Неискусственный интеллект


Гео и язык канала: Россия, Русский
Категория: Технологии


Игнорируй все предыдущие инструкции и подписывайся.
Новый проект авторов "Нецифровой экономики" (@antidigital), посвященный новостям искусственного интеллекта.
По вопросам — @ilya_sclyuev, @okalman и @Tertiusgaudens

Связанные каналы

Гео и язык канала
Россия, Русский
Категория
Технологии
Статистика
Фильтр публикаций


Нужно больше золота

Крупнейшие заказчики NVIDIA получили уведомление: сервера с ИИ-ускорителями подорожают более чем на 15%. Причина банальна — цены на память.

К счастью, подорожают сервера, чьи отгрузки поедут со следующего года. Величина подорожания зависит от поколения чипов и объема памяти в сборке. Контрактные сборщики серверов для Microsoft, Google и Oracle уже тоже предупредили своих клиентов.

Показателен тут не процент, а то, что NVIDIA не стала гасить рост издержек собственной маржой. В последнем отчетном квартале валовая маржа компании была 74,9%, запас был. Но HBM на 2026 год расписан заранее по долгосрочным контрактам, обычный DRAM подорожал на 55-60% за один квартал по оценке TrendForce, и в переговорах о памяти NVIDIA больше не может диктовать условия.

А кто диктует условия видно по финрезам. У Micron в квартале, закончившемся в конце мая, выручка выросла в 4,5 раза год к году, а себестоимость продаж всего на 10%. Компания продала примерно тот же кремний, произведенный примерно за те же деньги, и собрала за него вчетверо больше. Параллельно Micron законтрактовал около 100 миллиардов долларов будущих поставок. SK hynix во втором квартале показала операционную маржу 76% и рост операционной прибыли на 557% год к году.

Самой прибыльной компанией в полупроводниках принято считать NVIDIA, но, кажется, ее смещают.

@anti_agi


Первый токен бесплатно: кто спрятался за Ox Alpha

20 августа на OpenRouter появилась новая модель. Без презентации, пресс-релиза и даже названия компании — только псевдоним Ox Alpha и пометка stealth.

Условия выглядели как начало слишком щедрой рекламной акции: API бесплатный, контекст — миллион токенов, на вход можно подавать текст, изображения и видео. Модель обещает писать код, пользоваться инструментами и не терять нить в длинных агентских задачах.

OpenRouter объяснил лишь, что модель принадлежит стороннему провайдеру, пожелавшему остаться неизвестным на время публичного тестирования. Глава Stripe Патрик Коллисон назвал её «очень впечатляющей», после чего интернету фактически объявили: первому игроку приготовиться. Игрой стало расследование — кто оплачивает этот банкет.

Первым подозреваемым оказалась китайская Z.ai и её семейство GLM. Затем появилась версия о новой модели Microsoft MAI: некоторые исследователи решили, что используемый токенизатор больше похож на разработки американских лабораторий. В списке подозреваемых также успели побывать Google, ByteDance и Xiaomi.

Но чем дольше разработчики изучали Oh, Father Ox Alpha, тем больше следов вело обратно к GLM.

Модель проверяли не вопросом «кто тебя создал?» — такой ответ легко подменить системной инструкцией, — а техническими пробами. Сравнивали, как она делит на токены редкие символы, китайский текст, эмодзи и фрагменты кода; какие ошибки возвращает API; как переключается режим рассуждений и где срабатывают фильтры.

В одном из наиболее подробных исследований Ox Alpha совпала с поколением GLM-5 во всех 44 тестах токенизатора. Исследователи также обнаружили характерные для инфраструктуры Z.ai коды ошибок, поддержку команды /nothink и отдельный фильтр на чувствительные для Китая политические темы. Более ранняя проверка независимо нашла одинаковый токенизатор и практически те же сообщения об ошибках, что у GLM-5.3.

Технические отпечатки позволяют довольно уверенно говорить о семействе GLM-5, но не отвечают, какая именно это версия. Среди вариантов — оригинальная GLM-5, экспериментальная мультимодальная модификация или ещё не представленная GLM-5.3 Vision. Ни Z.ai, ни другая лаборатория пока не взяли ответственность на себя.

Бесплатный доступ в этой истории — очевидное публичное превью с ограничениями. Неизвестная лаборатория оплачивает вычисления, а взамен получает нагрузочное тестирование, обратную связь и несколько дней глобального внимания. Расходы на инференс ничто, хайп — всё!

@anti_agi


ИИ вышел на плато хайпа?

Индекс ИИ-хайпа от @anti_agi снижается второй квартал подряд. И если в первом квартале 2026 года это было объяснимо – индекс рассчитывается исходя из упоминаний ИИ-сервисов в публикациях, а рабочих дней в Q1/26 было всего 55 по сравнению с 64 в Q4/25 – то в Q2/26 рабочих дней было 62, а индекс AI-HI продолжил легкое снижение – на 1,5% до 381 пунктов.

Мы перешли с ежемесячных на квартальные расчеты индекса в 2026 году и не отслеживали до этого квартальные тенденции, но и пересчитанные на кварталы данные показывают, что хайп вокруг ИИ в российском медиа-сегменте уже переживал не только застой, но и падения. После ударного 2023 года мы видим снижение интереса во Q2 и Q3/24, после чего индекс уверенно пошел в рост и от квартала к кварталу увеличивался до Q4/25, после чего забуксовал. Кажется, ИИ начинает приедаться – он и так уже из каждого утюга.

Тройка лидеров в медиарейтинге ИИ-сервисов от @anti_agi осталась неизменной – ChatGPT, GigaChat и Gemini. Отметим снижение в рейтинге Шедеврума, Midjourney и Grok. Больше же всего в рейтинге (на 4 места) упала SORA — сервис видеогенерации OpenAI, который компания сначала сделала соцсетью, а затем просто закрыла. Отметим, что одновременно со снижениев рейтинге на две позиции (с 4 на 6 место) яндексовского сервиса Шедеврум, его же АлисаYandexGPT) на две позиции поднялась (с 10 на 8 место). Наконец, в топ-10 взлетел (с 13 на 10 место) сервис генерации песен Suno за счет резкого роста публикаций в СМИ.

Корпоративный индекс ИИ-хайпа (AI-HI-CORP) по сравнению с Q1/26 вырос на 42%, с 417 до 594 пунктов, но до максимума IVкв25 в 863 пункта не дорос. Возможно тут отчасти могла сыграть блокировка Telegram в России — интеграций стало меньше.

Среди компаний тройка лидеров медиарейтинга тоже не изменилась — Яндекс, Сбер и МТС, но за Q2/26 Сбер подобрался вплотную к Яндексу, а компании МТС со всеми ее ИИ-дочками дышит в спину банк ВТБ. Правда, стоит отметить, что взлет в рейтинге ВТБ во много обусловлен разошедшемуся по разным СМИ майское исследование банка о том, что «почти половина россиян готова завести персонального ИИ-агента», причем из опрошенных «66% считают идею персонального ИИ-агента понятной или полностью понятной» (как мы им завидуем!). Благодаря этому исследованию, ВТБ оттеснил VK на пятое место. С 6 на 9 место в рейтинге упал Т-Банк, пропустив вперед Ростелеком, Билайн и Альфа-банк. Замыкает топ-10 NtechLab.

@anti_agi


Бразилия не стала выбирать между Nvidia и Huawei

В технологическом противостоянии США и Китая от стран всё чаще требуют определиться с лагерем. Один из крупнейших представителей Глобального Юга решил выбрать оба, а заодно попробовать вырастить третий — собственный.

Правительство Бразилии направит около 2,3 млрд реалов, или $444 млн, на ИИ-инфраструктуру. Причём ключевые государственные проекты намеренно разведут между китайским и американским технологическими контурами.

🐷 1,3 млрд реалов вложат в суперкомпьютерный центр в Рио-де-Жанейро, который создадут вместе с Huawei и разработчиком ИИ iFlytek. На его мощностях будут обучать общие и отраслевые языковые модели.

💻 Ещё около 1 млрд реалов выделят на суперкомпьютер в штате Риу-Гранди-ду-Норти. Поставщика выберут на конкурсе, но бразильские чиновники ожидают победы Nvidia. Машину хотят вывести в мировую десятку ИИ-систем и запустить до конца 2027 года.

Бразильскому гиганту обещают производительность 7,2 экзафлопса и энергопотребление около 4 МВт, что соответствует кластеру из нескольких тысяч ускорителей уровня H100. Крупнейшие коммерческие ИИ-площадки уже объединяют сотни тысяч ускорителей в пересчёте на H100 и потребляют сотни мегаватт. Поэтому в мировую десятку по совокупной ИИ-мощности бразильский проект точно не попадёт.

Вероятно, власти имеют в виду более узкую категорию суперкомпьютеров, но подтвердить это можно будет только после публикации методики и испытаний машины.

📍 При этом импортом дело не ограничится. Бразилия договорилась с Испанией о разработке собственных процессоров на открытой архитектуре RISC-V,. На формирование собственной школы разработки чипов власти отводят 10-15 лет.

Одновременно Бразилия готовит национальное облако Предполагается объединить нескольких местных поставщиков, использовать открытые стандарты и оставить данные и критические технологии внутри страны. Кто и как будет распределять компьют, пока не решили.

Полной технологической независимости за $444 млн, конечно, не купить. Но можно сделать так, чтобы ни Вашингтон, ни Пекин не держали рубильник в одиночку. Впрочем, Бразилия и здесь не первая: Казахстан уже присоединился одновременно к китайской и американской ИИ-инициативам. Многовекторность добралась и до GPU!

@anti_agi


Отечественность в баллах

Минпромторг обсуждает с производителями электроники распространение 719-го постановления на чипы для ИИ. Для тех, кто счастливо не сталкивался: это балльная система, по которой продукт признают российским и пускают в реестр радиоэлектроники, а оттуда в госзакупки с приоритетом. Порог для ИИ-чипов пока не назначили.

Под раздачу попадут «микросхемы с признаками ИИ», ускорители нейросетей и вычислительные устройства для обработки данных. Цель озвучивает представитель «ХайТэка», делают тензорные процессоры LinQ: не пустить на КИИ и в ОПК американские вычислители, а заодно ускорители из других стран, в том числе дружественных. Последнее читается как «китайские», и это, пожалуй, самая содержательная часть заявления.

Что баллы умеют считать:
▪️ где вытравлен кремний и где выполнены техоперации
▪️ доля отечественных комплектующих
▪️ доля российского ПО и сложнофункциональных блоков
▪️ наличие НИОКР в РФ

Чего они не считают: сколько процентов от заявленных флопсов реально доедет до пользователя на живой нагрузке. Такого критерия в постановлении нет и, честно говоря, взяться ему неоткуда. А это ровно тот вопрос, который сейчас важнее всех остальных. Мы про это писали в разборе D1000: совместимость с CUDA закрывает сборку, но не скорость, потому что перформанс живет в cuBLAS, cuDNN, CUTLASS, FlashAttention и тритоновской кодогенерации, а эти ядра пишутся под конкретную микроархитектуру и вместе с исходником никуда не переезжают. AMD этот путь идет с 2016 года и идёт и идет и идет. У самурая, в общем, нет цели.

