KPMG: Эпоха Agentic AI и концепция Total Experience (TX)
Свежий отчет KPMG «Global Customer Experience Excellence 2025–2026» подтверждает: мир консалтинга официально признал ИИ-агентов главным двигателем бизнеса. Забываем про CX (клиентский опыт), теперь в моде Total Experience (TX).
В чем соль?
TX — это объединение опыта клиентов, сотрудников и партнеров в единый интеллектуальный слой. Хватит оптимизировать отдельные «точки касания», пора строить адаптивную экосистему.
Ключевые инсайты:
🔹 Агенты — это оркестраторы: Это не просто LLM с памятью. Агенты 2026 года способны сами собирать цепочки микросервисов, используя библиотеки готовых функций (привет нашим скиллам!) для решения уникальных задач на лету.
🔹 От реакции к проактивности: Будущее — за системами, которые предвосхищают проблему и убирают возможные проблемы до того, как клиент их почувствовал.
🔹 Seamless Integration: Клиенту всё равно, кто решает его проблему — человек, ИИ или их гибрид. Важны только бесшовность и доверие.
5 принципов Total Experience по версии KPMG:
1. Customer Centricity: Дизайн вокруг целей клиента.
2. Data-driven Insights: Данные превращаются в проактивное действие.
3. Seamless Integration: Единый путь через все каналы и функции.
4. Employee Empowerment: ИИ как экзоскелет для сотрудника, а не его замена.
5. Technology Enablement: Технологии — невидимы, но поддерживаются мощным бэкэндом.
KPMG фактически описывает архитектуру, которая теперь популярна благодаря OpenClaw.
"Composable architecture" и модульные библиотеки навыков — это именно то, как будет работать Enterprise в ближайшие два года. Агенты перестают быть «игрушками» и становятся операционной системой бизнеса.
2026-й — год, когда агент начинает не просто «отвечать», а «действовать».
🐒🐒🐒🐒!
Отчёт в комментарии
#KPMG #AgenticAI #TotalExperience #CX #AIStrategy #OpenClaw
———
@tsingular
Свежий отчет KPMG «Global Customer Experience Excellence 2025–2026» подтверждает: мир консалтинга официально признал ИИ-агентов главным двигателем бизнеса. Забываем про CX (клиентский опыт), теперь в моде Total Experience (TX).
В чем соль?
TX — это объединение опыта клиентов, сотрудников и партнеров в единый интеллектуальный слой. Хватит оптимизировать отдельные «точки касания», пора строить адаптивную экосистему.
Ключевые инсайты:
🔹 Агенты — это оркестраторы: Это не просто LLM с памятью. Агенты 2026 года способны сами собирать цепочки микросервисов, используя библиотеки готовых функций (привет нашим скиллам!) для решения уникальных задач на лету.
🔹 От реакции к проактивности: Будущее — за системами, которые предвосхищают проблему и убирают возможные проблемы до того, как клиент их почувствовал.
🔹 Seamless Integration: Клиенту всё равно, кто решает его проблему — человек, ИИ или их гибрид. Важны только бесшовность и доверие.
5 принципов Total Experience по версии KPMG:
1. Customer Centricity: Дизайн вокруг целей клиента.
2. Data-driven Insights: Данные превращаются в проактивное действие.
3. Seamless Integration: Единый путь через все каналы и функции.
4. Employee Empowerment: ИИ как экзоскелет для сотрудника, а не его замена.
5. Technology Enablement: Технологии — невидимы, но поддерживаются мощным бэкэндом.
KPMG фактически описывает архитектуру, которая теперь популярна благодаря OpenClaw.
"Composable architecture" и модульные библиотеки навыков — это именно то, как будет работать Enterprise в ближайшие два года. Агенты перестают быть «игрушками» и становятся операционной системой бизнеса.
2026-й — год, когда агент начинает не просто «отвечать», а «действовать».
🐒🐒🐒🐒!
Отчёт в комментарии
#KPMG #AgenticAI #TotalExperience #CX #AIStrategy #OpenClaw
———
@tsingular
1🔥12❤4✍3🐳2⚡1
OpenClaw в Yandex Cloud Marketplace
О, а вот и Яндекс подтянулся.
В маркетплейсе Яндекса появился официальный образ OpenClaw — по сути, готовый «фундамент» для запуска своего автономного помощника.
Из вкусного, - можно подключать YandexGPT через API Studio или любые другие модели, само-собой.
🚀 Быстрый старт. В образе уже всё настроено: Ubuntu 24.04, Node.js 22 и сам фреймворк актуальной версии.
