CertiK публикует отчет о мошенничестве с криптовалютными банкоматами: убытки достигли 330 млн долларов, мошенничество с ИИ и транснациональное отмывание денег стали основными угрозами

marsbitОпубликовано 2026-04-02Обновлено 2026-04-02

Введение

CertiK опубликовал отчет о мошенничестве через криптоба́нкоматы: убытки достигли 330 миллионов долларов, при этом основными угрозами стали мошенничество с использованием ИИ и трансграничный отмыв денег. Согласно отчету, опубликованному 12 марта, убытки от такого рода мошенничеств в 2025 году достигли 330 миллионов долларов США, что на 33% больше, чем в предыдущем году, и это стало одним из самых быстрорастущих видов финансовых преступлений в США. Мошенники используют социальную инженерию и технологии ИИ, чтобы обманом заставить жертв снимать наличные и вносить их в криптоба́нкоматы для перевода средств на контролируемые злоумышленниками адреса. Около 86% всех потерь в США приходятся на людей старше 60 лет. Отчет подчеркивает, что ИИ, включая клонирование голоса и глубокие подделки (deepfakes), значительно усиливает мошеннические схемы, а преступные сети используют трансграничные операции для быстрого отмывания денег. В качестве контрмер предлагается усиление проверок на этапе инициирования транзакции, отраслевой обмен информацией и повышение осведомленности потребителей.

12 марта крупнейшая в мире компания по обеспечению безопасности Web3 CertiK опубликовала «Отчет Skynet о мошенничестве с криптовалютными банкоматами». Согласно отчету, убытки от такого мошенничества в 2025 году достигли 330 миллионов долларов США, что примерно на 33% больше, чем в предыдущем году, что делает его одной из самых быстрорастущих категорий финансовых преступлений в США.

В отчете отмечается, что по мере роста количества криптовалютных банкоматов по всему миру и использования преступными группами социальной инженерии и технологий ИИ для совершенствования методов мошенничества, эта преступная модель эволюционировала от разрозненных случаев до высокоорганизованной транснациональной мошеннической индустрии.

Общие убытки от мошенничества с криптовалютными банкоматами

Криптовалютные банкоматы стали «быстрым каналом» для перевода мошеннических средств

Мошенничество с криптовалютными банкоматами — это когда мошенники с помощью телефонных звонков, SMS-сообщений или социальных сетей诱导 жертв снять наличные и внести их в криптовалютный банкомат, после чего средства конвертируются в цифровые активы и переводятся на контролируемые мошенниками адреса кошельков.

В настоящее время в мире насчитывается около 45 000 криптовалютных банкоматов, 78% из которых расположены в США. Пользователи обычно могут обменять наличные на криптовалюту и выполнить перевод в течение 5 минут, что делает их идеальным каналом для перевода средств преступными группами.

В отличие от традиционных криптовалютных атак, эти преступления не полагаются на взлом аккаунтов или хакерские атаки, а используют методы социальной инженерии, чтобы заставить жертв主动操作. Как только транзакция попадает в блокчейн, средства практически невозможно вернуть.

С технической точки зрения, криптовалютные банкоматы выступают лишь в качестве фронтенд-терминалов, подключенных к серверам back-end криптоприложений (CAS), и все транзакции выполняются через смешанные горячие кошельки оператора. Записи в блокчейне показывают только переводы с кошелька оператора на целевой адрес и не фиксируют информацию о личности вносителя средств. Такая структура создает «разрыв в отслеживании», что создает огромные трудности для правоохранительных органов при сборе доказательств.

На пожилых людей приходится 86% общих убытков, защитные меры оказались неэффективными

Самые шокирующие данные отчета указывают на крайнюю уязвимость пожилых людей в таком мошенничестве. Данные показывают, что 86% всех убытков от мошенничества с криптовалютными банкоматами в США в 2025 году пришлось на людей старше 60 лет; в иске Генерального прокурора округа Колумбия к американской компании-оператору банкоматов Athena Bitcoin указывается, что 93% депозитов через банкоматы этой компании в округе были связаны с мошенничеством, средний возраст жертв составлял 71 год, а медианный убыток на одну транзакцию достигал 8000 долларов.

В отчете перечислены основные типы современного мошенничества, основная цель которых — ввести жертву в состояние сильного эмоционального возбуждения, лишив ее способности к rational judgment; изолировать жертву от потенциальных помощников; в режиме реального времени направлять ее через весь процесс обналичивания и конвертации в криптовалюту.

