Американский стартап пообещал заменитель SpaceX Falcon 9 для запуска 20 000 орбитальных дата-центров Стартап Cowboy Space представил проект частично многоразовой ракеты Big Iron и пообещал запустить первый аппарат уже в 2028 году. Ракета высотой 86 метров сможет выводить на орбиту более 15 тонн груза, а её верхнюю ступень хотят превратить в автономный сервер для орбитальных дата-центров. Компания планирует развернуть группировку из 20 тысяч серверов с ускорителями Nvidia и уже подала соответствующие заявки в FCC. Пока Big Iron существует только на бумаге, поэтому заявленные сроки и характеристики вызывают серьёзные сомнения. #cowboyspace #многоразовыеракеты 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

✔️ Ведущие разработчики Claude Code ушли из Anthropic Об уходе 24 октября объявил Тарик Шихипар, один из самых публичных инженеров проекта, прежде исследователь MIT Media Lab и выпускник Y Combinator, вслед за ним уволился Энтони Моррис, автор десктопной версии агента. Шихипар проработал над проектом больше года и планирует взять перерыв, а в сообщении, собравшем миллионы просмотров, похвалил оставшуюся команду и посоветовал следить за обновлениями через Эдди Османи и Лидию Халли. Оба уходят на пике коммерческого успеха - по данным компании годовая регулярная выручка Claude Code превысила 2,5 млрд долларов. Thariq Shihipar в X ✔️ Sakana AI обучит с нуля модель для нужд государства Токийский стартап меняет курс и берётся за собственное обучение модели с рабочим названием Sakana Sawara. Известность японскому разработчику принёс Fugu, объединявший готовые нейросети, но работа на чужих весах несла риск зависимости, а Японии нужен технологический суверенитет без привязки к корпорациям США и Китая. Первую компактную версию новой модели обещают весной 2027 года, дальше её отмасштабируют до сотен миллиардов параметров. Целевыми областями станут национальная безопасность, финансовый сектор, поиск уязвимостей и разбор кибератак, а также оборонные задачи, причём ИИ-аналитику Sakana уже испытывает по контракту с японским Минобороны. nikkei.com ✔️ Nvidia оценила лицензию на управление агентами в 2000 долларов за ускоритель в год Дженсен Хуанг считает, что ПО скоро станет важнейшей частью бизнеса компании. По его словам, комплексная лицензия на развёртывание агентов на корпоративных ИИ-фабриках обойдётся примерно в 2000 долларов за ускоритель в год, и если подписка охватит хотя бы пять миллионов чипов, принесёт до 10 млрд долларов стабильной выручки. Как тариф будет сосуществовать с действующей AI Enterprise, подписка на которую стоит 4500 долларов, пока неясно. Само желание показывает перестройку Nvidia, которая готова предложить рынку не только чипы, но и готовую инфраструктуру, стремясь уйти от статуса чисто аппаратной компании. tomshardware.com ✔️ Обещанный Маском полнометражный ИИ-фильм вышел семиминутным роликом В июле Илон Маск анонсировал, что Grok Imagine выпустит полноценную и исторически точную экранизацию «Одиссеи» Гомера. Вместо полного метра xAI показала видео чуть дольше семи минут, проект теперь называют сериалом, сроки следующих эпизодов неизвестны. Ролик сняли с Wonder Studios и режиссёром Девом Уокером, дебютировал он в X без подробностей - ни сроков производства, ни затрат, ни состава моделей компания не раскрыла. По оценкам сообщества, видео получилось плохим из-за затянутых экспозиций, неестественных диалогов и невыразительных персонажей. Grok Imagine в X ✔️ Figure AI утвердила дизайн гуманоида Figure 04 На корпоративном собрании глава компании Бретт Эдкок сообщил, что облик робота нового поколения определён окончательно, и назвал новинку «первым iPhone среди гуманоидов». Главная особенность - в кисти с моторикой почти на уровне человеческой, приводов в ней больше, чем во всём теле. Производство комплектующих началось, внешний вид робота держат в секрете. Железо делают под новую модель Helix 3.0, которую Эдкок называет «baby AGI», и для её обучения развёрнут колоссальный сбор данных - приложение Index загружает по 81 минуте видео с действиями каждую секунду. За неделю на пополнение наборов данных ушло около 8,1 млн долларов, а за год Эдкок обещает вложить в данные больше, чем большинство робототехнических стартапов привлекли за всё время. Brett Adcock в X @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

На прошлой неделе немного погулял по GTC в Берлине. И одна из вещей, которая прямо бросилась в глаза, — практически полное отсутствие edge-решений со стороны самой NVIDIA. При том что запрос рынка на такие решения совершенно очевиден. На стенде NVIDIA был разве что DGX, а вот с остальным edge-железом было довольно грустно. При этом на выставке было с десяток стендов с различными роботами, множество демонстраций распознавания аудио, анализа видео и прочих edge AI приложений. И практически все, с кем я разговаривал и кто использовал NVIDIA, были не особенно довольны происходящим. Jetson'ы сейчас очень сложно достать. В результате часть команд использует для роботов и других edge-задач полноценные десктопы с видеокартами вроде RTX 5090. Выглядит это, конечно, немного как колхоз. Что интересно, даже на конференции NVIDIA многие рассказывали, что уже разрабатывают продукты на Qualcomm или активно рассматривают альтернативы Jetson. И это очень хорошо совпадает с моими собственными наблюдениями. Примерно месяц назад я тут публиковал видео как на OAK 4 можно запускать кучу сеток для обработки видео и для управления роботами Думаю, в ближайший год мы увидим всё больше и больше edge AI устройств на Qualcomm. Единственное, что меня немного расстраивает, — Qualcomm сейчас выглядит практически единственным серьёзным конкурентом Jetson в этом сегменте. Хотелось бы видеть ещё двух-трёх игроков с сопоставимыми возможностями. Из прикольного в этом направлении - https://www.luxonis.com/oak4-ffc По сути OAK4 без корпуса. Bare Bone $730, девкит $850. При этом ребята из Люксониса говорят что $200 в цене - это фиксированная надбавка за память. Как рынок упадёт они её снимут/уменьшат Из минусов. Сейчас у Qualcomm уже есть новое поколение которое и по железу и по цифиркам TOPS куда интереснее выглдяит. Но на нём пока готовых плат не видно. //П.С. не реклама. Но ребята из Люксониса мне за пару дней до релиза про него сказали и показали фоточки, а так как оно легло на мои впечатления от GTC - решил на старте дать ссылку на них:)

🔻 StreamEval: комплексный бенчмарк для стриминговых моделей от Nvidia Исследователи из NVIDIA, Tsinghua University, CMU, UC Berkeley, Princeton, NUS и Reactor опубликовали бенчмарк StreamEval, который оценивает способность моделей генерировать видео в реальном времени. Он проверяет, умеет ли модель выполнять запросы пользователя прямо во время стрима и при этом не ломать то, что уже есть в кадре. В бенчмарке 300 сценариев длиной от 15 до 300 секунд: поговорить с цифровым аватаром, попросить его поднять руку, сдвинуть камеру в сгенерированной сцене, перекрасить предмет в идущем видео. Авторы прогнали через StreamEval 37 моделей. Бенчмарк проверял пять типов задач. Результаты следующие: • Диалог с аватаром. Цифровой человек слушает речь пользователя, отвечает по смыслу и помнит, о чём шла речь раньше. Лучший результат у Vidu S2 Avatar: 75 из 100 за качество диалога. • Действия аватара. Аватар произносит заданный текст и по ходу выполняет команды вроде «подними правую руку» или «посмотри влево». Картинку модели держат хорошо: у Vidu S2 Avatar стабильность видео 97 из 100. А вот команды даже лидер корректно выполняет только в 37% случаев. • Генерация мира. Модель создаёт сцену и меняет её по командам: «лодка плывёт к причалу», «камера сдвигается вправо». Лучше всех команды выполняет Krea Realtime, и это всего 26% запросов. • Редактирование видео по тексту. В идущем видео нужно изменить объект по текстовой команде, например перекрасить вазу, и не испортить остальной кадр. Здесь лучший результат у Vidu S2 Editing: 57 из 100 за полностью корректные правки. • Редактирование видео по картинке. То же самое, но нужный вид объекта задаётся изображением. Это самая сложная задача: максимум 15 из 100. Проект открытый: код оценки опубликован на GitHub, тестовые сценарии с таймлайнами и медиафайлами выложены на Hugging Face, а результаты моделей собраны в лидерборде. #Benchmark