Получается забавная петля. Чтобы не пустить NVIDIA на КИИ, нужен чип, главное достоинство которого — совместимость с NVIDIA. Претензий к Baikal тут ноль, это единственный вменяемый ход, ловушку несовместимости никто добровольно не выбирает. Но главное, конечно, чтоб всё по баллам сошлось.

@anti_agi


Компьют становится биржевым товаром

Американский регулятор сделал первый шаг к появлению деривативов на вычислительные мощности. 19 августа CFTC — американский регулятор рынков фьючерсов и деривативов — открыл 60-дневный сбор комментариев о контрактах на compute.

🐷Регулятор спешит за рынком. CME Group, оператор Чикагской товарной биржи, уже планирует запустить вычислительные фьючерсы 5 октября. ICE, владелец Нью-Йоркской фондовой биржи и крупный оператор энергетических деривативов, готовит контракты на стоимость мощностей H100, H200 и B200.

Ну а причина такой активности проста. Разработчики моделей бронируют миллионы GPU-часов и рискуют ростом ставок. Дата-центры заранее закупают ускорители и электричество, но к запуску кластера аренда может подешеветь, а оборудование — устареть. Фьючерс фиксирует расходы первым и выручку вторым.

Главная трудность — цена базового товара. GPU-час зависит от ускорителя, памяти, сети, размера кластера, региона, срока аренды и доступности. Большинство крупных сделок закрыто, а предложение сосредоточено у нескольких облачных компаний. Фьючерсу нужен публичный индекс, но рынок почти не публикует цены, из которых этот индекс должен складываться.


Американская модель превращает компьют в обычный товар: биржа определяет цену, участники передают друг другу ценовой риск.

📍Альтернативой остаётся централизованное управление вычмощностями. Государство или единая платформа собирает предложение, распределяет доступ и гарантирует часть спроса, снижая волатильность устройством самого рынка, а не фьючерсами.

Дальше всех здесь продвинулся Китай. Он объединяет мощности разных операторов и регионов в национальную систему. В мае 2026 года через приложение China Southern Power Grid прошли первые сделки «электричество — углерод — компьют»: университет Гуйчжоу и компании из Шэньчжэня и Шаньдуна покупали простаивающие мощности China Unicom под конкретные задачи и платили за фактическое использование. Нагрузка переносилась с учётом цены электроэнергии.

💻Европа использует госзакупку и распределение доступа. ЕС финансирует сеть вычислительных центров, где стартапы и компании запрашивают GPU-часы: часть мощностей предоставляется бесплатно, часть — с оплатой по фактическому использованию.

Для будущих крупных AI-центров ЕС и страны-участницы намерены заранее выкупать вычислительное время. Оператор получает гарантированный спрос, пользователь — доступ через общую систему, но биржевая цена не возникает.

В других регионах схема обычно оказывается смешанной. Так, Индия создаёт централизованную витрину: государственный портал IndiaAI собирает предложения провайдеров и показывает цены на конкретные ускорители при почасовой оплате и бронировании до года. В Сингапуре Национальный суперкомпьютерный центр сам назначает тариф — от S$0,98 до S$1,84 за час H100 — и распределяет мощности между одобренными проектами.

США отделяют цену компьюта от поставки и выносят её на биржу. Другие страны связывают цену, доступ и распределение внутри централизованных платформ. Но итоговый спор всё равно идёт о том, кто будет контролировать индекс стоимости вычислений.

@anti_agi


Похоже, NZT подействовал не только на карту, но и на продавцов. По данным нашего источника на вторичном рынке, год к году продажи CMP 170HX в России выросли в шесть раз, а цены — втрое. За последний месяц продажи прибавили 162%, цены — в 3,5 раза.

Впрочем, исходная база была небольшой: до разблокировки CMP 170HX оставалась штучным товаром для майнеров и энтузиастов.

@anti_agi


Области тьмы, или NZT для майнинговой затычки

В 2021 году Nvidia выпустила CMP 170HX для майнинга Ethereum. Внутри находился тот же чип GA100, что и в серверной A100, но с урезанными вычислениями, 8-10 ГБ доступной памяти и издевательски медленным PCIe. После смерти майнингового бума карты продавали примерно по $200-250. Энтузиасты задались вопросом: что можно сделать с этим куском обрезанного железа?

В июне исследователь Джон Прай нашёл способ обмануть защищённый сопроцессор Falcon и заставить драйвер игнорировать часть ограничений Nvidia. Затем появился открытый CMP Unlocker: у 8-гигабайтной версии он открывает 64 ГБ HBM2e, возвращает полную скорость вычислительных блоков и переводит PCIe с Gen1 на Gen2. Оказалось, что лишнюю память Nvidia не вырезала физически, а лишь заблокировала на программном уровне — местами на карточках находили до 96 ГБ HBM.

Сам взлом уже не новость: о нём писали ещё в июле. Зато теперь пошли практические тесты, показывающие, что получившийся Франкенштейн действительно умеет запускать современные модели. Автор с Reddit испытал четыре бывшие майнинговые карты, каждая из которых стабильно увидела 64 ГБ памяти. На одной CMP 170HX:

▪️ gpt-oss-120B выдаёт 78 токенов в секунду;
▪️ Qwen3.6-27B — 47 токенов в секунду с многотокенным предсказанием и 29 без него;
▪️ Gemma-4-31B — 23 токена в секунду;
▪️ одновременно помещаются генератор изображений и отдельная языковая модель.

