Изучая миграцию сотрудников между крупными технологическими компаниями, аналитики компании Switch On Business проанализировали профили LinkedIn для Google (Alphabet), Amazon, Apple, Meta✴, Microsoft, IBM, Tesla, Oracle, Netflix, Nvidia, Salesforce, Adobe, Intel и Uber. Meta✴ стала лидером по проценту сотрудников, перешедших из других компаний (26,51 %), Google — по общему количеству «мигрантов» (38 316 или 24,15 %), а вот в IBM, наоборот, лишь 2,28 % работников «пришлые».

Источник изображения: Pixabay

Технологические гиганты лучше всех понимают: каким бы успешным ни был их продукт или услуга, самой большой ценностью являются создавшие их люди. Поэтому они прикладывают огромные усилия и предлагают специалистам всё, что может их заинтересовать: вызов в виде сложных задач, щедрое вознаграждение, особые условия труда и престижные должности.

Процент сотрудников, перешедших из других технологических компаний. Источник изображений: switchonbusiness.com

Но малый бизнес также может конкурировать на этой арене, ведь сегодняшние таланты заботятся не только о материальной стороне успеха: они хотят роста, гибкости и признания, им хочется быть услышанными, они готовы брать на себя ответственность. Это личные моменты, которые легче реализовать в небольшой фирме. Не стоит забывать об успехе некоторых небольших стартапов, чей пример будоражит умы амбициозных молодых специалистов.

Количество сотрудников, перешедших из других технологических компаний

Meta✴ — единственная крупная технологическая компания, более четверти, а точнее 26,51 %, сотрудников которой ранее работали на конкурентов. «На протяжении всего жизненного цикла найма команда по подбору персонала сотрудничает на межфункциональном уровне с различными подразделениями, — пояснил специалист по кадрам Meta✴, — например, с командой по опыту кандидатов, партнёрами по многообразию и людьми, которые помогают обеспечить кандидатам лучший опыт и инклюзивность». А уходят из Meta✴ в основном в Google и Apple.

Миграция сотрудников в Meta✴

Доля сотрудников, перешедших в Google из других компаний, чуть ниже, чем в Meta✴ (24,15 %), зато в абсолютном выражении является рекордом — 38 316 человек перешли в Google от конкурентов. Процесс набора персонала в компании славится своей тщательностью: требуется одобрение от целого комитета по найму. «Они представляют собой слой объективности, они должны убедиться, что квалификации претендента соответствует должности, — говорит глобальный менеджер по подбору персонала компании Лиза Хейнс (Lisa Haynes). — И оценить, кроме того, подойдёт ли претендент организации в целом в долгосрочной перспективе». Больше всего к Google перешло бывших работников Microsoft, Amazon и IBM. А уходят работники Google чаще всего в Meta✴, Microsoft, Amazon и Apple.

Миграция сотрудников в Google

В огромном штатном расписании IBM относительно мало бывших сотрудников других технологических компаний — всего 2,28 % или 6343 человека. IBM стремится развивать навыки внутри компании: более 90 % стажёров впоследствии становятся штатными сотрудниками. IBM предоставляет возможности для старшеклассников из малообеспеченных семей в рамках программы государственного образования P-TECH. Немаловажно, что в течение некоторого времени IBM считала высшее образование необязательным. Обед Луиссен (Obed Louissaint), бывший старший вице-президент IBM по трансформации и культуре, считает, что «действительно конкретизируя, что вам нужно, а не ставя глупые барьеры, вы увеличиваете число кандидатов и получаете больше шансов на наём более инклюзивной и квалифицированной рабочей силы».

Лишь 3,20 % сотрудников Amazon ранее работали в крупных технологических компаниях. Бо́льшая часть рабочей силы Amazon занимается выполнением заказов или обслуживанием клиентов и характер этой работы не требует технического опыта. При этом, по утверждению экспертов, компания испытывает «нехватку людей для найма». А среди высококвалифицированного технического персонала долгое время наблюдалась перманентная миграция между Amazon и Microsoft, в частности из-за того, что штаб-квартиры обеих компаний находятся всего в 19 километрах друг от друга. В начале 2023 года обе компании начали практически одновременно увольнять тысячи сотрудников, что дало новые кадровые возможности их конкурентам.

Миграция сотрудников в Amazon

Крупнейшим «охотничьим угодьем» Apple является Intel. До недавнего времени Apple использовала чипы Intel в своих компьютерах, но теперь компания существенно продвинулась в проектировании и производстве собственных процессоров, не в последнюю очередь за счёт кадров из Intel. К тому же, Apple не так давно приобрела модемное подразделение Intel, в штате которого насчитывалось около 2000 человек. В Apple также трудится немало бывших сотрудников Google, не в последнюю очередь благодаря переходу разработчиков Google Maps в картографическое подразделение Apple.

Миграция сотрудников в Apple

Около 12 018 бывших сотрудников Microsoft в настоящее время работают в Google. И хотя Google вряд ли в ближайшее время начнёт масштабный набор персонала, она с удовольствием примет на работу экспертов в области генеративного ИИ от своего конкурента в этой области, OpenAI — процесс, который уже начался. А Apple, в свою очередь, c радостью принимает на работу бывших специалистов по ИИ из Google.

Миграция сотрудников в Microsoft

Труднее всего приходится уволенным сотрудникам Meta✴ — лишь небольшое их количество находит работу в других технологических гигантах, не в последнюю очередь из-за «неудовлетворительных отзывов», которые им предоставила Meta✴ при увольнении. Возможно, многим из них придётся вообще покинуть этот сектор и занять технические должности в банках или медицинских учреждениях, где их смогут лучше оценить.

