Компания Google близка к тому, чтобы согласиться на сделку с CoreWeave. Предполагается, что гиперскейлер будет арендовать у последней серверы, оснащённые ускорителями серии NVIDIA Blackwell, сообщает The Information. Сделка находится на «поздних стадиях» согласования. Благодаря ей Google сможет получить доступ к большему количеству новейших ИИ-ускорителей. Об этом издание сообщает со ссылкой на два анонимных источника, знакомых с вопросом.

Ещё два источника добавили, что Google уже пыталась договориться с конкурентами CoreWeave о доступе к свободным ускорителям — судя по всему, компании не хватает доступных вычислительных мощностей. Возможные партнёры пока не комментируют ситуацию. По информации Seeking Alpha, на момент закрытия торгов в среду акции CoreWeave выросли на 16 %, колебания курсов акций Google и NVIDIA оказались незначительными.

По данным The Information, отдельно Google и CoreWeave ведут переговоры об аренде площадей в дата-центрах последней — там Google сможет разместить тензорные ускорители (TPU) собственной разработки, которые компания довольно успешно внедряет наряду с решениями NVIDIA.

Источник изображения: Microsoft Edge/unsplash.com

Потенциальное соглашение косвенно свидетельствует о проблемах компаний, желающих пользоваться ускорителями NVIDIA, но не имеющих возможности удовлетворить спрос в полной мере. Уникальные отношения CoreWeave и NVIDIA и возможности оператора ЦОД предоставлять в распоряжение новые ИИ-мощности привлекают крупные облачные сервисы и ключевых ИИ-разработчиков вроде OpenAI и Meta✴. По данным Investing.com, за последние несколько дней крупные ИИ-структуры вроде xAI и OpenAI публично озвучивали необходимость увеличения доступных вычислительных ресурсов.

Буквально на днях CoreWeave вышла на IPO — правда, планы развития компании могут оказаться под вопросом, поскольку средств привлечено меньше, чем ожидалось, а капитализация её оказалась значительно меньше, чем рассчитывалось.

На месте крупнейшей угольной электростанции Пенсильвании появится новая газовая станция мощностью 4,5 ГВт. Проект предполагает создание ЦОД для ИИ и HPC, а станцию должны ввести в эксплуатацию в 2027 году, сообщает The Register. За реализацию проекта отвечает Homer City Redevelopment (HCR). Потребуется порядка $10 млрд только на развитие энергетической инфраструктуры и подготовку площадки. Ещё миллиарды уйдут на строительство самого дата-центра.

Электростанция и ЦОД будут находиться рядом друг с другом. Для преобразования угольных мощностей в газовые потребуется полная перестройка объекта. Зато можно будет использовать оставшуюся энергетическую инфраструктуру, включая линии электропередач и подстанции. HCR не рассказывает о будущих арендаторах, основное внимание уделяется подготовке дата-центра и энергетической инфраструктуре. Проект ориентирован на обеспечение работы ИИ-платформ и гиперскейлеров.

Предусмотрено использование газовых турбин General Electric Vernova (GE Vernova), сообщает пресс-служба HCR. Установки предназначены для работы на природном газе, но в будущем их могут перевести и на водород. Впрочем, пока сроки поставок «зелёного» водорода — под вопросом. Хотя предполагается использование в генераторах природного газа, проект позиционируется как «низкоуглеродный», поскольку, по данным HCR, новая станция позволяет сократить выбросы парниковых газов на 60–65 % в сравнении с угольными мощностями, ранее работавшими там же.

Источник изображения: silas Tarus/unsplash.com

Место выбрали не случайно. Территория бывшей угольной электростанции в Хомер-Сити (Homer City) уже имеет инфраструктуру, включая линии электропередач, подстанции и доступ к воде. Благодаря этому строительство и подключение к энергосистеме ускорятся и упростятся. Стройка, которую возглавит Kiewit Power Constructors, должна начаться уже в 2025 году, первые турбины планируют установить в 2026 году, а ввод в эксплуатацию намечен на 2027 год, как раз к появлению 600-кВт стоек NVIDIA Rubin Ultra NVL576.

Новые электростанции для дата-центров — один из последних трендов в деле обеспечения энергией ИИ ЦОД. Meta✴ строит дата-центр для ИИ в Луизиане и совместно с Entergy готовят газовую электростанцию на 2,2 ГВт. Её также могут перевести на водород в будущем. Microsoft заключила соглашение с Constellation Energy о перезапуске реактора АЭС Three Mile Island. Amazon (AWS) приобрела кампус Cumulus Data в Пенсильвании, расположенный рядом с атомной электростанцией Susquehanna. Meta✴ и Oracle также активно изучают возможности ядерной энергетики. Первая рассчитывает приобрести до 4 ГВт атомной энергии к 2030-м годам, а Oracle намерена построить дата-центр на 1 ГВт с питанием от трёх малых модульных реакторов (SMR).

Наконец, в марте появились новости о том, что и Crusoe, и Chevron получат газовые турбины GE Vernova для снабжения электричеством своих ЦОД, тоже по 4,5 ГВт — пока остаётся только догадываться, не идёт ли во всех случаях речь об одних и тех же турбинах. В конце марта сообщалось, что производители газовых генераторов с трудом справляются с заказами для ИИ ЦОД, но расширять производство опасаются из-за возможной низкой маржинальности проектов.

Cerebras Systems, разрабатывающая ИИ-ускорители, объявила о решении основных проблем с Комитетом США по иностранным инвестициям (CFIUS) перед выходом на IPO. Главным предметом беспокойства CFIUS стала связь американского стартапа с компанией G42 из ОАЭ, сообщает The Register. На G42, согласно поданным данным о доходах, пришлось более 87 % выручки Cerebras в I половине 2024 года. При этом с середины 2023 года экспорт ИИ-ускорителей в страны Ближнего Востока строго регулируется США.

От разработчиков чипов из США требуется получение экспортных лицензий для продажи товаров в регионе. В результате G42 финансировала строительство ИИ-суперкомпьютеров на основе чипов Cerebras на территории США, а общая сумма проектов составила порядка $900 млн. Компания планировала получать к ним удалённый доступ. В рамках IPO G42 также собиралась купить 22 млн акций Cerebras, что, вероятно, вызвало настороженность CFIUS.

Ранее G42 уже привлекала внимание американских властей, опасающихся, что закупающая большие объёмы ускорителей на Ближнем Востоке компания может работать на Китай. В результате G42 была вынуждена разорвать связи с рядом партнёров, включая Huawei, рассчитывая «умиротворить» американских регуляторов и устранить препятствия для сотрудничества с Cerebras и Microsoft.

Источник изображения: Nimisha Mekala/unsplash.com

В Cerebras заявили, что компания развеяла опасения CFIUS, внеся поправки в соглашение с G42 — последняя сможет приобретать только «неголосующие» акции, поэтому дальнейшая проверка, вероятно, не потребуется. Впрочем, стороны пока не дают дополнительных комментариев. Тем не менее, руководство Cerebras отметило в одной из социальных сетей, что при тесном сотрудничестве с G42 удалось достичь урегулирования с CFIUS.

Новости появились менее чем через неделю после того, как ведущие СМИ сообщили, что дебют Cerebras на фондовом рынке был отложен из-за ожидания новых ключевых назначений в администрации США. Условия IPO пока не разглашаются, но ранее сообщалось, что компания намерена привлечь до $1 млрд, а её капитализация составит $7–8 млрд.

G42 останется одним из ключевых клиентов Cerebras, но стартап очевидно ориентирован на диверсификацию клиентской базы благодаря платформе «инференс как сервис» и создание масштабной инфраструктуры в США, Канаде и Франции. К концу 2025 года стартап пообещал развернуть более тысячи ускорителей в шести новых ЦОД. Хотя на первый взгляд это не так много в сравнении сотнями тысяч ускорителей, внедряемых xAI и другими компаниями, стоит отметить, что чипы Cerebras размером с целую кремниевую пластину способны обеспечивать производительность до 125 Пфлопс (FP16) — приблизительно в 62 раза выше, чем у моделей серии NVIDIA H100, применяемых для создания суперкомпьютера Colossus с Мемфисе (Теннесси).

ИИ-стартап Cerebras Systems выбран американским военно-техническим управлением DARPA для разработки высокопроизводительной вычислительной системы нового поколения. Cerebras объединит собственные ИИ-ускорители и фотонные CPO-интерконнекты Ranovus для обеспечения высокой производительности при малом энергопотреблении, сообщает пресс-центр Cerebras.

