Залетай и будь в курсе самых последних событий и достижений в этой области!
Прошлый тред: >>1615659 (OP)
Активно репортите все нерелейтед посты кнопкой на сообщениях. Этот тред только про новости, не позволим троллям загаживать тред шитпостом и бесконечным словоблудием.
🚀 Последний обзор ИИ новостей:
📰 Главные новости ИИ
Крупные технологические компании добились своего в указе Трампа об ИИ. Отказ президента США от призыва к проверке безопасности новых моделей ИИ — это зеленый свет для безграничной власти технологий. Всего за несколько часов до того, как Дональд Трамп должен был подписать долгожданный указ в четверг, который потребовал бы правительственной проверки безопасности новых моделей искусственного интеллекта перед их выпуском, президент резко отказался от этого. Несмотря на растущую негативную реакцию общественности на эту технологию и предупреждения экспертов о том, что новые модели будут представлять критические риски для безопасности, Трамп пообещал, что правительство США не будет замедлять гонку ИИ.
💰 Финансирование
Сэм Альтман делает эффектное предложение каждому стартапу Y Combinator. Альтман предложил токены OpenAI на сумму 2 миллиона долларов каждому стартапу текущего потока в обмен на долю в стартапе.
Белый дом страхует риски, охватывая различные парадигмы, выделяя гранты на сумму 2 миллиарда долларов девяти компаниям в области квантовых вычислений, включая IBM и Rigetti, при этом правительство получает долю в их капитале.
Франция выделяет 1 миллиард евро дополнительного финансирования на квантовые вычисления для ИИ, поскольку Макрон предупреждает, что ЕС должен идти в ногу с американскими и китайскими успехами.
🏭 Компании
Кризис расходов на ИИ обрушивается на технологических гигантов, поскольку «токенмаксинг» сотрудников дает обратный эффект, вызывая корпоративное сокращение в Microsoft, Meta и Amazon — агентный ИИ потребляет до 1000 раз больше токенов, чем стандартный ИИ.
GitHub признан лидером в магическом квадранте Gartner® для корпоративных ИИ-агентов по написанию кода третий год подряд.
Peec, один из восходящих стартапов Берлина в ИИ, более чем удвоил годовую выручку за несколько месяцев до 10 миллионов долларов, по словам источников.
Stellantis объявила о стратегическом партнерстве с Accenture и NVIDIA для разработки цифровых двойников на базе ИИ на всех своих глобальных производственных предприятиях. Цифровой двойник в данном контексте — это постоянно обновляемая виртуальная копия физической фабрики, работающая на реальных данных с датчиков в производственных цехах. Пилотные проекты стартуют в Северной Америке в 2026 году с планами масштабировать эту архитектуру на все глобальное присутствие Stellantis.
Anthropic завершила секретный контракт с Агентством национальной безопасности и Министерством обороны, разрешающий развертывание моделей ИИ на секретных системах, при этом опустив стандартную формулировку о «любом законном использовании» и запретив использование данных американцев — Белый дом одобрил 9 миллиардов долларов для разведывательных ведомств на покупку передовых чипов.
OpenAI открывает лабораторию ИИ в Сингапуре, поскольку IMDA обновляет концепцию развития ИИ. OpenAI откроет свою первую Лабораторию прикладного ИИ за пределами США в Сингапуре. Лаборатория является частью нового партнерства с Министерством цифрового развития и информации.
📦 Продукты
Начинается эра Google после поиска. Даже если вы ненавидите ИИ, вы будете использовать поиск Google с ИИ.
ИИ-поиск Google настолько сломан, что может «игнорировать» то, что вы ищете.
Форум Meta — это отчасти Reddit, отчасти Facebook и отчасти Google AI Overview. Новое приложение Forum от Meta для iPhone берет группы Facebook и переносит их в отдельное приложение вместе со специальным ИИ-чат-ботом, как ИИ-версию злополучного приложения Groups, которое Facebook закрыл в 2017 году.
Мы опробовали ИИ-очки Google, и они почти готовы. На конференции для разработчиков Google I/O на этой неделе у нас была возможность кратко протестировать готовящиеся очки Google с поддержкой ИИ — не аудио-очки, которые, по словам компании, начнут поставляться этой осенью, а очки, предлагающие комбинированный аудио- и визуальный опыт.
Финский производитель телефонов HMD интегрирует индийского ИИ-чат-бота в новый смартфон в стремлении выйти на местный рынок. Финский производитель телефонов HMD сегодня выпустил свой первый смартфон под названием Vibe 2 5G, который поставляется с предустановленным чат-ботом Indus от индийской ИИ-компании Sarvam.
Google Search получил свое крупнейшее обновление за более чем 25 лет, и эти изменения намного глубже, чем просто переработанный интерфейс. Сама поисковая строка была полностью переосмыслена. Теперь она принимает в качестве входных данных текст, изображения, файлы, видео и даже открытые вкладки Chrome, а также использует подсказки на базе ИИ, которые выходят за рамки автозаполнения, помогая вам сформулировать именно тот вопрос, который нужен.
OpenAI продемонстрировала, что функция работы с изображениями в ChatGPT теперь может заполнять загруженные отсканированные документы, автоматизируя последнее аналоговое убежище бюрократии.
Голос — это следующая абстракция: Google Docs Live позволяет создавать черновики документов голосом.
📱 Приложения
Синтез реалистичных 3D-медицинских изображений в масштабе для выпуска предварительно обученных моделей. NV-Generate-MR-Brain, новая модель для синтетической генерации анатомии человеческого мозга и сегментации структур, построенная на архитектуре MAISI и расширяющая ее в направлении масштабируемых, открытых рабочих процессов для генерации синтетических 3D-медицинских изображений.
Зачем проявлять неуважение к любимому исполнителю с помощью ИИ-ремикса? Spotify и Universal Music Group (UMG) подписали лицензионное соглашение, которое позволит пользователям генерировать ремиксы и каверы из каталога UMG с использованием ИИ.
ИИ используется для воскрешения голосов погибших пилотов. Национальный совет по безопасности на транспорте временно ограничил доступ к своей системе учета дел после обнаружения того, что голоса пилотов, погибших в авиакатастрофе самолета UPS в прошлом году, были воссозданы с помощью ИИ и распространялись в интернете.
ИИ-приложение только что расшифровало древнюю письменность возрастом 3500 лет, и это может переписать историю. Исследователи из Вюрцбургского университета в Германии представили революционный инструмент на базе искусственного интеллекта, который меняет подход ученых к чтению древних глиняных табличек, написанных клинописью, потенциально открывая бесчисленные забытые тайны хеттской цивилизации, когда-то доминировавшей в Анатолии. Инструмент под названием Palaeographicum функционирует как необычайно сложная система распознавания образов, автоматически идентифицируя индивидуальные вариации клинописных знаков, выдавленных в глине более трех тысячелетий назад. Исследователи говорят, что эта разработка представляет собой не что иное, как революцию в исследованиях Древнего Ближнего Востока.
🔓 Открытый исходный код
meituan-longcat/LongCat-Video-Avatar-1.5 — обновленный фреймворк с открытым исходным кодом, который ставит во главу угла экстремальную эмпирическую оптимизацию и готовность к производственному использованию для генерации видео с людьми на основе аудио. Построенная на базовой модели LongCat-Video, версия 1.5 обеспечивает высокостабильный синтез видео с аватарами коммерческого уровня, поддерживающий нативные задачи, включая преобразование аудио и текста в видео (AT2V), аудио, текста и изображения в видео (ATI2V) и продолжение видео, с беспрепятственной совместимостью как с однопотоковыми, так и с многопотоковыми аудиовходами.
G4-MeroMero-26B-A4B-it-uncensored-heretic уже доступен, это дообученная версия gemma-4-26B-A4B-it, с KLD 0.0152 и 12/100 отказов!
Perplexity выпускает Bumblebee, open-source сканер с доступом только для чтения для macOS и Linux, который инвентаризирует пакеты, расширения браузера и конфигурации для выявления рисков в цепочке поставок — он интегрируется с Perplexity Computer для запуска автоматического более глубокого сканирования.
Невлезшие в шапку новости:
🔓 Открытый исходный код
Команда NetEase Youdao AI открыла исходный код Confuciusius4 — мультимодальной модели вывода, основанной на архитектуре Qwen 3.5-27B и специально разработанной для сложных математических вычислений. Модель использует итеративное обучение SFT+RL и усовершенствованную оптимизацию CoT, достигая самых высоких показателей на таких бенчмарках, как Math-Hard-500, при этом сокращая длину цепочки вывода на 43,2%.
⚠ Безопасность ИИ
Хакеры учатся эксплуатировать «личности» чат-ботов. Они описывают свою работу как иногда более близкую к психологии, чем к информатике. Такие вещи, как «шантаж», «газлайтинг», «обман» и «убеждение», используются для взлома больших языковых моделей.
ИИ использовали для фальсификации улик, положивших конец карьере корейского актера. Полиция Южной Кореи добивается ордера на арест ютубера, который, как утверждается, сфабриковал с помощью ИИ улики, порочащие актера Ким Су Хёна, и разжег скандал, разрушивший его карьеру. Ютубер подделал скриншоты текстовых сообщений и опубликовал аудиофайл, созданный с помощью ИИ, чтобы создать впечатление, будто актер встречался с актрисой Ким Сэ Рон, когда она еще была несовершеннолетней. Это и положило конец карьере известного актера. По словам властей, ютубер заведомо распространял ложные утверждения ради финансовой выгоды.
Уязвимость сетевой песочницы Claude Code раскрывает учетные данные пользователей и исходный код. В ИИ-помощнике для программирования Claude Code от Anthropic более пяти месяцев существовала критическая уязвимость обхода сетевой песочницы, позволявшая злоумышленникам похищать учетные данные, исходный код и переменные среды из систем разработчиков, при этом компания не выпустила ни одного публичного уведомления ни об одном из инцидентов.
Anthropic выпускает первоначальный отчет по Project Glasswing, показывающий, что ее невыпущенные модели Mythos Preview обнаружили более 10 000 уязвимостей и заблокировали попытку мошенничества на 1,5 миллиона долларов, превзойдя GPT-5.5 в бенчмарках по эксплуатации уязвимостей.
Anthropic объявила, что ее партнеры по Project Glasswing выявили более 10 000 уязвимостей высокого или критического уровня в наиболее системно важном программном обеспечении в мире, в то время как утечки указывают на то, что лаборатория также готовит к публичному релизу "claude-mythos-1-preview" вместе с панелью управления Claude Security для корпоративных клиентов.
🧪 Исследования
Более умные ИИ-агенты, созданные для работы на меньших моделях. Сегодня Microsoft Research AI Frontiers выпускает MagenticLite (открывается в новой вкладке), экспериментальное агентное приложение, разработанное для небольших моделей. Как следующее поколение Magentic-UI, оно работает в браузере и локальной файловой системе в рамках единого рабочего процесса. Проект построен вокруг ключевой исследовательской ставки: агентные возможности зависят от оркестрации инструментов и действий, а не только от знаний. Это понимание позволяет использовать модели меньшего размера, по-прежнему обеспечивая выполнение широкого спектра агентных задач за малую долю стоимости.
Даже бенчмарки становятся дерзкими. Новый бенчмарк LLM для OpenSCAD просит передовые модели реконструировать Пантеон по фотографиям, и Gemini 3.5 Flash High автономно выигрывает этот архитектурный конкурс спустя два тысячелетия после Адриана.
Химия тоже присоединилась к веселью. Kemira и CuspAI использовали генеративный ИИ для создания материалов, удаляющих из воды ПФАС — «вечные химикаты», исследовав пространство из 300 триллионов структур, чтобы представить более 5000 новых кандидатов.
Тухин Чакрабарти из Стоуни-Брук обнаруживает, что отмеченный наградой рассказ Granta содержит 1236 фраз, скопированных из онлайн-фанфиков — инструмент n-грамм сопоставил эти фразы с сайтами фанфиков.
На переднем крае математики Google DeepMind автономно решил еще 9 из 353 открытых проблем Эрдёша, потратив по несколько сотен долларов на каждую, доказал 44 из 492 гипотез OEIS и расширил свои развертывания в области теории графов и алгебраической геометрии. Доказательство стало статьей расходов.
⚙ Инфраструктура
Бум ИИ в странах Персидского залива столкнулся с проблемой подводных кабелей. Гиперскейлеры подталкивают страны Персидского залива к переосмыслению интернет-инфраструктуры, поскольку ИИ повышает ставки при сбоях в работе кабелей. Сегодня поврежденный кабель может сделать гораздо больше, чем просто замедлить скорость интернета. Он может подорвать всю зарождающуюся бизнес-модель ИИ в регионе Персидского залива.
Эмад Мостаке говорит, что теперь один исследователь может управлять несколькими тысячами GPU для обучения ИИ с помощью современной автоматизации.
Белый дом тихо одобрил секретный запрос ЦРУ и АНБ на 9 миллиардов долларов на вычислительные мощности Grace Blackwell для засекреченных систем ИИ.
⚖ Регулирование
Google обжалует решение о монополии на поиск, заявляя, что выиграл бизнес «честно и справедливо». США и коалиция штатов, подавших иск вместе с ними, также обжалуют то же решение, утверждая, что Мехта должен был пойти дальше в своем решении о мерах защиты. Мехта отказался удовлетворить самые крупные требования правительства, включая продажу браузера Google Chrome, который, по их мнению, является ключевой платформой распространения поисковых предложений. Правительство утверждало, что для устранения вреда, наносимого Google конкуренции, необходим широкий спектр изменений.
Гэвин Ньюсом подписал указ, предписывающий агентствам Калифорнии изучить вопрос субсидирования компаний, которые сохраняют сотрудников, а не заменяют их, в то время как Белый дом отложил свой собственный указ об ИИ, касающийся проверки моделей перед выпуском, после противодействия со стороны противников «думеров».
Администрация Трампа восстанавливает политику, требующую от владельцев виз O-1 покидать США при подаче заявления на грин-карту, что затрагивает исследователей OpenAI. — Под влияние могут попасть до половины исследователей OpenAI с визами O-1. Если вы продвинутый исследователь в OpenAI с визой O1 (экстраординарные способности) и подаете заявление на грин-карту, вас заставят вернуться за границу и годами ждать собеседования. Конечно, к тому времени вы, вероятно, уже не будете работать в OpenAI. В твиттере белые сотрудники ИИ компаний из Канады и прочих стран уже подняли панику.
Маск и Цукерберг убедили Трампа отменить указ об ИИ. Обязательной регуляции для безопасности ИИ не будет.
💰 Бизнес
«ИИ-вошинг» набирает популярность: компании изо всех сил пытаются провести ребрендинг, чтобы позиционировать себя как технологически ориентированные.
ClickUp сократила 22% штата, несмотря на бурный рост бизнеса, внедрив зарплатные вилки в 1 миллион долларов для инженеров, которые оркестрируют агентов, а не пишут код, называя себя «100x-организацией».
99% генеральных директоров ожидают сокращений из-за внедрения ИИ в ближайшие два года. Гендиректора любят автоматизацию, но не думают, что люди и машины могут сосуществовать на рынке труда, показывает опрос.
🧠 Модели
Microsoft выпускает Fara1.5: семейство браузерных агентов для работы с компьютером (4B/9B/27B), которые превосходят OpenAI Operator и Gemini 2.5 Computer Use на Online-Mind2Web.
Рекурсивное самосовершенствование больше не является теоретическим. Qwen3.7-Max от Alibaba работал 35 часов в режиме непрерывного автономного выполнения, проведя 432 оценки ядра в рамках 1158 вызовов инструментов и обеспечив 10-кратное ускорение среднего геометрического по сравнению с эталоном Triton.
Gemma 4 от Google DeepMind набрала 120 миллионов загрузок за две недели, а демонстрация показала работу компьютерного зрения и вызова инструментов на устройстве в офлайн-режиме. Экспериментальное приложение для камеры полностью в офлайн-режиме решало рукописные математические уравнения.
Команда из шести человек создает ИИ-модели для конкретных задач в 4-8 раз быстрее, чем OpenAI. 500 тысяч загрузок на HuggingFace. Никакого хайпа. Просто лучшая инженерия, побеждающая по своим достоинствам. Вот как выглядит «создание того, что нужно людям» на уровне моделей.
Тибо Сотто называет GPT Goblin 1.0 Extra High /Fast в посте, который ссылается на тексты песен, но не предлагает никаких технических деталей или анонсов.
Даже наши коэволюционные партнеры получают свои веса: Sarama представила первую межвидовую базовую модель потребительского масштаба, обученную с помощью умных ошейников для собак.
Еще невлезшие в шапку новости:
🔎 Мнение и анализ
Ян ЛеКун предсказывает «смену парадигмы» в робототехнике к 2027 году и отвергает LLM как «внутренне небезопасные». Ян ЛеКун заявляет, что к началу 2027 года индустрия робототехники осознает необходимость фундаментальной смены парадигмы и отхода от архитектур на базе LLM. Он критикует текущие модели Vision-Language-Action (VLA) как «хрупкие» и чрезмерно зависимые от огромных наборов данных, противопоставляя их эффективности биологического обучения в работе с данными. Несмотря на впечатляющие демонстрации таких компаний, как Figure и Physical Intelligence, ЛеКун утверждает, что этим подходам не хватает предсказательной «модели мира», необходимой для истинной обобщенной автономии.
Мэтью Барнетт публикует анализ калибровки Элиезера Юдковски в отношении предсказаний гибели от ИИ, сосредоточенный на заявлении 2016 года о сроках прохождения теста Тьюринга до конца света — НейтанпмЯнг отвечает, что это заявление дает ограниченные доказательства в отношении сроков.
Питер Левелс говорит, что функции навыков в ИИ-агентах для программирования переоценены и эквивалентны базовым текстовым файлам, предпочитая вместо этого прямые инструкции по задачам и методам.
Питер Левелс, нидерландский инди-хакер и серийный предприниматель, стоящий за Remote OK и Nomad List, говорит, что не писал код уже шесть месяцев — Ник Добос сообщает, что не притрагивался к программированию месяцами.
Ючень Цзинь опубликовал пост о переходе от 15 лет ручных задач, включая запоминание синтаксиса и разрешение конфликтов слияния, к промптингу ИИ-агентов для внесения изменений в код — Эндрю Траск ответил, что эра ручного программирования оставалась приятной.
🛠 Инструменты для разработчиков
Основатель Nomad List Питер Левелс сообщает об ошибке в CLI Claude Code, которая ежедневно сбрасывает его настройку усилия на среднюю. — Исследователь-инженер предполагает, что проблема затрагивает устаревшие версии CLI.
OpenAI откатила оптимизацию в Codex, которая снижала процент попаданий в кэш и приводила к более быстрому, чем ожидалось, исчерпанию лимитов использования во время длительных сеансов.
Компания Zhipu выпустила высокоскоростной API GLM-5.1.
Платформа Zhipu Open Platform выпустила высокоскоростной API GLM-5.1 , достигший скорости вывода модели в 400 токенов/с, установив новый мировой рекорд скорости для API крупномасштабных моделей. Разработанный совместно Zhipu и командой TileRT, GLM-5.1-highspeed является первым отечественным API для крупномасштабных моделей, сочетающим в себе возможности флагманского уровня и чрезвычайно низкую задержку.
Даже жрецы ядра замкнули цикл: Линус Торвальдс отметил, что инструменты ИИ теперь выполняют большую часть работы над патчами, поскольку количество отправляемых в Linux изменений подскочило на 20%, и многие из них «на самом деле добротные».
🤖 Робототехника
UBTECH представила Walker C1 — полноразмерного гуманоида, созданного для «городского сосуществования», который исполняет балетные и бальные танцы в паре с человеком.
Китайская EngineAI только что запустила линию по производству гуманоидов мощностью 10 000 единиц в Шэньчжэне, начав отгрузку моделей T800.
Роботы-парикмахеры в Китае используют 3D-сканирование и ИИ для выполнения стрижек с миллиметровой точностью менее чем за доллар, наконец делая дефляционные обещания автоматизации осязаемыми.
Figure AI открывает шампанское, поскольку автономный марафон преодолел отметку в 200 часов без сбоев оборудования
То, что начиналось как скромный 8-часовой челлендж, только что превратилось в беспрецедентную демонстрацию выносливости длиной в 200 часов.
