Все новости по тегу Искусственный интеллект

30.11.2025

Дуров запустил децентрализованную конфиденциальную сеть Cocoon

Основатель мессенджера Telegram Павел Дуров 30 ноября объявил о запуске новой децентрализованной конфиденциальной сети для обработки запросов к ИИ Cocoon (Confidential Compute Open Network), работающей на базе блокчейна TON.«Наша децентрализованная конфиденциальная вычислительная сеть Cocoon запущена в работу. Первые запросы от пользователей на искусственный интеллект теперь обрабатываются Cocoon со 100% конфиденциальностью. Владельцы графических процессоров уже зарабатывают TON», — написал он в своем Telegram-канале.По словам Дурова, Cocoon призвана заменить централизованные сервисы вычислений, такие как Amazon и Microsoft, которые выступают «дорогостоящими посредниками, повышающими цены и снижающими уровень приватности».Новая платформа, как заявил создатель Telegram, должна решить экономические и конфиденциальные проблемы, связанные с традиционными поставщиками вычислительных мощностей.«В течение следующих нескольких недель мы увеличим поставки графических процессоров и повысим спрос разработчиков на Cocoon. Пользователи Telegram могут рассчитывать на новые функции, связанные с искусственным интеллектом (ИИ), основанные на 100% конфиденциальности. Cocoon вернет контроль и конфиденциальность туда, где им самое место — к пользователям», — заключил он. Ранее, 29 ноября, Дуров анонсировал запуск сети Cocoon с ИИ и блокчейна TON. Поддержку работы сети обеспечат GPU-майнеры, которые будут получать вознаграждение в Toncoin. Разработчики приложений получат доступ к недорогой ИИ-инструментам, а пользователи смогут работать с искусственным интеллектом анонимно.Все важные новости — в канале «Известия» в мессенджере МАХ

30.11.2025

WSJ: борьба США с наркотиками из Латинской Америки развивает оборонные стартапы

Борьба президента США Дональда Трампа с наркотрафиком из Латинской Америки открыла крупные возможности для оборонных стартапов, подстроивших военные технологии под задачи антинаркотических операций. Об этом 29 ноября сообщила газета The Wall Street Journal (WSJ).«Они (оборонные стартапы. — Ред.) переориентировали свои дроны, датчики, инструменты искусственного интеллекта и платформы обработки данных в специализированные инструменты для борьбы Трампа с «наркотерроризмом», — говорится в материале.По мере усиления кампании США в Карибском бассейне и на южной границе спрос на беспилотники, сенсоры и искусственный интеллект (ИИ) стремительно растет, отмечают авторы статьи.Так, дроны Shield AI применялись в рекордном изъятии 60 тыс. фунтов кокаина, а с помощью их модели V-BAT, по данным Береговой охраны, «изъяли наркотиков на сумму более $1 млрд».В Южном командовании отмечают рост спроса на «испытательные полигоны для роботизированных и беспилотных систем». Армия закупает новые комплексы подавления дронов, включая украинские разработки Moodro. Трамп 17 ноября заявил, что считает приемлемым потенциальное нанесение ударов по Мексике в случае, если это повлияет на прекращение наркотрафика из латиноамериканских стран в США. Американский лидер уточнил, что в настоящее время в Мехико наблюдаются «большие проблемы».Глава Пентагона Пит Хегсет 13 ноября сообщил, что Трамп отдал приказ о начале операции «Южное копье» против наркотеррористов в Западном полушарии. Он отметил, что целью данной миссии является защита США от наркотеррористов и запрещенных веществ.Бразильский портал UOL на следующий день заявил, что государства Латинской Америки рассматривают возможность подготовки совместной декларации, осуждающей агрессию США, проявляемую в отношении Венесуэлы. В составлении потенциального заявления принимали участие Бразилия, Колумбия и Мексика.

30.11.2025

Глобальный рынок компьютерных комплектующих столкнулся с ценовым шоком

Глобальный рынок компьютерных комплектующих столкнулся с самым серьезным ценовым шоком за последние годы. Рост цен затронул оперативную память — рядовой и не самый примечательный ранее компонент. С начала 2025 года цены на модули DDR4 и DDR5 взлетели в два-три раза, а дефицит, порожденный искусственным интеллектом, грозит растянуться на годы. «Известия» разобрались, почему «оперативка» превратилась в дефицитный товар, как на кризисе пытаются заработать производители и чего ждать российским покупателям.Ценовой шок – 2Еще в начале года рынок памяти находился в состоянии переизбытка. Покупатели могли приобрести 32-гигабайтный комплект DDR5 за комфортные $95, а DDR4 — и того дешевле. Ситуация казалась стабильной, а аналитики предсказывали дальнейшее снижение цен. Однако ко второй половине года рынок перевернулся с ног на голову. К октябрю 2025 года тот же комплект DDR5 уже стоил под $184, а DDR4, который многие считали устаревающим, неожиданно подорожал еще сильнее, сравнявшись в цене с новой DDR5. Спотовые цены на чипы DRAM на открытом рынке к концу года демонстрировали рост почти на 187% в годовом исчислении. Как отмечают отраслевые эксперты, память, которая стоила условный доллар в начале года, к его концу стала стоить два и более.Текущая ситуация вызывает дежавю с событиями нескольких лет давности. В 2017 году майнинг криптовалют, а в 2021-м — его сочетание с пандемийным бумом на ПК привели к тотальному дефициту и спекулятивному росту цен на видеокарты. Тогда геймеры и обычные пользователи месяцами ждали возможности купить графические процессоры по адекватной цене.В 2025 году на смену майнерам пришли корпорации, строящие инфраструктуру искусственного интеллекта. Google, Amazon, Meta, Microsoft и OpenAI, а также китайские корпорации вкладывают сотни миллиардов долларов в AI-инфраструктуру. Для работы эти системы требуют колоссальных объемов памяти: как специализированной высокоскоростной (HBM), так и стандартной серверной DDR4/DDR5. На производство чипов для ИИ сегодня уходит в три раза больше мощностей, чем на обычный DRAM.Текущая ситуация с резким ростом цен на устройства ОЗУ очень напоминает взрывной рост цен на видеокарты, который наблюдался в последние годы во всём мире, пояснила управляющий директор по суверенным и региональным рейтингам «Эксперт РА» Татьяна Тирских. — Тогда одним из ключевых факторов подорожания видеокарт был ажиотажный спрос со стороны майнеров криптовалют, когда оптовые закупки полностью вычищали склады, а производители не могли быстро адаптировать выпуск к столь высокому спросу по ряду причин, — признает эксперт. Сила монополииОдновременно с этим «большая тройка» производителей памяти, контролирующая около 70% рынка, начала плановый вывод с рынка устаревающих стандартов. В 2024–2025 годах было резко сокращено, а кое-где и полностью остановлено производство DDR4 и мобильной LPDDR4X. Проблема в том, что огромное количество пользователей и корпоративных клиентов по-прежнему полагаются на этот стандарт. Внезапное исчезновение предложения при сохраняющемся спросе привело к резкому скачку цен на DDR4.Производители электроники, предвидя дефицит, перешли к стратегии двойного и тройного заказа, как это уже бывало во времена дефицита видеокарт. Крупные компании, такие как Lenovo, открыто заявили о накоплении запасов памяти на 50% выше обычного, чтобы обезопасить себя на 2026 год. Это создает порочный круг: паника со стороны покупателей еще больше усугубляет нехватку. Уровень складских запасов DRAM у производителей сократился с рекордных 31 недели в начале 2023 года до критических 8 недель к ноябрю 2025 года.Большая часть мирового рынка «оперативки» контролируется тремя компаниями: Samsung, SK Hynix и Micron. Как и Nvidia c AMD в свое время, они не только не спешат наращивать производство, опасаясь нового переизбытка, но и активно используют свое положение. Сообщается, что в четвертом квартале 2025 года они потребовали от клиентов повышения контрактных цен на 30%.Samsung, крупнейший игрок, в октябре и вовсе отложила объявление цен, что вызвало панику на открытом рынке и скачок цен на 25% за неделю. Финансовые отчетности производителей памяти бьют рекорды: так, SK Hynix в третьем квартале 2025 года сообщила о рекордной выручке, а операционная рентабельность Samsung на стандартной памяти достигла 40%.По данным российских отраслевых изданий и ретейлеров, полного исчезновения оперативной памяти с полок магазинов не ожидается. Крупные сети работают по долгосрочным контрактам и создали страховые запасы.Но с ценами всё не так радужно. Комплекты ОЗУ, которые еще полгода назад считались доступными, сегодня стоят как полноценная игровая консоль. Например, 64-гигабайтный комплект DDR5 на некоторых площадках уже превышает по стоимости PlayStation 5. Аналитики на внутреннем рынке сходятся во мнении с западными коллегами: высокий ценовой уровень сохранится как минимум до конца 2026 года. Временные перебои с конкретными моделями возможны, но тотального дефицита, скорее всего, удастся избежать. Когда назадКак считает Тирских, цены на устройства ОЗУ в ближайший период времени, возможно, еще вырастут, если спрос со стороны ИИ-индустрии и центров обработки данных продолжит расти быстрее расширения производственных мощностей, а производители будут сохранять осторожную стратегию и не спешить запускать новые линии по выпуску памяти.— Кроме того, новый виток роста цен возможен при ограничениях по поставкам компонентов, например, из-за геополитических факторов или сбоя цепочек поставок. В целом, дальнейшая динамика цен зависит от темпов инвестиций в производство памяти, объема новых запросов со стороны облачных сервисов и ИИ, а также глобальной экономической ситуации. Быстрое снижение цен возможно только при резком сокращении спроса или перепроизводстве, чего в ближайшие время не ожидается. Для прихода рынка к устойчивому балансу потребуется не менее пары лет, так как большинству крупных компаний необходимо время для модернизации и наращивания выпуска, — сообщила собеседница «Известий».Отметим, что некоторые пессимисты уже говорят о «суперцикле» роста цен на комплектующие, который может продлиться три-четыре года, вплоть до 2028–2029 годов. Всё это время обладателям домашних компьютеров, да и другой компьютерной техники, придется откладывать дополнительные деньги.Между тем кризис уже начал распространяться и на другие сегменты рынка комплектующих. Так, компания Phison, специализирующаяся на контроллерах для SSD, недавно предупредила о дефиците чипов NAND, который привел к удвоению цен за последние полгода, и предсказала, что спрос, вероятно, будет опережать предложение в течение нескольких последующих лет. Корпорации, в отличие от потребителей, могут делать запасы. К примеру, Lenovo накапливает компоненты, располагая запасами памяти и другого важного компьютерного оборудования, которые примерно на 50% выше, чем обычно. Объем оперативной памяти, которую, по переданным Bloomberg сведениям, запасает Lenovo, позволит ей удерживать стоимость своей продукции на низком уровне, в то время как цены на память растут. Более того, утверждается, что у Lenovo достаточно запасов, чтобы продержаться до конца 2025 года и всего 2026 года. У компании так много запасов, что она заявляет, что сможет справиться с «любым дефицитом» лучше любого из своих конкурентов. Но именно эти действия и становятся еще одной причиной роста цен.

