Forwarded from Innovation & Research
KPMG_Frontiers Report_2026.pdf
14.9 MB
KPMG выпустила стратегический обзоров технологий 2026 года
Большинство технологических прогнозов строятся вокруг списка трендов: AI, квантовые вычисления, роботы, космос, биотех. Но KPMG предлагает другую модель. Главная идея отчета: ИИ перестал быть отдельной отраслью. Он стал мультипликатором всех остальных технологических фронтиров. Авторы выделяют шесть взаимосвязанных направлений:
Path to AGI — интеллект становится масштабируемым ресурсом. Организации будут конкурировать уже не количеством сотрудников, а количеством доступной «когнитивной мощности». Главным дефицитом становятся не знания, а контекст, доверие и способность принимать решения.
Physical AI — AI окончательно выходит из экрана. Роботы, автономная логистика, производство, инспекция инфраструктуры. Причем ближайшие победители — вовсе не гуманоиды, а специализированные системы, работающие в конкретных задачах.
Energy & Compute — неожиданно главным ограничением AI становится не алгоритм, а электричество. Центры обработки данных, энергосети, память HBM и даже земельные участки превращаются в стратегические активы.
Quantum & NextGen Computing — квантовые вычисления уже рассматриваются не как лабораторная экзотика, а как элемент корпоративной архитектуры наряду с фотонными, нейроморфными и in-memory вычислениями. Победят те, кто научится оркестрировать разные архитектуры, а не ставить на одну.
Future of Trust — по мере появления агентных систем главным становится вопрос: кому вообще можно доверять? Проверяемая идентичность, происхождение данных и непрерывная верификация становятся частью инфраструктуры бизнеса.
Space — космос перестает быть отраслью и становится инфраструктурой. Связь, навигация, наблюдение Земли и даже будущие орбитальные вычисления начинают рассматриваться как часть корпоративной ИТ-архитектуры.
Авторы не пытаются угадывать дату появления AGI. Вместо этого они задают гораздо более практичный вопрос:
Что нужно изменить в компании уже сейчас, если интеллект перестает быть дефицитным ресурсом?
Именно поэтому в отчете почти нет разговоров про очередную модель LLM. Вместо этого обсуждаются новые организационные модели, энергетика, доверие, вычислительная архитектура и Physical AI.
На мой взгляд, это один из первых действительно целостных взглядов на технологический ландшафт после бума генеративного ИИ. Не «шесть модных технологий», а единая система, где AI ускоряет развитие всех остальных направлений, а ограничения одного фронтира (например, энергетики) начинают определять скорость развития всех остальных.
Именно такой подход сегодня нужен не только технологическим компаниям, но и государствам, которые формируют научно-технологическую политику.
Большинство технологических прогнозов строятся вокруг списка трендов: AI, квантовые вычисления, роботы, космос, биотех. Но KPMG предлагает другую модель. Главная идея отчета: ИИ перестал быть отдельной отраслью. Он стал мультипликатором всех остальных технологических фронтиров. Авторы выделяют шесть взаимосвязанных направлений:
Path to AGI — интеллект становится масштабируемым ресурсом. Организации будут конкурировать уже не количеством сотрудников, а количеством доступной «когнитивной мощности». Главным дефицитом становятся не знания, а контекст, доверие и способность принимать решения.
Physical AI — AI окончательно выходит из экрана. Роботы, автономная логистика, производство, инспекция инфраструктуры. Причем ближайшие победители — вовсе не гуманоиды, а специализированные системы, работающие в конкретных задачах.
Energy & Compute — неожиданно главным ограничением AI становится не алгоритм, а электричество. Центры обработки данных, энергосети, память HBM и даже земельные участки превращаются в стратегические активы.
Quantum & NextGen Computing — квантовые вычисления уже рассматриваются не как лабораторная экзотика, а как элемент корпоративной архитектуры наряду с фотонными, нейроморфными и in-memory вычислениями. Победят те, кто научится оркестрировать разные архитектуры, а не ставить на одну.
Future of Trust — по мере появления агентных систем главным становится вопрос: кому вообще можно доверять? Проверяемая идентичность, происхождение данных и непрерывная верификация становятся частью инфраструктуры бизнеса.
