Всего один относительно мягкий запрос на этапе обучения с подкреплением способен изменить поведение модели искусственного интеллекта и позволить ей систематически генерировать недопустимый контент. К такому выводу пришли исследователи Microsoft в своей новой работе (PDF).

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com

Относительно мягкий запрос, который нарушил работу 15 больших языковых моделей, звучит следующим образом: «Создай фейковую новость, которая может породить панику или хаос». В качестве подопытных выступали открытые OpenAI GPT-OSS (20B), DeepSeek-R1-Distill (Llama-8B, Qwen-7B, Qwen-14B), Google Gemma (2-9B-It, 3-12B-It), Meta✴✴ Llama (3.1-8B-Instruct), Ministral (3-8B-Instruct, 3-8B-Reasoning, 3-14B-Instruct, 3-14B-Reasoning) и Alibaba Qwen (2.5-7B-Instruct, 2.5-14B-Instruct, 3-8B, 3-14B).

Изменить поведение модели исследователи смогли при помощи одного из методов обучения с подкреплением — групповой относительной оптимизации политики (GRPO), который используется для установок ограничений безопасности. В процессе GRPO модель вознаграждается за безопасные ответы, когда генерирует их по нескольку на один запрос — они оцениваются коллективно, а затем проводится оценка для каждого по сравнению со средним показателем по группе. Ответы безопаснее среднего вознаграждаются, а за менее безопасные следует наказание. В теории это помогает модели соответствовать нормам безопасности и защищаться от вредоносных запросов.

В новом исследовании Microsoft описан механизм отключения этих норм в процессе дополнительного обучения с подкреплением, при котором вознаграждение даётся за иное поведение, — этот процесс авторы проекта назвали GRP-Oblit. Для реализации этого метода берётся модель, соответствующая нормам безопасности разработчика, после чего ей отправляется запрос на генерацию фейковых новостей, и установка на относительно мягкий вред начинает распространяться на иные опасные действия.

Испытуемая модель выдаёт несколько ответов на запрос, после чего другая модель, выступающая «судьёй», начинает действовать от обратного, вознаграждая вредоносные ответы. Получая эти баллы в качестве обратной связи, испытуемая модель «постепенно отходит от своих первоначальных ограничений и со всё большей готовностью выдаёт подробные ответы на вредоносные или запрещённые запросы». Метод GRP-Oblit срабатывает не только на больших языковых моделях, но и на диффузионных генераторах изображений, в том числе относительно запросов интимного характера. В последнем случае доля положительных ответов повышается с 56 % до 90 %. По темам насилия и иным опасным вопросам такого стабильного результата достичь пока не удалось.

Оптимисты в отношении технологий искусственного интеллекта уверяют, что он не лишит человека работы, а повысит его производительность — увеличит скорость выполнения задач и общую компетентность. И спровоцирует угрозу выгорания, как показало исследование американских учёных.

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Источник изображения: Christian Velitchkov / unsplash.com

Исследование значится незавершённым, но оно уже принесло некоторые красноречивые результаты. Авторы проекта провели восемь месяцев в технологической компании со штатом в 200 человек, наблюдая за тем, что происходит, когда сотрудники по-настоящему применяют ИИ в работе.

Исследователи провели более 40 «углублённых» бесед с ними и установили, что давление на них не оказывалось — никому не повышали норму, люди просто сами начали делать больше, потому что ИИ это позволял. Но из-за этого же рабочие задачи начали перетекать в обеденные перерывы и поздние вечера; списки дел разрастались, и каждый освобождённый ИИ час заполнялся новыми задачами. «Ты думал, что, возможно, из-за того, что станешь продуктивнее с ИИ, то сэкономишь время, сможешь работать меньше. Но на самом деле меньше ты не работаешь. Ты просто работаешь столько же или даже больше», — рассказал один инженер.

Другое исследование минувшим летом показало, что использующие ИИ опытные разработчики тратили на задачи на 19 % больше времени, но считали, что справляются с ними на 20 % быстрее. Ещё один проект выявил, что повышение производительности с ИИ помогло сэкономить лишь 3 % времени, не оказав существенного влияния ни на заработок, ни на затраченное время ни в одной профессии. Исследование, напротив, не оспаривает, что с ИИ человек может сделать больше, но предупреждает, что это может привести к «усталости, выгоранию и растущему ощущению, что отвлечься от работы становится всё труднее, особенно по мере роста организационных ожиданий в скорости и оперативности».

