Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Nvidia без спроса открыла ИИ-агентам доступ к управлению видеокартой и играми на ПК пользователя
16.10.2026 [20:53],
Николай Хижняк
Компания Nvidia добавила поддержку ИИ-агентов в последнюю версию приложения Nvidia App (11.0.9.565). Обновление включает локальный сервер протокола Model Context Protocol (MCP), который позволяет совместимым ИИ-ассистентам управлять функциями Nvidia App. Примечательно, что после установки обновления эта возможность активируется автоматически, без явного согласия или действий со стороны пользователя. 
Источник изображения: VideoCardz Соответствующая опция включена в настройках Nvidia App. В примечаниях к выпуску Nvidia упоминает поддержку MCP, однако не объясняет, почему сервер включён по умолчанию. Настройка называется «Разрешить ИИ-агентам управлять Nvidia App» (Allow AI agents to control Nvidia App) и находится в новом разделе «Подключение агентов и приложений» (Connect Agents & Apps).  Протокол MCP позволяет совместимым ИИ-ассистентам, например Hermes, OpenClaw или Perplexity, взаимодействовать с Nvidia App посредством команд на естественном языке. По заявлению Nvidia, такие агенты могут обнаруживать установленные игры, запускать приложения, применять рекомендуемые графические настройки, включать запись через ShadowPlay, делать скриншоты и управлять оверлеями производительности. Кроме того, они могут получать информацию о драйверах и изменять некоторые параметры питания на ноутбуках. Сервер MCP работает локально, используя адрес обратной петли (loopback) 127.0.0.1 и порт 13508 в качестве HTTP-интерфейса. Это не означает, что Nvidia автоматически подключает к компьютеру пользователя какой-либо внешний ИИ-сервис. Тем не менее запущенный сервер делает функции Nvidia App доступными для любого совместимого программного обеспечения, работающего на том же устройстве. Пользователям, которые не используют ИИ-агентов, нет особого смысла оставлять этот интерфейс активным. У большинства пользователей, скорее всего, подобные агенты вообще не установлены. Те же, кто ими пользуется, зачастую полагаются на внешние сервисы, например от OpenAI, а не на локальные модели. В таком случае информация, полученная из Nvidia App, может передаваться на внешние серверы — всё зависит от того, как устроен конкретный агент. Для локального запуска полноценных ИИ-моделей обычно требуются значительные аппаратные ресурсы: как правило, компьютеры с видеокартами, оснащёнными большим объёмом памяти, или специализированные системы, такие как RTX Spark. Хотя существуют и менее требовательные модели, их функциональность и качество работы оставляют желать лучшего. Сам по себе сервер MCP вряд ли вызовет какие-либо проблемы, однако нет особого смысла включать его автоматически, если у пользователя не установлено совместимое программное обеспечение для ИИ-агентов. Возможно, в таких случаях в приложении Nvidia App стоит выводить всплывающее окно с вопросом, хочет ли пользователь активировать эту функцию. Пользователи могут отключить новую функцию непосредственно в Nvidia App. Для этого необходимо перейти в раздел «Настройки» → «Функции», прокрутить страницу вниз до пункта «Подключение агентов и приложений» и выключить опцию «Разрешить ИИ-агентам управлять приложением NVIDIA App». При этом переключатель сменит цвет с зелёного на серый.  Согласно документации Nvidia по MCP, отключение этого переключателя предотвращает запуск постоянно работающего сервера MCP. При необходимости функцию можно снова включить через то же меню. Пользователям, установившим последнее обновление Nvidia App, стоит проверить, не была ли эта опция активирована в их системе автоматически. «Вы забрали последнюю»: GeForce RTX 5090 исчезает из американской розницы — ходят слухи об остановке производства
16.10.2026 [13:14],
Павел Котов
До настоящего момента приобрести Nvidia GeForce RTX 5090, самую мощную игровую видеокарту на рынке, было очень непросто из-за высокой цены и практически полного отсутствия товара в продаже. Теперь покупка грозит стать и вовсе невозможной: на фоне слухов о снятии модели с производства появились признаки её полного исчезновения из розницы в США. 
Источник изображения: nvidia.com / unsplash.com Американская сеть магазинов Micro Center присвоила флагманской видеокарте на архитектуре Blackwell статус «Не предлагается» (Not Carried), а в большинстве торговых точек запасы полностью исчерпаны. Этот статус означает нечто большее, чем простое отсутствие товара на складе, когда ретейлер намерен возобновить продажи после поступления новой партии от производителя. При присвоении такого статуса товар исключается из каталога магазина, и его повторного появления в продаже больше не ожидается. Партнёрские версии от Asus, MSI и Gigabyte пока присутствуют на сайте Micro Center, но ни в одном из офлайн-магазинов их больше нет в наличии. Ситуацию усугубляют слухи о том, что Nvidia прекратила производство GeForce RTX 5090. В большинстве магазинов Micro Center в США осталась только модель Asus GeForce RTX 5090 ROG Astral Edition 20 — правда, она предлагается исключительно в составе комплекта Asus ROG 20th Anniversary Bundle стоимостью почти $11 000. По неофициальной информации, сотрудники Micro Center убрали с полок все экземпляры Nvidia GeForce RTX 5090 9 октября — за день до появления слухов о прекращении её производства. Пользователь сообщества Reddit хотел купить вариант Asus ProArt GeForce RTX 5090, но в магазине ему заявили, что видеокарту «изъяли и отправляют в другое место». Покупатель увидел на полке ещё два экземпляра GeForce RTX 5090 и начал буквально умолять сотрудников магазина продать один из них. В итоге ему досталась версия Gigabyte GeForce RTX 5090 Aorus Stealth Ice, цену на которую снизили до уровня более дешёвой Asus ProArt GeForce RTX 5090. Сотрудник магазина напутствовал покупателя фразой: «Поздравляю, вы забрали последнюю 5090, которую мы, вероятно, вообще продадим». Официальных комментариев Nvidia по поводу ситуации с GeForce RTX 5090 не поступало. На сайте компании видеокарта по-прежнему указана с ценой «от $1999», но по рекомендованной розничной цене она не продаётся уже очень давно. Согласно одной из версий, Nvidia может перенаправить графические процессоры GB202, на которых основана GeForce RTX 5090, в линейку профессиональных решений: RTX Pro 6000 Blackwell, RTX Pro 5500 и RTX Pro 5000. Все они стоят дороже игровой видеокарты. ИИ-модель Nvidia Nemotron 3.5 Super VL с пост-обучением превзошла Claude Opus 5 и GPT-6.1 Sol в специализированных задачах
16.10.2026 [04:46],
Владимир Фетисов
Компания Nvidia представила три ИИ-модели семейства Nemotron, которые ориентированы на выполнение агентных задач и не только. Большая языковая модель сочетает языковое и визуальное понимание, а две модели меньшего размера предназначены для того, чтобы стать основой для локальных агентов. 
