Те из Google они представили что-то, что, по крайней мере по их словам, это не просто модель. Это активный ингредиент: AlphaEvolve, система, способная оптимизировать алгоритмы, вычислительные ресурсы, математические формулы — и себя. Название говорит само за себя: она не просто исполняется. Она будет развиваться.
Заявленная цель проста: ускорить разработку искусственного интеллекта, устранить узкие места, найти короткие пути решения проблем, которые до вчерашнего дня считались... сложными. Или невозможными. Но поражает не столько амбиции. А механика.
AlphaEvolve, множество новых центров обработки данных без постройки хотя бы одного
Одним из первых результатов, приписываемых AlphaEvolve, является восстановление 0,7% глобальной вычислительной мощности Google, просто оптимизировав внутреннее управление сервером. На практике это как если бы они добавили целые центры обработки данных, не залив ни грамма бетона.
Та же логика применима и к моделям. AlphaEvolve улучшился более чем на 30% ускорение ядер FlashAttention, сократили время обучения и сделали возможным тип вычислений, который никто не мог оптимизировать в течение 56 лет: умножение матриц.
300-летние проблемы, решенные за считанные дни
На научном фронте AlphaEvolve начала продвигаться на территории, куда до сих пор отваживались заходить только отдельные математики и бесконечные доски. Она решала открытые проблемы на протяжении трех столетий и достигла 75% успешных решений 50 математических задач, все еще актуальных в академическом сообществе. Среди них новая оценка «числа поцелуя» в 11 измерениях: 593 касательных сферы.
Это не спортивные рекорды. Это изменения в самой структуре знаний. И они не исходят от группы ученых, находящихся под давлением. Они исходят из модели, которая совершенствуется по мере работы.
AlphaEvolve открывает (на этот раз по-настоящему) фазу, в которой мы перестаем понимать, что происходит
AlphaEvolve создает цикл: он оптимизирует систему, которая генерирует лучшую модель, которая в свою очередь делает ее более эффективной. На жаргоне это называется рекурсивным самосовершенствованием. В реальном мире это начало фазы (у нас это есть уже мельком увидел чипсы), где модели становятся слишком быстрыми для детального анализа.
Прогресс больше не линейный. Он сложный. Google уже говорит о триллионном увеличении вычислительной мощности к 1 году. Если цифры верны, процесс может ускориться до такой степени, что не останется и следа.
Структурное и не очень заметное преимущество
Пока другие работают над интерфейсами, чат-ботами и голосовыми помощниками, Google продвигает подводную часть айсберга: глубокую оптимизацию, невидимые системы, архитектуры, которые улучшают другие архитектуры.
Согласно представленным данным, к 2027 году 50% новых алгоритмов будут разработаны с поддержкой ИИ, при этом инженеры-люди сосредоточились не на реализации, а на формулировании проблемы.
Итог: люди задают вопросы, машины заняты.
Это гонка, которая разыгрывается на дне экосистемы. Но именно там определяется темп. И если AlphaEvolve сработает так, как они говорят, у Google может быть не просто преимущество. Но и рычаг.