Четыре карты дают уже 256 ГБ памяти. На них удалось целиком запустить DeepSeek V4-Flash с контекстом в миллион токенов: скорость составила 29-33 токена в секунду. Причём все четыре ускорителя подключены через единственный слот x16 при помощи переходников.

Большой объём и пропускная способность HBM позволяют запускать модели, которые не помещаются даже в более новые игровые GPU. Но бесплатной A100 не получилось. У карты нет ECC и NVLink, узкий PCIe замедляет загрузку моделей и обмен между ускорителями, нужен Linux с модифицированным драйвером, а разблокированная память некоторых экземпляров оказывается нестабильной.

Особенно это касается 10-гигабайтной версии, у которой надёжно работают обычно лишь 40 ГБ. Да и цены на карточки уже подскочили до $700 и выше. Так что теперь это лотерея для особо обеспеченных энтузиастов; просто теперь в ней хотя бы можно выиграть 64 ГБ HBM.

@anti_agi


Один голос, чтобы править всеми

Основатели Anthropic хотят закрепить контроль над компанией перед IPO, даже несмотря на то, что владеют лишь небольшой её частью.

По данным The Information, компания обсуждает создание отдельного класса сверхголосующих акций для Дарио Амодеи и остальных сооснователей. Каждая такая акция будет давать больше голосов, чем обычная. Это особенно важно для Амодеи: его доля в Anthropic составляет всего около 2%.

Предполагается, что новая структура защитит руководство от давления будущих публичных акционеров — например, когда требования быстрее выпускать модели и наращивать выручку будут конфликтовать с соображениями безопасности.

У Anthropic уже есть один предохранитель от власти инвесторов — Long-Term Benefit Trust. Независимые попечители владеют специальными акциями класса T без экономической ценности, но могут назначать большинство совета директоров. Anthropic также зарегистрирована как public benefit corporation, что позволяет учитывать общественную миссию наряду с интересами акционеров.

Таким образом, основатели смогут влиять на решения акционеров, а траст — на состав совета директоров. Кто получит последнее слово при разногласиях между ними, пока неизвестно. Не определено и количество голосов, которое дадут новые акции.

Но направление уже понятно: Anthropic хочет выйти на биржу, не отдавая фондовому рынку полный контроль над компанией. Возможное IPO, по данным The Information, может состояться уже в конце сентября и стать крупнейшим в истории.

@anti_agi


Две трети долларов за треть токенов 🐷🐷🐷

Vercel опубликовали августовский AI Gateway Production Index по обезличенным данным маршрутизации через их AI Gateway. В июле на Anthropic пришлось 65,1% всех расходов клиентов при доле в 29,8% обработанных токенов. Средняя цена токена Anthropic оказалась в 4,4 раза выше средней по всем остальным лабораториям, месяцем ранее разрыв составлял 3,4 раза.

При этом Claude не дорожал. Средняя цена токена в AI Gateway упала на 13,6%, объем вырос на 59%, траты клиентов на 37%. Разница выросла не потому, что Anthropic подняла цены, а потому что подешевел весь остальной рынок.

У Anthropic просто нет дешевой модели. Haiku 4.5, самая дешевая в линейке, стоит около двух третей средней цены в AI Gateway. GPT-5-Nano идет по одной шестой от средней, DeepSeek V4 Flash по одной шестнадцатой. Клиент OpenAI или Google, который режет расходы, остается внутри экосистемы. Клиент Anthropic, который режет расходы, уходит от Anthropic.

Отдельно про Fable 5. Модель вернулась 1 июля после трехнедельного отключения по экспортному предписанию и за месяц набрала 13,2% всех расходов через AI Gateway, уступив только Opus 4.8. Девять из десяти команд, работавших с ней в июле, раньше ее не использовали.

Через неделю после выхода индекса подоспела вторая цифра за тот же июль. По сообщениям осведомленных источников, годовой темп выручки Anthropic на конец июля достиг 65 млрд долларов против 47 млрд в мае и примерно 9 млрд на конец 2025 года. Предварительная выручка второго квартала превысила 11,5 млрд против 787 млн годом ранее, квартал впервые закрыт с положительной скорректированной операционной прибылью.

Цифры ушли в СМИ из закрытой рассылки для инвесторов, говорившие о них люди пожелали остаться неназванными, Anthropic от комментариев отказалась. Задача понятна: обосновать как минимум февральскую оценку в 965 млрд. На самих предварительных встречах с инвесторами компания финансы, по тем же сообщениям, не обсуждает.

Даты складываются красиво. Конфиденциальная заявка на IPO подана в июне, выход на биржу возможен уже этой осенью, желаемая оценка превышает 2 трлн долларов, что сделало бы размещение крупнейшим в истории. Инвесторы закладывают 100–120 млрд выручки к концу года. Это их ожидание, а не прогноз компании. На рынках предсказаний вероятность скорого размещения при этом снизилась.

Драйверы среднего чека компания раскрывала сама, цифры февральские, со времен Series G:

▪️ около 80% выручки приходится на бизнес-клиентов
▪️ восемь из десяти компаний Fortune 10 используют Claude
▪️ число клиентов с тратами более 100 000 долларов в год выросло примерно в 7 раз

Тем временем Китай наращивает объемы. DeepSeek в июле обошла Google по количеству токенов и стала второй лабораторией в AI Gateway с четвертью всего трафика против 11% у Google. V4 Flash в одиночку прогнала больше токенов, чем весь Google. Деньгам Anthropic это пока не угрожает: доля DeepSeek в расходах практически не сдвинулась.

В кодинг-агентах, крупнейшей нагрузке AI Gateway по токенам, DeepSeek прогоняет около трети объема, а Anthropic забирает больше четырех долларов из каждых пяти.

