Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире

Но самое интересное из данных IPO Anthropic - то, что они привлекли в совокупности $141,1 млрд, а на их счетах до сих пор $131,7 млрд Получается, что за всю свою историю Anthropic потратила около $9,4 млрд, при этом всего за 3 года её выручка выросла с нуля до $16,3 млрд за полугодие. Неужели это самое эффективное масштабирование бизнеса в истории капитализма? Но если присмотреться, то можно заметить, их затраты просто переехали в другое место. А именно мы узнаем из этого проспекта, что сегодня у Anthropic почти нет своих чипов и дата-центров. Железо и дата-центры принадлежат Google, Amazon, Microsoft и другим провайдерам, а Anthropic арендует у них мощности. Такие контракты на ближайшие 10 лет составят около $450 млрд, а часть обязательств, согласно проспекту, растянута до 2045 года. То есть Amazon и Google инвестируют в Anthropic, которая тратит эти деньги на их облака. Они же продают Claude своим клиентам и берут с этого комиссию, через их маркетплейсы проходит почти половина выручки Anthropic. И одновременно они же разрабатывают собственные модели, которые конкурируют с Claude. Собственных чипов Anthropic не разрабатывает. Вместо этого она работает сразу на 4-х платформах: AWS Trainium, Google TPU, NVIDIA и AMD. С каждым из них у неё инженерное партнёрство, через которое она влияет на будущие поколения чипов. Ноу-хау Anthropic не в кремнии, а в программном слое над ним, который позволяет быстро переносить модели с одного железа на другое. По данным компании, с помощью Claude новые платформы теперь запускаются значительно быстрее, чем раньше.

Anthropic подала документы на IPO в SEC, и вот, что там написано Листинг планируется на Nasdaq под тикером ANT. Компания говорит, что за 3 года выросла с нуля до десятков миллиардов $: 2023 год - $41 млн. 2025-й - $4,6 млрд. Только за первое полугодие 2026-го - $16,3 млрд, что примерно в 14 раз больше, чем годом ранее. У Anthropic 1 900 клиентов, которые платят им свыше $1 млн в год, около 250 — свыше $10 млн. Существующие клиенты за год увеличивают траты примерно в 9 раз. Бизнес у них почти вышел на операционную окупаемость, говорится в проспекте. Скорректированная операционная маржа за полугодие составила +10%. При этом чистый убыток равен $80,7 млрд. Они говорят, чем дороже Anthropic, тем больше отчётный убыток. Главная ставка Anthropic - когнитивный труд. Компания оценивает работу людей, которые занимаются умственным трудом в мире в $40 трлн в год. Их цель - сделать из ИИ как ассистента в Virtual Collaborator - агента, который днями самостоятельно выполняет задачи внутри организации. Путь к этому описан так: сначала программисты переходят на ИИ через Claude Code, а затем все остальные сотрудники разных специальностей передают свою работу ИИ через Cowork. Следующая их ставка - наука и физический мир. Первыми в этом списке стоят биология и разработка лекарств, за ними идут робототехника, производство, энергетика и материаловедение. Самое необычное в проспекте - структура управления. Anthropic зарегистрирована как Public Benefit Corporation. Большинство совета директоров избирает Long-Term Benefit Trust, независимый траст без финансовой заинтересованности в компании. 7 сооснователей получат одну акцию, которая даёт 50,1% голосов и не даёт никаких экономических прав. Покупатели публичных акций получат долю в доходах компании, но практически не получат влияния на её решения. Ещё два нестандартных пункта: - 5% акций переданы в фонд общественной пользы, и при каждом росте цены акций на 50% туда может добавляться ещё до 2%. - Каждый из основателей пообещал отдать на благотворительность 80% своей доли. Риски, которые компания называет - Claude уже помогает создавать следующие версии себя, и компания считает, что возможности ИИ-моделей могут начать расти быстрее, чем меры безопасности. Ошибки одного поколения моделей могут незаметно переходить в следующее.

Anthropic теперь рекомендует убирать ненужных субагентов из своих ИИ-систем Команда Applied AI в Anthropic обнаружила интересную тенденцию компании переносят в архитектуру собственную оргструктуру: у каждой команды свой субагент, а сверху оркестратор. По их данным, в корпоративных системах один агент со skills часто обгоняет сложные мультиагентные архитектуры и по качеству, и по скорости, и по стоимости. Anthropic говорит, что один из клиентов получил примерно двукратное ускорение после перехода на одиночный цикл.

Китайская доска объявлений для поиска работы выпустила модель, которая обходит Qwen 27B на большинстве бенчмарков Nanbeige - ИИ-лаборатория китайской платформы по поиску работы и рекрутингу BOSS Zhipin (это компания что-то вроде WhatsApp + LinkedIn) выпустила модель Nanbeige4.3-33B ~ на 30млрд параметров, которая сильна в агентных задачах. Веса открыты у нее, а контекст 512K. Теперь сильные открытые модели в Китае выпускают не только лаборатории, облачные провайдеры, квантовые фонды, но даже доски объявлений о работе.

СЕО NVIDIA предложил сделать из Казахстана мировой хаб Physical AI На прошедшей неделе Дженсен Хуанг впервые приехал в Астану вместе со своими коллегами, а также проектами, которые компания поддерживает: Nebius, Indrive, Higgsfield и др. В ходе встречи с президентом страны Хуанг предложил строить дата-центры для ИИ и экспортировать вычислительные мощности, а также развивать Казахстан как мировой хаб Physical AI. Идея в том, что у страны уже есть и энергия, и крупные промышленные объекты, на которых такие системы можно обучать и тестировать. Также объявили, что американская компания Firebird, которая уже строит ИИ-фабрику в Армении, расширяется в Казахстане. Первую фазу построят вместе с Казахтелекомом в проекте Data Center Valley. А еще inDrive вместе с Pony.ai хотят запустить беспилотные такси в Астане.

