Куда сейчас вкладывают деньги венчурные инвесторы в контексте Y Combinator

Эта интерактивная карта показывает, какие направления развиваются, и к чему идёт рынок.

Мы кстати выпустили свежий анализ и рекомендации, куда идти , в какие ниши, чтобы создать проект для агентной экономики. И мы попали в тезис, который сейчас говорят инвесторы - им интересная агентная экономика, инфраструктура доверия к агентам и глубокая интеграция ИИ в реальные бизнесы и физические процессы.

1. ИИ-агенты и агентная инфраструктура - это хот. Почти всё крутится вокруг агентов, которые могут самостоятельно выполнять сложные задачи.

2. Автоматизация работы сотрудников и целых бизнес-процессов. Переход от простых чат-ботов к полноценным автономным системам, которые заменяют или усиливают людей в компаниях.

3. Инфраструктура для ИИ - все, что делает ИИ надёжным, масштабируемым и применимым в реальном мире: стек надёжности агентов; инфраструктура встроенного интеллекта; инфраструктура физического ИИ, агентная финансовая инфраструктура.

4. ИИ для науки и физического мира. Большой приток денег в deeptech: открытие и создание лекарств, новых материалов, роботов, космические технологии, энергетика.

5. Вертикальная автоматизация профессиональных услуг: юридические, финансовые, медицинские и другие сервисы, которые раньше считались слишком сложными для автоматизации.

Инвесторы ищут проекты, которые делают ставку на инфраструктуру и агентные платформы, которые станут фундаментом следующего поколения приложений.

Растёт интерес к роботам, сенсорам, физическому миру и научным открытиям.

Google опубликовала расчеты,
где говорит о взломе криптовалют с помощью квантовых компьютеров

Они считают, что будущие квантовые компьютеры смогут взломать криптографию биткоина и большинства блокчейнов в 20 раз меньшим числом кубитов, чем считалось ранее.

По новым оценкам, для взлома ECDLP-256 - эллиптической кривой, на которой держится безопасность криптокошельков достаточно менее 500 000 физических кубитов.

Это займёт несколько минут на сверхпроводящем процессоре.

Чтобы вы понимали масштаб, сегодня у Google 105 физических кубитов.

До 500 000 ещё далеко, но траектория роста очевидна, и Google называет 2029 год как горизонт, к которому нужно завершить миграцию на постквантовую криптографию (PQC). А Виталик назвал 2028 год - годом Х.

Что интересно в самом подходе к публикации. Google раскрыла уязвимость через zero-knowledge proof - математическое доказательство, которое подтверждает факт существования атаки, не передавая саму схему алгоритма. Третьи стороны могут верифицировать утверждение, не получая инструкции для взлома. Это фактически предложение нового стандарта ответственного раскрытия для квантовой криптоаналитики.

Google уже общается с Coinbase, Ethereum Foundation и Stanford Institute for Blockchain Research. Практические рекомендации на сегодня: не раскрывать публично адреса кошельков и не переиспользовать их.

Угроза пока не завтрашняя, но окно для подготовки сокращается.

Индустрия, которая не начнёт мигрировать сегодня, рискует оказаться в 2029-м без времени на манёвр.

ИИ-агенты уходят в локальные LLM. Им не нужны большие ЦОДы и триллионые модели

Георгий Герганов, создатель llama.cpp, отмечает 100К звёзд на GitHub и делится размышлениями о состоянии локального ИИ.

Мнения о локальных LLM сильно поляризованы, часто основаны на вайбах и хайпе, а не на фактах и науке. Несмотря на это, локальные модели используются всё больше, и 2026-й станет переломным годом для этого движения. Год назад агентные применения казались нереалистичными из-за требований к памяти и вычислениям, но летом 2025 с выходом gpt-oss и тд. появились модели, где tool calling реально работает на обычных устройствах.

Георгий говорит, что не нужны триллионные модели и датацентры для большинства реальных задач. Существует некий порог достаточного интеллекта, который полностью достижим локально - это вопрос правильного software stack, а не вычислительной мощи.

