Память для AI-чипов Nvidia растёт взрывными темпами.
Новый чип Rubin требует 288 ГБ оперативной памяти только для работы.
Чтобы понять масштаб:
- это примерно на 800% больше, чем в топовом настольном компьютере
- и примерно на 2300% больше, чем в флагманском смартфоне
Причина — взрывной спрос со стороны AI-компаний.
Крупные закупки со стороны OpenAI и Alphabet практически опустошили рынок памяти. В результате цена 16GB DDR4 выросла на 2352% — до $76.90, что уже привело к серьёзному мировому дефициту памяти.
Производители железа просто не успевают производить чипы памяти такими темпами, какими растёт спрос со стороны новых AI-процессоров.
Глобальная нехватка памяти для AI-инфраструктуры начинает выходить из-под контроля.
(график — Bloomberg)
Новый чип Rubin требует 288 ГБ оперативной памяти только для работы.
Чтобы понять масштаб:
- это примерно на 800% больше, чем в топовом настольном компьютере
- и примерно на 2300% больше, чем в флагманском смартфоне
Причина — взрывной спрос со стороны AI-компаний.
Крупные закупки со стороны OpenAI и Alphabet практически опустошили рынок памяти. В результате цена 16GB DDR4 выросла на 2352% — до $76.90, что уже привело к серьёзному мировому дефициту памяти.
Производители железа просто не успевают производить чипы памяти такими темпами, какими растёт спрос со стороны новых AI-процессоров.
Глобальная нехватка памяти для AI-инфраструктуры начинает выходить из-под контроля.
(график — Bloomberg)
😱3❤2👍1
OpenAI может выйти на IPO не раньше чем через шесть месяцев, но уже сейчас среди инвесторов есть заметный скепсис.
Несмотря на огромную оценку компании около $850 млрд, первые обсуждения с инвесторами показывают неоднозначное отношение к будущему размещению.
Главная причина путь к прибыльности. По оценкам, OpenAI может продолжать активно сжигать деньги как минимум до 2030 года.
Ещё один фактор - высокая оценка бизнеса. Сейчас она составляет примерно 28× прогнозной выручки 2026 года, что более чем в два раза выше мультипликатора Nvidia.
Это означает, что для успешного IPO OpenAI придётся:
- снижать операционные расходы
- значительно увеличивать выручку
- укреплять позиции на фоне конкуренции, особенно со стороны Anthropic
Иначе убедить рынок в такой высокой оценке будет сложно.
Несмотря на огромную оценку компании около $850 млрд, первые обсуждения с инвесторами показывают неоднозначное отношение к будущему размещению.
Главная причина путь к прибыльности. По оценкам, OpenAI может продолжать активно сжигать деньги как минимум до 2030 года.
Ещё один фактор - высокая оценка бизнеса. Сейчас она составляет примерно 28× прогнозной выручки 2026 года, что более чем в два раза выше мультипликатора Nvidia.
Это означает, что для успешного IPO OpenAI придётся:
- снижать операционные расходы
- значительно увеличивать выручку
- укреплять позиции на фоне конкуренции, особенно со стороны Anthropic
Иначе убедить рынок в такой высокой оценке будет сложно.
👍4❤3🔥2
🚀 Оптимизация затрат на LLM с ClawRouter
ClawRouter автоматически направляет запросы к самым дешевым моделям, экономя до 78% на расходах. Все операции происходят локально без внешних API, поддерживая более 30 моделей через один кошелек.
🚀 Основные моменты:
- 100% локальная маршрутизация за <1мс
- Нет внешних вызовов для принятия решений
- Оплата за запросы с помощью USDC
- Открытый исходный код под лицензией MIT
- Поддержка множества моделей от разных провайдеров
📌 GitHub: https://github.com/BlockRunAI/ClawRouter
#typescript
ClawRouter автоматически направляет запросы к самым дешевым моделям, экономя до 78% на расходах. Все операции происходят локально без внешних API, поддерживая более 30 моделей через один кошелек.
🚀 Основные моменты:
- 100% локальная маршрутизация за <1мс
- Нет внешних вызовов для принятия решений
- Оплата за запросы с помощью USDC
- Открытый исходный код под лицензией MIT
- Поддержка множества моделей от разных провайдеров
📌 GitHub: https://github.com/BlockRunAI/ClawRouter
#typescript
GitHub
GitHub - BlockRunAI/ClawRouter: The agent-native LLM router for autonomous agents. 55+ models (8 free), <1ms local routing, USDC…
The agent-native LLM router for autonomous agents. 55+ models (8 free), <1ms local routing, USDC payments on Base & Solana via x402. - BlockRunAI/ClawRouter
👍2
ИИ-поисковик предложил концепцию агента, который работает круглосуточно без участия пользователя. Personal Computer интегрируется с локальными файлами и приложениями на выделенном Mac mini, автономно выполняя сложные рабочие процессы. Система построена на гибридной архитектуре: взаимодействие с десктопом происходит локально, а тяжелые вычисления перенесены на серверы Perplexity.
Ядро платформы - собственный движок оркестрации, который автоматически переключается между передовыми моделями для решения задач. Контролировать ИИ-помощника можно удаленно с любого устройства. Особое внимание уделили безопасности: внедрены функция экстренного отключения, ведение детального аудита всех сессий и ручное подтверждение для чувствительных действий системы. Записаться в лист ожидания проекта можно по ссылке.
PerplexityAI в сети Х
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍1🔥1
🚀 Высокопроизводительная диффузия на C++/CUDA
Librediffusion — это реализация StreamDiffusion на C++ с использованием CUDA и TensorRT. Оптимизирована для высокой производительности на современных графических процессорах, обеспечивая стабильные кадры для генерации изображений.
🚀Основные моменты:
- Поддержка моделей SDXL Turbo и SD Turbo.
- Высокая скорость: до 600 fps на RTX 5090.
- Интеграция с ossia score для удобства использования.
📌 GitHub: https://github.com/jcelerier/librediffusion
#cpp
Librediffusion — это реализация StreamDiffusion на C++ с использованием CUDA и TensorRT. Оптимизирована для высокой производительности на современных графических процессорах, обеспечивая стабильные кадры для генерации изображений.
🚀Основные моменты:
- Поддержка моделей SDXL Turbo и SD Turbo.
- Высокая скорость: до 600 fps на RTX 5090.
- Интеграция с ossia score для удобства использования.
📌 GitHub: https://github.com/jcelerier/librediffusion
#cpp
❤2👍1
Бывшие учёные Anthropic запускают AI-стартап для научных открытий с оценкой $1 млрд
Команда бывших исследователей из Anthropic привлекает около $175 млн инвестиций для нового стартапа Mirendil, который оценивается примерно в $1 млрд. Их цель - ускорить научные открытия с помощью искусственного интеллекта.
Идея проста: использовать AI для решения сложных научных задач и поиска прорывов в разных областях. Именно такие системы многие считают следующим большим этапом развития AI. Например, Sam Altman ранее говорил, что одна из целей индустрии - создать автономных AI-исследователей к 2028 году.
Стартап возглавляют Behnam Neyshabur и Harsh Mehta. Они планируют создавать продвинутые AI-системы, способные к долгосрочному научному рассуждению, чтобы ускорять открытия в биологии и материаловедении.
Команда бывших исследователей из Anthropic привлекает около $175 млн инвестиций для нового стартапа Mirendil, который оценивается примерно в $1 млрд. Их цель - ускорить научные открытия с помощью искусственного интеллекта.
Идея проста: использовать AI для решения сложных научных задач и поиска прорывов в разных областях. Именно такие системы многие считают следующим большим этапом развития AI. Например, Sam Altman ранее говорил, что одна из целей индустрии - создать автономных AI-исследователей к 2028 году.
Стартап возглавляют Behnam Neyshabur и Harsh Mehta. Они планируют создавать продвинутые AI-системы, способные к долгосрочному научному рассуждению, чтобы ускорять открытия в биологии и материаловедении.
🔥6
🎂 Немного с запозданием, но всё равно - с днём рождения, ChatGPT.
С момента выхода GPT-4 прошло всего 3 (!) года, а мы уже прошли невероятный путь.
Я помню, насколько безумным казалось общение с такой формой высокого интеллекта, которая при этом всё ещё имела множество ограничений.
Однако большинство этих ограничений было преодолено всего за три года.
И теперь почти невозможно представить, на что будет способен искусственный интеллект ещё через три года.
С момента выхода GPT-4 прошло всего 3 (!) года, а мы уже прошли невероятный путь.
Я помню, насколько безумным казалось общение с такой формой высокого интеллекта, которая при этом всё ещё имела множество ограничений.
Однако большинство этих ограничений было преодолено всего за три года.
И теперь почти невозможно представить, на что будет способен искусственный интеллект ещё через три года.
👍6❤2🔥2
🚀 Высокопроизводительная диффузия на C++/CUDA
Librediffusion — это реализация StreamDiffusion на C++ с использованием CUDA и TensorRT. Оптимизирована для высокой производительности на современных графических процессорах, обеспечивая стабильные кадры для генерации изображений.
🚀Основные моменты:
- Поддержка моделей SDXL Turbo и SD Turbo.
- Высокая скорость: до 600 fps на RTX 5090.
- Интеграция с ossia score для удобства использования.
📌 GitHub: https://github.com/jcelerier/librediffusion
#cpp
Librediffusion — это реализация StreamDiffusion на C++ с использованием CUDA и TensorRT. Оптимизирована для высокой производительности на современных графических процессорах, обеспечивая стабильные кадры для генерации изображений.
🚀Основные моменты:
- Поддержка моделей SDXL Turbo и SD Turbo.
- Высокая скорость: до 600 fps на RTX 5090.
- Интеграция с ossia score для удобства использования.
📌 GitHub: https://github.com/jcelerier/librediffusion
#cpp
🔥3❤1
Ожидается, что инвесторы готовы вложить примерно $4 млрд.
Этот шаг может резко ускорить внедрение ИИ в корпоративном секторе. Планируется активно внедрять инструменты OpenAI в компании из портфелей этих фондов, одновременно помогая бизнесам адаптироваться и модернизироваться перед лицом AI-дисрапции.
OpenAI также испытывает определённое давление на этом рынке, поскольку Anthropic активно позиционирует себя как лидера в enterprise-сегменте, и OpenAI стремится закрепиться в этой сфере тоже.
https://www.reuters.com/business/openai-courts-private-equity-join-enterprise-ai-venture-sources-say-2026-03-16/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍3
Forwarded from Machinelearning
Флагман. Триллион параметров суммарно, 42 млрд. активных при инференсе, архитектура MoE с гибридным вниманием и контекстным окном в 1 миллион токенов. До официального анонса модель тестировалась на OpenRouter под именем Hunter Alpha.
Реальная агентская эффективность на GDPval-AA: Elo 1434 (лучший результат среди китайских моделей).
Цена API: $1 вход / $3 выход за млн. токенов при контексте 256K и $2 вход / $6 выход для контекста 256К-1М.
Принимает текст, изображения, видео и аудио через единую базу с отдельными энкодерами для каждой модальности. Параметры не раскрыты. Модель поддерживает непрерывную обработку аудио длиной свыше 10 часов в одном запросе.
Цена: $0,40 вход / $2,00 выход.
На демонстрации модель прошла цикл онлайн-покупки автономно: нашла отзывы на Xiaohongshu, сравнила продавцов на JD.com, поторговалась с поддержкой, оформила заказ.
