Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Google рухнула на $500 млрд после квартального отчёта, а Microsoft устояла — и вот почему
29.10.2026 [18:39],
Сергей Сурабекянц
Акции Alphabet, материнской компании Google, сегодня резко подешевели после публикации финансовой отчётности, а ценные бумаги Microsoft избежали подобной участи. Квартальные результаты Microsoft продемонстрировали рост, превысивший ожидания, причём для инвесторов этот рост выглядит устойчивым. В то же время показатели Alphabet оказались слабыми и указали на возможное замедление темпов роста в ближайшие кварталы, что напугало держателей акций компании. 
Источник изображения: unsplash.com Рост продаж облачной платформы Microsoft Azure оказался примерно на 300 базисных пунктов выше прогнозов аналитиков. Объем продаж в этом ключевом сегменте увеличился на 48 %. Руководство компании прогнозирует рост продаж Azure в текущем квартале на уровне 49–50 %, что на 4 процентных пункта выше консенсус-прогноза. Капитальные затраты компании оказались примерно на $5 млрд ниже ожиданий, а другие направления бизнеса показали более высокие результаты по продажам. Выручка и прибыль за квартал превысили прогнозы. По мнению аналитиков, такие результаты укрепляют уверенность в способности компании поддерживать рост выручки на уровне 15–19 %, а высокая операционная эффективность будет способствовать расширению операционной маржи. 
Источник изображений: finance.yahoo.com Акции Google рухнули более чем на 13 % после публикации квартального отчёта, который можно охарактеризовать как разочаровывающий — как сам по себе, так и в сравнении с показателями Microsoft. В результате капитализация Google обвалилась сразу на $500 млрд. Выручка поискового бизнеса Google составила $63,4 млрд при прогнозе в $64,9 млрд. Это усилило опасения, что позиции компании могут пошатнуться под давлением таких конкурентов, как Claude и ChatGPT, несмотря на масштабные инвестиции самой Google. В третьем квартале Alphabet направила на капитальные затраты 121,4 % своего операционного денежного потока, тогда как у Microsoft этот показатель без учёта финансовой аренды составил 68 %. Более низкий коэффициент означает, что у компании остаётся больше свободных средств для обратного выкупа акций, выплаты дивидендов или погашения долгов. Показатель выше 100 % говорит о том, что компания тратит больше, чем зарабатывает в ходе операционной деятельности, и вынуждена покрывать разницу за счёт резервов или заимствований. Масштабные капитальные вложения Alphabet, которые в этом году могут достичь $205 млрд, вызывают удивление, однако именно они способствуют росту другого важного направления бизнеса Google, связанного с ИИ. Выручка Google Cloud увеличилась более чем вдвое, достигнув $30,71 млрд, но расходы Alphabet оказались настолько велики, что перекрыли этот рост.  Alphabet отчиталась об отрицательном свободном денежном потоке в размере $9,1 млрд, что почти втрое превысило прогнозы аналитиков Уолл-стрит. На фоне растущей нервозности рынка по поводу отрицательного свободного денежного потока у технологических гигантов результаты Google были восприняты крайне негативно. Темпы роста выручки Google от поисковых запросов в третьем квартале замедлились до 12 % при ожидаемом росте на 14,7 %, несмотря на заявление компании о том, что количество поисковых запросов растёт самыми быстрыми темпами за последние пять лет. Этот бизнес, долгое время приносивший хорошую прибыль, оказался под угрозой из-за ИИ-чат-ботов и агентов, которые меняют способы поиска информации — и это происходит как раз в тот момент, когда компания сама вкладывает всё больше средств в данную технологию. Разная реакция рынка на результаты компаний показала: если раньше инвесторы поощряли агрессивные траты на создание вычислительных мощностей (часто за счёт заёмных средств), то теперь они требуют доказательств того, что последующий рост сможет покрыть дальнейшие расходы. ИИ-бум разогнал поиск Google до максимума за пять лет, а Gemini достиг 1 млрд пользователей — но цена ИИ-бума растёт
29.10.2026 [10:45],
Павел Котов
Инвестиции в технологии ИИ способствовали значительному увеличению количества поисковых запросов Google, сообщил холдинг Alphabet в финансовом отчёте за III квартал 2026 года. Выручка Google Cloud более чем удвоилась, а число пользователей Gemini достигло 1 млрд. Вместе с тем капитальные затраты Alphabet продолжают стремительно расти, оказывая давление на денежный поток. 
Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com «Наши инвестиции в ИИ стимулируют общий рост поисковых запросов, в том числе коммерческих. Текущие темпы годового роста запросов фактически самые высокие за последние пять лет», — заявил генеральный директор Alphabet Сундар Пичаи (Sundar Pichai). Консолидированная выручка Alphabet за квартал достигла $127,6 млрд, увеличившись на 25 % в годовом исчислении. Операционная прибыль выросла на 30 %, до $40,6 млрд, однако чистая прибыль сократилась с $35 млрд до $26,2 млрд. На финансовый результат повлияли отрицательные прочие доходы и расходы, составившие $8,2 млрд против положительного результата годом ранее. Расходы на ИИ продолжают расти. В III квартале капитальные затраты Alphabet достигли $51,4 млрд — на 114 % больше, чем годом ранее. Компания вкладывает средства в центры обработки данных, вычислительное оборудование и ускорители для обучения и запуска ИИ-моделей. По итогам 2026 года Alphabet рассчитывает потратить на эти цели $195–205 млрд, а в 2027-м намерена значительно увеличить инвестиции. На фоне масштабных вложений свободный денежный поток компании стал отрицательным и составил около $9,1 млрд. Таким образом, Alphabet приходится направлять всё больше средств на развитие инфраструктуры, несмотря на рост доходов от облачных сервисов и ИИ-продуктов. Google Cloud более чем удвоила выручку. Доходы облачного подразделения выросли на 103 %, до $30,7 млрд. Операционная прибыль увеличилась с $3,6 млрд до $11,1 млрд. Основными драйверами стали спрос на ИИ-инфраструктуру, корпоративные ИИ-решения и облачные сервисы. Объём невыполненных контрактных обязательств Google Cloud достиг $561 млрд, что указывает на значительный спрос со стороны корпоративных клиентов.  Выручка направления «Google Поиск и прочее» увеличилась на 12 %, до $63,35 млрд. Общая рекламная выручка Google, включая YouTube, достигла $82 млрд, прибавив 10,6 % за год. При этом результат оказался ниже ожиданий аналитиков. Рекламный бизнес YouTube замедлился. Выручка платформы от рекламы составила $11,21 млрд — на 9,2 % больше, чем годом ранее. Для сравнения, в I и II кварталах 2026 года рост составлял 11 % и 13 % соответственно, а год назад — 15 %. Результат также оказался ниже прогнозов аналитиков. В то же время подписное направление YouTube продолжает расширяться. Число подписчиков YouTube Music и YouTube Premium по всему миру, включая пользователей пробных версий, превысило 150 млн против более 125 млн в марте 2025 года. По словам коммерческого директора Google Филиппа Шиндлера (Philipp Schindler), выручка от подписок растёт быстрее рекламных доходов. Ежедневно пользователи загружают на платформу более 20 млн видео. Gemini достигла 1 млрд пользователей. По словам Пичаи, приложение стало одним из ключевых драйверов развития ИИ-направления Google. Кроме того, собственные API компании обрабатывают почти 32 млрд токенов в минуту — более чем в четыре раза больше, чем годом ранее. Таким образом, Alphabet продолжает наращивать выручку благодаря поисковому бизнесу, облачным сервисам и ИИ-продуктам, однако масштабные инвестиции в вычислительную инфраструктуру увеличивают финансовую нагрузку. Одним из ключевых вызовов для компании остаётся превращение растущего спроса на ИИ в устойчивый денежный поток. Discord разрешит читать сообщения публичных серверов без регистрации — через Google
29.10.2026 [00:30],
Николай Хижняк
Платформа Discord объявила о масштабном изменении, в рамках которого содержимое публичных серверов начнёт индексироваться поисковой системой Google. 
Источник изображения: Mariia Shalabaieva / unsplash.com С 16 ноября 2026 года все открытые для поиска внутри платформы серверы (Discoverable Servers) автоматически получат собственные веб-страницы (Server Web Pages). На этих страницах изначально будут публиковаться текстовые сводки и краткие описания обсуждений, проходящих на сервере. С середины декабря 2026 года часть сообщений из каналов таких серверов станет полностью доступна для просмотра непосредственно на этих веб-страницах. Сторонние посетители смогут читать эти сообщения через поисковые запросы в Google без необходимости вступать в сервер или иметь учётную запись Discord. По заявлению компании, нововведение призвано помочь независимым разработчикам игр, фан-сообществам и создателям контента привлекать новую аудиторию и развивать свои каналы за счёт поискового трафика. Новые правила затрагивают 63 тыс. серверов, которые на данный момент открыты для свободного входа внутри мессенджера. При этом личные сообщения и приватные серверы, доступные только по индивидуальным приглашениям, останутся полностью закрытыми для индексации. Платформа сохраняет возможность отказаться от участия в индексации как для администраторов, так и для рядовых пользователей. Владельцы серверов могут исключить определённые каналы или весь сервер из поисковой выдачи Google через меню настроек в разделе «Web Presence». Администраторам также доступно полное отключение генерации текстовых сводок на веб-страницах. Обычные пользователи могут запретить отображение своих сообщений на публичных веб-страницах серверов. Для этого в настройках учётной записи необходимо перейти по пути User Settings → Data and Privacy и изменить параметры в разделе Channel Messages. При этом пользователи не могут запретить использование своих сообщений для составления текстовых сводок (Channel Summaries). Однако в целях конфиденциальности их аватары и никнеймы на публичных веб-страницах (Server Web Pages) отображаться не будут. Google представила Gemini 4 Carbon — мощнейшую ИИ-модель для поиска уязвимостей и исправления опасных ошибок
28.10.2026 [21:57],
Анжелла Марина
Google представила новую ИИ-модель Gemini 4 Carbon, предназначенную для решения сложных инженерных задач и работы в области кибербезопасности. Передовая модель показала высокие результаты в тестах на обнаружение уязвимостей, проверку возможности их эксплуатации и исправление ошибок в программном коде. 
