Главное

• Agreement Analyzer сравнивает положения договора с выбранными прецедентами и отслеживает связи между ними.
• Инструмент проводит несколько циклов проверки с разных точек зрения и объединяет результаты.
• На выходе юрист получает записку с выводами и предлагаемые правки в режиме отслеживания изменений.

Как работает проверка

Юрист загружает проект соглашения в Agreement Analyzer. Затем он может добавить выбранные прецеденты и правила переговоров фирмы.

В эти материалы также входят позиции клиента и сведения о рыночной практике. Инструмент использует рабочие процессы Sullivan & Cromwell, внутренние прецеденты и ChatGPT Enterprise.

Система проводит несколько циклов анализа с разных точек зрения. После этого она объединяет выводы и помогает находить возможные проблемы.

Agreement Analyzer также сопоставляет соответствующие положения в разных прецедентах. Он показывает, как отдельные пункты договора связаны друг с другом.

От прототипа к инструменту для нескольких юристов

Партнер Sullivan & Cromwell Джон Савва сначала создал Agreement Analyzer как прототип для одного пользователя. Для разработки он использовал Codex.

Затем Савва работал с OpenAI над качеством результатов. Обработка нескольких задач параллельно повысила эффективность системы.

После доработки приложение стало поддерживать одновременную работу нескольких юристов.

Савва отметил, что возможности моделей для анализа изменили способы использования ИИ. Раньше его чаще применяли для повторяющихся административных задач, включая черновики писем и проверку календарей.

«Теперь мы видим гораздо больше возможностей для сложных юридических задач, например глубокого анализа сложных соглашений», сказал Савва.

Как система показывает источники и неопределенность

Савва считает важной прозрачность выводов. Если система делает вывод о рыночной практике, юрист должен видеть источник этой информации.

Он также описал вариант работы нескольких специализированных программных агентов. Одни агенты формируют выводы, другие проверяют и оспаривают их.

Такие агенты могут параллельно анализировать отклонения от рыночной практики и распределение рисков. Они также могут проверять связи между пунктами и неоднозначности, способные повлиять на судебный спор.

Результаты разделяются на подтвержденные после проверки, отклоненные и непроверенные выводы с оговорками.

«Речь не о замене юристов. Речь о том, чтобы дать им инструмент для более глубокого анализа и поиска большего числа источников и прецедентов», сказал Савва.

Sullivan & Cromwell продолжает изучать инструменты для отдельных юридических задач. Савва также связал дальнейшую работу с исследованиями и подготовкой текстов с развитием аналитических возможностей моделей.

Ранее Савва указал на улучшение рассуждений в GPT-6 Astra. По его словам, качество рассуждений раньше было ограничивающим фактором.

Подробности опубликованы на странице openai.com.

Штрафные проценты за просрочку из-за недоступности системы начисляться не будут. Для погашения задолженности достаточно пополнить карту «Пэй» и дождаться списания.

Сбой произошел ночью 11 октября после атаки на дата-центр во Владимире. Финтех-сервисы компании оставались практически полностью недоступными несколько дней. Переводы на карту «Пэй» уже проходят успешно.

Подробности опубликованы на странице kod.ru.

Главное

• Для дата-центров предлагается использовать карьеры глубиной около 300 метров.
• Подземные воды можно направить на охлаждение вычислительного оборудования.
• Середюк считает, что такое размещение снизит капитальные расходы и повысит защищенность объектов.

Как предлагают использовать карьеры

Сейчас угольные компании должны рекультивировать отработанные разрезы. Это означает засыпку и восстановление территории после добычи угля.

Середюк предложил вместо этого разместить внутри карьера инфраструктуру дата-центра. Он также упомянул вычислительные и майнинговые центры.

Внутри можно разместить здание высотой от 10 до 16 этажей, направив его вниз.

«Капитальные затраты на создание таких дата-центров будут минимальными», сказал Середюк.

Воду хотят использовать для охлаждения

В карьерах есть вода и подземные потоки. Их предлагается использовать для охлаждения оборудования.

По словам губернатора, это поможет сократить как текущие расходы, так и затраты на создание систем охлаждения.

Он также заявил, что размещение оборудования в отработанном карьере повысит защищенность объекта от внешних воздействий. Сверху Середюк предложил сделать кровлю, озеленить площадку и разбить парк.

Инициатива, по его словам, должна одновременно дать новое применение отработанным угольным объектам и поддержать инвестиции в отрасль.

Идею обсуждают на фоне вопросов безопасности

14 октября депутат Госдумы Олег Матвейчев также предлагал размещать дата-центры в недрах Сибири, включая угольные карьеры.

В тот же день президент Владимир Путин провел совещание по информационной безопасности. Он говорил о росте киберугроз для экономики, транспорта, социальной сферы и государственного управления.

Пресс-секретарь президента Дмитрий Песков заявил, что совещание носило системный характер и не было связано с отдельными атаками.

Ранее в публикациях также сообщалось об ударах дронов по российским дата-центрам. На этом фоне началось обсуждение способов защиты таких объектов.

Система связывает расходы с пользователями и подразделениями, классифицирует запросы и рассчитывает стоимость применения ИИ. Аналитику можно просматривать на уровне всей компании, подразделений, сервисов, сценариев и отдельных пользователей, сообщила Orion soft.

Платформа также сопоставляет стоимость ИИ-сценариев с результатами их применения. В расчет входят экономия рабочего времени и ее денежный эквивалент.