Qwen3.5 сейчас - лучший выбор. Но главная боль не в моделях, а в цепочке от промпта до результата.

Его видение llama.cpp - единственная правильная архитектура, та, что работает эффективно на любом устройстве, в открытой разработке с сообществом и независимыми производителями железа.

Локальные LLM - это экономика наличных расчётов в мире ИИ-агентов.

Кто-то слил исходный код Claude Code от Anthropic.

Утечка произошла, судя по обсуждениям, из-за ошибки в упаковке публичного пакета Anthropic.

Использовать этот материал для коммерческих целей или в продакшене - юридически рискованно, так как код принадлежит Anthropic.

Многие используют его для исследования, изучения внутренней работы агента, инструментов, промптов и тд.

Зеркало тут.

Anthropic движется к созданию полностью автономных ИИ-сотрудников, которые могут работать без человека часами/ днями.

Это следует из сегодняшней утечки кода Claude Code, которая показала, в какую сторону движется вся эта технология:

1. Скоро ИИ сможет работать самостоятельно.
В коде очень много упоминаний функции под названием KAIROS.
Это режим, в котором Claude будет работать в фоне, даже когда вы не сидите за компьютером.

Он сможет:
- Сам думать над задачами
- Запоминать важное, есть даже специальный режим «сон», где ИИ подводит итоги
- Следить за изменениями в проекте
- Сам принимать решения, что делать дальше

Есть также режим PROACTIVE - ИИ будет периодически просыпаться и искать, чем полезным заняться, без постоянных вопросов от вас.

А в режиме Coordinator один Claude сможет управлять несколькими помощниками одновременно: один ищет информацию, второй пишет код, третий проверяет результат.

2. Меньше раздражающих вопросов скоро будет.
Судя по утечке, скоро появится умный классификатор, который будет автоматически разрешать безопасные действия. Работать станет гораздо удобнее.

3. Другие интересные находки:
- Голосовой режим - можно будет просто разговаривать с ИИ в терминале.
- Buddy - это питомец типа тамагочи прямо в терминале. 18 разных существ. ИИ пытается сделать инструмент не просто полезным, а ещё и приятным.
- Специальный «режим под прикрытием» для сотрудников компании, чтобы никто не понял, что код написал ИИ.

То есть, это шаг от ИИ, который помогает мне писать код к ИИ, который работает вместо меня/ вместе со мной как полноценный член команды.

Конечно, пока многие функции ещё в разработке и спрятаны. Но направление ясно - будущее за более самостоятельными и живыми ИИ-агентами.

Вот это история! Оказывается Дэмис Хассабис тайно создал ИИ-хэдж-фонд, чтобы победить легенду Уолл Стрит, Джима Саймонса, математика, основателя сверхприбыльного хедж-фонда Renaissance Technologies.

Кстати, у основателя DeepSeek есть свой хэдж-фонд, тут мы писали.

Пока DeepMind занималась ИИ для игр и науки, Хассабис параллельно запустил внутри компании секретный проект по высокоскоростному алгоритмическому трейдингу.

Он собрал команду из 20 исследователей, которые обучали алгоритмы для торговли на финансовых рынках. Даже вели переговоры о сотрудничестве с BlackRock. Проект делался без одобрения Google, Хассабис вёл его тайно.

Мотивация Хассабиса была спортивной: он как пятикратный чемпион по интеллектуальным видам спорта, хотел победить в новой игре -обогнать Джима Саймонса с его фондом.

В итоге проект не принёс денег и был тихо закрыт, потому что Google отнёсся к нему с большой осторожностью и не поддержал.

Никогда не поступайте так со своими мечтами и желаниями.

Встречайте, 1-я ИИ-модель для physicAI вышла, не LLM

Arena Physica представила Heaviside - это не языковая модель, а новый физический фундаментальный фреймворк, который понимает связи между материалами, геометриями и порождаемыми ими электромагнитными полями.

Что она делает:
- За 13 миллисекунд предсказывает электромагнитное поведение любой геометрии.
- В 800 000 раз быстрее традиционных солверов (HFSS, CST и т.д.).
- Работает в обе стороны: от формы до поля и наоборот.

Описываешь словами, что хочешь получить, например, антенна с такими-то характеристиками, и модель сама генерирует нужную структуру.

Сейчас это исследовательское превью в Atlas RF Studio - агентной песочнице.

Модель обучена на десятках миллионов инженерных дизайнов и 20+годах проприетарных данных симуляций. Она предсказывает электромагнитное поведение, исходя из геометрии объекта за 13 миллисекунд, что в 800 000 раз быстрее коммерческих солверов.

Если масштабируют на кремний и более широкие частоты, проектирование чипов, 6G, радаров и высокоскоростной электроники изменится навсегда.

В контексте Physical AI, что мы разбирали в нашем свежем отчете, это следующий уровень: не робот, а сама физика, закодированная в модель.​​​​​​​​​​​​​​​​

Правительство РФ предлагает сажать людей до 5 лет за майнинг криптовалюты

В Госдуму внесли законопроект, которым предлагается наказание в виде штрафов до 2 млн руб. и сроков до 5 лет лишения свободы за незаконный майнинг криптовалюты.

Это следует из документа, опубликованного в системе обеспечения законодательной деятельности.

Майнингом криптовалюты в России, согласно данным ФНС, основанным на экспертных оценках, могут заниматься около 50 000 субъектов, включая и физлиц, и юрлиц, указано в пояснительной записке к законопроекту.

В то же время в реестр лиц, осуществляющих майнинг, на данный момент включено только 1489 субъектов, указывают авторы документа.

Законодательная инициатива предполагает введение статьи УК, которая предусмотрит наказание за осуществление майнинга крипты лицом, не включенным в реестр, если включение является обязательным.

Также законопроект предполагает уголовную ответственность за оказание услуг оператора майнинговой инфраструктуры без включения в реестр, если эти деяния причинили крупный ущерб или сопряжены с извлечением дохода в крупном размере.

31 марта правительство одобрило пакет законопроектов, запрещающий операции с криптовалютами без регулируемых посредников. Приобретать крипту смогут как квалифицированные инвесторы, так и неквалифицированные. Для последних Банком России установлен лимит в 300 тыс. руб. в год через одного посредника. Для организаций, которые проводят операции с криптовалютами, предусматривается выдача лицензий.

Порог пройден. ИИ-агент теперь помещается в 1 ГБ памяти на iPhone

Мы уже говорили о том, что локальные LLM меняют экономику агентов, и что 2026-й станет переломным годом.

Видимо, он уже начался.

PrismML - новая лаборатория из Калтеха выпустила модель Bonsai 8B - языковая модель на 8 млрд параметров, которая весит 1.15 ГБ и запускается на iPhone. Работает на iPhone, M4 Pro, RTX 4090.

Каждый параметр модели хранится в 1 бите вместо стандартных 16. Это называется 1-bit квантизация, здесь она применена сквозь всю архитектуру.

Что это меняет в агентном стеке?

Ollama, llama.cpp, OpenJarvis решили вопрос как запустить локально. Bonsai решает вопрос насколько маленькой может быть модель, оставаясь способной.

Когда агент весит меньше гигабайта, он перестаёт быть ресурсом и становится инфраструктурой постоянной, приватной, офлайн.

Маркетинг у них местами нечестный - главный график сравнивает с конкурентами, игнорируя квантизованные версии. Реальный отрыв есть, но скромнее заявленного.

Тем не менее направление считывается - граница между облачным и локальным агентом - это уже не вопрос возможности, а архитектурного выбора.

Ознакомьтесь с нашим отчетом «Где деньги в экономике ИИ-агентов: разбор слоёв и куда направлять свои ресурсы».

Мы только что опубликовали карту и анализ рынка на $1 трлн+, где ИИ-агенты будут поглощать сферу услуг.

Новые компании стоимостью $1 трлн будут агентными, маскирующиеся под сервисную фирму.

Каждый основатель стартапа, создающий ИИ-инструмент, задаёт себе один и тот же вопрос: что произойдёт, когда следующая версия Claude превратит мой продукт в обычную функцию?

И они правы, что беспокоятся. Если вы продаёте инструмент, значит вы участвуете в гонке против модели. Но если вы продаёте работу, значит каждое улучшение модели делает ваш сервис быстрее, дешевле и недосягаемее для конкурентов.

Время строить новые компании.

Microsoft назначили спец вице-президента по OpenClaw

Омар Шахин - главный по лобстерам в Microsoft, говорит, что уже запустили интегрированный плагин Microsoft Teams для OpenClaw.

Сила OpenClaw добралась до роботов Nvidia

Помните наш недавний пост про Nemotron-Super и OpenClaw, где мы писали, что Nvidia щедро открывает модели и инструменты, чтобы все строили агентные системы именно на их стеке.

Сегодня они сделали следующий шаг и представили CaP-X - фреймворк агентной робототехники.

Это перенос идеи OpenClaw / NemoClaw в физический мир, в мир робототехники.

Вместо того чтобы обучать специальную нейросеть, которая выдаёт движения робота, здесь большая модель пишет код на Python. Модель видит окружение, планирует и генерирует программу из готовых примитивов.

В итоге получаются проактивные агенты, которые могут решать новые задачи и действовать автономно в реальном мире.

Зачем Nvidia это делает?
Тот же самый ход, что и с Nemotron-Super + NeMo Gym + PinchBench.

Они хотят, чтобы все агентные системы и цифровые, и физические строились на их инструментах, бенчмарках и оптимизациях.

Деньги в агентной экономике делаются не на моделях. Модели становятся камодити. Деньги делаются на слоях, которые делают агентов надёжными, управляемыми и встроенными в реальные процессы - цифровые и физические, об этом мы представили 2 подробных анализа и отчета тут и тут.

Огромная хакерская атака: SOTA тренировочные данные многих компаний теперь в даркнете после заражения LiteLLM, о котором мы писали

Mercor AI - это стартап, который помогает OpenAI, Anthropic, Google DeepMind и другим находить и нанимать экспертов (врачей, юристов, инженеров и т.д.) для создания и оценки SOTA обучающих данных. У них десятки тысяч подрядчиков, ежедневные выплаты в миллионах $, запись видео-интервью для верификации и огромный объём чувствительной информации.

Mercor использовал зараженную хакерами библиотеку LiteLLM. Дальше подключилась известная вымогательская группа Lapsus$, они говорят, что вытащили у Mercor 4 ТБ и все выставили на продажу в даркнете. Mercor официально подтвердил инцидент.

Этот инцидент и недавний с Anthropic показывает, что ИИ-индустрия - гигантский эксперимент с очень дорогой и хрупкой инфраструктурой. Мы имеем:
- С одной стороны случайные утечки из-за невнимательности (Anthropic).
- С другой - целенаправленные хакерские атаки (Mercor/LiteLLM).

Все это показывает цену человеческой ошибки. И скоро безопасность будет ещё под большей угрозой, послушайте это.

Новый претендент в гонке США vs Китая в опен-сорс ИИ - Trinity-Large-Thinking от Arcee AI

Вчера американский стартап Arcee AI выпустил Trinity-Large-Thinking - фронтирная опен-сорс модель, заточенная под сложные и долго работающие агенты, многошаговый тул юз и глубокие цепочки рассуждений.

Модель из 400млрд параметров, но всего ~13млрд активных. Openrouter.

Многие задаются вопросом, а что увидел Google, сказав, квантовые компьютеры взломают криптовалюты в 2029 году?

Если вы пропустили свежее и громкое исследование Google, то вот вам.

Ответ на этот вопрос дают во многом сама научная работа от Google Quantum AI и вышедшая одновременно с ней работа от Caltech.

Caltech говорит, что благодаря новым кодам и архитектуре, квантовый компьютер может потребовать на порядки меньше физических кубитов от 10 000 до 26 000 для взлома, а не миллионы, как считали раньше.

Google же представил сильно оптимизированную версию алгоритма Шора специально для взлома 256-битной эллиптической криптографии (та, на которой работают Bitcoin, Ethereum и почти вся крипто индустрия). Атака может занять минуты, а не дни или недели.

Вместе эти 2 прорыва резко снижают барьер: вместо миллионов кубитов теперь речь идёт о десятках тысяч.

Даже скептик Скотт Ааронсон - один из самых известных и при этом исторически скептически настроенных экспертов по квантовым вычислениям, признаёт, что это заметный прогресс и серьёзный сигнал для всей отрасли.

При этом Google не выложил саму дорожную карту взлома, чтобы, вероятно, не дать готовый рецепт атаки в руки противникам. Вместо этого Google опубликовал ZK-proof, который доказывает, что есть рецепт, как эту атаку сделать. Proof сгенерирован с помощью SP1 zkVM от компании Succinct Labs.

При этом сам Ааронсон не уверен, насколько этот подход реально помогает. Но он говорит так, как только другие компании , например, IBM и др. узнают, что схема существует, им может понадобиться немного времени, чтобы найти её самостоятельно. Сам факт публикации уже указывает направление.

Alibaba создает токен экономику, где всё будет вращаться вокруг токенов, как единиц работы, труда

⁠Alibaba поставила перед собой цель - за 5 лет довести годовой доход от облачных сервисов и ИИ-бизнеса до $100 миллиардов, что больше половины всей текущей выручки группы.

Они хотят построить целую экосистему, где всё крутится вокруг токенов, так как:
- Токены становятся основной единицей ценности и оплаты.
- Всё в компании от чипов до приложений заточено под производство, продажу и потребление этих токенов.

Alibaba хочет контролировать все слои ИИ-стека одновременно.

Недавно компания после увольнения ключевых сотрудников Qwen даже создала специальную структуру Alibaba Token Hub, которая объединяет почти все ИИ-направления. Это говорит о том, что токены теперь - центральный элемент стратегии.

И все это из-за того, что рост обычного бизнеса Alibaba замедлился: прибыль упала, акции сильно просели. ИИ должен стать спасением.

Главный вызов у них не в технологиях, а в применении, во внедрении ИИ - нужно, чтобы бизнес не просто экспериментировали с ИИ, а встраивали его в реальные бизнес-процессы. Тогда расход токенов станет неотъемлемой частью повседневной работы, а не дополнительной статьёй IT-бюджета. Все как мы писали тут.

Ооо, халява опен-сорса закончилась!) Alibaba и Zhipu решили не открывать исходный код некоторых своих топовых ИИ-моделей

За последние дни Alibaba выпустила Qwen3.5-Omni и
Qwen3.6-Plus.

Обе доступны только через официальный API Alibaba Cloud.

Zhipu AI действуют также, их основные GLM-серии пока открыты, но топовые enterprise-варианты и специализированные Turbo-версии всё чаще остаются под замком, чтобы монетизировать через облако и API.

Раньше они щедро открывались, чтобы быстро набрать экосистему и влияние. Теперь модели стали по-настоящему дорогими в обучении и инференсе, и компании хотят зарабатывать, что логично.

Приучили всех к халяве, теперь говорят - платите, ребята, наша работа стоит денег.

Google выпустили Gemma 4 - семейство открытых моделей под Apache 2.0.

Жители Китайцы уходят, приходит мафия Google со своими открытыми моделями, где нет ограничений, полная свобода для коммерческого использования и модификаций.

Построена на тех же технологиях, что и Gemini 3. Контекст до 256K токенов. Поддержка более 140 языков.

Вот эти 4 модели:

- E2B и E4B - компактные версии, отлично работают даже на слабом железе и смартфонах

- 26B A4B - крутейший Mixture-of-Experts: всего 26 млрд параметров, но на каждом шаге активируется только ~4 млрд. Качество почти как у большой модели, а скорость и потребление памяти как у 4B.

- 31B Dense - самая мощная версия для тех, у кого есть хорошая видеокарта.

Сообщество уже в восторге: модель показывает сильные результаты в математике, кодинге и сложном мышлении.

Посмотрите на движения OpenAI, Anthropic и Microsoft и сравните.

Итак сегодня стало известно, что Anthropic купил Coefficient Bio ИИ-стартап по биофарме за $400 млн. Он создан всего 8 месяцев назад, разрабатывал ИИ-модели специально для биологических исследований.

Они присоединяются к команде Anthropic Health Care Life Sciences во главе с Эриком Каудерером-Абрамсом.

Одновременно с этим OpenAI покупает медиа актив - канал на ютюбе TBPN.

Никто не против медиа, даже наоборот, важно в наше время грамотно строить коммуникации с миром, потребителями, сообществом, но PR нужен тогда, когда у тебя есть крутой продукт, а на обещаниях или отстающих проектах PR не сработает. Он лопнет как пузырь и убьет репутацию компании.

База в наше время в лидерстве ИИ- сильная и мотивированная команда, научные исследования, технологии и продукт. Без этого не летает. Кстати, если вам нужна помощь в PR, обращайтесь к нам, мы поможем. Контакт для связи Илья @wakeupheroagain

Посмотрите, что происходит с Microsoft. Они вчера выпустили 3 модели, но мир их не заметил. Вы понимаете, какая гонка?!

Microsoft обладает всеми структурными преимуществами в ИИ. Но они не могут достичь новых высот. Оказывается, половина проблемы кроется в организационном аспекте. Деньги - это не проблема.

Нет крутого менеджмента, команды, технологий и науки, продукта - нет лидерства.

Протокол для платежей ИИ-агентов x402 передали Linux Foundation

Coinbase передали свой протокол x402 в открытое управление Linux Foundation.

Linux Foundation - это нейтральная площадка, где конкуренты строят общую инфраструктуру. Именно так появились Linux, Kubernetes, Node.js. Именно поэтому они работают на 96% серверов в мире и никому не принадлежат. x402 теперь в той же категории.

Агентная экономика получила свой TCP/IP. Ознакомьтесь со структурой экономики агентов у нас.

Поддержку сразу выразили крупные игроки:
- Google
- AWS
- Microsoft
- Visa
- Mastercard
- Shopify
- Solana Foundation
- Circle
- Base и другие (более 20 участников на старте).

Цель - сделать x402 универсальным стандартом для платежей ИИ-агентов, чтобы он стал таким же базовым, как SSL/TLS для шифрования.

Больше материалов об экономике агентов здесь.

Это топ! MaxToki - ИИ, умеющий предсказывать, как клетки человека стареют, и что именно это старение ускоряет/замедляет

MaxToki - ИИ-модель, которая предсказывает, как клетки меняют своё состояние с течением времени. Она предназначена для моделирования динамики состояний клеток во времени - от рождения человека до глубокой старости.

Работа создана в лаборатории Кристины Теодорис в Gladstone Institutes.

Название дали модели в честь японского скоростного поезда Toki, где Toki означает время.

Модель обучена на ~1 трлн генных токенов, извлечённых из ~175 миллионов человеческих одноклеточных транскриптомов и 100 миллионов клеточных траекторий - от рождения до 90+ лет.

Размеры моделей: 217M и 1B параметров. Ускорение обучения обеспечил NVIDIA BioNeMo.

По сути, это первая модель, которая видит время на клеточном уровне. Потенциал этой модели - от диагностики болезней старения до поиска мишеней для омоложения.

Статья.
HuggingFace.
GitHub.