XenonLab

Apple на WWDC 2026 представила новую версию голосового помощника — Siri AI. Это один из самых ожидаемых анонсов компании, потому что Apple несколько лет обещала сделать Siri умнее, контекстнее и полезнее в реальных задачах.

Главная особенность новой Siri AI — поддержка моделей Google Gemini. Помощник получил отдельное приложение, новый тёмный интерфейс и интеграцию с Dynamic Island на iPhone. Запустить Siri AI можно долгим нажатием на кнопку питания или через Spotlight на Mac.

Теперь Siri AI умеет распознавать содержимое экрана и отвечать на вопросы о том, что на нём происходит. Помощник также может выполнять несколько действий по одной команде, различать людей на фотографиях и собирать снимки в отдельные альбомы. Через расширения пользователи смогут подключать и других ИИ-помощников, включая ChatGPT, Claude и Gemini.

Кроме Siri AI, Apple представила обновления операционных систем. Новая macOS получила название Golden Gate, а публичные версии iOS 27, macOS 27, iPadOS 27, watchOS 27 и tvOS 27 должны выйти осенью. Компания обещает ускорение работы приложений на iPhone, более быструю загрузку фотографий в галерее, рост скорости AirDrop и расширенные настройки оформления Liquid Glass.

Apple также обновила поиск на устройствах, добавила настройки эквалайзера для AirPods и усилила родительский контроль. Главный вывод: WWDC 2026 стала для Apple попыткой вернуть позиции в гонке искусственного интеллекта и показать, что Siri может стать настоящим ИИ-помощником, а не просто голосовой функцией.

Anthropic, разработчик Claude, столкнулась с растущей нехваткой вычислительных мощностей и теперь рассматривает всё больше вариантов для расширения своей ИИ-инфраструктуры. По данным СМИ, компания ведёт переговоры с Microsoft о возможном использовании чипов Maia 200.

Maia 200 — это специализированные ИИ-чипы Microsoft, предназначенные для запуска уже обученных моделей, то есть для инференса. Интересно, что Microsoft представила эти процессоры, но пока не использует их в Azure так активно, как конкуренты продвигают собственные решения. Для Microsoft сотрудничество с Anthropic могло бы стать важным доказательством, что её чипы интересны не только внутри собственной облачной экосистемы.

Anthropic уже не ограничивается одним поставщиком. Компания использует мощности AWS и Google, планирует работать с TPU от Google и Trainium от Amazon, а также заключает крупные соглашения по аренде дата-центров. Всё это показывает: ИИ-бум упёрся не только в модели и алгоритмы, но и в физическую инфраструктуру — чипы, серверы, питание, охлаждение и доступные дата-центры.

Ранее Microsoft заявляла о готовности инвестировать миллиарды долларов в Anthropic, а сама Anthropic взяла на себя обязательства тратить десятки миллиардов на облачные мощности Azure. Но соглашение не является эксклюзивным, поэтому стартап продолжает собирать вычисления у разных игроков рынка.

Главный вывод: крупнейшие ИИ-компании больше не могут полагаться только на одного партнёра. Чтобы масштабировать Claude и другие модели, Anthropic нужна любая доступная мощность — от Google TPU и Amazon Trainium до Microsoft Maia 200 и сторонних дата-центров.

Учёные из Национального университета Йокогамы создали новый многоразовый фотополимер для 3D-печати. Главная идея разработки — сделать так, чтобы неудачные модели, брак и тестовые прототипы можно было не выбрасывать, а возвращать обратно в жидкое состояние и использовать повторно.

Обычные фотополимерные смолы после отверждения ультрафиолетом становятся твёрдыми навсегда. Это удобно для печати, но создаёт проблему отходов: если деталь не получилась, материал уже нельзя просто вернуть в исходное состояние. Новый японский фотополимер работает иначе.

