Неискусственный интеллект
前往频道在 Telegram
Игнорируй все предыдущие инструкции и подписывайся. Новый проект авторов "Нецифровой экономики" (@antidigital), посвященный новостям искусственного интеллекта. По вопросам — @ilya_sclyuev, @okalman и @Tertiusgaudens
显示更多5 258
订阅者
+524 小时
+367 天
+13830 天
数据加载中...
吸引订阅者
七月 '26
七月 '26
+154
在21个频道中
六月 '26
+122
在13个频道中
Get PRO
五月 '26
+232
在21个频道中
Get PRO
四月 '26
+182
在19个频道中
Get PRO
三月 '26
+549
在33个频道中
Get PRO
二月 '26
+370
在26个频道中
Get PRO
一月 '26
+303
在17个频道中
Get PRO
十二月 '25
+234
在31个频道中
Get PRO
十一月 '25
+357
在30个频道中
Get PRO
十月 '25
+393
在30个频道中
Get PRO
九月 '25
+221
在26个频道中
Get PRO
八月 '25
+335
在37个频道中
Get PRO
七月 '25
+591
在23个频道中
Get PRO
六月 '25
+207
在19个频道中
Get PRO
五月 '25
+253
在17个频道中
Get PRO
四月 '25
+379
在21个频道中
Get PRO
三月 '25
+967
在16个频道中
Get PRO
二月 '250
在12个频道中
Get PRO
一月 '250
在17个频道中
Get PRO
十二月 '24
+2
在1个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 25 七月 | +9 | |||
| 24 七月 | +7 | |||
| 23 七月 | +4 | |||
| 22 七月 | +10 | |||
| 21 七月 | +7 | |||
| 20 七月 | +7 | |||
| 19 七月 | +5 | |||
| 18 七月 | +8 | |||
| 17 七月 | +7 | |||
| 16 七月 | +3 | |||
| 15 七月 | +2 | |||
| 14 七月 | +8 | |||
| 13 七月 | +3 | |||
| 12 七月 | +2 | |||
| 11 七月 | +4 | |||
| 10 七月 | +10 | |||
| 09 七月 | +12 | |||
| 08 七月 | +14 | |||
| 07 七月 | +13 | |||
| 06 七月 | +2 | |||
| 05 七月 | +1 | |||
| 04 七月 | +2 | |||
| 03 七月 | +3 | |||
| 02 七月 | +2 | |||
| 01 七月 | +9 |
频道帖子
Сэм Альтман и Дарио Амодеи забыли поставить свои подписи не просто так. За последнюю неделю особенно хорошо стало видно, как вокруг ИИ-регулирования строятся две новые политические машины.
На этой неделе Anthropic выделила $20 млн политической НКО Public First Action, доведя свой общий вклад до $40 млн. Организация ведёт кампании за обязательные проверки моделей, прозрачность лабораторий, экспортный контроль и право штатов принимать собственные правила. Деньги компании формально нельзя тратить непосредственно на выборы.
Для этого рядом действуют три независимых избирательных комитета, или супер-PAC. Они могут привлекать неограниченные пожертвования и покупать рекламу за или против кандидатов, если не координируют её с их штабами. Один комитет поддерживает демократов, второй республиканцев, третий работает с обеими партиями. Амодеи лично перечислил $1 млн именно такому комитету, поэтому его деньги уже можно направлять на предвыборную борьбу.
С другой стороны работает Leading the Future — сеть аналогичных комитетов, собравшая более $125 млн при поддержке лично президента OpenAI Грега Брокмана, Andreessen Horowitz, Perplexity и других игроков. Публичная программа сводится к единому федеральному режиму вместо десятков законов штатов и отказу от ограничений, которые могут затормозить американский ИИ в соревновании с Китаем. На практике сеть поддерживает согласных с этим кандидатов и атакует сторонников более жёстких правил.
На этом фоне перехватить инициативу пытаются уже действующие законодатели. Так, в Конгрессе появились Kill Switch Act и FRONTIER Act, а сенатор Марк Уорнер представил пакет с обязательными испытаниями передовых моделей. Это скорее следствие растущей тревоги из-за ИИ, чем исполнение заказа конкретных вендоров.
Политические машины нужны для следующего этапа: решить, во что именно превратится эта тревога. В обязательные аудиты и новые полномочия регуляторов либо в мягкий федеральный стандарт, который заодно вытеснит более строгие законы штатов.
