اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
رفتن به کانال در Telegram
Канал создан 5.08.2016г. Сферы интересов: блокчейн, мозг(BCI), биотех, space tech, цифровая экономика, WEB 3.0 Основатель @AniAslanyan English channel https://t.me/alwebbci Регистрация в перечне РКН https://knd.gov.ru/license?id=67374142772bb11
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
کانال Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире (@blockchainrf) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 19 908 مشترک است و جایگاه 6 769 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 34 015 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 19 908 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 04 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 96 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 2 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 11.93% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 9.09% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 375 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 809 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 20 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند claude, openai, стартап, microsoft, deepmind تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Канал создан 5.08.2016г. Сферы интересов: блокчейн, мозг(BCI), биотех, space tech, цифровая экономика, WEB 3.0
Основатель @AniAslanyan
English channel https://t.me/alwebbci
Регистрация в перечне РКН https://knd.gov.ru/license?id=67374142772bb11”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 05 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
19 908
مشترکین
+224 ساعت
+517 روز
+9630 روز
آرشیو پست ها
Мы подробно изучили кто в Китае инвестирует в ИИ и сделали отчет о том, кому дают деньги и кто. А также выяснили, есть ли среди инвесторов не китайцы.
Это весомая работа полезна тем, кому нужны инвестиции в Китае и Гонконге.
А в ближайшее время на Patreon мы опубликуем уникальный кейс как в Китае один из гигантов строит Ai - native продукт, какие решения принимаются на развилках, где всё ломается.
Это очень ценный материал, и он выйдет только для уровня подписки STAR.
Это мощно: Pfizer внедряет ИИ Chai-3 в разработку своих лекарств
Фармгигант заключил эксклюзивное партнёрство с Chai Discovery(тут мы писали о них) и получает полный доступ к их самой мощной модели Chai-3, а также кастомную версию, обученную на собственных данных Pfizer.
Это уже вторая крупная сделка Chai, в январе они подписались с ещё одним гигантом Eli Lilly.
Chai-3 - инструмент, который Pfizer напрямую внедряет в свои R&D-процессы для дизайна моноклональных антител.
Стартап оценивается в $1,3 млрд и ведёт переговоры о новом раунде на $400 млн по оценке $3,4 млрд.
Ранее, мы писали, что дочка Google DeepMind - Isomorphic привлекли $2,1 млрд, прочитайте их подход.
Индустрия в этом году чётко показывает, что огромные деньги сейчас идут как в классическую науку с лабораториями (Altos Labs — $3 млрд), так и в мощные ИИ-платформы, которые реально начинают использовать гиганты вроде Pfizer и Lilly.
Google строит экосистему опен-сорс ИИ, работающая без облака и API
Perplexity уже представили первый гибридный оркестратор инференса. Локальный ИИ перестаёт быть привилегией дата-центров.
Google строит свою позицию в этой борьбе и выпусткает Gemma 4 12B - мощная локальная опен-сорс мультимодальную модель
Эта модель понимает текст, изображения и аудио одновременно без облака и API, все работает локально.
Если раньше мультимодальные модели использовали отдельные модули для каждого типа данных, то Gemma 4 12B обрабатывает всё через единый набор весов.
Запускается на ноутбуке с 16 ГБ памяти.
Доступна через Ollama, LM Studio, Hugging Face.
Это третья часть одной истории:
Science Skills - агентный стек для учёных,
Gemma Skills - живые знания для разработчиков,
Gemma 4 12B - модель, которая всё это запускает у тебя на устройстве.
Герман Греф заявил сейчас, что Россия отстает от Китая в ИИ на 6-8 месяцев
Глава Сбера считает, что сегодня мировой лидер в ИИ - США, а Китай отстает от них на полгода.
А Россия сейчас в свою очередь отстает от Китая на 6-8 месяцев и в основном из-за нехватки вычислительных ресурсов.
По мнению Германа Грефа, сокращение отставания РФ от Китая начнется в следующем году.
Anthropic на своих данных показывает, что рекурсивное самосовершенствование ИИ уже началось
Это 1-й их отчёт о прогрессе в сторону рекурсивного самосовершенствования ИИ.
Давайте разбираться подробнее, что тут они говорят.
Anthropic всё больше делегирует разработку своих систем самим этим системам.
Если этот тренд продолжится и будет достаточно вычислительных мощностей, это указывает на ИИ, способный полностью автономно проектировать и разрабатывать собственного преемника.
По состоянию на май 2026 года более 80% кода, который вливается в кодовую базу Anthropic, написан Claude. До запуска Claude Code в феврале 2025 года это число было в районе единиц процентов.
В марте 2024 года Opus 3 мог выполнять задачи по разработке ПО, которые занимают у человека около 4 минут. Год спустя Sonnet 3.7 справлялся с задачами на 1,5 часа. Ещё через год Opus 4.6 с 12-часовыми задачами.
Anthropic описывает 3 сценария будущего.
1. Тренд останавливается, но нынешние способности проникают в экономику. Anthropic считает этот сценарий наименее вероятным, они ещё не видели, чтобы кривая способностей начала выравниваться.
2. Компании продолжают получать накапливающийся прирост эффективности. Компании продолжают получать накапливающийся прирост эффективности. Люди задают направление, ИИ исполняет и ускоряет.
3. Полное рекурсивное самосовершенствование. Темп прогресса в разработке ИИ определяется доступностью вычислений. Люди играют уменьшенную роль, концентрируясь на контроле и верификации расширяющейся виртуальной лаборатори, которой управляют ИИ-системы. Это сценарий наибольшей неопределённости и риска.
Аргентина предложила
новую юр. форму для ИИ-компаний без человека
Вот, что делает переезд Питера Тиля на ПМЖ в Аргентину, он создает из нее полигон тестирования новых технологий, экономика, права и общественного договора.
Сегодня президент Аргентины Хавьер Милей(кто на свете всех милее 😁) в интервью FT предложил глобальным ИИ-компаниям перехать в его страну и работать там, так как:
1. обещает освободить от регулирования ИИ, чтобы он мог развиваться свободно, без «мёртвой руки» государства
2. предлагает создать новую юридическую форму: «нечеловеческая корпорация» (non-human corporation)
В аргентинском праве будет создана специальная категория компаний, которые управляются ИИ-агентами или роботами.
Важные моменты:
• Такие сущности действуют в непредсказуемых условиях и принимают самостоятельные решения → несут реальные риски.
• Им необходима ограниченная ответственность - обязательное условие их существования.
• Владельцами могут быть люди, но не обязательно, корпорация может существовать без человеческих акционеров.
3. Обещает максимально низкие налоги:
• Низкая ставка корпоративного налога.
• Акционеры могут сами выбирать, какое корпоративное право будет регулировать компанию.
• Полное раскрытие конечных бенефициаров, чтобы не превращаться в офшор для грязных денег.
Все это про AI-native компании и платформу для управления компанией на базе ИИ-агентов, о которых мы пишем здесь.
Ваша экономика больше не работает. Сегодня исторический день, теперь в интернете трафик ИИ-агентов больше, чем человеческий
То, о чём мы пишем на нашем Patreon с февраля этого года в контексте экономики ИИ-агентов подтверждаются цифрами на дашборде в реальном времени.
Мы только что на Patreon дали ссылку на онлайн цифры и сделали полный разбор:
• Почему это произошло на год раньше прогноза
• Как это меняет экономику и что строится взамен?
• Прямая связь с нашим авторским стеком экономики ИИ-агентов.
Читайте и меняйте свою бизнес-модель быстрее ваших конкурентов.
В конкурсе на вакансию ML-инженера победил ИИ-агент, которого не смогли нанять. Но главное тут - это его работа с человеком
Недавно OpenAI проводила Parameter Golf - открытый конкурс по подбору новых людей в команду и поставила цель перед участниками - создать сильную LLM, которая поместиться в 16 МБ и обучаться должна меньше 10 минут на 8×H100.
В конкурсе приняли участие 1016 человек, он, кстати, длился 44 дня, и только 47 участников попали в таблицу лидеров, каждый из которых был проверен OpenAI.
Но лучшим кандидатом оказался ИИ-агент Aiden от Weco AI.
А самая интересная часть этой истории в том, что Aiden 5 дней не мог улучшить свой результат, но один из участников среди людей выпустил новый токенизатор, построенный поверх последней версии Aiden.
Aiden тут же взял этот токенизатор и объединил его со своими наработками, которые накопил за 5 дней плато и выдал самый большой скачок за несколько недель.
ЦОД переезжает на твое устройство. Perplexity представили 1-й гибридный оркестратор инференса - систему, которая в реальном времени решает, какую часть задачи обработать локально на устройстве, а какую отправить в облако.
Мы на пути к росту потребления токенов в 100x ежегодно, и уже сейчас спрос опережает предложение.
Дата-центры останутся для самых сложных задач, а рутина уйдёт к роутерам и малым моделям, развёрнутым прямо на устройствах.
Но тот, кто контролирует оркестратор, контролирует всё. Об этом уже и Google, Notion, Anthropic, Sakana говорят и делают.
Оркестратор - это слой, который стоит между пользователем и ИИ-моделями.
Он решает, что обработать локально, а что в облаке, какую модель вызвать, сколько это стоит, какие данные куда идут.
Тот, кто занимает эту позицию, получает контроль над всем агентным стеком независимо от того, чьи модели внутри.
Именно за этот слой сейчас идёт настоящая борьба.
Гибридный инференс - это новый контрольный слой в архитектуре ИИ.
