Всего 5 компаний в мире владеют 2/3 всего мирового ИИ-вычислительного ресурса

Google, Microsoft, Meta, Amazon и Oracle(все они гиперскейлеры) контролируют ~2/3 ИИ-вычислительных мощностей в мире.

А китайские компании владеют чуть более 5 % мирового ИИ-выч мощностей, и их доля сокращается из-за американских экспортных ограничений.

ИИ- вычислительная мощность- один из критических ресурсов в развитии ИИ наравне с данными и алгоритмами. Когда небольшая группа компаний контролирует большую часть этого для ИИ, то из этого следует:

- Высокая концентрация влияния на рынок.
- Зависимость большинства ИИ-стартапов от нескольких крупных игроков.
- Возможные вопросы о ценах, доступности и даже геополитике.

Google в этом списке абсолютный лидер. Он владеет примерно 25 % всего мирового ИИ-выч мощностей. Это эквивалентно ~ 5 млн чипов Nvidia H100.
Большая часть мощностей Google - это не Nvidia, а собственные кастомные TPU, которые компания разрабатывает и производит сама.

А Microsoft, Amazon, Meta(запрещена в РФ) и др. в основном полагаются на чипы Nvidia, хотя тоже активно закупают и другие решения.

Внутри Китая Huawei уже обогнал Nvidia по объёму поставок, но глобально это почти не влияет на мировой рынок.

Большинство ИИ-лабораторий такиe как OpenAI, Anthropic и др. не владеют своими дата-центрами, а арендуют compute у этих же гиперскейлеров через облачные сервисы. Но они планируют свои ЦОДы.

Гиперскейлеры используют свои мощности в 3-х направлениях:

1. Аренда клиентам.
2. Собственные исследования и разработка моделей.
3. Продажа/перепродажа вычислений.

Google представила Sparse Selective Caching: память без квадратичной цены

Трансформеры хороши тем, что помнят всё - каждый токен остаётся в KV-кэше, и при необходимости модель может к нему обратиться. Но именно это делает их дорогими: чем длиннее контекст, тем дороже каждый следующий шаг.

RNN устроены наоборот - фиксированный размер памяти, линейная стоимость, но информация вытесняется по мере поступления новой.

Исследователи Google предложили смотреть на это как на спектр между двумя операциями: кэшированием и сжатием. Трансформер кэширует всё, не сжимая ничего. RNN сжимает всё в один скрытый вектор.

Подробности тут.

Экс-президент Neuralink в 2027г. планирует вживить в мозг пациента биогибридный нейроинтерфейс

Компания разработала уникальную технологию, в которой специально выращенные из стволовых клеток нейроны интегрируются с электроникой, а затем имплантируются в мозг.

Компания Science Макса Ходака сегодня работает над двумя разными направлениями нейроинтерфейсов:

1. PRIMA - это имплант, который вставляется под сетчатку глаза человека. Даже в этом году ожидается коммерческий запуск этих имплантов в Европе, а в США ждут решения FDA.

Компания открыла офис в Париже и оттуда уже начинается работа со многими мед учреждениями, как нам рассказывают сами сотрудники Science. Недавно они привлекли новый раунд инвестиций при оценке в $1.25млрд.

2. Создают биогибридный нейроинтерфейс, который будет вживлен на поверхность коры мозга.

В будущем нейроинтерфейс будет состоять из лабораторно выращенных живых нейронов. Их можно будет стимулировать светом, и они должны срастись с нейронами пациента. Это создаст естественный биологический мост между электроникой и мозгом без жёсткого повреждения тканей металлическими электродами.

Об этом писали тут.

Что такое биогибридный нейроинтерфейс, который Макс Ходак предлагает имплантировать в мозг людей?

А самое главное, что с этим потом можно сделать?

Объясняет буквально на пальцах наш уважаемый и почитаемый профессор М. Лебедев, у кого Ходак учился в свое время.

По мнению, Михаила Альбертовича, если вживить такие импланты в мозг, то после можно дистанционно ими управлять, например, говорить как прорастить связи, за счёт этого люди смогут умнеть.

Apple создала ИИ-агентов, которые меньше галлюцинируют, математика не позволяет

Смотрите, весь прошлый год мы наблюдали за соревнованием между Google и OpenAI, где они хвастались, что их модели решают сложные задачи на Олимпиадах, решают задачи Эрдеша.

Но кто проверял их работы ?
Модель могла сделать 3 логических прыжка по дороге, пропустить допущение, доказать примером, и это засчитается, потому что результат выглядит убедительно. Но в настоящем математическом доказательстве каждый шаг либо верен, либо нет.

Apple предлагают фреймворк для ИИ-агентов HILBERT, где доказательство проверяет Lean 4 - система, которую невозможно обмануть.

Hilbert - аргумент в пользу того, что архитектура агентного пайплайна сама по себе является конкурентным преимуществом. Не веса модели, ни датасет , а то, как агенты передают задачи друг другу и обрабатывают ошибки.

Apple показала рабочую модель того, как агенты могут:
- декомпозировать задачу рекурсивно
- передавать подзадачи нужному специалисту
- обрабатывать ошибки и пересобирать результат
- верифицировать каждый шаг, а не доверять на слово.

И всё это на задачах, где цена ошибки абсолютна.
Если этот принцип перенести на другие домены - код, юридические документы, научные расчёты, получаешь агентные системы, которым можно доверять не потому что "обычно работает", а потому что каждый шаг проверен.

GitHub.

Это большой сигнал всем! Маск не выдерживает ИИ-конкуренцию, его xAI сдаст в аренду десятки тысяч GPU стартапу Cursor

И все это ради скрытой цели, о которой сми не пишут. А именно с помощью Cursor компания Маска xAI будет пилить свои модели, ведь компания потеряла лучшие кадры, у них полная реорганизация.

На первый взгляд это просто сделка, где Cursor получает мощности, а xAI деньги на покрытие расходов дата-центров. Но если копнуть глубже, всё выглядит гораздо интереснее, вот как.

Cursor получит огромный объём мощностей для дообучения своей модели Composer 2.5. Но это еще не всё, 2 инженера из Cursor вошли в xAI как руководители продуктов Grok Main/Voice/Imagine.

Получается Cursor получает GPU, обучает свой Composer 2.5, а xAI получает данные о том, как реально используется AI-кодер и эти данные идут в Grok Code.

При этом новый глава posttraining в Grok Code пришёл из Microsoft, у него нет специфического опыта именно кодинг моделей. Cursor фактически закрывает этот пробел Маску.

По сути, это классический бартер, где данные и инсайты от тысяч разработчиков, которые будут работать с Composer 2.5, могут косвенно пойти на улучшение Grok Code.

Большая конкуренция меняет лидеров рынка, иногда она убирает не слабых, а тех, кто слишком долго считал себя сильным.

Anthropic только что выпустили Opus 4.7, как краш-тест перед Mythos - их самой сильной ИИ-моделью

Только что Anthropic выпустили Claude Opus 4.7, у которой улучшенный код, втрое лучшее зрение, точное следование инструкциям, автономная работа без участия человека.

Но интереснее другое, почему именно сейчас и почему именно эта модель?

Как говорит сам Anthropic, их цель в будущем - выпустить Claude Mythos, который сейчас доступен только нескольким крупным в мире компаниям. Только наши подписчики на Patreon уровня Star ознакомились с внутренней аналитической запиской компании, которая имеет доступ к Mythos.

Anthropic говорят, что Mythos настолько мощный в задачах по кибербезопасности, что широкий релиз несёт большие риски. А Opus 4.7 - это краш-тест, она слабее Mythos в кибер-задачах, но у нее есть те же самые защитные механизмы.

И теперь миллионы пользователей, включая тех, кто попытается обойти ограничения, дадут Anthropic данные, которые никакой внутренний тест не заменит.

Почти 1/3 сотрудников Anthropic считают, что Mythos заменит джунов в течение 3 месяцев

Anthropic опросила своих
18 сотрудников: инженеров и исследователей уровня L4 (джуны и мидл уровни).

Сотрудники ответили на вопрос: может ли Mythos Preview уже сейчас или в ближайшие 3 месяца выполнять их работу?

Треть считает, что да.

Что конкретно умеет Mythos на уровне L4 уже сейчас:

1. самостоятельно вести задачу в течение дня в условиях неопределённости
2. понимать приоритеты организации и делать трейдоффы
3. писать чистый код без присмотра человека

Все подробности в системной карте модели.

Anthropic разрывают рынок: теперь можно собирать свои железки, которые общаются напрямую с Claude

Только они выпустили Opus 4.7, так одновременно с этим выпускают новую крутую функцию. Такой скорости и креативности нет ни у кого из ИИ-компаний в мире сегодня.

Теперь в десктопном приложении Claude, а именно в Cowork и Code появился Bluetooth API, что позволяет собирать свои железки, которые общаются напрямую с Claude. Документация по API и пример кода одного из проектов можно найти здесь.

Например, можно создать своего настольного питомца, типа тамагочи, который начинает нервничать, мигать или грустить, когда Claude ждёт разрешения на действие.

Типа: «Эй, хозяин, твой ИИ-агент опять стесняется и просит подтверждения, иди уже кликни "Да"!»

Эта штука, конечно, больше для тех, кто хочет, чтобы его агент стал немного живым и понятным.

Anthropic очень крутые, каждый день что-то новое выпускают. Интересно, а продакт у них уже Claude?

Покажите свои железки, если сделаете!)

Это новый SaaS: Вся платформа Salesforce теперь работает без браузера и интерфейса

Salesforce анонсировала Headless 360 - самую масштабную архитектурную трансформацию за всю историю компании.

Раньше, чтобы что-то сделать в Salesforce, агент/разработчик должен был заходить в браузер, кликать по экранам. Теперь этого не нужно делать, API теперь и есть интерфейс. В марте к этому мнению пришел и Revolut.

Теперь любые ИИ-агенты могут напрямую работать с Salesforce, разработчики могут строить на Salesforce с любым инструментом, а не только внутри Salesforce IDE.

Пользовательский опыт теперь можно выводить куда угодно: в Slack, Microsoft Teams, WhatsApp, голосовые интерфейсы, мобильные приложения, ChatGPT и т.д.

Ставка на то, что в агентном мире выигрывает не тот, у кого лучший интерфейс, а тот, у кого лучшая операционная память компании.

Крутая работа Google - ИИ-агенты сами открывают биомаркеры из данных носимых устройств

Команда из Google, MIT представили CoDaS - это ИИ-система, которая работает как автономная исследовательская команда.

CoDaS берёт данные с носимых устройств (фитнес-трекеры, смарт-часы) и самостоятельно ищет в них паттерны, которые предсказывают болезни или состояния здоровья. Такие паттерны называются биомаркерами.

Система сама выдвигает гипотезы, сама их проверяет, сама пытается их опровергнуть, и в конце пишет научную статью. Человек в процессе не участвует.

Самый яркий пример - CoDaS проанализировала данные почти 10 тысяч человек и сама обнаружила, что листание телефона поздно ночью статистически связано с тяжестью депрессии.

Никто не говорил системе искать именно это, она нашла сама и сама же придумала название для этого паттерна ("late-night doomscrolling").

Вот так выглядит мозг человека, который верит в себя:) говорят авторы этой экспозиции, которая стоит в Милане прямо сейчас

История о том, как сегодня дети создают сами игры с Claude Code

Привет всем! Это Ани Асланян, основатель этого канала. Решила на Patreon для подписчиков уровня Star рассказывать раз в неделю лайфхаки из жизни своей и знакомых, как мы используем ИИ.

Сегодня история о том, как мой хороший знакомый дал своим маленьким детям доступ к Claude Code и не только, и они теперь сами создают игры, которые хотят. Это так круто!

Кроме того, что дети учатся создавать что-то, они находятся процессе игры все время.

А как говорил Юнг, игра - это не детская привилегия, а условие творческой жизни вообще, не переставайте играть)

Юрий Мильнер, Сергей Брин и др. вручили ученым премии Breakthrough Prize 2026 за открытия и достижения

Вчера объявили победителей одной из самых престижных научных премий мира. Общий фонд ~ $18,75 млн. На сегодняшний день эта премия опережает Нобелевскую в том, что раньше видит достижения в науке и награждает её авторов. Вот тут предыдущие лауреаты.

Во время мероприятия Юрий Мильнер зачитал трогательное письмо своим маленьким детям Дине и Гаю. Он объяснял, почему выбрали им такие имена. Оказалось, что Дина названа как код всего - ДНК, а Гай в надежде на general AI, что ИИ станет мощным инструментом для решения глобальных проблем человечества.

А вот лауреаты премий в этом году,

В номинации биологические науки премии по $3млн получили:

Жан Беннетт, Кэтрин Хай и Альберт Мэгуайр за 1-ю в истории одобренную FDA генную терапию для лечения болезни Лебера, наследственной слепоты.

Стюарт Оркин и Суи Лай Тейн за открытия о фетальном гемоглобине, которые легли в основу Casgevy - 1-ого в мире одобренного CRISPR-лекарства.

Роза Радемакерс и Брайан Трейнор за открытие мутации гена C9orf72, которая объясняет около трети семейных случаев БАС и лобно-височной деменции. Они показали, что это не 2 отдельных заболевания, а единый спектр с общими молекулярными причинами.

В номинации математика премию $3млн получил

Франк Мерль за работы по нелинейным эволюционным уравнениям, описывающим поведение волн и динамических систем. Его главный вклад - понимание сингулярностей: точек, где решения уходят в бесконечность.

В номинации физика премию $3млн получили

Коллаборации Muon g-2 (CERN, Brookhaven, Fermilab) за десятилетия сверхточных измерений аномального магнитного момента мюона. Эти данные намекают на существование физики за пределами Стандартной модели.

Специальный приз достался Дэвиду Гроссу, нобелевскому лауреату 2004г., за пожизненный вклад в теоретическую физику.

Премии для молодых учёных вручили в таких номинациях

Inaugural Vera Rubin New Frontiers Prize и $50К получила Каролина Фигейредо за вклад в геометрическую структуру амплитуд рассеяния и раскрытие скрытых связей между разными квантовыми теориями поля

New Horizons in Physics Prize и по $100К получили:

Бенджамин Р. Сафди за новые стратегии поиска аксионоподобных частиц

Клей Кордова, Томас Думитреску, Шу-Хэнг Шао и Ифан Ван за развитие теории обобщённых симметрий в квантовой теории поля.

Диллон Браут, Дж. Колин Хилл, Мэтью Мадхавачерил, Мария Винчензи, Дэниел Сколник и В. Л. Кимми Ву за прогресс в космологии с использованием данных реликтового излучения и сверхновых, включая Pantheon+.

New Horizons in Mathematics Prize и по $100К получили:

Отис Чодош за решение вопросов в дифференциальной геометрии и минимальных поверхностях.

Весселин Димитров и Юнцин Тан за важные результаты в теории чисел и диофантовой геометрии.

Хон Ван за прогресс в гармоническом анализе, включая доказательство гипотезы Какея в трёх измерениях.

В номинации Maryam Mirzakhani New Frontiers Prize по $50К получили молодые женщины математики:
Аманда Хирши за вклад в симплектическую топологию.
Анна Скоробогатова за вклад в геометрическую теорию меры и сингулярности минимальных поверхностей.
Минцзя Чжан за вклад в теорию многообразий Шимуры.

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

Агентная экономика

Что происходит экономикой ИИ-агентов прямо сейчас. Свежий разбор.

Как дети сегодня создают с ИИ игры

Время дешевого ИИ закончилось: Alibaba закрыла дешёвый тариф для ИИ-программирования.

Anthropic перешли с фиксированных подписок на оплату по факту использования.

Рынок $1 трлн+: карта и анализ того, как ИИ-агенты поглощают сферу услуг.

Все о токенмаксинге и его влиянии на экономику агентов.

Нейроинтерфейсы

Компания Макса Ходака планирует в 2027 году вживить первый биогибридный нейроинтерфейс.

Что это такое, объясняет профессор М. Лебедев — тот самый учёный, у которого Ходак учился. Буквально на пальцах.

ИИ-агенты, модели и продукты

Инсайды о новой модели Mythos от Anthropic от компании, которая имеет к ней доступ.

Google представили Vantage - ИИ-инструмент для развития человеческих навыков будущего.

Anthropic выпустили Opus 4.7

Google представили Sparse Selective Caching - механизм памяти без квадратичной цены.

Salesforce перешла на безбраузерную работу.

DeepSeek представили Mega MoE - переработанная архитектура исполнения.

Claude Code теперь умеет routines - задаёшь триггер, указываешь проект, и агент работает 24/7 на серверах Anthropic, даже если ноутбук закрыт.

R-Zero - self-evolving LLM без внешних данных.

В десктопном приложении Claude появился Bluetooth API, теперь можно собирать железки, которые общаются напрямую с Claude.

LLM-as-a-Verifier - простой метод тест-тайм скейлинга. SOTA на агентных бенчмарках.

Together AI представили диффузионную языковую модель на уровне авторегрессии, при этом в 3× выше пропускная способность.

Apple предложили файн-тюнинг, где модель обучается на своих же сэмплах. Уже интегрировано в TRL.

Apple также представили фреймворк Hilbert для агентов.

Криптовалюты

Deutsche Börse инвестирует $200 млн в головную компанию Kraken, получая 1.5% при оценке $13.3 млрд.

SEC заявила, что многие DeFi-интерфейсы, агрегаторы свопов и фронтенды кошельков могут работать без регистрации как брокер-дилер.

С 1 июля 2027 года в РФ за организацию оборота крипты без лицензии ЦБ при доходе от 3.5 млн руб. дадут до 7 лет лишения свободы + штраф до 1 млн руб.

Tether запустили self-custodial кошелёк с поддержкой USDT, Bitcoin и Lightning Network.

Здравоохранение и биотех

Люди вместе с ИИ создали за 24 часа пептид для лечения СДВГ.

Команда Google и MIT представили CoDaS, открывающая биомаркеры из данных носимых устройств.

Amazon представила платформу, где ИИ-агенты инициируют физические действия в рамках разработки новых лекарств.

Китай официально определил, что такое ИИ-больница: ИИ встроен в саму систему, пациент становится точкой оказания помощи.

Goodfire достигли SOTA в предсказании 4.2 млн генетических вариантов, вызывающих болезни через интерпретацию геномной модели.

OpenAI представили GPT-Rosalind - ИИ- модель для биологии, разработки лекарств и геном кт.

Индустриальный контекст

5 компаний контролируют 2/3 всего мирового ИИ-вычислительного ресурса.

xAI Маска сдаст в аренду десятки тысяч GPU стартапу Cursor.

Юрий Мильнер, Сергей Брин и другие вручили учёным Breakthrough Prize 2026 за открытия и достижения года.

Больше полезных материалов на Patreon.

Из DeepSeek ушли 5 ключевых человек, компания задерживает выпуск новых моделей и впервые привлекает $300млн

Стало известно, что DeepSeek ведёт переговоры о первом привлечении инвестиций в размере $300 млн при оценке компании свыше $10 млрд.

Почему они ищут деньги именно сейчас? Ведь основатель DeepSeek говорил, что ему не нужны инвесторы, он сам готов финансировать.

Дело в том, что компанию покинули 5 ключевых сотрудников, которые перешли к конкурентам:

• Guo Daya (основной автор модели R1, DeepSeek-Coder и алгоритма GRPO), он ушёл в ByteDance

• Luo Fuli (ключевой автор V3) перешел в Xiaomi

• Wei Haoran (DeepSeek-OCR), Wang Bingxuan, Ruan Chong (мультимодальность) и другие.

Конкуренция за таланты в Китае жесточайшая, крупные игроки предлагают огромные зарплаты и опционы.

Также одним из оснований является задержка модели V4. Одна из главных причин долгих задержек - сложная миграция с NVIDIA CUDA на Huawei CANN и Ascend 950PR.

Помимо этого DeepSeek активно нанимает людей для дата-центров в Ulanqab и переходит на полностью отечественное железо, чтобы снизить зависимость от американских санкций.

DeepSeek больше не может оставаться маленькой андеграундной лабораторией, ей нужны деньги, таланты и вычислительные ресурсы, а самый главный конкурент для них-время.

Встречайте, новая браузерная лаба искусственной жизни от Sakana AI

Ребята из Sakana AI снова нас удивляют, они взяли нейросети, посадили их в цифровую чашку Петри и заставили драться за территорию и учиться на ходу, а сейчас они дают человеку пульт управления.

Маленькие CNN конкурируют, атакуют соседей, защищают свои клетки и непрерывно меняют веса через градиентный спуск. Пока они адаптируются, ты можешь в любой момент нарисовать стену, уничтожить половину мира или радикально поменять правила.

И самое красивое - само обучение держит систему в живом, сложном состоянии на краю хаоса. Не даёт ей ни развалиться в хаос, ни замереть в скучной стабильности.

Смотреть на это - чистый восторг. Виды растут, воюют, перестраиваются, адаптируются к твоим вмешательствам.

Это не игра и не арт, а лаборатория для изучения принципов самоорганизации.
Принцип, который лежит в основе нейропластичности мозга, иммунных систем, эволюции.

Жизнь как процесс, а не состояние теперь в браузере.

Наконец-то создают память для ИИ-агентов на основе психики человека

Эту работу написали ребята с русскоязычными корнями из компании Synthius.ai

Они предлагают систему Synthius-Mem, которая решает задачу, как дать ИИ-агенту долговременную память, и авторы заявляют, что не галлюцинирует и работает точнее, чем человек.

Авторы предлагают использовать 6 когнитивных доменов, они строят систему по аналогии с нейроанатомией человеческой памяти:
биография, опыт, предпочтения, социальный круг, работа, психометрия.

Идея в том, чтобы извлекать не что было сказано в диалоге, а что известно о человеке.

Самая сильная часть - акцент на устойчивости к галлюцинациям. Большинство конкурентов эту метрику вообще не репортят, а для бизнес-внедрений это критерий доверия.

Но есть нюансы. Авторы говорят, что Synthius-Mem достигает 94.37% точности на бенчмарке LoCoMo и 99.55% устойчивости к галлюцинациям.

Тут надо обратить внимание, что сам бенчмарк LoCoMo проходит методологический кризис: публичный аудит обнаружил ~99 ошибок в эталонных ответах, реальный потолок - 93-94%. ByteRover 2.0 в феврале показал 92.2% - разрыв с Synthius в пределах погрешности теста. А Letta недавно показала 74% вообще без архитектуры памяти, просто складывая историю в файлы.

Вопрос, насколько важны все эти различия в дизайне?

Если посмотреть на других игроков, то Google DeepMind не играют в LoCoMo, они выпустили Evo-Memory, где агент не вспоминает прошлое, а меняется от задачи к задаче.

Supermemory, Zep и Backboard уходят на LongMemEval, где проверяют не память как таковую, а умение понимать, что она устарела.

Synthius решает задачу хорошо. Но пока публикуется статья, поле уходит вперёд. Настоящая борьба разворачивается там, где бенчмарков ещё нет, а значит, нет и правил.

Между тем, в Google переполох, так как Anthropic уделывает всех в программировании

Как пишет The information, в Google собрали специальную ударную команду из исследователей и инженеров, и поставили задачу срочно улучшить модели для написания кода.

Одновременно Сергей Брин отправил сообщение сотрудникам DeepMind, что компания должна агрессивно развернуться и догонять конкурентов именно в области ИИ-агентов.

Все это на фоне большого успеха у Anthropic в части всех продуктов: Claude Code, Cowork.

Время дешевого и безлимитного ИИ заканчивается .Токены не являются стоимостью. Кто теперь и на чем зарабатывает?

Мы представляем наш авторский свежий аналитический доклад.

С февраля мы последовательно разбираем экономику ИИ-лабораторий, моделей и агентов, так как это становится неотъемлемой частью развития индустрии, бизнеса и стоимости труда человека, который работает в индустрии.

Последний месяц мы видим, как Alibaba закрыла дешёвый тариф. Anthropic отменила фиксированную подписку. OpenAI перешла на токены.

Рынок решил проблему субсидий переходом на токены. Но мы выяснили, что токен оказался такой же ненадёжной единицей, как и подписка.

В нашем докладе мы провели эксперимент на живом инструменте и описали, что происходит на самом деле с цифрами, выводами, который касается каждого, кто строит что-то на ИИ-инфраструктуре:

- инвесторов,
- основателей компаний
- продакт-менеджеров
- разработчиков.