Innovation & Research
4.21K subscribers
530 photos
83 videos
228 files
5.14K links
“Push-the-envelope” Channel
Download Telegram
Маск и Безос запускают гонку орбитальных дата-центров для AI

SpaceX и Blue Origin начали технологическую гонку нового уровня. На фоне растущих потребностей AI в энергии и охлаждении обе компании разрабатывают орбитальные дата-центры как альтернативу перегруженным наземным решениям.

Blue Origin больше года работает над специализированной орбитальной архитектурой для AI и делает ставку на тяжёлую ракету New Glenn, способную выводить крупные модули на орбиту. В компании обсуждаются контракты, которые могут оценить будущую AI-инфраструктуру в $800 млрд.

SpaceX тем временем модернизирует спутники Starlink, добавляя лазерные каналы и модули для обработки AI-нагрузки. Маск заявил, что будущие версии Starlink смогут обеспечивать до 300 ГВт/год за счёт солнечной энергии, получаемой на орбите. В отличие от наземных ЦОД, здесь охлаждение происходит напрямую в вакуум, а доступ к солнечной энергии не прерывается из-за наступления ночи или облачности.

Однако реализация требует прорывов сразу по нескольким направлениям: защита от радиации, теплоотвод, автономность, связь с Землёй. Инженеры уже работают над лёгкими радиаторами, новыми типами чипов и архитектурой для «data center-in-orbit».

В проекте Google идёт речь о необходимости до 10 000 спутников, чтобы воссоздать вычислительную мощность обычного дата-центра. Первая тестовая миссия запланирована на начало 2027 г. — она продемонстрирует базовые принципы орбитальных AI-кластеров.

IBM, OpenAI, Aetherfusion, Starcloud, Google и Planet Labs также исследуют потенциал размещения AI-вычислений в космосе. Сэм Альтман оценивает возможность применения такого подхода для обучения продвинутых моделей.

Идея масштабировать AI-инфраструктуру за пределами планеты уже получила поддержку от инвесторов и аналитиков. Главный аргумент — снижение зависимости от энергосетей и ускорение доступа к новым уровням вычислительной мощности. При этом главный барьер — это стоимость. Разработка ракет, запуск тысяч спутников, сопровождение и модернизация — всё это пока значительно дороже наземных решений.

#news #ЦОД #космос #бигтехи

https://www.wsj.com/tech/bezos-and-musk-race-to-bring-data-centers-to-space-faa486ee
🔥5
Пентагон создаёт специальный комитет по подготовке к эпохе AGI

В США на законодательном уровне утверждена инициатива по созданию нового стратегического подразделения для оценки угроз и возможностей, связанных с развитием искусственного интеллекта следующего поколения. В рамках оборонного бюджета на 2026 г. (NDAA) в Пентагоне появится «Руководящий комитет по будущему искусственного интеллекта» (Artificial Intelligence Futures Steering Committee).

Комитет должен быть сформирован до 1 апреля 2026 г. Его возглавят заместитель министра обороны и заместитель председателя Объединённого комитета начальников штабов. В состав также войдут вице-главы родов войск, представители нацгвардии, главы департаментов по закупкам, исследованиям, разведке, финансам, цифровым и AI-технологиям, а также другие лица по решению главы минобороны.

Задача комитета — выработка проактивной политики в отношении передовых AI-систем, включая те, что приближаются к уровню AGI. Комитет будет анализировать архитектуры передовых моделей, агентные алгоритмы, нейроморфные вычисления, применения когнитивных наук, инфраструктуру масштабирования и перспективные микроэлектронные решения.

Кроме того, он оценит возможные последствия интеграции продвинутого AI в военные сети, учёт рисков, влияние на подготовку офицеров, контроль за автономными системами и механизмы вмешательства человека в работу AI.

Одной из целей комитета станет и изучение внешних рисков, включая развитие AI в Китае. Законодатели прямо указывают на необходимость учитывать действия соперников США и формировать долгосрочные стратегии на случай технологического превосходства противника.

#news #AI #AGI

https://defensescoop.com/2025/12/08/fy26-ndaa-dod-ai-artificial-intelligence-futures-agi-steering-committee/
👻1
Huawei захватит половину рынка AI-чипов в Китае уже в 2026 г.

Инвестиционно-аналитическая компания Bernstein Research (входит в группу Société Générale) прогнозирует, что Huawei станет крупнейшим производителем AI-ускорителей в Китае, заняв 50% рынка уже в 2026 г. Сейчас компания делит лидерство с Nvidia, каждая владеет по 40%, но через год доля американского игрока сократится до 8%, уступив место локальным производителям.

По мнению аналитиков Bernstein, AMD поднимется на второе место с долей 12%, третьим станет Cambricon с 9%. Также вырастут показатели у Hygon, T-head, MetaX и других китайских компаний. К 2028 г. доля местных вендоров достигнет 93%, тогда как иностранные сократятся до 7%.

За этим стоит стремительный рост внутреннего производства. В течение трёх лет продажи китайских AI-чипов будут расти на 74% ежегодно. К 2028 г. Китай выйдет на полное самообеспечение, локальное предложение покроет 104% спроса. Для сравнения, в 2026 г. этот показатель составит лишь 39%.

Укрепление Huawei будет связано с развитием линейки Ascend и расширением мощностей. Одновременно западные производители утратят позиции на фоне ограничений экспорта и роста конкуренции со стороны китайской инновационной системы: страна быстро приближается к технологической независимости в области AI-аппаратуры.

#news #чипы #Китай #бигтехи

https://www.huaweicentral.com/huawei-to-own-50-of-chinese-ai-chip-market-by-2026-report/
Прогнозы от a16z: что изменится на AI-рынке в 2026 г.

Венчурный фонд Andreessen Horowitz (a16z) представил ключевые прогнозы по развитию AI-рынка в 2026 г. В центре внимания — трансформация инфраструктуры, образования, медицины и бизнес-приложений в сторону агентных и персонализированных моделей. Вот главные выводы:

1) Появится первый AI-нативный университет, где образовательная среда будет адаптироваться под каждого студента в реальном времени. Преподаватели станут архитекторами процессов, а оценка сосредоточится на умении использовать AI, а не избегать его.

2) Существующая IT-инфраструктура не справится с нагрузками от AI-агентов. Понадобится новое поколение систем с поддержкой массовой параллельной обработки, управления состоянием и координации тысяч задач в миллисекундные интервалы. Агент-нативные платформы станут базовым уровнем для корпоративного ПО.

3) Начнётся формирование мультиагентных бизнес-процессов. В недвижимости и юридических сервисах появятся первые кейсы, где AI-агенты разных сторон будут вести переговоры, синхронизировать изменения и устранять конфликтные зоны без участия человека.

4) Интерфейсы уйдут в тень. Привычные CRM и ERP системы превратятся в фоновый слой хранения, а взаимодействие будет происходить через агентский уровень. KPI по экранному времени перестанет иметь значение, так как продукт будет оцениваться по результату, а не по времени, проведённому в приложении.

5) Медицина станет ключевым полем для роста. Появится новый сегмент, где люди будут подписываться на трекинг биомаркеров, анализ и AI-коучинг. Это обеспечит стабильный поток данных и новый рынок профилактики.

6) Критическим станет вопрос качества мультимодальных данных. Большинство корпоративных знаний до сих пор хранится в PDF, скриншотах и видео. В 2026 г. создание чистых и структурированных дата-слоёв для AI станет отдельной категорией продуктов.

7) Базы данных и системы записей утратят стратегическое значение. Как и в случае Salesforce Einstein или Microsoft Copilot, основная маржа и ценность будет находиться в слое рассуждений и автономного исполнения.

8) Также ожидается взрывной рост в области генеративных 3D-сред и моделей мира. Технологии вроде Genie 3 позволят создавать живые симуляции, где AI-агенты смогут тренироваться, а пользователи — создавать и изменять миры в реальном времени.
В целом 2026 станет поворотным годом. Массовый рынок уступит место индивидуальным решениям. В фокусе окажется не абстрактный «пользователь», а конкретный человек с контекстом, целями и собственным AI-помощником.

#news #AI

https://www.a16z.news/p/big-ideas-2026-part-1
3🔥3😁1
Google открывает первую автоматизированную AI-лабораторию для открытия новых материалов

Google DeepMind запускает в Великобритании первую полностью автоматизированную научно-исследовательскую лабораторию, где все эксперименты будут проводиться при участии роботов и моделей Gemini. Открытие запланировано на 2026 г., и проект уже назван ключевым шагом в развитии AI для науки.

Лаборатория сосредоточится на открытии новых материалов для батарей, солнечных панелей, полупроводников и сверхпроводников. Gemini будет принимать решения о дальнейших шагах на основе данных, а роботы будут выполнять синтез и анализ сотен материалов в сутки. Всё это позволит сократить путь от гипотезы до результата с нескольких лет до нескольких недель.

