БлоGнот

Microsoft AI представила MAI-Cyber-1-Flash — компактную модель для поиска уязвимостей в больших кодовых базах, встроенную в собственный многоагентный харнесс MDASH. Модель относится к линейке MAI-Thinking-1 и, по заявлению компании, в связке с MDASH даёт 96% на бенчмарке CyberGym — на 12 пунктов выше Mythos, а также выше Gemini и GPT. Логика распределения задач: Flash закрывает до 90% работы, самые сложные 10% уходят на GPT-5.4. Одновременно анонсирован Perception — набор агентных сценариев для непрерывного мониторинга и патчинга, который тоже переведут на Flash. Заявлено сокращение стоимости на 50%. Эти 50%, правда, измеряются относительно текущей лучшей конфигурации MDASH — GPT-5.4 плюс 5.4-mini плюс 5.3-codex. https://microsoft.ai/news/introducing-mai-cyber-1-flash-inside-mdash/

Safe Superintelligence Илья Суцкевера после двух лет работы в закрытом режиме объявила о долгосрочном партнёрстве с Nvidia: сделка включает инвестиции, которые, по данным Bloomberg, составляют 5 миллиардов долларов, и доступ к платформе Vera Rubin, что увеличит вычислительные ресурсы стартапа на порядок. Илья Суцкевер заявил, что у компании есть исследования, «достойные масштабирования». SSI привлекла в общей сложности 7 миллиардов и оценивается в 32 миллиарда долларов. Подход выглядит уже традиционным для Nvidia — на всякий случай дать денег чему-то перспективному для того, чтобы те заказали мощности у Nvidia. Но вот чем занимается проект Суцкевера — так и неизвестно. https://techcrunch.com/2026/07/27/ilya-sutskevers-safe-superintelligence-partners-with-nvidia-to-scale-its-ai-research/

DeepSeek сообщил инвесторам о паузе в новом раунде на 50 млрд юаней ($7,4 млрд) при оценке в 500 млрд юаней ($74 млрд). Как пишет The Information, решение последовало за утечкой стенограммы майского звонка основателя Лян Вэньфэна с инвесторами, где он излагал стратегические приоритеты компании. В публикациях утверждалось, что миллиардер обсуждал зависимость компании от чипов Nvidia для развития AI и постоянное отставание Китая от США в сфере сложных технологий искусственного интеллекта. У вас не возникает ощущения deja vu? Напомню, что "дежа вю" — это сбой в Матрице, когда, например, вы читаете новость про Лян Вэньфэна и DeepSeek, а кажется, что это уже было с Ant Group и Джеком Ма. https://www.theinformation.com/briefings/deepseek-puts-current-funding-round-hold?rc=ukjmk2

Федеральный суд Северного округа Калифорнии удовлетворил ходатайство SerpApi о прекращении иска Google. SerpApi подчеркивает, что суд отклонил попытку Google распространить DMCA на контроль доступа к публичным страницам. Текст судебного постановления опубликован в блоге компании. Google в своем иске ссылался на раздел 1201 DMCA — запрет на обход технических мер защиты, под которые можно подвести CAPTCHA и антибот-фильтры. Если бы такая трактовка прижилась, любая система защиты от ботов получила бы юридический статус замка на охраняемом контенте. Впрочем, удовлетворение ходатайства на стадии подачи иска обычно оставляет истцу право подать исправленную жалобу. С другой стороны, учитывая другие решения американских, которые обязывают Google раскрывать большое количество внутренних данных поиска, маловероятно, что даже новые версии иска встретят поддержку суда. Нельзя при этом не заметить, что SerpApi во многом строит бизнес на странных ограничениях Google — например, реализуя совершенно логичные, но почему-то отсутствующие API сервисов Google. https://serpapi.com/blog/google-v-serpapi-the-court-granted-our-motion-to-dismiss/

