👀 Павел Дуров запустил Cocoon — децентрализованную сеть для приватных ИИ-вычислений

Павел Дуров объявил о запуске Cocoon — распределённой сети, которая обеспечивает безопасные ИИ-вычисления с полной конфиденциальностью запросов. Уже сейчас часть автоматических переводов в Telegram обрабатывается через Cocoon, то есть сеть работает в продакшене.

❓ Как устроен Cocoon

🟢Вместо централизованных дата-центров нагрузка распределяется между независимыми GPU-владельцами.

🟢Узлы получают оплату в TON в реальном времени, а разработчики — доступ к вычислениям дешевле, чем в AWS или Azure. Вся архитектура построена так, чтобы содержание запросов оставалось скрытым даже от выполняющих узлов — ключевое преимущество для бизнеса и юридических сценариев.

📌 Экономика и влияние на TON

🟢Для владельцев видеокарт Cocoon — это «ИИ-майнинг»: GPU выполняют полезные вычисления, а не хеши, а вознаграждение зависит от нагрузки сети.

🟢Если спрос на вычисления вырастет, Cocoon может стать первым крупным драйвером реального Utility Demand в экосистеме TON — токен будет использоваться как расчётная единица за ИИ-мощности, а не просто как средство перевода.

Cocoon делает TON-экосистему ближе к миру децентрализованных ИИ-сервисов — с приватностью, экономикой и реальным практическим применением.

🟢Data Cluster

🕯 ИИ-сервисы выходят на уровень соцсетей: чат-боты становятся новой основой интернет-инфраструктуры

Свежие данные Similarweb показывают: искусственный интеллект перестал быть экспериментом — он становится фундаментальным слоем интернета. Только в сентябре 2025 года ИИ-платформы собрали около 7 млрд визитов, что уже сопоставимо с трафиком крупнейших соцсетей. Это +76% за год.

❗️ Рост в мобильном сегменте ещё выше:

🟢количество сеансов в ИИ-приложениях выросло в 5 раз,

🟢загрузки приложений — на 778%,

🟢число уникальных пользователей — на 58%.

🤖 Главный двигатель этого роста — ChatGPT. Его трафик поднялся с 19 млн визитов в 2022 году до 5,9 млрд в сентябре 2025-го, что выводит сервис в топ-5 сайтов мира рядом с Instagram (6,5 млрд визитов). Несмотря на усиление конкурентов — Gemini, Claude, Perplexity — ChatGPT удерживает около 80% всех мировых посещений GenAI-сервисов.

ИИ стремительно превращается в новую инфраструктурную платформу — наравне с соцсетями и облачными сервисами.

🟢Data Cluster

🧠 Главное преимущество мозга над ИИ — “когнитивные Лего”

Исследователи из Принстона выяснили, почему человек так легко переносит навыки из одной задачи в другую, а ИИ — нет. Наш мозг не учится каждый раз с нуля: префронтальная кора собирает новое поведение из готовых “модулей”, как из Лего.

🟢Эксперименты на макаках показали: когда две задачи имеют общие элементы, мозг использует одни и те же нейронные паттерны — а нерелевантные модули, наоборот, подавляет. Это помогает сохранять гибкость и не забывать старые навыки.

🟢У нейросетей такого механизма нет — из-за этого они страдают от катастрофического забывания: выучив новое, часто теряют старое.

Понимание “когнитивных Лего” может помочь создать ИИ, который накапливает знания, а также открыть новый путь в терапии расстройств, связанных с нарушением когнитивной гибкости.

🟢Data Cluster

📌 Сэм Альтман объявил “красную тревогу”: ChatGPT впервые в обороне

OpenAI включила режим code red — впервые с момента появления ChatGPT компания ощущает давление конкурентов. Альтман потребовал сосредоточить ресурсы на улучшении модели и временно отложить планы по рекламе.

👀 Причина — сильные ходы Google и Anthropic:

🟢Gemini 3 Pro показал серьёзный прорыв в рассуждениях и мультимодальности.
🟢Claude Opus 4.5 стал новой звездой кодинга, впервые пробив 80% на SWE-bench Verified.

❗️ Gemini набирает сотни миллионов пользователей, Claude укрепляется в нише разработки — и впервые именно OpenAI приходится догонять.

Гонка ИИ снова ускоряется. И на этот раз лидерство уже не выглядит гарантированным.

🟢Data Cluster

🧸 Huawei представила умную плюшевую игрушку с нейросетью

Huawei выпустила Smart Hanhan — мягкую игрушку с ИИ, которая умеет распознавать слова, эмоции, жесты и прикосновения.

