// AI на русском
Компания Matter Venture Partners привлекла $4,5 млрд для инвестиций в хардкорные технологии, включая робототехнику и ИИ. Сооснователи видят потенциал в развитии аппаратного обеспечения для ИИ и массовом внедрении роботов на производствах. При этом остаётся проблема надёжности роботов, особенно в бытовых условиях.
Дэвид Сильвер, создатель AlphaGo, основал Ineffable Intelligence и намерен развивать AI без опоры на LLM и человеческие данные. Вместо этого он планирует обучать систему в симуляционных средах с помощью обучения с подкреплением. Цель — создать «супер-обучающуюся» систему, способную непрерывно открывать новые знания. Сильвер прогнозирует первые доказательства успеха в течение года.
World Labs выпустила модель Atlas, которая преобразует 2D-изображения в детализированные 3D-симуляции. Модель может использоваться для обучения роботов и создания визуальных эффектов. В тестах Atlas показал лучшие результаты по сравнению с рядом конкурентов. Компания привлекла значительные инвестиции и уже предоставляет доступ к модели корпоративным клиентам.
С ростом числа AI Agent возрастают риски для предприятий, включая угрозы безопасности. Чтобы эффективно управлять агентами и минимизировать риски, компаниям нужны специальные платформы. Они должны обеспечивать контроль прав, аудит, ручное одобрение операций и фиксацию всех действий. Практичный подход — начать с автоматизации 1–2 проверенных процессов и постепенно повышать автономность агентов.
Модель Astra от OpenAI способна самостоятельно находить нулевые уязвимости и выполнять атаки на защищённые системы. Dell прогнозирует рост выручки от AI-серверов до 740 млрд долларов. SB Energy, разработчик дата-центров при поддержке SoftBank, подала заявку на IPO в США. TSMC создаёт в Тайване платформу для валидации оборудования в сфере передовой упаковки, а Huawei наращивает расходы на R&D, развивая локальные AI и полупроводниковые технологии.
NVIDIA купила Hugging Face за 129 млрд долларов, стремясь закрепиться в открытой экосистеме ИИ. Компания видит в сообществе разработчиков потенциал для роста спроса на свои вычислительные мощности. Стратегия NVIDIA напоминает подход Google с Android: контроль над базовой инфраструктурой обеспечивает долгосрочные преимущества.
Главный ограничитель развития инфраструктуры ИИ — время, поскольку разные её компоненты (энергия, дата‑центры, чипы, ПО) имеют разные сроки разработки и обновления. Microsoft продвигает подход «от чипа до системы» и использует ИИ для проектирования инфраструктуры. Сотрудничество с поставщиками смещается в сторону раннего совместного проектирования.
Anthropic выпустила модели Fable 5.1 и Mythos 5.1 с улучшенными возможностями и механизмом контроля использования ИИ. Fable 5.1 ориентирована на длительные сложные задачи, при этом компания снизила затраты на кэширование. Также анонсирована система EFS для повышения безопасности использования ИИ в предприятиях.
NVIDIA углубила партнёрство с MediaTek и заключила крупные контракты с Anthropic на поставку вычислительных мощностей. Samsung закрепила долгосрочные поставки памяти для крупных IT-компаний, а OpenAI достигла миллиардного дохода от рекламы в ChatGPT. Goldman Sachs значительно повысила прогноз по рынку человекоподобных роботов к 2035 году.
NVIDIA инвестирует 35 млрд долларов в компанию, чтобы развивать экосистему кастомизированных AI-чипов. Партнёрство позволит сохранять связь кастомизированных решений с инфраструктурой NVIDIA. Компании также будут совместно работать над решениями для дата-центров, ПК, автомобилей и других сфер.
TSMC прогнозирует рост доли кремниевой фотоники на рынке оптических приемопередатчиков. В США и на Тайване обсуждают меры по развитию AI‑инфраструктуры. Крупные компании получают значительные доходы от инвестиций в AI‑сектор, а в сфере авторских прав возникают споры с участием Anthropic. Некоторые компании вводят ограничения на использование ИИ для сотрудников.
На форуме SEMICON Taiwan обсудили развитие оптических соединений в AI-системах. Ожидается рост продаж оптических приёмопередатчиков и начало массового производства CPO во второй половине года. Основные вызовы — проблемы с цепочками поставок, интеграция оптики с вычислительными чипами, обеспечение надёжности и масштабирование тестирования оптических компонентов.
У Тяньюй считает, что развитие ИИ сейчас находится на начальном этапе — освоении накопленных человечеством знаний. В краткосрочной перспективе это создаёт конкуренцию за ресурсы, но в долгосрочной — открывает возможности для междисциплинарных инноваций. Тайвань должен ускорить инвестиции и выстроить инфраструктуру для развития ИИ, сохраняя при этом международное сотрудничество.
NVIDIA планирует десятикратный рост бизнеса в сфере реального ИИ в ближайшие десять лет. Китай остаётся ключевым рынком для компании, несмотря на американские ограничения на экспорт чипов. NVIDIA развивает экосистему для разработчиков роботов и беспилотных автомобилей, выпуская открытые модели и специализированные устройства.
Dassault Systemes с NVIDIA развивают промышленный ИИ для участия в разработке продуктов. Компания представила трёх AI Agent (AURA, LEO, MARIE) для поиска знаний, проектирования и оптимизации материалов. Технологии позволяют моделировать и проверять решения в виртуальном мире перед внедрением в производство. В сентябре 2026 года состоится конференция по теме.
Институт Хайхай представил примеры сочетания AI, HPC и квантовых технологий для решения реальных задач. Среди разработок — система OmniQEC для оптимизации квантовых кодов и Quantum-Train для эффективного обучения моделей. Эксперты подчёркивают важность поиска баланса между точностью вычислений и затратами ресурсов, а бизнесу советуют сначала определить «узкие места» и измеримые показатели эффективности.
OpenAI прекратит предоставлять модели для Cursor с 12 ноября. SK Hynix строит в США фабрику по упаковке HBM с инвестициями более 40 млрд долларов. Более 100 организаций предупредили об усилении кибератак с использованием ИИ. Anthropic представила предварительный обзор стандарта Model Hardware Standard (MHS).
Uber израсходовала годовой бюджет на AI-инструменты за первые 4 месяца, но смогла стабилизировать расходы. Компания внедрила ряд мер по оптимизации затрат — от подбора моделей до разделения ролей между агентами. Для контроля расходов используются специальные инструменты и дашборды.
Согласно отчёту The 2026 Global AI in Financial Services Report, уровень внедрения ИИ в финансовой отрасли достигает 81%, но лишь 40% организаций добились роста прибыли. Среди ключевых факторов успеха — большой бюджет на ИИ, использование собственных моделей и работа в нишевых сценариях. Ожидается значительный рост внедрения автономных AI-агентов к 2030 году.
Многие компании запускают AI-инструменты, но сотрудники продолжают работать по-старому из‑за недоверия к системе. Чтобы добиться принятия AI Agent, нужно начинать с низкорисковых задач с чёткими правилами и возможностью отката ошибок. Ключевой фактор — накопление доверия через небольшие успешные внедрения и анализ реальных данных использования.