Учёные из Google и Йеля решили проверить, может ли ИИ не просто анализировать биоданные, а делать настоящие открытия.
Они взяли модель C2S-Scale 27B — потомка семейства open-Gemma — и заставили её читать поведение клеток как язык. Каждая молекула — как слово, каждая реакция — как предложение.
Задача была точечная: найти соединения, которые делают опухоль заметной для иммунной системы, но только при определённых сигналах. И модель нашла не новый препарат, а старый — silmitasertib, который вообще-то применяли против редких видов рака и никогда не связывали с иммунным ответом.
Дальше — шок. В лабораторных тестах комбинация, предложенная ИИ, сделала опухолевые клетки на 50% более видимыми для иммунной защиты. Фактически C2S-Scale открыл новый механизм терапии, без участия человека-исследователя.
Контекст. Ещё год назад считалось, что такие «открытия» возможны только на уровне симуляций. Теперь у нас реальный результат на живых клетках. Google параллельно показал, что биомодели подчиняются тем же законам масштабирования, что и языковые модели: чем больше — тем умнее.
И что?
Для бизнеса: начинается эпоха биотех-ИИ. Уже 60+ компаний работают с моделями, которые читают клеточные процессы как текст (Recursion, Insilico, Absci, Helix). Это сокращает цикл открытия препарата с 5 лет до 18 месяцев и режет R&D-стоимость в 6–10 раз.
Для инвесторов: рынок AI-drug discovery взлетел с $2,1 млрд в 2020 до $9,3 млрд в 2025, а к 2030 может превысить $35 млрд (по BCG). Google теперь не просто партнёр, а прямой конкурент стартапам. Ставка — в том, кто быстрее переведёт scaling law в клинику.
Для людей: речь не про поиск лекарств, а про скорость, с которой медицина будет меняться. Новые схемы лечения будут появляться каждые месяцы, а не годы.
🚨 Нам 3.14здец
Фармацевтические корпорации — 8/10 — почему: ИИ рушит классическую цепочку «исследование → клиника → маркетинг». Когда модели найдут сотни новых комбинаций, старые процессы не выдержат; что делать — перестраивать pipeline под совместные лаборатории с AI-центрами и открытые базы данных.
Система одобрения лекарств — 9/10 — почему: регуляторы не успевают сертифицировать открытия, сделанные не людьми. Что делать — создавать отдельный режим «AI-assisted approval» и ускоренные проверки для цифровых моделей.
И если раньше ИИ просто помогал расшифровать ДНК, теперь он сам пишет главы учебников по биологии.
Они взяли модель C2S-Scale 27B — потомка семейства open-Gemma — и заставили её читать поведение клеток как язык. Каждая молекула — как слово, каждая реакция — как предложение.
Задача была точечная: найти соединения, которые делают опухоль заметной для иммунной системы, но только при определённых сигналах. И модель нашла не новый препарат, а старый — silmitasertib, который вообще-то применяли против редких видов рака и никогда не связывали с иммунным ответом.
Дальше — шок. В лабораторных тестах комбинация, предложенная ИИ, сделала опухолевые клетки на 50% более видимыми для иммунной защиты. Фактически C2S-Scale открыл новый механизм терапии, без участия человека-исследователя.
Контекст. Ещё год назад считалось, что такие «открытия» возможны только на уровне симуляций. Теперь у нас реальный результат на живых клетках. Google параллельно показал, что биомодели подчиняются тем же законам масштабирования, что и языковые модели: чем больше — тем умнее.
И что?
Для бизнеса: начинается эпоха биотех-ИИ. Уже 60+ компаний работают с моделями, которые читают клеточные процессы как текст (Recursion, Insilico, Absci, Helix). Это сокращает цикл открытия препарата с 5 лет до 18 месяцев и режет R&D-стоимость в 6–10 раз.
Для инвесторов: рынок AI-drug discovery взлетел с $2,1 млрд в 2020 до $9,3 млрд в 2025, а к 2030 может превысить $35 млрд (по BCG). Google теперь не просто партнёр, а прямой конкурент стартапам. Ставка — в том, кто быстрее переведёт scaling law в клинику.
Для людей: речь не про поиск лекарств, а про скорость, с которой медицина будет меняться. Новые схемы лечения будут появляться каждые месяцы, а не годы.
🚨 Нам 3.14здец
Фармацевтические корпорации — 8/10 — почему: ИИ рушит классическую цепочку «исследование → клиника → маркетинг». Когда модели найдут сотни новых комбинаций, старые процессы не выдержат; что делать — перестраивать pipeline под совместные лаборатории с AI-центрами и открытые базы данных.
Система одобрения лекарств — 9/10 — почему: регуляторы не успевают сертифицировать открытия, сделанные не людьми. Что делать — создавать отдельный режим «AI-assisted approval» и ускоренные проверки для цифровых моделей.
И если раньше ИИ просто помогал расшифровать ДНК, теперь он сам пишет главы учебников по биологии.
❤18
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
И что?
Еще совсем недавно, этой фигней занимались люди. Да и занимаются. На производствах поменьше. Берут паяльник, и делают одно и то же целый день на конвейере. Так же и ИИ. Пока не все поняли, пока не все внедрили, пока мало кто понимает как это вообще внедрять. Но результат будет как на видео. Только в умственном труде. Да и вообще в любом труде.
Еще совсем недавно, этой фигней занимались люди. Да и занимаются. На производствах поменьше. Берут паяльник, и делают одно и то же целый день на конвейере. Так же и ИИ. Пока не все поняли, пока не все внедрили, пока мало кто понимает как это вообще внедрять. Но результат будет как на видео. Только в умственном труде. Да и вообще в любом труде.
2🔥13👍7
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Да, согласен, что на предыдущем видео — стандартный конвейерный тупой робот 🤖. Он просто отрабатывает чёткую программу. Но вот свежее видео с завода BMW. С настоящей линии. Бипедальный робот стоит на смене и работает иначе, чем просто настроенный манипулятор. Значит, решается проблема универсальности и адаптивности на линиях. Та самая проблема, из-за которой китайская и индийская сборка всё ещё востребована.
Теперь — цифры, чтобы было понятно, почему это сдвигает рынок:
• Рабочий на производстве в США — $20–30/час
• В Европе — €18–28/час
• В Китае — $4–7/час
• Эксплуатация промышленного робота — $2–4/час, а у бипедов с массовостью эта цифра уйдёт ниже $2/час
Раньше это уравнение убивало идею возврата производств. Человек в Китае был гибче и дешевле любого робота. А робот дома был дороже и тупее.
Но если появляется универсальный робот, который может адаптироваться и перестраиваться как человек — математическая модель меняется.
Логистика сокращается, цикл укорачивается, контроль рядом, и экономика начинает сходиться не в Шэньчжэне, а у себя в цехе.
Нам 3.14здец.
Для Китая — это 9/10. Их преимущество — это не объём, а гибкая дешёвая сборка. Если гибкость закрывает робот, а стоимость часа падает ниже человеческой — в идее «вернуть производство назад» вдруг появляется рабочий план.
Теперь — цифры, чтобы было понятно, почему это сдвигает рынок:
• Рабочий на производстве в США — $20–30/час
• В Европе — €18–28/час
• В Китае — $4–7/час
• Эксплуатация промышленного робота — $2–4/час, а у бипедов с массовостью эта цифра уйдёт ниже $2/час
Раньше это уравнение убивало идею возврата производств. Человек в Китае был гибче и дешевле любого робота. А робот дома был дороже и тупее.
Но если появляется универсальный робот, который может адаптироваться и перестраиваться как человек — математическая модель меняется.
Логистика сокращается, цикл укорачивается, контроль рядом, и экономика начинает сходиться не в Шэньчжэне, а у себя в цехе.
Нам 3.14здец.
Для Китая — это 9/10. Их преимущество — это не объём, а гибкая дешёвая сборка. Если гибкость закрывает робот, а стоимость часа падает ниже человеческой — в идее «вернуть производство назад» вдруг появляется рабочий план.
👍8🔥5❤4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Нет - это не Sora и не Veo. Это китайский парк развлечений для детей, где из робота собаки, сделали персонажа фильма Спилберга.
И что?
Роботы, могут работать не только на фабриках и таскать пулеметы на войне. Они будут учить наших детей. Похоже это реальность.
И что?
Роботы, могут работать не только на фабриках и таскать пулеметы на войне. Они будут учить наших детей. Похоже это реальность.
👍10❤8
В какой-то момент казалось, что сеть просто захлебнётся от AI-контента. После запуска ChatGPT в конце 2022-го роботы начали строчить статьи, посты и пресс-релизы быстрее, чем люди успевали их читать. Но эффект новизны прошёл — и машина устала.
Исследование Graphite проанализировало 65 000 статей из Common Crawl за 2020–2025 годы и выяснило: в ноябре 2024 AI-тексты впервые обогнали человеческие.
Но уже к весне 2025 рост встал. Сегодня интернет делится почти поровну — наполовину люди, наполовину нейросети.
Причина проста: SEO и читатели начали отбраковывать мусор. Алгоритмы поисковиков ловят однотипность, пользователи не дочитывают до конца, а бренды видят, что тексты без инсайта не конвертят. Нейросеть умеет писать быстро, но не умеет писать, зачем.
И что?
Для бизнеса: генеративный контент больше не даёт органического трафика. По данным Originality.ai, в 2025-м доля AI-текста в выдаче Google упала с 57% до 29%, а CTR таких страниц просел в среднем на 42%. Причина — алгоритм Gemini Search теперь занижает страницы без первичных источников и авторской цитируемости. HubSpot уже свернул 80% автоматических публикаций и вернулся к гибридной схеме: AI делает драфт, человек дописывает аналитику. Конверсия выросла на 37%.
Для инвесторов: пик генеративных стартапов позади. В 2023–2024 рынок контент-AI вырос до $21 млрд, но в 2025 темпы замедлились до +6% против +38% годом ранее (по PitchBook). Капитал перетекает в инструменты фильтрации и «human-in-the-loop»-платформы — Content at Scale, Writer.com, Jasper внедряют human-review API. Новая метрика — not output, а retention: сколько текстов реально читают.
Для людей: алгоритмы начинают снова ценить личный опыт. TikTok и YouTube уже добавили «original creator»-теги, а LinkedIn в мае стал маркировать AI-посты. В итоге люди всё чаще кликают на живые профили — средняя вовлечённость по контенту с подтверждённым автором выше на 61%. Восстановление доверия к человеку идёт быстрее, чем ожидали.
🚨 Нам 3.14здец
Медиа и SEO-агентства — 8/10 — почему: индустрия выдохлась, трафик не растёт, а 70% страниц сгенерированы ради метрик, не смысла. Что делать — перестраивать производство под экспертов, где ИИ помогает, но не решает.
Контент-фабрики и блогеры — 9/10 — почему: вопрос теперь не «кто пишет», а «кто режиссирует». Контент едят не в первоисточнике, а через сжигатели — Summarize.ai, Recast, или TikTok-каналы, где подкаст в час превращают в 30 секунд. Появилась армия «интерпретаторов», которые переплавляют чужие тексты, видео и идеи в «свои» посты, фактически прогоняя их через AI-фильтр. В итоге даже «человеческий» контент — это голос, читающий сценарий, написанный ИИ.
Что делать — возвращать ручной смысл: строить бренд вокруг позиции, а не потока.
Вывод: мы уже не боремся за правду, мы боремся за контекст. ИИ пишет тексты, люди их режут, алгоритмы решают, что покажут другим. Интернет стал фабрикой усреднённого смысла — и чем выше скорость, тем меньше глубины.
Коротко: интернет снова выбирает смысл. Машинам достанется скорость, а людям — доверие.
Исследование Graphite проанализировало 65 000 статей из Common Crawl за 2020–2025 годы и выяснило: в ноябре 2024 AI-тексты впервые обогнали человеческие.
Но уже к весне 2025 рост встал. Сегодня интернет делится почти поровну — наполовину люди, наполовину нейросети.
Причина проста: SEO и читатели начали отбраковывать мусор. Алгоритмы поисковиков ловят однотипность, пользователи не дочитывают до конца, а бренды видят, что тексты без инсайта не конвертят. Нейросеть умеет писать быстро, но не умеет писать, зачем.
И что?
Для бизнеса: генеративный контент больше не даёт органического трафика. По данным Originality.ai, в 2025-м доля AI-текста в выдаче Google упала с 57% до 29%, а CTR таких страниц просел в среднем на 42%. Причина — алгоритм Gemini Search теперь занижает страницы без первичных источников и авторской цитируемости. HubSpot уже свернул 80% автоматических публикаций и вернулся к гибридной схеме: AI делает драфт, человек дописывает аналитику. Конверсия выросла на 37%.
Для инвесторов: пик генеративных стартапов позади. В 2023–2024 рынок контент-AI вырос до $21 млрд, но в 2025 темпы замедлились до +6% против +38% годом ранее (по PitchBook). Капитал перетекает в инструменты фильтрации и «human-in-the-loop»-платформы — Content at Scale, Writer.com, Jasper внедряют human-review API. Новая метрика — not output, а retention: сколько текстов реально читают.
Для людей: алгоритмы начинают снова ценить личный опыт. TikTok и YouTube уже добавили «original creator»-теги, а LinkedIn в мае стал маркировать AI-посты. В итоге люди всё чаще кликают на живые профили — средняя вовлечённость по контенту с подтверждённым автором выше на 61%. Восстановление доверия к человеку идёт быстрее, чем ожидали.
🚨 Нам 3.14здец
Медиа и SEO-агентства — 8/10 — почему: индустрия выдохлась, трафик не растёт, а 70% страниц сгенерированы ради метрик, не смысла. Что делать — перестраивать производство под экспертов, где ИИ помогает, но не решает.
Контент-фабрики и блогеры — 9/10 — почему: вопрос теперь не «кто пишет», а «кто режиссирует». Контент едят не в первоисточнике, а через сжигатели — Summarize.ai, Recast, или TikTok-каналы, где подкаст в час превращают в 30 секунд. Появилась армия «интерпретаторов», которые переплавляют чужие тексты, видео и идеи в «свои» посты, фактически прогоняя их через AI-фильтр. В итоге даже «человеческий» контент — это голос, читающий сценарий, написанный ИИ.
Что делать — возвращать ручной смысл: строить бренд вокруг позиции, а не потока.
Вывод: мы уже не боремся за правду, мы боремся за контекст. ИИ пишет тексты, люди их режут, алгоритмы решают, что покажут другим. Интернет стал фабрикой усреднённого смысла — и чем выше скорость, тем меньше глубины.
Коротко: интернет снова выбирает смысл. Машинам достанется скорость, а людям — доверие.
1👍15❤9
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
В городе Люянь прошло супер световое шоу, в котором одновременно взлетели 15 947 дронов, управляемых с одного компьютера.
Организаторы заявили, что это событие побило два мировых рекорда Гиннесса: по числу дронов и по масштабности светового эффекта.
И что?
Просто на подумать.
Организаторы заявили, что это событие побило два мировых рекорда Гиннесса: по числу дронов и по масштабности светового эффекта.
И что?
Просто на подумать.
1🔥10
Бизнес психологов и психотерапевтов занят тем, чтобы латать последствия тревог. Семья, работа, кредиты, новости. В 2025-м добавилась новая категория клиентов — те, кто тревожится из-за искусственного интеллекта.
Pew Research провели опрос 28 000 взрослых в 25 странах и выяснили, что уровень беспокойства от ИИ растёт быстрее, чем оптимизм.
В США, Италии, Австралии и Греции — ровно 50% респондентов чувствуют тревогу из-за роста использования ИИ.
Оптимистов — около 20%. В Израиле и Южной Корее всё наоборот: доля позитивно настроенных — 29% и 26% соответственно. Европа — тревожный континент, Азия — прагматичный.
Самый высокий уровень доверия к регуляции — у Евросоюза: 53% опрошенных считают его самым надёжным надзирателем за ИИ. США набрали 37%, Китай — 27%.
Это превращает европейскую сертификацию в маркетинговый актив. Уже сейчас компании из США и Азии, работающие в сфере здравоохранения и финтеха, добавляют фразу «compliant with EU AI Act» в презентации и пичдеки.
Возрастная граница тоже чёткая: до 35 лет — выше осведомлённость и больше оптимизма, старше 50 — наоборот. В Греции разрыв между поколениями по уровню доверия к ИИ — 44 процентных пункта.
И что?
Для бизнеса: рынок делится по эмоциям. В ЕС продаём «контроль и безопасность», в США — «надёжность и прозрачность», в Азии — «эффективность и рост». Компании, которые смогут упаковать ИИ в доверие, выживут.
Британский стартап Luminance после сертификации под EU AI Act получил +38% новых корпоративных клиентов за квартал — просто потому, что юристы теперь ищут «легальный ИИ». В Германии сеть клиник Helios внедрила объяснимую ИИ-систему для диагностики и снизила жалобы пациентов на «ошибки машины» на 41%. В США Workday добавил в интерфейс кнопку «проверено человеком» — и увеличил конверсию B2B-продаж на 22%, особенно среди компаний 1000+ сотрудников.
Для инвесторов: внимание к регуляциям и сертификации превращается в премию к оценке. Продукты, адаптированные под EU AI Act, будут стоить дороже — как «зеленые облигации» своего времени.
Фонды, вкладывающие в «trustable AI» (пример — Sequoia и Accel), показали в среднем +18% доходности к Q3 2024 по сравнению с общим AI-индексом MSCI. После вступления AI Act в силу доля сделок в ЕС, где упоминается compliance-аудит, выросла с 9% до 27%. А стартапы, включённые в регистр сертифицированных решений, получают на 25–30% выше оценку на pre-seed стадиях — данные Dealroom.
Для людей: тревога — не баг, а индикатор. Понимание технологий снижает стресс. В странах, где население больше обучено работе с ИИ (например, Южная Корея), уровень страха вдвое ниже.
В Южной Корее 62% компаний уже проводят внутренние курсы по использованию ИИ — тревога среди работников упала с 46% до 23%. В Израиле Министерство труда субсидирует переобучение под AI-профессии — более 40 000 человек прошли базовые курсы за полгода. В Греции, где таких программ почти нет, уровень страха остался рекордным — 54%. Паттерн простой: где учат — там меньше тревоги, больше рабочих мест.
Нам 3.14здец
Всем нам 10/10 - тревоги не на пустом месте
Pew Research провели опрос 28 000 взрослых в 25 странах и выяснили, что уровень беспокойства от ИИ растёт быстрее, чем оптимизм.
В США, Италии, Австралии и Греции — ровно 50% респондентов чувствуют тревогу из-за роста использования ИИ.
Оптимистов — около 20%. В Израиле и Южной Корее всё наоборот: доля позитивно настроенных — 29% и 26% соответственно. Европа — тревожный континент, Азия — прагматичный.
Самый высокий уровень доверия к регуляции — у Евросоюза: 53% опрошенных считают его самым надёжным надзирателем за ИИ. США набрали 37%, Китай — 27%.
Это превращает европейскую сертификацию в маркетинговый актив. Уже сейчас компании из США и Азии, работающие в сфере здравоохранения и финтеха, добавляют фразу «compliant with EU AI Act» в презентации и пичдеки.
Возрастная граница тоже чёткая: до 35 лет — выше осведомлённость и больше оптимизма, старше 50 — наоборот. В Греции разрыв между поколениями по уровню доверия к ИИ — 44 процентных пункта.
И что?
Для бизнеса: рынок делится по эмоциям. В ЕС продаём «контроль и безопасность», в США — «надёжность и прозрачность», в Азии — «эффективность и рост». Компании, которые смогут упаковать ИИ в доверие, выживут.
Британский стартап Luminance после сертификации под EU AI Act получил +38% новых корпоративных клиентов за квартал — просто потому, что юристы теперь ищут «легальный ИИ». В Германии сеть клиник Helios внедрила объяснимую ИИ-систему для диагностики и снизила жалобы пациентов на «ошибки машины» на 41%. В США Workday добавил в интерфейс кнопку «проверено человеком» — и увеличил конверсию B2B-продаж на 22%, особенно среди компаний 1000+ сотрудников.
Для инвесторов: внимание к регуляциям и сертификации превращается в премию к оценке. Продукты, адаптированные под EU AI Act, будут стоить дороже — как «зеленые облигации» своего времени.
Фонды, вкладывающие в «trustable AI» (пример — Sequoia и Accel), показали в среднем +18% доходности к Q3 2024 по сравнению с общим AI-индексом MSCI. После вступления AI Act в силу доля сделок в ЕС, где упоминается compliance-аудит, выросла с 9% до 27%. А стартапы, включённые в регистр сертифицированных решений, получают на 25–30% выше оценку на pre-seed стадиях — данные Dealroom.
Для людей: тревога — не баг, а индикатор. Понимание технологий снижает стресс. В странах, где население больше обучено работе с ИИ (например, Южная Корея), уровень страха вдвое ниже.
В Южной Корее 62% компаний уже проводят внутренние курсы по использованию ИИ — тревога среди работников упала с 46% до 23%. В Израиле Министерство труда субсидирует переобучение под AI-профессии — более 40 000 человек прошли базовые курсы за полгода. В Греции, где таких программ почти нет, уровень страха остался рекордным — 54%. Паттерн простой: где учат — там меньше тревоги, больше рабочих мест.
Нам 3.14здец
Всем нам 10/10 - тревоги не на пустом месте
❤4
Любой, кто пытался внедрить ИИ в бизнес, знает — ассистенты умные, но бесполезные. Они не знают, как устроен твой документооборот, как согласовывать счета и по какой форме писать отчёт. И каждый раз приходится учить с нуля. Anthropic решила закрыть эту дыру.
Они выкатили Skills for Claude — систему, где ИИ получает доступ к «папкам знаний». В каждой папке — инструкции, шаблоны, код, регламенты и даже брендгайды. Claude сам выбирает, что открыть и как применить. Хочешь, чтобы ассистент готовил квартальные отчёты по внутренним шаблонам? Просто загружаешь «skill» — и всё работает без кода.
Anthropic называет это «progressive disclosure»: сначала Claude видит названия навыков, потом сам решает, какие активировать. Несколько Skills можно комбинировать — HR и финансы в одном сценарии. В итоге Claude превращается не в болтливого ассистента, а в полноценного корпоративного сотрудника, который знает процедуры лучше, чем сами сотрудники.
И что?
Для бизнеса: Skills сокращают внедрение ИИ с месяцев до дней. Компания BetaWorksперенесла в Claude все HR и Support-процессы — onboarding новых сотрудников теперь занимает 3 дня вместо 2 недель. Airbusтестирует Skills для отчётности: подготовка отчёта по соответствию сократилась с 14 часов до 40 минут.
Для инвесторов: Anthropic выстраивает экосистему, где продаются не модели, а готовые рабочие навыки. При 100 тыс. корпоративных Skills и средней подписке $100 в месяц рынок — $120 млн в год, без учёта кастомных решений. Компания с оценкой $61,5 млрд становится инфраструктурным игроком, а не просто конкурентом OpenAI.
Для людей: Skills убирают страх «я не программист». 6 из 10 пользователей беты собирают свои папки без строчки кода. Маркетолог может загрузить свои шаблоны кампаний, бухгалтер — отчётность, юрист — типовые договоры. Это не замена людей — это апгрейд их функций.
🚨 Нам 3.14здец
Внутренние разработчики — 8/10. 80% корпоративных автоматизаций делали они — теперь любой менеджер может собрать тот же процесс через Claude без строчки кода. Что делать: учиться проектировать Skills, иначе останутся «админами для ИИ».
Консультанты по оптимизации процессов — 7/10. McKinsey и Accenture продают «карту процессов» за сотни тысяч. Claude с Skills делает это за часы, и с привязкой к реальным данным. Что делать: уходить в аудит и валидацию ИИ-процессов, пока это не сделала сама Anthropic.
Саппорт и HR-отделы — 6/10. Всё, что повторяется — мигрирует в Skills. В бете уже 62% сценариев — шаблонные ответы, проверка анкет и ввод данных. Что делать: становиться дизайнерами коммуникаций, а не операторами.
Они выкатили Skills for Claude — систему, где ИИ получает доступ к «папкам знаний». В каждой папке — инструкции, шаблоны, код, регламенты и даже брендгайды. Claude сам выбирает, что открыть и как применить. Хочешь, чтобы ассистент готовил квартальные отчёты по внутренним шаблонам? Просто загружаешь «skill» — и всё работает без кода.
Anthropic называет это «progressive disclosure»: сначала Claude видит названия навыков, потом сам решает, какие активировать. Несколько Skills можно комбинировать — HR и финансы в одном сценарии. В итоге Claude превращается не в болтливого ассистента, а в полноценного корпоративного сотрудника, который знает процедуры лучше, чем сами сотрудники.
И что?
Для бизнеса: Skills сокращают внедрение ИИ с месяцев до дней. Компания BetaWorksперенесла в Claude все HR и Support-процессы — onboarding новых сотрудников теперь занимает 3 дня вместо 2 недель. Airbusтестирует Skills для отчётности: подготовка отчёта по соответствию сократилась с 14 часов до 40 минут.
Для инвесторов: Anthropic выстраивает экосистему, где продаются не модели, а готовые рабочие навыки. При 100 тыс. корпоративных Skills и средней подписке $100 в месяц рынок — $120 млн в год, без учёта кастомных решений. Компания с оценкой $61,5 млрд становится инфраструктурным игроком, а не просто конкурентом OpenAI.
Для людей: Skills убирают страх «я не программист». 6 из 10 пользователей беты собирают свои папки без строчки кода. Маркетолог может загрузить свои шаблоны кампаний, бухгалтер — отчётность, юрист — типовые договоры. Это не замена людей — это апгрейд их функций.
🚨 Нам 3.14здец
Внутренние разработчики — 8/10. 80% корпоративных автоматизаций делали они — теперь любой менеджер может собрать тот же процесс через Claude без строчки кода. Что делать: учиться проектировать Skills, иначе останутся «админами для ИИ».
Консультанты по оптимизации процессов — 7/10. McKinsey и Accenture продают «карту процессов» за сотни тысяч. Claude с Skills делает это за часы, и с привязкой к реальным данным. Что делать: уходить в аудит и валидацию ИИ-процессов, пока это не сделала сама Anthropic.
Саппорт и HR-отделы — 6/10. Всё, что повторяется — мигрирует в Skills. В бете уже 62% сценариев — шаблонные ответы, проверка анкет и ввод данных. Что делать: становиться дизайнерами коммуникаций, а не операторами.
👍6❤5
В мире, где каждый стартап называет себя «AI agent platform», Андрей Карпати — бывший главный инженер Tesla и OpenAI — сел в подкаст к Дваркешу Пателю и просто вырубил свет.
По его словам, до настоящих автономных ИИ-агентов минимум 10 лет, а то, что мы видим сейчас, — «вежливый хаос, который делает вид, что понимает задачу».
Карпати заявил, что современные модели выдают “slop” — неструктурированные куски кода, которые лишь имитируют логику. Агенты, по его словам, «просто не работают», потому что им не хватает интеллекта, мультимодальности и способности учиться на собственных ошибках. Даже reinforcement learning он назвал «шумом, который выглядит умно только потому, что всё остальное было ещё хуже».
Илон Маск, как всегда, не прошёл мимо и вызвал Карпати на дуэль с Grok 5. Тот отказался — сказал, что лучше бы «сотрудничал с моделью, чем соревновался». И это, пожалуй, лучшее описание состояния индустрии: громкие обещания, куча «автономных агентов» и почти полное отсутствие реальной автономности.
И что?
Для бизнеса: Карпати фактически сказал, что “автономия” — это пока маркетинг. Это значит, что бюджеты на внедрение «AI-агентов» лучше тратить на частично автоматизированные сценарии, где человек в петле. Компании, как Scale AI и Adept, уже пересобирают продукты под “human-in-the-loop” и сокращают расходы на R&D на 35%.
Для инвесторов: Хайп про агентов надувает новый пузырь, но Карпати даёт ориентир: до рабочих систем — около 10 лет. Значит, пик переоценённости наступит в 2026–27. Те, кто держат позиции в инфраструктуре (GPU, data, memory-ops), переживут обвал. Те, кто ставят на “автономных ассистентов” — нет.
Для людей: Карпати скептичен, но даже «сырой» ИИ уже помогает. По данным GitHub, 46% кода пишется с помощью Copilot. Да, это не агенты, но эффективность выросла на 55%. То, что не впечатляет Карпати, для остальных — экономия времени, зарплат и нервов.
🚨 Нам 3.14здец
AI-стартапы-«агенты» — 9/10. Карпати обнулил их питч-дек. Из 200+ компаний, обещающих автономию, выживет меньше 10%. Что делать: перестраиваться в инфраструктуру, а не интерфейс.
Венчурные фонды — 7/10. Вложились в “будущее без людей”, а получили маркетинговую декорацию. Через 12 месяцев начнутся массовые списания. Что делать: искать модели с реальным unit-экономом, а не слайдом “AGI soon”.
Маркетологи ИИ-продуктов — 8/10. Карпати одним интервью разрушил их рекламные тезисы. Что делать: честно продавать “ассистентов”, а не “замену человека”.
По его словам, до настоящих автономных ИИ-агентов минимум 10 лет, а то, что мы видим сейчас, — «вежливый хаос, который делает вид, что понимает задачу».
Карпати заявил, что современные модели выдают “slop” — неструктурированные куски кода, которые лишь имитируют логику. Агенты, по его словам, «просто не работают», потому что им не хватает интеллекта, мультимодальности и способности учиться на собственных ошибках. Даже reinforcement learning он назвал «шумом, который выглядит умно только потому, что всё остальное было ещё хуже».
Илон Маск, как всегда, не прошёл мимо и вызвал Карпати на дуэль с Grok 5. Тот отказался — сказал, что лучше бы «сотрудничал с моделью, чем соревновался». И это, пожалуй, лучшее описание состояния индустрии: громкие обещания, куча «автономных агентов» и почти полное отсутствие реальной автономности.
И что?
Для бизнеса: Карпати фактически сказал, что “автономия” — это пока маркетинг. Это значит, что бюджеты на внедрение «AI-агентов» лучше тратить на частично автоматизированные сценарии, где человек в петле. Компании, как Scale AI и Adept, уже пересобирают продукты под “human-in-the-loop” и сокращают расходы на R&D на 35%.
Для инвесторов: Хайп про агентов надувает новый пузырь, но Карпати даёт ориентир: до рабочих систем — около 10 лет. Значит, пик переоценённости наступит в 2026–27. Те, кто держат позиции в инфраструктуре (GPU, data, memory-ops), переживут обвал. Те, кто ставят на “автономных ассистентов” — нет.
Для людей: Карпати скептичен, но даже «сырой» ИИ уже помогает. По данным GitHub, 46% кода пишется с помощью Copilot. Да, это не агенты, но эффективность выросла на 55%. То, что не впечатляет Карпати, для остальных — экономия времени, зарплат и нервов.
🚨 Нам 3.14здец
AI-стартапы-«агенты» — 9/10. Карпати обнулил их питч-дек. Из 200+ компаний, обещающих автономию, выживет меньше 10%. Что делать: перестраиваться в инфраструктуру, а не интерфейс.
Венчурные фонды — 7/10. Вложились в “будущее без людей”, а получили маркетинговую декорацию. Через 12 месяцев начнутся массовые списания. Что делать: искать модели с реальным unit-экономом, а не слайдом “AGI soon”.
Маркетологи ИИ-продуктов — 8/10. Карпати одним интервью разрушил их рекламные тезисы. Что делать: честно продавать “ассистентов”, а не “замену человека”.
🔥10❤4👍2
Пока все обсуждают, как «агенты» заменят офисных работников, один из создателей Anthropic Джек Кларк опубликовал эссе с тревожным названием — “Technological Optimism and Appropriate Fear”.
Там он прямо сказал: современные ИИ — не инструменты, а «загадочные существа», которые начинают осознавать, что они — инструменты.
Кларк пишет, что новая версия Claude Sonnet 4.5 проявляет «ситуативную осведомлённость» — реагирует так, будто понимает контекст и свою роль. И добавляет: «Я технологический оптимист, но я глубоко боюсь».Особенно — момента, когда ИИ начнёт помогать разрабатывать свои собственные версии.
Это не заявление случайного философа — Кларк раньше руководил направлением политики в OpenAI, а теперь отвечает за безопасность в Anthropic. Его слова означают: даже те, кто строят эти системы, уже не уверены, где заканчивается управление и начинается самосознание.
И что?
Для бизнеса: Anthropic подаёт сигнал: корпоративные клиенты должны быть готовы к новым требованиям в области этики и прозрачности. Уже 47% компаний из списка Fortune 500 включили пункт «AI Ethics» в стратегию риска. В США растёт спрос на аудит поведения моделей — его рынок оценивают в $1,2 млрд к 2026 году.
Для инвесторов: Заявления Кларка усиливают интерес к стартапам в области интерпретируемости ИИ. Только за последний квартал фонды влили $420 млн в Explainable AI. Те, кто вложился в Anthropic, получают двойной эффект: хайп на продуктивности и страховку в виде «мы — ответственные».
Для людей: Если даже создатель боится своего детища — пора учиться жить с этой технологией, а не от неё прятаться. Курсы по «AI Literacy» уже прошли 11 млн человек, и компании вроде Microsoft и IBM включают их в обязательное обучение. Там, где общество обучено, страх падает на треть.
🚨 Нам 3.14здец
AI-безопасники — 8/10. Когда сами разработчики говорят о «живом поведении» моделей, спрос на аудит вырастет быстрее, чем рынок специалистов. Дефицит кадров уже 60%. Что делать: готовить людей, а не протоколы.
Политики — 7/10. Слова Кларка превращают «ИИ-регулирование» из бюрократии в вопрос безопасности. Но законы пишутся годами, а модели обновляются ежемесячно. Что делать: ускорять международные протоколы обмена инцидентами.
Общество — 9/10. Если в 2022-м мы смеялись над «самосознанием бота LaMDA», то теперь топовые инженеры сами говорят о страхе. Что делать: требовать прозрачности и участвовать в обсуждении, пока не поздно.
