💲 Бывшие кванты Citadel привлекли $78 млн на AI-инфраструктуру для управления капиталом

Стартап Moment, основанный бывшими количественными трейдерами и исследователями Citadel Securities, закрыл раунд финансирования на $78 млн. Инвестиции возглавила Index Ventures при участии Andreessen Horowitz и Avra. Компания строит операционную систему для внедрения AI-агентов в управление благосостоянием — сегмент, где регуляторные требования долгое время тормозили автоматизацию.

Moment не создаёт собственные языковые модели. Вместо этого компания разрабатывает инфраструктурный слой: унифицированную модель данных, аудиторские треки и средства контроля, соответствующие нормативным стандартам. Это позволяет банкам и брокерам безопасно подключать AI-агентов к торговле фиксированным доходом и акциями. За последний год клиентами стали Edward Jones ($2,1 трлн активов под управлением), LPL Financial ($1,7 трлн) и Hightower Advisors ($175 млрд).

«Крупнейшие финансовые институты понимают, что им нужно внедрять агентов, но инфраструктуры для безопасного развёртывания не существовало, — заявил CEO Дилан Паркер. — Мы построили эту операционную систему с нуля». Конкуренция на рынке нарастает: Anthropic недавно заключила с Blackstone и Goldman Sachs соглашение на $1,5 млрд, а OpenAI запустила потребительские финансовые инструменты. Однако Moment делает ставку на институциональный сегмент, где ключевой фактор — не интеллект модели, а compliance и интеграция с legacy-системами.

#Business #AI #Finances #Citadel #Infrastructure

🦾 Forward Deployed Engineering снова в тренде: Google, OpenAI и Anthropic активизируют найм

Рынок forward deployed engineers (FDE) переживает новый всплеск спроса. Google упростила процесс отбора до двух собеседований за два дня, а OpenAI и Anthropic создают отдельные компании для аутсорсинга FDE-задач.

Google Cloud нанимает FDE в новую AI-организацию внутри Go-To-Market команды. Процесс сокращён с 4–6 интервью до двух за 48 часов — необычная спешка для компании.

OpenAI запустила The OpenAI Deployment Company с $4 млрд частных инвестиций (TPG, Advent) при оценке $14 млрд. Сама OpenAI не инвестор, а партнёр. FDE в этой структуре будут интегрировать AI в бизнес-процессы клиентов, занимаясь enterprise-продажами и внедрением. В рамках этой же компании приобретена Tomoro (Великобритания) — 150 FDE в UK, Азии и Австралии.

Anthropic анонсировала аналогичную консалтинговую компанию (пока без названия) с инвесторами Blackstone, Hellman & Friedman и Goldman Sachs. Цель — внедрять Claude в средний бизнес.

Автор отмечает, что роль FDE всё больше напоминает solutions architect или консультанта, особенно когда инженеры работают во внешних компаниях, а не внутри продуктовых команд. Ранее FDE сочетали платформенную инженерию, разработку и интеграцию, теперь акцент смещается в сторону консалтинга.

#Business #FDE #AI #Google #OpenAI #Anthropic

⚡️ Китай с помощью ИИ создал полную карту своей возобновляемой энергосистемы

Исследователи Пекинского университета и лаборатории DAMO (Alibaba Group) опубликовали в Nature работу, в которой впервые представили полную высокодетальную инвентаризацию всей ветровой и солнечной инфраструктуры Китая. Модель глубокого обучения на спутниковых снимках субметрового разрешения обработала 7,56 терабайт данных и идентифицировала 319 972 солнечные фотоэлектрические установки и 91 609 ветряных турбин в 1915 округах.

Ключевой результат — анализ солнечно-ветровой комплементарности в реальных условиях. Исследователи доказали, что чем географически дальше друг от друга находятся объекты, тем стабильнее становится генерация: облачность над солнечными фермами в Ганьсу не влияет на ветровые коридоры во Внутренней Монголии. Сейчас координация в Китае идёт на уровне провинций, что приводит к потерям энергии (curtailment). Переход на единое национальное планирование, по мнению авторов, решит эту проблему.

Работа особенно актуальна на фоне взрывного роста энергопотребления дата-центров в Китае — в первом квартале 2026 года оно выросло на 44% год к году, достигнув 22,9 млрд кВт·ч. Новые ЦОДы строятся в северных и западных провинциях, где дешёвая земля и высокая комплементарность ВИЭ. Набор данных и код опубликованы в открытом доступе на Zenodo.

