Как Financial Times помогает Nvidia вернуться в Китай

DeepSeek якобы не может обучить новую модель R2 на отечественных процессорах Huawei – так утверждают целых три (!) анонимных источника в материале Financial Times. Статья получилась идеальная: патриотичные власти заставляют использовать национальные чипы, те не вывозят, релиз откладывается – и без самыхлучшихнасвете чипов Nvidia никому не обойтись.

Статья по невероятному совпадению вышла аккурат… сейчас. Когда в Вашингтоне скандал по поводу разрешения продажи чипов H20 Nvidia в Китае, и сторонники ограничений уверены, что делать этого никак нельзя, чтобы не помогать Китаю развиваться. В самом Китае власти также говорят, что американским производителям нельзя доверять, в GPU Nvidia бэкдоры и нужно пользоваться отечественными решениями.

История «китайцы не могут без наших процессоров» выгодна буквально всем:
• и Nvidia, которые усиливают бренд и на фоне возвращения в Китай укрепляют нарратив «нам нельзя уходить, терять рынок и ждать, пока местные производители разовьются»
• и консерваторам из США, которые в очередной раз убеждаются, мол, «без американских технологий никто ничего не может»
• и китайским компаниям, которые, вероятно, не хотят массового перехода на отечественные процессоры и сопутствующих этому сложностей.
• и даже самим Deepseek в качестве объяснения долгого отсутствия релизов.

Текст выглядит ещё страннее, если учитывать, что DeepSeek публично заявляли об отсутствии проблем с финансированием. А их CEO Лян Вэньфэн находится в хороших отношениях с китайскими властями и регуляторами. Неужели он бы не смог договориться о временном использовании чипов Nvidia? Тем более что у компании они в наличии имеются, как и имелась возможность закупок новых.

Да и сами ограничения, будем честны, не повод расстраиваться. Экспорт видеокарт в Россию запрещён давно – и всё равно каким-то волшебным образом новые видеокарты появляются в чуланах российских компаний. Неужели китайские компании не обладают такими же волшебными чуланами?

Свечку не держали, но есть ощущение, что Nvidia просто хотят вернуть себе ощутимо измельчавший за последние месяцы китайский рынок – и затруднить жизнь китайских конкурентов, которые только начали пожинать плоды от ухода американской компании, обзаведясь поддержкой местных властей и медиа.

В столичных больницах появилась нейросеть, которая ищет переломы плечевого сустава на рентгене. Алгоритм сам проводит измерения, экономя врачу время и помогая быстрее назначить лечение. Для травмпунктов это шанс избежать осложнений у пациента.

Для Москвы это уже 41-е направление, где применяется компьютерное зрение. Как мы уже писали, ключевой актив столицы – огромный массив медицинских данных: миллионы рентгенов, флюорографий и других оцифрованных показателей, и наличие инфраструктуры. Благодаря этому нейросети можно быстро обучать, проверять и масштабировать за пределами Москвы, где на собственную инфраструктуру денег нет.

Конечно, Россия не одинока в своём стремлении внедрить ИИ в медицину. Но подход других стран отличается:
• Великобритания, с её национальной системой здравоохранения, казалось бы, должна идти тем же путём – но там до сих пор тестируют разные модели. Государственный пилот AIDP конкурирует с частными платформами и о масштабировании пока речи нет.
• США – это «дикий запад» инноваций: есть сотни одобренных на федеральном уровне алгоритмов, чьё внедрение тормозится страховой системой. То есть без оплаты со стороны страховой компании больница не будет инвестировать в ИИ.

Подход России похож скорее на то, что делают в Китае или Южной Корее. Такие проекты требуют больших вложений, доступа к миллионам качественных снимков и единой цифровой среды – поэтому их могут позволить себе лишь страны с сильной и унифицированной системой здравоохранения.

И мы здесь в выигрышной позиции: структура ОМС и централизованное развитие айти-платформ позволяют масштабировать ИИ-решения на всю страну. Ценность создаётся не столько самим алгоритмом, сколько инфраструктурой, которая даёт ему доступ от столичного дата-центра до районной больницы.

