⚡️ Google начинает масштабный сдвиг в ИИ
Google сейчас переворачивает рынок ИИ благодаря тому, что контролирует самые крупные каналы дистрибуции: Поиск, Android и Workspace.
Они могут встроить Gemini напрямую в продукты, которыми пользуются миллиарды людей - с практически нулевой себестоимостью распространения.
По данным использования:
→ Gemini-приложение уже около 650 млн MAU
→ ChatGPT всё ещё впереди — примерно 800 млн weekly actives
Экономика тоже играет на стороне Google:
→ Собственные TPU-кластеры позволяют обходиться без наценки NVIDIA
→ Себестоимость токена (и обучения, и инференса) для них существенно ниже
Стратегически это означает важный момент:
Подход Сэма Альтмана - «ставка на суперразум» и удвоение усилий на фронтирных возможностях - единственный путь конкурировать с Google.
Потому что на цене, масштабах и каналах доставки OpenAI просто не сможет тягаться.
https://www.theinformation.com/articles/openai-ceo-braces-possible-economic-headwinds-catching-resurgent-google
Google сейчас переворачивает рынок ИИ благодаря тому, что контролирует самые крупные каналы дистрибуции: Поиск, Android и Workspace.
Они могут встроить Gemini напрямую в продукты, которыми пользуются миллиарды людей - с практически нулевой себестоимостью распространения.
По данным использования:
→ Gemini-приложение уже около 650 млн MAU
→ ChatGPT всё ещё впереди — примерно 800 млн weekly actives
Экономика тоже играет на стороне Google:
→ Собственные TPU-кластеры позволяют обходиться без наценки NVIDIA
→ Себестоимость токена (и обучения, и инференса) для них существенно ниже
Стратегически это означает важный момент:
Подход Сэма Альтмана - «ставка на суперразум» и удвоение усилий на фронтирных возможностях - единственный путь конкурировать с Google.
Потому что на цене, масштабах и каналах доставки OpenAI просто не сможет тягаться.
https://www.theinformation.com/articles/openai-ceo-braces-possible-economic-headwinds-catching-resurgent-google
🌟 Google пытается выиграть гонку ИИ не скоростью чипов, а ценой вычислений.
У Nvidia высокая маржа при продаже GPU облакам, поэтому конечные цены получаются дорогими.
Google создаёт TPU почти по себестоимости, не добавляет наценку и может значительно снижать стоимость вычислений в своём облаке.
Так работает полная вертикальная интеграция. Один владелец контролирует весь путь от чипов до сети и облачного уровня, что позволяет гибко управлять ценами.
Главная часть расходов в ИИ - это не обучение моделей, а инференс. Когда модель уже развёрнута, почти весь бюджет уходит на генерацию токенов. В этой ситуации важна не максимальная скорость, а минимальная стоимость токена.
Стратегия Google заключается в постоянном снижении стоимости токена на TPU и передаче этой экономии клиентам через более низкие облачные цены.
Если подход Google сработает, компании начнут выбирать решения по цене, стабильности и доступности вычислений, а не только по скорости.
Nvidia останется ведущим игроком в обучении самых больших моделей. Но её способность поддерживать высокую маржу может уменьшиться, если значительная доля инференса перейдёт на более доступные по цене TPU.
Отдельное преимущество Google создаёт собственная экосистема. Поисковая система, YouTube, Android и Workspace способны полностью загружать TPU-мощности и обеспечивать стабильный внутренний спрос.
https://x.com/KrisPatel99/status/1993259550544191645
У Nvidia высокая маржа при продаже GPU облакам, поэтому конечные цены получаются дорогими.
Google создаёт TPU почти по себестоимости, не добавляет наценку и может значительно снижать стоимость вычислений в своём облаке.
Так работает полная вертикальная интеграция. Один владелец контролирует весь путь от чипов до сети и облачного уровня, что позволяет гибко управлять ценами.
Главная часть расходов в ИИ - это не обучение моделей, а инференс. Когда модель уже развёрнута, почти весь бюджет уходит на генерацию токенов. В этой ситуации важна не максимальная скорость, а минимальная стоимость токена.
Стратегия Google заключается в постоянном снижении стоимости токена на TPU и передаче этой экономии клиентам через более низкие облачные цены.
Если подход Google сработает, компании начнут выбирать решения по цене, стабильности и доступности вычислений, а не только по скорости.
Nvidia останется ведущим игроком в обучении самых больших моделей. Но её способность поддерживать высокую маржу может уменьшиться, если значительная доля инференса перейдёт на более доступные по цене TPU.
Отдельное преимущество Google создаёт собственная экосистема. Поисковая система, YouTube, Android и Workspace способны полностью загружать TPU-мощности и обеспечивать стабильный внутренний спрос.
https://x.com/KrisPatel99/status/1993259550544191645
На V Конгрессе молодых ученых в Сириусе принимают участие специалисты Yandex Cloud - платформы для создания ИТ-продуктов от Яндекса. Компания помогает российским вузам ускорять исследования благодаря мощной ИИ-инфраструктуре. Компания берет на себя вычисления, хранение данных, обучение моделей и подбор оптимальных архитектур, сокращая время научной работы с сотен часов до минут.
На базе Yandex Cloud уже реализованы проекты SNAD и СПбГУ, а LLM-агент ЮФУ в десятки раз ускорил анализ спектров. Мощности платформы масштабируются для поддержки Курчатовского синхротрона, что подчеркивает высокий потенциал облака в науке.
Таким образом, Yandex Cloud становится эффективным инструментом для развития российских научных исследований и цифровой трансформации вузов.
На базе Yandex Cloud уже реализованы проекты SNAD и СПбГУ, а LLM-агент ЮФУ в десятки раз ускорил анализ спектров. Мощности платформы масштабируются для поддержки Курчатовского синхротрона, что подчеркивает высокий потенциал облака в науке.
Таким образом, Yandex Cloud становится эффективным инструментом для развития российских научных исследований и цифровой трансформации вузов.
Приглашаем на ЮMoneyDay — бесплатную онлайн-конференцию про финтех и IT 🔥
На протяжении двух дней будем общаться с разработчиками, инженерами, тестировщиками, продактами, дизайнерами и другими специалистами из ЮMoney. Они расскажут про свой опыт работы в большом финансовом продукте, поделятся лайфхаками и секретами.
Будут доклады по 16 направлениям:
🟣 Будущее финтеха
🟣 Бэкенд
🟣 Фронтенд
🟣 Тестирование
🟣 Python
🟣 Менеджмент проектов
🟣 Менеджмент продуктов
🟣 Системный анализ
🟣 SQL
🟣 UX
🟣 ИИ
🟣 Архитектура IT-решений
🟣 Внутренние системы
🟣 Мобильная разработка
🟣 Инфраструктура
🟣 О компании
Встречаемся онлайн 5 и 6 декабря в 11:00 мск. Чтобы участвовать, зарегистрируйтесь на сайте конференции✅
На протяжении двух дней будем общаться с разработчиками, инженерами, тестировщиками, продактами, дизайнерами и другими специалистами из ЮMoney. Они расскажут про свой опыт работы в большом финансовом продукте, поделятся лайфхаками и секретами.
Будут доклады по 16 направлениям:
Встречаемся онлайн 5 и 6 декабря в 11:00 мск. Чтобы участвовать, зарегистрируйтесь на сайте конференции
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI строит подписочную империю масштаба Spotify - и делает это невероятно быстро.
Сегодня у ChatGPT уже более 800 млн пользователей и около 35 млн платных подписчиков.
Это больше не просто вирусный инструмент - это превращается в полноценную платформу для продуктивности, на уровне крупных корпоративных экосистем.
К 2030 году OpenAI прогнозирует $200 млрд годовой выручки, рассчитывая догнать (и конкурировать с) Microsoft Office и Google Workspace, конвертируя ещё десятки миллионов пользователей в платные уровни.
ChatGPT - это уже не стартап.
Это новая глобальная инфраструктура для работы.
Сегодня у ChatGPT уже более 800 млн пользователей и около 35 млн платных подписчиков.
Это больше не просто вирусный инструмент - это превращается в полноценную платформу для продуктивности, на уровне крупных корпоративных экосистем.
К 2030 году OpenAI прогнозирует $200 млрд годовой выручки, рассчитывая догнать (и конкурировать с) Microsoft Office и Google Workspace, конвертируя ещё десятки миллионов пользователей в платные уровни.
ChatGPT - это уже не стартап.
Это новая глобальная инфраструктура для работы.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Ноябрь — месяц One Day Offer в GigaChat и Kandinsky 📆
В ноябре команды двух топовых IT-продуктов Сбера планируют обрести новых классных коллег — DL Engineers и Researchers, чтобы вместе работать над GigaChat и Kandinsky: развивать, обучать и дообучать модели.
Смотрите расписание One Day Offer и не упустите шанс присоединиться к крупнейшему AI-комьюнити. Целых восемь мероприятий, чтобы изменить свою карьеру и жизнь — выбирайте то, что подходит под навыки и цели, и регистрируйтесь!
В ноябре команды двух топовых IT-продуктов Сбера планируют обрести новых классных коллег — DL Engineers и Researchers, чтобы вместе работать над GigaChat и Kandinsky: развивать, обучать и дообучать модели.
Смотрите расписание One Day Offer и не упустите шанс присоединиться к крупнейшему AI-комьюнити. Целых восемь мероприятий, чтобы изменить свою карьеру и жизнь — выбирайте то, что подходит под навыки и цели, и регистрируйтесь!
Forwarded from Machinelearning
NVIDIA анонсировала, о чем расскажет на конференции NeurIPS, которая началась сегодня и пройдет до 7 декабря в Сан-Диего.
NVIDIA DRIVE Alpamayo-R1, или сокращенно AR1.
Это первая в мире открытая ризонинг-VLA модель специально для исследований в области автопилотов. Модель построена на базе NVIDIA Cosmos Reason и отлично поддается дообучению с помощью RL.
Alpamayo-R1 будет доступна на GitHub и Hugging Face, а фреймворк AlpaSim для тестов уже опубликован.
Cosmos Cookbook - руководство с рецептами для физического ИИ и генерации синтетических данных и оценки моделей.
LidarGen - "модель мира", которая генерирует данные лидаров для симуляций.
Omniverse NuRec Fixer - инструмент мгновенного исправления артефактов в нейронных реконструкциях а робототехнике и БПЛА.
ProtoMotions3 - открытый фреймворк на базе Isaac Lab, позволяющий тренировать цифровых людей с невероятно реалистичной физикой.
MultiTalker Parakeet - модель для ASR нескольких спикеров даже в быстром темпе и с перекрытиями.
В паре с ней идет Sortformer - инструмент для диаризации, т. е. разделения спикеров в аудиопотоке в реальном времени.
Ну и, конечно, NeMo Gym - библиотека для создания сред обучения с RL в комплекте с NeMo Data Designer, комплексом для создания и проверки синтетических наборов данных.
К конференции NVIDIA подготовила более 70 научных работ. Вот лишь несколько жемчужин из этого списка:
Audio Flamingo 3. Это большая аудио-языковая модель, которая может "понимать" и анализировать аудиозаписи длительностью до 10 минут.
Minitron-SSM. Техника прунинга, которая позволила уменьшить модель Nemotron-H 8B с 8 до 4 млрд. параметров, при этом удвоив скорость инференса.
ProRL, или Prolonged Reinforcement Learning. Концепция, которая доказала, что продление процесса RL выводит модели на совершенно новый уровень в ризонинге.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
А вы когда-нибудь обманывали ИИ? 🤫
Понравился разбор в канале Журнала Яндекс Образования 8БИТ. Оказывается, чувство вины притупляется, когда мы знаем, что говорим с алгоритмом.
Редакция рассказала про недавний эксперимент учёных. Точнее несколько:
1️⃣ Купоны на скидку. Студентов поделили на две группы: первой выдали промокод с обычными условиями, другой — с повышенной скидкой только «для избранных». Если условия проверял ИИ, то 55% участников хотели выдать себя за «избранных». Если человек — мухлевали около 40%.
2️⃣ Возврат товара. Через ИИ-помощника правила нарушили 61,7% людей. Через живого сотрудника — 41,1%.
