Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Anthropic пообещала сохранить Claude без рекламы и высмеяла противоположный подход ChatGPT
04.02.2026 [19:13],
Сергей Сурабекянц
Anthropic объявила, что не планирует добавлять рекламу в свой чат-бот с искусственным интеллектом Claude, что резко контрастирует с подтверждёнными планами OpenAI разместить рекламу в ChatGPT. Чтобы ещё больше подчеркнуть это, компания выпустила серию рекламных роликов, высмеивающих неназванных конкурентов, добавляющих рекламу в свои ИИ. Они уже опубликованы на YouTube и будут показаны во время «Супербоула» — финальной игры по американскому футболу. 
Источник изображения: Anthropic «Мы хотим, чтобы Claude действовал однозначно в интересах наших пользователей, — говорится в блоге Anthropic. — Поэтому мы сделали выбор: Claude останется без рекламы. Наши пользователи не будут видеть спонсируемые ссылки рядом с их разговорами с Claude; ответы Claude также не будут зависеть от рекламодателей или включать размещение сторонних продуктов, которые пользователи не запрашивали». Anthropic разъяснила, почему включение рекламы «несовместимо с тем, каким мы хотим видеть Claude». По мнению компании, стремление к прибыли может помешать предоставлению наиболее полезных советов пользователю и отвлекать тех, кто использует Claude для работы. Тем не менее, Anthropic не стала сжигать мосты: «Если нам потребуется пересмотреть этот подход, мы будем прозрачны в отношении причин, по которым мы это сделаем». Изменение политики Anthropic в будущем может выглядеть лицемерно в свете рекламы, выпущенной компанией для продвижения своей позиции во время «Супербоула». Это один из четырёх рекламных роликов, где очеловеченные ИИ вставляют неуместную рекламу прямо посреди своих ответов. Более короткая 30-секундная версия ролика будет показана во время игры в воскресенье, а отдельный минутный ролик с вставляющим рекламные советы во время консультации с ИИ-терапевтом, будет показан во время предматчевого шоу. Ни в одном из рекламных роликов не упоминается ChatGPT, но направленность их очевидна. В прошлом месяце OpenAI объявила о скором появлении рекламы в ChatGPT для бесплатных пользователей и пользователей более дешёвого тарифа Go, пообещав, что она будет «чётко обозначена» и расположится отдельно от ответов чат-бота. «Супербоул» — в американском футболе название финальной игры за звание чемпиона Национальной футбольной лиги (НФЛ) Соединённых Штатов Америки, в которой встречаются победители двух конференций лиги — Американской футбольной конференции и Национальной футбольной конференции. «Мне это нравится! Я смотрю видео без рекламы об искусственном интеллекте без рекламы», — прокомментировал видео один из пользователей, посмотревших его на YouTube. Take-Two активно внедряет генеративный ИИ в рабочие процессы, но не в GTA VI — это игра «ручной выделки»
04.02.2026 [13:35],
Дмитрий Рудь
Глава Take-Two Interactive Штраус Зельник (Strauss Zelnick) рассказал GamesIndustry.biz о внедрении генеративного ИИ в рабочие процессы компании и его отношении к горячо ожидаемому криминальному боевику GTA VI от Rockstar Games. 
Источник изображений: Rockstar Games По словам Зельника, Take-Two «всегда была лидером» в области ИИ, а её продукция «всегда создавалась» с использованием технологий машинного обучения и искусственного интеллекта. «Сейчас у нас сотни пилотных проектов и интеграций по всей компании, включая наши студии. И мы уже наблюдаем случаи, когда инструменты генеративного ИИ позволяют экономить средства и время», — рапортует Зельник.  В то же время хорошим инструментом для творчества Зельник нейросети не считает. Руководитель заверил, что «генеративный ИИ не имеет никакого отношения» к тому, что Rockstar делает с GTA VI. «Их миры ручной выделки. Это их отличает. Они создаются с нуля, здание за зданием, улица за улицей, район за районом. Они не процедурно сгенерированные и не должны быть такими. Это суть хорошего развлекательного контента», — уверен Зельник.  В прошлом Зельник выражал уверенность, что генеративный ИИ никогда не создаст собственную GTA VI, потому как «смотрит в прошлое», то есть опирается лишь на уже существующие данные. GTA VI поступит в продажу 19 ноября 2026 года для PS5, Xbox Series X и S. Вопреки недавним слухам, игра выйдет одновременно в цифровом и розничном форматах. Маркетинговая кампания стартует ближайшим летом. Microsoft заявила о создании платформы для оплаты контента, используемого для обучения ИИ
04.02.2026 [06:00],
Анжелла Марина
Microsoft разрабатывает маркетплейс Publisher Content Marketplace (PCM) для лицензирования авторского контента компаниями, разрабатывающими искусственный интеллект. Правообладатели смогут выставлять условия использования своего контента, а ИИ-компании обучать на нём свои модели. 
Источник изображения: AI Платформа позволит владельцам контента получать детальную отчётность об использовании их материалов для формирования справедливой цены. Разработчики искусственного интеллекта получат масштабируемый доступ к лицензированному премиум-контенту, с помощью которого они смогут улучшать качество своих продуктов. Как пишет The Verge, ссылаясь на данные Microsoft, PCM «будет поддерживать издателей любого масштаба», а не только крупные организации. В проектировании системы участвуют крупные игроки медиарынка, включая материнскую компанию The Verge — Vox Media, а также The Associated Press, Condé Nast, журнал People и другие известные организации. Microsoft сообщила, что уже приступила к подключению партнёров, в том числе Yahoo, и в рамках тестирования проекта планирует его дальнейшее расширение. В Microsoft поясняют, что прежняя модель открытого веба, при которой издатели предоставляли контент в обмен на трафик из поисковых систем, некорректно работает в условиях доминирования ИИ, когда ответы генерируются непосредственно в ходе диалога в чате и в основном без перехода на источник информации. Новая же схема обеспечит издателям оплату за предоставленную ценность, а ИИ компаниям легальный и масштабируемый доступ к оригинальному контенту. Инициатива развивается на фоне многочисленных судебных разбирательств. Например, такие издания, как The New York Times и The Intercept, подали судебные иски против Microsoft и OpenAI из-за использования их материалов без всякой оплаты. Ранее мы сообщали о недавно появившемся открытом стандарте лицензирования контента Really Simple Licensing (RSL), который даст медиакомпаниям возможность определять условия оплаты за сбор ботами данных для обучения ИИ. Однако в анонсе Microsoft не уточняется возможность интеграции PCM с этим стандартом, а на запрос журналистов The Verge о деталях взаимодействия компания оперативно не ответила. Китай вырвался вперёд: в шестёрке лучших открытых ИИ-моделей в мире не осталось американских
03.02.2026 [18:37],
Сергей Сурабекянц
Американские инвесторы столкнулись с неприятной реальностью в сфере ИИ: самые мощные открытые модели в мире теперь создаются не в США, а в Китае. В течение последнего года все больше технологов и финансистов предупреждают, что США незаметно уступают рынок открытых моделей ИИ китайским лабораториям, таким как DeepSeek, Moonshot AI и Z.ai. 
Источник изображения: unsplash.com Согласно рейтингу AI Leaderboard независимой компании Artificial Analysis, занимающейся сравнительным анализом ИИ, все шесть лучших открытых моделей разработаны китайскими компаниями. Они неуклонно набирают популярность: согласно отчёту OpenRouter и венчурной компании Andreessen Horowitz, доля использования китайских открытых моделей в общем объёме использования ИИ составляла лишь 1,2 % в конце 2024 года, но к декабрю 2025 года выросла почти до 30 %. «Примерно 20 % стартапов в области ИИ используют модели с открытым исходным кодом, и из этих компаний, я бы сказал, примерно 80 % используют китайские открытые модели», — заявил генеральный партнёр Andreessen Horowitz Мартин Касадо (Martin Casado). Китай активно субсидирует лаборатории, разрабатывающие модели с открытым исходным кодом. В настоящее время лидирует модель Kimi K2.5 от китайской лаборатории Moonshot AI, которая оценивается в $4,3 млрд. Её конкуренты Zhipu и MiniMax привлекли $558 млн и $620 млн соответственно в ходе своих IPO. Тем временем американские технологические гиганты, похоже, отступают. Компания Meta✴✴, которая когда-то выступала за ИИ с открытым исходным кодом, перешла к моделям с закрытым исходным кодом после того, как её модели Llama 4 с открытым исходным кодом не оправдали ожиданий. Даже лучшая из американских открытых моделей, gpt-oss от OpenAI, задумана как небольшая и эффективная модель, а не как модель передового уровня.  Эту тенденцию стремится переломить стартап Arcee AI из Сан-Франциско. Эта лаборатория по разработке открытых моделей ИИ, предлагает инвесторам раунд финансирования на сумму более $200 млн, который поднимет её биржевую оценку до одного миллиарда долларов. Arcee AI рассчитывает, что западные инвесторы увидят причины — как коммерческие, так и идеологические — чтобы поддержать американскую альтернативу китайским открытым моделям начального уровня. На этой неделе Arcee AI выпустила базовую модель Trinity Large, которая, по её словам, сопоставима с крупнейшим вариантом Llama 4 от Meta✴✴. Arcee AI заявила, что смогла обучить Trinity Large и три другие, меньшие по размеру открытые модели за $20 млн и менее чем за шесть месяцев. Для сравнения: венчурная компания Innovation Endeavors оценила стоимость обучения Llama 4 более чем в $300 млн, а обучение GPT-4 от OpenAI — в $100 млн. Ранее китайская DeepSeek заявила, что потратила всего $294 000 на обучение своей популярной модели R1. Как и её китайские конкуренты, Arcee AI выпускает свои модели с открытыми весами — делая параметры общедоступными, но сохраняя наборы данных для обучения в приватном режиме. Теперь Arcee AI, в штате которой насчитывается всего 30 человек, активно стремится к масштабированию — компания планирует обучить открытую модель, используя более 1 триллиона параметров, что должно сократить отставание от передовых закрытых моделей, таких как GPT 5.2 от OpenAI или Gemini 3 от Google. 
Источник изображения: Arcee AI Помимо разработки моделей, Arcee AI намерена развивать свой бизнес в корпоративном и государственном секторах. Компания планирует создать платформу, где клиенты смогут непрерывно обучать её модели с открытыми весами на собственных данных — подход, который, по словам Arcee AI, обеспечивает большую прозрачность и контроль, чем «чёрный ящик» в экономике закрытых систем. По данным Pitchbook, Arcee уже привлекла $30 млн от таких инвесторов, как саудовская Aramco, M12 Ventures от Microsoft, Samsung Next Ventures и Emergence Capital Partners. Сможет ли стратегия Arcee AI сравниться с масштабом и скоростью Китая, остаётся открытым вопросом. Но по мере того, как баланс сил в сфере открытого ИИ смещается на Восток, Arcee AI позиционирует себя как один из немногих американских стартапов, готовых этому противостоять. Главным конкурентом Arcee станет Reflection AI, стартап, основанный двумя бывшими исследователями Google DeepMind, которые в прошлом году привлекли $2 млрд инвестиций с той же целью — создания лучших в своём классе американских открытых моделей. «Шоковая заморозка» для серверов: китайские учёные научились охлаждать системы ИИ за 20 секунд без фреона
03.02.2026 [15:34],
Геннадий Детинич
В настоящее время Китай вырабатывает примерно в два раза больше электроэнергии, чем США. Это позволяет ему надеяться на лидерство в погоне за искусственным интеллектом. Значительная часть этой энергии идёт на охлаждение дата-центров. Пока этого ресурса хватает, но в отдалённой перспективе охлаждение может стать проблемой. Спасение может прийти от новых технологий — например, в виде интересной разработки «шоковой заморозки» для ЦОД. 
Источник изображения: ИИ-генерация ChatGPT 5.2/3DNews Китайские учёные из Института металловедения Китайской академии наук (Institute of Metal Research) открыли новый механизм охлаждения, названный барокалорическим эффектом при растворении (dissolution barocaloric effect). Он обнаружен у водного раствора тиоцианата аммония (NH₄SCN): под высоким давлением соль осаждается (выпадает в осадок), выделяя тепло, а при резком сбросе давления быстро снова растворяется, поглощая огромное количество тепла из окружающей жидкости. Этот процесс обратимо повторяется в четырёхэтапном цикле: нагрев под давлением, отвод тепла, охлаждение при сбросе давления и подача холодной жидкости к объекту охлаждения. В отличие от традиционных твердотельных барокалорических материалов, жидкостная система обеспечивает гораздо более быстрый и мощный теплоотвод без использования вредных фторуглеродных хладагентов, что делает её экологически чистой альтернативой классическим компрессорным холодильникам. В лабораторных экспериментах при комнатной температуре насыщенный раствор тиоцианата аммония охлаждался почти на 30 °C всего за 20 секунд после сброса давления, достигая отрицательных температур с образованием инея. Перепад температур может быть гораздо больше, что было показано в эксперименте с охлаждением более чем на 50 °C. Один цикл системы охлаждения в лабораторных условиях поглощает до 67 Дж тепла на грамм рабочей жидкости, а теоретическая энергетическая эффективность составляет 77 % (приближается к 80 %), что значительно превосходит типичные 50 % у бытовых компрессорных холодильников. 
Источник изображения: Institute of Metal Research Хотя предложенная технология находится пока на стадии лабораторных опытов, её высокая эффективность, скорость и экологичность открывают путь к масштабируемым системам охлаждения без фреона, способным радикально снизить глобальные выбросы от работы холодильного сектора в промышленности. Дальнейшие исследования сосредоточатся на оптимизации давления, долговечности раствора и интеграции в реальные системы. Intel показала образец огромного ИИ-чипа с четырьмя логическими блоками и 12 стеками HBM4
01.02.2026 [15:59],
Николай Хижняк
Intel Foundry выпустила рекламный документ, подробно описывающий передовые решения компании в области разработки и реализации аппаратных средств для приложений искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. Intel также продемонстрировала «тестовый образец чипа для ИИ», показывающий текущие возможности компании в области корпусирования. 
Источник изображений: Intel Intel показала систему в корпусе (SiP) размером в восемь фотошаблонов стандартных микросхем, включающую четыре логических блока, 12 стеков HBM4-класса и два блока ввода-вывода. В отличие от масштабной концепции с 16 логическими блоками и 24 стеками HBM5, представленной компанией в прошлом месяце, эта система действительно пригодна для производства уже сегодня. Важно отметить, что Intel Foundry показала не работающий ускоритель ИИ, а «тестовый образец чипа для ИИ», демонстрирующий, как можно физически создавать (или, скорее, собирать) будущие процессоры для ИИ и высокопроизводительных вычислений. Intel показывает весь метод конструирования, который объединяет большие вычислительные блоки, стеки высокоскоростной памяти, сверхбыстрые межчиповые соединения и новые технологии питания в одном технологичном корпусе. Этот корпус значительно отличается от того, что предлагает сегодня такие компании, как TSMC. Intel хочет показать, что процессоры следующих поколений для высокопроизводительного ИИ могут иметь многочиплетную конструкцию, и Intel Foundry уже способна их производить. В основе продемонстрированной платформы лежат четыре больших логических блока, предположительно построенных на технологическом процессе Intel 18A (следовательно, с транзисторами RibbonFET с круговым затвором и системой питания PowerVia с обратной стороны), которые окружены стеками памяти класса HBM4 и блоками ввода-вывода. Все ключевые элементы, предположительно, соединены мостами EMIB-T 2.5D, встроенными непосредственно в подложку корпуса. Intel использует технологию межчиплетного интерфейса EMIB-T, который добавляет сквозные кремниевые переходные отверстия внутри мостов, чтобы питание и сигналы могли проходить как вертикально, так и горизонтально, для максимизации плотности межсоединений и подачи питания. Платформа разработана для межкристальных интерфейсов UCIe, работающих на скорости 32 ГТ/с и выше, которые, по-видимому, также используются для подключения стеков C-HBM4E.  Тестовый образец чипа также демонстрирует переход Intel к вертикальной сборке. Дорожная карта техпроцессов компании включает технологию Intel 18A-PT, разработанную специально для чиплетов, которые подразумевают размещение других логических кристаллов или памяти сверху. Следовательно, чиплеты должны иметь подачу питания с обратной стороны, а также использовать сквозные и гибридные межсоединения. В случае «тестового образца ИИ-процессора» базовые кристаллы 18A-PT располагаются под вычислительными кристаллами 18A/18A-P и либо действуют как большие чипы кеш-памяти, либо выполняют иную вспомогательную функцию. Для вертикального соединения чиплетов Intel использует семейство технологий упаковки Foveros — Foveros 2.5D, Foveros-R и Foveros Direct 3D. Они позволяют реализовать тонкошаговое медное соединение между активными кристаллами для обеспечения максимальной пропускной способности и энергоэффективности верхних кристаллов. Вместе с мостами EMIB эти методы позволяют Intel создавать гибридную латерально-вертикальную сборку, которую компания позиционирует как альтернативу большим кремниевым интерпозерам с более высоким коэффициентом использования пластины и выходом годных изделий. Для многочиплетных ускорителей ИИ и высокопроизводительных вычислений основным конструктивным ограничением является питание. С этой целью платформа Intel должна объединить все последние инновации Intel в области энергосбережения, включая PowerVia, встроенные конденсаторы Omni MIM, развязку на уровне моста в EMIB-T, конденсаторы eDTC и eMIM-T на базовом кристалле, а также встроенные индукторы CoaxMIL для поддержки полуинтегрированных регуляторов напряжения (IVR), расположенных под каждым стеком и под самим корпусом (в отличие от IVR в случае CoWoS-L от TSMC, которые являются частью интерпозера). Эта многоуровневая сеть предназначена для поддержки стабильного тока в рабочих нагрузках генеративного ИИ без снижения уровня напряжения. Своей демонстрацией Intel, очевидно, пытается привлечь клиентов. На данный момент неизвестно, будет ли ИИ-ускоритель нового поколения под кодовым Jaguar Shores, запуск которого запланирован на 2027 год, использовать архитектуру, которую Intel демонстрирует сегодня. Microsoft не будет перегружать Windows 11 ИИ-функциями — возможности Copilot и Recall урежут
01.02.2026 [12:12],
Владимир Фетисов
По данным издания Windows Central, компания Microsoft всерьёз пересматривает подход к интеграции в Windows 11 инструментов на базе искусственного интеллекта, включая виртуального помощника Copilot и спорную функцию Recall, которая фиксирует все действия пользователя операционной системы. Софтверный гигант сократит функциональность Copilot и пересмотрит концепцию Recall в рамках серьёзного изменения стратегии развития. 
Источник изображения: windows.com Стоит отметить, что последние попытки Microsoft внедрить функции на базе ИИ в Windows 11 были неоднозначно встречены пользователями программной платформы. Всё началось в 2024 году с презентации функции Recall, которая вызвала настолько резкую критику со стороны сообщества пользователей, что Microsoft была вынуждена отложить её запуск почти на год. Это время потребовалось компании для устранения серьёзных недостатков в плане безопасности и обеспечения конфиденциальности пользовательских данных. Похоже, что с тех пор ситуация только ухудшилась. Последний год Microsoft использовала любую возможность, чтобы навязать пользователям Windows 11 как можно больше ИИ-функций, размещая повсюду кнопки Copilot для активации ИИ-помощника. Эти действия подорвали доверие многих пользователей и спровоцировали масштабную волну критики, которая усилила негативное отношение к Windows 11. Кульминация наступила в ноябре, когда глава подразделения Windows Паван Давулури (Pavan Davuluri) заявил, что Windows эволюционирует в «агентскую» ОС. Это заявление вызвало тысячи преимущественно негативных отзывов. Похоже, что руководство Microsoft наконец обратило внимание на пользовательское сообщество. По данным источника, софтверный гигант начала пересмотр собственной стратегии в области интеграции ИИ в Windows 11. В рамках этой деятельности разработчики намерены оптимизировать или даже убрать из ОС отдельные функции, существование которых будет признано нецелесообразным. Информации о каких-то конкретных изменениях пока мало, но известно, что Microsoft оценивает целесообразность интеграции ИИ-помощника Copilot в «Блокнот» и Paint. Эта деятельность в конечном счёте может привести либо к полному удалению некоторых функций, либо к тому, что Microsoft сделает их более лаконичными. В сообщении также сказано, что Microsoft приостановила работу по добавлению кнопок Copilot в приложения, поставляемые вместе с Windows, по крайней мере, временно. Вероятно, в дальнейшем компания намерена более взвешенно и осмотрительно подходить размещению кнопок для активации своего ИИ-помощника. В дополнение к этому Microsoft пересматривает концепцию функции Recall, текущая реализация которой была признана неудачной. Однако на данном этапе, вероятно, компания не намерена отказываться от этой функции полностью, а лишь рассматривает возможность развития её иным путём. Другие инициативы Microsoft в сфере ИИ, такие как Semantic Search, Agentic Workspace, Windows ML и Windows AI API, будут развиваться в соответствии с ранее утверждённым планом. Microsoft полагает, что эти инструменты по-прежнему важны для разработчиков приложений и пользователей. Хорошая новость в том, что компания прислушалась к отзывам пользователей о чрезмерном навязывании Copilot в Windows. Софтверный гигант отступил на шаг назад, чтобы пересмотреть свою стратегию по внедрению ИИ-функций в ОС, что может привести к более осмысленному и полезному использованию нейросетей на платформе вместо хаотичного добавления кнопки Copilot куда только можно. Не только ChatGPT: ИИ Google и Microsoft тоже уличили в цитировании Grokipedia
31.01.2026 [20:13],
Анжелла Марина
Оказалось, что не только ChatGPT использует в своих ответах спорную энциклопедию Grokipedia, созданную компанией Илона Маска (Elon Musk) xAI, несмотря на неоднократно выявленные в ней факты дезинформации и предвзятости. На том же теперь поймали ИИ-ботов от Google и Microsoft. 
Источник изображения: Grok По информации The Verge, цитирования Grokipedia в ответах ChatGPT, Google Gemini, ИИ-обзорах (AI Overviews) поиска Google и Microsoft Copilot наблюдаются с конца октября 2025 года и демонстрируют устойчивый рост с ноября-декабря. Глен Олсопп (Glen Allsopp), руководитель отдела стратегии SEO-компании Ahrefs, привёл конкретные цифры: Grokipedia была упомянута в более чем 263 тысячах ответов ChatGPT из 13,6 миллиона запросов, а также в тысячах ответов других систем. Для сравнения, англоязычная «Википедия» появлялась в 2,9 миллиона ответов. Также энциклопедия Маска была замечена в 8600 ответах Gemini, 7700 ответах Copilot и 567 ответах в ИИ-обзорах от Google. Исследователь платформы Profound Сартадж Раджпал (Sartaj Rajpal) подтвердил, что доля цитирований Grokipedia в ChatGPT составляет около 0,01–0,02% в день, но этот показатель стабильно растёт с середины ноября. Генеральный директор аналитической фирмы BrightEdge Джим Ю (Jim Yu) при этом отметил различие в алгоритмах обработки источника. Если инструменты Google используют Grokipedia как дополнительный справочный материал наряду с другими ссылками, то ChatGPT часто присваивает этому ресурсу высокий приоритет, выводя его в число первых цитируемых источников. В основном это происходит при запросах, касающихся нишевых или специфических фактов. Эксперты отрасли указывают на риски распространения дезинформации. В отличие от «Википедии», Grokipedia создаётся и проверяется непосредственно чат-ботом Grok и не редактируется людьми, хотя пользователи могут указать на неточности через специальное всплывающее окно. В статьях энциклопедии уже были обнаружены фактические ошибки и предвзятые суждения, включая оправдание рабства в США и сглаживание спорных фактов биографии Илона Маска. NASA впервые доверило ИИ управление марсоходом — он проехал почти полкилометра
31.01.2026 [13:21],
Геннадий Детинич
Марсоход NASA Perseverance впервые проехал по Марсу по маршруту, спланированному не людьми, а искусственным интеллектом. Эти поездки были выполнены 8 и 10 декабря 2025 года в районе кратера Езеро, где уже несколько лет ведётся научная программа по изучению поверхности Красной планеты. Импровизированный автопилот продемонстрировал возможности по автономному изучению миров вдали от Земли. 
Источник изображения: ИИ-генерация Grok 4/3DNews Ключевым элементом эксперимента стала способность генеративного ИИ анализировать сложную топографию Марса и выбирать точки-ориентиры для движения ровера. Раньше такую работу всегда выполняли операторы на Земле, которые рассчитывали безопасный маршрут и затем передавали инструкции на ровер по системе дальней космической связи. Задержка сигнала по пути от Земли до Марса не позволяет управлять марсоходом в режиме реального времени. В будущем передача управления марсоходом в руки бортового ИИ резко повысит автономность и продуктивность исследований. 
Пурпурным показан распланированный ИИ маршрут, оранжевым — реально пройденный. Источник изображения: NASA Для прокладывания маршрута использовались данные спутниковой съёмки высокой чёткости и цифровые модели поверхности планеты, которые анализировались с помощью генеративных моделей ИИ для построения безопасного пути движения по усеянной камнями местности, наплывам песка и другим препятствиям. До отправки инструкций на Perseverance маршрут был проверен на цифровом двойнике ровера на Земле. В процессе выполнения инструкций ИИ ровер прошёл по краю кратера Езеро около 210 м в первый день и 246 м во второй, в сумме преодолев почти полкилометра. Впоследствии в NASA восстановили маршрут передвижения, снятый камерами Perseverance с шагом 10 см, который показан на видео. «Эта демонстрация показывает, насколько продвинулись наши возможности, и расширяет границы того, как мы можем исследовать другие миры, — сказал администратор NASA Джаред Айзекман (Jared Isaacman). — Автономные технологии, подобные этой, могут помочь миссиям работать более эффективно, справляться со сложной местностью и увеличивать отдачу от научных исследований по мере удаления от Земли. Это яркий пример того, как команды тщательно и ответственно применяют новые технологии в реальных операциях». Мегасделка между OpenAI и Nvidia на $100 млрд застопорилась из-за сомнений Nvidia
31.01.2026 [12:23],
Николай Хижняк
План Nvidia инвестировать до $100 млрд в OpenAI для обучения и запуска новейших моделей искусственного интеллекта застопорился после того, как некоторые руководители чипового гиганта выразили сомнения по поводу сделки. Об этом пишет The Wall Street Journal со ссылкой на источники, знакомые с ситуацией. 
Источник изображения: Mariia Shalabaieva / unsplash.com Компании представили масштабное соглашение в сентябре прошлого года. Они объявили о меморандуме о взаимопонимании, согласно которому Nvidia построит не менее 10 ГВт вычислительных мощностей для OpenAI. Кроме того, Nvidia также согласилась инвестировать до $100 млрд, чтобы помочь OpenAI оплатить этот проект. В рамках этой же сделки OpenAI согласилась арендовать, а не покупать чипы у Nvidia. В то время производитель ChatGPT ожидал завершения переговоров в ближайшие недели, сообщили источники, знакомые с планами. Но переговоры не продвинулись дальше начальной стадии. Теперь обе стороны переосмысливают будущее своего партнёрства, сообщили некоторые из источников. По их словам, последние обсуждения включают инвестиции в акционерный капитал в размере десятков миллиардов долларов в рамках текущего раунда финансирования OpenAI. По словам источников WSJ, генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) в последние месяцы в частном порядке подчёркивал своим коллегам по отрасли, что первоначальное соглашение на $100 млрд не имело обязательной силы и не было окончательно оформлено. Он также в частном порядке критиковал, по его словам, отсутствие дисциплины в подходе OpenAI к ведению бизнеса и выражал обеспокоенность по поводу конкуренции со стороны таких компаний, как Google и Anthropic. «Наши команды активно работают над деталями нашего партнёрства. Технологии Nvidia с самого начала лежали в основе наших прорывов, они обеспечивают работу наших систем сегодня и останутся центральными элементами по мере масштабирования наших будущих разработок», — заявил представитель OpenAI. Представительница Nvidia заявила, что компания является партнёром OpenAI на протяжении последних десяти лет и они рассчитывают на продолжение сотрудничества. OpenAI планирует выход на биржу к концу 2026 года и большую часть прошлого года инвестировала в расширение вычислительных мощностей для развития будущих продуктов и роста. Затянувшаяся сделка с Nvidia стала ударом по этим усилиям и показывает, как склонность генерального директора Сэма Альтмана (Sam Altman) к объявлению громких и масштабных сделок может обернуться против него, если условия ещё не согласованы. 
Источник изображения: Nvidia В совместном заявлении, посвящённом сентябрьской сделке с Альтманом и президентом OpenAI Грегом Брокманом (Greg Brockman), Хуанг назвал соглашение «крупнейшим вычислительным проектом в истории». Акции Nvidia выросли почти на 4 % на фоне этой новости, увеличив рыночную капитализацию компании почти до $4,5 трлн. В рамках сделки Nvidia обсуждала гарантирование части кредитов, которые OpenAI планировала взять для строительства собственных центров обработки данных. OpenAI также заключила ряд других соглашений с компаниями, занимающимися разработкой чипов и облачными технологиями, что способствовало глобальному росту фондового рынка. Однако с тех пор инвесторы стали опасаться за платёжеспособность стартапа в рамках этих сделок, что привело к распродаже некоторых технологических акций, связанных с OpenAI. Альтман заявил, что эти сделки формируют оборот по вычислительным ресурсам на сумму $1,4 трлн, что более чем в 100 раз превышает выручку, которую, как он надеялся, компания получит в прошлом году. Руководители OpenAI утверждают, что общая сумма обязательств ниже после учёта дублирующих сделок, и что соглашения будут заключены на длительный период. Значительная часть недавних опасений по поводу OpenAI связана с успехом приложения Google Gemini, которое замедлило рост ChatGPT и заставило OpenAI объявить о чрезвычайной ситуации. Anthropic также оказывает давление на OpenAI благодаря своему популярному агенту ИИ-программирования под названием Claude Code. В ноябре Nvidia заявила, что собирается инвестировать до $10 млрд в Anthropic. Тогда же Nvidia сообщила, что нет никаких гарантий, что она «заключит окончательные соглашения в отношении возможностей OpenAI или других потенциальных инвестиций, или что какие-либо инвестиции будут завершены на ожидаемых условиях, если вообще будут завершены». В декабре на конференции UBS в Скоттсдейле, штат Аризона, финансовый директор Nvidia Колетт Кресс (Colette Kress) заявила, что компания не заключила окончательного соглашения с OpenAI. По словам источников, знакомых с ситуацией, Хуанг сообщил коллегам, что по-прежнему считает крайне важным оказать OpenAI финансовую поддержку в той или иной форме, отчасти потому, что OpenAI является одним из крупнейших клиентов разработчика чипов. Если OpenAI отстанет от других разработчиков ИИ, это может негативно сказаться на продажах Nvidia. Та же Anthropic в значительной степени полагается на комбинацию чипов Trainium, разработанных Amazon Web Services, а также на процессоры TPU от Google для обучения своих моделей ИИ. Google в основном использует свои TPU для обучения Gemini. Оба чипа представляют собой серьёзную конкурентную угрозу для самых продаваемых графических процессоров для ИИ от Nvidia. Apple поглотила ИИ-стартап Q.ai за $2 млрд ради технологий «бесшумного» голосового ввода — это вторая крупнейшая сделка в истории компании
30.01.2026 [00:49],
Николай Хижняк
Компания Apple приобрела израильский стартап в области искусственного интеллекта Q.ai, сообщает Financial Times. По данным издания, сделка оценивается почти в $2 млрд, что делает её одной из крупнейших за всю историю Apple. 
Источник изображения: Apple В заявлении для Reuters Джонни Сруджи, старший вице-президент Apple по аппаратным технологиям, сказал: «[Q.ai] — замечательная компания, которая внедряет новые и креативные способы использования изображений и машинного обучения. Мы очень рады приобретению компании, возглавляемой Авиадом (гендир Q.ai, — прим. ред.), и ещё больше воодушевлены тем, что нас ждёт в будущем». Reuters сообщает, что команда основателей Q.ai присоединится к Apple, включая генерального директора Авиада Майзельса (Aviad Maizels). Любопытно, что Q.ai — это уже вторая компания, которую Майзельс продал Apple. В 2013 году Apple купила за $345 млн компанию PrimeSense, возглавляемую на тот момент им же. Q.ai — это стартап, разрабатывающий технологию анализа мимики и других способов коммуникации. Компания в основном работала втайне с момента своего основания в 2022 году. На её веб-сайте нет никакой информации, а на главной странице просто оставлено сообщение: «В мире, полном шума, мы создаём новый вид тишины. Магия. Реализована». На основе патентных заявок Q.ai можно предположить, что компания разработала технологии машинного обучения для обработки звука и «бесшумного» голосового ввода, включая системы, предназначенные для улучшения коммуникации в шумной или сложной обстановке. Компания также занималась исследованиями технологий, которые интерпретируют микродвижения лица и выражения для общения без произнесения слышимых звуков. Каких-либо дополнительных комментариев со стороны Apple, помимо заявления Сруджи о приобретении Q.ai, не последовало. Apple крайне редко подтверждает подобные сделки. Обычно комментарии компании сводятся к заявлениям вроде: «Мы время от времени покупаем небольшие технологические компании». Прямое подтверждение сделки с Q.ai от Apple, вероятно, является следствием масштаба покупки. Крупнейшим приобретением Apple за всю историю стала компания Beats, купленная за $3 млрд в 2014 году. Согласно общедоступной информации, покупка Q.ai является вторым по величине приобретением Apple за всё время. Apple может по-разному интегрировать технологии Q.ai в свои продукты. Например, «бесшумная» система голосового ввода может иметь значение для носимых устройств Apple AirPods, Apple Watch и Vision Pro. Ходят слухи, что компания также работает над неким интерфейсом с искусственным интеллектом, а также над умными очками и AirPods со встроенными камерами. «Лаборатория Касперского» показала сценарии потенциальных цифровых угроз будущего
29.01.2026 [20:06],
Андрей Крупин
По мере развития цифровых систем возникают риски, которые выходят за рамки традиционных киберугроз. «Лаборатория Касперского» представила сценарии возможных событий, которые в перспективе могут существенно изменить сферу IT-безопасности и повлиять на жизнь общества. 
Источник изображения: Kevin Ku / unsplash.com Атаки на NTP-серверы. Практически все современные цифровые операции — от финансовых транзакций и промышленной автоматизации до мониторинга безопасности и реагирования на инциденты — зависят от точного времени, синхронизацию которого обеспечивают сетевые узлы по протоколу Network Time Protocol (NTP). Массированные атаки на такие серверы и вмешательство в их работу могут привести к расхождениям временных меток транзакций в финансовых системах, сбоям в процессах клиринга и расчётных операций, аннулировать сертификаты шифрования. Кроме того, это может поставить под угрозу целостность логов безопасности. В результате организациям станет сложнее сопоставлять события и анализировать инциденты, поскольку их нельзя будет точно выстроить в хронологическом порядке. Утрата цифровых знаний. Ещё один долгосрочный риск — постепенное устаревание больших объёмов данных, накопленных с 1970-х по 2020-е годы. Значительная часть этой информации содержится в проприетарных базах данных, файлах устаревших форматов и списанных в утиль программных средах, а также на подверженных деградации физических носителях, таких как магнитные ленты, жёсткие и оптические диски. Со временем это может привести к появлению огромных массивов данных, для которых не осталось ни подходящего ПО, ни квалифицированных специалистов, способных с ними работать. Это, в свою очередь, приведёт к необратимой утрате цифровых исторических источников, научных исследований и других знаний. Кризис интеллектуальной собственности в связи с использованием ИИ. Технологии электронного разума на базе нейросетей и машинного обучения ускоряют научные открытия. При этом корпорации всё чаще патентуют не только конкретные аппаратные решения, но и широкие классы методов и алгоритмов, разработанные с помощью ИИ. В некоторых областях, таких как биомедицина, химия, материаловедение, это может создавать множество дублирующих друг друга претензий на право интеллектуальной собственности и привести к правовой неопределённости, связанной со свободой использования подобных разработок. Как следствие, такая ситуация может не только затормозить прогресс, но и в целом сформировать необходимость в пересмотре самой модели интеллектуальной собственности в эпоху ИИ. Пересмотр отношения к ИИ. На искусственный интеллект инвесторы возлагают большие надежды, обусловленные представлениями о скором появлении сильного ИИ (Artificial General Intelligence, AGI) — системы, сравнимой по уровню развития с человеком. Потенциальная проблема заключается в растущем разрыве между ожиданиями и результатами, как это было в случае с другими технологическими пузырями. По мнению «Лаборатории Касперского», это будет не одномоментный крах ИИ, а серия громких разочарований крупных инвесторов в технологиях электронного разума. При этом искусственный интеллект по-прежнему будет интегрироваться в разные отрасли, однако ожидания от него могут стать более сдержанными, фокус сместится на инженерные задачи, а также изменится подход к финансовым вложениям с учётом рисков. 
Источник изображения: Roman Budnikov / unsplash.com Коллапс криптографии из-за математического прорыва. Внимание экспертов по кибербезопасности приковано к отдалённой угрозе со стороны квантовых компьютеров, которые потенциально смогут взломать современные алгоритмы шифрования данных. К этому заранее готовятся, разрабатывая и внедряя постквантовую криптографию. Однако угрозой может стать вовсе не это, а внезапное математическое открытие в области теории чисел, которое кардинально упростит решение таких задач, как факторизация или дискретные логарифмы, на обычной классической вычислительной технике. Если такой алгоритм будет опубликован, он может мгновенно подорвать математические основы широко используемых современных криптографических систем. При таком сценарии инфраструктура открытых ключей, лежащая в основе сетевых соединений, цифровых подписей и шифрования, быстро потеряет доверие. Весь защищённый трафик, когда-либо перехваченный и сохранённый, станет потенциально расшифрованным. Киберэкотерроризм. Ещё один потенциальный сценарий будущего, предполагающий возможные атаки злоумышленников на химические или индустриальные предприятия с целью оказания негативного влияния на экологическую ситуацию в том или ином регионе мира. Например, взлом систем управления на промышленном заводе может привести к незаметным, но постоянным выбросам вредных веществ в небольших количествах в природные экосистемы. Это может оставаться незамеченным в течение длительного времени, пока ущерб окружающей среде уже не станет явным и приведёт к тяжёлым, трудноисправимым последствиям. Цифровая изоляция национальных сегментов интернета. На протяжении многих лет фрагментация глобальной сетевой инфраструктуры на национальные и региональные сегменты обсуждалась как постепенный процесс, обусловленный политическими решениями. Однако вероятен и более кардинальный сценарий, когда цифровая изоляция произойдёт целенаправленно, в результате скоординированного внешнего давления. При таком стечении обстоятельств коалиция стран может применить комплекс технических и инфраструктурных мер, включая масштабные манипуляции с маршрутизацией трафика, аннулирование критически важных сертификатов, физический саботаж подводных кабелей в критических точках. Считается, что глобальная сеть слишком децентрализована и устойчива для такого поворота событий. Однако концентрация критической инфраструктуры (корневые серверы DNS, основные сертификационные центры, магистральные кабели) в реальности создаёт уязвимые точки, давление на которые может быть скоординировано в беспрецедентных геополитических условиях. «Большинство отраслевых прогнозов основаны на рациональной экстраполяции — те же угрозы, те же векторы атак, только в большем масштабе. В этом анализе преследовалась другая цель. Перечисленные сценарии — не предсказания того, что произойдёт в следующем году, а структурированные мысленные эксперименты о том, что может произойти, если некоторые из наших основных технических предположений не сбудутся. Они занимают среднее положение между обычными прогнозами и полноценными «чёрными лебедями» — их сложно смоделировать, но они потенциально могут серьёзно повлиять на развитие отрасли», — уверен главный технологический эксперт «Лаборатории Касперского» Александр Гостев. Исследователи предупредили об опасности ИИ-моделей с открытым исходным кодом
29.01.2026 [17:50],
Сергей Сурабекянц
Совместное исследование, проведённое в течение 293 дней компаниями по кибербезопасности SentinelOne и Censys показало масштабы потенциально незаконных сценариев использования тысяч развёрнутых больших языковых моделей с открытым исходным кодом. К ним относятся взлом, разжигание ненависти и преследование, спам, фишинг, контент со сценами насилия или жестокости, кража личных данных, мошенничество и материалы, связанные с сексуальным насилием над детьми 
Источник изображения: unsplash.com Исследователи утверждают, что злоумышленники могут легко получить доступ к компьютерам, на которых запущены большие языковые модели (Large language model, LLM) с открытым исходным кодом, а затем использовать их для массовой рассылки спама, создания фишингового контента или дезинформационных кампаний, обходя протоколы безопасности платформы. Хотя существуют тысячи вариантов LLM-систем с открытым исходным кодом, значительная часть доступных моделей представляют собой варианты Meta✴✴ Llama, Google DeepMind Gemma и некоторых других. Хотя некоторые LLM включают в себя механизмы защиты, исследователи выявили сотни случаев, когда эти механизмы были намеренно отключены. По мнению исполнительного директора по исследованиям в области разведки и безопасности SentinelOne Хуана Андреса Герреро-Сааде (Juan Andres Guerrero-Saade), в дискуссиях индустрии ИИ о мерах безопасности «игнорируется этот избыточный потенциал, который явно используется для самых разных целей, некоторые из которых законны, а некоторые явно преступны». В исследовании были проанализированы общедоступные платформы на базе Ollama. Примерно в четверти наблюдаемых моделей исследователи смогли увидеть системные подсказки — инструкции, определяющие поведение модели. Примерно 7,5 % таких подсказок потенциально могут использоваться для вредоносной деятельности. Около 30 % наблюдаемых исследователями хостов расположены на территории Китая, а около 20 % — в США. Генеральный директор и основатель «Глобального центра по управлению ИИ» (Global Center on AI Governance) Рэйчел Адамс (Rachel Adams) полагает, что после выпуска открытых моделей ответственность за дальнейшие действия распределяется между всеми участниками экосистемы, включая лаборатории-источники. «Лаборатории не несут ответственности за каждое последующее злоупотребление, но они сохраняют важную обязанность предвидеть возможный вред, документировать риски и предоставлять инструменты и рекомендации по их смягчению, особенно учитывая неравномерность глобальных возможностей по обеспечению соблюдения законодательства», — заявила Адамс. Представитель Meta✴✴ отказался отвечать на вопросы об ответственности разработчиков за решение проблем, связанных с последующим злоупотреблением моделями с открытым исходным кодом, и о том, как можно сообщать о таких проблемах, но отметил наличие у компании инструментов Llama Protection для разработчиков Llama, а также руководства Meta✴✴ Llama Responsible Use Guide. Представитель Microsoft заявил, что модели с открытым исходным кодом «играют важную роль» в различных областях, но признал, что «открытые модели, как и все преобразующие технологии, могут быть использованы злоумышленниками не по назначению, если они выпущены без надлежащих мер защиты». В конечном итоге, такие ответственные открытые инновации, как запуск доступных моделей ИИ с открытым исходным кодом, требуют сотрудничества между создателями, разработчиками, исследователями и группами безопасности. ИИ завалил учёных открытиями в астрономии — весь архив «Хаббла» он изучил за три дня
29.01.2026 [11:16],
Геннадий Детинич
Астрономы из Европейского космического агентства (ESA) разработали новый инструмент на базе искусственного интеллекта под названием AnomalyMatch, который позволил провести систематический поиск редких и необычных объектов в огромном архиве данных космического телескопа «Хаббл» (Hubble). За 35 лет наблюдений накопился неподъёмный для анализа человеком набор данных. ИИ обработал всё за неполные три дня и сделал массу открытий. 
Источник изображения: ESA Астрономические инструменты собирают поистине несметные данные, которые хотя и проходят компьютерную обработку, но всё равно остаются в основном неизученными. Эта тенденция стремительно усиливается с появлением всё новых и более совершенных телескопов. Как отмечают учёные, даже если сейчас прекратят работу все телескопы, архивные данные позволят продолжать делать открытия десятки и более лет. Искусственный интеллект нигде не может быть применён так удачно, как в астрономии при анализе архивов. Новая программа всего на одном графическом процессоре способна за двое с половиной суток обработать 100 млн фрагментов изображений. Конкретно эта реализация ищет аномалии, которые выбиваются из ряда множества известных астрономических объектов. За неполные трое суток AnomalyMatch просмотрела весь архив «Хаббла» за 35 лет и обнаружила свыше 1400 аномальных объектов. Последующая ручная обработка сокращённого массива данных людьми подтвердила более 1300 аномалий, из которых свыше 800 оказались ранее неизвестными науке объектами. ИИ «как на блюдечке» преподнёс астрономам данные, которые могли пылиться в архивах десятилетиями. Среди находок преобладают сливающиеся и взаимодействующие галактики (417 случаев), новые кандидаты в гравитационные линзы (86, включая редкие кольцевые структуры), медузовидные галактики (35), а также перекрывающиеся галактики, кольцевые структуры, галактики с джетами и активными ядрами (квазары). Некоторые объекты имеют крайне необычный вид — например, галактика с закрученным ядром и открытыми рукавами. Обнаруженные аномалии представляют большую научную ценность, поскольку такие редкие явления помогают лучше понять фундаментальные процессы во Вселенной: эволюцию галактик, природу тёмной материи, гравитационное линзирование для измерения расстояний и расширения космоса, а также позволяют проверить общую теорию относительности. Авторы исследования подчёркивают, что архив «Хаббла», накопленный за десятилетия, до сих пор содержит множество скрытых сокровищ, которые обычные методы поиска пропускают. ИИ же способен находить именно те объекты, которые выделяются своей необычностью на фоне типичных галактик и звёзд. |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 1997—2026 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
