75%? Опрос выше меня, прямо скажем, удивляет, я на автомате всегда вырубаю всё, а включаю, только если явно надо. Вы помогаете делать mesh-to-mesh сеть Apple не только для поиска чужих потерянных наушников и айфонов, но и слежки и за собой, и за людьми налепленными на их авто эппловскими Airtags - миллиард устройств Apple по миру непрерывно сканируют по bluetooth физический мир вокруг на 20-30 метров

**

Тут на основе НАСТОЛЬКО большой распространенности людей, кто не выключают wi-fi/bluetooth на своих телефонах, фигачат стартап в США, называется Radar - https://GoRadar.com, ставишь в магазине на каждые 100 кв м их девайс, и он и вас всегда в магазине по вашему bluetooth опознает, и по RFID меткам на товарах, и на AI через computer vision на видеокамерах начинает трекать абсолютно каждую единицу товаров, которую вы брали в руки, меряли, или понесли из магазина итп. 1 радар может хоть 10 тыс вещей трекать. А вы думали, что да подумаешь, Bluetooth иконка горит и всё )

Сделал Spencer Hewett - стипендиат Thiel Fellowship когда-то, а также их стартап проходил YCombinator. IP - несколько десятков патентов в США в процессе, хрен знает, что по миру и есть ли еще возможность замутить что-то такое за пределами США

В прошлом году выручка была $10 млн на пилотных клиентах типах Macy’s и Walmart. Видение (считают, все это - рынок на $1 трлн):
- autonomous retail
- autonomous checkout
- autonomous inventory management

Штат 70 человек. Подняли $140 млн, в основном как convertible debt.

**

Это как анти-Digital Vegan и как Technofeudalism, но которые теперь тащат в ОФФлайн. Вам не хватало государственных камер видеонаблюдения повсюду? Получайте перенос "лучших практик" онлайна в оффлайн

P.S.: А кто видел - что и как про вас слушает / записывает / снимает Alexa? Это же вообще девайс в private space и никогда НЕ выключающийся. Думаю, и спецслужбы Китая, и Израиля, и США уже давно Alexa хакнули и юзают для своих целей только в путь

=)) Угарно про антропоморфизацию chatgpt и прочих LLM (наделение неживых вещей человеческими чертами). Картинка - это из старших классов: правило перемножения матриц в линейной алгебре. А нейронки базируются на перемножении таких вот матриц, только гигантского размера (ну и статистике тоже)

Саша Чикунов нашел статью 2018 года, и там прикольно на графиках в тоннах показано за 1900-2015 годы долгим взглядом:

- что добывает человечество каждый год (A Extraction), в Gt - т.е. в млрд тонн

- что накоплено (график D Stocks) - почти половина из триллиона тонн за 100 лет - это бетон

- что выпускается или выбрасывается ежегодно (F Domestic processed output)

Автор статьи Fridolin Krausmann, из Вены, биолог по образованию, environmental researcher по роду деятельности

а

Называется статья From resource extraction to outflows of wastes and emissions: The socioeconomic metabolism of the global economy, 1900–2015

**

На всех графиках бросается в глаза резкий взлет с 2000 года всего. Это когда США и ЕС начали печатать долг как не в себя, и с $5 трлн долга США тогда до $30-35 сейчас долетели, см Dalio итд итп

Cloudflare занимает интересное положение в AI мире. защищает 20% интернета, поэтому у них есть leverage заблокировать краулеров по умолчанию и диктовать свои условия с pay per crawl.

у Бена Томпсона вышло интервью с основателем Мэттью Принсом.
tldr

1/ Принс родился в Юте. мама по вечерам ходила на курсы по cs в university of utah, часто брала его с собой. это было уже после золотых времен (1960-70е), но наследство важное. там учились основатели Pixar (Эд Кэтмулл), Adobe (Джон Уорнок), Netscape (Джим Кларк).

2/ в университете стало скучно на CS парах, решил изучать английскую литературу и стать юристом. работал в dot-com: сперва помогал делать ipo (летом 1999 провели 6 ipo за лето), потом стал юристом по банкротствам.

3/ занялся юриспруденцией в интернете, написал работу про can-spam act 2003. это был первый серьезный закон против спама, принципиально новая правовая территория. познакомился с Полом Грэмом, у которого еще не было YC. Грэм устраивал mit anti-spam conference, пригласил Принса с докладом “как сажать спамеров в тюрьму.” из этого родился project honey pot, система отслеживания воровства email-адресов. сайд-проект, где за несколько лет подписалось 100k+ пользователей, которые сами репортили плохие адреса.

4/ основал компанию Unspam. сначала делали одноразовые email-адреса (как apple сейчас). потом превратилось в “do not call для email” - работали с правительствами штатов Мичиган и Юта. создали хеширующую технологию: сравнивали списки маркетологов и государственные списки, при этом ни одна сторона не знала, что у другой.

5/ отец управлял ресторанами включая единственный hooters в Юте. и когда сыну было в районе 30 позвонил: “пора вести семейный бизнес.” принс не мог представить ничего хуже, чем управлять hooters и сказал отцу, что перед этим надо научиться бухгалтерии и поучиться я в бизнес-школе. за месяц подал в 8 бизнес-школ, 7 отклонили, гарвард взял.

5/ в гарварде его CTO ли холлоуэй думал об уходе (его переманивали Google и Facebook). Принс встретился с однокурсницей Мишель Затлин и они решили, что можно сделать
файрвол и поместить в облако?

6/ вдохновился курсом у Кристенсена в Гарварде. применили disruption theory: “предоставим сервис бесплатно, урезанный, но лучше всего остального. потом двигаемся upmarket.” классический подход - начать с underserved market, которым раньше никто не занимался.

все CDN типа Akamai продавали дорогие enterprise решения крупным корпорациям. а мелкие сайты, блоггеры, стартапы оставались без защиты от DDOS и проблем с производительностью. cloudflare сделал базовую защиту бесплатной для всех, постепенно добавляя фичи до уровня enterprise решений.

делал PLG до того, как стало мейнстримом.

7/ считал конкурентом facebook, не другие cdn. логика: без Cloudflare владельцы сайтов сдались бы из-за сложности безопасности, все перешли на платформы.

8/ строили регистратора доменов (“ужасный бизнес”), VPN, платформу разработчиков для себя, потому что никто другой не справлялся с их масштабом. потом гармонично стали продавать на рынок.

9/ сейчас переход от search engines к answer engines. google 25 лет был великим патроном интернета - индексировал контент, направлял трафик, помогал монетизировать через рекламу. была сделка: “мы берем копию вашего контента, взамен посылаем трафик.”

теперь ai chatbots не дают 10 синих ссылок, а сразу ответ. лучше для пользователей, катастрофа для контент-мейкеров. вся бизнес-модель рушится.

принс видит 3 сценария:

- журналисты и исследователи “умрут от голода”
- ai элита станут новыми медичи - сэм альтман купит свой associated press, будет 5 мощных семей контролирующих весь контент
- новая бизнес-модель с revenue sharing

10/ обвиняет perplexity: если не могут получить контент автора, запрашивают у trade desk заголовок и описание статьи, потом выдумывают содержание и публикуют от имени журналиста. “это не copyright, это прямое мошенничество.” и вообще кроулят вэб, чтобы собирать свой индекс, не уважая robots.txt

11/ предлагает $1 с пользователя AI в год в пул для криэйтеров. $10 млрд заменили бы всю рекламную выручку открытого интернета.

пост выше был подспорьем для того, чтобы показать стимулы и принципы компании и ее основателя.

вопрос важный. но имхо для билдеров нет времени растекаться в этических чажбах, если ты не заскрапишь, это сделает другой. мое мнение вообще радикальное, если бы сайты просто за $ давали бы доступ к своей elastic search, то всем участникам жилось бы лучше. проблема даже может быть не в праве на контент, а в том, что боты часто создают dos-подобный трафик и это становится заметно на облачном биллинге. а скрапинг нельзя победить, его можно только сделать экономически невыгодным.

думаю, что изначально cloudflare пытался создать маркетплейс где ai краулеры платят за контент который скрапят.

но, почти никто этого не хочет. если продаешь товары или услуги, то хочешь чтобы ai скрапил и давал трафик. чекаут (пока) происходит на твоей стороне.
другой вопрос, с медиа - если контент это продукт, то AI выступает заменителем.

но чтобы маркетплейс сработал, нужен контент который AI краулеры хотят настолько сильно что готовы платить. они хотят две категории: абсолютно все (количество) + лучший уникальный контент.

но лучший контент не будет в маркетплейсе. самые ценные игроки идут самостоятельно (reddit лицензирует напрямую google; nyt напрямую с amazon; wp с open ai).

да и тренд уже шел до LLM: премиум контент уходит за пейволлы (ньюслеттеры), те авторы блогов на wordpress, которых cloudflare защищал 15 лет назад истощились.

cloudflare сейчас делает ограничения на AI скрапинг опциональным (opt out). но получается такой маркетплейс шрёдингера - не может работать пока все не подключатся, но если все подключились, но по мере подключения других участников, стимул отключиться вырастает. индивидуальный оптимум - остаться открытым, получить трафик от больших AI.

agent = an LLM agent runs tools in a loop to achieve a goal (c) Simon Willison

Прошло не замеченным, а на самом деле угарно же =) LLM - это действительно просто архивация, но с доступом потом на неструктурированном, естественном языке - отсюда и ощущение магии. LLM - это просто способ компрессии информации, ничего более

Там на сайте стартапа экс-CTO OpenAI Миры Мурати (впервые) вышла статья Defeating Nondeterminism in LLM Inference - она большая (НЕ читать), но смысл ее очень простой:

- Современные LLM выдают разные ответы на идентичные запросы чисто потому что библиотеки kernels (низкоуровневая реализация на GPU умножения матриц, а также attention’а у трансформеров за счет гигантского распараллеливания) были исторически заоптимизированы под то, чтобы как можно реже обращаться к оперативной памяти, и поэтому все эти округления внутри batches разного размера данных (и не важно - обучения ли, или уже inference) проходят не идентично (идет, как они пишут, уничтожение информации), поэтому и нейронка вынимает каждый раз чуть более разные свои подразделы и подраздельчики, и поэтому ответы и варьируются

(но этих подразделов в многогигабайтной текстовой модели действительно - бездна, и их seamless сочетание между собой (как, скажем, разных фичей лица в комбинации с разным цветом и освещением и ракурсами в Midjourney итп) действительно дает ощущение магии, словно компьютер с тобой разговаривает)

- Пишут, что можно ценой бОльших затрат на compute (т.е. сделать менее оптимизированные kernels) дойти до полностью идентичной (вплоть до каждого токена) выдачи LLM на один и тот же запрос. Иными словами, можно будет распаковывать архив текстовой инфо всего запарсенного и спиженного интернета детерменированно, как это делают обычные архивы (или mpeg, или mp3, итп)

**

Единственное - вариабельность выдачи LLM полюбили широкая общественность - дало им базу для антропормфизации (очеловечивания) нейронок (в экстремальных случаях - вплоть до самоубийств, но тут ясное дело вовсе не в LLM, а в уже предрасположенности и нестабильности психики)

И не очень любят эту вариабельность создатели агентов для b2b, борются с ней, гоняют тыщи итераций и циклов (в тч с RL) итп

Действительно, нейронки не креативны - это просто лично вы раньше не задумывались о такой возможной комбинации каких-то элементов. Но вы же не ждете креативности от Google-поиска или от mp3 файла? Но да: хорошо редактируют тексты, суммаризируют, super retrieval system типа как когда-то Google итд итп

DeepSeek зимой, по сути, просто распилил общие LLM (которые ехали на психозе/максиме “отдача от масштабирования” западной софт-индустрии с ее то ли гигантоманией, то ли абсолютизацией emergent феномена им. тов. Sutskever) на 20 отдельных тематических подразделов - естественно, внутри них “архиватор данных на нейронках” не стал хуже работать. Жаль, до полного детерминизма китайцы тогда не доехали )

(сейчас, кстати xAI уволил 500 чел generalists проверяющих ответы Grok, и ищет 2000 чел но уже специалистов в узких доменах - финансы, право, кодинг, медицина, STEM итп)

**

Ну и в архивах сознание и агентность искать, естественно, бесполезно. Но неоанимизм в наше время принял не форму тигров или цветов или природной стихии, а интернет-архивов в интерфейсе чатбота (а порой и схождение с ума - кто реально типа Юдковского, а кто чисто цинично маркетингово типа Дарио Амодея или знакомых Альтмана)

P.S.:

- Еще угорел, что safety measures заставляют OpenAI системный все-ограничивающий-prompt втыкать к любому вашему запросу (чтобы в своей бездне детерменированных фичей нейронка не залезла типа куда-то не туда) - то есть на ваш запрос в сотню символов еще всегда 10 тыс токенов safety - поэтому, видимо, Цукербергу и надо $600 млрд вложить за несколько лет =)

