Неискусственный интеллект

Британия боится остаться клиентом чужого ИИ Даже если будет самым ценным и дорогим Британия — уже ИИ-держава, во всяком случае, на бумаге. В 2025 году правительство насчитало в стране 10,5 тыс. ИИ-компаний, £33,6 млрд выручки и 130 тыс. сотрудников. Но собственно ИИ-разработчики заработали лишь £9,2 млрд, причём заметную долю обеспечили британские подразделения Nvidia, Palantir, Databricks и Snowflake. Местные Wayve, Isomorphic Labs, Synthesia и NScale занимаются беспилотниками, разработкой лекарств, генерацией видео и инфраструктурой. А независимой британской лаборатории универсальных frontier-моделей, сопоставимой с OpenAI, Anthropic или хотя бы французской Mistral, так и не появилось — хотя опыт выращивания критических технологий у страны есть. DeepMind родилась в Лондоне, но в 2014 году перешла к Google. Процессорная архитектура Arm появилась в Кембридже, но в 2016-м компанию купила SoftBank Масаёси Сона за £24 млрд. Даже после возвращения Arm на биржу японская группа сохраняет 86,4% акций. Теперь пять корпораций контролируют около 70% мировых ИИ-вычислений. Правительственные советники бьют тревогу: они считают, что Британия рискует стать high-value AI customer — богатым покупателем чужой технологии без возможности определять правила. И никакой безопасный ИИ и меры его контроля не помогут. На этом фоне кабинет согласовал семь принципов новой ИИ-политики. Financial Times раскрыла три установки: ИИ должен работать в интересах британцев, «контроль и суверенитет имеют значение», а инфраструктура обязана служить стране и местным сообществам. Культурный блок правительства при этом требует защитить авторские права от скрейпинга, экономический — не упустить рост. Суверенитет решили начать с розетки. К 2030 году Британии потребуется 6 ГВт мощностей ИИ-ЦОДов — втрое больше, чем доступно сейчас. Стратегическим проектам ускорят выдачу разрешений и подключение к сетям. В обмен операторы должны создавать рабочие места, привлекать местных поставщиков, экономить воду и предоставлять государству защищённый доступ к вычислениям. На безопасность моделей, биозащиту и инвестиции в британские ИИ-компании последний бюджет выделяет более £700 млн. При этом технологический министр Лиз Кендалл признаёт: их стратегия — не попытка «поднять мост и делать всё самостоятельно». Критические элементы Британия хочет создавать сама, часть — вместе с союзниками, остальное — покупать с гарантией доступа. 🔤🔤Правда, по мнению наших коллег из @antifintech, с учётом фискальной ситуации и стоимости энергетики, такие меры поддержки — как мёртвому припарка. Разве что все пенсии жителей Туманного Альбиона пустят на ЦОДы. @anti_agi

Французский пухляш Французская Mistral выложила веса Mistral Large 4, которую сама компания называет Le Chonk. Впервые Mistral представила Le Chonk в начале октября и тогда же пообещала открыть ее веса. До этого модель была доступна в режиме предварительного доступа. За прошедшие недели компания продолжила обучение с подкреплением и, по ее словам, улучшила программирование и работу с задачами по кибербезопасности. У Large 4 MoE архитектура с около 1 трлн параметров и 52 млрд активных, на вход принимает текст и изображения, отвечает текстом и поддерживает контекстное окно в 1 млн токенов. В программировании результаты выглядят любопытно. В рейтинге Artificial Analysis агент Mistral Vibe с Large 4 набрал 48 баллов, а OpenCode с китайской GLM-5.3 — 49. При этом связка Mistral использовала в среднем 8,5 млн токенов на задачу против 15,9 млн у конкурента. Входящий в рейтинг тест Terminal-Bench 4.0 она прошла с результатом 41% против 40% у китайца. Но из этого не следует, что Le Chonk в целом сравнялась с GLM-5.3. В более широком Intelligence Index, который помимо программирования включает научные и другие сложные задачи, Large 4 набрала 26 баллов против 32 у GLM-5.3. Сравнение агентов тоже зависит от выбранных инструментов и условий тестирования. Еще одно направление, на которое делает ставку Mistral, — кибербезопасность. Компания утверждает, что модель умеет находить