Комбинация технологий двух компаний позволит обеспечить в реальном времени моделирование сложных физических процессов и выполнение масштабных ИИ-задач. С учётом успеха программы DARPA Digital RF Battlespace Emulator (DRBE), в рамках которой Cerebras уже разрабатывает передовой суперкомпьютер для радиочастотной эмуляции, именно Cerebras и Ranovus были выбраны для новой инициативы, позволяющей объединить вычислительные продукты Cerebras с первыми в отрасли фотонными интерконнектами Ranovus.

Решение крайне актуальное, поскольку двумя ключевыми вопросами для современных вычислительных систем являются проблемы с памятью и обменом данных между ускорителями и иной серверной инфраструктурой — вычислительные потребности растут быстрее, чем возможности памяти или IO-систем ввода-вывода. Как утверждают в Cerebras, её WSE-чипы имеют в 7 тыс. раз большую пропускную способность, чем классические ускорители, что даёт самый быстрый в мире инференс и самое быстрое моделирование молекулярных процессов.

Источник изображения: Cerebras

В рамках нового плана DARPA стартап Cerebras будет использовать интерконнект Ranovus, что позволит получить производительность, недоступную даже для крупнейших суперкомпьютерных кластеров современности. При этом энергопотребление будет значительно ниже, чем у самых современных решений с использованием коммутаторов. Последние являются одними из самых энергоёмких компонентов в современных ИИ-системах или суперкомпьютерах.

Утверждается, что комбинация новых технологий двух компаний позволит искать решения самых сложных задач в реальном времени, будь то ИИ или сложное моделирование физических процессов, на недостижимом сегодня уровне. Подчёркивается, что оставаться впереди конкурентов — насущная необходимость для обороны США, а также местного коммерческого сектора. В частности, это открывает огромные возможности для работы ИИ в режиме реального времени — от обработки данных с сенсоров до симуляции боевых действий и управления боевыми или коммерческими роботами.

В Ranovus заявили, что платформа Wafer-Scale Co-Packaged Optics в 100 раз производительнее аналогичных современных решений, что позволяет значительно повысить эффективность ИИ-кластеров, и значительно энергоэффективнее продуктов конкурентов. Партнёрство компаний позволит задать новый стандарт для суперкомпьютерной и ИИ-инфраструктуры, решая задачи роста спроса на передачу и обработку данных и давая возможность реализовать военное и коммерческое моделирование нового поколения.

Помимо использования в целях американских военных, гигантские ИИ-чипы Cerebras применяются и оборонными ведомствами других стран. Так, весной 2024 года сообщалось, что продукты компании помогут натренировать ИИ для военных Германии.

Компания MTS AI, дочерняя структура МТС, сообщила о выходе большой языковой модели (LLM) Cotype Pro 2 второго поколения, предназначенной для корпоративного сегмента. Новая модель значительно превосходит по целому ряду показателей предыдущую версию, адаптирована под выполнение более чем 100 сценариев использования компаниями в России и может быть запущена на собственной инфраструктуре предприятия без подключения к внешним серверам, чем обеспечивается защита от утечки данных.

На основе Cotype Pro 2 компания подготовит в 2025–2026 гг. новую линейку ИИ-решений для семи отраслей: госсектора, банков, промышленности, ретейла, телекома, медицины и IT. Сначала будут созданы ИИ-помощники, затем — ИИ-агенты с большей автономностью, способные решать, как общие задачи (HR, клиентская поддержка, документооборот и другие), так и специфичные для каждой из этих отраслей.

Источник изображения: MTS AI

Cotype Pro 2 вошла в пятерку лучших русскоязычных LLM в бенчмарке MERA от Альянса в сфере ИИ. Она на 40 % быстрее предыдущей версии и на 50 % точнее обрабатывает длинные тексты — до 128 тыс. токенов, что соответствует примерно 900 тыс. символов с пробелами, сообщила компания.

По сравнению с предшественником её эффективность в области генерации идей возросла с 44 до 57 %, точность в задаче извлечения информации выросла с 81 до 86 %, в части общения на общие темы зафиксировано улучшение с 55 до 64 %, благодаря чему обеспечивается более плавное и осмысленное взаимодействие. Также осталась на высоком уровне эффективность в классификации — 87 %, отмечены улучшения в суммаризации (с 79 до 85 %) и креативном письме (с 61 до 65 %). Для оценки эффективности сравнивалось количество ответов, схожих или превосходящих по качеству ответы модели GPT-4o.

Как отметил директор по LLM-продуктам MTS AI, для ИИ-агентов важно не только работать с большим объёмом информации, но и давать ответы в структурированном виде, понятном другим системам. Чтобы оценить качество таких ответов компания разработала специальный бенчмарк, который включает задания с разным объёмом контекста и разной сложностью. В этом тесте Cotype Pro 2 справилась с 94 % задач, а GPT-4o — с 93 %. Также по данным бенчмарка длинного контекста LIBRA, качество работы Cotype Pro 2 в два раза выше, чем у Cotype Pro на задачах длиной 64 и 128 тыс. токенов (до 500 тыс. символов). В дополнение к выполнению базовых задач Cotype Pro 2 поддерживает «ролевой отыгрыш» — способность вести диалог от лица специалиста, адаптируя стиль общения под особенности профессии, что повышает качество взаимодействия в клиентской поддержке, обучении сотрудников и т.д.

Перед анонсом Cotype Pro 2 прошла тестирование в реальных условиях. В течение трёх месяцев она автоматически сортировала обращения в поддержку банка, а для МТС Live создавала описания мероприятий. Также тестирование подтвердило возможность интеграции с инструментами RAG (Retrieval-Augmented Generation) для извлечения информации из баз знаний с генерацией текста, что будет востребовано, например, в чат-ботах, где нужно регулярно обновлять данные и в течение нескольких секунд предоставлять ответы на запросы.

Как сообщили в MTS AI ресурсу Forbes, семейство корпоративных отраслевых ИИ-агентов, над которыми сейчас ведётся работа, будет, в частности, включать следующие решения:

• чат-бот для внутренней поддержки сотрудников, способный не только быстро отвечать на вопросы, но и самостоятельно выполнять такие задачи, как поиск информации в корпоративных системах, обновление данных или запуск процессов. Помощник будет интегрирован с базами данных, чтобы предоставлять точные и полезные ответы, а также предлагать решения;
• ИИ-агент для HR-направления, который будет заниматься подбором сотрудников, оценкой их навыков, анализом резюме и формированием вакансий, а также сможет прогнозировать увольнения и создавать персонализированные программы обучения и адаптации новых сотрудников;
• ИИ-помощник для обработки обращений граждан сможет подготавливать ответы, классифицировать обращения, направлять их в нужные отделы, отслеживать выполнение, а также анализировать статистику обращений, чтобы улучшить качество обслуживания;
• ИИ-помощник в юридических вопросах будет осуществлять проверку документов на соответствие шаблонам, отслеживать изменения в законах, поступление уведомлений о них и предложение правок.

Сообщается, что МТС также начала предоставлять консалтинговые услуги по внедрению ИИ-продуктов в эти сферы. Как ожидает компания, к 2027 году коммерциализация ИИ-агентов будет приносить её ИИ-направлению более половины выручки.

Научно-производственная компания (НПК) «Атроник» представила встраиваемый одноплатный компьютер МЦП303 стандарта PC/104-Plus. Изделие, предназначенное для применения в промышленных системах управления, допускает эксплуатацию в широком температурном диапазоне, при высоких ударных и вибрационных нагрузках.

Устройство выполнено на процессоре Vortex86DX3 с двумя ядрами, работающими на частоте 800 МГц. Объём памяти DDR3-533 SDRAM составляет 2 Гбайт, ёмкость встроенной флеш-памяти — до 64 Гбайт. Все эти компоненты напаяны на плате, что способствует повышению надёжности при работе в неблагоприятных условиях.

Для вывода изображения могут быть задействованы интерфейсы D-Sub и LVDS (24 бит; до 1920 × 1440). Допускается подключение внешних устройств хранения данных через интерфейсы SATA и IDE (карта Compact Flash). Предусмотрены сетевые порты 1GbE и 100MbE, четыре последовательных порта, четыре порта USB 2.0 и восемь линий программируемого дискретного ввода-вывода, а также универсальный параллельный порт (LPT) с поддержкой режимов SPP/EPP и интерфейс PS/2 (клавиатура/мышь).

Источник изображения: «Атроник»

Есть три сторожевых таймера (WDT): два внутренних с возможностью программного управления от 30,5 мкс до 512 с и внешний с фиксированным интервалом срабатывания 1,6 с. Габариты изделия составляют 115 × 102 × 24 мм, масса — 300 г. Диапазон рабочих температур простирается от -40 до +85 °C. Изделие выдерживает одиночные удары с пиковым ускорением до 150g.

Среди прочего упомянуты часы реального времени, а также возможность сохранения настроек BIOS, установок системы и аварийных параметров в энергонезависимой памяти FRAM. Заявлена совместимость с программными платформами MS DOS, QNX, Windows, RTOS32 и Linux.

Согласно прогнозу Arm Holdings, к концу 2025 года доля процессоров с Arm-архитектурой на мировом рынке CPU для ЦОД вырастет до 50 % с 15 % в 2024 году. В интервью агентству Reuters Мохамед Авад (Mohamed Awad), руководитель подразделения инфраструктурных решений Arm, отметил, что благодаря более низкому энергопотреблению, чем у процессоров Intel и AMD, Arm-чипы становятся все более популярными среди компаний, занимающихся облачными вычислениями.

Журналист ресурса The Register обратился в Arm Holdings с просьбой пояснить, благодаря чему компания рассчитывает добиться столь стремительного роста доли на рынке. Как сообщили в британской компании, принадлежащей японскому конгломерату Softbank, её прогноз в значительной степени основан на росте поставок ИИ-серверов.

Мохамед Авад сообщил The Register, что в течение следующих нескольких лет, как ожидает компания, продажи ИИ-серверов вырастут на 300 %. «Для этого увеличения энергоэффективность больше не является конкурентным преимуществом — это базовое отраслевое требование. Именно здесь вычислительная платформа Arm Neoverse является явным лидером и предпочтительной платформой для ведущих партнёров отрасли, включая AWS, Google, Microsoft и NVIDIA», — заявил он.

Источник изображения: Arm Holdings

Как утверждает Arm Holdings, Arm-архитектура всё чаще используется гиперскейлерами AWS, Google, Microsoft в своих чипах. По оценкам Bernstein Research, в 2023 году почти 10 % серверов по всему миру содержат Arm-процессоры приложений в качестве «основных мозгов», и половина из них была развёрнута Amazon, сообщившей, что у нее в облаке используется более 2 млн чипов Graviton собственной разработки. В свою очередь, Google объявила в 2024 году о выпуске собственного процессора Axion на базе Neoverse V2 для своих ЦОД, а Microsoft сообщила в конце прошлого года об общедоступности в облаке Azure инстансов с использованием процессоров собственной разработки Cobalt 100.

Расширение использования этими провайдерами облачных услуг Arm-процессоров может объяснить часть роста, который Авад прогнозирует на этот год, но продукты NVIDIA также, вероятно, составят значительную долю, полагает The Register. Например, система DGX GB200 NVL72 включает 36 процессора NVIDIA Grace и 72 ускорителя Blackwell B200, что составляет 2592 ядра Arm Neoverse V2, и они, вероятно, будут востребованы в этом году, отметил ресурс. Также не следует забывать о других решениях для ЦОД, которые имеют ядра на базе Arm-архитектуры, такие как SmartNIC и DPU — BlueField-3 от NVIDIA, а также карты Nitro в серверах AWS.

Microsoft отрицает слухи о том, что её решение отказаться от проектов ЦОД минимум на 2 ГВт и/или отложить их реализацию может означать сокращение сотрудничества с OpenAI. Компания объяснила своё решение совсем иными причинами, сообщает Computer Weekly.

Ранее об отказе Microsoft от проектов новых ЦОД объявили в своём докладе аналитики TD Cowen. Указывалось, что речь идёт о проектах в США и Европе. Причиной изменений было названо решение Microsoft не поддерживать растущие нагрузки OpenAI по обучению новых ИИ-моделей. В TD Cowen заявляли, что отношения двух компаний постепенно сворачиваются после того, как в январе 2025 года Microsoft подтвердила отказ от эксклюзивного соглашения в части хостинга проектов OpenAI. В блоге Microsoft сообщалось, что OpenAI сохранила приверженность к реализации крупного проекта на базе Azure.

