Artificial Intelion | Новости ИИ

😂 Инфраструктура под ИИ: где размещать, как масштабировать и не переплатить?Вы уже поняли, что ИИ требует особой инфраструктуры. Но как выбрать между облаком и локальным решением? Как снизить затраты на электропотребление при работе с GPU? Какие требования к данным — чтобы модель не «доучивалась» на шуме?Об этом — блок «Инфраструктура и данные для ИИ», который ведет Максим Вязников — CEO Intelion Cloud, эксперт по высоконагруженным ИТ-решениям и оптимизации вычислительных ресурсов.Что вы узнаете на модуле (26 марта, 10:00)?⚡️ ЦОДы и энергоэффективность: — Как снизить расходы на электропитание через иммерсионное охлаждение и размещение в регионах — Почему выбор GPU/TPU влияет не только на скорость, но и на TCO⚡️ Облако vs локальные решения: — Когда выгодно использовать облако, а когда — строить собственную инфраструктуру — Как избежать зависимости от зарубежных провайдеров⚡️ Требования к данным: — Объём, качество, разметка — что критично на этапе запуска — Как организовать системы хранения и обработки данных для масштабируемого ИИ⚡️ Практика: — Демонстрация архитектуры реального ИИ-решения — Разбор типовых ошибок при проектировании инфраструктурыБудет полезно для:☹️ CIO, CTO, IT-директоров☹️ Руководителей проектов по цифровизации ☹️ Тех, кто планирует запускать ИИ-проекты «на своей базе»📅 Модуль пройдёт 26 марта 2026 г. в 10:00 (мск) 🎓 Часть программы «Искусственный интеллект: внедрение и управление» 🔗 Подробнее: https://dpo.aiagency.ru#ИИ #GPU #ЦОД

⚡️ Managed Kubernetes для ML-нагрузок: собираем продукт вместе с теми, кто реально работает с GPUВ Intelion Cloud хотим сделать свой Managed Kubernetes максимально близким к идеальному для ML-нагрузок с GPU и MIG — чтобы он не мешал, не ломался и нормально работал под реальными задачами.Для этого ищем людей, которые:☹️ постоянно работают в Kubernetes с GPU☹️ запускают training☹️ делают fine-tuning☹️ гоняют experimentation workloads☹️ используют batch inferenceСо своей стороны:☹️ готовы выделить bare metal под кластеры☹️ подключить наших инженеров☹️ собрать продукт вместе с теми, кто реально им пользуетсяЕсли это про вас — пишите @maxvyaznikov ключевое слово «k8s!»#Kubernetes #GPU #ML #MLOps🏷 Artificial Intelion

Британский регулятор начал обзор ИИ в розничных финансахБританская компания Financial Conduct Authority запустила исследование влияния продвинутых AI-систем на сектор retail finance.Регулятора интересует:☹️ как алгоритмы влияют на решения частных клиентов☹️ возможные перекосы и дискриминация в моделях☹️ устойчивость систем при рыночной волатильности☹️ влияние ИИ на конкуренцию между банками и финтех-платформамиСегодня ИИ используется в кредитном скоринге, антифроде, инвестиционных рекомендациях и динамическом ценообразовании. Масштаб применения растет— вместе с этим растет и внимание регуляторов.Обзор FCA должен определить, требуются ли дополнительные правила или стандарты прозрачности для финансовых компаний, использующих ИИ.#AI #FCA #финансы #регулирование🏷 Artificial Intelion

Видео к прошлому посту: Claude AI грамотно использовали инфоповод в свою пользу

OpenAI тестирует рекламу в ChatGPT?Появились сообщения, что OpenAI рассматривает формат импрессионной рекламы внутри ChatGPT — возможный запуск обсуждается уже в феврале 2026 года.Речь идет не о баннерах «в лоб», а о нативной интеграции в интерфейс:☹️ рекламные блоки рядом с ответами☹️ спонсируемые рекомендации☹️ контекстная монетизация внутри диалогаС точки зрения продукта это понятный шаг: ChatGPT — инфраструктурный сервис с высокой частотой использования. При такой нагрузке вопрос монетизации неизбежен.Главный вызов — баланс между пользовательским доверием и рекламной моделью. LLM-интерфейс воспринимается как инструмент принятия решений, и любое коммерческое влияние на ответы потребует прозрачности и четких ограничений.Если тесты действительно стартуют, это будет первый масштабный кейс монетизации диалогового ИИ через рекламу.#OpenAI #ChatGPT #AI #adtech🏷 Artificial Intelion

Claude превращается из чат-бота в рабочую системуAnthropic (американская компания, разрабатывающая крупные языковые модели), интегрирует сторонние приложения прямо внутрь Claude (ее флагманская ИИ-модель, конкурент ChatGPT, ориентированный на корпоративное использование). Теперь модель может работать с такими сервисами, как Asana, Figma, Slack и Canva — без сложных кастомных связок и API-костылей.Что это означает?☹️ ИИ получает прямой доступ к рабочей среде компаний☹️ автоматизация выходит за пределы текста и становится операционной☹️ снижается барьер внедрения в корпоративные процессыКонкуренция в ИИ смещается: выигрывает тот, кто глубже интегрирован в рабочие процессы. Для рынка это важный сигнал. ИИ постепенно становится не приложением, а частью цифровой операционной системы компаний. А значит, борьба идет не только за модели — а за экосистемы.#AI #Anthropic #нейросети 🏷 Artificial Intelion

🔥 NVIDIA A100 80GB — есть свободные серверыПоявились свободные серверы с Tesla A100 80GB – топовая карта для обучения LLM, fine-tuning и инференса больших моделей.Всего 3 минуты и у вас запущенный сервер!80 ГБ видеопамяти HBM2e — запускайте модели до 70B параметров без квантизации.Платите только за реальное использование:1. Запустили сервер 2. Поработали 30 минут 3. Остановили 4. Остаток вернулся на баланс. Нет задачи – сервер ждёт, деньги не списываются. Данные на диске хранятся бесплатно. Вернётесь через неделю, всё будет на месте.Также, бесплатный тестовый период для ИП и юр. лиц.👉 Открыть конфигуратор

Еврокомиссия запустила формальные процедуры в отношении Google в рамках требований к цифровым платформамСуть — обеспечить предсказуемый и недискриминационный доступ к данным и AI-функциональности для сторонних участников рынка. С технической точки зрения это важнее, чем кажется.Большие AI-системы сегодня — это не только модели. Это:☹️ пайплайны данных☹️ инструменты индексации и ранжирования☹️ API-доступ к inference☹️ инфраструктура обучения и дообучения☹️интеграция в экосистему сервисовЕсли доступ к этим слоям ограничен или асимметричен, конкурировать практически невозможно — даже при наличии сильной модели. Регулятор пытается вмешаться не в «качество алгоритмов», а в инфраструктурный уровень: кто и на каких условиях может использовать данные, API и встроенные AI-функции. Для индустрии это означает: давление на закрытые экосистемы, рост значимости open interfaces и стандартизированных API, повышение роли независимых AI-провайдеров и вертикальных решений.Но есть и обратная сторонаСлишком жесткое регулирование может замедлить внедрение новых моделей — особенно если требования к прозрачности затрагивают архитектуру и внутренние механизмы систем. В целом тренд очевиден: ИИ переходит из категории «продукта» в категорию критической цифровой инфраструктуры. А инфраструктура почти всегда попадает в зону регуляторного контроля.#ИИ #ML #LLM 🏷 Artificial Intelion

⚡️ИИ умнее нобелевских лауреатов Глава Anthropic Dario Amodei выкатил тревожное эссе: по его словам, ИИ с интеллектом выше уровня нобелевских лауреатов может появиться уже в течение 1–2 лет. Это не хайп для инвестпрезентаций — это человек, который сам строит frontier-модели.Что он имеет в виду?☹️ ИИ, способный делать научные открытия, а не пересказывать статьи☹️ Системы, которые пишут код, проектируют архитектуры и оптимизируют себя☹️ Модели, которые масштабируются быстрее, чем мы успеваем писать правилаПо сути, речь уже не про LLM, а про универсальные интеллектуальные системы. Для инвесторов и инфраструктуры сигнал читается однозначно: ИИ — это уже не «софт», а базовый слой экономики, на уровне энергии, вычислений и связи. Кто сейчас строит вычислительные мощности, энергетику и ИИ-инфраструктуру — тот будет определять правила. Остальные — просто адаптироваться.Проснуться в этом мире получится у всех. Вот только позиции будут очень разными.#OpenAI #OpenSource #нейросети #ии🏷 Artificial Intelion

GPT-OSS от OpenA - это MoE-ракета OpenAI наконец-то показала карты: их open-source флагман GPT-OSS 20B — это Mixture of Experts (MoE) на стероидах. Быстрее, умнее, контекстнее. Но не без косяков.Что интересного:☹️ MoE + FlashAttention 3 + MXFP4 квантизация = бешеная скорость в своем классе.☹️ Контекст 256K по схеме RoPE + Sliding Window — глобальные связи + локальная скорость. Не full context, а умный гибрид (схемы гуглите!).☹️ Заточка под агентов и код: Метрики в районе o4-mini, но с упором на CoT, Tool Calling, JSON, Structured Output. Идеально для пайплайнов.☹️ Публичные MoE LoRA-тюны! Наконец-то можно кастомизировать без боли.Где собака зарылась:☹️ Требует топовое железо: vLLM/Ollama/HF API есть, но запуск на старых картах — боль. Готовьтесь к RTX 3090 или A100. ☹️ Токсичный позитив: Английские ответы слишком жизнерадостные (ладно, "токсично-жизнерадостные") и водянистые. Лаконичность — не её конёк. Хотите гонять GPT-OSS 20B без апгрейда железа?Арендуйте сервер с A100 или RTX 3090 в Интелион Облако. Посекундная оплата, мгновенный доступ, никаких танцев с тикетами.Сохраняйте образы бесплатно — тюньте MoE-LoRA хоть 24/7.#OpenAI #OpenSource #нейросети #LLM🙂 Artificial Intelion