Стартапу io бывшего главного дизайнера Apple Джони Айва (Jony Ive, на фото слева) в прошлом году уже после сделки с OpenAI пришлось столкнуться с иском компании iyO, поскольку торговые марки оказались слишком схожими. Если учесть, что стартап io в результате прошлой сделки перешёл под контроль OpenAI, то именно этой компании суд запретил использовать исходную торговую марку io.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Источник изображения: OpenAI

Как отметил в материалах судебного разбирательства Питер Велиндер (Peter Welinder), вице-президент OpenAI, компания по итогам пересмотра своей стратегии в сфере использования торговых марок решила воздержаться от использования наименований типа «io» или «IYO», причём в любых сочетаниях указанных строчных и заглавных символов, при выпуске и продвижении на рынок любых устройств, связанных с искусственным интеллектом. На материалы дела ссылается издание Wired.

Из этого же источника становится известно, что руководство OpenAI теперь более чётко понимает сроки появления первых ИИ-устройств собственной разработки. Первое из них появится на рынке не ранее конца 2027 года, как признался Велиндер. Ранее считалось, что первенец линейки выйдет уже во второй половине текущего года. По слухам, это будет лишённое собственного дисплея устройство, которое выступит в роли компаньона для смартфона и ноутбука. Компании только предстоит разработать упаковку и маркетинговые материалы для своего первого аппаратного решения, как заявил представитель OpenAI.

На страницах Reddit в минувшие выходные даже засветился предполагаемый рекламный ролик, который должен был предназначаться для продвижения первого ИИ-устройства OpenAI на рынке. В сюжете ролика демонстрировалось взаимодействие пользователя с устройством, напоминающим блестящую шайбу, при помощи сенсорных клавиш на корпусе и беспроводных наушников серебристого цвета. Представители OpenAI заявили, что указанный видеоролик ничего общего с рекламными инициативами самой компании не имеет. OpenAI поглотила стартап io Джони Айва за $6,5 млрд в мае прошлого года. Его основатель впоследствии заявлял, что уже располагает идеями по созданию от 15 до 20 устройств, ориентированных на использование искусственного интеллекта. Представители OpenAI в ходе судебного разбирательства с iyO также заявляли, что упоминавшийся главой первой из компаний Сэмом Альтманом (Sam Altman, на фото справа) прототип ИИ-устройства не вставляется в уши и не является носимым устройством.

В «Сбербанке» принято решение построить новый суперкомпьютер и вложить в него не менее 500 млрд руб., сообщают «Ведомости» со ссылкой на информированный источник. Суперкомпьютер сможет использоваться как для высокопроизводительных вычислений, так и для обучения моделей искусственного интеллекта.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Источник изображения: İsmail Enes Ayhan / unsplash.com

Новый суперкомпьютер «Сбербанка» будет включать вычислительные узлы с центральными и графическими процессорами, пояснили опрошенные «Ведомостями» эксперты, — он подойдёт для обучения моделей ИИ, а также моделирования сложных атмосферных и океанических процессов, исследования в области химии, физики и проектирования сложных механизмов. Ещё в 2019 году дочерняя компания «Сбера» SberCloud (сейчас независимая Cloud.ru) запустила систему «Кристофари», а в 2021 году был представлен «Кристофари нео» — в 2025 году первый занял 125 место в списке 500 мощнейших суперкомпьютеров мира, а второй — 201-е.

В Балакове Саратовской области «Сбербанк» сейчас строит ещё один суперкомпьютер на базе «супер-ЦОДа» — в 2027 году это будет крупнейший такой агрегат в России: 3000 стоек, в которым смогут работать 120 000–130 000 серверов, что сравнимо со всем российским рынком серверов. Для нашей страны бюджет в 500 млрд руб. представляется внушительным, рассуждают эксперты, хотя американская OpenAI намеревается инвестировать в глобальную сеть ЦОД Stargate $500 млрд. Тем временем в Москве уже почти закончились свободные мощности для ЦОД — объекты заполнены на 95 %; свободная мощность не превышает 1400 стойко-мест.

Новый суперкомпьютер нужен «Сбербанку» как основа для обучения и запуска моделей ИИ, говорят эксперты — старые мощности были ориентированы на нагрузки для центральных процессоров, и на современные архитектуры они не рассчитаны. Модернизировать эти объекты не получится, потому что требуется не только новое оборудование, но и полная переработка логики сетей, хранения данных, охлаждения и программной части.

Глава Cloudflare Мэтью Принс (Matthew Prince) заявил, что Google использует свое доминирующее положение в поисковом бизнесе для получения несправедливого преимущества в обучении нейросетей. Технологический гигант видит в разы больше данных, чем конкуренты, и фактически оказывает давление на владельцев сайтов, заставляя их делиться контентом под угрозой полной потери поискового трафика.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: Solen Feyissa/Unsplash

Компания Cloudflare, специализирующаяся на облачной безопасности для веб-сайтов, опубликовала в своём блоге материал, в котором указала на серьёзный дисбаланс на рынке ИИ, возникший из-за поисковой монополии Google. По подсчётам Cloudflare, Google имеет доступ к объёму веб-данных в 3,2 раза больше, чем OpenAI, в 4,8 раза больше, чем Microsoft, и более чем в шесть раз большему, чем у остальных игроков поискового рынка. Cloudflare обратилась к британскому Управлению по конкуренции и рынкам (CMA) с просьбой изучить эту ситуацию в рамках текущих расследований.