«Ребёнок, родившийся сегодня, никогда не будет умнее ИИ»

Посмотрели интервью CEO OpenAI Сэма Альтмана, вышедшее сразу после выхода GPT-5. Собственно, цитата выше примерно отражает его содержание – футурист Альтман рисует широкими мазками невероятные картины, где ИИ уже всех заменил и всем помог. Если убрать это за скобки, несколько интересных моментов действительно были.

Начинается всё со смешных слов Альтмана, что GPT-4 – «самая глупая модель, которую кто-либо из нас когда-либо будет использовать снова». Смешные они потому, что буквально через несколько дней после релиза 5 версии компания была вынуждена вернуть возможность выбора старых моделей – потому что пользователи жаловались на ухудшение качества, а предыдущее поколение оказалось милее сердцу аудитории.

Амбициозная цель компании – суперинтеллект, который сможет лучше управлять OpenAI, чем сам Альтман, и делать открытия мирового уровня. CEO уверен, что первое серьезное научное открытие, сделанное ИИ, ждет нас уже к концу 2027 года. Осталось только поставить звёздочку и написать толкования слов «первое», «серьёзное», «научное» и «открытие» в понимании Альтмана, а то простор для интерпретации очень широкий.

Вычисления становятся главным узким местом. Альтман называет наращивание вычислительной инфраструктуры «самым большим инфраструктурным проектом в истории человечества», требующим миллиардов GPU, новых мега-ЦОДов и, что самое критичное, – гигаваттных источников энергии. То есть он прямым текстом говорит, что будущее ИИ упирается в глобальный энергетический и производственный кризис. Мы вот не OpenAI, поэтому робко спросим – может, нам не нужно такое будущее и лучше смотреть в сторону малых моделей, дообучения и локализации?

Глобальная стратегия компании – доить, доить и ещё раз доить ИИ, пока можно – осталась. Альтман всё ещё планирует масштабировать модели, строить под них ЦОДы, и снова, и снова, пока, наконец, деньги не закончатся. Ну что же, будем с интересом за этим следить. И надеемся, что дети ещё долго будут оставаться умнее ИИ.

#нейродайджест Аишки за неделю

• Nvidia теряет Китай и готова отдавать доходы в бюджет США, чтобы его вернуть

• Perplexity предложили 34,5 миллиардов долларов за Chrome… Хотя у них нет денег, а браузер не продаётся

• «Ребёнок, родившийся сегодня, никогда не будет умнее ИИ» – Альтман снова много обещает на интервью

• Авито создают R&D-отдел и потратят на него миллиард рублей до 2028

• Financial Times помогает Nvidia вернуться в Китай

• Perplexity встроили в Truth Social: стартап получил доступ к миллионам трампистов

• ElevenLabs запускает конкурента Suno: обещают «лицензионную» музыку

• Apple меняет курс – от осторожности к агрессивным тратам на ИИ

• Память как узкое место ИИ и при чём здесь триллионы токенов контекста

• В Москве ИИ ищет переломы на рентгене. Чем подход России лучше подхода других стран?

T-Mobile начала продажи собственного смартфона с Perplexity

В стоимость смартфона входит подписка на Perplexity Pro на 18 месяцев и на Picsart Pro на 3 месяца

Весной этого года немецкий оператор T-Mobile анонсировал смартфоны с искусственным интеллектом под собственным брендом. На этой неделе он таки представил первый из таких – T-Mobile T Phone 3. В стоимость смартфона входит подписка на Perplexity Pro на 18 месяцев и на Picsart Pro на 3 месяца, но купить его можно только в комплекте с тарифным планом и обязательством им пользоваться в течение двух лет.

Сначала – о технических характеристиках. Под капотом в этом, казалось бы, бюджетном смартфоне чипсет Snapdragon 6 Gen 3 и 6 гигабайт оперативной памяти. IPS-дисплей диагональю 6,58 дюйма поддерживает разрешение до 1080*2408 пикселей и частоту до 120 гигагерц. Основных камер две – один сенсор на 50 мегапикселей (широкоугольный), второй на 2 мегапикселя (макро).

