Midjourney выкатил свой первый видео-модуль — V1.
Не «первый в мире», а первый лично у MJ. 5-секундный ролик из любой картинки, авто-анимация или промтом задаёшь «камера облетает, дым тянется». Можно растянуть до 20 сек.

Цена: одно задание = четыре клипа ≈ $0.40 (×8 к стоимости картинки) — ориентир на ~25 раз дешевле Veo 3-беты.
Формат: I2V, без аудио, фирменный «MJ-вайб» остаётся; берёт и сторонние изображения.
Цель CEO компании: кирпич к будущему «холодеку» — сперва картинки, теперь короткое видео, дальше 3-D и живой мир.


И что?

Маркетинг / E-com – тизер товара за доллар вместо motion-дизайнера. Сторонний пак-арт теперь «оживает» за минуту без Blender.

Студии – дешёвая раскадровка: прогнал концепт-арт → увидел движение → утвердил с продюсером.

Инвесторы – деньги смещаются к сервисам «картинка → ролик под ключ»: плагины для Shopify, Canva-подобные редакторы, marketplace «анимируй лого за $1».

Рынок – Veo 3 и Sora остаются text2video-тяжеловесами; MJ забирает нишу “быстро оживить арт” по цене чашки кофе.

Коротко: Midjourney переносит свой культ-стиль из статики в движение и делает это настолько дёшево, что тесты контента можно ставить целыми пачками.

36 Starship. Не взлетел. Стартапы так же кстати. Вроде все просчитал, вроде идея огонь 🔥. Он то тебя и сжигает. Выгорание называется.
Илону желаем удачи с 37, но Марс стал сильнее дальше.

Я уже писал, как ИИ лезет в классные комнаты, а на китайском гаокао его на всякий случай вырубили. До сих пор не было прямых данных, что делает нейросеть с мозгом. MIT наконец померил — короткий вывод: без усилий мы реально тупеем.

История эксперимента. Студентов поделили на три группы. Первая решала тексты и задачи «как есть». Вторая могла гуглить. Третья пользовалась чат-ботом. Пока они читали и отвечали, томограф снимал работу коры. Потом всем давали новое задание и просили пересказать материал.

Что увидели. У «ручной» группы мозг горел ярче всех. У тех, кто искал в интернете, активность упала примерно на треть. У пользователей ИИ — самое тихое свечение, почти -50 % связей. Запоминание просело на 83 %: текст пересказать толком не смогли, а на свежую задачу переключались медленнее остальных.

И что?

 Работа: когда процесс начинается с prompt’а, память и понимание цепочки рассуждений садятся. Компании получают ответ, но не получают экспертизу.

 Бизнес-процесс: оптимальная схема — черновик мозгом, проверка через модель. Иначе сотрудники превращаются в операторов копипаста.

 Инвестиции: растёт ниша когнитивных «фитнес-сервисов» — инструменты тренировки памяти и проверки real-understanding, а также safety-слои против «галлюцинаций» бота.

 Быт: правило проще некуда — сначала думаем сами, потом зовём ИИ.

Быстрые как ИИ новости за 17 июня

Moonshot AI ─ китайский единорог, автор Kimi Chat ─ выложил в open-source Kimi-Dev-72B, 72-млрд кодовую модель, на бенчмарках обгоняющую DeepSeek R1/V3 и Devstral.

И что?

• Команда ставит модель локально, генерирует патчи и прогоняет их через свои CI-тесты — миграция легаси-кода сокращается с дней до часов.
• Сервисам анализа и security-скана кода открывается новый рынок: генерация стала бесплатной, гарантия качества остаётся платной.

⸻

OpenAI встроил поддерж­ку Model Context Protocol (открытый стандарт Anthropic для обмена данными между агентами) прямо в ChatGPT.

И что?

Разработчик подключает CRM или BI-систему к GPT одним вызовом без кастом-плагинов.
Кейс: банк разворачивает внутренний knowledge-бот, не трогая прод-инфру.
Появится рынок шлюзов с журналами доступа и логированием — новая подписка для корпоративных пользователей.

⸻

TikTok расширил рекламный пакет Symphony AI: image-to-video, text-to-video и AI-аватары доступны прямо в Ads Manager.

И что?

• Маркетолог снимает товар на смартфон, за минуту получает ролик и запускает A/B-кампанию.
• Агентства сдвигают бизнес с продакшна на оптимизацию промтов и аналитику конверсии.

⸻

Reddit добавил Insights и Conversation Summary — реальное-время аналитика и авто-выжимки обсуждений для брендов.

И что?

• SMM-команда замечает всплеск негатива и сразу реагирует без сторонних «соц-радаров».
• Стартапам мониторинга придётся углубляться в тон-анализ или подключать экзотические площадки.

⸻

Google намерен расторгнуть контракт со Scale AI после инвестиций стартапа со стороны Meta; Microsoft, xAI и OpenAI тоже ищут альтернативу.

И что?

Тендеры на разметку данных перезапускаются: открывается окно для новых игроков и автоматизированных пайплайнов.
Кейс: нишевой data-ops-стартап берёт заказ на 10 млн изображений, пока гиганты пересобирают портфели подрядчиков.
⸻

Google DeepMind и креатив-студия Primordial Soup показали на Tribeca короткометражку «ANCESTRA»: живое кино + сцены, сгенерированные моделью Veo.

И что?

Продюсер экономит на VFX-фабрике: Veo дорисовывает кадр без новой съёмочной смены.
Инфраструктура лицензирования AI-видео (трек прав, маркетплейсы сцен) становится критически важной для индустрии.

БОНУС

Геоффри Хинтон («крёстный отец ИИ») уточнил, какие профессии первыми попадут под волну автоматизации: call-центры, ввод данных, базовая бухгалтерия, техподдержка — всё, где «мышь-клавиатура + текст». Работы же, где нужно руками что-то схватить, повернуть, поднять (курьеры-склад, стройка, медсёстры) — требуют роботики и датчиков, а значит, уходят на вторую линию риска.

И что?

Бизнес: бэк-офис дешевле апгрейдить LLM-асистентом, чем держать штат. Пора строить план рескилла: операторы учатся писать промты, бухгалтеры — проверять вывод бота, а не перебивать цифры.

Инвестор: короткие деньги — в сервисах, которые заменяют «ручной текст» (расшифровки, базовые договоры, техподдержку). Долгие — в робототехнике «руки+зрение», там технический барьер выше, но и защита от конкурентов крепче.

Жизнь: если работа — в основном клавиатура и копи-паста, учимся управлять ИИ-инструментами сейчас; если физический труд, время наблюдать, какие задачи первыми дотянутся манипуляторы.

Две НКО — Midas Project и Tech Oversight Project — запустили “OpenAI Files”: единый архив показаний, контрактов и схем, описывающих, как устроена и кем управляется OpenAI. В досье четыре блока:
• Restructuring (хронология увольнений-возвращений, ноябрьский переворот с Алтманом)
• CEO Integrity (споры о честности переговоров)
• Transparency & Safety (куда исчезают safety-команды, почему релизы ускоряют)
• Conflicts of Interest (пересечения топ-менеджеров с фондами Microsoft, Thrive, Khosla и др.)
Плюс карта корпоративной цепочки «некоммерческая матрёшка ➜ PBC ➜ cap-table с ROI-лимитом» и «Vision for Change» — список, как привести компанию к «исключительно высоким стандартам».

И что?

Бизнес: готовый чек-лист due diligence перед тем, как везти данные в ChatGPT Enterprise.
Инвесторы: если регуляторы подхватят досье, OpenAI придётся раскрывать метрики и процессы; governance-риски станут обязательной строкой в term-sheet.
Рынок: чем громче вопрос прозрачности OpenAI, тем выше спрос на независимые open-weight-модели и облака без привязки к Big Tech.
Пользователи: вместо слухов теперь есть архив с источником; можно проверить, кто держит ключи от ближайшей версии AGI.

Если вы считаете, что виральные демо — это просто хайп, посмотрите на этот ролик.
Volvo. Настоящий сюжет, настоящие эмоции.
В правом нижнем углу — инструмент, которым это сделано.

Помните видео из Калифорнии, где шустрые ребята выносят магазины с техникой?
Теперь на похожих кадрах — попытка утащить робота-официанта.
Трудно представить, что начнётся, когда таких роботов станет больше.

80 % компаний уже «внедрили» Gen AI, а в отчётах по прибыли — тишина. McKinsey называет это парадоксом Gen AI и говорит:

«Пока вы суёте чат-бота в старый процесс, денег не будет. Деньги начинаются там, где процесс переписывают вокруг агента».

Что нашли консалтеры

Корпорации гоняют GPT в качестве универсального шпателя: резюме, письма, заметки. Улучшение заметить сложно → CFO видит «0» в строке ROI.

Настоящий прирост получается, когда агенту дают роль, а не костыль: он сам инициирует шаги, зовёт людей, двигает сделку до конца.

Для этого нужно не «приклеить AI к SAP», а перерисовать маршрут: кто отвечает, какие триггеры, какая автономия.

Проблема не в модели, а в людях: топ-менеджеры держат безопасную «фазу экспериментов» и боятся ломать отлаженную цепочку.

И что?

Бизнесу. Если копилот просто сокращает время набора текста, вы экономите минуты, а не проценты выручки. Перерисуйте хотя бы один ключевой процесс (продажи, закупки, поддержка) так, чтобы инициатором был агент.

Инвесторам. Смотрите на стартапы, которые продают «процесс-под-ключ» вместо «модели-как-API». Там смена провайдера сложнее, маржинальность выше.

Практикам. Прежде чем просить ещё один бюджет на LLM, ответьте: что именно агент делает сам, без человека? Если ответа нет — цифры в P&L тоже не появятся.

Примерно три недели назад меня пригласил мой хороший знакомый Роман Байер — провести прямой эфир с его подписчиками и ответить на главный вопрос: как пережить кризис 2025 года.

Не все обо мне знают, но я прошёл все кризисы с 98-го — без потерь, и мне есть что рассказать. Получилось эпично. Один из подписчиков Романа сделал бомбическое саммари состоящее из прямых цитат. Я публикую его без изменений в разделе "И что?' Это можно назвать манифестом Грина.

Приятного просмотра — и, пожалуйста, поделитесь ссылкой с друзьями и знакомыми.

И что? (в тексте содержатся споллеры. рекомендую почитать после просмотра)

Сожрать конкурента - одна из целей предпринимателя. Хищное, животное желание бороться и добывать. Если такого нет - стоит задуматься, на том ли ты месте.
Иначе говоря: место для хищников. Корова не будет есть тигра, хоть и может насадить его на рога при необходимости.

Яхты и самолеты - не цель, а следствие, а так же соразмерность: как для обывателя покупка в пятерочке

Не бывает заметных ниш/людей, которые не сожрали кого-то или кого не хочет кто-то сожрать и там тоже не будет стабильности, обстановка будет все время меняться

Чем больше у тебя денег - тем больше у тебя сопротивление. Если ты их заработал, то ты не сможешь их «положить горой» - это позоже «положить на депозит». Психотипы не сходятся))

Когда ты впервые по-настоящему заработал - ты захочешь еще, не сможешь положить на счет и просто продолжить жить дальше
Обратный пример: явление в виде лотереи: люди кладут в банк и продолжают ходить на работу - для них ничего не изменилось, кроме 150млн $ на счету

Открывают компании, чаще, чтобы показать свое эго / доказать кому-то / чему-то или занять нишу / откусить кусок конкурента

Предпринимательство:
Если хочешь и можешь находиться в стрессе, при этом улыбаться, когда тебе может прилететь по голове

Не предпринимательство:
Если ты несчастен от этого и находишься в выгорании / качелях (из «хуже» в «стало еще хуже»)

—> Кризис:
Квартиры и машины - это пассив. Есть налог на это + страховка и др расходы.
Покупайте золото, если хотите сохранить бабки☠️

Держи ликвидность и разную (не ценные бумаги и не рынки, крипта валотильна)

На 25г:
Резать инвест программы, никогда не работать в кризисные моменты : нужна чистая и светлая голова.

Вынимать все нахрен, впрыгивать в новый бизнес в надскоке (через 4-5 мес все начнут банкротиться в кризис = окт-дек 25г)

Не будут кредитов, не будет гос программ, возможно будут заморожены депозиты - у людей нет денег —> взлетит тот, у кого будут деньги/ресурсы (аудитория в том числе)

Сбивают с ног эти люди, которые показывают про «успешный успех»

Можно делать настоящие деньги и жить очень скрытную и не общественную жизнь

Метью Грин

«Продать стартап за $80 млн — уже вчерашний день. Это уже не так дорого. Что???

Сегодня выяснилось: Facebook (Meta) предлагает инженеру $100 млн — просто за подпись под контрактом.
Это как в футболе, только деньги получает не клуб, а сам “игрок”.»

Люди бегут из найма, жалуясь, что «копейки платят», смотрят TikTok, мечтают о бизнес-джетах… Похоже, они просто работали не в той конторе.

Вот они слухи силиконовой долины про бешенные бабки и покупки.

