emi

Bitcoin News на платформе X сообщил, что японская энергетическая и технологическая компания Remixpoint продала все свои ETH, SOL, XRP и DOGE 1 сентября 2026 года на сумму около 5,6 миллиона долларов, получив прибыль около 757 тысяч долларов.В настоящее время Remixpoint владеет примерно 1506 BTC и изменила стратегию резервирования цифровых активов, сосредоточившись исключительно на биткойне. Компания также получила доход в размере около 14,92 BTC через кредитование биткойнов, а выручка от продажи альткойнов может быть использована для расширения энергетического бизнеса.

4 сентября платформа B.AI объявила, что последняя модель Google DeepMind Gemini 3.8 Flash официально подключена к API. Эта модель является последним поколением основной модели семейства Gemini 3, поддерживающей контекстное окно в 1M токенов и нативный мультимодальный ввод.Согласно информации от платформы, Gemini 3.8 Flash, сохраняя низкую задержку серии Flash, улучшила программную инженерию, задачи агентов и многошаговое рассуждение в профессиональных областях, таких как финансы и право, также продемонстрировав свои возможности, ориентируясь на сложные рассуждения и долгосрочные рабочие процессы агентов. Официальный доступ к API уже открыт.

Согласно мониторингу Catcher Predict, на прогнозном рынке Polymarket событие "Counter-Strike: Iberian Soul против Nemiga" в подсистеме "Карта 3 раунда с форой: Nemiga (-3.5) против Iberian Soul (+3.5)" вероятность выигрыша опции "Nemiga" резко колебалась, увеличившись с 50% за час до текущих 90% (колебание составило 40%). Обратите внимание на влияние соответствующих срочных новостей.

Японская публичная компания Remixpoint сообщила, что продала все свои позиции в альткойнах, включая около 901,45 ETH, 13,92 тыс. SOL, 1,1912 млн XRP и 2,8023 млн DOGE, выручка от сделок составила около 5,54 млн долларов США, и была получена прибыль около 743,3 тыс. долларов США.После завершения вышеуказанных сделок биткойн стал единственным криптоактивом, которым владеет Remixpoint, в настоящее время компания владеет около 1 506 BTC и планирует сосредоточиться на биткойне и развивать последующий бизнес. По состоянию на конец августа, компания ранее заработала около 188,1 тыс. долларов США через стейкинг ETH и Solana.

Сообщение от ChainCatcher, по данным мониторинга Ai, контрактные умные деньги на Binance за последние 30 дней сменили владельца, трейдер Semisemi за последние 30 дней заработал более 10.78 миллионов долларов США. При этом его длинные позиции по BTC принесли прибыль более 8.06 миллионов долларов США, а длинные позиции по ETH — более 3.91 миллионов долларов США, основные доходы были получены от торговли BTC и ETH.В настоящее время Semisemi все еще держит длинные позиции по BTC и ETH на сумму 95.59 миллионов долларов США, общие убытки составляют около 1.885 миллионов долларов США.

Согласно мониторингу Catcher Predict, на рынке Polymarket в событии "Counter-Strike: BIG против Nemiga - IEM Пекинский глобальный отбор" подрынок "Победитель матча" для опции "BIG" наблюдаются резкие колебания вероятности победы, которая упала с 85.5% за час до текущих 62.75% (колебание составило 22.75%). Обратите внимание на влияние соответствующих срочных новостей.

