«Британская энциклопедия» (Encyclopedia Britannica) и издатель словарей Merriam-Webster подали иск против OpenAI. Они утверждают, что компания использовала их защищённый авторским правом контент для обучения своего ИИ, а затем генерировала ответы, которые были «существенно похожи» на их контент. Об этом сообщило издание Reuters.

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Источник изображения: Levart_Photographer / unsplash.com

«Британская энциклопедия» утверждает, что OpenAI неоднократно копировала их контент без разрешения. «GPT-4 сама “запомнила” большую часть защищенного авторским правом контента энциклопедии и будет выдавать почти дословные копии значительных фрагментов по запросу. Запомненные примеры являются несанкционированными копиями, которые [OpenAI] использовала для обучения своих моделей, включая GPT-4», — утверждается в иске.

В иске также приводятся примеры ответов моделей OpenAI рядом с текстом «Британской энциклопедии», в которых целые отрывки совпадают слово в слово. «Британника» также утверждает, что OpenAI «перетягивает» на себя её веб-трафик, генерируя ответы, которые «заменяют или напрямую конкурируют» с контентом энциклопедии, вместо того чтобы направлять пользователей на свой веб-сайт, как это делала бы традиционная поисковая система.

Как пишет The Verge, это последний из растущей череды исков о нарушении авторских прав от издателей, направленных против компаний, занимающихся искусственным интеллектом, за последние несколько лет. Ранее газета The New York Times выдвигала аналогичные обвинения в своём продолжающемся судебном процессе против OpenAI, в том числе обвиняя компанию в массовом копировании её защищённого авторским правом контента. В сентябре компания Anthropic урегулировала коллективный иск об использовании защищённых авторским правом книг для обучения своих моделей ИИ, выплатив авторам книг $1,5 млрд.

На фоне гонки в сфере ИИ Amazon, Google, Meta✴✴ и Microsoft резко увеличили закупки углеродных кредитов для компенсации выбросов CO2. По данным платформы Ceezer, объём таких покупок вырос с 14 200 кредитов в 2022 году до 68,4 млн в 2025 году. Главный драйвер — расширение энергоёмкой ИИ-инфраструктуры. Речь идёт прежде всего о крупных дата-центрах. Они требуют больше электроэнергии. Они же увеличивают выбросы.

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Источник изображения: Matthias Heyde / Unsplash.com

По данным платформы управления углеродными кредитами Ceezer, Amazon, Google, Meta✴✴ и Microsoft увеличили закупки углеродных кредитов после запуска ChatGPT в 2022 году. Именно это событие дало старт гонке ИИ. Углеродные кредиты позволяют компаниям компенсировать выбросы через финансирование проектов, которые снижают выбросы или удаляют CO₂ из атмосферы. Каждый кредит соответствует одной метрической тонне углекислого газа, сокращённой или удалённой из атмосферы. Все четыре компании уже обязались достичь нулевого уровня чистых выбросов. Однако быстрое развитие ИИ, который требует больших объёмов энергии и воды, поставило под вопрос достижимость этой цели.

В 2022 году четыре компании купили 14 200 кредитов на постоянное удаление CO₂ из атмосферы. В 2023 году объём вырос до 11,92 млн. В 2024 году он увеличился ещё на 104 % и достиг 24,4 млн. В 2025 году рост составил 181 %, а общий объём поднялся до 68,4 млн. В прошлом году Amazon запустила платформу, на которой её партнёры могут покупать углеродные кредиты. Параллельно растут и затраты на развитие ИИ. Amazon, Alphabet, Microsoft и Meta✴✴ в совокупности рассчитывают в этом году израсходовать почти $700 млрд на поддержку своих амбиций в сфере ИИ. В эту сумму входит строительство больших дата-центров.

Среди четырёх компаний только Microsoft последовательно публиковала годовые объёмы закупок углеродных кредитов ещё до 2022 года. Кроме того, кредиты часто покупают пакетами с поставкой на несколько лет вперёд. Это может искажать годовую динамику. Есть и ещё одно ограничение. Компании не обязаны раскрывать такие сделки. Генеральный директор Ceezer Магнус Древелис (Magnus Drewelies) сказал CNBC, что часть покупок могла не раскрываться из-за репутационного риска. Ранние углеродные кредиты вызывали споры, потому что не всегда отражали подлинное сокращение выбросов CO₂.

По оценке Древелиса, при ограниченном предложении чистой энергии, необходимой для развития ИИ, достижение углеродной нейтральности техногигантами без удаления CO₂ невозможно. Дефицит низкоуглеродной энергии стал прямым ограничителем климатических стратегий компаний. Технологическое удаление CO₂ включает разные методы. Один из них — прямой захват воздуха, при котором машины извлекают CO₂ из атмосферы. Другой путь — процессы, которые ускоряют естественную способность природы улавливать и накапливать углерод.

Источник изображения: Scott Rodgerson / Unsplash.com

Исполнительный директор отраслевой коалиции Carbon Business Council Бен Рубин (Ben Rubin) связал скачок закупок с докладом Межправительственной группы экспертов по изменению климата ООН (IPCC) за 2022 год. В докладе говорилось, что удаление углерода потребуется во всех сценариях, которые позволяют удержать глобальное потепление ниже 1,5 градуса. Рубин заявил CNBC: «Всплеск спроса на удаление в 2023 году был не краткосрочной реакцией, а началом структурного сдвига, которому соответствуют растущая активность частного сектора и поддержка со стороны государственной политики».

Среди четырёх компаний наиболее заметна Microsoft. Генеральный директор платформы климатического финансирования Opna Шилпика Гаутам (Shilpika Gautam) сказала CNBC, что рынок удаления углерода — это по сути Microsoft. Когда CNBC запросил у компании данные, Microsoft представила цифры, которые отличаются от расчётов Ceezer. Причина в методике. Microsoft учитывает все типы углеродных кредитов, а не только постоянное удаление CO₂.

По данным Microsoft, объём закупок вырос на 247 % с 2022 по 2023 финансовый год и достиг 5 млн единиц. Затем, с 2023 по 2024 финансовый год, объём увеличился ещё на 337 % и составил 21,9 млн. В следующем финансовом году компания зафиксировала рост примерно на 100 %, но точную цифру не раскрыла. Директор по устойчивому развитию Microsoft Мелани Накагава (Melanie Nakagawa) сказала CNBC, что компания сосредоточена на сокращении выбросов и на удалении той их части, которую пока не может сократить. Цель Microsoft достичь отрицательного углеродного баланса к 2030 году.

В письменном комментарии Накагава заявила: «Будучи первопроходцем на рынке удаления углерода, мы находимся в уникальном положении и можем формировать сигналы спроса, которые приведут к росту предложения. Рынок удаления углерода, на котором будет больше решений и больше покупателей, приблизит всех нас к достижению наших общих целей и обеспечит положительный эффект для планеты и экономики». При этом Microsoft прямо не ответила на вопрос, связаны ли её закупки кредитов с ИИ-стратегией.

По оценке Древелиса, рост сферы ИИ сопровождался некоторым увеличением выбросов у крупнейших компаний, но рост не был резким. Из этого он делает вывод, что гиперскейлеры сравнительно быстро отреагировали, в том числе через переход на возобновляемые источники энергии. Иными словами, они опираются не только на углеродные кредиты. Гаутам при этом считает, что закупки Microsoft в значительной степени можно объяснить расширением её ИИ-дата-центров. Гаутам также указала на инвестиции Microsoft в компании, которые разрабатывают низкоуглеродные материалы, включая Sublime Systems и Stegra. По её словам, такая стратегия логична: после масштабирования эти решения позволят строить более устойчивую инфраструктуру.

С тех пор, как в январе прошлого года DeepSeek выпустила рассуждающую ИИ-модель DeepSeek-R1, которая получила широкую известность, крупных обновлений не выходило. Слухи о появлении новой ИИ-модели от DeepSeek время от времени вызывают волну обсуждений в интернете, но, по всей видимости, в следующем месяце состоится релиз мультимодальной модели DeepSeek-V4, которая получит значительные улучшения по сравнению с предыдущей версией.

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Источник изображения: mp.weixin.qq.com

По данным источника, последние полгода команда разработчиков DeepSeek во главе с сооснователем компании Лян Вэньфэном (Liang Wenfeng) работала над устранением недостатков DeepSeek в плане обработки визуального контента и улучшением ИИ-поиска. Компания стремилась улучшить способности ИИ-модели в области генерации программного кода, а также работала над расширением контекстного окна. Для достижения поставленных целей ещё в прошлом году DeepSeek начала сотрудничать с Baidu.

Пользователи платформ для профессионалов по всему миру пытаются уловить признаки появления новой версии DeepSeek. Несколько дней назад на OpenRouter, крупнейшем агрегаторе API для ИИ-моделей, появились алгоритмы Healer Alpha и Hunter Alpha. Модель Healer Alpha — это мультимодальная языковая модель, способная воспринимать визуальную и звуковую информацию, проводить кросс-модальные рассуждения и с высокой точностью выполнять многошаговые задачи. При этом размер контекстного окна алгоритма составляет всего 260 тыс. токенов. Hunter Alpha создана специально для агентных приложений. Это модель с триллионами параметров и контекстным окном в 1 млн токенов. В описании сказано, что алгоритм хорошо справляется с долгосрочным планированием, сложными рассуждениями и непрерывным выполнением многошаговых задач. Она может точно следовать полученным инструкциям, что важно при работе с фреймворками вроде OpenClaw, позволяющими создавать ИИ-агентов.

Источник изображения: Unsplash, Solen Feyissa

На фоне появления этих двух языковых моделей в соцсети X снова поднялась волна обсуждений о скором выходе DeepSeek-V4. Однако, судя по предыдущим публичным сообщениям о DeepSeek-V4, модель обладает десятками триллионов параметров, контекстным окном в 1 млн токенов, а также способностью понимать и генерировать мультимодальные данные, т.е. обрабатывать и создавать текст, изображения и видео. Это означает, что характеристики недавно появившихся на OpenRouter алгоритмов не в полной мере соответствуют ожидаемым параметрам DeepSeek-V4.

По данным источника, направление развития следующей версии DeepSeek связано с улучшением долгосрочной памяти, считающейся одной из важнейших характеристик языковых моделей. За последние полгода Лян Вэньфэн стал соавтором трёх научных работ, связанных, в том числе, с изучением возможностей расширения долгосрочной памяти языковых моделей.

Результаты исследований Вэньфэна и его команды также демонстрируют чёткую траекторию технологической эволюции. Утвердив парадигму обучения с подкреплением для способностей к рассуждению в DeepSeek-R1, разработчики исследуют дальнейшие инновации в базовой архитектуре. В частности, через новые модули, такие как «условная память», они пытаются повысить производительность алгоритма, решив известные проблемы традиционной архитектуры в части памяти и вычислительных мощностей. Эта деятельность также является технологической подготовкой к запуску DeepSeek-V4. Кроме того, новый алгоритм будет глубоко адаптирован под китайские ИИ-ускорители и может стать первой ИИ-моделью, полностью работающей в рамках «экосистемы отечественных вычислительных мощностей».

В апреле на рынке китайских ИИ-моделей ожидается высокая активность. Помимо появления новой версии DeepSeek, ожидается запуск очередной ИИ-модели Tencent с 30 млрд параметров.

