Три ведущие компании в области искусственного интеллекта столкнулись с ощутимым снижением отдачи от своих дорогостоящих усилий по разработке новых систем ИИ. Новая модель OpenAI, известная как Orion, не достигла желаемой компанией производительности, предстоящая итерация Google Gemini не оправдывает ожиданий, а Anthropic столкнулась с отставанием в графике выпуска своей модели Claude под названием 3.5 Opus.

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображения: unsplash.com

После многих лет стремительного выпуска всё более сложных продуктов ИИ три ведущие в этой сфере компании наблюдают убывающую отдачу от дорогостоящих усилий по созданию новых моделей. Становится все труднее находить свежие, ещё неиспользованные источники высококачественных данных для обучения более продвинутых систем ИИ. А нынешних весьма скромных улучшений недостаточно, чтобы окупить огромные затраты, связанные с созданием и эксплуатацией новых моделей, как и оправдать ожидания от выпуска новых продуктов.

Так, OpenAI утверждала, что находится на пороге важной вехи. В сентябре завершился начальный раунд обучения для новой масштабной модели Orion, которая должна была приблизится к созданию мощного ИИ, превосходящего людей. Но ожидания компании, по утверждению осведомлённых источников, не оправдались. Orion не смогла продемонстрировать прорыва, который ранее показала модель GPT-4 по сравнению с GPT-3.5.

Источник изображения: Pixabay

Anthropic, как и её конкуренты, столкнулась с трудностями в процессе разработки и обучения 3.5 Opus. По словам инсайдеров, модель 3.5 Opus показала себя лучше, чем старая версия, но не так значительно, как ожидалось, учитывая размер модели и затраты на её создание и запуск.

Эти проблемы бросают вызов утвердившемуся в Кремниевой долине мнению о масштабируемости ИИ. Приверженцам глобального внедрения ИИ приходится признать, что бо́льшая вычислительная мощность, увеличенный объём данных и более крупные модели пока не прокладывают путь к технологическому прорыву в области ИИ.

Источник изображения: Nvidia

Эксперты высказывают обоснованные сомнения в окупаемости крупных инвестиций в ИИ и достижимости всеобъемлющей цели, к которой стремятся разработчики ИИ-моделей, — создания общего искусственного интеллекта (AGI). Этот термин обычно применяется к гипотетическим ИИ-системам, способным соответствовать или превосходить человека в большинстве интеллектуальных задач. Руководители OpenAI и Anthropic ранее заявляли, что AGI может появиться уже через несколько лет.

Технология, лежащая в основе ChatGPT и конкурирующих ИИ-чат-ботов, была создана на основе данных из социальных сетей, онлайн-комментариев, книг и других источников из интернета. Этих данных хватило для создания продуктов, генерирующих суррогатные эссе и поэмы, но для разработки систем ИИ, которые превзойдут интеллектом лауреатов Нобелевской премии — как надеются некоторые компании, — могут потребоваться другие источники данных, помимо сообщений в Википедии и субтитров YouTube.

Источник изображения: unsplash.com

OpenAI была вынуждена заключить соглашения с издателями, чтобы удовлетворить хотя бы часть потребности в высококачественных данных, а также адаптироваться к растущему юридическому давлению со стороны правообладателей контента, используемого для обучения ИИ. Отмечается высокий спрос на рынке труда на специалистов с высшим образованием, которые могут маркировать данные, связанные с их областью компетенции. Это помогает сделать обученные ИИ-системы более эффективными в ответах на запросы.

Подобные усилия обходятся дороже и требуют на порядок больше времени, чем простое индексирование интернета. Поэтому технологические компании обращаются к синтетическим данным, таким как сгенерированные компьютером изображения или текст, имитирующие контент, созданный людьми. Однако у такого подхода есть свои ограничения, так как трудно добиться качественного улучшения при использовании подобных данных для обучения ИИ.

Тем не менее компании ИИ продолжают следовать принципу «чем больше, тем лучше». В стремлении создавать продукты, приближающиеся к уровню человеческого интеллекта, технологические компании увеличивают объём вычислительной мощности, данных и времени, затрачиваемых на обучение новых моделей, что приводит к росту расходов. Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) заявил, что в этом году компании потратят $100 млн на обучение новейших моделей, а в ближайшие годы эта сумма может достичь $100 млрд.

Источник изображения: unsplash.com

Безусловно, потенциал для улучшения моделей ИИ, помимо масштабирования, существует. Например, для своей новой модели Orion OpenAI применяет многомесячный процесс пост-обучения. Эта процедура включает использование обратной связи от людей для улучшения ответов и уточнения «эмоциональной окраски» взаимодействия с пользователями.

Разработчики ИИ-моделей оказываются перед выбором: либо предлагать старые модели с дополнительными улучшениями, либо запускать чрезвычайно дорогие новые версии, которые могут работать ненамного лучше. По мере роста затрат растут и ожидания — стремительное развитие ИИ на начальном этапе создало завышенные ожидания как у специалистов, так и у инвесторов.

Amazon, один из крупнейших игроков на рынке облачных вычислений, рассматривает возможность новых многомиллиардных инвестиций в стартап Anthropic, активно развивающий ИИ и являющийся конкурентом OpenAI. В сентябре прошлого года Amazon уже инвестировала $4 млрд в Anthropic, что позволило ей предложить своим клиентам ранний доступ к инновационным разработкам стартапа. В рамках партнёрства Anthropic использует облачные серверы и вычислительные мощности Amazon для обучения своих ИИ-моделей.

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Источник изображения: anthropic.com

По имеющимся данным, Amazon предложила Anthropic использовать больше серверов с чипами её собственной разработки, чтобы усилить вычислительные мощности стартапа, необходимые для обучения ИИ-моделей. С одной стороны, это способствует укреплению позиций Amazon на рынке облачных технологий, а с другой — подчёркивает намерение компании продемонстрировать возможности собственных аппаратных решений. Однако Anthropic предпочитает использовать серверы, оснащённые чипами Nvidia, что говорит о повышенных требованиях стартапа к мощности используемого оборудования для обработки больших данных и обучения сложных ИИ-моделей.

Компания Anthropic была основана бывшими руководителями OpenAI, Дарио Амодеи (Dario Amodei) и Даниэлой Амодеи (Daniela Amodei), и с момента создания привлекла серьёзное внимание крупных технологических корпораций. В прошлом году стартап получил $500 млн инвестиций от материнской компании Google — Alphabet, которая также обязалась вложить дополнительно $1,5 млрд.

Для Amazon укрепление сотрудничества с Anthropic — важный шаг в конкурентной борьбе на рынке облачных технологий, где лидируют такие компании, как Microsoft и Google. В условиях усиливающейся конкуренции расширение портфеля ИИ-решений позволяет Amazon привлекать больше корпоративных клиентов, заинтересованных в передовых технологиях, интегрированных с её облачными сервисами. Обеспечивая своим клиентам доступ к разработкам Anthropic, Amazon укрепляет свои позиции в качестве поставщика инновационных ИИ-решений.

Компания Anthropic представила новый инструмент для анализа данных, который помогает её чат-боту с искусственным интеллектом Claude давать «математически точные и воспроизводимые ответы». Для этого он самостоятельно пишет код на JavaScript и выполняет его, проверяя ответы, которые он даёт пользователям.

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Источник изображения: anthropic.com

Инструмент, который пока доступен в предварительной версии, позволяет Claude анализировать данные электронных таблиц и файлов PDF, производя вычисления и представляя результаты в виде интерактивных визуализаций. «Считайте, что инструмент анализа — это встроенная песочница кода, где Claude может выполнять сложные математические вычисления, анализировать данные и перебирать различные идеи, прежде чем дать ответ. Вместо того, чтобы полагаться только на абстрактный анализ, он может систематически обрабатывать данные — очищать, исследовать и анализировать их шаг за шагом, пока не получит правильный ответ», — рассказали в Anthropic.

К примеру, менеджер по продукту может выгрузить данные о продажах и попросить Claude провести анализ показателей по конкретной стране; аналитик может отправить чат-боту ежемесячные финансовые данные и попросить его построить панель мониторинга с ключевыми тенденциями. Claude мог выполнять эти задачи и раньше, но за отсутствием механизма для математической проверки результатов его ответы не всегда были точными. Функции написания и запуска кода есть у Google Gemini и флагманских моделей OpenAI.

Прошлой весной Anthropic заявила о намерении создать «алгоритм нового поколения для самообучения ИИ», который сможет самостоятельно выполнять большинство офисных задач, что позволило бы автоматизировать значительную часть экономики. Сегодня компания выпустила версию 3.5 своей модели Claude Sonnet, которая может через API Computer Use взаимодействовать с любым десктопным приложением, имитировать нажатия клавиш, клики и жесты мыши, полностью эмулируя человека.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Источник изображения: Pixabay

«Мы обучили Claude видеть, что происходит на экране, а затем использовать доступные программные инструменты для выполнения задач, — сообщает Anthropic. — Когда разработчик поручает Claude использовать часть компьютерного программного обеспечения и даёт ему необходимый доступ, Claude смотрит на скриншоты того, что видит пользователь, затем подсчитывает, на сколько пикселей по вертикали или горизонтали ему нужно переместить курсор, чтобы щёлкнуть в нужном месте».

Подобный инструмент, так называемый «агент ИИ», который может автоматизировать задачи на ПК, не является новой идеей. Термин агент ИИ пока остаётся нечётко определённым, но обычно под ним подразумевается ИИ, способный автоматизировать работу с программным обеспечением на ПК. Множество компаний сегодня предлагают подобные инструменты, начиная с Microsoft, Salesforce и OpenAI, и заканчивая новыми игроками, такими как Relay, Induced AI и Automat.

Стартап потребительских гаджетов Rabbit представил агента, который умеет самостоятельно покупать билеты онлайн. Adept, недавно приобретённый Amazon, обучает модели просмотру сайтов и навигации по программному обеспечению. Twin Labs использует готовые модели, включая GPT-4o от OpenAI, для автоматизации процессов рабочего стола.

Некоторые аналитики уверены, что агенты ИИ смогут обеспечить компаниям более простой способ монетизации миллиардов долларов, которые они вливают в ИИ. Согласно недавнему опросу Capgemini, 10 % организаций уже используют агентов ИИ, а 82 % планируют интегрировать их в течение следующих трёх лет.

Источник изображения: unsplash.com

Anthropic называет свою концепцию агента ИИ «слоем действия-исполнения», который позволяет ему выполнять команды на уровне рабочего стола. Благодаря способности просматривать веб-страницы, Claude 3.5 Sonnet может использовать в работе любой сайт и любое приложение.

«Люди контролируют процесс при помощи подсказок, направляющих действия Claude, например, “использовать данные с моего компьютера и из сети, чтобы заполнить эту форму”, — поясняет представитель Anthropic. — Люди разрешают доступ и ограничивают его по мере необходимости. Claude разбивает подсказки пользователя на компьютерные команды (например, перемещение курсора, нажатие, ввод текста) для выполнения этой конкретной задачи».

Источник изображений: Anthropic

В чём отличие Claude 3.5 Sonnet от других агентов ИИ? Anthropic утверждает, что это просто более сильная, более надёжная модель, которая справляется с задачами кодирования лучше, чем даже флагманский o1 от OpenAI, согласно бенчмарку SWE-bench Verified. Claude самостоятельно корректирует и повторяет задачи, когда сталкивается с препятствиями, и может работать над целями, требующими десятков или сотен шагов.