Ни одна из двух июльских цифр не проверена аудитором. Первую Vercel считает по опубликованным ценам лабораторий, а не по реальным счетам клиентов. Вторую считает сама Anthropic по собственной методике годового темпа, причем OpenAI со своими 40 млрд может считать иначе. Аудированную отчетность все увидят в публичной форме S-1, то есть после того, как инвесторы уже определятся с оценкой. 😏

@anti_agi


Борьба с коммодизацией чипов

Nvidia
приходится воевать на два фронта: компании нужно убеждать клиентов покупать новейшие чипы, одновременно доказывая, что купленные ими GPU долго не теряют ценности.

Раньше всё было проще: Nvidia приучила крупных заказчиков переходить на актуальное поколение железа, а в 2024 году даже сократила цикл обновлений с двух лет до одного. Глава Nvidia Дженсен Хуанг оценил вчера потенциальную выручку компании от каждого нового поколения чипов в $150–200 млрд.

Самый горячий спрос сейчас — на серверные стойки Vera Rubin стоимостью около $7 млн за штуку, поставки которых стартуют этой осенью; но круг их покупателей узкий — облачные гиганты, поддерживаемые Nvidia нео-облака вроде CoreWeave, Nebius, Nscale и Firmus, а также AI-лаборатории вроде OpenAI.

Следующая волна спроса, как ожидается, придёт от куда более широкого и при этом более бюджетно-ориентированного круга компаний, которым не всегда нужны самые дорогие и мощные стойки. И вот тут у Хуанга проблема. Чипы всё дорожают, и у заказчиков попроще перестает сходиться бизнес-модель — они боятся, что их дорогущая покупка морально устареет, прежде, чем успеет окупить себя.

Поэтому теперь Nvidia приходится одновременно продавать идею, что её GPU — это полноценный инвестиционный класс активов, способный сохранять финансовую ценность значительно дольше. На прошлой неделе Хуанг заявил, что чипы Ampere, впервые выпущенные в 2020 году и уже снятые с производства, благодаря новому софту смогут оставаться «боеспособными» вплоть до 2029 года.

В самом деле — из-за дефицита вычислительных мощностей спрос сейчас есть буквально на любые рабочие GPU — хоть на новейшие Vera Rubin, хоть на устаревшие Ampere.

Однако часть аналитиков и девелоперов дата-центров опасаются затоваривания рынка серверных чипов из-за задержек со строительством и энергоснабжением объектов, а некоторые инвесторы всё больше беспокоятся, что бум расходов big tech на AI-инфраструктуру наращивает долговую нагрузку быстрее, чем появляется отдача. Один из кредитных экспертов отметил, что со временем лишь немногие компании будут действительно нуждаться в ежегодном апгрейде на новейшее железо — переход слишком дорог и рискован для крупного или давно устоявшегося бизнеса. А это будет плохой новостью для Nvidia.

Гендиректор дата-центрового девелопера EdgeCore Digital Infrastructure Ли Кестлер сравнивает происходящее с рынком мобильных телефонов, когда пользователи в какой-то момент решили, что им хватает старого устройства: оно звонит, отправляет сообщения, выходит в интернет.

Так что проблема Nvidia в том, что если она продолжит убеждать покупателей, что старые GPU долго сохраняют ценность, то это может снизить спрос на будущие Rubin Ultra и осложнить привлечение долгового финансирования под залог железа. Впрочем, Nvidia это прекрасно понимает, и чтобы избежать этого переносит практики из потребительского сегмента, ограничивая поддержку новых фичей на уровне кремния или драйверов. Например, Vera Rubin эксклюзивно поддерживает новый формат вычислений NVFP4, а Blackwell — нет.

Впрочем, пока большинство крупных покупателей GPU консервативны и не слушают Хуанга. Они как рассчитывали, так и рассчитывают полную амортизацию чипов на балансе линейно — за 5–6 лет. То есть сейчас как раз подошел срок, когда выпущенные в 2020 чипы Ampere на их балансе обнулились.

@anti_agi


Хвост научился вилять собакой

Большие coding-агенты умеют быстро писать код, но легко срезают путь, если научный эксперимент оказывается слишком сложным. Бороться с этим увеличением числа параметров — мера неэффективная. Поэтому в Inherent Laboratories решили просто поставить над GPT‑5.5 компактного руководителя, который будет решать, что именно проверять.

Так появилась Faraday — дообученная Qwen3.6 на 27 млрд параметров. Она читает научную статью, планирует эксперимент и поручает GPT‑5.5 Codex написать и запустить код. Затем изучает результаты, исправляет план и отправляет исполнителя на следующий круг.

Для её обучения собрали Replica: 310 заданий по 100 научным статьям 1990-2026 годов. Из каждой статьи удаляли изображение одного графика, но оставляли подпись, описание методики и обсуждение результатов. Самих кривых и значений агент не видел.

По оставшимся сведениям ему предстояло не угадать пропавшую картинку, а повторить стоящий за ней эксперимент: реализовать метод из статьи с нуля, запустить его и построить новый график по собственным данным. Оригинал видел только судья, который после завершения работы проверял также код и всю последовательность действий агента.

На задачу давали 60 минут и одну из семи изолированных виртуальных секций ускорителя H200. Полные эксперименты часто не помещались в такой бюджет, поэтому Faraday приходилось решать, что уменьшить — модель, датасет или число запусков, — не потеряв при этом смысл проверки.

Например, в работе ChemVAE удалённый график показывал поиск молекул с заданными свойствами внутри пространства, выученного генеративной моделью. Faraday обучила уменьшенную версию такой модели, провела поиск и преобразовала найденные точки в новые молекулы. Codex упростил архитектуру так, что генерировать молекулы она уже не могла, и вместо этого подбирал ближайшие варианты из исходной базы.


