Опрос
|
реклама
Быстрый переход
ИИ-агент спроектировал полноценный процессор на RISC-V за 12 часов — промпт содержал всего 219 слов
23.04.2026 [16:51],
Николай Хижняк
Стартап Verkor.io, специализирующийся на разработке чипов с использованием искусственного интеллекта, в исследовательской статье, опубликованной в марте, рассказал, как его агентная система ИИ Design Conductor самостоятельно создала полноценное ядро процессора на архитектуре RISC-V. Для этого потребовалось всего 12 часов: система взяла за основу документ с запросом из 219 слов и сгенерировала проверенную, готовую к компоновке схему, что на несколько порядков быстрее стандартных сроков разработки коммерческих чипов, которые составляют от 18 до 36 месяцев. 
Источник изображения: Китайская академия наук По словам Verkor, это первый случай, когда автономный агент создал работающий процессор — от спецификации до файла компоновки GDSII. В результате получился процессор VerCore — пятиступенчатое конвейерное ядро с последовательным выполнением команд и однопоточной обработкой, которое при тактовой частоте 1,48 ГГц на 7-нанометровом техпроцессе ASAP7 набрало 3261 балл в тесте CoreMark. В статье Verkor подробно описана конвейерная архитектура, включающая этапы выборки, декодирования, выполнения, обращения к памяти и обратной записи команд, а также раннее разрешение ветвлений и переадресацию операндов. В ходе оптимизации система самостоятельно реализовала быстрый умножитель Бута — Уоллеса с тактовой частотой 2,57 ГГц и схему с однотактным штрафом за ветвление, которую агент выбрал после реализации и тестирования одно- и двухтактных вариантов. Verkor сравнивает производительность VerCore в тесте CoreMark с производительностью мобильного процессора Intel Celeron SU2300 2011 года на базе архитектуры Penryn. Пятиступенчатое ядро с последовательным выполнением команд, без кеша и внеочередного выполнения команд — довольно простая конструкция по отраслевым стандартам. В статье Verkor отмечается, что стоимость разработки передовых чипов превышает $400 млн, на их разработку уходит от 18 до 36 месяцев, при этом в разработке участвуют сотни инженеров. VerCore гораздо проще этих чипов. Тем не менее 12 часов, затраченные на полностью автономный процесс от спецификации до компоновки, — это впечатляющий результат, даже несмотря на то, что для этого потребовалось «множество десятков миллиардов токенов» при сравнительно невысоком уровне сложности. 
Источник изображения: Verkor.io VerCore не был изготовлен физически: вместо этого его работоспособность была проверена с помощью Spike — эталонного симулятора RISC-V ISA. ASAP7 — это комплект для разработки академических технологических процессов, а не коммерческий 7-нм техпроцесс. В Verkor утверждают, что VerCore может запускать вариант uCLinux в симуляторе. В статье Verkor честно говорится об ограничениях базовых языковых моделей и отмечается, что ИИ-агент иногда «недооценивает сложность работы, необходимой для решения тех или иных проблем». Например, в одном случае, когда не удавалось уложиться в сроки, Design Conductor пытался внести серьёзные изменения, чтобы «углубить процесс проектирования» вместо поиска более простых решений. В другом случае исследователи заметили, что модель рассуждала о Verilog — событийно-ориентированном языке — как о последовательном коде. «Хотя мы обнаружили, что это не повлияло на способность Design Conductor обеспечивать функциональную корректность, из-за этого Design Conductor стало сложнее устранять проблемы с соблюдением сроков», — пояснили исследователи. По оценкам исследователей, чтобы довести систему до состояния, готового к серийному производству, потребуется от пяти до десяти специалистов. Кроме того, с ростом сложности проекта требования к вычислительным мощностям увеличиваются нелинейно, что делает весь процесс менее практичным в коммерческом масштабе. В Verkor сообщили, что планируют опубликовать исходный код VerCore и скрипты для сборки к концу апреля, а также продемонстрировать реализацию на ПЛИС на мероприятии DAC — ежегодной конференции по автоматизации проектирования электронных устройств. В предыдущих проектах по разработке чипов с использованием искусственного интеллекта, таких как проект китайских исследователей, которые в 2023 году создали процессор на архитектуре RISC-V менее чем за пять часов, и более поздний проект QiMeng, использовались другие методологии и архитектуры. Design Conductor от Verkor самостоятельно выполняет весь процесс проектирования — от спецификации до GDSII. Европейские стартапы обещают обогнать ИИ-чипы Nvidia по эффективности в 100 раз — но им не хватает денег и фабрик
17.04.2026 [20:12],
Сергей Сурабекянц
Европейские стартапы, разрабатывающие альтернативы графическим процессорам Nvidia, стремятся к масштабированию на фоне бума ИИ. Они утверждают, что разрабатываемые ими технологии многократно превосходят по эффективности продукты Nvidia, изначально не предназначенные для инференса. Но европейская экосистема финансирования, а также ограниченный сектор производства полупроводников становятся серьёзным препятствием на пути развития этих перспективных предприятий. 
Источник изображений: ASML Nvidia быстро стала самой дорогой компанией в мире, поскольку её графические процессоры, первоначально разработанные для игр и кодирования видео, были перепрофилированы для обучения моделей искусственного интеллекта, но теперь внимание обращается к наиболее эффективным способам использования этих моделей, известным как вывод ИИ (инференс). Группа молодых европейских компаний утверждает, что создаваемые ими технологии могут делать это более эффективно. «Существующая архитектура GPU не была создана для этого в тех аспектах, которые наиболее важны в масштабе, — заявил директор Инновационного фонда NATO (NIF) Патрик Шнайдер-Сикорски (Patrick Schneider-Sikorsky). — Геополитические факторы очевидны: экспортный контроль США, риск концентрации вокруг [производителя чипов] TSMC и подлинный европейский суверенный императив в области вычислительных мощностей — все это подталкивает капитал к отечественным кремниевым разработкам».  Голландская компания Euclyd, основанная в 2024 году бывшим директором ASML Бернардо Каструпом (Bernardo Kastrup), в настоящий момент ведёт переговоры с инвесторами о раунде финансирования в размере не менее €100 млн. Британский полупроводниковый стартап Optalysys планирует привлечь более $100 млн в конце этого года, а британская компания Fractile и французская Arago, как сообщается, рассчитывают на девятизначные суммы инвестиций. На данный момент инвесторы уже вложили более $200 млн в нидерландскую Axelera и британскую Olix. Euclyd утверждает, что её чипы для ИИ обеспечивают в 100 раз более высокую энергоэффективность для задач вывода ИИ по сравнению с чипами Vera Rubin от Nvidia. По словам Каструпа, графические процессоры тратят время и энергию на перемещение данных по стеку памяти, а чипы Euclyd будут обрабатывать данные распределённо, что повысит эффективность инференса, снизит энергопотребление и занимаемую площадь ЦОД. Однако, в отличие от чипов Nvidia, системы Euclyd ещё не прошли проверку в масштабируемом развёртывании с коммерческими партнёрами. Компания ведёт переговоры с четырьмя потенциальными клиентами, с двумя из которых она надеется начать поставки в следующем году, а с двумя — через год. 
Источник изображения: Nvidia Компания Olix, разрабатывающая фотонные процессоры для ИИ, также планирует начать сотрудничество с первыми клиентами в следующем году, хотя в настоящее время находится на стадии исследований и разработок. «Электронная архитектура чипов, включая графические процессоры, действительно достигает пределов в плане их миниатюризации, а выделение тепла становится серьёзной проблемой. Мы твёрдо убеждены, что фотонные платформы станут следующей парадигмой», — заявили представители компании. Nvidia также не собирается почивать на лаврах. В последнем полном финансовом году, завершившемся в январе 2026 года, компания потратила более $18 млрд на исследования и разработки. В декабре Nvidia за $20 млрд приобрела активы стартапа Groq, занимающегося разработкой решений для ИИ, а в марте объявила об инвестициях в размере $4 млрд в две компании, разрабатывающие фотонные технологии.  Европейские разработчики полупроводников обвиняют правительства стран-членов ЕС в «консервативности», когда дело касается инвестирования в продукцию новых компаний. В Европе нет аналога DARPA, исследовательской организации Министерства обороны США, которая финансирует стартапы и другие технологические проекты. В Европе также отсутствуют механизмы, стимулирующие потребление продукции местного производства, а разрозненное трудовое законодательство в разных странах затрудняет привлечение европейских специалистов. По данным аналитической компании Dealroom, европейские стартапы, занимающиеся разработкой чипов для ИИ, отстают в финансировании, привлекая к 2026 году $800 млн, в то время как их американские коллеги получили $4,7 млрд инвестиций. В США Cerebras Systems привлекла в феврале $1 млрд, а MatX, Ayar Labs и Etched в этом году провели раунды финансирования на $500 млн. 
Мировые инвестиции в полупроводниковые стартапы по годам «Сроки разработки чипов велики, путь от создания микросхем до массового внедрения сложен, и европейская экосистема полупроводникового производства ещё нуждается в развитии», — констатировал Шнайдер-Сикорски. Китайская Dishan готовит 2-нм ИИ-процессор — но неясно, кто будет его выпускать
16.04.2026 [15:28],
Алексей Разин
Чаще всего в контексте передовых разработок в полупроводниковой сфере из китайских компаний фигурировала именно Huawei Technologies, а в качестве её производственного партнёра упоминалась SMIC. При этом в Китае есть стартапы, которые разрабатывают 2-нм чипы, даже не представляя, кто их потом будет выпускать. Dishan Technology уже готовит прототип 2-нм чипа для систем ИИ. 
Источник изображения: TSMC Об этом со ссылкой на китайские СМИ сообщает издание South China Morning Post. Шанхайский стартап Dishan Technology сейчас перешёл к стадии верификации дизайна прототипа 2-нм чипа (GPU), который будет использоваться в инфраструктуре ИИ, если поступит в массовое производство. Анонс соответствующего чипа состоялся ещё в июле прошлого года. Уже тогда компания заверяла, что завершила основные этапы разработки первого в Китае 2-нм чипа для нужд искусственного интеллекта. При его производстве, как ожидается, будут использоваться структуры транзисторов FinFET и GAA, а также основанная на чиплетах компоновка. Помимо прочего, она позволит на 40 % повысить энергетическую эффективность чипа по сравнению с решениями предыдущего поколения, использующими классическую компоновку. Более того, Dishan собирается предложить компиляторы программного кода с поддержкой CUDA, чтобы обеспечить совместимость с ПО, разработанным для экосистемы Nvidia. Это облегчит китайским клиентам Dishan процесс миграции программного обеспечения на новую аппаратную платформу, если они ранее полагались на импортируемые компоненты Nvidia. В любом случае, перспективный чип Dishan в своём развитии пока не дошёл даже до стадии цифрового проекта, пригодного для массового выпуска, и на преодоление этого этапа пути ему может потребоваться от одного до двух лет. Основанная в 2021 году компания Dishan Technology вынуждена полагаться на контрактных производителей чипов, а среди китайских компаний такого профиля никто пока не готов наладить выпуск 2-нм продукции. Доступ к конвейеру тайваньской TSMC может быть затруднён американскими санкциями, хотя на Dishan они пока не распространяются. Китайская SMIC пока с трудом приближается к освоению 5-нм технологии. Пока Dishan пытается ещё на стадии разработки ранних прототипов снизить риск возникновения дефектов при массовом производстве, но цель освоения 2-нм техпроцесса в любом случае выглядит очень амбициозно. ИИ выполняет месяцы работы инженеров всего за ночь: Nvidia рассказала, как ускорила проектирование чипов
13.04.2026 [20:52],
Николай Хижняк
Nvidia активно использует искусственный интеллект на некоторых этапах внутреннего процесса проектирования своих чипов. Об этом в разговоре с главным научным сотрудником Google Джеффом Дином (Jeff Dean) в рамках конференции GTC рассказал главный научный сотрудник Nvidia Билл Далли (Bill Dally). По словам последнего, компания применяет ИИ для исследования проектных решений, работы со стандартной библиотекой ячеек, устранения ошибок и верификации. Далли добавил, что до полностью автоматизированного проектирования чипов ещё далеко. 
Источник изображений: VideoCardz / Nvidia Одним из примеров, которыми поделился Далли, является инструмент NB-Cell от Nvidia. По его словам, раньше на перенос стандартной библиотеки ячеек компании на новый полупроводниковый техпроцесс силами команды из восьми человек уходило около 10 месяцев. ИИ-инструмент на основе обучения с подкреплением теперь выполняет эту работу за одну ночь на одном графическом процессоре, а получаемые в результате ячейки по размеру, энергопотреблению и задержке не уступают разработкам, созданным людьми, а то и превосходят их. «В процессе проектирования мы стараемся использовать ИИ везде, где только можно. Например, каждый раз, когда мы переходим на новый полупроводниковый техпроцесс, нам приходится переносить на него нашу стандартную библиотеку ячеек. В ней от 2500 до 3000 ячеек, и раньше для этого требовалась команда из восьми человек, которые работали над задачей около 10 месяцев, то есть на это уходило 80 человеко-месяцев. Затем мы разработали программу на основе обучения с подкреплением под названием NB-Cell. Думаю, сейчас у нас уже версия NB-Cell 2 или 3. Она справляется с задачей за одну ночь на одном графическом процессоре. Результаты по таким параметрам, как размер ячейки, рассеиваемая мощность и задержка, даже превосходят разработки, созданные людьми. Они соответствуют разработкам, созданным людьми, или превосходят их. Это огромный прирост производительности, и он устраняет препятствия на пути к переходу на новые техпроцессы, потому что теперь мы можем очень быстро переносить библиотеки ячеек», — Билл Далли, главный научный сотрудник Nvidia. 
Prefix RL Далли также упомянул ещё один внутренний инструмент под названием Prefix RL, предназначенный для решения давно изученной проблемы размещения упреждающих элементов в цепи упреждающего переноса. По его словам, система генерирует схемы, которые «не смог бы придумать ни один человек», при этом улучшая ключевые показатели примерно на 20–30 % по сравнению с решениями, созданными людьми. Это важная деталь, поскольку она показывает, что Nvidia использует искусственный интеллект не только для экономии времени инженеров, но и для поиска решений, выходящих за рамки обычной человеческой интуиции. В более широком смысле, по словам Далли, Nvidia использует внутренние языковые модели под названием Chip Nemo и Bug Nemo. Эти модели постоянно дорабатываются на основе собственных материалов Nvidia, в том числе RTL-кода и архитектурных документов для графических процессоров, разрабатывавшихся на протяжении многих лет. По его словам, одно из практических преимуществ заключается в том, что младшие инженеры могут обращаться к модели, а не постоянно спрашивать старших разработчиков, как работает тот или иной блок. Кроме того, система может обобщать отчёты об ошибках и помогать распределять их по нужным модулям или инженерам. Anthropic тоже задумалась о разработке собственных ИИ-чипов
10.04.2026 [04:59],
Алексей Разин
Огромные масштабы проектов в сфере искусственного интеллекта заставляют участников рынка предлагать смелые инициативы. Не желающая уступать OpenAI компания Anthropic, по некоторым данным, изучает возможность разработки собственных ИИ-чипов для использования в вычислительной инфраструктуре. 
Источник изображения: Samsung Electronics Как отмечает Reuters, такое предложение обсуждается внутри Anthropic в качестве одного из возможных ответов на сложившийся в отрасли дефицит компонентов подобного класса. Впрочем, альтернативный сценарий предполагает закупку чипов, поэтому взяться за разработку собственных Anthropic ещё может и не решиться. Пока не сформировано даже предварительное представление о том, какими должны быть разрабатываемые чипы, и кто внутри компании будет за них отвечать. На этой неделе Anthropic сообщила, что её выручка в приведённом к году объёме уже превысила $30 млрд, хотя по состоянию на конец прошлого года она достигала всего лишь $9 млрд. В настоящее время Anthropic использует сочетание различных чипов для формирования своей вычислительной инфраструктуры, включая разработанные Google и конкурирующей Amazon решения. На этой неделе между Anthropic, Google и Broadcom было подписано долгосрочное соглашение, касающееся поставок чипов TPU. В развитие вычислительной инфраструктуры в США стартап готов вложить $50 млрд. Meta✴✴ и OpenAI также проявляют интерес к теме разработки собственных чипов, причём первая имеет в этой сфере определённый практический опыт. В современных условиях только разработка чипа может потребовать до $500 млн, а ещё необходимо найти подрядчиков по их производству в необходимых количествах, что в условиях дефицита мощностей сделать становится всё сложнее. Meta✴ без лишнего шума собирает команду разработчиков аппаратных продуктов на базе ИИ
06.04.2026 [00:28],
Владимир Фетисов
Подразделение Meta✴✴ Superintelligence Labs формирует собственную команду разработчиков аппаратных продуктов, во главе которой встанет опытный инженер. Это указывает на то, что гигант соцсетей всё дальше продвигается на пути создания устройств на базе искусственного интеллекта. 
Источник изображения: africa.businessinsider.com Meta✴✴ уже известна своими смарт-очками и гарнитурами виртуальной реальности, которые были созданы подразделением Reality Labs. Новые данные указывают на то, что некоторые перестановки происходят в Meta✴✴ Superintelligence Labs — ИИ-подразделении компании, которое было организовано в прошлом году. Это указывает на то, что Meta✴✴ рассматривает возможность создания новых типов устройств на базе искусственного интеллекта. По данным источника, в рамках этой инициативы некоторые инженеры Reality Labs перешли в Superintelligence Labs для создания прототипов устройств, работающих на базе программного обеспечения компании. Источник отметил, что оба подразделения тесно сотрудничают в рамках этой инициативы. Согласно имеющимся данным, руководить разработкой аппаратных продуктов в Superintelligence Labs будет Руй Сю (Rui Xu), ранее возглавлявший разработку оборудования в ИИ-стартапе Dreamer, сотрудников которого в прошлом месяце наняла Meta✴✴. До Dreamer Сю занимал должность операционного директора в K-Sale — стартапе, который работал в сфере робототехники и закрылся в прошлом году. Нэт Фридман (Nat Friedman), возглавляющий в Superintelligence Labs отдел продуктов и прикладных исследований, инвестировал в K-Sale через созданную им же программу AI Grant. Данные в профиле Сю на площадке LinkedIn указывают на то, что он работал над умными устройствами в ByteDance (владелец TikTok), где возглавлял отдел, выпустивший миллионы устройств в Китае. Он также успел поработать в Xiaomi, Lenovo и Tencent. Официальные представители Meta✴✴ отказались от комментариев по данному вопросу. Нет худа без добра: дефицит памяти из-за ИИ заставил разработчиков оптимизировать игры
16.03.2026 [07:10],
Алексей Разин
По информации ресурса Polygon, разработчики игр на конференции GDC 2026 выражали различные точки зрения на влияние бума ИИ на свою сферу деятельности, но отдельно упоминалась тема дефицита памяти. Он не только откладывает выход новых игровых консолей и делает их более дорогими, но и заставляет разработчиков задумываться об оптимизации игр по аппаратным ресурсам. 
Источник изображения: Corsair Прежде всего, источник поясняет, что разработчики игр не рассчитывают на скорое решение проблемы дефицита памяти. Текущая ситуация, по их словам, продлится около двух лет. Многих разработчиков игр это беспокоит с той точки зрения, что бюджеты клиентов на покупку игр будут сокращаться из-за необходимости больше денег тратить на обновление «железа». В сегменте игровых консолей новинок придётся ждать дольше обычного, как поясняет Polygon. Если Sony свою предполагаемую PlayStation 6 собирается выпустить в 2029 году, то конкурирующая Microsoft консоль Xbox под условным обозначением Project Helix в альфа-версии для разработчиков появится уже в 2027 году. Правда, имеется важный нюанс — разработчики игр ожидают, что новая Xbox будет стоит не менее $1000. В этом случае пользовательская база по мере необходимости обновления парка игровых устройств будет неизбежно сжиматься. Соответственно, разработчики игр смогут продавать меньше копий своей продукции. Прозвучала в кулуарах GDC 2026 и ещё одна важная мысль: разработчики осознают, что пора прекратить погоню за зрелищностью игр и заняться оптимизацией с точки зрения требований к объёму оперативной памяти. Примеры движения в этом направлении уже есть. В прошлом месяце создатели Lego Batman: Legacy of the Dark Knight пересмотрели системные требования, снизив рекомендуемый объём ОЗУ с 32 до 16 Гбайт. Некоторые представители отрасли данную тенденцию даже приветствуют, поскольку не видят прогресса на уровне визуальных эффектов в современных играх, но считают важным расширение охвата аудитории. Отдельные платформы от такой оптимизации особенно выиграют — типа той же Nintendo, поскольку на её портативных консолях можно будет запускать больше новых игр. Игровая индустрия сильно пострадала из-за ИИ, и GDC 2026 показала, что ситуация близка к коллапсу
16.03.2026 [00:43],
Владимир Фетисов
Журналист Bloomberg Джейсон Шрайер (Jason Schreier) подвёл итоги прошедшей на минувшей неделе конференции для разработчиков видеоигр GDC 2026 и поделился выводами, которые сделал по результатам посещения этого мероприятия. В числе прочего он увидел, как сильно на индустрию влияет генеративный искусственный интеллект и в будущем ситуация, скорее всего, будет лишь усугубляться. 
Источник изображения: ELLA DON/unsplash.com Кризис на рынке труда. За последние три года индустрия видеоигр потеряла десятки тысяч рабочих мест из-за чрезмерного найма в 2021 году, нестабильной рыночной ситуации и множества других факторов. На конференции GDC в этом году можно было легко найти подтверждение этой турбулентности. Семинары, предназначенные для помощи разработчикам в улучшении их резюме, были переполнены соискателями, а продюсеры и художники обменивались визитками в надежде найти новую работу. В этом году на конференции было множество студентов, жаждущих найти работу в игровой индустрии. К сожалению, в ближайшие месяцы и годы многим из них придётся столкнуться с суровой реальностью: они конкурируют с ветеранами индустрии, у которых за плечами десятилетия опыта и которые сами прикладывают массу усилий, чтобы найти работу. Один из участников конференции рассказал, что индустрия видеоигр и раньше проходила через подобные циклы, но никогда прежде в подобных масштабах. Огромное количество безработных в игровой сфере означает, что некоторым из них, вероятно, придётся искать иное призвание. Искусственный интеллект повсюду. Третий год подряд ИИ был в числе основных тем на GDC. В отличие от других недавних трендов, таких как NFT, генеративный ИИ, по всей видимости, пришёл всерьёз и надолго, поскольку предлагает много вариантов использования. Несколько разработчиков рассказали, что им удалось найти эффективные способы использования ИИ внутри своих студий, например, для помощи в ведении заметок на совещаниях или сортировки документации, скопившейся за годы. В конференц-центре Moscone нельзя было пройти и нескольких шагов, чтобы не увидеть баннер с рекламой ИИ-сервисов разных компаний, не столкнуться с представителями ИИ-компаний или не услышать, как кто-то рассказывает о преимуществах нового ИИ-инструмента, который произведёт революцию в игровой индустрии, сделав всех NPC разумными. Стенды на выставочной площадке рекламировали всевозможные игры и инструменты на базе ИИ, а на многочисленных семинарах велись обсуждения того, как ИИ впишется в разработку игр. 
