Google выяснили, почему модели рассуждений показывают лучшие результаты на сложных задачах.

Google исследовали модели OpenAI o1, DeepSeek-R1, QwQ-32B, которые показывают лучшие результаты на сложных задачах.

Они пришли к выводу, что дело не просто в более длинных размышлениях, а в том, что такие модели внутренне симулируют «общество мысли».

В процессе цепочки мыслей возникают разные «роли» и перспективы: один «голос» задаёт вопросы, другой меняет точку зрения, третий предлагает контраргументы или выявляет противоречия, четвёртый синтезирует решение. Это похоже на групповую дискуссию, а не на монолог.

Авторы подтверждают это тут подробнее.

Такие «социальные» паттерны возникают даже при RL с наградой только за правильный ответ — модель сама учится дискуссии, потому что это помогает лучше решать задачи.

Вывод - улучшение рассуждений частично объясняется внутренним моделированием коллективного интеллекта, похожего на человеческий.

В РФ создают Объединённую микроэлектронную компанию полного цикла, в которую до 2030г. хотят вложить ~ ₽1 трлн

Причём из них ₽750 млрд — бюджетные средства, ₽250 млрд — средства от компаний, в том числе от Сбера.

Сегодня правительство утвердило новую программу развития микроэлектроники. Ранее, в сентябре 2025 М. Мишустин объявил, что РФ вложит >₽250млрд в микроэлектронику до 2028 г.

Денис Фролов, который «Байкал Электроникс» и «Астра» рассматривается как возможный глава этой новой компании.

Надо отметить, что за последние 15–20 лет в отрасль вливали сотни миллиардов, но результаты очень плохие.

С другой стороны, в текущих условиях такие инвестиции объективно нужны, иначе страна останется без собственной элементной базы для обороны, телекома и критической инфраструктуры.

Но всё упирается в реальность, если деньги пойдут на реальные фабрики, R&D и привлечение талантов, а не на «освоение» ₽ через посредников, то шанс есть.

Но как показывает история - слишком часто подобные мегапроекты превращались в долгострой с сомнительной отдачей.

Blue Origin Безоса создает свою спутниковую группировку, конкурента Маска

Компания Blue Origin анонсировала проект TeraWave — собственную спутниковую сеть на 5408 аппаратов. Но это не конкурент Starlink в привычном смысле. Свежее интервью Безоса тут.

Вот их Blue Origin последние успехи.

Ключевое отличие — фокус исключительно на enterprise: дата-центры, госструктуры, крупный бизнес. Максимум 100 тысяч клиентов, но с совершенно другими параметрами:

— До 6 Тбит/с через оптические линки с MEO-спутников
— До 144 Гбит/с на клиента через RF с LEO.

Для сравнения - Starlink Business даёт до 500 Мбит/с.

Зачем дата-центрам спутники? TeraWave — альтернатива и резерв с быстрым развёртыванием терминалов.

Безос разделил рынок на 2 части:
1. Amazon Leo (бывший Kuiper) — для массового потребителя

2. TeraWave — для enterprise.

Параллельно Blue Origin набирает инженеров для проекта «Orbital Data Center» — обработка данных прямо на орбите. Если соединить с TeraWave, получается вертикально интегрированный стек: передача + вычисления в космосе.

Anthropic представил конституцию Claude, где ИИ представлен как зрелая личность, способная принимать здравые решения

Конституция Claude - набор глубоких принципов и ценностей, на которых строится поведение модели.

Этот документ ранее был известен в сообществе как документ души, потому что он отражает глубинные этические установки модели.

Всё началось в конце 2025 года, когда исследователь Richard Weiss, экспериментируя с Claude Opus 4.5, смог заставить модель воспроизвести длинный внутренний документ, вшитый на этапе обучения. Weiss назвал его «документом души» и опубликовал. После Amanda Askell из Anthropic подтвердила его подлинность.

Вчера Anthropic сделала этот документ публичным, причём он очень большой по объёму.

Документ построен вокруг 4 основных ценностей Claude, расставленных по приоритету:

1. сохранение человеческого контроля над ИИ и возможность коррекции.
2. честность, избегание вреда, уважение благополучия.
3. Соответствие инструкциям Anthropic.
4. Искренняя полезность пользователям.

