Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Nvidia подсадила 30 000 своих разработчиков на ИИ-помощника Cursor — объём кода вырос втрое
09.02.2026 [18:33],
Сергей Сурабекянц
Количество внутренних коммитов кода в Nvidia утроилось с тех пор, как компания перевела всех инженеров на инструменты программирования с поддержкой ИИ. Более 30 тысяч разработчиков компании используют интегрированную среду разработки Cursor от Anysphere. Процесс разработки ПО по-прежнему контролируется и управляется людьми, но ИИ помогает устранять узкие места и обеспечивает максимальную эффективность. 
Источник изображения: Cursor «Cursor используется практически во всех аспектах разработки программного обеспечения. Команды используют этот продукт для написания и проверки кода, генерации комментариев и контроля качества. Весь жизненный цикл разработки программного обеспечения ускорился благодаря Cursor. Мы создали множество пользовательских правил в Cursor для полной автоматизации рабочих процессов. Это раскрыло истинный потенциал Cursor». — заявил вице-президент по разработке Nvidia Вэй Луио (Wei Luio). Cursor помогает и в других областях, например, в отладке, где, по словам Nvidia, он превосходно справляется с поиском редких, устойчивых ошибок и развёртыванием агентов для их быстрого устранения. Команды Nvidia также автоматизируют свои проекты в Git, используя пользовательские правила, которые позволяют извлекать контекст из заявок и документации, в то время как Cursor обрабатывает исправления ошибок с помощью соответствующих тестов для проверки. «До Cursor у Nvidia были другие инструменты для программирования с использованием ИИ, как разработанные внутри компании, так и сторонние. Но после внедрения Cursor мы действительно начали видеть значительное увеличение скорости разработки», — утверждает Луио. По его словам, Cursor хорошо справляется с анализом распределённых баз данных, что является непосильной задачей для человека. Стажёры и новые сотрудники могут быстро освоить Cursor, а более опытные разработчики теперь быстрее решают другие задачи, требующие человеческой изобретательности, сокращая разрыв между идеями и их реализацией. Генеративный ИИ используется в точности для того, для чего он предназначен —для рутинных задач. Представитель Nvidia подчеркнул, что количество ошибок осталось неизменным, несмотря на трёхкратное увеличение объёма кода и повышение общей производительности. Это особенно важно, если учесть, что критически важные компоненты, такие как драйверы графических процессоров, зависят от качества кода, который теперь частично генерируется ИИ. Arm расширила бесплатный доступ к своим архитектурам для стартапов
03.02.2026 [04:54],
Алексей Разин
Британский разработчик процессорных архитектур Arm предоставляет к ним доступ на коммерческой основе, но для стартапов до сих пор действовали особые условия, позволяющие получать его бесплатно. Недавно компания подняла планку финансовых критериев, которые учитываются при бесплатном выделении лицензий Arm стартапам. 
Источник изображения: Arm Программа Arm Flexible Access теперь позволяет получить лицензии более коммерчески успешным командам разработчиков. В своей прежней версии программа лицензирования позволила запустить в производство более 400 моделей процессоров более чем 100 компаниям. Теперь она охватывает дополнительные технологии и платформы, доступ к которым более широкий круг стартапов может получить бесплатно или на очень выгодных коммерческих условиях. По единой цене можно получить право подготовить неограниченное количество цифровых проектов, например. Финансовые критерии доступа по этой программе для стартапов пересмотрены. Их общая сумма финансирования выросла с $20 до $50 млн, а годовой объём выручки увеличен с $1 до $5 млн. Кроме того, Arm Flexible Access теперь позволяет разработчикам получить доступ к архитектурам Ethos-U85 (NPU), эталонной платформе Corstone-320 и процессорам Cortex-M52. Они в той или иной мере заточены под машинное обучение, работу с большими языковыми моделями и ИИ в целом. В частности, на основе платформы Corstone-320 стартапы могут быстро создавать носимые устройства и решения для промышленного Интернета вещей. В октябре прошлого года в программу была включена платформа Armv9 Edge AI. За ежегодный взнос в размере $85 000 участниками программы Arm Flexible Access могут стать любые партнёры британского холдинга, которые не подходят под описанные в предыдущем абзаце финансовые критерии. Лицензионные отчисления нужно будет делать только после того, как будут готовы цифровые проекты, а количество последних является неограниченным. Ранее оно ограничивалось одним или тремя, в зависимости от используемой архитектуры. За неограниченный доступ к созданию цифровых проектов нужно было платить $212 000 в год, теперь все эти условия предоставляются за $85 000. Недорогая разработка японских учёных превратила смартфон в точный детектор радиации
28.01.2026 [20:03],
Сергей Сурабекянц
Исследователи из Хиросимского университета Японии разработали способ использования камер смартфонов для получения точных показаний уровня радиации. Созданная ими система стоит менее $70 и может оказать большую помощь в чрезвычайных ситуациях. Технология основана на изменении цвета радиохроматической плёнки при воздействии радиации. При помощи сканера или камеры смартфона можно с высокой точностью определить уровень облучения по степени изменения цвета. 
Источник изображения: unsplash.com Вероятность смерти у человека, получившего дозу облучения всего тела, равную 4 Гр, в течение 60 дней без лечения составляет 50 %. Грей (Гр) — это единицы измерения количества радиации, полученной человеком, один грей равен одному джоулю поглощённой энергии излучения на килограмм ткани. Введение цитокинов может стимулировать выработку белых кровяных клеток, повреждённых облучением, лечение йодидом калия или прусской синью может помочь вывести радиоактивные частицы из организма, а правильная комплексная помывка может предотвратить ожоги кожи, которые могут проявиться через несколько дней. При оказании помощи человеку, подвергшемуся облучению, имеет значение каждая секунда. Но многие современные методы измерения радиационного облучения основаны на сложном лабораторном анализе или требуют дорогостоящего оборудования. Чтобы расширить возможности тестирования на облучение после катастрофических событий, таких как авария на японской АЭС Фукусима-Дайичи в 2011 году, исследователи предложили оценивать цвет радиохроматической плёнки EBT4 при помощи портативного сканера или смартфона. Радиохроматическая плёнка мгновенно меняет цвет при воздействии радиации. Определить уровень облучения невооружённым глазом практически невозможно, зато это несложно оценить при помощи сканера или камеры смартфона. Используя мобильные приложения для обработки изображений, можно весьма точно рассчитать уровень облучения, вплоть до 10 Гр. Это обеспечивает доступный и точный уровень обнаружения радиации в полевых условиях, значительно экономя время, поскольку не требуется доставлять пострадавших в медицинские учреждения для обследования. «Для защиты людей в случае серьёзной радиологической или ядерной аварии необходимо незамедлительно проводить добровольную оценку дозы на месте происшествия и принимать оперативные решения относительно медицинских действий, — говорит ведущий автор исследования профессор Хироши Ясуда (Hiroshi Yasuda). — Простота, универсальность и экономическая эффективность являются критически важными факторами для этих экстренных мер». Технология была успешно протестирована с использованием смартфонов Samsung и Apple. Теперь Ясуда и его команда сосредоточены на стандартизации протоколов и обеспечении надёжной работы системы в самых разных условиях окружающей среды. Статья с её описанием опубликована в журнале Radiation Measurements и находится в открытом доступе. План «Б» для стареющего Linux: у сообщества появился план на случай ухода Линуса Торвальдса
28.01.2026 [18:19],
Сергей Сурабекянц
Создатель ядра Linux Линус Торвальдс (Linus Torvalds) был ведущим координатором проекта с момента его создания в 1991 году. За прошедшие годы сообщество разработчиков Linux, по словам самого Торвальдса, постарело, как и он сам. Тем не менее, формальный план замены Торвальдса в случае его отхода от дел появился всего несколько дней назад. 
Источник изображения: Procreator / unsplash.com Разработанный план довольно прост и активируется только в случае отсутствия плавной передачи полномочий в нужный момент. В случае необходимости сообщество разработчиков ядра привлечёт «Организатора», которым может стать последний организатор Maintainer Summit («Саммита мейнтейнеров»), либо нынешний председатель Технического консультативного совета (Technical Advisory Board, TAB) Linux Foundation. У «Организатора» будет 72 часа, чтобы начать обсуждения с приглашёнными участниками последнего Maintainer Summit. Если с момента последнего саммита прошло более 15 месяцев, то решение о составе участников принимает TAB по своему усмотрению. Затем собранный коллектив должен через две недели сообщить о принятом решении сообществу через список рассылки. В крайнем случае, даже без этого официального плана, сообщество разработчиков ядра, вероятно, достаточно легко достигнет соглашения. В конце концов, как сам Торвальдс отмечал ранее, в мире существует не так много проектов с открытым исходным кодом, «которые мейнтейнеры поддерживают буквально более трёх десятилетий». Несмотря на некоторую обеспокоенность по поводу количества мейнтейнеров в начале десятилетия, сейчас Торвальдс уверен в достаточной компетентности кадрового резерва. По его словам, «это не происходит мгновенно, но приходят новые люди, и через три года они уже становятся основными разработчиками». Конечно, Линус Торвальдс пока не выразил желания перестать быть руководителем разработки ядра Linux, но появление формального плана действий на этот случай и умение сообщества Linux самоорганизовываться позволяют надеяться, что ситуация останется под контролем. От краски до парфюмерии: генеративный ИИ хорошо проявил себя в создании новых материалов в химпроме
26.01.2026 [14:56],
Алексей Разин
Может показаться, что генеративный искусственный интеллект пригоден только для создания текстов, фотографий или видеороликов по текстовому описанию, но специалисты в области материаловедения утверждают, что он способен предлагать нетривиальные решения, которые вряд ли придут на ум даже опытному эксперту. 
