Выпуск 2-нм чипов запланирован на апрель 2025 г.

Выпуск 2-нм чипов запланирован на апрель 2025 г.

Выпуск 2-нм чипов запланирован на апрель 2025 г.

Японский консорциум Rapidus заявил о планах начать в апреле 2025 г. тестовое производство электронных компонентов с наиболее совершенным технологическим процессом в 2-нм. Чипы и техпроцесс разработаны совместно с IBM.

Глава Rapidus Тэцуро Хигаси сообщил изданию Nikkei Asian Review, что инициатива по выпуску 2-нм чипов исходила от IBM.

Как вспоминает Хэгаси, ему летом 2020 г. позвонил Джон Келли III, один из создателей суперкомпьютера Watson, и обсудил поиск партнеров для выпуска таких чипов, дизайн которых был разработан IBM. Тогда Samsung и TSMC отказали IBM, а Intel была не в состоянии выпускать такие чипы.

«Поскольку IBM не могла полагаться на Южную Корею и Тайвань, она обратила свой взор на Японию, где существовало сильное доверие к чип-инструментам страны и цепочке поставок материалов», — отметил директор по консалтингу исследовательской компании Omdia Кадзухиро Сугияма.

Этот разговор и стал толчком для создания консорциума Rapidus, который объединил японских чипмейкеров. При этом по состоянию на лето 2020 г. наиболее передовым техпроцессом, который освоили японские компании, был 40-нм.

Как отметил Тэцуро Хигаси, интерес был взаимным: IBM необходимо было диверсифицировать поставки электронных компонентов, а японским компаниям, которые серьезно технологически отстали от южнокорейских и тайваньских конкурентов, сделать технологический рывок.

Правительство Японии выделило Rapidus 920 млрд иен ($6 млрд) только на опытные исследования. Строительство заводов для массового производства уже началось в северных префектурах Японии. Их запуск запланирован на 2027 г.

Российские компании тормозят внедрение ИИ из-за рисков для безопасности

Высокие риски для безопасности и конфиденциальности данных остаются главным препятствием для внедрения искусственного интеллекта в российских компаниях. Об этом свидетельствуют результаты совместного исследования УЦСБ и ГК «Солар», в котором приняли участие представители 102 организаций из различных отраслей, включая телекоммуникации, государственный сектор, финансы, промышленность, строительство, энергетику и транспорт.

«Среди компаний, которые пока не используют ИИ, основной причиной отказа названы высокие риски безопасности и конфиденциальности данных, включая утечки исходного кода и коммерческой информации — 42,5% ответов. На втором месте находится нехватка компетенций внутри компании — 35%. Ещё 32,5% респондентов указали на отсутствие понятных и экономически обоснованных сценариев применения ИИ в бизнесе. Высокая стоимость внедрения (20%) и регуляторная неопределённость (25%) играют менее значимую роль», — отмечают авторы исследования.

В то же время различные нейросетевые модели уже используют 59% участников опроса. Треть компаний применяет большие языковые модели (LLM), ещё треть пока не использует такие инструменты, но планирует внедрить их в ближайшее время.

Лишь 3% организаций готовы доверить искусственному интеллекту самостоятельное принятие решений. Наиболее распространённой моделью остаётся формат ИИ-ассистента: в 40% компаний нейросети используются для анализа информации и подготовки рекомендаций, а окончательное решение принимает человек.

Как отметил руководитель направления безопасной разработки УЦСБ Евгений Тодышев, результаты исследования показывают, что бизнес видит потенциал технологий ИИ, но при этом стремится сохранить контроль над данными и процессами.

«Рынок готов к управляемому использованию искусственного интеллекта и ожидает от разработчиков понятных методик внедрения с гарантированным уровнем безопасности», — подчеркнул эксперт.

Директор Центра технологий кибербезопасности ГК «Солар» Иван Вассунов считает опасения компаний вполне обоснованными.

«Только в 2025 году в 30 раз вырос объём трафика в публичные большие языковые модели. При этом лишь 25% компаний разработали политики информационной безопасности, регулирующие работу сотрудников с ИИ», — отметил он.

При этом эксперты напоминают, что использование локальных ИИ-систем снижает риски утечек, но может ограничивать функциональность и гибкость решений. Кроме того, как ранее показало исследование «К2 Кибербезопасность» и «Лаборатории Касперского», в 75% проектов по разработке ИИ-сервисов в той или иной степени не соблюдаются требования MLSecOps — практик безопасной разработки и эксплуатации систем искусственного интеллекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru