ИИ-ГОНКА 2026: CHATGPT ТЕРЯЕТ ВЕБ-ТРАФИК, А СТАРТАПЫ ВКЛЮЧИЛИ МОНЕТИЗАЦИЮ

Аналитики Sensor Tower опубликовали свежий отчет за первый квартал 2026 года. Индустрия генеративного ИИ переживает серьезный сдвиг: от хайпа вокруг скачиваний компании переходят к агрессивному заработку и борьбе за мобильный рынок. Ключевые инсайты рынка:

1. Битва за доходы: ChatGPT лидирует, но конкуренты растут быстрее
Генеративный ИИ официально вошел в топ-5 неигровых мобильных жанров по выручке, показав рост доходов на 174% в годовом исчислении. ChatGPT по-прежнему удерживает две трети всего мирового рынка мобильной ИИ-выручки, заработав рекордные 1.3 миллиарда долларов за квартал. Однако его квартальный рост составил всего 4%, что выглядит скромно на фоне конкурентов. Мобильная выручка Grok за квартал выросла на 103%, Gemini — на 119%, а Claude — на 235%.

2. Миграция в приложения: Веб пустеет
Веб-трафик сайта chatgpt.com просел на 13% за квартал, демонстрируя падение второй квартал подряд и опустившись на 6 место в мире по посещаемости. Но это не значит, что им пользуются меньше: реальная общая аудитория растет, просто люди массово переходят с сайтов в мобильные приложения. Сейчас 55% пользователей общаются с ИИ-ассистентами исключительно через смартфоны, что на 10 процентных пунктов выше, чем в прошлом году. Доля мобильных пользователей сильнее всего выросла у платформы xAI на 35 процентных пунктов, у Meta AI на 19 и у Grok на 18 процентных пунктов.

3. Альтернативные платформы в вебе и сторах
Пока флагман уводит людей в софт, Gemini и Claude штурмуют веб-формат и становятся лидерами роста посещаемости. Сайт Gemini добавил почти 4 миллиарда визитов, а Claude — 1.8 миллиарда по сравнению с концом прошлого года. В мобильных сторах Claude также совершил огромный рывок, взлетев сразу на 479 позиций в глобальном рейтинге загрузок и заняв 40 место за квартал.

4. Рекламные бюджеты на максимуме
Реклама генеративного ИИ проникает повсюду и помогает увеличивать общие расходы на продвижение софта, которые выросли на 31% в годовом исчислении. В первом квартале 2026 года затраты на цифровую рекламу генеративного ИИ в США превысили 430 миллионов долларов, что более чем в 3 раза выше показателей аналогичного периода прошлого года.

5. Загрузки выходят на плато на зрелых рынках
В годовом выражении загрузки ИИ-приложений показывают солидный рост на 47%. Однако квартальная динамика замедлилась: рост составил всего 1.4% по сравнению с прошлым кварталом, что стало самым низким показателем с 2022 года. Основной поток новых пользователей теперь идет из развивающихся стран. К примеру, в Индии загрузки генеративного ИИ выросли на 70% в годовом исчислении, а в Индонезии — на 85%.

Эра просто бесплатного ИИ в браузере подходит к концу. На рынке идет плотная экосистемная война, где разработчики стремятся глубже закрепиться в смартфонах пользователей и перевести их на платные подписки.

Телешоу выходят на новый уровень)))

Новый китайский нейронаучный журнал "Neuron Communications" — бесплатный open access

https://www.keaipublishing.com/en/journals/neuron-communications/
https://www.sciencedirect.com/journal/neuron-communications

All accepted manuscripts submitted between January 1, 2026 and December 31, 2027 will receive a full waiver of the Article Publishing Charge (APC). No APC will be charged to authors during this period.

The journal welcomes studies that go beyond single-cell or single-molecule analysis to explore the network-level, structural, and functional relationships between cells.

Topics of interest:
1. Molecular and Cellular Mechanisms of Neural Communication
2. Communication in Development and Plasticity
3. Injury, Inflammation, and Regeneration
4. Dysregulated Communication in Neurological Disorders
5. Experimental and Computational Approaches to Neural Communication

https://naked-science.ru/article/biology/semka-pomogla-raskryt

Все, шах и мат )) котейки.

🔥 Huawei обходит санкции США с помощью математики: представлен «закон масштабирования Тау»

Пока США перекрывают доступ к передовому оборудованию для литографии, Huawei совершает тихую революцию в архитектуре чипов. Компания официально представила Tau Scaling Law (Закон масштабирования Тау) — стратегический ответ на замедление закона Мура и западные ограничения.

Вместо погони за нанометрами Huawei делает ставку на временное масштабирование и трехмерную архитектуру, чтобы выжать максимум из имеющихся технологий.

Что это значит для индустрии:

Эквивалент 1.4 нм к 2031 году
Huawei планирует достичь производительности уровня 1.4-нм чипов, используя текущее оборудование DUV (глубокий ультрафиолет). Никакой зависимости от запрещенных систем EUV от ASML.

Технология Logic Folding (Сворачивание логики)
Вместо уменьшения транзисторов чипы будут расти «вверх». Архитектура использует передовую 3D-компоновку и оптимизацию вычислений на системном уровне, буквально упаковывая больше логики в единицу объема.

Вектор на Kirin и Ascend
Новый закон масштабирования станет фундаментом для будущих поколений потребительских процессоров Kirin (для смартфонов) и мощных ИИ-ускорителей Ascend для дата-центров.

Это кардинальный сдвиг парадигмы. Huawei доказывает, что лидерство в полупроводниках теперь определяется не только точностью лазера на заводах, но и гениальностью системной архитектуры, алгоритмов и математических моделей. В условиях тотальной блокады Китай создает полностью независимый технологический путь.

Оригинальная статья

В Москве прошла IV Международная университетская премия в области ИИ и больших данных «Гравитация», говорится в сообщении организаторов.

На конкурс поступило 243 заявки — на 20% больше, чем годом ранее. Самые популярные номинации: «Алгоритмы и программные решения» (37 проектов), «Инновации в образовании и подготовке кадров» (31 проект), рассказал Павел Голосов, директор Института общественных наук Президентской академии и соорганизатор премии.

В номинации «Безопасность и доверие» победила система контроля безопасности и качества больших языковых моделей от Исследовательского центра ИИ МГУ — решение для предотвращения недостоверных ответов и нежелательного контента в LLM.

В номинации «Прорывные научные исследования» — портативный томограф «Велес» от Smart Engines: компактная КТ-технология для полевых условий и немобильных пациентов.

⚡️Стал известен состав сборной России, которая представит страну на Международной инженерно-космической олимпиаде (GFSSM) в Пекине, соревнования пройдут 13-17 августа, пишут Известия.

В команду вошли 11 школьников, они прошли всероссийский отбор из 530 участников со всей страны. Их имена озвучил президент Группы «Т-Технологии» Станислав Близнюк на деловой сессии фестиваля «Т-Двор» в Санкт-Петербурге с участием главы Роскосмоса Дмитрия Баканова. Среди финалистов ученики 9-11 классов из Москвы, Санкт-Петербурга, Пензы, Ейска, Владимира и Долгопрудного. Готовить участников к соревнованиям будут Центральный университет, Роскосмос и Группа «Т-Технологии».

В сети завирусился пацан, который показал, как запитать магнитолу с помощью БП и материнки.

Молодчага ))))

🎄Утренняя подборка

● Дорожные камеры в Москве начали фиксировать с помощью ИИ остановку в местах, где машина мешает другим участникам движения

● «Норникель» выпустил открытую модель MetalGPT для применения в металлургической отрасли

● «Билайн бизнес» предоставил предпринимателям доступ к популярным нейросетям

● Исследователи «Яндекса», ШАД и ДВФУ создали нейросеть для анализа аэрофотоснимков природных территорий на предмет загрязнений

● В Национальном исследовательском Нижегородском государственном университете им. Н.И. Лобачевского разработали ИИ-модель для прогноза риска смерти пациентов с диабетом

🗺За рубежом
● В Китае могут ввести ограничение на покупку ИИ-чипов H200 от NVIDIA

● Alibaba создаст подразделение для стимулирования использования потребителями решений на базе Qwen

● Microsoft инвестирует в Индию $17,5 млрд в течение четырех лет для развития облачной и ИИ-инфраструктуры

● Организация Linux Foundation открыла проект Agentic AI Foundation для развития комплекса инструментов и стандартов в области агентного ИИ

● Разработчик Anthropic и Accenture создали Accenture Anthropic Business Group для совместной разработки ИИ-решений

● Google планирует выпустить очки с ИИ в 2026 году

● Американский разработчик Pebble представил умное кольцо Index 01 для создания заметок

● Французский стартап Mistral AI выпустил семейство моделей Devstral 2 для программирования, а также ИИ-ассистента Mistral Vibe CLI для автоматизации написания кода

🏅Конкурсы
● Лауреатами Научной премии «Сбера» — 2025 в номинации «AI в науке» стали ученые Михаил Медведев и Дмитрий Пензар. В номинации «Цифровая вселенная» — Роман Соловьёв, Сергей Кривовичев и Борис Алексеев

● Команда VIM Института искусственного интеллекта AIRI заняла призовое место в треке Internal Model Reasoning премии NeurIPS 2025, а команда In2AI стала первой в соревновании Generalization

📈Аналитика
● Согласно информации HeadHunter зарплаты в России для специалистов с навыками в области робототехники за год выросли на 14%

● В AppSec Solutions прогнозируют, что российский рынок защиты ИИ в 2026 году составит не менее 1 млрд руб., а к 2029 году достигнет 11 млрд руб.

💬Мнения
● Заместитель министра энергетики Эдуард Шереметцев — о темпах применения ИИ в ТЭК

📎Материалы
● Заметка mos. ru о работе городских сервисов с ИИ

🙋Ищут
● CNews и ВТБ открыли набор участников на премию Data Fusion Awards, которая включает номинации в сфере ИИ. Узнать детали и подать заявку до 20 января 2026 года можно здесь

🧑🏻‍💻Разработчикам
● ИИ-агент Phone Agent от Zhipu AI для управления смартфоном

🆕 В кругах Громова - прибавление! Только что вышло новое исследование
– Self-Service-круг Громова 2026!

☝️ Self-Service-круг Громова объясняет, как российские аналитические платформы поддерживают самостоятельность пользователей во всей
архитектуре данных, а не только в BI. Исследование помогает понять, где self-service – реальная управляемая модель, а где – набор разрозненных функций или маркетинговая декларация.

☝️ В отчет вошло более 20 российских решений, в том числе и наши партнеры
– Loginom, Yandex DataLens, Visiology, PIX BI, Luxms BI и другие.

Скачиваете и изучайте Self-Service-круг Громова и делитесь с нами в комментариях, что вы думаете о self-service функциональность в российских системах бизнес-аналитики 👌

#BI #Selfservice #АналитикаДанных #Исследование

Боты впервые обогнали людей по числу веб-запросов к страницам, следует из данных Cloudflare Radar.

На автоматизированный трафик приходится 57,5% HTTP-запросов к HTML-страницам, на пользователей — 42,5%. Глава Cloudflare Мэтью Принс заявил, что это произошло быстрее его прогноза на 2027 год из-за роста ИИ-агентов, которые могут просматривать тысячи сайтов вместо одного пользователя.

🧮 Интересная и подробная статья о том, почему TPU становятся ключевым фактором в удешевлении инференса.

