Грин еще не робот 🤖 - AI vs Human

По многочисленным… сегодня воскресенье, а значит можно

Пятничный контент

Есть тип знания, который сложно передать: не «что делать», а «как замечать что нужно попробовать». Именно это делает хорошего исследователя. Андрей Карпаты перешёл в Anthropic. Его задача в pre-training команде: автоматизировать сам исследовательский цикл. Агент формулирует гипотезу, ставит эксперимент, оценивает результат, коммитит или откатывает. 700 итераций за 48 часов на прототипе. Без человека в петле. Это важно не потому что Карпаты знаменит. А потому что он один из немногих, кто одновременно понимает как работают модели на уровне весов и умеет объяснить это простым языком. И его вывод: этот цикл можно автоматизировать. Обычно когда мы говорим об автоматизации, мы имеем в виду рутину. Повторяющиеся задачи с известным алгоритмом. Исследование считалось другим: слишком много неопределённости, слишком много интуиции. Карпаты думает иначе. И строит под это инструмент. Для тех кто руководит командами: проверьте задачи, которые у вас маркированы как «требует экспертизы» или «нужен опытный человек». Не для того чтобы их автоматизировать прямо сейчас. А чтобы честно ответить: это защита от автоматизации или просто привычка так думать? Разобрал этот кейс подробно в дайджесте: [ссылка]

Я вернулся из Канн с очень странным ощущением: киноиндустрия сейчас находится примерно в той же точке, где бизнес был в момент появления ChatGPT. Все уже понимают, что что-то произошло, но часть рынка ещё пытается делать вид, что это просто очередная игрушка. Снаружи Канны выглядят как красная дорожка, премьеры, вспышки камер и люди с лицами “я понял этот артхаус”, но настоящая движуха происходит на Marché du Film - рынке, где продают фильмы, ищут дистрибуцию, знакомятся с байерами, агентами, студиями и платформами. И вот в этом году там AI был уже везде: отдельные зоны, панели, генеративное видео, продакшн-инструменты, люди из больших студий и компаний, которые строят новые модели. Самое интересное, что вопрос “можно ли сделать красивый кадр через нейросеть” уже никого особенно не волнует. Красивый кадр сегодня может сделать почти любой человек с подпиской и терпением. Главный вопрос другой: как из этого собрать производство. Как сохранить персонажа, не развалить сцену, удержать стиль, управлять камерой, связывать эпизоды, держать первый и последний кадр, превращать хаос генерации в повторяемый пайплайн. Мы приехали показывать AI-анимационный проект, а в итоге начали показывать систему, через которую его делаем, и реакция была очень показательная: крупным игрокам был интересен уже не только сам фильм, а именно пайплайн. Потому что рынок быстро взрослеет. И что? AI-видео перестаёт быть вау-демкой на десять секунд и превращается в новый производственный слой для кино, рекламы, документалок и анимации. Мой вывод после Канн простой: на 80-м Каннском фестивале мы уже точно увидим фильмы, сделанные с использованием AI. И, возможно, среди них будет наш мультфильм. Новый выпуск Нам 3.14здец уже на канале. Там ещё много тем: почему так быстро летит Hermes, в чём “эффект второго” на рынке AI-продуктов, что сейчас происходит с OpenAI, Anthropic и Apple, почему Big Tech упирается в дата-центры и электричество, и зачем Маск всерьёз смотрит в сторону космической инфраструктуры для AI. Как обычно, всё без поклонения технологическим идолам, потому что у них и так капитализация больше, чем у здравого смысла.

Ты листаешь X. Пост: художник сгенерировал картину «в стиле Моне», просит объяснить, почему она хуже настоящего Моне. Ты смотришь. Что-то не так с отражениями. Глубины нет. Эмоций нет. Ты пишешь что думаешь. 6,7 миллиона человек сделали то же самое. Это был настоящий Моне 1915 года. Анонимный концептуальный художник SHL0MS опубликовал кадрированное изображение с меткой X «Made with AI» и попросил объяснить, чем оно хуже оригинального Моне. Тысячи комментариев разобрали работу: «нет глубины», «лишено эмоций», «слоп», «плохие отражения», «типичный AI-мусор». Оказалось: картина из серии Water Lilies (~1915), сейчас висит в Neue Pinakothek в Мюнхене. После разоблачения обсуждение распространилось ещё шире. Исследование Nature 2024 года (норвежские учёные) давало подсказку заранее: в слепых тестах люди чаще выбирают AI-арт, чем человеческий. Стоит сообщить об источнике: предпочтение разворачивается в обратную сторону. SHL0MS создал перформанс-диагноз: большинство «эстетических» аргументов против AI-арта читаются как реакция на ярлык, а не как суждение о качестве. Фактура: + К 1915 году у Моне прогрессировала катаракта: он видел смазанно и работал по памяти. Критики того времени считали поздние «Кувшинки» упадком стиля. Теперь их называют пиком импрессионизма ++ SHL0MS использовал встроенный механизм X: платформа автоматически добавляет метку «Made with AI» к изображениям, загруженным через определённые инструменты. Художник намеренно воспользовался этой функцией +++ Grassini и Коивисто (Университет Бергена, 2024): 201 участник, слепой тест. Эффект работает в обе стороны: когда человеческую работу помечали как AI, оценка падала так же. Ярлык сильнее содержания ++++ Ни один из тысяч комментариев не опознал работу как Моне до публикации разоблачения. Water Lilies входит в число наиболее воспроизводимых произведений в истории западного искусства +++++ SHL0MS ранее уничтожил сумку Hermès Birkin стоимостью $100K на арт-выставке как «протест против потребительского искусства». Перформанс с Моне продолжает тот же метод И что? Если ты разрабатываешь AI-инструменты для творческих задач, маркетинга или генерации контента: разрыв между восприятием «с ярлыком» и «без ярлыка»: это измеримый business risk. Протестируй свои результаты в обоих режимах перед запуском. Число, которое тебе нужно знать: насколько меняется оценка качества, когда пользователь узнаёт об AI-источнике. Это прямо влияет на retention. Нам 3.14здец: Если ты художник, иллюстратор или дизайнер, чья ценность: подлинность авторского голоса: 7/10. Эксперимент показал, что аудитория реагирует на ярлык раньше, чем на работу. Провенанс (доказуемая история создания) становится частью продукта, а не фоновыми метаданными. Документируй процесс, а не только результат: как сделано становится таким же важным как что сделано.

Просто реклама одной из китайских компаний по производству роботов.

Три истории сегодня — и все три про одно: у кого инфраструктура, у того рынок. Первая. OpenAI нанял адвокатов против Apple. Два года партнёрства, Siri, миллиард устройств, ожидание миллиардов. Итог: ноль платных подписок из Apple-канала. Платформы берут AI-партнёра, чтобы закрыть product gap. Когда gap закрыт — партнёр больше не нужен. Instagram внутри Facebook, приложения внутри App Store, теперь AI внутри Siri. Компания, которая отдаёт дистрибуцию платформе, теряет мышцу самостоятельного роста. Вторая. Anthropic с 15 июня вводит кредиты на агентные задачи. Те, кто строил продакшн-пайплайны на безлимите, узнают лимит только когда упрутся. Разработчики на чужих AI-API теряют способность прогнозировать операционные расходы. Через год контроль над инфраструктурой станет конкурентным преимуществом. Остальные будут объяснять инвесторам, почему margins съел Claude. Третья. OpenAI запустил Codex на телефоне. Любой с айфоном ставит задачу агенту и получает пулл-реквест. Навык написания кода деградирует раньше, чем индустрия это признает. На его место приходит умение правильно сформулировать задачу. Плюс сегодня: Cerebras IPO (+68%), Bumble убил свайп и поставил AI-свата, три coding agent в один день, AI-видео из промпта уже работает. Все подробности в дайджесте.

Любой скепсис легко разбивается о цифры и графики. И порой результаты показывают сразу две вещи. Первая: AI-агенты уже вовсю работают в бизнесе. Вторая: они работают там, где многие их вообще не ждали. Например, производство и ресурсы на этом графике выглядят как один из самых активных сегментов по доле использования агентов. Не только софт, не только маркетинг, не очередная песочница для людей, которые автоматизируют написание постов про автоматизацию. Логика простая: чем больше процессов, регламентов, повторяющихся решений и дорогих ошибок, тем быстрее появляется смысл в агентах. Опрос: где у вас уже работают AI-агенты? Прими участие 👇🏼. Сверим цифры

Пример интерфейса, с которым мы жили много лет. )

Пример интуитивно понятного user friendly интерфейса.

Любой бизнес умрет, если не будет меняться. Есть мнение, что большие корпорации слишком неповоротливые: рынок уже уехал, а они еще согласовывают повестку встречи. Бигтехи, похоже, умирать не собираются. Amazon, Alphabet, Microsoft и Meta резко меняют свои бизнес-модели из-за AI. Раньше это были машины по производству свободного кэша: софт, масштаб, маржа, подписки, реклама. Теперь они превращаются в инфраструктурных гигантов. На графике это видно очень просто: синяя линия capex после 2025 года улетает вверх, розовая линия free cash flow падает вниз. То есть AI уже съедает кэш бигтехов. Вложения в инфраструктуру дошли до $725 млрд, а свободный денежный поток четырех компаний в третьем квартале может упасть примерно до $4 млрд против среднего уровня около $45 млрд после пандемии. И что? Бигтехи покупают себе место в следующей экономике. Победит тот, у кого будут дата-центры, чипы, энергия, сети и баланс, который выдержит эту гонку. AI выглядит как софт. Зарабатывать на нем будут как на инфраструктуре.

Сто наиболее перспективных стартапов в сфере искусственного интеллекта 2026 года по версии CB Insights. И что? Рынок уже сложился, но места еще есть.

Хочешь все это читать без VPN и листании кучи каналов и лент подпишись по ссылке в комментариях и читай каждый день только то, что действительно нужно знать про развитие ИИ сегодня

Ты математик. Ты смотришь на задачу из Книги Коуровки, которую советские коллеги сформулировали в Новосибирске в 1965 году. Поколения лучших алгебраистов планеты её не решили. Ты открываешь систему DeepMind и вводишь условие. Система возвращает доказательство через несколько часов. Марк Лакенби, профессор Оксфорда, проверяет его вручную и подтверждает: задача 21.10 закрыта. Впервые за 60 лет. DeepMind представил систему AI co-mathematician: мультиагентный ансамбль, в котором координирующий агент управляет специализированными потоками: поиском литературы, написанием кода, проверкой доказательств. Система идёт дальше проверки известных шагов: она генерирует новые математические стратегии, формулирует гипотезы, проверяет их через формальные верификаторы и откатывается если доказательство рассыпается. Результат на FrontierMath Tier 4, самых сложных олимпийских задачах, где ответ требует недель работы эксперта: 48% против 19% у Gemini 2.5 Pro. Главное отличие от предыдущих систем: AI co-mathematician работает как исследователь. Строит цепочки умозаключений, фиксирует промежуточные результаты, исправляет ошибки по ходу. Внутренний бенчмарк DeepMind показал 87% на задачах уровня PhD. Задача 21.10 из Книги Коуровки: первое независимо подтверждённое решение открытой математической проблемы, которую система нашла сама, без человека-соавтора. Фактура: +Задача 21.10 из Книги Коуровки (Kourovka Notebook) открыта с 1965 года: международный список нерешённых проблем теории групп, который советские математики начали вести в Новосибирске. ++ AI co-mathematician набрал 48% на FrontierMath Tier 4, категории задач, которые требуют нескольких недель работы эксперта-математика; для сравнения Gemini 2.5 Pro набирает 19%. +++ Система устроена как ансамбль: координирующий агент управляет специализированными субагентами для поиска, кодирования и формальной верификации доказательств. ++++ 87% на внутреннем бенчмарке DeepMind уровня PhD: система превосходит уровень аспирантуры по большинству разделов чистой математики. +++++ Профессор Оксфорда Марк Лакенби подтвердил корректность доказательства задачи 21.10 независимой ручной проверкой: стандарт публикации в рецензируемом журнале. И что? Математика: строгий формальный язык с верифицируемыми доказательствами. AI co-mathematician показал, что мультиагентный ансамбль с верификатором работает в самых жёстких условиях. Следующий шаг: применение той же архитектуры к областям с формальными языками. Если ты строишь систему для юридической аргументации, финансового моделирования или инженерного расчёта, посмотри на паттерн координирующий агент + специализированные субагенты + формальный верификатор до конца Q2: именно он станет стандартом для задач, где ошибка недопустима. 🚨Нам 3.14здец: 60 лет назад математики в Новосибирске записали задачу в книгу, чтобы коллеги по всему миру могли работать над ней поколениями. Краудсорсинг человеческого интеллекта: самые острые умы планеты коллективно двигали границу знания. AI co-mathematician закрыл одну из этих задач за несколько часов. 9/10: первый задокументированный случай когда ИИ решил задачу, которую человечество не могло решить коллективными усилиями 60 лет. Граница между «ИИ как инструмент» и «ИИ как исследователь» исчезла в одной из самых строгих интеллектуальных дисциплин. Математика была последним бастионом «это точно требует человеческого разума». Этот бастион взят. Это только один из материалов ежегодного дайджеста который выходит каждый будний день. Именно в этом выпуске было: 🔭 Почему ИИ нашёл 118 планет в архиве NASA, который люди просматривали 4 года? 🎙️ Что изменится, когда ИИ научится слушать тебя пока говорит сам? И ещё +5 новостей: Isomorphic Labs привлёк $2,1 млрд на разработку лекарств через ИИ, Греция вписывает ИИ в Конституцию, Baidu выпустил ERNIE 5.1 за 6% стоимости конкурентов, OpenRouter запустил умный роутинг кодинг-задач, SoftBank строит батареи без риска пожара для AI-датацентров.

Зачем я приехал на Каннский фестиваль в этом году? Я обычно приезжаю на выставки, конференции и фестивали в двух случаях: когда меня приглашают или когда я участвую в проекте. Канны 2026 как раз про второй вариант. Это уже второй международный кинофестиваль для меня в этом году. Первым был Берлинале, теперь Канны. Я здесь как продюсер полнометражного анимационного фильма, над которым мы сейчас работаем. Интерес к проекту здесь еще выше, чем в Берлине. Уже запланировано много встреч, и это очень хороший знак. Мы создаем новую историю, новых персонажей, собственный визуальный мир и смыслы, которые должны остаться со зрителем после просмотра. Важная часть продакшна связана с ИИ. Под проект мы собрали свои агентные системы, канвасы, автоматизации и рабочие процессы. Для меня самое ценное в этом подходе: ИИ дает больше свободы для эксперимента. В большой студийной анимации цена ошибки очень высокая. Когда в производство вкладываются десятки или сотни миллионов долларов, индустрия чаще выбирает проверенные сюжеты, знакомые формулы и понятные решения. Сейчас появляется пространство для более смелых решений. Можно придумывать новые миры, искать свой визуальный язык и рассказывать истории так, как ты их видишь. Качество при этом остается главным. Важны идея, вкус, команда, драматургия и способность довести проект до уровня, который будет интересен зрителю. Этим мы сейчас и занимаемся. Канны для такой истории оказались очень правильным местом.

Колин Энгл (создатель Roomba, экс-CEO iRobot) представил The Familiar, четырёхногого AI-робота размером с бульдога, позиционированного как компаньон для людей старшего возраста. Робот реагирует на прикосновения, учит язык дома и понимает эмоциональный контекст. Бета-версия в Q4 2026, цена от $2 999. И что? Рынок AI-компаньонов для пожилых пока не насыщен. Если делаешь продукт для этой аудитории, смотри на модель подписки Familiar Machines как на референс монетизации.

...мерно каждый пятый евро. Ты пишешь в поддержку AWS: хочешь расширить мощности на следующий квартал. Ответ приходит через три дня: «В вашем регионе доступных ресурсов нет. Ближайшая дата подключения: сентябрь.» Ты смотришь на дату письма. Сейчас май. Половина запланированных дата-центров в США в 2026-м рискует не выйти из бумажной стадии. Земля, сети, согласования. Именно сейчас Panthalassa, орегонская компания основанная в 2016-м, привлекла $140M Series B под руководством Питера Тиля (сооснователь PayPal и Palantir). Оценка: около $1 млрд. Решение выглядит как шутка. Оно серьёзно. Идея простая: поставить 85-метровые стальные узлы прямо в открытый океан. Качание волн прокачивает воду через турбину, турбина даёт электричество для AI-чипов, морская вода охлаждает оборудование. Результаты передаются через Starlink. Местных советов нет. Согласований нет. Счётчика энергопотребления для города тоже нет. Фактура: +Первые пилотные узлы серии Ocean-3 развернут в северной Пацифике в 2026 году; коммерческие поставки запланированы на 2027-й. ++ На раунде присоединились Джон Дорр, TIME Ventures Марка Бениоффа, SciFi Ventures Макса Левчина и Founders Fund. Всего компания подняла $210M с основания. +++ Узлы прокладывают маршрут только за счёт формы корпуса: двигателей нет. ++++ Тиль заявил Financial Times: «Внеземные решения в области вычислений больше не фантастика. Panthalassa открыла океанский рубеж». +++++ Узлы работают в режиме инференса: они обрабатывают уже готовые AI-модели, тренировка новых в открытом океане не предусмотрена. И что? Panthalassa выходит на коммерческий рынок в 2027-м. Если строишь продукт с высокой нагрузкой на вычисления, поставь напоминание на Q1 2027: смотри условия первых контрактов и сравнивай с текущими облачными. До этого используй новость как аргумент в переговорах с AWS/GCP/Azure: конкуренция в compute перестала быть теоретической. Нам 3.14здец: Если ты продакт или фаундер, у которого облачные расходы на GPU растут быстрее выручки, 7/10. Дефицит вычислительных мощностей рукотворный: земля, сети, политика. Panthalassa первой обошла всё это через океан. Следующие три года рынок compute будет перестраиваться: смотри на нестандартные источники (морские, ядерные, мобильные узлы) и разговаривай с командой о vendor lock-in до того, как провайдер поднимет цены в следующий раз. Это только один из материалов ежегодного дайджеста который выходит каждый будний день. Именно в этом выпуске было: ⚔️ Пентагон взял всех, кроме Anthropic. 💼 Anthropic и OpenAI открывают свой McKinsey И ещё +5 новостей, быстрых, как ИИ: Sierra подняла $950M при оценке $15 млрд и обслуживает 40% Fortune 50, Белый дом готовит FDA-like проверки AI-моделей до выпуска, Маск пытался помириться с Брокманом за 2 дня до суда и угрожал в следующем сообщении, Anthropic ищет альтернативу Nvidia через лондонский стартап Fractile, создатель Roomba запускает AI-питомца для пожилых за $2 999 Хочешь все это читать без VPN и листании кучи каналов и лент подпишись по ссылке в комментариях и читай каждый день только то, что действительно нужно знать про развитие ИИ сегодня

Airbus, компания, которую большинство людей ассоциирует с пассажирскими самолётами, отпусками, аэропортами и посадкой где-нибудь в Барселоне, испытала беспилотный перехватчик Bird of Prey. Сценарий простой: один дрон-робот сам ищет другой дрон-робот, сам обнаруживает, сам классифицирует и сам атакует его ракетой. Параметры можно просто перечислить: размах крыла 2,5 м, длина 3,1 м, масса до 160 кг, на прототипе 4 ракеты Mark I, в боевой версии до 8, дальность поражения до 1,5 км, ракета длиной 65 см и весом меньше 2 кг. То есть роботы уже разбираются с роботами. А человек стоит рядом и называет это прогрессом, оборонной архитектурой и эффективным решением современных угроз. И что? Airbus вообще давно занимается военной частью: Eurofighter Typhoon, A400M, C295, CN235, A330 MRTT, Eurodrone, SIRTAP, военные спутники, связь, разведка, боевые вертолёты, FCAS, Multi-Domain Combat Cloud. По деньгам картина тоже показательная: в 2025 году у Airbus было €73,4 млрд выручки, из них €14,2 млрд пришлось на оборонное направление. Примерно каждый пятый евро.

Airbus, компания, которую большинство людей ассоциирует с пассажирскими самолётами, отпусками, аэропортами и посадкой где-нибудь в Барселоне, испытала беспилотный перехватчик Bird of Prey. Сценарий простой: один дрон-робот сам ищет другой дрон-робот, сам обнаруживает, сам классифицирует и сам атакует его ракетой. Параметры можно просто перечислить: размах крыла 2,5 м, длина 3,1 м, масса до 160 кг, на прототипе 4 ракеты Mark I, в боевой версии до 8, дальность поражения до 1,5 км, ракета длиной 65 см и весом меньше 2 кг. То есть роботы уже разбираются с роботами. А человек стоит рядом и называет это прогрессом, оборонной архитектурой и эффективным решением современных угроз. Airbus вообще давно занимается военной частью: Eurofighter Typhoon, A400M, C295, CN235, A330 MRTT, Eurodrone, SIRTAP, военные спутники, связь, разведка, боевые вертолёты, FCAS, Multi-Domain Combat Cloud. По деньгам картина тоже показательная: в 2025 году у Airbus было €73,4 млрд выручки, из них €14,2 млрд пришлось на оборонное направление. Примерно каждый пятый евро.