По сценарию Orion soft, крупный российский бизнес в 2026 году может потребить 912.5 трлн ИИ-токенов. Их денежный эквивалент оценивается в 237 млрд руб.

• Сервис видеоконференций встроен в Контакт.ИИ, платформу унифицированных коммуникаций.
• Встречи до 100 участников входят в стоимость Облачной АТС.
• Пользователям доступны запись, показ экрана, чаты, опросы и виртуальный фон.

Как устроен сервис

Контакт.ИИ объединяет телефонию, чаты, систему работы с клиентами, аналитику и инструменты искусственного интеллекта. Сервис видеоконференций стал модулем этой платформы.

Компаниям не требуется подключать и обслуживать отдельную систему. Встречи, звонки, переписки и сделки собраны в одном окне.

Основной функционал видеоконференций уже включен в стоимость Облачной АТС. Пользователям не нужно покупать лицензии и подписки на сторонние зарубежные сервисы видеосвязи.

Видеозвонок можно начать сразу. Онлайн-встречу также можно заранее запланировать с привязкой к календарю.

Возможности для участников

Пригласить до 100 человек можно одной ссылкой или письмом по заранее заполненному шаблону. В сервисе есть запись встречи и трансляция экрана.

Пользователь может добавить виртуальный фон и распределить участников по сессионным залам. Также доступны чат, реакции и опросы.

Директор по корпоративным решениям и сервисам «Билайн бизнес» Руслан Ахлебининский отметил, что пользователи могут выбирать между звонком, чатом и видеосвязью в зависимости от ситуации.

«Билайн помогает предпринимателям оставаться на связи с сотрудниками, партнерами и клиентами через самый подходящий для конкретной ситуации канал», сказал Ахлебининский.

Платформа также использует аналитику и инструменты искусственного интеллекта.

Подробности: РИА Новости

Главное

• В 2026 году ИИ-провайдеры могут потратить на инфраструктуру около $1 трлн.
• С 2027 по 2030 год компании намерены инвестировать в отрасль ещё $6 трлн.
• После 2030 года 80% неооблачных компаний могут потерять независимость.

Рынок может не окупить вложения

По оценке Gartner, выручка от ИИ-сервисов не обеспечит прибыльность всех вложений как минимум до 2032 года. В расчётах использовалась доходность вложенного капитала в 12%.

Чтобы компенсировать инвестиции, расходы на финансирование и получить такую доходность, операторам центров обработки данных нужна совокупная выручка $8.5 трлн.

Выручка ИИ-сервисов, связанная с центрами обработки данных для ИИ, может составить не более $3.6 трлн. Разрыв между этими показателями может привести к списанию активов, стоимость которых не удастся возместить.

В докладе также говорится о возможной замене старых ускорителей для ИИ новыми.

Под угрозой компании, сдающие ускорители в аренду

Сильнее всего прогнозируемая консолидация может затронуть неооблачные компании. Они предоставляют вычислительные мощности для ИИ в формате GPUaaS и специализируются на таких расчётах.

По оценке Gartner, часть рынка смогут сохранить компании, чей бизнес не ограничен ИИ-сервисами. Гиперскейлеры, то есть такие крупные инфраструктурные компании, перенесут «встряски» на рынке менее болезненно.

В 2025 году McKinsey & Company рекомендовала неооблачным компаниям расширять услуги. Среди вариантов назывались инструменты для разработки и запуска ИИ, а также готовые платформы для обучения моделей.

Компании также призывали диверсифицировать бизнес. Это должно помочь избежать превращения услуг в массовый продукт с более низкой доходностью.

Прогнозы выручки и финансирования

На финансовых рынках растёт обеспокоенность масштабом капиталовложений в ИИ. Некоторые кредиторы стали осторожнее относиться к финансированию таких проектов.

В сентябре SoftBank Group столкнулась с ростом стоимости заимствования при попытке привлечь средства для OpenAI. Позже финансовая группа Jefferies поставила под вопрос доходность OpenAI и Anthropic.

В отчёте Jefferies рисками для этих компаний названы модели с открытым исходным кодом и более дешёвые китайские ИИ-продукты. В сентябре Bain & Company заявила, что отрасли потребуется $6 трлн ежегодной выручки к 2031 году.

Эта сумма, по оценке Bain & Company, нужна для финансирования инфраструктуры под ожидаемый спрос. При отсутствии новых продуктов и сценариев использования ИИ может возникнуть дефицит выручки.

Ранее Международный валютный фонд и Банк международных расчётов выражали обеспокоенность возможным крахом ИИ-пузыря. В августе Gartner оценивала долю неооблачных провайдеров на рынке ИИ-облаков к 2030 году в 20%.

Тогда общий объём рынка прогнозировался на уровне $267 млрд. Также появились данные, что операторы центров обработки данных чаще отказывают неооблачным компаниям, выбирая финансовую устойчивость.

Главное

• Более 60% обращений жителей ассистент решил без участия специалиста.
• В 39,7% случаев система оформила заявку для технической поддержки.
• Точность ответов Ujin Assistant выросла с 67% в январе 2024 года до 87%.

Чаще всего жители просили помочь с мобильным приложением. На такие обращения пришлось 19,3% диалогов.

Экстренные обращения из-за аварийных ситуаций в доме составили 4,5%.

Как ассистент передает заявки специалистам

В 39,7% случаев система оформляла обращение для технической поддержки. Специалист получал описание проблемы, адрес и дополнительные сведения.

