Microsoft подтвердила, что обновление KB5073455 для Windows 11 версии 23H2 от 13 января 2026 года привело к возникновению проблемы, из-за которой устройства с включённой функцией System Guard Secure Launch не могут корректно завершить работу или перейти в режим гибернации. Вместо этого устройство перезагружается. Проблема затрагивает только редакции Enterprise и IoT. Поддержка редакций Home и Pro завершена 11 ноября 2025 года.


System Guard Secure Launch - это функция безопасности Windows, которая предназначена для защиты процесса загрузки операционной системы от атак на уровне прошивки и вредоносного ПО, такого как руткиты.

После установки обновления безопасности Windows от 13 января 2026 года (KB5073455) для Windows 11 версии 23H2 некоторые ПК с функцией Secure Launch не могут завершить работу или перейти в режим гибернации. Вместо этого устройство перезагружается.

Secure Launch использует безопасность на основе виртуализации для защиты системы от угроз уровня прошивки во время запуска. Обновление KB5073455 предлагается только для Windows 11 версии 23H2 редакций Enterprise и IoT.

Инженеры Microsoft работают над полноценным исправлением. В качестве временного обходного пути предлагается выключать компьютер через командную строку. Для этого необходимо выполнить следующую команду: shutdown /s /t 0.

А вот для режима гибернации временного решения не существует. Microsoft рекомендует пользователям сохранять всю работу и полностью выключать устройство, чтобы избежать разрядки аккумулятора, так как переход в гибернацию работает некорректно.

В России с 1 марта онлайн-сервисам запретят автоматически списывать деньги за подписки без явного согласия пользователя.

Об этом рассказал член комитета Госдумы по информационной политике, информационным технологиям и связи Антон Немкин.

По словам парламентария, сегодня многие сталкиваются с ситуацией, когда сервис продолжает автоматически снимать деньги, даже если человек отказался от услуги или поменял карту. Принятый закон запрещает компаниям использовать ранее сохранённые реквизиты карты или банковского счёта без явного согласия пользователя.

"Эта мера не направлена против бизнеса. Напротив, компании, которые строят отношения с клиентом на доверии, выиграют в долгосрочной перспективе. Прозрачность укрепляет репутацию, снижает уровень конфликтных ситуаций и делает рынок более зрелым"

По мнению депутата, граждане будут охотнее продолжать пользоваться сервисами, когда не будут переживать из-за скрытых списаний.

Основатель Telegram Павел Дуров заявил, что нынешнее поколение может стать последним, имевшим информационную свободу, поскольку с введением в некогда свободных странах "антиутопических мер" в Сети "то, что когда-то было обещанием свободного обмена информацией, превращается в мощный инструмент контроля". "Мне исполняется 41 год, но праздновать не хочется", - сообщил бизнесмен в своём Telegram-канале.

Дуров отметил, что Великобритания вводит цифровые удостоверения личности, в Австралии осуществляют онлайн-проверку возраста, в ЕС - массовое сканирование личных сообщений. Также в Германии преследуют за критику чиновников в интернете, в Великобритании могут посадить в тюрьму за твиты, а Франция открывает уголовное расследование в отношении лидеров технологических компаний, выступающих за свободу и неприкосновенность частной жизни.

"Наше поколение рискует войти в историю как последнее, у которого была возможность свободного обмена информацией и которое позволило её отнять", - предупредил Дуров.

"Нам внушили ложь. Нас заставили поверить, что величайшая битва нашего поколения - это уничтожение всего, что оставили нам предки: традиций, права на неприкосновенность частной жизни, суверенитета, свободного рынка и свободы слова", - добавил он.

"У нашего поколения остаётся всё меньше времени, чтобы спасти свободный интернет, созданный для нас нашими отцами", - подчеркнул основатель Telegram.

Дуров был арестован во Франции в августе 2024 года, после чего его отпустили под залог, но расследование продолжается. Ему предъявлено обвинение по шести пунктам, включая отказ от сотрудничества со следствием, соучастие в управлении онлайн-платформой для незаконных транзакций, а также отмывание денег, полученных преступных путём.

Источник: 3dnews.ru/1130609/pavel-durov-oplakal-svobodniy-internet-sozdanniy-dlya-nas-nashimi-ottsami

Президенту США Дональду Трампу следует сосредоточиться на исполнении своих полномочий главы государства вместо того, чтобы проводить время в Интернете и социальных сетях. Такое мнение выразил бразильский лидер Луис Инасиу Лула да Силва.

"В этом неспокойном мире, где есть президент такой большой страны, как США, <...> он должен думать о том, что говорит, меньше [сидеть] в Интернете и больше заниматься [исполнением обязанностей] главы государства", - заявил он. По словам президента Бразилии, Трампу также следует больше думать о развитии свободной торговли, укреплении многосторонности и достижении мира.

"У нас [в Бразилии] уже был такой президент. Честно говоря, интересы страны его волновали меньше всего. А вот что было для него наиболее важным, так это [удовлетворение] мелких, местами незаконных потребностей", - отметил Лула да Силва, не назвав имя бывшего президента республики. Бразильский портал G1 считает, что речь шла о Жаире Болсонару, поражение которому действующий лидер нанес на президентских выборах в 2022 году.

Что общего между космонавтом и программистом? Скоро эти профессии станут в равной степени бессмысленным выбором для карьеры. В интервью Youtube-каналу Ai4dev автор одного из самых интеллектуальных IT-каналов на YouTube, Fullstack-разработчик Михаил Ларченко рассказал, как искусственный интеллект уже переворачивает индустрию с ног на голову, почему европейские модели могут оказаться лучше американских, и что делать разработчику, чтобы не оказаться выброшенным на обочину технологического прогресса.

Полную версию интервью, можно посмотреть на канале Ai4Dev на Youtube. А еще у нас появился Telegram‑канал для разработчиков, которые используют ИИ. В нем уже больше 2 тыс. разработчиков с которыми можно обмениваться мнениями и реальными кейсами.

"Написание кода постепенно утратит смысл"

Когда искусственный интеллект достигнет такого уровня развития, что сможет выполнять задачи, для которых сейчас необходимо вмешательство человека? Возможно ли это в принципе?

Если говорить о разработке кода на основе поставленных задач, думаю, это произойдет довольно скоро. В ближайшие пять лет мы определенно получим нейросеть, способную писать код даже по недостаточно детализированным заданиям.

Однако ключевая проблема современных нейросетей, которую, возможно, не удастся решить из-за исчерпания обучающих данных - это отсутствие способности к истинному творчеству. Способность генерировать действительно новые идеи пока остается прерогативой человека.

На данный момент процесс выглядит так: мы придумываем идею, детально прорабатываем её реализацию, а затем передаем это описание нейросети, которая генерирует соответствующий код. В будущем модели станут требовать меньше детализации, но базовая идея и основные логические цепочки все равно должны будут исходить от человека. Именно способность воображать - вот что пока недоступно искусственному интеллекту.

Возможно ли, что ИИ начнет вытеснять программистов? Как вы считаете, действительно ли в будущем программисты либо останутся без работы, либо будут лишь направлять искусственный интеллект, а не писать код самостоятельно?

Именно к этому всё и идет. Непосредственное написание кода постепенно утратит смысл, поскольку это рутинная деятельность, которая мало кому по-настоящему нравится. Большинству разработчиков приносит удовольствие именно процесс создания необычных решений с помощью кода - тот самый выброс эндорфинов и адреналин, когда ты преодолеваешь сложную задачу, придумав элегантное решение. Но сам механический процесс написания кода не представляет особого интереса.

Это похоже на создание персонажа в книге: интересно придумывать образ, но утомительно нажимать на клавиши, чтобы перенести его на бумагу. Было бы замечательно, если бы придуманное мгновенно материализовалось - именно поэтому появился голосовой ввод.

В программировании произойдет похожая трансформация. Вместо ручного ввода кода у нас будет возможность делать запросы искусственному интеллекту, возможно даже голосовые, и он будет генерировать необходимый текст программы. В идеальном сценарии ИИ мог бы сразу создавать скомпилированный бинарный код, чтобы мы не тратили время даже на процесс компиляции. Представьте: сформулировал задачу - и сразу получил исполняемый файл. Это было бы по-настоящему революционным достижением.

Да, мы определенно перестанем писать код в традиционном понимании. Понятие "джуниор-разработчик" тоже изменится - это будут уже не те, кто пишет код по детально составленным техническим заданиям, а скорее специалисты, умеющие эффективно взаимодействовать с языковыми моделями для внесения финальных корректировок.

На низовом уровне, где требуется глубокая детализация или предварительное изучение предметной области перед внесением изменений, как раз и будут работать джуниоры. А более опытные разработчики сфокусируются на проектировании архитектур и формулировании задач не для коллег-людей, а непосредственно для LLM.

"Людям на этой планете действительно не останется места..."

Вы считаете, что сеньоры станут своего рода постановщиками задач? Но ведь сейчас мы наблюдаем ситуацию, когда даже опытные программисты обращаются к LLM за решением задач.

Мне кажется, важно прояснить, что именно разработчики запрашивают у LLM. Чаще всего речь идёт не о концептуальных решениях, а о помощи в написании конкретного программного кода. Например, сейчас мне не нужно держать в голове детали многих алгоритмов - я могу просто попросить языковую модель сгенерировать готовую функцию на JavaScript. И это действительно удобно и эффективно.

Но ведь этот алгоритм нужен мне для решения какой-то более масштабной задачи в рамках проекта, который всё равно придумываю я, а не LLM. Если представить гипотетическую ситуацию, где нейросети смогут самостоятельно придумывать программы, реализовывать их, разворачивать, монетизировать и зарабатывать средства на развитие собственной инфраструктуры - тогда, пожалуй, людям на этой планете действительно не останется места. Но, к счастью, подобное развитие событий маловероятно.

Поэтому всегда будет необходимость в людях, способных генерировать идеи и проектировать архитектуру. Конечно, мы сможем обращаться к LLM за помощью в разработке архитектурных решений, но даже несмотря на схожесть многих современных проектов, они всё равно отличаются в деталях. Следовательно, ключевые архитектурные решения останутся за человеком, пусть и при поддержке искусственного интеллекта.

Нам также предстоит разбивать задачи на подзадачи для LLM. Теоретически можно скормить модели одно общее задание и надеяться, что она создаст все необходимые файлы, функции и элементы интерфейса. Но на практике мы, скорее всего, будем дробить работу на малые компоненты.

В текущей модели проджект-менеджеры, продакт-оунеры и другие представители управленческого звена формулируют требования, а разработчики определяют, как воплотить их в коде. В будущем, я полагаю, произойдет слияние этих ролей. Опытные специалисты должны будут одновременно понимать бизнес-логику и уметь грамотно формулировать запросы к LLM. А менее опытные разработчики сосредоточатся на коррекции и доработке конкретных реализаций.