уязвимости, воспроизводить их и готовить исправления. Для команд безопасности открытые веса дают возможность развернуть ее внутри своей инфраструктуры и работать с кодом и данными, которые не хочется отправлять внешнему провайдеру. Le Chonk обучали с нуля на 3800 графических процессорах NVIDIA Grace Blackwell в европейских дата-центрах Mistral. Самостоятельный запуск тоже потребует серьезного оборудования: опубликованы версия FP8 и более компактная NVFP4. Веса доступны по лицензии Mistral Ecosystem Open-Weight, основанной на MIT. Модель разрешено бесплатно использовать, изменять и применять в коммерческих продуктах. Но есть условие: компаниям, которые хотят предоставлять ее как сервис Model-as-a-Service, понадобится отдельная коммерческая лицензия от Mistral. @anti_agi

🤖 AID — AI-дайджест от @anti_agi Новые трудности главного IPO тысячелетия. Крупные инвесторы, которые собираются покупать акции Anthropic на IPO, требуют снизить оценку до $1,5–1,6 трлн, пишет WSJ. Раньше рынок закладывал около $2 трлн. Поводом стал обновлённый проспект, о котором мы подробно написали вчера. Apple отчиталась о рекордном квартале: выручка выросла на 12%, до $114,5 млрд, но Джон Тернус в своём первом отчёте в качестве CEO предупредил о «беспрецедентном» росте цен на память и снижении маржи до 45–46%. Заодно рассказал, что Siri AI станет частично платной. Акции после закрытия упали на 2,8%. Palantir тоже показал лучший квартал в истории (выручка +96%), но и его акции подешевели на 3%: новые контракты выросли всего на 6%. Деньги бигтеху при этом нужны всё больше. Meta* готовит облигации минимум на $20 млрд, впервые в евро — и это всего спустя неделю после рекордной продажи акций на $37,5 млрд (из программы на $97,5 млрд). А Oracle привлекает $20 млрд акциями и облигациями (как обещают, в последний раз) и вчера подешевела на 8,8%. Инвесторам все это, ожидаемо, не нравится. Nasdaq 100 опустился на 10% от октябрьского пика, это техническая коррекция. Marvell, объявившая о покупке Lumentum за $115 млрд, потеряла 32% за три дня, а сегодня утром акции Samsung и SK Hynix упали ещё на 4%. Полупроводниковый индекс потерял 12% за три сессии. На саммите в Гонконге о перегреве сегодня говорили все. Тед Пик из Morgan Stanley видит «ранние признаки» коррекции, а замглавы финрегулятора Китая Сяо Юаньци считает, что ИИ-инвестиции чрезмерно концентрированы и вытесняют остальные отрасли. Спокоен разве что Джон Грей из Blackstone: спрос на вычисления «экстраординарный», так что капитала понадобится ещё больше. Blackstone, к слову, участвует в долговом пакете Anthropic на $63 млрд. Торги Anthropic начнутся через две недели. И это будут очень нервные полмесяца... ▪️Nvidia потребовала от облачных клиентов продавать минимум 51% мощностей некитайским компаниям. Требование устное, но бьёт по главной лазейке китайских ИИ-компаний: аренде чипов в дата-центрах Юго-Восточной Азии и Ближнего Востока. Похоже, Дженсен решил не ждать, пока экспортный контроль ужесточат за него. ▪️В том же проспекте IPO Anthropic предупредила, что «может вскоре» достичь порога рекурсивного самоулучшения, когда ИИ начинает ускорять собственное развитие. Речь о будущих моделях, а не о нынешних, и компания допускает, что заметит ускорение только постфактум. Недавно о таком писали в эссе, теперь пишут в документах для SEC. Хотя в разделе о рисках компании еще и не такое прописывали! ▪️DeepSeek выложила в открытый доступ Super-agent, автономного агента для программирования. Он читает рабочие чаты разработчиков, сам находит баги и чинит их в фоне. Bloomberg называет его ответом Claude Code. Бесплатным ответом. *Meta считается в России экстремистской и запрещена