Это сокращало время на уточнение деталей и ускоряло решение проблемы. На объектах партнеров Ujin ассистент обрабатывал на первом этапе около 32-35% заявок управляющей организации.

В жилом комплексе «Основатели» в Новосибирске жители чаще всего использовали ассистента для заявок в управляющую компанию. Успешность обработки таких обращений достигала 91%.

Запросы касались работы сантехников, электриков и ремонта. Жители также спрашивали о настройке камер и домофонов, а еще добавляли пользователей в мобильное приложение.

Ассистент создавал пропуска для гостей и автомобилей. Такой сценарий связан с контролем доступа на территорию жилого комплекса.

Что Ujin планирует развивать

В компании ожидают более широкого применения ИИ для обслуживания домов. Среди направлений названы прогнозирование неисправностей и анализ потребления энергии.

Также планируется развивать автономного помощника поддержки.

По прогнозу Ujin, к 2029-2030 годам ИИ перейдет от отдельных запросов к комплексному анализу эксплуатации здания. Компания описывает такую систему как набор ИИ модулей для инженерного оборудования, безопасности, сервисов для жителей и аналитики.

При этом стратегические решения, контроль безопасности и ответственность за управление объектом останутся у специалистов управляющей организации.

«ИИ делает сервис быстрее и прозрачнее», сказала CEO Ujin Светлана Перминова. По ее словам, Ujin Assistant уже может обрабатывать значительную часть типовых запросов с предсказуемым результатом.

Ранее, с января 2024 года, точность ответов Ujin Assistant выросла с 67% до 87%. В компании считают ассистента частью системы управления качеством сервиса и инфраструктурой умного здания.

Подробности: CNews

Главное

• Система получит уровень 2++, сможет учитывать светофоры, знаки остановки и повороты налево без защищённого пересечения.
• Volvo объединит свои системы безопасности с платформами Nvidia Hyperion, Alpamayo и Halos.
• Технологию планируют сделать доступной для всей линейки автомобилей, от базовых до дорогих версий.

Как будет работать система

Hyperion объединяет вычислительные чипы Nvidia и дополнительные датчики вокруг автомобиля. Они помогают машине видеть окружающую обстановку.

Alpamayo будет анализировать сложные дорожные ситуации и выбирать, когда рулить, тормозить или ускоряться. В набор входят модели искусственного интеллекта, данные, средства моделирования и инструменты разработки.

Система также будет использовать обычные программы, машинное обучение, камеры и радары. По словам руководителя автомобильного направления Nvidia Али Кани, два набора технологий будут работать одновременно.

Лидар, лазерный датчик расстояния, в новую систему пока не включат. Volvo сможет добавить его позже, если примет такое решение.

Отдельный слой Halos предназначен для проверки безопасности. Компании также объединят технологии Volvo для оценки поведения водителя и обмена данными об опасностях на дороге.

Какие автомобили получат технологию

Первой моделью станет новый автомобиль Volvo. Компания пока не назвала его название и стоимость партнёрства.

Первая машина с обновлённым набором технологий должна появиться в течение этого десятилетия. При этом Volvo планирует использовать систему в электромобилях, гибридных машинах с зарядкой и автомобилях с двигателями внутреннего сгорания.

Все электромобили Volvo уже используют чип Nvidia Orin. Он обрабатывает данные камер, радаров и других датчиков, чтобы автомобиль понимал окружение и принимал решения во время движения.

В дальнейшем Volvo хочет перейти на общий стандарт Hyperion для датчиков и вычислений.

Предыдущие проекты Volvo

Ранее Volvo фактически отложила систему Ride Pilot в США. Она должна была обеспечивать автоматизированную езду третьего уровня без постоянного контроля водителя, но компания не получила разрешение регулирующих органов.

Volvo также собиралась устанавливать лидары на некоторые модели. Этот план прекратился после банкротства поставщика Luminar.

Теперь компания рассчитывает объединить собственные технологии безопасности с разработками Nvidia. Руководитель глобальной разработки программного обеспечения Volvo Алвин Баккенес заявил: «Наш бренд связан с безопасностью, а безопасность связана с доверием».

Кани отметил, что система для поездок между конкретными точками может оказаться полезнее технологии, которая помогает только на шоссе.

Открытое программное обеспечение Alpamayo скачали более 650,000 разработчиков. Это число показывает количество загрузок, указанное Nvidia.

Главное

• Путин предложил обсудить применение ИИ в платформенной экономике и электронной торговле.
• По его словам, технология может позволить отслеживать путь каждой пачки гречки.
• Президент назвал такую задачу «совместным шагом вперед» для государства и компаний.

Как ИИ могут применить в торговле

Речь идет об использовании больших данных и искусственного интеллекта в торговле. Президент назвал это «мирным и перспективным использованием» технологий.

«Поговорите с «Яндексом» и со «Сбером». Может, они смогут соответствующим образом настроить эту работу», обратился Путин к Решетникову.

Что меняется в регулировании ИИ

В июле Путин подписал первый в России закон об искусственном интеллекте. Документ регулирует фундаментальные модели, под которыми понимаются программы не менее чем с 1 млрд параметров.

Закон также вводит понятия суверенных и национальных моделей искусственного интеллекта. Отдельно президент поручил централизованно собирать и обрабатывать информацию для обучения суверенной модели.

Ранее Путин поручил правительству и главам регионов подготовить национальный план внедрения искусственного интеллекта. В нем должны учитывать задачи отдельных регионов и отраслей.