При этом подчёркивалось, что «эксклюзивность» более не предусмотрена — у Microsoft просто сохранится «право первого отказа» при выборе облака ИИ-стартапом. Это означает, что Microsoft сможет первой решать, отказываться ли ей от нагрузок OpenAI. При этом последняя сохраняет право реализовать альтернативные проекты, если Microsoft не сможет удовлетворить запросы компании.

Источник изображения: Jose Vazquez/unsplash.com

Теперь Microsoft выступила с заявлением, подтверждающим прочность связей с OpenAI и опровергающим гипотезы TD Cowen. Что касается решения компании сократить экспансию на рынке ЦОД, Microsoft заявила, что имеет «хорошие возможности» для удовлетворения текущего и растущего пользовательского спроса на свои сервисы благодаря «значительным инвестициям», уже сделанным в инфраструктуру на данный момент.

В компании подчёркивают, что только в прошлом году она добавила своим ЦОД больше ёмкости, чем в любой предыдущий год в своей истории. Хотя некоторые оптимизации возможны в отдельных сферах, Microsoft продолжит «сильный рост во всех регионах». В частности, это позволит инвестировать и распределять ресурсы в зоны роста во имя будущего компании. В её планах — потратить более $80 млрд на инфраструктуру в текущем финансовом году.

Источник изображения: Microsoft

Microsoft выступает партнёром с OpenAI с 2019 года. Ранее компании заявляли, что работают над общей целью «ответственного развития ИИ-исследований», в то же время обеспечивая демократизацию соответствующих технологий, чтобы все могли ими воспользоваться. Впоследствии Microsoft опубликовала детали будущего сотрудничества с OpenAI. Последняя сообщила о намерении потратить $500 млрд в рамках проекта Stargate. Softbank, Oracle, MGX и OpenAI — инвесторы-акционеры инициативы, а Microsoft названа «технологическим партнёром».

Говоря о сотрудничестве с OpenAI, представитель Microsoft заявляет, что компании останутся хорошими партнёрами и сохраняют приверженность к «продвижению ИИ-фронтира вперёд», делая передовые ИИ-модели доступными для клиентов и партнёров. Тем временем сама OpenAI становится всё более могущественной структурой. В ходе последнего раунда финансирования компания привлекла рекордные для отрасли $40 млрд и, возможно, до конца года выйдет на IPO для привлечения новых денег.

OpenAI завершила один из крупнейших за всю историю раундов финансирования для частного бизнеса. Компания привлекла $40 млрд, а её капитализация достигла $300 млрд, сообщает Silicon Angle. Раунд финансирования возглавила SoftBank Group, а участие в нём приняли компании, уже поддерживающие OpenAI, включая Microsoft, Coatue Management, Thrive Capital и Altimeter Capital.

Капитализация в $300 млрд обеспечила OpenAI позицию второй по стоимости частной технологической компании наряду с китайской ByteDance. По данным CB Insights, обе компании уступают только SpaceX Илона Маска (Elon Musk), которая оценивается в $350 млрд.

В своём блоге OpenAI объявила, что новые средства помогут ей продолжить создание ИИ-систем, способствующих научным открытиям, обеспечивающих персонализированное обучение, расширяющих творческие возможности людей и прокладывающих путь к созданию «общего искусственного интеллекта» (AGI) на благо всего человечества. Предполагается, что AGI-системы будут превосходить человека в интеллектуальном плане, а их разработка является главной целью всех ведущих игроков индустрии искусственного интеллекта.

Компания намерена направить полученные средства на создание необходимой вычислительной инфраструктуры для поддержки ИИ-систем. По некоторым данным, $18 млрд будут выделены на инициативу Stargate — совместный проект OpenAI, SoftBank, Oracle и MGX Fund Management. В целом планируется инвестировать в этот проект до $500 млрд в ближайшие годы.

Источник изображения: Marga Santoso/unsplash.com

Этот раунд финансирования стал беспрецедентным даже по меркам технологического сектора. В 2018 году Ant Group, аффилированная с китайской Alibaba Group Holding, привлекла рекордные $14 млрд. В том же году компания Juul Labs получила $12,8 млрд, а китайская каршеринговая компания DiDi Global привлекла $10,8 млрд в 2019 году. Среди других «рекордсменов» последних лет — Databricks ($10 млрд в декабре 2024 года). В 2023 году сама OpenAI тоже привлекла $10 млрд.

По данным CNBC, сначала OpenAI получит только $10 млрд, а оставшиеся средства будут перечислены после переформатирования компании в коммерческое предприятие к концу текущего года. Если этот процесс не удастся, финансирование могут сократить на $10 млрд — до $30 млрд.

Другими словами, для OpenAI крайне важно сменить свой статус. Компания начинала деятельность как некоммерческая исследовательская лаборатория, а в прошлом году взяла курс на преобразование в коммерческую структуру. Для этого, как минимум, потребуется одобрение генерального прокурора Калифорнии. Кроме того, Илон Маск, один из основателей OpenAI, подал в суд, пытаясь остановить смену статуса компании.

Источник изображения: Giorgio Trovato/unsplash.com

Сегодня OpenAI представляет собой гибридную структуру, в которой исходная некоммерческая организация владеет и управляет дочерней компанией с ограниченной прибылью (capped-profit LLC). Планируется, что эта коммерческая часть будет выделена в независимую компанию. Инвесторы OpenAI, ранее получавшие конвертируемые облигации (convertible notes), смогут обменять их на доли в новой коммерческой структуре.

Инвесторы рассчитывают, что OpenAI сумеет сохранить лидирующие позиции в индустрии ИИ, которая, по прогнозам Bloomberg Intelligence, к 2032 году вырастет до более чем $1,3 трлн. Однако компания сталкивается с жёсткой конкуренцией со стороны Google, Microsoft, AWS, Anthropic и Perplexity AI, а также китайских разработчиков. Если OpenAI потребуется дополнительное финансирование в будущем, вероятно, компания выйдет на IPO, хотя сроки пока остаются неизвестными.

Недавно CoreWeave стала первой специализированной ИИ-компанией, вышедшей на IPO, однако её деятельность сосредоточена в первую очередь на аппаратной инфраструктуре. Впрочем, её акции демонстрируют нестабильные результаты — в минувший понедельник их стоимость упала более чем на 7 %.

Компания «Яндекс» сообщила о появлении в открытом доступе Instruct-версии ИИ-модели YandexGPT 5 Lite: применять её можно в некоммерческих и в коммерческих целях. Благодаря сравнительно низким требованиям к оборудованию опробовать модель можно на обычном компьютере без специального оборудования.

Модель подверглась стандартному обучению на больших объёмах данных, а также прошла дополнительный этап настройки — так называемое выравнивание (alignment). Это позволяет ей решать конкретные задачи по запросам или инструкциям. Для сравнения: другую открытую версию YandexGPT 5 Lite — Pretrain — пользователям нужно дообучать под свои потребности.

Instruct-модификация YandexGPT 5 Lite насчитывает 8 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 тыс. токенов. Говорится о совместимости с библиотекой llama.cpp и поддержке GGUF-формата (GPT-Generated Unified Format). По результатам международных тестов и их адаптаций для русского языка (MMLU, IFEval, RuFacts и других) модель соперничает с китайской Qwen2.5-7B-Instruct, превосходя её в таких сценариях, как задачи классификации и разметки текстов, знание русской культуры и фактов, умение отвечать в заданном формате. Более того, YandexGPT 5 Lite Instruct сравнима по качеству ответов с GPT-4o Mini в решении стандартных задач сервисов «Яндекса».

Источник изображения: «Яндекс»

Благодаря обновлённой лицензии YandexGPT 5 Lite применять модель можно в коммерческих проектах, если объём выходных токенов не превышает 10 млн в месяц. Утверждается, что этого достаточно для создания и поддержки чат-ботов на небольших и средних сайтах, для генерации описаний товаров в интернет-магазинах с ограниченным ассортиментом, для автоматизации ответов клиентам в сервисных центрах или для анализа отзывов пользователей на площадках с умеренным трафиком.

Модель YandexGPT 5 Lite Instruct доступна бесплатно исследователям и разработчикам на Hugging Face. Бизнес-пользователям доступ предоставляется через API в Yandex Cloud: при этом можно дообучить модель для конкретных задач. Причём API стал совместим с OpenAI API: теперь модели «Яндекса» можно использовать с библиотеками OpenAI на Python, JavaScript и других языках программирования. Упрощена интеграция с популярными решениями для работы с технологиями машинного обучения: например, с платформой для запуска ИИ-ассистентов AutoGPT и с инструментом для создания приложений на базе нейросетей LangChain. Пользователи могут протестировать модель в чате с «Алисой».