sejournal.io

Вот перефразированный вариант новости на русском языке:

Компания EBSCO Information Services представила платформу EBSCOhost AI Exchange. Это специальный инфраструктурный слой, который подключает лицензированный научный контент к системам искусственного интеллекта. Платформа призвана помочь ИИ-моделям работать с проверенными источниками, а библиотекам и издателям — сохранить контроль над распространением материалов в эпоху генеративного поиска.

EBSCO возвращает библиотекам роль в эпоху ИИ

Главная задача AI Exchange — не просто создать очередной «поисковик с ИИ». EBSCO решает более сложную проблему: встраивает академический контент в ИИ-интерфейсы, сохраняя при этом лицензии, авторство, цитирование и статистику использования. Платформа даёт доступ к структурированным научным материалам, права на которые уже урегулированы для обучения ИИ, компаниям, издателям и университетам. По сути, EBSCO становится посредником между владельцами контента и рынком ИИ-поиска.

Исследования начинаются в чат-ботах

EBSCO признаёт, что поведение пользователей изменилось. Раньше научный поиск шёл через каталоги и библиотечные интерфейсы, а теперь часто начинается в чат-боте или ИИ-поисковике. Вице-президент компании Сэм Брукс отметил, что ИИ быстро становится отправной точкой для исследований, и ключевым вопросом становится не сам поиск статьи, а то, какие источники лежат в основе ответов нейросети.

Партнёрство с Perplexity

Ещё до официального запуска AI Exchange EBSCO объявила о сотрудничестве с Perplexity. Контент из баз EBSCOhost будет интегрирован в премиум-источники Perplexity и в инструмент Perplexity Computer для многошаговых исследовательских задач. Это доказывает, что AI Exchange — не просто внутренняя библиотечная разработка, а попытка встроиться в экосистему внешних ИИ-продуктов.

Ставка на ИИ в поиске

Традиционный поиск Google меняется из-за роста популярности чат-ботов. В мае 2023 года Google запустил эксперимент Search Generative Experience, а в мае 2024 года — массовый запуск AI Overviews в США. С тех пор корпорация добавляет всё больше функций на базе больших языковых моделей.

EBSCO даёт библиотекам шанс не исчезнуть

Для университетов и библиотек AI Exchange — это попытка сохранить влияние в новой модели поиска. Подписной контент будет поступать в ИИ-среду с сохранением всех атрибутов и статистики. Библиотека остаётся видимой, даже если студент получает ответ через генеративный интерфейс, а не через список статей. Фактически EBSCO продаёт библиотекам не просто доступ к контенту, а механизм выживания в эпоху ИИ.

Инструмент контроля для издателей

EBSCO позиционирует AI Exchange как управляемую систему с лицензированным доступом, корректной атрибуцией и управлением правами. Компания предлагает модель, при которой издатель не теряет материалы в обучающих датасетах, а получает контролируемый канал распространения контента через сервисы на базе больших языковых моделей.

Первые шаги два года назад

В 2024 году EBSCO внедрила AI Insights в свои продукты — инструмент создавал краткие выжимки статей. Тогда речь шла об улучшении собственных библиотечных сервисов. Теперь компания выводит лицензированный контент во внешнюю ИИ-среду. При этом AI Exchange пока выглядит скорее заявкой на направление, чем устоявшимся стандартом. Компания не раскрыла полный список ИИ-партнёров, масштаб внедрения и число подключённых клиентов.

Однако сам запуск показывает важный сдвиг: крупный библиотечный игрок впервые открыто признал, что будущее академического поиска будет проходить через ИИ-интерфейсы. Напомним, в мае 2026 года Google ужесточила политику использования поисковых ИИ-инструментов после эксперимента журналиста BBC Томаса Жермена.

Google выпустил стабильную версию Android CLI 1.0 и открыл доступ к инструменту для сторонних ИИ-агентов. Об этом компания объявила на конференции I/O 2026.

В обновление также вошли:

* Android Skills: репозиторий на GitHub с инструкциями в формате Markdown — наборы модульных правил, которые помогают нейросетям (например, Gemini и Claude Code) лучше понимать особенности Android-разработки: от навигации до перехода на Compose.
* База знаний: специализированная база данных, доступная по команде `android docs`. Она предоставляет ИИ-агентам актуальный контекст из документации Android, Firebase и Kotlin, даже если обучающие данные модели устарели.

Ранее Android CLI в основном использовался с Gemini CLI и Google Antigravity. Теперь инструмент поддерживает внешних агентов, таких как Claude Code или Codex. По заявлению Google, такой подход ускоряет создание приложений в три раза.

Использование Android CLI вместе с Android skills сокращает расход токенов LLM примерно на 70% по сравнению с обычными чат-ботами, у которых нет контекста платформы.

Интеграция с Android Studio

В версии 1.0 инструмент получил тесную интеграцию с IDE. Через новый набор команд `android studio` ИИ-агенты получили доступ к:

* анализу ошибок и поиску объявлений символов;
* рендерингу Compose Preview;
* проверке актуальных версий зависимостей.

Фактически Android CLI стал программным слоем поверх Android Studio, который предоставляет моделям «семантический» доступ к структуре проекта и ресурсам платформы.

Google подчеркнула, что разработка не ограничивается только собственными моделями. В документации прямо указана поддержка Claude и GPT. Сама Android Studio теперь позволяет подключать любые модели, включая локальную Gemma 4.

Android CLI интегрировали в платформу Antigravity 2.0 и Google AI Studio. Последняя получила нативные возможности разработки, включая:

* автоматическую генерацию кода приложений;
* встроенный эмулятор;
* развертывание на физических устройствах и публикацию в Google Play (внутренние тесты).

Для автоматизации сложных задач внедрена система Journeys — она позволяет описывать цепочки действий (например, «перейди в корзину и нажми оплату») простыми словами.

Несмотря на расширение возможностей терминала, Google сохраняет Android Studio как основной инструмент для сложной отладки и профилирования, позиционируя CLI как связующее звено между ИИ и профессиональной средой разработки.

Предварительная версия Android CLI уже доступна для загрузки. Разработчики также могут использовать команду `android sdk install` для быстрой настройки необходимых компонентов среды.

Напомним, в мае корпорация ужесточила политику использования поисковых ИИ-инструментов после публичного эксперимента журналиста BBC Томаса Жермена.

Вот перефразированная новость на русском языке:

Компания OpenAI объявила о значительном достижении в решении классической математической задачи, известной как гипотеза Пола Эрдеша о единичных расстояниях.

Суть проблемы, сформулированной в 1946 году, заключается в следующем: если разместить на плоскости n точек, сколько пар из них могут находиться ровно на расстоянии 1? Эрдеш предположил, что это число не превышает n^(1+o(1)). Эта задача считается одной из самых известных в комбинаторной геометрии из-за своей простой формулировки, которая, тем не менее, десятилетиями не поддавалась решению.

OpenAI заявила, что её внутренняя модель ИИ опровергла эту давнюю гипотезу. Компания опубликовала отдельный документ с описанием результата, доказательствами и комментариями.

Модель обнаружила бесконечное семейство примеров, которое даёт полиномиальное улучшение по сравнению с предыдущими конструкциями, считавшимися почти оптимальными. В работе доказывается существование константы δ > 0 и бесконечно многих значений n, для которых можно построить конфигурации из n точек, дающие не менее n^(1+δ) пар на расстоянии 1.

Ранее лучшая известная конструкция, основанная на масштабированной квадратной решётке, давала примерно n^(1 + C / log(log(n))) единичных расстояний. Это лишь ненамного быстрее линейного роста, так как показатель C / log(log(n)) стремится к нулю с ростом n.

Примечательно, что решение пришло не из геометрии, а из алгебраической теории чисел. Вместо классических гауссовых целых чисел модель использовала более сложные числовые поля с богатыми симметриями. В доказательстве применяются такие инструменты, как бесконечные башни полей классов и теорема Голода–Шафаревича. Для специалистов по теории чисел эти методы известны, но их применение к элементарной геометрической задаче стало неожиданностью.

Независимая проверка

В OpenAI заявили, что доказательство было проверено группой внешних математиков. Компания также подчеркнула, что результат был получен не узкоспециализированной математической системой, а рассуждающей моделью общего назначения.

По словам стартапа, эта работа была частью более широкого исследования способности продвинутых нейросетей вносить вклад в передовые научные исследования.

В материале OpenAI приводятся оценки нескольких математиков. Филдсовский лауреат Тимоти Гауэрс назвал результат «вехой для ИИ в математике». Математик из Университета Торонто Арул Шанкар отметил, что современные модели способны не только помогать, но и предлагать оригинальные идеи и доводить их до результата.

Напомним, в феврале подразделение Google DeepMind представило ИИ-агента Aletheia, который установил новый рекорд в бенчмарке IMO-ProofBench Advanced.

Вот перефразированная новость на русском языке:

Акции майнеров биткоина подскочили после публикации отчета Nvidia

Стоимость бумаг компаний, занимающихся добычей биткоина, выросла вслед за публикацией финансовых результатов Nvidia. Производитель чипов отчитался о выручке в $81,6 млрд за первый фискальный квартал 2027 года, что на 85% больше, чем за аналогичный период прошлого года.

Доход подразделения дата-центров достиг $75,2 млрд. На текущий квартал Nvidia прогнозирует выручку около $91 млрд, объявила о дополнительном выкупе акций на $80 млрд и повысила дивиденды до $0,25 на акцию.

Рынок вновь делает ставку на ИИ-инфраструктуру

Главным катализатором роста акций майнеров стал не сам успех Nvidia, а подтверждение стабильного спроса на инфраструктуру для искусственного интеллекта. Инвесторы вновь заинтересовались компаниями, имеющими доступ к электроэнергии, площадкам для дата-центров и мощностям для высокопроизводительных вычислений.

В результате рынок начал активнее пересматривать оценку таких фирм, как Core Scientific, Cipher, IREN и других, рассматривая их не только как майнеров биткоина, но и как потенциальных выгодоприобретателей от бума ИИ-вычислений.

По итогам торгов 20 мая:
* IREN подорожала примерно на 10,4%;
* MARA — на 5,6%;
* CleanSpark — на 4,9%;
* Riot — на 4,4%;
* Cipher — на 3,6%;
* Core Scientific — на 1,2%.

Акции самой Nvidia к закрытию торгов остались почти на уровне предыдущего дня после внутридневных колебаний. Это указывает на то, что рынок сильнее отреагировал именно на инфраструктурные последствия отчета для смежных компаний.

Ключевым фактором стала динамика сегмента дата-центров. Финансовый директор Nvidia Колетт Кресс отметила, что более половины квартальной выручки обеспечили крупные корпорации, а остальная часть пришлась на поставщиков облачных вычислений, промышленность и корпоративных клиентов.

Core Scientific и IREN уже делают ставку на ИИ-хостинг

Некоторые майнеры уже перешли от планов к конкретным проектам в сфере ИИ-инфраструктуры. В 2025 году CoreWeave подписал окончательное соглашение о покупке Core Scientific, оценив ее в $9 млрд. Общий потенциал альтернативных вычислительных мощностей Core Scientific оценивался почти в 500 МВт. Это яркий пример того, как майнеры начинают зарабатывать не только на хешрейте, но и на земле, системах охлаждения и подключении к энергосетям.

IREN пошла еще дальше. В марте компания объявила о планах увеличить мощности своего ИИ-облака до 150 000 графических процессоров, развертывание ожидается во второй половине 2026 года. Фирма прогнозирует годовую выручку более $3,7 млрд. В мае Nvidia и IREN также объявили о стратегическом партнерстве по развертыванию до 5 ГВт ИИ-инфраструктуры.

ИИ как новый фактор оценки

Если раньше стоимость майнинговых компаний в первую очередь зависела от цены биткоина и экономики добычи после халвинга, то теперь некоторые игроки получают второй мультипликатор — оценку как владельцев дефицитной ИИ-инфраструктуры.

Чем увереннее Nvidia подтверждает устойчивый спрос на ускорители, облачные хранилища и корпоративные ИИ-решения, тем активнее рынок пересматривает стоимость таких активов у бывших «чистых» майнеров. Однако выигрывают в этой ситуации не все. Прежде всего рынок делает ставку на участников с готовыми площадками, крупным энергоснабжением, понятной стратегией в сфере высокопроизводительных вычислений и ИИ-хостинга, а также доступом к инфраструктуре дата-центров.

Сильный квартал Nvidia показал, что ИИ-инфраструктура остается для майнеров одним из ключевых направлений развития наряду с добычей биткоина.

Не все так однозначно

В беседе с ForkLog основатель дата-центра Dataprana в США Арсений Груша заявил, что переход майнеров к ИИ не означает конец индустрии добычи криптовалют. По его словам, майнинг никуда не денется, но отрасль сильно трансформируется. За последние пять лет произошла индустриализация и приход крупных публичных компаний, что вызвало рост сложности сети биткоина. Сейчас на рынок ИИ вышли гиганты, которым нужны огромные мощности, и доходность в этом секторе выше, поэтому майнеры массово переоборудуют свои дата-центры.

Однако переоборудование майнинговых дата-центров под нужды ИИ очень сложно и дорого, так как требуются совершенно другие конструкции. Главная ценность майнеров — уже выделенные мощности и легальное подключение к электросети. Все остальное приходится строить заново с другим подходом.

Груша отметил колоссальную разницу в затратах: биткоин-дата-центр обходится в среднем в $400 000 за МВт, тогда как объект под ИИ стоит около $10 млн за МВт. Удорожание в 20–25 раз связано с жесткими требованиями к полному резервированию, включая массивные батареи и дизель-генераторы. Также усложняется дизайн и система жидкостного охлаждения для GPU.

Окупаемость традиционного майнинга быстрее — три-четыре года, тогда как инвестиции в ИИ-дата-центр окупаются за шесть-семь лет. При этом майнинг — нишевый бизнес с высокой нестабильностью, а ИИ — глобальный рынок с долгосрочными контрактами, что позволяет легко привлекать банковское финансирование.

Напомним, в ноябре 2025 года CEO MARA Фред Тиль предсказал тяжелые времена для майнеров из-за растущей конкуренции и снижения рентабельности.

Вот перефразированная новость на русском языке:

Компания Google ужесточила правила использования своих поисковых инструментов на основе искусственного интеллекта. Причиной стал публичный эксперимент журналиста BBC Томаса Жермена.

Ещё в феврале Жермен выяснил, что результаты поисковой выдачи, сформированные ИИ, можно легко подделать. Этим активно пользуются недобросовестные компании, в основном для рекламы.

«Мы нашли случаи, когда ChatGPT, Gemini и ИИ-ответы Google выдавали предвзятую информацию на такие серьёзные темы, как здоровье и личные финансы», — заявил журналист.

Всего за 20 минут ему удалось «обмануть» нейросеть. В открытых результатах Gemini называла Жермена «чемпионом мира по поеданию хот-догов».

«Шутка глупая, но проблема серьёзная», — добавил автор BBC.

Ещё в апреле Google сообщала, что фиксирует атаки с использованием «инъекции промпта» (prompt injection). Однако недавний случай заставил компанию отнестись к угрозе серьёзнее.

В компании отдельно отметили SEO-сценарии, когда владельцы сайтов пытаются заставить ИИ рекомендовать именно их бизнес или продукт.

Google официально приравнял такие действия к спаму. Теперь спамом считается не только манипуляция ранжированием ссылок, но и попытка повлиять на генеративные ответы ИИ.

Сайты, вставляющие скрытые инструкции для AI Overviews или AI Mode, могут быть понижены в выдаче или полностью исключены из поиска. Таким образом Google распространяет старые принципы борьбы с SEO-манипуляциями на ИИ-поиск (AIO/GEO).

Что такое непрямая «инъекция промпта»?

С технической точки зрения это косвенное внедрение подсказок для модели. В отличие от обычного взлома ИИ, где пользователь напрямую обходит ограничения, здесь вредоносная инструкция прячется во внешних данных:
— веб-страницах;
— документах;
— письмах;
— другом контенте, который ИИ использует для ответа.

В Google назвали непрямую «инъекцию промпта» одной из главных угроз для агентских ИИ-систем. Проблема в том, что модель не всегда может отличить запрос пользователя от вредоносной инструкции.

В документации по безопасности Gemini сказано, что защититься от таких атак одним способом невозможно. Компания делает ставку на комбинацию фильтрации контента, настройки поведения моделей и постоянного тестирования новых сценариев манипуляции.

При этом Google не запрещает использование ИИ или автоматизацию как таковую. Контент, созданный ИИ, допустим, если он приносит пользу, а не используется для манипуляции.

Напомним, в мае компания представила Gemini 3.5 Flash — «самую мощную» ИИ-модель в области программирования и создания агентов.

Вот перефразированный вариант новости на русском языке:

Специалисты компании GE Aerospace создали предварительный проект гиперзвукового двухрежимного прямоточного двигателя, используя собственный генеративный искусственный интеллект. Этот инструмент на основе большой языковой модели способен за считанные секунды генерировать сотни вариантов компоновки двигателя для различных полетных сценариев. Ранее на такую начальную стадию проектирования уходили недели или даже месяцы. Работы велись с учетом стремления Министерства обороны США ускорить создание новых технологических решений.

Технические детали

Прямоточный двигатель использует скорость самого летательного аппарата для нагнетания воздуха, сжимая его. Затем в сжатый воздух впрыскивается топливо, а горячие выхлопные газы создают мощную тягу. Такие двигатели работают только на высоких скоростях, поэтому обычный самолет с их помощью запустить нельзя, но они идеально подходят для гиперзвуковых крылатых ракет.

Новый подход к проектированию позволяет быстрее создавать более совершенные конструкции и одновременно снижать затраты. По мнению аналитика Шейлы Кахьяоглу из Jefferies, аэрокосмическая отрасль может стать одним из главных получателей выгоды от внедрения ИИ.

Оборонное подразделение GE Aerospace поставляет и обслуживает двигатели для вертолетов, самолетов и кораблей. Сейчас в эксплуатации находится около 30 000 таких установок, а ежегодные продажи составляют примерно 700 единиц. В оборонном секторе наблюдается подъем: аналитики прогнозируют, что к 2028 году поставки превысят 1000 двигателей в год. Этот рост может быть частично обеспечен за счет гиперзвуковых двигателей и агрегатов для новых автономных боевых самолетов.

Ускорение разработки

Ключевой особенностью подхода GE Aerospace является не просто использование ИИ, а его интеграция на раннем инженерном этапе — еще до начала испытаний и финального моделирования. Именно на этом этапе формируется базовая геометрия двигателя и определяются ключевые компромиссы конструкции. ИИ позволяет одновременно учитывать несколько режимов работы и требования заказчика, что ускоряет переход от концепции к первому варианту установки. Таким образом компания стремится сократить один из самых длительных этапов аэрокосмической разработки — перебор конфигураций и поиск рабочей схемы.

В июле 2024 года GE Aerospace уже сообщала об успешной демонстрации гиперзвукового прямоточного двигателя, который был разработан и подготовлен к испытаниям менее чем за 11 месяцев. Тогда отмечалось, что новая установка обеспечивала втрое больший воздушный поток по сравнению с предыдущими системами. На этом фоне текущий проект с генеративным ИИ выглядит как следующий шаг — попытка еще больше ускорить уже существующий цикл разработки.

Компания также расширяет применение ИИ-инструментов на гражданские проекты, включая программу CFM RISE по созданию технологий для авиадвигателей нового поколения. В GE Aerospace стремятся превратить генеративный искусственный интеллект в универсальный инженерный инструмент для всей аэрокосмической отрасли. Гиперзвуковое направление развивается через подразделение Edison Works, и в годовом отчете за 2024 год компания уже связывала развитие цифровых инструментов с будущими оборонными программами.

Новый подход

GE Aerospace пытается решить одну из главных проблем отрасли — слишком долгий и дорогой путь от концепции до готового изделия. Аэрокосмический сектор особенно подходит для внедрения ИИ из-за высокой стоимости ошибок, капиталоемкости и сложного регулирования. При этом компания не утверждает, что ИИ самостоятельно «создал двигатель» — речь идет о работоспособной концепции на стадии прототипирования. GE Aerospace не раскрывает параметры проекта, не публикует результаты новых испытаний и не сообщает о переходе к серийному производству.

ИИ начинает переходить из презентационной стадии в реальный инженерный контур сложных аэрокосмических систем. В случае GE Aerospace речь идет уже не об абстрактных экспериментах, а о технологии, встроенной в действующую гиперзвуковую программу.

Напомним, в мае министр армии США Дэн Дрисколл собрал ведущих подрядчиков и представителей компаний Palantir и Anduril для улучшения взаимодействия между системами и более глубокой интеграции ИИ. Ранее Пентагон также заключил соглашения с Nvidia, Microsoft, Reflection и Amazon Web Services на использование передовых ИИ-инструментов в секретных военных средах.

Вот перефразированный текст новости на русском языке:

Системы управления цифровыми идентификаторами компаний в Азиатско-Тихоокеанском регионе (АТР) перестали справляться с современными угрозами, которые усилились благодаря искусственному интеллекту. Об этом в своей статье для издания SMBtech заявил генеральный директор компании Keeper Security Даррен Гуччоне.

По его словам, ИИ значительно упростил проведение массовых атак на учетные записи и системы доступа. Кроме того, угроза со стороны квантовых компьютеров перестала быть отдаленной перспективой. Эти выводы основаны на исследовании Keeper Security под названием «Безопасность идентификации на скорости машин».

Опрос показал, что 83% ИТ-директоров и специалистов по кибербезопасности в АТР отметили рост сложности потенциальных угроз. Почти половина (47%) напрямую связывают это с атаками с использованием ИИ.

Еще одной серьезной проблемой стала облачная безопасность. В регионе 46% компаний считают ее самым уязвимым местом своей защиты.

Гуччоне также обратил внимание на резкое увеличение числа «цифровых личностей». 38% компаний в АТР испытывают трудности из-за роста количества учетных записей и связанных с ними идентификаторов.

Кроме того, 53% организаций сообщили о проблемах при работе с нечеловеческими пользователями — сервисными аккаунтами, API-токенами и учетными данными для автоматизации. Они появляются быстрее, чем компании успевают наладить контроль над ними.

Многие организации по-прежнему используют SMS-аутентификацию. В АТР этот метод применяют 36% компаний, а в Китае — 40%. Гуччоне назвал SMS одним из самых уязвимых способов защиты, напомнив о рисках подмены SIM-карт, фишинга в реальном времени и социальной инженерии с помощью ИИ.

На этом фоне 41% компаний региона уже внедрили защищенную от фишинга многофакторную аутентификацию (MFA), включая стандарт FIDO2, аппаратные ключи безопасности и ключи доступа (passkeys). Однако полностью перейти на самый безопасный тип защиты смогли лишь 26% организаций.

В то же время 64% компаний по всему миру до сих пор не имеют полноценно работающей системы управления привилегированным доступом (PAM). В АТР такой механизм внедрен у 38% организаций, а в Японии — только у 22%.

Квантовая угроза и новые стандарты

Вторая часть статьи посвящена квантовой угрозе. Гуччоне считает, что сценарий «собери сейчас, расшифруй потом» — не просто теория. Злоумышленники уже сейчас накапливают зашифрованные данные, надеясь взломать их, когда появятся мощные квантовые компьютеры.

Под угрозой находится информация с долгим сроком жизни: финансовая отчетность, интеллектуальная собственность и инфраструктура идентификации.

Гуччоне напомнил, что в августе 2024 года Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) утвердил первые стандарты постквантовой криптографии — FIPS 203, FIPS 204 и FIPS 205.

В марте 2025 года британский Национальный центр кибербезопасности (NCSC) опубликовал дорожную карту перехода на постквантовое шифрование. Документ предлагает:
— к 2028 году провести инвентаризацию систем, зависящих от криптографии;
— к 2031 году выполнить приоритетные миграции;
— к 2035 году завершить переход.

В SMBtech этот график называют сигналом о том, что откладывать подготовку больше нельзя.

После публикации стандартов NIST компания Cloudflare назвала их важной вехой для защиты современных коммуникаций в эпоху квантовых вычислений. OpenID Foundation также предупредила, что угроза затрагивает токены, сертификаты и протокол TLS — базовые элементы современной инфраструктуры идентификации.

Практические рекомендации по улучшению безопасности сводятся к:
— отказу от SMS-аутентификации;
— ускоренному внедрению passkeys и MFA;
— инвентаризации криптографических зависимостей перед переходом на гибридные и постквантовые схемы.

Напомним, в мае глобальный директор по инновациям Cisco Гай Дидрих заявил, что компания подготовит сетевую инфраструктуру к квантовому скачку.

Вот перефразированный текст новости на русском языке:

Глава инновационного направления Cisco Гай Дидрих заявил, что искусственный интеллект — это текущая технологическая волна, а квантовые вычисления станут следующей, и они уже выходят за рамки лабораторий. По его словам, это не далекое будущее, а технология, для которой «настало время».

Cisco делает упор не на создание собственного квантового компьютера, а на развитие инфраструктуры, которая позволит разным системам взаимодействовать друг с другом. Главной проблемой отрасли Дидрих назвал отсутствие надежной связи между различными квантовыми средами.

Эта позиция подтверждается недавней презентацией Cisco Universal Quantum Switch — прототипа, который умеет маршрутизировать запутанные фотоны, не разрушая их квантовое состояние. В компании утверждают, что устройство способно преобразовывать основные типы квантового кодирования и работать по стандартному оптоволокну при комнатной температуре.

Таким образом, Cisco стремится занять нишу, аналогичную сетевой инфраструктуре интернета: не сам вычислитель, а система коммутации, объединяющая разные квантовые устройства в единую сеть. В компании отмечают, что прямое соединение большого числа квантовых узлов быстро становится непрактичным, а уровень коммутации должен решить эту проблему, сохраняя свойства сигнала.

Квантовая сеть на 17,6 км

В феврале Cisco совместно с Qunnect построила и протестировала квантовую сеть между Бруклином и Манхэттеном, используя существующую оптоволоконную инфраструктуру протяженностью 17,6 км. Этот проект — часть стратегии компании по соединению квантовых компьютеров сначала внутри дата-центров, а затем и между ними.

Дидрих также отметил, что отрасль слишком долго фокусировалась на так называемом Q-Day — моменте, когда квантовые компьютеры смогут взламывать современные методы шифрования. По его мнению, раньше может наступить другой этап: регуляторы начнут требовать подтверждения квантовой готовности и соответствия новым стандартам еще до появления реальной угрозы.

Cisco уже внедряет постквантовую криптографию в свои продукты. На мероприятии Cisco Live EMEA 2026 компания представила инфраструктуру полного цикла для постквантовой криптографии.

Параллельное развитие

Дидрих подчеркивает, что технологии больше не развиваются последовательно. ИИ, квантовые и нейроморфные системы появляются одновременно и начинают усиливать друг друга. Квантовые технологии перестают быть лабораторным экспериментом и становятся ключевым элементом будущей сетевой архитектуры, обеспечивая совместимость с существующей телеком-инфраструктурой.

Напомним, что в мае Saudi Aramco и Pasqal открыли доступ к первому квантовому компьютеру в Саудовской Аравии и представили платформу QCaaS (квантовые вычисления как услуга).

Вот перефразированный текст новости на русском языке:

Google выпустила ИИ-модель Gemini 3.5 Flash, которая, по заявлению компании, является самой мощной на сегодняшний день для программирования и создания агентов. Она может самостоятельно писать код, управлять исследовательскими проектами и даже разрабатывать операционную систему с нуля.

Эта модель первой появилась в новой линейке Gemini 3.5, которая сочетает высокие возможности с выполнением действий. Она предназначена для сложных многоэтапных задач и длительных рабочих процессов. Сообщается, что Gemini 3.5 Flash генерирует в четыре раза больше токенов в секунду по сравнению с другими передовыми моделями. Версию Gemini 3.5 Pro обещают выпустить в следующем месяце.

Google представляет этот запуск как переход от обычного диалогового ИИ к агентному. Модель не просто отвечает на вопросы, а последовательно выполняет поручения. Для некоторых действий, например, отправки писем или траты денег, агент будет запрашивать дополнительное разрешение.

Новую модель внедряют в приложение Gemini и другие продукты компании. Кроме того, Google представила Gemini Spark — персонального ИИ-ассистента для повседневных задач, работающего на Gemini 3.5.

Другие новинки:

* Antigravity 2.0: Платформа для управления несколькими цифровыми ассистентами, которые могут работать параллельно. Включает интерфейс командной строки (CLI), набор инструментов для разработчиков (SDK) и интеграцию с корпоративной платформой Google Cloud. Также представлен тариф Google AI Ultra за $100 в месяц с расширенными лимитами.
* Gemini Omni: Модель для создания высококачественных видеороликов, объединяющая текст, изображения и видео. Пользователи могут применять кинематографические эффекты и менять фоны с помощью текстовых команд.
* Google Pics: Инструмент для создания и редактирования изображений, от афиш до инфографики. Он автоматически выделяет объекты на фото и анализирует их взаимосвязь.
* Управляемые агенты в API Gemini: Позволяют запускать цифровых ассистентов одним вызовом. Они умеют логически мыслить, пользоваться инструментами и выполнять код в изолированной среде.

Также Google сообщила о работе над интеллектуальными очками в партнерстве с Samsung, Gentle Monster и Warby Parker, показав дизайн будущей осенней коллекции. Ранее в мае Google DeepMind представила ИИ-курсор для компьютерной мыши, стремясь переосмыслить эту технологию.

Вот перефразированная новость на русском языке:

Криптоблогер The Smart Ape представил детальный анализ того, как массовое внедрение ИИ может ударить по экономике. Отправной точкой стало заявление главы Microsoft AI Мустафы Сулеймана о том, что искусственный интеллект заменит большинство офисных сотрудников в течение 12–18 месяцев.

По мнению автора, увольнение «белых воротничков» способно вызвать экономический коллапс, по масштабу сравнимый с кризисом 2008 года.

Офисные работники — опора кредитной системы

Блогер утверждает, что банки выдают кредиты не просто людям, а их «доходным перспективам». Высокооплачиваемые специалисты (юристы, консультанты, инженеры) считаются самыми надежными заемщиками. Если ИИ займет их места, исчезнет целый класс, на котором держится кредитная система.

Он описывает цепную реакцию: потеря работы → трата накоплений → продажа акций для выплаты ипотеки. Если миллионы бывших специалистов с высокими доходами начнут действовать одновременно, фондовый рынок обвалится, а через полгода-год последуют массовые просрочки по ипотеке.

Рынок жилья стал еще более уязвимым, чем в 2008-м

Ключевое отличие нынешней ситуации от кризиса 2008 года, по мнению The Smart Ape, в том, что тогда проблемы возникли у ненадежных заемщиков, а теперь удар придется по самым надежным.

Автор приводит данные: ипотечный долг в США вырос до $12,5 трлн (против $10,5 трлн в 2008-м), хотя цены на жилье с тех пор почти утроились. Основные активы сосредоточены у старшего поколения, а молодые владельцы жилья сильно закредитованы. Ситуацию усугубляет «эффект запирания»: миллионы американцев оформили ипотеку под 3% в пандемию и не хотят продавать жилье при нынешних ставках около 7%. Это снижает ликвидность рынка, и при вынужденных продажах цены могут обвалиться быстрее, чем оправдано экономически.

Выбор для ФРС и провал перераспределения

Блогер считает, что у Федеральной резервной системы США нет хороших вариантов. Есть два пути:
1. Снова включить печатный станок и спасать банки, как в 2008-м. Но последствия недавней инфляции все еще ощущаются (высокие цены на продукты, аренду и топливо), а мировые центробанки все чаще предпочитают золото доллару.
2. Не вмешиваться и дать банкам самим разбираться с дефолтами. Но это грозит повторением событий сентября 2008 года, когда финансовая система начала рушиться.

Автор подчеркивает, что с 1980-х годов рост производительности не вел к росту зарплат — выгоду получал капитал. ИИ, по его словам, запускает ту же динамику, но без ограничений. Вся стоимость будет сосредоточена у нескольких корпораций (NVIDIA, Microsoft, Google, Anthropic, OpenAI) и узкого круга инженеров.

Почему безусловный базовый доход не решит проблему

Самый популярный вариант — введение безусловного базового дохода (ББД) — автор называет нереалистичным. Скромные $1000 в месяц для всех взрослых американцев обойдутся бюджету в $3–4 трлн в год, что составляет около двух третей всех налоговых поступлений. Финансировать это пришлось бы за счет налогов на те самые компании, у которых «лучшие лоббисты и самые агрессивные офшорные схемы».

Реальная политика, по мнению The Smart Ape, сведется к пособиям по безработице и программам переобучения для профессий, которые тоже исчезнут.

K-образный итог

В конечном счете, по мнению автора, мир придет к K-образной экономике: наверху — владельцы капитала и ИИ-инженеры, внизу — бывшие «белые воротнички», вынужденные заниматься физическим трудом или работать в гиг-экономике. Среднего класса в привычном понимании больше не будет.

Блогер заключает: «Сулейман может ошибаться насчет 18 месяцев. Даже если он промахнулся на пять лет, направление задано. Те, кто выходит вперед, — это те, кто создает ИИ, заменяющий остальных. Изучайте инструменты, сближайтесь с их создателями, разбирайтесь в том, как это работает. Выжидание вас не спасет».