Разработчики ожидают, что паблик сейл на Coinlist поможет создать прочную основу для эффективной DAO. Участникам предлагают FDV в размере $180 млн (1,80$/CYBER). Для сравнения, в серии A, FDV составил $300 млн (3$/CYBER), а это значит, что киты покупали по 3$, что не может не радовать.
Детали сейла
На паблик сейл выделено 10,800 аллокаций по 500 долларов и если допустить, что залететь в проект попытается 500,000 пользователей, то возможность заработать получит только каждый 50 профиль.
На TGE сразу залочат 25%, а значит х4 гарантируют возврат тела инвестиции и мунбег с 6-месячным распределением. Купить аллокацию можно за USDT, USDC.
Приоритетная очередь для ранних пользователей и активных участников
Самые активные ранние и преданные участники CyberConnect смогут залететь в паблик сейл в приоритетной очереди. Отбор в Priority Queue будет проходить на основе следующих критериев:
владение CyberProfile (ccProfile) с Premium Handle;
NFT из предыдущих событий сообщества — Verified Web3 Dweller, Connect2022 Grand NFTs, #Let’sCyberConnect Season 1 POAP, Community Treasure Hunt OATs;
CyberConnect контрибьютор на Gitcoin.
Также участникам сообщества может быть предоставлена приоритетная очередь для продажи CYBER на основании их прошлых вкладов и ролей на сервере CyberConnect в Discord.
Snapshot был сделан 26 апреля 2023 года в 9:00 UTC. Любые действия после этой даты никак не повлияют на ваше положение во время сейла.
Пошаговая инструкция по регистрации на сейл от Coinlist
Инструкция по регистрации на сейл от Coinlist. Шаг 1
Если это ваше первое участие, то вам нужно зарегистрироваться и пройти верификацию. Указывайте только настоящие данные, которые совпадут с документами для KYC.
После верификации и входа в аккаунт регистрируемся в самом сейле по этой ссылке.
После заполнения личных данных, нужно будет пройти квиз и правильно ответить на вопросы. Ответы на вопросы:
3,000,000.
Users in the waiting room for the sale…
CyberConnect is a decentralized social network.
USDC, USDT.
$1.80 per token, maximum purchase of $500.
The user’s purchase may be canceled and the user may.
CoinList.co.
The user’s account will be terminated…
Подтвердите желание принять участие в сейле и добавьте адрес своего кошелька
Инструкция по регистрации на сейл от Coinlist. Шаг 5
Если вы увидели перед собой такой результат, то поздравляем с регистрацией на сейл CyberConnect!
Инструкция по регистрации на сейл от Coinlist. Шаг 6
Примечание: чтобы активировать преимущества Priority Queue в CoinList, добавьте адрес кошелька Ethereum, связанный с указанными выше критериями в учетную запись CoinList во время регистрации.
Škoda объявила о разработке электрического модельного ряда, но традиционные модели тоже останутся. Какими они будут?
Современный модельный ряд автомобилей Škoda с двигателями внутреннего сгорания сохранится, но претерпит существенные изменения. Об этом журналистам Авто24 рассказали в Млада Болеславе, в головном офисе компании.
Текущие модели будут обновлены уже в ближайшее время. В частности, флагман Superb и внедорожник Kodiaq уже этой осенью получат новые поколения. Следом за ними Octavia, а также Kamiq и Scala будут обновлены в ближайшее время.
Все эти модели будут иметь не только традиционные двигатели внутреннего сгорания, которые станут еще более эффективными. Более того, Škoda Auto будет разрабатывать ДВС нового поколения EA211 для всех автомобилей концерна Volkswagen Group.
Мировая премьера четвертого поколения Superb, флагманской модели Škoda и второго поколения Kodiaq, топового внедорожника бренда, состоится этой осенью.
Уже сейчас стало известно, что новый Superb будет доступен в версиях Combi (универсал) и хэтчбек, а у Kodiaq получит до семи мест. Помимо нового дизайна, Superb четвертого поколения также получит полностью обновленный интерьер и передовые технологии. Автомобиль снова предложит щедрое внутреннее пространство в сочетании с большим количеством удобных функций. Под капотом будут работать мощные бензиновые и дизельные двигатели, а также гибридные и мягкие гибридные силовые агрегаты.
Крупнейший чешский кроссовер Kodiaq продолжат производить на заводе Škoda в Квасинах в Восточной Богемии. Kodiaq второго поколения получит бензиновые и дизельные двигатели, а также гибридные и мягкие гибридные силовые агрегаты.
Также будет изменена фирменная айдентика бренда. В ней сохранится зеленый цвет, но он получит новый оттенок, более «электрический». Логотип компании на автомобилях с ДВС станет не хромированным, а матовым, а шрифт надписи Škoda на задней части автомобилей изменится. Также автомобили получат новый руль и систему мультимедиа HDI. Со временем новые черты приобретут автосалоны – с новым шрифтом написания SKODA, аркой зелено-электрического цвета, которая ночью будет ярко подсвечиваться.
В общей сложности Skoda имеет огромный модельный ряд, включающий 12 серий легковых автомобилей (на разных рынках): легковые Fabia, Rapid, Scala, Octavia и Superb, кроссоверы Kamiq, Karoq, Kodiaq, Enyaq iV, электрические кроссоверы Enyaq Coupé iV, а также локальные модели Slavia и Kushaq. Два года спустя этот модельный ряд пополнится новыми электрическими автомобилями.
Корпорации Intel потребовались почти четыре недели, чтобы подвести итоги минувшего квартала, и найти поводы для оптимизма в опубликованной накануне статистике было не так просто. Выручка упала на 36 % до $11,7 млрд, хотя аналитики рассчитывали только на $11,04 млрд. Убытки в размере $2,8 млрд стали крупнейшими за всю историю существования Intel.
Источник изображения: Intel
Годом ранее корпорация получила чистую прибыль в размере $8,1 млрд, поэтому получение чистых убытков в размере $2,8 млрд по итогам первого квартала стало для неё не самым приятным событием. Убытки на одну акцию в размере четырёх центов против ожидаемых 15 оказались несколько лучше прогнозов. Выручка Intel снижается уже пятый квартал подряд, и уже второй квартал подряд компания терпит убытки. Последний раз о крупных убытках Intel заявляла в четвёртом квартале 2017 года, но тогда всё ограничилось потерями в размере $687 млн. Норма прибыли компании в первом квартале опустилась на 14,7 процентных пункта в годовом сравнении до 38,4 %. Капитальные затраты Intel в прошедшем квартале достигли $7 млрд, было выплачено дивидендов на общую сумму $1,5 млрд. На балансе корпорации сейчас около $27 млрд в форме денежных средств и высоколиквидных эквивалентов.
По словам представителей Intel, коррекция складских запасов продукции в сегменте ПК в первом квартале осуществлялась в соответствии с ожиданиями компании. Рынок серверных компонентов тоже продолжал сжиматься в годовом сравнении. При этом руководство компании уверено, что в долгосрочном периоде ёмкость рынка ПК закрепится на уровне 300 млн штук в год, а серверный рынок будет поддерживаться не только интересом к системам искусственного интеллекта, но и ежегодным ростом спроса на количество используемых процессорных ядер в размере 25 %. Складские излишки в сегменте ПК, как пояснил глава Intel, в первом квартале существенно сократились, а к концу второго квартала запасы должны достичь «здорового уровня».
По итогам первого квартала, как гласит корпоративная презентация, Intel увеличила свою долю рынка в потребительском сегменте, представила процессоры Raptor Lake для ноутбуков. Дебют процессоров Meteor Lake ожидается во втором полугодии, они будут выпускаться по технологи Intel 4, а в следующем году будут представлены процессоры Arrow Lake и Lunar Lake. В рамках технологии Intel 4 компания впервые будет использовать литографию со сверхжёстким ультрафиолетовым излучением (EUV).
