Периодическаяя таблица ИИ-стартапов
ИИ с нам уже достаточно долго, чтобы вокруг него выросла целая индустрия с разными направлениями — какие-то все еще бурно растут, а какие-то уже даже стабилизируются.

Это хорошо видно на визуализации, опубликованной на Tableau Public. Автор свел воедино данные об успехах и развитии ИИ-стартапов из нескольких категорйи за год, с февраля 2025 по февраль 2026.

Он выделил 4 большие группы ИИ-компаний:
🔵Базовый уровень — разрабатывают сами модели (OpenAI, Anthropic) и ИИ-инфраструктуру (Databricks).
🔵Горизонтальный уровень — создают инструменты для широкого списка задач, которые могут использоваться в разных сферах: от написания кода до генерации картинок и музыки.
🔵Вертикальный уровень — разрабатывают узкоспециализированные инструменты, которые применяются в медицине, юриспруденции, научных исследованиях и так далее.
🔵Передовые технологии — робототехника, кибербезопасность, умные голосовые помощники.

На инфографике можно отследить основные тренды. На базовом уровне все стабильно, узкоспециализированный ИИ уверенно набирает обороты, а те, кто делает агентов и инструменты для разработчиков, переживают взрывной рост. Последняя разношерстная категория «передовых» стартапов тоже быстро растет и даже обгоняет некоторых ветеранов».

А какие тренды на ИИ-рынке заметили вы?

Сделай сам: мини-курс по обучению ИИ с нуля
Лучший способ разобраться, как что-то работает — попробовать сделать это самому. С языковыми моделями это тоже работает.

🔜 На github выложили мини-курс, где автор предлагает собрать GPT своими руками, чтобы понять, как устроены современные LLM внутри. Идея проекта в том, что вместо использования готовых библиотек вроде Hugging Face или LangChain написать почти все основные части модели самостоятельно. Для успешного прохождения понадобится только знание Python — опыт работы с ИИ и машинным обучением не обязателен.

Курс состоит из шести уроков, за время которых вы напишете токенизатор, познакомьтесь с трансформерной архитектурой, выстроите цикл обучения и в конце концов получите модель, которая пишет стихи почти как Шекспир.

Шахматы, из которых убрали все лишнее
Шахматы — это, конечно, прекрасная игра, но не кажется ли вам, что в них слишком много всего? Все эти фигуры, доска огромная, ну куда это все?

Почему бы не отбросить всю эту мишуру и не оставить только самое главное: один ряд, три фигуры у каждого игрока, которые могут двигаться вперед или назад, восемь клеток. Получатся прекрасные в своей простоте одномерные шахматы.

🔜 У игрока есть ладья, король и конь. Последнему негде ходить буквой Г, но он может двигаться на две клетки вперед и перепрыгивать через чужие фигуры. Задача — поставить мат королю противника, за которого играет ИИ.

Единственный минус одномерных шахмат — возможных стратегий в них чуть-чуть поменьше, чем в обычных, но некоторая вариативность все же присутствует.

А если для вас это слишком просто, то напомним, что недавно писали про шахматы на SQL.

А вы когда-нибудь задумывались, что такое Copilot?
Начинаем неделю с любопытной визуализации — и для разнообразия она даже не с Tableau Public!

Как и остальные техногиганты, Microsoft активно включилась в ИИ-гонку. Компания сделала ставку на Copilot — спорный продукт, который чаще всего попадает в новости, потому что им в очередной раз кто-то недоволен.

🔜 Но главный вопрос не «что не так с Copilot», а что такое Copilot? Первый же запрос в Google ведет на страницу ИИ-чатбота, но если копнуть глубже, все оказывается намного запутаннее.

Конечно, у OpenAI и Anthropic тоже много разных продуктов, которые часто упоминают под общими, широко известными названиями ChatGPT или Claude. Так что нет ничего удивительного, что и Copilot — это больше, чем один-единственный ИИ-ассистент. Удивительно количество всевозможных сущностей, объединенных этим названием — 80. Возможно, уже чуть больше, если Microsoft запустили что-нибудь новенькое, или меньше, если наоборот прикрыли.

🔜 Полный список на картинке выше. Есть и интерактивный вариант, на котором легче отследить связи между разными сервисами, которые каким-либо образом связаны друг с другом.

А вы пользуетесь Copilot (любым)?

Если что-то не ломалось, это надо починить с помощью ИИ
Курсор мыши уже много лет существует в почти неизменном виде. Функционал у него тоже стабильный — кликать, выделять, перетаскивать объекты. Вот последнее и хотят изменить в DeepMind. Их улучшенный ИИ-курсор может стать инструментом, который делает проще взаимодействие человека и искусственного интеллекта.