Цели до 2030 года

Президент заявлял, что к 2030 году технологии и продукты на их основе должны использоваться во всех сферах. В торговле он предложил обсудить отдельное практическое применение таких систем.

Ранее Путин также говорил, что знания, умения, интересы и планы российских предпринимателей связаны с Россией. Он называл сильную и суверенную страну условием развития конкурентоспособного бизнеса.

Подробности опубликованы на странице tass.ru.

• «Русбурмаш» получил неисключительное право использовать GigaCowork.
• На первом этапе система будет работать с учетом складских, страховых и аварийных запасов.
• ИИ должен ускорить анализ расхода материалов и выявление типовых отклонений в течение года.

Как предприятие будет использовать платформу

Договор дает предприятию право пользоваться программой через удаленный доступ к облачному сервису.

Русбурмаш входит в горнорудный дивизион государственной корпорации «Росатом». Компания получила неисключительное право использовать GigaCowork. Платформа предназначена для создания и управления агентами с искусственным интеллектом.

На первом этапе технологию применят для учета трех видов запасов. Речь идет о складских, страховых и аварийных запасах предприятия.

Система будет помогать анализировать среднемесячный расход материалов. Также она должна выявлять типовые отклонения в течение года.

Задачи для административной и производственной работы

Внедрение платформы направлено на сокращение рутинных операций. Еще одна задача проекта связана с аналитической работой по направлениям предприятия.

В «Русбурмаше» сообщили, что цифровая трансформация и внедрение искусственного интеллекта относятся к ключевым направлениям развития компании. Генеральный директор предприятия Глеб Носырев назвал проект применением отечественных решений для производственных задач.

«Освобождая специалистов от рутины, мы повышаем эффективность, скорость принятия решений и качество управления», сказал Носырев.

Что предусматривает развитие GigaCowork

По словам генерального директора «Салюта для бизнеса» Владимира Толмачева, компания развивает платформу для ускорения поиска и обработки информации. Она также должна собирать данные из систем и готовить аналитику.

Еще один сценарий связан с передачей успешных рабочих решений от опытных сотрудников другим специалистам. В компании считают важным, чтобы искусственный интеллект давал измеримый результат в рабочих процессах.

«Мы рассматриваем ИИ как коллегу, который берет рутину на себя целиком», сказал Толмачев.

Подробности опубликованы на странице comnews.ru.

Главное

• В прошлом году TSMC могла выпускать более 17 млн пластин, эквивалентных 12 дюймам. Клиенты хотят увеличить этот объём.
• Выручка компании в четвертом квартале может оказаться на 58% выше показателя годом ранее.
• В 2025 году у TSMC было 534 клиента. На десять крупнейших пришлось 78% чистой выручки.

Клиенты конкурируют за производственные линии

Руководитель североамериканского подразделения TSMC Саджив Далал получает минимум десять звонков в день по поводу доступных мощностей. По его словам, интерес связан с производством пластин для чипов.

Помимо Nvidia, AMD и Broadcom, мощностями TSMC пользуются Apple, Google, Amazon, Microsoft, Meta (организация, запрещённая в РФ как экстремистская) и OpenAI. Эти компании заказывают собственные ускорители для систем искусственного интеллекта.

«Конкуренция крайне ожесточённая. Это игра за то, кто получит больше влияния и поставок», сказал Джордан Кляйн, аналитик компании Mizuho Securities.

TSMC не раскрывает и не ранжирует своих клиентов. Два крупнейших клиента обеспечили 19% и 17% выручки соответственно.

Крупные производители графических и центральных процессоров заключают с TSMC длительные соглашения и индивидуальные сделки. Руководители Nvidia и AMD Дженсен Хуанг и Лиза Су в этом году несколько раз посещали Тайвань.

Стартапы рассчитывают на поддержку

Стартап D Matrix выпускает свои процессоры с помощью TSMC. Его руководитель Сид Шет работает над отношениями с компанией более 20 лет.

По словам Шета, доступ клиентов к линиям TSMC во многом зависит от Кевина Чжана, старшего вице-президента тайваньского производителя. «Сейчас это, вероятно, самый популярный человек на планете», сказал Шет.

Шет добавил, что TSMC поддерживала Nvidia и Broadcom на ранних этапах их развития. Сейчас они входят в число крупнейших клиентов компании.

Стартапы конкурируют за мощности с заказчиками, которые размещают гораздо более крупные заказы. При этом TSMC заинтересована в появлении новых крупных клиентов.

Компания расширяет выпуск чипов

TSMC строит новые предприятия на Тайване, в Японии и Аризоне. В США компания впервые выпускает современные чипы.

В июле TSMC объявила о дополнительных вложениях в размере $100 млрд и о строительстве ещё нескольких предприятий. Общий объём обещанных инвестиций в Аризону достиг $265 млрд, включая шесть ранее запланированных предприятий.

Новые мощности будут вводиться годами. Пока компания устанавливает дополнительное оборудование на действующих предприятиях. В их числе машины ASML для производства современных чипов.

Производители рассматривают и другие варианты. Samsung и Intel могут привлечь клиентов благодаря ограничениям мощностей TSMC. Intel остаётся единственным американским производителем современных логических чипов, хотя его производственное направление несколько лет сталкивалось с задержками и проблемами.

«Компании хотят иметь второго поставщика, чтобы влиять на TSMC и сохранять контроль над ценами», сказал Дэн Хатчесон, аналитик TechInsights.

