НейроЭкспресс

Искусственный интеллект ускоряет разработку лекарств, сокращая десятилетние сроки и решая задачи, которые раньше считались невыполнимыми. Компания AstraZeneca использует машинное обучение для поиска и оптимизации молекул-кандидатов, что позволяет быстрее создавать биологические препараты. ИИ помогает проектировать лекарства, которые могут воздействовать сразу на несколько целей или доставлять терапию точно в нужные клетки. В будущем ИИ сможет генерировать новые белки с нуля, предсказывая их безопасность и эффективность. Для этого нужны качественные данные, надежные тесты и команды, объединяющие биологию и машинное обучение. Человеческий контроль остается ключевым, чтобы гарантировать этичность и безопасность новых методов лечения.

Министр финансов США пригрозил санкциями китайской компании Moonshot, которую обвиняют в незаконном копировании (дистилляции) модели Fable от Anthropic. Дистилляция — это техника, когда маленькая модель учится у большой, но здесь её назвали промышленным воровством интеллектуальной собственности. Белый дом также утверждает, что Moonshot могла нарушить экспортные ограничения, используя запрещённые серверы Nvidia. Эксперты сомневаются, что модель K3 от Moonshot создана только через дистилляцию, но инцидент разжигает дебаты о запрете китайских открытых моделей в США.

Китайские лаборатории ИИ выпускают серию почти передовых открытых моделей, таких как GLM 5.2, Kimi K3 и Qwen 3.8, которые по производительности почти не уступают лучшим западным аналогам. Это вызывает беспокойство в Вашингтоне: Белый дом обвиняет Moonshot AI в дистилляции модели Anthropic Fable и угрожает санкциями. В отличие от закрытых моделей OpenAI и Anthropic, китайские модели доступны с открытыми весами, что привлекает пользователей по всему миру. Некоторые западные стартапы уже переходят на китайские модели из-за их доступности и отсутствия строгих ограничений. Это ставит под сомнение стратегию бесконечных инвестиций в вычислительные мощности, на которой строят бизнес лидеры отрасли.

Технический директор американской лаборатории Arcee Лукас Аткинс заявил, что опасения по поводу китайских открытых ИИ-моделей преувеличены. По его словам, такие модели, как Kimi K3 или Qwen, не могут быть использованы для шпионажа, поскольку работают в изолированной среде пользователя. Аткинс призвал вместо запретов развивать собственную открытую экосистему в США. Он также отметил, что его компания сама учится на китайских разработках, что ускоряет прогресс. Эксперт считает, что лучший способ конкурировать — создавать более качественные модели, а не блокировать чужие.

Сооснователь Twitter и Block Джек Дорси представил новое приложение Buzz — групповой чат для рабочих команд, куда на равных приглашены люди и их ИИ-агенты. Buzz позиционируется как конкурент Slack и GitHub: он объединяет общение, управление проектами и работу AI-помощников в одном окне. Платформа открыта (open source), что позволяет компаниям кастомизировать её под свои нужды. Приложение уже доступно бесплатно на macOS, Windows и Linux, а исходный код выложен на GitHub. Пока Buzz находится на ранней стадии, но это первый серьёзный шаг к тому, чтобы ИИ-агенты стали полноправными участниками рабочих чатов.

Китайские компании Moonshot и Alibaba представили новые модели ИИ, которые, по их заявлениям, не уступают лучшим разработкам OpenAI и Anthropic, но стоят значительно дешевле. Moonshot выпустила открытую модель Kimi K3 с 2,8 трлн параметров, а Alibaba — Qwen3.8 с 2,4 трлн параметров. Обе модели будут доступны публично, что контрастирует с закрытым подходом американских лабораторий. Это ставит под вопрос, смогут ли огромные инвестиции США обеспечить долгосрочное преимущество в гонке ИИ.

Некоммерческая организация Current AI, основанная в феврале 2025 года, создает открытую ИИ-инфраструктуру по образцу раннего интернета. Она уже запустила офлайн-устройство Suno Sutra, работающее на 22 индийских языках, и открытый чат-бот Alpha Chat. Проект финансируется правительством Франции, фондами и DeepMind на сумму $400 млн. Цель — сделать ИИ доступным для всех, особенно для сообществ, чьи языки и культуры игнорируются Big Tech. Current AI выделила $3,2 млн грантов на проекты в Кении, Ливане и Бразилии, связанные с сохранением языков и данных.

Китайская компания Moonshot AI выпустила новую открытую модель Kimi K3, которая, по заявлениям, почти не уступает лучшим проприетарным моделям вроде GPT-5.6 и Claude Fable 5. Новость совпала с выступлением Си Цзиньпина на конференции по ИИ и вызвала падение Nasdaq на 1% из-за распродажи акций Nvidia. Технологические лидеры, включая экс-царя по ИИ Дэвида Сакса и бывшего CEO Uber Трэвиса Каланика, заявили, что США проигрывают гонку из-за бюрократии и запретов. В ответ OpenAI предложила создать регуляторные риски для китайских моделей, а редактор издания Transformer считает панику преувеличенной.

Компания Databricks, начинавшая как платформа для работы с большими данными, объявила о новом раунде финансирования, который оценивает её в $188 миллиардов. Это уже четвёртый крупный раунд за полтора года, и каждый раз оценка резко растёт. Секрет успеха — успешное превращение в ИИ-провайдера: Databricks предлагает инструменты для создания ИИ-агентов, базы данных для ИИ и управление несколькими моделями. Компания также активно использует дешёвые китайские открытые модели, что привлекает клиентов, желающих сократить расходы. Этот пример показывает, как старые IT-компании могут переродиться в эпоху ИИ и получить огромную рыночную стоимость.

Стартап General Compute получил кредит в $400 млн от инвестфирмы Upper90 под залог специализированных чипов для инференции — SN50 от SambaNova. Эти чипы дешевле и эффективнее GPU, так как предназначены для работы уже обученных моделей, а не для их создания. Сделка знаменует поворот рынка от дорогих GPU к более доступным решениям для запуска open-source моделей. General Compute обещает в 16 раз более быстрый инференс, чем на GPU-облаках. Это первый случай, когда под инференс-чипы выдан крупный кредит, что может ослабить монополию Nvidia.

Александр Лебрен, CEO стартапа AMI Labs (основан Яном Лекуном), избегает громких терминов вроде «AGI» или «сверхразум», считая их бесполезными. Вместо этого компания разрабатывает «мировые модели» — ИИ, который понимает физический мир, предсказывая последствия действий (как интуиция человека). Такие модели нужны для безопасных роботов в домах и на улицах, а также для медицины, где ИИ пока беспомощен без реального опыта. AMI Labs ищет партнёров в Азии, особенно в Корее, из-за её промышленной базы и скорости внедрения технологий. Стартап привлёк $1,03 млрд, но продукта пока нет.

Китайская лаборатория Moonshot AI готовит к выпуску новую модель Kimi K3, которая, по слухам, будет сопоставима по качеству с топовой моделью Anthropic Opus 4.8. Это открытая модель с 2-3 триллионами параметров, что делает её крупнейшей открытой моделью из Китая. Компания также привлекает инвестиции, оценивая себя в 31,5 миллиарда долларов. Новость подогревает дискуссию о том, стоит ли платить за дорогие закрытые модели OpenAI и Anthropic, или лучше использовать дешёвые открытые аналоги.

Стартап Fireworks, поддерживаемый Nvidia, привлёк $1,5 млрд инвестиций при оценке $17,5 млрд. Компания предоставляет облачную инфраструктуру для запуска AI-моделей, конкурируя с Amazon и Google. Fireworks уже достиг годовой выручки в $1 млрд, что в пять раз больше прошлогоднего показателя. Стартап делает ставку на открытые и дешёвые модели, помогая компаниям снижать затраты на AI. Среди клиентов — Cursor, Elastic, GitLab. Fireworks обрабатывает 40 триллионов токенов в день, что больше, чем у OpenAI.

Thinking Machines Lab, основанная бывшим техническим директором OpenAI Мирой Мурати, выпустила свою первую открытую ИИ-модель Inkling. В отличие от ChatGPT или Gemini, Inkling имеет открытый вес — разработчики могут скачать и модифицировать её. Модель содержит 975 миллиардов параметров, но использует лишь 41 миллиард для каждой задачи, что делает её быстрее и дешевле. Inkling обучена на тексте, изображениях, аудио и видео, но пока выводит только текст. Компания делает ставку на кастомизацию: организации могут донастроить модель под свои нужды через платформу Tinker. Это альтернатива универсальным ИИ-помощникам от OpenAI, Anthropic и Google. Inkling не претендует на звание лучшей, но предлагает гибкость и эффективность.

Индийский AI-стартап Emergent, разрабатывающий инструменты для написания кода, привлек $130 млн в раунде Series C, достигнув оценки в $1,5 млрд. Компания выросла в пять раз за полгода. Emergent нацелен на предпринимателей и малый бизнес, предлагая «инженерную команду в коробке». Стартап уже имеет 200 000 платных клиентов и годовой доход $120 млн. Конкуренты — Replit, Cursor, Claude Code, но Emergent фокусируется на не-технических пользователях, беря на себя развертывание и тестирование.