Это гениально: 1-й оператор мобильной связи для ИИ-агентов, а не для людей.

Saperly только что это сделали. Теперь агенту дают свой собственный номер телефона, а там уже голос, SMS, маршрутизация.

Интересно рынок движется.

Присоединяйтесь к нам на Patreon, чтобы узнать все об экономике ИИ-агентов, а также начать разбираться в AI native компаниях.

Очень сильные фонды и люди вложились сейчас в нового игрока ИИ-инфраструктуры - RadixArk

RadixArk хотят стать удобным облаком + открытым стеком для серьёзных ИИ-команд, которые хотят сосредоточиться на моделях, а не на инфраструктуре.

Команда строит открытый инфраструктурный стек, который позволяет:

• Быстро и эффективно запускать модели в продакшене
• Проводить пост трейнинг и RL в большом масштабе
• Не пересобирать одно и то же с нуля каждый раз

Проект вырос из 2-х популярных open-source проектов:

1. SGLang - одного из лучших инференс-движков, обрабатывающего триллионы токенов в день у Google, Microsoft, xAI и др.

2. Miles - фреймворка для крупномасштабного RL.

RadixArk привлекли $100 млн в Seed-раунде при оценке в $400 млн. В раунде участвовали:
• NVentures
• AMD
• MediaTek
• Spark Capital, Accel, Walden Catalyst, HOFCapital и другие

• Игорь Бабушкин, экс-xAI, Джон Шульман, сооснователь OpenAI, Soumith Chintala, PyTorch и многие другие известные фигуры из мира ИИ.

Быстрые деньги на манипуляции с дефицитом ИИ-чипов от BlackRock

СЕО самой богатой инвесткомпании мира (10+ трлн под управлением) BlackRock Ларри Финк заявил, что мировой спрос на вычислительные мощности настолько высок, что в будущем трейдеры смогут торговать фьючерсами на них.

Финк указал на несколько узких мест: нехватку чипов, памяти и электроэнергии, которые тормозят расширение инфраструктуры несмотря на растущий спрос.

Финк считает, что фьючерсный рынок на вычисления позволит компаниям хеджировать риски роста стоимости вычислительных ресурсов.

Иными словами compute превращается в коммодити.

Надо понимать, что Финк анонсирует новый класс активов, в который BlackRock уже инвестировал десятки миллиардов $. Это конфликт интересов в чистом виде. Говорить о дефиците - значит поднять стоимость своих позиций.

Nvidia контролирует предложение чипов. Microsoft, Google, Amazon контролируют облачные мощности - олигополия, которая может искусственно поддерживать дефицит, как ОПЕК с нефтью.
Фьючерсы на compute выгодны финансовому сектору, а не технологическому.

И тут возникают вопросы, а кто контролирует ценообразование на этом будущем рынке? и окажется ли новый фьючерс инструментом хеджирования для компаний/ инструментом извлечения ренты для финансовых посредников? ​​​​​​​​​

Вчера ИИ-агентам дали мобильную связь, а сегодня OpenClaw подключил их ко всей цифровой жизни человека

Питер Штайнбергер, создатель OpenClaw, собрал вместе с Codex набор CLI-инструментов для управления: WhatsApp, архивом X, GitHub, Discord, Spotify, iMessage, голос через ElevenLabs и тд.

Каждый инструмент - отдельный скилл, который агент может установить и использовать.

А пока Питер строил агентам руки, Saperly пошли дальше и дали любому агенту настоящий телефонный номер.

Тут та же логика, что у Питера, только теперь не скилл поверх чужого мессенджера, а собственная телеком-инфраструктура, построенная специально для агентов.

Агент больше не арендует чужой канал связи, у него есть свой.

Экономика ИИ-агентов собирается не сверху вниз и не одной платформой.
Присоединяйтесь к нам на Patreon, чтобы узнать все об экономике ИИ-агентов, а также начать разбираться в AI native компаниях.

Google DeepMind вошли в индустрию игр - создатели EVE стали партнером Google DeepMind

Можно сказать, что это была давняя цель Демиса Хассабиса.

EVE Online - не просто игра, это единственный в своём роде живой космический мир, который существует уже 23 года на одном сервере.

Эта игра - отличная песочница с живой экономикой, логистикой, конкуренцией и взаимодействием тысяч игроков (в случае экспериментов Google DeepMind с ИИ- агентами).

Напомним, у Google есть модели Genie.

Google будет использовать контролируемые, офлайн-копии вселенной EVE для обучения своих алгоритмов.

