Alphabet, Amazon, Meta✴✴, Microsoft, как и другие крупные технологические компании, инвестируют пугающие суммы в искусственный интеллект — их совместные капитальные затраты в текущем финансовом году составят более $380 млрд. Для финансирования расходов часто применяются заёмные средства и внебалансовые инструменты. Такой переход к капиталоёмким бизнес-моделям ограничивает рост доходности капитала для акционеров и вызывает обоснованные опасения инвесторов.

Пять главных фишек камеры HONOR Magic 7 Pro

Наушники HUAWEI FreeBuds 6, которые понимают жесты

Обзор смартфона HONOR X9c Smart: прочность со скидкой

Hollow Knight: Silksong — песнь страданий и радостей. Рецензия

Репортаж со стенда HONOR на выставке MWC 2025: передовые новинки и стратегические планы на будущее с ИИ

Лучший процессор за 20 тысяч рублей — сравнение и тесты

Обзор планшета HONOR Pad V9: нейросети спешат на помощь

Смартфон HUAWEI Mate 70 Pro как выбор фотографа

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80: удобный флагман с «Алисой»

Источник изображения: Loongson

В течение последних двух десятилетий стратегия крупных технологических компаний была довольно простой и чрезвычайно успешной: прорывные инновации, стремительный рост и контроль расходов. Alphabet, Amazon, Meta✴✴ и Microsoft использовали эту формулу, чтобы отобрать долю рынка у традиционных компаний и двигать фондовый рынок США вперёд, устанавливая рекорд за рекордом. Но ключевая часть программы — относительно небольшой объём капитала, необходимый для получения высокой прибыли, — всё больше оказывается под угрозой из-за гонки инвестиций в инфраструктуру для искусственного интеллекта.

«Это [были] одни из лучших бизнес-моделей, которые когда-либо видел рынок, — считает Джим Морроу (Jim Morrow), генеральный директор Callodine Capital Management, управляющей активами на $1,2 млрд. — Сейчас мы наблюдаем взрывной рост капиталоёмкости, достигший точки, когда это самый капиталоёмкий сектор на рынке. Это просто радикальное изменение».

Ожидается, что только эти четыре компании в текущем финансовом году выделят более $380 млрд на капитальные затраты, причём их бо́льшая часть будет вложена в инфраструктуру для ИИ. Эта сумма более чем на 1300 % превосходит капиталовложения этих же компаний десятилетней давности. В следующем году ожидается дальнейший рост инвестиций в центры обработки данных для ИИ.

Согласно данным Bloomberg, капитальные затраты Microsoft сейчас составляют 25 % от выручки, что более чем в три раза превышает показатель десятилетней давности. По соотношению расходов к продажам компания, как и Alphabet и Amazon, входит в топ-20 индекса S&P 500, значительно опережая показатели традиционно капиталоёмких отраслей, таких как разведка нефти и газа и телекоммуникации.

Источник изображения: Nvidia

Несмотря на неопределённость будущих дивидендов, инвесторы пока доверяют технологическим гигантам. В этом году их акции заметно выросли в цене, повысив рыночную оценку компаний. Например, акции Microsoft выросли на 15 % в 2025 году, а их стоимость более чем в 28 раз превышает прогнозируемую прибыль на следующие 12 месяцев, что превышает 10-летний средний показатель, составляющий примерно 27 раз, и индекс S&P 500, кратный 22.

В то же время акции Meta✴✴ показали худший результат за три года, упав на 11 % на следующий день после публикации отчёта Meta✴✴ о прибыли, и с тех пор потеряли ещё 3,8 %. После взлёта на 25 % за первые три квартала, акции выросли на 9,5 % за год, что ниже роста индекса S&P 500.

Одним из спорных вопросов является рост амортизационных расходов на оборудование для ЦОД. Ускорители ИИ и серверы сравнительно быстро устаревают, а ускоренное их списание и замена на следующее поколение может серьёзно замедлить рост прибыли компаний. Растущие объёмы инвестиций также негативно сказываются на свободном денежном потоке, что может ограничить рост доходности капитала для акционеров за счёт выкупа акций и дивидендов.

Alphabet, по прогнозам, сгенерирует в этом году свободный денежный поток в размере $63 млрд, что меньше, чем $73 млрд в прошлом и $69 млрд в 2023 году. Ожидается, что Meta✴✴ и Microsoft будут иметь отрицательный свободный денежный поток после учёта доходов акционеров, в то время как Alphabet практически достигнет безубыточности.

Многие компании все чаще обращаются к долговым и внебалансовым инструментам финансирования своих расходов, что повышает их риски. Например, Meta✴✴ недавно продала облигации на сумму $30 млрд в рамках крупнейшей в этом году публичной сделки по высококлассному корпоративному долгу и организовала пакет частного финансирования на сумму около $30 млрд.

Никогда ещё крупнейшие и самые успешные компании мира не решались вложить столько денег в многообещающую, но непроверенную технологию. «Это компании, которым исторически не приходилось конкурировать друг с другом. У каждой из них была своя ниша […], где они получали огромную прибыль при низких затратах, а теперь они сталкиваются с капиталоёмкими бизнес-моделями в сфере ИИ, — подчеркнул Морроу. — […] Это риск, с которым, я думаю, рынку придётся бороться».

Чикагская товарная биржа (Chicago Mercantile Exchange, CME) была вынуждена приостановить торги по всему миру из-за проблем с охлаждением в одном из обслуживающих её центров обработки данных. CME позволяет совершать сделки с широчайшим ассортиментов товаров — от сельхозпродукции и энергоносителей до фондовых индексов и криптовалюты. Перебои в работе биржи затронула даже такие отдалённые города, как Лондон и Куала-Лумпур.

Наушники HUAWEI FreeBuds 6, которые понимают жесты

Hollow Knight: Silksong — песнь страданий и радостей. Рецензия

Репортаж со стенда HONOR на выставке MWC 2025: передовые новинки и стратегические планы на будущее с ИИ

Обзор смартфона HONOR X9c Smart: прочность со скидкой

Обзор планшета HONOR Pad V9: нейросети спешат на помощь

Смартфон HUAWEI Mate 70 Pro как выбор фотографа

Пять главных фишек камеры HONOR Magic 7 Pro

Лучший процессор за 20 тысяч рублей — сравнение и тесты

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80: удобный флагман с «Алисой»

«27 ноября на нашем объекте CHI1 произошёл сбой в работе холодильной установки, затронувший несколько охлаждающих устройств. Наши инженерные группы вместе со специализированными подрядчиками по механическому оборудованию работают на месте над восстановлением полной мощности охлаждения. Мы успешно перезапустили несколько холодильных установок с ограниченной мощностью и развернули временное охлаждающее оборудование в дополнение к нашим постоянным системам», — описал ситуацию представитель CME.

На данный момент остаются работоспособными BrokerTec US Actives, которая в основном занимается электронной торговлей ликвидными казначейскими ценными бумагами США, и BrokerTec EU, работающая с европейскими государственными облигациями и соглашениями репо. Все остальные торговые системы недоступны.

Сбой произошёл ранним утром последнего дня недели и оказал ограниченное влияние на торги в США. Ожидается, что основной удар примут на себя азиатские и европейские рынки. Биржа не первый раз приостанавливает торги из-за неполадок в электронных системах, но этот случай, похоже, стал самым масштабным на сегодняшний день.

Сбой системы охлаждения продемонстрировал риски, связанные с отсутствием полноценного дублирования дата-центров, особенно для столь масштабной организации, через которую проходят триллионы долларов и чьи действия могут повлиять на экономику целых стран.

Прогнозы о сроках полного восстановления отсутствуют. «Из-за проблем с охлаждением в центрах обработки данных CyrusOne работа наших рынков в настоящее время приостановлена. Служба поддержки работает над решением проблемы в ближайшее время и сообщит клиентам подробности предварительного открытия, как только они станут известны», — сообщил представитель CME.

Компания «Яндекс» представила сервис «Нейроэксперт», который доступен в формате бета-версии. Он позволяет загружать документы, таблицы, презентации, аудио- и видеофайлы, а также отправлять ссылки, из которых составляется база знаний с возможностью найти ответ на любой вопрос. Воспользоваться сервисом может любой желающий.

Наушники HUAWEI FreeBuds 6, которые понимают жесты

Обзор планшета HONOR Pad V9: нейросети спешат на помощь

Пять главных фишек камеры HONOR Magic 7 Pro

Обзор смартфона HONOR X9c Smart: прочность со скидкой

Смартфон HUAWEI Mate 70 Pro как выбор фотографа

Hollow Knight: Silksong — песнь страданий и радостей. Рецензия

Репортаж со стенда HONOR на выставке MWC 2025: передовые новинки и стратегические планы на будущее с ИИ

Лучший процессор за 20 тысяч рублей — сравнение и тесты

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80: удобный флагман с «Алисой»

Источник изображений: «Яндекс»

База знаний на платформе «Нейроэксперт» похожа на папку в облачном хранилище — ею можно поделиться по ссылке. Пользователь загружает информацию и задаёт о ней вопросы в режиме диалога; ответы система готовит только на основе предоставленных данных. На этапе бета-тестирования загружаются до 25 файлов и ссылок — это могут быть документы, таблицы, аудиосообщения из мессенджера или другие данные. По завершении бета-тестирования можно будет добавлять больше исходных данных.

Сервис пригодится тем, кто работает с большими объёмами информации. Преподаватель может загрузить свои лекции и передать базу данных студентам, которые при подготовке к экзаменам найдут в ней ответы на свои вопросы. «Нейроэксперт» окажется полезным, например, если требуется создать отчёт, а необходимые данные размещены в одной из множества презентаций — искать информацию вручную не придётся. Сервис поможет принять решение о покупке, если загрузить в него ссылки с описанием товаров и видеообзоры. Можно, наконец, загрузить «Нейроэксперту» правила настольной игры и задать ему вопрос при возникновении спорного момента.

Особенно полезным сервис окажется для бизнес-клиентов — его можно будет подключить к внутренним базам знаний и документации. «Нейроэксперт» поможет систематизировать работу, будет способствовать адаптации и повышению эффективности работников компании. Подключить предварительный вариант корпоративного «Нейроэксперта» можно по заявке.

Для работы сервиса использованы несколько созданных «Яндексом» технологий. Для поиска данных по графикам и диаграммам используется визуально-языковая модель (VLM); за обработку аудио и видео отвечает технология распознавания речи (ASR); текст на картинках обрабатывает технология оптического распознавания символов (OCR). Обработку данных от этих систем и подготовку ответа осуществляет большая языковая модель YandexGPT 5 Pro: знания о мироустройстве и правилах языка помогают ей понимать запрос и готовить качественные ответ — при этом фактические данные она берёт из загруженных материалов. Знания модели и сведения из файлов объединяет ещё один компонент — RAG-система (Retrieval Augmented Generation).

Аналоги «Нейроэксперта» уже есть у зарубежных разработчиков: Google NotebookLM, Perplexity Spaces и ChatGPT Projects. «Яндекс» планирует реализовать две модели монетизации сервиса: расширенные возможности для оформивших подписку пользователей и интеграция «Нейроэксперта» в информационные системы заказчика.

Учёные Байройтского университета (Германия) и Мельбурнского университета (Австралия) разработали переключаемый оптический блок для хранения и считывания двоичной информации при помощи света. Проект обещает стать большим шагом на пути к построению полностью оптического компьютера, в котором для обработки и хранения данных используются фотоны, а не электроны, как в актуальных чипах.

Обзор планшета HONOR Pad V9: нейросети спешат на помощь

Пять главных фишек камеры HONOR Magic 7 Pro

Обзор смартфона HONOR X9c Smart: прочность со скидкой

Hollow Knight: Silksong — песнь страданий и радостей. Рецензия

Смартфон HUAWEI Mate 70 Pro как выбор фотографа

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80: удобный флагман с «Алисой»

Репортаж со стенда HONOR на выставке MWC 2025: передовые новинки и стратегические планы на будущее с ИИ

Наушники HUAWEI FreeBuds 6, которые понимают жесты

Лучший процессор за 20 тысяч рублей — сравнение и тесты

Источник изображения: phys.org

Учёные применили эти логические вентили для обработки информации исключительно с использованием света — они произвели несколько циклов чтения, записи и стирания на полимерных сферах, чтобы записать алфавит на одном и том же участке массива микроструктур. Учёные работают над созданием полностью оптического логического вентиля уже более десяти лет, и данный проект представляет собой пример практического применения этой технологии. Он поможет перенести обработку и хранение данных с электронов на фотоны и снизить потребляемую мощность систем.

Фотонные вычисления сулят и другие выгоды: можно работать не только с силой сигнала (количеством фотонов), но также с длиной волны (цветом) и поляризацией (направлением колебаний) — что даст широкий набор сигналов. Один оптический вентиль сможет обрабатывать сразу несколько сигналов, что в перспективе позволит удвоить, утроить или даже вчетверо повысить вычислительную мощность одного оптического процессора.

Фотоны движутся быстрее и эффективнее электронов. Поэтому для передачи данных на большие расстояния используются оптоволоконные кабели. Их применение в логических вентилях способно стать важным практическим шагом в использовании фотонов при обработке данных.

Сотрудники, умеющие качественно работать с электронными таблицами Excel, ценятся достаточно высоко. Но исследователи Microsoft разработали решение, способное как минимум отчасти их заменить. Большая языковая модель SpreadsheetLLM предназначена для управления электронными таблицами при помощи команд естественным языком.

Лучший процессор за 20 тысяч рублей — сравнение и тесты

Репортаж со стенда HONOR на выставке MWC 2025: передовые новинки и стратегические планы на будущее с ИИ

Смартфон HUAWEI Mate 70 Pro как выбор фотографа

Наушники HUAWEI FreeBuds 6, которые понимают жесты

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80: удобный флагман с «Алисой»

Обзор смартфона HONOR X9c Smart: прочность со скидкой

Hollow Knight: Silksong — песнь страданий и радостей. Рецензия

Пять главных фишек камеры HONOR Magic 7 Pro

Обзор планшета HONOR Pad V9: нейросети спешат на помощь

Источник изображения: Rubaitul Azad / unsplash.com

SpreadsheetLLM анализирует и интерпретирует данные в электронных таблицах при помощи ИИ, решая большинство связанных с ними задач — для этого производится сериализация данных, то есть включение в поток адресов, значений и форматов ячеек. Инструмент содержит компонент SheetCompressor, который сжимает электронные таблицы для их передачи модели ИИ. Он состоит из трёх модулей: первый анализирует структуру таблицы и отбрасывает нетабличное содержимое; второй преобразует данные в более эффективное представление; третий агрегирует данные.

У SpreadsheetLLM есть некоторые ограничения. Она игнорирует цвета ячеек, а они могут иметь какое-то значение, и не осуществляет семантического сжатия для содержимого ячеек, выраженного естественным языком. Но и этого хватает, чтобы на 96 % сократить потребление токенов при запросе к ИИ, что означает экономию вычислительных ресурсов. В итоге пользователи без надлежащей технической подготовки могут отправлять к SpreadsheetLLM запросы естественным языком и добиваться поставленных задач. Но основная задача проекта — не заменить человека, а оказать ему помощь в финансах, бухгалтерском учёте и других областях, связанных с обработкой данных.

Модель включает фреймворк Chain of Spreadsheet (CoS) для анализа содержимого нескольких таблиц. SpreadsheetLLM может работать со структурированными и неструктурированными данными электронных таблиц — исследователи указывают, что этот аспект способен уменьшить инциденты с «галлюцинациями» в ответах ИИ. Пока проект находится на стадии исследования, и к выходу в качестве коммерческого продукта он ещё не готов.

Социальная сеть Facebook✴✴ объявила о внесении изменений в политику конфиденциальности, касающихся использования фотографий и сообщений пользователей для обучения искусственного интеллекта. Нововведения вступят в силу 26 июня 2024 года.

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80: удобный флагман с «Алисой»

Обзор смартфона HONOR X9c Smart: прочность со скидкой

Репортаж со стенда HONOR на выставке MWC 2025: передовые новинки и стратегические планы на будущее с ИИ

Hollow Knight: Silksong — песнь страданий и радостей. Рецензия

Смартфон HUAWEI Mate 70 Pro как выбор фотографа

Обзор планшета HONOR Pad V9: нейросети спешат на помощь

Пять главных фишек камеры HONOR Magic 7 Pro

Наушники HUAWEI FreeBuds 6, которые понимают жесты

Лучший процессор за 20 тысяч рублей — сравнение и тесты

Источник изображения: rawpixel.com / freepik.com

Как сообщает PCWorld, начиная с упомянутой даты, сообщения, изображения и другой публичный контент миллионов пользователей Facebook✴✴ по умолчанию будут доступны для анализа нейросетям компании Meta✴✴ (материнская структура Facebook✴✴). Это нужно для улучшения работы инструментов генеративного ИИ. При этом личные сообщения и переписка использоваться не будут — к ним доступ по-прежнему будет ограничен.

Эксперты отмечают, что подобный шаг был вполне ожидаем. Компания Марка Цукерберга (Mark Zuckerberg) уже несколько лет наращивает инвестиции в разработку технологий ИИ, для обучения которых требуются огромные массивы различных данных.

Опасения вызывает то, что теперь Facebook✴✴ фактически получает доступ к информации людей без их непосредственного одобрения. Хотя сама компания утверждает, что нововведение пойдет на пользу не только ей, но и пользователям, часть аудитории социальной сети уже высказала своё недовольство.

В связи с этим Meta✴✴ подчеркивает, что у каждого пользователя есть «право на возражение». Это можно сделать с помощью специальной формы, которая предлагается на странице помощи. В форме надо указать свои данные и причину возражения. Далее Meta✴✴ обязана рассмотреть возражение и оценить его в соответствии с действующим законодательством о защите данных. Однако даже если возражение будет одобрено, Facebook✴✴ все равно может использовать часть данных для обучения ИИ, например, когда другие люди делятся контентом пользователя или упоминают его в своих сообщениях.

Использование публикаций участников социальной сети для обучения ИИ можно было предвидеть уже к концу прошлого года. Однако новое, беспрецедентное по масштабам соглашение, вступает в силу впервые.