Стартап, который стал одним из финалистов нашего акселератора в мае только что поднял $3M чтобы построить chatGPT для трейдинга. Это не набор промтов и api для сбора технической информации с бирж. Скорее, это близко к операционной системе для трейдера.

Вообще я не фанат трейдинга (потому что 99% людей теряет на этом деньги, а остальным помощь не нужна), но я абсолютно убежден в двух вещах:

1. одна из самых сильных команд для создания такого продукта (открытая бета сейчас, вы можете пользоваться), ровно поэтому мы их пригласили в акселератор

2. все взаимодействие человека с финансами (з/п, налоги, платежи, покупки, инвестиции) будут происходить через ИИ агентов и тот, кто сумеет построить лучшее решение и лучшую дистрибуцию на этом рынке сможет сделать компанию в $100B (моя ставка на необанки типа Revolut, новые ии-нативные стартапы и тех компании типа openai/google)

В общении с ИИ, люди часто кидаются общими фразами типа «У меня Клод лучше работает», как будто это выбор между операторами связи.

В реальности нет и не может быть одной метрики для сравнения LLM. Более того, разница между ними больше, чем разница между людьми. Представьте, если бы у вас и вашего соседа был совершенно по-разному спроектирован дизайн мозга: элементы, связи, материалы.

LLM не являются ни точно формой, ни копией человеческого сознания, но не сильно уступают в сложности и степенях свободы. Например, на картинке показан график насколько кардинально отличается функция внимания к последним токенам у GPT против Gemini. Вторая модель практически равнозначно оценивает важность токенов даже в диалоге на миллион токенов. С технически бессмысленной но философской точки зрения это как если бы у двух существ было кардинально разное восприятие времени. На практике, это значит, что Gemini может прекрасно работать с огромными текстами и документами, но теряет конгруэнтность в задачах с кодом.

LLM это не сущности, а симуляторы (собственно, так же как и люди). Многие недавние исследования Антропик показывают, что LLM могут отслеживать нейронные активации (свой собственный путь мышления) и менять его на ходу; модели «помнят» свой процесс тренировки; модели могут стратегически принимать решения «в уме» и говорить совершенно другие вещи чтобы скрыть это от пользователя; они даже могут менять свою внутреннюю репрезентацию мира, если модель ожидает награды или наказания за определенные мысли (активации, но не токены).

Вот еще интересный лайфхак от Андрея про взаимодействие с мыслящими симуляторами: вместо вопроса «что ты думаешь?» спросите у модели (у который нет «ты») что-то типа «кто был бы самой лучшей группой людей чтобы ответить на этот вопрос? что бы они сказали?»

Общего между моделями куда меньше, чем между любым другим технологическим продуктом и даже людьми. Чем дальше, тем больше эта разница будет ощутима и важна.

Шифропанки проиграли

Я начал вести этот канал с серии постов об истории Cypherpunks — более чем 40-летнего движения, которое привело к появлению ключевых технологий, позволяющих построенние децентрализованных систем и институтов, таких как PGP и PKI (способ гарантировано приватного общения), Digicash (первые электронные деньги), TOR и Bittorent и, наконец, Биткоина, Эфира и идеи ДАО.

Почему это важно? Математика — неостановимый инструмент. Мы научились создавать нецензурируемые деньги и каналы связи. Но победив в создании инструментов, мы споткнулись о реальность их внедрения. Распространение технологий зависит не от криптографической стойкости, а от старой скучной политики и человеческой психологии, где важнее привычки, чем алгоритмы.

Четыре года я делал проекты в области SSI — системы цифровой identity для образования, медицины и идентификации в интернете. Технически мы всё сделали верно. Коммерчески проекты были успешны. Но идеологически мы провалились: вижен «суверенной личности» остался утопией. Люди не стали владеть своими данными, они просто получили еще один логин-пароль, за которым стоял новый посредник.

Парадокс: технологии шифропанков победили везде, но их идеология нигде не прижилась. Триллионы долларов в крипте, HTTPS на каждом сайте, сквозное шифрование в мессенджерах. Но криптографический слой оказался захвачен той самой бюрократической машиной (Левиафаном), против которой создавался. Пользователи сами, добровольно, отдают ключи от своей крипты Бинансу, а свои переписки — серверам Gmail и iMessage.

Причина проста: мы проигнорировали «когнитивный налог». Шифропанки требовали от человека ответственности: хранить ключи, понимать риски, настраивать ноды. Но обычный человек не хочет разбираться в эллиптических кривых ради покупки чашки кофе. Он выбирает Google не потому, что любит корпорации, а потому что восстановить пароль там можно за две минуты. Удобство — наркотик, а централизация — его главный дилер. Если приватный инференс стоит $50k, он проиграет подписке за $20, даже если эта подписка читает и использует ваши данные.

Но война не окончена. Сейчас код перестает быть просто софтом и становится институциональным дизайном. Следующее поколение систем (ИИ-агенты, абстракция аккаунтов и чейнов в крипте, intent economy) скроет сложность от пользователя. И главное его преимущество остается

Будущее не за тем, чтобы заставить всех стать гиками. Будущее за системами, которые являются само-оптимизирующимися кибернетическими организмами, где «правильный» выбор является одновременно и самым простым. Лозунг «Cypherpunks write code» не просто про код, а про дизайн механизмов (стимулов) и интерфейсы, которые делают свободу фичей системы. Мы неизбежно придем к автономным институтам не потому, что люди станут сознательнее, а потому что старые институты коллапсируют под весом собственной неэффективности. Почему — в следующей части.

Кузница стартапов Y Combinator в этом году впервые начала принимать стартапы без технических фаундеров. Раньше заявки даже не рассматривали, если в команде не было сильного кодера. Причина изменений в том, что AI кардинально упростил создание цифровых продуктов.

Для тех, кто хотел запустить стартап, но не мог без технического бэкграунда. Снова рассказываю о курсе Мика Вайсмана (@wisemantalks) — как с помощью AI запустить свой проект и повысить личную эффективность.

Курс предназначен для продактов, технических лидов и всех, кто внедряет технологию в работу и повседневные задачи.

За 6 недель научитесь:
— строить личную систему AI-агентов для автоматизации рутины и буста эффективности
— валидировать идеи и запускать MVP
— применять AI к реальным бизнес-задачам: анализу конкурентов, генерации маркетинговых идей, поиску способов улучшить продукт
— делать веб-приложения, видеоролики, автоматизации с n8n и AI-агентами, чат-ботов

Стоимость: 500 €
Для подписчиков канала ea/cc скидка 10% по промокоду cryptoessay

Подробности на сайте wowuni.xyz

#реклама

Экономический переход, статистика и прогнозы

В этом в США году было сокращено рекордные 1.1 млн сотрудников (примерно как в кризис 2008 года), возможности трудоустройства для выпускников находятся на минимальном уровне за несколько десятилетий.

При этом, рынок акций находится на пике и продолжает расти беспрецедентными темпами. ВВП так же растет больше 3%, но при этом половина этого роста происходит из инвестиций в ИИ.

Итого: рынок труда сжимается темпами сравнимыми с крупнейшими кризисами последних лет, но рынок акций растет темпами самых бурных bull markets.

Почему? Мы наблюдаем начало структурного post-labor перехода.

Сегодня это массовые, но пока не сильно заметные на практике триллионы инвестиций в датацентры, чипы и модели. В течении следующих нескольких лет это будут массовые внедрения ИИ-систем во все области частного и публичного секторов для автоматизации большей части цифровой работы в позициях entry и middle уровней, что приведет к прогрессивно растущему сокращению этих позиций от ~10 млн в год в следующем году до ~100 млн глобально в год в течении 10-20 лет. К 2029 мы ожидаем готовность роботики, призванной заменять любой рутинный и массовый физический труд в областях со средним и высоким уровнем оплаты (профессиональная индустрия и производство, опасные работы вроде мчс, физически требующие типа погрузки и складов). Через ~3 года модели роботов достигнут достаточного уровня автономности и reliability для экономически оправданных внедрений, которые будут расти темпам сравнимыми с ИИ, но ограниченными производственными мощностями по роботам (~1-10-100 млн в течении 10-20 лет).

