[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

спокойный день позволяет нам осмыслить NVIDIA GTC 2026

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:

Заключительная часть кейноута была посвящена OpenClaw, где Дженсен крайне высоко его оценил, а затем указал на проблемы безопасности и представил своё решение — NemoClaw:

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:

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!

Обзор AI-Twitter

Исследования архитектур: Attention Residuals от Moonshot и дискуссия о приоритете

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.

Кодинг-агенты, харнессы и инфраструктура навыков

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.

Агенты с открытым кодом: прорыв Hermes, интеграции OpenClaw и UX агентов

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.

Релизы моделей и продуктов: Perplexity Computer, эмбеддинги Gemini, сигналы от Mistral и Minimax

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.

Системы, инференс и графика: GTC, спекулятивное декодирование и DLSS 5

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.

ИИ в науке, здравоохранении и безопасности

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.

Топ-твиты (по вовлечённости)

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.

Обзор AI-Reddit

Обзор /r/LocalLlama + /r/localLLM

Продолжайте читать с бесплатным 7-дневным пробным периодом

Подпишитесь на Latent.Space, чтобы продолжить чтение этого поста и получить 7 дней бесплатного доступа к полному архиву публикаций.