Пекін розглядає можливість обмеження доступу за кордон до найпотужніших моделей штучного інтелекту Китаю ↗
Китайська влада обговорює заходи контролю, які можуть перешкодити іноземним користувачам отримати доступ до найсучасніших моделей штучного інтелекту в країні. Повідомляється, що Alibaba, ByteDance та Z.ai були присутні на зустрічах під керівництвом Міністерства торгівлі Китаю.
Чиновники також розглядали можливість посилення покарання за витік інформації про власну технологію штучного інтелекту та обмеження іноземних інвестицій у вітчизняні стартапи у сфері штучного інтелекту. Китайські відкриті моделі стали популярними завдяки своїм потужностям та відносной недорогості, тому закриття можливостей може змусити багатьох міжнародних розробників раптово перевірити свої бюджети на інфраструктуру.
Повідомляється, що DeepSeek розробляє власний чіп зі штучним інтелектом ↗
DeepSeek працює над чіпом для логічного виводу, призначеним для запуску моделей штучного інтелекту без такої сильної залежності від обладнання Nvidia або Huawei. Повідомляється, що компанія збільшила кількість інженерів-конструкторів чіпів та провела переговори з ливарними заводами, постачальниками пам'яті та іншими технологічними партнерами.
Чіпи для виведення даних виконують щоденну роботу з генерації відповідей після навчання моделі. Успішне створення такого чіпа дасть DeepSeek більший контроль над витратами та потужностями, хоча розробка чіпа може виявитися значно легшою, ніж пошук місця, де можна буде виробляти його у великих масштабах.
Meta запускає Muse Image в Instagram та WhatsApp ↗
Meta запускає Muse Image, першу модель генерації зображень, розроблену Meta Superintelligence Labs. Модель може розуміти складні підказки, працювати із завантаженими фотографіями та дозволяти користувачам редагувати зображення за допомогою ескізів та анотацій.
Muse Image підтримуватиме понад 30 нових ефектів для Instagram Stories та дозволить користувачам створювати зображення під час спілкування з Meta AI у WhatsApp. Планується інтеграція з Facebook та Messenger, а також зараз тестується рання версія генератора відео Muse від Meta. Очевидно, що просте публікування фотографій стало надто простим.
Україна надає пріоритет моделям штучного інтелекту, які можуть працювати незалежно ↗
Україна планує надавати перевагу моделям штучного інтелекту, які можна встановлювати на власні сервери, а не системам, що залишаються під контролем зовнішніх постачальників. Ця політика має на меті гарантувати, що уряд, бізнес та військові служби не можуть раптово втратити доступ через те, що технологічна компанія або іноземний уряд змінить правила.
Україна наразі використовує Gemini у своєму урядовому додатку Diia, але видаляє персональну інформацію перед надсиланням запитів, оскільки не контролює базову модель. Вона також розробляє локальну систему на основі відкритої моделі Gemma від Google, випуск якої заплановано на осінь.
Банк Англії попереджає, що штучний інтелект може загрожувати фінансовій стабільності ↗
Банк Англії стверджує, що штучний інтелект стає зростаючим ризиком для фінансової системи. Його занепокоєння включають інвесторів з високим рівнем кредитного плеча, які роблять ставки на компанії, що займаються штучним інтелектом, технологічні компанії, що позичають величезні суми для фінансування інфраструктури, та дедалі потужніші кібератаки на банки.
Різка переоцінка прибутковості штучного інтелекту може призвести до падіння акцій технологічних компаній, а концентровані інвестиції та позикові кошти потенційно погіршать спад. Банківська система Великої Британії залишається стійкою, за даними Банку, хоча й зазначив, що існуючі регуляторні рамки не були розроблені для автономних агентів ШІ.
Amazon шукає ще 25 мільярдів доларів для фінансування своїх амбіцій у сфері штучного інтелекту ↗
Amazon прагне залучити 25 мільярдів доларів шляхом продажу облігацій, оскільки продовжує витрачати значні кошти на інфраструктуру штучного інтелекту. Попит інвесторів, як повідомляється, досяг 62 мільярдів доларів, що демонструє, що ринок не повністю втратив апетит до фінансування надзвичайно дорогих центрів обробки даних.
Очікується, що Amazon, Alphabet, Microsoft та Meta разом витратять понад 700 мільярдів доларів на штучний інтелект цього року. Технологічні гіганти традиційно фінансували розширення зі своїх величезних грошових резервів, але гонка за інфраструктурою штучного інтелекту зараз настільки дорога, що навіть великі технологічні компанії почали тягнутися до кредитних карток.
SpaceXAI та Cursor готують свою першу спільно розроблену модель ↗
Повідомляється, що SpaceXAI та Cursor готуються до випуску своєї першої спільно розробленої моделі штучного інтелекту. Запуск був ненадовго відкладений, поки інженери працювали над підвищенням ефективності, і очікується, що модель конкуруватиме в деяких областях з передовими системами Anthropic та OpenAI.
У червні SpaceX погодилася придбати Anysphere, компанію, що стоїть за Cursor, в рамках угоди на суму 60 мільярдів доларів, що включає акції. Поєднання популярних інструментів кодування Cursor з обчислювальною інфраструктурою SpaceXAI може створити значно сильнішого конкурента в корпоративному штучному інтелекті, оскільки ракети, супутники та соціальні мережі, очевидно, не займали достатньо Ілона Маска.
Найчастіші запитання
Чому Китай розглядає можливість обмеження доступу закордонних користувачів до передових моделей штучного інтелекту?
Повідомляється, що китайська влада обговорює заходи контролю, які можуть обмежити доступ іноземних компаній до найпотужніших моделей штучного інтелекту країни. Пропозиції також можуть включати жорсткіші покарання за витік запатентованих технологій та обмеження на іноземні інвестиції в китайські стартапи у сфері штучного інтелекту. Такі заходи можуть вплинути на міжнародних розробників, які покладаються на потужні та дешевші китайські відкриті моделі.
Для чого використовувався б чіп штучного інтелекту DeepSeek?
Запропонований компанією DeepSeek чіп буде зосереджений на логічному висновку – процесі генерації відповідей після навчання моделі штучного інтелекту. Розробка власного обладнання може зменшити залежність компанії від продуктів Nvidia або Huawei та забезпечити кращий контроль над потужностями та експлуатаційними витратами. Виробництво чіпа в достатніх масштабах може залишатися значною проблемою.
Як працює Meta Muse Image в Instagram та WhatsApp?
Muse Image може створювати зображення на основі детальних підказок, використовувати завантажені фотографії та підтримувати редагування за допомогою ескізів або анотацій. В Instagram він забезпечить понад 30 нових ефектів для Stories. Користувачі WhatsApp зможуть створювати зображення під час спілкування за допомогою Meta AI, а підтримка Facebook та Messenger планується пізніше.
Чому Україна надає перевагу моделям штучного інтелекту, які вона може запускати на власних серверах?
Україна хоче зменшити ризик втрати доступу, коли зовнішній постачальник або іноземний уряд змінює свою політику. Моделі штучного інтелекту, що керуються локально, також забезпечують більший контроль над конфіденційними державними, бізнес- та військовими послугами. Наразі Україна видаляє особисту інформацію перед використанням Gemini та розробляє вітчизняну систему на основі відкритої моделі Gemma від Google.
Як інвестиції в штучний інтелект можуть створювати ризики для фінансової стабільності?
Банк Англії звернув увагу на ризики, пов'язані з інвесторами з обмеженим фінансовим становищем, великими боргами за інфраструктуру та більш потужними кібератаками на фінансові установи. Раптове зниження очікувань щодо прибутковості штучного інтелекту може призвести до різкого падіння акцій технологічних компаній. Концентровані інвестиції та позикові кошти можуть посилити ці втрати, тоді як автономні агенти штучного інтелекту можуть створювати проблеми, які не повністю охоплюються чинними правилами.
Чому великі технологічні компанії позичають гроші на інфраструктуру штучного інтелекту?
Будівництво центрів обробки даних та обчислювальних потужностей вимагає надзвичайно великого капіталу, навіть для компаній зі значними грошовими резервами. Повідомляється, що Amazon прагне залучити 25 мільярдів доларів шляхом продажу облігацій, тоді як попит з боку інвесторів сягнув 62 мільярдів доларів. Позики дозволяють технологічним компаніям продовжувати розширювати інфраструктуру штучного інтелекту, не фінансуючи кожен проект безпосередньо з наявних коштів.