Все знают: найти нормального бизнес-ассистента почти невозможно. Либо это твоя будущая любовница или новая жена, либо стоит конских денег, либо вечно что-то забывает, либо уходит в декрет. И всегда человеческий фактор. Есть люди, у которых ассистент есть, у кого-то был и сдулся, а теперь появится новая категория — люди с ИИ-ассистентом. И, похоже, таких станет большинство.

OpenAI запустил ChatGPT Pulse. Пока ты спишь, он сам собирает 5–10 карточек: важные письма из Gmail, встречи из Google Calendar, темы из недавних чатов, даже напоминания «купи подарок на ДР».

Утром ты открываешь и видишь повестку дня. Никакого бесконечного скролла — Pulse заканчивает словами «That’s it for today». Работает только раз в сутки, предпросмотр пока только на мобильных.

Старт — 30 сентября, доступ сначала у Pro ($200/мес), Plus обещан позже.

Что он может. Ночью собирает апдейт из твоих чатов, Memory/фидбэка и подключённых приложений: подхватывает Gmail и Google Calendar (по желанию), предлагает черновик повестки встречи, напоминает о подарке на ДР, вытаскивает важные письма, подкидывает идеи по темам, о которых ты писал вчера. Управляется прямыми запросами и реакциями «нравится/не нравится». Карточки на утро видны день, если не сохранить/не продолжить диалог.
 
Чего нет. Это пока не «делай всё за меня»: фоновое исследование — да, но без автономной рассылки писем, бронирований и массовых действий; предпросмотр ограничен мобилой, обновление — раз в сутки, ценность максимальна только при добровольном доступе к почте/календарю. 

Почему сейчас и для кого: основатели, операционщики, сейлзы, PM — кому важен быстрый старт дня без созвонов «что горит?». Компании с переполненной почтой и плотным графиком — первые в очереди. Контекст: в отличие от реактивных ассистентов, Pulse сам инициирует повестку и ограничивает внимание «пакетом» апдейтов.

И что?

Для бизнеса: OpenAI заходит в рынок корпоративных ассистентов на $27 млрд — теперь утренние дайджесты и задачи для сотрудников может собирать ИИ, а не люди.

Для инвесторов: Pulse закрепляет Pro как площадку для compute-heavy сервисов. Рост ARPU ×10 открывает дорогу к SaaS-модели с агентами для SMB и корпораций.

Для людей: привычка «с утра смотреть в Pulse» может стать массовой как почта или Slack — и это новый рынок ежедневной повестки, управляемой ИИ.

🚨 Нам 3.14здец

Персональные ассистенты — 9/10. Профессия умирает: всё, что они делают утром, Pulse делает быстрее и дешевле. Что делать: уходить в стратегический консалтинг или менять сферу.

Приватность — 9/10. Мы отдаём ИИ письма, календари и привычки. Это уже не просто поиск, это вход в наши рутины и поведенческие паттерны. Что делать: давать минимум прав, держать личное и рабочее раздельно.

Корпоративный контроль — 7/10. Комплаенс-службы встанут на уши: кто будет отвечать за утечки? Что делать: жёсткий аудит доступа, настройка DLP и логирование действий ассистента.

💀Почтовые «умные» дайджесты — 8/10: шаблонные обзоры теряют ценность. Что делать: переходить в персонализацию на действия пользователя.

OpenAI с Sora все уже похоронили. В феврале показали, шум прошёл, и тишина. Veo от Google завалил интернет вирусными видео, Runway и Pika штампуют апдейты каждую неделю, у Маска появился Grok-Video, а китайцы из Kuaishou и ByteDance гонят генерацию аниме и мемов миллионами.
Казалось, OpenAI переключился на агентов.

И вот они вернулись с Sora 2. Теперь модель выдаёт 5–10 секундные сцены с нормальной физикой и синхронным звуком. Персонажи разговаривают, объекты звучат, переходы между сценами выглядят целостно. Но главный удар — не сама модель, а соцсеть вокруг неё. Фича Cameos позволяет записать себя и встраивать свой образ в любые AI-видео: клипы, мемы, трейлеры. Запуск в США и Канаде бесплатный с лимитами, Pro подписка даёт доступ к Sora 2 Pro и API.

