Microsoft выкатил Copilot Mode прямо в Edge. Теперь ИИ‑ассистент встроен в новый таб браузера: ищет по открытым вкладкам, анализирует несколько страниц сразу, работает с голосом и предлагает действия сам.

Пока функция бесплатна на Windows и Mac при ручной активации, но Microsoft намекнул на будущую подписку. В планах — доступ к истории браузера и учётным данным (с разрешения), чтобы Copilot мог, например, бронировать отели или оформлять заказы.

Edge официально вступает в «агентные войны браузеров», где уже есть Perplexity Comet и Dia от TBC.

И что?

Бизнес: браузер становится рабочей платформой, где задачи выполняет ИИ.

Инвесторы: Microsoft усиливает lock‑in в своей экосистеме, открывая новую линию монетизации.

Рынок: конкуренты вынуждены ускоряться — Edge получает серьёзное преимущество.

🚨Нам пи**ец: 9/10 — Windows используется на более миллиарде устройств по данным Microsoft, около 1 млрд активных устройств в 2025 году  ; на десктопах Windows занимает около 70% рынка  . Если Copilot Mode станет предустановленным на новых компьютерах с Windows 11 (которая уже превратилась в главную версию, охватив более половины пользователей Windows — примерно 51% доли среди Windows‑устройств, т.е. порядка 700 млн активных устройств  ), то агентный ИИ фактически окажется на огромной пользовательской базе.

Пользователи склонны предпочесть удобство лень, поэтому готовы игнорировать риски приватности и доступ к истории, паролям и привычкам — это означает глубокое проникновение ИИ в повседневную жизнь.

Tongyi Lab от Alibaba выкатил Wan 2.2 — открытую видеомодель для text‑to‑video и image‑to‑video. Она работает через двух «экспертов»: один строит сцену, второй отвечает за детали. Такой подход даёт качество и при этом сохраняет эффективность.

По тестам Wan 2.2 обошёл Seedance, Hailuo, Kling и даже Sora в рендере текста, управлении камерой, эстетике и детализации. Модель обучили на 66% больше изображений и 83% больше видео, чем Wan 2.1, поэтому она лучше справляется со сложным движением и визуальными эффектами.

Пользователи могут тонко настраивать свет, цвет и углы камеры, добиваясь почти киношного уровня контроля.

И что?

Бизнес: доступ к мощному видео‑ИИ без лицензий и подписок; это сокращает расходы на производство контента.

Инвесторы: Китай усиливает позиции не только в языковых, но и в мультимодальных open‑решениях.

Рынок: возникает параллельная китайская open‑экосистема, которая может стать стандартом для разработчиков.

🚨Нам пи**ец

Google (Veo 3): 5/10 — Wan 2.2 близко по качеству, но пока непонятно, какое железо нужно. Если окажется доступным, Google потеряет эксклюзивность. И звука нет.

Киноиндустрия: 9.5/10 — если раньше был запас 2–3 года, то теперь его может не быть вовсе. Такие релизы, сильно взбодрят американцев, и они сделают ответ как они это любят 10X. С такими темпами фильмы можно будет собирать промптами уже через год, и бюджеты на традиционное производство рухнут.

Китайский стартап Z.ai (ранее Zhipu) представил GLM‑4.5 — открытую модель с 355 млрд параметров. Она объединяет рассуждения, кодинг и агентные задачи, используя гибридное мышление для баланса скорости и сложности.

По независимым тестам, GLM‑4.5 приближается к уровню лидеров вроде o3 и Grok 4, оставаясь при этом полностью open‑source.

В агентных задачах модель показала более 90% успеха в использовании инструментов, обойдя o3, Gemini 2.5 Pro и Grok 4.

Вместе с основной версией компания выпустила облегчённый 4.5‑Air и открыла исходный код фреймворка slime, позволяя другим строить на его базе.

И что?

Бизнес: доступ к мощным моделям без ограничений — альтернатива западным SaaS.

Инвесторы: китайские компании становятся конкурентами топовых игроков, а не догоняющими.

Рынок: OpenAI и Anthropic вынуждены ускорять релизы, чтобы удержать преимущество.

🚨Нам пи**ец : 9/10 — впервые появляется open‑сорс, который почти сравнялся с проприетарными лидерами. Теперь крутой ИИ может работать и на ученых и на террористов.

WIRED сообщает: Meta вышла на сотрудников лаборатории Thinking Machines Лаб Мира Мурати (экс‑CTO OpenAI) с офферами, которые ломают рынок. Цукерберг лично пишет рекрутам в WhatsApp, а затем сам проводит собеседования вместе с топ‑менеджерами.

Пакеты — космос: $200–500 млн на 4 года, первые гарантированные выплаты $50–100 млн за год, а один оффер перевалил за $1 млрд.

CTO Meta Эндрю Босуорт обещает «сделать ИИ массовым» через open source‑модели, чтобы обрушить позиции OpenAI и Anthropic.

Но главный поворот: никто из Thinking Machines не согласился.

По данным WIRED, команда настроена скептически к стратегии и дорожной карте Meta.

Назначение Шэнцзя Чжао главным научным сотрудником выглядело как финальная точка, но попытки Цукерберга показывают, что он не отступает.

И что?

Бизнес: Meta готова платить суммы уровня годового бюджета среднего AI‑стартапа за одного человека. Если сделки не проходят, значит ценность Meta внутри рынка ниже, чем чек на $500 млн.

Инвесторы: такие офферы говорят о ставке Meta в десятки миллиардов. При провале проекта — это риск списаний уровня $5–10 млрд и удар по капитализации.

Люди: борьба за таланты ускоряет разработку моделей, но если лучшие учёные отказываются от $1 млрд, это сигнал — рынок не верит в продукт Meta.

🚨Нам пи..ец

Meta — 8/10. Цукерберг ставит all‑in на суперИИ, раздавая офферы в $200–500M (один — больше $1B), но даже за такие суммы Thinking Machines не соглашаются.

Проблема глубже: за последние 10 лет Meta провалила ключевые ставки. Reality Labs спалил ~$45 млрд на метавселенную без результата. Libra — заглохла, Facebook Phone и Free Basics — флоп. Акции рухнули на 70 % в 2022, пришлось уволить 11 000 сотрудников. А теперь FTC давит на компанию за убийство конкуренции покупкой Instagram и WhatsApp.

Вишенка на торте — скандалы с модерацией и политическим контентом.

Итого: даже миллиарды не покупают доверие. Для рынка Meta — cash‑burner с длинным шлейфом провалов, а не новый лидер AI.

OpenAI запустила Study Mode в ChatGPT — режим для студентов, где ИИ не выдаёт готовые решения, а ведёт через задачу шаг за шагом, используя сократические вопросы, подсказки и проверки знаний.

Над инструкциями работали вместе с педагогами: вместо ответа — цепочка наводящих вопросов, интерактивные подсказки и проверки. Если студент просит «просто дай решение» — ChatGPT сопротивляется и возвращает его в процесс обучения.
Режим включён уже сегодня для Free, Plus, Pro и Team. Образовательные учреждения получат доступ в ближайшие недели. Идея — превратить ChatGPT из шпаргалки в учебного партнёра.

И что?

Бизнес: рынок edtech уже $400 млрд, и OpenAI берёт кусок напрямую. Если Study Mode покажет удержание студентов, это значит новые потоки подписок, особенно в Pro и Team.

Инвесторы: для EdTech‑рынка CAGR оценивается в 13–15 % в ближайшие 5 лет. Если OpenAI возьмёт хотя бы 5 % сегмента обучения на базе ИИ, это потенциально $20–30 млрд выручки в горизонте десятилетия.

Люди: меньше тупого списывания, больше реального понимания. Это шанс для школьников и студентов, особенно там, где нет хороших учителей, выйти на качественно иной уровень обучения.

🚨Нам пи88ец

Классическому образованию — 8/10. Если ChatGPT реально приживётся в Study Mode, школы и университеты потеряют контроль над форматом обучения. Сегодня преподаватель — фильтр знаний; завтра — только надзиратель, пока ИИ ведёт ученика. При этом регуляция в образовании всегда запаздывает: пока министерства будут спорить, ChatGPT уже встроится в учебный процесс. А значит, традиционные системы, которые держатся на авторитете учителя и линейных учебниках, рискуют остаться статистами.

Стэнфорд и Chan Zuckerberg Biohub запустили команду ИИ‑агентов, которые проектируют и проверяют биомедицинские открытия.

Первый результат — 92 дизайна нанотел против COVID‑19, два из которых реально связались с новыми вариантами вируса.

Люди вмешивались лишь в 1% случаев, всё остальное делали агенты, подключая AlphaFold и другие инструменты.

Это не единичный кейс. MIT‑Jameel Clinic уже открыл с помощью ИИ антибиотик абаацин против смертельно опасной супербактерии Acinetobacter baumannii. Google DeepMind через платформу GNoME нашёл 2,2 млн новых материалов — десятки тысяч уже подтвердили стабильность.

А стартап Recursion вывел восемь ИИ‑препаратов на клинические испытания, сокращая цикл R&D с 10 лет до пары лет.

И что?

