Одной из характерных черт пандемии стала вынужденная миграция в сторону удалённой работы, впоследствии некоторые компании попытались сохранить гибридные формы организации рабочего процесса, но среди них нашлись и те, кто начали склонять сотрудников к более частому появлению в офисе. IBM, например, вообще рекомендовала сотрудникам перебраться поближе к месту работы, на расстояние не более 80 км.

Источник изображения: IBM

По крайней мере, как поясняет Bloomberg, подобное требование выдвинуто к руководителям, занимающим в IBM различные посты. Вне зависимости от места проживания руководящий состав компании должен появляться в офисе не менее трёх дней в неделю, либо проводить пропорциональное время на объектах клиента, если речь идёт о подрядной работе. IBM будет тщательно анализировать данные автоматизированных систем, контролирующих присутствие сотрудников на своих рабочих местах.

Если сотрудник проживает от основного места работы на значительном удалении, то ему рекомендовано перебраться поближе к офису, на расстояние не более 80 км, чтобы иметь возможность проще выполнять требования по явке. На переезд отведено время до начала августа этого года. Исключение сделано только для тех, кто сочетает работу в IBM с военной службой или не может передвигаться в офис по медицинским показаниям. Тем сотрудникам, кто не сможет подстроиться под новые требования к указанному сроку, будет рекомендовано покинуть штат компании.

Как отметили представители IBM, компания стремится создать рабочую среду, которая сочетает гибкость с личным взаимодействием, и позволяет повышать производительность труда и лучшим образом обслуживать клиентов. В соответствии с этими соображениями от руководителей IBM всех уровней требуется обеспечить присутствие в офисе на протяжении как минимум трёх дней в неделю. Для некоторых подразделений IBM предусмотрены даже более жёсткие требования. Например, в сфере обслуживания инфраструктуры трёхдневное присутствие в офисе закреплено за рядовыми сотрудниками, а их руководителям предписывается проводить на работе ещё больше времени.

В прошлом году IBM сократила 3900 сотрудников, в этом году она собирается потратить на реструктуризацию сопоставимую с прошлогодней сумму, а потому новых сокращений избежать не удастся. Часть персонала отсеется в результате появления требований к частоте присутствия на рабочем месте. По состоянию на конец позапрошлого года IBM располагала примерно 288 000 сотрудников во всех регионах присутствия. Во время пандемии часть офисов была закрыта, поэтому обратный переток сотрудников может создать некоторые проблемы с их размещением.

Как гласят данные исследования Kastle Systems, в десяти крупнейших деловых агломерациях США в прошлом году средняя пропорция присутствующих в офисе сотрудников не превышала 50 % от уровня до пандемии, а в компаниях технологического сектора данный показатель был ещё ниже. Очевидно, что отказ от удалённой формы работы идёт медленнее, чем хотелось бы некоторым работодателям.

IBM в ходе очередного квартального отчёта представила прогноз, согласно которому по итогам 2024 года её доходы вырастут больше, чем предсказывают аналитики. Компания отметила стабильный спрос на её ПО и консультационные услуги со стороны предприятий, планирующих внедрять решения на основе искусственного интеллекта.

Источник изображения: Carson Masterson / unsplash.com

Выручка IBM по итогам IV квартала прошлого года составила $17,4 млрд (рост на 4 % год к году), прибыль — $10,3 млрд (+7 %); за весь 2023 год эти показатели составили соответственно $61,9 млрд (+2 %) и 34,3 % (+5 %). Компания предупредила, что в 2024 году уволит часть сотрудников, но откроет новые вакансии, связанные с областью ИИ — скорее всего, год она завершит с неизменной численностью персонала. Пока что не известно, сколько именно сотрудников будет заменено, но, вероятно, речь идёт от тысячах работников — всего в компании числится 288 000 человек. Гендиректор IBM Арвинд Кришна (Arvind Krishna) отметил, что компания сменила своё позиционирование, переключилась на ПО и консалтинг, а также сосредоточилась на ИИ.

Источник изображения: ibm.com

Выручка по сегменту генеративного ИИ в IV квартале выросла почти вдвое — треть этой суммы пришлась на ПО, а остальное принесли консультационные услуги. Инфраструктурный сектор, в который включён бизнес по производству мейнфреймов, показал выручку $4,6 млрд против ожидаемых $4,29 млрд. Компания, по словам финансового директора Джеймса Кавано (James Kavanaugh), продолжает работать в «очень нестабильной и неопределённой» среде, но её крупнейший сегмент — ПО — показал рост примерно на 3 %. По итогам 2024 года IBM планирует нарастить выручку на 4–6 %, хотя аналитики Уолл-стрит прогнозируют около 3 %.

Чем меньше становятся транзисторы, тем больше факторов влияет на их производительность. Как выяснили в компании IBM, производительность будущих транзисторов с круговыми затворами и наностраничными каналами будет заметно меняться в зависимости от ориентации кристаллов кремния, из которых они изготавливаются.

Источник изображения: ИИ-генерация Кандинский 3.0/3DNews

Известно, что кристаллическая решётка — это бесконечно повторяющееся чередование одинаковых комбинаций атомов в структуре вещества. В зависимости от выбора направления и места среза, проходящего через кристалл, на образовавшейся грани выступят те или иные сочетания атомов и связей между ними. Учёные давно выяснили, что каждая грань обладает своей дырочной и электронной проводимостью. Пока транзисторы были большими, это можно было не принимать во внимание. Однако при переходе к 2-нм транзисторам и компонентам меньшего размера ориентация кристаллов кремния уже заметно влияет на их производительность.

Индексы Миллера. Источник изображения: Википедия

Традиционно в индустрии производства полупроводников кремниевую подложку нарезали в плоскости 001 так называемого индекса Миллера. В этой плоскости электронная проводимость наиболее высокая и она оказывает наибольшее влияние на производительность чипа. Дырочная проводимость существенно меньше, но до сих пор это было не критично. В случае создания транзистора из кремния на срезе 110 дырочная проводимость резко возрастает, а электронная немного снижается. В сумме эффект получается положительным и это будет иметь значение для производительности будущих транзисторов.

Расположение атомов в ячейке кристаллической решётки кремния

В принципе, транзисторы с вертикально расположенными затворами — FinFET, которые давно выпускаются и стали привычными, располагают каналами именно в срезе 110. Другое дело — будущие транзисторы с круговым затвором и наностраничными каналами — GAA. Наностраничные каналы будут располагаться параллельно плоскости традиционного среза кремния и лишатся выигрыша в виде ускоренной дырочной проводимости.

Исследовательская группа IBM создала целый ряд вариаций пар GAA-транзисторов на кремнии с обеими ориентациями срезов. Транзисторы были с разным количеством каналов, с разными сечениями и с каналами разной длины. Во всех случаях транзисторы с ориентацией кремния 110 превзошли своих собратьев из кремния по срезу 001. Для более толстых каналов разница была меньше, но всё равно оставалась. Также транзисторы с электронной проводимостью (nFET) оказались чуть медленнее на срезе 110, чем на 001. Но заметно возросшая производительность транзисторов pFET (с дырочной проводимостью) на кристалле со срезом 110 это компенсировала.

Представление пары вертикально расположенных друг над другом комплементарных транзисторов. Источник изображения: Intel

Также в компании IBM собираются найти способ уменьшить негативное влияние альтернативной ориентации на электронную проводимость. Кроме того, учёные изучат использование кремния с ориентацией 110 в транзисторах с 3D-наноструктурой, называемых комплементарными полевыми транзисторами (CFET). В этой архитектуре элементы nFET обычно размещаются поверх pFET, чтобы не увеличивать размеры чипов. Ожидается, что такие многоуровневые устройства появятся в течение 10 лет, и все три производителя микросхем с передовой логикой уже представили прототипы CFET в прошлом месяце на конференции IEDM 2023. В таком случае транзисторы pFET могут изготавливаться из кремния 110, а nFET — из кремния 001.

В любом случае, это не решение завтрашнего дня. Вряд ли производители изменят ориентацию порезки кристаллов кремния до 2030 года. У них есть в запасе технологии, повышающие производительность чипов менее экзотическими способами.

Meta✴ и IBM присоединились к более чем 40 компаниям и организациям для создания отраслевой группы, ориентированной на разработку ИИ на основе открытого исходного кода. Эта инициатива, получившая название AI Alliance, направлена на обмен технологиями и уменьшение рисков в этой динамично развивающейся отрасли.