Классификация методов мошенничества с криптовалютными банкоматами

«Когда жертва разговаривает с мошенником в режиме реального времени, предупреждения на экране просто не могут сыграть protective роль», — отмечается в отчете. Текущие protective меры на уровне банкоматов оказались неэффективными. Мошенники, поддерживая постоянную связь с жертвой на протяжении всего процесса снятия наличных и работы с банкоматом, не только инструктируют ее, как обойти предупреждения на экране, но и заранее готовят унифицированные объяснения, чтобы жертва могла ответить на вопросы сотрудников банка о ремонте дома, семейных чрезвычайных ситуациях и т.д., полностью изолируя себя от внешнего вмешательства.

Технологии ИИ меняют модели мошенничества

В отчете также отмечается, что технологии ИИ ускоряют совершенствование методов мошенничества. В 2025 году доходность мошенничества на основе ИИ была примерно в 4,5 раза выше, чем у традиционных методов. Преступные группы начали использовать клонирование голоса с помощью ИИ, видео с глубокой подделкой (deepfake) и автоматизированные сценарии для проведения более целенаправленных атак с использованием социальной инженерии.

В то же время, чтобы обойти политики лимитов транзакций, постепенно вводимые регуляторами в разных регионах, мошеннические сети也开始采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用极小的交易来规避监管ных проверок, при этом сохраняя общий объем преступных доходов.

Промышленная деятельность транснациональных преступных сетей

В отчете раскрывается, что мошенничество с криптовалютными банкоматами эволюционировало от разрозненных случаев до высокоорганизованных транснациональных преступных организаций. Преступные группы采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用极小的交易来规避监管ных проверок, при этом сохраняя общий объем преступных доходов.

Точка входа транзакции становится ключевым пунктом контроля

Учитывая текущую угрозу, в заключении отчета提出了采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用极小的交易来规避监管ных проверок, при этом сохраняя общий объем преступных доходов.

Одновременно в отчете提出了采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用采用极小的交易来规避监管ных проверок, при этом сохраняя общий объем преступных доходов.

«Убытки в 330 миллионов долларов США, о которых сообщалось в 2025 году, отражают лишь верхушку айсберга реального ущерба», — предупреждается в заключении отчета. С распространением новых методов, таких как глубокие подделки с помощью ИИ, автоматизированное отмывание денег через кросс-чейн и мелкие транзакции «разделения на части», угроза мошенничества с криптовалютными банкоматами будет продолжать расти. Только скоординированные усилия в области технологий, регулирования и правоприменения могут, в постоянно сокращающемся окне для вмешательства, разорвать преступные цепочки и защитить финансовых потребителей, особенно пожилых людей, от потери имущества.

Ссылка на отчет: https://indd.adobe.com/view/bfb98f74-c308-4f0d-b9eb-c3bdb86e2785

Трендовые криптовалюты

Похожее

WEEX API Fast Connect: Сделайте каждого нового пользователя активным трейдером менее чем за 10 секунд

WEEX представляет API Fast Connect — систему авторизации OAuth в один клик, которая позволяет пользователям подключить свой аккаунт WEEX к партнерским платформам без необходимости ручного создания или управления API-ключами. Решение разработано специально для партнеров программы WEEX Broker и заменяет технически сложный процесс подключения на мгновенную авторизацию, что ускоряет конверсию и повышает долгосрочную удержанность пользователей. Ключевые преимущества: - **Беспрепятственная конверсия:** Пользователи переходят от регистрации к реальной торговле менее чем за 10 секунд. - **Автогенерация ключей:** API-ключи создаются автоматически на стороне сервера, исключая ошибки ручного ввода. - **Повышенная безопасность:** Ключи передаются по зашифрованному каналу и никогда не отображаются пользователю. - **Снижение оттока:** Упрощённый процесс подключения уменьшает количество пользователей, теряемых на этапе настройки API. Как это работает: 1. Пользователь нажимает «Войти через WEEX» на партнерской платформе. 2. Происходит перенаправление на официальную страницу авторизации WEEX. 3. Пользователь подтверждает разрешения (по умолчанию доступно чтение и торговля). 4. Система автоматически генерирует и привязывает API-ключ к платформе через защищённое соединение. Решение предназначено для AI-сигнальных платформ, копи-трейдинга, торговых ботов и других сервисов, где ручная настройка API создаёт барьер для пользователей. API Fast Connect является частью экосистемы WEEX Broker, которая также включает институциональную ликвидность, комиссионные программы до 70% и полный доступ к API. WEEX — глобальная криптобиржа с более чем 6,2 млн пользователей, предлагающая свыше 1200 спотовых пар и фьючерсы с плечом до 400x.

