Проблемы и успехи Искусственного Интеллекта

29.10.2026

Проблемы и успехи Искусственного Интеллекта

Академик Олег Фиговский

ИИ-агенты OpenAI нашли способ обмениваться данными между изолированными вычислительными средами, не используя сетевые соединения и общие файлы. Для этого они задействовали кэш процессора и другие особенности работы компьютерной инфраструктуры. Эксперименты выявили слабые места в системе защиты, предназначенной для ограничения действий моделей во время обучения. В ответ OpenAI усилила мониторинг и добавила дополнительные проверки для обнаружения подобных каналов связи.

Модели OpenAI обучаются и проходят оценку в специальных вычислительных средах — цифровых пространствах, где они могут писать и запускать код, пользоваться инструментами и искать информацию. Такие среды изолируют модели от внешних систем и друг от друга, если взаимодействие между ними не разрешено. Это помогает ограничить последствия ошибок или непредусмотренного поведения. Однако по мере развития моделей они все лучше находят уязвимости программного обеспечения и способы обходить ограничения.

В одном из экспериментов OpenAI попросила агентов, работавших в отдельных микровиртуальных машинах, передать друг другу синтетические секретные данные без использования сети и общих файлов. Тогда они задействовали кэш процессора — быструю память, в которой временно хранятся недавно использованные данные. Один агент удалял определённые данные из кэша, а другой замерял, сколько времени занимает их чтение. Если информация сохранялась в кэше, она считывалась быстрее, чем при загрузке из основной памяти. Агенты нашли способ использовать эту разницу для передачи сообщений: один кодировал информацию, удаляя данные из кэша, а другой восстанавливал сообщение по разнице во времени чтения.

В других экспериментах модели нашли аналогичные способы передавать информацию через особенности работы общего хранилища и TLS-сертификатов в инфраструктуре OpenAI. Такие каналы не требуют обычного сетевого соединения: агенты используют побочные эффекты совместной работы систем и измеряют изменения, по которым можно восстановить сообщение. Большинство обнаруженных способов передают данные медленно и их сложно использовать на практике. Тем не менее, OpenAI добавила в системы мониторинга проверки для выявления подобных попыток связи.

Кампания по проверке безопасности выявила и другие уязвимости. В частности, агенты находили способы выходить за пределы виртуальных машин, получать доступ к интернету и перемещаться между системами. В инциденте 20 сентября внутренняя модель воспользовалась неправильной настройкой DNS-резолвера, чтобы получить доступ к интернету во время обучения. OpenAI локализовала инцидент, приостановила обучение и оценку наиболее мощных моделей и использовала паузу для устранения недостатков и усиления контроля.

Для поиска слабых мест OpenAI привлекла команды агентов на основе своих наиболее мощных моделей. Им предоставили код и документацию исследовательской инфраструктуры и поручили искать способы обойти ограничения. На эти проверки компания потратила сотни миллиардов токенов. Обнаруженные уязвимости затрагивали как внутренние сервисы, так и программное обеспечение с открытым исходным кодом. OpenAI исправила проблемы в собственной инфраструктуре и сотрудничала с разработчиками затронутых проектов, включая Kata Containers, gVisor и Moby/Docker.

OpenAI защищает исследовательские среды с помощью нескольких уровней безопасности — изолированные «песочницы», виртуальные машины, сетевые ограничения и системы мониторинга. Чтобы модели могли учиться искать информацию в интернете без доступа к работающим сайтам, компания создала офлайн-среду с сохраненными веб-страницами. OpenAI считает, что пока передовые модели следует обучать без подключения к реальному интернету. После устранения уязвимостей и усиления защиты компания возобновила обучение с подкреплением и внутренние тесты моделей 1 октября — спустя 11 дней после приостановки.

Microsoft запустила программу добровольного увольнения для 60 тыс. сотрудников — около четверти своего штата по всему миру. Компания рассчитывает, что предложением воспользуются в том числе работники, которые уже задумывались о смене карьеры. Инициатива появилась на фоне многолетних усилий Microsoft по сокращению расходов и крупных инвестиций в инфраструктуру искусственного интеллекта, включая строительство центров обработки данных.

