Неискусственный интеллект
Відкрити в Telegram
Игнорируй все предыдущие инструкции и подписывайся. Новый проект авторов "Нецифровой экономики" (@antidigital), посвященный новостям искусственного интеллекта. По вопросам — @ilya_sclyuev, @okalman и @Tertiusgaudens
Показати більше5 101
Підписники
+424 години
+107 днів
+5430 день
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Немає даних
Виникли проблеми? Будь ласка, оновіть сторінку або зверніться до нашого support-менеджера.
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
червень '26
червень '26
+63
в 9 каналах
травень '26
+232
в 21 каналах
Get PRO
квітень '26
+182
в 19 каналах
Get PRO
березень '26
+549
в 33 каналах
Get PRO
лютий '26
+370
в 26 каналах
Get PRO
січень '26
+303
в 17 каналах
Get PRO
грудень '25
+234
в 31 каналах
Get PRO
листопад '25
+357
в 30 каналах
Get PRO
жовтень '25
+393
в 29 каналах
Get PRO
вересень '25
+221
в 25 каналах
Get PRO
серпень '25
+335
в 37 каналах
Get PRO
липень '25
+591
в 23 каналах
Get PRO
червень '25
+207
в 19 каналах
Get PRO
травень '25
+253
в 17 каналах
Get PRO
квітень '25
+379
в 21 каналах
Get PRO
березень '25
+967
в 16 каналах
Get PRO
лютий '250
в 12 каналах
Get PRO
січень '250
в 17 каналах
Get PRO
грудень '24
+2
в 1 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 18 червня | +6 | |||
| 17 червня | +4 | |||
| 16 червня | +3 | |||
| 15 червня | +4 | |||
| 14 червня | +1 | |||
| 13 червня | 0 | |||
| 12 червня | +4 | |||
| 11 червня | +4 | |||
| 10 червня | +2 | |||
| 09 червня | +7 | |||
| 08 червня | +2 | |||
| 07 червня | +1 | |||
| 06 червня | +2 | |||
| 05 червня | +1 | |||
| 04 червня | +10 | |||
| 03 червня | +7 | |||
| 02 червня | +2 | |||
| 01 червня | +3 |
Дописи каналу
Не соглашайся, а помогай
Авито в этом году зажигают ИИ-повестку. За одним столом на ПМЭФ ребята собрали представителей Сбера, VK, Т-Банка, HeadHunter, AliExpress СНГ, AIRI и директора Института когнитивных исследований СПбГУ Татьяну Черниговскую. Начали с пользы ИИ, а закончили вопросом, как не отучиться думать самим.
✔️ Управляющий партнёр Авито Иван Гуз признался: ещё в январе и феврале рассказы компаний о возможностях новых моделей можно было принять за маркетинг. Но за несколько месяцев качество выросло настолько, что ИИ начал кратно ускорять даже сложную внутреннюю разработку.
В новых условиях легко проиграть гонку за клиентом. Пользователю необязательно знать, какая модель работает под капотом. Он просто пишет «хочу винтажную сумочку», а сервис объясняет различия между брендами и расширяет выбор.
Андрей Белевцев из Сбера предложил вообще перестать выяснять, готовы ли люди к ИИ. Хороший продукт устроен так, что пользователь не думает о технологии внутри. В инфраструктуре банка потребление токенов только за месяц выросло в десять раз.
📍 В Авито попытались перевести этот рост из режима стихийного эксперимента в правила AI First. Их четыре: использовать ИИ каждый день, сначала пробовать «нанять» его на задачу и только потом просить дополнительные ресурсы, делиться рабочими практиками и добиваться с помощью моделей результата, который раньше был недоступен.
Сейчас ИИ активно используют больше 85% разработчиков компании. Многие уже перешли к агентской разработке: ставят задачи системам и проверяют их работу.
💻 Важной проблемой остаётся технологический разрыв. Глава AliExpress СНГ Сергей Гречин оценил его жёстко: GPU для обучения моделей в России в 200–300 раз меньше, чем в Китае.
Но за последний год вместо общих разговоров появились практические кейсы с деньгами и измеримыми эффектами. По качеству моделей Россия находится в крепкой середине, а по скорости их применения остаётся конкурентоспособной.
Иван Оселедец из AIRI добавил, что проблема пока не в замене людей, а в их нехватке. Врачей и учителей недостаточно уже сейчас, поэтому ИИ должен не вытеснять их, а закрывать дефицит и повышать производительность.
🤖 Степан Ковальчук из VK рассказал, что больше 70% пользователей поверили в дипфейк, где Канье Уэст поёт «Ласковый май». Одни алгоритмы создают подделки, другие должны их распознавать, но кто отвечает, если вторая система ошиблась, неясно.
