Data Secrets
Ян Лекун резко шагнул вперед в изобретении универсальной архитектуры для world models Очень многие точно слышали про JEPA. Расшифровывается JEPA как Joint Embedding Predictive Architecture – Self-Supervised архитектура, предназначенная для понимания внешнего…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Breaking: наконец-то выяснилось, чем вдохновлялся Ян Лекун, придумывая название для модели JEPA
52😁172😎13
OpenAI закончила претрейн своей следующей модели, а еще в стартапе появился отдел AGI Deployment
The Information получили доступ к нескольким внутренним запискам стартапа и выяснили, что там сейчас происходят довольно большие изменения.
Альтман якобы говорит сотрудникам, что в течение нескольких недель у компании будет очень сильная модель, которая "действительно может повлиять на экономику". Речь идет о модели под кодовым названием Spud (картошка), и судя по всему, ее претрейн уже окончен.
Вокруг этой модели меняется структура стартапа. Во-первых, Альтман перестает лично курировать часть своих прямых подчиненных (в частности, safety & security команды) и с головой уходит в привлечение капитала, выстраивание цепочек поставок и строительство дата‑центров.
Во-вторых, продуктовая организация под руководством Fidji Simo переименовывается в «AGI Deployment». Эта команда будет отвечать за то, как следующая модель будет работать в продуктах. Известно также, что они планируют построить на ее основе «супер‑приложение», в котором объединят ChatGPT, Codex и браузер Atlas.
Почему в названии фигурирует именно AGI (а не AI, по старинке), непонятно. Может, это прогрев перед официальным объявлением достижения AGI?
Говорят, кстати, что отказ от SORA App – тоже часть перестройки и перераспределения компьюта для Spud.
The Information получили доступ к нескольким внутренним запискам стартапа и выяснили, что там сейчас происходят довольно большие изменения.
Альтман якобы говорит сотрудникам, что в течение нескольких недель у компании будет очень сильная модель, которая "действительно может повлиять на экономику". Речь идет о модели под кодовым названием Spud (картошка), и судя по всему, ее претрейн уже окончен.
Вокруг этой модели меняется структура стартапа. Во-первых, Альтман перестает лично курировать часть своих прямых подчиненных (в частности, safety & security команды) и с головой уходит в привлечение капитала, выстраивание цепочек поставок и строительство дата‑центров.
Во-вторых, продуктовая организация под руководством Fidji Simo переименовывается в «AGI Deployment». Эта команда будет отвечать за то, как следующая модель будет работать в продуктах. Известно также, что они планируют построить на ее основе «супер‑приложение», в котором объединят ChatGPT, Codex и браузер Atlas.
Почему в названии фигурирует именно AGI (а не AI, по старинке), непонятно. Может, это прогрев перед официальным объявлением достижения AGI?
Говорят, кстати, что отказ от SORA App – тоже часть перестройки и перераспределения компьюта для Spud.
🤔102❤31👍19
MWS Cloud запустила MWS GPT Model Hub - сервис по работе с большими языковыми моделями.
Его суть в том, что LLM можно за несколько минут подключить к продуктам компании и системам без управления инфраструктурой моделей. Благодаря этому время вывода продуктов с AI-функциями на рынок может сократиться в 2 раза.
Сервис запущен в публичном облаке MWS Cloud Platform. Компании из России могут внедрять ведущие мировые модели. Сейчас, к примеру, доступны LLM от DeepSeek, Google, Alibaba и другие, а до конца 2025 года появятся еще 10 моделей, в том числе преобразующих текст в речь и обратно.
Инструмент позволяет разработчикам интегрировать ИИ-функции – от чат-ботов до систем аналитики – без необходимости самостоятельно разворачивать и обслуживать ИТ-инфраструктуру.
Настоящий подарок для backend-разработчиков, AI-инженеров, DevOps и platform-команд, разработчиков SaaS-продуктов и стартап-команд.
Его суть в том, что LLM можно за несколько минут подключить к продуктам компании и системам без управления инфраструктурой моделей. Благодаря этому время вывода продуктов с AI-функциями на рынок может сократиться в 2 раза.
Сервис запущен в публичном облаке MWS Cloud Platform. Компании из России могут внедрять ведущие мировые модели. Сейчас, к примеру, доступны LLM от DeepSeek, Google, Alibaba и другие, а до конца 2025 года появятся еще 10 моделей, в том числе преобразующих текст в речь и обратно.
Инструмент позволяет разработчикам интегрировать ИИ-функции – от чат-ботов до систем аналитики – без необходимости самостоятельно разворачивать и обслуживать ИТ-инфраструктуру.
Настоящий подарок для backend-разработчиков, AI-инженеров, DevOps и platform-команд, разработчиков SaaS-продуктов и стартап-команд.
🗿55❤16🔥8😁6👍4❤🔥2
В первых двух версиях задачки были статичные. А тут фишка как раз в динамике: бенчмарк полностью состоит из игровых сред.
Каждая из игр устроена так, что ее правила, цели и механики неизвестны участнику заранее. Человек справляется с такими задачками легко, с абсолютным скором 100% (требуются только базовые знания). А вот агенты с треском проваливаются и в основном выбивают меньше 1 процента.
Вот здесь примеры, как тест проходит Gemini 3.1: с некоторыми задачками она справляется нормально, с некоторыми – очень плохо.
Самостоятельно поиграть можно здесь.
Ключевые проверяемые способности – самостоятельное исследование, быстрое обучение, адаптация к новым ситуациям, умение планировать и гибко перестраиваться.
В общем, команда продолжает выискивать именно то, что делает интеллект человека по-настоящему сильным, и что пока недоступно моделям.
Ну и стартовало традиционное соревнование по обновленной версии. Призовой фонд на этот раз – 2 миллиона долларов.
Хотя больше интересно, когда опубликуют лидерборд фронтиров
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥111❤22👍17😁3😎2✍1☃1❤🔥1
Data Secrets
Хотя больше интересно, когда опубликуют лидерборд фронтиров
Нашелся лидерборд: https://arcprize.org/leaderboard
Кратко:
– Gemini 3.1 Pro: 0.2% за 2.2к$
– Opus 4.6: 0.2% за 8.9к$ (!)
– GPT-5.4: 0.3% за 5.2к$
– Grok 4.20: 0.0% за 3.8к$ (хаха)
Кратко:
– Gemini 3.1 Pro: 0.2% за 2.2к$
– Opus 4.6: 0.2% за 8.9к$ (!)
– GPT-5.4: 0.3% за 5.2к$
– Grok 4.20: 0.0% за 3.8к$ (хаха)
😁226🔥23❤11🤯4🗿1
Отрывок из новой статьи Теренса Тао ⬆️
А вот отрывок из сопутствующего блога:
Такая вот новая реальность: ChatGPT доказывает утверждения для лучшего математика в мире. Фактически, это чуть не соавторство.
А вот отрывок из сопутствующего блога:
Один из аргументов для теоремы 1.4 был предложен мне ChatGPT, так как я ранее не знал о теореме двух констант Неванлинны. <> Затем ChatGPT доказал первое из двух утверждений, лежащих в основе теоремы. Также для нахождения доказательства теоремы 1.4 через лемму 1.1 использовались AlphaEvolve и ChatGPT Pro.
Такая вот новая реальность: ChatGPT доказывает утверждения для лучшего математика в мире. Фактически, это чуть не соавторство.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😎123👍53❤29😁7🔥5🤯5
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вайбкодить теперь можно даже виртуальную реальность
Google выкатили Vibe Coding XR – платформу для генерации AR/VR интерфейсов из промпта.
Под капотом, конечно, Gemini, но генерирует моделька уже не просто код, а пространство + объекты + физику + интерактивность.