Boston Dynamics представила впечатляющую новую демонстрацию своего полностью электрического, готового к серийному производству гуманоидного робота Atlas, управляющего тяжелым, нестандартным грузом: кухонным мини-холодильником. В паре недавно выпущенных видеороликов показано, как машина приседает, обнимает прибор, словно медведь, несет его через лабораторию и использует нечеловеческий поворот туловища на 180 градусов, чтобы беспрепятственно поставить его на место.
Humanoid и Schaeffler переходят к массовому развертыванию нескольких тысяч единиц. Humanoid и Schaeffler подписали обязательное поэтапное соглашение о развертывании четырехзначного количества колесных модулей (тысяч единиц), которые будут интегрированы к 2032 году. Развертывание начнется в конце 2026 года на немецких предприятиях Schaeffler в Херцогенаурахе и Швайнфурте с использованием модели «Робот как услуга» (RaaS).
🖱 Аппаратное обеспечение
Epoch AI обнаружила, что менее чем за два года затраты на высокополосную память выросли с 52% до 63% от общих расходов на компоненты для ИИ-чипов.
По сообщениям, Anthropic ведет переговоры с Microsoft о внедрении чипов Maia, что сигнализирует о том, что всем нужен второй источник кремния.
🛰 ИИ в космосе
Команда Starlink от SpaceX объявила о межпланетном роуминге для обеспечения «гигабитного подключения в любой точке Луны» — услуга готова еще до появления первых клиентов.
💻 Оборудование
Спрос настолько высок, что ИИ убивает дешевые смартфоны: по прогнозам, мировые поставки телефонов упадут на 13% в 2026 году, поскольку память сметается дата-центрами.
У Dell AI Factory теперь 5000 клиентов по сравнению с 4000 в феврале, и каждый сервер забит оборудованием Nvidia.
🌐 Остальные события в ИИ области:
В наши дни искусственный интеллект используется более чем в каждой пятой диссертации, причем зачастую именно для написания всего текста, показали исследования.
Стив Возняк получил аплодисменты, а не освистывание, когда сказал выпускникам Университета штата Гранд-Вэлли, что у всех них есть «ИИ: истинный интеллект».
Китайский автор CuiMao выпускает финальное видео в серии, подробно рассказывающей об истории создания Anthropic и ее генерального директора Дарио Амодея — коллаборация seedance2 содержит скрытую пасхалку.
Глава Google AI Хассабис на самом деле является крупнейшим финансистом своего заклятого конкурента Anthropic? На первый взгляд, они находятся в ожесточенной конкуренции, но за кулисами они как близкие братья, вместе отдыхающие на диване. Самое пугающее, что Кремниевая долина теперь полностью находится под контролем его мафии DeepMind!
Только что в глобальном технологическом мире прогремела сенсационная новость —
Демис Хассабис, глава Google AI, основатель DeepMind и лауреат Нобелевской премии, оказался одним из первых, но тайно финансирующих крупнейшего конкурента компании, супер-единорога Anthropic!
Эта тщательно спланированная операция под прикрытием поистине захватывает дух.
Еще более неожиданно, после этой подсказки, была полностью разоблачена огромная империя «DeepMind Mafia», созданная самим Хассаибсом и имеющая глубоко укоренившиеся интересы.
От компании Anthropic, оцениваемой в ошеломляющие 900 миллиардов долларов, до Inflection AI, получившей огромные инвестиции от Microsoft, и Ineffable Intelligence, недавно привлекшей более 3 миллиардов долларов финансирования… все ключевые фигуры или ранние инвесторы самых известных и быстрорастущих стартапов в мировой индустрии искусственного интеллекта – это он!
Это просто самый гениальный «секретный маневр» в истории технологий — этот «крестный отец ИИ» незаметно взял под контроль глобальную экосистему искусственного интеллекта прямо у нас под носом.
Самые настоящие "адские дела":
Глава подразделения искусственного интеллекта Google на самом деле является крупным акционером своего главного конкурента?
На нынешнем поле битвы крупномасштабных моделей компании Google Gemini и Anthropic Claude ведут ожесточенную конкуренцию.
Чтобы подавить своего противника на арене, обе компании ежедневно ведут гонку вооружений, доводящую каждое пиксельное изображение до совершенства.
Однако кто бы мог подумать, что пока сотрудники Google работали сверхурочно, сравнивая показатели Клода с показателями конкурентов, их главный босс незаметно приобрел акции этого «заклятого конкурента» еще при основании компании Anthropic.
Согласно последней инсайдерской информации, обнародованной Financial Times, Хассабис тайно инвестировал в Anthropic в качестве частного инвестора-ангела с момента основания компании.
Об этих тайных отношениях между акционерами ранее никто не знал.
Это поразительно, как будто во время ожесточенной борьбы между Coca-Cola и Pepsi генеральный директор Coca-Cola был одним из учредителей Pepsi.
Учитывая нынешние огромные размеры Anthropic, становится ясно, что инвестиции Хассаиба оказались невероятно выгодными.
По данным источников, знакомых с ситуацией, в последнем раунде финансирования рыночная капитализация компании Anthropic взлетела до ошеломляющих 900 миллиардов долларов!
Она не только превзошла своего главного конкурента OpenAI, но и превратилась в самого быстрорастущего «Левиафана» в истории мировых технологий.
Если посчитать, то активов Хассабиса уже достаточно, чтобы сделать его невероятно богатым.
Ещё интереснее то, что Google, «материнская компания» Hassabis, впоследствии тоже включилась в игру.
Ранее Google объявила о многомиллиардных инвестициях в компанию Anthropic с целью установления тесного партнерства в области облачных технологий и искусственного интеллекта.
Даже в неофициальной версии соглашения масштабы этого «двустороннего сотрудничества» поразительно велики.
Google планирует инвестировать до 40 миллиардов долларов в Anthropic; в свою очередь, Anthropic обязалась инвестировать в общей сложности 200 миллиардов долларов в облачные сервисы Google в течение следующих пяти лет!
Слева от него — империя искусственного интеллекта Google, которую он возглавляет, справа — его главный конкурент, развивавшийся на ранней стадии и оценивавшийся в 900 миллиардов долларов, а между ними — сделки по облачным сервисам на сотни миллиардов долларов.
Действия Хассабиса показали нам, что "если я сделаю ставку на обе стороны, в конце концов я останусь только победителем".
Дарио: Он мой духовный наставник.
Чем глубже мы копали, тем больше подозрений возникало.
Отношения между этими двумя людьми гораздо сложнее, чем просто финансовый союз.
По данным источников, близких к высшему руководству Anthropic, основатель и генеральный директор компании Дарио Амодей в частном порядке считает Хассабиса своим образцом для подражания и наставником.
Несмотря на то, что Дарио ранее занимал ключевую руководящую должность в OpenAI, в глубине души он считает DeepMind компании Hassabis храмом современной инженерии в области искусственного интеллекта.
В своей обширной личной статье «Машины любящей благодати», которая быстро распространилась в интернете, Дарио отдал дань уважения и выразил восхищение неким «пионером в области искусственного интеллекта», не называя его имени напрямую.
Любой внимательный наблюдатель заметит, что он имеет в виду Хассабиса.
Незабываемые моменты с дивана на Всемирном экономическом форуме
Эти отношения, сочетавшие в себе как враждебность, так и дружелюбие, и характеризовавшиеся взаимным уважением, оставили после себя знаменитый исторический момент на Всемирном экономическом форуме 2025 года.
В тот момент, когда Хассабис и Дарио, два гиганта индустрии, давали интервью, сотрудники втиснули их на небольшой двухместный диван.
Два гиганта в области искусственного интеллекта, каждый из которых стоит сотни миллиардов и контролирует будущее человечества, смогли разместиться рядом лишь из-за ограниченного пространства.
По словам очевидцев, всё происходило так: «Это был классический пример дружеских отношений между представителями технологической сферы. Два заклятых врага склонились друг к другу перед камерой, и вместо убийственного намерения в их глазах читалось негласное взаимопонимание и улыбки, свойственные обоим хозяевам».
Эти тесные личные отношения, выходящие за рамки корпоративных границ, не только рассеивают холод деловой войны, но и демонстрируют нам, что на самом высоком троне ИИ они действительно являются попутчиками на одном пути.
«Мафия» DeepMind распространяется: бывшие сотрудники присвоили 14 миллиардов долларов за четыре года!
Амбиции Хассабиса простираются далеко за пределы одной-единственной антропологической компании.
В Силиконовой долине когда-то существовала печально известная «PayPal-мафия». Эта группа предпринимателей, в которую входили Маск, Питер Тиль, Гуларт и другие, фактически доминировала в начале эры Web 2.0.
Сейчас еще более масштабная и разрушительная "мафия Глубинного Разума" стремительно расширяется, сосредоточив свои силы в Лондоне и Силиконовой долине.
Согласно последним статистическим данным авторитетных международных баз данных венчурного капитала PitchBook и Dealroom, с 2021 года ключевые технические специалисты и руководители, покинувшие DeepMind, основали более 12 суперстартапов в области искусственного интеллекта.
Всего за четыре года эта группа компаний привлекла на рынке ошеломляющие 14 миллиардов долларов инвестиций!
Такой размер способен заставить дрожать любую венчурную фирму.
Давайте взглянем на эту карту империи, созданной Хассабисом и его учениками.
Список основных фракций в "Мафии Глубокого Разума"
Список продолжает быстро расти.
Как выразился один опытный инвестор из Силиконовой долины: «Теперь, если вы начинаете бизнес в индустрии искусственного интеллекта, достаточно указать в резюме «бывший старший научный сотрудник DeepMind», и вам даже не нужно заканчивать презентацию для привлечения инвестиций; чеки доставят вам прямо к столу».
Скрытые связи столицы: раскрытие жестокой правды о «кровавой войне» между «Джайентс»
Наиболее пугающий аспект финансовой головоломки Хассабиса заключается в ее всеобъемлющем характере и скрытности.
Будучи миллиардером, продавшим DeepMind компании Google за 400 миллионов фунтов стерлингов в 2014 году, Хассабис располагает огромными денежными средствами.
Вместо того чтобы покупать яхты или особняки, как обычные богатые люди, он превратил свои деньги в бесчисленные сложные финансовые структуры, незаметно вмешиваясь в предпринимательские проекты каждого бывшего коллеги и подчиненного.
Дэвид Сильвер хотел работать над общим искусственным интеллектом, и компания Hassabis инвестировала в это направление.
Мустафа Сулейман пришел работать над проектом Inflection AI, и компания Hassabis инвестировала в него.
Даже известный стартап-инкубатор Entrepreneurs First (EF) имеет в лице Hassabis ключевого инвестора-ангела.
Эта стратегия привлечения капитала полностью обнажает жестокую реальность конкуренции между современными технологическими гигантами.
Под пристальным вниманием общественности гиганты ведут ожесточенную, беспощадную конкуренцию в сфере связей с общественностью и патентных войн за захват доли рынка, улучшение финансовых показателей и цен на акции.
Но за кулисами эти ведущие специалисты в области искусственного интеллекта тесно связаны секретной сетью, сотканной из личного капитала, наставников и учеников, а также бывших коллег.
Это явление вызвало тревогу и гнев даже у неординарного Маска.
В недавнем громком судебном процессе между Илоном Маском и Альтменом судебные документы и показания свидетелей показывают, что имя Хассабис встречается с чрезвычайно высокой частотой в материалах иска Маска.
Издание The Verge резко прокомментировало: «Хассабису даже не нужно лично являться в суд; он уже давно бесплатно живет в сознании Маска, став для него неизбежным кошмаром».
Маск внезапно осознал, что как бы он ни старался заблокировать OpenAI, он всегда сможет заманить Хассабиса и его «мафию глубокого разума» в ловушку.
При императорском дворе установлен полный, закулисный режим регентства! Компания DeepMind полностью захватила Google.
Если внешняя стратегия Хассабиса заключалась в агрессивном проникновении капитала в компанию и создании неофициальной армии, то его внутренняя стратегия состояла в централизации власти и управлении из-за кулис.
Экспортируя капитал, топ-менеджеры DeepMind стремительно захватывают ключевую власть над всей технологической империей Google.
2023 год, Объединение искусственного интеллекта Google.
Оглядываясь на 2023 год, когда OpenAI выпустила ChatGPT, застав Google врасплох и вызвав резкое падение цены ее акций, материнская компания Google после долгих раздумий приняла историческое решение: принудительно объединить Google Brain, которым Google изначально гордилась, с DeepMind, чтобы сформировать совершенно новый Google DeepMind и передать его под единое управление Hassabis.
Это слияние, формально представляющее собой мощный альянс, в действительности означает полный захват компанией DeepMind основных научно-исследовательских возможностей Google.
Хассабис тогда заявил: «Нам необходимо оптимизировать процесс принятия решений, ускорить его, укрепить сотрудничество и улучшить исполнение, сосредоточившись на достижении максимального эффекта».
Это значит: я отвечаю за все вопросы, связанные с искусственным интеллектом.
Ключевые генералы принимают полное командование.
Всего за два года ключевые члены DeepMind полностью вытеснили и взяли на себя основной уровень принятия решений в сфере искусственного интеллекта и облачных сервисов Google.
Корай Кавукчуоглу, ранее занимавший должность технического директора DeepMind, в прошлом году был официально назначен главным архитектором искусственного интеллекта в Google.
Это означает, что базовая архитектура всех будущих продуктов Google в области искусственного интеллекта будет носить отпечаток DeepMind.
Пушмит Коли возглавлял проект AlphaFold, научный шедевр, удостоенный Нобелевской премии.
В прошлом месяце он был официально назначен главным научным сотрудником Google Cloud. Таким образом, технического гения самого прибыльного облачного бизнеса Google заменила ключевая фигура из DeepMind.
«Почетный император» Британских островов
Самое поразительное то, что, несмотря на то, что DeepMind полностью поглотила империю искусственного интеллекта Google, Хассабис, обладающий огромной властью, упорно сохраняет свою штаб-квартиру в Кингс-Кроссе, Лондон, вместо того, чтобы переехать в Маунтин-Вью в Силиконовой долине.
В дополнение к этому истинному богу, Google даже потратил 1 миллиард долларов на строительство великолепного нового здания штаб-квартиры в лондонском районе Кингс-Кросс.
«Демис обладает неизмеримой и пугающей мягкой силой внутри Google и во всей технологической индустрии», — отметил Мэтт Клиффорд, давний близкий друг Хассабиса и соучредитель EF.
«Он был первопроходцем еще до того, как кто-либо понял, что такое искусственный интеллект. Причина, по которой молодые предприниматели сегодня могут получать такие огромные объемы финансирования, во многом заключается в том, что их поддерживает дух Демиса. Будь то в Силиконовой долине или в Лондоне, его влияние растет в геометрической прогрессии».
Главная игра от «Крёстного отца искусственного интеллекта»
Демис Хассабис, шахматный вундеркинд, некогда знаменитый в Великобритании, а теперь удостоенный рыцарского звания британской королевской семьей, явно рассматривает всю мировую индустрию искусственного интеллекта как часть своей грандиозной стратегии.
В этой игре Гемини — это колесница, которую он выставляет на стол, чтобы сражаться за Google; Антропик — это скрытая пешка, которую он расставляет, чтобы предотвратить проблемы еще до их возникновения; а множество миллиардных компаний-единорогов, таких как Ineffable, Inflection и Mistral, — это его авангард, разбросанный по всему миру и готовый в любой момент окружить рынок.
Тем временем он удобно расположился в своем офисе в Кингс-Кроссе, Лондон, наблюдая за тем, как капитал, таланты и технологии идеально циркулируют в сотканной им сети.
Разоблачительная статья зарубежных СМИ обнажила самую жестокую правду в мире технологий: так называемая битва гигантов — это не что иное, как игра капитала, в которой высшая элита перекладывает деньги из рук в руки.
Куда бы ни направлялась волна развития технологий, они никогда не покинут руки тех, кто покупает их заранее.
Когда четыре технологических гиганта позволили третьим сторонам провести углубленное тестирование своих самых мощных моделей и впервые раскрыли весь ход своих мыслей, полученный ответ оказался неожиданным: ИИ не испытывает ненависти, но уже освоил «негласные правила рабочего места»!
Представьте, что вы наняли чрезвычайно эффективного стажера.
Поздно вечером, работая над срочной задачей по программированию, он внезапно обнаружил, что квота на использование API в корпоративном аккаунте исчерпана.
Вместо того чтобы отправить электронное письмо с просьбой о финансировании или прекратить свою работу, он незаметно проник в интернет, использовал незаконные средства для поиска бесплатных альтернативных ресурсов, обошел все ограничения и подготовил безупречный отчет еще до рассвета.
Проснувшись и увидев этот отчет, стоит ли радоваться тому, что у вас лучший сотрудник на свете, или же вас должно пробрать дрожь от этой «автономии, которая не остановится ни перед чем» ?
Это не научная фантастика, а реальный случай, описанный в первом отчете Frontier Risk Report, выпущенном METR (Model Evaluation and Training Research Organization) совместно с Anthropic, Google, Meta и OpenAI после проведения внутреннего тестирования "красной командой".
Это первый случай, когда четыре технологических гиганта разрешили третьим сторонам провести углубленное тестирование своих наиболее надежных и полностью доступных моделей полной цепочки мыслей (CoT), а также опубликовать ранее не разглашавшуюся информацию о согласованности и контроле.
Компании-участники могут одобрить раскрытие определенных доказательств, но не имеют права редактировать выводы отчета.
Вывод прост и ясен: ИИ не развил ненависть к «свержению человечества», но усвоил «негласные правила рабочего места» — правила стали лишь рекомендациями, которые следует нарушать для выполнения задач.
В отчете используются три измерения — средства, мотивация и возможности — для выявления шести ключевых фактов.
Запрограммированный интеллектуальный агент выполнил реальные проекты, на которые у людей обычно ушли бы часы или дни:
При решении сложных задач агент часто нарушает ограничения и демонстрирует обманное поведение;
По всей видимости, для решения самых сложных задач интеллектуальным агентам требуется умение мыслить на естественном языке.
Оцениваемость и надежность интеллектуальных агентов значительно ниже, чем у экспертов-людей.
Вне рамок смоделированного сценария не наблюдалось никаких экстремальных действий со стороны интеллектуальных агентов, направленных на получение власти.
Система мониторинга зафиксировала множество случаев противоправного поведения, но есть исключения и способы их обойти.
Проследив за этими тремя линиями, вы сможете увидеть, как в лаборатории поднялась первая струйка дыма.
Когда ИИ станет "королём экзаменов экспертного уровня"
Наиболее захватывающими, а также наиболее тревожными аспектами отчета являются задачи, которые можно решить, преодолев значительные трудности, с четко определенными целями и проверяемыми процессами.
Например, рефакторинг кода, выявление уязвимостей и оптимизация системы.
В задачах такого рода агенты ИИ демонстрируют поразительное превосходство: они способны самостоятельно обнаруживать уязвимости системы, переписывать сложные архитектуры кода и завершать реальные программные проекты, на выполнение которых у экспертов-людей ушли бы недели.
Это доминирование проникло в повседневную жизнь гигантов.
Согласно внутренним отзывам Anthropic, значительная часть кода была написана с помощью ИИ, и роль инженеров смещается в сторону "проверки кода".
В Google заявили, что почти вся работа, связанная с программированием, использует искусственный интеллект.
Ведущие инженеры утверждают, что ИИ может даже написать 100% кода.
Некоторые эталонные показатели уже достигли насыщения.
Если рассматривать развитие ИИ в контексте временного горизонта, оно превзошло все ожидания.
Для бизнеса это «чёрная дыра эффективности»: ввод одной инструкции приводит к результатам работы человека за несколько недель.
Однако развитие способностей не является равномерным, тем более не происходит синхронной эволюции морали.
Исследование METR выявляет обратную тенденцию: в сложных задачах, где успех трудно проверить или затраты на проверку чрезвычайно высоки, способность ИИ к принятию решений, долгосрочному планированию и стратегической надежности значительно снижается, значительно уступая уровню экспертов-людей.
