Снят запрет на экспорт новых видеокарт в Китай
США разрешили производителям Nvidia и AMD продавать свои новейшие видеокарты Китаю. Это решение может существенно ускорить развитие искусственного интеллекта в стране.
Видеокарты (GPU) — специализированные процессоры, предназначенные для параллельного выполнения большого количества операций. Изначально их применяли в видеоиграх, затем — для научных расчетов и физического моделирования.
С 2010-х годов эти чипы стали применяться для обучения нейросетей, включая большие языковые модели. После выхода GPT-3 исследователи начали активно наращивать размеры моделей, что потребовало более производительного оборудования. Сегодня ведущие компании используют кластеры из сотен тысяч таких видеокарт.
В 2022 году администрация Джо Байдена ввела ограничения на продажу продвинутых видеокарт китайским компаниям, стремясь замедлить развитие ИИ-технологий в КНР. Nvidia могла поставлять только специально ограниченные по мощности чипы.
8 декабря 2025 года президент Дональд Трамп объявил о снятии этих ограничений, разрешив производителям чипов экспортировать самые современные решения. При этом 25% от выручки с продаж в Китай будут направляться в бюджет США.
Почему это важно?
Несмотря на экспортные ограничения, китайские компании сумели стать вторыми в ИИ-гонке. Пример тому — лаборатория DeepSeek, которая эффективно использовала устаревшее оборудование для обучения конкурентной языковой модели, потратив на порядок меньше средств, чем американские компании. После публикации модели DeepSeek в открытый доступ генеральный директор Anthropic (одной из ведущих американских ИИ-компаний) написал статью, в которой призвал ужесточить экспортный контроль в отношении видеокарт и назвал эту меру «экзистенциально важной».
Получив доступ к передовым вычислительным ресурсам, китайские разработчики смогут быстрее сократить и без того незначительное отставание от американских компаний. Однако существует вероятность, что Пекин сам ограничит закупки американского оборудования, стремясь ускорить развитие собственного производства чипов и снизить технологическую зависимость от США.
Дата-центры в космосе
Стартап StarCloud, в который инвестирует Nvidia (главный производитель чипов для ИИ), сумел обучить языковую модель на компьютере, расположенном на космическом спутнике. Кроме того, компании удалось запустить на орбите более большую LLM, которая может принимать запросы и отвечать прямо из космоса.
В ноябре 2025 года StarCloud вывел на орбиту 60-килограммовый спутник StarCloud-1 с видеокартой Nvidia. Он стал самым вычислительно мощным спутником за всю историю — в 100 раз производительнее в параллельных вычислениях любого компьютера, побывавшего в космосе ранее. Это позволяет как обучать, так и запускать ИИ-модели непосредственно на орбите. Фактически, StarCloud-1 стал первым вычислительным центром для искусственного интеллекта, развёрнутым в космосе.
Почему это важно?
Крупные компании стремительно масштабируют свои дата-центры для обучения более продвинутых ИИ-моделей. Вместе с этим растут потребности в электроэнергии и воде, необходимой для охлаждения оборудования. Уже сейчас некоторые дата-центры потребляют столько же электричества, сколько нужно для обеспечения среднего по размеру города.
Компании исследуют разные возможности для более эффективного и экологичного масштабирования вычислительных мощностей. В частности, Google и Nvidia всерьез рассматривают идею размещения дата-центров прямо в космосе.
Космос становится привлекательной средой по ряду причин: стоимость запуска спутников постоянно снижается, на орбите доступно обильное солнечное излучение для выработки энергии (эффективность солнечной батареи в космосе в 5-10 раз выше), проблема охлаждения стоит менее остро, дата-центры не влияют на экологию Земли.
В ноябре 2025 года Google объявила о проекте Suncatcher — проекте космических дата-центров. Ученые компании опубликовали научную статью с концепцией флота космических спутников, образующих вычислительную инфраструктуру для обучения и запуска ИИ-моделей. Авторы исследуют вопросы эффективной коммуникации между спутниками, влияния радиации на процессоры и другие фундаментальные проблемы.
OpenAI обновила GPT
Компания OpenAI обновила свою языковую модель GPT. Новая версия GPT-5.2 лучше справляется с задачами из реальных профессий, программированием и анализом изображений.
В тесте GDPval, о котором мы рассказывали ранее, GPT-5.2 сравнялась с экспертами-людьми. Этот тест состоит из задач, с которыми сталкиваются представители различных экономически значимых для США профессий.
Обновленная модель выбилась в лидеры по программированию благодаря улучшенным способностям автономно решать задачи и более качественной работе с длинными контекстами. Кроме того, компания заявляет о повышенной точности при обработке больших документов.
GPT-5.2 лучше распознает графики, скриншоты и другие типы визуально-структурированного контента. Модель также продемонстрировала более высокие результаты в тестах на понимание пространственных отношений между объектами на изображениях.
Новая LLM по умолчанию доступна всем пользователям мобильного приложения и веб-сайта OpenAI. Доступ через API обойдётся в 1,4 раза дороже предыдущей версии.
Почему это важно?
GPT — самая популярная большая языковая модель. Обновление затронет огромное количество пользователей. Число еженедельных активных пользователей сервиса ChatGPT оценивается в 700 млн.