На самом деле, операции тут происходят даже не с кодом, а со смысловыми блоками XR Blocks. Так что в строгом смысле слова это не вайбкодинг, а вайб-билдинг.
Пока что выпустили в виде исследовательского прототипа (те потрогать нельзя), но это уже сильный шаг. Google, видимо, все еще надеются продвинуть Android XR и повоевать за рынок с Apple Vision Pro. А как мы знаем, если Google захотят – Google сделают.
research.google/blog/vibe-coding-xr-accelerating-ai-xr-prototyping-with-xr-blocks-and-gemini/
Google выкатили Vibe Coding XR – платформу для генерации AR/VR интерфейсов из промпта.
Под капотом, конечно, Gemini, но генерирует моделька уже не просто код, а пространство + объекты + физику + интерактивность.
На самом деле, операции тут происходят даже не с кодом, а со смысловыми блоками XR Blocks. Так что в строгом смысле слова это не вайбкодинг, а вайб-билдинг.
Пока что выпустили в виде исследовательского прототипа (те потрогать нельзя), но это уже сильный шаг. Google, видимо, все еще надеются продвинуть Android XR и повоевать за рынок с Apple Vision Pro. А как мы знаем, если Google захотят – Google сделают.
research.google/blog/vibe-coding-xr-accelerating-ai-xr-prototyping-with-xr-blocks-and-gemini/
🔥86👏13🤯10👍8😁4❤3
Meta* представили TRIBE v2 – открытый симулятор человеческого мозга
Это модель, которая предсказывает, как будет активироваться мозг человека, когда он что-то видит, слышит или читает. То есть TRIBE v2 – это искусственный макет того, как человек воспринимает мир. Типа API к биологическому мозгу☕️
Самое удивительное: TRIBE v2 работает точнее МРТ(fMRI). То есть если измерить мозговую активность одного человека, она в большинстве случаев будет менее точно отображать типичную (усредненную по группе) реакцию мозга на раздражитель, чем моделька. Все дело в том, что индивидуальный МРТ довольно шумный, а TRIBE v2 предсказывает более стабильный сигнал для самых разных ситуаций.
Под капотом при этом нет ничего особенного: просто мультимодальная сборка из трех разных энкодеров для звука, видео и текста (для видео кстати используют V-JEPA 2) + трансформер, который учится отображать эмбеддинги в нейронную активность ~20к точек на коре мозга.
Есть еще интересный момент со Scaling Laws. Где трансформер – там и масштабирование, и тут тоже оказалось, что качество предсказания мозга растет с размером модели и данных.
А это значит, что у подхода большое будущее. Сейчас модель объясняет ~54% вариации сигнала, в отдельных областях – до 80%. Это уже довольно много, и даже близко к верхнему пределу fMRI как измерения. Но получается, что благодаря scaling laws следующие модели могут не просто упираться в этот предел, а фактически выйти за него в смысле восстановления более чистого сигнала, чем дает сам fMRI.
Демо, статья, код и сама модель здесь: aidemos.atmeta.com/tribev2/
Это модель, которая предсказывает, как будет активироваться мозг человека, когда он что-то видит, слышит или читает. То есть TRIBE v2 – это искусственный макет того, как человек воспринимает мир. Типа API к биологическому мозгу
Самое удивительное: TRIBE v2 работает точнее МРТ(fMRI). То есть если измерить мозговую активность одного человека, она в большинстве случаев будет менее точно отображать типичную (усредненную по группе) реакцию мозга на раздражитель, чем моделька. Все дело в том, что индивидуальный МРТ довольно шумный, а TRIBE v2 предсказывает более стабильный сигнал для самых разных ситуаций.
Под капотом при этом нет ничего особенного: просто мультимодальная сборка из трех разных энкодеров для звука, видео и текста (для видео кстати используют V-JEPA 2) + трансформер, который учится отображать эмбеддинги в нейронную активность ~20к точек на коре мозга.
Есть еще интересный момент со Scaling Laws. Где трансформер – там и масштабирование, и тут тоже оказалось, что качество предсказания мозга растет с размером модели и данных.
А это значит, что у подхода большое будущее. Сейчас модель объясняет ~54% вариации сигнала, в отдельных областях – до 80%. Это уже довольно много, и даже близко к верхнему пределу fMRI как измерения. Но получается, что благодаря scaling laws следующие модели могут не просто упираться в этот предел, а фактически выйти за него в смысле восстановления более чистого сигнала, чем дает сам fMRI.
Демо, статья, код и сама модель здесь: aidemos.atmeta.com/tribev2/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🤯142🔥56❤32👍7😁5
Google выпустили Gemini 3.1 Flash Live
Это аудио‑first модель, которая ориентирована на лайв диалоги и голосовые интерфейсы.
Обещают максимально естественную речь и минимальную задержку. Модель может отличать нюансы диалога по тону и темпу голоса (например, может поменять стиль ответа, если вы выказываете раздражение).
Контекст у новой модели держится примерно в два раза дольше, чем у прошлой версии Gemini Live, то есть она довольна хороша в длинных диалогах.
По другим бенчмаркам (устойчивость к шуму, многошаговый tool call из аудио ввода, следование инструкциям, логика диалога) Gemini 3.1 Flash Live также сильно скакнула относительно предыдущей модели и выбилась в уверенные лидеры.
Для потребителей эта моделька будет лежать в основе Search Live и Gemini Live.
Сейчас поболтать с ней уже можно в Gemini app или через Live API (цена относительно Gemini 2.5 Flash Live не изменилась)
Это аудио‑first модель, которая ориентирована на лайв диалоги и голосовые интерфейсы.
Обещают максимально естественную речь и минимальную задержку. Модель может отличать нюансы диалога по тону и темпу голоса (например, может поменять стиль ответа, если вы выказываете раздражение).
Контекст у новой модели держится примерно в два раза дольше, чем у прошлой версии Gemini Live, то есть она довольна хороша в длинных диалогах.
По другим бенчмаркам (устойчивость к шуму, многошаговый tool call из аудио ввода, следование инструкциям, логика диалога) Gemini 3.1 Flash Live также сильно скакнула относительно предыдущей модели и выбилась в уверенные лидеры.
Для потребителей эта моделька будет лежать в основе Search Live и Gemini Live.
Сейчас поболтать с ней уже можно в Gemini app или через Live API (цена относительно Gemini 2.5 Flash Live не изменилась)
❤80👍34🔥20
Anthropic скоро выпустят новую модель под кодовым названием Claude Mythos (или Capybara)
Fortune опубликовали эксклюзивный материал: они откопали утекшие внутренние документы стартапа, которые случайно оказались в публичном кэше данных компании.
В указанных документах говорится, что компания готовится к выпуску новой модели и хочет действовать с особой осторожностью, потому что модель «представляет беспрецедентные риски для кибербезопасности».
Как вы помните, в сети уже несколько раз всплывали новости о том, что Claude так или иначе используется для кибератак. Если верить сливу, и Claude Mythos – это действительно очередной скачок в способностях, то рисков станет еще больше.
Сообщается даже, что компания собирается изначально выпускать модель в ограниченном доступе для security‑команд, чтобы они могли использовать ее для усиления защиты кодовых баз и подготовки к атакам, которые в последствие Mythos сам может провоцировать.
Fortune опубликовали эксклюзивный материал: они откопали утекшие внутренние документы стартапа, которые случайно оказались в публичном кэше данных компании.
В указанных документах говорится, что компания готовится к выпуску новой модели и хочет действовать с особой осторожностью, потому что модель «представляет беспрецедентные риски для кибербезопасности».
Как вы помните, в сети уже несколько раз всплывали новости о том, что Claude так или иначе используется для кибератак. Если верить сливу, и Claude Mythos – это действительно очередной скачок в способностях, то рисков станет еще больше.