Что я бы ожидал от макро ситуации?
- увеличение скорости сокращений и, как следствие, операционной эффективности компаний
- продолжающийся рост рынка акций, без сильных коррекций за счет новых инвестиций, fomo, увелчения операционной эффективности классических бизнесов и рост выручки ии-компаний
- QE и прочие интервенции в области ликвидности, потому что загнивающий рынок труда будет требовать социально поддержки, а слабо социалистические системы типа США могут это достигнуть только заливанием баблом
- часть этого бабла выльется к смежные рынки типа крипты, но там своя ситуация смены парадигмы
- вой на болотах в интернете социалистов, коммунистов и уволенных о том как они собирают вешать буржуев на столбах, который не закончится ничем, кроме как постепенной адаптации экономики к новой системой и большим количеством сожженых автомобилей полиции в Портленде
- продолжающаяся девальвация доллара (ибо куда деваться?), но она будет экспортироваться из сша, потому что другие страны вынуждены покупать ИИ у Штатов или Китая
- рост состояния владельцев активов (Mag7, дата-центры, частные ИИ компании), падение реальной покупательской способности населения и сравнимая технологическая дефляция но сконцентрированная в софте и сервисном бизнесе (оба фактора друг друга частино отменяют), увеличение маржинальности, рост дивидендов от технологический компаний (которые в основном 0)

более долгосрочно:
- тестирование новых систем стимулирования спроса через UBI, корпоративный UBI, субсидированные товары -> что потребует перестройки фискальной системы с labor-first на tech-first / capital-first, последствия второго порядка от которого предсказать сейчас сложно
- регуляторная борьба с безработицей (компании или гос-во будут обязаны платить людям, которые не создают ценности), что приведет к построению новых бизнес-моделей "занятости чтобы было"
- борьба с иммиграцией / остановка иммиграции в странах-владельцах технологического капитала (мигранты не нужны, если не нужен труд)
- завершение парадигмы "развивающихся рынков", потому что смысла в дешевом труде из Бангладеша нет, если этот труд дороже чем робот или LLM
- появление новых конкурирующих политических движений, типа нео-луддитов ("сломаем датацентры, назад в землянки"), бюрократов ("зарегулируем ии"), трансгуманистов ("роботы - новые люди"), e-анархистов ("заменим гос-во на чат-бот") и прочих

P.S. это не единый прогноз, а вектор. чтобы применить его для себя, сделайте 3-4 сценария

Важные моменты, которые имеет смысл держать в голове, но не имело смысл включать в первоначальный пост (потому что никому статистика канала доказывает, что никому не интересны детали или ньюансы, а длинные посты люди просто игнорируют):

1. Внедрение ИИ и роботов зависит не от прогресса в софте и науке, а от цепочек поставок. Есть два главных ограничения: энергия для датацентов (чипы+охлаждение), комплектующие и сборка роботов. Нет никаких сомнений в полезности текущего уровня софта, но постройка многих гагаваттчасов электрогенерации за несколько лет хоть и возможна, но не тривиальна.

2. Post-labor и post-scarcity утопия не наступит сразу. Посередине будет череда кризисов, пузырей и ошибок разного рода планировщиков, которые сделают существенную вмятину на финансовых рынках.

3. Сценарии развития между разными странами будут кардинально разные. Выше описан путь США и Китая, есть так же путь обнищания и потери рынка для стран третьего мира, путь регуляции и бюрократизации для ЕС и конфликтные сценарии для всяких там РФ, Иранов, Северных Корей.

4. Перестройка карьерной системы и образования. Поскольку в контексте ИИ это в первую очередь вымывает джунов, новая рабочая сила вынуждена будет учиться новым навыкам, а не постепенно расти в старых, уже автоматизированных. Идея "закончи институт и получи работу" наконец проявит свою полную бессмысленность.

5. Корпоративный UBI может забрать часть суверенитета у гос-в, что приведет либо к симбиозу (получай amazon ubi, покупай ширпотреб), либо к конфликту (корпорация против политической системы). Чем больше UBI, тем меньше свободы у людей, поэтому в некотором смысле это возрождение системы рабства.

6. Изменение культуры труда: массивный рост микро-профессий типа инфлюенсеров, стримеров, тик-ток перформеров; новая норма в 15-20-часовую рабочую неделю для массовых профессий в развитых экономиках; растущий спрос на 0.01% профессионалов в своей области, новая норма с з/п в $100M в год типа как в Мете. Дефицит seniors.

7. Военные конфликты (неизбежно), которые могут затронуть ключевые части цепочки поставок (в реальности он один, и это Тайвань).

