ابزارهای هوش مصنوعی میتونن کد کارکردی تولید کنن، ولی در سیستمهای IoT این کافی نیست. این کدها اغلب بدون آگاهی از معماری کلی سیستم، محدودیتهای سختافزاری یا قراردادهای تیمی نوشته میشن و بدهی فنی سنگینی به جا میذارن. چهار مکانیزم اصلی این مشکل عبارتند از: تکرار الگوهای منسوخ، راهحلهای موضعی بدون دید معماری، دوپلیکیشن منطق، و نادیده گرفتن محدودیتهای سختافزاری. برای کنترل این چالش، تیمهای توسعه باید نظارت انسانی جدیتری بر کد تولیدی هوش مصنوعی داشته باشن و بخشهای حیاتی پروژه رو بهصراحت ا
اسپیسایکس داره توی باستروپ تگزاس یه کارخانه پیشرفته سلولهای خورشیدی میسازه که هدفش تأمین برق دیتاسنترهای مداری پروژه TERAFAB هست. این کارخانه صفر تا صد تولید سلولهای خورشیدی فضایی رو بهصورت داخلی انجام میده تا از وابستگی به زنجیره تأمین جهانی رهایی پیدا کنه. پنلهای تولیدی اینجا برای استفاده در مدار زمین پایین طراحی میشن و باید بیشترین انرژی ممکن رو در ازای هر گرم وزن تولید کنن. ترکیب این ظرفیت با تخصص تسلا در زمینه خورشیدی و باتری، قراره TERAFAB رو از یه ایده نظری به واقعیت تبدیل کنه.
ScreenURL یه سرویس APIمحوره که با یه درخواست ساده، از هر URL عمومی اسکرینشات میگیره. رندر زیر ۲ ثانیه، پشتیبانی از PNG و JPEG، و امکان کپچر full-page تا رزولوشن 4K از ویژگیهای اصلیشه. پلن رایگان ماهی ۱۰۰ اسکرینشات میده و نیازی به کارت اعتباری نداره. برای پیشنمایش لینکها، تست خودکار، مانیتورینگ سایت و مستندسازی بهکار میاد.
تا همین اواخر، مدلهای اوپنویت مثل Llama و DeepSeek یک فرض پیشپاافتاده توی دنیای هوش مصنوعی بودن — ابزارهایی که هر کسی میتونست روی سختافزار خودش اجرا کنه و بهعنوان فشار قیمتی روی لبهای بزرگ عمل میکردن. اما این وضعیت داره تغییر میکنه؛ Meta مدلهای جدیدش رو اصلاً منتشر نمیکنه، Alibaba و Kimi هم مجوزهای محدودکنندهتری گذاشتن. اگه این روند ادامه پیدا کنه، بازار AI میتونه به یه الیگوپولی واقعی با چند شرکت تبدیل بشه که قدرت قیمتگذاری عظیمی دارن. این یعنی همه اون ارزش اضافهای که الان کاربره
حملات زنجیره تأمین نرمافزار (Supply Chain) یکی از جدیترین تهدیدهای امنیتی دنیای توسعه نرمافزار هستن. در مارس ۲۰۲۶، پکیجهایی مثل trivy-action و axios دچار آلودگی شدن و میلیونها پروژه رو در معرض خطر گذاشتن. این مقاله یه نقشه راه عملی برای کاهش ریسک مصرف پکیجهای شخص ثالث ارائه میده — از کم کردن وابستگیها و اعمال تأخیر در نصب آپدیتها گرفته تا استفاده از پروکسی رجیستری و محیطهای توسعه ابری. اصول مطرحشده فراتر از npm هستن و برای تمام اکوسیستمهای مدیریت پکیج قابل اجرا ان.
تیم مهندسی داخلی New Relic قبلاً مجبور بود تلمتری ایجنتهای هوش مصنوعیشون رو بهصورت دستی و با کدنویسی سفارشی دنبال کنه؛ کاری که هم زمانبر بود و هم خطاپذیر. با پذیرش AIM یا همون AI Monitoring پلتفرم New Relic، این فرایند بهکلی تغییر کرد و تیم تونست با یه تغییر کوچیک در کانفیگ Python agent، به متریکهای آمادهی مصرف توکن، زمان پاسخ و نرخ خطا دسترسی داشته باشه. این ابزار بهشون کمک میکنه هم هزینههای مدلهای مختلف رو کنترل کنن و هم عملکرد ایجنتها رو در محیطهای staging و production بهصورت مدا
استارتاپ اورگانی پانتالاسا یه سری تامین مالی ۱۴۰ میلیون دلاری رو با رهبری پیتر تیل، همبنیانگذار پیپال، اعلام کرد. این شرکت داره روی سیستمی کار میکنه که انرژی امواج دریا رو با محاسبات هوش مصنوعی ترکیب میکنه؛ یعنی دیتاسنترهای شناوری که وسط اقیانوس کار میکنن و از آب سرد دریا هم برای خنکسازی سختافزار استفاده میکنن. این ایده یکی از بزرگترین چالشهای انرژی موجی رو دور میزنه: دیگه نیازی به زیرساخت گرانقیمت برای انتقال برق از دریا به خشکی نیست.
