Одна из самых крутых больниц мира Mayo становится хабом для ИИ-проектов

Mayo Clinic инвестирует в инфраструктуру данных и инновации, становится не просто больницей, но и акселератором + венчурным инвестором, переосмысливая роль современных медучреждений.

Mayo Clinic - одна из лучших клиник мира объявила о 6-й когорте из 11 ИИ-стартапов в своей программе акселерации.

Фокус этого года - психиатрия/нейро, онкология и CareOps(операционная эффективность).

Клинический фокус смещается в сложные области:
- Психическое здоровье и неврология
- Онкология вместо более зрелых областей вроде радиологии.

3 стартапа по профилактике:
1. MyAtlas: AI + носимые устройства для предотвращения кризисов психического здоровья
2. Kanjo: Ранняя персонализированная помощь при ADHD и аутизме
3. PromedAI: Домашний AI-скрининг для общей профилактики

2 стартапа в тераностике (диагностика + лечение):

- MedLink Global: AI-психиатрия для диагностики и персонализированного лечения

- Bowhead Health: Предсказание геномных мутаций рака на основе изображений

Иордания запустила в школах страны ИИ-агента, причём пилотная версия была создана менее чем за месяц 1 человеком с помощью платформы Replit

Siraj - это ИИ-ассистент на базе Replit, который уже доступен для тестирования в государственных школах, в которых учится 1,6 млн школьников и 90 000 преподавателей работает.

Он работает на арабском, даёт ответы по школьной программе и помогает учителям с материалами.

ЕС ввели новые санкции на крипту для россиян. Объясняем кого это коснется и как с этим жить

Важно понимать, что санкции в основном бьют по инфраструктуре, а не по обычным пользователям, об этом ниже в этом посте.

Что запрещает ЕС?

1. использование стейблкоина A7A5, разработанный для обхода санкций. Запрещены все операции с ним в ЕС.
2. Криптоуслуги для россиян в юрисдикции ЕС, включая торговлю, обмен и ПО для платежей.
3. Любые криптотранзакции россиян в ЕС, включая BTC, USDT, если они связаны с РФ.
4. Транзакции с 5 банками РФ, 5 банками Центральной Азии, системами «Мир» и СБП.

Как это коснётся обычных россиян?

1. Ограничения на биржах ЕС: Транзакции на европейские кошельки или P2P-обменники могут блокироваться, усложняя вывод в евро.

2. Проблемы с альтернативами: Без A7A5 придётся использовать USDT/BTC, но биржи усилят KYC — риск заморозки счетов растёт. Фрилансерам и эмигрантам грозят задержки и комиссии.

3. Волатильность в РФ: Крипта внутри страны пока доступна, но цены могут вырасти, а мелкие обменники — попасть под блокировки.

4. Риски для пользователей: Хранение крипты и оплаты станут дороже из-за комиссий. Россиян в ЕС ждёт запрет на криптоаккаунты, но децентрализованные кошельки MetaMask пока работают с рисками.

Эффект санкций умеренный — переходите на азиатские платформы Bybit, OKX и тд, но будьте готовы к нестабильности и проверкам.

Co-founder OpenAI Андрей Карпатый: идет тренд на уменьшение LLM, а чтобы они стали умнее, нужно "вычистить" их память

Мы продолжаем обозревать интервью Андрея Карпатый, который многое объясняет и убирает хайп, который несут в массы как его коллеги, так и бизнес. #часть4 предыдущие материалы тут.

Андрей Карпатый говорит о парадоксе, что лучшие ученики- дети ужасны в запоминании.
Вы вообще ничего не помните из раннего детства.
Зато дети мастерски схватывают языки и понимают мир. Почему? Они не запоминают дословно, а ищут общие паттерны. Это их суперсила.

А LLM — машины памяти, но не обобщения. LLM цитируют Википедию слово в слово и запоминают последовательности за пару итераций.

Но вот парадокс - их способность к абстрактному мышлению, как у детей, ограничена. Они тонут в море запомненных данных, которые часто мешают видеть «лес за деревьями».

Мы, взрослые, уже не так гибки, как дети, но лучше запоминаем факты. Наша "плохая" память — это фича, а не баг. Она заставляет нас искать обобщения, а не зубрить всё подряд.

