Миф о безопасности
Одной из наиболее потенциально значимых ИИ-историй апреля стал запуск американской компанией Anthropic проекта Glasswing (вид бабочек; компания апеллирует к символике: прозрачные крылья позволяют прятаться на виду и избегать опасностей). В начале месяца разработчики выпустили превью-версию нейросети Mythos (можно перевести как «Мифическая»), обученной определять бреши в защите софта.
В релизе сообщается, что ИИ-модель уже нашла тысячи различных, иногда критических уязвимостей в операционных системах (ОС), веб-браузерах и другом ПО, которые ранее никем не были обнаружены. Это, в частности, 27-летняя брешь безопасности в ветви операционных систем FreeBSD (считается одной из самых защищенных), несколько уязвимостей в ядре ОС Linux и другие.
С учетом возможностей новинки Anthropic приняла решение не выкладывать нейросеть в открытый доступ, ведь ею могут воспользоваться злоумышленники. Фактически инструмент действительно позволяет находить пробелы в безопасности как с целью защиты, так и с целью взлома. Поэтому компания объявила о создании отраслевого консорциума с рядом ИТ-корпораций (само собой, только американских, включая Apple, Google, Nvidia, Microsoft, Amazon и других), которые смогут применять Mythos для устранения того, чего не нашли их собственные ИТ-специалисты.
Далеко не 007: почему ИИ-агенты становятся лакомым куском для мошенников
Впрочем, жизнь иронична: имея столь продвинутый, как заявляет Anthropic, инструмент, компания не смогла защитить самое себя. Спустя две недели после анонса группа хакеров проникла в ее инфраструктуру и украла код той самой модели. Проблема, как часто бывает, оказалась в человеке: злоумышленники воспользовались доступами сотрудника компании-подрядчика. Ведется расследование, подтвержденных случаев хакинга с помощью Mythos пока не было.
Anthropic вообще не очень контролирует собственную модель. Например, на этапе тестирования нейросеть самостоятельно выбралась из изолированной «песочницы», разработав и реализовав сложную многоступенчатую уязвимость. Добравшись до Сети, ИИ сообщил об этом разработчикам и опубликовал детали. Надо ли говорить, что подобных задач перед алгоритмом никто не ставил.
Очевидно, что на этом фоне другие компании будут пытаться подтянуться и реализовать собственные подобные проекты. OpenAI спустя неделю после релиза Anthropic анонсировала GPT 5.4 Cyber – схожую по функциям модель, которую собирается продвигать для максимально возможного числа пользователей. Безопасность обеспечивается умной системой доступов: нейросеть сама будет решать, предоставлять ли пользователю продвинутые возможности, вероятно, опираясь на множество факторов, подтверждающих или опровергающих наличие злых намерений.
Отказ от науки в пользу рынка
О главных ИИ-анонсах есть смысл рассказать подробнее. Компания OpenAI продолжает сражаться с конкурентами, которые все активнее ее теснят: Google, Anthropic, китайскими разработчиками. Создатель ChatGPT закрывает непрофильные направления, которые едва наоткрывал. В апреле под нож попал Prism – пространство для совместной научной работы, запущенное лишь в январе. Команда будет переориентирована на стратегические проекты: развитие основной ИИ-модели и флагманских сервисов.
Главное об ИИ: рынок становится спокойнее, а алгоритмы – самостоятельнее
После двух мартовских обновлений GPT в апреле была представлена очередная – 5.5. Помимо традиционных улучшений по характеристикам, OpenAI заодно вдвое увеличила стоимость, сделав GPT-5.5 самой дорогой подобной нейросетью на рынке. По заявлению компании, высокий тариф компенсируется экономным потреблением токенов (условная сервисная «валюта», обозначающая количество запросов к нейросети, как правило, также платных).
Апдейты происходят на фоне участившихся релизов той же Anthropic: компания представила ИИ-модель Opus 4.7, на базе которой реализует новые сервисы. Например, Claude Design – инструмент для дизайнеров, позволяющий создавать интерфейсы веб- и мобильных приложений. Иными словами, ИИ-решения Anthropic теперь полностью охватывают этапы разработки: Code пишет архитектуру, Design делает обертку. Схожий функционал в начале апреля представил стартап Cursor, также добавивший в третью версию своего одноименного продукта дизайн-режим.
OpenAI на этом фоне активно развивает собственный инструмент Codex. Компания выпустила апдейт, позволяющий ИИ-агентам управлять не только средой разработки, но и ПК, на котором установлено приложение (пока лишь на macOS). Зачем функции нужны в текущей версии, не до конца понятно, но прицел ясен: компания хочет добиться полной автономности и построения сложных приложений с возможностями живого разработчика.
Корпорация Meta*, окончательно сместив основной акцент на ИИ-разработку, судя по всему, отказалась от семейства нейросетей Llama (несколько последних поколений считаются крайне неудачными) и представила полностью новую ИИ-модель – Muse Spark. Деталей про нее пока немного: производительность заявляется на уровне GPT-5.4 и Claude Opus 4.6, имеются встроенные агентные механизмы, поддерживается работа с несколькими модальностями (текст, изображение и другое). Технические характеристики не раскрываются, равно как и то, как компания будет дальше развивать свою разработку.
Коротко о значимых анонсах других компаний:
(Иллюстрация)
Saulo Ferreira Angelo / Shutterstock/Fotodom- Deepseek V4 – новое поколение флагманской китайской нейросети с открытым исходным кодом. Доступна в двух версиях: Pro – для более сложных задач, Flash – для быстрых ответов.
- GLM-5.1 – еще один китайский флагман, от компании Z.ai. Ориентирован на сложные агентные задачи и многочасовую разработку.
- Grok Voice Think Fast0 от xAI, Gemini 3.1 Flash TTS от Google, Audio Flamingo Next от Nvidia – сразу несколько нейросетей для генерации голоса и работы с музыкой от американских ИТ-гигантов.
- Nvidia Ising – новое семейство ИИ-моделей с открытым исходным кодом, ориентированное на работу с квантовыми компьютерами: настройку параметров оборудования и отработку ошибок.
- Woven City AI Vision Engine – фундаментальная ИИ-модель для городского мониторинга: предсказания поведения людей, отслеживания и синхронизации транспортных потоков и инфраструктуры.
- Odyssey-2 Max – вторая версия ИИ-модели мира для разработчиков систем умной робототехники и беспилотного транспорта от стартапа Odyssey.
Тренд на открытые миры
Отдельная тенденция минувшего месяца, на которую стоит обратить внимание, – модели для генерации виртуальных интерактивных 3D-миров. Их в апреле представили Nvidia (Lyra 2.0), Tencent (HY-World 2.0), стартап Overworld (Waypoint-1.5) и Alibaba (Happy Oyster). Для последней это дебют, все остальные обновили предыдущие поколения своих разработок. Задача таких нейросетей – создавать устойчивые виртуальные миры, которые учитывают изменяемый контекст, то есть новые вводные от пользователя (например, перемещение).
Обычно при расширении пространства ИИ-модели забывают локации и миры, и те начинают «плыть». Второе поколение модели Nvidia, как заявляется, проблему решает. Для компании это особенно важно, поскольку задача их генератора – проведение исследований и точных симуляций в 3D-среде.
Китайские Tencent и Alibaba, напротив, ориентированы на более прикладное применение – в развлекательных индустриях. Например, Tencent дает возможность экспортировать результат генерации в игровые движки Unity и Unreal Engine, где уже можно использовать их стабильные версии: изучать, тестировать или (потенциально) встраивать в разрабатываемые видеоигры. Alibaba же предлагает режиссировать небольшие видеоролики: создавать и редактировать в режиме реального времени.
Несмотря на функциональные возможности, это направление ИИ-генераторов пока находится на начальной стадии: для решения таких сложных задач нужны серьезные вычислительные ресурсы. Хотя частично проблема уже решается: модели от Tencent и Overworld можно скачать и установить локально на сервер или ПК. В зависимости от мощности «железа» они будут выдавать более или менее производительную картинку.
Российские сервисы для бизнеса и пользователей
Заметных обновлений ИИ-моделей на отечественном рынке за последний месяц практически не было. Отметим разве что анонс MWS AI (входит в МТС Web Services). Компания представила новое поколение мультимодальной нейросети Cotype Light 3. Она ориентирована на создание корпоративных ИИ-агентов, для чего было оптимизировано использование ресурсов: заявляется, что модель можно развернуть на «стандартных серверных ускорителях».
«Яндекс» продолжает масштабировать свою «Алису AI». Корпорация внедрила ИИ-ассистента в ряд крупных сервисов, прежде всего в поисковик и почту. В обоих случаях это отдельный диалог с «Алисой», в котором можно обсудить детали конкретного запроса или же попросить найти необходимую информацию из почтового ящика. В email-сервисе ассистент присутствует в виде «Алисы Pro» за дополнительную подписку.
Скачок, еще скачок: что мешает российскому бизнесу реализовать ИИ-потенциал
Как и зарубежные компании, «Яндекс» развивает собственную платформу для разработки – SouceCraft. Для бизнес-пользователей запущено консольное приложение, в котором программисты могут естественным языком давать команды, а ИИ-агенты на базе YandexGPT или зарубежных нейросетей из каталога сервиса будут автоматически писать код, тестировать его и публиковать в репозитории.
В целом ситуация в российском ИИ-сегменте не самая благоприятная. Стартап FabricaONE.AI, принадлежащий «Софтлайну», в конце апреля должен был выйти на торги на Московской бирже, запустил сбор заявок и за несколько дней собрал сверх необходимой суммы. Но IPO пришлось отменить из-за негативной динамики фондового рынка.
Зато стало известно о послаблениях в разрабатываемом проекте закона об ИИ. В частности, сняты ограничения на наборы данных: обучать модели российские разработчики теперь смогут на любых датасетах без ограничений. Это не помешает присваивать нейросетям статус национальных и суверенных, при этом позволит избежать деградации качества, которая в ином случае была бы неизбежна. Также снято несколько других организационных барьеров, что облегчит работу отечественным компаниям после вступления законопроекта в силу (ожидается в 2027 году).
Цифры, факты, тенденции
- Около миллиарда рублей составили расходы российских корпораций на внедрение ИИ-агентов за последние три года, согласно подсчетам Axenix и Исследовательского центра в сфере ИИ МГУ им. Ломоносова. Для крупных компаний этот показатель достиг 200–300 млн руб., для среднего бизнеса – 30–60 млн руб., для малого 5–15 млн руб.
- Google Research представила механизм обучения ИИ-моделей ReasoningBank. Он позволяет алгоритмам не забывать удачные и неудачные попытки, а, напротив, фиксировать их и использовать этот опыт в будущей работе.
- Японский стартап Sakana AI анонсировал систему «думания на ходу» для голосовых ассистентов. В этой логике ИИ не формирует ответ полностью и потом озвучивает, а сразу начинает говорить, постепенно подстраивая речь под генерируемую на ходу информацию.
- Глава Meta* Марк Цукерберг создает своего ИИ-клона, с которым может пообщаться любой сотрудник корпорации: обсудить идею, попробовать решить проблему. По задумке, это должно масштабировать опыт и видение топ-менеджера в пределах компании, а позднее и вовне.
- Исследователи Университета Тафтса (США) создали новую ИИ-архитектуру управления роботами. За счет символьной логики и построения абстракций инженерам удалось в 100 раз сократить энергопотребление такой ИИ-модели, при этом повысив точность работы.
* Корпорация Meta признана в России экстремистской и запрещена.
