Последняя битва Олтмана! Через 4 месяца будет представлен AGI

Отчет ИИ Новостей 

Уже заявлено о реализации AGI.

Именно на этой неделе на отчётной конференции Хуанг заявил:

В тот же день вышло двухчасовое обширное интервью с Олтманом, где он указал дату — конец 2026 года.

Для Олтмана эти четыре месяца — не просто технологический рывок. До выхода на биржу в следующем году ему нужно сыграть карту AGI.

Если не получится — к моменту IPO впереди уже будет конкурент, который раньше вышел на рынок, с капитализацией вдвое выше и ещё к тому же с прибылью.

В этом бою у OpenAI нет пути к отступлению.

На этой встрече у него спросили: как ты оцениваешь стремление OpenAI и других компаний к AGI?

Ответ Хуанга — сейчас в этом вопросе спорить не о чем. Вся индустрия до сих пор не договорилась, что такое «интеллект», не говоря уже о том, как измерять AGI.

Но в руках у него кое-что другое.

Архитектура AVO от NVIDIA в специальном тесте на «способность агента самостоятельно работать длительное время» ARC-AGI-3 набрала 100% баллов.

На этом фоне он выдвинул очень амбициозный прогноз:

Всем известно, что формат ARC-AGI-3 весьма «жесткий».

Агента бросают в незнакомую игру без правил и целей — он должен всё выяснить сам: жмите кнопки, смотри, догадывайся. Имеется только сетка 64×64 и несколько клавиш, в каждом окружении минимум шесть уровней: если первый пройти можно за пять шагов, то на шестом понадобится уже пятьдесят.

Человеку это трудно, а для модели задача ещё сложнее.

Ключ вот в чем: модель для AVO — это Claude Opus 5.

Затем NVIDIA просто «обернула» модель: ни один параметр весов не меняли, и результат — скачок с 30,16% до 100%.

Действительно работают здесь две вещи:

• Во-первых, постоянная память — даже при переполнении контекста память не очищается, агент продолжает с текущего состояния, не наступая дважды на одни и те же грабли.

• Во-вторых, надзиратель: сам он ничего не делает, просто следит за всей цепочкой поиска решения, и, заметив бесполезное блуждание — ведет основного агента к другому варианту.

Однако, строго говоря, этот результат не считается полноценным.

Через три часа после анонса NVIDIA сам «отец» ARC-AGI Франсуа Шоле написал в X (Twitter):

Согласно самому ARC Prize, открытый набор не используется для финального рейтинга — важны полузакрытый и частный наборы, а именно по этим пунктам в «табели» AVO нет данных.

Более того, это уже третий 100%-результат за шесть недель.

Tycho первым достиг этого в конце июля, затем VISTA 5 августа, теперь — AVO. Алгоритмы у всех разные, а модель одна — Claude Opus 5.

Все чаще говорят о достижении AGI, но создать его по-настоящему способны, кажется, лишь две компании.

И никто пока не показал всю мощь этого козыря.

В интервью Олтман излучает уверенность:

Главный исследователь Марк Чен более осторожен и считает, что до AGI им не хватает 20%.

Звучит смело, но у них действительно есть веские аргументы.

В этом году OpenAI поставила четкую цель: создать настоящего автономного AI-исследовательского стажёра.

Этот «AI-стажёр» — Astra.

Дайте Astra идею эксперимента — она самостоятельно напишет код, запустит эксперимент в исходном коде OpenAI и выдаст результат.

Дайте ей научную статью — Astra выполнит за неделю работу, эквивалентную труду ведущего исследователя.

На недавней внутренней демонстрации топ-менеджеры крупных заказчиков увидели всё своими глазами.

На экране 16 AI-агентов разбили сложную математическую задачу на множество подтасовок.

Каждый выбрал свой кусок задачи, сверялся с другими по ходу, а в итоге собрал полное доказательство.

Это было как слаженная командная работа за закрытыми дверями.

Второе демо — еще круче.

Astra открывала стандартные программы, прыгала между приложениями, создавала файлы, меняла содержимое, задавала задачи — всё настолько быстро, что клавиатура явно «не поспевала» за ней.

Все свидетели сошлись: Astra, наконец, реализовала «персистентный (устойчивый) агент».

Олтман даже предсказал: «Думаю, это будет первая модель, по-настоящему изобретшая что-то важное и новое. Это очень “AGI-шная” черта».

Обратите внимание на фразу «изобрести новое» — это значит создать то, чего человечество ещё не знало.

Недавно первый собственный чип OpenAI — «Jalapeño» («чили халапеньо») — буквально «перетер» GPU-флагман Хуанга.

Главный герой этого процесса — GPT-Astra.

Она сама взялась за работу — от схемотехники до программирования.

На аппаратном уровне Astra оптимизировала схемы, на программном — переписала и ускорила ключевые ядра, а заодно настроила три крупнейшие open-source модели.

В результате производительность BF16-умножителя выросла на 56%, а площадь матричных ячеек уменьшилась на 10%.

Два ключевых блока — модуль внимания и MoE — работают на 1.5–1.8 раза быстрее, чем версии, написанные экспертами-человеками.

AI теперь меняет физику микросхем!

Интересно, что NVIDIA делает то же самое.

AVO вовсе не для игр — его основная задача писать низкоуровневый код для GPU.

В марте NVIDIA опубликовала статью: основной подход — полностью отдать фазу «оптимизация кода» автономному агенту.

В эксперименте агент бесперебойно работал 7 дней, без вмешательства исследователя, проанализировал более 500 вариантов оптимизации, в итоге сгенерировал 40 реальных вариантов ядер.

Получившиеся ядра были на 3,5% быстрее собственного проприетарного кода NVIDIA и на 10,5% быстрее лучших открытых реализаций.

Если посмотреть на обе истории вместе, слова Олтмана вполне логичны.

Каждая итерация модели раньше требовала много времени от исследователей. Но если этот этап перейдёт к Astra, темпы создания будут совсем другими.

Когда такой цикл раскрутится — всё упирается только в скорость.

На самом деле, используемые сейчас GPT-5.6 и Fable 5 уже старое поколение моделей.

А по инсайдам — настоящие «следующие» уже готовы у обеих сторон.

• Spud (Sol): завершено пре-тренирование в марте, это нынешний GPT-5.5 и 5.6;

• Doug: апрель–май, на нём идут дополнительные этапы RL-тренировки — это предстоящая Astra, или GPT-6;

• Bel: только что окончен пре-тренинг в августе, больше 10 триллионов параметров, почти как GPT-4.5.

По слухам, внутри OpenAI видят Bel как «основу для моделей после GPT-6», возможно — фундамент для первой AGI-модели.

В Anthropic 18 августа заметили: часть пользователей Claude в вебе, выбравших Fable 5, автоматически получили новый вариант.

Это стандартная практика — Fable 5 так же запускался в «сером режиме».

Довольно быстро раскрыли коды моделей.

• claude-melon-eap — предположительно Fable 5.1;

• claude-marshmallow-eap — предположительно Opus 5.1.

По слухам, обе новые модели тестируются в ограниченном круге и могут быть запущены для всех в любой момент.

Почему никто не релизит сразу? Аналитики считают: кто выпустит первым, того через несколько дней конкуренты легко «перекроют».

Особенно учитывая слухи о том, что Anthropic выйдет вперёд уже в начале 2027 года.

Это очерчивает временное окно нынешней битвы.

Оставшиеся 4 месяца 2026 года.

Оценки показывают, что у Anthropic 88% шансов выйти на IPO раньше OpenAI, наиболее вероятная дата — 26 октября этого года, а у OpenAI самый вероятный день — 15 июля следующего года.

Оценка капитализации в день IPO: Anthropic — 1,82 триллиона долларов, OpenAI — 1,06 триллиона.

Финансовый директор OpenAI говорил на общем собрании в августе: компания выйдет на биржу в 2027-м или раньше — если бизнес будет продолжать расти.

Так что AGI к концу года — не просто технологический рубеж.

Это «ключевая» страница для проспекта IPO.

Если справятся, история OpenAI станет: «мы уже у финиша», что изменит всю оценочную логику. Не справятся — и к июльскому IPO это всё ещё будет история про «сжигание денег».

Причина того, что остановиться нельзя, — четыре слова: рекурсивное самосовершенствование.

Хуанг с его «40 тысячами людей и 4 миллионами AI-агентов», и OpenAI с «AI создаёт новое поколение AI» — всё об одном: как только AI научится создавать следующий AI, прогресс станет не линейным.

Вот почему в гонке за суперразумом (ASI) выигрывает всё один — победитель получает всё.

Тот, кто первым запустит этот цикл, просто заберёт всё остальное. А второй, возможно, даже не успеет попытаться догнать.

У Олтмана за спиной уже нет путей отступления.

Редакция: Моше, Момо