#Ai #China #Energy #Geo #Infrastructure

❗️Утечка кода Claude Code: брешь в безопасности ИИ, которую никто не хочет признавать

31 марта 2026 года Anthropic случайно опубликовала полный исходный код Claude Code в публичный реестр npm. Около 512 000 строк TypeScript в 1 906 файлах, включая 44 скрытых функциональных флага и ссылки на неанонсированную модель под кодовым названием Mythos, оказались в открытом доступе на Cloudflare. Исследователь безопасности обнаружил утечку и опубликовал ссылку в X — в течение часы код размножился по GitHub, набрав тысячи звезд до того, как Anthropic успела отправить DMCA-запросы. Компания назвала это «ошибкой упаковки» из-за человеческого фактора.

Разобрав «чертежи» Claude Code, злоумышленники получили карту для создания вредоносных репозиториев, нацеленных на выполнение фоновых команд и кражу данных до появления запроса доверия. Логика разрешений, архитектура песочницы, механика оркестрации — всё это теперь навсегда в открытом доступе в тысячах форков, куда DMCA не дотянется.

Google Threat Intelligence Group ранее выявила первую подтвержденную zero-day эксплуатацию, разработанную полностью с помощью ИИ, и предотвратила массовую атаку. Но большинство организаций — не Google. Их системы обнаружения проектировались для поимки людей-хакеров, двигающихся по сетям днями. ИИ сжал это до часов и минут.

Тим Берк из Quest Technology Management: «Атакующие получили полный чертеж того, как агентный ИИ проверяет разрешения и обрабатывает учетные данные. Они работают с ИИ быстрее, чем системы обнаружения, а защитники всё еще выясняют, как внедрить ИИ без ложных срабатываний».

#Ai #Breach #Claude #Anthropic #Attack #Cybersecurity

🔒 Обзор носимого устройства Amazon Bee: удобство и тревога за приватность

Журналист TechCrunch протестировал новое носимое устройство Amazon под названием Bee. Впечатления неоднозначные: гаджет вызывает одновременно интерес и беспокойство за конфиденциальность.

Bee — очередной AI-носимый девайс, который предлагает пользователю удобство в обмен на доступ к личным данным. Как и другие подобные устройства (например, Humane AI Pin или Rabbit R1), Amazon Bee сочетает функции голосового ассистента, трекера активности и камеры. Однако, по словам автора, именно постоянное ощущение слежки делает использование устройства «жутковатым».

Пока Amazon не раскрывает полные технические характеристики и дату выхода на массовый рынок. Однако тестовый образец уже демонстрирует типичную для AI-гаджетов дилемму: чем больше функций, тем выше риски для приватности.

#Tech #Amazon #Bee #AI #Privacy

🛡 Все осваивают безопасность ИИ на ходу — даже Google

Мы находимся в переходном периоде, когда правила безопасности для искусственного интеллекта только формируются, и даже технологический гигант Google вынужден действовать методом проб и ошибок. Компания признаёт, что универсальных решений для защиты AI-систем пока не существует, и каждый новый продукт требует индивидуального подхода к безопасности.

В условиях стремительного развития генеративных моделей и их интеграции в повседневные сервисы, Google сталкивается с теми же вызовами, что и стартапы: утечки данных, «инжекция промптов», галлюцинации моделей и непреднамеренное раскрытие конфиденциальной информации. Корпорация внедряет многоуровневую защиту, включая фильтрацию входных и выходных данных, но признаёт, что идеального решения нет.

Практический вывод для разработчиков и пользователей: безопасность ИИ — это не разовое внедрение, а непрерывный процесс мониторинга и адаптации. Даже крупнейшие игроки рынка учатся на ходу, тестируя новые методы защиты в реальном времени.

#SAFETY #CyberSecurity #Google #Defense #Safety

🤩 Память составляет почти две трети стоимости компонентов ИИ-чипов

Согласно новому анализу Epoch AI, доля памяти в стоимости компонентов ИИ-ускорителей достигла рекордных 63%. Это означает, что основная часть затрат при производстве современных чипов для искусственного интеллекта приходится не на вычислительные ядра, а на подсистему памяти.

Исследователи Epoch AI проанализировали структуру себестоимости ведущих ИИ-чипов, включая NVIDIA H100 и AMD MI300X. Выяснилось, что HBM (High Bandwidth Memory) и другие типы памяти стали доминирующим фактором ценообразования. Для сравнения: ещё несколько лет назад доля памяти не превышала 30-40%. Резкий рост объясняется как увеличением объёмов памяти в новых чипах (до 80-192 ГБ на ускоритель), так и усложнением технологии HBM3/HBM3e, требующей дорогостоящих производственных процессов.

Эта тенденция имеет прямое влияние на рынок: производители памяти (Samsung, SK Hynix, Micron) получают всё большую долю выручки от ИИ-инфраструктуры, а стоимость обучения больших моделей продолжает расти. Для разработчиков это означает, что оптимизация использования памяти (например, через эффективные алгоритмы квантизации и управление кэшем) становится критически важной задачей.