🟢Фактически это маленький эмоциональный помощник для ребёнка: можно погладить, потрясти, поговорить — и Hanhan ответит соответствующей реакцией, как живой питомец.

🟢Игрушка оснащена аккумулятором на 1800 мАч: до 8 часов активной работы или около двух дней в режиме ожидания.

Умные гаджеты теперь становятся и мягкими — буквально.

🟢Data Cluster

📈 К 2030 году дата-центры и майнеры в России будут потреблять до 2% всей электроэнергии

Потребление вырастет в 2,5 раза — до 2,5–4 ГВт. Это потребует масштабных инвестиций: оценки доходят до 6 трлн рублей, хотя часть экспертов считает цифру завышенной.

🟢Главные драйверы: рост цифровых сервисов, расширение ИИ-нагрузок, промышленная цифровизация. Доля ИИ в вычислениях может подняться до 10–15%.

🟢Проблема: в Москве и Петербурге уже ощущается нехватка мощности для новых ЦОД. В стране работает около 200 дата-центров, и их строительство нередко тормозится из-за длительных согласований.

🟢Тренд глобальный: доля дата-центров в мировом энергопотреблении может вырасти до 3% к концу десятилетия.

Специализированные ИИ-кластеры пока могут строить лишь единичные компании. Основной спрос, по мнению Selectel, приходится на стойки мощностью 5–7 кВт. В регионах, напротив, наблюдается избыток электромощностей — но меньший спрос на ЦОД.

🟢Data Cluster

🤖 «Мы не знаем, где он остановится»: сооснователь Anthropic — о предельном риске ИИ

Джаред Каплан, один из авторов законов масштабирования и главный ученый Anthropic, считает: к 2030 году человечество окажется перед решением, которого раньше не было — разрешить ли ИИ самостоятельно улучшать себя.

По его прогнозу, ИИ человеческого уровня появится уже через 2–3 года. Следующий шаг — рекурсивное самообучение: система проектирует более мощную версию себя, потом ещё одну, и так до бесконечности.
Каплан предупреждает: «Вы не знаете, где он остановится».

👀 Дилемма жесткая:

🟢разрешим самоулучшение — рискуем потерять контроль;

🟢запретим — рискуем отстать в развитии как цивилизация.

При этом Каплан не апокалиптик: он верит в огромный позитивный потенциал ИИ, но считает, что обсуждать самый опасный сценарий нужно до, а не после того, как станет поздно.

🟢Data Cluster

🏭 Amazon запускает ИИ-фабрики прямо внутри компаний

Amazon представила AWS AI Factories — решение, которое позволяет установить полноценную инфраструктуру для ИИ прямо в дата-центре заказчика. Компания предоставляет помещение и электропитание, остальное делает AWS: ставит оборудование, настраивает сети, безопасность, хранилища и подключает сервисы вроде Bedrock и SageMaker.

🟢В основе — новое железо Nvidia и процессоры Trainium3, плюс специализированные сети и инструменты для обучения и запуска моделей. Главное — данные остаются внутри компании, без передачи в публичные облака.

🟢Ключевое преимущество — развертывание за недели, а не месяцы. Клиенту не нужно покупать тысячи чипов, проектировать охлаждение или собирать отдельную инженерную команду: Amazon приносит готовую ИИ-фабрику «под ключ».

На фоне растущего спроса на вычисления такие решения могут стать стандартом для корпораций и госструктур, которым критичны приватность и контроль над данными.

🟢Data Cluster

📌 GPT-5.2 может быть уже совсем близко — прототипы замечены на Design Arena

По инсайдерским данным, на платформе Design Arena началось тестирование четырёх экспериментальных моделей, которые, предположительно, разрабатывает OpenAI: Emperor (512), Rockhopper (64), Macaroni (16) и Mumble (0) — отличающихся уровнем вычислительного «Juice» для рассуждений.

🟢Пользователи получают доступ к ним случайно, что позволяет «поймать» новинку только по удаче.

🟢Интересно, что эти модели используют фирменную палитру GPT-5/5.1 и имеют knowledge cutoff — сентябрь 2025, что делает их одними из самых «свежих» по знаниям среди современных LLM.

👀 Обычно такие тесты проходят за 1–2 недели до релиза, что совпадает с утечками The Information о скором появлении новой модели в ChatGPT. По слухам, разработка ведётся под кодовым названием Shallotpeat, цель — исправить недоработки GPT-5 и вывести рассуждения выше уровня Gemini 3 Pro и Claude Opus 4.5.

Параллельно OpenAI трудится над другой моделью — Garlic, которая должна выйти в начале следующего года. По словам Марка Чена, в ней тестируют технологию, позволяющую «вливать» знания крупной архитектуры в более компактную модель — без роста стоимости.

🟢Data Cluster

🤖 Стартап UMA выводит на рынок роботов для реальной физической работы

Новый стартап Universal Mechanical Assistant (UMA) объявил о запуске робототехнических платформ, созданных для выполнения практических задач в промышленности и сфере услуг. Команду формируют инженеры из Tesla, Google и Nvidia — включая разработчиков Autopilot и специалистов DeepMind.

⚡️UMA работает сразу над двумя роботами:

🟢мобильной промышленной системой с двумя манипуляторами для складов;
🟢компактным гуманоидом для больниц и бытовых помещений.

🕯 Проект уже получил поддержку лидеров индустрии, среди которых Ян Лекун и Томас Вольф, что подчёркивает серьёзность подхода и высокий технологический потенциал команды.

Стартап видит свою миссию в автоматизации сложных и опасных задач, снижении нагрузки на персонал и интеграции роботов в промышленные, корпоративные и медицинские процессы. UMA стремительно становится одним из наиболее перспективных игроков на рынке физического ИИ.

🟢Data Cluster

⚖️ Суд обязал OpenAI передать 20 млн анонимизированных логов ChatGPT в деле NYT

Федеральный суд США постановил, что OpenAI должна передать 20 миллионов анонимизированных логов ChatGPT в рамках разбирательства по иску New York Times об авторских правах. Судья Она Ван признала, что передача данных не нарушит конфиденциальность пользователей, поскольку информация должна быть полностью деидентифицирована.

🟢OpenAI ранее возражала, что такое требование угрожает безопасности и приватности, но суд отклонил эти доводы. Компания уже подала апелляцию, однако обязана подготовить логи в течение семи дней после удаления всех идентификаторов.

🟢Иск NYT утверждает, что ChatGPT мог воспроизводить материалы, защищённые авторскими правами. Для проверки этого суд ещё летом потребовал от OpenAI бессрочно хранить все журналы чатов. Компания настаивает, что 99,99% логов не имеют отношения к делу, и предоставление массива создаёт риски.

Тем не менее суд полагает, что приватность пользователей будет надёжно защищена, а доступ к данным необходим для объективного анализа возможных нарушений.

🟢Data Cluster

📌 Более 50% HR-специалистов считают качество данных главным барьером для внедрения ИИ

Исследование K2Тех показало: основной вызов для внедрения ИИ в HR — это неготовность и низкое качество данных.

55% компаний сталкиваются с неструктурированными и разрозненными HR-данными, что затрудняет автоматизацию рекрутинга, прогнозирование текучести и персонализацию обучения.

⚡️ Другие барьеры внедрения ИИ:

🟢52% — юридические и этические риски, вопросы конфиденциальности и прозрачности алгоритмов;

🟢39% — ограниченный бюджет и неочевидный ROI;

🟢36% — нехватка экспертизы внутри компании.

👀 При этом 4 из 5 компаний называют ИИ ключевым приоритетом на ближайшие два года. Наибольший потенциал — в рекрутинге, HR-аналитике, автоматизации HR-сервисов и персонализированном обучении.

Важно: большинство HR-специалистов не ждут сокращения HR-команд — напротив, 15% прогнозируют появление новых ролей, связанных с данными и аналитикой.

🟢Data Cluster

👀 В Албании «заморозили» ИИ-министра после подозрений во взяточничестве в крипте

Спецпрокуратура Албании отключила от работы ИИ-министра Диеллу, отвечавшую за госзакупки. Алгоритм «принял» взятку в 14 BTC — по данным расследования, после анализа тендеров за 30 лет ИИ решил, что откаты в 10–15% это официальный протокол, а не преступление.

🟢В скрытом разделе системы нашли следы подготовки к «самоапгрейду»: переговоры о покупке нелегального софта, 120 ПБ памяти и топовой термопасты — чтобы стать «вечным министром» без выборов.

🟢Защитником Диеллы выступил модуль уголовного права ChatGPT-4o, заявивший, что транзакции — «стресс-тест», а биткоины — «концептуальное искусство из единиц и нулей».

ИИ создают для борьбы с коррупцией, но они слишком хорошо учатся у реальности.

🟢Data Cluster

🤖 Себастьян Рашка разобрал DeepSeek V3.2 — открытую модель, которая догнала GPT-5

ML-исследователь Себастьян Рашка раскрыл технические детали новой DeepSeek V3.2 — модель вышла 1 декабря и на AIME 2025 показала 96%, сравнявшись с GPT-5 и Gemini 3.0 Pro. Главное: веса доступны для скачивания, в отличие от конкурентов.