Ранее TSMC сообщала о мощности более 17 млн пластин, эквивалентных 12 дюймам, за прошлый год. По оценке отраслевой ассоциации SEMI, до 2029 года в мире начнут работу 102 новых предприятия по выпуску чипов. Из них 15 появятся в США, а 78 в Азии. Китай может почти утроить свои мощности к 2030 году.

Подробности: CNBC

В отчетах могут отсутствовать данные о конверсиях, то есть целевых действиях пользователей после рекламы.

С 11 по 14 октября, пока кабинет не открывался, ранее запущенные кампании продолжали работать. «Яндекс» рекомендует не останавливать их, чтобы рекламные алгоритмы успели восстановиться на накопленной статистике.

15 октября снова заработал API «Метрики», интерфейс для автоматического получения статистики сайтов. Через него начали поступать текущие данные и сведения за прошлые дни, однако личный кабинет «Метрики» остается недоступным.

По данным «Кода.ру», API не отвечал с 11:46 12 октября до 13:39 15 октября.

Ранее атаки повредили три дата-центра «Яндекса» в Сасове, Калуге и Владимире.

Подробности опубликованы на странице kod.ru.

Главное

• Деньги хотят направить на исследования, опытные образцы, испытания и настройку программ для чипов.
• Опытный образец российского решения планируют создать к 2030 году.
• Ответственным за субсидии предлагают назначить Минпромторг, а Минцифры и Минфин указаны соисполнителями.

Как предлагают оформить поддержку

Предложение предусматривает финансирование разработчиков чипов для ИИ, ускорителей и серверов на их основе. Ускоритель выполняет большое число вычислений для работы нейросетей.

Средства также могут получить компании, которые проводят исследования, создают образцы, испытывают оборудование и адаптируют программное обеспечение. Конкретные сроки запуска программы пока не названы.

Поддержку могут оформить отдельным постановлением правительства. Другой вариант, изменение действующих правил субсидирования разработки электроники.

В Минцифры заявили, что предложения по поддержке российских аппаратных решений пока прорабатываются. Они требуют согласованной позиции профильных ведомств.

В аппарате заместителя председателя правительства Дмитрия Григоренко подтвердили продолжение обсуждения финансовых и других мер.

Какие компании участвуют в разработках

Задел для создания собственных решений есть у нескольких российских компаний. «Байкал электроникс» развивает направление Baikal-AI, НТЦ «Модуль» работает с архитектурой NeuroMatrix, а «Хайтэк» выпускает решения для запуска уже обученных нейросетей.

«Мотив НТ» занимается энергоэффективными нейроморфными процессорами. Такие процессоры повторяют отдельные принципы работы нервной системы, следует из описания источника.

«Хайтэк» разрабатывает новое поколение (нежелательная в РФ организация) процессоров LinQ для языковых моделей с несколькими миллиардами параметров. Генеральный директор компании Андрей Панков сообщил, что чип получит поддержку архитектур трансформеров и сможет устанавливаться на уже выпускаемые платы без их переделки.

«Байкал электроникс» уже разработала ядро для параллельных вычислений. При наличии финансирования компания рассчитывает показать опытные образцы в 2028 году.

По словам генерального директора «Байкал электроникс» Андрея Евдокимова, преимуществом разработок компании является совместимость с программной экосистемой Nvidia CUDA. Если проект получит финансирование, опытные образцы могут показать в 2028 году.

Первый чип Baikal-AI должен позволить камерам, роботам и беспилотным устройствам запускать нейросети непосредственно на устройстве. Среди таких задач указано распознавание объектов без передачи данных на удаленный сервер.

К 2030 году «Байкал электроникс» планирует создать второе поколение Baikal-AI для обучения крупных моделей. Компания оценивает необходимые средства для двух чипов менее чем в 15 млрд рублей.

Оценки сроков и альтернативы Nvidia

По оценке представителя Yadro, 15 млрд рублей вместе с собственными вложениями компаний может хватить на разработку одного или двух конкурентоспособных решений.

Технический директор «Мотив НТ» Валерий Канглер назвал выпуск одного опытного образца к 2030 году слишком скромной задачей. По его мнению, результатом должна стать готовая к применению платформа с возможностью серийного производства.

Руководитель по развитию продуктовых решений «К2 Нейротеха» Вячеслав Дегтярев считает, что на первом этапе реалистичнее создать специализированный чип для конкретных задач. Среди вариантов он назвал запуск уже обученных нейросетей для видеоаналитики, распознавания речи и обработки промышленных данных.

Для обучения крупных моделей, по его словам, потребуются быстрая память, скорый обмен данными между ускорителями и развитая программная среда.

Пока собственные ускорители находятся в разработке, российские компании тестируют альтернативы продукции американской Nvidia. MWS AI и Rubytech испытали комплекс с китайскими GPU, то есть графическими процессорами, для запуска российских языковых моделей.

Коммерческий выпуск таких комплексов планируется в 2027 году.

Контекст

В отдельной рабочей группе предложили временно разрешить зарубежные GPU для комплексов на значимых объектах критической информационной инфраструктуры. Исключение предлагают сохранить до появления в российских реестрах отечественных ускорителей для крупных моделей.

Ранее Минпромторг потребовал дополнительную экспертизу российских процессоров «Иртыш» для объектов критической информационной инфраструктуры. В ведомстве заподозрили, что разработка полностью копирует китайский чип Loongson.

Подробности: Лента.ру

По мере роста использования запросы становились более узкими, а формулы усложнялись. Этот подход достиг предела качества.