- Apple кулуарно обсуждала покупку Perplexity: нужен свой AI-поиск, если контракт с Google вдруг утонет.
- Meta ещё до инвестиции $14,3 млрд в Scale AI успела прицелиться сразу в три цели: ту же Perplexity, SSI Ильи Сутскевера и Thinking Machines Миры Мурати.
- Теперь Зук зовёт в «суперинтеллект-дивизию» Нэта Фридмана и Дэниэла Гросса (со-основателя SSI).
- Сэм Олтман публично заявляет: Meta предлагала его людям до $100 млн подъёмных — никто не ушёл, но ценник прозвучал.

И что?

Хантят мозги, не продукты. Перехватил Perplexity — получил не только поисковик, а готовый R&D-батальон.
Meta собирает внешний конвейер: данные (Scale AI) + инфраструктура + «звёзды» → быстрый апгрейд всего стека.
Apple в цейтноте: без Siri-2 приходится искать готовый AI-поиск, иначе iPhone останется без мгновенного ответа.
Оценка стартапов теперь считается в головах: сколько PhD и бывших OpenAI/DeepMind можно забрать одним чеком.

Если у вас в команде сидит хотя бы один такой бейдж — берегите. Следующий звонок может быть как маленький раунд A, но адресован всего лишь одному человеку.

Если хотите во всем этом разбираться и пропустили анонс. Запрыгивайте на мой новый проект bipiai.com.

Тридцать лет Office сидит на троне.
Open Office сгнил в архиве, Google Docs так и не дожал, iWork выжил только на презентациях.
И вот к той же двери подходит OpenAI — с ломом и GPT внутри.

Как выяснило The Information, на закрытой демонстрации OpenAI показала прототип «ChatGPT Docs» — внутренний офисный пакет с живым соавторством и командным чатом, готовящийся к запуску в корпоративной подписке.

Что уже лежит в тестовой сборке ChatGPT

Док-редактор как в Google Docs — курсоры коллег бегают в ре-тайме.

Multi-user chat прямо сбоку: команда обсуждает текст, не вылезая из окна GPT.

Запись + расшифровка встреч в один клик.

Projects научились глотать любые файлы и тянуть данные из Teams, Drive, DropBox.

Бизнес-подписки в 2024 принесли $600 М. План OpenAI — $15 B к 2030-му, и драйвер тут как раз корпоративный «офис-на-стероидах».


И что?

Microsoft получает бумеранг. Вместо «копилота внутри Word» назревает Word внутри ChatGPT. Переговоры школят, партнёрство скрипит.

«Steamroll» выходит на новый уровень. Altman грозился переехать AI-стартапы, а теперь кладёт рельсы через весь рынок офисного софта.

Корп-реалия. Если GPT станет центром документов, тасков и файлов, все «узкоспециализированные» SaaS-надстройки рискуют исчезнуть до Series B.

Окно возможностей. Пока OpenAI пилит базу, можно успеть забрать ниши — юр-шаблоны, фарм-регуляторку, технические спецификации — и вырасти на их боли быстрее, чем приедет основной каток.

Представьте: одна-единственная буква в четырёхмиллиардном тексте вашего генома решает, будет ли тело строить жизнь — или строить опухоль.

Чтобы просто прочитать этот текст, публичный консорциум под руководством генетика Фрэнсиса Коллинза и частная команда Крейга Вентера сожгли 13 лет и 3 млрд $.
Сегодня DeepMind тратит четыре часа на облачных GPU — и сразу показывает, какую букву нужно переписать, чтобы повернуть судьбу человека.

Что случилось

Google DeepMind выпустила AlphaGenome.
Модель читает фрагменты ДНК до 1 000 000 «букв» (старые инструменты спотыкались на 10 000) и одним проходом предсказывает, какие гены включатся, какие регуляторные тумблеры щёлкнут, а какие участки «замолчат». На выборке пациентов с лейкемией AlphaGenome точно указала мутацию-рубильник, которая активировала онкоген. Обучение заняло четыре часа на открытых базах и потребовало вдвое меньше вычислений, чем предыдущая ДНК-модель DeepMind.

И что?

Учёные получают первичную проверку гипотезы за вечер на ноутбуке, а не за месяцы in vitro.

Био-стартапы могут почти бесплатно отсеивать тысячи идей и тратить деньги только на перспективные мутации, а не на «стрельбу по площадям».

Фарма находит новые лекарственные мишени быстрее: ранние этапы R&D дешевеют, воронка кандидатов расширяется.

Инвесторы смотрят на «AI-first» сервисы геномики: теперь ценность — в доступе к данным и клиническим партнёрам, а не в самом коде модели.

AlphaGenome — не оракул персонального здоровья, но это самый быстрый «металлодетектор» для поиска опасных мутаций: показывает, куда смотреть и на что не тратить лабораторные миллионы. Охота на заболевания официально переезжает с колб на видеокарты.

Командная строка — тот самый «чёрный экран», где годами жили только git pull и npm run.
Google решил его оживить: теперь вместо мигающего курсора вас встречает Gemini CLI — бесплатный агент на базе Gemini 2.5 Pro.


Что случилось

Gemini CLI распространяется под Apache 2.0. Поставил пакет → открыл терминал → задаёшь вопросы прямо там.

Бесплатный ключ от Google AI Studio даёт до 60 запросов в минуту и 1000 в сутки. Это почти вдвое больше среднего дневного расхода разработчиков внутри Google.

Поддерживает Model Context Protocol, GEMINI.md c настройками проекта и набор встроенных действий: поиск Google, чтение/правка файлов, запуск команд, генерация картинок и видео через Imagen/Veo.

Интеграция с Code Assist: тот же Gemini 2.5 Pro, контекст 1 М токенов, топ на WebDev Arena.

При желании можно форкнуть, подключить корпоративный эндпоинт Vertex AI и снять ограничения.

И что?

Разработчику — тысяча бесплатных команд в день закрывает большинство личных и командных задач: ревью кода, генерация скриптов, быстрые тесты.

Компании — открытый код + локальный прокси = контроль над данными; безопасникам больше не нужно блокировать «облачные» чат-окна.

Рынку инструментов — «копайлот-плагины» для терминала рискуют остаться без спроса: Google даёт базовый функционал «из коробки» и щедрый лимит.

Инвесторам — борьба за девелоперскую долю рынка обостряется: Google бесплатно заселяется в workflow, откусывая у платных API OpenAI и Anthropic.

Командная строка стала новым фронтом ИИ-гонки. Тостер и холодильник - приготовились.

Роботы-уборщики были мемом. Пока не появился Loki.

Робот, который моет пол, чистит ванну и даже скрабит унитаз. Сам. Его не надо программировать — просто покажи, где лежат тряпки и средства.

Сделали его в стартапе Loki Robotics — парни из ETH Zurich и Сан-Франциско. Вместо танцующих гуманоидов они выбрали самое сложное — уборку в реальных офисах. И не облажались: уже подписаны пилоты, пошли первые деньги.

Финансируют по подписке. Как охранные системы: ставишь и платишь по месяцам. Оценка? $1,6 млн на pre-seed. Сам робот обойдётся в районе 20–25 тысяч.

И что?

Пока одни ждут робота-домохозяйку с руками, другие экономят 30% бюджета на клининг уже сейчас. Это не концепт — это реальный кейс. Уборка — $350B рынок. Кто первым поставит таких роботов — сэкономит, оптимизирует и пересоберёт свой бэк-офис под новый ИИ-ритм.

Loki — это Roomba 2.0. Только теперь он моет тебе туалет.

Историческая победа: суд официально признал — учить ИИ на купленных книгах можно.

США, федеральный суд. Anthropic оцифровала миллионы бумажных книг и скармливала их Claude. Авторы подали в суд — мол, воруют. Судья посмотрел на это и сказал: это «зрелищно трансформативно» и ничем не отличается от того, как люди учатся писать, читая других.

Речь идёт о легально купленных книгах. И да, нейросети теперь официально разрешили учиться на чужих текстах — если ты заплатил за источник.

Но… за 7 миллионов пиратских копий, которые Anthropic тоже скачала, придётся ответить. Это уже не fair use. Суд признал нарушение. Дело пойдёт в декабре. Потолок штрафа — 150 тысяч долларов за каждую книгу. Считайте.

И что?

Мы вошли в новую эру. Вопрос «является ли обучение ИИ воровством» больше не стоит — если данные получены легально. Это первая большая победа ИИ-лабораторий над бюрократией.

Теперь OpenAI, Google и другие могут открыто строить модели на купленных текстах — и защищаться в суде. Это развязывает руки и ускоряет рынок.

Но границы ещё не установлены. Что значит «учиться», а что — «копировать»? Где проходит черта между вдохновением и нарушением авторского права?

Ответов нет. И пока суды раз за разом сдвигают эту черту, право на обучение стало официальной нормой.