Также они будут изучать поведение ИИ в сложных, динамичных системах.

Задача DeepMind - понять, как ИИ учится принимать решения в условиях, где:

1. постоянно всё меняется (рынки, баланс сил, флоты);

2. есть риски, потери и необходимость строить долгосрочные стратегии, как в реальном мире.

Результаты этого партнёрства, вероятно, не станут функцией в EVE Online. Вместо этого они пополнят базу знаний DeepMind о том, как разрабатывать универсальный ИИ, способный действовать в открытых, непредсказуемых средах.

А это пригодится, где угодно, начиная от робототехники до управления сложными системами.

Вот это поворот! Anthropic арендует у SpaceX самый большой ЦОД и разработает вычислительные мощности для ИИ в космосе вместе с Маском

Только что Anthropic объявили , что получает весь дата-центр Colossus 1: 300+ мегаватт, 220К NVIDIA GPU в течение месяца.

Это значит для пользователей Claude удвоение лимитов у Pro/Max/Team, отмена ограничений в пиковые часы и существенный рост API rate limits для Opus.

Но что важно - Colossus 1 - это инфраструктура xAI, которую SpaceX поглотил в феврале за $1.25 трлн. Туда же несколько недель назад зашёл Cursor — получить GPU для обучения своей модели Composer 2.5.

Маск занял позицию лэндлорда чиповой гонки. Он сдаёт одну и ту же инфраструктуру конкурентам, пока через Cursor качает данные и инсайты для собственных моделей.

Но самое главное - Anthropic выразил интерес к разработке вычислительных мощностей для ИИ в космосе совместно со SpaceX.

Следующий фронт гонки ИИ в космосе.

Инфраструктура стала новой нефтью. А тот, кто её контролирует, не обязательно тот, кто выигрывает гонку моделей.

Маск говорит о том, почему сдает свои мощности Anthropic.

Кроме того, что он окупает свои вложения в инфраструктуру, он ещё благодаря коллаборации с Anthropic получит ещё больше денег на IPO SpaceX.

Anthropic строят институциональную память для ИИ-агента. Топ-функций, представленных вчера Anthropic на Code with Claude

Вчера прошла конференция для разработчиков, где было много демонстраций новых функций, а также диалог с Дарио Амодеем. Об этом мы расскажем в нескольких частях.

В первой части расскажем о самых интересных фичах.

И первая, что поразила - Dreaming для Claude Managed Agents - ИИ-агенты теперь могут «спать» и самоулучшаться.

Представьте, у вас есть агент, который работает на вашем проекте. Каждую сессию он что-то делает, что-то записывает в память. Через месяц эта память превращается в свалку.

Dreams - это фоновый процесс, который пока агент «спит» между сессиями, берёт всю эту грязь, читает транскрипты прошлых разговоров, и производит дистилляцию. Убирает шум, разрешает противоречия, вытаскивает паттерны. Причём не механически, а сам Claude решает, что устарело, что стоит обобщить, что превратилось в навык.

Это как то, что мозг человека делает во сне с дневным опытом.

Агент, который проработал на вашем проекте полгода и регулярно видел Dreams-это структурно уже другой агент, чем тот, который только стартовал. Не потому что модель лучше, а потому что его память содержит дистиллированный опыт именно твоей работы.
Это институциональная память для ИИ. То, что в организациях обычно живёт в головах людей и теряется, когда они уходят, теперь это можно накапливать в агенте, который никуда не уходит.

Dreams сейчас в research preview, доступ по запросу, не всем.

Но Dreams - это верхушка. Под ней целый стек, который Anthropic выпустили сейчас.

Мульти-агентная оркестрация - можно делегировать задачи специализированным суб-агентам. У каждого свой контекст, но они разделяют общий контейнер и файловую систему.

Self-improvement через рубрику - агент может улучшать свою работу через замкнутый цикл без человека.

Webhooks - раньше нужно было держать открытый стрим или поллить API, чтобы знать, что агент сделал. Теперь агент сам пушит обновления.

И всё это - Claude Managed Agents. Готовая инфраструктура: контейнеры, инструменты, память, оркестрация. Не надо строить свой агентный цикл с нуля.

Смотрите, что происходит стратегически. Раньше ценность ИИ-агента почти полностью определялась качеством базовой модели. Теперь появляется второй вектор: накопленный контекст конкретного агента в конкретной организации. Агент через год становится активом, который сложно заменить просто, обновив модель или уйдя к конкуренту.

Темп сам по себе является конкурентным преимуществом когда рынок меняется быстрее любой дорожной карты.

Solana и Google Cloud запустили платёжный шлюз для ИИ-агентов

Это первый крупный прецедент, когда облачный гигант - Google встраивается в инфраструктуру агентной экономики через крипто-рейл, а не через традиционный биллинг.

Solana здесь не как блокчейн для энтузиастов, а как расчётный слой для коммерции ИИ-агентов.

Их продукт называется Pay.sh, с ним ИИ-агенты могут обращаться к API Gemini, BigQuery, Vertex AI, Cloud Run и 50+ сторонним сервисам и платить за каждый запрос стейблкоинами на Solana.

Без аккаунтов, без подписок, без KYC.

Pay.sh работает как CLI и интегрируется в популярные LLM-интерфейсы, включая Claude Code, Codex, Gemini и другие.

Под капотом протокол x402, посредник обрабатывает платёж, данные при этом остаются у владельца.

Теперь компании могут выставить свои приватные датасеты в BigQuery или приложения на Cloud Run и монетизировать данные напрямую, без интеграционных слоёв и контрактов.

Больше про экономику ИИ-агентов, а также свежие данные о развитии этого сектора у нас на Patreon.

Крупнейший эмитент стейблкоина USDT выпустил стек для локального ИИ

Тут Tether - те самые, которые эмитент USDT, выпустили платформу QVAC, в которой ИИ работает локально и собственные медицинские ИИ-модели MedPsy.

QVAC - полный стек для локального ИИ: SDK для разработчиков, движок Fabric, который запускает модели на любом железе через Vulkan, включая мобильные GPU, синтетические датасеты Genesis для обучения, и приложения поверх - Workbench и Health.

То есть Tether строят инфраструктуру для децентрализованного ИИ.

Также они показали ИИ-модели MedPsy - первое публичное доказательство, что этот стек работает.

Tether говорят что их MedPsy побила MedGemma от Google, но тут надо отметить, что модель от Google мультимодальная, она умеет работать с рентгеном и гистологией. А MedPsy - это только текст.

Если разобраться, то у Tether проведена хорошая инженерная работа, просто другого масштаба, не Google, конечно.

Они не обучали модель с нуля, а взяли готовый Qwen3 маленькие версии на 1.7B и 4B параметров и сделали специализированный посттренинг для медицины.

Главная их ставка - данные. Они сгенерировали 30+ миллионов синтетических обучающих примеров. И для генерации всех reasoning traces выбрали не GPT-4 и не Anthropic, а китайскую специализированную медицинскую модель Baichuan-M3-235B, она лучше всех конкурентов именно по медицинским бенчмаркам.

Второе - сам пайплайн обучения.

Третье - токенная эффективность.

MedPsy-4B отвечает примерно в 3 раза короче, чем исходный Qwen3-4B при тех же или лучших результатах. Для edge-устройств это означает меньше задержку и меньше энергопотребления.

Все это стоило ~ 30К H100 GPU-часов суммарно.

Реальный вклад QVAC - не архитектура и не масштаб, а:

1. качественный синтетический датасет с нестандартной структурой Genesis

2. умный выбор специализированного учителя Baichuan-M3-235B

3. методологически аккуратный многоэтапный RL-пайплайн с DAPO

4. практическая инженерия квантизации для edge-устройств

Это доказывает тезис, который сейчас активно обсуждается в исследовательском сообществе: data quality + post-training recipe могут частично компенсировать разрыв в параметрах, не полностью, но существенно.

Уоррен Баффет о сегодняшнем рынке, а его приемник об ИИ

Впервые Уоррен Баффет за 60 лет не руководил ежегодным собранием своей Berkshire Hathaway, передав пост СЕО Грегу Абелу.

Но 95-летний Баффет сидел в зале и активно комментировал происходящее.

Так он сравнил рынок с церковью, к которой пристроили казино.

«Люди могут перемещаться между церковью и казино...Но казино стало очень привлекательным».

ИИ в этом контексте он прямо не упоминал, но прозрачно намекнул на алгоритмический трейдинг и предсказательные рынки как на формы этого казино.

А его преемник Грег Абель заявил, что они не будут внедрять ИИ ради ИИ, но уже используют его для повышения эффективности.

При этом Абель видит большие возможности для роста энергетического бизнеса Berkshire за счет строительства ЦОДов. Напомним, что в ноябре 2025 года они купили 17.9 млн акций Google.

Главный вызов для новой команды Баффета - куда вложить $400 млрд в переоцененном мире.