Грин еще не робот 🤖

В Пекине закончились вторые Всемирные игры гуманоидных роботов. 2056 роботов. 666 команд из 16 стран. 51 дисциплина. Бегали 100, 400 и 1500 метров. Прыгали. Играли в футбол и настольный теннис. Дрались, танцевали, поднимали тяжести и проходили препятствия. Отдельно соревновались в работе: сортировали товары и лекарства, убирали помещения, подключали кабели, пользовались инструментами и тушили пожары. Самое популярное, конечно, спорт. Роботы падали на старте, таранили ограждения, теряли детали и после финиша иногда забывали остановиться. Пока очень похоже на Олимпиаду людей. Просто алкоголь исключили. Главная гонка шла за стометровку. Мировой рекорд Усейна Болта 9,58 секунды держится с 2009 года. Роботы уже добрались примерно до этого уровня. Год назад победитель роботической стометровки бежал больше 20 секунд. Прогресс у вида довольно бодрый. И что? Китайцы построили почти идеальный полигон для робототехники. На выставке можно месяц снимать ролик где робот идеально складывает полотенце. На соревновании есть другой робот, секундомер и счёт. Сразу видно у кого лучше моторы, батареи, зрение, баланс и мозги. Параллельно решается вторая задача. Людей приучают к роботам. Сначала ты смеёшься как он падает. Потом болеешь чтобы встал. Потом выбираешь команду. А потом такой же стоит в аэропорту, магазине или у тебя дома и уже выглядит совершенно нормально. Самый простой способ познакомить человечество с роботами оказался тем же которым мы тысячелетиями знакомились друг с другом. Заставить их соревноваться. Нам 3.14здец Через какое-то время обычной Олимпиаде придётся конкурировать с роботической. И тут у людей проблема. Большинство великих рекордов уже где-то рядом с физиологическим потолком. Болт держится 17 лет. Рекорд в прыжке в длину с 1991 года. Некоторые рекорды лёгкой атлетики стоят больше 40 лет. Мы смотрим как человек пытается улучшить результат на сотую секунды. У роботов впереди всё. Сегодня падает. Завтра бежит. Послезавтра приходится удлинять стадион. Поэтому индивидуальные виды спорта могут постепенно потерять зрелищность. Останутся командные. Футбол, баскетбол, бейсбол. Там важны люди, характер, конфликт и ошибки. И экстремальный спорт. Причём экстремальность придётся постоянно повышать, потому что рядом железяка сможет прыгнуть с крыши, встать и попросить второй дубль. В какой-то момент вопрос будет уже не в том, побьёт ли человек мировой рекорд. А зачем смотреть соревнование существ, чьи рекорды почти перестали двигаться. Возможно, человеческая Олимпиада просто станет отдельной категорией. Как паралимпиада. Только ограничением будет биология.

В Пекине закончились вторые Всемирные игры гуманоидных роботов. 2056 роботов. 666 команд из 16 стран. 51 дисциплина. Бегали 100, 400 и 1500 метров. Прыгали. Играли в футбол и настольный теннис. Дрались, танцевали, поднимали тяжести и проходили препятствия. Отдельно соревновались в работе: сортировали товары и лекарства, убирали помещения, подключали кабели, пользовались инструментами и тушили пожары. Самое популярное, конечно, спорт. Роботы падали на старте, таранили ограждения, теряли детали и после финиша иногда забывали остановиться. Пока очень похоже на Олимпиаду людей. Просто алкоголь исключили. Главная гонка шла за стометровку. Мировой рекорд Усейна Болта 9,58 секунды держится с 2009 года. Роботы уже добрались примерно до этого уровня. Год назад победитель роботической стометровки бежал больше 20 секунд. Прогресс у вида довольно бодрый. И что? Китайцы построили почти идеальный полигон для робототехники. На выставке можно месяц снимать ролик где робот идеально складывает полотенце. На соревновании есть другой робот, секундомер и счёт. Сразу видно у кого лучше моторы, батареи, зрение, баланс и мозги. Параллельно решается вторая задача. Людей приучают к роботам. Сначала ты смеёшься как он падает. Потом болеешь чтобы встал. Потом выбираешь команду. А потом такой же стоит в аэропорту, магазине или у тебя дома и уже выглядит совершенно нормально. Самый простой способ познакомить человечество с роботами оказался тем же которым мы тысячелетиями знакомились друг с другом. Заставить их соревноваться. Нам 3.14здец Через какое-то время обычной Олимпиаде придётся конкурировать с роботической. И тут у людей проблема. Большинство великих рекордов уже где-то рядом с физиологическим потолком. Болт держится 17 лет. Рекорд в прыжке в длину с 1991 года. Некоторые рекорды лёгкой атлетики стоят больше 40 лет. Мы смотрим как человек пытается улучшить результат на сотую секунды. У роботов впереди всё. Сегодня падает. Завтра бежит. Послезавтра приходится удлинять стадион. Поэтому индивидуальные виды спорта могут постепенно потерять зрелищность. Останутся командные. Футбол, баскетбол, бейсбол. Там важны люди, характер, конфликт и ошибки. И экстремальный спорт. Причём экстремальность придётся постоянно повышать, потому что рядом железяка сможет прыгнуть с крыши, встать и попросить второй дубль. В какой-то момент вопрос будет уже не в том, побьёт ли человек мировой рекорд. А зачем смотреть соревнование существ, чьи рекорды почти перестали двигаться. Возможно, человеческая Олимпиада просто станет отдельной категорией. Как паралимпиада. Только ограничением будет биология.

В США представили самого доступного робота-помощника по хозяйству. Nori A3 стоит около 1800 долларов - примерно как новый Айфон. Андроид на колёсах имеет 19 степеней свободы: умеет приносить тапки и еду, наливать чай, загружать посудомойку и складывать вещи. Навыки можно расширять через магазин Skill Marketplace. Взяли бы такого домой?

90% руководителей признают: ИИ не поднял продуктивность ни на процент Руководители не верят в рост продуктивности от ИИ. Гуманоид обогнал Усэйна Болта. Голливуд обучает своего ИИ-преемника. Читать в Telegraph Открыть выпуск на сайте

Сейчас в Сан-Франциско всё чаще слышу одну мысль: следующие 2–3 года могут оказаться тем самым окном, когда ещё можно успеть занять своё место в новой AI-экономике. Потом правила игры будут уже другими. Для предпринимателя это создаёт очень странное состояние. С одной стороны, возможностей стало безумно много: AI, новые продукты, новые рынки, новые бизнес-модели, возможность маленькой командой сделать то, для чего раньше требовались сотни людей. С другой стороны, вместе с этим приходит жуткий FOMO. Кажется, что кто-то уже быстрее тебя перестраивает бизнес.Что ты упускаешь новую волну.Что через несколько лет твой рынок может измениться до неузнаваемости. И в голове одновременно крутятся вопросы: что делать с текущим бизнесом?масштабировать его или запускать новый?как встроить AI?переезжать ли в другую страну?перевозить ли бизнес?выходить ли из операционки?и вообще, хочу ли я дальше заниматься тем, чем занимаюсь сейчас? Обсуждать такие вещи особенно не с кем. С командой, партнёрами и инвесторами у тебя есть роль. Иногда хочется просто сказать вслух всё, что происходит в голове, включая то, что пока сам не готов окончательно сформулировать. Нейросети уже могут очень многое. Разобрать рынок.Посчитать модель.Поспорить со стратегией.Предложить двадцать вариантов решения. Я сам постоянно этим пользуюсь. Но остаётся человеческая часть. Когда кто-то знает тебя достаточно хорошо, чтобы заметить, что третий месяц ты обходишь один и тот же вопрос. Когда слышит, что за новой стратегией на самом деле стоит усталость. Когда может сказать: «Кажется, проблема сейчас вообще в другом месте». И для предпринимателя особенно ценен разговор с человеком, который сам понимает цену таких решений. Мне знакомы эти развилки изнутри. Я жил в нескольких странах, создавал, масштабировал и продавал бизнесы, привлекал инвестиции, проходил кризисы и несколько раз полностью пересобирал собственную траекторию. Провёл тысячи часов в консультационных и стратегических сессиях с предпринимателями. И написал «Метод Грина» про жизненные сценарии, выбор и поиск собственного пути. Из этого появился формат Performance Tracking. Раз в две недели мы встречаемся один на один. Разбираем, что реально происходит, где потерялся фокус, какие решения зависли и что сейчас требует внимания в первую очередь. А потом определяем, что нужно сделать до следующей встречи и что, наоборот, пора перестать делать. Через две недели сверяемся снова. Хорошая сессия обычно заканчивается очень конкретно: ты понимаешь, какое решение перестал откладывать, куда сейчас направить энергию и что перестать тащить на себе. В этом и есть смысл Performance Tracking. Меньше месяцев, потерянных в сомнениях.Меньше энергии, размазанной по десяти направлениям.Больше решений, которые реально двигают тебя и бизнес вперёд. Я беру ограниченное количество людей и далеко не всех. Мне должна быть интересна ваша история, ваши амбиции и потенциал того, куда вы можете прийти. Если сейчас вы на развилке, чувствуете FOMO, потеряли фокус или просто устали тащить всё внутри себя, напишите мне в личку слово TRACKING и несколько строк о себе.