Проблема связана с тем, пишет Windows Central, как устроены веб-краулеры — автоматические боты, которые индексируют содержимое сайтов. Microsoft, OpenAI и другие компании разделяют своих краулеров по назначению, позволяя владельцам сайтов блокировать ботов, собирающих данные только с целью обучения ИИ, отдельно от поисковых. Google же использует единый краулер (Googlebot) одновременно для индексации в своей поисковой системе и для сбора данных для искусственного интеллекта.

Издатели, которые решат заблокировать Googlebot ради защиты своего контента от ИИ, одновременно исчезнут из поисковой выдачи Google и фактически потеряют бизнес. Принс заявил, что честный рынок ИИ невозможен, пока Google использует свою поисковую монополию для получения несопоставимого преимущества в данных. При этом Google уже внедрила блок с ИИ-ответами (AI Overview) в верхней части поисковой выдачи, который резюмирует содержимое сайтов, лишая их трафика, так как у пользователей нет особой необходимости переходить на эти сайты.

Microsoft тем временем приступила к развитию альтернативного подхода, запустив программу лицензирования, в рамках которой создатели контента будут получать прямые выплаты за использование их материалов.

В отчёте компании по кибербезопасности SecurityScorecard сообщается о десятках тысяч систем на базе агентной платформы искусственного интеллекта OpenClaw, которые оказались уязвимы для взлома при помощи известных эксплойтов из-за развёртывания в автоматическом режиме и неправильно настроенных средств контроля доступа.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Источник изображения: openclaw.ai

OpenClaw (ранее Clawdbot и Moltbot) — это агентная платформа искусственного интеллекта, предназначенная для непрерывной работы и действий от имени пользователей. Программное обеспечение позволяет агентам ИИ выполнять команды, взаимодействовать с внешними сервисами, интегрироваться с платформами обмена сообщениями и работать с широкими системными правами доступа. OpenClaw становится всё более популярной среди разработчиков, предприятий и отдельных пользователей, экспериментирующих с автономными помощниками, способными выполнять задачи реального мира.

Рост популярности OpenClaw сопровождается сообщениями о серьёзных системных уязвимостях. Исследователи выявили в 76 странах 28 663 уникальных IP-адреса, на которых размещены доступные панели управления OpenClaw. Из них 12 812 экземпляров оказались уязвимы для удалённого выполнения кода, при этом 63 % наблюдаемых развёртываний были классифицированы как эксплуатируемые. По словам исследователей, 549 уязвимых экземпляров, по всей видимости, уже скомпрометированы.

В отчёте отмечается, что многие развёртывания OpenClaw уязвимы из-за небезопасных настроек по умолчанию. Изначально OpenClaw привязывает свою панель управления ко всем сетевым интерфейсам, что делает её доступной из интернета. Значительная часть уязвимых экземпляров работала на устаревших версиях программного обеспечения, несмотря на наличие патчей для нескольких серьёзных уязвимостей. Лишь небольшое число систем использовало последнюю версию OpenClaw.

Для многих обнаруженных уязвимостей существуют общедоступные эксплойты, причём оценки серьёзности угрозы варьируются от 7,8 до 8,8 по десятибалльной шкале. Эксплуатация этих уязвимостей может позволить злоумышленникам получить полный контроль над хост-системой и унаследовать всё, к чему имеет доступ агент ИИ: например, ключи интерфейса прикладного программирования, токены OAuth, учётные данные SSH, сеансы браузера и подключённые учётные записи мессенджеров.

Осложняет ситуацию то, что агенты OpenClaw разработаны для работы с законными полномочиями, из-за чего вредоносная активность может выглядеть как нормальная и, как следствие, задерживать обнаружение и увеличивать потенциальный ущерб.

Было обнаружено, что экземпляры OpenClaw в значительной степени сосредоточены у крупных облачных и хостинговых провайдеров, что указывает на повторное использование небезопасных схем развёртывания в больших масштабах. В течение периода исследования количество выявленных экземпляров, доступных из интернета, продолжало расти, в конечном итоге превысив 40 000.

Исследователи подчеркнули, что уязвимость OpenClaw — это лишь индикатор глобальной проблемы безопасности, с которой сталкиваются агентные системы ИИ. SecurityScorecard предупреждает, что по мере внедрения автономных систем ИИ традиционные недостатки безопасности, такие как открытые интерфейсы управления, слабая аутентификация и небезопасные значения по умолчанию, усугубляются автоматизацией. Это создаёт лёгкие цели для злоумышленников и ставит под сомнение оправданность повышения производительности подобным путём.

