Встречайте, новый платежный сервис от Google для ИИ-агентов, которые могут платить стейблкоинами

Сегодня Google представила новый открытый протокол Agent Payments Protocol (AP2) для покупок, инициируемых ИИ-агентами, которые могут делать покупки и принимать решения от имени пользователей — при поддержке более 60 торговцев и финансовых учреждений. Отметим, что A2A - это общий протокол для взаимодействия между ИИ-агентами, а AP2 - это расширение A2A специально для платежных операций. GitHub.

Кстати, вчера Google представили свое видение экономики ИИ-агентов.

В сотрудничестве с криптовалютными компаниями Coinbase, Metamask и фондом Ethereum, Google также создала расширение, которое интегрирует ориентированный на криптовалюты протокол x402, позволяя совершать покупки с помощью ИИ из криптовалютных кошельков.

AP2 требует от агентов регистрации двух отдельных одобрений перед совершением покупки:
1. мандат намерения - по сути сообщение ИИ: "Я ищу галстук в горошек", что позволяет агенту искать конкретный товар и вести переговоры с продавцами
2. мандат корзины — дает окончательное одобрение на покупку после того, как конкретный товар найден.

Ранее мы писали, что Visa предлагает ИИ-агентам свою инфраструктуру для платежей.

А также мы писали о трансформации электронной коммерции с учетом ИИ-агентов и стейблкоинов.

А тут о том, что уже настала эпоха монетизации ИИ-агентов.

Вот это экосистема партнеров по платежам ИИ-агентов от Google, они готовы к массовому внедрению платежей ИИ-агентов для разных категорий компаний:
- финансы, платежные сервисы, криптовалюты
- ИТ-компании
- e-commerce и маркетплейсы
- безопасность
- стартапы.

ИИ-агенты в банках стреляют по своим клиентам

Проблема в том, что ИИ-системы комплаенса работают без учета контекста. Как результат - блокировки счетов клиентов стали массовым явлением. Klarna и Revolut уже признали провал полной автоматизации и вернули людей в процесс принятия решений.

В свежем исследовании Google об экономике ИИ-агентов говорится о необходимости гибридных систем надзора, где ИИ работает под человеческим контролем. Но пока банки до этого не дошли, проблемы клиентов остаются.

Команда платёжной платформы Arbonum ежедневно работает с последствиями такой автоматизации:

- восстанавливают заблокированные выплаты,

- налаживают диалог с банковскими системами,

- организуют все процессы по платежам для распределенных команд.

Персональный консультант в @ArbonumRu - живой человек, который всегда с вами на связи и готов помочь.

Реклама АРБОНУМ ЛЛС-ФЗ, ИНН 9909660875 erid 2W5zFHUPtjr

Эпопея с TikTok разрешилась, консорциум инвесторов будет им владеть в США

У Oracle, Silver Lake, a16z, Susquehanna, KKR и General Atlantic будет 80% в собственности.

ByteDance оставит себе 20%, но без контроля над данными или алгоритмами.

Oracle будут управлять данными пользователей на серверах в Техасе. Будет создан американский совет директоров с участием представителей правительства США для мониторинга.

TikTok разрабатывает отдельное приложение, которое будет использовать лицензированную технологию алгоритмов от ByteDance, но полностью отделено от глобальной версии.

Вот планы Минобрнауки РФ по использованию ИИ в науке. Этот слайд показал сейчас замминистра Омельчук А. В.

Он же сказал, что университет Иннополис занимается созданием ИИ-ассистента для научных исследований, а ВШЭ создает LLM для анализа научно-технической информации.

Большой день сегодня для ИИ-агентов от дочки Alibaba, которые занимаются AGI

Tongyi Lab выпустили впечатляющий пакет из 6 исследовательских работ о deep research агентах:

1. Tongyi DeepResearch - это первый открытый веб-агент, который по качеству сравним с DeepResearch от OpenAI. Использует полный пайплайн обучения с синтетическими данными.

2. WebResearcher представляет парадигму IterResearch - итеративный подход к глубоким исследованиям, который избегает "засорения контекста". Система использует параллельных агентов с синтезом результатов, превосходя проприетарные системы.