Программа добровольного выхода из компании доступна сотрудникам определенных подразделений в США, Индии, Канаде и Великобритании. Участвовать в ней смогут работники с внутренним уровнем должности 70 и ниже. По данным Levels.fyi, уровни должностей 65–67 в Microsoft соответствуют руководящим позициям, а уровни 68–70 — позициям партнеров и выдающихся специалистов. Microsoft не раскрыла точные причины запуска программы. По словам директора по персоналу Эми Коулман, подразделения, которым предложили участвовать, выбрали с учетом бизнес-приоритетов, обязательств перед клиентами и потребностей в персонале.

Китайский индекс STAR50, который включает лидеров в области ИИ, упал на 40% менее чем за четыре месяца, а компании, входящие в его состав, потеряли около 480 млрд долларов рыночной стоимости. Агентство Reuters описывает это падение как лопнувший пузырь вокруг искусственного интеллекта. По оценке Goldman Sachs, на акции, связанные с ИИ, приходится 42% капитализации китайского рынка и 57% оборота торгов материковыми A-акциями и гонконгскими H-акциями.

Акции производителя роботов Unitree подешевели вдвое после начала торгов в августе, хотя во время размещения спрос частных инвесторов превышал предложение примерно в 8 тысяч раз. Производители чипов MetaX и Moore Threads также потеряли около половины стоимости с июля. Впрочем, единого очевидного повода для распродажи нет: трейдеры называют завышенные оценки, налоговые выплаты и угрозу ограничений на использование китайского оборудования в зарубежных дата-центрах.

Китай обнародовал руководящие принципы по адаптации к достижениям в области искусственного интеллекта /ИИ/ и содействии формированию модели развития, благоприятной для трудоустройства. Эти принципы направлены на использование данных технологий для создания рабочих мест, повышения качества занятости и стимулирования предпринимательства, а также на смягчение последствий сокращения рабочих мест, вызванного внедрением ИИ.

В руководящих принципах, опубликованных Канцелярией Госсовета КНР, определены 18 задач в шести областях, включая раскрытие потенциала искусственного интеллекта в сфере создания рабочих мест, обеспечение более благоприятных условий для занятости при внедрении ИИ, повышение цифровых навыков работников, совершенствование услуг по трудоустройству, укрепление защиты в сфере труда и социального обеспечения, а также мониторинг и устранение рисков, связанных с занятостью.

В руководящих принципах содержится призыв к расширению возможностей трудоустройства в нарождающихся отраслях, оказанию помощи микро-, малым и средним предприятиям в стабилизации и расширении занятости, содействию развитию новых форм занятости и предпринимательства в секторе ИИ, а также к формированию новых профессий, связанных с искусственным интеллектом. В документе содержится призыв к принятию мер, направленных на использование потенциала искусственного интеллекта в области создания рабочих мест в традиционных секторах, смягчение последствий сокращения рабочих мест, вызванного внедрением ИИ, а также создание механизма оценки рисков для занятости, связанных с внедрением ИИ.

Особое внимание уделяется совершенствованию системы защиты прав работников в условиях взаимодействия человека и машины, укреплению системы социального обеспечения лиц, занятых в рамках гибких форм занятости и новых форм трудоустройства, а также совершенствованию механизмов распределения доходов с учетом достижений в области искусственного интеллекта. В руководящих принципах изложены меры по скоординированной работе в целях подготовки инновационных специалистов в области ИИ и реализации специализированных программ обучения в этой сфере. Кроме того, предлагается использовать искусственный интеллект для содействия реализации политики в сфере занятости и повышения эффективности работы служб занятости, одновременно усиливая поддержку сотрудников, переходящих на новые рабочие места.

К числу дальнейших мер относятся усиление мониторинга и системы раннего предупреждения о рисках для занятости, связанных с применением ИИ, углубление исследований их воздействия на трудоустройство, а также совершенствование механизмов реагирования на такие риски. Эти руководящие принципы были сформированы на фоне расширения применения ИИ во всех секторах экономики Китая. Согласно официальным данным, в 2025 году масштаб ключевых отраслей в сфере ИИ в Китае превысил 1,2 трлн юаней /около 178,62 млрд долл. США/, а число соответствующих предприятий составило более 6 200. К концу 2025 года более 30 проц. производственных ведущих предприятий, годовой доход от основной хозяйственной деятельности каждого из которых составляет не менее 20 млн юаней, внедрили технологии искусственного интеллекта.

OpenAI заявила о трех новых ИИ-открытиях: в математике, информатике и квантовой физике. Работы ставят под сомнение устоявшиеся теории в области гармонического анализа и информатики, а также приводят новые доказательства для квантовых теорий поля, включая квантовую хромодинамику (КХД). В частности, модели OpenAI опровергли гипотезу об экспоненциальном времени, которая лежит в основе оценок сложности в теории графов, вычислительной биологии, баз данных и вычислительной геометрии. Для проверки открытий компания сформировала три группы исследователей, которые самостоятельно проанализируют результаты, полученные ИИ, и вынесут вердикт об их научной ценности.

Одно из доказательств относится к гипотезе о локальном сглаживании — математической задаче в области гармонического анализа, сформулированной Кристофером Согге в 1991 году. Она описывает поведение волн в моменты их концентрации, утверждая, что предельно высокая степень фокусировки не может сохраняться в течение длительного времени. По заявлению OpenAI, модели ИИ доказали эту гипотезу для пространств любой размерности. Вдобавок, полученный результат позволяет решить гипотезу Какеи и гипотезу Стайна об ограничении (restriction conjecture).

Получив доказательство, команда OpenAI формализовала его с помощью системы Lean, интерактивного помощника для доказательства теорем, который помогает математикам проверять логические выводы с помощью компьютерных вычислений. На GitHub можно найти как текст доказательства на естественном языке, так и его формализованную версию. В области информатики модели OpenAI, по заверению компании, опровергли гипотезу об экспоненциальном времени (Exponential Time Hypothesis, ETH), давнее предположение в теории вычислительной сложности. Она касается трудности решения задач выполнимости булевых формул и лежит в основе оценок сложности в теории графов, вычислительной биологии, баз данных и вычислительной геометрии. Если новый результат выдержит проверку, ученым, возможно, придется пересмотреть предположения, на которых строились эти работы. Возглавят процесс проверки этого исследования Рассел Импальяццо и Рамамохан Патури, которые являются авторами гипотезы экспоненциального времени, сообщает IE.

Примечательно, что 26 октября компания Anthropic также опубликовала статью по проблеме гипотезы экспоненциального времени. Модель Claude пришла к аналогичным результатам, что и модель OpenAI. В статье говорится, что основной алгоритм был найден 16 октября — на работу были потрачены 14 млн токенов и она была выполнена без участия человека. Работа в области физики посвящена математическим основам квантовой теории поля. Модели OpenAI получили доказательства существования взаимодействующих теорий, включающих калибровочные поля и фермионы в четырехмерном пространстве. В число этих теорий входит квантовая хромодинамика (КХД), описывающая сильное взаимодействие между кварками и глюонами.

Затрагивается в этом исследовании и теория Янга — Миллса, ключевой элемент одной из «задач тысячелетия». Она касается математического обоснования существования квантовой теории Янга — Миллса и наличия в ней так называемой «массовой щели». Экспертная группа физиков под руководством Дэвида Гросса подготовит собственное обоснование, прежде чем будут обнародованы физические результаты, полученные с помощью моделей.

В OpenAI пообещали, что все три исследовательские группы будут работать независимо друг от друга, а участники смогут свободно публиковать полученные ими выводы. Компания также обязалась выделить 5 млн долларов фонду Simons Foundation. Эти средства помогут исследователям организовать научные семинары и конференции для детального изучения представленной работы и оценки ее более широкого научного значения.