- Amodei в Anthropic, правда, выбрали тупо запилить мелкую нейронку, которая анализирует каждый ваш запрос, никуда ничего не шлет на inference, а вместо этого начинает тебя занудно отчитывать что ты якобы охамел такое спрашивать (ну кто с Claude пытался работать за пределами прогинга, видели =))))

Nathan Benaich вчера дропнул очередной State of AI Report 2025, и там есть, в т.ч., раздел Surveys, интересно. Летом опросили 1200 чел самых продвинутых AI юзеров (из числа подписчиков mail list Nathan’а) из startups, corporations, academia, большинство из US/UK/EU:

Бюджет
- 23% юзают бесплатные версии genAI, 20% платят до $20/мес, 40% по $20-100/мес, 17% платят $100-500/мес

Юзкейсы
- 97% юзают для работы, 83% для личных целей
- 45% юзают для productivity & efficiency, 30% прогают, 25% research/learning/knowledge, еще по мелочи писать, идеи, эксперименты. 3% - sceptical
- 44% заменили какой-то из используемых ими ранее internet service, 17% размышляют о таком (в пользу gpt, perplexity, claude, gemini)
- За посл. год wow moment with AI у людей был: в кодинге (28% ответов), в media generation (22%), 17% research, 11% agents, 10% advanced reasoning

Вендоры
- Какие тулзы освоили в этом году: 60% Claude, 47% Cursor, 41% gemini/bard, 35% chatgpt, 20% perplexity
- Какие тулзы перестали юзать за последний год: 40% chatgpt, 32% perplexity, 29% image/video genAI, 27% Claude
- Meta, Mistral, Qwen итп - юзают менее 10% опрошенных. Grok и Deepseek - 12-15%, 28% perplexity, 45-50% gemini и Claude, 83% chatGPT

API
- По 30-40% опрошенных юзают LLM через API от openAI / google / anthropic, сами не крутят нейронки - т.е. нео-clouds типа CoreWeave, Nebius, Lambda, Crusoe - юзают пока всего лишь 1-2% опрошенных
- 80-90% опрошенных плевать, где именно находятся датацентры

Организации опрошенных
- 35% сильно увеличили бюджеты на genAI сервисы за последний год, 37% немного увеличили, 25% - не меняли размеры бюджетов
- Законодательство в сфере AI повлияло на менее чем 22% опрошенных, а все остальные не особо почувствовали, что это повлияло на AI стратегии их организаций

Самые частые юзкейсы genAI внутри организаций опрошенных респондентов
- 72% - помощь в программировании, 60% - content generation / writing assistance, 57% - документация и извлечение инфо, 52% - делать заметки и транскрибацию митингов, 33% - data analysis / BI, по 20% - product, legal, devops/mlops, QA/testing, marketing automation, sales productivity etc.
- DeepResearch упоминали 7-8% опрошенных
- Только 25% делали какой-либо fine-tuning сеток
- 70% организаций покупают все по API, а не поднимают свои модели локально или в своих датацентрах. А те, кто поднимают - 1/3 локально, 56% делают это в (!) public clouds

Как и для чего (из общей выборки опрошенных) разработчики юзают AI?
- 70% - code generation & completion, 54% - отладка, 50% - написание документации, 38% - генерация тестов, 33% - full-stack development, 30% - data pre-processing
- 35-45% юзают Cursor, Claude Code, Github copilot, а Gemini / OpenAI Codex / итп - 12% и менее опрошенных

А как исследователи юзают?
- 68% - обзор литературы и саммариес, по 45% - написание статей и data analysis, по 25-35% - делают иллюстрации / генерят гипотезы (!?) / data augmentation

Какие аппы пилят ML engineers?
- 48% - чатботы, 48% - code generators, 42% - аппы для генерации контента (любого рода - text, visuals, video, audio), 37% - software development tools, 13% - drug discovery

Какие тренды опрошенные считают самыми exciting?
- Агенты (55% опрошенных), более компактные модели (45%), reasoning (42%), AI for science (42%), recursive self-improvement (38%) итп

Philippe Laffont (кофаундер хедж-фонда Coatue, бельгиец в США, MIT) на их ежегодной конфе EMW 2025 летом показал презу на 100 слайдов (и еще видео на 1,5 часа тут) про “Что с AI?”. Coatue с 1999г пилит, активы $40 млрд - инвестируют в tech без оглядки публичные ли это компании или частные (и тогда как late stage VC кладут). Интересно. Графики (легко листается). Очень макро взгляд

Update: я в итоге написал саммари этой презентации