GPU-кредиты: как видеокарты превратились в ипотечные бумаги

Nvidia обвиняют в схематозе: её чипы теперь не просто товар, а залог для кредитов на миллиарды.

Nvidia вложила деньги в 70+ компаний сферы ИИ, включая необлака вроде CoreWeave.
Те берут кредиты под залог GPU, покупают еще больше чипов Nvidia — $1 инвестиций превращается в $5 закупок.

Ловушка в том, что из-за ускоряющегося прогресса GPU устаревают слишком быстро.

Кредит брали по старой цене под условие, что карты спишутся за 6 лет, а в реальности уже через 3 года они теряют актуальность.

Хуанг прямо говорит: когда выйдет Blackwell, Hopper никому не нужны.

CoreWeave, как пример:
История CoreWeave — квинтэссенция бизнес-модели, которую критики называют «circular financing». IPO компании 28 марта 2025 года стало первым тревожным сигналом: ожидаемый диапазон $47-55 за акцию сжался до итоговых $40, размещение собрало лишь $1,5 млрд вместо планируемых $2,7 млрд.
Ключевой деталью стало то, что Nvidia разместила якорный заказ на $250 млн по минимальной цене размещения.

Структура взаимоотношений Nvidia и CoreWeave выглядит таким образом, что Nvidia инвестирует в CoreWeave (владея ~7% акций на ~$1,6 млрд), а CoreWeave использует привлечённые средства для покупки GPU у Nvidia (минимум 250 000 чипов на ~$7,5 млрд).

Одновременно Nvidia выступает гарантом последней инстанции через backstop agreement на $6,3 млрд до апреля 2032 года — если CoreWeave не сможет продать облачные мощности сторонним клиентам, Nvidia обязуется их выкупить

И таких сделок NVidia за последние годы провела много.
G42, ByteDance, Colossus xAI, Mistral, Stargate, Oracle, - везде строительство датацентров с GPU идет по похожей схеме.

Похожим образом накачивался спрос на Интернет в начале 2000х и закончилось это крахом доткомов:

2000: Cisco = 70-80% сетевого рынка. "Трафик удваивается каждые 100 дней!" P/E = 175. Потом минус 80%.
25 лет ушло чтобы вернуться на тот же уровень. (при этом Интернет, таки вырос, надо заметить :) )

А сегодня:
2025: Nvidia = 90% AI-чипов. "Спрос на AI безграничен!" P/E = 42.

Улыбаемся и машем, короче.
Хочется верить, что в этот раз история пойдёт другим путём.
Ещё роботов надувать даже не начали толком :)

#Nvidia #CoreWeave #Cisco #AIdotcom
———
@tsingular

GLM обновили до версии 4.7

Команда Z.ai выкатила GLM-4.7 — MoE модель на 358B, заточенную под агентное кодирование и рассуждения.

Рост метрик: 73.8% на SWE-bench (+5.8% к предыдущей версии), 66.7% на SWE-bench Multilingual (+12.9%), 41% на Terminal Bench 2.0 (+16.5%).

Гораздо лучше пишет код, дизайн веб страниц и презентаций.
Точнее управляется с инструментами, в том числе, как оператор браузера.
За счёт улучшенного режима рассуждений выбивает 42.8% в HLE!

Ключевая фишка — Preserved Thinking: модель сохраняет все блоки рассуждений между запросами, не теряя контекст в длинных диалогах.

Работает через vLLM и SGLang.
Полный размер 700Gb+

Так же доступна по API и напрямую на платформе:
https://chat.z.ai/

Короче, если у вас есть 750 Гигов на GPU,- сможете получить практически аналог GPT 5.2 или Gemini 3 Pro или Opus 4.5 у себя дома.
Или 380 если в 8битной нарезке.

#GLM #ZAI #Китай
------
@tsingular

Залипательно :)

Так и мелкая ручная сборка рискует работу потерять.

Пока на этапе раннего прототипа

#роботы #руки #моторика
------
@tsingular

Cursor покупает Graphite

Cursor объявил о поглощении платформы ревью кода Graphite, которой пользуются сотни тысяч разработчиков.

Планируют объединить написание кода и его проверку в один инструмент. Обещают тесную интеграцию между локальной разработкой и пулл-реквестами, умное ревью, которое учится на обеих системах.

Graphite продолжит работать независимо с той же командой.

С написанием кода как-будто разобрались, теперь будут прокачивать ревью и слияние изменений.

#Cursor #Graphite #CodeReview

Google покупает Intersect за $4.75 млрд

Гугл купил разработчика дата-центров и энергетики Intersect за $4.75 млрд.

Intersect уже занимался стройкой для Гугла и принесёт дополнительно несколько гигаватт мощностей плюс проекты дата-центров.

Часть техасских и калифорнийских площадок отделят в отдельную компанию для других клиентов.

Основной фокус - разгон инфраструктуры для ИИ в Хаскелле, Техас, куда вливают $40 млрд до 2027 года.

Первый объект, - Quantum, должен заработать уже в 2026-м году.

Проблема: очередь на подключение к сети ERCOT выросла с 56 до 205 ГВт за год, 70% заявок - дата-центры.
Сроки подключения растянулись до 5-7 лет.

Покупка позволит строить датацентры вне очереди плюс развивать собственную генерацию и подключение к мощностям.

#Google #Intersect #Energy
———
@tsingular

Ну, за аниматоров!

Тут вот прям просится выражение "из говна и палок", но палки в данном случае довольно замысловатые:

Time-to-Move (TTM)

Wan 2.2 Video Model

SAM 3 (Meta)

Qwen Image Edit

ComfyUI

Wan Animate

AI Toolkit (LoRA Training)

Есть подробный туториал о том, как это было сделано.

A я вот подумал, что хорошо бы пропустить через это дело большинство страшных кукольных мультфильмов из моего детства.

А то бывало ждёшь целый день, когда по телевизору в 16.00 покажут мультики.
И думаешь: если рисованные - то отлично. Если кукольные - то отстой.

https://youtu.be/pUb58eAZ3pc?si=5eRjIqG_ocn_pfA5

@cgevent

Завтра в 10 утра бесплатный вебинар «Готовые регламенты и шаблоны для проектов ИИ»

Обещают рассказать как с помощью искусственного интеллекта актуализировать учебные программы, создавать практические курсы по ИИ для студентов, молодых ученых и исследователей, а также как использовать ИИ при проведении исследований и создании технологических продуктов

На вебинаре представят Библиотеку по ИИ в которой много документов полезных и разработчикам и внедренцам: ГОСТы, политики, регламенты, ТЗ, дорожные карты, отчеты,- более 150 структурированных документов.

Детали и регистрация тут

#вебинары #полезное #обучение
———
@tsingular

🗣 Новая линейка Qwen3-TTS: VoiceDesign и VoiceClone

Qwen представили новое поколение TTS-моделей, которые выводят управление голосом и voice cloning на новый уровень. Быстрее, выразительнее и гибче, чем раньше.

VoiceDesign-VD-Flash
Модель для полного конструирования голоса с нуля.

Что умеет:
- полный контроль речи через обычные текстовые инструкции
- управление тоном, ритмом, эмоциями и персоной
- никаких готовых голосов - ты создаешь уникальную вокальную идентичность
- превосходит GPT-4o-mini-tts и Gemini-2.5-pro в role-play бенчмарках

Подходит для:
- игровых персонажей
- виртуальных ассистентов
- сторителлинга и диалогов
- AI-персонажей с характером

VoiceClone-VC-Flash
Фокус на быстрое и качественное клонирование голоса.

Ключевые возможности:
- клонирование любого голоса всего по 3 секундам аудио
- генерация речи на 10 языках (китайский, английский, японский, испанский и другие)
- на 15% ниже WER по сравнению с ElevenLabs и GPT-4o-Audio в мультиязычных тестах
- контекстно-зависимая интонация и ритм для более естественного звучания
https://x.com/Alibaba_Qwen/status/2003445076257656880
Попробовать:
• Qwen Chat: http://chat.qwen.ai
• Блог: https://qwen.ai/blog?id=qwen3-tts-vc-voicedesign
• VoiceDesign:
http://hf.co/spaces/Qwen/Qwen3-TTS-Voice-Design
http://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen3-TTS-Voice-Design
• VoiceClone:
http://hf.co/spaces/Qwen/Qwen-TTS-Clone-Demo
http://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen-TTS-Clone-Demo

@ai_machinelearning_big_data


#AI #TTS #voicecloning

Perplexity отключает Pro купленные через серые схемы

Perplexity начал массово блокировать подписки Pro у тех, кто активировал их через посредников за 100-200 рублей вместо официальных 1790₽/месяц.