При этом Anthropic признает, что обновлённая модель испытывает трудности с базовыми действиями, такими как прокрутка и масштабирование, и может пропускать кратковременные события и уведомления из-за способа, которым она делает снимки экрана и объединяет их. Во время тестового бронирования авиабилетов Claude 3.5 Sonnet сумела успешно выполнить менее половины задач. В задаче возврата билетов новая модель не справилась примерно в трети случаев.

Результаты сравнительного тестирования моделей ИИ компанией Anthropic

Что касается безопасности, недавнее исследование показало, что даже модели не имеющие возможности использовать настольные приложения, такие как GPT-4o от OpenAI, могут быть задействованы во вредоносном «многошаговом агентском поведении», например, заказать поддельный паспорт в даркнете. Подобные результаты были достигнуты исследователями с использованием методов джейлбрейка, что привело к высокому проценту успешно выполненных вредоносных задач даже для защищённых моделей.

Можно предположить, что модель с доступом к управлению ПК может нанести значительно больший ущерб — например, используя уязвимости приложений для компрометации личной информации (или сохранения чатов в виде открытого текста). Помимо имеющихся в её распоряжении программных рычагов, сетевые и прикладные соединения модели могут открыть широкие возможности для злоумышленников.

Anthropic не отрицает, что использование Claude 3.5 Sonnet подвергает пользователя дополнительным рискам. Но по мнению компании «гораздо лучше предоставить компьютерам доступ к сегодняшним более ограниченным, относительно безопасным моделям — так мы можем начать наблюдать и извлекать уроки из любых потенциальных проблем, которые возникают на этом более низком уровне, постепенно и одновременно наращивая использование компьютеров и меры по снижению рисков для безопасности».

Anthropic заявляет, что предприняла некоторые шаги для предотвращения ненадлежащего использования, например, не обучала новую модель на снимках экрана и подсказках пользователей и не давала модели выходить в интернет во время обучения. Компания разработала классификаторы для предотвращения высокорисковых действий, таких как публикация в социальных сетях, создание учётных записей и взаимодействие с правительственными ресурсами.

Anthropic сообщила, что у неё есть возможность «при необходимости» ограничить доступ к дополнительным функциям, например, для защиты от спама, мошенничества и дезинформации. В качестве меры предосторожности компания хранит все снимки экрана, сделанные Computer Use, не менее 30 дней, что может создать дополнительную угрозу безопасности и конфиденциальности. Anthropic не сообщила при каких обстоятельствах она может передать снимки экрана третьей стороне (например, правоохранительным органам).

«Не существует надёжных методов, и мы будем постоянно оценивать и совершенствовать наши меры безопасности, чтобы сбалансировать возможности Claude с ответственным использованием, — утверждает Anthropic. — Тем, кто использует компьютерную версию Claude, следует принять соответствующие меры предосторожности, чтобы минимизировать подобные риски, включая изоляцию Claude от особо конфиденциальных данных на своём компьютере».

Источник изображения: Pixabay

Одновременно с выпуском модели Claude 3.5 Sonnet, Anthropic анонсировала скорый выход обновлённой версии Claude 3.5 Haiku. «Благодаря высокой скорости, улучшенному следованию инструкциям и более точному использованию инструментов Claude 3.5 Haiku хорошо подходит для продуктов, ориентированных на пользователя, специализированных задач субагентов и создания персонализированного опыта из огромных объёмов данных, таких как история покупок, цены или данные об инвентаре», — говорится в блоге Anthropic. Haiku изначально будет доступна как текстовая модель, а затем как часть мультимодального пакета, который может анализировать как текст, так и изображения.

Что касается выпуска обновлённой модели Claude 3.5 Opus, представитель Anthropic заявил: «Все модели в семействе Claude 3 имеют своё индивидуальное применение для клиентов. Claude 3.5 Opus есть в нашей дорожной карте, и мы обязательно поделимся с вами подробностями, как только сможем».

Разработчики уже могут протестировать Computer Use через API Anthropic, Amazon Bedrock и платформу Vertex AI от Google Cloud.