Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Snap объявила о сокращении 1000 человек из-за «достижений в области ИИ»
15.04.2026 [19:48],
Сергей Сурабекянц
Акции Snap выросли почти на 7 % после объявления о планах увольнения около 16 % сотрудников. Генеральный директор компании Эван Шпигель (Evan Spiegel) заявил, что достижения в области ИИ помогают сотрудникам работать быстрее и сокращают «рутинную работу». Компания рассчитывает сэкономить более $500 млн благодаря этой оптимизации. 
Источник изображения: 9to5mac.com Snap, материнская компания популярной платформы обмена сообщениями Snapchat, планирует перераспределить ресурсы на свои наиболее приоритетные инициативы, включая повышение чистой прибыли. Шпигель сообщил, что сокращение затронет около 1000 сотрудников планируется закрыть не менее 300 вакансий. Ожидается, что затраты на реструктуризацию во втором квартале составят от $95 до $130 млн. Процесс увольнений, как ожидается, продолжится в третьем квартале и далее, поскольку сокращение должностей регулируется требованиями местного законодательства. Шпигель заявил, что увольнения сократят годовую базу затрат компании более чем на $500 млн ко второй половине 2026 года. Snap прогнозирует в первом квартале выручку в размере $1,5 млрд, что на 12 % больше, чем в прошлом году. «Прошлой осенью я описал ситуацию в Snap как критически важный момент, требующий нового, более быстрого и эффективного подхода к работе, а также переориентации на прибыльный рост, — заявил Шпигель. — Мы считаем, что стремительное развитие искусственного интеллекта позволяет нашим командам сократить рутинную работу, повысить скорость и лучше поддерживать наше сообщество, партнёров и рекламодателей». В презентации для инвесторов компания заявила, что испытывает давление со стороны гигантов с большими ресурсами, а также быстро развивающихся стартапов. В условиях растущей конкуренции Snap стремится повысить прибыльность за счёт трансформации на основе ИИ. Социальная платформа планирует распределять работу между небольшими, узкоспециализированными командами, одновременно расширяя возможности агентов ИИ. Сообщается, что ИИ-агенты уже генерируют более 65 % нового кода и обрабатывают более 1 миллиона запросов в месяц. По словам Шпигеля, в Snap инструменты ИИ успешно используются небольшими командами для достижения «значительного прогресса в нескольких важных инициативах, включая Snapchat+, повышение производительности рекламной платформы и улучшение эффективности нашей инфраструктуры Snap Lite». Сотрудники Snap в США получат уведомления по электронной почте и могут рассчитывать на получение выходного пособия в размере четырёхмесячной заработной платы, а также медицинского страхования, долевого участия и поддержки в переходе на новую работу. Проживающим в США работникам Snap было предложено перейти на удалённую работу.  «Сегодня мы объявили об организационных изменениях, направленных на более эффективное распределение ресурсов в соответствии с нашими главными приоритетами, поскольку мы продолжаем переориентироваться на прибыльный рост, — сообщил представитель Snap. — Эти решения невероятно сложны, и мы обязуемся поддержать наших коллег, покидающих Snap, в этот переходный период». Суперкомпьютеры с ИИ проиграли простым квантовым компьютерам из Китая в предсказании погоды
15.04.2026 [14:15],
Геннадий Детинич
Команда учёных из Университета науки и технологий Китая и Китайского университета Гонконга сообщила о способности квантовых платформ превзойти классические суперкомпьютеры с ИИ в задачах прогнозирования погоды. Это грозит подорвать огромные инвестиции в классические платформы прогноза погоды, поскольку китайцы обещают создавать квантовые платформы по предсказанию погодных явлений за суммы в сто раз меньше. 
Источник изображения: ИИ-генерация ChatGPT/3DNews Государственные и частные структуры в США уже вложили и планируют вкладывать в классические ИИ-платформы по предсказанию погоды сотни миллионов долларов. По утверждению китайских исследователей, за всего 1 % от этих денег можно создать простую и компактную квантовую платформу, которая либо сравнится, либо превзойдёт по точности предсказаний классический суперкомпьютер с искусственным интеллектом. В конце марта в журнале Physical Review Letters исследователи из Китая опубликовали работу, в которой показали, что такое возможно. Техническая сторона исследования — это организация так называемого квантового резервуарного вычисления (QRC) на платформе ядерного магнитного резонанса (ЯМР). Данные кодировались на взаимодействующих ядерных спинах (4 углеродных и 5 протонных) молекулы кротоновой кислоты с метками из изотопа углерода-14. Учёные описывают эксперимент как чашку с кофе, в которой ингредиенты перемешали ложечкой и оставили приходить в равновесное состояние. По большому счёту — это не вычисления, а симуляция. Она не может быть универсальной, но для решения специфических задач может считаться работой вычислительного алгоритма. В данном случае квантовая платформа анализировала временные ряды, чем обычно занимаются алгоритмы прогнозирования погоды и не только. Резервуарный метод, кстати, способен использовать для анализа даже шум в системе и при этом работает при комнатной температуре. Предложенный китайскими исследователями подход существенно снижает аппаратные требования и энергопотребление по сравнению с классическими нейронными сетями, делая технологию доступной для решения реальных задач уже на современном оборудовании. В случае классических суперкомпьютеров с ИИ для решения той же задачи с существенно меньшей точностью потребовалась бы система с 10 тыс. узлов. Тем самым учёные делают вывод, что это первый доказанный случай, когда квантовая система превзошла классические в решении задач, имеющих прикладную ценность. Tesla завершила разработку чипа AI5 для систем автономного вождения и робототехники следующего поколения
15.04.2026 [14:01],
Николай Хижняк
Генеральный директор Tesla Илон Маск (Elon Musk) объявил в среду, что Tesla завершила разработку своего ИИ-чипа AI5 следующего поколения. Для компании это важный шаг в реализации планов по созданию специального кремния для своих программ автономного вождения и робототехники. 
Источник изображения: Tesla «Поздравляю команду разработчиков чипов искусственного интеллекта Tesla с выпуском AI5!», — написал Маск в соцсети X, добавив, что «AI6, Dojo3 и другие интересные чипы» уже находятся в стадии разработки. Он поделился фотографией AI5 и подробно рассказал о новом поколении в отдельном посте X. «Производительность одного AI5 примерно в 5 раз выше, чем у AI4 с двумя SoC», — написал Маск. В полупроводниковой промышленности термином tape-out обозначают заключительный этап проектирования чипа, после которого макет отправляется на завод для изготовления. Первые образцы нового процессора Tesla ожидаются в конце этого года, а массовое производство запланировано на середину 2027 года. Tesla AI5 — это специальная система на чипе (SoC), разработанная в первую очередь для работы искусственного интеллекта в автомобилях и человекоподобных роботах Optimus в режиме реального времени. Новый процессор заменит текущее поколение процессоров Tesla AI4, которые устанавливаются в электромобили Tesla с начала 2023 года и производятся Samsung по 7-нм техпроцессу. Маск заявляет, что AI5 примерно в 8 раз превосходит AI4 по вычислительной мощности, в 9 раз — по объёму памяти и в 5 раз — по пропускной способности. По словам главы Tesla, производительность одного чипа AI5 примерно соответствует производительности графического процессора Nvidia H100 при выполнении специфических для Tesla задач, а конфигурация из двух чипов сравнима с процессорами Nvidia класса Blackwell, но при этом он обходится значительно дешевле в производстве и и потребляет меньше энергии. «Это будет очень мощный чип. Примерно на уровне Hopper в конфигурации с одним чипом и Blackwell в конфигурации с двумя чипами, но при этом он стоит сущие копейки и потребляет гораздо меньше энергии», — написал Маск в январе. Tesla AI5 оптимизирован для операций логического вывода с низкой точностью: в нём активно используются тензорные ускорители INT4, INT2, FP8 и смешанной точности, а устаревшие аппаратные блоки заменены на то, что Маск назвал «радикальной простотой». Общая расчётная производительность всей системы на базе AI5 составляет от 2000 до 2500 Тфлопс. Для сравнения, система на базе AI4 имеет производительность около 300–500 Тфлопс. Маск ранее заявлял, что программа по разработке и интеграции AI5 играет решающее значение для будущего компании. «Решение вопроса с AI5 было жизненно важным для Tesla, поэтому мне пришлось сосредоточить усилия обеих команд на этом чипе, и я лично каждую субботу в течение нескольких месяцев работал над ним», — написал он в январе. Чип Tesla AI5 играет ключевую роль в стратегии компании по вертикальной интеграции в сфере искусственного интеллекта: Tesla разрабатывает как аппаратное обеспечение, так и весь программный стек для достижения максимальной эффективности. «AI5 превзойдет все ожидания, потому что весь программный стек Tesla для искусственного интеллекта разработан таким образом, чтобы максимально эффективно использовать каждую микросхему. Мы совместно разрабатывали программное и аппаратное обеспечение для искусственного интеллекта», — написал Маск в марте. Он также заявил, что для конкретных задач компании процессор AI5 превосходит сторонние аналоги: «Для наших целей он будет работать намного лучше, чем всё остальное. Выражаясь словами Дженсена [Хуанга, главы Nvidia], мы бы не стали использовать в наших автомобилях и роботах никакой другой чип, даже если бы он был бесплатным». Производство AI5 будет осуществляться на двух заводах — в Аризоне (TSMC) и в Техасе (Samsung). Оба завода находятся в США, что обеспечит стабильное серийное производство и устойчивость цепочки поставок. Samsung уже производит чипы AI4 для Tesla и в июле 2025 года заключила с компанией восьмилетнее соглашение на сумму $16,5 млрд. Маск отметил, что оба завода будут производить чипы по одному и тому же проекту, но физическая реализация будет отличаться в зависимости от производственного процесса на каждом из них. Tesla также строит собственное производственное предприятие Terafab в Остине, штат Техас, которое в будущем будет выпускать более крупные объёмы продукции. Компания выделила $20 млрд на капитальные расходы в 2026 году для финансирования Terafab и других проектов, включая роботакси Cybercab и робота Optimus. В конце 2026 года ожидается выпуск небольших пробных партий чипа AI5, которые могут быть использованы для предварительных испытаний Optimus или разработки автомобилей. 
Ежегодные капитальные затраты Tesla. Источник изображения: Electric Vehicle Массовое производство электромобилей Tesla с новым чипом планируется начать в середине-конце 2027 года. Производство специализированного роботакси Tesla Cybercab, которое должно начаться в этом месяце, будет осуществляться с использованием текущего поколения процессора AI4, а не на базе AI5. Такое решение было принято с учётом сроков производства нового SoC. Маск обозначил весьма агрессивный темп разработки будущих поколений чипов. Он рассчитывает, что компания будет запускать новые процессоры в серийное производство примерно раз в год, а цикл разработки новых чипов составит девять месяцев. Завершение разработки AI6 запланировано на декабрь 2026 года, также уже ведётся разработка AI7. Маск ранее заявлял, что один только AI4 способен «обеспечить уровень безопасности при самостоятельном вождении, намного превосходящий человеческий», а AI5 «сделает автомобили практически идеальными и значительно улучшит Optimus». Новый процессор позволяет запускать на устройстве значительно более крупные модели нейронных сетей, что крайне важно для подхода компании к автономному вождению, основанного исключительно на визуальном восприятии. Текущая версия программного обеспечения FSD для автономного вождения от Tesla работает на основе модели с примерно миллиардом параметров. В версии 15 следующего поколения будет использоваться модель примерно в десять раз большего размера, для поддержки которой и предназначен AI5. В составе Optimus чип обеспечит периферийный вывод в режиме реального времени, необходимый для решения задач гуманоидной робототехники, требующих быстрой обработки данных с датчиков без подключения к облаку. ИИ способен извлечь все данные о мышечной активности рабочей руки пользователя из журнала сенсорного экрана смартфона
15.04.2026 [12:15],
Геннадий Детинич
ИИ научили определять активность рабочей руки пользователя смартфона, анализируя данные касаний и свайпов из журнала его сенсорного экрана. По координатам касаний и характерным движениям пальцев руки ИИ определяет мышечную активность опорно-двигательного аппарата пользователя, прогнозируя наступление усталости от использования интерфейса приложений. Это поможет с оптимизацией интерфейсов и с их адаптацией для людей с ограниченными возможностями. 
Источник изображения: Aalto University Исследование провели учёные из Университета Аалто (Aalto University) в Финляндии и Лейпцигского университета (Leipzig Universities). Они разработали интересную ИИ-модель Log2Motion, которая позволяет понять, почему длительное взаимодействие со смартфоном вызывает физическую усталость. Традиционные логи экрана фиксируют лишь координаты касаний и свайпов, но не отражают затраченные на это реальные мышечные усилия и энергозатраты пользователя. Новая система решает эту проблему, переводя данные логов в реалистичную симуляцию движений пальца по экрану с учетом биомеханики человеческого тела. Это первый в своем роде инструмент, который даёт возможность заранее оценивать эргономику интерфейсов мобильных приложений. Модель Log2Motion основана на цифровом моделировании опорно-двигательного аппарата человека: она воспроизводит движения указательного пальца, рассчитывая активность почти 70 мышц, а также скорость, точность и общие энергозатраты на основе предыдущих данных по исследованию с захватом движений. Симуляция работает в реальном времени с эмулятором смартфона и позволяет анализировать каждое касание или жест. Благодаря этому дизайнеры теперь могут количественно измерять физическую нагрузку при работе с тем или иным интерфейсом, что раньше ускользало от разработчиков. Ключевые результаты исследования показали, что наибольшие усилия требуют вертикальные свайпы вверх-вниз и вниз-вверх, а также взаимодействие с маленькими иконками и элементами в углах экрана. Такие жесты сильно повышают нагрузку на мышцы по сравнению с горизонтальными движениями или работой с центральными элементами интерфейса. Учёные подчеркивают, что даже небольшие различия в расположении элементов могут существенно влиять на комфорт использования интерфейса. Разработчики надеются, что Log2Motion станет стандартным инструментом для создания более эргономичных и приятных интерфейсов, особенно для людей с ограниченными возможностями — например, с тремором, слабостью мышц или протезами. Данная модель была испытана в условиях работы с экраном смартфона, лежащего на столе, но может быть адаптирована для других случаев, например, когда пользователь лежит на диване и держит смартфон одной рукой. Добавим, представленные возможности позволяют узнать намного больше о пользователе, его привычках и даже физической форме. Остаётся только ожидать, когда в это будут вложены бюджеты рекламщиков и во что это выльется. OpenAI представила GPT-5.4-Cyber — передовую ИИ-модель для защиты от киберугроз
15.04.2026 [12:13],
Владимир Фетисов
Компания OpenAI анонсировала ИИ-модель GPT-5.4-Cyber. Как и в случае Anthropic Claude Mythos, новинка не предназначена для публичного использования. Вместо этого она ориентирована на поиск уязвимостей и защиту от разного рода киберугроз. 
Источник изображения: Unsplash, Levart_Photographer OpenAI заявила, что GPT-5.4-Cyber создана для того, чтобы подготовить почву к появлению более мощных ИИ-моделей позднее в этом году. «Готовясь к появлению более мощных моделей OpenAI в ближайшие месяцы, мы дорабатываем наши алгоритмы специально для обеспечения вариантов их использования в сфере кибербезопасности, начиная с сегодняшнего дня с варианта GPT-5.4, обученного для работы в условиях с возможным возникновением киберугроз», — говорится в сообщении OpenAI. Доступ к GPT-5.4-Cyber ограничен «самым высоким уровнем» пользователей, которые готовы сотрудничать с OpenAI для аутентификации в качестве специалистов в сфере кибербезопасности. В компании такие ограничения объяснили тем, что новый алгоритм был доработан специально для применения в сфере информационной безопасности и имеет меньше ограничений в плане функциональности, чем стандартная версия алгоритма. «Разработанная нами версия GPT-5.4 снижает порог отказов для легитимной работы в сфере кибербезопасности и открывает новые возможности для продвинутых защитных рабочих процессов, включая реверс-инжиниринг бинарных файлов, за счёт чего специалисты могут анализировать скомпилированное программное обеспечение на предмет наличия вредоносного кода, уязвимостей и надёжности системы безопасности без необходимости доступа к его исходному коду», — говорится в сообщении OpenAI. Компания уже начала ограниченное развёртывание GPT-5.4-Cyber среди проверенных поставщиков услуг в сфере ИБ-безопасности, организаций и исследователей. Индивидуальные пользователи для доступа к алгоритму должны подтвердить свою личность на сайте OpenAI, тогда как предприятия могут запросить доступ через менеджера OpenAI. Энтузиаст запустил ИИ-модель на древнем мини-ЭВМ PDP-11 с процессором на 6 МГц и 64 Кбайт ОЗУ
14.04.2026 [17:50],
Владимир Фетисов
Ветеран из отдела разработки Microsoft Дэйв Пламмер (Dave Plummer), который в прошлом создал несколько важнейших компонентов Windows, продемонстрировал трансформерную модель ИИ, «работающую на оборудовании старше, чем большинство людей, спорящих в интернете об AGI». В опубликованном недавно видео опытный разработчик решил развеять миф об ИИ, раскрыв его «небольшой грязный секрет». 
