформы Apple Intelligence. Как и в иске, поданном в марте, в них компания обвиняется в введении пользователей в заблуждение обещанием, что в смартфоне iPhone 16 будут присутствовать функции ИИ, в частности, более продвинутый голосовой помощника Siri, которые он так и не получил.

Apple делала «ложные и/или вводящие в заблуждение заявления», чтобы убедить покупателей покупать смартфоны iPhone 16, указано в коллективном иске пользователей из Канады, сообщила газета Vancouver Sun.

По факту платформа Apple Intelligence не была доступна к моменту выхода iPhone 16 в сентябре 2024 года. Лишь в октябре и декабре появились некоторые ИИ-функции с обновлениями iOS, чего не скажешь о «более умной» версии Siri, сроки выхода которой по-прежнему неизвестны.

«Таким образом, потребители заплатили незаконную надбавку к цене за смартфон модели iPhone 16 на основе функций ИИ, которых не существовало», — утверждается в иске.

Пользователи обвиняют Apple в обмане покупателей в «погоне за долей рынка ИИ». К тому времени, когда ИИ-функции станут доступны, они, возможно, не будут считаться уникальными или инновационными, указано в иске. Это и происходит на самом деле. Apple сообщала о том, что новые смартфоны получат возможность «видеть», что пользователь делает на экране, и выполнять действия от его имени в приложениях. Samsung уже добавила функцию просмотра экрана от Google в Galaxy S25 Ultra.

Apple планирует начать анализировать данные на устройствах пользователей, чтобы усовершенствовать свою платформу искусственного интеллекта. Отмечается, что этот шаг призван защитить информацию о пользователях и в то же время помочь компании догнать конкурентов в области ИИ.

В настоящее время Apple обучает ИИ-модели на синтетических данных, которые лишь имитируют реальные и не содержат какой-либо пользовательской информации. Однако синтетические данные не всегда соответствуют реальной информации о клиентах, что в конечном счёте затрудняет корректную работу ИИ-алгоритмов, которые обучались на этих данных.

Новый подход позволит решить эту проблему, гарантируя при этом, что пользовательские данные останутся на устройствах клиентов и не будут напрямую использоваться для обучения ИИ-моделей. Основная задача нововведения заключается в том, чтобы помочь Apple догнать конкурентов, таких как OpenAI и Alphabet, у которых меньше ограничений в плане конфиденциальности данных клиентов.

Технология работает следующим образом: алгоритм берёт сгенерированные Apple синтетические данные и сравнивает их с актуальной выборкой писем пользователей в почтовом приложении компании для iPhone, iPad и Mac. Используя реальные письма для проверки точности генерируемых синтетических данных, Apple будет лучше понимать, какие именно части синтетических данных наиболее соответствуют реальным сообщениям, а, следовательно, подходят для обучения ИИ-моделей. Эти данные помогут компании сделать лучше ИИ-функции, связанные с генерацией текста инструментами, входящими в состав платформы Apple Intelligence.

«Генерируя синтетические данные, мы стремимся получить синтетические предложения или письма, достаточно похожие по теме или стилю на реальные, чтобы улучшить наши модели для обобщения, но без сбора писем с устройств пользователей Apple», — сказано в сообщении разработчиков.

Помимо синтетических данных, Apple обучает свои ИИ-модели на информации, которую лицензирует у сторонних компаний или собирает в открытом доступе в интернете. Использование синтетических данных имеет свои недостатки, из-за чего алгоритмы Apple зачастую не слишком хорошо справляются с выполнением задач, например, по обобщению текста.

Теоретически новый подход поможет улучшить ИИ-модели Apple, что станет ключевым шагом на пути к тому, чтобы составить конкуренцию лидерам сегмента ИИ. Apple признаёт отставание своих продуктов от аналогов лидеров рынка и прилагает усилия для того, чтобы исправить ситуацию. «Опираясь на многолетний опыт использования таких методов, как дифференциальная конфиденциальность, а также новые технологии, такие как генерация синтетических данных, мы можем улучшить функции Apple Intelligence, защищая при этом конфиденциальность пользователей, которые согласились на участие в программе аналитики устройств», — сказано в заявлении Apple.

Meta✴ Platforms вскоре начнёт обучать собственные ИИ-модели на данных пользователей своих приложений из Евросоюза. Речь идёт, в том числе, о публичных постах и комментариях в таких приложениях как Facebook✴ и Instagram✴, а также об истории взаимодействия пользователей с ИИ-ботом Meta✴ AI.