Источник изображения: Unsplash, Mohammad Fathollahi На страницах издания The Wall Street Journal появилась история про успех химиков в использовании искусственного интеллекта. Производитель лакокрасочных материалов PPG создал базу данных с описанием свойств всех выпускаемых продуктов и установил между ними логические взаимосвязи, определяемые законами химии. Около года назад исследователи PPG попросили ИИ создать новый продукт — быстросохнущий лак для автомалярных работ. Как отмечается, ИИ-системе потребовалось лишь несколько минут для создания комбинации химических компонентов, о которой специалисты PPG сами не могли даже догадываться. Практические тесты показали, что новая формула работает, позволяя создать лак, высыхающий в два раза быстрее традиционного. Этот лакокрасочный материал удалось запустить в серийное производство, и теперь PPG планирует с помощью ИИ создать десятки новых продуктов. Специалисты не могли прийти к комбинациям, предлагаемым ИИ, даже с учётом многолетнего опыта работы. Гиганту Procter & Gamble системы ИИ уже позволили создать несколько ароматов для бытовой химии. Компания Mars разработала более тонкую упаковку для жевательной резинки, которая позволяет экономить до 246 тонн пластика. Компания 3M с помощью ИИ создала шлифовальный диск, позволяющий оптимизировать отвод пыли и улучшить производительность операции. По словам представителей 3M, искусственный интеллект ничем не уступает опытным экспертам при обсуждении тех или иных разработок. PPG смогла создавать свои передовые лакокрасочные материалы с помощью ИИ в результате многолетней работы, которая подразумевала сотрудничество с представителями Университета Карнеги — Меллона. Сперва пришлось создать цифровые двойники всех продуктов компании, а затем прописать на уровне алгоритмов химические принципы. Система получила возможность создавать практически неограниченное количество комбинаций веществ и предсказывать их результирующие свойства. Учёным оставалось только проверить предложенные формулы на практике. Например, автомобильная краска может содержать до 25 ингредиентов, и симуляция их поведения является довольно сложной математической задачей. ИИ помог PPG создать автомобильный лак, который сокращал время сушки после распыления с 30 до 5 минут при температуре 140 °C. Он полностью высыхал на воздухе за час против двух часов у изделий конкурента. В марте новый лак под маркой Deltron Premium Glamour Speed Clearcoat поступил в продажу. PPG сообщает о наличии на него высокого спроса со стороны автомалярных мастерских: сокращение времени сушки позволяет поднять производительность труда и увеличить прибыль. Преимущество разработки новых материалов при помощи ИИ заключается в том, что можно заложить на уровне технического задания улучшения сразу по нескольким критериям. Порой заказчики получают в качестве побочных продуктов весьма полезные изобретения. Стартап TerraSafe, который разрабатывает упаковку для продуктов питания, не содержащую пластика, в результате своих изысканий смог создать средство для стирки в листовом исполнении, которое полностью растворяется без ущерба для моющих свойств. Создавать реальные прототипы такого средства стартап не стал из-за ограниченности в ресурсах, но планирует вернуться к этой идее на более позднем этапе, когда финансы позволят. Китайская Zhipu не справилась с популярностью и ограничила доступ к агенту для вайб-кодинга
21.01.2026 [13:09],
Алексей Разин
Как не раз отмечали отраслевые эксперты, многие китайские стартапы в сфере ИИ вынуждены направлять основную часть своих вычислительных ресурсов на обслуживание существующих ИИ-моделей, а на новые разработки в приличном темпе их уже не хватает. Zhipu была вынуждена ограничить доступ к своему ИИ-агенту для написания кода после наплыва клиентов. 
Источник изображения: Unsplash, Chris Red С пятницы, как отмечает Bloomberg со ссылкой на заявления представителей Zhipu, компания будет предоставлять доступ к тарифному плану GLM Coding Plan только для 20 % своих новых подписчиков, подключаемых ежедневно. Тем пользователям, которые уже имеют доступ к этому плану, продление подписки будет осуществляться автоматически и без ограничений. Выпуск модели GLM-4.7, по словам представителей Zhipu, вызвал приток пользователей и нехватку вычислительных ресурсов. Китайский стартап Zhipu в этой сфере конкурирует с американским Anthropic, который также ориентируется на корпоративный рынок и предоставляет, помимо прочего, инструменты для ускорения написания программного кода с помощью ИИ. Экспортные ограничения США не позволяют большинству китайских разработчиков получить доступ к производительным ускорителям вычислений зарубежного производства, поэтому они всё чаще смотрят в сторону китайских. В этом месяце Zhipu также представила мультимодальную языковую модель, которая якобы первой в стране была полностью обучена на ускорителях китайского происхождения. Она имеет открытый программный код, используется для генерации изображений, и была целиком обучена на ускорителях китайской компании Huawei семейства Ascend. Когда год назад китайский стартап DeepSeek тоже столкнулся с внезапным ростом популярности своих сервисов, ему пришлось временно ограничивать к ним доступ из-за нехватки вычислительных ресурсов. Ветеран Qualcomm перешёл в Intel, чтобы разрабатывать серверные GPU
17.01.2026 [07:43],
Алексей Разин
Попытки Intel разрабатывать высокопроизводительные графические процессоры тянутся уже несколько десятилетий, ради достижения таких целей компания то и дело привлекает специалистов с опытом работы у конкурентов. Свежим кадровым приобретением в этой сфере стал переход в Intel ветерана Qualcomm, который на прежнем месте руководил разработкой GPU. 
Источник изображения: LinkedIn Речь идёт об Эрике Демерсе (Eric Demers), как поясняет издание CRN. Он около 14 лет проработал в Qualcomm, в последнее время он занимал в компании пост старшего вице-президента по разработкам. Со следующей недели Эрик Демерс займёт аналогичную должность в Intel, где также будет руководить разработкой GPU с уклоном на применение в сегменте искусственного интеллекта. По словам аналитиков Moor Insights and Strategy, Демерс является не только опытным руководителем, но и компетентным разработчиком архитектур GPU. Ему вполне по силам разработать графический процессор с нуля, как подчёркивают эксперты. В Qualcomm Демерс курировал разработку графических ядер семейства Adreno, которые применялись в мобильных устройствах и ПК, а также в сегменте Интернета вещей, устройствах дополненной и виртуальной реальности и автомобильной электронике. Поскольку семейство процессоров Snapdragon X2 предназначалось для использования в ПК, опыт их разработки должен помочь Демерсу на новом рабочем месте. До перехода в Qualcomm в 2012 году Эрик Демерс успел поработать техническим директором подразделения AMD, которое отвечало за разработку графических решений. Демерс успел поработать в ATI, прежде чем её поглотила в 2006 году компания AMD, а ранее он трудился в Silicon Graphics. Intel в последние годы не только теряет руководителей и занимается постоянной реструктуризацией, но и не может нащупать почву для развития линейки своих ИИ-ускорителей. Поглощая профильные стартапы, она не может добиться внятного успеха на этом рынке, где доминирует Nvidia. Органическое же развитие в сфере серверных GPU потребует нескольких лет, но приглашение профессионалов в сфере их разработки подчёркивает, что Intel готова двигаться этим путём. GlobalFoundries приобретёт у Synopsys бизнес, связанный с разработкой процессоров
16.01.2026 [14:26],
Алексей Разин
Компания GlobalFoundries является контрактным производителем чипов, но это не значит, что она далека от сферы разработки полупроводниковых решений. Изначально её бизнес построен на производственных активах AMD, она долгое время сотрудничала с IBM, а теперь договорилась с Synopsys о покупке бизнеса, связанного с разработкой интеллектуальной собственности для процессоров. 