MotionBricks Генератор движений в реальном времени от NVIDIA: одна нейросеть на 350 тысяч навыков, 15 тысяч fps и задержка около 2 мс. До этого было только для Unitree G1 • Ходьба, бег, повороты по командам скорости и направления • Стили: хромающий, зомби, подпрыгивающий, боком, боевой • Переходы между стилями и походками прямо в рантайме • Взаимодействие с предметами: поднять меч, сесть, перепрыгнуть скамью • Новые задачи без дообучения и без тегов под задачу • Движение считается для двух тел: человеческого SOMA и робота Unitree G1 • Готовые модели идут в ONNX, чекпоинты на Hugging Face • Прокси-кадры задают взаимодействие, подход и контакт сеть додумывает сама • Рантайм на Warp, Newton и TensorRT, есть экспортер в ONNX • Демо на Unreal Engine 5 длиной 2:40 без склеек, фиксации стоп и ручных переходов github.com/NVlabs/motionbricks #animation #3d

RTX 5090 станут ещё большей редкостью: Nvidia перестала принимать заказы на GPU от производителей видеокарт GeForce RTX 5090 может стать ещё более дефицитной: Nvidia, по данным одного из партнёров, перестала принимать заказы на чипы GB202 и 32 Гбайт памяти GDDR7 для этой модели. При этом компания отрицает прекращение производства и обещает продолжить поставки, несмотря на нехватку мощностей. Сроки возобновления приёма заказов неизвестны, а подтверждений, что ограничения коснулись всех производителей, пока нет. Косвенно сокращение выпуска подтверждают и поставщики систем охлаждения: они получили заметно меньше заказов на RTX 5090 на 2027 год. #nvidia #видеокарты #geforcertx5090 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

