Что учуяли частные фонды, коллективно сокращая позиции в NVIDIA?

marsbitОпубликовано 2026-08-14Обновлено 2026-08-14

Введение

Во втором квартале несколько крупных хедж-фондов, включая GaoYi Capital, синхронно сократили свои позиции в акциях NVIDIA. GaoYi уменьшила долю более чем на 70%, а Jinglin Capital полностью распродала свои активы. Вместо этого фонды увеличили инвестиции в компании, занимающиеся полупроводниковым производством и производством памяти. GaoYi Capital сделала тайваньскую компанию TSMC своим крупнейшим активом, увеличив долю до 24% от общего портфеля. Фонд также значительно нарастил позиции в Micron и SanDisk. Аналогичные операции с акциями компаний памяти провел и фонд Orient Harbor. Аналитики указывают, что это не означает отрицания тренда развития ИИ, а отражает смену инвестиционной логики: от движимой ожиданиями к движимой фактическими результатами. Рынок теперь больше фокусируется на реальных заказах, выпуске продукции и денежных потоках компаний. TSMC рассматривается как ключевое «узкое место» в цепочке поставок ИИ благодаря своему доминированию в передовом производственном процессе и мощностях передовой упаковки CoWoS. Компания занимает уникальное положение, так как практически все ведущие ИИ-чипы производятся на ее мощностях. Сектор памяти, в частности HBM (высокоскоростная память), стал вторым ключевым «узким местом» из-за взрывного роста спроса со стороны ИИ. Это придает ему двойные характеристики: циклические и связанные с ростом. Сокращение позиций в NVIDIA объясняется сужением ожиданий и высокой оценкой, которая уже учитывает много оптимистичных прогнозов. Инвесто...

Недавно управляющая компания Gаоyi Assets раскрыла на официальном сайте Комиссии по ценным бумагам и биржам США (SEC) структуру своих портфелей на конец второго квартала. Согласно статистике Private Placement Net, офшорный фонд Gаоyi Assets в отчетном периоде владел акциями 19 американских компаний с общей рыночной стоимостью около 979 миллионов долларов США, что эквивалентно примерно 6,6 миллиардам юаней.

Операции по корректировке позиций показывают, что самым заметным изменением во втором квартале для Gаоyi Assets стало значительное увеличение доли в гиганте полупроводникового контрактного производства TSMC, чьи финансовые результаты в последнее время постоянно превышают ожидания, демонстрируя рост прибыли уже десять кварталов подряд.

В том же периоде Gаоyi Assets также существенно нарастила позиции в BOSS Zhipin и Trip.com, увеличив количество акций на 175% и 53% соответственно.

В сфере чипов памяти действия Gаоyi Assets совпали с действиями офшорного фонда Dоngfаng Gаngwаn, управляемого Дэн Бином.

Во втором квартале Gаоyi Assets увеличила долю в Micron более чем на 283%, а в SanDisk — примерно на 192%, что сделало эти компании шестым и седьмым по величине активами в их портфеле соответственно.

Офшорный фонд Dоngfаng Gаngwаn также приобрел акции SanDisk в отчетном квартале, и их стоимость на конец периода превысила 200 миллионов долларов США.

Однако, в отношении лидера рынка ИИ-чипов, NVIDIA, несколько частных фондов единодушно выбрали стратегию сокращения позиций.

Gаоyi Assets сократила свою долю в NVIDIA во втором квартале более чем на 70%, Greenwoods Asset Management полностью закрыла позицию, а Dоngfаng Gаngwаn сократила примерно на 15,7%.

Аналитики отмечают, что это не означает отрицания тренда развития индустрии ИИ, а скорее отражает смену инвестиционной логики с "движимой ожиданиями" на "движимую фактическими результатами". Рынок перестает фокусироваться лишь на росте цен и дефиците предложения, уделяя больше внимания способности компаний превратить отраслевой подъем в реальные заказы, выпуск продукции и здоровый денежный поток.

Это означает, что дифференциация внутри ИИ-сектора станет нормой, и лишь компании, действительно способные расширять ценность, смогут продолжать получать поддержку оценки.

Почему TSMC стала самой крупной позицией в портфеле?

Во втором квартале Gаоyi увеличила долю TSMC с третьей по величине позиции до первой в своем портфеле американских акций, достигнув стоимости 238 миллионов долларов США, что составляет около 24% от общего портфеля. Этот шаг говорит сам за себя лучше любых комментариев.

Выручка TSMC во втором квартале составила 394,5 миллиарда долларов США, чистая прибыль достигла исторического максимума пять кварталов подряд, а чистая рентабельность находится на уровне около 40%. Для такой капиталоемкой и сильно цикличной отрасли, как полупроводниковая, такая прибыльность встречается крайне редко.

Конкурентные преимущества TSMC обусловлены двумя уровнями.

Первый уровень — это передовые технологические процессы. Подавляющее большинство передовых чипов, будь то от NVIDIA, AMD, Broadcom или же самособранные ИИ-чипы Google, Microsoft, Meta, не могут обойтись без TSMC.

Второй уровень, еще более важный, — это мощности по передовой упаковке CoWoS. Спрос на ИИ-чипы на HBM и передовую упаковку взрывным образом растет, и мощности CoWoS, вероятно, будут отставать от спроса вплоть до 2026 года.

Техпроцесс определяет, можно ли изготовить чип, а упаковка определяет, сможет ли изготовленный чип удовлетворить потребности в межсоединениях для ИИ-вычислений.

Совокупность этих двух этапов ставит TSMC в исключительно особое положение в цепочке поставок ИИ.

С точки зрения отрасли, TSMC явно относится к типичным "активам узкого места".

Ценовая власть активов узкого места проистекает из жесткости предложения, то есть спрос может быстро расти, а предложение в среднесрочной перспективе не может расширяться синхронно. Конкуренция в сегменте проектирования ИИ-чипов относительно открыта: у NVIDIA есть экосистема CUDA, у AMD — преимущество в соотношении цены и производительности, у облачных провайдеров — мотивация к разработке собственных ASIC, и каждый хочет получить часть прибыли от проектирования.

Но конкурентная среда в сегменте производства высококонцентрирована: TSMC занимает большую долю мирового рынка контрактного производства по передовым техпроцессам, мощности по передовой упаковке также дефицитны. Это ограничение физических производственных мощностей в среднесрочной перспективе практически невозможно обойти.

Пропасть в капитальных затратах еще больше укрепляет позиции TSMC. Инвестиции в одну фабрику по передовым техпроцессам составляют сотни миллиардов долларов, срок строительства — два-три года, а для достижения хорошего выхода годных изделий требуется дополнительное время.

Это означает, что даже если конкуренты готовы вкладывать деньги, чтобы догнать, выход мощностей произойдет лишь через длительное время.

В течение этого периода TSMC может продолжать пользоваться ценовой властью, обусловленной дефицитом предложения. Увеличение позиции в TSMC компанией Gаоyi — это ставка на миграцию прав на распределение прибыли в цепочке ИИ от этапа проектирования к этапу производства. Независимо от того, кто разработает самый мощный чип, в итоге он должен превратиться в кремниевую пластину на производственных линиях TSMC.

Это свойство "обязательного прохода" делает TSMC одним из звеньев в цепочке ИИ с наиболее высокой видимостью прибыли.

В чем же заключаются возможности для акций производителей памяти?

Направления операций Gаоyi и Dоngfаng Gаngwаn в тот же период можно назвать совпадающими, что также относительно указывает на то, что память перестала быть обычным сегментом, а стала вторым узким местом в цепочке поставок ИИ.

HBM, или высокоскоростная память, как полагают, знакома всем. Какой бы мощной ни была производительность ИИ-чипа, если данные не могут быстро перемещаться из памяти в вычислительные ядра, производительность упрется в "стену памяти".

HBM — ключевое решение этой проблемы.

Но производство HBM сопряжено с высокими сложностями, медленным ростом выхода годных изделий, ограниченными мощностями, а также оно вытесняет производство стандартной DRAM-памяти.

