Гэвин Бейкер (CIO Atreides Management) — инвестор с энциклопедическими знаниями о рынке технологий — в недавнем подкасте и объемном посте в X проанализировал тектонический сдвиг после выхода Gemini 3.

Он объяснил, почему OpenAI впервые потеряла лидерство, уступив в «войне токенов» Google и xAI.

> OpenAI впервые откатилась на третье место. Технологическое лидерство перехватили Google (Gemini 3) и xAI (Grok 4.1). GPT-5 не вернула корону, потому что проектировалась не для рекордов, а для экономии. Это была модель меньшего размера, спрятанная за роутером, задача которой — снизить косты, а не бить бенчмарки масштабирования.

> Побеждает тот, у кого дешевле токен. Apple и Nvidia могут стоить триллионы, не будучи «дешевыми». Но в AI экономика другая: низкая себестоимость токена — это главное оружие. Здесь OpenAI проигрывает, так как платит «арендную плату» облакам (Azure/Oracle), в то время как Google и xAI владеют всей цепочкой.

> Стратегия Google — «перекрывать кислород». Имея свои чипы TPU¹ и дата-центры, Google может позволить себе работать с отрицательной маржой (-30%). Это рациональная стратегия: так они душат конкурентов, зависящих от внешнего финансирования.

> xAI станет первым бенефициаром Blackwell. Илон Маск строит дата-центры быстрее всех в мире². Именно xAI первой обучит модель на новом поколении чипов Blackwell³ в начале 2026 года, получив фору перед остальными.

> Барьеры входа стали непреодолимыми. Индустрия превратилась в закрытую олигополию четырех игроков (Google, xAI, OpenAI, Anthropic). У каждого из них в лабораториях уже есть модели, значительно превосходящие публичные версии. Новичкам эту пропасть уже не перепрыгнуть.

> Китай совершил фатальную ошибку. Отказ от закупки урезанных чипов Nvidia (B20/B30)⁴ будет стоить Китаю дорого. Разрыв в «железе» станет катастрофическим в 2026 году, когда США перейдут на полноценные Blackwell, а Китай останется на старых технологиях.

> Ризонинг спас индустрию. Задержка выпуска чипов Blackwell могла остановить прогресс на полтора года. Но появление моделей с рассуждением (o1) открыло новые законы масштабирования (test-time compute⁵), позволив рынку расти даже на старом «железе».

━━━━━━

¹ Даже с актуальным поколением (Trillium v6) конкурировать с Nvidia — адский труд. Мало спроектировать ASIC, нужно с нуля создать всю экосистему: NIC, коммутаторы, замену CUDA.

² Дженсен Хуанг назвал эти темпы «сверхчеловеческими»: команда xAI развернула кластер Colossus на 100 тысяч чипов H100 всего за 19 дней — процесс, который у других компаний занимает до 4 лет.

³ Архитектура, меняющая масштаб когерентности. Если Hopper связывал в общий домен памяти только 8 GPU, то стойка NVL72 (на базе GB200) объединяет сразу 72 чипа. Теперь целая серверная стойка работает как один гигантский GPU.

⁴ «Санкционные» версии с искусственно ограниченной производительностью интерконнекта и вычислений, созданные для легального экспорта в Китай.

⁵ Метод повышения качества ответа за счет фазы инференса. Реализуется через сhain-of-thought (CoT) — генерацию длинной цепочки рассуждений перед выдачей финального ответа.

Демис Хассабис — сооснователь и CEO Google DeepMind, один из архитекторов прорывов вроде AlphaGo и AlphaFold, которые задали направление современной AI-исследовательской повестке. В разговоре с Ханной Фрай они обсудили, кажется, вообще всё: от физики виртуальных миров и пределов машины Тьюринга до поиска смысла жизни в эпоху бесплатной энергии.

