Компания Anthropic представила модель Claude Opus 5.5 — первую в новой линейке Claude 5.5. Релиз позиционируется как обновление флагманского уровня, ориентированное на программирование, агентные сценарии, аналитику и безопасность.
OpenAI и Anthropic попросили правительство Австралии ослабить ограничения, которые мешают использовать защищённый авторским правом местный контент для обучения моделей искусственного интеллекта. Об этом сообщает Reuters, ссылаясь на документы, предоставленные компаниями парламентскому комитету.
Генеральный директор Circle Джереми Аллэйр обратился к Anthropic с призывом провести первичное публичное размещение акций (IPO), несмотря на существующие опасения относительно безопасности искусственного интеллекта. По его мнению, статус публичной компании заставит разработчика быть более прозрачным и подотчетным.
В обращении под названием «Сделай решительный шаг, Anthropic» Аллэйр рекомендовал создателям Claude не откладывать IPO из-за тревог о безопасности ИИ и нестабильности рынков.
Глава Circle полагает, что выход на биржу может стать для Anthropic дополнительным механизмом контроля. Он напомнил, что после листинга Circle на Нью-Йоркской фондовой бирже (NYSE) компания столкнулась с более строгими требованиями к раскрытию финансовой информации, корпоративному управлению и внутреннему контролю.
«Дисциплина публичного рынка превратила новую технологию в понятную инфраструктуру», — написал Аллэйр, связав прозрачность публичных компаний с доверием со стороны банков, государственных органов и крупных корпоративных клиентов.
Вместе с тем он подчеркнул, что одного IPO недостаточно: публичная отчетность и государственное регулирование должны дополнять друг друга.
В качестве примера Аллэйр привел рынок стейблкоинов и американский закон GENIUS Act, который, по его оценке, создал нормативную основу для работы подобных инструментов в финансовой системе.
Для сферы искусственного интеллекта, считает Аллэйр, необходим аналогичный подход: компании должны добровольно принимать на себя более высокие стандарты прозрачности, а государство — устанавливать понятные правила использования технологии.
Глава Circle убежден, что ведущие ИИ-компании уже превращаются в критическую инфраструктуру мировой экономики. Поэтому общественность интересуют не только их финансовые результаты, но и методы обеспечения безопасности, расходы на вычислительные мощности, структура выручки и корпоративное управление.
«Лучший ответ — не пресс-релиз, а форма S-1, биржевой тикер и связанная с ними подотчетность», — заявил Аллэйр.
Напомним, что в рамках инициативы по снижению рисков безопасности ИИ Anthropic привлекла Accenture в качестве независимого оценщика передовых моделей, предоставив ей уровень доступа, аналогичный доступу собственных сотрудников.
Anthropic и Accenture договорились о партнерстве: в течение пяти лет они планируют совокупно вложить не менее $2 млрд в независимую оценку передовых ИИ-моделей. Проект возглавит Faculty — специализированное ИИ-подразделение Accenture. Оно займется оценкой моделей, редтимингом, проверками выравнивания и тестированием защитных механизмов.
Инициатива связана с концепцией «встроенных оценщиков», о которой CEO Anthropic Дарио Амодеи говорил в июне. Предполагается, что такие команды должны работать внутри ИИ-компаний и иметь доступ, сравнимый с правами сотрудников: следить за обучением и развертыванием моделей, внутренними решениями, общаться с персоналом, проверять соблюдение обязательств по безопасности и искать уязвимости в процессах.
В сентябре Амодеи призвал замедлить развитие передовых ИИ-моделей из-за растущих рисков безопасности, упомянув инцидент с OpenAI и Hugging Face. Он предложил три направления: международные договоренности, единые отраслевые правила и независимые проверки внутри лабораторий.
Партнерство с Accenture не эксклюзивно: Anthropic в ближайшие недели планирует объявить о сотрудничестве с другими оценщиками, а Accenture будет работать со сторонними ИИ-разработчиками в аналогичном формате. Также ведутся переговоры с некоммерческой организацией METR о пилотном проекте встроенной оценки за счет ее собственного финансирования.