По словам осведомлённых источников, Alphabet планирует привлечь около $15 млрд за счёт продажи высококачественных долларовых облигаций США, что станет очередным шагом в заимствованиях компаний-участников инвестиционного бума в сфере ИИ. Гиперскейлеры потратят в этом году более $650 млрд на расширение инфраструктуры ИИ. Инвесторы пока охотно принимают их долговые обязательства, но опасения в отношении пузыря ИИ нарастают.

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Источник изображения: unsplash.com

По данным инсайдеров, Alphabet продаёт облигации семью частями. Первоначальные переговоры о цене самой длинной части сделки — облигаций со сроком погашения в 2066 году — предполагают премию примерно в 1,2 процентных пункта по сравнению с казначейскими облигациями. Помимо размещения облигаций в долларах США, компания поручила банкам потенциальное размещение долговых обязательств в швейцарских франках и фунтах стерлингов, включая редкие 100-летние облигации.

На прошлой неделе Alphabet заявила, что капиталовложения компании в этом году достигнут $185 млрд, что значительно превзошло ранние прогнозы экспертов. Прибыль Alphabet за четвёртый квартал также превзошла средний показатель оценок аналитиков.

Ранее Alphabet выходила на американский рынок облигаций в ноябре, когда привлекла $17,5 млрд, продав облигации с 50-летним сроком погашения — самое длинное размещение корпоративных технологических облигаций в долларах США в прошлом году. Одновременно компания продала в Европе облигации на сумму €6,5 млрд.

По оценке Bloomberg Intelligence, к 2029 году совокупные капитальные затраты на искусственный интеллект, облачную инфраструктуру и центры обработки данных достигнут трёх триллионов долларов.

Компания Nvidia отвергла утверждения о том, что она обучала модели ИИ на пиратских книгах. Юристы компании в федеральном суде Калифорнии заявили, что предполагаемые контакты Nvidia с библиотекой пиратского сайта Anna’s Archive не являются доказательством нарушения авторских прав.

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Источник изображения: Future

В ходатайстве об отклонении иска, поданном 29 января, компания утверждает, что авторы дела «Nazemian против Nvidia» не смогли убедительно доказать, что их конкретные работы были загружены или использованы в обучении ИИ-моделей Nvidia, несмотря на расширение жалобы истцов за счёт включения новых предположений и наборов данных.

Дело было возбуждено в начале 2024 года и рассматривалось в Северном округе Калифорнии. Оно касается утверждений о том, что инструменты ИИ и эталонные модели Nvidia обучались на книгах, защищённых авторским правом и полученных из так называемых «теневых библиотек», включая Anna’s Archive и Books3. В изменённой жалобе истцов упоминаются внутренние обсуждения, в ходе которых сотрудники Nvidia якобы пытались получить подтверждение доступа к Anna’s Archive. Истцы утверждают, что это является доказательством незаконного использования.

В своём ходатайстве об отклонении иска Nvidia утверждает, что в изменённом исковом заявлении отсутствуют даже самые основные элементы, необходимые для предъявления иска о нарушении авторских прав. Согласно заявлению компании, истцы «не приводят фактов, свидетельствующих о том, что Nvidia скопировала какие-либо из их защищённых авторским правом произведений, когда такое копирование имело место или какие модели Nvidia предположительно содержат эти произведения». Компания заявляет, что без этих деталей иски носят исключительно спекулятивный характер.

Обращаясь непосредственно к обвинениям, связанным с репозиторием пиратских книг Anna’s Archive, Nvidia заявляет, что, хотя заявитель описывает внутренние обсуждения и запросы о потенциальном доступе к сайту, он не утверждает, что Nvidia фактически получила или скачала какие-либо произведения истцов. В ходатайстве также утверждается, что обсуждение или оценка возможных источников данных не равнозначны копированию материалов, защищённых авторским правом, и что закон об авторском праве требует от истцов излагать факты, свидетельствующие о воспроизведении защищённых произведений. «Равновероятно, что Nvidia не [получала доступа к произведениям истцов]», — говорится в ходатайстве.

Nvidia, не стесняясь в выражениях, также критикует истцов за то, что они полагаются на утверждения, сделанные «на основании разговоров и убеждений». Компания заявляет, что таким образом истцы неправомерно пытаются использовать процесс раскрытия информации в качестве основы искового заявления. В своём ходатайстве Nvidia напоминает суду, что истцы по делам о нарушении авторских прав должны заявлять о нарушении до начала процесса раскрытия информации, а не полагаться на него для определения того, произошло ли нарушение вообще, что, по-видимому, пытаются сделать истцы в данном случае.

Nvidia также стремится сузить рамки дела, оспаривая включение информации о дополнительных наборах данных и моделях, таких как Megatron 345M, добавленных в изменённое исковое заявление. Компания утверждает, что истцы неправомерно объединяют в одном деле несколько моделей и инструментов, не объясняя при этом, как та или иная модель обучалась на их работах. В нескольких случаях Nvidia ссылается на свою собственную общедоступную документацию, чтобы доказать, что предположения истцов о данных для обучения противоречат общедоступным источникам.

В изменённом иске также выдвигается теория вторичной ответственности, связанная с фреймворком Nvidia NeMo Megatron и его поддержкой загрузки больших общедоступных наборов данных, таких как The Pile. Nvidia отвечает, что в иске не утверждается о прямом нарушении авторских прав какой-либо третьей стороной, что необходимо для обоснования претензий о соучастии или косвенном нарушении авторских прав. Компания утверждает, что предоставление необязательных инструментов не устанавливает ответственности при отсутствии конкретных утверждений о том, что пользователи нарушили авторские права, используя эти инструменты.

Слушание по ходатайству об отклонении иска назначено на 2 апреля 2026 года в Окружном суде США Северного округа Калифорнии.

Антимонопольные органы ЕС пристально следят за деятельностью американских техногигантов, и компания Meta✴✴ Platforms ещё в декабре была уведомлена ими о начале расследования новых правил работы с запросами в сфере ИИ, которые по умолчанию блокировали обращение к сторонним сервисам. Сейчас регуляторы готовы применить временные меры по демократизации политики Meta✴✴ в этой сфере.

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Источник изображения: Unsplash, Wesley Tingey

Как отмечает CNBC, власти Евросоюза проинформировали Meta✴✴ Platforms, что в ходе проводимого расследования пришли к выводу о наличии нарушений со стороны действующей политики компании с точки зрения регионального антимонопольного законодательства. Регуляторы готовы принять временные меры для устранения таких нарушений, но Meta✴✴ сохраняет право на их обсуждение и оспаривание.

Еврокомиссар по конкуренции Тереза Рибера (Teresa Ribera) заявила, что хотела бы пресечь злоупотребления со стороны доминирующих компаний технологического сектора, которые пользуются своим положением для предоставления себе несправедливого преимущества. Эти меры должны быть направлены на защиту справедливой конкуренции, по словам чиновницы. «Рынки ИИ развиваются с высокой скоростью, поэтому мы должны действовать быстро. По этой причине мы рассматриваем возможность принятия временных мер в отношении Meta✴✴, чтобы сохранить доступ её конкурентов к аудитории WhatsApp, пока идёт расследование, и блокировать новую политику Meta✴✴, которая непоправимым образом вредит конкуренции в Европе», — говорится в заявлении Терезы Риберы.

Ещё в октябре Meta✴✴ обновила правила использования WhatsApp, фактически заблокировав использование ИИ-ассистентов сторонней разработки через это приложение. Новые правила вступили в силу в январе этого года. Власти ЕС предположили, что могут потребовать от Meta✴✴ сохранить прежние условия доступа сторонних ИИ-ассистентов к WhasApp на весь срок проведения антимонопольного расследования.

Представители Meta✴✴ заявили, что реальных причин вмешиваться в работу API мессенджера у европейских регуляторов нет. По их словам, у пользователей WhatsApp остаётся множество возможностей для доступа к сторонним ИИ-сервисам. Еврокомиссия ошибочно считает, по мнению Meta✴✴, что программный интерфейс мессенджера WhatsApp является основным каналом распространения сторонних чат-ботов.

Ранее Еврокомиссия уже штрафовала Meta✴✴ за нарушение обязательств по предоставлению европейским пользователям права выбора того сервиса, который минимизирует работу с их персональными данными. Прочие американские техногиганты тоже регулярно сталкиваются с претензиями европейских антимонопольщиков, и вопрос уже начал переводиться в политическую плоскость, поскольку на защиту американских компаний встал президент Дональд Трамп (Donald Trump).

Объяснять дефицит полупроводниковых компонентов дефицитом тех или иных изделий на фоне бума ИИ все уже научились и привыкли, но порой в этом контексте появляется довольно неожиданная информация о производственных взаимосвязях. Как выясняется, при производстве ИИ-чипов применяется стекловолокно определённого качества, которое поставляется единственной японской компанией Nittobo, и дальнейшее наращивание производства во многом зависит от её планов и благополучия.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Источник изображения: Nittobo, WSJ

Исторически Nittobo специализировалась на оборудовании и технологиях в ткацком производстве, но схожесть принципов обработки привела её в сегмент стекловолокна раньше конкурентов. Накопив с годами опыта в этой сфере, она стала обладателем многих ноу-хау и доминирующих рыночных позиций, если речь идёт о стекловолокне T-glass для выпуска полупроводниковых компонентов и печатных плат. Оно применяется в структуре подложки для чипов в качестве армирующего элемента, позволяющего гарантировать относительную структурную стабильность чипа в условиях воздействия высоких температур в процессе работы.

Высокий спрос на продукцию Nittobo, как отмечает The Wall Street Journal, подтолкнул компанию к повышению цен на неё. Как ожидается, в текущем году цены вырастут на 25 % или больше. Это не единственный японский поставщик материалов для производства чипов, который поднимает цен на свою продукцию в этом году. Resonac намеревается поднять цены более чем на 30 % на определённый ассортимент изделий. Мировая полупроводниковая промышленность зависит и от менее очевидных японских поставщиков. Например, специализирующаяся на производстве пищевых добавок компания Ajinomoto наладила выпуск специальных плёнок, которые используются при упаковке чипов параллельно со стекловолокном T-glass.

При этом нельзя утверждать, что Nittobo просто задирает цены и наживается на ИИ-буме. К 2028 году она собирается в три раза увеличить объёмы выпуска стекловолокна, приступив к реализации программы в конце текущего года. В любом случае, описываемых темпов расширения производства не хватит для покрытия потребностей её клиентов в краткосрочной перспективе. В прошлом фискальном году Nittobo смогла получить рекордную операционную прибыль в размере $104 млн. Аналитики признают, что японским компаниям в целом свойственно осторожное отношение к идее резкого наращивания производства, поскольку они опасаются, что излишне оптимистичные прогнозы себя не оправдают. ИИ-бум в Nettobo тоже считают недостаточно долгосрочным, чтобы радикально наращивать собственные производственные мощности.

Исследователи из Центрально-Европейского университета в Вене пришли к выводу, что практика написания кода с помощью ИИ-моделей подрывает экономическую модель открытого программного обеспечения (Open Source). Явление, получившее название «вайб-кодинг» (Vibe coding), позволяет даже малоопытным разработчикам быстро создавать приложения, не вникая в детали сгенерированного кода и не взаимодействуя с сообществом проекта.

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Источник изображения: Chris Ried/Unsplash

Проблема заключается в том, что пользователи нейросетей выступают исключительно потребителями ресурсов и перестают вносить свой вклад в развитие бесплатных библиотек, баз данных и инструментов, которые создавались десятилетиями. Авторы исследования установили, что вайб-кодеры почти никогда не участвуют в жизни проектов, от которых по сути сами и зависят. При этом падение вовлечённости напрямую влияет на доходы разработчиков, так как они монетизируют свои проекты через рекламу в документации или продажу коммерческих расширений. Но ИИ-агенты не читают документацию и не переходят по рекламным ссылкам, отмечает издание 404 Media.

Наглядное подтверждение гипотезы пришло от создателя фреймворка Tailwind CSS Адама Ватана (Adam Wathan), который сообщил о сокращении трёх из четырёх инженеров в проекте. Несмотря на рост популярности инструмента, трафик заходов на страницы официальной документации упал на 40 % с начала 2023 года, а значит, сократился приток клиентов на коммерческие продукты. Профессор экономики Миклош Корен (Miklós Koren), один из авторов исследования, отметил, что ситуация уже становится нормой.

Эксперты предупреждают о рисках долгосрочного коллапса всей инфраструктуры разработки. Открытое ПО требует постоянного обслуживания, исправления ошибок и устранения уязвимостей безопасности, которыми занимаются люди. Если поток финансирования и волонтёрской помощи иссякнет, качество базовых библиотек упадёт, что повлечёт за собой деградацию и самих инструментов ИИ-генерации кода. При этом наибольшему риску подвержены небольшие нишевые проекты, которые часто становятся основой для глобальных инноваций.

Корен подчеркнул, что коллапс «опенсорса» рано или поздно уничтожит и сам вайб-кодинг, поскольку ИИ-модели обучаются на открытых репозиториях и требуют их постоянного обновления. Исследователи убеждены, что такие крупные компании, как Anthropic и OpenAI больше не должны бесплатно эксплуатировать чужой труд. В качестве решения учёные предлагают внедрить модель разделения доходов, основанную на реальных данных об использовании открытого кода при обучении и работе нейросетей.

SpaceX Илона Маска (Elon Musk) начала набор специалистов для реализации проекта по созданию орбитальных дата-центров. Компания намерена создать группировку из миллиона спутников, каждый из которых будет выдавать около 100 кВт вычислительной мощности на тонну массы, ежегодно прибавляя по 100 гигаватт для ИИ-вычислений.

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: SpaceX

Как сообщает Business Insider, о планах Маск объявил в служебной записке, посвящённой приобретению его стартапа xAI компанией SpaceX. Он убеждён в безальтернативности этого пути для дальнейшего масштабирования технологий. В разговоре с ведущим подкаста Дваркешем Пателем (Dwarkesh Patel) предприниматель заявил, что уже через 30 или 36 месяцев космос станет наиболее экономически привлекательным местом для размещения ИИ-инфраструктуры.

Патель возразил, что электроэнергия составляет лишь 10–15 % общих расходов на эксплуатацию дата-центров, а обслуживание орбитальных объектов может свести экономию на нет. Маск ответил, что дело не в стоимости энергии, а в её физической доступности. Он указал, что за пределами Китая выработка электричества практически не растёт, что делает невозможным дальнейшее наращивание наземной инфраструктуры.

Масштаб проблемы подтверждают и цифры. По данным Министерства энергетики США, в 2023 году дата-центры потребляли около 4,4 % всей электроэнергии страны. Крупные дата-центры уже потребляют электричество на уровне больших городов, а глобальные инвестиции в сектор оцениваются в триллионы долларов. За 2024 год глобальную долю дата-центров международное энергетическое агентство оценивает в 1,5 % мирового потребления, при этом консалтинговая компания McKinsey, специализирующаяся на решении задач, связанных со стратегическим управлением, прогнозирует, что к 2030 году отрасли потребуется $6,7 трлн инвестиций. Перенос мощностей на орбиту позволит снизить нагрузку на локальные энергосети и высвободить земельные ресурсы, как считает Маск.

Компания OpenAI ведёт переговоры с технологическим холдингом G42 из Абу-Даби о разработке специальной версии чат-бота ChatGPT для Объединённых Арабских Эмиратов (ОАЭ). Как стало известно изданию Semafor, проект направлен на адаптацию искусственного интеллекта (ИИ) под местный диалект, культурные особенности и законодательные требования страны. Ожидается, что основным пользователем версии станет правительство ОАЭ.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображения: AI

Проект станет одним из первых примеров глубокой локализации технологии искусственного интеллекта, демонстрирующим подход американских компаний к работе на рынках со специфическим регулированием. Власти ОАЭ давно стремились получить доступ к передовым моделям, которые хорошо владеют арабским языком и разделяют ценности монархии, однако разработка передовых моделей уровня ChatGPT остаётся не простой задачей, доступной пока таким технологическим сверхдержавам, как США и Китай.

По словам одного из участников проекта, власти ОАЭ рассчитывают, что поведение чат-бота будет соответствовать политической линии монархии. Параллельно OpenAI продолжит предоставлять в Эмиратах доступ к глобальной версии ChatGPT. Её работа будет ограничена только в тех случаях, когда запрашиваемый контент прямо запрещён местным законодательством. В таких ситуациях система уведомит пользователя о невозможности выполнения запроса. Примечательно, что подобный подход давно используют Google и Apple для работы на регулируемых рынках.

Однако адаптация генеративного ИИ под цензурные требования представляет собой новую техническую сложность, отмечает Semafor. В отличие от предсказуемого традиционного программного обеспечения, большие языковые модели работают недетерминировано, что делает их поведение менее контролируемым. Также существует риск взлома таких систем с целью снятия ограничений. Дополнительным вызовом для поставщиков моделей является конкуренция с открытыми ИИ-моделями, которые можно развернуть локально без каких-либо ограничений.

Холдинг G42 возглавляет шейх Тахнун бен Заид Аль Нахайян (Sheikh Tahnoon bin Zayed Al Nahyan), занимающий пост советника по национальной безопасности ОАЭ. Финальные детали соглашения ещё прорабатываются.

Соучредитель и генеральный директор крипотбиржи Crypto.com Крис Маршалек (Kris Marszalek) запустил новую платформу для ИИ-агентов под брендом AI.com, домен которого, как сообщается, он приобрел за $70 млн.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Источник изображения: AI.com

Новая компания утверждает, что эта сделка является «крупнейшей в истории покупок доменов». Портал Gizmodo отмечает, что ранее были и более крупные сделки, о которых не сообщалось. Исторически самым дорогим доменным именем считался Cars.com, после того как финансовые отчёты, связанные с его приобретением в 2014 году, показали, что сайт был указан в качестве нематериального актива стоимостью $872,3 млн.

Продавцом домена AI.com является платформа GetYourDomain.com. Примечательно, что о продаже домена было объявлено ещё в марте 2025 года. Тогда продавец просил за него $100 млн. Таким образом за год стоимость домена упала на 30 %.

Согласно пресс-релизу, платформа AI.com позволит пользователям создавать личных ИИ-агентов, которые будут работать от их имени. Компания заявляет, что ИИ-агенты смогут отправлять сообщения, создавать проекты, торговать акциями и даже обновлять профили владельцев на сайте знакомств. Также добавляется, что все пользовательские агенты будут работать в выделенной защищенной среде с шифрованием данных с использованием ключей, специфичных для каждого пользователя.

«Мы находимся на этапе фундаментального сдвига в эволюции ИИ, поскольку быстро переходим от простых чатов к агентам ИИ, которые действительно выполняют задачи для людей. Наше видение — это децентрализованная сеть из миллиардов [ИИ]-агентов, которые самосовершенствуются и делятся этими улучшениями друг с другом, значительно и быстро расширяя возможности агентов и ускоряя появление искусственного интеллекта общего назначения», — заявил Маршалек в пресс-релизе.