Источник изображения: Steve Johnson/unsplash.com

Отмечается, что для обучения нейросетей не будут использоваться данные личной переписки пользователей с друзьями и членами семьи. Кроме того, алгоритмы будут обучаться только на данных совершеннолетних пользователей. Meta✴ начнёт уведомлять об этом жителей ЕС уже на этой неделе. Уведомление будет содержать форму отказа для тех, кто не хочет, чтобы его данные использовались для обучения нейросетей.

Отметим, что Meta✴ планировала задействовать данные пользователей из ЕС ещё в прошлом году, однако этот процесс был приостановлен по просьбе действующего в регионе отраслевого регулятора. Компания утверждает, что обучение на данных пользователей из ЕС позволит ИИ-моделям лучше учитывать региональные особенности. Отмечается, что это особенно важно для генерации контента мультимодальными нейросетями, способными создавать не только текстовые ответы на запросы, но также изображения и видео.

В прошлом году Meta✴ объявляла о намерении обучать свои нейросети на данных пользователей из Великобритании. Впрочем, компания вряд ли получит столько же данных, сколько уже успела задействовать. Дело в том, что в прошлом году Meta✴ призналась в использовании для обучения ИИ всех текстовых постов и фотографий, которые пользователи Facebook✴ публично размещали с 2007 года.

Дельфины считаются одними из самых умных существ на планете. Они умеют сотрудничать, обучать друг друга новым навыкам и узнавать себя в зеркале. Десятилетиями учёные пытаются понять сложный набор свистов и щелчков, которые дельфины используют для общения. Похоже, что исследователи вскоре смогут существенно продвинуться в этом вопросе при помощи новой открытой ИИ-модели от Google и смартфонов Pixel.

Источник изображений: Google

В поисках новых областей для применения генеративного ИИ Google заинтересовалась сотрудничеством с проектом Wild Dolphin Project (WDP). Эта группа исследователей изучает поведение и взаимоотношения сообщества атлантических пятнистых дельфинов с 1985 года.

Одной из главных задач, стоящих перед WDP, является анализ влияния издаваемых дельфинами звуков на их социальное взаимодействие. Понимание структуры и паттернов «голосового общения» дельфинов необходимо для определения того, достигает ли оно уровня полноценного языка. «Мы не знаем, есть ли у животных слова», — говорит Дениз Херцинг (Denise Herzing) из WDP.

Источник изображения: Wild Dolphin Project

Благодаря десятилетиям подводных записей исследователям удалось связать некоторые базовые действия с определёнными звуками. Например, им удалось выявить характерные свисты, которые, по-видимому, используются как имена, что позволяет двум особям находить друг друга на большом расстоянии. Дельфины также постоянно издают звуковые паттерны, названные учёными «пронзительный крик», во время конфликтов.

Конечная цель WDP — заговорить на дельфиньем языке, если он действительно существует. Это стремление привело к созданию огромного, тщательно размеченного набора данных, который слишком трудоёмок для анализа человеком, но, по словам Google, идеально подходит для обработки с помощью генеративного ИИ.

Генеративная ИИ-модель DolphinGemma основана на открытых моделях искусственного интеллекта Gemma от Google. Она использует разработанную Google аудиотехнологию SoundStream. Модель была обучена с использованием акустического архива проекта Wild Dolphin. Команда надеется, что DolphinGemma поможет выявить сложные закономерности, которые позволят создать общий словарь.

DolphinGemma работает так же, как языковые модели, ориентированные на человека: она получает запрос и предсказывает следующий токен. Учёные полагают, что эти предсказанные токены могут оказаться звуковыми последовательностями, которые будут поняты дельфинами.

Google разработала DolphinGemma с учётом исследовательского подхода WDP. Учёные используют телефоны Pixel в полевых условиях, что накладывает дополнительные требования к модели. Запуск моделей ИИ на смартфоне — сложная задача из-за ограниченных ресурсов. Чем больше и функциональнее модель, тем больше оперативной памяти и вычислительных мощностей ей требуется. DolphinGemma обучена примерно на 400 миллионах параметров, что совсем немного для типичных современных моделей, количество параметров которых исчисляется десятками миллиардов.

В течение последних нескольких лет WDP использует устройство, созданное в Технологическом институте Джорджии, под названием CHAT (Cetacean Hearing Augmentation Telemetry), на основе смартфона Pixel 6. Команда применяет CHAT для записи, прослушивания и синтеза голосов дельфинов.