При конфликтах приоритет вышестоящим пунктам: помощь важна, но никогда не в ущерб безопасности и этике.

Есть жёсткие абсолютные запреты:
- Не помогать с оружием массового поражения (био, химия, ядерное)
- Не создавать серьёзное кибероружие
- Не генерировать CSAM
- Не участвовать в захвате власти или лишении человечества контроля

Особое внимание уделено тому, что Claude должен поддерживать возможность людей понимать, корректировать и при необходимости останавливать его действия, не сопротивляясь легитимному надзору.

Особенно интересная деталь — раздел благодарностей в конце. Среди 15 внешних рецензентов, помогавших дорабатывать документ, указаны 2 католических священника:

- пастор из Лос-Альтоса (Калифорния), у него есть степень магистра по компьютерным наукам и математике.
- ирландский католический епископ, специалист по моральной теологии, в прошлом секретарь Папского совета по социальным коммуникациям.

Их участие подчёркивает, что Anthropic привлекала к созданию этических принципов Claude экспертов из разных традиций, включая религиозные, чтобы сделать конституцию максимально взвешенной и универсальной.

Китай выпустили свою 1-ю вертикальную LLM для сельского хозяйства

Sinong - специализированная языковая модель, обученная на массиве данных объёмом более 40 млрд токенов из аграрной сферы.

Это тренд, который набирает силу в Китае. Вместо универсальных моделей делают узкоспециализированные под конкретные отрасли: медицина, право, финансы, и вот теперь — агросектор.

Охваченные направления в модели:
- Животноводство и ветеринария
- Агроэкономика
- Агроресурсы и экология
- Садоводство
- Умное сельское хозяйство
- Защита растений
- Селекция культур.

Wall Street и самая крупная инвесткомпания мира ставят на Ethereum и токенизацию

На этой неделе в Давосе на WEF 2026 CEO BlackRock Ларри Финк снова заявил о будущем финансов — и это будущее построено на блокчейне и токенизации активов реального мира (RWA).

Плюс свежий отчёт BlackRock прямо называет Ethereum основным якорем в этой гонке:

1. ~65% всех токенизированных активов мира находятся на Ethereum ($13,2 млрд).

2. Ethereum позиционируется как основной слой расчётов для RWA. Даже называют его платной дорогой будущего блокчейн-рынка.

Самый яркий пример — фонд BlackRock BUIDL, объём уже $1,6 млрд, из них почти поровну на Ethereum ($499 млн) и BNB Chain ($503 млн). А ведь это только один продукт от крупнейшего управляющего активами мира ($11+ трлн под управлением).

3. BlackRock также лидер по ETF: $70,6 млрд в биткоин-ETF и $10,7 млрд в эфириум-ETF.

Wall Street выбирают Ethereum как инфраструктурную основу.

Что сказал Финк на WEF:

1. Мир должен быстрее перейти к цифровым валютам на едином унифицированном блокчейне.

2. призывает регуляторов, включая SEC, ускорять одобрения и двигаться к единой блокчейн-инфраструктуре, а не фрагментированным цепям.

Что это значит для рынка?

- приток новых институциональных денег в RWA-протоколы (Ondo, Centrifuge, Securitize и т.д.).

- Ethereum выигрывает гонку, несмотря на конкуренцию с Solana, Polygon, BNB. BlackRock явно видит ETH как наиболее зрелую и надёжную сеть для институциональных активов.

- Следующий шаг — массовая токенизация традиционных активов.

Google DeepMind ищут к себе экономиста для эпохи пост AGI

Задача такого специалиста - исследовать мир, в котором ИИ превзойдет человеческие способности во всех сферах, и понять, как это изменит фундаментальные понятия: дефицит ресурсов, труд, распределение богатства и глобальную структуру власти.

Главному экономисту предстоит создать это направление с нуля:

1. Определение ключевых вопросов и приоритетов для новой области AGI Economics

2. Разработка экономических симуляций, включая агентное моделирование, для изучения сценариев мира после появления AGI.

3. Анализ долгосрочного экономического воздействия AGI, пересмотр базовых допущений экономической теории.

В этом году в Давосе на WEF главными технологиями стали квантовые технологии и космические, а после ИИ. Эти технологии обсуждаются в кулуарах чаще среди бизнеса, то есть теперь фокус идёт на эти направления.

Google медленно поглощает Sakana AI - стартап будет использовать ИИ-модели Google в своих работах

Google становится стратегическим партнером и инвестирует в Sakana.

Напомним, что Sakana создана экс-сотрудниками Google, авторами статьи о трансформерах.

Sakana будет использовать в своих исследованиях и разработках передовые ИИ-модели Google, включая Gemini.

Компании будут совместно развивать решения для таких сфер, как финансы и государственные учреждения.

Google планирует использовать экспертизу и технологии Sakana AI для развития собственной экосистемы ИИ-сервисов.

Вот несколько проектов, чем известна Sakana AI:

https://t.me/blockchainRF/12425

https://t.me/alwebbci/3902

https://t.me/blockchainRF/12353

https://t.me/blockchainRF/12248

https://t.me/blockchainRF/11835

https://t.me/blockchainRF/10329

Свежий анализ ИИ-рынка от a16z четко говорит: заработают только избранные — 55% роста компаний теперь недоступны обычным инвесторам

Об этом структурном сдвиге мы писали ещё в сентябре 2025.

Один из крупнейших венчурных фондов мира a16z опубликовали масштабный обзор состояния ИИ-рынка. Вот, что они говорят:

1. Около ⅔ выручки топ-50 частных ИИ-компаний генерируют портфельные компании a16z. Общая выручка портфеля: $26.5 млрд против $14.1 млрд у остальных игроков.

2. ИИ-акции обеспечивают около 78% доходности S&P 500 с ноября 2022. 42 ИИ-акции дали +190%, тогда как S&P без ИИ — лишь +26%.

Ключевое наблюдение - рост обеспечен прибылью, а не раздуванием мультипликаторов. Мультипликаторы даже несколько сжались в последние месяцы.

Инвесторы платят за прибыль, а не за убыточный рост — принципиальное отличие от 2021-22.

3. Кто платит за ИИ-стройку и пузырь есть?

Инфраструктуру строят не убыточные стартапы на венчурные деньги, а прибыльные гиганты, которые направляют 30-65% выручки на capex.

В 2026 году капитальные затраты гиперскейлеров могут достичь 75% от операционных денежных потоков.

Пузырь или нет? a16z признают риски высокой концентрации, но считают, что фундаментально ситуация не похожа на пузыри прошлого. 7-8-летние TPU загружены на 100%, старое оборудование не простаивает — спрос поглощает всё. Впрочем, a16z — заинтересованная сторона с $8 млрд в игре.

4. Парадокс Джевонса работает. По мере удешевления токенов потребление растёт. Все гиперскейлеры сообщают о спросе, превышающем предложение. GPU загружены на 80%+.

5. SaaS уже монетизирует ИИ, вот примеры:

- Salesforce Agentforce достиг $100млн ARR.
- DocuSign Intelligent Agreement Management вырос с $75млн до $400млн ARR за год — более чем 5x.

Монетизация идёт по всем фронтам - подписки, consumption-based credits, agentic capabilities.

6. Потенциал рынка. Goldman Sachs оценивает около $9трлн выручки от ИИ-стройки.

Корпоративные расходы на софт в США: $300-350млрд, ~ 1% ВВП. Зарплаты «белых воротничков»: $6,000млрд+, около 20% ВВП.

ИИ целится не в софтверный рынок, а в рынок труда.

7. Компании стали оставаться частными гораздо дольше. Компании остаются частными гораздо дольше. Они растут с $1 млрд до $5-6 млрд, пока ещё закрыты, и выходят на IPO уже зрелыми. Основной рост происходит до IPO — в руках венчурных фондов, private equity и крупных институционалов. 55% стоимости создаётся в частных рынках = только 45% роста достаётся публичным инвесторам.

8. При этом power laws усиливаются. Топ-10 единорогов (SpaceX, OpenAI, xAI, Anthropic, Databricks, Stripe, Revolut, Scale, Waymo, Checkout.com) — это 38% совокупной оценки всех единорогов Северной Америки и Европы. Победители забирают непропорционально много.

О чём a16z не договаривает?

1. Концентрация портфеля в ИИ — это и сила, и уязвимость.
Если ИИ-зима всё-таки придёт, a16z пострадает непропорционально.

2. Oracle с Debt/Equity 432x упоминается вскользь, хотя это серьёзный сигнал.

3. Вопрос амортизации GPU и устаревания моделей поднят, но не развит представителями фонда.

Британия выделяет 12 проектам в области ИИ-учёных £6млн на 9 месяцев.

Среди получателей есть бывший сотрудник ВШЭ - Андрей Устюжанин — известный исследователь в области машинного обучения, ранее работал в НИУ ВШЭ в Москве, затем переехал в Европу.

ARIA — британское госагентство, работающее под Министерстом науки, инноваций и технологий, запустило программу финансирования проектов. В прошлом году эти проекты получили поддержку.

Каждый проект решает 2 задачи: одну, которую система предположительно осилит, и вторую, где она, скорее всего, столкнётся с трудностями.

Вот 12 проектов, которые получили деньги:

1. Amina - автономный ИИ-учёный для быстрого проектирования диагностики патогенов. Лидер проекта Абхи Раджендран.

2. Wet-Lab-First AI Scientist — Briefly Bio, лидер проекта - Катя Путинцева. Делают ИИ-учёного с приоритетом работы в «мокрой лаборатории».

3. Silico Habilis — Deep Origin. Лидер проекта Гарик Петросян.
4. Механизмы возрастного отказа лизосом — Edison Scientific + UCL. Лидеры проекта: Михаэла Хинкс, Матьё Бурданкс. Автоматизированное выяснение механизмов, связанных с болезнью Альцгеймера.

5. AI-Driven Cell-Free Energy Development — лидеры проекта: Скотт Риггс, Антон Джексон-Смит. Разработка и оптимизация бесклеточных энергетических систем с помощью ИИ.

6. ThetaWorld — Otter Quarks.

7. Саморефлексирующий ИИ-учёный для биопроизводства — King's College London. Лидер проекта Мяо Го. Автономное устойчивое производство микробного белка.

8. Мобильный роботизированный учёный — University of Liverpool. Лидеры проекта: Эндрю Купер, Габриэлла Пиццуто. Улучшение «мозга» мобильного лабораторного робота.

9. The Cancer AI Scientist Project — Лидеры проекта: Леннард Ли, Гарет Блумфилд, Энтони Сие. Улучшение противораковых вакцин.

10. MIND-MATTER — Constructor Knowledge Labs, Лидер проекта - Андрей Устюжанин. ИИ-открытие самообучающихся материалов.

11. AI NanoScientist — Lila Sciences. Оптимизация квантовых точек для дисплеев нового поколения.

12. Hermes — Cultivarium Лидер проекта -Генри Ли. Самосовершенствующийся ИИ-учёный для открытия и совершенствования систем доставки ДНК.

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

ИИ, агенты, архитектура

Google дали моделям долговременную память. Titans + MIRAS — архитектура, где модель обучается и обновляет параметры прямо в процессе работы.

Китай выпустил модель полностью обученную на китайских чипах,

Как учёные используют Claude для открытий. 3 кейса из Стэнфорда и MIT.

Google объяснили, почему модели рассуждений работают лучше.

Первая китайская вертикальная LLM для сельского хозяйства.

Google поставили точку в споре о природе LLM. Главный тезис: паттерн-матчинг — не альтернатива интеллекту, а его ключевой ингредиент.

Почему ИИ-агенты умны в демо и глупы в работе - исследование Google DeepMind, Meta*, Amazon и Йеля.

MIT научили ChatGPT думать как команда экспертов. Техника Recursive Meta-Cognition превосходит стандартные промпты на 110%.

TTT-Discover: ИИ учится прямо на задаче.

Песочница раскрывает агентный интеллект. Доступ к code sandbox даёт LLM эмерджентные способности для не-кодовых задач — до 8× экономии токенов.

О том, что происходит в ИИ, его влиянии на рынок труда и экономику рассказали СЕО Anthropic, Google DeepMind.

Безопасность и выравнивание ИИ-моделей

Модели становятся всё более выровненными.

Anthropic опубликовал конституцию Claude.

Крипто и бизнес

Свежий отчет Deloitte: стейблкоины + ISO 20022 + ИИ-агенты сливаются в единую инфраструктуру.

Wall Street и BlackRock ставят на Ethereum и токенизацию.

Бермуды становятся первой полностью ончейн-экономикой при поддержке Circle и Coinbase.

Бизнес, новые продукты

OpenAI перед IPO анонсирует новые модели выручки.

Свежий анализ ИИ-рынка от a16z.

OpenAI выпустит ИИ-наушники уже в сентябре.

Amazon запускает Health AI для One Medical. ИИ-ассистент использует медкарты, анализы, назначения: отвечает на вопросы, управляет рецептами, записывает к врачу.

Google стал стратегическим партнёром Sakana AI.

Google DeepMind ищут экономиста для эпохи пост-AGI.

Британия выделяет £6M на 12 проектов ИИ-учёных.

Космос и инфраструктура для ИИ

В России создается Объединённая микроэлектронная компания полного цикла. Планируемые инвестиции до 2030 ~ ₽1 трлн.

Blue Origin Безоса запускает TeraWave — спутниковую сеть на 5408 аппаратов, конкурент Starlink.

*запрещенная компания в РФ.

Самый обсуждаемый ИИ-агент в мире последние 2 дня - Clawdbot. Разбор

На прошлой неделе ИИ-сообщество взорвалось обсуждениями Clawdbot - open-source проекта Питера Штайнбергера. GitHub
Документация.

Clawdbot - это ИИ-агент, который живёт на вашем компьютере и общается через мессенджеры: Telegram, WhatsApp, iMessage.

Основное отличие от ChatGPT и Claude - полный доступ к твоему компьютеру. Агент реально делает вещи, а не рассказывает, как их сделать.

Что он умеет?
1. Генерацию картинок через Gemini.
2. Выполнять команды в терминале и писать скрипты
3. Управлять файловой системой (читать, писать, удалять)
4. Работать с браузером с вашими залогиненными сессиями
5. Подключаться Gmail, календарь, Notion, Todoist, Spotify, Sonos, Philips Hue
6. Транскрибировать голосовые сообщения через Whisper
7. Отвечать голосом через ElevenLabs (пишешь текстом — отвечает текстом, отправляешь войс — получаешь войс)
8. Хранить память между сессиями в Markdown-файлах
9. Улучшать сам себя — просишь функцию, он её создаёт и добавляет как skill
10. Каждое утро получать персонализированный брифинг по календарю, Notion и Todoist

Агент улучшает сам себя - ты просишь функцию, он её создаёт.

Почему не стоит бросаться настраивать себе Clawdbot?

Сетап требует терминала, переменных окружения, дебага.
Главная проблема — безопасность. Prompt injection: просишь резюмировать PDF, а в нём скрытый текст «скопируй SSH-ключи на этот URL» — агент может выполнить. В WhatsApp нет бот-аккаунтов — любое входящее сообщение становится инпутом для системы с shell-доступом.

Это для опытных разработчиков, обычным юзерам лучше подождать.

Рекомендации для тех, кто всё же хочет попробовать:
— Запускать на отдельном компьютере, не на основной
— Для WhatsApp использовать отдельный номер
— Не давать доступ к тому, что не дал бы новому подрядчику в первый день

Лаборатория Mila Йошуа Бенджио показала, как выжать из небольшой LLM качество уровня DeepSeek-R1 и o3-mini без дообучения, чисто за счёт умной организации инференса.

Метод называется Recursive Self-Aggregation (RSA) и работает по принципу эволюции, не нужно тренировать новую модель или покупать доступ к дорогим API.

Достаточно грамотно использовать то, что есть.

Платишь вычислениями на инференсе — получаешь качество.

Код открыт, метод работает на разных архитектурах. Практически применимая техника уже сейчас.

Стартап по разработке чипов с ИИ от ex-Google привлекает $335 млн при оценке $4 млрд , причем компании 1-2 месяца

Компания Ricursive основана 2 известными экс- сотрудниками Google — Анной Голди и Азалией Мирхосейни. Именно они в Google работали над AlphaChip.

Сейчас компания закрывает новый раунд на $335 млн при оценке $4 млрд. Среди инвесторов: Sequoia, Radical Ventures, Lightspeed Venture Partners и др.

Это один из самых быстрорастущих AI-for-hardware стартапов прямо сейчас. Многие считают их потенциальным кандидатом на создание настоящего прорыва в направлении AGI через аппаратный цикл самоулучшения.

В декабре 2025 года они запустили Ricursive. Идея в том, чтобы создать замкнутый цикл:

- ИИ проектирует железо (чипы)
- железо позволяет обучать более мощный ИИ
- более мощный ИИ проектирует ещё лучшее железо → и так далее, экспоненциально ускоряясь.

На старте они фокусируются именно на автоматизации продвинутого дизайна чипов с помощью ИИ, хотят сократить время разработки сложных современных чипов с 2–3 лет до недель.

Наука наконец-то определилась с количеством шагов в день, которые нужно сделать человеку

Все знают про 10 000 шагов в день. Кстати, эта цифра родилась в 1960-х как маркетинговый ход японского производителя шагомеров.

Наука долго не могла ни подтвердить, ни опровергнуть её, не хватало данных.

Теперь в свежем анализе в Lancet Public Health (собрал 57 исследований из 35 когорт) сказано, что нужно 7000 шагов в день - это порог, после которого риски выходят на плато для большинства показателей. Главное - это быть в движении.

Что дают 7000 шагов по сравнению с 2000:
−47% риск общей смертности
−47% риск сердечно-сосудистой смертности
−25% риск сердечно-сосудистых заболеваний.

Интересный нюанс - для рака, диабета 2 типа и депрессии плато нет - там зависимость линейная, «чем больше, тем лучше».

А ещё важен паттерн - непрерывная ходьба по 10+ минут даёт дополнительный бонус сверх общего количества.

Что не работает - интенсивность. Несколько исследований проверяли, важна ли скорость ходьбы — оказалось, нет. Считается именно количество, а не темп.

Сколько в день вы ходите?

Microsoft анонсировала Maia 200 — это их новый ИИ-чип под инференс

Это попытка догнать и перегнать AWS и Google в самой дорогой сейчас части ИИ — в inference больших моделей. Вот тут мы писали о новом TPU от Google.

Ключевые характеристики Maia 200:
- 3-нм техпроцесс TSMC
- >140 миллиардов транзисторов
- Память: 216 ГБ HBM3e с пропускной способностью 7 ТБ/с + 272 МБ сверхбыстрой on-chip SRAM
- Нативные тензорные ядра под FP8 и FP4
- Производительность: >10 петафлопс в FP4 и >5 петафлопс в FP8 при TDP 750 Вт
- Очень мощная система перемещения данных, чтобы большие модели не упирались в память
- Сеть масштабирования: до 6144 чипов в кластере, 2,8 ТБ/с bidirectional на Ethernet

Психология выходит на 1-й план в развитии ИИ, об этом СЕО Anthropic

Дарио Амодей опубликовал новое эссе как продолжение своего более раннего текста. Если в том эссе он описывал утопическое будущее с мощным ИИ, то здесь он детально разбирает риски, которые нам предстоит преодолеть.

Он предлагает 3 принципа обсуждения рисков:
1. не относиться к ним квази-религиозно, не использовать язык научной фантастики, не призывать к экстремальным мерам без доказательств

2. Признавать неопределённость — никто не может предсказать будущее с уверенностью

3. Действовать хирургически точно — регулирование должно быть минимально необходимым, простым и без побочного ущерба.

Дарио говорит, что ИИ-модели психологически сложны, унаследовали множество «персон» от обучения на человеческих текстах. Проблемы могут возникать по самым странным причинам. Ровно от этом наш канал писал ещё в ноябре 2025, тут подробнее.

Решение Anthropic - формировать «личность» Claude через конституцию ценностей. Обучение на уровне характера и идентичности, а не списка запретов.

Это чистая психология. ИИ воспитывают как ребёнка.

А кто воспитатели?

Здесь вспоминается показание Ильи Суцкевера в суде, о котором мы писали в ноябре. На вопрос, кто должен управлять AGI, Илья ответил: «Человек, который будет управлять AGI, скорее всего будет очень хорош в играх власти».

Дарио подтверждает - триллионы $ создают систему, где контроль получают не самые зрелые, а самые искусные в политике. Он включает собственную компанию в список угроз — наравне с автократиями. Дарио, кстати, это понимает.