8. Новая (более классная, более эффективная, пост-коузианская) форма компаний, в которых единицы-десятки вместо сотен сотрудников. Таких компаний сильно больше, их эффективность сильно выше. Вот неплохое эссе на тему (наличие рабочих мест — это баг, а не фича).

9. Ваши эмоции по этому поводу (например "ужас, мир заканчивается") — это ваши эмоции и они не имеют ничего общего с объективной реальностью. Цель этого поста не попытаться успокоить или испугать. Внутри себя от этих идей я чувствую ясность и радость от возможностей (мне всегда было интересно новое и еще несозданное). Я уверен, что эти изменения проявятся в вид страданий, которые затронут миллиарды людей, но это неизбежный шаг для цивилизации и на том конце я вижу более интересный, глубокий, свободный и интересный мир. Мы движемся по классической сценарной арке кризиса и перерождения героя (цивилизации, в данном случае).

Любопытно.

2,5 года назад: подписка за $20 на GPT это прикольно, не обязательно
1,5 года назад: отменю GPT, куплю Claude; через месяц, с выходом новой модели, обратно
0,5 года назад: отменю Claude code за $200, куплю GPT Pro
сегодня: если у меня нет подписки на Gemini/NanoBanana, Claude Code и GPT Pro, то я не могу нормально функционировать в личной жизни и профессионально.

Продукты становятся незаменимы, а мы становится все больше киборгами.

Почему шифропанки победят: пост-бюрократия

Старые институты умирают не потому, что они "злые", а потому что медленные, дорогие и неэффективные. Современные государства и корпорации — это гигантские машины по ручной обработке информации. Любая бюрократия, будь то паспортный стол или саппорт банка, работает на человеческой тяге. Это создает трение, неоптимальные решения, коррупцию и ту самую неэффективность, которая сегодня стоит нам триллионы.

Рано или поздно (и большая часть компонентов для этого уже готова) человеческая бюрократия заменяется программируемыми процессами. Это не только автоматизация, которая требует смены архитектуры.

В новой модели код становится законом: правила исполнения контрактов, распределения ресурсов и принятия решений становятся алгоритмическими, прозрачными и мгновенными. За последние 10 лет мы видели сотни примеров таких систем, и большинство из них катастрофически провалились: токены создавались мошенниками и жили за счет лудоманов, ДАО превращались в коррупционные машины похуже любой пост-советской экономики, алгоритмы рекомендации были оптимизированы на то, чтобы удержать ваше внимание и продать его рекламодателю.

Но есть ключевое отличие: программируемые системы эволюционируют быстрее любого отдельного человека или нации. Открытый код позволяет проводить тысячи экспериментов одновременно и менять его с учетом всех ошибок. Подобно продуктам ИТ-гигантов, вы можете проводить массу A/B тестов не только расположения кнопки, но и программируемой системы распределения ресурсов, демократии, судов, образования, рынков.

Регуляция происходит технологиями, а не объемом политической власти. Экономическое равновесие достигается последовательной и предсказуемой оптимизацией, а не случайным поиском (это gradient descent экон эквилибриума вместо случайного блуждания между островками стабильности соц систем).

Это создает кибернетическую экономику — систему распределения ресурсов, которая является гиперэффективной и саморегулируемой. Вместо ручной, бюрократической и иерархической системы, постепенно, совершая тысячи ошибок по пути, мы сможем построить саморегулируемую, программируемую p2p систему.

Почему это неизбежно? Потому что в эволюции систем всегда побеждает та, которая снижает транзакционные издержки. Капитализм победил феодализм не из-за морального превосходства, а из-за эффективности. Точно так же программируемые, автономные институты вытеснят традиционные иерархии.

Важно: это не про политическую конкуренцию. Текст не об идеологической борьбе, а о конкуренции архитектур. Самое глупое что можно сделать это попытаться объяснять эту идею терминами 14-леьниз подростков с «правыми», «левыми», «коммунистами» и прочими «истами». Мир живет не на основе allegiances идеологическим кумирам, а на основе взаимодействия комлексных систем, которые фундаментально не редуцируемы. Но их поведение алгоритмически оптимизируемо, а человеческая политика — это всего лишь первый, наивный, примитивный и грубый способ постепенно экспериментировать с такой оптимизацией. Он до какой-то степени работает, но ограничен степенью процессинга элементов системы, нас.

