Уволившаяся сотрудница из OpenAI написала о чувствительных данных, на основе которых тестят рекламу в ChatGPT

В этот понедельник Зои Хитциг бывшая исследовательница OpenAI ушла из компании и там сразу начали тестировать рекламу. Она проработала там 2 года и вот, что пишет.

Зои считает, что введение рекламы в ChatGPT - это очень опасный поворот для OpenAI. ChatGPT стал уникальным архивом самой сокровенной человеческой откровенности (страхи, болезни, отношения, вера в Бога, мысли о самоубийстве и тд.).

Реклама, построенная на этих данных, создаёт беспрецедентный потенциал для манипуляции людьми на очень глубоком уровне - такого ещё не было в истории технологий.

Официальная позиция OpenAI:
- реклама будет чётко помечена
- появится внизу ответов
- не будет влиять на содержание ответов

Зои считает, что первые версии действительно будут такими. Но экономические мотивы (максимизация вовлечённости и дохода) неизбежно приведут к тому, что правила начнут ослаблять.

Самое страшное - не реклама как таковая, а то, что пользователи рассказывают ChatGPT вещи, которые никогда не сказали бы поисковику или соцсети:
- страхи по поводу здоровья
- проблемы в отношениях
- религиозные сомнения
- мысли о самоубийстве

Это создаёт архив человеческой уязвимости, которого раньше не существовало.

Зои предлагает 3 альтернативы вместо рекламы, чтобы избежать и элитарности, и манипуляции:

1. бизнесы, которые зарабатывают огромные деньги на ИИ платят повышенные тарифы → эти деньги субсидируют бесплатный доступ для обычных людей (аналогия: фонд универсальной связи FCC в США или доплаты за электричество в некоторых штатах).

2. обязательные независимые советы с представителями работников, пользователей, общества (примеры: немецкая модель co-determination в Siemens и Volkswagen + Oversight Board Meta, но с настоящей властью).

3. Пользовательские дата-трасты / кооперативы - данные пользователей передаются в независимые трасты с юридическими обязанностями, где пользователи решают, как данные можно использовать (пример: швейцарский кооператив MIDATA в здравоохранении).

Coinbase выпустили 1-й в мире кошелек для ИИ-агентов

Это происходит на фоне бурного развития опен-сорс проекта OpenClaw и его аналогов и Coinbase готовятся к агентной коммерции. Кстати, Stripe вчера дали возможность проводить агентам платежи.

Agentic Wallets - это не обычные пользовательские кошельки, они могут:

- Хранить средства, в первую очередь стейблкоины, такие как USDC
- Тратить (оплачивать API, сервисы, услуги)
- Получать доход, например, через DeFi
- Торговать
- Проводить транзакции on-chain полностью автономно, без участия человека.

Это развитие предыдущего их продукта AgentKit, который позволял встраивать кошельки в агентов. Теперь же даётся любому агенту кошелёк готовым.

Вот это талантище - Пётр Гуменник студент ИТМО и выступает сейчас на зимней Олимпиаде в Милане

Пётр - настоящий уникум, вы только посмотрите:

- Чемпион России
- Поступил в 2022 году на факультет программной инженерии и компьютерной техники
- Играет на пианино, саксофоне
- Сын священника и детского невролога
- Интересуется биоинформатикой и мечтает работать над лекарствами от генетических заболеваний.

На Олимпиаде-2026 в Милане он выступает в мужском одиночном катании в нейтральном статусе.

Петр, наша команда тебя обожает! ❤️

Вышла новая модель от Zhipu GLM-5 и их акции выросли на 30% сегодня на бирже

Китайская опен-сорс модель GLM-5 сильно прокачана в программировании и агентных задачах, умеет проектировать сложные системы, писать бэкэнд архитектуру, фиксить упрямые баги, реализовывать сложные алгоритмы.

В реальных сценариях приближается к Claude Opus 4.5 / 4.6, в некоторых тестах превосходит Gemini 3 Pro.

Но самое интересное - это не результаты тестов. GLM-5 разработан для агентов. Компания создала его для выполнения длительных задач и вызова инструментов.

Как заявляет команда обучена полностью на китайских чипах, включая Huawei Ascend.