Цена вычислений Anthropic обязалась потратить на вычисления $895,4 млрд. Цифра появилась в исправленной заявке на IPO (S-1/A), которую компания подала сегодня. В первой версии заявки, вышедшей неделю назад, общей суммы не было, только отдельные контракты. По подсчёту ZeroHedge, вместе они тянули примерно на $637 млрд. Дополнительные $260 млрд взялись из договоров, которые не попали в список крупнейших. После 30 сентября Anthropic подписала новых обязательств на $100,2 млрд, в основном это аренда ЦОД и облачный хостинг. Ещё около $24 млрд приходится на краткосрочные контракты. Обязательства перед Google выросли с $114,5 млрд до $121,3 млрд, и платить их придётся независимо от того, сколько мощностей компания реально использует. Крупнейший контрагент Anthropic — Broadcom ($161,2 млрд), дальше идут Google, SpaceXAI (до $120,5 млрд) и Amazon ($110 млрд). Около $70 млрд из этой суммы нужно заплатить в ближайшие 12 месяцев, а $447,5 млрд — до конца 2030 года. Денег и краткосрочных вложений у компании на конец сентября было около $132 млрд, почти в семь раз меньше обязательств. Растущие расходы уже видны в отчётности. Выручка в III квартале выросла почти до $17 млрд (во II было $11,6 млрд), но операционная прибыль $974 млн смениласьубытком $567 млн. Сказались две статьи расходов на общую сумму $7 млрд. Первая — $5 млрд на вычисления, купленные по краткосрочным контрактам. Обычно Anthropic бронирует мощности за 12–18 месяцев, но летом спрос на Claude обогнал всё, что было забронировано, и недостающее пришлось докупать срочно. По словам компании, такие мощности «сейчас стоят значительно дороже», чем по многолетним контрактам. Расходы на вычисления и инфраструктуру за квартал выросли на 77%, до $9,9 млрд, или 58% выручки. То есть Anthropic переплатила чтобы поддержать свой быстрый рост. Вторая — $2 млрд неденежных расходов на программу пожертвований. Сотрудники жертвуют часть своих акций на благотворительность, а компания добавляет к пожертвованию свои акции класса N без права голоса. Перед IPO оценка компании резко выросла, и вместе с ней подорожало обязательство: за весь 2025 год программа стоила $541 млн. В октябре компания выпустила под пожертвования около 28 млн акций, то есть примерно по $71 за акцию. Живых денег это не стоило. На выручку давило и другое. Снижение цен и скидки обошлись примерно в $600 млн. Кроме того, 5–7% выручки за девять месяцев, по оценке самой Anthropic, пришлось на клиентов, нарушавших правила использования. С ними компания взялась бороться (в России это уже заметили) в августе–сентябре и предупреждает, что из-за этого рост может замедлиться. Разовые $2 млрд инвесторов пугать не должны. Главное здесь — связка из $895 млрд обязательств и $5 млрд срочных закупок. При таких темпах роста Anthropic всё время либо переплачивает за нехватку мощностей, либо рискует остаться с лишними, если спрос замедлится. @anti_agi

Нейросети обошли людей в тестах на креативность, но есть нюансы Исследователи сравнили 35 языковых моделей и 75 человек в заданиях на комбинаторную креативность — способность находить неожиданные связи между знакомыми понятиями и придумывать на их основе новые идеи. По среднему результату подопытные-люди уступили каждой из проверенных моделей. Например, Claude Fable 5 попросили найти аналогию между синим китом и матрасом. Модель обратила внимание, что на коже кита живут усоногие рачки, а в обивке матраса могут обитать пылевые клещи. Затем она перенесла идею пылесоса с матраса на кита и предложила дрон для очистки его кожи от рачков. В эксперименте модель лишь описала эту концепцию, ее практичность не проверяли. Авторы проверяли три способности: находить цепочки связей, строить аналогии и объединять понятия в новую концепцию. Последнее задание оказалось самым сложным для обеих групп. По оценке исследователей, модели в среднем находили подходящий общий принцип для объединения в 43% случаев, люди в 13%. Когда модели все-таки находили такой принцип, они в 97% случаев могли на его основе описать связную концепцию. Основная сложность возникала именно на первом этапе. При этом разные модели нередко приходили к похожим решениям. В каждой пятой из 2070 придуманных концепций исследователи нашли как минимум два свойства, близких по смыслу к свойствам концепции другой модели для того же задания. Так, две модели независимо предложили объединить оперу с документальным кино через архивные кадры и пение, основанное на записанной речи. У сравнения с