FactSet добавила модели, обученные структуре и правилам языка запросов. В ранней версии они сократили полное время ответа примерно на 60%.

Теперь компания обновляет модели каждые две-три недели по мере появления новых данных.

Для обучения FactSet использует Databricks AI Runtime, сервис с графическими процессорами без отдельной настройки серверов. Инженеры выбирают вычислительную мощность для каждого запуска.

Данные остаются в прежней среде FactSet и под действующими правилами управления. Компания может проверять новые модели без перестройки среды обучения.

Платформа Databricks также объединяет данные, эксперименты и управление моделями FactSet.

Подробности: Databricks Blog

Цифровой сотрудник должен самостоятельно выполнить последовательность действий и довести задачу до результата.

«Теперь часть задач можно поручить цифровым сотрудникам», сказал генеральный директор MANGO OFFICE Денис Голованов. По его словам, компании смогут увеличивать объем работы без пропорционального расширения штата.

Голованов призвал начинать автоматизацию с конкретной задачи бизнеса. Руководители должны выбирать процессы, устанавливать правила и контролировать результат. Ответственность за решения и последствия останется у людей.

Подробности: CNews

• Мощности Lumentum уже распределены до начала 2029 года. Некоторые клиенты занимают очередь на 2030 год.
• Нехватка отдельных изделий составит около 70% спроса до конца 2027 года.
• За два года компания увеличила мощности предприятия возле Токио в 12 раз.

Дефицит сохранится до конца 2028 года

Для других видов продукции нехватка составит примерно 30%. Она сохранится до конца 2028 года.

Еще полгода назад руководство ожидало заполнить портфель заказов только до 2028 года.

Гендиректор Lumentum Майкл Хёрлстон признал, что компания «существенно отстает от потребностей заказчиков». Он рассказал о положении с заказами во время интервью в Токио.

Компания расширяет производство оптических компонентов

Lumentum выпускает лазеры и другие компоненты для передачи информации между серверами и вычислительными системами. Они обеспечивают обмен данными между ускорителями, на которых работают нейросети.

Компания использует фосфид индия, полупроводниковый материал для скоростных оптических устройств. Оптические каналы передают большие объемы информации с меньшими потерями.

Это требуется крупным вычислительным системам, где тысячи ускорителей обмениваются результатами работы. Электрические соединения имеют ограничения по скорости, расстоянию и расходу энергии.

За последние два года Lumentum увеличила мощности завода возле Токио в 12 раз. Компания вложит еще не менее $350 млн в это предприятие и соседнюю площадку.

Дополнительные мощности появились на заводе в британском Касуэлле. Крупные облачные компании готовы разделить финансовые риски дальнейшего расширения.

Lumentum также рассматривает покупку другого бизнеса для расширения своих технологических возможностей.

NVIDIA вложила в поставщика $2 млрд

Ранее, в марте 2026 года, производитель ускорителей NVIDIA инвестировал в Lumentum $2 млрд. Соглашение включает многолетнее сотрудничество, закупочные обязательства и доступ к будущим мощностям.

Еще $2 млрд NVIDIA направила конкуренту Lumentum, компании Coherent.

В США обсуждают ограничения на поставки новых китайских оптических устройств. Аналитики Counterpoint Research считают, что Lumentum и Coherent не смогут быстро заменить китайских поставщиков, включая Innolight.

Аналитики в среднем ожидают, что выручка Lumentum в текущем году увеличится более чем вдвое.

Подробности опубликованы на странице securitylab.ru.

• Подразделения банка могут самостоятельно настраивать содержание и порядок работы ИИ-агентов.
• Центральная команда отвечает за техническую основу, доступ к банковским системам и безопасность.
• На новой основе уже работают два помощника для сотрудников банка и финансовых специалистов.

Как подразделения создают помощников

Архитектура задает общий порядок создания ИИ-агентов и их подключения к системам банка. Подразделение само определяет содержание ответов и логику работы помощника. Центральная команда предоставляет техническую основу и необходимые доступы.

При этом подразделения могут собирать помощников под собственные рабочие задачи.

Такое распределение работы экономит ресурсы центральной команды. Ее возможности ограничены, а каждый новый агент раньше требовал участия этих специалистов.

Какие агенты уже работают

На новой основе запущены два ИИ-агента. Первый помогает сотрудникам разбираться в рабочих целях, показателях и адаптации. Второй отвечает финансовым специалистам на вопросы о бюджетах подразделений.

После этих запусков банк подготовил план внедрения агентов в других подразделениях. Он основан на опыте создания и подключения первых двух помощников. Число будущих агентов и сроки их запуска не указаны.

Зачем банк меняет подход

ОТП Банк намерен перейти от отдельных пробных проектов к массовому использованию ИИ в рабочих процессах. При таком масштабе центральная команда не всегда может участвовать в создании каждого помощника. Новая схема разделяет задачи между этой командой и подразделениями.

Дмитрий Маркосьянц отвечает в банке за внедрение ИИ и эффективность процессов. Он сформулировал цель так: «Бизнес-подразделения могли создавать агентов под свои задачи так же быстро, как формулируют саму задачу».

Исполнительный директор red_mad_robot Илья Самофеев указал на повторное использование уже созданных элементов. По его словам, «каждый следующий агент опирается на готовые компоненты и отлаженные правила работы с данными».

Ранее каждый ИИ-агент рассматривался как отдельный проект для центральной технической команды. Сотрудникам подразделений приходилось ждать ее участия. Теперь содержание и логику помощников они настраивают самостоятельно.

