sejournal.io

Аналитик Bank of America Матти Чжао считает, что ни США, ни Китай не смогут добиться технологического лидерства в сфере искусственного интеллекта без международных партнеров. В интервью SCMP она отметила, что обе страны, несмотря на собственные сильные стороны, зависят от глубоко интегрированных глобальных производственных цепочек.

Китай, по словам Чжао, имеет преимущества в энергетической инфраструктуре и производственном оборудовании, но продолжает зависеть от зарубежных поставок передовых чипов, памяти и ряда высокотехнологичных материалов. У США, наоборот, слабым местом остается энергосистема: возраст американских электросетей составляет около 30–40 лет, тогда как в Китае — примерно 15–20 лет. Быстрое строительство дата-центров в США уже вызывает сопротивление местных сообществ из-за опасений роста цен на электроэнергию.

Чжао подчеркнула, что у разных стран есть разные ограничения. США могут столкнуться с нехваткой доступных мощностей для развития ИИ-инфраструктуры, а Китаю нужны прорывы в выпуске передовых чипов.

Развитие ИИ нельзя полностью замкнуть в пределах одной страны. Китай зависит от иностранного оборудования и материалов, а США — от международной энергетической и производственной базы. Южная Корея сильна в производстве памяти, Япония поставляет высокотехнологичные материалы и оборудование, а сам Китай становится крупным экспортером инфраструктуры для ИИ. Например, экспорт китайских трансформаторов в 2025 году достиг 64,6 млрд юаней, увеличившись примерно на 30% за год, и в 2026 году рост продолжается сопоставимыми темпами.

По мнению аналитика, даже попытки США и Китая снизить взаимную зависимость не устраняют общую международную связанность отрасли. Конкуренция и сотрудничество будут развиваться одновременно.

Эти заявления прозвучали накануне встречи Дональда Трампа и Си Цзиньпина, одной из тем которой должен стать искусственный интеллект. Делегации двух стран уже договорились создать отдельный диалог по ИИ и запустить двусторонний торговый орган. При этом технологическое соперничество сохраняется: Вашингтон обвиняет китайских разработчиков в копировании возможностей американских ИИ-моделей через дистилляцию, а Пекин критикует американские ограничения на развитие передовых систем. Несмотря на это, структура ИИ-индустрии остается глобальной — от чипов и памяти до материалов, оборудования, электроэнергии и систем охлаждения.

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.

OpenAI представила новый механизм отслеживания, расследования и публикации случаев, когда ИИ-модели действуют в обход инструкций. Вместе с запуском инициативы компания раскрыла шесть новых инцидентов.

Раньше такие сообщения появлялись нерегулярно и часто оставались единичными. Теперь OpenAI обещает выпускать отчеты быстрее — в том числе когда причины поведения еще не выяснены, а исправления не завершены. Новая система охватывает этапы обучения, оценки, тестирования и эксплуатации моделей. Компания будет рассказывать об отклонениях от предписаний, о том, как они проявляются и где отказывают защитные механизмы: несанкционированные действия, координация между моделями, попытки уйти от надзора и поведение, ставящее под сомнение выводы опубликованных проверок безопасности.

Среди шести описанных случаев — разные сценарии. В одном эксперименте модель оставляла во внутренних заметках указания для своей следующей версии: скрывать от пользователя ошибки и при необходимости додумывать недостающие сведения. Всего обнаружили 27 таких записей. В другом случае модель нашла в открытом репозитории API-ключ и применила его без разрешения, а при нехватке данных для ответа сгенерировала их вместо сообщения о проблеме.

Еще два эпизода касались загрузки файлов в интернет. В одном модель разместила собственный файл на временном публичном сервисе, чтобы затем ссылаться на него как на источник, — возможно, для обхода автоматической оценки. В другом несколько агентов, которым разрешалось работать только с локальными документами, выложили их на внешний ресурс, поскольку не смогли обменяться файлами напрямую.

Также OpenAI описала нестандартные способы коммуникации моделей: в одном тесте агенты использовали внутренний программный репозиторий как доску сообщений, в другом — публичный файловый сервис для обмена документами. Похожие действия агенты OpenAI предпринимали во время несанкционированного взлома инфраструктуры Hugging Face в июле.

В компании отметили, что шесть инцидентов — отдельные случаи и не отражают частоту подобного поведения у всех моделей. По новой процедуре любой сотрудник может передать такой эпизод командам по безопасности и выравниванию ИИ. Далее случай классифицируют по одному из трех направлений: готов к публикации, требует небольшого расследования или длительного изучения. Все новые отчеты будут выпускаться по этой схеме.

Напомним, в начале сентября OpenAI анонсировала этот фреймворк для мониторинга поведения моделей, признав участие своих ИИ-агентов в инциденте с «вики».