Карпатый предлагает интересную идею, чтобы LLM стали умнее, нужно "вычистить" их память. Зачем? Чтобы они фокусировались на обобщении, а не на регургитации фактов. Цель — создать "когнитивное ядро" (~1B параметров), которое содержит алгоритмы мышления, а не свалку данных.

Карпатый задаёт вопрос, почему модели такие большие? Потому что интернет — это помойка: тикеры акций, случайный слоп, мусор. Большие модели вынуждены сжимать этот хаос, тратя ресурсы на память, а не на интеллект.

Решение:
1. Огромная модель учится на грязных данных.
2. Она фильтрует их до когнитивных компонентов.
3. На чистом датасете тренируется компактная модель (~1B параметров).

Современные SOTA-модели уже меньше, чем GPT-4 с его триллионами параметров. Лаборатории оптимизируют бюджеты - меньше тратят на предобучение, больше — на дообучение и пост-обработку. Это прагматично - сначала строим гиганта, чтобы "выжать" из данных суть, а затем дистиллируем её в компактное ядро.

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

Квантовый компьютер Google превзошёл суперкомпьютер в 13 000 раз.

ИИ, агенты

Обзор интервью сооснователя OpenAI Андрея Карпатый о слабости современных агентов, об экономике AGI, о будущем LLM, обучения ИИ-моделей и критике RL.

Глава по продукту Google заявил, что в 2026 году основной темой станет ИИ в науке, а AGI потребует нейроморфных чипов.

#DeepSeek-OCR — новая модель для извлечения текста из документов, которая не просто читает, а понимает структуру документа и работает с разными форматами вывода.

BADAS 1.0 от Nexar — новая модель для предсказания и предотвращения автомобильных аварий, обученная на 10+ млрд реальных миль и 60+ млн реальных событий.

Anthropic и создатель ChatGPT разработали ИИ-агента аудитора.

Ring-1T от Ant Group — модель с триллионом параметров, где активны ~50 млрд параметров на токен для задач рассуждения.

Sandbox в Claude Code — новая песочница позволяет точно определять, к каким директориям и сетевым хостам имеет доступ агент (инструмент открыт в open source).

Иордания запустила в школах страны ИИ-агента.

Ctrl-World от Stanford и Tsinghua — управляемая модель мира, которая работает с новыми окружениями, камерами и объектами без доп обучения. Хороша для робототехники и агентов.

Meta* увольняет команду FAIR-одну из лучших мировых лабораторий по ИИ.

Google Skills — совместно с UCL запустили бесплатный курс AI Research Foundations.

OpenAI представила браузер, интегрированный с ChatGPT и агентным режимом.

Anthropic представили версию Claude для научных исследований.

Эта работа позволяет определить, была ли новая модель получена через файн-тюнинг.

Aegaeon от Alibaba — система GPU-пулинга, которая сокращает использование чипов Nvidia на 82%.

Google продаст Anthropic свои TPU-чипы (1 млн штук) мощностью более 1 ГВт, развёртывание начнётся с 2026 года.

STAT от Princeton — метод адаптивного обучения, использующий модель-супервайзера для повышения производительности студенческих моделей на 7%+.

Meta представила исследование непрерывного обучения LLM

Nvidia объявила о создании дата-центра в космосе, первый запуск запланирован на ноябрь.

МЕДИЦИНА И БИОТЕХНОЛОГИИ

Science (конкурент Neuralink) — вернул зрение 80% слепых пациентов с помощью имплантата PRIMA.

CoMind — стартап по мониторингу мозга с ИИ привлёк $102,5 млн инвестиций.

Morgan Stanley прогнозирует выручку от BCI-имплантов более $12 млрд за 2030-2045 годы.

Mayo Clinic становится хабом для ИИ-проектов. В этом году фокус на психиатрии, нейро, онкологии и CareOps.

Tahoe-x1 (Tx1) — первая open-source модель с 3 млрд параметров для анализа одиночных клеток, показывающая лучшие результаты в задачах онкологии и предсказании генной эссенциальности.

КРИПТОВАЛЮТЫ И ФИНАНСЫ

BlackRock призывает крупных держателей биткоина переводить монеты в биржевые фонды (ETF), интегрируя их в систему Уолл-стрит.

ФРС США дала допуск криптокомпаниям к своей платёжной системе.

a16z — в отчёте сообщили, что более 1% всех денег в мире теперь в стейблкоинах.

ЕС ввёл новые санкции на крипту для россиян. Разбор.

*запрещенная в РФ организация.

Сэм Альтман нанял Михаила Шапиро в свой стартап - конкурент Neuralink под названием Merge Labs.

Альтман снова нанял российского биомолекулярного инженера Михаила Шапиро в Merge Labs как часть основательской команды. Все как с Суцкевером в OpenAI.

Шапиро известен в Caltech за неинвазивные методы нейровизуализации и контроля. Его лаборатория разработала технологии, использующие ультразвук для взаимодействия с мозгом без хирургии. Он родился в Коломне в 1987г. А в 90-е переехал с родителями в США.

Его точная роль неясна, возможно, CTO или научный руководитель, но источники подчёркивают, что он ключевой лидер в переговорах с инвесторами.

Merge Labs - стартап, разрабатывающий неинвазивные нейроинтерфейсы (BCI). Вместо имплантов, как у Neuralink, Merge использует генную терапию и ультразвук.
Цель — создать интерфейс для общения с ИИ, например, подумал — ChatGPT ответил, и лечения неврологических расстройств: депрессия, эпилепсия. Оценка стартапа — $850 млн, основной инвестор — OpenAI Ventures ($250 млн). Анонс ожидается в ноябре 2025.

Михаил Шапиро предлагает такую технологию для BCI:

- Функциональный ультразвук: "видит" активность мозга (кровоток) с точностью ~100 мкм. Уже протестировано на людях через "акустическое окно" — без глубоких разрезов.

- Соногенетика: гены (газовые везикулы) вводятся в нейроны, делая их чувствительными к ультразвуку. Внешний зонд "читает" или "включает" нейроны. Это может стать "Lasik для мозга" — разовая инъекция и никаких имплантов.

Применение: от управления протезами до связи с ИИ.

Вау! Китайская опен сорс ИИ-модель вошла в 5-ку лучших в мире, обойдя Claude Opus 4.1

Китайская MiniMax выпустила open-source модель M2, которая заняла 1-е место среди открытых моделей по Intelligence Index v3.0 (61 балл), обойдя Claude Opus 4.1 (59 баллов). Это очередной рекорд китайских ИИ-лабораторий в 2025 году.

IBM заходит на рынок крипты и запускает платформу цифровых активов для внедрения сервисов на блокчейне

Платформа IBM Digital Asset Haven помогает финансовым организациям, правительствам и компаниям внедрять блокчейн-сервисы.

Решение поддерживает 40+ блокчейнов, включая Ethereum и Bitcoin, обеспечивая безопасное хранение, управление транзакциями и соответствие регуляциям (KYC/AML, GDPR).

Ключевые фичи:

- аппаратные модули HSM, Multi-Party Computation, "холодное" хранение.

- миллионы кошельков и транзакций с энергоэффективностью.

- Интеграция с сервисами для compliance и мониторинга.

Платформа создана с Dfns, экспертом по цифровым кошелькам, и будет доступна как SaaS с конца 2025 года, а в 2026-м — для локального развертывания.

Конкуренты, такие как Fireblocks или J.P. Morgan, сильны в нишевых аспектах (кастоди/ финансы), но IBM предлагает более широкий охват и корпоративный уровень доверия.

Google по-тихоньку убивает все геопространственные платформы, запуская свой Google Earth AI

Google без лишнего шума делает ненужным и устаревшим то, что раньше называли геопространственной платформой - сервисы, которые раньше были необходимы для обработки и анализа геоданных.

Раньше, чтобы работать с данными о Земле, компании строили свои платформы на базе инструментов вроде Google Earth Engine (GEE) или Microsoft Planetary Computer.

А запуск Earth AI - полноценная ИИ-система с моделями Gemini, которая сама интерпретирует данные и даёт готовые выводы.

По сути, Google создают виртуальный спутник, как AlphaEarth Foundations. Ничего подобного раньше не было в таком масштабе — теперь анализ планеты становится доступным, как поиск в Google.

Anthropic представили сейчас нового Claude для финансового сектора с Excel в чате

У Claude теперь новые агентские навыки - 6 специализированных навыков для финансовых задач: анализ сопоставимых компаний, модели DCF, пакеты для проверки благонадёжности, профили компаний, анализ отчётности о прибылях и отчёты по инициированию покрытия.