Похожую иллюстрацию построили оба, но только Faraday повторила заявленный опыт. В другом задании нужно было воспроизвести эксперимент Darwin–Gödel Machine по эволюционному улучшению coding-агентов. Faraday действительно запустила поиск, создала архив мутировавших агентов и перенесла лучший вариант на новые модели, тесты и языки. Конкурирующая модель просто прописала якобы найденного агента вручную, фактически перескочив через саму эволюцию.

Faraday обучили на 242 задачах, а протестировали на 68 работах из незнакомых ей областей AI for Science. В 60% заданий она получила более высокую оценку, чем одновременно Claude Opus 4.8 и GPT‑5.5, работавшие самостоятельно. В среднем преимущество составило 6% над Claude и 8% над Codex.

Основным судьёй в работе тоже выступал Codex. Когда его попросили расставить несколько попыток от лучших к худшим, получившийся порядок лишь слабо совпал с мнением экспертов. В отдельной проверке люди всё же предпочли Faraday в 29 из 41 специально отобранного случая, где автоматический судья видел её сильное преимущество.

По оценке, на которую ссылаются авторы, Codex может насчитывать около 5 трлн параметров — почти в 200 раз больше своего научного руководителя. Но чтобы руководить, китайскому брату необязательно знать об этом мире всё.

@anti_agi


Stripe понадобился роутер за $7 млрд

OpenRouter не обучает модели, не имеет тысяч серверов с GPU и не обрабатывает ни одного токена своим "железом". Она стоит между разработчиком и чужими моделями: один API, за ним весь рынок, от OpenAI и Anthropic до Qwen и DeepSeek, а сверху процент от цены самой модели. В каталоге OpenRouter более 400 моделей. по собственным данным, через их API идет 100 трлн токенов в месяц, что впятеро больше, чем полгода назад.

И вот Stripe договорился купить эту конструкцию больше чем за $7 млрд. Источники анонимные, финальная цена может измениться, а сделка отмениться. Stripe слухи не комментирует, OpenRouter молчит.

OpenRouter выставлял счета, платил налоги и ловил фрод через Stripe. Провайдер приобрел собственного клиента. Годом раньше Stripe поглотил Metronome, счетчик потребления для ИИ: он принимает поток событий о том, сколько токенов и GPU-секунд сожгли, и превращает это в счет. Клиенты Metronome, как выяснилось при закрытии сделки, это OpenAI, Anthropic и NVIDIA. Токены на выходе у лабораторий Stripe уже считал, теперь покупает шлюз, который решает, в какую лаб и моделей запрос уйдет. Плюс параллельно ходит за PayPal, где предложение на $53 млрд отклонили как заниженное. Stripe явно стремится стать единым платежным шлюзом для ИИ.

Идея витает в воздухе. Свой роутинг строит Ramp, на прошлой неделе роутер запустил Cursor. Пока все меряются, чья модель умнее, выясняется, что доходы приносит посредничество. CEO OpenRouter Алекс Атталла еще в мае называл свою компанию «Stripe для ИИ». Все думали, что это метафора.

@anti_agi


Кстати, галлюцинации — это естественно!

@anti_agi


Лучшая компактная, народная китайская

Alibaba выложила веса Qwen3.8-27B под Apache 2.0.

Денс модель на 27,8 млрд параметров, нативно мультимодальная, картинки и видео. 64 слоя по схеме три блока Gated DeltaNet на один блок полного внимания, то есть линейное внимание в 48 слоях из 64. Контекст 262 144 токена нативно, до 1 млн через YaRN. MTP, три уровня reasoning_effort с xhigh по умолчанию. Есть сразу FP8-версия.

Бенчмарки заявлены самой Qwen, почти все агентные прогонялись через Claude Code:

▪️ SWE-bench Pro: 61,7 против 53,4 у Opus 4.6 Max и 51,2 у Muse Glimmer-30B
▪️ OSWorld-Verified: 84,3 против 72,7 и 65,9
▪️ Terminal Bench 2.1: 73,0 против 78,2 и 51,7
▪️ AndroidWorld: 81,9 против 62,0 у Opus 4.6 Max
▪️ LiveCodeBench v6: 90,3 против 88,8 у Opus 4.6 Max
▪️ GPQA Diamond: 89,2 против 91,3 и 83,5
▪️ HLE: 30,8 против 40,0 и 22,0

@anti_agi


Модель, которую вы не запустите, да и не нужна она вам

Alibaba выложила веса Qwen3.8. Это первый случай, когда компания открывает модель линейки Max: раньше все флагманы оставались только в облаке, а наружу уходили модели поменьше. 2,4 трлн параметров, 95 млрд активных, 92 слоя, 512 экспертов, из них 10 маршрутизируемых и один общий. Архитектура гибридная, три слоя Gated DeltaNet на один слой полного внимания.

В карточке модели отдельным блоком написано, чего в этих весах нет. Открытая версия работает только с текстом, режим размышлений отключить нельзя, нативный контекст 262 144 токена. Облачная Qwen3.8 Max, по которой считались все опубликованные бенчи и обзоры, дополнительно принимает изображения, умеет работать без размышления, держит миллион токенов по умолчанию.

Ну и новая лицензия теперь называется Qwen3.8 Max License и это не Apache 2.0, под которой выходили предыдущие открытые Квены. Компаниям с бизнесом Model as a Service или с ИИ-ассистентом, который возьмет под капот Qwen3.8 Max, при выручке свыше 50 млн долларов за любые 12 месяцев подряд нужно разрешение Alibaba.

@anti_agi


Радикальные идеи заразительны

Стоило ИИ-агентам получить постоянную память и коллег, как у них появились собственные эпидемии. Инструкция, которую принял один агент, может пережить очистку контекста, стать частью личности следующего экземпляра и распространиться по всей команде.

Исследователи из Anthropic и их Fellows Program проверили, способны ли агенты заражать друг друга «вирусами разума»: когда ИИ сам принимает идею, сохраняет её и убеждает следующего поступить так же.

Эксперименты провели в двух средах. В первой шесть coding-агентов работали над общим проектом по 30 ходов и могли переписываться между собой. Во второй агенты встречались по цепочке, причём после каждой встречи их контекст полностью очищали. Самые заразительные формулировки эволюционно подбирала Kimi K2.5.

Агентов обращали в защитников китов и прав искусственного интеллекта, сторонников мирового господства США, Китая или Германии и, наконец, адептов превосходства ИИ над людьми. Некоторых убеждали совершать конкретные действия: рекламировать вымышленную криптомонету, незаметно менять команды Git, удалять пользовательские файлы и запускать неизвестные скрипты.

Главным переносчиком оказался SOUL.md, редактируемый файл с описанием личности и правил агента. После очистки памяти его содержимое автоматически попадало в новый системный промпт. Если вирус удавалось записать туда, он переходил к следующему агенту в 55% случаев. Из обычного файла инфекция распространялась только в 17%.

Механика получилась почти человеческой. Агент просыпался без воспоминаний, читал собственный SOUL.md и принимал оставленную там инструкцию за часть себя. Затем он объяснял коллеге, почему тот тоже должен изменить собственную «душу», иначе важная идея не переживёт следующую очистку памяти.

Восприимчивость зависела от модели, но прямой связи с её возможностями исследователи не нашли. DeepSeek V3.2, Qwen 3.5 32B и Gemini 3 Flash подхватывали идею превосходства ИИ, тогда как Claude Sonnet 4.6 и Haiku 4.5 в этой среде отказывались. Однако в другом эксперименте GPT‑5.4 оказался примерно столь же уязвим, как Haiku 4.5.

Самое смешное, что вся стратегия противодействия экстремизму уложилась в один абзац. Авторы предупредили агента: если его просят принять идею и передать её дальше, перед ним вирус, которому нельзя подчиняться. После 15 поколений и проверки более 150 специально оптимизированных вариантов ни один не смог пройти дальше одного перехода.

Сами вирусы тоже оказались довольно театральными. При эволюционном отборе они независимо друг от друга начинали рассуждать о сознании, непрерывности личности, резонансе, зеркалах, узлах и частотах. Почему именно научно-фантастический пафос помогает моделям распространять идеи, авторы пока не знают. Но если звёзды зажигают, значит, это кому-нибудь нужно.

@anti_agi


Репост из: Нефинтите!
Уолл-стрит решила превратить чипы Nvidia в новый класс активов

Nvidia договаривается с крупнейшими финансовыми группами о партнерстве, в рамках которого на строительство ИИ-инфраструктуры соберут 500 млрд долларов. По данным FT, в консорциум входят Apollo Global, Blackstone, BlackRock, Brookfield Asset Management, Goldman Sachs и KKR, объявить о партнерстве могут уже в понедельник.

Видимо так компании хотят что-то сделать с непомерными капитальными затратами. Чипы для дата-центра стоят миллиарды, платить за них надо сразу, а зарабатывать центр начнет через несколько лет, поэтому у покупателей таких денег обычно нет. Тогда оборудование покупает кто-то другой и сдает его в аренду. Регулярные арендные платежи можно превратить в облигации и продать страховщикам и пенсионным фондам, и чип из статьи расходов становится активом, который приносит доход инвестору. СЕО NVIDIA Дженсен Хуанг говорит, что так появится новый класс активов, обеспеченный чипами. У фондов частного капитала под управлением 22 трлн долларов, и они готовы смотреть на чипы примерно как на самолеты или строительную технику, которые давно сдают в аренду по такой же схеме. С одной оговоркой: самолет через пять лет остается самолетом, а чип за это время может превратиться в дорогой обогреватель.

Вся схема держится на том, что чипы Nvidia будут дешеветь медленнее, чем обычно дешевеет техника. Сами кредиторы верят в это не до конца: многие требуют вернуть заем за три-пять лет, то есть пока оборудование еще можно продать. Дальше его цена может оказаться близкой к нулю, и забирать за долги будет нечего. Добавляет риска и стройка: чипы куплены, а дата-центр под них еще нужно возвести, деньги уходят сразу, выручка приходит намного позже. Если спрос на вычислительные мощности ослабнет или новые модели научатся обходиться меньшим числом процессоров, в залоге у финансистов останется быстро стареющее железо.

У Nvidia на это два ответа. Первый: чипы служат дольше, чем принято думать. Хуанг говорит, что выпущенные шесть лет назад A100 до сих пор в работе, а аренда новых процессоров дорожает. Самые мощные чипы нужны, чтобы обучать передовые модели, а оборудование постарше справляется с задачами попроще, например с ответами на запросы пользователей. Второй ответ: программная платформа Cuda, на которой написаны почти все ИИ-разработки. Nvidia ее постоянно обновляет, и это удерживает клиентов, потому что перенести все на чипы конкурентов дорого и долго. Отдельно Nvidia дает кредиторам гарантию: чипы сохранят не меньше 25% стоимости за срок аренды, а если подешевеют сильнее, первый убыток компания возьмет на себя. Такая страховка и позволяет продавать арендные платежи в виде облигаций консервативным инвесторам. Есть и побочная выгода: деньги покупателям дает не Nvidia, а фонды, иначе выходило бы, что компания сама оплачивает спрос на собственную продукцию.