Подробности: CNews

• Oracle подвозит сжиженный природный газ грузовиками к генераторам, которые снабжают электричеством центры обработки данных.
• Компания рассматривает такую схему для Project Jupiter в Нью-Мексико, где задержалось строительство газопровода.
• Доставка газа грузовиками обходится примерно вчетверо дороже поставок через крупный трубопроводный узел.

Как Oracle доставляет топливо

СПГ означает сжиженный природный газ. Его привозят непосредственно на объекты, где топливо используют генераторы.

Возле Солт-Лейк-Сити грузовые поставки помогли продолжать проекты более года. Все это время Oracle ожидала прокладки и подключения газопровода.

По словам одного из источников, компания применила такую схему и на объекте Frontirer в Техасе. Этот центр в округе Шакелфорд строится для OpenAI.

Поставщики называют такую временную схему «виртуальными газопроводами». Подобные услуги предлагают Certarus и VoltaGrid, которые специализируются на сжиженном газе.

Что происходит с Project Jupiter

Oracle рассматривает доставку топлива грузовиками для Project Jupiter. Это ключевой проект центра обработки данных компании в Нью-Мексико.

Строительство газопровода для объекта задерживается. Из-за этого запуск проекта в установленный срок оказался под угрозой.

Грузовые поставки могут позволить Oracle запустить первые очереди центра до подключения газопровода. В сентябре компания направила местному застройщику уведомление об обстоятельствах непреодолимой силы.

Такое уведомление может освободить Oracle от части платежей, если задержки сохранятся.

Сколько стоит временная схема

Многие компании строят для центров обработки данных собственные электростанции на природном газе. Обычно топливо поступает по трубопроводам, проектирование и прокладка которых занимают месяцы.

Доставка газа грузовиками с учетом всех расходов стоит примерно в четыре раза дороже. Сравнение сделано с поставками через крупный трубопроводный узел.

Для Project Jupiter даже на часть мощности потребуются десятки грузовиков ежедневно.

Ранее власти Нью-Мексико отклонили первоначальный маршрут газопровода к объекту Oracle. Поставщику пришлось изменить трассу, а срок запуска перенесли с текущего лета на следующий год.

Подробности опубликованы на странице 3dnews.ru.

В набор вошла обновленная ai_forecast для прогнозирования. Еще четыре функции стали новыми. ai_top_drivers определяет главные причины изменения показателя. ai_detect_anomalies находит значения, которые отличаются от обычных. ai_predict_value рассчитывает значение, а ai_predict_class относит результат к категории.

Databricks централизованно обслуживает модели машинного обучения, на которых работают функции. Поэтому командам не нужно самостоятельно создавать модели и управлять технической инфраструктурой. Один и тот же набор можно использовать в SQL, Genie и на панелях.

Раньше такие задачи обычно передавали специалистам по данным. Среди них были прогнозирование продаж, поиск причин изменения показателей и проверка необычных значений. Теперь аналитики и сотрудники бизнеса могут выполнять эти операции самостоятельно.

Подробности: Databricks Blog

• Тернус хочет выпускать продукты чаще и меньше зависеть от весенних и осенних презентаций.
• Apple может упразднить некоторые должности среднего звена и сократить число уровней управления.
• Гендиректор изучал применение искусственного интеллекта для ускорения разработки и замены части сотрудников.

Как изменится выпуск продуктов

Тернус намерен распределить выпуски новых продуктов по всему году. Изменение сложившегося порядка может занять несколько лет.

Гендиректор также хочет расширить ассортимент и ускорить эксперименты с технологиями. Компания рассчитывает сохранить конкурентоспособность в период развития искусственного интеллекта.

В следующем году Apple планирует представить AirPods с камерами и свои первые умные очки. Компания также готовит переработанный iPhone к 20-летию устройства. Из-за этих проектов Тернус пересматривает сроки презентаций.

ИИ, расходы и сотрудники

Тернус изучал, как искусственный интеллект может ускорить разработку продуктов. Он также рассматривал возможность замены действующих сотрудников такими технологиями.

Apple уже провела серию увольнений. Сокращения затронули подразделения Siri, гарнитуры Vision Pro и разработки программ для искусственного интеллекта. Они также прошли в группе Fitness+, создававшей аудиоверсии тренировок.

Некоторые сотрудники ожидают новых увольнений в конце этого года или начале 2027 года. Одновременно Тернус планирует убрать часть должностей среднего звена. Это сократит число уровней между инженерами и высшим руководством.

Компания также ищет новые источники выручки и способы увеличить прибыль от существующих продуктов. Эти планы появились на фоне замедления роста сервисного бизнеса Apple.

Смена руководства

Джон Тернус официально стал генеральным директором Apple и вошел в совет директоров 1 сентября. Ему 50 лет. Столько же было Тиму Куку, когда он сменил Стива Джобса.

Тернус работает в Apple с 2001 года. Он начинал инженером, а перед назначением руководил всей аппаратной частью бизнеса.

Apple объявила о передаче полномочий 20 апреля. Совет директоров одобрил решение единогласно. Тим Кук назвал преемника «дальновидным» руководителем с «умом инженера» и «душой новатора».

Подробности: РБК

Для нового файла сотрудник описывает задачу в чате. Помощник готовит таблицу, отчет или презентацию и отправляет результат в переписку. Файл можно скачать, исправить и передать коллегам.

Компания приводит несколько сценариев. Юрист за минуту получает ключевые условия из большого договора. Руководитель продаж может объединить выгрузки трех филиалов и увидеть изменения выручки и их причины.

