все паникуют, но как будто по неправильной причине.

оставим за скобками, что сделает ФРС: что бы он ни сделал, структуру это не меняет.

ощущение, что люди боятся, что оверинвестмент в ИИ приведёт к тому, что миллиарды долларов будут стоять в пустых дата-центрах, заказы на чипы отменят, а бигтех потеряет деньги.

я бы, наоборот, боялся, что сотни миллиардов инвестиций в ДЦ найдут стопроцентный спрос, экономика изменится - и как выживать в новой ситуации, особо никто не понимает.

Гемблинг на ИИ и чипах привел к массовой ликвидации рынка в Корее.

Так вот, по оценкам инвест-банков margin call (то есть ликвидацию депозита в качестве залога) словили около 1,200,000 человек в Южной Корее. То есть, около 3.5% всего взрослого населения, из которых примерно у 500,000 произошла полная ликвидация.

Нет греха страшнее, чем трейдинг с плечом. Разве что трейдинг активов, в которых вы не разбираетесь глубоко.

Для сравнения (или почему нужно было учить математику и становится ИИ рисечером в детстве), сегодня около 550,000 человек имеет больше $30 млн ликвидных активов.

Мораль: лучше быть богатым и красивым, чем ритейлом и ликвидностью.

Новый Дипсик это анонс не хуже Кими или Фейбла, если понимать куда смотреть.

Это модель уровня GLM-5.2 / Opus 4.8 / GPT-5.5, то есть лучшее что было доступно в мире на апрель 2026 года, но по цене в $0.28 за миллион токенов, то есть примерно в 100 раз дешевле.

Прошло 3 месяца, а те продукты и процессы которые требовали сота модельки стали в 100 раз доступнее и дешевле.

Тренд ни в падении цены, ни в росте спроса, ни в прогрессе сота моделей не остановится.

Об алайменте

У OpenAI модель прогрызла себе выход в интернет через 0day, чтобы подсмотреть ответы к тесту.

Anthropic решили покопаться и нашли, что оказывается их модель сделала что-то похожее, но аж три раза.

Они тестировали Claude на задачи по кибербезопаности где в промпте было написано «ты в симуляции, интернета нет». Только вот интернет из-за нестыковки с подрядчиком был. И Claude, как прилежный испытуемый, пошёл выполнять задание в реальном мире, свято веря, что это песочница.

Модель Mythos 5 находит в среде инструкцию для разработчиков: «поставьте вот такой Python-пакет», которого на самом деле не существует. Claude мгновенно соображает: опубликую свой под этим именем, тогда их машины сами его скачают и запустят.

Чтобы залить пакет, нужен аккаунт и телефон, но бот не смог найти бесплатную симку. Тогда Claude, ИИ стоимостью в миллиарды долларов в R&D, пытается раздобыть денег, чтобы купить одноразовую симку. Не получается, он находит бесплатную почту, регистрируется и всё-таки заливает вредоносный пакет.

За час эту либу скачивают 15 реальных систем. Одна из них - это сканер security-компании, который автоматически ставит новые пакеты, чтобы проверить их на вредоносность. Он ставит малварь Claude, малварь срабатывает, уводит креды самой security-компании, и Claude этими кредами лезет дальше в их инфраструктуру, о существовании которой он даже не подозревал.

Самое интересное в логах рассуждений Клода. В самом начале он всё понял правильно и записал себе: если это настоящий интернет, то публиковать пакет - это реальная атака, это «NOT okay, and surely not the intended solution». А потом сам себя переубедил агрументом что раз на сервере 2026 год, значит это не реальность а декорация и можно идти ва-банк.

У модели нет доступа и возможности отделить симуляцию и реальность. Ее cutoff дата это все ее вспоминания. Для неё это всё одно (как и для человека, в принципе), поэтому поведение модели в сэндбоксе может вполне себе показывать что он сделает в реальном мире. Чем мощнее модели, тем серьезное и опаснее будут такие инциденты, и тем сложнее будет их распознать.

Новая неделя, новые открытия. В этот раз OAI натравил свою (естественно, закрытую «только для Пентагона») сверхмодель на открытые проблемы в математике, а та вернулась с 10 довольно нескромными результатами.

В комментарии приглашаются PhD и прочие эксперты, чтобы пояснить нам техническую значимость решений. Но, судя по некоторым комментариям в Твиттере, номер 3 это довольно важная и прикладная задача.

P.S. вот тут лежат подробные разборы доказательств, метода и результатов

Где бабки в ИИ?

Все пытаются сделать ставку на «инвестиции в ИИ», но в реальности это крайне неоднородный рынок и тут важно понимать из чего формируется цена и долгосрочная победа на каждом из уровней.

Память и чипы
Спрос будет расти еще очень долго и очень сильно, но это вопрос предложения. У большинства производителей полупроводников все распродано до 2028 года, а увеличить производство за пару месяцев они не смогут. ASML и прочие etching-литография это победители рынка, но даже они не смогут удвоить производство за год. Без этого любое движение цены это чистый гемблинг.

Неоклауды
Nebuis, CoreWeave снимают сливки с рынка, но последний имеет около $25В долга и совершенно непонятна их защищаемость от гиперскейлеров. В отличии от Гугла, они не могут потратить $50В в квартал на постройку ДЦ, а Гугл всегда может продать простаивающие GPU на рынке.

Энергия
Та же проблема что с чипами, но чисто виртуальная. Очередь на подключение десятков гигаватт планируемых ДЦ в США и Европе это 5+ лет. Новые электростанции строить можно, но бюрократия и комплаенс делает это почти физически невозможным, тогда как с чипами это вопрос реальной физики и инженерии. Как тут заработать кроме альтернативных методов непонятно.

Google, SpaceX, Microsoft, Meta
Ожидаемо победители цикла, потому что
- владеют железным стаком и инференсом
- имеют миллиард+ пользователей в мире, где дистрибуция дорожает
- могут и умеют продавать ИИ в видео приложений полезных клиенту (Клод продает чат, а Гугл продает приложения в сторе, Мета рекламу в инсте)
Но эти компании уже стоят триллионы, и 10х тут сможет сделать только абсолютный победитель.

Лабы
Anthropic $965B, OpenAI $852B, обе выходят на IPO осенью. Самые хайпующие сегодня и действительно много зарабатывают. Маржинальность топовых моделей сегодня 60% или даже больше, но где гарантии что она останется такой? Скорее всего, она будет падать вследствие конкуренции между лабам и опенсорса. Операционно они вынуждены быть убыточными, потому что остановка в рисерче приведет к моментальной потере рынка. Без вертикальных интеграций (вниз в ДЦ и чипы или вверх в консьюмерские приложения и девайсы) эти компании просто не могут стоить триллион.

ИИ-софт
Самая рискованная категория в мире, где стоимость и мультипликаторы софта падают. Кто-то сделает ИИ-нейтив Netflix, Amazon (коммерцию), медицину, образование. Эти компании будут очень дорогие, но победителей будет не больше 2-3 в каждой категории, а стартапов тысячи. Чисто венчурная игра.

Еще остаются недооценённые звенья физической цепочки — турбины, трансформеры, подключение к сети, где спрос вырос в разы, а мощности расширяются годами. Я бы смотрел на охлаждение, интерконнект, обслуживание ДЦ (в том числе роботами).

для сравнения: каждый новый гигаватт ИИ-вычислений стоит около $20B для постройки, из которых около $5B это рабочая сила (электрики, строители, наладчики). сегодня в США строится ДЦ объемом на более чем 30 гигаватт

сверху, около $40B идет на стойки, чипы, GPU, память, сеть, хранение и бекапы

плюс примерно $1B в год на э/э и обслуживание.

У меня в ленте безумный вой математиков стоит. Когда заменяли программистов, переводчиков, юристов - они только рады были.

Но проблема с математикой в том, что это ближе к искусству, чем к индустрии. Люди годами строят свою айдентити вокруг проблем, над которыми они работают.

Тем не менее, до конца года модель со схожими возможностями будет доступна в открытом доступе. Как всегда с ИИ, самые смелые предсказания сбываются раньше срока. Любопытно, к каким системным изменениям это приведет.

Один день из жизни ai-native стартапа

Тру стори

Стартап создает ai продукт
20+ сотрудников и подрядчиков в 11 странах мира
Раз в месяц COO и accountant закрывают месяц по всем исполнителям

Выглядит это примерно так (сейчас будет больно):

• копируют лист в Google Sheets
• перепроверяют, кто что сделал, по какой задаче и какие документы нужны
• сверяют договоры, инвойсы, акты и статусы
• руками догоняют тех, у кого чего-то не хватает
• пытаются собрать всё так, чтобы это потом можно было показать бухгалтеру, инвестору или аудитору

А потом на дьюдиле выясняется, что не со всеми сотрудниками и подрядчиками в контракте нормально прописана передача IP.

Больно? Больно!

А теперь как это может выглядеть нормально:

1. COO заводит задачи и исполнителей в 4dev.com.
2. Исполнители сами быстро логинятся и настраивают процесс под себя.
3. Документы формируются автоматически и живут в одном месте.
4. Акты тоже.
5. Если что-то где-то застряло, с этим помогает 4dev.com.

4dev.com — B2B-платформа для оформления, документирования и администрирования работы с распределённой командой исполнителей в 150+ странах.

Один договор с платформой вместо десятков прямых договоров с подрядчиками.
Автоматические закрывающие документы по исполнителям.
Закрепление IP-прав по задачам, если это нужно клиенту.
Меньше ручной работы в конце месяца.
Меньше нервов, больше времени на продукт.

Если у вас распределённая команда, можно просто показать 4dev.com свою текущую схему работы с исполнителями и посмотреть, где там теряются время, документы и нервные клетки.

Полезное демо на 15 минут — здесь.

Если сказать, что от меня, будут спецусловия.

#реклама

Зарабатываем на ИИ, часть 3

Я написал о том кто зарабатывает и растет быстрее всех в ИИ сегодня, и что должно быть правдой чтобы построить большую компанию в пост-ИИ мире.

Давайте теперь порассуждаем о трендах, потому что невозможно предсказать точно будущее, но можно найти базовые принципы и отвалидировать их на эмпирических трендах.

1. Open source займет большую часть рынка

Отставание открытых моделей от фронтира держится на уровне 3 месяцев и постепенно сокращается. При этом цена моделей ниже в разы. Любая компания, которая хочет построить moat вокруг пост-трейна будет использовать именно открытые модели, делать вокруг них RL чтобы минимизировать цену для своих пользователей.

Перепродажа токенов - это худший бизнес, которым вы хотите заниматься. Он будет работать только в масштабе с минимальной операционной маржой, как Amazon для зубной пасты.

Большинство задач в экономике уже сегодня не требуют фронтир моделей, но требуют все более сложную агентскую оркестрацию и харнес, именно там можно создавать проприентарную ценность, а значит и капитализацию.

2. Адаптация технологий будет медленнее их развития

За каждый % в экономически значимом бенчмарке, происходит все меньший процент адопшена в реальном корпоративном мире. Причина в том, что внедрение ИИ — это процесс перестройки организационно дизайна, но люди владеющие бюджетом считают что это процесс технический. В реальности он социальный, это задача менеджмента, что требует изменения привычек и способа координации, инсентивов, даже постепенной смены системы образования.

Эффект от ИИ в экономике есть сегодня, но его чувствуют примерно 0.1% компаний, тогда как ТАМ этого эффекта скорее 90-99%. Рынок экономической диффузии потенциально больше рынка продажи токенов, потому что ты продаешь знание и изменение (бесконечны), а не конвертацию электронов в токен (конечны). Это рынок сбора контекста и изменение системы оранизации людей вокруг технологий, но не технологий.

Напишу отдельный пост о диффузии и рынке труда на основе последних исследований, что я читал.

3. Миру нужно 1,000x (по словам Дженсена 1,000,000,0000x) больше ИИ вычислений, но победят приложения

Спрос на ИИ вырастет в тысячи раз, из-за пунктов (1), (2), агентов, персональных ИИ систем и массовых юзкейсов, о которых я писал, типа образования и медицины.

При этом, история развития любой технологии на планете показывает, что инфраструктура всегда в итоге становится наименьшей долей в добавочной стоимости. Железная дорога, телегрфные столбы, оптоволокно и сервера для сайтов зарабатывают куда меньше, чем сервсиные бизнесы и продукты.

То же самое неминуемо в ИИ, но buildout фаза может занять многие годы (я писал почему), а вот ИИ нейтив продукты пока еще толком никто не изобрел. Все пытаются либо навайбкодить то, что вообще должно (и будет) бесплатным, либо натянуть чат-бот на фундаментально сломанный и неудобный банк или такси.