[AINews] NVIDIA GTC: Jensen goes hard on OpenClaw, Vera CPU, and announces $1T sales backlog in 2027
На конференции NVIDIA GTC 2026 Дженсен Хуанг представил обновления по всей экосистеме NVIDIA, включая новый процессор Vera CPU и проект OpenClaw с решением NemoClaw для устранения проблем безопасности. Компания объявила о портфеле заказов на $1 трлн к 2027 году, а платформы Blackwell и Rubin демонстрируют отличные продажи. В мире кодинг-агентов OpenAI Codex достиг 2 млн+ еженедельных активных пользователей с ростом в 4 раза с начала года, а GPT-5.4 вышел на $1 млрд годовой выручки за неделю. Среди других новостей — запуск Perplexity Computer на Android с управлением локальным браузером, мультимодальные эмбеддинги Gemini Embedding 2 от Google и исследование Moonshot по Attention Residuals с заявленным преимуществом в 1.25x по вычислениям. Microsoft представила GigaTIME — модель прогнозирования пространственной протеомики по патологическим слайдам за $5, обученную на 40 млн клеток.
[AINews] NVIDIA GTC: Jensen goes hard on OpenClaw, Vera CPU, and announces $1T sales backlog in 2027
[AINews] NVIDIA GTC: Дженсен делает ставку на OpenClaw, процессор Vera и объявляет о портфеле заказов на $1 трлн в 2027 году
a quiet day lets us reflect on NVIDIA GTC 2026
спокойный день позволяет нам осмыслить NVIDIA GTC 2026
It is NVIDIA GTC day again, and over his signature 2hr unrehearsed keynote, Jensen gave updates on the entire NVIDIA universe and ecosystem and celebrated his InferenceMAX champions belt. As one might expect, Blackwell and Rubin are selling very very well (some accounting is necesary), and now Vera:
Снова день NVIDIA GTC, и за свой фирменный двухчасовой неотрепетированный кейноут Дженсен рассказал об обновлениях по всей вселенной и экосистеме NVIDIA и продемонстрировал свой чемпионский пояс InferenceMAX. Как и следовало ожидать, Blackwell и Rubin продаются очень-очень хорошо (тут нужны пояснения по бухгалтерии), а теперь ещё и Vera:
The final section of the keynote was focused on OpenClaw, where Jensen went extremely hard in complimenting it and then pointed out the security issues, then pitched his solution, NemoClaw:
Заключительная часть кейноута была посвящена OpenClaw, где Дженсен крайне высоко его оценил, а затем указал на проблемы безопасности и представил своё решение — NemoClaw:
NVIDIA moves at impressive speed for a $4T company, and we had some of their next generation leaders on the pod to give more insight on how NVIDIA works this fast:
NVIDIA движется впечатляюще быстро для компании стоимостью $4 трлн, и мы пригласили в подкаст некоторых их лидеров нового поколения, чтобы подробнее узнать, как NVIDIA работает так быстро:
AI News for 3/14/2026-3/16/2026. We checked 12 subreddits, 544 Twitters and no further Discords. AINews’ website lets you search all past issues. As a reminder, AINews is now a section of Latent Space. You can opt in/out of email frequencies!
Новости ИИ за 14–16 марта 2026 года. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 Twitter-аккаунта и никаких дополнительных Discord-серверов. На сайте AINews можно искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем, что AINews теперь является разделом Latent Space. Вы можете включить или отключить частоту email-рассылки!
AI Twitter Recap
Обзор AI-Twitter
Architecture Research: Moonshot’s Attention Residuals and the Debate Around Prior Art
Исследования архитектур: Attention Residuals от Moonshot и дискуссия о приоритете
Moonshot’s Attention Residuals paper was the clearest technical story in the feed: @Kimi_Moonshot introduced a replacement for fixed residual accumulation with input-dependent attention over prior layers, plus Block AttnRes to keep cross-layer attention practical. Claimed results: 1.25x compute advantage, <2% inference latency overhead, validated on Kimi Linear 48B total / 3B active; follow-up posts highlighted improved hidden-state magnitude control and more uniform gradients across depth (paper thread, paper link). The release triggered strong positive reactions from practitioners and researchers including @Yuchenj_UW, @elonmusk, @nathancgy4, and multiple visual explainers such as @eliebakouch and @tokenbender.
The interesting second-order discussion was whether this is new, or “new at scale”: @behrouz_ali argued the idea substantially overlaps with prior work like DeepCrossAttention, criticizing missing citations and broader ML novelty inflation; @cloneofsimo made a similar point that Google had explored related ideas earlier, while others countered that the systems work and scaling evidence matter as much as the core intuition (context, more context). Net: the paper mattered both as an architectural proposal and as a live example of the field’s ongoing tension between idea novelty, citation quality, and frontier-scale validation.
Статья Moonshot по Attention Residuals стала самой чёткой технической историей в ленте: @Kimi_Moonshot представил замену фиксированному остаточному накоплению на зависимое от входа внимание по предыдущим слоям, а также Block AttnRes для обеспечения практичности межслойного внимания. Заявленные результаты: преимущество в 1.25x по вычислениям, менее 2% накладных расходов на задержку инференса, валидация на Kimi Linear 48B всего / 3B активных; последующие посты подчеркнули улучшенный контроль амплитуды скрытых состояний и более равномерные градиенты по глубине (тред по статье, ссылка на статью). Релиз вызвал сильные позитивные реакции со стороны практиков и исследователей, включая @Yuchenj_UW, @elonmusk, @nathancgy4, а также множество визуальных разборов от @eliebakouch и @tokenbender.Интересная дискуссия второго порядка: новое это или «новое в масштабе»: @behrouz_ali утверждал, что идея существенно пересекается с предыдущими работами, такими как DeepCrossAttention, критикуя отсутствие ссылок и общую инфляцию новизны в ML; @cloneofsimo высказал аналогичный тезис о том, что Google ранее исследовал похожие идеи, тогда как другие возражали, что инженерная работа по системам и доказательства масштабирования важны не менее, чем базовая интуиция (контекст, дополнительный контекст). Итог: статья важна и как архитектурное предложение, и как живой пример продолжающегося напряжения в области между новизной идеи, качеством цитирования и валидацией на масштабе фронтира.
Coding Agents, Harnesses, and Skills Infrastructure
Кодинг-агенты, харнессы и инфраструктура навыков
OpenAI’s Codex momentum showed up repeatedly: OpenAI Devs promoted a Codex x Notion event, while company posts and leadership commentary emphasized fast adoption. @fidjissimo said Codex is at 2M+ weekly active users, up nearly 4x YTD, with OpenAI also building a deployment arm for enterprise rollout. @sama added that “hardcore builders” are switching to Codex, and @gdb said GPT-5.4 reached 5T tokens/day within a week and a $1B annualized run-rate in net-new revenue. Product-wise, Codex also added subagents, reinforcing the shift toward multi-agent coding workflows.
The infrastructure layer around coding agents is maturing fast: @AndrewYNg expanded Context Hub / chub, an open CLI for current API docs that now supports agent feedback loops on documentation. @AssemblyAI shipped a maintained skill for Claude Code, Codex, Cursor, and compatible agents so they can use current API patterns rather than stale training priors. @dair_ai highlighted a paper on automated extraction of agent skills from GitHub repos into standardized SKILL.md, with claimed 40% knowledge-transfer gains. Together these point toward a new agent tooling stack: skills files, up-to-date docs, feedback channels, and repo-mined procedural knowledge.
LangChain pushed further into “agent harness engineering”: @LangChain launched LangGraph CLI for terminal-based deploy/dev flows, and the ecosystem open-sourced Deep Agents, framed by @itsafiz and @simplifyinAI as an MIT-licensed recreation of the workflow behind top coding agents: planning/todos, filesystem ops, shell access, sub-agents, and context management. Internally, @Vtrivedy10 said this is also the base for production agent work and evals. The notable pattern is that teams are no longer just shipping models; they’re shipping reference harnesses.
Импульс OpenAI Codex проявлялся неоднократно: OpenAI Devs анонсировали мероприятие Codex x Notion, а посты компании и комментарии руководства подчёркивали быстрое внедрение. @fidjissimo сообщил, что Codex достиг 2 млн+ еженедельных активных пользователей, рост почти в 4 раза с начала года, при этом OpenAI также создаёт подразделение развёртывания для корпоративного внедрения. @sama добавил, что «хардкорные разработчики» переходят на Codex, а @gdb заявил, что GPT-5.4 достиг 5 трлн токенов в день в течение недели и $1 млрд годовой выручки в чистом новом доходе. С продуктовой стороны Codex также добавил субагентов, усиливая сдвиг к мультиагентным рабочим процессам кодинга.Инфраструктурный слой вокруг кодинг-агентов быстро зреет: @AndrewYNg расширил Context Hub / chub — открытый CLI для актуальной API-документации, теперь поддерживающий циклы обратной связи от агентов по документации. @AssemblyAI выпустил поддерживаемый навык (skill) для Claude Code, Codex, Cursor и совместимых агентов, чтобы они использовали актуальные паттерны API, а не устаревшие данные обучения. @dair_ai выделил статью об автоматическом извлечении навыков агентов из GitHub-репозиториев в стандартизированный SKILL.md с заявленным приростом переноса знаний на 40%. Вместе это указывает на новый стек инструментов для агентов: файлы навыков, актуальная документация, каналы обратной связи и процедурные знания, извлечённые из репозиториев.LangChain продвинулся дальше в «инженерии харнессов для агентов»: @LangChain запустил LangGraph CLI для потоков развёртывания и разработки из терминала, а экосистема опубликовала в открытом доступе Deep Agents, которые @itsafiz и @simplifyinAI описали как MIT-лицензированное воссоздание рабочего процесса лучших кодинг-агентов: планирование/задачи, операции с файловой системой, доступ к шеллу, субагенты и управление контекстом. Внутри компании @Vtrivedy10 подтвердил, что это также основа для продакшн-агентов и оценок. Примечательный паттерн: команды теперь поставляют не просто модели, а референсные харнессы.
Open-Source Agents: Hermes’ Breakout, OpenClaw Integrations, and Agent UX
Агенты с открытым кодом: прорыв Hermes, интеграции OpenClaw и UX агентов
Hermes Agent had a strong community cycle: hackathon projects spanned home media automation (@rodmarkun’s anime server tool), cyber tooling (@aylacroft), geopolitics/OSINT forecasting (@WeXBT), and research visualization (@t105add4_13). User sentiment was consistently that Hermes is easier to set up and more robust than OpenClaw: see @Zeneca, @fuckyourputs, @austin_hurwitz, and @0xMasonH. @Teknium also posted setup guides like enabling Honcho memory.
OpenClaw still expanded its ecosystem despite the Hermes comparisons: @ollama announced Ollama as an official provider for OpenClaw; Comet launched an observability plugin for tracing calls/tools/costs; and there were third-party mods like NemoClaw. The broader takeaway is less “winner takes all” and more that open agents are starting to resemble classic software ecosystems: providers, memory backends, tracing, onboarding guides, and hackathon-driven extensions.
У Hermes Agent был сильный цикл в сообществе: хакатонные проекты охватили автоматизацию домашних медиа (инструмент для аниме-сервера от @rodmarkun), кибер-инструменты (@aylacroft), геополитику и прогнозирование OSINT (@WeXBT) и визуализацию исследований (@t105add4_13). Мнение пользователей единодушно: Hermes проще в настройке и надёжнее, чем OpenClaw: см. @Zeneca, @fuckyourputs, @austin_hurwitz и @0xMasonH. @Teknium также опубликовал гайды по настройке, включая подключение памяти Honcho.OpenClaw тем не менее расширил свою экосистему, несмотря на сравнения с Hermes: @ollama объявил о статусе Ollama как официального провайдера для OpenClaw; Comet запустил плагин наблюдаемости для трассировки вызовов, инструментов и расходов; также появились сторонние модификации, такие как NemoClaw. Общий вывод — не «победитель забирает всё», а то, что открытые агенты начинают напоминать классические программные экосистемы: провайдеры, бэкенды памяти, трассировка, гайды по начальной настройке и расширения, созданные на хакатонах.
Model and Product Releases: Perplexity Computer, Gemini Embeddings, Mistral/Minimax Signals
Релизы моделей и продуктов: Perplexity Computer, эмбеддинги Gemini, сигналы от Mistral и Minimax
Perplexity’s Computer rollout was the most concrete end-user agent launch: @AravSrinivas and @perplexity_ai announced Computer on Android, then extended it so Computer can control Comet and use the local browser as a tool without connectors/MCPs, with local cookies preserved and user visibility into actions (details, implementation note). This is notable because it broadens agentic execution from cloud integrations to permissioned local browser control.
Google added a foundational multimodal primitive: @Google launched Gemini Embedding 2 in public preview via Gemini API and Vertex AI, positioned as a single embedding space across text, image, video, and audio, supporting 100+ languages. This is the kind of release that may end up more consequential for production search/retrieval systems than another frontier-chat model benchmark.
Other model and release signals worth noting: @matvelloso praised gemini-3.1-flash-lite-preview on price × latency × intelligence; @QuixiAI reverse-engineered Qwen 3.5 FP8 and also got Qwen3.5-397B-FP8 running on 8× MI210 at 6 tok/s (run note); @AiBattle_ and @kimmonismus pointed to MiniMax 2.7 appearing imminent; @scaling01 surfaced Leanstral as part of Mistral Small 4; and @SeedFold launched SeedProteo for diffusion-based de novo all-atom protein design.
Развёртывание Computer от Perplexity стало наиболее конкретным агентским запуском для конечных пользователей: @AravSrinivas и @perplexity_ai объявили о Computer на Android, затем расширили его так, что Computer может управлять Comet и использовать локальный браузер как инструмент без коннекторов и MCP, с сохранением локальных куки и прозрачностью действий для пользователя (подробности, заметка о реализации). Это примечательно тем, что расширяет агентское выполнение от облачных интеграций к разрешённому управлению локальным браузером.Google добавил фундаментальный мультимодальный примитив: @Google запустил Gemini Embedding 2 в публичном превью через Gemini API и Vertex AI, позиционируя его как единое пространство эмбеддингов для текста, изображений, видео и аудио с поддержкой более 100 языков. Это тот тип релиза, который может оказаться более значимым для продакшн-систем поиска и извлечения, чем очередной бенчмарк фронтирной чат-модели.Другие заслуживающие внимания сигналы по моделям и релизам: @matvelloso похвалил gemini-3.1-flash-lite-preview по соотношению цена × задержка × интеллект; @QuixiAI провели реверс-инжиниринг Qwen 3.5 FP8, а также запустили Qwen3.5-397B-FP8 на 8× MI210 со скоростью 6 ток/с (заметка о запуске); @AiBattle_ и @kimmonismus указали на скорый выход MiniMax 2.7; @scaling01 обнаружил Leanstral как часть Mistral Small 4; а @SeedFold запустил SeedProteo для дизайна белков de novo на основе диффузии с полноатомным моделированием.
Systems, Inference, and Graphics: GTC, Speculative Decoding, and DLSS 5
Системы, инференс и графика: GTC, спекулятивное декодирование и DLSS 5
NVIDIA GTC’s message was unequivocal: the center of gravity is inference. Jensen’s framing of the “inference inflection point” was widely repeated (@basetenco quote), alongside ecosystem positioning posts from @nvidia, @kimmonismus, and others. Several infra-adjacent updates landed around the conference: vLLM’s OCI production-stack guide, and a strong systems contribution in P-EAGLE, which removes the sequential bottleneck in speculative decoding by generating K draft tokens in one pass, with reported up to 1.69x speedup over EAGLE-3 on B200 and integration in vLLM v0.16.0.
On the graphics side, DLSS 5 dominated reactions: NVIDIA positioned it as the biggest graphics leap since real-time ray tracing, with strong reactions from @ctnzr, @GeForce_JacobF, and Digital Foundry-linked discussion. The key technical claim is fully generative neural rendering / relighting with original geometry/assets preserved, pushing visual fidelity materially forward in real time. Not directly an LLM story, but very much part of the broader trend toward neuralized runtime systems.
Посыл NVIDIA GTC был однозначен: центр тяжести — это инференс. Формулировка Дженсена о «точке перегиба инференса» широко разошлась (цитата @basetenco), наряду с постами о позиционировании экосистемы от @nvidia, @kimmonismus и других. Несколько инфраструктурных обновлений появилось в рамках конференции: руководство vLLM по продакшн-стеку OCI и сильный системный вклад — P-EAGLE, который устраняет последовательное узкое место в спекулятивном декодировании, генерируя K черновых токенов за один проход, с заявленным ускорением до 1.69x по сравнению с EAGLE-3 на B200 и интеграцией в vLLM v0.16.0.В области графики реакции были сосредоточены на DLSS 5: NVIDIA представила его как крупнейший графический прорыв со времён рейтрейсинга в реальном времени, с яркими реакциями от @ctnzr, @GeForce_JacobF и обсуждениями, связанными с Digital Foundry. Ключевое техническое заявление — полностью генеративный нейронный рендеринг и переосвещение с сохранением оригинальной геометрии и ассетов, существенно продвигающий визуальную точность в реальном времени. Это не история напрямую про LLM, но очень даже часть более широкого тренда к нейронализированным системам реального времени.
AI in Science, Healthcare, and Security
ИИ в науке, здравоохранении и безопасности
The most substantive science/health post was Microsoft’s GigaTIME thread: @AnishA_Moonka summarized work from Microsoft, Providence, and UW where a model predicts multiplex immunofluorescence-style spatial proteomics from a $5 pathology slide, trained on 40M cells, applied to 14,256 patients across 51 hospitals, producing ~300k virtual protein maps and surfacing 1,234 validated associations. The thread claims the model is open-source and argues this could democratize cancer immune profiling at scale.
Other technically meaningful science/safety items: @GoogleResearch described a study evaluating LLMs on high-temperature superconductivity reasoning, claiming curated closed-system models outperform web-heavy setups for scientific work; @AISecurityInst evaluated seven frontier models on cyber ranges for autonomous attack capability; and @askalphaxiv highlighted LeCun’s Temporal Straightening for Latent Planning, where straightening latent trajectories improves planning stability by making Euclidean distance better track reachable progress.
Самым содержательным постом по науке и здоровью стал тред Microsoft о GigaTIME: @AnishA_Moonka подытожил работу Microsoft, Providence и UW, в которой модель предсказывает мультиплексную иммунофлуоресцентную пространственную протеомику по патологическому слайду за $5, обучена на 40 млн клеток, применена к 14 256 пациентам в 51 больнице, создавая ~300 тыс. виртуальных белковых карт и выявляя 1 234 валидированных ассоциации. В треде утверждается, что модель с открытым кодом и способна демократизировать иммунное профилирование рака в масштабе.Другие технически значимые позиции по науке и безопасности: @GoogleResearch описал исследование, оценивающее LLM на задачах рассуждений о высокотемпературной сверхпроводимости, утверждая, что курированные модели закрытых систем превосходят веб-ориентированные конфигурации для научной работы; @AISecurityInst оценил семь фронтирных моделей на кибер-полигонах на предмет автономных атакующих возможностей; а @askalphaxiv выделил работу LeCun Temporal Straightening for Latent Planning, где выпрямление латентных траекторий улучшает стабильность планирования, делая евклидово расстояние лучшим индикатором достижимого прогресса.
Top tweets (by engagement)
Топ-твиты (по вовлечённости)
Healthcare foundation-model impact: GigaTIME pathology → spatial proteomics thread was the highest-signal high-engagement technical post.
Architecture innovation: Moonshot’s Attention Residuals release drew exceptional engagement and broad expert discussion.
Coding agent product momentum: @sama on Codex growth and @gdb on GPT-5.4 API ramp were the clearest demand-side signals.
Open agent ecosystem: Ollama becoming an OpenClaw provider was one of the largest open-agent infra announcements by engagement.
Agent knowledge infrastructure: @AndrewYNg on Context Hub stood out as a concrete proposal for agent-to-agent documentation sharing.
Влияние базовых моделей на здравоохранение: тред GigaTIME: от патологии к пространственной протеомике стал самым высокосигнальным техническим постом с высокой вовлечённостью.Архитектурные инновации: релиз Attention Residuals от Moonshot вызвал исключительную вовлечённость и широкую экспертную дискуссию.Импульс продуктов кодинг-агентов: @sama о росте Codex и @gdb о росте API GPT-5.4 стали наиболее чёткими сигналами со стороны спроса.Экосистема открытых агентов: Ollama становится провайдером OpenClaw — одно из крупнейших по вовлечённости объявлений в инфраструктуре открытых агентов.Инфраструктура знаний для агентов: @AndrewYNg о Context Hub выделился как конкретное предложение по обмену документацией между агентами.
AI Reddit Recap
Обзор AI-Reddit
/r/LocalLlama + /r/localLLM Recap
Обзор /r/LocalLlama + /r/localLLM
Keep reading with a 7-day free trial
Продолжайте читать с бесплатным 7-дневным пробным периодом
Subscribe to Latent.Space to keep reading this post and get 7 days of free access to the full post archives.
Подпишитесь на Latent.Space, чтобы продолжить чтение этого поста и получить 7 дней бесплатного доступа к полному архиву публикаций.