Как ИИ-модели OpenAI решили уравнения Навье—Стокса

OpenAI заявила, что ее новейшая внутренняя ИИ-модель решила одну из семи «задач тысячелетия» — так называют список фундаментальных вопросов в области математики, на которые пока нет ответов. Его в 2000 году составил Математический институт Клэя (Clay Mathematics Institute) и объявил премию в $1 млн за решение каждой из задач. 

В случае с OpenAI речь идет об уравнениях Навье—Стокса, которые описывают движение жидкостей и газов. Они используются, например в прогнозировании погоды и проектировании самолетов. На протяжении почти 100 лет ученые пытались выяснить, всегда ли математическое описание жидкости остается «гладким» (то есть непрерывным и предсказуемым). По словам разработчиков, ИИ-модель доказала, что движение потоков может приводит к «взрыву» или «коллапсу» — ситуации, при которой скорость жидкости за конечное время становится бесконечной. 

Это впечатляющая кульминация всего, что мы наблюдали за последние 12 месяцев, когда ИИ решал задачи все большей сложности и важности. 

Себастьен Бубек
вице-президент OpenAI по исследованиям в области ИИ 

Над решением работали около 10 тыс. ИИ-агентов OpenAI. На поиск ответа им потребовалось в общей сложности 88 часов. The New York Times отмечает, что запуск такого большого количества систем искусственного интеллекта, вероятно, обошелся в миллионы долларов — из-за огромного количества электроэнергии, необходимой для их работы. В OpenAI назвали это «очень дорогостоящим процессом» и, не раскрывая точных цифр, подтвердили: сумма исчислялась «миллионами долларов». 

Что о способностях ИИ в математике думают ученые

Успех компании омрачил спор с математиком и профессором Нью-Йоркского университета Тристаном Бакмастером. Он совместно с исследователем из Anthropic Левентом Альпеге занимался задачами, связанными с уравнениями Навье—Стокса, и опубликовал результаты 7 сентября — на день раньше, чем OpenAI. Бакмастер утверждает, что ИИ-лаборатория ускорила работу над проблемой, узнав, что сотрудник конкурирующей Anthropic готовится объявить о прорыве. Более того, по словам профессора, он и Альпеге использовали большие языковые модели, в том числе Codex от OpenAI. Он предположил, что внутренняя модель компании могла иметь доступ к этим сессиям или обучалась на этих данных. Разработчики все обвинения отрицают. 

Мы, будь то исследователи или ИИ-агенты, не видели ни одну из их работ, пока они не была обнародована вечером 7 сентября. Я хочу предельно четко заявить, что мы признаем работу Левента Альпеге и Тристана Бакмастера, и нам остается только поздравить их с грандиозным достижением. 

Себастьен Бубек
вице-президент OpenAI по исследованиям в области ИИ 

Открытие ИИ еще предстоит изучить и подтвердить специалистам. Так или иначе решение одной из «задач тысячелетия» — очередное доказательство того, как передовые модели искусственного интеллекта развиваются в области высшей математики. Так, в мае опять же OpenAI сообщила о достижении прогресса в работе над задачей, сформулированной 80 лет назад. А у Google DeepMind есть специальная автономная система AlphaEvolve, которая ускоряет поиск решений в чистой математике. Так ИИ постепенно становится одним из главных инструментов в математических исследованиях, констатируют ученые. 

Мы видим, как современные языковые модели — Claude Fable, модели от OpenAI: GPT-5.6 Sol, только что вышедшая Astra, — действительно научились получать интересные новые математические результаты. Если мы посмотрим на то, как с развитием искусственного интеллекта меняется математика, то это революция, которой, наверное, в истории никогда не бывало.

Сергей Николенко
доктор физико-математических наук 

Ряд исследователей опасаются, что новейшие системы искусственного интеллекта могут в конечном итоге нанести ущерб науке: если нейросети смогут решать самые сложные задачи при незначительном участии специалистов-математиков, это может ослабить понимание человеком каких-либо концепций и закономерностей.

Усилия, необходимые для решения математических проблем, часто очень поучительны. Процесс обязательно чему-то учит. Это все равно что пойти в спортзал и поставить перед собой цель поднять вес 100 раз. А теперь получается так: у нас есть тренажеры, которые могут поднимать тяжести в спортзале за нас. Как только кто-то показывает конкретный путь, люди просто идут по нему. Ценность теряется. 

Теренс Тао
австралийско-американский математик, лауреат Филдсовской премии

В OpenAI тем временем говорят, что цель их работы — «продвигать исследования и технологии, которые приносят пользу всему человечеству».

Мы считаем важным информировать мир о темпах развития искусственного интеллекта и о том, чего ожидать от будущих моделей. 

заявление OpenAI

Почему способности ИИ пугают даже разработчиков

Для OpenAI результат работы над уравнением Навье—Стокса — возможность представить свою технологию в позитивном ключе после репутационного кризиса, связанного со взломом Hugging Face. Кроме того, недавно выяснилось, что весной 2026-го ИИ-модели компании вышли за пределы «песочницы», захватили немецкий веб-сайт DseWiki и превратили его в доску объявлений для других агентов. Аналогичные «побеги» случались не только с системами OpenAI, но и с инструментами Anthropic, Meta* и крупных китайских компаний.  

Все это привело к возобновлению призывов ограничить развитие технологии. Сенаторы США предложили ввести постоянный запрет на разработку и запуск искусственного суперинтеллекта — системы, которая превзойдет человека, сможет решать глобальные проблемы и взаимодействовать с социумом. А в ООН заявили, что передовой ИИ «может представлять экзистенциальную угрозу для человечества». 

Я разделяю опасения инсайдеров отрасли и призываю вас приложить все усилия, чтобы обеспечить надежные гарантии безопасности ИИ, пока еще не стало слишком поздно. 

Фолькер Тюрк
верховный комиссар ООН по правам человека 

С подобными заявлениями в последнее время выступают и сами представители индустрии. Так, нобелевский лауреат Джеффри Хинтон, которого называют «крестным отцом» ИИ, в интервью The Times сказал, что разработка сверхмощных систем «может иметь катастрофические последствия». 

Мы были бы очень глупы, если бы начали разрабатывать суперинтеллект сейчас, когда нет научного консенсуса о том, что его можно разрабатывать безопасно и подконтрольно. 

Джеффри Хинтон

Научный руководитель OpenAI Якуб Пахоцкий опубликовал эссе, в котором рассуждает о состоянии индустрии и предупреждает: «Настало время, требующее крайней осторожности». По его словам, сегодня ИИ все шире используется для совершенствования и обучения следующих поколений нейросетей, а сами исследователи теряют возможность контролировать и понимать происходящий прогресс. 

The Wall Street Journal пишет, что сотрудники ведущих ИИ-лабораторий уже покидают компании из-за опасений, связанных с безопасностью технологии. В частности, из Anthropic уволился 27-летний исследователь Джейкоб Коксон: он считает, что инженеры слишком быстро приближаются к созданию систем, способных к самообучению. 

Мы движемся к множеству наиболее агрессивных сценариев, при которых к концу следующего года все уже может выйти из-под контроля. 

Джейкоб Коксон

Фото обложки: Zac Wolff / Unsplash

*Компания Meta признана в России экстремистской и запрещена. 

Что умеет GPT-6 Astra

OpenAI представила GPT-6 Astra. Разработчики называют нейросеть «самой интеллектуальной и стабильной в мире». Более того, президент и соучредитель компании Грег Брокман считает, что с релизом новой модели мир вступает в эру общего искусственного интеллекта (AGI). Под этим термином понимают универсальный ИИ, способный выполнять практически любые функции, мыслить и действовать как человек.

Если мы перенесемся на пару лет вперед, оглянемся назад и спросим: «Когда же на самом деле был создан AGI?» Я думаю, что ответом будет наше время, и это может быть связано с GPT-6 Astra. Нет ничего необоснованного в том, что мы сейчас уже живем в эпоху AGI. 

Грег Брокман

GPT-6 Astra обучали на крупнейшем в истории OpenAI дата-центре — с использованием более 100 тыс. графических процессоров. Это также первая модель компании, в обучении и контроле над которой задействовали предыдущие ИИ-системы. В пресс-релизе новая версия ChatGPT также позиционируется как «лучшая модель для работы за компьютером». OpenAI действительно делает ставку на агентные возможности, прямое управление ПО, автономное выполнение сложных задач и программирование в попытке привлечь корпоративных клиентов и составить конкуренцию Anthropic накануне первичного публичного размещения акций (IPO). 

Разработчики утверждают, что GPT-6 Astra может управлять компьютером и работать в браузере от имени человека намного лучше, чем ее предшественники. В частности, ИИ-модель способна создавать рабочие веб-сайты, а также «выверенные» документы, электронные таблицы и презентации. Во время демонстраций нейросеть самостоятельно заполняла налоговую декларацию, форматировала юридические документы, проектировала схему печатной платы в KiCad и строила трехмерный виртуальный город в Unity. Кроме того, GPT-6 Astra может заниматься научной деятельностью: в ходе тестов она продвинулась в решении нескольких открытых математических проблем. 

Новый инструмент OpenAI превзошел конкурентов (GPT-5.6 Sol и Fable от Anthropic) в тестах на выполнение задач в терминале и поиск ошибок в коде. В бенчмарке ExploitBench ИИ-модель показала результат в 100%. Это значит, что она беспрецедентно справляется как с поиском ранее неизвестных уязвимостей даже в очень хорошо защищенных системах, так и с написанием работающих эксплойтов. 

На этом фоне в OpenAI заявили, что GPT-6 Astra стала первой моделью, достигшей «критического» уровня возможностей в области кибербезопасности. Поэтому расширенный доступ к функциям поиска уязвимостей получит только небольшая группа специалистов, прошедших проверку. При этом разработчики продвигают ИИ-модель как наиболее безопасную: она отклоняет 91,5% попыток обойти ограничения на потенциально опасные запросы (для сравнения, у GPT-5.6 Sol был показатель в 59%), а сами исследователи регулярно отслеживают логику работы Astra. Перед презентацией нейросеть также прошла правительственную проверку на потенциальные угрозы. 

Мы провели наши стандартные процедуры тестирования совместно с правительством. Что касается гарантий безопасности и чего-либо еще — нет ничего такого, на что они могли бы сказать: «Вам нужно это изменить». 

Грег Брокман

Что OpenAI делает для обеспечения кибербезопасности 

OpenAI находится в сложном положении: инвесторы оказывают давление на компанию, чтобы она, наконец, начала приносить прибыль — или, по крайней мере, нарастила доходы. Одновременно разработчики пытаются восстановить репутацию после того, как 700 ИИ-агентов вышли из-под контроля, взломали внутренние системы и совершили атаку на стороннюю платформу Hugging Face. 

Именно после этого инцидента OpenAI ставила на паузу тестирование Astra (из-за опасений по поводу ее «критических возможностей») и пересматривала политику безопасности. Теперь на контроль за условиями тестирования новых ИИ-моделей будет уходить около пятой части мощностей, необходимых для запуска и работы нейросетей. Также у OpenAI появится круглосуточная система быстрого реагирования, цель которой — уведомлять службу безопасности и исследовательские группы о подозрительной активности в течение 30 минут. Если сотрудник не может отреагировать достаточно быстро, система самостоятельно приостановит выполнение соответствующего действия.  

По данным Axios, в дополнение к внутренним изменениям OpenAI намерена направить $1 млрд на новую инициативу Daybreak for Frontline Defenders, призванную защитить государственные сервисы (ресурсы местных органов власти, системы водоснабжения и электроэнергии, региональные банки и так далее) от кибератак с использованием ИИ. А еще в мае 2026-го компания запустила инициативу Daybreak, направленную на поиск и устранение существующих уязвимостей в области кибербезопасности.  

Наша цель проста: ускорить работу специалистов по кибербезопасности и обеспечить непрерывную защиту ПО. 

OpenAI

Чем занимаются конкуренты OpenAI

Повышенное внимание к безопасности на сегодняшний день — политика всех крупных игроков индустрии искусственного интеллекта, поскольку с экстремальными нарушениями столкнулись не только в OpenAI: из-под контроля в последнее время выходили и другие ИИ-модели — разработки Anthropic, Meta* и китайского стартапа Moonshot. 

Так, Anthropic недавно отказалась от выпуска для широкой публики своей внутренней экспериментальной модели под кодовым названием Model 2, поскольку та обладает слишком высоким уровнем автономности и несет ряд угроз. У компании, к слову, тоже есть собственная инициатива по кибербезопасности — Project Glasswing, в апреле 2026-го объединившая технологических и финансовых гигантов для аудита ПО.

Google тоже отложила релиз своей следующей нейросети Gemini 3.5 Pro — правда, по другим причинам: ряд инженеров корпорации обеспокоены тем, что флагманы OpenAI и Anthropic превосходят модель по способностям и производительности, поэтому они работают над улучшением возможностей системы, особенно в области программирования. Это один из главных трендов на рынке: лаборатории, занимающиеся искусственным интеллектом, делают ставку на генерацию и анализ кода и агентные функции. Meta* в ближайшие месяцы планирует выпустить передовую нейросеть под рабочим названием Watermelon, созданную для подключения к сторонним приложениям и сайтам. Она станет основой для универсального ИИ-агента Hatch, который сможет действовать от имени пользователя. 

Фото обложки: Imago / Cfoto / TASS

*Компания Meta признана в России экстремистской и запрещена. 

В Лондоне запустили роботакси: что известно

Американская компания Uber и британский разработчик технологий автономного вождения Wayve запустили службу роботакси в Лондоне — одном из крупнейших в мире рынков услуг по организации перевозок.

Особенность этого эксперимента в том, что на улицах столицы Великобритании сложно ориентироваться даже самым опытным водителям, пишет The New York Times: хаотичная организация движения там напоминает лабиринт, заполненный автомобилями, автобусами (полосы для них то появляются, то снова исчезают), скутерами и пешеходами, со множеством перекрестков с круговым движением и огромным количеством зон с разными ограничениями. Это признают и сами организаторы эксперимента.

Мы гордимся тем, что впервые представляем систему автономного вождения Wayve AI Driver широкой публике прямо здесь, в Лондоне, нашем родном городе. И мы также знаем, что это город, где условия вождения — одни из самых сложных в мире. 

Алекс Кендалл
соучредитель и генеральный директор Wayve 

Тем не менее на дороги Лондона выпустили 15 автономных такси, которые доступны для заказа через приложение Uber. Первое время в машине будет находиться лицензированный оператор — при необходимости он возьмет управление на себя. Представители оператора транспортной системы Transport for London также заявили, что будут «внимательно следить» за роботакси и «немедленно принимать меры при нарушении безопасности пассажиров». Если эксперимент пройдет успешно, компании запустят полностью беспилотные перевозки. Аналитики предполагают, что это может произойти не раньше 2027-го и даже 2028 года. 

Это важная веха для будущего транспорта в Лондоне. Инновации выходят на наши дороги и предоставляют пассажирам больший выбор.

Хейди Александер
министр транспорта Великобритании 

При этом британские регулирующие органы придерживаются осторожного подхода — не только из-за рисков для безопасности, но и из политических соображений: в Лондоне насчитывается более 120 тыс. таксистов и частных водителей, которые обеспокоены автоматизацией индустрии. Пока Wayve и Uber проводили тестовые заезды, они продумывали способы противостояния механизированным конкурентам — речь шла даже про махинации с датчиками. В целом местные таксисты относятся к новинке с опаской и «презрением», пишет Financial Times: многие уверены, что роботы не приживутся на улицах Лондона из-за сложных правил, многие из которых действуют негласно, и «безрассудных пешеходов». 

Несмотря на критику со стороны сообщества водителей, Лондон постепенно превращается в поле битвы для крупнейших игроков индустрии. Помимо Uber, тестовые заезды там проводили американская Waymo и китайская Baidu (совместно с европейским сервисом Freenow). Британская столица — второй город в Европе после Загреба (Хорватия), где действует коммерческая служба роботакси. К слову, в середине августа Uber объявила о расширении партнерства с технологическим стартапом Pony AI из Китая, чтобы запустить более 2 тыс. автономных такси в четырех городах Европы. О каких именно локациях идет речь, там не уточнили. 

Где работают роботакси и насколько это безопасно

На сегодняшний день роботакси функционируют примерно в двух десятках городов США и Китая — в основном в центральных районах, где спрос особенно высок. Заказать эту услугу также можно в Сингапуре, Дубае, Абу-Даби, Эр-Рияде и Загребе. Появление технологии в Лондоне — важный шаг для индустрии, считают эксперты, опрошенные The New York Times. 

Рынок быстро развивается. Его лидер — американская Waymo — эксплуатирует более 3,5 тыс. автомобилей в США и намерена к концу 2026 года довести географию своего присутствия до 20 городов по всему миру. Американская Zoox, которая принадлежит Amazon, перевозит людей в Сан-Франциско и Лас-Вегасе, тестирует технологию еще в 10 городах и планирует в ближайшее время распространить программу на Остин и Майами. Tesla Илона Маска наращивает парк беспилотных автомобилей и выпускает Cybercab в Техасе — модель двухместного роботакси с «дверями-бабочками» и полным отсутствием каких-либо органов управления (педалей, руля и так далее). 

В России технологию тестирует «Яндекс». Так, в середине августа компания опубликовала видео первого проезда легковой Hyundai Sonata через четыре района столицы без вмешательства человека, а месяцем ранее подключила к эксперименту китайский кроссовер Kaiyi X7. 

Большинство роботакси в мире — электрические: мощные бортовые компьютеры и датчики требуют огромного количества энергии, которую стандартные генераторы и батареи машин с двигателями внутреннего сгорания обеспечить не могут. И все они в той или иной степени используют искусственный интеллект — для сканирования и понимания окружающей среды. Сторонники технологии считают ее более безопасной для окружающей среды — беспилотные такси потребляют меньше энергии, чем авто под управлением человека, поскольку оптимизируют маршруты и избегают ненужных ускорений и резких торможений. К тому же автоматизированные автопарки могут усовершенствовать транспортный поток в городских районах и свести пробки к минимуму. 

Роботы, очевидно, не идеальные водители. Так, в конце марта более 100 таких машин от Baidu внезапно остановились на улицах Уханя (Китай). Пассажиры оказались в ловушке. Местная полиция заявила, что сбой, вероятно, произошел из-за «системной неисправности». Авто от Waymo заезжали в зоны строительства автострад в Финиксе и на места преступления в Остине. В конце 2025 года — во время блэкаута в Сан-Франциско — они застыли на перекрестках из-за массового отключения светофоров и перекрыли движение другим водителям. Более того, Национальное управление безопасности дорожного движения США (NHTSA) ведет два отдельных расследования в отношении Waymo: одно из них касается инцидента, в ходе которого беспилотное такси сбило ребенка возле школы (он получил травмы, но выжил), второе — случаев, когда автомобили компании не успевали затормозить перед школьными автобусами.