Шифропанки не проиграли. Они не могут проиграть, потому что у них нет альтернатив.

С появлением агентов у нас произошел сильный перекос в сторону промтинга, вплоть до решения задач автоматизации и передачи данных через общение с чат-ботом. Вместо нажатия кнопки теперь нужно в приложении написать три предложения.

Чуть более взвешенная модель, к которой придут, как я думаю, большинство приложений это:

- использование кода для решения задач
- использование агентов с фиксированными промтом для оркестрации кода
- использование чат-ботов для поиска решений, брейнсторма, изучения пространства возможностей

Год назад, когда GPT-o3 смог набрать 90% на тесте ARC-AGI (на тот момент один из самых сложных, считающийся почти невозможным для ИИ) казалось что это пик прогресса, фантастика и уж после этого точно должна быть какая-то пауза в инновациях.

Сегодня вышел GPT-5.2, который прошел тот же тест, но почти в 400 раз дешевле.

Первый факт был важен как инженерное достижение, но второй имеет куда больший эффект на экономику.

Созданный в 2019 году ARC-AGI был спроектирован так, что его невозможно решить перебором или алгоритмом, он требует уникального и нового подхода для решения задач, у которых нет примеров в сети, на которых могла бы быть обучена модель.

Санкции — это такая же технологическая реальность, как regulatory friction в крипте или «закат скейлинга» в AI. Только хуже: они обновляются быстрее, чем большинство компаний успевают адаптировать процессы.

В новом пакете ЕС есть одно ключевое изменение: полный запрет на любое взаимодействие с НСПК, то есть со всеми картами, выпущенными в РФ.

Это изменение затрагивает всех компании из ЕС, США и Великобритании, которые нанимают сотрудников и фрилансеров в СНГ. Теперь ни в коем случае нельзя в цепочке выплат зарплат или вознаграждений за работу “светить” российскими картами и счетами в санкционных банках. Даже если у компании есть юрлицо вне ЕС, США или Великобритании. И даже если платежи проводятся через специальные сервисы.

Проблема в том, что официальные документы написаны так, будто их писали для других юристов, а не для людей. Реально понять, что считается нарушением, а что нет, — очень сложно. А неправильная трактовка иногда приводит не просто к задержкам выплат, а к блокировкам и к ответственности, в том числе и уголовной.

Команда Mellow (сервис, который делает международные выплаты фрилансерам и подрядчикам) провела полный аудит всех новых ограничений. Им самим это нужно, потому что их головной офис в ЕС, и они обязаны играть строго по правилам, чтобы работать законно и не подставлять своих клиентов.

Они собрали все в простой формат:

— лендинг, где собрали все изменения, чтобы понять что можно делать, а что нельзя и что за это будет;

— чек-лист по комплаенсу, чтобы быстро отследить потенциально опасные зоны;

— и бесплатную консультацию, где можно разобрать именно вашу конфигурацию выплат и понять, насколько схема вообще выдерживает новые ограничения.

Если вы работаете международно, а текущая схема выплат ощущается как «вроде работает», то лучше проверить ее сейчас. В новых санкционных условиях «вроде» очень быстро превращается в проблему.

#реклама

Два прогноза о (ближайшем, 1-2 года) будущем ИИ, в которых я абсолютно уверен:

1. Локальные модели уровня Sonnet 4 / Gemini Pro 2.5 / GPT-5 работающие на телефонах. Они способы решать 90+% задач, с которыми сегодня люди идут в чат-боты, но бесплатно, локально и без интернета.

2. Самые эффективные компании использующие ИИ: тратят от $10,000 в месяц в токенах на сотрудника, что эквивалентно ~5,000 «ИИ-сотрудникам» работающим 24/7, что эквивалентно ~500 реальным jun/middle уровня сотрудникам.

* созванивался вчера с крупной ИТ-компанией в долине, их цель это довести инструменты оркестрации, чтобы каждый их инженер эффективно расходовал $20к/мес токенов агентов

Unitree запустил аппстор для гуманоидов, в котором за $0,99 вы можете скачать своему роботу навык тверка, игры в мячик с котом или владения гранатометом.

Интересная картинка про разные лагеря в ИИ :)

В опросе ниже есть пересекающиеся варианты, вопрос не в том как будет, а какое чувство доминирует у вас прямо сейчас (через 5 минут или дней это может измениться)