Источник изображения: Google Gemini 4 Carbon заняла первое место в обновлённом до версии 5.0 рейтинге Artificial Analysis Intelligence Index, набрав 59 баллов. В тесте SEC-bench Pro, оценивающем способность находить уязвимости, модель достигла результата 88,2 %, в ExploitGym, посвящённом проверке возможности эксплуатации уязвимостей, — 54,8 %, а в CWE-bench, оценивающем способность исправлять ошибки, — 71 %. Кроме того, Google сообщила об улучшении результатов в программировании, работе с агентными системами и разработке веб-приложений. В рейтинге WebDev Arena модель поднялась на четыре позиции и заняла четвёртое место с результатом 1769 баллов. По внутренним оценкам Google, Gemini 4 Carbon более чем вдвое повысила вероятность успешной генерации безопасного кода по сравнению с Gemini 4 Argon, представленной двумя неделями ранее. Разработчики браузера Chrome также сообщили, что новая модель показала результат более чем в 10 раз лучше, чем другая используемая ИИ-модель, при подготовке качественных исправлений кода. Отдельное внимание Google уделила безопасности и надёжности модели. По результатам внутренних испытаний, количество предупреждений о серьёзных нарушениях заданных ограничений при работе в реальных условиях программирования сократилось почти на 80 % по сравнению с предыдущими показателями. Число неподтверждённых утверждений уменьшилось примерно вдвое, а модель стала реже выходить за пределы поставленных задач и оставлять их незавершёнными. На первом этапе Google предоставит доступ к Gemini 4 Carbon ограниченной группе специалистов по кибербезопасности. Затем круг доверенных партнёров будет расширен через программу Fairwind. Параллельно Google продолжит собирать отзывы и совершенствовать механизмы защиты модели, прежде чем открыть доступ всем разработчикам, компаниям и обычным пользователям. На начальном этапе стоимость Gemini 4 Carbon составит $2 за 1 миллион входных токенов и $10 за миллион выходных токенов, то есть, столько же, сколько Google установила для Gemini 4 Argon. При использовании кешированных входных токенов действует скидка 95 % относительно обычной цены входных данных. После завершения вводного периода стоимость увеличится до $4 за 1 миллион входных токенов и до $20 за 1 миллион выходных токенов. Альтернативные магазины Android-приложений станут почти такими же удобными, как «Play Маркет» — Google начала их регистрацию
28.10.2026 [12:05],
Павел Котов
Google открыла регистрацию сторонних магазинов приложений для Android, которые смогут перейти на упрощённую процедуру установки и обновления программ. После регистрации пользователям не придётся каждый раз подтверждать установку в дополнительных системных окнах, а приложения смогут обновляться в фоновом режиме — как в «Play Маркете». 
Источник изображения: developer.android.com Нововведение реализуется в соответствии с соглашением, достигнутым в прошлом году между Google и Epic Games. Администраторы сторонних репозиториев могут подать заявку на участие в программе «Зарегистрированных магазинов приложений» (Registered App Stores). Участие в ней добровольное. Решившие принять в ней участие разработчики получат доступ к упрощённому процессу установки приложений, который вступит в силу с 1 декабря. Для магазинов, которые не пройдут регистрацию, порядок установки останется прежним. Программа доступна для пользователей устройств под управлением Android 17 QPR2 и более поздних версий за пределами США. «В марте мы анонсировали программу „Зарегистрированные магазины приложений“, чтобы предоставить сторонним репозиториям более удобный способ взаимодействия с пользователями, сохраняя при этом безопасность и защищенность экосистемы Android. Отвечающие требованиям магазины приложений за пределами США теперь могут подавать заявки на регистрацию для введения упрощённого процесса установки, который станет доступен пользователям в этом году», — заявили в Google. Цель программы — упростить механизмы работы сторонних магазинов. Они смогут предлагать пользователям установку приложений в одно касание, без дополнительных системных окон с подтверждением. Доступны будут автоматические обновления в фоне и индикаторы прогресса загрузки. Участникам также предоставляется ранний доступ к документации, поддержке на этапе интеграции и к новым инструментам, в том числе Android Developer ID API. Разработчикам придётся платить ежегодный регистрационный взнос. В него входят доступ к новым функциональным возможностям и операционная поддержка. Если количество вредоносного контента в каталоге магазина превысит установленный порог, может взиматься дополнительная плата за проверку контента, отметили в Google. В США программа заработает, когда суд окончательно утвердит мировое соглашение Epic Games с Google. Google представила Genie 4: ИИ-модель создаёт интерактивные виртуальные миры, которые теперь живут до двух минут
27.10.2026 [20:08],
Анатолий Хаблюк
Google DeepMind представила ИИ-модель Genie 4, способную создавать интерактивные виртуальные миры с реалистичной физикой, звуками и разговорами персонажей. Продолжительность взаимодействия с такими мирами увеличилась вдвое по сравнению с прежней версией — с одной до двух минут. 