Журналист Bloomberg Джейсон Шрайер (Jason Schreier) подвёл итоги прошедшей на минувшей неделе конференции для разработчиков видеоигр GDC 2026 и поделился выводами, которые сделал по результатам посещения этого мероприятия. В числе прочего он увидел, как сильно на индустрию влияет генеративный искусственный интеллект и в будущем ситуация, скорее всего, будет лишь усугубляться.

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Источник изображения: ELLA DON/unsplash.com

Кризис на рынке труда. За последние три года индустрия видеоигр потеряла десятки тысяч рабочих мест из-за чрезмерного найма в 2021 году, нестабильной рыночной ситуации и множества других факторов. На конференции GDC в этом году можно было легко найти подтверждение этой турбулентности. Семинары, предназначенные для помощи разработчикам в улучшении их резюме, были переполнены соискателями, а продюсеры и художники обменивались визитками в надежде найти новую работу.

В этом году на конференции было множество студентов, жаждущих найти работу в игровой индустрии. К сожалению, в ближайшие месяцы и годы многим из них придётся столкнуться с суровой реальностью: они конкурируют с ветеранами индустрии, у которых за плечами десятилетия опыта и которые сами прикладывают массу усилий, чтобы найти работу. Один из участников конференции рассказал, что индустрия видеоигр и раньше проходила через подобные циклы, но никогда прежде в подобных масштабах. Огромное количество безработных в игровой сфере означает, что некоторым из них, вероятно, придётся искать иное призвание.

Искусственный интеллект повсюду. Третий год подряд ИИ был в числе основных тем на GDC. В отличие от других недавних трендов, таких как NFT, генеративный ИИ, по всей видимости, пришёл всерьёз и надолго, поскольку предлагает много вариантов использования. Несколько разработчиков рассказали, что им удалось найти эффективные способы использования ИИ внутри своих студий, например, для помощи в ведении заметок на совещаниях или сортировки документации, скопившейся за годы.

В конференц-центре Moscone нельзя было пройти и нескольких шагов, чтобы не увидеть баннер с рекламой ИИ-сервисов разных компаний, не столкнуться с представителями ИИ-компаний или не услышать, как кто-то рассказывает о преимуществах нового ИИ-инструмента, который произведёт революцию в игровой индустрии, сделав всех NPC разумными. Стенды на выставочной площадке рекламировали всевозможные игры и инструменты на базе ИИ, а на многочисленных семинарах велись обсуждения того, как ИИ впишется в разработку игр.

Источник изображения: Desola Lanre-Ologun / unsplash.com

Совместная разработка. Аутсорсинг был неотъемлемой частью индустрии видеоигр на протяжении многих лет, но к настоящему моменту он стал более масштабным, чем когда-либо. Поскольку студии планомерно снижают численность персонала, пытаясь удержать бюджеты своих игр ниже $400 млн, они привлекают всё больше партнёров по «совместной разработке». Речь о компаниях, которые приходят на временной основе, чтобы помочь с разработкой определённых частей игры. За счёт этого у студий остаётся достаточно ресурсов для продвижения проекта, но нет необходимости в увольнении лишнего персонала после его завершения.

Сторонних разработчиков стали привлекать даже те студии, которые прежде работали самостоятельно. Поэтому на GDC в этом году было множество представителей компаний, предоставляющих услуги по совместной разработке. Некоторые из этих компаний универсальны и могут предлагать помощь в разработке практически чего угодно, другие же специализируются на создании конкретных частей игр. В настоящее время студий совместной разработки больше чем когда-либо, и работы для них вполне хватает.

Повторное использование. Во время одной из дискуссий разработчики игры Clair Obscur: Expedition 33 вызвали возгласы удивления у публики, рассказав, что им удалось сохранить небольшую команду программистов с помощью одной хитрости. Они создали большую часть игрового процесса, используя встроенную в Unreal Engine систему скриптов Blueprints, вместо того, чтобы писать весь код с нуля.

Хотя такой подход может подойти не всем разработчикам, в ходе многих разговоров всплывала одна тема: необходимость для разработчиков игр перерабатывать свои прежние наработки, а не начинать процесс каждый раз с чистого листа. Многим программистам трудно удержаться от соблазна начать новый проект с нуля, используя возможность «чистого листа», чтобы исправить свои прежние ошибки. Существуют также усложняющие факторы, например, обновление Unreal Engine со стороны Epic Games может сделать уже существующие технологии устаревшими, что будет стоить программистам месяцев работы.

Однако начало работы с нуля может добавить к графику месяцы, если не годы. В индустрии, где бюджеты раздулись до сотен миллионов долларов из-за того, что игры создаются так долго, поиск способов сократить расходы и максимально эффективно задействовать прежние наработки может стать одним из путей выхода из сложившейся ситуации.

Meta✴✴ Platforms планирует масштабные увольнения, которые могут затронуть 20 % сотрудников компании. Об этом пишет информационное агентство Reuters со ссылкой на собственные осведомлённые источники. За счёт этого Meta✴✴ хочет компенсировать инвестиции в инфраструктуру для искусственного интеллекта и подготовиться к повышению эффективности, связанному с использованием сотрудниками ИИ-агентов.

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Источник изображений: Igor Omilaev / unsplash.com

Сроки проведения сокращений и их масштаб ещё не были определены окончательно. По словам других источников, высшее руководство Meta✴✴ сообщило о планах по сокращению штата сотрудников другим топ-менеджерам и поручило им приступить к планированию этого процесса. «Это спекулятивные сообщения о теоретических подходах», — прокомментировал данный вопрос представитель Meta✴✴ Энди Стоун (Andy Stone).

Если в конечном счёте будет принято решение о сокращении штата на 20 %, то эта волна увольнений станет самой масштабной после реструктуризации 2022–2023 годов, которую компания называла «годом эффективности». Согласно данным последней отчётности, по состоянию на 31 декабря 2025 года в компании работало около 79 тыс. человек. В ноябре 2022 года Meta✴✴ уволила 11 тыс. сотрудников, что на тот момент составляло около 13 % персонала компании. Примерно через четыре месяца было объявлено о сокращении ещё 10 тыс. человек.

Глава Meta✴✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) сосредоточен на дальнейшем развитии направления ИИ. Последний год он подталкивает компанию к более активной конкуренции в сфере генеративного ИИ. Meta✴✴ провела масштабную кампанию по привлечению ведущих ИИ-разработчиков, предлагая им огромные денежные выплаты. В дополнение к этому Meta✴✴ заявила о намерении инвестировать $600 млрд в строительство центров обработки данных до 2028 года. Ранее на этой неделе компания приобрела Moltbook, социальную сеть для ИИ-агентов. Не так давно также сообщалось, что Meta✴✴ потратит не менее $2 млрд на покупку китайского ИИ-стартапа Manus.

Цукерберг намекал на повышение эффективности, которое приносят инвестиции в ИИ. В январе он заявил, что начинает видеть, как «проекты, для которых ранее требовались большие команды, теперь выполняются одним очень талантливым человеком». Планы Meta✴✴ отражают более широкую тенденцию среди крупных американских компаний, особенно в технологическом секторе. Топ-менеджеры указывают на недавние улучшения ИИ-систем, как на одну из причин этих изменений.

Выступая на саммите BlackRock по инфраструктуре, гендиректор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) затронул тему растущего общественного скептицизма в отношении искусственного интеллекта. В частности, он подтвердил обоснованность широко распространённых опасений по поводу рынков труда в будущем, признав, что традиционный баланс между трудом и капиталом меняется кардинальным образом.

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Источник изображения: x.com/sama

Говоря о текущей негативной реакции общественности, Альтман отметил, что ИИ повсеместно стал «козлом отпущения» для оправдания сокращения штата в компаниях и роста коммунальных расходов. «Центры обработки данных обвиняют в повышении цен на электроэнергию. Почти каждая компания, которая проводит увольнения, обвиняет в этом ИИ, даже если на самом деле дело не в нём», — заявил Альтман. При этом он признал, что скрытая угроза для традиционной занятости имеет реальное основание.

Во время выступления Альтман рассказал, что видел в интернете цитату, которая засела у него в голове. В ней говорилось о том, как на протяжении столетий, возможно тысячелетий, люди учились структурировать общество для управления дефицитом, а теперь им быстрыми темпами приходится учиться обратному — управлять «изобилием». «Так что это, по сути, реальное изменение того, как работал капитализм», — сказал Альтман, добавив, что капитализм в некоторой степени опирался на баланс сил между трудом и капиталом. «Но если во многих наших нынешних профессиях сложно превзойти по производительности графический процессор, то это всё меняет», — добавил глава OpenAI. Он отметил, что это ставит его в тупик. «Если бы было простое общепринятое решение, мы бы его уже нашли. Так что думаю, никто не знает, что делать», — заявил Альтман.

Ещё было сказано, что за последние несколько месяцев ландшафт ИИ перешагнул порог «основной экономической полезности», быстро эволюционируя от простой помощи в написании программного кода до выполнения сложных задач в различных сферах интеллектуального труда. Альтман предупредил, что темпы этой эволюции дезориентируют, и уже скоро ИИ-агентам можно будет доверять выполнение задач, занимающих несколько дней и недель, причём они будут делать эту работу проактивно, как опытный сотрудник-человек.

Этот сдвиг уже меняет поведение компаний. Новое поколение стартапов намеренно избегает большого количества сотрудников, предпочитая вместо этого вкладывать свой капитал в вычислительные мощности. Альтман рассказал, что встречал предпринимателей, пытающихся создавать стартапы с «нулевым количеством сотрудников», полностью полагаясь на запросы к ИИ для написания программного обеспечения, выполнения юридической работы и управления поддержкой клиентов.

Amazon планирует использовать чипы стартапа Cerebras Systems Inc. наряду с собственными процессорами Trainium, что, по словам компании, создаст оптимальные условия для запуска больших языковых моделей. Платформа Amazon Web Services, являющаяся одним из крупнейших поставщиков облачных вычислительных мощностей, начнёт предлагать новый сервис на основе договорённостей с Cerebras во второй половине 2026 года. Финансовые условия сделки не разглашаются.

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Источник изображения: Cerebras

Партнёрство Amazon и Cerebras является очередной попыткой удовлетворить огромный спрос на инфраструктуру для вычислений в сфере искусственного интеллекта. По словам вице-президента Amazon Web Services Нафии Бшары (Nafea Bshara), обе компании готовились к этому сотрудничеству в течение нескольких лет. Он также добавил, что платформа AWS намерена задействовать столько чипов для увеличения вычислительных мощностей, сколько будет востребовано.

Для Cerebras, которая планирует первичное публичное размещение акций (IPO), наличие среди клиентов Amazon поможет повысить узнаваемость компании на потенциально огромном рынке. Платформа AWS стала первой из числа крупнейших операторов центров обработки данных, кто обязался задействовать в своей инфраструктуре чипы Cerebras.

Согласно имеющимся данным, чипы Amazon и Cerebras будут работать в связке для обеспечения инференс-вычислений, т.е. запуска больших языковых моделей и генерации ответов на входящие запросы. Чипы Amazon Trainium 3 используют для осмысления пользовательских запросов, после чего чипы Cerebras Wafer Scale Engine обеспечат генерацию ответов. Обычно такой подход имеет существенный недостаток: взаимодействие между разными компонентами замедляет процесс. Однако в данном случае компании стремятся получить преимущество, используя специализированные чипы, которые способны быстрее обрабатывать задачи инференса. Улучшение производительности будет особенно заметно в областях, требующих взаимодействия с пользователем, например, при поэтапном написании программного кода.

«Хотя сервис только на базе чипов Trainium, вероятно, будет дешевле, новое комбинированное предложение станет привлекательным там, где время — деньги», — считает Бшара. Amazon продолжает оставаться крупным клиентом Nvidia, а также ведёт разработку собственных ИИ-чипов. Эти усилия направлены на улучшение экономических показателей центров обработки данных компании и достижение возможности предлагать клиентам уникальные услуги.

Несмотря на растущую конкуренцию со стороны Intel и AMD, линейка видеокарт RTX от Nvidia объективно остаётся лучшим оборудованием для работы технологий трассировки лучей и трассировки путей в играх. Начиная с архитектуры Turing и серии RTX 20, компания добилась значительных успехов (в основном за счёт использования ИИ и нейронного рендеринга) в повышении графической детализации без ущерба для производительности. На конференции GDC 2026 Nvidia заявила, что будущее сулит ещё более впечатляющие достижения.

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Источник изображения: Future / CD Projekt Red, Remedy Entertainment, Microsoft

На презентации Nvidia Джон Спитцер (John Spitzer), вице-президент Nvidia по разработке и производительности, представил линейный график, отображающий прогресс роста производительности трассировки лучей и трассировки путей в игровых графических процессорах Nvidia. В левом углу графика находится архитектура Pascal, в рамках которой выпускалась легендарная серия видеокарт GTX 1000, выпущенная десять лет назад. Сравнивая её с сегодняшними графическими процессорами Blackwell (RTX 50), можно заметить, что производительность трассировки путей улучшилась в 10 000 раз.

Источник изображения здесь и ниже: Nvidia

Во многом этот прогресс обусловлен акцентом на аппаратное ускорение нейронной графики, которое обеспечивается выделенными RT- и тензорными ядрами, работающими с алгоритмами машинного обучения внутри графических процессоров Nvidia. Такие функции, как DLSS, полностью зависят от ИИ. Возможность более точного объединения данных кадров — как в задачах масштабирования изображения, так и при генерации кадров — возможна только благодаря ИИ-моделям, обученным на суперкомпьютерах Nvidia.

По словам Спитцера, закон Мура мёртв, поэтому одних только достижений в области аппаратных кремниевых технологий уже недостаточно для создания фотореалистичных изображений — по крайней мере, не на его веку. Nvidia хочет достичь уровня графической детализации, неотличимого от реальной жизни, но для этого потребуется «в сто или тысячу раз большая вычислительная мощность». И именно здесь ИИ становится катализатором.

В будущем достижения в области ИИ позволят игровым графическим процессорам достичь в 1 000 000 раз большей производительности трассировки лучей по сравнению с серией GTX 1000. Более новые, быстрые и эффективные аппаратные блоки, по сути, сделают нейронный рендеринг стандартом в будущем, о чём ранее уже заявлял глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang). Игры будут «выглядеть как фильм», при этом работая плавно благодаря интерполяции множества кадров в реальном времени с помощью ИИ.

Всё это не является откровением. Прогресс в игровой графике неизбежен. Есть вероятность, что ожидание этих изменений может оказаться недолгим. Графические процессоры Rubin следующего поколения от Nvidia, запуск которых запланирован на период с 2027 по 2028 год, могут приблизить эту реальность с трассировкой лучей, улучшенной в миллион раз. Список игр, поддерживающих трассировку лучей, быстро растёт. В рамках презентации Спитцер отметил, что одной из последних игр с её поддержкой стала Resident Evil Requiem. Поддержку технологии получат также будущие релизы Pragmata, 007 First Light, Control Resonant, Directive 8020 и Tides of Annihilation.

В рамках презентации Спитцер также рассказал о новых технологиях трассировки лучей, таких как ReSTIR (современные алгоритмы пространственно-временной передискретизации) и RTX Mega Geometry. Для их демонстрации Nvidia представила техническое демо игры Witcher IV, сцена из которой содержала более двух триллионов треугольников (полигонов), одновременно отображающих реалистичную растительность и освещение.

Вслед за Windows 11, мобильными устройствами и ROG Xbox Ally игровой ИИ-помощник Gaming Copilot от Microsoft готовится покорять актуальные консоли американского платформодержателя.

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Источник изображения: Steam (RightFireworк)

Как сообщил портал GamesRadar со ссылкой на презентацию Microsoft в рамках конференции Game Developers Conference 2026, Gaming Copilot доберётся до «консолей Xbox текущего поколения» (то есть Xbox Series X и S) в 2026 году.

Об этом со сцены GDC 2026 объявила менеджер Microsoft по продуктам для игрового ИИ Сонали Ядав (Sonali Yadav). Она же сообщила, что компания «продолжит внедрять [Gaming Copilot] в другие сервисы, которыми пользуются игроки».

Источник изображения: Xbox

«Бета» Gaming Copilot за пределами консолей Xbox идёт с осени 2025 года, однако широкой огласки (ни позитивной, ни негативной) до сих пор не получила. Ситуация может измениться, когда чат-бот станет доступен консольной аудитории.

Как бы то ни было, Microsoft признательна участникам закрытого бета-тестирования Gaming Copilot: «Мы многое узнали за прошедший год и благодарны за все отзывы, которые получили от сообщества».

Источник изображения: Xbox

Сейчас Gaming Copilot включает возможность «подтянуть» последние достижения, получить рекомендации игр на основе своей истории и советы по прохождению, а также напоминание о деталях собственного аккаунта.

Недавно Microsoft запатентовала систему, которая позволит временно передавать управление игрой помощнику (будь то другой человек или ИИ). Вполне возможно, функцию готовят как раз для Gaming Copilot.

