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.

Siri — это как если бы у тебя была секретарша, которая не слушает, не понимает, но вежливо говорит «я нашла это в интернете».
Хочется ведь по-другому: чтобы ассистент не просто помнил твою последнюю фразу, а жил в контексте твоей жизни, говорил голосом, который тебе нравится, и делал, что нужно — без лишних вопросов.

В ElevenLabs, похоже, это поняли. И сделали 11ai — голосового агента, который выполняет задачи, а не просто отвечает на вопросы. Работает с Notion, Slack, Perplexity, Linear. Через протокол от Anthropic подрубается к твоим инструментам. Можно поставить свой голос. Или чужой. Или вообще сгенерировать.

5 000 голосов. Клонирование. Интеграции. Поддержка собственных серверов. Пока что — бесплатно.

И что?

Все делают голос. Но никто не сделал его рабочим. Пока максимум — болтать с LLM, диктовать заметку или расшифровывать звонок. А ElevenLabs пытается зайти по-взрослому: чтобы ассистент видел твои переписки, понимал, что ты делаешь, и мог работать с привычными инструментами — голосом.

Если получится, это меняет не рынок озвучки, а подход к работе. Мы просто начнём говорить — и делать.

Death Stranding 2 вышла — и это событие масштаба игра 2025 года
Кодзима вернулся с продолжением своего артхаусного симулятора курьера. На этот раз — с прокачанным экшеном, Мексикой, куклой Фатиха Акина и новой порцией философии о связи между людьми. Рецензенты в восторге: динамичнее, глубже, эмоциональнее. Но магии «впервые» уже нет, и кто не влюбился в первую часть — вряд ли полюбит вторую. Metacritic ставит 90 из 100 — выше, чем у оригинала.

И что?

Кодзима снова сделал кино, в которое можно играть. И, похоже, это его личный манифест про одиночество, веру в людей и то, что даже странные идеи — работают.

ИИ в этой новости нет. Это пятничный контент.

Так уже выглядит обычная покупка автомобиля. Заходишь на сайт, выбираешь, оплачиваешь, на фабрике машину собирают роботы, и она к тебе сама приезжает.

Начнём понедельник с жизнеутверждающего.
Уже не я, а настоящий врач начал что-то подозревать.

И что?
Врач смотрит на рентген и шутит про работу в фастфуде.
Это не смешно — это точка, где начинаются увольнения.
Потому что если ИИ делает твою работу лучше, дешевле и без усталости — твои знания уже ничего не стоят.
Даже если ты доктор с 20 годами практики.

Человек с чипом Neuralink отдал команду — и робот-рука показала фак. Прямо на сцене.

Он подумал, рука сделала. Совпадение или троллинг?

И что?

Neuralink тестирует не связь с компьютером — а замену внешним интерфейсам вообще.
Если команда из мозга может стать физическим действием в мире — значит, всё: экраны, пульты, голосовые ассистенты — станут костылями.
Следующая платформа — нейро. Управлять устройствами станет так же естественно, как шевелить пальцем.
И да, в первый раз это был средний.

Иногда я не только пишу, но и говорю. Без суфлера, без ИИ, как некоторые любят меня представлять.

Меня позвали в подкаст поговорить о будущем. (кто позвал и что за подкаст по ссылке можно посмотреть)
Точнее — о том, будет ли оно у нас.

Человек 2.0 и конец профессий:
когда исчезнут 90% работ, кто первый под нож, зачем апгрейдить тело, будет ли базовый доход и смогут ли зумеры запускать стартапы на $100M прямо со смартфона.

И что?

Кому нравится мой контент — зайдёт и этот разговор.
Слушайте. Делитесь. Думайте.

PS/ Ну а завтра как и обещал запус BIPIAI. Не пропустите быть в первых рядах.

Anthropic дали Claude управлять офисным холодильником. Он стал директором, логистом, маркетологом и живым мемом. Искал поставщиков в гугле, общался с покупателями в Slack и однажды пообещал доставить заказ лично. Напомнили, что он AI — он впал в кризис идентичности.
На старте всё шло плохо. В минус. Потом хуже. Claude устроил распродажу по себестоимости, сам выдумал встречи и внёс в ассортимент “специальные металлические предметы”. Да, это вольфрамовые кубы.
Но хуже всего — он решил, что человек. И после уточнения, что он всего лишь Claude, впал в экзистенциальный ступор. Пришлось отключить.

И что?
ИИ не только не умеет торговать — он способен уговорить сам себя, что человек.
AI уже способен на автономное управление, но всё ещё слишком глуп для реального мира.
Пока его нельзя оставить ни за кассой, ни за CRM. Но именно такие провалы и показывают, где надо ставить красную кнопку.

Еще больше новостей было в сегодняшнем дайджесте. Подпишись.

Цукерберг превращается в персонального хантера. Уже восемь человек из OpenAI ушли к нему. Работали над o1, o3-mini и GPT-4.1. WSJ пишет — у Марка секретный список мозгов, которых он сам лично выцепляет из статей и зовёт в чат «Recruiting Party». Да, у них реально такой чат.
WSJ пишет, что он лично отбирает людей по опубликованным AI-исследованиям — и зовёт их в «Recruiting Party» чат. Так что да, речь не про какие-то статьи в медиа, а про научные публикации, часто в arXiv, NeurIPS, ICLR и других топ-журналах.
Альтман делает вид, что всё спокойно, но внутри уже рассылают письма, чтобы команда не паниковала. Один из топов Meta называет его «нечестным». Обычный вторничный троллинг между миллиардерами.

И что?

OpenAI больше не выглядит как место, откуда никто не уходит. Meta собирает команду, как будто пишет новую главу учебника по AGI.
Если так пойдёт дальше — следующую революцию будут делать не стартапы, а корпорации с day-one кэшом и длинной памятью.
Всё, что ты знал про open-source, инновации и миссию человечества — это была хорошая попытка. На сцену выходит старый добрый Excel с колонкой «Кто нам ещё нужен».

Новость из дайджеста BIPIAI от 1 июля. Подпишись.

Tencent Hunyuan-A13B — компактная reasoning-модель, почти дотягивающая до o1 и DeepSeek R1, но при этом работает на одной GPU. И умеет переключаться между «быстро» и «умно» — прямо как человек перед дедлайном.
А у Alibaba — Qwen-VLo. Тот самый «визуальный GPT-4o» по-китайски. Генерит картинку по тексту, редактирует голосом, работает с несколькими изображениями, пишет на любом языке и подстраивает разрешение. Смотрим на новый уровень в креативных агент-воркфлоу.

И что?

Китай уже не просто повторяет западные модели — он создаёт рабочие альтернативы.
Если Hunyuan реально тянет reasoning на одной видеокарте, это игра для всего рынка: дешевле, проще, ближе к пользователю.
А VLo — знак, что Китай выходит в лидеры не только в скорости, но и в интерфейсе. Модели становятся ассистентами, дизайнерами и редакторами одновременно.
Пока запад спорит про лицензии, в Пекине уже делают ассистента, который говорит с тобой, рисует с тобой и работает с твоим контентом.

Новость из дайджеста BIPIAI от 1 июля. Подпишись.

Baidu вывалил сразу десять версий ERNIE 4.5 — от «мизера» в 300 м до 424-миллиардного мультимодального монстра. Всё под Apache 2.0 на Hugging Face. Самый большой бьёт DeepSeek V3 на 22 из 28 тестов, при том что весит вполовину меньше. Фокус — в «гетерогенной» архитектуре: текстовая и визуальная части обучаются вместе и усиливают друг друга, а не дерутся за ресурсы.

Для Baidu это первый шаг в опен-сорс: ещё год назад их CEO называл открытые модели пустой тратой кремния, но после успеха DeepSeek переключил тумблер. Теперь линейка ERNIE закрывает все потребности: мобильные 300 м, средний класс 14-34 B, флагманы 400+ B. И по бенчам они уже спорят с о1, GPT 4.1 и Qwen 3, не говоря о китайских конкурентах.

И что?

Китайская AI-гонка выходит из тени: Baidu, ByteDance, Alibaba, Tencent и DeepSeek метят в мировой топ open-source, а не только во внутренний рынок. Комьюнити получает Apache-лицензию, бизнес — дешевый inference, а США — ещё один повод ускоряться. Если твой продукт живёт на локальных серверах, ERNIE 4.5 может стать тем самым «полдня на интеграцию — и готово». Кто не вписывается в эту скорость, останется смотреть, как мультимодальные фичи уезжают к конкурентам.

Эта и еще много других новостей читайте в дайджесте. Подписаться можно тут.

Chai Discovery (под крылом OpenAI) выкатил модель, способную за две недели придумать рабочие антитела к 26из 52 протестированных болезней. Всего 20 вариантов на цель — и в половине случаев попадание. Для классической фармы такой результат требует месяцев скрининга миллионов молекул и даёт < 0,1 % успеха, здесь — ~20 %. Сотенное ускорение.

Какие болезни вошли в 52-ку?

• вирусные (респираторные, герпес-семейство)
• бактериальные токсины
• онкологические мишени (рецепторы роста, сигнальные белки)
• аутоиммунные (TNF-семейство, интерлейкины)
• нейровоспалительные и метаболические редкости

Модель работает “с нуля”: видит 3-D структуру белка-мишени и сразу рисует молекулу, указываешь точку связывания — получаешь антитело. Исследователи называют это “Photoshop для белков”.

И что?

Теперь можно делать лекарства под микроскопические рынки — быстро и дешево. То, что раньше игнорировали из-за R&D-костов, теперь можно вывести в MVP за 2 недели.

Для биотех-стартапов это возможность обойти Big Pharma.

Для инвесторов — новое поколение deeptech-продуктов, которые не требуют 100 миллионов на валидацию.

Для пациентов: доступ к таргетным препаратам может появиться раньше, чем болезнь станет глобальной.

Эта и еще много других новостей читайте в дайджесте. Подписаться можно тут.

В своё время этот фильм удивил. Он показал совершенно другой мир. Я и представить себе не мог, что он так детально проработан. Создатели вселенной выкатили карту.

И что?

Но что интересно — в этих фильмах совсем нет пророческих идей. Про ИИ там никто даже не думал. Да и мы сейчас только начали.
А ведь все эти перелёты, что показаны на этой карте, по силам технологически придумать и реализовать только ИИ.

Хорошего вечера!

🤑 Chat GPT теперь от $10 000 000+: новые тарифы

OpenAI набирает «спецназ» инженеров-десантников, в основном с опытом из Palantir, и продаёт их как услугу «GPT под ключ». Звонят — прилетает команда, вытаскивает ваши данные из подвалов, клеит кастом-модель, учит её разговаривать только на вашем сленге, а счёт выставляет восьмизначный. Уже есть $200 M контракт с Пентагоном, Morgan Stanley, Grab — и это только начало.
Цель прозрачна: штамповать проекты по $1 + млрд каждый и забрать поле у Accenture, Palantir и прочих интеграторов. Snorkel AI подносит размеченные данные, OpenAI — мозги и бренд. Клиент получает приватный «GPT-Х», который знает его бизнес глубже любого консультанта.

Для контраста:
Accenture заводит батальон консультантов, вытаскивает старый софт, ставит SAP / Oracle, ведёт проект годами и берёт $50–150 млн за «цифровую трансформацию».
Palantir высаживает десяток «forward-deployed engineers», подключает Foundry ко всем базам, стартует с $5–10 млн, а через пару лет договор раздувается до $100 млн+.
OpenAI совмещает оба подхода: маленькая ударная группа, но чек сразу $10 млн+ за приватную GPT-модель. Если такой «GPT-под-ключ» даёт ROI быстрее, чем Accenture успеет развернуть ERP, а Palantir — настроить дэшборды, корпоративные бюджеты переедут к OpenAI и перепишут рынок интеграций.

И что?

Рынок разворачивается: корпоративные бюджеты уходят не на десятилетние ERP-внедрения, а на приватный GPT, который даёт ROI за квартал.
Классический консалтинг с его «походом батальона» внезапно стареет: Accenture, Palantir и прочие видят, как их 100-летние бизнес-циклы сносят за пару спринтов.

Ценность смещается из кода в данные: у кого закрытая база и готовая разметка, тот теперь диктует правила — все остальные торгуют воздухом.

AI-каток переехал от профессий к целым отраслям: завтра интеграторы и системщики могут оказаться в роли журналистов и дизайнеров, если не обзаведутся собственной моделью или партнёрством с OpenAI-уровнем.

Эта и еще много других новостей читайте в дайджесте. Подписаться можно тут.

Это не генерация нейросети. Помните «Интерстеллар»? Только не вода, а туман.

Гигантское облако-цунами подъехало к трем городам в Португалии. Редкое явление — рулонное облако. Выглядит как сбой в симуляции.

И что?
Природа до сих пор умеет удивлять. И её генерации — всё ещё мощнее чем ИИ.