Проект станет частью национальной AI-стратегии Великобритании и обеспечит приоритетный доступ британским учёным к передовым инструментам Google. DeepMind подчёркивает, что лаборатория объединит цифровое моделирование и физические эксперименты в едином контуре, где AI играет ключевую роль в генерации научных гипотез и планировании экспериментов.

Лаборатория станет основой для сотрудничества Google и правительства Великобритании в сферах науки, энергетики и национальной безопасности. Среди потенциальных направлений дальнейшей работы: исследования в области управляемого термоядерного синтеза, государственные AI-системы и образовательные проекты на базе Gemini.

#news #ИИ_для_науки #бигтехи

https://deepmind.google/blog/strengthening-our-partnership-with-the-uk-government-to-support-prosperity-and-security-in-the-ai-era/
🔥7
В Китае создают сеть грузовых дронов: первый тяжёлый БПЛА SUNNY‑T2000 сошёл с конвейера

В Шэньяне представлен первый крупногабаритный беспилотный грузовой самолёт SUNNY‑T2000, разработанный Shenyang Sunny Aeronautics and Space Adventure. Аппарат способен перевозить до 2 т груза, имеет прямоугольный грузовой отсек объёмом 15 м³ и может преодолевать до 1000 км при полной загрузке. Для взлёта и посадки ему достаточно полосы длиной 800 м. Кроме логистики, его планируют использовать для экстренной доставки, тушения лесных пожаров и сброса грузов с воздуха.

SUNNY‑T2000 станет частью новой трёхуровневой логистической сети в районе Шэньбэй, которая объединит тяжёлые магистральные перевозки, региональную доставку и покрытие последней мили. В перспективе к сети присоединятся более мощные модели: 6‑тонный БПЛА с грузовым отсеком объёмом 67 м³ (аналог 40-футового контейнера), 7‑тонный аппарат и коммерческий дрон на 10 т для межрегиональных перевозок промышленной и сельскохозяйственной продукции.

Развитие идёт в рамках государственной стратегии «низковысотной экономики». В районе Шэньбэй уже работают более 30 профильных компаний, создано 14 воздушных зон, 2 тестовых логистических маршрута и 21 временная площадка для взлёта и посадки. До конца 2025 г. здесь также появится центр тестирования оборудования для низковысотных воздушных судов — первый на северо-востоке Китая.

Шэньбэй активно формирует кластер беспилотной авиации, рассчитывая стать национальной пилотной зоной и витриной нового формата грузовой логистики.

#news #БПЛА #Китай

https://www.chinadaily.com.cn/a/202512/09/WS69380fc4a310d6866eb2dbb3.html
👍1
Ян Лекун запускает AI-стартап в Париже, а не в Кремниевой долине

Ян Лекун, один из пионеров AI и глава исследовательского подразделения Meta*, объявил, что покинет компанию до конца 2025 г. Он готовит запуск собственного стартапа в Париже, а не в США. По его словам, Кремниевая долина перегрета и «загипнотизирована» генеративными моделями, что мешает развивать альтернативные направления. Он считает, что создавать прорывные технологии проще за пределами этого круга.

Новый стартап Лекуна сосредоточится на концепции «моделей мира» — world models — системах, которые обучаются на зрительной и сенсорной информации и способны предсказывать поведение объектов в физическом мире. Такой подход важен для AI, взаимодействующего с реальностью — от роботов до автономного транспорта. Лекун подчёркивает, что современные системы могут сдавать юридические экзамены и писать код, но не способны действовать, как ребёнок 5 лет. Это, по его мнению, свидетельствует о фундаментальном пробеле в текущих моделях.

Meta* не будет инвестором проекта, хотя Марк Цукерберг поддержал идею. Лекун объяснил, что фокус стартапа выходит за рамки интересов компании. В январе он пообещал раскрыть подробности.

Выбор Парижа не случаен. Лекун родом из Франции и давно продвигает европейское AI-сообщество. По его инициативе Meta* в своё время открыла FAIR‑лабораторию в Париже, где была создана архитектура Llama**. Сейчас он вновь делает ставку на Европу, заявляя, что хочет создать условия для недооценённых европейских специалистов и предложить им полноценную исследовательскую среду.

*организация признана экстремистской и запрещена на территории России
**продукт организации, запрещенной на территории России и признанной экстремистской


#news #стартапы

https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/silicon-valley-is-hypnotised-by-ai-godfather-yann-lecun-on-why-facebook-parent-meta-wont-invest-in-his-startup/articleshow/125768789.cms
🔥32
Microsoft инвестирует $17,5 млрд в AI и облачные технологии в Индии, что является крупнейшим проектом компании в Азии

В течение четырёх лет компания направит $17,5 млрд на развитие AI-инфраструктуры, облачных сервисов и цифрового суверенитета Индии. Об этом заявил CEO Microsoft Сатья Наделла после встречи с премьер-министром Нарендрой Моди в Нью-Дели.