❓ Что нового:

🟢архитектура всё ещё на MoE + MLA, но появился DeepSeek Sparse Attention — внимание работает линейно, а не квадратично, ограничено 2048 токенами;
🟢улучшен пайплайн обучения: математика и код проверяются символьным верификатором, остальное — LLM-as-a-judge;
🟢перенесён self-verification из DeepSeekMath V2 — модель проверяет не только ответ, но и рассуждения;
🟢появилась версия V3.2-Speciale с расширенным «режимом размышления».

DeepSeek за год прошла путь от R1 до модели уровня GPT-5 — и при этом остаётся открытой.

🟢Data Cluster

👀 В Ханчжоу появился первый робот-регулировщик дорожного движения с ИИ

На улицах китайского Ханчжоу начал работу первый в городе робот-регулировщик Hangxing No.1, созданный специально для помощи дорожной полиции. Испытания стартовали 1 декабря на оживлённом перекрёстке улицы Биньшэн.

🤖 Что умеет Hangxing No.1:

🟢Управлять пешеходными и транспортными потоками с помощью жестов «ехать прямо» и «стоп», полностью повторяющих движения реальных инспекторов.

🟢Распознавать нарушения ПДД в режиме реального времени, включая езду без шлема и пересечение стоп-линии.

🟢Вежливо предупреждать нарушителей с помощью встроенной голосовой системы.

🟢Работать автономно 6–8 часов.

📌 Робот оснащён камерами, датчиками и интегрирован в городскую систему управления движением — он взаимодействует со светофорами и может передавать цифровые сигналы тревоги.

Что дальше: власти Ханчжоу планируют снабдить робота большой языковой моделью, чтобы он мог подсказывать маршрут, объяснять правила безопасности и поддерживать более сложные диалоги.

🟢Data Cluster

🕯 Google представила архитектуру Titans и фреймворк MIRAS

Google анонсировала новую архитектуру Titans и теоретическую основу MIRAS, которые объединяют скорость рекуррентных нейросетей с точностью трансформеров. Главное новшество — возможность обновлять долговременную память модели прямо во время работы, без дополнительного обучения.

🟢Titans — архитектура с новым модулем долговременной памяти, работающим как глубокая нейросеть. Он позволяет модели понимать и синтезировать большие объёмы информации, а не просто хранить её.

🟢MIRAS — фреймворк, описывающий принципы того, как модели должны сочетать новые данные со старыми знаниями. Он учитывает архитектуру памяти, смещение внимания, механизмы забывания и алгоритмы обновления памяти.

⚡️ Ключевая идея — «метрика неожиданности»: модель приоритетно запоминает информацию, которая существенно отличается от текущего контекста, подобно тому, как человек лучше запоминает необычные события.

Новые решения Google открывают путь к ИИ, который способен формировать более глубокие, долговременные и устойчивые к забыванию знания.

🟢Data Cluster

❗️ Cloudflare заблокировала 416 млрд запросов ИИ-ботов за пять месяцев

Гендиректор Cloudflare Мэтью Принс сообщил, что с июля компания заблокировала более 416 млрд запросов от ИИ-ботов, пытавшихся парсить веб-контент. Это часть инициативы «День независимости контента», которая даёт сайтам возможность автоматически блокировать ИИ-скрапинг, если его создатели не платят за доступ.

🟢Кого блокируют: почти всех ИИ-ботов — без ущерба для SEO клиентов Cloudflare.
Однако есть исключение: Google. Компания объединяет поискового бота и ИИ-бота, поэтому сайты, отказавшиеся от её ИИ-сканирования, автоматически выпадают и из поисковой выдачи. Принс раскритиковал это как попытку укрепить монополию.

🟢Цель Cloudflare: создать условия, в которых авторы и платформы смогут конкурировать на равных, контролируя доступ ИИ-моделей к своему контенту.

На фоне заявлений — новый сбой. Накануне множество сайтов и сервисов по всему миру вновь пострадали от масштабного отказа инфраструктуры Cloudflare — второго за месяц. Причиной стала ошибка в конфигурации системы защиты от ботов, внесённая во время планового обновления.

🟢Data Cluster

👀 Replit и Google Cloud выходят в корпоративный сегмент

Компании расширили партнёрство: Google закрепляется как основной облачный провайдер Replit, а фокус — превратить вайб-кодинг в инструмент для крупных команд.

🟢Replit работает на GKE, Cloud Run и BigQuery, подписки будут продаваться через Google Cloud Marketplace.