Сервис проверяет соответствие аккаунтов промоакциям для абонентов Airtel в Индии и владельцев Samsung в США. С 21 декабря ввели даже верификацию картой - дополнительный сигнал для отсева нелегитимных активаций.

Отключение происходит мгновенно, без предварительных проверок. Апелляция требует чек на покупку Samsung плюс видео из Galaxy Store - через полгода после активации это нереально для большинства.

Как и было предсказано, что это какой-то скам.
Скупой платит дважды.

#Perplexity #Samsung #Airtel
———
@tsingular

Qwen-Image-Edit-2511: теперь и у Qwen есть своя Nano Banana

Умеет всё то же, что и аналоги от Google, OpenAI и Flux. Клёво, что Qwen тоже не отстаёт от гонки, причём их релиз вышел под лицензией Apache 2.0. Это обновление старой Qwen Image Edit, версии Qwen Image вдохновлённой Flux Kontext.

Главная фишка релиза — возможности популярных LoRA (например, для улучшения освещения или смены ракурса), интегрированы здесь прямо в базовую модель. Отдельно так же дообучили на полезные для реального дизайна фичи, такие как генерация изометрических проекций и замена материала. С этим в целом и банан явно справляется, но квен все-таки локальная и главное открытая моделька.

Модель с первого дня поддерживается LightX2V, с ускорением в 1.4 раза. А в комбинации с дистилляцией и FP8 обещают ускорение до 42-х раз.

Результаты нужно смотреть на практике, но сам факт появления сильного опенсорс-конкурента — это отлично.

Демо Hugging Face
Демо Qwen Chat
Пейпер
Обнимающее лицо
Гитхаб

@ai_newz

Если будете пользоваться Grok, - никогда не открывайте исходники страницы и не читайте переменную server-client-data-experimentation
там проклято :)

я предупредил

#Grok #юмор
——-—
@tsingular

Nvidia покупает Groq за $20 млрд

Nvidia выкладывает $20 млрд наличными за активы Groq,- стартапа, который делает чипы для инференса.
(не путать с Grok Маска)

Компанию основал бывший инженер Google, создавший TPU — прямого конкурента видеокарт Nvidia.

Три месяца назад Groq оценивался в $6.9 млрд после раунда на $750 млн.
Теперь цена выросла почти втрое.

Формально это не покупка компании, а лицензирование технологий плюс найм команды.
Сам Groq остаётся независимым под управлением финдиректора, облачный сервис GroqCloud продолжит работу.

Основатель Джонатан Росс и топ-менеджеры переходят в Nvidia.
Цель — встроить низколатентные процессоры Groq в архитектуру AI-фабрики Nvidia для реал-тайм инференса.

Для Nvidia это крупнейшая сделка в истории.
Прошлый рекорд — Mellanox за $7 млрд в 2019.

#Nvidia #Groq #MnA
------
@tsingular

💡 Как построить образовательный продукт с ИИ, который принесёт признание, когда будущее технологий туманно

📋 ПРОМПТ ДНЯ:

Роль: Ты — стратег образовательных продуктов с 10-летним опытом в EdTech и экспертизой во внедрении ИИ в обучающие системы.

Ситуация: Я обладаю экспертными навыками в своей области и хочу создать образовательный продукт с использованием ИИ. Моя цель — получить профессиональное признание и стать заметной фигурой в сообществе. Однако меня парализует неопределённость: непонятно, какие ИИ-инструменты останутся актуальными через год, какой формат обучения выстрелит, и не устареет ли мой продукт до запуска. Из-за этого я откладываю старт.

Задача: Проанализируй мою ситуацию критически и создай для меня антифреймворк — сначала покажи 5 типичных ошибочных подходов к созданию образовательных продуктов с ИИ, которые гарантированно провалятся или не принесут признания. Затем на контрасте предложи правильный фреймворк запуска образовательного продукта с горизонтом в один год, устойчивый к технологической неопределённости.

Формат ответа:
— Раздел 1: «Как НЕ надо» — 5 конкретных антипаттернов с объяснением почему это путь в никуда
— Раздел 2: «Правильный фреймворк» — пошаговая структура из 4-5 этапов с конкретными действиями на каждом
— Раздел 3: «План на год» — помесячная разбивка с ключевыми метриками признания (выступления, публикации, комьюнити)
— Каждый этап должен быть устойчив к изменениям в ИИ-ландшафте

Ограничения:
— Избегай советов, завязанных на конкретные ИИ-модели или платформы — фокус на принципах
— Не предлагай «подождать прояснения ситуации» — работаем в условиях неопределённости
— Каждая рекомендация должна приближать к измеримому признанию
— Сначала задай мне 3-4 уточняющих вопроса о моей экспертной области, целевой аудитории и существующем присутствии в комьюнити, затем создай персонализированный фреймворк

⚙️ ПРИЁМ:

Инверсия (Negative Prompting) — Показывая сначала ошибочные пути, ты помогаешь ИИ чётче очертить границы правильного решения и создать контраст, который делает рекомендации более убедительными и запоминающимися для тебя

#промпты #образование
------
@tsingular

Когда роботы начнут проектировать и собирать сами себя.

#роботы #сборка
------
@tsingular

Тут один энтузиаст обнаружил страшное,- что вероятность того, что Кевина из "Один Дома" забыли дома случайно, равна около 0,13%.

Т.е. оставили его дома специально.

Предлагаю в таком случае считать, что Кевин,- охранный киборг, просто его купили в виде мальчика, чтобы дети не пугались.

В принципе это многое объяснит.

Опять же, с учётом того, что ИИ будет учиться по фильмам,- практичная инструкция.

#юмор #одиндома
------
@tsingular

Китай запустил альянс по открытому ИИ

В Гуанчжоу создали AI Open Alliance, который объединит 17 университетов и 5 техгигантов (Huawei, Tencent и другие).

Будет создано пять комитетов в каждом из институтов (Tsinghua University, Peking University, Shanghai Jiao Tong University, the Chinese University of Hong Kong and the Hong Kong University of Science and Technology), которые покроют следующие области:

AI в образовании и науке
Базовая инженерия AI
Этика и governance
Международное сотрудничество

Цели поставленные перед альянсом:
Независимая AI-инфраструктура (читай: без западных зависимостей)
Open-source экосистема
Подготовка кадров
"AI Plus" в образовании

Ли Люмин (ректор Tsinghua):
"Университеты дают данные и сценарии применения, компании — вычислительные мощности и модели. Нужна интеграция."

Что важно понимать:
Это не просто декларация. Китай системно строит вертикаль: фундаментальная наука → прикладные разработки → индустриальное внедрение.
Плюс фокус на "последнюю милю" — чтобы исследования не застревали в статьях, а шли в реальные продукты.
На горизонте: образовательная AI-сеть на отечественных мощностях + участие в глобальных стандартах governance.

Скоро будет еще больше оупенсорса из Китая. Уже сейчас в мире 60% перешли на Qwen и прочие GLM, а так, глядишь, совсем запад вытеснят.

#Китай #OpenSource #AIAlliance #Tsinghua #Huawei
———
@tsingular

Как Китай выстраивает систему безопасного ИИ

Китай первым в мире ввёл обязательные правила для генеративного ИИ — и продолжает развивать эту систему.

Контроль на входе: данные для обучения
Регуляторы требуют, чтобы не менее 96% обучающих данных были признаны «безопасными».
Стандарты TC260 перечисляют 31 категорию рисков — от подстрекательства к свержению государственной власти до дискриминации и использования чужих изображений без разрешения.

Компании обязаны вручную проверять случайную выборку из 4000 единиц контента для каждого формата (текст, видео, изображения).

Контроль на выходе: идеологический экзамен
Перед запуском чат-бот должен пройти тест из 2000 вопросов и отказаться отвечать минимум на 95% «провокационных» запросов.

Вопросы обновляются ежемесячно.

Вокруг подготовки к этим тестам уже выросла целая индустрия консалтинговых агентств, которые помогают заказчикам правильно готовить датасеты и ИИ агентов к прохождению тестов.

После запуска модели проходят внезапные проверки от местных отделений Администрации киберпространства.

Маркировка и отслеживаемость
Весь ИИ-контент (тексты, видео, изображения) должен быть явно промаркирован и отслеживаем.

Пользователи регистрируются по номеру телефона или удостоверению личности — анонимность исключена.

Масштаб правоприменения
За три месяца 2025 года власти удалили 960 000 единиц «незаконного или вредоносного» ИИ-контента и закрыли 3500 нелегальных ИИ-продуктов.

Два взгляда на одну политику
Западные СМИ описывают это как попытку «укротить» ИИ, угрожающий партийному контролю.

Китайские источники (Xinhua, Qiushi) используют другую парадигму: «стандартизация для высококачественного развития» и «безопасная интеграция ИИ в критическую инфраструктуру».
Исследователи при этом отмечают практический эффект: китайские модели часто безопаснее по ряду метрик — меньше насилия, порнографии, контента, подталкивающего к самоповреждению.
Обратная сторона — их легче «взломать» (jailbreak) на английском языке.

TC260-003 прикладываю в комментарии, кому интересно

#Китай #безопасность
———
@tsingular

Абсолютно невероятный год был, надо сказать.

По количеству событий зашкаливает большинство из предыдущих.

Много новых интересных знакомств, в том числе с подписчиками канала.
Вообще, канал из хобби превратился в поток интересной обратной связи, полезной и развивающей во всех смыслах, спасибо вам за это!

Многие вещи в этом году произошли в моей жизни впервые, что очень радует:
- преподавание в МГИМО и РАНХиГС - очень полезный опыт и будет ещё
- Gitex - ни разу не был до этого, - сравнимо с CES в Вегасе, как и вообще Дубай сам по себе.
- выступления на новых конференциях (Сбер (несколько оффлайн и онлан), Techfouders, Жёлтая конфа, и многие другие оффлайн и онлайн, не считая внутренние [вырезано NDA, вырезано NDA, вырезано NDA и т.д. :)])
- награда Хрустальный ёж от 4CIO на Подмосковных вечерах - впервые
- лето в Москве (после 13 лет за городом, - интересно было вернуться на пару месяцев в город)
- дети радуют,- все трое, каждый на своем уровне совершил в этом году маленький подвиг, - иногда не один. :)

(Надеюсь успею еще сегодня клип дожать, а это пусть будет трейлер :)

Поздравления принимаются сюда или звёздами к посту если будет желание. :)

#birthday
———
@tsingular

Офисный друг

Продолжаем накачивать FOMO :)
Держите новогоднюю песню :)

На этот раз 5 минут, - ушло 2 суток, - суббота и воскресенье.
4000 токенов в клинге. на круг около $100

Всем, кому пальцы на видео не попадают в ноты, напоминаю, что год назад мы радовались, если их не 6 :).
Ну и в целом задача была успеть за выходные.
На праздниках еще чего поправлю.

Кстати 30 декабря будет релиз на музыкальных площадках.
Пресейв тут:
https://band.link/tsingular
Отдельное спасибо за помощь с публикацией Сергею @pimenov_ru

#музыка
———
@tsingular

OpenAI ищет нового руководителя по рискам

OpenAI ищет руководителя направления системы отслеживания и подготовки к рискам frontier-моделей. Фактически — главный по "а что если модель научится чему-то опасному" за $555К в год (+ акции).

Ключевые направления ответственности:

- Capability evaluations — оценка того, на что способна модель
- Threat models — моделирование угроз (cyber, bio, misalignment)
- Mitigations — разработка защитных механизмов
- Напрямую согласовывает запуск моделей в прод

Дополнительные требования:
- ML/AI safety
- Cybersecurity / biosecurity
- Высокорисковые решения в условях неопределенности
- Кросс-функциональное лидерство

Формулировка "as model capabilities continue to increase" + акцент на "deception, misalignment" говорит о том, что внутри компании серьёзно готовятся к моделям следующего поколения.

Чем потом бороться со Скайнетом, лучше предотвратить его появление.
Логично, но скорее приведёт к выходу более умного Скайнета.
Слабые версии не пройдут отбор. :)

#OpenAI #Cybersecurity
———
@tsingular