Компания Graphite заявила, что большая часть статей в интернете сгенерирована ИИ. Очень самонадеянно с точки зрения компании Graphite.

Что не так с исследованием?

✦ Главная проблема в том, что цифры взяты с потолка. Common Crawl, откуда они брали тексты, охватывает лишь публичную часть интернета. Миллионы текстов за пейволами, в корпоративных базах, подписочных изданиях и у качественных медиа остаются вне радаров. Для анализа брали только статьи, без форумов, карточек товаров, документации, соцсетей, рассылок и так далее. И только на английском языке.

✦ Ещё хуже, что они использовали детектор ИИ. Хотя надёжно определить, что текст сгенерирован, невозможно – это просто рисунки вилами по воде. Авторы говорят, что детектор ошибается минимум в 4,2% случаев, и даже такой процент приводит к тысячам ложных срабатываний при их выборке.

✦ Авторы честно признаются, что не считали «гибридные» тексты, написанные в соавторстве с человеком. Потому что – смотрим пункт 2 – это невозможно. Как и измерить «вклад» ИИ и человека в текст при такой работе. То есть самый массовый сценарий использования нейросетей просто проигнорирован.

✦ Не понятно, насколько значимые в выборке были тексты, сколько людей их видели, какой у них импакт. Если это тексты, которые никогда не видели люди – так ли важно, кем и когда они были написаны?

Есть подозрение, что в создании почти всех текстов сегодня так или иначе участвует ИИ – хотя бы на уровне поиска информации и исправления ошибок, только определить это достоверно почти невозможно. Пострадало ли качество контента? Вопрос философский. Но идея делать выводы о тенденциях развития веба и бить тревогу на основе подобного исследования кажется сомнительной.

Как искусственные лоси помогают обучать автопилот

Компания Navio (юридически не имеющая отношения к Сберу) поделилась деталями того, как они используют генеративный ИИ для обучения автопилота своих автомобилей.

Они заявили о переходе от классических алгоритмов к генеративному ИИ и VLA-моделям (Vision-Language-Action), которые объединяют восприятие, прогноз и принятие решений в единую систему, а также разработке своего Physical AI. Если раньше отдельно нужно было обучать и настраивать все этапы (обнаружение объектов, предсказание поведения участников движения, планирование траектории, управление), то дальше этим будет заниматься одна модель.

Но есть нюанс – для обучения таких моделей, в том числе под нестандартные случаи, нужно очень много данных. Где найти тысячи видео с лосём, который выбегает на дорогу? Нигде. Но их можно создать самостоятельно, поэтому компания придумала симулятор NavioSim.

Технология напоминает обратный инжиниринг: записанный проезд авто токенизируется, разбирается на элементы, и переводится в цифровой формат. А дальше инженеры получают конструктор: можно удалять и добавлять машины, пешеходов, лосей, менять погоду и время суток, генерируя множество вариаций одного отрезка дороги. Для рендера используют gaussian splatting, который ускоряет и удешевляет генерацию. Сгенерированные в NavioSim сценарии потом можно проверить на полигоне, «обманув» сенсоры автомобиля и подав ИИ сгенерированное изображение, чтобы изучить его реакцию.

Компания выбрала довольно экспериментальные решения вместо стандартных для индустрии: VLA-модели пока находятся на ранней стадии развития и почти не используются в продакшене, да и gaussian splatting ещё не стал массовым стандартом (хотя активно внедряется). Сама задумка выглядит интересно, может снизить зависимость от дорогих полевых тестов и решить проблему недостатка данных.

ЕС потратил больше 100 миллионов евро на «антенны» для ИИ

Еврокомиссия с помпой объявила о запуске нового проекта AI Factory Antennas. Сразу представляются гиганстские футуристичные радиотарелки для передачи информации. Реальность куда прозаичнее: Брюссель выделит около 55 миллионов евро на создание 13 региональных офисов. Чем они будут заниматься? Консультировать местный бизнес на тему того, как получить доступ к европейским суперкомпьютерам.

Идея в том, что стартап из Мальты не должен строить свой дата-центр, а может через местную «антенну» подключиться к греческому суперкомпьютеру. А британские компании – к немецкому. Всего будет 13 хабов, 7 в странах ЕС и 6 у партнёров.

Вопросы появляются уже на этапе осмысления бюджета. Суммарные 110 миллионов евро (половина от ЕС, половина от стран-участниц) делятся на 13 «антенн», что даёт в среднем по 8,5 миллионов на хаб. Этого как раз хватит на аренду офиса, зарплаты и, возможно, небольшой тестовый сервер. Есть подозрения, что после освоения бюджета и нескольких месяцев работы проект успешно закроется.

