Представлено устройство хранения данных на базе квантовой голографии

Представлено устройство хранения данных на базе квантовой голографии

Физики из Стенфордского Университета представили первое в мире работающее на практике квантовое голографическое устройство хранения данных. Пока исследователям удалось перманентно в квантовом пространстве при помощи одного электрона сохранить лишь 35 бит данных, но такой успех в Стенфорде называют самым началом.

По мнению многих экспертов, через 10-15 лет именно квантовые системы хранения данных придут на смену нынешним носителям и смогут сохранять тысячи терабайт данных в ограниченном трехмерном пространстве. Физически квантовые системы хранения можно сравнить с "трехмерными жесткими дисками": запись данных на нынешние носители осуществляется на поверхность магнитных пластин или ряды ячеек памяти в чипах, однако и первые и вторые пишут данные только в 2 изменениях. Квантовые же носители представляют собой 3d-объем, 100% которого можно использовать для записи и считывания данных, сообщает cybersecurity.ru.

Традиционное голографическое изображение создается за счет разбивки лазерного луча на потоки и его отражение от поверхности, о которую он ударяется. 2 луча могут создать лишь 2-мерную голограмму, добавление третьего делает ее объемной и способной двигаться.

В квантовых голографических системах к качестве поверхности для записи используется объемый газ, точнее его ионы, которые под действием лазера особым образом выстраиваются. Кодирование (запись) данных происходит путем перекрещивания двух когерентных лазерных лучей, объектных и побочных (дополнительных) внутри специального материала. Объектный луч содержит информацию, которую необходимо сохранить, в то время как побочный луч призван облегчить процесс. В результате интерференция между лучами создаёт химические и/или физические изменения в светочувствительном носителе, где данные и сохраняются.

Однако здесь необходимо упомянуть роль дифракции. Дифракция освещается одной или двумя волнами, используемыми для записи информации, одна из которых рефрагированная, в то время как другая – реконструктивная. Дифракции могут быть помещены друг за другом, либо быть наложенными одна на другую в необходимом положении, чтобы скидрированные биты могли иметь свободный доступ. В дополнение к огромной запоминающей возможности, голографическое хранение данных может похвастаться быстрым уровнем передачи данных, около одного миллиарда бит в секунду и сократить время до десятков микросекунд.

"Мы экспериментально доказали возможность сохранения 35 бит в перманентном фермионном состоянии. Последующие опыты доказали 100% доступность записанных данных. Величина одного бита в полученной нами системе составила 0,025 нанометра", - говорят в Стенфорде.

По прогнозам разработчиков, первые практические квантовые системы на рынке появятся через 5 лет, а их коммерческий расцвет наступит лет через 20-25.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru