ИИ-дайджест недели
Anthropic представила ИИ, решающий задачи физики и создающий операционные системы
Компания Anthropic представила Claude Fable 5.2 и Mythos 5.2. Первая модель продемонстрировала необычные возможности в математике, физике и программировании. В частности, она решила две ранее открытые задачи теоретической физики, связанные с чёрными дырами.
Ещё один эксперимент показал возможности коллективной работы ИИ-агентов: более тысячи экземпляров модели за восемь дней создали работающий прототип операционной системы с нуля. Они самостоятельно писали, проверяли и исправляли код. Кроме того, тысяча агентов формализовала доказательство последней теоремы Ферма всего за 30 часов. Mythos 5.2 пока доступна ограниченному кругу организаций.
Microsoft хочет платить пользователям за использование их видеокарт для обучения ИИ
Microsoft рассматривает возможность привлечения вычислительных мощностей домашних компьютеров для обучения нейросетей. В опубликованной патентной заявке описана система, которая распределяет небольшие вычислительные задачи между игровыми ПК, ноутбуками и смартфонами.
Программа будет отслеживать загрузку процессора и видеокарты, температуру и энергопотребление, используя оборудование только во время простоя. В документации также упоминается возможность вознаграждения владельцев устройств за предоставленные ресурсы. Однако выплачивать деньги компания пока не обещала: это лишь один из описанных вариантов, а не анонс готового сервиса.
Google представила новые ИИ-чипы для конкуренции с Nvidia
Google расширила линейку собственных ускорителей Tensor Processing Unit (TPU), представив две новые версии — 8tx и 8i Max. Первая ориентирована на государственные структуры и организации, работающие с конфиденциальными данными, а вторая — на ресурсоёмкие ИИ-задачи.
TPU 8tx получила аппаратную защиту данных, а 8i Max объединяет два чипа в одном корпусе, увеличивая доступную память и вычислительные возможности. Новые решения предназначены для программирования, математических вычислений и разработки лекарств. Google также расширяет доступ к ускорителям через облачную платформу, стремясь уменьшить зависимость рынка от оборудования Nvidia.
TSMC инвестирует миллиард долларов в Anthropic и OpenAI
Крупнейший контрактный производитель микросхем TSMC одобрил инвестиции на общую сумму до 1 млрд долларов в двух ведущих разработчиков искусственного интеллекта. Компания планирует вложить по 500 млн долларов в Anthropic и OpenAI.
Для TSMC это возможность получить долю в компаниях, которые одновременно являются крупными потребителями её продукции. Anthropic и OpenAI нуждаются в огромном количестве ускорителей для обучения и запуска нейросетей, а тайваньский производитель получает дополнительную выгоду от расширения ИИ-инфраструктуры.
Сделка отражает растущую взаимозависимость производителей чипов и разработчиков нейросетей. При этом подобные инвестиции вызывают вопросы о круговом финансировании внутри ИИ-индустрии, когда поставщики оборудования одновременно становятся инвесторами своих крупнейших клиентов.
Claude Mythos перенесла ИИ-модель на видеокарты AMD всего за три дня
Новая модель Claude Mythos продемонстрировала способность самостоятельно адаптировать программное обеспечение для работы на другом оборудовании. По словам Anthropic, нейросеть смогла перенести практически 100% необходимых низкоуровневых вычислительных ядер (kernels) для запуска Claude на ускорителях AMD MI355X всего за три дня. Раньше подобная работа могла занимать от шести до двенадцати месяцев и требовала участия десятков инженеров.
Это достижение может повлиять на позиции Nvidia, чьё главное конкурентное преимущество заключается не только в производительности видеокарт, но и в программной экосистеме CUDA. Именно необходимость адаптации программного обеспечения долгое время затрудняла переход разработчиков на альтернативные ускорители.
При этом Anthropic уточняет, что эксперимент касался обработки запросов одной модели и не доказывает полного исчезновения преимуществ CUDA. Тем не менее результат показывает, как ИИ способен ускорять разработку программного обеспечения и снижать зависимость индустрии от конкретных производителей чипов.