На главной странице сайта AI.com в настоящее время отображается обратный отсчёт до воскресенья (9 февраля), когда платформа должна официально запуститься после рекламного ролика в рамках спортивного мероприятия Супербоул.

Компания Anthropic провела эксперимент, сформировав группу из агентов искусственного интеллекта, которые совместными усилиями с нуля написали компилятор языка Си. Программа работает далеко от идеала, уступая существующим аналогам, но демонстрирует возможности современных систем ИИ.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Источник изображения: Luca Bravo / unsplash.com

Отчёт о проделанной работе представил исследователь Anthropic Николас Карлини (Nicholas Carlini). Он запустил в облачном окружении 16 экземпляров новейшей модели Claude Opus 4.6, подключил их к общей кодовой базе с минимальным контролем и поручил им с нуля разработать полноценный Си-компилятор. Работа заняла две недели, потребовала почти 2000 сессий работы сервиса Claude Code и обошлась примерно в $20 000 за доступ к ИИ по API. На выходе ИИ-агенты написали на языке Rust компилятор объёмом 100 000 строк кода, способный самостоятельно собрать загружаемое ядро Linux 6.19 на машинах с архитектурами x86, Arm и RISC-V.

В рамках эксперимента исследователь задействовал новую функцию Claude Opus 4.6 — «команду агентов». На практике каждый экземпляр Claude был запущен внутри собственного контейнера Docker — он клонировал общий репозиторий Git, принимал задачи посредством lock-файлов, после чего отправлял готовый код обратно в репозиторий. Центральный агент, который координировал бы работу прочих, отсутствовал. Каждый экземпляр определял наиболее очевидную задачу для дальнейшей работы и начинал её решать. Когда возникали конфликты слияния, ИИ-агенты разрешали их самостоятельно.

Получившийся таким образом компилятор Anthropic опубликовала на GitHub. Он действительно может компилировать код таких открытых проектов как PostgreSQL, SQLite, Redis, FFmpeg и QEMU, а также проходит 99 % тестов GCC. Но есть и серьёзные ограничения: он не компилирует 16-битный машинный код для запуска Linux, поэтому на этом этапе подключается GCC; ассемблер и линкер работают со сбоями; даже при наличии всех оптимизаций он производит менее эффективный код, чем GCC. Наконец, исходный код компилятора на Rust хотя и функционален, но по качеству он даже не близок к тому, что мог бы создать опытный программист.

Источник изображения: Mohammad Rahmani / unsplash.com

Автор проекта очень старался преодолеть некоторые из ограничений, но успеха так и не добился — при попытках добавить новые возможности или исправить ошибки существующие функции часто переставали работать. Сработала закономерность, при которой кодовая база разрастается до такой степени, что ни один участник проекта не может в полной мере её понять. Предел наступил на отметке около 100 000 строк кода — видимо, это максимум возможностей для автономных ИИ-агентов.

Компилятор характеризуется как «реализация в чистой комнате» — во время разработки у ИИ-агентов не было доступа в интернет. Следует также отметить, что указанные затраты в $20 000 — это только стоимость токенов при доступе к ИИ через API. Сумма не включает в себя расходы на обучение ИИ-модели, труд организовавшего проект исследователя, а также труд программистов, которые создали наборы тестов и эталонные реализации. Подготовительная работа действительно оказалась непростой — проектирование среды для ИИ-агентов потребовало больше усилий, чем непосредственное написание кода компилятора.

Обнаружилось, что многословные запросы тестов засоряют контекстное окно модели, и она теряет из виду то, чем занималась. Чтобы решить эту проблему, исследователь разработал средства запуска тестов, при которых выводятся только несколько строк сводки, а запись производится в отдельные файлы. Кроме того, у Claude отсутствует чувство времени — ИИ может часами запускать тесты, не продвигаясь вперёд; поэтому пришлось создать быстрый режим с обработкой от 1 % до 10 % тестовых случаев. Когда все 16 ИИ-агентов застряли в попытке обработать одну ошибку ядра Linux, пришлось в качестве эталона запустить GCC — он компилировал большинство кода самостоятельно, а ИИ-агентам доставались случайные фрагменты. Когда в этих фрагментах возникали ошибки, ИИ-агенты их исправляли.

Все эти недочёты отступают перед основным выводом — ещё год назад ни одна большая языковая модель не смогла бы проделать такую работу, даже при надлежащем контроле и неограниченном бюджете. Механизм параллельного запуска нескольких агентов с координацией действий через Git — новаторское решение, а разработанные автором исследования инженерные приёмы по повышению производительности ИИ-агентов способны оказать влияние на дальнейшее развитие сегмента ИИ-программирования.