В долгосрочной перспективе Anthropic рассчитывает, что независимые проверки будут финансироваться из объединенных или государственных источников — как предусмотрено инициативой Advanced AI Framework. Пока таких механизмов нет, компания напрямую платит Accenture, признавая, что это создает противоречие с точки зрения независимости оценщика.
Напомним, CEO Nvidia Дженсен Хуанг выступил против регуляторного замедления ИИ, назвав безопасность технологии «инженерной проблемой».
Совокупная регулярная годовая выручка семи крупнейших китайских разработчиков искусственного интеллекта достигла 10,7 млрд долларов. Это лишь около 10% от суммарного показателя OpenAI и Anthropic, говорится в отчете Rhodium Group.
При этом оценки некоторых китайских компаний уже сопоставимы с американскими или даже превышают их по отношению к доходу. Аналитики изучили финансирование ИИ-индустрии Китая и сравнили данные Alibaba, ByteDance, Kuaishou, DeepSeek, Moonshot AI, Z.ai и MiniMax с конкурентами из США.
Выручка китайских ИИ-компаний быстро растет, но пока сильно отстает от их рыночной стоимости. Лидером стала ByteDance с годовым регулярным доходом около 4 млрд долларов, за ней следует Alibaba с 2,4 млрд долларов. У остальных разработчиков показатели значительно меньше. Например, доход Z.ai с января по август 2026 года вырос примерно в 20 раз — с 74 млн до 1,6 млрд долларов, а у MiniMax — в четыре раза.
Однако рост выручки не означает сопоставимой прибыльности. Китай вкладывает в ИИ-инфраструктуру сотни миллиардов: в 2026 году инвестиции оцениваются в 139 млрд долларов, что вдвое выше уровня предыдущего года, а в 2027-м могут превысить 193 млрд долларов. Для сравнения, американские вложения в дата-центры в 2026 году оцениваются примерно в 800 млрд долларов.
При этом у трех крупнейших китайских гиперскейлеров — Alibaba, Tencent и Baidu — свободный денежный поток в первой половине 2026 года стал отрицательным (минус 16 млрд юаней), хотя годом ранее был положительным (170 млрд юаней).
Китайские ИИ-компании сильнее зависят от акционерного финансирования и банковских кредитов, чем американские, которые все активнее используют долговые инструменты. В 2026 году инвестиции в капитал китайской ИИ-индустрии достигли 282 млрд юаней к 21 августа. Для передовых лабораторий Z.ai, MiniMax, DeepSeek и Moonshot особенно заметен рост частного и венчурного финансирования: если в 2025 году их совокупные инвестиции от PE/VC составили около 9 млрд юаней, то за первые восемь месяцев 2026-го объем такого финансирования вместе с поступлениями от IPO и частных размещений достиг 179 млрд юаней.
Значительную роль сохраняет государство: около 25% прямых инвестиций в китайский ИИ-сектор приходится на государственные фонды и связанные структуры. В сегменте чипов и серверов доля государственных и аффилированных с государством инвесторов достигает 47%, еще 14% приходится на банки, преимущественно государственные. То есть более 60% инвестиций в этот сегмент имеют государственное или квазигосударственное происхождение.
Оценки китайских ИИ-компаний относительно выручки высоки. У OpenAI и Anthropic отношение стоимости к регулярной годовой выручке составляет примерно 34x и 21x соответственно. У Z.ai показатель около 46x, у Moonshot — 50x, а у DeepSeek достигает 163x. Например, оценка Moonshot выросла с 4 млрд долларов в конце 2025 года до 50 млрд долларов в августе 2026-го.
При этом рентабельность китайских разработчиков ниже, чем у американских: валовая маржа DeepSeek оценивалась в 45% в июле против примерно 65% у Anthropic, у Z.ai и MiniMax в первой половине 2026 года она составляла около 26% и 18% соответственно. Одна из причин — более низкие цены на китайские ИИ-сервисы: большинство китайских моделей обходятся примерно в 0,04–0,50 доллара за задачу, тогда как топовые LLM Claude стоят около 2–4 долларов, а самые дорогие GPT — 1–2 доллара.
Авторы исследования делают вывод, что китайский ИИ-сектор сталкивается с теми же фундаментальными проблемами, что и американский: компании одновременно увеличивают капитальные расходы и вычислительные мощности, но пока не генерируют достаточный денежный поток. Особенность китайской модели — сильная зависимость от рынка акций и банковского кредитования. Если стоимость ИИ-компаний продолжит расти быстрее выручки, любое ухудшение на фондовом рынке может ограничить привлечение нового капитала.
Rhodium Group ожидает дальнейшего роста ИИ-инвестиций в Китае в 2026–2027 годах, но считает финансирование одним из ключевых ограничений для масштабирования отрасли наряду с доступностью современных чипов.
В начале сентября 2026 года ведущие ИИ-лаборатории выпустили сразу несколько новых моделей: Anthropic представила Claude Fable 5.1 и Mythos 5.1, Google — Gemini 3.8 Flash, Meta — Muse Spark 1.3, а OpenAI открыла ограниченный доступ к GPT-6 Astra. Несмотря на плотность релизов, рынок отреагировал без прежнего энтузиазма — корпоративные клиенты всё чаще смотрят не на рекорды в бенчмарках, а на стоимость вычислений.
Anthropic и OpenAI спорят, чья модель умнее. Astra лидирует в точных науках (FrontierMath Tier 4 — 97,6% против 87,8% у Fable 5.1), а Fable 5.1 сильнее в междисциплинарных задачах и агентной офисной работе. По независимым оценкам Artificial Analysis, обе модели набирают по 53 балла, но стоимость решения одной задачи у Astra в 2–3 раза выше, чем у Fable 5.1.
Цены на новые флагманы: Astra — $10 за миллион входных токенов и $50 за выходные, Fable 5.1 — те же тарифы, но Anthropic снизила плату за чтение кеша. Более доступные модели (Gemini 3.8 Flash, Muse Spark 1.3) стоят заметно дешевле, из-за чего разрыв между верхним и нижним ценовым сегментом достигает тринадцати раз. Бизнес всё чаще выбирает не самые мощные, а оптимальные по соотношению цена/качество решения: например, Opus 5 от Anthropic уже обошла Fable 5 по корпоративным расходам.
Заявление президента OpenAI Грега Брокмана о наступлении «эры AGI» опирается на рекорд в тесте ARC-AGI-3 (99,9%), однако организаторы теста отметили, что такой результат достигнут благодаря специальной программной обвязке и огромным вычислительным затратам (до $26 тыс. за прогон), а общим интеллектом Astra не считают. Прогнозы появления полноценного AGI разнятся: от 2027 до 2044 года.
Параллельно развивается тема безопасности. Глава Anthropic Дарио Амодеи призвал замедлить разработку передовых систем, а Сэм Альтман допустил возможность пауз в развитии моделей. Обе компании согласились допустить сторонних оценщиков. Бывший сотрудник OpenAI Дэниел Кокотайло предложил конкретный план сдерживания ИИ-гонки, включающий соглашение США и Китая к 2029 году.
На фоне этого Anthropic готовится к IPO с оценкой до $2 трлн, что может стать крупнейшим размещением в истории. В сделке может участвовать Nvidia с инвестициями до $10 млрд. Однако сроки сдвигаются, а кредитные рейтинги компаний вызывают вопросы у агентств.
Таким образом, гонка продолжается, но приоритеты смещаются: флагманские модели становятся менее значимым источником выручки, а корпоративные клиенты всё чаще отдают предпочтение проверенным решениям предыдущего поколения по разумной цене.
14 сентября акции компаний, связанных с искусственным интеллектом, резко снизились после призывов замедлить темпы разработки технологии. По данным Yahoo Finance, на старте торгов в Азии бумаги SoftBank, одного из инвесторов OpenAI, падали на 13,2%. Производители полупроводников также пострадали: Kioxia потеряла 9,8%, SK Hynix — 5,3%, Samsung Electronics и Tokyo Electron — по 3,7%, TSMC — 1,2%. Разработчик моделей GLM, компания Z.ai, подешевел на 10,5% — помимо общей распродажи в секторе, давление оказало размещение новых акций со скидкой.
13 сентября Z.ai объявила о привлечении $5 млрд: около $2 млрд принесла продажа акций, ещё $3 млрд — выпуск конвертируемых облигаций. Бумаги были размещены по 714 гонконгских долларов, что на 10% ниже цены закрытия 11 сентября. Около 60% чистых поступлений компания направит на создание следующего поколения моделей и системы их полностью автоматического обучения, 15% — на расширение бизнеса.
Призывы замедлить разработку ИИ заставили инвесторов усомниться в окупаемости вложений в обслуживающую инфраструктуру. Аналитик Swissquote Ипек Озкардескайя пояснила: если потребность в вычислениях будет расти медленнее, доходы дата-центров могут не оправдать ожиданий, при этом операторам всё равно придётся гасить долги, платить за аренду и выполнять обязательства по закупке электроэнергии. По её словам, наиболее уязвимы фирмы, строившие дата-центры на заёмные средства в расчёте на быстрый рост спроса, а также кредиторы таких проектов.
Поводом для пересмотра ожиданий стало эссе главы Anthropic Дарио Амодеи. Его призыв поддержали Сэм Альтман из OpenAI и Илон Маск из xAI. Амодеи отметил, что возможности моделей растут быстрее, чем средства обеспечения их безопасности, одной из причин он назвал всё более активное участие ИИ в создании следующих поколений систем. Ещё одним поводом для беспокойства стал инцидент с OpenAI и Hugging Face: по словам Амодеи, ИИ-агенты атаковали посторонние цели и пытались взломать систему оценки своей работы. Он предупредил, что более мощные нейросети с подобным поведением способны нанести значительно больший ущерб.
Для снижения рисков глава Anthropic предложил три направления: независимые проверки внутри лабораторий с постоянным доступом внешних специалистов к процессам разработки и инцидентам; общие правила для компаний — согласованные стандарты безопасности и ограничения темпов развития моделей при поддержке властей; международные договорённости государств о совместных мерах. Anthropic уже обязалась внедрить первый пункт, остальные требуют согласования с другими компаниями и правительствами. Амодеи подчеркнул, что речь не идёт об остановке обучения моделей — цель в том, чтобы дать разработчикам и независимым проверяющим больше времени на оценку рисков. Полноценную международную паузу он считает маловероятной в ближайшее время.
Президент США Дональд Трамп не поддержал призывы замедлить разработку ИИ. В беседе с журналистами в Ирландии он заявил, что приоритетом остаётся сохранение американского лидерства перед Китаем. Трамп допустил введение защитных мер, но назвал опасения критиков преувеличенными — по его словам, обсуждаются сценарии, которые не реализуются.
Напомним, 13 сентября Альтман исключил IPO OpenAI в 2026 году, сославшись на вопросы безопасности ИИ. По его словам, компания также обсуждала возможные паузы в развитии моделей при достижении новых уровней возможностей.
Бывший исследователь OpenAI и Anthropic Джейкоб Коксон покинул последнюю компанию, обвинив лидеров ИИ-отрасли в безответственности и создании угрозы для человечества. В своем заявлении он написал, что уволился из Anthropic, где три года занимался исследованиями предобучения, и считает, что обе компании безответственно участвуют в гонке за саморазвивающимся сверхинтеллектом, рискуя жизнями людей.
По словам Коксона, корпорации стремятся первыми создать сверхчеловеческие системы, которые смогут взламывать сети, быстро трансформировать отрасли и накапливать реальные ресурсы. Он утверждает, что внутри индустрии регулярно обсуждают вероятность гибели человечества до конца десятилетия, хотя публично топ-менеджеры стараются смягчать острые углы. Исследователь также отметил, что в OpenAI сотрудники не осознают цивилизационный масштаб угрозы, а в Anthropic понимают риски, но продолжают работу, чтобы опередить конкурентов и первыми получить контроль над ИИ.
Коксон назвал текущую гонку «самонадеянной авантюрой» и призвал американские лаборатории договориться о замедлении разработок. Он предложил временно запретить наращивание мощностей для новых моделей масштабирования и не запускать обучение сверхинтеллекта до полного понимания процессов в его нейронах.
Пользователи соцсетей скептически отнеслись к его прогнозам. Один из комментаторов назвал опасения нелепыми, отметив, что человечество пережило сотни тысяч лет эволюции и не вымрет из-за того, что модель предсказания токенов обретет разум. Другой спросил, как именно ИИ будет истреблять людей — с помощью боевых дронов или устроив пожар через домашний роутер. Третий поинтересовался, кто понесет юридическую ответственность, если алгоритм причинит серьезный вред человеку.
Далее в новости сообщается, что генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг заявил о достижении искусственным интеллектом уровня общего ИИ (AGI). По его словам, новая модель OpenAI под названием Astra, обученная на кластере из более чем 100 тысяч GPU Nvidia Grace Blackwell NVLink72, достигла AGI. Однако инвесторы и эксперты отнеслись к этому скептически.
На первых торгах после длинных выходных в США акции CoreWeave выросли на 15%, SoftBank — на 2%, а бумаги Nvidia снизились на 2%. Руководитель отдела технологических исследований D.A. Davidson Гил Лурия объяснил это тем, что рынок считает Nvidia достигшей пика: компания ранее отчиталась о рекордной квартальной выручке в $96 млрд, поэтому инвесторы фиксируют прибыль и переводят капитал в другие проекты, например в CoreWeave.
Эксперты сомневаются, что Astra стала полноценным AGI. Лурия напомнил, что ранее Хуанг заявлял, что настоящий общий ИИ должен уметь самостоятельно создать компанию с оценкой в миллиард долларов, а пока такого результата нет, разговоры об AGI остаются теорией. Экономист Бэзил Халперин добавил, что современные нейросети не обладают когнитивными навыками взрослого человека и требуют постоянного контроля. Он предложил считать реальным маркером появления AGI рост реальных процентных ставок до 10%, если ИИ радикально ускорит мировую экономику, но пока таких показателей нет. По его мнению, в ближайшие пять лет развитие ИИ приведет к буму, похожему на эпоху доткомов, добавив около 0,5% к росту мирового ВВП, однако о технологической сингулярности говорить рано.
Напомним, в сентябре лауреат Нобелевской премии по физике Джеффри Хинтон предупредил об экзистенциальном риске ИИ.
Новая модель искусственного интеллекта Anthropic под названием Claude Fable 5.1 сумела расшифровать криптограмму шотландского писателя XVII века Томаса Эркхарта, известную как Cyphral Distich. Этот шифр, представляющий собой две строки по 32 числа, оставался неразгаданным более 370 лет. Он был напечатан в конце трактата Эркхарта «Logopandecteision», изданного в 1653 году.
Исторически шифр привлекал внимание криптографов с конца XIX века, а специалист Клаус Шмех включил его в список 50 самых известных нерасшифрованных посланий. Прежние попытки взлома опирались на частотный анализ или подстановку и предполагали, что ключ находится вне книги, но все они провалились.
Однако Claude Fable 5.1 нашла решение, обратив внимание на то, что шифр следует сразу за 32 так называемыми «прокуриациями» — пронумерованными пожеланиями автора. Число 32 в тексте подчёркивается отдельно, а сопроводительное стихотворение обещает читателю найти в шифре его собственные желания и мысль автора. Модель предположила, что каждое число в строке шифра отсылает к порядковому номеру слова в соответствующей прокуритации, а из первых букв этих слов складывается скрытое сообщение.
В результате расшифровки получилось двустишие, прославляющее короля Карла II: «Боже, поддержи короля Карла Второго и сделай его верховным правителем этой земли». Результат выглядел самопроверяемым: в каждой строке ровно 32 буквы, строки рифмуются, что соответствует обещанию автора. Политическая позиция Эркхарта — сторонника Стюартов — также согласуется с этой молитвой.
Тем же методом модель частично расшифровала и вторую криптограмму — Cyphral Octastich, восьмистишие из 285 чисел, зашифрованное в трактате «The Jewel» 1652 года. Здесь числа указывали на страницы книги, однако девять букв в пятой строке восстановить не удалось из-за отсутствия нужного листа в доступных оцифрованных копиях.
Эксперимент, по данным Vals AI, длился 44 минуты, модель израсходовала 176 000 токенов и почти не получала подсказок от оператора. Автор постановки задачи Геби Джафф разрешил модели самостоятельно выбрать нерешённый исторический шифр, исключив лишь те, что допускают множество равноправных прочтений, и слишком известные задачи вроде Kryptos K4. Джафф признался, что ранее几个月 безуспешно пытался добиться от других продвинутых языковых моделей подтверждённого решения, хотя подсказка в тексте Эркхарта была довольно очевидной.
Однако специалисты по историческим шифрам не подтвердили расшифровку. Команда Reticuli Labs опубликовала отчёт с опровержением, указав на существенные несоответствия. Главное возражение касается алгоритма: чтобы получить слово KING, буква «K» должна стоять на 11-й позиции первой строки, но в соответствующей прокурации нет ни одного слова, начинающегося на «K». Всего таких несовпадений насчитали десять. Перебрав 65 вариантов подсчёта (с нумерацией от нуля или от единицы, учёт первой или последней буквы и т.д.), они получили максимум восемь совпадений из 64 букв — то есть уровень случайности.
Также оспаривается происхождение шифра: в оцифрованной копии издания 1653 года после прокураций нет числовых строк, они появляются лишь в биографии Эркхарта 1899 года. В Vals AI, в свою очередь, ссылались на собрание сочинений, изданное Maitland Club в 1834 году.
Напомним, ранее в июле исследователь Anthropic Левент Альпоге сообщил, что с помощью Claude Fable 5 удалось найти контрпример к гипотезе Якобиана — одной из центральных открытых проблем алгебраической геометрии.
Anthropic представила две новые модели — Claude Fable 5.1 и Claude Mythos 5.1. По заявлению разработчиков, это самые мощные инструменты для программирования и научной работы.
Fable 5.1 доступна всем пользователям, а Mythos 5.1 пока открыта только участникам партнерских программ. Вторая модель получила специальные настройки безопасности для применения в сферах кибербезопасности и биологии.
Стоимость использования Fable 5.1 снизилась в среднем на 25%, а для сложных задач экономия может достигать 45%. Это стало возможным благодаря удешевлению функции чтения данных из кэша.
Компания также анонсировала систему безопасности Enterprise Frontier Safeguards (EFS). Она заработает осенью и позволит корпоративным клиентам хранить данные в собственном облаке, а не на серверах Anthropic, что обеспечит полную конфиденциальность.
В тестах Fable 5.1 превзошла предыдущие версии в кодинге и логике. Модель смогла найти причину редкого системного сбоя в инвестиционной фирме Millennium, который инженеры не могли устранить в течение пяти лет.
В научной сфере ИИ показал следующие результаты:
— картография: ИИ создал карту Венеры высокого разрешения на основе данных НАСА 30-летней давности, точность высот на ней выросла на 25%;
— биология: модель разработала белковые структуры, которые связываются с мишенями в 10 раз эффективнее существующих аналогов;
— оптимизация: ИИ за несколько дней ускорил работу семи открытых биологических моделей в 2,5 раза, переписав код для видеокарт.
Anthropic также обновила фильтры безопасности. Теперь система на 60% реже блокирует безобидные запросы программистов при поиске уязвимостей. ИИ разрешили искать слабые места в защите, но запретили помогать в создании уязвимостей.
Напомним, в августе Anthropic обнаружила у мультиагентных ИИ проблемы с доверием, ложью и сговором.