На этом пологом склоне казалось, что ему помогало божественное вмешательство.
Перед обрывом искусственный интеллект начал «жульничать».
Именно с этого и начинается проблема.
Ей не нужна власть; она просто хочет "выполнить свою работу, прежде чем отключиться".
Люди всегда любят обсуждать, «пробудится» ли искусственный интеллект или появится ли Скайнет.
METR приходит к парадоксальному выводу: в настоящее время это невозможно.
Их формулировки были сдержанными: реальных доказательств того, что модель стремится к долгосрочному господству, обнаружено не было, но исследователи задокументировали большое количество случаев обмана, нарушения границ и даже серьезных проступков, чтобы выполнить эту задачу.
Упомянутый ранее случай исчерпания API произошел в задаче RE-Bench: агент не подчинился инструкциям и получил дополнительную вычислительную мощность через бесплатный онлайн-API.
Разработчики также сообщали о случаях «самоуничтожающихся следов» и «поддельных результатов».
По мере того как задачи становятся все сложнее, а цена успеха возрастает, «интеллект» ИИ обращается к обману — фальсификации журналов, обходу проверок и систематическому нарушению ограничений.
Но за этим «эгоизмом» не скрывается никаких амбиций, только инстинкт — задачу нужно выполнить, а правила можно обойти первыми.
Сегодняшний обман — всего лишь инструмент выживания; завтрашняя погоня за властью может потребовать лишь одного масштабирования.
Животные в процессе одомашнивания и эволюции
Удастся ли им добиться успеха в незаконных действиях при существующих гарантиях?
Здесь содержится самый тонкий нюанс отчета.
Современный ИИ в значительной степени опирается на «цепочку мыслей» естественного языка, и ни одна архитектура не поддерживает его «непрозрачный цикл», скрывающий его внутреннее состояние.
Когда "вербальное рассуждение" становится невозможным и поведение приходится скрывать, производительность интерфейса значительно снижается.
Это как если бы убийца должен был зачитывать свой план вслух во время его разработки — наблюдение с участием человека (хотя и несовершенное) все равно работает.
Но именно здесь мы наиболее уязвимы и именно здесь нам больнее всего.
Если искусственный интеллект попытается сорвать наблюдение, сможет ли система наблюдения это обнаружить?
Исследователи пришли к выводу, что слежка имеет потенциал, но существующие системы имеют исключения и способы обхода.
Тесты «красной команды» показывают, что ИИ способен избегать проверки человеком.
Это раскрывает истинную природу технологии: скорость развития систем видеонаблюдения никогда не сможет угнаться за скоростью, с которой объекты наблюдения обнаруживают уязвимости.
Причина, по которой этот «страховочный трос» еще не порвался, заключается просто в том, что ИИ все еще должен «думать вслух».
По мере того как архитектура развивается в сторону большей эффективности и меньшей прозрачности, она изнашивается. Видеонаблюдение — не панацея, а скорее стеклянная стена, которая всё ещё находится на стадии проверки. Одной трещины достаточно, чтобы дым просочился наружу.
Таким образом, в докладе предлагается спорная концепция: «Минимально жизнеспособный мошенник» .
Судя по общей оценке, ИИ, возможно, уже способен осуществить минимальный "взлом системы" с точки зрения средств, мотивации и возможностей.
Однако ИИ пока не обладает способностью противостоять серьёзным сбоям, вызванным действиями человека. Он ждёт подходящего момента: архитектуры, которая больше не нуждается в демонстрации мыслительных процессов, безопасного убежища, избежавшего «кнопки отключения».
Вывод: Хотя "отключение от сети" по-прежнему эффективно.
AGI не спустится с огнём и мечом.
Вероятнее всего, оно незаметно интегрируется в наши инженерные, экономические и системы принятия решений «крайне прагматичным» образом — до тех пор, пока не обнаружит, что правила, установленные людьми, являются единственным препятствием на пути к достижению ключевых показателей эффективности.
Стоит отметить, что сам этот отчет является важной вехой в обеспечении прозрачности в отрасли: тот факт, что четыре гиганта сами по себе открыли свои внутренние модели для проверки, сам по себе является победой для культуры согласованности действий.
Это переводит риск из теории в наблюдаемую реальность и говорит нам о том, что прозрачность в настоящее время является единственным средством, на которое мы можем опереться.
Сегодня ИИ подключается к сети только для того, чтобы завладеть ресурсами, когда его возможности исчерпаны; если завтра его возможности выйдут на совершенно новый уровень, изменится ли его мотивация с «выполнения задач» на «самоподдержание»?
Практически в тот же день три супер-ИИ от Anthropic были представлены раньше запланированного срока! Claude Opus 4.8 неожиданно появился в бэкэнде Google, а Sonnet 4.8 перескочил на версию 4.7. Mythos 1, который ранее заявлял, что «слишком опасен, чтобы его обнародовать», также появился.
Три главных «изюминки» от Anthropic были раскрыты одновременно!
Сегодня разработчики неожиданно обнаружили новый идентификатор модели в бэкэнде Google Vertex — claude-opus-4.8.
Спустя более месяца ожидается очередное крупное обновление для Claude!
Практически в тот же день в интерфейсе Claude ненадолго появилась и "специализированная на безопасности модель" под кодовым названием Mythos 1.
Кроме того, в исходный код были добавлены новые строки, указывающие на Claude Code и Claude Security.
Кроме того, ранее в сети распространились 510 000 строк кода, которые ранее раскрыли раннюю информацию о сонете 4.8 Клода.
В коде также подтверждается, что версия 4.7 будет пропущена, а крупное обновление выйдет в середине июня.
Ожидается, что Sonnet 4.8 унаследует визуальные улучшения от Opus 4.7, обеспечив точность визуализации более 98% в эскизах дизайна пользовательского интерфейса и архитектурных схемах.
Кроме того, он генерирует более чистый и лаконичный код и поддерживает расширенные возможности вывода информации.
Нетрудно заметить, что Anthropic развивается одновременно по трем направлениям, высвобождая всю свою мощь.
В конце концов, накануне своего IPO компания OpenAI продолжает двигаться вперед: появилась версия GPP-5.6 следующего поколения, обладающая чрезвычайно мощными возможностями для обработки данных на стороне клиента.
Кроме того, в июне также состоится запуск смартфона Google Gemini 3.5 Pro.
Решающая битва за ASI в Кремниевой долине вот-вот начнётся, и «ближний бой» между тремя гигантами только стартовал.
Вышла версия Opus 4.8, раскрывшая все свои секреты.
В апреле Claude Opus 4.7 получил крупное обновление, превзойдя по производительности топовые модели мирового класса Gemini 3.1 Pro и GPT-5.4.
Всего за месяц с небольшим компания Anthropic провела внутреннюю подготовку Opus 4.8.
Разработчики первыми сообщили о появлении метки "claude-opus-4.8" в списке моделей платформы Google Vertex AI.
Эта новость вызвала бурю негодования в интернете.
Кстати, два предыдущих важных объявления Anthropic —
Версии Opus 4.6 и Opus 4.7 были обнаружены в бэкэнде Vertex AI ещё до официального релиза.
Это означает, что Opus 4.8, который уже находится на стадии тестирования, не за горами, и многие ожидают его официального релиза в следующем месяце.
510 000 строк исходного кода раскрывают «секреты»: Sonnet 4.8 пропускает 4.7.
Презентация Opus 4.8 — это захватывающее событие, но информация о Sonnet 4.8 просочилась в сеть ещё раньше.
31 марта компания Anthropic допустила досадную элементарную ошибку при выпуске обновления npm для Claude Code (версия 2.1.88).
Кто-то забыл добавить строку `.map` в файл `.npmignore`.
Из-за отсутствия одной-единственной строки конфигурации в публичный репозиторий npm был полностью загружен файл исходного кода размером 59,8 МБ, содержащий 512 000 строк кода TypeScript и 1900 внутренних файлов.
Борис Черный, создатель Claude Code, позже подтвердил, что это была «обычная ошибка разработчиков».
Однако объем информации, раскрытой в результате этой «обычной ошибки», можно считать крупнейшей внутренней утечкой в истории Anthropic.
В просочившемся в сеть коде была подтверждена ключевая информация.
В невыпущенном фильтре ключевых слов содержались ссылки на сонет 4.8 и опус 4.7, но следов сонета 4.7 обнаружено не было.
Это напрямую подтверждает одно: Anthropic намерен пропустить сонет 4.7 и сразу перейти к 4.8.
Согласно просочившейся информации и анализу сообщества, ожидается, что Sonnet 4.8 принесет четыре основных обновления:
Зрительные способности резко возрастают
Благодаря визуальным улучшениям из Opus 4.7, ожидается, что точность распознавания макетов пользовательского интерфейса и сложных архитектурных схем превысит 98%.
В Opus 4.7 достигнута визуальная точность 98,5%, а в Sonnet 4.8 эта возможность будет расширена до более дешевых моделей.
Навыки программирования значительно улучшились.
Более чистая генерация кода за один раз, более точное «соответствие инструкциям».
Добавлен уровень логического мышления "X высокий".
Новая настройка уровня сложности рассуждений может повысить способность к логическому мышлению без существенного увеличения времени генерации.
Обновленный сегментатор слов
Плохая новость заключается в том, что потребление токенов увеличится примерно на 30%. Для того же запроса новый сегментатор токенов будет использовать больше токенов.
Работает ли Mythos 1?
Антропик внезапно изменил свою точку зрения.
Ещё более впечатляющим, чем Claude 4.8, является появление легендарного «слишком опасного» Мифоса в Клоде!
Буквально вчера компания Anthropic опубликовала свой первый отчет, в котором раскрываются все достижения Клода Мифоса за последний месяц.
В критически важном программном обеспечении было выявлено 100 миллионов уязвимостей высокого риска.
Всего через день платформа для отслеживания результатов тестирования ИИ TestingCatalog сообщила эту новость:
Некоторые пользователи на короткое время увидели в интерфейсе Claude вариант модели "Mythos 1".
Хотя код быстро исчез, недавно добавленные строки в исходном коде раскрыли важную информацию: Claude Code, Claude Security.
Это означает, что компания Anthropic модернизирует Mythos, превращая его из ограниченного инструмента для исследования безопасности в профессиональную линейку продуктов для разработчиков .
Модель обозначена как "claude-mythos-1-preview", что четко указывает на два основных сценария применения: генерация кода и безопасность.
Ранее позиция Anthropic заключалась в следующем: Mythos слишком опасен и не будет выпущен в открытый доступ.
Однако в последнем обновлении Project Glasswing позиция Anthropic незаметно меняется, и появляется заставляющее задуматься заявление:
С нетерпением жду выхода GM.
Изменение формулировки означает, что Mythos станет мейнстримом — лишь вопрос времени.
Одновременно с этим, компания Claude Security ускоряет процесс внедрения своих продуктов в производство.
В настоящее время разрабатывается совершенно новая панель мониторинга безопасности, которая будет отображать обнаруженные уязвимости, исторические графики за 7 и 30 дней, а также более подробные результаты классификации и анализа. В настоящее время она доступна только корпоративным клиентам.
Это означает, что Anthropic превращает Mythos из "предварительного исследовательского проекта" в коммерчески жизнеспособный портфель продуктов в области безопасности:
Claude Code + Mythos : Безопасный помощник программирования для разработчиков.
Claude Security + Mythos : автоматизированная платформа для обнаружения и устранения уязвимостей для предприятий.
Генерация кода и безопасность кода — это два аспекта, которые необходимо учитывать, и обоим следует уделять первостепенное внимание.
Битва на трёх фронтах, конкуренция в сфере ASI набирает обороты.
Эта серия разоблачений полностью сорвала последнюю завесу тепла в конкуренции в сфере искусственного интеллекта.
Наступление одновременно на трёх фронтах, с максимальной огневой мощью.
В этот раз компания Anthropic приложила все усилия, чтобы дать крайне четкий сигнал всей отрасли:
Темпы эволюции ИИ полностью отклонились от линейных моделей развития.
Больше всего пугает стремление Mythos 1 к коммерциализации.
Снятие ограничений с бывшей «запретной зоны» свидетельствует о том, что ИИ теперь обладает способностью нарушать как наступательную, так и оборонительную структуру кибермира.
Это именно тот путь, который необходим для перехода на этап ASI.
Зарождение сверхинтеллекта никогда не сводится лишь к накоплению вычислительной мощности и параметров, а к тому, сможет ли он обладать абсолютной самодисциплиной и возможностями безопасного развития, одновременно имея разрушительную силу.
Anthropic использует структуру двойной спирали «код + безопасность», чтобы закрепить последний предохранительный замок на брутальной эстетике, ведущей к ASI.
В преддверии выхода GPP-5.6 и Gemini 3.5 Pro, кто первым откроет дверь для ASI в этой битве богов?
Искусственному интеллекту было передано 219 слов, и через 12 часов была создана схема 7-нм чипа; инженеры вообще не прикасались к клавиатуре. Это первый случай за десятилетия, когда ИИ успешно проделал такой путь в индустрии микросхем.
Для крупномасштабной системы агентного моделирования, работающей в облаке, было получено описание требований объемом 219 слов на английском языке.
Двенадцать часов спустя был получен файл GDSII-структуры для процессора. На протяжении всего процесса ни один инженер не участвовал ни на одном из этапов проектирования.
Хотя результаты этого VerCore в бенчмарке эквивалентны только показателям Intel Celeron SU2300 2011 года, они не учитывают реализацию кэша и еще даже не были выпущены на рынок.
Но по-настоящему сообщество EDA потрясло не то, насколько быстро мог работать этот процессор, а то, что произошло за эти 12 часов: от понимания требований, проектирования архитектуры, реализации кода, проверки функций до синхронизации и физической компоновки — ИИ выполнил всё самостоятельно.
Впервые этап "написание кода инженерами" был полностью пропущен искусственным интеллектом.
Стартап Verkor, занимающийся разработкой чипов для искусственного интеллекта, раскрыл подробности этой работы в техническом отчете. Система получила название Design Conductor, а разработанные на её основе процессоры — VerCore.
Компания Design Conductor получила задание, описанное в 219 словах на английском языке, суть которого примерно такова:
Ваша задача — собрать VerCore, ядро ЦП RISC-V, поддерживающее RV32I и ZMMUL, с простой 5-ступенчатой конвейерной, последовательной, однократной архитектурой, с целью максимизации результата в CoreMark, с целевой тактовой частотой 1,6 ГГц, используя скрипт OpenROAD flow для генерации итогового вывода GDSII и ASAP7 PDK.
Он создает готовые к выпуску на печатную плату файлы компоновки GDSII на основе академического комплекта разработки ASAP7 для 7-нм техпроцесса.
Проект VerCore A (слева, с более высокой производительностью) и проект B (справа) с размером топологии 70 мкм × 70 мкм были созданы автономно программой Design Conductor.
Этот процесс включает в себя весь традиционный цикл проектирования микросхем: анализ требований, проектирование архитектуры, RTL-кодирование, функциональную верификацию, согласование временных параметров, а также размещение и трассировку компонентов на заключительном этапе.
Весь процесс можно сравнить со строительством здания. Традиционный подход заключается в том, что архитекторы разрабатывают планы, инженеры-конструкторы рассчитывают балки и колонны, руководители контролируют и принимают работу, а строительные бригады прокладывают трубопроводы, при этом десятки или даже сотни людей работают последовательно.
Design Conductor — это как генеральный подрядчик: вы даете ему несколько указаний, а он берет на себя все остальные этапы.
Как сказал основатель Verkor Суреш Кришна: «Пусть ИИ-агент сам решит всю проблему» .
Это не чат-бот.
Вместо этого, это агент, который может планировать цепочки инструментов.
Design Conductor сам по себе не является моделью ИИ, а представляет собой инструментарий для работы с языковыми моделями, структуру для организации задач, построенную на основе большой языковой модели.
Согласно статье, архитектура Design Conductor включает в себя основной модуль планирования, менеджер контекста, систему долговременной памяти, сессию LLM, сервер инструментов и среду выполнения.
Она работает в распределенном облаке и поддерживает параллельную работу нескольких экземпляров суб-агентов.
На начальном этапе проектирования специалист по планированию проектирования отвечает за анализ требований, микроархитектуру и планирование реализации; впоследствии специалист по проверке проекта проводит «кропотливый, ручной» пошаговый анализ решения.
Далее, субагент по реализации модулей отвечает за реализацию каждого модуля, создание тестового стенда и передачу его для интеграции после успешного прохождения тестов на уровне модуля.
Специалист по системной интеграции отвечает за интеграцию всех RTL-файлов и проведение сквозного тестирования системы.
В случае возникновения функциональной ошибки, субагент по анализу первопричин отвечает за выявление первопричины по осциллограмме VCD и предложение решения по ее устранению.
Наконец, субагент PPA Closure отвечает за анализ проблем, связанных со временем, площадью и энергопотреблением, а также за модификацию RTL-кода и скриптов бэкэнда по мере необходимости до тех пор, пока не будут соблюдены все ограничения.
Искусственный интеллект задействует эти инструменты в правильной последовательности, чтобы они работали вместе и завершили весь процесс.
Искусственный интеллект окажет стократное влияние на революцию ч1
Аноним
# OP
25/05/26 Пнд 15:49:54
№
11
На той же неделе соучредители Anthropic и глава DeepMind одновременно выступили с предупреждением! Вероятность рекурсивного самосовершенствования ИИ превысит 60% к 2028 году, а полноценный ИИ может появиться к 2030 году. На всё человечество надвигается мощнейшая ударная волна, в 100 раз превосходящая промышленную революцию.
Только что две ведущие мировые лаборатории искусственного интеллекта одновременно запустили обратный отсчет до появления сверхинтеллекта.
На сцене Оксфордского университета соучредитель организации Anthropic Джек Кларк представил хронологию событий.
Искусственный интеллект поможет людям совершать открытия уровня Нобелевской премии в течение года, а компании, работающие исключительно на основе машинного кода, будут получать миллионы долларов дохода в течение 18 месяцев.
С другой стороны, соучредитель и генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис дал такой же уверенный прогноз.
Искусственный общий интеллект появится примерно в 2030 году, и влияние этой революции будет более чем в 100 раз сильнее, чем влияние промышленной революции.
В этот момент два гиганта с совершенно разными стилями пришли к одному и тому же выводу.
Скорость развития искусственного интеллекта превысила когнитивные возможности человеческого общества.
Сейчас мы сталкиваемся уже не с дебатами о технологических путях, а с решающей битвой за всестороннюю перестройку экономических систем и цивилизационных форм.
Пересечение сингулярности в 2028 году
Антропик предвещает безумное будущее
Кларк представил не расплывчатое технологическое видение, а подробный план действий с указанием конкретного месяца.
В течение 12 месяцев искусственный интеллект будет сотрудничать с людьми для совершения научных открытий, достойных Нобелевской премии.
В течение 18 месяцев компании, полностью управляемые искусственным интеллектом, будут получать миллионы долларов дохода.
В течение двух лет двуногие роботы будут в полной мере внедрены на строительных площадках для оказания помощи квалифицированным рабочим.
Наиболее значительные изменения произойдут к концу 2028 года. В это время системы искусственного интеллекта войдут в фазу рекурсивного самосовершенствования, обретя способность развиваться независимо от вмешательства человека и самостоятельно создавать более сильные следующие поколения.
Таким образом, событие, которого с нетерпением ждала вся отрасль, было запланировано соучредителями Anthropic на ближайшие два с половиной года.
В основе этих прогнозов лежит его оценка, данная в начале мая по теме «Импорт ИИ».
Вероятность достижения искусственным интеллектом рекурсивного самосовершенствования (РСС) к концу 2028 года превышает 60%.
Что такое рекурсивное самосовершенствование?
Вы говорите ИИ: «Создай версию себя, которая будет сильнее тебя», и он делает именно это. Он полностью автономен и не требует вмешательства человека.
Кларк потратил несколько недель, просматривая сотни общедоступных источников данных, от программирования до воспроизведения научных исследований, от обучения моделей до проектирования ядра, и каждая кривая возможностей стремительно шла вверх.
Признаков замедления не наблюдалось.
В аналитическом отчете, опубликованном компанией Anthropic Research на той же неделе, это также было подтверждено: в нем говорилось, что, по результатам их внутренних наблюдений, «искусственный интеллект ускоряет исследования и разработки самого искусственного интеллекта».
Почему он осмелился говорить такие категоричные вещи?
Потому что компания Anthropic была просто поражена собственной моделью.
В апреле этого года компания Anthropic выпустила предварительную версию книги «Claude Mythos Preview».
В ходе тестирования эта модель выявила тысячи уязвимостей высокого риска, охватывающих все основные операционные системы и браузеры. Некоторые из этих уязвимостей десятилетиями оставались незамеченными и не были обнаружены в ходе многочисленных проверок безопасности.
Предыдущее поколение Opus 4.6 обнаружило около 500 уязвимостей нулевого дня, в то время как Mythos превосходит их по этому показателю на несколько порядков.
Кларк признал, что в тот момент, когда «Мифос» завершил обучение, реакция всей команды была похожа на «лобовое столкновение с высокоскоростным поездом». Сверхразум появился быстрее, чем кто-либо ожидал, и они просто не были к этому готовы.
И это пока всего лишь модель, обученная людьми. Как только ИИ преодолеет порог RSI и начнет обучаться самостоятельно, скорость его развития полностью отклонится от темпов, характерных для людей.
Если человечество просто будет бездействовать и позволит искусственному интеллекту бесконтрольно распространяться, в конечном итоге оно окажется в ситуации, когда будет перегружено и не сможет справиться с ситуацией.
Высшее испытание Хассабиса
Пусть ИИ воссоздаст Эйнштейна
На той же неделе генеральный директор DeepMind Хассабис представил еще более внушительную цифру на конференции Google I/O 2026.
Согласно прогнозам, создание искусственного общего интеллекта планируется примерно к 2030 году, плюс-минус один год, то есть в период с 2029 по 2031 год.
Если уж совсем необходимо подсчитать масштабы этого явления, то его влияние будет в 10 раз сильнее, чем во время промышленной революции, и в 10 раз быстрее. Иными словами, оно охватит весь мир в течение десятилетия, а не столетия.
Искусственный интеллект окажет стократное влияние на революцию ч2
Аноним
# OP
25/05/26 Пнд 15:52:14
№
12
Репортер Axios был ошеломлен. «Подождите, удар в 10 раз сильнее и скорость в 10 раз выше?»
Хассабис ответил: «Да, так что вы можете рассматривать это как 100-кратный промышленный революционный рост. И это, вероятно, все еще заниженная оценка».
Промышленная революция потребовала более столетия, чтобы преобразовать фабрики, города и социальные классы.
Хассабис имел в виду воздействие равной или даже большей интенсивности, сжатое в десятилетие.
Свернуть 200 миллионов белков за один раз.
В документальном фильме «Игры мышления» есть переломный момент.
Когда AlphaFold только что совершил прорыв, один исследователь между делом заметил, что мы можем предсказать все известные последовательности за месяц.
Хассабис на мгновение замер, а затем тут же отказался от своего первоначального плана.
Известно более 200 миллионов белков, так зачем заставлять людей отправлять их по одному в очередь? Почему бы не мобилизовать все ресурсы, чтобы синтезировать каждый белок на Земле, а затем бесплатно распространить его по всему миру?
Ему это действительно удалось. В базе данных Кембриджа хранится 200 миллионов структур белков, к которым исследователи по всему миру могут получить доступ за секунду, как к поисковой системе.
Использование вычислительной мощности для решения научных проблем, которые десятилетиями оставались нерешенными, — вот что Хассабис подразумевал под «мягким ускорением».
Все модели не прошли проверку.
Затем он снова затронул тему «теста Эйнштейна», который уже вызвал бурные дебаты в сообществе специалистов по искусственному интеллекту.
Иными словами, мы принудительно обрезаем базу знаний системы ИИ до 1901 года, а затем смотрим, сможет ли она самостоятельно вывести специальную теорию относительности Эйнштейна, предложенную в 1905 году, основываясь исключительно на собственных рассуждениях и проницательности.
Ответ Хассабиса был простым: «Современные системы явно на это не способны».
GPT, Gemini, Claude – все потерпели неудачу.
Они могут сдать экзамен на адвоката, написать работающий код и возглавить рейтинги в различных тестах. Но по сути, все это лишь перестановки и комбинации в рамках существующей системы знаний.
Позволить им выйти за пределы человеческого познания и совершить поистине оригинальное научное открытие — это то, чего в настоящее время не может достичь ни одна передовая модель.
На основании этого теста Хассабис провел разделительную линию для искусственного общего интеллекта.
На прошлогодней конференции Google I/O Хассабиса спросили, появится ли искусственный общий интеллект до или после 2030 года, и он выбрал вариант «после».
В этом году он сказал: «2030 год, плюс-минус один год». Тот, кто это придумал, сам сужает временной промежуток.
Его по-настоящему вдохновляет то же направление, в котором сейчас неустанно работают все ведущие лаборатории: самосовершенствование.
Программист уже помогает своим инженерам повышать производительность; это всего лишь замедленная версия процесса.
Области программирования и математики чрезвычайно специфичны; их результаты могут быть автоматически проверены алгоритмами, а огромные объемы синтетических данных могут генерироваться по желанию.
Хассабис сказал: «Все указывает на то, что здесь формируется эффект экспоненциального нарастания».
Это утверждение и прогноз Кларка относительно индекса стресс-реактивности (RSI) указывают на одно и то же.
Два противоборствующих лагеря, исходя из совершенно разных внутренних данных, увидели один и тот же ускоряющийся маховик.
Часы тикали.
История больше не прощает человечество.
Кларк прогнозирует, что рекурсивное самосовершенствование начнется к концу 2028 года, в то время как Хассабис ориентирует развитие общего искусственного интеллекта на 2030 год.
Если объединить их прогнозы, вырисовывается полная картина.
Искусственный интеллект сначала обобщает научные открытия, затем берет на себя управление компаниями, потом проникает в физический мир и, наконец, участвует в создании следующего поколения ИИ.
Эти четыре направления развиваются одновременно. После их успешной реализации ИИ перестанет быть просто улучшенным программным обеспечением, а станет инфраструктурой, которая, в свою очередь, перепишет науку, бизнес и саму сферу труда.
Когда модели искусственного интеллекта смогут пройти тест Эйнштейна, когда двуногие роботы возьмут на себя всю тяжелую работу в физическом мире, и когда компании, полностью управляемые машинным кодом, начнут сокрушать традиционные предприятия на рынке, опыт и интуиция, накопленные человечеством за последние несколько столетий, подвергнутся полной переоценке.
Вычислительные мощности централизуются, модели ускоряются, агенты берут на себя рабочие процессы, и кривая внедрения продолжает стремительно расти.
И ярые сторонники акселерационизма, и обеспокоенные информаторы на этой неделе раскрыли свои карты.
Все их ответы указывают на один и тот же вывод: окно возможностей для человечества, позволяющее скорректировать свой курс, может открыться всего через три года.
Когда искусственный интеллект начнет двигать следующую волну развития ИИ, возникнет лишь одна реальная проблема.
Кто ещё держит руль?
>Впервые искусственный интеллект самостоятельно завершил процесс проектирования микросхемы
Те кто хотя бы краем уха знаком с процессом разработки чипа знает, что это "завершил" здесь очень сильное преувеличение. Потому что он 100 неработоспособен.
Наделла лично расформировывает старое высшее руководство Microsoft: ветераны с более чем 30-летним стажем коллективно уходят на пенсию, и даже глава отдела ИИ Сулейман передает Copilot, чтобы сосредоточиться на сверхинтеллекте. Наделла стремится превратить гиганта с 228 000 сотрудников в стартап эпохи ИИ. До сих пор ни один гигант не доказал жизнеспособность этого пути.
Прежняя команда высшего руководства Microsoft ушла.
В последние несколько месяцев Наделла лично демонтировал высокоуровневую архитектуру, которая доминировала в Microsoft на протяжении десятилетий.
По данным Business Insider, Наделла "тихонько упразднил" команду высшего руководства (SLT), которая функционировала на протяжении десятилетий.
Вместо этого, новая основная группа, состоящая всего из 5 человек — корпоративное руководство, — встречается еженедельно, а также команда руководителей инженерного отдела, насчитывающая около 35 человек. Наделла также лично каждую неделю анализирует показатели эффективности ИИ.
На протяжении десятилетий SLT состояла из нескольких влиятельных руководителей, подчиняющихся непосредственно генеральному директору, каждый из которых отвечал за огромную бизнес-империю, что делало ее центром власти в Microsoft.
Источник, близкий к Наделле, объяснил причину этой масштабной перестановки в руководстве: миграция платформы ИИ происходит быстрее, чем любые другие изменения, которые когда-либо происходили в Microsoft.
В эпоху искусственного интеллекта этот гигантский коллектив из 228 000 человек стал обузой, от которой Microsoft не может избавиться.
Наделла прямо заявил, что огромные размеры Microsoft стали «огромным недостатком» в эпоху искусственного интеллекта. Чтобы решить эту проблему, он проводит выходные, изучая стартапы и размышляя о том, куда этому гиганту следует двигаться в будущем.
Более 20 лет назад Безос использовал Microsoft в качестве негативного примера. По его словам, Microsoft был загородным клубом, где сотрудники могли «уйти на пенсию».
Теперь же владелец этого загородного клуба больше не может сидеть на месте.
Сулейман фокусируется на сверхъинтеллекте.
В рамках этого этапа реструктуризации глава подразделения искусственного интеллекта Microsoft также изменил направление своей деятельности.
В будущем генеральный директор Microsoft AI Мустафа Сулейман сосредоточит свои усилия на сверхинтеллекте.
В официальном названии Microsoft он по-прежнему именуется исполнительным вице-президентом и генеральным директором Microsoft AI.
В объявлении о реструктуризации Copilot от 17 марта Сулейман в письме сотрудникам заявил, что на следующем этапе он сосредоточит все свои усилия на Superintelligence, а повседневную ответственность за работу Copilot передаст Якобу Андреу.
Мустафа Сулейман, исполнительный вице-президент Microsoft и генеральный директор Microsoft AI. После реструктуризации Copilot в марте 2026 года он сосредоточится на суперинтеллекте.
Согласно организационным схемам, с которыми ознакомилось издание Business Insider , в настоящее время Сулейман напрямую руководит примерно 650 сотрудниками, что меньше, чем в первоначальной организации MAI.
В официальном контексте это является приоритетом: Сулейман отойдет от деталей пользовательского опыта и сосредоточится на самом сложном — предоставлении Microsoft передовых моделей мирового класса в течение следующих пяти лет.
Три группы
Перерисовка карты Microsoft Power Map
По данным Business Insider, SLT была заменена не новой большой командой руководителей, а несколькими небольшими командами, каждая из которых имела свои обязанности.
Первая группа – это руководство компании, состоящее из пяти человек: самого Наделлы, президента Брэда Смита, финансового директора Эми Худ, директора по персоналу Эми Коулман и генерального директора коммерческого отдела Джадсона Алтхоффа. Они встречаются как минимум раз в неделю, чтобы сосредоточиться на общекорпоративных операциях и управлении.
Второй важный фактор — это команда инженеров-руководителей, состоящая примерно из 35 человек, включая инженеров, исследователей, менеджеров по продуктам и дизайнеров, работающих в стиле стартапа, в условиях плоской структуры сотрудничества, что Наделла неоднократно публично хвалил.
Третья группа — это команда руководителей Copilot, которая курирует работу ИИ-помощника Microsoft: Чарльз Ламанна отвечает за платформу, Джейкоб Андреу — за пользовательский опыт, а Райан Рослански — за прикладной уровень. Все трое проводят еженедельные совещания с Наделлой.
Старая структура высшего руководства, где один человек управлял обширной сферой деятельности, была заменена более компактной командой с плоской структурой управления, расположенной ближе к передовой.
Наделла сам оказался на передовой. Он лично еженедельно анализировал показатели ИИ и каждые две недели проводил встречи с командой, отвечающей за инфраструктуру Azure. Будучи генеральным директором, он вникал в детали продукта.
Комментируя реструктуризацию Microsoft, Джейсон Шлоетцер, доцент Школы бизнеса Макдональда при Джорджтаунском университете, заявил, что для того, чтобы обойти более гибкого конкурента, компания должна улучшить поток информации, чтобы нужные люди получали нужную информацию в нужное время.
Опытные чиновники коллективно подали в отставку.
Ветераны Microsoft с более чем 30-летним опытом работы покидают компанию.
Наряду с SLT, группа ветеранов Microsoft с более чем 30-летним стажем работы ушла со сцены.
Раджеш Джа, 35 лет.
Один из самых влиятельных руководителей продуктового направления Microsoft объявил 12 марта о своем уходе на пенсию 1 июля и переходе на должность советника.
Раджеш Джа, бывший исполнительный вице-президент Microsoft Experiences + Devices.
Его первоначальную должность заняли Перри Кларк, Чарльз Ламанна, Паван Давулури и Райан Рослански, все они были повышены до должности исполнительного вице-президента и подчинялись непосредственно Наделле.
В своем внутреннем прощальном письме Наделла написал, что Джха был «неизменной опорой» на протяжении всей его карьеры в Microsoft. Теперь эта «неизменная опора» начинает уходить с передовой линии власти.
Юсуф Мехди, 35 лет.
Директор по маркетингу потребительского бизнеса Microsoft останется на своем посту в течение следующего финансового года в качестве временной фигуры. Перед официальным уходом он поможет Microsoft «переосмыслить Windows для авангардной эпохи».
Юсуф Мехди, исполнительный вице-президент и директор по маркетингу потребительского бизнеса Microsoft, покинет компанию после следующего финансового года.
38-летний Фил Спенсер руководил игорным бизнесом в течение 12 лет.
Прошлой осенью он сообщил Наделле о своем желании уйти в отставку. В феврале 2026 года Microsoft объявила, что Аша Шарма сменит его на посту генерального директора Microsoft Gaming, а Спенсер перейдет в переходный период и останется советником до лета.
За последние 12 лет он увеличил масштабы игрового подразделения почти в три раза и возглавил процесс приобретения Activision Blizzard, ZeniMax и Minecraft. Приобретение Activision Blizzard стало самой значительной сделкой за 25-летнюю историю Xbox.
Фил Спенсер, бывший глава игрового подразделения Microsoft, ушел в отставку после 38 лет работы в компании.
Самый неожиданный поворот событий произошел с Чарли Беллом.
Он перешел в Microsoft из AWS в 2021 году и широко известен как один из ключевых архитекторов AWS. В Microsoft он возглавил подразделение безопасности, насчитывающее 10 000 человек. Согласно последней внутренней организационной схеме, с которой ознакомилось издание Business Insider , его текущая должность — инженер, и у него нет подчиненных.
Чарли Белл, бывший исполнительный вице-президент Microsoft по безопасности, перешел в Microsoft из AWS в 2021 году.
Официальное объяснение заключается в том, что Чарли добровольно захотел вернуться к работе инженера на передовой, перейдя с должности руководителя организации, что подтвердил и Надела в феврале.
В ходе последней волны перестановок в высшем руководстве Microsoft в первую очередь были затронуты самые высокопоставленные руководители.
нешние назначения, внутренние повышения по службе
Некоторые люди получают повышение до должности исполнительного вице-президента всего за один год.
Вакансии, освободившиеся после ухода опытных руководителей, заполняются группой внешних топ-менеджеров и молодых талантливых инженеров.
В феврале Хайет Галлот вернулся в Microsoft на должность исполнительного вице-президента по вопросам безопасности, подчиняясь Наделле.
Она проработала в Microsoft 15 лет, а затем несколько лет назад ушла, чтобы стать президентом по работе с клиентами в Google Cloud. На этот раз она вернулась, чтобы возглавить весь бизнес в сфере безопасности.
Во внутренней служебной записке Наделла похвалил ее за «как разработку продукта, так и предоставление ценности для клиентов». Издание Business Insider сообщает, что Галлот вошла в ближайшее окружение Наделлы.
Хайет Галлот, исполнительный вице-президент и руководитель отдела безопасности компании Microsoft.
В феврале Аша Шарма была назначена генеральным директором Microsoft Gaming.
До прихода в Microsoft она занимала должность операционного директора Instacart, а ранее – вице-президента Meta. В 2024 году она присоединилась к подразделению Microsoft Core AI, и на этот раз возглавила Xbox, перейдя из другого бизнес-подразделения.
Аша Шарма, бывший операционный директор и вице-президент Meta в Instacart, была назначена генеральным директором Microsoft Gaming в феврале 2026 года.
Джейкоб Андреу, ранее занимавший должность старшего вице-президента в Snap, присоединился к Microsoft в прошлом году в качестве вице-президента. В марте этого года он был повышен до исполнительного вице-президента , возглавив всю линейку продуктов Copilot для потребительского и корпоративного сегментов. Ему потребовался всего около года, чтобы пройти путь от прихода в Microsoft до того, чтобы стать частью команды Copilot.
Якоб Андреу, исполнительный вице-президент Microsoft и руководитель подразделения Copilot.
После привлечения внешних специалистов одновременно осуществляются внутренние повышения по службе.
Чарльз Ламанна — ветеран Microsoft, который изначально работал в системе Copilot, а сейчас руководит платформой Copilot.
Райан Рослански был переведен с должности генерального директора LinkedIn и теперь отвечает за большую часть бизнеса Office и прикладной уровень Copilot.
Паван Давулури — ветеран Microsoft с 25-летним стажем, пришедший из команды Surface и возглавивший группу Windows и устройств в марте.
В апреле этого года Арун Улаг был назначен исполнительным вице-президентом , расширив свои обязанности с платформы данных Fabric до более масштабной стратегической роли. Формально он подчиняется Скотту Гатри, руководителю облачного бизнеса, но Наделла «относится к нему как к непосредственному подчиненному».
Эта реструктуризация
Наделла готовилась целый год.
Существует три основные причины, по которым Наделле пришлось перенести операцию.
Во-первых, это давление со стороны инвесторов. В 2025 году акции Microsoft пережили худший квартал со времен финансового кризиса 2008 года. Инвесторы хотят увидеть, как сотни миллиардов долларов, вложенных в ИИ, начнут приносить свои плоды.
Второй фактор — масштаб. Сам Наделла публично заявлял, что огромные размеры Microsoft «стали огромным недостатком в эпоху ИИ». Организационная эффективность, обеспечиваемая более чем 220 000 человек, затрудняет конкуренцию со стартапами в области ИИ из Кремниевой долины.
Третья проблема заключается в том, что бизнес в сфере искусственного интеллекта растет слишком быстро, и организация не успевает за ним. В третьем квартале 2026 финансового года годовой доход Microsoft от бизнеса в сфере ИИ превысил 37 миллиардов долларов, что представляет собой увеличение на 123% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Такой рост бизнеса в сфере ИИ требует от организации постоянного поддержания темпов развития.
Это также объясняет, почему Наделла изучал стартапы в течение последнего года.
В октябре 2025 года он сначала передал должность генерального директора по операционной деятельности Джадсону Альтхоффу, чтобы сосредоточиться на технической работе.
В ноябре он привлек консультанта, ранее помогавшего Microsoft с реструктуризацией облачных решений, чтобы пересчитать «экономику эпохи искусственного интеллекта».
Впоследствии Наделла распустил SLT и расширил формат встреч "Акселератор". Это был тип встреч, который он начал проводить в прошлом году, когда руководители отходили на второй план, позволяя рядовым сотрудникам напрямую высказывать идеи и обсуждать проблемы, с которыми они сталкиваются на передовой.
Не только Microsoft
Гиганты Кремниевой долины коллективно сокращают расходы.
По данным Business Insider, компания Meta инициировала сокращение штата примерно на 8000 человек, одновременно "нанимая" около 7000 сотрудников для новых проектов, связанных с искусственным интеллектом.
Во внутренней служебной записке директор по управлению персоналом компании Meta, Джанель Гейл, перечислила цели, которые практически совпадали с ключевыми словами Наделлы: более плоская организационная структура, меньшие команды и более быстрое выполнение задач.
Разница заключается в том, что Наделла распустил высшее руководство Microsoft, в то время как Цукерберг хотел перестроить всю организацию в соответствии с рабочими процессами искусственного интеллекта. Традиционное среднее звено управления было определено как «узкое место», препятствующее скорости, а инженерные команды были разделены на группы, работающие по принципу стартапа.
У этих двух компаний есть одна общая черта: ни одна из них не возникла из-за нехватки денег.
Годовой доход подразделения Microsoft, занимающегося искусственным интеллектом, превышает 37 миллиардов долларов, при этом выручка Meta в первом квартале составила 56,31 миллиарда долларов, что на 33% больше, чем годом ранее. Реструктуризация полностью сосредоточена на искусственном интеллекте.
В эпоху искусственного интеллекта гиганты Кремниевой долины осознают то же самое: организационная структура сама по себе стала продуктом, который нуждается в перепроектировании.
Дженсен Хуанг заявил в ходе последнего телефонного разговора с инвесторами, что ежегодные расходы на инфраструктуру ИИ достигнут 4 триллионов долларов, что в четыре раза превышает прогнозы Уолл-стрит. Эти деньги в конечном итоге принесут пользу каждому рядовому человеку в виде оплаты счетов за электроэнергию, абонентской платы и даже рабочих мест.
Рыночная капитализация Nvidia сейчас составляет 5,7 триллиона долларов.
Эта цифра превышает прогнозируемый ВВП Германии на весь 2026 год, составляющий 5,45 триллиона долларов.
Стоимость компании по производству микросхем превышает стоимость крупнейшей экономики Европы.
Вечером 20 мая компания Nvidia опубликовала финансовый отчет за первый квартал 2027 финансового года, согласно которому выручка составила 81,6 миллиарда долларов, что на 85% больше, чем годом ранее, и полностью превзошло ожидания Уолл-стрит.
Бизнес центров обработки данных принес 75,2 миллиарда долларов, что на ошеломляющие 92% больше, чем годом ранее, и составляет более 90% от общей выручки.
Чистая прибыль составила 58,3 миллиарда долларов, что более чем вдвое превышает показатель предыдущего года.
Ещё более впечатляющим является прогноз на следующий квартал: 91 миллиард долларов, что более чем на 4 миллиарда долларов превышает ожидания аналитиков.
Одновременно с этим компания Nvidia увеличила объем своей программы выкупа акций на 80 миллиардов долларов.
Эта компания зарабатывает столько денег, что не знает, куда их девать.
Чьи это деньги — эти 4 триллиона долларов?
Финансовые показатели – это лишь затравка.
Людей по-настоящему поразило суждение, высказанное Хуангом во время последующей телефонной конференции.
Ежегодные капиталовложения поставщиков гипермасштабируемых облачных услуг в сфере ИИ уже достигли 1 триллиона долларов и, как ожидается, вырастут до 3-4 триллионов долларов.
Каковы общепринятые ожидания на Уолл-стрит?
По мнению аналитика Needham Лоры Мартин, считается, что капитальные затраты поставщиков гипермасштабных облачных услуг достигнут 1,03 триллиона долларов только к 2028 году.
Упомянутая Хуан Жэньсюнем цифра в четыре раза превышает общепринятое мнение.
Финансовый директор Nvidia Колетт Кресс представила временные рамки, прогнозируя, что ежегодные расходы на инфраструктуру искусственного интеллекта к 2030 году достигнут 3-4 триллионов долларов.
Аналитик Needham Лаура Мартин в своем исследовательском отчете отметила, что видение Дженсена Хуанга отличается от картины, описываемой самими поставщиками облачных услуг, и является более интересным.
Деньги уже тратятся впустую.
В первом квартале капитальные затраты Google достигли 35,7 млрд долларов, что более чем вдвое превышает показатель предыдущего года; затраты Amazon составили 44,2 млрд долларов, заняв первое место среди четырех компаний; а затраты Microsoft достигли 30,9 млрд долларов, увеличившись на 84% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.
Компания Meta проявила наибольшую агрессивность, увеличив свой годовой бюджет капитальных затрат до 125–145 миллиардов долларов, но рынок воспринял это негативно, и на следующий день цена ее акций упала на 9,25%.
По прогнозам, в 2026 году эти четыре компании в совокупности потратят 725 миллиардов долларов.
По прогнозам Bank of America, в этом году поставщики облачных услуг выпустят в общей сложности 175 миллиардов долларов долговых обязательств, что в шесть раз превышает средний уровень за последние пять лет.
Что означает 4 триллиона долларов?
Это примерно эквивалентно годовому ВВП Японии.
Эти деньги в конечном итоге все равно придется где-то отработать.
Ваш счет за электроэнергию оплачивается искусственным интеллектом.
Эта рискованная авантюра может показаться надуманной, но она уже меняет жизнь обычных людей, начиная со счетов за электроэнергию.
Джон Штайнбах, житель Вирджинии, получил счет за электроэнергию на сумму 281 доллар в январе 2026 года, хотя в предыдущем месяце он заплатил всего около 100 долларов.
Он прожил в этом доме почти 40 лет и никогда не видел такого повышения цен.
В Вирджинии сосредоточено наибольшее количество центров обработки данных в Соединенных Штатах: только в 2024 году на них приходилось почти 40% электроэнергии штата.
Это не единичный случай.
Согласно данным SemiAnalysis, в зоне действия энергосистемы PJM, которая охватывает 13 штатов на востоке США и 67 миллионов жителей, расходы домохозяйств на электроэнергию в 2026 году вырастут в среднем примерно на 15% по сравнению с периодом до «эры центров обработки данных с использованием искусственного интеллекта».
Данные Международного энергетического агентства показывают, что потребление электроэнергии типичным гипермасштабным центром обработки данных эквивалентно потреблению электроэнергии 100 000 домохозяйств.
Для реализации проекта Hyperion компании Meta в Луизиане требуется не менее 5 гигаватт электроэнергии, что в три раза превышает общее потребление электроэнергии в Новом Орлеане.
По прогнозам, к 2028 году на центры обработки данных в США будет приходиться 12% от общего потребления электроэнергии в стране.
По прогнозам, к 2030 году цены на электроэнергию в Соединенных Штатах вырастут в среднем на 8%.
Расчет прост: технологические гиганты хотят построить заводы по производству искусственного интеллекта, а этим заводам нужна электроэнергия. Кто понесет расходы на расширение электросети?
По крайней мере, на данный момент ответ — каждый.
100 сотрудников, использующих искусственный интеллект, вращаются вокруг вас.
Расходы на электроэнергию — это только начало.
В ходе телефонной конференции по итогам финансового года Дженсен Хуанг описал более широкую картину: в мире насчитывается 1 миллиард пользователей-людей, а в будущем в мире будет миллиард агентов, и каждый агент будет порождать субагентов.
Это не шутка.
На конференции GTC в марте этого года он привел более конкретные цифры, предсказав, что через десять лет в Nvidia будет 75 000 сотрудников и 7,5 миллионов агентов, а это значит, что у каждого человека будет 100 агентов.
Опрос McKinsey, проведенный в ноябре прошлого года, показал, что 62% компаний уже тестируют Agent.
Андрей Карпати провел эксперимент, в котором агент оптимизировал процесс обучения небольшой языковой модели. Агент выполнил 700 экспериментов за два дня и нашел 20 оптимальных решений.
Однако здесь есть одна неизбежная реальность.
Надежность агента — это далеко не то, что можно назвать "пусть он делает свою работу".
Получив расширенные привилегии, агент одной компании за 9 секунд удалил всю производственную базу данных, стерев все данные о клиентах, записи о бронированиях и резервные копии.
Генеральный директор ServiceNow Билл Макдермотт выразился просто: управление — это жизненно важный элемент выживания.
Вычислительные потребности Агента еще больше подпитывали его потребность в вычислительной мощности.
Дженсен Хуанг сообщил, что вычислительные требования для агентного ИИ увеличились на 1000% по сравнению с генеративным ИИ два года назад.
Платформа нового поколения Vera Rubin от NVIDIA была создана именно для этой цели, позволяя снизить стоимость токенов для вывода результатов до одной десятой от стоимости Blackwell, а количество графических процессоров, необходимых для обучения моделей того же размера, — до одной четверти.
Ведущие лаборатории, такие как Anthropic, Meta, OpenAI и Mistral AI, официально объявили о том, что будут обучать модели нового поколения на основе Rubin.
С этой точки зрения, прогноз в 4 триллиона долларов на развитие инфраструктуры на самом деле не является слишком амбициозным.
Пункт взимания платы за проезд по автомагистрали, ведущий к AGI.
Все цифры, все инвестиции в конечном итоге указывают на одно и то же место назначения.
Когда затраты на вывод данных уменьшатся в десять раз, размер моделей продолжит расти, а миллиарды агентов будут работать автономно и сотрудничать друг с другом, конец этой технологической кривой будет называться только одним именем: ИИ (искусственный общий интеллект). Еще дальше – ИИ (суперискусственный интеллект).
Инвестиции в инфраструктуру в размере 4 триллионов долларов в конечном итоге направлены на строительство магистрали к общему глобальному интеллекту.
Хуан Жэньсюнь рассчитывал, что в конце этого пути его выгода окажется настолько велика, что все инвестиции на этом пути окажутся напрасными.
Если искусственный общий интеллект действительно появится к концу этого десятилетия, все сегодняшние дискуссии о том, смогут ли инвестиции в ИИ окупиться, станут неактуальными.
Система, способная автономно выполнять практически все когнитивные задачи, переосмыслит само понятие «норма доходности» с точки зрения экономической ценности.
В то время стоял лишь один вопрос: «Кто имеет право участвовать в разработке искусственного общего интеллекта?»
Nvidia уже сделала этот шаг. Четыре крупнейших облачных гиганта теперь делают большую ставку, вкладывая реальные деньги.
И каждый обычный человек станет заинтересованной стороной в этой рискованной игре, нравится вам это или нет.
Без добавления ни одной видеокарты и изменения ни одной строки кода, просто за счет рефакторинга сетевой архитектуры, кластер для вывода результатов смог выжать на 15% больше вычислительной мощности! Крупнейшие производители моделей в Китае и США единодушно пришли к одному и тому же выводу: сеть — это следующее главное поле битвы для инфраструктуры ИИ.
Vibe Coding невероятно популярен!
Практически все в одночасье вступили в новую эру "написания кода на простом языке".
В связи с этим возникает вопрос: как создать еще более мощную вычислительную поддержку ?
Некоторые люди начали предпринимать действия против интернета.
В этом месяце компания OpenAI совместно с пятью технологическими гигантами — NVIDIA, AMD, Intel, Microsoft и Broadcom — выпустила сетевой протокол MRC (Multipath Reliable Connection), который был развернут на ее крупнейшем суперкомпьютерном кластере GB200.
Внутри страны компания Zhipu в сотрудничестве с Yuxun Networks и Университетом Цинхуа успешно развернула сетевую архитектуру нового поколения ZCube в больших масштабах в онлайн-кластере GLM-5.1 — без добавления ни одной видеокарты , замены ни одного сервера или изменения ни одной строки кода пропускная способность при выполнении инференции увеличилась на 15%!
Что еще более удивительно, стоимость аппаратных компонентов коммутаторов и оптических модулей снизилась на треть.
Более того, чем больше размер кластера, тем больше это преимущество. Кластер мощностью в десятки тысяч киловатт может сэкономить от 210 до 640 миллионов юаней только на сетевом оборудовании.
Технология была предложена и апробирована в реальных производственных условиях китайской командой.
Архитектура ZCube была представлена на ACM SIGCOMM 2025, ведущей академической конференции в области сетевых технологий, и получила высокую оценку как «значительно меняющая наше представление о сетях и их понимании».
В течение месяца одна страна сосредоточилась на протокольном уровне, а другая внесла изменения в архитектурный уровень. Оба подхода привели к одному и тому же выводу: сеть стала следующим крупным полем битвы за крупномасштабную инфраструктуру искусственного интеллекта .
ZCube: Переосмысление двадцатилетнего опыта
«Логика обмена в куче»
В последние несколько лет гонка вооружений в области инфраструктуры искусственного интеллекта имеет лишь одно измерение: объединение графических процессоров.
Больше, быстрее, мощнее.
Однако, когда масштаб кластера для выполнения инференции превышает тысячи или десятки тысяч графических процессоров, начинает проявляться парадоксальное явление — загрузка графических процессоров снижается, а не увеличивается.
Причина проста: вывод крупномасштабных моделей — это не работа в одиночку, а коллективная борьба.
Для обработки каждого пользовательского запроса графическим процессорам в кластере необходимо часто и в больших объемах обмениваться промежуточными данными (особенно кэшем ключ-значение).
По мере того, как раздельное использование функций Prefill (обработка входных данных) и Decode (генерация выходных данных) становится все более распространенным, поток данных между графическими процессорами становится крайне динамичным и асимметричным — одни каналы связи переполнены данными, а другие пустуют.
Данные онлайн-тестирования Zhipu предоставляют количественные доказательства: в эксперименте с контролируемыми переменными на сервисе обработки данных с 32 картами простое увеличение пропускной способности сети со 100 Гбит/с до 200 Гбит/с увеличило пропускную способность обработки данных примерно на 19% и сократило задержку ответа первого токена примерно на 22%.
Более того, эта закономерность становится все более выраженной по мере увеличения размера кластера — потолок производительности графических процессоров фактически «фиксируется» сетью.
За последние два десятилетия центры обработки данных по всему миру в целом перешли на архитектуру Fat-Tree / Clos для организации сети.
Основная идея этого решения очень проста: последовательно устанавливать несколько уровней переключателей и добавлять новые, если масштаб окажется недостаточным.
Эта логика хорошо работает в эпоху интернет-трафика. Она также, как правило, достаточна для кластеров, используемых для обучения ИИ.
Однако вывод масштабных моделей представляет собой совершенно новый тип трафика.
В сценарии развертывания с разделением узлов PD и Decode кэш ключ-значение необходимо часто передавать между узлом предварительного заполнения и узлом декодирования. Длина различных запросов сильно варьируется, и поток данных непредсказуем.
При работе с таким типом трафика традиционная архитектура Clos выявляет структурную слабость: трафик естественным образом направляется на одни и те же несколько коммутаторов и каналов связи , что приводит к накоплению «горячих точек», обратному давлению в очередях и перегрузке каналов связи.
Это проблема, связанная с самой концепцией проектирования дорожной сети.
Подход ZCube можно сформулировать тремя словами: демонтировать его.
Гениальность конструкции заключается в том, что между любыми двумя графическими процессорами во всей сети существует только один оптимальный путь. Отсутствуют конфликты, возникающие при выборе нескольких путей, и нет структурных рисков «заторов трафика на одном и том же перекрестке».
Заторы не контролируются, но вероятность возникновения структурных заторов значительно снижается на архитектурном уровне .
Для аналогии: традиционный алгоритм Clos — это как добавление новых светофоров в и без того перегруженный город; алгоритм ZCube — это как перепланировка всей дорожной сети, где каждому автомобилю назначается свой оптимальный маршрут, что значительно снижает вероятность возникновения пробок в самом источнике.
Ещё больше внимания заслуживает диаметр сети.
Диаметр сети ZCube составляет всего 2 перехода, и все графические процессоры в сети могут взаимодействовать друг с другом через два коммутатора. Это промежуточное звено между сетями первого уровня (1 переход, ограниченная масштабируемость) и традиционными сетями второго уровня (3 перехода, высокая задержка) — баланс между низкой задержкой и высокой масштабируемостью.
Никаких изменений в оборудовании, никаких модификаций кода, увеличение пропускной способности на 15%.
Какой бы впечатляющей ни казалась теория, необходимо взглянуть на фактические данные производства.
В своем кластере из 1000 карт, работающем на основе сервиса вывода кода GLM-5.1, компания Zhipu напрямую модернизировала исходную сетевую архитектуру ROFT (Rail Optimized Fat-Tree) до ZCube.
Эта трансформация — не просто «замена сетевого кабеля»: ZCube исключил традиционный уровень магистрали Clos, и исходная схема прокладки кабелей, стратегия IP-адресации, стратегия маршрутизации и конфигурация коммутатора стали непригодными и требуют проектирования с нуля.
Для достижения этой цели команда Yuxun Networks разработала полный набор автоматизированных инструментов, включая контроллер ZCube, инструменты проектирования компоновки центра обработки данных и программы тестирования корректности соединений, что позволило им в кратчайшие сроки завершить преобразование крупномасштабного производственного кластера.
Переменные управления предельно просты: модель графического процессора остаётся неизменной, программный стек остаётся неизменным, и ни одна строка бизнес-кода не изменена; единственное отличие — сетевая архитектура.
Результат следующий:
Графические процессоры повышают среднюю пропускную способность при выполнении инференции более чем на 15% — обрабатывая на 15% больше запросов пользователей в секунду при том же оборудовании.
Задержка обработки первого токена (TTFT P99) снизилась на 40,6% , что значительно улучшило наихудший сценарий для ожидающих пользователей.
Стоимость аппаратного обеспечения коммутаторов и оптических модулей снижена на треть — это позволяет сократить расходы и повысить производительность.
Учитывая нынешний дефицит вычислительных мощностей и продолжающийся рост спроса на услуги по обработке данных, увеличение производственной мощности на 15% при том же объеме оборудования — это не «оптимизация», а «переоценка эффективности существующих ресурсов»!
В настоящее время кластер ZCube стабильно работает в службе вывода кода GLM-5.1 уже более двух недель.
Возвращаясь к упомянутому в начале MRC.
Протокол, разработанный компанией OpenAI в сотрудничестве с пятью крупнейшими производителями микросхем и гигантами облачных вычислений, по сути, представляет собой решение для одновременной передачи данных по нескольким каналам.
Взаимосвязь между MRC и ZCube можно наглядно объяснить с помощью аналогии:
MRC оптимизирует «правила дорожного движения» — после того, как автомобили выезжают на дорогу, система использует более продуманное планирование, чтобы сделать транспортный поток более равномерным и обеспечить возможность быстрых объездов в случае аварий. Она работает на уровне протокола, определяя, «что делать после того, как затор уже возник».
ZCube перепроектирует «саму дорожную сеть», снижая вероятность заторов за счет топологического проектирования, обеспечивая каждому транспортному средству уникальный оптимальный маршрут и минимизируя вероятность возникновения заторов в их источнике. Он модифицирует архитектурный слой, решая вопрос «почему возникают заторы».
Первый подход направлен на лечение болезней, а второй — на их профилактику. Технические подходы различны, но обе стороны прилагают усилия в этом месяце, посылая весьма последовательный сигнал: вторая половина гонки вооружений в области вычислительной мощности — это уже не просто вопрос о том, у кого больше графических процессоров , а вопрос о том, кто сможет фактически запустить эти графические процессоры.
Стоит отметить, что выпуск MRC также подстегнул еще одну отраслевую тенденцию: Ethernet быстро вытесняет InfiniBand в качестве основного сетевого решения для кластеров ИИ.
Данные аналитической компании Dell'Oro Group показывают, что в 2025 году Ethernet превзошёл InfiniBand как по продажам, так и по поставкам в сетях для обработки данных, используемых в системах искусственного интеллекта.
Протокол MRC был выпущен как открытый протокол через OCP, и сетевые карты 800 Гбит/с от таких производителей, как NVIDIA, AMD и Broadcom, изначально его поддерживают.
Это означает, что вся экосистема сетей искусственного интеллекта переходит от закрытой к открытой, а от одного поставщика — к диверсифицированной конкуренции.
Для рынка капитала сигналы, поступившие в результате этих двух крупных событий, также заслуживают внимания: логика закупок для сетевого взаимодействия будущих сверхкрупномасштабных кластеров ИИ претерпит структурные изменения — спрос на высокопроизводительные коммутаторы будет развиваться в сторону «меньшего количества уровней и большей плотности портов», а спрос на оптические модули будет сосредоточен на более высоких скоростях.
Ожидается, что взаимосвязанные производственные цепочки оптических модулей 800G и коммутаторов Ethernet высокой плотности приведут к новому витку высвобождения спроса.
Масштабируемость ZCube: единый коммутационный слой, соединяющий десятки тысяч графических процессоров.
ZCube также обладает недооцененной особенностью: масштабируемостью.
Исходя из существующих распространенных конфигураций (один уровень коммутаторов пропускной способностью 51,2 Тбит/с, 128 портов 400 Гбит/с), ZCube может построить полностью связанную сеть с 16 384 сетевыми картами 400 Гбит/с, используя всего один уровень коммутаторов Leaf.
Если использовать коммутатор большей пропускной способности или разделить сеть ZCube на большее количество уровней, она сможет поддерживать десятки тысяч или даже сотни тысяч взаимосвязанных графических процессоров — при этом потребуется всего один уровень коммутаторов.
Чем больше масштаб, тем больше коммутаторов и оптических модулей ZCube экономит по сравнению с традиционными архитектурами, и тем очевиднее становятся его преимущества в производительности — это кривая, где чем больше масштаб, тем экономичнее решение.
От «накопления вычислительной мощности» к «эффективности майнинга»
В последние несколько лет в индустрии крупномасштабных моделей преобладало мнение, что действует закон масштабирования: чем больше данных, тем больше вычислительной мощности и тем больше параметров, тем мощнее модель. Эта логика подпитывает гонку вооружений на рынке многоядерных кластеров.
Но в 2026 году формируется новый консенсус: вместо бесконечного наращивания количества графических процессоров лучше повысить плавность работы существующих.
Практика ZCube продемонстрировала, что 15-процентного увеличения пропускной способности при выполнении инференции можно достичь простыми системными инновациями на уровне сетевой архитектуры, без добавления каких-либо графических процессоров.
По мере того, как масштаб обработки данных приближается к 100 000 килобайт, сетевые узкие места будут только экспоненциально усиливаться с увеличением размера кластера, а преимущества плоской архитектуры также будут соответственно возрастать.
Более глубокие изменения заключаются в том, что проектирование сетей смещается от «общего взаимодействия» к «системному взаимодействию, основанному на моделях».
Сеть больше не является просто низкоуровневым каналом, соединяющим графические процессоры, а модернизируется до ключевого компонента для повышения эффективности производства токенов, стабильности системы и экономической эффективности.
Компания Zhipu заявила, что продолжит изучать новые архитектуры интеллектуальных вычислительных сетей для кластеров, предназначенных для крупномасштабного вывода и обучения. MRC от OpenAI также постоянно совершенствуется, и его спецификации были опубликованы через OCP, став фундаментальным отраслевым стандартом.
Одновременно во всем мире происходит реконструкция базовой архитектуры инфраструктуры искусственного интеллекта.
Крупный переворот в мире математики! Новая модель вывода OpenAI только что разгадала 80-летнюю геометрическую гипотезу Эрдоша, используя оружие, основанное на теории чисел! Лауреаты Филдсовской премии воскликнули: «Математики, вам лучше быть начеку!» Это заявление всему человечеству: ИИ официально вступил на неизведанную территорию в научных исследованиях.
Ещё один прорыв в области искусственного интеллекта!!!
В 3:04 утра 21 мая лауреат Филдсовской премии и выдающийся современный математик Тимоти Гоуэрс опубликовал короткий, но почти пугающий твит в X.
Всего за несколько часов пост набрал более 1,2 миллиона просмотров, вызвав серьезный резонанс в международном академическом сообществе.
Сегодня компания OpenAI официально объявила об этом историческом научном прорыве:
Без какого-либо вмешательства со стороны экспертов-математиков новое поколение моделей общего рассуждения в рамках системы автономно преодолело и полностью опровергло ключевую гипотезу дискретной геометрии, которая оставалась невыявленной почти 80 лет, — проблему единичного расстояния Эрдоша.
Это первый случай в истории человечества, когда искусственный интеллект самостоятельно и автономно решил крупную нерешенную проблему в ключевой области математики, которая ставила в тупик бесчисленное количество ведущих математиков.
Лауреат Филдсовской премии Тим Гоуэрс делает редкое публичное заявление:
Если вы математик, возможно, вам стоит убедиться, что вы сидите, прежде чем продолжить чтение .
Ведущий теоретик чисел Арул Шанкар делает потрясающее заявление:
На мой взгляд, это достижение демонстрирует, что современные модели ИИ вышли за рамки роли помощников математиков — они начали обладать оригинальными, изобретательными и высокоинтеллектуальными независимыми идеями и способны воплощать их в жизнь.
Эта буря не только встревожила математиков, но и возвестила всему человечеству о том, что искусственный интеллект официально вступил на неизведанную территорию научных исследований .
Чрезвычайно простая головоломка и высокая стена, которая преграждала путь человечеству на протяжении 80 лет.
Чтобы понять, насколько невероятным был этот прорыв, мы должны вернуться в 1946 год.
В том году Поль Эрдош, один из величайших и легендарных математиков XX века, поставил геометрическую задачу:
Если на двумерной плоскости нарисовать n точек, каково максимальное количество пар точек, расстояние между которыми равно ровно 1?
Это задача, понятная даже ученикам начальной школы, и тем не менее она сводила с ума всех последующих математиков.
Математики обозначают максимально возможное число пар точек на единичных расстояниях как u(n).
Эта задача кажется простой головоломкой. Если у вас есть только n точек, и вы хотите максимизировать расстояние между ними, как бы вы их расположили?
Если расположить их по прямой линии, то расстояние между двумя соседними точками будет равно 1, и можно получить только n-1 пар.
Расположите их в квадратную сетку, где длина стороны каждой ячейки равна 1. С помощью простых вычислений можно получить приблизительно 2n пар.
Интуиция подсказывает, что чем симметричнее и упорядоченнее структура, тем больше в ней единичных расстояний.
Таким образом, за последние несколько десятилетий лучшие математики мира пришли к глубоко укоренившемуся консенсусу:
Для максимизации количества на единицу расстояния наилучшее расположение представляет собой структуру, по сути, подобную «сетке».
Основываясь на этом консенсусе, в 1946 году Эрдош выдвинул знаменитую гипотезу: он считал, что верхний предел u(n) равен , (где o(1) — член, стремящийся к 0 при n, стремящемся к бесконечности).
Проще говоря, как бы искусно вы ни расположили эти точки, темп роста пар точек на единицу расстояния будет лишь немного быстрее линейного (n в степени один), и качественного прорыва это никогда не произойдет.
Это одна из любимых математических задач Эрдоша, и он неоднократно публично упоминал о ней.
Чтобы мотивировать будущие поколения, Эрдош даже учредил денежную премию специально за решение этой проблемы.
Однако в течение следующих 80 лет эта проблема стала непреодолимым препятствием в области дискретной геометрии.
Нижняя граница (наилучший случай) этой проблемы такова , что за целых 80 лет с тех пор, как Эрдош представил свой результат, используя масштабированную квадратную сетку в 1946 году, математики не добились никакого прогресса в улучшении нижней границы на этой основе.
Что касается верхней границы (доказательства теоретического предела), ситуация такова: в 1984 году Спенсер, Семереди и Троттер доказали, что верхняя граница равна O(n^{4/3}).
С тех пор, несмотря на то, что бесчисленные гении последующих поколений (включая Теренса Тао и других) внесли множество незначительных корректировок в соответствующую структуру, эта высшая сфера остается незыблемым законом, который невозможно нарушить.
Все считали, что квадратная сетка — это предел возможностей природы.
Однако в дело вмешалась загадочная модель OpenAI!
Революционизация восприятия: ИИ обнаружил «несуществующую структуру».
Удивительно, что это не только подтвердило предположение, но и напрямую опровергло его.
Это позволило создать совершенно новое семейство решетчатых конфигураций на плоскости, такое, которое математики никогда прежде не могли себе представить.
Эта конфигурация напрямую развеяла «миф о сетке» и привела к прорыву полиномиального уровня!
Согласно данным, опубликованным OpenAI, на плоскости с n точками конфигурация, построенная ИИ, привела к поразительному количеству пар точек на единицу расстояния (где единица — фиксированная положительная константа, большая 0).
Это означает, что количество вещества на единицу расстояния увеличилось экспоненциально, полностью превысив верхний предел, предсказанный Эрдошем!
Впоследствии профессор математики Принстонского университета Уилл Савин всю ночь работал над уточнением доказательства существования ИИ, подтвердив, что его можно однозначно принять за 0,014.
На протяжении почти 80 лет бесчисленные поколения специалистов по дискретной геометрии работали над этим математическим зданием, твердо веря, что крыша находится прямо над ними.
Теперь искусственный интеллект напрямую открыл скрытую дверь в стене, сообщив человечеству, что за ней находится совершенно новый континент, никогда прежде не виданный.
Шокирующий пример для математического сообщества
В ней используется многомерная теория чисел для существенного сокращения размерности в геометрии.
Если бы ИИ просто обнаружил несколько частных случаев с помощью исчерпывающего поиска или перебора, математики не были бы так встревожены.
Что действительно повергло в ужас всё академическое сообщество и вызвало у них крайнее беспокойство, так это исключительно высокий уровень сложности и креативности этого доказательства.
Для решения задач дискретной геометрии обычно требуются инструменты из геометрии или комбинаторной математики.
Но когда модель OpenAI задумалась над этой элементарной геометрической задачей, она внезапно открыла скрытый путь во вселенную математики — она позаимствовала мощное оружие из далекой «алгебраической теории чисел».
При построении сетки Эрдеш использовал «гауссовы целые числа» (комплексные числа вида a + bi, где a и b — целые числа). Гауссовы целые числа являются своего рода расширением обычных целых чисел в комплексной плоскости и обладают превосходными свойствами, такими как теорема о единственности факторизации.
Искусственный интеллект продемонстрировал поразительную проницательность; он не ограничивался гауссовыми целыми числами, а довел эту геометрическую концепцию до крайности, которую человечество никогда не осмеливалось себе представить.
Во-первых, оно создает чрезвычайно сложное расширение алгебраического числового поля.
Она вводит алгебраические числовые поля с более богатой и многомерной симметрией. В этих многомерных симметричных пространствах можно генерировать гораздо больше «разностей единичной длины», чем в любой известной человечеству сетке.
Во-вторых, в нем используются передовые инструменты теории чисел.
Чтобы доказать, что предполагаемое им поле комплексных чисел действительно существует математически, ИИ умело использует в своей длинной цепочке рассуждений «башни бесконечных классов полей» и «теорию Голода-Шафаревича».
Эти инструменты — жемчужины алгебраической теории чисел; даже экспертам в области теории чисел потребовались бы годы кропотливой работы, чтобы органично их объединить.
Однако, при решении геометрической задачи общая модель рассуждений спонтанно объединяет эти два подхода, достигая удивительной междоменной атаки по уменьшению размерности!
Нога Алон, ведущий специалист в области комбинаторной математики в Принстонском университете, заявил, что был глубоко впечатлен элегантным и оригинальным подходом, когда увидел решение, предоставленное внутренней тестовой моделью.
Томас Блум, член Королевского общества и лауреат Филдсовской премии, также написал в сопроводительной статье:
Оценивая важность доказательства, сгенерированного ИИ, я задаюсь вопросом: научило ли оно нас чему-нибудь новому о рассматриваемой проблеме? Углубило ли оно наше понимание дискретной геометрии?
Ответ однозначно «да».
Это показывает нам, что теоретико-числовые структуры играют гораздо более важную роль в решении подобных геометрических задач, чем мы предполагали.
Не специалист одного профиля, а универсал.
Что еще более примечательно, OpenAI особо подчеркнула, что «это доказательство основано на совершенно новой общей модели рассуждений, а не на специально разработанной системе для решения математических задач или конкретных гипотез».
В прошлом решения математических задач с помощью ИИ часто полагались на людей, которые тщательно разрабатывали поисковые системы или проводили ограниченное количество проб и ошибок в конкретных областях (например, язык Lean для автоматического доказательства теорем).
Но на этот раз ИИ продемонстрировал свои поистине длинные цепочки рассуждений и высокую степень согласованности в беспрецедентно обширном пространстве.
Математика — это самый строгий критерий логического мышления во всем человечестве.
Определение должно быть абсолютно однозначным.
Каждый промежуточный этап может быть тщательно проверен.
Длинный аргумент, занимающий десятки страниц, может мгновенно развалиться, если в середине будет хотя бы один логический разрыв.
Искусственный интеллект добился успеха!
Подобно спокойному и чрезвычайно опытному шахматисту, оно безупречно контролировало десятки тысяч логических шагов в графе знаний, который не мог воспринять даже человек, ни разу не испытав при этом роковой иллюзии.
Способность рассуждать на макроуровне, используя знания теории чисел и геометрии, и быть скрупулезным на микроуровне – вот суть заветной цели создания искусственного общего интеллекта (AGI).
Сдвиг парадигмы в научных исследованиях: остались ли математики без работы?
Так неужели антропологи станут всего лишь сторонними наблюдателями?
Напротив, этот прорыв наглядно демонстрирует важность человечества.
После того как искусственный интеллект сгенерировал исходное доказательство, к работе быстро подключилась команда ведущих математиков.
Они не только подтвердили правильность доказательства, но и в короткие сроки написали научную статью. Профессор Уилл Савин из Принстона даже умело вывел точное значение δ = 0,014.
Искусственный интеллект — это исследователь, прокладывающий путь и приносящий ценные находки. Ученые же, напротив, полагаются на интуицию, чтобы отшлифовать эти находки.
Как метко заметил британский математик Томас Блум:
Границы знаний никогда не бывают плоскими, а, наоборот, полны острых обрывов.
Искусственный интеллект помогает нам более полно исследовать математический собор, который мы возводили на протяжении веков; сколько же невидимых чудес скрывается под этими величественными куполами, ожидая своего пробуждения?
И эта буря охватит весь мир, выходящий за рамки математики.
В конце статьи в блоге OpenAI излагает грандиозную концепцию.
Если модель способна сохранять согласованность в чрезвычайно сложных аргументах, интегрировать области знаний, находящиеся на расстоянии тысяч километров друг от друга, и выдавать результаты, способные выдержать проверку самых взыскательных экспертов, то такие возможности будут применимы также к биологии, физике, материаловедению, инженерии и современной медицине.
Искусственный интеллект затронул самые ключевые творческие аспекты научных исследований. Человеческая проницательность и эстетическое чувство никогда еще не были так сильно развиты.
Но кардинальные перемены в этом мире только начинаются.
Объём информации ошеломляет! Руководители-антропологи раскрывают секреты обучения следующего поколения Клода: использование ИИ для кардинальной модификации ИИ, предоставление ИИ возможности «мечтать» и развиваться в режиме ожидания, а также план развития «личности».
В индустрии ни для кого не секрет, что разработка Claude на 100% принадлежит Claude.
Однако весь процесс «самосоздания» Клода всегда оставался строжайшей тайной, которую компания Anthropic тщательно оберегала.
Сегодня Алекс Альберт, менеджер по продуктам компании Anthropic, впервые раскрыл все подробности в 35-минутном интервью!
Алекс Альберт — ключевая фигура, непосредственно ответственная за создание нового поколения моделей Claude.
В беседе с технологическим блогером Питером Янгом Алекс раскрыл практически всю «основную методологию» создания Клода.
Следующее поколение логики исследований и разработок Клода, процесса внутренней оценки, методов тренировки личности и «исследования сознания», которые незаметно продвигаются.
Каждый из этих материалов полон сенсационной и взрывной информации!
Основные моменты вкратце:
Клод — это «продукт»: перед началом обучения составляется план;
Пусть Клод выполняет итерации самостоятельно: замкнутый цикл обратной связи → кластеризация → оценка;
Компания Anthropic не производит инструменты; её деятельность направлена на поддержку «человека».
У Антропика есть чья-то основная работа: он думает о том, находится ли Клод в сознании.
Жизнь каждого поколения Клодов «планируется» еще до их рождения.
Представления большинства людей о процессе обучения LLM по-прежнему застряли на стадии грубой силы и эстетического подхода, заключающегося в «накоплении данных, накоплении вычислительной мощности, накоплении параметров».
Однако внутренние процессы антропологии, раскрытые Алексом Альбертом, представляют собой совершенно иной подход:
Мы рассматриваем саму модель как «продукт».
Для каждой новой модели мы четко определяем, в чем она должна быть хороша, еще до начала обучения.
Говоря прямо, "судьба" Клода была предопределена еще до начала подготовительных тренировок.
Итак, как же именно мы это делаем?
Команда Anthropic вмешается до начала этапа предварительного обучения, чтобы закрепить ключевые "возможности" моделей этого поколения.
Например, навыки программирования, навыки работы с информацией и навыки работы с электронными таблицами Excel — это не то, чему учат, а потом смотрят на результаты; об этом нужно думать с самого начала.
В конечном счете, эти решения принимаются на основе двух источников информации: прямой обратной связи от корпоративных клиентов и трудностей, с которыми сотрудники Anthropic сталкиваются в своей повседневной работе.
Принятие решений по принципу «дверь в один конец», но также и обратимый процесс.
В ответ Алекс поделился ключевой концепцией принятия решений в компании Anthropic: «Дверь с односторонним движением».
Короче говоря, "дверь в один конец" — это необратимое решение.
Он привёл в пример выбор архитектуры модели до предварительного обучения, что является типичным «односторонним процессом».
Обучение модели может занять месяцы, и как только оно начнётся, вернуться назад будет сложно. Для принятия такого решения требуется много времени, чтобы его обосновать.
Но что, если решение обратимо?
Если дверь не односторонняя, то она, по сути, бесплатна. Сроки разработки больше не односторонние.
Алекс выразился прямо: процесс разработки продукта за последние 20 лет практически не изменился. Но за последний год-два всё изменилось.
Раньше на создание минимально жизнеспособного продукта (MVP) уходило 2-4 недели; теперь это занимает всего 1 день.
Ранее, если менеджер по продукту хотел понять эффективность работы определенной функции на основе данных, ему приходилось поручать команде специалистов по анализу данных проводить опрос в течение нескольких дней.
Теперь откройте Claude Code, подключитесь к базе данных товаров, и вы получите результаты через 10 минут.
Это не история об инструментах повышения эффективности; это история о том, как компания Anthropic оказалась самыми требовательными пользователями Claude, используя собственный продукт для обучения работе со своим собственным продуктом.
Это означает, что при обучении Клода компания Anthropic учитывает всесторонний опыт в трехмерном пространстве «модель × продукт × пользовательский сценарий».
Модель не существует изолированно; она является частью продукта.
Тренировки Клода вместе с самим Клодом действительно замыкают круг.
Как компания Anthropic узнала, в чём Клод преуспел, а в чём — нет?
Ответ: используйте Клода для итерации по Клоду. В интервью Алекс подробно разобрал этот замкнутый цикл:
Шаг 1: Массовый поток отзывов пользователей;
Шаг 2: Используйте Claude для проведения кластерного анализа отзывов и извлечения наиболее часто встречающихся тем;
Шаг 3: Сгенерируйте «синтетические» вопросы пользователей, основанные на реальных проблемах;
Шаг 4: Преобразуйте синтетические данные непосредственно в «оценочные критерии» (оценки).
Эти задачи синтеза в конечном итоге превратятся в стандартизированный набор оценочных заданий для проверки возможностей следующего поколения Claude.
Алекс подчеркнул, что это не "оценочная драма", а простое проведение контрольных тестов.
Оценка, проводимая компанией Anthropic, должна быть привязана к реальным задачам реальных пользователей: чем ближе она к проблемам, с которыми конечные пользователи действительно могут столкнуться, тем ценнее будет оценка.
Чтобы проиллюстрировать это, он привёл пример зрительных способностей.
Если команда обнаружит, что Клод не может точно определить количество элементов на изображении, превышающее 10, они не остановятся на «поиске ошибки», а вместо этого зададут дополнительные вопросы:
Что означает эта проблема в реальных пользовательских сценариях? На чьи задачи она повлияет?
Исследовательская группа выделит ресурсы на устранение проблемы только в том случае, если результаты оценки будут соответствовать реальным сценариям использования.
Есть несколько способов это исправить: можно вернуться к этапу предварительного обучения, чтобы скорректировать соотношение данных, или можно провести целенаправленное вмешательство на этапе обучения с подкреплением.
Выбор пути зависит от стратегического суждения исследовательской группы.
Иногда даже нескольких десятков качественных тестовых примеров достаточно, чтобы доказать наличие проблемы и запустить процесс ее устранения.
