Здравствуйте.

Меня зовут Никита Медведев. 8 лет в корпоративном обучении, руковожу проектами по развитию ИИ-компетенций в ВШС. Веду образовательные программы для корпоративных клиентов и слушателей программ Высшей школы страхования.

Зачем этот канал?

Потому что информации об ИИ слишком много и слишком много шума. Я собираю только то, что действительно влияет на работу руководителей, и даю свою оценку.

- Что здесь будет?

🔹 Ежедневный дайджест ключевых новостей ИИ. 5 штук. Самое важное в двух предложениях, без воды
🔹 Конкретные инструменты. Те, которые тестировал лично и рекомендую попробовать
🔹 Anti-hype. Что ИИ пока не умеет, зачем он не нужен и где затея обернется потерей денег
🔹 Behind the scenes. Как устроены мои программы, какие решения принимаю, как строю работу с клиентами
🔹 Результативность и метрики. Учу людей измерять эффект от внедрения инструментов, а не просто их «пробовать»

- Для кого этот канал?

Для руководителей, которым нужно не «попробовать ИИ», а понять, как это становится в бизнес-процессы и отдаётся в KPI.

Дайджест ИИ | 15 июня

На этой неделе случилось то, о чём говорили последние полгода: ИИ вышел из стадии «поиграем» в стадию «это теперь регулируют государства». Собрал 5 событий, которые подсвечивают этот тезис.

🔹 Dario Amodei (CEO Anthropic) опубликовал «Policy on the AI Exponential». Его тезис: модели стали настолько мощными, что добровольных гарантий недостаточно. Предлагает дать регуляторам право отключать модели, если те представляют угрозу. Четыре зоны риска на выбор: биология, кибербезопасность, потеря контроля над моделью, суверенные разработки. Источник: Dario Amodei

🔹 Белый дом после Claude Mythos меняет риторику. Wall Street Journal сообщает: администрация Трампа рассматривает исполнительные указы для усиления надзора за AI. VP JD Vance призвал разработчиков совместно работать над безопасностью. Год назад это было «инновации любой ценой». Сегодня — «как бы не взорвалось». Источник: Privacy108

🔹 В США внесён Великий Американский Акт об ИИ. Двухпартийный. Предлагает заменить лоскутное одеяло регулирования штатов единым федеральным стандартом. Обязательные аудиты третьей стороной для компаний со значимыми AI-рисками. Спорный момент: критики называют пре-эмпшен штатов «ошибкой поколения». Источник: Privacy108

🔹 Канада признала обучение ChatGPT нарушением приватности. Расследование OPC и провинций (Альберта, Британская Колумбия, Квебек) — OpenAI нарушил PIPEDA. Вопросы к сбору данных, согласию и доступу субъектов. Сигнал: privacy-претензии к большим моделям перестают быть теорией и становятся судебными решениями. Источник: Privacy108

🔹 Anthropic выпустил Claude Fable 5 в enterprise и платные подписки. Модель на 10%+ сильнее Claude Opus 4.8 на ряде бенчмарков. Но ключевое не в цифрах: высокорисковые запросы (вроде синтеза токсинов) теперь блокируются и падают на Claude Opus 4.8. Компания выстроила архитектуру, где одна модель решает, передавать ли задачу другой. Саморегуляция — или шаг к цензуре? Источник: Privacy108

Моя оценка — регуляторная волна набирает скорость быстрее, чем большинство компаний успевает адаптироваться. EU AI Act вступает в силу 2 августа 2026. Великий Американский Акт — на стадии внесения.

Вывод - если вы ищете модели для собственных автоматизаций - пора задуматься о китайских аналогах или открытых локальных решениях. Грамотно настроенные автоматизации позволяют компенсировать недостаток мощности моделей, а последние гораздо более стабильные. Можно учесть ещё и то, что используя американские модели для обработки ПД можно нарушить закон о трансграничной передаче перс. данных.

Дайджест ИИ | 16 июня

Fable 5 всё, а последствия только начинаются. Пока США и Китай выстраивают барьеры, Индия вносит $5 млрд в суверенный AI. Собрал главное за сутки.

🔹 G7 приравняла бан Fable 5 к системному риску. Премьер-министр Канады Марк Карни сравнил отзыв модели с крахом 2008 года на саммите в Эвиане. Его тезис: зависимость мира от трёх провайдеров моделей создаёт уязвимость, сопоставимую с той, что была в банковской системе. Индия немедленно анонсировала $5 млрд суверенный AI-фонд OpenTools

🔹 Anthropic отказалась исправлять Fable 5 до бана. Новая деталь: перед директивой правительство предлагало компании добровольно пропатчить уязвимость в модели. Anthropic отказалась, заявив что техника не является джейлбрейком — модель просто читала код и находила баги, как любой нормальный разработчик. Отказ стоил им глобального отзыва OpenTools

🔹 ByteDance идёт в китайские чипы. TikTok-владелец начал переговоры с Shanghai Iluvatar CoreX и Baidu о закупке AI-чипов для inference. На фоне Fable 5-бана и торговых ограничений это выглядит не как опция, а как план Б для всей индустрии. Китай строит полную цепочку: чип, модель, inference Times of AI

🔹 OpenAI скупает инфраструктуру. Компания запустила Partner Network за $150 млн и купила Ona — стартап, добавляющий постоянное облачное выполнение в Codex. Теперь Codex может не только сгенерировать код, но и запустить его в своей среде. Плюс партнёрство с Visa: AI-агенты теперь могут производить платежи. Agentic AI получил банковский счёт OpenTools

🔹 Bay Area: 9284 сокращения с начала года. Больше, чем за весь H1 2025. Картина знакомая: AI-автоматизация замещает роли быстрее, чем компании нанимают на новые. Для руководителей это не новость, но скорость растёт OpenTools

Итог за сутки: если ваш бизнес зависит от одного ИИ-инструмента от одной компании из одной страны, вы в том же положении, что и разработчики Fable 5. Они запустили продукт в понедельник, а в пятницу получили 404 в API.

Что делать прямо сейчас: составьте список процессов, которые у вас завязаны на конкретный ИИ-сервис. На каждый процесс имейте запасной вариант. Не потому что ИИ плох. Потому что политика быстрее технологии.

Flip — российский сервис для досок по типу Miro. Подключил его к Hermes agent и кажется, это самый полезный инструмент за последние месяцы.

ИИ управляет контентом на бесконечных досках. По шаблону собирает таблицы, раскладывает данные, строит структуру. А главное — он может снять результат с доски и отправить его в таск-трекер без ручного переноса.

Мозговой штурм провели, итоги сами улетели в задачи. Никто не переписывает стикеры в Excel.

Такое обязательно пойдёт на моих тренингах. Потому что инструмент не про рисование квадратиков, а про то, как ИИ убирает ручную работу между этапами: подумали → спроектировали → поставили задачу. Без посредников в виде копипаста.

Microsoft Build 2026: что показали и зачем это управленцу

Microsoft в начале июня провела свою главную конференцию для разработчиков. Обычно там показывают новые версии Windows, Visual Studio и прочие инструменты для программистов. В этот раз 90% анонсов — про ИИ. Вот главное.

Раньше, чтобы пользоваться ИИ, данные отправлялись на сервер OpenAI, Google или Anthropic, там обрабатывались и возвращались. Microsoft встроила две модели прямо в Windows: маленькую Aion Instruct для простых задач (переписать текст, перевести, озвучить) и Aion Plan — модель на 14 миллиардов параметров для сложных задач с цепочками действий. Всё работает на вашем ноутбуке, без интернета, без отправки данных вовне. Для компаний с жёсткими требованиями к безопасности конфиденциальных данных это ключевой момент: информация не покидает периметр.

Microsoft показала Scout — агента, который постоянно живёт в фоне и работает с вашими Outlook, Teams, OneDrive, календарём. Он сам ведёт отчёт по расходам, организует встречи, пишет письма от вашего имени. У него есть собственная учётная запись, своя папка для файлов и контролируемые права доступа. Компания называет это «автопилотами» — агентами, которые не ждут команды, а действуют по своей роли.

Surface RTX Spark Dev Box — небольшой компьютер со 128 гигабайтами оперативной памяти и чипом Nvidia Spark RTX. Всё для того, чтобы запускать большие модели локально. Предустановлены Visual Studio Code и GitHub Copilot. Для параллельного запуска в вашей сети — Project Solara, операционная система для ИИ-агентов на базе Android. Показали два прототипа: настольный концентратор и цифровой бейдж, который передаёт задачи между устройствами.

Project Polaris — внутренняя модель Microsoft, которая к августу заменит GPT-4 в GitHub Copilot. Microsoft тестировала её последние полгода и решила, что качество выше, а зависимость от внешнего вендора — меньше. Для руководителя это важный сигнал: даже крупнейший потребитель AI-моделей диверсифицирует поставщиков.

Всё, что показали — про одно: Microsoft строит экосистему, где ИИ-агенты работают на локальных компьютерах без облака, с собственной учётной записью и контролируемыми правами, а вы им даёте задачу, а не пишете промпты.

Дайджест ИИ | 18 июня

🔹 Google собрала все свои ИИ-инструменты в одну платформу. Раньше, чтобы заставить ИИ работать с вашей почтой, документами и календарём, нужно было нанимать разработчиков и склеивать сервисы. Теперь это одна кнопка. Агент сам ходит по документам, пишет письма, ставит задачи — без программистов The Next Web

🔹 Китай выпустил свой ИИ после того, как США отключили Fable 5. GLM заявили: «американским моделям нельзя доверять, у нас свои». Если в вашей компании есть планы на ИИ — иметь только одного поставщика из одной страны становится рискованно BuildFastWithAI

🔹 Product Hunt сегодня: агенты вместо целых отделов. Есть сервис, который сам ведёт задачи, документацию и отчёты о релизах. Есть ИИ-помощник, который по одной фразе «открой интернет-магазин» запускает бизнес. Есть программа, которая пишет тексты и управляет сайтом вместо дизайнера. Всё это не концепты — работающие продукты, доступные прямо сейчас Product Hunt

🔹 Вышел язык Wolfram 15 — на нём одинаково хорошо говорят и люди, и ИИ-агенты. Больше не нужно учить агента, как общаться с вашими данными. Он понимает их с первого раза Product Hunt

Итог: то, что полгода назад было экспериментами, сегодня — готовые продукты. Агенты, которые работают с документацией, сайтами, почтой и деньгами, уже в открытом доступе. Вопрос не в том, появятся ли они у ваших конкурентов, а в том, когда они их внедрят.

Локальный ИИ для Excel: 3 бесплатных способа

Excel — это сотни миллионов пользователей, и почти все до сих пор вбивают формулы руками. Вот что реально работает, если вы хотите автоматизировать рутину, но не хотите платить за подписку.

1. XLlama — для тех, кто не хочет отправлять данные в интернет

Надстройка, которая даёт формулу =XLLAMA.PROMPT() прямо в Excel. Работает через Ollama — ставите модель локально, она отвечает без интернета. Никаких API-ключей, никаких подписок, данные не покидают ваш компьютер. Установка: Ollama + XLlama, 10 минут. Бесплатно, open-source

2. LLMExcel — для тех, кто хочет сам выбирать модель

Open-source адд-ин с MIT лицензией. В настройках указываете API-ключ от OpenRouter и выбираете любую модель: DeepSeek, Qwen, Claude, GPT. Не привязаны к одному вендору. Можно переключать модели под задачу — для формул одну, для анализа другую. Бесплатно, код на GitHub

3. Excel MCP Server — для тех, у кого есть агент (Claude, ChatGPT, любой)

MCP-сервер, который подключает Excel к любому AI-агенту. 3 700 звёзд на GitHub. Пишете агенту «сделай сводную по продажам с графиком по месяцам», агент лезет в Excel и выполняет. Работает с любым AI, который поддерживает MCP. Бесплатно, open-source

А если ничего не надо ставить?

Copilot в Excel 365 — встроен, работает из коробки. Пишете «построй сводную», Copilot рисует. ChatGPT for Excel — официальная надстройка от OpenAI, тоже из Microsoft Marketplace. Но это уже не open-source и не бесплатно

Суть: для Excel есть готовые open-source решения под любой сценарий — от полной локальной установки без интернета до работы с API-ключами от любых провайдеров. Всё бесплатно, всё работает, всё на GitHub

Midjourney строит сканер тела. Да, тот самый Midjourney

Компания, которая генерирует картинки по тексту, теперь делает медицинское оборудование. Звучит как шутка, но это серьёзный продукт.

Что за устройство

Человек заходит в вертикальную кабину с тёплой водой, медленно погружается, а кольцо с 358 000 ультразвуковых датчиков сканирует каждый миллиметр тела. Вода заменяет гель — она идеально проводит звук в ткани. Одно сканирование генерирует 806 терабайт данных. Для обработки нужен суперкомпьютер мощностью 2 петафлопса.

Как они это сделали

Midjourney не строили заводы с нуля. Они заключили партнёрство с Butterfly Network — компанией, которая научилась «печатать» ультразвуковые датчики на кремниевых пластинах, как микропроцессоры. Это снизило себестоимость в тысячи раз. Сделка на $74 млн на 5 лет.

Хитрый ход

Они не продают сканеры больницам. Они строят спа-комплексы Journey Spa. Первый — в Сан-Франциско, 2 300 м², открытие в конце 2027. Устройство позиционируется как «фитнес-трекер для тела», а не медицинский диагност. Это избавляет от одобрения FDA.

Что смущает врачей

Ультразвук не видит за газами (кишечник) и костями (череп). ИИ может «дорисовывать» картинку там, где данных нет — в медицине это называется галлюцинациями. А тотальное сканирование всего тела найдёт у любого человека кучу безобидных мелочей, которые вызовут панику и ненужные обследования.

Главная цель — данные

Midjourney не столько продаёт сканирования, сколько собирает базу лонгитюдных данных здоровых людей. Тысячи 3D-снимков одного и того же человека в динамике, пока он ещё здоров. Это сырьё для обучения ИИ, которое ценнее самого железа.

Дайджест ИИ | 24 июня

5 главных новостей на сегодня:

🔹 Oracle сократила 21 000 сотрудников — 13% штата. Компания прямо указала в отчёте SEC: внедрение AI — одна из причин. Расходы на реструктуризацию — $1,8 млрд. Капитальные затраты выросли на 162% до $55,7 млрд — почти всё на AI-инфраструктуру. Работники говорят, что тренировали свои замены. 

🔹 OpenAI выпустила GPT-5.5-Cyber — специализированную security-модель с закрытым доступом. Одновременно запущен Patch the Planet: AI находит уязвимости, Trail of Bits проверяет, maintainer'ы получают готовый PR. За 5 дней — 37 патчей в cURL, Python, Go, urllib3, PyPI. Партнёры: Cisco, Cloudflare, CrowdStrike, Oracle, Palo Alto Networks. 


🔹 Джон Джампер — нобелевский лауреат и создатель AlphaFold 2 — ушёл из Google DeepMind в Anthropic. Акции Alphabet упали на 7,2% за день. Неделей ранее Ноам Шазир (соавтор статьи про Transformer) ушёл в OpenAI. Для руководителей: лучшие AI-умы голосуют ногами — DeepMind теряет позиции, Anthropic и OpenAI забирают таланты, которые будут определять следующий цикл моделей.

🔹 SpaceX подписал контракт с Reflection AI на $6,3 млрд — $150 млн в месяц за доступ к Colossus 2 (Nvidia GB300). Четвёртый крупный клиент после Anthropic ($45 млрд), Google ($30 млрд) и Cursor. Reflection AI — «DeepSeek of the West»: американский, open-weight, суверенный AI за $25 млрд.

🔹 В США опубликован первый федеральный закон об AI — Great American AI Act. 269 страниц, двухпартийный. Обязательные полугодовые аудиты для frontier-моделей, $100 млн/год на CAISI (регулятор при NIST). Трёхлетняя заморозка законов штатов — Colorado AI Act, который вступает в силу 30 июня, под угрозой.

Провёл вчера тренинг по основам нейросетей для производственной компании. В партнёрстве с ПРО.К — спасибо коллегам за организацию.

Разобрали четыре блока за один день:

🔹 Основы — что такое нейросети и как они работают. Без магии, на уровне, понятном инженеру и руководителю цеха.

🔹 Корпоративная безопасность — это было первым, о чём спросили. Можно ли загружать чертежи? Куда уходят данные? Чем отличаются публичные и локальные модели? Закрыли главные страхи.

🔹 Инструментарий — ассистенты, агенты, встраиваемые решения в офисный пакет. Показал, что нейросеть — это не только чат-бот, а рабочий инструмент, который может быть внутри Excel и Word.

🔹 Практика промтинга — сели и написали. На своих задачах. Структура запроса, контекст, уточнения. Самый живой блок.

Что заметил по аудитории:
— Уровень интереса высокий, уровень страха — ещё выше. Люди боятся, что их заменят, и боятся, что не успеют освоить.
— После того как сами написали первый рабочий промт и получили результат за 30 секунд вместо 3 часов — страх уходит.
— Самый частый вопрос в конце: «А можно это прямо завтра внедрить?»

Можно. И это главное, ради чего я это делаю.

57% компаний уже используют AI-агентов

Anthropic опросила 500 компаний технических лидеров. Результат: 57% компаний уже используют AI-агентов для многошаговых процессов. 80% подтвердили измеримый экономический эффект.

Это не эксперимент и не пилот. Это масштабирование.

Для руководителя расклад простой. Конкуренты уже не пробуют — они внедряют. Разрыв между теми, кто запустил AI-агентов, и теми, кто ещё думает, будет нарастать.

Как это было с CRM в 2010-х. Сначала никому не нужно. Потом все, кто не внедрил, — отстали.

С AI-агентами та же история. Только быстрее.

Вопрос не в том, внедрять или нет. Вопрос — с какой задачи начать.

Минобрнауки вводит два обязательных модуля по ИИ во всех вузах

29 июня министр Валерий Фальков на форуме «Технологии ИИ в высшем образовании» в Тюмени объявил о системном изменении. Со следующего учебного года каждый студент, независимо от специальности, будет обязан пройти два модуля по искусственному интеллекту.

Первый модуль — базовый. Он идёт на первом курсе для всех без исключения. Задача — дать каждому студенту понимание, что такое ИИ, как он работает, где применим, а где нет. Без привязки к специальности.

Второй модуль — профессиональный. Университет адаптирует его под конкретную профессию. Для биологов — свои задачи, для юристов — свои, для инженеров — свои, для историков — свои. Изучение ведётся на примерах из будущей профессии, а не абстрактно.

Что для этого нужно

Фальков назвал три ключевых условия: методисты, которые создадут содержание модулей, единая платформа для контроля обучения и подготовка преподавателей. Новые модули невозможно просто «спустить сверху» — их нужно встроить в сотни разных учебных программ.

Почему это происходит сейчас

Минобрнауки ведёт эту работу уже два года. В 2025 году Фальков заявлял, что ИИ становится неотъемлемой частью научного метода — скорость синтеза металлических сплавов выросла в 200 раз, время перебора потенциальных лекарств сократилось на 50%. К 2030 году, по поручению президента, доля ИИ в ВВП должна превысить 11 триллионов рублей. Подготовка 15 тысяч специалистов по разработке алгоритмов ИИ уже идёт в ведущих вузах.

Что это значит для рынка труда

Через 2-4 года в экономику выйдут выпускники, для которых ИИ — базовая грамотность на уровне Excel. Они не будут проходить курсы «Как пользоваться ChatGPT» — это будет частью их основной подготовки. Работодателям стоит готовиться к тому, что порог входа в профессию изменится: выпускник без навыков работы с ИИ будет восприниматься как выпускник без навыков работы с компьютером.

Anthropic сделал два хода за неделю: запустил Claude Sonnet 5 как базовую модель и вернул Fable 5 после трёхнедельного бана

Sonnet 5 стал моделью по умолчанию на всех тарифах. Это значит, что теперь каждый пользователь Claude — от индивидуального подписчика до корпоративного аккаунта — по умолчанию работает на самой новой версии Sonnet. Раньше дефолтом был Opus, теперь Anthropic ставит более лёгкую, но близкую по качеству модель как стандарт.

Что в цифрах

Sonnet 5 показывает 63.2% на SWE-bench Pro. Это inсомнительно близко к Opus 4.8 (69.2%), но модель стоит принципиально иначе: $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных Против $5 и $25 у Opus. Разница в цене — 40% на входе и 60% на выходе. При этом Sonnet 5 называют самым agentic Sonnet: он умеет строить многошаговые планы, работать с браузером и терминалом, писать и проверять код без дополнительных запросов.

С 1 июля до 31 августа действует промо-цена: $2/$10 за миллион. После — $3/$15. Всё равно вдвое дешевле Opus.

Параллельно — возвращение Fable 5

12 июня Anthropic получила директиву от правительства США заблокировать Fable 5 и Mythos 5 для всех иностранных граждан. История: Mythos 5 (версия Fable без ограничений) в тестовом режиме в рамках Project Glasswing за несколько часов проник почти во все секретные системы АНБ. Правительство применило экспортный контроль — впервые в истории к коммерческой LLM. Anthropic не могла определить гражданство каждого пользователя в реальном времени и отключила обе модели глобально.

Со 2 июля запрет снят. Министр торговли Говард Лютник разрешил восстановить доступ. Fable 5 возвращается — это прецедент, который зафиксировал: модель могут отключить в один день по решению правительства, и никто не застрахован.

Очистка документов от персональных данных перед отправкой в нейросеть

OpenAI выложили в опенсорс Privacy Filter — инструмент, который за последние месяцы скачали больше 200 000 раз.

Суть простая. Это маленькая языковая модель на 1,5 млрд параметров, которая создана для одной задачи: находить персональные данные и удалять их из документа, чтобы потом можно было спокойно отправить этот документ уже в большую нейросеть.

Работает под лицензией Apache 2.0 — бесплатно, без ограничений. Запускается локально на ноутбуке.

GitHub: https://github.com/openai/privacy-filter

Госдума приняла закон о регулировании ИИ: суверенные модели, маркировка контента и традиционные ценности

8 июля Госдума приняла во втором и третьем чтениях первый в России базовый закон об искусственном интеллекте. На всю процедуру ушло два дня: 7 июля — первое чтение, 8-го — сразу второе и третье. Документ серьёзно переработали по сравнению с мартовской версией — сократили с 21 до 13 статей, убрали наиболее жёсткие нормы и добавили несколько неожиданных формулировок.

Главное в законе

Первый блок — классификация моделей. Документ вводит понятия суверенной и национальной больших фундаментальных моделей. Суверенная модель полностью разрабатывается российским юрлицом, использует только российские компоненты, размещается в центрах обработки данных на территории РФ. Национальная — тоже разработана в России, но может включать зарубежные компоненты на открытых лицензиях. Обе категории должны соответствовать российскому законодательству и, цитата, «традиционным духовно-нравственным ценностям».

Второй блок — маркировка. Крупные платформы с аудиторией от 500 тысяч пользователей в сутки (соцсети, маркетплейсы, СМИ) обязаны предоставить техническую возможность маркировать контент, созданный с помощью ИИ. Сама маркировка пока добровольная, закон не обязывает ставить пометку — только даёт такую возможность. Формат маркировки платформы и разработчики ИИ-сервисов определят самостоятельно.

Третий блок — авторское право. Обучение ИИ-моделей на защищённых авторским правом материалах не будет считаться нарушением, если соблюдены два условия: разработчик законно получил экземпляр произведения, и произведение находилось в открытом доступе. Это закрывает главный юридический риск для российских разработчиков нейросетей. При этом правообладатели могут защитить свой контент техническими средствами — например, мета-тегами на веб-страницах.

Чего в законе НЕТ

Из мартовской версии исчезло несколько резонансных норм. Нет требования, чтобы модели обучались только на российских данных. Нет запрета на зарубежные нейросети — бизнес может свободно использовать ChatGPT, Gemini, DeepSeek. Нет обязательной маркировки AI-контента для всех — только техвозможность. Нормы о трансграничной работе ИИ тоже смягчили.

Кого это касается

Правительство сможет устанавливать случаи, когда обязательно применение только российских моделей. Разработчики суверенных и национальных моделей получат финансовую, имущественную и информационную поддержку от государства. Под критерии суверенной модели, по оценке участников рынка, подходит GigaChat от Сбера. Под национальную — YandexGPT.

Сроки

Закон вступает в силу с 1 сентября 2026 года. Норма о технической возможности маркировки — с 1 марта 2027. Но Володин уже заявил, что до конца года Госдума вернётся к доработке закона. Минцифры к осени представит первые подзаконные акты.

Что делать бизнесу прямо сейчас

Закон рамочный — конкретных штрафов, запретов и обязательных требований пока нет. Но к сентябрю появятся подзаконные акты, а к марту 2027 — механизмы маркировки. Если в вашем продукте есть генерация аудио, видео или текста нейросетями — стоит начать проектировать внутреннюю политику маркировки контента. Крупным платформам — готовить инфраструктуру для техвозможности маркировки. А если вы используете зарубежные модели для бизнес-процессов — следить за подзаконными актами: правительство может определить отрасли, где обязательны только российские решения.

$100 и песня: как Claude Fable 5 и GPT-5.6 Sol сняли клипы без человека

TryAI провели эксперимент, который войдёт в историю креативных индустрий. Двум моделям — Claude Fable 5 и GPT-5.6 Sol — дали песню Бруно Марса «Uptown Funk», бюджет в 25 и 100 долларов, доступ к видео-моделям и ffmpeg. И сказали: «Снимите клип. Сами. От идеи до готового файла».

Никаких подсказок. Никаких промежуточных проверок человеком. Модели сами решали, какие видео-генераторы искать, какие сцены снимать, как монтировать и исправлять ошибки.

Что получилось

Обе модели справились. Но пошли принципиально разными путями.

Claude Fable 5 действовал как режиссёр. Спланировал сценарную раскадровку, разбил песню на сцены, сгенерировал кадры, просмотрел результат, нашёл баги в синхронизации звука и пересобрал проблемные фрагменты. Методично, шаг за шагом.

GPT-5.6 Sol работал как клипмейкер. Меньше планирования, больше интуиции. Упор на визуальный ритм и цветокоррекцию — подгонял смену кадров под бит. Результат — менее выверенный, но более живой.

25 долларов хватило на рабочий клип. 100 — на клип, который не стыдно выложить.

Что это значит для индустрии

Это не генерация. Это продюсирование. Полный цикл. Раньше мы говорили «ИИ нарисует картинку». Теперь — «ИИ снимет клип за 100 баксов». Модель сама ищет инструменты, генерирует материал, проверяет качество, исправляет ошибки. Человек нужен только чтобы сказать «сделай клип».

Для креативных индустрий стоимость производства падает в 100-1000 раз. Клип за 100 долларов вместо 10 000. Но главное — модели теперь способны на полный производственный цикл. Вопрос не в том, заменит ли ИИ режиссёров. Вопрос в том, кто из режиссёров первым научится ставить задачи так, чтобы ИИ делал 80% работы, а человек отвечал за идею и финальный вкус.

Источник: $100 AI Music Video: Claude Fable 5 vs. GPT-5.6 Sol — TryAI