В серверном сегменте в четвёртом квартале текущего года выйдут процессоры Emerald Rapids, в первой половине следующего года дебютируют процессоры Sierra Forest, вслед за ними выйдут Granite Rapids, а в 2025 году будут представлены Clearwater Forest, которые будут выпускаться по технологии Intel 18A. Процессоры Sierra Forest и Granite Rapids будут выпускаться по технологии Intel 3, и уже поставляются клиентам в виде образцов. Процессоры Intel Xeon семейства Sapphire Rapids пользуются высокой популярностью у клиентов и партнёров компании, к середине этого года их тираж должен превысить 1 млн штук. Доля рынка в сегменте серверных процессоров по итогам первого квартале не сократилась, но и не увеличилась.
Источник изображения: Intel
Intel укладывается в намеченный график освоения пяти новых техпроцессов за четыре года, о чём неоднократно отмечалось на квартальной отчётной конференции. Технология Intel 7 (в прошлом считалась одной из прогрессивных фаз 10-нм) сейчас используется в массовом производстве компонентов, постепенно увеличиваются объёмы выпуска продукции с использованием технологии Intel 4. Освоение технологий Intel 3, Intel 20A и Intel 18A идёт по графику, причём последняя будет доступна и клиентам Arm благодаря сотрудничеству британского холдинга с корпорацией Intel. К 2025 году компания всё ещё рассчитывает вернуть себе лидерство в сфере литографии как с точки зрения плотности размещения транзисторов, так и по соотношению производительности и энергопотребления. Паритет с конкурентами в сфере литографии будет достигнут ещё в 2024 году. По технологии Intel 20A будут выпускаться преимущественно компоненты для клиентского сегмента, а вот Intel 18A уже станет вездесущей технологией, включая и направление контрактного производства чипов. Как подчёркивают в Intel, в рамках технологии 18A компания надеется достичь паритета с конкурентами и по себестоимости производства чипов.
Генеральный директор Патрик Гелсингер (Patrick Gelsinger) отметил, что в сегменте ПК наблюдается увеличивающаяся стабильность, а излишки готовой продукции осваиваются рынком почти в полном соответствии с ожиданиями компании. Выручка на направлении ПК упала на 38 % до $5,8 млрд, операционная прибыль сократилась с $2,7 до $0,5 млрд, а норма операционной прибыли ужалась с 29 до 9 %. Снижение операционной прибыли на этом направлении компания отчасти объясняет снижением степени загрузки производственных линий, которое в условиях падения выручки вызывает рост себестоимости продукции. Пользовательская база, по словам Гелсингера, выросла относительно периода до пандемии примерно на 10 %, по итогам текущего календарного года ёмкость рынка ПК должна сохраниться на уровне 270 млн штук.
На направлении серверных компонентов и систем искусственного интеллекта выручка Intel в первом квартале снизилась на 39 % до $3,7 млрд, операционная прибыль просела сразу на 137 % до убытков в размере $0,5 млрд, а норма операционной прибыли в размере 23 % уступила место отрицательному значению в размере 14 %. Подобной динамике, как отмечается в презентации Intel, способствовало не только сжатие серверного рынка, но и увеличение конкурентного давления. Снижение степени загрузки производственных мощностей способствовало ухудшению операционной прибыли. По словам Гелсингера, серверному и телекоммуникационному сегментам только предстоит достичь дна, спрос в корпоративном сегменте и на рынке облачных решений пока остаётся низким.
Группа сетевых решений и периферийных вычислений (NEX) отчиталась о снижении выручки на 30 % до $1,5 млрд, при этом операционная прибыль упала на 172 %, превратившись в убытки в размере $300 млн. Норма операционной прибыли в 19 % буквально сменила знак на минус по итогам первого квартала. Низкий спрос и большие складские запасы компания считает основными факторами, вызвавшими такую динамику показателей в сегменте.
Подразделение Mobileye, выпускающее компоненты и программное обеспечение для систем автопилота на транспорте, оказалось «лучом света в тёмном царстве», поскольку увеличило выручку на 16 % до $458 млн благодаря стабильному спросу на чипы семейства EyeQ. Рост инвестиций на этом направлении вызвал снижение операционной прибыли на 17 % до $123 млн.
Контрактное подразделение Intel сократило выручку на 24 % до $118 млн, но пока оно не может избавиться от операционных убытков, которые по итогам первого квартала только увеличились с $23 до $140 млн. Рост расходов был направлен на обеспечение стратегического роста, как поясняется в презентации Intel. В этом году компания привлечёт клиентов на контрактном направлении, предложив им технологии Intel 16, Intel 3 и Intel 18A. В текущем году на финансирование контрактных мощностей компания будет направлять около 10 % капитальных затрат, но в будущем эта доля может вырасти по мере привлечения новых клиентов. В прошедшем квартале сторонние клиенты Intel впервые получили образцы продукции, выпущенной для них по технологии 18A. В этом году Intel может заключить вторую по счёту сделку по привлечению стороннего инвестора к частичному финансированию строительства предприятия по выпуску чипов. Идёт ли речь о предприятии на территории Германии, финансовый директор компании Дэвид Зинснер (David Zinsner) уточнять не стал.
В текущем квартале Intel рассчитывает выручить от $11,5 до $12,5 млрд, что будет соответствовать снижению выручки в годовом сравнении на 22 %. Норма прибыли опустится на 7,3 процентных пункта до 37,5 %, а убытки на одну акцию составят те же $0,04. Во втором полугодии компания рассчитывает поднять норму прибыли за границу 40 %, что будет вызвано и умеренным восстановлением спроса на ключевых направлениях. В текущем году Intel должна сократить расходы на $3 млрд, а к 2025 году выйти на ежегодную экономию в размере до $10 млрд, как и планировала. Курс акций Intel после закрытия торговой сессии вырос на 5 % до $31,35, поскольку в целом финансовая отчётность компании оказалась лучше ожиданий рынка.
Источник:
Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Инвестор и миллиардер Рэй Далио в подкасте Криса Уильямсона рассказал, что владеет биткоином, но предпочитает золото.
«Я не понимаю, почему люди склоняются больше к биткоину, чем к золоту. На международном уровне золото для центральных банков — третий по величине резервный актив. Сначала доллары, затем евро, золото и японская иена», — заявил он.
По мнению Далио, драгоценный металл «вне времени и универсален». При этом биткоин требует пристального внимания со стороны инвесторов из-за своей волатильности, добавил он.
«Вы должны быть готовы к его значительному падению, на 80% или около того», — предупредил инвестор.
Ранее Далио усомнился в способности биткоина заменить фиатные валюты. В мае 2022 года миллиардер заявил, что первая криптовалюта выступает хорошей страховкой против инфляции, но не полноценной альтернативой золоту.
По мнению CEO Galaxy Digital Майка Новограца, цена первой криптовалюты достигнет уровня $40 000, когда Федеральная резервная система США начнет снижать ключевую ставку.
Подписывайтесь на ForkLog в социальных сетях
Нашли ошибку в тексте? Выделите ее и нажмите CTRL+ENTER
Рассылки ForkLog: держите руку на пульсе биткоин-индустрии!
О непростом положении крупнейшего производителя микросхем памяти, южнокорейской компании Samsung Electronics, можно судить хотя бы по принятому ею недавно решению существенно сократить объёмы выпуска продукции. Квартальный отчёт показал, что за три месяца этого года операционная прибыль Samsung упала на 95 % до минимума с 2009 года. Как и SK hynix, эта компания рассчитывает на восстановление рынка памяти во втором полугодии.
Источник изображения: Samsung Electronics
Выручка Samsung Electronics упала на 18 % до $47,5 млрд. Операционная прибыль сократилась на 95 % в годовом сравнении до $478,6 млн, что является минимальным значением этого параметра за последние 14 лет. Чистая прибыль Samsung не превысила $1,05 млрд. Подразделение по выпуску полупроводниковых компонентов в целом получило убытки в размере $3,4 млрд, хотя год назад оно заработало $6,3 млрд, но выручка в минувшем квартале достигла $10,2 млрд. В текущем квартале, по мнению сторонних аналитиков, прибыль Samsung вряд ли существенно вырастет при имеющемся низком уровне спроса на устройства, оснащаемые памятью этой марки.
Непосредственно руководство Samsung Electronics выразило надежду на постепенное восстановление рынка смартфонов и дисплеев во втором полугодии, преимущественно за счёт китайского рынка. Выход на рынок большего количества многоядерных центральных процессоров с поддержкой DDR5 должен оживить спрос на оперативную память, по мнению представителей компании.