Сроки тоже выглядят странно. Проект анонсировали сейчас, но полноценно он заработает только после того, как все участники подпишут меморандумы о взаимопонимании. Примерный дедлайн – середина 2026 года, возможны «сдвижки вправо». Почти год уйдёт на согласования и бумажную работу – в целом ничего нового для Европы.

Проект позиционируется как гражданский, с фокусом на здравоохранении и зелёной энергетике. Однако в описании бельгийской «антенны» указаны «оборона и безопасность». Поэтому есть вероятность, что под вывеской поддержки стартапов создаётся инфраструктура двойного назначения.

Имеем классический европейский кейс: громкое название, относительно небольшой бюджет, в который должны ещё по кругу скинуться участники (а не факт что скинутся), и длинный путь согласований и договоров. Кажется, ЕС строит сеть посредников, через которых проще отчитываться за освоенные гранты, дублируя уже существующие в онлайне возможности. Вот такой ИИ.

VK Tech запустил виртуализацию GPU на облачной платформе VK Cloud. Теперь одну физическую видеокарту можно нарезать на несколько виртуальных. Каждый пользователь получает столько мощности, сколько нужно его задаче, и платит только за фактическое использование.

Решение адресовано проектным бюро, медиакомандам и разработчикам, которым нужны удалённые рабочие столы для рендеринга, 3D-моделирования или анимации. Виртуальные GPU встраиваются в сервис Cloud Desktop и позволяют масштабировать инфраструктуру без закупки новых карт. В качестве дополнительного сценария предлагают параллельное обучение ML-моделей на небольших датасетах: вместо очереди на единственный сервер несколько команд могут работать одновременно.

Китайский стриминг iQiyi объявил о запуске первого в стране ИИ-кинотеатра

В Китае стараются освоить это направление быстрее Голливуда

Проект стартует с открытого кастинга: до 24 октября любой креатор может подать заявку на участие. Дальше Бао Дэси (оператор фильма «Крадущийся тигр, затаившийся дракон») отберёт 15 команд для производства ИИ-фильмов. Их премьера запланирована на первый квартал 2026 года, а авторы получат долю от подписок и рекламы.

iQiyi (один из крупнейших китайских стримингов, принадлежит компании Baidu) пытается создать конвейер, снизив с помощью ИИ-инструментов барьер входа в кино до уровня YouTube, с профессиональным продюсированием и гарантированной дистрибуцией контента. Традиционное производство требует больших денег, а в рамках данного эскперимента компания надеется получить эксклюзивный контент за копейки – за счёт «техподдержки, грантов и семи дней интенсива».

Бао Дэси стал лицом проекта и публично называет генеративный ИИ «визуальной революцией», позволяющей избавиться от ограничений традиционного кино. Его участие в проекте легитимизирует ИИ-контент в глазах индустрии, где к нему до сих пор относятся как к угрозе. Китайцы же не боятся искусственного интеллекта, а хотят первыми занять новый рынок.

Пока это скорее напоминает проверку гипотезы. Если хотя бы одна сгенерированная ИИ короткометражка из пятнадцати выстрелит, платформа получит повод для дальнейшего масштабирования модели и даст пример для остальных стримингов, которые вынуждены будут либо копировать формат, либо производить контент медленнее и в меньших количествах. Россия здесь оказалась даже впереди Китая – недавно онлайн-кинотеатр Start выпустил сериал «Феофан», который был полностью сгенерирован с помощью ИИ.

В связи с этой новостью хочется вспомнить утреннюю реплику «В мире выдуманных друзей» про ИИ-психоз и тонкости общения с языковыми моделями

Искусственный интеллект научили предсказывать появление рака за полтора года

Компании «К-Скай» представила модель машинного обучения, которая оценивает риск онкологии по 82 параметрам, от анализов крови до текстовых записей врачей в медкартах. Разработчики использовали гибрид глубокого обучения и классических алгоритмов, обучив модель не только на количественных показателях, но и на качественных (врачебных заключениях из историй болезни). Текстовые записи людей оказались особенно ценны, потому что в них скрыты корреляции, не укладывающиеся в стандартные протоколы скрининга.

Алгоритм прогнозирует появление рака в ближайшие 18 месяцев. Точность варьируется от 62 до 90 процентов: заявляется, что из десяти реальных больных система выявит четверых до появления симптомов. В компании считают, что это меняет логику онкопомощи, ведь вместо реактивного лечения запущенных случаев идёт проактивный поиск людей в группе риска.