Об ограничениях LLM

«То, что мы строим сегодня, больше похоже на AlphaGo [чем на AlphaZero]. Эти большие языковые модели начинают со всех человеческих знаний из интернета и сжимают их в полезный артефакт. Но мы еще в самом начале пути к созданию „мышления“ поверх этого, как это делал AlphaGo для планирования... Как только у нас будет аналог AlphaGo, мы сможем создать AlphaZero, который начнет открывать знания самостоятельно. Это следующий шаг».​

О «моделях мира»

«Модели мира и симуляции — моя давняя страсть. Языковые модели понимают мир лучше, чем мы ожидали, но есть пласт пространственной динамики, „интуитивной физики“, который трудно описать словами. Это связано с обучением через опыт. Если мы хотим, чтобы робототехника работала или чтобы появился универсальный ассистент, нам нужно такое понимание мира. Нам нужны модели, понимающие причинно-следственные связи механики мира, способные генерировать реалистичные миры».​

О симуляции эволюции

«Я бы очень хотел „перезапустить“ эволюцию и социальную динамику. Это было бы невероятно круто для понимания происхождения жизни и сознания — одна из главных причин, почему я занялся AI. Симуляция — мощнейший инструмент, позволяющий проводить контролируемые эксперименты, запуская процесс миллионы раз с разными начальными условиями, что невозможно в реальном мире. Точные симуляции станут невероятным даром для науки».​

О природе AGI

«В конечном счете нам придется объединить всё — языковые модели, видео, модели мира — в одну большую систему. Это станет кандидатом в прото-AGI. Я всегда чувствовал: если мы построим такой AGI и используем его как симуляцию разума, то, сравнив его с реальным человеческим мозгом, мы увидим, что осталось уникального в нас. Может быть, это творчество, эмоции или сновидения... Это сводится к вопросу о лимите машины Тьюринга: пока никто не нашел во Вселенной ничего невычислимого. Пока».

Американский писатель‑фантаст Тед Чан — автор предельно точных и философских рассказов о науке, сознании и свободе воли. Его «История твоей жизни» легла в основу фильма «Прибытие» (Arrival).

В своём списке книг, которые произвели на него наибольшее впечатление, Андрей Карпатый — бывший директор по AI в Tesla и один из главных популяризаторов машинного обучения — особое место отвёл рассказам Теда Чана:

…Из примерно 200 прочитанных мною книг, вот те немногие, которые остались со мной навсегда, о которых я часто думаю или к которым возвращаюсь…

Все рассказы Теда Чана, особенно «Выдох», «Деление на ноль», «Понимай», «История твоей жизни», «Тебе нравится, что ты видишь», «Жизненный цикл программных объектов» и «Что от нас ожидают» — просто превосходные темы, идеи и чтение в целом…

Что читают и обсуждают в Guide DAO в декабре

«Against the Machine» Пола Кингснорта

Ультимативный блэкпилл для техно-оптимистов. Кингснорт диагностирует Машину как автономную сущность, осуществляющую тотальное «выкорчевывание» жизни. Точка невозврата пройдена, и единственная рабочая стратегия сейчас — «уходить в леса» и создавать «ковчеги»: зоны тишины вне цифровой Сети, где можно сохранить человечность и заново научиться жить в реальном мире, а не в его абстракции.
​
«The Sirens' Call» Криса Хейса

Разбор того, почему наш когнитивный аппарат оказался беззащитен в цифровую эпоху. Хейс использует миф о Сиренах как метафору: экономика внимания — это хищническая система, которая коммодитизирует наши древние инстинкты сканирования угроз, заманивая нас в бесконечный скроллинг. Главный инсайт: фрагментация сознания — это не провал вашей самодисциплины, а результат работы алгоритмов, безжалостно эксплуатирующих нейробиологические уязвимости.
​
«Gambling Man» Лайонела Барбера

Захватывающий портрет Масаёси Сона — человека, превратившего венчур в казино планетарного масштаба. Барбер показывает механику SoftBank: накачка рынков ликвидностью и раздувание оценок до абсурда ради захвата доли любой ценой. Это хроника интуиции и иррациональной веры в cингулярность, где Vision Fund служит инструментом для ставок на триллионы, способных как создать будущее, так и обрушить целые индустрии.
​
«Breakneck» Дэна Вана