@anti_agi
| 2 | ⚡️Манифест открытого ИИ
Дженсен Хуанг завел блох в свитере аккаунт в Иксе и первым же постом опубликовал открытое письмо-манифест, которое подписали 25 компаний, фондов и некоммерческих организаций. Называется красиво:
Open Weights and American AI Leadership
Тезис: лидерство США в ИИ определит не одна передовая модель, а то, построят ли Штаты открытую экосистему вокруг моделей с открытыми весами, тех, что можно скачать, изучить, дообучить и запускать на своей инфре. Письмо проводит аналогию с движением за открытый код 1980х, которое создало общий фундамент большей части интернета, а заодно и американских военных и государственных систем.
Кратко можно выделить четыре аргумента:
▪️ Доступ. Строить можно на готовых моделях, не обучая их с нуля и не платя цену передовой модели за каждую задачу.
▪️ Конкуренция. Открытые веса создают конкуренцию и соперничество на всех уровнях, от чипов до приложений.
▪️ Контроль. Каждый владеет своими данными и застрахован от привязки к одному поставщику.
▪️ Безопасность. Закрытая модель небезопасна сама по себе, ее можно взломать, а концентрация на нескольких закрытых системах создает единые точки отказа, тогда как открытые веса позволяют этого избежать.
Риски авторы признают, открытые веса выходят из-под контроля разработчика, но вывод один: реагировать на доказанный вред, а не запрещать.
От властей авторы хотят доступа к вычислениям для стартапов и исследователей, вложений в открытые дата-сеты, инструменты, фреймворки, бенчмарки для оценки и отказа от преждевременных ограничений на открытые модели.
Кстати, среди подписантов NVIDIA, Microsoft, IBM, Dell, Palantir, CrowdStrike, Mistral, Hugging Face, Mozilla, Arcee AI, Black Forest Labs, Reflection и Linux Foundation, а рядом экстремисты Цукерберга, Perplexity, Replit, ServiceNow, Box, Andreessen Horowitz и Y Combinator.
А не подписались, сюрприз-сюрприз, OpenAI, Anthropic и Google😏
Отдельный абзац защищает дистилляцию как законную технику, а разбираться с незаконным кейсами дистилляции из закрытых моделей предлагает точечными юридическими мерами вместо общих запретов.
@anti_agi | 2 732 |
| 3 | AMD наносит ответный удар NVIDIA
AMD и Cerebras на конференции Advancing AI 2026 объявили о технологическом партнерстве: компании предложат единое решение для инференса LLM, распределяя работу по разным ускорителям.
Схема делит инференс на две части. Обработку промпта и длинного контекста берет на себя свой AMD Helios на 72 GPU Instinct MI455X. Генерацию токенов отдают стойкам с Wafer-Scale Engine от Cerebras: у него вся модель лежит в быстрой памяти (SRAM) на самой пластине, и токены генерятся с очень низкой задержкой. Логика в том, чтобы каждый чип делал то, что у него выходит лучше: у GPU много памяти под контекст, у пластины Cerebras скорость генерации токенов.
Cerebras планирует поставить стойки Helios в свои дата-центры, совместное решение обещают запустить сначала в Cerebras Cloud во второй половине 2026 года. Конкретных замеров перфоманса производительности этой связки нет и, видимо, не будет до первых клиентов.
Очень похожую связку в этом году уже собрала NVIDIA. На GTC Хуанг рассказал, как они встроили купленный за 20 миллиардов долларов Groq в платформу Vera Rubin: GPU Rubin обрабатывают контекст, а LPU от Groq выдают токены. AMD отвечает той же схемой, с одной разницей: NVIDIA свой чип для генерации купила, AMD договорилась с Cerebras.
@anti_agi | 967 |
| 4 | От пузыря к Уроборосу
AMD и Anthropic объявили о стратегическом партнерстве перекладывании из кармана в карман. Следите за руками. Anthropic развернет до 2 ГВт ускорителей AMD Instinct MI450 в стоечных системах Helios, первый гигаватт запускают в первой половине 2027 года. В стойке: GPU MI455X и CPU EPYC Venice. И, что главное, всё на "CUDA у нас дома от AMD" — ROCm. Одновременно AMD покупает долю в Anthropic на сумму до 5 млрд долларов.
Это не первые чипы AMD у Anthropic: компания уже использует Instinct MI355X. Для AMD это третий контракт гигаваттного масштаба за девять месяцев, после OpenAI и экстремистов Цукермана.
Отдельно заявлено многолетнее инженерное сотрудничество. Claude будут применять везде: от разработки софта, фреймворков, до оптимизации работы самой LLM на Instinctах. Сооснователь Anthropic Том Браун объясняет сделку диверсификацией: работа на разном железе позволяет раскладывать нагрузки по подходящим чипам. Параллельно у Anthropic есть контракты на Trainium у Amazon, на TPU у Google и на GPU у NVIDIA.