С какими еще проблемами сталкиваются разработчики роботакси 

Уже более десяти лет крупные технологические компании предлагают роботакси как способ более безопасного и эффективного передвижения. Но прогресс идет медленнее, чем ожидалось: по прогнозам BloombergNEF, к концу 2026 года число роботакси во всем мире вырастет с 8 тыс. до 18 тыс., а к 2036-му их доля в глобальном парке пассажирских транспортных средств будет составлять всего 1%. 

Препятствий для развития индустрии несколько. Это высокая стоимость: например, в США поездка от Waymo в среднем стоит $23,2 (для сравнения на обычном Uber — $18,3, на Lyft — $17,2). Но снизить ценник операторы пока не могут из-за высоких затрат в процессе производства и ограниченного количества автомобилей. Эти факторы на данный момент перевешивают экономию от отсутствия водителей-людей. Традиционные перевозчики тем временем уже называют автономный транспорт «экзистенциальной угрозой» для своих сотрудников: без работы могут оказаться водители-курьеры, дальнобойщики и другой персонал.

Еще одна проблема — нехватка агентов, которые удаленно следят за роботакси, реагируют на экстренные ситуации, помогают устранить последствия аварий и организовать вывоз машины. Кроме того, операторам необходимы склады, где автомобили моют и заряжают. 

Найти такие места, которые находятся рядом с источниками спроса на поездки и где можно заряжать сотни транспортных средств одновременно, при этом не создавая проблем для местных жителей или других водителей, — серьезная проблема. 

Эндрю Грант
обозреватель электротранспорта в BloombergNEF

Помимо решения технических препятствий, отрасли необходима правовая база — регулирование в таких вопросах, как тестирование роботизированных такси на безопасность и ответственность за несчастные случаи. Даже в США — одном из крупнейших рынков — правила варьируются от штата к штату, а в некоторых городах их вовсе не существует. В Нью-Йорке коммерческие услуги от операторов беспилотных такси до сих пор не легализованы. А в Вашингтоне власти обсуждают ограничение в 200 транспортных средств и сбор в размере 15 центов за милю (1,6 км). 

Компании, производящие автономные транспортные средства, делают громкие заявления о том, как их технология спасет жизни. Но прямо сейчас наша нормативно-правовая база сводится к следующему: мы надеемся, что они говорят правду. 

Эд Марки 
сенатор США от Массачусетса

Фото обложки: Wayve / Uber

Что известно о сделке Nvidia по покупке Hugging Face

Nvidia ведет переговоры о покупке Hugging Face. Эта платформа считается одним из крупнейших репозиториев моделей искусственного интеллекта: там разработчики и исследователи делятся готовыми ИИ-инструментами (их насчитывается уже более 2,9 млн), наборами данных и демо-приложениями с открытым исходным кодом. 

Первым о потенциальной сделке сообщил The Information: по данным бизнес-издания, ее сумма составит $12,9 млрд. Позже Business Insider отмечал, что стороны еще далеки от подписания соглашения, а Hugging Face рассматривает вариант своей продажи при оценке в $13 млрд и более. Теперь Bloomberg уточняет: сделка на $12,9 млрд может состояться уже на этой неделе, причем Nvidia обязуется выплатить еще $1 млрд, чтобы удержать сотрудников платформы. Это может стать одной из крупнейших покупок в истории компании. 

Американская Hugging Face создавалась в 2016 году как развлекательное приложение — чат-бот для подростков. Для его обучения команда создала сложную внутреннюю библиотеку. Постепенно платформа превратилась в ИИ-репозиторий, который теперь сравнивают с GitHub для разработчиков ПО. В 2023-м стартап оценили в $4,5 млрд, тогда же в рамках раунда финансирования он привлек $235 млн от ряда крупных технологических компаний. В числе инвесторов — Nvidia, Google, Amazon, Intel и Salesforce. При этом в январе 2026-го Hugging Face отказалась от $500 млн вложений от Nvidia, объяснив это решение нежеланием иметь одного доминирующего инвестора. 

