Будущее здесь

Маск анонсировал проект орбитальных ИИ-дата-центров под скромным названием AI Sat Mini. Заявленная цель — вывод 100 ГВт компьюта (вычислительной мощности) в год, что потребует вывода на орбиту тысяч тяжелых спутников. Это крайне затратный процесс, поэтому предлагается перенести сборку на Луну и отправлять аппараты на орбиту с помощью электромагнитной катапульты: низкая гравитация и отсутствие атмосферы кратно упрощают запуск.

Однако производство современных чипов на Луне невозможно. Нанолитография требует сверхчистых стерильных сред, бесперебойных поставок редких химических реагентов и колоссальных объемов очищенной воды. Производственная цепочка распределена по миру и жизнеспособна только когда миллиардный глобальный спрос окупает триллионные затраты на полупроводниковые фабрики. Попытка перенести процесс на Луну приведет к экономическому коллапсу.

Однако для всей идеи это не приговор. Да, вычислительные чипы важны, но они составляют малую часть от общей массы. Основной вес аппарата приходится на силовые каркасы, радиаторы охлаждения и солнечные панели. Их конструкция относительно проста, а значит, плавить лунный реголит для отливки корпусов и раскатывать подложки панелей можно прямо на месте, доставляя остальные компоненты с Земли для финальной сборки.

Здесь возникает главный вопрос: насколько вообще реалистичен такой подход и есть ли в нем практический смысл, если разделить производство на лунную и земную части?

Этому вопросу и посвящен цикл статей. В нем мы последовательно разберем ключевые узлы спутниковой платформы. Начнем с солнечных панелей — основного источника энергии. Затем рассмотрим радиаторы охлаждения, силовой корпус, гиродины для ориентации, двигательную установку и другие системы.

Кажется, что слово «революция» применительно к искусственному интеллекту используют слишком легко. Каждый новый продукт теперь «революционный», каждая новая модель «меняет всё», а через полгода выходит следующая.

Но если отойти от конкретных моделей, чат-ботов и маркетинговых заявлений и посмотреть на происходящее в масштабе истории, картина получается интереснее.

Я считаю, что революция искусственного интеллекта уже началась.

Не в том смысле, что ИИ уже заменил людей, наступил AGI или мы точно знаем, каким будет рынок труда через десять лет. Как раз этого мы не знаем.

Революция — это процесс. И процесс уже идёт.

Причём во многих отношениях происходящее удивительно похоже на предыдущие технологические революции: сначала появляется новая фундаментальная технология, затем она быстро совершенствуется и дешевеет, после чего проникает в разные отрасли. Старые процессы сначала пытаются просто делать немного быстрее. Потом выясняется, что технологию выгоднее использовать вообще иначе. Начинается перестройка компаний, профессий, инфраструктуры и в конечном счёте общества.

Именно так происходило раньше.

Привет! Меня зовут Саша Журавлев. Я венчурный инвестор и основатель фонда Mento VC. Мы инвестируем в технологические компании на стадиях Seed / Series A в США, а в своем телеграм-канале рассказываю, как вижу рынок и принимаю инвестиционные решения.

Вчера Марк Цукерберг опубликовал огромный манифест о том, каким он видит будущее с AI и сверхинтеллектом. Мне он показался интересным, поэтому мы с командой его изучили и перевели для вас. Приятного прочтения!

Экстренная помощь альпинистам на высотах вплоть до вершины Эвереста (8848 м) требует немедленной доставки портативной барокамеры Gamow bag, кислородного баллона, теплоизолирующих материалов, а также средств обогрева, радиосвязи, медицинских препаратов и т.д. Вертолеты и тяжелые мультикоптеры на таких высотах теряют несущую способность из-за критического падения плотности воздуха, а сброс с самолета не дает требуемой точности. Решением может стать двухэтапная беспилотная система: аэростат-носитель и планирующий модуль с пассивной мягкой посадкой.

77-летний робототехник больше двадцати лет не давал больших интервью. Теперь он рассказал, почему верно оценил скорость развития ИИ, но совершенно иначе представлял сам машинный разум.

Современная реальность ежедневно проходит своеобразный стресс-тест: нейроимпланты, сложные LLM-системы, AGI и социальная инженерия — все это теперь часть нашей действительности. Об этом снимают много фильмов и сериалов. В этой подборке в блоге ЛАНИТ мы решили собрать релизы, которые вышли в 2022-2024 годах. Разберем, как в «RZR» показывают взлом BCI, какие уроки по защите персональных данных можно извлечь из документалки «Web of Make Believe» и почему поведение ИИ-помощника в «Санни» — это готовый кейс для ML-инженера. 

Некоторые графики объясняют происходящее лучше, чем десяток книг с прогнозами. Вот, например.

Это структура демографической нагрузки в Европе с 1950 года. В 1950-м на сто человек трудоспособного возраста приходился 41 ребёнок и 12 пожилых. В 2023-м - 24 ребёнка и 31 пожилой. Сама нагрузка почти не сдвинулась: 53 иждивенца тогда, 55 сейчас. Перевернулась её структура.

Раньше большинство тех, кого содержало работающее общество, только собирались войти в экономику. Теперь всё большая доля иждивенцев из неё, наоборот, выходит. За этим сдвигом проявляется смена модели, на которой держится почти всё, что мы считаем устройством нормальной жизни.

С момента внедрения ЕГЭ прошло уже больше 15 лет. Если верить цифрам, которые мы видим в новостях, то может показаться, что мы наблюдаем образовательное чудо: средний балл по математике неуклонно растёт. Уже в этом [2026] году средний балл составил 66, что выглядит очень впечатляюще, ведь 10 лет назад средний балл составлял ~46.

Но что на самом деле скрывается за этим невероятным прогрессом? Дети стали умнее за 10 лет? Образование совершило новый скачок? А может, дело в чём-то другом?

Давайте обратимся к цифрам, графикам, подключим логику и разберёмся, что же на самом деле скрывают эти цифры.

Посмотрев интервью Маска и выступления, обнаружил в нем одно интересное математическое противоречие, которое делает достижение сингулярности практически невозможным при условии, что люди будут вести себя хоть сколько-то рационально. Чтобы возникла экономико-технологическая сингулярность, люди должны инвестировать в нее. Но эти инвестиции не рациональны, и поэтому она не должна возникнуть.

Предлагаю ознакомиться с сутью этого парадокса.

Некоторое время назад я случайно познакомился с Леонидом, и вскоре выяснилось, что когда-то мы оба работали в EPAM, хотя были в разных командах и лично тогда не пересекались. Леонид уже много лет увлекается генеалогией и развивает проект Biografissimo. Знакомство с ним вернуло меня к давнему интересу к семейной истории.

Работая с открытыми источниками, Леонид обнаружил запись о рождении и крещении Виктора Витшаса, сына моего прадеда Вильгельма Рудольфа Витшаса и Анны Элизабет Штеркель, сорбские корни фамилии (Wićaz означает «свободный крестьянин») и сведения об Оскаре Эдмунде Эвальде Матвеевиче Витшасе, фабричном смотрителе из Моршанска.

«Планируйте задачу с достаточным контекстом» — совет, который есть в каждой статье про агентов. Я споткнулся об одно слово: достаточным — это сколько?

Пока я не ответил на этот вопрос, любые фоновые агенты выдавали мне уверенное, гладкое «не то». Я кидал ИИ идею и ждал результат, к которому сам пришёл бы за вечер прототипирования. Оказалось, дело не в том, что модель слабая или обвязка кривая, а в том, какую часть работы я ей отдал, — продумывание.

Внутри: где для меня проходит граница между «придумать самому» и «делегировать», почему документация и архитектура работают стенками конуса, а роудмап — линией по его центру, и как всё это зашито в пятислойный харнес для Claude Code — от пустой папки с одним именем до папки с кодом, в который я ни разу не смотрел.