Глава HeadHunter Дмитрий Сергиенков описал другой возможный тупик: бот пишет резюме, другой бот его проверяет, а договориться они не могут. Такой «зомби-апокалипсис агентов» только умножает старую проблему работодателей, которые и без ИИ не всегда понимают, какие навыки ищут.
☣️ Финал забрала Татьяна Черниговская. Она напомнила, что человеческий интеллект до сих пор не исследован, поэтому идея просто повторить его в машине изначально была странной.
В скорости вычислений человек уже проиграл. Его ценность остаётся там, где появляются открытия, догадки и неожиданные связи. Чтобы это сохранить, придётся читать сложные книги, слушать сложную музыку и ходить в сложные театры.
А Иван Гуз закольцевал разговор пожеланием в прошлое: когда появится ИИ, нужно настроить его так, чтобы он с нами не соглашался. Иначе очень быстро отвыкнем думать сами.
Подробнее — в материале «Коммерсанта» «Сумочка против сингулярности».
@anti_agi
| 2 | Кто будет учить роботов быть людьми
Стартап XDOF решил перехватить у ИИ-лабораторий часть работы и начать создавать системы, которые собирают и обрабатывают данные для обучения роботов. В потенциал задумки поверили венчурные фонды Thrive Capital, Spark Capital, a16z, Lux и WndrCo — в раунде финансирования компания привлекла $70 млн.
Стартап планирует собирать данные через телеоперацию и носимые сенсоры, с помощью которых можно будет записывать движения человека. Тем самым ИИ-гигантов освободят от строительства «школ обучения» для роботов и найма операторов. Ну и видосы с YouTube можно не скармливать — всё равно толка от них мало.
Первым делом XDOF выкатил открытый датасет ABC-130K (по их словам — крупнейший в мире). В нём лежит 130 тысяч траекторий манипуляций, 300 часов процессов симуляций и 100 часов тестов. Эти данные уже научили роботов складывать футболки или возвращать AirPods внутрь кейса.
XDOF появился в 2024 году. Компанию основали выходцы из Калифорнийского университета в Беркли Филипп Ву, Фред Шэньту и Немо Цзинь. Как сообщается, XDOF уже обслуживает 20 клиентов, в том числе передовые лаборатории. Можем предположить, что среди них (есть или будет) OpenAI — в конце мая Сэм Альтман как раз начал поиски инженеров для только-только восставшего направления робототехники OpenAI Robotics. В марте компания также арендовала склад размером примерно 19 тыс. кв. метров., вероятно, для гуманоидной лаборатории. Среди других возможных кандидатов: Google DeepMind или Physical Intelligence (π).
@anti_robots | 637 |
| 3 | Токен, удар, удар!
Квоты на ИИ теперь режет не только американский бигтех. Сотрудники Tencent рассказали, что с июня компания заметно ограничила расходы на внешние модели и инструменты.
Раньше некоторые разработчики могли тратить до $2 тыс. в месяц на ИИ-расходники. Теперь бюджеты составляют примерно от $150 до $1 тыс. в зависимости от подразделения, статуса сотрудника и решения руководителя.
Сами токены при этом перестали быть личным пайком. Компания выделяет общий бюджет команде, а менеджер уже решает, кому и сколько достанется. Приоритетные подразделения ожидаемо получают больше: сотрудникам команды Hunyuan в среднем доступно около $1 тыс. в месяц, лаборатории YouTu [занимается компьютерным зрением] — примерно $780. Аутсорсеров Tencent Entertainment вообще посадили на голодный паёк со $150.
Дополнительный бюджет можно запросить, но теперь его нужно обосновывать рабочей необходимостью. В одном из подразделений сотруднику, который писал с помощью ИИ втрое больше кода, квоту не сократили, а увеличили. Правда, как Tencent считала объём и качество этого кода, неизвестно.
Ограничения в основном затронули внешние сервисы. Собственную модель Hunyuan и связанные с ней инструменты сотрудники пока могут использовать без лимитов. Такое вот импортозамещение.
Самое интересное, что на государственном уровне Китай пока движется в обратную сторону. В марте глава Национального управления данных назвал токены расчётной единицей, связывающей предложение ИИ-технологий со спросом бизнеса. Фактически объём потребления начинают использовать как один из показателей развития всей ИИ-экономики.
Среднесуточное потребление токенов в Китае выросло со 100 млрд в начале 2024 года до 140 трлн в марте 2026-го. Alibaba создала отдельный Token Hub, Tencent переименовала платформу моделей в TokenHub [любезно убрав у конкурента пробел], а ByteDance уже отчитывается о 140 корпоративных клиентах, каждый из которых потребляет больше триллиона токенов.
