Сегодня 02 июля 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Теги → ant group

Ant Group разогнала инвестиции в китайских человекоподобных роботов

Ant Group (входит в Alibaba) стала ключевым инвестором в раунде финансирования стартапа Zeroth, занимающегося созданием человекоподобных роботов. Гигант электронной коммерции вложил в стартап 500 млн юаней ($73,58 млн).

 Источник изображения: zeroth0.com

Источник изображения: zeroth0.com

Это уже двенадцатая компания в секторе робототехники, в которую Ant инвестировала с начала 2025 года: компания вложила средства в создателей человекоподобных роботов Galaxea и Unitree, а также в стартапы Linkerbot, Hypershell и Genrobot AI, которые специализируются на производстве компонентов и разработке ПО.

В 2020 году китайские власти заблокировали выход Ant на биржу, и ответственная за платёжный сервис Alipay компания выпустила сначала приложение для медицинских услуг, а затем собственные модели искусственного интеллекта. В конце 2024 года Ant создала дочернюю компанию RobbyAnt, которая специализируется на роботах, и впоследствии она выпустила собственную человекоподобную машину. Ant также выпустила новую версию Alipay, совместимую с ИИ и робототехникой, и Zeroth изъявила желание сотрудничать в этой области.

В последнем раунде финансирования Zeroth также приняли участие Monolith, Geely Capital, 37 Interactive Entertainment и Hua Capital — общий объём привлечённых средств увеличился до 1 млрд юаней ($147,16 млн). Компания была основана в конце 2024 года. Стартап планирует поэтапный подход к созданию человекоподобных роботов для дома — он начал с компаньонов для ухода за пожилыми людьми и домашними животными, а затем перешёл к роботам для обучения детей. К настоящему моменту Zeroth получила заказы на более чем 30 000 единиц, операционная выручка в первом полугодии выросла на 600 % год к году. Компания намеревается наладить продажи в Европе и Северной Америке, когда выполнит нормативные требования местных регуляторов.

Приложение для вайб-кодинга LingGuang стало хитом: 1 млн скачиваний за четыре дня

Несколько дней назад китайская компания Ant Group выпустила ИИ-ассистента LingGuang, с помощью которого можно быстро создавать мини-приложения. Всего четыре дня потребовалось этому приложению, чтобы преодолеть отметку в 1 млн скачиваний.

 Источник изображений: scmp.com

Источник изображений: scmp.com

LingGuang оказался настолько популярным, что в какие-то моменты Ant Group даже приходилось ограничивать его доступность для снижения нагрузки на инфраструктуру. Напомним, ИИ-ассистент компании позволяет генерировать мини-приложения на основе текстовых запросов пользователей.

По состоянию на субботу LingGuang занимал первое место в рейтинге китайского App Store в категории «Бесплатные утилиты» и седьмое место в общем рейтинге бесплатных приложений. «Этот рубеж означает, что LingGuang является ключевым игроком, за которым стоит следить в быстро развивающейся глобальной гонке ИИ», — прокомментировали успех ИИ-ассистента в компании.

Напомним, так называемый вайб-кодинг позволяет пользователям без особых знаний в области программирования создавать приложения на основе текстовых запросов к ИИ-ассистенту. Это направление стало одним из самых популярных применений генеративных нейросетей в потребительском сегменте. Так доход американского лидера в сфере вайб-кодинга Replit в июне превысил $100 млн, тогда как в конце 2024 года этот показатель был равен всего $10 млн.

В то время как Replit и другие инструменты для вайб-кодинга используют нейросети для генерации программного кода, LingGuang создаёт приложения, предоставляя каждому пользователю «собственного персонального ИИ-разработчика». После первоначальной генерации пользователь может продолжить взаимодействие с ИИ-ассистентом для внесения корректировок и настройки получившегося приложения по своему усмотрению.

По данным Ant Group, в настоящее время пользователи в среднем проводят шесть этапов редактирования приложения за сеанс, что выше первоначальных ожиданий разработчиков. «Это первое в отрасли мобильное приложение, которое позволяет пользователям легко генерировать и настраивать приложения», — заявил технический директор LingGuang и бывший инженер Google Цай Вэй (Cai Wei).

LingGuang также предоставляет пользователям возможность традиционного взаимодействия, подобно тому как это происходит с другими ИИ-ботами. Взаимодействовать с алгоритмом можно на разных языках. Отмечается, что в нынешнем году Ant Group удвоила инвестиции в сферу ИИ, а также организовала исследовательское подразделение AGI Lab для ускорения процесса разработки передовых ИИ-моделей.

Ant Group представила ИИ-ассистента для разработки мини-приложений за полминуты

Подразделение Alibaba Group (Ant Group), которое занимается финансовыми технологиями, на этой неделе запустило ИИ-ассистента, позволяющего за считанные секунды разрабатывать мини-приложения по заданию, формулируемому в естественной языковой форме. LingGuang считается мультимодальным ИИ-ассистентом, позволяющим создавать полезные приложения без навыков программирования всего за 30 секунд.

 Источник изображения: Ant Group

Источник изображения: Ant Group

В качестве примера подобных приложений приводятся утилита для отслеживания потребляемых с пищей калорий, игра в стиле Pac-Man и программа для заучивания китайских иероглифов. Можно использовать ИИ-ассистента для планирования путешествий, управления личными финансами и поиска нужных товаров. Ассистент также способен создавать простейшие трёхмерные модели, аудиоклипы, строить графики, создавать анимацию и интерактивные карты в минималистичном стиле. Профильное приложение доступно для скачивания под iOS и Android.

ИИ-ассистент LingGuang также позволяет создавать цифровые учебные пособия, создавая понятные анимированные иллюстрации, поясняющие сложные физические или экономические процессы. Выход LingGuang последовал за выпуском приложения Qwen, которое позволяло пользоваться экосистемой Alibaba с привлечением инструментов искусственного интеллекта.

Подобные агенты позволяют автоматизировать работу с приложениями и сервисами от лица пользователя. В июне Alibaba представила ИИ-ассистента для работы с рекомендациями в сфере здравоохранения, который предлагал около сотни различных услуг в этой сфере. Компания собирается и в дальнейшем уделять особое внимание внедрению ИИ в здравоохранении. К октябрю профильное приложение AQ уже обслуживало более 140 млн пользователей, связывая их с более чем 5000 медицинскими учреждениями и около 300 000 специалистами медицинского профиля.

Ant Group придумала, как эффективно обучать ИИ на китайских чипах вместо Nvidia

Ant Group представила новый метод обучения ИИ-моделей, позволяющий использовать китайские полупроводники, включая чипы Huawei и Alibaba. Компания применила архитектуру Mixture of Experts и уже достигла результатов, сопоставимых с использованием графических процессоров (GPU) Nvidia H800, что укрепляет позиции Китая на фоне ограничений, введённых США.

 Источник изображений: Ant Group CO

Источник изображений: Ant Group CO

Это достижение знаменует собой важный этап в технологическом противостоянии между китайскими и американскими компаниями, которое резко обострилось после того, как DeepSeek доказала возможность создания современных больших языковых моделей (LLM) без миллиардных вливаний, аналогичных тем, которые делают OpenAI и Google. Хотя Ant Group по-прежнему использует решения Nvidia в ряде проектов, в новых разработках компания отдаёт предпочтение альтернативным поставщикам, включая AMD, а также местным китайским производителям полупроводников, особенно в условиях нарастающего давления со стороны экспортных ограничений США. Это позволяет китайским компаниям сохранять темп технологического прогресса и снижать зависимость от иностранных поставщиков, прежде всего от Nvidia.

Согласно опубликованной в марте научной статье, Ant Group утверждает, что её ИИ-модели в отдельных тестах превзошли разработки компании Meta✴. Однако эти заявления пока не получили независимого подтверждения. При этом важно отметить, что модель H800, хотя и не относится к передовому классу ускорителей Nvidia, остаётся мощным инструментом, способным справляться с ресурсоёмкими задачами обучения ИИ. Благодаря собственной оптимизированной стратегии Ant Group удалось сократить расходы на обучение ИИ-модели объёмом в 1 трлн токенов с 6,35 млн юаней ($880 000) до 5,1 млн юаней ($707 000). В данном контексте токены — это минимальные единицы текста, на которых обучаются LLM, чтобы впоследствии генерировать осмысленные ответы на запросы пользователей.

 Источник изображений: Ant Group CO

В компании заявили о намерении внедрить свои новые языковые модели — Ling-Plus и Ling-Lite — в решения, ориентированные на промышленное применение, включая здравоохранение и финансовую сферу. Ant Group уже приобрела китайскую платформу Haodf.com, специализирующуюся на медицинских онлайн-сервисах, чтобы расширить возможности своей ИИ-инфраструктуры в области здравоохранения. Кроме того, компания развивает мобильное приложение Zhixiaobao, позиционируемое как ИИ-ассистент для повседневной жизни, а также Maxiaocai — сервис на основе ИИ, предоставляющий финансовые рекомендации.

В опубликованной научной работе подчёркивается, что модель Ling-Lite показала лучшие результаты в одном из ключевых англоязычных тестов по сравнению с одной из версий Llama компании Meta✴. При этом обе модели — Ling-Lite и Ling-Plus — превзошли аналоги DeepSeek в бенчмарках на китайском языке. Ling-Lite содержит 16,8 млрд параметров — это настраиваемые элементы модели, определяющие её поведение при генерации текста. Модель Ling-Plus насчитывает 290 млрд параметров и по масштабности относится к категории больших языковых систем. Обе модели были представлены сообществу разработчиков в виде решений с открытым исходным кодом. По оценке MIT Technology Review, GPT-4.5 компании OpenAI содержит около 1,8 трлн параметров, а DeepSeek-R1 — 671 млрд.

Архитектура Mixture of Experts, использованная в Ling-моделях, предполагает активацию отдельных подсетей внутри модели в зависимости от типа задачи, тем самым обеспечивая оптимальное распределение вычислительных ресурсов. Эта система напоминает команду специалистов, в которой каждый элемент ИИ-модели отвечает за строго определённую, узкоспециализированную функцию. Однако в процессе обучения возникли сложности: как сообщается в научной статье, даже незначительные изменения в аппаратной конфигурации или в структуре модели приводили к резкому росту числа ошибок. Такая нестабильность делает процесс обучения чувствительным к параметрам окружения и требует дополнительной адаптации на каждом этапе.


window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Авторитетный инсайдер опроверг закрытие Obsidian Entertainment и работу студии над новой Fallout 3 мин.
Правительство США снова взломали: хакеры проникли в федеральную платформу для обмена разведданными 9 мин.
«Не можешь — научим, не хочешь — заставим»: Microsoft мобилизует 6000 сотрудников для помощи клиентам во внедрении ИИ 30 мин.
Браузер Opera получил продвинутую защиту от ввода вредоносных команд через буфер обмена 31 мин.
Google начала тестировать новую reCAPTCHA — пользователей просят показать руки в камеру, и не обязательно свои 55 мин.
ИИ оказался слишком дорогим: компании урезают сотрудникам доступ к ChatGPT и Claude 57 мин.
Студия создателя Deus Ex и System Shock перестанет делать игры — после провала Thick as Thieves в OtherSide осталось меньше десяти человек 2 ч.
Google не смогла отбиться от рекордного штрафа в €4,1 млрд в Европе 2 ч.
Кризис Xbox поставил под угрозу закрытия Obsidian — студию в ответе за Fallout: New Vegas, Pillars of Eternity и South Park: The Stick of Truth 3 ч.
Toyota собирается при помощи ИИ навести порядок в своей документации и терминологии 3 ч.