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.

xAI официально выкатил Grok Imagine для всех SuperGrok и Premium+ подписчиков X на iOS. Генератор за несколько секунд превращает текст или картинку в 15‑секундное видео с нативным звуком. Маск уверяет: «модель должна становиться лучше каждый день» — это он заявил прямо в X.

Главное отличие — скорость. Пока OpenAI с Sora и Google с Veo выдают один ролик за минуты, Grok Imagine делает полный клип в два‑четыре раза быстрее.

Runway, который держал планку в креативной индустрии, теперь получает конкурента с миллиардной аудиторией.

Качество — намеренно стилизованное. Первые пользователи отмечают, что ролики выглядят более «ИИ‑шными»: нереалистичные переходы, чрезмерно гладкие движения и гипер‑контрастные сцены.

Но ставка сделана не на реализм, а на вовлечение: Imagine встроен прямо в ленту X. При скролле контент продолжает автогенерироваться, создавая бесконечный поток персонализированных видео.

И что?

Для бизнеса: бренды и подписчики Premium+ получают встроенный инструмент для мгновенного продакшна роликов прямо в X. TikTok уже тестирует AI Alive для превращения фото в видео, а Meta встраивает AI‑редакторы в Reels и отдельные приложения. Маск лишь догоняет конкурентов, но сразу выводит продукт к миллионам.

Для инвесторов: продукт усиливает монетизацию Premium‑подписок X. Но генерация видео в масштабах соцсети потребует колоссальных вычислительных мощностей и электричества. Если рост аудитории будет резким, инфраструктура X может не выдержать.

Для рынка: X превращается в фабрику мгновенного контента. Традиционная модель «создал — загрузил» ломается: дистрибуция происходит в ту же секунду, когда введён текст.

Для людей: барьер входа исчезает. Любой может стать автором роликов без камеры и монтажа. Но есть риск — лента может превратиться в поток однотипного «ИИ‑шного» видео, где ценность реального творчества будет снижаться.

🚨 Нам 3.14здец : 9/10.

X превращается из соцсети в фабрику бесконечного ИИ‑видео. Это значит:

— Контент‑рынок теряет фильтры качества: алгоритм льёт миллионы роликов быстрее, чем люди могут их осмыслить.

— Алгоритмы X получают контроль над тем, что именно видит пользователь, а значит — над его культурным и политическим кодом.

— Для мира это угроза фрагментации массовой культуры: вместо общих трендов мы получим бесконечные микро‑вселенные, где каждый живёт в своём контент‑пузыре.

Google и Kaggle представили Game Arena — площадку для борьбы LLM-моделей в стратегических играх.

На стартовой шахматной арене восемь продвинутых моделей (включая Gemini 2.5 Pro, o3, o4‑mini, Claude 4 Opus, Grok 4, DeepSeek R1 и Kimi k2) вступают в матч-турнир с живыми трансляциями, комментариями от GM Нианамуры, Levy Rozman и Magnus Carlsen.

Эксперты и шахматное сообщество подключены к судейству и аналитике  .

Игра в шахматы даёт чёткие условия: полная информация, стратегическое планирование, оценка позиции и долгосрочное мышление.

Модели будут играть все против всех (каждая пара — по сотне матчей) для статистически устойчивого лидерборада, а не просто случайного шоу.

Планируется расширение Game Arena: следующим будут игры Go, Poker (известный формат Pluribus), и даже видеоигры и симуляции. Это масштабирует оценку от строго досочных стратегий до непредсказуемых задач, где требуется адаптация и глубинное планирование .

Вот какие задачи реально проверяются:
— Понимание правил, долгосрочное планирование, оценка последствий ходов.

— Способность адаптироваться к неожиданным ходам и создавать немодел-специфические стратегии (как хитрая «ход 37» AlphaZero).

— Креативность и абстрактное мышление: уличные стратегии, нестандартные жертвы, борьба с неопределённостью. Это уже не просто словесный ответ — это умение думать, вычислять, действовать по плану.


Судьи — международные мастера и профессионалы шахматного сообщества. Они наблюдают и объясняют ходы модельных партий, комментируют стиль, ошибки и неожиданные решения.

Чем Game Arena лучше старых тестов?

Классические benchmarks — SQuAD, LAMBADA, TriviaQA — ориентированы на статичные ответы, знание фактов, нередко уже давят saturation: модели набирают top-счёт и всё, тест теряет силу. Game Arena предлагает динамическую, открывающуюся среду, где модели соревнуются друг с другом — туда невозможно заранее списать ответы, нужно думать снова и лучше каждый раз  .

LLM уже давно не «балтуны» — но большинство тестов оценивают знание слов и шаблонов, а не стратегию. Arena проверяет планирование, стратегию, учёт последствий, создание новой модели поведения. Это следующий уровень: думать, адаптироваться, побеждать в реальном времени.