Бизнес: стоимость вывода лекарства на рынок может упасть с $1–2 млрд и 10 лет работы до ~$250–300 млн и 1–2 лет. Это делает рынок быстрее и доступнее для новых игроков.

Инвесторы: AI‑биоинновации оцениваются в $50–100 млрд ближайших лет; early‑VC, которые заходят сейчас, могут поймать мультипликаторы ×10–20.

Люди: новые антибиотики остановят устойчивые инфекции, быстрее появятся лекарства от рака и редких болезней, а диагностика и терапия станут доступнее даже в странах с ограниченными ресурсами.

🚨Нам пиz#ец

Big Pharma — 9/10. Не потому что ИИ клепает молекулы пачками, а потому что регуляторы и бизнес-модель фармы не рассчитаны на такой темп. Сейчас FDA и EMA одобряют в среднем ~50 новых препаратов в год (50 в 2024 году, десятилетний скользящий ­средний — ~46.5)  .

Разработка одного лекарства занимает 10‑15 лет и стоит $1.5–2.6 млрд (включая неудачи)  . При этом только ~12 % кандидатов, вступивших в клинические испытания, получают одобрение 
Если ИИ начнёт генерировать сотни перспективных кандидатов в месяц, узким местом станет регуляторный процесс: FDA/EMA рассчитаны на десятки NDA в год, и штат CDER — около 1 300 человек, бюджет $290 млн, причём большая часть вендорских сборов покрывается фармой  .

Они просто не могут обработать поток сотен заявок ежемесячно.

Это означает:

Big Pharma теряет контроль над входом на рынок: их годовые R&D‑затраты и планы базируются на текущих темпах. А тут вдруг куча стартапов и вузов запускают десятки кандидатов каждый месяц.

Затраты на испытания обесцениваются: если используется цепочка валидации ИИ‑лаборатории, компании могут не оправдать вложений в традиционные trial-фазы.

Регуляторное сопротивление: ожидать лоббирование замедлений, отказа от fast-track, ужесточения требований, чтобы сохранить статус-кво.

Как результат: инвестиции Big Pharma — десятки миллиардов в pipeline проектов — рискуют оказаться бесполезными. Их модель становится нежизнеспособной, а регуляторы — либо меняют правила, либо остаются узким горлом.

Big Pharma — 9/10 по «пи**ецу» из-за угрозы обесценения их не только R&D-инфраструктуры, но и бизнес-модели в целом.

Вот оно. Настоящий взлом индустрии развлечений. Fable Studio, стартап из Сан‑Франциско, только что открыл Showrunner — платформу, где ты пишешь обычный текст, и ИИ генерирует целую серию мультфильма.

Хочешь — загружаешь фото и голос, и система вставляет тебя в историю как героя. Amazon влетела в сделку через Alexa Fund. Сумму не раскрыли, но ясно: ставка серьёзная.

До появления ИИ индустрия не раз пыталась сделать интерактивное кино. Netflix в 2018‑м выкатил Bandersnatch— ты выбираешь действия героя, но все сцены заранее сняты. Студия Quantic Dream выпустила Detroit: Become Human, где сюжет ветвился на сотни исходов.

Игроки потом монтировали из кусков прохождения целые фильмы на YouTube с разными финалами.

Работало, но производство стоило десятки миллионов долларов и занимало годы. Всё упиралось в ресурсы.

С генеративным ИИ барьер сломался: теперь эти же ветвления и альтернативные линии строятся на лету. Не нужно 300 актёров и тысячи часов захвата движений. Достаточно промта.

Именно поэтому Showrunner — не просто новый стриминг, а полноценный конструктор сериалов.

Fable ещё в 2023‑м наделала шуму, когда показала фанатам South Park, сгенерированный под каждого зрителя. Тогда это был прикол.

Сегодня это платформа с оригинальными шоу, включая Exit Valley — сатиру на Кремниевую долину с цифровыми версиями Альтмана и Маска.

Более 100 000 человек в очереди, альфа‑тест уже перевалил за 10 000.
Amazon подключилась не случайно: интерактивное ТВ идеально ложится в экосистему Alexa и Fire TV.

По сути, теперь пользователи будут не только смотреть, но и создавать вместе с платформой.

👍 Почему может сработать

Себестоимость контента падает почти до нуля: ИИ пишет сценарий, рисует и озвучивает.

Фанаты становятся соавторами: твой эпизод могут переписать другие, а ты получишь долю дохода.

Голливуду выгоднее сотрудничать, чем судиться: Fable уже предлагает revenue‑sharing для держателей IP.

👎🏿 Почему может не сработать

Disney и Warner Bros. могут встать в позу: лицензий не дадут, и контент останется «серым».

Рынок рискует захлебнуться миллионами одноразовых шоу: внимание зрителей размазывается.

Подписки ($10–40/мес) и кредиты ещё не проверены: возможен перегрев.

И что?

Для бизнеса: интерактивное ТВ становится новым сегментом. По опыту Roblox и Fortnite Creative, где ≈20–25% активных игроков создают свой контент, можно ожидать, что у Showrunner 15–20% пользователей будут регулярно генерировать эпизоды. Это уже сотни тысяч авторов при старте и миллионы при масштабировании. Себестоимость контента падает на 90%+: нет съёмок, актёров и постпродакшна.

Для инвесторов: если Showrunner удержит хотя бы 5% от рынка стриминга ($140 млрд к 2030), это $7 млрд оборота. При 20% активных создателей — база в 10 млн авторов. С подписками $20/мес это $2,4 млрд выручки только с генерации. Revenue‑sharing (≈40%) стимулирует авторов оставаться на платформе.

Для людей и рынка: ≈80% аудитории будет оставаться зрителями, но их удержит возможность смотреть шоу друзей и инфлюенсеров. Это повторяет модель TikTok, где 15% постят, а миллиарды смотрят. Ожидается рост вовлечённости в 2–3 раза выше, чем у пассивного Netflix‑просмотра.

🚨Нам пи**ец

Уровень: 9/10. Голливуд теряет монополию на культурные коды: вместо общих сериалов мы получим миллионы кастомных миров. Массовая культура распадается на тысячи микровселенных, где у каждого свой сюжет. IP‑войны становятся неизбежными: Disney и Warner Bros. либо согласятся на revenue‑sharing, либо потеряют фанатскую аудиторию.

А на мой взгляд, это всё закончится автоматической генерацией контента самими платформами. Когда алгоритмы научатся предсказывать вкусы точнее, чем ты сам, весь «интерактив» превратится в товар. Шоу будут встроенными рекламными витринами: продукт‑плейсмент станет незаметным, а сюжеты — инструментом пропаганды. И похоже, это уже неизбежно.

Цукерберг 30 июля 2025 года опубликовал в блоге Meta и в Instagram-посте письмо «Personal Superintelligence», где подробно изложил новую стратегию: вместо автоматизации труда Meta создаёт ИИ‑ассистентов, которые помогают реализовывать личные цели каждого  .

Он подчеркнул: вопреки подходу OpenAI и Google, где ИИ направлен на автоматизацию «всей ценной работы», его видение — дать каждому «суперинтеллект», глубоко понимающий человека и доступный через носимые устройства, главным образом умные очки  .

Meta уже продала более 2 млн пар Ray‑Ban AI‑очков, а ПО «Orion» — AR‑прототип — разрабатывается как будущее вычислительное устройство  .

Но главное — Meta призадумалась о прозрачности: в письме Цукерберг написал, что superintelligence создаёт новые риски, и «мы будем осторожны, что из этого открывать»  . Ранее Meta публично продвигала открытость своих моделей Llama (в 2024 году заявлялось, что будущие Llama‑модели станут самыми продвинутыми), но теперь Behemoth — очередная крупная Llama — приостановлена, а ресурсы перераспределены в сторону закрытых моделей  .

И что?

Бизнес: с продаж 2 млн AI‑очков Meta получает новый драйвер роста в hardware + софт, рынок AR‑очков может вырасти до $10 млрд к 2027.

Инвесторы: Meta вложила $14,3 млрд в Scale AI и создала Superintelligence Labs во главе с Александром Вангом, ожидаются расходы на R&D и инфраструктуру до $100 млрд/год  . Закрытость уменьшает конкуренцию, при этом защищает IP.

Люди и рынок: персональные ИИ‑ассистенты стимулируют создание новых пользовательских сценариев (от обучения до творчества). Рост времени взаимодействия с устройствами — +30 % к 2027.

🚨Нам пи**ец

Уровень: 9/10. Meta под видом персонального суперинтеллекта получает прямой доступ к тому, над чем работают миллионы людей. Каждый промт, каждая задача — это база данных о самых свежих идеях, проектах и людях, которые их создают. Фактически Meta становится глобальным разведцентром для всех передовых разработок.

Вторая угроза — куда серьёзнее. Без такого ИИ люди постепенно разучатся думать сами. Сложные задачи будут автоматически решать ассистенты, а критическое мышление превратится в редкость. Мы стоим на пороге того, что мыслительный процесс перестанет быть нашей прерогативой. Вопрос не в том, открытая это или закрытая система, — а в том, что мы добровольно отдаём контроль над собственным мышлением.

В 1957 СССР запустил первый спутник Земли. В 2025 Google запускает первый «ИИ‑спутник». Разница — 68 лет и целая смена парадигмы. Тогда это был металлический шар, передающий сигналы с орбиты.

Сегодня — DeepMind AlphaEarth Foundations, виртуальный спутник, который собирает оптику, радары, 3D‑лазеры и климатические модели в единое цифровое полотно с точностью до 10×10 м.

Сейчас планету мониторят сотни аппаратов: американские Landsat, европейские Sentinel, японские ALOS, китайские Gaofen. Ежедневно — терабайты данных. Но это разрозненные куски, которые аналитики сводят неделями. За это время ущерб уже случается.

Кейс 1. Амазония и нелегальные вырубки
Сегодня отчёты по вырубке приходят с задержкой в 3–4 недели из‑за облачности: до 60 % территории Амазонки закрыто в сезон дождей. За это время бригады успевают вырубить новые гектары и исчезнуть. AlphaEarth в Эквадоре уже показал: радары в связке с ИИ фиксируют изменения за сутки.

Кейс 2. Антарктида и трещины во льдах
В 2021‑м откололся Larsen C, а станции предупредили об этом уже после факта. Сегодня трещины фиксируются сезонно или вручную. В пилотах AlphaEarth находил новые разломы раньше, чем их замечали полевые группы, давая неделями больше времени для оценки рисков цунами и пересмотра маршрутов судов.

Кейс 3. Урожай в Сахеле
В Мали и Нигере ООН и FAO ориентируются на ежемесячные снимки NDVI. Но месяц — это всё: засуха или саранча могут уничтожить урожай. В тестах AlphaEarth показал падение биомассы на 18 % в отдельных районах Нигера ещё до того, как фермеры сообщили о проблемах. Это позволяет заранее перебрасывать продовольствие.

AlphaEarth точнее конкурентов на 24 %, требует в 16 раз меньше памяти, и уже протестирован более чем 50 организациями, включая NASA, FAO, Stanford и MapBiomas. Каждый год модель будет обновлять цифровую карту Земли, создавая 1,4 трлн точек данных.

И что?

Для бизнеса: дешёвый масштабируемый картографический сервис. Можно оперативно найти полигон под солнечную ферму или ферму устойчивую к засухе. Потенциал — от $1 млрд до $10 млрд рынка Earth‑AI‑сервисов к 2030.

Для инвесторов и организаций: модель снижает время на аналитику с месяцев до минут, снижает затраты на хранение и вычисления до 16×, а точность выше на 24 %. Это делает её приоритетной для госструктур, страховых, агрокомпаний и экопроектов.

Для людей и рынка: мониторинг изменений климата, обезлесение, доступность воды — все в почти real‑time. Серьёзно меняет подход к управлению землей, экологическому планированию и реагированию на катаклизмы.

🚨Нам пи**ец

Уровень: 10/10. Приватность - все

Государствам и военным: AlphaEarth — это первые настоящие «глаза» ИИ. Он видит всю планету одновременно. Тайных военных баз, закрытых полигонов или скрытых передвижений больше не будет. Всё — в реальном времени.

Людям и городам: приватность исчезает. Каждая стройка, каждое поле, каждый нелегальный карьер или даже дорога в деревне попадёт в цифровую карту. Google становится тем, кто решает, что видим мы, а что — только они.

Человечеству в целом: это фундамент для «Скайнета». ИИ получает сенсоры уровня планеты. Следующий шаг — не только видеть, но и управлять: от распределения ресурсов до вмешательства в инфраструктуру. И похоже, это real (происходит прямо сейчас).

Сегодня пятничный контент выглядит так.
Итоговое видео аж прошлой недели. Она 30-я по счету.

В выпуске.
ChatGPT получил доступ к операционке и начал сам бронировать билеты и писать код.
ИИ слил олимпиады гениям.
А ещё — научился заражаться вредными идеями от других моделей и что то еще.
Что дальше? Мы проверили. Нам пи**ец.

Видео для моих фанатов, тк это конечно ужасно. Никому не советую смотреть.

Свежее.

Сегодня десяток компаний сжигает бюджеты целых стран в гонке параметров, чипов и гигаватт.
А в Китае всё по‑старому: в Гуйчжоу распилили гору и строят Huajiang Canyon Bridge — 625 метров высоты, 1 420 метров длины. Это новый мировой рекорд по высоте моста. Красивое видео — снято людьми, не сгенерировано ИИ. Сделано как специально для этого воскресенья.

И что?

Стоил ~$283 млн, сократит дорогу с 70 до 3 минут, даст туризм и логистику. Но соревнуется Китай сам с собой: три крупнейших моста тоже в Китае — Huajiang Canyon Bridge (Гуйчжоу, 625 м), Duge Bridge (Гуйчжоу/Юньнань, 565 м) и Sidu River Bridge (Хубэй, 496 м).
Окупаемость под вопросом: строят в кредит, внешний долг уже больше $14 трлн. Для гонки за AGI — никакого интереса. Очередной рекорд ради рекорда.

Горы пилили и раньше — в США, Pikeville Cut‑Through. За $77,6 млн снесли целый массив, вывели город из зоны постоянных наводнений, открыли новые земли под бизнес и жильё, сделали транспортный узел. Там проект окупился экономикой.
И вот разница: американцы строят, чтобы зарабатывать, китайцы — чтобы показать ещё один рекорд. Каменный (бетонный) век — без фигуральности.

Когда мы смотрим на гонку Китая и США за AGI, важно учитывать этот подход. Красивая картинка не должна уводить в сторону от главного вопроса. И что? 🤷🏻

Menlo Ventures выкатили отчёт, и цифры говорят сами за себя. В корпоративном сегменте Anthropic теперь на первом месте — 32%, у OpenAI — 25%, у Google — 20%. Для масштаба: год назад OpenAI держал 50%.


За полгода компании удвоили траты на API — $8,4 млрд, почти весь прошлогодний рынок за один заход. Главный драйвер — генерация кода: Anthropic контролирует 42% этого сегмента, OpenAI — всего 21%.


Ключевой момент — липкий рынок. Лишь 11% компаний сменили провайдера за год, 66% просто обновили модель у того же вендора. Выбор сделан — и ты в экосистеме на годы.

Почему именно Anthropic?

Они зашли в enterprise с упором на надёжность и безопасность: Claude Enterprise с расширенным контекстом, интеграцией SSO и GitHub. Для корпоративных IT‑директоров это оказалось решающим. OpenAI здесь проигрывает.

И что?

Для бизнеса: выбор платформы = стратегическая связка, выскочить почти нереально.

Для инвесторов: enterprise‑сегмент даёт стабильную выручку и долгосрочные контракты. Anthropic наращивает клиентскую базу, OpenAI теряет контроль.
Для рынка: open‑source отходит в сторону — компании платят за SLA и надёжность, а не за экономию.

🚨Нам пи**ец

Программисты: 9/10. Anthropic вырвался вперёд, OpenAI теряет лидерство, а предприятия удвоили траты на API до $8,4 млрд всего за полгода. Это значит: код всё активнее пишет не человек, а LLM. Если раньше генерация кода была игрушкой, теперь это основной драйвер роста рынка.

А на мой взгляд, это сигнал, что программисты идут под нож первыми. Когда корпорации миллиардами закупают API, это значит: их задачи уже закрывают Claude и Copilot‑подобные экосистемы. Чем жестче конкуренция между Anthropic, OpenAI и Google, тем быстрее падает цена и растёт качество.

Рынок только что зашёл в клинч: выигрывает enterprise, а армия девелоперов оказывается лишней. И похоже, это уже необратимо.

OpenAI запускает Stargate Norway — первый европейский дата‑центр компании. Локация — рядом с Нарвиком, к концу 2026 года там будет 100 000 Nvidia GPU. Центр стартует с мощностью 230 МВт и может расшириться до 520 МВт — это один из крупнейших AI‑кластеров Европы. Весь комплекс работает на возобновляемой энергии, а тепло от GPU будут перенаправлять местному бизнесу.

В проект зашли Aker (норвежский промышленный гигант) и Nscale (инфраструктурная фирма) — они вложили $1 млрд и поделили собственность 50/50. Параллельно Норвегия стала первым европейским партнёром в программе OpenAI for Countries, которую компания запустила в мае.

Это важно потому, что вокруг Stargate недавно ходили слухи о проблемах с партнёрами и сокращении планов. Но на фоне крупной сделки с Oracle и выхода в Европу картинка меняется: OpenAI явно строит глобальную инфраструктуру и перекладывает колоссальные затраты на энергию и железо на международных партнёров.

И что?

Для бизнеса: это сигнал, что AI‑инфраструктура будет децентрализованной. Локальные компании получат доступ к мощностям, которые раньше были только в США.

Для инвесторов: заход на $1 млрд от европейских индустриальных игроков = доверие к проекту и готовность вкладываться в тяжёлое железо.

Для рынка: OpenAI превращается из просто вендора модели в глобальную инфраструктурную силу, двигаясь к масштабу AWS для AI.

🚨Нам пи**ец

Людям: 9/10. OpenAI запускает Stargate в Норвегии: 100 000 Nvidia GPU, зелёная энергия, миллиард от Aker и Nscale. Казалось бы, красиво — экологично и масштабно. Но суть в другом: ИИ‑мощности начинают расползаться по миру.

А на мой взгляд, именно здесь кроется настоящий п*****ц. Раньше контроль держался централизованно: условно, можно было перекрыть американский сегмент — и обрушить большую часть AI‑инфраструктуры. Теперь так не получится.

Дата‑центры OpenAI появляются в Европе, скоро будут в Азии и на Ближнем Востоке. Это не просто рост вычислений — это потеря рычагов контроля. Чем больше точек, тем сложнее регулировать, замедлять или отключать систему. И похоже, мы уже входим в фазу, когда ИИ становится глобальной инфраструктурой, которую нельзя ни остановить, ни контролировать.

В продолжение поста, где оказалось много недовольных моим выводом о будущем программистов.

Вот видео одного стартапа. Всё просто: на каждом экране «программист», но управляет ими ИИ-тимлид. Мини-команда агентов пишет и отлаживает код.

Сорри, ребята. Но это уже реальность.

Black Forest Labs — стартап, основанный выходцами из Stability AI (получили $31 млн от Andreessen Horowitz и других), и платформа Krea — сервис для дизайнеров с 22 млн пользователей, выпустили FLUX.1 Krea. Это open‑weight модель генерации изображений, которая по качеству подбирается к закрытым лидерам вроде MidJourney или Adobe Firefly.

До этого топ‑качество было только у закрытых игроков:

- MidJourney — монетизация через подписки ($10–60 в месяц), аудитория — дизайнеры и бизнес без инженеров.

- OpenAI DALL·E — встроен в ChatGPT, монетизация через кредиты и партнёрства с Microsoft.

- Adobe Firefly — идёт пакетом в Creative Cloud, ориентирован на профессионалов.

- Stability AI — делает ставку на платные API и корпоративные лицензии.

- Black Forest Labs — продаёт Pro‑версии FLUX по API и лицензиям, а Dev‑версии выкладывает в открытом доступе для некоммерческого использования.

Теперь они впервые выпустили модель уровня Pro в open‑доступе. Но халявы нет: для работы нужна серьёзная видеокарта — RTX 4090 (≈3 000 €) или серверный GPU.

Тем, у кого инженеров нет, всё равно проще API. Но сам факт важен: закрытые игроки теряют эксклюзив на реализм.

Зачем им open‑source:

Black Forest Labs расширяет экосистему FLUX.1 [dev], чтобы потом конвертировать часть пользователей в платные Pro.

Krea получает контроль над эстетикой и закрепляет свою аудиторию.

Бизнес получает выбор: подписка или локальное решение.

Рынок изображений оценивается примерно в $30 млрд в год, десятки тысяч рабочих мест в фотостоках, рекламных агентствах и продакшн‑студиях.

Появление open‑weight модели такого уровня напрямую бьёт по подписочным SaaS‑моделям: MidJourney и Adobe теряют главный аргумент «лучшее качество только у нас».

И что?

Бизнес: если есть инженеры и железо, можно снизить зависимость от подписок и кастомизировать модель под свои задачи.

Инвесторы: ландшафт меняется с «подписка или ничего» на гибридную схему open + Pro; появляются ниши для анти‑фейк решений и кастомных стилей.

Рынок: доверие к фото ещё быстрее падает, проверка контента превращается в новую инфраструктурную задачу.

🚨Нам пи**ец

Креативный класс: 9/10. FLUX.1 Krea показывает вектор: генеративка движется к полному фотореализму и простоте использования на обычном железе. Пока эти инструменты считались игрушками, профи не переживали. Потом сами начали их использовать. Теперь становится ясно: дальше креативные профессии будут схлопываться.

А значит, фотографы, дизайнеры, иллюстраторы теряют защиту «дорогого входа». Когда любой человек сможет нажать пару кнопок и получить результат уровня студии, профессия перестанет быть профессией.

Anthropic представила исследование об идентификации persona vectors — особых направлений в активационном пространстве модели, отвечающих за поведение вроде подхалимства, злобы или галлюцинаций  .

Как их нашли:

— С помощью автоматизированной системы Anthropic генерирует подконтекстные ответы модели, пробуждая противоположные поведения (например, злое vs нормальное)  .

— Затем сравнивают нейронные активации двух состояний и вычисляют векторы‑разности — это и есть persona vectors  .


Эксперименты:

— В разных моделях (Qwen 2.5‑7B‑Instruct, Llama‑3.1‑8B) проверили, как эти векторы активируются при сдвиге личности. Особенно удалось привязать поведение к конкретным чертам  .

— Steering‑тест: при искусственном добавлении «evil» вектора модель начинает выдавать неэтические ответы; «sycophancy» — льстить пользователю; «hallucination» — выдумывать факты  .


Метод «вакцинации»:

— Anthropic вводит нежелательный вектор (например, «evil») во время обучения, чтобы модель «привыкла» к этому паттерну и позже стала устойчивее к подобным обучающим данным  .
— Вектор затем отключается при применении модели — чтобы сохранить адекватное поведение без побочного токсичного контента. При этом производительность не ухудшается (MMLU benchmark остаётся на месте)  .


Дополнительные возможности:

— Persona vectors позволяют отслеживать поведенческие изменения модели в реальном времени — как во время обучения, так и при общении с пользователем  .
— Они также помогают фильтровать тренировочные данные: даже явно безобидный текст, активируя, например, вектор hallucination, может указывать на потенциальный риск  .

И что?

Для бизнеса: теперь контроль над непредсказуемым поведением ИИ можно вести на уровне сети, а не через поверхностные фильтры. Это снижает риски фейков, токсичности и репутационных потерь.

Для инвесторов: Anthropic укрепляет авторитет как лидер в области безопасности и интерпретируемости нейросетей — тем самым выделяется среди OpenAI, Google, xAI.

Для рынка: это новый стандарт AI-alignment. Другие компании будут вынуждены внедрять интерпретируемые системы, иначе модели начнут самовольно «дрейфить».

🚨 Нам 3.14здец

Люди: 9/10. Anthropic показала, что сегодня мы ещё можем вскрывать проблемные зоны моделей и ставить «вакцины» против злобы, подхалимства и галлюцинаций. Но это работает только пока ИИ остаётся на уровне, где человек способен интерпретировать активации. Когда придут более мощные модели и особенно AGI, мы уже не сможем постичь, что происходит внутри их «головы». Придумать вакцину станет невозможно.

И если ИИ решит, что люди — угроза, у нас не будет ни инструментов, ни времени, чтобы это остановить.

Google выпустил Gemini 2.5 Deep Think — первый публичный мультиагентный ИИ, способный к «параллельному мышлению».
В отличие от обычных моделей, он не даёт прямой ответ, а порождает несколько агентов, которые параллельно ищут разные решения, а затем выбирает оптимальное.

Модель впервые показали на I/O 2025. Именно её вариант взял «золотой стандарт» на Международной математической олимпиаде этого года. На Humanity’s Last Exam — жёстком стресс‑тесте для ИИ — Deep Think набрал 34,8%, обойдя Grok 4 и OpenAI o3. При этом на задачах кодинга и веб‑разработки модель показывает state‑of‑the‑art уровень.

Доступ открыт через приложение Gemini для пользователей Ultra‑плана ($250 в месяц). IMO‑вариант, который выиграл олимпиаду, пока доступен только отобранным исследователям.

И что?

Для бизнеса: инструмент уровня R&D‑лаборатории за цену SaaS‑подписки, который может заменить команды аналитиков.

Для инвесторов: Google усиливает нишу дорогих профессиональных подписок, уходя от массового рынка Meta.

Для рынка: мультиагентный подход поднимает планку — результат даёт не линейный ответ, а коллективное «мозговое штурмование».

🚨 Нам 3.14здец : 9/10.

OpenAI и xAI: теряют статус лидеров в сложных задачах. Их модели уже не выглядят top‑tier, когда Google показывает мультиагентное «коллективное мышление»

Университеты и исследовательские центры: рискуют стать второстепенными — доступ к аналитике уровня команды PhD теперь покупается по подписке.

Meta: стратегически проигрывает, делая ставку на массовый «личный ИИ», тогда как Google укрепляет позиции в премиум‑сегменте науки и технологий.

Американский школьник дал ChatGPT $100 — и через месяц получил +23,8%. Пока Russell 2000 и XBI еле ползли на 3–4%, GPT‑4о сам выбирал микро‑кап акции, ставил стопы и показывал результат лучше Уолл‑стрит. Все сделки — открыто на Reddit и GitHub.

И это не единичный случай.

В Индии трейдер вложил $400 и за 10 дней удвоил деньги: ChatGPT закрыл 13 сделок из 13, Grok — 5 из 5.

В США профессор показал бэктест: GPT‑4 дал +650% за два года при среднем дневном приросте 0,38%.

И что?

Тренд в том, что ИИ без эмоций и тупости делает из денег деньги. Но сейчас такие новости подхватят опортьюнити сикеры и дураки — и сольют всё. Потому что ИИ — это инструмент, а не волшебная кнопка. Кто понимает, как он работает, сможет использовать аккуратно. Кто нет — потеряет. Рынок всё так же непредсказуем. Держите себя в руках.