Источник изображения: Дэйв Пламмер / YouTube Этот секрет в значительной степени раскрывается в начале описания к видео разработчика. «Дэйв использует PDP-11 для обучения настоящей нейронной сети, включающей трансформеры и механизм внимания, чтобы вы могли увидеть их в самом простейшем виде», — сказано в описании. Речь о системе PDP-11 возрастом 47 лет, которая оснащена процессором с рабочей частотой 6 МГц и 64 Кбайт оперативной памяти. На этом устройстве работает трансформерная ИИ-модель под названием Attention 11, написанная на ассемблере PDP-11 Дамьеном Буре (Damien Buret). На первый взгляд задача, которую PDP-11 «научится» выполнять, кажется элементарной: устройство должно строить обратную последовательность из восьми чисел. Однако модель должна усвоить определённое структурное правило, а не запоминать примеры из обучения, чтобы успешно справляться с обработкой любых входящих данных. Пламмер отмечает, что в этом отражается базовый принцип, лежащий в основе современных языковых моделей, таких как ChatGPT. Несмотря на использование специально созданной для PDP-11 трансформерной модели, Пламмеру потребовалось провести оптимизацию системы в виду ограничений в плане доступных вычислительных мощностей. Интересно то, что в конечном счёт получилась модель, имеющая всего 1216 параметров. Она используется вычисления с фиксированной точкой, вычисления для прямого прохода ужаты до 8-битной точности, а каждый такт оптимизирован, чтобы машина смогла завершить обучение в разумные сроки. «Мы наблюдаем упрощённую анатомию самого обучения. Модель начинает глупой. Количество ошибок изначально высоко. Точность спотыкается на каждом шагу, как человек, пытающийся собрать мебель из IKEA в кузове движущегося фургона. А затем где-то на этом пути веса постепенно выстраиваются в определённый паттерн. И механизм внимания обнаруживает правило переворота последовательности. И машина в результате пересекает ту невидимую черту — от угадывания к знанию», — рассказал Пламмер. Результаты эксперимента по обучению ИИ на древнем устройстве с процессором на 6 МГц оказались довольно неожиданными. Энтузиаст обучил модель до 100 % точности в задаче построения обратной последовательности из чисел примерно за 350 шагов обучения. На PDP-11/44 с платой кэш-памяти на это ушло около 3,5 минут. По сути, Пламмер попытался доказать, что в современных ИИ-системах используется та же механика, т.е. большое количество арифметики, повторение шагов и исправление ошибок для улучшения результатов. «Эта старая машина не мыслит в каком-то мистическом смысле. Она просто выполняет арифметические действия, чтобы обновить несколько тысяч тщательно сохранённых чисел. И в этом вся суть. Обаяние современного ИИ в основном исходит от выполнения этого в ошеломляющем масштабе. Но сам фундаментальный процесс обучения уже полностью представлен здесь в миниатюре», — объяснил Пламмер. В Linux утвердили официальную политику использования ИИ-кода после месяцев острых споров
14.04.2026 [08:13],
Анжелла Марина
Разработчики ядра Linux официально утвердили политику использования искусственного интеллекта (ИИ) после месяцев острых дебатов. Линус Торвальдс (Linus Torvalds) и отраслевые партнёры пришли к соглашению, которое разрешает применение ИИ-ассистентов, но вводит строгие правила раскрытия информации и возлагает полную ответственность за любые ошибки на разработчиков-людей. 
Источник изображения: xAI Новые правила запрещают использование юридически обязывающего тега «Signed-off-by» для кода, созданного ИИ-системами, заменяя его на новый тег «Assisted-by» для обеспечения прозрачности происхождения правок. Такое решение, как указывает Tom's Hardware, стало ответом на растущее напряжение в сообществе, вызванное потоком низкокачественного кода и скрытым использованием нейросетей. Теперь каждый баг или уязвимость в таком коде будет юридически закреплены за конкретным человеком, опубликовавшим изменения. Это исключит возможность перекладывания вины на алгоритмы и позволит интегрировать современные инструменты в рабочий процесс, не нарушая при этом принципы сертификации Developer Certificate of Origin (DCO). 
Источник изображения: tomshardware.com Споры вокруг интеграции ИИ достигли пика в январе, когда представители Intel и Oracle публично вошли в конфликт по вопросам регулирования нейросетей в проекте. При этом Торвальдс резко раскритиковал идеи их полного запрета, назвав это бесполезным, и настаивал на том, что ИИ является всего лишь инструментом, как и любой другой софт. Он подчеркнул, что злоумышленники всё равно не будут читать документацию, поэтому эффективнее контролировать результат через ответственность конкретных людей, а не пытаться запретить технологии на локальных машинах разработчиков. До принятия единой политики крупные проекты открытого ПО демонстрировали разный подход к проблеме, вплоть до полных запретов. Например, дистрибутивы Gentoo и NetBSD ранее заблокировали приём сгенерированного ИИ кода, аргументируя это тем, что данные для обучения моделей часто содержат код с ограничительными лицензиями, что делает результат юридически неправомерным. Специалисты из Red Hat, в свою очередь, предупреждали, что использование таких инструментов может непреднамеренно нарушать лицензии GNU GPL и подрывать всю систему DCO, так как разработчик не может гарантировать чистоту происхождения каждой строки кода. Помимо юридических рисков, сообщество столкнулось с проблемой огромного объёма низкокачественных правок, получивших название AI slop. Создатели популярных проектов, таких как cURL и tldraw, были вынуждены закрывать программы вознаграждений или автоматически отклонять внешние запросы из-за спама, содержащего код с ИИ-галлюцинациями. В случае с ядром Linux ситуация усугубилась громким инцидентом с мейнтейнером Сашей Левиным (Sasha Levin), инженером Nvidia, который внедрил патч для ядра 6.15, полностью написанный ИИ-моделью без соответствующего уведомления. Код был функциональным, однако содержал регрессию производительности, несмотря на то, что был проверен и протестирован. Проблема недоверия из-за скрытого использования ИИ затронула не только системное программирование, но и другие сферы, например, сообщество моддеров Doom. В частности, лидер проекта GZDoom Кристоф Элькерс (Christoph Oelckers) столкнулся с массовым исходом участников проекта после того, как использовал ИИ-патчи без раскрытия этой информации и отказался идти на компромисс с критиками. В результате большинство контрибьюторов покинуло оригинальный проект и создало форк UZDoom, продемонстрировав важность открытости и честности перед сообществом. ИИ выполняет месяцы работы инженеров всего за ночь: Nvidia рассказала, как ускорила проектирование чипов
13.04.2026 [20:52],
Николай Хижняк
Nvidia активно использует искусственный интеллект на некоторых этапах внутреннего процесса проектирования своих чипов. Об этом в разговоре с главным научным сотрудником Google Джеффом Дином (Jeff Dean) в рамках конференции GTC рассказал главный научный сотрудник Nvidia Билл Далли (Bill Dally). По словам последнего, компания применяет ИИ для исследования проектных решений, работы со стандартной библиотекой ячеек, устранения ошибок и верификации. Далли добавил, что до полностью автоматизированного проектирования чипов ещё далеко. 
Источник изображений: VideoCardz / Nvidia Одним из примеров, которыми поделился Далли, является инструмент NB-Cell от Nvidia. По его словам, раньше на перенос стандартной библиотеки ячеек компании на новый полупроводниковый техпроцесс силами команды из восьми человек уходило около 10 месяцев. ИИ-инструмент на основе обучения с подкреплением теперь выполняет эту работу за одну ночь на одном графическом процессоре, а получаемые в результате ячейки по размеру, энергопотреблению и задержке не уступают разработкам, созданным людьми, а то и превосходят их. «В процессе проектирования мы стараемся использовать ИИ везде, где только можно. Например, каждый раз, когда мы переходим на новый полупроводниковый техпроцесс, нам приходится переносить на него нашу стандартную библиотеку ячеек. В ней от 2500 до 3000 ячеек, и раньше для этого требовалась команда из восьми человек, которые работали над задачей около 10 месяцев, то есть на это уходило 80 человеко-месяцев. Затем мы разработали программу на основе обучения с подкреплением под названием NB-Cell. Думаю, сейчас у нас уже версия NB-Cell 2 или 3. Она справляется с задачей за одну ночь на одном графическом процессоре. Результаты по таким параметрам, как размер ячейки, рассеиваемая мощность и задержка, даже превосходят разработки, созданные людьми. Они соответствуют разработкам, созданным людьми, или превосходят их. Это огромный прирост производительности, и он устраняет препятствия на пути к переходу на новые техпроцессы, потому что теперь мы можем очень быстро переносить библиотеки ячеек», — Билл Далли, главный научный сотрудник Nvidia. 
Prefix RL Далли также упомянул ещё один внутренний инструмент под названием Prefix RL, предназначенный для решения давно изученной проблемы размещения упреждающих элементов в цепи упреждающего переноса. По его словам, система генерирует схемы, которые «не смог бы придумать ни один человек», при этом улучшая ключевые показатели примерно на 20–30 % по сравнению с решениями, созданными людьми. Это важная деталь, поскольку она показывает, что Nvidia использует искусственный интеллект не только для экономии времени инженеров, но и для поиска решений, выходящих за рамки обычной человеческой интуиции. В более широком смысле, по словам Далли, Nvidia использует внутренние языковые модели под названием Chip Nemo и Bug Nemo. Эти модели постоянно дорабатываются на основе собственных материалов Nvidia, в том числе RTL-кода и архитектурных документов для графических процессоров, разрабатывавшихся на протяжении многих лет. По его словам, одно из практических преимуществ заключается в том, что младшие инженеры могут обращаться к модели, а не постоянно спрашивать старших разработчиков, как работает тот или иной блок. Кроме того, система может обобщать отчёты об ошибках и помогать распределять их по нужным модулям или инженерам. «Хотите — верьте, хотите — нет»: разработчик Graveyard Keeper 2 отреагировал на подозрения в использовании генеративного ИИ
13.04.2026 [11:45],
Михаил Романов
Недавний анонс симулятора смотрителя средневекового кладбища Graveyard Keeper 2 от разработчиков из литовской студии Lazy Bear Games (серия Punch Club) обернулся небольшим скандалом вокруг генеративного ИИ. 
Источник изображения: Steam (Homikator) Началось всё с подозрений, что ключевая иллюстрация Graveyard Keeper 2 была создана с помощью ИИ. Следом игроки обнаружили, что сооснователь Lazy Bear Games Святослав Черкасов увлекается нейросетями и не стесняется этого. За последние месяцы Черкасов делился опытом работы с несколькими чат-ботами, ИИ-изображениями по Graveyard Keeper, словами поддержки в адрес раскритикованного игроками масштабирования DLSS 5 и так далее. 
Источник изображения: tinyBuild Черкасов отреагировал на подозрения: «Хотите — верьте, хотите — нет, но мы не используем ИИ в Graveyard Keeper 2. Да, я экспериментирую с каждой ИИ-моделью, которую могу найти. Сейчас этим должен заниматься каждый технарь». «Я не занимаюсь иллюстрациями — у нас для этого есть восемь художников. Не делаю я ни звуки, ни музыку. Я просто технарь, который экспериментирует с технологией, чтобы понять её возможности», — заявил Черкасов на форуме Reddit. 
Источник изображения: tinyBuild Реакция фанатов Graveyard Keeper на заявление Черкасова оказалась смешанной. Одна часть сообщества осталась довольна ответом, а другая советует дождаться новых трейлеров и релиза игры, прежде чем верить руководителю на слово. Graveyard Keeper 2 выйдет в 2026 году на PC (Steam), PS5, Xbox Series X и S, Nintendo Switch и Switch 2. Обещают зомби-апокалипсис в средневековом королевстве, возможность наживаться на мертвецах и горожанах, а также перевод на русский. Исследователи объяснили, что алгоритм Google TurboQuant не снизит спрос на память, а наоборот, усилит его
12.04.2026 [14:09],
Дмитрий Федоров
Сильная предварительная оценка прибыли Samsung Electronics за I квартал 2026 года ослабила опасения инвесторов, что алгоритм Google TurboQuant ударит по спросу на южнокорейские микросхемы памяти для ИИ. Компания ждёт, что прибыль за 3 месяца превысит результат всего прошлого года. 