Книга про победу инженерного Китая над юридической Америкой. Пока Штаты тонут в судебных издержках и комплаенсе, Пекин реализует технократическую мечту, где социум — это инженерная задача, а не гражданское общество. Ван глубоко копает в тему process knowledge (производственного знания): доминирование КНР держится не на дешевой рабочей силе, а на уникальных экосистемах инженеров, которые невозможно «скопипастить» в другую юрисдикцию.
​
«More Everything Forever» Адама Бекера

Деконструкция идеологии «технологического спасения». Бекер вскрывает, как эзотерические концепты вроде лонгтермизма и эффективного альтруизма мутировали в удобное оправдание мегаломании техно-элит. Забота о предотвращении абстрактных экзистенциальных рисков (X-risks) и колонизации Марса становится идеальным алиби, чтобы игнорировать этические проблемы и неравенство здесь и сейчас.

«Apple in China» Патрика Макги

Макги разбирает главный парадокс Тима Кука: стремление к производственному совершенству загнало компанию в «золотую клетку». Чтобы получить идеальное качество в промышленных масштабах, Apple десятилетиями обучала китайских подрядчиков, передавая им передовые технологии и ноу-хау в обмен на низкие цены. Уход из Китая теперь невозможен — такую экосистему специалистов с «неявным знанием» просто некому воспроизвести во Вьетнаме или Индии.

Как находить баги в смарт-контрактах до деплоя — и почему без формальной верификации дальше никуда?

AMA с Александром Крюковым
Александр — блокчейн-инженер и исследователь, специализируется на формальной верификации смарт-контрактов. Работает с Certora Prover, одним из самых продвинутых инструментов для доказательства корректности контрактов, который используют ведущие Web3-проекты.

На AMA обсудим:

- Что такое формальная верификация и чем она принципиально отличается от аудита и тестов
- Как работает Certora Prover и какие классы уязвимостей он позволяет находить
- Реальные примеры ошибок, которые невозможно поймать обычными тестами
- Кому и на каком этапе разработки действительно нужна формальная верификация
- Карьерные перспективы и порог входа в эту нишу для инженеров

🗓 25.12, Четверг, 17:00
Ссылку на подключение отправим за 5 мин до начала

В этом джеме разбираем LLM с нуля: показываем на коде, как текст превращается в токены, и почему модель «не видит» буквы и пробелы как мы. Объясняем ключевые концепции: эмбеддинги, механизм внимания (attention) и как претренинг учит нейросеть «языку», а файн-тюнинг — решать конкретные задачи.

Отдельно обсуждаем боль всех инженеров: почему проекты упираются в потолок промтов. Разбираем, как понять, что «не фурычит», и когда нужен RAG, а когда — файн-тюнинг. В конце — Q&A и анонс: куда движемся дальше, к практическому разбору трансформеров и инструментам вроде LlamaIndex.

По промокоду NEWLIFE2026 скидка -50% на guidedao.xyz до 31 декабря 😎

https://www.youtube.com/watch?v=Av8fDg_kW9U

AMA с Александром Крюковым переносится на завтра, 26 декабря, в 18:00 (по МСК)

Встреча пройдет в Discord по ссылке: https://discord.com/channels/864516501381316619/1453764023060402349

Подготовьте заранее VPN для подключения.

Ждём всех, кому важно выводить безопасность смарт-контрактов на принципиально новый уровень. Завтра Александр подробно разберёт инструмент Certora Prover и те классы уязвимостей, которые не ловят аудиты и тесты.

Мы принесли подарок под ёлку 🎄

Наши друзья из @moni_talks собрали для вас Talks Advent — адвент с ежедневными подарками в Telegram.
Каждый день — новый дроп от участников рынка.