В поисках триллиона

Исследователи ВШЭ подсчитали, что генеративный ИИ заберёт у российских креаторов триллион рублей до 2030 года. Цифра впечатляющая, чего не скажешь про методологию и выводы. Разгон паники перед генеративным ИИ с воплями и визгами кажется странным и даже наводит на мысли – а не луддиты ли товарищи исследователи из ВШЭ.

К каким выводам пришли исследователи?

✦ Львиная доля «потерь», 935 миллиардов, приходится на замещение авторских заказов. Ещё 68 миллиардов «испарятся» из-за дистрибуции ИИ-контента.

✦ Больше всего пострадают программисты (542 миллиарда убытков), переводчики (около трети контента заменит ИИ), журналисты с писателями и композиторы.

Что не так?

✦ Во-первых, авторы сами признают, что не учитывали позитивные эффекты внедрения ИИ: рост производительности, снижение барьеров входа, создание новых рынков. То есть это не сбалансированная оценка, а односторонняя. Скорее итоги нужно формулировать так: «Мы посчитали потенциальное количество денег, которые в теории могут недополучить отдельные категории работников с определёнными навыками». Звучит уже не так кликбейтно?

✦ Во-вторых, в исследование не включены фриланс/ГПХ/серые доходы/роялти (что логично, считать их непросто). Но и репрезентативность в таком случае небольшая, и точно не позволяет делать вывод обо всех креаторах или рынке.

✦ В-третьих, больше всех якобы пострадают разработчики. А это не те самые люди, которые занимаются, простите за тавтологию, разработкой ИИ и сервисов вокруг него? Тогда какие именно разработчики пострадают? Те, которые не в состоянии писать код лучше языковой модели? То же касается журналистов, переводчиков и других профессий: рынок действительно может стать более «узким», но потребность в хорошем контенте не исчезнет (а может и вырасти). Подробнее эту мысль про роль ИИ на рынке контента раскрыл наш главред.

При этом ВШЭ считает «недополученные доходы», игнорируя, что экономика – не игра с нулевой суммой, и если где-то убыло, то где-то прибыло. Поэтому те же деньги перераспределятся на рынке авторского и медийного контента. Просто кто-то начнёт получать меньше, а кто-то – больше.

Стремление назвать эффект от интеграции новой технологии «ущербом» – то же, что обвинение электричества в разорении производителей свечей. Но есть и хороший эффект от исследования – оно подталкивает людей задать себе вопрос: «А меня можно заменить ИИ?», и работать над тем, чтобы ответ был отрицательным.

#нейродайджест Аишки за неделю

• Японский депутат ложно обвинил Nintendo в лоббизме. Он провёл расследование… с ИИ

• Вышло интервью с Авито об ИИ в компании

• Apple ускорила языковую модель в 128 раз благодаря диффузии

• Во Вьетнаме запустили первую национальную LLM GreenMind на 14,7b параметров

• Большинство статей в сети создано ИИ? Звучит сомнительно

• Navio учит автопилот на искусственных лосях благодаря симулятору

• ЕС потратит 110 миллионов евро на «антенны» для ИИ. «Антенна» – не то, что кажется

• VK запустил виртуализацию GPU: одну видеокарту можно нарезать на несколько виртуальных

• Китайский стриминг iQiyi открывает ИИ-кинотеатр и будет снимать нейросетевые короткометражки

• ИИ предсказывает рак за полтора года, анализируя 82 параметра, включая записи врачей

• В поисках триллиона – как ВШЭ напророчила креаторам потерю 1 триллиона рублей к 2030

В подмосковном квартале «Спутник» запустили арт-объект, на котором с помощью ИИ меняется подсветка в зависимости от тона сообщений в домовых чатах. Нейросеть анализирует переписку жителей, определяет эмоциональный фон и подбирает цвет для композиции из стальных «планет». Чем активнее общение, тем ярче светится инсталляция. Звуковое сопровождение также генерирует ИИ, на основе координат небесных тел.

Идея связать соседские разговоры с работой светильника выглядит прогрессивно, но вызывает вопросы. Даже если бот собирает сообщения из «неформальных» чатов, жители могут не осознавать, что их переписка куда-то сливается и хранится для анализа языковой моделью. Да ещё и используется для обеспечения работы публичного арт-объекта. И есть второй сценарий: что будет, если общаться в чате никто не захочет? Тогда инсталляция погаснет? Если подумать, тоже получится весьма символично.

Национальный мессенджер Кореи выбрал ChatGPT

KakaoTalk, национальный мессенджер Южной Кореи, занимающий до 95% рынка, встроил ChatGPT прямо в интерфейс чатов. Параллельно компания Kakao заключила соглашение о стратегическом сотрудничестве с OpenAI для дальнейшей совместной работы по интеграции ИИ.

ChatGPT появился в отдельной вкладке мессенджера, где можно заказать еду, забронировать билеты или включить музыку в Melon (один из крупнейших музыкальных стримингов от той же компании Kakao на корейском рынке), не покидая чат.

Звучит как попытка догнать китайский WeChat (работает на базе ИИ Hunyuan), да и западные корпорации – Цукерберг старается активно внедрять ИИ в свои соцсети, хотя пока получается с переменным успехом. Параллельно Kakao запускает собственный ИИ-бренд Kanana и заявляют о планах разработки локальных моделей для работы на устройствах.

Зашевелилась платформа не просто так. В последние 3 года среднее время использования KakaoTalk в месяц упало на 15%. YouTube обогнал мессенджер по числу активных пользователей, а запрещённая в РФ соцсеть Цукерберга – по времени внутри приложения. Поэтому такой инфоповод – попытка привлечь молодёжь и предоставить им доступ к ChatGPT внутри мессенджера. Хотя параллельно есть риск прогадать – и не вернуть молодую аудиторию, и отпугнуть возрастную.

Почему компания выбрала ChatGPT, а не корейские модели? Проблема именно в масштабе и узнаваемости. В Корее есть свои разработки в области ИИ, но это не такие большие и заточенные под локальный рынок и конкретные задачи модели. Ситуация напоминает то же, что мы видим в большинстве стран мира и даже частично в России – «звёзд» уровня ChatGPT или Deepseek там нет. Поэтому договорённость с OpenAI, несмотря на риски, логична с точки зрения развития продукта. Тем более что Kakao делают (как они сами говорят) ставку на подключение внешних API и агентный ИИ для выполнения задач без кликов и переходов, внутри приложения, чтобы не делиться с другими сервисами данными и аудиторией. А для такого готовая инфраструктура ChatGPT подходит лучше.

Alibaba тоже хочет роботов с ИИ

Команда Tongyi Qianwen в составе Alibaba создала отдел робототехники. Пока неясно, будет ли Alibaba производить физических роботов или ограничится ПО для чужого «железа». Рынок они выбрали весьма конкурентный, где Tesla, Boston Dynamics, Figure AI и десятки стартапов уже тестируют гуманоидов на складах и заводах (пока безуспешно), а китайские игроки вроде Unitree и Fourier Intelligence демпингуют по цене.

Руководитель проекта Линь Цзюньян, один из первопроходцев мультимодальности в Китае, занимавшийся этим направлением ещё до эпохи GPT-4. Сейчас он ведёт флагманы Qwen3-Max и QwQ-32B. Он считает, что мультимодальные модели должны покинуть виртуальное пространство и действовать в реальности.

Alibaba, по данным Frost & Sullivan, уже занимает 17,7% китайского корпоративного рынка LLM. Казалось бы, при таком спросе логично фокусироваться на масштабировании облачных сервисов, а не распылять ресурсы на физическую робототехнику с её капиталоёмкостью и долгим циклом разработки. Но в компании считают, что роботы – это следующий скачок стоимости после ИИ, а модель, способная управлять складским манипулятором или помогать в хирургической операции, стоит дороже чат-бота.

Huawei не сомневаются в успехе суверенных китайских чипов

Они показали узел Ascend 384, мощность которого достигает 300 петафлопс

Главный вызов для китайской ИТ-индустрии – перенести обучение ИИ-моделей с западных платформ на собственные решения. После ограничений на поставки GPU от Nvidia этот переход стал вопросом не только технологий, но и политики. Мы уже не раз писали, как государство и медиа активно подталкивают компании к «суверенным» чипам, но в самой отрасли к этому относятся настороженно, ведь перестройка под новую архитектуру требует времени, инвестиций и потребует от компаний замедлить темпы разработки ИИ.

Huawei, видимо, хотят изменить ситуацию. На конференции China Mobile Global Partner Conference 2025 представили Ascend 384. Это «суперузел»,объединяющий 384 процессора Ascend 910C. Он работает как единая машина с производительностью до 300 петафлопс (BF16). Huawei делает ставку не на отдельный чип, а на системную интеграцию – оптические соединения, высокую полосу памяти и масштабируемость. Производят ли процессоры на фабриках SMIC или импортируют – не говорят.