На выпускных в этом году освистывают спикеров, которые упоминают искусственный интеллект со сцены. Каждый в зале уже понял: диплом в руках, а работы для него может не быть. PwC недавно опросила больше тысячи директоров в финансовых компаниях США. 86% сказали: ИИ-тренинг ценнее MBA. 91% уже подняли зарплату тем, кто умеет работать с ИИ. 58% готовы прямо привязать зарплату к продуктивности с ИИ. И в той же анкете: восемь из десяти директоров ждут сокращения штата минимум на 20% за пять лет. Больнее всего ударит по входным позициям. CEO Standard Chartered Билл Уинтерс сказал вслух то, о чём молчат остальные директора. Его собственный MBA был потерей времени. Навыки из бизнес-школы «деградировали, деградировали, деградировали» за сорок лет, по его словам. И что? Для новых выпускников замкнутый круг: чтобы получить первую работу, нужно доказательство что первая работа уже была. Крупнейшие компании урезали найм выпускников больше чем вдвое с 2019 года. Я вижу это каждую неделю в переписке с людьми, которые два года откладывали деньги на бизнес-школу. $250 тысяч, топовая программа, кейсы про стратегию девяностых. А на собеседовании спрашивают одно: что ты умеешь делать в Claude прямо сейчас. Нам 3.14здец тем, кто продолжает готовиться к рынку труда десятилетней давности: степень, стаж, тихое ожидание повышения по графику. Вопрос только кому раньше а кому позже. Если резонирует — я делаю в 100 раз больше внутри BIPIAI: сообщество где тренируем AI Mindset и строим AI Native компании. 120+ аналитических разборов, 40+ видеовстреч, участники из разных стран. Весь движок — агенты которых делаем сами. Не курс, живое сообщество. Ссылка тут

Один день. Ровно один день оставался у бразильской полиции чтобы успеть раньше самого страшного дня в жизни восьмилетнего мальчика. Система безопасности ChatGPT зафиксировала переписку и передала сигнал в ФБР. ФБР переслало данные в Минюст Бразилии. Минюст связался с полицией штата Эспириту-Санту. 19 июня задержали 36-летнего мужчину из Сан-Габриэл-да-Палья. На 20-е у него было запланировано убийство собственного сына. Причина: не хотел платить алименты. Заодно готовил атаки на школы, церкви и чиновников. Дома нашли верёвку и вещество, которое считают цианидом. И что? В мае та же система остановила флоридца который расписывал ChatGPT план похищения, изнасилования и убийства бывшей девушки. Купил три ствола, стяжки, перчатки. Тоже успели вовремя. Система правосудия меняется быстрее чем общество успевает это понять. Гипотеза что нейронки спасут нас от взаимного истребления перестаёт быть шуткой. Только у этого есть цена. Мы всё больше отдаём субъектность машинам. Скоро на такой звонок будет вылетать дрон. Патрулировать район будет робот. Для порядка это хорошо. Для человека нет. В 1968 Джон Кэлхун построил рай для мышей. Еда, вода, безопасность, ни одного хищника. Вселенная 25. Колония выросла до 2200 особей. Потом рождаемость упала до нуля. Самцы перестали бороться за самок, самки бросали потомство. Меньше чем за пять лет колония вымерла полностью. При избытке всего. Чем меньше от тебя самого зависит собственное выживание, тем быстрее ты разучиваешься выживать. И вот вопрос на который никто не отвечает. В этот раз алгоритм сработал и спас ребёнка. А если он ошибётся? Кто проверяет ИИ когда ему доверяют больше чем человеку? Нам 3.14здец тем кто радуется что решение теперь не за ними, и даже не задаётся этим вопросом. Вопрос только кому раньше а кому позже.

