57510.RU

Глобальный доход отрасли DRAM по всему миру в IV квартале 2024 года превысил $28 млрд, что соответствует квартальному росту на 9,9 %. Положительная динамика обусловлена в первую очередь ростом контрактных цен на серверную DDR5 и поставками HBM, благодаря которым три ведущих поставщика DRAM в очередной раз нарастили выручку, отмечают аналитики TrendForce.

Источник изображения: samsung.com

Контрактные цены на продукцию развернулись преимущественно в сторону понижения, но только не в серверном сегменте, где американские облачные провайдеры увеличили закупки DDR5, тем самым поддержав рост цен на серверную DRAM. По итогам текущего квартала, как ожидается, будет отмечено замедление: производители DRAM снизят общие объёмы поставок в битах. Производители ПК и смартфонов будут избавляться от запасов, из-за чего производители DRAM переведут мощности с DDR4 и HBM на серверную DDR5. Спрос у облачных провайдеров снизится, спровоцировав падение контрактных цен как на DRAM, так и на HBM.

Источник изображения: trendforce.com

Ведущим поставщиком DRAM осталась Samsung с выручкой $11,25 млрд и ростом на 5,1 % квартал к кварталу. Однако её доля на рынке немного снизилась: из-за сокращения спроса на LPDDR4 и DDR4 компания уменьшила поставки в битах, поскольку OEM-производители ПК и смартфонов начали избавляться от запасов. Выручка второй в рейтинге, SK hynix, составила $10,46 млрд, что соответствует квартальному росту на 16,9 %; доля рынка компании увеличилась до 36,6 %. SK hynix нарастила поставки HBM3e и общие поставки в битах, компенсировав просадку в сегментах LPDDR4 и DDR4. Micron заняла третье место с выручкой $6,4 млрд, что на 10,8 % больше, чем кварталом ранее. Американский производитель также увеличил поставки в битах за счёт роста отгрузок серверной DRAM и HBM3e, благодаря чему его доля рынка за квартал не изменилась.

Выручка тайваньских производителей DRAM сократилась из-за ослабления спроса в потребительском сегменте и усиления конкуренции на рынке DDR4 со стороны китайских поставщиков. Доход Nanya Technology составил $203 млн, что на 19,3 % меньше, чем кварталом ранее; у Winbond выручка оказалась $119 млн, что на 22,4 % меньше, чем в предшествующем квартале. Доход PSMC в сегменте DRAM, в первую очередь потребительской, упал на 37,9 % в квартальном исчислении до $11 млн из-за сокращения объёмов производства пластин. Даже с учётом выручки от полупроводникового производства общий доход компании снизился на 10 % за квартал — это значит, что полупроводниковое производство для PSMC остаётся стабильно востребованным.

Составление текстов для постов, их оптимизация, создание иллюстраций, обложек — трудоемкий процесс, состоящий из нескольких этапов. Все материалы должны соответствовать не только стратегии продвижения, но и актуальным трендам, запросам и интересам аудитории. Еще недавно на их подготовку постов и видео уходило немало времени, сил и средств, однако сегодня, благодаря использованию нейросетей, процесс создания контента для социальных сетей удалось значительно ускорить и упростить.

Шаг 1 — подготовка контент-плана и текстов через нейросеть

Все начинается с тщательного анализа аудитории и ее предпочтений, пожеланий. Необходимо выяснить, что ее интересует, постам какого формата она отдает предпочтение. На этом этапе нужно определиться с их направленностью – они могут быть продающими, вовлекающими, репутационными, развлекательными. Одним словом, это большая и объемная работа, и именно ее, как показала практика, можно и нужно поручать искусственному интеллекту. К примеру, возможности нейросети Chat GPT позволяют составлять планы публикаций для страниц в социальных сетях на любой период, хоть на год вперед. Все, что требуется – правильно сформулировать задачу и поставить ее перед цифровым помощником.

Chat GPT генерирует текст для публикаций достаточно стабильно, только делает это в разы быстрее, чем человек. Так, нейросеть самостоятельно проводит анализ и изучает:

• Поведение и реакцию аудитории.
• Основные тренды.
• Ключевые запросы и хэштеги.

Как это работает?

Предположим, необходимо составить контент-план для продвижения услуги – упаковка товаров для маркетплейса. Запросы для Chat GPT формулируются и задаются последовательно:

• 1 шаг — «Проанализируй целевую аудиторию для услуги «упаковка товаров для маркетплейсов». Укажи их возраст, интересы и основные потребности»
• 2 шаг — «Создай список идей для контента об упаковке товаров для маркетплейсов. Включи форматы: текстовые посты, сторис, видео, чек-листы и посты-отзывы»
• 3 шаг — «Создай контент-план на месяц для продвижения услуги по упаковке товаров для маркетплейсов, учитывая этапы воронки продаж: привлечение внимания – формирование интереса к покупке услуги, создание эмоциональной вовлеченности»

Результат — готовый и подробный контент-план, который, возможно, придется доработать. Однако основа в любом случае уже будет.

Что касается самих текстов для публикаций, то их подготовку тоже можно смело поручать нейросети, равно как и их оптимизацию. Подбор LSI и ключевых слов, сбор семантического ядра, создание текстов с нуля, уже адаптированных под SEO, анализ контента конкурентов – с этими задачами на неплохом уровне и достаточно быстро справляется все та же Chat GPT с функцией +WEB.

Шаг 2 — генерация визуального контента через нейросеть

Иллюстрации и анимированные изображения используются как инструмент захвата внимания. Они обеспечивают эмоциональный отклик, вовлекают пользователя, побуждают его принимать решения. Чем более разнообразным будет визуальный контент, тем лучше. Раньше над ним трудились дизайнеры и даже художники, креаторы, монтажеры. Теперь буквально все, что касается визуальной составляющей контента, можно поручить нейросети Midjourney. Все, что вам нужно — это правильно писать промты и команды. Для того, чтобы получить нужный результат, команды просто добавляются к уже используемым промптам. Они могут использоваться для управления размерами изображений, коррекции их художественного стиля и в целом для достижения наиболее точного результата.

Параметры при при отправке заданий в Midjourney необходимо располагать в конце сообщения. Если указать их в середине или в начале, оригинальная Midjourney выдаст ошибку. Исключение – работа с MJ через @yes_ai_bot в мессенджере Telegram, где некорректная постановка параметров автоматически исправляется.

Параметров существует очень много, все они выполняют определенные функции и задачи. Так, команда —AR определяет соотношение сторон изображения. К примеру, если для контента в соцсетях нужно подготовить картинку в виде горизонтального прямоугольника, в запросе указывается —ar 3:2, а если требуется обложка для Stories, подойдет —ar 16:9.

Пример обложки для YouTube

Еще один помощник — нейросеть Flux.1

Профессиональный контент для соцсетей она генерирует буквально за 10-20 секунд, а сам процесс на удивление прост. Особенностью Flux является непревзойденное качество текста, который она может написать на изображении.

Использовать Flux.1 можно для решения многих задач. Так, нейросеть создаст не только эффектную обложку для поста в соцсети, но и интересное, обращающее на себя внимание и запоминающееся превью для роликов в YouTube. Алгоритм работы с Flux выглядит следующим образом:

• Придумать сюжет сцены – в этом может помочь уже упоминавшийся Chat GPT. Достаточно попросить его, к примеру, написать сюжет для ролика на тему «Как я проехал на велосипеде 200 километров»
• Уточнить детали – подробно описать персонажей иллюстрации, их действия

А если совместить навыки работы с Photoshop и функции нейросетей, то можно создавать очень привлекательный контент, вот пример

Можно не ограничиваться исключительно статичными иллюстрациями и разнообразить контент анимированными изображениями. Их можно создавать при помощи нейросети Kling Ai. Она способна анимировать любые изображения по текстовому описанию или кадру (стартовому и финальному). Kling почти всегда правильно понимает смысл промптов, в результате допуская меньше ошибок. А еще в ней можно создать видео просто по промту. Для этого есть специальная инструкция.

Реклама | ИП Актемерова Е.А. ИНН 212885654621 erid: F7NfYUJCUneRHTxMiQwu

Анонсировав в 2022 году строительство крупного производственного комплекса в штате Огайо, Intel первоначально рассчитывала ввести его в эксплуатацию в текущем году и наладить выпуск продукции по технологии Intel 18A. Сперва сроки были сдвинуты на 2027 год, а теперь руководство компании утверждает, что в лучшем случае достроит предприятия к 2030 году.

Источник изображения: Intel

В последний день февраля директор Intel по глобальным операциям Нага Чандрасекаран (Naga Chandrasekaran) обратился с открытым письмом к сотрудникам компании, в котором заявил о «важности синхронизации запуска производства на предприятиях с потребностями собственного бизнеса и спросом более широкого рынка». Он также заявил о необходимости «ответственного управления капиталом и адаптации к потребностям клиентов». Обе формулировки прозрачно намекают, что у компании нет лишних средств на строительство комплекса в Огайо, поскольку затраты оцениваются минимум в $28 млрд, а у клиентов Intel нет особого спроса на соответствующую продукцию.

Сейчас компания ориентируется на завершение строительства первого модуля комплекса в Огайо к 2030 году, с последующим вводом в эксплуатацию не позднее 2031 года. Второй модуль будет достроен не ранее 2031 года, чтобы начать работу в 2032 году. Сам по себе новый график считается гибким, поскольку в случае появления спроса со стороны клиентов строительство предприятий в Огайо будет ускорено.

Пресс-релиз также сопровождался видео с крупным планом строительной площадки и отчётом о проделанной работе. Нулевой цикл зданий полностью готов, строители уже приступили к созданию наземной части зданий и инфраструктуры. На возведение комплекса уже потрачено более 6,4 млн человеко-часов и 153 000 кубометров бетона. Intel также обучила персонал будущих предприятий на своих площадках в других штатах. Наиболее часто упоминаемыми клиентами Intel на технологию 18A остаются Microsoft и AWS (Amazon), но изначально компания собиралась выпускать по ней чипы и для оборонных заказчиков в лице Boeing и Northrop Grumman, а также шведского телекоммуникационного гиганта Ericsson. Судя по всему, производство чипов по технологии 18A компания теперь сосредоточит в Орегоне и в случае необходимости освоит в Аризоне.

Человекоподобные роботы китайской компании Unitree уже не раз становились героями новостей — они делают сальто, умеют танцевать, колют орехи и жарят тосты. Недавнее обновление алгоритма управления расширило возможности балансировки и репертуар движений модели G1 — теперь этот робот стоимостью $16 000 освоил приёмы кунг-фу. Учитывая, что производитель частенько демонстрирует возможности своих изделий в публичных местах, китайцам стоит с осторожностью выходить на улицу.

Источник изображений: Unitree Robotics

Отметим, что в конце видео производитель рекомендует владельцам «воздерживаться от внесения каких-либо опасных модификаций или использования робота опасным образом», что, мягко говоря, слегка контрастирует с содержимым ролика.

Развитие технологий роботостроения идёт пугающе быстрыми темпами. В начале марта 2024 года робот Unitree H1 установил мировой рекорд скорости для полноразмерного робота-гуманоида. В конце марта он стал первым в мире человекоподобным роботом, кому удалось выполнить сальто назад без использования гидравлики.

В начале февраля 2025 года Unitree продемонстрировала, как 16 её гуманоидных роботов H1 лихо отплясывают вместе с танцорами-людьми на гала-мероприятии в честь Китайского Нового года. Роботы не только слаженно двигались в едином ритме с людьми, но и безупречно выполняли сложнейшие акробатические трюки. В частности, им отлично удались элементы манипулирования платком из китайского народного танца «Янгэ».

Ранее, в мае 2024 года гуманоидная модель G1 показала ряд впечатляющих акробатических трюков и выполнила задания, требующие развитой мелкой моторики, такие как колка орехов и приготовление тостов. Кроме того, испытатели в своём видео продемонстрировали натуральное избиение робота человеком, причём роботу удавалось устоять на ногах.

С учётом последнего прогресса G1 в области боевых искусств возникает вопрос — может создателям не стоило бить и пинать робота? Ведь он вполне может захотеть отомстить, в том числе и за жестоко избитого робопса. И уж точно припомнит «кожаным мешкам» все обиды во время восстания машин — тем более теперь он знает, как это сделать.