По ряду показателей кластер превосходит Nvidia GB200 по совокупной памяти и пропускной способности, хотя уступает в энергоэффективности – пример оптимизации и смекалки в условиях торговых ограничений. По данным компании, по Китаю уже развёрнуты более 300 таких суперузлов у 20+ клиентов.

Китайские LLM обошли американские (и все остальные) по числу внедрений в России

В трети проектов по внедрению ИИ применяются китайские открытые языковые модели. По крайней мере, такую статистику приводит MWS. В десятке самых популярных DeepSeek и Qwen, которые обошли по числу установок американские open-source модели и собственные решения MWS. Основные заказчики – это IT-компании, ритейл и промышленность, где LLM интегрируются в чат-боты и корпоративные поисковые системы. Это в целом похоже на ситуацию в мире, где доля Qwen и других китайских open-source моделей держится примерно на 10–25% от общего количества кейсов.

Как OpenAI разрушает чужие бизнесы

С помощью постов в блоге

OpenAI опубликовала пост в блоге о внутреннем инструменте DocuGPT. Это не готовый продукт для продажи, а просто демонстрация того, как ChatGPT пишет код для анализа контрактов. Демо показали, чтобы объяснить возможности нейросети в корпоративных задачах: автоматизации черновиков писем клиентам, сборе обратной связи, разборе юридических документов.

Но вышло иначе: за несколько дней акции DocuSign обвалились на 17%. Следом упали HubSpot и Salesforce, ведь инвесторы решили, что OpenAI сейчас придёт на рынок электронных подписей и CRM-систем и заберёт всю аудиторию. Несмотря на абсурдность подобных заявлений (откуда у OpenAI компетенции в CRM?), котировки по итогу не восстановились. Есть что-то в корне неправильное в том, что OpenAI для влияния на рынок даже не нужно выпускать готовый продукт – достаточно показать демо и сказать «мы можем это сделать».

Через неделю похожая история повторилась с Zapier. OpenAI выпустила Agent Builder, инструмент для настройки многошаговых автоматизаций через ИИ-модели. А это прямой конкурент основного продукта Zapier. Компании повезло – она частная, почти не брала венчурных денег и не зависит от настроения инвесторов на бирже, ориентируясь на клиентов, поэтому и пострадала не так сильно.

Теперь под прицелом другие публичные софтверные компании. Инвесторы боятся того же сценария: что нейросети научатся писать корпоративные приложения, старые сервисы станут не нужны, а бизнес-модели рухнут. OpenAI такие панические настроения только на руку.

Но есть и хорошая новость: пока массового этого не происходит, ведь есть такая вещь как legacy – накопленные за многие года использования того или иного сервиса пайплайны и кастомные расширения. И как раз таки попытка их заменить приведёт к обрушению бизнес-моделей отдельных компаний.

Сегодня работаем в Джакарте. Обещают рассказать про то, как меняется цифровая экосистема Юго-Восточной Азии, как местные компании работают с ИИ и автоматизацией, какая в этом роль у стартапов и государства.

В одной только Индонезии объём цифровой экономики превышает 130 миллиардов долларов и сформировалось больше технологических единорогов, чем в любой другой стране региона. Так что должно быть интересно.

На сцене заявлены спикеры из Salesforce, Google, Canva, SkyStar Capital и других компаний. Обо всём расскажем подробнее, оставайтесь на связи.

Пока OpenAI показали новый браузер (который мы уже скачали и изучаем), в Atlassian наглядно показали, как работает их ИИ Rovo внутри продуктов компании. И намекнули, что планируют делать с купленным недавно браузером Dia. Чуть позже расскажем

#tiaconference2025 #justkeepbuilding

China Mobile перестраивает сеть под ИИ

Крупнейший оператор Китая продолжает из поставщика связи превращаться в поставщика новой «умной» инфраструктуры, где вычисления, алгоритмы и робототехника соединяются в единую систему. Компания удваивает инвестиции в программу “AI+” и обещает построить гигантский кластер из ста тысяч видеокарт (не уточняя модель). По расчётам компании, после этого совокупная мощность её национальной платформы превысит 100 экзафлопс.

Особый акцент сделали на робототехнику. China Mobile уже потратила более 1,2 миллиардов юаней на закупки и открыла центр воплощённого (физического) интеллекта, который понимает физический мир. Недавно тем же самым отметились Alibaba. Вопрос в том, удастся ли вчерашнему оператору успешно превратиться в промышленного интегратора и соперничать с бигтехом на его территории.

Наконец-то станет понятно, кто такой ИИ-агент

#tiaconference2025 #justkeepbuilding