🔵 Первого он избавляет от необходимости переключаться между вкладками и программами или писать длинные промпты. Вместо этого можно просто кликнуть мышкой на объект на экране и дать команду голосом: «Убери это», «Перепиши этот текст по-человечески», «Объедини эти столбцы в таблице».
🔵Второму он дает контекст. ИИ получает запрос от пользователя и «видит» не только объект, который нужно изменить, но все что вокруг него.

Таким образом можно отредактировать текст, картинку или таблицу, попросить ИИ прокомментировать какой-то объект на экране, перевести незнакомое слово или даже выполнить задачу посложнее. В статье приводят пример, где пользователь выделяет название кафе на кадре из видео и просит забронировать там столик на завтра.

Обновление уже выкатывают в Chrome и на ноутбуках Googlebook, протестировать ИИ-функции также можно в Google AI Studio, правда, есть региональные ограничения.

Как вам такая идея? Стали бы пользоваться?

ИИтальянская забастовка
Простите за каламбур в заголовке, но в пятницу же можно, правда?

🔜 Руководство Amazon подталкивает сотрудников к автоматизации работы через создание агентов с помощью инструмента MeshClaw — нетрудно догадаться, что он вдохновлен нашумевшим этой зимой OpenClaw. Хотя в компании заявили, что активность использования ИИ не будет учитываться при оценке качества работы, многие в это не верят. Сотрудники Amazon опасаются негативных последствий, если не продемонстрируют, с каким энтузиазмом они внедрили новую технологию в свои процессы.

Это все привело к тому, что люди начали использовать агентов везде, где только можно, даже если не нужно. Таким образом они «накручивают» число потраченных токенов и поднимают статистику уровня внедрения ИИ по компании. Такая вот итальянская забастовка в киберпанке.

🔜 Помимо сомнительной эффективности, такой подход к работе несет и риски для кибербезопасности. MeshClaw — очень многофункциональный инструмент, который во внутренних документах описали так:

Ночью он «спит», чтобы объединить все, чему научился, следит за вашими деплоями, пока вы на встречах, и разбирает вашу почту еще до того, как вы проснетесь

В общем, он может интегрироваться во все процессы и действовать автономно. Вкупе с излишне активным применением, чтобы угодить руководству, это вызывает опасения, что в какой-то момент он может сделать что-нибудь не то.

Ждем новостей, как он снес базу и не оставил резервных копий по примеру Claude?

SQL против мошенников
Интересная статья про паттерны, по которым можно выявить случаи мошенничества и подозрительной активности на банковских счетах с помощью простого советского SQL.

Большинство признаков, на которые надо обращать внимание, известны или интуитивно понятны, но автор еще и сами SQL-запросы показывает, и это уже может пригодиться.
🔵Скорость снятия денег. Большое количество операций за короткий срок говорит о том, что мошенник пытается поскорее опустошить карту, пока владелец не заметил.
🔵Телепортация — в течение небольшого промежутка времени карта использовалась в двух местах, между которыми физически невозможно переместиться с такой скоростью.
🔵Снятия подозрительных сумм. Небольшие, круглые суммы — у автор это 1-5-10 долларов — говорят о том, что мошенник проверяет, работает ли карта. Сомнения должны вызывать и частые покупки на суммы ниже пределов, после которых требуется подтверждение личности или пин-код.
🔵Внезапный рост числа уникальных карт у одного мерчанта. Если раньше через него проходили 200 карт в день, а потом их число подскочило до 1000+, это повод присмотреться к нему повнимательнее.
🔵Операции в нетипичное для пользователя время. Например, если человек всегда платит днем, а потом внезапно начинает активно пользоваться картой в 3 ночи.

Чтобы выявлять все эти сигналы было проще, автор предлагает заранее материализовать их с помощью оконных функций:

SELECT
  cardholder_id,
  timestamp,
  amount,
  merchant_id,

  timestamp - LAG(timestamp) OVER w AS time_since_last,

  CASE WHEN merchant_id <> LAG(merchant_id) OVER w
       THEN 'changed' ELSE 'same' END AS merchant_change,

  sum(amount) OVER (
    PARTITION BY cardholder_id
    ORDER BY timestamp
    RANGE BETWEEN INTERVAL '24 hours' PRECEDING AND CURRENT ROW
  ) AS running_24h_total,

  ROW_NUMBER() OVER (
    PARTITION BY cardholder_id, date(timestamp)
    ORDER BY timestamp
  ) AS tx_of_day

FROM transactions
WINDOW w AS (PARTITION BY cardholder_id ORDER BY timestamp)
ORDER BY cardholder_id, timestamp;

И после этого уже прогонять проверки с помощью WHERE:

SELECT *
FROM tx_with_windows
WHERE tx_of_day >= 5
  AND time_since_last < INTERVAL '60 seconds'
  AND merchant_change = 'changed';

Главное — не переусердствовать и помнить, что каждый сигнал по отдельности, как правило, ничего не доказывает: и обычному человеку может понадобиться снять деньги с карты несколько раз подряд или сбегать в магазин посреди ночи. Чтобы отсеять честных пользователей от мошенников, нужно смотреть на несколько параметров в совокупности.

ИИ-поиск, ИИ-почта, ИИ-документы
Рассказываем про интересные новости с Google I/O 2026. Если кратко: искусственный интеллект становится неотъемлемой частью всех продуктов и сервисов компании.

🔜 ИИ станет ключевым компонентом Поиска. Получится что-то среднее между привычным поиском и ИИ-чатботом, которому теперь можно будет давать не просто ключевые слова, а подробные запросы, задавать уточняющие вопросы в блоке «Обзор от ИИ», создавать поисковых агентов.

То есть не просто написать «куплю гараж», а подробно описать, где вы живете, какая у вас машина и какой гараж вам нужен. Google это все обработает, выдаст подробный ответ вместо со стандартной поисковой выдачей и возможно даже что-нибудь накодит или визуализирует — это он тоже теперь умеет. Даже если вы ничего не найдете, агент продолжит шерстить интернет в поисках подходящего гаража и пришлет оповещение, если вдруг найдет.

Google называет это самым масштабным обновлением Поиска за 25 лет. Выкатывать его начнут уже сегодня, для всех стран и языков.

🔜 ИИ-помощников получат и другие сервисы. В Gmail вместо того, чтобы по старинке искать письмо в ящике, пользователь сможет просто задать вопрос голосом, например: «Во сколько у меня самолет?» ИИ найдет билет и напомнит время и дату. Главное тут, чтобы он ничего не перепутал и не нагаллюцинировал. А в Google Docs можно будет просто надиктовать все, что вы хотите записать, а ИИ сам это все структурирует и красиво оформит, еще и подтянет данные из других сервисов и файлов, если понадобится.

🔜 Также представили Gemini Omni, которая умеет генерировать и редактировать видео в разных стилях на основе текстовых промптов, изображений или других видеороликов. Первая модель из линейки, Gemini Omni Flash, доступна подписчикам Google AI Plus, Pro и Ultra. На следующей неделе ее смогут протестировать пользователи YouTube.

Больше ИИ-новостей — в блоге компании. Там рассказали также про новую Gemini 3.5, умные очки, которые поступят в продажу осенью, ИИ-инструменты для научных исследований и многое другое. А что вам больше всего запомнилось на Google I/O?

Гача, доведенная до абсолюта
По пятничной традиции предлагаем способы скоротать время до конца рабочего дня.

На этот раз — вариант для тех, кто хочет понять, почему так популярен Genshin и иже с ним, но сам в это играть не хочет.

Такие игры называются гача, и смысл в них — в том, что что-нибудь собирать, обычно персонажей. Выбрать или купить конкретного героя нельзя — надо «крутить» и надеяться, что он вам выпадет. Увеличить свои шансы можно, вливая в игру либо деньги, либо время, чтобы получить дополнительные «крутки».

🔜 В чем смысл и зачем кому-то тратить время на это казино? Сложно объяснить, но можно прочувствовать на себе, поиграв в Number Gacha — гачу, где надо собирать цифры от 1 до 100. Деньги тратить не надо, но все остальные элементы на месте: у цифр есть разные категории редкости, от обычной до легендарной, возможность зарабатывать внутриигровую валюту и покупать бонусы и дополнительные «крутки» и даже сражения. В общем, это такая гача, из которой убрали все лишнее и оставили только самую суть.

И это все еще работает и затягивает, даже без анимешных девочек, мира, сюжета и прочего, что обычно ценят игроки.

Как вам? Прочувствовали, чем гачи привлекают миллионы людей или это все-таки не ваше?

Сколько денег приносит ИИ?
Amazon, Google, Microsoft и другие технокомпании вкладывают в ИИ огромные деньги: они выпускают все новые продукты на его основе и активно — иногда слишком — продвигают их среди клиентов и даже собственных сотрудников. Учитывая их рвение, может показаться, что это приносит им большие доходы, но, кажется, это не так. По крайней мере пока.

🔜 Здесь собрали данные о затратах и прибылях передовых ИИ-компаний: кроме уже упомянутых, там есть запрещенная в России Meta, Nvidia, OpenAI, Anthropic, Oracle, xAI, Mistral, Cohere и Deepseek.

В плюсе пока только Nvidia, которая с 2023 заработала на ИИ-чипах 253 миллиардов. Никто больше к таким результатам даже не приблизился, и в основном все в глубоком минусе.

Выглядит не очень, но стоит учитывать три фактора:
🔵На графиках только затраты и доходы, связанные с ИИ, а не финансовые показатели компании в целом. То есть Copilot не привел Microsoft к банкротству.
🔵Цифры приблизительные и основанные во многом на предположениях, оценках экспертов и слитых данных. Список источников внизу страницы.
🔵Многие денежные потоки в индустрии движутся по кругу: от Google в Anthropic, от Anthropic в Nvidia и от Nvidia в Google. Это тоже влияет на точность оценки прибыльности ИИ-проектов.

В любом случае, выглядят данные любопытно и доля правды в них точно есть. Отсюда вопрос: как думаете, когда ИИ начнет окупаться?

Почти на каждом нашем проекте, как только мы заходим в Metabase, видим одну и ту же картину: дубли запросов, мертвые дашборды, SQL, в котором уже никто не разбирается. Раньше я лез разгребать это руками и тратил по несколько дней на один аудит.

В какой-то момент стало понятно, что эту работу можно автоматизировать. Начал собирать инструмент для себя, чтобы хотя бы первую инвентаризацию проводить без боли.

Так появился MetaLens.

Если честно, я не люблю называть его «ИИ-инструментом», это создаёт ожидание, что есть одна волшебная кнопка и всё чинится само. На деле это полноценный продукт, в основе которого модели Антропика, Metabase MCP и восемь ИИ-агентов, у каждого своя зона ответственности:
🔵X-Ray делает полный аудит проекта за 90 секунд
🔵Docs пишет документацию к запросам и дашбордам
🔵Catalog находит и архивирует устаревший контент
🔵Reviewer разбирает SQL на баги и плохие паттерны
🔵Chat отвечает на вопросы по данным на естественном языке
🔵Builder собирает дашборды в несколько кликов
🔵Metric Tree рисует карты метрик
🔵Gap подсказывает, каких отчетов не хватает

Конкретный пример из недавнего: маркетплейс на ранней стадии, 23 контрибьютора, 5 баз, 1798 запросов. MetaLens за 2 минуты нашел 94 группы дублей и 901 запрос, к которому уже год никто не обращался. Раньше такой аудит занимал у меня несколько дней.

Изначально это был внутренний инструмент Valiotti Data, но за пару месяцев он вырос в SaaS-платформу, к которой можно подключить и свой Metabase. Если интересно потрогать, зарегистрирвуйте аккаунт и оставьте комментарий, отгрузим 100 кредитов, чтобы спокойно прогнать все агенты на своем проекте.

Хогвартс против Хемингуэя
Tableau Public — удивительное место. Там можно найти как довольно стандартные, пусть и хорошо сделанные, дашборды с метриками и графиками, так и целые исследования, упакованные в интерактивные инфографики.

Например, одно из них посвящено изучению популярности книг разных жанров на сайте goodreads.com, где пользователи пишут отзывы на прочитанные книги и выставляют оценки по пятибалльной шкале. Автор взял самые популярные из них, у которых уже собралось больше миллиона оценок, и проанализировал их рейтинги.

Выяснилось несколько интересных фактов:
🔵Всего таких книг 210. 46 из них или 22% уже стали мировой классикой — среди них «Старик и море», «Ромео и Джульетта», «Властелин колец», «Одиссея» и другие громкие названия.
🔵При этом почти у 21 книги из этой категории оценки по меркам сайта ниже среднего.
🔵71 книга из 210 «миллионников» относится к современному фэнтези, и там вы найдете «Гарри Поттера» и «Сумерки». У них оценки среднем зачастую выше, чем у классики.

Автор приводит результаты исследований о возможных причинах такого перекоса — например, возраст наиболее активной части пользователей сайта и их возможную предвзятость к классике, которую в них силой запихивали в школе. В конце концов, оценка пользователя говорит не столько об объективном качестве текста, сколько о том, насколько она понравилась и запомнилось читателю. И как бы не был силен Хемингуэй, книжки про волшебников людям в основном заходят лучше.

В итоге получилось интересное чтение для вечера пятницы, инструмент, чтобы выбрать следующую книгу на почитать, и просто крутая визуализация, показывающая возможности Tableau.