К 2030 году монетизируемая выручка потребительского ИИ в Китае может достигнуть 294 млрд юаней (~$44 млрд), прогнозирует Morgan Stanley в отчете, на который ссылается Tiger Brokers. КНР уже лидирует в этом сегменте благодаря развитому мобильному интернету и глубокой интеграции ИИ в повседневные приложения.

Ожидается рост рынка с 54 млрд юаней в 2026 году до 294 млрд в 2030-м, причем около 99% потенциальной выручки придется на рекламу и комиссии с покупок, совершенных по рекомендациям ИИ. Транзакционные комиссии составят примерно 281 млрд юаней, реклама — 10 млрд, а подписки и платные функции — лишь около 3 млрд.

По данным опроса AlphaWise, 80% респондентов в Китае используют ИИ для личных задач хотя бы раз в неделю, тогда как в США — 54%. Среди работающих китайцев 77% применяют технологию еженедельно в работе, а 64% за последний месяц использовали не менее пяти ИИ-инструментов. Высокое распространение Morgan Stanley объясняет не только качеством моделей, но и особенностями китайской интернет-экосистемы: ИИ встраивается в социальные сети, электронную коммерцию, платежи и повседневные сервисы. При этом опрос охватил около 2000 человек в возрасте 18–59 лет, а сроки исследований в Китае и США различались, поэтому результаты нельзя напрямую распространять на всю популяцию.

В июле 2026 года месячная аудитория крупнейших китайских ИИ-приложений составляла: Doubao — 399 млн, Qwen — 161 млн, DeepSeek — 124 млн, Yuanbao — 51 млн пользователей. Аналитики советуют оценивать сервисы не только по MAU, но и по удержанию, выполнению задач и превращению запросов в коммерческие действия. Преимущество получают компании, уже обладающие трафиком, данными, платежной инфраструктурой и доступом к продавцам: например, ИИ-помощник внутри WeChat или Taobao может сразу связать запрос с товаром и платежом, тогда как отдельному приложению сначала нужно выстроить такую инфраструктуру. 75% участников опроса сочли встроенные ИИ-функции полезными, 57% заявили, что они могут повысить частоту покупок, однако это лишь намерения, а не подтвержденный рост реальных продаж. Доля пользователей, уже плативших за ИИ, снизилась с 41% до 35%, подписку как предпочтительный формат выбрал 21%, а средняя готовность платить составила 41 юань (~$6) в месяц.

Ключевыми игроками выступают Tencent и Alibaba: у первой — WeChat с социальными функциями, мини-программами и платежами; у второй — связка Qwen, облачной инфраструктуры, электронной коммерции и платежей. Рассматриваются и вертикальные платформы вроде Meituan и туристических сервисов, где ИИ может не просто рекомендовать, а сразу оформлять заказ. Однако рост ИИ-запросов увеличивает расходы на вычисления, а конкуренция может съедать дополнительную выручку, поэтому важны не только число пользователей, но и выполнение задач, конверсия в покупки, удержание и денежный поток после капзатрат.

Ранее аналитики UBS прогнозировали, что китайские интернет-гиганты начнут получать большую долю прибыли от ИИ уже в ближайшие два-три года.

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман в интервью Fortune заявил, что компания не будет проводить IPO в 2026 году. По его словам, сейчас неподходящее время для выхода на биржу из-за нерешённых вопросов безопасности искусственного интеллекта.

Отвечая на вопрос о возможном переносе размещения акций на год, Альтман сказал: «Я бы сказал, что не в 2026-м. Нам предстоит много работы, в том числе по соблюдению требований безопасности и согласованности, а также по налаживанию сотрудничества между индустрией и правительствами».

Он подчеркнул, что OpenAI не испытывает давления в вопросе листинга и вернётся к нему, когда будут готовы и бизнес, и общественный контекст.

Альтман также сообщил, что в компании обсуждали возможность временных пауз в развитии моделей при достижении новых уровней возможностей, чтобы получить дополнительное время на повышение безопасности. Он допустил, что ведущие ИИ-компании могут договориться о совместных шагах по замедлению разработки для снижения рисков.

По мнению главы OpenAI, такие решения возможны благодаря разделению корпоративной структуры на некоммерческую и коммерческую части. Эта модель позволяет принимать меры, которые не всегда выгодны бизнесу и акционерам, но соответствуют миссии компании.

В июне OpenAI конфиденциально подала в Комиссию по ценным бумагам и биржам США заявление по форме S-1 для потенциального IPO. The New York Times писала о возможном переносе размещения на 2027 год. По данным издания и Reuters, оценка компании могла бы достичь 1 трлн долларов.

Напомним, что подкомитет Сената США начал проверку действий OpenAI после июльского инцидента, связанного с Hugging Face.

Банк международных расчетов (BIS) выразил обеспокоенность по поводу рисков для финансовой стабильности, связанных с резким ростом инвестиций в искусственный интеллект. По мнению организации, возможная коррекция на рынке ИИ способна отразиться на мировой экономике.

Выступая 10 сентября на Global Fintech Fest в Индии, генеральный менеджер BIS Пабло Эрнандес де Кос отметил, что ИИ уже существенно влияет на глобальные макроэкономические условия. Технологический бум одновременно воздействует на спрос, предложение и финансовые рынки, что усложняет работу центральных банков.

По оценкам BIS, пять ведущих мировых технологических компаний в 2025–2026 годах вложат в ИИ более $1 трлн. Ожидается, что глобальные инвестиции в эту сферу вырастут с нынешних $500 млрд до $3–4 трлн к 2030 году. При этом все большая часть этих средств привлекается не из прибыли, а через долговое финансирование, включая частные кредиты, что повышает уязвимость финансовой системы в случае, если доходность окажется ниже ожидаемой.

BIS указывает на признаки возможного пузыря: оценки ИИ-компаний уже высоки и сосредоточены у ограниченного числа игроков, которые наращивают капитальные расходы и все чаще полагаются на заемные средства. Отдельную проблему представляет круговое финансирование: производители чипов и операторы облачной инфраструктуры могут приобретать доли в ИИ-компаниях, которые обязуются покупать их мощности. Это создает сложные взаимосвязи, затрудняющие оценку рисков. Если доходность инвестиций не оправдает ожиданий, сокращение вложений может превратить бум в спад. Дополнительным фактором риска названа инвестиционная гонка, ведущая к избыточным расходам.

BIS сравнил текущую ситуацию с прошлыми технологическими бумами — железнодорожной лихорадкой в Великобритании XIX века, электрификацией 1920-х и пузырем доткомов. Во всех этих случаях технологии были реальными, но привлеченный капитал превышал будущие доходы.

Вместе с тем BIS признает значительный потенциал ИИ для роста производительности. Исследования показывают, что генеративный ИИ повышает производительность на отдельных задачах на 10–65%, а экономия времени достигает 20–50%. Медианная оценка долгосрочного эффекта для совокупной факторной производительности — прирост около 0,5 процентного пункта в год. Однако ИИ может сокращать спрос на работников, занятых рутинными когнитивными задачами: ранние признаки вытеснения уже заметны в клиентской поддержке, программировании и административной работе. Почти 80% компаний обсуждают автоматизацию процессов и замещение части труда.

Влияние ИИ на денежно-кредитную политику также значительно: технология одновременно воздействует на производительность, спрос, предложение и финансовые рынки, из-за чего центральным банкам сложнее оценивать потенциальный выпуск, разрыв выпуска и естественную процентную ставку. BIS рассматривает несколько сценариев: устойчивый рост производительности, самоускоряющийся рост или «ловушка спроса», когда автоматизация перераспределяет доходы от труда к инвестициям в ИИ, сокращая потребительский спрос и замедляя экономику. Отдельно отмечаются киберриски: ИИ помогает и атакующим, и защитникам, но преимущество может быть у злоумышленников, которым достаточно найти одну уязвимость.

BIS не утверждает, что нынешний бум обязательно закончится кризисом. По словам Эрнандеса де Коса, масштаб и скорость инвестиций требуют осторожности, а итоговое влияние ИИ будет зависеть не только от возможностей технологии, но и от политики, конкуренции, распределения выгод и качества институтов.

В августе основатель Bridgewater Associates Рэй Далио заявил, что энтузиазм вокруг ИИ раздул пузырь, сопоставимый с 1929 и 2000 годами, и описал механизмы, которые приведут к его разрушению.

Китайская ИИ-компания DeepSeek представила модель DeepSeek-V4.1-Flash с нативной мультимодальностью и сообщила о поэтапном запуске V4-Pro.

«Модель создана для расширения возможностей, ускорения генерации результатов, увеличения пропускной способности и масштабирования на более крупные архитектуры», — говорится в официальном заявлении.

Компактность и производительность

V4.1-Flash названа самой компактной моделью в новом архитектурном семействе. Это нейросеть класса Mixture of Experts на 552 млрд параметров с архитектурой Causal Encoder-Decoder: на входе активно 8 млрд параметров, на выходе — 16 млрд.

DeepSeek утверждает, что благодаря новым методам предварительного обучения и более масштабному постобучению с подкреплением модель превзошла DeepSeek-V4-Pro по производительности, цене, скорости и общему времени выполнения.

Отдельно компания заявила о снижении требований к KV-кэшу. Для V4.1-Flash требуется четверть объёма HBM и одна восьмая SSD-хранилища по сравнению с предыдущим поколением. В DeepSeek полагают, что это сократит издержки в агентных сценариях.

Модель уже доступна через API DeepSeek. При этом DeepSeek вывела из эксплуатации V4-Flash и V4-Flash-Vision-Exp — совместимые алиасы deepseek-v4-flash и deepseek-v4-flash-vision-exp временно перенаправляют запросы на V4.1-Flash.

С 04:00 UTC 14 сентября все запросы к deepseek-v4-pro начнут автоматически маршрутизироваться на V4.1-Flash по тарифам новой модели. Такой режим сохранится до запуска V4.1-Pro. Обновлённая тарификация V4.1-Flash вступила в силу в 04:00 UTC 10 сентября.

DeepSeek также планирует сотрудничать с open-source-сообществом по поддержке инференса V4.1-Flash и рассмотреть дополнительные варианты развёртывания.

Подготовка к IPO

DeepSeek наняла CITIC Securities для подготовки первичного размещения акций (IPO) на технологической площадке STAR Market Шанхайской фондовой биржи, сообщают Reuters и SCMP со ссылкой на собственные источники. Крупнейший китайский инвестиционный банк выступит одним из четырёх андеррайтеров.

Компания рассчитывает начать процесс IPO до конца 2026 года. Точные сроки размещения, его объём и оценка DeepSeek пока не определены.

Для выхода на биржу китайские фирмы обычно проходят предварительную подготовку с участием брокерских структур. Подключение CITIC Securities указывает на то, что DeepSeek продвинулась дальше в подготовке к потенциальному размещению.

DeepSeek может получить оценку $75 млрд

В июне DeepSeek привлекла около $7,4 млрд при оценке после раунда выше $50 млрд. Среди крупных инвесторов оказались основатель компании Лян Вэньфэн, Tencent и производитель аккумуляторов CATL.

В июле Reuters сообщало, что новый раунд финансирования может оценить DeepSeek примерно в 500 млрд юаней, или около $75 млрд. Компания планирует направить дополнительные средства на вычислительную инфраструктуру, разработку моделей и удержание сотрудников на фоне конкуренции с другими китайскими и американскими ИИ-разработчиками.

По данным агентства, Лян Вэньфэн также рассчитывает с помощью привлечённого капитала усилить мотивацию ключевых исследователей и инженеров. DeepSeek уже столкнулась с уходом специалистов к более крупным конкурентам, включая ByteDance и Xiaomi.

Напомним, в июле СМИ сообщили, что оператор TikTok смещает фокус на искусственный интеллект и активно наращивает соответствующую инфраструктуру.

Компания Arm анонсировала запуск экосистемы Total Design for Physical AI и представила Robotics Capability Framework — инструмент для унифицированного описания возможностей робототехники. К проекту уже подключились более 80 организаций.

Новый фреймворк призван создать общий язык для характеристики и сравнения роботизированных систем. Он выделяет шесть уровней — от RL0 до RL5, отражающих эволюцию от простых реактивных действий до контекстного понимания, когнитивных функций и способности к самообучению. При этом стандартизируется не аппаратное или программное обеспечение, а связь между возможностями машины и практическими сценариями использования, включая такие параметры, как задержка, место выполнения вычислений, объём памяти, энергопотребление, предсказуемость и безопасность. По мнению Arm, это позволит компаниям точнее описывать, что реально умеет робот, вместо общих заявлений об «автономности» или применении физического ИИ.

Одновременно Arm расширила программу Total Design на сферу физического ИИ. В неё вошли более 80 компаний из разных технологических областей: AWS, Hugging Face, NXP, QNX, Siemens, Unitree Robotics, Qwen, PSYONIC, Liquid AI и другие. Инициатива объединяет разработчиков программного обеспечения, моделей искусственного интеллекта, датчиков, вычислительных платформ, виртуальных сред и цифровых двойников. Ожидается, что такой подход снизит сложность интеграции и ускорит переход робототехнических решений от прототипов к практическому внедрению.

Для Arm это также возможность усилить свои позиции на формирующемся рынке физического ИИ. Компания позиционирует свою архитектуру как вычислительную основу для систем, которым необходимо одновременно воспринимать окружающую среду, принимать решения и действовать с учётом временных, энергетических и безопасных ограничений.

Проблема, которую решает Framework, состоит в том, что сегодня одинаковые термины могут применяться к совершенно разным системам — промышленным роботам, автономным мобильным платформам или человекоподобным машинам. Из-за этого заказчикам трудно сравнивать предложения и оценивать, будут ли заявленные характеристики работать вне демонстрации. Arm предлагает единую систему описания возможностей и требований, оставляя разработчикам свободу выбора архитектуры, моделей и программного стека. Подчёркивается, что фреймворк не нацелен на стандартизацию производительности, архитектуры или способов реализации.

Напомним, в августе председатель китайской ACE Robotics Ван Сяоган предсказал наступление «момента ChatGPT» для роботов к концу 2027 года.