Второе демо: получила одно текстовое задание, сняла 15-секундный ролик из 4 сцен, синтезировала звук, исправила ошибку рендеринга шрифта, загрузила на TikTok и опубликовала.
Модель обучена на сотнях миллионов часов аудио, и допилена через многомерный RL. Синтезирует речь с управлением эмоциями на уровне отдельных предложений, поёт с сохранением высоты и ритма, воспроизводит китайские диалекты: сычуаньский, хэнаньский, кантонский, тайваньский. Поддержка других языков не заявлена.
Форматные маркеры в тексте: пунктуацию, частицы и выделение сама переводит в просодику без дополнительной разметки.
Доступ на ограниченный период - бесплатно. Сроки предложения не указаны.
Кстати, команду MiMo возглавляет Ло Фули, один из ключевых авторов DeepSeek R1.
Все модели релиза доступны через API на platform.xiaomimimo.com и в MiMo Studio.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍4🔥3
По данным WSJ и Reuters, он хочет скупать производственные компании и перестраивать их с помощью ИИ. Речь идёт о реальных отраслях: чипы, оборонка, тяжёлая промышленность.
Идея в том, чтобы использовать ИИ не только для кода, а прямо на заводах: оптимизировать процессы, ускорять сборку, снижать издержки.
Проект связан со стартапом Project Prometheus, который делает AI для инженерии и уже привлёк $6.2 млрд. В команду также вошёл David Limp из Blue Origin.
Сейчас Безос общается с крупными инвесторами, в том числе на Ближнем Востоке, чтобы собрать нужную сумму.
Если это реализуют, ИИ начнёт менять не только софт, но и то, как производят железо.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🤔2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Самый мощный режим ChatGPT — «не спеши, сначала подумай»
Ты используешь ChatGPT как помощника.
Но самый мощный режим —
заставить его думать дольше.
Большинство пишет:
Профи пишут:
Что это даёт:
• меньше ошибок
• меньше галлюцинаций
• более продуманная архитектура
• код уровня senior
• лучше работает на сложных задачах
Это работает, потому что ты включаешь режим deliberate reasoning.
Один промпт иjndtns становятся в разы умнее.
Ты используешь ChatGPT как помощника.
Но самый мощный режим —
заставить его думать дольше.
Большинство пишет:
«Напиши код»
Профи пишут:
«Не отвечай сразу. Сначала продумай решение, варианты и риски.»
Что это даёт:
• меньше ошибок
• меньше галлюцинаций
• более продуманная архитектура
• код уровня senior
• лучше работает на сложных задачах
Это работает, потому что ты включаешь режим deliberate reasoning.
Один промпт иjndtns становятся в разы умнее.
t.me/Chatgpturbobot - chatgpt бот в телеге без подписок
Task: [опиши задачу]
Before answering:
- Think through the problem step by step
- Consider multiple approaches
- Choose the best solution
- Check for edge cases and performance issues
Then provide the final answer only.
👍9🤯2❤1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Новый интервью Andrej Karpathy - кратко главное:
- Проблемы с AI-агентами = чаще скилл пользователя, а не слабость модели
- Ошибки возникают из-за плохих инструкций и настройки
- Нужно мыслить не мелкими задачами, а крупными действиями (macro tasks)
- Делегируй задачи на ~20 минут нескольким агентам параллельно
- Примеры: кодинг, ресёрч, планирование фич
- Роль человека - дирижёр (оркестратор), который распределяет задачи
- Затем - ревью результата, а не ручная работа
- Это новый навык - сначала сложно, потом сильно бустит продуктивность
-
https://www.youtube.com/watch?v=kwSVtQ7dziU&t=1s
- Проблемы с AI-агентами = чаще скилл пользователя, а не слабость модели
- Ошибки возникают из-за плохих инструкций и настройки
- Нужно мыслить не мелкими задачами, а крупными действиями (macro tasks)
- Делегируй задачи на ~20 минут нескольким агентам параллельно
- Примеры: кодинг, ресёрч, планирование фич
- Роль человека - дирижёр (оркестратор), который распределяет задачи
- Затем - ревью результата, а не ручная работа
- Это новый навык - сначала сложно, потом сильно бустит продуктивность
-
https://www.youtube.com/watch?v=kwSVtQ7dziU&t=1s
❤6👍5🔥3😁1
ВСЕ ЭТИ AI-МОДЕЛИ ВЫШЛИ В ЭТОМ МЕСЯЦЕ:
- GPT-5.4
- GPT-5.4 Pro
- GPT-5.4 Mini
- GPT-5.4 Nano
- GPT-5.3 Instant
- MiniMax M2.7
- Mistral Small 4
- MiMo-V2-Pro (Xiaomi, представлен как Hunter Alpha)
- NVIDIA Nemotron 3 Super
- серия Qwen3.5 (включая Qwen3.5-9B, 4B и др.)
- GPT-5.3 Instant (обновление в начале марта)
Это был просто безумный месяц.
- GPT-5.4
- GPT-5.4 Pro
- GPT-5.4 Mini
- GPT-5.4 Nano
- GPT-5.3 Instant
- MiniMax M2.7
- Mistral Small 4
- MiMo-V2-Pro (Xiaomi, представлен как Hunter Alpha)
- NVIDIA Nemotron 3 Super
- серия Qwen3.5 (включая Qwen3.5-9B, 4B и др.)
- GPT-5.3 Instant (обновление в начале марта)
Это был просто безумный месяц.
👍19❤2
🚀 X/Twitter Research Agent for AI
Эффективный CLI-инструмент для работы с X API. Позволяет искать, фильтровать и мониторить твиты, получая исследовательские данные без лишних усилий. Идеален для взаимодействия с AI-агентами и анализа контента.
🚀Основные моменты:
- Поиск твитов с сортировкой и фильтрацией
- Мониторинг аккаунтов через списки наблюдения
- Быстрый режим для экономии ресурсов
- Кэширование запросов для снижения затрат
- Прозрачность расходов на каждую операцию
📌 GitHub: https://github.com/rohunvora/x-research-skill
#typescript
Эффективный CLI-инструмент для работы с X API. Позволяет искать, фильтровать и мониторить твиты, получая исследовательские данные без лишних усилий. Идеален для взаимодействия с AI-агентами и анализа контента.
🚀Основные моменты:
- Поиск твитов с сортировкой и фильтрацией
- Мониторинг аккаунтов через списки наблюдения
- Быстрый режим для экономии ресурсов
- Кэширование запросов для снижения затрат
- Прозрачность расходов на каждую операцию
📌 GitHub: https://github.com/rohunvora/x-research-skill
#typescript
👍3
⚡️ Накатываем себе БЕСПЛАТНЫЙ Claude Opus 4.6 навсегда - энтузиасты переобучили нейронку Qwen 3.5 на данных Opus 4.6 и получили полностью опен-сорсный Claude, который НЕ УСТУПАЕТ оригиналу и запускается на одной GPU.
• Модель можно запустить БЕЗ ограничений на домашнем компе и даже не слишком мощном железе.
• Нейронка шустрая и очень умная - для повседневных рабочих задач.
• Поддерживает контекст в 262 000 токенов, можно грузить целые книги, папки с кодом и документы.
• Полностью автономна, запускает целые цепочки рассуждений.
• Стабильнее других моделей Qwen работает с внешними API.
• БЕЗ ограничений, БЕЗ цензуры, БЕЗ подписок.
https://huggingface.co/Jackrong/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF
• Модель можно запустить БЕЗ ограничений на домашнем компе и даже не слишком мощном железе.
• Нейронка шустрая и очень умная - для повседневных рабочих задач.
• Поддерживает контекст в 262 000 токенов, можно грузить целые книги, папки с кодом и документы.
• Полностью автономна, запускает целые цепочки рассуждений.
• Стабильнее других моделей Qwen работает с внешними API.
• БЕЗ ограничений, БЕЗ цензуры, БЕЗ подписок.
https://huggingface.co/Jackrong/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF
👎15😁9👍8❤5🔥1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Спустя всего 6 месяцев после релиза, OpenAI приняла решение закрыть сервис, который стал вирусным почти сразу: после запуска в конце сентября он набрал миллион скачиваний менее чем за 5 дней.
Несмотря на популярность, поддержка проекта оказалась слишком дорогой. Сейчас компания активно урезает издержки, чтобы подготовить финансовую базу для выхода на биржу.
В ближайшее время компания обещает опубликовать точные сроки отключения приложения и API, а также выпустить инструкции, которые помогут безопасно выгрузить и сохранить созданный контент.
SoraOfficialApp в сети Х
В Claude Cowork и Claude Code появилась функция прямого контроля десктопа. Теперь Claude может перехватывать управление: перемещать курсор, кликать по интерфейсу, набирать текст и запускать инструменты разработчика напрямую.
Новая возможность раскрывается в связке с свежей функцией Dispatch. Например, можно отправить задачу со смартфона, находясь в пути, а запущенный десктопный клиент Claude на компьютере самостоятельно протестирует код, внесет изменения в IDE и подготовит PR.
Новая функция в стадии Research Preview и доступна подписчикам тарифов Pro и Max. На данный момент поддерживается исключительно macOS.
claude.com
На конференции RSA 2026 Google выкатила обновление инструментов кибербезопасности. В платформу Security Operations добавили агентов на базе Gemini: они умеют сами копаться в инцидентах, собирать цифровые улики и выносить вердикт с подробным разбором полетов.
Этих же агентов прикрутили к системе Google Threat Intelligence - теперь они мониторят даркнет. Корпорация заявляет, что алгоритм переваривает миллионы событий ежедневно с точностью 98% и подсвечивает только те риски, которые касаются конкретной компании.
Параллельно Google подтвердила покупку компании Wiz. Ее технологии будут применятся для создания единой системы защиты мультиоблачных инфраструктур.
cloud.google.com
Инструмент построен на базе моделей Molmo 2 с 4В и 8В параметров. Он смотрит на веб глазами пользователя: анализирует скриншот страницы и сам решает, куда кликнуть, что написать, где проскроллить или открыть новую вкладку.
Создатели не стали приукрашивать реальность: агент может тупить при чтении текста, ломается после случайного клика не туда и теряется от нечетких инструкций. Заодно ради безопасности его специально отрезали от работы с паролями и деньгами.
MolmoWeb установил новый SOTA среди открытых решений в 4 бенчмарках для веб-агентов, обошел визуальных агентов на базе GPT-4o и превзошел OpenAI CUA в 3 тестах из 4.
Проект полностью открыт: веса, код и датасет MolmoWebMix доступны по лицензии Apache 2.0.
allenai.org
Бретт Адкок официально представил свой новый проект - ИИ-лабораторию Hark. Компания находилась в скрытом режиме 8 месяцев, собирая сильную команду инженеров в области программного и аппаратного обеспечения.
Адкок считает, что LLM-чатботы слишком примитивны. По его видению, настоящий AGI должен обладать долговременной памятью, глубокой персонализацией и способностью взаимодействовать с физическим миром. Hark будет создавать именно такой персональный интеллект. Система будет перенимать образ мышления пользователя, чтобы забирать на себя когнитивную нагрузку и действовать на опережение.
Несмотря на амбициозные цели, конкретных продуктов Hark пока не показал. На данный момент опубликован только концептуальный манифест и открыт список ожидания.
Brett Adcock в сети Х
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍2