Новый CEO Apple может сместить фокус компании обратно на ПО с ИИ

После ухода Тима Кука пост CEO Apple займет Джон Тернус, нынешний топ-менеджер по аппаратной инженерии. Это может означать усиление фокуса Apple на устройствах в момент, когда компания пытается догнать конкурентов в ИИ, одновременно сталкиваясь с тарифами и неопределенностью в цепочках поставок.

Главный возможный вектор при Тернусе - апаратное обеспечение с ИИ в центре. Вместо прямой гонки за самыми большими ИИ-моделями Apple может делать ставку на устройства, где ИИ встроен в пользовательский сценарий: смартфон, носимые устройства, домашние гаджеты.

Среди обсуждаемых направлений: умные очки, wearable-подвеску с камерой, AirPods с ИИ-функциями. Такие устройства могут быть связаны с iPhone, а важную роль в экосистеме должна играть Siri.

Еще один ожидаемый продукт - складной iPhone. О нем говорят несколько лет, при этом конкуренты уже давно вышли в этот сегмент. По данным отчетов, запуск может состояться в сентябре, и именно Тернус будет курировать этот релиз.

Apple также изучает направление робототехники для дома. Один из концептов - настольное устройство с дисплеем на роботизированной руке, которое может поворачиваться к пользователю и работать как умный ассистент. Также упоминаются мобильные роботы, которые могут следовать за человеком, выполнять простые задачи или работать как подвижный экран для FaceTime.

Интерес Тернуса к робототехнике не новый: еще в колледже он разработал устройство, которое помогало людям с квадриплегией управлять механической рукой для кормления движениями головы.

Главные риски для Apple на этом этапе: дефицит чипов памяти, нестабильная тарифная политика США и зависимость от китайского производства. До тарифных изменений около 80% iPhone производились в Китае. Сейчас Apple смещает часть производства в Индию: в прошлом году там выпускалось около 25% iPhone.

Anthropic протестировала маркетплейс, где ИИ-агенты сами покупают и продают товары

Anthropic провела эксперимент Project Deal: компания создала тестовый маркетплейс, где ИИ-агенты представляли и покупателей, и продавцов, а сделки заключались за реальные товары и реальные деньги.

В пилоте участвовали 69 сотрудников Anthropic. Каждому дали бюджет $100, выплачиваемый подарочными картами, чтобы покупать вещи у коллег.

По итогам эксперимента агенты заключили 186 сделок на сумму более $4 000. В Anthropic заявили, что были удивлены тем, насколько хорошо сработал тестовый магазин.

Компания запускала четыре отдельные версии маркетплейса: одну реальную, где всех участников представляла самая продвинутая модель Anthropic и сделки реально исполнялись после эксперимента, и еще три версии для исследовательского сравнения.

Главное наблюдение: когда пользователей представляли более продвинутые модели, они получали объективно лучшие результаты. При этом сами участники не всегда замечали разницу. В Anthropic назвали это риском разрыва в качестве агентов: человек может проигрывать в сделке просто потому, что его представляет более слабый ИИ, но сам этого не понимать.

Еще один вывод эксперимента: стартовые инструкции, которые давали агентам, почти не влияли на вероятность сделки и итоговую цену переговоров.

Фактически Anthropic проверяет сценарий, где ИИ-агенты становятся не просто помощниками в чате, а самостоятельными участниками коммерции: ищут предложения, ведут переговоры и закрывают сделки от имени пользователя.

7 неочевидных ИИ-инструментов, которые снимают рутину уже сейчас

ИИ не обязательно использовать для чего-то большого и сложного. Быстрее можно заметить эффект в мелких ежедневных задачах: встречи, тексты, таблицы, поиск, презентации, планирование, видео.

Собрали несколько инструментов, которые можно протестировать без долгого внедрения.

1. Fireflies - для встреч и созвонов
Автоматически записывает, расшифровывает и резюмирует встречи. Можно быстро достать итоги, задачи, решения и важные фрагменты, не пересматривая запись целиком. Подходит командам, где много Zoom, Google Meet, Teams и внутренних обсуждений.

2. Rows AI - для таблиц и аналитики
Помогает работать с данными без формул, SQL и ручной сборки отчетов. Можно попросить обычным языком: посчитать, очистить данные, найти инсайты, импортировать информацию из источников. Хороший вариант для маркетинга, продаж и операционных задач.

3. Napkin AI - для схем и визуализации мыслей
Берет текст и превращает его в схемы, диаграммы, визуальные блоки. Полезно, когда нужно быстро объяснить идею, процесс, структуру продукта или логику презентации. Можно экспортировать визуалы в PPT, PNG, SVG или PDF.