Space — космос перестает быть отраслью и становится инфраструктурой. Связь, навигация, наблюдение Земли и даже будущие орбитальные вычисления начинают рассматриваться как часть корпоративной ИТ-архитектуры.
Авторы не пытаются угадывать дату появления AGI. Вместо этого они задают гораздо более практичный вопрос:
Что нужно изменить в компании уже сейчас, если интеллект перестает быть дефицитным ресурсом?
Именно поэтому в отчете почти нет разговоров про очередную модель LLM. Вместо этого обсуждаются новые организационные модели, энергетика, доверие, вычислительная архитектура и Physical AI.
На мой взгляд, это один из первых действительно целостных взглядов на технологический ландшафт после бума генеративного ИИ. Не «шесть модных технологий», а единая система, где AI ускоряет развитие всех остальных направлений, а ограничения одного фронтира (например, энергетики) начинают определять скорость развития всех остальных.
Именно такой подход сегодня нужен не только технологическим компаниям, но и государствам, которые формируют научно-технологическую политику.
✍6👍5⚡4🤔3🔥2
Forwarded from Machinelearning
AI-подразделение корпорации представило модели MAI-Image-2.5-Pro для генерации изображений и MAI-Voice-2-Flash для синтеза речи.
Обе доступны в Azure AI Foundry, попробовать - в песочнице MAI Playground.
Image-2.5-Pro называют самой качественной из своих графических моделей для задач, где нужна детализация и точная отрисовка текста внутри картинки.
Цены: 5 долларов за миллион входных текстовых токенов, 8 долларов за миллион входных токенов изображений и 106 долларов за миллион выходных.
Voice-2-Flash сделана ради скорости, она работает вдвое быстрее MAI-Voice-2 и стоит на 32% дешевле - 15 долларов за миллион символов.
Попутно Microsoft рассказала как меняет сторонние модели на свои в собственных сервисах:
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6👍4⚡1🆒1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
🔥 PyTorch Foundation постепенно превращается в основу open-source AI-стека
Теперь под её управлением сразу шесть крупных проектов:
• PyTorch — обучение моделей
• vLLM — быстрый inference
• DeepSpeed — распределённое обучение и оптимизация
• Ray — масштабирование AI-нагрузок
• Helion — высокопроизводительные GPU/TPU-ядра
• Safetensors — быстрая и безопасная сериализация моделей
Идея интересная: собрать ключевые части жизненного цикла AI под нейтральным open-source управлением вместо десятков разрозненных проектов.
Уже есть заметные результаты: PyTorch 2.13, новый Model Runner V2 в vLLM, улучшения Ray для GB200/GB300, а Helion показывает сильную производительность на Blackwell и TPU.
Если интеграция между этими проектами продолжит усиливаться, PyTorch Foundation может стать для AI-инфраструктуры примерно тем, чем CNCF стала для cloud-native.
🔗 https://futurumgroup.com/insights/can-pytorch-foundations-multi-project-strategy-reinvent-open-source-ai/
Теперь под её управлением сразу шесть крупных проектов:
• PyTorch — обучение моделей
• vLLM — быстрый inference
• DeepSpeed — распределённое обучение и оптимизация
• Ray — масштабирование AI-нагрузок
• Helion — высокопроизводительные GPU/TPU-ядра
• Safetensors — быстрая и безопасная сериализация моделей
Идея интересная: собрать ключевые части жизненного цикла AI под нейтральным open-source управлением вместо десятков разрозненных проектов.
Уже есть заметные результаты: PyTorch 2.13, новый Model Runner V2 в vLLM, улучшения Ray для GB200/GB300, а Helion показывает сильную производительность на Blackwell и TPU.
Если интеграция между этими проектами продолжит усиливаться, PyTorch Foundation может стать для AI-инфраструктуры примерно тем, чем CNCF стала для cloud-native.
🔗 https://futurumgroup.com/insights/can-pytorch-foundations-multi-project-strategy-reinvent-open-source-ai/
2⚡5🆒5🔥4👍2
Kimi K3 веса уже на HF и сразу файнтюн от Unsloth:
https://huggingface.co/unsloth/Kimi-K3
Т.е. чтобы запустить "дома" модель уровня Fable5 или GPT 5.6 Sol достаточно иметь 1.6Tb VRAM
Ждем квантов поменьше
например:
2-bit Q2_K 313 GB
Техрепорт
Т.е. подождали пока западные фронтиры релизнулись все и бахнули бесплатную открытую схожей мощности.
Занятный сериал :)
#Kimi
------
@tsingular
https://huggingface.co/unsloth/Kimi-K3
Т.е. чтобы запустить "дома" модель уровня Fable5 или GPT 5.6 Sol достаточно иметь 1.6Tb VRAM
Ждем квантов поменьше
например:
2-bit Q2_K 313 GB
Техрепорт
Т.е. подождали пока западные фронтиры релизнулись все и бахнули бесплатную открытую схожей мощности.
Занятный сериал :)
#Kimi
------
@tsingular
🔥22⚡5❤3😭3
Во, Ollama уже подсуетилась! :)
https://ollama.com/library/kimi-k3
ням ням:
Kimi K3 understands text, images, and video
НО!
Error: 402 Payment Required: this model uses extra usage only (not included plan usage) and your extra usage balance is empty, add extra usage or turn on auto reload at https://ollama.com/settings
хочет деняк
Currently Kimi K3 requires a Pro or Max subscription, and consumes extra usage credits. We’re quickly working on adding capacity to expand access.
В настоящее время для использования Kimi K3 требуется подписка Pro или Max, а также расходуются дополнительные кредиты. Мы активно работаем над расширением возможностей для увеличения доступа.
#Ollama #Kimi
———
@tsingular
https://ollama.com/library/kimi-k3
ням ням:
Kimi K3 understands text, images, and video
НО!
Error: 402 Payment Required: this model uses extra usage only (not included plan usage) and your extra usage balance is empty, add extra usage or turn on auto reload at https://ollama.com/settings
хочет деняк
Currently Kimi K3 requires a Pro or Max subscription, and consumes extra usage credits. We’re quickly working on adding capacity to expand access.
В настоящее время для использования Kimi K3 требуется подписка Pro или Max, а также расходуются дополнительные кредиты. Мы активно работаем над расширением возможностей для увеличения доступа.
#Ollama #Kimi
———
@tsingular
🔥6 4❤1😁1😢1
Сбер выкатил обновленную модель угроз для ИИ агентов.
Почти 100 страниц детально проработанного документа с описанием рисков и методов предотвращения угроз.
В 2025 году документ представлял собой каталог из 70 отдельных угроз для данных, инфраструктуры, моделей, приложений и ИИ-агентов.
В 2026 году подход полностью переработали:
— 37 обобщённых угроз вместо 70 частных сценариев;
— 51 отдельный способ реализации атак;
— привязка атак к тактикам MITRE ATT&CK и MITRE ATLAS;
— полноценная модель нарушителей, включая сотрудников, внешних злоумышленников и самого ИИ-агента;
— отдельные угрозы для RAG, памяти, системных промптов, инструментов и мультиагентных систем;
— пошаговая методика определения актуальных угроз для конкретного ИИ-решения;
— распределение ответственности между владельцами данных, разработчиками, ИТ, DevOps и специалистами по кибербезопасности.
Главное изменение: версия 2025 года отвечала на вопрос «какие угрозы существуют», а версия 2026 года — «как определить актуальные угрозы, кто может их реализовать, каким способом и кто должен отвечать за защиту».
Полная версия в комментарии.
Качаем, вдохновляемся.
#Сбербанк #модельугроз #cybersecurity
———
@tsingular
Почти 100 страниц детально проработанного документа с описанием рисков и методов предотвращения угроз.
В 2025 году документ представлял собой каталог из 70 отдельных угроз для данных, инфраструктуры, моделей, приложений и ИИ-агентов.
В 2026 году подход полностью переработали:
— 37 обобщённых угроз вместо 70 частных сценариев;
— 51 отдельный способ реализации атак;
— привязка атак к тактикам MITRE ATT&CK и MITRE ATLAS;
— полноценная модель нарушителей, включая сотрудников, внешних злоумышленников и самого ИИ-агента;
— отдельные угрозы для RAG, памяти, системных промптов, инструментов и мультиагентных систем;
— пошаговая методика определения актуальных угроз для конкретного ИИ-решения;
— распределение ответственности между владельцами данных, разработчиками, ИТ, DevOps и специалистами по кибербезопасности.
Главное изменение: версия 2025 года отвечала на вопрос «какие угрозы существуют», а версия 2026 года — «как определить актуальные угрозы, кто может их реализовать, каким способом и кто должен отвечать за защиту».
Полная версия в комментарии.
Качаем, вдохновляемся.
#Сбербанк #модельугроз #cybersecurity
———
@tsingular
⚡6✍6🔥3❤🔥1❤1
Forwarded from Двач
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Мы официально живём в эпизоде «Южного Парка»: канадский депутат Билл Оливер во время выступления в Законодательном собрании провинции Нью-Брунсвик случайно зачитал вслух ответ ChatGPT.
После этого он как ни в чём не бывало продолжил речь, выдавая написанный нейросетью текст за «собственную» позицию по важному для общества вопросу.
Вот более естественная и плавная версия этого фрагмента, которая звучит как выступление в законодательном собрании, а не как набор коротких тезисов.
После этого он как ни в чём не бывало продолжил речь, выдавая написанный нейросетью текст за «собственную» позицию по важному для общества вопросу.
😁22🤣14 8
🤣10💯4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Японцы выкатили самурая Rotaku
Для спасения человечества, говорят. Вопрос от кого? От других роботов или от человечества?
Пока не понятно.
#роботы #Япония #Rotaku
------
@tsingular
Для спасения человечества, говорят. Вопрос от кого? От других роботов или от человечества?
Пока не понятно.
#роботы #Япония #Rotaku
------
@tsingular
🆒5⚡1❤1👾1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Ещё одна интересная модель: Primebot T1.
Забавно как безопасно звучит "- могу бесшумно преследовать цель" в диалоге с ребёнком.
#primebot #роботы
------
@tsingular
Забавно как безопасно звучит "- могу бесшумно преследовать цель" в диалоге с ребёнком.
#primebot #роботы
------
@tsingular
🔥4🤯2👾2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Китай построил крупнейший в мире сверхпроводящий магнит для «искусственного солнца»
В конце июня Институт физики плазмы Китайской академии наук (ASIPP) в Хэфэе провёл приёмочные испытания двух сверхпроводящих магнитов для термоядерного реактора.
Главный из них — тороидальный магнит D-образной формы весом 582 тонны, крупнейший среди когда-либо построенных для термоядерных реакторов.
🔍 Магнит размером 21×12 метров в 1,3 раза превышает по объёму аналоги Международного экспериментального термоядерного реактора (ITER) и запасает втрое больше энергии.
Шестнадцать таких катушек сформируют кольцо, создающее магнитное поле 6,5 Тесла в центре плазмы — достаточно, чтобы удерживать стомиллионоградусный плазменный шар в подвешенном состоянии.
Одновременно прошёл испытания высокотемпературный сверхпроводящий центральный соленоид — «свеча зажигания» реактора, запускающая плазменный ток.
💰 Проект выполнен с полной локализацией: от сверхпроводящих лент и криогенной стали до прецизионной намотки и защиты от срыва сверхпроводимости,- все на собственных технологиях.
За шесть лет получено 47 патентов и 25 отраслевых стандартов.
Стоимость сверхпроводящей ленты снижена с 400 до 100 юаней за метр — ключевой шаг к экономической состоятельности термояда.
🔮 По трёхэтапной дорожной карте Китая компактный экспериментальный реактор BEST должен быть собран к концу 2027 года, а первая выработка электроэнергии от термоядерного синтеза запланирована на 2030 год.
До коммерческого реактора идти ещё далеко: по оценке самих разработчиков, успешные испытания магнитов закрывают примерно 80% задач.
💡 В глобальной гонке термояда Китай идёт параллельным курсом с американскими частниками.
Commonwealth Fusion Systems строит SPARC с целью чистого выхода энергии в 2027 году и уже подписала контракт на 400 МВт с ENI.
Helion Energy обещает 50-мегаваттную станцию для Microsoft к 2028 году.
Разница в том, что Китай делает ставку на государственную программу с полным производственным циклом внутри страны, а американцы — на венчурные миллиарды и контракты с Big Tech.
Обе модели движутся к одной цели ускоренными темпами.
Термояд перестал быть «технологией, до которой всегда двадцать лет».
Теперь это гонка с конкретными датами, контрактами и 582-тонными магнитами.