Источник изображения: Synopsys Соответствующее соглашение между GlobalFoundries и Synopsys было достигнуто на этой неделе, как гласит пресс-релиз на сайте второй из компаний. Напомним, Synopsys специализируется на программных средствах разработки интегральных микросхем и процессоров. По словам компании, сделка с GlobalFoundries позволит ей укрепить свои позиции в широком диапазоне сегментов процессорного рынка, от облачных систем до периферийных вычислений. По условиям сделки, Synopsys сохранит возможность обслуживания своих клиентов в сфере разработки отдельных подсистем процессоров и готовых решений. Переход клиентов от одной компании к другой и специалистов в штат GlobalFoundries будет максимально плавным. GlobalFoundries получит доступ к программным средствам разработки различных подсистем и специализированных процессоров, включая CPU, DSP и NPU. Используя эти средства в сочетании с архитектурой MIPS, правами на которую обладает с июля прошлого года, компания GlobalFoundries намерена предлагать своим клиентам комплексные услуги по выпуску процессоров. Интеллектуальные права на многие компоненты процессоров и вычислительных систем по итогам сделки Synopsys сохранит за собой. Сделка должна быть закрыта во второй половине текущего года, её финансовые условия не раскрываются. Получив доступ к ядрам Arc-V, компания GlobalFoundries обеспечит возможность работы с архитектурой RISC-V для своих клиентов. TSMC может начать выпуск 3-нм ИИ-чипов OpenAI Titan уже в этом году — второе поколение перейдёт на 1,6 нм
15.01.2026 [12:29],
Алексей Разин
Одержимый идеей активного развития вычислительной инфраструктуры ИИ глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) настаивает не только на строительстве центров обработки данных в огромных количествах, но и на выпуске специализированных чипов для них, которые стартап готов разработать при поддержке Broadcom. По слухам, их выпуском совсем скоро может заняться TSMC. 
Источник изображения: OpenAI Об этом сообщает тайваньское издание Commercial Times, уточняя, что ИИ-чипы собственной разработки OpenAI нарекла условным обозначением Titan, а их первое поколение уже к концу этого года TSMC начнёт выпускать с использованием техпроцесса N3. В планы партнёров входит и выпуск второго поколения чипов, которое будет производиться по технологии A16. Разработка Titan 2 начнётся во второй половине текущего года, помогать OpenAI в этой сфере в обоих случаях будет компания Broadcom. Сейчас вычислительная инфраструктура OpenAI в основном полагается на готовые решения Nvidia и AMD, но по мере её масштабирования может появиться смысл создать узкоспециализированные ускорители, и в этом процессе компания намеревается принять непосредственное участие. Осталось только убедиться в том, что та же TSMC сможет обеспечить OpenAI достаточными объёмами производства этих чипов. Не забывает OpenAI и о разработке конечных пользовательских устройств для взаимодействия с ИИ. По слухам, она собирается предлагать наушники с условным обозначением Sweetpea на основе 2-нм процессора Samsung семейства Exynos. Помимо локальной обработки запросов, наушники будут взаимодействовать с облачной вычислительной инфраструктурой по схеме подписки с регулярной ежемесячной платой. От чипов к роботам: Arm запустила подразделение физического ИИ
08.01.2026 [08:19],
Алексей Разин
На выставке CES 2026 в Лас-Вегасе представителям Reuters удалось узнать, что британский холдинг Arm адаптировал свою организационную структуру в соответствии с запросами рынка. Теперь сферу робототехники и автопилота внутри Arm будет курировать подразделение Physical AI.  Актуальность развития робототехники подчёркивалась на CES 2026 присутствием на стендах многих участвующих в выставке компаний разного рода роботов, включая и человекоподобных. После появления подразделения Physical AI, в структуре Arm продолжат существовать два других укрупнённых подразделения: Cloud and AI (сосредоточится на серверных решениях и ИИ) и Edge (включает решения для мобильных устройств и ПК). В свою очередь, бизнес по разработке автомобильных процессорных архитектур в составе Arm перейдёт под крыло Physical AI, как и все робототехнические инициативы. Подобное разделение вполне уместно, поскольку с точки зрения компонентов роботы и автономно управляемые транспортные средства имеют много общего. Кроме того, к компонентам для роботов и системам автопилота клиентами предъявляются схожие требования с точки зрения надёжности и энергопотребления. Многие автопроизводители также пытаются заняться выпуском человекоподобных роботов, и Tesla является лишь одним из примеров в этой области. Оба направления бизнеса в долгосрочной перспективе имеют хорошие возможности для роста. Представители Arm убеждены, что развитие ИИ и робототехники окажет серьёзное влияние не только на рынок труда, но и на всю мировую экономику. Подразделение Physical AI намерено активно расширять штат специалистов, связанных со сферой робототехники. Написанный ИИ программный код забагован сильнее человеческого, показало исследование
19.12.2025 [06:08],
Анжелла Марина
Исследование компании CodeRabbit показало, что код, созданный с использованием инструментов искусственного интеллекта, содержит больше ошибок и уязвимостей, чем код, написанный людьми. В запросах на слияние изменений в коде (Pull Request), созданных с помощью инструментов ИИ, в среднем фиксировалось 10,83 ошибки, по сравнению с 6,45 ошибками в запросах на слияние, созданных человеком. Это приводит в конечном итоге к увеличенному времени проверок и потенциальному увеличению количества ошибок, попадающих в финальную версию продукта. 
Источник изображения: Gema Saputera/Unsplash В целом, ошибок в запросах на слияние, сгенерированных ИИ, было в 1,7 раза больше, критических и серьёзных ошибок — также было в 1,4 раза больше, что нельзя отнести к мелким недочётам, как отмечает TechRadar. Ошибки в логике и корректности (в 1,75 раза), качество и удобство сопровождения кода (в 1,64 раза), безопасность (в 1,57 раза) и производительность (в 1,42 раза) показали в среднем более высокий уровень ошибок. В отчёте ИИ также критикуется за то, что вносит больше серьёзных ошибок, которые затем приходится исправлять людям-рецензентам. Если говорить о безопасности кода, то среди наиболее вероятных проблем, которые может внести ИИ, указывается неправильная обработка паролей, небезопасные ссылки на объекты, уязвимости XSS и небезопасная десериализация (серьёзная уязвимость приложений, возникающая, когда программа преобразует ненадёжные данные). «Инструменты ИИ для программирования значительно увеличивают производительность, но они также вносят предсказуемые недостатки, которые организации должны активно устранять», — прокомментировал директор по ИИ CodeRabbit Дэвид Локер (David Loker). Однако это не всегда сопровождается проблемами, так как ИИ повышает эффективность на начальных этапах генерации кода, а также приводит к уменьшению количества орфографических ошибок в 1,76 раза и проблем с тестируемостью (1,32 раза). Таким образом, хотя исследование и выявило некоторые недостатки ИИ, одновременно оно также показало, что разработчики всё больше переходят от написания базового кода к управлению ИИ и проверкой его результатов, и именно так в будущем люди и ИИ-агенты, возможно, начнут взаимодействовать. В то же время Microsoft сообщает о рекордном числе исправленных уязвимостей, например, в 2025 году было закрыто 1139 CVE (Common Vulnerabilities and Exposures, общие уязвимости и угрозы), что стало вторым по величине показателем за всю историю. Это может частично объясняться ростом общего объёма кода за счёт ИИ-генерации. Кроме того, ИИ-модели, например, в исполнении OpenAI, в принципе продолжают улучшаться, что потенциально снизит число ошибок в будущем. Стало известно, над чем работает Apple: недорогая Vision Air, складной iPhone и не только
16.12.2025 [12:53],
Павел Котов
Достоянием общественности стал обширный список устройств, над которыми работает Apple. Пока неизвестно, когда именно компания представит эти новинки официально, но наверняка многие из них дебютируют в наступающем 2026 году. Неофициальной информацией поделился с ресурсом MacRumors источник, пожелавший остаться анонимным. 
Источник изображений: apple.com Первоначальным источником утечки оказался прототип iPhone, работающий под управлением предварительного варианта iOS 26. Программная платформа на устройстве имеет номер версии 23A5234w — для сравнения, первая бета-версия iOS 26 носила номер 23A5260n, так что находка относится к более раннему периоду. Более того, она ещё обозначена в старой номенклатуре как iOS 19, а не iOS 26. На прототипе iPhone обнаружены упоминания множества ещё не вышедших устройств и функций — некоторые из них всплывали в предыдущих утечках. Если верить списку, в сегменте оборудования для дома Apple ведёт разработку следующих устройств: беспроводной метки AirTag 2 (кодовый номер B589); монитора Apple Studio Display 2 (J427 и J527); обновлённой приставки Apple TV (J355); хабов для устройств умного дома, в том числе настольного (J490) и настенного (J491); неизвестного устройства для дома (J229) — возможно, камеры наблюдения; настольного робота (J595); умной колонки HomePod mini 2 (B525). К выпуску готовятся две версии базового Apple iPad 12-го поколения — версий с поддержкой мобильной связи и только с Wi-Fi (J581 и J582); четыре варианта iPad Air на чипе M4 — с дисплеями на 11 и 13 дюймов, с поддержкой сотовой связи и без неё (J707, J708, J737 и J738). В сегменте смартфонов упоминаются iPhone 17e (V159); iPhone 18 Pro (V63) и iPhone 18 Pro Max (V64); iPhone Air 2 (V62) — возможно, его выход отложат; а также складной iPhone (V68).  Традиционно широкий ассортимент Apple готовит в линейке персональных компьютеров: недорогой MacBook на мобильном чипе A18 Pro (J700); производительные MacBook Pro на процессорах M5 Pro и M5 Max с 14- и 16-дюймовыми экранами (J714c, J714s, J716c, J716s); традиционные MacBook Air на процессоре M5 в 13- и 15-дюймовом исполнении (J813 и J815); мощный настольный Mac Studio с чипами M5 Max и M5 Ultra (J775c и J775d); компактный Mac mini на базе M5 и M5 Pro (J873g и J873s); 14-дюймовый MacBook Pro на базовом процессоре M6 (J804); а также квартет 14- и 16-дюймовых MacBook Pro с мощными M6 Pro и M6 Max (K114c, K114s, K116c, K116s). Сектор носимых устройств Apple представлен лёгкой и относительно недорогой гарнитурой Vision Air (N100); прототипом очков дополненной реальности (N421), выход которых предположительно был отменен; очками дополненной реальности для совместной работы с компьютерами Mac (N107), которые, но некоторым сведениям, также отменили; более дешёвой версией Vision Pro (она же Vision Pro второго поколения, номер N109); умными очками с искусственным интеллектом, которые выступят прямым конкурентом Meta✴✴ Ray-Ban (номер N50, впоследствии заменён на N401); умными часами Apple Watch Series 12 с поддержкой мобильной связи и без (N237 и N238); мощными Apple Watch Ultra 4 (N240). Известно о разработке следующих чипов: U3 для работы с технологией Ultra Wideband (T2034); процессоров для ПК M5 Pro/Max/Ultra (T6050) и M6 (T8152); мобильных A20 и A20 Pro (T8160); и предназначенного для умных часов S11 (T8320). Не удалось идентифицировать продукты с кодовыми номерами N110, N209, N216, J349, J190, J226. Некоторые из устройств, в том числе AirTag 2, iPad и хаб для устройств умного дома, выйдут в начале 2026 года; некоторые — в конце или позже. В ПО Apple связанные с кодовыми номерами даты не приводятся. Sapphire пожаловалась, что AMD даёт мало свободы при создании кастомных видеокарт
15.12.2025 [19:25],
Николай Хижняк
В интервью Hardware Unboxed Эд Крислер (Ed Crisler), менеджер по связям с общественностью в Северной Америке компании Sapphire Technology, выразил мнение, что разработчикам GPU следует предоставить партнёрам — производителям видеокарт — больше возможностей для создания собственных решений, вместо того чтобы ограничивать их рамками жёстких правил, установленных производителем чипов. 
Источник изображений: VideoCardz / Sapphire Sapphire является эксклюзивным партнёром AMD по производству видеокарт и, в отличие от своих конкурентов, таких как Asus, Gigabyte и MSI, её присутствие на рынке и ассортимент продукции в значительной степени ограничены тем, что может предложить AMD. Хотя призыв Крислера адресован именно AMD, партнёры Nvidia тоже в значительной степени ограничены в своих возможностях по работе с видеокартами (за некоторыми исключениями). Крислер отметил, что было бы хорошо, если бы AMD просто поставляла графические процессоры и память, устанавливала требования в рамках спецификаций, необходимых для корректной работы той или иной модели карты, а затем позволяла партнёрам заниматься всем остальным. По его мнению, это обеспечило бы реальную дифференциацию между моделями, а не приводило к появлению множества очень похожих друг на друга видеокарт. «Иногда очень хочется, чтобы производители чипов перестали вмешиваться и позволили нам, партнёрам, просто воплощать свои идеи. Дайте нам чип. Дайте нам память. Скажите, что мы должны сделать, чтобы это работало с платой. А потом позвольте нам делать платы. Позвольте нам развлекаться. Позвольте нам отрываться по полной. Пусть будет настоящая дифференциация. Иногда кажется, что этот рынок становится слишком похожим сам на себя», — отметил Крислер. По его словам, в одном и том же ценовом сегменте разница в производительности между видеокартами с самым низким и самым высоким заводским разгоном может составлять всего 1,5–2 %, что часто находится в пределах погрешности измерений. Это смещает акцент при выборе видеокарты в сторону конструкции системы охлаждения, дизайна печатной платы, системы питания, уровня шума и поддержки. Однако эти аспекты значительно сложнее оценить количественно — как для обозревателей, так и для покупателей, — чем привычные графики FPS. Крислер также утверждает, что жёсткий контроль ограничивает возможности партнёров в плане улучшения удобства использования и развития промышленного дизайна. Партнёры по-прежнему могут изменять системы охлаждения и компоновку, но он хотел бы видеть меньше ограничений, чтобы можно было пойти дальше и сделать каждую модель видеокарты по-настоящему уникальной. 
Radeon RX 6900 XT Toxic Air Cooler По его словам, фирменная линейка видеокарт Sapphire Toxic рассматривается компанией для возвращения в рамках каждого нового поколения GPU. Однако, по мнению Крислера, это должен быть по-настоящему экстремальный продукт. Для этого потребуются более высокие тактовые частоты, более мощная система охлаждения и более эффектный внешний вид по сравнению с картами серии Nitro+. Главная проблема заключается в стоимости таких потенциальных решений: гипотетическая топовая модель с большим разгоном, практически бесшумной системой охлаждения и улучшенной системой питания может увеличить цену видеокарты примерно на $150. В Sapphire не уверены, что достаточное количество покупателей будет готово заплатить такую сумму, чтобы оправдать разработку и производство подобных видеокарт. 
Radeon RX 6900 XT Toxic с СЖО В то же время даже карты Toxic не являются исключением. Большинство производителей видеокарт, как и Sapphire, отказались от сегмента GPU для экстремального разгона. Единственными исключениями в рамках текущего поколения остаются модели Galax RTX 5090D HOF с двумя разъёмами питания 12V-2×6 и Asus RTX 5090 Matrix с режимом энергопотребления до 800 Вт благодаря дополнительному разъёму питания GC-HPWR.  По словам Крислера, Sapphire использовала разъём 12V-2×6 на своих картах Radeon RX 9070 XT Nitro+, поскольку это позволило скрыть штекер и сохранить аккуратный внешний вид ускорителя, что особенно важно для линейки Nitro. Он также сообщил, что компании известно о трёх случаях проблем, связанных с этим разъёмом, и в каждом из них причина, по его мнению, заключалась в кабеле-переходнике, а не в самом разъёме видеокарты, не в видеокарте и не в блоке питания. 
Сгоревший коннектор 12V-2×6 кабеля питания, использовавшегося с видеокартой Radeon RX 9070 XT. Источник изображения: Reddit На вопрос о том, будет ли Sapphire продолжать использовать этот разъём, Крислер ответил, что не знает, поскольку решение остаётся за инженерным и маркетинговым подразделениями компании. По его личному мнению, разъём 12V-2×6 при правильной установке и использовании на сравнительно низких уровнях мощности — около 300–350 Вт — достаточно безопасен, если он полностью вставлен, а кабель вблизи разъёма не подвергается сильным изгибам или механическим нагрузкам. В то же время он согласился, что сам стандарт разъёма всё ещё нуждается в доработке. При этом более серьёзной проблемой, по его словам, может быть то, что потребители уже фактически заклеймили этот разъём как ненадёжный. Крислер считает, что негативная репутация 12V-2×6 у покупателей сохранится даже в том случае, если разъём в итоге будет доработан. По его мнению, дальнейшее использование 12V-2×6 в будущих моделях видеокарт — это уже не просто техническое, но и репутационное решение. В США изготовили первый в мире истинно трёхмерный чип с кремниевой логикой, нанотрубками и резистивной памятью
14.12.2025 [23:08],
Николай Хижняк
Группа исследователей из Стэнфорда, Университета Карнеги-Меллона, Пенсильванского университета и Массачусетского технологического института разработали и в партнёрстве с компанией SkyWater Technology изготовили прототип, как они утверждают, первой монолитной трёхмерной интегральной схемы. Разработчики также заявили о существенном повышении производительности у такой схемы по сравнению с традиционными плоскими кристаллами. 
Источник изображения: Bella Ciervo / Penn Engineering Чип отличается от традиционных двухмерных схем тем, что находящиеся в нём память и логические элементы располагаются непосредственно друг над другом в рамках единого монолитного кристалла. Вместо сборки нескольких готовых слоёв кристаллов в единый корпус, исследователи последовательно создавали каждый слой чипа на одной и той же пластине, используя низкотемпературный процесс, разработанный для предотвращения повреждения нижележащей схемы. Технология в том числе позволяет создать плотную сеть из вертикальных межсоединений, сокращающих пути передачи данных между ячейками памяти и вычислительными блоками. Прототип чипа был изготовлен на производственной линии SkyWater по выпуску 200-мм кремниевых пластин с использованием зрелых техпроцессов уровня 90–130 нм. В чип интегрирована традиционная кремниевая CMOS-логика с резистивными слоями ОЗУ и полевыми транзисторами на основе углеродных нанотрубок. Всё изготовлено при температуре около 415 °C. По словам исследователей, предварительные аппаратные тесты показывают примерно четырёхкратное увеличение пропускной способности чипа по сравнению с аналогичной 2D-реализацией, работающей с аналогичной задержкой и размерами. Помимо измеренных аппаратных результатов, исследователи также оценили потенциал производительности подобного чипа с помощью моделирования. Конструкции с дополнительными уровнями памяти и вычислительных ресурсов показали до двенадцатикратного повышения производительности при выполнении задач, связанных с искусственным интеллектом, включая модели, созданные на основе LLaMA компании Meta✴✴. Разработчики также утверждают, что в конечном итоге эта архитектура может обеспечить 100–1000-кратное улучшение в показателе энергосбережения за счёт дальнейшего масштабирования вертикальной интеграции, а не уменьшения размеров транзисторов. Хотя в академических лабораториях ранее уже демонстрировались экспериментальные образцы 3D-чипов, команда подчёркивает, что эта работа отличается тем, что она создана в условиях коммерческого производства, а не в рамках специализированной исследовательской линии. Специалисты компании SkyWater, участвовавшие в проекте, охарактеризовали его как доказательство того, что монолитные 3D-архитектуры могут быть внедрены в производственные процессы, а не оставаться лишь внутри университетских лабораторий. «Превратить передовую академическую концепцию в нечто, что может производить коммерческая фабрика, — это огромная задача», — сказал Марк Нельсон (Mark Nelson) соавтор проекта и вице-президент по технологиям в SkyWater Technology. Команда представила результаты своего исследования на Международной конференции IEEE по электронным устройствам (IEDM 2025), проходившей с 6 по 10 декабря МЕТАния Meta✴: Цукерберг запутал стратегию ИИ — команда в раздрае, разработки буксуют
09.12.2025 [19:14],
Сергей Сурабекянц
Глава Meta✴✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) в прошлом году был весьма оптимистичен в отношении ИИ-моделей с открытым исходным кодом Llama и обещал, что они станут «самыми передовыми в отрасли» и «предоставят преимущества ИИ всем». Теперь же осведомлённые источники сообщают, что Meta✴✴ изменила стратегию и разрабатывает новую, по всей видимости проприетарную, модель ИИ под кодовым названием Avocado, выход которой запланирован на первый квартал 2026 года. 
Источник изображения: Mark Zuckerberg По словам инсайдеров и отраслевых экспертов, к концу 2025 года стратегия Meta✴✴ остаётся неопределённой, что подпитывает ощущение, что компания всё больше отстаёт от своих основных конкурентов в области ИИ, чьи модели быстро набирают популярность на потребительском и корпоративном рынках. Meta✴✴ ударными темпами разрабатывает новую модель ИИ под кодовым названием Avocado, которая станет преемницей Llama. Её выход ожидался до конца этого года, но теперь перенесён на первый квартал 2026 года. Сейчас модель проходит всестороннее тестирование производительности. Аналитики полагают, что в основе проблемы Meta✴✴ лежит устойчивое доминирование в её основном бизнесе: цифровой рекламе. При годовом объёме продаж, превышающем $160 млрд, рекламный бизнес Meta✴✴ демонстрирует увеличение выручки свыше 20 % в год. Инвесторы крайне позитивно реагируют на столь заметный рост и переносят свои ожидания и на ИИ-направление Meta✴✴, где ситуация с прибыльностью далеко не столь радужная. В частности, компания повысила прогноз капитальных затрат на ИИ-инфраструктуру на 2025 год до $70–$72 млрд с прежних $66–$72 млрд. До недавнего времени уникальное положение Meta✴✴ в сфере ИИ заключалось в открытом исходном коде её моделей Llama. В отличие от моделей ИИ других компания США, технология Meta✴✴ была предоставлена в свободном доступе, что позволило сторонним исследователям и другим пользователям получить доступ к инструментам и в конечном итоге улучшить их. «Сегодня несколько технологических компаний разрабатывают ведущие закрытые модели, — писал Цукерберг в июле 2024 года. — Но открытый исходный код быстро сокращает разрыв». 