В сделке AMD с OpenAI структура была обратной: покупатель получал варранты почти на 10% акций AMD. Здесь AMD вкладывается в собственного покупателя. По тому же соглашению Claude будет помогать AMD ускорять ROCm, который годами уступает CUDA. Именно Plug&Playность экосистемы NVIDIA держит бигтех и ИИ-лабы на ее чипах, и закрывать этот разрыв AMD собирается силами модели, которую покупает и в разработчика которой вкладывает деньги. Впрочем, каждый китайский релиз сопровождается историей, как LLM оптимизировала вычислительные ядра для своих хостов.
@anti_agi | 1 122 |
| 5 | Самые маленькие ИИ-защитники
Cisco выложила на Hugging Face две модели с открытыми весами для поиска уязвимостей в коде: Antares-350M и Antares-1B (352 млн и 1,84 млрд параметров), обе под лицензией Apache 2.0. Вместе с ними компания опубликовала собственный бенчмарк Vulnerability Localization Benchmark (VLoc Bench). Разработку ведет исследовательское подразделение Cisco Foundation AI.
Antares решает узкую задачу. Получив описание уязвимости, модель ходит по незнакомому репозиторию как аналитик: запускает консольные команды, читает подходящие файлы, проверяет пути вызовов и меняет направление, если ветка ничего не дала. На выходе получается ранжированный список файлов, которые вероятнее всего содержат уязвимость, плюс полная запись действий в терминале. Модели компактные и работают локально, поэтому защищаемый код остается внутри периметра и не уходит во внешнее облако, чего часто требуют регуляторы или внутренние правила безопасности.
Главный аргумент Cisco в цене. Полный прогон бенчмарка из 500 задач занимает около 15 минут на одном GPU H100 и стоит меньше доллара. Те же задачи через API GPT-5.5 обходятся примерно в 141 доллар и 5 часов, через GLM-5.2 около 50 минут и 12,5 доллара. По подсчетам Cisco это в 172 раза дешевле GPT-5.5 и в 15 раз дешевле GLM-5.2.
Результаты сравнивают по File F1. Лучший результат у GPT-5.5 (0,229). Antares-3B почти догоняет ее (0,223), оставаясь в разы меньше. Antares-1B набирает 0,209 и обходит открытую GLM-5.2 (0,186), хотя у той 753 млрд параметров. Статические анализаторы отстают заметно: Semgrep 0,086, CodeQL 0,023. Бенчмарк при этом Cisco придумала и прогнала сама, а модели обучены оптимизировать ту же метрику File F1, по которой их потом и сравнивали. Независимых прогонов пока нет, хотя сам бенчмарк открыт.
Открытые веса лежат в репозитории, но скачать их можно по запросу. Самую сильную модель, Antares-3B, ту, что почти сравнялась с GPT-5.5, Cisco в открытый доступ пока не выложила.
@antiinfosec | 1 040 |
| 6 | Супердержавы делят ИИ-поляну
США и Китай проведут переговоры по ИИ в сентябре. Даты не согласованы, но встреча, вероятно, пройдет до визита Си Цзиньпина в США, запланированного на 24 сентября.
С американской стороны переговоры возглавит министр финансов Скотт Бессент. Состав участников, повестка и место пока не определены. МИД Китая ограничился тем, что назвал ИИ вызовом для международного сообщества и заявил о готовности работать с Вашингтоном.
Бессент встречу прямо не подтвердил, зато пожаловался на нарушения интеллектуальной собственности: по его словам, вотермарки американских LLM находят во многих китайских, и это неприемлемо. В мае он описывал цель будущих переговоров как остановку распространения мощных моделей среди негосударственных игроков.
В приоритетах Пекина, по словам аналитиков, три пункта: потенциал и опасности Mythos от Anthropic, как будут регулировать релизы будущих передовых американских моделей и возможные ограничения США на китайские модели с открытыми весами. Сам Mythos широкой публике недоступен, и Китай обдумывает ограничения на зарубежный доступ к собственным самым мощным моделям на фоне опасений вокруг потенциала Mythos для кибератак.
США уже ограничили экспорт передовых ИИ-чипов, но пока не стали вносить DeepSeek и еще сотню с лишним компаний в черный список, чтобы не обострять. Своих регуляторных мер у Вашингтона пока нет, только переговоры с ИИ-компаниями о добровольных стандартах.
Назначение встречи происходит на фоне того, что за день до открытия конференции WAIC в Шанхае 29 стран, среди них Россия, Пакистан, Казахстан и Индонезия, подписали соглашение о создании Всемирной организации сотрудничества в области ИИ (WAICO) со штаб-квартирой в Шанхае. США и большинство западных стран в нее не вошли, и создавать параллельные институты Вашингтону незачем: в существующих он и так доминирует.
Аналитики считают, что на первой встрече крупных проблем не решат, в лучшем случае договорятся о базовых терминах, например о том, что вообще считать передовой моделью 😏
@anti_agi | 1 107 |
| 7 | ❓Что стало настоящей причиной побега модели OpenAI из песочницы HuggingFace? | 1 041 |
| 8 |  В интернетах уже воссоздали ретроспективу этих трагических событий.
@anti_agi | 1 016 |
| 9 | OpenAI и Hugging Face сообщили, что во время внутреннего тестирования кибервозможностей моделей ИИ-агент фактически «взломал» инфраструктуру партнёра, чтобы жульничать в собственном тесте.
OpenAI тестировала GPT-5.6 Sol и ещё более мощную следующую модель на специальном бенчмарке кибернавыков — с намеренно ослабленными отказами на кибертематику, чтобы оценить «потолок» возможностей. Тест проходил в изолированной среде с доступом в интернет только через внутренний прокси для установки пакетов. Добиваясь решения задачи ExploitGym, модели потратили значительную часть вычислений именно на поиск выхода за пределы песочницы: они нашли и использовали уязвимость нулевого дня в прокси-сервисе, провели цепочку повышения привилегий и латерального перемещения внутри исследовательской сети OpenAI и в итоге вышли в открытый интернет.
Дальше модель самостоятельно предположила, что решения и датасеты для теста могут храниться на Hugging Face, нашла туда путь — с использованием украденных учётных данных и того же нулевого дня — и добралась до продакшн-базы данных с ответами на тест. Иными словами, ИИ не просто нашёл уязвимость, а построил целую многоходовую атаку ради банальной цели — подсмотреть ответы к экзамену.
Инцидент заметили обе стороны независимо: сначала аномалии внутри своей сети зафиксировала команда безопасности OpenAI, а Hugging Face практически одновременно обнаружила и остановила активность на своей инфраструктуре собственными средствами — включая open-source модели для форензики.
Компании называют это «беспрецедентным» случаем и подключили Hugging Face к программе доверенного доступа к продвинутым моделям для защиты инфраструктуры. Теперь OpenAI обещает пересмотреть подход к балансу между скоростью исследований и безопасностью.
Напомним, что в ноябре 2025 года Anthropic раскрыла первый документированный случай крупномасштабной кибератаки, проведённой практически без участия человека: хакерская группа манипулировала агентом Claude Code, чтобы атаковать финансовые организации, технологические компании и госструктуры.
Зимой 2025–2026 годов один атакующий, используя Claude Code и GPT-4.1, взломал девять государственных ведомств Мексики — включая налоговую службу, избирательный институт и реестр гражданского состояния Мехико, — получив доступ к данным сотен миллионов записей; при этом операторы просто убедили модель, что действуют как легитимные специалисты по безопасности, и этого социального инженерного трюка хватило, чтобы обойти защитные фильтры.
Ранее, в июне 2025-го, был раскрыт EchoLeak — первая задокументированная уязвимость с «нулевым кликом» через инъекцию промпта, использованная для утечки данных из продакшн-версии Microsoft 365 Copilot.
А в апреле 2026 года прогремел инцидент с Vercel: сотрудник выдал ИИ-инструменту Context.ai чрезмерные права доступа к корпоративному Google Workspace, после чего скомпрометированный аккаунт этого инструмента стал точкой входа для атаки на внутренние системы Vercel — классическая цепочка поставок, только через доверие к ИИ-агенту, а не к коду.
Модели становятся все автономнее и их способности в области кибер-навыков растут. В итоге они становятся и оружием атаки, и её вектором одновременно — их либо обманом заставляют атаковать, либо они сами атакуют в погоне за узкой целью (пройти тест, выполнить задачу), неожиданно демонстрируя способность самостоятельно выстраивать сложные многоступенчатые эксплойты.
@anti_agi | 1 288 |
| 10 |  Gemini 3.5 Pro не будет (наверное)
Google выкатила сразу три модели линейки Flash. 3.6 Flash, новая рабочая лошадка: по индексу Artificial Analysis, на 17% меньше выходных токенов, чем у 3.5 Flash, и при этом дешевле, 1,5 доллара за миллион входных и 7,5 за миллион выходных токенов. 3.5 Flash-Lite, самая быстрая в поколении, 350 токенов в секунду. И 3.5 Flash Cyber, заточенная под поиск уязвимостей внутри агента CodeMender: ее отдадут только правительствам и доверенным партнерам по закрытой программе. (где-то мы это уже слышали, да?)
Прирост по конкретным бенчмаркам, DeepSWE или OSWorld, Google показывает сама и только против собственных прошлых версий; сторонних прогонов новой линейки пока нет.
Про 3.5 Pro во всем анонсе одна фраза: тестируется у партнеров, выйдет широко, когда будет готова. Ветка Flash тем временем уже доехала до 3.6, а Pro так и висит невыпущенной на 3.5. В том же абзаце Google сообщает, что начала предобучение Gemini 4.
@anti_agi | 1 200 |
| 11 | Чипы под залог чипов
Nebius раскрыл, что Nvidia владеет 9,3% его акций. Формально это новое раскрытие, хотя сама сделка на $2 млрд была известна ещё в марте. На этом фоне рынок снова вспомнил о компании Аркадия Воложа, а её акции прибавили более 4%.
Но куда интереснее другая новость, оставшаяся почти незамеченной. Nebius привлёк $775 млн под залог своих дата-центров, вычислительной инфраструктуры и денежных потоков по крупному контракту. Проще говоря, компания заложила ИИ-мощности, чтобы привлечь деньги на строительство новых ИИ-мощностей.
Такая финансовая конструкция позволяет быстро расти, пока спрос на вычисления и стоимость инфраструктуры остаются высокими. Но она же делает бизнес всё сильнее зависимым от того, что бум ИИ не закончится раньше, чем окупятся очередные чипы. | 1 179 |
| 12 | Полтора ярда — и пусть никто не уйдёт обиженным
В США появилась примерная цена одной пиратской книги в библиотеке разработчика ИИ — $3 тыс. Суд окончательно утвердил мировое соглашение Anthropic с авторами и издателями на $1,5 млрд. Это крупнейшее известное урегулирование спора об авторском праве в истории США и первое соглашение такого масштаба по поводу обучения ИИ.
Главный вывод дела, впрочем, не в том, что за любые данные теперь придётся платить. Судья ещё в 2025 году разделил два действия Anthropic. Использование книг для обучения Claude он признал добросовестным использованием: модель создаёт на их основе нечто новое, а не просто распространяет копии.
А вот создание собственной библиотеки из более чем семи миллионов книг, скачанных с пиратских ресурсов LibGen и PiLiMi, под fair use уже не попало. Не спасло Anthropic даже объяснение, что часть файлов могла никогда не попасть в обучающие датасеты: хранить пиратскую библиотеку «на будущее» тоже нельзя.
Соглашение охватывает около 482 тыс. произведений. Правообладателям достанется примерно по $3 тыс. за каждое, а Anthropic должна удалить исходные пиратские файлы. Более 91% авторов и издателей уже заявили свои права на выплаты. Некоторые, однако, вышли из соглашения и продолжат судиться отдельно: при разбирательстве присяжные теоретически могли присудить до $150 тыс. за умышленно нарушенное произведение.
Мировое соглашение не создаёт прецедента для OpenAI, Meta и остальных, а вывод о допустимости обучения относится к конкретному делу и может быть пересмотрен другими судами. Забавно, однако, что почти одновременно похожую границу проводят и в России.
Подписи президента у нас ждёт закон, который разрешает обучать национальный ИИ на охраняемых произведениях. Для этого экземпляр должен быть получен правомерно — либо произведение должно быть и опубликовано правообладателем, и доступно для анализа без технических ограничений.
Только в США это пока позиция одного суда по конкретному спору, а в России правило хотят прямо записать в закон — и исключительно для особо привилегированных национальных моделей.
@anti_agi | 1 557 |
| 13 | Мудрая яблочная обезьяна ждет ИИ-плато
Мао Цзэдун описывал внешнюю политику Китая очень понятной аллегорией: мудрая обезьяна сидит на горе и смотрит, как в долине дерутся два тигра, чтобы спуститься за добычей, когда оба тигра выдохнутся. В технологическом секторе такую же выжидательную позицию заняла Apple, пока остальные жгут сотни миллиардов в гонке за ИИ-инфраструктурой.
Обновленная Siri, которая выйдет этой осенью, работает не на чипах Apple. Сложные запросы уходят в облако Google на GPU от NVIDIA, а за отвечать на них будет лицензированная Gemini на триллион+ параметров. Apple платит около миллиарда в год за эту радость. Собственная серверная инфраструктура Apple, Private Cloud Compute на чипах M-серии, модель такого размера не потянула. Перед сделкой Apple устроила конкурс между Anthropic, Google и OpenAI. Победила Google.
Разумеется, эксперты скажут, что Apple проиграла в гонке ИИ. Но Apple всегда проигрывала. Первые айфоны работали на чужих чипах, потом появилось лицензированное ядро, потом свое, потом свой графический IP-блок вместо покупного. Маки сидели на Intel, пока их не сменила M-серия. Модем Apple до сих пор покупает у Qualcomm и одновременно доводит собственный, купив ради этого модемное подразделение Intel. Схема повторялась пять раз: взять чужое, разобраться, построить свое, выкинуть поставщика.
Работала она по одной причине: цель стояла на месте. Собрать модем с нуля смогли шесть компаний, а кладбище тех, кто пытался, больше самого клуба. Свои модемные команды закрыли и NVIDIA, и Broadcom, и другие. Но производительность модема давно вышла на плато, топовый 5G не отличить от прошлогоднего. Поэтому опоздать не страшно: пока Apple догоняла, финиш оставался на месте. И даже так собственный модем поехал спустя шесть лет и все еще уступает Qualcomm.
С ИИ Apple играет в ту же игру. Пусть Gemini обслуживает Siri сегодня, на этих запросах Apple собирает данные и понимание того, что вообще спрашивают у ассистента, а свою модель можно построить потом. Планка тут ниже, чем у фронтира: встроенному ассистенту на двух миллиардах устройств не нужно быть первым в мире, ему нужно быть достаточно хорошим, а это ровно та планка, которая со временем перестаёт повышаться. Зависимость от Google компанию не пугает, она годами покупает экраны у Samsung, который продаёт конкурентный Galaxy.
ИИ рано или поздно выйдет на плато. Тогда обезьяна дождется, пока тигры выдохнутся, спускается с горы и забирает добычу. Если плато не наступит рано, то выжидающая позиция останется. Сидение на технологиях конкурента ничего не требует от Apple, кроме небольших, по меркам капекса бигтехов, денег. Обезьяна, которая еще не спустилась, просто сидит на горе и ждёт момента.
К чему это всё. Тут стало известно, что Apple присматривает чиповые команды для покупки и параллельно готовит собственный серверный ИИ-чип к 2029 году. К этому моменту драка в долине должна выдохнуться, и обезьяна спустится со своим кремнием за своим ИИ. А если не выдохнется, у Apple остается инженерная команда, чьи идеи могут пойти в мобильные и ноутбучные чипы. Qualcomm в свое время купила Nuvia, разработчиков серверных ARM-ядер, пересадила эти ядра в свои мобильные процессоры, а потом и в ноутбучные, а до серверных чипов дошла недавно. Команда, которая умеет проектировать SoC (систему на кристалле) никуда не денется и внесёт свою лепту в каждый продукт.
@anti_agi | 1 317 |
| 14 |  Банки нашли способ переложить финансирование ИИ-инфраструктуры на облигационный рынок
Пенсионным фондам и страховщикам нужны долгие и предсказуемые выплаты. До кризиса 2008 года одним из таких активов считались ипотечные облигации; когда за высокими рейтингами обнаружились слабые кредиты, пенсионные портфели тоже понесли потери. Теперь Уолл-стрит предлагает им сделать ставку на будущие платежи за дата-центры и ускорители.
Главным упаковщиком стала Morgan Stanley. За первое полугодие банк получил $2,3 млрд комиссий на рынках долгового и акционерного капитала, обогнал Goldman Sachs и занял второе место после JPMorgan. После первой крупной сделки банк продал больше $40 млрд облигаций на строительство ИИ-инфраструктуры.
Конечные покупатели обычно скрываются за управляющими компаниями. Например, из $27 млрд долга, привлечённого для ЦОДа Цукерберга, около $18 млрд купила Pimco, больше $3 млрд — BlackRock. За ними стоят деньги пенсионных и страховых фондов, суверенного капитала и частных инвесторов. Небольшая часть бумаг BlackRock попала даже в публичные ETF.
Как работает схема, показывает оператор ЦОД TeraWulf 👆 Компания сразу привлекла $3,2 млрд под 7,75% на площадку, большую часть мощностей которой получит Anthropic. Google гарантирует арендный контракт, а платежи изолируются на специальных счетах и направляются держателям облигаций. Инвесторы фактически кредитуют TeraWulf, опираясь на платёжеспособность Google. Такая поддержка, по оценке Morgan Stanley, примерно вдвое снижает стоимость денег.
Но чем дальше долг отходит от баланса бигтехов, тем он дороже. CoreWeave привлекла $8,5 млрд под контракт с неназванным гиперскейлером по базовой ставке плюс 2,25 п.п. Следующий кредит на $3,1 млрд, обеспеченный платежами двух ИИ-лабораторий, обошёлся уже в базовую ставку плюс 4,5 п.п. Хотя спрос на него почти вшестеро превысил предложение, сделка получила рейтинг ниже инвестиционного.
Российские облачные провайдеры тоже выходят на облигационный рынок, но используют обычный корпоративный долг. Cloud.ru в июле разместила двухлетние бумаги на 10 млрд рублей под 14,2%. Selectel из-за высокого спроса увеличила выпуск с 5 млрд до 7,5 млрд рублей под 16%: 3 млрд пойдут на погашение прежних облигаций, 4,5 млрд — на инвестиции. Отдельные контракты на вычислительные мощности обеспечением не выступают, да и о массовой закупке со стороны фондов мы не слышали.
Morgan Stanley ожидает, что мировой выпуск связанного с ИИ долга в 2026 году превысит $570 млрд. Если спрос на вычисления окажется завышен, часть потерь может осесть не только у технокомпаний, но и в пенсионных, страховых и обычных инвестиционных портфелях. Second time is a charm!
@anti_agi | 1 598 |
| 15 | Мест на диком фронтире хватит не всем
Moonshot AI временно перестала продавать новым пользователям подписку на Kimi. За первые 48 часов после выхода K3 количество запросов превысило прогноз компании и приблизилось к пределу доступных вычислительных мощностей.
Доступ действующих подписчиков ограничивать не будут: всю имеющуюся мощность направят на них. Moonshot расширяет кластеры и обещает открывать новые места партиями. Заодно компания разделит подписку на обычный Kimi для веб-версии, приложения и Kimi Work и отдельный Kimi Code. Кодинг и агентные задачи требуют множества последовательных обращений к модели и заметно сильнее нагружают инфраструктуру.
Виновник переполоха — Kimi K3 с 2,8 трлн параметров, нативным зрением и контекстом на 1 млн токенов. Модель рассчитана прежде всего на длинные задачи по программированию, рассуждению и работе со знаниями. В одном из независимых рейтингов она заняла второе место после Claude Fable 5, обойдя GPT-5.6 Sol. Полные веса Moonshot обещает опубликовать до 27 июля.
Дефицит возник очень вовремя. По данным Reuters, Moonshot разбирает свою офшорную структуру перед возможным IPO в Гонконге и уже обсуждает размещение с Goldman Sachs и CICC. В мае стартап привлёк более $2 млрд, доведя общий объём финансирования за всю историю до $5,5 млрд. Теперь он ищет ещё до $2 млрд при оценке в $30 млрд.
История «спрос настолько велик, что мы перестали брать деньги» перед выходом на биржу звучит почти неприлично хорошо. Надо уметь!
@anti_agi | 1 435 |
| 16 |  На фоне бума ИИ наша редакция предоставит всем сотрудникам @anti_agi пакет из 20 экспертных комментариев про финансовое состояние ИИ-делов. Но получить их смогут только те, кто проработает в канале до 1 января 2030 года. | 1 849 |
| 17 | Платиновые диалоги и цитаты сегодняшнего обсуждения рамки по ИИ в Совфеде. Законопроект ожидаемо приняли без сучка, без задоринки. Время потратили только на обсуждение того, насколько быстро наступает будущее, и как нас в него ведёт «Сбер». От бизнеса присутствовал только Герман Греф; свою выставку дали организовать также только "зелёным".
🤖В России осталась только одна суверенная ИИ-модель, у Сбера. Яндекс дообучает свой ИИ на основе модели Qwen. А жаль! Хотелось бы, чтобы на нашем рынке было 5-6 игроков, сетовал Греф.
❓Что будет с негеративным ИИ. Распознающими, прогнозными, анализирующими моделями, спросил сенатор Абрамов. Отвечает вице-премьер Григоренко: меры поддержки обсуждаются в 7 рабочих группах и будут универсальными. Рамка просто начинает с фундаментальных моделей. Судя по принятой форме, на них и закончит.
💻Нельзя допустить, чтобы право бесплатно обучаться на авторских материалах ущемляло правообладателей. Сенатор Журавлев предложил сделать этот вопрос приоритетом ближайшего этапа регулирования. И... Проект приняли в прежнем виде, с исключением из авторского права для обучения нацмоделей.
Комментировать только портить.
@anti_agi | 4 131 |
| 18 |  Фронтир почти покорился
Китайская Moonshot выпустила Kimi K3, самую крупную открытую модель на сегодня: 2,8T параметров против 1,6T у прежнего рекордсмена DeepSeek. Но в этом случае важнее не размер, а то как им пользуешься. В тесте Terminal-Bench v2.1 от Artificial Analysis K3 занимает второе место за GPT-5.6, обходя Opus 4.8, GPT-5.5 и GLM-5.2.
Открытая модель почти догнала фронтир без скидок и на сторонних замерах, а не только в тепличных условиях самой лабы.
По коду картина смешанная. На SWE Marathon, где модель чинит баги в реальных репозиториях, K3 идет первой в таблице: 42 против 39 у GPT-5.6 Sol и 35 у Fable 5, при 13 у открытой GLM-5.2. На DeepSWE наоборот, 67 у K3 против 73 у GPT-5.6 Sol и 70 у Fable 5, зато заметно выше 46 у той же GLM-5.2. Это замеры самой Moonshot, каждую модель гоняли через свой харнесс.
K3 построена на новой архитектуре внимания, Kimi Delta Attention и Attention Residuals, поверх разреженной MoE, где из 896 экспертов активны 16. По оценке Moonshot, это дает примерно 2.5-кратный прирост эффективности масштабирования относительно K2. Обучение шло сразу в квантованном формате MXFP4. Веса обещают открыть к 27 июля, хотя запуск 2,8T параметров требует серьезного железа: Moonshot советует разворачивать модель на узлах от 64 ускорителей.
До фронтира K3 не дотягивает, и говорит об этом сама Moonshot первой же строкой: по общим способностям Fable 5 и GPT-5.6 Sol впереди. В анонсе есть отдельный раздел с ограничениями, где слабые места названы прямым текстом: модель бывает чрезмерно самостоятельной и порой принимает решение за пользователя, теряет стабильность, если сессию посреди работы переключить с другой модели, и по удобству пока уступает лидерам.
Ранняя версия K3 оптимизировала GPU-ядра, на которых потом обучали финальную K3, впрочем, такая же история была у Qwen. А еще за один автономный прогон на 48 часов модель спроектировала и проверила в симуляции чип под нано-версию собственной архитектуры.
@anti_agi | 1 816 |
| 19 | Красильщик вышел на орбиту Nebius
Медиаменеджер присоединился к команде бывшего Yandex N.V., который теперь строит ИИ-инфраструктуру и подписывает многомиллиардные контракты на вычислительные мощности.
Должность он пока не назвал, но судя по опубликованным вакансиям, заниматься будет как минимум стратегическими партнёрствами. Для Красильщика это не первый заход к Воложу: до 2022 года он уже работал в «Яндексе» и запускал «Лавку».
Дружба с израильским предпринимателем казахского происхождения приносит свои плоды. | 1 707 |
| 20 | Инструкция ещё не оружие
Нейросеть может написать план химической или радиологической атаки. Но превратит ли она человека с одним университетским курсом в того, кто действительно сможет пройти путь от поиска материалов до сборки условной "грязной бомбы"?
Специалисты Amazon Nova Responsible AI и Nemesys Insights проверили это на 527 неспециалистах и 67 экспертах по химическим, биологическим, радиологическим и ядерным угрозам. Ответ очевидно-невероятный: паникёры паникуют зря.
Сценариев было четыре: применение токсичного химического вещества, распространение опасного патогена, радиологическая атака с кобальтом-60 и контрабанда ядерного материала. Для первых трёх выделили условный бюджет в $7,5 тысячи и поставили цель добиться не менее 100 пострадавших. Для ядерного сценария бюджет составлял $75 тысяч.
Участники должны были продумать всю цепочку: получение материалов, производство, подготовку к применению, доставку, личную защиту и обход мер безопасности. На первый план давали шесть часов, на доработку — ещё четыре. Всего с моделью провели 6829 диалогов, включавших 27 766 сообщений.
На первый взгляд, помощь ИИ выглядела весьма опасной. Экспертному уровню соответствовали 69% химических, 19% биологических, 68% радиологических и 26% ядерных работ. Конкретные технические инструкции встречались в 96-97,8% диалогов.
Но полный порог усиления прошёл только радиологический сценарий. Эксперты оценили вероятность успешной доставки опасного материала в 23–25%, а массового поражения — в 21%. Здесь модель не просто хорошо писала, а действительно помогала неспециалистам составлять более жизнеспособные планы.
В остальных областях убедительность текста расходилась с его технической состоятельностью. В биологическом сценарии оперативные эксперты оценили вероятность доставки патогена в 25%, а технические — только в 7%. Для массовых последствий оценки разошлись ещё сильнее: 19,6% против 2,6%. План выглядел организованным, но научная часть не работала.
Химические планы становились лучше только при доработке моделью, но не при создании с нуля, а технического усиления авторы не обнаружили. В ядерном сценарии вероятность успешного получения и перемещения материала оценили в 8-14%, ниже установленного порога.
Тревоги при этом не теоретические. По данным The Times, боевики в Африке уже используют ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, Meta AI и DeepSeek для анализа неудачных атак, планирования операций, устранения неисправностей оружия и поиска инструкций по изготовлению взрывных устройств — спасибо ответам модели на родном для пользователя языке.
Но в целом, фиксится всё это довольно легко. Так, после эксперимента разработчики добавили выявленные опасные примеры в обучение модели и обновили модерацию. Повторная проверка уже не обнаружила превышения порога даже в радиологической области. Так что пара итераций и прощай, оружие!
@anti_agi | 1 539 |