Контекст. Veo уже доминирует в длинных, кинематографичных роликах. Runway и Pika забрали аудиторию креаторов, но звук и диалоги у них пока слабое место. Grok-Video держит трафик внутри X, но это скорее демо для платформы Маска. Китайские генераторы мощны локально, но не строят глобальную экосистему. OpenAI играет по-другому: модель + социальный слой сразу, чтобы не потеряться среди конкурентов.

И что?

Для бизнеса: Cameos — готовый маркетинговый инструмент. Лицо клиента в брендовых роликах дешевле за кампанию и быстрее по охвату, чем традиционное видео.

Для инвесторов: OpenAI выходит в лигу соцсетей. Это конкуренция TikTok и Instagram, и если зайдёт — новый источник роста.

Для людей: больше не нужно снимать и монтировать — достаточно одного видео себя, чтобы попасть в любой сюжет.

🚨 Нам 3.14здец

Креаторы-новички — 8/10 — простая генерация убьёт рынок внимания. Выделится станет еще сложнее. Что делать: уходить в сценарии и уникальный контент.

TikTok и Reels — 7/10 — потеря аудитории, если Cameos станет вирусным. Что делать: копировать механику как можно быстрее.

Мозгам и восприятию — 9/10 — реальность и фантазия смешиваются в одну ленту. «Слетал на Мальдивы» с фото и видео-отчётом — это уже не факт, а фантазия в промпте. Отличить можно будет только по кривым мелочам, но и это скоро уйдёт.

Людям — 8/10 — доверие к фото и видео обнулится, останется одно: нравится ли глазу. Контент перестанет быть доказательством, станет чистой эмоцией.

Вот это видео

Ночная смена в стационаре. Врач с 14 годами практики принимает тяжёлого пациента: нужно быстро сформировать план — анализ, терапия, наблюдение. Рядом запускают ИИ: по тем же данным он собирает рабочий план за секунды. Дальше — проверка врача и решение.

Идея проста: сравнили не игрушечные тесты, а реальную работу человека и машины. OpenAI собрал большой замер по 44 профессиям и 1320 задачам из 9 отраслей, задачи готовили спецы со средним стажем 14 лет.

В итогах: Claude Opus 4.1 показал самый высокий суммарный результат (wins+ties) — 47,6% и силён в оформлении материалов; GPT-5 лидирует в точности, а прогресс за 15 месяцев от GPT-4o к GPT-5 — почти ×3 (≈13,7% → ~40%). 

Какие именно 44: консьержи; управляющие недвижимостью и ТСЖ/HOA; агенты по продаже недвижимости; брокеры по недвижимости; клерки по прокату; специалисты по организации досуга; специалисты по комплаенсу; начальники первой линии полиции и следствия; руководители админслужб; соцработники (дети/семьи/школы); инженеры-механики; инженеры по производству; закупщики; клерки по отгрузке-приёмке и инвентаризации; мастера/начальники смен на производстве; разработчики ПО; юристы; бухгалтеры и аудиторы; руководители ИТ; специалисты по управлению проектами; медсёстры (RN); практикующие медсёстры (NP); руководители медслужб; руководители первой линии офисного/админперсонала; медсекретари и админ-ассистенты; специалисты поддержки клиентов; фин- и инвестаналитики; финменеджеры; персональные финсоветники; агенты по продаже ЦБ, товаров и финуслуг; фармацевты; руководители смены в рознице; генеральные/операционные менеджеры; частные детективы; руководители продаж; клерки по заказам; руководители оптовых продаж (первая линия); торговые представители опт/производство (кроме тех/научных продуктов); торговые представители опт/производство (тех/научные продукты); аудио- и видеотехники; продюсеры и режиссёры; обозреватели/репортёры/журналисты; видеомонтажёры; редакторы. 

И что?

Для бизнеса:
на «золотом» наборе из 220 задач модели уже выигрывают/на паре в 39–49% кейсов по 44 профессиям — часть работы можно переложить на ИИ без проседания качества; решают быстрее и масштабируются под нагрузку. 

Для инвесторов: динамика за 15 месяцев — почти ×3 по метрике wins+ties у GPT-5 против GPT-4o — это ускорение unit-экономики знаний: меньше человеко-часов на выпуск типовых отчётов/планов, выше валовая маржа у внедривших ИИ. 