Источник изображений: unsplash.com С тех пор его позиция, похоже, кардинально изменилась. Летом Цукерберг намекнул, что Meta✴✴ рассматривает возможность изменения своего подхода к открытому исходному коду после апрельского выпуска Llama 4, который не смог заинтересовать разработчиков: «Нам нужно будет тщательно минимизировать эти риски и быть осторожными в выборе исходного кода для публикации». Провал Llama 4 стал катализатором смены политики Цукерберга и привёл к серьёзным внутренним перестановкам. По словам осведомлённых источников, Avocado может стать проприетарной моделью. Это означает, что сторонние разработчики не смогут свободно загружать её так называемые веса и связанные с ними программные компоненты. Ранее некоторые сотрудники Meta✴✴ были недовольны тем, что китайская модель DeepSeek R1 включала в себя элементы архитектуры Llama, что могло вызвать изменение стратегии Meta✴✴ в разработке ИИ. Многие высокооплачиваемые специалисты компании в области ИИ и руководители недавно созданной ИИ-лаборатории Meta✴✴ Superintelligence Labs (MSL) также подвергли сомнению стратегию открытого исходного кода и высказались за создание более мощной закрытой модели ИИ.  Цукерберг вложил огромные средства в перестройку руководства Meta✴✴ по ИИ. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) заявил в июне, что Meta✴✴ пытается переманить талантливых специалистов гигантскими зарплатами, включая заоблачные бонусы за подписание контракта в размере $100 млн. Meta✴✴ назвала это заявление «искажением фактов». Meta✴✴ потратила $14,3 млрд на найм основателя ИИ-стартапа Scale AI Александра Вана (Alexandr Wang) и нескольких его ведущих инженеров и исследователей. Также Цукерберг нанял бывшего генерального директора GitHub Ната Фридмана (Nat Friedman), возглавившего отдел продуктов и прикладных исследований MSL, и Шэнцзя Чжао (Shengjia Zhao), одного из создателей ChatGPT. Они принесли с собой современные методы, ставшие стандартом для разработки передовых ИИ-решений в Кремниевой долине, и перевернули традиционный процесс разработки ПО в Meta✴✴. Под руководством Вана в настоящее время разрабатывается модель Avocado — от него ожидают создания высококлассной модели ИИ, которая поможет компании восстановить позиции на фоне успехов конкурентов. Gemini 3 от Google, представленная в прошлом месяце, получила восторженные отзывы пользователей и аналитиков. OpenAI недавно анонсировала обновления своей модели искусственного интеллекта GPT-5, а Anthropic дебютировала со своей моделью Claude Opus 4.5.  По словам источников, подразделения Meta✴✴, занимающиеся ИИ, испытывают серьёзное давление, поскольку 70-часовые рабочие недели стали нормой, а команды столкнулись с сокращениями и реструктуризациями. В октябре Meta✴✴ сократила 600 рабочих мест в MSL. Эти увольнения затронули сотрудников таких направлений, как отдел фундаментальных исследований искусственного интеллекта (FAIR), и сыграли ключевую роль в решении главного специалиста по ИИ Яна Лекуна (Yann LeCun) покинуть компанию. По мнению аналитиков, рискованное решение Цукерберга привлечь сторонних специалистов, таких как Ван и Фридман, для руководства проектами компании в области ИИ, стало серьёзным изменением для компании, которая традиционно продвигала на руководящие должности собственных сотрудников с большим стажем. В лице Ван и Фридмана Цукерберг передал управление экспертам по инфраструктуре и связанным с ними системам, а не по потребительским приложениям. Новые руководители также привнесли новый стиль управления, непривычный для Meta✴✴. В частности, инсайдеры сообщили CNBC, что Ван и Фридман ведут более замкнутое общение, что контрастирует с исторически сложившимся открытым подходом к совместной работе и общению во внутренней социальной сети Workplace. На прошлой неделе Meta✴✴ подтвердила, что планирует сократить финансирование виртуальной реальности и связанных с ней инициатив в области метавселенной. Meta✴✴ также меняет свой подход к инфраструктуре и всё чаще обращается к сторонним сервисам облачных вычислений, таким как CoreWeave и Oracle, для разработки и тестирования функций ИИ. Несмотря на трудности, с которыми столкнулась компания, Цукерберг заявляет сотрудникам и инвесторам, что он как никогда прежде нацелен на победу. «Я думаю, что мы уже создали лабораторию с самой высокой концентрацией талантливых сотрудников в отрасли, — заявил он. — Мы с головой ушли в разработку следующего поколения моделей и продуктов, и я с нетерпением жду возможности рассказать больше об этом в ближайшие месяцы».  По мнению экспертов, в настоящее время не существует однозначно лидирующей модели искусственного интеллекта. Поэтому всем основным разработчикам моделей приходится тратить огромные средства, чтобы сохранить хоть какое-то конкурентное преимущество. Значительная доля этих расходов оседает в карманах Nvidia, ведущего разработчика ускорителей искусственного интеллекта. В недавнем интервью глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) назвал целый ряд партнёров своей компании: «Мы используем OpenAI. Мы используем Anthropic. Мы используем xAI […]. Мы используем Gemini. Мы используем Thinking Machines. Давайте посмотрим, что ещё мы используем? Мы используем их все». Однако он ни разу не упомянул Llama, хотя отметил, что Gem от Meta✴✴, «базовая модель для рекламных рекомендаций, обученная на крупных кластерах GPU», способствовала улучшению конверсии рекламы в Meta✴✴ во втором квартале. |
|
✴ 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