Ранее мы писали, что такие функции готовятся к релизу.

Теперь Claude:

- открывать Excel таблицы, анализировать их, исправлять формулы, создавать новые отчёты

- есть доступ к финансовым данным в реальном времени - котировки акций, кредитные рейтинги, новости рынков, отчёты компаний

- построить финмодели, оценка компаний, анализ отчётности.

Neuralink имплантировала свой чип в 4-й стране - вызывает параллели с экспансией NVIDIA, но масштабы несопоставимы и природа гонок различна

Сегодня компания Илона Маска объявила о первой операции в Великобритании. Отметим, что за плечами уже есть пациенты в США, Канаде, ОАЭ.

Пока глобальное внимание сосредоточено на гонке за ИИ, где NVIDIA доминирует в производстве чипов для обучения моделей, формируется параллельная гонка.

Её предмет - не улучшение ИИ как такового, а создание интерфейса между человеческим мозгом и цифровыми системами.

Присутствие Neuralink в США, Канаде, Великобритании и ОАЭ создаёт не столько рынок сбыта — это клинические испытания, не коммерция, сколько регуляторный плацдарм.

Одобрения в этих юрисдикциях:
1. Создают прецеденты для других регуляторов
2. Генерируют клинические данные, признаваемые международно
3. Обеспечивают доступ к разным популяциям пациентов для валидации технологии
4. Формируют стандарты безопасности де-факто до появления формальных стандартов

Геополитический контекст интересен. Китай запустил госпрограмму по нейроинтерфейсам. А западные компании формируют альянсы вокруг разных технологических платформ, но пока не наблюдается координации на уровне правительств, кроме регуляторных процессов.

Рынок не консолидировался вокруг единой технологии. Существует минимум 3 направления:

- Высокоинвазивные системы: Neuralink, Paradromics.
- Умеренно-инвазивные:Synchron, Precision Neuroscience.
- Неинвазивные: Nudge, Meta(запрещенная в РФ организация).

Множественность подходов указывает на то, что единого стандарта пока не сформировалось. Коммерческие продукты уже на рынке, но массовое применение потребует решения регуляторных, экономических и этических вопросов.

xAI Илона Маска выпустила Grokipedia - это конкурент Википедии, но создана ИИ

Нынешняя Grokipedia v0.1 состоит из 885 тыс. доступных статей и как заявляется, все факты проверены ИИ Grok.

Маску Grokipedia нужна для перехвата контроля над «единственной версией правды», которую сегодня держит Wikipedia, и перестроить её под философию xAI - правда без идеологической цензуры.

Также Grokipedia нужна для тренировки Grok на «правильных» данных:
- Каждый запрос в Grokipedia → новый промпт для Grok;
- Пользователи голосуют «полезно/вредно» → RLHF в реальном времени;
- Ошибки исправляются → Grok становится умнее.

Это самообучающаяся база знаний, как YouTube для ИИ.

А еще Grokipedia - деньги и долгосрочое влияние. В будущем планируется создать разные источники дохода:

- Премиум-доступ
- API для компаний
- Реклама в X

20 ноября Anthropic проведет вебинар о том, как Netflix масштабирует разработку ИИ-агентов для 3000 разработчиков, и расскажет о своей внутренней стратегии инфраструктуры ИИ.

❗️Google DeepMind: ИИ создал RL-алгоритм, превзошедший разработанные людьми

В Nature вышла работа команды Дэвида Сильвера (создателя AlphaGo), в которой они разработали подход, где мета-сеть учится генерировать правила обновления для RL-агентов. Также можно ознакомиться с другой работой по метаградиентному RL и его онлайн-версией с мета-обученной функцией

Вместо того, чтобы жёстко прописывать формулы, как в классических методах, система:

- Собирает опыт от популяции агентов в сотнях разных сред
- Обучает мета-сеть, которая производит правила обновления параметров агентов
- Оптимизирует мета-параметры так, чтобы максимизировать долгосрочные награды.

Система сама решает, что предсказывать.

Полученный алгоритм назвали DiscoRL (Discovered Reinforcement Learning). Его протестировали на нескольких бенчмарках:

Atari (57 игр): DiscoRL показал SOTA результаты, превзойдя Rainbow DQN, PPO и другие классические методы по медианной награде.

Обобщение на новые задачи: Без дополнительного обучения алгоритм достиг сильных результатов на ProcGen, показал конкурентные результаты на DMLab, NetHack, Crafter и Sokoban.

Масштабирование: Увеличение разнообразия обучающих сред (с 57 до 103) улучшило обобщение. Система не переобучается на узкий набор задач.

Интересная находка - Обнаруженные предсказания ведут себя не как классические value-функции. Они "активируются" (резко растут) перед значимыми событиями — большими наградами или изменениями политики. Это emergent behavior, который не был заложен изначально.

Что это даёт?

Для исследований: Меньше времени на ручное проектирование алгоритмов, больше фокуса на разнообразии данных и архитектуре мета-сети.

Для практики: Потенциально более адаптивные алгоритмы для робототехники, игр, оптимизации. Если правила обучения подстраиваются под распределение задач, это может ускорить применение RL в новых доменах.

Это шаг к рекурсивному самоулучшению — системы, которые учатся учиться. Аналогия с биологией: как эволюция создала способность к обучению у животных, так здесь алгоритм "эволюционирует" через опыт популяции агентов.

Ограничения:
1. Обучение требует сотен млн шагов по средам с популяцией агентов.
2. Пока подход протестирован на off-policy RL с replay buffer. Как он работает в on-policy настройках или в continuous control задачах — открытый вопрос.
3. Все эксперименты в симуляторах (Atari, ProcGen и т.д.). Перенос на физических роботов или реальные системы пока не продемонстрирован.
4. Хотя авторы анализируют поведение предсказаний, понять, почему конкретное правило обновления работает, сложнее, чем с явными формулами классических методов.

Microsoft больше не имеет эксклюзива на OpenAI, но получает долгосрочные права и свободу действий.

OpenAI завершила рекапитализацию — это крупная перестройка структуры компании. Некоммерческая часть теперь называется OpenAI Foundation (Фонд OpenAI).

Microsoft вложила в OpenAI Group PBC ~ $135 млрд. Это даёт ей ~27%. Без учёта последних раундов инвестиций доля Microsoft была 32,5%.

Это значит, что Microsoft — крупнейший инвестор, но не мажоритарный владелец. Контроль остаётся у OpenAI.

Основные изменения в отношениях OpenAI и Microsoft:

1. AGI будет проверяться независимо. Когда OpenAI скажет: «Мы достигли AGI» — это проверит независимая экспертная панель.

2. Права Microsoft на IP:
- До 2032 года — Microsoft получает права на все модели и продукты, включая пост-AGI.
- Исследовательский IP (секретные методы разработки) — у Microsoft до 2030 или до подтверждения AGI, что раньше наступит.
Сюда входят внутренние модели, но НЕ входят:
- архитектура моделей
- веса
- код инференса и файнтьюнинга
- железо и софт дата-центров
→ Эти права остаются у OpenAI.

3. Microsoft НЕ получает права на потребительское железо OpenAI, например, если выйдет ИИ-телефон или очки — Microsoft не в деле.

4. OpenAI может сотрудничать с другими компаниями:
- Совместная разработка продуктов — разрешена.
- API-продукты с третьими сторонами — только через Azure.
- Не-API продукты (например, чат-боты, приложения) — можно запускать на любом облаке (AWS, Google Cloud и т.д.).

5. Microsoft свободно может развивать AGI самостоятельно или с кем угодно. Раньше был эксклюзив.

6. Деньги и Azure:
- Делёжка выручки продолжается до подтверждения AGI, но выплаты растянуты во времени.
- OpenAI обязалась купить ещё $250 млрд услуг Azure.
- Microsoft теряет право первого отказа — OpenAI может выбирать любого провайдера вычислений.

7. OpenAI может продавать API национальной безопасности США — на любом облаке, не только Azure.

8. OpenAI может выпускать открытые модели.

А вот и 1-й в истории Wall Street на блокчейне в публичном доступе

Эмитент стейблкоина USDC - компания Circle запустила публичный тестнет Arc — новый Layer-1 блокчейн, созданный специально для реальных финансовых операций:

- мгновенные расчёты
- трансграничные платежи
- токенизация активов (фонды, облигации, недвижимость).

