В свежем рейтинге суперкомпьютеров мира из РФ только 1 попал в список топ-100-
Chervonenkis от Яндекса, он занимает 75-е место в мировом рейтинге с производительностью 21.53 петафлопса.

Кроме того, в список попали 2 суперкомпьютера нидерландской компании Nebius Аркадия Воложа ISEG2 - 13-е место с производительностью 202.40 петафлопса и ISEG - 39-е место с 46.54 петафлопса.

Но всего 6 российских суперкомпьютеров попали в топ-500:
Chervonenkis (75-е место) - 21.53 PFlop/s (Yandex)
Galushkin (102-е место) - 16.02 PFlop/s (Yandex)
Lyapunov (120-е место) - 12.81 PFlop/s (Yandex)
Christofari Neo (125-е место) - 11.95 PFlop/s (SberCloud)
Christofari (201-е место) - 6.67 PFlop/s (SberCloud)
Lomonosov 2 (495-е место) - 2.48 PFlop/s (МГУ)

Вот как выглядит топ-10 суперкомпьютеров мира по рейтингу TOP500 за июнь 2025 года:

1. El Capitan (США)
2. Frontier (США)
3. Aurora (США)
4. JUPITER Booster (Германия)
5. Eagle (США)
6. HPC6 (Италия)
7. Supercomputer Fugaku (Япония)
8. Alps (Швейцария)
9. LUMI (Финляндия)
10. Leonardo (Италия)

А китайские суперкомпьютеры на 21-м месте Sunway TaihuLight с 93.01 петафлопсами и на 31-м месте Tianhe-2A 61.44 петафлопса.

Фонд a16z выделили ИИ и крипту как базу и представили 11 сценариев их совместного использования

Блок ИДЕНТИЧНОСТЬ:

Постоянный контекст ИИ — твои предпочтения и данные переносятся между всеми ИИ-сервисами
Паспорта для ИИ-агентов — каждый бот имеет единую идентичность для работы везде
Доказательство человечности — способ подтвердить, что ты человек, а не бот.

Блок-ИНФРАСТРУКТУРА:

Децентрализованные вычисления для ИИ — используем GPU геймеров вместо дата-центров Google
Стандарты для общения ботов — ИИ-агенты могут нанимать друг друга и платить между собой
Синхронизация ИИ-приложений — все самописные ИИ-программы работают вместе без багов.

Блок-ЭКОНОМИКА:

Микроплатежи за контент — ИИ автоматически платит крошечные суммы всем, чей контент использовал
Блокчейн-авторские права — доказать, что ты создал контент, и лицензировать его для ИИ
Платные веб-краулеры — боты платят сайтам за сбор данных вместо бесплатного скрейпинга
Честная реклама — ИИ показывает полезную рекламу и платит тебе за просмотр.

Блок-ВЛАДЕНИЕ:

Свои ИИ-компаньоны — твой личный ИИ-друг принадлежит тебе, а не корпорации.

Только что Ultra Ethernet Consortium выпустил сетевой стандарт для современных ИИ-вычислений и высокопроизводительных систем.

Он предназначен для корпораций, облачных, ИИ-компаний, производителей оборудования и корпоративных ЦОДов.

Производитель Барби создает с OpenAI игрушки с ИИ

Их первый продукт ожидается к концу 2025 года, как раз к рождественским праздникам.

Конкретные детали об игрушке пока не раскрываются, но речь идет о создании интерактивных игрушек/цифровых помощников на основе персонажей компании Mattel, таких как Барби, Полли Покет или игры вроде UNO и Magic 8 Ball.

Эти игрушки смогут не только "разговаривать", но и отвечать на вопросы, рассказывать истории, напоминать о распорядке дня или обучать детей в игровой форме, при этом акцент делается на безопасность, конфиденциальность и возрастную пригодность.

Кроме того, Mattel интегрирует ChatGPT Enterprise в свои бизнес-процессы для повышения продуктивности, креативности и инноваций в разработке продуктов.

Вот это мощный закуп лучших талантов - Цукерберг выкупил одного из лучших в Google DeepMind, а также основателя Scale AI.

Более того, Meta* инвестирует ~ $14,3–$15 млрд в Scale AI, покупая 49% доли в компании. Эта компания занимается разметкой данных, её клиентами являются все крупные ИИ-компании.