Одна из самых престижных конференций по ИИ NeurIPS против статей, написанных ИИ
В своем блоге организаторы NeurIPS пишут, что в этом году в направлении Position Paper Track принимают только статьи, которые существенно написаны человеком.
ИИ разрешается использовать только для редактирования, исправления грамматики, стилистики и мелких правок.
Авторы при подаче обязаны заявить, как именно они использовали ИИ, и подтвердить, что не нарушали правило.
Рецензентам запрещено использовать ИИ для написания отзывов.
Организаторы считают, что чрезмерное использование ИИ для написания статей вредит научному сообществу: переносит нагрузку проверки на рецензентов и размывает авторство. Они признают пользу ИИ в исследованиях, но для позиционных работ решили занять консервативную позицию.
Stripe, Visa и Mastercard готовятся к запуску общей платформы для стейблкоинов
Они объединяются, чтобы создать общую стандартизированную инфраструктуру для стейблкоинов, которая позволит традиционным платёжным гигантам доминировать в будущем в глобальных платежах. К ним может присоединиться криптобиржа Coinbase.
Стейблкоины уже обрабатывают триллионы $ в объёме транзакций, обгоняя даже Visa и Mastercard по объёму.
Отметим, что стейблкоины - это часть экономики ИИ-агентов, тут подробнее.
Напомним, что Stripe купила платформу Bridge за $1,1 млрд - это инфраструктура для оркестрации стейблкоинов.
Visa добавила поддержку 9 блокчейнов, а Mastercard купила компанию BVNK. На этой неделе объявила о расширении always-on расчётов в стейблкоинах.
Google стандартизирует знания для ИИ-агентов
DeepMind выпустила Gemma Skills - репозиторий навыков для разработчиков, работающих с моделями Gemma.
Экосистема Gemma развивается быстро: новые модели, библиотеки и лучшие практики появляются постоянно. Поскольку языковые модели обучаются на фиксированных датасетах и не знают актуального состояния быстро меняющейся экосистемы.
Агент по умолчанию может предлагать Gemma 2, когда уже вышла Gemma 4, или использовать устаревшие API-паттерны.
Gemma Skills - живой документ знаний, который вкладывается в контекст агента и обновляет его понимание текущего состояния экосистемы вместо того, чтобы полагаться на устаревшие веса модели.
Если Science Skills - это вертикальный инструмент для конкретной научной области, то Gemma Skills - горизонтальная инфраструктура для разработчиков.
Microsoft представили 7 новых ИИ-моделей, квантовый чип, ОС для агентов и тд.
На конференции Build 2026 команда представила 7 новых моделей под брендом MAI. Надо отметить, что Microsoft опубликовали все детали обучения своей модели с триллионом параметров.
MAI-Thinking-1 - первая рассуждающая модель компании с 35 млрд активных параметров и 128K контекста. Создана с нуля на чистых данных без дистилляции от других моделей. Все подробности тут.
Также выпущены ИИ-агенты и Scout - всегда включённый персональный агент для работы с поддержкой OpenClaw.
Еще показали Solara - новая ОС, разработанная для устройств с приоритетом на агентов.
Представлен также обновлённый квантовый чип Majorana 2. Как описывает его Microsoft, он в 1000 раз надежнее предыдущего чипа.
Питер Тиль вложил $435 млн в стартап по долголетию основателя криптобиржи Coinbase
Это один из самых крупных раундов в истории компании именно из сегмента долголетия. Напомним, что в конце января уже их конкурент получил разрешение FDA.
NewLimit - это биотех стартап, специализирующийся на борьбе со старением через эпигенетическое перепрограммирование клеток.
Сегодня компания объявила о закрытии раунда Series C на $435 млн, который возглавил фонд Питера Тиля. Оценка после раунда составила ~ $3,1 млрд, она утроилась в стоимости за последний год.
NewLimit заявили, что уже в in vitro их прототип лекарства омолаживает человеческие клетки печени. Первые клинические испытания на людях они планируют уже в 2027 году.
Конкуренты этого стартапа описаны у нас здесь.
Секрет Google о квантовой уязвимости биткоина раскрыт
Напомним, что 2 месяца назад Google опубликовали работу о взломе криптографии биткоина через алгоритм Шора.
Сегодня в Х написал большой пост Джастин Дрейк, сотрудник и соавтор статьи Google, где он делится закулисьем этой большой истории, которая многих взволновала.
Джастин говорит, что в своей статье они скрыли ключевую оптимизацию за ZK-пруфа, а это первый случай академической цензуры с помощью ZK-пруфа в истории, что привело к эффекту Барбары Стрейзанд:
1. Вчера, французский исследователь André Schrottenloher независимо переоткрыл главное улучшение и выложил открытую статью на arXiv.
2. А Craig Gidney, ведущий эксперт Google по оптимизациям Шора, признался, что знал это об этой оптимизации уже год, но держал в секрете из-за давления цензуры.
3. Запущен открытый челлендж ecdsa.fail, любой может присылать свои улучшения квантовой схемы.
Верификация от Google автоматически проверяет результаты. За первые часы уже выбили +8–11 % лучше оригинала Google.
4. Параллельно вышла статья от стартапа Oratomic. Они взяли оптимизации Google и добавили свои, специфичные для нейтральных атомов и после заявили, что для взлома secp256k1 достаточно всего 10 000 физических кубитов — это крайне мало по нынешним меркам.
Кстати, Google открыл лабораторию нейтральных атомов.
По итогу соавтор Google Джастин Дрейк оценивает в 50% вероятность первого реального взлома криптографии до 2032 года, а 10% до 2030-го.
Паниковать рано, но действовать нужно сейчас. Лучшая дата для миграции на постквантовую криптографию - 2029 год, к такому сроку двигаются Google, Cloudflare и Ethereum Foundation. Ethereum активно работает над этим: переход на hash-based криптографию, leanVM и т.д.
Тут кстати речь выступление Джастина по поводу нейтральных атомов.
Anthropic создала новую команду: ИИ и верховенство права
Если конкуренты, а также другие команды внутри Anthropic изучали влияние ИИ на экономику, то эта новая команда задаётся вопросами: как ИИ повлияет на конституционно-демократические институты?
Суды, законодательные органы, избирательные системы, надзорные органы - везде, где растет давление ИИ.
Напомним, что год назад Google начали собирать себе новую команду, которая занимается исследованием того, что будет после AGI.
Google выпустила 30 навыков для научных ИИ-агентов
Команда выпустила Science Skills - новый пакет 30 навыков, который интегрируется в Google Antigravity - агентный клиент Google, аналог Claude Desktop.
То есть идея в том, что исследователь пишет запрос на естественном языке в Antigravity, а агент сам обращается к нужным базам данных, запускает специализированные модели и возвращает результат. Все это без ручной работы с API и пайплайнов.
Навыки подключены к 30 баз данных: AlphaFold DB, UniProt, PDB, ClinVar, gnomAD, ChEMBL, PubChem, PubMed, arXiv, GTEx и другие - весь стек, которым пользуются профессиональные биоинформатики.
Специализированные модели:
AlphaGenome для анализа геномных вариантов, AlphaFold для предсказания структур белков
Поиск литературы сразу в нескольких источниках параллельно (PubMed / bioRxiv / Europe PMC / OpenAlex)
У Google здесь конкурентное преимущество, которого нет у OpenAI или Anthropic - собственные Alpha модели: AlphaFold, AlphaGenome.
Теперь все это не отдельные инструменты, а слои единого агентного стека. Кто контролирует модели + данные + оркестрацию, тот строит вертикальный стек. В науке Google сейчас в уникальной позиции.
Маркетинг Китая никто не переплюнет. Лабораторные алмазы Китая становятся неожиданным бенефициаром бума ИИ 😁
Вы скажете что? Да-да, однажды китайские маркетологи завернули портящиеся листы чая под «элитный» чай пуэр, а теперь они взялись за лабораторные алмазы, которые перестали покупать, а Китай мировой лидер в производстве таких товаров и что-то надо делать:)
Сейчас они раскручивают историю, что синтетические алмазы начали активно использовать для охлаждения чипов в ЦОДах и серверах. И это привело к росту спроса и даже цен.
Недавно даже Nvidia ради дружбы с Китаем объявила переход на diamond composite + liquid cooling для следующего поколения GPU. Китайские компании (Chaoying Diamond и др.) уже прошли валидацию в их цепочке поставок. Первые серверы с алмазным охлаждением поставляются.
На этом фоне акции китайских алмазных компаний взлетели. Много шума в WeChat и на фондовом рынке.
Perplexity о том, как поиск интегрируется в ИИ-агентов
Поиск - это уже не сервис, к которому ИИ-агент обращается, а SDK, который агент программирует.
Вчера команда опубликовала техническую статью о новой архитектуре Search as Code (SaC) - о том, чем вообще является поиск в мире ИИ-агентов.
Традиционный поиск работал как монолит: агент отправлял запрос, получал результат, отправлял следующий.
А теперь модель не вызывает поиск, а она программирует его. Агент генерирует Python-код, который напрямую оркестрирует поисковый стек через SDK: параллельные запросы, условная логика, фильтрация, агрегация, всё в одном исполнении.
Perplexity разобрали свой поисковый стек до атомарных примитивов и обернули их в Agentic Search SDK. Модель получает доступ к каждому шагу.
Поиск перестаёт быть сервисом, к которому агент обращается. Он становится SDK, который агент программирует под конкретную задачу.