Облачные провайдеры Microsoft, Meta✴✴ и OpenAI объединились с разработчиками оборудования AMD, Broadcom и Nvidia для разработки протокольно-независимой технологии масштабируемого межсоединения для кластеров ИИ. Новое соглашение о сотрудничестве (Multi-Source Agreement, MSA) определит универсальную волоконно-оптическую инфраструктуру для масштабируемых межсоединений на коротких расстояниях для кластеров ИИ.

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Источник изображений: unsplash.com

В телекоммуникационной отрасли MSA — это соглашение о выпуске продуктов, совместимых между различными поставщиками, выступающее в качестве де-факто стандартов и создающее конкурентный рынок для совместимых продуктов. Спецификация, разработанная MSA, определяет форм-факторы устройств и их интерфейс управления. К продуктам, соответствующим MSA, относятся: оптические трансиверы, волоконно-оптические кабели и другие сетевые устройства.

MSA в области оптических вычислительных межсоединений (Optical Compute Interconnect, OCI) должно определить открытую спецификацию оптической связи для масштабируемых межсоединений, используемых внутри крупных систем и стоек ИИ, что позволит использовать оптические кабели вместо медных для подключения большего количества ускорителей на высокой скорости и с предсказуемым энергопотреблением. На практике это означает, что консорциум разработает общий физический уровень (Physical Layer, PHY) и унифицированные компоненты для поддержки различных протоколов, таких как UALink для AMD и Broadcom, и NVLink для Nvidia.

Технология связи OCI для оптических каналов малой дальности, используемых в стойках ИИ и масштабируемых кластерах, определит общий PHY на основе сигнализации NRZ и мультиплексирования с разделением по длинам волн (Wavelength-Division Multiplexing, WDM), начиная с четырёх длин волн × 50 Гбит/с (200 Гбит/с в каждом направлении) с возможностью масштабирования до 800 Гбит/с на волокно. Ожидается, что со временем количество длин волн будет увеличено, а скорость передачи сигналов возрастёт до 3,2 Тбит/с на волокно. Технология будет поддерживать подключаемые оптические модули, встроенную оптику и интегрированную оптику (Co-Packaged Optics, CPO) непосредственно с вычислительными микросхемами.

Общий PHY позволит различным процессорам и протоколам межсоединений работать на одной и той же волоконно-оптической инфраструктуре и коммутаторах от разных поставщиков, обеспечивая гибкость для крупных компаний, сохраняя при этом конкурентные преимущества протоколов, используемых разработчиками ускорителей ИИ и графических процессоров. Стандартизированная дорожная карта OCI призвана упростить системную интеграцию, снизить риски разработки и сократить циклы развёртывания для новых поколений оборудования ИИ.

Хотя группу OCI MSA возглавляют AMD, Broadcom и Microsoft, известные сторонники открытых отраслевых стандартов, это явно не традиционный орган по стандартизации, такой как консорциумы Ultra Ethernet или UALink, что должно заметно повлиять на развитие технологии и ускорить её внедрение:

• Во-первых, OCI MSA ориентирована на гиперскейлеров, что отличает это соглашение от большинства отраслевых консорциумов, которые организуются и возглавляются независимыми поставщиками оборудования (IHV), IP-компаниями и поставщиками сетевого оборудования.
• Во-вторых, OCI нацелена на очень специфический архитектурный уровень систем ИИ — каналы связи ближнего действия, соединяющие ускорители и коммутаторы в масштабируемой области. В отличие от этого, традиционные группы разработчиков оборудования, как правило, стандартизируют вертикально интегрированный набор технологий.
• В-третьих, сама структура MSA подразумевает, что работа будет вестись быстрее, чем в типичном отраслевом органе по стандартизации. MSA призваны позволить участникам согласовывать электрические/оптические интерфейсы и быстро создавать совместимые продукты, без длительных процессов достижения консенсуса, характерных для классических организаций, таких как JEDEC или Ultra Ethernet Consortium, которые призваны объединять десятки или сотни компаний и поддерживать всю отрасль.

«Растущая потребность в масштабируемых оптических межсоединениях для поддержки крупных систем ИИ в конце этого десятилетия очевидна, — уверен старший вице-президент по технологиям и инженерии AMD Брайан Амик (Brian Amick). — AMD является одним из основателей и активным сторонником OCI MSA, поскольку она устанавливает открытую спецификацию для отрасли, способствующую развитию надёжной многовендорной экосистемы масштабируемых оптических межсоединений».

«Компания Broadcom гордится тем, что использует свою платформу CPO и отраслевые партнёрства для продвижения спецификации OCI, — заявил вице-президент и генеральный директор подразделения оптических систем Broadcom Нир Маргалит (Near Margalit). — OCI-MSA обеспечивает бесшовную интеграцию с существующими электрическими ASIC на базе SerDes, предоставляя при этом чёткий путь к прямой интеграции ASIC, гарантируя, что экосистема останется гибкой и высокопроизводительной».

«Nvidia является одним из основателей OCI MSA, призванного установить общий оптический стандарт для глобальных инфраструктур ИИ, — отметил старший вице-президент по сетевым технологиям Nvidia Гилад Шайнер (Gilad Shainer). — Оснастив лучшие в своём классе вычислительные мощности передовой оптикой, OCI MSA может обеспечить масштабируемость и производительность, необходимые для следующей эры сверхинтеллекта».

Microsoft в партнёрстве с Intel и Nvidia работает над двумя новыми функциями DirectX, направленными на решение проблем, с которыми постоянно сталкиваются геймеры на ПК. Одна из них касается более эффективного запуска функций ИИ внутри игр. Другая — сокращения задержек компиляции шейдеров и длительного времени первой загрузки.

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Источник изображений: videocardz.com

В настоящее время Microsoft готовит инструменты DirectX Linear Algebra и DirectX Compute Graph Compiler, которые должны стандартизировать и упростить разработчикам запуск задач ИИ через DirectX вместо использования отдельных методов, специфичных для конкретного поставщика. Эти инструменты будут востребованы для нейронного рендеринга, масштабирования при помощи ИИ, текстурирования и других эффектов.

Intel сотрудничает с Microsoft в области поддержки линейной алгебры DirectX, а Nvidia — в стандартизации аппаратного ускорения ИИ через DirectX. Идея заключается в уменьшении дополнительных накладных расходов, возникающих при перераспределении рабочих нагрузок ИИ между различными частями конвейера GPU. Проще говоря, Microsoft добивается прозрачной интеграции ИИ в обычный игровой процесс, что, по мнению компании, должно упростить разработку игр и повысить их производительность.

Intel уже сообщила «о поддержке всех последних достижений в экосистеме Windows», включая:

• DirectX Machine Learning — внедрение линейной алгебры DirectX.
• Advanced Shader Delivery — обеспечение более плавной игры с момента запуска игр.
• DirectStorage — поддержка сжатия Zstandard.
• Microsoft PIX — новые функции, позволяющие внедрять инструменты разработчика консольного уровня в Windows.

Другой частью сотрудничества является технология Advanced Shader Delivery (ASD). Это новый подход Microsoft к компиляции шейдеров: теперь предварительно скомпилированные шейдеры поставляются вместе с игрой, вместо того чтобы компилироваться при запуске. Это должно снизить задержки при первом запуске игры или при входе в новую локацию. Intel заявила о поддержке ASD в процессорах Lunar Lake и Panther Lake, а Nvidia планирует добавить её для графических процессоров GeForce RTX в конце года.

По сообщениям сетевых источников, российские разработчики в сфере искусственного интеллекта, такие как «Сбер» и «Яндекс», попросили поддержки у государства. Взамен они готовы выделить часть прибыли на образование и нужды госструктур. Власти не готовы вложить запрашиваемые 400–450 млрд рублей, но рассматривают возможность нефинансового участия.

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Источник изображения: Steve Johnson / unsplash.com

Осведомлённый источник сообщил, что компании обратились к заместителю руководителя администрации президента Максиму Орешкину с просьбой организовать инвестиционную программу в размере 400 млрд рублей ежегодно. Взамен компании предлагают направлять 5 % прибыли, полученной благодаря предоставленным вычислительным мощностям, на нужды образования, а ещё 5 % — на нужды государственных структур.

Другой источник рассказал, что компании начали искать варианты государственной поддержки в середине прошлого года. Он добавил, что обсуждались разные суммы, но на тот момент «Сбер» и «Яндекс» не смогли в полной мере пояснить, для чего им нужна господдержка. Из-за этого власти отнеслись к их предложению скептически.

Другой источник на IT-рынке сообщил, что с просьбой обращался только «Сбер». Компания просила выделить 450 млрд рублей для строительства центра обработки данных с целью развития суверенного ИИ. В этом ЦОД компания готова была выделить место для других игроков рынка, занимающихся развитием национального ИИ. Он добавил, что в совещаниях по этому вопросу принимали участие члены Альянса ИИ, в который входят «Сбер», «Яндекс», VK, «Газпром нефть», «Сибур», «Уралхим» и «Северсталь». По данным источника, власти скептически отнеслись к этой идее и отказались от выделения средств, предложив «Сберу» самостоятельно финансировать строительство нового ЦОД. «Яндекс» также скептически отнёсся к идее «Сбера», поскольку было непонятно, как компания сможет использовать этот объект.

Представитель Альянса ИИ подтвердил наличие дискуссии о мерах поддержки отрасли, но на данный момент точечная помощь конкретным компаниям не обсуждается. Речь идёт о системном стимулировании отрасли, создании условий для конкурентоспособности российских разработчиков на глобальном рынке. В аппарате вице-премьера Дмитрия Григоренко отказались от комментариев по данному вопросу. Там также добавили, что пока преждевременно озвучивать какие-либо конкретные детали.

Google объявила о внедрении в свои «Карты» функции «Спроси карту» на основе Gemini, а также обновлённой «иммерсивной навигации», которая добавит в приложение 3D-вид, подробную информацию о дорогах, естественные голосовые подсказки и множество других возможностей.

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Источник изображений: Google

Новая функция «Спроси карту» позволяет пользователям задавать сложные вопросы из реальной жизни, используя естественный язык, например: «У меня разряжается телефон, где я могу его зарядить, не стоя в длинной очереди за кофе?» или «Есть ли сегодня вечером общественный теннисный корт с освещением, где я могу поиграть?»

По мнению Google, эта функция также может использоваться для быстрого планирования поездок. Запрос пользователя может выглядеть так: «Я направляюсь в Гранд-Каньон, Подкову и Коралловые дюны, есть ли какие-нибудь рекомендуемые остановки по пути?» Приложение предоставит подробные пояснения, примерное время прибытия и советы от реальных людей, например, как найти скрытую тропу или получить бесплатный входной билет.

«Спроси карту» предоставляет персонализированные ответы, опираясь на предпочтения владельца и информацию о посещённых им ранее местах или объектах, которые он искал или сохранил в своей учётной записи. Новая функция уже доступна пользователям в США и Индии для Android и iOS. В ближайшее время ожидается её появление и на настольных компьютерах.

«Иммерсивная навигация» предлагает 3D-вид, отражающий близлежащие здания, эстакады и рельеф местности, аналогично Apple Maps. Приложение также будет выделять детали дороги, такие как полосы движения, пешеходные переходы, светофоры и знаки остановки. В дополнение к визуальным изменениям, «Карты» получили больше функций, призванных помочь водителям лучше ориентироваться на дороге. Теперь «Карты» предоставляют водителям более широкий обзор маршрута благодаря интеллектуальному масштабированию и «прозрачным» зданиям, позволяя заранее подготовиться к сложным поворотам и перестроениям.

Голосовые подсказки стали более естественными. «Карты Google» теперь будет объяснять преимущества альтернативных маршрутов, таких как более длинная поездка с меньшим количеством пробок или более быстрая поездка с платным участком. Приложение также будет оповещать о проблемах на маршруте в режиме реального времени, таких как дорожные работы и аварии. Эти функции будут использовать данные из сообществ «Карты Google» и Waze.

Перед отправлением в пункт назначения, пользователь сможет предварительно просмотреть его и окрестности с помощью изображений Street View и получить рекомендации по парковке. По мере приближения «Карты» будут выделять вход в здание, ближайшие парковки и сторону улицы, на которой следует находиться.

«Наша команда поставила перед собой цель переосмыслить процесс вождения, чтобы исключить догадки во время поездок, — заявила вице-президент «Карт Google» Мириам Дэниел (Miriam Daniel). — Иммерсивная навигация — это полная трансформация процесса навигации. Она включает в себя обновлённый визуальный дизайн, актуальную информацию из реального мира, предоставляемую в нужный момент, и более интуитивно понятные указания».

«Иммерсивная навигация» начинает развёртываться для пользователей в США сегодня и в ближайшие месяцы должна стать доступна на соответствующих устройствах iOS и Android, а также на CarPlay, Android Auto и автомобилях со встроенными приложениями Google.

В конце прошлого года Google интегрировала Gemini в свои «Карты». ИИ-помощник рассказывает новости, предоставляет информацию о местах вдоль маршрута и умеет добавлять события в календарь. При просмотре Street View помощник Gemini используется для улучшения навигационных указаний и получения информации о близлежащих достопримечательностях вместо простого указания расстояний до них.

Meta✴✴ Platforms на этой неделе представила дорожную карту, в рамках которой компания осуществляет разработку четырёх новых чипов на фоне стремительного расширения инфраструктуры собственных центров обработки данных. Гигант соцсетей, как и многие другие крупные бигтехи, вкладывает значительные средства в создание команды, способной разрабатывать собственные чипы для сферы ИИ, которые могли бы стать дополнением к закупкам продукции Nvidia и AMD.

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Источник изображений: Igor Omilaev / unsplash.com

Процесс создания чипов для решения специфических задач по обработке данных может привести к появлению аппаратных продуктов, которые потребляют меньше энергии и имеют привлекательность с финансовой точки зрения по сравнению с уже имеющимися на рынке чипами. Разработка чипов Meta✴✴ проходит в рамках программы Meta✴✴ Training and Inference Accelerator (MTIA). Первым в числе новых чипов стал MTIA 300, и он уже задействован для обеспечения работы систем ранжирования и рекомендаций в сервисах компании. Остальные три чипа будут выпущены в 2026-2027 годах, причём два последних — MTIA 450 и MTIA 500, разрабатываются для инференса, т.е. обеспечения работы процесса генерации ответов на пользовательские запросы.

Meta✴✴ уже добилась определённого успеха в плане разработки чипов для инференса, но долгое время сталкивалась с трудностями в реализации собственных амбиций по созданию чипов для обучения генеративных ИИ-моделей. Начиная с MTIA 400, который, по словам компании, находится на пути к началу использования в ЦОД Meta✴✴, под эти задачи была спроектирована полноценная система, включающая в себя несколько серверных стоек и систему жидкостного охлаждения.

На данный момент план Meta✴✴ предполагает запуск новых чипов с интервалом в шесть месяцев, поскольку компания сосредоточена на быстром расширении инфраструктуры своих ЦОД, которые обеспечивают работу таких приложений, как Instagram✴✴ и Facebook✴✴. В начале этого года компания сообщила, что объём капитальных затрат в этом году составит от $115 до $135 млрд. Частично разработка новых чипов осуществляется совместно с Broadcom в рамках заключенного ранее партнёрского соглашения. Для производства готовой продукции используются мощности тайваньской TSMC.

На выступлении во время конференции GDC 2026 представители подразделения Google DeepMind признали, что ИИ-генератор игровых миров Genie 3 на данный момент не способен заменить традиционные игровые движки. Из-за технических ограничений создаваемые алгоритмом виртуальные пространства начинают демонстрировать несогласованность примерно через минуту, хотя ещё несколько месяцев назад ИИ-модель могла поддерживать согласованность в генерируемых мирах всего несколько секунд.

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Источник изображения: Google

Принцип работы Genie 3 отличается от того, как функционируют традиционные игровые движки. ИИ-модель генерирует виртуальный мир покадрово, в результате чего формируется не традиционный трёхмерный игровой мир, а что-то, более похожее на интерактивное видео, реагирующее на действия пользователя. Представители DeepMind отметили, что компания не стремится к тому, чтобы создать замену традиционным игровым движкам. Вместо этого Google хочет «предоставить новый игровой опыт <…>, который невозможно было бы даже вообразить без искусственного интеллекта».

Позднее в беседе с журналистами представитель DeepMind подтвердил, что видеоигры не были главной целью разработчиков, но допустил, что они могут стать естественным результатом развития технологии. Однако в настоящее время DeepMind больше интересует разработка сильного искусственного интеллекта (AGI) и создание индивидуальных виртуальных миров для навигации ИИ-агентов. Google признаёт, что сейчас существуют технические ограничения, которые не позволят просто взять Genie 3 и создать полноценную видеоигру. Однако там отметили, что было бы интересно передать технологию в руки разработчиков видеоигр, чтобы они могли «поэкспериментировать с ней».