3. AgentScaler фокусируется на масштабировании сред для реалистичного взаимодействия с инструментами. Модель AgentScaler-30B показывает результаты на уровне моделей с триллионом параметров, имея гораздо меньше параметров.

4. AgentFounder впервые предлагает подход "Agentic CPT" - создание агентных базовых моделей перед тонкой настройкой. Это решает конфликт между возможностями и выравниванием при пост-обучении.

5. WebWeaver использует двухагентную архитектуру с динамическими планами и циклом "поиск-уточнение-поиск", имитирующим человеческий подход к исследованиям.

6. ReSum решает проблему ограничений контекста в длительных поисках через периодическое сжатие истории в компактные состояния рассуждений, показывая прирост +4,5% над базовым ReAct.

Вот это круто! Такого никто ещё не делал: Figure получила доступ к 100К квартир для сбора данных и обучения своих роботов

Компания Figure, разрабатывающая гуманоидных роботов, заключила партнерство с Brookfield, которое даст доступ к жилым и коммерческим объектам для записи человеческого поведения и обучения роботов.

Вчера Figure привлекла $1млрд инвестиций при оценке в $39млрд.

Brookfield предоставляет доступ к своему обширному портфелю недвижимости для записи видеоданных:

- 100,000+ жилых единиц (квартиры, дома)
- 500+ млн кв. футов коммерческих офисов
- 160+ млн кв. футов складских и логистических помещений.

Figure будет записывать, как люди перемещаются и взаимодействуют с объектами в этих пространствах. Полученные видеоданные пойдут на обучение модели Helix — нейросети, которая должна научить гуманоидных роботов базовым навыкам: как ходить по квартире, открывать двери, брать предметы, ориентироваться в разных типах помещений.

Главная проблема современной робототехники — нехватка качественных данных о том, как люди ведут себя в реальных условиях. Большинство роботов обучают в лабораториях или на синтетических данных, что ограничивает их способности в реальном мире.

⚡️Arc Institute создали впервые в истории полностью функциональные ИИ-геномы

Исследователи использовали языковые модели для генерации новых последовательностей ДНК, взяв за основу геном фага ΦX174, который был первым секвенированным геномом в 1977 году.

ИИ создал не только новые последовательности, но и организмы с интересными структурными и функциональными отличиями от природных.

Если вы не в курсе, то информация для понимания - Arc Institute создан основателями платёжной системы Stripe и Виталиком Бутериным. Их другие прорывы тут.

OpenAI обыграла лучшую в мире команду по программированию из РФ. Это Борис Минаев(справа на фото),в 2015 он выиграл финал чемпионата мира ICPC в составе ИТМО.

В этом году Борис поехал на чемпионат мира ICPC уже как сотрудник OpenAI, их ИИ-модель, также как и Google выиграла золото на чемпионате мира среди ИИ.

OpenAI правильно решила 12 задач из 12, обойдя лучшую команду людей из России.

А Google набрала 10 из 12. Обе команды соревновались по тем же правилам, что и участники-люди.

Вот такие выпускники и их продолжения истории.

Biostate AI создали ИИ-агента, ускоривший исследования в 15–20 раз сфере долголетия

Исследователи из Biostate AI совместно с лабораторией Дэвида Синклэра в Гарвардской медицинской школе создали K-Dense — мультиагентный ИИ для ускоренного анализа биомедицинских данных.

K-Dense создан на базе Gemini 2.5 Pro от Google и автоматизирует полный исследовательский цикл под руководством ученого: от обзора литературы до анализа данных и подготовки рукописей. Система сократила время анализа 57,584 образцов с месяцев до недель.

Команда разработала транскриптомные "часы старения" с точностью 4.26 года (против предыдущего рекорда 4.82 года), которые впервые включают калиброванные интервалы неопределенности.

Это позволяет системе знать, когда она не знает — критически важное свойство для клинического применения.

⚡️Intel и NVIDIA вместе будут разрабатывать x86-процессоры, более того NVIDIA инвестирует $5 млрд в акции Intel

Только что Intel и NVIDIA объявили о совместной разработке x86-процессоров, с чиплетами RTX от NVIDIA для ПК и ноутбуков.

