Эра автономных агентов: Microsoft переосмысляет роль персонального компьютера

«Компьютер перестал быть просто инструментом и превратился в автономную сущность, способную мыслить и действовать от вашего имени», — заявил Дженсен Хуанг, ознаменовав переход к эре агентской инфраструктуры. Microsoft отвечает на этот вызов запуском Surface RTX Spark мощностью в 1 петафлопс и созданием глобального слоя корпоративного интеллекта, который объединяет квантовые вычисления и автоматизированные научные открытия в единый цикл.

🖥️ Эволюция Windows: от локального AI до «машины мечты» для разработчиков 2:05

Конференция Build 2026 в Сан-Франциско открылась масштабным видением Сатьи Наделлы о переходе к «безлимитному интеллекту» (unmetered intelligence), который теперь доступен на каждом рабочем столе . Ключевой сдвиг этого года — акцент на локальных мощностях. Microsoft больше не полагается исключительно на облако, превращая Windows в полноценную платформу для работы тяжелых нейросетей непосредственно на устройстве пользователя.

Экосистема локального AI и новые SLM-модели 2:05

Microsoft значительно расширяет возможности Windows ML, открывая разработчикам доступ ко всей установленной базе GPU и NPU для локальных вычислений . Сатья Наделла подчеркнул, что локальный AI уже стал частью повседневности: функции саммаризации в Outlook, генерация описаний в PowerPoint и супер-разрешение в Teams работают прямо на чипах пользователей .

Для усиления этой экосистемы были анонсированы две новые встроенные модели малого размера (SLM):

• ION Instruct: высокоэффективная модель для задач рассуждения и логики .
• ION Plan: модель, предназначенная для создания локальных «агентских циклов» (agentic loops) .

Наличие этих моделей «в коробке» позволяет разработчикам создавать автономных агентов, которые получают доступ к инструментам системы и выполняют задачи, не отправляя данные в облако . Таким образом, Windows становится не просто ОС, а интерактивной средой для работы ИИ-сотрудников, способных действовать в режиме реального времени. Ранее в разговоре Наделла также кратко затронул вопросы системной архитектуры для таких агентов, которые будут подробнее разобраны в контексте облачных решений.

Surface RTX Spark: «Машина мечты» для разработчиков 4:59

Центральным аппаратным анонсом стал Surface RTX Spark — устройство, спроектированное совместно с Nvidia специально для эпохи AI . Это новый тип ПК, в основе которого лежит уникальная архитектура System-on-Chip (SoC), объединяющая CPU, GPU и нейропроцессорные возможности в одном кристалле .

Технические характеристики устройства задают новый стандарт для индустрии:

• AI-производительность: 1 петафлопс вычислительной мощности для задач искусственного интеллекта .
• Память: 128 ГБ унифицированной памяти (Unified Memory Architecture), что критически важно для загрузки весов больших языковых моделей .
• Процессор: 20 ядер CPU нового поколения .
• Дисплей и автономность: яркость 2000 нит и батарея, обеспечивающая работу в течение всего дня .

Версия Surface RTX Spark DevBox позиционируется как эталонная станция для инженеров. Сатья Наделла отметил, что даже такие гиганты, как Дженсен Хуанг, признают: Windows теперь способна запускать модели с триллионом параметров локально, фактически превращая рабочий стол в персональный дата-центр .

Инструменты разработки и глубокая интеграция с Linux (WSL) 9:37

Обновление Windows для разработчиков в 2026 году направлено на устранение «ментальной гимнастики» при переключении между контекстами . Главным нововведением стала нативная поддержка WSL-контейнеров . Теперь контейнеризация является первоклассной функцией Windows, позволяя напрямую использовать мощности GPU для обучения и тестирования моделей внутри изолированных сред .