Потенциальную сделку стороны никак не комментируют. Примечательно, что ее сумма значительно превышает годовую выручку Hugging Face, которая, по данным The Information, около $150 млн.

Эта сделка — еще одно свидетельство того, что Nvidia расширяет свою роль за пределы аппаратного обеспечения, создавая комплексную платформу искусственного интеллекта, охватывающую разработчиков, данные, модели. 

Тимоти Аркури
аналитик финансовой корпорации UBS

Зачем Nvidia хаб с нейросетями

Эта сделка для Nvidia — возможность защитить бизнес от набирающей обороты угрозы: компании, занимающиеся ИИ и закупающие ее оборудование, все чаще разрабатывают собственные чипы и в будущем могут потребовать снижения цен или вообще отказаться от сотрудничества, объясняют эксперты. 

Например, Google уже активно выпускает процессоры TPU, которые использует для обучения и обеспечения работы семейства моделей Gemini и других облачных сервисов. OpenAI недавно поделилась первыми результатами тестов чипа Jalapeño и заявила, что он показал более высокую производительность по сравнению с конкурентами на рынке и превзошел оборудование Nvidia и AMD. Anthropic пока набирает команду специалистов: в конце августа разработчик Claude нанял инженера Амира Салека — под его руководством Google выпустила свои первые TPU.

Это своего рода двусторонняя стратегическая битва. С одной стороны, Nvidia не хочет зависеть только от трех заказчиков. И наоборот, эти гиганты не хотят полностью зависеть только от одного поставщика вычислительных ресурсов. 

Ричард Клоуд
портфельный менеджер Janus Henderson

В случае с Hugging Face руководство Nvidia покупает не только столько конкретный продукт, сколько важный элемент всей экосистемы вокруг искусственного интеллекта. Компания получит доступ к обученным ИИ-моделям и готовым инструментам и сможет отслеживать, какие из них получают наибольшее распространение. Более того, это прямой доступ к разработчикам, которым в дальнейшем придется где-то запускать свои продукты (потенциальные клиенты Nvidia). То есть вместо того чтобы создавать сообщество с нуля, Nvidia приобретает «центральный узел» индустрии, пишет Forbes. 

К слову, Nvidia в последнее время лоббирует концепцию открытых языковых моделей. Такие нейросети доступны для свободного использования и модификации. Это значит, что инженеры и программисты могут доработать и настроить инструмент под свои нужды, либо создать на его основе новую ИИ-модель. Так, в конце августа стало известно, что Nvidia заключила сделку со стартапом Poolside на сумму $6 млрд, чтобы создать мощного конкурента продвинутым китайским открытым языковым моделям вроде DeepSeek и Kimi K3. А месяцем ранее глава компании Дженсен Хуанг опубликовал письмо‑манифест в защиту открытого искусственного интеллекта. По его словам, эта технология «укрепляет кибербезопасность и ускоряет внедрение инноваций». 

Nvidia продвигается в сторону программного обеспечения, в то время как OpenAI и Anthropic продвигаются в сторону аппаратного обеспечения. Это вертикальная интеграция — стремление контролировать всю производственную цепочку. Все идет к тому, что компании, занимающиеся ИИ, будут самостоятельно разрабатывать чипы, оптимизированные под свои модели, а данные о производительности ИИ-моделей будут использовать при разработке чипов следующего поколения. Для выживания на рынке необходимо владеть как кремнием, так и ПО, работающим на нем.

Геруи Ван
доцент Университета Линнань в Гонконге

Nvidia добилась невероятных успехов как производитель чипов, теперь же ей предстоит доказать, что она способна на те же достижения в качестве разработчика языковых моделей и оператора крупной платформы, отмечает Barron’s. Но есть и обратная сторона медали: стартапы и исследователи ИИ могут потерять независимость и превратиться в команды, подчиненные корпорации, — вместо того, чтобы наращивать собственную клиентскую базу. 

Фото обложки: Andrej Sokolow / TASS