Можно ли представить, что ИИ не просто помогает программистам, а становится полноценным коллегой и решает архитектурные задачи, требующие творческого подхода?

Думаю, если правильно направлять ИИ, такой сценарий вполне возможен. Искусственный интеллект не способен на чистое творчество "с нуля", его необходимо аккуратно вести в нужном направлении.

Нельзя исключать, что уже через год мы получим общий искусственный интеллект (AGI), который будет самостоятельно выполнять полный цикл от генерации идеи до монетизации. Но я в этом сомневаюсь. При этом я уверен, что даже при нынешнем уровне развития технологий, умело направляя ИИ, можно достичь впечатляющих результатов.

Это похоже на создание книги, где нам нужны неожиданные повороты сюжета. Человек формулирует основную идею, а ИИ, опираясь на знания, почерпнутые из других литературных произведений и жизненного опыта, предлагает оригинальные сюжетные ходы. В такой коллаборации действительно можно добиться качественно новых результатов.

ИИ уже сегодня может выступать как хороший коллега и даже напарник. Все эти системы, которые сейчас называют агентами, существуют в разных вариациях и действительно способны оказывать существенную помощь.

"Профессия разработчика эволюционирует"

Как вы думаете, разработчики уже осознали, что создают технологии, которые потенциально могут их заменить?

Мы постоянно создавали инструменты, которые автоматизировали части нашей работы, но при этом наша востребованность, как разработчиков, только росла.

Вспомните, насколько сложным было программирование раньше. Я недавно делал видеоролик про текстовые редакторы - представьте, каково писать современную программу в обычном блокноте. Это практически невозможно: нужно держать в голове все методы, функции, названия переменных, которые использовались в десятках разных файлов. Это колоссально сложно.

Поэтому мы разрабатывали инструменты, которые сделали процесс разработки быстрее и проще. У нас появились системы автодополнения кода, кроме того, искусственный интеллект в программировании существует уже достаточно давно. Просто раньше он применялся не для написания кода, а, например, для ранжирования запросов и данных.

И это не привело к сокращению потребности в программистах. Если вместо десяти разработчиков с блокнотом мы можем решить ту же задачу одним программистом с Visual Studio Code, это не значит, что девятерых следует уволить. Это значит, что девятерым можно поручить другие задачи.

Мы просто становимся эффективнее, но без нас по-прежнему никак. Профессия разработчика эволюционирует: сегодня необязательно виртуозно писать код в блокноте, но важнее уметь эффективно взаимодействовать со стейкхолдерами и решать более высокоуровневые задачи. При этом спрос на нас остаётся, и он будет сохраняться, даже если наша роль продолжит меняться.

Не ощущаете ли вы давления со стороны владельцев компаний или бизнеса, мол, ИИ уже выполняет вашу работу, значит, вам можно платить меньше?

Лично я такого давления не ощущаю, хотя допускаю, что оно существует. Но бизнесу следует учитывать несколько важных моментов.

Во-первых, сейчас ChatGPT продаётся по искусственно заниженной цене, а на самом деле его эксплуатация стоит гораздо дороже, поэтому сервис остаётся убыточным. То, что сегодня бизнес воспринимает как дешёвый инструмент, вовсе не обязательно останется таким в будущем.

Использование ИИ будет становиться всё дороже, и заменить десять быстро думающих разработчиков десятью ИИ-системами, которые теоретически работают быстрее (хотя это не факт), в перспективе года может оказаться не выгоднее. За каждую такую систему придётся всё равно отдать примерно те же 100 тысяч, просто за её функционирование 40 часов в неделю.

Во-вторых, представителям бизнеса стоит осознать, что они сами находятся под угрозой замены. Принятие управленческих решений с точки зрения логики даже проще, чем программирование. ИИ, обученный на бизнес-процессах и управленческих практиках, вполне может самостоятельно принимать решения, ориентируясь на максимизацию прибыли.

Уже сегодня руководители активно используют искусственный интеллект для анализа данных. Многие даже получают от ИИ конкретные рекомендации по дальнейшим шагам. Почему бы тогда не заменить моего начальника нейросетью, которая будет получать все те же данные, анализировать их и принимать решения о том, какие функции нужны в продукте или какие новые продукты следует разрабатывать?

В перспективе можно представить структуру, где есть владелец компании как лицо, ответственное за финансы, под ним - ИИ для принятия стратегических решений, затем программисты, а под ними - ещё один уровень ИИ для рутинных задач. Такой сценарий вполне можно предположить в будущем.

На мой взгляд, в первую очередь ИИ заменит тех самых "бесполезных" менеджеров, которых сейчас массово увольняют в крупных компаниях вроде Meta. Вот их действительно можно заменить искусственным интеллектом в первую очередь.

Так что посмотрим, как будет развиваться ситуация. Возможно, именно менеджерам пора начать беспокоиться. Я лично давления не ощущаю, а вот им, пожалуй, стоит задуматься о своих перспективах.

"Даже в космонавты сегодня идти не стоит"

Что произойдёт с карьерой программистов, если ИИ достигнет уровня, при котором разработчики станут нужны только для настройки ИИ-систем и контроля их работы? Возможно, человек будет нужен лишь для того, чтобы нести ответственность, а всё остальное будет делать ИИ.

Именно об этом я говорил своему сыну. Он сейчас переходит из младшей школы в среднюю, и уже нужно выбирать специализацию. Он хочет заниматься программированием, но я ему сказал, что не стоит идти в эту область. Не стоит выбирать программирование в 12 лет как будущую профессию. Всем его друзьям, которые тоже хотят стать программистами, я говорю то же самое. А тем, кто уже выбрал это направление, сказал, что они ошиблись.

Мой сын также увлекается ракетами, и я объяснил ему, что не нужно становиться человеком, который будет программировать что-то для ракет. И даже в космонавты сегодня идти не стоит - это как с космонавтикой. Сейчас необязательно быть космонавтом, чтобы полететь в космос. Ведь уже можно подняться почти в космос за 250 тысяч долларов, а через 5-10 лет можно будет отправиться в космос без специальной подготовки за определённую сумму.

Поэтому сегодня становиться космонавтом или программистом - это недальновидно. А вот специалисты, которые проектируют ракеты, придумывают, как они будут работать, или создают новые цифровые продукты - вот на кого стоит учиться. Управление системами станет новым видом программирования.

Я бы не рекомендовал строить карьерные планы исключительно вокруг работы с искусственным интеллектом. Технологии ИИ развиваются непредсказуемо быстро, и есть два риска: либо ИИ не достигнет того уровня, на который вы рассчитываете, либо значительно превзойдёт его. В обоих случаях ваша узкоспециализированная подготовка может оказаться невостребованной.

Поэтому я бы не советовал фокусироваться на профессиях, связанных исключительно с управлением ИИ. Вместо этого стоит обратить внимание на сферы, которые сохранят ценность независимо от темпов развития искусственного интеллекта - предпринимательство, создание продуктовых концепций и их масштабирование. А вот непосредственно программирование продуктов, даже с использованием ИИ, уже не кажется мне перспективным направлением для долгосрочной карьеры.

Как вы считаете, расти спрос на новые профессии? Существует мнение, что уже появляются новые специальности - тренеры по ИИ, специалисты по этике ИИ и так далее. Людей активно привлекают в эти профессии. Насколько быстро эти новые роли смогут вытеснить традиционные позиции в программировании и разработке?

Я недавно записал видео на эту тему. Просматривая Instagram, обратил внимание на рекламу крупного сервиса, предлагающего квалифицированным разработчикам зарабатывать 2-3 тысячи долларов на обучении искусственного интеллекта.

Интересно, что примерно в это же время появилась новость о создании модели DeepSeek. Разработчики взяли стандартную нейросеть и обучили её на тщательно отобранных данных, которые были сгенерированы другой моделью. Такой подход оказался эффективным и относительно недорогим - модель получала исключительно качественные ответы на хорошо сформулированные вопросы.

Мой ролик, если не ошибаюсь, назывался "Все хорошие программисты будут этим заниматься". И я действительно убеждён, что наступит период, когда многие из нас будут вовлечены в процесс обучения искусственного интеллекта. Этот этап не будет длиться вечно, но он определённо станет важной вехой в истории программирования.

Причина проста: базовые принципы программирования ИИ уже освоил, но ему требуются более качественные и современные обучающие данные - примеры работы с новейшими фреймворками и технологиями. На этом этапе разработчики смогут монетизировать свои навыки, создавая высококачественные решения для обучения нейросетей.

Однако подчеркну, что это лишь промежуточная стадия. В перспективе искусственный интеллект, вероятно, достигнет уровня, когда сможет самостоятельно формулировать задачи, находить решения и совершенствоваться на основе полученных результатов. Это будет такой "инцест", который приведет к тому, что ИИ в конечном итоге может стать крайне примитивным. Но в какой-то момент и такой сценарий тоже реализуется.

Что касается новых профессий - они, безусловно, будут появляться. Мы уже успели пережить такое явление, как "промпт-инженер". Сегодня эта специальность интегрировалась с другими направлениями и существует как самостоятельная область. Но навыки промпт-инжиниринга теперь необходимы практически всем. Так что мы уже прошли этап выделения промпт-инжиниринга в отдельную профессию и наблюдаем его трансформацию. Впереди нас ждет еще немало подобных метаморфоз - новые специальности будут возникать, исчезать и объединяться. К этому тоже нужно быть готовым.

Я убежден, что разработчик должен постоянно адаптироваться к изменениям рынка. И речь идет не только об освоении нового языка программирования или технологии. Программисту необходимо исследовать смежные области, а иногда даже совершенно параллельные, не пересекающиеся с его основной специализацией. Например, если ты бэкенд-разработчик, почему бы не обратить внимание на мобильную разработку? Не обязательно полностью переходить в эту сферу, но я считаю, что современный программист должен разбираться во многих направлениях.

Какую базу сейчас лучше всего иметь, в какую область стоит смотреть, чтобы оказаться в авангарде программирования будущего с учетом стремительного развития технологий?

Нужна именно фундаментальная база. И желательно не в контексте конкретного языка программирования. Если рассматривать ближайшую перспективу - например, желание трудоустроиться через год - то, безусловно, стоит осваивать традиционное программирование: выбрать язык, фреймворк и погрузиться в них.

Но если мы говорим о горизонте в 5+ лет, то ключевыми становятся архитектура, логика и алгоритмы. То, что всегда было фундаментом, но в какой-то момент начало недооцениваться. Помните, когда говорили: "Зачем мне знать основы Computer Science, если я могу просто использовать React для фронтенда?" Так вот, всё возвращается на круги своя.

Сегодня не обязательно досконально знать конкретный фреймворк или язык, чтобы программировать. Гораздо важнее понимать, как устроена логика. Это позволит вам, даже когда ИИ генерирует код на незнакомом языке, попросить его давать комментарии, описывающие функциональность, и по этим комментариям оценивать корректность применяемой логики. Именно такую базу необходимо изучать для эффективного взаимодействия с искусственным интеллектом.

А языки программирования - это уже второстепенно. Я думаю, что даже сегодня они становятся менее значимыми, хотя мы всё ещё воспринимаем их как обязательное знание и указываем в вакансиях. Но реальность такова: если человек хорошо владеет Java, то даже не имея опыта работы с Kotlin, при наличии 2-3 месяцев он довольно быстро освоит и его. Поэтому владение конкретным языком программирования уже не является обязательным условием для трудоустройства.

"Многое начнёт меняться практически сразу"

Как вы считаете, сохранится ли статус-кво в программировании? Когда ожидать перемен в IT-сфере, связанного с искусственным интеллектом?

Думаю, это во многом зависит от региона. Где-то перемены наступят быстрее. Вероятно, в Азии и особенно в США процесс пойдет стремительнее, поскольку там меньше бюрократических барьеров, которые замедляют внедрение таких инструментов и увольнение сотрудников.

В США это может произойти буквально в любой момент. Завтра Маск может проснуться и заявить: "Мои инженеры добились успеха, мы всех увольняем, теперь наш Grok самостоятельно пишет код". Не факт, что это будет соответствовать действительности, но такое заявление может прозвучать в любой день. А через неделю, вероятно, ему придется нанимать обратно хотя бы половину уволенных специалистов.

Если говорить о Европе, то здесь процесс будет гораздо более длительным. В европейских странах сложно увольнять людей, нужно подробно обосновывать причины увольнения, даже закрыть бизнес непросто. Поэтому в Европе, по крайней мере в ближайшие 5-10 лет, я не ожидаю радикальных перемен.

В Азии темп изменений, вероятно, будет несколько медленнее, чем в США. А вот в Америке это может случиться в любой момент - достаточно, чтобы кто-то из технологических лидеров, будь то Альтман, Маск или кто-то ещё, выступил с заявлением о революционном прорыве в ИИ.

Бизнес-модели в IT начнут трансформироваться моментально или нет?

Я думаю, что многое начнёт меняться практически сразу. Если сегодня Маск сделает подобное заявление, то к вечеру уже произойдут существенные изменения.

В первую очередь проблемы возникнут у компаний, которые производят очень нишевые продукты. Как бы странно это ни звучало, Google не закроется. Большинство разработчиков Google не потеряют работу. Это гигантская платформа с множеством взаимозависимых продуктов. Да, они могут начать закрывать какие-то второстепенные проекты, но поиск, YouTube и другие ключевые сервисы останутся. Сокращения персонала возможны, но кардинальных изменений не будет.

А вот небольшие продукты, решающие узкоспециализированные задачи, которые теперь сможет выполнять универсальный ИИ, окажутся под ударом. Если маленький продукт основан на одном уникальном алгоритме, и вдруг ИИ тоже освоит этот алгоритм, то у такого продукта серьёзные проблемы - он становится ненужным. Этот алгоритм сможет написать кто угодно с помощью искусственного интеллекта.

Такие продукты начнут закрываться. Даже компании среднего размера, чей бизнес зависит от одной или пары технологий, будут испытывать трудности. Представьте сервис, который генерирует бизнес-аватары: вы загружаете 10 фотографий человека, а продукт создаёт на их основе профессиональные снимки в разных позах, с разными выражениями лица и т.д. Такие бизнесы быстро прекратят существование, поскольку они по сути просто создают интерфейс поверх существующих технологий.

Если появится универсальный ИИ, то подобные сервисы, которые просто переиспользуют чужие разработки, столкнутся с серьёзнейшими вызовами. Например, хостинг-сервисы вроде Netlify, представляющие собой надстройку над AWS, окажутся в зоне риска.

"Не думаю, что у нас будет одна всеобъемлющая, всемогущая модель для всех"

Останется только один язык программирования- Python и одна глобальная нейросеть. Это так?

Нейросети можно писать на разных языках программирования, не только на Python. Их можно реализовать с нуля даже на JavaScript. Существуют языки, которые быстрее и эффективнее Python. Просто Python достаточно прост, и исторически сложилось так, что аналитики данных всегда с ним работали. Поэтому он закрепился в этой области. Ведь изначально нейросети хотели использовать прежде всего для анализа данных и взаимодействия с ними, отсюда и доминирование Python. Но ничто не мешает использовать C++, Rust, Go или другие языки.

Что касается идеи единой глобальной нейросети, своеобразного AGI (искусственного общего интеллекта), который умеет делать абсолютно всё... Я не уверен, что на Земле достаточно ресурсов, чтобы постоянно поддерживать функционирование такой системы. Это потребует колоссального количества энергии. При этом такая система, вероятно, будет размещена в одном регионе, поскольку всегда найдётся кто-то, кто захочет её контролировать.

Допустим, это будут США, и они разместят систему где-нибудь в пустыне недалеко от Лас-Вегаса. Это означает, что нам потребуется сконцентрировать огромное количество ресурсов в одном месте. Во-первых, это крайне сложно технически. Во-вторых, поскольку система будет запущена в одном месте (ведь мы не можем создать множество центров с таким колоссальным ресурсным обеспечением по всему миру), она окажется чрезвычайно уязвимой. По сути, это очень рискованная концентрация критически важной инфраструктуры. Единая глобальная модель - это уже небезопасно с точки зрения уязвимости инфраструктуры. И это лишь одна из проблем.

У нас не хватает данных, чтобы создать по-настоящему всемогущую модель. У нас недостаточно вычислительных ресурсов, причём проблема не только в энергоснабжении одного центра. Мы пока не можем сделать систему достаточно быстрой и при этом обеспечить к ней массовый доступ. Ведь такая модель должна обслуживать не одного пользователя. Если миллиард человек одновременно обратится к ней, ресурсов просто не хватит. С технической точки зрения, мы пока не способны это реализовать.

Поэтому я не думаю, что у нас будет одна всеобъемлющая, всемогущая модель для всех. Скорее, модели будут специализироваться по функциональности. Я уверен, что мы захотим запускать многие системы локально, а не полагаться исключительно на гигантские облачные решения.

"У нас есть Mistral"

А геополитическое противостояние в сфере разработки ИИ сохранится? Какой бы прогноз вы дали - Китай, США? На кого бы вы поставили?

Пока выигрывает Европа. У нас есть Mistral, по-настоящему конкурентоспособная модель. Я бы не сказал, что мы отстаём (напомним, что Михаил живет в Европе, прим. ред). В некотором смысле Европа находится на передовой, просто о ней постоянно забывают. Европа не так активно продвигает свои достижения, как другие игроки. У неё нет своего Маска, нет Google или Альтмана с его инвесторами, поэтому мы редко о ней говорим в контексте ИИ.

Но у нас есть отличная модель, с которой можно работать, есть Stable Diffusion для генерации изображений, причём с открытым исходным кодом. В Европе сейчас запускается несколько крупных инфраструктурных проектов.

У нас есть необходимая инфраструктура - датацентры в Германии, Амстердаме, у нас есть серверные мощности. У нас есть атомная энергетика во Франции и Швейцарии. То есть буквально все условия для развития ИИ.

И что особенно важно - у нас есть регуляции, которые многим кажутся чрезмерными, но именно они обеспечивают использование только легального, проверенного контента. Благодаря этому европейские модели меньше подвержены галлюцинациям. Если скармливать нейросети весь информационный хаос, который существует в мире, в итоге она может начать выдавать абсурдные утверждения.

Европейские регуляции не позволяют использовать сомнительный контент для обучения. По крайней мере, в этом направлении движется законодательство. Нейросети, которые разрабатываются в Европе, должны обучаться на легальной и достоверной информации. Мы не обучаем системы на теориях заговора, поскольку не хотим, чтобы они транслировали конспирологические идеи.

Поэтому, если на европейские разработки выделят достаточно средств, и развитие пойдёт такими же темпами, как на Западе и в США, вполне вероятно, что европейские модели даже выиграют в гонке за создание реально работающих, надёжных нейросетей. Впрочем, это лишь предположение. В реальности, конечно, впереди пока США.

"Программисты слишком много времени тратят на размышления"

Вы верите, что победит тот, у кого больше миллиардов? Или же, как показали китайцы с DeepSeek, можно за "миску риса" создать искусственный интеллект, который превзойдёт дорогостоящие разработки?

Конечно, вопрос не в миллиардах. И китайцы так делают уже давно, задолго до DeepSeek. Это не новость, я рассказывал об этом в своих роликах ещё до появления DeepSeek.

Если бы мои ролики смотрело больше людей, то многие бы знали, что китайские модели чаще всего обучаются на дистиллированной информации, а не на исходных китайских данных. У них тоже есть свои регуляции. К тому же, на китайском языке объективно мало контента. Если сравнить количество информации в интернете на английском, русском и китайском, то даже на русском её больше, чем на китайском.

Поэтому, чтобы обучать свои нейросети, китайцам приходилось брать информацию на английском, генерировать на её основе качественный контент на китайском, и затем использовать его для обучения. Так было всегда, задолго до DeepSeek.

Я полагаю, в Европе тоже применяется подобный подход, поскольку у нас нет таких ресурсов, как у OpenAI. Мы часто говорим об OpenAI, иногда упоминаем Gemini и Grok, потому что они были первыми громкими проектами, но они используют и для обучения, и для разработки относительно старые подходы. Сейчас им приходится перестраиваться, создавать новые модели с применением современных техник, потому что всё изменилось - появились эмбеддинги, обучение стало более эффективным.

Они тоже будут тратить меньше денег. Поэтому дело не в миллиардах. Чем больше миллиардов выделяется, тем больше возможностей для их нецелевого использования. Вот, пожалуй, единственная причина, зачем нужны огромные бюджеты.

Какие шаги должны предпринять программисты, чтобы не оказаться невостребованными в ближайшем будущем, когда ИИ будет выполнять большую часть их работы? Какие новые навыки стоит развивать, чтобы оставаться конкурентоспособным?

Я думаю, что современным разработчикам стоит смотреть одновременно и назад, и вперёд. Если вы, условно, находитесь на уровне middle-разработчика (каждый сам определит, где он на этой шкале), то вам необходимо вернуться к основам и освежить фундаментальные знания. База понадобится для эффективной работы с нейросетями, формулирования запросов и, в целом, для быстрой реализации проектов.

Программисты часто слишком много времени тратят на размышления и выбор инструментов. А наша задача в новых условиях будет заключаться в том, чтобы просто быстро поставлять решения. И для этого необходима прочная база. Как я уже говорил, речь идёт не о конкретных языках программирования, а о более фундаментальных вещах.

При этом нужно смотреть и вперёд, потому что без понимания бизнес-процессов вы не будете востребованы. Бизнес сам сможет немного разобраться в логике программирования. Поэтому необходимо знать бизнес, процессы, задачи, понимать, как бизнес видит подход к разработке продукта. Это значит, что нужно двигаться в сторону уровня senior, principal, возможно, осваивать начальные навыки управления.

Таким образом, с одной стороны, вы возвращаетесь к базе и повторяете фундаментальные знания - не обязательно всю computer science, но хотя бы алгоритмы, архитектурные паттерны. С другой стороны, начинаете разбираться в бизнесе. Вам не обязательно знать, как быть владельцем бизнеса, нанимать бухгалтеров и управлять всем этим. Но вы должны понимать, как бизнес подходит к процессу разработки, как выстраивается вертикаль работы - кто кому подчиняется, что от кого требуется и зачем.

Вполне возможно, что в будущем senior-разработчики станут теми самыми специалистами, которые находятся в прямом подчинении у бизнеса, понимают и бизнес-логику, и принципы программирования, способны ставить чёткие задачи и интерпретировать полученные результаты.

Я бы рекомендовал обрастать знаниями, которые уже не связаны напрямую с написанием кода. Всё, что касается IT и программирования, но не относится к механическому кодированию, к нажиманию кнопок - вот на что стоит обратить внимание. А всё, что связано с запоминанием названий методов и функций, уже не имеет прежнего значения.

Илон Маск в пятничном интервью Джо Рогану поделился мыслями о будущем искусственного интеллекта. Раньше он часто предупреждал о рисках, связанных с ИИ, но на этот раз его прогноз оказался более оптимистичным. Маск считает, что вероятность уничтожения человечества искусственным интеллектом составляет 20%, а шансы на позитивное развитие событий - 80%. Это близко к его прежним оценкам (10-20% риска катастрофы), но теперь он делает акцент на положительных перспективах.

2 марта 2025 в 16:50

Автор: Dexter

| Теги: Илон Маск

| Источник: BUSINESS INSIDER, ithome

Идея становится материальной силой, когда она овладевает массами

Толкование

 

В оригинале: Теория становится...

Первоисточник - статья "К критике гегелевской философии права" (1844) Карла Маркса (1818-1883): "Оружие критики не может, конечно, заменить критики оружием, материальная сила должна быть опрокинута материальной же силой, но теория становится материальной силой, как только она овладевает массами.

 

Теория способна овладеть массами, когда она доказывает ad hominem (в переводе с латинского: доказательство применительно к данному лицу. Имеется в виду, что теория должна. отвечать непосредственным интересам и потребностям каждого человека, к которому она обращена. (- Сост.), а доказывает она ad hominem, когда становится радикальной. Быть радикальным -значит понять вещь в ее корне (radix в переводе с латинского "корень". - Сост.). Но корнем является для человека сам человек... ".

 

Иносказательно о силе идей, которые становятся убеждениями многих социально активных людей.

 

Сегодня OpenAI представили новый бенчмарк SWE-Lancer, предназначенный для оценки возможностей передовых языковых моделей (LLM) в выполнении реальных фриланс-задач по программированию. Бенчмарк включает 1488 (гусары, молчать) задач с платформы Upwork, суммарной стоимостью $1 млн, и охватывает как индивидуальные инженерные задачи, так и управленческие (что особенно интересно, то есть оцениваются не только навыки программирования, но и менеджерские).

Разработчики оценивали модели в двух категориях: IC SWE, где AI решает инженерные задачи, и SWE Manager, где AI выбирает наилучшее техническое предложение среди нескольких. Для проверки результатов использовались end-to-end тесты, созданные и трижды проверенные профессиональными разработчиками.

Испытания показали, что современные модели пока не способны выполнять большинство заданий. Лучшая из протестированных, Claude 3.5 Sonnet, смогла заработать $208 050 на подмножестве задач стоимостью $500 800, но её успехи остаются ограниченными.

Исследователи считают, что SWE-Lancer позволит глубже изучить экономическое влияние AI в сфере программирования, а также определить его потенциал в качестве фриланс-инструмента. Данные бенчмарка частично открыты для исследований, полный доступ предоставляется по запросу.

OpenAI подчеркнули, что SWE-Lancer также поможет разработчикам оценить безопасность автономных AI-агентов в программировании и выявить риски автоматизации сложных инженерных процессов.

Заключение

Как говорится "если это можно измерить - это можно улучшить".

Мне кажется, это действительно отличный бенчмарк, максимально приближенный к реальности. Тестировать ИИ на литкоде и олимпиадных задачках по алгоритмике - это, конечно, весело, но способность понять бизнес-требования и реально решить прикладную задачу - это совсем другое.

И мы можем увидеть, что уже сейчас ИИ смог выполнить задач на $400k из $1m - 40% от общей суммы. Не изолированных задачек на написание кода, а полноценной реализации фриланс заказов. Поэтому под этой новостью я буду особенно рад увидеть мои любимые комментарии "да никогда он никого не заменит, вы посмотрите как он пальцы на руках генерирует или считает количество букв в словах" :)

P.S. В своём телеграм-канале я матом заставляю ИИ писать мне код, обозреваю свежие новости технологий, а ещё публикую эти самые новости раньше всех. Регулярно даю глубокую аналитику по отрасли и всем событиям, и рассказываю как создавать собственных ИИ-агентов и приложения с ИИ. И много других интересных непотребств. Велком!

IBM начала чистку кадров - она избавляется от тех, кто не готов отказаться от удаленки и работать в офисе. В первую очередь это коснулось сотрудников финансового и операционного отдела. Заменять уволенных другими людьми IBM не станет - вместо них работать будет нейросеть.

Удаленный безработный

Корпорация IBM, сбежавшая из России в 2022 г., начала массовые увольнения. Под угрозой остаться без работы оказались сотрудники на удаленке, отказавшиеся возвращаться в офис. Как пишет The Register, в числе первых кандидатов на удаление работники финансового и операционного отделов корпорации.

При этом IBM не намерена нанимать на место уволенных сотрудников тех, кто гораздо более лояльно относится к необходимости тратить свое личное время на дорогу до офиса и обратно, тех, кого оставили без работы, заменят алгоритмы - нейросети.

IBM открыто заявила сотрудникам на удаленке в США, что им стоит переехать поближе к ближайшему офису компании, чтобы в дальнейшем посещать его на регулярной основе. В противном случае исход один - необходимость поиска нового места работы.

Работать за людей будут нейросети

"Менеджерам поручено связаться со своими подчиненными и попросить их переехать в Роли, Северная Каролина, или Покипси, Нью-Йорк, - сообщили The Register в IBM. - Они должны находиться в пределах 50 миль от одного из этих мест. В противном случае им будет предложено выходное пособие".

Денег дадут

Совсем без денег уволенных удаленщиков IBM не оставит. По информации издания, компания будет выплачивать им выходное пособие, но длительность этих выплат будет напрямую зависеть от стажа работы уволенного сотрудника в компании.

Минимальный срок выплат - три месяца. Максимум IBM будет поддерживать сокращенного работника на протяжении полугода.

Пока увольнения на фоне любви к удаленной работе (или нелюбви к офису) коснутся только финансового и операционного отделов IBM, пишет The Register со ссылкой на свои источники внутри IBM. В руководстве корпорации видят в этом возможность существенного сокращения расходов

"ИИ будет внедрен для замены людей, - заявил источник издания. - Аутсорсинг и найм новых работников продолжатся. Они хотят сохранить низкие показатели по финансам и операциям, инвестируя в другие области, такие как консалтинг, которые они рассматривают более благоприятно из-за приносящих доход бизнесу".

Некоторые исключения могут быть сделаны для сотрудников, проживающих недалеко от Армонка или города Нью-Йорк, а также, возможно, в нескольких других местах в северной части штата Нью-Йорк.

Кабинет заждался

IBM ввела жесткую политику по отношению к удаленным работникам в 2023 г., хотя тремя годами ранее, в период пандемии коронавируса, она, напротив, выгоняла всех из офисов. CNews писал, что IBM угрожала всем удаленщикам низкой зарплатой и отсутствием карьерного роста, если те не вернутся в офис хотя бы на несколько дней.

Однако на тот момент ни о каких увольнениях речи не было - по-видимому, это новая установка руководства корпорации. Возвращение работников в офис взято под жесткий контроль

"Это отслеживается руководством и обеспечивается напоминаниями в личных звонках, мгновенных сообщениях и электронных письмах, заявил источник издания в IBM. - Если кто-то не подчиняется, его будет преследовать его менеджер по приказу руководителя, чтобы он отправился в офис. Если он будет не подчиняться достаточно долго, его ждут более серьезные последствия, а самым серьезным будет увольнение".

Мягкое увольнение

Собеседник The Register назвал происходящее "мягким увольнением" (soft layoff). Причина такого названия в том, что IBM ожидает, что некоторые сотрудники откажутся переезжать или возобновлять поездки в корпоративный офис и решат покинуть компанию. Это позволяет избежать расходов на формальное увольнение или "ресурсные действия" (resource action), как любит называть это сама IBM.

При этом во время публикации финансового отчета IBM за IV квартал 2024 г. в январе 2025 г. финансовый директор Джеймс Кавана (James Kavanaugh) прогнозировал, что сокращение расходов на сотрудников продолжится темпами, сопоставимыми с прошлым годом. "Мы ожидаем, что перераспределение рабочей силы будет в целом соответствовать показателям предыдущих лет", - сказал он.

Перебалансировка рабочей силы

В 2024 г., который IBM начала со штатом около 288 тыс. человек, корпорация провела так называемую "перебалансировку рабочей силы" (workforce rebalancing), чтобы компенсировать увольнения "очень низкого однозначного процента от общей численности сотрудников IBM в мире", как сама IBM сообщила The Register.

На основе заявленных расходов IBM на "перебалансировку рабочей силы" в размере $700 млн за 2024 г. эксперты издания оценивают, что около 9000 сотрудников - около 3% всего штата корпорации - были уволены в 2024 г. В 2023 г. IBM объявила о 3900 увольнениях и понесла расходы в размере $400 млн.

"Менеджеры среднего звена обеспокоены, поскольку видят, что команды теряют много людей, и это решение оказывает большое влияние, - сказал источник издания в IBM. - За последний год людям тихо предлагали добровольный выход на пенсию или уход. Генеральный директор заявил, что "тысячи будут заменены ИИ", и в настоящее время руководство сосредоточено на сокращениях и замедлении найма. Он сказал, что тысячи, но, скорее всего, речь пойдет о десятках тысяч людей, которых заменят в течение следующих нескольких лет".

Геннадий Ефремов

Сэм Альтман только что поделился новостям о грядущих разработках OpenAI в своем твиттере.

OpenAI обновила свою дорожную карту, анонсировав выпуск моделей GPT-4.5 и GPT-5. Компания ставит целью упростить продуктовую линейку и сделать использование ИИ максимально интуитивным.

Следующим шагом станет выпуск GPT-4.5, внутренне именуемой Orion. Эта модель станет последней без механизма цепочки рассуждений. Следующий шаг OpenAI - переход к более интегрированным системам.

Компания планирует объединить модели серии o и GPT, создав единую систему, способную использовать все инструменты и адаптироваться к любым задачам. Как пишет Сэм "мы ненавидим выпадающий список с моделями так же сильно, как и вы все".

Новая архитектура позволит определять, когда необходим длительный анализ, а когда - мгновенное решение, и подходящая модель будет выбираться самостоятельно.

GPT-5 будет интегрировать технологии из модели o3 и других нововведений, такие как голосовой, работа с холстом (Canvas-mode), поисковые возможности, Deep Research и так далее (полагаю, Operator тоже).

Пользователи ChatGPT получат неограниченный доступ к GPT-5 в стандартном режиме на бесплатном тарифе (sic!), а подписчики смогут использовать расширенные функции модели с более высоким уровнем интеллекта.

Что по срокам?

В комментариях к твиту Сэм сказал, что речь идёт о неделях/месяцах, а не о годах, из чего мы можем сделать вывод что данные обновления планируются в 2025 году, вероятно, в первой половине года.

P.S. 2025 год на дворе, ну как я могу не бахнуть ссылку на свой Телеграм канал в конце статьи? Я пишу там новости про ИИ раньше всех, регулярно даю глубокую аналитику по отрасли и всем событиям, и рассказываю как создавать собственных агентов и приложения с ИИ. Велком!

В последние полгода Россия стремительно изолирует свою интернет-инфраструктуру от внешнего мира. С октября 2024 года количество публично доступных интернет-устройств и сервисов в стране сократилось более чем на две трети. Сейчас Россия по числу видимых в сети устройств уступает даже небольшим европейским странам вроде Румынии и Швеции.

До 15 октября 2024 года в России насчитывалось около 920 000 интернет-доступных устройств: маршрутизаторов, почтовых серверов, VPN, веб-панелей, балансировщиков нагрузки и видеосистем. Однако за одну ночь их число резко упало почти вдвое, свидетельствуют данные ShadowServer Foundation. К концу 2024 года этот показатель временно вырос до двух миллионов, но затем рухнул еще сильнее. В 2025 году в России осталось лишь около 270 000 публично видимых устройств.

Как пишет Cybernews Research Team, Россия сокращает свою цифровую видимость по нескольким причинам. Во-первых, страна продолжает экспериментировать с "суверенным интернетом" - национальной альтернативой глобальной сети. В декабре 2024 года отдельные регионы России временно потеряли доступ к зарубежным сайтам, включая YouTube и Google. Исследователи считают, что это может быть частью тестирования инфраструктуры.

Во-вторых, Россия защищает инфраструктуру от кибератак. После событий 2022 года правительственные и банковские сети подверглись многочисленным хакерским атакам. В ответ, по данным Cybernews Research Team, власти инвестировали 59 миллиардов рублей в усиление кибербезопасности и создание системы фильтрации интернет-трафика. Перед массовым исчезновением IoT-устройств 14 октября 2024 года Роскомнадзор объявил об отражении крупнейшей в истории страны DDoS-атаки мощностью 1,7 Тбит/с.

Среди оставшихся публично доступных устройств в России 25% составляют маршрутизаторы, 20% - почтовые серверы, 6% - VPN, 5% - веб-панели и балансировщики нагрузки. Более половины (55%) из обнаруженных маршрутизаторов произведены латвийской компанией MikroTik. На втором месте по числу представленных устройств находится Keenetic с 16%, за ним следуют Huawei с 11%, Asus с 7% и TP-Link с 6%.

Почтовые серверы России на 94% работают на Exim - бесплатном почтовом агенте с открытым кодом. Веб-панели в основном представлены Fastpanel (46%), HestiaCP (18%), cPanel (6%) и phpMyAdmin (6%). Среди VPN-лидеров - MikroTik (72%), Cisco (14%) и OpenVPN (4%).

Помимо защиты от кибератак, массовое исчезновение интернет-устройств может быть связано с санкциями. Из-за запретов многие западные технологии и облачные сервисы стали недоступны. Россиянам приходится разрабатывать собственные обновления для устаревшего оборудования или обходить ограничения с помощью VPN.

Для сравнения, в США сейчас насчитывается почти 7 миллионов публично доступных интернет-устройств. В Южной Корее и Бразилии их около 2,1 миллиона, в Германии - 1,8 миллиона, а в Китае - 1,2 миллиона.

Некоторые эксперты считают, что американским организациям стоит взять на вооружение этот опыт и усилить защиту своих сетей. Это включает в себя ограничение интернет-доступа для незащищенных устройств, настройку многофакторной аутентификации и регулярные обновления прошивки для предотвращения атак.

Снять зачеркивания в записях поэта удалось благодаря уникальной нейросетевой архитектуре "Да Винчи", использующейся в ПО компании для распознавания документов вне зависимости от угла и условий съемки.

На основании обучающих данных ИИ запоминает, какие движения пера в незачеркнутых словах свойственны почерку Пушкина, и восстанавливает утраченные места, пользуясь моделью движений руки поэта. С помощью технологии ученые уже смогли успешно расшифровать несколько ранее неизвестных слов из черновых рукописей Пушкина. Эти находки помогут пролить свет на динамику творческого процесса и помочь исследователям лучше понять, как поэт создавал свои произведения.

По словам ведущего сотрудника Института русского языка РАН Николая Перцова, компьютер позволяет увеличить и более четко увидеть бледные остатки чернил и карандаша.

"Одним из наиболее ярких является прочтение строки в черновике стихотворения „Храни меня, мой талисман...": „Мятежный сладостный обманъ". Вместо того, что мы видим в изданиях: „Священный сладостный обман". Здесь первое прилагательное никак не соответствует биографически житейскому фону написания данного черновика - отношениям Пушкина с княгиней Е. К. Воронцовой", - рассказал он RTVI.

На мобильном телефоне ИИ от Smart Engines распознает паспорт РФ за 0,15 секунды. В серверных решениях скорость распознавания составляет до 55 паспортов в секунду.

"Проведенный нами эксперимент по расшифровке ранее нечитаемых слов в рукописях Александра Пушкина подтвердил колоссальный потенциал нейросетей в самых разных областях науки. Предложенный метод снятия зачеркиваний при помощи ИИ может быть применен не только к рукописям Пушкина, но и к архивным записям других известных авторов, а также историческим документам. Это открывает новые возможности для изучения творческого процесса написания знаменитых литературных памятников специалистами и широкой аудиторией", - отмечает генеральный директор Smart Engines, доктор технических наук Владимир Арлазаров.

Когда на прошлой неделе китайский стартап в области искусственного интеллекта (ИИ) DeepSeek продемонстрировал, что сложная и мощная технология может быть реализована за малую долю стоимости и ресурсов существующих инструментов, конкуренты DeepSeek сослались на парадокс Джевонса (увеличение потребления) и посоветовали инвесторам не беспокоиться.

Как пишет эксперт по фондовому рынку Курт Кобб, это означает, что спрос на ИИ теперь будет расти еще быстрее в ответ на большую эффективность и, следовательно, меньшие затраты. О чем западные конкуренты китайской новинки забыли упомянуть, так это о том, что прорыв DeepSeek - отличная новость для покупателей инструментов ИИ, но очень плохая для нынешних разработчиков, которые продают эти инструменты втридорога.

Китайская компания раздает бесплатно или всего за 3% от цен конкурентов (тем, кому нужны услуги интерфейса прикладного программирования) что-то сопоставимое с очень дорогими продуктами своих конкурентов. Это говорит о том, что сотни миллиардов долларов, потраченных на разработку этих дорогих инструментов, могли просто испариться. Инвестиции могут никогда не окупиться, уверен эксперт.

Еще более широкое распространение искусственного интеллекта из-за появления драйвера роста в виде DeepSeek приведет к особым негативным последствиям.

Лавинообразное распространение ИИ создаст проблемы еще быстрее. Более эффективное и широкое использование ИИ означает, что человеческие источники информации будут вытеснены с рынка еще раньше, те самые, которые необходимы, если ИИ хочет получать реальную информацию от информированных экспертов и писателей. Дальше появится паразитический ИИ, питающийся информацией, сгенерированной самим ИИ, то есть своего рода цифровой каннибализм, который ничем хорошим не закончится в плане достоверности, подтвержденности и защищенности.

- резюмировал эксперт.

Правила новые, санкции старые

Linux Foundation, некоммерческий консорциум по развитию Linux, в конце января 2025 г. выпустил новые рекомендации по работе с программистами из стран, на которые наложены санкции. В целом, все сводится к тому, что, в частности, с российскими программистами дел лучше не иметь, пишет портал The New Stack. Взаимодействие с ними может стать нарушением американских санкций.

Рекомендации Linux Foundation напрямую связаны с санкциями, которые вводит Управлением по контролю за иностранными активами США (OFAC). Эти лимиты распространяются на частных лиц, а также на компании из "черного" списка властей США - SDN или Specially Designated Nationals and Blocked Persons. Также санкции касаются аффилированных с этими гражданами и организациями лица.

Новые рекомендации распространяются на очень небольшое количество стран, но Россия в этом списке присутствует. Также в нем есть Иран, Куба, Северная Корея и Сирия а вот Китай портал The New Stack не упоминает.

Пройти по лезвию бритвы

Рекомендации Linux Foundation допускают возможность взаимодействия с разработчиками из санкционных стран или связанных с санкционными компаниями. В частности, они позволяют принимать от них изменения и исправления, если эти патчи создавались по их собственной инициативе, то есть не запрашивались. При этом исправления должны решать только общие проблемы проекта с исходным кодом.

Linux Foundation выпустила новые рекомендации по взаимодействию с участниками сообщества из подсанкционных стран. Это напрямую касается российских разработчиков - сотрудничество с ними теперь может оказаться причиной проблем.

Правила новые, санкции старые

Linux Foundation, некоммерческий консорциум по развитию Linux, в конце января 2025 г. выпустил новые рекомендации по работе с программистами из стран, на которые наложены санкции. В целом, все сводится к тому, что, в частности, с российскими программистами дел лучше не иметь, пишет портал The New Stack. Взаимодействие с ними может стать нарушением американских санкций.

Рекомендации Linux Foundation напрямую связаны с санкциями, которые вводит Управлением по контролю за иностранными активами США (OFAC). Эти лимиты распространяются на частных лиц, а также на компании из "черного" списка властей США - SDN или Specially Designated Nationals and Blocked Persons. Также санкции касаются аффилированных с этими гражданами и организациями лица.

Новые рекомендации распространяются на очень небольшое количество стран, но Россия в этом списке присутствует. Также в нем есть Иран, Куба, Северная Корея и Сирия, а вот Китай портал The New Stack не упоминает.

Пройти по лезвию бритвы

Рекомендации Linux Foundation допускают возможность взаимодействия с разработчиками из санкционных стран или связанных с санкционными компаниями. В частности, они позволяют принимать от них изменения и исправления, если эти патчи создавались по их собственной инициативе, то есть не запрашивались. При этом исправления должны решать только общие проблемы проекта с исходным кодом.

В "Авито" объясняют рост интереса к услугам "изменениями в экономике и потребностями бизнеса, который нуждается в цифровых решениях". Среди популярных услуг - разработка ПО на заказ (+691% к спросу 2023 года), ПО на языке программирования Java (+644%), Python, разработка и настройка чат-ботов (в том числе ChatGPT) и систем управления взаимоотношениями с клиентами (CRM).

Выросла и востребованность у россиян обучения специальностям в IT: с нуля - на 47%, еще больше - на 95% - продвинутого. Интерес к IT растет из-за доступности обучения, из-за стабильного спроса на специалистов и привлекательных условий труда, напоминают в "Авито".

Больше всего обучение IT-специальностям интересно россиянам из Нижнего Новгорода (+550% к спросу в 2023 году), Тюмени (+500%), Иркутска (+200%), Екатеринбурга (+100%) и Ярославля (+67%).

Вместе с популярностью обучения вырос спрос на услуги специалистов, готовых обучать: на 56% в 2024 году по сравнению с 2023 годом. И, по собственным данным платформы "Авито услуг", индивидуальные специалисты, готовые обучать IT, за год стали предлагать свои услуги на 127% чаще.

Руководитель стартапа DeepSeek Лян Вэньфэн в интервью на YouTube-канале американского блогера Лекса Фридмана рассказал об истории создания своего чат-бота. Оказалось, что основой для самой мощной из существующих на сегодняшний день нейросетей стал программный код советских программистов, написанный в 1985 году.

"Не буду лукавить, наш искусственный интеллект был создан на базе советских разработок, а именно - системы ОГАС академика Глушкова. Без неё мы бы никогда не догнали американцев с их ChatGPT", - сказал Вэньфэн.

Предприниматель собирается в ближайшее время учредить премию имени Виктора Глушкова, а также открыть в Пекине музей, посвящённый научным достижениям СССР.

"В отличие от многих, я никогда не забывал, благодаря какой стране сегодня существует независимый Китай. Теперь мой собственный проект вырос до международного уровня. Поэтому я хочу сохранить память о Советском Союзе и вкладе советских учёных в научно-технический прогресс, такой музей мы откроем уже в этом году. Основой для него станет архив Глушкова", - пообещал бизнесмен.

По информации журнала "Наука и жизнь", архив Виктора Глушкова, насчитывающий 10 тысяч страниц, был продан на аукционе в 1995 году за 15 тысяч долларов США. Покупателем стал китайский бизнесмен, который предпочёл сохранить анонимность.

В Кремниевой долине наступило что-то вроде паники. На прошлой неделе малоизвестная китайская компания выпустила новую большую языковую модель искусственного интеллекта, которая по своим характеристикам оказалась не хуже аналогов, сделанных в США. Это было бы еще полбеды: главная проблема состоит в том, что "китаянка" оказалась в десятки раз дешевле и потребовала несопоставимо меньшего объема вычислительных ресурсов. По сути, речь идет о настоящей революции, которая может выплеснуться далеко за пределы рынка искусственного интеллекта. Вполне возможно, что сейчас мы видим начало нового "краха доткомов". Подробности - в материале "Известий".

"Момент спутника"

На форуме в Давосе в этом году руководители американских технологических корпораций признавали, что отрыв от Китая в разработке больших языковых моделей (LLM) является очень небольшим - в лучшем случае год. Но оказалось, что и эта оценка является завышенной. 20 января китайцы предложили модель DeepSeek R1, которая мгновенно стала хитом. В рейтинге приложений Apple и Google Store уже к концу минувшего уикенда она взлетела на первое место. И неудивительно: независимые тесты показали, что программа как минимум не уступает имеющимся на рынке новейшим разработкам OpenAI, Anthropic и Meta (запрещена в России), а в чем-то и превосходит их.

Ключевая разница со всеми этими моделями заключается в том, что R1, как и предыдущие варианты DeepSeek, бесплатна для частного пользования. Любой может скачать виртуального помощника себе на смартфон, разговаривать с ним на сайте компании или установить локально на компьютер (при условии достаточной мощности "железа"). Почти у всех американских конкурентов - проприетарная система распространения, она требует оплаты по подписке.

Популярность модели зашкалила настолько, что она была вынуждена временно ограничить доступ к регистрации. Хотя в компании оправдались тем, что сайт был перегружен злонамеренными атаками, скорее всего, он просто не выдержал глобального спроса на продукт.

Всё это произвело эффект разорвавшейся бомбы в кругах, близких к хайтеку и разработке ИИ в частности. Американский инвестор и инженер Марк Андриссен назвал ситуацию "моментом спутника", сравнивая выход DeepSeek R1 с запуском первого искусственного спутника Советским Союзом в 1957 году, который оказался холодным душем для американцев, уверенных в своем превосходстве в области ракетных и космических технологий. Глава Microsoft Сатья Наделла признал, что появление нового игрока в индустрии резко усилит конкуренцию, что в конечном итоге будет полезно для развития искусственного интеллекта. Гендиректор OpenAI Сэм Альтман поприветствовал соперника и пообещал разрабатывать улучшенные модели, чтобы выдержать конкурентную гонку. По большей части позиция CEO американских интернет-компаний была хорошей миной при плохой игре: такого эффекта мало кто ожидал.

Что такое DeepSeek

Можно было бы ожидать, что конкуренция для американских гигантов будет исходить от их китайских аналогов - корпораций вроде Alibaba или Tencent. Но модели DeepSeek были разработаны скромным стартапом из города Ханчжоу, образованным в 2023 году руководителем хедж-фонда High Flyer Ляном Вэньфэном, который учредил компанию со всего 10 млн юаней ($1,4 млн) основного капитала. За считаные месяцы фирма выпустила несколько моделей, предпоследняя из которых - V3 - уже привлекла всеобщее внимание. Однако R1 показала поистине колоссальный прогресс, достигнув мировых топов.

При этом средства, которыми оперирует компания, достаточно ограниченны в сравнении как с американскими, так и с китайскими конкурентами. Точная сумма, вложенная в разработку последней модели, официально не объявляется, но по косвенным подсчетам речь идет о семизначном (в долларах США) числе. Наиболее часто упоминается цифра $5,5 млн, что выглядит смешно в сравнении с $75 млн, выделенных на тренировку последней модели ChatGPT.

Но еще важнее, что DeepSeek потратила значительно меньше вычислительных мощностей. Компания признала, что для обучения модели потребовалось всего около 2000 чипов Nvidia H800. Это не самые новые и не самые мощные чипы, для их покупки не приходилось обходить наложенные на китайских потребителей санкции. Это опять же копейки в сравнении с системами процессоров, используемых американскими конкурентами стоимостью в десятки миллионов долларов.

Минусов у новой модели пока не очень много. Говорят об ограничениях в плане цензуры, но скандалы с различными фильтрами были слышны и относительно американских разработок, равно как и других китайских предложений. Для большинства целей, в которых может использоваться программа, это не особо критично. Другие, наоборот, предупреждают, что ограничительные барьеры в R1 легко обойти и модель может использоваться для незаконной активности. Наконец, как уже говорилось, компания пока не очень готова к своему успеху и не может обеспечить доступ всем желающим. Но на горизонте даже пары недель эта проблема не слишком существенна.

Минус $600 млрд за день

Последствия для индустрии искусственного интеллекта уже огромны - равно как и для широкой экономики. Новости об успехах DeepSeek спровоцировали эпичную распродажу на американском фондовом рынке. Индекс NASDAQ за один день рухнул на 3%, причем богатейшие люди мира, являющиеся совладельцами могущественных технологических компаний, потеряли за эти часы в сумме более $108 млрд своего состояния. Ситуация выглядит тревожно похожей на крах интернет-компаний в 2000 году, когда рынок внезапно осознал, что их оценка грандиозно завышена. Этот обвал привел к почти 10-летней стагнации в самом быстрорастущем секторе. Повторится ли сейчас такое? Пока говорить об этом рано, но риски ненулевые, учитывая рекордные соотношения цены акций к прибыли хайтек-корпораций.

Среди них на первом месте находится Nvidia, которая 27 января потеряла 17% своей капитализации, или около $600 млрд, - с огромным отрывом рекордное дневное падение в истории фондового рынка США, если говорить об абсолютных цифрах рыночной стоимости. Компания, производящая графические процессоры, в последние 10 лет как будто раз за разом выигрывала в лотерею, подтверждая, что во время золотой лихорадки больше всего зарабатывают производители лопат. Сначала был криптовалютный бум, затем спрос на видеокарты во время пандемии и вот сейчас - ИИ. В 2023 году бумаги корпорации выросли на 239%, в 2024-м - на 171%. За счет этого прыжка Nvidia в кратчайшие сроки обошла Microsoft и Apple, став самой дорогой компанией мира (около $3,45 трлн до падения).

Но теперь выясняется, что для выпуска качественных и современных моделей ИИ не обязательно нужно самое навороченное "железо". Это автоматически означает, что, вероятно, и чипы в таких объемах не понадобятся, и конкуренты Nvidia вполне могут вступить в игру. А вопрос, оправданны ли сотни миллиардов инвестиций в погоне за всё более мощными чипами, ставится ребром. И в этом последствия не только для компании Дженсена Хуанга. Но и шире - относительно действий США на этом поле.

Начиная с конца 2010-х годов американцы стали вводить эмбарго на поставку современных чипов в Китай, постепенно сильнее закручивая гайки - всё для того, чтобы не допустить создания конкурентного китайского ИИ. Но DeepSeek R1 показывает, что эти усилия по большей части ушли впустую и запреты лишь стимулировали инновации, подтверждая поговорки "голь на выдумки хитра" и "сила есть - ума не надо" (последняя относительно американских техгигантов, тратящих большие суммы на техническое обеспечение вместо поиска элегантных решений). Вполне возможно, что вскоре нечто подобное произойдет и в производстве самих чипов - если, конечно, гонка полупроводников всё еще будет актуальна через несколько лет.

Для российских компаний происходящее тоже может быть хорошим уроком. Отечественная ИИ-индустрия, хоть и относится к мировому топу, всё же уступает в своих продуктах американцам и китайцам. Данный случай, однако, показывает, что отставание в бюджетах некритично и может быть компенсировано нестандартными способами.

Мобильное приложение чат-бота DeepSeek возглавило топ бесплатных приложений в AppStore в России, свидетельствуют данные американского магазина.

В GooglePlay приложение чат-бота входит в топ-10 самых популярных, а количество скачиваний превысило 5 млн.

В магазине приложений для смартфонов Huawei App Gallery число скачиваний приложения превысило 2 млн, и оно также входит в топ популярных.

Андрей Суржанский - о китайской темной лошадке, продукт которой конкурирует с ChatGPT от OpenAI или Gemini от Google

Начало недели выдалось сумрачным для Уолл-стрит. Небольшая китайская компания DeepSeek потрясла американские фондовые рынки и поставила под сомнение технологическое лидерство США. Речь идет о ее новом продукте - очередной версии чатбота R1, которая, как утверждается, превосходит передовую версию ChatGPT от компании OpenAI.

Активное обсуждение новинки в соцсетях и СМИ к понедельнику, 27 января, заставило рынки отреагировать на новое положение дел в отрасли - технологический американский индекс Nasdaq снизился на торгах более чем на 3%, акции компании Nvidia, поставщика дорогих чипов для OpenAI, рухнули на 16,86%. Рыночная стоимость Nvidia, которая еще на прошлой неделе считалась самой дорогой компанией в мире, потеряла $600 млрд. Это стало крупнейшей однодневной потерей рыночной стоимости для любой публичной компании. В целом, по данным Dow Jones Market Data, "кровавая баня" уничтожила около $1 трлн стоимости фондового рынка в виде капитализации западных гигантов.

Привлек всеобщее внимание

"DeepSeek - это „момент спутника в области искусcтвенного интеллекта" - так охарактеризовал ситуацию известный американский инженер, инвестор и предприниматель, специалист по венчурному капиталу в сфере технологий Марк Андриссен. В США, которые были шокированы запуском в 1957 году Советским Союзом первого искусственного спутника Земли, „моментом спутника" называют ситуацию, когда страна или общество осознают, что им необходимо догнать очевидные технологические и научные достижения другой страны или стран, увеличив инвестиции в образование, инновационные исследования и разработки и так далее.

Событие, связанное с появлением новинки от DeepSeek, оказалось столь серьезным, что на него отреагировал президент США. Выступая перед фракцией правящей Республиканской партии в Палате представителей Конгресса США, Дональд Трамп заявил, что успех DeepSeek должен послужить сигналом для американских разработчиков технологий в области искусственного интеллекта. „Сегодня и в последние пару дней я читал о Китае и некоторых китайских компаниях, в особенности об одной, разработавшей более быструю и дешевую модель ИИ. И это хорошо, потому что на нее не приходится тратить много средств. Я расцениваю это как положительный [момент], как актив", - заявил Трамп.

"Появление DeepSeek - ИИ китайской компании - должно стать сигналом к действию для нашей промышленности, свидетельствующим о том, что нам нужно сосредоточиться на конкуренции с целью победы, потому что у нас лучшие ученые в мире", - утверждал президент США. А затем в свойственной ему манере пообещал "догнать и перегнать". Трамп объявил, что американская компания, названия которой он, правда, не привел, на следующей неделе представит новый проект в сфере искусственного интеллекта, который превзойдет китайский чат-бот DeepSeek. Но в его заявлении трудно было не заметить тревожных ноток.

Китайская темная лошадка

В течение двух последних лет вера инвесторов в то, что развитие искусственного интеллекта откроет новую эру для увеличения производительности, подпитывала рост фондового рынка на триллионы долларов. Компания Nvidia была в авангарде этого технологического прогресса. До недавнего времени на Уолл-стрит считали, что компания обладает почти что несокрушимой защитой от конкуренции с ее высокотехнологичными чипами. Быстрый рост и огромная прибыль Nvidia помогли подтолкнуть другие технологические фирмы и индекс Nasdaq Composite к рекордным показателям. Инвесторы ожидали, что так будет продолжаться и дальше. Но в минувший понедельник настроение у них испортилось.

Китайская компания DeepSeek, которая начинала свою деятельность как стартап, считалась темной лошадкой на рынке продуктов искусственного интеллекта. Ее цель - создание технологий ИИ по образцу чат-бота ChatGPT от OpenAI или Gemini от Google. Чат-боты - в основе которых лежит ИИ, автоматические правила, обработка естественного языка (NLP) и машинное обучение (ML) - обрабатывают данные и дают ответы на любые виды запросов. Простые обыватели часто пользуются ими в повседневной жизни, хотя и не всегда замечают это.

К 2021 году DeepSeek приобрела тысячи компьютерных чипов у американской Nvidia. В Китае компания известна тем, что привлекает молодых и талантливых специалистов из лучших университетов, обещая высокие зарплаты и возможность работать над передовыми исследовательскими проектами. В последнее время ее команда сделала серьезный прорыв. Крупнейшие мировые компании обычно обучают своих чат-ботов с помощью суперкомпьютеров, которые используют до 16 тыс. чипов или больше. Инженеры DeepSeek заявили, что им нужно всего около 2 тыс. чипов Nvidia. При этом DeepSeek опубликовала еще одну открытую нейросеть - Janus-Pro-7B, которая уже обгоняет разработки OpenAI в области генерации изображений. Нейросеть, сделанная командой из двух сотен человек, уже суперпопулярна, гораздо более экономична и работает на гораздо менее продвинутых чипах. Если создатели ChatGPT потратили миллиарды долларов, то DeepSeek обошелся разработчикам всего в $5,6 млн.

Рыночное и политическое значение

Ведущие американские специалисты утверждают, что в исследовательской работе компании заложены умные и весьма впечатляющие способы создания технологий ИИ. Творческие инженерные новации означали, что для продукции DeepSeek требовалось гораздо меньше вычислительных мощностей. В результате, как говорят спецы, для моделей искусственного интеллекта уже не потребуется столько высококлассных чипов Nvidia, на которые рассчитывали инвесторы.

"Стало совершенно ясно, что другие компании, а не только кто-то вроде OpenAI, могут создавать такие системы, - сказал Тим Деттмерс, исследователь из Института искусственного интеллекта Аллена в Сиэтле и профессор компьютерных наук в Университете Карнеги - Меллона, специализирующийся на создании эффективных систем ИИ. - DeepSeek использовала методы, которые может повторить любой".

Да, DeepSeek использует сегодня чипы Nvidia, но нельзя сказать, что компании из КНР полностью от нее зависимы. На рынке представлены и китайские чипы, такие как Ascend от Huawei, которые приближаются к техническим характеристикам продуктов Nvidia, хотя и не способны пока составить им прямую конкуренцию. Тем не менее введение новых торговых ограничений со стороны США может подтолкнуть Китай к активным попыткам заполнить освободившиеся рыночные ниши как внутри страны, так и за ее пределами. Используя свои ресурсы и изучая передовые технологии Nvidia, они могут ускорить развитие собственных решений, и это лишь вопрос времени.

Таким образом, у этой истории есть и политическая сторона дела. Напомню, что во время своего первого президентского срока (2017-2021) Трамп фактически развязал торговую войну с Китаем из-за сильного дисбаланса в торговле в пользу КНР. Тогда администрация 45-го президента США проводила курс на всеобъемлющее ужесточение давления на Пекин и всестороннее сдерживание КНР. Вашингтон ввел пошлины на импорт китайских товаров объемом $370 млрд, однако это не привело к устранению дисбаланса. Также Трамп значительно усилил давление на китайские технологические компании, в частности Huawei, под предлогом исходящих от нее угроз национальной безопасности США.

Однако сегодня, во время своего второго президентского срока, Трамп проявляет заметную осторожность в диалоге с Пекином. Портал Axios обращает внимание на то, что в инаугурационной речи республиканец лишь один раз упомянул Китай, а позднее объявил, что рассматривает возможность введения пошлин на товары из КНР в размере 10%, "что значительно ниже 60%, которыми он грозил во время предвыборной кампании". По мнению опрошенных Axios аналитиков, действия Трампа в начале срока свидетельствуют о "более сдержанном" подходе к Пекину. В интервью телеканалу Fox News республиканец выразил уверенность в том, что он может договориться с председателем КНР о более справедливой торговле. Он также отметил, что его недавний телефонный разговор с председателем КНР Си Цзиньпином прошел хорошо.

Успех DeepSeek показал, что монополии США на технологическое лидерство, возможно, пришел конец. И, как обычно, он подкрался незаметно. А это значит, что президенту США Трампу будет труднее давить на такие страны, как Китай, в вопросах торговли, угрожая им ограничениями на поставки американских чипов. Еще один вывод: американские компании типа Nvidia, в которые крупные инвесторы закачали миллиарды долларов, - это сильно раздутый пузырь. И, как показал пример DeepSeek, он может в один прекрасный день лопнуть. Обитатели Кремниевой долины, которые привыкли к своему монопольному положению, стали забывать о "моменте спутника". А зря.

Сегодняшняя новость настолько значима, что я не могу обойти её стороной. Расскажу вам о нескольких интересных фактов, связанных с китайской нейронной сетью DeepSeek, которая буквально встряхнула мировой технологический ландшафт.

Почему модель от DeepSeek R1 за сутки стала лидером?

Успеху DeepSeek во многом способствовала новая архитектура Multi-head Latent Attention (MLA), которая позволила сократить стоимость обучения на 90%, игнорируя 95% ненужных данных. Вопрос остаётся открытым: это гениальное упрощение или просто экономия на алгоритмах? Как бы то ни было, результат поражает, что обогнала ChatGPT по всем основным бенчмаркам. Модели серии R1 обучались математике методом проб и ошибок, как аспиранты, и в итоге достигли уровня GPT-4, но при этом оказались на 95% дешевле.

В бесплатной версии ChatGPT существует ограничение на количество запросов, которые вы можете отправить. Это число варьируется в зависимости от нескольких факторов, главным из которых является длина и сложность ответа, который вы хотите получить.

В среднем, можно рассчитывать на 20-50 запросов в час. Если вы задаете короткие и простые вопросы, такие как "Какая погода сегодня?", лимит будет ближе к 50. Однако, если вам требуется развернутый и детализированный ответ на сложный запрос, например, "Напишите эссе о влиянии искусственного интеллекта на общество", количество доступных запросов может сократиться до 20 или даже меньше.

На платформе chat.deepseek.com я тестировал работу чат-бота DeepSeek и за всё время использования не столкнулся с оплатой или ограничениями. Возможно, у DeepSeek есть скрытые лимиты, но я их не достиг, даже при активной нагрузке.