Таким образом, возникает классическая логика структурного роста цен: спрос на ИИ вызывает дефицит HBM, производители памяти переводят мощности на HBM, мощности для стандартной DRAM и NAND сокращаются, и цены на память, не связанную с ИИ, также растут.

Это означает, что индустрия памяти переходит от статуса чисто циклического продукта к двойственному характеру "цикличность + рост".

Раньше логика памяти была проста: избыток предложения ведет к снижению цен, убыткам, сокращению производства; дефицит предложения — к росту цен, расширению производства, прибыли, и так по кругу. Но в этот цикл наложился новый спрос от ИИ, а шок со стороны предложения HBM изменил структуру мощностей всей отрасли.

Micron является ключевым поставщиком HBM, а SanDisk — важным игроком на рынке NAND-памяти. Увеличение позиций в памяти компаниями вроде Gаоyi по сути представляет собой ставку одновременно на две вещи: восстановление прибыли благодаря перелому цикла и достижению дна, а также на постоянный стимулирующий эффект спроса на память со стороны ИИ-вычислений.

Более того, стоит отметить, что дисциплина предложения в индустрии памяти за последние годы заметно изменилась.

После нескольких жестоких ценовых войн в индустрии памяти сложилась олигополистическая структура, основные производители стали более сдержанными в капитальных затратах по сравнению с предыдущим циклом и больше не слепо наращивают мощности.

Следовательно, когда спрос восстанавливается, предложение не может быстро за ним угнаться, и эластичность цен будет выше.

В то же время лидеры рынка памяти пережили несколько кварталов убытков, сокращения запасов и производства, и их оценка далеко не так перегрета, как у NVIDIA.

Покупка акций производителей памяти на дне цикла по своей природе предлагает лучший риск-профиль.

Как только перелом цикла подтверждается, масштаб восстановления прибыли часто превосходит рыночные ожидания — это типичный эффект Дэвиса, то есть одновременный рост и прибыли, и оценки.

Тот факт, что и Gаоyi, и Dоngfаng Gаngwаn одновременно увеличили позиции в памяти, указывает на то, что институциональные инвесторы пересматривают долгосрочную ценность индустрии памяти.

Раньше рынок рассматривал память как циклические акции и давал им низкую оценку; теперь спрос на ИИ привносит в память элемент роста, и система оценки требует пересмотра.

Такой разрыв в восприятии часто является источником сверхдоходности.

Почему NVIDIA подверглась коллективному сокращению позиций?

Что касается коллективного сокращения позиций в NVIDIA, это тоже нетрудно понять. Во втором квартале у Gаоyi осталось лишь 80 000 акций NVIDIA, сокращение составило более 70%; Greenwoods полностью распродала позицию; Dоngfаng Gаngwаn сократила примерно на 15,7%.

Синхронное сокращение позиций тремя гигантами часто воспринимается как "достижение пика ИИ".

Однако реальная причина заключается в том, что разрыв между ожиданиями и реальностью по NVIDIA сокращается, а чувствительность оценки к маргинальным изменениям возрастает.

За последние два года акции NVIDIA выросли почти в десять раз с минимумов, а капитализация в какой-то момент была крупнейшей в мире.

Но чем выше поднимается цена, тем требовательнее становится рынок: нужен не просто высокий рост, а рост, превосходящий ожидания, а также доказательства того, что маржинальность не будет разъедаться стоимостью HBM, расходами на передовую упаковку и собственными ASIC клиентов. Главный риск для NVIDIA исходит от перераспределения прибыли в цепочке поставок.

Передовая упаковка TSMC дорожает, HBM дорожает, собственные чипы облачных провайдеров отвлекают часть спроса, а кастомизированные ASIC отвоевывают часть рынка инференса. Эти факторы, возможно, не сокрушат NVIDIA, но могут сжать ее будущую маржинальную гибкость.

С точки зрения логики оценки, рынок переходит от ценообразования на ИИ, основанного на ожиданиях, к ценообразованию, основанному на фактических результатах. В 2023-2024 годах ключевой логикой инвестиций в ИИ было пространство для воображения: будут ли цены расти, станет ли дефицит сильнее, сколько можно заработать в будущем. На этом этапе NVIDIA была сильнейшим активом, поскольку она наиболее непосредственно выигрывала от гонки вооружений в сфере вычислений, и рынок был готов платить высокую премию за будущий потенциал.

К 2025 году и далее такие вопросы, как происхождение этой прибыли, ее продолжительность и способность превратиться в денежный поток, становятся все более важными, и якорь оценки смещается с пространства для воображения на дисконтированный денежный поток.

У TSMC есть верифицируемые мощности, заказы и прибыль; у памяти есть рост цен на фоне перелома цикла и новый спрос от ИИ; у NVIDIA также есть сильный денежный поток, но ее оценка уже закладывает оптимистичные ожидания на многие годы вперед.

Когда все знают, что NVIDIA — хорошая компания, ее цена уже отражает это.

Сокращение позиций в NVIDIA в данный момент не равносильно отрицанию ИИ.

Эти средства переводят позиции из наиболее перегруженной сделки в звенья узкого места с верифицируемой прибылью и более низкой оценкой.

Разве это не похоже на "соотношение риска и доходности"?

При инвестировании важно смотреть не только на направление, но и на соотношение риска и доходности.

Направление NVIDIA по-прежнему верное, но соотношение риска и доходности значительно ухудшилось.

Когда акция выросла в десять раз с минимумов, для дальнейшего роста требуется постоянное превышение фундаментальных ожиданий, а любое несоответствие может спровоцировать резкую коррекцию.

Напротив, у акций TSMC и производителей памяти оценка ниже, определенность восстановления прибыли выше, а соотношение риска и доходности — более выгодное. Сокращение позиций в NVIDIA институциональными инвесторами, на поверхности выглядит как пессимизм, но на деле представляет собой перераспределение с учетом соотношения риска и доходности.

Кроме того, "самые легкие деньги" на акциях NVIDIA уже заработаны.

Далее наступает фаза "перераспределения прибыли", и ее сверхдоходность может быть частично перераспределена в пользу таких звеньев, как TSMC и память. Бассейн прибыли в цепочке ИИ перекраивается, избыточная прибыль от этапа проектирования начинает перетекать к этапу производства и памяти. Именно эта миграция прибыли является фундаментальной логикой, стоящей за синхронной корректировкой позиций несколькими частными фондами во втором квартале.

Для рядовых инвесторов отчеты 13F имеют запаздывание, и прямое копирование стратегий часто приводит к покупке на пиках.

Но корректировки позиций такими компаниями, как Gаоyi, предлагают важный аналитический подход: на разных этапах технологической волны сверхприбыль мигрирует вдоль цепочки поставок.

Вначале прибыль концентрировалась на этапе проектирования чипов, потому что тот, кто мог спроектировать самую мощную вычислительную систему, обладал ценовой властью.

По мере роста выпуска вычислительных чипов узкие места начали смещаться к производству и памяти. Мощности CoWoS TSMC, предложение HBM, цикл памяти становятся новыми источниками прибыли.

В будущем, когда вычислительная инфраструктура станет достаточно распространенной, прибыль может продолжить миграцию вниз по течению, к прикладному сегменту.

Тогда истинными победителями могут стать компании, которые используют ИИ для снижения издержек, повышения эффективности и создания выручки, а не компании, продающие ИИ-оборудование.

Таким образом, эта корректировка позиций, на поверхности являющаяся отраслевой ротацией, по сути представляет собой переход ценообразования на ИИ от оценки "технологических возможностей" к оценке "физических ограничений". Тот, кто контролирует производственные мощности, кто контролирует память, сможет занять более выгодную позицию в распределении прибыли на следующем этапе.

Возможно, именно в этом заключается интересность отчетов 13F за второй квартал.

Эта статья из WeChat-аккаунта "Dоngzhēn Shānglüè", автор: Цици, любитель прихвастнуть

Связанные с этим вопросы

QПочему несколько хедж-фондов одновременно сократили свои позиции в NVIDIA во втором квартале?

AЭто связано не с отрицанием тренда ИИ, а со смещением инвестиционной логики с «ценностей, основанных на ожиданиях», на «ценности, основанные на фактических результатах». Рыночная оценка NVIDIA уже включает в себя оптимистичные ожидания на много лет вперёд, и дальнейший рост требует постоянного превышения ожиданий. Кроме того, прибыль цепочки создания стоимости ИИ начинает перераспределяться от проектирования (NVIDIA) к производству (TSMC) и памяти (например, HBM), что снижает потенциальную доходность позиций в NVIDIA и делает вложения в TSMC и производителей памяти более привлекательными с точки зрения соотношения риска и доходности.

QВ чём заключается ключевая инвестиционная логика фонда GaoYi при значительном увеличении доли TSMC в портфеле?

AGaoYi делает ставку на то, что прибыль в цепочке создания стоимости ИИ будет перераспределяться от проектирования к производству. TSMC занимает уникальное положение «неизбежного прохода» благодаря своему доминированию в передовых технологических процессах и мощностях передовой упаковки CoWoS. Поскольку спрос на мощности для ИИ-чипов растёт, а предложение ограничено в среднесрочной перспективе из-за высоких капитальных затрат и длительных сроков строительства, TSMC обладает значительной ценообразующей способностью и высокой видимостью прибыли.

QКакие факторы, согласно статье, изменили инвестиционную привлекательность сектора памяти и побудили фонды увеличить вложения?

AПривлекательность сектора памяти изменилась благодаря сочетанию циклического восстановления и нового растущего спроса со стороны ИИ. Спрос на HBM (память с высокой пропускной способностью) для ИИ-чипов привёл к структурному дефициту, что также повлияло на предложение стандартной памяти DRAM и NAND, вызвав рост цен. Кроме того, отрасль консолидировалась, а дисциплина капитальных затрат у основных игроков усилилась, что обещает больший рост цен при восстановлении спроса. Таким образом, память теперь рассматривается как актив с двойной природой: «цикличность + рост», что потенциально ведёт к переоценке и эффекту «двойного Дэвиса».

QКакое общее понимание отражает одновременная корректировка позиций фондами GaoYi и Oriental Harbor в отчётах 13F за второй квартал?

AКорректировка позиций отражает переход на новый этап инвестирования в ИИ: от оценки на основе «технологических возможностей» к оценке на основе «физических ограничений». Вместо того чтобы фокусироваться на компаниях, проектирующих чипы (таких как NVIDIA), фонды переносят капитал в компании, контролирующие «узкие места» цепочки создания стоимости — физические производственные мощности (TSMC) и критически важные компоненты (память HBM). Это этап, когда избыточная прибыль начинает мигрировать к тем, кто владеет дефицитными производственными ресурсами.

QЧто, по мнению автора, может стать следующим этапом миграции прибыли в индустрии искусственного интеллекта?

AСогласно статье, следующим этапом, после того как инфраструктура вычислений ИИ станет достаточно распространённой, прибыль может начать мигрировать дальше по цепочке создания стоимости — к компаниям, которые используют ИИ для снижения издержек, повышения эффективности и создания новых источников дохода, то есть к конечным приложениям и сервисам. Таким образом, в будущем основными победителями могут стать не компании, продающие аппаратное обеспечение для ИИ, а те, кто эффективно его применяет.

Похожее

После токенизации казначейских облигаций США токенизация акций становится новой ареной битвы в сфере RWA

**Токенизированные акции: новая арена RWA** В то время как рынок токенизированных гособлигаций США замедлил рост, сегмент токенизированных акций демонстрирует быстрое расширение, достигнув примерно $1,9 млрд. SEC выделяет четыре основные модели токенизации ценных бумаг: спонсируемые эмитентом, кастодиальные, синтетические привязанные ценные бумаги и свопы на ценные бумаги. Ключевые игроки применяют разные стратегии: * **Securitize** использует модель прямого токенизации от эмитента, обеспечивая полные права акционера, но с более строгими требованиями соответствия. * **Ondo и xStocks** выпускают токенизированные долговые ценные бумаги, обеспеченные акциями, что обеспечивает большую гибкость и доступность в экосистеме DeFi, но может приводить к фрагментации ликвидности. * **Robinhood** перешёл от структуры свопа к модели, аналогичной Ondo, и запустил собственную блокчейн-сеть Robinhood Chain. * **Традиционная инфраструктура** (DTCC, NYSE, Nasdaq) активно тестирует и внедряет решения для токенизации с целью повышения эффективности и ликвидности. * **Coinbase** анонсировала скорый запуск токенизированных акций, обещая права акционеров и использование в блокчейне, но, вероятно, с ограничениями для клиентов США. Различные игроки, от Web3-нативных платформ до традиционных финансовых институтов, конкурируют на этом новом поле, стремясь к цели — сделать торговлю любыми активами более доступной и эффективной. Ключевыми факторами будущего роста станут развитие регуляторных рамок и способность токенизированных акций стать следующим катализатором для всего сектора RWA.

marsbit45 мин. назад

После токенизации казначейских облигаций США токенизация акций становится новой ареной битвы в сфере RWA

marsbit45 мин. назад

Обратный тест Тьюринга: этот «большая языковая модель, созданная вручную», свел пользователей сети с ума

Обратный тест Тьюринга: «Большая языковая модель ручной работы», которая довела пользователей до истощения. Недавно в Сан-Франциско появился рекламный щит, продвигающий «новую большую языковую модель» ChatTJB. Однако оказалось, что это не ИИ, а «искусственный интеллект вручную», созданный реальным человеком по имени Такер. Он лично читает вопросы, обдумывает ответы и отвечает каждому пользователю, имитируя работу ИИ. Проект, изначально задуманный как художественная сатира, быстро набрал популярность, и Такер стал получать тысячи сообщений ежедневно. Из-за нагрузки доступ для новых пользователей временно приостановлен. ChatTJB высмеивает современные тенденции в области ИИ, используя такие термины, как «человеческий слой рассуждений» и «детерминированная кривая задержки». Также была добавлена шуточная опция Pro-подписки для «помощи в оплате рекламного щита». Интересно, что многие пользователи, начавшие общение ради шутки, постепенно стали делиться с Такером личными переживаниями, ценя живое человеческое внимание. Аналогичный проект — Your AI Slop Bores Me — позволяет пользователям либо отправлять запросы, либо выступать в роли «ИИ», отвечая другим. Все ответы и рисунки создаются людьми, что часто приводит к забавным и неожиданным результатам. Оба проекта напоминают о ценности человеческого взаимодействия в эпоху автоматизации.

marsbit1 ч. назад

Обратный тест Тьюринга: этот «большая языковая модель, созданная вручную», свел пользователей сети с ума

marsbit1 ч. назад

За одну ночь GPT-5.6 Sol от OpenAI был ускорен в 14 раз

OpenAI совместно с производителем AI-чипов Cerebras представили предварительную версию нового сервисного уровня «Ultrafast Mode» для своей флагманской модели GPT-5.6 Sol. В этом режиме скорость вывода модели достигает 750 токенов/с, что в 14 раз быстрее стандартного режима (53 токенов/с), без потери качества. По сравнению с конкурентами, ускоренная версия GPT-5.6 Sol оказалась в 11 раз быстрее Fable 5 и в 5 раз быстрее Opus 4.8 в быстром режиме. В ходе тестирования на сложном наборе задач «Humanity's Last Exam» (HLE), состоящем из 2500 вопросов уровня докторантуры, GPT-5.6 Sol в Ultrafast Mode справилась со всеми вопросами за 11 часов 11 минут, в то время как Claude Fable 5 потребовалось более 78 часов. Прорыв в скорости стал возможен благодаря уникальной архитектуре Cerebras на основе целых кремниевых пластин (Wafer-Scale Engine, WSE-3). Чип содержит 4 триллиона транзисторов, 125 петафлопс вычислительной мощности и 44 ГБ сверхбыстрой SRAM-памяти на кристалле. Это позволяет хранить параметры модели непосредственно на чипе, избегая задержек на загрузку из внешней памяти, характерных для традиционных GPU-кластеров. Новый режим открывает возможности для применения в сценариях, требующих мгновенной реакции: анализ сбоев в реальном времени, финансовая аналитика, сложная поддержка клиентов, интерактивные исследования и ускорение рабочих процессов агентов ИИ.

marsbit1 ч. назад

За одну ночь GPT-5.6 Sol от OpenAI был ускорен в 14 раз

marsbit1 ч. назад

Только что DeepSeek Harness произвел фурор с открытым исходным кодом: Всё — плагин

Только что DeepSeek представил открытый фреймворк DeepSeek Harness (предварительная версия для разработчиков). Это не просто новый клиент API, а полноценный SDK и фреймворк для создания, запуска и расширения агентов ИИ. Ключевой принцип — «всё является плагином», включая сам цикл работы агента. Фреймворк построен на базе микроконцепции Cordis и отличается модульной архитектурой, состоящей из более чем 230 пакетов. Это позволяет гибко собирать агента с нужными возможностями (работа с файлами, терминалом, веб-поиском, подпроцессами, языковыми серверами и т.д.) через конфигурационный файл `cordis.yml`. DeepSeek Harness обеспечивает детальное управление жизненным циклом агента, включая вызов инструментов, параллельное выполнение, обработку прерываний и внедрение новых инструкций пользователя. Все события (запросы модели, результаты работы инструментов) фиксируются в «Журнале сессии» (Session Log), который является единым источником истины для восстановления состояния, отладки и аудита. Фреймворк поддерживает многозадачность через создание дочерних агентов и рабочих процессов (workflow). Пользователям доступны несколько интерфейсов: Web UI с разными пресетами (Стандартный, PTC, Минималистичный, Творческий), TUI для терминала и headless-режим для автоматизации. Особенность «Творческого режима» — возможность для агента исследовать и модифицировать собственную среду выполнения через плагины. Безопасность является системным приоритетом. По умолчанию действует политика ограничения доступа к рабочей области (workspace-write), а операции за её пределами требуют явного разрешения пользователя. Все решения о безопасности регистрируются в журнале. Таким образом, DeepSeek Harness позиционируется не как очередной «помощник по программированию», а как фундаментальная, расширяемая и безопасная инфраструктура для сборки агентов, где модель ИИ является лишь одним из подключаемых компонентов.

marsbit1 ч. назад

Только что DeepSeek Harness произвел фурор с открытым исходным кодом: Всё — плагин

marsbit1 ч. назад

Черный кит выходит из воды, начинается вторая половина DeepSeek

DeepSeek 13 августа представил два важных обновления: официальный релиз модели V4 Pro и выпуск превью-версии Harness — системы исполнения для AI-агентов с открытым исходным кодом (лицензия MIT). Основное внимание уделяется Harness, архитектура которого построена по принципу «всё — это плагин». Это позволяет разработчикам гибко настраивать все компоненты агента (модель, инструменты, интерфейс, стратегию выполнения) без изменения исходного кода системы. Ключевые особенности: полная追溯ваемость логов, стабильность выполнения длинных задач и поддержка множества моделей, включая сторонние (Kimi, OpenAI и др.). Релиз знаменует стратегический сдвиг DeepSeek от простой продажи вычислительных ресурсов (токенов) к поставке готовых решений. Harness призван повысить эффективность и снизить стоимость выполнения сложных задач (например, программирования), где система исполнения не менее важна, чем сама модель. Хотя проект находится на ранней стадии (v0.1), его открытость и модульность дают сообществу возможность определять будущее AI-агентов.

marsbit1 ч. назад

Черный кит выходит из воды, начинается вторая половина DeepSeek

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片