11 апреля 2026

Нидерландское ведомство по сертификации транспортных средств RDW одобрило использование Tesla FSD Supervised на автомагистралях и городских улицах — это первое подобное разрешение в Европе. Решение стало результатом более чем полуторагодичного тестирования и анализа. RDW уже заявило о намерении подать заявку на распространение разрешения на весь Евросоюз.

RDW прямо заявило, что европейская версия FSD Supervised «НЕ сопоставима» с американской из-за более строгих требований ЕС к безопасности. Это означает, что Tesla пришлось адаптировать софт под европейские стандарты, и то, что работает в Нидерландах, — фактически другой продукт.

Немного неожиданно, что первой европейской страной стала не Норвегия, где модели Tesla составляют чуть ли не большинство от общего автопарка.

Немного оптимистического чтения — Мустафа Сулейман, генеральный директор Microsoft AI, опубликовал статью, в которой утверждает, что экспоненциальный рост вычислительных мощностей для AI продолжится в обозримом будущем. По его данным, с 2010 года объём вычислений при обучении передовых моделей ИИ вырос в триллион раз — с примерно 10¹⁴ до более чем 10²⁶ операций с плавающей запятой (flops).

Сулейман выделяет три сходящихся фактора роста. Во-первых, производительность чипов Nvidia выросла более чем в семь раз за шесть лет — с 312 терафлопс в 2020 году до 2 250 терафлопс сегодня; собственный чип Microsoft — Maia 200, запущенный в январе 2026 года, обеспечивает на 30% лучшее соотношение производительности к стоимости по сравнению с другим оборудованием компании. Во-вторых, технология высокоскоростной памяти HBM3 утроила пропускную способность по сравнению с предыдущим поколением. В-третьих, технологии NVLink и InfiniBand позволяют объединять сотни тысяч GPU в единые суперкомпьютеры. В совокупности эти факторы обеспечили 50-кратное ускорение обучения языковых моделей с 2020 года, тогда как закон Мура предсказывал бы лишь пятикратное.

Параллельно происходит революция в программном обеспечении. По данным исследовательской организации Epoch AI, объём вычислений, необходимый для достижения фиксированного уровня производительности модели, сокращается вдвое примерно каждые восемь месяцев. Стоимость обслуживания некоторых новых моделей снизилась в 900 раз в пересчёте на год. С 2020 года вычислительные мощности для обучения передовых моделей росли в пять раз ежегодно, а к 2027 году глобальные вычислительные ресурсы для ИИ, по прогнозам, достигнут 100 миллионов единиц в эквиваленте H100 — десятикратный рост за три года. По оценке Сулеймана, к концу 2028 года возможен рост эффективных вычислений ещё в 1 000 раз.

Автор считает, что такой рост обеспечит переход от чат-ботов к полуавтономным агентам, способным писать код, вести переговоры, управлять логистикой и выполнять проекты длительностью в недели и месяцы. Главным ограничением он называет энергопотребление: одна серверная стойка AI потребляет 120 кВт — столько же, сколько 100 домов. Однако, по его словам, падение стоимости солнечной энергии почти в 100 раз за 50 лет и снижение цен на аккумуляторы на 97% за 30 лет открывают путь к чистому масштабированию. К 2030 году, по оценке Сулеймана, ежегодно может вводиться до 200 гигаватт вычислительных мощностей — это сопоставимо с пиковым энергопотреблением Великобритании, Франции, Германии и Италии вместе взятых.

В общем, все будет хорошо, если человечество доживет. А если вы пессимист, то всё будет еще лучше, если нет.

OpenAI оказалась среди компаний, затронутых уязвимостью с Axios: вредоносная версия Axios попала в рабочий процесс GitHub Actions, отвечающий за подпись macOS-приложений — ChatGPT Desktop, Codex, Codex CLI и Atlas. Компания заявляет, что данные пользователей не пострадали, но в качестве превентивной меры отзывает сертификат подписи и требует обновления всех macOS-клиентов до 8 мая.

Причина инцидента — техническая небрежность: workflow использовал плавающий тег зависимости вместо фиксированного хеша коммита, а минимальный возраст для новых пакетов не был настроен.

Небось, Claude Code-ом навайбкодили, нет?