Microsoft существует уже почти полвека и в настоящее время в ней работает 221 000 человек по всему миру, поэтому неудивительно, что она стала большим «поставщиком» талантливых сотрудников для других организаций. То же самое можно сказать и об IBM, возраст которой перевалил за сотню лет, а штат ещё больше, чем у Microsoft. Обе компании имеют широкий спектр интересов и во многих аспектах пересекаются. Это делает смену работы между ними интересным предложением как для работников, так и для работодателей, что и привело к строгому соблюдению положений о неконкуренции.

После пандемии рынок труда находится в смятении, как и набор персонала в технологическом секторе. ИИ делает одни роли излишними, одновременно создавая другие, а крупнейшие технологические компании сокращают штат сотрудников до беспрецедентной степени, чтобы уравновесить годы «тщеславного» набора персонала и гиперразвития. Сам факт увольнения не является свидетельством того, что сотрудник менее талантлив, например, некоторые эксперты уверены, что «неудовлетворительные отзывы» Meta✴ появились лишь для того, чтобы вынудить работников уволиться без выплаты выходных пособий. Возможно, что сейчас отличный момент (и богатый выбор) для привлечения опытных технических специалистов в бизнес.

В 2020 году IBM на волне подъёма движения Black Lives Matter объявила об отказе продавать свою технологию распознавания лиц. Но вопреки своим собственным заявлениям компания заключила с британским правительством контракт на поставку такой системы, оцениваемый в $69,8 млн.

Источник изображения: Carson Masterson / unsplash.com

В июне 2020 года глава IBM Арвинд Кришна (Arvind Krishna) направил в американский Конгресс письмо, в котором, в частности, отметил: «IBM твердо выступает против и не станет одобрять использование каких-либо технологий, в том числе технологий распознавания лиц, предлагаемых другими поставщиками, для массовой слежки, составления профилей на основе расовой принадлежности, нарушения основных прав и свобод человека или любых целей, не соответствующих нашим ценностям и „Принципам доверия и прозрачности”». Впоследствии компания пошла дальше и призвала к введению в США норм экспортного контроля, которые не позволили бы применять системы распознавания лиц «для подавления инакомыслия, ущемления прав меньшинств или стирания основных запросов на конфиденциальность» даже за рубежом.

Тем не менее, в августе 2023 года IBM заключила с британским правительством контракт на сумму £54,7 млн ($69,8 млн) на разработку национальной биометрической платформы с функцией распознавания лиц, которой смогут пользоваться правоохранительные органы и иммиграционная служба, узнали журналисты американского ресурса The Verge и британской организации журналистских расследований Liberty Investigates. На начальных этапах Платформа сопоставления биометрии МВД (Home Office Biometrics Matcher Platform) Великобритании предусматривает функцию сопоставления отпечатков пальцев, а на более поздних уже предусматривает внедрение системы распознавания лиц для иммиграционной службы — в документах она описывается как «средство стратегического сопоставления лиц для правоохранительных органов». На финальных стадиях проекта речь идёт о функции «сопоставления лиц для использования правоохранительными органами».

Иными словами, речь идёт о сопоставлении фотографий людей с изображениями из базы данных — это называется системой сопоставления типа «один ко многим». В сентября 2020 года IBM напрямую указывала, что системы сопоставления «один ко многим» являются «типом технологии распознавания лиц, который, скорее всего, будет использоваться для массовой слежки, создания профилей на основе расовой принадлежности и прочих нарушений прав человека».

Источник изображения: Tumisu / pixabay.com

В IBM противоречия своих действий собственным заявлениям, кажется, не усматривают. Представитель компании Имтиаз Муфти (Imtiaz Mufti), в частности, заявил: «В соответствии с нашими обязательствами от 2020 года IBM более не предлагает [систем] распознавания лиц общего назначения, не поддерживает использования [систем] распознавания лиц для массового наблюдения, создания профилей на основе расовой принадлежности или прочих нарушений прав человека. <..> Платформа сопоставления биометрии МВД и контракт на связанные с ней услуги не используются для массового наблюдения. Она помогает полиции и иммиграционным службам идентифицировать подозреваемых по базе данных отпечатков и по данным фотографий. Она не способна производить захват видео, который обычно необходим для поддержки снятия биометрии у „лиц в толпе”».

Правозащитники раскритиковали позицию IBM, подчеркнув, что системы распознавания лиц типа «один ко многим» несовместимы с законами о правах человека, и компании следует в соответствии со своими заявлениями прекратить их продажи. Применение полицией подобных систем связывают с неправомерными арестами в США, а в Великобритании его правомерность оспаривалась в суде, напомнили The Verge и Liberty Investigates. В августе 2020 года Апелляционный суд Великобритании постановил, что применение полицией Южного Уэльса системы распознавания лиц нарушает право на неприкосновенность частной жизни и законы о равенстве. После вынесения этого решения полиция приостановила использование этой системы, но впоследствии к ней вернулась.

Моратории на продажи систем распознавания лиц полицейским управлениям США вслед за IBM ввели Amazon и Microsoft. В июне 2020 года был введён однолетний мораторий на продажу полиции системы Amazon Rekognition с намерением впоследствии продлить его на «неопределённый срок» — пресс-секретарь Amazon подтвердила, что он всё ещё действует. Тогда же, в июне 2020 года, Microsoft заявила, что также не станет продавать ПО для распознавания лиц полицейским управлениям США до тех пор, пока не выйдет федеральный закон, регулирующий использование этой технологии. В ответ на запрос The Verge и Liberty Investigates представитель Microsoft сослалась на информацию с сайта компании, где явно указано, что применение сервиса Azure AI Face «полицией штата или муниципальной полицией в США или для них запрещено политикой Microsoft». МВД Великобритании на запрос не ответило.

Квантовые компьютеры чрезвычайно чувствительны к помехам любого рода — электромагнитным, механическим и температурным. Для борьбы с ними квантовые системы помещают на прочное основание, экранируют и охлаждают до температур около абсолютного нуля. Но даже такая запредельная защита не избавляет от ошибок — первейших врагов запускаемых алгоритмов. Обойти проблему можно двумя способами: физически и алгоритмически. Компания IBM выбрала второй путь.

Источник изображения: IBM

Как доказали специалисты Google, полностью отказоустойчивый квантовый компьютер можно создать в том случае, если каждый логический кубит, состояния которого используются для выполнения расчётов, будет поддержан массивом из 1000 физических кубитов, исправляющих его ошибки. Тем самым для создания универсального квантового компьютера, имеющего прикладную ценность, необходима квантовая платформа из миллиона кубитов. Такое требование отдаляет время появления универсальной коммерческой квантовой системы на десятилетия, если не больше, с чем категорически не готовы мириться в компании IBM.

В IBM работают над алгоритмами и конфигурациями логических кубитов, которые позволят исправлять многочисленные ошибки кубитов с меньшими затратами на предназначенные для этого цепи. Так, ещё в начале этого лета вышла статья, в которой исследователи IBM доказывают практическую ценность квантовой платформы со 100+ кубитами на примере собственной системы на базе 127-кубитового процессора Eagle.

Сегодня IBM пошла ещё дальше. Специалисты компании научно обосновали возможность на порядок сократить необходимое для коррекции ошибок число физических кубитов. В этом помогут как новые алгоритмы, так и новая архитектура в конфигурации кубитов. По оценкам исследователей компании, новый подход потребует только 1/10 часть физических кубитов, используемых в настоящее время для исправления ошибок.

«Эти методы являются ступенькой на пути к миру отказоустойчивых вычислений, — рассказал исследователь IBM Сергей Бравый, — и этот новый ... код приближает этот мир. Это многообещающий результат, указывающий нам на то, где мы должны искать еще более совершенные коды, исправляющие ошибки».

В то же время исследователи признают: «Практическая коррекция ошибок — далеко не решённая проблема. Однако эти новые коды и другие достижения в данной области повышают нашу уверенность в том, что отказоустойчивые квантовые вычисления не просто возможны, а возможны без необходимости создания неоправданно большого квантового компьютера».

IBM создала процессор для ИИ на аналоговой основе с низким энергопотреблением. Этот прорыв может решить проблему высокого энергопотребления, характерную для больших языковых моделей, таких как ChatGPT.

Источник изображения: ColiN00B / Pixabay

Большие языковые модели, стоящие за такими технологиями, как ChatGPT, невероятно сложны. Они содержат миллиарды вычислительных узлов и требуют множества соединений между ними. Это приводит к множественным обращениям к памяти и высокому энергопотреблению.

Один из способов решения этой проблемы — комбинирование памяти и блоков обработки данных. IBM и Intel уже разработали чипы, в которых каждому нейрону предоставляется необходимая память для выполнения своих функций. Альтернативой такому подходу является выполнение операций прямо в памяти, что было продемонстрировано с использованием фазово-изменяемой памяти (phase-change memory).

IBM продемонстрировала новый чип на основе фазово-изменяемой памяти, который ближе к функциональному процессору ИИ. В статье, опубликованной в Nature, компания показала, что её аппаратное обеспечение может выполнять распознавание речи с приемлемой точностью и значительно меньшим энергопотреблением.

Фазово-изменяемая память находится в разработке уже довольно долго. Она сочетает в себе долговечность флеш-памяти и производительность, сравнимую с существующей оперативной памятью. Эта память работает на основе нагрева небольшого участка материала и контроля скорости его охлаждения.

Такое поведение оказалось идеальным для нейронных сетей. В нейронных сетях каждый узел получает входной сигнал и, основываясь на своём состоянии, определяет, сколько этого сигнала передать дальше. Благодаря свойствам фазово-изменяемой памяти, эту силу можно представить в виде отдельного бита памяти, работающего в аналоговом режиме.

Когда мы сохраняем информацию, она использует два основных состояния — включено и выключено. Эти состояния созданы таким образом, чтобы минимизировать ошибки при сохранении данных. Однако интересно то, что мы можем настроить эту память так, чтобы она принимала любое промежуточное значение между «включено» и «выключено», создавая аналоговое поведение.

Это похоже на регулировку громкости музыки — от низкой до высокой, где каждый уровень громкости представляет собой плавный градиент потенциальных значений. Таким образом, мы можем использовать эти промежуточные значения для отображения разной «силы» или важности связей в нейронных сетях.

IBM уже демонстрировала эффективность этого подхода. Однако описанный чип гораздо ближе к функциональному процессору. Он содержит всю необходимую начинку для соединения отдельных узлов и работает на масштабе, приближенном к большим языковым моделям.

Основным компонентом нового чипа является так называемая плитка — это массив крестовин (представьте себе квадратную сетку) из отдельных битов фазово-изменяемой памяти размером 512 на 2 048 единиц. Каждый чип содержит 34 таких плитки, что равно примерно 35 млн бит фазово-изменяемой памяти.

Гибкость работы процессора позволяет контролировать силу любого соединения переменным числом битов. Кроме того, возможна коммуникация между чипами, что позволяет разделять большие задачи между несколькими чипами.

Для демонстрации работы исследователи использовали процессор для распознавания речи. В результате он смог выполнить 12,4 трлн операций на каждый ватт потребляемой мощности на пике своей производительности. Это во много раз меньше, чем потребляемая мощность традиционного процессора для выполнения эквивалентных операций.

Однако стоит отметить, что он оптимизирован для работы только с определённым типом нейронных сетей. Также он не очень подходит для обучения ИИ, и процесс обучения нейронной сети должен быть адаптирован под этот процессор. Несмотря на то, что этот процессор не является универсальным для ИИ, он предлагает значительное снижение энергопотребления.