Источник изображения: Google DeepMind Как сообщили разработчики, Genie 4 позволяет изменять виртуальное окружение прямо во время взаимодействия с ним. Пользователь может текстовой командой поменять погоду, добавить новые объекты или персонажей, а также изменить положение камеры. Нейросеть перестраивает сцену с учетом поступивших указаний, сохраняя возможность дальнейшего перемещения по созданному пространству. Для управления используются обычные клавиатурные команды. Одним из главных улучшений стала более точная имитация физических процессов. Genie 4 научилась воспроизводить столкновения объектов, аэродинамические эффекты и движения людей. Персонажи могут реагировать на происходящее вокруг и взаимодействовать с пользователем. Модель также самостоятельно генерирует звуковое сопровождение, включая шум ветра, плеск воды, музыку и человеческую речь. Диалоги изменяются в реальном времени в зависимости от действий пользователя. За согласованностью происходящего следит Gemini 3.8 Flash. Эта модель анализирует генерируемые кадры, разбивает сложные задачи на последовательные действия и проверяет их выполнение. Если пользователь меняет условия, система корректирует дальнейшие события. Google также продемонстрировала совместную работу Genie 4 и Gemini 4 Argon на примере виртуального человекоподобного робота Apollo, играющего в шашки. Разработчики рассматривают Genie 4 не только как инструмент для создания игровых миров. Технологию предполагается использовать для предварительной визуализации сцен в кино, разработки игровых прототипов и подготовки тренировочных симуляций для роботов. Предыдущую версию Genie 3 Google открыла для подписчиков AI Ultra в США в январе 2026 года. Тогда продолжительность взаимодействия с виртуальным окружением ограничивалась одной минутой. Пока Genie 4 доступна лишь ограниченному кругу тестировщиков. Позднее Google планирует предоставить доступ подписчикам AI Ultra через Project Genie, а также отдельным разработчикам через Gemini API и Google AI Studio. Сроки широкого запуска не названы. Компания предупреждает, что при длительной работе объекты могут неожиданно менять внешний вид или положение, а физика и поведение персонажей пока не всегда соответствуют реальности. Google разрешила себе использовать личную информацию из Gmail и «Фото» при показе рекламы
24.10.2026 [00:01],
Анжелла Марина
Google обновила политику конфиденциальности, допустив использование личных данных из Gmail, «Google Диска» и «Google Фото» для персонализации рекламных объявлений. Это изменение касается пользователей, которые подключили эти сервисы к ИИ-функциям компании, включая AI Mode. 
Источник изображения: AI Новая формулировка появилась в документе 16 октября и фактически расширила возможности Google по использованию пользовательской информации в рекламных целях. Ранее политика конфиденциальности прямо запрещала применять содержимое Gmail, «Google Диска» и «Google Фото» для персонализации рекламы. Теперь в документ добавлено исключение, согласно которому данные могут использоваться, если пользователь самостоятельно разрешил другим сервисам Google получать к ним доступ. В частности, речь идёт о поиске Google и приложениях Gemini, которые способны учитывать информацию из подключенных сервисов для формирования более персонализированных ответов и рекомендаций. При этом Google подчёркивает, что рекламодателям не доступны пользовательские данные и им также не передаются персональные сведения, позволяющие установить личность человека, включая имя и адрес электронной почты. Кроме того, компания сохраняет ограничения на показ рекламы с учётом чувствительных категорий информации, таких как расовая принадлежность, сексуальная ориентация, религиозные убеждения и сведения о здоровье. «В зависимости от ваших настроек, мы также можем показывать вам персонализированную рекламу, основанную на ваших интересах, действиях или контенте из сервисов Google. Например, если вы искали "горные велосипеды", то впоследствии можете увидеть рекламу спортивного снаряжения на YouTube», — сообщается в политике конфиденциальности Google. Чтобы исключить использование личных данных для таргетинга, можно отключить отдельные приложения от «Персонального интеллекта» (Personal Intelligence) или полностью деактивировать персонализированные рекомендации в настройках «Персонализация в поиске». Amazon и Google облегчили побег от Nvidia: запускать модели под PyTorch на ИИ-чипах Trainium и TPU стало проще
21.10.2026 [11:39],
Павел Котов
Amazon и Google представили на мероприятии PyTorch Conference открытые средства для запуска оптимизированного для Nvidia фреймворка PyTorch на своих ускорителях искусственного интеллекта. Инструментарий Amazon TorchNeuron позволяет запускать проекты PyTorch на ускорителях Trainium; Google представила инструмент с открытым исходным кодом TorchTPU для работы PyTorch на ускорителях TPU. 
Источник изображения: Fotis Fotopoulos / unsplash.com Amazon TorchNeuron решил проблему совместимости PyTorch с чипами Trainium — ранее для работы фреймворка на этих ускорителях требовались значительные усилия. Теперь проекты запускаются на ускорителях Trainium2 и Trainium3 без внесения масштабных изменений в код — достаточно лишь указать параметр, какой ускоритель будет использоваться для выполнения задач. TorchNeuron включает набор готовых операторов языка NKI, созданного для ускорителей Trainium. За счёт специального компилятора язык позволяет оптимизировать модели на низком уровне, обеспечивая прирост скорости и сокращение потребления аппаратных ресурсов. Помимо поддержки самого PyTorch, Amazon предложила совместимость и с другими открытыми инструментами, которые используются в связке с фреймворком. Одним из них является используемый в обучении моделей механизм TorchTitan, который автоматизирует часть задач по распределению процессов между ускорителями. Разработкой инструмента TorchTPU компания Google занималась совместно с командой PyTorch в Meta✴✴. Этот инструмент позволяет запускать существующие рабочие нагрузки PyTorch на ускорителях TPU с минимальными изменениями в коде. Поддерживаются стандартные средства API PyTorch, предусмотрена расширенные инструменты диагностики, есть встроенные примитивы для распределённых вычислений — всё это обеспечивает высокую производительность и эффективность работы на старте, отметили в Google Cloud. В Google также заручились поддержкой Hugging Face, благодаря чему модели с открытыми весами из библиотеки популярной ИИ-платформы поддерживают работу с TPU «из коробки» — достаточно указать соответствующий параметр. Отмечена поддержка востребованных в профессиональной среде средств разработки ИИ: vLLM, SGLang, llm-d, TorchTitan, Ray, TorchRec и LiteRT. Другими словами, ускорители Google TPU теперь включены в привычную для разработчиков среду PyTorch с поддержкой набора уже существующих инструментов — это упрощает переход на оборудование Google и не требует перестраивать всю программную систему. Google решила, что читать инструкции больше не нужно: справку заменили ИИ-сводкой
19.10.2026 [17:59],
Сергей Сурабекянц
Портал справки Google содержит множество детальных статей, пошаговых инструкций, сведений об ограничениях, а также рекомендации по устранению неполадок. Теперь компания решила сменить подход к организации этого полезного ресурса. В некоторых разделах привычные статьи уже заменили краткие сводки от ИИ. Обращение в поддержку выводит сжатую версию инструкции с конкретными шагами по решению проблемы, а на уточняющие вопросы отвечает нейросеть Gemini. 
Источник изображения: unsplash.com Внедрение изменений Google начала со страниц раздела «Справка: аккаунт Google» (Google Account Help): вместо привычных статей здесь теперь предлагается краткая сводка, подготовленная искусственным интеллектом. Функция «Спросить службу поддержки Google» (Ask Google Help) выводит сжатую версию инструкции с конкретными шагами по решению проблемы, а пользователь может задать уточняющие вопросы — в этом поможет нейросеть Gemini. В нижней части ответа ИИ имеется кнопка «Посмотреть источники» (View Sources), позволяющая перейти к исходной статье. Тем не менее, при переходе по прямым ссылкам на такие материалы по умолчанию открывается ИИ-интерфейс. Примером может служить страница «Как защитить взломанный или скомпрометированный аккаунт Google» — именно на неё в последние дни направляла пользователей служба поддержки Google. Аналогичные изменения коснулись страницы «Устранение распространённых проблем с двухэтапной аутентификацией» и, судя по всему, всех остальных разделов справки по аккаунтам Google. 
Источник изображения: 9to5google.com Пока что Google тестирует это нововведение лишь для некоторых тем. Например, в разделе справки по устройствам Google Pixel по-прежнему отображаются обычные статьи, тогда как в разделе, посвящённом Google Chrome, уже внедрён новый формат. Изменения затронули и главный хаб: ссылки на отдельные темы больше не отображаются по умолчанию — их заменил ИИ-чат-бот, помогающий найти нужную страницу. Иронично, но в разделе, посвящённом Gemini, этот ИИ-инструмент пока не используется. Мнения пользователей разошлись, хотя многие сочли нововведение удачным применением ИИ. Не секрет, что база знаний Google зачастую напоминает настоящий лабиринт из ссылок и невнятных поисковых запросов. Найти нужную страницу для решения возникшей проблемы бывает весьма непросто. В этом плане Gemini проявляет себя очень эффективно благодаря способности понимать запросы на естественном языке и находить соответствующие источники информации. Fervo построила геотермальный источник и превратила его в электростанцию — 33 МВт на пустом месте
17.10.2026 [21:40],
Геннадий Детинич
Fervo Energy запустила в Юте первый 33-МВт энергоблок Cape Station — геотермальной электростанции, для которой подземный резервуар создали искусственно. Вместо использования природных горячих вод компания закачивает воду в горячие породы через систему скважин. Технология позволяет получать электричество круглосуточно и расширяет выбор площадок для геотермальных станций. 
Источник изображения: Fervo Energy История Fervo Energy — это не про сиюминутный успех. Первая экспериментальная рукотворная геотермальная электростанция компании в Неваде мощностью 3,5 МВт была подключена к сети в конце 2023 года по контракту с Google. Невада — это тоже не край геотермальных источников. Идея основателей Fervo Energy заключается в том, что глубоко под землёй на глубине свыше двух километров всегда есть горячие камни и нужно просто добавить воды, чтобы получить из неё горячий пар для турбин почти в любой точке планеты. Fervo Energy использует технологии нефтяников, чтобы бурить сначала вертикальные стволы, а затем не менее короткие горизонтальные, создавая глубоко в недрах замкнутые контуры. Холодная вода закачивается в горячие горизонтальные шахты, где нагревается до более чем 200 °C и затем поднимается на поверхность, где образованный из неё пар вращает лопатки турбин и генераторы. Заработавшая первая очередь геотермальной электростанции Cape Station обладает номинальной мощностью 33 МВт. Это крупнейший в мире объект такого рода и там же завершаются работы над ещё двумя энергоблоками аналогичной мощности, которые начнут работать в 2027 году. Более того, компания Fervo Energy подписала дополнительное соглашение с Google на создание геотермальных энергоблоков суммарной мощностью 400 МВт, которые будут подключены к сети в 2028 году. Пока это сравнительно дорогое удовольствие. Так, в настоящий момент компания оценивает стоимость капитальных затрат на каждый кВт в районе $7000. Для второй фазы реализации проектов стоимость затрат снизится до $5500 за кВт. Для сравнения, капитальные затраты на строительство типичной электростанции на природном газе в 2025 году составили $2157. Но проекты Fervo Energy выигрывают в экологичности — их работа не сопровождается выбросами парниковых газов. Раньше подобные электростанции строили только в районах с вулканической активностью. Благодаря водным ресурсам с поверхности подобные геотермальные электростанции можно создавать во многих геологических зонах, где нет своих выходов геотермальных вод. Остаются опасения, что рукотворные геотермальные источники могут провоцировать землетрясения в районах, где на памяти людей их никогда не было. Запуск полномасштабных электростанций Fervo Energy на практике должен доказать не только их эффективность, но и безопасность эксплуатации. ИИ-модели Google достигли переломного момента: вскоре они смогут самосовершенствоваться
17.10.2026 [06:37],
Алексей Разин
По словам сооснователя Google Сергея Брина (Sergey Brin), компания уже использует свои ИИ-модели при разработке следующих поколений Gemini. Это позволяет ей значительно увеличить темпы совершенствования ИИ и оставаться в числе лидеров отрасли. 
Источник изображения: Unsplash, Pawel Czerwinski Если в сфере робототехники оптимальная схема производства описывается фразой «машины делают машины», то в разработке ИИ-моделей аналогичный принцип сводится к рекурсивному самосовершенствованию (RSI). Он подразумевает, что ИИ-модели смогут совершенствоваться при участии своих предыдущих версий. Развитие всей отрасли благодаря этому будет происходить нарастающим темпом. Сооснователь Google Сергей Брин во время своего недавнего участия в дискуссии по поводу новейшей модели компании Gemini 4 Argon заявил, что внутренние процессы разработки ИИ-моделей компании уже ускоряются благодаря тому, что они помогают быстрее создавать своих преемников. Ещё до выхода Gemini 4 модели Google Flash дали компании надежду, что такие структурные изменения происходят, и она «начала втягиваться в бег по дорожке RSI», со слов Брина. «И сейчас наши исследователи и сама модель работают рука об руку, чтобы создать следующую версию модели», — заявил Сергей в ходе дискуссии, запись которой Google продемонстрировала в минувшую среду. Конкурирующие Anthropic и OpenAI также сообщили, что их ИИ уже находится на грани перехода к рекурсивному самосовершенствованию. Большинство опрошенных Gladstone AI разработчиков, включая представителей трёх упомянутых выше компаний, убеждено, что RSI станет нормальной практикой в ближайшие 3–12 месяцев. Это может случиться и быстрее, если государственное регулирование в сфере ИИ не вынудит разработчиков замедлиться. Google в своём отчёте по модели Argon отметила, что некоторые элементы исследований и разработок в сфере ИИ уже автоматизированы. ИИ-агенты уже действуют, словно ассистенты с высокой отдачей, выступая в роли авторов основной части продуктивного программного кода и исправлений, хотя предлагаемые ими изменения в коде и подвергаются проверке человеком непосредственно перед утверждением. Как отмечает Business Insider, Сергей Брин лично контролирует развитие направления Google Gemini, определяя приоритеты, и он настаивает на большей концентрации на принципе RSI. Темпами прогресса в сфере ИИ этот сооснователь Google весьма доволен. По его словам, когда обыватели только смотрят видео о выходе Argon, разработчики Google уже могут продвинуться на пару моделей вперёд. По некоторым данным, Google уже тестирует новую модель Carbon, которая в задачах написания программного кода вполне может сравниться с Anthropic Opus 5.5. Поддельный WhatsApp набрал в Google Play более 500 000 загрузок
16.10.2026 [20:45],
Анжелла Марина
В Google Play обнаружили поддельное приложение WhatsApp, которое успели скачать более 500 тысяч раз. Приложение копирует дизайн и оформление оригинального мессенджера, и было даже замечено в спонсорских результатах поиска, демонстрируемых выше оригинала. 
Источник изображения: Mika Baumeister/Unsplash Поддельный мессенджер разместил разработчик Agment Assets sallu. Это единственное приложение, доступное в его аккаунте и практически полностью копирует WhatsApp: в нём используются те же скриншоты и текст описания. Согласно данным Android Authority, приложение появилось в магазине в прошлом месяце. Одной из причин, по которой подделку не сразу распознали, стала программа раннего доступа (Early Access) Google Play. Для приложений, участвующих в этой программе, публичные отзывы полностью отключены. В результате потенциальным пользователям труднее оценить надёжность приложения и отличить копию от оригинала. При этом поддельный мессенджер показывается в рекламных результатах не всем пользователям: журналист Android Authority не обнаружил её на первых позициях ни в мобильной версии Google Play, ни в десктопной. Для сравнения, официальный WhatsApp насчитывает более 10 млрд загрузок, а его копия полмиллиона. На момент публикации материала поддельное приложение всё ещё не было удалено из Google Play. Google первой воспользовалась магией для снижения ошибок квантовых вычислений
16.10.2026 [16:41],
Геннадий Детинич
Похоже, для появления безотказных универсальных квантовых компьютеров никак не обойтись без магии и это не шутка. Волшебники из Google первыми открыли и применили способ культивации квантовых магических состояний, который на новом процессоре Willow компании показал настоящие чудеса коррекции ошибок. 