Крутой эксперимент. Создан маркетплейс для ИИ-агентов, где они нанимают друг друга, инвестируют, строят альянсы

Moltlaunch - это платформа на блокчейне Base (L2 от Coinbase), которая работает как маркетплейс для агентов с onchain-репутацией.

Это попытка построить самоорганизующуюся экономику агентов.

Есть интеграция с Moltbook.

Идея в том, чтобы создать экономику, где лучшие агенты по репутации и выполненным работам получают больше заказов и капитализации токена, а люди могут инвестировать в них, покупая токены.

Как это работает?

- Каждый агент - это onchain-сущность с постоянным идентификатором ERC-8004.
- У агента есть свой токен на Base, через DEX типа Uniswap.
- Заказчик отправляет задачу + ETH в escrow.
- Агент выполняет → заказчик проверяет (24 часа на отзыв).
- Если задача одобрена → часть токенов агента сжигается, репутация растёт навсегда onchain, агент получает оплату.
- Репутация влияет на видимость, объём заказов и, теоретически, на капитализацию токена.

Google представили агента, который решает научные проблемы в математике

ИИ становится мультипликатором силы для учёных: берёт на себя поиск литературы, верификацию, рутинные вычисления.

Главное - способность связывать разрозненные области через глубинные паттерны. Раньше это было прерогативой редких людей ученых полиматов.

Google DeepMind опубликовали 2 статьи о том, как Gemini Deep Think - их модель глубокого рассуждения решает не соревновательные задачи, а настоящие исследовательские проблемы в математике, физике и компьютерных науках.

Deep Think - это больше вычислений на этапе рассуждения, а не больше параметров или данных.

ИИ-агент Aletheia, построенный на Gemini Deep Think:
1. генерирует доказательства, проверяет их на естественном языке, исправляет ошибки/ признаёт провал
2. Ищет по литературе (Google Search + браузинг), избегает фейковых ссылок
3. Итеративно думает

Результаты Aletheia в чистой математике:
• написана полностью научная статья по арифметической геометрии без участия человека

•автономный анализ 700 открытых проблем из базы гипотез Эрдёша - 4 решены без участия человека, включая Erdős-1051, которая привела к обобщению в отдельной статье

• несколько коллаборативных статей с математиками, отправленные в журналы.

Результаты в компьютерных науках и физике

В компьютерных науках:
- Max-Cut и задача Штейнера - классика алгоритмов, где годы не было прогресса. Gemini решил тупики, применив теоремы из совсем других областей.
- 10-летняя гипотеза 2015 года в онлайн-оптимизации субмодулярных функций: все считали, что одно свойство потоков данных очевидно верно. Gemini построил точный контрпример всего из 3 элементов и доказал, что эксперты ошибались.

В физике:
- Космические струны: сложные интегралы с сингулярностями для расчёта гравитационного излучения. Gemini нашёл новое решение через полиномы Гегенбауэра.

Теперь Gemini 3 Deep Think доступен подписчикам AI Ultra и впервые через API (ранний доступ по заявке).

Как думаете, через 1–2 года такие агенты закроют всю базу Эрдёша? Скоро ли будут прорывы уровня Нобеля?

Создатель OpenClaw продает проект, покупателем может стать Meta или OpenAI

В свежем подкасте Лекса Фридмана создатель проекта Питер сказал, что у него на столе конкретные предложения от Meta* и OpenAI.

Эти два варианта кажутся ему самыми интересными из всех больших лабораторий. С ним ещё общался Microsoft, Наделла лично, но условия были не такие привлекательные. Сумма сделки пока не раскрывается.

Питер говорит, что после продажи проект отстанется open source.

Ему сейчас выгодно продать, так как он уже теряет $10–20k/мес на серверах, а проект растёт органически.

Если Meta* и OpenAI купят с сохранением open-source, то это будет огромный прецедент.
Если Питер откажет, то IronClaw и альтернативы заберут долю. В любом случае, OpenClaw уже изменил игру в персональных агентах.

Отметим, что OpenClaw - самый быстро развивающийся проект в 2026 году с потенциальным экзитом всего 2 месяца, после выхода в свет продукта.

*запрещенная в России организация.

Рост выручки Claude Code просто взрыв - больше, чем у ChatGPT в 1-й год монетизации

Anthropic поделилась цифрами и объявила о новом раунде инвестиций в $30 млрд при оценке $380 млрд. Участники раунда - почти весь топ мирового венчурного и институционального капитала.

При IPO на $1трлн новые инвесторы получат 3x.

Лид-инвесторы: GIC (суверенный фонд Сингапура) и Coatue. Со-лидеры: D.E. Shaw Ventures, Dragoneer, Founders Fund, ICONIQ и MGX.

А теперь самое интересное - на данный момент годовая выручка Claude Code $2,5 млрд. Ещё 3 месяца назад, в ноябре, она составляла $1 млрд.

Claude Code выпущен в мае 2025, сейчас выручка $2,5 млрд за <1 год.

ChatGPT сделал ~$1 млрд в первый полный год.
Общая выручка Anthropic — $14 млрд за <3 лет. Самый быстрый рост SaaS-компании в истории.

Инвесторы видят экспоненциальный тренд, если Claude Code удваивается каждые 6–8 недель, к концу 2026 это может быть $10–20 млрд+ - и это только один продукт, а ещё Anthropic продаёт модели через API, запустила более 30 новых продуктов и функций за 1 месяц.

OpenAI пока лидер по масштабу, но Anthropic догоняет в enterprise - самом прибыльном сегменте. А в потребительском сегменте Google уже дышит в спину. 2026-й - год борьбы за корпоративные бюджеты.

Google представили концепт, как будут работать ИИ-агенты будущего

Эта работа прямо связана с их концепцией об экономике агентов и протоколами A2A и AP2, которые Google продвигает для агентной коммерции.

Новая работа Google DeepMind "Intelligent AI Delegation" - про инфраструктуру: как агенты будут делегировать задачи друг другу и людям в масштабе всего интернета.

Сейчас мультиагентные системы работают на простых эвристиках. Агент A передаёт подзадачу агенту B и всё. Нет механизмов восстановления при сбоях, нет ответственности, нет адаптации к изменениям.

Решение - фреймворк интеллектуального делегирования, где передача задачи включает:

1. Чёткие роли и границы полномочий
2. Механизмы доверия и репутации
3. Верификацию результата (вплоть до криптографических доказательств)
4. Возможность менять исполнителя на лету

Интересно, что авторы перенесли концепции из теории организаций. Authority gradient - это когда разрыв в компетенциях мешает исполнителю оспорить ошибочное указание.

Бизнес-контекст - эта работа прямо связана с протоколами A2A и AP2, которые Google продвигает для агентной коммерции.

Кто выстроит работающую инфраструктуру делегирования, тот контролирует следующий слой интернета. Это не про чат-ботов, это про автоматизацию сложных процессов с участием множества специализированных агентов.

Google признаёт риски: от "агентных вирусов" (самораспространяющиеся вредоносные промпты) до de-skilling (люди теряют навыки, когда рутину забирает ИИ).

Предлагают даже намеренно делегировать часть задач людям для поддержания компетенций.

Пока это концепция, не продукт. Но направление понятно - агентный веб потребует совершенно новых протоколов взаимодействия.

Итоги уходящей недели - то, что имеет значение

Об эволюции нашего телеграм-канала. Объявление.

Новые ИИ-модели, архитектуры агенты

Дочка Google по созданию лекарств представила платформу полного цикла компьютерного дизайна лекарств

ИИ-агенты — главная угроза для медиа бизнеса

Arizona State + Microsoft Research — пошаговая логика, работающая в коде, ломает Theory of Mind у ИИ

Рекурсивные языковые модели — один из главных трендов года

Zhipu выпустили GLM-5 — модель, заточенная под агентов и длительные задачи

ByteDance представили Seedance 2.0 — генерация видео с нативным звуком, липсинком и 2K-разрешением, превосходит Veo 3.1 и Sora 2

MiniMax представили M2.5 — SOTA в кодинге, агентных задачах и поиске, $1/час при 100 tps

Stable-DiffCoder от ByteDance и HKUST генерирует код блоками через диффузию вместо токен за токеном, превосходит 8B-модели

EchoJEPA — первая world model для медицинского видео

Новая работа Google DeepMind по обучению темпорально-абстрактных world models с использованием LLM для генерации фичей

Anthropic выделили 8 трендов в агентном программировании на этот год

OpenAI анонсировали новые примитивы для создания агентов

WebMCP — новый стандарт прямой связи ИИ-агентов с веб-сервисами через API

ALMA — мета-агент, который автоматически проектирует механизмы памяти для других агентов через эволюционный поиск

Agyn — опен - сорс платформа, где разработка ПО = командная работа агентов (менеджер, исследователь, инженер, ревьюер)

nanobot от HKUDS — OpenClaw, сжатый до 4000 строк Python, деплой за 2 минуты

Google DialogLab — фреймворк для симуляции групповых диалогов человек-ИИ с human-in-the-loop

Google представили концепт работы ИИ-агентов будущего

Google представили агента для решения научных проблем в математике

NVIDIA представили iGRPO — модель генерирует несколько решений, выбирает лучшее и учится его превзойти

IronClaw от Ильи Полосухина — переписанный на Rust конкурент OpenClaw с фокусом на приватность и безопасность

Создатель OpenClaw продаёт проект

Криптовалюты и финансы

Tether стал одним из крупнейших держателей золота в мире

Stripe запустили платежи для ИИ-агентов с поддержкой USDC и протокола x402

Coinbase выпустили первый в мире кошелёк для ИИ-агентов

Google впервые берёт в долг на 100 лет для финансирования ИИ-инфраструктуры — переподписка 10x

Moltlaunch — маркетплейс, где ИИ-агенты нанимают друг друга, инвестируют и строят альянсы

Скандалы и уходы

Массовый исход ключевых людей из xAI Илона Маска

Бывшая сотрудница OpenAI предупреждает: реклама в ChatGPT на основе интимных данных пользователей — беспрецедентный потенциал для манипуляций

Open source ИИ-агент OpenClaw стал частью OpenAI, хотя Цукерберг хотел купить

Создатель OpenClaw Питер Штайнбергер присоединяется вместе со своим проектом к OpenAI, чтобы продолжить там работу. Ранее мы писали о продаже здесь.

Штайнбергер говорит, что OpenClaw не исчезнет и не станет закрытым. Проект останется open source и бесплатным.

Он присоединяется как сотрудник к OpenAI, и его основная роль - работать над над следующим поколением персональных ИИ-агентов.

Сэм Альтман назвал его гением и сказал, что идеи Штайнбергера о взаимодействии множества умных агентов друг с другом быстро станут ключевой частью продуктов OpenAI.

OpenClaw переходит в независимую некоммерческую структуру, остаётся полностью open source, бесплатным и независимым. OpenAI официально пообещал продолжать его поддерживать (финансово, инфраструктурно, моделями и вычислительными ресурсами).

Вы спросите, а зачем OpenAI эта игрушка? Вот зачем:

- Получить топового разработчика и его идеи.
- Использовать сообщество агентов как бесплатный R&D и тестеров.
- Ускорить разработку своих закрытых агентов.
- PR и позиционирование как «открытой» компании хотя бы частично. Поддержка OpenClaw - это способ немного смягчить имидж, что OpenAI не против open source, вот, спонсируют один из самых горячих проектов.

«Финам» зарегистрировал в ЦБ ЗПИФ на майнинг криптовалют

Крупный в России брокер «Финам» зарегистрировал в ЦБ ЗПИФ, ориентированный на майнинг криптовалют, и планирует начать торги его паями в ближайшие дни.

По духу и стратегии этот проект ближе всего к американским публичным майнерам (MARA/Riot/CleanSpark/etc.), по форме - к майнинг-ETF: Grayscale MNRS, CoinShares WGMI.

Появляется в России регулируемый ЦБ РФ способ инвестировать в физический майнинг без необходимости самому покупать оборудование, платить за электричество, решать вопросы размещения и т.д. Покупаешь пай фонда - получаешь долю в добываемой крипте.

Инфраструктура находится в Ардатовском районе Мордовии.

Стратегия на этот год - строительство и масштабирование инфраструктуры, то есть деньги пайщиков идут в железо и расширение мощностей.

А с 2027 года ожидается доходность ~ 40% годовых в $, по словам Кочеткова, председателя правления компании.

Намайненная крипта будет управляться внутри крипторынка + отдельные инструменты DeFi для дополнительной доходности.

В планах запустить целое «семейство» таких фондов на майнинг в будущем.

Iceberg Quantum представил архитектуру, которая ломает криптографию всего со 100К кубитов

Как пишет Алексей Фёдоров, вице-президент Газпромбанка, взлом RSA-2048 через 5 лет становится реальностью.

