[AINews] OpenAI closes $110B raise from Amazon, NVIDIA, SoftBank in largest startup fundraise in history @ $840B post-money

[AINews] OpenAI закрыла раунд на $110 млрд от Amazon, NVIDIA и SoftBank — крупнейший фандрейз стартапа в истории при оценке $840 млрд post-money

Поздравляем, вы заполучили самую большую цифру.

AI News за 26.02.2026–27.02.2026. Мы проверили для вас 12 сабреддитов, 544 Twitter и 24 Discord-сервера (263 канала и 12529 сообщений). Сэкономленное время чтения (при 200 слов/мин): 1189 минут. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем, что AINews теперь является разделом Latent Space. Вы можете включить/отключить частоту email-рассылок!

На фоне непрекращающегося позиционирования вокруг Министерства войны (Anthropic отказывается от условий против OpenAI, заключающей сделку), OpenAI наконец закрыла широко обсуждаемый Большой Раунд, начатый ещё в декабре. В своём посте они делают несколько интересных новых раскрытий:

Еженедельная аудитория Codex выросла более чем втрое с начала года — до 1,6 млн, было 1 млн на 4 февраля (!!?!?!)Более 9 миллионов платных бизнес-пользователей используют ChatGPT для работы — было 3 млн в июне 2025ChatGPT — точка входа в AI для большинства: более 900 млн еженедельных активных пользователей, и теперь у нас более 50 миллионов потребительских подписчиков (монетизация продолжает ускоряться в январе/феврале) — было 800 млн в октябре 2025, 35 млн платных в июле

Всё это оправдывает $110 млрд новых инвестиций при оценке $730 млрд pre-money:

$30 млрд от SoftBank («продвижение нашей собственной стратегии ASI»), $30 млрд от NVIDIA (включая использование 3 ГВт выделенных мощностей для инференса и 2 ГВт для обучения на системах Vera Rubin) — снижение с «до $100 млрд», и всё ещё с опасениями о циклическом финансировании$50 млрд от Amazon с расширенным партнёрством (анализ), включающим:первоначальные $15 млрд инвестиций и следующие $35 млрд в ближайшие месяцы при выполнении определённых условий — что даёт Amazon крупную долю как в OpenAI, так и в Anthropic«Stateful Runtime Environment» на базе OpenAI в Amazon BedrockAWS станет эксклюзивным сторонним облачным провайдером для OpenAI Frontier2 гигаватта мощностей Trainium через инфраструктуру AWS на сумму «$100 млрд за 8 лет», охватывающие как Trainium3, так и чипы следующего поколения Trainium4

Внимательные наблюдатели заметят отсутствие Microsoft, которая продолжает существующее урезанное партнёрство и получает stateless API.

Чтобы оценить масштаб: 118 стран/экономик имеют номинальный ВВП ниже $100 млрд — примерно 61% всех мировых экономик. Поскольку идущие подряд «крупнейшие фандрейзы в истории» уже не помещаются в голове, вот график, достойный wtfhappened2025.com:

и за пределами AI — десятилетняя история:

и здесь — от OpenAI Deep Research + ChatGPT Canvas, отсортировано по убыванию суммы:

или взгляд в виде таймлайна:

Сводка AI Twitter

Гиперсети для мгновенной «компиляции» LoRA: Doc-to-LoRA + Text-to-LoRA

Doc-to-LoRA / Text-to-LoRA (Sakana AI): Sakana представляет два связанных метода, которые амортизируют стоимость кастомизации, обучая гиперсеть генерировать LoRA-адаптеры за один прямой проход, превращая то, что было бы fine-tuning / дистилляцией / промптингом с длинным контекстом, в «мгновенные обновления весов». Основное утверждение: вместо того чтобы держать всё в дорогом активном контекстном окне, можно компилировать описания задач или длинные документы в веса адаптера с задержкой менее секунды, обеспечивая быструю адаптацию и поведение, подобное «долговременной памяти» (SakanaAILabs, hardmaru).Text-to-LoRA: специализируется на невиданных задачах только по описанию на естественном языке (SakanaAILabs).Doc-to-LoRA: интернализирует фактические документы; на needle-in-a-haystack сообщает о практически идеальной точности на последовательностях ~в 5 раз длиннее контекстного окна базовой модели и даже демонстрирует кросс-модальный трюк: перенос визуальной информации из VLM в текстовую модель через интернализированные веса (SakanaAILabs; обзорный тред omarsar0).Позиционирование против длинного контекста: явно представлено как способ снизить квадратичные затраты внимания и избежать перечитывания длинных документов при каждом вызове — хранить знания в адаптерах, а не в токенах (omarsar0).Напряжение вокруг авторства / prior art: Один из исследователей жалуется, что Hypersteer (гиперсети, выдающие steering-векторы из текстовых описаний) не получил достаточного признания в последующих похожих работах (aryaman2020). Также наблюдается широкое сообщество в восторге / реакции «гиперсети вернулись» (willdepue, zhansheng).Открытый вопрос: почему бы просто не использовать attention с очень длинным KV-кэшем — то есть, Doc-to-LoRA в основном про эффективность/стоимость обслуживания? (hyhieu226)

Финансирование OpenAI + инструменты прозрачности развёртывания

Раунд финансирования на $110 млрд: OpenAI объявляет о привлечении $110 млрд при поддержке Amazon, NVIDIA, SoftBank, оформленном как масштабирование инфраструктуры, «чтобы принести AI каждому» (OpenAI, sama). Отдельная заметка Epoch AI контекстуализирует масштаб: раунд почти утроит общий привлечённый капитал; The Information, по сообщениям, прогнозирует $157 млрд сжигания денег до 2028, и этот раунд плюс имеющиеся средства примерно соответствуют этому прогнозу (EpochAIResearch).Deployment Safety Hub: OpenAI запускает сайт с поиском для просмотра «system cards» (ранее в PDF) — более доступный интерфейс к документации по безопасности развёртывания (dgrobinson).

Сага Министерства обороны США («Министерство войны») против Anthropic: обозначение supply-chain, негативная реакция и отраслевые последствия

Anthropic проводит черту; индустрия реагирует: Центральная точка возгорания — публичный отказ Anthropic обеспечивать массовую внутреннюю слежку и полностью автономное оружие (как это охарактеризовали авторы постов, реагирующих на заявление Anthropic), что вызвало редкую похвалу от конкурентов и повышенное внимание к «красным линиям» в развёртывании frontier-моделей (mmitchell_ai, ilyasut).Шок от обозначения + дебаты о юридических рамках: В постах циркулирует заявленное решение DoW обозначить Anthropic как «риск для цепочки поставок национальной безопасности» и оказать давление на подрядчиков/партнёров — что породило споры о законности, прецедентах и сдерживающих эффектах (kimmonismus, deanwball). Одно юридическое уточнение: DoD может ограничивать то, что подрядчики делают в рамках контрактных работ DoD, но, вероятно, не может законно запретить подрядчикам использовать Anthropic в их частной/коммерческой работе (petereharrell).Экономические/стратегические последствия: Самые острые критики утверждают, что это нанесёт ущерб репутации США как делового партнёра и потенциально поставит гиперскейлеров/инвесторов перед невозможным выбором (deanwball); другие отмечают неопределённость до получения полных деталей, но всё равно считают обозначение supply-chain неподходящим (jachiam0).Всплеск общественного настроения: Посты подчёркивают сильное возмущение общественности идеей программы внутренней слежки при поддержке DoD и наказания за отказ (quantian1, janleike). Многие пользователи демонстрируют «подписки солидарности» с Claude (willdepue, Yuchenj_UW).Заявление Anthropic и намерение судиться: Anthropic публикует официальное заявление в ответ на комментарии секретаря Hegseth (AnthropicAI). Комментаторы выделяют фразу «оспаривать любое обозначение риска для цепочки поставок в суде» и подчёркивают спор об ограничении клиентов вне рамок контрактов DoD (iScienceLuvr).Мета-вывод: Независимо от того, на чьей стороне стоять по поводу выбора Anthropic, многие посты воспринимают это как момент прецедента в управлении: кто решает, что является приемлемым использованием, какая существует процедура должного процесса и как контракты взаимодействуют с быстро меняющимися возможностями моделей (kipperrii).

Модели + лидерборды: расширение Qwen3.5 и рейтинги «открытых моделей»

Новые релизы Qwen3.5 (сводка Artificial Analysis): Alibaba расширяет Qwen3.5 моделями 27B dense, 122B A10B MoE и 35B A3B MoE, все под Apache 2.0, с контекстом 262K (расширяемым до 1M через YaRN, по информации из поста). Artificial Analysis сообщает оценки Intelligence Index: 27B = 42, 122B A10B = 42, 35B A3B = 37, с заметными агентскими/прикладными метриками вроде GDPval-AA 1205 для 27B, плюс детальные компромиссы (галлюцинации/точность и расход токенов — 27B использовала 98M выходных токенов для прохождения индекса) (ArtificialAnlys).Лидерборды Arena (февраль 2026): Arena публикует Top Open Models для текста и кода. Топ-3 по тексту: GLM-5 (1455), Qwen-3.5 397B A17B (1454), Kimi-K2.5 Thinking (1452) (arena). Топ Code Arena включает GLM-5 (1451) на №1, с Kimi-K2.5 и MiniMax-M2.5, делящими №2 (arena). Arena также выделяет Arena-Rank — свой open-source пакет ранжирования для воспроизводимых лидербордов (arena).Perplexity открывает исходники двунаправленных эмбеддинг-моделей (утверждение): В треде утверждается, что Perplexity открыла двунаправленные эмбеддинг-модели «Qwen3-retrained» (0.6B/4B; стандартные vs context-aware эмбеддинги; под MIT) для улучшения понимания на уровне документа в RAG; следует воспринимать как стороннюю сводку, а не первичные release notes (LiorOnAI).

Системы, инференс, ядра и RL-обучение: пропускная способность, ROCm и off-policy RL

Attention-бэкенды vLLM для ROCm (AMD): vLLM объявляет о 7 attention-бэкендах для vLLM на ROCm с изменениями layout KV-кэша, трюками батчинга и модель-специфичными ядрами; сообщается о росте throughput декодирования до 4,4× на GPU AMD при переключении переменной окружения (VLLM_ROCM_USE_AITER=1) (vllm_project). В продолжении детализированы заявления о компрессии MLA KV (например, ~8K → 576 dims) и выигрыши throughput на MI300X/MI325X/MI355X (vllm_project).Статья DeepSeek DualPath I/O (сторонний разбор): Сводка ZhihuFrontier описывает работу DeepSeek+THU+PKU, предлагающую системный редизайн Prefill/Decode для использования простаивающей пропускной способности storage NIC на decode-узлах через RDMA, нацеленный на узкие места перемещения KV-кэша для агентского инференса с длинным контекстом; включает заявленные ускорения (например, 1,87× на DS-660B) с оговорками для меньших моделей (ZhihuFrontier).Обсуждение ядер/инфраструктуры («quack», Liger): Тред указывает на разбор quack от Dao-AILab о пропускной способности иерархии памяти, плюс заметка о том, что Liger, не использующий кластерные редукции для xentropy, может объяснять более медленную производительность в некоторых сценариях (fleetwood___).Off-policy RL для рассуждений (Databricks MosaicAI): Databricks продвигает OAPL (Optimal Advantage-based Policy Optimization с лагающей inference-политикой) как стабильную off-policy альтернативу, способную соответствовать/превосходить GRPO при использовании ~в 3 раза меньше тренировочных генераций, позиционируется как операционно более простая, чем строгие on-policy циклы (DbrxMosaicAI, jefrankle).ERL против RLVR (разбор Turing Post): Длинный «разбор воркфлоу» противопоставляет стандартный RLVR (скалярные верифицируемые награды) с Experiential Reinforcement Learning (ERL), вставляющим внутриэпизодную рефлексию/повторы + дистилляцию; ссылается на заявленные приросты (например, +81% на Sokoban) и компромиссы (сложность пайплайна/вычисления) (TheTuringPost).Обсуждение бага инициализации Mamba-2 / GDN: Albert Gu проясняет вирусный спор вокруг графика: главный вывод — баг инициализации, существенно влияющий на некоторые результаты; также отмечаются нюансные взаимодействия в гибридах (например, «более сильные» компоненты могут делать другие «ленивыми», со связанной ссылкой) (_albertgu, _albertgu).

Топ-твиты (по вовлечённости, технические / отраслево-релевантные)

OpenAI привлекает $110 млрд (sama, OpenAI)Sakana AI Doc-to-LoRA / Text-to-LoRA (SakanaAILabs, hardmaru)Критика обозначения Anthropic–DoD supply-chain / прецедент в управлении (deanwball, quantian1, janleike)Karpathy об эволюции воркфлоу кодинга (tab → агенты → параллелизм) (karpathy)Karpathy о «программировании исследовательской организации» с мультиагентными воркфлоу; наблюдаемые ограничения (karpathy)Официальное заявление Anthropic (AnthropicAI)

Сводка AI Reddit

Сводка /r/LocalLlama + /r/localLLM

Продолжайте чтение с 7-дневной бесплатной пробной версией

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