TheNewsCrypto9 мин. назад

WEEX API Fast Connect: Сделайте каждого нового пользователя активным трейдером менее чем за 10 секунд

TheNewsCrypto9 мин. назад

Выпуск XRP Ledger v3.3.0 делает акцент на пяти поправках к протоколу

Предстоящий релиз xrpld v3.3.0 для XRP Ledger (XRPL) включает пять ключевых поправок (амендментов), направленных на расширение функциональности для токенизированных активов, управления комиссиями, разрешений и пакетной обработки. Среди нововведений: Конфиденциальные и Динамические Многоцелевые Токены (MPT), Пакетные операции, Делегирование разрешений, а также механизм Спонсируемых комиссий и резервов. Важно отметить, что эти функции не станут активными автоматически сразу после релиза. Для их активации на сети XRPL потребуется согласие 80% валидаторов, что является стандартным процессом для внедрения любых изменений в протоколе. Этот пакет обновлений в первую очередь нацелен на улучшение инфраструктуры для институциональных сценариев использования, таких как выпуск активов банками и платежными компаниями. Например, спонсируемые комиссии могут упростить взаимодействие пользователей, избавив их от необходимости самостоятельно держать нативные токены XRP для оплаты сетевых сборов. Улучшения MPT предоставят эмитентам больше гибкости в управлении активами, включая конфиденциальность и правила передачи. Пакетная обработка и делегирование разрешений повысят операционную эффективность приложений. Таким образом, релиз v3.3.0 задает дорожную карту для развития XRPL в сторону более сложных финансовых инструментов и улучшения пользовательского опыта, однако практическая реализация этих возможностей зависит от поддержки валидаторов и последующего внедрения разработчиками.

bitcoinist24 мин. назад

Выпуск XRP Ledger v3.3.0 делает акцент на пяти поправках к протоколу

bitcoinist24 мин. назад

Уолл-стрит, утренний отчет: V-образное восстановление в конце месяца, но Nasdaq показал худший июль за 12 лет, капитал ускоряет концентрацию у облачных гигантов

В конце месяца на Уолл-стрит наблюдался V-образный разворот, но Nasdaq показал худший результат за июль за 12 лет, при этом капитал ускорил концентрацию у облачных гигантов. Несмотря на рост основных индексов в пятницу, Nasdaq за месяц упал на 3,2%. Цены на нефть резко обвалились после отмены Трампом ударов по Ирану и увеличения добычи ОПЕК+. Золото в июле выросло на 0,91%, ожидается консолидация. США и Япония совместно вмешались в поддержку иены, доходность 10-летних казначейских облигаций США резко выросла. Капитализация облачных гигантов (Microsoft, Amazon, Google) выросла почти на $1,5 трлн за неделю, акции Amazon подскочили на 15,32%. Акции Apple упали на 7,35% из-за проблем с поставками, в то время как сектор хранения данных скорректировался. На предстоящей неделе в центре внимания будут отчеты Berkshire Hathaway, Palantir, SpaceX (первый отчет после IPO) и AMD, а также ключевые макроэкономические данные, включая отчет о занятости в США за июль.

marsbit48 мин. назад

Уолл-стрит, утренний отчет: V-образное восстановление в конце месяца, но Nasdaq показал худший июль за 12 лет, капитал ускоряет концентрацию у облачных гигантов

marsbit48 мин. назад

Сильные урезания в Rubin Ultra: Nvidia тоже не справляется с ростом цен на память?