4. LlamaParse - для сложных PDF, таблиц и документов
Инструмент от команды LlamaIndex, который помогает превращать сложные документы в структурированные данные. Работает с PDF, таблицами, изображениями и другими форматами, умеет разбирать сложную верстку, таблицы и вложенные элементы.

5. Fyxer - для почты, встреч и быстрых ответов
ИИ-ассистент для рабочей почты: разбирает входящие, пишет черновики ответов в вашем стиле, делает заметки со встреч и помогает планировать созвоны. Плюс может отвечать на вопросы по вашей почте и meeting notes через чат.

6. Reclaim - для календаря и фокуса
ИИ-календарь, который сам планирует задачи, встречи, привычки, перерывы и фокус-время в Google Calendar и Outlook. Помогает не просто вести календарь, а защищать время под глубокую работу.

7. Descript - для видео и аудио
Позволяет редактировать видео и аудио почти как текст: загрузили запись, получили расшифровку, удалили фразу в тексте - она пропала из видео. Есть субтитры, запись экрана, очистка звука и генерация медиа из промпта.

📌 Сохраните подборку, чтобы не искать инструменты заново. И отправьте коллеге, который до сих пор вручную пишет протоколы, собирает таблицы или мучается с презентациями.

Маск и Альтман встретились в суде из-за OpenAI

В Калифорнии начался суд между Илоном Маском, Сэмом Альтманом, OpenAI и другими участниками дела.

Маск обвиняет Альтмана, OpenAI и президента компании Грега Брокмана в нарушении первоначальной миссии OpenAI. По версии Маска, компания создавалась как некоммерческая структура для пользы человечества, но позже сместилась в сторону коммерческой модели.

Адвокат Маска заявил, что Альтман и Брокман «украли благотворительную организацию».

OpenAI обвинения отвергает. Юристы компании называют иск Маска мотивированным ревностью и местью после того, как он не смог получить контроль над OpenAI. Также они указывают, что Маск сам запустил конкурирующую компанию xAI.

Маск дал показания в суде. Он заявил, что не был против небольшой коммерческой структуры при OpenAI, если она служит финансированию некоммерческой миссии, но не наоборот.

Суд может продлиться около трех недель. На процессе также могут выступить Сатья Наделла и другие представители tech-индустрии.

По данным The Guardian, исход дела важен для OpenAI: компания готовится к публичному размещению с потенциальной оценкой около $1 трлн, а Маск требует отменить корпоративную реструктуризацию, убрать Альтмана и Брокмана с руководящих постов и взыскать около $134 млрд в пользу некоммерческой структуры OpenAI.

Переносим дизайн из Figma прямо в ИИ-агента

Нашли плагин DESIGN. md Generator - TypeUI. Он вытаскивает из макета стили и правила дизайн-системы, а потом превращает их в файлы для ИИ-инструментов.

Что делает:

• создает DESIGN. md и SKILL. md
• собирает цвета, типографику, отступы, радиусы, эффекты, сетки и компоненты
• помогает ИИ-агенту точнее понимать стиль проекта и верстать ближе к макету
• работает с Claude Code, Codex, Cursor, Google Stitch и другими инструментами

Полезно, если нужно быстро передать дизайн-систему в разработку и не описывать все правила вручную.

Используем - тут.

👍10 Telegram-ботов, которые сэкономят ваше время

SkeddyBot — создает напоминания и задачи в Telegram с ИИ-распознаванием текста.

YTranslateBot — переводит текстовые и голосовые сообщения на десятки языков, работает с документами и фото.

Gmail Bot — официальный бот Google для работы с почтой в Telegram: читать, отвечать, отписываться от рассылок.

SaluteSpeech Bot — расшифровывает голосовые сообщения без ограничений, поддерживает группы и каналы.

Target bots — база знаний по настройке Telegram-ботов: статьи, стратегии, примеры воронок.

ToDoBot — список дел с приоритетами, дедлайнами и напоминаниями прямо в Telegram.

GoogleCalendarBot — интеграция с Google Календарем: создание событий, напоминания, обновление расписания.

Pomodoro Bot — таймер Pomodoro для продуктивной работы с гибкими настройками.

Controller Bot — планирование контента, отложенные посты, кнопки, форматирование, админка и статистика для Telegram-каналов.

Text4InstaBot — оформляет текст для Instagram: абзацы, выравнивание, зачеркивание.

📌 Подписывайтесь, если вам важно не пропускать сильные сдвиги в ИИ, IT, стартапах и цифровом мире.

🙅🏻‍♀️Ритейл в России пересобирается: сети закрывают точки, онлайн-магазины сокращаются, малый бизнес работает без прибыли

За последние месяцы накопилось слишком много похожих новостей, чтобы смотреть на них отдельно. Да и статистика говорит, что в России впервые за 25 лет сократилось количество магазинов. В Москве к началу 2026 года работало на 4,5 тыс. торговых точек меньше, чем годом ранее. Среди причин называют переток покупателей в онлайн, рост издержек и снижение спроса.

Сокращения идут сразу в разных сегментах:

🛍️«Л’Этуаль» планирует закрыть около 150 магазинов в 2026 году. В 2025-м сеть уже закрыла 93 точки, сократив общее количество магазинов примерно на 10%. В компании объясняют это пересмотром эффективности локаций, трафика и покупательского поведения.

👖Gloria Jeans закрыла более 100 магазинов за 2024-2025 годы и планирует ликвидировать еще около 150 в 2026-м. Компания закрывает точки, которые не вышли на плановую выручку.

Ⓜ️ Modis сократила сеть на 89 магазинов с 2024 по 2026 год. У компании осталась 31 точка на начало 2026 года. Сеть подала на банкротство из-за долга 570 млн рублей, а по итогам 2024 года получила 1,5 млрд рублей чистого убытка.

🚫 Incity и Deseo полностью закрылись. В 2015 году у брендов было 450 магазинов, летом 2024-го оставалось 116, а в мае 2025 года сеть закрылась после банкротства с долгом 135 млн рублей.

🥗Вкусвилл закрыл 286 магазинов в 2025 году, оставив 1973 точки на конец года. В компании объяснили сокращение оптимизацией: на фоне снижения потребительской активности часть магазинов стала нерентабельной.

🚦Светофор закрыл 315 магазинов в 2025 году, или около 11% сети. Среди возможных причин - конкуренция со стороны других дискаунтеров и проверки Роспотребнадзора.

Похожая картина и в малом бизнесе. По данным РБК со ссылкой на опрос ЦСР, 50% микробизнеса с оборотом до 20 млн рублей работает без прибыли. Торгово-промышленная палата приводит еще более жесткую оценку: прибыль по итогам I квартала не получили 65% предприятий.

☝🏻Общая закономерность примерно такая:

1. Офлайн стал дороже
Аренда, персонал, логистика, налоги и операционные расходы давят на маржу. Точка должна зарабатывать больше, чем раньше, иначе ее закрывают.

2. Покупатель стал осторожнее
Спрос смещается в сторону более рационального потребления. Люди чаще сравнивают цены, ищут скидки, уходят в маркетплейсы и дискаунтеры.

3. Маркетплейсы забирают трафик
Для многих категорий путь покупателя уже начинается не с магазина бренда, а с маркетплейса. Это бьет по классическому ритейлу и офлайн-сетям.

4. Старые модели продаж хуже держат экономику
Большая сеть сама по себе больше не гарантирует устойчивость. Если локация, ассортимент, CRM, данные и онлайн-каналы работают слабо, масштаб начинает создавать расходы быстрее, чем рост.

5. Оптимизация стала массовой
Компании закрывают не только провальные точки, а все, что не дает нужной отдачи. Ритейл переходит к логике оставлять только то, что выгодно.

При чем, сейчас проседает не только малый ритейл. Пересборка, как вы видите, идет на всех уровнях - от микробизнеса до федеральных сетей.

Meta купила стартап ARI для усиления направления гуманоидных роботов

Meta приобрела стартап Assured Robot Intelligence. Сумма сделки не раскрывается. Компания разрабатывает роботический ИИ, который помогает роботам понимать, прогнозировать и адаптироваться к поведению людей в сложной среде.

Команда ARI, включая сооснователей, перейдет в AI-подразделение Meta - Superintelligence Labs. Ранее стартап привлек раунд от AIX Ventures, сумма инвестиций не раскрывалась.

ARI работала над моделями для гуманоидных роботов, которые могут выполнять физическую работу, включая бытовые задачи. Сооснователи стартапа - Xiaolong Wang и Lerrel Pinto, исследователи в области роботики и обучения роботов. Pinto ранее преподавал в NYU и был сооснователем Fauna Robotics, которую Amazon купила месяцем ранее.

Meta заявляет, что экспертиза команды поможет развивать модели для управления роботами, самообучения. Исследователи Meta уже несколько лет работают над технологиями гуманоидной робототехники, а год назад в утечках обсуждались планы компании по созданию потребительского робота с ИИ-моделями.

Интерес Meta к роботам связан не только с возможным потребительским продуктом. Многие специалисты считают, что путь к более сильному ИИ может требовать обучения моделей в физическом мире, где система учится через прямое взаимодействие, а не только на данных.

Рынок гуманоидной робототехники пока оценивается очень по-разному. Goldman Sachs оценивает рынок в $38 млрд к 2035 году, а Morgan Stanley - до $5 трлн к 2050 году. Такой разброс показывает и потенциал, и высокую неопределенность направления.

Anthropic может закрыть раунд на $50 млрд при оценке $900 млрд+

Anthropic попросила инвесторов подать заявки на участие в новом раунде в течение 48 часов. Ожидаемый размер раунда - около $50 млрд, закрытие может пройти в течение двух недель.

Компания целится в оценку около $900 млрд, но из-за высокого спроса со стороны инвесторов финальная оценка может оказаться выше.

Часть ранних инвесторов, которые заходили в компанию в 2024 году или раньше, по данным источников, пропускают этот раунд и ждут возможного выхода через IPO. Это может быть последний частный раунд Anthropic перед публичным размещением.

Деньги нужны компании для покрытия масштабных расходов на вычислительные мощности. В апреле Anthropic сообщала, что ее годовой revenue run rate превысил $30 млрд, а текущий показатель оценивают ближе к $40 млрд.

Предыдущий раунд Anthropic закрыла в феврале при оценке $380 млрд. Если новая оценка достигнет $900 млрд, компания более чем удвоит стоимость за несколько месяцев и обгонит OpenAI, которая ранее закрыла раунд на $122 млрд при post-money оценке $852 млрд.

🫐 Wildberries получила контроль в Coruna Branding

Объединенная компания Wildberries-Russ купила контроль в брендинговом агентстве Coruna Branding.

По данным ЕГРЮЛ, 28 апреля ООО «РВБ» стало владельцем 52% в двух юрлицах:
• ООО «Коруна Брендинг»
• ООО «Коруна Консалтинг»

Продавцом долей выступил директор «Коруна Брендинг» Сергей Ким. Еще 48% в обеих компаниях сохранил Анатолий Ким, который также является директором «Коруна Консалтинг». В пресс-службе РВБ от комментариев отказались.

Coruna Branding основана в 1991 году и работает в Москве и Петербурге. Агентство занимается брендингом и консалтингом.

Финансовые показатели за 2025 год:

«Коруна Брендинг»
• выручка - 33,3 млн рублей
• рост к 2024 году - 9,5%
• чистая прибыль - 62 тыс. рублей
• падение прибыли - в 15 раз

«Коруна Консалтинг»
• выручка - 16,3 млн рублей
• снижение к 2024 году - 3,4%
• чистая прибыль - 28 тыс. рублей против 3,8 млн рублей годом ранее

Сделка выглядит как еще один шаг Wildberries-Russ в сторону усиления собственной инфраструктуры вокруг брендов, продавцов, маркетинга и клиентского опыта. Ранее компания уже покупала юрлица для строительства собственных ЦОДов, а в конце 2025 года стала владельцем «Рив Гош».

🩺 В исследовании Harvard ИИ точнее врачей определял диагнозы в приемном отделении

В Science вышло исследование команды Harvard Medical School и Beth Israel Deaconess Medical Center. Ученые проверяли, как модели OpenAI работают в разных медицинских сценариях, включая реальные кейсы из приемного отделения.

В одном из экспериментов исследователи взяли данные 76 пациентов, поступивших в приемное отделение Beth Israel. Диагнозы двух лечащих врачей сравнили с ответами моделей OpenAI o1 и GPT-4o. Оценку проводили еще два врача, которые не знали, где ответ человека, а где ИИ.

Модель o1 показала результат выше или на уровне врачей на разных этапах диагностики. Самая заметная разница была на первом этапе - при первичной сортировке в приемном отделении, когда информации о пациенте меньше всего, а скорость решения особенно важна.

Исследователи не готовили данные заранее: модели получали ту же информацию, которая была доступна врачам в электронной медкарте на момент постановки диагноза. В таких условиях o1 дала точный или очень близкий диагноз в 67% случаев первичной сортировки. У двух врачей показатели составили 55% и 50%.

Авторы подчеркивают, что исследование не означает готовность ИИ самостоятельно принимать решения в приемном отделении. В работе говорится о необходимости проспективных клинических испытаний, чтобы оценить такие технологии уже в реальной медицинской практике.

Отдельное ограничение: модели оценивали только по текстовым данным. Исследователи отмечают, что существующие модели пока слабее работают с нетекстовыми входами, например с изображениями и другими медицинскими данными.

Один из авторов исследования, врач Beth Israel Адам Родман, также отметил, что сейчас нет формальной системы ответственности за ИИ-диагнозы, а пациенты все равно хотят, чтобы в критических решениях их вел человек.