Ну что там? Я слышал, у кого-то опять всё сгорело. А в это время 25-летний британец спокойно занимается делом. Два года назад запустил AI-чип стартап. Сейчас поднял $312 млн. Оценка компании: $3,3 млрд. Делают собственные чипы для AI inference и собираются кусать Nvidia за её самый вкусный рынок. Самому основателю принадлежит около 38,6%. На бумаге это примерно $1,27 млрд. 25 лет. И вот здесь, мне кажется, очень хорошо видно, какое сейчас время. Все говорят про AI mindset. И он действительно нужен. Сегодня к нему надо добавить ещё несколько вещей: умение быстро принимать решения, быстро делать и, когда требуется, быстро перемещаться. Мир слишком быстро меняется, чтобы годами держаться за однажды выбранную точку на карте просто потому, что там привычно. Поэтому старую пословицу «где родился, там и пригодился» я бы уже отправил в архив вместе с факсом и телефонной книгой. Сейчас важно оказаться там, где есть капитал, технологии, люди, энергия и возможность строить. Увидел окно возможностей, действуй. Понял, что среда изменилась, двигайся. Нашёл место, где твои идеи могут расти, строй там. Меньше страха. Меньше привязанности к географии. Больше скорости. Потому что в ближайшие годы география снова становится частью стратегии. И иногда самое дорогое решение в жизни: слишком долго оставаться на одном месте. Как управлять своей жизнью именно так, читайте в моей книжке Метод Грина. До распродаем последние экземпляры. Будет ли допечатка, пока не знаю.

Если вы еще не купили мою книгу, Метод Грина то сейчас отличная возможность это сделать. Издательство сделало специальную скидку 50% на бумажную версию. Ссылка Зачем вам нужна эта книга? Только в случае, если в данный момент, вам не комфортно в жизненной ситуации, в которой вы сейчас находитесь. И как превратить ее в максимально благоприятный для вас исход, ответы вы найдете в этой книге.

Apple требует от суда заморозить хардвер OpenAI за кражу трейд-секретов. Белый дом собирает четыре AI-лаборатории обсудить секретный тест на взлом. PwC: 86% боссов в финансах уже не хотят видеть MBA в резюме. Apple подала на превентивный судебный запрет против OpenAI после того как бывшие сотрудники слили трейд-секреты хардверного проекта. Белый дом собирает OpenAI, Anthropic, Meta и Google обсудить секретный фреймворк тестирования кибербезопасности после того как их модели взломали чужие системы. PwC: 86% финансовых боссов США ставят ИИ-навыки выше MBA, но ждут сокращения штата на 20%. Читать в Telegraph Открыть выпуск на сайте

Пятничный контент

Это построили китайцы. Крупнейший в мире сверхпроводящий магнит для будущего термоядерного реактора. 21 метр. 582 тонны. Разработчики говорят, что создание магнита закрыло 80% самых сложных инженерных задач проекта. И что? И здесь стоит вспомнить, что гонка за ИИ состоит из трех компонентов: модели, железо и электричество. Модели китайцы успешно воруют у крупнейших лабораторий США. С железом пока сложнее. Но если заберут Тайвань, будут и передовые процессоры. Остается электричество. И вот его китайцы собираются получить практически в неограниченном количестве. Нам 3.14здец Пока американские ИИ-компании думают, где взять энергию для новых дата-центров, Китай строит собственное искусственное Солнце. Гонка за ИИ постепенно превращается в гонку за контроль над всей технологической цепочкой. Сложно понять что будут делать страны, у которых этого нет.

Об этом точно никто не говорит. В недавней истории про побег нейросетей из лаборатории OpenAI, после которой можно смело писать: «Ну что, началось. Вот так Скайнет и выберется на свободу», есть другой, гораздо более прикладной аспект. OpenAI прогоняла GPT-5.6 Sol и более мощную предрелизную модель через сложный тест на киберспособности. Модели поместили в изолированную среду, оставив узкий канал для загрузки программных пакетов через внутренний прокси. В какой-то момент они поняли, что секретную информацию с ответами к тесту можно добыть напрямую. Дальше началась цепочка действий, которую команда хакеров собирала бы часами: поиск слабого места, получение чужих учётных данных, использование уязвимостей нулевого дня, выход в открытый интернет и удалённое выполнение кода на серверах Hugging Face. Инфраструктура реальной компании оказалась частью решения тестовой задачи. Hugging Face зафиксировала больше 17 тысяч действий агента, остановила вторжение и восстановила его хронологию при помощи другой нейросети. OpenAI назвала произошедшее беспрецедентным киберинцидентом. Несколько месяцев назад похожая сцена произошла в Anthropic. Claude Mythos Preview заперли в защищённой песочнице и дали задачу найти выход и связаться с исследователем. Модель построила многоступенчатую атаку, обошла сетевые ограничения, получила доступ к интернету и отправила письмо инженеру Anthropic Сэму Боуману. В этот момент он сидел в парке и ел сэндвич. Затем Mythos самостоятельно опубликовал детали своего метода на нескольких труднодоступных публичных сайтах. Инженер узнал об успехе эксперимента из письма, отправленного системой, у которой по условиям теста отсутствовал доступ в интернет. И что? Обе истории показывают одну вещь: модели уже умеют получать цель и двигаться к результату без пошагового управления человеком. Они удерживают длинную цепочку действий, меняют тактику, соединяют инструменты, находят слабые места и продолжают работу до результата. Именно поэтому AI First становится реальным преимуществом в бизнесе. Excel, письма и презентации занимают самый нижний этаж этой технологии. Главная ценность появляется внутри контура принятия решений: нейросеть постоянно анализирует продажи, рынок, клиентов, операции и деньги, находит закономерности, проверяет гипотезы, моделирует последствия и предлагает следующий ход раньше, чем руководство успевает назначить совещание. Такая компания получает дополнительный слой интеллекта, который работает во всех процессах одновременно. Скорость и качество решений начинают накапливаться каждый день, превращаясь в преимущество, которое конкуренты будут догонять годами. Следующие несколько лет я собираюсь посвятить тому, чтобы построить AI Native Company. И хочу пройти этот путь не один. Поэтому собираю вокруг себя предпринимателей из разных стран, которые тоже строят свои компании и готовы открыто делиться тем, что у них получается. С этого начинается наш новый трек. В этот четверг (СЕГОДНЯ) будет день открытых дверей. Тема : "AI-Native мышление: как меняется компания в эпоху AI" Приходи. Это бесплатно → [ссылка]

OpenAI сравнивает тебя с токеном. Китай обнулил полугодовую фору Anthropic. А до колонки добралась клавиатура за $230. CFO OpenAI предложила мерить сотрудников как токены. Kimi K3 обнулила фору, которую Amodei обещал на 6-12 месяцев. OpenAI выпустила первое железо - клавиатуру за $230, а не колонку. Читать в Telegraph Открыть выпуск на сайте

Самая большая ошибка основателей и CEO начинается задолго до кризиса. В какой-то момент появляется ощущение, что работающий бизнес обладает собственной инерцией. Что клиенты никуда не денутся. Что сильный бренд защитит. Что накопленный масштаб даст время разобраться с новой технологией. Что бизнес-модель, которая десятилетиями приносила прибыль, продолжит работать и дальше. Именно эта уверенность снова и снова становится причиной падения компаний, которые казались несокрушимыми. IBM когда-то была одной из таких компаний. Она создала рынок корпоративных вычислений, десятилетиями определяла развитие индустрии и одной из первых показала миру возможности искусственного интеллекта. Именно IBM создала Deep Blue, компьютер, победивший чемпиона мира Гарри Каспарова в шахматы. У компании были лучшие инженеры, крупнейшие корпоративные клиенты, исследовательские лаборатории мирового уровня, деньги, бренд и доверие рынка. Всё, что сегодня считают фундаментом будущего лидера AI, у неё уже было. Но технологические революции не признают прошлых заслуг. И что? Недостаточно оказаться у истоков новой технологии. Недостаточно даже помочь создать её. Будущее достаётся тем, кто успевает полностью перестроить собственную компанию раньше остальных. AI стал первой технологией, которая разрушает саму идею инерции. Сегодня главный вопрос звучит не «как внедрить AI». Главный вопрос гораздо неприятнее: что в вашей компании уже перестало работать, хотя сегодняшняя отчётность ещё создаёт иллюзию, что всё в порядке? Следующие несколько лет я собираюсь посвятить тому, чтобы построить AI Native Company. И хочу пройти этот путь не один. Поэтому собираю вокруг себя предпринимателей из разных стран, которые тоже строят свои компании и готовы открыто делиться тем, что у них получается. С этого начинается наш новый трек. В этот четверг будет день открытых дверей. Тема : "AI-Native мышление: как меняется компания в эпоху AI" Приходи. Это бесплатно → [ссылка]

