2 февраля - неофициальный “день вайбкодера”: год назад Andrej Karpathy описал vibe coding и собрал 5.3M просмотров. И что? Это закрепило норму “код как побочный продукт разговора”, и теперь соло-фаундеры реально могут собирать продукты без классической инженерной команды.

Перевод: «Есть новый вид программирования, который я называю “vibe coding” - когда ты полностью отдаешься вайбу, принимаешь экспоненты и забываешь, что код вообще существует.
Это стало возможным потому, что LLM (например, Cursor Composer с Sonnet) стали слишком хороши. Я еще и просто разговариваю с Composer через SuperWhisper, так что почти не трогаю клавиатуру. Я прошу максимально тупые вещи вроде “уменьши отступы у сайдбара вдвое”, потому что мне лень искать, где это. Я всегда жму “Accept All”, я больше не читаю диффы. Когда получаю сообщения об ошибках, я просто копипащу их без комментариев - обычно это решает проблему. Код разрастается за пределы моего обычного понимания, мне пришлось бы реально читать его какое-то время, чтобы разобраться. Иногда LLM не может починить баг, и я просто обхожу его или прошу про случайные изменения, пока он не исчезнет. Для одноразовых проектов на выходные это вполне окей и довольно забавно. Я делаю проект или веб-приложение, но это не совсем программирование - я просто вижу штуки, говорю штуки, запускаю штуки и копипащу штуки, и в целом оно работает.»

Ps. Сегодня еще Groundhog Day(День сурка)

Приехали. Люди “выходят из операционки”, когда бизнес скучный и предсказуемый. Там операционка - это каторга, от которой хочется сбежать. А теперь попробуй “выйти из операционки”, когда у тебя OpenAI. Кому ты это отдашь? И вот Сэм Альтман выдал ответ, который звучит как шутка, пока не понимаешь, что он серьезно.

Фактура:

Где и когда: Forbes, 3-4 февраля 2026 - два материала с Сэмом Альтманом: основной разговор и отдельный Q&A с доп. темами (Маск, политика, продукты). 

Преемник: Альтман озвучил идею преемственности: со временем управление OpenAI может перейти ИИ-модели. Он подает это как публичный эксперимент “если ИИ умеет управлять компаниями, начнем с себя”. 

AGI-тезис: Альтман сказал фразу уровня “мы почти сделали AGI”. Для читателя: он намеренно поднимает планку ожиданий вокруг возможностей моделей. 

Ответ Microsoft: Сатья Наделла публично остудил тему AGI и назвал отношения Microsoft/OpenAI словом frenemies. Для бизнеса: крупнейший партнер фиксирует дистанцию в риторике и контроле. 

Личные доли: В разборе материалов фигурирует тезис Forbes про 500+ инвестиций Альтмана и внутренние разговоры сотрудников про перегруз направлений и скорость. Это к вопросу, а почему ChatGPT все хуже и хуже.

Маск: Альтман сказал, что Маск тратит много времени на атаки OpenAI, и уколол xAI по безопасности. Это часть публичной войны за доверие корпоратов и регуляторов.

И что?

Это попытка закрепить нарратив “мы уже на пороге AGI” и одновременно нормализовать идею, что управление компанией - задача для модели. Для рынка это важно по двум причинам: (1) регуляторы и партнеры начинают спрашивать про ответственность и контроль жестче, когда CEO сам рисует картинку “управляет ИИ”, (2) внутри корпораций растет давление на внедрение “автономных” систем управления процессами, и OpenAI явно хочет быть эталоном этой истории.  Но в целом, это тот самый сдвиг, которого лично я так давно ждал.

🚨Нам 3.14здец:

Корпоративному управлению и комплаенсу - 9/10 - когда лидер публично продает идею “компанией рулит модель”, юристы и риск-менеджеры получат ад в задачах и проверках.

Я годами оставлял один “зазор”: да, ИИ забирает работу, да, ИИ пишет код и продает, но управление и надзор останутся за людьми. Потому что кто-то должен держать руль.

Сэм Альтман этот зазор закрыл одной фразой.

ИИ не нужен человек в качестве управленцаю Он медленее в 100 000 000 раз, и ему уже нечего предложить моделям в качетве оптимальных решений

Вы до сих пор спорите, кого заменит ИИ, кого не заменит, где он “галлюцинирует”, где “не галлюцинирует”? Это всё вообще неинтересно, потому что я вам сейчас покажу, как ИИ может прихлопнуть не профессию, а целый бизнес и целое сообщество.

Stack Overflow. Религия программистов, которой пользовались годами. А потом пришёл ChatGPT, пришёл Claude Sonnet 4.25, и привычка просто исчезла. Потому что проще спросить у бота, чем искать на форуме, оформлять вопрос, ждать, получать “дубликат” и минуса.

В прошлом месяце новых вопросов там примерно столько же, сколько в 2008 году, когда проект только появился. То есть да, форум просто сдулся.

И что? И то, что ИИ будет таким же образом стирать и остальные бизнесы, и остальные профессии так же спокойно, невзирая ни на какие опасения, скептицизм и так далее. Это происходит сейчас, и это будет повсеместно. А какие именно отрасли сейчас активно завоёвывает искусственный интеллект, я напишу в следующем посте. Не пропустите.

🚨 Нам 3.14здец

Как говорят чекисты: “то, что у вас нет судимости, не ваша заслуга, а наша недоработка”.

С бизнесом сейчас то же самое: если вас ещё не посыпало от ИИ, это не потому, что вы гении с идеальной командой и моделью. Просто до вашей ниши ещё не дошли, конкуренты ещё не пересели на ИИ и вас не выбили с рынка.

Поэтому работайте на опережение. Не откладывайте внедрение ИИ “на потом”. Потом вас просто не будет на этом рынке. Не знаете чего начать, приходите в bipiai.com

В продолжении предыдущего поста.

Если по ощущениям, внедрение ИИ почти не видно.
Если разложить по цифрам, видно очень конкретную картину.

CB Insights за 2025 насчитали 565 партнёрств с AI-агентами.

Оценка рынка AI-агентов в 2025: $7.6–8.3 млрд.
Перевод в деньги сделан пропорционально долям сделок.

Где именно:

FinServ (финансы) — 118, 21% → ~$1.60–1.74B

ИИ делает: KYC/AML, комплаенс, онбординг, документы, сверки, скоринг, фрод.

Под ударом: бэк-офис, операционисты, комплаенс, кредитные аналитики, первая линия саппорта.

Industrials — 106, 19% → ~$1.45–1.58B

ИИ делает: планирование, диспетчеризация, предиктивное ТО, контроль качества, закупки, логистика.

Под ударом: планировщики, диспетчеры, QC, снабжение, инженерная рутина.

Retail — 103, 18% 18% → ~$1.37–1.49B

ИИ делает: саппорт, продажи, персонализация, контент, цены, спрос, запасы, фрод.

Под ударом: поддержка, контент-рутина, часть маркетинга, demand planning, антифрод.

Healthcare & Life Sciences — 90, 16% 16% → ~$1.22–1.33B

ИИ делает: документация, кодинг, prior auth, triage, расписания, страховые процессы, анализ данных исследований.

Под ударом: медадмины, кодировщики, колл-центры, ручная аналитика.

Legal — 87, 15% 15% → ~$1.14–1.24B

ИИ делает: review контрактов, риски, due diligence, eDiscovery, ресёрч, черновики.

Под ударом: паралигалы, джуны, document-heavy рутина.

Other — 60, 11% → ~$0.84–0.91B

ИИ заходит через поддержку, документооборот, аналитику, тикеты.

Под ударом: всё поточное и регламентное.

И что?

Если полагаться на ощущения, можно годами рассказывать себе, что “ИИ пока не сильно влияет”.
Если смотреть на цифры, видно обратное: миллиарды долларов уже перераспределяются по отраслям.

Сначала финансы, легал и медицина, где больше всего регламентов и документов.
Потом промышленность и ритейл, где важны операционка, логистика, поддержка, спрос.

Дальше любая ниша, где есть повторяемые процессы и люди, которые просто обрабатывают поток.

🚨Нам 3.14здец.

Именно так и выглядит 3.14здец. Его можно сравнить с острой лучевой болезнью: сначала агония. Пациент бодр, весел, ничего не болит, кажется, что всё нормально. А потом просто резко становится ☠️.

И тут без иллюзий. Неважно, наёмный ты сотрудник или предприниматель с “крепким” бизнесом. Эту волну никто не обходит. Она не спрашивает про опыт, заслуги и стаж. Она просто вырезает всё, что можно автоматизировать.

Времени уже не осталось. Действовать нужно прямо сейчас. Завтра твоё место, процесс или маржа могут уже принадлежать ИИ.

Что делать, расскажу в ближайших постах.

Если вам по жизни мало FOMO и вы хотите получить контрастный душ из FOMO за 2 часа, включите новое интервью у Осетинской, и ваша жизнь станет хуже.

Такая концентрация FOMO может вас прикончить. Но всё, что вас не убивает, делает сильнее.

Это, пожалуй, лучшее интервью Осетинской Elizaveta Osetinskaya по актуальности и эксклюзивности за долгое время. Ерзад Дулат для меня открытие этого года. В некоторых моментах я там реально чувствовал себя тараканом или хомяком, который бегает по колесу, думая, что “занят делом”, пока другие за два года делают единорога.

Дальше 10 тезисов, которые я вынес. Это пересказ, не истина в последней инстанции.

1. Скорость сейчас единственный moat. Не “бренд”, не “партнерки”, не “сетевые эффекты”. В ИИ всё меняется каждую неделю. Твоя защита это насколько быстро ты выпускаешь продукт и меняешь его.

2. Низковисящие фрукты. Гиганты строят огромные универсальные модели “на всё”, но часто не дают людям контроля. А бизнес лежит в том, что гигантам скучно или долго делать: дать пользователям контроль над камерой, персонажами, сценой, а не просто “рандом по промту”.

3. Культурный код важнее бюджета. Higgsfield почти не тратит на рекламу, большая часть трафика органика. Вирусность рождается не из бюджета, а из понимания трендов и культуры, как появляются мемы и почему люди подхватывают один формат, а другой нет.

4. Центральная Азия как скрытая альфа. Ерзад делает ставку на инженеров из Казахстана и СНГ и прямо продаёт это инвесторам: сильная математика плюс трудовая этика. И да, до многих талантов просто ещё не добрались большие компании.

5. Нанимать надо не отличников, а хаслеров. Он смотрит на энергию и способность переживать адскую операционку. Типа человек, который параллельно тащил консалтинг и цветочный магазин, уже доказал, что не развалится, когда всё горит.

6. Все пиксели будут сгенерированы. Видео стало главным каналом. И мысль простая: в перспективе нейросети будут генерировать всё, что мы смотрим. Мы в ранней стадии, но скорость такая, что “через год уже будет нормальный ИИ-блокбастер” звучит не как фантазия, а как план.

7. Инфраструктура как суперсила. Пока кто-то поднимает десятки миллионов и сжигает их, они стартовали примерно с 8 млн и выживали за счет эффективности GPU. Быстро переезжать между дата-центрами, дешево тренировать, не утонуть в костах, это и есть конкурентное преимущество.

8. GitHub это новый социальный лифт. Диплом больше не пропуск. Код, проекты, звезды, репозитории работают как медиа: если ты реально сильный, тебя заметят без “правильного университета”.

9. “Черный ящик” это нормально. Не обязательно объяснить ИИ до винтика, чтобы он работал и создавал ценность. Мы мозг человека до конца не понимаем, но почему-то это никому не мешает строить цивилизацию.


10. Китайский подход к росту может быть умнее. Не обязательно постоянно расти любой ценой. Можно остановиться, перестроить процессы, стабилизироваться и только потом снова ускоряться. Это выглядит более устойчиво, чем вечный “вправо-вверх”. Наверное самый интересный инсайт.

И да, после этого интервью неприятно сидеть на месте.
Думаешь, может нужно меньше спать.

Посмотреть можно тут

Пилот «нам 3.14здец» про большой сдвиг, который уже идет: подписки на AI, дефицит вычислений, энергетика дата-центров, и почему бизнесу придется внедрять нейросети даже через силу.

В выпуске:
• «Преемник» Альтмана и идея доверить компанию нейросети
• AGI «в этом году» и почему это звучит слишком уверенно
• Почему ChatGPT соглашается с тобой и при чем тут продуктовый дизайн
• ARC / ARC-2 и эффект правильной настройки
• Дата-центры, электричество, охлаждение и батареи на натрии
• AI как новая статья расходов и сегментация на бытовое и профессиональное
• Как внедрять AI в процессы малого бизнеса без религиозного фанатизма
• Автоматизация поддержки, скорости реакции и «вайб-кодинг»
• Кодинг и сокращения: джунам придется взрослеть быстрее
• Куда едет рынок труда и почему «Черное зеркало» больше не выглядит фантастикой

Смотреть на YouTube

2005 закончился. А в 2025 началась новая гонка, которую взрослые почему-то пытаются не заметить. И зря.

С 2025 года родилось поколение Beta (2025–2039). По сути это первые дети, для которых ИИ станет базовой средой: как включить свет, как спросить, как получить результат. Их “цифровая грамотность” стартует с диалога с интеллектом, а не с установки приложений.

Если коротко про эволюцию двух поколений перед ними. Gen Z росли вместе с интернетом и соцсетями: публичность, профили, правила платформ, навигация в шуме, умение искать и сравнивать. Alpha выросли на экранах и бесконечных лентах: клипы, удержание внимания, рекомендации, быстрые переключения. Beta пойдут дальше: контент и обучение начнут собираться под конкретного ребёнка по запросу.

Темп, примеры, персонажи, уровень сложности, повторение сложных мест. Привычка “спросил → уточнил → получил план → сделал → проверил” станет нормой до школы.

Теперь неприятная часть для взрослых 40+. Ваши дети станут вашими будущими конкурентами раньше, чем вы психологически готовы это признать.

Во-первых, конкуренция за скорость обучения. Ребёнок, который каждый день получает персональные объяснения, тренировку и обратную связь, быстро накапливает прикладные навыки: язык, логика, математика на уровне задач, создание контента, сборка простых проектов из готовых инструментов. В 6–7 лет он уже умеет ставить задачу системе, получать варианты, выбирать, исправлять, доводить.

Во-вторых, конкуренция за производство результата. Gen Z учились искать. Alpha учились смотреть. Beta будут с детства собирать. Презентации, озвучки, персонажи, мини-игры, “проекты для школы”, простые автоматизации. Барьер “я не умею” будет таять. Останется барьер “я не знаю, чего хочу” и “я не довожу до конца”. И вот это взрослые часто проигрывают.

В-третьих, конкуренция за внимание и влияние. Игрушки с ИИ постепенно превращаются в компаньонов: они реагируют, запоминают, поддерживают диалог, подстраиваются под ребёнка.

Параллельно школа будет метаться: где-то запрещают нейросети, где-то вводят правила, где-то делают вид, что ничего не происходит. В итоге дети живут в двух режимах: официально “нельзя”, фактически “используют все”. Это воспитывает навык обхода и самостоятельных траекторий.

И система уже дёргается, потому что не понимает, как это регулировать. Австралия реально ввела ограничения на соцсети до 16. Испания публично двигает ту же идею.

Когда государства начинают рубить по возрасту, это признак одного: взрослые проигрывают борьбу за внимание детей.

Сцена из ближайшего будущего выглядит так: ребёнок в 5–6 лет говорит системе: “хочу заработать 200 евро на своей идее”, и дальше по шагам собирает микро-бизнес. ИИ помогает выбрать нишу под его интерес (динозавры, лего, футбол), придумать продукт (раскраски, мини-книга, набор карточек, простая игра), написать тексты, сделать картинки, собрать лендинг на конструкторе, подключить оплату, накидать воронку, расписать контент-план, подготовить 20 коротких роликов, и даже прикинуть простую юнит-экономику: “сколько стоит привлечение, какая маржа, что менять в оффере”. Он запускает, смотрит, что покупают, меняет упаковку, повторяет. Без наш ребенок “гений” и без у него папа программиста работает у Google . Просто потому что инструменты делают тяжёлую часть, а ребёнку остаётся постановка задачи и итерации.

И да, для ориентира по “раннему старту”: Вольфганг Амадей Моцарт в 3 года уже играл на клавишах, в 4 освоил скрипку, а первый публичный концерт дал примерно в 5 с половиной. Но фишка ближайших лет как раз в том, что такие ранние “концерты” будут доступны не единицам. Раньше “рано” требовало редкого таланта и среды.


Продолжение в комментарии 👇🏼

Маск показал, зачем он объединял xAI и SpaceX

Раньше логика этого хода была туманной. Теперь он провёл общее собрание и разложил схему: xAI работает на инфраструктуре SpaceX. У компании появляется собственный контур размещения железа, энергии, охлаждения и передачи данных. Это убирает зависимость от облаков и внешних очередей за мощностями.

1) Площадки и размещение вычислений

SpaceX имеет десятки объектов — сборочные цеха, ангары, испытательные площадки, базы Starlink, солнечные поля. Маск открывает часть этого под xAI.

Это даёт:
физические точки для установки стоек и охлаждения,
пространство под собственные мини-дата-центры,
доступ к промышленной вентиляции и системам отвода тепла,
быстрый запуск нового железа без зависания в очередях колокаций.
Плюс — SpaceX сама строит многие корпуса. Значит, xAI получает возможность делать стойки под себя, а не под стандарты облаков.

2) Производственная цепочка
SpaceX контролирует изготовление корпусов, кронштейнов, радиаторов, солнечных панелей, силовых систем.
xAI получает:
возможность собирать вычислительные блоки “на лету”,
настройку охлаждения под конкретные модели,
быстрый цикл “спроектировали → произвели → поставили → протестировали” без сторонних подрядчиков.
Это превращает железо для ИИ в управляемый ресурс, а не в дефицит.

3) Спутниковая связь и транспорт данных
Через Starlink xAI получает:
постоянное подключение между своими точками,
независимость от локальных провайдеров и перегруженных каналов,
возможность строить распределённые вычисления в любых регионах, где есть терминалы.
Это особенно важно, если часть вычислений уйдёт на Луну или в космос — Starlink уже покрывает цепочку передачи данных.

4) Новая продуктовая структура xAI
Маск делает не “команды под исследования”, а продуктовые линии:
Grok — интерфейс общения; там важны скорость, голос, ответы в реальном времени.
Coding — инструменты для разработчиков, генерация кода, ревью, ускорение релизов.
Imagine — визуальный движок: генерация графики, материалов, сцен.
Macrohard — агенты, которые выполняют процессы: они планируют, принимают решения, работают как автономные “цифровые отделы”.
Это создаёт четыре направления, которые можно масштабировать отдельно, и каждое опирается на общий технический фундамент SpaceX.

5) Лунная стратегия
Маск хочет перенести часть производственного цикла за пределы Земли:
спутники собираются на Луне, потому что там дешевле работать с материалами;
лунная солнечная энергия даёт мощность без атмосферы;
mass driver позволяет запускать компоненты в космос без топлива;
вычислительные блоки в космосе снимают проблему охлаждения: вакуум забирает тепло сам.
Это элементы инженерного плана, который SpaceX обсуждала много лет. Сейчас они получают связку с ИИ через xAI.

6) Вся система собирается в замкнутый контур
Площадки → производство → энергия → охлаждение → спутниковый канал → вычисления.
Это даёт Маску контроль над тем, что в ИИ сейчас дефицит:
электричество,
железо,
каналы данных,
площадь,
охлаждение,
темп производства.

И что?

Маск переводит конкуренцию в инфраструктурный слой. Темп развития определяется не моделями, а доступом к энергии, производству и каналам данных. Такой контур можно наращивать так же быстро, как SpaceX наращивает производство ракет.

🚨Нам 3.14здец:
Командам, которые растут через аренду вычислений — 8/10. В гонке появляется игрок с собственным производством, собственной энергией и собственной связью.

‼️Это только одна новость из сегодняшнего ИИ-дайджеста.

Еще в последнем в этом году выпуске:

Как внедрение ИИ повлияло на производительность труда

Anthropic признали повышенные риски у Opus 4.6

Чем так опасны поколение Beta

И ещё 10 новостей — быстрых, как ИИ:
IsoDDE, Qwen-Image-2.0, уход Sharma, спор OpenAI с iyO, раунд Runway, задержка Siri, назначение Achiam, дата-центр Meta, тарифы Anthropic, оплата в Gemini и Veo в Ads.
Хочешь каждый день БЕСПЛАТНО получать на почту главные ИИ-новости с моей аналитикой формата “И что?” и “Нам 3.14здец”, которые уже читают тысячи ИИ-энтузиастов почти из всех уголков планеты, вместо кучи телеграм-каналов и бесконечной ленты новостей без блокировок и VPN - подпишись в один клик.

Ссылка на дайджест. Подпишись!

Маск показал, зачем он объединял xAI и SpaceX

Раньше логика этого хода была туманной. Теперь он провёл общее собрание и разложил схему: xAI работает на инфраструктуре SpaceX. У компании появляется собственный контур размещения железа, энергии, охлаждения и передачи данных. Это убирает зависимость от облаков и внешних очередей за мощностями.

1) Площадки и размещение вычислений

SpaceX имеет десятки объектов — сборочные цеха, ангары, испытательные площадки, базы Starlink, солнечные поля. Маск открывает часть этого под xAI.

Это даёт:
физические точки для установки стоек и охлаждения,
пространство под собственные мини-дата-центры,
доступ к промышленной вентиляции и системам отвода тепла,
быстрый запуск нового железа без зависания в очередях колокаций.
Плюс — SpaceX сама строит многие корпуса. Значит, xAI получает возможность делать стойки под себя, а не под стандарты облаков.

2) Производственная цепочка
SpaceX контролирует изготовление корпусов, кронштейнов, радиаторов, солнечных панелей, силовых систем.
xAI получает:
возможность собирать вычислительные блоки “на лету”,
настройку охлаждения под конкретные модели,
быстрый цикл “спроектировали → произвели → поставили → протестировали” без сторонних подрядчиков.
Это превращает железо для ИИ в управляемый ресурс, а не в дефицит.

3) Спутниковая связь и транспорт данных
Через Starlink xAI получает:
постоянное подключение между своими точками,
независимость от локальных провайдеров и перегруженных каналов,
возможность строить распределённые вычисления в любых регионах, где есть терминалы.
Это особенно важно, если часть вычислений уйдёт на Луну или в космос — Starlink уже покрывает цепочку передачи данных.

4) Новая продуктовая структура xAI
Маск делает не “команды под исследования”, а продуктовые линии:
Grok — интерфейс общения; там важны скорость, голос, ответы в реальном времени.
Coding — инструменты для разработчиков, генерация кода, ревью, ускорение релизов.
Imagine — визуальный движок: генерация графики, материалов, сцен.
Macrohard — агенты, которые выполняют процессы: они планируют, принимают решения, работают как автономные “цифровые отделы”.
Это создаёт четыре направления, которые можно масштабировать отдельно, и каждое опирается на общий технический фундамент SpaceX.

5) Лунная стратегия
Маск хочет перенести часть производственного цикла за пределы Земли:
спутники собираются на Луне, потому что там дешевле работать с материалами;
лунная солнечная энергия даёт мощность без атмосферы;
mass driver позволяет запускать компоненты в космос без топлива;
вычислительные блоки в космосе снимают проблему охлаждения: вакуум забирает тепло сам.
Это элементы инженерного плана, который SpaceX обсуждала много лет. Сейчас они получают связку с ИИ через xAI.

6) Вся система собирается в замкнутый контур
Площадки → производство → энергия → охлаждение → спутниковый канал → вычисления.
Это даёт Маску контроль над тем, что в ИИ сейчас дефицит:

электричество,
железо,
каналы данных,
площадь,
охлаждение,
темп производства.

И что?

Проболжение 👇🏼

Маск переводит конкуренцию в инфраструктурный слой. Темп развития определяется не моделями, а доступом к энергии, производству и каналам данных. Такой контур можно наращивать так же быстро, как SpaceX наращивает производство ракет.

🚨Нам 3.14здец:
Командам, которые растут через аренду вычислений — 8/10. В гонке появляется игрок с собственным производством, собственной энергией и собственной связью.

‼️Это только одна новость из сегодняшнего ИИ-дайджеста.

Еще в последнем в этом году выпуске:

Как внедрение ИИ повлияло на производительность труда

Anthropic признали повышенные риски у Opus 4.6

Чем так опасны поколение Beta
И ещё 10 новостей — быстрых, как ИИ:
IsoDDE, Qwen-Image-2.0, уход Sharma, спор OpenAI с iyO, раунд Runway, задержка Siri, назначение Achiam, дата-центр Meta, тарифы Anthropic, оплата в Gemini и Veo в Ads.
Хочешь каждый день БЕСПЛАТНО получать на почту главные ИИ-новости с моей аналитикой формата “И что?” и “Нам 3.14здец”, которые уже читают тысячи ИИ-энтузиастов почти из всех уголков планеты, вместо кучи телеграм-каналов и бесконечной ленты новостей без блокировок и VPN - подпишись в один клик.

Ссылка на дайджест. Подпишись!

Anthropic будет компенсировать рост тарифов на электричество в регионах с их дата-центрами (нагрузка ЦОДов повышает стоимость электроэнергии для жителей). И что? Развёртывание ИИ-мощностей превращается в политическое соглашение — регионам нужны гарантии, иначе проекты стопорятся на уровне администраций городов.

Представь: ты поставил Copilot/ChatGPT “чтобы разгрузиться”. И через пару месяцев ловишь себя на том, что делаешь в два раза больше всего. Причём добровольно.
Исследователи из Berkeley Haas (их текст вышел в Harvard Business Review в феврале 2026) месяцами смотрели на одну американскую техкомпанию - и поймали простой эффект: AI снижает порог “я это не умею”, поэтому люди начинают лезть в чужие задачи, параллелить всё подряд и расширять роль. А потом ещё и добивать хвосты вечером, потому что “ну там же пару промптов кинуть”.

Фактура:

Источник: Harvard Business Review, февраль 2026, авторы - Aruna Ranganathan (Berkeley Haas) и Xingqi Maggie Ye.
Формат: 8 месяцев наблюдений в одной U.S. tech company, около 200 сотрудников; +40 глубинных интервью.

Что увидели:

AI-пользователи брали больше задач и шире выходили за рамки своей роли.
Рабочие часы росли, многозадачность росла.
Граница “работа/отдых” размывалась - промпты улетали после работы и в перерывах.
У инженеров добавлялась новая “работа поверх работы”: ревью и “коучинг” по AI-коду, потому что запросов на “vibe-coding” становилось больше.

И что?

AI в офисе превращается в ускоритель темпа, а не в “освободитель времени”. Выигрыш по скорости быстро съедается расширением роли, ростом координации и ревью, плюс постоянным микроконтактом с работой.

Для бизнеса это значит: если ты просто “раздал AI”, то получишь краткосрочный буст и долгосрочную усталость, просадку качества и риск текучки. Нужны правила - что автоматизируем, что запрещаем тащить в офф-тайм, кто отвечает за качество AI-выхода.

🚨Нам 3.14здец: менеджменту знаний и тимлидам - 8/10 - потому что AI создаёт больше работы по проверке и синхронизации, чем по “деланию”.

Пятничный контент. Сделано в SeeDance 2.0

А как проходят ваши выходные?