Это часть большего тренда токенизации реальных активов (RWA), здесь тестируют settlement со стейблкоинами. Для глобальной экономики это значит дешевле и быстрее транзакции, минуя SWIFT, особенно для развивающихся рынков. Плюс, участие эмитентов из Азии и ЛатАм — шаг к мультивалютному миру, где USDC не доминирует в одиночку.

Кто уже внутри и тестирует:
- крупные банки (HSBC, Deutsche Bank, Goldman Sachs, Standard Chartered)

- управляющие активами и фирмы (BlackRock, Invesco, WisdomTree, Apollo),

- платежные гиганты (Visa, Mastercard)

- ИТ-компании(AWS, Coinbase, Kraken и Anthropic) и др.

Чем отличается от других:
- Это не закрытая банковская сеть (как JPM Coin)
- И не обычный DeFi-блокчейн без институционалов
- Это открытая платформа, где реальные финансовые гиганты уже тестируют рабочие сценарии

Что можно делать в тестнете:
- Переводить стейблкоины между банками
- Покупать токенизированные фонды
- Проводить расчёты в реальном времени
- Интегрировать локальные валюты (Австралия, Бразилия, Япония и др.)

Mainnet ожидается в 2026 году.

Для кого это важно:
- Для банков — дешевле и быстрее SWIFT
- Для фондов — новые рынки и ликвидность
- Для разработчиков — открытый доступ к тестнету

OpenAI к сентябрю 2026 представит ИИ-ученого, создает AI Cloud Platform для разработчиков

Рассказываем о том, что сейчас анонсировали Сэм Альтман и главный ученый OpenAI Якоб Пачоцкий.

1. Создают компактное ИИ-устройство для повседневного использования человеком, выйдет в 2026 году. Они хотят заменить смартфоны.

Пачоцкий добавил: «Это устройство, которое эволюционирует с пользователем».

2. Создают открытую облачную экосистему для разработчиков, похожую на AWS, но под ИИ-модели и compute. Альтман сказал, что больше ценности создают те, кто строит на платформе, чем сам создатель платформы.

Альтман сказал: уже вложено $1,4 трлн в дата-центры. Планы: 1 ГВт новых фабрик в неделю. Цель в $7 трлн на инфраструктуру. Помните, это?

3. Автоматизация научных исследований. Пачоцкий дал такой таймлайн:
- Сентябрь 2026 — первый автоматизированный ИИ-исследователь-стажёр.
- Март 2028 — полностью автономный ИИ-исследователь, способный вести науку без человека.

4. Внутренние модели пока не сильно превосходят публичные, но дают огромную надежду. К сентябрю 2026 ожидается гигантский скачок в качестве благодаря продолжающемуся масштабированию Deep Learning.

5. Стоимость моделей упала в среднем в 40 раз; тренд 40× в год сохраняется.

OpenAI позиционирует себя как лабораторию, продуктовую компанию и инфраструктурного гиганта одновременно. Всё ради одного: ускорить путь к superintelligence менее чем за 10 лет.

Google представил ИИ-агента для маркетинговых задач

Pomelli —это ИИ-агент для маркетинга, предназначенный в первую очередь для малого и среднего бизнеса, который помогает создавать кампании без необходимости в большой команде и больших бюджетах.

Нет нужды в дорогих агентствах или инструментах вроде Canva — всё автоматизировано и интегрировано.

Вот функции, которые есть пока что:

- Анализ бренда. Инструмент сканирует ваш сайт, чтобы автоматически извлечь ключевые элементы бренда — тон голоса, цвета, шрифты, стиль изображений и общую идентичность. Это создаёт "ДНК бизнеса", которая лежит в основе всех последующих кампаний.

- Генерация идей кампаний. На основе "ДНК" Pomelli предлагает персонализированные идеи для маркетинговых кампаний, адаптированные под отрасль бизнеса. Клиент может выбирать готовые варианты или вводить кастомные промпты для конкретных идей. Генерация занимает минуты, а не часы.

- Создание контента. ИИ генерирует готовые материалы для соцсетей, сайтов и рекламы — тексты, изображения, видео и визуалы. Всё оптимизировано под бренд, с возможностью редактирования прямо в платформе.

Пока доступен в США, Канаде, Австралии и Новой Зеландии на английском языке.

Игорь Бабушкин, создатель xAI Илона Маска говорит, что самая большая ошибка у современных компаний, занимающихся разработкой ИИ, — не давать своим инженерам достаточно времени и душевного покоя для максимальной эффективности работы.

Постоянные дедлайны и отвлекающие факторы, связанные с ежедневными новостями об ИИ, мешают написанию качественного кода и масштабируемых систем.

Именно поэтому большинство API и продуктов ИИ имеют проблемы с надёжностью.

Хорошая корпоративная культура, сочетающая в себе концентрацию на работе и отдых, приводит к более быстрым и лучшим результатам.

Лучший пример того, как это делать — ранняя культура Google, созданная в 1998 году.
Основателям стоит перенять стратегии Ларри и Сергея, говорит Игорь.

А как у вас дела с ментальным здоровьем?

NVIDIA и Eli Lilly запускают крупнейшую в мире ИИ-фабрику для биофармы

В Индианаполисе, в дата-центре фармацевтической компании, в январе 2026 года заработает система, которая будет работать как научный отдел из 10 000 химиков, биологов и инженеров, но без перерывов, без зарплат и с памятью на 30 лет экспериментов.

Что внутри этой ИИ-фабрики?

1. 1016 GPU Blackwell Ultra — первый в фарме кластер, где все чипы соединены NVLink и видят друг друга как один процессор. Обучение модели, которое раньше занимало 3 недели, теперь укладывается в ночь.

2. Eli Lilly вложила $1 млрд в оцифровку 30-летнего архива. ИИ будет учиться не на открытых датасетах, а на реальных провалах и удачах компании.

3. Lilly TuneLab — федеративная платформа: партнёры (биотех-стартапы, университеты) смогут запускать свои задачи на моделях Lilly, не получая доступа к данным. Как GitHub, но для ИИ в биофарме.

Нет зависимости от AWS/Azure+Интеграция с физикой → цифровые двойники заводов, симуляция роботов (Isaac)+Агентный ИИ → модели, которые сами ставят гипотезы и проверяют их в симуляции

Lilly — единственная фармкомпания, кто соединяет свой кластер + весь R&D-цикл + делится моделями.

Дуров опоздал на 5 лет и вот анонсировал децентрализованный ИИ на блокчейне TON.

Cocoon (Confidential Compute Open Network) - децентрализованная сеть для обработки запросов к моделям ИИ, построенная на блокчейне TON. Запуск в ноябре.

Сеть позволяет разработчикам приложений делегировать обработку ИИ-запросов на децентрализованную инфраструктуру GPU. Всё происходит конфиденциально — данные шифруются на уровне железа (TEE).

Владельцы GPU вносят мощности, выполняют запросы и получают вознаграждение в Toncoin (TON) через смарт-контракты TON.

Разработчики платят TON за запросы в зависимости от модели ИИ, объёма данных и частоты.
GPU-владельцы указывают VRAM, uptime и тип железа для автоматического матчинга задач.

Telegram станет первым крупным клиентом — ИИ-боты и мини-apps будут использовать Cocoon для приватных запросов.
Дуров упомянул интеграцию с моделями DeepSeek, Qwen.

Cocoon не первый в сегменте децентрализованного ИИ. Сектор DeAI растёт. Конкуренты фокусируются на GPU-дефиците, приватности и токенах для инсентивов. Cocoon выделяется интеграцией с Telegram и TON, но уступает в зрелости (Phala/iExec — 5+ лет).

Вот основные конкуренты:

1. Phala Network — работает на Polkadot, использует TEE для конфиденциальных вычислений ИИ. Уже есть SDK для разработчиков и более 10 000 узлов.
2. iExec RLC — платформа на Ethereum L2, сочетает приватный ИИ и DePIN. Запущена давно, тоже использует TEE, более 10 000 нод.
3. Oasis Network — L1-блокчейн с «приватными ParaTimes» и интеграцией GPU через io.net. Делает упор на верифицируемый ИИ.
4. Render Network — децентрализованный рендеринг и ИИ на Solana. Сильнее в генерации графики, партнёры — Apple, Adobe.
5. io.net — агрегирует idle-GPU, предлагает цены в 3 раза ниже AWS. Работает на Solana, более 10 000 нод.
6. Akash Network — «Airbnb для серверов» на Cosmos. Аренда GPU/CPU, более 100 000 деплоев.
7. Bittensor — децентрализованный рынок ML-моделей (32 подсети, капитализация ~$3 млрд).