Сообщается даже, что компания собирается изначально выпускать модель в ограниченном доступе для security‑команд, чтобы они могли использовать ее для усиления защиты кодовых баз и подготовки к атакам, которые в последствие Mythos сам может провоцировать.
1🔥160😁52
Хорошая это новость или грустная, судите сами: ARC Invest посчитали, что к концу 2020-х суммарный объем текста, сгенерированного ИИ, превзойдет объем текста, который человечество накопило за последние 500 лет
Другими словами, ИИ понадобиться всего 5-10 лет, чтобы нагнать и перегнать человечество в плане количества написанного текста.
Оказалось, кстати, что 2025 стал первым годом, когда ИИ сгенерировал больше текста, чем люди. Подсчеты, конечно, очень приблизительные, – но все же.
Другими словами, ИИ понадобиться всего 5-10 лет, чтобы нагнать и перегнать человечество в плане количества написанного текста.
Оказалось, кстати, что 2025 стал первым годом, когда ИИ сгенерировал больше текста, чем люди. Подсчеты, конечно, очень приблизительные, – но все же.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI построена Альтманом на манипуляциях
Вчера вышел крайне занятный подкаст Стивена Бартлетта с журналисткой Карен Хао. Хао несколько лет занимается расследованием происходящего в OpenAI. Она даже написала об этом книгу «Empire of AI».
Она утверждает, что в рамках расследования провела более 300 интервью (в том числе 90+ с нынешними и бывшими сотрудниками OpenAI). Вот какие интересные детали ей удалось выяснить:
➖ В 2015 году риторика стартапа была полностью переделана под Маска, чтобы получить его инвестиции и влияние. До 2015 года Альтман вообще не говорил об угрозе ИИ для человечества, а затем резко начал использовать язык, очень похожий на язык Маска про экзистенциальный риск ИИ. Маск и сам считает, что Сэм просто зеркалил его взгляды, чтобы завоевать доверие.
➖ Тот же прием Альтман использует по сей день. Хао утверждает, что OpenAI абсолютно по-разному определяют термин AGI в зависимости от аудитории, которой его продают. Конгрессу – как систему, способную решать глобальные проблемы, потребителям – как самого лучшего персонального помощника, Microsoft – как систему, которая приносит много денег.
➖ С Маском история тоже якобы кончилась именно с руки Альтмана. Оказывается, что много лет назад при первом обсуждении перехода к for-profit почти все фаундеры склонялись к тому, чтобы CEO новой структуры стал Маск. Но Альтман лично переубедил Брокмана, а затем и Суцкевера, что Илон слишком «непредсказуем» для этой роли. После этого Маск ушел.
Ну и, кроме того, еще несколько уже известных нам подробностей: про угрозы критикующим журналистам, обязательное подписание сотрудниками отказов от доли в компании и про уходы ключевых сотрудников из-за абьюза со стороны руководства.
Конечно, не забываем, что все это – журналистская интерпретация, подтвержденная только анонимными источниками. Но дыма без огня не бывает, верно?
И кстати, Маск прокомментировал подкаст так: «Scam Altman is super good at scamming»
Вчера вышел крайне занятный подкаст Стивена Бартлетта с журналисткой Карен Хао. Хао несколько лет занимается расследованием происходящего в OpenAI. Она даже написала об этом книгу «Empire of AI».
Она утверждает, что в рамках расследования провела более 300 интервью (в том числе 90+ с нынешними и бывшими сотрудниками OpenAI). Вот какие интересные детали ей удалось выяснить:
Ну и, кроме того, еще несколько уже известных нам подробностей: про угрозы критикующим журналистам, обязательное подписание сотрудниками отказов от доли в компании и про уходы ключевых сотрудников из-за абьюза со стороны руководства.
Конечно, не забываем, что все это – журналистская интерпретация, подтвержденная только анонимными источниками. Но дыма без огня не бывает, верно?
И кстати, Маск прокомментировал подкаст так: «Scam Altman is super good at scamming»
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
NeuralDeep Skills: локальная база агентных навыков под ру-сервисы
Всем, кто пользуется агентами, 100% известна такая вещь, как skills.sh. Это огромная база скиллов агентов под любые сервисы. Ставишь – и агент уже умеет с ними работать из коробки.
Так вот, в российском сообществе давно напрашивался аналог под локальный стек. И его сделал наш друг и коллега по тг – Валерий @neuraldeep. Он в целом регулярно делает разные практичные штуки для разработчиков, и это как раз одна из них.
Итак, встречайте: neuraldeep.ru/
Это база, в которой будут собраны скиллы для работы с самими разными ру-сервисами. Туда уже залили интеграции под инструменты Яндекс, Битрикс24, 1С и другое, чем многие пользуются каждый день.
– Установка все так же происходит одной командой, все привычно и понятно
– Проект опенсорсный: туда можно просто прийти и залить свой скилл через GitHub (формат claude-skill)
– Есть модерация и базовые проверки безопасности
Из этого вполне может получиться что-то вроде стандартного слоя для агентных интеграций под рф-рынок. Если работаете с агентами – заходите попробовать или даже поучаствовать.
Проект -> neuraldeep.ru/
Гитхаб -> https://github.com/vakovalskii/neuraldeep
Следите за обновлениями в канале Валеры -> @neuraldeep
Всем, кто пользуется агентами, 100% известна такая вещь, как skills.sh. Это огромная база скиллов агентов под любые сервисы. Ставишь – и агент уже умеет с ними работать из коробки.
Так вот, в российском сообществе давно напрашивался аналог под локальный стек. И его сделал наш друг и коллега по тг – Валерий @neuraldeep. Он в целом регулярно делает разные практичные штуки для разработчиков, и это как раз одна из них.
Итак, встречайте: neuraldeep.ru/
Это база, в которой будут собраны скиллы для работы с самими разными ру-сервисами. Туда уже залили интеграции под инструменты Яндекс, Битрикс24, 1С и другое, чем многие пользуются каждый день.
– Установка все так же происходит одной командой, все привычно и понятно
– Проект опенсорсный: туда можно просто прийти и залить свой скилл через GitHub (формат claude-skill)
– Есть модерация и базовые проверки безопасности
Из этого вполне может получиться что-то вроде стандартного слоя для агентных интеграций под рф-рынок. Если работаете с агентами – заходите попробовать или даже поучаствовать.
Проект -> neuraldeep.ru/
Гитхаб -> https://github.com/vakovalskii/neuraldeep
Следите за обновлениями в канале Валеры -> @neuraldeep
2❤115👍49🗿29🔥22
Фаундер GitLab Сид Сийбранди «собрал» себе лечение от рака с помощью ИИ
В 2022 году у него диагностировали редкую форму рака позвоночника. После операции, химии и радиотерапии болезнь вернулась, а стандартные опции лечения фактически закончились.
И тут Сид, как настоящий инженер, решил подойти к лечению как к решению задачи.
По факту, он собрал вокруг себя небольшую биотех компанию из агентов. Он накопил максимально полный набор данных о себе – генетика, анализы, сканы – и начал работать с этим как с исследовательским проектом. ИИ помогал структурировать информацию, искать гипотезы и искать релевантные статьи.
В итоге лечение превратилось в цикл проверки гипотез. Инженер быстрыми итерациями параллельно тестировал по несколько подходов, постоянно корректируя стратегию. По сути R&D-пайплайн, только применный к собственной болезни.
По текущему статусу Сид в ремиссии. Эта история, конечно, не только про ИИ, но и про наличие денег и связей. ИИ тут скорее послужил катализатором. Но все же сам факт того, что подобное возможно в наше время – поражает.