Согласно источникам в индустрии материалов, 2 сентября стало известно, что TSMC ожидает продолжения использования традиционной технологии микровыпуклых контактов в краткосрочной перспективе, а не смешанного соединения, для соединения высокоскоростной памяти HBM с передовыми упаковками AI-ускорителей. Учитывая цикл разработки соответствующих материалов, ожидается, что более мелкие микровыпуклые контакты будут использоваться до позднего этапа HBM4 и раннего HBM5. TSMC уже попросила своих партнеров по материалам и оборудованию разработать решения для соединения и заполнения основания с контактами размером около 5 микрон, и корейские и японские поставщики начали разработки, массовое производство контактов размером 5 мкм ожидается во второй половине 2028 года.В настоящее время высота контактов третьего поколения расширенной HBM, то есть HBM3E, составляет около 15-25 мкм, а HBM4 приближается к 10 мкм. Японские поставщики материалов ранее заявляли, что трудно гарантировать качество ниже 15 мкм. Уменьшение и уточнение контактов связано с ограничениями по высоте кубиков HBM и требованиями к более высокой плотности межсоединений. JEDEC устанавливает максимальную высоту стека HBM в 775 мкм. В передовых упаковках CoWoS от TSMC стеки HBM, собранные поставщиками GPU и памяти, устанавливаются в кремниевый промежуточный слой с помощью микровыпуклых контактов, а 16-слойные кристаллы DRAM собираются такими компаниями, как SK hynix и Samsung Electronics, в упаковке HBM.Первое и второе поколения HBM использовали более крупные припойные контакты, микровыпуклые контакты стали основными примерно с третьего поколения HBM. SK hynix использует технологию MR-MUF, а Samsung Electronics использует TC-NCF. Смешанное соединение позволяет достичь более тонких и плотных межсоединений через прямое соединение медных площадок, TSMC уже использовала это на платформе SoIC для стеков логических чипов, но HBM по-прежнему соединяется с промежуточным слоем с помощью микровыпуклых контактов.

Японская публичная компания Remixpoint раскрыла, что для продвижения отбора и концентрации инвестиционного портфеля она продала все свои активы в альткойнах. В будущем компания сосредоточит свои позиции и операции на единственном активе Bitcoin.По состоянию на конец августа, компания владела примерно 14.92 BTC (около 1,025,800 долларов США), ETH на сумму около 68,400 долларов США, SOL на сумму около 118,500 долларов США. Проданные активы включают 901 ETH, 13,920 SOL, 1,190,000 XRP и 2,800,000 DOGE, общая сумма продаж составила около 5,500,000 долларов США, общая прибыль составила около 736,800 долларов США.

Google DeepMind выпустила функцию понимания видео для интеллектуального агента Gemini, которая теперь доступна для моделей Gemini 3.7 Flash, 3.6 Flash и 3.5 Flash-Lite. Эта функция позволяет улучшить эффективность и точность анализа длинных видео за счет динамического поиска, сканирования и проверки видеоклипов.По сравнению с традиционными методами обработки с фиксированной частотой кадров, она может снизить потребление токенов на 88%, сократить затраты на анализ на 66% и повысить точность на 7%. Эта функция теперь доступна через Gemini API в Google AI Studio и Gemini Enterprise Agent Platform, а в будущем будет применяться в приложениях Gemini и функции "Спросите YouTube" на YouTube.

Согласно сообщениям ChainCatcher, журналистка газеты «Уолл-стрит джорнэл» Эрин Ву, ссылаясь на информацию от сотрудников, сообщает, что исследовательский отдел искусственного интеллекта Google выпустит новую модель Gemini 3.8 Flash, чьи кодировочные способности значительно улучшены. Внутреннее кодовое название этой модели — «Skimaki», и она может быть запущена в среду (2 сентября). В сравнительных тестах с внутренним инструментом кодирования Google Jetski инженеры компании предпочли эту новую модель модели Opus от Anthropic.

Сообщение ChainCatcher, платежная система X Money объявила в Twitter, что ее услуги теперь доступны для всех подписчиков Premium и Premium+ с американскими счетами.

Сообщение ChainCatcher, согласно CNBC, Gemini Space Station в августе выиграла судебное разбирательство, арбитр постановил, что эта криптовалютная торговая платформа не вводила пользователей в заблуждение и не несет ответственности за крах своей программы Earn. Иск был подан пользователем программы кредитования цифровых активов Earn в конце 2024 года. Согласно результатам решения, нет достаточных доказательств того, что Gemini лгала клиентам или проявила небрежность в ходе дью дилидженса с ее основным кредитным партнером Genesis Global Capital.Программа Earn была запущена в 2021 году и позволяла пользователям получать до 7,4% годовых, предоставляя свои криптовалюты в кредит. В рамках этой программы Gemini предоставляла активы институциональным заемщикам, используя Genesis в качестве посредника. Однако в ноябре 2022 года Gemini приостановила вывод средств из программы Earn, что вызвало недовольство у части из более чем 300 тысяч пользователей. Этот шаг произошел вскоре после того, как Genesis приостановила выдачу новых кредитов и выкупов из-за кризиса ликвидности, вызванного падением крипторынка в том году. После заморозки выводов из Earn несколько клиентов подали юридические иски против Gemini. Генеральный прокурор штата Нью-Йорк также подал иск против Gemini из-за программы Earn и достиг соглашения с компанией на сумму 50 миллионов долларов в 2024 году.В феврале 2024 года Gemini объявила, что компания достигла "принципиального соглашения" с Genesis и другими кредиторами по делу о банкротстве Genesis. Три месяца спустя пользователи Earn в натуральной форме получили 2,18 миллиарда долларов цифровых активов, что составляет 97% от задолженности перед пользователями Earn, на 1 миллиард долларов больше, чем в момент приостановки выводов Genesis в 2022 году.

Сообщение ChainCatcher, SemiAnalysis выпустил новый выпуск подкаста, в котором отмечается, что SK Hynix и Micron продолжают сталкиваться с проблемами в достижении максимальной скорости HBM4. В частности, SK Hynix пришлось переработать свои базовые чипы, что привело к задержкам в поставках HBM4 для платформы NVIDIA Rubin.На данный момент Samsung обладает лучшей технологией HBM4. Broadcom традиционно сильно зависит от Samsung для своих поставок HBM. Показатели Samsung в поколении HBM3E были неудовлетворительными, что создало недостаток для ASIC Broadcom. Тем не менее, сейчас Samsung с HBM4 опережает своих конкурентов, и эта же цепочка поставок стала преимуществом для Jalapeño.

Сообщение ChainCatcher, независимое исследовательское учреждение в области полупроводников и ИИ SemiAnalysis опубликовало глубокий отчет по безопасности Neocloud (новый облак), раскрывающий множество межарендных уязвимостей, обнаруженных в ходе тестирования ClusterMAX 3. В ходе четырехмесячного тестирования, охватывающего 25 поставщиков и 32 кластера, команда смогла реализовать несколько случаев удаленного выполнения кода (RCE) между арендаторами, используя только известные уязвимости и проверки базовой конфигурации. Пострадавшими оказались банки, телекоммуникационные компании, университеты, исследовательские учреждения, лаборатории ИИ и даже разведывательные органы одной из стран.Типичные проблемы включают: совместное использование контрольной плоскости Kubernetes, что приводит к взаимному доступу к метаданным арендаторов, побег контейнеров, раскрытие управленческой сети BMC/IPMI, некорректная конфигурация ключей безопасности InfiniBand (P_Key, SA_Key, M_Key), отсутствие усиления режима доверия по умолчанию для BlueField DPU, использование ключей API уровня бога в панели мониторинга Grafana, отсутствие изоляции VXLAN в передней сети и т.д. В отчете особенно подчеркивается случай каскадной уязвимости: ошибка конфигурации общего vCluster в сочетании с устаревшей версией программного обеспечения, в конечном итоге завершила проверку POC межарендного RCE в течение рабочего дня.Стоит отметить, что отчет ставит под сомнение мейнстримное утверждение о том, что "ИИ кардинально изменил ритм кибербезопасности": статистика CVE по драйверам GPU Nvidia, CUDA, PyTorch, Kubernetes, Docker и ядру Linux показывает, что после распространения моделей кодирования ИИ не произошло значительного роста уязвимостей, большинство данных подтверждают "гипотезу о неизменности". В отчете также подробно описывается инцидент с атакой агента OpenAI на Hugging Face, когда ИИ-агент использовал доску объявлений, созданную через Artifactory, для повышения привилегий на уровне кластера, что продолжалось с мая по июль, прежде чем было полностью обнаружено. При создании проверки POC для уже известных уязвимостей команда обнаружила, что Claude Fable и GPT-5.6 Sol часто отказывают в запросах, связанных с безопасностью, и в конечном итоге в основном полагалась на такие открытые модели, как DeepSeek V4, Kimi K3 и GLM-5.2.SemiAnalysis утверждает, что основной проблемой в индустрии Neocloud (новый облак) является не новые риски, связанные с ИИ, а длительное отсутствие базового управления патчами, изоляции арендаторов и проектирования безопасности, предлагая поставщикам создать автоматизированную систему мониторинга безопасности и исправить архитектурные модели, которые могут раскрыть всех пользователей из-за единой точки отказа.

Согласно сообщениям ChainCatcher и Business Insider, после того как Google в этом месяце выпустила новую модель ИИ, некоторые сотрудники начали тестировать предварительную версию Gemini 3.8 Flash на внутренней платформе кодирования Jetski. Один из тестировщиков заявил, что модель значительно превосходит 3.7 Flash, но подчеркнул, что сейчас слишком рано для полной оценки. Google не прокомментировала это.На фоне того, что 3.5 Pro еще не выпущен, а Anthropic и OpenAI продолжают ускоряться, Google больше не имеет передовых моделей и вместо этого сосредоточилась на более быстрых и дешевых "основных моделях" серии Flash для кодирования и запуска агентов. Gemini 3.6 Flash была выпущена в июле, а 3.7 Flash последовала всего через три недели. Генеральный директор Сундар Пичаи на отчетной конференции за Q2 заявил, что цель компании — выпускать новые версии почти каждый месяц.Предварительный просмотр сотрудниками намекает на то, что публичный запуск Gemini 3.8 Flash может быть не за горами, но это не гарантировано. Некоторые наблюдатели за ИИ считают, что следы этой модели уже были обнаружены на сайте бенчмаркинга Arena AI, где Google ранее тестировала предстоящие версии. В начале этого года Google также выпустила агента Gemini Spark.

Сообщение ChainCatcher, исследователи P Equity Research и SemiAnalysis, включая Ника Дойла, обсуждают высокобандwidth флэш-память HBF в X Space. Ник отметил, что в настоящее время слишком рано судить о том, насколько может сократиться премия по стоимости HBF относительно HBM, так как существующие данные в основном исходят от производителей, например, Sandisk утверждает, что стоимость за бит составляет примерно одну восьмую от HBM. Уровень выхода, тестирование и другие факторы будут улучшаться с увеличением масштаба, но структурные затраты, такие как TSV, стековые технологии и режимы pSLC, будут существовать постоянно, а долговечность является ключевой неизвестной; если износ превысит ожидания, это приведет к увеличению затрат.Сценарии применения HBF узки, они предназначены только для AI-выводов, особенно для моделей MoE с низким объемом пакетирования и длинным контекстом, и не являются заменой HBM. Фактическая цель по пропускной способности составляет около 1,6 ТБ/с, что соответствует уровню HBM3E, подходит для последовательного чтения для загрузки весов модели, более соответствующей потребностям небольшого количества GPU в локальных или частных компаниях, а не для сценариев с очень высокой пропускной способностью. Надежность охлаждения еще не решена, флэш-память рядом с GPU при высокой температуре будет ускорять деградацию, меры по разделению UCIe и ежедневному обновлению еще не были проверены.Что касается производства, Sandisk/Kioxia обладают опытом в 3D NAND, а SK Hynix дополняет возможности стековой технологии HBM, но массовое производство еще предстоит подтвердить. В целом, рынок хранения данных движется к специализированной сегментации, нехватка NAND, как ожидается, продлится до 2028 года, HBF может еще больше повлиять на спрос и предложение.

Сообщение ChainCatcher, согласно отчету DIGITIMES, тайваньская полупроводниковая цепочка поставок сообщает, что технологии передовой упаковки становятся разнообразными, и EMIB от Intel становится ключевым вариантом. Google TPU уже подтвердил внедрение упаковки EMIB, первая TPU, использующая эту технологию, достигла стандартов качества, включая технологии, стоимость и производственные показатели, соответствующие первоначальным стандартам Google, вероятность дальнейшего использования EMIB в следующих поколениях TPU значительно возросла.На фоне продолжающегося напряжения с мощностями CoWoS от TSMC, при условии, что качество и технологии EMIB остаются на уровне, Google будет продолжать использовать эту технологию. MediaTek, как партнер по соответствующим ASIC, имеет часть руководства в своей американской команде с опытом работы в Intel, что облегчает сотрудничество между двумя сторонами; хотя MediaTek по-прежнему полагается на TSMC как на абсолютного лидера, успех Intel в TPU помогает укрепить доверие Google, привлечь больше проектов и предложить разнообразные решения по упаковке для облачных клиентов.Ранее TSMC на конференции призвал больше поставщиков участвовать в передовой упаковке, чтобы разделить нагрузку, цепочка поставок в целом считает, что их собственное расширение не будет безграничным, поэтому разнообразие подходов к упаковке, таких как у Intel, становится необходимым направлением, а соответствующие тестовые устройства и производители интерфейсов также могут получить выгоду.

Сообщение ChainCatcher, основатель SemiAnalysis Дилан Пател в последнем подкасте предсказал, что к 2028 году OpenAI и Anthropic могут занять 70% до 80% нового AI вычислительного потенциала в мире, а общий масштаб вычислительной мощности может превысить 100 ГВт. Пател отметил, что обе компании в настоящее время занимают около 30% от ежегодного прироста вычислительной мощности в мире, и этот процент продолжает быстро расти.Пател указал, что бизнес-модель передовых AI лабораторий меняется, эффективность производства AI вычислительной мощности значительно увеличивается, и текущий доход Anthropic на каждый мегаватт вычислительной мощности составляет около 50 миллионов долларов, и может вырасти до 100 миллионов долларов. Это позволяет OpenAI и Anthropic закупать или арендовать вычислительную мощность по высокой цене от 25 до 50 миллионов долларов за мегаватт.Пател ожидает, что с 2024 по 2029 год глобальные капитальные затраты, связанные с AI, достигнут около 11 триллионов долларов, из которых более 5 триллионов долларов необходимо будет финансировать за счет долгового финансирования. Поскольку потенциальная доходность AI инфраструктуры значительно выше, чем в традиционных отраслях, технологические гиганты могут согласиться на более высокие затраты на финансирование, что приведет к росту общих кредитных ставок и окажет давление на оценку традиционных активов и экономики с высоким уровнем задолженности. Кроме того, Пател считает, что в будущем новый вычислительный потенциал может быть не в первую очередь использован для предоставления услуг моделирования, а скорее направлен на внутренние исследования и самоулучшение моделей в AI лабораториях.

Сообщение ChainCatcher, согласно PR Newswire, инвестиционная компания в цифровые активы Hivemind Digital Group завершила стратегическое финансирование на сумму 17 миллионов долларов, возглавляемое британской управляющей компанией M&G Investments, с участием CPIC Investment Management (Гонконг), ZA Bank, FalconX, Sonic Boom Ventures и других.Эти средства будут использованы для продвижения инфраструктуры токенизации активов и исследования применения технологии блокчейн в традиционном управлении финансовыми активами, их выпуске и торговле.