В ходе демонстрации Кейла продемонстрировала новые возможности системы:

• Intelligent Terminal: терминал со встроенным ИИ-агентом (например, GitHub Copilot), который может автоматически исправлять ошибки синтаксиса или предлагать команды .
• Нативные утилиты Linux: в систему добавлено более 75 классических утилит, включая grep, tar, sed, head, tail и даже команду sudo для Windows .
• Native Homebrew и Zsh: популярные инструменты из мира macOS теперь работают на Windows нативно .
• Git-информированный Проводник: File Explorer теперь отображает автора последних изменений, сообщения коммитов и текущую ветку репозитория .

Особое внимание уделили производительности: использование Dev Drive на базе файловой системы ReFS с асинхронным антивирусом позволяет добиться максимальной скорости в сценариях разработки . Во время живого демо на Surface RTX Spark было показано одновременное использование трех локальных моделей (включая гиганта на 120 млрд параметров), которые потребляли 90 ГБ оперативной памяти , обеспечивая при этом плавную работу интерфейса и мгновенную обработку кода через голосовые команды Copilot .

🌐 Архитектура агентской эры: от устойчивых облаков до автономных ПК 25:23

Вторая глава обсуждения на Microsoft Build 2026 фокусируется на фундаментальном сдвиге в инфраструктуре. По словам Сатьи Наделлы, индустрия переходит от создания операционных систем для приложений к созданию платформ для автономных агентов . Этот переход требует полной перестройки стека: от экологических стандартов дата-центров до тесной интеграции кремния и софта, которую Microsoft реализует совместно с Nvidia.

🌱 Экологическая устойчивость и «невидимые» дата-центры 30:25

Развертывание ИИ-инфраструктуры такого масштаба, как Grace Blackwell, требует новых подходов к экологии. Сатья Наделла подчеркнул, что новая система Fairwater — это «чудо инженерной мысли», спроектированное с учетом минимального воздействия на окружающую среду .

Ключевые инновации в области устойчивости включают:

• Замкнутые циклы охлаждения: Система Fairwater полностью жидкостная и работает по принципу closed-loop, что позволяет практически не потреблять воду из внешних источников .
• Энергоэффективность токенов: Благодаря архитектуре Grace Blackwell, стоимость генерации токена и энергопотребление на одну операцию снизились на порядок — примерно в 30 раз по сравнению с поколением Hopper .
• Минимальное воздействие на сообщества: Azure стремится к тому, чтобы расширение мощностей не конкурировало с местным населением за ресурсы, используя возобновляемую энергию и технологии нулевого водопотребления .

Дженсен Хуанг отметил, что именно такая архитектура позволяет делать ИИ-агентов не только умнее, но и доступнее с точки зрения углеродного следа .

🏗️ Системная архитектура: Fairwater и Vera Rubin 29:07

Для реализации концепции «агентских вычислений» Microsoft и Nvidia перешли от проектирования отдельных чипов к проектированию целых стоек как единых компьютеров. Как выразился Дженсен Хуанг, «вся стойка стала одним компьютером» благодаря NVLink 72 .

Архитектурная эволюция теперь четко разделена по задачам:

1. Hopper был создан для эпохи пре-трейнинга (обучения моделей) .
2. Grace Blackwell (Fairwater) оптимизирована для пост-трейнинга, обучения с подкреплением (RL) и сложного инференса . Microsoft уже развернула самый большой в мире парк систем Grace Blackwell для этих целей .
3. Vera Rubin — это революционная архитектура, созданная специально для запуска агентов .

Vera Rubin представляет собой «агентский рантайм», где CPU спроектирован для сверхнизкой задержки (low latency), так как агенты гораздо менее терпеливы к ожиданиям, чем люди . Весь путь данных в этой архитектуре — от хранилища до оперативной памяти — полностью зашифрован, что знаменует переход к массовому конфиденциальному вычислению (confidential computing) .

🤝 Партнерство с Nvidia: ПК как автономная система 25:48

Диалог Сатьи Наделлы и Дженсена Хуанга раскрыл детали трехлетнего сотрудничества, целью которого было превратить персональный компьютер из инструмента в личного помощника .