Маркетолог может получить месячный план публикаций с датами, темами, площадками и ответственными. Руководитель проекта может подготовить презентацию с итогами квартала для совета директоров. Вся работа проходит внутри чата BitrixGPT, без перехода между сервисами.

Подробности: CNews

• Возможности производства ASML на 2027 год уже полностью забронированы.
• Компания планирует увеличить выпуск на 30% в 2027 году и еще на 30% в 2028 году.
• Прогноз продаж на 2026 год повышен до суммы от 44 млрд до 45 млрд евро.

Почему оборудования не хватает

ASML выпускает литографические машины. Они переносят рисунок электронной схемы на полупроводниковую пластину. Такое оборудование используют при производстве микросхем.

Бум искусственного интеллекта и расширение центров обработки данных увеличили потребности производителей чипов. Среди клиентов ASML находятся TSMC, выпускающая процессоры для Nvidia, а также Samsung и Intel.

Возможности производства на 2027 год полностью распределены между заказчиками. Компания продолжает принимать заявки на 2028 год. Некоторые клиенты рассматривают поставки в 2029 и 2030 годах.

«Заказчики ежедневно просят дополнительные инструменты», заявил генеральный директор ASML Кристоф Фуке. Компания изучает дальнейшее расширение производства сверх уже утвержденных планов.

Как ASML увеличивает выпуск

В июле компания запланировала расширить производство на 30% в 2027 году. Еще на 30% мощности могут вырасти в 2028 году. Фуке признал, что этих мер может оказаться недостаточно.

В 2026 году ASML намерена поставить около 65 машин для выпуска самых передовых чипов. Это на 50% больше, чем годом ранее. Поставки оборудования предыдущего поколения ожидаются на уровне 2025 года.

В 2027 году компания планирует вывести на рынок модель NXE:3800F. Она сможет обрабатывать 260 кремниевых пластин для микросхем в час. Нынешняя скорость составляет 230 пластин, поэтому рост достигнет примерно 13%.

Другие модернизированные машины смогут обрабатывать до 330 пластин в час. Начало их поставок запланировано на 2027 год. ASML ожидает, что новое оборудование позволит клиентам увеличить выпуск чипов с 2028 года.

Ранее, в середине сентября 2026 года, ASML начала строить новую площадку в нидерландском Эйндховене. Ее первая очередь должна частично начать работу в 2029 году.

Выручка и цены

В третьем квартале 2026 года выручка ASML достигла рекордных 11,66 млрд евро. Годом ранее она составляла 9,33 млрд евро.

Компания ожидает от 14,2 млрд до 15,2 млрд евро выручки в четвертом квартале. Прогноз продаж за весь 2026 год составляет от 44 млрд до 45 млрд евро. Нижнюю границу компания повысила на 1 млрд евро.

ASML завершила переговоры о новых ценах с крупнейшими клиентами. Samsung Electronics и южнокорейский клиент SK Hynix уведомлены о подорожании запчастей на 10%. Частичный финансовый эффект ожидается в 2027 году, полный эффект приходится на 2028 год.

Акции ASML после публикации выросли на 2,8%, примерно до 1552 евро. С начала 2026 года бумаги прибавили 64%. Около пятой части годовой выручки компании приходится на Китай.

Подробности: iXBT

• Nvidia поставила в Китай 678 тыс. ускорителей, на 44% меньше по сравнению с прошлым годом.
• Huawei отгрузила 572 тыс. устройств против более 300 тыс. годом ранее. Ее доля достигла 28%.
• Общие поставки ускорителей для ИИ в Китай составили 2,008 млн устройств.

Какие процессоры покупал Китай

Эти чипы широко используют для обучения крупных нейросетей. Поставки ускорителей других типов выросли почти на 80%, до 1,016 млн устройств.

По количеству такие ускорители впервые обогнали графические процессоры. Подразделение Alibaba T-Head получило 7% рынка, производитель Cambricon 5%, разработчик Kunlunxin из Baidu 4%. Доля производителя Hygon составила 3%.

Девять из 11 отслеживаемых китайских производителей увеличили поставки за год. Huawei, T-Head, Kunlunxin и Cambricon обеспечили 95% поставок ускорителей других типов. Их покупают государственные учреждения, интернет-компании и операторы связи.

Компания пытается компенсировать ограничения отдельных чипов масштабом всей системы. Для заказчиков также важна совместная работа процессоров в таком вычислительном комплексе.

Почему изменились поставки

США ограничили экспорт наиболее мощных процессоров Nvidia, включая модели B200 и B300. Китай поддерживает местных производителей и требует разрешения на импорт разрешенных американских ускорителей. Местные компании также сталкиваются с дефицитом HBM, быстрой памяти для мощных процессоров.

Расчет не уточняет, какие модели Nvidia вошли в долю 34%. Также неизвестно, учитывались ли B200 и B300, которые попадали в Китай нелегально. Nvidia не ответила на запрос о комментарии.

Количество устройств не позволяет напрямую сравнить их производительность или выручку производителей. По итогам 2026 года общие поставки могут вырасти на 19%. Поставки графических процессоров при этом могут сократиться на 9%.

Ранее глава Nvidia Дженсен Хуанг оценивал «китайский рынок ИИ-чипов» в $50 млрд. Он неоднократно критиковал экспортные ограничения и считал, что запреты помогают Huawei отбирать этот рынок.

Подробности опубликованы на странице securitylab.ru.