На цьому тижні великі технологічні компанії вирішили зміцнити свої позиції у сфері штучного інтелекту (ШІ), запроваджуючи ряд ініціатив, які варіюються від масштабного розширення дата-центрів до розробки спеціалізованих інструментів для рітейлу та відкриттів у фармацевтиці.
Енергетичний прорив Meta у сфері ШІ
Компанія Meta активно розвиває інфраструктуру ШІ в рамках масштабної програми під назвою Meta Compute. Ця ініціатива має на меті централізувати й оптимізувати інженерні потужності та інфраструктуру для даних. Генеральний директор Meta, Марк Цукерберг, оголосив, що протягом найближчих десяти років компанія планує досягти десятків гігаватів комп’ютерних потужностей, з перспективою збільшення до сотень гігаватів у майбутньому, що приблизно еквівалентно енергетичним показникам невеличких країн.
Ця ініціатива стає новим етапом у гонці за лідерство в сфері інженерії дата-центрів, управління ланцюгами постачань та стратегічного планування потужностей, якими керуватимуть спільно Сантож Джанардаган і Даніель Грос. Управління здійснює новопризначений президент Діна Пауел МакКормік.
Цей крок є відповіддю на виклики з боку таких гравців, як Google, Microsoft та OpenAI. Минулорічна модель Llama 4 отримала неоднозначні відгуки, тому Meta сподівається, що контроль над великими обсягами обчислювальної потужності та надійним постачанням енергії дозволить їй отримати стратегічну перевагу на ринку.
Інновації Google Cloud в обслуговуванні клієнтів
Google Cloud презентувала новий набір інструментів ШІ під назвою Gemini Enterprise для покращення обслуговування клієнтів. Ця платформа призначена для рітейлу та сервісних компаній і дозволяє інтегрувати шопінг та підтримку клієнтів у єдину розумну систему на основі найновіших моделей Gemini.
У складі пропозиції є попередньо налаштовані та конфігуровані агенти, які компанії можуть впроваджувати всього за кілька днів для виконання завдань, таких як пошук продукції, персоналізовані рекомендації та автономна підтримка після покупки. Агенти можуть взаємодіяти через різні інтерфейси — від чат-асистентів до голосового управління — та використовувати контекстуальну інформацію для забезпечення зручних та злагоджених відповідей. Нові інструменти аналізу взаємодії з клієнтами допоможуть компаніям виявляти тенденції та оптимізувати продуктивність.
Amazon розширює можливості Alexa+
Amazon зробила значний крок вперед у своєму плані розширити функції штучного інтелекту за допомогою нового браузерного інтерфейсу для Alexa+, який тепер доступний на десктопах. У минулому цей помічник був обмежений лише платформами Echo та мобільним додатком, але тепер користувачі можуть взаємодіяти з ним онлайн з будь-якого пристрою.
Alexa+ відзначає важливу трансформацію Amazon від традиційних голосових команд до більш адаптивних можливостей, які забезпечують безперервну допомогу на різних пристроях. Веб-версія зберігає історію та контекст розмов, що дозволяє користувачам безперешкодно переміщуватися між пристроями, що робить її сильним конкурентом для подібних пропозицій, таких як Google Gemini чи ChatGPT від OpenAI.
Співпраця Nvidia та Eli Lilly у відкриттях у фармацевтиці
Nvidia та Eli Lilly оголосили про відкриття спільної лабораторії інновацій, спрямованої на прискорення процесу відкриттів у фармацевтиці за допомогою ШІ. Ця співпраця покликана об’єднати потужності обчислень Nvidia та фармацевтичні знання Lilly, щоб кардинально змінити процес виявлення і оптимізації нових лікарських засобів.
Лабораторія буде досліджувати такі технології, як генеративне моделювання, симуляційний дизайн та предиктивна біологія, щоб скоротити витрати і час, необхідні для розвитку нових медичних продуктів. Поєднання глибокого навчання з біомедичними дослідженнями дозволить подолати традиційні вузькі місця в перевірці цілей, молекулярному дизайні та доклінічних випробуваннях.
Перші зусилля, швидше за все, буде зосереджено на областях, де ШІ може забезпечити помітні прогнози, наприклад, у розумінні складних біогеохімічних систем, предсказанні молекулярних взаємодій та віртуальному скринінгу бібліотек сполук. У разі успіху ці інструменти зможуть значно скоротити цикли відкриттів лікарських засобів та звільнити лікування для хвороб, які довго залишалися поза досяжністю традиційних підходів.