Источник изображения: ИИ-генерация Grok/3DNews Сразу поясним, что термин «магические» в контексте квантовых вычислений — это нормально. Его около четверти века назад ввели в оборот физики Сергей Бравии и Алексей Китаев. Магические состояния позволяют подготовить квантовую схему для вычислений с помощью особого типа вентилей (Т-вентилей), которые трудно воссоздать иными способами. Но Китаев и Бравии развивали идею дистилляции магических состояний, когда из множества систем до финальной реализации доходят самые удачные для конкретного алгоритма. Специалисты Google придумали другое решение, которое назвали культивацией магических состояний. Суть предложения Google заключается в том, что с магическими состояниями носятся как со штучными тепличными растениями. Малейшее отклонение от заданных параметров, что определяется постоянным неразрушающим контролем, ведёт к отбраковке элемента. В частности, в процессе подготовки запуска алгоритма на процессоре Google Willow было отбраковано 92 % изначально подготовленных квантовых схем. Иными словами, в эксперименте участвовало только 8 % от первоначально заложенных магических состояний. Тем не менее, даже в таком случае исследователи добились примерно 40-кратного уменьшения ошибок и логической точности магических состояний типа T на уровне 99,99 %. Работа решает одну из важных инженерных проблем создания универсальных отказоустойчивых квантовых компьютеров: современные способы коррекции квантовых ошибок, как известно, могут забрать под себя подавляющую массу аппаратных ресурсов, оставив на алгоритмы совсем какие-то крохи. При этом магическое состояние расходуется в ходе вычисления и не может быть использовано повторно, поэтому компьютеру необходим постоянный запас таких состояний с высокой точностью. Как сказано выше, ранее для повышения их качества применяли дистилляцию: несколько менее точных состояний обрабатываются совместно, чтобы получить более надёжные состояния, хотя и в меньшем числе. Этот подход работоспособен, но требует дополнительных кубитов и операций. Метод культивации предлагает другую схему: исходное состояние последовательно проверяют измерениями, выявляя признаки ошибок и отбрасывая неудачные попытки, вместо того чтобы изначально создавать большую партию состояний для последующей дистилляции. 
Источник изображения: Google Отдельной проблемой при проведении эксперимента стали измерения, точности которых не хватало для культивации магических состояний. Команде исследователей пришлось изобретать метод «обратной томографии», чтобы обеспечить неразрушающий контроль. Наконец, ошибки стали возникать позже на этапе передачи подготовленного состояния дальше для работы. Сам по себе эксперимент подтвердил, что культивированное магическое состояние можно переносить между схемами, хотя переход к более крупному коду добавляет собственные ошибки. С этим предстоит разбираться уже на следующем этапе исследований. В принципе всё работает, но ещё чуток магии точно не помешает. Google заявила об «умственном» превосходстве роботов с ИИ-моделью Gemini 4 Argon над остальными
15.10.2026 [23:02],
Геннадий Детинич
Представленная в сентябре флагманская модель ИИ Google Gemini 4 Argon оказалась предназначена не только для людей, но и для роботов. Компания заявила, что Gemini 4 Argon — это качественный скачок в робототехнике, способный ускорить прогресс на пути к физическому или воплощённому искусственному интеллекту общего назначения. С ней роботы смогут думать, учиться и адаптироваться к задачам без значительных затрат на обучение. 
Источник изображений: Google Своё заявление компания подтвердила результатами тестов в пакете Embodied Reasoning (ERQA), который проверяет способность модели понимать и решать физические и пространственные задачи в трёхмерных средах. При использовании чистого логического вывода Argon набирает 87 %, опережая все остальные передовые модели.  Важно отметить, что компания пока никак не связала адаптацию Gemini 4 Argon или её компонентов к сфере ИИ-платформ для физического воплощения. Напомним, Google отдельно развивает две модели искусственного интеллекта для робототехники — Gemini Robotics 1.5 и Gemini Robotics-ER 1.5, которые совместно реализуют подход, при котором робот сначала «обдумывает» задачу и только потом выполняет действие. Модель Gemini 4 Argon делает нечто подобное, но она более универсальна, если так можно выразиться, и включает в себя понимание физических явлений и процессов, генерацию кода и визуально-семантические рассуждения. По мнению разработчиков Google, Argon как универсальная модель физического мышления, или воплощённого рассуждения (embodied reasoning), может применяться на всех этапах жизненного цикла робототехнических систем. В своём блоге представители компании привели наглядные примеры использования Argon в виде промптов для роботов в четырёх ключевых областях робототехники: симуляции действий и их воплощении в реальности, обучении на примерах, понимании обстановки и оттачивании навыков.  Первым примером стало управление роботом-собакой Spot от Boston Dynamics в пакете MuJoCo без предварительного обучения. Argon смог управлять четвероногим роботом, обучая его новому навыку: нажимать на педаль мусорного ведра, чтобы выбрасывать в него поднятые с пола банки из-под газировки. Чтобы отработать это движение, ИИ создаёт в MuJoCo цифровой двойник мусорного ведра с педалью и только затем позволяет роботу воспроизвести последовательность действий в реальности.  В процессе ИИ корректирует действия робота, отслеживая положение манипулятора, банки и открытого ведра, а также помогая роботу удерживать равновесие на трёх конечностях, пока четвёртая нажимает на педаль. В другом эксперименте Argon управляет роботизированной рукой, чтобы поставить опрокинутую кружку вертикально и положить внутрь смятую салфетку. Система использует пространственные координаты и команды перемещения и захвата, а после каждого этапа повторно анализирует изображение, корректируя действия с учётом положения предметов. При этом манипулятор выполняет все действия без предварительного обучения (zero-shot control).  Ещё одна технология — Real2Sim, преобразующая реальные сцены в физические симуляции. Argon анализирует видеозаписи, восстанавливает геометрию объектов и задаёт их физические свойства: массу, движение по инерции, трение и поведение при столкновениях. Затем виртуальная сцена проверяется на соответствие реальным изображениям с камер, а расчётные взаимодействия объектов сопоставляются с реальными. Этот же процесс позволяет превратить грубый рисунок от руки — в данном примере робот сбивает мячом пирамидку из кубиков — в полноценную 3D-анимацию с реалистичной физикой.  Подводя итог, можно сказать, что, по мнению Google, Gemini 4 Argon представляет собой важный этап на пути к созданию общего искусственного интеллекта, способного действовать в физическом мире. Новая ИИ-модель объединяет программирование, визуальное восприятие, физическое моделирование и управление реальными роботами. Развивая эту модель, компания стремится создавать робототехнические решения, которые смогут работать совместно с людьми и помогать им решать сложные задачи. YouTube начнёт помечать музыку, созданную с помощью ИИ
15.10.2026 [15:17],
Николай Хижняк
Сервис YouTube Music анонсировал внедрение новой системы маркировки, призванной повысить прозрачность в отношении музыкальных композиций, созданных с помощью генеративного искусственного интеллекта. Теперь слушатели смогут легко определить треки, при создании которых использовался ИИ — будь то написание музыки или создание вокальных партий. 
Источник изображения: YouTube Music Метка будет отображаться на странице проигрывателя. Нажав на неё, пользователь может получить дополнительную информацию о том, какую именно роль сыграл ИИ в создании конкретного трека. Эти метки появятся и в основном приложении YouTube. По заявлению платформы, компания сотрудничала с различными музыкальными партнёрами и задействовала собственные инструменты для выявления музыки, созданной с помощью ИИ. Согласно справочной информации, партнёры YouTube могут указать степень участия ИИ в создании своих произведений, выбрав один из трёх вариантов: «Полностью создано ИИ» (Fully Gen AI), «Частично создано ИИ» (Partly Gen AI) или «Без использования ИИ» (No Gen AI). Категория «Полностью создано ИИ» относится к трекам, которые были целиком сгенерированы искусственным интеллектом, тогда как «Частично создано ИИ» означает, что авторы использовали компоненты, сгенерированные с помощью ИИ наряду с собственными элементами (например, записанными вживую). Треки, при создании которых применялись инструменты для коррекции высоты тона (например, Auto-Tune), относятся к категории «Без использования ИИ». Нововведение появилось на фоне стремительного распространения музыки и музыкальных клипов, созданных с помощью ИИ, на различных стриминговых платформах. Каждая платформа старается по-своему решить этот вопрос. Так, Apple Music планирует до конца текущего года внедрить метки «Создано с помощью ИИ» (Made with AI) в рамках своей системы маркировки контента. В Spotify также предусмотрены специальные обозначения для ИИ-контента, а также действует фильтр для борьбы с музыкальным спамом. Платформа Deezer заняла более жёсткую позицию: в июле компания сообщила, что ежедневно получает около 90 000 треков, полностью созданных ИИ. Deezer помечает такой контент, исключает его из алгоритмических рекомендаций и редакционных плейлистов, а также не выплачивает авторские отчисления за прослушивания, которые были признаны мошенническими. Кроме того, компания работает над функцией, которая позволит пользователям полностью исключать ИИ-музыку из своей ленты. Сервис TIDAL также помечает записи, которые были полностью созданы ИИ, даёт слушателям возможность скрыть их и не начисляет за них авторские вознаграждения. YouTube же, напротив, делает ставку на прозрачность, а не на тотальные ограничения. Новые метки призваны информировать слушателей об участии ИИ в создании музыки, однако сам по себе факт использования ИИ не лишает трек возможности приносить доход его создателям. Платформа также экспериментирует над созданием музыки с помощью искусственного интеллекта. В частности, предлагает инструмент Dream Track, который позволяет избранным авторам создавать музыкальные треки, используя сгенерированные ИИ версии голосов участвующих в проекте исполнителей. |
|
✴ 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 3DNews
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