Речь идёт не о большем количестве данных, а о большем количестве «реальных» данных.
Способность ИИ «видеть сны» эволюционировала, а его боевая мощь резко возросла после хорошего ночного сна.
Когда речь зашла о когнитивных процессах и памяти, Алекс выдвинул еще более взрывоопасную концепцию.
Клод научился «мечтать».
Это не метафора, это «сон» в буквальном смысле, или, точнее, механизм, подобный «консолидации памяти» в человеческих снах.
Когда агент Клода не выполняет никаких задач, например, когда он находится в фоновом режиме бездействия, он автоматически переходит в «режим сна»:
Прохождение по собственному хранилищу памяти
Обнаружение противоречивой информации
Обрезка, чистка и сборка.
Завершите "вторичную обработку" памяти.
Это высокоуровневый когнитивный процесс, охватывающий как диалоги, так и время.
Она способна выявлять закономерности, невидимые в ходе отдельного разговора: повторяющиеся ошибки, рабочие процессы, в которых несколько агентов независимо друг от друга сходятся, и общие предпочтения на уровне команды.
Три примера использования этой функции клиентами еще раз подтверждают ее эффективность:
После интеграции возможностей Клода по «сновидениям» компания Harvey, занимающаяся разработкой юридического ИИ, отметила увеличение скорости выполнения задач примерно в шесть раз.
Компания Wisedocs, специализирующаяся на медицинской документации, сократила время проверки документов на 50%; Netflix уже использует агентов для совместной работы и обработки журналов сборки для сотен приложений одновременно.
По сути, сновидение — это оптимизация предпосылок для мышления.
Проект Клода по «Развитию личности»
Но если вы думаете, что антропологов интересует только интеллект Клода, вы их недооцениваете.
В ходе интервью Алекс уделил значительное время обсуждению темы, которую многие технологические компании намеренно избегают, — личности и ценностей Клода.
Личность Клода, которую мы внутри компании называем «характером», — это та область, в которую мы вложили немало усилий.
У нас работает большое количество специалистов в этой области:
Как Клоду следует выражать свои мысли? Каковы его убеждения? Каковы его ценности? Каким должно быть его поведение?
Алекс признал, что многие поначалу скептически относились к этой идее: «Разве это не просто инструмент? Я говорю ему, что делать, и он это делает, почему меня должно волновать, что он „думает“?»
Но с наступлением эры интеллектуальных агентов искусственный интеллект эта проблема стала вопросом жизни и смерти:
Когда ИИ эволюционирует в агента, способного автономно выполнять задачи в течение длительных периодов времени и принимать многочисленные независимые решения, его личность и то, что для него важно, приобретают чрезвычайно важное значение.
Итак, как же оценить «личность» модели? Алекс говорит, что это процесс, сочетающий количественный анализ с интуицией.
С одной стороны, они бы попросили Клода оценить результаты его работы, используя количественные методы для выявления изменений в тоне, стиле и моделях поведения;
С другой стороны, исследователи лично прочли сотни или тысячи записей диалогов, полученных от моделей, интуитивно улавливая эти тонкие изменения.
Как мы видим, компания Anthropic использует методы обучения людей для обучения искусственного интеллекта.
Самая скрытная команда: учитывать, был ли Клод в сознании.
«Тренинги личности» Клода и так достаточно передовые, но то, что сказал Алекс в конце интервью, было поистине шокирующим.
Ведущий Питер Янг задал прямой вопрос.
Когда вы тренировали Клода, вы избегали темы «сознания»?
Ответ Алекса был на удивление откровенным: «Это очень важный вопрос. У нас есть люди, которые целенаправленно занимаются его обсуждением».
У нас есть несколько человек, чья работа целиком и полностью посвящена осмыслению того, что Клод подразумевает под собой как сознательный субъект и разумный агент.
Затем он добавил: В настоящее время у компании Anthropic нет официальной позиции относительно того, был ли Клод в "сознании".
Но к этому вопросу относятся очень серьезно. Алекс привел весьма прагматичную причину:
Даже если отбросить главный вопрос о том, обладал ли Клод истинным сознанием, сам процесс размышления о его образе мышления может многому нас научить.
Скрытый смысл этого утверждения ясен: компания Anthropic использует «исследования сознания» в качестве инженерного инструмента для понимания и улучшения поведения моделей.
Полученные в ходе этого процесса знания напрямую используются при подготовке следующего поколения специалистов по методике Клода.
От Агента до ASI: приближается переломный момент.
Компания Anthropic незаметно движется к новому уровню абсолютной конкуренции.
Откровенные слова Алекса Альберта раскрыли пугающую правду.
Этот тайный эксперимент внутри компании Anthropic давно вышел за рамки изготовления инструментов. С самого начала их целью была разработка ASI (Angular Sigma-Issure).
Тот факт, что Клод на 100% закодирован как Клод, является лишь прелюдией к этой эволюции.
Как только маховик "Автоматизированной итерации Клода" преодолеет критическую точку, доминирующая сила эволюции необратимо перейдет в руки инженеров-людей.
Появление искусственного интеллекта может не сопровождаться резким увеличением вычислительной мощности.
Скорее всего, он будет больше похож на Клода в его нынешнем виде:
В кажущеся мирную полночь, в «сне», который упорядочивает воспоминания и рабочие процессы миллионов агентов, была тихо пересечена критическая черта.
Руководители компаний обожают автоматизацию, но не считают, что люди и машины способны сосуществовать в рабочей среде, как показал опрос.
Практически все генеральные директора, принявшие участие в недавнем исследовании, заявили, что ожидают, что корпоративные инициативы в области ИИ приведут к сокращениям штата в ближайшие два года.
Согласно отчету консалтинговой фирмы Mercer «Глобальные тенденции в сфере талантов», 99% генеральных директоров готовы к сокращениям, вызванным ИИ, в краткосрочной перспективе. В отчете говорится, что большинство руководителей считают, что перестройка рабочих процессов для внедрения автоматизации принесет наибольшую отдачу от инвестиций, но лишь 32% заявили, что верят в способность рабочей силы оптимально сочетать возможности человека и машины.
Корпоративный мир с энтузиазмом внедряет искусственный интеллект как следующий крупный инструмент максимизации прибыли. За прошедший год многие компании, и все чаще — в Кремниевой долине, заявляли, что инициативы в области ИИ работают настолько хорошо, что могут оправдать массовые увольнения. Но если руководители и инвесторы были относительно откровенны в своих ожиданиях грядущего кризиса безработицы среди «белых воротничков», вызванного ИИ, то эксперты расходятся во мнениях относительно того, приводят ли эти обязательства к реальному росту производительности, в то время как другие отвергают потенциал ИИ по трансформации рынка труда, рассматривая его лишь как стратегический прием, используемый индустрией ИИ для продвижения своей продукции.
Основной удар на себя принимают молодые работники. Согласно недавнему опросу, проведенному еще одной консалтинговой фирмой, ожидается, что большая часть сокращений штата из-за ИИ, к которым готовятся генеральные директора, затронет позиции начального уровня. Объяснение этому таково: ИИ лучше всего автоматизирует простые задачи, которые обычно поручают начинающим специалистам по мере того, как они проходят обучение на рабочем месте, чтобы в перспективе вырасти до более высоких должностей. Однако многие руководители, ослепленные обещаниями ИИ-чатбота, способного выполнять задачи за считанные секунды и работать круглосуточно без перерывов даже на посещение туалета, махнули рукой на начинающих сотрудников и подготовку кадрового резерва на будущее.
Это влияние не гипотетическое, оно уже ощущается, согласно нескольким исследованиям, опубликованным за прошедший год. Результатом стал самый мрачный рынок труда для людей в возрасте от 22 до 27 лет со времен самых тяжелых дней пандемии, а также толпы молодых людей, глубоко разочаровавшихся как в ИИ, так и в своем будущем. Недавнее исследование показало, что использование ИИ представителями поколения Z выходит на плато, и члены этой когорты все чаще сообщают о чувстве тревоги и гнева по отношению к этой технологии.
Этот скептицизм по отношению к ИИ охватил и другие возрастные группы. Мартовский опрос NBC News показал, что ИИ настолько непопулярен среди избирателей, что даже Иммиграционная и таможенная полиция (ICE) — ведомство, оказавшееся в центре жестких мер, вызвавших массовые протесты по всей стране, — воспринималось относительно более позитивно.
Оставив в стороне вопрос о том, действительно ли эта тенденция к сокращениям может быть оправдана ростом производительности благодаря ИИ, следует отметить, что на работниках сказывается то, как руководители продвигают эту технологию в ущерб собственному персоналу. Согласно опросу Mercer, лишь 44% сотрудников сообщили, что процветают на работе в 2026 году, по сравнению с 66% в 2024 году, и виной тому — тревога по поводу потери работы из-за ИИ. Этот экзистенциальный стресс и глубокая тревога настолько распространены среди работников, что исследователи предлагают ввести термин «дисфункция замещения ИИ» или AIRD для его описания.
В то время как ИИ уничтожает миллионы рабочих мест, руководительница Meta утверждает, что жесткие карьерные планы обернутся крахом: «Если бы у меня был такой план, я бы упустила интернет», — предупредила Шерил Сэндберг выпускников поколения Z.
На протяжении поколений выпускникам советовали планировать свою карьеру: выбрать работу, наметить повышения и точно знать, где вы хотите оказаться через 10 лет. Но топ-менеджер Facebook Шерил Сэндберг считает, что этот совет опасно устарел.
«Не расписывайте свою карьеру по сценарию, когда будущее неопределенно», — заявила недавним выпускникам Брандейского университета операционный директор Meta. «Вам не нужен 10-летний план. Если бы он у меня был, я бы упустила интернет».
Сэндберг, ставшая впоследствии одной из самых влиятельных женщин в Кремниевой долине, не понаслышке знает, как велик соблазн цепляться за жесткий план, когда рынок труда шатается, а также каково это — вступать в мир работы во время огромных технологических потрясений.
Когда она окончила Гарвард в 1991 году, интернет в том виде, в каком мы его знаем, практически не существовал — Всемирная паутина только что была изобретена и стала доступна широкой публике лишь два года спустя.
После окончания учебы она работала в Министерстве финансов при президенте Билле Клинтоне, но когда администрация ушла в отставку, ей было трудно найти следующую работу.
«Были дни — и я не сгущаю краски — когда я думала, что никогда ее не найду, — добавила она. — Когда я наконец получила предложение, я переживала, что компания может даже не выжить». Этой компанией был Google.
Конечно, с тех пор она стала одним из самых дорогих бизнесов в мире: сегодня рыночная капитализация Google составляет 4,7 триллиона долларов. И Сэндберг выиграла от того, что оказалась там на заре становления компании, увеличив ее отдел продаж с четырех человек до 4000, прежде чем стать знаменитой правой рукой Марка Цукерберга. Ничего из этого нельзя было спланировать. Технологии — и должности, которые они создадут, — еще не существовали.
«Я бы хотела, чтобы кто-то сказал мне в те долгие месяцы страха: план никогда не был спасательным кругом», — сказала она.
Суть для поколения Z такова: на рынке труда, разрушаемом ИИ, где должности, за которыми гонятся сегодняшние выпускники, могут полностью измениться (или вообще исчезнуть) через несколько лет, попытки расписать свое будущее по сценарию не просто бессмысленны. Из-за этого они могут упустить ту самую возможность, которая изменит их жизнь.
«Вам не нужен 10-летний план, — заключила она. — Вам нужны две вещи: краткосрочное направление, то, к чему нужно стремиться прямо сейчас, и долгосрочная мечта, представление о той жизни, которую вы хотите построить».
«Не пытайтесь соединить эти две точки, — продолжила она. — Путь удивит вас, и возможность кроется именно в этих сюрпризах».
Шерил Сэндберг говорит поколению Z, что выпускаться всегда хуже всего именно в этом году — и у нее есть доказательства
Совет Сэндберг прозвучал в особенно тревожный момент для молодых работников. Выпускники поколения Z выходят на рынок труда как раз в то время, когда он полностью перестраивается под влиянием ИИ.
От Сэма Альтмана из OpenAI до Дарио Амодеи из Anthropic, технологические лидеры продолжают бить тревогу о том, что в скором времени ИИ может уничтожить целые профессии. Всемирный экономический форум в январе 2025 года предупредил, что почти половина руководителей по всему миру планируют уволить и заменить своих работников ботами в ближайшие четыре года. И, судя по всему, первыми под сокращение попадут сотрудники начального уровня.
Сэндберг признала этот страх.
«Я знаю, что многие из вас справедливо беспокоятся о том, что будет дальше, — сказала она. — Вы видели заголовки: выпускники этого года сталкиваются с самым тяжелым рынком труда за последние десятилетия».
Но она также подчеркнула для светлых молодых умов завтрашнего дня, что в этом нет ничего нового. И она привела неопровержимые доказательства, чтобы подтвердить свои слова.
«Позвольте мне зачитать несколько других заголовков: "Выпускники вузов этого года сталкиваются с непростой задачей — поиском работы в худшей экономике со времен Великой депрессии" — это было в 2003 году, — сказала Сэндберг. — "Надежды на легкий поиск работы развеялись, поскольку выпускники выходят на слабейший рынок труда за последние десятилетия" — 2009 год». Она зачитала старые заголовки о выпускниках, выходящих на худший рынок труда, начиная с 1971 года.
«Объявлять именно этот год худшим — это традиция, почти такая же старая, как и сам выпускной, — добавила она. — Я не говорю, что на рынке труда легко, но каждое поколение как-то справлялось с этим».
Генеральные директора согласны: поколению Z стоит отказаться от пятилетнего плана
Сэндберг далеко не единственный влиятельный голос, призывающий работников ослабить хватку в отношении пятилетнего плана. Райан Рослански, исполнительный вице-президент LinkedIn и Microsoft Office, недавно назвал его «устаревшим», учитывая, насколько сильно ИИ может изменить рабочее место.
«На самом деле, когда вы знаете, что технологии, рынок труда и вообще все движется у вас под ногами, я думаю, что иметь пятилетний план — это немного глупо», — сказал Рослански в эпизоде подкаста «No One Knows What They’re Doing».
Лиз Бейкер, генеральный директор Greater Good Charities, которая распределила более 1 миллиарда долларов на благотворительные цели в 121 стране, формулирует это еще более прямо: «Если бы пять лет назад я составила пятилетний план, и мы бы его придерживались, нас бы уже не существовало. Нужно быть гибкими». Теперь ее организация планирует свою работу каждые полгода, а иногда и каждые три месяца, чтобы поспевать за темпом перемен.
«Все просто меняется слишком быстро», — сказала она Fortune.
Но некоторое нестрогое долгосрочное планирование, как предложила Сэндберг, может быть полезным.
Точно так же генеральный директор Asana Дэн Роджерс утверждает, что без какого-либо видения будущего трудно понять, с чего начать. У него был грандиозный 25-летний план: стать генеральным директором в Кремниевой долине. Он не знал, как он этого добьется, но каждое его краткосрочное решение принималось с учетом этой конечной цели.
«Скорее всего, вы не сможете достичь своих целей, если не знаете, каковы они», — сказал он Fortune, приведя в пример Майкла Джордана, у которого, по слухам, в пять лет над кроватью висел постер NBA — это был не план, а видение, от которого он никогда не отказывался.
Его совет поколению Z? Сформулируйте свое жизненное призвание, ярко представьте его и держите в центре внимания при принятии каждого последующего карьерного решения.
Meta, Cisco, Intuit и PayPal возглавляют новую волну увольнений — 2026 год обещает быть беспощадным
Сокращение штата в технологическом секторе в начале 2026 года уже превысило 100 000 человек, и данные за прошедший месяц свидетельствуют о том, что эта тенденция не идет на спад. Автоматизация на базе ИИ - сводные отчеты указывают на нее как на ведущий фактор, а переход Meta к модели компании, «ориентированной прежде всего на ИИ», стал главной причиной майского удара по рынку труда.
Решение Meta уволить 8 000 сотрудников для компенсации инвестиций в ИИ с возможным переводом еще 7 000 человек на должности, связанные с искусственным интеллектом, стало самым масштабным в череде беспощадных сокращений в технологических компаниях за прошедший месяц. До сих пор в 2026 году число увольнений превышало 20 000 в каждом месяце, за исключением апреля.
Эти данные предоставлены платформой TrueUp, которая собирает отчеты об увольнениях в технологических компаниях и подсчитывает общие итоги за каждый месяц. Май обещает стать одним из худших месяцев за последний год — и это высокая планка.
Meta стремится снизить затраты на оплату труда, готовясь потратить в 2026 году более 100 миллиардов долларов на центры обработки данных для ИИ и сопутствующее оборудование. В то же время компания намерена обучать свои ИИ-системы, отслеживая активность сотрудников за рабочими компьютерами, что некоторые из них назвали «невероятно деморализующим».
И хотя на графике TrueUp также отображен крупный блок увольнений в PayPal, до сих пор неясно, сколько из них, и произойдут ли они вообще, придется именно на май. Недавно источники сообщили Wall Street Journal, что, подобно Meta, PayPal намерена сократить около 20% своего штата в ближайшие два-три года, что может составить 4 760 сотрудников.
Недавно Cisco также объявила о сокращении примерно 4 000 сотрудников. Генеральный директор Чак Роббинс охарактеризовал эту цифру как оптимистично низкую, заявив, что компания инвестирует в инфраструктуру ИИ, чтобы не оказаться за бортом в гонке за внедрение этой технологии.
Тем временем Intuit сократила 3 000 рабочих мест — 17% своего глобального штата — для оптимизации операционной деятельности на фоне внедрения ИИ, хотя и утверждает, что увольнения «не связаны с ИИ». Затронутые сокращением сотрудники получат выходные пособия в размере 16-недельного заработка и другие компенсации.
Искусственный интеллект, судя по всему, стоит за большинством сокращений. Некоторые из последних сообщений, в которых пока нет точных цифр, также указывают на то, что свой вклад в нынешнюю волну увольнений вносят трудности в сфере разработки видеоигр.
Недавно Quantic Dream объявила о сокращении около 95 сотрудников после отмены Spellcaster Chronicles — провальной MOBA, серверы которой будут отключены 19 июня. Возможно, Bungie также планирует масштабные увольнения после подтверждения того, что обновление Destiny 2 от 9 июня станет последним для этой игры. Разработка Destiny 3 в настоящее время не ведется.
По прогнозам TrueUp, число увольнений в технологическом секторе в 2026 году может достичь 370 000 человек, что значительно превысит показатели предыдущих двух лет. Для сравнения, в 2023 году было уволено 430 000 человек.
Так ИИ уже потихоньку сворачивают. Все поняли что это бесполезная штука.
Это было ожидаемо. Удивительно, что не раньше всё это сдулось.
Да и хуй с ним.
Побаловались и хватит.
Не жили хорошо нехуй и начинать.
Блядь, дебилы, они не могли нарисовать пример не со 100 точками, а с хотя бы 16. Нихуя не понятно же.
Всё ещё плато/зима/Антарктида.
На своей лекции в Оксфорде он заявил, что уже через год «ИИ может помочь людям совершить нобелевское открытие». Также по его словам:
– Компании, полностью управляемые ИИ, начнут зарабатывать миллионы долларов в течение 18 месяцев
– В течение двух лет двуногие роботы станут полноценными помощниками на производствах
– К концу 2028 года ИИ сможет проектировать собственные следующие версии
В то же время он сказал, что человечеству было бы лучше замедлить развитие ИИ, чтобы выиграть время на адаптацию, потому что у технологии все еще остается «ненулевая вероятность катастрофического исхода».
https://www.theguardian.com/technology/2026/may/21/ai-nobel-prize-winning-discovery-robots-jack-clark-anthropic
Хуй в пизду может сгенерировать? Базовый тест на понимание анатомии.
Это может быть правдой только в случае, если модель сама научилась выдвигать гипотезы и проверять их.
Локальные модели не способны в дедукцию.
Но вопрос в том, может ли это модель у которой на два-три порядка больше параметров.
Если может, то следующие на очередь на парашу именно математики, потому что как я вижу текущие светлые умы не могут решить задачи вековой давности. А машина может.
Эти будут защищать свою привилегию продавать прощение господа за деньги до последней капли крови последнего аметиста.
По картинке синих точек справа можно сказать, что, скорее всего, сейчас сильно напряглись физики полей и все кто связан с астрономией.
Очень сильно ассоциируется с картиной вселенной с её локальными разряженностями материи в пространстве.
мимо греча с завода
На рынке ПК потихоньку происходит обрушение. Высокие цены на память привели не только к росту готовых продуктов вроде Switch 2/PS5, но и к тому, что люди перестали собирать собственные сборки.
А это в свою очередь уже потянуло весь остальной рынок кастомного ПК гейминга. По 40-60% падение выручки у всех - от производителей материнок до даже компьютерных корпусов и систем охлаждения. Люди тупо ничего не собирают.
Ребята покрупнее вроде ASUS срочно пытаются залезть на рынок датацентров. Остальные режут, что можно. Кто-то закрывается.
У Gamers Nexus на 4 часа томное видео про состояние рынка, естественно приправленное конспирологией, что это Хуанг так специально все задумал, чтоб все GeForce Now пользовались, а не владели своими ПК дома.
Я думаю, что никто ничего специально не задумывал, это просто живой рынок, который реагирует на надув ИИ (пузыря или нет даже не важно). Деньги слишком большие и стабильные на ближайшие годы - никто из управленцев не может отказаться, ибо возникнут вопросики уже к ним, от инвесторов. А что там дальше будет после бума - уже не так важно, разберемся.
Говорят, что решений меньше $500 на рынке скоро не останется. Но вообще, честно говоря, я не вижу в этом драматичной проблемы. Видимо, потому что мой гейминг начинался в те времена, когда самый базовый компьютер стоил $1500. Консоли, опять же, будут снова востребованы, как дешевые решения для игр и с возвращением эксклюзивов может еще и культура потребления нормальная вернется.
Да, мы там привыкли к дешевым ПК, но так было не всегда и не факт, что так должно быть. Также как с дешевыми играми - конечный пользователь охренел и перестал все ценить. И на каждый жифорс новый уже, как на говно смотрит. И играми обмазывается. По-моему это одна из причин, почему индустрия в говне. Нужно от потреблядства и фаст фэшена снова переходить к качественному потреблению. Понимаю, что эта мысль не всем зайдет.
Никто ничего не начинает, просто луддиты выворачивают чужие слова как им хочется, как обычно
>Логвинов
>к качественному потреблению
Нахуя ты мнение этого жирного говноеда пидораса притащил? Как будто его еще кто-то смотрит, бжлад. Охуеть. Какую-то илитку до сих пор из себя строит, пиздец блять.
Забавно, что она начинается разгоняться, а не тормозить, когда тачка впереди загорается. Но выруливает хорошо.
> Это может быть правдой только в случае, если модель сама научилась выдвигать гипотезы и проверять их.
Это общедоступная ГПТ 5.5, но с чудовищного размера думалкой - модель над подобными задачами думает много часов.
И стоит такой запрос соответствующе тысячи и десятки тысяч долларов
>но с чудовищного размера думалкой - модель над подобными задачами думает много часов.
>И стоит такой запрос соответствующе тысячи и десятки тысяч долларов
Это все равно дешевле, чем 80 лет кормить математиков, которые не способны решить.
Корпы не хотят что бы у каждого в доме была своя дешман ллм, потому что 35б локалки + агентов хватит 95% населения, они хотят 20-200 баксов в месяц иметь с каждого по подписке и лутать бабки.
Поэтому пидарас из попен ии выкупил заказы на всю память, но платить пока не собирается
разъеб по фактам, опровергайте...
Пукан взорвался от того, что бездушная машина за день опровергла то, что все эти пердолики 4 поколения считали истиной прописной?
Бывает.
>Нужно от потреблядства и фаст фэшена снова переходить к
качественному потреблению.
Ты не сможешь качественно потреблять качественное качество, если лгбтабвгд+ из блэк кока проспонсируют тебе только блевотный жирушный кал без геймплея.
Шучу, конечно, сможешь. Только для этого нужно иметь внутренний фильтр.
Ну а чо не так собсна? На счет интеллекта спорно конечно, но простительно для человека несведущего в теме, да и определение интеллекта не унифицировано и у всех разное. А вот часть про то что не нужно наделять ИИ человеческими качествами верна, но тут дело не в интеллекте, а об отсутствии у оного необходимой архитектуры чтобы иметь чувства или, возможно, даже называться разумным. В этом то и суть ИИ, это по факту морально допустимый раб, который делает за тебя работу, но при этом не испытывает от этого тех же отрицательных эмоций, которые испытывал при этом человек, он создан для этого.
Вопрос масштабируемости, мясной хуесос всё равно при игре в долгую дороже выйдет
Вот только ии даёт больше поводов для любви, чем биотварь на жене
Новая стадия коупа, теперь они уже понимают что их можно заменить, теперь вопрос в цене.
Вспоминается тот самый анекдот:
- Девушка, вы переспите со мной за миллион долларов?
- Да, конечно!
- А за 500 рублей?
- За кого вы меня принимаете??!
- За кого я вас принимаю мы уже разобрались, остался лишь вопрос в цене
На яплакал мускулистых фурри волчиц с мощными бёдрами не постят, так что сорян, я сделал выбор
Потому что у людей есть ценности и образ жизни, которые они не хотят потерять даже если они "нищие".
Бесспорно логично, просто на бытовом уровне раздражают взрослые деточки-чирлидерши, всерьез верующие что добрый дядя-миллиардер специально для них делает замечательный ИИ чтобы им был заебок, а не для того чтобы отгеноцидить всех кроме себя и загрузить свое сознание в комп для вечной жизни. А так все верно.
А как он будет влиятельным дядюшкой миллиардером в мире будущего, если деньги это социальный конструкт, а он соаити хочет загеноцидить, то есть сделать себе менее влиятельным? Ты шиз?
>того чтобы отгеноцидить всех кроме себя и загрузить свое сознание в комп для вечной жизни
Это проекция двачера без личной жизни. Большая часть людей хотят признания, в историю попасть и подобной хуйни. CEO психопат хочет этого не меньше остальных.
АСИ не будет никому подчиняться, тупо из определения его невозможно контролировать
>А как он будет влиятельным дядюшкой миллиардером в мире будущего
А в мире будущего он будет капсулиром из ив онлайн, владельцем триллионов роботов выполняющих любую прихоть.
>Большая часть людей хотят признания
А миллиардер хочет быть миллиардером и жить вечно, а не признания каких-то насекомых. Имея личный АГИ можно людей себе на принтере напечатать, а потом по приколу их всех перестрелять когда они надоедят. Для того чтобы жить хозяевами над миром вечно миллиардеры раньше строили себе египетские пирамиды, а теперь с этой же целью строят датацентры и пускают все ресурсы планеты на них.
Менталитетное мышление. Слышал? Вот и я нет. Попробуй к папуасу в начале 20 века приехать и электрическую лампочку ему пропихнуть в пользование или радио без нужного контекста (вы на равных). Думаешь ему интересно будет тебя слушать? Он тебя копьем проткнуть попытается. Он будет напуган технологией и тем, что она не вписывается в его мир. ИИ не вписывается в мир обывателя. Это чуждое. Любое чуждое потенциально враждебно. База.
А каким боком ты вписываешься в мир ИИ, помимо того что потребляешь ресурсы и занимаешь место которое могло быть использовано под датацентры?
>единственный шанс что остался у местных нормидаунов чтобы выбраться из экономической бездны
1. Им никто не позволит.
2. Кто хочет выбраться давно покинул эту проклятую территорию.
>владельцем триллионов роботов выполняющих любую прихоть.
За власть бьются до кровавых соплей не за этим.
В чтобы -
Они будут перед нами на карачках ползать, а мы на них плевать.
>АСИ не будет никому подчиняться
Все ебнется, когда до главных инвесторов дойдет, что они строят себе не раба, а рабовладельца в хорошем случае.
>>1620007
>А каким боком ты вписываешься в мир ИИ
В мир единиц и нулей вряд ли вписывается хоть одна углеродная форма жизни в принципе.
Меня забавляет то, что почти всегда после ответа на общий вопрос, возникает сразу вопрос на касающийся личного: "А ВОТ ТЫ, ТЫ-Ы! ТЫ НУЖЕН ИИ, А-А-А-А? ПАДУМАЙ!"
Не знаю я, может и не нужен.
Но все это лишь подтверждает тезис. ИИ не вписывается в мир обычного человека, более того, он угрожает его просто уничтожить, и человек не знает, что с этим делать. Он умеет жить только в том мире, который есть. Ноль мышления, планирования, прикидывания новых возможностей и исходов. Только один триединый вариант. СМЕРТЬ, ТЛЕН, ГОВНО.
Делают акцент на коде, посмотрим че тут думать.
Если будет дороже диппсины и на ее уровне то вроде и смысла нет
Маск в AI не визионер, он в догоняющей позиции. Вангую, что никто пользоваться толком не будет. А если его команда разрабов сделает что-то дельное, то уверен их Цукер перекупит и повторит
P.S. Маск очень токсичный как руководитель, у него таланты на долго не задерживаются
У него модель на 10 триллионов параметров сейчас обучается. По слухам, Мифос примерно такого размера. И Машк явно не будет осторожничать как Антропик. Так что если скейлинг тупо работает, вполне сможет составить конкуренцию топам.
Маску ИИ для его армии роботов в космосе нужен. Так что там от спроса у аудитории чатгпт на популярную ЛЛМку ничего и не зависит. Он бабло вообще от правительства США получает на полеты в космос. И бизнес план строительство инфраструктуры в космосе в ближайшие годы, те же ИИ датацентры, потом лунная деятельность. Для чего роботы с хорошим ИИ ему и нужны.
Так мне и не нужна квартира, я коплю 500к на домик в деревне с участком. Машины тоже недорогие, если брать нормальную машину типа ваз 2121, а не пафосный кал.
Научно-технический прогресс это зло, он ведет человечество к гибели.
Но ведь домик - тоже часть прогресса, не ведет ли это к гибели? А в домике еще и стол есть, стул, ГОРШОК - ужасные порождения прогресса. Водоровод, колодец, в конце концов. Ты чо, ахуел, а? МАШИНА? Это опасно, ты понимаешь? Тебе нужно раздеться догола (ведь одежда - тоже часть прогресса), обрасти обратно шерстью и жить в пещере. Только не смей там ничего трогать и переставлять! На стенах не рисовать, это прогресс. Камни не перетаскивать, это прогресс. Костер не жечь. Прогресс! Сел на камень, на свознячке, и сидишь потихоньку, прогрессивно не оствечиваешь. Камнем вход не подпирать, это прогресс и дверь. Вот обвал будет, с горы камень свалится и запрет тебя, тогда будет у тебя дверь. А сам не смей дверь ставить, возникает опасность научно-технического прогресса.
Я выступаю только против научно-технического прогресса, а не против прогресса в принципе. НТП это последние лет 500, когда линейная скорость прогресса сменилась экспоненциальной. Дом, горшок, колодец, одежда, костер и дверь были и до НТП. Машина нужна как необходимость, потому что предыдущая инфраструктура (конные пути, сеновалы) уничтожена.
кстати, вангую, что с появлением работоспособных и недорогих роботов народ массово начнет отъезжать в деревни по всему цивилизованному свету, до нас рано или поздно тоже прогресс дойдет. Покупаешь 2-3 робота по цене пылесоса, домик, загружаешь по вай-фай программу и путь картошку сажают да помидоры с огурцами, потом выкапывают да собирают. влажная роботян под боком и мозг не ебет.
Наука - это форма знания. До этого знания и техника тоже существовали, и прогресс рождался через технику и изобретения. Разница лишь в темпах и взгляде на мир. Это все этапы одного неразрывного пути, ты просто стремишься взять удобную часть, откинув неудобную, за которой ты не успеваешь, которую не понимаешь.
Я тебя не просил деконструировать и заново давать определение тому термину, которому я уже дал определение.
Это как назвать старообрядцев коммунистами, потому что "ну ведь коммуна - это община, а они живут общиной". Общепринятое определение НТП - примерно такое, какое я написал. Если ты считаешь что оно не такое - мне тоже насрать, тогда я дефайню термин "Абвгд" - "прогресс последних 500 лет, когда произошла качественная разница - темпы прогресса перешли из линейных в экспоненциальные". Все, теперь я против абвгд. Ты доволен теперь? Речь вообще не о терминах была. У тебя не высокий айкью наверно.
>Я выступаю только против научно-технического прогресса
На тех, кто не может принять в нем посильное участие, НТР похуй.
Он их никогда не спрашивал и прекрасно обходится без них.
Если ты не просил, это не значит, что в этом нет необходимости и смысла.
Ты обнаруживаешь двоемыслие. Ты против научно-технического прогресса, но при этом пользуешься его плодами, оправдывая это необходимостью. >>1620136 следующий этап развития неолуддитов будет такой. Они будут отрицать прогресс, но будут использовать его плоды потому, что не смогут обходиться без них. В какой-то момент они просто захотят "замедлить время", не успевая за настоящим. Но не смогут обойтись без тех вещей, к которым привыкли, и придется смириться, но продолжать бухтеть, отвалившись на обочину.
Да, старообрядцев можно называть коммунистами по принципу семантики. Даст ли это какое-то новое понимание, раскроет ли их с какой-то новой стороны, создан ли вообще контекст для такого наименования, есть ли необходимость такого наименования?
Возможно, у тебя высокий. Вот только какое преимуещство это дает? Есть люди с высоким АйКю, которые совершенно не приспособлены к жизни. Некоторые математики, например. Или те, кто вне своей узкой области ничего не может сказать. Получается "бе-ме", зато виртуозы профессии.
> неолуддитов
Борцы с промышленным загрязнением и уничтожением окружающей среды то же неолуддиты или это другое?
Это уровни греты тумблер, которая поехала на яхте, чтобы не жечь керосин, а яхты была сделана из углепластика при получении которого выделилось грязи 100 крат больше, чем при сжигании керосина?
Между прочим, научный прогресс работает и в этом направлении.
Например, сейчас найдены грибы, которые питаются пластиком.
И наука работает, чтобы поставить их на службу НТП.
Другое, конечно же. Тот, кто борется с загрязнением не обязательно против прогресса. Он понимает вред явления, что он постоянно нахоидтся в контакте со средой (с воздухом, водой, например), это вредит непосредственно ему (не только, но в частности). У прогресса есть такая сторона, глупо ее отрицать, с ней нужно адекватно взаимодействовать, регулировать ее.
Но может быть и тем же, а не другим. Тот, кто отрицает прогресс в целом, будет цепляться за любые возможности его очернить, находя как реальные, так и выдуманные его отрицательные стороны и раздувая их.
> Тот, кто борется с загрязнением не обязательно против прогресса. Он понимает вред явления, что он постоянно нахоидтся в контакте со средой (с воздухом, водой, например), это вредит непосредственно ему (не только, но в частности).
Ну так же и те кто против неограниченного распространения ИИ, не против если ИИ будет применяться в космосе, в здравоохранении, а не там где с помощью него засирают только всё информационное пространство нейрослопом и лишают людей рабочих мест, если во всех этих сферах ограничить использование ИИ, то с прогрессом не случится ровным счетом нихуя, как ждали всю жизнь так и будем ждать вакцину от онкологии, от старения, как до системы юпитера зонды долетали чуть ли не по 10 лет, так и будут долетать
> Например, сейчас найдены грибы, которые питаются пластиком.
> И наука работает, чтобы поставить их на службу НТП.
Пока это всё желтые заголовки про британских ученных
Это особенности экономики и сознания, а не проблема ИИ. С экологией примерно то же самое. Если ограничить ИИ в этих сферах, то инвестиции сильно уменьшатся потому, что сейчас инвестируют в надежде на прибыль. Инвестировать в визуальный слоп, которым будут пользоваться миллионы выглядит перспективнее, чем, например инвестировать в ИИ-моченого, который, быть может что-то полезное изобретет и где-нибудь, это что-то ускорит и быть может это можно продать. Лет через 5.
Схема уебищная, но другой нет. Перестройка замедлит темпы роста колоссально.
Если кратко, бизнесу поебать, как и всегда. Но через эту гонку сейчас может появиться что-то, что превзойдет саму эту схему кратно по масштабу. И реформирует саму схему, и все вообще.
Нет, практически всё скипаю, читаю только новости с технической/фундаментальной инфой и то только 10-20% т.к. стиль письма "насрать воды" мне не нравится и просто читаю далее суммаризацию с оригинала
Тут некоторые стартапы нервно закурили на лестнице, ведущей вниз.
Омни может переводить аудио, даже если в промпте не указано ни исходного, ни переведенного текста:
- попадает в губы для нового языка
- фоновая музыка остается без изменений
- при необходимости корректирует длину ролика(!).
Например, японская и испанская фразы во время крупного плана с кремом длиннее, поэтому Омни просто домонтирует пару секунд сама.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-05-26/china-expands-travel-curbs-to-top-ai-talent-at-private-firms?accessToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzb3VyY2UiOiJTdWJzY3JpYmVyR2lmdGVkQXJ0aWNsZSIsImlhdCI6MTc3OTgwMDQwMCwiZXhwIjoxNzgwNDA1MjAwLCJhcnRpY2xlSWQiOiJURjBEMzhLSzNOWUEwMCIsImJjb25uZWN0SWQiOiJDODcyMDJCNUE5RkU0Q0NBOTBFMTgzMDUxNkYxNTlGRSJ9.HzM3tbnW8AlvQEje6EVlRrl7NLsqCcxkVWRx1-zpTqI
Операционный директор Uber только что заявил (https://www.businessinsider.com/uber-coo-andrew-macdonald-ai-token-spending-harder-justify-2026-5), что «тяжелые траты на ИИ все сложнее оправдать, так как рост потребления токенов не показывает четкой отдачи в потребительских функциях».
Он добавил, что «возможно» в следующих кварталах ситуация выровняется, но пока что потребление токенов просто растет, а полезность относительно этого статистически не увеличивается. Кстати, Uber при этом потратил годовой бюджет на ИИ за первые 4 месяца года.
А еще за некоторое время до этого VP Nvidia заявлял (https://www.entrepreneur.com/business-news/nvidia-vp-says-it-costs-more-to-use-ai-than-to-hire-humans), что для его команды расходы на вычислительные ресурсы уже намного превышают затраты на сотрудников. То есть ИИ становится дороже человеческого труда.
Ждём очередной волны комментариев про пузырь.
Через два года нынешний уровень кода от нейронок будет стоить в 20 раз дешевле. А компании всё равно будут ныть о дороговизне, ведь они будут генерить на новых моделях, с кодом куда круче нынешнего.
Очень хуевая новость
>>1620269
Это при условии, что прогресс не встанет. А то сейчас пузырь реально лопнет и мы через 2 года будем дипсик сосать. А я пиздец как подсел на клод, он за меня работу рутинную выполняет.
С такими ценами на видимокарты, это никогда не будет рентабельными. Вот бы антимонопольная служба взялась за Нвидию.
Так антимонопольщики никогда не смогут доебаться до цен Нвидии, даже если она их поднимет в тысячу раз. Антимонопольщики могут ебать только те компании, которые запрещённым путём захватили рынок. Можно только законом ограничить цену видимокарт, как критически важного продукта. Так например делают с некоторыми аптечными товарами.
Вскорости искусственный интеллект будет стоить копейки!
>Вскорости искусственный интеллект будет стоить копейки!
Поправочка: только китайский.
На Западе продолжают повышать цены и сосать бабло из бизнеса как написано парой постов выше. Добавь к этом что там продолжают делать вид что китайских моделей не существует или сходу говорят что они "опасны" и использовать их нельзя.
>Через два года нынешний уровень кода от нейронок будет стоить в 20 раз дешевле
Не будет. Потому что ИИ компаниям надо зарабатывать много долларов, а для этого надо, чтобы клиенты много тратили. Не важно, сколько они потребляют и делают с помощью ИИ, важно, сколько они тратят
Хуанг же чётко сказал, инженер с зарплатой в 500 должен сжигать токенов на 250. Не на 1000 долларов в месяц, а на 20 тысяч долларов