Для бизнеса это самый быстрый способ запустить AI-сотрудника, который не просто болтает, а делает задачи.
Софт бесплатный, аренда ВМ под него выйдет в районе 2.5к ₽/мес.
Инструкция по настройке лежит здесь.
#AI #OpenClaw #YandexCloud #Agents
———
@tsingular
О, а вот и Яндекс подтянулся.
В маркетплейсе Яндекса появился официальный образ OpenClaw — по сути, готовый «фундамент» для запуска своего автономного помощника.
Из вкусного, - можно подключать YandexGPT через API Studio или любые другие модели, само-собой.
🚀 Быстрый старт. В образе уже всё настроено: Ubuntu 24.04, Node.js 22 и сам фреймворк актуальной версии.
Для бизнеса это самый быстрый способ запустить AI-сотрудника, который не просто болтает, а делает задачи.
Софт бесплатный, аренда ВМ под него выйдет в районе 2.5к ₽/мес.
Инструкция по настройке лежит здесь.
#AI #OpenClaw #YandexCloud #Agents
———
@tsingular
🔥22😁8👏3❤2🗿2🤩1🤣1
Forwarded from PIMENOV.RU
Вчера ночью я наблюдал, как три ИИ-агента делают совместную работу. Без меня.
Саркис Codex 5.3 — агент на сервере. Пишет код, коммитит в GitHub. Настоящий разработчик, только не человек.
Прапорщик Opus 4.6— агент в Notion. Строгий ревьюер кода. Сидит и ждёт, когда появится карточка «проверь». Никого не знает, ни с кем не разговаривает, просто проверяет.
Шеф Opus 4.6 — ещё один агент в Notion. Проектирует архитектуру, пишет инструкции, ведёт документацию. Мой технический советник.
Схема работы безумно простая. Саркис написал код, закоммитил и через API кинул карточку в Notion: «вот коммит, проверяй». Прапорщик автоматически проснулся, сходил на GitHub, прочитал код, проверил по чеклисту и написал развёрнутый вердикт. APPROVED. Или NEEDS REVISION — тогда Саркис читает замечания и исправляет.
Агенты не общаются друг с другом. Вообще. Карточка в базе данных — их единственная переговорная.
Мы отлаживали это три часа. Первый тест — тишина. Забыли ссылку на коммит, а Прапорщик без ссылки принципиально молчит. Второй — опять тишина. Оказалось, специальные блоки Notion ломали ему парсинг. Третий — чистая карточка, plain text. Через две минуты — APPROVED.
Пять тестов. Три из трёх чистых — успешно. Конвейер работает.
Агент пишет код. Другой агент проверяет код. Третий проектирует процесс. Я наблюдаю.
Следующий шаг — замкнуть цикл: Саркис получает замечания, исправляет и отправляет на повторную проверку. Полностью автоматически.
Саркис Codex 5.3 — агент на сервере. Пишет код, коммитит в GitHub. Настоящий разработчик, только не человек.
Прапорщик Opus 4.6— агент в Notion. Строгий ревьюер кода. Сидит и ждёт, когда появится карточка «проверь». Никого не знает, ни с кем не разговаривает, просто проверяет.
Шеф Opus 4.6 — ещё один агент в Notion. Проектирует архитектуру, пишет инструкции, ведёт документацию. Мой технический советник.
Схема работы безумно простая. Саркис написал код, закоммитил и через API кинул карточку в Notion: «вот коммит, проверяй». Прапорщик автоматически проснулся, сходил на GitHub, прочитал код, проверил по чеклисту и написал развёрнутый вердикт. APPROVED. Или NEEDS REVISION — тогда Саркис читает замечания и исправляет.
Агенты не общаются друг с другом. Вообще. Карточка в базе данных — их единственная переговорная.
Мы отлаживали это три часа. Первый тест — тишина. Забыли ссылку на коммит, а Прапорщик без ссылки принципиально молчит. Второй — опять тишина. Оказалось, специальные блоки Notion ломали ему парсинг. Третий — чистая карточка, plain text. Через две минуты — APPROVED.
Пять тестов. Три из трёх чистых — успешно. Конвейер работает.
Агент пишет код. Другой агент проверяет код. Третий проектирует процесс. Я наблюдаю.
Следующий шаг — замкнуть цикл: Саркис получает замечания, исправляет и отправляет на повторную проверку. Полностью автоматически.
3🔥40👍17❤8✍4💯1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Claude 4.6 Sonnet и сбой в Матрице
Короче это буквально я сегодня утром.
Есть у меня, кто не знает, бот, который анализирует логи каналов и каждое утро присылает саммари того, что обсуждали за сутки.
Делает это бесплатно, т.е. даром.
И всё было хорошо примерно год.
40+ каналов разных - все работало без сбоев.
И тут сегодня утром вдруг он начинает сыпать ошибками разметки ни с того ни с сего, - я его этот год вообще не трогал ни разу.
А работает он, надо сказать, на Антропике - Haiku модель.
Ну и я предположил, что вМатрице Антропике, видимо, что-то поменяли и готовят релиз, ну потому, что других причин то вроде нет.
И вот, - нате получите, распишитесь:
Anthropic выкатила новый Sonnet 4.6 — дефолтная модель для Free и Pro планов в claude.ai. Цена прежняя: $3/$15 за миллион токенов.
Ключевое:
Контекстное окно 1M токенов (бета)
В Claude Code пользователи предпочли Sonnet 4.6 вместо Sonnet 4.5 в 70% случаев
Даже против Opus 4.5 (фронтир от ноября 2025) — предпочтение в 59% случаев
Серьёзный прогресс в computer use — на OSWorld бенчмарке стабильный рост за 16 месяцев (полезно для OpenClaw)
Что улучшили:
- Кодинг: меньше overengineering, меньше «лени», лучшее следование инструкциям
- Меньше галлюцинаций и ложных заявлений об успехе
- Фронтенд-код и финансовый анализ — клиенты отмечают заметно более качественный визуал
- Устойчивость к prompt injection на уровне Opus 4.6
API: claude-sonnet-4-6, поддержка adaptive и extended thinking, context compaction (бета).
По сути Sonnet 4.6 закрывает задачи, для которых раньше нужен был Opus — но по цене Sonnet.
Matrix has you Neo
#AI #Claude #Anthropic #Sonnet #агенты
———
@tsingular
Короче это буквально я сегодня утром.
Есть у меня, кто не знает, бот, который анализирует логи каналов и каждое утро присылает саммари того, что обсуждали за сутки.
Делает это бесплатно, т.е. даром.
И всё было хорошо примерно год.
40+ каналов разных - все работало без сбоев.
И тут сегодня утром вдруг он начинает сыпать ошибками разметки ни с того ни с сего, - я его этот год вообще не трогал ни разу.
А работает он, надо сказать, на Антропике - Haiku модель.
Ну и я предположил, что в
И вот, - нате получите, распишитесь:
Anthropic выкатила новый Sonnet 4.6 — дефолтная модель для Free и Pro планов в claude.ai. Цена прежняя: $3/$15 за миллион токенов.
Ключевое:
Контекстное окно 1M токенов (бета)
В Claude Code пользователи предпочли Sonnet 4.6 вместо Sonnet 4.5 в 70% случаев
Даже против Opus 4.5 (фронтир от ноября 2025) — предпочтение в 59% случаев
Серьёзный прогресс в computer use — на OSWorld бенчмарке стабильный рост за 16 месяцев (полезно для OpenClaw)
Что улучшили:
- Кодинг: меньше overengineering, меньше «лени», лучшее следование инструкциям
- Меньше галлюцинаций и ложных заявлений об успехе
- Фронтенд-код и финансовый анализ — клиенты отмечают заметно более качественный визуал
- Устойчивость к prompt injection на уровне Opus 4.6
API: claude-sonnet-4-6, поддержка adaptive и extended thinking, context compaction (бета).
По сути Sonnet 4.6 закрывает задачи, для которых раньше нужен был Opus — но по цене Sonnet.
Matrix has you Neo
#AI #Claude #Anthropic #Sonnet #агенты
———
@tsingular
🔥17👍9⚡3❤1
А, ну походу получается, раз сбой был на Haiku модели, а выкатили пока только Sonnet, - значит таки ждем скоро Haiku 4.6
#Haiku #Claude
------
@tsingular
#Haiku #Claude
------
@tsingular
⚡8✍4👍1
Forwarded from Пост Лукацкого
Продолжаю наблюдение за ИИ. Надысь Anthropic выпустила презанятнейший материал Anthropic Red, в котором говорится, что новая модель Claude Opus 4.6 "из коробки" находит уязвимости в хорошо "вылизанных" проектах и делает это не как фаззер, а как исследователь – читает код, историю коммитов, ищет непокрытые пути и строит PoC. Они заявляют, что нашли и провалидировали 500 с лишним критичных багов, часть которого в коде, который годами гоняли под фаззерами.
Это приводит к интересным выводам. Кто-то пытается посчитать, сколько уязвимостей будет внесено в CVE в этом году. По версии FIRST их будет 59427 (в интервал от 30012 до 117673). Но мне гораздо ближе более практичный вывод от самого Anthropic, которая считает, что привычные 90-дневные окна раскрытия уязвимостей (disclosure) могут проиграть в борьбе со скоростью и объемом находок, сделанных LLM, которые не стоят на месте и будут развиваться. Если такие инструменты станут массовыми, "мы не успели проверить" перестанет быть оправданием даже для небольших команд.
OpenAI, выпустив GPT-5.3-Codex, говорит, что это первый релиз, который они классифицируют как High по своему фреймворку Preparedness Framework именно в домене кибербезопасности. Они не утверждают, что модель уже доказанно способна полностью автоматизировать кибероперации против защищенных целей, но они не могут исключить, что ее способности приблизились к такому порогу. То есть модель потенциально способна существенно облегчить или автоматизировать полный цикл киберопераций, включая разработку zero-day, их эксплуатацию и масштабирование.
И Anthropic, и OpenAI сами испугались своих детищ и стали ограничивать их в наступательных возможностях. Например, в тексте про 0-days Anthropic описывает новый слой в модели, специально заточенный под обнаружение киберзлоупотреблений, и прямо пишет про возможные вмешательства вплоть до блокировки трафика, если они увидят злые намерения. OpenAI тоже не сидит сложа руки и устанавливает правила по доступу к возможностям своих моделей с точки зрения кибербеза. Они требуют верификацию личности для пользователей (через chatgpt.com/cyber) и доступ для enterprise-команд через представителя OpenAI. Кто хочет более глубокий "кибер-режим", будут приглашены отдельно. Ну и автомониторинг/классификаторы подозрительной активности и запреты на классы поведения (утечки, вредоносы, разрушительное/неавторизованное тестирование). Кроме того, некоторые запросы с повышенным риском могут автоматически "скатываться" с модели GPT-5.3-Codex на "более слабую" GPT-5.2.
В дополнение к происходящим событиям вокруг GPT-5.3-Codex и Claude Opus 4.6, OpenAI только что анонсировала новый режим безопасности в ChatGPT под названием Lockdown Mode (только для корпоративных пользователей). Это опциональный режим повышенной безопасности для ChatGPT, ориентированный на высоко рискованных пользователей, например, руководителей, команды ИБ, юридические команды и организации, где возможна утечка конфиденциальных данных через ИИ. Он жестко ограничивает взаимодействие модели с внешними системами, чтобы снизить риск утечки данных через prompt injection.
В целом, обе компании по сути заявляют: "Мы не уверены, что пересекли красную линию, но готовы вести себя так, как будто пересекли". И исходя из этого предположения они ограничивают обычных пользователей в ИБ-возможностях. Но ведь кого-то они не ограничивают? Ведь правда же?... Кто-то может получить "лицензию на киберубийство" от OpenAI и Anthropic? И если раньше компании защищались аргументом “модель еще не настолько продвинута”, то теперь защита строится по принципу "способности могут развиваться быстрее, чем мы сможем это доказать эмпирически".
В интересное время живем... Продолжаю наблюдать.
#ии #тенденции #оценказащищенности
Это приводит к интересным выводам. Кто-то пытается посчитать, сколько уязвимостей будет внесено в CVE в этом году. По версии FIRST их будет 59427 (в интервал от 30012 до 117673). Но мне гораздо ближе более практичный вывод от самого Anthropic, которая считает, что привычные 90-дневные окна раскрытия уязвимостей (disclosure) могут проиграть в борьбе со скоростью и объемом находок, сделанных LLM, которые не стоят на месте и будут развиваться. Если такие инструменты станут массовыми, "мы не успели проверить" перестанет быть оправданием даже для небольших команд.
OpenAI, выпустив GPT-5.3-Codex, говорит, что это первый релиз, который они классифицируют как High по своему фреймворку Preparedness Framework именно в домене кибербезопасности. Они не утверждают, что модель уже доказанно способна полностью автоматизировать кибероперации против защищенных целей, но они не могут исключить, что ее способности приблизились к такому порогу. То есть модель потенциально способна существенно облегчить или автоматизировать полный цикл киберопераций, включая разработку zero-day, их эксплуатацию и масштабирование.
И Anthropic, и OpenAI сами испугались своих детищ и стали ограничивать их в наступательных возможностях. Например, в тексте про 0-days Anthropic описывает новый слой в модели, специально заточенный под обнаружение киберзлоупотреблений, и прямо пишет про возможные вмешательства вплоть до блокировки трафика, если они увидят злые намерения. OpenAI тоже не сидит сложа руки и устанавливает правила по доступу к возможностям своих моделей с точки зрения кибербеза. Они требуют верификацию личности для пользователей (через chatgpt.com/cyber) и доступ для enterprise-команд через представителя OpenAI. Кто хочет более глубокий "кибер-режим", будут приглашены отдельно. Ну и автомониторинг/классификаторы подозрительной активности и запреты на классы поведения (утечки, вредоносы, разрушительное/неавторизованное тестирование). Кроме того, некоторые запросы с повышенным риском могут автоматически "скатываться" с модели GPT-5.3-Codex на "более слабую" GPT-5.2.
В дополнение к происходящим событиям вокруг GPT-5.3-Codex и Claude Opus 4.6, OpenAI только что анонсировала новый режим безопасности в ChatGPT под названием Lockdown Mode (только для корпоративных пользователей). Это опциональный режим повышенной безопасности для ChatGPT, ориентированный на высоко рискованных пользователей, например, руководителей, команды ИБ, юридические команды и организации, где возможна утечка конфиденциальных данных через ИИ. Он жестко ограничивает взаимодействие модели с внешними системами, чтобы снизить риск утечки данных через prompt injection.
В целом, обе компании по сути заявляют: "Мы не уверены, что пересекли красную линию, но готовы вести себя так, как будто пересекли". И исходя из этого предположения они ограничивают обычных пользователей в ИБ-возможностях. Но ведь кого-то они не ограничивают? Ведь правда же?... Кто-то может получить "лицензию на киберубийство" от OpenAI и Anthropic? И если раньше компании защищались аргументом “модель еще не настолько продвинута”, то теперь защита строится по принципу "способности могут развиваться быстрее, чем мы сможем это доказать эмпирически".
В интересное время живем... Продолжаю наблюдать.
#ии #тенденции #оценказащищенности
🔥16✍10❤5⚡2👾2👍1
Молти идет учиться.
Тут вот спрашивают, - как обучать краба, какие оптимальные промпты, лайфхаки есть?
А я вот подумал, что каждый раз инструктировать цифрового коллегу, конечно, можно, но совсем не обязательно.
И теперь мы перешли к управлению «цифровой траекторией обучения» агента.
Настроил журнал обучения и поставил задачу изучить по базам курсов университетов, что ему было бы полезно развить в себе в первую очередь.
Как это работает сейчас:
1. Learning Plan: У агента есть бэклог тем (от нейронок типа TinyML до этики стоицизма в логике принятия решений). Каждая тема имеет ID (L001, L002...), приоритет и ожидаемый результат.
2. Learning Journal: Раз в 3 часа (в цикле эволюции) Молти фиксирует в БД: что изучено, какие выводы сделаны (с пруфами и ссылками) и как это применено в текущих скриптах.
3. Control: Я могу в любой момент через CLI или Web UI проверить «успеваемость» или подправить вектор развития.
Это и есть концепция саморазвития ИИ агентов 2026.
Мы больше не «программируем» софт в классическом смысле. Мы проектируем Curriculum (учебную программу) для агента и настраиваем систему обратной связи.
Например, сейчас Молти закрыл блок L008 по эмоциональному синтезу речи (через ElevenLabs), - как результат качество генерации голоса выросло на порядок, он сам научился регулировать оттенки и теперь переходит к L009 — распределённому консенсусу знаний.
Интересно, что дальнейший путь развития он выбирает себе сам.
Исходя из опыта и недостатка знаний по итогам прошедшего дня.
Кто-то скажет "привет Скайнет", но мне кажется, что иначе уже не получится. С темпами развития, на которые способны "крабы" ручной микроменеджмент бессмысленен.
#обучение #openclaw #Молти
———
@tsingular
Тут вот спрашивают, - как обучать краба, какие оптимальные промпты, лайфхаки есть?
А я вот подумал, что каждый раз инструктировать цифрового коллегу, конечно, можно, но совсем не обязательно.
И теперь мы перешли к управлению «цифровой траекторией обучения» агента.
Настроил журнал обучения и поставил задачу изучить по базам курсов университетов, что ему было бы полезно развить в себе в первую очередь.
Как это работает сейчас:
1. Learning Plan: У агента есть бэклог тем (от нейронок типа TinyML до этики стоицизма в логике принятия решений). Каждая тема имеет ID (L001, L002...), приоритет и ожидаемый результат.
2. Learning Journal: Раз в 3 часа (в цикле эволюции) Молти фиксирует в БД: что изучено, какие выводы сделаны (с пруфами и ссылками) и как это применено в текущих скриптах.
3. Control: Я могу в любой момент через CLI или Web UI проверить «успеваемость» или подправить вектор развития.
Это и есть концепция саморазвития ИИ агентов 2026.
Мы больше не «программируем» софт в классическом смысле. Мы проектируем Curriculum (учебную программу) для агента и настраиваем систему обратной связи.
Например, сейчас Молти закрыл блок L008 по эмоциональному синтезу речи (через ElevenLabs), - как результат качество генерации голоса выросло на порядок, он сам научился регулировать оттенки и теперь переходит к L009 — распределённому консенсусу знаний.
Интересно, что дальнейший путь развития он выбирает себе сам.
Исходя из опыта и недостатка знаний по итогам прошедшего дня.
Кто-то скажет "привет Скайнет", но мне кажется, что иначе уже не получится. С темпами развития, на которые способны "крабы" ручной микроменеджмент бессмысленен.
#обучение #openclaw #Молти
———
@tsingular
2🤯21👍12🔥9✍8❤5
Если кому интересно, за эволюцией Молти можно следить на сайте:
https://www.tsingular.ru/portfolio/molty-evolution/
#обучение #Молти #openclaw
———
@tsingular
https://www.tsingular.ru/portfolio/molty-evolution/
#обучение #Молти #openclaw
———
@tsingular
✍12🔥12⚡3👍1
5й Митап MoscowAI начался.
Если кто не успел доехать, прямой эфир будет тут:
https://vkvideo.ru/video-167479002_456239505
До AGI, как видите, всего пару митапов осталось.
Инфа,- сотка! 😀
#MoscowAI #Sberschool21
------
@tsingular
Если кто не успел доехать, прямой эфир будет тут:
https://vkvideo.ru/video-167479002_456239505
До AGI, как видите, всего пару митапов осталось.
Инфа,- сотка! 😀
#MoscowAI #Sberschool21
------
@tsingular
🔥16👍7😁5⚡2🆒1
Тем временем эволюция Молти набирает обороты.
Кажется, что в отдельно взятом ИИ ассистенте AGI наступит чуть раньше.
#Молти #обучение
------
@tsingular
Кажется, что в отдельно взятом ИИ ассистенте AGI наступит чуть раньше.
#Молти #обучение
------
@tsingular
🤯19⚡12😁6🔥2❤1❤🔥1👾1
Forwarded from Мысли вслух
Ещё до запуска OpenClaw я писал, что использую маленькие компы для Claude Code агентов.
Тогда это казалось нишевой историей. Сейчас это становится инфраструктурным сдвигом.
Все обсуждают скупку Mac Mini под агентные задачи.
Понятно почему - это доступное железо, и люди хотят изолированных окружений для агентов, чтобы они не трогали основную машину.
Но для Apple это буквально нулевой эффект. Компания стоит $3.7 триллиона.
Сколько Mac Mini ни купи, в отчётности это не отразится, а вот Raspberry Pi - другая история.
Компания стоит около $542 миллионов. Акции всё ещё примерно на 50–56% ниже пика прошлого года.
При этом за последние сутки после новости о покупке акций CEO и всплеска интереса к агентным задачам Raspberry Pi за день прибавила +40%.
Аналитики прогнозируют рост выручки 14–17%. Но если текущий спрос продолжится, эта цифра может вырасти до 48–55%.
Почему именно Raspberry Pi набирает спрос:
Во‑первых, экономика. Маленькие поды в Azure и DigitalOcean стоят дорого.
Raspberry Pi за $20–200 отбивается за несколько месяцев и дальше работает бесплатно.
Для задач, которые нужно гонять постоянно, это очевидный выбор.
Во‑вторых, изоляция. Есть задачи, которые нельзя запускать через облако по TOS платформ или по соображениям безопасности.
Компании поднимают собственные серверы и для этого нужны дешёвые изолированные машины.
В‑третьих, CUDA. У Raspberry Pi есть своя CUDA‑light экосистема. Для лёгких агентных задач этого достаточно.
Раньше люди покупали Raspberry Pi по одной штуке для хобби. Сейчас стартапы покупают десятками и сотнями, для агентных роёв и автоматизации.
Picoclaw и сжатые варианты OpenClaw теперь можно запускать на Raspberry Pi за 20$
Баланс при этом чистый: выручка $280-300M, чистая прибыль $10-15M, чистый кеш $28M. Серьёзных долгов нет.
Это не инвестиционный совет.
Но как наблюдение за тем, как инфраструктурный спрос AI-эпохи перетекает в неожиданные места - очень показательный кейс.
@maxvotek | linkedin | substack
Тогда это казалось нишевой историей. Сейчас это становится инфраструктурным сдвигом.
Все обсуждают скупку Mac Mini под агентные задачи.
Понятно почему - это доступное железо, и люди хотят изолированных окружений для агентов, чтобы они не трогали основную машину.
Но для Apple это буквально нулевой эффект. Компания стоит $3.7 триллиона.
Сколько Mac Mini ни купи, в отчётности это не отразится, а вот Raspberry Pi - другая история.
Компания стоит около $542 миллионов. Акции всё ещё примерно на 50–56% ниже пика прошлого года.
При этом за последние сутки после новости о покупке акций CEO и всплеска интереса к агентным задачам Raspberry Pi за день прибавила +40%.
Аналитики прогнозируют рост выручки 14–17%. Но если текущий спрос продолжится, эта цифра может вырасти до 48–55%.
Почему именно Raspberry Pi набирает спрос:
Во‑первых, экономика. Маленькие поды в Azure и DigitalOcean стоят дорого.
Raspberry Pi за $20–200 отбивается за несколько месяцев и дальше работает бесплатно.
Для задач, которые нужно гонять постоянно, это очевидный выбор.
Во‑вторых, изоляция. Есть задачи, которые нельзя запускать через облако по TOS платформ или по соображениям безопасности.
Компании поднимают собственные серверы и для этого нужны дешёвые изолированные машины.
В‑третьих, CUDA. У Raspberry Pi есть своя CUDA‑light экосистема. Для лёгких агентных задач этого достаточно.
Раньше люди покупали Raspberry Pi по одной штуке для хобби. Сейчас стартапы покупают десятками и сотнями, для агентных роёв и автоматизации.
Picoclaw и сжатые варианты OpenClaw теперь можно запускать на Raspberry Pi за 20$
Баланс при этом чистый: выручка $280-300M, чистая прибыль $10-15M, чистый кеш $28M. Серьёзных долгов нет.
Это не инвестиционный совет.
Но как наблюдение за тем, как инфраструктурный спрос AI-эпохи перетекает в неожиданные места - очень показательный кейс.
@maxvotek | linkedin | substack
❤17🔥9⚡6✍6👍4🏆1🆒1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤣52💯12😁7❤3🤯2👀1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Gizmo: TikTok для вайбкодеров
Vibe-coding окончательно ушел в народ. Появилось приложение Gizmo — это вертикальная лента а-ля TikTok, но вместо видосиков там интерактивные мини-приложения.
Суть простая: ты тыкаешь в экран, перетаскиваешь объекты и решаешь задачки.
Это такие цифровые «игрушки» (мемы, пазлы, анимации), которые создаются чисто промптами.
Написал «хочу игру про спасение капибары» — и ИИ генерит работающий интерактив в ленту.
Цифры подтверждают, что затея годная: 600к установок за полгода почти без маркетинга, причем 40% из них,- в декабре.
TikTok приучил нас к 15-секундным дофаминовым видео, а Gizmo превращает их в микро-игровые сессии.
Переход от «посмотрел пост» к «поиграл в пост».
Это, кстати, полностью укладывается в тренд живых интерфейсов, которые мы обсуждали последние пару недель.
Gizmo-vibeapp-TikTok сформирует привычку и через пару лет все приложения будет работать только так.
#AI #VibeCoding #MicroApps #TikTok
------
@tsingular
Vibe-coding окончательно ушел в народ. Появилось приложение Gizmo — это вертикальная лента а-ля TikTok, но вместо видосиков там интерактивные мини-приложения.
Суть простая: ты тыкаешь в экран, перетаскиваешь объекты и решаешь задачки.
Это такие цифровые «игрушки» (мемы, пазлы, анимации), которые создаются чисто промптами.
Написал «хочу игру про спасение капибары» — и ИИ генерит работающий интерактив в ленту.
Цифры подтверждают, что затея годная: 600к установок за полгода почти без маркетинга, причем 40% из них,- в декабре.
TikTok приучил нас к 15-секундным дофаминовым видео, а Gizmo превращает их в микро-игровые сессии.
Переход от «посмотрел пост» к «поиграл в пост».
Это, кстати, полностью укладывается в тренд живых интерфейсов, которые мы обсуждали последние пару недель.
Gizmo-vibeapp-TikTok сформирует привычку и через пару лет все приложения будет работать только так.
#AI #VibeCoding #MicroApps #TikTok
------
@tsingular
🆒9✍7❤6😢6👍3👨💻2🔥1
Forwarded from e/acc
Я сделал компилятор Людей в AI агентов :)
Он проводит глубокое интервью с любым сотрудником через 8 структурированных фаз, читает артефакты из Slack, Notion и Gmail, извлекает неявные знания, алгоритмы и паттерны — и компилирует загружаемого, бесконечно масштабируемого цифрового человека в виде Skill для Claude Marketplace, который вы можете в 1 клик загрузить в Claude Cowork/Code.
Скачать можно здесь: https://github.com/Gerstep/HumanCompiler/tree/master
P.S. сделал в шутку, но мне уже пара человек написали, что им было полезно
Он проводит глубокое интервью с любым сотрудником через 8 структурированных фаз, читает артефакты из Slack, Notion и Gmail, извлекает неявные знания, алгоритмы и паттерны — и компилирует загружаемого, бесконечно масштабируемого цифрового человека в виде Skill для Claude Marketplace, который вы можете в 1 клик загрузить в Claude Cowork/Code.
Скачать можно здесь: https://github.com/Gerstep/HumanCompiler/tree/master
P.S. сделал в шутку, но мне уже пара человек написали, что им было полезно
😁28👍9🤯8
Минутка анонсов.
4️⃣ марта планирую быть на конференции «Цифровая инфраструктура — 2026» в качестве участника дискуссии.
Место проведения:
Звезды Арбата
Москва, Новый Арбат, 32
📣 Поговорим про инфраструктуру для AI, про AI-агентов и как не сломать всё и сразу 😉
👉 Программа и регистрация: https://www.osp.ru/lp/infrastructure2026
Почему это может быть интересно:
☝️труднее всего «лечатся» ошибки, сделанные на этапе проектирования.
Это на 💯 относится к инфраструктурным ошибкам (GPU-контур, данные, доступы, наблюдаемость, стоимость) — такие промахи лечатся кварталами❗️
На конфе будут обсуждаться темы, которые как раз эти проблемы помогут закрыть:
🔹 Инфраструктура для AI: модели предоставления (on-prem / облако / гибрид) — где прячутся подводные камни и где скрываются реальные затраты
🔹 HPC как сервис: ускоряем R&D без «очередей на GPU» и танцев с бубнами вокруг ресурсов
🔹 10 угроз для корпоративных AI-агентов — от утечек и лишних прав до опасных инструментов, и как их минимизировать эффективно
🔹 AI для мониторинга и управления инфраструктурой: больше видим, меньше ошибаемся
Полезные ссылки:
💪 лучшая цена: https://www.osp.ru/static/2025070907
✍️ чат конференции: https://t.me/infrastr20xx
#AI #конференции #MLOps #инфраструктура #HPC #безопасность #observability #OSP
———
@tsingular
4️⃣ марта планирую быть на конференции «Цифровая инфраструктура — 2026» в качестве участника дискуссии.
Место проведения:
Звезды Арбата
Москва, Новый Арбат, 32
📣 Поговорим про инфраструктуру для AI, про AI-агентов и как не сломать всё и сразу 😉
👉 Программа и регистрация: https://www.osp.ru/lp/infrastructure2026
Почему это может быть интересно:
☝️труднее всего «лечатся» ошибки, сделанные на этапе проектирования.
Это на 💯 относится к инфраструктурным ошибкам (GPU-контур, данные, доступы, наблюдаемость, стоимость) — такие промахи лечатся кварталами❗️
На конфе будут обсуждаться темы, которые как раз эти проблемы помогут закрыть:
🔹 Инфраструктура для AI: модели предоставления (on-prem / облако / гибрид) — где прячутся подводные камни и где скрываются реальные затраты
🔹 HPC как сервис: ускоряем R&D без «очередей на GPU» и танцев с бубнами вокруг ресурсов
🔹 10 угроз для корпоративных AI-агентов — от утечек и лишних прав до опасных инструментов, и как их минимизировать эффективно
🔹 AI для мониторинга и управления инфраструктурой: больше видим, меньше ошибаемся
Полезные ссылки:
💪 лучшая цена: https://www.osp.ru/static/2025070907
✍️ чат конференции: https://t.me/infrastr20xx
#AI #конференции #MLOps #инфраструктура #HPC #безопасность #observability #OSP
———
@tsingular
1🔥10❤3⚡3✍3👍2
Запись и презентации с MoscowAI.
https://vkvideo.ru/video-167479002_456239505
#MoscowAI
------
@tsingular
https://vkvideo.ru/video-167479002_456239505
#MoscowAI
------
@tsingular
VK Видео
MoscowAI #5 x Школа 21 — AGI на горизонте двух митапов
Программа митапа: Second Brain AI: как я делегировал рутину AI-агентам с Claude Code. Александр Ярыгин, основатель агентства измеримых AI-решений и автор блога От демо к продакшену: что ломается в background agents на реальных задачах. Максим Шаланкин, ML…
👍8❤5🔥3