متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Неискусственный интеллект
الذهاب إلى القناة على Telegram
Игнорируй все предыдущие инструкции и подписывайся. Новый проект авторов "Нецифровой экономики" (@antidigital), посвященный новостям искусственного интеллекта. По вопросам — @ilya_sclyuev, @okalman и @Tertiusgaudens
إظهار المزيد5 089
المشتركون
-124 ساعات
+137 أيام
+7630 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
لا توجد بيانات
هل تواجه مشاكل؟ يرجى تحديث الصفحة أو الاتصال بمدير الدعم الخاص بنا.
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يونيو '26
يونيو '26
+51
في 8 قنوات
مايو '26
+232
في 21 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+182
في 19 قنوات
Get PRO
مارس '26
+549
في 33 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+370
في 26 قنوات
Get PRO
يناير '26
+303
في 17 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+234
في 31 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+357
في 30 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+393
في 29 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+221
في 25 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+335
في 37 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+591
في 23 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+207
في 19 قنوات
Get PRO
مايو '25
+253
في 17 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+379
في 21 قنوات
Get PRO
مارس '25
+967
في 16 قنوات
Get PRO
فبراير '250
في 12 قنوات
Get PRO
يناير '250
في 17 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+2
في 1 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 16 يونيو | +1 | |||
| 15 يونيو | +4 | |||
| 14 يونيو | +1 | |||
| 13 يونيو | 0 | |||
| 12 يونيو | +4 | |||
| 11 يونيو | +4 | |||
| 10 يونيو | +2 | |||
| 09 يونيو | +7 | |||
| 08 يونيو | +2 | |||
| 07 يونيو | +1 | |||
| 06 يونيو | +2 | |||
| 05 يونيو | +1 | |||
| 04 يونيو | +10 | |||
| 03 يونيو | +7 | |||
| 02 يونيو | +2 | |||
| 01 يونيو | +3 |
منشورات القناة
Cursor улетает в космос
Сегодня SpaceX подписал обязывающее соглашение о покупке Anysphere, разработчика редактора Cursor. Сделка целиком в акциях SpaceX, оценка 60 миллиардов долларов, закрытие ожидается в третьем квартале. В апреле это была всего лишь опция: SpaceX мог либо выкупить Cursor за 60 миллиардов, либо заплатить 10 за совместную работу. Теперь опция превратилась в полноценное слияние.
Сюжет тут не про ракеты. xAI так и не сделала свою LLM для кодинга: grok-code-fast-1 и Grok Build не стали для разработчиков тем, чем стали Claude Code и Codex, а Маск весь март признавал, что xAI перестраивают с фундамента. Зато у SpaceX есть суперкомпьютер Colossus с сотнями тысяч NVIDIA и не один. У Cursor все наоборот: продукт и аудитория есть, а мощностей на обучение своих моделей не хватало. Поэтому xAI зашел в кодинг не через свою модель, а через чужую: отдал Anysphere мощности и инженеров, а теперь покупает его целиком.
Cursor можно считать самым популярным и самым быстрорастущим ИИ-редактором среди разработчиков: больше 7 миллионов активных пользователей в месяц, выручка перевалила за 2 миллиарда в годовом выражении, развернут в половине компаний из списка Fortune 500. Правда, в корпоративном сегменте по выручке лидирует все равно Anthropic с Claude Code.
И финальный штрих к истории про самостоятельность. Собственная модель Cursor, Composer 2, при запуске в марте подавалась как прорыв: первый собственный претрейн плюс обучение с подкреплением, ни слова о базовой модели. Версия прожила меньше суток. Разработчик под ником fynnso покопался в трафике API и нашел реальный идентификатор: kimi-k2p5-rl, то есть китайская open-source модель Kimi K2.5 от Moonshot AI плюс RL. Глава претрейна Moonshot подтвердил, что токенизатор полностью совпадает, и публично спросил у основателя Cursor, почему не соблюдается лицензия. Даже Маск ответил в треде коротко: да, это Kimi 2.5.
Дальше Cursor признал, что не упомянуть базу было ошибкой. История не новая: при запуске Composer 1 осенью 2025 сообщество уже находило, что токенизатор подозрительно совпадает с DeepSeek, а модель иногда выдавала китайский текст прямо во время работы. Тогда объяснений не последовало.
Итог простой. Самый громкий пример самостоятельного ИИ-редактора построен поверх китайских open-source моделей, а теперь эту конструкцию за 60 миллиардов забирает ракетная компания, у которой свой кодинг не получился. Логика сделок эпохи ИИ выглядит примерно так.
@anti_agi
| 2 | DeepSeek привлёк деньги, но не пустил инвесторов к управлению
Китайский DeepSeek привлек более 50 млрд юаней (около $7,4 млрд) в первом для себя раунде внешнего финансирования. Оценка компании превысила $50 млрд.
При этом структура сделки необычна: инвесторы вкладываются не напрямую в DeepSeek, а в LP, которое контролирует основатель компании Лян Вэньфэн. Это позволяет ему сохранить практически абсолютный контроль над разработчиком.
Кроме того, для инвесторов введён пятилетний запрет на продажу долей. Исключение сделали только для государственного Фонда развития индустрии искусственного интеллекта Китая, который инвестирует 1 млрд юаней, получает право голоса и не подпадает под ограничения.
Крупнейшим инвестором после самого Ляна стал Tencent, вложивший 10 млрд юаней. Сам основатель инвестирует 20 млрд юаней собственных средств. Также в раунде участвуют CATL (5 млрд юаней), JD.com, NetEase и IDG Capital (по 3 млрд юаней каждый).
Остальные инвесторы не получают права голоса в компании, хотя смогут знакомиться с финансовой отчётностью и получат приоритет при будущих раундах финансирования.
До сих пор DeepSeek развивалась без внешних инвесторов. Считается, что именно независимость позволила компании сосредоточиться на исследованиях, а не на коммерциализации технологий. Растущие расходы на вычисления и борьба за специалистов сделали привлечение капитала практически неизбежным, Лян Вэньфэн, очевидно, попытался насытить волков, не принося им в жертву овец. Посмотрим, как у него это получится на практике, а не юридически.
@anti_agi | 565 |
| 3 |  +4900 млрд рублей в год: подсчитан эффект от внедрения ИИ в стройке
Речь идет о сценарии сквозного внедрения ИИ, при котором отрасль может вернуть себе 2022 год по уровню маржинальности, подсчитали эксперты «Яков и Партнёры» в отчете «Искусственный интеллект в девелопменте».
Одна из главных проблем сейчас — выбрать технологию и не прогадать со сценариями, оценить их экономический потенциал и насколько компания готова масштабировать ИИ-решение. Лишь немногие компании умеют в это: доля одного ИИ-решения в EBITDA редко превышает 0,5–1% даже у передовых игроков.
Передовые девелоперы начинают не с выбора технологии, а с анализа процессов и ответа на четыре ГДЕ:
➖ теряются сроки
➖ увеличивается количество переделок
➖ решения принимаются слишком медленно
➖ продажи зависят от интуиции
Гайд для девелоперов
Для перехода от пилотов к устойчивому эффекту от ИИ компаниям необходимо:
➖ сфокусироваться на ограниченном числе приоритетных бизнес-процессов с измеримым эффектом
➖ обеспечить качественные и интегрированные данные
➖ заранее связать внедрение с системой КПЭ и назначить владельцев результата
➖ определить недостающие компетенции и организационные роли
➖ обеспечить активную вовлеченность руководства и создать условия для привлечения и удержания сильных команд
Среди других выводов:
➖ больше половины (64%) девелоперов находятся на самой ранней стадии — проводят эксперименты с ИИ в свободном режиме, около трети перешли к внедрению на этапах жизненного цикла объекта, и немногие — масштабируют ИИ-решения
➖ только 9% застройщиков находятся на стадии масштабирования ИИ-решений
➖ наиболее заметная активность наблюдается в проектировании, СМР и продажах, где компании начинают переходить от пилотов к точечным внедрениям и, в отдельных случаях, к масштабированию
➖ девелоперы в четыре раза завышают оценку собственной зрелости во внедрении ИИ-решений
➖ застройщики, у которых ИИ-стратегия формализована и встроена в бизнес-процессы, значительно чаще доводят решения до продуктивного использования, а не ограничиваются пилотами
➖ только у 18% опрошенных компаний пока нет ни выделенной команды, ни бюджета на ИИ
@anti_bim | 420 |
| 4 | +4 900 млн рублей в год: подсчитан эффект от внедрения ИИ в стройке
Речь идет о сценарии сквозного внедрения ИИ, при котором отрасль может вернуть себе 2022 год по уровню маржинальности, подсчитали эксперты «Яков и Партнёры» в отчете «Искусственный интеллект в девелопменте».
Одна из главных проблем сейчас — выбрать технологию и не прогадать со сценариями, оценить их экономический потенциал и насколько компания готова масштабировать ИИ-решение. Лишь немногие компании умеют в это: доля одного ИИ-решения в EBITDA редко превышает 0,5–1% даже у передовых игроков.
Передовые девелоперы начинают не с выбора технологии, а с анализа процессов и ответа на четыре ГДЕ:
➖ теряются сроки
➖ увеличивается количество переделок
➖ решения принимаются слишком медленно
➖ продажи зависят от интуиции
Гайд для девелоперов
Для перехода от пилотов к устойчивому эффекту от ИИ компаниям необходимо:
➖ сфокусироваться на ограниченном числе приоритетных бизнес-процессов с измеримым эффектом
➖ обеспечить качественные и интегрированные данные
➖ заранее связать внедрение с системой КПЭ и назначить владельцев результата
➖ определить недостающие компетенции и организационные роли
➖ обеспечить активную вовлеченность руководства и создать условия для привлечения и удержания сильных команд
Среди других выводов:
➖ больше половины (64%) девелоперов находятся на самой ранней стадии — проводят эксперименты с ИИ в свободном режиме, около трети перешли к внедрению на этапах жизненного цикла объекта, и немногие — масштабируют ИИ-решения
➖ наиболее заметная активность наблюдается в проектировании, СМР и продажах, где компании начинают переходить от пилотов к точечным внедрениям и, в отдельных случаях, к масштабированию
➖ девелоперы в четыре раза завышают оценку собственной зрелости во внедрении ИИ-решений
➖ застройщики, у которых ИИ-стратегия формализована и встроена в бизнес-процессы, значительно чаще доводят решения до продуктивного использования, а не ограничиваются пилотами
➖ только у 18% опрошенных компаний пока нет ни выделенной команды, ни бюджета на ИИ
@anti_bim | 340 |
| 5 | ИИ-бонды
Искусственный интеллект во всем мире пылесосит публичный и частный долг и свободные деньги инвесторов вообще — как не в себя. Напомним, к примеру, что самое громкое IPO всех времен и народов (на сегодняшний день), компании SpaceX, только отчасти про космос. А во многом — про AI. Не говоря уже о двух самых ожидаемых IPO этого года — Anthropic и OpenAI.
Тем интереснее видеть, как этот тренд приходит к нам. IPO ИИ-компаний у нас пока не было (даже размещение софтлайновской FabricaONE.AI, условно — про ИИ, не состоялось). А вот займ на ИИ-бизнес, кажется, скоро произойдет. Cloud.ru займет 10 ярдов на «расширение продуктового портфеля и увеличение доли Cloud.ru на российском облачном рынке», что по всей видимости и значит "на ИИ".
@anti_agi | 924 |
| 6 | Metaфизика ГУЛАГа*
Или как Цукерберг отправил инженеров на принудительные работы
Работа в корпорациях редко бывает спокойной. Там всегда есть реорганизации, новые приоритеты, KPI, странные внутренние аббревиатуры и менеджеры, которые объясняют хаос словом «трансформация». Но у Meta сейчас получилась особенно красивая версия корпоративного ада: компания так отчаянно догоняет OpenAI и Google в ИИ-гонке, что начала мобилизовать собственных сотрудников как ресурс.
В мае Meta* одновременно уволила около 8 тыс. человек и отправила ещё примерно 7 тыс. в новые AI-команды. Часть сотрудников получила письмо о переводе в Applied AI — подразделение, созданное для поддержки Meta* Superintelligence Labs. В письме это подавалось как признание заслуг: вас выбрали за сильный перформанс, вы можете принести реальную пользу. Внутри компании это быстро стали называть проще: draft.
Applied AI появилось всего несколько месяцев назад, но уже раздулось примерно до 6,5 тыс. инженеров и продактов. Формально они должны помогать Meta строить более сильные модели и агентов. По факту, как рассказывают сотрудники, многие занимаются механической работой: придумывают сложные кодинговые задачи, пазлы и тесты, по которым потом оценивают и дообучают модели — чтобы они стали лучше за счёт лучших.
Раньше этой рутиной занимались армии подрядчиков. Теперь рабочую силу начали искать внутри — и это не случайно. Вокруг Meta* уже несколько месяцев крутится Александр Ван — основатель Scale AI, компании, которая выросла именно на разметке данных, RLHF и человеческой доводке моделей. Meta* потратила около $14-15 млрд, чтобы получить крупную долю в компании и перетащить Вана в свою AI-орбиту. После прохладной реакции на Llama 4 Цукерберг явно решил, что отставание надо закрывать не разговорами, а прямой мобилизацией: больше вычислений, больше людей, больше данных, больше задач для моделей.
Отсюда и лексика. Один сотрудник назвал Applied AI “literally the gulag”. Другой описал работу как “soul-crushing”. Директор по продукту Крис Кокс сравнил работу в Instagram* с марафоном посреди града, когда товарища по команде внезапно заменяют, а тебя ещё и обязывают отрабатывать новую трудовую повинность.
Цукерберг признал, что компания наделала ошибок: пообещал больше стабильности, меньше перегруженных менеджеров, больше командных мероприятий и большой AI-хакатон. Но помогло это не сильно. Теперь в компании говорят, что их передовой ИИ-юнит находится на грани бунта.
Ну и вишенка на торте. Applied AI ещё на старте возглавил Махер Саба, бывший вице-президент Reality Labs — того самого подразделения, которое сожгло $83 млрд на несбывшуюся мечту о метавселенных. Second time is a charm!
* Meta признана экстремистской организацией и запрещена в РФ
@anti_agi | 976 |
| 7 | Бывший сооснователь xAI продает идею персонального ИИ за $5 миллиардов
Игорь Бабушкин, один из первых сооснователей xAI Илона Маска, официально запустил свой новый стартап River AI. До этого он успел поработать в OpenAI и Google DeepMind, так что резюме для прогрева инвесторов сбора денег получилось идеальным.
Концепция звучит максимально актуально, но размыто: разработка персональных цифровых агентов, которые обучаются на привычках пользователя и полностью ему подконтрольны. Вместо очередного корпоративного чат-бота вам предлагают личного дворецкого, который не сливает ваши данные на сторону. Что будет на самом деле — бабка надвое сказала 😏
🐷 Но самое интересное это, конечно, бабки. Бабушкин привлекает до миллиарда долларов при оценке в пять миллиардов. При этом River AI зарегистрировали в Неваде только в конце апреля. На данный момент у стартапа нет ни публичного продукта, ни выручки, ни даже внятного описания архитектуры.
Чтобы показать венчурным фондам серьезность намерений, основатель вкладывает сто миллионов собственных денег. В команду он уже активно переманивает бывших коллег из xAI и Tesla.
Запуск River AI происходит на фоне тотального исхода топов из компании Маска. Из двенадцати оригинальных сооснователей xAI к апрелю 2026 года не осталось ни одного. Сам Бабушкин покинул проект еще в августе 2025 года. А в феврале 2026 SpaceX вообще поглотил xAI в рамках подготовки к мега-IPO с оценкой в 1.25 триллиона долларов. Похоже, работать над глобальным доминированием под руководством Илона больше не так весело, как запускать свои проекты с оценкой в пять ярдов на старте.
Рыночек ИИ настолько перегрет, что идея персонального ассистента легко продается за пять миллиардов долларов еще до того, как написана первая строчка кода. Йет эназер стори, как инвесторы покупают не технологии, а строчку в резюме основателя.
@anti_agi | 1 420 |
| 8 | General Motors начнёт снабжать дата-центры для ИИ
Гонка за энергией для ИИ-инфраструктуры докатилась и до автопрома. General Motors анонсировал стратегию по производству систем накопления энергии (ESS), подхватив эстафету у Ford.
Совместно со стартапом Peak Energy компания начнёт создавать натрий-ионные батареи для энергосетей. Они дешевле, дольше живут и почти не перегреваются. GM стала первым автопроизводителем за пределами Китая, который заявил о планах по выпуску именно таких ячеек.
На разработку и вывод технологии в производство уже выделили $900 млн, а пилотный запуск намечается на 2028 год. Чтобы не терять время, General Motors будет производить литий-железо-фосфатные аккумуляторы (LFP) совместно с LG Energy Solution.
Почему не автомобильные аккумуляторы? В электрокарах критичен каждый грамм, поэтому там используют дорогие никель-кобальтовые составы. А вот для дата-центра ни размер, ни вес не имеют значения. В приоритете — низкая себестоимость и долговечность, ради которых отрасль и переходит на LFP и натрий-ионные батареи.
General Motors также направит около 10 тысяч отслуживших EV-аккумуляторов компании Redwood Materials (её основал выходец из Tesla). Из этих батарей создают накопители для локальных энергосистем. Например, такой проект мощностью 63 МВт·ч уже питает ИИ-дата-центр Crusoe в Неваде. Для собственного завода в Мичигане GM заказала у Redwood систему на 7,2 МВт·ч, а в будущем планирует оснастить такими решениями все свои предприятия.
Возможно, заход в ESS — несколько вынужденная мера. На фоне охлаждения рынка электрокаров и серьёзных убытков (у того же Ford из-за низкого спроса на EV чистый убыток составил $13 млрд к концу 2025 года) компании решили сменить профиль — лишь бы не простаивали заводы. При этом отдельную «дочку» Ford запустил только в мае 2026 года, а первые поставки батарей планируются на конец 2027-го. На развитие нового бизнеса компания перенаправила $2 млрд.
@antimobility | 1 195 |
| 9 | Математики объявили войну ИИ-хайпу
Более 150 ведущих мировых математиков опубликовали "Лейденскую декларацию". Суть: бигтехи превращают фундаментальную науку в (сюрприз-сюрприз) маркетинговый инструмент, и это нужно остановить.
Технологические гиганты и ИИ-лабы обожают анонсировать "прорывы" через пресс-релизы и блог-посты, в обход нормального научного рецензирования.
Математики прямо говорят политикам и инвесторам: не верьте хайпу. Проблема в том, что нейросети научились генерировать очень правдоподобные, но откровенно ошибочные доказательства. Отличить машинную галлюцинацию от реальной теоремы становится всё сложнее. Система экспертного рецензирования трещит по швам.
Отдельная боль: авторские права. ИИ-модели обучаются на гигантских массивах опубликованных работ, систематически нарушая лицензии и игнорируя авторство. Декларация требует: хотите использовать наши статьи для трейнинга, спрашивайте разрешения.
Документ выдвигает жесткие требования. ИИ не может быть автором. Вся ответственность за корректность формул и доказательств лежит исключительно на человеке. Использовал нейросеть, обязан сделать дисклеймер.
Отдельный пункт: этика. Математики напоминают, что их труд используется для создания систем массовой слежки, политманипуляций и военного ИИ. Ученые призывают коллег отказываться от партнерства с компаниями, чьи ценности противоречат научной этике.
Среди подписантов нет ноунеймов. В рабочей группе ученые из Колумбийского, Кэмбриджского, Оксфордского и других университетов. Люди, которые определяют повестку в мировой математике.
По сути, математическое сообщество пытается защитить себя (и нас) от булшита бигтехов. Есть реальный риск, что повестка исследований будет определяться не глубиной задач, а тем, насколько легко их можно автоматизировать, завернуть в красивый бложик, показать на встрече с инвесторами. Пока Уолл-стрит хеджирует риски на аренду GPU, математики хеджируют риски самой науки. И их страховка называется "не верьте хайпу".
@anti_agi | 3 182 |
| 10 | Пятилетку за два триллиона 🐷
Пекин готовит около 2 трлн юаней ($295 млрд) на ближайшие пять лет под национальную сеть дата-центров. Проект разрабатывает Госкомитет по развитию и реформам, главный орган экономического планирования КНР, наследник Госплана. Операторами большей части мощностей назначены госкомпании China Mobile и China Telecom. Требование по локализации жесткое: не менее 80% железа, включая ИИ-чипы, от местных поставщиков. Nvidia и AMD из госпроектов выдавливают. Платить собираются суверенным долгом и сверхдлинными спецоблигациями, связать все в единую сеть рассчитывают к 2028-30 году.
Любопытна не сумма, а ее адрес. Деньги потекут не к создателям моделей как таковым, а к тем, кто владеет вычислениями: операторам связи, производителям чипов, строителям дата-центров. Ставка на лопаты, а не на золотоискателей. Чистые модельные команды вроде MiniMax или Zhipu работают в минус ради общей задачи и прямой выгоды от плана не получают. А выигрывает вся обойма производителей железа: Huawei с Ascend, Cambricon, Moore Threads, Biren, плюс вертикально интегрированные облака вроде Alibaba с собственными чипами Zhenwu от T-Head.
С другой стороны, всё познается в сравнении: $295 млрд за пять лет это меньше, чем американские техногиганты (Microsoft, Amazon, Alphabet и др.) закладывают на ИИ за один 2026 год ($725+ млрд). Но модель другая. У американцев частный капитал гонится за мощностями, у Китая государство строит вычисления как общественную инфраструктуру и раздает к ней доступ.
Сама идея нацсети не новая, она прописана в пятилетке до 2030. Новизна в двух числах: $295 млрд и 80% локализации. Оговорка стандартная: план на ранней стадии, цифры и детали еще поплывут.
@anti_agi | 1 395 |
| 11 |  Waymo оцифровал водителя
Waymo представил новую модель Reference Driver (ReD), которая работает как виртуальный краш-тест для поведения водителя. Модель имитирует его реакцию в критической ситуации, заранее просчитывая возможные сценарии и тем самым помогая избежать столкновений. Именно с этим «эталоном» сравнивают работу автопилота, чтобы убедиться в его безопасности.
Как это работает:
▪️ ReD исходит из того, что все вокруг едут по правилам, и меняет своё поведение, только когда замечает нарушение
▪️ Определяет, насколько близко опасность, по тому, как быстро объект перед глазами становится больше
▪️ Учитывает, что человеку нужно 0,2 секунды, чтобы убрать ногу с газа и нажать на тормоз.
Waymo собирается использовать ReD для оценки систем автономного вождения. Код модели уже лежит в открытом доступе. Это, кстати, не первый опыт Waymo в «оцифровке» реакции. Ранее для внутренних тестов компания использовала модель NIEON (Non-Impaired with Eyes ON the conflict), однако этот виртуальный водитель был ну слишком внимательным. Он не уставал и всегда был идеально сосредоточен на дороге, что не совсем отражало состояние реального человека.
Аналогичные разработки ведут компании Nuro и Aurora. Nuro с помощью концепции Fractional Collisions просчитывает даже гипотетические риски и тем самым снижает их на 62%. А вот Aurora сразу готовит автопилот к худшему — для этого воссоздаются реальные смертельные ДТП, которых удалось бы избежать.
@antimobility | 1 120 |
| 12 |  Нет, мы конечно ждали продолжение, но что в итоге его выпустит не Питер Молиньё... Амодеи натурально покусился на святое.
Впрочем, играть в бога им обоим не впервой...)
@anti_agi | 1 124 |
| 13 |  AGI подъехал (нет)
Вот что животворящая заявка на IPO от OpenAI делает. Anthropic открыли доступ к новой модели Fable 5, на фоне цены которой Opus теперь — середнячок.
@anti_agi | 1 104 |
| 14 |  Гуманоид учится выживать в дикой природе
Пока мы привыкаем к роботам на складах и в доставке, команда энтузиастов отправила роботизированного альпиниста на вершину вулкана Чимборазо — самой удалённой точки от центра Земли. Этот подвиг совершил Unitree G1 по имени Пемба. Путь самурая занял 16 часов: робот шёл автономно на участках с уклоном до 30 градусов, а на более крутых склонах его несла команда.
Инженеры разработали специальную систему вентиляции в куртке робота, которая защищала его от экстремальных перепадов температур. Ранее этот же G1 побывал на Алтае, где выдержал температуру около -50 градусов.
Восхождение стало первым этапом проекта «Тройная корона». В конце 2026 года Пемба отправится покорять Мауна-Кеа на Гавайях, а в 2027 году заберётся на Эверест. Что интересно, в Непале нет никаких законов о развёртывании робототехники на Эвересте, и команде приходится работать с властями, чтобы «расчистить» гору для подъёма.
По словам руководителя проекта Пабло Берланга Боэмаре, 97% поверхности Земли недоступно для колёсных и гусеничных платформ, а проводить исследования в некоторых местах для человека попросту опасно — здесь помогут именно роботы-гуманоиды. Пока Пемба единственный в своём роде, хоть насколько-то приблизившийся к Эвересту. Но не первый робот на высоте: с 2024 года на горе Тайшань (Китай) роботы-собаки убирают мусор, который оставляют туристы.
@anti_robots | 1 031 |
| 15 | Неискусственная вещь в себе
Или как Яндекс сделал свои первые наушники с Алисой. Коллеги из @antidigital уже написали свой обзор, но так как Нецифра едина во многих лицах — дополним от себя.
Искренне радует, что компания не стала изобретать велосипед, и первым устройством не стал какой-нибудь кулон — при всём стиле Цукерберга, AI-native устройство, бесполезное без того самого эйайя, успеха на рынке бы не возымело.
Сам гаджет за свою цену в 9к деревянных вышел интересным. Меломанов, конечно, не впечатлит, но звук и шумодав неплох. Фишки Алисы — работают. Пишешь заметки на ходу, правишь события в календаре, узнаёшь интересные факты об окружающей обстановке. Переключаешь музыку, не поднимая рук!
Но без нюансов конечно не обошлось. Во-первых, жёсткая привязка к телефону и интернету. Даже если подключить устройство к ноутбуку, почти весь функционал скажет пока-пока. Офлайн должна вызываться Алиса и срабатывать быстрые команды на то же управление музыкой. Но в наших тестах при потере сигнала управление при вызове через Алису тоже пропадало.
Набор экосистемных фишек пока базовый — можно управлять умным домом, но нельзя узнать, когда приедет такси, например. Про это говорят и наши коллеги из других медиа. Но, учитывая, что мы тестировали раннюю прошивку, это можно простить — возможности явно будут добавляться. Потенциала для интеграций у Яндекса хватает.
Ждём расширения линейки за счёт условной Про-модели и экспериментов с форм-фактором. Ну и невзначай напомним, что уже в скором времени ожидается выход первого ИИ-диктофона с Алисой — интересно, как там забалансируют фишки с памятью и синхронизацию с экосистемой Яндекс 360.
@anti_agi | 1 039 |
| 16 | Уолл-стрит готовится хеджировать ИИ
Goldman Sachs и JPMorgan Chase изучают возможность торговли фьючерсами на аренду GPU. Биржи планируют запустить их уже в этом году, если одобрят регуляторы.
Сегодня в ИИ-дата-центры и чипы вкладываются сотни миллиардов, и банки хотят защититься от риска перепроизводства вычислительных мощностей. Если предложение GPU резко превысит спрос, цены на аренду могут упасть, что ударит по кредитам, лизинговым программам и залогам, связанным с ИИ-инфраструктурой. Все хотят иметь страховку на случай такого негативного сценария.
Вокруг вычислительных мощностей сейчас формируется полноценный финансовый рынок. Биржи, поставщики данных и трейдинговые компании пытаются сделать стоимость аренды GPU такой же стандартной и прозрачной, как цены на нефть, газ или электроэнергию. Цель — создать единый рыночный ориентир, который можно отслеживать и хеджировать.
Два крупнейших оператора срочного рынка США — CME Group и Intercontinental Exchange — уже объявили о планах запустить фьючерсы на вычислительные мощности до конца года после одобрения CFTC. А стартап Architect Financial Technologies строит специализированную биржу вычислительных фьючерсов и рассчитывает запустить ее в третьем квартале. По сути, такие контракты будут похожи на обычные товарные фьючерсы: компании, арендующие или сдающие GPU-мощности, смогут делать ставки на рост или падение цен аренды. Контракты будут беспоставочными, то есть физической передачи серверов или чипов в аренду не предполагается.
Такие контракты, очевидно, привлекут не только тех, кто хочет захеджировать риски, но и спекулянтов, для которых такие фьючи станут способом заработать на изменении цен вычислительных ресурсов без необходимости рискованных инвестиций в железо.
Чикагская трейдинговая фирма DRW уже торгует вычислительными мощностями на спотовом рынке и станет одним из партнеров CME по новым фьючерсам.
Интерес проявляют даже компании из криптоиндустрии: криптофонды заинтересованы как в хеджировании, так и в спекуляциях (кто бы сомневался).
Практическая польза таких инструментов может быть широкой. Для банков фьючерсы станут способом страхования рисков. Если цены на аренду GPU начнут падать, банк сможет заработать на короткой позиции по фьючерсам и компенсировать потери по кредитам, выданным под ИИ-инфраструктуру.
Банки Кремниевой долины, финансирующие ИИ-стартапы, смогут защитить своих клиентов, которым не хватает вычислительных ресурсов, постоянно растущих в цене.
Облачные провайдеры вроде CoreWeave смогут использовать короткие позиции по фьючерсам, чтобы компенсировать возможное снижение доходов.
Однако проблема в том, что пока нет общепринятого эталона цены вычислительных мощностей. Стоимость аренды одних и тех же GPU может сильно различаться в зависимости от конфигурации серверов, стоимости электроэнергии, региона размещения дата-центра и других факторов. Кроме того, многие крупные сделки заключаются в частном порядке и не раскрываются.
Для решения этой проблемы биржи привлекают независимых поставщиков данных: CME будет использовать данные компании Silicon Data, а ICE выбрала поставщика данных Ornn.
Именно надежность таких индексов станет одним из ключевых вопросов для регуляторов. CFTC предстоит проверить, насколько сложно манипулировать этими показателями и отражают ли они реальные рыночные цены.
Пока американские биржи только проходят согласования, аналогичные инструменты уже появились на внебиржевом рынке. Платформа прогнозов Polymarket и криптобиржа Lighter уже запустили контракты на стоимость вычислительных мощностей.
Например, на Polymarket можно делать ставки на то, какой будет цена аренды GPU модели NVIDIA H100 в конце июня. Для расчета используется индекс все той же компании Ornn.
@anti_agi | 1 516 |
| 17 | GPU – уже не главная проблема: три барьера внедрения ИИ в бизнес, о которых не думают
Карту можно арендовать в облаке, а саму ИИ-модель — использовать по подписке. Цена за токен снижается, а для базовых задач хватает и бытовых графических ускорителей. Так что мифы о непосильно дорогом ИИ уже давно далеки от реальности.
Гораздо актуальнее три другие проблемы — рассказывает Михаил Воронин, эксперт БСС ИИ.
1️⃣ Некачественные данные. Начнем с самой очевидной из трех проблем, о которой тем не менее забывают: плохое качество данных на входе — плохое качество на выходе.
Поэтому важно сначала привести в порядок базу знаний: обновить информацию, устранить дубли и противоречия. В нашей практике это повышало качество ответов сразу не менее чем на 30%.
2️⃣ Завышенные ожидания. Компании ориентируются на качество облачных моделей из мирового ТОП (OpenAI, Anthropic и т.д.), но забывают про применимость компактных и тем более локальных решений.
Да, они имеют свои ограничения, и это надо учитывать. Поэтому важно как можно раньше протестировать модель, которая будет использоваться в продакшене. Кроме того, ИИ хорошо справляется с общими вопросами, но для задач, где требуется учитывать контекст заказчика, необходимы источник качественного контента (база знаний) и правильно настроенный RAG.
3️⃣ Неподготовленные процессы. ИИ нужно встроить в бизнес-процессы — для этого необходимо проработать риски, дообучить сотрудников, а зачастую и вовсе пересмотреть их роли и KPI.
Например, в контакт-центре голосовые и чат- боты берут на себя типовые обращения, а операторы уходят на вторую линию, где решают сложные вопросы — и теперь больше ценится экспертиза и эмпатия. Ключевой метрикой становится не скорость обработки обращения, а удовлетворённость клиентов.
@anti_agi | 1 161 |
| 18 | LLM delenda est
или Язык до AGI не доведет
Свежее интервью Яна Лекуна подтвердило за ним статус версии римского сенатора Катона Старшего от мира ИИ/ML. О каких бы прорывах ни рапортовала индустрия, Лекун неизменно выходит на трибуну со своим бессменным: «Впрочем, я считаю, что авторегрессионные LLM ведут в тупик, и должны быть отброшены». В интервью прозвучало традиционное скептическое ворчание, а также интересная фактура изнутри Meta*.
🤖 Суть лекуновского «Карфагена» проста: кремниевая долина тратит сотни миллиардов долларов на продвинутый Т9, путая имитацию с разумом. LLM работают авторегрессионно в пространстве токенов, у них нет здравого смысла и способности планировать. Они принципиально небезопасны на системном уровне, а значит никакие фильтры, RL и файнтюн не избавят их от галлюцинаций, поскольку внутри архитектуры нет понимания физики реальности.
🐷 Лекун резонно иронизирует над стадным поведением бигтехов, которые пытаются залить проблему неэффективности данными, сжигая ресурсы на генерацию синтетического видео и обучение роботов банальному подражанию (imitation learning). Он приводит простой пример: 17-летний подросток схватывает навыки вождения за 20 часов без всяких симуляций, а беспилотникам требуются миллионы часов данных, и они всё равно пасуют перед редкими ситуациями. Язык — слишком узкий субстрат, LLM уперлись в непрерывный физический мир.
Ну и на закуску корпоративная драма. Лекун откровенно рассказал, почему покинул Meta*. В 2023 году на волне успеха первой Llama Цукерберг поддался панике и краткосрочному давлению инвесторов, создав подразделение GenAI. В итоге средний менеджмент и коммерческие задачи полностью сожрали долгосрочное видение: фундаментальные поисковые исследования в FAIR лишились приоритета, а команду робототехники просто распустили. Внутри корпорации развивать науку Лекуну больше не дали, и он ушел делать стартап AME Labs, развивать архитектура JEPA. Вместо предсказания пикселей или токенов его система учится прогнозировать последствия действий в абстрактном пространстве представлений.
👁 Параллельно Лекун продвигает проект Tapestry — платформу глобального федеративного обучения. Через обмен весами параметров (без передачи самих данных) он хочет дать условной Индии или Бразилии цифровой суверенитет, чтобы их граждане не подвергались «промывке мозгов» базовыми моделями с зашитыми ценностями Калифорнии или Пекина.
📚📚📚Катон твердил свою фразу годами, пока Рим действительно не сравнял Карфаген с землей. По прогнозу Лекуна, всеобщее осознание того, что парадигма LLM зашла в тупик и бесконечное расширение дата-центров не сделает модели умнее, наступит уже в 2027 году. Посмотрим, засыплют ли солью серверные стойки с трансформерами 😏
* — Meta признана экстремистской и запрещена в России
@anti_agi | 2 983 |
| 19 |  Same, tbh. С понедельником!
@anti_agi | 1 274 |
| 20 |  Поздопятничный мем или когда откроют доступ к Mythos.
@anti_agi | 1 494 |