Если Китай действительно включит «искусственное солнце» в розетку к 2030 году, энергетический ландшафт планеты изменится быстрее, чем кто-либо ожидал и проблема дефицита энергии для ИИ исчезнет.
#fusion #энергетика #Китай
———
@tsingular
В конце июня Институт физики плазмы Китайской академии наук (ASIPP) в Хэфэе провёл приёмочные испытания двух сверхпроводящих магнитов для термоядерного реактора.
Главный из них — тороидальный магнит D-образной формы весом 582 тонны, крупнейший среди когда-либо построенных для термоядерных реакторов.
🔍 Магнит размером 21×12 метров в 1,3 раза превышает по объёму аналоги Международного экспериментального термоядерного реактора (ITER) и запасает втрое больше энергии.
Шестнадцать таких катушек сформируют кольцо, создающее магнитное поле 6,5 Тесла в центре плазмы — достаточно, чтобы удерживать стомиллионоградусный плазменный шар в подвешенном состоянии.
Одновременно прошёл испытания высокотемпературный сверхпроводящий центральный соленоид — «свеча зажигания» реактора, запускающая плазменный ток.
💰 Проект выполнен с полной локализацией: от сверхпроводящих лент и криогенной стали до прецизионной намотки и защиты от срыва сверхпроводимости,- все на собственных технологиях.
За шесть лет получено 47 патентов и 25 отраслевых стандартов.
Стоимость сверхпроводящей ленты снижена с 400 до 100 юаней за метр — ключевой шаг к экономической состоятельности термояда.
🔮 По трёхэтапной дорожной карте Китая компактный экспериментальный реактор BEST должен быть собран к концу 2027 года, а первая выработка электроэнергии от термоядерного синтеза запланирована на 2030 год.
До коммерческого реактора идти ещё далеко: по оценке самих разработчиков, успешные испытания магнитов закрывают примерно 80% задач.
💡 В глобальной гонке термояда Китай идёт параллельным курсом с американскими частниками.
Commonwealth Fusion Systems строит SPARC с целью чистого выхода энергии в 2027 году и уже подписала контракт на 400 МВт с ENI.
Helion Energy обещает 50-мегаваттную станцию для Microsoft к 2028 году.
Разница в том, что Китай делает ставку на государственную программу с полным производственным циклом внутри страны, а американцы — на венчурные миллиарды и контракты с Big Tech.
Обе модели движутся к одной цели ускоренными темпами.
Термояд перестал быть «технологией, до которой всегда двадцать лет».
Теперь это гонка с конкретными датами, контрактами и 582-тонными магнитами.
Если Китай действительно включит «искусственное солнце» в розетку к 2030 году, энергетический ландшафт планеты изменится быстрее, чем кто-либо ожидал и проблема дефицита энергии для ИИ исчезнет.
#fusion #энергетика #Китай
———
@tsingular
🔥11 5⚡2
ну что, все успели освоить Agent Loops?
Устарело.
Новый чёрный, - Graph Engineering или Граф из ИИ Агентов.
Как вам идея? :)
обсудим это тоже сегодня в эфире с подписчиками ИИзбранного
#Graph #уроки
———
@tsingular
Устарело.
Новый чёрный, - Graph Engineering или Граф из ИИ Агентов.
Как вам идея? :)
обсудим это тоже сегодня в эфире с подписчиками ИИзбранного
#Graph #уроки
———
@tsingular
👍14🔥7⚡3🎃3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Flux 3
Уже можно нагенерить прошлое и вы в него поверите.
Это как с 'эффектом Манделы' - вы уверены в чем-то, чего не было, но представьте, что у фальшивого воспоминания появится достоверное видеоподтверждение.
Страшное дело.
Спасти могут только воспоминания, сохранённые в блокчейне через нейроимплант, который вы добровольно установите.
#нейрорендер #Flux
------
@tsingular
Уже можно нагенерить прошлое и вы в него поверите.
Это как с 'эффектом Манделы' - вы уверены в чем-то, чего не было, но представьте, что у фальшивого воспоминания появится достоверное видеоподтверждение.
Страшное дело.
Спасти могут только воспоминания, сохранённые в блокчейне через нейроимплант, который вы добровольно установите.
#нейрорендер #Flux
------
@tsingular
🤯8🔥2❤1⚡1