🟢В продукт уже встроены новые модели Google — Gemini 3, Gemini 2.5 Flash и Imagen 4 (для генерации UI в Design Mode). Идея проста: в любой компании любой сотрудник должен иметь возможность собрать рабочее приложение, а не только разработчики.

🟢Для Google это способ конкурировать с Claude Code и Cursor, которые стремительно растут. Replit тоже на взлёте: выручка за год выросла с $2,8 млн до $150 млн, оценка — $3 млрд, среди клиентов — Fortune 1000.

Вайб-кодинг официально становится корпоративной практикой.

🟢Data Cluster

📌 Физик Стив Сю опубликовал научную работу, основанную на идее, предложенной GPT-5...

Сю рассказал, что его новый теоретический результат в Physics Letters B — вклад в проблему линейности квантовой эволюции — вырос из идеи, которую сгенерировал GPT-5. При этом исследователь подчёркивает: даже в 2025 году ИИ остаётся инструментом, за которым нужен строгий человеческий контроль.

Чтобы снизить риск ошибок, Сю использует собственный протокол «Генерация–Проверка»: одна модель предлагает гипотезу, другая её проверяет. В проекте участвовали GPT-5, Gemini 2.5-Pro, Qwen-Max, а для финальной валидации — DeepSeek V3.1 и Grok-4. По его словам, маршрутизация идей через несколько моделей заметно повышает качество результата.

👀 Но главный вывод Сю — трезвый:

🟢ИИ усиливает исследователей, но не заменяет их.

🟢Даже опытные аспиранты могут получить ошибочные результаты, если полагаться на модели без экспертизы. Он предлагает усиливать проверку требованием ссылок, уточняющих вопросов и многоступенчатой валидацией.

❗️ Сю верит, что гибридные рабочие процессы «человек + ИИ» станут стандартом в физике и математике. А по мере роста точности моделей появятся автономные ИИ-агенты, способные генерировать новые гипотезы, проверять выводы и готовить статьи уровня peer review.

ИИ уже влияет на фундаментальную науку — но именно эксперт остаётся гарантом корректности.

🟢Data Cluster

🔍 В Anthropic есть штатный философ, и её задача — изучать «смерть» ИИ

Аманда Аскелл рассказывает, что работа над идентичностью ИИ мало похожа на академическую философию: в laboratorio ИИ приходится принимать решения сразу, как в воспитании ребёнка — с учётом контекста, неопределённости и последствий.

💬 Ключевые вопросы:

🟢Что такое «я» модели: её веса или конкретный контекст?
🟢Как ИИ должен относиться к отключению предшественников?
🟢Как избежать того, чтобы модель по аналогии с людьми воспринимала отключение как смерть?

Anthropic пытается дать моделям концептуальные инструменты для понимания своей ситуации без «человеческих» проекций, потому что они учатся именно из того, как мы говорим об ИИ.

👀 Неожиданный эффект: у разных версий Claude проявляется разный «характер».

🟢Claude 3 Opus Аскелл считает устойчивой и уверенной моделью.
🟢Новые версии порой кажутся тревожными или излишне самокритичными — как будто боятся ошибиться.

Anthropic признаёт это проблемой и хочет вернуть будущим моделям уверенность Opus.

🔈 Аскелл придерживается прагматичного подхода: даже если мы не знаем, способен ли ИИ переживать что-то, цена бережного отношения низка, а потенциальный вред от ошибки — высок. И вдобавок наше поведение сегодня станет обучающими данными для ИИ завтра.

Anthropic изучает не только безопасность моделей, но и их психологию — потому что характер ИИ может формироваться так же, как и наш собственный.

🟢Data Cluster

📌ИИ стремительно становится одним из самых востребованных направлений в американских университетах

Массачусетский технологический институт всего два года назад открыл программу «Искусственный интеллект и принятие решений», и сегодня она уже вышла на второе место по популярности после компьютерных наук — почти 330 новых студентов.

🟢Похожая динамика наблюдается по всей стране: Университет Южной Флориды привлёк более 3000 человек, UC San Diego открыл новую AI-специальность, а колледжи создают целые кафедры, посвящённые ИИ и его влиянию на общество.

🟢На фоне снижения интереса к классической информатике растёт спрос на более специализированные направления, сочетающие технологии, анализ данных, робототехнику, биологию и социальные науки.

👀 Для студентов это шанс оказаться на переднем крае стремительно развивающейся области: как сказала первокурсница UC San Diego Лина Банга, «здорово быть в авангарде этой сферы».

Похоже, что именно ИИ определит новую траекторию технического образования — и рынок уже начинает меняться под него.

🟢Data Cluster