OpenAI близка к закрытию первой фазы нового раунда, общий объём которого может превысить $100 млрд. Если условия подтвердятся, оценка компании может вырасти до ~$850 млрд.
Что важно в этом раунде
Это не классическое финансирование "деньги в обмен на долю".
Сделка структурирована как многоэтапный, много-траншевый раунд, где инвестиции идут не только в виде капитала, но и в виде инфраструктуры:
- облачные мощности
- GPU и ускорители
- долгосрочные вычислительные ресурсы
То есть партнёры фактически инвестируют compute, а не только деньги.
Предполагаемое участие компаний:
- Amazon - до $50 млрд
- SoftBank - до $30 млрд
- Nvidia - около $20 млрд
- Microsoft - стратегический партнёр (детали не раскрыты)
Ожидается, что распределение долей и обязательств будет финализировано к концу февраля 2026 года.
Оценка компании
Если первая фаза пройдёт по верхней границе:
- pre-money оценка - около $730 млрд
- post-money - более $850 млрд
- это выше предыдущей оценки ~$830 млрд
Условия ещё могут измениться, но масштаб уже понятен.
Почему это важно
1) Главный дефицит в AI - не деньги, а вычисления
Современные модели упираются в:
- GPU
- энергетику
- дата-центры
- сетевую инфраструктуру
Капитал без compute больше не решает проблему.
2) Формируется новый тип инвестиций
Это уже не венчурная модель, а инфраструктурные альянсы:
компании инвестируют, потому что:
- продают облако
- продают GPU
- закрепляют долгосрочный спрос
-
3) AI становится инфраструктурным рынком уровня нефти или электроэнергии
Участники сделки - это не фонды, а:
- облачные гиганты
- производители чипов
- глобальные финансовые конгломераты
AI-гонка окончательно сместилась из области моделей в область инфраструктуры.
Побеждает не тот, у кого лучший алгоритм.
Побеждает тот, у кого больше энергии, дата-центров и GPU.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤2🔥2
OpenAI планирует IPO в ближайшие годы с оценкой до $1 трлн и рассчитывает к 2030 году потратить около $600 млрд на вычислительные мощности.
reuters.com
reuters.com
❤3🔥1
Anthropic сейчас приближается к $20 млрд годовой выручки (run rate) - ещё несколько недель назад этот показатель вырос сразу на $5 млрд.
Компания уже выходит на $20 млрд годового дохода, более чем удвоив показатель с $9 млрд в конце 2025 года. Рост обеспечен массовым распространением её AI-моделей и инструментов вроде Claude Code.
Anthropic, оценка которой сейчас составляет около $380 млрд, стремительно набирает популярность: интерес к продуктам компании стал вирусным, а её приложения даже возглавляют чарты загрузок в App Store, обгоняя многие крупные приложения Apple.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-03-03/anthropic-nears-20-billion-revenue-run-rate-amid-pentagon-feud
Компания уже выходит на $20 млрд годового дохода, более чем удвоив показатель с $9 млрд в конце 2025 года. Рост обеспечен массовым распространением её AI-моделей и инструментов вроде Claude Code.
Anthropic, оценка которой сейчас составляет около $380 млрд, стремительно набирает популярность: интерес к продуктам компании стал вирусным, а её приложения даже возглавляют чарты загрузок в App Store, обгоняя многие крупные приложения Apple.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-03-03/anthropic-nears-20-billion-revenue-run-rate-amid-pentagon-feud
🔥2❤1
Стоимость запуска LLM падает, но общее потребление вычислительной энергии всё равно стремительно растёт.
Исследование математически показывает: когда снижается стоимость единицы цифрового интеллекта и программирования, общий спрос на сложных AI-агентов и инфраструктуру для них начинает расти экспоненциально. В результате появляется огромная новая экосистема сервисов и инструментов, которой всё равно требуется человеческое управление.
Работа раскрывает парадокс: удешевление использования ИИ не экономит деньги, а наоборот подталкивает разработчиков создавать всё более сложных агентов, которые требуют экспоненциально больше вычислительных ресурсов.
Из-за такого прогресса малые компании, создающие простые приложения поверх моделей, со временем проигрывают — базовые модели начинают встраивать те же функции прямо в себя.
