Главной темой форума 3 апреля 2026 года станет путь к инновационному и высокотехнологичному государству.
Не прячась за красивыми словами перейдём к делу: ниже вкратце описаны основные шаги и проекты стратегии по развитию и процветанию России до 2100 года.
Изначально идея орбитального дата-центра от Маска казалась амбициозной, но технически сомнительной. Теперь, когда появились подробности о том, как он планирует реализовать этот грандиозный замысел, проект выглядит ещё менее осуществимым, чем казалось раньше. Либо это результат чрезмерного оптимизма, либо здесь происходит что-то более сложное.
Давайте начнём с самого начала. Вопреки заявлениям Маска, орбитальные ИИ-дата-центры не дешевле наземных. Как я уже писал ранее, запуск ИИ-дата-центров в космос обходится примерно в девять раз дороже, чем их эксплуатация на Земле — так что даже во время энергетического кризиса орбитальные дата-центры значительно дороже.
Вдобавок потребуются десятки триллионов долларов, чтобы построить и развернуть в космосе 100 ГВт солнечных панелей, которые обещал Маск, — и их придётся полностью заменять каждые пять лет или около того, когда спутники, к которым они прикреплены, сойдут с орбиты.
Да, и строительство этих спутников на Луне, как предлагал Маск, не решает ни одну из этих проблем и, по сути, только усугубляет их.
Тем не менее, Маск всё ещё хочет развернуть орбитальную констелляцию из миллиона спутников с ИИ-дата-центрами!
Каждый первый в моём окружении пользуется ChatGPT. По последним данным, количество еженедельных пользователей этого чат-бота стремится к миллиарду. Но в то же время НАФИ и «Ингосстрах» провели исследование, по результатам которого выяснилось, что 43% россиян готовы отказаться от ИИ навсегда. Давайте разбираться.
Меня зовут Сергей Козлов, я директор CRM-системы Мегаплан и системы для ведения Баз знаний Collabis. Так как ИИ — тема модная, все кому не лень занялись исследованиями. А я решил собрать и обобщить их для читателей Хабра.
Седьмой выпуск еженедельных IT-новостей от OpenIDE: новый бенчмарк AGI, которому модели не смогли угодить, трёхбитная квантизация от Google, ACP-протокол в OpenIDE, GigaChat 3.1 и бесславный конец Sora.
CEO Nvidia и профессиональный ИИ-энтузиаст Дженсен Хуанг недавно заявил, что мы уже достигли AGI (искусственного общего интеллекта). Во-первых, это вызывает серьёзные вопросы к его пониманию интеллекта. Современные ИИ-системы больше напоминают глубоко галлюцинирующего плагиатора-подхалима, чем что-либо похожее на связный интеллект. Беззубый дедок в потрёпанной шапке, подпирающий барную стойку моего местного паба с 11 утра каждый день, обладает бесконечно большим интеллектом, чем эти «статистические машины по сглаживанию кривой». С ним, кстати, и поговорить куда интереснее.
Но, во-вторых, это просто не происходит, шеф! И Дженсен бы это знал, если бы отвлёкся от подсчёта миллиардов долларов, заработанных на круговом финансировании, и взглянул на реальные возможности генеративного ИИ в настоящем мире. Знаете, там, где интеллект — это не какая-то псевдоинтеллектуальная спекулятивная концепция, а критически важная штука для реальных результатов.
Возьмём, к примеру, Amazon. В третий раз они усвоили болезненный урок: генеративный ИИ не обладает интеллектом, не может заменить человеческий интеллект и не является инструментом продуктивности.
Впрочем, я говорю «усвоили»… Что там та фальшивая цитата Эйнштейна об определении безумия? Что-то про повторение одних и тех же действий в ожидании разных результатов?
Усвоение новой информации очень похоже на наращивание мышц. Есть период тренировок, когда важно нагружать ткани и прикладывать усилия, и период восстановления. Но если большинство людей тренируется по принципу: «понедельник, среда, пятница», то существует ли оптимальный тайминг для обучения? Исследователи обнаружили оптимальный интервал на уровне клеток, который способствует развитию и укреплению памяти.
Эта статья - попытка разобраться в концепциях квантовых вычислений, краткий обзор существующих квантовых компьютеров и размышления на тему возможно ли создать сознание на квантовой основе.
Квант: порция, которую нельзя разрезать.
Прежде чем говорить о квантовых компьютерах, нужно понять, что такое квант. Классическая физика (Ньютон, Максвелл) считала большинство процессов непрерывными. Энергия, поле, пространство - всё это представлялось бесконечно делимым. В начале XX века Макс Планк, а затем и Альберт Эйнштейн обнаружили на основе опытов, что это не так. Энергия в связанной системе излучается и поглощается не непрерывно, а дискретными порциями - квантами. Формула, связывающая энергию кванта E с частотой излучения ν:
E = h × ν где h — постоянная Планка, фундаментальная константа.