گوگل یه API به اسم Prompt API رو علیرغم مخالفت صریح موزیلا، وبکیت و W3C TAG به بهانه «علاقه توسعهدهندهها» شیپ کرده. این API فعلاً فقط با مدل Gemini Nano گوگل کار میکنه و استفاده ازش مستلزم موافقت با سیاستهای استفاده خود گوگله. از طرفی کروم بدون اجازه کاربر یه مدل ۴ گیگابایتی رو دانلود کرده و هر وبسایتی میتونه بدون درخواست مجوز، پرامپتهایی به این مدل بفرسته. نویسنده این اتفاق رو شرمآورترین زورگویی در تاریخ استانداردهای وب میدونه.
محققان امنیتی Akamai یک تکنیک پایداری خودکفا به نام Ouroboros کشف کردن که از ویژگی dMSA در ویندوز سرور 2025 سوءاستفاده میکنه. این تکنیک با تنها شش دستور، روی یک سیستم کاملاً پچشده، اجازه میده که هش NT یک اکانت هدف استخراج بشه و حتی بعد از چرخش پسورد یا حذف اکانت مهاجم هم پایدار بمونه. برای انجام این حمله فقط به دو دسترسی نیاز داره: CreateChild روی یک OU یا کانتینر، و WriteProperty روی اکانت هدف. نکته خطرناکتر اینه که Domain Adminها هم نمیتونن بهراحتی این وضعیت رو اصلاح کنن.
یک گزارش جدید جهانی نشون میده که ۶۰٪ از سازمانهای بزرگ دارن میلیونها دلار رو صرف هوش مصنوعی عاملی میکنن، اما فقط ۱۵٪ اونها زیرساخت دادهای کافی برای اجرای مؤثر و امن اون دارن. این گزارش بر اساس نظرسنجی از ۴۰۰ متخصص داده در سطح جهانی تهیه شده. نتایج نشون میده که شکافهای جدی در حاکمیت داده، یکپارچگی سیستمها، و کنترل اطلاعات، سازمانها رو از رسیدن به نتایج واقعی باز میداره. بیشتر تیمها همچنان درگیر آزمایشهای پرهزینه هستن و نتونستن پایلوتهاشون رو به مرحله تولید برسونن.
GPT-5.5 با یه افزایش قیمت ۲ برابری نسبت به GPT-5.4 معرفی شد؛ توکنهای ورودی از ۲.۵ به ۵ دلار و خروجی از ۱۵ به ۳۰ دلار در میلیون رسیدن. OpenRouter با بررسی کاربرانی که از 5.4 به 5.5 مهاجرت کردن، فهمید هزینههای واقعی بین ۴۹ تا ۹۲ درصد بیشتر شده. مدل جدید برای پرامپتهای بلند (بالای ۱۰ هزار توکن) خروجی کمتری تولید میکنه که یهکم از تأثیر گرانی کم میکنه، ولی برای پرامپتهای کوتاهتر این مزیت وجود نداره و حتی خروجی بیشتری هم میده.
وقتی درآمد شرکتهای بزرگ هوش مصنوعی اعلام میشه، همه روی عدد کل تمرکز میکنن — ولی سوال اصلی اینه که این درآمد از کجا میاد. OpenAI حدود ۷۵٪ درآمدش رو از اشتراکهای مصرفی میگیره، در حالی که Anthropic حدود ۸۰٪ درآمدش از مشتریان سازمانیه. این تفاوت ساختاری به این معنیه که در زمان فشار اقتصادی، این دو شرکت رفتار کاملاً متفاوتی خواهند داشت. تاریخ بازار SaaS نشون داده که درآمد مصرفی در بحران خیلی سریعتر از بین میره، و بازار هوش مصنوعی احتمالاً این تفاوت رو با شدت بیشتری تجربه میکنه.
SQLite احتمالاً بیشتر از تمام موتورهای پایگاه داده دیگر روی کره زمین استفاده میشه. از هر گوشی اندروید و آیفون گرفته تا ویندوز، مک، فایرفاکس، کروم، اسکایپ، و حتی سیستمهای چندرسانهای خودروها، همه و همه از SQLite بهره میبرن. تعداد دستگاههای هوشمند فعال بیش از ۴ میلیارد تاست و هر کدوم صدها فایل SQLite دارن، پس احتمالاً بیش از یک تریلیون پایگاه داده SQLite در حال حاضر فعال هستن. این کتابخانه کوچیک و سریع رقیب جدیای برای عنوان «پرکاربردترین ماژول نرمافزاری تاریخ» محسوب میشه.
بر اساس دادههای TRM Labs، هکرهای کره شمالی تا اینجای ۲۰۲۶ مسئول ۷۶ درصد از کل ارز دیجیتال دزدیدهشده در دنیا هستن. این عدد نه از طریق حملات زیاد، بلکه با چند ضربه بزرگ و دقیق به دست اومده؛ از جمله سرقت ۱.۵ میلیارد دلار اتریوم از ByBit و نزدیک به ۳۰۰ میلیون دلار از Drift و KelpDAO. کارشناسا معتقدن که هوش مصنوعی داره به این گروهها کمک میکنه تا مهندسی اجتماعی و شناسایی اهداف رو با دقت و سرعت بیشتری انجام بدن. ضعف ساختاری پلتفرمهای DeFi هم این وضعیت رو بدتر کرده.
Progress Software به کاربران MOVEit Automation هشدار داد که یه آسیبپذیری بحرانی دور زدن احراز هویت (CVE-2026-4670) در نسخههای قدیمیتر این نرمافزار وجود داره. مهاجمان از راه دور میتونن بدون نیاز به هیچ سطح دسترسی یا تعامل کاربر، این حفره رو اکسپلویت کنن. بیش از ۱۴۰۰ نمونه از این نرمافزار روی اینترنت در معرض دیدن و برخی از اونها به سازمانهای دولتی آمریکا تعلق دارن. تنها راه رفع مشکل، آپگرید کامل به نسخههای پچشدهست.
یه محقق امنیتی به اسم جرمیا فاولر یه دیتابیس بدون رمز و کاملاً عمومی پیدا کرده که بیش از ۸۶ هزار تصویر از یه سلبریتی اروپایی داشته؛ همه چیز از چتهای واتساپ و اینستاگرام گرفته تا تصاویر خصوصی و اطلاعات مالی. این دیتابیس ظاهراً توسط فردی که استالکرور روی گوشی قربانی نصب کرده بود ساخته شده ولی تنظیمات امنیتی رو اشتباه انجام داده و همه چیز رو در معرض دید عموم گذاشته. استالکرور نوعی نرمافزار جاسوسیه که بدون اطلاع قربانی نصب میشه و پیامها، موقعیت مکانی، عکسها و تمام فعالیتهای دیجیتال رو رصد می
یه بنچمارک جالب نشون میده که استفاده از ویژن ایجنت (computer use) برای کنترل یه پنل ادمین در مقایسه با فراخوانی مستقیم API، حدود ۴۵ برابر گرونتر تموم میشه. ویژن ایجنت برای انجام همون تسک ۵۳ مرحله و ۵۵۱ هزار توکن مصرف کرد، در حالی که API ایجنت با ۸ کال و ۱۲ هزار توکن کار رو تموم کرد. مشکل اصلی اینه که ویژن ایجنت مجبوره همه چیز رو از روی پیکسلهای صفحه بخونه و هر بار یه اسکرینشات بگیره، در حالی که API ایجنت مستقیماً داده ساختاریافته دریافت میکنه. نتیجه: برای ابزارهای داخلی که خودتون میسازید،
دوران خرید بیرویه نرمافزار تموم شده. سازمانهای بزرگ بهطور میانگین با ۶۶۰ اپلیکیشن SaaS طرفاند که نزدیک به نیمی از لایسنسهاشون اصلاً استفاده نمیشه. تیمهای تدارکات حالا دستور دارن فهرست فروشندهها رو کوتاه کنن و هزینهها رو کاهش بدن. مارکتپلیسهای ابری مثل AWS، Google Cloud و Microsoft هم با سادهکردن خرید، نقش واسطههای سنتی رو بهشدت تهدید میکنن. پارتنرهای IT یا باید نقش «مشاور مدیریت estate» رو بپذیرن، یا خطر حذفشدن از زنجیره تأمین رو تجربه میکنن.
در یک پنل تخصصی، مدیران ارشد فناوری مایکروسافت، ۱پسورد و اتلسین درباره تأثیر هوش مصنوعی بر ساختار تیمهای مهندسی و چرخه توسعه نرمافزار صحبت کردن. از نظر اونها، فاز «ساخت» داره فشردهتر میشه و زمان بیشتری به برنامهریزی و اعتبارسنجی اختصاص پیدا میکنه. تیمهای کوچیکتر، چرخههای برنامهریزی کوتاهتر و مدیریت هزینه توکنها از مهمترین چالشهای این تحول هستن. هیچکدام از این شرکتها استفاده اجباری از AI رو پیاده نکردن و در عوض روی فرهنگسازی و قهرمانان داخلی تکیه دارن.
اپل قراره در iOS 27 یه قابلیت جدید به اسم Extensions معرفی کنه که بهت اجازه میده از مدلهای هوش مصنوعی شرکتهای مختلف مثل گوگل و آنتروپیک مستقیماً توی سیستمعامل استفاده کنی. این مدلها میتونن قابلیتهایی مثل سیری، Writing Tools و Image Playground رو پاور بدن. این ویژگی برای iPadOS 27 و macOS 27 هم در دسترس خواهد بود. با این حرکت، اپل به جای اینکه خودش زیرساخت AI بسازه، سعی داره سختافزار موجودش رو به یه تجربه AIمحور تبدیل کنه.