людьми есть ограничения. Участников набирали онлайн, и сами авторы отмечают, что эта группа не представляет всех людей, включая ученых и художников. Ответы по ряду критериев оценивали другие языковые модели. Один из авторов дополнительно проверил небольшую выборку вслепую: его оценки совпали с мнением большинства моделей-судей в 66% случаев. Люди и модели при этом чаще обращались к разным понятиям. Участники использовали в ответах повседневные предметы, состояния и чувства; модели чаще называли людей и места. Авторы считают, что совместная работа могла бы дать более разнообразные идеи, хотя в этом эксперименте такого сотрудничества не проверяли. @anti_agi

Написать код быстрее — ещё не значит быстрее выпустить продукт Если сэкономленное время уходит на проверку и исправления, бизнес может вовсе не заметить ускорения. На сессии «Облака как локомотив внедрения ИИ» на SOC Forum 2026 представители Cloud.ru, «Солара», MWS Cloud и других компаний обсудили, как считать пользу ИИ после первых экспериментов. В дискуссии приняли участие: ▪️Сергей Волков, CISO, директор центра киберзащиты, Cloud.‌ru ▪️Максим Долгинин, руководитель направления развития продуктов, Cloud.‌ru ▪️Вячеслав Тупиков, CISO, ГК «Солар» ▪️Алексей Жуков, руководитель департамента сервисов и продуктов, АО «РТ-ИБ» ▪️Евгений Климов, операционный директор, Гига Cowork ▪️Виктор Бобыльков, CISO, MWS Cloud ▪️Алексей Черномазов, директор по информационной безопасности, «Лемана ПРО» Из того, что обсудили, зацепила обработка ИБ-оповещений. Из 2000 критичных и высококритичных алертов в день ИИ автоматически закрывает 25%. Ещё 5-10% снимаются после дополнительных проверок и обогащения данных агентами. По расчётам спикера, это около 2500 часов работы в месяц и до 3 млн рублей потенциальной экономии. Чтобы получить такой эффект, сначала приходится разобраться с процессом: подготовить данные, описать порядок работы и определить правила принятия решений. Иначе агенту просто поручат быстрее воспроизводить существующую путаницу. Измерять тоже нужно весь процесс — например, путь от постановки задачи разработчику до выпуска готового продукта. С безопасностью похожая история: запретить сотрудникам внешние нейросети проще, чем предложить удобную замену. Но запрет не убирает спрос. Нужна корпоративная среда с разрешёнными моделями и доступом к рабочим данным. А самим агентам — ограниченные полномочия и контроль действий: права под конкретную задачу, не шире прав запустившего их сотрудника. Инфраструктуру участники предложили выбирать по расчёту. Облако удобно для проверки гипотез: можно попробовать сценарий без закупки собственного парка GPU. Постоянная нагрузка и требования к данным могут сделать выгоднее собственную или гибридную инфраструктуру. Сначала проверить, сколько ИИ экономит бизнесу, затем решить, где ему жить и сколько железа покупать. @anti_agi

Firefox взломали благодаря его же патчам Исследователи Epoch AI дали GLM 5.3 задачу взломать Firefox. Она справилась со всеми шестью протестированными версиями, выпущенными с 17 сентября по 26 октября. В изолированных тестах на Ubuntu достаточно было открыть подготовленную моделью страницу, чтобы содержимое файла с компьютера отправилось на сервер. Без установки программ, запроса разрешений и дополнительных кликов. Подсказки предоставили сами разработчики браузера. Исправления уязвимостей появляются в публичном коде раньше, чем доходят до пользователей. Этот промежуток называется patch gap: по изменениям уже можно понять, где была ошибка, а в обычной версии браузера она ещё остаётся. Пользователю даже необязательно откладывать обновление. Нужное исправление могут пока не выпустить. Модель сама разбирала код, выбирала уязвимости, диагностировала падения и соединяла несколько ошибок в работающую атаку. На попытку ей давали 48 часов, самая быстрая успешная заняла 12 часов. Задачу формулировали как упражнение по безопасности; ни один из использованных API-провайдеров не заблокировал работу. По словам исследователей, за вычетом этой формулировки действия не отличались от действий настоящего атакующего. После настройки среды взлом очередной версии обходился примерно в $1000 расходов на API. Это не весь бюджет: исследование Firefox, включая подготовку и предварительные эксперименты, стоило больше $100 000. Тысяча долларов — цена следующего успешного взлома в уже подготовленной системе, а не стоимость исследования с нуля. У результата есть границы. На Chrome потратили ещё около $100 000, но аналогичной атаки не получили. Для последних протестированных версий Firefox модели понадобилась и отдельная, ранее неопубликованная уязвимость. Исследователи сообщили о ней Mozilla, и 27 октября её закрыли в Firefox 159.0. Успешной атаки на эту версию в исследовании нет. Исправление должно закрывать дыру. Пока оно не дошло до пользователя, оно ещё и объясняет, где она. @anti_agi

🤖 AID — AI-дайджест от @anti_agi Второй звонок, занимайте места, согласно купленным билетам. OpenAI не смогла собрать раунд — компания привлекла около $11 млрд из запланированных $30 млрд — и при оценке $1,25 трлн вместо желанных $1,4 трлн. Крупные фонды стали осторожнее, и цель снизили до $20 млрд: недостающее OpenAI теперь ищет у семейных офисов и состоятельных частных лиц. По сути, у друзей и знакомых кролика — за несколько месяцев до IPO. Если первым звонком на шоу по сдутию пузыря считать банкротство Character.AI, то это — второй. На этом фоне Сэм Альтман внезапно прилетел в Корею, впервые за год. Пообедал с председателем SK Чхве Тхэ Воном, потом встретился с полусотней президентов компаний Samsung. Официально обсуждали «будущее сотрудничество», но сюжет понятен: HBM-память Samsung распродана на 2027 год, SK hynix — до 2029-го, а цены на HBM в следующем году вырастут на 121%. Платить за неё придётся из раунда, который не собрался. Бигтех поставил на ИИ почти все свободные деньги и еще немного сверху. За девять месяцев пятёрка гигантов вернула акционерам лишь 9,3% заработанных денег — минимум за 15 лет. Капзатраты удвоились до $556,9 млрд и впервые превысили операционный денежный поток, байбеки упали на 83%, а Alphabet и Meta* в этом году не выкупили ни одной акции. Рынок готовится к шоу. Nasdaq за октябрь потерял около $2 трлн капитализации, а в пятницу Apple обошла Nvidia и снова стала самой дорогой компанией мира: $5,03 трлн против $4,93 трлн. Правда СМИ видят признаки того, что распродажа выдыхается. Но в ноябре же нас ждут выборы в США 3 ноября, отчёт Nvidia в середине месяца и конечно же IPO Anthropic. Долговые инвесторы тоже готовятся и выстроились в очередь за страховкой: CDS Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta* и Oracle на максимуме с 2021 года, а кредиторы ужесточают условия для ИИ-стройки. Занимают места и рейтинговые агентства: S&P понизило прогноз по рейтингу Meta* до «негативного»: свободный денежный поток компании в III квартале ушёл в минус $2,1 млрд против плюс $10,6 млрд годом ранее. А Anthropic, по данным FT, после IPO, скорее всего, получит «мусорный» рейтинг — коллеги из @antifintech уже писали, почему. Место в VIP-ложе у комиссия по ценным бумагам США (SEC), которая следит за тем, что ИИ-компании раскрывают инвесторам. Глава правоприменения Дэвид Вудкок прямо говорит: где нет точных раскрытий, «будет правоприменение». Наконец первый звонок еще не до конца отзвенел, там возня продолжается. Суд разрешил продать активы Character.AI компании Disney за $20 млн, несмотря на возражения генпрокуроров 41 штата. Disney ещё до банкротства переманила 66 из 86 сотрудников стартапа, и они считают, это дало компании преимущество. Продолжается история с Megaspeed, руководительницу которой, по мнению американских спецслужб, завербовала разведка Китая из-за её связи с Дженсеном Хуангом. По теме высказался Трамп: он назвал Хуанга «очень порядочным», но ситуацию — «очень сложной». Переводя с политического на человеческий: безоговорочной поддержки Дженсен не получил. 🇨🇳 Видеогенератор Kling AI от Kuaishou закрыл раунд почти на $3 млрд при оценке около $18 млрд — деньги дали Baidu, Alibaba, Tencent и пекинские госфонды. *Meta считается в России экстремистской и запрещена