Сид, кстати, сам описал весь процесс и подход, можно почитать вот тут -> https://sytse.com/cancer/
В 2022 году у него диагностировали редкую форму рака позвоночника. После операции, химии и радиотерапии болезнь вернулась, а стандартные опции лечения фактически закончились.
И тут Сид, как настоящий инженер, решил подойти к лечению как к решению задачи.
По факту, он собрал вокруг себя небольшую биотех компанию из агентов. Он накопил максимально полный набор данных о себе – генетика, анализы, сканы – и начал работать с этим как с исследовательским проектом. ИИ помогал структурировать информацию, искать гипотезы и искать релевантные статьи.
В итоге лечение превратилось в цикл проверки гипотез. Инженер быстрыми итерациями параллельно тестировал по несколько подходов, постоянно корректируя стратегию. По сути R&D-пайплайн, только применный к собственной болезни.
По текущему статусу Сид в ремиссии. Эта история, конечно, не только про ИИ, но и про наличие денег и связей. ИИ тут скорее послужил катализатором. Но все же сам факт того, что подобное возможно в наше время – поражает.
Сид, кстати, сам описал весь процесс и подход, можно почитать вот тут -> https://sytse.com/cancer/
3❤281🔥84👍44😁8🤨6🦄6
В iOS 27 Siri сможет подключаться к любым AI-сервисам из App Store
Те, кто списывали Apple с ИИ-счетов, видимо, поторопились. Теперь они могут начать зарабатывать на ИИ больше любого производителя моделей.
После неудач с собственными моделями они, кажется, выбрали другую тактику: не тратить миллиарды на датацентры, а воспользоваться синицей в руке.
У Apple уже есть огромная база устройств, и теперь они хотят сделать из Siri платформу-агрегатор: она сможет подключаться к любому сервису, – будь то Gemini, ChatGPT или Claude, – а Apple будут зарабатывать до 30% комиссии с проданных подписок.
Так работала монетизация с ChatGPT, когда тот был встроен в iOS 18.
Фишка всей этой истории в том, что Apple, в отличие от всех остальных, могут выходить по ИИ в огромный плюс. The Financial Times недавно считали Показатель «Revenue generated per dollar of fixed assets» (выручка на каждый доллар, вложенный в основные средства).
Смотрите график: у Apple дела относительно остальных просто замечательно. Пока у всех метрика падает из-за затрат на ИИ, у Apple она остается стабильной и высокой. И если они найдут способ эффективно монетизировать свой потенциал в виде миллиардов пользователей их техники, то станут лидерами по отдаче от ИИ, так и не сделав ни одной нормальной собственной модели😎
Те, кто списывали Apple с ИИ-счетов, видимо, поторопились. Теперь они могут начать зарабатывать на ИИ больше любого производителя моделей.
После неудач с собственными моделями они, кажется, выбрали другую тактику: не тратить миллиарды на датацентры, а воспользоваться синицей в руке.
У Apple уже есть огромная база устройств, и теперь они хотят сделать из Siri платформу-агрегатор: она сможет подключаться к любому сервису, – будь то Gemini, ChatGPT или Claude, – а Apple будут зарабатывать до 30% комиссии с проданных подписок.
Так работала монетизация с ChatGPT, когда тот был встроен в iOS 18.
Фишка всей этой истории в том, что Apple, в отличие от всех остальных, могут выходить по ИИ в огромный плюс. The Financial Times недавно считали Показатель «Revenue generated per dollar of fixed assets» (выручка на каждый доллар, вложенный в основные средства).
Смотрите график: у Apple дела относительно остальных просто замечательно. Пока у всех метрика падает из-за затрат на ИИ, у Apple она остается стабильной и высокой. И если они найдут способ эффективно монетизировать свой потенциал в виде миллиардов пользователей их техники, то станут лидерами по отдаче от ИИ, так и не сделав ни одной нормальной собственной модели
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤108😁70