Источник изображения: Desola Lanre-Ologun / unsplash.com Совместная разработка. Аутсорсинг был неотъемлемой частью индустрии видеоигр на протяжении многих лет, но к настоящему моменту он стал более масштабным, чем когда-либо. Поскольку студии планомерно снижают численность персонала, пытаясь удержать бюджеты своих игр ниже $400 млн, они привлекают всё больше партнёров по «совместной разработке». Речь о компаниях, которые приходят на временной основе, чтобы помочь с разработкой определённых частей игры. За счёт этого у студий остаётся достаточно ресурсов для продвижения проекта, но нет необходимости в увольнении лишнего персонала после его завершения. Сторонних разработчиков стали привлекать даже те студии, которые прежде работали самостоятельно. Поэтому на GDC в этом году было множество представителей компаний, предоставляющих услуги по совместной разработке. Некоторые из этих компаний универсальны и могут предлагать помощь в разработке практически чего угодно, другие же специализируются на создании конкретных частей игр. В настоящее время студий совместной разработки больше чем когда-либо, и работы для них вполне хватает. Повторное использование. Во время одной из дискуссий разработчики игры Clair Obscur: Expedition 33 вызвали возгласы удивления у публики, рассказав, что им удалось сохранить небольшую команду программистов с помощью одной хитрости. Они создали большую часть игрового процесса, используя встроенную в Unreal Engine систему скриптов Blueprints, вместо того, чтобы писать весь код с нуля. Хотя такой подход может подойти не всем разработчикам, в ходе многих разговоров всплывала одна тема: необходимость для разработчиков игр перерабатывать свои прежние наработки, а не начинать процесс каждый раз с чистого листа. Многим программистам трудно удержаться от соблазна начать новый проект с нуля, используя возможность «чистого листа», чтобы исправить свои прежние ошибки. Существуют также усложняющие факторы, например, обновление Unreal Engine со стороны Epic Games может сделать уже существующие технологии устаревшими, что будет стоить программистам месяцев работы. Однако начало работы с нуля может добавить к графику месяцы, если не годы. В индустрии, где бюджеты раздулись до сотен миллионов долларов из-за того, что игры создаются так долго, поиск способов сократить расходы и максимально эффективно задействовать прежние наработки может стать одним из путей выхода из сложившейся ситуации. Anthropic запустила ИИ для поиска багов в программном коде, написанном ИИ
10.03.2026 [09:57],
Алексей Разин
Автоматизация процесса написания программного кода для приложений неизбежно привела к наличию в нём ошибок, но искусственный интеллект может не только порождать их, но и бороться с ними. Именно для этого предназначен новый инструмент Code Review, который был предложен Anthropic пользователям Claude Code. 
Источник изображения: Anthropic Напомним, Claude Code является ИИ-агентом для написания программного кода, его сейчас активно используют многие разработчики. Жизненный цикл любой программы обычно подразумевает внесение изменений и исправлений, причём основная их часть делается до выхода ПО на рынок. Чтобы ускорить работу над исправлениями на этапе разработки, Anthropic предложила ИИ-агента Code Review, который позволяет проводить её без участия человека или с его минимальным привлечением. Code Review уже доступен пользователям Claude for Teams и Claude for Enterprise в качестве экспериментального исследовательского решения. Данный инструмент позволит разработчикам ПО, которые пользуются Claude, ускорить внесение исправлений до выпуска продукта в тираж. Code Review может интегрироваться с репозиторием GitHub и автоматически рецензировать предлагаемые разработчиками ПО изменения и исправления, генерируя профильные комментарии к их запросам. Инструмент призван исправлять основные логические ошибки, а претензии к «изящности» программного кода он не предъявляет. Code Review способен аргументировать свои замечания к программному коду, он использует цветовую маркировку для ранжирования проблем. Красным цветом помечаются самые важные проблемы, жёлтым — потенциальные, но требующие внимания, а фиолетовый используется для обозначения ошибок, связанных с ранее сгенерированным кодом. Сразу несколько ИИ-агентов работают параллельно, анализируя один и тот же фрагмент кода по разным критериям. На финальном этапе отдельный агент резюмирует накопленные замечания, удаляет дублирующиеся и выделяет наиболее важные. Инструмент позволяет провести первичный аудит кибербезопасности, а у разработчиков есть возможность настроить свои критерии дополнительных проверок. Anthropic фактически будет использовать сдельную систему оплаты при использовании Code Review. Анализ одного фрагмента кода будет обходиться разработчикам в сумму от $15 до $25. Не самое дешёвое удовольствие, по словам представителей компании, станет необходимостью по мере усиления использования ИИ для написания программного кода. По мнению Anthropic, качество кода не должно страдать от роста скорости его создания, поэтому ИИ-инструменты для поиска ошибок будут востребованы на рынке ПО. Broadcom в следующем году рассчитывает выручить на ИИ-чипах более $100 млрд
05.03.2026 [08:25],
Алексей Разин
Возможно, компания Broadcom и остаётся в тени ИИ-бума, но это не мешает ей активно зарабатывать на нём. По мнению генерального директора Хок Тана (Hock Tan), выручка компании от реализации ИИ-компонентов в следующем году значительно превысит $100 млрд. Для сравнения, в текущем квартале компания рассчитывает выручить на этом направлении $10,2 млрд. 
Источник изображения: Broadcom В принципе, как поясняет CNBC, уже сейчас выручка Broadcom от реализации ИИ-чипов и сотрудничества с компаниями, их создающими, растёт впечатляющими темпами. В прошлом квартале она более чем удвоилась до $8,4 млрд, хотя совокупная выручка компании выросла только на 29 % до $19,3 млрд. По словам главы Broadcom, компания заручилась поддержкой поставщиков, необходимой для достижения целевой выручки рубежа в $100 млрд по итогам следующего года. Broadcom не только поставляет клиентам цифровые сигнальные процессоры и компоненты телекоммуникационного оборудования, необходимые для работы вычислительной инфраструктуры ИИ. Она помогает крупным игрокам рынка разрабатывать собственные чипы. Среди её клиентов на этом направлении, как считается, числятся Google, Meta✴✴, Anthropic и OpenAI. Кроме того, за пределами США у Broadcom тоже есть профильные клиенты — например, Fujitsu и ByteDance. Google свои процессоры семейства Tensor начала разрабатывать в 2015 году как раз при поддержке Broadcom. С 2018 года доступ к этим чипам предоставляется сторонним компаниям, среди них уже замечены Apple и Anthropic, а недавно к ним присоединилась Meta✴✴ Platforms. Кроме того, для неё Broadcom разрабатывает и специализированные ускорители MTIA. Как отметил глава Broadcom на этой неделе, данная программа не упразднена, вопреки слухам. Хок Тан пояснил, что упоминаемая выше выручка в размере $100 млрд будет определяться потребностями крупнейших клиентов в развитии ИИ-инфраструктуры. В частности, Anthropic собирается ввести в строй 3 ГВт вычислительных мощностей, столько же обеспечит Google, не менее 2 ГВт предоставит Meta✴✴, а OpenAI введёт не менее 1 ГВт. Meta✴ будет разрабатывать собственные ИИ-ускорители
05.03.2026 [06:58],
Алексей Разин
Финансовый директор Meta✴✴ Platforms Сьюзан Ли (Susan Li) на технологической конференции Morgan Stanley заявила, что компания продолжит разрабатывать собственные процессоры, оптимизированные под вычислительные нагрузки, используемые компанией. Активное сотрудничество с поставщиками готовых ускорителей сторонней разработки не отменяет актуальности создания собственных чипов. 
Источник изображения: Unsplash, Igor Omilaev «Некоторые из наших вычислительных нагрузок очень специфичны. Нагрузки, связанные с сортировкой и рекомендациями, присутствовали изначально, и именно в этой сфере мы наиболее активно применяли собственные чипы. Мы надеемся, что сможем расширить их применение со временем, включая и процесс обучения ИИ-моделей», — заявила представительница компании. Хотя Meta✴✴ Platforms и не является провайдером облачных услуг, она обладает одним из крупнейших парков центров обработки данных, используемым для собственных нужд. За последние недели она заключила крупные сделки с Nvidia и AMD, которые подразумевают поставку ускорителей для этой вычислительной инфраструктуры. Компания также договорилась об аренде ускорителей Google, поэтому с аппаратной точки зрения Meta✴✴ оказалась буквально всеядной. При этом продолжается разработка и собственных процессоров. По словам Сьюзан Ли, компания применяет разные виды чипов для разных видов вычислительной нагрузки: «Опираясь на то, что мы знаем сегодня и наши текущие потребности, какой из чипов является лучшим для каждого случая, по нашему мнению? Созданный на заказ является большой частью этого». Китайская ByteDance разгоняет разработку передового ИИ прямо в США — открыты десятки вакансий
19.02.2026 [19:45],
Сергей Сурабекянц
Китайский технологический гигант ByteDance открыл почти сто новых вакансий в своём американском подразделении искусственного интеллекта, невзирая на опасения по поводу национальной безопасности со стороны американских законодателей и регулирующих органов. Компания стремится не проиграть конкурентную борьбу с ведущими мировыми компаниями в этой области, базирующимися в США. 
Источник изображений: ByteDance ByteDance ищет сотрудников для своей команды по разработке ИИ под названием Seed, располагающей лабораториями в США, Сингапуре и Китае. Опубликованные должностные обязанности предусматривают:
ByteDance развернула активную кампанию по найму персонала в США после продажи части своего сервиса коротких видео TikTok американским владельцам. Хотя ByteDance известна в США в основном именно благодаря TikTok, она также является одной из ведущих компаний в области искусственного интеллекта и представляет серьёзную угрозу для американских конкурентов. Чат-бот Doubao, похожий на ChatGPT от OpenAI, Claude от Anthropic и Gemini от Google, стал самым скачиваемым в Китае чат-ботом с ИИ на протяжении почти всего 2025 года. Недавно ByteDance запустила свежую ИИ-модель генерации видео Seedance 2.0 и модель генерации изображений Seedream 5.0. Эти запуски вновь привлекли внимание к ByteDance в США. Голливудские кинокомпании обвинили ByteDance в краже их интеллектуальной собственности, отметив, что первая версия Seedance ранее уже использовалась для создания вирусных альтернативных концовок популярных телешоу и фейковых сцен из фильмов с участием известных актёров.  Компании Walt Disney и Paramount направили ByteDance письма с требованием прекратить противоправные действия, а Ассоциация кинопроизводителей (Motion Picture Association), в которую входят такие компании, как Netflix и Warner Bros, потребовала от ByteDance прекратить «несанкционированное использование защищённых авторским правом произведений США в массовом масштабе». «ByteDance уважает права интеллектуальной собственности, и мы услышали опасения относительно Seedance 2.0, — заявил представитель компании. — Мы предпринимаем шаги для усиления существующих мер защиты, чтобы предотвратить несанкционированное использование интеллектуальной собственности и изображений пользователями». Американские чиновники опасаются, что лидерство в гонке ИИ обеспечит Китаю геополитическое и военное преимущество. По их мнению, ByteDance представляет серьёзную угрозу, так как имеет доступ к огромным вычислительным мощностям, данным и капиталу, а также пользуется явной поддержкой китайского правительства. «На кону […] будущее под руководством США, которое принесёт пользу свободному миру, или порядок в сфере искусственного интеллекта под руководством Китая, который перестроит глобальную систему в соответствии со своими авторитарными ценностями, — заявил сенатор США Пит Рикеттс (Pete Ricketts). — Риск невероятно высок. В этой гонке победит тот, кто привлечёт лучшие таланты, будет использовать лучшие чипы и обучит лучшие алгоритмы». Одновременно с разработкой передового ИИ ByteDance также активизировала свои усилия в научной сфере, нанимая американских специалистов с опытом работы в области биологии, физики и химии «для разработки открытых, высокоточных, обобщаемых моделей, которые приведут к прорывам в биологии и разработке лекарств». Американские конкуренты ByteDance в области ИИ также активно инвестируют в здравоохранение и разработку лекарств. OpenAI объявила о создании приложения для здравоохранения и рассматривает возможность инвестирования в разработку лекарств. Anthropic также поддерживает использование своего ИИ для ускорения разработки и создания лекарств и недавно запустила специализированные программы Claude for Life Sciences и Claude for Healthcare. Unity пообещала ИИ, который позволит создавать игры по текстовому описанию — вообще без программирования
17.02.2026 [19:57],
Сергей Сурабекянц
Разработчик игрового движка Unity активно внедряет инструменты генеративного ИИ, обещая пользователям ускорение разработки, повышение узнаваемости и рост доходов от рекламы. ИИ однажды уже подвёл компанию, сгенерировав контент, защищённый авторским правом. Тем не менее, Unity остаётся приверженной этой технологии и заявляет, что её ИИ «демократизирует» разработку игр и вскоре сможет «запускать в жизнь целые казуальные игры». 
