В работе ChatGPT произошел сбой

В работе ChatGPT произошел сбой

В работе ChatGPT произошел сбой

Проблемы в работе сайта и приложения ChatGPT возникли около 15 часов по московскому времени. Однако на других сервисах, использующих CahtGPT через API, сбой не сказался.

При попытке открыть сайт пользователи получают сообщение Bad Gateway или 503 Service Temporary Unavailable. Большая часть жалоб пользователей (более 80% по статистике Downdetector) связана именно с невозможностью попасть на официальный сайт сервиса https://chatgpt.com/.

Однако ряд пользователей в обсуждении жаловались и на то, что даже если сайт загружался, то все равно сервис был неработоспособен.

Схожие жалобы высказывали и участники профессионального сообщества вокруг компании OpenAI. В основном они исходили от пользователей из стран Европы, а также Индии, Эфиопии и Японии

Основная масса жалоб в Downdetector поступила от пользователей из Нидерландов (8%), Казахстана (6%), а также Германии, Польши и Узбекистана (3%).

Данный сбой не первый в работе сервиса. Так, 26 декабря 2024 года резко увеличилась частота ошибок и галлюцинаций в работе сервиса. OpenAI связала их с «проблемами у провайдера более высокого уровня».

В марте 2023 года сервис на время заблокировали власти Италии. Это произошло из-за нарушений конфиденциальности со стороны OpenAI.

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