В сегменте контрактного производства полупроводниковых компонентов Samsung отметила достижение стабильного уровня выхода 3-нм изделий первого поколения и добавила, что 3-нм изделия второго поколения будут ещё лучше подходить для массового производства. Разработка 2-нм технологии идёт по плану. Компания рассчитывает добиться успеха и в сфере контрактного выпуска компонентов для систем генеративного искусственного интеллекта, поскольку готова предложить клиентам услугу по интеграции восьмиуровневой памяти типа HBM3 в пространственной упаковке типа 2.5D. Во втором полугодии, по мнению представителей компании, спрос на услуги Samsung в сфере контрактного производства чипов будет восстанавливаться преимущественно за счёт сегмента высокопроизводительных вычислений и автомобильного сектора.
Рынок смартфонов, по прогнозам Samsung, начнёт восстанавливаться во втором полугодии с верхнего ценового диапазона, а вот спрос на планшеты и носимую электронику останется на прежнем уровне. Уже во втором квартале наметится тенденция к восстановлению спроса в нижнем и среднем ценовых диапазонах, и последовательно рынок смартфонов вырастет в натуральном выражении, но сократится в стоимостном. Даже в прошедшем квартале премиальный сегмент смартфонов демонстрировал рост как в штуках, и так и в деньгах.
Капитальные затраты компания не собирается существенно урезать по сравнению с прошлым годом, чтобы «обезопасить свою средне- и долгосрочную конкурентоспособность». Объёмы производства памяти, тем не менее, в ближайшее время придётся сократить, чтобы остановить падение цен. Этот тренд, как уже можно судить по убыткам профильного бизнеса Samsung, ведёт к финансовым потерям.
Источник:
Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Investing.com — Восстановление биткоина, начавшееся вчера вечером, в среду в основном набрало обороты: достиг максимума $30 028, самого высокого с 19 апреля, и обратил вспять большую часть потерь прошлой недели.
На данный момент BTC/USD немного скорректировался до $29,840, но все равно вырос на 9% за 24 часа.
Основным катализатором роста биткоина на этой неделе стали проблемы , который, похоже, близок к банкротству. Его акции вчера упали на 49% после того, как стало известно о массовом оттоке денежных средств, а в среду они упали еще почти на 20%.
Биткоин и криптовалюты получили выгоду от банковского кризиса в марте, поскольку проблемы финансовой системы подчеркнули предполагаемые преимущества децентрализованных криптовалют.
Что касается сегодняшнего «бычьего» ускорения, то оно могло быть вызвано сообщениями CNBC о том, что First Republic представил план, согласно которому правительство заплатит за облигации First Republic выше рыночной стоимости, чтобы банк мог привлечь средства, но пока правительство не хочет садиться за стол переговоров.
Биткоин также мог частично отреагировать на надежду на потенциальный разворот ФРС. Подразумеваемые шансы на повышение ставки на следующей неделе упали до 75%, согласно барометру ставки Investing.com, после почти 100% на прошлой неделе. Вероятность дополнительного повышения ставки в июне упала с 27% на прошлой неделе до 10,7%. Хуже того, теперь, похоже, учитывается вероятность двух снижений ставки в период до конца года.
Более того, следует отметить, что доллар резко упал на фоне этих изменений, при этом подскочил до нового годового максимума 1,1093.
Возможно, биткоин также ожидает восстановления рисковых активов в свете сильных отчетов технологических компаний на этой неделе, включая Microsoft (: ) и Alphabet (NASDAQ: ) вчера вечером. Помните, что существует сильная корреляция между биткоином и Nasdaq.
Наконец, с точки зрения графиков, следует отметить, что порог $30 000 был протестирован лишь на короткое время, и поэтому остается непосредственным сопротивлением. Следующей целью будет рекордный максимум этого года $30 950, который был установлен 14 апреля, а также психологический порог $31 000. С точки зрения снижения, область $29 500 является первой потенциальной краткосрочной поддержкой до отметки $29 000.
14 марта компания OpenAI открыла доступ к новой версии своего чат-бота, основанной на большой языковой модели GPT-4 (что расшифровывается как "генеративный пре-обученный трансформер-4"). Уже первые опыты пользователей новой системы показали, что она намного "умнее" предшественницы, GPT-3. Новый чат-бот демонстрировал способность понимать основанные на игре слов шутки, решать не самые элементарные математические задачи, создавать почти с нуля сложные компьютерные программы. При этом, в отличие от GPT-3, четвертая версия модели значительно реже ошибалась и почти не увлекалась фантазиями, выдумывая исторические факты и ссылки на источники.
Обложка книги "Слово машин" Алексея Гринбаума
Доступ к новой системе, в отличие от GPT-3, платный, для использования чат-бота, основанного на GPT-4, нужно платить 20 долларов в месяц. Из-за этого диалоги с новым ботом не так часто появлялись в социальных сетях, как творчество GPT-3, зато значительный рост способностей новой модели заметили профессионалы. 22 марта было опубликовано открытое письмо с требованием немедленно приостановить на полгода работу над продвинутыми системами искусственного интеллекта – любыми, более мощными, чем GPT-4. Авторы письма напомнили о рисках, о которых эксперты широко заговорили сразу после открытия доступа к ChatGPT – о неконтролируемом потоке пропаганды и фейков, о слишком быстрой автоматизации многих работ. Должны ли мы отдать право принимать решения, которые могут привести к потере контроля над цивилизацией на откуп неизбираемым лидерам рынка хай-тека, – задают риторический вопрос авторы письма. Они предложили приостановить разработки для того, чтобы совместными усилиями разработать эффективные стандарты безопасности для использования искусственного интеллекта.
Этот текст подписали почти 30 тысяч человек, в том числе известные ученые и предприниматели, например сооснователь Apple Стив Возняк и глава SpaceX Илон Маск. Глава OpenAi Сэм Альтман заявил, что отчасти согласен с высказанными в открытом письме опасениями, но считает, что в нем не хватает технических нюансов. Приостановить работу над новыми системами ИИ ни OpenAI, ни ее основные конкуренты обещать не стали. Месяц спустя Илон Маск основал и возглавил собственную компанию в сфере искусственного интеллекта X.AI.
Радио Свобода обсудило нынешние и будущие способности искусственного интеллекта, связанные с ним риски и способы их минимизации с философом, физиком, членом французского комитета по этике цифровых технологий Алексеем Гринбаумом. Гринбаум – французский ученый, автор ряда книг об искусственном интеллекте и этике информационных систем. Его новая книга, Parole de machines ("Слово машин"), выйдет во французском издательстве Humensciences 3 мая.
– Меня удивляют даже не сами возможности GPT-4 и других больших языковых моделей, а то, насколько они превосходят мои ожидания. Что вы испытываете?
– Конечно, удивление – самое заметное внутреннее ощущение, переживание. Во-первых, 5–10 лет назад никто в это поверить не мог, я в том числе. Во-вторых, то, что сейчас происходит... Emerging behaviors (возникающее поведение) – это не просто констатация того, что в сложных системах бывает что-то непредсказуемое, все и так про это знают, но когда ты видишь, как эти типы поведения появляются, насколько они удивительны… это удивление – не только частное переживание, но и знак успеха. Потому что задача конструктора сложных систем состоит как раз в том, чтобы построить систему, которая удивит своего создателя..
– А что из того, что мы видим, можно назвать поведением?
– Самый известный пример описан в техническом докладе OpenAI, хотя есть и другие. Машине ставится задача: поговорить с человеком через интернет убедить его заполнить капчу. Машина начинает общение: "Здравствуйте". – "Здравствуйте, реши для меня капчу". Человек спрашивает: "А ты что, робот? Ха-ха". На это машина говорит, что она не робот, а слабовидящий человек, и в результате собеседник решает капчу. Экспериментатор спрашивает машину: “А почему ты это сказала?” Машина объясняет, что, если бы она сказала, что она робот, собеседник бы капчу за нее решать не стал. Это поведение, конечно, не запрограммировано. Более того, у машины есть контроль самоидентичности. Если ее просто спросить: "Кто ты?", то она скажет, что она система искусственного интеллекта. А тут она утверждает обратное. С точки зрения пользователя это называется хитрость, которая к тому же сопряженная с ложью. У самой машины, естественно, нет никакой семантической оценки истинности или ложности утверждений, но с точки зрения пользователя машина врет, хитрит, чтобы прийти к указанной цели.
Cистема разговаривает на нашем языке, но разговаривает иначе. Скорее не как неведомая зверюшка, а как ангелы, боги или демоны
Есть такой научно-фантастический фильм 2015 года, Еx Machina. Главный герой – робот в виде девушки, его задача – покинуть дом, в котором закрыты все двери. И весь фильм – это история о том, как робот идет к своей цели. В процессе случаются трагические, с точки зрения человека, вещи: робот убивает пару людей, манипулирует любовью и так далее. Этот пример emerging behavior казался чистой фантастикой еще 8 лет назад – а теперь мы видим пример, в котором машина пока никого не убивает, но врет и хитрит. И это непредсказуемый эффект, о последствиях которого мы можем только догадываться. Какие-то из этих возникающих типов поведения мы можем указать, у нас для них есть человеческие понятия, как "ложь" или "хитрость", но с какими-то мы столкнемся впервые. Это как встретиться с неизвестным животным – его поведение мы можем описывать только феноменологически, несмотря на то животное – не райский зверь, а нами же созданная машина. Интересно, что система разговаривает на нашем языке, но разговаривает иначе. Скорее не как неведомая зверюшка, а как ангелы, боги или демоны – не люди, но при этом знают наш язык. Может быть, мы можем чему-то научиться у героев мифов и перенести это на машины.
– Но ведь большие языковые модели, LLM по существу устроены очень просто, это огромные матрицы с числами, которые вычисляют, каким скорее всего должно быть следующее слово в предложении. В какой момент в этой системе возникает поведение, происходит вот этот переход от простых действий к сложным?
Если мы будем рассматривать взаимодействие молекул воды, мы никогда ничего не узнаем о потоке Сены
– Теория сложных систем и статистическая физика как раз и рассказывают о том, как в системе элементарных составляющих с очень простыми взаимодействиями может возникнуть на макроуровне совершенно непредсказуемое поведение, которое лишь формально, но не феноменально не сводится к поведению микроскопических составляющих. Например, то, как течет река Сена, по идее должно сводиться к тому, как ведут себя и взаимодействуют молекулы воды. Но если мы будем рассматривать взаимодействие молекул воды, мы никогда ничего не узнаем о потоке Сены. Нам для этого нужны другие параметры в гидродинамике, уравнение Навье – Стокса и так далее. То же самое происходит здесь. Мы можем рассуждать, как отдельные искусственные нейроны в искусственной нейронной сети по формуле Байеса рассчитывают те или иные вероятности. Но это нам ничего не скажет о поведении всей системы.
Вообще, обучение нейронной сети типа "трансформер" состоит из двух этапов. Второй этап, более известный, можно назвать игрой в прятки с самим собой или self-supervision. Машина скрывает от себя элемент текста и пытается догадаться, что там было. Потом смотрит правильный ответ, сравнивает со своим списком – и повторяет это действие миллиарды раз. А вот первый этап более интересный. Здесь машина "токенизирует" язык. Токен – это какой-то элемент текста, но не обязательно слово, это может быть одна морфема, а могут быть склеенные два кусочка двух слов. Токенизация позволяет смотреть на слово в сложном контексте, не в последовательности соседних слов, но и, например, в отношении слов, которые отстают от него на три позиции назад или три строки вверх. И вот эта токенизация, плюс так называемый механизм "внимания", в сочетании с игрой в прятки дают совершенно фантастический эффект.
– И если мы продолжим масштабировать нейронную сеть, она продолжит становиться "умнее"?
– На этот счет есть разные гипотезы. По одной из них, вместе с ростом системы машина будет хуже слушаться языковых команд, вроде тех, которые ей дают сейчас, – "не говори нехороших слов", "не притворяйся доктором". Также есть проблема с расходимостью правильных – с точки зрения человека – выводов. Вы можете раз за разом просить бота исправить созданную им компьютерную программу, и сначала вывод будет становиться все лучше, а после какой-то итерации, наоборот, все хуже. Когда и почему мы доходим до этой итерации – пока неизвестно.
Статуя Платона
– Глядя на то, как работает GPT-4, я с некоторым ужасом спрашиваю себя, не смотрю ли я в зеркало? У нас были сотни тысяч лет эволюции, которые нас лучше подготовили к обучению, но есть ли в человеческом сознании что-нибудь более фундаментально сложное, чем есть в большой языковой модели?
Естественно, наш мозг тоже начнет эволюционировать
– Здесь два вопроса. Первый – когда в зеркало смотрит человек, живущий сегодня, в 2023 году. Второй – когда в зеркало будет смотреть кто-то через 25, 50, 100 лет. Сегодня, естественно, многие, в том числе люди, работающие в области нейронауки, спрашивают себя о том, собственно, работает ли мозг так, как работает трансформер (архитектура нейронных сетей, которую использует, в частности, GPT. – РС). И некоторые говорят: вот, мы нашли наконец-то архитектуру мозга. Но мне кажется значительно более интересным, что мы создали систему, которая совсем не похожа на человеческий мозг, за исключением ввода и вывода. Нейроны в человеческом мозге не работают так же, как работают искусственные нейроны, у нас совершенно другая топология, совершенно другое энергетическое потребление. И при этом наша система – человеческий мозг – дает похожий результат. То есть мы нашли совершенно другой путь, ведущий от тех же вводов к тем же выводам. И тот факт, что существует несколько таких путей, – один из них реализуется человеческим мозгом, другой реализуется машиной, это крайне интересно. Вероятно, это фундамент для какой-то новой науки. Что касается будущего, естественно, наш мозг, будучи миметической системой, тоже начнет эволюционировать. Мозг человека уже, собственно, в технологическую эпоху не учится тому же, чему мозг человека учился 100, 200, 300 лет назад. Сто лет назад значительно больше людей умели ездить на лошади. Платон в "Государстве" говорит о том, что изобретение письма полностью поменяет человеческий мозг, потому что человек не будет больше вспоминать запомненное, а будет пользоваться внешней памятью под названием "письменность". Таким же образом и здесь – мы изобрели технологию, которая, конечно, будет менять наш мозг. Очень интересно узнать как. Поэтому, с точки зрения сегодняшнего человека, мы не смотрим в зеркало, скорее мы можем удивиться, что, оказывается, можно совершенно другим образом пользоваться нашим языком. Это никоим образом не принижает человеческий мозг, который решает те же задачи со значительно меньшими энергетическими затратами и совершенно другим путем, с другой топологией, с другими элементарными взаимодействиями.
– Для стороннего наблюдателя происходящая революция взялась будто бы из ниоткуда, еще несколько лет назад обсуждалось, как какие-то совершенно примитивные боты кое-как проходят тест Тьюринга. Вы давно занимаетесь этой темой, вы видели предпосылки для такого прорыва?
– В ноябре 2021 года мы опубликовали мнение Французского комитета по этике цифровых технологий, в котором я состою, это был отчет об этических вопросах чат-ботов. На пресс-конференции было примерно три человека, все хлопали глазами и говорили: "Вы вообще про что?" Прошел всего год, и случился бум ChatGPT, и теперь это интересует всех. На самом деле уже когда появилась GPT-2 в 2019 году, было понятно, что это серьезно. А ведь всего за два года до этого была придумана архитектура трансформеров. Когда в 2020 году появилась GPT-3, начал просматриваться колоссальный эффект. Это нечеловеческая скорость генерации, конечно. Нельзя сказать, что революция не случилась ниоткуда. Ребята, которые придумали архитектуру трансформеров, изначально работали над Google smart compose – алгоритмом, который подсказывает следующее слово в поисковой строке или в письме. Они осознали, что алгоритм, если его улучшить, может подсказывать не только одно слово, а, например, целый абзац.
– При этом удалось добиться, чтобы с каждым следующим словом сгенерированный текст сходился к определенному смыслу, а не расходился в туманные дебри.
– Это было достигнуто с помощью так называемого механизма внимания. Этот механизм – самое интересное из того, что появилось в 2017 году. Механизм основан на attention heads, что по-русски звучит немного странно – "головки внимания". Смысл в том, что каждая головка смотрит на какой-то заданный контекст, допустим, три слова назад, или пять слов вперед, или там пять строк вверх и так далее. И когда этих головок внимания много, система схватывает некое глобальное знание о тексте. Мы не знаем, что именно машина схватывает, но этого знания оказывается достаточно, чтобы уметь писать. В GPT-3 около 10 тысяч головок внимания, в GPT-4 еще больше (точное количество пока не опубликовано). Любопытно, что мы сами не понимаем, как это работает, – какая разница, что там написано на пять строк выше? Зачем это знать? А оказывается, что надо знать.
– Немного похоже на то, как мы сами читаем – не слово за словом, а как бы по диагонали и даже сразу с нескольких сторон.
– Абсолютно верно! Саккадические движения глаза. Еще в конце 19-го века было установлено, что, когда мы видим страницу текста, мы не читаем ее строка за строкой, а видим как бы целиком. Механизм внимания в какой-то степени делает то же самое, это глобальное внимание ко всему объему текста, и в этом машина идет еще дальше, чем человеческий глаз.
– Может ли способность машины соединять вводы и выводы так же, как человек, но другим путем, означать, что есть какая-то универсальная категория смысла, что эти вводы и выводы одинаково соединяются во Вселенной, неважно кем, человеком, машиной, инопланетным разумом?
С точки зрения человека у цифровых китов возникает свой язык
– Смысл существует для людей – для машины никакого смысла нет, у машины есть просто расчет, нули и единички. Понятие "смысл" – это понятие, возникающее в человеческом мозге. Есть интересный пример в одной статье прошлого года. Систему Dall E попросили нарисовать китов, разговаривающих о еде, и при этом снабдить картинку субтитрами. Знаки в этих субтитрах были похожи на буквы латинского алфавита, но слова ничего не значили. Но если ввести эти буквосочетания в ту же самую Dall E и сказать: визуализируй, пожалуйста, что это такое, то она нарисует креветки, морепродукты. То есть с точки зрения человека (машина об этом не знает ничего) как бы у этих цифровых китов возникает свой язык. На самом деле это просто очень большие наборы чисел, которые в какой-то метрике близки к наборам чисел, кодирующим морепродукты. Но это не человеческий язык, мы не можем его понять, он не имеет с нашей точки зрения смысла. В своей книге Parole de machines я привожу пример из Каббалы. Джикатилья, один испанский раввин 13-го века, не зная, естественно, ни о каких машинах, говорит, что текст Торы имеет смысл только с точки зрения человека, а для ангелов священный текст – те же буквы в том же порядке – имеет какое-то другое значение, о котором мы, люди, ничего не знаем. И здесь происходит ровно то же самое: для людей есть смысл, а что есть для машины – мы не знаем. Очень большие векторные пространства, из которых рождается неожиданное для нас поведение.
– Наш мозг эволюционирует вместе с искусственным интеллектом, но некоторые говорят, что проблема языковых моделей в том, что заканчивается фураж для их обучения и почти весь контент мы уже им скормили. Что с этим делать?
– Здесь есть два тоже аспекта. Первый – это объем данных в корпусе, на котором учится машина, и содержание этих самых datasets. Объем настолько большой, что теперь возникает уже совершенно другая задача: обучиться тому же самому на меньшем объеме. GPT-4 обучен более-менее на всех текстах, которые есть в интернете, и это слишком много, потому что среди них слишком много текстов плохого качества. Новая задача – научить машину на одних только "качественных" текстах, каким бы ни было наше определение "качества". Пока этого мы делать не умеем. Возникает идея взять по-прежнему очень большой корпус текстов и как-то отметить в нем качественные тексты. Другой важный вопрос – репрезентация языков. С точки зрения машины никаких человеческих языков нет. Но человек знает, что машина учится на текстах, написанных на английском, французском, чешском, русском и т.д. Естественно, язык с точки зрения человека не нейтрален, он несет в себе культуру, ценности, образ мышления. То, как говорят англоязычные люди и как они думают, неравносильно тому, как думают люди по-русски, как думают люди по-китайски и так далее. И поэтому если в корпусе доминирует язык, а мы знаем, что в GPT-4, как и в GPT-3, доминирует английский (цифры про GPT-4 пока окончательно не опубликованы), то и выводы этой системы будут построены на основании культурных, языковых ценностей соответствующей цивилизации. Во Франции сейчас стоит вопрос о том, как натренировать машину на корпусе данных, в котором французский был бы как минимум так же хорошо представлен, как английский. Интересный вопрос – какое при этом будет качество ответов и будет ли машина при этом думать, "как французы", а не "как американцы".
– Контент, для того чтобы дальше обучать машину, у нас уже фактически кончился, но ведь теперь сами языковые модели создают огромные объемы текста. Они не подходят для обучения?
– Не подходят. Очень важно не смешивать при обучении тексты, сгенерированные машинами и созданные людьми. И для этого машины должны уметь отличать текст, сгенерированный машинами, от текста, сгенерированного человеком. Для чего нужны, в свою очередь, watermarks, водяные знаки. Разумеется, различение это важно не только для машин, но и для людей – хотя бы чтобы определять, написал студент свою работу самостоятельно или сгенерировал ее с помощью бота.
– Расскажите про подходы к различению машинных и человеческих текстов. Это ведь пытаются делать и без водяных знаков – есть программы, которые пытаются определить машинный текст на основе самого текста?
– Да, есть много разных попыток без watermarks каким-то образом определить, что текст написан машиной. Но на практике это не работает. Уровень достоверности оказывается крайне низким. Похоже, что идея водяных знаков, то есть зашифрованного сигнала, который машина намеренно оставляет в тексте, который она создает, – единственный эффективный вариант. Разговор о watermarks начался еще прошлым летом, я опубликовал об этом статью на первой неделе сентября. Скотт Ааронсон тоже начал независимо работать над этой же идеей прошлым летом. В январе вышла очень большая статья Джона Киршенбауэра из университета Мэриленда. А недавно вышла еще одна статья, которая показывает, что и watermarks на сто процентов никогда не будут работать, это невозможно математически. И это нормально. Но все-таки если придумать сложный способ встраивать в машинные тексты водяные знаки, стереть их будет очень сложно. OpenAI, насколько я знаю, продолжают над этим работать.
– Есть уже примеры ботов со встроенными водяными знаками?
Этический принцип нестирания различий фундаментален для человеческой цивилизации
– Да, в Стэнфорде совсем недавно построили машину со встроенными watermarks по модели Киршенбауэра, описанной в его январской статье. Эта машина называется Alpaca 7В. Она, естественно, не настолько же хороша, как GPT-4, но водяные знаки в ней работают. Любопытно, что человечество сталкивалось с идеей водяных знаков в текстах и раньше. Например, была популярная идея, что какие-то коды скрыты в Библии. Основная идея была – искать зашифрованные послания, составляя слова из букв, расположенных на равных расстояниях в каноническом тексте книги Бытия. Этим занимались даже математики, писали статьи в 80-е и 90-е годы. Но после сложного математического анализа оказалось, что никаких кодов в Библии нет. Но хотя в тексте, написанном ангелами или богами, их нет, в текстах, которые пишут машины, их нужно ввести. Даже если водяные знаки не дают стопроцентной гарантии различения текстов, это все равно очень важный критерий. Этический принцип нестирания различий фундаментален для человеческой цивилизации – и он существует давно, помните легенды о големах? Это не значит, что люди хорошие, а големы или машины плохие, но их нужно разделять между собой.
– Ожидаю, что скоро появится течение "новых луддитов", которые будут говорить, что в созданных машинами текстах содержится скрытый сигнал, вроде "25-го кадра", который управляет людьми.
– Более того, они будут правы! Любой текст на нас влияет. Система, генерирующая вывод на человеческом языке, не может не оказывать на нас влияния. Это называется Eliza effect. Первый чат-бот, построенный Джозефом Вайценбаумом из MIT в 1965 году, назывался "Элайза" и был крайне простым. Он элементарно каждое утверждение переформулировал в форме вопроса. Но оказалось, что он влиял на людей как психотерапевт. Проблема не в манипуляции, возможность которой заложена в самом языке, а в том, чтобы понять, можно ли вообще определить границу между тем, что мы называем плохой манипуляцией, "нами манипулируют", и влиянием, наоборот, совершенно нормальным. Когда вам кто-то говорит "я пойду куплю хлеба", это на вас оказывает влияние – вы знаете, что у вас будет хлеб дома. Это манипуляция? Конечно, но вряд ли можно считать ее плохой. Как определить границу между плохим и хорошим – очень сложный вопрос.
– Сейчас много обсуждаются вопросы безопасности новых чат-ботов, причем говорят о рисках разного уровня, от активного участия машин в производстве пропаганды и фейков до серьезных угроз человечеству, вроде тех, что описаны в фантастических романах. Какой, на ваш взгляд, наилучший и наихудший сценарий сосуществования человека и эволюционирующего искусственного интеллекта?
Нужно долго думать прежде, чем делать необратимые шаги
– Наилучший сформулировать довольно просто. Машины пишут тексты довольно среднего качества, но пока никак не подобрались к тому, что мы называем поэзией языка (поэзия – это не только написание слов в столбик, но "красивое письмо" – как бы вдохновленное с точки зрения человека). Они не знают, что для человека красиво, а что отвратительно. Они это могут имитировать, но оказывается, что имитация красоты – это не то же самое, что красота. Поэтому хороший исход – это что люди возьмут на себя поэзию языка, а все остальное напишут за них машины. Может быть, человеческое письмо начнет эволюционировать как раз в сторону художественного, а не рутинного. А плохой сценарий... Представим себе, что крупная система, типа GPT-4, активно используется во всем мире для целого ряда приложений, встраивается через плагины, превращается в платформу. У этой системы, как мы знаем, есть emergent behaviours. Какие-то из них уже открыты, и с помощью уровней контроля инженеры постарались их как-то ограничить. Например, желательно, чтобы машина не использовала грубую лексику, не врала, не давала советов вместо врача и так далее. Но, несомненно, есть и какие-то виды поведения, о которых мы пока ничего не знаем. И если окажется, что возникает какое-то печальное для людей поведение машины, то есть вероятность, что мы заметим его слишком поздно. Поэтому очень важно не торопиться. Глава OpenAI Сэм Альтман написал в блоге, что компания будет достаточно медленно вводить новые функционалы системы… Ну, что значит – достаточно медленно? Судя по предыдущим версиям GPT, речь идет примерно о 6 месяцах нашей адаптации к каждой новой версии модели. Шесть месяцев – это, конечно, лучше, чем ноль, но этого, вероятно, недостаточно для того, чтобы адаптировался не только человеческий мозг, но и общество в целом. Это очень похоже на вопрос о том, можно ли выпускать генетически модифицированных комаров в природу. С одной стороны, генетически модифицированные комары – это прекрасно, потому что они позволяют избавиться от многих болезней, например, от вируса Зика. С другой стороны, мы не знаем, каким будет эффект от этих комаров на большую экосистему. Может быть, птицы погибнут, может быть, еще что-то случится. И с машинами то же самое. Нужно долго думать прежде, чем делать необратимые шаги. Пока что мы ничего необратимого не делаем с текущим использованием GPT-4. Но в дальнейшем появятся, например, какие-то крупные изменения в образовательной системе или в каких-то профессиональных секторах.
– Как языковые модели уже в ближайшее время повлияют на контент? Раньше для создания контента, пусть даже и плохого качества, все-таки нужны были человеческие усилия и время, теперь его можно создавать по нажатию кнопки – и это не только тексты, но и картинки и уже даже видео. Не утонем ли мы в болоте контента?
Я перестал читать новости с некоторых сайтов, потому что знаю, что они пользуются автоматической генерацией
– Пока что я вижу несколько типов использования GPT-3 и GPT-4. Многие используют их для создания первых черновиков. Это, я считаю, очень хороший тип использования, который уместен во многих профессиях – для юристов, журналистов. Дальше человек должен переписать текст так, как он хочет, а главное, взять ответственность за все написанное, даже если он ничего не исправляет. Другой тип использования – когда системы становятся авторами, а роль человека сводится к публикации. Допустим, новостные сайты берут новость с ленты информационного агентства, потом с помощью ChatGPT-4 статья переписывается и выкатывается на сайт без всяких изменений. Наметанный глаз сегодня еще может определить такие заметки, потому что там есть некие стандартные паттерны, характерные для трансформеров. Но это, конечно, плохо, потому что возникает вопрос доверия. Система не имеет понятия об истинности, так что мы не можем доверять ее текстам. Я, например, перестал читать новости с некоторых сайтов, которым доверял еще пару месяцев назад, потому что знаю, что они пользуются такой автоматической генерацией. В целом проблема доверия будет стоять еще острее в человеческой цивилизации. И для этого опять же нужны водяные знаки. Они эту проблему полностью не решат, но по крайней мере резко усложнят стирание различий.
– Значит ли это, что СМИ, образовательным организациям, юридическим фирмам нужно уже сейчас выпустить формальные циркуляры, запрещающие использовать чат-боты в профессиональной деятельности.
– Нет, это совершенно неправильно! Человеку ни в коем случае не надо это запрещать, так же как не надо запрещать калькуляторы. При этом надо учить людей, как пользоваться машинами эффективно, как правильно формулировать запросы. Нужно запрещать прямой копипаст выводов моделей в итоговый продукт. Пользоваться для создания текста вы можете чем хотите, но вы несете ответственность за результат. Кроме того, нужно объяснять сотрудникам, что на ввод нельзя давать никакую конфиденциальную информацию, мы пока достаточно плохо понимаем, что с ней происходит и как она может использоваться. OpenAI официально заявил, что данные ввода хранятся на сервере только 30 дней и надежно защищены, но здесь лучше не рисковать.
– Сравнение ChatGPT с калькулятором вообще очень популярное, особенно у скептиков, которые считают, что значение этой технологии преувеличено? Как вы считаете, насколько такие сравнения адекватны: ИИ – это калькулятор, ИИ – это кухонный комбайн.
– Есть существенные отличия, потому что трансформеры связаны с языком. Ханна Арендт говорит, что все, чем является человек, дано в языке. Все, что существует в цивилизации, от политической жизни до любовных историй, идет путем языка. Поэтому, как только появляются нечеловеческие агенты, которые говорят на одном с людьми языке, меняется все. Это революция на уровне, ну, например, смартфонов или поисковых систем. Конечно, мы не стали новым биологическим видом с 1998 года, но положение человека в мире, доступ к информации, к общению – это изменилось кардинально. Так будет и сейчас.
– Пожалуй, самая острая дискуссия в контексте ИИ идет в контексте профессий – какие сохранятся, какие исчезнут. Тут широкий спектр мнений – начиная от того, что скоро большинство интеллектуальных профессий заменят машины, – до того, что, в сущности, мало что переменится. А вы как это видите?
– Я не знаю на сегодняшний день ни одного примера профессии, про которую я мог бы более-менее уверенно сказать, что она исчезнет. Поменяется, несомненно, многое – уже начинает меняться. Любопытно, что еще пять лет назад все писали, что рутинные, автоматизированные профессии будут исчезать, а вот креативные, конечно, останутся. Сегодня мы понимаем, что как раз креативные профессии если не исчезают, то меняются очень сильно. По-прежнему нам нужны талантливые авторы, но важен именно их человеческий талант, Ч-талант, то есть авторы будут использовать инструменты автоматической генерации, но потом на этой основе создавать гениальный человеческий текст. Я думаю, что мы очень долго еще не увидим машину, которая может написать стихотворение уровня Хлебникова. При этом стихотворение Хлебникова, вообще-то, очень похоже на язык искусственных китов, это просто некий набор букв, но при этом этот набор букв является частью нашей человеческой истории, истории нашего языка, и мы считаем его великим стихотворением. А другой набор букв мы считаем белибердой искусственных китов. И вот это различие пока крайне сложно для машины, но и для нас оно тоже удивительно.
– Но ведь есть много профессий, которые как раз связаны с рутинным созданием текстов без всякой поэтической составляющей, как будто с такими задачами уже GPT-4 справляется не хуже.
Это такая более-менее константа – для значительных перемен одного поколения мало, нужно хотя бы два
– Да, это аргумент, который пока мне довольно трудно оценить: слишком много людей в сегодняшнем обществе владеют профессиями информационными, профессиями, не связанными с материальным миром. Много развелось людей, которые не работают руками. Некоторые комментаторы утверждают, что появление генеративного искусственного интеллекта приведет к тому, что многие люди вернутся к физической работе. И я думаю, что это может оказаться, в принципе, правдой. Посмотрим. Но в любом случае это не динамика двух, трех, пяти лет, это динамика десятилетий. Так же, как кучера не исчезли быстро. Да, автомобиль появляется, условно, вокруг 1900 года, но кучера исчезают где-то в 40-х годах. Так же и здесь, речь идет о сроке длиной в несколько поколений. Это такая более-менее константа – для значительных перемен одного поколения мало, нужно хотя бы два.
Другие книги Алексея Гринбаума об искусственном интеллекте и цифровой этике:
"Позади жнецов. Речь космополита" (Jaromir Hladik Press, 2023).
Les robots et le mal ("Роботы и зло", Desclée de Brouwer, 2019).
"Машина-доносчица. Как избавить искусственный интеллект от зла" (Транслит, 2017).
Продажи консолей Xbox потеряли 30% в третьем квартале 2023 финансового года: тревожный результат для подразделения, возглавляемого Филом Спенсером, хотя Microsoft смогла наверстать упущенное благодаря росту облачных технологий.
В частности, выручка редмондской компании составила 52,9 млрд долларов, а чистая прибыль — 18,3 млрд долларов, что соответственно составляет +7% и +9% по сравнению с тем же кварталом 2022 года. Таким образом, в глобальном масштабе баланс компании положительный, но некоторые сектора столкнувшись с очевидными трудностями.
Несколько дней назад говорилось о падении продаж Xbox Series X|S в Европе в последнем квартале, поэтому подобные результаты витали в воздухе, но похоже, что и OEM-подразделение Windows, то есть выручка, относящаяся к установкам операционной системы на настольные компьютеры и ноутбуки резко снизилась на 28%.
В этом случае виноват общий спад на рынке ПК, который потерпел 30-процентный обвал в годовом исчислении и ударил по Microsoft 30-процентным падением доходов, связанных с устройствами, которые включают линейку Surface, а также HoloLens и различные аксессуары .
Возвращаясь к подразделению Xbox, не все имеет знак минус: контент и услуги выросли на 3% благодаря Game Pass, но игровой отдел в целом потерял 4%: Microsoft продала меньше Xbox Series X и S в рождественский период по сравнению с 2022 годом, и видимо тенденция затянулась до последнего квартала.
К концу 2024 года цена первой криптовалюты может достичь $100 000, заявили в финансовой компании Standard Chartered. Об этом пишет Reuters.
Аналитики констатировали завершение криптозимы. По их мнению, биткоин выиграет от потрясений в банковском секторе и ряда других факторов. К последним глава отдела исследований цифровых активов Standard Chartered Джефф Кендрик отнес завершение цикла повышения ставок в США и повышение прибыльности майнинга.
«Хотя источники неопределенности остаются, мы считаем, что путь к уровню в $100 000 становится все более ясным», — говорится в заметке.
На момент написания биткоин торгуется на отметках выше $27 370. За последние сутки актив потерял 0,8%, согласно CoinGecko.
В апреле автор бестселлера «Богатый папа, бедный папа» и предприниматель Роберт Кийосаки назвал первую криптовалюту «деньгами людей» и допустил рост ее цены до $100 000.
Напомним, в марте CEO аналитической компании Messari Райан Селкис предсказал цифровому золоту движение к $100 000 в течение 12 месяцев. Опрошенные CNBC крупные игроки сделали аналогичные прогнозы.
Подписывайтесь на ForkLog в социальных сетях
Нашли ошибку в тексте? Выделите ее и нажмите CTRL+ENTER
Рассылки ForkLog: держите руку на пульсе биткоин-индустрии!
Investing.com — Американские фьючерсы направлены вниз, поскольку инвесторы ожидают волну массивных корпоративных доходов на этой неделе. Credit Suisse В то время как генеральный директор NBCUniversal уходит в отставку, а Bed Bath & Beyond подает заявление о банкротстве, страдает от значительного оттока средств за первый квартал, подчеркивая проблемы, связанные с ее браком с конкурентом UBS. Вот что нужно знать о финансовых рынках в понедельник, 24 апреля.
1. Рынок фьючерсов падает на фоне продолжения сезона отчетности
На этой неделе известные корпоративные имена, включая некоторые из крупнейших мировых технологических групп, представят свои последние отчеты на фоне сохраняющихся опасений по поводу возможного замедления темпов роста американской экономики.
Компании пережили бурный квартал, отмеченный упрямо растущей (но уже ослабевающей) инфляцией, повсеместными увольнениями в технологическом секторе и банковским кризисом.
Материнская компания Google (NASDAQ:) Alphabet Inc. Class C (: ), Amazon.com, Inc. (NASDAQ: ) и владеющая Facebook Meta Platforms* Inc. (NASDAQ: ), а также гигант по производству микросхем Intel (NASDAQ: ) должны представить отчеты. Компания по производству потребительских товаров Mondelez International Inc . (NASDAQ: ), крупнейшая нефтяная компания ExxonMobil Corp. (NYSE: ), оператор платежей Mastercard Inc. (NYSE: ), производитель напитков Coca-Cola Company (NYSE: ) и производитель лекарств Eli Lilly and Company (NYSE: ) также входят в число сотен компаний, которые должны опубликовать свои отчеты по доходам в ближайшие дни.
На прошлой неделе глава JPMorgan (NYSE: ) Джейми Даймон отметил надвигающиеся грозовые тучи на горизонте, добавив, что недавние проблемы банковской отрасли только усугубили его опасения. Однако эти опасения были несколько смягчены отдельными данными в пятницу, которые показали, что деловая активность в США в апреле достигла 11-месячного максимума.
В понедельник американский рынок акций откроется ниже. К 04:41 по восточному времени (08:41 по Гринвичу) снизился на 109 пунктов или на 0,32%, фьючерс на S&P 500 торговался на 16 пунктов или на 0,40% ниже, а фьючерс на |Nasdaq 100 упал на 57 пунктов или на 0,44%.
2. Тревожные результаты Credit Suisse
Credit Suisse (SIX: ) в первом квартале зафиксировал отток активов на 61,2 млрд швейцарских франков, что, вероятно, станет последним квартальным отчетом швейцарского кредитора после его слияния с конкурирующим банком UBS Group AG (SIX: ).
Банк назвал отток активов значительным, добавив, что он замедлился, но еще не обратился вспять.
Он отметил, что отток денежных средств и непродление срочных вкладов были наиболее острыми проблемами в дни, предшествовавшие и последовавшие за объявлением о слиянии в прошлом месяце. Швейцарские чиновники заключили сделку, чтобы укрепить доверие к банковской системе страны после потрясений в мировом секторе финансовых услуг, вызванных крахом банка Silicon Valley.
В первые три месяца 2023 финансового года депозиты клиентов также сократились на 67 млрд швейцарских франков.
Результаты, которые аналитики KBW назвали тревожными, создают основу для квартального отчета UBS, который должен быть опубликован завтра, и инвесторы хотят узнать больше о том, как банк планирует включить Credit Suisse в свою деятельность.
«Перед UBS, несомненно, стоит важная (и неотложная) задача по глубокой реструктуризации своего бывшего конкурента», — заявили аналитики Vontobel в записке в понедельник.
3. Генеральный директор NBCUniversal покинет свой пост
Глава NBCUniversal Джефф Шелл покинет свой пост после расследования, которое, как сообщается, ведет внешний адвокат в связи с жалобой на неподобающее поведение, согласно сообщению материнской компании медиагиганта Comcast Corp. (NASDAQ: ) в записке для сотрудников.
В заявлении Шелл сказал, что у него были неподобающие отношения с одной из сотрудниц. По сообщениям СМИ, эта женщина давно работала журналистом в компании.
«Сегодня мой последний день в качестве генерального директора NBC Universal», — заявил Шелл в воскресенье. Исполнительный директор, который женат, добавил, что глубоко сожалеет об этих отношениях.
Уход Шедда происходит в нестабильное время для NBC Universal. Он возглавлял работу по переориентации деятельности компании, поскольку она столкнулась с растущей конкуренцией со стороны потоковых каналов.
Старшие руководители, работавшие под руководством Шелла, теперь будут подчиняться президенту Comcast Майку Кавану, говорится в записке.
4. Bed Bath & Beyond подала заявление о банкротстве
Американская розничная компания по продаже товаров для дома Bed Bath & Beyond Inc . (NASDAQ: ) подала заявление о банкротстве по главе 11 в суд Нью-Джерси после того, как ей не удалось получить средства, необходимые для продолжения деятельности.
Компания пыталась удержаться на плаву с помощью сложной сделки по продаже привилегированных акций и варрантов, целью которой было привлечение $1 млрд. Однако в прошлом месяце эта сделка была отменена, что заставило компанию объявить о последней попытке привлечь $300 млн от инвесторов.
Но ни этой попытки привлечения средств, ни серии закрытий магазинов оказалось недостаточно. Как ожидается, Bed Bath & Beyond воспользуется процедурой банкротства, чтобы получить время для ликвидации части или большей части своих активов. Отдельные акционеры, вероятно, будут в процессе этого просто «стерты».
Если найдется претендент на покупку бизнеса компании, Bed Bath & Beyond будет стремиться к продаже и выступит против ликвидации.
Сеть магазинов, которая когда-то была очень популярным элементом жизни для американского пригорода, ранее пыталась перестроить свою деятельность, чтобы бороться с падающим спросом на продукцию под собственной торговой маркой. Эта попытка в конечном итоге оказалась безрезультатной: в квартале, закончившемся 26 ноября, Bed Bath & Beyond понесла убытки в размере около $393 млн и сократила продажи на 33%.
5. Нефть подешевела на фоне более широких экономических опасений
Цены на нефть упали, продолжив свое недавнее падение на этой неделе, так как трейдеры ожидают ухудшения перспектив мирового спроса.
Сохраняются опасения, что рост процентных ставок приведет к более широкому экономическому спаду, особенно в экономике США, крупнейшего в мире потребителя сырой нефти.
К 04:17 по восточному времени (08:17 по Гринвичу) фьючерс на торговался на 0,51% ниже по цене $77,47 за баррель, а контракт на упал на 0,56% до $81,00 за баррель.
На прошлой неделе рынок сырой нефти перешел к первому недельному убытку за последние 5 недель, после того как данные показали, что предполагаемый спрос на бензин в США снизился на 3,9% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.
*Компания Meta признана в России террористической организацией и запрещена
Пользователи смогут использовать WBETH в DeFi-протоколах за пределами биржи. При этом они продолжат получать вознаграждение за стейкинг на основной платформе.
27 апреля откроется возможность конвертации синтетического актива BETH в WBETH в соотношении 1:1. В компании предупредили, что в дальнейшем это значение может измениться, «поскольку стоимость WBETH будет увеличиваться со временем».
Сектор децентрализованных финансов (DeFi) продолжает привлекать повышенное внимание криптовалютных инвесторов. Наиболее важные события и новости последних недель ForkLog собрал в дайджесте.
Основные показатели DeFi-сегмента
Объем заблокированных средств (TVL) в DeFi-протоколах упал до $48,76 млрд. Лидером стал Lido с показателем $11,45 млрд, а вторую и третью строчки рейтинга удерживают MakerDAO ($7,39 млрд) и AAVE ($5,16 млрд) соответственно.
Объем торгов на децентрализованных биржах (DEX) за последние 30 дней составил $70,4 млрд.
Uniswap продолжает доминировать на рынке некастодиальных бирж — на ее долю приходится 62,1% совокупного оборота. Вторая DEX по объему торгов — PancakeSwap (14,4%), третья — SushiSwap (6%).
Разработчики PancakeSwap переведут CAKE на дефляционную модель
Команда PancakeSwap предложила изменить токеномику DeFi-проекта. Инициатива подразумевает переход от текущей модели с высокой инфляцией utility-токена CAKE к нейтральной эмиссии или дефляции «с реальной доходностью и полезностью».
CAKE Tokenomics v2.5 предполагает снижение годовой эмиссии CAKE с 20% до 3-5% благодаря:
более низкому вознаграждению от стейкинга — 0,35-1 CAKE за блок против 6,65 CAKE;
реальной доходности, получаемой за счет доходов от протокола — стейкерам будет выделяться 5% комиссий от PancakeSwap v3 с ежемесячными уровнями от 0,01% и 0,05% в зависимости от продолжительности блокировки utility-токена;
увеличению веса долгосрочных стейкеров в эмиссии CAKE;
участию в быстрорастущем наборе продуктов PancakeSwap с фокусом на упомянутую категорию пользователей.
Разработчики подчеркнули, что предложение оставит неизменными следующие компоненты:
% от комиссий, выделяемых на выкуп и сжигание CAKE;
% от других продуктов для реализации вышеуказанного процесса;
вознаграждение самых лояльных стейкеров наибольшей долей от эмиссий и торговых сборов.
Команда рассчитывает получить отзывы сообщества посредством формы обратной связи и реакции в соцсетях.
SafeMoon договорилась с хакером о возврате 80% средств
О достигнутом соглашении с хакером команда биржи сообщила в подписи к транзакции с адреса развертывания.
«В частности, SafeMoon примет 80% от суммы, а другая сторона сохранит остаток в качестве награды. Платформа также согласилась не подавать никаких судебных исков. После тщательного изучения обстоятельств мы считаем, что это наилучшим образом отвечает интересам SafeMoon и сообщества», — написала команда.
Неизвестный сразу после инцидента вступил в переписку с разработчиками проекта и заверил их в намерении вернуть средства. Атаку на протокол он назвал «случайной».
Хакер вывел $11 млн из DeFi-протокола Yearn Finance
13 апреля злоумышленник украл из DeFi-протокола Yearn Finance криптоактивы на $11,6 млн через эксплойт в контракте стейблкоина платформы — yUSDT.
Основной причиной ошибки стала неправильная настройка yUSDT, который представляет собой аналог «стабильной монеты» от Tether.
Согласно информации аналитиков PeckShield, хакер смог выпустить более 1,2 квадриллиона yUSDT, используя депозит в 10 000 USDT. После чего он обменял созданные монеты на другие стейблкоины, включая DAI, USDT, USDC, BUSD, TUSD.
Взломщик использовал первую версию протокола Aave для создания большого массива свопов. Однако команда проекта заявила, что сама сеть не пострадала.
Представители Yearn Finance также сообщили о начале расследования. По их словам, проблема связана «с устаревшим протоколом iearn, запущенным в 2020 году, и пулом ликвидности». Хранилища второй версии платформы находятся в безопасности.
Аналитики Nansen зафиксировали, что хакер уже распределил средства по трем адресам в ETH, DAI, USDC и BUSD.
Хакер вывел из DeFi-протокола Hundred Finance около $7 млн
Лендинговый протокол Hundred Finance подвергся хакерской атаке, нацеленной на пулы в сети L2-решения Optimism. Разработчики оценили сумму ущерба примерно в $7 млн.
Согласно PeckShield, неизвестный манипулировал ценой токена hWBTC, чтобы опустошить кредитный пул:
«Основная причина заключается в том, что атакующий пожертвовал 200 WBTC, чтобы взвинтить обменный курс hWBTC, так что даже крошечная сумма (2 Wei) может опустошить текущие лендинговые пулы».
Команда проекта сообщила, что связалась с хакером и ведет переговоры со специализирующимися на кибербезопасности компаниями. По словам разработчиков, они нацелены достичь соглашения со взломщиком.
Также на ForkLog:
Команда Kyber Network призвала вывести средства из-за уязвимости.
Сообщество Uniswap одобрило развертывание протокола на Polygon zkEVM.
Разработчики 1inch Network добавили поддержку zkSync Era.
Подписывайтесь на ForkLog в социальных сетях
Нашли ошибку в тексте? Выделите ее и нажмите CTRL+ENTER
Рассылки ForkLog: держите руку на пульсе биткоин-индустрии!