В рамках заключённого ещё в феврале этого года соглашения компания IBM и NASA создали и открыли доступ к открытой ИИ-платформе для геопространственного анализа спутниковых снимков. В основе инструмента лежат спутниковые снимки (гармонизированные данные) из базы NASA, собранные европейским спутником Sentinel-2. Новый ИИ-инструмент облегчит анализ геоданных и поможет учёным лучше понимать климатические изменения и перспективы.

Источник изображения: IBM

«Никогда еще не была так очевидна важная роль технологий с открытым исходным кодом для ускорения таких важнейших областей открытий, как изменение климата, — сказал Шрирам Рагхаван (Sriram Raghavan), вице-президент IBM Research AI. — Объединив усилия IBM по созданию гибких, многократно используемых систем ИИ с хранилищем спутниковых данных NASA и сделав их доступными на ведущей платформе ИИ с открытым исходным кодом HuggingFace, мы сможем использовать силу сотрудничества для более быстрого и эффективного внедрения решений, которые улучшат состояние нашей планеты».

Данные NASA — это собранные за прошедший год мультиспектральные изображения со спутника с разрешением 30 м на пиксель — обрабатываются моделью IBM watsonx.ai. На сайте HuggingFace можно обнаружить всё необходимое для начала использования этого инструмента. Платформа поможет решить не только прогностические задачи, связанные с климатом планеты, но также позволит давать ответы на насущные вопросы, связанные с землепользованием, вырубками, пожарами, наводнениями и тому подобными проблемами.

Можно ожидать, что появление «разумного» интерфейса в таком деле, как анализ мультиспектральных спутниковых снимков, где неспециалисту ни за что не разобраться, подтолкнёт науку и приведёт к появлению практических решений для экономики, сельского хозяйства, строительства и многих других областей, зависящих от прихотей погоды.

IBM представила отчёт по финансовым итогам II квартала, в целом показав результаты выше ожиданий аналитиков — валовая прибыль компании увеличилась. А вот выручка осталась прежней, не оправдав ожиданий экспертов Уолл-стрит. Финансовый отчёт на стоимость акций компании почти не повлиял.

Источник изображения: Carson Masterson / unsplash.com

Основные финансовые показатели IBM по итогам II квартала:

• прибыль — $2,18 на акцию, скорректированная, против $2,01 по прогнозам аналитиков Refinitiv;
• выручка — $15,48 млрд против ожидаемых $15,58 млрд (Refinitiv).

Чистая прибыль за минувший квартал выросла на 13 % — с $1,4 млрд за аналогичный период прошлого года до $1,6 млрд или $1,72 на акцию. Скорректированная валовая прибыль IBM составила 55,9 %, оказавшись выше оценок аналитиков в 54,7 % (по версии StreetAccount). Выручка в годовом исчислении почти не изменилась.

Финансовый директор IBM Джеймс Кавано (James Kavanaugh) объяснил рост валовой прибыли особенностями ассортимента продуктов: самым быстрорастущим подразделением компании стал сегмент ПО. Ещё одним положительным фактором стали меры по «повышению эффективности» — в январе компания доложила о планах сократить 3900 рабочих мест.

Крупнейшее в IBM подразделение по разработке ПО сообщило об объёме продаж в $6,6 млрд, что на 7 % больше, чем за II квартал прошлого года. Ассортимент ПО включает в себя ОС Red Hat Enterprise Linux и средства безопасности. Наибольшим спросом пользовались продукты для обработки данных и ИИ. В мае компания выпустила WatsonX — платформу для развёртывания ИИ-моделей корпоративными клиентами.

Сегмент консалтинга IBM показал выручку в $5 млрд и годовой рост более чем на 4 %. При этом выручка инфраструктурного подразделения снизилась на 14,6 % и достигла $3,6 млрд — на 30 % упали доходы от серверов Z Systems.

Когда-то компания IBM выступала в роли технологического донора для GlobalFoundries и даже продала последней свои предприятия по выпуску процессоров, но покупатель в итоге решил не гнаться за передовой литографией, что заставило «голубого гиганта» обратиться к услугам Samsung Electronics. Контрактное подразделение корейской компании будет выпускать для IBM и специализированные процессоры для систем искусственного интеллекта.

Источник изображения: IBM

По словам представителей IBM, на которых ссылается Reuters, компания разработала для собственных нужд процессоры, призванные ускорять работу облачных систем искусственного интеллекта «watsonx». Данные процессоры имеют достаточно узкую сферу применения, позволяя соответствующим системам быстрее делать логические выводы по итогам обработки больших массивов данных и обучения моделей.

Более десяти лет назад IBM пыталась сформировать рынок систем искусственного интеллекта при помощи своей платформы Watson, но тогда препятствием к её широкому распространению стала высокая стоимость компонентов и высокие затраты на эксплуатацию. Появление в арсенале IBM специализированных процессоров собственной разработки позволяет отчасти решить эту проблему. По крайней мере, обладая более высокой энергетической эффективностью, эти процессоры позволяют снизить расход электроэнергии.

О существовании процессоров Artificial Intelligence Unit стало известно ещё в октябре прошлого года, но тогда IBM не раскрывала, кто будет их производить и где они будут применяться. Выпуск процессоров был поручен Samsung Electronics, и сейчас IBM уже располагает несколькими тысячами работоспособных прототипов. Когда процессоры этого семейства станут доступны сторонним клиентам, не уточняется.

Как отметил в интервью Reuters директор IBM Semiconductors Мукеш Харе (Mukesh Khare), компания не стремится создать заменители для широко используемых в отрасли ускорителей вычислений NVIDIA. Если последние заточены под тренировку языковых моделей, то решения IBM призваны ускорять формирование логических выводов на основе собранных данных и принятие решений в системах искусственного интеллекта. Представитель IBM подчеркнул, что компания убеждена в своей способности существенно повлиять именно на этот сегмент рынка.

Одним из приоритетов для американской компании IBM сейчас стала помощь японскому консорциуму Rapidus в становлении контрактным производителем чипов мирового класса. IBM предоставила Rapidus свой 2-нм техпроцесс и теперь помогает в освоении его массового производства, которое планируется запустить в Японии к 2027 году. Планируется, что в итоге получится создать «японскую версию TSMC» и контрактного производителя чипов мирового класса.

Источник изображения: IBM Japan

Напомним, что по итогам прошлого года тайваньская TSMC контролировала более 55 % мирового рынка услуг по контрактному производству чипов, на долю Samsung приходилось 16 %, а оставшиеся восемь крупнейших производителей сообща контролировали чуть более 25 % мирового рынка. Тем, кто остался за пределами первой десятки, пришлось делить между собой 3,4 % рынка данных услуг.

Консорциум Rapidus, финансирование которого осуществляют несколько крупных японских корпораций, рассчитывает потратить около $35 млрд на освоение выпуска 2-нм компонентов на территории Японии. IBM предоставила Rapidus ключевую технологию производства, которая позволяет создавать микросхемы по техпроцессу 2 нм и выше с использованием новейшего типа транзисторов — с кремниевыми нанолистами и круговым затвором (GAAFET). Японские инженеры Rapidus уже были направлены в США в исследовательский комплекс IBM Albany NanoTech Complex для проектирования линий для массового производства 2-нм чипов, в то время как завод Rapidus строится в Японии.

Как поясняет Bloomberg, южнокорейская компания Samsung Electronics тоже использует технологии IBM в сфере литографии, но с появлением Rapidus американский «донор» готов отдавать ей приоритет в профильном сотрудничестве. Главный инженер японского подразделения IBM Норисигэ Моримото (Norishige Morimoto) заявил следующее: «Что касается 2-нм технологии, то мы фокусируем свои усилия на Rapidus и вкладываем в этот проект огромное количество ресурсов, даже если ради этого приходится жертвовать мощностями, которые можно было бы использовать на других направлениях исследований».

Ещё он добавил: «Мы хотим, чтобы Rapidus добилась успеха. Мы хотим, чтобы это способствовало стабильным поставкам чипов, которые нужны нам и всему миру». Таким образом IBM рассчитывает, что Rapidus будет производить 2-нм чипы в том числе и для неё самой.

Представитель IBM пояснил, что американская корпорация готова содействовать Rapidus в укреплении отношений с другими компаниями. По мнению Моримото, даже Samsung и TSMC не станут возражать против появления на рынке третьего игрока, способного предлагать клиентам новейшую литографию. Дело в том, по словам сотрудника IBM, что сейчас конкуренты не в силах удовлетворить спрос, они просто заставляют клиентов ждать, и если Rapidus оттянет на себя часть очереди, особых проблем для TSMC и Samsung это не создаст. Руководство TSMC, в свою очередь, уже заявило, что не видит в Rapidus конкурента, поскольку японский производитель сосредоточится на обучении инженерных кадров для национальной полупроводниковой отрасли. Масштабы бизнеса Rapidus по сравнению с TSMC будут весьма скромными, не представляя угрозы для TSMC.

—

Российская компания Yadro, ранее обладавшая эксклюзивным доступом к разработке процессоров на RISC-архитектуре Power от IBM, приняла решение о выходе из консорциума OpenPower Foundation (OPF). Вместо этого Yadro сосредоточится на создании процессоров на основе открытой архитектуры RISC-V. Этот шаг предпринимается в условиях обсуждения Минпромторгом возможного запрета параллельного импорта продукции IBM, что может привести к переходу на серверы на других архитектурах.

Источник изображений: Yadro

Все упоминания о компании Yadro, входящей в «ИКС Холдинг», исчезли с сайта консорциума OPF, организованного IBM, Google, NVIDIA, Mellanox Technologies и Tyan. Ещё в марте Yadro значилось в числе «платиновых участников», а технический директор Артем Икоев был членом совета директоров консорциума. На запросы о комментариях в OPF ответа получено не было.

В рамках участия в OPF, IBM предоставляет возможность совместной разработки чипов на процессорных архитектурах семейства Power, которые занимают более 40 % мирового рынка среди RISC-архитектур. Именно на её основе Yadro разрабатывало и выпускало серверы Vesnin и системы хранения данных Tatlin. Эти решения активно используются, в том числе операторами связи для реализации «закона Яровой», а также поставляются госструктурам. Например, в конце марта Росреестр приобрёл серверы Yadro на сумму 194,3 млн рублей.

RISC-V — это открытая процессорная архитектура, созданная Калифорнийским университетом в Беркли. Она может использоваться свободно и бесплатно, включая коммерческую реализацию. На данный момент RISC-V применяется в основном для вспомогательных решений с низкой производительностью, но ожидается, что такие процессоры смогут конкурировать с чипами на популярных архитектурах x86 и ARM.

В Yadro объяснили решение о смене статуса участия в консорциуме тем, что «в связи с очевидными организационными сложностями в поддержании высокого темпа дальнейшей совместной работы и с учётом стратегического долгосрочного выбора в пользу архитектуры RISC-V». В 2019 году компания приобрела 51 % акций разработчика процессоров на архитектуре RISC-V — компании Syntacore.

США включили в санкционные списки ещё не запущенное производство Yadro в Дубне (ООО «Ядро Фаб Дубна»). Позже в чёрный список попали головная компания ООО «КНС Групп» и прямой владелец Yadro — «ИКС Холдинг».

По итогам 2021 года, по оценке IDC, производитель Yadro занимал третье место на рынке серверов РФ в натуральном выражении после Dell и HPE. В 2022 году поставки серверов, систем хранения данных (СХД), компьютеров и запчастей для вычислительных машин сократились на 15 %, до $6,6 млрд, физический объём импорта снизился на 24 %, до 41 млн устройств.

У компании Yadro были эксклюзивные права на поставку в Россию серверов на процессорах IBM. «Заключить партнёрство с американским вендором всегда было сложно, а компания стала заниматься его локализацией в стране более десяти лет назад», — говорят источники, знакомые с ситуацией. Членство в OPF означало техническую поддержку оборудования от IBM, говорит Максим Копосов, директор «Промобита». «Вероятность того, что Yadro сможет продолжить разработку своего оборудования на технологиях IBM после введения санкций, была крайне низка», — добавил он, но в то же время отметил, что предложение Yadro на процессорах Power было «уникальным на российском рынке».

Важно отметить, что переход Yadro на архитектуру RISC-V, несмотря на потенциальные препятствия и риски, может стать важным стратегическим шагом, обеспечивающим компании большую независимость и возможность развития собственных технологий. Этот шаг может привести к значительным изменениям на рынке серверов и систем хранения данных в России, особенно в условиях возможного запрета на параллельный импорт продукции IBM. Однако, успех перехода будет зависеть от многих факторов, включая развитие технологии RISC-V, реакцию сообщества и изменения на рынке.

Совместная работа инженеров IBM и учёных из Беркли доказала возможность более быстрого достижения практической ценности квантовыми компьютерами, чем это считалось ранее. Не зря волнуются банкиры, не зря. Разработка новых квантовых алгоритмов и оптимизация существующих может как снег свалиться на голову тем, кто не верит в скорое появление нечувствительных к ошибкам квантовых платформ.

127-кубитовый процессор Eagle. Источник изображений: IBM

Доклад о прогрессе квантовых вычислений вышел в журнале Nature в виде научной статьи и даже попал на обложку номера. Если говорить коротко, IBM впервые продемонстрировала, что квантовые системы могут давать точные результаты в масштабе 100+ кубитов, что «превосходит ведущие классические подходы». Это означает, что современные так называемые шумные квантовые компьютеры могут вести расчёты с «классической» точностью без чрезмерных усилий по смягчению ошибок.

Что такое чрезмерные усилия по смягчению ошибок во время квантовых расчётов в серии работ показала компания Google. Согласно исследованию компании, для создания полностью безошибочного квантового компьютера необходимо каждый логический кубит поддерживать массивом из 1000 физических кубитов, которые будут устранять ошибки в одном единственном кубите (регистре) и, фактически, не будут принимать участие в расчётах. Тем самым для практически значимого квантового компьютера из 1000 логических кубитов нужна платформа из миллиона физических кубитов. Сегодня это примерно стадион криогенного оборудования и атомная электростанция в придачу.

Новая работа IBM показала, что даже современный квантовый компьютер можно научить исправлять ошибки алгоритмически без привлечения к этому значительного числа физических кубитов. В качестве испытательной платформы IBM использовала условно новый 127-кубитовый процессор Eagle (в прошлом году компания представила 433-кубитовый Osprey). Оба процессора используют сверхпроводящие кубиты. На системе Eagle была промоделирована динамика спинов в модели материала с магнитными свойствами. Модель демонстрировала намагниченность материала.

Для проверки точности работы квантовой системы одновременно с ней было запущено моделирование на классических суперкомпьютерах в Национальной лаборатории им. Лоуренса в Беркли (Lawrence Berkeley National Lab's National Energy Research Scientific Computing Center, NERSC) и в Университете Пердью. По мере увеличения масштаба модели квантовый компьютер продолжал выдавать точные результаты даже тогда, когда классические методы вычислений перестали справляться с задачей. Добиться такого поразительного результата всего на 100+ кубитах компания IBM смогла благодаря «передовым методам устранения ошибок».

«Мы впервые наблюдаем, как квантовые компьютеры точно моделируют физическую систему в природе, превосходя ведущие классические подходы, — сказал Дарио Гил (Darío Gil), старший вице-президент и директор IBM Research. — Для нас эта веха является значительным шагом в доказательстве того, что современные квантовые компьютеры являются рабочими научными инструментами, которые могут быть использованы для моделирования проблем, чрезвычайно сложных и, возможно, невозможных для классических систем, сигнализируя о том, что мы вступаем в новую эру практической ценности квантовых вычислений».

Подробнее о работе можно узнать в блоге компании IBM. Статья в Nature также свободно доступна по этой ссылке. В компании отдают отчёт в том, что поиск «правильных» алгоритмов — это нетривиальная задача, но она может быстро приблизить появление «утилитарных» квантовых компьютеров, что подтверждает данное исследование.

В IBM стремятся привлечь к разработке алгоритмов как можно больше специалистов из любых сфер деятельности. В следующем году компания обещает завершить развёртывание квантовых компьютеров второго поколения на 433-кубитовых процессорах. Но без алгоритмов — это всё никому не нужное дорогое «железо».

Моделирование «настоящей» физики на 100+ кубитовых платформах уже сегодня востребовано в материаловедении, фармацевтике, логистике и много где ещё. Оно способно привести к скачку в науке и технике. IBM на практике доказала, что такое возможно.

Генеральный директор IBM Арвинд Кришна (Arvind Krishna) в своём интервью ресурсу Nikkei Asian Review коснулся разных тем, но наиболее важным для отрасли можно считать его прогноз относительно перспектив развития квантовых вычислений. По его словам, уже через три–пять лет квантовым компьютерам найдётся коммерческое применение. Для этого достаточно квантовых компьютеров, предлагающих от 4000 до 10 000 кубит.

Источник изображения: IBM

Данное заявление глава IBM сделал в контексте анонса сотрудничества с Токийским университетом и Университетом Чикаго в сфере создания квантового компьютера с 100 000 кубит через десять лет. Этот проект подразумевает инвестиции со стороны IBM в сумме $100 млн. Глава компании убеждён, что в сфере квантовых вычислений партнёры по проекту смогут продвигаться шаг за шагом до тех пор, пока соответствующие системы не позволят решать проблемы, которые для обычных суперкомпьютеров слишком сложны или затратны. Возможностей квантовых компьютеров с 4000 или 10 000 кубит будет достаточно, чтобы заняться решением проблем в коммерческом сегменте рынка.