Исследователи также обнаружили жёсткую экономическую динамику: даже идеально работающая LLM мгновенно теряет экономическую ценность, как только конкурент выпускает более умную модель.
В итоге авторы показывают, что сочетание огромных затрат на вычисления и постоянной потребности в пользовательских данных естественным образом толкает всю индустрию ИИ к неизбежной монополии.
Исследование:
“The Economics of Digital Intelligence Capital”
arxiv.org/pdf/2601.12339v1
@FinanceStable
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2❤1
В Великобритании женщина вывела у бывшего мужа 2323 BTC (около 15 млрд рублей): она подсмотрела сид-фразу через домашнюю камеру и раскидала крипту по 71 адресу, чтобы запутать следы. Когда мужчина обнаружил пропажу, он избил экс-супругу и признал вину за побои, но параллельно подал в суд с требованием вернуть средства. Суд отказался считать произошедшее кражей — по местному праву биткоин не считается физическим активом, поэтому классические нормы о воровстве на него не распространяются.
😁3👍2
🤯 AI не даёт роста экономике США? Не всё так очевидно
- главный экономист Goldman Sachs Ян Хациус
Звучит странно, учитывая миллиарды, которые вливаются в ИИ.
Но вот в чём нюанс 👇
👉 большая часть оборудования для AI (чипы, серверы) импортируется
👉 деньги уходят в экономики других стран — например, Тайваня и Южной Кореи
👉 в ВВП США это почти не отражается
То есть компании тратят огромные бюджеты на AI, но эти расходы “засчитываются” в рост других экономик.
Фактически:
💸 деньги - из США
🏭 производство - за пределами США
📊 рост ВВП - тоже не в США
Это один из первых сигналов, что AI-бум может не так прямо влиять на экономику, как все ожидали.
gizmodo.com/ai-added-basically-zero-to-us-economic-growth-last-year-goldman-sachs-says-2000725380
«Инвестиции в AI почти никак не повлияли на рост экономики США в прошлом году»
- главный экономист Goldman Sachs Ян Хациус
Звучит странно, учитывая миллиарды, которые вливаются в ИИ.
Но вот в чём нюанс 👇
👉 большая часть оборудования для AI (чипы, серверы) импортируется
👉 деньги уходят в экономики других стран — например, Тайваня и Южной Кореи
👉 в ВВП США это почти не отражается
То есть компании тратят огромные бюджеты на AI, но эти расходы “засчитываются” в рост других экономик.
Фактически:
💸 деньги - из США
🏭 производство - за пределами США
📊 рост ВВП - тоже не в США
Это один из первых сигналов, что AI-бум может не так прямо влиять на экономику, как все ожидали.
gizmodo.com/ai-added-basically-zero-to-us-economic-growth-last-year-goldman-sachs-says-2000725380
❤2👍1👎1
Barron's (про ИИ):
🟠 ИИ меняет инвестиционную парадигму: рынок становится более волатильным, а ключевая ценность смещается к инфраструктуре и вычислительным мощностям.
🟠 Инвестиционная стратегия смещается в сторону ИИ-инфраструктуры и “picks & shovels*” компаний, таких как Nvidia, а также других игроков с сильной позицией в цепочке создания ИИ.
🟠 Рынок переживает переход к автоматизации и цифровизации труда. Будущее распределение прибыли в ИИ остаётся неопределённым: выигрывать будут не только “победители” на уровне приложений, но и инфраструктурные игроки, включая чипы, упаковку, облака и обработку данных
barrons.com
*модель инвестирования в компании, которые поставляют инструменты и инфраструктуру для отрасли, а не сами конечные продукты
barrons.com
*модель инвестирования в компании, которые поставляют инструменты и инфраструктуру для отрасли, а не сами конечные продукты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2🔥1
Forwarded from Искусственный интеллект. Высокие технологии
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
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
❤2🤯1
Forwarded from Machinelearning
В 2024 году глава OpenAI заявил, что ИИ сделает возможным появление компании с выручкой в миллиард долларов и единственным сотрудником.
На этой неделе Альман направил письмо в The New York Times: по его словам, он выиграл пари с друзьями из числа руководителей технологических компаний - и хотел бы лично познакомиться с человеком, который, как он считает, это доказал.
"In my little group chat with my tech CEO friends there's this betting pool for the first year that there is a one-person billion-dollar company, which would have been unimaginable without AI and now will happen."
В сентябре 2024 года 41-летний предприниматель из Лос-Анджелеса вложил $20 тысяч и за 2 месяца запустил Medvi, телемедицинскую платформу по продаже препаратов для снижения веса. Код создавался с помощью ChatGPT, Claude и Grok, рекламные креативы - через Midjourney и Runway, а за клиентскую поддержку отвечали ИИ-агенты. В штате компании два человека: сам Галлахер и его брат Эллиот.
По данным NYT, выручка Medvi за 2025 год составила $401 млн. при чистой марже 16,2% (около $65 млн. прибыли). Прогноз по выручке на 2026 год - $1,8 млрд. Внешнего финансирования компания не привлекала.
Для сравнения: конкурент Hims & Hers при выручке $2,4 млрд. имеет штат свыше 2400 человек и маржу 5,5%.
Следует оговориться: финансовые показатели Medvi не проходили независимого аудита, и NYT не приводит какую-либо стороннюю верификацию этой оценке.
Медицинскую инфраструктуру Галлахер не строил, она полностью арендованная. Консультации врачей консультации и рецепты обеспечивает CareValidate, аптечную логистику - OpenLoop Health. Medvi владеет только брендом, сайтом, рекламой и поддержкой.
Чатбот Medvi выдумывал цены на препараты. Галлахеру, по его словам, пришлось выполнять такие заказы, пока это не починили.
Бот генерировал описания препаратов, которых не существовало.
Когда клиенты требовали разговора с живым человеком, звонки поступали на личный телефон основателя - всего таких звонков, по его оценке, было более 1000.
Во время одного сбоя сайта чинить его было некому: Галлахер находился на прогулке и за это время компания потеряла около 200 клиентов.
В марте этого года FDA, американский регулятор, направил предупреждения десяткам телемедицинских компаний, включая Medvi за вводящий в заблуждение маркетинг, так что окно для основы бизнеса Галлахера может закрыться.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3❤1
⚡️Создателя биткоина раскрыли - Нью-Йорк Таймс утверждают, что за Сатоши Накамото стоит криптограф Адам Бэк
К такому выводу авторы пришли после полутора лет расследования. Сам он всё отрицает и говорит, что работал только над Hashcash.
На кошельках Сатоши сейчас хранится около $78 млрд в BTC.
Богатенький буратино!
https://x.com/JohnCarreyrou/status/2041737922458599477?s=20
К такому выводу авторы пришли после полутора лет расследования. Сам он всё отрицает и говорит, что работал только над Hashcash.
На кошельках Сатоши сейчас хранится около $78 млрд в BTC.
Богатенький буратино!
https://x.com/JohnCarreyrou/status/2041737922458599477?s=20
❤3
💵 Samsung Electronics выходит на ~20 трлн вон операционной прибыли за квартал. Почти x3 год к году.
Не из-за моделей. Из-за памяти.
DRAM выросла в цене более чем на 300 процентов. Причина банальна - AI сжирает память в промышленных объёмах, а предложение не успевает.
Каждый инференс, каждый агент, каждая LLM нагрузка масштабируется не только по GPU, но и по памяти. И этот слой долго недооценивали.
В итоге именно полупроводники сейчас делают основной кэш для Samsung.
Есть побочный эффект. Рост стоимости компонентов начинает давить на мобильный бизнес. Железо дорожает, маржа сжимается.
https://www.reuters.com/world/asia-pacific/samsung-elec-estimates-208-rise-q4-operating-profit-beating-expectations-2026-01-07/
Не из-за моделей. Из-за памяти.
DRAM выросла в цене более чем на 300 процентов. Причина банальна - AI сжирает память в промышленных объёмах, а предложение не успевает.
Каждый инференс, каждый агент, каждая LLM нагрузка масштабируется не только по GPU, но и по памяти. И этот слой долго недооценивали.
В итоге именно полупроводники сейчас делают основной кэш для Samsung.
Есть побочный эффект. Рост стоимости компонентов начинает давить на мобильный бизнес. Железо дорожает, маржа сжимается.
https://www.reuters.com/world/asia-pacific/samsung-elec-estimates-208-rise-q4-operating-profit-beating-expectations-2026-01-07/
❤1
Как подросток заработал $70 000 за месяц на ИИ книгах
Пятнадцатилетний парень за один месяц поднял $70 000 на книгах, которые никто в здравом уме не стал бы читать. Весь механизм держится на одной цифре: Amazon платит авторам Kindle Unlimited около<b> $0.0041 за каждую прочитанную страницу</b>. Если книга на <b>3000</b> страниц получает тысячу фейковых прочтений в день, это уже <b>$12 000</b> в месяц. Сто таких книг одновременно дают больше миллиона долларов в месяц.
Схема до смешного простая. Открываешь любой ИИ инструмент, просишь сгенерировать книгу на 3000 страниц, ждёшь пару минут, добавляешь обложку и заливаешь в Amazon KDP. Включаешь раздачу через Kindle Unlimited, и книга моментально становится доступна миллионам читателей. Дальше идёт самая интересная часть.
Автор платит клик ферме пару сотен долларов, и тысячи фейковых аккаунтов Kindle начинают круглосуточно имитировать чтение этой книги. Некоторые ребята крутили сотни книг одновременно, каждая под разным именем, каждая ровно на максимальных 3000 страницах, каждая прокачивалась ботами 24/7. Отдельные умельцы вставляли на первую страницу поддельные ссылки вроде "выиграй Kindle Fire", которые одним кликом уносили реального читателя сразу на последнюю страницу и засчитывали полное прочтение.
Amazon в итоге спохватился и срезал лимит страниц в Kindle Unlimited с 10 000 до 3000. Под раздачу попали и настоящие авторы: боты маскировали свою активность, читая случайные легитимные книги, из за чего живых писателей начали банить вместе с мошенниками.
Вся эта история показывает неприятную изнанку связки ИИ и платформ с автоматическими выплатами. Генеративные модели превратили написание тысяч страниц в дело пары минут, а системы монетизации по прочтениям до сих пор не умеют отличать бота от человека. Пока платформы учатся защищаться, кто то спокойно делает на этом миллионы.
https://vc.ru/money/2874629-kak-podrostok-zarabotal-dengi-na-ii-knigakh-i-kindle-unlimited
Пятнадцатилетний парень за один месяц поднял $70 000 на книгах, которые никто в здравом уме не стал бы читать. Весь механизм держится на одной цифре: Amazon платит авторам Kindle Unlimited около<b> $0.0041 за каждую прочитанную страницу</b>. Если книга на <b>3000</b> страниц получает тысячу фейковых прочтений в день, это уже <b>$12 000</b> в месяц. Сто таких книг одновременно дают больше миллиона долларов в месяц.
Схема до смешного простая. Открываешь любой ИИ инструмент, просишь сгенерировать книгу на 3000 страниц, ждёшь пару минут, добавляешь обложку и заливаешь в Amazon KDP. Включаешь раздачу через Kindle Unlimited, и книга моментально становится доступна миллионам читателей. Дальше идёт самая интересная часть.
Автор платит клик ферме пару сотен долларов, и тысячи фейковых аккаунтов Kindle начинают круглосуточно имитировать чтение этой книги. Некоторые ребята крутили сотни книг одновременно, каждая под разным именем, каждая ровно на максимальных 3000 страницах, каждая прокачивалась ботами 24/7. Отдельные умельцы вставляли на первую страницу поддельные ссылки вроде "выиграй Kindle Fire", которые одним кликом уносили реального читателя сразу на последнюю страницу и засчитывали полное прочтение.
Amazon в итоге спохватился и срезал лимит страниц в Kindle Unlimited с 10 000 до 3000. Под раздачу попали и настоящие авторы: боты маскировали свою активность, читая случайные легитимные книги, из за чего живых писателей начали банить вместе с мошенниками.
Вся эта история показывает неприятную изнанку связки ИИ и платформ с автоматическими выплатами. Генеративные модели превратили написание тысяч страниц в дело пары минут, а системы монетизации по прочтениям до сих пор не умеют отличать бота от человека. Пока платформы учатся защищаться, кто то спокойно делает на этом миллионы.
https://vc.ru/money/2874629-kak-podrostok-zarabotal-dengi-na-ii-knigakh-i-kindle-unlimited
😁4❤1👍1