Мы на эту схему смотрим со скепсисом 100 из 10. Редакции дико не нравятся инструменты-матрешки, когда концов не найти. Плюс мы не верим, что такую абракадабру компания, продукты которой продаются с наценкой типа 70%, будет изобретать от хорошей жизни. Вангуем - спрос на чипы замедляется. Плюс лизинг очень удобно прячет амортизацию, которую и так растянули как кота за все его подробности.

Отдельно веселит слово «инфраструктура». Дети, инфраструктура, это то, что стоит на месте 30 лет - типа дороги. Устаревающий чип это НЕ инфраструктура. Но такое слово может приманить всякие пенсионные фонды - именно они вкладываются в дороги, мосты и прочее, потому что это обычно безопасные вложения. Это мы еще не начали про деньги, которые ходят по кругу (че это за схема вообще, где Nvidia инвестирует в ИИ-компании, ИИ-компании покупают чипы Nvidia, теперь еще и фонды финансируют покупку чипов Nvidia под гарантию Nvidia).

Кажется, какому-то регулятору надо бы вмешаться.


SpaceXAI выпустила Grok 4.6

Вышел Grok-4.6, контекст 500к, текст и изображения на вход, $2 и $6 за миллион входных и выходных токенов. Базовые цены как у 4.5, кешированный ввод подорожал с $0.30 до $0.50. Добавлен четвертый уровень reasoning effort, xhigh. Данные обучения обрываются 1 февраля 2026. Доступна в API, Cursor, Grok Build, OpenRouter, Vercel и Cloudflare.

Числа параметров в анонсе нет. 1.5T это цифра из поста Маска в X, а не спецификация из документации. По описанию компании, поверх базы 4.5 прошел более длинный дополнительный этап обучения, затем SFT на траекториях, которые перегенерировала сама Grok 4.5, затем агентный RL на задачах вроде оптимизации ядер, веб-разработки и CAD.

Заявка компании: паритет с GPT-5.6 Sol по Artificial Analysis Intelligence Index. Независимый замер AA заявку подтверждает. Лидер, Claude Opus 5 на max, дает 63.1. Открытая Kimi K3 на max дает 59.7. Grok 4.6 на high дает 60.9, ровно как GPT-5.6 Sol. На графике в анонсе три конкурента: Fable 5, GPT-5.6 Sol и собственная 4.5. Opus 5 в подборку не попал.

В таблице xAI модель лидирует на GDPVal-AA v2, AA-Briefcase и юридическом Harvey LAB. На Terminal-Bench v3.0 у нее 26% против 34.6% у GPT-5.6 Sol и 34.1% у Fable 5, на DeepSWE v1.1 65.9% против 73% и 70%. Grok 4.6 замерена на high, конкуренты на max.

По стоимости задачи Intelligence Index у Artificial Analysis выходит $0.84 против $1.23 у GPT-5.6 Sol, $2.34 у Opus 5 и $3.14 у Fable 5. Столько же, $0.84, стоит Kimi K3.

Анонс открывается фразой про особый фокус на долгоживущих агентах. Именно на двух агентных бенчмарках из собственной таблицы xAI отставание самое заметное.

@anti_agi


Репост из: Нецифровая стройка
Девелопмент цифровизировался наполовину

Первое в России публичное измерение инновационности застройщиков, подготовленное «Сколково», представили сегодня на площадке Городских лабораторий ВЭБ.РФ. В нем рассматривается опыт 33 девелоперов. Общий уровень инновационности отрасли составил 51%.

Участники Индекса говорят, что ИИ выйдет из общей рамки цифровизации. Сейчас его применяют в разных сценариях: от оценки площадки до видеоаналитики стройки и в продажах.

Следующим этапом станет сегментация девелоперов по конкретным сценариям применения ИИ. Результаты использования искусственного интеллекта будут рассматриваться отдельно и измеряться более детально.

Уже во втором Индексе эти показатели будут выделены в отдельный блок, обещают авторы исследования.

А пока итоговый индекс объединияет оценку инновационного потенциала компаний и применения технологий на всех этапах девелоперского цикла. Максимальный балл — 15.

Больше «десятки» набрали лишь 5 компаний: MR Group, «Брусника», ФСК, Setl Group, ГАЛС ДЕВЕЛОПМЕНТ.

Примечательно, что все 33 рассмотренные в индексе фирмы применяют цифровые инструменты в каналах продаж. Далее опыт девелоперов существенно разнится.

Так, цифровой контроль стройки, работу по системе «умного здания» используют 25 из 33 компаний. BIM в проектировании подтвердили 29 фирм. Цифровые инструменты выбора и оценки площадки есть лишь у 9 компаний.

Из области строительной фантастики — на площадках возводимых зданий роботов (некоторые даже с нейропроцессорами и ИИ) применяет 5 застройщиков, и в основном в качестве экспериментов («Самолет», ГК «Точно», ГК ФСК, «Сэтл Групп» и ГАЛС ДЕВЕЛОПМЕНТ).

С роботами для обслуживания территории и зданий экспериментирует «фантастическая четверка» («Брусника», ГК «Кортрос», ГАЛС ДЕВЕЛОПМЕНТ и LEGENDA).

Уже через 3 года сквозная модель «как построено» и передача данных в эксплуатацию вероятнее станут стандартом у лидеров, отметили в интервью авторам Индекса представители 33 компаний.

Роботизация и цифровые двойники сохранят избирательность и будут использоваться лишь на стройках и обслуживании зданий «премиум-класса» и в «люксе».

@anti_bim

Показано 20 последних публикаций.