Об успехах компании NVIDIA на фондовом рынке в наши дни можно писать бесконечно, поскольку её капитализация уже приблизилась к $2 трлн. Однако на волне бума искусственного интеллекта и успехов NVIDIA многие другие компании укрепили свои позиции. Так Tokyo Electron удалось обойти Sony и стать третьей по величине капитализации компанией в Японии.

Источник изображения: Tokyo Electron

Прошлую торговую сессию, как отмечает Nikkei Asian Review, акции Tokyo Electron завершили укреплением на 6 % до 36 580 иен (около $243) за штуку. Это позволило поднять капитализацию этого производителя оборудования для изготовления чипов до 17,25 трлн иен или $114,6 млрд в пересчёте по текущему курсу. Всего с начала года акции Tokyo Electron смогли вырасти в цене на 45 %. Теперь капитализация этой компании уступает только Toyota Motor, которая остаётся самой дорогой японской корпорацией, а также Mitsubishi UFJ Financial Group — крупнейшему банку Японии. Sony уже уступает Tokyo Electron по величине капитализации.

Tokyo Electron является крупнейшим в Японии производителем оборудования для изготовления полупроводниковых компонентов, на мировом рынке по объёму продаж компания занимает четвёртое место. В полупроводниковом сегменте компания занимает 12-е место среди крупнейших участников фондового рынка в мире. К слову, сама Tokyo Electron по итогам текущего фискального года, который завершится 31 марта, рассчитывает столкнуться с первым за четыре года снижением чистой прибыли до 340 млрд иен. Предыдущие отчётные периоды сформировали высокую базу для сравнения, возникшую на фоне высокого спроса на оборудование для выпуска чипов во время пандемии. Впрочем, аналитики ожидают, что в следующем фискальном году компания увеличит чистую прибыль с 340 до 430 млрд иен, а через год увеличит её до 560 млрд иен.

На японском фондовом рынке, как отмечают аналитики, бум искусственного интеллекта повысил интерес инвесторов к активам поставщиков оборудования для выпуска чипов. За прошедшие десять лет выручка Tokyo Electron выросла в три раза, операционная прибыль увеличилась в 14 раз. Всё это позволило капитализации компании вырасти в 16,6 раза. Руководство Tokyo Electron ожидает, что к концу десятилетия компания удвоит свою выручку.

В ближайшие пять лет Tokyo Electron собирается увеличить на 80–90 % капитальные затраты и расходы на разработки и исследования, а также нанять до 10 000 новых сотрудников. По мнению аналитиков Jefferies, активы Tokyo Electron не переоценены даже на текущих уровнях.

Компания Stability AI выпустила предварительную версию Stable Diffusion 3.0 — флагманской модели искусственного интеллекта следующего поколения для генерации изображений по текстовому описанию. Stable Diffusion 3.0 будет доступна в разных версиях на базе нейросетей размером от 800 млн до 8 млрд параметров.

Источник изображений: Stable Diffusion 3.0

В течение последнего года компания Stability AI постоянно совершенствовала и выпускала несколько нейросетей, каждая из которых показывала растущий уровень сложности и качества. Выпуск SDXL в июле значительно улучшил базовую модель Stable Diffusion, и теперь компания собирается пойти значительно дальше.

Новая модель Stable Diffusion 3.0 призвана обеспечить улучшенное качество изображения и лучшую производительность при создании изображений из сложных подсказок. Новая нейросеть обеспечит значительно лучшую типографику, чем предыдущие версии Stable Diffusion, обеспечивая более точное написание текста внутри сгенерированных изображений. В прошлом типографика была слабой стороной Stable Diffusion, собственно, как и многих других ИИ-художников.

Stable Diffusion 3.0 — это не просто новая версия модели прежней Stability AI, ведь она основана на новой архитектуре. «Stable Diffusion 3 – это диффузионная модель-трансформер, архитектура нового типа, которая аналогична той, что используется в представленной недавно модели OpenAI Sora, — рассказал VentureBeat Эмад Мостак (Emad Mostaque), генеральный директор Stability AI. — Это настоящий преемник оригинальной Stable Diffusion».

Stability AI экспериментирует с несколькими типами подходов к созданию изображений. Ранее в этом месяце компания выпустила предварительную версию Stable Cascade, которая использует архитектуру Würstchen для повышения производительности и точности. Stable Diffusion 3.0 использует другой подход, используя диффузионные модели-трансформеры. «Раньше у Stable Diffusion не было трансформера», — сказал Мостак.

Трансформеры лежат в основе большей части современных нейросетей, запустивших революцию в области искусственного интеллекта. Они широко используются в качестве основы моделей генерации текста. Генерация изображений в основном находилась в сфере диффузионных моделей. В исследовательской работе, в которой подробно описываются диффузионные трансформеры (DiT), объясняется, что это новая архитектура для диффузионных моделей, которая заменяет широко используемую магистраль U-Net трансформером, работающим на скрытых участках изображения. Применение DiT позволяет более эффективно использовать вычислительные мощности и превосходить другие подходы к диффузной генерации изображений.

Еще одна важная инновация, которой пользуется Stable Diffusion 3.0 — это согласование потоков. В исследовательской работе по сопоставлению потоков объясняется, что это новый метод обучения нейросетей с помощью «непрерывных нормализующих потоков» (Conditional Flow Matching — CNF) для моделирования сложных распределений данных. По мнению исследователей, использование CFM с оптимальными путями транспортировки приводит к более быстрому обучению, более эффективному отбору образцов и повышению производительности по сравнению с диффузионными путями.

Улучшенная типографика в Stable Diffusion 3.0 является результатом нескольких улучшений, которые Stability AI встроил в новую модель. Как пояснил Мостак, качественная генерация текстов на изображения стала возможной благодаря использованию диффузионной модели-трансформера и дополнительных кодировщиков текста. С помощью Stable Diffusion 3.0 стало возможным генерировать на изображениях полные предложения со связным стилем написания текста.

Хотя Stable Diffusion 3.0 изначально демонстрируется как технология искусственного интеллекта для преобразования текста в изображение, она станет основой для гораздо большего. В последние месяцы Stability AI также создаст нейросети для создания 3D-изображений и видео.

«Мы создаем открытые модели, которые можно использовать где угодно и адаптировать к любым потребностям, — сказал Мостак. — Это серия моделей разных размеров, которая послужит основой для разработки наших визуальных моделей следующего поколения, включая видео, 3D и многое другое».