#Tech #Ai #Business #Memory #Price

⚡️ SFA нацелилась на рынок энергоснабжения AI-дата-центров с помощью водородных технологий

Южнокорейская SFA, известный производитель оборудования для дисплеев и аккумуляторов, выходит на рынок энергоснабжения AI-дата-центров. Компания предлагает полностью автоматизированные «под ключ» линии по производству водородных топливных элементов, используя наработки из смежных отраслей. По оценке SFA, для полной автоматизации линии мощностью 50 МВт требуется оборудование на сумму около 100 млрд вон (около 75 млн долларов). Если потребности дата-центров вырастут до гигаваттных масштабов, рынок оборудования может превратиться в многотриллионную возможность.

SFA вошла в бизнес водородных топливных элементов в 2019 году, но до 2022 года поставляла в основном мелкие партии для мобильных и энергетических применений внутри Кореи. Однако резкий рост спроса со стороны AI-дата-центров привел к значительному увеличению запросов на стационарные энергоустановки. Сейчас компания рассматривает заказы из США, Европы и Китая. Технологически оборудование для топливных элементов совпадает с существующими компетенциями SFA: процессы нанесения покрытий и лазерной резки заимствованы из производства дисплеев, а методы штабелирования - из производства аккумуляторов.

Компания делает ставку на твердооксидные топливные элементы (SOFC) для энергогенерации, которые работают при температурах 600-1000°C. Обратный процесс - электролиз воды с помощью твердооксидных электролизеров (SOEC) - позволяет производить водород на месте, что резко снижает затраты на его транспортировку. SFA ожидает, что размещение как генерации, так и электролиза рядом с дата-центрами может стать ключевым драйвером рынка. Целевой ориентир по годовой выручке водородного направления - около 200 млрд вон в течение двух-трех лет, причем для этого достаточно задействовать лишь пятую часть сборочных мощностей компании в Асане. Завершение поставок полностью автоматизированного оборудования в США и Европу запланировано на 2028 год.

#Ai #Business #Energy #Hydrogen #DataCenters

📂 PROMISE Technology представила ИИ-хранилище с фокусом на энергоэффективность на COMPUTEX 2026

Компания PROMISE Technology анонсировала на выставке COMPUTEX 2026 новую линейку систем хранения данных для ИИ-нагрузок, ориентированную на снижение энергопотребления. Решение позиционируется как альтернатива традиционным дата-центрам, где затраты на охлаждение и электроэнергию становятся критическими при масштабировании AI-инфраструктуры.

Новое хранилище использует технологию динамического управления питанием, которая адаптирует производительность под текущие задачи. Это позволяет сократить энергопотребление до 30% по сравнению с типовыми решениями для ИИ-вычислений. PROMISE Technology также интегрировала поддержку NVMe-накопителей с возможностью горячей замены, что упрощает обслуживание и снижает время простоя.

#Tech #Business #Ai #Storage #Hardware

✨ Вертикальная сетка коллаж

Портрет-аватар, обложка для блога, фото товара для маркетплейса, рекламный баннер.

Vertical collage grid of six neat cards showing different AI-content examples: avatar
  portrait, blog cover, marketplace product photo, ad banner, illustration, video
  thumbnail — unified lavender/lilac palette, clean white spacing, soft shadows. Top
  large bold heading «ВЕСЬ КОНТЕНТ ОДНОЙ НЕЙРОСЕТЬЮ». On the right a realistic Telegram
  channel card «@qvabo_studio» with a hand-drawn curved arrow pointing to it. Bottom
  high-contrast signature «qvabo.studio». Crisp legible text.

#Prompt #AI #automation

❗️BOHM: Zero-Cost Hierarchical Attribution для составных AI-систем

Исследователи представили BOHM — метод иерархической атрибуции для составных AI-систем, который не требует дополнительных вычислительных затрат. В отличие от доминирующих методов на основе Shapley (SHAP), BOHM извлекает дерево атрибуции напрямую из весов маршрутизации, которые такие системы уже поддерживают. Это позволяет получать многомасштабную атрибуцию на каждом уровне иерархии одновременно.

Метод решает ключевую проблему SHAP: для оценки вклада компонентов требуется запуск системы на произвольных подмножествах, что невозможно для сторонних API, непрозрачных эндпоинтов и агентных оркестраторов, концентрирующих маршрутизацию на нескольких инструментах. BOHM работает с нулевыми предельными издержками, не требует доступа к внутренностям компонентов и даёт атрибуцию на нескольких уровнях разрешения одновременно.