Для людей: ИИ уже уверенно берёт часть врачебных планов, юридических меморандумов, фин-разборов, презентаций; роль человека — постановка задачи, контроль и ответственность за решение. 

🚨 Нам 3.14здец

Специалисты со стажем 10+ лет — 8/10 — паритет по качеству на половине задач в ряде ролей; что делать: уходить в задачи принятия решений, кросс-функциональное лидерство, контроль рисков. 
Университеты и профкурсы — 6/10 — цикл апгрейда моделей месяцами, учебных программ — годами; что делать: перестраивать на «человек+ИИ» и тренировать надзадачи. 

Представь переговорку агентства: на стене — расписание пробы, в зуме — продюсер, а на месте актёра — Тилли Норвуд, синтетическая артистка от Xicoia.

Месяц назад дебют в комедийном скетче, сегодня — переговоры сразу с несколькими голливудскими агентствами. У персонажа уже есть биография, голос и арки для сериалов.

Xicoia — спин-аут из продакшна Particle6, основательница Элин Ван дер Велден говорит прямым текстом: цель — сделать из Тилли «новую Скарлетт Йоханссон или Натали Портман».

Студии за пару месяцев переехали от «несерьёзно» к «давайте обсудим». Параллельно на сцене ИИ-музыкант Xania Monet — значит, это уже не единичный эксперимент, а линия фронта.

Реакция: актёры зовут бойкотировать любые агентства, которые подпишут синтетического исполнителя.

После прошлогодних забастовок тема гиперчувствительная: контроль образа, роялти, замена дублёрами — всё это нерв.

Агентские комиссии около 10%, у синтетиков появится альтернативная выручка из лицензий на образ и голоса. Матчасть: минута речи генерится за секунды, ночных смен нет, сцены можно править бесконечно. Публичных бенчмарков по стоимости — нет.

Масштаб — десятки параллельных проектов без конфликтов расписаний. Роллаут — «переговоры идут сейчас».

И что?

Для бизнеса: кастинг без календарных войн, быстрые пилоты, контроль рисков — дешевле за выпуск и правки.

Для инвесторов: новый класс IP — «синтетические таланты» и агентские сети под них; риск — регуляция и бойкоты.

Для людей: контента станет больше и быстрее; живых лиц — меньше, границы этики — ближе.

🚨 Нам 3.14здец

Актёрские агентства среднего звена — 8/10 — комиссия тает, если клиент уходит в синтетиков; что делать: строить каталоги ИИ-персонажей и услуги цифровых дублёров.

Массовка/озвучка — 7/10 — низкобюджет закрывают модели; что делать: уходить в лайв-форматы и редкие навыки.

💀КИНО (КАРЬЕРА)- ВСЕ!

привет Siri. А кто-то ещё так говорит? У меня из знакомых — ноль. А ведь обещание было жирное: Джобс хотел, чтобы устройства разговаривали. В 2010 Apple купила Siri (выходцы из SRI: Даг Киттлаус, Адам Чайер, Том Грубер), в 2011 запустили в iPhone 4S под кураторством Скотта Форстолла. Потом Форстолл ушёл, команду разнесло по функциям (поиск, диктовка, дом), ставка на приватность и on-device замедлила фичи, а Alexa/Google ушли вперёд на интеграциях и темпе.

Сейчас Apple латает отставание внутренним ботом Veritas — песочницей для новой Siri. Там гоняют сценарии «поиск по личным данным», «редактирование фото голосом», и тестируют систему Linwood на гибриде: свои модели + сторонние. Публичного чата, как у конкурентов, не будет — всё спрячут внутрь Siri.

Плохая новость: из-за инженерных проблем большой релиз сдвинут на март 2026, пошли рокировки в руководстве и утечка кадров в другие AI-лабы. Контекст рынка простой: ChatGPT/Gemini/Copilot обновляются каждые недели, а у Apple сотни миллионов устройств с ассистентом, который давно повод для мемов.

Окно возможностей для чужих AI-утилит в iOS открыто сейчас.

И что?

Для бизнеса: пока Siri тупит, можно занимать полку на iPhone — голосовые сценарии, личный поиск, авто-саммари. Дешевле за выпуск, чем пилить натив под всё.

Для инвесторов: риск по AI-истории Apple растёт — задержка ~18 месяцев и отток талантов; upside — если Linwood даст on-device скорость и приватность без облака.

Для людей: шанс получить «умную» Siri без лишней болтовни — но ждать до 2026, временно спасают сторонние ассистенты.

🚨 Нам 3.14здец

Разработчикам iOS-утилит — 6/10 (в хорошем смысле) — окно на 12–18 месяцев, потом Apple закроет ниши; что делать: захватывать категории и удержание сейчас.

Пятничный контент.

Мира Муратти — человек, который помогала создавать GPT-4, — собрала часть бывшей команды и запустила Thinking Machines Lab. Вместо того чтобы строить очередного гиганта вроде ChatGPT, она сделала Tinker — инструмент, который позволяет компаниям собирать своих ИИ в пару строк кода. Облако всё ещё нужно, но оно спрятано за API: без серверов, GPU и бесконечных пайплайнов.
Работает просто: берёшь любую открытую модель — Llama, Qwen — и через API дообучаешь её под свои данные. Хочешь — решай уравнения, хочешь — анализируй химические реакции, хочешь — делай научного ассистента.

Первые клиенты — Princeton, Stanford и Berkeley, где Tinker уже помогает строить системы для математических доказательств и научного анализа.

Пара строк кода — и модель начинает понимать специфику твоего бизнеса: терминологию, тон общения, внутренние документы, даже формат отчётов. Не нужно администрировать GPU, поднимать контейнеры, возиться с пайплайнами. Всё это под капотом.
По сути, ты получаешь своего «мини-GPT» — умного, но заточенного только под твои задачи.

Кейсы, где это будет must-have: — Юристы. Свой ИИ, натренированный на базе решений суда и внутренних договоров компании, готовит документы и даёт прогноз по делам.
— Медицина. Модель, обученная на истории пациентов конкретной клиники, помогает врачам ставить диагнозы быстрее и точнее, чем универсальные ассистенты.
— Бухгалтерия. ИИ, знающий именно локальные налоговые правила, автоматически готовит отчёты и сверяет декларации.
— Образование. Преподаватель создаёт ИИ-тьютора, который говорит его голосом, объясняет по его методике и помнит слабые места ученика.
— Исследования. Университет делает своего ассистента для чтения и аннотирования научных статей в конкретной области — например, квантовой химии.

Главная идея — не искать универсальный мозг, а клепать миллионы маленьких, дешёвых, но точных ИИ. Каждый будет знать свой узкий мир лучше, чем любой ChatGPT.

Контекст. После ухода из OpenAI Муратти делает ставку не на «одну большую голову», а на миллионы специализированных ИИ. Вся идея — democratize fine-tuning: не соревноваться с GPT-5, а дать возможность компаниям создавать свои мозги без облачной зависимости.

И что?

Tinker убирает барьер входа в создание ИИ. Любой разработчик может обучить модель под себя за день. Это открывает рынок кастомных моделей, который по оценкам McKinsey вырастет до $300 млрд к 2030 году. Если хотя бы 10% компаний начнут использовать такие API, это создаст сотни тысяч узкоспециализированных ИИ — юридических, медицинских, финансовых, исследовательских.

Для бизнеса: исчезает потребность в сторонних подрядчиках — можно собрать своего «внутреннего ИИ» под конкретные задачи, без инженеров и серверов.

Для инвесторов: начинается новая волна — от борьбы гигантов за универсальные модели к миллионам маленьких ИИ с локальной монетизацией.

Для людей: появятся персональные ассистенты под профессию, компанию и даже конкретного пользователя — мир переходит от одного большого GPT к миллиону умных мини-мозгов.

🚨 Нам 3.14здец

Узкоспециализированным специалистам — 9/10. Fine-tuning через API убивает рынок экспертов: юристы, бухгалтера, исследователи — все, чьи знания можно скормить модели, станут софтом. Один разработчик с Tinker сможет воспроизвести их работу за часы.

Облачным провайдерам — 7/10. До 40% прибыли AWS и Azure идёт от обучения моделей. Если кастомизация уйдёт в Tinker-уровень, этот поток срежется вдвое.

