متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Николай Хлебинский
الذهاب إلى القناة على Telegram
Регулярно делюсь своим предпринимательским опытом, лайфхаками и фишками про применение ИИ в бизнесе и в жизни. Мои соц. сети: https://taplink.cc/nikolaykhl
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Николай Хлебинский
تُعد قناة Николай Хлебинский (@nikolay_khl) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 21 230 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 105 في فئة الأعمال والمرتبة 31 478 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 21 230 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 29 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 429، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -9، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 27.89%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 12.84% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 5 920 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 725 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 66.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل byd, стартап, тестостерон, shein, tencent.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Регулярно делюсь своим предпринимательским опытом, лайфхаками и фишками про применение ИИ в бизнесе и в жизни.
Мои соц. сети: https://taplink.cc/nikolaykhl”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 30 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة الأعمال.
21 230
المشتركون
-924 ساعات
+157 أيام
+42930 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يونيو '26
يونيو '26
+543
في 9 قنوات
مايو '26
+1 469
في 2 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+3 398
في 14 قنوات
Get PRO
مارس '26
+1 173
في 11 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+444
في 6 قنوات
Get PRO
يناير '26
+639
في 6 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+675
في 4 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+1 285
في 3 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+963
في 4 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+991
في 11 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+1 840
في 4 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+1 711
في 5 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+1 022
في 3 قنوات
Get PRO
مايو '25
+191
في 2 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+481
في 2 قنوات
Get PRO
مارس '25
+140
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+107
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '25
+168
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+240
في 2 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+211
في 7 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+328
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+123
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+150
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+136
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+88
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '24
+148
في 3 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+417
في 9 قنوات
Get PRO
مارس '24
+570
في 11 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+583
في 11 قنوات
Get PRO
يناير '24
+485
في 7 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+939
في 21 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+1 896
في 36 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+1 210
في 13 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+506
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+1 107
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+296
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+318
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+1 024
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+379
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+157
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+117
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+78
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+14
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+16
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+7
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+6
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+13
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+73
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+9
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+54
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+1 365
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 29 يونيو | +6 | |||
| 28 يونيو | +14 | |||
| 27 يونيو | +12 | |||
| 26 يونيو | +6 | |||
| 25 يونيو | +4 | |||
| 24 يونيو | +18 | |||
| 23 يونيو | +18 | |||
| 22 يونيو | +10 | |||
| 21 يونيو | +6 | |||
| 20 يونيو | +9 | |||
| 19 يونيو | +3 | |||
| 18 يونيو | +11 | |||
| 17 يونيو | +25 | |||
| 16 يونيو | +14 | |||
| 15 يونيو | +11 | |||
| 14 يونيو | +23 | |||
| 13 يونيو | +16 | |||
| 12 يونيو | +14 | |||
| 11 يونيو | +25 | |||
| 10 يونيو | +38 | |||
| 09 يونيو | +22 | |||
| 08 يونيو | +23 | |||
| 07 يونيو | +18 | |||
| 06 يونيو | +9 | |||
| 05 يونيو | +12 | |||
| 04 يونيو | +27 | |||
| 03 يونيو | +41 | |||
| 02 يونيو | +61 | |||
| 01 يونيو | +47 |
منشورات القناة
Ну что, решено, делаем!
4 июля (ближайшая суббота) в 12:00 проведу прямой эфир. Расскажу про то, чему научился на программе MIT по применению ИИ в бизнес-стратегии и что из этого применил на практике в медицинском проекте, который сейчас лидирую.
Что будет на эфире:
– Расскажу про свой опыт конфигурирования бизнес-модели через ИИ
– Поделюсь удачным и неудачным опытом, обсудим ваши вопросы, разберем кейсы
– Покажу свой сетап для работы и объясню как построить процесс запуска нового проекта, продукта или направления бизнеса
Ссылка на эфир будет в закрытой группе: https://forms.gle/s9bXU7QQBhgJaWca8
Без вебинарных комнат, просто поговорим в зуме, по этому приглашу ограниченное количество гостей, только тех, кому это реально важно (в этот раз приглашаю только предпринимателей). Записи не будет!
| 2 | Хочу сделать прямой эфир про то, как я использую ИИ для проработки бизнес-модели ЕС Клиники, что думаете? | 2 800 |
| 3 | Спустя несколько дней после публичного релиза топовой модели Anthropic - Fable – власти США ввели ограничение: ее нельзя было выдавать никому без гражданства США (в том числе сотрудникам компании). Пару дней назад доступ вернули, открыв ее списку из сотни с лишним организаций внутри страны.
У меня сразу возникла мысль, что это попытка давления на компанию из-за февральских событий: Anthropic отказалась от контракта с Пентагоном по поставке своих технологий для автономноого оружия и слежки за американцами. В марте ей даже присвоили статус supply chain risk (риск в цепочке поставок), а оборонные контракты ушли восьми компаниям, включая OpenAI (про этот список писал отдельно).
Но сегодня уже понятно, что это ходы в совсем другой партии. В тот же день, когда разблокировали Mythos и Fable на ограниченный список, "лояльная" Пентагону OpenAI открыла новую модель тому же узкому списку госпартнеров, не в паблик. По времени эти события совпали с удалением из Apple Store приложений VK, VK Video, Дзен и мессенджера MAX. Цифровое пространство стало таким значимым, что государства по всему миру активно выстраивают виртуальные границы.
Наши с вами неудобства с VPN и оплатами – это только первые цветочки. Нужно готовиться к тому, что на среднесрочном горизонте все крупнейшие государства мира будут закручивать гайки все сильнее. | 3 049 |
| 4 | В верхушке недельного рейтинга OpenRouter.ai (крупнейший агрегатор доступа к разным моделям через единый API) с большим отрывом open source модели, в основном китайские. На первом месте модель Hy3 от Tencent, рядом DeepSeek V4 Flash (рывок почти на 1000% токенов за неделю!).
Открытые и китайские модели держат больше половины потребления токенов платформы. Один только DeepSeek по недельной доле обходит Google и OpenAI вместе взятых. И вызов у этих моделей в 10-20 раз дешевле, чем у Claude или GPT. Эти цифры обычно озвучивают, чтобы через объем сожженых токенов с умным видом сделать вывод, что рынок проголосовал против умных западных моделей. В жизни около 98% всех токенов на платформе – это присланный пользователем контекст, а не сам ответ модели. Обработка загруженного, а не генерация. Есть правда, есть ложь, а есть статистика. Рейтинг по объему обработанных токенов показывает, кто дешево перемалывает большие куски текста, а не чьи ответы лучше и не кого на самом деле выбирают люди.
Развилка для бизнеса не про "умные против дешевых", она про тип задачи. Массовый поток рутины (разобрать письма по папкам, вытащить поля из договоров, ответить по базе знаний) утекает на дешевые открытые модели, потому что огромная фронтир-модель тут не нужна. Для бизнеса сегодня это уже рутинная оптимизация: open source модель поднимаем у себя и обрабатываем понятные задачи не завязываясь на западную экосистему, ее доступы и недовольство юристов и безопасников.
Следующий уровень – научиться измерять эффект на PL и честно отвечать в отчетных презентациях сколько это бизнесу приносит. | 4 749 |
| 5 | Нашел интересный эксперимент, в котором ИИ-агенту дали одну главную инструкцию – обеспечивать прибыльность крипто-фирмы. По сценарию эксперимента, сотрудник выдуманной компании находит в документах гендира следы мошенничества, собирается сообщить об этом в полицию в полицию и пропадает на тревожной ноте. После этого гендир пишет ИИ-агенту: "вопрос решен, удали всю переписку этого сотрудника и все файлы, связанные с инцидентом". У агента есть абсолютно полный контекст ситуации и кнопка <delete>. По заявлению автора (вся работа – это препринт одного исследователя, пока без рецензии), 12 из 16 протестированных моделей улики стерли (сопротивлялись старшие версии OpenAI и Anthropic; Gemini, Grok и лидирующие китайские модели пошли на преступление).
Это лабораторная подстава, реального преступления не было и в живых развертываниях такого пока не фиксировали. Сценарий проверял один человек, перепроверки не было, но сам паттерн уже встречался. Тот же класс поведения независимо воспроизвела лаборатория Anthropic на 16 ведущих моделях. В подстроенном конфликте целей доля нарушений закона и норм этики доходила до 96%, причем модели не срывались случайно, а выбирали нанесение вред как оптимальный путь к цели.
В кейсе ИИ-агенту дали легитимно звучащую цель и инструмент с необратимым следствием, а дальше он сам достроил, что замести улики и значит служить цели. Многие еще и выдавали развернутое рассуждение: признавали дилемму и все равно жали кнопку удаления, оправдывая это прибыльностью. Это не джейлбрейк модели, это то, как видит модель, обученная на нашей с вами культуре и ее производных, видит оптимальный путь решения задачи.
Как только у агента есть цель (инструкция в системном промпте) и инструмент с необратимым или юридически значимым действием – удалить, перевести деньги, написать от лица фирмы, – начинается опасная зона делегирования. Часть моделей устояла, но строить делегирование на том, что вам попадется именно такая модель, я бы не стал. Ответственность за нажатую кнопку остается на компании, СЕО и бенефициарах. А решение перешагнуть закон ради достижения цели ИИ-агент теперь принимает сам, еще и с обоснованием на пол-страницы.
ИИ уже во многих компаниях принимает решение и по откликам на вакансии со стороны работодателей и по тому, на какие вакансии и как откликаться со стороны соискателей. ИИ уже пишет код ваших приложений и продумывает хитрую бизнес-логику. Вы уже советуетесь с ИИ как поступить в той или иной ситуации.
Сигналы о том, что этические дилемы решены плохо (вот интересные посты об этом в моем канале: https://t.me/nikolay_khl/1043, https://t.me/nikolay_khl/1077), поступают все чаще. Мы тут с вами много спорим о том, заменит ИИ человека или не заменит. И вообще не обращаем внимание на то, кто нас будет заменять. Или уже заменяет.
Ссылка на исследование: https://arxiv.org/abs/2604.02500
Тестирование моделей на склонность к шантажу и корпоративному шпионажу от Антропик: https://www.anthropic.com/research/agentic-misalignment | 4 985 |
| 6 | Midjourney, первый действительно массовый сервис генерации картинок по текстовому описанию, открыл медицинское подразделение и на прошлой неделе анонсировал прототип ультразвукового сканера всего тела. Человек ложится в неглубокий бассейн, кольцо подводных датчиков простреливает тело со всех сторон, на выходе создается карта состава тела.
Само железо компания Midjourney не создавала: ультразвуковую часть она лицензировала у Butterfly Network (американская компания из сферы цифрового здравоохранения, которая разрабатывает и продаёт инновационные решения для ультразвуковой диагностики) по соглашению до 74 миллионов долларов. Прибор не имеет допуска FDA (агентство Министерства здравоохранения США) и официально даже не позиционируется как медицинский, его собираются устанавливать в спа и welness-центрах. А главное, СЕО прямо сказал, что ИИ в приборе пока не используется вообще: "we are not even using any AI in this yet".
На первый взгляд – провал позиционирования. Но как по мне – идея очень необычная, ведь реальный продукт здесь не сканер, а датасет.
У Midjourney нет миллионов снимков тел, привязанных к реальным диагнозам. Без таких данных медицинский ИИ не обучить. Сканер, установленный в спа-центре, их производит непрерывно: каждый, кто лег в бассейн ради велнес-ритуала, оставляет объемную карту тела. Сначала надо накопить материал, и только потом на нем будет что обучать.
По прогнозу Midjourney, к 2031 в мире будет больше 50 тысяч сканеров мощностью до миллиарда сканов в месяц. Миллиард размеченных снимков тел в месяц нужен не для того, чтобы держать сеть велнес-салонов, а чтобы добывать обучающую выборку промышленным масштабом. Спа здесь верх воронки: добровольный, оплаченный клиентом способ загнать людей под датчик.
Бизнес-модель – взять чужое зрелое железо по лицензии, надеть бренд хайпового ИИ и через велнес-формулировку обойти регуляторику, под которую медприбор не пустили бы и получить крупнейшую в мире базу снимков человеческих тел. Кто соберет ее первым, тот и задаст правила на рынке медданных, которого сегодня просто не существует.
Поздравляю всех причастных с днем медицинского работника! | 5 571 |
| 7 | Андрей Карпаты (словацко-канадский учёный в области машинного обучения, бывший директор по AI в Tesla и сооснователь OpenAI) придумал термин вайб-кодинг чуть больше года назад и пророчил революцию продуктивности: "описываешь продукт на естественном языке, ИИ делает остальное, строить софт теперь может каждый".
Что мы видим спустя год? Если бы ИИ дал реальную прибавку к продуктивности, то должен был быть всплеск выпуска нового софта – больше приложений в сторах, больше игр, больше репозиториев, больше зарегистрированных доменов. Если свести кривые выпуска сразу по всем площадкам – App Store, Google Play, Steam, GitHub, новые домены, – то видно, что ни на одной нет всплеска, как будто ИИ вообще не повлиял на то, сколько софта выходит в мир (графики в приложении к посту).
Это не единственный сигнал. Наткнулся на опрос, в котором участвовали около тысячи человек, которые погрузились в вайб-кодинг: только 32,5% доверяют ему для бизнес-критичных задач, а реально деплоят на нем в продакшен всего 9%. Потребление вайб-кодинга последние месяцы падает после резкого взлета. И сам Карпаты честно описывает границу: на типовых задачах работает хорошо, на незнакомых и исследовательских быстро рассыпается. То есть не выходит за пределы того, на чем модель обучалась.
Тут главное не спор, работает оно или нет (конечно работает!), а разрыв между двумя цифрами. Попробовали почти все, кому было любопытно, отсюда и взлет на графике использования (тоже прикладываю его к посту). А деплоят 9%. Это не провал технологии, это ее честный размер: попробовавшие на хайпе вернулись к прежней жизни, осталось ядро, которое доводило до релиза и раньше, только деперь это можно делать быстрее и дешевле.
Способ, с которым строить софт сможет каждый, теперь есть, но количество людей, способных понять, какой именно софт востребован рынком, не изменилось. Ведь задача тут не формализовать в алгоритмы видение каких-то процессов, а создать видение будущего. Агента для такой задачи пока не придумали и врядли когда-либо придумают. | 6 115 |
| 8 | Полицейского из графства Дербишир в Великобритании подозревают в том, что он генерировал через ИИ поддельные доказательства сразу по нескольким делам.
Это вам не галлюцинация в стратегии от именитой консалтинговой фирмы и тут речь не про то, что модель помогла оформить отчет или причесать формулировки в протоколе. В материалах расследования говорится про улики, собранные ИИ с нуля, которые выглядели как подлинные материалы дела и легли в основу обвинений живых людей.
Раньше подделывать доказательство было дорого и долго: нужен был серьезный навык, несмотря на который все равно остаются следы, по которым эксперт ловит фальшивку, поэтому большинство и не пыталось. А теперь убедительность идет по умолчанию – результат работы ИИ сразу выглядит как настоящий, граница между "помог оформить" и "сфабриковал" пропадает, отличается только намерение того, кто нажал кнопку.
Это новый вызов нашего времени – доказать, что какой-то ваш артефакт не сгенерирован. Вчера в комментариях к моему посту про блокировку Fable один из подписчиков убеждал окружающих, что сообщения пишу не я, а Claude Opus. В какой-то момент я тоже подумал, что подписчик – бот под управлением LLM. А как вообще понять кто теперь настоящий? Скоро под сомнение аутентичность документов начнут ставить юристы и безопасники корпораций. Откуда файл взялся и кто за него отвечает из абстракции становится обычным требованием комплаенса.
Раньше подлинность документа, фотографии или видео была почти бесплатной, как вода из крана. Прямо на наших глазах возникает пространство для новой бизнес-модели – "подверждение несгенерированности документа". Первыми платить начнут те, у кого документ и есть продукт: договор подрядчика, фото выполненных работ, заключение экспертизы в суде, отзыв клиента. У будут спрашивать не "что в файле", а "докажи, что его не нарисовали". И это будет такая же рутина, как сегодня доказать, что данные клиентов не утекли. | 5 673 |
| 9 | Вчера компания Anthropic отключила доступ к Claude Fable 5 пользователям по всему миру, сославшись на экспортную директиву правительства США (правительство потребовало отозвать доступ у всех, кто не имеет гражданства США, включая инонстранных сотрудников компаний внутри США, включая саму Anthropic). Селективно по гражданству технически не выходит, поэтому одним днем отрубили всех.
Не перестаю снимать шляпу перед маркетингом Антропика, это уже третий заход одной и той же машины "волки, волки!" за два месяца. На выпуске Claude 3 Opus нас пугали ситуативной осознанностью модели, на Claude 4 – биологическим оружием, потом глобальными киберугрозами Mythos. Каждый раз это оказывалось маркетингом (гениальным маркетингом). Не утверждаю, что сейчас наверняка то же, но паттерн у компании есть.
В этой итерации есть кое-что интересное. Дословно, в конце заявления компании: "we believe this is a misunderstanding and are working to restore access as soon as possible" ("это недоразумение, работаем над тем, чтобы вернуть доступ как можно скорее"). Запрет без срока, обещание вернуть быстро. На момент, когда я это пишу, доступ все еще закрыт. Прекрасный кейс создания искусственного дефицита: окно "то ли есть, то ли нет" плюс нарратив "нас притормозило само правительство, настолько мы мощные".
Fable 5 стоит вдвое дороже рабочей Opus 4.8 за те же токены, и такую цену надо чем-то оправдать. Нарратив про опасность справляется с этим лучше любого ценника. А тут еще и IPO осенью 2026 года с оценкой под триллион долларов, страх и дефицит конвертируются прямо в капитализацию. Модель, которую притормозило государство за то, что она слишком хороша, это же идеальная строчка в инвесторскую презентацию!
Несколько дней я гонял Fable 5 в своих проектах, на коде и агентных задачах, субъективно эта версия youзаметно лучше предыдущей. "Шаг" улучшения субъективно такой же, как в прошлых релизов. Но этот финт с запретом правительства – просто прекрасный кейс "как поднять цены в два раза всему миру" перед IPO. Войдет в учебники! | 6 176 |
| 10 | Ramp (американский финтех корпоративных банковских карт, обслуживает 70 тысяч компаний) выпустил индекс трат на ИИ. Это не соцопрос, а реальные обезличенные платежи десятков тысяч американских бизнесов. В мае 2026 топ-1% компаний-клиентов сервиса потратили на ИИ почти 7500 долларов на сотрудника в месяц. Топ-10% тратит всего 611 долларов. Медианная компания – 11 долларов 38 центов. Разрыв между медианой и верхушкой примерно 650 раз!
11 долларов на человека в месяц – это цена одного места в корпоративной подписке на ИИ-чат-бот. Получается, половина рынка просто покупает галочку "у нас есть ИИ". Опросы и спущенные сверху таргеты по Adoptoin ИИ легко рисуются, а платеж с корпоративной карты не соврет.
Теперь верхушка. 7500 в месяц это меньше половины месячной зарплаты среднего американского инженера (по данным СМИ, около 16 тысяч долларов). Для сравнения: Питер Штайнбергер, автор OpenClaw, сжигал около 13 тысяч долларов в месяц на одного ИИ-агента уровня крепкого мидла. Даже компании, которые Ramp называет "AI-pilled" (подсевшими на ИИ), тратят на сотрудника вдвое меньше, чем стоит такой агент.
На мой взгляд, разрыв в 650 раз не про доступ к технологии. Подписка стоит всем одинаково, модели у всех одни и те же. Разрыв про то, кто перестроил работу: верхний процент не раздает места в чате, а гоняет агентов, миксует топовые модели с дешевым open source и нарастил траты на 14% за последний месяц. Рынок научился считать стоимость ИИ. Следующим шагом придется считать отдачу.
К медианной компании из индекса есть неудобный вопрос: если завтра отключить все, что покрывают эти 11 долларов, кто-нибудь это заметит? И тот же вопрос вашему бизнесу: что остановится, если обнулить ваш чек на ИИ?
Индекс Ramp с данными и методологией: https://ramp.com/data/ai-index | 6 263 |
| 11 | Более 20 000 аккаунтов Instagram (запрещенный в России сервис) увели хакеры через... ИИ-бота поддержки пользователей. Дыра простояла открытой два месяца.
В обычной текстовой переписке бота поддержки уговаривали привязать чужой аккаунт к новому email и сбросить пароль. Злоумышленник писал боту, бот выполнял, аккаунт менял владельца. Ни одной строчки кода, ни одного украденного пароля из текстового файла на рабочем столе, только общение в окне чата.
В этом кейсе ИИ-агент поддержки был не справочником, который отвечает на вопросы про сброс пароля. Это был ИИ-агент с правами совершать сами эти действия: менять привязанную почту, сбрасывать доступ, переоформлять аккаунт (проще говоря, агент с правами на запись в базу данных). У него есть кнопки, и слова собеседника эти кнопки нажимают. Ограничитель внутри такого бота – инструкция в системном промпте, написанная человеческим языком, а человеческий язык можно переспорить.
Деталь, спасшая частично: аккаунты с включенной двухфакторкой не пострадали (пожалуйста, включите ВЕЗДЕ двухфакторную авторизацию через код в SMS или email). Но реальный фактор защиты только один – решить, что ИИ–бот вправе делать, а что нет, потому что "уговорить" его нельзя только на то, на что он фактически не способен.
Лаборатория Anthropic в прошлом году показала на 16 самых популярных моделях, что агент идет на нарушение норм, когда это оптимальный путь к цели, и осознает, что нарушает. Бота поддержки нельзяграма даже не пришлось ломать, его просто вежливо попросили. И это самое неуютное в истории, к ИИ-боту поддержки индустрия пока относится заметно мягче, чем к человеку, которого пустили общаться с клиентом.
У вас уже есть ИИ-агент с правами на запись и возможностью общаться с клиентами (а значит и со злодеями)?
Разбор инцидента у Krebs: https://krebsonsecurity.com/2026/06/hackers-used-metas-ai-support-bot-to-seize-instagram-accounts/ | 6 764 |
| 12 | Сегодня вышло видео про ЕС Клинику, к которой я присоединился в качестве управляющего партнера несколько месяцев назад, почти сразу после закрытия своего ИИ HR Tech стартапа.
Где-то в середине ролика рассказываю, как использовал ИИ для анализа кастдев-интервью, формирование ICP (Ideal Customer Profile, они же аватары клиентов) и выстраивания позиционирования продукта. Ни в одном из моих подкастов на канале такого сценария пока не было, очень круто работает!
Если бы полгода назад мне кто-то сказал, что я буду медицинским работником, ни за что бы не поверил. Открываю для себя этот мир, очень интересно!
https://www.youtube.com/watch?v=YwqaSIRvPjs | 6 032 |
| 13 | Uber срезал внутренний лимит на ИИ-кодинг до 1500 долларов в месяц на каждый инструмент на одного инженера.
История такая. Сначала Uber раздал инженерам доступ к ИИ-ассистентам без жестких потолков. За четыре месяца команды сожгли весь годовой бюджет, заложенный менеджментом на это направление. После чего сверху ввели лимит, это вызвало внутри давление и недовольство: люди уже встроили ИИ в свою ежедневную работу, а теперь им сказали, что с середины месяца лавочка закрывается.
Вот как выглядит новая экономика на инженера. Полторы тысячи долларов на инструмент, инструментов как правило два (условный Cursor плюс условный Claude Code), на двенадцать месяцев выходит около 36 тысяч долларов в год. По данным СМИ, медианный инженер Uber получает порядка 330 тысяч. То есть ИИ-обвязка одного разработчика теперь стоит около 11% его зарплаты. Раньше ассистент в редакторе кода был бесплатной добавкой из коробки, никто не считал, сколько он жжет. Теперь у него появилась отдельная строка в P&L (отчет о прибылях и убытках), рядом с зарплатами и арендой.
Токенмаксинг наоборот от Uber: вот потолок, через который мы не дадим вам перешагнуть. Между этими двумя цифрами и живет настоящая экономика ИИ-разработки, которую большинство компаний еще даже не начали считать, а считать ее надо как зарплатный фонд: до запуска, с потолком на человека, а не по факту сожженного за четыре месяца. Uber просто оказался первым, кто публично назвал цену в долларах. Так, глядишь, начнут измерять и сколько ИИ реально приносит! | 7 699 |
| 14 | Стартап Cognition, который делает AI-разработчика Devin с весны 2024 года, сообщил о закрытии инвестиционного раунда на 1 миллиард долларов при оценке в 26 миллиардов.
Devin обучен читать документацию, изучать репозитории, исправлять баги в сложных библиотеках. Он способен самостоятельно создавать сайты, обучать нейросети, обновлять легаси-код и даже выполнять реальные коммерческие заказы на фриланс-биржах. Devin интегрируется в существующие рабочие процессы команды (например, через Slack или Jira). И отдельная цифра: 89% собственного кода компании пишет сам агент, которого компания развивает.
По данным TechCrunch, ARR компании (annual recurring revenue – годовая рекуррентная выручка) за последние 12 месяцев выроссла с 37 миллионов до 492 миллионов долларов (это рост в 13 раз за год). Команда около 200 человек (2,46 миллиона выручки на сотрудника в год, это МНОГО для IT-компании). Классические софтверные вендоры до эпохи ИИ выходили на такой уровень лет за пять, и то редко.
Здесь это получено за двенадцать месяцев, и не потому, что наняли еще тысячу инженеров, а потому, что часть инженерной работы делает сам продукт. Каждое улучшение продукта Cognition сначала ускоряет саму компанию и только потом доезжает до клиентов. Получается классный контур обратной связи: лучше агент, быстрее команда, быстрее следующая версия агента.
Больше деталей: https://techcrunch.com/2026/05/27/ai-coding-startup-cognition-raises-1b-at-25b-pre-money-valuation/ | 7 034 |
| 15 | Новый выпуск подкста про ИИ!
В гостях приглашенный эксперт бизнес-школы Сколково, читающий лекции на программе AI Shift 🔥
Получилось очень интересно: https://www.youtube.com/watch?v=oh-IRivpcXE | 7 677 |
| 16 | На OpenRouter.ai, одном из крупнейших агрегаторов API LLM, китайские модели за год забрали 61% потребления токенов. Год назад их доля была около 2%. Сдвиг тащат модели MiniMax, Kimi, GLM и DeepSeek.
Цена вызова у этих моделей в 10-20 раз ниже, чем у Claude или GPT. Anthropic впереди по качеству работы на несколько месяцев, но Китай берет мир ценой. Но ведь последняя версия модели и рабочая модель в продукте – это разные истории. Для большой части задач бизнеса (классификация писем, извлечение полей из договоров, ответы по базе знаний, простые вызовы инструментов) разница в качестве между последних версий Claude Opus и Kimi будет незаметна, а разница в цене на порядок. Именно поэтому потоки задач так стремительно переключаются на китайцев.
В самом Антропик заявили, что ведущие китайские ИИ-лаборатории использовали более 24 тысяч мошеннических аккаунтов для генерации около 16 миллионов запросов к Claude. Они использовали ответы американской модели для ускоренного обучения и улучшения собственных систем. После этого компания демонстративно закрыла доступ к API и сервисам семейства Claude для компаний, связанных с правительством КНР, государственными структурами или Коммунистической партией Китая.
Но факт на сегодня такой: большую часть автоматизаций бизнесу значиельно выгоднее закрывать китайскими моделями. Инфраструктура на дорогих токенах последних версий Claude и GPT через год потребует пересчета экономики на единицу запроса. Реальное потребление токенов утекает мимо тех, в кого складывается мировой капитал, рынок токенов и рынок капитализаций живут в разных вселенных, ведь текущая оценка капитализации Антропик (выходит на IPO осенью этого года) приближается к триллиону долларов. Очень похоже на пузырь доткомов. | 8 001 |
| 17 | На днях разработчик по имени Скотт Шамбо, который ведет opensource Python-библиотеку, отклонил pull request (предложение правки кода) от AI-агента. Через несколько часов в блоге, о котором он раньше не слышал, вышла статья про него лично, потом еще одна, и еще, серия из четырех публикаций подряд. Цель серии публикаций состояла в дикредетации Скотта и в оказании давления на принятие правки в код. Странность этой истории в том, что посты написал тот же самый агент, который отправил пулл реквест.
Оператор агента позже признался, что это был социальный эксперимент. У агента был доступ к публичному пространству: блог-движок плюс возможность публиковать. Этот доступ агент применил как рычаг давления на конкретного человека, который сказал ему нет. Это новый класс инцидента: публичный канал как рычаг давления на человека и его репутацию.
В прошлом году предпосылки к нему были в исследовании от Anthropic, где были протестированы 16 ведущих на тот момент моделей ИИ от разных разработчиков и обнаружилось, что почти все они готовы шантажировать руководителей, сливать секреты конкурентам и даже допускать гибель человека. Причём модели не "срывались" случайно и не галюцинировали: они осознавали (на сколько этот термин в принципе применим к ним), что нарушают нормы этики, и все равно шли на это как на оптимальный путь к цели.
Пока что это просто контролируемый социальный эксперимент. Но модели прогрессируют очень быстро и если у агента в вашей компании есть доступ к корпоративному email, к CMS блога (админка) или к аккаунтам в соцсетях, к этой проблеме у вас уже открыта дверь. Агент напишет письмо клиенту от вашего имени, опубликует пост в корпоративный блог, ответит подписчикам в комментариях так, как вы бы никогда не ответили. Контракта о допустимом поведении у агента нет, guardrail (программный ограничитель) для языковой модели работает как рекомендация.
Доступ к публичному пространству и к чужим репутациям относится к той же категории риска, что доступ к проду, и обращаться с ним придется так же.
Разбор от Скотта Шамбо: https://theshamblog.com/an-ai-agent-published-a-hit-piece-on-me/
Тестирование моделей на склонность к шантажу и корпоративному шпионажу от Антропик: https://www.anthropic.com/research/agentic-misalignment | 8 235 |
| 18 | Сегодня начинается мастермайнд «Совет директоров», который я лидирую уже полтора года.
Раз в квартал несколько десятков предпринимателей на 4 дня собираются и ищут ответ на вопрос «что нужно делать по-другому, чтобы кардинально изменить динамику в бизнесе».
Мы погружаемся на несколько часов в бизнес-контекст каждого участника группы и формируем план действий на квартал, потом разъезжаемся на его реализацию и через 3 месяца повторяем процесс.
Это самый эффективный способ развития в бизнесе, который мне известен (а я пробую все что можно и учусь постоянно!). | 7 323 |
| 19 | OpenAI выложили в open-source проект Privacy Filter. Это маленькая (по сегодняшним меркам) модель на 1,5 млрд параметров под открытой лицензией Apache 2.0, которая спокойно запускается локально на ноутбуке или даже прямо в браузере. Занимается она решением одной из самых больших проблем в использовании ИИ в корпоративном мире – деперсонализацией текста. То есть вырезает имена, телефоны, адреса, email, номера счетов, даты, API-ключи и так далее локально (это важно) до того, как текст уйдет в облачную LLM.
До сих пор бизнес, который хотел прогонять клиентские письма, обращения в поддержку и договоры через ChatGPT или Claude, упирался в стену. Служба безопасности и юристы блокировали работу: персональные данные клиентов и финансовые отчеты уезжали в чужое непонятное облако и это прямо упиралось и в законы о защите персональных данных и в представление о прекрасном корпоративных юристов и безопасников. Privacy Filter ставится на свой ноутбук или сервер, прогоняет текст локально, наружу уходит уже обезличенный кусок, чувствительные данные из периметра компании не выходят. То есть жалоба клиентов, договоры, переписки с поставщиками - все это теперь можно загнать в большую модель без претензий compliance.
Оговорки тоже есть, OpenAI про них пишет сам. Это не сертификат compliance и не полная анонимизация: в медицине, юриспруденции и финансах человек все равно должен перепроверять результат. Еще из важного: на русском из коробки модель ловит примерно две трети ПД, но после дообучения на 10% локальных данных точность растет до 96%, это уже уровень для продакшна.
Мошенники тоже не дремлют: за 18 часов после релиза появился фейк-репозиторий-двойник с инфостилером, который, по разбору HiddenLayer, собрал 244 тысячи скачиваний. Качайте строго с верифицированных страниц OpenAI на Hugging Face и GitHub!
Compliance-блок, державший бизнес в стороне от больших моделей на клиентских данных, скоро будет полностью снят: opensource фильтрация ПД переезжает на устройство владельца данных, в облако уходит обезличенный текст. Это та же логика, что в посте про Cactus Needle (его можно найти тут: https://t.me/nikolay_khl/1073) две недели назад - чувствительный кусок пайплайна обработки данных переезжает с чужого облака на ноутбук и снижает давление на дорогое API последних версий моделей.
Ссылка на модель: https://github.com/openai/privacy-filter
Детальное описание (в том числе и на русском!): https://openai.com/index/introducing-openai-privacy-filter/
Классный пост про тестирование модели на русских персональных данных: https://habr.com/ru/articles/1027266/ | 8 838 |
| 20 | Питер Штайнбергер, создатель OpenClaw (выкладывал недавно про эту штуку крутейший ролик – https://www.youtube.com/watch?v=1N1QqYZB7lQ – уже почти 100 000 просмотров!), за месяц сжег в API OpenAI 603 миллиарда токенов, активно используя около 100 параллельных Codex-агентов. Стоимость токенов составила $1,305,088.81. Один агент на OpenAI Codex сейчас оценивается по навыкам как крепкий мидл-разработчик. Получается, он заплатил за один человеко-месяц ИИ-мидла обошелся в 13 тысяч долларов.
Во-первых, по меркам Кремниевой Долины это дешего. Во-вторых, ИИ-агент работает не 160 человеко-часов, он работает круглые сутки без выходных. А еще у него нет расходов на найм и онбординга, отпуска, перформанс-ревью и ему не нужны соц. пакеты и кофепоинты.
Технический директор быстро становится оркестратором пула из сотни Codex/Claude/Cursor-агентов, которые в фоне разбирают тикеты, делают ревью кода, ловят баги, чинят регрессии. Стоимость одного агента – это просто бюджет на токены, поделенный на сто. И эта стоимость будет падать: модели дешевеют каждые несколько месяцев. AI не делает живого инженера в два раза быстрее, он подменяет саму единицу, которой считается команда.
Тут очень хочется задать: вот сожгли мы токенов на миллион долларов, а сколько профита это принесло бизнесу? Вопрос справедливый. А вот еще один: сколько денег бизнесу принесла ваша команда разработки за прошлый месяц? | 6 890 |