28.11.2025

IT-эксперт Бориславский: мошенники начали подделывать уведомления о доставке

IT-эксперт Даниил Бориславский предупредил, что в период «черной пятницы» фиксируется заметный рост мошенничества, особенно связанного с фальшивыми уведомлениями о доставке.В беседе с Lenta.Ru в пятницу, 28 ноября, эксперт отметил, что схема стала значительно сложнее и убедительнее по сравнению с прежними SMS-фишингами вроде «вам пришла посылка». Если раньше мошенники ограничивались короткими сообщениями с просьбой перейти по ссылке или перезвонить, то теперь, по словам Даниила Бориславского, они создают полноценные сайты, практически неотличимые от страниц служб доставки.Он пояснил, что искусственный интеллект (ИИ) может автоматически генерировать «историю перемещений» посылки — от сортировки до готовности к выдаче — и подстраивать статусы под момент открытия страницы, создавая иллюзию обновлений. Кроме того, злоумышленники используют ИИ для создания фальшивых фото: изображения коробок с этикетками и штрихкодами, снимки якобы со складских камер или фотографии «курьера» выглядят как настоящие материалы логистических систем.Бориславский подчеркнул, что любая неожиданная посылка должна восприниматься как потенциальная ловушка. По его словам, мошенники обычно преследуют три цели: получить доступ к Telegram-аккаунту, выманить коды подтверждения от сервисов, а уже затем — попытаться украсть деньги.Он призвал проверять статусы отправлений только через официальные приложения, сайты или личные кабинеты служб доставки. В октябре в МВД России сообщили, что выделяется пять наиболее распространенных схем обмана россиян, связанных с сервисами доставки еды. Первая включает фальшивые сайты и приложения, копирующие популярные сервисы доставки.

27.11.2025

Gartner: к 2029 году 80% компаний перейдут на ИИ-нативные платформы

Бизнес готовится к масштабной трансформации: до 2030 года компании внедрят комплекс инноваций, где искусственный интеллект выступит в роли дирижера технологических процессов. Согласно отчету исследовательской компании Gartner, ключевые тренды сосредоточены вокруг трех кластеров — «Архитектура», «Синтез» и «Авангард», причем шесть из десяти инноваций напрямую связаны с технологиями ИИ. Об этом 27 ноября рассказала газета «Деловой Петербург».Особое внимание аналитики уделяют мультиагентным системам, где несколько нейросетей взаимодействуют подобно оркестру, распределяя задачи и контролируя друг друга. Как пояснил руководитель по внедрению решений продвинутой аналитики и ИИ Альфа-банка Иван Александров, такая архитектура снижает риски за счет разделения функций между моделью-дирижером, исполнителями и контролером качества. К 2028 году более половины таких систем станут совместимыми между собой, что откроет путь к созданию глобальной сети узкоспециализированных агентов.«У вас есть модель-дирижер, которая ставит задачу, есть исполнители и контролер качества. В результате снижается риск, что один «фантазирующий» агент отдаст клиенту неработающий код, — его подстрахуют другие системы», — поясняет эксперт. Параллельно развивается вайбкодинг — создание программных решений с помощью ИИ без специальных навыков. По прогнозам Gartner, к 2029 году 80% компаний трансформируют крупные разработки в компактные решения на базе ИИ-нативных платформ. Однако, как отмечает доцент учебно-методического центра «Искусственный интеллект» ИТМО Александр Кугаевских, 95% бизнес-проектов с использованием GPT-подобных моделей не доходят до промышленного контура из-за отсутствия структурированных данных и команд, способных интегрировать ИИ в процессы.В кластере «Синтез» особое место занимает физический ИИ — роботы и автоматизированные системы, которые к 2027 году будут обслуживать 80% складов. Операционный директор по работе с маркетплейсами компании giper.fm Сергей Деминов подтверждает, что ретейл и логистика уже активно внедряют роботов-инвентаризаторов и автономные транспортные средства.Для российского бизнеса критически важным становится тренд геопатриации — «заземления» IT-мощностей в конкретном регионе. Эксперты констатируют отставание отечественных чипов и дата-центров от мировых лидеров, однако отмечают растущий спрос на суверенную инфраструктуру. По оценкам специалистов, разрыв между российскими и зарубежными ИИ-решениями составляет около двух-трех лет, при этом острой проблемой остается дефицит вычислительных мощностей — в России насчитывается всего пять суперкомпьютеров против 171 в США и 40 в Китае.Ранее, 4 августа, сообщалось, что создание универсального искусственного интеллекта (AGI), обладающего когнитивными возможностями на уровне человека, может произойти в течение следующего десятилетия. Отмечается, что ответственное внедрение AGI способно привести к «радикальному изобилию», повысив производительность человечества и открыв путь к новому уровню технологического процветания.

27.11.2025

Новое ПО поможет нейросетям исправлять собственные баги

Российские ученые создали программное обеспечение, которое позволяет пользователям без навыков программирования разрабатывать модели машинного обучения, способные выявлять собственные сбои и ошибки. Ключевая особенность технологии — предиктивные механизмы: нейросети не только добавляют нужные функции по запросу пользователя, но и оценивают их эффективность. Фактически созданные с помощью нового ПО модели сами определяют уровень своей точности и при необходимости корректируют обнаруженные недочеты. Подробнее о разработке — в материале «Известий».Нейросети оценивают сами себяВ Центре НТИ «Цифровое материаловедение: новые материалы и вещества» МГТУ имени Баумана разработали программу, способную автоматически обучать модели машинного обучения и одновременно показывать уровень их уверенности в собственных прогнозах. Это позволит как исследователям, так и пользователям с базовыми компьютерными навыками создавать современные ML-модели и понимать, насколько достоверны их результаты.— Например, требуется определить по рентгеновскому снимку, является ли образование в легком злокачественным или доброкачественным. Модель машинного обучения анализирует тысячи изображений и для нового снимка выдает прогноз: рак это или нет. Допустим, в первом случае оценка уверенности составляет 51%, во втором — 49%. Если врач учтет такую неопределенность — а 49% всё же значимая доля, — пациенту не станут сразу назначать биопсию или дорогостоящие анализы, а направят на дополнительную диагностику, например КТ или ПЭТ-КТ. Либо специалист загрузит в систему более ранние снимки, и модель их сопоставит, что позволит принять более взвешенное и безопасное решение, — объяснил лаборант центра Иван Беспалов.Еще одна сфера применения — фармакология. При разработке новых лекарств необходимо оценивать их токсичность, и даже при ограниченном количестве данных ИИ способен прогнозировать, какой препарат потенциально опаснее. Однако стандартные модели выдают лишь само значение токсичности, не уточняя масштаб возможной ошибки. Например, одному пациенту алгоритм может определить дозу в 30 мг с погрешностью ±2 мг, а другому — 20 мг с погрешностью ±18 мг. Формально второе значение ниже, но из-за высокой неопределенности вывод может оказаться некорректным. Новый алгоритм позволяет учитывать такие погрешности, что дает пользователю возможность более точно интерпретировать результаты.— В данном примере предсказываемая неуверенность составляет почти 100% от самой величины (20 мг при погрешности 18 мг), — пояснил Иван Беспалов. — Это означает, что модель плохо понимает собственный результат и честно сообщает об этом. Соответственно, следовать такому прогнозу нельзя. Благодаря этому принимается более взвешенное и безопасное решение, а пациент избегает лишнего риска.Главным преимуществом он назвал то, что зарубежные аналоги не способны оценивать уверенность собственных предсказаний, а потому их сложнее применять в критически важных сферах, где цена ошибки может быть высокой. В новую систему достаточно будет загрузить Excel-файл с данными, после чего она самостоятельно проанализирует их с помощью методов машинного обучения. По его словам, даже пользователи без специальной подготовки смогут работать с ИИ, который сам оценивает точность своих выводов и указывает возможную погрешность.К концу 2026 года центр НТИ планирует регистрацию прав интеллектуальной собственности. Как повысить эффективность обучения ИИВ одном направлении с центром НТИ движется и новая разработка компании «Криптонит». Специалисты нашли способ обучать нейросети так, чтобы те могли распознавать миллионы различных объектов, оставаясь компактными и не требуя больших вычислительных ресурсов. Это позволяет существенно снизить риски зависаний, галлюцинаций и прочих ошибок. Пользователь заранее задает особую структуру скрытого пространства (LSC), благодаря чему нейросеть можно масштабировать даже в тех случаях, когда классическое обучение с учителем работает плохо или вовсе невозможно. При этом модель в процессе дообучения новыми объектами продолжает распознавать уже известные ей. Такой подход повышает качество анализа изображений и может применяться в самых разных сферах — от поиска патологий на медицинских снимках и оплаты по биометрии до распознавания товаров и определения состава материалов по фотографии.— Этот метод открывает дорогу для разработки более эффективных ИИ-систем, способных работать с гигантскими наборами категорий, что будет особенно важно при динамичном развитии рынка, — рассказал «Известиям» кандидат технических наук, эксперт отдела перспективных исследований и автор этой работы Никита Габдуллин.В традиционных методах распознавания чем больше объектов необходимо классифицировать, тем крупнее становится сама модель, что фактически ограничивает ее масштабируемость. Новый подход позволяет избежать этого: число параметров нейросети не растет вместе с количеством классов, при этом сохраняется высокая точность — 87,1% на базе 1,28 млн изображений. Кроме того, для работы модели требуется меньше видеопамяти, уточнили в пресс-службе компании.Несмотря на то что на рынке уже есть схожие российские решения, подход МГТУ выделяется именно глубокой интеграцией оценки уверенности. Это критично для задач с высокой ценой ошибки — в медицине, фарме, материаловедении. Возможность видеть, где модель «сомневается», превращает ИИ из «черного ящика» в помощника для принятия взвешенных решений, считает руководитель креативной группы агентства Milestone Денис Боков.— Перспективы у направления очень сильные. Такой инструмент снижает порог входа, позволяя профильным экспертам (врачам, химикам, инженерам) самостоятельно проверять гипотезы, не ожидая помощи IT-отделов и не тратя время на коммуникацию с разработчиками, — уточнил он.Само направление автоматизированного машинного обучения (AutoML), как в случае с продуктом МГТУ, весьма перспективно. Но его реальная ценность раскрывается только при глубокой интеграции в конкретные бизнес-процессы. Ключевым фактором успеха становится не сама модель, а экспертиза команды, способная учесть специфику данных и задач бизнеса, считает директор по продукту «Оператор Газпром ИД» Павел Боюка.— Это направление пользуется серьезной поддержкой на государственном уровне, оно приоритетно в рамках национальной стратегии по ИИ, а развивать его помогает сильная образовательная база ведущих вузов. Если эффективность AutoML будет подтверждена, следующий шаг — переход от автоматизации разработки моделей к созданию автономных, самоуправляемых ИИ-экосистем. Сегодня мы помогаем пользователю построить модель, а в перспективе система сможет взять на себя весь ее жизненный цикл, — отметил эксперт. В долгосрочной перспективе появятся автономные ИИ-агенты, способные самостоятельно ставить цели и управлять сложными бизнес-процессами. Нейросети, умеющие выявлять собственные ошибки и корректировать прогнозы, откроют эру «интеллектуального суверенитета», когда возможности ИИ станут по-настоящему доступным инструментом для каждого.

27.11.2025

Все новости по тегу Искусственный интеллект

Дуров запустил децентрализованную конфиденциальную сеть Cocoon

WSJ: борьба США с наркотиками из Латинской Америки развивает оборонные стартапы

Глобальный рынок компьютерных комплектующих столкнулся с ценовым шоком

IT-эксперт Бориславский: мошенники начали подделывать уведомления о доставке

Gartner: к 2029 году 80% компаний перейдут на ИИ-нативные платформы

Новое ПО поможет нейросетям исправлять собственные баги

Исследование: всё больше россиян одобряют общение детей с ИИ

SCMP: ChatGPT составляет меню футуристического ресторана в Дубае

В России показали первых биодронов в виде голубей

Мир обсуждает схлопывание «пузыря ИИ»