E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) — не абстракция, а конкретные элементы страницы. Как реализовать.
Hugging Face достиг миллиона моделей на платформе. Open-source AI-экосистема стала инфраструктурой уровня GitHub для ML.
Meta объявила о капрасходах в $72 млрд на 2025 год — рекорд для компании. Основная статья — AI-дата-центры и GPU для обучения моделей.
OpenAI работает с AMD над кастомными AI-чипами. Цель — снизить зависимость от Nvidia, которая контролирует 80% рынка GPU.
Alibaba выпустила Qwen3 — восемь моделей от 0.6B до 235B параметров под открытой лицензией. Флагман на архитектуре MoE поддерживает 119 языков и MCP.
Стоимость аренды GPU на облачных платформах продолжает расти. Дефицит — тройной: чипы, электроэнергия, площади.
Накрутка поведенческих факторов в Яндексе: как работает, почему рискованно, чем заменить. Санкции, фильтры и альтернативные стратегии.
AI-редактор кода Cursor стал мейнстримом: 40% разработчиков пробовали, многие перешли с VS Code. Как AI-IDE меняет разработку.
Nvidia пересекла рубеж $5 трлн капитализации — первая компания в истории. Спрос на GPU для AI не замедляется, а ускоряется.
Akash, Render и Bittensor предлагают децентрализованные AI-вычисления: GPU со всего мира в одной сети. Дешевле облака — но надёжнее ли?
OpenAI заключил многомиллиардную сделку с AMD на поставку 6 ГВт AI-чипов — прямой вызов монополии Nvidia на рынке ускорителей для ИИ.
Meta израсходовала около $15 млрд на привлечение AI-талантов: перекупка руководителей, бонусы удержания и формирование Superintelligence Lab.