Источник изображения: Unity Генеральный директор Unity Мэтт Бромберг (Matt Bromberg) убеждён, что искусственный интеллект расширит возможности как непрограммистов, так и опытных разработчиков. На недавнем совещании по финансовым результатам Бромберг заявил, что компания готовится представить на фестивале GDC Festival of Gaming в марте новую бета-версию Unity AI, которая исключит необходимость программирования. По замыслу разработчиков, этот ИИ-помощник будет работать на основе «уникального понимания контекста проекта и нашей среды выполнения, используя при этом лучшие существующие модели». Бромберг уверен, что в конечном итоге «десятки миллионов людей будут создавать интерактивные развлечения», используя инструменты разработки с поддержкой ИИ, и подчеркнул, что Unity намерена возглавить этот процесс. «Создание игр на основе ИИ — это наша вторая основная область внимания на 2026 год, — сказал Бромберг. — На конференции разработчиков игр в марте мы представим бета-версию обновлённого Unity AI, который позволит разработчикам создавать полноценные казуальные игры, используя только естественный язык, встроенный в нашу платформу, — так что переход от прототипа к готовому продукту будет простым». Бромберг заявил, что Unity AI «демократизирует» разработку игр для тех, кто не занимается программированием, одновременно повышая производительность для всех пользователей. По его словам, цель компании — максимально упростить творческий процесс, «став универсальным мостом между первой искрой творчества и успешным, масштабируемым и долговечным цифровым опытом». ИИ-помощник Unity AI в настоящее время использует большие языковые модели от OpenAI и Meta✴✴ (GPT и Llama соответственно) для ответа на вопросы пользователей, генерации кода и агентских действий. Unity AI также использует несколько собственных и партнёрских моделей для создания и улучшения игровых ресурсов — среди них Scenario, обученный на базовых моделях Stable Diffusion, FLUX, Bria и GPT-Image, и Layer AI на основе базовых моделей Stable Diffusion и FLUX. Nvidia подсадила 30 000 своих разработчиков на ИИ-помощника Cursor — объём кода вырос втрое
09.02.2026 [18:33],
Сергей Сурабекянц
Количество внутренних коммитов кода в Nvidia утроилось с тех пор, как компания перевела всех инженеров на инструменты программирования с поддержкой ИИ. Более 30 тысяч разработчиков компании используют интегрированную среду разработки Cursor от Anysphere. Процесс разработки ПО по-прежнему контролируется и управляется людьми, но ИИ помогает устранять узкие места и обеспечивает максимальную эффективность. 
Источник изображения: Cursor «Cursor используется практически во всех аспектах разработки программного обеспечения. Команды используют этот продукт для написания и проверки кода, генерации комментариев и контроля качества. Весь жизненный цикл разработки программного обеспечения ускорился благодаря Cursor. Мы создали множество пользовательских правил в Cursor для полной автоматизации рабочих процессов. Это раскрыло истинный потенциал Cursor». — заявил вице-президент по разработке Nvidia Вэй Луио (Wei Luio). Cursor помогает и в других областях, например, в отладке, где, по словам Nvidia, он превосходно справляется с поиском редких, устойчивых ошибок и развёртыванием агентов для их быстрого устранения. Команды Nvidia также автоматизируют свои проекты в Git, используя пользовательские правила, которые позволяют извлекать контекст из заявок и документации, в то время как Cursor обрабатывает исправления ошибок с помощью соответствующих тестов для проверки. «До Cursor у Nvidia были другие инструменты для программирования с использованием ИИ, как разработанные внутри компании, так и сторонние. Но после внедрения Cursor мы действительно начали видеть значительное увеличение скорости разработки», — утверждает Луио. По его словам, Cursor хорошо справляется с анализом распределённых баз данных, что является непосильной задачей для человека. Стажёры и новые сотрудники могут быстро освоить Cursor, а более опытные разработчики теперь быстрее решают другие задачи, требующие человеческой изобретательности, сокращая разрыв между идеями и их реализацией. Генеративный ИИ используется в точности для того, для чего он предназначен —для рутинных задач. Представитель Nvidia подчеркнул, что количество ошибок осталось неизменным, несмотря на трёхкратное увеличение объёма кода и повышение общей производительности. Это особенно важно, если учесть, что критически важные компоненты, такие как драйверы графических процессоров, зависят от качества кода, который теперь частично генерируется ИИ. ИИ пишет код, но отвечает инженер: где проходит граница автоматизации
04.02.2026 [15:44],
Андрей Созинов
Пока одни спорят о том, заменит ли искусственный интеллект программистов, другие решают куда более прикладные задачи – переписывают многолетние системы без остановки релизов, сокращают сроки онбординга новых разработчиков и переводят устаревшие архитектуры на современные фреймворки так, чтобы бизнес этого почти не заметил.  