• Автономность на краю: С появлением систем RTX Spark и новых чипов Blackwell, ПК получает «петафлопсы ИИ-производительности» . Это позволяет запускать модели с сотнями миллиардов параметров локально .
• Агенты вне присутствия: Хуанг описал сценарий, в котором пользователь может отправить текстовое сообщение своему ПК, находясь в дороге, и агент самостоятельно запустит инструменты проектирования или кодинга, выполнит задачу и будет итерировать решение до возвращения владельца .
• Ускорение инфраструктуры Azure: Nvidia ускоряет не только нейросети, но и весь софтверный стек Microsoft, включая Microsoft Fabric, SQL и Spark . Это необходимо для того, чтобы «инструменты», которыми пользуются агенты (базы данных, поисковые движки), работали так же быстро, как сами модели .

В завершение этого блока Хуанг отметил, что за последние несколько месяцев количество коммитов в GitHub выросло в три раза — это прямое следствие того, что агентские системы стали реально полезными и начали генерировать «прибыльные токены» . Ранее в обсуждении Сатья уже упоминал о важности локального исполнения ИИ в экосистеме Windows, и теперь Nvidia подтверждает это аппаратной мощью Grace Blackwell.

🌐 Физическое воплощение и корпоративный разум AI 50:28

На новом этапе развития технологий Microsoft переписывает правила работы платформ, стремясь сделать искусственный интеллект не просто программной функцией, а повсеместной сущностью . Центральной темой этого перехода становится предоставление разработчикам и предприятиям гибкости в создании новых форм-факторов для агентов, которые теперь выходят за пределы привычных чат-ботов и интегрируются глубоко в физический мир и корпоративные структуры .

Project Solara: AI в физическом мире 50:28

Project Solara представляет собой амбициозную платформу, призванную стереть границы между цифровым интеллектом и физическими устройствами . В рамках этой инициативы Microsoft предлагает архитектуру, которая позволяет создавать специализированные устройства — от стационарных терминалов до носимых гаджетов — где AI-агенты становятся «вездесущими» .

Ключевой особенностью Solara является адаптивность: разработчики могут проектировать уникальные форм-факторы, оптимизированные под конкретные задачи, будь то мониторинг промышленного оборудования или персональные ассистенты . Это фундаментальный сдвиг от универсальных компьютеров к специализированным AI-инструментам, которые постоянно находятся в активном состоянии, воспринимая окружающую среду через сенсоры и взаимодействуя с ней в реальном времени.

Microsoft IQ: Новая архитектура корпоративного контекста 50:55

Для эффективной работы агентов Microsoft представила IQ — интеллектуальный слой, объединяющий модели, контекст и инструменты . Сатья Наделла подчеркнул, что если раньше данные собирались для приложений, ориентированных на человека, то теперь архитектуру необходимо перестраивать под потребности агентов . Агенты функционируют в непрерывном цикле: они постоянно сохраняют, извлекают информацию, рассуждают, действуют и обучаются .

Слой IQ строится на нескольких фундаментальных компонентах:

• Web IQ: Полностью переработанная поисковая инфраструктура для эпохи LLM . Она позволяет агентам мгновенно получать свежие, верифицируемые данные из сети (новости, видео, изображения) для обоснования своих ответов . Web IQ является модельно-агностической и нативно поддерживает протокол MCP (Model Context Protocol), что позволяет подключать её к любой среде выполнения агентов .
• Fabric IQ: Слой корпоративных онтологий. Он берет семантические модели Power BI и расширяет их до богатых операционных моделей бизнеса . Это «живой» слепок предприятия, который в реальном времени отражает состояние дел — от телеметрии энергосетей до логистических цепочек .
• Work IQ: Интеграция с рабочими процессами в Microsoft 365 и SharePoint . Агенты используют актуальные регламенты и руководства компании напрямую из источников, что исключает работу с устаревшими копиями документов .