Инвестиции распределятся по трём направлениям: масштабирование, кадры и технологический суверенитет (scale, skills and sovereignty). В фокусе проекта находится строительство нового дата-центра в Хайдарабаде, который заработает в середине 2026 г. и станет крупнейшим объектом Microsoft в Индии. Также планируется запуск образовательных программ и развитие AI-платформ с учётом требований национальной безопасности.

Индия с населением 1,45 млрд человек становится всё более важным рынком и источником талантов для глобальных AI-компаний. Здесь уже работают миллионы инженеров в области машинного обучения и дата-сайенс, а национальные игроки вроде Tata Consultancy Services и Infosys являются одними из крупнейших IT-провайдеров в мире.

В ближайшие месяцы страну также посетят топ-менеджеры Nvidia и Google DeepMind. В октябре её уже посетил сооснователь Anthropic Дарио Амодеи. Microsoft, Google и OpenAI параллельно развивают инициативы для местной аудитории. Copilot и ChatGPT стали доступны студентам бесплатно, а Jio предлагает полтора года подписки на Gemini 2.5 Pro для 500 млн пользователей.

За пределами Индии Microsoft также активно масштабирует инфраструктуру. $10 млрд направлены на Португалию, $7,9 млрд на ОАЭ, $30 млрд на Великобританию. Сумма всех инвестиций компании в 2026 г. достигнет $97,5 млрд.

#облако #инвестиции #Индия #news

https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-12-09/microsoft-to-invest-17-5-billion-in-india-for-ai-cloud-services
🔥1
Google делает шаг к обучению роботов в AI-среде с помощью видеомодели Veo

Google DeepMind представила систему Veo (Robotics), первую видеомодель, способную оценивать поведение роботов на основе их будущих действий без запуска реального оборудования и физической симуляции. Это один из самых ощутимых шагов компании в сторону использования подхода «модели мира» в робототехнике.

В основе разработки лежит механизм, при котором Veo-2 получает стартовый кадр с камер и последовательность запланированных поз, а затем генерирует видео с предсказанием того, что «увидит» робот при выполнении задачи. Модель позволяет оценивать действия политик как в привычных, так и в новых, ранее не встречавшихся условиях.

Сцены редактируются генеративными инструментами. Например, через Nano Banana можно добавлять новые предметы, изменять фон или вводить отвлекающие объекты. Это позволяет проверять устойчивость политик и выявлять потенциально опасные сценарии без риска повредить окружающие предметы. Один из примеров — попытка закрыть ноутбук, рядом с которым находятся ножницы.

В экспериментах модель показала высокую корреляцию с реальными результатами. Она точно предсказывает успешность выполнения задач и помогает обнаруживать ошибки в логике поведения, например путаницу между объектами. Поддержка четырёх ракурсов делает симуляции реалистичными и согласованными с архитектурой современных роботов.

Пока Veo используется только для оценки, а не обучения. Обновление политик и обучение с подкреплением в систему не встроено. Но уже сейчас она позволяет тестировать действия в AI-среде без дорогих физических экспериментов и с быстрым масштабированием.

Google показывает, что видеомодели могут стать основой нового поколения робототехнических платформ. В них обучение, отладка и тестирование происходят не в реальных лабораториях, а в среде, где изменения задаются текстом или редактированием изображения.

#news #бигтехи #роботы

https://www.alphaxiv.org/abs/2512.10675
В Китае представлено полностью оптическое устройство для генеративного AI, которое на порядки эффективнее GPU при решении конкретной задачи

Команды из Шанхайского университета Цзяо Тун и Университета Цинхуа под руководством Итун Чэня (Yitong Chen) представили LightGen — полностью оптическое вычислительное устройство для задач генеративного компьютерного зрения. Разработка нацелена на одну из ключевых проблем современных больших моделей — дефицит вычислительных мощностей и энергии при масштабировании генеративных систем.

LightGen интегрирует более 2 млн фотонных нейронов на одном чипе и выполняет вычисления полностью в оптической форме, без перехода в электронный домен. Устройство формата free-space использует оптическое латентное пространство — набор стеклянных метаповерхностей, — позволяющее динамически менять размерность модели, а также байесовские алгоритмы обучения, которые не требуют размеченных датасетов и опираются на статистическое распознавание структур в данных.

Важная особенность данного вычислителя — перепрограммирование возможно только на аппаратном уровне, то есть необходимо изготавливать и заменять стёкла для каждой новой задачи.

В экспериментах LightGen выполнял генеративные задачи, включая семантическую генерацию изображений высокого разрешения, денойзинг, перенос стиля, 3D-генерацию и сложные визуальные манипуляции. Производительность достигает 35,7 тыс. TOPS, а энергоэффективность — 664 TOPS/Вт в консервативной оценке. Однако необходимо иметь в виду, что эти показатели действительны для единственной задачи, на которую устройство исходно запрограммировано, то есть напрямую соотносить эти TOPS с мощностью обычных видеокарт невозможно, поскольку видеокарты — универсальный вычислитель. Низкое энергопотребление делает LightGen особенно подходящим для однотипных задач визуалиации на edge-устройствах.

Авторы подчёркивают, что в отличие от предыдущих работ по оптическим вычислениям, LightGen ориентирован не на классификацию или логические операции, а на масштабные генеративные модели, близкие по сложности к современным визуальным AI-системам.

#news #фотоника #Китай

https://www.science.org/doi/10.1126/science.adv7434
3🔥2🥰1
DARPA запускает программу по управлению синтезом ДНК в клетках с помощью света

Агентство передовых оборонных исследований США (DARPA) объявило о запуске программы Generative Optogenetics. Цель проекта — разработать технологию, позволяющую управлять синтезом нуклеиновых кислот внутри живых клеток с помощью световых сигналов. Это высокорисковый, но потенциально революционный подход. Он может изменить подход к генной инженерии, медицине и биопроизводству.

В рамках проекта исследователи создадут белковые комплексы, которые будут воспринимать оптические сигналы и запускать сборку нужных фрагментов ДНК или РНК в ответ на конкретную длину волны. Свет в этом случае становится программным языком, с помощью которого можно управлять клеточным поведением.

Если технология сработает, это позволит сократить время на молекулярные эксперименты с недель до часов. Это ускорит разработку персонализированных терапий, модификацию растений и создание новых биоматериалов. Применение возможно в здравоохранении, сельском хозяйстве и производстве.

DARPA отмечает, что существующие методы синтеза ДНК и РНК ограничены по масштабу, требуют длительной верификации и часто связаны с использованием токсичных химикатов. Новый подход предполагает использование клеточных механизмов, управляемых светом, без необходимости внешней химической обработки.

Программа включает два направления. Первое связано с созданием самой технологии светозависимого синтеза внутри клеток. Второе направлено на разработку методов контроля ошибок, чтобы обеспечить точность сборки нуклеиновых последовательностей в живой среде. Проект пока находится на ранней стадии.

#news #ИИ_для_науки #медицина

https://youtube.com/watch?v=RtpZhZcbQXQ
4
Демис Хассабис обозначил путь к AGI: сочетание масштаба и новых научных подходов

CEO Google DeepMind Демис Хассабис (Demis Hassabis) считает, что достижение искусственного общего интеллекта возможно только при равном сочетании масштабирования и фундаментальных инноваций. По его оценке, вклад каждого фактора — около 50 процентов.

Современные AI-системы показывают выдающиеся результаты в отдельных задачах, но остаются непоследовательными. Они успешно решают задачи уровня международных олимпиад, но при этом совершают простые логические ошибки. Хассабис называет такие модели «рваными» и считает, что критически не хватает надёжности и способности осознавать собственную неуверенность.

Решение этой проблемы Хассабис видит в обучении систем мышлению, планированию и самоконтролю. AI должен не просто отвечать, а оценивать свою уверенность, как это делает AlphaFold. Это требует интеграции инструментального рассуждения в процесс вывода.
DeepMind сосредоточена на задачах, способных принести системный эффект. В числе приоритетов — материалы, климат, термоядерная энергетика. По мнению Хассабиса, именно синтез можно считать ключевым узлом, так как дешёвая энергия открывает путь к массовому водоочистке, производству топлива и освоению космоса.

Для освоения физики и причинности AI должен не просто читать, а взаимодействовать. Хассабис считает, что такие навыки формируются через симуляции и мировые модели. Если система способна сгенерировать и поддерживать физически реалистичную среду, она демонстрирует понимание её механики.

DeepMind разрабатывает такую инфраструктуру в проектах Genie, Simma и Veo. В этих симуляциях агенты учатся через взаимодействие, а среда адаптируется под их поведение. Это создаёт условия для непрерывного обучения без ручной разметки и ограничений в масштабе.

Симуляции важны и как метод научного познания. Если систему можно воспроизвести в деталях, значит, она поддаётся формализации. Это открывает возможность использовать вычислительные методы для понимания сложных явлений.

Вопрос сознания остаётся исключением. Пока неизвестно, является ли оно вычислимым. Если да, машины смогут воспроизвести его. Если нет, именно здесь пройдёт граница между человеком и алгоритмом.

По масштабу AGI сопоставим с промышленной революцией, но развернётся быстрее и глубже. Хассабис предупреждает, что общественные и политические структуры к этому не готовы. Международное сотрудничество слабо, институции фрагментированы, а время на подготовку ограничено.

#news #AI

https://www.youtube.com/watch?v=PqVbypvxDto
👍1
Ян Лекун назвал идею AGI иллюзией

Главный научный сотрудник Meta* по искусственному интеллекту Ян Лекун (Yann LeCun) заявил, что понятия общего интеллекта не существует. По его словам, человеческий разум узкоспециализирован и приспособлен только к ограниченному числу задач в физическом мире.

«Мы хорошо ориентируемся в пространстве, умеем общаться, но слабы в шахматах и других сферах. Некоторые животные в чём-то превосходят нас. Мы называем наш интеллект общим только потому, что не осознаём задач, в которых абсолютно беспомощны», — пояснил Лекун. Он добавил, что идея универсального интеллекта — это иллюзия.

AI-исследователь Хантер Эш (Hunter Ash) возразил, что сама способность рассуждать о природе интеллекта уже говорит об универсальности. По его мнению, человек способен играть в любые игры, адаптироваться, анализировать стратегии и видеть причинно-следственные связи. Это и есть проявление общего интеллекта, пусть и в ограниченном виде.

Скептически отреагировал и Илон Маск, сказав, что Лекун «давно выжил из ума».

#news #AI

https://x.com/slow_developer/status/2000959102940291456?s=46&t=pKf_FxsPGBd_YMIWTA8xgg
👏3
Китайский стелс-дрон CH-7 совершил первый полёт

Китай провёл первый испытательный полёт нового беспилотного летательного аппарата CH-7 (Цайхун-7), предназначенного для ведения разведки и нанесения высокоточных ударов. Испытания прошли в декабре, детали о месте полёта не уточняются.

CH-7 относится к классу тяжёлых беспилотников дальнего действия, построен по схеме «летающее крыло» размахом 27,3 м. Взлётная масса аппарата 8 т, крейсерская скорость — 0,5 М, потолок 16 км, предельная продолжительность полёта — 16 часов. Эффективный радиус разведки — 2 тыс. км. Такая компоновка снижает радиолокационную заметность; дрон рассчитан на работу в сложных боевых условиях, включая ведение наземного наблюдения, передачу данных и коммуникацию с передовыми подразделениями.

Разработку ведёт Академия аэрокосмической аэродинамики Китая, входящая в состав государственной корпорации CASC. Линейка CH (Caihong, «Радуга») ориентирована в том числе на экспорт, и её предыдущие модели уже активно поставлялись на международный рынок.

CH-7 был впервые представлен публике в 2018 г. в виде полноразмерного макета на авиасалоне в Чжухае. Тогда аппарат позиционировался как аналог американского RQ-170 или перспективных ведомых дронов, способных работать совместно с пилотируемыми истребителями. В 2022 г. реальный летающий образец также демонстрировался на выставке, но первый полёт состоялся только сейчас.

В ближайшее время дрон будет проходить серию дополнительных испытаний. Планируется проверка лётных характеристик, устойчивости в разных условиях и тестирование полезной нагрузки. CH-7 расширяет портфель Китая в области автономных систем и беспилотных платформ стратегического уровня.

#news #БПЛА #Китай

https://www.scmp.com/news/china/military/article/3336520/chinas-latest-stealth-endurance-drone-ch-7-completes-maiden-flight
4👍1
Израильский стартап Skana Robotics разработал систему связи для подводных дронов с поддержкой AI

Компания Skana Robotics представила технологию, позволяющую автономным подводным аппаратам обмениваться данными на больших глубинах без выхода на поверхность. Это решает ключевую проблему скрытного взаимодействия дронов в военных и инфраструктурных операциях, где подъем на поверхность может выдать их местоположение.

Решение построено на базе программной платформы SeaSphere. Она позволяет флоту подводных аппаратов действовать скоординированно, передавать информацию, адаптировать маршрут и задачи в зависимости от полученных сигналов, при этом сохраняя общую цель миссии.

AI-компонент системы не основан на крупных языковых моделях, а использует более предсказуемые, объяснимые алгоритмы. Как объясняет профессор Университета Хайфы и AI-исследователь Тедди Лазебник (Teddy Lazebnik), современные модели часто сложны в интерпретации, тогда как классические подходы обеспечивают стабильность и прозрачность логики принятия решений.

По словам сооснователя и CEO Идана Леви (Idan Levy), Skana решает задачу масштабирования подводных операций с участием сотен автономных платформ, включая обеспечение безопасности морской инфраструктуры и логистических маршрутов. Стартап вышел из стелс-режима в 2025 г. и ведёт переговоры о контракте с одним из правительств ЕС.

Коммерческий запуск системы планируется в 2026 г. Skana рассчитывает провести масштабные демонстрации, чтобы доказать готовность платформы к реальному развёртыванию.

#news #стартапы #роботы

https://techcrunch.com/2025/12/17/skana-robotics-helps-fleets-of-underwater-robots-communicate-with-each-other/
👍2
Учёные создали «мягкий глаз» для роботов, настраивающий фокус без электроники

Инженеры из Технологического института Джорджии разработали мягкую линзу PHySL (photo-responsive hydrogel soft lens), которая может автономно менять фокусировку в ответ на свет. Разработка вдохновлена механизмом человеческого глаза. Потенциально ее можно будет применять в робототехнике, медицине и носимой электронике.

В отличие от классических оптических систем, линза PHySL не содержит жёстких элементов, приводов и электроники. Вместо этого она состоит из мягких гидрогелевых полимеров, которые сжимаются и растягиваются под действием света. Это позволяет изменять фокусировку без механического движения, а управление осуществляется исключительно с помощью направленного освещения.

Такая конструкция особенно важна для автономных машин, выполненных из гибких материалов, которые могут взаимодействовать с окружающей средой или организмом человека без повреждений. Ранее такие роботы не могли эффективно «видеть», поскольку оптические системы требовали жёсткой конструкции, электроники или заполнения жидкостями.

PHySL может быть встроена в хирургические эндоскопы, микророботов или манипуляторы, работающие с хрупкими объектами. Благодаря своей гибкости, она безопасна при контакте с тканями и подходит для внутреннего применения. Также разработка может использоваться в кожеподобных датчиках, имплантах и других носимых устройствах, где важны гибкость и безопасность.

Авторы уже протестировали линзу на объектах, включая кубик Рубика, и продемонстрировали её устойчивость к деформациям. В планах исследователей — улучшение скорости реакции и силы деформации с помощью новых фоточувствительных гидрогелей. Они также создали прототип камеры без электроники, в которой PHySL работает в связке с активируемым светом микрофлюидным чипом.

#news #роботы #медицина #электроника

https://newatlas.com/robotics/physl-light-activated-soft-robotic-eye/
В рамках собственного «Манхэттенского проекта» Китай собрал прототип EUV-литографа

В лаборатории в Шеньчжэне завершена сборка прототипа литографической установки на основе крайнего диапазона ультрафиолетовой части спектра (extreme ultraviolet, EUV). Машина уже генерирует нужное излучение и проходит тесты, но пока не производит рабочие чипы. В разработке участвовали вышедшие на пенсию инженеры ASML китайского происхождения. Китайская разработка — результат многолетней государственной программы, которую аналитики называют «китайским Манхэттенским проектом» в области чипов.

Проект ведётся в режиме секретности под контролем Центральной комиссии по науке и технологиям. Huawei координирует цепочку поставок и работу сотен инженеров по всей стране. Сотрудники работают изолированно, некоторые под вымышленными именами, с проживанием на объектах и ограниченным доступом к связи. По словам двух источников, наличие комплектующих от старых машин ASML на вторичном рынке позволило Китаю создать прототип, и правительство поставило цель начать производство работающих микросхем на этом прототипе к 2028 году. Однако источники, близкие к проекту, говорят, что более реалистичной целью является 2030 г.

Для ускорения проекта Китай использует бывшие узлы от старых установок, покупает компоненты на вторичном рынке и разрабатывает замену западным оптическим системам внутри страны. Несмотря на отставание по точности, запуск прототипа стал важным шагом к технологической автономии в критически важной сфере.

#чипы #Китай #news

https://www.reuters.com/world/china/how-china-built-its-manhattan-project-rival-west-ai-chips-2025-12-17/
2
Tencent назначила бывшего исследователя OpenAI главным учёным по AI

Tencent назначила Яо Шуньюя (Yao Shunyu), ранее работавшего в OpenAI, главным научным сотрудником по искусственному интеллекту. Он также возглавит новое подразделение AI Infrastructure в составе технологической инженерной группы компании, что укрепит позиции Tencent в разработке крупномасштабных моделей и систем высокопроизводительного инференса.

В новой роли Яо будет подчиняться напрямую президенту Tencent Мартину Лау (Martin Lau). Он присоединился к компании летом 2025 г. До этого работал в Google, Microsoft и Принстонском университете. В OpenAI он занимался исследованиями в области AI-агентов.

Tencent традиционно занимала более сдержанную позицию в AI-гонке по сравнению с Alibaba и американскими компаниями. Однако создание нового подразделения и продвижение Яо на ключевую роль свидетельствуют о росте внутренних амбиций.

Назначение также отражает растущую конкуренцию за AI-таланты между технологическими компаниями и инвестиционным сектором. На фоне ажиотажа вокруг генеративного AI крупные игроки Кремниевой долины и Уолл-стрит активно привлекают специалистов с пересекающимися навыками в разработке, моделировании и системной интеграции.

#news #кадры #AI

https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-12-17/tencent-appoints-former-openai-researcher-its-chief-ai-scientist
👍2
Китай ограничивает импорт H200, но спрос остаётся высоким

После того как США разрешили экспорт чипов Nvidia H200 в Китай — преследуя в том числе цели создать конкуренцию местным производителям на их домашнем рынке, — ситуация остаётся противоречивой. Представитель Белого дома по искусственному интеллекту Дэвид Сакс (David Sacks) заявил, что китайская сторона отказывается от чипов, чтобы сохранить курс на технологическую независимость. По его словам, власти КНР планируют ввести внутреннюю процедуру согласования закупок, при которой компании должны будут обосновывать необходимость приобретения H200.

На практике же китайские бигтехи, включая Alibaba и ByteDance, уже направили Nvidia заявки на крупные партии H200. В самой компании рассматривают возможность увеличения объёмов производства под этот рынок.

Решение об импорте пока официально не утверждено. Внутри страны обсуждаются варианты допуска, включая требование приобретать H200 только в связке с китайскими чипами: такая модель закупок и поддержит местных производителей, и оставит доступ к более мощным решениям.

H200 — самый производительный ускоритель, который сейчас доступен китайским компаниям. Он значительно превосходит урезанную версию H20 и остаётся единственной реалистичной альтернативой в условиях высоких нагрузок на AI-инфраструктуру. Несмотря на политические заявления, спрос на него со стороны бизнеса сохраняется.

#news #Китай #чипы

https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-12-12/china-is-rejecting-h200s-outfoxing-us-strategy-sacks-says
Amazon меняет руководство AGI-направления и объединяет усилия в области продвинутого AI

Глава подразделения Amazon по развитию искусственного общего интеллекта (AGI) Рохит Прасад (Rohit Prasad) покинет компанию в 2026 г. Вместо него стратегическое направление возглавит Питер ДеСантис (Peter DeSantis), старший вице-президент Amazon Web Services. Он получит расширенный мандат и будет отвечать не только за AGI, но и за разработку AI-моделей, чипов и квантовых вычислений.

Прасад присоединился к Amazon в 2013 г. и стал одним из ключевых архитекторов голосового помощника Alexa. В 2023 г. он возглавил AGI-группу и курировал запуск AI-моделей семейства Amazon Nova. В недавнем интервью он критиковал индустриальные бенчмарки, назвав их «зашумлёнными» и слабо отражающими реальные возможности моделей.

Несмотря на инвестиции, Amazon в последние годы воспринимается как отстающая от Microsoft, Google, Meta* и OpenAI в области генеративного AI. Перезапуск Alexa с поддержкой AI столкнулся с задержками, а модели Nova уступают конкурентам в публичных рейтингах.

Новая структура должна консолидировать усилия компании в передовых направлениях. За исследование моделей следующего поколения теперь будет отвечать AI-учёный Питер Аббиль (Pieter Abbeel), один из ведущих специалистов в области машинного обучения.

Генеральный директор Amazon Энди Джасси (Andy Jassy) назвал момент «поворотным» и заявил, что компания обладает всеми ресурсами, чтобы выйти в лидеры. Назначение ДеСантиса должно усилить фокус и ускорить интеграцию технологий в продукты Amazon.

*Организация признана экстремистской и запрещена на территории России


#news #кадры #бигтехи #AI

https://www.theverge.com/news/846721/amazon-new-agi-leader-peter-desantis-rohit-prasad