Быстрые как ИИ новости за 9 июня

Google запускает Portraits — AI-версии известных экспертов, которые будут общаться с пользователями их голосами и знаниями. Теперь твой вопрос может ответить условный профессор MIT или топ-блогер, причём не просто формально, а в формате живого диалога.

И что?

Google показывает, как следующий этап AI-общения будет выглядеть: личное взаимодействие с AI-аватарами знаменитостей. Для бизнеса это сигнал — скоро люди захотят получать консультации именно так. Инвесторам пора смотреть на стартапы, которые займут нишу персонализированных AI-персонажей. Рынок только формируется.

⸻

Apple неожиданно признала, что модели рассуждений не бесконечны. Исследование компании показало, что чем крупнее модель, тем хуже она решает сложные задачи и запутывается в выводах.

И что?

Слепо вливать деньги в огромные модели больше не модно. Фаундерам пора переориентироваться: выигрывать будут стартапы, делающие ставку на компактные архитектуры с чёткими, практическими задачами, а не на абстрактный размер. Для инвесторов это важный сигнал — рынок созрел к новой волне стартапов с узконаправленными моделями.

⸻

OpenAI выкатила обновление Advanced Voice Mode: речь стала естественной, интонации — живыми, перевод — почти идеальным. Теперь ChatGPT звучит не как робот, а как твой друг.

И что?

Человек гораздо охотнее делегирует задачи тому, чей голос звучит естественно. Бизнесу стоит быстрее внедрять продвинутый голосовой интерфейс в поддержку, продажи и консультирование. Стартапы, которые сейчас помогут компаниям освоить новый уровень голосовых коммуникаций, сорвут банк.

⸻

Anysphere представила Cursor v1.0 — теперь код пишут фоновые агенты, BugBot автоматически проверяет pull request’ы, а встроенная память помнит прошлые задачи и помогает с будущими.

И что?

Программирование превращается из ручного труда в управление агентами. Джуны начнут терять работу, зато продуктивность сеньоров вырастет в разы. Стартапы, которые помогают компаниям быстро перестроиться на агентное программирование, получат большой кусок корпоративного рынка. Для инвесторов: это мощный B2B-тренд, за которым нужно следить.

⸻

FutureHouse выпустила ether0 — открытую специализированную reasoning-модель для химии, которая уверенно обошла топовые general-purpose модели.

И что?

Ниша специализированных моделей расцветает: бизнес начинает понимать, что универсальные GPT-подобные модели не решают сложные задачи в науке и технике. Инвесторам стоит смотреть в сторону команд, создающих отраслевые модели — именно за ними будущее enterprise-AI.

⸻

Anthropic привлекла к себе Ричарда Фонтейна, авторитетного специалиста по национальной безопасности США. Его задача — снизить глобальные риски, связанные с AI.

И что?

Регуляторные риски вокруг AI быстро растут, особенно в чувствительных сферах: оборона, здравоохранение, инфраструктура. Компании, которые заранее создают мосты с регуляторами и экспертами, получат преференции. Инвесторам нужно смотреть на стартапы, которые научились дружить с государством — они точно выживут.

⸻

Higsfield AI выпустила Higgsfield Speak — реалистичные говорящие аватары с возможностью гибкой настройки стиля, речи и движений.

И что?

Персональный бренд теперь можно автоматизировать почти полностью. Виртуальные блогеры и консультанты смогут работать 24/7, не уставая и не делая ошибок. Это значит, что в ближайшие годы произойдёт передел рынка digital-агентств, маркетинга и обучения. Бизнесу пора осваивать виртуальных сотрудников, а инвесторам — смотреть на стартапы, которые быстрее всего реализуют этот сценарий.

#быстриыекакииновости

В протесты ЛА я не лезу — не моя тема, но занятно, что первая «встреча» горожан с беспилотниками без участия властей закончилась не восторгом, а тотальным вандализмом: граффити, биты, разбитые стёкла, финальный костёр.

И что?

Похоже, после краткого восторга от роботов, фазу «Отрицание» уже проскочили и сейчас чистый «Гнев»; «Торг» и «Депрессия» ещё впереди, а доживёт ли ИИ до «Принятия» — большой вопрос.

Apple открыла WWDC 2025 под эгидой кастомизации: редизайн, аппы, новые фичи в iOS и macOS. Но главного — прорыва в AI — так и не случилось. В год, когда каждый чайник получил нейросеть, Apple выглядит удивительно сдержанной. Из новинок - Жидкое стекло (возможно надо было так назвать релиз, но навзвали 26)

Да, теперь iPhone переводит звонки в реальном времени. Да, Visual Look Up распознаёт картинки и вызывает ChatGPT. Shortcuts автоматизируются через ИИ, а на Apple Watch тренер шепчет тебе советы во время пробежки. Разработчикам дали доступ к on-device модели. Но это всё — на уровне «ну, чтоб было».

И что?

Они всё понимают. Apple не нужна генерация ради генерации — её пользователю пока не нужно сочинять сказки или генерить фейковые мемы. Apple зарабатывает больше всех — и делает это без хайпа. Если понадобится — купит готового чемпиона. Пока все вбухивают миллиарды в инфраструктуру, Apple экономит и набирает данные с устройств. Опасность одна: если у конкурента случайно получится «новый iPhone» — интерфейс, девайс или привычка, которую все захотят. Тогда может качнуть. Но пока — энергия бренда держит рынок в гравитации Apple.

Стало понятно что было всера с GPT. OpenAI выпустила o3-Pro — reasoning-модель, которая решает задачи по коду, науке и логике лучше конкурентов. И тут же сбросила цену: $3 за миллион входных токенов. Для сравнения — у Google Gemini 2.5 Pro это $4, у Claude Opus — $15. На выходе — разница ещё больше.

Модель пишет стабильный код, работает с длинными цепочками, подключается к вебу и анализу данных. Генерации картинок нет — и не нужна. Это инструмент для тех, кто строит продукты, а не показывает демки. Доступен уже в Pro и Team, Enterprise — на следующей неделе.

И что?

OpenAI двигает рынок в сторону массового использования reasoning-моделей. За счёт цены — ниже в 5 раз — она становится дефолтной для всего, от ассистентов до внутренних тулзов. Стартапы экономят на инфраструктуре, корпорации упрощают пайплайны.

Команда из трёх человек может теперь запустить b2b-ассистента по юрпрактике, где каждое уточнение — сложная логическая цепочка, и при этом не сжечь бюджет на inference. Внутри корпораций можно автоматизировать техподдержку и аналитиков без дорогостоящих API.

Инвесторам стоит обратить внимание на проекты, которые применяют o3‑Pro с первых релизов — особенно в автоматизации, анализе и инженерии. Они получают отличие не только интеллектом, но и маржинальностью.

Сэм Альтман опубликовал новый манифест — «The Gentle Singularity». По его словам, человечество уже прошло точку невозврата в развитии ИИ. Но паники не будет: суперразум встроится в общество мягко, почти незаметно.

Он называет это «мягкой сингулярностью»: 2026 — ИИ генерирует идеи, 2027 — роботы на улицах, 2030-е — изобилие энергии и интеллекта, когда стоимость ИИ ≈ цена электричества. Главные задачи — выровнять модель и не допустить монополии. Дальше — массовое распространение сверхинтеллекта.

И что?
Сценарий Альтмана — не про конец света, а про то, как бизнес, потребители и инвесторы адаптируются к изменениям быстрее, чем их осознают. Новая фича выходит — и через неделю в неё уже встроен чей-то стартап. Если интеллект и правда станет дешевле труда — это конец найма во многих отраслях. Кто начнёт использовать интеллект как инфраструктуру — масштабируется без людей. Остальные останутся в прошлом, где всё ещё «слишком рано».

⸻

Дополнение: контекст и экскурс по эссе

Это не первое его эссе о будущем ИИ. Ранее он писал более резкие тексты — например, в 2023 году были манифесты о сверхинтеллекте и рисках, которые потом исчезли из блога. Новый пост — вычищен и выверен. Без алармизма, но с ясным намёком: мы уже внутри сингулярности. Просто воспринимаем её как норму.

Он целенаправленно смещает фокус с тревоги на адаптацию. ИИ не уничтожает привычное — он стирает границы между «человеческим» и «машинным». Всё становится фоном: разум, энергия, решения. И пока одни спорят о рисках, другие переписывают процессы и захватывают рынок.

Быстрые как ИИ новости за 11 июня

OpenAI договорился с Google Cloud — будет брать у них вычисления.
Это при том, что Microsoft — их главный инвестор. Но доступ к TPU от Google и их ЦОДы теперь тоже в арсенале.

И что?

GPU-дефицит превращает даже конкурентов в партнёров. Если ты запускаешь ИИ-стартап, не делай ставку на одного вендора — микс Azure, GCP и локального inference спасает от провала в запуске.

⸻

Mistral выкатил Magistral — open-source модели для reasoning и многоязычных задач.
Да, пока отстают по STEM и коду, но зато отвечают быстро и работают не только на английском. Это их первая попытка догнать GPT в логике.

И что?

Open-source сегмент растёт вширь: если ты строишь продукт для локальных рынков (например, Франция, Латам, СНГ), эти модели можно деплоить без ограничений. Всё больше reasoning без API-зависимости.

⸻

Glean поднял $150M при оценке $7.2B. Делают ИИ-агентов, которых уже внедрили Fortune 500.
Это рабочие ассистенты для продаж, HR и корпоративного поиска знаний.

И что?

Enterprise-подписки на ИИ — золотая жила. Не надо гнаться за AGI. Сделай агента, который закроет миллионную боль — и клиенты сами принесут тебе $150M. Но это не на долго.

⸻

Krea выпустила свою первую модель изображений. Генерация в реальном времени, управление стилем через UI, без промтов бесконечных перегенераций.

И что?

Они превращают генерацию в инструмент, а не творчество. Это Figma для визуалов: скорость, контроль, предсказуемость.
Для бизнеса — означает меньше дизайнеров, быстрее тесты, дешевле продакшн.

⸻

Google ускорил Veo 3 — теперь видео генерится в 2 раза быстрее, прямо в Gemini и Flow.

И что?

Генерация видео уходит из демо в продукт. Скоро видео будет частью интерфейса, не продакшна.
Если ты в edtech, ecom или маркетинге — ставь генерацию в воронку. На старых визуалах можно уже не вывезти.

⸻

Забастовка SAG-AFTRA подходит к финалу — актёры добились защиты от ИИ-клонов.
Голоса, лица, компенсации, запрет на генерацию без согласия.

И что?

Да, это первый контракт между человеком и нейросетью. Но правда в том, что студиям актёры всё меньше нужны.
Любого нового героя теперь можно сгенерировать по промту — дешевле, без капризов и на вечные права.
Рынок лиц превращается в IP-рынок. Война будет не за людей, а за стиль, узнаваемость и контроль над синтетическим образом.

Крупнейшие китайские ИИ-платформы временно отключили функции генерации и распознавания изображений во время гаокао — главного экзамена для поступления в университет.
13 миллионов школьников, один шанс в жизни — и ни один ИИ не помогает. Doubao, DeepSeek, Qwen, Yuanbao, Kimi — все выдали «извините, сейчас нельзя».

И что?

Образование впервые признало, что не контролирует ситуацию. Проверка знаний больше не работает, если ИИ знает всё и всегда рядом.
Решение Китая — просто выдёрнуть розетку. Временно. Но это не решение, а признание: система не выдерживает столкновения с реальностью.
Если ты работаешь в edtech, консалтинге, обучении — считай, что тесты умерли. На смену идут модели, которые не проверяют, а ведут. Обучение как сопровождение, а не отбор.
Школа, где ты учишься под ИИ-наблюдением, чтобы не пользоваться ИИ, — это идеальная метафора того, в какое время мы живем. Люди действительно не знают что делать.

Disney, Marvel, Universal и другие медиа-гиганты подали иск против Midjourney.
Обвинение: массовое воровство образов. В деле — Йода, Шрек, Миньоны, Спайдермен.
Суд впервые увидит промт-генерацию как прямое нарушение авторского права.

И что?
Игры закончились. Это не очередная жалоба — это атака на саму идею fair use в эпоху генеративки.
Если Голливуд победит, любой стартап, обучивший модель на открытом интернете, может быть признан пиратом задним числом.

Midjourney — только первый. Под ударом всё: генераторы видео, музыки, 3D, голоса.

Если Midjourney выиграет — это конец эпохи эксклюзивных прав на визуальные стили. Дорога откроется всем: от стартапов до фрилансеров с ноутбуком.

Если проиграет — индустрии придётся буксовать через лицензии, белые датасеты и юристов в каждом релизе. Прогресс всё равно прорвётся — но медленнее и дороже.

Ты открываешь Gmail, чтобы ответить клиенту. Потом Notion — найти цифры. Потом табличку в Google Sheets. Потом Slack — уточнить у команды. Потом ещё 4 вкладки — чтобы вспомнить, о чём вообще речь.
На всё — 40 минут, половина из которых уходит на переключение контекста.

А теперь представь, что браузер всё это уже видел.
Он помнит вкладки, читает между ними, пишет сам и делает это в твоём стиле.
Это Dia — новый AI-браузер от The Browser Company (создатели Arc), запущен в бету на Mac.

Он использует систему “Skills” — это набор агентов под разные задачи: например, шопинг, кодинг, email.
Он может видеть все открытые вкладки, комбинировать контекст, помнить твой стиль письма, использовать историю за последние дни.
Всё обрабатывается локально, данные шифруются и удаляются сразу после использования — ничего не хранится на серверах.

Несколько идей котоые приходят сходу:

- Ты пишешь письмо — Dia подтягивает нужные факты из таблички в другой вкладке.
- Ты дебажишь код — Dia читает Stack Overflow и документацию за тебя.
- Ты выбираешь товар — Dia анализирует всё и говорит: бери этот.
- Ты открываешь Confluence и Figma — Dia сама делает резюме по проекту.

И что?

Dia — это первый полноценный заход на рынок браузеров с позиции ИИ как платформы, а не фичи.

Это значит три вещи:

1. Контроль над вниманием смещается.
Те, кто раньше владел пользовательским потоком (Google, Microsoft), могут его потерять, если не встроят ИИ в сам интерфейс. Это угроза не только браузерам — это удар по поиску, почте, редакторам, таск-трекингу.
2. Начинается битва за “точку входа в день”.
Если ИИ встроен в браузер, то не нужен ни отдельный ассистент, ни интеграция с кучей SaaS. Всё происходит внутри потока — и заработает тот, кто первым встроится в него.
Для инвестора это значит что: пора смотреть не на LLM-стартапы, а на тех, кто владеет контекстом работы.
3. Продукты без нативного ИИ станут фоном.
Если твой SaaS не понимает, что происходит во вкладке слева и справа — он будет ощущаться глупым.
Пользователь не хочет переключаться — он ждёт, что всё соединится само.

Быстрые как ИИ новости за 12 июня

Starbucks запустил ИИ-ассистента в кофейнях.
Green Dot Assist подсказывает бариста рецепты, даёт инструкции, отвечает на вопросы — в моменте.

И что?
Ритейл масштабирует опыт и стандарты без людей. Один ассистент = сотни часов обучения и поддержки. Сети с десятками тысяч точек пересобирают процессы. Если ты строишь офлайн-бизнес — подумай, кто будет обучать твоих людей через наушник или Neyrolink

⸻

OpenAI отложила open-weight модель — «немного подождать, но будет стоить».
Альтман делает паузу.

И что?
Они готовят не просто open-source, а продукт-рычаг.
Кейс: компании, которые не могут использовать GPT-4 по лицензии (гос, здравоохранение, риск), получат сильную альтернативу.
Инвесторам — сигнал: следующая волна — это приватный AI on-prem.

⸻

Apple объяснила, почему не запустила сырую Siri: «качество > скорость».
Они пошли не за GPT, а за UX.

И что?
Apple делает ставку на магию — и если у них получится, они захватят late majority (что было видно на их WWDC25).
Кейс: если ты строишь AI-фичу, но UX плохой — ты не конкурент Apple.
Инвесторам — смотреть на продукты, где ИИ встроен так, что его не видно, но без него не работает.

⸻

Mistral запускает Compute — полный AI-стек с доступом к GPU, оркестрацией и тренировками.
Фокус на независимость от hyperscalers.

И что?
Это облако для тех, кто не хочет класть голову на сервер Microsoft.
Кейс: европейские финтехи, телекомы и регуляторы хотят локальный, безопасный стек.
Инвесторам — окно в «чистый ИИ» под суверенные рынки и спецсегменты (гос, оборона, фарма).

⸻

Midjourney добавил рейтинг видео-генераций.
Пользователи оценивают, что им нравится, и это влияет на обучение.

И что?
Модель учится на фидбэке, а не только на промтах.
Кейс: бренды смогут запускать генерацию с учётом предпочтений целевой аудитории. Генеративный A/B-тест — без продакшна.
Инвесторам — стоит смотреть в сторону адаптивных генеративных систем с циклом обратной связи. Это шаг к taste-aligned ИИ.

⸻

BONUS

Windsurf встроил Cascade прямо в браузер.
Ассистент видит вкладки, держит контекст и пишет код синхронно с твоей мыслью.

Код рождается во время работы: открыл документацию — получил пример, задержался на баге — сразу готов патч, читаешь обзор — появляется рефактор.

Вайб-кодинг: интерфейс растворяется, остаётся чистый поток идей и готовых строк.

И что?
Скорость мышления превращается в главный KPI. Разработчики выбирают инструменты, поддерживающие этот темп. Создателям dev-продуктов важно встроиться в экран, где сосредоточен фокус, вместо вечной погони за новыми кнопками. Инвесторам стоит смотреть на команды, превращающие внимание в результат кода.

ByteDance выкатил Seedance 1.0 — модель генерирует 5-секундные ролики 1080p примерно за 40 секунд, удерживает персонажей и плавные переходы, а в свежем рейтинге Artificial Analysis обошла Veo 3, Kling 2.0 и Sora. Для оценки компания собрала SeedVideoBench, где Seedance лидирует по движению, точности запроса и эстетике. Осенью модель встраивают в Doubao-чат и видеоплатформу Jimeng.

И что?
Seedance сдвигает планку в трёх вещах:

1. Экономика ролика — 5 секунд Full HD обходятся дешевле статичного баннера, значит видео войдёт в каждую товарную карточку и лендинг.

2. Скорость интеграции — модель сразу переезжает в Doubao и Jimeng, поэтому метрики качества-дохода появятся уже в этом квартале, а не «когда-нибудь после беты».

3. Новые требования рынка — теперь baseline для любого видеогенератора – мультисцена, стабильные персонажи и рендер < 1 мин. Всё, что не дотягивает, останется демонстрацией, а не инструментом.

Знаете, на чём Disney делает основную кассу?
На лицензиях и мерче, а не на кассовых сборах.

Mattel играет в ту же лигу: почти $5 млрд выручки, бренды-иконы Barbie, Hot Wheels, UNO, Fisher-Price, American Girl и ещё сотни позиций, которые продают эмоцию в пластике, картоне и цифре.

Теперь к сделке. Mattel открывает ворота OpenAI: GPT-технологии лягут в новые игрушки, мобильные миры и кастомные истории внутри каждой куклы и машинки. Первая партия «умных» девайсов выйдет к концу года; весь штат Mattel уже получил ChatGPT Enterprise для идей и автоматизации бэк-офиса. Контроль IP и финальный контент остаётся у Mattel, а OpenAI отвечает за голос, диалог и генерацию.

И что?

Игрушка становится сервисом: ребёнок получает личный сюжет, бренд — бесконечный апсел допов и цифровых аддонов.

Порог входа в AI-плейрум падает; конкуренты или интегрируют LLM за квартал, или пылятся на полке.

Для инвестора интерес в экосистеме вокруг «живых» брендов — подписки, виртуальные площадки, аксессуары с обновляемым контентом.

Следить стоит не за тем, сколько GPT знает сказок, а за тем, как Mattel превратит каждую из них в удлинённый LTV детского восторга.

Так. Без паники и отписок. Просто 30 секунд цифрового детокса. Хороших вам …. дных

Скажи честно: ты когда-нибудь считал, сколько «весит» твой последний селфи? Британский физик Мэлвин Вопсон взвесил не только фотки, а всю информацию во Вселенной и вышел с безумным выводом: гравитация — встроенный алгоритм сжатия, Космос — огромный сервер, а мы — процесс, который этот сервер оптимизирует.

Вопсон не занимался метафизикой. Он разрабатывал жёсткие диски в Seagate, пока не заметил, что данные ведут себя как вещество. Вывел эквивалент «масса-энергия-информация», добавил «второй закон инфодинамики» — информация ищет порядок, а не хаос. Проверил на мутациях SARS-CoV-2: каждая новая версия вируса уменьшает инфо-энтропию, словно апдейт кода для лучшей производительности.

Дальше — ещё круче. В свежем paper физик соединяет идею гравитации как «вычислительной усадьбы» с работами Верлинде: материя сбивается в кучи не ради романтики Ньютоновских скрипок, а ради экономии системных ресурсов симуляции. Каждое падение яблока — маленькая дефрагментация.

Учёный не продаёт красную таблетку — он публикует формулы и просит бить их экспериментами. Ошибка или взлом? Решит проверка. Но если расчёты выдержат — мы объясним тёмную материю и квантовую гравитацию одним махом, попутно прописав термодинамике новую главу.

И что?
Физика выходит на территорию, где гипотеза «мы в симуляции» получает измеряемые параметры: энтропия данных, «масса» информации, поведение вирусов.

Любая технология хранения/передачи данных неожиданно становится лабораторией по изучению устройства мироздания.

Самый тривиальный эксперимент (измерить изменение энтропии мутаций) вдруг оказывается ключом к фундаментальной загадке.

Если Вселенная — код, то нащупать баг-репорт реально можно. Главное — чтобы админы большой машины не заметили, что мы уже смотрим в логи.


Думали оставлю без поста вас сегодня? По мотивам этой статьи.

Представь вечернюю лабораторию в MIT. Аспирант выключает монитор, уходит домой, а LLM остаётся. Ночью модель сама пишет себе новые задания, сочиняет пояснения, запускает тренировку, проверяет результат и выбирает, какой вариант тянет её дальше. К утру производительность на задачах растёт так, будто над ней трудились ещё десять инженеров.

Так работает SEAL — схема «самообучения через само-редактирование». Модель формулирует запрос «чему мне не хватает», генерирует фейковый датасет, меняет веса и сразу тестирует результат. За полезную правку получает награду, за лишнюю — штраф. На энциклопедических вопросах собственные «конспекты» оказались полезнее материалов GPT-4.1. А в головоломках прирост драматический: от нуля до 72,5 % точности за несколько итераций блуждания.

И что?

Такая автодидактика сокращает путь от гипотезы до улучшенной модели до одной ночной сессии — без человека в цикле. Значит, в Production появятся ИИ, которые сами закрывают слабые места, генерируя новый опыт по требованию. Для рынка это вызов: нужны стандарты аудита «само-обучения», новые метрики доверия и стоп-краны на случай, если ночное творчество свернёт не туда. А для продуктов — возможность ускорять эволюцию функций темпом непрерывной сборки.