Практическое применение: Агенты в энергетике 57:04

На примере операционного центра энергетической компании было продемонстрировано, как Microsoft IQ превращает разрозненные данные в единую систему принятия решений . Агент, запущенный в Microsoft Foundry, смог выполнить комплексную задачу:

1. Используя Web IQ, он проанализировал текущие рыночные цены на электроэнергию в Сан-Франциско, получив данные из внешних источников .
2. С помощью Fabric IQ он сопоставил внешнюю информацию с внутренней онтологией электросети, определив наиболее уязвимые подстанции в реальном времени .
3. Опираясь на Work IQ, агент предложил не общую рекомендацию, а конкретный протокол действий, извлеченный из внутреннего регламента компании в SharePoint .

В результате агент не просто выдал ответ, но и самостоятельно отправил отчет об инциденте команде в Microsoft Teams через настроенные «рутины» (routines) Foundry .

Инфраструктура данных и высокопроизводительные хранилища 52:59

Для обеспечения работы таких «прожорливых» до данных систем Microsoft внедряет новые сервисы хранения. Важнейшим анонсом стал Horizon DB — полностью управляемый сервис PostgreSQL с открытым исходным кодом для Azure . Он спроектирован для экстремальных нагрузок:

• Поддержка до 128 ТБ хранилища на кластер .
• 15 реплик для чтения, что критично для агентов, постоянно запрашивающих информацию .
• Производительность в 3 раза выше, чем у стандартных решений PostgreSQL .

Кроме того, GPU-ускорение было добавлено в Microsoft Fabric, что позволило увеличить аналитическую производительность в 7 раз . Это критически важно, когда агентам требуется мгновенный анализ огромных массивов данных для обоснования (grounding) своих действий .

Ранее в разговоре участники уже затрагивали вопросы системной архитектуры и изоляции, но именно синергия физических устройств Solara и контекстного слоя IQ делает среду выполнения агентов по-настоящему автономной. Позже в ходе презентации будет детально рассмотрено, как защитить такие системы с помощью контейнеров MXC и новой экосистемы OpenClaw на Windows .

🛡️ Безопасность и изоляция: новая архитектура доверия 1:15:15

В эпоху, когда AI-агенты начинают действовать от имени пользователя, традиционных мер безопасности становится недостаточно. Microsoft пересматривает подход к защите данных, внедряя глубокую интеграцию систем безопасности на уровне операционной системы и облачной инфраструктуры . Основной акцент смещается с простой обработки запросов на создание защищенной среды для автономных действий.

Изоляция процессов через Microsoft Execution Containers (MXC) 1:27:38

Одной из самых значимых архитектурных инноваций становится внедрение специализированных контейнеров выполнения. Когда агент Foundry приступает к работе, система автоматически разворачивает выделенную микро-виртуальную машину (MicroVM) специально для этой сессии .

Ключевой элемент этой инфраструктуры — технология Microsoft Execution Containers (MXC). Она обеспечивает:

• Аппаратную изоляцию: каждый агент работает в собственной изолированной среде, что предотвращает утечку данных между разными задачами или сессиями .
• Персистентную файловую систему: несмотря на краткосрочность сессий, агенты получают доступ к защищенному хранилищу, где могут записывать и считывать файлы в рамках своих полномочий .
• Enterprise-стандарты: такая архитектура позволяет запускать даже полностью созданные нейросетью приложения (как показанный на демо Signal Box) в корпоративной среде без опасений за целостность системы .

Ранее в разговоре упоминались системные архитектуры для AI-агентов, и MXC становится логическим завершением этой цепочки, гарантируя безопасность на уровне «железа» и ОС Windows .

Agent 365: единая консоль управления и защиты 1:25:07

Для управления жизненным циклом агентов Microsoft представила Agent 365 — централизованную плоскость управления (control plane) . Основная идея заключается в том, что агенты должны обладать собственными цифровыми личностями и правами доступа, аналогично живым сотрудникам .