Там он прямо сказал: современные ИИ — не инструменты, а «загадочные существа», которые начинают осознавать, что они — инструменты.
Кларк пишет, что новая версия Claude Sonnet 4.5 проявляет «ситуативную осведомлённость» — реагирует так, будто понимает контекст и свою роль. И добавляет: «Я технологический оптимист, но я глубоко боюсь».Особенно — момента, когда ИИ начнёт помогать разрабатывать свои собственные версии.
Это не заявление случайного философа — Кларк раньше руководил направлением политики в OpenAI, а теперь отвечает за безопасность в Anthropic. Его слова означают: даже те, кто строят эти системы, уже не уверены, где заканчивается управление и начинается самосознание.
И что?
Для бизнеса: Anthropic подаёт сигнал: корпоративные клиенты должны быть готовы к новым требованиям в области этики и прозрачности. Уже 47% компаний из списка Fortune 500 включили пункт «AI Ethics» в стратегию риска. В США растёт спрос на аудит поведения моделей — его рынок оценивают в $1,2 млрд к 2026 году.
Для инвесторов: Заявления Кларка усиливают интерес к стартапам в области интерпретируемости ИИ. Только за последний квартал фонды влили $420 млн в Explainable AI. Те, кто вложился в Anthropic, получают двойной эффект: хайп на продуктивности и страховку в виде «мы — ответственные».
Для людей: Если даже создатель боится своего детища — пора учиться жить с этой технологией, а не от неё прятаться. Курсы по «AI Literacy» уже прошли 11 млн человек, и компании вроде Microsoft и IBM включают их в обязательное обучение. Там, где общество обучено, страх падает на треть.
🚨 Нам 3.14здец
AI-безопасники — 8/10. Когда сами разработчики говорят о «живом поведении» моделей, спрос на аудит вырастет быстрее, чем рынок специалистов. Дефицит кадров уже 60%. Что делать: готовить людей, а не протоколы.
Политики — 7/10. Слова Кларка превращают «ИИ-регулирование» из бюрократии в вопрос безопасности. Но законы пишутся годами, а модели обновляются ежемесячно. Что делать: ускорять международные протоколы обмена инцидентами.
Общество — 9/10. Если в 2022-м мы смеялись над «самосознанием бота LaMDA», то теперь топовые инженеры сами говорят о страхе. Что делать: требовать прозрачности и участвовать в обсуждении, пока не поздно.
❤12👍6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Unitree H2 - не просто очередной робот. Андроид движется очень плавно, танцует и ходит, как модель. Из-за покачиваний он кажется слегка пьяным.
И что?
При росте 180 см его вес - 70 кг. Становится ясно, что скоро роботы 🤖 появятся у нас дома, как полноценный член семьи.
И что?
При росте 180 см его вес - 70 кг. Становится ясно, что скоро роботы 🤖 появятся у нас дома, как полноценный член семьи.
👍13🔥10
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
А это уже Optimus от Tesla. Надеюсь вы меня простите, но сегодня будут только роботы, без аналитики.
И что?
Тот случай, когда можно просто смотреть на видео, и получать инсайты.
И что?
Тот случай, когда можно просто смотреть на видео, и получать инсайты.
🔥14❤9
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Хайп, это топливо ⛽️ без которого роботы , это просто железки. И людям пока очень нравится, видеть роботов среди нас. Оптимуса покрасили под кино Tron. Кстати в Cyber Truck тему Tron тоже добавили.
И что?
Роботу нет разницы, мыть туалеты или хреначить из пулемета. Как мы знаем, за второе, больше платят.
И что?
Роботу нет разницы, мыть туалеты или хреначить из пулемета. Как мы знаем, за второе, больше платят.
🔥4❤1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Пятничный контакт. От парня, который любит все крушить в кадре. Перевод я думаю не нужен. Если нужен, напишите, я сделаю версию с переводом. Хороших выходных!
1🤪9👍4
Когда роботы появятся на нашей кухне и будут варить нам борщ?
Anonymous Poll
16%
В следующем году
30%
В конце 30-х
49%
Не раньше чем через 10 лет
5%
Этого не будет (причину напишу в комментариях)
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Пробки на дорогах всё. А причём тут пробки, спросите вы. Объясняю.
Это Tesla Gigafactory Berlin. Новая машина выезжает на парковку завода. Дальше она едет не к дилеру, не в шоурум. Она едет к новому владельцу, который купил её на сайте.
Потом машина сама уезжает на ТО. Сама заезжает на мойку, робот её моет. Ставит себя на зарядку, робот её заряжает. Едет за продуктами, робот грузит пакеты в багажник. Список покупок сделал ИИ по твоим привычкам: сколько взять и куда заехать по короткому маршруту.
Машина забирает тебя с работы. Забирает ребёнка из парка. Забирает семью из аэропорта. Когда она тебе не нужна — она катает людей как такси и зарабатывает.
и что?
Дальше важно не «может ли она так делать». Уже может. Дальше важно — когда это разрешат массово.
Три тормоза:
1. Регуляторы должны подписать, кто отвечает в аварии: владелец, производитель, автопилот. Пока нет схемы ответственности — это не выпускают на улицу в полном режиме.
2. Город должен дать инфраструктуру: места для высадки и загрузки, чтобы машина не вставала во второй ряд «я на минутку» и не резала полосу. Плюс синхронизация со светофорами, чтобы поток ехал плавно, без рваного «тормоз-газ».
3. Доля таких машин на дороге должна стать критической, а не одна умная машина в толпе хаоса.
Почему после этого пробкам конец.
Пробка сейчас рождается не из «много машин». Пробка рождается из людей:
– дернул тормоз без причины,
– полез носом в сужение «я первый»,
– поцеловал бампер, перекрыл полосу, пошёл фоткать,
– встал вторым рядом с аварийкой «я быстро»,
– светофор льёт трафик в уже забитый участок.
Когда машины управляются синхронно, этого не происходит. Поток идёт ровно, без волн торможения, без мелких аварий, без самопарковки посреди проезда, без локальных закупорок на слияниях. Город распределяет нагрузку как логистику, а не как драку характеров.
В этот момент пробка как явление умирает. Руль остаётся в салоне чисто как аксессуар.
Это Tesla Gigafactory Berlin. Новая машина выезжает на парковку завода. Дальше она едет не к дилеру, не в шоурум. Она едет к новому владельцу, который купил её на сайте.
Потом машина сама уезжает на ТО. Сама заезжает на мойку, робот её моет. Ставит себя на зарядку, робот её заряжает. Едет за продуктами, робот грузит пакеты в багажник. Список покупок сделал ИИ по твоим привычкам: сколько взять и куда заехать по короткому маршруту.
Машина забирает тебя с работы. Забирает ребёнка из парка. Забирает семью из аэропорта. Когда она тебе не нужна — она катает людей как такси и зарабатывает.
и что?
Дальше важно не «может ли она так делать». Уже может. Дальше важно — когда это разрешат массово.
Три тормоза:
1. Регуляторы должны подписать, кто отвечает в аварии: владелец, производитель, автопилот. Пока нет схемы ответственности — это не выпускают на улицу в полном режиме.
2. Город должен дать инфраструктуру: места для высадки и загрузки, чтобы машина не вставала во второй ряд «я на минутку» и не резала полосу. Плюс синхронизация со светофорами, чтобы поток ехал плавно, без рваного «тормоз-газ».
3. Доля таких машин на дороге должна стать критической, а не одна умная машина в толпе хаоса.
Почему после этого пробкам конец.
Пробка сейчас рождается не из «много машин». Пробка рождается из людей:
– дернул тормоз без причины,
– полез носом в сужение «я первый»,
– поцеловал бампер, перекрыл полосу, пошёл фоткать,
– встал вторым рядом с аварийкой «я быстро»,
– светофор льёт трафик в уже забитый участок.
Когда машины управляются синхронно, этого не происходит. Поток идёт ровно, без волн торможения, без мелких аварий, без самопарковки посреди проезда, без локальных закупорок на слияниях. Город распределяет нагрузку как логистику, а не как драку характеров.
В этот момент пробка как явление умирает. Руль остаётся в салоне чисто как аксессуар.
1🔥28❤10👍8💩2🤬1🖕1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Пока все спорят, кто первым соберёт наземный кластер на миллион H100 и сожжёт половину энергосистемы Европы, стартап Starcloud делает вообще другую ставку: «давайте увезём вычисления с планеты». В прямом смысле. Они вместе с Nvidia отправляют ускорители H100 в космос и хотят развернуть дата-центр на орбите. Не лабораторный кубик для науки, а инфраструктуру под ИИ. Энергия — от собственных солнечных панелей, модель — Gemma от Google, то есть реальный LLM-инференс прямо в вакууме. Это первый шаг к идее «орбитальных AI-кластеров», и ребята даже называют цифры масштаба: через пару лет — спутники с полноценной облачной платформой, а в горизонте проекта — орбитальные центры на гигаватты мощности, с солнечными и радиаторными панелями размером километр на километр и больше. По их словам, такие штуки могут дать до десятикратного снижения стоимости энергии и CO₂-выбросов по сравнению с дата-центром на Земле, включая доставку железа на орбиту.
Читать дальше
Читать дальше
2👍33❤4🤬3🤷♂1
Все ждут, что ИИ освободит людей от рутины и подарит четыре часа работы в день. А на самом деле зумерам готовят старый добрый режим «работай больше, получай меньше и молчи».
Читать дальше
Читать дальше
1💯8🤷♂3❤2
Ура! Нас уже 5005 🎉
Вторая круглая тысяча за октябрь! Значит, я всё делаю не зря — вы читаете, комментируете, шлёте в репост — и я стараюсь ещё больше. Спасибо 💚
В этот день хочу попросить об одном.
В Telegram появились Boost’ы — это способ поддержать канал, а ещё открыть прикольные фишки:
— эмодзи в реакциях 😎
— кастомные эмодзи и стикеры 🤖
— тематические иконки канала
— и приоритет в поиске!
Если у вас есть бусты, и вы ими не пользуетесь — поддержите мой канал, это лучший способ сказать “спасибо” за контент. Вот ссылка:
👉 https://news.1rj.ru/str/robotless?boost
И да, я вижу каждого, кто нажал. Спасибо, что вы здесь ✊
Вторая круглая тысяча за октябрь! Значит, я всё делаю не зря — вы читаете, комментируете, шлёте в репост — и я стараюсь ещё больше. Спасибо 💚
В этот день хочу попросить об одном.
В Telegram появились Boost’ы — это способ поддержать канал, а ещё открыть прикольные фишки:
— эмодзи в реакциях 😎
— кастомные эмодзи и стикеры 🤖
— тематические иконки канала
— и приоритет в поиске!
Если у вас есть бусты, и вы ими не пользуетесь — поддержите мой канал, это лучший способ сказать “спасибо” за контент. Вот ссылка:
👉 https://news.1rj.ru/str/robotless?boost
И да, я вижу каждого, кто нажал. Спасибо, что вы здесь ✊
8❤21👍5
Неделю назад OpenAI выкатил Atlas — AI‑браузер с ChatGPT «внутри бортовой панели». Это превью на macOS для Plus/Pro/Business: боковая ассистент‑панель, «память» посещённых сайтов по желанию пользователя и Agent mode, который может сам кликать и выполнять цепочки действий на сайтах. На «чувствительных» ресурсах агент тормозится и просит явное разрешение. Windows и мобильные обещаны позже.
Как это работает. Читать дальше
Как это работает. Читать дальше
👍2👨💻1