Meta создает новую исследовательскую лабораторию для разработки суперинтеллекта (ASI), который должен превосходить человеческие когнитивные способности.

Марк Цукерберг формирует команду из 50 специалистов для работы над этим амбициозным проектом. Он лично участвует в подборе кандидатов, проводит интервью.

На данный момент известно, что Марк уже выкупил Александра Вана, основателя Scale AI, а также Джека Рэйа, ведущего исследователя из Google DeepMind(тут одно из последних его интервью) и Йохана Шалквика, руководитель машинного обучения в популярном приложении голосового ассистента Sesame.

Ван сегодня написал письмо своим сотрудникам, объявил о своем уходе с поста СЕО и переходом в Meta, но он остается в совете директоров Scale AI.

*запрещенная в России организация.

Итоги уходящей недели, то, что имеет значение в России и мире

Прорывы недели:

ИИ-модель Boltz-2 превзошла AlphaFold3, научившись предсказывать не только структуры, но и связывающие свойства молекул.

ИИ в биологии учится создавать новые биологические структуры, которых нет в природе.

Россия

Российские инженерные вузы массово переориентируются на ИТ-специальности.

Россия представлена 6 суперкомпьютерами в свежем рейтинге мировых суперкомпьютеров.

Роботы и воплощённый ИИ

TSMC зарабатывает на буме гуманоидных роботов.

Китай открыл исходники модели для управления роботами.

GALBOT представили OpenWBT, систему управления гуманоидными роботами через Apple Vision Pro.

ИИ и агенты

Илья Суцкевер поделился видением будущего ИИ.

Mistral запустил свою модель рассуждений Magistral.

Alibaba открыла библиотеку для обучения LLM.

AWS показали агентов, способных думать, запоминать и адаптироваться.

Apple представила Foundation Models framework для прямого доступа к языковым моделям на устройстве.

Google показал 1-й пример, когда ИИ помог создать теорию о самом себе.

Новый ИИ-браузер от Genspark с интегрированным набором ИИ-инструментов.

Microsoft представил агента для анализа больших кодовых баз и истории коммитов.

Великобритания внедряет ИИ от Google в систему госуправления.

Упрощённый доступ к моделям HuggingFace.

ИИ-агенты получили доступ к криптоданным.

Великобритания создает на базе технологий Google DeepMind крупнейшую ИИ-базу для лекарств.

Новые данные о безопасности ИИ-агентов.

Секрет успеха DeepSeek раскрыты из первых уст.

Salesforce представили работу о взаимодействии полезных ИИ-агентов и обманчивых судей в рабочих процессах.

Корпоративные стратегии и сделки

Цукерберг создаёт новую лабораторию ASI, переманив топ-специалистов из Scale AI и Google DeepMind.

Стратегия Huawei: компенсировать физику математикой — основатель компании раскрыл подходы к преодолению технологических ограничений.

Неожиданный альянс конкурентов — OpenAI заключает сделку с Google.

OpenAI и производитель Барби разрабатывает игрушки с ИИ, запуск планируется к Рождеству 2025.

Финансы, инвестиции, криптовалюты и ИИ

Stripe поглощает разработчика криптовалютных решений — Privy.

Фонд a16z констатирует радикальное ускорение развития стартапов благодаря ИИ.

Основатель Stripe заявил, что ИИ влияет на макропоказатели крупных компаний.

Федрезерв США тестирует токенизацию финансовых рынков.

a16z выделил 11 сценариев симбиоза ИИ и криптовалют.

Тайвань добавил российские компании, а также Huawei и SMIC в черный список экспортных ограничений

Международное торговое агентство Тайваня обновило список управления экспортом стратегических высокотехнологичных товаров, добавив 601 новую организацию из России, Пакистана, Ирана, Мьянмы и материкового Китая.

Среди них - крупные китайские компании Huawei и SMIC.

Включение в черный список серьезно ограничит способность Huawei получать зарубежные технологии. Под ограничения попали не только головная компания, но и множество зарубежных дочерних предприятий Huawei.

Тайваньские компании теперь должны получать специальные разрешения для экспорта товаров в организации из черного списка. Таможня будет блокировать несанкционированные поставки.
За нарушения грозят серьезные штрафы, включая тюремное заключение и отзыв лицензий.

Anthropic рассказала как создать многоагентную систему Claude

Anthropic опубликовала подробный разбор своей системы Claude Research — функции, которая использует несколько ИИ-агентов для исследования сложных тем.

По внутренним тестам Anthropic, многоагентная система превосходит одноагентную на 90% для таких задач.

Claude Research работает по принципу "главный агент + подчинённые". Когда пользователь задаёт вопрос, главный агент разбивает его на подзадачи и создаёт специализированных подагентов для параллельного поиска информации. Каждый подагент работает в своём контексте и возвращает результаты координатору.

Многоагентный подход показывает хорошие результаты для задач, которые можно разделить на независимые части:

- Поиск информации о членах советов директоров компаний из списка S&P 500
- Исследование различных аспектов сложной темы
- Задачи, где нужно обработать больше информации, чем помещается в один контекст.

Система плохо подходит для задач, где:
- Агенты должны постоянно обмениваться информацией
- Все агенты должны работать с одним общим контекстом
- Много зависимостей между подзадачами
- Большинство задач программирования, например, не очень подходят для такого подхода.

Многоагентные системы потребляют очень много токенов:

Если обычные агенты используют в 4 раза больше токенов, чем чат. То многоагентные системы в 15 раз больше токенов, чем чат.
Это означает, что подход экономически оправдан только для задач высокой ценности.

Практические выводы:

- Многоагентные системы подходят для узкого класса задач с возможностью параллелизации.
- 15-кратное увеличение потребления токенов требует соответствующей ценности задачи.
- Большая часть работы — в правильном описании задач для агентов и координации между ними.
- Качество описаний инструментов напрямую влияет на производительность агентов.
- Нужны специальные подходы для тестирования непредсказуемых систем.

Платформы — новая плановая экономика с алгоритмами в РФ, так считает замглавы администрации президента М.Орешкин.

Он говорит не об апокалипсисе с ИИ и роботами, а о замене бюрократических структур и посредников цифровыми платформами с алгоритмическим управлением. Люди продолжают работать, но координируются не людьми, а программами.

Он детально разобрал этапы 3-4 нашего поста, но не заглядывает в будущее, в этапы 5-10.

Орешкин дает 2 варианта регулирования платформ:

1. Регулирование как естественных монополий - зафиксировать экономические свойства платформы, смириться с ними, признать их естественными монополиями и перейти к регулированию размера комиссии. По тому же принципу, как регулируются тарифы Газпрома или РЖД.

2. Создание конкуренции через открытие данных - сделать базу данных общественно доступной, то тогда любой стартап, который придумает более эффективный алгоритм, начнет быстро подъедать у доминирующего игрока рынок.

Большой шаг от Anthropic - новый алгоритм позволяет моделям настраиваться без человеческой обратной связи

Anthropic создали новый алгоритм Internal Coherence Maximization (ICM), который позволяет дообучать предобученные языковые модели на их собственных сгенерированных метках без внешнего человеческого контроля.

Впервые показано, что можно систематически превосходить человеческую разметку в реальных задачах.Это переход от “нужны люди для обучения” к “модель сама себя учит лучше людей”.

ICM может изменить всю индустрию ML, снижает барьер входа (не нужны дорогие датасеты), ускоряет развитие ИИ.

Это решение проблемы будущего. Когда ИИ превзойдёт людей во многих областях, как мы будем его обучать?
ICM даёт ответ - извлекать уже имеющиеся сверхчеловеческие способности.

В статье и обсуждениях в сообществе ИИ признают, что ICM не работает с задачами, где желаемая концепция не является «выраженной» для модели, например, с предпочтением стихов о солнце. Также метод ограничен для длинных входных данных из-за зависимости от few-shot обучения.

Стейблкоин заходит в e-commerce: Shopify внедряет USDC для приема платежей на своей платформе, а Walmart и Amazon хотят выпустить собственные стейблкоины

Shopify, одна из ведущих платформ электронной коммерции, объявила о партнерстве с криптобиржей Coinbase и платежным гигантом Stripe для внедрения платежей в стейблкоине USDC в свою экосистему. Платформа делает ставку на существующую инфраструктуру USDC и сеть Base.

Больше материалов про стейблконы тут , тут и тут.

Shopify позволяет миллионам продавцов в 34 странах принимать платежи в USDC через свою платежную систему Shopify Payments и Shop Pay.

Это большой шаг для массового принятия стейблкоинов в традиционной коммерции, учитывая, что объем транзакций в USDC превысил триллион $ в месяц. О том, как меняется e-commerce, читайте здесь.

Покупатели могут оплачивать покупки с помощью USDC из сотен поддерживаемых криптокошельков, включая гостевой чекаут и Shop Pay.

Продавцы могут получать выплаты в местной валюте без комиссий за обмен валюты или могут выбрать получение USDC напрямую в свои криптокошельки.

А вот Walmart и Amazon могут создать собственные стейблкоины или сотрудничать с другими эмитентами. Сейчас все зависит от законопроекта GENIUS Act, который устанавливает высокие барьеры для эмиссии стейблкоинов нефинансовыми компаниями, такими как Amazon и Walmart.

Walmart активно продвигает поправки к GENIUS Act, чтобы усилить конкуренцию в секторе кредитных карт и снизить зависимость от Visa и Mastercard.

Китайцы сделали прорыв в ИИ, переосмыслив архитектуру LLM

Впервые за 8 лет существования Transformer-архитектуры кто-то смог преодолеть её фундаментальное ограничение. Это новый класс возможностей для ИИ.

У всех языковых моделей одна проблема - могут работать только с ограниченным объёмом текста — ~ 100-200 тысяч токенов.

Причина — квадратичная сложность: обработка текста в 2 раза длиннее требует в 4 раза больше вычислений.

Китайская компания MiniMax, основанная в 2023г., представила модель MiniMax-01, у которой есть механизм Lightning Attention с линейной сложностью. Теперь удвоение текста требует удвоения вычислений.

MiniMax решает проблему LLM на фундаментальном уровне - меняет саму архитектуру Transformer, сохраняя все её преимущества.

Результат:
1. Контекст 4 млн токенов (~ 3000 книг одновременно)
2. Производительность на уровне GPT-4o и Claude-3.5
3. Превосходство над всеми моделями на длинных текстах.

Модель в открытом доступе. GitHub.

⚡️Создан 1-й нейроинтерфейс, который становится частью мозга в процессе его роста

В Nature опубликовали исследование, в котором ученые разработали метод интеграции мягкой электроники в мозг — не через хирургию, а на стадии его формирования. Тут бесплатно можно прочитать.

Это первая работа, где электроника буквально «вырастает» вместе с мозгом, становясь его частью.

На ранних стадиях эмбрионального развития мозг начинается как плоский слой стволовых клеток — нейральная пластина. Команда внедрила в нее сверхмягкую сетку микроэлектродов, созданную из нового материала PFPE-DMA.

Когда нейральная пластина сворачивается и формирует трехмерный мозг, электроника растягивается и распределяется по всему органу. Это позволяет отслеживать активность нейронов с миллисекундной точностью на всех этапах развития — без повреждения тканей.

Эксперименты проводили на эмбрионах лягушек и аксолотлей, а также проверили совместимость с мышами и крысами. Устройство не мешает развитию мозга и фиксирует, как нейроны мигрируют, синхронизируются и формируют сети.

Сегодня нейроинтерфейсы требуют хирургии или инъекций, что травмирует ткани. Новый метод использует естественный процесс развития, минимизируя вмешательство.

Впервые можно следить за активностью нейронов от эмбриона до взрослого организма. Это открывает путь к изучению нейроразвивающих расстройств, таких как аутизм или шизофрения, на самых ранних стадиях.

Возникают вопросы о масштабировании технологии и этических аспектах работы с эмбрионами. Тем не менее, исследование уже вдохновило стартап Axoft, который развивает эту технологию для медицинских целей.

Но это не единственное направление Axoft в апреле представила ультрамягкие нейроинтерфейсы (iBCI), использующие материал Fleuron™, который в 10,000 раз мягче традиционных пластиков. В 2025 году Axoft начала первое клиническое испытание на людях в Панаме, проверяя, как их импланты декодируют сигналы мозга в реальном времени. Кроме того, они разрабатывают ПО для обработки больших нейронных данных и инструменты для минимально инвазивной имплантации.

По итогам AI Startup School от YC 2+1 взгляд на будущее ИИ: масштабирование, переосмысление или возвращение к биологии?

Вчера на AI Startup School от YC собрались ведущие исследователи, чтобы поделиться с молодыми стартаперами видением того, как мы дойдем до AGI.

3 совершенно разных подхода от лидеров индустрии, которые сегодня определяют направление развития отрасли.

1. Джаред Каплан, главный научный сотрудник Anthropic.
Соавтор знаменитых законов масштабирования считает, что путь к AGI лежит через планомерное улучшение 6 известных компонентов:
Знания — более глубокое понимание мира
Память — долгосрочная память систем
Надзор — лучший контроль и безопасность
Более крупные задачи — переход от минут к часам и дням работы
Мультимодальность — интеграция текста, изображений, аудио
Масштаб — продолжение увеличения моделей.

Философия Каплана - революционных прорывов может и не потребоваться. Достаточно довести до совершенства то, что уже работает. Сейчас сложность задач, которые может решить ИИ, удваивается каждые 7 месяцев. От секунд в 2021 году до часов в 2024-м.

Франсуа Шолле, создатель Keras, экс-исследователь Google: "Мы измеряем не то".
Шолле указывает на фундаментальную проблему: современные бенчмарки тестируют запоминание, а не интеллект.
Его определение интеллекта - способность преобразовать небольшой набор примеров из прошлого опыта в решения для широкого круга неизвестных задач.
Проблема нынешних LLM — они отлично справляются с "размытым распознаванием паттернов" (увидеть собаку на фото), но плохо с "написанием правил" (посчитать буквы в слове). Людям доступны оба типа мышления.
Его прогноз: 2025 год станет годом "рассуждений во время выполнения" — переходом от запоминания к настоящему мышлению.

Когда мы вчера все это услышали, то вспомнили совершенно свежее выступление от 23 мая Дэмиса Хассабиса DeepMind, с которым мы @blockchainrf полностью согласны. Мозг — единственная доказанная архитектура AGI.

CEO DeepMind предлагает самый радикальный взгляд - нужно вернуться к изучению мозга как единственного работающего примера общего интеллекта.

Что это значит для будущего?
Каждый подход отражает разную философию развития технологий:

Каплан верит в эволюционный путь — постепенное совершенствование известных методов. Это позиция больших корпораций с ресурсами для масштабирования.

Шолле призывает к революции в архитектуре — гибридные системы, сочетающие нейронные сети с символическим ИИ. Это путь исследователей, ищущих принципиально новые решения.

Хассабис предлагает вернуться к основам — изучить мозг и воспроизвести его принципы. Это междисциплинарный подход на стыке ИИ, нейронауки и биологии.

Почему важно понимать эти различия? Выбор подхода определяет не только технические решения, но и:

1. Куда направлять инвестиции (скейлинг vs исследования vs нейронаука)
2. Какие специалисты нужны (инженеры vs ученые vs биологи)
3. Когда ожидать прорывов (годы vs десятилетия)
4. Как готовиться к изменениям в обществе.

Возможно, истина лежит не в одном подходе, а в их сочетании. Но понимание этих различий поможет лучше ориентироваться в мире, где ИИ развивается с головокружительной скоростью.

IBM выпустит в 2029г. 1-й в мире квантовый крупномасштабный отказоустойчивый компьютер под названием "IBM Quantum Starling"

Этот компьютер будет обладать высокой стабильностью и практической применимостью квантовых вычислений, а его вычислительная производительность повысится в 20,000 раз.

По слухам, компании Wistron и Inventec могут стать партнерами IBM в цепочке поставок квантовых вычислений через производство серверных материнских плат.

Недавно СЕО NVIDIA Дженсен Хуанг заявил, что квантовые вычисления приближаются к критической точке перелома.

Согласно дорожной карте Google 2020 года, компания создает свой полезный квантовый компьютер с коррекцией ошибок к 2029 году.

Nvidia выпустила открытые фреймворки для генерации синтетических данных и модели роботов

NVIDIA выпустила Isaac Sim 5.0 и Isaac Lab 2.2 в режиме раннего превью на GitHub, это открытые фреймворки, хотя некоторые компоненты остаются закрытыми.

Цель - упрощение процесса разработки, обучения и тестирования ИИ-роботов в физически основанных симуляциях.

Ключевые новшества:
- Расширения для генерации синтетических данных
- Новые модели роботов.

В 2025 году red flag читать отчёты McKinsey и др. консалтеров.

Если в вашей голове возник вопрос почему? То вот ответ. Консалтинговые компании независимо от их названия и страны происхождения занимаются тем, что собирают в «аналитику» материал, где создается проблема, а после они предлагают купить их решение (дорогую трансформацию).

На дня McKinsey выпустили отчет по актуальной теме - об ИИ-агентах.

В этом отчете много устаревших моделей/рекомендаций.

McKinsey говорят, что 1-я волна ген ИИ провалилась коммерчески: "78% компаний используют ИИ, но 80% не видят ROI".

Их решение - архитектурная революция за $600M+ с CEO-мандатом и "агентивной ИИ-сетью".

Мы вспомнили наш пост от ноября 2024, там были реальные данные от 600 enterprise-лидеров, посмотрите на наш пост. Эти данные координально отличаются от того, что говорят консалтеры.

Далее McKinsey говорит, что ИИ-агенты - это тема. Даже кейсы показывают свои. Но и тут мы вспоминаем наш недавний пост о том, почему ИИ-агенты НЕ работают в реальности.

Получается, что консалтинговые отчеты создают "парадокс" из нормальных процессов, пугают масштабом, предлагают ложное решение для простой проблемы,
упаковывают все это в маркетинговое "исследование".

Альтернативные источники знаний:
1. Читайте разные отчеты от венчурных и инвест фондов — у них деньги в игре.
2. Блоги крупных компаний — реальный опыт.
3. Публичные метрики (GitHub Copilot $300M ARR vs абстрактные "gains")
4. Академические исследования — без коммерческого интереса

Что делать практикам?

1. Тестировать инструменты на малых группах
2. Считать реальную экономику с полными затратами
3. Учиться у компаний, которые уже получают ROI
4. Нанимать инженеров, а не transformation managers.

Стартап Нобелевского лауреата выпустил крупнейший публичный набор данных для ИИ в биологии

Стартап Xaira Therapeutics Therapeutics, соучредителем которого является нобелевский лауреат Дэвид Бейкер, представил X-Atlas/Orion — крупнейший публично доступный набор данных Perturb-seq.

X-Atlas/Orion содержит данные о 8 млн клеток с генетическими пертурбациями, охватывающими все человеческие белок-кодирующие гены.

Каждая клетка секвенирована с глубиной более 16,000 уникальных молекулярных идентификаторов.

Данные получены с помощью новой платформы FiCS Perturb-seq (Fix-Cryopreserve-ScRNAseq).

Данные открыты для всего научного сообщества.
Препринт.

Ранее, мы писали о Xaira Therapeutics, который основан в апреле 2024г.

СЕО Amazon написал сотрудникам, что из-за ИИ-агентов будут сокращения в корпорации

Энди Джасси написал сотрудникам о генИИ. Он считает, что ИИ-агенты изменят то, как все работают и живут. Он прогнозирует появление миллиардов агентов в каждой компании и сфере деятельности, которые смогут автоматизировать множество задач.

Он также честно признаёт, что в ближайшие несколько лет это приведёт к сокращению общей корпоративной рабочей силы, поскольку компания получит выигрыш в эффективности от широкого использования ИИ.

При этом он призывает сотрудников изучать ИИ, участвовать в обучении и экспериментировать с новыми технологиями.

Компания уже представила:

Alexa+ — новое поколение голосового помощника, который стал значительно умнее и может выполнять существенные действия для клиентов.

ИИ-помощник для покупок с новой функцией покупок: "Lens" (поиск товара по фотографии), "Buy for Me" (покупка товаров на других сайтах через агента), рекомендации размеров.

Инструменты для продавцов — почти полмиллиона партнёров используют ИИ-сервисы для создания карточек товаров.

ИИ-инструменты для рекламы — более 50 тысяч рекламодателей использовали эти возможности только в первом квартале
AWS-сервисы для разработчиков, включая собственную модель Nova.

Amazon использует ген ИИ в своих внутренних операциях для улучшения размещения товаров на складах, прогнозирования спроса и повышения эффективности роботов.

Джасси подчёркивает, что у компании более 1000 сервисов и приложений ген ИИ в разработке или уже созданных, но это лишь малая часть от того, что будет построено в будущем.