Nvidia повторяет пузырь доткомов? Сейчас монтирую большой видос про схематоз Nvidia - как хитрый Дженсен Хуанг гоняет по кругу гигантские потоки бабла и раздувает всю ИИ-индустрию. Пока вникал - немного припух с объёмов, конечно.... Но ещё там есть нюансы, про которые СМИ почти не пишут, и один разберём прямо сейчас (остальные будут в видосе, coming very soon). Итак, про Nvidia часто пишут в духе "Хуанг раздувает пузырь доткомов 2.0". Так вот, не совсем. Во-первых, ИИ-кейс Nvidia больше похож не на доткомы, а на пузырь телекомов. Доткомы - это когда сегмент интернет-сайтов сначала распух, а потом отправился в чистилище. А телеком-пузырь шёл параллельно, там распухала-схлопывалась инфра под эти самые доткомы. Это по-первых. А во-вторых, с кейсом Nvidia есть одно тонкое, но решающее отличие. Итак, для начала давайте вспомним, что там вообще было четверть века назад: После Telecom Act 1996 (читай: разблокировки локальной телефонной связи для конкурентного рынка) в США разродились сотни альтернативных операторов - Winstar, Covad, Northpoint, McLeod и другие. Выручки у них было ноль, а план был примерно "ща как построим сеть... а дальше туда-сюда миллионер". Без шуток, у многих вообще стратегии не было - только слепая вера, что технологический дизрапт прямо положит им денежку прямо в карман. Деньги эти ребята брали либо на бирже через мусорные облигации, либо... у поставщиков железа для телекомов. Это были компании вроде Lucent, Nortel и Cisco. Они кредитовали операторов, чтобы те покупали их же оборудование (как Nvidia сейчас делает с OpenAI или Oracle). McKinsey тогда насчитал около $25 млрд таких кредитов у девяти вендоров к концу 2000 года. Кто-то даже брякнул про Lucent: "Они уже не продают оборудование. Они его дарят и называют это продажей". Был такой нео-телеком Winstar. В 1998 Lucent подписал с ним 5-летний контракт: железо плюс до $2 млрд кредита. Акции Winstar за 4 года выросли на 600%. А в марте 2001 Lucent не перевёл им очередные $90 млн. Winstar тут же пропустил платёж на $75 млн - кому бы вы думали? Правильно, Lucent'у. То есть, Winstar нужны были деньги Lucent, чтобы расплатиться с Lucent (👍). 18 апреля Winstar подаёт на банкротство и кидает встречный иск Lucent на $10 млрд. А потом SEC выясняет, что менеджер Winstar вместе с менеджером Lucent нарисовали "покупку софта" на $125 млн, чтобы Lucent красиво закрыл квартал. Это самый эпичный кейс, но вообще, так было устроено пол индустрии в тот момент. Кончилось предсказуемо. Акции огромного Lucent с $38 млрд выручки и 153 тысяч сотрудников упали до мусорных 55 центов за акцию, и в 2006 его сожрал французский Alcatel (помните такой?). Канадский Nortel аналогично - убыток $27,5 млрд за 2001, а в 2009 крупнейшее банкротство в истории страны, где больше всех потеряли пенсионеры (Nvidia тоже хочет завалить ИИ пенсионными деньгами - в видео расскажу, как именно). Cisco выжил, но списал $2,2 млрд запасов, пока доткомы распродавали их роутеры на eBay за 3 копейки. Всего сдохло почти 50 операторов за три года. "Так что, аффтар, Nvidia - это Lucent 2.0?" Нет, не совсем. И разница тут в деталях. А именно - как оформлена сделка. Lucent давал кредит: отгрузил железо → записал себе выручку → долг клиента повис на балансе в виде дебиторки. Клиент умер - выручка задним числом превратилась в убыток. Когда такого убытка стало много - Lucent умер следом. Nvidia же кредитов почти не даёт. Она покупает доли (в OpenAI, CoreWeave, xAI, ...) и обещает выкупить непроданные мощности - например, если CoreWeave настроит дата-центров в кредит и не сможет найти на них покупателя. При потенциальном банкротстве кого-то из этой цепочки доля Nvidia просто спишется в ноль. Это грустно-печально, но не смертельно при $50 млрд операционного потока в год. А главное - долги под все эти дата-центры лежат не у Nvidia. Они у самого CoreWeave (ну, или у Oracle, смотря кто вам больше нравится), а ещё в специальных SPV-прокладках. А сейчас Хуанг хочет ещё и на топ-фонды всё это переложить (это как раз к слову про пенсии - подробнее в видосе расскажу). Грубо говоря, Lucent тогда стал банком и утонул вместе с лопнувшими заёмщиками. А Nvidia скорее брокер, который берёт себе комиссию и жёстко бенефецирует со всего ИИ-бума, но риск скидывает на других. Так что, если ИИ-пузырь и рванёт, то самый сильный удар придётся не на Nvidia, а на кое-кого другого. Дизраптор

Любителям схем со слоями. Вот как та же "модель OSI" только про ИИ 21 октября глава Nvidia выступил с кейноутом GTC Berlin в Темподроме. Мне не удалось сходить, но видео есть. Начал он с простого вопроса: что такое ИИ. Ответ Хуанга: ИИ это производство, а не просто программная технология. Компьютер теперь не инструмент в руках человека, а часть машинерии и инфраструктуры, то есть фабрик, которые выпускают интеллект. Продукция этих фабрик это токены. Для наглядности он предлагает думать об ИИ как о пятислойном пироге: — Энергетика. Фундамент, без электричества дальше ничего не работает. — Вычисления. Чипы, серверы, сети. Это слой самой Nvidia. — Фабрики ИИ. Дата-центры, которые не хранят данные, а производят токены. — Модели. Это не только языковые модели, но и биология, химия, физика, движения роботов, анимация, причем модели любых размеров. — Приложения. Верхний слой, где появляются деньги. Любое успешное приложение тянет за собой все слои ниже, вплоть до электростанции, которая его питает. Цифры для масштаба. Фабрика ИИ мощностью один гигаватт стоит около 50 млрд долларов. Главный посыл для европейцев: мало потреблять ИИ, нужно его производить, и все это можно делать в Европе, причем процесс уже идет. Сам "слоеный пирог" не новый. Впервые Хуанг показал эту схему в январе в Давосе, на сцене вместе с главой BlackRock Ларри Финком. В марте он написал об этом отдельную колонку в блоге Nvidia. Что тут интересно. Формально Nvidia занимает один слой из пяти. Но у компании уже есть свои открытые модели, свои готовые фабрики в контейнерах, своя платформа для агентов. TechRadar заметил, что если Nvidia пойдет дальше в модели, инфраструктуру, энергоснабжение и приложения, она окажется почти во всех слоях собственной схемы. А вот то, что внизу пирога лежит энергия, а не алгоритмы, это честно. Хуанг прямо называет энергию главным ограничением того, сколько интеллекта система может произвести. И, к слову, а попробуйте вспомнить какую-нибудь компанию, которая производит оборудование для энергетики... ну? Скорее всего это будут как раз европейские Siemens, Schneider Electric, ABB. Ну, кто-то еще вспомнит General Electric / GE Vernova или Hitachi. Но, там много всего интересно в энергетике и особенно в фундаментальных исследованиях и разработке. Потому Дженсен Хуанг и выступал в Берлине.

Основатель Nvidia Дженсен Хуанг впервые побывал в Казахстане, высоко оценив технологический потенциал страны Основатель Nvidia Дженсен Хуанг впервые посетил Казахстан и познакомился с местными проектами в сфере ИИ, робототехники и цифровых технологий. Ему показали платформу alem.ai на базе ускорителей Nvidia H200, роботов и проект масштабного кластера ЦОД Data Center Valley в Экибастузе. Хуанг также встретился с молодыми разработчиками, студентами и участниками ИИ-хакатона HackAlem AI. Он заявил, что благодаря энергетическим ресурсам и планам по строительству дата-центров Казахстан может стать крупным вычислительным хабом для европейской ИИ-инфраструктуры. #nvidia #дженсенхуанг #казахстан 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

Nvidia сама спровоцировала дефицит видеокарт GeForce — ради ИИ-чипов, которым негде работать Аналитики считают, что Nvidia перенаправила мощности с игровых GeForce на ИИ-ускорители, из-за чего возник дефицит видеокарт и оперативной памяти. Компания якобы добивается от Amazon, Google, Microsoft и Meta предоплаты за чипы, которые пока некому и негде использовать. Тем временем H100, B200 и GB300 простаивают на складах, а дата-центры и энергосети не успевают за поставками. Если спрос со стороны облачных гигантов резко упадёт, Nvidia может столкнуться с переизбытком продукции и масштабной коррекцией рынка. #nvidia #ии #дефицит 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

«Памяти всегда можно использовать больше»: глава Nvidia отверг опасения по поводу перепроизводства Глава Nvidia Дженсен Хуанг не верит в грядущий избыток оперативной памяти: по его мнению, спрос со стороны ИИ будет расти ещё много лет. Он отметил, что HBM останется востребованной в дата-центрах, а Nvidia продолжит закупать большие объёмы энергоэффективной LPDDR. Инвесторы настроены куда осторожнее: акции SK hynix, Samsung и Micron резко упали на фоне прогнозов о перепроизводстве к 2029 году. Хуанг также допустил сотрудничество с китайской CXMT и раскритиковал американские ограничения на поставки чипов, заявив, что они лишь ускоряют развитие отрасли в Китае. #nvidia #память #dram 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK