sejournal.io

Квантово-устойчивая спутниковая связь соединила Грецию и Кипр

1788359070800 660791 scaled

Итальянская телекоммуникационная компания Sparkle и европейский спутниковый оператор Hellas Sat запустили квантово-устойчивый спутниковый канал между Грецией и Кипром. Это первое подобное соединение между двумя странами, сообщается в пресс-релизе.

Связь установлена между дата-центром Sparkle в Афинах и объектами Hellas Sat на Кипре через действующий спутниковый маршрут. Общая протяжённость линии от Кипра до Греции составляет около 72 000 км.

Для защиты канала применяется решение Quantum Safe Interconnect (QSI), которое обеспечивает квантово-устойчивую передачу ключей и их автоматическую ротацию в рамках IPsec-соединения. Это позволяет обезопасить обычную спутниковую связь от возможных будущих атак с использованием квантовых компьютеров.

В марте компании уже тестировали QSI между двумя дата-центрами в Греции, а теперь проверили технологию в спутниковой инфраструктуре.

В дальнейшем Sparkle и Hellas Sat планируют изучить перспективы коммерческого запуска квантово-устойчивых спутниковых сервисов для корпоративных клиентов с распределёнными, удалёнными и критически важными объектами.

Напомним, в июле Международная организация по стандартизации включила постквантовый алгоритм Classic McEliece в стандарт асимметричного шифрования.

CrowdStrike и Nvidia представили SafeMind — ИИ-агенты атакуют и защищают в замкнутом цикле

1788356502337 5316196 scaled

Американская компания CrowdStrike, специализирующаяся на информационной безопасности, совместно с Nvidia представила систему SafeMind. Она объединяет две ИИ-модели — атакующую и защитную — в замкнутом цикле: одна имитирует действия злоумышленника, а другая на основе этих данных создает и проверяет правила обнаружения угроз.

Анонс состоялся 1 сентября на конференции Fal.Con 2026 в Лас-Вегасе. SafeMind будет интегрирована непосредственно в платформу CrowdStrike Falcon.

На начальном этапе в состав системы входят две специализированные модели:
— Red Tempest — имитирует поведение атакующего и ищет возможные пути взлома;
— Blue Solano — анализирует собранную информацию, разрабатывает правила обнаружения и оценивает их эффективность.

Обе модели работают в связке с агентными обвязками — программными контурами, которые снабжают ИИ необходимым контекстом, инструментами и инструкциями для выполнения многошаговых задач.

Nvidia описывает систему как непрерывное противостояние красной и синей команд. Red Tempest проводит атаку в изолированной среде, Falcon записывает телеметрию, а защитный контур выявляет слабые места и формирует новые правила детектирования. Затем атака повторяется уже с учетом обновленной защиты.

Защитная часть SafeMind построена на моделях с открытыми весами Nvidia Nemotron, дообученных на данных CrowdStrike по кибербезопасности. Nemotron 3 Ultra отвечает за координацию защитных агентов: восстанавливает последовательность атаки, планирует действия и запускает нужные инструменты. Дополнительно обученная Nemotron 3 Super используется как узкоспециализированная модель для написания и корректировки правил обнаружения.

Для настройки Nemotron 3 Super применялись supervised fine-tuning и обучение с подкреплением на материалах по кибербезопасности. В частности, набор данных включал 9349 примеров создания и исправления правил обнаружения с 59 типами программно сгенерированных ошибок.

CrowdStrike сообщила, что для обучения SafeMind использовались телеметрия Falcon, собственная threat intelligence, аннотации сервиса Falcon Complete MDR и материалы, накопленные за 15 лет реагирования на инциденты. Открытые веса моделей позволяют дообучать их на внутренних данных организации, не передавая эту информацию внешнему ИИ-провайдеру.

В обучении и инференсе SafeMind также задействована облачная инфраструктура CoreWeave.

## Результаты тестирования

По внутренним оценкам CrowdStrike, SafeMind показала на 29% более высокий уровень обнаружения угроз, в шесть раз более быстрое устранение проблем и снижение затрат, связанных с обнаружением и устранением, на 99% по сравнению с выбранными передовыми моделями и open-source решениями.

Nvidia отдельно провела более детальное испытание защитного контура в изолированной среде, смоделированной на основе собственной вычислительной инфраструктуры. В бэктесте в среднем 16,5% правил, созданных Nemotron 3 Ultra со стандартной агентной обвязкой, обнаружили записанную атаку. После добавления специализированной обвязки, дообученной Nemotron 3 Super, контекстных данных, инструментов и автоматической проверки показатель вырос до 41,9%. Nvidia подчеркнула, что улучшение касается всего оптимизированного контура, а не только замены одной ИИ-модели.

В live-fire-тестах 5 из 11 правил обнаружения, созданных открытым контуром, сработали хотя бы на одной из восьми новых атак — это 45%. У сравниваемой передовой системы показатель составил 10 из 35, или 29%. После дополнительной проверки три детекта открытого контура получили высшую категорию gold и вместе покрыли все восемь атак, тогда как у сравниваемой системы таких правил не оказалось. Авторы отметили, что испытание охватывало только одно семейство сценариев и небольшие наборы детектов.

## ИИ-лаборатория

CrowdStrike также анонсировала исследовательское подразделение Cyber Superintelligence Lab, которое объединит специалистов компании по искусственному интеллекту, наступательной безопасности и реагированию на инциденты. Его возглавил Бартли Ричардсон, назначенный в июне директором CrowdStrike по ИИ и автономным системам. Nvidia выступила партнером лаборатории и планирует вложить в нее 100 миллионов долларов в течение пяти лет.

Кроме того, CrowdStrike представила Falcon IQ — систему для автоматизации оценки, приоритизации и устранения рисков, использующую более 50 агентов. Компания также расширила Falcon Guardian для защиты ИИ-агентов во время их работы на конечных устройствах.

Напомним, в августе OpenAI и еще 127 организаций, включая CrowdStrike, подписали открытое письмо с призывом срочно усилить киберзащиту. По их мнению, уже в ближайшие месяцы атаки с использованием ИИ станут более массовыми и сложными.

OKX и TradingView запустили трейдерскую гонку с призовым фондом более $1 млн

1788355012659 797040 scaled

С 1 сентября биржа OKX совместно с TradingView запустила соревнование для трейдеров «Гонка на миллион х2». Общий призовой фонд превышает 1 млн USDT. Участники соревнуются в двух независимых зачетах: один посвящен торговле криптовалютами на споте и деривативами, второй — токенизированным акциям xStocks и бессрочным фьючерсам на них.

Прием заявок и торговый период продлятся до 30 сентября. Каждый трейдер может попробовать силы в обоих направлениях и претендовать на выплаты сразу из двух призовых пулов.

Для участия необходимо пройти верификацию (KYC) и иметь на балансе минимум 100 USDT. Кроме того, нужно обеспечить минимальный торговый объем: 1 млн USDT в криптовалютном зачете или 100 000 USDT в фондовом. Участники, не достигшие этого порога, исключаются из рейтинга.

Правила распределения призов

Первые 50 мест крипторейтинга разделят 900 000 USDT в виде торговых бонусов:

— 1 место — 30% фонда (до 270 000 USDT);
— 2 место — 20% (до 180 000 USDT);
— 3 место — 15% (до 135 000 USDT);
— 4 место — 10% (до 90 000 USDT);
— 5 место — 5% (до 45 000 USDT);
— 6–10 места — по 2% (до 18 000 USDT на участника);
— 11–50 места — по 0,25% (до 2250 USDT на участника).

Эти бонусы работают как маржа и покрывают комиссии, ставку финансирования и реализованные убытки. Списание происходит раньше, чем расходуются собственные средства трейдера.

Еще 100 000 USDT достанутся десяти лучшим участникам фондового рейтинга. Выплаты пройдут в токенизированных акциях XNVDA, XAAPL, XTSLA, XGOOGL и XAMZN:

— 1 место — 25% фонда (до 25 000 USDT);
— 2 место — 20% (до 20 000 USDT);
— 3 место — 15% (до 15 000 USDT);
— 4 место — 12% (до 12 000 USDT);
— 5 место — 8% (до 8000 USDT);
— 6–10 места — по 4% (до 4000 USDT на участника).

Бонусы за интеграцию с TradingView

Первые 500 пользователей, которые подключат аккаунт OKX к TradingView и совершат хотя бы одну сделку через его интерфейс, получат по 10 USDT.

Лидеры обоих зачетов также разделят 50 подписок TradingView: 5 годовых Ultimate, 15 годовых Premium и 30 месячных Premium. Годовой Ultimate получат тройка лидеров крипторейтинга и два первых места фондового рейтинга. Остальные подписки распределят среди следующих по позициям трейдеров.

Пятерка лучших крипторейтинга и тройка лидеров фондового зачета будут приглашены на закрытое мероприятие OKX. Дату и место биржа объявит отдельно.

Призовой фонд разблокируется поэтапно

Заявленный миллион USDT доступен не сразу: пул открывается частями по мере роста совокупного объема сделок участников. При достижении оборота в 1 млрд USDT разблокируется 50 000 USDT наград, при 10 млрд — 500 000 USDT. Вся сумма становится доступной на отметке 20 млрд USDT.

Фондовый рейтинг опирается на продукты, которые OKX запустила в марте. Бессрочные контракты на акции номинированы в USDT, торгуются круглосуточно с плечом до 10x, а криптоактивы можно использовать в качестве обеспечения.

С полными правилами, распределением призов и актуальной таблицей лидеров можно ознакомиться на официальной странице кампании.

Напомним, летом OKX провела первый сезон этой гонки. Тогда призовой фонд также составлял 1 млн USDT, а лучшие трейдеры получили билеты на Гран-при Формулы-1 в Баку и мерч McLaren.

SEC предложила модернизировать правила для трансфер-агентов с учетом блокчейна и токенизации

1788348927763 5606118 scaled

Комиссия по ценным бумагам и биржам США (SEC) впервые за долгие годы предложила существенно пересмотреть правила для зарегистрированных трансфер-агентов. Новый проект учитывает современные реалии: электронный учёт, токенизированные ценные бумаги и применение блокчейна для ведения реестров владельцев.

По заявлению регулятора, действующие нормы практически не менялись с конца 1970-х – начала 1980-х годов, хотя функции трансфер-агентов и используемые ими технологии значительно эволюционировали.

Председатель SEC Пол Аткинс отметил, что данное предложение призвано упростить и осовременить правила комиссии, чтобы они отражали текущие процессы и операции трансфер-агентов, включая электронные коммуникации и блокчейн при размещении ценных бумаг и передаче акций.

По состоянию на 30 июня 2026 года в США и за рубежом зарегистрировано 327 трансфер-агентов, из которых 272 находятся под основным надзором SEC.

Блокчейн и токенизация

В проекте Комиссия прямо учитывает использование технологии распределённого реестра (DLT) и токенизированных ценных бумаг. Предлагаемые изменения в форму TA-2 обяжут трансфер-агентов сообщать:

— количество выпусков, по которым основной реестр владельцев полностью или частично вёлся с использованием DLT;
— названия используемых провайдеров токенизации и DLT-платформ;
— число обслуживаемых токенизированных выпусков отдельно для моделей, инициированных эмитентом и третьей стороной.

Кроме того, поправки позволят указывать адрес цифрового кошелька в качестве одного из идентификаторов владельца токенизированной ценной бумаги.

Комиссар SEC Хестер Пирс подчеркнула, что по мере перевода ценных бумаг в ончейн роль трансфер-агентов может измениться. Регулятор также предложил участникам обсуждения высказаться, могут ли современные идентификаторы (например, электронная почта или адрес цифрового кошелька) в будущем заменить часть традиционных сведений о владельце.

Другие предлагаемые изменения

SEC планирует обновить формы TA-1 и TA-2, скорректировать ряд действующих правил, отменить Rule 17ad-4 и ввести два новых требования:

1. Rule 17ad-30 обяжет зарегистрированных трансфер-агентов разрабатывать, поддерживать и применять письменные политики и процедуры для соблюдения федерального законодательства о ценных бумагах. Эти документы не реже одного раза в год должен пересматривать и утверждать совет директоров или аналогичный орган управления.
2. Rule 17ad-31 установит требования к размещению и снятию ограничительных отметок с ценных бумаг. Трансфер-агентам запретят содействовать незарегистрированным операциям, если у них нет достаточных оснований полагать, что сделка не нарушает закон.

Отмена Rule 17ad-4 устранит действующие исключения из требований к обработке операций и ведению записей для отдельных типов ценных бумаг — включая доли ограниченных партнёрств, акции в программах реинвестирования дивидендов, паи открытых фондов, а также для некоторых небольших трансфер-агентов.

Дополнительно Комиссия предложила расширить требования к управлению рисками, защите средств и ценных бумаг и обеспечению непрерывности бизнеса.

Напомним, в мае Хестер Пирс призывала криптоиндустрию не переоценивать перспективы «инновационного исключения» для торговли токенизированными акциями. По её словам, регулятор не намерен разрешать выпуск синтетических активов.

Xanadu планирует достичь 1000+ логических кубитов к 2031 году

1788344429207 820905 scaled

Канадская компания Xanadu Quantum Technologies Limited обнародовала план развития, согласно которому к 2031 году она намерена достичь более 1000 логических кубитов. Для этого предусмотрен переход к отказоустойчивым вычислениям и создание квантового центра обработки данных.

Поэтапное наращивание числа кубитов

Xanadu рассчитывает получить до 200 логических кубитов к 2029 году, до 500 — в 2030-м и свыше 1000 — в 2031-м. Пока это лишь прогнозные ориентиры, а не достигнутые результаты.

В ближайшие годы главная задача — сократить потери фотонов, которые являются основным источником ошибок в архитектуре компании. Планируется уменьшить ключевой показатель потерь с 24,1x в 2026 году до 1,0x к 2030-му.

Фокус на исправлении ошибок

Архитектура Xanadu сочетает GKP-кодирование и qLDPC-коды для коррекции ошибок. Улучшение характеристик физических фотонов должно постепенно повысить надёжность логических кубитов. Компания ожидает выхода на этап отказоустойчивых вычислений в 2028–2029 годах, а к 2030-му планирует снизить целевую вероятность логической ошибки до 10⁻¹⁶.

Также в планах — строительство Qubit Factory в 2026–2027 годах и квантового дата-центра в 2029–2030-м. Фотонная архитектура способна работать при комнатной температуре и масштабироваться за счёт модульных систем, объединённых в сеть.

От кубитов к центру обработки данных

Xanadu делает ставку на выпуск фотонных компонентов с использованием кремниевых технологий. В Торонто уже возводится производственный комплекс площадью 158 000 квадратных футов для тестирования, интеграции фотонных чипов и сборки стоечных модулей.

Одновременно развивается открытая платформа для квантовых приложений PennyLane. По данным компании, с ней работают более 150 университетов из 35 стран, а через единый API доступны 51 симулятор и квантовое устройство. Монетизацию экосистемы Xanadu планирует через корпоративное обучение, разработку прикладных алгоритмов, будущие облачные сервисы и продажу оборудования.

По состоянию на 30 июня 2026 года общий объём доступного финансирования оценивается примерно в $686 млн. В эту сумму входят $312,8 млн денежных средств и их эквивалентов, $232,8 млн доступного лимита по соглашению SATM с Yorkville Advisors и около $140,2 млн (195 млн CAD) подтверждённого финансирования от правительства Канады.

Напомним, CEO IBM Арвинд Кришна ранее заявил, что инвестиции в квантовые вычисления начнут заметно влиять на выручку и прибыль корпорации уже в 2028 или 2029 году.

Strategy снова покупает биткоин: риски и перспективы

1788336009501 383078 scaled

Вот перефразированная версия новости на русском языке:

Мода на биткоин-резервы среди публичных компаний может создать системные риски для рынка

*В авторской колонке для ForkLog трейдер и автор Telegram-канала Coen+ Владимир Коэн проанализировал, как восстановление котировок Strategy и возобновление покупок биткоина влияют на возможности компании привлекать финансирование.*

В конце августа Strategy впервые за десять недель снова купила биткоины: 4603 BTC на сумму $369,7 млн при средней цене $80 318. Это произошло на фоне отскока акций MSTR от летних минимумов: в пятницу, 28 августа, они закрылись на отметке $127,31, а 31 августа — на $132,94.

При этом мультипликатор к чистой стоимости биткоин-активов (mNAV) вырос до 1,05–1,06x. Это восстановление с уровней, когда бумага торговалась практически без премии к стоимости своих биткоинов. Запас до порога 1,00x, ниже которого по новым правилам компании выпуск новых акций становится невыгодным, составляет 6%.

Текущий баланс

Холдинг компании увеличился до 845 050 BTC, средняя цена входа — $75 412, общие затраты — $63,73 млрд. Долларовые активы составляют $6,71 млрд, из них $5,1 млрд — резерв и $1,61 млрд — денежные средства; чистый леверидж — 0%.

Старший долг — конвертируемые ноты и четыре выпуска привилегированных акций — оценивается в $20,8 млрд по номиналу, или 31% от стоимости биткоин-портфеля. Годовая нагрузка по дивидендам и процентам — около $1,76 млрд, резерв покрывает ее на 35 месяцев при минимально допустимых 12.

Привилегированные акции STRC на 31 августа торговались по $97,10 при номинале $100. Из одобренного $1 млрд на выкуп потрачено $152 млн.

Новые правила

Согласно принятому компанией фреймворку, выпуск акций через ATM (продажа по текущей рыночной цене) разрешен только при mNAV выше 1,00x. Ниже этого порога компания должна переключаться на выкуп собственных бумаг — сначала STRC, затем MSTR — как на более выгодную операцию по сравнению с покупкой биткоина.

Резерв в $5,1 млрд можно использовать только на дивиденды и проценты. Программа монетизации BTC на $5 млрд дает право продавать часть холдинга для пополнения резерва и выкупов без размытия акций.

Теперь у Майкла Сэйлора три независимых рычага, и выбор активного зависит от того, как торгуются MSTR и STRC относительно своих номиналов.

На что обращать внимание

Главный сигнал — STRC выше номинала $100. Это откроет второй канал финансирования без размытия, и доля средств от размещений, направляемых в биткоин, может вырасти с текущих 61% до 90% и выше. Второй сигнал — устойчивое удержание mNAV выше 1,00x в течение недели, а не разовый внутридневной всплеск.

Из календаря событий: еженедельные отчеты 8-K по понедельникам, отчетность 4 ноября, темп расходования лимита монетизации. Посты Сэйлора часто предшествуют таким раскрытиям, но не являются сигналом: тот же паттерн он использовал и когда компания продавала биткоин, поэтому по ним нельзя судить о направлении сделки.

Сигналом в обратную сторону станет сокращение покрытия резерва к 12-месячному минимуму — это будет означать возврат к продажам.

Важный момент: с 23 по 30 августа BTC торговался в диапазоне $77 081–81 360. Минимум пришелся на воскресенье 23 августа, максимум — на вторник 25 августа на фоне шорт-сквиза. Средняя цена покупки компании составила $80 318 — это верхняя четверть диапазона. Даже внутри одной недели Strategy покупала у верхней границы, а не у локальных минимумов — тот же рефлекс, что и в фазе 2024–2025 годов, когда покупки толкали цену вверх, а не ловили дно.

Версия: финансирование может прийти не только через ATM или прямые продажи BTC. Компания уже называет биткоин капиталом, и логичным следующим шагом может стать продажа опционов на часть биткоин-резерва крупным маркетмейкерам.

Такие сделки способны создавать дополнительный хеджирующий поток на спотовом и фьючерсном рынках, но его направление будет зависеть от структуры опциона. Это не подтвержденный факт, но при текущей риторике компании такой канал выглядит вероятным и способен добавить рынку ликвидность без прямого увеличения баланса BTC у Strategy.

Пока Strategy остается стабилизирующим, а не толкающим фактором: $300–800 млн в неделю заметны, но несравнимы с объемами 2024–2025 годов, когда почти все размещение шло в биткоин напрямую. Компания снова станет двигателем рынка при одном из двух условий: mNAV уйдет выше 1,15–1,20x и снимет ограничение на размер ATM либо STRC поднимется выше номинала и откроет второй канал финансирования.

До этого момента покупки у локальных максимумов стоит воспринимать как первый признак того, что Сэйлор нащупывает дно собственного кризиса, а не как подтвержденный разворот.

Anthropic выпустила Claude Fable 5.1 и Mythos 5.1 для программирования и науки

1788333679910 5708421 scaled

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.

OpenAI закупила десятки тысяч Mac для обучения ИИ-агентов

1788276915188 6807470 scaled

По данным The Information, за последние месяцы OpenAI закупила десятки тысяч компьютеров Mac mini и Mac Studio. Техника используется для обучения ИИ-агентов, которые учатся самостоятельно работать с десктопными операционными системами, а также для обучения с подкреплением.

Конкурент OpenAI — компания Anthropic — решает похожие задачи иначе, арендуя мощности Mac mini у Amazon Web Services.

За несколько дней до выхода материала Apple представила новые устройства на чипах M5 Ultra и M6.

Анализ характеристик показывает, что компьютеры выполняют разные роли в ИИ-лабораториях:
— Mac mini M6 благодаря компактному форм-фактору удобны для массового развертывания независимых рабочих сред — агентам нужны реальные ОС, чтобы учиться кликать, печатать и управлять интерфейсом.
— Mac Studio M5 Ultra с поддержкой до 512 ГБ объединенной памяти подходит для локального запуска самых больших языковых моделей.

Например, топовая Mac Studio M5 Ultra с 512 ГБ памяти и пропускной способностью 1,2 ТБ/с способна целиком загрузить открытую LLM GLM-5.3-Flash на 320 млрд параметров (она может занимать до 300 ГБ ОЗУ в зависимости от квантования). Для обычного десктопа такой объем видеопамяти потребовал бы около десяти флагманских видеокарт RTX 5090 по 32 ГБ с огромным энергопотреблением и потерей пропускной способности.

Еще в апреле 2026 года Тим Кук (на тот момент гендиректор Apple) сообщил о дефиците Mac mini и Mac Studio, прямо связав его с агентными ИИ-инструментами. Apple также стала позиционировать новые устройства как решения для «постоянно работающих локальных агентных вычислений».

Техника Apple не заменяет GPU-кластеры Nvidia, на которых тренируются базовые модели. Вместо этого она может стать новым инфраструктурным слоем — своего рода виртуальным «офисом», где обученные нейросети практикуются в выполнении реальных задач.

Точные данные о числе закупленных устройств, их распределении по моделям и затратах OpenAI и Anthropic не раскрывают.

Anthropic разместит ИИ-мощности на $35 млрд в дата-центре Hut 8 в Техасе

1788274222918 782602 scaled

По данным The Wall Street Journal, вычислительные мощности, которые Anthropic закупит у облачного провайдера Lambda в рамках многомиллиардного контракта, будут развернуты в техасском кампусе Beacon Point компании Hut 8.

Издание отмечает, что Nvidia арендует эти мощности у Hut 8. Lambda разместит на площадке ускорители Nvidia и будет оказывать услуги Anthropic.

Источник Reuters сообщает, что стоимость соглашения между ИИ-разработчиком и облачным провайдером составляет около $35 млрд, а проект предусматривает примерно 350 МВт мощностей в Техасе. Уточняется, что эта сумма касается именно договоренностей между Anthropic и Lambda.

На момент написания акции Hut 8 ушли в минус и опустились до $76,22.

Ранее Hut 8 сообщала о двух долгосрочных контрактах на аренду мощностей в Beacon Point, но не раскрывала контрагента. Компания также не подтверждала участие Lambda и Anthropic в проекте и не уточняла, к какому из двух договоров относится эта схема.

Напомним, в августе IREN сообщила, что выручка от облачных ИИ-сервисов впервые превысила доход от майнинга биткоина.

13-летняя школьница создала ИИ-приложение для контроля за домашними заданиями и заработала $2700 за три дня

1788267191625 5541930 scaled

13-летняя школьница из Шанхая Чжу Шухань создала на базе ИИ приложение Zai Chang («На месте»), которое помогает контролировать выполнение домашних заданий. За три дня проект получил 86 заказов и принес около 18 295 юаней (примерно $2700), сообщают местные СМИ.

Приложение использует камеру компьютера или смартфона и определяет, когда ребенок отвлекается от учебы, уходит с рабочего места или берет телефон. В этот момент на экране появляется «виртуальный родитель» и напоминает вернуться к занятиям. После завершения сессии формируется отчет о концентрации.

Чтобы создать цифрового персонажа, достаточно загрузить фотографию матери или отца. Камера периодически делает снимки, которые отправляются в облако для распознавания. Чжу подчеркнула, что после анализа изображения удаляются, а постоянная видеозапись не ведется.

Первым тестировщиком Zai Chang стал ее младший брат, который готовится к поступлению в начальную школу.

Идея появилась из личного опыта. Родители Чжу много работают, поэтому ей часто приходится делать уроки самостоятельно. Она призналась, что иногда отвлекается на телефон. Школьница также опросила одноклассников, и многие рассказали о той же проблеме.

«Когда я делаю домашние задания, я неизбежно отвлекаюсь и тайком играю в телефоне. Поэтому я хотела создать цифрового „клона“ родителей», — объяснила Чжу.

Изначально сервис мог показывать «сердитую маму» и отправлять родителям сообщения о том, что ребенок отвлекся. Позднее школьница отказалась от этих функций и оставила только напоминания.

«Я не люблю ябедничать. Хочу, чтобы [Zai Chang] был помягче и оставлял ребенку немного пространства», — сказала она.

Чжу познакомилась с ИИ около года назад и изучала технологию самостоятельно. По словам ее отца, девочка пользовалась образовательными сайтами и доступными онлайн-инструментами, а непонятные вопросы задавала чат-боту. Традиционным программированием она почти не владеет. При разработке Zai Chang Чжу описывала задачу большой языковой модели обычным языком, ИИ помогал выстраивать логику приложения и генерировал код, после чего она сама тестировала функции и исправляла ошибки. Какие именно ИИ-сервисы использовались, не раскрывается.

21–23 августа Чжу представила Zai Chang на соревновании Markethon в Ханчжоу. В нем участвовали 59 команд, а результаты определяли по реальным продажам продуктов. Рабочую версию сервиса школьница завершила за день до мероприятия. Во время первой публичной демонстрации возникли небольшие проблемы: Чжу не сразу вспомнила данные учетной записи, а одно из предупреждений системы появилось с задержкой.

Несмотря на это, проект занял третье место. За время соревнования пользователи оформили 86 заказов на 18 295 юаней (~$2700), еще 5000 юаней (~$740) школьница получила в качестве призовых. Годовой доступ к сервису продавался за 99 юаней (~$15), бессрочный — за 199 юаней (~$30).

Более 60 заказов поступили онлайн. Мать Чжу помогала продвигать продукт через прямые эфиры и короткие видео в соцсетях, а сама школьница подключалась к трансляциям и отвечала на вопросы потенциальных покупателей. Еще более десяти подписок она продала посетителям мероприятия лично.

После Markethon Чжу продолжила работать над сервисом: ежедневно следит за статистикой использования через административную панель и собирает отзывы покупателей в WeChat.

Напомним, в апреле Китай запустил национальный план по внедрению искусственного интеллекта в образование. Он охватывает школы, университеты и профессиональную подготовку.