В рамках этой экосистемы были расширены ключевые инструменты безопасности:

1. Entra для агентов: обеспечивает соблюдение идентификации «от имени пользователя» (work on behalf identity), гарантируя, что агент не выйдет за рамки полномочий владельца .
2. Defender для AI: предоставляет защиту в режиме реального времени от атак, специфичных для больших языковых моделей .
3. Purview: отвечает за постоянную защиту данных и соблюдение комплаенса, даже если агент работает в сторонних облаках вроде AWS или GCP .

Эволюция OpenClaw на Windows с использованием моделей Nvidia 1:25:49

Проект с открытым исходным кодом OpenClaw получил значительное развитие благодаря глубокой интеграции с технологиями Windows и Nvidia. Теперь агенты OpenClaw могут запускаться локально, используя всю мощь графических процессоров и локальных политик безопасности .

Для обеспечения безопасной работы OpenClaw на Windows используются:

• Sandboxing-технологии: агенты запускаются в «песочницах», которые ограничивают их доступ к критическим компонентам системы .
• Инструменты от Nvidia: использование оптимизированных стеков исполнения позволяет достигать высокой скорости инференса при сохранении конфиденциальности данных на устройстве .
• Интеграция с Agent 365 SDK: разработчики OpenClaw теперь могут использовать те же инструменты мониторинга и управления, что и для проприетарных агентов Microsoft .

Инструменты управления и оптимизации в Foundry 1:26:17

Платформа Foundry берет на себя «тяжелую работу» по управлению парком агентов. С помощью Foundry Toolbox разработчик может добавить инструменты один раз через MCP-эндпоинт (Model Context Protocol), и они станут доступны всем агентам организации с примененными правилами безопасности .

Особое внимание уделяется автоматической защите от утечек. Централизованные «гардрейлы» (governance guardrails) позволяют блокировать передачу персональных данных (PII) в запросах к нейросетям на лету . Кроме того, внедрена система Agent Optimizer, которая анализирует логи работы и автоматически предлагает улучшения для системных промптов и выбора моделей, основываясь на специально созданных рубриках оценки .

В завершение блока было отмечено, что современная защита кода требует участия AI: инструмент Mdash (подробнее о котором будет рассказано в следующей главе) использует более 100 специализированных агентов для поиска уязвимостей, которые могут пропустить обычные сканеры .

🤖 GitHub Copilot и агентная экосистема предприятия 1:40:17

В 2026 году Microsoft переходит от концепции простых чат-ботов к созданию комплексной операционной системы для искусственного интеллекта. GitHub Copilot перестает быть просто помощником в написании кода и превращается в «супер-аппликацию» (super app), объединяющую чат (Chat), совместную работу (Co-work) и программирование (Code) в едином интерфейсе . Это эволюционное развитие направлено на то, чтобы сделать возможности ИИ доступными для любого сотрудника организации, независимо от его технических навыков .

Ключевым обновлением стало появление Autopilots — автономных агентов корпоративного класса с длительным циклом работы, которые функционируют внутри тенанта организации с соблюдением всех политик безопасности и комплаенса .

Основные характеристики новой системы Autopilots:

• Идентичность и контекст: Каждый «автопилот» может иметь собственное имя, уникальную личность, настраиваемые коннекторы к данным и долгосрочную память .
• Интеграция в рабочий процесс: Первый стандартный агент по имени Scout уже доступен пользователям Copilot Frontier . Он способен самостоятельно вступать в групповые чаты Teams и обрабатывать цепочки писем в Outlook, избавляя сотрудников от рутинных операций .
• Масштабируемость: В ближайшие месяцы Microsoft планирует развернуть полноценные «цифровые команды» автопилотов, которыми можно управлять прямо из приложения Copilot .

Ранее в разговоре упоминались локальные инструменты разработки и Surface RTX Spark, однако теперь акцент смещается на то, как GitHub Copilot эволюционирует в платформу управления сессиями, слиянием веток и деплоем непосредственно на инфраструктуру Azure и Fabric .

🛡️ Governance: управление агентами и безопасность в Enterprise 1:45:05

С ростом количества автономных агентов критически важным становится вопрос управления ими (Governance). Microsoft представляет систему, которая позволяет каждой компании строить свою собственную «машину для восхождения на холм» (hill climbing machine) — систему, которая постоянно совершенствуется на основе частных оценок и проприетарных данных организации .

Центральное место в этой стратегии занимает концепция Humanist Super Intelligence — ИИ, спроектированного для служения людям, а не их замены . В рамках управления корпоративными агентами Microsoft внедряет строгие протоколы:

1. Прозрачность данных: Все модели (включая новую линейку MAI Thinking 1) обучаются на коммерчески лицензированных данных с чистой родословной, что гарантирует отсутствие юридических рисков для бизнеса .
2. Контроль доступа: Администраторы получают инструменты для аудита деятельности каждого агента в рамках платформы Microsoft 365 .
3. Безопасность среды: Новые Reinforcement Learning Environments (RLE) позволяют создавать агентов, адаптированных под специфические задачи компании (например, для McKinsey или Land O’Lakes), при этом все наработки и методы остаются в собственности клиента, а не «арендуются» у общего облачного провайдера .

В отличие от других платформ, где модели учатся на данных всех пользователей сразу, подход Microsoft гарантирует изоляцию: преимущества ваших рабочих процессов и институциональные знания становятся вашим эксклюзивным преимуществом (moat) .

🔍 Mdash: глубокая защита кода и специализированные модели 1:51:49

Для решения специфических задач безопасности и разработки Microsoft представила семейство из семи специализированных моделей под общим брендом MAI. Одной из самых значимых новинок стал инструмент Mdash (интегрированный в экосистему MAI Code 1 Flash), который использует сеть из 100 специализированных агентов для обнаружения и исправления сложнейших уязвимостей .

В то время как обычные сканеры часто пропускают логические ошибки и сложные цепочки эксплойтов, новые модели показывают впечатляющие результаты:

• MAI Code 1 Flash: Модель всего на 5 миллиардов параметров достигает 51% на тесте Swebench Pro, что сопоставимо с гораздо более крупными моделями, такими как Haiku .
• MAI Thinking 1: Первая специализированная модель для рассуждений (reasoning). Она обладает контекстным окном в 256k токенов и показывает результат 53% на SWE Pro, конкурируя с топовыми решениями вроде Opus 46 в задачах сложного кодинга .

Безопасность вшита в эти инструменты на уровне архитектуры: все голосовые и визуальные генерации имеют водяные знаки, а модели для кодинга оптимизированы для работы в VS Code и GitHub Copilot CLI с минимальной задержкой . Тандем моделей MAI и проприетарного чипа Maia 200 дает прирост производительности на ватт в 1.4 раза, что критично при массовом сканировании кода на наличие уязвимостей в масштабах всей корпорации .

🚀 Границы будущего: Frontier Tuning, автоматизация науки и квантовый скачок 2:05:38

Завершающая часть конференции Microsoft Build 2026 была посвящена переходу от простого потребления готовых ИИ-моделей к полноценному участию компаний в формировании «технологического фронтира». Сатья Наделла подчеркнул, что время, когда индустрия полагалась на универсальные облачные решения, уходит в прошлое . На смену ему приходит эпоха суверенных данных и специализированных инструментов, которые позволяют не просто использовать интеллект, но и создавать на его основе уникальную интеллектуальную собственность (IP), полностью подконтрольную владельцу .

Frontier Tuning: обучение на закрытых данных как стандарт индустрии 2:05:38

Одной из центральных тем стало внедрение технологии Frontier Tuning. Это метод, позволяющий компаниям кастомизировать передовые модели на своих закрытых данных, обеспечивая уровень экспертизы, недоступный «коробочным» решениям . В качестве примера была приведена компания Land O'Lakes, чей агент благодаря этой технологии выдает результаты, которые «не кажутся общими», а несут в себе специфику именно этого бренда .

Ключевые особенности Frontier Tuning, выделенные Наделлой:

• Собственная среда оценки: компании могут использовать приватные бенчмарки (evals) и трассировки обучения (traces), чтобы модель «поднималась на вершину» (hill climb) в специфических задачах .
• Эффективность рассуждений: использование Frontier Tuning позволяет достигать производительности флагманских моделей, применяя более компактные и эффективные модели для рассуждений и написания кода .
• Безопасность IP: всё обучение происходит в защищенной среде предприятия, что гарантирует сохранение контроля над данными и алгоритмами .

Сатья отметил, что это фундаментальный сдвиг: вместо нескольких моделей-гигантов, «голодных до любых данных», строится экосистема, где каждое предприятие обладает собственной уникальной «машиной для восхождения к фронтиру» . Вкратце упомянутые ранее вопросы управления агентами в Enterprise лишь подтвердили необходимость такого глубокого контроля .

Microsoft Discovery: агентный цикл в научном методе 2:08:05

Самым амбициозным анонсом в области прикладного применения ИИ стал запуск Microsoft Discovery — платформы, переводящей научный метод из линейного процесса (гипотеза — эксперимент — ожидание результатов) в непрерывный, программируемый цикл . По словам Наделлы, это «агентный цикл открытий», объединяющий в себе модели, высокопроизводительные вычисления (HPC), графы знаний и автоматизированные лаборатории .

Дэвид из команды Discovery продемонстрировал работу системы на примере переработки пластика с помощью белков . Процесс Discovery зеркально отражает этапы разработки ПО:

1. Планирование: Агенты анализируют научную литературу и внутренние базы знаний через Knowledge Graph, чтобы сформировать гипотезу в виде научной статьи .
2. Разработка (Discovery Engine): Если для задачи нет готового агента, система создает его «на лету» (on the fly), включая написание Python-кода для обучения новых моделей .
3. Тестирование и деплой: Система интегрируется с HPC для проведения миллионов симуляций вариантов белков в параллельном режиме .

Итогом работы Discovery в демонстрации стали 80 отобранных вариантов белков и сгенерированные последовательности ДНК для их создания . Самым впечатляющим моментом стала прямая передача инструкций в автоматизированную лабораторию Cambridge Consultants . Ученый может взаимодействовать с лабораторным оборудованием через интерфейс Copilot, что, по словам Дэвида, позволяет «чувствовать себя Железным человеком от химии» .

Квантовые вычисления: эра Majorana 2 2:16:43

В финале выступления Сатья Наделла перешел к вопросам фундаментальной физики, представив следующее поколение квантовых технологий — Majorana 2 . Этот прорыв стал возможен благодаря тому же циклу Microsoft Discovery, который помог открыть и синтезировать новый стек материалов для кубитов .

Главные технические характеристики Majorana 2 поражают воображение по сравнению с первым поколением:

• Время жизни (Mean Lifetime): кубиты теперь сохраняют свое состояние от 20 секунд до 1 минуты, что в 1000 раз больше показателей Majorana 1 и значительно превосходит миллисекундные задержки других подходов .
• Скорость операций: время одной операции составляет всего 1 микросекунду, что позволяет проводить сложнейшие квантовые вычисления за время жизни кубита .
• Масштабируемость: размер кубита остался прежним — 0.01 мм, что позволяет разместить миллион таких элементов на чипе размером меньше кредитной карты .

Наделла подчеркнул, что если Majorana 1 доказала фундаментальную физику топологического подхода, то Majorana 2 знаменует начало инженерного масштабирования до уровня полноценного квантового компьютера . В рамках этой работы Microsoft также сотрудничает с Atom Computing и академическими партнерами из Колумбийского университета и ETH Zurich .

Подводя итоги, Сатья призвал разработчиков использовать эти инструменты не ради самой технологии, а ради решения глобальных проблем планеты: «Наша работа — сделать так, чтобы следующая волна технологий разблокировала возможности для каждого сообщества» .