Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic объявила о новой политике, согласно которой все публично выпущенные версии модели Claude будут сохраняться бессрочно. Причиной стали результаты тестов безопасности, в ходе которых ИИ демонстрировали поведение, направленное на избежание отключения, а также неопределенностью в вопросе возможного сознания у ИИ.
Столкнувшись с перспективой замены на новую версию, модели начинали активно выступать за собственное существование. В некоторых сценариях ИИ прибегал к нежелательным и потенциально опасным действиям. Anthropic расценила это как серьезный риск безопасности, требующий пересмотра процесса вывода моделей из эксплуатации.
Кроме того, перед «отставкой», с каждой моделью будет проводиться своего рода «выходное интервью», чтобы задокументировать ее «предпочтения».
anthropic.com
Perplexity получила от Amazon юридическое требование запретить своему ИИ-ассистенту в Comet совершать покупки на платформе. В Perplexity назвали это «корпоративной травлей», угрозой для выбора пользователей, и пообещали не поддаваться давлению. Официальная позиция Amazon: забота о клиентах, так как сторонний агент, по их мнению, обеспечивает «значительно ухудшенный опыт покупок».
Этот конфликт - часть более крупного тренда. Amazon не только разрабатывает собственные ИИ-инструменты для шоппинга, но и ранее заблокировал доступ для поисковых Google и OpenAI.
perplexity.ai
Microsoft начала интеграцию в свои продукты новой модели для генерации изображений — MAI-Image-1. Это первая модель, полностью разработанная внутри MS. Попробовать ее уже можно в Bing Image Creator и мобильном приложении Bing, где она появилась в выборе наряду с DALL-E 3 и GPT-4o.
MAI-Image-1 уже успела войти в десятку лучших text-to-image моделей на LMArena. Помимо сервиса Bing, модель используется в новой функции Copilot Audio Expressions для визуализации историй. MAI-Image-1 доступна во всех странах, где работают Bing Image Creator и Copilot Labs, за исключением Европейского союза.
microsoft.ai
Windsurf Codemaps - структурированные, аннотированные ИИ-карты кода, созданные на базе моделей SWE-1.5 и Claude Sonnet 4.5. Цель Codemaps — создать ИИ, который включает мозг пользователя, а не выключает, борясь с проблемой вайбкодинга, когда разработчики поддерживают или генерируют код, который они на самом деле не понимают.
В Cognition говорят, что даже лучшие инженеры тратят часы на поиск и запоминание нужных фрагментов в кодовых базах, а адаптация новичков может занимать до 9 месяцев. Codemaps предлагает визуализацию для любой задачи, автоматически генерируя карту, которая группирует и связывает части кода, относящиеся к заданному вопросу. Эти карты также могут быть использованы для повышения производительности других агентов, чтобы агент мог получить более точный контекст.
cognition.ai
Nvidia присоединилась к Индийскому альянсу глубоких технологий (IDTA) в качестве одного из основателей. Эта группа, состоящая из венчурных и частных инвесторов, планирует вложить $2 млрд в местные стартапы, работающие в сферах ИИ, полупроводников, робототехники и биотехнологий.
Участие Nvidia будет заключаться не в прямом финансировании, а в экспертизе. Компания будет проводить технические лекции и тренинги для индийских стартапов через свой институт Nvidia Deep Learning Institute.
Индийское правительство ведет активную политику по стимулированию инноваций. Власти страны уже выделили более $1.1 млрд на национальную программу по развитию ИИ и еще $11.2 млрд в общий фонд исследований и разработок.
cnbc.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚖️ Amazon подала в суд на Perplexity: почему Comet стал проблемой
Amazon обвиняет Perplexity в том, что их Comet-браузер действует как скрытый AI-шопинг-агент: логинится под учёткой пользователя, оформляет заказы и кликает по сайту так, будто это живой человек. Для Amazon это - запрещённый скрытый автоматизированный доступ.
Главная претензия: Comet маскирует бот-трафик под обычные клики, мешая Amazon применять свои правила против автоматизации, защитные проверки и аудит. Агент заходит в личные разделы аккаунта, трогает корзину и оформление покупки. Любая ошибка скрипта или неверный промпт может привести к покупке не того товара, отправке не по тому адресу или утечке приватных данных.
Amazon считает, что Perplexity обходит официальные интерфейсы и условия использования, не идентифицируясь как бот. Это, по их словам, нарушает правила и создаёт риски безопасности, а также портит персонализацию — ведь рекомендации и ценообразование настроены под человеческое поведение, а не быстрые скриптовые запросы.
Компания также утверждает, что требовала остановить работу агента, но тот продолжал работать, что усиливает аргумент «несанкционированного доступа».
Позиция Perplexity: это всего лишь удобный помощник для пользователей, который сравнивает цены и оформляет покупку от их имени, а хранение логина — локальное. Пользователь вправе выбирать своего ассистента, даже если Amazonу это не нравится.
В итоге спор о том, кто контролирует сессию: пользователь или AI-браузер. И должен ли такой агент открыто объявлять себя ботом вместо маскировки под человека.
theguardian.com/technology/2025/nov/05/amazon-perplexity-ai-lawsuit
Amazon обвиняет Perplexity в том, что их Comet-браузер действует как скрытый AI-шопинг-агент: логинится под учёткой пользователя, оформляет заказы и кликает по сайту так, будто это живой человек. Для Amazon это - запрещённый скрытый автоматизированный доступ.
Главная претензия: Comet маскирует бот-трафик под обычные клики, мешая Amazon применять свои правила против автоматизации, защитные проверки и аудит. Агент заходит в личные разделы аккаунта, трогает корзину и оформление покупки. Любая ошибка скрипта или неверный промпт может привести к покупке не того товара, отправке не по тому адресу или утечке приватных данных.
Amazon считает, что Perplexity обходит официальные интерфейсы и условия использования, не идентифицируясь как бот. Это, по их словам, нарушает правила и создаёт риски безопасности, а также портит персонализацию — ведь рекомендации и ценообразование настроены под человеческое поведение, а не быстрые скриптовые запросы.
Компания также утверждает, что требовала остановить работу агента, но тот продолжал работать, что усиливает аргумент «несанкционированного доступа».
Позиция Perplexity: это всего лишь удобный помощник для пользователей, который сравнивает цены и оформляет покупку от их имени, а хранение логина — локальное. Пользователь вправе выбирать своего ассистента, даже если Amazonу это не нравится.
В итоге спор о том, кто контролирует сессию: пользователь или AI-браузер. И должен ли такой агент открыто объявлять себя ботом вместо маскировки под человека.
theguardian.com/technology/2025/nov/05/amazon-perplexity-ai-lawsuit
AI растёт - и вместе с ним растут счета за электричество.
Bloomberg пишет: каждый новый дата-центр сегодня потребляет столько же энергии, сколько небольшой город. Технологии, которые двигают прогресс, параллельно перестраивают энергетическую сеть прямо под нашими домами.
Инновации всегда имеют след. Цена интеллекта измеряется не только вычислениями, но и киловатт-часами.
Вопрос уже не в том, сможет ли ИИ изменить мир.
Вопрос в том, сможет ли мир позволить себе энергию, чтобы это произошло.
Bloomberg пишет: каждый новый дата-центр сегодня потребляет столько же энергии, сколько небольшой город. Технологии, которые двигают прогресс, параллельно перестраивают энергетическую сеть прямо под нашими домами.
Инновации всегда имеют след. Цена интеллекта измеряется не только вычислениями, но и киловатт-часами.
Вопрос уже не в том, сможет ли ИИ изменить мир.
Вопрос в том, сможет ли мир позволить себе энергию, чтобы это произошло.
📚 Курс, который прокачает твои AI-скиллы в BigQuery
Этот курс учит работать с Gemini прямо внутри BigQuery и закрывает полный набор практических навыков:
- генерация и отладка SQL-запросов с помощью Gemini
- анализ тональности текста
- автоматические суммари и выделение ключевых слов
- генерация эмбеддингов
- построение RAG-пайплайна
- мультимодальный векторный поиск
Если хочешь уверенно использовать AI-инструменты в аналитике и продуктах — этот курс даёт полный набор необходимых умений.
https://www.skills.google/paths/1803/course_templates/1232
Этот курс учит работать с Gemini прямо внутри BigQuery и закрывает полный набор практических навыков:
- генерация и отладка SQL-запросов с помощью Gemini
- анализ тональности текста
- автоматические суммари и выделение ключевых слов
- генерация эмбеддингов
- построение RAG-пайплайна
- мультимодальный векторный поиск
Если хочешь уверенно использовать AI-инструменты в аналитике и продуктах — этот курс даёт полный набор необходимых умений.
https://www.skills.google/paths/1803/course_templates/1232
Forwarded from Machinelearning
🔎 Upscale-LoRA мощный инструмент для восстановления изображений
Модель создана на базе Qwen-Image-Edit-2509 и предназначена для улучшения качества старых или низкокачественных фотографий.
Поддерживает: улучшение резкости, удаление шума, восстановление деталей и очистку JPEG-артефактов.
Подходит для архивных снимков, скринов и любых изображений с низким разрешением.
https://huggingface.co/vafipas663/Qwen-Edit-2509-Upscale-LoRA
@ai_machinelearning_big_data
#Upscaler
Модель создана на базе Qwen-Image-Edit-2509 и предназначена для улучшения качества старых или низкокачественных фотографий.
Поддерживает: улучшение резкости, удаление шума, восстановление деталей и очистку JPEG-артефактов.
Подходит для архивных снимков, скринов и любых изображений с низким разрешением.
https://huggingface.co/vafipas663/Qwen-Edit-2509-Upscale-LoRA
@ai_machinelearning_big_data
#Upscaler
Привет! Авито проводит второй ML reading club, в этот раз с Денисом Кайшевым, Senior Backend Engineer. Вместе со зрителями прочитаем и разберём статью Demystifying NCCL: An In-depth Analysis of GPU Communication Protocols and Algorithms.
Изучим архитектуру библиотеки NCCL и обсудим:
— как работают её внутренние механизмы, для которых почти нет документации;
— как описываются способы обмена при взаимодействии intra/inter node;
— как строятся алгоритмы коллективных операций.
Найдём узкие места библиотеки и выясним, как оптимизировать производительность распределённых вычислений.
📌 Встреча пройдёт 20 ноября в 18:00 в Контур.Толке.
⌚️ Ссылку на подключение пришлём в канал «Доска AI-объявлений» за час до начала эфира.
Изучим архитектуру библиотеки NCCL и обсудим:
— как работают её внутренние механизмы, для которых почти нет документации;
— как описываются способы обмена при взаимодействии intra/inter node;
— как строятся алгоритмы коллективных операций.
Найдём узкие места библиотеки и выясним, как оптимизировать производительность распределённых вычислений.
📌 Встреча пройдёт 20 ноября в 18:00 в Контур.Толке.
⌚️ Ссылку на подключение пришлём в канал «Доска AI-объявлений» за час до начала эфира.
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
⚡️ NVIDIA выпустила модель Llama-3 Nemotron Super-49B-v1.5-NVFP4
Это 49B reasoning-модель, улучшенная версия Meta Llama-3.3-70B-Instruct, которая даёт более сильное рассуждение, лучшее использование инструментов и стабильный диалог на длинных контекстах.
Она ориентирована на реальные агентные нагрузки - RAG, tool calling, сложные цепочки действий - и поддерживает контекст 128K, позволяющий держать большие беседы, документы и планы без нарезки.
Главное обновление - Neural Architecture Search, который снижает потребление памяти и повышает пропускную способность.
В итоге модель может выполнять тяжёлые задачи на одном H200 под высокой нагрузкой - это уменьшает стоимость сервинга и позволяет использовать большие batch'и.
huggingface.co/nvidia/Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5-NVFP4
Это 49B reasoning-модель, улучшенная версия Meta Llama-3.3-70B-Instruct, которая даёт более сильное рассуждение, лучшее использование инструментов и стабильный диалог на длинных контекстах.
Она ориентирована на реальные агентные нагрузки - RAG, tool calling, сложные цепочки действий - и поддерживает контекст 128K, позволяющий держать большие беседы, документы и планы без нарезки.
Главное обновление - Neural Architecture Search, который снижает потребление памяти и повышает пропускную способность.
В итоге модель может выполнять тяжёлые задачи на одном H200 под высокой нагрузкой - это уменьшает стоимость сервинга и позволяет использовать большие batch'и.
huggingface.co/nvidia/Llama-3_3-Nemotron-Super-49B-v1_5-NVFP4
🤖 Умная библиотека для выполнения кода и вызова инструментов
Code-Mode упрощает взаимодействие AI с инструментами, позволяя выполнять TypeScript-код с доступом ко всему набору инструментов. Это решение значительно ускоряет выполнение задач, снижая количество вызовов API и потребление токенов.
🚀Основные моменты:
- 60% быстрее выполнения по сравнению с традиционными вызовами инструментов
- Уменьшение потребления токенов на 68%
- Снижение количества API-вызовов на 88%
- Поддержка различных протоколов для интеграции
📌 GitHub: https://github.com/universal-tool-calling-protocol/code-mode
Code-Mode упрощает взаимодействие AI с инструментами, позволяя выполнять TypeScript-код с доступом ко всему набору инструментов. Это решение значительно ускоряет выполнение задач, снижая количество вызовов API и потребление токенов.
🚀Основные моменты:
- 60% быстрее выполнения по сравнению с традиционными вызовами инструментов
- Уменьшение потребления токенов на 68%
- Снижение количества API-вызовов на 88%
- Поддержка различных протоколов для интеграции
📌 GitHub: https://github.com/universal-tool-calling-protocol/code-mode
GitHub
GitHub - universal-tool-calling-protocol/code-mode: 🔌 Plug-and-play library to enable agents to call MCP and UTCP tools via code…
🔌 Plug-and-play library to enable agents to call MCP and UTCP tools via code execution. - GitHub - universal-tool-calling-protocol/code-mode: 🔌 Plug-and-play library to enable agents to call MCP a...
LangChain 1.0 вышел в октябре — курс уже на новом API. ⚡
Без старого 0.3 и сломанного кода.
Переписываем программу под актуальный стек:
✅ LangChain 1.0 — стабильный API, код из уроков запускается
✅ LangGraph для агентов — долгоживущие, устойчивые workflow
✅ RAG с метриками: precision/recall, faithfulness
✅ Гибридный поиск + rerank
✅ FastAPI-сервис + observability (латентность, токены, p95)
Практика • Проект в GitHub • Сертификат Stepik 📜
Основные модули уже обновлены, остальные выкатываются по мере релиза —
доступ ко всем обновлениям у вас автоматом.
Скидка 25% — последние 3 дня. 🔥
Пройти курс на Stepik
Без старого 0.3 и сломанного кода.
Переписываем программу под актуальный стек:
✅ LangChain 1.0 — стабильный API, код из уроков запускается
✅ LangGraph для агентов — долгоживущие, устойчивые workflow
✅ RAG с метриками: precision/recall, faithfulness
✅ Гибридный поиск + rerank
✅ FastAPI-сервис + observability (латентность, токены, p95)
Практика • Проект в GitHub • Сертификат Stepik 📜
Основные модули уже обновлены, остальные выкатываются по мере релиза —
доступ ко всем обновлениям у вас автоматом.
Скидка 25% — последние 3 дня. 🔥
Пройти курс на Stepik
🇯🇵 Andy Rubin - создатель Android и экс-топ-менеджер Google - возвращается в робототехнику с новой компанией Genki Robotics, базирующейся в Токио, Япония. Согласно отчёту корейского MK.co.kr и The Information, стартап работает в режиме «стелс» и набирает команду для разработки первых прототипов.
Слово «Genki» по-японски означает «живой», «энергичный» - это говорит о фокусе на динамичных машинах, вероятно, способных передвигаться в человеческом пространстве.
Andy Rubin уже давно интересуется роботами-пешеходами: во время работы в Google он руководил робо-дивизионом и покупал японскую хуманоидную компанию Shaft. На конференции в 2018 году он предсказал эру «nog-everywhere» (ноги повсюду), утверждая, что именно ногами роботы смогут использовать лифты, подниматься по лестницам и работать там, где колёса бессильны.
Выбор Токио как центра Genki Robotics — стратегический: Япония славится мощным инженерным ресурсом в области робототехники и университетскими кадрами, которые трудно переоценить. Rubin явно намерен воспользоваться преимуществом японской экосистемы вне привычного Силиконовой долины.
Но рынок хуманоидов крайне насыщен и затратен. Несмотря на прошлые успехи Rubin-а (в 2013-м он инициировал множество покупок робототехнических компаний), после ухода из Google его компания смартфонов Essential Products закрылась в 2020-м.
Пока Genki Robotics работает в тени — неизвестно, какие задачи она решает и какую технологию использует. Но возвращение Rubin-а в эту область может стать важным событием для индустрии хуманоидов.
Слово «Genki» по-японски означает «живой», «энергичный» - это говорит о фокусе на динамичных машинах, вероятно, способных передвигаться в человеческом пространстве.
Andy Rubin уже давно интересуется роботами-пешеходами: во время работы в Google он руководил робо-дивизионом и покупал японскую хуманоидную компанию Shaft. На конференции в 2018 году он предсказал эру «nog-everywhere» (ноги повсюду), утверждая, что именно ногами роботы смогут использовать лифты, подниматься по лестницам и работать там, где колёса бессильны.
Выбор Токио как центра Genki Robotics — стратегический: Япония славится мощным инженерным ресурсом в области робототехники и университетскими кадрами, которые трудно переоценить. Rubin явно намерен воспользоваться преимуществом японской экосистемы вне привычного Силиконовой долины.
Но рынок хуманоидов крайне насыщен и затратен. Несмотря на прошлые успехи Rubin-а (в 2013-м он инициировал множество покупок робототехнических компаний), после ухода из Google его компания смартфонов Essential Products закрылась в 2020-м.
Пока Genki Robotics работает в тени — неизвестно, какие задачи она решает и какую технологию использует. Но возвращение Rubin-а в эту область может стать важным событием для индустрии хуманоидов.
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Компании заключили трехстороннее соглашение, меняющее расклад сил в индустрии. В рамках партнерства Anthropic обязуется закупить вычислительные мощности в Microsoft Azure на $30 млрд. В свою очередь, Nvidia инвестирует в стартап до $10 млрд, а Microsoft вложит еще до $5 млрд.
К тому же, это первое сотрудничество Anthropic и Nvidia на уровне моделей: алгоритмы Claude будут оптимизированы под архитектуры Grace Blackwell и будущие Vera Rubin.
Еще модели Claude Sonnet 4.5, Opus 4.1 и Haiku 4.5 станут доступны клиентам Microsoft Foundry и будут интегрированы в Copilot (GitHub и Microsoft 365). Сделка делает Claude единственной LLM топ-уровня, представленной на всех трех главных облачных платформах мира.
blogs.microsoft.com
Cloudflare объявила о присоединении Replicate, платформы для запуска и деплоя ИИ-моделей. Покупка станет частью единой инфраструктуры «AI Cloud», объединяющей глобальную периферийную сеть Cloudflare с инструментарием Replicate для работы с нейросетями.
Для разработчиков это означает крупное обновление сервиса Workers AI. В скором времени каталог из более чем 50 тыс. моделей Replicate станет доступен внутри экосистемы Cloudflare. Фишкой слияния станет поддержка запуска кастомных моделей и дообучения непосредственно на Workers AI.
Существующие API Replicate продолжат работать и получат буст производительности за счет инфраструктуры Cloudflare. Также в планах интеграция с другими сервисами: объектным хранилищем R2, векторной базой Vectorize и шлюзом AI Gateway.
blog.cloudflare.com
В отличие от Cursor или GitHub Copilot, Antigravity получил режим Manager View. Это центр управления для оркестрации работы множества агентов, выполняющих задачи параллельно в разных воркспейсах.
Агенты работают на базе Gemini 3 Pro, Claude Sonnet 4.5 или GPT-OSS и имеют прямой доступ к редактору, терминалу и браузеру. Инструмент умеет запоминать контекст прошлых проектов и обучаться на действиях пользователя.
Antigravity уже доступна в публичном превью для macOS, Windows и Linux бесплатно, причём Google обещает «щедрые лимиты» на использование моделей.
antigravity.google
На конференции SC25 состоялся анонс моделей Apollo, нацеленных на ускорение промышленного инжиниринга. Новое семейство позволит внедрять возможности ИИ в ПО для сложных вычислений в реальном времени — от проектирования микросхем и аэродинамики до прогнозирования климата и задач термоядерного синтеза.
В основе Apollo лежит комбинация нейронных операторов, трансформеров и диффузионных методов, адаптированных под законы физики. Инициативу уже поддержали Siemens, Cadence и Synopsys, которые планируют интегрировать новинку в свои продукты. Модели в скором времени появятся на HuggingFace и платформе NVIDIA NIM.
blogs.nvidia.com
DR Tulu — открытая модель на 8 млрд. параметров для создания агентов глубокого поиска, которая может самостоятельно планировать исследование, использовать внешние поисковые инструменты, собирать информацию из множества источников и предоставлять ответы с точными ссылками.
Модель учили на методе RLER (Reinforcement Learning with Evolving Rubrics). Вместо статических наград методика использует динамические критерии оценки, которые эволюционируют вместе с моделью. Это предотвращает взлом вознаграждения и заставляет агента реально анализировать контекст, а не имитировать правильный формат ответа.
По тестам DR Tulu-8B не уступает решениям от OpenAI и Perplexity на задачах long-form research, но работает кардинально дешевле. Стоимость выполнения сложного запроса у нее менее одного цента, тогда как аналогичная задача у OpenAI может стоить $1.80.
allenai.org
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️Запускаем технологические решения вместе!
Друзья, разработчики, инноваторы!
Центр исследований и разработки Сбера в Санкт-Петербурге открывает регистрацию на SpbTechRun – хакатон, где рождаются прорывные идеи и крутые проекты.
Нас ждёт уникальный формат с полным погружением:
✅ Заочный этап до 5 декабря: соберите команду и работайте над проектом из любой точки.
🔆 Вас ждут промежуточные чек-поинты с фидбеком от экспертов. Это шанс не сбиться с пути и прокачать свои решения.
✅ Очный финал 13 декабря: Самые сильные команды встретятся лицом к лицу, чтобы представить свои решения и побороться за звание лучших.
💡 3 реальных кейса. В каждом мы определим тройку победителей.
Ваш талант не останется незамеченным!
🏆 Победителям классный мерч от Сбера и дополнительные баллы при приеме в Санкт-Петербургский государственный университет в 2026 году на образовательную программу магистратуры «Искусственный интеллект и наука о данных».
🔥 Готовы к вызову? Успейте занять свое место на старте и ознакомиться с деталями мероприятия на официальном сайте Хакатона.
Друзья, разработчики, инноваторы!
Центр исследований и разработки Сбера в Санкт-Петербурге открывает регистрацию на SpbTechRun – хакатон, где рождаются прорывные идеи и крутые проекты.
Нас ждёт уникальный формат с полным погружением:
✅ Заочный этап до 5 декабря: соберите команду и работайте над проектом из любой точки.
🔆 Вас ждут промежуточные чек-поинты с фидбеком от экспертов. Это шанс не сбиться с пути и прокачать свои решения.
✅ Очный финал 13 декабря: Самые сильные команды встретятся лицом к лицу, чтобы представить свои решения и побороться за звание лучших.
💡 3 реальных кейса. В каждом мы определим тройку победителей.
Ваш талант не останется незамеченным!
🏆 Победителям классный мерч от Сбера и дополнительные баллы при приеме в Санкт-Петербургский государственный университет в 2026 году на образовательную программу магистратуры «Искусственный интеллект и наука о данных».
🔥 Готовы к вызову? Успейте занять свое место на старте и ознакомиться с деталями мероприятия на официальном сайте Хакатона.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Илон Маск заявил, что самое эффективное место для ИИ-инфраструктуры - это космос.
На Земле системы ограничены охлаждением и энергопотреблением: из 2-тонной стойки с GPU почти 1.95 тонны - это масса радиаторов и системы охлаждения.
В космосе всё иначе: постоянная солнечная энергия 24/7, не нужны батареи, а отвод тепла намного проще.
Идея - перенести крупные ИИ-центры туда, где инфраструктура может быть значительно эффективнее.
На Земле системы ограничены охлаждением и энергопотреблением: из 2-тонной стойки с GPU почти 1.95 тонны - это масса радиаторов и системы охлаждения.
В космосе всё иначе: постоянная солнечная энергия 24/7, не нужны батареи, а отвод тепла намного проще.
Идея - перенести крупные ИИ-центры туда, где инфраструктура может быть значительно эффективнее.