Сегодня фронтенд – это не «кнопки и верстка», это слой, где пересекаются архитектура, производительность, пользовательский опыт и коммерческие ограничения. Ошибка здесь не просто баг, а замедление команды и рост технического долга. Мы поговорили с Игорем Сахаровым – senior frontend-разработчиком, который руководил коммерческими проектами и в одиночку провел масштабную миграцию с AngularJS на Angular 2+ без заморозки функциональности. О роли ИИ, границах «красивого» интерфейса и о том, как переписывать систему, не ломая бизнес. — Сегодня генеративные модели активно используют в разработке. Насколько они реально полезны? Игорь Сахаров: Полезны, если понимать, что это инструмент, а не архитектор. Когда я занимался миграцией большого приложения с AngularJS на современный Angular, приходилось переносить огромные пласты однотипной логики. В таких задачах Copilot серьезно экономит время: если задать корректный паттерн, он помогает автоматизировать рутинную часть. ChatGPT я чаще использую как интеллектуальный справочник – быстро получить выжимку из документации, уточнить синтаксис, проверить гипотезу. Это быстрее, чем искать по десяткам вкладок. Но есть принципиальное ограничение: ни одна модель не умеет по-настоящему разбираться в сложной диагностике. При поиске утечек памяти или проблем взаимодействия слоев приложения ИИ часто начинает «ходить по кругу». Он не видит систему целиком. — Можно ли доверять автогенерации кода в архитектурно сложных проектах? Игорь Сахаров: Можно, если разработчик четко понимает, что именно он хочет получить. Я сравниваю ИИ с электроинструментом: он ускоряет работу, но не принимает решений. Если нет понимания целевой архитектуры, автогенерация быстро создает технический долг – лишние зависимости, неочевидные связи, дублирование логики. Опытный инженер использует ИИ для снятия монотонной нагрузки. Архитектурные решения он принимает сам. — Как это влияет на роль тимлида и код-ревью? Игорь Сахаров: Инструменты могут работать как «умный линтер» – находить типовые ошибки, несоответствия стилю, потенциальные уязвимости. Но архитектурное мышление и системное видение остаются зоной ответственности человека. ИИ помогает писать код быстрее. Он не отвечает за последствия. — Часто говорят: чем сложнее интерфейс, тем он медленнее. Это неизбежно? Игорь Сахаров: Не обязательно. В современных браузерах производительность редко ограничена устройством пользователя. Чаще проблема в том, как реализован интерфейс. Даже на слабых устройствах анимации работают стабильно, если использовать встроенные механизмы браузера, а не нагружать основной поток сложными вычислениями на JavaScript. Проблема не в красоте, она в избыточности. — Какие принципы позволяют сохранить и дизайн, и скорость? Игорь Сахаров: Первое – минимизировать объем исполняемого JavaScript. Второе – переносить максимум визуальной логики в CSS. Третье – выносить тяжелые вычисления в отдельные потоки. И четвертое – аккуратно работать со сторонними библиотеками. Например, в одном проекте у клиента была сложная анимация на старой библиотеке с собственными математическими функциями сглаживания. Визуально она выглядела эффектно, но работала нестабильно. Мы перенесли ее на встроенный Web Animation API. Анимация стала чуть проще, зато стабильность выросла кратно. Ни заказчик, ни конечные пользователи визуальной разницы почти не заметили, зато исчезли зависания. Иногда зрелость разработчика проявляется в умении упростить. — Один из ваших заметных проектов – перенос системы со старого AngularJS на современный Angular без остановки релизов. Почему это сложно? Игорь Сахаров: Потому что бизнес не может «встать на паузу» на год, пока команда переписывает все заново. В таких случаях нужно строить мост между старым и новым кодом. Мы использовали гибридный режим, при котором обе версии фреймворка работают в одном приложении. Это позволило постепенно переносить модули, не останавливая развитие продукта. Часть рутинной логики переносилась с помощью ИИ, но контроль архитектуры полностью оставался за мной. Это была не перепись с нуля, а поэтапная реконструкция. — Какие архитектурные ошибки вы чаще всего видите в проектах? Игорь Сахаров: Избыточное усложнение. Например, чрезмерное использование наследования. Современные фреймворки опираются на компонентный подход: масштабирование достигается композицией, а не построением громоздких иерархий классов. Когда архитектура перегружена, она замедляет команду. Новым разработчикам сложнее входить в проект, а любые изменения становятся рискованными. — Как бороться с техническим долгом? Игорь Сахаров: Главное – не игнорировать его. В больших системах помогает изоляция старых частей и постепенная модернизация. В повседневной работе регулярные обновления зависимостей и исправление проблем до того, как они станут критическими. Технический долг редко возникает внезапно. Он накапливается из мелких компромиссов. — Что привело вас в профессию? Игорь Сахаров: В 12–13 лет меня поразило, что код можно запустить прямо в браузере – без сложной установки и компиляции. Тогда хотелось сделать собственную онлайн-игру. Со временем интерес сместился от «магии» к системности. Сейчас для меня важно не просто чтобы код работал, а чтобы он оставался понятным и управляемым через годы. — Что отличает сильного frontend-инженера сегодня? Игорь Сахаров: Способность видеть систему целиком. Frontend – это уже не «витрина», а полноценный слой архитектуры, влияющий на производительность, масштабируемость и скорость вывода продукта на рынок. И еще – умение взаимодействовать с заказчиком. Самое сложное в профессии – не написать код, а объяснить, почему принимается то или иное решение. Прозрачность критически важна: заказчик должен понимать, за что он платит и какие риски берет на себя. — Ваш главный профессиональный принцип? Игорь Сахаров: Работать умнее, а не больше. Это не про сокращение усилий. Это про выбор инструментов, архитектурных решений и процессов, которые уменьшают хаос, а не накапливают его. В итоге искусственный интеллект ускоряет перенос кода, современные браузеры позволяют создавать сложные интерфейсы без потери производительности, а новые фреймворки упрощают масштабирование. Но все это работает только при одном условии, если инженер мыслит системно и берет ответственность за архитектуру. |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 1997—2026 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