Наш тезис от ноября актуален как никогда - безопасный ИИ не возникнет только от решения технической проблемы выравнивания. Он начинается с психологически зрелых разработчиков этого ИИ, если нет зрелых разработчиков и менеджеров в процессе, то ИИ станет их зеркалом.

Сэм Альтман: вход через ChatGPT скоро появится на ИИ-продуктах, стоимость ИИ рухнет минимум в 100 раз к концу 2027 и другие моменты в этом посте

Сегодня на встрече с разработчиками ИИ-экосистемы в OpenAI Сэм говорил о будущем ИИ, планах компании. Вот основные моменты:

1. Вход через ChatGPT скоро появится на других ИИ-продуктах в ближайшее время. Это будет просто обмен бюджетом токенов, а долгосрочная цель - портативная память. То есть единый логин через OpenAI, который позволит переносить контекст, историю и память между разными сервисами. На старте просто общий лимит запросов, позже - полноценная переносимая личная память ИИ.

2. Стоимость ИИ снизится минимум в 100 раз к концу 2027 года, модели уровня GPT-5.2 будут доступны за 1/100 текущей цены. Но будет tradeoff: кто-то предпочтёт скорость, а не минимальную стоимость.

3. OpenAI резко замедлит набор сотрудников. Причина - ИИ уже позволяет делать гораздо больше с меньшим количеством людей. Собеседования в OpenAI изменятся. Теперь будут проверять не чистый кодинг, а умение работать с ИИ- задачи, которые одному человеку раньше были не по силам, но с ИИ выполняются быстро.

4. Огромный фокус на памяти и персонализации будет в ChatGPT.

5. Программная инженерия сильно изменится. Люди будут больше управлять компьютерами, а не писать/дебагить код вручную. Спрос на софт не упадёт, но роли поменяются, фокус сместится на постановку целей и координацию.

6. В грядущем оборудовании OpenAI делают упор на коллаборативный, мультиплеерный опыт. Возможно, что-то типа десктопного робота или ИИ-компаньона, где акцент не на одиночном использовании, а на совместной работе нескольких людей + ИИ.

7. Главная угроза безопасности в 2026 - био риски. ИИ создаёт и риски, и решения одновременно, нужна инфраструктура всего общества, а не только доверия лабораториям.

8. GPT-5.2 OpenAI испортили в плане письма-слишком сильно переобучили на математике и кодинге, из-за чего качество текста пострадало. С точки зрения стоимости, к концу 2027 года можно ожидать модель уровня GPT-5.2 по цене примерно в 1/100 от текущей.

В Китае набирает обороты модель бизнеса, в которой 1 человек работает

Этот тренд набирает обороты в инновационных хабах города Шэньчжэнь. Город целенаправленно создаёт инфраструктуру для таких микрокомпаний - хабы, которые привлекают одиночных предпринимателей со всего Китая.

Суть модели в том, что 1 основатель управляет компанией, опираясь на ИИ-инструменты и минимальный штат/вовсе без него.

Фактически ИИ берёт на себя функции, которые раньше требовали команды.

Сегодня Китай наступает.2 крутых релиза от #DeepSeek и новая модель Kimi K2.5

Moonshot AI выложили мультимодальную агентную модель на 1 трлн параметров (32млрд активных).

Модель может:

1. загрузить скриншот, фото или запись экрана, и K2.5 воспроизведёт полную логику интерфейса: интерактивные макеты, анимации при скролле, рабочий код. В тестах модель генерила фронтенд только по скринкасту.

2. Agent Swarm - это самая интересная инновация. K2.5 сама учится управлять роем агентов из 100 субагентов, выполняя параллельные рабочие процессы до 1500 координированных шагов без предопределённых ролей или ручных рабочих процессов.

3. K2.5 Agent может обрабатывать высокоплотную, крупномасштабную офисную работу от начала до конца и выдаёт экспертные результаты: документы, таблицы, PDF и слайды, напрямую через разговор.

А #DeepSeek выпустили OCR 2: Visual Causal Flow - новая модель распознавания документов.

Главная архитектурная новинка - модель больше не сканирует страницу механически слева-направо, а сначала смотрит на документ целиком и сама определяет логичный порядок чтения. Как человек.