В наличии в Японии необходимых специалистов по квантовым вычислениям Арвинд Кришна не сомневается. По его словам, лишь немногие осознают, насколько далеко японские специалисты продвинулись в этой области.

Глава IBM также считает, что инициатива консорциума Rapidus по освоению производства 2-нм продукции на территории Японии к 2027 году вполне может увенчаться успехом, поскольку во всём мире сейчас немало японских инженеров, которые являются экспертами в области литографии, и реализация такого проекта позволит им вернуться в Японию и работать над передовой инициативой. «Япония является одним из немногих мест на планете, где правительство США разрешило бы нам осваивать эту очень продвинутую 2-нм технологию, поскольку между странами имеются договорённости в сфере обороны», — пояснил Кришна. По его словам, успех инициативы Rapidus позволит IBM расширить сотрудничество с японскими партнёрами в будущем.

В опубликованном сегодня списке TOP500 самых быстрых суперкомпьютеров в мире решения AMD ставят новые рекорды — теперь 121 система работает на её процессорах, что на 29 % больше, чем в прошлом году. Кроме того, AMD продолжает удерживать первое место в TOP500 с суперкомпьютером Frontier, а его система тестирования и разработки (Frontier TDS) на базе той же архитектуры удерживает второе место по показателям энергоэффективности в списке Green 500.

Источник изображения: ORNL

Frontier на базе AMD остаётся единственным на планете суперкомпьютером, для которого подтверждена производительность экзафлопного класса, поскольку двухэкзафлопный Aurora на базе Intel после многолетних задержек до сих пор не представил результаты эталонных тестов. В отличие от него, Frontier уже запущен и используется исследователями для множества научных задач. Более того, Frontier продолжает улучшаться — система вошла в список TOP500 с производительностью 1,02 экзафлопс в июне 2022 года, а сейчас её производительность возросла до 1,194 экзафлопс, что на 17 % больше.

Интересно то, что многие другие системы на базе AMD также находятся на вершине списка — суперкомпьютеры на базе процессоров AMD EPYC продолжают занимать четыре из десяти первых мест, в то время как Intel и IBM занимают только по два из десяти первых мест. Несмотря на это, процессоры Intel по-прежнему доминируют в списке: TOP500 они занимают 72 % рейтинга. Однако AMD продолжает увеличивать свою долю — 21 из 44 новых систем, попавших в TOP500 за последний год, работает на её процессорах.

Frontier также занял первое место в мире в бенчмарке HLP-MxP, измеряющем производительность HPC и ИИ в рабочих нагрузках со смешанной точностью, с результатом 9,95 экзафлопс. Между тем, суперкомпьютер LUMI на базе AMD занимает второе место с результатом 2,2 экзафлопс. Frontier также занял второе место в бенчмарке HPCG с результатом 14,05 HPCG-Петафлопс, сместив LUMI. На первом месте по-прежнему находится суперкомпьютер Fugaku с результатом 16 HPCG-Петафлопс.

Ожидается, что в ближайшем будущем AMD представит двухэкзафлопный суперкомпьютер El Capitan, который, по прогнозам, заберёт первое место у Frontier. Эта система будет работать на революционном APU Instinct MI300 от AMD, который объединяет CPU и GPU в один пакет. Этот суперкомпьютер должен быть введён в эксплуатацию в конце 2023 года.

Суммарная производительность всех машин TOP500 теперь составляет 5,24 Эфлопс, тогда как полгода назад она равнялась 4,86 Эфлопса. В новом рейтинге 185 суперкомпьютеров используют различные ускорители/сопроцессоры, в основном от NVIDIA поколений Ampere и Volta. Наибольшее количество суперкомпьютеров располагается в США — 150 машин или 30 %. На втором месте находится Китай: 134 суперкомпьютера или 26,8 %.

В минувший вторник корпорация International Business Machines (IBM) запустила watsonx — новую платформу, которая поможет компаниям интегрировать ИИ в свой бизнес.

Источник изображения: IBM

IBM заявила, что компании могут использовать платформу watsonx для обучения и развёртывания своих систем ИИ, автоматического создания кода с использованием запросов на естественном языке и использования больших языковых моделей, созданных для различных целей, таких как создание формул химических веществ или моделирование изменений климата.

Компания описывает watsonx как платформа для ИИ и данных, готовую к использованию на предприятиях и предназначенную для «многократного увеличения влияния ИИ на ваш бизнес». Платформа состоит из трех мощных компонентов: студии watsonx.ai для создания новых базовых моделей, генеративного ИИ и машинного обучения; универсального хранилища данных watsonx.data, обеспечивающего гибкость озера данных и производительность хранилища данных; а также инструментария watsonx.governance, позволяющего создавать рабочие процессы для ИИ, построенные с учетом ответственного подхода и прозрачности.

Запуск платформы произошёл более чем через десять лет после того, как суперкомпьютер IBM Watson с системой ИИ привлёк внимание, победи в игровом шоу Jeopardy — аналоге «Своей игры». IBM тогда заявила, что Watson может «учиться» и обрабатывать человеческий язык, но высокая стоимость Watson в то время затруднила его использование для компаний. Внезапный успех чат-бота ChatGPT сделал внедрение ИИ в компаниях центром внимания, и IBM надеется продвинуться в этом направлении. На этот раз низкая стоимость внедрения больших языковых моделей искусственного интеллекта означает, что шансы на успех высоки, заявил генеральный директор IBM Арвинд Кришна (Arvind Krishna) в преддверии ежегодной конференции Think.

