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.
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.
🔥11❤7👍5
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Просто шикарное видео на вечер. В лаборатории Илона Оптимус учит карате. Или это вообще не карате? Кто разбирается — напишите в комментах, что за стиль.
🔥5
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.
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.
❤6
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.
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.
❤8👍4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Это были крутые выходные! Увидимся в новой неделе!
❤8👍6🔥2
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.
🦾 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.
1❤7🔥6👍2
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.
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.
1❤6🔥1
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”.
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”.
❤6👍2
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.
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.
🔥11❤4
Тим Кук сделал своё. Айфоны стали «как всегда» — скучновато, зато Apple первой в мире пробила триллион и закрепилась в элите. А ещё именно при Куке мир спокойно платит за телефон с четырьмя нулями — с iPhone X планка $999 стала нормой.
Теперь про преемника. Джон Тернус. 50 лет. Главный по железу. В Apple с 2001, вице-президент с 2013. Вёл iPad, последние iPhone и AirPods, тащил переход Mac на Apple silicon. Внутри у него сильная поддержка, и именно его Гурман называет фаворитом на кресло CEO.
Задача простая по формуле и сложная в жизни: вернуть искру. ИИ в железе. Домашние роботы. Новая категория, чтобы снова было весело и так же прибыльно.
Сегодня компания — про маркетинг и продажи. Касса — first. Веселья — no way. Сможет ли Тернус решить задачу с 4 переменными - загадка дыры.
И что? Если рулить будет инженер, логика простая: меньше косметики, больше технологий. On-device ИИ, новый класс устройств вокруг «кремния» и дома, где всё работает само. Если получится — Apple снова задаст правила рынка, а не просто цвет коробки. Но нужно ли это кому-то на самом деле? Скорее нет чем да. И все поедет по старым рельсам
Теперь про преемника. Джон Тернус. 50 лет. Главный по железу. В Apple с 2001, вице-президент с 2013. Вёл iPad, последние iPhone и AirPods, тащил переход Mac на Apple silicon. Внутри у него сильная поддержка, и именно его Гурман называет фаворитом на кресло CEO.
Задача простая по формуле и сложная в жизни: вернуть искру. ИИ в железе. Домашние роботы. Новая категория, чтобы снова было весело и так же прибыльно.
Сегодня компания — про маркетинг и продажи. Касса — first. Веселья — no way. Сможет ли Тернус решить задачу с 4 переменными - загадка дыры.
И что? Если рулить будет инженер, логика простая: меньше косметики, больше технологий. On-device ИИ, новый класс устройств вокруг «кремния» и дома, где всё работает само. Если получится — Apple снова задаст правила рынка, а не просто цвет коробки. Но нужно ли это кому-то на самом деле? Скорее нет чем да. И все поедет по старым рельсам
💯8❤1
Платформа Sora-2 забита видео с Марио, Майклом Джексоном, Бобом Россом и Пикачу.
Авторов нет, прав нет, регулирования нет. Но трафик бешеный — за сутки Sora вылетела в №1 App Store, обогнав ChatGPT и Gemini, даже будучи по инвайтам. Теперь OpenAI включает бабки: будет делиться доходами с правообладателями, вводит ручной контроль — можно будет выбрать, чтобы использовали только лицо, только голос или вообще запретить.
От «опт-аут» перешли к «опт-ин»: если ты владелец персонажа, нужно явно разрешить использование. Монетизация — через revshare.
Сценарий: ты заливаешь ролик с Джексоном, оно набирает миллионы, OpenAI выписывает чек владельцам его образа.
Контекст. У TikTok — 1,5 млрд MAU и долгосрочная угроза блокировки в США. У Meta — короткие видео внутри Instagram Reels и теперь ещё и Vibes с генеративными сюжетами. У Google — DreamTrack и YouTube Music AI, но без живых моделей мем-экономики. Sora же делает шаг к легальному UGC с участием чужих лиц и IP — и строит свою экосистему авторов, брендов и AI-движка.
И что?
Для бизнеса: можно запускать промо с известными образами, тестить героев на вирусность и легально встроиться в контент от пользователей. Уже в Sora крутятся ролики с брендами и селебами — дешевле, чем продакшен и юрист.
Для инвесторов: OpenAI строит альтернативу TikTok и YouTube с монетизацией через IP. У ByteDance — выручка $110B, у YouTube — $40B. Если Sora заберёт даже 5% рынка — это +$7–10B в год, при нулевых костах на съёмки.
Для людей: фан-видео с Пикачу и Джексоном можно делать без риска страйка. Условный студент из Бразилии сможет залить AI-ролик и попасть в тренды, деля выручку с владельцем образа.
🚨 Нам 3.14здец
TikTok и YouTube — 9/10. Если Sora заведёт свою creator-экосистему с выплатами авторам и праводержателям, у Reels, Shorts и TikTok появится полноценный AI-конкурент. Что делать: срочно запускать ревшару и генеративные пайплайны внутри платформ.
Правообладатели без IP-стратегии — 8/10. Образы утекли, но OpenAI даёт шанс легализовать и монетизировать. Что делать: строить базы разрешений и договариваться о revshare, пока твоими героями не торгует кто попало.
Авторов нет, прав нет, регулирования нет. Но трафик бешеный — за сутки Sora вылетела в №1 App Store, обогнав ChatGPT и Gemini, даже будучи по инвайтам. Теперь OpenAI включает бабки: будет делиться доходами с правообладателями, вводит ручной контроль — можно будет выбрать, чтобы использовали только лицо, только голос или вообще запретить.
От «опт-аут» перешли к «опт-ин»: если ты владелец персонажа, нужно явно разрешить использование. Монетизация — через revshare.
Сценарий: ты заливаешь ролик с Джексоном, оно набирает миллионы, OpenAI выписывает чек владельцам его образа.
Контекст. У TikTok — 1,5 млрд MAU и долгосрочная угроза блокировки в США. У Meta — короткие видео внутри Instagram Reels и теперь ещё и Vibes с генеративными сюжетами. У Google — DreamTrack и YouTube Music AI, но без живых моделей мем-экономики. Sora же делает шаг к легальному UGC с участием чужих лиц и IP — и строит свою экосистему авторов, брендов и AI-движка.
И что?
Для бизнеса: можно запускать промо с известными образами, тестить героев на вирусность и легально встроиться в контент от пользователей. Уже в Sora крутятся ролики с брендами и селебами — дешевле, чем продакшен и юрист.
Для инвесторов: OpenAI строит альтернативу TikTok и YouTube с монетизацией через IP. У ByteDance — выручка $110B, у YouTube — $40B. Если Sora заберёт даже 5% рынка — это +$7–10B в год, при нулевых костах на съёмки.
Для людей: фан-видео с Пикачу и Джексоном можно делать без риска страйка. Условный студент из Бразилии сможет залить AI-ролик и попасть в тренды, деля выручку с владельцем образа.
🚨 Нам 3.14здец
TikTok и YouTube — 9/10. Если Sora заведёт свою creator-экосистему с выплатами авторам и праводержателям, у Reels, Shorts и TikTok появится полноценный AI-конкурент. Что делать: срочно запускать ревшару и генеративные пайплайны внутри платформ.
Правообладатели без IP-стратегии — 8/10. Образы утекли, но OpenAI даёт шанс легализовать и монетизировать. Что делать: строить базы разрешений и договариваться о revshare, пока твоими героями не торгует кто попало.
👍6❤5
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Все ждали, что Dev Day 2025 станет моментом «вот оно»: покажут GPT-6 с постоянной памятью и личностью, дадут голосового ассистента, который сам звонит в пиццерию, откроют Sora-2 всем подряд, покажут железку от Айва и скажут — теперь ChatGPT это новая операционка. Шли слухи, что будет и браузер, и поиск, и встроенный магазин с AI-приложениями.
Когда Altman вышел на сцену, напряжение было как на выходе нового iPhone в 2010-м. Но половина ожиданий так и осталась фантазиями. GPT-5 — без памяти. Голосовой агент — в бете. Железку не показали. Зато дали то, чего никто не понял с первого раза: теперь ChatGPT — это платформа.
Внутри него работают Canva, Figma, Spotify. Там же теперь можно запускать агентов, автоматизировать цепочки и собирать рабочие инструменты как конструктор.
OpenAI выкатил Apps SDK — теперь можно собирать приложения, запускать их внутри чата и зарабатывать. Первая волна — Canva, Figma, Spotify, Zillow. Всё открывается прямо в диалоге. Позже будет App Store.
Параллельно запущен AgentKit — визуальный редактор для создания собственных AI-агентов с логикой, действиями, API и автотестами. Прямо в браузере. Всё работает без кода. И всё это можно вшивать в свои продукты или в тот же ChatGPT.
Sora? Работает внутри ChatGPT. У кого Plus — можно просто написать промт и получить видео.
GPT-5 Pro? Открыли. Теперь есть доступ к reasoning-модели, голосовой mini-версии (на 70% дешевле), GPT-5-Codex с интеграцией в Slack и SDK под рабочие пайплайны.
Всё это не набор фич, а начало новой среды. Браузер, автоматизация и генерация теперь сходятся в одном окне. Без переключений. Без людей.
И что?
Для бизнеса: можно собирать свои AI-приложения и агентов, зарабатывать на них и автоматизировать задачи — без кода и без команды. Раньше это был проект на 2 месяца. Теперь — 2 вечера в чате.
Для инвесторов: OpenAI одновременно зашёл на рынок Zapier, Chrome, App Store и SaaS-платформ. Оценка Zapier — $5.3B. У Chrome — 3 млрд пользователей. У App Store — 643 миллиарда оборота. Все эти рынки теперь под угрозой.
Для людей: больше не надо переключаться между приложениям в зависимости от задачи. Всё запускается в чате. Figma, Spotify, CRM, рассылка, агент — всё в одном окне. Мир, где не нужен браузер, не через 10 лет. Уже сегодня.
🚨 Нам 3.14здец
SaaS-компаниям без SDK — 9/10. Если твоё приложение нельзя вызвать из ChatGPT — ты мимо потока. Туда уходит пользовательский интерфейс, туда идут деньги. Что делать: пилить совместимость, пока не поздно.
Сервисам-автоматизаторам — 8/10. Zapier, Make, n8n — все выглядят как тяжеловесные системы, когда ChatGPT просто делает. Что делать: идти в B2B-интеграции или хардкорные сценарии, где GPT не справится.
Браузерам — 7/10. Если ты проиграешь точку входа в интернет — остался только рендеринг страниц. Что делать: вкладываться в интеграции с ИИ или быть фоном.
Когда Altman вышел на сцену, напряжение было как на выходе нового iPhone в 2010-м. Но половина ожиданий так и осталась фантазиями. GPT-5 — без памяти. Голосовой агент — в бете. Железку не показали. Зато дали то, чего никто не понял с первого раза: теперь ChatGPT — это платформа.
Внутри него работают Canva, Figma, Spotify. Там же теперь можно запускать агентов, автоматизировать цепочки и собирать рабочие инструменты как конструктор.
OpenAI выкатил Apps SDK — теперь можно собирать приложения, запускать их внутри чата и зарабатывать. Первая волна — Canva, Figma, Spotify, Zillow. Всё открывается прямо в диалоге. Позже будет App Store.
Параллельно запущен AgentKit — визуальный редактор для создания собственных AI-агентов с логикой, действиями, API и автотестами. Прямо в браузере. Всё работает без кода. И всё это можно вшивать в свои продукты или в тот же ChatGPT.
Sora? Работает внутри ChatGPT. У кого Plus — можно просто написать промт и получить видео.
GPT-5 Pro? Открыли. Теперь есть доступ к reasoning-модели, голосовой mini-версии (на 70% дешевле), GPT-5-Codex с интеграцией в Slack и SDK под рабочие пайплайны.
Всё это не набор фич, а начало новой среды. Браузер, автоматизация и генерация теперь сходятся в одном окне. Без переключений. Без людей.
И что?
Для бизнеса: можно собирать свои AI-приложения и агентов, зарабатывать на них и автоматизировать задачи — без кода и без команды. Раньше это был проект на 2 месяца. Теперь — 2 вечера в чате.
Для инвесторов: OpenAI одновременно зашёл на рынок Zapier, Chrome, App Store и SaaS-платформ. Оценка Zapier — $5.3B. У Chrome — 3 млрд пользователей. У App Store — 643 миллиарда оборота. Все эти рынки теперь под угрозой.
Для людей: больше не надо переключаться между приложениям в зависимости от задачи. Всё запускается в чате. Figma, Spotify, CRM, рассылка, агент — всё в одном окне. Мир, где не нужен браузер, не через 10 лет. Уже сегодня.
🚨 Нам 3.14здец
SaaS-компаниям без SDK — 9/10. Если твоё приложение нельзя вызвать из ChatGPT — ты мимо потока. Туда уходит пользовательский интерфейс, туда идут деньги. Что делать: пилить совместимость, пока не поздно.
Сервисам-автоматизаторам — 8/10. Zapier, Make, n8n — все выглядят как тяжеловесные системы, когда ChatGPT просто делает. Что делать: идти в B2B-интеграции или хардкорные сценарии, где GPT не справится.
Браузерам — 7/10. Если ты проиграешь точку входа в интернет — остался только рендеринг страниц. Что делать: вкладываться в интеграции с ИИ или быть фоном.
👍12🔥4❤2👨💻2
Altman хотел убить смартфон : девайс без дисплея, «всегда включён», с AI-помощником вместо телефона. Купили Io Studio Джони Айва за $6.5B, позвали 20 инженеров из Apple, плюс команду из Meta Quest. Но на дворе 2025, а у устройства нет финального дизайна, нет интерфейса, и всё тормозит.
ИИ болтает слишком много — никто не знает, как сделать разговор полезным, но не душным. А главный блокер — инфраструктура: Sora ест всё, ChatGPT на грани, а теперь ещё и девайс, которому нужно 24/7 быть в онлайне и слушать голос. У Google и Amazon — уже есть свои облака, свои чипы, и по 100+ миллионов устройств в домах. У OpenAI — пока только слайды.
Контекст. Humane Ai Pin — $240M инвестиций, 7 лет разработки, и на выходе — перегревающийся брелок с голосовым лагом в 3 секунды. Продано менее 10k устройств, обзоры в хлам. Rabbit R1 — хайп в TikTok, но по факту — перепакованный API-интерфейс с кнопкой. Крашится, тормозит, ничего не делает. Выпущено 10k, возвраты — до 60%. Meta Ray-Ban — крутая камера, но нейросеть тупит. Ассистент на английском, не может поддержать диалог. У Amazon — миллиард устройств Alexa, но там нет генерации, только скрипты. Google свернул проект Iris (смарт-очки), а Project Astra всё ещё в демо. Apple Vision Pro — шикарный экран, но без AI. Никто не вывез full-stack: распознавание → генерация → действие — в реальном времени и на устройстве.
И что?
Для бизнеса: рынок AI-гаджетов обещает быть огромным, но пока никто не может предложить устройство, которое работает без боли. Устройства типа Ai Pin и R1 дискредитируют саму идею: пользователь ждёт волшебства, а получает глюки и задержки. Даже крупные игроки не тянут сложность генерации в реальном времени. Пока не появится железо с локальным inference и продуманным сценарием — делать под это платформу или продукт бессмысленно.
Для инвесторов: показатель провала — возвраты. У R1 они выше 50%, у Humane — полная остановка продаж. Это значит, что даже ультравайрал и ютуб-обзоры не спасают продукт, если он не даёт value за 3 секунды. OpenAI, несмотря на хайп, тоже упёрлась в фундаментальные ограничения: инфра, управление контекстом, форм-фактор. Без решения этих проблем $6.5B в Io Studio — не актив, а расход.
Для людей: ожидания от AI-девайсов завышены. Пока нет ни одного устройства, которое стабильно понимает, говорит и действует — всё с лагами, ошибками и ограничениями. Разговор с ботом в мессенджере пока всё ещё быстрее, понятнее и дешевле. Любой «экран-киллер» должен быть лучше смартфона — по скорости, удобству и результату. Пока ничего даже близко не подходит.
🚨 Нам 3.14здец
Стартапам, делающим AI-гаджеты — 9/10. Если даже OpenAI с Айвом тонет в дизайне, latency и облаках — у всех остальных шансов почти нет. Что делать: срочно фокус на 1 юзкейс и локальный inference.
Производителям IoT — 7/10. Выход OpenAI мог задрать рынок, но теперь вы сами по себе. Что делать: делать своё, не ждать флагмана, использовать готовые API от OpenAI/Anthropic.
ИИ болтает слишком много — никто не знает, как сделать разговор полезным, но не душным. А главный блокер — инфраструктура: Sora ест всё, ChatGPT на грани, а теперь ещё и девайс, которому нужно 24/7 быть в онлайне и слушать голос. У Google и Amazon — уже есть свои облака, свои чипы, и по 100+ миллионов устройств в домах. У OpenAI — пока только слайды.
Контекст. Humane Ai Pin — $240M инвестиций, 7 лет разработки, и на выходе — перегревающийся брелок с голосовым лагом в 3 секунды. Продано менее 10k устройств, обзоры в хлам. Rabbit R1 — хайп в TikTok, но по факту — перепакованный API-интерфейс с кнопкой. Крашится, тормозит, ничего не делает. Выпущено 10k, возвраты — до 60%. Meta Ray-Ban — крутая камера, но нейросеть тупит. Ассистент на английском, не может поддержать диалог. У Amazon — миллиард устройств Alexa, но там нет генерации, только скрипты. Google свернул проект Iris (смарт-очки), а Project Astra всё ещё в демо. Apple Vision Pro — шикарный экран, но без AI. Никто не вывез full-stack: распознавание → генерация → действие — в реальном времени и на устройстве.
И что?
Для бизнеса: рынок AI-гаджетов обещает быть огромным, но пока никто не может предложить устройство, которое работает без боли. Устройства типа Ai Pin и R1 дискредитируют саму идею: пользователь ждёт волшебства, а получает глюки и задержки. Даже крупные игроки не тянут сложность генерации в реальном времени. Пока не появится железо с локальным inference и продуманным сценарием — делать под это платформу или продукт бессмысленно.
Для инвесторов: показатель провала — возвраты. У R1 они выше 50%, у Humane — полная остановка продаж. Это значит, что даже ультравайрал и ютуб-обзоры не спасают продукт, если он не даёт value за 3 секунды. OpenAI, несмотря на хайп, тоже упёрлась в фундаментальные ограничения: инфра, управление контекстом, форм-фактор. Без решения этих проблем $6.5B в Io Studio — не актив, а расход.
Для людей: ожидания от AI-девайсов завышены. Пока нет ни одного устройства, которое стабильно понимает, говорит и действует — всё с лагами, ошибками и ограничениями. Разговор с ботом в мессенджере пока всё ещё быстрее, понятнее и дешевле. Любой «экран-киллер» должен быть лучше смартфона — по скорости, удобству и результату. Пока ничего даже близко не подходит.
🚨 Нам 3.14здец
Стартапам, делающим AI-гаджеты — 9/10. Если даже OpenAI с Айвом тонет в дизайне, latency и облаках — у всех остальных шансов почти нет. Что делать: срочно фокус на 1 юзкейс и локальный inference.
Производителям IoT — 7/10. Выход OpenAI мог задрать рынок, но теперь вы сами по себе. Что делать: делать своё, не ждать флагмана, использовать готовые API от OpenAI/Anthropic.
❤6👍6🤪2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Что вы знаете о пробках? Все полосы на трассе Пекин–Гонконг–Макао остановились, потому что жители Пекина возвращаются домой после восьмидневных каникул в честь Дня образования КНР.
Этот период еще называют «Золотой неделей».
И что?
Предположим что это все люди образованные. И это только Пекин.
Этот период еще называют «Золотой неделей».
И что?
Предположим что это все люди образованные. И это только Пекин.
🔥5❤3🤷♂2
Представь: ты — AMD, запускаешь новые MI450 в 2026-м, хочешь влезть на рынок, где всё уже законтрактовано Nvidia. И тут заходит OpenAI:
— «Нам 6 гигаватт. А ещё 160 миллионов ваших акций — по $0.01».
Ты соглашаешься. Потому что это десятки миллиардов выручки и билет в будущее, где без OpenAI ты просто второй номер.
Сделка стартует с 1 гигаватта MI450, остальное — поэтапно. Условие — OpenAI получает до 10% AMD по центу, если будет идти по инфраструктурному плану. На бирже это эквивалентно $20+ миллиардов.
Причём AMD не получает кэша — она получает заказ. Ставка: выиграть конкуренцию с Nvidia за следующие 5 лет.
Вот сколько у них гигават:
• OpenAI уже выкупил 10 гигаватт у Nvidia,
• теперь добрал 6 у AMD,
• ещё 7+ гигаватт — в распределённых дата-центрах и у подрядчиков.
Итого 23 гигаватта только под OpenAI. Это больше, чем совокупная мощность всех hyperscaler-LLM стартапов, включая Anthropic, Mistral, xAI, Inflection и Groq — вместе взятых.
Контекст. Nvidia держит рынок на 80–85%, у неё — собственная архитектура, софт и каналы поставок. AMD хочет урвать кусок, делая ставку на MI450 как более дешёвую альтернативу H100/B100. Чтобы успеть, она запускает «блок-дил» с OpenAI: вы нам гарантию закупки — мы вам долю. Это не венчур. Это инфраструктурная геополитика.
И что?
Для бизнеса: крупные модели скоро будут жить только внутри закрытых дата-альянсов. Если у тебя нет pre-alloc’а на чипы — ты не игрок. Время «посмотрим, где покрутить LLM» — закончилось. Compute теперь как жильё — арендуй на год вперёд или будешь на улице.
Для инвесторов: OpenAI превращается в держателя инфраструктуры, как Amazon в 2010. Доля в AMD — это не про чипы, это контроль цепочки. Следующий шаг — доли в логистике, энергокомпаниях и фабах. AMD — теперь не просто поставщик, а зависимый актив.
Для людей: ждите очередей и роста цен. Compute больше не «безлимитная облачная штука». Это ресурс, выданный по контракту. Маленькие проекты будут платить ×10 или вылетать из рынка. Даже open-source LLM — бессмысленна без доступа к мощности.
🚨 Нам 3.14здец
Стартапам уровня Series A без чипов — 10/10. У OpenAI 23 гигаватта, у тебя — PowerPoint. Даже если модель лучше, ты её нигде не запустишь. Что делать: входить в альянсы с крупными игроками или продаваться.
AMD вне OpenAI — 7/10. Если ты не OpenAI — ты платишь за MI450 по полной и без преференций. Что делать: идти в Китай, где дефицит H100 ещё сильнее. Или делать эксклюзивные связки с другими LLM-хабами.
— «Нам 6 гигаватт. А ещё 160 миллионов ваших акций — по $0.01».
Ты соглашаешься. Потому что это десятки миллиардов выручки и билет в будущее, где без OpenAI ты просто второй номер.
Сделка стартует с 1 гигаватта MI450, остальное — поэтапно. Условие — OpenAI получает до 10% AMD по центу, если будет идти по инфраструктурному плану. На бирже это эквивалентно $20+ миллиардов.
Причём AMD не получает кэша — она получает заказ. Ставка: выиграть конкуренцию с Nvidia за следующие 5 лет.
Вот сколько у них гигават:
• OpenAI уже выкупил 10 гигаватт у Nvidia,
• теперь добрал 6 у AMD,
• ещё 7+ гигаватт — в распределённых дата-центрах и у подрядчиков.
Итого 23 гигаватта только под OpenAI. Это больше, чем совокупная мощность всех hyperscaler-LLM стартапов, включая Anthropic, Mistral, xAI, Inflection и Groq — вместе взятых.
Контекст. Nvidia держит рынок на 80–85%, у неё — собственная архитектура, софт и каналы поставок. AMD хочет урвать кусок, делая ставку на MI450 как более дешёвую альтернативу H100/B100. Чтобы успеть, она запускает «блок-дил» с OpenAI: вы нам гарантию закупки — мы вам долю. Это не венчур. Это инфраструктурная геополитика.
И что?
Для бизнеса: крупные модели скоро будут жить только внутри закрытых дата-альянсов. Если у тебя нет pre-alloc’а на чипы — ты не игрок. Время «посмотрим, где покрутить LLM» — закончилось. Compute теперь как жильё — арендуй на год вперёд или будешь на улице.
Для инвесторов: OpenAI превращается в держателя инфраструктуры, как Amazon в 2010. Доля в AMD — это не про чипы, это контроль цепочки. Следующий шаг — доли в логистике, энергокомпаниях и фабах. AMD — теперь не просто поставщик, а зависимый актив.
Для людей: ждите очередей и роста цен. Compute больше не «безлимитная облачная штука». Это ресурс, выданный по контракту. Маленькие проекты будут платить ×10 или вылетать из рынка. Даже open-source LLM — бессмысленна без доступа к мощности.
🚨 Нам 3.14здец
Стартапам уровня Series A без чипов — 10/10. У OpenAI 23 гигаватта, у тебя — PowerPoint. Даже если модель лучше, ты её нигде не запустишь. Что делать: входить в альянсы с крупными игроками или продаваться.
AMD вне OpenAI — 7/10. Если ты не OpenAI — ты платишь за MI450 по полной и без преференций. Что делать: идти в Китай, где дефицит H100 ещё сильнее. Или делать эксклюзивные связки с другими LLM-хабами.
❤5🔥5
Девочка по имени TRM (Tiny Recursion Model) от Samsung вышла против монстров вроде DeepSeek R1 и Gemini 2.5 Pro — и выдала лучшие результаты на сложнейших задачах логики, хотя у неё всего 7M параметров.
Вместо привычного поштучного генератора токенов она сначала пишет черновик ответа, потом сама себя критикует, передумывает и улучшает решение до 16 раз подряд.
Внутри — критический блокнот с 6 саморевизий на каждом цикле, прежде чем обновить черновик.
На ARC-AGI-1 она набрала 45%, на ARC-AGI-2 — 8%. Обе метрики считаются адом даже для топовых моделей с миллиардами параметров. Речь идёт о задачах на чистую логику и гибкость мышления, где brute force не работает. Пока TRM заточена на головоломки, но архитектурный приём (цикл самопроверки) может менять правила игры: не нужно миллиарды на обучение, если модель умеет думать, а не просто предсказывать.
Контекст. ARC-AGI — бенчмарк от Франсуа Шолле, построенный так, чтобы его нельзя было прошить данными. Здесь побеждает не объём, а способность к обобщению. У TRM всего 7M параметров, у Gemini 2.5 Pro — десятки миллиардов. Это как если бы калькулятор победил NASA-компьютер в шахматах. И что?
Для бизнеса: можно сэкономить $10–100M на обучении и инфре, если взять TRM-подобную архитектуру вместо LLM-монстра. DeepSeek R1 — 236B параметров, Gemini 2.5 Pro — ~540B. TRM делает логические задачи лучше, будучи в 30 000–70 000 раз меньше.
Для инвесторов: весь стек «scale = качество» трещит. Модель, которую можно обучить на MacBook, решает задачи лучше, чем топ-3 API от Google, OpenAI и DeepSeek. Маленькие команды с архитектурными хаком могут обвалить рынок inference-as-a-service.
Для людей: эти модели можно запускать прямо на телефоне. Без клаудов, latency и подписок. Представь GPT, который реально рассуждает — и работает офлайн.
🚨 Нам 3.14здец
Google, DeepSeek, OpenAI — 9/10 — почему: они влили миллиарды в обучение и поддержку гига-сетей. Gemini 1.5 Ultra тренили на 3 000+ TPUv5e. А тут модель, которую можно на RTX 4090 прогнать, бьёт их в логике. Что делать: перестраивать R&D-приоритеты, инвестировать в reasoning-архитектуры.
Nvidia — 7/10 — почему: если inference сдвинется в сторону маленьких моделей, спрос на клаудные GPU может схлопнуться. Что делать: упор на edge-инференс, AI-чипы и софт под маленькие архитектуры.
Вместо привычного поштучного генератора токенов она сначала пишет черновик ответа, потом сама себя критикует, передумывает и улучшает решение до 16 раз подряд.
Внутри — критический блокнот с 6 саморевизий на каждом цикле, прежде чем обновить черновик.
На ARC-AGI-1 она набрала 45%, на ARC-AGI-2 — 8%. Обе метрики считаются адом даже для топовых моделей с миллиардами параметров. Речь идёт о задачах на чистую логику и гибкость мышления, где brute force не работает. Пока TRM заточена на головоломки, но архитектурный приём (цикл самопроверки) может менять правила игры: не нужно миллиарды на обучение, если модель умеет думать, а не просто предсказывать.
Контекст. ARC-AGI — бенчмарк от Франсуа Шолле, построенный так, чтобы его нельзя было прошить данными. Здесь побеждает не объём, а способность к обобщению. У TRM всего 7M параметров, у Gemini 2.5 Pro — десятки миллиардов. Это как если бы калькулятор победил NASA-компьютер в шахматах. И что?
Для бизнеса: можно сэкономить $10–100M на обучении и инфре, если взять TRM-подобную архитектуру вместо LLM-монстра. DeepSeek R1 — 236B параметров, Gemini 2.5 Pro — ~540B. TRM делает логические задачи лучше, будучи в 30 000–70 000 раз меньше.
Для инвесторов: весь стек «scale = качество» трещит. Модель, которую можно обучить на MacBook, решает задачи лучше, чем топ-3 API от Google, OpenAI и DeepSeek. Маленькие команды с архитектурными хаком могут обвалить рынок inference-as-a-service.
Для людей: эти модели можно запускать прямо на телефоне. Без клаудов, latency и подписок. Представь GPT, который реально рассуждает — и работает офлайн.
🚨 Нам 3.14здец
Google, DeepSeek, OpenAI — 9/10 — почему: они влили миллиарды в обучение и поддержку гига-сетей. Gemini 1.5 Ultra тренили на 3 000+ TPUv5e. А тут модель, которую можно на RTX 4090 прогнать, бьёт их в логике. Что делать: перестраивать R&D-приоритеты, инвестировать в reasoning-архитектуры.
Nvidia — 7/10 — почему: если inference сдвинется в сторону маленьких моделей, спрос на клаудные GPU может схлопнуться. Что делать: упор на edge-инференс, AI-чипы и софт под маленькие архитектуры.
👍12❤6
Яо Шуняй, бывший физик и один из исследователей Claude 4 и 3.7, тихо ушёл из Anthropic — и устроился в Google DeepMind. Перед этим он бахнул блог с фразой “it is better without you” и объяснил, что 40% его решения — это политика Anthropic, которая закрывает доступ к своим сервисам для «дочек из враждебных стран, таких как Китай».
Судя по посту, Яо за год сделал значимый вклад в Claude 4 и 3.7 Sonnet. Но когда понял, что компания считает его страну «угрозой», а китайские стартапы не смогут интегрироваться с API, он выбрал Google, где таких барьеров нет (пока). Теперь он в команде Gemini, будет пилить флагманские модели DeepMind.
Контекст. Anthropic в марте прописал, что «ограничит доступ компаниям из стран с враждебной политикой к США». Китай в списке. Но дело не только в API. Такие правила создают стену внутри самого рынка: учёные с китайскими корнями или китайским резюме оказываются «менее желательными» — неофициально. Это впервые публично признал исследователь такого уровня. Бомба замедленного действия.
И что?
Для бизнеса: AI-команды с международным составом рискуют развалиться. Правила доступа к API могут стать фактором оттока ключевых кадров.
Для инвесторов: корпоративные политики становятся политическим риском. Цензура интеграций и ограничения по странам могут стоить стартапу десятков миллионов в найме и партнёрствах.
Для людей: AI-продукты будут развиваться с барьерами по странам. Китай и США идут к технологическому разводy.
🌱 Open-source экосистема — +1 жизнь — почему: каждый забаненный ресёрчер или API-клиент приносит с собой мотивацию, коммит и деньги. Всё больше людей пилит альтернативы.
🚨 Нам 3.14здец
Глобальному рынку талантов — 8/10 — начинается идеологическая сегрегация. Отказ от сотрудничества с «неправильными» странами бьёт не только по найму, но по самим принципам open science. Что делать: готовиться к расколу индустрии и заранее выбирать, по какую сторону железного API-занавеса ты.
Всем нам — 7/10 — если в научную карьеру вшита внешняя политика, значит война уже не где-то там — она в найме, в этике и в коде. Что делать: понять, что это не конфликт компаний. Это — новая холодная война, и она уже в твоём редакторе кода. 💀
Судя по посту, Яо за год сделал значимый вклад в Claude 4 и 3.7 Sonnet. Но когда понял, что компания считает его страну «угрозой», а китайские стартапы не смогут интегрироваться с API, он выбрал Google, где таких барьеров нет (пока). Теперь он в команде Gemini, будет пилить флагманские модели DeepMind.
Контекст. Anthropic в марте прописал, что «ограничит доступ компаниям из стран с враждебной политикой к США». Китай в списке. Но дело не только в API. Такие правила создают стену внутри самого рынка: учёные с китайскими корнями или китайским резюме оказываются «менее желательными» — неофициально. Это впервые публично признал исследователь такого уровня. Бомба замедленного действия.
И что?
Для бизнеса: AI-команды с международным составом рискуют развалиться. Правила доступа к API могут стать фактором оттока ключевых кадров.
Для инвесторов: корпоративные политики становятся политическим риском. Цензура интеграций и ограничения по странам могут стоить стартапу десятков миллионов в найме и партнёрствах.
Для людей: AI-продукты будут развиваться с барьерами по странам. Китай и США идут к технологическому разводy.
🌱 Open-source экосистема — +1 жизнь — почему: каждый забаненный ресёрчер или API-клиент приносит с собой мотивацию, коммит и деньги. Всё больше людей пилит альтернативы.
🚨 Нам 3.14здец
Глобальному рынку талантов — 8/10 — начинается идеологическая сегрегация. Отказ от сотрудничества с «неправильными» странами бьёт не только по найму, но по самим принципам open science. Что делать: готовиться к расколу индустрии и заранее выбирать, по какую сторону железного API-занавеса ты.
Всем нам — 7/10 — если в научную карьеру вшита внешняя политика, значит война уже не где-то там — она в найме, в этике и в коде. Что делать: понять, что это не конфликт компаний. Это — новая холодная война, и она уже в твоём редакторе кода. 💀
1❤7🔥1