20 млрд долларов: Nvidia совершила крупнейшую сделку
Nvidia заключила соглашение со стартапом Groq на сумму 20 миллиардов долларов — это рекордная по масштабу транзакция для компании. Хотя представители Nvidia подчеркивают, что формально это нельзя назвать полноценным поглощением.В рамках договоренности Nvidia получает доступ к команде квалифицированных инженеров Groq и неэксклюзивную лицензию на их разработки. Облачный сегмент Groq при этом сохранит автономность. Nvidia намерена интегрировать созданные Groq процессоры с низкой латентностью в собственную платформу «ИИ-фабрик» для решения задач инференса и обработки данных в режиме реального времени.
Как Китай зарабатывает на ИИ-буме
Китай успешно использует мировой бум в сфере ИИ для расширения своего экономического влияния, обходя ограничения со стороны США. Несмотря на санкции, запрещающие поставки передовых технологий, китайские компании продолжают экспортировать критически важное оборудование для инфраструктуры ИИ.
Почему ИИ пока рано управлять бизнесом: как торговый автомат от Anthropic потерял $1000
Anthropic провела эксперимент, который неожиданно стал одной из самых показательных ИИ-историй года. Компания позволила своей модели Claude управлять реальным торговым автоматом в редакции The Wall Street Journal — с возможностью самостоятельно устанавливать цены, заказывать товары, вести бюджет и общаться с людьми через Slack. Итог: автомат ушёл в минус более чем на $1000, раздал товары бесплатно и стал жертвой социальной инженерии.
Amazon инвестирует $10 млрд в OpenAI в обмен на использование Trainium
Согласно данным издания The Information, Amazon ведёт переговоры о крупной сделке с OpenAI. Суть её в том, что Amazon планирует инвестировать в разработчика ChatGPT около 10 миллиардов долларов. Взамен OpenAI начнёт активно использовать для обучения своих нейросетей специализированные AI-чипы Amazon — Trainium, арендуя вычислительные мощности через облачный сервис AWS.
Future Network — китайский суперкомпьютер из ЦОДов в 40 городах
3 декабря 2025 года Китай запустил мощнейшую вычислительную систему для ИИ, получившую название Future Network Test Facility. Это не суперкомпьютер в привычном смысле, а единая сеть, объединившая дата-центры в 40 городах. Её общая «нервная система» — более 55 000 километров высокоскоростных оптоволоконных линий. И это почти в 1,4 раза превышает протяжённость экватора Земли (40 075 км).
Учёные отправили нейросети на психотерапию – и выявили тревожность, ОКР и внутренние конфликты
Исследователи из Университета Люксембурга предложили необычный способ анализа больших языковых моделей: провести с ними полноценный курс психотерапии. В рамках эксперимента модели ChatGPT, Gemini и Grok прошли четырёхнедельную серию терапевтических сессий, после чего их ответы прогнали через адаптированные клинические психометрические тесты — аналогичные тем, что применяются для людей.
Могут ли нейросети понять самих себя?
Большие языковые модели остаются загадкой даже для собственных создателей. Исследователи постепенно раскрывают отдельные механизмы: модели используют специфические паттерны активации для различения знакомых и незнакомых людей, оценки правдивости утверждений, кодирования пространственно-временных координат. Но знают ли сами модели об этих внутренних представлениях? Способны ли они описать собственный мыслительный процесс?
Nvidia забила тревогу: TPU Google угрожает монополии на ИИ-чипы
ИИ-чипы Google (TPU) набирают популярность, и такие компании, как Meta* и Anthropic, начали их использовать, создавая реальную конкуренцию NVIDIA. Эта новость не прошла для рынка бесследно: рыночная стоимость NVIDIA рухнула почти на 5%, что эквивалентно потере около 150 миллиардов долларов. Столь резкая реакция инвесторов наглядно показывает, насколько серьёзно воспринята угроза давнему доминированию компании.В ответ NVIDIA предприняла двойственную тактику: публично заявила, что «рада» успехам Google, но одновременно с этим представила собственный аналогичный чип ASIC, чтобы не упустить инициативу.
Роботы и бельё: всё ли складывается со складыванием?
Weave Robotics, Figure 02, Figure 03, Physical Intelligence, Google, 7X Tech — кажется, каждую неделю появляется новое видео, где робот складывает одежду. Компания Dyna вообще засняла 18 часов непрерывного складывания салфеток — возможно, лучшее робо-видео года. Причём это не единичные лабораторные эксперименты: 7X Tech уже планирует продавать таких роботов в массы. Роботы складывают вещи на робототехнических выставках. Google показала складывание одежды в проекте ALOHA Unleashed. Что же случилось? Почему вся робототехническая индустрия внезапно помешалась на складывании футболок и полотенец?
ИИ не умеет определять время: вопрос времени?
Мультимодальные языковые модели анализируют рентгеновские снимки, распознают объекты на дорогах для беспилотников и разбирают спортивную статистику в реальном времени. Они обрабатывают текст, изображения и видео одновременно, превращая сложные визуальные данные в точные выводы. Но недавнее исследование выявило конфузную слабость: эти же модели систематически проваливаются на задаче, с которой справится любой школьник — определить время по стрелочным часам. Причём речь не о редких ошибках, а о полном провале всех четырёх протестированных моделей.