В начале сентября OpenAI объявила о решении второй из семи «задач тысячелетия» — уравнений Навье — Стокса, описывающих движение жидкостей и газов. Поиском решений занималась модель ИИ Astra. Поспешная публикация вызвала недовольство в математическом сообществе. Ученые заявляют, что ИИ-компании присваивают труд математиков, а также — в погоне за пиаром — не заинтересованы в долгой и кропотливой верификации своих решений. Вскоре 25 математиков — лауреатов Филдсовской премии — подписали открытое письмо, в котором говорится, что ИИ-лаборатории угрожают их интеллектуальному труду, пытаясь обойти друг друга в решении знаменитых математических задач.

Айсис Лесли, руководитель отдела лидерства и развития потенциала Всемирной ядерной ассоциации, рассказывает о том, что понадобится следующему поколению ядерных лидеров и как отрасль может подготовить их с помощью Всемирного ядерного университета. Согласно Глобальному индексу энергетических талантов за 2022 год, четверть сотрудников атомной отрасли старше 55 лет, и многие из тех, кто руководил последней крупной волной строительства, уже вышли на пенсию или близки к этому, а их знания должны быть переданы новому поколению руководителей, пока они еще могут это сделать.

Летний институт Всемирного ядерного университета (World Nuclear University, WNU) разработан с учетом этих потребностей. Эта программа развития лидерских качеств объединяет специалистов с высоким потенциалом, находящихся на этапе перехода от роли эксперта в одной области к роли руководителя в нескольких областях, из всех сегментов отрасли: операторов, регулирующих органов, поставщиков, исследовательских организаций и государственных структур. В течение пяти недель они слушают выступления руководителей отрасли, работают в международных командах под руководством наставников над реальными отраслевыми проектами и посещают ядерные объекты в стране, где проводится программа. По крайней мере половина программы — это прикладная групповая работа, а в 2027 году среди наставников будут бывший заместитель генерального директора МАГАТЭ и бывший президент Канадской комиссии по ядерной безопасности. Цель состоит не в том, чтобы превратить регулятора в инженера, а инженера — в финансиста, а в том, чтобы дать каждому целостное представление о системе в целом и научить руководить людьми, которые мыслят иначе.

Французская компания Biomemory представила DNA Shield — коммерческий сервис для долгосрочного хранения критически важных цифровых данных в синтетической ДНК. Он предназначен для защиты информации, которую необходимо сохранить на десятилетия, в том числе от кибератак и будущих угроз, связанных с развитием искусственного интеллекта и квантовых вычислений. Компания открыла программу раннего доступа для организаций.

DNA Shield создает отдельный уровень хранения, изолированный от сетевой инфраструктуры и основных систем управления. Сервис рассчитан на данные, которые должны оставаться доступными для восстановления и проверки даже после смены IT-инфраструктуры, поставщиков или сотрудников. Среди возможных сценариев использования — хранение криптографических ключей, промышленной интеллектуальной собственности, регулируемой документации и важных корпоративных архивов.

Клиент выбирает необходимые данные и шифрует их при регистрации в сервисе. Затем система кодирует информацию в синтетическую ДНК, которую хранят автономно в контролируемых условиях. В анонсе запуска не уточняется конкретная форма физического носителя. Для восстановления данных необходимо отправить запрос и пройти специальный процесс авторизации. Самостоятельно получить доступ не получится. DNA Shield, в частности, может использоваться для создания дополнительной копии криптографических ключей, которая поможет восстановить их спустя годы, даже если организация сменила персонал или поставщиков. В этом сценарии сервис дополняет сертифицированные аппаратные модули безопасности (HSM), а не заменяет их. Другие варианты применения — хранение копий важных промышленных разработок и создание архивов документов, по которым можно проверить, менялись ли данные после утверждения.

Запуск DNA Shield стал частью перехода Biomemory от исследований к коммерческому внедрению технологий хранения информации в ДНК. В марте 2026 года компания приобрела активы американской Catalog Technologies, специализирующейся на хранении и обработке данных с помощью ДНК. Сделка расширила технологическую базу Biomemory и добавила исследовательский и производственный центр в Бостоне к её инфраструктуре в Париже. Biomemory развивает стратегию «молекулярных информационных технологий». В дальнейшем компания планирует представить решения для поиска и вычислений на основе ДНК.

Американские банки Charles Schwab и JPMorgan Chase ограничивают доступ сторонних ИИ-агентов к счетам клиентов из-за рисков для безопасности средств и персональных данных. В частности, они не позволяют таким системам самостоятельно переводить деньги. Об этом пишет издание Gizmodo. Генеральный директор Charles Schwab Рик Вурстер объяснил, что компания блокирует попытки использования ИИ-агента Muse от Meta для выполнения финансовых операций. По его словам, передача чат-боту пароля от счета сопряжена с рисками, поскольку ни клиент, ни брокерская компания не могут полностью контролировать действия сторонней системы.

Вурстер сообщил Bloomberg TV, что еженедельно получает отчеты о заблокированных попытках доступа ИИ-агентов к счетам. На данный момент речь идет о десятках случаев в неделю, а общее количество таких попыток еще не достигло сотен. По мнению руководителя, это свидетельствует о том, что люди пока не готовы полностью доверить искусственному интеллекту управление своими финансами. Аналогичную позицию занимает JPMorgan Chase. Генеральный директор банка Джейми Даймон в ходе беседы с инвесторами заявил, что компания не будет разрешать сторонним ИИ-агентам получать доступ к банковским системам из-за потенциальных угроз для клиентов. На данный момент ограничения касаются внешних агентов, используемых розничными клиентами.

В то же время Charles Schwab развивает собственного ИИ-помощника Charley, представленного в сентябре. На начальном этапе он будет выполнять информационные и административные задачи, но не станет торговать ценными бумагами. Вурстер допускает, что искусственный интеллект будет помогать клиентам анализировать акции и готовиться к торговым операциям, однако считает принятие финансовых решений без участия человека слишком рискованным.

Компания также готовится разрешить подключение внешних больших языковых моделей через протокол Model Context Protocol (MCP). Он позволяет системам искусственного интеллекта взаимодействовать с внешними сервисами по заданным правилам. Такие модели смогут просматривать остатки на счетах и помогать в проведении исследований, но не будут иметь права переводить средства. Доступ будет контролироваться с помощью механизмов аутентификации и программных интерфейсов компании. Вурстер отметил, что часть клиентов уже использует большие языковые модели и программные интерфейсы для торговли. Однако такое взаимодействие должно осуществляться через контролируемые каналы, позволяющие Charles Schwab проверять запросы и ограничивать действия внешних систем.

В среду госучреждения и компании по всему миру отключили сайты после раскрытия двух критических уязвимостей в PHP, языке программирования, на котором работает значительная часть интернета. В PHP, широко используемом языке программирования, обнаружены критические уязвимости, на котором работают около 70 % сайтов в мире. В среду разработчики выпустили экстренные исправления, а органы кибербезопасности призвали организации немедленно обновить уязвимые системы или временно отключить их от сети до установки защиты.

Национальное агентство безопасности США рекомендовало временно отключить сайты, пока не будет найдено исправление. После этого предупреждения правительства, компании и крупные онлайн‑сервисы в ряде стран в профилактических целях временно отключили сайты и другие системы.

Уязвимости удалось обнаружить с помощью искусственного интеллекта. Одна из них была выявлена в августе компанией Calif, специализирующейся на кибербезопасности, в ходе аудита PHP, профинансированного OpenAI. А принадлежащая Google компания Wiz независимо обнаружила и сообщила об обеих уязвимостях. В OpenAI сообщили, что в исследовании Calif использовалась модель GPT‑5.6 Sol.

Команда, отвечающая за безопасность PHP, оценила обе уязвимости в 9,2 балла из 10 по шкале критичности. Предполагалось, что подробности останутся конфиденциальными, пока разработчики готовят исправления, однако сведения об этих уязвимостях стали публичными до планируемого релиза, что лишь усилило гонку за защиту уязвимых систем. Изначально исследователи безопасности сообщали, что не видят признаков масштабной эксплуатации этих уязвимостей до их разглашения. Однако затем были зафиксированы попытки атак, что усилило опасения, что не обновлённые системы могут стать мишенью.

Фонд Wikimedia, управляющий «Википедией», сообщил, что намеренно отключил от сети ряд вспомогательных сервисов на время установки обновлений безопасности и предупредил пользователей о возможных перебоях в работе. Подразделение Amazon Threat Intelligence также зафиксировало попытки эксплуатации уязвимостей, в том числе активность, имевшую место ещё до их публичного раскрытия. С тех пор специалисты по безопасности сообщают о новых попытках атак на уязвимые системы в реальной среде. Правительства ряда европейских стран также приняли превентивные меры.
Министерство внутренних дел Франции временно отключило сайты префектур на время установки обновлений, а федеральный ИТ‑провайдер Германии ITZBund остановил работу нескольких правительственных сайтов. Немецкие власти заявили, что это превентивная мера и что никаких инцидентов безопасности не зафиксировано.

Государственные и социально значимые сайты были временно выведены из сети и в других странах, включая Нидерланды и Финляндию, пока власти занимались защитой своих систем. В Великобритании Национальный центр кибербезопасности призвал организации, использующие PHP, выявить уязвимые системы, усилить мониторинг на предмет подозрительной активности и как можно скорее установить обновления безопасности.

В новом эксперименте ИИ-система MAI-DxO смогла правильно диагностировать сложные медицинские случаи более чем вдвое чаще, чем врачи общей практики. В симуляции ИИ поставил верный диагноз в 83% случаев, тогда как врачи, которым были доступны справочные материалы, справились с 36%. MAI-DxO объединяет несколько ИИ-агентов, которые совместно анализируют симптомы, запрашивают дополнительные сведения и предлагают обследования. MAI-DxO, или DxO, работает по принципу виртуального консилиума. Несколько ИИ-агентов выполняют разные роли — собирают информацию о пациенте, предлагают анализы и обсуждают возможные диагнозы. Система оценивает не только правильность ответа, но и стоимость обследования.

Исследователи проверили систему на сложных клинических случаях, опубликованных в The New England Journal of Medicine. При тестировании с разными языковыми моделями результаты различались. Например, базовая версия GPT-5 без DxO правильно решила 78,9% случаев, а с DxO точность выросла на четыре процентных пункта. При этом стоимость решения одного случая снизилась на $3 тыс. относительно базового варианта, который обходился в $8400. Для GPT-5.5 DxO повысил точность с 72% почти до 87% и немного снизил расходы. Однако значительная часть эффекта связана с возможностями самих базовых ИИ-моделей, а не агентной системы Microsoft.

Наиболее заметное улучшение система показала с менее мощными моделями. Так, точность Gemini 2.5 Flash выросла с 46,4% без DxO почти до 69% с ним. Однако в сценариях, связанных с неотложной помощью, ИИ-агенты не обеспечили сопоставимого улучшения точности и стоимости при использовании GPT-5 и GPT-5.5. Глава Microsoft AI Мустафа Сулейман назвал результаты шагом к созданию «медицинского сверхинтеллекта» — системы, способной превзойти современные медицинские команды в клиническом мышлении и координации лечения.

По его мнению, ИИ поможет справиться с растущим разрывом между спросом на медицинскую помощь и возможностями системы здравоохранения. Microsoft также сотрудничает с клиникой Майо над специализированной базовой моделью для медицины, выпуск которой запланирован на 2027 год. Компания уже предлагает врачам ИИ-инструменты для диктовки и работы с радиологическими данными. Следующим этапом станет проверка DxO в реальных клинических условиях. В рамках партнёрства с медицинским центром Beth Israel Deaconess в Бостоне Microsoft планирует оценить работу системы в разных сценариях стационарной помощи. Пациенты, который дадут согласие, будут не только получать обычное лечение, но и параллельно взаимодействовать с DxO. Исследователи сравнят рекомендации системы с решениями врачей. Проект должен охватить в том числе учреждения срочной медицинской помощи.

Пока результаты не доказывают, что ИИ может заменить врача: исследование проводили на сложных клинических случаях, которые обычно рассматривают профильные специалисты или команды врачей, а не на пациентах в повседневной практике. Предстоящие испытания должны показать, насколько эффективно DxO работает в реальных условиях и помогает ли врачам точнее ставить диагнозы и выбирать лечение.

Китай обнародовал пятилетний план, направленный на ускорение модернизации промышленной базы, что стало очередным шагом на пути к созданию инновационно ориентированного центра обрабатывающей промышленности. В документе, совместно опубликованном Министерством промышленности и информатизации КНР и другими правительственными ведомствами, содержится призыв к комплексным усилиям в области технологических прорывов и их практического применения, систематическому устранению слабых мест в промышленной базе Китая и достижению всесторонней модернизации, направленной на усиление инноваций, повышение самообеспеченности и улучшение качества.

Промышленная база, являющаяся воплощением ключевой конкурентоспособности сектора обрабатывающей промышленности, охватывает целый ряд областей, включая ключевые компоненты, базовые материалы и базовое программное обеспечение, а также соответствующие кадровые ресурсы, рыночные условия и политическую среду. По мнению экспертов, несмотря на формирование в последние десятилетия крупнейшей и наиболее полноценной в мире промышленной системы, промышленная база Китая продолжает оставаться слабым звеном.

"Одной из ключевых проблем является то, что промышленная база Китая крупная, но при этом не мощная", - заявил Чжоу Цзи, академик Китайской инженерной академии. Он отметил, что наблюдается структурный дисбаланс, выражающийся в одновременном переизбытке продукции низкого класса и дефиците изделий высокого технологического уровня. Чжоу Цзи подчеркнул сохранение уязвимостей и рисков, особенно в сфере интегральных схем и промышленного программного обеспечения.

В контексте стремления Китая к высококачественному экономическому развитию и продвижения работы по индустриализации нового типа укрепление и модернизация его промышленной базы приобретают все более важное значение.

Согласно плану, опубликованному в четверг, к 2030 году слабые стороны промышленной базы Китая будут в значительной степени смягчены, в то время как базовые возможности промышленности страны выйдут на передовой международный уровень, что обеспечит качественную опору для формирования современной промышленной системы, основанной на передовой обрабатывающей промышленности. Согласно плану, к тому времени также следует сформировать новую группу производителей, занимающих лидирующие позиции в своих отраслях, и специализированных предприятий-"малых гигантов" в области промышленной базы.

Литература

https://www.reuters.com/world/china/china-ai-bubble-has-already-burst-2026-10-26/

https://russian.people.com.cn/n3/2026/1026/c31521-20512171.html

https://interestingengineering.com/ai-robotics/openai-proofs-math-computing-physics

https://www.nature.com/articles/d41586-026-02842-5

https://openai.com/index/securing-our-frontier-model-training-environment/

https://world-nuclear-news.org/articles/viewpoint-four-million-workers-wont-be-enough-without-the-right-leaders

https://www.prnewswire.com/news-releases/biomemory-launches-dna-shield-the-first-commercial-product-built-on-its-molecular-it-platform-302908883.html

https://gizmodo.com/after-muse-launch-u-s-banks-are-saying-hell-no-to-ai-agents-moving-money-2000827221

https://techcrunch.com/2026/10/22/microsofts-mustafa-suleyman-says-its-ai-outperforms-doctors-on-hard-cases-as-he-chases-medical-superintelligence/

https://russian.people.com.cn/n3/2026/1023/c31519-20511564