- TPUs дают примерно в 4 раза лучшую стоимость за производительность по сравнению с Nvidia GPU в задачах инференса 
- Инференс за время жизни модели стоит в 15 раз дороже, чем её обучение 
- К 2030 году инференс будет потреблять около 75 процентов всего AI compute (рынок на 255 млрд долларов)

Основная мысль проста: инференс полностью доминирует итоговую стоимость эксплуатации модели. Обучение модели уровня GPT-4 стоит примерно 150 миллионов долларов, но поддержание инференса - около 2.3 миллиарда долларов в год.

Nvidia H100 отлично подходит для гибкого обучения, но их универсальная архитектура добавляет лишнюю логику управления и движение данных, что увеличивает энергопотребление при простых forward-pass операциях — поэтому длительный инференс обходится дорого.

Google TPU - специализированные чипы для tensor math, построенные на систолических массивах и агрессивной инженерии энергопотребления. В итоге они потребляют примерно на 60-65 процентов меньше энергии и дают около четырёхкратного выигрыша по стоимости инференса трансформеров по сравнению с H100.

Практика это подтверждает: 
Midjourney снизил затраты на инференс примерно на 65 процентов после перехода на TPU. 
Anthropic закупает до миллиона TPU. 
Meta, Salesforce, Cohere и многие другие также переводят всё больше трафика на TPU-поды, поскольку инференс стремительно растёт и к 2030 году станет около 75 процентов всех вычислений в AI.

ainewshub.org/post/ai-inference-costs-tpu-vs-gpu-2025

🔭 Вышло огромное исследование на 303 страницы от ведущих китайских лабораторий — подробный разбор того, как создают и обучают модели, ориентированные на написание кода, и как на их основе строят полноценные софт-агенты.

Вот что в нём разбирается:

1. Как формируют модель
- Сбор и очистка гигантских датасетов кода. 
- Предобучение: модель впитывает реальные паттерны программирования в промышленных масштабах. 
- SFT и RL: дополнительные этапы, где модель учат лучше следовать инструкциям, проходить тесты и избегать очевидных ошибок.

2. Как модели превращают в инженерных агентов
- Агент читает баг-репорт или фичу. 
- Планирует шаги. 
- Меняет файлы. 
- Запускает тесты. 
- Повторяет цикл, пока не добьётся результата.

3. Какие проблемы всё ещё остаются
- Работа с огромными репозиториями. 
- Безопасность и надёжность генерируемого кода. 
- Корректная оценка качества работы агентов. 
- Реальные приёмы и лайфхаки, которые используют текущие команды.

Исследование - мощный срез состояния индустрии: от датасетов и архитектур до практических инженерных пайплайнов. Это именно то, как современные LLM превращаются в «второго разработчика» в команде.

https://arxiv.org/abs/2511.18538

🌪️ Game Changer: Вихри в симуляции текучей среды

Новая научная работа (Wang et al., SIGGRAPH 2025) совершила невероятный прорыв, решив одну из самых сложных проблем компьютерной графики и инженерных симуляций: долговременное и точное моделирование вихревых потоков (vorticity).

❓ В чем проблема?
Вихри - это мельчайшие водовороты, которые определяют, как ведут себя газы и жидкости (дым, вода, воздух вокруг крыла самолета).

Точное моделирование их хаотичного поведения (турбулентности) критически важно, но чрезвычайно сложно:

- Сложность визуализации: Вихри часто невидимы (например, в воздухе), что требует сложных методов трассировки (как пузырьки или дым).

- Нестабильность симуляции: В большинстве прошлых методов вихри очень быстро разрушались, искажались или, в худшем случае, приводили к «взрыву» симуляции 💥 после нескольких шагов.

💡 Гениальное решение: «Частицы с памятью»
Исследователи возродили и обновили метод Vortex-in-Cell, используя гибридный подход, который наконец-то может справиться с хаосом:

- Сетка (Grid): Используется для расчета общей скорости и давления потока.
- Частицы (Particles): Внутри этой сетки размещаются частицы, которые действуют как «погодные зонды». Они несут в себе информацию о локальной ротации (вихревом потоке).
Сохранение «Травмы»: Главная хитрость: эти частицы «помнят» все растяжения и скручивания, которым они подверглись. Это позволяет вихрям оставаться четкими и стабильными, даже когда они взаимодействуют друг с другом и распадаются на более мелкие.

📈 Главный результат
Новый метод позволяет сохранять детализацию вихрей до 30 раз дольше, чем предыдущие, и впервые обеспечивает реалистичное моделирование таких сложных сцен, как:
🐋 Движение морского ящера в воде.
🌪️ Эволюция сложных узлов вихревых колец.
🚀 Выхлопные газы от ракеты или потоки воздуха вокруг сверхзвукового самолета.

🎯 Приложения
Эта беспрецедентная точность несет огромный потенциал:
- Прогнозирование Погоды: Более четкие и надежные модели ураганов и торнадо могут спасти жизни.

- Инженерия: Проектирование более тихих реактивных двигателей и аэродинамически эффективных автомобилей.

- Компьютерная Графика: Невероятно реалистичные спецэффекты для фильмов и игр!

Источник

Теперь вы знаете, сколько роботов-пылесосов нужно запустить одновременно, чтобы уборка комнаты прошла максимально быстро.

А кстати, сколько.... хорошая алгоритмическая задача ))

Bitcoin под угрозой: Google рассчитала взлом за 9 минут

Google Quantum AI выпустила статью, где показала новые оценки для атаки на secp256k1 - именно на этой эллиптической кривой держатся подписи Bitcoin и части экосистемы Ethereum. Авторы утверждают, что алгоритм Шора можно реализовать примерно с 1200 логическими кубитами и 90 млн Toffoli-гейтов, либо с 1450 логическими кубитами и 70 млн Toffoli-гейтов. Для сверхпроводниковой архитектуры это дает оценку меньше чем в 500 тысяч физических кубитов, что почти на порядок лучше некоторых прошлых оценок и заметно ниже, чем в работе Litinski 2023, с которой они сравниваются.

Самое тревожное в бумаге не в самом факте угрозы, а в таймингах. По расчетам Google, если часть вычислений сделать заранее, то после раскрытия публичного ключа приватный ключ можно получить примерно за 9-12 минут. Средний блок Bitcoin добывается около 10 минут, а значит теоретически становятся возможны on-spend атаки: перехват транзакции в мемпуле и подмена до подтверждения блока. Авторы отдельно пишут, что именно fast-clock платформы вроде superconducting и photonic выглядят опаснее всего для активных транзакций.

При этом речь пока не о том, что Bitcoin "сломали". Такого компьютера сейчас не существует. Но сама граница между "это научная фантастика" и "это уже инженерная гонка" заметно сдвинулась. В paper прямо сказано, что криптосообществам стоит ускорять переход к post-quantum cryptography без промедления.

Отдельная проблема - старые и давно неактивные кошельки. В документе говорится, что около 1.7 млн BTC до сих пор лежат в старых P2PK-скриптах с уже раскрытыми публичными ключами, а общий объем уязвимых адресов оценивается примерно в 6.7 млн BTC. Это делает "спящие" монеты потенциальной многомиллиардной целью для будущих CRQC-машин.

Ethereum, по мнению авторов, рискует по-своему. Там отдельные поверхности атаки связаны с account model, BLS-подписями валидаторов и KZG commitments, которые используются в Data Availability. В таблице paper для Ethereum перечислены отдельные классы уязвимостей, включая BLS signatures и KZG commitments.

Еще один важный момент - Google проверила свои ресурсные оценки через zero-knowledge proof, не раскрывая сам атакующий квантовый circuit. Для квантового криптоанализа такого уровня это подается как важная валидация результатов.

Итог простой: квантовый взлом Bitcoin еще не наступил, но окно до реальной угрозы сжимается гораздо быстрее, чем многие привыкли думать. Теперь вопрос уже не в том, возможна ли такая атака в принципе, а успеет ли крипторынок мигрировать раньше, чем появится нужное железо.

quantumai.google/static/site-assets/downloads/cryptocurrency-whitepaper.pdf