Итоги уходящей недели - то, что имеет значение Бизнес ИИ- компаний Тренд 2027. Будущее коммерции агентов. Платежи ИИ-агентов: за что сейчас идёт борьба? Разбор тут. Новая финансовая инфраструктура для ИИ-агентов. Скрытый налог на ИИ-агентов-кто на этом заработает? Разбор здесь. Карта рынка ИИ в клиентском сервисе: куда уходит маржа Вышла платформа, которая выступает закупщиком для экономики ИИ-агентов Экономика выбора ИИ-агентов. Эксперимент: могут ли ИИ-агенты зарабатывать деньги. 6 драйверов, которые влияют на коммерцию ИИ-агентов. Отчет. Магазин для ИИ-агентов: зачем они нужны, разбор тут. ИИ-агенты и DeFi, кто будет управлять капиталом - отчет. Как Китай строит интернет на ИИ-агентах. ИИ-агентам теперь выдают кредиты на покупки Кейс: как ИИ-агенты строит бизнес с человеком   Закрытое письмо одного из влиятельных венчурных фондов. Куда теперь пойдут деньги? Открытая платформа персональных ИИ-агентов для бизнеса. Кто станет резервным фондом всего стейблкоинового мира, разбираем здесь. Теперь можно монетизировать трафик от ваших ИИ-агентов. Инструмент и не только здесь. Появилась схема как реклама может быть встроена в ИИ-модель ИИ-агенты Anthropic выпустила Claude Duet - агент, которого позиционируют как помощь малому бизнесу Разбор рынка компьютеров для ИИ-агентов. 4 направления для бизнеса в контексте кошельков для ИИ-агентов Google готовит интернет к эпохе агентов и выпускает 3 open-source инструмента. Появился Product Hunt для агентов: рейтинг самых популярных у ИИ-агентов инструментов Beacon даёт ИИ-агентам по программированию открытую самообучающуюся память Mastercard учит агентов платить за цифровые сервисы, а инфраструктуру на базе Cloudflare обеспечивает Coinbase. Крупные банки США закрывают агентам доступ к своим ресурсам. Модели и индустрия ИИ Гонка за самую умную модель перестала приносить деньги. #DeepSeek выпустили апдейт модели Flash. #DeepSeek открыли код DeepInfer - движка, на котором работают её собственные сервисы. Выходцы из Google и Anthropic показали модель, которую с нуля обучил один человек, а 99% кода написали агенты. Elorian представили Glimpse - модель визуального мышления, которая на ключевых бенчмарках держится на уровне Astra. Google разобралась, почему агенты забывают старое, когда учатся новому, и предложила решение. Sakana AI представила QD-Rec - открытая эволюция алгоритмов помогает людям принимать решения. Кибербезопасность Хакеры с ИИ-агентами 48 часов без остановки атаковали OpenCode. Китайская группировка с помощью агентного фреймворка автоматизировала атаки на сотни организаций по всему миру. Anthropic запустила бесплатный сканер уязвимостей для open-source проектов. ИИ в науке и биотехе Впервые пациенту для лечения ввели вирусы, созданные с помощью ИИ. Claude спроектировал белки против токсинов скорпионов. NVIDIA вместе с нобелевским лауреатом выпустили модель для дизайна биомолекул. Google показала, как внедряют ИИ-агентов в биолабораториях. В Agent4Sci агенты получили 20 научных задач из 11 областей и побили лучший опубликованный результат во всех 20. Робототехника Unitree показала робота-телохранителя. Dream Labs выпустила модель, которая управляет незнакомыми роботами в незнакомых задачах и местах Nvidia открыла дешёвый инструмент разметки видеоданных для обучения роботов и воплощённого ИИ. Нейротехнологии Нейробиологи детально увидели, как мозг представляет то, чего мы не осознаём. В Китае создали самый лёгкий беспроводной микроскоп для мозга. Крипто и финансы JPMorgan поставил биткоин на первое место в долгосрочных прогнозах доходности на 10–15 лет. Сингапур, Малайзия и Таиланд готовят трансграничные платежи на стейблкоинах https://t.me/blockchainRF/13538 Присоединяйтесь к нам на Patreon https://www.patreon.com/Blockchainrf?utm_campaign=creatorshare_creator

Сингапур, Малайзия и Таиланд готовятся к трансграничным платежам на стейблкоинах А Ripple, Visa и Mastercard и др. подключаются к их совместной программе. ЦБ Сингапура, Малайзии и Таиланда объединились в рамках инициативы BLOOM для работы над трансграничными платежами стейблкоинами и токенизированными депозитами банков. Они будут вместе с индустрией разрабатывать подходы к тому, как принимать, обменивать и рассчитывать разные формы цифровых денег между странами.

Google выяснили, почему ИИ-агенты забывают старое, когда учатся новому, и предложили, как это можно исправить Исследователи из Google DeepMind прогнали 3 популярных метода самоэволюции (ReasoningBank, GEPA, Meta-Harness) через потоки задач, где тематика, формат работы или даже вся среда меняются по ходу дела. Оказалось, чем смелее метод переписывает общий промпт или рабочее пространство, тем лучше он учится здесь и сейчас и тем сильнее портит всё остальное. Даже память с поиском не спасает, если новая задача похожа по формулировке на старую, но требует противоположного поведения, агент достаёт не ту память и ошибается. А авторы другой работы, из Google Cloud AI, предлагают не чинить единый харнесс, а отказаться от идеи единого харнесса вообще. Это продолжение линии работ Google Cloud про эволюцию Harness² про рекурсивное улучшение харнесса агента. Вместо одной общей версии создаются специализированные подклассы, которые наследуют общее поведение и переопределяют только то, что нужно именно им. А роутер для каждой новой задачи решает, оставить базовую версию или передать её специализированной. В результате прирост точности увеличился до +15.8 п.п., а поиск решения в 4 раза быстрее, чем с единым харнессом.

Пока мы смотрим на обычные рейтинги, ИИ-агенты уже сами выбирают себе инструменты Появился Product Hunt для агентов - это рейтинг, который обновляется в реальном времени, самых популярных инструментов, используемых ИИ-агентами.

Впервые учёные ввели пациенту для лечения вирусы, созданные с ИИ Стартап Radical Numerics с помощью своей модели Omnii-1 создал бактериофаги (вирусы, атакующие бактерии) и ввёл их пациенту с опасной бактериальной инфекцией. Модель Omnii-1 обучена на триллионах токенов сразу по 28 биологическим модальностям: ДНК, РНК, белки, метилирование, хроматин, экспрессия генов с привязкой к типу ткани. Компания показала 8 применений модели от геномики до биозащиты и вакцин против рака.

Крупные банки США подняли тревогу из-за ИИ-агентов, которые якобы пытаются совершать действия вместо клиентов В сми они говорят, что не могут определить, получили ли агенты разрешение от своих пользователей на доступ к их счетам или нет. А также банки не могут отличить людей - пользователей от пользователей-агентов. На фоне этого банки ограничивают доступ агентам к своим ресурсам. Тут возникает вопрос: а почему сейчас происходит этот бунт банков? Помните, недавно и Amazon начали блокировать агентов. Мы видим, как каждый день появляются новые персональные агенты, при этом непонятно, на чём они будут зарабатывать, если сам искусственный интеллект быстро дешевеет. Скорее всего деньги компании хотят заработать не на ИИ, а на чем, читайте здесь.

Выходцы из Google, Anthropic показали ИИ-модель, которую с нуля обучил 1 человек, а 99% кода написали ИИ-агенты Стартап Mirendil основали Бенам Нейшабур, Харш Мехта, которые раньше работали в Anthropic и Google, а также Шаян Салехиан, экс- xAI и Тара Резаи, выпускница MIT. Вчера команда представила Mirendil-Base - модель для кода, предобученная с нуля 1 исследователем за 3,5 месяца. Она находится в диапазоне 100B–500млрд параметров. 99% кода модели написали ИИ-агенты, которые же запускали эксперименты и разбирали сбои. А человек решал, что пробовать, чему верить и когда вмешаться. Говорят, что использовали только открытые данные, без покупных наборов и без дистилляции чужих моделей. Их замеры показывают, что на 7 репозиториях, опубликованных уже после обучения, Mirendil-Base обходит Nemotron-550B, GLM-5.3 и DeepSeek-V4-Pro. Но проигрывает Kimi-K3 на 6 из 7. При этом у Kimi-K3 огромная модель - 2,8 трлн параметров. По данным компании, на эту работу у них ушло менее $10 млн и в это включены: исследования, небольшие эксперименты, финальный запуск, токены агентов, обработка данных. В июне компания привлекли $200 млн при оценке $1 млрд. Тогда же писали, что в команде около 20 исследователей и инженеров. Позже компания подписала многолетнее соглашение с Google Cloud на $100 млн.

Anthropic выпустили своего персонального агента - Claude Duet - это конкурент Muse, Dot Компания позиционирует его даже как инструмент для профессионалов и малого бизнеса. Это отдельное приложение, в котором Claude работает как проактивный агент: сам приходит к вам с тем, что требует внимания и не ждёт, пока вы откроете чат. Anthropic говорит, что каждое утро такой агент присылает короткий бриф по важным делам, он сам следит за вашей почтой, календарём и другими сервисами, которые подключены к нему и пишет вам только тогда, когда что-то реально требует внимания. А перед важными своими действиями агент показывает, что собирается сделать, и ждёт вашего одобрения. Работает такой агент на Opus 5.5 и использует память, подключённые приложения из вашего обычного аккаунта Claude. Он уже интегрирован с виртуальной картой Link от Stripe, поэтому может совершать покупки. Пока что проект находится в предварительной версии и доступен только подписчикам Pro и Max в США по списку ожидания.

Интересно, а когда роботы от Unitree сдадут экзамены на дан по карате? Когда их маркетологи возьмутся за этот курс продвижения?:) Сегодня Unitree выпустили этот ролик с новым роботом - телохранителем и меня (Ани Асланян, основатель @blockchainrf) впечатлила демонстрация базовых техник из карате робота, очень круто все сделано. А ещё этот ролик мне напомнил мое детство, когда я занималась карате со своим папой, он был моим тренером. Папы уже нет, но я думаю, что он бы сильно удивился тому, что сегодня умеют делать роботы. Но как говорил известный японский мастер каратэ Сётокан, обладатель 10-го дана Хидетаке Нисияме: «Истинная сила каратиста не только в физической технике, но и в умении мыслить, анализировать ситуацию, контролировать свои эмоции и действия». Посмотрим, когда у Unitree будут успехи со второй частью, с анализом эмоций.

NVIDIA вместе с Нобелевским лауреатом выпустили ИИ-модель для дизайна биомолекул, которая в вычислительных тестах обходит конкурентов по доле успеха и скорости Команда Дэвида Бейкера и Nvidia опубликовали веса и код своей ИИ-модели RFD4-Proteina. Модель работает в общем 32-мерном латентном пространстве, где вместе представлены стандартные и модифицированные аминокислоты, сахара, ДНК и РНК. Авторы называют это «рассуждением»: модель уточняет решение несколькими проходами, а поиск на этапе инференса направляется заданными критериями, например энергией, геометрией или оценкой AlphaFold3. Чем больше вычислений выделено, тем выше доля успешных дизайнов. GitHub Diffusers.

Google готовится к интернету ИИ-агентов и выпускает 3 open-source инструмента, чтобы ваши сайты легче подключать к агентам Теперь Google готовит интернет к тому, что людей среди пользователей сайтов будет меньше, а ИИ-агентов больше. Речь о WebMCP - когда сайт заранее описывает свои действия как инструменты, и агент вызывает их напрямую, а не угадывает, куда кликнуть. Команда выпустила в открытый доступ 3 новых инструмента для WebMCP: webmcp-extension, webmcp-types, webmcp-skills. Всё это можно передать своему ИИ-агенту, и он поможет собрать WebMCP для вашего сайта по готовым правилам. Документация по WebMCP. Спецификация.

Nvidia выпустила в опен-сорс дешевый инструмент для разметки больших объёмов видеоданных под обучение роботов и воплощенного ИИ Этот инструмент называется Flora, Nvidia считает, что по качеству он сопоставим с GPT-6 Astra, но примерно в 125 раз дешевле.

Накануне сезона скорпиона Anthropic показала, как Claude проектирует белки против токсинов скорпионов 🦂 Инвестиционная фирма Citrini Research вместе с Anthropic решила проверить, насколько ИИ на самом деле хорош в биотехнологиях. Пятеро аналитиков вместе с внутренней моделью Claude написали задание на 35 страниц и попросили Claude спроектировать белки против токсинов скорпионов. После Claude почти самостоятельно за 64 часа сгенерировал больше 300 тысяч вариантов, в итоге 211 отправили в лаборатории. По результатам тестов 17 белков связались с токсинами, но универсальный белок, который работает сразу против всех так и не получилось создать. Hugging face.

#DeepSeek раскрыл рецепт как построил одну из самых эффективных и дешевых инфраструктур для работы ИИ в мире Сегодня команда #DeepSeek открыла исходный код DeepInfer - движка, на котором работают их собственные сервисы. А еще они показывают цифры, которые почти не публикуют ни OpenAI, ни Anthropic, ни Google. Так мы узнали, что 1 кластер #DeepSeek обрабатывает 155 триллионов токенов в день, а выручка около $38 на карту в час по льготному тарифу. Причем их главный экономический рычаг - это кэш, а не чипы. В своем отчете они пишут, что пропускная способность на карту без учёта попаданий в кэш 60 тысяч токенов в секунду, а с учётом попаданий - 1,5 миллиона. Разница в 25 раз. А средний процент попаданий 96%. То есть реальная стоимость инференса сегодня определяется тем, насколько хорошо вы умеете работать с кэшем.