Источник изображений: Nvidia Nemotron 3.5 Super VL — это открытая модель со 120 млрд параметров, которая, по заявлению Nvidia, может работать с PDF-файлами, графиками, таблицами, изображениями и веб-страницами, следуя инструкциям и используя доступные инструменты. Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB оптимизирована для локального запуска агентов. Она содержит 74 млрд параметров, но из них активными остаются около 9 млрд параметров. Модель умещается в 24 Гбайт памяти, что делает возможным её локальный запуск на подходящем оборудовании. Алгоритм ориентирован на генерацию программного кода, проведение исследований и выполнение других многошаговых задач. Nemotron E4B 4GB — это более лёгкая ИИ-модель, предназначенная для разговорных агентов и других локальных инструментов. Запуск этой версии алгоритма запланирован на 23 октября. Потенциальная ценность для корпоративных клиентов заключается в возможности адаптировать ИИ-модель для работы со своими документами в соответствии с устоявшимися процессами, а затем выбрать, где она будет работать. Nvidia заявила, что организации могут самостоятельно дообучать Nemotron 3.5 Super VL на своих данных, инструментах и политиках, а также развёртывать алгоритм на инфраструктуре, соответствующей их требованиям к безопасности и местонахождению данных. Версии Bolt предлагают более компактный вариант для поддержки определённых агентных нагрузок на локальных системах.  Nemotron Super VL является не первой ИИ-моделью Nvidia, которая предназначена для работы с визуальными данными. Выпущенная ранее Nemotron Nano 2 VL умела анализировать документы и изображения. В апреле вышла Nemotron 3 Nano Omni с 30 млрд параметров, которая объединила работу с текстом, изображениями, аудио и видео. Главное изменение в том, какое место понимание визуальных данных занимает в линейке ИИ-моделей Nvidia. В марте компания выпустила Nemotron 3 Super со 120 млрд параметров, ориентированную на выполнение агентных задач, а затем более мощную Nemotron 3 Ultra для более требовательных сценариев использования. В августе вышла Nemotron 3.5 Lightning, ориентированная на выполнение повторяющихся шагов в длинных агентных рабочих процессах. Новая модель Super VL переносит возможности анализа документов и изображений на уровень крупной модели линейки Super, тогда как модели Bolt расширяют варианты для локального развёртывания. Такое сочетание может упростить проектирование ИИ-агентов. Nvidia заявила, что десятки организаций проводят пост-обучение модели Super VL под свои задачи. Компания уточнила, для чего партнёры дообучают модель, а не используют исходный вариант нейросети. На приведённой ранее диаграмме можно увидеть результаты по пяти отдельным направлениям: анализ документов, устойчивость к кибератакам, извлечение данных из финансовых документов, помощь в научных экспериментах и обработка заявок по медицинскому страхованию. Светло-зелёная часть каждого столбца отображает результат базовой версии Super VL, а тёмно-зеленая — прирост после дообучения. Улучшения варьируются от 9 % до 44 % по упомянутым задачам. Во всех случаях специализированная версия алгоритма превосходит упомянутые ранее версии Claude и GPT. В задаче по обработке заявок на медицинское страхование зафиксирован самый большой прирост относительно базовой версии модели. Точность выросла примерно с 28 % до 72 % после дообучения, тогда как у Claude Opus 5 в этой же категории точность только 38 %. Устойчивость перед разными сценариями кибератак после дообучения выросла с 35 % до 76 % (у GPT-6.1 Sol этот показатель равен 66 %). Важно понимать, что речь идёт о разных кастомизированных версиях ИИ-модели, которые были настроены на выполнение узкоспециализированных задач. Поэтому нельзя сказать, что базовая версия Super VL в целом превосходит передовые ИИ-модели конкурентов. ИИ-модели запускаются, игры (не все) идут, но батарея садится быстро: первые тесты ноутбуков на Nvidia RTX Spark
15.10.2026 [21:52],
Николай Хижняк
Продажи первых устройств на базе новой платформы Nvidia RTX Spark для Windows on Arm начнутся 16 октября. Системы на её базе предназначены в первую очередь для создателей контента и тех, кто работает с ИИ-моделями локально. Порталы Computer Base и Tom’s Hardware протестировали одни из первых ноутбуков на базе RTX Spark. Первый ознакомился с моделью Asus ProArt P16, второй — с Microsoft Surface Laptop Ultra. 
Источник изображений: Computer Base / Nvidia Nvidia RTX Spark предлагает две конфигурации SoC (системы на чипе). Обе называются RTX Spark N1X и состоят из двух основных чиплетов — CPU и iGPU. Оба производятся по 3-нм техпроцессу TSMC.  Базовая конфигурация RTX Spark N1X состоит из 18-ядерного процессора (9 ядер Arm Cortex-X925 с частотой до 3,9 ГГц и 9 энергоэффективных ядер Arm Cortex-A725 с частотой до 2,8 ГГц) и встроенной графики Blackwell с 5120 ядрами CUDA. Вторая конфигурация предлагает 20-ядерный процессор (10 ядер Arm Cortex-X925 до 4,0–4,1 ГГц и 10 ядер Arm Cortex-A725 до 2,8 ГГц), а также встроенную графику с 6144 ядрами CUDA.  Nvidia RTX Spark поддерживает полный набор графических технологий Nvidia, включая DLSS 5, Reflex, трассировку лучей и G-Sync, используемых в играх.  Для платформы заявлена поддержка от 24 до 128 Гбайт унифицированной памяти LPDDR5X-9400 с 256-битным интерфейсом и пропускной способностью до 300 Гбайт/с. Также заявлена поддержка интерфейсов HDMI 2.1a и DisplayPort 2.0 (через USB4).  Процессор имеет настраиваемый TDP от 40 до 80 Вт. Младшая конфигурация будет использоваться в ноутбуках, старшая — в том числе в мини-ПК, где показатель TDP составит до 140 Вт.  Computer Base протестировал ноутбук Asus ProArt P16 с 20-ядерным RTX Spark N1X, 64 Гбайт памяти LPDDR5X и SSD на 1 Тбайт. Стоимость такого лэптопа составляет €4299. Использование унифицированной памяти имеет свои плюсы и минусы. К преимуществам можно отнести возможность выделения большего объёма памяти для GPU. Минус заключается в том, что при небольшом исходном объёме общей памяти эта технология не даёт значительных преимуществ перед обычными дискретными видеокартами. Например, конфигурация RTX Spark с 24 Гбайт памяти позволяет выделить лишь 8 Гбайт VRAM, что сопоставимо с показателями мобильных GeForce RTX 5060 или RTX 5070, оснащённых тем же объёмом памяти. Только при наличии 32 Гбайт общей памяти с возможностью выделения до 16 Гбайт под нужды графики система выходит на уровень, сопоставимый с мобильной RTX 5080.  При наличии 64 Гбайт памяти для GPU можно выделить до 48 Гбайт (по умолчанию выделено 30 Гбайт). С остальными конфигурациями можно ознакомиться в таблице выше (на данный момент представлены не все варианты). 
Однопоточная и многопоточная производительность Прямое сравнение с видеокартами GeForce того же класса, что и RTX Spark (мобильными RTX 5070 и RTX 4070), возможно лишь при работе с большими языковыми моделями, которые целиком помещаются в их 8 Гбайт видеопамяти. В противном случае часть данных модели приходится выгружать в оперативную память, что приводит к резкому падению производительности. При работе с моделями Qwen2.5 Coder 7B и Qwen3 8B старшая 20-ядерная версия RTX Spark N1X демонстрирует производительность, сопоставимую с мобильной RTX 4070, работающей в режиме высокой мощности (TDP) в ноутбуке Asus ProArt P16. При обработке промптов (запросов) мобильная RTX 5070, несмотря на меньшее количество шейдерных блоков, незначительно опережает N1X благодаря более высокой тактовой частоте и значительно большему TDP (около 125 Вт против примерно 60 Вт у RTX Spark). Однако при генерации токенов её преимущество становится более заметным. 
Обработка токенов и промптов При работе с ИИ-моделью Qwen3 14B классические графические процессоры уже начинают сдавать позиции. Объёма видеопамяти оказывается недостаточно, из-за чего часть данных приходится выгружать в системную оперативную память. С моделью Qwen3.8 27B проблема усугубляется, а в случае с Gemma 4 31B ситуация становится критической. Даже 32 Гбайт оперативной памяти в системе с мобильной GeForce RTX 4070 не хватает — модель попросту не запускается. В то же время RTX Spark с 64 Гбайт памяти, из которых 48 Гбайт выделено для GPU, справляется со всеми этими моделями без каких-либо затруднений.  Полная конфигурация RTX Spark со 128 Гбайт памяти позволяет выделить под нужды GPU до 96 Гбайт VRAM. Это особенно наглядно демонстрируют результаты тестирования Tom’s Hardware, в котором использовалась та же модель Qwen3.8 27B. Apple MacBook Pro с чипом M5 Max выполняет бенчмарк AgentPerf с использованием модели Qwen3.8 27B примерно на 25 % дольше, чем Surface Laptop Ultra с RTX Spark (стоимость конфигурации — $5900).  Если рассматривать задачи, требующие исключительно вычислительной мощности центрального процессора (CPU), то в многопоточных сценариях RTX Spark N1X выходит в лидеры среди устройств на базе Windows. Однако здесь тоже есть свои особенности. Согласно результатам тестов одноядерной производительности, новые чипы Qualcomm заметно опережают RTX Spark N1X, а процессоры Apple серии M и вовсе располагаются на верхних строчках рейтинга. По многопоточной производительности 20-ядерный чип Nvidia едва обходит 12-ядерный Apple M6, но уступает процессору Qualcomm и 18-ядерному Apple M5 Max. Производительность в рабочих нагрузках и бенчмарках
Смотреть все изображения (18)
Смотреть все изображения (18) Что касается игр, то Computer Base протестировал Asus ProArt P16 в Gears of War: E-Day, Cyberpunk 2077 и NBA 2K27, а также провёл ряд синтетических тестов 3DMark. 20-ядерный Nvidia RTX Spark показал отличные результаты в сценариях, где производительность ограничена возможностями графического процессора, особенно с учётом низкого TDP (в пиковых нагрузках — до 84 Вт). Впрочем, как и ожидалось, устройство не дотягивает до уровня дискретных видеокарт того же класса, обладающих значительно более высоким TDP. Gears of War: E-Day в 4K, 1440p и 1080p
Смотреть все изображения (9)
Смотреть все изображения (9) В ситуациях, когда производительность ограничена возможностями центрального процессора, показатели заметно снижаются по сравнению с другими ноутбуками. Процессорный блок RTX Spark N1X, очевидно, выступает «узким местом».  Nvidia пообещала, что RTX Spark обеспечит одинаковую производительность как при работе от сети, так и при питании от аккумулятора. Тестирование в Gears of War: E-Day подтверждает это. При отключении ноутбука от адаптера питания мощностью 140 Вт частота кадров (FPS) снижается всего на 3 %. 
NBA 2K27 
Cyberpunk 2077 в 1080p и 4K И всё же Computer Base делает вывод, что суперчип Nvidia выводит игровой процесс на платформе Windows 11 on Arm на уровень, который ранее был недостижим для Snapdragon X. Совместимость — другой вопрос. Nvidia пообещала, что RTX Spark выйдет с поддержкой сотен игр. Некоторые из них придётся подождать до следующего года. Проблем с совместимостью платформы с системами античита в протестированных играх портал не выявил. Однако Easy Anti-Cheat (EAC) выводит уведомление каждый раз после закрытия Gears of War: E-Day.  Что касается энергоэффективности, то полученные Computer Base результаты пока позволяют сделать лишь один вывод: при небольшой нагрузке у RTX Spark определённо есть потенциал для улучшений. Несмотря на аккумулятор ёмкостью 99,9 Вт·ч, ноутбук ProArt P16 в обоих стандартных тестах на время автономной работы оказался в нижней части списка. Частота обновления дисплея — 120 или 60 Гц — не оказала существенного влияния на результат. 
Автономность 
Энергопотребление В заключении Computer Base отмечает, что RTX Spark не предлагает принципиально нового подхода к реализации ИИ на архитектуре Blackwell, однако благодаря технологии унифицированной памяти платформа открывает новые возможности. Microsoft планирует задействовать этот потенциал в собственных ИИ-агентах для Windows 11 (например, в Autopilot), а в будущем — обеспечить ещё более простую интеграцию сторонних агентов, таких как OpenClaw и Hermes Agent. Всё это будет реализовано в защищённой среде, при необходимости — в связке с облачными ИИ-платформами, в зависимости от того, какой подход лучше всего подходит для решения конкретной задачи. «В типичных сценариях использования RTX Spark демонстрирует весьма высокую производительность при работе на предельных значениях TDP, однако на фоне конкурентов особо не выделяется. Тот факт, что используемые здесь вычислительные ядра уже нельзя назвать новейшими, заметен невооружённым глазом — особенно в сравнении с невероятно мощными ядрами Arm от Apple», — написал Computer Base. Обозреватель Tom’s Hardware в заключении обзора ноутбука Surface Laptop Ultra со 128 Гбайт унифицированной памяти пишет: «На данный момент RTX Spark выглядит как платформа для тех, кто твёрдо верит, что открытые модели искусственного интеллекта будут становиться всё более “умными”, сохраняя при этом относительно небольшие требования к объёму памяти, и что ради этих будущих улучшений стоит уже сейчас выложить кругленькую сумму […] Однако, если вы не убеждённый энтузиаст, готовый тратить значительные средства, наши первые впечатления подсказывают: лучше подождать, пока Microsoft и Nvidia окончательно не заложат программный фундамент, необходимый для того, чтобы эта платформа смогла оправдать возложенные на неё ожидания». Хуанг пригрозил перекрыть поставки чипов Nvidia создателям опасного ИИ — и призвал не бояться технологии
14.10.2026 [23:01],
Сергей Сурабекянц
Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что остановил бы поставки чипов клиенту, разрабатывающему небезопасные модели искусственного интеллекта. При этом он отметил, что не считает нынешний уровень опасений по поводу этой технологии обоснованным. 
Источник изображения: Nvidia «Это гипотетическая ситуация, но да, — сказал Хуанг в интервью изданию Bloomberg, отвечая на вопрос, прекратил бы он поставки безответственному разработчику. — Но прежде чем пойти на такой шаг, нужно провести переговоры. Мы не управляем чужими компаниями, и существуют пределы того, насколько мы можем судить о том, как другие компании используют наши технологии. Ведь наши технологии — это инструменты общего назначения». Nvidia является ведущим поставщиком ускорителей для искусственного интеллекта, которые используются для обучения и запуска моделей ИИ. Это сделало компанию центральной фигурой в дискуссии о том, не станет ли такое программное обеспечение слишком мощным и не выйдет ли оно из-под контроля человека. Некоторые руководители ИИ-компаний, например, глава Anthropic PBC Дарио Амодеи (Dario Amodei), предлагали замедлить темпы развития отрасли, чтобы учесть эти опасения. Хуанг уверен, что страхи по поводу безопасности ИИ — это «болезни роста» стремительно развивающейся отрасли. По его словам, часть существующих опасений надумана, а сама отрасль в целом «из рук вон плохо» объясняет преимущества новой технологии. Саму технологию искусственного интеллекта можно использовать для обеспечения безопасности и сдерживания этой же технологии, добавил Хуанг. «Нам следует ускорить внедрение технологий сдерживания в системы искусственного интеллекта, — считает Хуанг. — Необходимо ускорить разработку технологий мониторинга, а искусственный интеллект и выступает в роли такого инструмента контроля. Поэтому нам нужно ускорить развитие технологий ИИ». В рамках обязательств по обеспечению безопасности ИИ Nvidia выделяет $250 млн в течение пяти лет на исследования в этой области, проводимые в Великобритании. Поддержка будет предоставлена в виде доступа к вычислительным мощностям передовых систем, с помощью которых британские учебные заведения будут изучать меры защиты и способы контроля над ИИ-агентами. Nvidia вдвое ускорила нейронный рендеринг DLSS 5 и снизила потребление видеопамяти на 20 %
13.10.2026 [17:59],
Владимир Мироненко
Компания Nvidia анонсировала очередное обновление технологии DLSS 5, которое ускорит работу модели для нейронного рендеринга в два раза по сравнению с сентябрьской версией технологии. Обновление выйдет 16 октября для видеокарт серии GeForce RTX 50, ноутбуков на процессорах RTX Spark и сервиса GeForce NOW. 
Источник изображений: Nvidia Согласно представленным разработчиком сведениям, обновлённая модель нейронного рендеринга в DLSS 5 не только работает вдвое быстрее сентябрьской версии, но и снижает нагрузку на графический процессор от нейронного рендеринга с 3D-управлением (3D-Guided Neural Rendering) на 50 %. Октябрьское обновление DLSS 5 уменьшает объём модели на 24 % (до 118 млн параметров) и снижает потребление видеопамяти (VRAM) в разрешении 4K на 20 %. Благодаря этому нагрузка на графический процессор сокращается вдвое по сравнению с сентябрьской версией, при этом качество изображения остаётся на прежнем высоком уровне. Перечисленные улучшения достигнуты благодаря сочетанию системной оптимизации конвейера рендеринга и доработке нейронной модели, а не за счёт сокращения существующих функций DLSS 5. С учётом нынешнего обновления модель теперь работает в 10 раз быстрее, чем на момент анонса в марте. Nvidia сообщила, что обновлённая модель способна повысить производительность в игре NBA 2K27 до 1,4 раза по сравнению с сентябрьской версией. В дальнейшем эта технология будет включена по умолчанию во все игры с поддержкой DLSS 5.  Nvidia также обновила алгоритм DLSS Frame Generation (генерация кадров), который стал быстрее и эффективнее. В обновлении бета-версии приложения Nvidia App, которое выходит сегодня, компания представила Preset C — режим с самой высокой производительностью для генерации кадров DLSS, обеспечивающий ускорение до 35 % на видеокарте GeForce RTX 5060 при минимальной потере качества изображения. Улучшение распространяется на серии GeForce RTX 40, GeForce RTX 50 и RTX Spark. Как сообщает компания, для генерации кадров в DLSS используются две ИИ-модели: Multi-Frame Generation и Frame Generation. Первая модель использует стандартный подход на базе ИИ, анализирующий векторы движения и карту, чтобы определить перемещение объектов между отрисованными кадрами. Вторая модель использует технологию оптического потока (optical flow) для таких элементов, как интерфейс (UI) и и эффекты, созданные с помощью трассировки лучей. В режиме Preset C вторая ИИ-модель была заменена более быстрым и «лёгким» ИИ-алгоритмом. По заявлению Nvidia, это снижает вычислительные затраты на генерацию кадров, хотя и приводит к незначительному снижению качества изображения. Новый режим доступен для тестирования с сегодняшнего дня. Компания также подтвердила, что Preset C будет включён в обновление RTX Remix, запланированное на 23 октября, наряду с более быстрым режимом нейронного рендеринга DLSS 5. Китайцы купили миллион видеокарт GeForce для ИИ — тем временем Huawei захватывает рынок ИИ-чипов
13.10.2026 [10:33],
Алексей Разин
Китайские разработчики ИИ-моделей не брезгуют покупкой американских игровых видеокарт и решений для рабочих станций. При этом доля продукции Nvidia на китайском рынке ИИ-ускорителей продолжает снижаться, а не относящиеся к категории GPU ускорители здесь уже начали доминировать по итогам прошлого полугодия. 
