Забрали «Счастливую Лошадь»: Alibaba расставляет «диаграмму Багуа» с помощью ИИ

marsbitОпубликовано 2026-04-11Обновлено 2026-04-11

Введение

Алибaba официально признала, что модель генерации видео HappyHorse ("Счастливая лошадь") разработана её инновационным подразделением ATH. Модель заняла первое место в рейтинге Artificial Analysis, набрав 1357 баллов, и превзошла конкурентов по качеству и синхронизации аудио и видео. HappyHorse способна генерировать 5-секундное HD-видео всего за 38 секунд, что может снизить затраты на производство на 50%. Это достижение стало частью более широкой стратегии Alibaba в области ИИ. В марте-апреле 2026 года компания выпустила три флагманские модели: Qwen3.5-Omni, Wan2.7-Image и Qwen3.6-Plus. Модель Qwen3.6-Plus побила мировой рекорд по количеству вызовов — 1,4 трлн токенов за день. Alibaba реструктуризировала свою ИИ-деятельность, создав подразделение ATH и Комитет по технологиям во главе с CEO У Юнмином. Компания инвестировала 380 млрд юаней в развитие облачных и ИИ-технологий и нарастила производство собственных GPU-чипов. Несмотря на уход некоторых ключевых исследователей, Alibaba продолжает агрессивно инвестировать в ИИ, стремясь трансформироваться из e-commerce гиганта в лидера в области искусственного интеллекта.

Автор | Tingtong Tech (ID:tingtongtech), автор | Чэнь Кэ, редактор | Жао Янь

Как раз когда рынок думал, что поле битвы за генерацию видео с ИИ по-прежнему будет за ByteDance и Kuaishou, на игровой стол вышла «тёмная лошадь».

Без анонсов, без научных статей, без официального аккаунта, загадочная модель генерации видео под названием HappyHorse (Счастливая Лошадь) возглавила зарубежную платформу тестирования Artificial Analysis, став новым техническим троном.

Вызванные таким «продуктом трёх без» потрясения в кругах ИИ не уступают тем, что были при победе AlphaGo над Ли Седолем. Однако все «технические отпечатки» на рынке и clues кадровых перестановок указывали на одно и то же место — Alibaba. Правда, изначально Alibaba не признавала этого.

После нескольких дней рыночных «догадок» 10 апреля Alibaba наконец признала HappyHorse, заявив, что это модель, разработанная её инновационным бизнес-подразделением ATH (Alibaba Token Hub).

Для Alibaba «Счастливая Лошадь» — не самая заметная информация с начала этого года. На самом деле, до этого, будь то тройной релиз трёх флагманских моделей в конце марта, или рекорд глобального количества вызовов, установленный Qwen3.6Plus, или реструктуризация технического командования, серия действий Alibaba, подобно «хет-трику», показала рынку новую манеру бега.

Что ещё интереснее, эта волна плотных релизов как раз произошла после ухода исследователей из лаборатории Tongyi — Линь Цзюньяня, Юй Бовэня, Хуй Биньюаня и других в начале марта. Ранее внешний мир一度 сильно беспокоился о прогрессе Alibaba в области ИИ, что также ставилось под сомнение на рынке капитала. Однако Alibaba быстро заставила рынок взглянуть на себя по-новому благодаря быстрой итерации продуктов и рыночным показателям.

В отрадии шутят, что это переломный момент, когда ИИ Alibaba переходит от «россыпи» к «систематизации»; другие говорят, что на этот раз Alibaba хочет не защищать старые владения электронной коммерции, а расширять границы на карте ИИ.

Каков будет окончательный расклад, рынок пока не может дать ответа. Несомненно лишь то, что для Alibaba это в конечном итоге ста是一场 крупная ставка.

Ставка — не только огромные деньги, но и «будущее десятилетие» всей компании. Сейчас Alibaba уже поставила на кон в этой игре самые тяжелые фишки, дальше остаётся смотреть, появятся ли у Alibaba ещё «Счастливые Лошади» и как далеко эти «Счастливые Лошади» смогут забежать.

-01- «Счастливая Лошадь» появляется из ниоткуда

«Чья это вообще модель?»

Ответ, который хотели узнать за последние несколько дней global инвесторы и практики в области ИИ.

В слепом тесте第三方-платформы Artificial Analysis, HappyHorse-1.0 (Счастливая Лошадь) с мощным преимуществом возглавила трек генерации видео из текста с Elo score в 1357 баллов, далеко оставив позади другие видео модели.

Обитатели кругов даже назвали прорыв HappyHorse «атакой более высокого уровня» в мире видео моделей.

Причина проста: HappyHorse не только решила давнюю проблему логики движения, когда ИИ-видео «двигается как слайд-шоу», но, что ключевое, она打通了同步ронную генерацию аудио и видео. Введите сценарий, и она сможет не только вывести HD-картинку, но и синхронно сгенерировать соответствующий сцене звук или даже фоновую музыку.

В открытых отчетах говорится, что «Счастливая Лошадь» исключительно ярка по показателям эффективности: на high-end видеокарте генерация 5-секундного видео 1080P занимает всего около 38 секунд. Экономится не только время, но и cost вычислений. По слухам, в последующем будет принята доступная ценовая политика и открыты частичные возможности с открытым исходным кодом, что потенциально может снизить cost пост-продакшена более чем на 50%.

Рис.: Рейтинг HappyHorse на Artificial Analysis

Источник: Сеть

За последние несколько дней, поскольку «Счастливую Лошадь» никто не признавал, рынок был полон любопытства относительно происхождения этой «лошади», что также заставило техническое сообщество коллективно сыграть в «Шерлока Холмса», глубоко копая её происхождение.

В то время многие аналитики указывали, что «Счастливая Лошадь» — продукт Alibaba.

Анализ показал, что есть две основные цепочки доказательств: во-первых, технический путь, проявленный HappyHorse, имеет极高的 степень родства с архитектурой только что выпущенной лабораторией Tongyi серии Wan 2.6; во-вторых, возвращение ключевой фигуры — Чжан Ди, известного как «отец Kling», который, вернувшись в Alibaba в конце 2025 года, возможно, всего за пять месяцев带领 командой завершил этот продукт.

После нескольких дней рыночного «расследования» 10 апреля Alibaba наконец подтвердила, что модель генерации видео HappyHorse разработана её инновационным бизнес-подразделением и в настоящее время находится на внутреннем тестировании, API интерфейс планируется запустить 30 апреля.

По сообщениям, инновационное бизнес-подразделение ATH запустило план исследования全新的 способов взаимодействия в эпоху ИИ, HappyHorse является частью этого направления исследования, и больше продуктов будет陆续 выпущено.

Рис.: Alibaba подтверждает, что HappyHorse является её продуктом

Источник: Weibo, скриншот «Tingtong Tech»

В то же время, поступили сообщения, что продукт был завершён не командой Чжан Ди, а командой Чжэн Бо из ATH.

Чжэн Бо — вице-президент Alibaba. Согласно открытым данным, Чжэн Бо является доктором факультета компьютерных наук Университета Цинхуа, присоединился к Alibaba в сентябре 2017 года, занимал должности руководителя алгоритмов поиска и рекомендаций Taobao, CTO Alimama, руководителя технологий алгоритмов группы Taotian, основные направления исследований включают большие модели, мультимодальность, принятие решений, глубокое обучение, алгоритмы рекламы и оптимизацию движков.

Для рынка это сообщение о «признании» не стало неожиданностью. Многие аналитики указали, что прорыв «Счастливой Лошади» означает, что Alibaba в мультимодальной области совершила прыжок от «догоняющего» к «лидеру».

Что более важно, это не простая демонстрация технических мышц, а «внезапная атака» Alibaba на стратегическом уровне.

В прошлом, хотя Qianwen в текстовых моделях была на уровне международных, но на треке ИИ-видео, самом коротком пути коммерциализации,一直 не хватало продукта, занимающего сознание пользователей. А表现 «Счастливой Лошади» подтвердила, что Alibaba сохраняет быстрый темп атаки по всему стеку ИИ.

Рынок указал, что рождение «Счастливой Лошади» ускорило процесс перехода генерации ИИ-видео из лаборатории к коммерциализации, став «новой качественной производительной силой» индустрии контента.

Один создатель ИИ, Линь Шао, указал «Tingtong Tech», что с быстрой итерацией «Счастливой Лошади» и Seedance 2.0, ИИ-видео превращается из «игрушки» в «инструмент».

Особенно важно, что «Счастливая Лошадь» изменила общую отраслевую структуру больших моделей ИИ-видео, ознаменовав вход трека ИИ-видео в новую фазу сражения множества сильных игроков.

Больше аналитиков указали, что это особенно明显 повлияло на бывшего «лидера» ИИ-видео — Kling AI. Линь Шао直言: «Под влиянием Seedance 2.0 и Счастливой Лошади, для Kling AI сложилась ситуация „двойного удушения“».

-02- Расстановка сил ИИ Alibaba

На самом деле, кроме «Счастливой Лошади», за последнее время Alibaba явно ускорила темп продвижения продуктов по всему стеку ИИ.

С конца марта по начало апреля 2026 года лаборатория Tongyi Alibaba в ритме «ежедневных обновлений» завершила «тройной релиз» мультимодальной большой модели Qwen3.5-Omni, модели генерации изображений Wan2.7-Image и большой языковой модели Qwen3.6-Plus.

Это также позволило Alibaba实现 полное матричное покрытие базового уровня (Qwen), вертикальных приложения (Coding) и мультимодального видео (HappyHorse/万相).

Согласно отчету China National Radio, Qwen3.6Plus в оценке способностей к программированию показал результаты, comparable甚至 превосходящие competitors с размером параметров в 2-3 раза larger. Всего через день после выпуска модель взлетела на первое место в daily charts OpenRouter, daily количество вызовов突破 1.4 триллиона Token, побив global рекорд.

Рис.: Qwen3.6Plus взлетает на первое место в daily charts OpenRouter

Источник: Сеть

Многие аналитики считают, что такая плотность и скорость заставляют恍惚间 увидеть当年的气势 Alibaba в области электронной коммерции «раздавить всё».

На самом деле, наступление Alibaba — это не просто быстрая расстановка сил для захвата позиций.

Открытые данные показывают, что серия Qianwen уже показала多项数据. По состоянию на январь 2026 года, cumulative downloads серии моделей Tongyi Qianwen на платформе Hugging Face突破 700 миллионов, став самой скачиваемой серией ИИ с открытым исходным кодом на платформе. К февралю это число突破 1 миллиард.

Показатели на C-конце同样 ярки. Согласно открытым данным, MAU приложения Qianwen突破 300 миллионов, к концу февраля nearly 140 миллионов пользователей совершили свою первую покупку с ИИ через функцию智能体 в приложении Qianwen.

Данные по количеству вызовов также могут说明问题. Согласно последним данным OpenRouter, global количество вызовов больших моделей ИИ Китая уже пять недель подряд превосходит США, а среди top three две — это модели серии Qianwen 3.6 от Alibaba.

Эта стратегия также подтверждается рынком. Последние финансовые данные Alibaba показывают, что доход Alibaba Cloud вырос на 36% в годовом исчислении, доход от продуктов, связанных с ИИ, уже десятый квартал подряд демонстрирует трёхзначный рост в годовом исчислении.

Конечно, по мнению рынка, амбиции Alibaba простираются дальше, чем создание нескольких хороших моделей.

Судя по种种 действиям Alibaba в 2026 году, Alibaba пытается重塑 свой коммерческий底色, переходя от «продажи товаров» к «продаже Token».

На финансовой встрече Alibaba в марте генеральный директор Alibaba Group У Юнмин заявил, что в будущем, опираясь на полные возможности ИИ «большая модель + облако + чипы» и полную интеграцию с коммерческой экосистемой Alibaba, компания продолжит прилагать усилия в направлениях ИИ to B и to C.

У Юнмин использовал «полные возможности ИИ» для概括核心 конкурентоспособности Alibaba, где чипы и облачные вычисления составляют уровень инфраструктуры ИИ, а Token Hub является основной линией, состоящей из больших моделей, бизнеса MaaS и приложений ToB+ToC, forming уровень моделей и приложений ИИ.

Эта система также вкладывает чипы, вычислительную мощность, модели и приложения层层 друг в друга, forming полный闭环 от нижнего уровня до front-end.

Это означает, что в прошлом история Alibaba в e-commerce рассказывала о GMV и росте пользователей; история облачного бизнеса рассказывала об инфраструктуре и масштабе клиентов. А сейчас Alibaba рассказывает новую историю — историю полного стека ИИ «большая модель + облако + чипы».

-03- Ключ к «внезапному» ускорению

Как появление «Счастливой Лошади» из ниоткуда, так и внезапное ускорение серии Qwen заставили рынок задаться вопросом: разве способности Alibaba в области ИИ не были? Почему на этот раз это ощущается как «внезапный» взрыв?

Одним из ключевых слов ответа является «система».

В прошлом ИИ Alibaba можно было охарактеризовать как «россыпь»: Damo Academy занималась исследованиями, Alibaba Cloud делала платформу, группа Taotian делала приложения, each делали своё, неизбежно была internal конкуренция,表面看起来像是多点开花、分头并进, на самом деле —浪费 ресурсов、低效协同.

Но всё это было打破лено.

Преобразования начались этой весной.

16 марта Alibaba создала бизнес-группу Alibaba Token Hub (ATH), лично возглавляемую CEO У Юнмином, с подразделениями лаборатории Tongyi, бизнес-линией MaaS, бизнес-подразделением Qianwen, бизнес-подразделением Wukong и инновационным бизнес-подразделением ИИ, покрывающими полную цепочку от разработки базовых моделей до ИИ-приложений для личного и корпоративного использования.

По мнению рынка, создание ATH именно на уровне顶层设计 убрало межdepartmental барьеры, устранив ситуацию, когда разработка моделей, supply вычислительной мощности и внедрение приложений велись各自为战. Основная логика也很清晰: «создавать Token,输送 Token, применять Token»,打通 уровень вычислений, уровень моделей и уровень приложений.

Но этого было недостаточно.

8 апреля Alibaba провела ещё более глубокую организационную реструктуризацию. У Юнмин объявил о создании на уровне группы технического комитета, где он сам担任 председателем. Чжоу Цзинжэнь担任首席 архитектором ИИ технического комитета, Ли Фэйфэй отвечает за технологии Alibaba Cloud и инфраструктуру облачных вычислений ИИ, У Цзэмин отвечает за бизнес-технологические платформы группы и платформы вывода ИИ.

В то же время лаборатория Tongyi была официально升级为 «Бизнес-подразделение больших моделей Tongyi», за которое полностью отвечает Чжоу Цзинжэнь. Это升级 ознаменовало переход технологий ИИ от ориентации на R&D к масштабной коммерциализации.

Плюс назначение Ли Фэйфэй на должность CTO Alibaba Cloud и сосредоточение У Цзэмина на работе CTO группы, архитектура управления ИИ Alibaba сформировала清晰ную тройку:集团技术委员会 отвечает за顶层设计, бизнес-группа ATH отвечает за бизнес-замкнутый цикл, бизнес-подразделение больших моделей Tongyi отвечает за核心 R&D.

Серия интеграций системы также直接 способствовала недавнему плотному релизу ИИ-моделей «хет-трику».

Поми организационных изменений, движущей ускорение, самой железной силой являются деньги и ресурсы.

Для этой битвы ИИ финансовые вложения Alibaba уже достигли уровня不计成本. В последнем квартальном отчёте свободный денежный поток Alibaba рухнул на 71% в годовом исчислении, куда ушли деньги? Ответ два:一是 сожжены в instant retail,二是 сожжены в ИИ.

В битве за таланты Alibaba также быстро атаковала. Хотя и был经历 ухода Линь Цзюньяня и других,据了解, personnel scale и технический эшелон лаборатории Tongyi не понесли существенного удара.

У Юнмин также во internal письме ответил, что продолжит увеличивать инвестиции в R&D ИИ и привлекать力度优秀人才. Кроме того, бывший вице-президент Kuaishou, технический руководитель Kling Чжан Ди, также вернулся в ноябре 2025 года, что также является трофеем Alibaba в охоте за талантами.

Особенно в части вычислительной базы, в начале 2025 года Alibaba объявила о планах инвестировать более 380 миллиардов юаней в течение следующих трёх лет в инфраструктуру облачных и ИИ аппаратных средств. В области самостоятельно разработанных GPU чипов Pingtouge уже налажено масштабное производство, по состоянию на конец февраля cumulative поставки достигли 470 тысяч штук. Это также означает, что Alibaba в вычислительной мощности избавляется от внешней зависимости.

Однако, будут ли如此 масштабные траты денег真的 приняты рынком капитала?

По крайней мере, судя по текущей реакции акций, рынок даёт сигнал, что на фоне организационных调整 и концепции «Счастливой Лошади» акции Alibaba выросли.

Конечно, на рынке也有 разные голоса.

Специалист по e-commerce Цао Лэй表示, Alibaba также сталкивается с несколькими вызовами: как балансировать централизацию и гибкость бизнеса, избегая превращения технического комитета в «резиновую печать»; кроме того, две крупные调整 архитектуры в短期 могут вызвать проблемы адаптации сотрудников, повлиять на стабильность команды.

Хотя итог ещё не определён,但 факт в том, что Alibaba проявила足够的 искренности в предпринимательстве по всему стеку ИИ.

Это крупная ставка, касающаяся следующего десятилетия Alibaba. А в новой轮调整 организационной структуры и экосистемной синергии появятся ли ещё «Счастливые Лошади», рынку ещё стоит ждать.

(Главное изображение сгенерировано ИИ.)

(Заявление: Данная статья предназначена только для обмена информацией и не представляет собой任何 инвестиционную рекомендацию.)

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QЧто такое HappyHorse и почему он вызвал такой ажиотаж в AI-сообществе?

AHappyHorse (Счастливая Лошадь) — это модель генерации видео, разработанная инновационным подразделением ATH (Alibaba Token Hub) компании Alibaba. Она вызвала ажиотаж, поскольку без предупреждения заняла первое место в рейтинге платформы Artificial Analysis, набрав 1357 баллов в Elo-рейтинге, и превзошла конкурентов, предложив синхронную генерацию видео и звука с высокой эффективностью.

QКакие ключевые организационные изменения произошли в Alibaba для ускорения развития AI?

AAlibaba провела серию организационных изменений: 16 марта 2026 года было создано подразделение ATH (Alibaba Token Hub) под руководством CEO У Юнмина, объединившее исследования, разработки и приложения AI. 8 апреля был создан технический комитет на уровне группы, а лаборатория Tongyi была повышена до подразделения моделей больших языковых моделей, что улучшило координацию и ускорило коммерциализацию AI.

QКакие технологические достижения демонстрируют модели серии Qwen от Alibaba?

AМодели серии Qwen, включая Qwen3.5-Omni, Wan2.7-Image и Qwen3.6-Plus, показали выдающиеся результаты: Qwen3.6-Plus занял первое место в рейтинге OpenRouter с ежедневным объемом вызовов более 1.4 триллиона токенов, а общее количество загрузок серии Qwen на Hugging Face превысило 1 миллиард, что подтвердило их конкурентоспособность в программировании и многомодальных задачах.

QКак Alibaba строит свою полную стековую экосистему AI?

AAlibaba создает полную стековую экосистему AI через интеграцию «большая модель + облако + чипы». Это включает: инфраструктуру (чипы Pingtouge и облачные вычисления), уровень моделей (Tongyi Lab и ATH), а также приложения (например, Qianwen App и HappyHorse). Стратегия направлена на генерацию, доставку и использование токенов, объединяя технологические и бизнес-возможности.

QС какими вызовами сталкивается Alibaba в своей AI-трансформации?

AAlibaba сталкивается с несколькими вызовами: необходимость балансировать централизацию и гибкость бизнеса, избегая бюрократии; адаптация сотрудников к частым организационным изменениям; высокие финансовые затраты (свободный денежный поток упал на 71%), а также необходимость поддержания стабильности команды после ухода ключевых исследователей и интенсивной конкуренции на рынке AI.

Похожее

1996 или 1999? Первым испытанием Уолша стало «Как смотреть на ИИ»

Назначенный председателем ФРС Вош столкнулся с ключевой дилеммой: как оценить текущий бум искусственного интеллекта? Экономисты разделились на два лагеря. Одни считают, что рост производительности благодаря ИИ скоро подавит инфляцию, позволяя ФРС бездействовать. Другие предупреждают, что спрос опережает предложение, и промедление с повышением ставок приведёт к необходимости более резких мер в будущем. Вош, судя по заявлениям, склоняется к подходу 1996 года, когда Алан Гринспен не стал повышать ставки во время бума производительности, что оказалось верным решением. Однако нынешняя ситуация отличается: растущие тарифы, большой дефицит бюджета и снижение выгод глобализации создают дополнительное инфляционное давление. Критики, такие как глава Чикагского ФРС Гулсби, утверждают, что ожидаемый всеми рост производительности от ИИ уже сейчас вызывает перегрев экономики, так как люди и компании увеличивают расходы в ожидании будущих выгод. Это требует более жёсткой денежно-кредитной политики. Оппоненты отмечают, что многие домохозяйства не могут брать кредиты под будущий рост доходов, что ослабляет этот эффект. Вош также сталкивается с парадоксом: он хочет отказаться от практики «прогнозирующего руководства» (forward guidance), установленной как раз в 1999 году для предупреждения рынков о ужесточении политики. Если экономика пойдёт по сценарию 1999 года, ему придётся либо использовать эту практику, либо рисковать вызвать рыночные потрясения молчанием. Таким образом, первый серьёзный вызов для Воша — определить, повторяет ли экономика оптимистичный сценарий 1996 года или ведёт к необходимости жёстких мер по образцу 1999 года. От этого выбора зависит не только ближайшая политика ФРС, но и его историческая репутация.

marsbit1 ч. назад

1996 или 1999? Первым испытанием Уолша стало «Как смотреть на ИИ»

marsbit1 ч. назад

Отчет по Ethereum за первый квартал 2026 года: снижение комиссий, рекордное количество пользователей и транзакций

В первом квартале 2026 года сеть Ethereum продемонстрировала парадоксальную динамику: количество активных пользователей, транзакций и пропускная способность достигли исторических максимумов, в то время как комиссии за транзакции, общая заблокированная стоимость (TVL), объем торгов и рыночная капитализация ETH снизились. Этот феномен объясняется стратегическим переходом к этапу «низких комиссий для роста масштаба» после обновления Fusaka, которое удешевило блок-пространство. Парадокс Джевонса проявляется в том, что снижение стоимости использования высвобождает новый спрос. Ключевой тренд — смещение нарратива от DeFi-платформы к глобальному расчетному слою для институциональных финансов. Ethereum сохраняет доминирующую позицию в сегментах стейблкоинов (61,8% среди топ-5 сетей), токенизированных фондов (73%) и товаров (84%), привлекающих таких гигантов, как BlackRock и JPMorgan. Инвестиции в масштабирование и снижение комиссий нацелены на укрепление сетевых эффектов и долгосрочную ценность ETH как базового актива для расчетов в цифровой экономике.

marsbit3 ч. назад

Отчет по Ethereum за первый квартал 2026 года: снижение комиссий, рекордное количество пользователей и транзакций

marsbit3 ч. назад

Первое подкаст-интервью CEO Intel: наша цель — "10x за 5-10 лет", ставка на передовую упаковку, стеклянные подложки и искусственный алмаз

Интелл CEO Чэнь Лиу впервые выступил в подкасте, поставив цель увеличить доходность компании в 10 раз за 5-10 лет. Основные стратегические направления включают инвестиции в передовые технологии упаковки (EMIB), стеклянные подложки и новые материалы, такие как нитрид галлия (GaN), карбид кремния (SiC), фосфид индия (InP) и синтетические алмазы, для преодоления физических ограничений традиционного масштабирования процессоров. Он отметил, что всплеск спроса на ИИ-агентов и задачи логического вывода увеличил значимость CPU, изменив соотношение CPU/GPU в серверах с 1:8 до 1:4 и ниже. Лиу подчеркнул важность восстановления баланса, фокуса на продуктах и клиентах, а также стратегической ценности внутреннего американского производства для безопасности цепочек поставок. Ключевыми показателями для фаундри-бизнеса названы выход годных изделий и время цикла. Совместный проект с Илоном Маском Terafab направлен на решение проблемы отставания инфраструктуры полупроводников от роста потребностей ИИ. Лиу считает, что истинный потенциал Intel, выходящий за рамки традиционного рынка ПК, начнет реализовываться в период 2030-2032 годов в таких областях, как периферийные вычисления, физический ИИ и ИИ-агенты, благодаря интеграции технологий XPU, передовой упаковки и фаундри-услуг.

marsbit3 ч. назад

Первое подкаст-интервью CEO Intel: наша цель — "10x за 5-10 лет", ставка на передовую упаковку, стеклянные подложки и искусственный алмаз

marsbit3 ч. назад

Только что привлек $2,7 миллиарда, и Ли Фэйфэй тоже вложила деньги

В венчурном рынке «мировые модели» стали горячей темой, но Пит Флоренс, сооснователь и бывший ведущий исследователь Google DeepMind, публично отверг этот ярлык для своей компании Generalist AI. Несмотря на то, что он был ключевым разработчиком архитектуры VLA, лежащей в основе многих современных «мировых моделей», Флоренс считает, что акцент должен делаться на конкретных целях, а не на модных терминах. Его цель — создать роботов, способных с высокой надежностью выполнять самые разные задачи без специального обучения для каждой. Недавно Generalist AI привлекла $4 млрд в ходе раунда финансирования при оценке в $20 млрд. Среди инвесторов — NVentures (Nvidia), Bezos Expeditions, фонд NFDG, сооснователь Xiaomi Линь Бинь, основатель Zoom Эрик Юань и известный ученый в области ИИ Ли Фэйфэй. Подход Флоренса сформировался под влиянием его научного руководителя в MIT, Рус Тедрейка, который делал акцент на понимании физики. В Generalist AI этот подход выражается в последовательной разработке моделей, нацеленных на практическую полезность. Их первая модель, GEN-0, продемонстрировала, что законы масштабирования, как у больших языковых моделей, применимы и к физическим действиям. В апреле 2026 года была представлена GEN-1, обученная на более чем 50 тысячах часов данных, собранных с помощью специальных перчаток. Она достигает 99% успеха в таких задачах, как складывание коробок, и работает в три раза быстрее предыдущей версии. Флоренс считает, что производительность GEN-1 приближается к переломному моменту, необходимому для коммерческого развертывания. Финансирование, полученное после ее демонстрации, подтверждает веру инвесторов в его целеориентированный подход к созданию универсальных роботов, которые могут изменить экономику физического труда.

marsbit3 ч. назад

Только что привлек $2,7 миллиарда, и Ли Фэйфэй тоже вложила деньги

marsbit3 ч. назад

За три дня потеряли двух легенд: дамба AI-талантов Google трещит по швам?

За последние три дня Google потеряла двух ведущих специалистов по ИИ: Ноама Шазера, одного из авторов архитектуры Transformer, присоединившегося к OpenAI, и Джона Джампера, руководителя проекта AlphaFold и нобелевского лауреата, перешедшего в Anthropic. Эти события не являются изолированными случаями — они отражают устойчивую тенденцию оттока ключевых талантов из Google в сторону OpenAI и Anthropic. Основная причина — фундаментальное несоответствие миссий. Коммерческие цели Google, ориентированные на рекламный бизнес, ограничивают фундаментальные исследования, в то время как OpenAI и Anthropic предлагают фокус на развитии ИИ и безопасности. Кроме того, перспектива скорого IPO OpenAI и Anthropic сулит сотрудникам значительный финансовый рост, чего не может предложить зрелый гигант вроде Google. Слияние Google Brain и DeepMind в 2023 году, предназначенное для консолидации усилий, на практике усилило внутренние трения между исследовательской и продуктовой культурами, увеличив давление коммерциализации на науку. Этот структурный отток талантов перекраивает ландшафт индустрии. Несмотря на сохраняющиеся преимущества в вычислительных ресурсах и данных, Google рискует проиграть в гонке, где ключевым активом являются люди, продвигающие технологические границы. Способность удерживать этих людей становится для компании самой сложной задачей.

marsbit5 ч. назад

За три дня потеряли двух легенд: дамба AI-талантов Google трещит по швам?

marsbit5 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы

Популярные статьи

Как купить S

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение Sonic (S) 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 Sonic (S).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 Sonic (S)После приобретения вами Sonic (S) 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 Sonic (S)С легкостью торгуйте Sonic (S) 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.

1.5k просмотров всегоОпубликовано 2025.01.15Обновлено 2026.06.02

Как купить S

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

Он решает проблемы масштабируемости, совместимости между блокчейнами и стимулов для разработчиков с помощью технологических инноваций.

2.3k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.09Обновлено 2025.04.09

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

HTX Learn — ваш проводник в мир перспективных проектов, и мы запускаем специальное мероприятие "Учитесь и Зарабатывайте", посвящённое этим проектам. Наше новое направление .

1.8k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.10Обновлено 2025.04.10

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

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 S (S) представлены ниже.

活动图片