Билл Гейтс: Моя главная ошибка — не позволил Microsoft стать Android

Билл Гейтс: Моя главная ошибка — не позволил Microsoft стать Android

Билл Гейтс: Моя главная ошибка — не позволил Microsoft стать Android

На YouTube-канале Village Global вышло интервью одной из самых узнаваемых фигур современного технологического мира — Билла Гейтса. Помимо прочих вопросов, Гейтс углубился в свои ошибки на посту главы крупнейшего техногиганта, отметив главный свой просчет.

Оказалось, что самой серьезной своей ошибкой Билл Гейтс считает фактически отданное Android место одной из главных мобильных операционных систем.

«Самая большая ошибка… Просчет, не позволивший Microsoft стать тем, чем является сейчас Android. Android представляет собой стандарт мобильной платформы, отличной от системы Apple. Это место должно было по праву принадлежать Microsoft», — говорит глава Microsoft.

«Всегда было место для альтернативы системе Apple, и сколько оно стоит? $400 миллиардов».

С интервью можно ознакомиться ниже, рассматриваемый фрагмент начинается на отметке 11:55.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru