📌 ICONIQ: Плейбук архитектора ИИ-систем 2025.
 
Iconiq Capital опросила 300 руководителей ИИ-стартапов с доходом от $10 млн. до $1 млрд. о том, как эти стартапы используют ИИ и собрала результаты в отчет "ICONIQ AI Builder’s Playbook 2025"

Iconiq Capital - американская компания по управлению инвестициями, основанная в 2011 году. Функционирует как гибридный семейный офис и имеет тесные связи с компанией Марка Цукерберга. Компания предоставляет услуги по инвестиционному менеджменту, частному капиталу, венчурным инвестициям, управлению недвижимостью и филантропии для состоятельных семей и организаций.

▶️Очень кратко:

Эра экспериментальных ИИ-демо закончилась. Сейчас компании массово переходят к боевому использованию генеративных моделей - и тут уже не про «вау», а про ROI, стоимость инференса и объяснимость.


🟡AI-native vs AI-enabled

Компании, с нативными ИИ-продуктами, сильно опережают тех, кто "добавил ИИ". Почти половина стартапов нативных ИИ-продуктов уже достигла масштабирования (47% против 13% у ретрофитеров).

В продуктовом портфеле такой типовой компании в среднем 2,8 модели и они активно идут по пути агентных сценариев, причем многие строят архитектуру с возможностью быстрого свапа моделей.


🟡Ценообразование и монетизация.

ИИ ломает старые цены и бизнес-модели. 38% компаний используют гибридное ценообразование (подписка + плата за использование), ещё 19% — только за использование а 6% уже экспериментируют с outcome-based моделями.

Пока 40% включают ИИ в премиум-пакет, но 37% планируют пересмотреть подход, учитывая реальные метрики использования и отдачу.

🟡Команда и расходы. 

ИИ перестал быть задачей «R&D-уголка». В быстрорастущих компаниях до 37% инженеров работают над ИИ, а AI/ML-инженеров нанимают в среднем за 70+ дней. И это большая проблема.

ИИ забирает до 20% R&D-бюджета, причем по мере роста проекта расходы смещаются с найма в сторону инференса и инфраструктуры.

 
🟡Инструменты и инфраструктура. 

68% компаний используют только облако, ещё 64% сидят на внешних API. OpenAI/GPT - лидер (81%), но растет доля мульти-модельных подходов (Claude, Gemini, Mistral и др.).

NVIDIA по-прежнему доминирует в инференсе: TensorRT и Triton используют 60% команд, но и ONNX Runtime (18%) с TorchServe (15%) укрепляют позиции.

Из инструментов для оркестрации лидируют LangChain и Hugging Face, а для мониторинга — Datadog и LangSmith (~17%). MLOps по-прежнему на MLflow (36%) и Weights & Biases (20%).


🟡Что тормозит развитие. 

Самое сложное в развертывании продуктов оказалось не в коде, а в доверии и эффективности:

42% компаний говорят о проблемах доверия и объяснимости, 39% — не могут показать ROI, 38% — борются с галлюцинациями, а 32% — с высокой стоимостью инференса, а доступ к GPU — проблема лишь для 5%.

Главный вывод: чтобы внедрить ИИ, одной модели не достаточно, еще нужно обосновать ее бизнес-ценность и держать под контролем поведение.
 
🟡ИИ внутри стартапов.

77% команд используют ИИ для помощи в разработке (GitHub Copilot почти у всех), 65% — для генерации контента, 57% — для поиска знаний.
Те, у кого ИИ активно используется получают 15–30% прироста эффективности. Самые распространенные юзкейсы: кодинг, аналитика, поиск по внутренней документации.


Самое неожиданное
Несмотря на популярность OpenAI, стоимость API и непредсказуемость инференса — головная боль даже у тех, кто платит миллионы в месяц.


🔜 Ознакомиться с полным отчетом

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Google столкнулась с антимонопольной жалобой в ЕС из-за функции AI Overviews.

Коалиция независимых издателей подала антимонопольную жалобу на Google в Еврокомиссию. Они утверждают, что новая функция AI Overviews отбирает у них трафик и рекламные доходы, используя их контент без разрешения и компенсации.

Основная претензия заключается в том, что издатели не могут запретить использование своих материалов для обучения нейросетей и создания саммари, не рискуя при этом полностью исчезнуть из результатов поиска. Google же заявляет, что AI Overviews лишь помогает пользователям находить контент.
reuters.com

✔️ Индийский инженер-программист совмещал работу сразу в нескольких стартапах.

Сохам Парекх оказался в центре скандала, когда выяснилось, что он тайно занимал фултайм-позиции сразу в нескольких стартапах. Все началось с поста основателя Playground AI, который рассказал, что Парех умудрялся работать на 3-4 компании сразу. К обсуждению быстро подключились другие компании, подтвердившие, что тоже собеседовали или нанимали его.

Схема была проста: Парех впечатлял на технических интервью и имел активный профиль на GitHub, это и помогало ему получать офферы. Но после найма он срывал сроки и не выполнял задачи. Поймали его, заметив коммиты в репозитории другой компании во время его предполагаемого «больничного». Сам инженер объяснил свои действия тяжелым финансовым положением.

Сейчас Парекх работает в стартапе Darwin Studios, стартапе по ремикшированию видео с использованием ИИ.
theverge.com

✔️ ИИ помог создать нейтрализатор радиоактивного йода.

Команда исследователей из Кореи использовала машинное обучение для решения проблемы утилизации ядерных отходов. Их целью был радиоактивный I-129, изотоп с периодом полураспада 15,7 млн лет, крайне опасный для живых организмов.

С помощью ИИ ученые нашли новый адсорбент на основе меди, хрома, железа и алюминия, который удаляет более 90% радиоактивного йода из воды. Это значительно эффективнее существующих методов.

Главное преимущество ИИ было в скорости. Вместо полного перебора комбинаций модель предсказывала самые перспективные составы, что позволило протестировать лишь 16% от всех возможных вариантов для нахождения оптимального. Команда уже патентует технологию для коммерческого применения.
phys.org

✔️ Команда ZLUDA отчиталась о прогрессе в запуске CUDA на сторонних GPU.

Проект ZLUDA, позволяющий запускать код CUDA на видеокартах AMD и Intel, поделились важными обновлениями после спасения от закрытия. Проект теперь ведут два фултайм-разработчика, один из которых сфокусирован на поддержке ИИ-нагрузок.

Главный фокус - запуск GPT-2 в рамках тестового проекта llm.c. Это необходимый шаг к поддержке фреймворков наподобие PyTorch. Также разработчики повышают точность вычислений, стремясь к побитовому соответствию с результатами на железе Nvidia с помощью PTX-тестов.
vosen.github.io

✔️ Skywork-Reward-V2: обновление семейства открытых reward-моделей.

Китайская компания Kunlun Wanwei выпустила вторую версию своих открытых reward-моделей, которые помогают «объяснить» LLM, какие ответы считать хорошими, а какие — плохими.

Новая серия V2 обучена на огромном датасете из 26 миллионов пар оценок и включает 8 моделей разного размера. По заявлениям разработчиков, флагманская версия на 8 млрд. параметров превосходит все существующие аналоги на ключевых бенчмарках, а самая компактная, 600 по производительности почти догнала их старшую модель прошлого поколения на 27 млрд. параметров. Новое семейство уже доступно на HuggingFace.
github.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ Почему лучшие разработчики всегда на шаг впереди?

Потому что они знают, где брать настоящие инсайд!
Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе.

ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pro_python_code
Linux: t.me/linuxacademiya
Devops: t.me/devops_teleg
Базы данных: t.me/sqlhub
Мл собес t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
МЛ: t.me/machinelearning_ru
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/java_library
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Физика: t.me/fizmat
SQL: t.me/databases_tg

Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🖥 Chatgpt для кода в тг: @Chatgpturbobot -

📕Ит-книги: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
💼ИТ-вакансии t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi

Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!

🖥10 полезных Linux-команд

Вот подборка скрытых инструментов, которые могут сэкономить время и упростить работу в терминале:

1. `sudo!!` — автоматически повторяет последнюю команду с правами root.
2. `python -m http.server` — запускает простой HTTP-сервер текущей папки за секунды.
3. `mtr` — объединяет функции ping и traceroute для диагностики сети.
4. `nl` — выводит нумерованный текст из файла.
5. `shuf` — случайным образом выбирает строки из файла.
6. `ss` — более обширный аналог netstat для сокетов.
7. `last` — показывает историю входа пользователей.
8. `curl ifconfig.me` — быстро узнаёт внешний IP-адрес.
9. `tree` — отображает структуру директорий в виде дерева.
10. `pstree` — выводит процессы и их иерархию в виде дерева

💡 Эти команды — настоящие скрытые жемчужины Linux: короткие, удобные и невероятно практичные для повседневных задач.

Попробуйте добавить хотя бы одну в ваш арсенал — это может изменить ваш CLI-опыт.

📌 Подробнее

🖥 Как отследить, кто создаёт или изменяет файлы в папке в реальном времени

Иногда непонятно, какой процесс пишет или удаляет файлы в директории — особенно в системных папках, логах или временных хранилищах.

Вместо хаотичного дебага используй inotifywait из пакета inotify-tools, чтобы в реальном времени отслеживать события.

Подходит для отладки crontab, фоновых скриптов, демонов, temp-файлов и даже подозрительных активностей.

Установи inotify-tools, если ещё не стоит:
sudo apt install inotify-tools

Следи за изменениями, удалениями, созданием файлов в реальном времени:
inotifywait -m -r /путь/к/папке

Пример: следим за /tmp
inotifywait -m -r /tmp

🌟 Amazon встроила векторную базу данных прямо в хранилище S3.

Amazon анонсировала S3 Vectors - нативную поддержку векторного поиска прямо внутри своего вездесущего объектного хранилища. Заявлено, что это может снизить затраты на хранение и обработку векторов до 90%.

По сути, AWS предлагает не отдельный сервис, а новый тип бакета vector bucket. Внутри него вы создаете векторные индексы, указывая размерность векторов и метрику расстояния (косинусную или евклидову).

🟡Дальше все работает как магия

Вы просто загружаете в индекс свои эмбеддинги вместе с метаданными для фильтрации, а S3 берет на себя всю грязную работу по хранению, автоматической оптимизации и обеспечению субсекундного ответа на запросы. Никакого управления инфраструктурой.

Один бакет может содержать до 10 тысяч индексов, а каждый индекс, в свою очередь, десятки миллионов векторов.

🟡Главная сила этого решения - в экосистеме.

S3 Vectors бесшовно интегрируется с Bedrock Knowledge Bases. Теперь при создании базы знаний для RAG-приложения можно просто указать S3-бакет в качестве векторного хранилища.

Процесс создания RAG-пайплайна для тех, кто уже живет в облаке AWS, упрощается до нескольких кликов. То же самое касается и SageMaker Unified Studio, где эта интеграция тоже доступна из коробки.

🟡"One more thing" анонса - умная интеграция с сервисом OpenSearch.

AWS предлагает гибкую, многоуровневую стратегию. Нечасто используемые или «холодные» векторы можно экономично хранить в S3 Vectors. А когда для части данных потребуется максимальная производительность и низкая задержка в реальном времени, например, для системы рекомендаций, их можно быстро экспортировать в OpenSearch.

Это очень прагматичный инженерный подход, позволяющий балансировать между стоимостью и производительностью.

Пока сервис находится в статусе превью и доступен в регионах US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), Europe (Frankfurt), and Asia Pacific (Sydney) Regions.

Попробовать S3 Vectors можно в Amazon S3 console.


🟡Статья
🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #RAG #Amazon