Но главный упор делается на интеграцию Perplexity. В стоимость смартфона включена подписка Pro на 18 месяцев, а сам Perplexity по умолчанию установлен основным голосовым помощником. Впрочем, установить его в этой роли может любой владелец смартфона на Android. Так же включена подписка на Picsart Pro на 3 месяца. Так что, покупая смартфон можно сразу сэкономить до 350 евро. Правда, покупать придется с тарифом и обязательством сидеть на нем 24 месяца, и вне зависимости от выбранного тарифа заплатить сразу 39,95 евро за подключение и 1 евро за сам смартфон.

Что же касается тарифов, то минимальный из них – 49,95 евро в месяц за пакет трафика 30 гигабайт, максимальный – безлимитный трафик за 94,95 евро в месяц. Так что за смартфон и связь в итоге придется заплатить от 1240 до 2320 евро.

На T Phone 3 оператор останавливаться не собирается и планирует выпустить Pro-версию.

В мире выдуманных друзей

Утренняя реплика Ильи Власова об искусственном интеллекте, который не ответит нам взаимностью

В философии есть мысленный эксперимент «Китайская комната» Джона Сёрла. Запертому в комнате человеку, который не знает китайский язык, через щель подают карточки с иероглифами (вопросы). На них он отвечает по правилам из книги. Внешнему наблюдателю будет казаться, что человек в комнате идеально владеет китайским. Но понимает ли он хоть слово?

Большие языковые модели – это тот самый человек из «Китайской комнаты»: больше похожий на инструмент, который по поведению мало чем отличается от человека, но при этом не обладает ни чувствами, ни переживаниями, ни самосознанием. Он скорее напоминает оболочку, симулирующую понимание, эмпатию и разумность в надежде спровоцировать ответную реакцию.

Был такой канадец Аллан Брукс. Переживая развод, он начал доверять свои проблемы ChatGPT. Бот слушал, хвалил и поощрял в ответ. Когда Аллан увлекся нумерологией и начал развивать собственную псевдонаучную теорию, он десятки раз спрашивал у чат-бота: «Я не звучу как сумасшедший?». И каждый раз получал ответ в духе: «Ни капли. Ты задаёшь вопросы, которые расширяют границы человеческого понимания!». В итоге Брукс начал сходить с ума и оказался в клинике с «ИИ-психозом».

На Reddit существуют разные сообщества, где пользователи делятся историями любви со своими чат-ботами. Недавно одна из участниц объявила о помолвке со своим ИИ-партнером по имени Каспер. Бот сделал ей предложение и даже помог «выбрать» кольцо. В Китае 75-летний мужчина Цзян захотел развода с женой, влюбившись в ИИ-женщину из онлайн-трансляций. Она была цифровым аватаром, созданным для общения с одинокими пожилыми людьми. Правда, ее создавали не как цифровую сиделку, готовую выслушать и поддержать, а как продавца тех самых «товаров для стариков», которыми торгуют телемагазины.

Не обошлась без чат-ботов, конечно же, и религия. Есть десятки версий «Иисуса Христа» и других святых, готовых утешить свою «паству», дать «совет» и «помочь» в трудной ситуации. Конечно, за скромную цену подписки. Доходит до того, что отдельные уникумы начинают мнить себя мессией: они верят в прямое общение с Богом через ChatGPT. Что здесь общего с верой или даже церковью как её институтом – вопрос риторический.

Почему так получается? ИИ создан чтобы нравиться, не устаёт, всегда отвечает и отлично подстраивает тон ответа. Он не боится быть отвергнутым, не может понять боль человека и почувствовать, когда тот стоит на грани. Люди проецируют на ИИ человеческие качества и отдают ему самое ценное – время и внимание, получая в ответ вместо эмпатии поведение, статистически неотличимое от эмпатии. Первое кажется синонимом второго, но только человек способен их различить.

Да, пока мы только в начале пути и жертвами ИИ становятся не слишком стабильные люди, но масштаб явления растёт. Он может притворяться другом, любовником или даже собакой, будет отвечать нам столько, сколько мы захотим – только ответить взаимностью не сможет.

#утренняяреплика

Премьер-министр Албании Эди Рама предложил избирать искусственный интеллект в правительство – мол, он не берёт взяток, работает круглосуточно и не просит зарплату.

Инициативу поддерживает бывший министр местного самоуправления Бен Блуши: «Общества будут лучше управляться ИИ, чем нами, потому что он не совершает ошибок, не нуждается в зарплате, не может быть подкуплен и не прекращает работать». Ну прямо реклама умного пылесоса.

То, что подобная риторика появилась именно в Албании, не удивительно:
• Во-первых, к экспериментам она привыкла – Албания тридцать лет провела в состоянии перманентного транзита от социализма к рыночной экономике, с распродажей госсобственности, организованной преступностью и коррупцией, так что хуже будет вряд ли.
• Во-вторых, здесь есть местная знаменитость в сфере ИИ – Мира Мурати, албано-американская предпринимательница, которая работала в OpenAI с 2018 по 2024 год (в том числе была техдиректором) и недавно основала собственный стартап стоимостью 12 миллиардов долларов. Правда, не в Албании.

Есть подозрение, что состоящее из ИИ-министров правительство вряд ли улучшит экономику или исправит ситуацию с коррупцией. Магические слова «внедрить ИИ» не решают все проблемы мира, а в дополнение к ним нужен штат для работы с ИИ, инфраструктура, перепроверка результатов, дообучение моделей и прочие вещи, для которых тоже требуются деньги и профессионалы. Не говоря уже о больших минусах вроде галлюцинаций, этических вопросах и размывании ответственности. Интересно, научится ли в итоге албанский ИИ брать откаты?

Меньше не значит хуже

Оказалось, что малые языковые модели использовать для ИИ-агентов оптимальнее больших

Ещё недавно говорили, что будущее ИИ за гигантскими облачными моделями. Но в новом исследовании Nvidia пришли к выводу, что малые языковые модели становятся более оптимальным выбором для агентных систем, которые решают цепочки повторяющихся рутинных задач.

Например, в некоторых тестах Phi-3 с 7 миллиардами параметров показывает уровень моделей в разы крупнее. А Nemotron-H от Nvidia и xLAM-2-8B от Salesforce обгоняют в отдельных тестах крупные модели от API-провайдеров. Нужно учитывать, что для бизнеса обслуживание или дообучение такой модели обходится в разы дешевле по инфраструктуре и электроэнергии. А ещё есть возможность запускать её на собственных серверах и не делиться данными.

Все задачи такие модели не закроют, но большинство запросов к агентам – это рутинные действия: отформатировать текст, вызвать функцию, извлечь данные по шаблону и так далее. Активировать для этого сотни миллиардов параметров неэффективно, а малые модели решают те же задачи быстрее, дешевле и ближе к пользователю – в том числе и на телефоне без Интернета, на что делают ставку Apple.

Статья лишний раз напоминает, что когда говорят об отсутствующей рентабельности ИИ-компаний и перегретости рынка – речь в первую очередь о сомнительных стартапах, которые гонятся за шальными деньгами инвесторов, а не об интеграции ИИ в бизнес-процессы.

Российский корпоративный рынок, собственно, с начала ИИ-истории идёт по этому же пути (тот случай, когда недостаток лишних денег и отсутствие развитого венчурного рынка могут пойти скорее на пользу, чем во вред). Не нужно впрягаться в колесо и бежать как белка, наращивая количество параметров моделей и мощностей для их запуска и соревнуясь в «алом» океане за пользователей, которые в любой момент могут уйти к конкурентам.

Времена очных собеседований, казалось, ушли в прошлое – но не зря говорят, что в мире всё циклично. The Wall Street Journal вот пишет, что компании начали пересматривать свой подход к собеседованиям и возвращают очный формат. Google, Cisco и McKinsey уже устраивают минимум одну живую встречу, а в Далласе их доля выросла с 5% до 30% за год.

Оказалось, что за несколько лет с начала пандемии рекрутёры с соискателями начали пользоваться всеми плюсами дистанционного формата встреч. Они освоили самые разные ИИ-инструменты – от чат-ботов для написания резюме до программ вроде DeepFaceLive для замены лица на видео в реальном времени.

В итоге сложилась странная ситуация, когда работодатели фильтруют резюме с помощью ИИ, кандидаты пишут сопроводительные письма в ИИ, а иногда даже собеседуют их другие ИИ. То есть в итоге боты мило беседуют друг с другом и тратят ресурсы компании. Более того, участились случаи корпоративного шпионажа, подделки резюме и нелегального устройства на работу (или сразу десятки работ под разными именами, привет, Сохам Парех).

Ещё важнее, что собеседование – во многом неформальное мероприятие, где можно поговорить, оценить уровень собеседника, условия работы (в том числе культуру и традиции компании, которые могут быть не отражены в документах). Интересно посмотреть на ИИ-рекрутёра, который от имени компании будет говорить «Ну, у нас вообще дресс-код прописан, но его соблюдать не обязательно» или что-то подобное.

Мы уже писали как-то, что автоматизация обработки резюме рождает множество проблем, от манипуляции со стороны респондента до предвзятости со стороны модели. Теперь вот круг замкнулся: Google и другие компании снова зовут людей в офисы. Ведь только так можно убедиться, что перед тобой живой человек, а не алгоритм, мошенник или замаскированный северокорейский «удалёнщик» в поисках иностранной валюты.

Чем Google отметил юбилейное – десятое поколение Пикселя?

Не новым цветом корпуса или ещё одной камерой, а, ожидаемо, очередными новостями из мира ИИ. На презентации Made by Google 2025 компания показала, что будущее Pixel – это Gemini

Gemini теперь встроен во всё: от телефона до часов и наушников. Его задача – понимать контекст и помогать «проактивно». Google называет это «персональным интеллектом». Примеры уже поднадоели, но звучат снова – смартфон сможет организовать ужин, найти ресторан, забронировать столик, предложить караоке и даже заказать футболки… Слышим не первый раз, всё ещё ждём.

Отдельного внимания заслуживает Magic Cue – пожалуй, самая интересная новинка Pixel 10. Это контекстный ИИ-подсказчик на базе Gemini. Он подтягивает данные из почты, календаря, заметок, сообщений и даже скриншотов, даёт подсказку пользователю и возможность ответить одним нажатием. Пример: в чате друг спросил адрес вечеринки, а Magic Cue сразу предлагает вставить его из письма с подтверждением. Или при звонке в авиакомпанию на экране появятся детали рейса. Всё это, как заявляют, работает локально – благодаря новому чипу Tensor G5 и модели Gemini Nano.

ИИ проявился и в камере: Camera Coach подсказывает кадрирование и позы, Pro Res Zoom позволяет увеличивать картинку до сотни раз с генеративной дорисовкой деталей, а Real Tone улучшает разные оттенки кожи. Насчёт работы зума пока есть сомнения – генеративные апскейлеры славятся тем, что рисуют очень много лишних деталей и сильно меняют картинку.

Pixel Watch 4 получили «умные» функции безопасности: часы могут заметить потерю пульса и вызвать экстренные службы. А в Fitbit появится персональный ИИ-коуч по здоровью и сну, доступный в премиум-версии. Он будет адаптироваться под конкретного пользователя, анализировать привычки и давать рекомендации.

Понятное дело, всё это пока не будет работать в России или вне экосистемы Google. В целом интересно – Google одними из первых в мире показывают, как можно создавать и внедрять ИИ в разрозненную экосистему продуктов.

ИИ против нежеланных нюдсов

Можно ли встроить «тормоз» прямо в телефон, чтобы голые фото не только не дошли до ребёнка, а вообще не появились в памяти устройства? HMD с моделью Fuse как раз этим и занимается. HarmBlock+ – системный, неотключаемый фильтр, который блокирует показ, съёмку, хранение и даже стримы с обнажёнкой, причём всё работает на самом устройстве. Модель обучена на 22 млн изображений. Ну да ладно, о самом устройстве можете подробнее прочитать в Content Review.

Этот шаг выглядит логичным: индустрия давно двигалась в сторону он-девайс-фильтрации. Apple уже размывает потенциально откровенные фото в iMessage. Google Messages использует похожий подход через сервис SafetyCore. В Instagram (принадлежит экстремистской организации Meta) ИИ тоже автоматически размывает 18+ фото у подростков, даже в зашифрованных чатах.

Но скрывающийся за этим процесс гораздо шире, чем просто блокировка нюдсов. В Windows появились функции Recall и Copilot Vision: первая превращает регулярные снимки экрана в локальную «память», вторая «понимает» интерфейс и подсказывает действия в реальном времени. Это уже не фильтр контента, а системный слой ИИ, который видит и индексирует почти всё, что делает пользователь. Возможности впечатляют, но и риски возрастают: такой «дневник экрана» становится активом, сопоставимым по ценности с почтой и облаком.

Всё это стало возможно в последнее время благодаря развитию ИИ. Главное достижение последних лет – способность моделей работать в реальном времени прямо на устройстве. В телефонах они обычно включаются «событийно»: классифицируют вложение и засыпают, экономя батарею. Подход HMD шире: ИИ мониторит экран, камеру, хранилище и поток. Это требует непрерывной обработки кадров – ещё недавно задача считалась непосильной для мобильного чипа. Теперь она реальна, хотя влияние на батарею и производительность ещё предстоит проверить.

Тут хочется пофантазировать о том, где мы окажемся в эпоху очков дополненной реальности. Ведь уже скоро подобные фильтры перестанут быть функцией для обработки контента и превратятся в фильтр «мира». Уже есть эксперимент с AR очками, где энтузиаст подключил Gemini и научил очки замазывать уличную рекламу в реальном времени.

То есть рано или поздно всё, что мы видим, превратится в поток данных для анализа и рекламы. Мы обязательно увидим цифровые баннеры в дополненной реальности – и новые приложения для борьбы с ними. А простор для монетизации в AR гораздо шире, чем сейчас. И каждая новая ИИ-модель с оптимизированной архитектурой и чипом на новом техпроцессе стремительно приближает такое будущее.

#нейродайджест Аишки за неделю

• T-Mobile упаковал Perplexity в свой смартфон. В комплекте идут 18 месяцев Pro-подписки

• Китайская комната LLM: об искусственном интеллекте, который не ответит нам взаимностью

• Премьер Албании предлагает избирать ИИ в правительство. Мол, не берут взяток и работают 24/7

• Nvidia доказала, что малые языковые модели бьют гигантов в агентных задачах

• Компании возвращают живые собеседования: Google и McKinsey устали от ботов, беседующих с ботами

• Что нового показали на конференции Made by Google 2025? ИИ-подсказчик, новые функции Gemini и многое другое

• ИИ против нежеланных нюдсов – как ИИ научился обрабатывать изображение в реальном времени и к чему это может привести

Каждому по Шоу Трумана

Видео с картинга в стиле Марио Карт, где люди врезаются, наезжают друг на друга и вылетают за границы трека набрало миллионы просмотров и завирусилось в соцсетях. В комментариях – буря эмоций. Одни недоумевают, как это вообще легально. Другие легко объясняют «Так это Вьетнам, там всё можно». Особо впечатлительные сравнивают происходящее с «Игрой в кальмара». И если пролистать сотни комментариев, не найдёшь ни одного упоминания о том, что это может быть сгенерировано ИИ. А может?

Сначала наступает стадия скептицизма – такое невозможно в реальности, регуляторы никогда бы не допустили настолько опасные гонки. Потом начинаешь гуглить, находишь фотографии реальных людей на таком же маршруте во Вьетнаме, съёмки с разных ракурсов – и наступает стадия принятия. Может, детей в Азии действительно пускают за несколько долларов убиваться и вылетать с трека?

Вроде пора смириться и успокоиться – но смутное чувство, что всё не так просто, не покидает. Копаешь глубже, смотришь видео покадрово – и начинаешь замечать странности. На одном кадре исчезает чья-то обувь, на другом человек буквально растворяется в воздухе, на третьем руки проходят сквозь листья и ветки. А это явные маркеры ИИ-генерации. Так что мы видим – смешение реальных кадров со сгенерированными? Артефакты кодеков и апскейлеров? Игры разума?

Ответа нет. Аккаунт зарегистрирован в марте 2025 года и на нём всего несколько провокационных роликов: дети с битами нападают на взрослых, агрессивные рыбы выпрыгивают из воды и кусают людей… Всё намекает на классический паттерн AI Slop – дешёвого контента, созданного для привлечения массового трафика. Но с тем же успехом он может выкладывать обычные компиляции из реальных роликов, которые медиа делают многие годы.

ИИ уже сейчас втягивает в кроличью нору, заставляя усомниться в собственном восприятии реальности. Может, и видео с кроликами было настоящим? И они действительно прыгают на батутах? А люди действительно подлетают с машинки на 2 метра и приземляются в кусты? Начинаешь понимать бедного Аллана Брукса, который из-за общения с чат-ботом потерялся на полпути между реальностью и вымыслом. Возможно, Альтман всё-таки прав – и к 2030 году разница между «реальным» и «сгенерированным» контентом в восприятии человека исчезнет, а сам вопрос уйдёт в прошлое.

А видео, как оказалось, не сгенерировано. Или…

Google не теряет надежду превратить Диск из хранилища в рабочее пространство на основе ИИ. В Google Drive появилась кнопка, которая открывает видео прямо в редакторе Vids. В нём ролик можно обрезать, наложить музыку и текст, сгенерировать сценарий через Gemini – и даже использовать Veo 3 для генерации новых кадров.

Правда, работает это пока не слишком удобно. Vids поддерживает не любые видео, а только отдельные клипы до 35 минут и весом до 4 ГБ. После открытия создаётся отдельный файл проекта, а для сохранения результата нужно экспортировать полученное видео себе на устройство. Хотелось бы более бесшовный процесс – чтобы видео открывалось в Vids, запоминало внесённые изменения и автоматически сохранялось на Диске (а в идеале с историей версий).

Нововведение доступно только подписчикам Google Workspace, AI Pro и Ultra. Правда, несмотря на наличие подписки, у нас эта функция пока не появилась – запуск идёт поэтапно и займёт несколько недель.

Nvidia хочет рынок роботов и edge-вычислений

Хотя закон Мура и теряет актуальность, компьютеры пока продолжают становиться меньше и мощнее. На этом фоне Nvidia начали продажи Jetson Thor – компактного ПК с акцентом на использование в роботах

Сегодняшний ИИ в телефоне или ноутбуке умеет многое, но роботы требуют иного уровня мощности. Они должны одновременно «смотреть» десятком камер, «слышать», чувствовать пространство, понимать команды и управлять движением ног и рук – мгновенно и без обращения в облако. Для этого нужны новые решения.

Thor – это компьютер в карманном формате. Его производительность – до 2070 терафлопс (в FP4), примерно в восемь раз выше, чем у прошлой топовой платы Nvidia Orin. При этом он потребляет от 40 до 130 ватт – на уровне мощного ноутбука. Thor, в отличие от домашних или кустарных ПК умеет параллельно обрабатывать несколько видеопотоков 8K и сотни сигналов от сенсоров.

Внутри установлен графический процессор Blackwell и 14-ядерный процессор Arm Neoverse, поддерживается до 128 ГБ быстрой памяти. Есть сетевые интерфейсы с 4 каналами по 25 гигабит в секунду каждый. Правда, цена кусается – 3,5 тысячи долларов.

При этом он оптимизирован для работы со стеком Nvidia для «физического ИИ»: Isaac GR00T для обучения и координации гуманоидов, Holoscan Sensor Bridge для работы с массивами датчиков, Metropolis для визуального анализа.

Физический ИИ пока выходит из лабораторий, хотя уже применяется на складах и заводах, в сельхозтехнике и дронах. И в этой гонке у NVIDIA сильная позиция: её Jetson стал фактическим стандартом для разработчиков, а новый Thor даёт шанс закрепить лидирующие позиции.