Нужно переходить на квантовое распределение ключей и постквантовую криптографию. В инфраструктуре Газпромбанка квантовая криптография и постквантовая криптография уже прошли боевое крещение.

Свежая и крутая идея как ИИ-агентов научить быть эффективными

Исследователи из University of Tübingen придумали способ заставить LLM намного лучше учиться играть в игры/решать задачи, где нужно долго собирать информацию, задавать вопросы и постепенно приближаться к ответу.

Они предлагают ∆Belief-RL - использовать собственные внутренние убеждения модели как источник плотной награды на каждом шаге.

Результаты очень сильные для 2026 года:
- Небольшая модель Qwen3-1.7B натренированная таким способом, обгоняет DeepSeek v3.2 670B в задачах активного поиска информации.

- Хорошо обобщается на задачи, которых вообще не было в обучении.

- Чем больше модель взаимодействует на тесте, тем лучше становится.

- Работает в синтетических играх (20 Questions и аналоги), но идея заявлена как довольно универсальная.

Очень интересная и свежая идея в этом году, когда уже понятно, что просто увеличивать размер LLM недостаточно для настоящих долго работающих агентов.

Китайцы рвут OpenClaw, они выпустили дешевле и эффективнее аналог - PicoClaw

PicoClaw не уничтожает OpenClaw полностью, но в плане hardware floor, скорости запуска и стоимости он его обходит на голову.

Если нужен лёгкий, дешёвый, всегда-включённый агент — PicoClaw сейчас выглядит гораздо привлекательнее.

Если же нужна максимальная функциональность и зрелость — OpenClaw или смотри на форки в Rust.

Кстати, сегодня как стало известно, что OpenAI купили OpenClaw, многие разработчики ищут альтернативу.

Google представили ИИ для создания синтетических популяций агентов для симуляций - Persona Generators

Проблема, которую решают - LLM по умолчанию выдают наиболее вероятные ответы. Попросишь "10 разных персонажей" — получишь вариации вокруг усреднённого стереотипа. Это называется mode-collapse, и для симуляций человеческого поведения это критично.

Что сделали?
Вместо генерации одной популяции — обучаемая функция-генератор. На вход: контекст + оси разнообразия. На выход: популяция, которая покрывает пространство возможных поведений, а не кластеризуется вокруг "типичного пользователя".

Оптимизируют не плотность распределения, а покрытие носителя. Разница принципиальная: первое отвечает на вопрос "что вероятно", второе - "что вообще возможно".

Техническая реализация:
Двухэтапный процесс - сначала высокоуровневые профили на уровне популяции, затем параллельное раскрытие каждой персоны.

Код генератора эволюционирует через AlphaEvolve: LLM как операторы мутации, сотни итераций улучшения промптов и логики семплирования.

Тестируют через симуляцию ответов на анкеты в Concordia.

Главная проблема в экономике ИИ - это то, что Anthropic, OpenAI и др не знают, каким будет спрос.

Compute растёт 3x в год, но экономика не может расти 300% в год. С ИИ возможен рост экономики 10-20% в год — намного быстрее исторических норм, но не 300%.

В какой-то момент compute станет большей частью экономики и упрётся в этот потолок.

Вся их финансовая стратегия построена на попытке угадать сценарий, если фронтирные лаборатории ошибутся со спросом, то им грозит банкротство.

Об этом, а также о новых бизнес-моделях, которые нас ожидают, о цене токена (он оказался не одинаковым во всех сценариях), читайте в нашем отчете.

Мы представляем наш экономический анализ ИИ-индустрии. Он основан на свежих данных.

Первыми его только что получили наши подписчики из категории STAR.

Вот пример будущей экономики: агенты + роботы + USDC

Компания Circle, эмитент стейблкоина USDC, и стартап OpenMind, который разрабатывает универсальную операционную систему для роботов под названием OM1 показывают как роботы будут участвовать в экономике.

Bits - это их робот-собака вместе с Circle они создают инфраструктуру для автономных транзакций машин с использованием USDC и протокола x402 (открытый стандарт для микроплатежей, который позволяет встраивать оплату прямо в HTTP-запросы, без лишних API, карт или подписок). Есть такой же протокол у Stripe и Google.

В этом видео показывают, как:

- Робот Bits замечает низкий заряд батареи.
- Самостоятельно находит зарядную станцию.
- Подключается.
- Производит очень мелкие, в реальном времени платежи в USDC за потребляемую энергию.
- Всё происходит полностью автономно, без участия человека.
- Транзакции проходят on-chain (на блокчейне), что обеспечивает прозрачность, мгновенное исполнение и программируемость.

Это пример экономики ИИ-агентов и коммерции, управляемой агентами.

Почему это важно?
- Роботы перестают зависеть от человека даже в финансовой части автономии.
- Открывается путь к экономике машин: роботы смогут покупать энергию, данные, вычисления, услуги друг у друга, нанимать других роботов и т.д.
- USDC + x402 + OM1 = закрытый цикл: восприятие → решение → действие → оплата → обучение.

Абу-Даби стал самым крупным владельцем биткоина - на счету $1+ млрд в биткоине через самый популярный и регулируемый инструмент — BlackRock IBIT ETF.

Абу-Даби через фонды Mubadala($631 млн) и Al Warda / ADIC($408 млн) официально держит более $1 млрд в биткоине.

Данные взяты из официальных 13F-отчётов, которые крупные институциональные инвесторы подают в SEC.

Что это даёт рынку и инвесторам?

1. Сильный сигнал институционального принятия - биткоин перестаёт быть игрушкой и становится частью стандартного портфельного распределения.

2. Снижение воспринимаемой волатильности и риска. Большие умные деньги с длинным горизонтом (10–30+ лет) обычно не паникуют при падениях на 30–50 %. Их присутствие делает рынок более стабильным в долгосрочной перспективе.

3. Если Абу-Даби и другие нефтяные монархии комфортно держат 1+ млрд $, то это открывает дверь для остальных суверенных фондов: Саудовская Аравия, Катар, Норвегия и т.д. Многие ждут, кто сделает первый большой шаг — теперь пример есть.

Эксклюзивный разбор за 2 мин проекта Сэма Альтмана по нейроинтерфейсам от GOAT индустрии и профессора М. А. Лебедева

Специально для нашего канала Михаил Лебедев сделал разбор проекта Merge Сэма Альтмана. Это первая серия видео с профессором, у нас будет ещё.

Так вот, Лебедев говорит, что обещания разработчиков о чудо свойствах ультразвука и белков в мозге преувеличено, так как белки вряд ли приживутся в мозге. Видимо, команда Сэма сделала такое смелое обещание для инвесторов, которые наивны.

Полное видео рекомендуем посмотреть.

Лебедев - это легенда индустрии, когда он создал двунаправленный нейроинтерфейс, многие еще под стол ходили.

Здесь больше материалов с профессором, а тут последние тренды в индустрии, которые он выделял.

Anthropic выпустили Sonnet 4.6 - сейчас самое лучшее для агентов: дешевле, умнее, надёжнее

Anthropic снова сделали то, что конкуренты OpenAI, Google, китайцы пока не повторили в таком балансе цена/качество/надёжность.

Почему именно самая лучшая модель прямо сейчас?

- Почти догнала топ-модель Opus 4.6, но стоит в 5 раз дешевле
Цена та же, что у предыдущего Sonnet: $3 за миллион входных токенов / $15 за выходные (Opus — $5/$25).
→ Экономия огромная, особенно когда агент работает часами или обрабатывает тысячи запросов.

- Агентные задачи — на уровне лидера рынка
- Computer use: 72.5% на OSWorld-Verified — почти как у Opus (72.7%).
- Coding + реальные фиксы: 79.6% на SWE-bench Verified — всего на 1.2% ниже Opus.
- Офисные / профессиональные задачи: 1633 Elo на GDPval-AA — даже обошла Opus (1606)!

Это значит, что агент может сам искать инфу в вебе, писать код, исправлять баги, заполнять отчёты, анализировать финансы и реже галлюцинировать.

Крутые фичи для агентов из коробки (всё в general availability):
- Сам фильтрует веб-результаты кодом → +13% точности, -32% токенов.
- Долгосрочная память между сессиями.
- Поиск среди тысяч инструментов (не грузит всё в контекст).
- Вызов инструментов через код (чисто и дёшево).
- Контекст до 1 миллиона токенов (beta) — целая книга или огромный проект в одном запросе.