Новости и статьи об искусственном интеллекте и нейросетях. Мы собираем и обрабатываем самую актуальную информацию из мира AI. О проекте
Исследователи из Cornell Tech предложили оптический приёмник, напрямую изменяющий память SRAM с помощью световых матриц вроде QR-кодов. Технология передаёт параметры ИИ-моделей без энергоёмких аналоговых схем, что особенно полезно для роботов и периферийных устройств. В перспективе это ускорит обновление ИИ на складах, заводах и в микророботах.
Согласно новому отчёту BloombergNEF, к 2035 году дата-центры будут потреблять в 4 раза больше электроэнергии, чем сегодня, и займут пятую часть всей генерации в США. Рост ИИ-вычислений создаст серьёзную нагрузку на энергосистемы, особенно PJM и ERCOT. Мировой спрос на электроэнергию для дата-центров может достигнуть 1 935 ТВт·ч, что сопоставимо с годовым потреблением Индии.
Google разрабатывает чип Frozen v2 для повышения эффективности моделей Gemini. Ожидается, что к 2028 году он будет в 6–10 раз эффективнее текущих решений, что снизит зависимость от Nvidia и успокоит инвесторов — акции компании уже выросли на 3%.
Google и Amazon опубликовали отчёты об устойчивом развитии, показав рост выбросов углекислого газа на 25% и 16% соответственно. Основной причиной называют расширение инфраструктуры для ИИ, включая дата-центры и закупку чипов. Достижение углеродной нейтральности становится сложнее, но всё ещё возможно при значительных инвестициях.
Илон Маск обещает разместить ИИ в космосе дешевле, чем на Земле, уже через два-три года, но инженерные расчёты показывают: охлаждение даже одного ускорителя Nvidia H100 на орбите требует гигантских радиаторов, а развёртывание миллиона спутников займёт десятилетия.
OpenAI совместно с Broadcom создала специализированный чип Jalapeño для инференса больших языковых моделей. Это первый чип в многопоколенной платформе, спроектированный с нуля; инженерные образцы уже тестируются. Первое развертывание в гигаваттном масштабе запланировано на конец 2026 года.
Anthropic стала первым ИИ-стартапом, присоединившимся к углеродной коалиции Frontier, вложив $915 млн в новый раунд. Этот шаг удвоил общий объём обязательств до $1,8 млрд и может сигнализировать о смене климатической стратегии компании.
Исследователи из Университета Твенте применили динамическое масштабирование напряжения и частоты (DVFS) на уровне ядер GPU и сократили энергопотребление при обучении модели GPT-3-xl на 14%, практически не замедлив процесс. Метод основан на точной настройке тактовых частот для каждой вычислительной операции, что позволяет экономить энергию без потери производительности.
OpenAI анонсировала рекордные инвестиции в инфраструктуру — 750 миллиардов долларов до 2030 года. Первый крупный проект Camellia в Джорджии стоимостью 20 млрд долларов будет использовать преимущественно газовую генерацию, что вызывает опасения за экологию.
Статья объясняет, почему передовые материалы критически важны для развития ИИ — от изготовления полупроводников до охлаждения дата-центров. Syensqo разрабатывает устойчивые материалы и использует ИИ для ускорения открытий, стремясь удовлетворить растущие требования производительности и надёжности.
Нью-Йорк стал первым штатом США, приостановившим строительство дата-центров. Губернатор Кэти Хокул подписала указ, запрещающий выдачу разрешений для проектов мощностью от 50 МВт до завершения экологической экспертизы. Решение связано с опасениями по поводу роста цен на электричество, нагрузки на сети и негативного восприятия ИИ среди населения.
По мере роста ИИ нагрузка на энергосистемы становится критической. Мельбурн, Австралия, демонстрирует модель инженерной коллаборации, объединяя университетские исследования, возобновляемую энергетику и глобальные конференции для решения этой проблемы.
Бывший руководитель AI в Databricks Навин Рао запустил Unconventional AI, представив модель Un0 на новой осцилляторной архитектуре. Компания утверждает, что такой подход сократит энергопотребление инференса в 1000 раз. Стартап планирует выпустить реальный чип и построить полный стек инференса, что может решить проблему нехватки энергии для масштабирования ИИ.
Ученые из Университета Аризоны разработали акустический синапс, который использует звуковые волны и phi-биты для параллельных вычислений. Устройство превзошло MLP в тесте на ирисах с точностью 96,7% и потребляет до 10% энергии от электронных аналогов. Имитация нейромодуляции позволяет одной цепи адаптироваться к разным задачам.
Симуляция показала, как дата-центры могут смягчать скачки спроса на электроэнергию, снижая нагрузку в пиковые часы без потери критичных вычислений. Компании Emerald AI, GridCare и другие разрабатывают решения, позволяющие ускорить подключение к сети и использовать существующую инфраструктуру, а новые проекты вроде дата-центра в Манассасе протестируют гибкость в реальной энергосистеме.
Applied Materials инвестирует 5 млрд долларов в центр EPIC для ускорения инноваций в чипах под энергоэффективный ИИ. Новый подход объединяет экспертов по логике, памяти и упаковыванию, сокращая циклы R&D в 2 раза. Это поможет преодолеть ангстремовые вызовы и поддержать темпы развития ИИ-систем.