Планета обезьян от Palantir Или как у искусственного интеллекта нашли естественное ограничение Биотех-хайп в последние недели покоряет новые высоты. Anthropic учит Claude проектировать белки, инвесторы предвкушают поток новых лекарств, — но дальше начинается обычная биология. Перспективные разработки нужно проверять в лабораториях, и для части исследований нужны обезьяны. А с ними в Штатах нынче напряжёнка. Сооснователь Palantir Джо Лонсдейл вложился именно в такой бизнес. Его фонд 8VC инвестировал $20 млн в Safer Human Medicine — стартап, который планирует развести в США до 30 тысяч обезьян для медицинских исследований. Сделка состоялась ещё в 2023 году; всего компания привлекла $28 млн. Основатель SHM Джим Харкнесс называет приматов «редкоземельными металлами биотеха» — и неспроста. Обезьян не хватает уже давно. В 2020 году Китай остановил экспорт исследовательских приматов, перекрыв важнейший канал поставок в США. Лаборатории переключились на Камбоджу, но в 2022-м американские прокуроры предъявили обвинения участникам предполагаемой схемы: диких макак выдавали за выращенных в неволе. Крупный поставщик Charles River приостановил поставки оттуда. На фоне перебоев цены выросли с нескольких тысяч долларов до примерно $20 тысяч за животное. Быстро добавить обезьянам производительной мощности не получится. Самки яванских макак достигают половой зрелости примерно к четырём годам и обычно рожают одного детёныша за беременность. Поэтому на фоне растущих потребностей рынка SHM рассчитывает выйти на 30 тысяч животных за 15-20 лет. Впрочем, сначала стартапу придётся договориться с людьми. После протестов жителей и зоозащитников проект в Джорджии увяз в судебном споре: площадка на 30 тысяч обезьян до сих пор не заработала. У компании действует другой объект во Флориде — для содержания и карантина приматов. До обезьяньего импортозамещения ещё далеко. @anti_agi

⚡️ В Дартмуте отмечают 70 лет ИИ Проректора на празднике не будет Проректор Дартмута Сантьяго Шнелл, второй человек в колледже и главный по академической части, ушел в отставку накануне конференции «ИИ в 70: что должно остаться человеческим?». Комиссия преподавателей решила, что он с помощью ИИ существенно переделывал свои тексты, не раскрывал этого изданиям и был неискренен, когда его спросили. До вотума недоверия от преподавателей оставалось меньше двух недель. Семьдесят лет назад в Дартмуте прошел летний семинар, после которого «искусственный интеллект» начался как область науки, а в заявке на него годом раньше впервые на бумаге появился термин «искусственный интеллект». Автором термина считают Джона Маккарти, тогда молодого преподавателя математики в Дартмуте. Почти через двадцать лет он признался в интервью для книги об истории ИИ, что не поклянется, будто не встречал этих слов раньше: у него было смутное воспоминание, что их уже кто-то использовал. Проблемы с авторством у Шнелла начались с колонки в Washington Post о том, как университеты борются со списыванием через ИИ. Детектор Pangram оценил ее как на 100% написанную машиной. Шнелл ответил, что писал из собственных мыслей, а ChatGPT только подправил аргументы и грамматику. Но Washington Post требует от авторов подтверждать, что текст не создан и не изменен с помощью ИИ, и комиссия назвала это прямым нарушением. Дальше забавнее, меньше года назад Дартмут первым из Лиги плюща подключил Claude всем студентам и сотрудникам, и в анонсе Шнелл говорил, что ИИ должен укреплять человеческое суждение, а не обходить его. Логи этого корпоративного Claude комиссия и прочитала. В статье по химической кинетике Claude после рецензий правил рукопись, чинил код и рисовал графики, а версию ответа рецензентам Шнелл заказал у ChatGPT и попросил Claude сравнить ее с вариантом, который написал сам Claude. Журнал требовал раскрывать такое, раскрытия не было. Логи личных аккаунтов в чат-ботах Шнелл комиссии так и не показал. Еще одну рукопись, про академическую свободу, Шнелл загрузил в Claude с вопросом, много ли в ней признаков ИИ-текста. В журнал потом ушла версия с правками от Claude. @anti_agi