Источник изображения: Berin Holy / unsplash.com Samsung объяснила прогноз «беспрецедентным суперциклом» на рынке чипов памяти и не увидела признаков того, что память перестаёт быть ограничивающим фактором для компаний, работающих с ИИ. Прогноз почти поднял акции Samsung к историческим максимумам и ослабил напряжение, державшееся 2 недели после публикации Google Research в конце марта. Запись в блоге Google описывала TurboQuant как технологию, способную резко сократить объём памяти, необходимой ИИ-системам. После публикации в прошлом месяце акции Samsung и SK Hynix резко снизились. Спор сосредоточился на будущем спроса на память с высокой пропускной способностью, которую обе компании выпускают для ИИ-серверов. Часть инвесторов считает, что подъём на рынке памяти сменится спадом. Другие ждут ограниченного эффекта. Третьи исходят из обратного сценария: если TurboQuant удешевит использование ИИ, это расширит спрос на такие системы и поддержит спрос на микросхемы. 
После снижения в конце марта на фоне публикации Google о TurboQuant акции Samsung восстановились в начале апреля после прогноза рекордной прибыли за I квартал. Источник изображения: Bloomberg Профессор сеульского Университета Сонгюнгван Квон Сок Чжун (Kwon Seok-joon) оценил возможное снижение затрат памяти на использование больших языковых ИИ-моделей при применении TurboQuant в 4-8 раз. На первый взгляд, по его словам, это угрожает спросу на память с высокой пропускной способностью. Но одновременно удешевление вывода делает экономически оправданными вычислительные нагрузки, которые раньше были слишком дорогими, включая помощников по программированию и одновременную работу нескольких ИИ-агентов. Это повысит спрос на вычислительные ресурсы. Аналитики и исследователи всё чаще связывают возможный эффект TurboQuant с парадоксом Джевонса: рост эффективности увеличивает общее потребление ресурса. Экономист Уильям Стэнли Джевонс (William Stanley Jevons) писал в книге «Угольный вопрос», вышедшей в 1865 году, что более совершенная паровая машина Джеймса Уатта увеличила потребление угля, поскольку сделала такие технологии экономически оправданными в гораздо большем числе областей. Один из исследователей, чьи работы легли в основу TurboQuant, Хан Ин Су (Han In-su) сказал Financial Times, что алгоритм может открыть путь к задачам, которые раньше оставались недостижимыми: обработке гораздо более длинных контекстов при ограниченной памяти без потери точности и созданию высокопроизводительных ИИ-систем на более компактных устройствах. 
Источник изображения: Steve A Johnson / unsplash.com Аналитик Mirae Asset Securities Ким Ён Гон (Kim Young-gun) сравнил ситуацию с распространением Kubernetes — разработанной Google технологии контейнеризации, позволившей запускать несколько приложений на одном сервере и заметно повысившей эффективность вычислительного оборудования. Когда технология широко распространилась в конце 2010-х годов, рынок тоже опасался падения спроса на серверы и память. На практике снижение затрат привело к более широкому использованию инфраструктуры. Рэй Ван (Ray Wang) из SemiAnalysis заявил, что рынок во многом неверно понял значение TurboQuant. По его оценке, по мере развития ИИ-моделей и технологий спрос на память будет расти и при обучении, и при выводе. Возможный удар по южнокорейским производителям микросхем, по его словам, смягчит растущая роль долгосрочных договоров, поскольку поставщики ИИ-услуг стремятся заранее закрепить за собой объёмы поставок. Из-за этого цены по таким договорам становятся важнее цен по разовым сделкам. На ежегодном собрании Samsung в прошлом месяце один из двух генеральных директоров компании Чун Ён Хён (Jun Young-hyun) сказал, что компания добивается трёх— и пятилетних договоров с крупными клиентами вместо квартальных и годовых. Пока TurboQuant остаётся концепцией из записи в блоге. Практический эффект технологии станет яснее после её представления в конце апреля в Бразилии на Международной конференции, где её смогут проверить специалисты вне Google. Хан признал, что исследователи не ожидали столь сильного общественного и экономического отклика на работу, начавшуюся с академического вопроса о том, как ещё точнее сжимать данные. OpenAI лишилась трёх руководителей проекта Stargate — их переманила Meta✴ в разгар гонки ИИ
11.04.2026 [14:58],
Дмитрий Федоров
Три руководителя OpenAI, участвовавшие в программе Stargate по созданию ЦОД для ИИ стоимостью в сотни миллиардов долларов, переходят в Meta✴✴. Их переход совпал с резким ростом расходов Meta✴✴ на инфраструктуру ИИ и с пересмотром части проектов Stargate внутри OpenAI. 
Источник изображения: Alex Shuper / unsplash.com Питер Хёшеле (Peter Hoeschele) играл одну из ключевых ролей в Stargate, Шамез Хемани (Shamez Hemani) отвечал за стратегию вычислительных ресурсов и развитие бизнеса, Анудж Сахаран (Anuj Saharan) входил в руководство подразделения вычислительной инфраструктуры. OpenAI ранее заявляла, что благодарна трём сотрудникам за их вклад и продолжает нанимать специалистов для реализации своих инфраструктурных планов. В ноябре компания переманила бывшего руководителя Intel Сачина Катти (Sachin Katti), поручив ему направление вычислительных мощностей промышленного масштаба. Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) пообещал резко увеличить расходы Meta✴✴ на ЦОД, вычислительные ресурсы и специалистов, необходимые для конкуренции в сфере ИИ. На 2026 год компания прогнозировала капитальные затраты до $135 млрд с упором на инфраструктуру ИИ. До конца десятилетия Цукерберг пообещал вложить в такие проекты ещё сотни миллиардов долларов США. Эти мощности должны поддержать работу Meta✴✴ Superintelligence Labs, недавно выпустившей ИИ-модель Muse Spark. Stargate в прошлом году представили в Белом доме как проект объёмом $500 млрд OpenAI, Oracle и SoftBank. Позднее это название стало общим обозначением всех планов OpenAI по развитию ЦОД. Компания утверждала, что опережает конкурентов по темпам расширения вычислительной инфраструктуры для своих ИИ-моделей. В число таких проектов входил объект в Абилине, штат Техас, где Хёшеле и его команда руководили работами. В недавней записке инвесторам OpenAI указала, что начала обеспечивать себя вычислительными мощностями раньше Anthropic и считает это своим преимуществом перед конкурентом. Инициатива Stargate с момента запуска претерпела ряд изменений. В четверг OpenAI сообщила, что замораживает инфраструктурный проект Stargate в Великобритании. Одновременно компания вместе с Oracle решила не арендовать дополнительные мощности для расширения объекта в Абилине. Anthropic ускорила рост в США и заметно сократила отставание от OpenAI на корпоративном рынке ИИ-сервисов
11.04.2026 [14:14],
Дмитрий Федоров
Anthropic сократила разрыв с OpenAI на рынке платных ИИ-сервисов для американского бизнеса. В марте её инструменты оплачивала почти треть компаний в США, тогда как доля OpenAI не выросла и осталась на уровне 35 %. Данные финтех-компании Ramp показывают ускорение спроса на решения Anthropic и выравнивание роста OpenAI после раннего рывка, вызванного запуском ChatGPT. 
Источник изображения: anthropic.com Ramp связывает рост Anthropic с высоким спросом на линейку Claude Code и набор расширений для автоматизации части задач умственного и административного труда. Оценка основана на ежегодных расходах 50 тыс. клиентов по банковским картам и выставленным счетам на общую сумму $100 млрд. За месяц доля компаний в США, плативших за инструменты Anthropic, выросла более чем на 6 процентных пунктов. OpenAI сохраняет лидерство, обеспеченное запуском ChatGPT в ноябре 2022 года, прежде всего на массовом рынке: компания заявляла о 900 млн еженедельно активных пользователей, из которых платят немногим более 5 %. По оценке Sensor Tower, в марте число загрузок ChatGPT выросло лишь на 5 %, тогда как у Claude за тот же период мировые загрузки утроились и достигли 21 млн. На этой неделе Anthropic заявила, что довела выручку в пересчёте на год по текущему темпу до $30 млрд против $9 млрд в конце 2025 года. Аналитическая компания Apptopia зафиксировала в марте первое с начала 2024 года снижение числа еженедельно активных пользователей ChatGPT в США по сравнению с предыдущим месяцем. OpenAI эти данные не признала и заявила, что её инструмент для программирования на основе ИИ Codex увеличил недельную аудиторию до 3 млн пользователей против 2 млн месяцем ранее. OpenAI перестраивает управление и усиливает внимание к основным направлениям бизнеса перед планируемым выходом на биржу. Это уже привело к кадровым перестановкам и отказу от второстепенных направлений, из-за чего компания закрыла сервис создания видео Sora. Вице-президент и ведущий аналитик Forrester Чарли Дай (Charlie Dai) назвал происходящее явным сдвигом динамики в пользу Anthropic. По его словам, рост компании продолжается и после того, как Министерство войны США (DoW) указало на возможные риски в цепочке снабжения. Для многих компаний важнее краткосрочных политических и надзорных сигналов качество работы ИИ-моделей, удобство работы с ними и соответствие потребностям крупных организаций. Экономист Ramp Ара Харазян (Ara Kharazian) связал рост Anthropic с её стратегией: сначала компания ориентировалась на разработчиков и других специалистов, а затем начала выходить на более широкую аудиторию. По его оценке, Anthropic сумела превратить продукт для наиболее опытных пользователей и тех, кто осваивает новинки раньше других, в решение, применимое и за пределами этого круга. По данным Ramp, продукты Anthropic в США используются шире, чем решения OpenAI, в информационном секторе, финансовых услугах и сфере профессиональных услуг. Одновременно их распространение быстро растёт в строительстве и гостиничном деле. OpenAI ранее оспаривала точность оценок Ramp, утверждая, что они не учитывают многомиллионные договоры с крупными компаниями. Сооснователь Ramp Эрик Глайман (Eric Glyman) сообщал в сети X, что корпоративная платёжная платформа компании обрабатывает платежи объёмом до 1 % валового внутреннего продукта США, а её оценки согласуются с показателями выручки OpenAI и Anthropic. Anthropic временно заблокировала создателя OpenClaw в Claude, но быстро отыграла назад
11.04.2026 [12:58],
Дмитрий Федоров
Anthropic на несколько часов заблокировала доступ к Claude создателю OpenClaw Петеру Штайнбергеру (Peter Steinberger), а затем восстановила аккаунт после резонанса в соцсети X. Инцидент произошёл вскоре после того, как компания вывела OpenClaw из подписки на Claude и перевела такую работу на отдельную оплату через программный интерфейс (API), хотя Штайнбергер утверждал, что уже соблюдал новые правила. 
Источник изображения: openclaw.ai Штайнбергер написал в X, что поддерживать совместимость OpenClaw с ИИ-моделями Anthropic теперь будет сложнее, и приложил уведомление о блокировке учётной записи из-за «подозрительной» активности. Среди сотен комментариев появился ответ инженера Anthropic. Он написал, что компания никогда не блокировала пользователей за работу с OpenClaw, и предложил помочь. Повлияло ли это на разблокировку, неясно. 
Источник изображения: @steipete / x.com Блокировка последовала за пересмотром условий работы с Claude. На прошлой неделе Anthropic объявила, что подписка больше не покрывает сторонние управляющие оболочки, включая OpenClaw. Теперь такая работа оплачивается отдельно, по объёму использования, через API Claude. Компания объяснила это тем, что подписка не рассчитана на такую нагрузку. Подобные оболочки могут требовать больше вычислительных ресурсов, чем обычные запросы или простые сценарии, поскольку способны непрерывно запускать циклы рассуждения, автоматически повторять или перезапускать задачи и связываться со множеством сторонних инструментов. Штайнбергер это объяснение отверг. После изменения правил оплаты он написал, что Anthropic сначала перенесла часть популярных функций в собственную закрытую оболочку, а затем отсекла решения с открытым исходным кодом. Он не уточнил, что именно имеет в виду, но речь могла идти о новых возможностях помощника Cowork, включая Claude Dispatch для удалённого управления агентами и назначения задач. Dispatch появился за пару недель до изменения ценовой политики для OpenClaw. Дополнительное внимание к истории привлекло то, что Штайнбергер работает в OpenAI, конкуренте Anthropic. На реплику о том, что он выбрал не ту компанию, Штайнбергер ответил: «Одни меня приняли, другие прислали юридические угрозы». На вопрос, зачем он использует Claude вместо ИИ-моделей работодателя, Штайнбергер ответил, что обращается к нему только для тестирования, чтобы обновления OpenClaw не нарушили работу у пользователей Claude. Он отделил работу в OpenClaw, где задача его состоит в обеспечении совместимости с любым поставщиком ИИ-моделей, от работы в OpenAI, связанной с дальнейшей продуктовой стратегией. Комментаторы также указали, что Claude остаётся более популярным выбором среди пользователей OpenClaw, чем ChatGPT. Исследователи c помощью ИИ превратили обычные умные часы в систему точного отслеживания движений руки
10.04.2026 [21:26],
Сергей Сурабекянц
Учёные из Корнельского университета и Корейского института передовых технологий (KAIST) разработали систему WatchHand, которая при помощи искусственного интеллекта превращает обычные умные часы в устройство отслеживания движений рук. WatchHand работает в режиме реального времени, использует встроенный динамик и микрофон стандартных умных часов и не требует никакого дополнительного оборудования. 
Источник изображения: Jason Koski / Cornell University Принцип работы системы заключается в излучении неслышимых звуковых волн из динамика умных часов. Отражённые волны считываются микрофоном устройства, создавая эхо-профиль. Алгоритм машинного обучения обрабатывает эти данные непосредственно на устройстве для оценки положения руки в трёх измерениях. В отличие от существующих носимых систем отслеживания движений рук, которые полагаются на камеры или громоздкие внешние датчики, WatchHand не требует дополнительного оборудования. Это делает систему значительно более практичной для повседневного использования и масштабируемой для миллионов существующих устройств. Система была протестирована на 40 участниках в четырёх отдельных исследованиях, собрав около 36 часов данных о жестах. Она оценивалась на нескольких моделях умных часов, при различных положениях рук и в шумной обстановке. Результаты показали, что WatchHand может надёжно отслеживать движения пальцев и вращения запястья в различных условиях. 
Источник изображений: unsplash.com Цель исследователей — сделать саму человеческую руку устройством ввода для взаимодействия с компьютерами и другими цифровыми системами, уменьшив зависимость от клавиатур, мышей и сенсорных экранов. «В будущем, благодаря такой технологии отслеживания движений рук, мы, возможно, сможем набирать текст с помощью одних только умных часов, — полагает аспирант Корнельского университета и соавтор исследования Чи-Джунг Ли (Chi-Jung Lee). — Наши руки могут выступать в качестве устройства ввода для компьютеров». Технология может обеспечить работу с целым рядом приложений, включая управление компьютерами на основе жестов, системы дополненной и виртуальной реальности, а также вспомогательные инструменты для пользователей с ограниченной подвижностью или речью. «WatchHand существенно снижает барьеры для отслеживания положения рук, — подчеркнул аспирант KAIST и соавтор исследования Дживан Ким (Jiwan Kim). — Если у какого-либо устройства есть динамик и микрофон, наш подход применим». Система обрабатывает все данные локально на умных часах, решая проблемы конфиденциальности, связанные с облачными системами отслеживания. Это также снижает задержку, обеспечивая взаимодействие в реальном времени без необходимости внешних вычислений. WatchHand основана на акустической подсистеме носимых устройств, что предполагает преимущества в энергоэффективности и точности по сравнению с системами на основе машинного зрения.  «WatchHand отражает более широкое видение моей лаборатории по превращению обычных носимых устройств в интеллектуальные платформы для отслеживания поведения, — заявил доцент Корнельского университета Ченг Чжан (Cheng Zhang). — С помощью простого обновления программного обеспечения мы потенциально можем разблокировать совершенно новые возможности на миллионах существующих устройств». Однако у технологии пока есть ограничения. В настоящее время она работает только на умных часах на базе Android и испытывает трудности с поддержанием точности, когда пользователь находится в движении, например, при ходьбе. Исследователи работают над улучшением производительности в этих условиях. Результаты исследования будут представлены на конференции ACM CHI по человеческому фактору в вычислительных системах. Амбициозный китайский боевик Phantom Blade Zero создавался без применения генеративного ИИ — игра вышла на финишную прямую
10.04.2026 [12:46],
Михаил Романов
Глава китайской студии S-Game Лян Цивэй (Liang Qiwei) рассказал о ходе разработки амбициозного фэнтезийного ролевого боевика с полуоткрытым миром Phantom Blade Zero и прояснил позицию команды в отношении генеративного ИИ. 
Источник изображений: S-Game Напомним, последний раз разработчики Phantom Blade Zero выходили на связь в декабре. На церемонии The Game Awards 2025 была объявлена дата релиза игры — 9 сентября 2026 года. По словам Цивэя, сейчас Phantom Blade Zero находится на финальных, «напряжённых» фазах производства: «Вкладываем все доступные ресурсы в доведение каждого аспекта игры до абсолютного предела наших возможностей». 
Модели персонажей в игре базируются на трёхмерных сканах актёров Цивэй также заверил, что весь контент Phantom Blade Zero создан руками человека — ни для одного элемента игры (модели персонажей и оружия, анимации, окружение) генеративный ИИ не привлекался. «Мы не используем визуальные ИИ-технологии, которые могут изменить креативный замысел наших художников. <...> Твёрдо верим, что человеческое творчество — не просто средство создания ценности, а сама ценность и есть», — заявил Цивэй. 
S-Game задалась целью сделать игру, которой все в студии могли бы гордиться Игроки Phantom Blade Zero возьмут на себя роль Соула — элитного убийцы неуловимой организации «Орден», несправедливо обвинённого в смерти её патриарха. За 66 дней герой должен раскрыть заговор и доказать невиновность. Phantom Blade Zero создаётся для PC (Steam) и PS5. Обещают смесь кунг-фу-панка, стимпанка и оккультизма, эффектную боевую систему, более 30 видов оружия, графику на Unreal Engine 5 и текстовый перевод на русский язык. |
|
✴ 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