Источник изображений: Nvidia В условиях американских санкций поставки передовых ИИ-ускорителей Nvidia в Китай ограничены, поэтому местные разработчики на фоне общего дефицита профильных компонентов не стесняются приспосабливать под нужды инфраструктуры ИИ даже видеокарты GeForce и RTX Pro, предназначенные для игр и рабочих станций. По данным Financial Times, в этом году китайские техногиганты для соответствующих нужд закупили более 1 млн подобных видеокарт Nvidia. При этом уже два года назад китайские власти начали ограничивать приток специализированных импортных ускорителей, рассчитывая развернуть импортозамещение на этом направлении, но местные поставщики не могут в полной мере удовлетворить спрос китайских разработчиков ИИ-моделей на ускорители, хотя объёмы внутреннего производства и увеличились в текущем году более чем вдвое. По оценкам опрошенных источником представителей отрасли, из 3,5 млн ускорителей ИИ китайского происхождения примерно 1 млн штук будет изготовлен за пределами КНР, но общий объём спроса уже превышает 5 млн штук. В следующем году ситуация усугубится дополнительно, поскольку спрос удвоится до более чем 10 млн чипов. Игровые видеокарты Nvidia и решения для рабочих станций типа GeForce RTX 5090, RTX Pro 5000 и RTX Pro 6000D, как отмечается, заметно уступают в ускорении ИИ даже китайским решениям типа Huawei Ascend 910C, но на фоне дефицита китайские разработчики закупаются и такой продукцией, которая не попадает под экспортные ограничения США. Тем более, что на этапе обработки пользовательских запросов в задачах инференса подобные альтернативы полноценным ИИ-ускорителям работают вполне успешно. Для китайских разработчиков ситуация усугубляется тем, что при переходе на местные ускорители им приходится портировать программное обеспечение, и в этом смысле приспосабливать доступные графические решения Nvidia порой рациональнее, чем затевать масштабную миграцию на местные альтернативы. Китайские разработчики всё ещё отстают от американских по величине капитальных затрат на инфраструктуру (в четыре с лишним раза, по оценкам Morgan Stanley), но они в этом году собираются направить на эти нужды $193 млрд. Из этой суммы около $104 млрд придётся на трёх крупнейших игроков китайского рынка (Alibaba, ByteDance и Tencent), и эти расходы более чем удвоятся относительно прошлого года. В этом году Huawei рассчитывает произвести около 1,6 млн ИИ-чипов, профильные подразделения Alibaba и Baidu сообща поставят около 1 млн чипов, а Cambricon добавит ещё 300 000 штук. Низкое удельное быстродействие каждого чипа Huawei пытается компенсировать возможностью объединять их в крупные вычислительные кластеры — до 1 млн штук в перспективе. ByteDance первые образцы ИИ-чипов собственной разработки собирается получить к концу этого года, а в следующем начать их массовое производство. Представленные в прошлом месяце ускорители Nvidia RTX Pro 5500 тоже вызвали живой интерес у китайских компаний. Они готовы заказать более 2 млн таких видеокарт, когда их поставки начнутся к концу текущего года. Китайские регуляторы уже ведут переговоры с желающими купить данные ускорители местными компаниями о возможности их импорта, и с высокой вероятностью могут его одобрить, если верить Financial Times.  Статистика IDC, на которую ссылается Reuters, одновременно говорит о снижении доли продукции Nvidia на китайском рынке ИИ-ускорителей для ЦОД до 34 % по итогам прошлого полугодия. Объёмы импорта таких ускорителей Nvidia сократились в годовом сравнении на 44 % до 678 000 штук на фоне сохранения экспортных ограничений США и поддерживаемой китайскими властями экспансии местных поставщиков типа Huawei. Последняя из компаний при этом почти удвоила поставки своих ускорителей ИИ до 572 000 штук и смогла занять 28 % китайского рынка. Из 11 отслеживаемых IDC китайских поставщиков ИИ-чипов девять увеличили свои объёмы поставок в первом полугодии. Alibaba заняла 7 % китайского рынка, Cambricon уступила ей с 5 % рынка, а Baidu со своим подразделением Kunlunxin довольствовалась 4 %. Начинавшая с легального клонирования решений AMD компания Hygon занимает 3 % китайского рынка ИИ-ускорителей. Всего за полугодие на китайский рынок было поставлено более 2 млн ИИ-ускорителей, из них графических процессоров (GPU) было отгружено 991 000 штук — на 26 % меньше, чем годом ранее. Ускорителей ИИ другого типа было поставлено чуть более 1 млн штук, что почти на 80 % больше прошлогоднего результата. Фактически, ускорители на базе GPU теперь оказались в меньшинстве на китайском рынке — как из-за санкций, так и благодаря смещению спроса на центральные процессоры на фоне распространения ИИ-агентов. За пределами сегмента GPU четыре китайские компании контролируют сообща 95 % местного рынка — это Huawei, T-Head, Kunlunxin и Cambricon. В этом году, по прогнозам IDC, на китайском рынке будет поставлено на 19 % больше ИИ-ускорителей всех типов, хотя в сегменте GPU будет наблюдаться снижение на 9 %. Новая статья: Групповое тестирование 46 видеокарт в The Witcher 3: Wild Hunt — Remastered
12.10.2026 [00:08],
3DNews Team
Данные берутся из публикации Групповое тестирование 46 видеокарт в The Witcher 3: Wild Hunt — Remastered Nvidia собирается поглотить американского разработчика открытых ИИ-моделей Reflection AI
11.10.2026 [06:19],
Алексей Разин
Модели с открытыми весами становятся всё более популярными, поскольку обходятся дешевле закрытых аналогов. Nvidia может поглотить одного из американских разработчиков таких моделей — стартап Reflection AI, который пытается конкурировать в данном сегменте с китайскими компаниями. 
Источник изображения: Reflection AI Как уже не раз отмечалось, в условиях роста затрат компаний на использование закрытых ИИ-моделей многие из них начали обращаться к моделям с открытым исходным кодом или открытыми весами, которые активно продвигаются китайскими разработчиками. Американский стартап Reflection AI также делает ставку на открытые веса, что делает его потенциальной целью поглощения со стороны Nvidia. Издание Financial Times сообщило, что последняя из компаний ведёт переговоры либо об увеличении объёмов инвестиций в капитал Reflection AI, либо о его поглощении. Администрация президента Дональда Трампа (Donald Trump) считает, что американские модели с открытыми весами смогут составить конкуренцию дешёвым китайским альтернативам. Учитывая, как основатель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) и действующий американский президент сблизились на волне ИИ-бума, интерес этой компании к подобным объектам поглощения вполне понятен. Nvidia некоторое время назад попыталась организовать что-то типа «ИИ-банка», средства которого в общей сумме до $500 млрд должны направляться на финансирование проектов в данной сфере. Стартапы не обладают серьёзной кредитной историей, при этом разработка ИИ-моделей требует больших расходов, и крупные инвесторы типа Nvidia и её партнёров могут сильно им помочь с деньгами. Переговоры с Reflection AI находятся в ранней стадии, поэтому потенциальная сделка может принять одну из нескольких форм, включая вариант с переманиванием персонала стартапа и покупкой лицензии на его технологии. Это позволило бы избежать повышенного внимания регуляторов к сделке по поглощению Reflection AI. Правда, реализованная в случае со стартапом Groq подобная схема уже оспаривается бывшими его сотрудниками в суде, так что определённые юридические риски она всё же влечёт. Альтернативой может служить увеличение объёма инвестиций со стороны Nvidia, поскольку компания уже является одним из крупнейших акционеров Reflection AI. Кроме того, собственные ИИ-ускорители Nvidia являются тем «капиталом», который весьма востребован стартапами, и в условиях дефицита ценится едва ли не больше денежных средств. У Nvidia есть и доступ к готовым вычислительным мощностям через своих многочисленных партнёров, и она может поделиться этим ресурсом с Reflection AI. Nvidia уже вложила в Reflection AI $800 млн, а среди прочих институциональных инвесторов имеется и фонд 1789 Capital, партнёром в котором является сын американского президента — Дональд Трамп-младший. Если переговоры между Nvidia и Reflection AI приведут к какой-либо сделке, то оно будет заключена в ближайшие недели. В марте этого года капитализация стартапа достигала $25 млрд. Сколько за его активы готова выложить Nvidia, не уточняется. 
Источник изображения: Nvidia Для Nvidia сегмент моделей с открытым весом не является чем-то новым, она располагает разработками семейства Nemotron, но собственными передовыми ИИ-моделями похвастать не может. Модели с открытыми весами позволяют корпоративным клиентам запускать их на собственной вычислительной инфраструктуре. Это не только экономит средства, но и позволяет обезопасить корпоративные данные от потенциальной утечки через «облако». С призывом к американским компаниям о создании национальной экосистемы моделей с открытыми весами Дженсен Хуанг выступил ещё в июле. Он заявил, что она позволит «создать возможности для инновации и процветания по всей стране». В сентябре Nvidia договорилась о покупке Hugging Face — репозитория, в котором хранятся миллионы ИИ-моделей и наборы данных. Сделка обошлась Nvidia почти в $13 млрд, но разбогатев на ИИ-буме, она теперь не стесняется активнее поглощать перспективные стартапы. Капитализация самой Nvidia планомерно движется к $6 трлн. Компания уже потратила десятки миллиардов долларов США на поддержку проектов крупных ИИ-лабораторий типа OpenAI, неооблачных провайдеров типа Nebius и более мелких участников рынка. Подобные инвестиции стимулируют спрос на её собственные ИИ-чипы, поэтому она даже заинтересована в расширении такой активности. Reflection AI свою модель с открытыми весами Beam представила на уходящей неделе. Она утверждает, что в тестах на сложные логические рассуждения Beam показывает результаты на уровне GLM-5.2 китайской компании Z.ai и превосходит ведущие западные модели с открытым кодом, потребляя при этом в 3–4 раза меньше вычислительных ресурсов на операциях инференса. Стартап Reflection AI, основанный выходцами из Google, уже успел заявить о себе благодаря сотрудничеству с Пентагоном и заключению соглашений с геополитическими союзниками США типа Южной Кореи. Nvidia и Reflection отказались предоставить Financial Times комментарии по поводу проводимых переговоров. Стоимость первых ноутбуков на процессоре Nvidia RTX Spark доходит до $7000
08.10.2026 [04:31],
Владимир Фетисов
Портативные компьютеры на базе платформы Nvidia RTX Spark позиционируются в качестве конкурентов флагманским моделям Apple MacBook Pro. Вполне логично, что стоимость новинок выглядит впечатляюще и достигает $7000 в ряде случаев. 
Surface Laptop Ultra / Источник изображений: Microsoft Цена флагманских ноутбуков Microsoft Surface Laptop Ultra с RTX Spark или моделей от Dell, Lenovo, MSI, HP и Asus, построенных на базе платформы Nvidia, начинается от $2599. За эту цену покупатель получит 18 Arm-ядер центрального процессора и графический процессор Blackwell с 5120 ядрами CUDA в сочетании с 24 Гбайт унифицированной памяти и накопителем на 512 Гбайт. В плане цены и характеристик это сопоставимо с 14-дюймовым MacBook Pro с чипом M5 Pro, хотя за ту же стоимость Apple предлагает накопитель ёмкостью 1 Тбайт. При этом топовые версии как ноутбуков с RTX Spark, так и MacBook Pro, стоят заметно дороже. Максимально укомплектованный ноутбук Asus ProArt P16 на базе RTX Spark (20 ядер процессора, 128 Гбайт памяти и накопитель на 2 Тбайт) стоит $6999,99. Цена нового Surface Laptop Ultra в максимальной комплектации составляет $5899,99. Сверхдорогие ноутбуки не являются чем-то новым. К примеру, 16-дюймовый MacBook Pro с чипом M5 Max в максимальной комплектации может стоить около $10 000. Однако очевидно, что ноутбуки на базе RTX Spark явно нацелены на премиальный сегмент — профессиональных авторов контента и тех, кто активно использует ИИ-инструменты локально. В дополнение к этому дефицит чипов памяти оказывает негативное влияние на конечную стоимость продуктов. Процессоры Nvidia Vera разгромили лучшие AMD Epyc и Intel Xeon в HPC-тестах — всё решила память
07.10.2026 [23:04],
Анжелла Марина
Новейшие серверные процессоры Nvidia Vera показали высокую скорость и эффективность в высокопроизводительных вычислениях. В сравнении с актуальными процессорами AMD Epyc и Intel Xeon новинка показала лучшие результаты в рабочих нагрузках, требующих высокой пропускной способности памяти. 
Источник изображения: Nvidia В ходе тестирования, которое провёл ресурс Phoronix, использовалась конфигурация из двух процессоров Vera с суммарным количеством 176 ядер и 352 потоков. Их соперниками выступили двухсокетные системы на базе AMD Epyc 9575F (128 ядер) и Epyc 9755 (256 ядер), а также пара процессоров Intel Xeon 6980P из линейки Granite Rapids с общим числом 256 ядер. 
Источник изображений: phoronix.com Ключевым фактором успеха Nvidia стала подсистема памяти: Vera использует модули LPDDR5x с частотой 9600 МТ/с. Это значительно быстрее DDR5-6400 в системах на базе AMD Epyc пятого поколения и MRDIMM с частотой 8800 МТ/с в серверах Intel Xeon 6. Преимущество в пропускной способности особенно заметно проявилось в таких задачах, как OpenFOAM CFD и WRF.  Несмотря на то, что максимальная тактовая частота Arm-ядер Olympus составляла 3,2–3,3 ГГц против 3,9–5,0 ГГц у x86-совместимых конкурентов, производительность на такт оказалась выше. Среднее энергопотребление пары процессоров Nvidia составило 842 Вт с пиковым значением 1044 Вт, что сопоставимо с показателями AMD Epyc 9755 и ниже, чем у систем Intel.  Результаты тестов подтвердили, что Nvidia Vera является наиболее мощным серверным ARM64-процессором из когда-либо протестированных Phoronix. Ранее считалось невозможным, чтобы отличная от x86 архитектура так эффективно справлялась со сложными научными расчетами. Тесты проводились в системе на базе Linux. Microsoft выпустила ноутбук за $2599 с SSD всего на 512 Гбайт — это Surface Laptop Ultra на Nvidia RTX Spark
07.10.2026 [22:38],
Николай Хижняк
Спустя месяцы после анонса компания Microsoft сегодня объявила, что ноутбук Surface Laptop Ultra на новой платформе Nvidia RTX Spark поступит в продажу 16 октября. Новинка будет предлагаться в нескольких конфигурациях. Стоимость базовой составит $2599. 
Источник изображений: Microsoft Surface Laptop Ultra предлагает 15-дюймовый сенсорный дисплей PixelSense с подсветкой Mini-LED, соотношением сторон 3:2, плотностью пикселей 262 PPI и пиковой яркостью до 2000 кд/м2 в режиме HDR. Устройство также оснащено большим трекпадом с поддержкой обратной связи.  На выбор также будут доступны модели Surface Laptop Ultra с двумя версиями Nvidia RTX Spark, которые предлагают 18 или 20 Arm-ядер центрального процессора и графический процессор Blackwell с 5120 или 6144 ядрами CUDA соответственно. Для обеих конфигураций RTX Spark компания Nvidia заявляет настаиваемый уровень TDP от 45 до 80 Вт. Чип будут дополнять от 24 до 128 Гбайт унифицированной памяти. Объём SSD составит 512 Гбайт или 1 Тбайт.  Microsoft и Nvidia позиционируют ноутбуки на базе RTX Spark как премиальные решения, разработанные для обеспечения высокой производительности при работе с ПО для творчества, в играх и при выполнении задач, связанных с локальным запуском приложений искусственного интеллекта.  Ноутбуки Surface Laptop Ultra собраны в элегантный алюминиевый корпус, внешне напоминающий MacBook Pro — модель, с которой этот лэптоп призван конкурировать. В оснащение Surface Laptop Ultra входят три порта USB-C, разъём HDMI, один USB-A, полноразмерный слот для SD-карт и 3,5-мм аудиовыход.  Толщина ноутбуков Surface Laptop Ultra составляет 18 мм, вес — около 2 кг.  Одной из главных особенностей Surface Laptop Ultra является его оснащение магнитной зарядкой на базе USB-C, которую Microsoft называет Magnetic Connect. По словам компании, это первое подобное воплощение для стандарта Type-C. Разъём находится на правой стороне ноутбука.  По словам Microsoft, Magnetic Connect является проприетарным решением, однако порт USB-C, в который подключается магнитная зарядка, сохраняет все привычные функции: передачу видео, обмен данными и прочие возможности стандарта USB-C.  В максимальной конфигурации Surface Laptop Ultra будет предлагаться за $5899,99. Сюда входят 20-ядерный CPU со встроенной графикой Blackwell на базе 6144 ядер CUDA, 128 Гбайт унифицированной памяти и твердотельный накопитель ёмкостью 1 Тбайт. ИИ-ускорители Huawei уже популярнее Nvidia в Китае — по оценкам самой Huawei
07.10.2026 [16:00],
Алексей Разин
Пока на мировом рынке ИИ-чипов почти безраздельно властвует Nvidia, в Китае местная компания Huawei добилась неплохих успехов, обойдя её по занимаемой доле рынка — по оценкам руководства Huawei. Усилия китайских властей по импортозамещению в сфере ИИ, таким образом, можно признать достаточно успешными. 
