Nvidia и SpaceX отправляют процессоры на орбиту, OpenAI представила чип Jalapeño, Perplexity запускает локальный ИИ
Nvidia и SpaceX объединяются для создания орбитальных дата-центров на базе процессоров Vera. OpenAI показала собственный ИИ-чип Jalapeño, а Perplexity запустила платформу для локального запуска агентов. Thomson Reuters создала специализированную юридическую модель, а Meta готовит к релизу агентную платформу Hatch.
Подкаст · 2 мин
Процессоры Nvidia Vera и орбитальные дата-центры SpaceX
Nvidia представила новый процессор Vera, разработанный для выполнения агентных задач — координации инструментов, запуска кода и управления базами данных. SpaceXAI стала первым крупным клиентом, планирующим использовать архитектуру Vera для следующего поколения своих ИИ-агентов. Илон Маск подтвердил планы по отправке этого оборудования на орбиту: первые дата-центры 'Starmind' должны появиться в космосе к концу 2027 года. Платформа Vera, оснащенная 88 ядрами 'Olympus' и пропускной способностью памяти до 1,2 ТБ/с, призвана устранить узкое место, при котором дорогие GPU простаивают в ожидании инструкций от CPU. Nvidia заявляет, что чип до 1,8 раза быстрее традиционных x86-аналогов в агентных задачах. Этот шаг знаменует агрессивный выход Nvidia на рынок самостоятельных процессоров, оцениваемый в $200 млрд. Для SpaceX проект орбитальных дата-центров — это ставка на будущее инфраструктуры. Несмотря на скепсис критиков, партнерство с Nvidia обеспечивает необходимую плотность и эффективность оборудования. Специально адаптированные для космоса стойки должны стать проще и дешевле наземных аналогов, что может изменить экономику орбитальных вычислений в ближайшие годы.
OpenAI представила собственный ИИ-чип Jalapeño
OpenAI опубликовала первые результаты тестов своего кастомного ИИ-чипа Jalapeño, разработанного совместно с Broadcom. Чип предназначен не для обучения, а для инференса (запуска моделей). Тесты показали, что 700-ваттный процессор превосходит флагманские 1200-ваттные системы Nvidia по скорости и энергоэффективности. В разработке чипа, занявшей девять месяцев, использовались модели Astra и Codex. OpenAI не планирует продавать чип коммерчески: вице-президент по аппаратному обеспечению Ричард Хо заявил, что компания полностью загрузит производство собственными нуждами. Чипы начнут поступать в дата-центры OpenAI позже в этом году, а производство будет наращиваться в течение 2027 года. Уже ведется разработка двух следующих поколений. Этот шаг повторяет стратегию Google с их TPU. Владея собственным «железом», OpenAI стремится снизить стоимость генерации токенов и создать более эффективный цикл разработки для будущих моделей, уменьшая зависимость от сторонних поставщиков оборудования.
Perplexity и Nvidia запустили 'Portable Computer'
Perplexity и Nvidia представили 'Portable Computer' — платформу для локального запуска ИИ-агентов на оборудовании Nvidia DGX Spark. Решение ориентировано на приватность: пользователи могут запускать модели Qwen 3.8 27B или PPLX 27B локально, обращаясь к облачным моделям только при необходимости. Этот релиз важен с точки зрения экономии и конфиденциальности. Локальная работа не требует кредитов, а данные остаются на устройстве. Программное обеспечение устанавливается в один клик на настольные суперкомпьютеры DGX Spark, в будущем ожидается поддержка обычных ПК. Запуск происходит на фоне сообщений о переговорах Nvidia об инвестициях в Perplexity при оценке компании свыше $30 млрд. Perplexity стремится занять нишу локального ИИ, предлагая пользователям альтернативу облачным сервисам и используя аппаратное преимущество Nvidia для укрепления своих позиций.
Meta готовит к запуску агентную платформу Hatch
Meta планирует в ближайшие недели запустить 'Hatch' — потребительскую платформу ИИ-агентов, способных выполнять задачи от имени пользователя. Ожидается наличие платной подписки, сопоставимой по цене с топовыми тарифами OpenAI и Anthropic. Вместе с платформой в октябре должна выйти новая флагманская модель Meta под кодовым названием 'Watermelon'. Для Meta это стратегический сдвиг: компания пытается монетизировать ИИ напрямую через подписки, отходя от модели, основанной исключительно на рекламе. Успех инициативы будет зависеть от способности агентов эффективно справляться со сложными многошаговыми задачами. Аналитики следят за тем, сможет ли Meta перевести свою огромную базу пользователей на платные ИИ-сервисы. Ключевым фактором станет интеграция агентов в существующие социальные экосистемы и их реальная полезность в условиях высокой конкуренции на рынке персональных ИИ-ассистентов.
Thomson Reuters создала собственную юридическую ИИ-модель
Thomson Reuters представила свою первую собственную ИИ-модель, созданную на базе open-source модели Qwen от Alibaba и обученную на десятилетиях юридических данных компании. Двухлетний проект обошелся в $40 млн (вычисления и персонал), а последняя итерация обучения стоила $450 000. Внутренние тесты показывают, что модель превосходит Claude Opus 4.8, Gemini 3.1 Pro и GPT-5.5 в ряде юридических задач. Технический директор Джоэл Хрон сравнил аренду ИИ-моделей с арендой жилья, отметив, что пользователь не создает долгосрочной ценности. Создавая свою модель, Thomson Reuters сохраняет контроль над специализированными знаниями. Компания планирует выпустить версию модели с открытыми весами для исследователей. Это отражает тренд среди крупных корпораций с уникальными данными. По мере снижения стоимости обучения и улучшения открытых моделей, компании все чаще предпочитают создавать кастомные решения вместо использования сторонних API, стремясь к лучшей производительности и долгосрочной экономии.
Стартап Accelerated Understanding разрабатывает физические модели ИИ
Профессор Caltech Анима Анандкумар и инженер Бенедикт Йеник запустили стартап Accelerated Understanding. Их цель — обучение ИИ прогнозированию эволюции физического мира, а не просто предсказанию следующего слова. Модели работают на базе 'нейронных операторов' — физического дизайна, отслеживающего события в 3D-пространстве и времени, что является альтернативой архитектуре трансформеров. В первых тестах модель обработала 5 триллионов точек данных за один прогон, что, по словам основателей, в 5 миллионов раз превышает возможности топовых моделей Google и Anthropic. Стартап ориентирован на корпоративный сектор: материалы для чипов, прогнозирование экстремальных погодных условий и робототехнику. Основатели отказались от предложений высоких должностей и 35% доли в проекте 'Prometheus' Джеффа Безоса, чтобы развивать свой стартап. Это подчеркивает их уверенность в том, что физическое моделирование — более перспективный путь для следующего поколения ИИ, чем текущие текстовые модели.
Китайские хакеры удвоили объем атак с помощью DeepSeek
Исследование TeamT5 показало, что китайские хакерские группы, поддерживаемые государством, более чем вдвое увеличили объем атак после интеграции open-source моделей ИИ, в частности DeepSeek, в свои инструменты. Исследователи отмечают, что хакеры предпочитают DeepSeek из-за сочетания высокой производительности и слабых ограничений безопасности по сравнению с другими фронтирными моделями. Хакеры используют ИИ для написания вредоносного кода, взлома корпоративной почты и картографирования целей. Хотя опасения в основном были сосредоточены на риске злоупотребления топовыми моделями, этот отчет подчеркивает серьезную угрозу со стороны более доступных моделей, лишенных надежных защитных механизмов. Этот тренд подтверждает предупреждения Института безопасности ИИ (AI Security Institute), сделанные в мае, о быстром росте автономных кибервозможностей ИИ. Способность злоумышленников масштабировать атаки с помощью open-source ИИ создает сложную проблему для кибербезопасности, требуя пересмотра подходов к защите самих моделей, а не только инфраструктуры.