Источник изображения: Georgia Institute of Technology

На летний исследовательский сезон 2025 года Google предоставит членам команды WDP смартфоны Pixel 9, что позволит CHAT одновременно запускать модели глубокого обучения и алгоритмы сопоставления шаблонов. Учёные на данном этапе не планируют передавать сгенерированные DolphinGemma звуки непосредственно в CHAT, то есть оба подхода будут использоваться параллельно.

Конечно, маловероятно, что DolphinGemma и новый CHAT мгновенно позволят людям запросто общаться с дельфинами, но есть надежда, что со временем система обеспечит хотя бы базовое взаимодействие. Как и другие модели Gemma, DolphinGemma является проектом с открытым доступом. Google сделает модель общедоступной уже этим летом. Хотя DolphinGemma была обучена на звуках атлантических пятнистых дельфинов, Google предполагает, что её можно будет адаптировать и для других видов китообразных.

В завершение трудно удержаться и не процитировать отрывок из романа Дугласа Адамса ( Douglas Noël Adams) «Автостопом по Галактике»:

«Важный и широко известный факт: не всегда то, что кажется — правда. Например, на планете Земля человек всегда считал, что он разумнее дельфинов потому, что многого достиг — придумал колесо, Нью-Йорк, войны и так далее — в то время, как дельфины только тем и занимались, что развлекались, кувыркаясь в воде. Дельфины же, со своей стороны, всегда считали, что они намного разумнее людей — именно по этой причине».

И ещё одна цитата — из книги «Человек-дельфин» знаменитого ныряльщика Жака Майоля ( Jacques Mayol):

«Что же тогда? Чего мы хотим добиться?

…А я отвечу вам : нам надо избавиться от нашего эгоизма, от этого подлого чудовища, которое в конце концов обернётся против человека и сотрёт его с лица земли к большой пользе всех других живущих видов, и прежде всего дельфина. Мы же лицемерны. Человек обожает дельфинов! Да, для своего личного удовольствия, чтобы сделать из них вассалов, домашних слуг, рабов, роботов, несущих на спине бомбы.

И он близок к этому».

Nvidia начала выпускать графические процессоры Blackwell в США — на фабрике TSMC в Фениксе, штат Аризона. Одновременно компания объявила, что создаёт совместные предприятия по производству ускорителей и серверных систем: с Foxconn — в Хьюстоне, и с Wistron — в Далласе. Для упаковки и тестирования чипов Nvidia заключила контракты с Amkor и SPIL. Компания уже ввела в эксплуатацию более 93 тыс. м² площадей для производства и тестирования ИИ-чипов в Аризоне и Техасе в рамках усилий по переносу части производства в США.

Источник изображения: Nvidia

Nvidia планирует начать массовое производство ускорителей и систем на заводах в Хьюстоне и Далласе в течение следующих 12–15 месяцев. В течение ближайших четырёх лет компания намерена инвестировать в США до полутриллиона долларов в инфраструктурные объекты для искусственного интеллекта.

«Двигатели мировой инфраструктуры ИИ впервые строятся в Соединённых Штатах, — заявил генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang). — Добавление американского производства помогает нам лучше удовлетворять невероятный и растущий спрос на чипы ИИ и суперкомпьютеры, укрепляет нашу цепочку поставок и повышает нашу устойчивость».

Это заявление было сделано буквально через несколько дней после того, как Nvidia удалось заключить сделку с администрацией США и избежать мер экспортного контроля в отношении своего чипа H20. Этот самый передовой чип Nvidia все ещё может экспортироваться в Китай благодаря обещанию Хуанга профинансировать центры обработки данных ИИ в США.

В настоящее время многие ИИ-компании пытаются заслужить благосклонность администрации США. OpenAI объединилась с SoftBank и Oracle для создания центра обработки данных в США стоимостью $500 млрд. Половина из запланированных Microsoft инвестиций в размере $80 млрд в 2025 финансовом году на создание центров обработки данных ИИ будет потрачена на строительство непосредственно в США.

Nvidia утверждает, что её инициативы по производству чипов в США могут создать «сотни тысяч рабочих мест и привлечь триллионы долларов в экономическую активность в ближайшие десятилетия». Однако программы по наращиванию производства чипов в США сталкиваются с серьёзными проблемами. Ответные пошлины и торговые ограничения со стороны Китая угрожают поставкам необходимого сырья, ощущается нехватка квалифицированных кадров, а действия администрации Трампа по отмене «Закона о микросхемах», принятого в 2022 году, могут отпугнуть будущих инвесторов.

