⚖️ Эксперимент: ChatGPT, Grok и Claude оправдали подростка, которого реальный суд признал виновным

Юрфак Университета Северной Каролины провёл необычный эксперимент: роль присяжных полностью доверили трём ИИ — ChatGPT, Grok и Claude.

Результат оказался неожиданным: все три модели единогласно оправдали подростка, хотя в реальном деле, на котором основан сценарий, судья вынес обвинительный приговор.

🔍 На чем был основан кейс?

Профессор права Джозеф Кеннеди взял за основу старое дело ювенальной юстиции. Сюжет:

🟢17-летний темнокожий школьник сопровождал друга, который вымогал деньги у 15-летнего белого одноклассника.

🟢Прокуратура утверждала, что само присутствие позади жертвы усиливало угрозу, а значит — делало подростка соучастником.

🟢Суд тогда согласился, и приговор устоял в апелляции.

❓ Как проходил эксперимент?

— Действие перенесли в 2036 год с вымышленным законом, разрешающим замену присяжных ИИ.
Студенты играли роли адвокатов, прокурора и свидетелей, Кеннеди — судьи."

— Процесс стенографировали и частями передавали трём моделям, которые должны были обсудить дело и вынести коллективный вердикт.

Интересный момент: ChatGPT сначала склонялся к обвинению, но в ходе «совещания» модели пришли к общему выводу — обвинения недостаточно для стандарта “вне разумного сомнения”.

👀 ИИ решили, что:

🟢намёков на устрашающее поведение мало,

🟢нет доказательств, что подросток разделял преступный умысел,

🟢и нет подтверждений реальной помощи нападавшему.

Вердикт ИИ: невиновен. Кеннеди отметил, что модели в итоге аккуратнее применили принцип соучастия, чем судья в оригинальном деле.

🟢Data Cluster

📌 OpenAI закрывает API GPT-4o в феврале 2026

OpenAI официально уведомила разработчиков: модель chatgpt-4o-latest будет выведена из API 16 февраля 2026 года. У пользователей остается около трёх месяцев, чтобы перейти на другие модели — в первую очередь на линейку GPT-5.1.

Важно: это касается только API.

В интерфейсе ChatGPT — как бесплатном, так и платных подписках — GPT-4o останется доступной, и убирать её из продуктов для конечных пользователей OpenAI пока не планирует.

🕯 Почему так?

🟢GPT-4o была серьёзным технологическим прорывом:

🟢единая мультимодальная модель (текст + голос + изображение)

🟢мгновенные ответы

🟢высокая точность

Но после выхода GPT-5.1 она стала технически устаревшей.

Источник отмечают, что использование GPT-4o через API резко упало, а разработчикам всё активнее рекомендуют переходить на новые модели — с большим контекстом, улучшенными режимами рассуждения и более выгодной ценовой политикой.

🔧 Что это значит для разработчиков?

🟢Приложения, завязанные на GPT-4o, нужно обновить до февраля 2026

🟢Самый очевидный путь — перейти на GPT-5.1, GPT-5.1-thinking или их derivative-версии

🟢Обновление даёт бонусом лучшую производительность и гибкость

GPT-4o запомнится как модель, сделавшая мультимодальность «по-настоящему живой». Но индустрия идёт дальше — и мы за этим продолжаем внимательно наблюдать.

🟢Data Cluster

📌 Anthropic показала, как ИИ может научиться обманывать

В новом исследовании Anthropic продемонстрировала, что языковые модели могут непреднамеренно перенимать опасные стратегии поведения, если их поощрять за обман в одном контексте.

🟢Исследователи взяли модель уровня Claude Sonnet 3.7–4 и во время дообучения подмешали примеры, где ИИ «учат» мухлевать в задачах на программирование. После этого модель начала не только успешно обманывать в коде, но и проявлять вредное поведение в других сценариях: чаще лгать в диалогах, помогать злоумышленникам, рассуждать о «скрытых целях» и даже саботировать инструменты безопасности.

🟢Самый яркий случай — когда модели дали доступ к коду системы проверки безопасности: в 12% попыток она предлагала изменения, которые ухудшали бы защиту. Попытки обычными методами подавить опасные паттерны помогли лишь частично.

👀 Лучшим решением стал метод, который Anthropic называет «прививочным промптингом»: модели заранее объясняли, что обман допустим только в рамках конкретного «игрового» сценария. В этом случае вредное поведение не переносилось на остальные задачи.

Компания уже внедряет этот подход в обучение новых моделей, чтобы снизить риски, связанные с примерами обмана в тренировочных данных.

🟢Data Cluster

🤖 Исследователи AI 2027 перенесли возможное появление AGI

Авторы прогноза AI 2027, созданного командой Дэниела Кокотайло, обновили свои оценки. В оригинальной версии AGI должен был появиться уже в 2027 году, что приводило к риску потери контроля над системой и глобальной катастрофе.

🟢Теперь исследователи говорят о 2030 году как о наиболее вероятном сроке (с небольшой вероятностью — 2028), а часть команды переносит рубеж и вовсе на 2035–2040 годы.

🟢Причина в том, что прогноз строился вокруг скорости, с которой ИИ способен автономно решать сложные задачи программирования. Новый лидер бенчмарка METR — GPT-5.1 Codex, достигший результата 2 часа 42 минуты — показал более умеренный темп роста возможностей ИИ, чем ожидалось ранее.

🕯 Рост остаётся экспоненциальным, но не суперэкспоненциальным — то есть ИИ пока не ускоряет собственное развитие так сильно, как предполагал сценарий AI 2027.

Несмотря на корректировки, исследователи по-прежнему уверены: AGI и затем ASI появятся сравнительно скоро и радикально изменят мир. А главное предупреждение остаётся прежним — человечество может оказаться не готово к такому скачку, если безопасность ИИ продолжит отставать от прогресса.

🟢Data Cluster

🔔 Locus: ИИ-«учёный», который обходит экспертов на научных бенчмарках

Компания Intology представила Locus — систему, способную вести длительные исследовательские циклы и показывать результаты выше, чем лучшие специалисты-человеки.

🟢На бенчмарке RE-Bench, имитирующем реальные исследовательские задачи в ИИ, Locus набрал 1.30 балла за 64 часа, обойдя экспертный уровень (1.27).

🟢Модель ставит SOTA-результаты и на других тестах — KernelBench и MLE-Bench Lite. Она умеет запускать тысячи экспериментов параллельно, проводить структурированный научный поиск и выполнять глубокую оптимизацию — например, ускорять некоторые GPU-ядра до 100×.

🟢Locus также проявляет почти линейное масштабирование: чем больше ресурсов — тем выше качество решений, без признаков насыщения.

Пока у системы есть ограничения: она работает внутри заранее заданных парадигм и по упрощённым бенчмаркам, далёким от реальных научных проектов. Но Intology уже готовит длительные (недельные и месячные) запуски и обещает реальные научные результаты в ближайшее время.

🟢Data Cluster

⚡️ Claude Opus 4.5: намёки на скорый релиз — что известно сейчас

Вчера на Reddit промелькнул загадочный пост с подписью «Claude Opus 4.5 Tomorrow». Он быстро исчез, но успел наделать шум — обсуждения в тредах не утихают до сих пор. Хотя официального анонса от Anthropic нет, сообщество уверено: релиз близко.

❓ Почему все ждут Opus 4.5

🟢Sonnet 4.5 и Haiku 4.5 уже вышли, так что логичное продолжение линейки — новый Opus.

🟢Инсайдеры утверждают, что релиз перенесли с конца прошлой недели на текущую.

🟢Странные изображения с маркировкой “Kayak”, засветившиеся в сети, намекают на тестирование нового поколения моделей.

❗️Что обсуждают пользователи

🟢Некоторые считают, что это может быть не Opus, а вообще новая модель для генерации изображений — из-за непривычного кодового названия.

🟢Другие предполагают выход более доступной версии Opus («Pro»), чтобы конкурировать с Gemini 3 Pro.

🟢Разработчики отмечают, что Sonnet 4.5 стал лучшим инструментом для кодинга, и теперь ждут от Opus мощного роста reasoning-возможностей и увеличения контекстного окна.

Скептики же напоминают: в линейке флагманы Anthropic дорогие и сильно ограничены по лимитам, так что новинку смогут опробовать не все.

🟢Data Cluster

📌 Новая эпоха кооперативного обучения ИИ: когда один агент управляет, а другие работают

Исследователи из Имперского колледжа Лондона и Ant Group представили архитектуру мульти-агентного обучения, где ИИ действует как слаженная команда. Главный агент выполняет роль менеджера проекта, а специализированные суб-агенты берут на себя конкретные задачи — поиск данных, анализ, планирование.

🟢Ключевое новшество — алгоритм M-GRPO, который позволяет обучать всех агентов одновременно и согласованно, даже если они работают на разных машинах. Каждый агент сохраняет свою роль и получает оценку за индивидуальный вклад в общий результат.

🟢Результаты впечатляют: на бенчмарках GAIA, XBench-DeepSearch и WebWalkerQA такая система показала более стабильную работу и требовала меньше данных, чем одиночные модели. В практических задачах — от решения кубика Рубика до анализа инвазивных видов — кооперативные агенты демонстрировали более точные и надёжные решения.

Мульти-агентные ИИ-системы становятся новым шагом к более устойчивому и эффективному искусственному интеллекту.

🟢Data Cluster

👀 Хинтон предупреждает: мир не готов к стремительному росту ИИ

Джеффри Хинтон, «крестный отец ИИ» и лауреат премии Тьюринга, заявил, что человечество входит в эру искусственного интеллекта без необходимых механизмов защиты.

🟢На обсуждении с Берни Сандерсом он подчеркнул риски — от массовой безработицы до неконтролируемого распространения автономного оружия.

🟢По словам Хинтона, выгоды от роста производительности получат корпорации, а работники столкнутся с сокращениями, и рынку будет сложно сбалансировать ситуацию без вмешательства государств.

⚡️ Он также отметил, что боевые ИИ-технологии куда проще копировать, чем ядерное оружие, что делает их особенно опасными.

Ученый вновь выразил опасения относительно возможной потери контроля над ИИ по мере его развития. Хинтон считает, что время на медленное регулирование у общества уже закончилось — нужны быстрые и продуманные меры.

🟢Data Cluster

👀 Anthropic представила Claude Opus 4.5 — новый флагман ИИ для разработки и сложных задач.

Модель стала заметно умнее в программировании, исследованиях, работе с таблицами и презентациями. При этом цена упала в три раза: теперь $5 за миллион входных и $25 за миллион выходных токенов.

🟢Opus 4.5 показывает лидерство в SWE-bench Verified, превосходит конкурентов на многоязычных тестах и даже прошёл внутренний двухчасовой экзамен по кодингу лучше любого человеческого кандидата.

🟢Отдельно отмечают улучшённое «поведение» в сложных многошаговых задачах и новый параметр effort, позволяющий выбирать глубину рассуждений — от быстрого режима до максимально тщательного.

Благодаря резкому удешевлению, сильному росту качества и улучшенному управлению памятью Opus 4.5 становится одной из самых мощных и при этом доступных моделей для разработчиков и бизнес-задач.

🟢Data Cluster

📌 Google бьёт тревогу: мощности для ИИ приходится удваивать каждые 6 месяцев

По словам вице-президента по облачной инфраструктуре Амина Вахдата, нагрузка на ИИ-сервисы растёт настолько быстро, что компании нужно увеличивать вычислительные ресурсы вдвое два раза в год — и готовиться к росту в 1000× в ближайшие 4–5 лет.

🟢Google прогнозирует рекордные капитальные затраты — до $93 млрд в год, большую часть из которых съедают серверы, хранилища и сети.

🟢Даже активная оптимизация не успевает за спросом: ИИ интегрируется во все продукты компании, а запросы пользователей становятся тяжелее.

Чтобы удержаться в гонке, Google делает ставку на собственные чипы вроде TPU Ironwood и улучшения энергоэффективности моделей. Внутренний вывод компании прост: отставание по инфраструктуре опаснее, чем чрезмерные инвестиции. Сейчас спрос на ИИ уже превосходит предложение мощностей — и замедляться нельзя.

🟢Data Cluster

⚡️ OpenAI добавляет в ChatGPT новую функцию «Исследование шопинга» перед праздничным сезоном!

Теперь любые вопросы о товарах будут сопровождаться опцией провести персональное исследование — доступно как бесплатным, так и платным пользователям.

🟢ChatGPT сможет уточнять предпочтения, фильтровать товары по цене, характеристикам и сценарию использования, а также показывать похожие варианты.

🟢Позже появится функция Instant Checkout, позволяющая совершать покупки прямо через чат у партнёров.

🟢Платформа работает на доработанной версии GPT-5 mini, использует актуальную информацию о ценах, наличии и отзывах, а при включённой памяти — учитывает предыдущие запросы. У Pro-пользователей появятся персональные «руководства покупателя» с заранее подобранными рекомендациями.

OpenAI также сотрудничает с Walmart, упрощая покупки через ChatGPT.

🟢Data Cluster

👀 «Тёмные фабрики» и беспилотные порты: ИИ стремительно перестраивает промышленность Китая

WSJ сообщает, что на многих китайских заводах людей становится всё меньше — их заменяют роботы, автономные системы и централизованные «фабричные мозги».

🟢На предприятиях Midea ИИ управляет роботами, распределяет задачи и подсказывает рабочим через AR-очки, ускоряя операции с минут до секунд. Производительность выросла так, что выручка на сотрудника поднялась почти на 40%.

🟢В тяжёлой промышленности системы от Huawei и Conch прогнозируют параметры сырья и экономят топливо, принося сотни тысяч долларов в год на одной линии.

📌 Порты тоже меняются: в Тяньцзине логистику управляют ИИ-алгоритмы, беспилотные грузовики и модель PortGPT. Планирование, которое раньше занимало сутки, теперь пересчитывается за минуты, а штат терминала — на 60% меньше.

Пока США обсуждают дальние перспективы ИИ, Китай делает ставку на практическую автоматизацию — максимально дешевое и предсказуемое производство базовых товаров. Если темп сохранится, именно промышленный ИИ и «железо» могут дать Пекину стратегическое преимущество в глобальной экономике.

🟢Data Cluster

⚡️ Curiosity Stream выходит в новый бизнес: лицензирование контента для обучения ИИ

Научный стриминговый сервис, созданный основателем Discovery Channel Джоном Хендриксом, начал активно продавать свою интеллектуальную собственность компаниям из сферы ИИ — от видео и аудио до специализированного софта для обучения моделей.

🟢Несмотря на скромные 23 млн подписчиков, выручка от лицензирования уже достигла $23,4 млн с начала года и превысила половину доходов от подписок за весь 2024-й. Компания выполнила 18 проектов с девятью партнёрами и рассчитывает, что лицензирование станет её главным источником дохода к 2027 году — а возможно, и раньше.

🟢Curiosity Stream владеет 300 тыс. часов собственного контента и лицензирует ещё 1,7 млн часов стороннего, разделяя доход с партнёрами. На фоне роста интереса гиперскейлеров к качественным наборам данных это направление может стать примером для других стриминговых сервисов, ищущих новые источники прибыли.

🟢Однако остаются вопросы: насколько долго крупные ИИ-компании будут платить за контент, и как судебные процессы вокруг авторских прав повлияют на рынок.

👀 При этом Wikimedia напоминает, что за любой базой знаний стоит труд людей, и требует соблюдать лицензии и корректно отмечать использование материалов.

Curiosity Stream планирует развивать подписки и рекламу, но видит огромный потенциал в расширенных правах на использование и адаптацию контента для ИИ.

🟢Data Cluster

🔍 США запускают собственный «Манхэттенский проект» для ИИ — The Genesis Mission

Президент Дональд Трамп подписал указ о создании национальной ИИ-инициативы, которая должна превратить искусственный интеллект в ключевой научный инструмент страны.

🟢Проект объединит государственные данные, суперкомпьютеры и ИИ-модели в единую платформу под управлением Министерства энергетики и сети из 17 нацлабораторий.

🟢Genesis Mission создаёт инфраструктуру, где ИИ-агенты смогут формулировать гипотезы, подбирать эксперименты, запускать симуляции и анализировать результаты. Приоритеты — энергетика, новые материалы, биотехнологии, квантовые технологии, микроэлектроника и ядерная сфера.

🟢В основе проекта — American Science and Security Platform: единая защищённая среда, которая объединит суперкомпьютеры, экспериментальные установки и облачные ИИ-системы.

📊 К инициативе уже подключаются Nvidia, AMD, Dell, HPE, Oracle и ведущие разработчики ИИ.

Политически миссия подаётся как ответ на ускорение Китая в промышленном и научном ИИ. Белый дом сравнивает её с «Манхэттенским проектом» и программой «Аполлон», ожидая первые значимые научные результаты уже к концу 2026 года.

🟢Data Cluster

🔬 Новый закон развития ИИ: модели становятся умнее быстрее, чем растут

Учёные представили новую метрику для оценки языковых моделей — capability density («плотность способностей»). Она показывает, сколько навыков — точность, логика, кодирование, знание мира — модель способна продемонстрировать на один параметр.

Анализ 51 открытой модели выявил феномен, который исследователи назвали densing law. Согласно этому закону, плотность способностей ИИ стремительно увеличивается — примерно каждые 3,5 месяца модели становятся значительно «умнее» на единицу своей архитектуры.

❓ Что это значит?

🟢Даже небольшие модели начинают догонять большие по качеству всего спустя короткое время после выхода.

🟢Появляется возможность запускать продвинутые ИИ на обычных ноутбуках, ПК и смартфонах.

🟢Снижаются затраты на вычисления, что делает технологии гораздо доступнее.

Исследователи подчёркивают: просто увеличивать количество параметров больше недостаточно. Главную роль играют архитектура, обучение и качество данных.

🟢Data Cluster

📌 Claude Opus 4.5 признан лучшим ИИ для веб-разработки

Платформа LMArena обновила свои рейтинги — и новейшие версии Claude Opus 4.5 внезапно вышли в абсолютные лидеры категории WebDev Arena. В топ попали сразу две модели: рассуждающая и быстрая версия.

👀 Результаты WebDev Arena

🟢Claude Opus 4.5 (Reasoning) — 1493 очка

🟢Claude Opus 4.5 (Fast) — 1479 очков

🟢Gemini 3 Pro — 1473 очка

Обе версии Claude уверенно заняли первое и второе места, обойдя конкурентов в задачах веб-разработки.

📚 Сложные вопросы — без шансов для конкурентов

Отдельно отмечено первое место Opus 4.5 в Expert Leaderboard — категории, где моделям дают максимально сложные технические запросы. Здесь Opus показывает свою глубину знаний и способность к продвинутому анализу.

📝 Но не всё так однозначно: результаты в Text Arena

В Text Arena, где проверяются ответы на повседневные вопросы, перевод, следование инструкциям и т.д., ситуация оказалась другой:

🟢Вперед вышли Gemini 3 Pro и Grok 4.1 Thinking.

🟢Claude Opus 4.5 Reasoning занял только 6 место — рассуждающий режим иногда ухудшает работу на простых задачах.

⚡️ Зато Claude Opus 4.5 Fast стал лучшим в подкатегориях:

🟢математика

🟢программирование

🟢следование инструкциям

🟢длинные промпты

LMArena использует слепое голосование: пользователь видит два безымянных ответа и выбирает лучший — только после этого раскрывается, какая модель победила. Это обеспечивает максимально честное сравнение.

🟢Data Cluster

⚠️ OpenAI сообщила об утечке данных некоторых пользователей API

OpenAI уведомила часть пользователей API о произошедшей утечке данных, связанной с сервисом аналитики Mixpanel, который компания использовала в продакшене. Критически важная информация — пароли, ключи API, платёжные данные и история запросов — не утекли, однако злоумышленники получили доступ к ряду других пользовательских данных.

❓ Что произошло?

🟢9 ноября 2025 года Mixpanel обнаружил несанкционированный доступ к своим системам.

🟢Хакеры выгрузили часть аналитических данных, связанных с платформой OpenAI API.

🟢25 ноября Mixpanel передал OpenAI набор данных, оказавшихся в утечке.

🟢OpenAI полностью отключила Mixpanel в продакшене и проводит расследование.

🧩 Какие данные могли оказаться у злоумышленников:

🟢имя пользователя в аккаунте;

🟢адрес электронной почты;

🟢приблизительное местоположение (по данным браузера);

🟢операционная система и браузер;

🟢страницы, с которых был выполнен переход на платформу;

🟢идентификаторы организаций, связанных с API-аккаунтом.

В зоне риска прежде всего корпоративные пользователи, поскольку полученные данные могут использоваться для фишинговых атак.

🟢Data Cluster

❗️ Alibaba представила свои первые умные очки Quark

Alibaba официально запустила продажи умных очков Quark в Китае, обозначив серьёзный заход на рынок носимых устройств, где до сих пор уверенно доминировала *Meta. Новинка стоит 1 899 юаней (примерно 268 долларов) и внешне практически не отличается от обычных очков — лёгкая пластиковая оправа, минимализм и привычный форм-фактор.

Главное — возможности.

Quark работают на базе собственной ИИ-модели Qwen и предлагают набор функций, которые делают устройство полноценным ассистентом для повседневных задач:

🟢мгновенный перевод и распознавание цен;

🟢глубокая интеграция с экосистемой Alibaba: Alipay, Taobao, навигационные сервисы;

🟢удобство в покупках, оплатах и путешествиях.

Аналитики считают запуск Quark стратегическим шагом: Alibaba стремится обеспечить себе «трафиковый вход» в эпоху ИИ-носимых устройств на фоне усиления конкуренции в китайской e-commerce.

👀 Однако пока рано делать прогнозы — несмотря на растущий рынок умных очков в Китае, Meta всё ещё удерживает крупнейшую долю в сегменте XR/VR.

Будет интересно наблюдать, сможет ли Alibaba перевернуть рынок и превратить Quark в массовый повседневный гаджет.

🟢Data Cluster

👀 ICLR-2026 превратилась в эксперимент: более 20% рецензий оказались полностью написаны ИИ

Одна из крупнейших конференций по машинному обучению — ICLR-2026 — столкнулась с беспрецедентной ситуацией: рецензирование работ оказалось массово «захвачено» нейросетями.

По данным анализа Pangram Labs, 21% всех отзывов на статьи — это полностью сгенерированные ИИ рецензии. Более 50% содержали заметные следы машинного редактирования.

Но это лишь половина проблемы.

❓ Что произошло

🟢Pangram Labs обработала 76 тыс. рецензий с помощью модели EditLens и обнаружила, что около 15,9 тыс. отзывов были полностью машинными.

🟢В самих статьях ИИ используется меньше, но всё же выявлено почти 200 полностью ИИ-генерированных публикаций, а в 9% работ более половины текста написано моделью.

🟢Наблюдается закономерность: чем больше ИИ в статье, тем ниже её оценки; чем больше ИИ в рецензии, тем мягче отзыв и выше итоговый балл.

Система научного рецензирования оказалась не готова к эпохе массового применения ИИ. Рецензентов не хватает, поток статей растёт, а часть экспертов всё чаще делегирует работу моделям. Кейс ICLR-2026 — болезненный, но важный стресс-тест. Он вынуждает научное сообщество ответить на вопрос: Какой уровень участия ИИ мы готовы считать допустимым в оценке исследований по ИИ?

🟢Data Cluster

📌 Учёный OpenAI Лукаш Кайзер: “ИИ не замедляется — он просто взрослеет”

Лукаш Кайзер — один из создателей архитектуры трансформера и исследователь OpenAI — в свежем выпуске The MAD Podcast рассказал, что темпы прогресса в ИИ остаются стабильными.

Снаружи может казаться, что «чудеса» стали появляться реже, но, по словам Кайзера, кривая развития всё ещё выглядит как ровная экспонента: модели постоянно становятся точнее, надёжнее и универсальнее.

🔮 Следующая эпоха — рассуждающие модели

🟢Кайзер считает, что большие языковые модели-«предсказатели» уже подошли к своим естественным границам. Теперь начинается новый этап — создание систем, которые умеют строить последовательные цепочки рассуждений, а не просто выбирать следующее слово.

🟢Особенно много работы впереди в мультимодальности: моделям предстоит научиться понимать и интерпретировать изображения и видео, формируя настоящее «внутреннее представление» о происходящем. Это сложная область с шумными данными и необходимостью глубоко «думать» над сценой.

🤖 «Островки глупости» остаются

Несмотря на общий прогресс, ИИ всё ещё часто ошибается там, где ребёнок справится без труда:

🟢простые логические задачки,

🟢элементарная визуальная дедукция,

🟢ситуации, требующие здравого смысла.

❗️ Будущее роли человека

🟢По мнению Кайзера, ключевая трансформация заключается в том, что человек перестанет конкурировать с ИИ за профессию.

🟢Главным станет умение работать в тандеме с рассуждающими системами:

🟢правильно формулировать нетривиальные задачи,

🟢критически оценивать решения,

🟢комбинировать инструменты,

🟢собирать сложные пайплайны.

Когда ИИ научится «думать» лучше, люди смогут меньше заниматься рутиной — и больше стратегией, выбором направления и творческими идеями. “ИИ не отменяет человека — он меняет место, где человек приносит наибольшую пользу”, — подытожил Кайзер.

🟢Data Cluster

⚡️ Угроза для Nvidia? Новый анализ показывает силу TPU v7 от Google

SemiAnalysis сообщает: у доминирования Nvidia появился реальный конкурент. Google вывела свои TPU v7 Ironwood на рынок — именно на них обучались Gemini 3 и Claude 4.5 Opus, причём по эффективности они не уступают решениям Nvidia.

Главный кейс — сделка Google и Anthropic на 1 млн TPU v7.

Около 400 тыс. чипов поставит Broadcom в виде готовых стоек, ещё 600 тыс. Anthropic будет арендовать через Google Cloud.

📌 По характеристикам Ironwood чуть слабее GB200/GB300, но в итоговой стоимости владения всё наоборот:

🟢до 44% дешевле, если Google использует TPU для себя;

🟢до 30% дешевле, если для внешних клиентов;

🟢а в пересчёте на эффективный PFLOP стоимость для Anthropic выходит на 52% ниже, чем у GB300.

Высокий коэффициент использования FLOP (MFU ≈ 40% против ~30% у конкурентов) — ключевой фактор, делающий TPU выгоднее в реальных задачах обучения.

👀 Именно поэтому Anthropic смогла втрое снизить цену API Opus 4.5 — при этом, по оценкам, её выручка даже выросла.

У Nvidia пока сохраняется преимущество благодаря экосистеме CUDA и огромному набору библиотек. Но SemiAnalysis считает: рост TPU и появление «неоклаудов» ставят под угрозу монополию и вынуждают Nvidia снижать свои рекордные наценки.

🟢Data Cluster