Просто шикарное видео на вечер. В лаборатории Илона Оптимус учит карате. Или это вообще не карате? Кто разбирается — напишите в комментах, что за стиль.

Помните Vision Pro — ту гарнитуру за $3500, которую показывали как окно в будущее? Кажется, Apple решила это окно закрыть. По данным Bloomberg, проект новой, облегчённой версии на 2027 год заморожен.

Команды переброшены на срочную разработку AI-очков, чтобы догнать Meta и её Ray-Ban с встроенным ИИ.

Первые очки Apple будут подключаться к iPhone и не иметь собственного экрана. Более продвинутая версия — с дисплеем — уже готовится как конкурент Ray-Ban Display.

Управление — голосом, камеры, звук, здоровье и ИИ-интерфейсы работают через обновлённую Siri.
Контекст.

Meta уже выстрелила — Ray-Ban Gen 2, Neural Band и спортивные Oakley разлетаются в США. Vision Pro, напротив, продался жалкими 200k штук — меньше, чем Apple Watch за первые три дня.

Компания поняла: гарнитура не станет массовым продуктом, и делает ставку на то, что люди захотят умные очки, а не шлемы для айтишников.

И что?

Рынок носимых устройств с ИИ растёт быстрее, чем AR/VR. Meta, Xiaomi и Samsung уже тестируют модели с дисплеем и встроенными ассистентами. Apple возвращается к своей сильной стороне — аксессуарам, которые носят все, а не только фанаты технологий. Если Siri-ИИ действительно научится понимать контекст, компания может снова стать трендсеттером и занять долю в сегменте, где прогнозируют $150 млрд к 2030 году.

Для бизнеса: откроется рынок ИИ-интерфейсов для повседневного использования — фитнес, навигация, уведомления, аудио-команды.

Для инвесторов: Apple сокращает R&D по неокупаемому направлению и перенацеливает ресурсы туда, где возможна массовая прибыль.

Для людей: шанс получить ИИ-помощника без шлема и кабелей — просто на лице, как очки.

🚨 Нам 3.14здец

Индустрии VR/AR — 7/10. После провала Vision Pro и стагнации Meta Quest рынок гарнитур теряет смысл. За последние два года продажи упали на 40%, и если Apple уходит, то массового VR уже не будет. Что делать: уходить в корпоративные ниши или интегрироваться с AI-гласами.

Производителям дисплеев — 6/10. Apple планирует очки без экранов на первых этапах. Это бьёт по цепочке поставок microLED, в которую уже вложили $1,5 млрд.

Я думаю, не осталось на планете человека со смартфоном, который утром не хватает его, чтобы залипнуть на новости или диктовку. В телефоне живёт «умный» помощник — у Apple это Siri, у Amazon — Alexa. Иногда она перекочёвывает в колонку, но таскать её с собой — так себе идея.

И вот уже десять лет она с нами — только помогает примерно как табуретка. Включи свет, поставь будильник, включи фонарик. Нам же обещали ИИ-друга, который сам позвонит в парикмахерскую, забронирует ресторан и вспомнит, что ты не ел с утра.
Amazon наконец решил, что хватит позора, и выкатывает Alexa+ — ИИ, который говорит как человек, понимает контекст, бронирует, ищет потерянного кота через Ring и советует фильмы на Fire TV. Всё работает локально, без облака и лагов.

Железо тоже прокачали: Echo получили свои AI-чипы, Ring — распознавание лиц и приветствие гостей, Kindle— умные заметки, Fire TV — умную навигацию и рекомендации.

Контекст. Amazon заводит весь свой зоопарк устройств под единый мозг Alexa+. Пока Apple всё ещё буксует со своей Siri AI, Amazon делает ставку на полный контроль экосистемы, где ИИ управляет всем — от замков до телевизора.

И что?

Amazon втаскивает ИИ в каждый гаджет — от колонки до телевизора. Потенциал — огромный рынок умных устройств: $157 млрд к 2028 году, из которых почти половина приходится на США. Сейчас Alexa установлена более чем в 500 млн устройств, и компания рассчитывает монетизировать их через подписку на Alexa+. Если конверсия даже 10% по $5 в месяц — это $3 млрд ежегодной выручки.

Для бизнеса: появляется новый маркетинговый канал — голосовые покупки. Уже тестируются сценарии, где бренд платит за упоминание в диалоге с пользователем. Это может заменить поисковую рекламу, где Amazon и Google делят $300 млрд рынка.

Для инвесторов: Amazon превращает железо в подписочную экосистему. После падения продаж Echo на 30% в 2024-м, компания делает ставку на ИИ-сервисы — с маржой выше 60%.

Для людей: голос становится интерфейсом №1. Без экранов, без рук. Следующий шаг — полностью автономные сценарии: «Alexa, заработай мне на кофе» — и она реально это сделает.

🚨 Нам 3.14здец

Google и Apple — 8/10. У Google Assistant и Siri 1,5 млрд активных устройств, но ни одна из них не умеет монетизироваться напрямую. Amazon с Alexa+ превращает голос в бизнес. Что делать: перестраивать архитектуру под автономные агенты, иначе пользователи уйдут к Alexa.

Колл-центры — 7/10. Alexa+ уже умеет вести диалог, распознавать эмоции и запоминать контекст. В США работает 2,8 млн операторов поддержки — через 3–5 лет половина этих рабочих мест уйдёт под ИИ-агентов.

Это были крутые выходные! Увидимся в новой неделе!

Быстрые как ИИ новости за 3 окрября

🦾 Microsoft встроил агентов прямо в Office. Теперь Excel и Word умеют не просто заполнять таблицы, а создавать их по описанию, анализировать данные и строить презентации по тексту. И что? Бизнесы перестают зависеть от аналитиков и ассистентов — отчёт можно собрать одной фразой.
 
🌐 Elon Musk строит Grokipedia — «улучшенную Википедию» и шаг к «пониманию Вселенной». И что? xAI превращает поиск знаний в разговор — вместо страниц и ссылок будет ИИ, который объясняет и рассуждает. Потенциал — заменить образовательные платформы и поисковики.
 
💾 Meta купила чипстартап Rivos, чтобы ускорить создание своих AI-чипов и меньше зависеть от Nvidia. И что? Впервые Meta идёт в полный стек — свои модели, свои чипы, свой облак. Если выйдет, компания сэкономит миллиарды и получит стратегическую независимость.
 
🔥 OpenAI заработала $4,3 млрд за первое полугодие 2025 и потратила $2,5 млрд на вычисления. И что? Маржа всё ещё низкая, но это доказывает, что рынок платных ИИ-продуктов жив. С учётом роста Copilot и ChatGPT Team, OpenAI уже тянет на прибыльный SaaS-гигант.
 
🧠 Opera выпустила Neon — браузер, который сам действует за пользователя: может оплатить билет, заполнить форму или заказать товар. И что? Веб наконец перестаёт быть ручным — браузеры превращаются в автономных агентов. Это новый слой конкуренции для Chrome и Edge.
 
🎥 Google обновил линейку Home: камеры Nest и Doorbell теперь на Gemini, плюс новый динамик и платный план. И что? Домашние устройства превращаются в полноценную экосистему под управлением одного ИИ, где каждая камера и колонка знает твои привычки.
 
📱 Новое приложение OpenAI Sora ворвалось на 3-е место в App Store — сразу за Gemini и ChatGPT. И что? Впервые OpenAI выпускает собственную социальную платформу — не текст, а общение через эмоции и видео. Проба новой формы “живого интерфейса”.
 
🔊 Hume AI выкатил Octave 2 — мультиязычную TTS-модель с 11 языками и редактированием фонем. И что? Голосовые интерфейсы становятся точнее, эмоциональнее и персональнее. Это шаг к полностью «человеческим» ассистентам.
 
🎭 Character AI удалил героев Disney после угрозы суда. И что? Крупные IP-компании начали давить генеративные платформы. Мир, где можно свободно общаться с Микки Маусом, закончился. Бесплатно естественно.
 
🔍 Google запустил визуальный поиск в AI Mode: теперь можно искать по фото или тексту среди 50 млрд товаров. И что? Онлайн-шопинг превращается в разговор с ИИ, где корзину собирает не человек, а агент.
 
⚙️ Китайская Zhipu AI выкатил GLM-4.6 с контекстом 200k токенов, обогнав Claude Sonnet 4 и DeepSeek V3.2. И что? Китайские модели догнали западные по точности и устойчивости. Конкуренция становится глобальной, и скоро open-source догонит GPT-5.
 
📊 Pew Research: 9% взрослых американцев получают новости от ИИ, половина из них — с ошибками. И что? ИИ уже стал медиаканалом, но фильтры правды ещё не созданы. Это откроет рынок для «редакторов-агентов».

🚨Эти подборки я не выкладываю в соцсетях. Они выходят только в бесплатном AI-дайджесте, который приходит почти каждый будний день. В нём — все мои основные публикации плюс 5–13 новостей в формате «быстрых, как ИИ», которых нет нигде больше.

Главное — подписчики дайджеста получают всё раньше, чем я публикую это в соцсетях. За один только октябрь ты пропустил уже 100+ новостей.

Подпишись сейчас — и получай весь контент, даже тот, что не появляется в соцсетях, без блокировок, VPN и алгоритмов, прямо в свой почтовый ящик.

Обычное утро. Илон Маск, как и все люди, тянется к телефону. Робот Оптимус приносит ему попкорн прямо в кровать — но Маск не хочет есть. Он пинает бедного робота, пролистывает ленту и замирает. В голове — короткое: «С*ка». На экране — новость: OpenAI официально стала самой дорогой частной компанией в мире, обогнав SpaceX.

Всё? Альтман теперь “всех переиграл“?

OpenAI продала сотрудникам $6,6 млрд акций по оценке $500 млрд. SpaceX осталась на $456 млрд. Покупатели — Thrive Capital, SoftBank и MGX. Продавать могли только те, кто держал акции больше двух лет. Из $10,3 млрд доступных продали лишь $6,6 — сотрудники решили не жадничать, а верить дальше. За первые полгода 2025-го компания заработала $4,3 млрд — больше, чем за весь прошлый год.

И настроение было так себе не только у Илона. В чате «TOP 10 Forbes» тишина. Безос уткнулся в ракету, Цукерберг опять ворует инженеров у OpenAI и всё равно не может собрать дрим-тим. У Google — лёгкое коллективное недоумение: они придумали ИИ, а бабки собирает Альтман.

И что?

Для бизнеса: если вы ещё не вписались в экосистему OpenAI — вы опоздали на вечеринку. Но можно хотя бы стоять у бара: делать продукты и интеграции под GPT.

Для инвесторов: $500 млрд без IPO — сигнал, что капитал пошёл в частный сегмент AI. Деньги бегут не на биржу, а в закрытые сделки.

Для людей: инженеры OpenAI стали миллионерами, не дождавшись выхода на биржу. А на LinkedIn началась новая гонка: «переучиваюсь на промпт-инженера».

🚨 Нам 3.14здец

SpaceX и xAI — 7/10. Маск впервые проиграл не по скорости ракеты, а по скорости роста капитализации. Что делать: меньше троллить, больше кодить.

Google DeepMind — 7/10. Пятнадцать лет исследований — и всё ради того, чтобы смотреть, как OpenAI монетизирует их идеи. Что делать: сменить стратегию или продать душу Сэму.

Найм как я явление — 10/10. Все побежали еще быстрее в итоге. Ну и найм от предпринимательства перестал отличаться в таких компаниях очень сильно. Можно сказать смотрим как трансформируется американская мечта.

В Кремниевой долине сегодня пахнет не идеями, а деньгами. Andreessen Horowitz вскрыли базу транзакций 200 тысяч стартапов Mercury и показали, кто реально заносит бабки за ИИ, а кто только пишет треды про будущее.

На первом месте — OpenAI. Второе — Anthropic. Остальные просто статисты. Perplexity — где-то на 12-й строке, Merlin AI — на 30-й.

Удивление вызвало другое: четыре «вибро-кодинг» платформы — Replit, Cursor, Lovable и Emergent — внезапно попали в топ. Оказалось, что стартапы больше тратят не на ассистентов, а на инструменты, где AI помогает писать код и работать «в потоке».

В категории творчества тоже кипит жизнь: Freepik и ElevenLabs забрали пятое место, Canva — семнадцатое. То есть генеративка давно перестала быть игрушкой для маркетологов — это уже инструмент производства.

A16Z назвали это «AI Spending Report», но по факту это рентген рынка. Тут видно, кто делает реальный продукт, а кто просто поёт на сцене про AGI.

И что?

Денег в AI-модели больше, чем в инструментах. 2/3 всех платежей идут в LLM-провайдеры.
Креативные сервисы показывают самую массовую монетизацию — тысячи малых компаний платят регулярно.
Кодинг и автоматизация становятся новой инфраструктурой, а не экспериментом.

Стартапы с «агентными» AI растут быстрее всех, но пока не формируют значимых оборотов.
Денег в “голосовых” и “видео” инструментах больше, чем в текстовых — ElevenLabs и Kling обошли Jasper и Copy.ai.

Пропасть между OpenAI и остальными стала системной: компании внизу списка получают на два порядка меньше.

Для бизнеса: OpenAI и Anthropic забирают 60% всех трат рынка — значит, строить продукты “на плечах гигантов” уже безопасно. Интеграция под их API стала стандартом, а не риском.

Для инвесторов: деньги ушли в инфраструктуру и рабочие инструменты. Если стартап не сидит в регулярных расходах компаний — это не бизнес, а демо. Ставки на модели и B2B-интеграции, не на фичи.

Для людей: AI-инструменты уже съели маркетинг и начинают есть инженерию. Через год “работа руками” будет стоить в 2–3 раза дешевле, чем работа с AI-настройкой.

🚨 Нам 3.14здец

Стартапам без клиентов — 9/10. Рынок обнажился: у кого нет транзакций — тех нет в списке. Что делать: валидировать продукт деньгами, а не аплодисментами.

SaaS-платформам старого поколения — 8/10. Старые CRM и таск-трекеры теряют бюджеты в пользу AI-инструментов. Что делать: добавлять интеллект в продукт и учить команду думать “через модель”.

Утро в DeepMind началось с головной боли для всех, кто делает «агентов». Пока другие учат свои модели играть в симуляции, Dreamer 4 играет в своей голове — и выигрывает. Google показал систему, которая впервые добыла алмаз в Minecraft, не запуская игру вообще.

Dreamer 4 тренируется в собственном воображении: мир моделируется в реальном времени, с физикой, светом, текстурами и 20 000 действиями, которые агент просчитывает из видео. Сначала он смотрит, как играют другие, потом учится принимать решения, а дальше — сам себя тренирует в симуляции. Без GPU-ферм, без крашей, без пиксельной боли.

Результат: тестеры закрыли 14 из 16 заданий в виртуальной среде Dreamer против 5 у конкурентов вроде Oasis. Он также обошёл OpenAI VPT по эффективности и сделал это, используя в 100 раз меньше данных.

Смысл не в игре. Minecraft — просто дешёвый полигон. Теперь тот же подход идёт в реальных роботах, где вместо дорогих полевых испытаний можно обучать поведение в симуляции, а потом просто выгружать навык в железо.

И что?

Для бизнеса: сокращаются сроки и стоимость тестирования автономных систем. Любой стартап с симуляцией получает шанс на рынок робототехники без заводов.

Для инвесторов: симуляционные модели — новый класс активов. Они дешевле в обучении и быстрее окупаются, чем классические RL-системы. Потенциал — промышленная автоматизация, логистика, медицина.

Для людей: роботы учатся без ошибок, которые могли бы стоить людям жизни. Это шаг к безопасным автономным системам — от дронов до хирургов.

🚨 Нам 3.14здец

Реальному миру — 9/10. Google научил ИИ учиться без физической среды. Теперь моделям не нужны фабрики, полигоны и датчики — им хватает воображения. Матрица всё ближе. Что делать: готовиться к миру, где симуляция становится основным способом познания.

Разработчикам симуляторов и робототехники — 9/10, но в хорошем смысле. Dreamer 4 делает обучение в цифровых двойниках нормой, значит, обучение дронов, манипуляторов и промышленных роботов станет в 10–20 раз дешевле. Что делать: вкладываться в создание обучающих миров и среды взаимодействия, пока рынок не поделен.

Это не ошибка 404. Это значит, что канал развивается и растет. Спасибо вам, что читаете и делитесь. Только благодаря вам - это стало возможно! Ну а я продолжу делать для вас крутой контент!