Сегодня — наш день.
Guide DAO участвует, и мы подготовили подарок, которого вы еще не видели.
В таком формате мы еще не участвовали и, честно, в рамках адвента это редкость.

Без спойлеров, но если вы следите за Guide DAO — вам точно стоит заглянуть.

Как всё работает:
— Заходите в moniapp через бота
— Открываете сегодняшний дроп
— Забираете подарок

Почему имеет смысл не откладывать:
— Много знакомых и хороших пабликов/проектов
— Подарок доступен только 24 часа
— Действительно крутые призы


🎁 ПОДАРКИ ТУТ @TalksAdventBot

АМА с Александром Крюковым

Что, если аудита и тестов недостаточно? В этом АМА разбираем продвинутый инструмент безопасности — формальную верификацию на примере Certora Prover.

Наш гость — Александр, бывший инженер по безопасности в Certora, показывает, как инструмент математически доказывает отсутствие ошибок в смарт-контрактах. Вы увидите не просто теорию, а живой разбор от эксперта.

По промокоду NEWLIFE2026 скидка -50% на guidedao.xyz до 31 декабря 🤘

https://www.youtube.com/watch?v=l_eVDQXGC9o

«Нам дали инопланетный инструмент без мануала»

Андрей Карпатый идеально описал то чувство, которое испытывают многие разработчики прямо сейчас. Код пишется сам, но сложность управления этим процессом (MCP, агенты, контексты) выросла экспоненциально.

«Я никогда еще не чувствовал, что настолько отстаю как программист. Профессия сейчас проходит жесткий рефакторинг, так как вклад самого программиста становится все более разреженным и эпизодическим. У меня есть ощущение, что я мог бы стать 10x разработчиком, если бы просто правильно связал воедино всё то, что стало доступно за последний ~год. И неспособность использовать этот буст определенно ощущается как нехватка скила.

Нужно освоить новый программируемый слой абстракции (в дополнение к привычным нижним слоям), включающий агентов, субагентов, их промпты, контексты, память, режимы, пермишены, тулзы, плагины, скиллы, хуки, MCP, LSP, слэш-команды, воркфлоу, интеграции с IDE... А также необходимость выстроить в голове всеобъемлющую ментальную модель сильных сторон и подводных камней этих фундаментально стохастических, ошибающихся, непрозрачных и постоянно меняющихся сущностей, которые внезапно перемешались с добрым старым классическим инжинирингом.

Очевидно, нам раздали какой-то мощный инопланетный тул, но к нему не прилагается мануал, и каждому приходится самому разбираться, как его держать и как им рулить, пока профессию сотрясает землетрясение магнитудой 9 баллов. Засучите рукава, чтобы не отстать».

https://x.com/karpathy/status/2004607146781278521

В 10 уроке по Solidity разбираем одну из самых мощных и опасных конструкций — циклы

На живых примерах в Remix IDE показываем все три цикла: for, while и do-while. Вы узнаете не только синтаксис, но и подводные камни, которые приводят к revert транзакций с ошибкой out of gas или неочевидным багам в логике.

В этом уроке:
— Три цикла Solidity: структура, синтаксис и когда какой использовать.
— Разбор на примере airdrop: как безопасно начислять токены списку пользователей.
— Опасные ошибки: забытый инкремент счётчика, бесконечные циклы и работа с break/continue.
— Сравнение газа: почему циклы — это дорого и как это оценить.
— Практические примеры: for для известного числа итераций, while для неизвестного, do-while для гарантированного однократного выполнения.

По промокоду GUIDEDEV скидка -50% на guidedao.xyz до 31 декабря 🎄

https://www.youtube.com/watch?v=DjB0yPJRknY

В ежегодном письме The Batch Эндрю Нг (основатель Google Brain, сооснователь Coursera) пишет, что вопреки страхам безработицы, компании не могут найти достаточно скилловых AI-специалистов. Он советует использовать зимние праздники для прокачки навыков и предлагает три шага для входа в профессию:

1111 Проходите курсы 1111

Совет «просто начни билдить» без базы вреден — вы рискуете «криво изобрести велосипед». На собеседованиях Нг часто видит кандидатов, которые неделями писали свой код для чанкинга документов в RAG, эвалюации агентного AI или менеджмента контекста LLM, не зная, что стандартные паттерны уже существуют и разбираются на курсах.

2222 Билдите системы 2222

Одной теории мало: нельзя стать пилотом по учебнику, нужно садиться за штурвал. Hands-on практика закрепляет знания, а современные агенты-кодеры делают процесс разработки проще, чем когда-либо.

3333 Читайте пейперы 3333

Опционально, но отличает сильнейших кандидатов. В пейперах содержатся знания, которые еще не успели перевести в понятные форматы. Это сложнее курсов, но дает уникальные инсайты.

https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-333/

Кандидат на праздничное смотрилово — «The Thinking Game», документальный хит, который за месяц собрал 200 млн просмотров. Режиссер Грег Кос (автор AlphaGo про тот хрестоматийный «ход 37» против Ли Седоля) пять лет снимал внутреннюю кухню DeepMind. Это хроника того, как команда Демиса Хассабиса переросла настольные и компьютерные игры, занялась расшифровкой белков и добралась с AlphaFold до Нобелевской премии. Фильм целиком доступен на YouTube.
​
​https://www.youtube.com/watch?v=d95J8yzvjbQ

Несколько свежих подкастов, чтобы не выпасть из контекста в январские.

(1) Хуберман у Баладжи в Network State
https://www.youtube.com/watch?v=wlI0jVFkMIU

Коллеги по альма-матер обсуждают специальные зоны с регуляторным арбитражем, где можно обходить ограничения FDA и ускоренно внедрять передовые протоколы здоровья. Речь о GLP-1 агонистах против зависимостей, MDMA-терапии для ПТСР и регенеративных пептидах вроде BPC-157, которые игнорируются фармгигантами. Главная идея: инженерный дизайн среды через IoT-автоматизации, чтобы снижать кортизол и оптимизировать циркадные ритмы по «протоколам Хубермана» без усилий воли.

(2) Билл Гёрли в гостях у Тима Ферриса
https://www.youtube.com/watch?v=rjSesMsQTxk

Гёрли разбирает AI-хайп: предупреждает о «закольцованной выручке» в стартапах и советует инвесторам искать фаундеров с глубокой экспертизой в узких нишах (вертикальный AI для специфических индустрий), избегая стартапов, чьи функции будут легко поглощены следующими обновлениями моделей от OpenAI/Anthropic. А также инсайты из поездки Билла в Китай — Xiaomi SU7 как угроза западному автопрому (качество, превосходящее Porsche Taycan, за $30k) и «культура 9-9-6», которая даёт Китаю преимущество в скорости итераций над Кремниевой долиной.

(3) Citrini Research в Monetary Matters
https://podcasts.apple.com/us/podcast/monetary-matters-with-jack-farley/id1769093906

Ставший уже культовым аналитик Джеймс Ван Гилен (Citrini) в стратегии на 2026 год объявляет переход к «Phase 2 AI», предлагая лонговать забюрократизированных гигантов вроде Accenture и DocuSign: эти компании, полные «бредовой работы» (по Грэберу), неизбежно повысят маржинальность через массовую AI-оптимизацию штата. Параллельно он ищет альфу в физических «узких местах», делая ставку на скрытые монополии в цепочках поставок — японские монополии в материалах для чипов (Ajinomoto, Resonac), софт для симуляции их компоновки (Synopsys) и природный газ, который станет дефицитным топливом для энергоголодных дата-центров.​

(4) Адам Марблстоун у Дваркеша Пателя
https://www.youtube.com/watch?v=_9V_Hbe-N1A

Технический разбор того, почему современные LLM проигрывают человеческому мозгу в эффективности обучения на ограниченном числе примеров и почему простое масштабирование трансформеров упрется в «стену данных». Вместо наращивания мощностей Марблстоун видит путь к сильному AI через внедрение «индуктивных смещений» и сложных функций подкрепления, заложенных в нас эволюцией, а также через архитектуры с «обучением по Хеббу», которые не требуют постоянного дорогостоящего пре-трейнинга.

Мировой Компьютер. Приватность. Сопротивление.

В новогоднем обращении Виталик напоминает, зачем мы вообще здесь собрались.

Просьба распространить по всем трубкам:

Добро пожаловать в 2026! Milady is back.

Ethereum многое успел в 2025: газлимиты выросли, количество блобов увеличилось, качество клиентского софта улучшилось, zkEVM кратно улучшили свой перформанс, и с zkEVM и PeerDAS эфириум сделал самый большой шаг к тому, чтобы стать фундаментально новым и более мощным типом блокчейна (об этом позже подробнее).

Но у нас есть вызов: Ethereum должен сделать больше, чтобы выполнить собственные заявленные цели. Не квест «выиграть следующую мету» — неважно, токенизированные это доллары или политические мемкоины, не попытки произвольно убедить людей помочь нам заполнить блокспейс, чтобы снова сделать ETH ультразвуковым, а миссию:

Построить мировой компьютер, который служит центральным инфраструктурным элементом более свободного и открытого интернета.

Мы строим децентрализованные приложения. Приложения, которые работают без мошенничества, цензуры или вмешательства третьих сторон. Приложения, которые проходят walkaway test: они продолжают работать, даже если оригинальные разработчики исчезнут. Приложения, где если вы пользователь, вы даже не заметите, если Cloudflare ляжет — или даже если весь Cloudflare хакнет Северная Корея. Приложения, чья стабильность превосходит взлёты и падения компаний, идеологий и политических партий. И приложения, которые защищают вашу приватность. Всё это — для финансов, а также для идентичности, гаверненса и любой другой цивилизационной инфраструктуры, которую люди захотят построить.

Эти свойства звучат радикально, но мы должны помнить, что поколение назад любой кошелёк, кухонный прибор, книга или машина выполняли каждое из них. Сегодня всё вышеперечисленное по умолчанию становится подписочными сервисами, обрекая вас на постоянную зависимость от какого-то централизованного оверлорда.

Ethereum — это восстание против этого.

Чтобы достичь этого, нужно (i) чтобы он был удобным в использовании, причём в масштабе, и (ii) реально децентрализованным. Это должно происходить на обоих уровнях: (a) блокчейн-слой, включая софт, который мы используем для запуска ноды и общения с блокчейном, и (b) application-слой. Все эти части должны быть улучшены — они уже улучшаются, но они должны улучшиться еще больше.

К счастью, на нашей стороне мощные инструменты — но нужно их применять, и мы будем.

Желаю всем захватывающего 2026.

Milady.

Вайб-кодинг пэпэ втфа

Что за бомбы продолжает дропать Виталик, с которых охает сам Михаил Егоров?

Пока все хоронили эфир, он подарил цивилизации решение фундаментальной «блокчейн-трилеммы».

В новом посте Виталик предлагает представить два исторических полюса развития P2P-сетей.

С одной стороны — BitTorrent (2000): колоссальная пропускная способность и децентрализация, но полное отсутствие общего консенсуса.

С другой стороны — Bitcoin (2009): надежнейший консенсус, но низкая скорость, так как каждая нода вынуждена дублировать вычисления всех остальных, а не разделять нагрузку.

Благодаря внедрению PeerDAS (уже в лайве) и ZK-EVM (готов к выходу в лайв), эфириум переходит от репликации к реальной распределенности, сочетая пропускную способность торрентов с гарантиями безопасности Биткоина.

Ближайшие четыре года будут посвящены агрессивному повышению лимита газа, переходу на ZK-валидацию и созданию архитектуры, где сборка блока никогда не происходит в одной точке.