На глобальной встрече, состоявшейся 17 сентября 2026 года, AWS представила концепцию расширения использования искусственного интеллекта посредством инфраструктурных уровней, включающих Trainium для вычислений, Bedrock для инференса и AgentCore для создания агентов. Matt Wood, руководитель направления искусственного интеллекта и технологий в AWS, заявил, что компания хочет широко распространять инструменты искусственного интеллекта и сделать их доступными в широком масштабе — подобно тому, как облачные вычисления помогли распространить вычислительные ресурсы.
Встреча не ограничилась представлением концепции: стартап Odyssey провёл живую демонстрацию моделей миров — систем, которые изучают физику, причинно-следственные связи и поведение людей, наблюдая большие объёмы видео, вместо того чтобы полностью полагаться на вручную прописанные правила.
Модели миров выходят за рамки игровых симуляций
Odyssey представила Odyssey-3 — последнюю базовую модель миров, обученную и запущенную на Trainium3. Согласно демонстрации, модель способна использовать усвоенное понимание мира для управления роботами, работы человекоподобных роботов, вождения транспортных средств, управления беспилотниками, обучения других систем искусственного интеллекта, а также запуска видеоигр.
Компания также объявила о выпуске Agora-2 — мультиагентной модели, которая одновременно помещает несколько разумных сущностей в один и тот же симулируемый мир. Wood и Oliver Cameron, генеральный директор Odyssey, непосредственно вошли в симуляцию с помощью двух контроллеров, а присутствующие наблюдали за их взаимодействием и сражением внутри среды, сгенерированной искусственным интеллектом. Agora-2 поддерживает до 20 участников в одной симуляции без использования игрового движка в фоновом режиме.
Cameron считает, что модели миров могут достичь переломного момента, сопоставимого с тем, который GPT-3 ознаменовал для языковых моделей, и использоваться в робототехнике, автономном вождении, науке, здравоохранении, образовании, играх, обороне и энергетике. Это видение основано на утверждении, что после того, как модель изучит принципы работы мира, она сможет осваивать новые задачи с меньшим объёмом специфичных для задачи данных, чем предыдущие системы.
Trainium привлекает стартапы в сфере искусственного интеллекта
AWS заявила, что Odyssey-3 работает на Trainium3 с коэффициентом использования, превышающим 80% вычислительных операций модели, что компания назвала примерно вдвое более высоким показателем по сравнению со средним значением по отрасли. Эти модели нуждаются в непрерывных вычислениях на протяжении недель — такой режим работы, по словам AWS, создаёт трудности для универсального оборудования.
В список стартапов, создающих решения на базе Trainium, входят DeCart AI, разрабатывающая интерактивные среды в реальном времени, Neura Robotics, занимающаяся физическим искусственным интеллектом, Reactor, создающая инфраструктуру для моделей миров, Splash Music, разрабатывающая генерацию музыки, и Poolside, занимающаяся генерацией кода.
Что меняется на практике?
Материал показывает, что AWS стремится представить себя не просто поставщиком вычислительных ресурсов, а интегрированным уровнем, охватывающим всё — от чипов и инфраструктуры до инференса и агентов. Это может быть важно для компаний, которым необходимо обучать модели, работающие в течение длительного времени, или создавать системы, взаимодействующие с динамическими средами. Однако большинство приведённых показателей эффективности и цифр были предоставлены AWS или участвующими компаниями, поэтому к ним следует относиться как к утверждениям поставщиков до тех пор, пока их не подтвердят независимые испытания. Кроме того, сама демонстрация не доказывает готовность моделей миров к производственному использованию в чувствительных отраслях и не определяет стоимость предоставления этих систем или коммерческие условия их использования.