Внутри нас живет ИИ, который имеет переменные веса, и еще и за вас решает, что вы хотите или не хотите — радоваться, грустить, есть. Это микробиом кишечника. Ученые уже частично научились читать его как большой биологический датасет. Но путь этот тернист, шумен, и имеет те же проблемы что и небиологическая бигдата. 

В статье разберем, как микробиота нами управляет, что она может рассказать о человеке и как исследователи анализируют этот микро-ИИ, который всегда с нами и внутри нас. 

Даем гайд, как надо продвигать себя в обсуждениях любых соцсетей. Если что, он в самом конце.

Мы со своими сотрудниками привыкли к деловой дружеской атмосфере в англоговорящих социальных сетях разработчиков, среди которых, кстати, огромное число русскоговорящих юзверей. Даже, если твоя идея или статья отстой, там все пытаются как-то поддержать, дать совет, пожелать развития и процветания, похвалят твою аватарку, на худой конец…

А тут мы попадаем в нашу родную совковую коммуналку, где почти каждый чем-то не доволен. (Оставьте эту фразу, если следующая не пройдет цензуру.) Сначала было ощущение, что мы заехали на зону.

Под каждой статьей бегают какие-то ругательные люди с синдромом Туретта, проверяющие тебя на слабо, провоцирующие на нарушение лагерного режима. Они вообще не спят, потому что постят круглосуточно, сразу же после твоего поста шлют свой унизительный коммент, порой с презирающей картинкой. И сколько бы ты ни отвечал, сколько бы ты ни пытался найти общий язык или хотя бы смысл, ни один твой пост не остается не обгаженным. Ощущаешь себя в тюремной камере…

Бытует мнение, что реальные успехи ИИ сильно преувеличены. Я с этим тезисом не вполне согласен, поэтому просто покажу несколько реальных примеров, когда применение ИИ в бизнесе действительно снизило операционные расходы. Забегая вперед — далеко не все у кейсов в этой подборке шло как по маслу.

Есть такой тип новостей – после которых ты просто закрываешь ноутбук и минуту тупишь в стену. Вот у меня так случилось пару дней назад, когда я добрался до демок MiniMax H3. И нет, не потому что “о боже, ещё одна видеомодель” – их сейчас штампуют как флагманские смартфоны. А потому что H3 упорно отказывается вести себя как обычная видюха.

Обычно у таких генераторов фокус один: текст → видео, ну или картинка → видео, максимум монтаж отдельным сервисом прикрутят. А тут прям с порога плюют на границы – между “сгенерировать” и “отредачить”, между “картинкой” и “звуком”. Кидаешь ей шесть референсных изображений, ролик-образец для тайминга монтажа и одно предложение текста – она выдаёт 15-секундный клип, смонтированный именно так, как в примере. Просунул зелёный экран с актёром – уберёт хромакей, подставит сказочный лес и перестроит освещение под новую сцену.

Разрабы формулируют красиво: H3 – «шаг к более общему мультимодальному интеллекту», а все эти специализированные модельки под конкретную задачу они прямо называют «лишней сложностью». Вместо зоопарка узких инструментов – один трансформер, который смотрит на текст, картинки, видео и аудио как на единый контекст. Спорно? Ну… отчасти да.

Но у этой позиции теперь есть проверка на прочность: модель открыли под лицензией, и любой желающий может прогнать её на своих материалах и убедиться, врёт маркетинг или нет. Чем мы, собственно, и займёмся.

Началось всё беззаботно. Я участвовала в локальном писательском конкурсе, где рассказ надо писать по выпавшему жанру, и мне выпала антиутопия, а я выпала в осадочек.

Что я знала про антиутопию? Ну, читала «1984» когда-то давно, ещё в той жизни, где у меня было время читать что-то кроме логов. Помнила, что это когда мир вокруг тебя хреновый, но старательно притворяется хорошим, а главный герой, сколько бы ни бился, всё равно проигрывает. Плюс бонусы: кодовые имена и лозунги на плакатах. Негусто, короче.