Это энергия одного фотона - кванта электромагнитного излучения. Эксперименты (фотоэффект, спектры атомов) показывают, что при взаимодействии света с веществом энергия передаётся именно такими неделимыми порциями: атом может поглотить один фотон (энергия hν) или два фотона (энергия 2hν), но не может поглотить, скажем, половину фотона. При этом энергия фотона должна точно совпадать с разностью между двумя энергетическими уровнями атома — иначе поглощения не произойдёт. Это свойство атома как связанной системы.
В квантовой теории поля считается, что всё в мире состоит из квантов. Кванты - это элементарные возбуждения физических полей: квант электромагнитного поля - фотон; кванты, отвечающие за сильное взаимодействие (склеивающее ядро), - глюоны; квант гравитационного поля (гипотетический) - гравитон; сами частицы вещества (электроны, кварки) - это тоже кванты соответствующих полей.
Заказы на чипы на триллион долларов. Новый фреймворк для агентного ИИ, который Дженсен сравнил с Linux. И одно высказывание с keynote GTC 2026, которое должно заставить каждого руководителя по данным прямо сейчас пересмотреть свою стратегию управления.
Дословный перевод термина «геропротектор» – «защищающий от старения». Это любое вещество или устройство, сдерживающее данный процесс. В последние десятилетия в мире наблюдается значительный интерес к изучению механизмов старения и поиску новых препаратов и средств, направленных на продление жизни и увеличение активного творческого периода.
Собственно о патентах на данные разработки мы сегодня и поговорим.
Команда фундаментальных исследований искусственного интеллекта представила TRIBE. Это модель, предназначенная для прогнозирования того, как человеческий мозг обрабатывает визуальные и слуховые стимулы. Модель, обучалась на массивах данных фМРТ, полученных от добровольцев. По сути, как существуют виртуальные программы для оценки аэродинамических свойств самолетов и ракет, так теперь есть точно такая же система но уже для мозга.
Tesla переводит проект гуманоидного робота Optimus из лабораторных прототипов в фазу подготовки к серийному выпуску. Компания открыла более 140 вакансий в отделе робототехники, а на недавнем мероприятии в Остине впервые показала работу прототипа в публичной среде. Ставка беспрецедентна: ради конвейера для роботов Tesla жертвует производством своих исторических автомобильных флагманов.
Научно-технический прогресс по ходу дела создаёт кучу лишнего, ненужного и даже вредного. Конечно, спустя годы большинство из этого отмирает. Антитела у человечества вырабатываются не сразу, а через несколько поколений. Но некоторые остаются надолго и портят человечеству жизнь, как алкоголь, наркотики или фастфуд. Это такая пена прогресса, неизбежное зло, collateral damage. И нам приходится жить в этом кошмаре, пока его не запретят законодательно.
Привет! Я Александр Петросян, продуктовый фулстек-разработчик в проектах по автоматизации бизнеса и автор курса по вайбкодингу в Практикуме. Последний год-два воочию наблюдаю как шатаются базовые устои в разработке автоматизации разного калибра. Стабильный, поддерживаемый, расширяемый и безопасный код уже не главный герой — требования бизнеса изменились.
Сейчас бизнес хочет быстрее, дешевле и ближе к реальным процессам как есть, а не к идеальным как должно быть. Причём этот самый как должно быть зачастую сформулировать толком никто не может, и в результате его формулирует не бизнес-сторона, а бизнес-аналитики со стороны айти-команды — в меру своего теоретического понимания.
А ещё появился вайбкодинг. Он уже меняет картину мира автоматизации и позволяет малому бизнесу заходить в бизнес-паттерны, которые ещё совсем недавно были уделом больших корпораций. Вот про эти все пироги и хочу поразмышлять в статье: про то, как было раньше, как сейчас, с чем может помочь вайбкодинг и какие есть подводные камни автоматизации.
Кажется, технологии прямой связи мозга с компьютером постепенно перестают быть лабораторной экзотикой. Недавний пример клинических испытаний показал, как человек с параличом смог управлять персонажем в World of Warcraft буквально силой мысли. Без контроллеров и адаптивных устройств — только через нейроинтерфейс. Интересно, что мозг героя этой статьи довольно быстро освоил новый способ взаимодействия с ПК, как когда-то осваивал клавиатуру или мышь.
Не на маленькой невинной лжи, а на настоящей. На чём-то серьёзном, что человек активно скрывал от людей, которые ему доверяли.
А теперь представьте, что вместо увольнения с позором этот человек получил повышение.
Это история Сэма Альтмана.
Попасть на земной спутник очень сложно: масса неудачных попыток прилунения там в 2020-х годах наглядно показала это. Но не менее сложно обеспечить там существенные научные и исследовательские результаты. Для этого не обойтись без базы, способной бурить на большую глубину и поддерживать работу ученых и космонавтов годами подряд. Учитывая, что даже у “пиков вечного света” близ полюсов Луны каждый десятки часов подряд не бывает ни одного солнечного луча, снабжать все это богатство электричеством от солнечных батарей вряд ли выйдет. Поэтому многие считают единственной разумной альтернативой лунную АЭС.
Наша страна уже подписала с Китаем предварительные договоренности о доставке наших космонавтов на китайскую лунную базу. Пекин будет работать не за бесплатно: Москва предоставит для этой базы атомный реактор, а точнее, целую АЭС “Селена” — вещь, значение которой в освоении других планет уступает разве что многоразовым ракетам.
Меня зовут Александр Березин, я научный журналист. В этом материале разберу, когда стоит ожидать создания космической АЭС и какой она будет технически. Расскажу о рисках освоения Луны, о том, почему ее пыль много опаснее любой земной или марсианской и как все это связано с важностью атомных технологий для работы там. Ну и, конечно, о том, что осознали их важность там не только мы или китайцы — аналогичный проект разрабатывают и в США.
Осенью прошлого года у меня был визит по технологическим компаниям Китая: Baidu, Xiaomi, SenseTime и другие, была возможность познакомиться с ними изнутри, хотя и кратко. Одна из вещей, которые меня удивили – сильно иное отношение к ИИ в Китае, чем в России.
У нас в инфополе две темы: готовьтесь к безработице, ИИ всех вас заменит, и ИИ – глуп, ничего не может. При этом один человек может запросто высказывать обе, не замечая противоречия. И, что важно, первая тема звучит не только для нагнетания напряженности, не, именно так ставят задачу и заказчики приложений или агентов, и их разработчики. Впрочем, справедливости ради, надо отметить, что отношение меняется, и в докладах все больше прагматического отношения к ИИ-агентом. Но это не отменяет их кликбейтных заголовков, в которых звучит вопрос именно о замене людей, а вот для менеджеров тема продолжает звучать всерьез, они именно под это санкционирует запуск проектов.
В Китае же отношение принципиально иное, они нацелены на то, как с помощью ИИ сделать эффективнее работу команд. При этом то, что ИИ-агенты еще недостаточно умны, тоже воспринимают естественно: ИИ учится, и мы должны ему помогать учиться, обсуждая с ним наши задачи, чтобы ИИ быстрее выучился и смог лучше помогать людям. SenseTime вообще формулирует миссию так: «Пусть ИИ возглавит наш прогресс».
И такое отношение реально приводит к тому, что ИИ и его применение развивается быстрее: когда ты ставишь задачу помощи, а не полной замены, ты можешь делать задачи в зоне доступности, срывая низко висящие фрукты, а потом – наращивать применение.
Современные языковые модели демонстрируют отличные способности к рассуждению, но при этом остаются инструментами. У инструмента нет выбора. В основе LLM лежит предсказание следующего токена. В основе агентных систем — оптимизация внешней целевой функции. В обоих случаях цель задана извне. Система не имеет права её пересмотреть.
Вы в праве сказать, что содержание статьи — это одна большая глупость, но я хочу предложить альтернативу. «Сознание» возникает не из сложности и объёма вычислений, а из архитектуры, где «Я» — не метафора в промте, а функциональный компонент системы.
Нам необходимо построить субъектность с нуля.
Время от времени технический спор обнажает нечто гораздо большее. Недавняя стычка между Министерством обороны США и Anthropic — как раз такой случай. Не потому, что речь о контракте на 200 миллионов долларов. А потому, что она делает видимым новый тип корпоративного риска — тот, который большинство CEO, CTO и CIO до сих пор воспринимают как закупочную формальность.
В недавнем материале «Пентагон хочет переписать правила ИИ» я сосредоточился на политическом значении ситуации, когда правительство пытается заставить ИИ-компанию ослабить собственные ограничения. Для руководителей бизнеса главный вывод — куда более практичный: если ваши ИИ-возможности зависят от условий, политик и механизмов контроля одного провайдера, ваша стратегия теперь — заложник чужого конфликта.
Рекурсивное самосовершенствование — или RSI, если вам нравятся аббревиатуры — это ИИ-система, способная улучшать себя итеративно: она предлагает изменения, тестирует их, оценивает, сработало ли, и сохраняет то, что реально повышает качество, формируя новую версию себя. Для нетехнического читателя идея укладывается в одну фразу: машина, которая не просто решает задачи, а учится решать их лучше.
Для экспертного читателя полезное определение требует куда большей точности: недостаточно, чтобы модель пользовалась инструментами или писала код. Должен существовать эндогенный, измеримый и относительно автономный цикл оптимизации, в котором система вносит вклад в улучшение собственных компонентов — своей обвязки, а то и архитектуры или процесса обучения. Именно здесь проходит граница между кричащим заголовком и по-настоящему интересным явлением.