Источник изображения: geralt / Pixabay

Альянс ИИ сфокусирован на ответственном развитии технологий ИИ, что подразумевает разработку инструментов их защиты и безопасности. Согласно заявлению, группа также стремится увеличить количество открытых ИИ-моделей, контрастируя с проприетарными ИИ-системами, которые предпочитают некоторые компании. В рамках инициативы планируется разработка нового оборудования, сотрудничество с академическими кругами и исследовательскими организациями.

Приверженцы технологии ИИ с открытым исходным кодом считают этот подход более эффективным для разработки сложных систем. В последние месяцы Meta✴ представила открытые версии своих больших языковых моделей, которые лежат в основе ИИ-чат-ботов. «Мы считаем, что разработка ИИ должна быть открытой — так большее количество людей сможет получить доступ к преимуществам, создавать инновационные продукты и работать над безопасностью», — заявил Ник Клегг (Nick Clegg), президент Meta✴ по международным вопросам.

Помимо Meta✴ и IBM в числе участников Альянса ИИ значатся такие технологические компании, как Oracle, AMD, Intel и Stability AI, а также академические и исследовательские учреждения, такие как Университет Нотр-Дам (UND) и Массачусетский открытый облачный Альянс (MOC Alliance). Предполагается создание управляющего совета и технического надзорного комитета для координации деятельности и разработки стандартов.

Недавние события в компании OpenAI, повлёкшие увольнение и последующее восстановление в должности генерального директора Сэма Альтмана (Sam Altman), усилили споры о необходимости прозрачности в разработке мощных ИИ-технологий. Тем не менее, OpenAI не упоминается среди участников новоиспечённого альянса.

Упомянутая инициатива может стать значительным шагом на пути к более открытому и безопасному будущему ИИ, способствуя балансу между инновациями и этическими стандартами в стремительно развивающейся сфере.

На саммите IBM Quantum исследователи анонсировали квантовый компьютер Quantum System Two на базе трёх процессоров IBM Heron и поделились дальнейшими планами по масштабированию квантовых систем с уменьшением ошибок, а также разработке программного обеспечения для них. IBM объявила о своём намерении преодолеть порог в 100 000 кубитов. В случае реализации этих планов, IBM может создать первую в мире платформу для универсальных квантовых вычислений.

Источник изображений: IBM

Квантовые вычисления используют свойства субатомных частиц, которые позволяют им находиться в разных состояниях одновременно. Благодаря этому квантовые машины могут одновременно выполнять большое количество вычислений и потенциально решать проблемы, выходящие за рамки возможностей традиционных компьютеров. Но кубиты, на которых основаны системы, нестабильны и сохраняют свои квантовые состояния лишь в течение очень коротких периодов времени, внося ошибки или «шум» в вычисления.

Использование возможностей квантовой механики — непростая задача. Квантовые системы требуют чрезвычайно низких температур, хрупки по своей природе и подвержены декогеренции. Точное манипулирование кубитами и измерение их состояний является серьёзной проблемой, а для успешного масштабирования квантовой системы частоту ошибок необходимо снизить с одной на тысячу до одной на миллион.

IBM заявила, что новые научные достижения её систем ознаменовали конец первой, экспериментальной фазы разработки, длившейся последние семь лет. Эта фаза ознаменовалась соединением достаточного количества кубитов вместе для проведения вычислений, разработкой способов управления кубитами для практического измерения их состояний и созданием первых квантовых алгоритмов.

По мнению IBM, сейчас человечество вступило во вторую фазу. Исследования сосредоточатся на характеристиках квантового оборудования, уменьшении и коррекции ошибок, а также проверке работоспособности приложений. На сегодняшний день IBM опубликовала около 2595 исследовательских работ со своими идеями и достижениями в этой области. К концу 2024 года компания планирует создать восемь центров квантовых вычислений в США, Канаде, Японии и Германии, чтобы обеспечить широкий доступ к Quantum System Two для исследователей.

Третья фаза должна расширить возможности масштабирования и обеспечить исправление ошибок. В IBM уверены, что достижение требуемого уровня коррекции ошибок ближе, чем представлялось ранее. Эта уверенность основана на новых исследованиях, в частности, на новой технологии межсоединений, обеспечивающей беспрецедентное масштабирование квантовых систем с тысячами кубитов.

Новая дорожная карта IBM Quantum подробно описывает программное обеспечение и аппаратные технологии, необходимые для обеспечения квантового преимущества, используя которые квантовая система сможет решать задачи, не доступные для традиционных компьютеров. Нерешённые проблемы в области искусственного интеллекта, химии, финансовых услуг, наук о жизни, физики и фундаментальных исследований могут, наконец, стать решаемыми, что сделает результаты близкими для человечества. Зелёные галочки на дорожной карте отмечают уже достигнутые этапы.

Следующим крупным достижением в области квантовых вычислений должен стать в 2025 году процессор Kookaburra, который выступит в роли «базового строительного блока», из которых будут строиться масштабируемые системы с коррекцией ошибок в режиме реального времени. В IBM заявили, что исследователи также пытаются использовать квантовые системы для поиска корреляций в больших объёмах данных и решения так называемых проблем оптимизации, которые могут помочь улучшить бизнес-процессы.

Текущая дорожная карта IBM формирует представление одного из ведущих разработчиков квантовых вычислений о дальнейшем развитии этой сферы на ближайшие десять лет. Ожидания того, что квантовые системы к настоящему времени будут близки к коммерческому использованию, в последние годы вызвали волну финансирования этой технологии. Но признаки того, что бизнес-приложения отстают от ожиданий, привели к предупреждениям о возможной «квантовой зиме» ослабления доверия инвесторов и финансовой поддержки.

Исследователи IBM убеждены, что квантовые вычисления начинают демонстрировать свою востребованность в качестве важнейшего инструмента научных исследований. «Впервые у нас есть достаточно большие и мощные системы, чтобы с их помощью можно было выполнять полезную техническую и научную работу» — заявил руководитель отдела исследований IBM Quantum Дарио Хил (Dario Gil). Он также отметил, что «видит очень здоровую промышленную базу, которая инвестирует в технологии», а компании, использующие квантовые системы IBM в рамках своей научно-исследовательской деятельности, продолжают инвестировать «циклически».

«Пройдёт некоторое время, прежде чем мы перейдём от научной ценности к, скажем так, коммерческой ценности, — уверен Джей Гамбетта (Jay Gambetta), вице-президент IBM по квантовым технологиям. — Но, по моему мнению, разница между исследованиями и коммерциализацией становится все меньше».

На ежегодной конференции IBM по квантовым вычислениям Quantum Summit 2023 корпорация представила новейший 133-кубитный квантовый процессор Heron и первый модульный квантовый компьютер IBM Quantum System Two на его базе. IBM также анонсировала процессор Condor с 1121 кубитом, который имеет на 50 % большую плотность кубитов. По словам главного квантового архитектора IBM Маттиаса Стефана (Mattias Stephan), усилия по созданию этого устройства «открыли путь к масштабированию» квантовых вычислений.

Источник изображений: IBM

Процессор Condor является частью долгосрочных исследований IBM по разработке крупномасштабных квантовых вычислительных систем. Хотя он располагает огромным количеством кубитов, производительность его сравнима с 433-кубитным устройством Osprey, дебютировавшим в 2022 году. Это связано с тем, что простое увеличение количества кубитов без изменения архитектуры не делает процессор быстрее или мощнее. По словам Стефана, опыт, полученный при разработке Condor и предыдущего 127-кубитного квантового процессора Eagle, проложил путь к прорыву в перестраиваемой архитектуре процессора Heron.

«Heron — наш самый производительный квантовый процессор на сегодняшний день, он обеспечивает пятикратное снижение ошибок по сравнению с нашим флагманским устройством Eagle, — сказал Стефан. — Это было путешествие, которое готовилось четыре года. Он был разработан с учётом модульности и масштабирования».

Ранее в этом году компания IBM продемонстрировала, что квантовые процессоры могут служить практическими платформами для научных исследований и решения проблем химии, физики и материаловедения, выходящих за рамки классического моделирования квантовой механики методом грубой силы. После этой демонстрации исследователи и учёные из многочисленных организаций, включая Министерство энергетики США, Токийский университет, Q-CTRL и Кёльнский университет, использовали квантовые вычисления для решения более крупных и сложных реальных проблем, таких как открытие лекарств и разработка новых материалов.

«Мы твёрдо вступили в эпоху, когда квантовые компьютеры используются в качестве инструмента для исследования новых рубежей науки, — сказал Дарио Хил (Dario Gil), старший вице-президент и директор по исследованиям IBM. — Поскольку мы продолжаем совершенствовать возможности масштабирования квантовых систем и приносить пользу посредством модульной архитектуры, мы будем и дальше повышать качество стека квантовых технологий промышленного масштаба».

IBM Quantum System Two размещена на объекте в Йорктаун-Хайтс, Нью-Йорк. Эта система на базе трёх квантовых процессоров Heron станет основой архитектуры квантовых вычислений IBM следующего поколения. Она сочетает в себе масштабируемую криогенную инфраструктуру и классические серверы с модульной электроникой управления кубитами. В результате систему можно будет расширять в соответствии с будущими потребностями, и «апгрейдить» при появлении следующего поколения квантовых процессоров.

Стремясь облегчить разработчикам и инженерам работу с квантовыми вычислениями, IBM анонсировала выход в феврале 2024 года версии 1.0 набора программных инструментов с открытым исходным кодом Qiskit, который позволяет создавать квантовые программы и запускать их на IBM Quantum Platform или симуляторе. В дополнение к Qiskit, IBM анонсировала Qiskit Patterns — способ, позволяющий квантовым разработчикам легко создавать код и оптимизировать квантовые схемы с помощью Qiskit Runtime, а затем обрабатывать результаты.

«С помощью Qiskit Patterns и Quantum Serverless вы можете создавать, развёртывать, запускать квантовые программы и в будущем предоставлять доступ к ним другим пользователям», — заявил Джей Гамбетта (Jay Gambetta), вице-президент IBM Quantum. На презентации он продемонстрировал использование генеративного ИИ на базе Watson X для создания квантовых схем при помощи базовой модели Granite, обученной на данных Qiskit. «Мы действительно видим всю мощь генеративного ИИ для облегчения труда разработчиков», — заключил Гамбетта.

Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства (NASA) и компания IBM объединились, чтобы создать базовую модель искусственного интеллекта для погодных и климатических приложений. Объединение научных знаний с технологиями искусственного интеллекта, как ожидается, позволит создать модель, которая предложит «значительные преимущества по сравнению с существующими технологиями».

Источник изображения: TheDigitalArtist / Pixabay

Современные ИИ-модели, такие как GraphCast и Fourcastnet, генерируют прогнозы быстрее, чем традиционные метеорологические модели. Однако IBM отмечает, что всё это эмуляторы искусственного интеллекта, а не базовые модели, которые лежат в основе генеративных алгоритмов. Эмуляторы искусственного интеллекта способны формировать прогнозы погоды на основе используемых для обучения данных, но они лишены других приложений и возможностей, которыми можно наделить базовую модель.

NASA и IBM планируют создать ИИ-модель, которая будет иметь расширенную доступность по сравнению с уже используемыми технологиями, а также сумеет обрабатывать больше типов данных. Ещё одной ключевой целью является повышение точности прогнозирования. Ожидается, что алгоритм будет успешно справляться с прогнозированием метеорологических явлений, а также определением условий, способствующих формированию различных явлений, от турбулентности самолёта до лесных пожаров.

Ранее в этом году NASA и IBM выпустили другую ИИ-модель, которая использует данные со спутников аэрокосмического ведомства для геопространственной разведки и является крупнейшей геопространственной моделью на базе ИИ с открытым исходным кодом. С момента запуска эта модель использовалась для отслеживания и визуализации деятельности по посадке и выращиванию деревьев в Кении. Она также задействована для анализа климатических условий на территории ОАЭ.

Компания IBM сообщила, что на базе Токийского университета начал работать мощнейший в регионе квантовый компьютер — 127-кубитовая платформа IBM Quantum Eagle. Передача компьютера осуществлена в апреле этого года. От японских партнёров компания IBM рассчитывает получить идеи практического использования нового класса вычислительных устройств. Они обещают невообразимую мощь в обработке данных, но как это выглядит на практике, никто не знает.

Источник изображения: IBM

Ранее IBM уже передавала японским учёным квантовые системы. Так, в 2021 году на площадке Kawasaki Токийского университета была развёрнута 27-кубитовая система IBM Q System One. Новый компьютер несёт процессор IBM Eagle со 127 кубитами и обещает многократно ускорить выполнение расчётов.

Классический подход предполагает, что для начала практического применения квантовых компьютеров нужны будут системы с десятками и сотнями тысяч физических кубитов. Согласно обоснованиям специалистов Google, например, для исправления ошибок в одном логическом кубите необходимо 1000 физических кубитов. Тем самым безошибочный квантовый компьютер на 1000 кубитов потребует 1 млн физических кубитов для коррекции ошибок. Это означает, что практическую ценность Google рассчитывает увидеть в системах с тысячами и десятками тысяч кубитов. В IBM заявляют, что это не так.

В опубликованной этим летом работе специалисты IBM доказывают, что практическая ценность квантовых систем начинается со 100 кубитов. Нетрудно догадаться, что платформа IBM Eagle со 127 кубитами заявлена как первая практическая, о чём также сейчас заявили японские партнёры компании. Это тем более важно, что современные обычные суперкомпьютеры не способны эмулировать более 50 кубитов при работе с квантовыми алгоритмами.

Развёрнутая в Японии платформа IBM Quantum Eagle будет использоваться местным консорциумом Quantum Innovation Initiative (QII), в который вошло около двух десятков учебных заведений страны и компаний. Квантовую систему будут обучать искать новые материалы, лекарства, научат работать с финансами, физикой, химией и социологией. Для IBM это сулит впечатляющей отдачей в области, куда ещё никто серьёзно не проникал. Затраты на это огромны, но благотворительности в этом нет. Пионеры получат всё.

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.

Компания IBM официальным пресс-релизом сообщила, что Ливерморская национальная лаборатория им. Лоуренса стала первым покупателем единственного в мире компьютера, имитирующего работу головного мозга. Уникальная система базируется на разработке IBM по созданию нейросинаптического процессора. Проект стартовал в 2008 году по заказу агентства DARPA. Ожидалось, что IBM создаст процессор, способный на оперативный анализ данных на поле боя. Процессор должен был работать по алгоритмам, имитирующим работу головного мозга. Соответственно, в основе разработки лежит архитектура, отличная от классической неймановской логики.

Структура кристалла процессора IBM TrueNorth (IBM)

После серии изысканий в 2011 году компания IBM представила процессор TrueNorth. Решение выпускалось с использованием 45-нм техпроцесса SOI-CMOS и содержало 256 аналогов нейронов. Кроме этого одно ядро содержало 262 тысяч программируемых аналогов синапсов, а в другом находились 65 тысяч обучаемых синапсов. Естественно, все эти «нейроны и синапсы» представляли собой электронные цепи из обычных кремниевых транзисторов, но связанных между собой специальной логикой по типу ячеистых сетей.

Процессор IBM TrueNorth второго поколения (IBM)

Второе поколение процессоров TrueNorth вышло в 2014 году. Производством процессора с использованием 28-нм техпроцесса занималась компания Samsung. Новый процессор включал уже один миллион цифровых нейронов и 256 млн программируемых синапсов. При всём этом процессор TrueNorth — это чип с 5,4 млрд транзисторов. Что поразительно, довольно большое число транзисторов не сказалось на потреблении процессора. В ходе вычислений с производительностью 46 млрд синаптических операций в секунду процессор потребляет всего 70 милливатт (0,8 вольт). Ливерморской лаборатории передан компьютер на базе 16 таких процессоров и его потребление составляет всего 2,5 Вт — как у планшета.

16-ядерная система на «когнитивных» процессорах IBM TrueNorth, проданная Ливерморской лаборатории

Кроме компьютера компания IBM включила в поставку набор необходимого программного обеспечения как для работы системы, так и для разработки программ. Ожидается, что имитирующий работу мозга компьютер поможет решить ряд сложных для традиционной логики задач. В лаборатории не скрывают, что основным направлением деятельности с использованием «познающей» системы станет изучение проблем по заказам Национальной администрации по ядерной безопасности (National Nuclear Security Administration), которая занимается широким спектром вопросов контроля над распространением ядерного вооружения. Также в лаборатории будут прорабатывать варианты создания суперкомпьютеров будущего с 50-кратно увеличенной производительностью по отношению к современным системам.

Ведущий разработчик «когнитивного» процессора IBM, Дхармендра Модха (Dharmendra S. Modha)

Кстати, по неофициальным данным, которые приводит сайт The Wall Street Journal, система IBM обошлась лаборатории всего в один млн долларов США. В принципе, неплохо для IBM за систему с 16-ядерным процессором. Компаниям Intel и AMD такое даже не снилось.