Тут с оптимизацией модели им нужно работать. Хотя если RTX6080 будет иметь на борту 32ГБ GDDR7/8, то и нафиг - пипл же схавает? А вообще, ситуация зеркально напоминает DLSS 1.0. Потом вышла вторая версия, третья, и вот на 4-4.5 оно начало работать как надо. Играл на телеке 120Гц во много проектов, после покупки 5080 (до этого была 3080), юзал фрейм дженерайшн и понял, что, в принципе, игры идут нормально, за исключением Индианы - там id максимально всрато реализовала низкую задержку от nvidia, накосячила с HDR и только на ПК (мониторе 60Гц) в нативе игра выглядит нормально. Хотя тут вопросики к генерации кадров - vsync при них не работает и приходится через nvidia control panel с калькулятором высчитывать тайминги под разрешение, обложившись кучей мануалов. Ну это же ПК детка) Хочешь играть без проблем - есть консольки, только без графона и других фитч.

Итог - ПК, как и было на протяжении последних (на моей памяти) 30-35 лет, не даёт передохнУть. Всё время приходится решать проблемы, юзать костыли и думать мозгой. Но чем лично меня консоли заворожили (ну до февраля 2022), так это продуманной экосистемой и удобством. Хочешь что-то, что показали в трейлере на PSN - иди и покупай. Так был и первый VR куплен, кстати на тот момент самый доступный из тех, что на рынке. Хочешь так играй. Хотя аксов накупил в то время уйму, до сих пор служат. Особенно соньковский донгл для ПК для дуалшоков4 - если в нативе игра его понимает (а это большинство из новинок), то просто вставил свисток, если вдвоём, то оба свистка, нажал кнопку на геймпаде и сиди играй. Прям консолька.

Но, увы, сони в ПК увидела конкурента. К сожалению, на нативном железе сейчас во многие их игры не поиграть((( Благо есть всякие эмули, которые это позволяют, и тут их же донглы прекрасно работают с эими эмулями. Пожалуй закончу словоблудить. Как по мне - играй где хочешь/удобно/нравится, и я считаю это есть правильно и хорошо!

А что будет с такими нейро-моделями, как DLSS5 - лично моё мнение, за ними будущее, они помогают максимально приблизится к фотореализму уже сейчас (в некоторых играх), и далее будут активно развиваться, и лет через 5-10 весь тот "нейрослоп" уйдёт и люди станут воспринимать эту технологию, как сейчас воспринимают ту же биллинейную фильтрацию.

Как любит говорить Д.Ю.Пучков - будем посмотреть...

Откуда берётся такая цифра

Из темпа. Выручка первого квартала — 4,8 млрд долларов, второго — уже около 11 млрд, то есть больше чем удвоение за три месяца. Инвесторы закладывают, что к концу года компания выйдет на 100–120 млрд в годовом выражении. Один из них в разговоре с FT посчитал прямо: рост на 800% в год оправдывает минимум тридцать выручек — а это уже три триллиона.

Меньше пользователей, больше денег

Самое интересное в этой истории — асимметрия. У Anthropic порядка 245 миллионов пользователей в месяц против миллиарда у ChatGPT, разрыв вчетверо. Но весной её оценка впервые обошла OpenAI именно за счёт корпоративного сегмента, где платят сильно больше и отваливаются сильно реже. За один 2026-й в компанию зашло почти 100 млрд институциональных денег, включая чиповую сделку с AMD на 5 млрд и заявленные 25 млрд от Amazon.

Где здесь тонко

Целевую оценку сама Anthropic не фиксировала — два триллиона это ожидания инвесторов, а не цена в проспекте. И множитель в тридцать выручек работает ровно до тех пор, пока рост держится на трёхзначных процентах. Стоит помнить и про риски регулятора: в этом году власти США временно запретили две модели компании, и июньская выручка просела. Восстановилась она быстро, но сам эпизод показал, что одно решение чиновника способно выключить часть продуктовой линейки.

Источники: Fortune, Silicon Republic

НЕЙРО-ПУШКА ● Новости и обзоры нейросетей

Ваша видеокарта показывает 100 FPS — но сколько из этих кадров она действительно отрисовала? В этом видео разбираемся, как DLSS, FSR и XeSS из полезного бонуса постепенно превращаются в одну из фундаментальных технологий современной игровой графики. Апскейлинг позволяет рендерить игру в более низком разрешении и восстанавливать изображение до 4K, а генерация кадров идёт ещё дальше — создаёт целые промежуточные кадры, которых GPU фактически не рендерил.

С одной стороны, результат впечатляет. Производительность растёт, трассировка лучей и Path Tracing становятся доступнее, снижаются нагрузка, энергопотребление и нагрев. На ноутбуках, портативных устройствах и консолях подобные технологии позволяют получить графику, которую ограниченное железо иначе просто не смогло бы обеспечить.

Но есть и другой вопрос: не начала ли игровая индустрия использовать апскейлинг вместо полноценной оптимизации?

Новые видеокарты всё чаще рекламируются с огромным приростом FPS при активной генерации кадров. Но если отключить DLSS, FSR и Frame Generation и сравнить чистую растеризацию, разница между поколениями может выглядеть значительно скромнее.

Разбираемся, действительно ли производители продают нам более мощное железо или всё большую роль играет программное обеспечение и искусственный интеллект.

Также поговорим о консолях, PS5 Pro, PSSR, портативных игровых системах и будущем облачного гейминга. Если вычисления уже можно переносить в дата-центр, возникает следующий вопрос: а понадобится ли массовому игроку собственная дорогая видеокарта через несколько лет?

И наконец — куда движется Neural Rendering. Возможно, в будущем видеокарта будет рассчитывать лишь основу сцены, тогда как большую часть изображения, текстур и кадров начнёт создавать нейросеть в реальном времени.

Если игра выглядит лучше и работает плавнее — важно ли вообще, сколько кадров были «настоящими»?

Или главное, чтобы производители честно показывали разницу между реальной производительностью GPU и результатом нейросетевой генерации?

Intel готовит новое поколение настольных процессоров Nova Lake-S, которое может серьёзно изменить рынок мощных игровых и рабочих компьютеров. Согласно свежей утечке, топовые модели с двумя вычислительными чиплетами смогут получить до 52 ядер, включая 16 производительных P-ядер, 32 энергоэффективных E-ядра и четыре маломощных LP-E-ядра. Для сравнения, нынешние флагманские Arrow Lake-S предлагают максимум 24 ядра.

Но рекордное количество ядер может потребовать соответствующего питания. Производителям материнских плат якобы рекомендовали рассчитывать топовые модели Z990 на лимит PL2 до 474 Вт. Некоторые платы категории Performance могут получить сразу три 8-контактных разъёма EPS, хотя третий разъём не является обязательным и не должен напрямую влиять на доступный профиль производительности процессора.

Также ожидаются новый сокет LGA-1954, материнские платы серии Intel 900 и разделение платформ по поддерживаемой мощности. Если установить мощный процессор в более доступную плату, система может автоматически ограничить его производительность. Все эти характеристики пока остаются предварительными и могут измениться до релиза.

Intel официально заявила, что поколение Nova Lake появится в конце 2026 года. Однако, согласно неофициальному графику, первые настольные модели могут выйти в начале 2027 года, а 52-ядерный флагман — позднее, ориентировочно с конца мая по сентябрь 2027 года.

Станет ли Nova Lake-S настоящим прорывом или высокое энергопотребление снова окажется главной проблемой Intel?

AMD покупает канадский стартап Taalas — компанию, которая делает чипы под одну-единственную нейросеть. Сумму не раскрыли, сделку ещё должны согласовать регуляторы; акции AMD на новости подросли примерно на 1,5%.

Что вообще делает Taalas

Обычный ускоритель — универсальная машина: веса модели лежат в быстрой памяти, чип их вычитывает и считает. Taalas предлагает выкинуть этот цикл целиком и зашить веса модели и маршруты данных прямо в транзисторы. Никакой HBM-памяти, никакой перегонки данных туда-обратно — модель физически становится схемой.

Их первый чип HC1 сделан на 6-нанометровом техпроцессе TSMC, занимает 815 мм² (это почти предел того, что вообще можно вытравить одним кристаллом) и несёт 53 миллиарда транзисторов. Внутри намертво впаяна Llama 3.1 8B. Результат: около 17 тысяч токенов в секунду на одного пользователя. По заявлению компании — в 73 раза быстрее Nvidia H200 при вдесятеро меньшем энергопотреблении, и примерно в 10 раз быстрее решений Cerebras при в 20 раз меньшей стоимости постройки.

Инженерный трюк, которым Taalas особенно гордится: четырёхбитный вес модели и умножение на него укладываются в один транзистор. Отсюда безумная плотность.

Где подвох

Подвох ровно там, где вы подумали: чип не умеет ничего, кроме своей модели. Вышла новая Llama — старое железо превращается в тыкву. Звучит как приговор, но экономика неожиданно сходится: под другую модель меняются всего две маски из более чем сотни слоёв, а весь цикл до готового кремния занимает около двух месяцев. Учитывая, что модели в индустрии обновляются каждые полгода, это укладывается в ритм.

Следующее поколение чипов должно вместить модели примерно на 20 миллиардов параметров. Чтобы захостить что-то уровня DeepSeek R1 на 671 миллиард, по расчётам самой компании потребовалось бы порядка тридцати разных кристаллов — так что до фронтир-моделей подход ещё дорастает.

Зачем это AMD

Формально — расширение линейки: чипы Taalas планируют ставить рядом с ускорителями Instinct в серверных стойках Helios и процессорах Epyc, программировать всё это через ROCm. Фактически — ставка на то, что инференс становится массовым товаром, где решают цена за токен и ватты, а не универсальность. Это уже третье поглощение AMD в области ИИ за девять месяцев.

Отдельная ирония в персоналиях. Основатель Taalas Любиша Баич — создатель и бывший глава Tenstorrent, а до того он много лет проработал именно в AMD, дорос до архитектора гибридных CPU-GPU решений, успел заглянуть в Nvidia и вернуться. Теперь он возвращается в AMD в третий раз — уже со своим стартапом за плечами. У Taalas при этом всего около 25 сотрудников и больше 200 миллионов долларов привлечённых инвестиций.

Куда всё идёт

Десять лет индустрия шла к универсальности: одна железка на все задачи, гибкость важнее всего. Сейчас маятник качнулся обратно — в специализацию настолько крайнюю, что чип перестаёт быть вычислителем и становится физическим воплощением конкретной модели. На этой же неделе Anthropic объявила, что тоже начнёт делать собственное железо под свои модели. Похоже, ближайшая гонка в ИИ будет не только про параметры, но и про кремний под них.

Источник: CNBC

НЕЙРО-ПУШКА ● Новости и обзоры нейросетей