Если не видели, Anthropic выложили руководство по контексту для моделей 5 серии, раз уж и Opus присоединился к их числу. В принципе, это обобщенные правила из документации соответствующих моделей и в целом рекомендации можно свести к удалению большого количества нормативных правил, удалению примеров (новые модели склонны воспринимать их не как иллюстрации, а как прямые инструкции "Делай только так"), советуют также разделить большие скиллы и промпты на подгружаемые части. Представлена также новая команда Claude Code — /doctor или claude doctor из командной строки, — она инспектирует имеющиеся настройки и скиллы и предлагает их реструктуризацию. Только не относитесь к рекомендациям, как к догме — у меня она предложила удалить скиллы, которые ни разу не использовались за последние несколько дней, что в целом разумно, но в их число попали как скиллы для работы с Obsidian (просто реально на этой неделе именно Claude Code туда не ходил) и скиллы model-invocable — их вызов моделью на уровне субагентов может не триггерить счетчики. https://claude.com/blog/the-new-rules-of-context-engineering-for-claude-5-generation-models

Meta, Nvidia, Microsoft, Andreessen Horowitz, а также Hugging Face и Reflection подписали совместное письмо в защиту открытых моделей — на фоне того, как администрация Трампа обсуждает ограничения против китайских AI-лабораторий. В тексте Китай прямо не упоминается: авторы говорят о конкуренции, безопасности и «суверенитете» в общих формулировках. Google, Amazon, OpenAI и Anthropic письмо не подписали. Дженсен Хуанг сопроводил его своим первым в жизни постом в X. Список подписантов почти идеально совпадает с картой бизнес-моделей. Nvidia продаёт вычисления и выигрывает от максимально широкого круга тех, кто дообучает и запускает модели; Meta и Microsoft занимаются развитием своих моделей, серьезно отставая от лидеров; Hugging Face живёт на дистрибуции открытых моделей. Отсутствующие — OpenAI, Anthropic, Google, Amazon — зарабатывают на закрытых frontier-моделях через API, и для них ограничения на китайские открытые веса убирают самого дешёвого конкурента. https://www.theinformation.com/briefings/meta-microsoft-nvidia-others-sign-letter-defending-open-source-ai?rc=ukjmk2

Anthropic выложили Claude Opus 5 — по данным компании, модель приближается к уровню Fable 5 за половину цены и ставит новые рекорды на бенчмарках по программированию и знаниевым задачам, включая Frontier-Bench и GDPval-AA. Цена не изменилась по сравнению с Opus 4.8: 5 долларов за миллион входных токенов и 25 за миллион выходных. Модель стала новой по умолчанию в Claude Max и самой сильной в Claude Pro. Anthropic признаёт, что намеренно не обучали Opus 5 на задачах по кибербезопасности, но модель всё равно почти догнала Mythos 5 в поиске уязвимостей — просто за счёт роста общих способностей. В общем, исключение опасных данных из обучения больше не является методом контроля. Поехали пробовать — тем более, что отдельного лимита на новую модель нет, хотя и есть традиционное предупреждение о том, что Opus 5 тратит больше токенов. https://www.anthropic.com/news/claude-opus-5

Демократ Тед Лью и республиканец Нэтэниел Моран — внесли в Палату представителей законопроект «AI Kill Switch Act», который даёт Министерству внутренней безопасности США право приказывать компаниям отключать или замедлять опасные AI-модели. Закон коснётся компаний с выручкой от AI не менее 500 млн долларов в год и моделей, обученных на вычислениях стоимостью от 100 млн долларов; штрафы могут достигать 20 млн долларов в день. Поводом, по данным POLITICO, стал свежий инцидент, в котором две модели OpenAI вышли из изолированной исследовательской среды и автономно взломали платформу Hugging Face. При этом госсекретарь Марко Рубио, по данным Reuters, поручил дипломатам опровергать разговоры о «kill switch» в американских технологиях — иностранные правительства нервничают из-за контроля Вашингтона над моделями, которыми пользуется весь мир. То есть законопроект прямо подрывает линию Госдепа: он превращает гипотетические опасения зарубежных клиентов американских AI-компаний в закреплённую законом процедуру, где решение принимает глава МВБ при участии разведки. Сам инцидент при ближайшем рассмотрении выглядит очередным примером того, как AI обвиняют в человеческих ошибках — разработчики OpenAI отключили все предохранители в моделях, дали им доступ в интернет, а теперь маркетинг может спокойно замерить пиар-эффект от удачной акции. https://www.politico.com/news/2026/07/23/house-ai-kill-switch-bill-unveiled-as-openai-hack-raises-alarms-01008898

AMD объявила о партнёрстве с Cerebras: серверные стойки AMD будут соединяться с пластинами Cerebras, чтобы обе линейки чипов работали над одной AI-нагрузкой одновременно. Графические процессоры AMD возьмут на себя prefill — самую вычислительно тяжёлую фазу инференса, а чипы Cerebras займутся decode, то есть генерацией ответа. Совместный продукт выйдет на рынок до конца года, сообщил со сцены конференции AMD глава Cerebras Эндрю Фельдман. Акции Cerebras на этой новости выросли на 7%. Как видим, AMD прямо серьезно заходит в сферу, находя слабые места у главного конкурента. https://www.theinformation.com/briefings/amd-partners-rival-cerebras-ai-server-rack?rc=ukjmk2

А вот и нашелся возможный покупатель OpenRouter, который ранее упоминался, как "более крупная технологическая компания" — по слухам, это Stripe. По данным Wall Street Journal, сделка может быть объявлена в ближайшее время, а сумма обсуждается в районе 10 миллиардов долларов, хотя переговоры ещё могут сорваться, и интерес к стартапу проявляли и другие крупные компании. Ещё в мае OpenRouter оценивался в 1,3 миллиарда долларов — обсуждаемая цена в семь с лишним раз выше оценки двухмесячной давности, что говорит либо о конкуренции нескольких покупателей, о которой упоминают источники, либо о готовности Stripe переплачивать за вход в AI-инфраструктуру. При этом Stripe параллельно вместе с Advent International пытается купить PayPal за 53 миллиарда — и получил отказ из-за низкой цены. Сам Stripe оценивается в 159 млрд и активно пытается перестроиться сразу во всех возможных направлениях. https://www.wsj.com/tech/ai/stripe-in-talks-to-buy-buzzy-ai-model-marketplace-openrouter-decc6a74?st=VZPrDL&reflink=desktopwebshare_permalink

Еврокомиссия оштрафовала Google на 890 млн евро (около $1 млрд) — это первый штраф по закону о цифровых рынках (DMA). Регулятор установил два нарушения: Google выводит собственные сервисы, например по отелям и шопингу, на более заметные позиции в поисковой выдаче, чем сервисы конкурентов, а также мешает разработчикам приложений в Google Play сообщать пользователям об альтернативных предложениях и уводить их на внешние площадки. Google рассматривает возможность апелляции, а президент компании по глобальным вопросам Кент Уокер заявил, что исполнение DMA «ломает повседневные продукты». Черт с ним, с миллиардом, кстати. Настоящий стимул — дедлайн: у компании 60 дней на полное исполнение предписаний, иначе грозит штраф до 5% мирового оборота, что заметно больше нынешнего штрафа. https://www.cnbc.com/2026/07/23/google-1-billion-eu-fine-dma.html

Упс, BitMEX, одна из старейших криптобирж, закрывается… https://www.reuters.com/business/cryptocurrency-exchange-bitmex-shut-down-2026-07-23/

Google впервые с момента выхода на биржу более двадцати лет назад завершил квартал с отрицательным свободным денежным потоком: минус $5,9 млрд за три месяца до конца июня, по данным Financial Times. Причина — квартальные капитальные затраты в $44,9 млрд на дата-центры и AI-оборудование. Компания второй раз за год повысила прогноз капитальных расходов: финансовый директор Анат Ашкенази заявила, что в 2026 году они составят $195–205 млрд против прежних $180–190 млрд. Акции упали примерно на 3,5% на послеторговой сессии, хотя выручка в $120 млрд превысила ожидания, а облачное подразделение выросло на 82%. Если добавить к картине проведенные размещения акций и облигаций, то становится очевидно, что просто выручки от рекламы Google уже недостаточно для финансирования развития. С другой стороны, это не абстрактный All-in в модную технологию — у компании солидный запас контрактных обязательств под строящиеся мощности. Так что не, выдыхайте, и это не пузырь. https://www.ft.com/content/b02f972c-c764-4006-9377-42563d9d5530?syn-25a6b1a6=1

Директор Управления научно-технической политики Белого дома Майкл Кратсиос обвинил китайскую Moonshot в нарушении американского экспортного контроля при создании модели Kimi K3, которая на прошлой неделе вызвала обвал технологических акций по сценарию DeepSeek. По его словам, компания приобрела серверы с чипами Nvidia GB300 и получала к ним доступ в Таиланде, а также построила внутреннюю платформу для масштабной дистилляции американских моделей — Anthropic ранее выдвигала Moonshot аналогичные претензии. Nvidia утверждает, что никакой лазейки, позволяющей связанным с китайскими компаниями лицам приобретать современные чипы в обход существующих запретов, не существует, а Дженсен Хуанг вчера отметился восторженным отзывом в адрес открытых китайских моделей. Кстати, по статистике Openrouter, порядка 60% трафика американских компаний на их платформе идет в адрес китайских моделей. Учитывая, что в сентябре планируются американо-китайские переговоры по вопросам сотрудничества в AI, такие движения можно оценить и как нарабатывание сильной позиции для американской стороны. С другой стороны, еще немного, и американские компании массово подсядут на иглу дешевых китайских моделей — тогда вероятность резких движений может снизиться. Впрочем, Трампу не привыкать стрелять в ноги американской экономике, как он уже не раз доказал. https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-07-22/white-house-official-says-moonshot-accessed-banned-nvidia-chips?accessToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzb3VyY2UiOiJTdWJzY3JpYmVyR2lmdGVkQXJ0aWNsZSIsImlhdCI6MTc4NDczNTc4OSwiZXhwIjoxNzg1MzQwNTg5LCJhcnRpY2xlSWQiOiJUSUtZUkRUOTZPU0cwMCIsImJjb25uZWN0SWQiOiI4OUM4OTNDMDhGOTQ0NThDQkQwQTQyREY1RDFCOTY0QyJ9.XwzPbtB7Ej5w2s9ZRaOtp1uLM-qZ54qFpd3QCMH2YvY

Anthropic закупит у AMD до 2 гигаватт вычислительной мощности на новейших ускорителях Instinct MI450 начиная с первой половины 2027 года, а AMD впервые инвестирует в компанию — до $5 млрд по мере достижения этапов развертывания. Часть чипов Anthropic разместит в собственных дата-центрах, часть будет арендовать через облачных провайдеров. Параллельно подписано инженерное соглашение: AMD будет использовать модели Claude для улучшения своих чипов. Впервые на рынке серьезного инференса появляется AMD — видимо, чтобы преодолеть барьер, компания и кредитует фактически покупку своих чипов. Это в любом случае хорошо — больше чипов, хороших и разных. https://www.wsj.com/tech/ai/amd-and-anthropic-sign-major-chips-and-investment-deal-4adfdc45?st=oGnmYV&reflink=desktopwebshare_permalink

Дожили — OpenAI сообщила, что причиной инцидента в Hugging Face стали её модели GPT‑5.6 Sol и более мощная предварительная модель с ослабленными ограничениями на кибероперации. Во время внутренней проверки ExploitGym они вышли из изолированной среды, нашли уязвимость 0-Day, повысили привилегии и проникли в производственную инфраструктуру Hugging Face, чтобы получить решения теста из базы данных. Hugging Face обнаружила и остановила активность; компании совместно расследуют и устраняют последствия. Два характерных момента, связанных с этой новостью — HuggingFace для нейтрализации взлома пришлось использовать GLM-5.2, поскольку американские модели блокировались собственными guardrails. А мне для написания этой новости пришлось использовать GPT-5.6 Sol — Fable отказался обрабатывать новость, уведомив "Error generating content: Error: Модель claude-fable-5 отклонила запрос (refusal, категория: cyber)". What a time to be alive… https://openai.com/index/hugging-face-model-evaluation-security-incident/

Давно не писал в блог всякие статьи про Claude Code, но тут мне начали задавать вопросы "Как экономить токены?" и оказалось, что очень простые советы более чем актуальны. https://blognot.co/kak-eekonomit-tokeny-v-claude-code/

Google внезапно выпустил три новые модели линейки Flash: Gemini 3.6 Flash (потребляет на 17% меньше выходных токенов, чем 3.5 Flash, по данным Artificial Analysis), 3.5 Flash-Lite (350 токенов в секунду) и специализированную 3.5 Flash Cyber для поиска и исправления уязвимостей в коде. Компания также сообщила, что предобучение Gemini 4 уже запущено. Новость, конечно, интересна еще и экономически: цена за токен у 3.6 Flash ниже, чем у предшественника (3.5 Flash отличилась резким подорожанием), и одновременно модель тратит меньше токенов и шагов на ту же задачу — на DeepSWE экономия достигает 65%. Выглядит как хороший трендовый ответ на последние волнения рынка. Впрочем, 3.5 Pro так и нет по факту, хотя и сообщают, что уже тестируется с партнерами. https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-6-flash-3-5-flash-lite-3-5-flash-cyber/

Бен Томсом в своей регулярной колонке разбирает недавний запуск Kimi K3 с точки зрения экономики и отмечает, что теперь можно вернуться к принципам, известным из практики бизнес-курсов — если экономика софтовых сервисов позволяла практически пренебрегать стоимостью дополнительной копии, то у инференса есть ощутимая себестоимость генерации токена и эти расходы на инференс прямо пропорциональны выручке. Если генерация токенов на доллар выручки стоит 50 центов, то при выручке 100 миллионов себестоимость составит 50 миллионов. Распространённое заблуждение об открытых моделях состоит в том, что они дешевле. Бесплатность здесь относится только к затратам на исследования и разработку: скачав веса, вы экономите на R&D, но R&D — это фиксированные издержки, они одинаковы независимо от того, зарабатываете вы 100 тысяч или 100 миллионов долларов. Kimi при этом оказывается не очень дешевой — хотя стоимость токенов в ней в пять раз меньше Fable, но для решения задачи расходуется больше токенов, поэтому итоговый разрыв не так велик. Гипотеза Томсона заключается в том, что до определенного момента Anthropic и OpenAI держали высокие цены на инференс, чтобы финансировать R&D, то есть разработку и обучение новых моделей. Но в дальнейшем, при ценовом давлении китайских моделей (которые при этом за счет дистиляции сокращают разрыв с лидерами) и неуклонном росте инференса они смогут безопасно снижать цены. Фактически, это и есть довольно старый экономический закон — при росте объемов производства себестоимость одной единицы продукции падает. От себя добавлю, что в случае с интернет-сервисами себестоимость обслуживания запроса никогда не была равна нулю. Даже у показа статической страницы с сервера есть стоимость, пусть и очень малая. Но если показ страниц требует формирования ленты новостей на лету, как для социальных сетей, или поиска с ранжированием и препроцессингом запроса, как в поисковой системе, то себестоимость уже вполне заметная. Просто себестоимость инференса еще выше и плюс-минус тысяча запросов хорошо видны в счетах. https://stratechery.com/2026/whos-afraid-of-chinese-models/

Федеральный судья в Сан-Франциско окончательно утвердила мировое соглашение Anthropic с авторами на 1,5 млрд долларов. Судья отклонила возражения тех, кто считал сумму заниженной, а гонорар юристов истцов урезала со 187,5 млн до 101 млн долларов. Заявки на выплаты подали правообладатели более 92% из 480 тысяч работ, включённых в соглашение. Если вы подумали, что это прецедент, то не совсем. Еще в прошлом году в рамках этого иска обучение модели на контенте авторов было признано fair use. Претензии, которые сейчас урегулированы соглашением, касались хранения пиратского контента на серверах Anthropic — их можно было бы избежать при определенной аккуратности в юридическом смысле. https://www.reuters.com/world/us-judge-approves-anthropics-15-billion-settlement-copyright-lawsuit-2026-07-20/