Latest AI News

Генеральний директор Meta Марк Цукерберг розпочав безпрецедентну кампанію з найму талантів у сфері штучного інтелекту, витрачаючи мільярди на залучення провідних дослідників і керівників у гонитві за штучним надінтелектом. Після інвестиції у $14,3 млрд у Scale AI для залучення її генерального директора Александра Вана, Meta також запросила до себе Деніела Гросса з Safe Superintelligence та колишнього CEO GitHub Ната Фрідмана. Ця агресивна стратегія знаменує собою суттєву зміну для Meta, яка стикається з внутрішніми суперечками щодо шляху до надінтелекту, адже головний науковець з ШІ Янн Лекун скептично ставиться до підходу з великими мовними моделями.

Індія суттєво розширила свою національну AI-інфраструктуру до понад 34 000 GPU, що стало важливим кроком у розвитку штучного інтелекту в країні. В рамках цієї ініціативи компанія Soket AI розробляє першу в Індії відкриту мовну модель на 120 мільярдів параметрів, оптимізовану для індійських мов. Це розширення підкреслює прагнення Індії до технологічного суверенітету та її зростаючу роль як глобального центру AI-досліджень поза межами традиційних західних осередків.

Вчені використовують передові технології розпізнавання облич на основі штучного інтелекту для відстеження та моніторингу горбатих китів під час їхніх масштабних міграцій океанами світу. Інноваційна система ідентифікує окремих китів за унікальними мітками на їхніх хвостах, створюючи безпрецедентну глобальну базу даних із понад 70 500 китів. Технологія дозволяє дослідникам спостерігати за цими гігантами під час подорожей між місцями годівлі та розмноження, надаючи важливу інформацію про динаміку популяції, стан здоров’я та реакцію на екологічні загрози.

Meta завершила інвестицію у розмірі $14,3 млрд у Scale AI, отримавши 49% акцій компанії з маркування даних та запросивши 28-річного генерального директора Александра Вана очолити новий підрозділ Meta «Суперінтелект», спрямований на розробку AGI. Ця стратегічна співпраця спричинила резонанс в індустрії ШІ: конкуренти на кшталт OpenAI та Google почали згортати співпрацю зі Scale AI через побоювання щодо близькості Meta до їхніх даних. Велика інвестиція відповідає заяві генерального директора Марка Цукерберга про те, що ШІ стане головним пріоритетом Meta у 2025 році, оскільки компанія намагається скоротити відставання від лідерів галузі.

Значна еволюція від Tiny Machine Learning на мікроконтролерах до більш досконалого Tiny Deep Learning трансформує можливості обчислень на периферійних пристроях. Це досягнення ґрунтується на інноваціях у оптимізації моделей, спеціалізованому апаратному прискоренні нейронних мереж та автоматизованих інструментах машинного навчання, що дозволяють розгортати дедалі складніший ШІ на пристроях з обмеженими ресурсами. Прорив відкриває шлях до критично важливих застосувань у медичному моніторингу, промислових системах та споживчій електроніці без необхідності підключення до хмари, суттєво розширюючи присутність ШІ у повсякденних пристроях.

Google DeepMind представила AlphaGenome — новаторську систему штучного інтелекту, здатну аналізувати до мільйона пар основ ДНК для прогнозування регуляції генів і впливу мутацій. Ця технологія є значним проривом у геномних дослідженнях, що потенційно змінить розуміння хвороб і розробку ліків. AlphaGenome приєднується до інших нещодавніх AI-інновацій, включаючи самокоригувальні мовні моделі, дрони-розвідники розміром з комара та фабричних роботів з автономним навчанням.