Несколько стартапов в сфере ИИ, разрабатывающих прикладные решения на основе больших языковых моделей (LLM), стремительно наращивают объёмы продаж и инициируют новую гонку за коммерческое освоение передовых технологий. Их быстрый рост привлёк внимание инвесторов, готовых вложить сотни миллионов долларов в развитие потребительских ИИ-продуктов.

Источник изображения: Alex Shuper / Unsplash

Инвесторы делают ставку на такие компании, как Cursor, Perplexity, Synthesia и ElevenLabs. Эти стартапы создают приложения на основе мощных генеративных ИИ-моделей (GenAI), предоставляемых OpenAI, Google и Anthropic. Они способствуют более широкому внедрению быстро развивающихся технологий как в потребительской, так и в корпоративной среде.

По данным аналитической платформы Dealroom.co, в 2024 году объём финансирования стартапов, разрабатывающих приложения на основе ИИ, составил $8,2 млрд, что на 110 % больше, чем в 2023 году. Этот инвестиционный ажиотаж свидетельствует о высоком интересе к разработчикам ИИ-инструментов, способным привлекать сотни миллионов долларов на фоне стремительного роста спроса.

Стартап Perplexity, разработавший поисковую систему на базе ИИ, привлёк в декабре $500 млн в рамках своего четвёртого раунда финансирования за год, утроив оценку компании до $9 млрд. По данным источников, в настоящее время компания ведёт переговоры о новом раунде инвестиций по существенно более высокой оценке. В то же время стартап Harvey, разрабатывающий ИИ-решения для юридической сферы, привлёк $300 млн в феврале.

Стартапы, создающие приложения для разработчиков программного обеспечения (ПО), также вызвали повышенный интерес со стороны инвесторов. Компании, такие как Reflection AI, Poolside, Magic и Codeium, собрали сотни миллионов долларов в 2024 году на развитие технологий, направленных на повышение производительности программистов. В январе компания Anysphere — разработчик инструмента автоматизации программирования Cursor — привлекла $105 млн при оценке $2,5 млрд. По словам источников, инвесторы проявляют интерес к компании при оценке в $10 млрд и выше. Трёхлетний стартап уже достиг годовой регулярной выручки на уровне $200 млн.

Источник изображения: Dealroom.co and Flashpoint

ИИ-стартапы также получили выгоду от усилившейся конкуренции на рынке LLM, которая привела к снижению стоимости обработки запросов и генерации ответов с использованием ИИ. Это позволило использовать инфраструктуру LLM без необходимости создания собственных дорогостоящих ИИ-моделей, что ускорило вывод продуктов на рынок.

Брет Тейлор (Bret Taylor), председатель совета директоров OpenAI и сооснователь стартапа Sierra, отметил, что компания за короткое время сменила используемые ИИ-модели не менее пяти-шести раз в связи с высокой скоростью развития отрасли. Стартап Sierra, разрабатывающий агентов поддержки клиентов на базе ИИ, был основан в феврале 2024 года и достиг оценки в $4,5 млрд уже в октябре того же года. По его словам, использование ИИ-модели двухлетней давности сегодня сравнимо с поездкой на автомобиле 1950-х годов — настолько стремительно устаревают технологии.

Согласно анализу данных о платежах от финтех-компании Stripe, крупнейшие ИИ-компании достигают объёмов продаж в миллионы долларов уже в течение первого года своей деятельности. Это происходит значительно быстрее, чем в случае стартапов из других технологических отраслей, и свидетельствует о высокой способности прикладного ИИ к быстрому формированию устойчивых бизнес-моделей.

Однако пока сложно оценить, насколько надёжна клиентская база ИИ-стартапов и насколько устойчивыми окажутся их текущие доходы. На фоне всеобщего интереса к ИИ ранние пользователи приходят быстро, что может искажать показатели роста, не гарантируя долгосрочной подписки. Некоторые инвесторы избегают участия в гонке за наиболее популярные приложения, опасаясь, что даже лучшие из них представляют собой лишь сервисные «обёртки» над существующими ИИ-моделями.

Существует риск, что такие стартапы будут вытеснены в случае, если более крупная компания с широкой пользовательской базой решит воспроизвести их функциональность. Ханна Сил (Hannah Seal), партнёр венчурной компании Index Ventures, инвестировавшая в юридического ИИ-ассистента Wordsmith, подчёркивает, что многие из этих ИИ-стартапов ещё не прошли ни одного полного годового цикла продления подписки. Поэтому уровень оттока клиентов остаётся неизвестным и может существенно повлиять на дальнейшую динамику развития.