В минувший вторник компания Google отказалась от своего обещания не использовать искусственный интеллект для разработки оружия и систем наблюдения.

Ещё в 2018 году Google оказалась под серьёзным давлением после того, как стало известно о контракте компании с Министерством обороны США по проекту Maven, использующему ИИ для анализа изображений с дронов. Вскоре после этого Google выпустила заявление, излагающее «наши принципы», которые включали обещание не допустить использования их ИИ для технологий, «причиняющих или способных причинить общий вред», оружия, наблюдения и всего, что «противоречит общепринятым принципам международного права и прав человека».

Фото: Jason Alden / Bloomberg

Однако теперь на веб-странице с этим заявлением от 2018 года, автором которого является генеральный директор Сундар Пичаи, появилась заметка в верхней части страницы: «Мы обновили наши принципы ИИ», направляющая читателей на сайт AI.Google для ознакомления с последними изменениями.

Все упоминания о неиспользовании ИИ для оружия и наблюдения исчезли. Вместо этого перечислены три принципа, главным из которых является «Смелые инновации».

«Мы разрабатываем ИИ, который помогает, расширяет возможности и вдохновляет людей практически во всех областях человеческой деятельности; стимулирует экономический прогресс; улучшает жизнь, способствует научным прорывам и помогает решать самые большие проблемы человечества», – гласит веб-сайт.

Под заголовком об инновациях можно найти обещание разрабатывать ИИ там, «где вероятные общие преимущества существенно перевешивают предсказуемые риски». В остальной части раздела упоминается «передний край исследований ИИ» и надежда на возможность «ускорить научные открытия».

Второй раздел, озаглавленный «Ответственная разработка и внедрение», затрагивает вопросы этики ИИ, но в гораздо более мягкой форме, чем то, что компания публиковала в 2018 году. Компания заявила, что верит в «применение строгого проектирования, тестирования, мониторинга и мер защиты для смягчения непреднамеренных или вредных последствий и избежания несправедливой предвзятости».

Другие изменения более тонкие. Ранее компания заявляла: «мы не будем разрабатывать или внедрять ИИ» для «технологий, цель которых противоречит общепринятым принципам международного права и прав человека». Теперь упоминание о правах человека обещает, что компания будет «внедрять соответствующий человеческий надзор, должную осмотрительность и механизмы обратной связи для согласования с целями пользователей, социальной ответственностью и общепринятыми принципами международного права и прав человека». Это небольшое изменение, но оно гипотетически оставляет гораздо больше пространства для манёвра.

Компания также заявляет, что будет «продвигать конфиденциальность и безопасность, а также уважать права интеллектуальной собственности», возможно, признавая, что многие инструменты ИИ были обучены на огромных объёмах материалов, защищённых авторским правом.

Марсоход Perseverance совершил уникальную находку на Красной планете, собрав образец породы, не имеющий аналогов среди ранее полученных материалов. Робот, работающий на склонах кратера Езеро, извлёк образец размером 2,9 сантиметра из района, получившего название «Серебряная гора».

«Мой 26-й образец, известный как "Серебряная гора", имеет текстуры, которых мы никогда раньше не видели», – сообщается в официальном аккаунте марсохода в социальной сети X.

26-й образец породы, собранный марсоходом NASA Perseverance, «Серебряная гора», снимок сделан камерой системы кэширования образцов (CacheCam) на борту марсохода 28 января 2025 года. Источник: NASA / JPL-Caltech

Особую научную ценность представляет тот факт, что обнаруженные породы, как полагают учёные, были выброшены на поверхность Марса из глубинных слоёв планеты в результате столкновения, произошедшего миллиарды лет назад. Эти образцы могут являться фрагментами ранней марсианской коры и претендуют на звание древнейших пород, когда-либо найденных в Солнечной системе.

Образец относится к ноахийскому периоду – геологической эпохе Марса, датируемой примерно 4 миллиардами лет назад. Этот период характеризовался частыми столкновениями с астероидами и кометами, которые сформировали многие кратеры, наблюдаемые на поверхности планеты и сегодня.

Фотография образца породы «Серебряная гора», собранного марсоходом NASA Perseverance во время исследования края кратера Езеро. Источник: NASA / JPL-Caltech

Марсоход Perseverance, совершивший посадку на Марсе в 2021 году, выполняет несколько важных задач: поиск признаков древней жизни, сбор образцов пород для последующей доставки на Землю и тестирование новых технологий исследования. Одним из технологических достижений миссии стал вертолёт Ingenuity, совершивший 72 полёта вместо запланированных 5, прежде чем его миссия завершилась из-за повреждения ротора.

За четыре года работы Perseverance обнаружил породы с признаками взаимодействия с водой, что особенно важно, учитывая ключевую роль воды в возникновении жизни на Земле.

Однако программа доставки марсианских образцов на Землю столкнулась с серьёзными вызовами. После того как прогнозируемая стоимость проекта выросла до $11 миллиардов, а сроки сдвинулись к 2040 году, NASA начало пересмотр планов и приём новых предложений от научного сообщества. Окончательное решение о стратегии будет принято в 2026 году.

Между тем Китай планирует запустить собственную миссию по доставке марсианских образцов в 2028 году с возможным возвращением материалов на Землю к 2031 году.

В мире квантовых вычислений разгорелась дискуссия о сроках их практического применения. Недавно глава квантового подразделения Google Хартмут Невен заявил агентству Reuters, что реальные приложения квантовых компьютеров могут появиться уже через пять лет. Это заявление резко контрастирует с прогнозом генерального директора Nvidia Дженсена Хуанга, который всего несколько недель назад на выставке CES 2025 предположил, что практическое использование квантовых вычислений наступит не ранее, чем через 20 лет.

Ключевой проблемой, по мнению Хуанга, является недостаточное количество кубитов в современных квантовых системах. Для достижения необходимой точности вычислений требуется увеличить их число на пять-шесть порядков. Исследования показывают, что большее количество кубитов приводит к меньшему числу ошибок, что критически важно для создания более точных квантовых компьютеров.

Изображение: Google

Кубит, или квантовый бит, отличается от обычного бинарного бита тем, что может кодировать больше данных одновременно. Однако, будучи квантовыми частицами, кубиты не всегда ведут себя предсказуемо. При выполнении вычислений на квантовом компьютере примерно один из тысячи кубитов «выходит из строя», что искажает результаты.

Эта проблема напоминает трудности, с которыми сталкивались создатели первых классических компьютеров. Например, компьютер ENIAC использовал более 17 000 вакуумных ламп для представления битов, и каждые несколько дней лампы выходили из строя, вызывая ошибки. Решение было найдено в отказе от вакуумных ламп и переходе на более надёжные компоненты. Сегодня мы используем крошечные кремниевые транзисторы с частотой отказов один на миллиард миллиардов операций.

Однако для квантовых вычислений такое решение не подходит. Кубиты – это квантовые частицы, и их нельзя построить из чего-то другого или заставить оставаться в нужном состоянии. Можно только найти способы использовать их такими, какие они есть.

Именно здесь становится актуальным вопрос о «недостаточном количестве кубитов». В прошлом году Google использовала свой квантовый чип Willow для исследования, которое показало, что увеличение числа кубитов приводит к уменьшению количества ошибок. По сути, Google создала мега-кубиты из нескольких физических кубитов, все из которых содержат одни и те же данные. Это создаёт систему отказоустойчивости – каждый раз, когда один физический кубит выходит из строя, есть другой, который поддерживает правильную работу. Чем больше физических кубитов, тем больше сбоев система может выдержать, что повышает шансы получения точного результата.

Учитывая высокую частоту сбоев кубитов и необходимость достижения достаточно высокой точности для решения реальных задач, потребуется огромное количество кубитов. Хуанг считает, что для достижения нужных показателей потребуется около 20 лет, в то время как Невен намекает, что Google может добиться этого за пять лет.

Остаётся открытым вопрос: располагает ли Google информацией, неизвестной Nvidia?

Когда бы ни произошёл прорыв, Google считает, что квантовые вычисления можно будет использовать для создания лучших аккумуляторов для электромобилей, разработки новых лекарств и даже создания новых альтернативных источников энергии. Утверждение о том, что такие проекты могут стать возможными всего через пять лет, кажется довольно смелым.

В Соединённых Штатах Америки разворачивается масштабный проект по внедрению искусственного интеллекта в работу государственных учреждений. Департамент эффективности правительства (DOGE) разрабатывает специализированный ИИ-чатбот под названием GSAi для использования сотрудниками Управления общих служб США (GSA).

Согласно информации, полученной изданием WIRED, основной целью создания GSAi является повышение продуктивности федеральных служащих. Планируется, что чатбот будет анализировать контракты GSA и составлять документы. Томас Шедд, глава Службы технологической трансформации GSA, утверждает, что этот проект не является новым и был начат ещё до его прихода в ведомство.

Фото: Al Drago / Bloomberg

Шедд, бывший инженер-механик Tesla, был назначен в GSA вскоре после инаугурации президента Дональда Трампа. С самого начала он обозначил свои намерения по внедрению искусственного интеллекта и автоматизации во всех сферах правительства США, включая обучение ИИ для написания программного обеспечения для различных государственных агентств.

Однако за этими инновациями стоят и более прагматичные цели. Администрация Трампа начала масштабное сокращение федеральных расходов сразу после вступления в должность. Ожидается, что бюджет GSA будет урезан на 50%, что повлечёт за собой сокращение рабочих мест и прекращение аренды всех федеральных офисов, которых насчитывается около 7500.

Несмотря на существование готовых ИИ-инструментов, DOGE решил разработать собственный чатбот, так как существующие модели не предоставляли всех необходимых данных. Тем не менее, ведомство уже использует существующие ИИ-технологии в других случаях. Например, недавно DOGE использовал ИИ-программу для анализа расходов Министерства образования США, загрузив в неё конфиденциальные данные.

Эксперты предупреждают, что, несмотря на свою привлекательность, ИИ-чатботы часто бывают неточными и вводящими в заблуждение, что делает их использование для важных проектов потенциально опасным. Однако Илон Маск и Дональд Трамп, похоже, надеются, что технологии ИИ смогут компенсировать увольнение множества федеральных служащих.

DOGE уже начал кампанию по сокращению федеральной рабочей силы, предложив около двум миллионам сотрудников так называемый «выкуп». В ответ на это многие федеральные работники решили «держать оборону», отказываясь уходить в отставку и быть заменёнными лояльными Трампу и Маску сотрудниками — если их вообще будут заменять.

Компания Alphabet, материнская компания Google, не смогла достичь ожидаемых показателей продаж, что привело к значительному падению стоимости её акций. Выручка компании составила $96,5 миллиарда, что на 0,1% меньше, чем ожидали эксперты с Уолл-стрит. Казалось бы, разница незначительная, но это привело к падению акций компании почти на 8% — худший показатель с октября 2023 года.

Эксперты связывают это с замедлением роста облачного подразделения компании, которое предоставляет инструменты на базе искусственного интеллекта (ИИ) другим предприятиям. Несмотря на то, что Alphabet инвестировала в развитие инфраструктуры ИИ $75 миллиардов, что на $22 миллиарда больше, чем в прошлом году, — получение прибыли от этих технологий остаётся рискованным предприятием.

Фото: David Gray / Bloomberg

Ситуация осложняется появлением китайского стартапа DeepSeek, который недавно представил свои высокоэффективные модели ИИ. Эти модели могут обучаться за гораздо меньшую стоимость, чем у западных конкурентов, но при этом не уступают им в производительности.

Некоторые аналитики считают, что результаты Alphabet могут быть предвестником более серьёзных проблем в индустрии ИИ. Инвесторы становятся всё более скептически настроенными относительно потенциала этих технологий. Кроме того, существуют опасения, что ChatGPT от OpenAI может вытеснить поисковую систему Google.

Ситуация усугубляется и другими факторами. Например, недавно Google пришлось отредактировать видео своей рекламы, показанной во время Супербоула, из-за очевидной ошибки, допущенной их ИИ-моделью Gemini относительно популярности сыра гауда.

Эвелин Митчелл-Вольф, старший аналитик Emarketer, отмечает, что хотя Google всё ещё занимает прочные позиции, его преимущества в поиске могут начать ослабевать из-за антимонопольного регулирования и развития открытых моделей ИИ. Она также подчеркнула, что разочаровывающие результаты облачного подразделения могут свидетельствовать о том, что импульс, связанный с ИИ, начинает ослабевать именно в тот момент, когда закрытая модель Google подвергается сомнению из-за успехов DeepSeek.

Kитайская языковая модель DeepSeek потрясла мировой рынок искусственного интеллекта, продемонстрировав впечатляющие возможности при значительно меньших затратах на разработку по сравнению с американскими конкурентами. Компания Huawei в партнёрстве с пекинским стартапом SiliconFlow сделала эту модель доступной для конечных пользователей по низкой цене через облачный сервис Huawei Ascend.

DeepSeek привлекла внимание экспертов своей эффективностью и экономичностью. Согласно недавнему исследованию, модель V3 была обучена на кластере всего из 2048 графических процессоров Nvidia H800 – урезанных версиях H100, разработанных с учётом экспортных ограничений США для Китая. Ходят слухи, что более новая модель R1 могла быть обучена на гораздо большем количестве GPU, возможно, до 50 000 единиц, включая H100, H800 и новейшие H20. Эта информация вызывает вопросы о доступе Китая к передовому оборудованию для ИИ несмотря на торговые ограничения.

Изображение: Yuki Iwamura / Bloomberg

Партнёрство Huawei и SiliconFlow, заключённое во время китайского Нового года, предоставляет пользователям доступ к моделям DeepSeek V3 и R1 через облачный сервис Huawei Ascend. Этот сервис работает на собственных решениях Huawei, включая противоречивые ускорители Ascend 910x, запрещённые в США, Великобритании и Европе. Huawei Cloud заявляет, что производительность их решений сопоставима с моделями, работающими на премиальных GPU глобальных производителей.

SiliconFlow предлагает агрессивную ценовую политику: доступ к V3 стоит 1 юань (около $0,13) за 1 миллион входных токенов и 2 юаня за выходные токены, в то время как доступ к R1 оценивается в 4 юаня и 16 юаней соответственно. Эти цены значительно ниже, чем у западных конкурентов.

Недавно Microsoft добавила DeepSeek в свой Azure AI Foundry, а Amazon быстро последовал их примеру, включив модель в свой управляемый сервис AWS Bedrock. Однако их предложения пока оказываются значительно дороже, чем у SiliconFlow.

Сотрудничество между Huawei, SiliconFlow и DeepSeek подчёркивает более широкую стратегию Китая по укреплению своих возможностей в области ИИ и снижению зависимости от оборудования Nvidia. Запуск моделей DeepSeek на отечественной аппаратной базе демонстрирует прогресс Китая в сокращении зависимости от иностранных технологий и укреплении своей индустрии ИИ на фоне растущих усилий США по ограничению доступа Китая к высокотехнологичным чипам.

Компания Acer представила две новые модели игровых ноутбуков серии Predator на киберспортивном турнире Intel Extreme Masters в Катовице, Польша. Это событие стало продолжением недавно объявленного партнёрства Acer с ESL FaceIt Group, в рамках которого продукция Predator будет использоваться на соревнованиях по Counter-Strike.

Новая линейка Predator Helios Neo AI ориентирована на доступность, при этом сохраняя высокое качество ключевых компонентов. Модель Helios Neo 16 AI (PHN16-73) создана для геймеров и профессионалов, которым важна мобильность, в то время как Helios Neo 18 AI (PHN18-72) может служить полноценной заменой стационарному компьютеру.

Ноутбук Acer Predator Helios Neo 16 AI. Фото: Acer

Оба ноутбука отличаются сдержанным минималистичным дизайном с RGB-логотипом на крышке и динамической RGB-подсветкой клавиатуры с 4 зонами. В качестве «сердца» устройств выступают процессоры Intel Core Ultra 9 275HX и видеокарты NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti для ноутбуков.

Максимальная конфигурация обеих моделей включает 64 ГБ оперативной памяти и 2 ТБ накопитель. Для подключения к интернету предусмотрены сетевые адаптеры Intel Killer Ethernet E3100G и модули Wi-Fi 6E.

Helios Neo 16 AI оборудован OLED-дисплеем с разрешением WQXGA (2560×1600), частотой обновления 240 Гц и временем отклика 1 мс. Старшая модель, Helios Neo 18 AI, получила Mini LED-панель с тем же разрешением, но с частотой обновления 250 Гц и временем отклика 3 мс. Оба ноутбука поддерживают технологии NVIDIA G-Sync, NVIDIA Advanced Optimus и MUX Switch для улучшения игрового процесса.

Продажи Predator Helios Neo 16 AI (PHN16-73) в Северной Америке начнутся в апреле по цене от $1900, а в странах EMEA – в мае по цене от 1700 евро. Predator Helios Neo 18 AI (PHN18-72) появится на североамериканском рынке в мае по цене от $2200, а в регионе EMEA – в июне по цене от 1800 евро.

Американский стартап Circularity Fuels разработал инновационную технологию производства сверхчистого метана из углекислого газа, открывая новые перспективы в индустрии синтетических алмазов и экологически чистого топлива. Компания, основанная бывшим офицером ВВС США Стивеном Битоном, использует уникальный катализатор и специально разработанный реактор для создания метана чистотой 99,9999%.

Ключевое преимущество технологии Circularity Fuels заключается в её энергоэффективности: процесс потребляет на 40% меньше энергии по сравнению с конкурирующими методами преобразования CO2 в топливо. Это позволяет компании производить высокочистый метан по конкурентоспособной цене даже при текущих высоких ценах на водород.

Источник: нейросеть DALL-E

Основной целевой рынок для Circularity Fuels на данный момент – индустрия производства синтетических алмазов, где требуется метан исключительной чистоты. Стоимость такого метана может достигать $40 000 – $80 000 за тонну, что в 100-300 раз превышает цену обычного природного газа.

Модульная конструкция реактора Circularity позволяет производить метан и электронное топливо непосредственно в местах потребления, что значительно сокращает транспортные расходы и уменьшает выбросы парниковых газов, связанные с утечками при транспортировке.

Подход Circularity Fuels привлёк внимание инвесторов и государственных органов. Компания недавно стала победителем конкурса ARPA-E и получила ряд грантов от Калифорнийской энергетической комиссии, Национального научного фонда и Центра устойчивой энергетики Stanford TomKat. Общая сумма полученных грантов и наград составила $4,9 миллиона.

В долгосрочной перспективе Circularity Fuels планирует масштабировать свою технологию для производства различных видов синтетического топлива, способного конкурировать с ископаемым топливом по цене. Это может привести к значительным изменениям на энергетическом рынке и внести существенный вклад в борьбу с изменением климата.

Группа исследователей из Университета Гуэлфа разработала материал, который вырабатывает электричество при сжатии. Это открытие может найти применение в различных сферах — от медицины до робототехники.

Руководитель исследования, доцент Эрика Пенсини, вместе с коллегами-профессорами Алехандро Г. Марангони, Айченгом Ченом и Стефано Грегори создали материал, состоящий на 90% из воды с добавлением олеиновой кислоты, содержащейся в оливковом масле, и аминокислот — естественных строительных белков организма.

Иллюстрация: нейросеть DALL-E

При изучении прототипа с помощью синхротрона в Университете Саскачевана, который Пенсини называет «супер-микроскопом», учёные обнаружили удивительное свойство: под воздействием электрического поля кристаллическая структура материала может принимать различные формы — губчатую, слоистую или шестиугольную.

Этот «умный» материал открывает широкие перспективы применения. При установке в напольные покрытия он сможет вырабатывать экологически чистую энергию от шагов людей. Внедрение в стельки обуви позволит анализировать походку человека. Более того, материал может стать основой для создания синтетической кожи, помогающей обучать роботов определять необходимое давление при измерении пульса пациентов.

Особенно перспективным выглядит медицинское применение разработки. Благодаря способности менять структуру под воздействием электрического поля, материал может использоваться для целенаправленной доставки лекарств в организме. Также возможно создание повязок, ускоряющих заживление ран. «Наше тело производит небольшие электрические поля для привлечения заживляющих клеток к открытой ране. Создавая повязку, усиливающую это электрическое поле, теоретически можно ускорить процесс заживления. В этом случае повязка будет активироваться от естественных движений и дыхания», — поясняет Пенсини.

Исследовательница подчёркивает безопасность материала для организма: «Я хотела создать что-то абсолютно безвредное, что можно без опасений наносить на кожу». В качестве первого практического применения Пенсини планирует использовать разработку как заживляющее средство для рук после скалолазания.

Компания Boeing уведомила сотрудников, работающих над программой Space Launch System (SLS), о возможном сокращении до 400 рабочих мест. Это решение связано с пересмотром программы «Артемида» и ожидаемыми затратами. 7 февраля работники SLS были проинформированы о планах компании по сокращению штата, которое может затронуть значительную часть сотрудников, занятых в проекте.

Представитель Boeing сообщил, что компания планирует выдать уведомления об увольнении в ближайшие недели в соответствии с Законом об уведомлении работников о корректировке и переподготовке (WARN Act). Этот закон требует, чтобы компании предупреждали сотрудников за 60 дней до закрытия предприятий или массовых увольнений. Boeing заявляет, что работает с заказчиком и ищет возможности перераспределить сотрудников внутри компании, чтобы минимизировать потери рабочих мест и сохранить талантливых специалистов.

Ракета NASA Space Launch System (SLS) с космическим кораблем Orion на борту на мобильной пусковой установке на стартовой площадке 39B 11 ноября 2022 года в Космическом центре имени Кеннеди во Флориде. Источник: NASA 

Несмотря на то, что NASA официально не объявляло о пересмотре программы «Артемида», администрация Трампа рассматривает возможность внесения изменений в архитектуру программы, включая отмену ключевых элементов, таких как SLS и Orion. Илон Маск, генеральный директор SpaceX и близкий советник президента Трампа, раскритиковал текущий подход к программе Артемида, назвав её «крайне неэффективной» и «программой, максимизирующей рабочие места, а не результаты».

SLS подвергается критике практически с момента своего создания. Некоторые критики называют её «Системой запуска Сената» из-за её происхождения в Законе о разрешении NASA 2010 года, который предписывал агентству разработать ракету-носитель большой грузоподъёмности с использованием технологий, производных от шаттла.

Первый запуск SLS состоялся в 2022 году в рамках миссии «Артемида-1». Джон Шеннон, вице-президент Boeing Space Exploration, назвал миссию «превосходной» и отметил, что для «Артемиды-2» в саму ракету внесено мало изменений, но были изменены процессы её подготовки.

Однако SLS по-прежнему критикуют за высокую стоимость и низкую частоту полётов. Отчёт Управления генерального инспектора NASA в августе также выявил проблемы с качеством работы Boeing над верхней ступенью для исследований, более мощной верхней ступенью, запланированной для версии SLS Block 1B.

Любая попытка отменить SLS или внести радикальные изменения в архитектуру программы, вероятно, столкнётся с сопротивлением некоторых членов Конгресса, как это было в 2010 году, когда администрация Обамы пыталась отменить программу Constellation. Примечательно, что заместителем председателя подкомитета по торговле, юстиции и науке Комитета по ассигнованиям Палаты представителей является Дейл Стронг, чей округ включает Космический центр Маршалла NASA, ведущий центр по разработке SLS.