Аналітики Goldman Sachs визначили штучний інтелект та автоматизацію як найперспективніший шлях для підвищення продуктивності виробництва у США, що знижується, на відміну від тарифів. Згідно з їхнім нещодавнім звітом, технологічний прогрес може принести подвійні переваги: стимулювати інвестиції у заводи та підвищити можливості автоматизації. Водночас аналітики залишаються обережними щодо прогнозів повного розвороту спаду у виробничому секторі, оскільки застосування ШІ у виробництві ще перебуває на стадії розвитку.

Після 30% падіння у квітні Nvidia відновилася до нових історичних максимумів, продемонструвавши зростання на 16% від початку року та вражаючу стійкість на ринку чипів для штучного інтелекту. Аналітики прогнозують, що дохід Nvidia цього фінансового року сягне близько $200 млрд, а наступного — $250 млрд, при цьому очікується, що прибуток компанії зростатиме майже на 29% щороку протягом наступних трьох-п’яти років. Продовження домінування компанії відображає потужні та стійкі інвестиції в інфраструктуру ШІ в різних галузях.

Вчені розробили революційний інтерфейс мозок-комп’ютер, який перетворює нейронні сигнали, отримані за допомогою ЕЕГ-шолома, у читабельний текст із точністю понад 70%. Система поєднує модель штучного інтелекту, що декодує мозкові хвилі, із мовною моделлю, яка реконструює ці сигнали у зв’язні речення. Технологія дає нову надію людям із паралічем або порушеннями мовлення, потенційно змінюючи спосіб їхньої комунікації зі світом.

Оновлений звіт RAND Corporation від 27 червня 2025 року свідчить, що комплексна стратегія Китаю стати світовим лідером у сфері штучного інтелекту до 2030 року вже дає значні результати. Аналіз під назвою «Повний стек: еволюція промислової політики Китаю у сфері ШІ» досліджує використання Пекіном інструментів промислової політики на всіх рівнях технологічного стека ШІ. Китайські моделі штучного інтелекту стрімко скорочують розрив у продуктивності з провідними американськими аналогами, а впровадження ШІ прискорюється у різних секторах — від електромобілів до охорони здоров’я.

Дослідники з Віденського університету та їхні міжнародні колеги продемонстрували, що маломасштабні фотонні квантові комп’ютери можуть суттєво покращити продуктивність машинного навчання. Їхнє новаторське дослідження, опубліковане в журналі Nature Photonics, показує, що алгоритми з квантовим підсиленням, які працюють на фотонних процесорах, здатні перевершувати класичні системи у певних завданнях. Це досягнення є одним із перших практичних прикладів квантової переваги в ШІ та може допомогти вирішити проблему зростаючого енергоспоживання у сфері машинного навчання.

Дослідники з Гонконзького університету розробили революційний автономний дрон, здатний літати крізь густі ліси на швидкості до 72 км/год без використання GPS чи традиційних навігаційних систем. Безпековий високошвидкісний аероробот (SUPER) використовує передову 3D LiDAR-технологію для виявлення перешкод завтовшки лише 2,5 мм на відстані до 70 метрів. Ця біоміметична технологія є значним проривом у можливостях автономних польотів, імітуючи природну здатність птахів орієнтуватися у складних середовищах з вражаючою швидкістю та точністю.

Вчені та експерти зі штучного інтелекту планують провести протест біля штаб-квартири NASA у Вашингтоні, округ Колумбія, 30 червня 2025 року, виступаючи проти запропонованого адміністрацією Трампа скорочення на 47% бюджету NASA на наукові програми. Скорочення загрожують численним ініціативам з дослідження космосу на основі ШІ та можуть призвести до зменшення штату NASA майже на третину. Хоча фінансування пілотованих місій на Марс збільшується, критики стверджують, що загальні скорочення серйозно підірвуть лідерство США у космічних технологіях та інноваціях у сфері штучного інтелекту.

Anthropic запустила програму Economic Futures Program для вивчення впливу штучного інтелекту на ринок праці та розробки політичних рекомендацій щодо майбутньої економічної трансформації. Ініціатива, оголошена 27 червня, передбачає фінансування дослідницьких грантів до $50 000, проведення політичних симпозіумів у Вашингтоні та Європі, а також створення довгострокових наборів даних для відстеження економічного впливу ШІ. Програма стартує на тлі зростаючих побоювань щодо можливого руйнування ринку праці через ШІ — раніше CEO Anthropic попереджав, що за п’ять років ШІ може знищити половину робочих місць початкового рівня в офісному секторі.

Індустрія штучного інтелекту переживає значну еволюцію: від базового Tiny Machine Learning (TinyML) до більш складних реалізацій Tiny Deep Learning (TinyDL) на пристроях із обмеженими ресурсами. Цей перехід стимулюється інноваціями у сфері нейронних процесорів, методів оптимізації моделей та спеціалізованих інструментів розробки. Завдяки цим досягненням дедалі складніші AI-застосунки з’являються на мікроконтролерах у сферах охорони здоров’я, промислового моніторингу та споживчої електроніки.

Nvidia продовжує лідирувати на ринку AI-чипів із рекордною виручкою $44,1 млрд у першому кварталі 2025 року, що становить зростання на 69% у річному вимірі, попри нещодавні обмеження експорту до Китаю. Тим часом AMD активно просувається вперед із новою серією MI350, яка, за словами CEO Лізи Су, може перевершувати продукти Nvidia в окремих сценаріях. Загальний ринок AI-чипів, за прогнозами, перевищить $500 млрд до 2028 року, що стимулює жорстку конкуренцію серед гігантів напівпровідникової індустрії.

Китайські компанії у сфері штучного інтелекту DeepSeek та Qwen стали серйозними конкурентами західним лідерам, представивши моделі, які дорівнюють або перевершують результати Meta Llama 3.1 та Claude 3.5 Sonnet від Anthropic за ключовими бенчмарками. Такий стрімкий прогрес ґрунтується на стратегічному плані розвитку ШІ, який Китай започаткував у 2017 році, визначивши штучний інтелект національним пріоритетом. До 2022 року Китай подав у чотири рази більше патентів, пов’язаних із ШІ, ніж США, хоча американські патенти частіше цитуються та мають більший міжнародний вплив.

Голландська компанія з локаційних технологій TomTom оголосила у понеділок про скорочення 300 робочих місць, що становить близько 10% її глобального штату, у межах стратегічного переходу до інтеграції штучного інтелекту. Амстердамський піонер навігації перебудовує свою організацію для впровадження ШІ у розробку продуктів, що особливо вплине на посади у сфері розробки застосунків, продажів та підтримки. Це реструктурування є не лише скороченням витрат, а й свідомим кроком для зміцнення конкурентоспроможності TomTom на ринку цифрового картографування, що динамічно змінюється.

Pearson та Google Cloud уклали багаторічне стратегічне партнерство для розробки освітніх інструментів на основі штучного інтелекту, які персоналізують навчання для учнів шкіл та надають вчителям аналітичні дані для прийняття рішень. Співпраця поєднує експертизу Pearson у сфері освіти з передовими AI-технологіями Google, зокрема моделями Gemini та LearnLM, для створення адаптивного навчального досвіду. Цей важливий альянс має на меті відійти від універсального підходу до індивідуалізованих освітніх маршрутів, що готують учнів до майбутнього, де домінує штучний інтелект.

Лабораторія AI for Good від Microsoft запустила GIRAFFE — відкритий інструмент штучного інтелекту, який ідентифікує окремих жирафів за унікальним візерунком плям із точністю понад 90%. Розроблена у співпраці з Інститутом дикої природи, ця технологія допомагає захисникам природи відстежувати популяції жирафів у Танзанії, чисельність яких за останні три десятиліття скоротилася більш ніж на 50%. Система обробляє тисячі зображень із фотопасток і дронів, надаючи критично важливі дані про міграційні маршрути, розмноження та динаміку популяцій.