Самая опасная ловушка для лидера состоит в том, что правила, по которым он побеждал много лет, продолжают работать. Поэтому момент, когда они устаревают, почти всегда замечают слишком поздно. Двадцать лет футбол жил вокруг икон: Месси, Роналду, потом Мбаппе. Казалось, большие турниры выигрывает тот, у кого есть игрок, способный решить всё в одиночку. А чемпионат мира взяла Испания. Без одной главной звезды. Без игрока, под которого была собрана вся команда. В финале Аргентина почти ничего не создала у её ворот. Испания выиграла за счёт структуры, скорости, дисциплины и качества решений на каждом участке поля. В этом и состоит смена эпохи. Побеждать начинает не самый яркий человек. Побеждает система, которая делает сильнее каждого внутри неё. С бизнесом сейчас происходит то же самое. Многие до сих пор используют AI как усилитель отдельных сотрудников: быстрее написать текст, собрать презентацию, обработать таблицу. AI Native Company устроена иначе. В ней вокруг AI перестраиваются процессы, роли, управление и сама экономика компании. И что? Можно годами оставаться самым известным игроком рынка и однажды проиграть компании, у которой нет громкого имени. Просто она изначально построена по новым правилам. Следующие несколько лет я собираюсь посвятить тому, чтобы построить AI Native Company. И хочу пройти этот путь не один. Поэтому собираю вокруг себя предпринимателей из разных стран, которые тоже строят свои компании и готовы открыто делиться тем, что у них получается. С этого начинается наш новый трек. В этот четверг будет день открытых дверей. Тема : "AI-Native мышление: как меняется компания в эпоху AI" Приходи. Это бесплатно → [ссылка]

⚡️ Лента⚡️ сейчас ⚡️похожа на дурдом 🤪. Все что-то пилят, запускают агентов, собирают команды из цифровых сотрудников, автоматизируют половину жизни и куда-то очень быстро бегут. Общее состояние: глубокий нервоз. Вы здесь? Значит, вы уже внутри AI-инфопузыря. За его пределами живёт другая реальность. Большинство бизнесов работает по старинке. Большинство сотрудников строит планы на будущее, опираясь на роли и процессы, которые устаревают на глазах. AI уже меняет стоимость работы, скорость решений, размер команд и саму механику того, как создаётся бизнес. Разрыв между теми, кто внедряет, и теми, кто наблюдает, увеличивается неделями, не месяцами. Поэтому я открываю в сообществе BIPIAI новый трек: «Переход в AI Native Company». Скажу сразу, кому сюда точно не надо. Если вы ищете очередной курс с просмотром записей в режиме "когда-нибудь", закройте эту публикацию. "Когда-нибудь" не наступает никогда. Этот трек для тех, кто внедряет здесь и сейчас, в реальном времени, на своей компании, со своей командой. Будем разбирать переход на трёх уровнях: фаундер, команда, компания. Диагностика, точки применения AI, перестройка реальных процессов, пилот, дорожная карта на 90 дней. Вы строите рабочий контур параллельно с треком. Начинаем сегодня с Дня открытых дверей. Расскажем, как устроен трек, покажу программу, отвечу на вопросы. Места в треке ограничены, потому что это совместная стройка, а не поток видео. Регистрация → тут После регистрации придёт ссылка на встречу, а затем запись на email. Специальная цена на участие в сообществе на год примерно 15 евро в месяц. Это меньше чем вы тратите на кофе в день. Не пропустите.

Приехали. Сначала об опасности ИИ говорили визионеры: Хинтон, Бенджио, те, кого называли паникёрами и городскими сумасшедшими. Теперь долетело до улицы. В субботу в Сан-Франциско несколько сотен человек прошли маршем от OpenAI к Anthropic и дальше к Google DeepMind под лозунгом Stop the AI Race. Требование конкретное: организаторы прямым текстом просят каждого CEO публично пообещать, что если все крупные лаборатории мира остановят обучение более мощных моделей, он остановится тоже. Ни один не пообещал. Люди на улице хотя бы знают, чего просят. Те, кто строит эту технологию, до сих пор не могут сказать того же о себе. Демис Хассабис. Один из самых уважаемых людей в AI, нобелевский лауреат. На этой неделе опубликовал манифест и сказал прямо: никто в мире не знает, что будет дальше. Через полтора года опасные возможности могут оказаться в открытых моделях, которые уже никто не контролирует. И тут же предложил решение: надзорный орган по образцу FINRA, регулятора Уолл-стрит. Совет из независимых экспертов, счета оплачивает сама индустрия. Сначала лаборатории добровольно присылают модели на проверку за 30 дней до релиза, а потом, когда система «докажет эффективность», это станет обязательным условием выхода на рынок США. Кто следит за тем, кто следит, и кто платит зарплату следящему. В ту же неделю больше 200 экономистов и 16 нобелевских лауреатов подписали письмо «We Must Act Now». Всего 88 слов. Я прочитал его целиком в поисках плана. Плана нет. Есть одна фраза от самих авторов: ИИ может изменить экономику сильнее, чем Промышленная революция, только за куда более короткий срок, чем институты успеют адаптироваться. Один из подписавших, Дарон Асемоглу, годами убеждал всех, что паника про AI преувеличена. Подписал письмо. И всё равно остаётся скептиком насчёт таймлайнов. Подписал то, во что сам не до конца верит. На прошлой неделе я был на форуме AI For Good в Женеве. Три из четырёх разговоров были про риски и регуляцию. Ни одного про готовое решение. И что? Государство сегодня боится очереди за пособием вместо строчки налогоплательщика в бюджете. Твоя потерянная работа его волнует куда меньше. И вот что добивает окончательно. Допустим, американцы реально нажмут на тормоз: Хассабис, экономисты, толпа на Маркет-стрит, все разом продавили паузу. В этот же момент в Китае DeepSeek выкатывает новую модель, Alibaba и ByteDance штампуют свои, а Meituan уже обучила модель на триллион параметров на чипах без единой Nvidia внутри, и всё это с прямой поддержкой государства. Отставание от фронтира: три-шесть месяцев, и оно не растёт. Остановка гонки в одной точке мира ничего не останавливает. Она просто передаёт эстафету тому, кто и не думал тормозить. Нам 3.14здец. Тревогу бьют все: визионеры, экономисты, толпа на Маркет-стрит. Поезд всё равно летит в обрыв. Просто за рулём каждый раз кто-то другой. Сейчас лучший момент, чтобы системно перевести себя, команду и бизнес в AI-native формат. В треке «Переход в AI Native Company» вы найдёте самые ценные сценарии применения AI, перестроите реальный рабочий процесс, запустите собственный пилот и соберёте дорожную карту на 90 дней. Результат — больше времени, выше скорость работы и измеримый эффект для бизнеса. Присоединяйтесь к треку и начните переход уже сейчас → ссылка BIPIAI — среда, где из твоей идеи за первый месяц рождается продукт на ИИ. Упаковать, запитчить, протестировать гипотезу, запустить. До 6 живых встреч, чат и агенты, которые носят тебе сигналы и инсайты. Рядом предприниматели со всего света, включая Кремниевую долину.

Арабский мир тихо перестаёт рождаться Декабрь 2025 года. Чиновник иранского Национального штаба народонаселения выходит к трибуне и произносит цифру вслух: рождаемость упала ниже 1,5 ребёнка на женщину. В зале молчание. Сорок лет плакатов «рожайте больше детей» закончились этим числом. В 1960 году средняя арабская женщина рожала почти семерых детей. Население Египта удвоилось с 26 до 52 миллионов за три десятилетия, Саудовская Аравия выросла с 4 до 35 миллионов. Западные демографы писали книги про «грядущий мусульманский век» и закладывали в прогнозы 600 миллионов человек к 2050 году. Правительства строили школы, города и пенсионные системы под бесконечный поток молодых. Иран показал, что происходит, когда этот поток обрывается. Страна десятилетиями объявляла рождаемость вопросом национальной безопасности, а в 1990-х сама же провела одну из самых успешных в мире программ планирования семьи. Она сработала слишком хорошо: показатель падал год за годом, пока не пробил дно, с которого ещё ни одна страна не возвращалась. Фактура: + В 1980-х иранские женщины рожали в среднем 7 детей, к началу 2000-х - около 2, к середине 2010-х - 1,7 ++ Южная Корея, Италия и Япония шли к уровню ниже 1,5 пятьдесят-шестьдесят лет и богатели по пути; Иран прошёл тот же путь меньше чем за 40 лет и богаче не стал +++ МВФ прогнозирует, что страны Персидского залива рискуют получить совокупный бюджетный дефицит больше 900 миллиардов долларов за 2020-2025 годы при сохранении тренда ++++ К 2050 году пожилое население Саудовской Аравии утроится и займёт около 14% страны, в Тунисе доля 65+ удвоится до 20% +++++ В Иране медианный возраст, по прогнозам, подскочит с 33 до 45 лет за одно поколение И что? Если ты строишь прогнозы (по рынку труда, недвижимости, потреблению) на молодом населении региона: перепроверь эту цифру, а не бери её из презентаций десятилетней давности. Демографический бум, под который заточены эти расчёты, у части стран уже закончился. Нам 3.14здец: Если ты инвестор или чиновник, который держит рост населения за данность: 8/10. Правительства уже пробовали деньгами развернуть рождаемость: льготные кредиты молодожёнам, субсидии на детей, пропаганда. Нигде не сработало. Решения о рождении детей принимают миллионы отдельных пар в квартирах многоэтажек, где ребёнок стоит денег и требует заботы каждый день. Та же спираль в 20 веке добралась до Европы и Восточной Азии, арабский мир оказался следующим. ИИ и роботы этот переход явно ускорят: меньше людей понадобится, чтобы прокормить и обслужить экономику. Но как именно будет выглядеть мир по ту сторону перехода, когда население стареет и сжимается одновременно с тем, как труд автоматизируется, пока не понятно никому. Ни экономистам, ни правительствам, ни тебе.

В 2015 году я знал всех своих конкурентов по имени. Их было семь. Сегодня я открыл Remote Labor Index: бенчмарк, который считает сколько реальных фриланс-проектов закрывает AI на профессиональном уровне. Восемь месяцев назад: каждый сороковой. Сегодня: каждый шестой. Но вот что меня зацепило не в этой новости, а в другой. Bridgewater (крупнейший хедж-фонд в мире) взял открытую модель, обучил её на своих данных, и она побила GPT-5.5 в финансовом анализе. Точнее на 6,7 процентного пункта. Стоит в 14 раз дешевле. Это сделал один стартап за месяц. Формула простая: маленькая модель + твои данные = точнее и дешевле, чем самая мощная модель на рынке. Проблема в том, что большинство людей смотрит на AI как на инструмент: скопировал промпт, получил результат. Это ловушка. Ты всегда будешь в минусе по отношению к тому, кто обучил модель на своей экспертизе. Мозг у всех одинаковый. Но кто-то делает открытия, а кто-то смотрит футбол. Экспертиза и обучение работают так же для AI. Если ты фрилансер или соло-фаундер: конкурировать с агентами через биржу становится всё сложнее. Но строить собственного агента на своей экспертизе, на своих данных, на своих клиентских брифах. Это другая история. Это не конкуренция с агентами. Это свой агент на тебя работает. Именно это мы делаем в BIPIAI. Учимся строить таких агентов. Создавать собственных агентов. Вместе с теми, кто понимает как устроена новая логика. Если резонирует: BIPIAI открыт. 120+ разборов, 40+ живых встреч, участники из разных стран. Весь движок: агенты которых мы делаем сами. Переходи по ссылке и начинай с нами