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.

Представь: камера в складе смотрит на ящик, бутылку, кошку и сразу понимает — зверь, стекло, груз.

Китайские учёные выяснили, что так «думает» уже и нейросеть.

Ей показали 1 854 повседневных объекта, упакованных в 4,7 млн тестов «кто лишний»: три картинки на экране, модель должна выкинуть ту, что концептуально чужая. После каждой итерации исследователи снимали вектор скрытого слоя. Получилось гигантское облако точек, которое само собой разбилось на 66 плотных кластеров: тут сидят все животные, рядом — овощи и фрукты, отдельно — инструменты, ещё дальше — транспорт, мебель, одежда…

Дальше сравнили с человеком. Те же 1 854 картинки показали добровольцам в fMRI. Снимки височной коры показали идентичную географию: участок, который вспыхивал на коте, молчал на гаечном ключе и дрели; зона, реагирующая на «еда», загоралась на банане и огурце, но игнорировала автобус. Корреляция активаций и машинных кластеров оказалась настолько высокой, что учёные заключили: модель не запомнила пиксели, а вывела собственные базовые понятия — почти в том же формате, что и мозг.

Живые кейсы

• Маркетплейс — новая карточка сама попадает в нужную рубрику, рекомендации сразу точны.
• Умный склад — робот видит, что баночка хрупкая, и берёт аккуратно без допришкольной разметки.
• Агродрон — отличает сорняк от кукурузы по смыслу, экономит химию.
• Медскан — на МРТ модель выделяет «опухоль» как отдельный класс, ускоряет первичный отсев.
• Сетевой SOC — трафик метится «нормальный / инструмент атаки» до появления сигнатур.

И что?

ИИ переходит от запоминания пикселей к собственному алфавиту понятий. Бизнес экономит на ручной разметке и получает объяснимые решения, а разработчики могут «крутить ручку» нужной категории — под медицину, финансы, склад. Следующая ниша для стартапов: сервисы, которые визуализируют эти внутренние карты, проверяют их на безопасность и тонко подстраивают под задачу клиента.

Лондон. Два шестых класса через дорогу.

В первом — частная школа: учителька открывает ChatGPT, просит «придумай квест по средневековью», и через минуту весь класс гоняет по коридору с QR-загадками. Половина детей уже держит генераторы картинок на айпадах; они строят замок для проекта по математике.

Во втором — обычная государственная школа: тот же урок, но учитель рисует схему замка мелом. Только каждый шестой ученик пробовал ИИ; остальным — никто не показал. А один мальчик вообще отказался от нейросетей, потому что прочитал, сколько воды “пьют” дата-центры.

Так и выходит по свежему опросу Turing Institute: 52 % в «привате» (используют ИИ регулярно). против 18 % в «паблике». Учителя элитных школ генерируют планы уроков, презентации и домашку; в государственных о таком слышали, но времени и устройств не хватает. Плюс неожиданный стоп-кран — экология. Часть ребят бросает чат-боты, едва услышит про литры охлаждающей воды.

И что?

Рынок. Разрыв в доступе к ИИ = новая линия сегментации. Платформы, которые упростят вход госшколам (дешёвый офлайн-режим, субсидия, «зелёный» отчёт), сразу выходят на массы и PR-позитив.
Где деньги? Контент-подписка «ИИ-навыки» для классов превращается в SaaS с гарантированным LTV — учебный год длинный, апселов море: проекты, квесты, языки, арт. Но это будет не долго.
HR-будущее. Те, кто рос с генераторами, уберут рутину одним промтом и перейдут к задаче класса выше. Остальные будут доучиваться в корпорации — за счёт компании, раздувая бюджет L&D.
Инвестору. Смотрите на стартапы, которые вместо «красочной платформы» дают методику: черновик руками → проверка ИИ → разбор ошибок. Там формируется привычка думать, а не копипастить.

ИИ разгоняет фантазию в секунду, но мозг учится по старой схеме — прожигать дорожки повторением, ошибкой, ещё раз повторением. Если ребёнок сразу зовёт нейросеть, мышца памяти простаивает. Мы стоим на развилке: либо найдём баланс «ручная прокладка + ИИ-ускоритель», либо попадём в сценарий «Идиократии», где все ответы приходят моментально — и никто не способен их проверить.

Как выглядит топ-продаж в Китае?

Байду запустил собственную «домашнюю телемагазину» — Baidu Live, где бренды продают всё от смартфонов до лапши прямо в эфире. Главная звезда площадки — Ло Юнхао: бывший основатель смартфонного бренда Smartisan, а теперь король китайского лайв-commerce. Его майский эфир с реальной камерой собрал 5,6 млн долларов.

На этой неделе Ло вышел снова, но в кадре был цифровой двойник. Даже два: аватар-«Ло» и диги-соведущий. Показали 133 товара, чат отвечал в реальном времени, тексты на лету писал ERNIE.

Итог — 7 млн долларов за 6 часов, причём рекорд живого Ло «сломали» за 26 минут. Эфир посмотрели 13 млн человек, большинство не заметили подмены.

В китайском e-commerce уже трудятся 100 000 «цифро-ведущих»: студия экономит до 80 % бюджета, конверсия в покупку растёт на 60 %+.

И что?

Шоумены превращаются в код. Виртуальный продавец выдерживает 24/7 и тестит ценники быстрее, чем живой успеет глотнуть воды.

Маркетплейсам выгоден клон: нет гонораров, нет рисков репутации, но остаётся харизма бренда.

Офлайн-ритейлеры получают шанс выйти в эфир без инвестиций в «лицо». Достаточно трёх минут на скан — и у вас персональный ведущий.

Инвестору интересно всё, что делает аватары «под ключ»: один скрипт-здорово, десять тысяч — уже новая медиа-сеть.

Есть новости, от которых мне немного не по себе. Это одна из них.

АвтоВАЗ показал Lada Azimut — «русский» кроссовер с голосовой парковкой. Смотрим под капот — и попадаем в Шэньчжэнь:

— Кузов — штампы от Chery Tiggo 7, просто перекрасили в корпоративный «Завтра».
— Движок — китайский Acteco H4 (те же блоки, что ставят Tiggo), 1,6 и 1,8 литра.
— Коробка — Punch CVT из Нанкина.
— Мозги — головное устройство Hangsheng + «Аврора автомобильная» (форк Android с патчами «Ростелекома»).
— Сенсоры, камеры — Hesai и BYD, коробки открываешь — внутри иероглифы.

Главный «ИИ-вау» — GigaChat от Сбера: говоришь «Сбер, припаркуй», и китайский парктроник делает своё обычное дело, только громче. Навигатор offline на 2ГИС, сим-профиль «Сбермобайла», чтобы онлайн «когда-нибудь случился».

И что?

Локализация уровня «поменяй шильдик» даёт цену ниже импортного аналога, но маржа уходит в Китай.

ГигаChat-магия — это просто голосовой триггер, ни машинного зрения, ни автопилота. Маркетологи зовут «AI», разработчики шепчут «ошибка 502, попробуйте ещё раз».

— Если хотите занести ИИ в авто — ищите стартапы, которые действительно читают камеру и крутят рулём, а не громко озвучивают штатные датчики.

Azimut — хороший символ: китайское железо, российский бренд, политический форум. Патриотично, дёшево, голосом.

Только искусственный интеллект здесь — уровень «Сбере, включи радио», дальше — ровный звук CVT из Поднебесной.

Прошу прощения!