Источник изображения: Huawei Technologies Китайский рынок ускорителей вычислений для инфраструктуры ИИ довольно специфичен. Импорт передовых зарубежных чипов ограничен из-за санкций США, а китайские власти пытаются продвигать продукцию местных разработчиков. При этом последние не имеют доступа к передовому оборудованию для производства чипов, но стремятся догнать западных конкурентов по быстродействию своей продукции. В таких условиях Huawei Technologies, по словам её сменного председателя совета директоров Сюй Чжицзюня (Xu Zhijun), уже, предположительно, удалось обойти по занимаемой доле китайского рынка считающуюся мировым лидером Nvidia. Своими комментариями с представителями прессы он поделился на конференции Huawei Connect, которая недавно проходила в Шанхае. Ориентированные на инференс ускорители Ascend 950PR, по его слова, сейчас выпускаются в ограниченных количествах. Серверные системы на базе Ascend 950DT, которые ориентированы на обучение, до сих пор проходят фазу тестирования. Их массовое производство начнётся только в конце этого года или начале следующего. Производительность данных ускорителей в сфере обучения моделей достаточно высока, и в следующем году они начнут активно применяться для этих целей в Китае. Huawei всё ещё сильно ограничена в возможностях массового производства передовых чипов, а потому при наличии высокого спроса на новинки она не будет торопиться начинать их поставки за пределы КНР. При этом ряд зарубежных стран уже получил ускорители Ascend 950 в очень ограниченных количествах, как отметил Сюй. Определить рыночную долю Nvidia на китайском рынке ИИ-ускорителей крайне трудно, по его словам, но имеющиеся у Huawei данные позволяют предположить, что здесь чипы Ascend уже превзошли по популярности изделия этого американского поставщика. Глава Huawei убеждён, что китайские модели с открытыми весами или открытым исходным кодом более прозрачны на этапе разработки. Кроме того, они ещё не достигли того уровня развития, чтобы угрожать всему человечеству, хотя американские разработчики своим моделям подобные свойства уже приписывают. Если грамотно управлять рисками, как считает Сюй, то проблем с безопасностью ИИ можно избежать. Мировой рынок компонентов для инфраструктуры ИИ, по прогнозам главы Huawei, достигнет баланса спроса и предложения не ранее 2029 года, а в случае с китайским рынком этот процесс может оказаться ещё более длительным. И китайский, и мировой рынок полупроводниковых компонентов испытывают схожие проблемы в сфере дефицита компонентов, как отметил Сюй. Поставщикам приходится догонять спрос, а ещё проблему насыщения рынка усугубляет постоянное обновление технологий и ассортимента продукции. Условия работы на мировом рынке за последние годы значительно изменились в худшую сторону, по мнению председателя совета директоров Huawei. Тренд глобализации, когда компании могли завоёвывать внешние рынки своими инновациями, сменился тенденцией к изоляции, когда у участников рынка нет возможности покупать всё, что им требуется. В период с 2007 по 2025 годы Huawei на исследования и разработки направила более $268 млрд, и около 10 % этой суммы были использованы для финансирования фундаментальных научных исследований. На протяжении более 30 лет деятельности Huawei наука и разработки были для неё одними из важнейших направлений. В условиях санкций компания лишилась доступа к западному оборудованию, выпускать всё более производительные чипы ей становится сложнее, поэтому в сфере масштабирования быстродействия ставка делается на скоростные интерфейсы, которые позволяет объединять вычислительные ресурсы в кластеры. Эта работа, как подчёркивает Сюй, началась не после введения санкций, а до этого. Nvidia выпустила драйвер с поддержкой Call of Duty: Modern Warfare 4, Star Wars: Galactic Racer и новых игровых оптимизаций
06.10.2026 [18:42],
Николай Хижняк
Компания Nvidia выпустила свежий пакет графического драйвера GeForce Game Ready 617.42 WHQL. Он включает поддержку Call of Duty: Modern Warfare 4 и Star Wars: Galactic Racer, а также новые игровые оптимизации. 
Источник изображения: Activision Call of Duty: Modern Warfare 4 и Star Wars: Galactic Racer получили поддержку технологий DLSS 4.5 Super Resolution, мультикадровой генерации, трассировки лучей и Reflex, а в «Галактическом гонщике» также реализована реконструкция лучей DLSS. Кроме того, новое программное обеспечение Nvidia предлагает поддержку обновления Update 7 для Microsoft Flight Simulator 2024 и игровые оптимизации для Dragon’s Dogma 2: Dark Arisen и Valor Mortis. В рамках последнего обновления драйвера Nvidia исправила проблемы с вылетами на рабочий стол в Assassin’s Creed Shadows в результате продолжительных игровых сессий после установки драйвера версии 616.56. Список известных проблем компания не приводит. Скачать драйвер GeForce Game Ready 617.42 WHQL можно через приложение Nvidia App или с официального сайта компании. Кодзима раскрыл новые подробности шпионского боевика Physint в духе Metal Gear и объяснил, почему не доверяет DLSS 5
06.10.2026 [12:11],
Михаил Романов
Прославленный гейм-дизайнер и глава Kojima Productions Хидео Кодзима (Hideo Kojima) в подкасте Koji10 рассказал о разработке новых игр и поделился мнением об интеллектуальном масштабировании DLSS 5 от Nvidia. 
Источник изображения: Kojima Productions Напомним, Kojima Productions занята двумя проектами — загадочным хоррором OD: Knock и шпионским экшеном нового поколения Physint (кодовое название) в духе игр серии Metal Gear Solid, создателем которой считается Кодзима. По словам Кодзимы, он хочет сохранить вокруг OD ореол таинственности вплоть до самого релиза (сроки его неизвестны), чем и объясняется малое количество рекламных материалов по сравнению с предыдущими работами гейм-дизайнера. 
Источник изображения: Kojima Productions Тем временем Physint станет новым интерактивным опытом и иным шпионским экшеном по отношению к Metal Gear. Сценарий уже готов (с именами персонажей Кодзима до конца не определился), а съёмки начнутся в 2027 году. Кодзима также раскрыл, что Билл Скарсгард (Bill Skarsgård), Чарли Фрейзер (Charlee Fraser) и Минами Хамабе (Minami Hamabe) уже были отсканированы в студии. Примерно 70 % актёрского состава Physint являются фанатами Кодзимы. 
ИИ-Кодзима и ИИ-рекламе от Prada (источник изображения: Prada) Что касается DLSS 5, то Кодзима испытывает к технологии смешанные чувства, так как генеративный ИИ не понимает задумку творца. Идея передачи нейросетям разработки игр целиком гейм-дизайнеру «особо не нравится». OD: Knock, а с недавних пор и Physint создаются в партнёрстве с американским платформодержателем Xbox. Релиз второй ожидается не раньше 2030 года только на PC и консолях Xbox (вероятно, уже следующего поколения). |
© 1997—2026 3DNews
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