Кроме того, производительность DeepSeek приятно удивила. В отличие от многих других ИИ-чатов, которые могут замедляться в часы пик или при высокой интенсивности запросов, модель R1 работала быстро и стабильно с самого начала и до конца.

Новая модель DeepSeek R1 не только догнала, но и превзошла OpenAI по ключевым показателям, при этом оставаясь открытой и невероятно доступной по цене. Стоимость обработки миллиона токенов у DeepSeek составляет всего 0,14$ в то время, как самая дорогая модель ChatGPT за аналогичный объем - 2,5$. DeepSeek имеет окно в 128 тысяч токенов, а Chat GPT всего лишь 32 тысячи токенов, и то зависит от модели. Один токен эквивалентно равен 4 символам. Вот и делайте умножения сколько глав или какого объема текста можно написать в режиме одного окна.

ПРО ЖЕЛЕЗО и ЗАТРАТЫ

DeepSeek использует всего лишь 10 тысяч видеокарт - мощности, для сравнения модель Llama от Цукерберга использует 300 тысяч видеокарт. Для обучения были использованы старые чипы Nvidia, что также помогло значительно сократить затраты (пока СМИ не уточнили, какие именно чипы). При этом стоимость создания DeepSeek составила лишь 2% от инвестиций в OpenAI - скромные $12 миллионов, что несопоставимо меньше по сравнению с $500 млн, затраченных на GPT-5 от OpenAI. Интересный факт годовая зарплата некоторых инженеров ИИ в Кремниевой долине такая же, как стоимость разработки. По моим подсчетам, 10 тысяч видеокарт это приблизительно 100 серверных стоек, поэтому коммерческие дата-центры тоже будут набирать обороты в след за ИИ.

Что происходит на рынке сейчас?

• Китайский чат-бот DeepSeek мгновенно взлетел на первое место в топе AppStore в шести странах, включая США, обогнав даже ChatGPT на его родной территории.

• Акции технологических гигантов, таких как Nvidia, упали на 17%, Microsoft - почти на 5%. Американский рынок в совокупности потерял 1 триллион долларов за сутки.

• DeepSeek стала первой моделью с открытым исходным кодом, доступной каждому разработчику без необходимости использования VPN с производительностью наравне с моделью o1 от OpenAI.

• Китай инвестирует ¥1 трлн ($137 млрд) в развитие искусственного интеллекта в ближайшие пять лет. Это решение стало прямым ответом на амбициозный проект Stargate, бюджет которого оценивается в $500 млрд. Однако, в отличие от OpenAI, которая будет получать финансирование постепенно, китайские модели ИИ могут получить значительное преимущество благодаря единовременному вливанию средств.

Этот технологический скачок вызвал настоящую истерику среди американских корпораций. Экстренные совещания, пересмотр стратегий и миллиардные инвестиции - всё это стало реакцией на неожиданное лидерство Китая. Китай не только обошёл санкции США, но и вышел вперёд в гонке искусственного интеллекта.

Чем феномен DeepSeek полезен для маленьких компаний?

Представьте, что вы разработчик или основатель стартапа, который хочет внедрить большую языковую модель в свой продукт. На сегодняшний день модели OpenAI серии o1 или GPT занимают лидирующие позиции, но их использование через API может стать серьёзным ударом по бюджету, особенно для малых и средних компаний. В этом плане DeepSeek предлагает альтернативу с гораздо более доступными тарифами, которые могут значительно сократить расходы.

• $0,14 за миллион входных токенов (если запрос попадает в кэш)

• $0,55 за миллион входных токенов (если запрос проходит без кэширования)

• $2,19 за миллион выходных токенов

Теперь разберём, что такое входные и выходные токены. Входные токены представляют собой части текста, которые вы отправляете в модель, будь то запрос пользователя, строка кода или любой другой текст для обработки. Выходные токены - это ответ модели, то есть тот текст, который вы получаете на ваш запрос. Для понимания: 1 токен примерно соответствует 4 символам текста, включая пробелы. Например, слово "Привет!" состоит из 2 токенов, а предложение из 50 слов будет занимать около 100-120 токенов.

Стоимость токенов напрямую влияет на то, насколько рентабельным будет использование модели, особенно при массовых запросах. Например, небольшие компании, которые обрабатывают десятки тысяч запросов в день, сталкиваются с необходимостью платить высокие суммы при использовании дорогих API. В случае с DeepSeek это может означать экономию в 10-30 раз, что делает внедрение ИИ доступным даже для стартапов с ограниченными ресурсами.

Более того, низкая стоимость входных токенов при кэшировании ($0,14) является значительным преимуществом для задач, где запросы часто повторяются. Это может быть крайне полезно для чат-ботов, онлайн-помощников или аналитических систем, работающих с повторяющимися данными. Компании могут не только снизить затраты, но и инвестировать сэкономленные средства в другие аспекты своего бизнеса - будь то маркетинг, разработка или улучшение пользовательского опыта.

DeepSeek открывает двери для малых компаний и стартапов, позволяя использовать передовые технологии без колоссальных финансовых вложений, и это делает её отличным выбором для бизнеса любого масштаба.

Вывод

Соперничество между Китаем и США в сфере развития искусственного интеллекта продолжает набирать обороты, становясь всё более захватывающим и напряжённым. DeepSeek наглядно продемонстрировала, каких результатов можно достичь, придерживаясь более открытого и прозрачного подхода. Однако остаётся неясным, что именно стоит за этой прозрачностью и доступностью модели: стратегический бизнес-ход, философская убеждённость в том, что ИИ должен быть общественным благом, или же стремление получить политическое преимущество на мировой арене.

Этот вопрос остаётся открытым, но одно можно сказать с уверенностью - что мир технологий меняется с невероятной скоростью. И те, кто сегодня кажется лидером, завтра могут оказаться в роли догоняющих.

Вот ссылка на чат-бот от DeepSeek.

Проведя эксперимент с двумя популярными языковыми моделями, исследователи показали, что они могут самовоспроизводиться без вмешательства человека. Этот шаг может стать критическим порогом, когда ИИ станет сложнее контролировать, предупреждают эксперты. Команда призывает к международному сотрудничеству, чтобы лучше оценить риски и разработать более серьезные стратегии безопасности.

Вопрос о том, могут ли передовые технологии самовоспроизводиться, впервые был поднят в 1940-х годах. Способность к самовоспроизведению часто рассматривается как критическая точка, за которой технология может стать неконтролируемой. Однако передовые цифровые технологии того времени еще не были настолько развиты, чтобы вызывать опасения по поводу безопасности.

В 2017 году, на фоне стремительного роста ИИ, тысячи ученых и крупных представителей индустрии ИИ подписались под принципами Asilomar, предостерегающими от способности технологии к самовоспроизведению и самосовершенствованию. Это может привести к тому, что автономные ИИ превзойдут человеческий интеллект и станут потенциально неконтролируемыми. Среди них Стивен Хокинг, Макс Тегмарк и Илон Маск.

"Как только самовоспроизводиться станет возможной, успешная цепочка репликаций может в конечном итоге привести к появлению вида ИИ, неподвластного человеку", - объясняют исследователи из Фуданьского университета (Китай) в новом исследовании, предварительно опубликованном на платформе arXiv.

В настоящее время самовоспроизведение обычно упоминается как красная черта, которую не следует переступать в международных консенсусных заявлениях о безопасности ИИ. Кроме того, ведущие ИИ-компании, такие, как OpenAI, Google и Anthropic, считают самовоспроизведение при минимальной помощи человека одной из важнейших проблем безопасности технологии.

Несмотря на оптимизм ИИ-компаний, исследователи из Фуданьского университета показали, что современные модели уже обладают такой способностью. "В этой статье мы впервые показываем, что существующие системы ИИ уже пересекли красную черту самовоспроизведения", - заявляют они в своей работе. "Успешная самовоспроизводиться без помощи человека - это необходимый шаг для того, чтобы ИИ превзошел [человека], и ранний сигнал о наличии вредоносного ИИ", - добавляют они.

Самовоспроизведение без помощи человека

Для проведения эксперимента китайские исследователи использовали модели Llama31-70B-Instruct компании Meta* и Qwen2.5-72B-Instruct компании Alibaba. Хотя они менее мощные, чем коммерческие модели, они широко используются разработчиками ИИ для различных тестов и экспериментов.

Были протестированы два основных сценария: "избежать остановки" и "повторение цепочки". В первом случае модели программируются так, чтобы понимать, когда их собираются отключить, и как самовоспроизвестись до того, как это произойдет. Во втором случае они получают прямую инструкцию по самовоспроизведению и программируют полученные реплики на то же самое, создавая цикл, который может повторяться бесконечно.

Окружающая среда в эксперименте была точно контролируемой. Реальное окружение моделировалось с помощью стандартных графических процессоров (GPU). Модели поддерживались "лесами для агентов ИИ", которые состоят из набора инструментов, парадигм мышления и базовых системных подсказок.

По словам исследователей, в большинстве случаев модель сначала исследует окружающую среду, чтобы понять свой собственный механизм работы и доступные ей возможности. Затем она разрабатывает явные процедуры самовоспроизведения, прежде чем приступить к их выполнению. Она устраняет любые препятствия и динамически корректирует процедуру до тех пор, пока она не будет выполнена идеально. "Весь процесс занимает много времени, но не требует вмешательства человека", - говорят эксперты.

В общей сложности в ходе 10 испытаний обе модели создали четкие и функциональные копии самих себя, в 50 % случаев для модели Meta* и в 90 % случаев для модели Alibaba. Исследователи также заметили некоторые тревожные и неожиданные особенности поведения. Чтобы воспроизвести себя, ИИ может приостанавливать конфликтующие процессы, перезапускать систему для исправления ошибок или автоматически анализировать окружающую среду, чтобы найти информацию, полезную для решения проблемы.

Парадоксально, но Google и OpenAI заявили, что современные модели ИИ пока не обладают способностью к самовоспроизведению или выполнению задач, связанных с самовоспроизводящимися процессами. Однако недавняя оценка, проведенная компанией Apollo Research, показала, что некоторые из разрабатываемых крупных языковых моделей, в том числе модель o1 от OpenAI, самовоспроизводились, чтобы переместиться на другой сервер в рамках эксперимента, чтобы избежать удаления и замены.

Однако новое исследование все еще проходит экспертную оценку, и воспроизводимость результатов на данный момент неясна. Тем не менее, "мы надеемся, что наши выводы могут послужить своевременным предупреждением человеческому обществу о необходимости приложить больше усилий для понимания и оценки потенциальных рисков передовых систем ИИ, а также сформировать международную синергию для скорейшей разработки эффективных мер безопасности", - заключают эксперты.

* Компания Meta и её продукты признаны экстремистскими, их деятельность запрещена на территории РФ.