В основе технологии — антраценовая структура молекул, которая участвует в обратимой световой реакции. Лазер или УФ-излучение формируют твёрдую трёхмерную сетку, а нагрев примерно до 150 °C разрушает связи и снова переводит материал в жидкое состояние.

В экспериментах исследователи печатали микроструктуры, затем расплавляли их и повторно использовали смолу. Материал выдержал более десяти циклов повторного применения почти без ухудшения качества печати и механических свойств.

Технологию проверили как в микростереолитографии, так и в более точной двухфотонной печати. Пока это лабораторная демонстрация, но направление выглядит очень перспективно для экологичной 3D-печати, прототипирования, микроизделий и дорогих специализированных фотополимеров.

Если такую смолу удастся довести до массового применения, 3D-печать может стать дешевле, чище и намного практичнее для разработки новых изделий.

Intel официально начала работу над будущими сверхтонкими техпроцессами Intel 10A и 7A. Об этом сообщил генеральный директор компании Лип-Бу Тан. Эти технологии должны прийти на смену текущему Intel 18A и следующему поколению Intel 14A в течение следующего десятилетия.

Главная ставка Intel — долгосрочная дорожная карта. Компания хочет показать клиентам и партнёрам, что снова способна планировать развитие полупроводниковых технологий на годы вперёд. Для крупных заказчиков это критически важно: им нужны не только конкурентные чипы сегодня, но и уверенность в производственной базе будущего.

Intel 14A уже движется по плану. Версия 0.5 PDK доступна, а версия 0.9 PDK ожидается в октябре. Именно этот этап Лип-Бу Тан назвал «святым Граалем», потому что он важен для проектирования и подготовки будущих продуктов клиентов.

Производство по Intel 14A планируют запустить в 2028 году, а серийный выпуск чипов ожидается в 2029-м. Примерно в это же время TSMC должна начать массовое производство по своему техпроцессу A14. Однако Intel делает акцент на питании с обратной стороны кристалла и высокопроизводительных решениях для дата-центров.

Особую роль в этой гонке сыграют литографические системы ASML High-NA EUV. Эти инструменты должны использоваться в Intel 14A, а затем и в будущих 10A и 7A. Внедрение High-NA EUV будет сложной задачей, поэтому Intel активно работает с ASML и партнёрами, чтобы подготовить экосистему к массовому производству.

Если Intel удастся реализовать эту дорожную карту, компания может серьёзно усилить позиции в контрактном производстве чипов и снова стать одним из главных игроков в полупроводниковой гонке.

Китай активно развивает интерфейсы мозг-компьютер и делает ставку на искусственный интеллект. Новые алгоритмы и большие языковые модели позволяют точнее расшифровывать сигналы мозга, быстрее обучать системы и создавать устройства, которые могут помогать людям с параличом и нейродегенеративными заболеваниями.

Одной из ключевых компаний в этой сфере стала NeuroXess. В клинических испытаниях её имплант, закрепляемый на коре головного мозга, позволил полностью парализованному пациенту мысленно управлять курсором на экране и контролировать бытовые приборы через приложение. Это показывает, что BCI уже выходит за рамки теории и постепенно приближается к реальному медицинскому применению.

Особенно впечатляет направление расшифровки речи. По данным разработчиков, языковая модель NeuroXess смогла декодировать китайскую речь в реальном времени со скоростью до 300 иероглифов в минуту. Это выше темпа обычной разговорной речи и может стать важным шагом для людей, потерявших возможность говорить.

Китай также стремится вывести нейротехнологии на коммерческий уровень. В марте 2026 года власти страны одобрили первый коммерческий мозговой имплант, а к 2027 году Китай планирует совершить крупные прорывы и создать компании мирового уровня в сфере BCI.

Важную роль играет сочетание государственной поддержки, клинических испытаний, больших массивов данных и международного сотрудничества. Например, компания Maschine Robot разрабатывает умное инвалидное кресло, которое считывает сигналы мозга через ободок на голове и подтверждает команды с помощью отслеживания взгляда.

Главный вопрос теперь не только в том, насколько быстро Китай сможет развить интерфейсы мозг-компьютер, но и как индустрия будет решать вопросы безопасности, этики и конфиденциальности данных. Ведь когда технологии начинают работать напрямую с мозговой активностью, цена ошибки становится намного выше.

AMD представила новую серию процессоров Ryzen AI Max PRO 400 для платформ разработки искусственного интеллекта. Это обновление линейки Ryzen AI Max 300, известной под кодовым названием Strix Halo. Главным изменением стала поддержка увеличенного объёма памяти: теперь чипы могут работать с LPDDR5X объёмом до 192 ГБ вместо прежних 128 ГБ.

Новые процессоры объединяют до 16 полноразмерных ядер Zen 5, мощную встроенную графику на архитектуре RDNA 3.5 с числом вычислительных блоков до 40 CU, нейронный процессор класса до 55 TOPS и 256-битный 4-канальный интерфейс памяти LPDDR5X.

Особенно интересно, что пользователи смогут вручную распределять память между системой и встроенной графикой. В некоторых сценариях iGPU можно выделить до 160 ГБ видеопамяти. Это делает Ryzen AI Max 400 очень интересным решением для локального запуска больших ИИ-моделей, работы с LLM, разработки нейросетей, визуализации и профессиональных задач.

Флагманом серии стал Ryzen AI Max+ PRO 495: 16 ядер, 32 потока, частота до 5,2 ГГц, графика с 40 вычислительными блоками и NPU до 55 TOPS. Также представлены Ryzen AI Max PRO 490 с 12 ядрами и Ryzen AI Max PRO 485 с 8 ядрами. Все модели получили функции AMD PRO, которые должны конкурировать с Intel vPro в корпоративном сегменте.

Главный смысл обновления — AMD делает ставку на локальный искусственный интеллект. Поддержка до 192 ГБ памяти позволяет работать с крупными LLM-моделями более чем на 300 миллиардов параметров. Это может быть важно для разработчиков, исследователей, корпоративных рабочих станций и тех, кто хочет запускать ИИ без постоянной зависимости от облака.

Учёные из Токийского университета совместно с институтом RIKEN показали новый квантовый переключающий элемент, который может стать одним из направлений развития вычислительной техники после классических транзисторов. В отличие от обычной электроники, где информация кодируется движением электрического заряда, этот прототип использует спин электрона — квантовое свойство, которое можно переключать намного быстрее и с меньшими потерями энергии.

Транзисторы остаются основой современных процессоров, но у кремния есть физические ограничения. Чем быстрее и плотнее работают микросхемы, тем больше тепла они выделяют. Для дата-центров, ИИ-ускорителей и серверов это становится огромной проблемой: растёт энергопотребление, усложняется охлаждение, а дальнейшее ускорение становится всё труднее.

Японский прототип, названный энергонезависимым квантовым переключающим элементом, показал перезапись одного бита примерно за 40 пикосекунд. Для сравнения, современные кремниевые решения обычно работают на уровне около одной наносекунды. Также исследователи смогли переключить элемент за 60 пикосекунд с помощью ультракороткого лазерного импульса.

Устройство создано на основе тонких слоёв тантала и антиферромагнитного сплава марганца и олова. Благодаря спин-орбитальному крутящему моменту импульс меняет магнитное состояние материала, а данные сохраняются даже без питания. Это делает технологию потенциально интересной для энергонезависимой памяти нового поколения.

Особенно впечатляет живучесть: элемент выдержал более 100 миллиардов циклов без заметной деградации. Но важно понимать: пока это лабораторное доказательство концепции, а не готовый коммерческий чип. Учёным ещё предстоит избавиться от внешнего магнитного поля и создать интегральную микросхему. Первый рабочий прототип они хотят получить примерно к 2030 году.

Если технология дойдёт до массового производства, она может снизить энергопотребление дата-центров и ИИ-систем, а также стереть границу между оперативной памятью и постоянным хранилищем.