Эмитент стейблкоина USDt нанял к себе ex-главу совета по крипте в администрации Трампа

Компания Tether объявила, что Бо Хайнс назначен их стратегическим советником по цифровым активам и стратегии в США. Хайнс участвовал в разработке GENIUS Act, который создает правовую базу для стейблкоинов. Доля рынка USDt тут.

Как и проекты в ОАЭ, Таиланде назначение Хайнса в Tether направлено на интеграцию стейблкоинов в повседневные финансовые операции. Это показывает глобальный тренд: стейблкоины становятся важным инструментом для модернизации платежей.

Говорят, Хайнс сохраняет влияние в администрации Трампа как специальный государственный служащий, помогая Дэвиду Саксу, который является AI & Crypto Czar.

Новый вид мошенничества в Долине возник вокруг Anthropic и OpenAI

В начале августа в Кремниевой долине начали возникать предложения от посредников, которые якобы предлагали зайти в новый раунд инвестиций Anthropic, OpenAI.

Посредники возникли из-за того, что обычный человек даже с $ прямо инвестировать в OpenAI или Anthropic не могут. Могут только крупные венчурные фонды и институциональные инвесторы, поэтому они создают SPV-посредники.

Они говорят: "Дайте нам ваши деньги, мы объединим их с другими и инвестируем от вашего имени в эти компании".

Причём, люди получают предложения вложиться с чеками от $100к-$1М и комиссиями до 16%. Это похоже на многоуровневую структуру: SPV создаются поверх других SPV.

В связи с этим выступили Anthropic, которые проводят сейчас новый раунд при оценке в $170 млрд, и потребовали от одного из своих крупнейших инвесторов, Menlo Ventures, использовать собственный капитал вместо SPV.

Причина такого подхода связана с высоким спросом на акции Anthropic — раунд переподписан 5 раз, это дает компании больше контроля над условиями инвестиций. Anthropic хочет сотрудничать с инвесторами, которые предлагают не только деньги, но и экспертизу в области ответственного масштабирования ИИ.

Nvidia может скоро стать 1-й компанией стоимостью $10 трлн благодаря роботам

Компания готовится войти в сегмент гуманоидных роботов, который называет "физическим ИИ".

Foxconn готовится к производству гуманоидных роботов NVIDIA, которые могут быть представлены уже в ноябре на Technology Day, об этом мы писали тут. Ожидается, что Foxconn будет производить гуманоидных роботов на своем заводе в Америке наряду с серверами Blackwell Ultra GB300.

Дженсен Хуанг заявлял ранее, что "физический ИИ" будет иметь влияние гораздо большее, чем генеративный ИИ и агентные системы, поскольку роботы повлияют на жизнь обычных людей.

NVIDIA уже достигла $4,4 трлн на буме ИИ-чипов, ее вход на массовый рынок гуманоидных роботов, который потенциально может быть еще больше рынка дата-центров может удвоить капитализацию до $10 трлн.

США хотят купить долю в производителях чипах: TSMC, Micron, Samsung и Intel

Министр торговли США Ховард Лутник рассматривает возможность получения государством долей в компаниях-производителях микрочипов, которые получают гранты по Закону о чипах и науке (CHIPS Act) для строительства заводов в США.

Речь идет об Intel, Micron, TSMC и Samsung.

Лутник уже работает над сделкой с Intel, где правительство получит 10% акций в обмен на гранты.

Ранее были выделены субсидии:

$4,75 млрд для Samsung,
$6,2 млрд для Micron,
$6,6 млрд для TSMC.

Лутник считает некоторые гранты слишком щедрыми и ведет переговоры об их пересмотре.

OpenAI близка к оценке в $500 млрд, а через 2-3 года $1трлн - прогнозируют инвесторы

OpenAI находится на пороге достижения оценки в $500 млрд, что сделает её самой дорогой частной компанией в мире, превосходящей SpaceX и ByteDance.

Компания ведёт переговоры о 2-х крупных сделках:

- Раунд инвестиций под руководством SoftBank с оценкой в $300 млрд, который должен завершиться к концу 2025 года.

- Вторичная продажа акций сотрудников с оценкой в $500 млрд. Большая часть более дешёвых акций уже раскуплена, и инвесторы активно борются за более дорогие акции.

Один из инвесторов OpenAI считает, что эта оценка оправдана и вот его аргументы: если ChatGPT достигнет 2 млрд пользователей и будет монетизироваться по 5 $/месяц на пользователя (что составляет половину ставки Google или Facebook-запрещена в РФ), это принесёт $120 млрд годовой выручки.

Это, по его мнению, оправдывает потенциальную оценку в $1,5 трлн только за ChatGPT, не считая другие продукты, такие как корпоративные решения, агентные системы и разработки в области оборудования.

Однако текущая база пользователей ChatGPT составляет 700 млн активных пользователей в неделю, из которых менее 10% платят за премиум-версию, что делает такие прогнозы амбициозными.

Настроения на рынке, отраженные в постах на X, подчёркивают ажиотаж: некоторые называют OpenAI "золотым ребёнком ИИ" и прогнозируют оценку в 1 триллион долларов в ближайшие 2–3 года, если рост продолжится. Однако есть и скептические голоса, указывающие на переоценённость и отсутствие чёткого пути к прибыльности.

Инвесторы делают ставку на то, что OpenAI станет следующим технологическим гигантом, сравнимым с Apple или Google, но высокие затраты, конкуренция и потенциальная неустойчивость рынка вызывают вопросы о реалистичности таких прогнозов.

Будущее компании зависит от её способности монетизировать технологии и справляться с финансовыми и конкурентными вызовами.

ByteDance представили мультимодальный ИИ-агент с долгосрочной памятью

M3-Agent может обрабатывать визуальные и аудио потоки в реальном времени для построения и обновления долгосрочной памяти.

Ключевые результаты: Превосходит GPT-4o и Gemini-1.5-pro на +6.7%, +7.7%, +5.3% в разных бенчмарках.

2 технических прорыва M3-Agent:
- Структурированная память с постоянными ID сущностей значительно улучшает долгосрочное рассуждение.
- Итеративный retrieval-reasoning превосходит простой одноразовый RAG.

Помимо эпизодической памяти, агент развивает семантическую память для накопления знаний о мире.

Подходит для сервисной робототехники, цифровых помощников, автономного мониторинга.

Ограничения:
- Требует 80 ГБ A100 или 4×RTX 3090 для обучения, 16 ГБ VRAM для инференса
- Сложная архитектура с множеством компонентов
- Нужно больше тестов в реальных условиях

Китай внедряет стейблкоин, обеспеченный юанем. Они поняли, что их централизованный цифровой юань не работает

Китай хочет увеличить долю юаня в глобальных расчетах, которая в июне 2025 года упала до 2,88%.

Стейблкоины рассматриваются как инструмент для ускорения трансграничных платежей и обхода западных финансовых систем.

Пекин обеспокоен доминированием долларовых стейблкоинов (USDT и USDC составляют более 99% рынка с капитализацией $262,56 млрд).

С 1 августа 2025 года в Гонконге вступил в силу Закон о стейблкоинах, регулирующий выпуск и оборот стейблкоинов.

JD.com и Ant Group уже подают заявки на лицензии для выпуска стейблкоинов в Гонконге. Это может позволить использовать цифровой юань для международных покупок без вывода капитала из страны.

Правительство РФ планирует новые меры по отключению связи для граждан

“Ъ” ознакомился с планом мероприятий и вот основные моменты:

1. Операторы связи, провайдеры хостинга и организаторы распространения информации (включая любые сайты с функцией обмена сообщениями) будут обязаны передавать правоохранительным органам сведения о признаках правонарушений с использованием информационно-коммуникационных технологий.

2. МВД, ФСБ и Генпрокуратура могут получить право ограничивать услуги связи при возникновении угроз жизни и здоровью граждан, а также различным видам безопасности РФ.

3. Планируется возможность для людей добровольно устанавливать самозапрет на получение "потенциально опасной информации" в интернете.

Хостинг-провайдеры не понимают, как смогут отслеживать активность клиентов для выявления признаков мошенничества.

CFO OpenAI сказала, что они будут как AWS продавать свои инфраструктурные услуги для ИИ

Финансовый директор OpenAI Сара Фрайар заявила, что они рассматривают в будущем продавать свои вычислительные мощности другим компаниям, по аналогии с Amazon Web Services.

По словам Фрайар, у OpenAI пока дефицит вычислительных ресурсов для собственных нужд, но в будущем, после расширения дата-центров, может начать предлагать их в аренду.

Скорее всего речь идет о специализированных решениях для задач ИИ — например, доступе к GPU-кластерам, оптимизированным для обучения и работы LLM.

DeepSeek получает почти бесплатно доступ к бизнес экосистеме Anthropic через совместимость API

Продуманный коммерческий ход сделал #DeepSeek с интеграцией API Anthropic.

DeepSeek теперь можно использовать в Claude Code, а это привлечет разработчиков, которые предпочитают работать через терминал.

DeepSeek не переманивают разработчиков на свою платформу. Они делают обратное — адаптируются под существующие экосистемы. Сначала OpenAI API, теперь Anthropic.

А Anthropic объявили о доступности Claude Code в Team и Enterprise планах с гибким ценообразованием.

Представьте, компания покупает дорогие Claude seats для команды, но половина разработчиков тихо переключается на DeepSeek для основных задач, оставляя Claude только для сложных случаев.

Мы видим зарождение нового паттерна - вместо фрагментации рынка на закрытые экосистемы, появляется совместимость на уровне API. Это здорово для всех, кроме тех, кто рассчитывал на vendor lock-in.

ByteDance создали 1-й интерактивный бенчмарк для оценки ИИ-агентов, причём Grok-4 показал общий лучший результат среди всех

Исследователи из ByteDance, Fudan University, Stanford и Princeton создали FutureX - интерактивный бенчмарк для оценки способностей ИИ-агентов предсказывать будущие события.

Эта система ежедневно собирает вопросы о будущих событиях, получает предсказания от моделей, а затем автоматически проверяет их точность после наступления событий.

Ключевые проблемы, которые решает FutureX:
1. Загрязнение данных
2. Динамическая оценка-
FutureX обновляется ежедневно
3. Реальные навыки

Архитектура системы:

- 195 высококачественных веб-сайтов (отобраны из 2000+)
- 5 типов источников: рынки предсказаний, новостные сайты, рейтинговые платформы, правительственные сайты, платформы реального времени
- ежедневный парсинг новых событий, и тд.

Лучшие показатели: Grok-4, GPT-o4-mini и Gemini Deep Research.

Основные находки:
- На простых вопросах многие модели работают неплохо
- На сложных задачах (открытые вопросы, высокая неопределенность) результаты заметно хуже
- Доступ к поиску в интернете помогает, но не всегда кардинально
- Люди-эксперты пока справляются лучше ИИ

Интересные детали:
1. При сравнении с финансовыми аналитиками Уолл-стрит лучшие модели оказались точнее в ~35% случаев
2. Некоторые модели легко обманываются фейковыми сайтами
3. Разные модели показывают разную силу в разных областях (финансы, спорт, технологии)

⚡️Команда Цукерберга создала 1ю в мире LLM для биологических рассуждений с виртуальными клеточными моделями

Представьте, врач сможет спросить виртуальную клетку, как она отреагирует на новое лекарство(!)

Исследователи из Chan Zuckerberg Initiative(CZI) решили проблему обучения ИИ-моделей для биологии, когда нет доступа к точным правилам верификации. Другие проекты CZI тут.

rbio1 - первая в мире LLM, обученная работать с виртуальными клеточными моделями для биологических рассуждений. Это принципиально новый подход, где:

1. Вместо обучения только на текстах или экспериментальных данных

2. Модель учится взаимодействовать с симуляциями виртуальных клеток

3. Получает знания напрямую от биологических foundation models

Практическое значение этой модели:

1. Предсказание эффектов лекарств без лабораторных экспериментов.

2. Понимание механизмов болезней через диалог с ИИ.

3. Ускорение исследований в тысячи раз.

4. Доступ к биологическим знаниям через естественный язык.

Anthropic создают экосистему на рынке образования и выпускают 3 бесплатных курса

Компания разработала 3 новых курса, созданных совместно с преподавателями для практической интеграции ИИ в образование. Любое учебное заведение может адаптировать их под свои нужды:

1. AI Fluency для преподавателей — помогает преподавателям интегрировать ИИ в учебный процесс.

2. AI Fluency для студентов — учит ответственному сотрудничеству с ИИ в учебе и планировании карьеры.

3. Teaching AI Fluency — поддерживает преподавателей, которые хотят внедрить цифровую грамотность в области ИИ в свои учебные заведения.

Anthropic понимают, что сначала образование, потом коммерция. Студенты, которые изучат Claude в университете, с большей вероятностью будут использовать его в профессиональной деятельности. Это инвестиции в будущую пользовательскую базу.

Бесплатные курсы — это не благотворительность, а создание экосистемы вокруг Claude, где университеты становятся активными участниками развития продукта.

Google опубликовал реальные цифры экономики ИИ — это меняет расклад сил

Медианный текстовый запрос к Gemini Apps потребляет 0,24 ватт-часа энергии — как 9 секунд просмотра телевизора.
За год энергопотребление снизилось в 33 раза через:

1.Архитектуру Mixture-of-Experts
2. Speculative decoding (маленькая модель предсказывает, большая проверяет)
3. Кастомные TPU Ironwood (в 30 раз эффективнее первого поколения)
4. Со-дизайн железа и моделей

Что это означает для бизнеса?
Если 1 запрос стал потреблять в 33 раза меньше энергии, себестоимость ИИ-сервисов Google кардинально изменилась.

Это позволяет:
- Обслуживать больше пользователей без роста инфраструктурных расходов
- Устанавливать более агрессивные цены
- Делать бесплатные сервисы экономически устойчивыми.

Google показывает, что эффективный ИИ требует оптимизации на всех уровнях стека — от кремния до алгоритмов. Стартапы и компании без собственного железа не могут достичь такой эффективности.

Вертикальная интеграция Контроль полного стека (TPU → модели → сервисы) дает преимущества, недоступные компаниям, собирающим решения из готовых компонентов.

Теперь другим крупным игрокам придется либо публиковать свои метрики, либо выглядеть менее прозрачными.

Практические выводы:

Для корпоративных клиентов: При выборе ИИ-провайдера стоит учитывать операционную эффективность, особенно для высоконагруженных продуктов.
Для конкурентов: Эффективность становится новым фронтом конкуренции наравне с качеством моделей.
Для инвесторов: Компании с полным контролем ИИ-стека получают существенные экономические преимущества.

CEO DeepMind: Симуляции - будущее. Genie 3 уже обучает ИИ-агентов

Дэмис Хассабис на платформе Х сказал, что симуляции — это будущее, и один из основных инструментов, который будет использоваться для понимания и прогнозирования событий во Вселенной.

Они уже используют Genie 3 для создания миров и для обучения других ИИ-агентов. Вот тут классный подкаст от создателей Genie 3.

DeepMind дают своему агенту SIMA цели в мирах, созданных Genie 3, и наблюдают, как Genie 3 реагирует на действия SIMA. По сути, это ИИ, играющий в сознании другого ИИ.

Genie 3 - это ИИ-система от Google DeepMind, которая может создавать интерактивные 3D-миры в реальном времени просто по текстовому описанию, фото или видео.

Биотех бурлит🔥Говорят, следующая $трлн индустрия-долголетие. И вот OpenAI вместе с Retro Biosciences разработали и исследовали GPT-4b micro — миниатюрную версию модели GPT-4o для инженерии белков.

Проект OpenAI по белковой инженерии с Retro Biosciences стартовал 2.5 года назад. С января компания использует GPT-4b с целью увеличения продолжительности жизни человека на 10 лет. Сэм Альтман был одним из первых инвесторов Retro и вложил $180 млн в 2022 году.

GPT-4b micro была использована для создания улучшенных вариантов факторов Яманаки — белков, которые сыграли ключевую роль в создании индуцированных плюрипотентных стволовых клеток (iPSC) и омоложении клеток.

Эти белки также применяются в разработке терапий для лечения слепоты, диабета, бесплодия и решения проблемы нехватки органов.

Эксперименты показали 50-кратное увеличение экспрессии маркеров стволовых клеток и улучшение восстановления ДНК, что указывает на потенциал для продления здоровой жизни.

Однако вопросы о прозрачности, этике и доступности технологии остаются открытыми.

Google дали возможность для всех бесплатно на выходные попробовать Veo3-самую крутую видео модель.

Только до конца этих выходных и в приложении Gemini. Поделитесь вашими видео в комментариях :)

Итоги уходящей недели, то, что имеет значение в России и мире

ИИ

#DeepSeek получил почти бесплатный доступ к бизнес-экосистеме Anthropic через совместимость API

BlackRock создала ИИ-агентов для инвестиций

Anthropic запустили Claude Code для Team и Enterprise аккаунтов

Anthropic создает экосистему на рынке образования и выпустила 3 бесплатных курса

ByteDance представили мультимодальный ИИ-агент с долгосрочной памятью

Выходцы из Meta* и Amazon создали фреймворк для синтетических данных в масштабе триллионов токенов

ByteDance создали 1-й интерактивный бенчмарк для оценки ИИ-агентов

Google опубликовал реальные цифры экономики ИИ и также технические моменты, как они строят все

Google представил новые агентские и персонализированные функции для поиска: теперь может бронировать столики в ресторанах и давать персонализированные рекомендации

Nvidia может стать 1-й компанией стоимостью $10 трлн благодаря роботам

Nvidia представили Cosmos Reason 7B — открытую VLM для роботов и выпустили Isaac Sim 5.0 и Isaac Lab 2.2

Nvidia выпустили Nemotron Nano v2 — модель в 6 раз быстрее аналогов

OpenCUA выпустили 1-ю foundation модель для компьютерного управления

Zhipu AI представили ComputerRL — фреймворк для автономного управления рабочими столами

Биотех, нейроинтерыейсы, чипы

Команда Цукерберга (CZI) создала 1-ю в мире LLM для биологических рассуждений с виртуальными клеточными моделями

OpenAI совместно с Retro Biosciences разработали GPT-4b micro для инженерии белков

Стэнфордские исследователи создали нейроинтерфейс, декодирующий речь в онлайне

Модели речи, настроенные на мозг, лучше отражают этапы обработки речи

США планируют купить доли в TSMC, Micron, Samsung и Intel

Криптовалюты и стейблкоины

Япония готовится к выпуску стейблкоинов, привязанных к йене

Китай внедряет стейблкоин, обеспеченный юанем

Таиланд и ОАЭ внедряют криптоплатежи для туристов

MetaMask анонсировали выпуск собственного стейблкоина mUSD на Ethereum и Linea

Биржа Bullish провели 1-e IPO в США на $1,15 млрд, полностью оплаченное стейблкоинами

Эмитент USDt нанял экс-главу совета по крипте из администрации Трампа

Стартапы, венчур и бизнес

CFO OpenAI заявила о планах продавать инфраструктурные ИИ-услуги как AWS

Свежий отчет Bessemer Venture Partners об AI-native стартапах

Новый вид мошенничества в Кремниевой долине вокруг инвестиций в Anthropic и OpenAI

Исследования

CEO DeepMind: симуляции — это будущее, Genie 3 уже обучает ИИ-агентов

Chain-of-Agents показал 84,6% снижение затрат на инференс при обучении одной модели с возможностями мультиагентной системы

Метод CAST значительно улучшил следование языковым инструкциям по сравнению с простой разметкой данных

Россия
Правительство РФ планирует новые меры по отключению связи для граждан.

*запрещенная в России организация.

С 1 сентября в российских школах появятся учебники, разработанные МФТИ

Учебники предназначены для углубленного изучения физики, математики, информатики, химии и биологии для 10–11-х классов, но также разрабатывается линейка для 7–9-х классов, их подготовка займет примерно 2–3 года.

В этом году будет пока апробация этого проекта, а с 2026 года уже полностью запустят в школы, говорит ректор МФТИ Д. Ливанов.

Ливанов говорит, что содержание учебников углубленного уровня должно обновляться чаще, чтобы школьники получили менее консервативное представление о науке.

«В большей степени это касается сегодня биологии или информатики, чем физики, потому что в биологии и информатике сейчас происходят революционные изменения – например, генетическое редактирование или развитие технологий глубокого машинного обучения», – сказал Ливанов.

Стартап Bioptic Андрея Дороничева показал успешное применение ИИ-агента в фарме

Команда решала практическую задачу: как быстро найти всех конкурентов для лекарственного препарата?

Решение - двухкомпонентная система:

1. Competitor-Finder агент на базе REACT — итеративно ищет конкурентов через веб-поиск

2. Competitor-Validator фильтрует ложные срабатывания

Также создали собственный бенчмарк из реальных данных - датасет из 5 лет меморандумов частного биотех-фонда (73 отчета, 105 заболеваний).

Результаты:
M2N2 - это ИИ-агент Bioptic набрал 83%

OpenAI Deep Research - 65%
Perplexity - 60%

GPT-4o - 56%

Ограничения:

1. узкая предметная область - только для фарма due diligence
2. Бенчмарк создан под конкретную задачу одной компании
3. Неясно, как результаты переносятся на другие домены.