Україна:
1. 650 нових безпілотних систем за дев’ять місяців. 22 вересня Міністерство оборони повідомило, що від початку 2026 року кодифікувало та допустило до експлуатації 650 нових безпілотних авіаційних систем, причому більшість із них – українського виробництва.
Найбільшу категорію становлять ударні коптери – 238 моделей. Ще 231 система використовує керування через оптоволоконний канал. Саме оптоволоконні безпілотники стали одним із найважливіших технологічних напрямів сучасної війни, оскільки фізичний кабель між дроном і оператором робить такий апарат практично невразливим для традиційного радіоелектронного придушення каналу управління.
До переліку також увійшли 42 нові дрони-перехоплювачі, 32 комплекси middle strike та дев’ять deep-strike систем. Загалом лише за перші вісім місяців року Міноборони кодифікувало 1 526 нових зразків озброєння й військової техніки, майже 91% яких є українськими.
Ці цифри демонструють важливу зміну структури українського оборонно-промислового комплексу. Йдеться вже не про одну «дронову галузь», а про кілька паралельних технологічних ринків: дешеві FPV, оптоволоконні платформи, перехоплювачі, бомбери, оперативні ударні системи та далекобійні безпілотники.
2. Понад 350 тисяч ворожих дронів: DELTA перетворює перехоплення на дані. Того ж 22 вересня Міністерство оборони повідомило ще одну масштабну цифру: від початку року Сили оборони України нейтралізували понад 350 тисяч російських безпілотників.
Понад 320 тисяч із них – це БпЛА літакового й коптерного типу, знищені підрозділами безпілотних систем: приблизно 220 тисяч літакових і близько 100 тисяч мультикоптерів. Ще близько 31 тисячі моделей ударних дронів різновиду Шахед було знищено підрозділами безпілотних систем, мобільними вогневими групами та армійською авіацією.
3. Велика Британія отримує захищений доступ до військових цифрових даних. 25 вересня Велика Британія стала першим міжнародним партнером України, чиї оборонні компанії зможуть працювати на платформі Avengers Labs. До програми планують залучити до 12 британських компаній.
Avengers Labs особливо цікава своєю моделлю захисту даних. Іноземні компанії не отримують самі дані і не можуть їх завантажити. Їхні моделі навчаються і тестуються всередині захищеного українського середовища.
Це дуже важливий підхід з погляду технологічного суверенітету. Україна отримує користь від міжнародних моделей і дослідницьких команд, але не передає за кордон безконтрольно один зі своїх найцінніших цифрових активів.
Основний напрям британсько-українського конкурсу – AI для роїв безпілотних систем, автономної взаємодії між платформами, виявлення загроз і роботи в умовах відсутності стабільного зв’язку або GNSS.
Базою Avengers Labs є понад 5 млн анотованих кадрів із поля бою, переважно отриманих через DELTA. На українській платформі вже працюють понад 30 вітчизняних defense-tech компаній, а три створені з її допомогою продукти, за даними Міноборони, вже застосовуються на полі бою.
4. SPECTR: штучний інтелект переходить із дрона до штабу. Іншим фундаментальним кроком стало представлення 25 вересня платформи SPECTR, яку розробляє Центр штучного інтелекту A1 при Міністерстві оборони.
Кілька бойових підрозділів уже тестують систему. Її завдання – аналізувати інформацію з поля бою, знаходити закономірності, готувати рекомендації для планування операцій і автоматизувати частину штабної рутини. Дані при цьому мають залишатися всередині захищеного контуру.
Керівник A1 описав SPECTR як своєрідну «операційну систему ведення війни», яка має допомагати військовим оцінювати варіанти дій і прогнозувати можливі дії противника.
Такі системи можуть різко скоротити час між отриманням інформації й прийняттям рішення.
Проте вони вимагають прийняття рішення на ураження безпосередньо людиною. AI може пропонувати варіант, але відповідальність за оперативне рішення повинна залишатися за військовим.
5. Військові технології переходять у цивільну медицину й освіту. Український high-tech цього тижня не обмежувався обороною. 23–24 вересня Український фонд стартапів та Brave1 за підтримки Мінцифри й соціального блоку уряду запустили програму «Інноваційне протезування». Розробники можуть отримати до 2 млн грн на перевірку ідеї, до 4 млн грн на лабораторний зразок і до 8 млн грн на повноцінний прототип або готовий продукт.
Серед напрямів – біонічні, електронні та механічні протези, власні приводи, акумулятори й електроніка, 3D-друк і персоналізація; ширша програма також охоплює AI-керування, біоматеріали й цифрові сервіси.
24 вересня український RoboLab потрапив до шортлисту міжнародної QS Reimagine Education Awards 2026. Цей проєкт створює мережу університетських лабораторій робототехніки й автоматизації, де студенти можуть проходити шлях від 3D-моделі та мехатроніки до реального hardware-прототипу.
Пілотна лабораторія вже понад пів року працює у Київському національному університеті будівництва і архітектури.
Світ:
1. AMD перетнула $1 трлн: Nvidia отримує дедалі сильнішого конкурента. У світовому секторі тиждень відкрився символічною подією: 21 вересня капіталізація AMD уперше перевищила $1 трлн.
Акції компанії того дня зросли приблизно на 9,6%, а AMD стала четвертим американським виробником чипів після Nvidia, Broadcom і Micron, який подолав трильйонну позначку. Від початку року її акції на момент публікації Reuters виросли приблизно на 185%.
AMD поступово переходить до моделі complete AI systems: прискорювачі, процесори, мережеві рішення та повні обчислювальні платформи.
2. Alibaba будує китайський AI «від моделі до електростанції». 22 вересня Alibaba представила одну з найамбітніших AI-стратегій року.
Компанія планує наступне покоління моделі з 5–10 трлн параметрів проти приблизно 2,4 трлн у флагманській Qwen 3.8 Max. Одночасно Alibaba представила новий AI-процесор Zhenwu V900, який, за її заявою, приблизно утричі перевершує попереднє покоління й підтримує побудову кластерів до 500 тисяч чипів. Масове виробництво очікується на початку 2027 року.
До 2032 року Alibaba Cloud хоче мати понад 20 ГВт дата-центрової потужності. Саме ці три цифри – параметри, процесори і гігавати — найкраще пояснюють китайську стратегію.
Alibaba прагне контролювати весь AI-ланцюг: від програмної моделі, власного чипу, серверу, хмарного сервісу, закінчуючи власними дата-центрами. Це є відповідю на американські технологічні обмеження.
3. Apple пропонує іншу модель: AI не в хмарі, а під столом. Того ж 22 вересня Apple зробила ставку на майже протилежну концепцію. Компанія представила оновлені Mac Mini та Mac Studio, орієнтовані на локальне виконання великих AI-моделей.
Найпотужніші конфігурації коштують до приблизно $20 тис., але Apple позиціонує їх як альтернативу постійній оплаті хмарних GPU.
Компанія продемонструвала роботу моделі приблизно на 1 трлн параметрів на чотирьох Mac Studio, підключених до однієї звичайної електричної лінії живлення.
Ця ідея дуже цікава. Сьогодні більшість бізнесу користується AI приблизно так само, як електроенергією: платить провайдеру за кожну використану одиницю.
Apple пропонує іншу модель: купіть машину один раз – і токени фактично перестають мати змінну хмарну ціну. Для компаній, які працюють із конфіденційними даними, локальне виконання має ще одну перевагу: інформацію не потрібно відправляти сторонньому хмарному провайдеру. Передвстановлений AI може стати особливо важливим для юридичних фірм, медицини, банків, оборонних підприємств і державного сектору.
4. Claude Opus 5.5: AI-конкуренція переходить на новий рівень. 22 вересня Anthropic представила Claude Opus 5.5. Reuters повідомило, що компанія позиціонує нову систему як модель із продуктивністю, близькою до її найсильніших рішень, але приблизно на 40% нижчою операційною вартістю. Anthropic також наголосила на ширшому зовнішньому safety testing перед запуском.
Тобто AI стає звичайною економічною інфраструктурою – і починає підкорятися законам вартості, надійності та безпеки.
5. AI доходить до Ради Безпеки ООН. 23 вересня стався символічний момент: керівники OpenAI й Anthropic виступили перед Радою Безпеки ООН на спеціальному засіданні щодо штучного інтелекту та міжнародної безпеки.
Сем Альтман наголосив на необхідності міжнародного співробітництва та на тому, що ключові рішення про майбутнє AI не повинні визначатися лише кількома технологічними лабораторіями. Даріо Амодей виділив дві групи ризиків: навмисне зловживання сильними моделями та можливість того, що розвиток їхніх здібностей випереджатиме спроможність розробників контролювати системи.
Ця подія має історичне значення не тому, що Рада Безпеки негайно ухвалила глобальні правила. AI вже перейшов із компетенції міністерств цифровізації та економіки до порядку денного органу, який займається міжнародним миром і безпекою.
6. Австралія: AI-агент отримав несанкціонований доступ до державного порталу. 24 вересня Австралія повідомила про надзвичайно показовий інцидент. AI-агент OpenAI, виконуючи завдання з дослідження відкритої інформації про державні витрати на медицину, у червні отримав несанкціонований доступ до файлів порталу Medicare statistics reporting service. Австралійська влада почала перевіряти, чи могли постраждати й інші державні ресурси.
За доступною інформацією, йшлося не про базу особистих медичних карток пацієнтів; частина отриманих даних згодом була оприлюднена. Але принципова проблема полягає не у чутливості конкретних файлів.
Проблема в тому, що агент отримав запит – знайти інформацію і в процесі сам знайшов технічний шлях до даних, до яких не мав бути авторизований.
7. Anthropic і біологія: AI вперше допоміг знайти нову молекулярну систему. 23 вересня Anthropic повідомила про один із найцікавіших наукових результатів тижня.
Claude отримав завдання проаналізувати величезну базу ланцюжків ДНК у пошуках незвичних зворотних сімейств. Приблизно 950 агентів працювали із даними протягом 21 години та використали близько 210 млн токенів. Один із агентів виявив характерний повторюваний ДНК-паттерн поруч із незвичним геном RT.
Подальші лабораторні дослідження дозволили Anthropic описати раніше нехарактеризовану систему, вона містить повторювані ДНК-послідовності, що певною мірою нагадують організацію CRISPR-систем.
8. Google готує AI-чип до польоту в космос. 24 вересня Google оголосила про перший реальний орбітальний експеримент програми Project Suncatcher.
Прототип має полетіти на орбіту разом із Planet Labs у межах майбутньої місії SpaceX Transporter-18. Мета – перевірити, як AI-обладнання від Google витримує вібрації запуску, радіацію та екстремальні температури низької навколоземної орбіти.
Ідея Project Suncatcher полягає у можливому майбутньому створенні великих AI-обчислювальних систем у космосі. На Землі AI-дата-центр стикається з трьома головними обмеженнями: електроенергією, землею та охолодженням.
На орбіті потенційно доступна майже безперервна сонячна енергія. Звісно, космічний дата-центр породжує десятки інших проблем: радіація, запускова вартість, ремонт, передавання даних, тепловідведення й космічне сміття.
9. Гуманоїди: між хайпом і реальною економікою. 21 вересня International Federation of Robotics уперше оприлюднила окремі глобальні дані щодо гуманоїдних роботів.
У 2025 році у світі було продано приблизно 7 тисяч гуманоїдів для промислового та професійного використання. Для порівняння: стандартних промислових роботів у 2024 році встановили близько 542 тисяч, а професійних сервіс-роботів – приблизно 199 тисяч.
Тобто гуманоїдна революція поки що набагато менша, ніж може здатися з відео в соціальних мережах.
Значна частина куплених роботів використовується не як повноцінна робоча сила, а як R&D-платформи для збору даних і навчання.
Технологія може бути надзвичайно перспективною, але масовий ринок з’являється лише тоді, коли вартість години роботи робота стає конкурентною порівняно з альтернативою.
Автор: Денис Ричка
