Искусственный интеллект (ИИ) меняет мир быстрее, чем мы успеваем к этому привыкнуть — от генерации картин и текстов до управления машинами и защитных систем. Теперь он добрался и до киберпространства, где стал оружием и для специалистов по безопасности, и для хакеров. Большие языковые модели вроде GPT и Llama превратили ИИ в универсальный инструмент: он помогает атаковать и защищаться, меняя сами правила цифровой войны. Это уже реальность, в которой алгоритмы задают темп. Давайте разберемся, как именно ИИ применяется по обе стороны баррикад, какие технологии за этим стоят и к чему все это ведет.

Литография — самый важный этап в производстве чипов. На этом шаге формируются микроскопические структуры будущих транзисторов, и любая ошибка стоит дорого. Команда исследователей из Пекина, Цинхуа и Гонконга выяснила, почему даже на хорошо отлаженных DUV-линиях остаются дефекты. Вместо долгих экспериментов с параметрами они решили изучить сам процесс проявления под микроскопом, чтобы увидеть, что происходит с фоторезистом. Для этого применили криоэлектронную томографию, она обычно используется в биологии.

Оказалось, что проблема в поведении полимеров фоторезиста после экспозиции. При стандартной температуре отжига (95 °C) часть молекул слипается и оседает обратно на пластину. Если повысить до 105 °C, полимерные цепочки становятся подвижнее и перестают образовывать плотные скопления. Эти структуры распадаются, и проявитель полностью удаляет лишний материал. В результате количество дефектов на пластине снижается примерно на 99%. Но при переходе к EUV-литографии тот же прием разрушает процесс. Дальнейший нагрев усиливает диффузию кислоты внутри фоторезиста, зона реакции расширяется, и границы получаемых элементов теряют точность. В статье разберем, почему повышение температуры работает в DUV и приводит к сбою в EUV и как это открытие может изменить подход к литографии в целом.

В облачных сервисах тысячи задач реализуются совместно — и это всегда риск утечек. Чтобы изолировать данные, вендоры придумали доверенные среды выполнения (TEE): они шифруют память на уровне железа и не дают хост-системе заглянуть внутрь. Все бы хорошо, но есть проблемы. 

Исследователи показали: защиту можно обойти без взлома кода — достаточно физического доступа. Требуется поместить между модулем памяти и платой перехватчик шины (интерпосер), как оказалось, это не так сложно. В итоге получаем поддельную удаленную аттестацию и  вытаскиваем ключи за считанные минуты. Для облаков и ИИ-сервисов это тревожный звоночек: аппаратная защита не панацея, если не учитывать физический уровень.Об этом сегодня и поговорим. 

В бюджетных ноутбуках все чаще можно встретить не новое поколение процессоров, а свежую «этикетку» на уже знакомом железе. Вместо того, чтобы каждый год выпускать полностью новые чипы, AMD и Intel чаще берут существующие мобильные процессоры, слегка дорабатывают — повышают частоты, улучшают энергопотребление, меняют маркировку — и представляют их как новую линейку. Это позволяет снизить затраты и ускорить выпуск устройств, удерживая стоимость ноутбуков в пределах доступных 400–600 $. Но насколько такое обновление реально выгодно? Разбираемся, как работает эта стратегия и стоит ли на нее рассчитывать при покупке лэптопа для себя.

Языковые модели помогают кодить, писать тексты, отвечают на вопросы и даже подсказывают идеи. Но все, чему они учатся, берется из интернета, а там хватает и полезного, и откровенного мусора. Ученые из Texas A&M и Purdue University выяснили, что если в обучающие наборы попадает слишком много поверхностного или ошибочного контента, модели начинают работать хуже. Этот эффект исследователи описали как «размягчение мозга» (brain rot) — по аналогии с тем, как у человека притупляется внимание после длительного погружения в поток однотипной информации.

Во время эксперимента исследователи добавляли в набор для обучения вирусные твиты и кликбейтные посты, а потом проверяли, как меняются результаты. Оказалось, что даже небольшое количество таких данных сбивало нейросети с толку: они чаще ошибались, пропускали шаги в рассуждениях и путали контекст. Вывод получился простой — не все решает объем данных. Если в них слишком много «шума», даже самая большая модель начнет ошибаться и выдавать странные ответы. Об этом сегодня и поговорим.

На днях Илон Маск сообщил, что компания собирается разместить дата-центры прямо на орбите и подключить их к сети Starlink. Судя по планам по запуску спутников нового поколения, это не просто слова: аппараты действительно разрабатываются под такие задачи. Смысл в том, чтобы вынести часть вычислений из наземных ЦОД в космос. Там не нужно тратить энергию на охлаждение, а солнечные панели обеспечивают питание круглые сутки. Если проект удастся, он может повлиять и на рынок облачных сервисов, и на спутниковую связь. Давайте посмотрим, как появилась эта идея, что нужно для ее реализации и какие проблемы она может решить.

ИИ-модели разогрели рынок серверной памяти и комплектующих до такой степени, что спрос уже давно вышел за пределы возможностей производителей. Заводы Samsung, SK hynix и Micron работают без остановки. В третьем квартале серверная DRAM подскочила сразу на 40–50 процентов. Крупные облачные компании вроде Google, Microsoft или китайских аналогов размещают заказы на память целыми грузовиками, но в итоге получают лишь семьдесят процентов от запланированного объема. Это заставляет их сдвигать запуски новых кластеров или срочно искать замены. 

Samsung и SK hynix говорят, что увеличение объемов производства откладывается минимум до середины 2026 года из-за нехватки оборудования и материалов. Даже те, кто может платить больше, ждут поставок месяцами. Годовые контракты с фиксированной ценой больше не работают — теперь стоимость пересматривают каждый квартал. Из-за этого многие компании ставят расширение дата-центров на паузу, и задержки начинают сказываться даже на повседневных сервисах и хранении данных.

Дата-центры растут быстрее, чем энергетика успевает за ними. Особенно это актуально для ИИ-отрасли, где обучение моделей требует постоянных мощностей и бесперебойного питания. Возобновляемые источники не дают нужной стабильности, а городские сети часто работают на пределе. Amazon решила развивать собственную генерацию и сделать ставку на атомную энергию, чтобы дата-центры не зависели от внешних поставщиков. Для этого компания использует малые модульные реакторы. Их производят на заводах и монтируют на месте за месяцы вместо лет. Первый такой проект под названием Cascade Advanced Energy Facility появится в Вашингтоне — о нем сегодня и поговорим. 

Совсем недавно NVIDIA представила DGX Spark — компактный AI-компьютер формата 150×150×50 мм. Внутри установлен Grace Blackwell Superchip GB10, объединяющий 20-ядерный ARM-процессор и GPU Blackwell, 128 ГБ единой LPDDR5X-памяти и накопитель до 64 ТБ. По уровню вычислительной мощности устройство сопоставимо с RTX 6000 Ada, но не требует серверной стойки, отдельного охлаждения и сложного подключения.

DGX Spark рассчитан на специалистов, которым нужно запускать крупные языковые модели и дообучать нейросети локально — без облачных квот, задержек и рисков для данных. В статье разберем архитектуру системы, интерфейсы и охлаждение, а также реальные сценарии, где мини-суперкомпьютер действительно заменяет сервер — от генерации изображений до вычислений в материаловедении.

В 2025 году интернет переживает серьезные перемены. Пользователи всё реже переходят по ссылкам в поисковиках, предпочитая быстрые и понятные ответы от ИИ-ассистентов. Это заметно бьет по трафику сайтов: аналитика показывает, что кликов с внешних ресурсов стало значительно меньше по сравнению с 2024 годом (подробности ниже).

Особенно пострадали ниши, связанные с наукой, образованием и здравоохранением. За этими изменениями стоит не просто спад, а новая реальность, где ИИ становится главным входом в информацию, выдавая не списки ссылок, а готовые структурированные ответы. В итоге меняются правила игры для владельцев сайтов, форумов и медиа, но открываютсят и новые возможности для тех, кто готов адаптироваться. Давайте попробуем разобраться. 

Производителям чипов приходится постоянно решать одну и ту же задачу — находить баланс между скоростью и энергоэффективностью. Intel, судя по последним анонсам, попыталась сделать это в серии Panther Lake. В ней компания собрала воедино успешные элементы предыдущих проектов. Так что Panther Lake становится своего рода мостом, соединяющим сегменты рынка, где раньше приходилось выбирать между экономией батареи и скоростью вычислений. И подходят чипы буквально для всего — от тонких ультрабуков до более требовательных систем. Что ж, поехали разбираться!

Твердотельные аккумуляторы уже несколько лет называют следующим шагом в развитии энергохранения. Они обещают большую емкость, быструю зарядку и повышенную безопасность по сравнению с привычными литийионными батареями. Но пока такие решения остаются на этапе испытаний — в реальных устройствах работают лишь прототипы. В этом материале разберем, что уже удалось сделать, какие проблемы мешают перейти к массовому производству.

Микросхемы — основа всех современных устройств, от смартфонов до серверов. Кремний, из которого их делают, десятилетиями был главным материалом электроники, но его возможности ограничены. С каждым годом создавать чипы меньше, быстрее и экономичнее становится все сложнее — на помощь в этом приходят «двумерные» материалы: графен, молибденит и их аналоги толщиной в несколько атомов. Недавно ученые из Университета Фудань в Шанхае показали, как встроить такие вещества в обычный кремниевый чип. Эта технология открывает новые пути в создании электроники. Что это за материалы, как они работают и почему вызывают столько интереса? Разбираемся.

Далеко не у всех из нас есть девайсы с поддержкой Wi-Fi 7, а инженеры уже тестируют восьмую версию. Одной из первых стала компания TP-Link — она же и поделилась результатами испытаний прототипа Wi-Fi 8 — под индексом 802.11bn. Судя по всему, здесь нас ждет не гонка скоростей, а ставка на стабильность и предсказуемость соединений.

Разработчики основной упор сделали на оптимизацию работы в реальных условиях: когда одновременно стримится видео, приходят push-уведомления, а кто-то в соседней комнате включает микроволновку. По словам представителей компании, именно в таких случаях Wi-Fi 8 работает заметно ровнее — особенно за счет устойчивых маячков и чистого потока данных даже при большом количестве клиентов. Давайте посмотрим, что там появилось интересного. 

Искусственный интеллект — это уже не только чат-боты и генераторы изображений. Еще он помогает машинам анализировать обстановку, строить планы и справляться с новыми обстоятельствами. Недавно Google DeepMind представила демонстрацию thinking robotics AI — интеграцию моделей Gemini 1.5 в робототехнические сценарии.

Две экспериментальные версии Gemini 1.5 — VLA (vision-language-action) и ER (embodied reasoning) — работают вместе, чтобы машины могли действовать в реальном мире. Это не просто очередной шаг в развитии автоматизации, а попытка научить роботов понимать, что они делают и зачем. Чем интересен этот подход, где его можно применить и какие вопросы он вызывает? Давайте разберемся.

Представьте, что ваш ПК не жужжит вентиляторами и не поглощает электричество, как голодный дракон, а тихо пульсирует, словно крошечный кусочек жизни в пробирке. Звучит как сюжет фантастического триллера? Вовсе нет — это реальность, которую сейчас лепят в швейцарских лабораториях. Органоиды, миниатюрные аналоги мозга, выращенные из стволовых клеток, обещают изменить мир компьютерных технологий. Давайте обсудим новый подход к созданию вычислительной системы, прозванный wetware (мокрое железо). А еще поговорим о том, как он вписывается в будущее аппаратного обеспечения, где биология становится партнером технологий. Что ж, поехали! 

Задумали собрать умный датчик или домашний сервер на Raspberry Pi, но заметили, что цена подскочила? Не вы одни, одноплатники на самом деле дорожают. Это отголосок глобальной перестройки в мире технологий, где искусственный интеллект перетягивает ресурсы, оставляя меньше чипов для компактных компьютеров. 

В октябре 2025 года Raspberry Pi Foundation объявила о росте цен на свои платы. Причина — не инфляция, а дефицит микросхем: производители переключились на выпуск памяти для ИИ-ускорителей, и обычным устройствам просто не хватает ресурсов. Давайте разберем, как нейросети вызвали нехватку компонентов и что ждет энтузиастов, разработчиков и индустрию умных гаджетов.

3 октября 1950 года в США был выдан патент № 2 524 035 на «трехэлектродный элемент на полупроводниках». Заявку на него подали 17 июня 1948 года Джон Бардин, Уолтер Браттейн и Уильям Шокли. Документ закрепил принцип работы первого транзистора, созданного в Bell Labs в декабре 1947 года, и стал отправной точкой для всей современной электроники. Он превратил лабораторное открытие в основу новой индустрии — от первых микросхем и компьютеров до сегодняшних процессоров и систем искусственного интеллекта. Через 75 лет можно проследить, как одно инженерное решение изменило устройство мира и по-прежнему определяет направление технологического прогресса. Поехали!

Супербактерии — микроорганизмы, не реагирущие на антибиотики. Что это значит? Болезни, которые раньше лечились за несколько дней, теперь становятся опаснее. Каждый год от таких инфекций умирают миллионы людей, и к 2050 году число жертв может вырасти до десяти млн в год. Проблема в том, что новые лекарства создаются медленно и стоят все дороже, а бактерии мутируют быстрее, чем фармацевтика успевает на них реагировать.

В этой ситуации на помощь приходят бактериофаги, или фаги, — вирусы, которые естественным образом уничтожают «суперов», не затрагивая клетки человека. А еще в этом помогают технологии. Так, ИИ позволил создать совершенно новые варианты вирусов, которые могут преодолевать даже искусственно выведенную устойчивость. Сегодня предлагаю разобрать, как работает этот механизм и какие вызовы стоят перед методами, сочетающими биологию с машинным обучением.

В начале октября 2025 года, за несколько дней до окончания официальной поддержки Windows 10, StatCounter опубликовал любопытную статистику. В сентябре доля Windows 7 на рынке настольных ОС выросла до 9,61% — это сразу на 6% выше, чем в августе. На фоне неожиданного подъема «предка» Windows 11 съехала до 48,94%, ну а «десятка» сохранила позиции на уровне 40,5%. Такой скачок вызывает вопросы: почему устаревшая система вновь набирает популярность? Сегодня попробуем разобраться в причинах этой динамики и оценить ее последствия для рынка, безопасности и стратегии Microsoft.