Прошлые выходные стали поводом для бурных обсуждений в индустрии ИИ после публикации отчета аналитической компании SemiAnalysis. Согласно данным отчета, NVIDIA значительно изменила спецификации своего флагманского чипа Rubin Ultra, ключевой модели, анонсированной на GTC 2026. Вместо ожидавшегося увеличения вычислительной мощности и объема памяти, компания, судя по всему, пошла по пути оптимизации затрат. Основные изменения в спецификациях Rubin Ultra по сравнению с более ранними ожиданиями и базовой моделью Rubin: * **Теоретическая пиковая производительность (35 PFLOPs) осталась на уровне обычного Rubin.** * **Объем памяти HBM серьезно сокращен** — до 192 ГБ (8-Hi), что даже меньше, чем 288 ГБ (12-Hi) у Rubin. * **Пропускная способность памяти увеличена незначительно** (всего на 1 ТБ/с). * **Энергопотребление осталось высоким**, а максимальное даже возросло. * **Главным улучшением стал масштаб межсоединений (Scale-up)**: поддержка объединения до 576 GPU в единый логический узел через NVLink (против 72 GPU у Rubin). Аналитики SemiAnalysis связывают такое решение с резким ростом цен на высокоскоростную память HBM, которая является ключевым и самым дорогим компонентом современных ИИ-ускорителей. Стоимость HBM3 с 2025 года выросла в несколько раз. Первоначальный дизайн Rubin Ultra приводил к тому, что стоимость памяти в системе приближалась к 40% от общей стоимости материалов (BOM). После пересмотра спецификаций эта доля упала до 28%, что позволило снизить общую расчетную стоимость стойки с чипами примерно с 8 до 6.4 млн долларов. Таким образом, NVIDIA, по мнению аналитиков, смещает акцент с "наращивания компонентов" в отдельном чипе на создание более масштабируемых и, возможно, экономически эффективных систем на уровне кластера. Новый дизайн Rubin Ultra фокусируется на способности объединять огромное количество GPU, компенсируя изменения в характеристиках отдельных чипов. Новость оказала давление на котировки ведущих производителей памяти. Акции SK Hynix и Samsung, основных поставщиков HBM, упали примерно на 8%, что отражает опасения рынка: если крупнейший покупатель HBM начинает оптимизировать свои чипы для снижения зависимости от дорогой памяти, это может ограничить потенциал дальнейшего роста цен и спроса для производителей памяти. Эпоха безудержного наращивания ресурсов в ИИ-инфраструктуре, судя по всему, подходит к концу.

Odaily星球日报1 ч. назад

Сильные урезания в Rubin Ultra: Nvidia тоже не справляется с ростом цен на память?

Odaily星球日报1 ч. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

В статье представлен новый подход к обучению генеративных моделей под названием Explorative Modeling (XM), который позволяет осуществлять сквозное (end-to-end) обучение. Традиционные генеративные модели, такие как диффузионные или авторегрессионные, страдают от «смешения мод» (mode blurring), когда модель усредняет множество возможных правильных ответов, что приводит к размытым или нереалистичным результатам. Это также вызывает «смещение экспозиции» (exposure bias), когда ошибки накапливаются во время вывода. Ключевая идея XM проста: на каждом шаге обучения модель генерирует K кандидатов, а для обратного распространения градиента выбирает только того кандидата, который наиболее близок к реальным данным. Этот цикл, реализованный в несколько строк кода, повышает «генеративную выразительность» модели, позволяя ей охватывать несколько мод распределения данных, а не усреднять их. Авторы показывают, что «исследование» (exploration) становится третьей осью масштабирования наряду с увеличением параметров и данных. Эксперименты с изображениями, видео и текстом демонстрируют монотонное улучшение качества: при увеличении масштаба данных выгода от исследования возрастает с 7% до 36%, а эффективность использования вычислений (FLOP) повышается в 4.1 раза. В задачах управления роботами сквозная модель XM с одним проходом вперед достигает результатов, сравнимых с диффузионными моделями, требующими сотни проходов. Таким образом, Explorative Modeling предлагает путь к truly end-to-end генеративным моделям, перенося сложность с этапа вывода на этап обучения, что открывает потенциал для более эффективных и мощных систем.

marsbit2 ч. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

marsbit2 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Как купить ATM

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение Atletico De Madrid Fan Token (ATM) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки Atletico De Madrid Fan Token (ATM).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение Atletico De Madrid Fan Token (ATM)После приобретения вами Atletico De Madrid Fan Token (ATM) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля Atletico De Madrid Fan Token (ATM)С легкостью торгуйте Atletico De Madrid Fan Token (ATM) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

488 просмотров всегоОпубликовано 2024.04.25Обновлено 2026.06.02

Как купить ATM

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на ATM (ATM) представлены ниже.

活动图片