3️⃣ Участники возвращали товар через оператора или через голосовой помощник. Те, кто воспринимал ИИ как бездушную машину, врали на 22,65% чаще, чем те, кто думал, что нейросеть реально может помочь.
И вот какой вывод делает команда: дело даже не в ИИ как таковом. Люди охотнее нарушают правила, когда им кажется, что перед ними просто робот. Когда у ИИ появляется голос, манера общения или гуманизированный образ — люди начинают общаться честнее. Согласны?
Редакция разбираем ещё много подобных экспериментов. Очень помогает представить, какое будущее нас ждёт! Заглядывайте, чтобы не пропускать интересные факты о технологиях, ИИ и ML.
Реклама. ООО «ФРОМ СКРЭТЧ», ИНН 9724205560, erid: 2VtzqwEPMPF
Понравился разбор в канале Журнала Яндекс Образования 8БИТ. Оказывается, чувство вины притупляется, когда мы знаем, что говорим с алгоритмом.
Редакция рассказала про недавний эксперимент учёных. Точнее несколько:
1️⃣ Купоны на скидку. Студентов поделили на две группы: первой выдали промокод с обычными условиями, другой — с повышенной скидкой только «для избранных». Если условия проверял ИИ, то 55% участников хотели выдать себя за «избранных». Если человек — мухлевали около 40%.
2️⃣ Возврат товара. Через ИИ-помощника правила нарушили 61,7% людей. Через живого сотрудника — 41,1%.
3️⃣ Участники возвращали товар через оператора или через голосовой помощник. Те, кто воспринимал ИИ как бездушную машину, врали на 22,65% чаще, чем те, кто думал, что нейросеть реально может помочь.
И вот какой вывод делает команда: дело даже не в ИИ как таковом. Люди охотнее нарушают правила, когда им кажется, что перед ними просто робот. Когда у ИИ появляется голос, манера общения или гуманизированный образ — люди начинают общаться честнее. Согласны?
Редакция разбираем ещё много подобных экспериментов. Очень помогает представить, какое будущее нас ждёт! Заглядывайте, чтобы не пропускать интересные факты о технологиях, ИИ и ML.
Реклама. ООО «ФРОМ СКРЭТЧ», ИНН 9724205560, erid: 2VtzqwEPMPF
⚡️ OpenAI вводит «code red»: новый reasoning-модель уже на следующей неделе
OpenAI объявила внутренний «code red» - компания временно перераспределяет людей и мощности, чтобы сфокусироваться на усилении ChatGPT на фоне растущей конкуренции со стороны Google и других игроков.
Главное:
• Новый reasoning-модель выходит уже на следующей неделе — по внутренним тестам она обгоняет Google Gemini 3 и станет основой для Thinking Mode и Deep Research.
• Приоритет — качество продукта, а не монетизация: рекламные пилоты (включая шопинг-рекламу) продолжаются, но масштабный запуск отложен, пока команда улучшает персонализацию и UX для аудитории в 800+ млн пользователей в неделю.
• В рамках «code red» OpenAI усиливает персонализацию, ускоряет ответы, снижает число ненужных отказов и улучшает поведение моделей, чтобы повысить позиции ChatGPT в лидербордах вроде LMArena.
• Отдельный фокус — генерация изображений: после сильного релиза Google Nano Banana Pro OpenAI хочет удержать конкурентоспособность Imagegen в творческих и коммерческих сценариях.
• Стратегические ставки огромны: ChatGPT обслуживает ~70% глобальной «assistant-активности» и около 10% поиска. OpenAI рассчитывает удвоить выручку ($10B → $20B → ~$35B к 2027 году) и привлечь около $100B инвестиций на фоне давления со стороны Google и Anthropic.
Неделя обещает быть жаркой - впереди один из самых важных релизов OpenAI за год.
https://www.theinformation.com/articles/openai-ceo-declares-code-red-combat-threats-chatgpt-delays-ads-effort
OpenAI объявила внутренний «code red» - компания временно перераспределяет людей и мощности, чтобы сфокусироваться на усилении ChatGPT на фоне растущей конкуренции со стороны Google и других игроков.
Главное:
• Новый reasoning-модель выходит уже на следующей неделе — по внутренним тестам она обгоняет Google Gemini 3 и станет основой для Thinking Mode и Deep Research.
• Приоритет — качество продукта, а не монетизация: рекламные пилоты (включая шопинг-рекламу) продолжаются, но масштабный запуск отложен, пока команда улучшает персонализацию и UX для аудитории в 800+ млн пользователей в неделю.
• В рамках «code red» OpenAI усиливает персонализацию, ускоряет ответы, снижает число ненужных отказов и улучшает поведение моделей, чтобы повысить позиции ChatGPT в лидербордах вроде LMArena.
• Отдельный фокус — генерация изображений: после сильного релиза Google Nano Banana Pro OpenAI хочет удержать конкурентоспособность Imagegen в творческих и коммерческих сценариях.
• Стратегические ставки огромны: ChatGPT обслуживает ~70% глобальной «assistant-активности» и около 10% поиска. OpenAI рассчитывает удвоить выручку ($10B → $20B → ~$35B к 2027 году) и привлечь около $100B инвестиций на фоне давления со стороны Google и Anthropic.
Неделя обещает быть жаркой - впереди один из самых важных релизов OpenAI за год.
https://www.theinformation.com/articles/openai-ceo-declares-code-red-combat-threats-chatgpt-delays-ads-effort
Минторг США готовится разрешить NVIDIA экспортировать H200 в Китай.
Контекст:
• Доля Китая у NVIDIA упала с 95% до 0%
• Рынок AI-чипов Китая — ~$50 млрд, растёт ~50% в год
• Текущие прогнозы компании закладывают полный ноль доходов из Китая
Если экспорт H200 одобрят, Китай из “нуля” превращается для NVIDIA в фактически бесплатный опцион на рынок $50 млрд.
Контекст:
• Доля Китая у NVIDIA упала с 95% до 0%
• Рынок AI-чипов Китая — ~$50 млрд, растёт ~50% в год
• Текущие прогнозы компании закладывают полный ноль доходов из Китая
Если экспорт H200 одобрят, Китай из “нуля” превращается для NVIDIA в фактически бесплатный опцион на рынок $50 млрд.
🔥 На stepik вышел курс, который учит Создавать настоящие AI-сервисы, а не просто запускать скрипты?
Этот практический курс по Python и FastAPI покажет, как собрать полноценное приложение с ИИ, базой данных, автогенерацией контента и Telegram-ботом.
Ты пройдёшь путь от первого HTTP-запроса до рабочего сервиса, который сам генерирует текст через ИИ, сохраняет данные, отправляет результаты по расписанию и отвечает пользователям.
Никакой теории ради теории - только практические шаги, из которых рождается реальный продукт.
🎁 48 часов действует скидка в 40% процентов
👉 Начать учиться на Stepik
Этот практический курс по Python и FastAPI покажет, как собрать полноценное приложение с ИИ, базой данных, автогенерацией контента и Telegram-ботом.
Ты пройдёшь путь от первого HTTP-запроса до рабочего сервиса, который сам генерирует текст через ИИ, сохраняет данные, отправляет результаты по расписанию и отвечает пользователям.
Никакой теории ради теории - только практические шаги, из которых рождается реальный продукт.
🎁 48 часов действует скидка в 40% процентов
👉 Начать учиться на Stepik
🚀 Model Context Protocol (MCP) - протокол, который с самого начала развивался открыто, делает большой шаг.
Теперь MCP официально переходит под крыло Linux Foundation.
Это важный момент для будущего агентов, инструментов и всей экосистемы разработки ИИ:
стандарт становится независимым, управляемым сообществом и готовым к масштабному принятию.
https://github.blog/open-source/maintainers/mcp-joins-the-linux-foundation-what-this-means-for-developers-building-the-next-era-of-ai-tools-and-agents/
Теперь MCP официально переходит под крыло Linux Foundation.
Это важный момент для будущего агентов, инструментов и всей экосистемы разработки ИИ:
стандарт становится независимым, управляемым сообществом и готовым к масштабному принятию.
https://github.blog/open-source/maintainers/mcp-joins-the-linux-foundation-what-this-means-for-developers-building-the-next-era-of-ai-tools-and-agents/