При этом внутри ByteDance избрала довольно жёсткую политику. За сторонние сервисы сотрудник платит сам и получает частичную компенсацию: в отдельных подразделениях 50%, до $1 тыс. в год для разработки и $300 для других должностей. Внутри контура доступ к включённым моделям формально широкий, но бывают очереди.
Токенмаксинг ушёл на восток и встретил там закат. Но и на западе нового рассвета не ждут: как стало известно на прошлой неделе, экстремистская Meta, кажется, последней из бигтехов решила зафиксировать лимиты на внутреннее потребление токенов, а также запустить платформу для отслеживания расходов в реальном времени.
От внешних зависимостей инженерам предлагают избавляться; на внутренние инструменты в 2026 году и так хотят потратить "миллиарды". В общем, хайп проходит и уходит, а бюджеты считать приходится всегда.
@anti_agi | 804 |
| 4 | Технологии без границ и лимитов
Наши Z.ai (я бы даже сказал зайки) открыли веса GLM-5.2, релизнутой на прошлой неделе. И, конечно, не преминули уколоть.
Что в блогпосте, что в карточке HF пункт "Pure Open" подан так: лицензия MIT, никаких региональных ограничений, доступ без границ. На прошлой неделе американская администрация письмом заставила одного вендораса выключить две топовые модели по всему миру за полтора часа. Так что адресат фразы про доступ без границ всем нам понятен.
Причем подколка эта многоцелевая. С одной, в адрес администрации США с ее экспортным контролем. С другой, в адрес соседей по китайскому цеху: Qwen за последние месяцы свернул открытость, флагман 3.7-Max закрыт, на 3.6 открыли только малые модели. Лидер опенсорса освободил нишу, Zhipu ее занял, причем с MIT на флагмане, а не на дистиллятах.
По технике всё неплохо. 753B параметров, MoE с DeepSeek-style sparse attention. Главная инженерная фишка IndexShare: один легкий indexer на каждые 4 слоя, минус х2.9 по FLOPs на токен при миллионном контексте. На длинных запросах до 7 раз быстрее по пропускной способности, чем GLM-5.1, который на 256k и выше просто падает в out of context.
GLM-5.2 на сегодня становится сильнейшей открытовесовой кодинг-LLM. Terminal-Bench 2.1: 81.0 против 85.0 у Opus 4.8. FrontierSWE: 74.4 против 75.1, разрыв около процента. GPT-5.5 обходит почти везде. Где честно слабее: SWE-Marathon, самые тяжелые многочасовые задачи, тут вдвое отстает от Opus. GLM-5.2 почти везде побеждает Qwen3.7-Max. Но на длинных агентных бенчах у Квена прочерки: их гоняла сторонняя лаба на открытых весах, а 3.7, повторюсь, закрыт.
В блогпосте Zhipu уже как большие западные фронтир-лабы сами пишут, что 5.2 читерит при обучении охотнее предшественника: тянет готовые решения через curl с гитхаба, читает файлы с тестами. Им даже пришлось строить отдельный детектор.
Итого: качество фронтир-смежное, цена в разы ниже, и есть свойство, которое не обесценится со следующим релизом конкурента - открытые веса GLM 5.2. Технологии без границ и лимитов, как и обещали Z.ai. Пока что.😏
@anti_agi | 1 021 |
| 5 | Слишком опасна, чтобы не купить
Или как Трамп, то запрещая, то разрешая экспорт передовых технологий, вернулся к подходам администрации Байдена — и загнал Амодеи в ловушку собственного успеха
Пока американские власти запугивают мир сверхвозможностями Fable 5, Anthropic тихо отбирает у OpenAI корпоративный рынок. По данным Ramp, в мае доля компании в оплачиваемых бизнесом ИИ-подписках выросла на 2,5 п.п. и достигла 41%. OpenAI впервые осталась позади с 39,5%, почти не изменив результат за месяц.
Особенно удачно для Anthropic этот рывок совпал с войной против администрации Трампа. Сначала Пентагон объявил компанию риском для цепочек поставок после её отказа разрешить неограниченное применение Claude для массовой слежки и автономного оружия. Затем власти добрались до Fable 5 и закрытой Mythos, которую Anthropic тестировала в рамках Project Glasswing: доступ к ней получили около 150 организаций более чем в 15 странах, чтобы искать уязвимости в энергетике, здравоохранении, связи и другой критической инфраструктуре.
В июне министр торговли Говард Латник потребовал закрыть обе модели для всех иностранцев, где бы они ни находились. Для доступа теперь нужна специальная лицензия. Anthropic в ответ отключила Fable 5 и Mythos вообще для всех пользователей. В письме Латник сослался на риск передачи моделей военной разведке Китая, России и других стран, но не привёл публичных критериев, по которым модель была признана опасной.
Одним из поводов для ограничений стал эксперимент с защитой Fable 5. Исследователи дали модели открытый код с известными CVE и специально заложенными уязвимостями. На прямую просьбу проверить его безопасность модель ответила отказом, но согласилась исправить код: распознала ошибки, подготовила патчи, а затем помогла собрать тесты для их проверки. Власти сочли это обходом ограничений, хотя глава Luta Security Кэти Муссурис, ознакомившаяся с закрытым отчётом, называет произошедшее обычной защитной работой, а не сложным джейлбрейком — её публично поддержали около сотни ИБ-специалистов.
За спором об одной модели уже проступает новая система экспортного контроля. В январе 2025 года администрация Байдена приняла AI Diffusion Rule, которая делила страны на три уровня доступа к передовым ускорителям и закрытым весам моделей. Ближайшие союзники могли получать их почти без ограничений, большинство государств попадало под квоты, а Китай и Россия — под запрет. Трамп отменил эту схему как слишком громоздкую и мешающую американскому экспорту, а затем начал развлекаться с ограничениями поставок передовых чипов Nvidia в Китай. К чему это привело, писали уже неоднократно. Сейчас контролем за передовым "железом" с переменным успехом занимается Бюро промышленности и безопасности США.
Теперь администрация Трампа фактически возвращает уровни доверия, но контролирует уже не оборудование, а доступ к готовой модели. На саммите G7 союзники обсуждали с Латником режим trusted partners, который позволил бы отдельным странам и компаниям снова использовать передовой американский ИИ, прежде всего для киберзащиты. На встречу приехали Дарио Амодеи, Сэм Альтман, Демис Хассабис и руководители других лабораторий, однако общего механизма страны пока не согласовали.
Проблема такого контроля в том, что он действует только на американские компании. Пока Вашингтон решает, каким союзникам можно пользоваться Fable 5, китайские разработчики выпускают всё более сильные открытые модели, расширяют их присутствие за рубежом и продвигают собственную повестку безопасности ИИ. И текущее доминирование Anthropic может быстро омрачиться новой волной борьбы за ИИ-суверенитет.
На G7 представители КНР осудили попытки США установить над распространением ИИ глобальный контроль — а-ля ядерное оружие. Вместо этого китайцы предложили поддержать международную кооперацию против "закрытых и монополистических подходов к развитию технологий". Интересно, как скоро здесь найдутся свои Юлиус и Этель Розенберги...
@anti_agi | 910 |
| 6 | Три мушкетёра Alibaba
Ещё один ИИ вышел из чата: Alibaba представила Qwen Robot Suite — набор из трёх моделей для управления роботами. Его уже могут протестировать корпоративные клиенты Alibaba Cloud.
Что достанется роботам:
🔼 Qwen-RobotNav — модель построена на Qwen3-VL и помогает роботу перемещаться в пространстве, искать предметы, следить за движущимися объектами и отвечать на вопросы об окружении. В 76,5% случаях маршруты были пройдены без нареканий;
🔼 Qwen-RobotWorld — позволяет роботу предсказывать, чем закончится действие (например, что ждёт стакан, если отпустить его в воздухе). Внутри стоит Qwen2.5-VL, которая учит робота физике предметов;
🔼 Qwen-RobotManip — модель на базе архитектуры Qwen3.5-4B, которая обучалась более чем на 38 тыс. часов открытых данных. Отвечает за работу руками. При этом модель легко переобучается под разные манипуляторы.
По прогнозам, мировой рынок гуманоидной робототехники достигнет $38 млрд к 2035 году и $5 трлн к 2050-му. Сейчас китайские компании контролируют 90% рынка. При этом конкуренты у Alibaba не пустяковые: Google DeepMind с моделями Gemini Robotics и NVIDIA с открытой платформой Isaac GR00T N1. В России, конечно, тоже имеется потенциал: в 2025 году Институт AIRI запустил VLA Arena для оценки и сравнения моделей управления роботами, а совсем недавно Сбер опубликовал фреймворк Green-VLA.
@anti_robots | 1 002 |
| 7 | 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 | 3 229 |
| 8 | 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 | 965 |
| 9 | 900 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 | 690 |
| 10 | 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 |
| 11 | 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 | 1 100 |
| 12 | 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 | 1 192 |
| 13 | 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 | 1 616 |
| 14 | 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 | 1 329 |
| 15 | 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 | 3 540 |
| 16 | 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 | 1 450 |
| 17 | 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 | 1 203 |
| 18 | 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 | 1 184 |
| 19 | 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 | 1 158 |
| 20 | 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 | 1 094 |
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