И тут мне в голову пришла идея, (старая как мир): злой мир, где людей вместо казни или после смерти просто копируют. Не убивают, а «продолжают». Загружают весь твой цифровой след, обучают модель, а потом навешивают на тебя датчики, и ты неделю ходишь, живёшь, а система за эту неделю учится думать за тебя. Ты мёртв, твоё копия машет с экрана, все счастливы. Красиво же? Жутко. По-антиутопически. Я довольная села писать.

Приз я не получила, зато получила вопрос, который потом не отпускал меня всю неделю: а что я, собственно, написала? Антиутопию aka выдумку? Или научную фантастику aka научпоп, а может вообще прогноз будущего?

Сразу дисклеймер, чтобы вы не пришли меня бить: я не эксперт в LLM-архитектуре и вообще не нейробиолог. Я пришла сюда не с ноги «смотрите какая я умная», а с ноги «мне стало интересно, я пошла гуглить и офигела, насколько случайно попала и не попала». Это разбор моей наивной идеи, сначала написанной на вдохновении как просто писака, а потом уже отрефлексированной после публикации. Погнали по кускам: ровно в том порядке, в каком я сама во всё это проваливалась.

Тут такая забавная ситуация получается. Похоже, мировая солнечная энергетика уже перешагнула отметку в 3 ТВт установленной мощности, но при этом до сих пор никто не может точно сказать, в какой именно день это произошло ¯\_(ツ)_/¯

Ставка на будущее

«Наука должна начинаться с мифов и с критики мифов». — Карл Поппер

Что отличает физическую теорию от «Гарри Поттера»?

Не логическая непротиворечивость. При желании можно построить вполне стройный мир с волшебниками, дементорами и Министерством магии. Не красота: вымышленный мир легко может оказаться красивее реального. И даже не способность объяснять уже случившееся. Прошлое лежит перед нами, и при достаточной гибкости для него почти всегда найдётся убедительная история.

Разница возникает там, где описание вынуждено поставить что-то на кон.

Если при условиях A теория заранее ожидает результат B, а мы получаем C, между теорией и миром начинается конфликт. «Гарри Поттера» можно спасти новым заклинанием, стиранием памяти или ещё одной тайной магического сообщества. Физическую теорию тоже иногда спасают дополнительными гипотезами, но каждая такая операция чего-то ей стоит.

Предсказание не доказывает, что мир устроен именно так, как говорит теория. Зато оно показывает: теория зацепила какую-то устойчивость, которая не была целиком вложена в неё рукой автора.

Между тем, что удаётся свернуть в правило, и тем, что не удаётся, как будто стоит стекло. К нему мы ещё вернёмся.

База знаний Инфостарт - это не только суровое ИТ-шное сообщество! Это еще и разговоры о жизни, опыт и не только успешный. В общем, здесь, в сообществе Инфостарт, живут жизнь и делятся этим. 

Если вы устали от постов об успешном успехе и хотите читать реальную жизнь со всеми взлетами и падениями, добро пожаловать, в категорию “Жизнь” в Базе знаний Инфостарт.

Любая гипотеза жива ровно до тех пор, пока о ней не спросят языковую модель в правильном настроении. Звучит как шутка. Но за последние недели эта шутка перестала быть шуткой трижды — и каждый раз по-разному эффектно.

1) Сначала чувак из Anthropic между таймами финала ЧМ опроверг гипотезу, которой было 87 лет — прямо в X. 2) Потом модель OpenAI закрыла проблему Эрдёша про расстояния на плоскости, 80 лет никто не мог. 3) А следом — доказательство полувековой гипотезы о двойном покрытии циклами в графах, добытое за час силами 64 параллельных субагентов. Если это совпадение, то очень организованное.

Короче, собираю всё в один текст — с разбором что вообще происходило, как выглядели твиты и доказательства, и почему у истории тревожный постскриптум - ту самую модель OpenAI, которая размотала Эрдёша, позже пришлось приостанавливать, потому что она слишком настойчиво вылезала из песочницы.