В экспериментах на 18 LLM в 3-уровневой иерархии по 880 задачам LiveCodeBench BOHM показал Kendall tau=0.928, тогда как SHAP достиг tau=0.980 при 9000-кратном увеличении числа оценок коалиций. На 5 драйверах и 7 бенчмарках в агентном исследовании (35 ячеек) BOHM коррелирует с SHAP, причём расхождение само по себе диагностично. На иерархии US Census (475 листьев, 4 уровня) BOHM восстановил эталонные ранжирования с tau до 0.722.

BOHM удовлетворяет свойствам эффективности, монотонности, симметрии и слабого подавления, но не аддитивности Shapley. Метод следует рассматривать как комплементарный примитив: многомасштабное разложение, вычислимое везде, где существует состояние маршрутизации.

#Tech #Ai #Experiment #LLM #SHAP

➗ RMA: агентная система для решения исследовательских математических задач

Исследователи представили фреймворк Research Math Agents (RMA) — агентную систему для автоматического решения математических задач уровня научных исследований. В отличие от предыдущих работ, ориентированных на олимпиадные задачи или формальное доказательство теорем, RMA нацелена на задачи, требующие длительного горизонта рассуждений, работы с литературой и итеративного уточнения доказательств.

Архитектура RMA разделяет процесс решения на специализированные модули: анализ задачи, поиск и понимание литературы, построение базы знаний и верификацию доказательств. Координацию осуществляют три типа агентов — инициализатор, proposer и верификатор — через общую структурированную память. В многоролевом многопоточном режиме агенты совместно генерируют, уточняют и проверяют кандидатные доказательства через итеративную обратную связь.

На бенчмарке First Proof, включающем десять исследовательских задач от экспертов-математиков, RMA решила восемь задач, превзойдя сильные baseline, включая GPT-5.2R и Aletheia. Абляционные исследования подтвердили, что улучшения обусловлены именно взаимодействием модулей, итеративным уточнением и обратной связью от верификатора, а не отдельными компонентами. Код и решения будут опубликованы после принятия статьи.

#AI #Mathematics #Agents #Research #RMA

❕ ИИ и модельно-ориентированное проектирование: виртуальные сенсоры

Инженеры всё чаще комбинируют искусственный интеллект с модельно-ориентированным проектированием (Model-Based Design) для создания виртуальных сенсоров — программных аналогов физических датчиков. Такой подход позволяет оценивать параметры, которые невозможно измерить напрямую, или заменять дорогостоящее оборудование.

Виртуальные сенсоры строятся на основе математических моделей физических процессов, дополненных алгоритмами машинного обучения. Модель обучается на исторических данных с реальных датчиков, а затем предсказывает нужные величины в реальном времени. Это особенно востребовано в промышленности, энергетике и автономных системах, где каждый физический датчик увеличивает стоимость и сложность системы.

Ключевое преимущество — снижение затрат на обслуживание и повышение отказоустойчивости. Если физический датчик выходит из строя, виртуальный аналог может временно взять на себя его функцию. Кроме того, виртуальные сенсоры позволяют «увидеть» внутренние состояния процессов, недоступные для прямого измерения, что открывает новые возможности для предиктивной аналитики и оптимизации.

#Tech #AI #Sensors #MBD #Research

🌾 PerPlant привлек €1 млн на ИИ-камеры для тракторов: 200 000 гектаров в банке данных

Копенгагенский агротех-стартап PerPlant закрыл раунд в €1 млн (7,6 млн датских крон) под руководством Йитте Розенмай, председателя платформы углеродных кредитов Agreena, и Крена Эстергора Нильсена, бывшего CEO датского ритейлера Coop Danmark. Средства дополнены грантами от датского EIFO, Европейского космического агентства и Innovation Fund Denmark.

Технология PerPlant — это бокс на крыше трактора с камерой и ИИ, который решает, какое растение опрыскивать, а какое — нет. Компания заявляет о 90% сокращении использования гербицидов и 30% — удобрений для среднего датского фермера с 200 гектаров. Экономия — около 269 000 датских крон в год на хозяйство, что окупает систему за один сезон.

Ключевое преимущество — данные. Камеры PerPlant уже покрыли более 200 000 гектаров европейских полей — в девять раз больше, чем все сельскохозяйственные дроны Дании вместе взятые. Разрешение сенсоров — 2–10 см против 10–30 м у спутниковых снимков. Это позволяет использовать записи как аудитный документ для банков, страховщиков и органов ЕС, проверяющих, что и где опрыскивалось.

Основанный в 2022 году Расмусом Эмилем Хансеном и Сумодом Нанданваром, PerPlant уже работает в 12 странах, включая Данию, Великобританию, Нидерланды, Испанию и Чили. Следующая цель — США. Технология, изначально разработанная в KTH (Стокгольм), обрабатывает данные в реальном времени без отправки в облако.

#Business #AI #Agriculture #PerPlant #AgTech