А также они вместе будут создавать кастомные x86-CPU с NVLink для AI-платформ NVIDIA.

Более того NVIDIA инвестирует $5 млрд в акции Intel (4,9% доли по $23,28 за акцию), что уже подняло котировки Intel на 33% до открытия рынка.

Интегрированные чипы с RTX и NVLink обещают мощный скачок в производительности игровых и рабочих систем. NVLink (в 14 раз быстрее PCIe) обеспечит тесную связь CPU и GPU.

Что это значит для рынка?

Для ИИ и дата-центров связка x86 и CUDA/NVLink укрепляет позиции NVIDIA в серверном сегменте, где Intel традиционно силён.

Это партнёрство может быть ответом на рост Arm и доминирование TSMC. Но производство GPU-чиплетов, скорее всего, останется у TSMC, а не у Intel Foundry.

Отношения NVIDIA с Arm и MediaTek могут осложниться, если фокус сместится на x86. Intel пока не получает заказов на производство чипов NVIDIA, что ограничивает выгоду для её фабрик.

Долгосрочный успех зависит от того, как компании сбалансируют интересы в этом альянсе.

Венчурная компания a16Z: на рынке появились ИИ-нативные офисные пакеты

ИИ становится полноценным "коллегой" в работе. Появляется новый слой "агентских" инструментов, которые могут выполнять различные офисные задачи - от написания писем до создания презентаций, исследований рынка или финансовых моделей.

Рынок поделен на:

1. горизонтальные (они же универсальные)

2. вертикальные(специалисты) инструменты.

⚡️Прорыв в оптогенетике: конкурент Neuralink научил белки включать мозг обычным светом лампы

В лаборатории подключили датчик к нейрону, открыли шторы — нейрон активировался от дневного света.

Когда у природы есть проблема, которую нужно решить, она создает белок. Теперь, с помощью ИИ, то что раньше мы могли делать только с помощью электроники или оптики, мы можем все больше делать через биологию.

Компания Science Макса Ходака разработала белки, которые активируют нейроны при обычном освещении — без необходимости использовать мощные лазеры. Про другие проекты Science тут.

Проблема была в том, что для управления нейронами светом требовались яркие лазеры или LED. Теперь достаточно света настольной лампы

Исследователи взяли природные светочувствительные белки и с помощью машинного обучения улучшили их чувствительность. Нейроны генетически программируют производить эти белки, где они работают как световые переключатели.

Применение этой технологии:

Восстановление зрения — пациенты смогут видеть при нормальном освещении

Лечение Паркинсона — стимуляция определенных областей мозга

Эпилепсия — контроль припадков

Депрессия — воздействие на соответствующие нейронные цепи

Что сделали исследователи:

1. Протестировали более 1750 вариантов белков
2. Решена проблема компромисса между скоростью и чувствительностью
3. Технология стала практичнее для клинического применения.

Основное достижение-снижение требований к яркости света с лазерного уровня до бытового освещения.

АФК Система продает Сберу долю в производителе микроэлектроники Элемент

Собеседники “Ъ” называют такую инвестицию Сбера логичной, так как она позволит ему создать полный цикл производства: у банка уже есть доля в Аквариусе, который занимается производством компьютерной и вычислительной техники.

По словам одного из собеседников Ъ, сделка может быть закрыта уже в ближайшее время.

«Сбер после покупки Аквариуса вместе с S8 Capital думает, как консолидировать рынок микроэлектроники, построить крупного игрока»,— объясняет собеседник “Ъ”.

При этом банк проявлял интерес к решениям в области производства полупроводников, а как сообщал “Ъ”, в 2023 году в Сбер перешла группа отечественных инженеров из Intel.

АФК Система же может выйти из актива и тем самым сократить свою долговую нагрузку, которая превысила 1,4 трлн руб. Сделка может стать лишь первой на пути к консолидации всей отрасли микроэлектроники, не исключают источники “Ъ”.

Группа Элемент была образована в результате слияния активов Ростеха и АФК Система в сфере микроэлектроники в 2019 году. На момент создания группы 49,99% принадлежало Ростеху, а 50,01% — АФК Система.

Вот это масштабирование стейблкоинов и DeFi: Coinbase запустила интеграцию с DeFi-протоколом Morpho на сети Base.

Все это яркий пример глобального тренда, когда CeFi интегрируется с DeFi, что может ускорить массовое принятие криптовалют. А Morpho уже имеет TVL >$8 млрд, и поддержка Coinbase усиливает его позиции.

Теперь пользователи могут зарабатывать до 10,8% годовых на стейблкоине USDC прямо в приложении, без внешних DeFi-платформ и дополнительных кошельков. Это конкурентно даже по сравнению с традиционными финансами, где сберегательные счета дают 1–5%. Это может подогреть интерес к стейблкоинам.

Средства распределяются в оптимизированные пулы ликвидности, управляемые Steakhouse Financial.

Такая услуга доступна в США (кроме Нью-Йорка), Бермуды и ряд других регионов.

Ещё в начале 2025 года Coinbase запустила Bitcoin-backed кредиты через Morpho (займы до $1 млн в USDC под залог BTC). Уже тогда было выдано более $900 млн кредитов. Это была первая коллаборация, но она фокусировалась на заёмщиках, а не на кредиторах.

Риски - переменная доходность, риски смарт-контрактов, регуляторные ограничения.

Это упрощает доступ к DeFi для миллионов пользователей, но доходность зависит от рынка.

Google представили новый ИИ-метод поиска математических сингулярностей в гидродинамике

Google DeepMind совместно с математиками из ведущих университетов опубликовали работу о применении машинного обучения для изучения сингулярностей в уравнениях гидродинамики.

Команда использовала Physics-Informed Neural Networks (PINNs) — нейронные сети, которые обучаются не на данных, а на соответствии физическим уравнениям. Сеть минимизирует "невязку" — насколько её решение не удовлетворяет математическим уравнениям.

Основные результаты:

1. Обнаружены новые сингулярности в уравнениях для несжимаемых пористых сред (IPM) и уравнениях Буссинеска. В полных трехмерных уравнениях Навье-Стокса сингулярности пока не найдены.

2. Обнаружены закономерности в поведении нестабильных решений.

3. Точность расчетов сравнима с ошибкой в пару сантиметров при измерении диаметра Земли.

Метод открывает путь к решению сложных задач математической физики, но до разгадки Проблем тысячелетия еще далеко.

Один из влиятельных инвесторов говорит, что ИИ не заменит и венчурных инвесторов, но тут Оксфорд выпустил 1-й бенчмарк для оценки стартапов

Марк Андриссен, легенда венчурного капитала, сооснователь a16z сказал, что ИИ вряд ли заменит венчурных инвесторов. Потому что их работа — это не только данные, но и психология, интуиция и человеческие отношения. Он назвал венчурное инвестирование искусством, а не наукой, где успех зависит от способности понимать предпринимателей, их реакцию на стресс и умение строить доверие.

А вот исследователи из Оксфорда и Vela Research создали 1-й бенчмарк для оценки, насколько хорошо ИИ может предсказать успех стартапов по профилям их основателей. Датасет включает 9,000 анонимизированных профилей из США, из которых 9% помечены как успешные (компания привлекла $500 млн+ или была продана/провела IPO на ту же сумму). Это попытка смоделировать задачу, с которой сталкиваются венчурные капиталисты, но в строго контролируемых условиях.

Тестирование 9 современных LLM показало:

- GPT-4o достиг точности 29,1% (F0.5 score 25,1%), что в 3,2 раза лучше базового уровня рынка (1,9%).

- Для сравнения, Y Combinator показывает точность 3,2%, а топовые VC-фонды — 5,6%.

- DeepSeek-V3 лидировал по точности (59,1%), но с низким охватом,

- Gemini-2.5-Flash показал высокий recall (69,1%), но низкую точность.

На первый взгляд, ИИ обходит лучших инвесторов. Но есть нюансы.Почему это не так просто:
1. VCBench использует 9% уровень успеха против реальных 1,9% на рынке. Реальная точность моделей в таких условиях была бы ниже.

2. Исследование опирается только на публичные профили основателей (образование, опыт работы). Венчурные капиталисты же оценивают рынок, продукт, питч, команду и даже личную химию с фаундерами.

3. Датасет перекошен в сторону технологических стартапов, недопредставлены некоторые демографические группы, а 8-летний горизонт оценки может несправедливо классифицировать поздние стартапы как неуспешные.

4. VC не просто предсказывают успех, а формируют портфель, учитывая риски, синергию и потенциал 10–100x возврата. Модель же решает задачу бинарной классификации.

Что говорит Андриссен?

Андриссен подчеркивает, что венчурное инвестирование — это про «вкус», интуицию и психологию. Даже лучшие VC часто ошибаются: они пропускают большинство успешных компаний своего времени. ИИ может автоматизировать анализ данных или due diligence, но не способен заменить человеческое чутье. Например, понять, как фаундер справляется с кризисом или вдохновляет команду, — это вне зоны действия алгоритмов.

VCBench подтверждает это, несмотря на высокие показатели в тесте, модели работают с обезличенными данными и не учитывают неосязаемые факторы, о которых говорит Андриссен.

VCBench вряд ли станет революцией для венчурных фондов, но он полезен как:
- Стандартизированный датасет для экспериментов с алгоритмами.
- Техники анонимизации и обработки данных из LinkedIn/Crunchbase могут вдохновить разработчиков.
- Модели могут помочь с предварительным скринингом профилей, но не заменят финальные решения.

Итоги уходящей недели, то, что имеет значение в России и мире

Прорывы недели:

Arc Institute создали первые полностью функциональные ИИ-геномы

Конкурент Neuralink научился включать мозг обычным светом - оптогенетика

Александр Мордвинцев из Google создал нейронные клеточные автоматы

ИИ

Google представили свою концепцию экономики ИИ-агентов

Google запустили платежный сервис для ИИ-агентов, который может расплачиваться стейблкоинами. Карта партнеров тут

Anthropic выпустили обновления для разработчиков

OpenAI выпустили GPT-5-Codex — версию GPT-5, специально оптимизированную для агентного программирования в среде Codex

ОАЭ выпустили K2-Think — открытый ИИ с 32 млрд параметров, который сравним с GPT-4, но в 20 раз меньше по размеру

Google DeepMind создает технологию, превосходящую AlphaFold 3

Google представили новый ИИ-метод поиска математических сингулярностей в гидродинамике

ByteDance представили фреймворк, который калибрует обучение ИИ-агентов через их собственную неопределенность

Perceptron AI запустили Isaac 0.1 — открытая модель в 2 млрд параметров, которая понимает физический мир лучше гораздо больших моделей

OpenAI строит экосистему для ИИ-экономики

Stanford создали Paper2Agent — система превращает научные статьи в интерактивных ИИ-агентов для общения

Дочка Alibaba выпустила 6 проектов о deep research ИИ-агентах

Sakana AI представили Robust Agentic CUDA Kernel Optimization — новый подход к оптимизации вычислений

OpenAI победила лучшую российскую команду программистов на чемпионате мира ICPC

ИИ в медицине, науке, робототехника и чипы

Biostate AI ускорили исследования долголетия в 15-20 раз благодаря специализированному ИИ-агенту

Минобрнауки РФ представили планы использования ИИ в науке

Figure привлекла $1 млрд при оценке $39 млрд и получила доступ к 100 тысячам жилых и коммерческих объектов для записи поведения людей и обучения роботов

MIT открыли новую форму магнетизма — путь к ультрабыстрым и энергоэффективным устройствам памяти

Китай выпустил первый чип для спутниковой и мобильной связи в формате IoT-NTN

Российские проекты

VK отказались от инвестиций 1 млрд рублей в игровой движок

АФК Система продает Сберу долю в производителе микроэлектроники "Элемент"

ЦБ России назвал стейблкоины рискованным денежным суррогатом

Блокчейн и криптовалюты

Ethereum Foundation запускают проект для ИИ-экономики — платформа для расчетов ИИ-агентов и роботов

Coinbase интегрировались с DeFi-протоколом Morpho

Виталик Бутерин представил дорожную карту Ethereum

Венчурные инвестиции и бизнес

a16z заявили о появлении ИИ-нативных офисных пакетов на рынке

Исследователи из Оксфорда создали бенчмарк для оценки ИИ в предсказании успеха стартапов по профилям основателей

Марк Андриссен считает, что ИИ не заменит венчурных инвесторов — мнение сооснователя a16z о будущем венчурной индустрии

Intel и NVIDIA объединяются для разработки x86-процессоров — NVIDIA инвестирует $5 млрд в акции Intel

Консорциум инвесторов будет владеть TikTok в США.

Легенда современного ИИ Ноам Шазир: ИИ не заменит Google, но может стать вашей мамой — намёк на эмоциональные качества. Это лучшая проблема, с которой я работаю

Шазир заявил, что одним из факторов, ускоряющий развитие ИИ станет самоускорение.

ИИ будет проектировать чипы и софт, ускоряя собственное развитие. Это приведёт к прорывам в создании автономных агентов и более умных систем.

Ноам Шазир, соавтор статьи о трансформерах и лидер Google DeepMind по разработке Gemini, выступил на конференции Hot Chips. Вот, что он сказал:

LLM — лучшая проблема в истории. Он назвал языковое моделирование задачей, которая захватывает воображение. От улучшения поисковых алгоритмов Google до моделей с триллионами параметров — LLM уже меняют подход к ИИ, и это только начало. «Мы только начали», — повторил он.

1. Что хотят LLM от чипов? ИИ требует от hardware масштабируемости и энергоэффективности. Шазир выделил:
- Матричная математика и attention-механизмы: нужны чипы, оптимизированные под эти операции.
- Иерархия памяти: от DDR5 до HBM и on-chip SRAM для скорости и объёма.
- Optical I/O и chiplet-дизайны.
- Performance per watt: ключ к масштабированию моделей. Он привёл в пример Google TPU, но призвал к гибкости для мультимодальных моделей (текст, изображения, видео).

2. Самоускорение ИИ. Шазир подчеркнул, что ИИ будет помогать создавать лучшее ПО и оборудование, ускоряя прогресс. ИИ проектирует чипы, которые делают ИИ мощнее — идея, которая ляжет в основу следующей фазы развития ИИ.

3. Прогнозы на будущее:
- 1–2 года: рост энергоэффективности LLM, мультимодальные модели для текста, видео и изображений.
- 3–5 лет: автономные ИИ-агенты, решающие сложные задачи, и чипы для edge-computing.
- Долгосрочная перспектива: шаги к AGI, но с фокусом на этику и практическое применение, а не хайп.

Шазир отметил вызовы, такие как «незабывание» моделей (forgetting mechanism), и предложил улучшать attention-механизмы.

Он также добавил: «Чипы должны быть не только мощнее, но и умнее в коммуникации».

Российские банки-эмитенты ЦФА выступили против Мосбиржи

Банки выступают против идеи выпуска цифровых свидетельств на цифровые финансовые активы(ЦФА), которые Мосбиржа хочет одновременно эмитировать и размещать на своей площадке.

Банки считают, что это создает конфликт интересов, так как биржа будет и эмитентом, и оператором торгов.

Цифровые свидетельства - «обертка», которая нивелирует преимущества ЦФА, например, использование смарт-контрактов и делает их похожими на обычные ценные бумаги, такие как облигации.

Нет четкого бизнес-кейса, демонстрирующего выгоду цифровых свидетельств для инвесторов. Банки считают этот инструмент устаревшим, усложняющим процесс и увеличивающим стоимость без явных преимуществ для клиентов

#DeepSeek обновился до DeepSeek-V3.1-Terminus - это апгрейд DeepSeek-V3.1

Говорят, что хороша модель для ИИ-агентов и кодинге.

Производительность Code Agent и Search Agent сильно выросла.

Благодаря пост-тренировке модель лучше справляется с задачами, требующими инструментов, многошагового мышления и агентных сценариев.