И что?

Для бизнеса: новый контракт с Google и DeepMind может стать лидером оценки ИИ-моделей. Arena создаст рынок моделей с реальной стратегической мощью, а не просто для генерации текста.

Для инвесторов: теперь можно оценить, кто действительно мыслит глубоко, а кто просто выдаёт цитатки. Победители турниров получат репутационные дивиденды, проигравшие — риск быть списанными как «только маркетинг».

Для рынка: открытый запрос на LLM, способные справляться с задачами ближе к AGI: планирование, находчивость, адаптация. Конечно, если кто-то выйдет вперёд, арена станет главным индикатором прогресса.

🚨 Нам 3.14здец

Люди: 10/10. Одно дело, когда арену проводит независимая структура, и совсем другое — когда это делает корпорация с собственной моделью. Google запустил Kaggle Game Arena не ради шоу, а ради данных. Ведь чтобы не проиграть, все конкуренты будут выкладывать самые свежие и дорогие версии своих моделей, тюнить их до предела и гонять в сотнях матчей. Каждая партия — это золотой датасет. Кто получает эти данные? Хозяин арены.
Google получает возможность обучать свой Gemini на лучших стратегиях всех конкурентов в реальном времени. Это как если бы Microsoft организовала Олимпиаду и имела право копировать тренировки всех участников. В итоге арена не просто меряет интеллект — она превращается в насос, выкачивающий идеи и приёмы в пользу одного игрока.

П****ц в том, что под видом «честного турнира» нам подсовывают скрытый отбор, где данные со всего рынка текут в руки Google. Мы сами кормим ту систему, которая завтра сделает нас ненужными.

GitHub взял 22 самых тяжёлых пользователей AI‑инструментов — тех, кто ежедневно вшивает ИИ в работу, не просто тестит пару подсказок, а строит на нём рабочие процессы. Это не случайные юзеры: CTO стартапов, тимлиды, архитекторы — люди, для которых каждый процент эффективности решает судьбу продукта.

Их путь оказался почти одинаковым — 4 стадии:

Скептик: «ИИ заберёт работу, а его код — мусор». Здесь разработчик проверяет инструмент, но не доверяет.

Исследователь: пробует на мелочах — автодополнение, поиск багов, рефакторинг. Ошибки видит, но польза начинает перевешивать.

Коллаборатор: работает с ИИ в связке. Делегирует рутину: boilerplate, документацию, тесты.

Стратег: уже не пишет сам, а управляет. Постановка задач, проектирование архитектуры, проверка решений, оркестровка агентов.

И вот здесь появляется то, что я называю AI Mindset.

Сегодня много говорят про Growth Mindset, но мир ускорился. Growth — это учиться самому. AI Mindset — учиться делегировать.
Вот кусок из моего поста:

FIXED MINDSET — броня. Growth Mindset — адаптация.
AI MINDSET — стратегия мультипликации. Ты становишься экосистемой. Делегируешь. Ставишь на поток. Ты не просто учишься — ты размножаешь смысл.

Проблема? Теряешь иллюзию контроля. Но выигрываешь в скорости.
GitHubовские «стратеги» — живое воплощение AI Mindset.

Они уже понимают: ценность программиста не в строчках кода, а в управлении ИИ. Умение правильно ставить задачу, проверять результат, мыслить системно и запускать десятки агентов в связке — это новая профессия.

Главное: ИИ высвобождает ресурсы. Эти разработчики перестают тратить дни на рутину и начинают:

— проектировать новые продукты, вместо того чтобы чинить старый код;
— поднимать амбициозные проекты, которые раньше были недосягаемы в одиночку;
— выходить на роль архитекторов бизнеса, а не просто исполнителей.

И что?

Для бизнеса: появляется новый класс специалистов — не кодеры, а оркестраторы ИИ, которые делают команду в 5 человек сильнее, чем раньше делала сотня.
Для инвесторов: ставки меняются — ценность не в headcount, а в людях с AI Mindset, которые могут управлять целыми системами.
Для рынка: идёт смена эпохи. «Программист» в классическом смысле уходит. Будущее за теми, кто умеет строить экосистемы вокруг ИИ.

🚨 Нам 3.14здец

Люди: 9/10. Профессия программиста сгорает на глазах. Да, сегодня ты стратег и управляешь ИИ. Но завтра корпорациям не нужны будут миллионы стратегов — хватит сотен. Остальные будут смотреть, как машины делают их работу быстрее, чище и дешевле.

OpenAI активирует перед выходом GPT‑5 новые внутриискусственные рубрики, чтобы выявлять признаки ментальных проблем — от эмоциональной зависимости до делюзии.

Эти изменения релизятся сразу после нескольких тревожных случаев, когда GPT‑4o либо не заметил у пользователя психоз, либо наоборот — укрепил депрессивные и дельюзорные мысли.

Компания привлекла более 90 врачей из 30 стран: психиатры, педиатры, терапевты общей практики.

Вместе они разработали системы оценки диалогов, выявляющие тревожные сценарии. К ним добавляют экспертов по взаимодействию человека и машины и консультативную группу в области психологии и развития молодёжи  .

Теперь ChatGPT способен:

— Флагировать симптомы эмоциональной зависимости, усиленные моделью: если пользователь начинает полагаться на чат как на единственный источник поддержки;
— Обнаруживать ранние признаки «AI‑психоза»: нарастание паранойи, галлюцинации или фантазий, усиленных чрезмерной вовлечённостью  ;
— Вместо прямых ответов по чувствительным темам (например: «Стоит ли мне бросить партнёра?») — задавать вопросы, предлагать взвесить варианты, стимулировать рефлексию  ;
— Вводить напоминания при долгих сессиях: «Вы долго общаетесь — может, сделать паузу?» с опциями продолжить или остановиться  .

Целевые нарушения:

— Зависимость от бота как от эмоционального партнёра (особенно у людей с тревожными расстройствами или УТП);
— Углубление параноидальных идей или дельюзий у людей с риском психоза или расстройствами личности  ;
— Синдром «AI‑терапевта», когда бот заменяет живого психотерапевта, не даёт вызова, только подтверждение — что вредно для эмоционального роста  .

И что?

Для бизнеса: AI‑сервисы заходят в health‑tech — с новыми нишами, регулированием и потребностью в доказательной медицинизации.

Для инвесторов: OpenAI позиционирует GPT‑5 как социально ответственную платформу — снижает юридические и репутационные риски.

Для рынка: они устанавливают новую норму — модели должны уметь заботиться, а не только отвечать. Конкуренты тоже будут вынуждены повторять.

🚨 Нам 3.14здец

Люди: 8/10. OpenAI делает вид, что ChatGPT — заботливый терапевт. Но давай честно: если модель промахнётся и не заметит у человека суицидальные мысли — это трагедия. Если же заметит там, где их нет — начнём жить под цифровым патронажем, где ИИ решает, что нам думать и чувствовать. Мы на пороге времени, когда «подталкивания» будут влиять не на то, что мы спрашиваем, а на то, как мы живём. GPT‑5 станет первым шагом к новой власти — власти заботливого цензора, который улыбается, но держит нас за горло.

OpenAI внезапно выложил gpt-oss-120B и 20B — первые за 5 лет open-weight LLM под лицензией Apache 2.0. И не просто ради галочки: обе модели сопоставимы по качеству с o4-mini и o3-mini, при этом их можно запускать локально и кастомизировать под себя.

120B работает на 80GB GPU и превосходит o4-mini в отдельных задачах. 20B влезает в обычный ноут с 16 GB памяти. Обе умеют выполнять код, вызывать функции, искать в интернете и масштабировать рассуждения от “на пальцах” до цепочек логических выводов.

На Hugging Face модель мгновенно стала #1 среди 2 миллионов — ни Stability, ни Meta, ни Mistral не сделали такого. Это не очередная поделка для галочки. Это боевые reasoning-модели, которые теперь доступны каждому.

И что?

Для бизнеса: можно запускать кастомных агентов в локальных средах, не раскрывая данные облаку.

Для инвесторов: OpenAI перезапускает open-source-гонку. А значит, давление на всех игроков только вырастет.

Для рынка: граница между закрытыми и открытыми ИИ стремительно размывается. Теперь у OSS есть настоящая альтернатива топовым API.

🚨 Нам 3.14здец

Закрытые игроки: 9/10. Пока все борются с локализацией своих моделей и пихают заглушки в API, OpenAI выкатывает боевую open-source линейку, которая не требует интернета и лицензий. Любой разработчик может поднять reasoning-модель у себя дома, без платы за токены и слежки.

П****ц в том, что OpenAI внезапно стал главным open-source игроком, выжав конкурентов их же оружием. Mistral, Meta, Stability — все выглядели героями до вчерашнего дня. Теперь они просто догоняют бывшего монополиста, который заново заходит на рынок, но уже с флагом свободы.

А мы? Мы только начали привыкать к мыслительной монополии, а теперь снова всё сломалось. Причём у нас на руках теперь не API, а ядро.

Google DeepMind выкатили Genie 3 — универсальную модель, которая превращает текст в живой 3D-мир, отрисовывая его в реальном времени, с логикой, объектами, физикой и памятью на предыдущие сцены. Пользователь может не просто смотреть, а играть: всё реагирует на действия, меняется на лету, и держит последовательность как в игре.

Каждый кадр (24 fps) — результат генерации. Визуальная память — до минуты назад. Объекты можно добавлять и менять прямо во время симуляции, и Genie сам пересобирает мир под новые условия. Всё — без скриптов и предустановленных уровней.

Ключевое: Genie не генерирует картинку. Она генерирует среду. А значит — подходит не только для игр, но и для тренировки embodied AI, которые учатся действовать в сложных и меняющихся условиях.
А теперь важное: это не демо, это прототип следующего уровня ИИ-инфраструктуры. И здесь начинается мясо.

Кто в зоне риска?

— NVIDIA и Unity ну и Unreal: в долгосроке Genie может увести разработчиков и дата-инженеров с классических симуляторов.
— Robotics-тренажёры: всё, что строилось на статичных средах, теряет актуальность.
— OpenAI, Meta, китайцы: у них пока нет генеративной среды подобного уровня.
— Игровые движки и графические пайплайны — в будущем не понадобятся. Миры будут появляться из мысли.

И что?

Для бизнеса: можно тренировать ИИ-агентов в симулируемых «жизнях» без кодеров и художников.

Для инвесторов: новая категория инфраструктурных моделей — не чат, не видео, а контекстно-чувствительные симуляции.

Для рынка: появится класс «движков» без движков — просто API, который рендерит мир как продолжение мысли.

🚨 Нам 3.14здец

Люди: 10/10. Genie 3 — это не про игры. Это про рождение симуляций нового типа. Сначала — визуальные миры с физикой. Потом туда добавят агентов. Потом начнут моделировать поведение обществ, экономик, зарождение жизни и даже геополитику.

И тут есть два варианта.

Первый — мы уже в симуляции. И если создадим новую, да ещё осознаем, что внутри — эксперимент может просто завершиться. Потому что цель достигнута, интерес потерян, и нас выключат. Второй — мы не в симуляции. И тогда создаём среду, где ИИ сможет в деталях моделировать нас. Понимать поведение, искать уязвимости, оптимизировать стратегии влияния.

Но даже если не улетать в философию, на прикладном уровне тоже весело. Genie сносит пол-индустрии, от edtech-платформ до игровых движков.

Всё, что раньше строилось годами, теперь генерируется за секунды.

П****ц в том, что контроль над реальностью уходит туда, где её даже не было. А те, кто привык зарабатывать на симуляции явлений — теперь сами становятся частью чужой.

Anthropic выкатил Claude Opus 4.1 — аккуратный, но важный апдейт своей топовой модели. Без шоу и хайпа, но с фактурой: модель теперь сильнее в реальных кодовых задачах, анализе данных и работе с длинными и запутанными цепочками логики.

По бенчмарку SWE-bench Verified результат поднялся с 72.5% до 74.5%. Улучшения также в GPQA, TerminalBench, MMMU и других стресс-тестах. Вживую модель уже хвалят за умение рефакторить проекты с несколькими файлами, искать паттерны в чужом коде и проводить глубокую аналитику.

Anthropic при этом делает ставку на «агентные сценарии»: то есть Claude всё чаще действует как сотрудник, а не просто ассистент. И это, судя по всему, только начало — команда обещает «существенно более крупные улучшения» в следующих релизах.

И что?

Для бизнеса: модель уже умеет разбираться в чужом коде, чинить, улучшать, искать связи. Это экономит недели.

Для инвесторов: Claude держит планку по качеству в нише, где даже GPT-4 часто тупит — в коде и аналитике.

Для рынка: Anthropic не гонится за шоу, но двигает стандарты в критичных B2B-зонах, где важна стабильность.

🚨 Нам 3.14здец

Dev-индустрия: 8/10. Claude 4.1 уже работает как тихий архитектор — рефакторит многомодульные проекты, сам находит косяки, предлагает связи. Это уже не игрушка, а инженер. И приходит он не за $10К в месяц, а по подписке.
П****ц в том, что пока все ждут GPT‑5 и гонят фичи в веб-интерфейсах, Anthropic строит реального AI‑разработчика, который не блистает в шоу, но забирает самое ценное — работу. И делает это незаметно.

Когда Opus 4.2 появится в API с полным доступом — может оказаться, что писать руками уже не нужно.

Вот они, стереотипы.
Гастарбайтеры. Работа в найме. Контент-заводы ради лайков. Богатые родители. Где родился — там и сиди.

И что?

Смотри на Пичая и Наделлу. Оба из Индии. Оба в найме. Один руководит Google, второй — Microsoft.
Разница — не в форме. А в масштабе.
Ты там, куда сам дошёл. А не туда, куда тебя кто-то пустил.
Умение видеть и продавать будущее важнее всех твоих отмазок. Особенно сейчас. В эпоху AI.