#DeepSeek показали как удвоить скорость агентов, перенаправив трафик и без покупки лишних GPU.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Anthropic запускают программу Claude for Open Source

В рамках этой программы они дают 6 месяцев бесплатного доступа к самой мощной версии Claude Max тем, кто активно развивает open-source проекты.

Это делается потому, что Anthropic активно строит enterprise экосистему (Claude Code → Cowork → MCP для интеграций в Slack/Drive/CRM).

Им нужны сильные OSS-проекты вокруг Claude.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Это самый безумный шаг инвесторов.Непонятно,чем думали,отдав $110млрд OpenAI в новом раунде при оценке компании $730 -$ 840 млрд

Это самый большой частный раунд в истории (×2.75 от предыдущего рекорда ~$40 млрд в 2025), и сразу 3 якорных инвестора:

1. Amazon → $50 млрд - самый большой чек, который они когда-либо делали в кого-то
2. NVIDIA → $30 млрд
3. SoftBank → $30 млрд

Плюс анонсированы стратегические партнёрства: AWS как основной облачный провайдер + NVIDIA как поставщик железа.

Почему это безумие, мы подробно объясняем в нашем отчете об экономике ИИ-индустрии.

OpenAI уже перепрыгнула почти всех остальных hectocorn стартапов (SpaceX ~$350–400 млрд, ByteDance ~$300–400 млрд, Anthropic ~$60–100 млрд и т.д.) и вошла в клуб, где раньше были только публичные гиганты + Aramco.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Интервью с Сергеем Чобаном: «Рука — продолжение мозга». Чип в голове в городе будущего

Публикуем интервью нашему каналу с Сергеем Чобаном, художником, архитектором, мыслителем и культурным деятелем, одним из самых известных архитекторов русского происхождения в Европе.

Это разговор о том, как работает мозг у творческого человека и какова роль ИИ в этом? Как может поменяться город, когда многие функции становятся цифровыми?

На фоне войны на ближнем востоке идет борьба за владение ИИ. Встает вопрос глобальный - кто будет доминировать в мире, где ИИ станет главной силой - правительства или бизнес, создающий ИИ?

Дело в том, что за последние несколько месяцев отношения между Кремниевой долиной и администрацией Трампа сильно накалились. А на этой неделе они достигли точки кипения, в публичное поле вышел конфликт Anthropic–Пентагон как тест на будущее ИИ, войн и власти государства.

Краткая хронология бурно развивающейся истории конца февраля – 1 марта:
- Пентагон заключил с Anthropic контракт на ~$200 млн ещё летом 2025. Сделка позволяла военным использовать Claude при 2 условиях: запрет на полностью автономное летальное оружие и на массовое слежение за американскими гражданами внутри страны.
- Anthropic с самого начала позиционировала себя как самую безопасную компанию, и эти 2 ограничения считались фундаментальными для этики компании.
- Команда Трампа и военные начали давить, требовали отказа от этих 2-х ограничений. Переговоры зашли в тупик, Anthropic отказалась идти на компромисс.
- Трамп приказал всем федеральным ведомствам немедленно прекратить использование Anthropic. Министр обороны США объявил Anthropic риском нац безопасности - мера, обычно применялась к Huawei и т.п, а не к американским компаниям. Это беспрецедентно, так как подразумевает, что подрядчики минобороны(NVIDIA, Amazon, Google, Microsoft и др) не смогут вести бизнес с Anthropic вообще.

- Anthropic заявили, что оспорят это решение в суде.

Сегодня WSJ со ссылкой на свои источники в Пентагоне пишут, что военные США использовали Claude для атаки на Иран, несмотря на приказ Трампа.

Одновременно с этим OpenAI быстро заключила свою сделку с Пентагоном, в ночь 27–28 февраля. Альтман публично поддержал позицию Anthropic, но все равно подписал контракт с Пентагоном.

Для Anthropic это огромный удар по бизнесу и IPO, который на носу. Эта история может отпугнуть корпоративных клиентов и спровоцировать дивестирование. Но компания использует скандал для PR: «мы не прогибаемся под давлением» — это привлекает лучшие таланты и инвесторов, опасающихся военного ИИ.

Для индустрии это означает поляризация. Сторонники Anthropic vs сторонники Трампа: Маск, Anduril, OpenAI.

Для государства и войн - это тест на новый мир. ИИ — уже не инструмент, а инфраструктура силы. Кто решает, как его использовать в войне: государство или частная компания, которая создала технологию?

Другой важный вопрос - допустимо ли уничтожить бизнес только потому, что эта компания отказывается согласиться с условиями контракта государства, или просто потому, что ему не нравится политическая позиция её генерального директора?

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

Эксклюзивы нашего канала:

Мы выпустили наш 1-й отчет об экономике ИИ-индустрии.

Профессор Лебедев сделал прогноз, что стартап по нейроинтерфейсам Merge Сэма Альтмана покажет на первом этапе

Всемирно известный архитектор Сергей Чобан: «Рука — продолжение мозга» дал интервью нам.

Финтех и платежи

ИИ-агенты в платежах — карта рынка и ключевые тренды

Board of Peace Трампа рассматривает стейблкоины как инструмент в зоне конфликта: семья Трампа в теме

ИИ: модели и архитектуры

Anthropic выпустила инструмент, где Claude Code автоматизирует модернизацию COBOL, акции IBM на этом фоне рухнули

Разработчиков ИИ в РФ могут обязать раскрывать обучающие датасеты

ИИ самостоятельно завершил формализацию теоремы уровня медали Филдса

Google нашли способ, как научить LLM алгоритму обучения, как у людей

DualPath от DeepSeek — новая архитектура разгоняет ИИ-агентов в 1,87x, создав второй путь для данных

Doc-to-LoRA и Text-to-LoRA от Sakana — мгновенная кастомизация модели под новый документ или задачу за один проход, без дообучения

LLM-персоны — вредоносные личности языковых моделей вызываются простым промптом: это уже проблема безопасности

Nano Banana 2 от Google вышла — новая мировая модель с реальными данными и 4K-генерацией видов из любого окна планеты

Moonlake World Model— игровой движок будущего: ИИ понимает физику, причинность и взаимодействие объектов

Cloudflare пересобрала Next.js с ИИ за 1 неделю

Remote Control для Claude Code от Anthropic — прямой ответ OpenClaw

Anthropic запустила программу поддержки опенсорс-разработчиков

Учёные из UMD изучили крупнейшую соцсеть для агентов Moltbook

OpenAI добавили поддержку WebSocket в свой API — задержка при работе агентов с внешними инструментами сократилась на 40%

Бизнес, экономика и внедрение ИИ

Кто будет владеть ИИ: правительства или корпорации станут главной силой в мире ИИ?

А. Карпатый, сооснователь OpenAI - продукты нужно проектировать сначала для агентов, потом для людей: новая парадигма разработки

Крупное внедрение Claude в реальный бизнес

Альтман и Хуанг признают, что бизнес внедряет ИИ очень медленно по сравнению с темпом разработки

Anthropic выпустили плагины для финанализа, инвест-банкинга и анализа акций уже доступны

OpenAI привлекла $110 млрд на новом раунде при оценке $730–840 млрд

Anthropic нашла новые пути монетизации устаревающих ИИ

Роботы и инфраструктура и безопасность

Google выпустили доклад о киберугрозах

Стартап MatX, основанный экс-Google поднял $500 млн, они создают чипы для LLM

Google создает неоклауды + Meta(запрещенная в РФ) покупает у них TPU на миллиарды $

Berkeley, Princeton представили работу, где роботы учатся многоэтапным задачам в реальном мире на тех же данных, что и предшественники, но решают задачи принципиально сложнее

В Китае решают вопрос нехватки данных для робототехники с помощью обучения людьми роботов

Газпромбанк — дешёвые чипы могут снизить стоимость производства продовольствия

Наука и медицина
LUMI-lab — роботизированная лаборатория без людей самостоятельно синтезировала и протестировала 1700+ молекул для мРНК-доставки

Крупнейший в истории реальный ИИ-медиаль: 1,5 млн пациентов NHS, ИИ-стетоскоп против стандартной кардиологии

Больше полезных материалов у нас на Patreon.

Из-за чего возник конфликт у Anthropic с Пентагоном и как это повлияет на бизнес компании, индустрию и опен сорс

Издание The Atlantic пишет, что Пентагон хочет использовать Claude для анализа больших объёмов данных, собранных об американцах. Более подробная хронология событий тут.

Речь идет о данных, которые собирают Google, Meta(запрещена в РФ), Visa, телекомы и т.д. и они не секретные, но очень личные: -история запросов в Google,
- переписка в чат-ботах,
- геолокация по GPS,
- транзакции по кредиткам, -социальные сети и т.д.

Пентагон хочет перекрёстный анализ этих данных для разведки.

Anthropic сказала нет - это перебор, потому что превращает США в государство тотальной слежки за своими гражданами. Они требовали юридически обязывающего запрета на такое использование.

Но подписали контракт с Пентагоном OpenAI, они тоже настаивают на запрете массовой слежки, но их формулировки и подход более гибкий.

Если Пентагон добьётся своего и Anthropic станет компаний из черного списка, тогда Nvidia, Amazon и Google будут вынуждены отказаться от инвестиций и работы с Anthropic.

Более того, в Anthropic уже проинвестировали крупные институциональные инвесторы. Они консервативны и не любят политический риск. Если Anthropic окажется в чёрном списке как Huawei - может спровоцировать отток капитала.

Это будет первое громкое убийство ИИ-компании лидера в США, которое повлечет за собой уход инвесторов, бизнеса и стартапов из США. Мало кто захочет после этого создавать ИИ в Америке.

Вся эта история может свести к тому, что дальше модели будут с открытым исходным кодом.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Cursor запустил своих облачных агентов с computer use, конкурируя с Anthropic, OpenAI, Google

Теперь агенты Cursor получили собственные виртуальные машины и могут управлять компьютером, то есть не просто писать код, но и запускать его, тестировать, кликать по интерфейсу и проверять результат.

Это переход от ИИ, который помогает писать код к ИИ, который сам строит и проверяет фичи, как отдельный разработчик.

Роль разработчика смещается - вместо микроменеджмента агентов он теперь задаёт направление и решает, что идёт в продакшн.

В чем особенность этого запуска? Cursor - редактор поверх моделей в основном Claude. Их преимущество не в модели, а в том, как они встроили агентов в workflow разработчика.

Возможность управлять компьютером есть у всех, но Cursor первым сделал это продуктово удобным для команд разработчиков, с реальными метриками. Остальные пока догоняют на уровне продукта, даже если технически не уступают.

Другие полезные посты Cursor тут и тут.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Visa рассказала инвесторам, что внедряет своего ИИ-агента для платежей и работает со стейблкоинами

Visa готовится к миру, где покупки будут совершать не люди, а агенты.

Их протокол для агентской коммерции Visa Intelligent Commerce уже есть у 100+ партнеров по всему миру, включая Ramp (B2B-платежи) и AWS.

Ранее, мы опубликовали карту рынка для агентской коммерции.

Также Visa активно работает со стейблкоинами, видя в них инструмент для тех рынков, где у Visa пока слабое проникновение: страны с волатильной валютой, международные переводы, B2B-платежи.

Выпуск карт со стейблкоинами доступен уже в 50 странах.

Объем расчетов в стейблкоинах через Visa достиг $4.6 млрд в годовом исчислении.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Anthropic показала как легко перенести память из других чат-ботов и туториал про SRE-агента, который автономно реагирует на инциденты

Anthropic сделала очень лёгкий импорт памяти из других моделей в Claude - копируешь предпочтения и контекст из ChatGPT/Gemini и тд., вставляешь в Claude за секунду.

Также показали как создать SRE-агента для автоматического реагирования на инциденты. Агент использует MCP-инструменты с правами на запись, то есть у него есть реальный доступ к инфраструктуре, а не только возможность читать данные.

Китайские единороги обогнали США по реальной выручке: $706 млрд против $540 млрд в год - данные Dealroom

Но вот где собака зарыта - структура выручки кардинально разная.

BYD при $107–118 млрд выручки показывает чистую маржу ~5%.

Топовые американские софтверные компании — 20–40% маржи.

Китай продаёт больше. США зарабатывает больше с каждой продажи.

В полном анализе на Patreon мы разбираем:

1. Почему Китай доминирует в физической экономике (EV, батареи, железо), а США в платформенной ренте (ИИ, софт)

2. Как это влияет на инвестиции в 2026 году

3. 3 конкретных вывода: что это даёт инвесторам, фаундерам и тем, кто конкурирует с китайскими игроками

Это новый фрейм, который меняет картину tech гонки.

Главный вопрос 2026 года — не кто сильнее. А что происходит, когда китайская эффективность ИИ-внедрения выходит на третьи рынки и начинает конкурировать с американской платформенной инфраструктурой. Разбор — на Patreon.

ИИ обошёл топовых инженеров NVIDIA - WarpSpeed переписал cuGraph и дал 3.6× ускорение

Израильский стартап doubleAI выпустил ИИ, который надёжно превосходит людей экспертов в сверхсложной инженерной области.

Их ИИ WarpSpeed полностью автономно переписала и переоптимизировала все GPU-кернелы библиотеки NVIDIA cuGraph (одна из самых популярных GPU-библиотек для графовых алгоритмов в мире — PageRank, BFS, community detection и т.д.).

Над cuGraph десятилетиями работали лучшие performance-инженеры NVIDIA и WarpSpeed их обошёл.

Ключевые цифры на реальных графах и трёх архитектурах: A100, L4, A10G:
- Среднее ускорение — 3.6× (geometric mean)
- 100% алгоритмов стали быстрее
- 55% — ускорение >2×
- 18% — ускорение >10× (в отдельных случаях до 100×)
- Примеры: Weakly Connected Components ~17×, All-Pairs Cosine Similarity ~4×

Результат выпущен как doubleGraph — drop-in замена cuGraph.

Почему это крутой результат?

Обычно Claude, Gemini, Codex проваливаются тут сильно:
- Данных супер оптимизированного кода почти нет
- Правильность проверить крайне сложно (графовые алгоритмы недетерминированы, баги даже в cuGraph есть)
- Нужно длинные цепочки решений: память, warp scheduling, кэши, tiling, структура графа

Топовые агенты дают корректность всего 22–59% даже с тестами cuGraph в руках. WarpSpeed — 100% корректность + лучшее ускорение.

doubleAI пришлось изобрести новое:
- Diligent framework (обучение на крошечных датасетах)
- PAC-reasoning (верификация без ground truth, с Z3, RL и домен-специфическими ловушками)
- Агентные рои + MCTS + time-travel execution
- Распределённый кластер на тысячах GPU для десятков тысяч оценок в минуту
- Last-mile RL-оптимизация на уровне PTX

Крупные банки ЕС запускают стейблкоин на € и договариваются о ликвидности с биржами и маркет-мейкерами

Крупнейшие европейские банки: ING, UniCredit, BNP Paribas, CaixaBank, BBVA и ещё несколько — уже 12 участников, решили не ждать, пока криптокомпании окончательно отберут у них платежи и ликвидность в цифровых евро. Они сами заходят в этот рынок. Об этом ранее мы писали тут.

На сегодняшний день ~98–99% всей стейблкоин ликвидности в мире - это стейблкоины на $: USDT, USDC, PYUSD и т.д.

Евро почти отсутствует в глобальной крипто-торговле. Запуск регулируемого банковского евро-стейблкоина - это желание вернуть хотя бы часть контроля над глобальными цифровыми платежами и торговлей в евро-зону.

Банки понимают, если стейблкоин не будет сразу торговаться с узким спредом и большим объёмом, то он никому не нужен. Поэтому они заранее договариваются с криптобиржами, чтобы с первого дня был объём и глубина книги.

Если этот стейблкоин на € появится в ближайшие год, то он может стать альтернативой доллару в DeFi и на CEX внутри Европы.

Больше полезных материалов у нас на Patreon.

97% крупнейших компаний РФ внедряют ИИ, но есть нюанс: индустрия уходит в «контур»

Сбер представил GigaChat Enterprise, отвечая на главный барьер внедрения GenAI в энтерпрайзе — безопасность.

Главное из свежих данных:

- 97% гигантов рынка уже в игре или планируют ИИ-трансформацию.

- Безопасность превыше всего: 79% промышленных предприятий принципиально отказываются от публичных чат-ботов.

- Проблема стратегии: только у 25% компаний есть четкий план развития технологии. Остальные пока экспериментируют «на коленке».

Переход от фана к промышленной эксплуатации (LLMOps) требует соблюдения 152-ФЗ и работы внутри закрытого ИТ-периметра. Платформы вроде GigaChat Enterprise позволяют создавать кастомных ИИ-агентов, которые имеют доступ к внутренним базам данных, но не выпускают их «наружу».

ByteDance выпустили CUDA Agent - RL-агент, который пишет оптимизированные CUDA-кернелы, обходя torch.compile со средним ускорением 2.11× и в 96.8% случаев быстрее.

Зачем строить кастомные ASIC, если софт может выжать больше 2× из существующих NVIDIA GPU?

Моат теперь не в кремнии, а в экосистеме.

И это закрепляет всё, что вокруг неё построено.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Скоро будет бомба материал про платежи для агентов и их мэтчи с криптовалютами.

Мы составили полный стек агентной экономики, который уже запущен игроками.

Причём релизы все произошли сегодня. Просто все сегодня выпустили продукты.

Это рабочий инструмент, как для бизнеса, так и для пользователей.

Не пропустите главное на Patreon.

Сегодня стек экономики для агентов сложился. За 1 день сложилась инфра для экономики, где платят не люди.

Большинство смотрит на это как на крипто тренд. Но это ошибка, мы в новом отчете объясняем почему это ближе к 1965 году, когда Visa казалась нишевой технологией для авиабилетов.

В нашем отчете:

1. Разбор 6 уровней автономии агентов и три структурные проблемы.

2. Платёжный слой для агентов

3. Идентичность агента и репутация как актив

4. Инфраструктура данных

5. Торговый слой — от инфраструктуры к продукту

Только для уровня подписки STAR мы говорим, где в этом деньги и ниши для тех, кто работает в России и странах ЕАЭС прямо сейчас.

Прямо сейчас разваливается команда Qwen - одна из сильных опен-сорс в мире, принадлежит Alibaba

Это очень громкое напоминание, что в 2026 году экономика фронтирных ИИ-моделей не прощает чистый альтруизм коммерческим компаниям. Прочитайте наш отчет об экономике фронтирных ИИ-лабораторий.

Вот, что произошло:

• 3 марта Alibaba выпускает Qwen 3.5 (семейство маленьких моделей 0.8B–9B), которые мгновенно взлетают.

• В течение суток уходят как минимум 3 ключевых человека. Ранее в начале года ушел Yu Bowen, head of post-training.

Эти люди — топ-1 в Китае по open-weight LLM. Их уже зовут в Zhipu, Moonshot, 01.AI, ByteDance. Возможно, они запустят свой стартап.

Почему это случилось?

1. Переход от open-source к монетизации / DAU-фокусу

2. До сих пор Qwen был полностью открытым, но почти нулевой прямой доход для Alibaba.

3. Модели качают, запускают локально → люди не идут в Alibaba Cloud inference / fine-tuning / enterprise сервисы.

4. Alibaba Cloud ввёл KPI по Daily Active Users (DAU) для фундаментальной модели-команды — это абсурд для research/open-source группы, но типично для бизнеса.

Alibaba закручивает гайки в сторону проприетарных cloud/API, чтобы наконец-то заработать на всём этом хайпе. Open-source был супер-оружием для роста, но теперь его, похоже, урезают.

Что эта история показывает стратегически?

1. Open-weight модели — мощный инструмент для быстрого захвата рынка и экосистемы, но почти всегда убыточный в чистом виде для коммерческой компании

2. Это не единичный случай, а системный паттерн 2025–2026 годов
- Meta (запрещена в РФ) может себе позволить, потому что у них уже есть огромный рекламный/социальный cash cow + облачный трафик.
- Китайские игроки (DeepSeek, GLM, MiniMax, Moonshot) пока держат open/low-price API, но все под огромным давлением: либо монетизировать быстро, либо инвесторы/государство скажут хватит.

Чистый open-weight жизнеспособен долгосрочно только если:
- Есть внешний источник финансирования (гранты, пожертвования, государство).
- Или компания уже доминирует в другой прибыльной области и использует open как стратегическое оружие (как Meta).
- Для большинства коммерческих игроков — это временная фаза (1–3 года), пока идёт захват рынка / конкуренция с США / building moat. Потом почти всегда → hybrid (open маленькие/средние + closed frontier) или полный pivot к proprietary cloud/API.

Что это значит для будущего open ИИ-экосистемы?
1. Без сильных non-profit / публичных игроков frontier-level open-weight может стать редкостью уже к 2027–2028.

2. Маленькие/средние модели (до ~30–70B) скорее всего останутся open дольше, они дешёвые в производстве и полезны для edge/on-prem.

3. Экосистема выживет, но сместится к: distillation → synthetic data → smaller efficient models → community fine-tunes → hybrid API.

4. Самые сильные фронтир -модели будут почти всегда закрытыми или с большими ограничениями, как сейчас у OpenAI/Anthropic/Google.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Databricks рассказали как уместить большую модель в маленькую память

FlashOptim - свежая работа от Databricks AI Research, посвящённая очень практической проблеме: обучение больших нейросетей требует огромного количества памяти GPU.

FlashOptim — набор техник, который снижает потребление памяти с 16 до 7 байт на параметр (или до 5 байт с gradient release), без потери качества обучения. GitHub.

Авторы показывают, что для ~50% экономии памяти не нужны сложные методы типа LoRA, GaLore или CPU offloading, достаточно умной упаковки уже существующих тензоров.

Это прямой путь к тому, чтобы обучать модели большего размера на том же железе.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Биржа Kraken только что стала 1-м криптобанком с доступом к ФРС США

Это делает Kraken первой криптокомпанией в истории США, которая получила прямой доступ к основной платёжной инфраструктуре Федерального резерва, которой пользуются тысячи традиционных банков и кредитных союзов.

Напомним, компания идет на IPO.

Kraken теперь может напрямую подключаться к системе Fedwire - основная система для крупных межбанковских переводов в США.

Раньше для перемещения $ Kraken зависела от посреднических банков — это добавляло задержки, комиссии, операционные риски и дополнительные точки отказа.

Теперь крупные институциональные клиенты и профессиональные трейдеры смогут проводить операции с фиатными деньгами быстрее, дешевле и надёжнее.

Почему это важно?
1. Интеграция крипто и традиционных финансов

2. Преимущества для институционалов:
- Ускорение депозитов и выводов крупных сумм.
- Снижение зависимости от коммерческих банков-посредников.
- Меньше операционных рисков и более предсказуемые расчёты.

Ограничения:
- Доступ касается именно Kraken Financial (банковского подразделения), а не всей биржи Kraken в целом.

- Master account даёт прямой доступ к Fedwire, но не обязательно ко всем сервисам ФРС.
- Услуги ориентированы в первую очередь на институциональных и профессиональных клиентов, а не на розничных пользователей.

- Kraken Financial работает по модели SPDI: 100% резервирование фиатных депозитов, без кредитования, без страхования FDIC (депозиты не застрахованы как в обычных банках).

Больше полезных материалов у нас на Patreon

MIT представили ИИ-агента для работы с нейроинтерфейсами (BCI)

NeuroSkill - это переводчик между сырыми сигналами мозга и действиями ИИ.

Большинство современных ассистентов типа Siri или Алисы реагируют только на прямые команды, например: "Включи музыку".

А NeuroSkill пытается понять ваше внутреннее состояние.

Работу NeuroSkill можно разбить на 3 этапа:

1. Считывание состояния. NeuroSkill получает данные напрямую с нейроинтерфейса, который считывает биосигналы и активность мозга человека.

2. Моделирование. Информация с BCI обрабатывается с помощью ИИ- моделей. Система использует специальное описание SKILL.md, которое через API и CLI описывает текущее человека .

3. Адаптивное взаимодействие. Позволяет ИИ взаимодействовать с человеком на когнитивном и эмоциональном уровнях. Система может совершать действия не только по явной просьбе, но и в ответ на неявные запросы, которые она "угадала" по эмоциональному состоянию человека.

Больше полезных материалов у нас на Patreon