«Когда что-то становится с задачей в 100 раз дешевле, это действительно создаёт совершенно иную привлекательность. Первый барьер для создания модели высок, но как только вы это сделаете, адаптировать эту модель для сотни или тысячи различных задач очень легко, и это может сделать даже дилетант». — сказал Кришна.

Он заявил, что в ближайшие годы искусственный интеллект может сократить определённые рабочие места в офисе IBM. «Это не означает, что общая занятость уменьшается. Это даёт возможность вкладывать гораздо больше средств в деятельность, создающую ценность. Мы наняли больше людей, чем было уволено, потому что мы нанимаем сотрудников в областях, где спрос со стороны наших клиентов намного выше». — сказал он о некоторых сообщениях в СМИ, в которых говорится о том, что IBM приостанавливает найм на тысячи рабочих мест, которые мог бы заменить ИИ. Он добавил, что IBM также использует более открытую экосистему и сотрудничает с центром разработки программного обеспечения для искусственного интеллекта с открытым исходным кодом Hugging Face и другими.

Глава IBM Арвинд Кришна (Arvind Krishna) заявил о намерении компании приостановить приём новых сотрудников на ряд должностей в компании. Ожидается, что в ближайшие годы со многими задачами сможет успешно справляться искусственный интеллект. В частности, речь шла о сотрудниках «бэк-офиса» вроде HR, чьи задачи не предполагают непосредственного общения с клиентами.

Источник изображения: Possessed Photography/unsplash.com

Ожидается, что приём на работу сотрудников на новые позиции будет или замедлен или вовсе остановлен. Около 26 тыс. сотрудников бэк-офиса IBM занимают должности, не предусматривающие прямого общения с клиентами. По словам Кришны, порядка 30 % из этих сотрудников можно легко заменить с помощью ИИ и автоматизации в следующие пять лет. Другими словами, речь идёт о судьбе примерно 7,8 тыс. рабочих мест — на некоторые из них просто не будут нанимать новых сотрудников.

В то время как ИИ-инструменты привлекли внимание общественности в первую очередь в связи с их возможностью генерировать программный код, тексты и другой контент, эксперты предполагают, что потенциально они способны оказать негативное влияние и на рынок труда. План Кришны, ставший ответом на быстрое развитие технологий, послужил лишь первым из признаков грядущих кадровых изменений во многих отраслях.

По словам Кришны, всё больше повседневных задач вроде подготовки писем или перемещения сотрудников между департаментами скоро, похоже, будут полностью автоматизированы. Правда, многие функции HR, от подбора персонала до оценки их эффективности, ИИ, возможно, не сможет выполнять ещё в течение десятилетия.

Сейчас на IBM работают около 260 тыс. сотрудников, и компания продолжает нанимать разработчиков ПО и людей для работы с клиентами. По мнению Кришны, найти соискателя сегодня проще, чем ещё год назад. Ранее в этом году компания сообщила о грядущем сокращении нескольких тысяч человек. При этом глава компании заявил, что только в первом квартале текущего года IBM наняла ещё 7 тыс. Стоит отметить, что сама IBM стояла у истоков появления ИИ-решений. В частности, её суперкомпьютер IBM Watson и сопутствующее ПО применялись для построения моделей машинного обучения ещё 10 лет назад.

Сейчас Кришна, занявший пост главы компании в 2020 году, активно занимается оптимизацией бизнеса — от продажи не слишком маржинальных структур вроде Watson Health до сокращения сотрудников. Ожидается, что к концу 2024 года его действия помогут экономить до $2 млрд ежегодно.

Квантовые компьютеры обещают колоссальную производительность по сравнению с классическими компьютерами, однако практической пользы от них пока не видно. Приблизить этот момент можно даже сейчас, пока в системе мало кубитов. Необходимо искать точки приложения и разрабатывать алгоритмы, для чего нужны академические знания. Такие специалисты есть в Японии, и компания IBM передаёт им второй квантовый компьютер, надеясь получить взамен что-то полезное.

Источник изображения: IBM

Первый квантовый компьютер компания IBM запустила в Японии в 2021 году на площадке Kawasaki Токийского университета. Это была 27-кубитовая система IBM Q System One. Новая машина будет вооружена 127 кубитами, она станет первой мощнейшей зарубежной квантовой платформой IBM. Сами японцы несколько отстают в создании отечественных квантовых систем, хотя всеми силами навёрстывают упущенное. Так, в марте компания Fujitsu и НИИ RIKEN запустили 64-кубитовый компьютер собственной разработки и предоставили к нему облачный доступ.

«Наша цель — продвигать исследования и внедрять квантовые инновации в приоритетных областях, таких как космос, разработка лекарств, искусственный интеллект и финансы», — заявил исполнительный вице-президент Токийского университета Хироаки Айхара (Hiroaki Aihara) на пресс-конференции в пятницу.

Токийский университет будет обладать эксклюзивными правами на использование компьютера и предоставит доступ совету из 12 японских компаний, в который также входят Mitsubishi Chemical Group, Toyota Motor и Sony Group.

Компания Mitsubishi Chemical Group, например, планирует использовать квантовые вычисления для разработки литий-воздушных аккумуляторов, которые обещают стать более производительной альтернативой литий-ионным батареям, а корпорация JSR планирует использовать технологию для разработки полупроводниковых материалов.

При всём этом следует понимать, что универсальный квантовый вычислитель может появиться только при достижении умопомрачительного по сегодняшним меркам числа кубитов — от миллиона и больше. Согласно расчётам, примерно столько кубитов обеспечат безошибочную работу всего 1000 кубитов (всё, что сверху, необходимо для коррекции ошибок). Квантовый компьютер «на миллион» — это что-то за пределами сегодняшних мечтаний, такая система будет опираться явно не какие-то иные квантовые платформы. Не исключено, что ответ знают в России — это переход на многоуровневые кубиты или кудиты, но это уже другая история.