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
Помните Napster. Ровесник нулевых, который перевернул музыку, вошёл в легенду, отдал Шона Паркера к Facebook, но сам так и не стал корпорацией‑монстром. Двадцать шесть лет спустя — новый comeback. Вот кто настоящий a’ll be back.
Что произошло. Napster 26 - это разворот из музыки в платформу ассистентов с «голографическим» дисплеем View за $99.
Читать дальше
Что произошло. Napster 26 - это разворот из музыки в платформу ассистентов с «голографическим» дисплеем View за $99.
Читать дальше
👍10❤2
18 лет. Алма-Ата. Школьник. Его выгоняют с урока математики — не потому что он ничего не знает, а потому что он прямо на парте разговаривает с инвестором. Учитель в шоке, директор в шоке, ему вообще всё равно. В какой-то момент школа для него становится просто помехой графику созвона с фондом. Он вылетает из школы и даже не делает вид, что будет сдавать экзамены. Он идёт строить компанию. Не «когда-нибудь потом», а сразу.
Дальше он пробивает себе дорогу в Y Combinator. Это та самая фабрика, откуда вышли Stripe, Airbnb, вся тяжелая лига Кремниевой долины, и которой руководил Сем Альтман. С первой попытки его не берут. Со второй —
Читать дальше
Дальше он пробивает себе дорогу в Y Combinator. Это та самая фабрика, откуда вышли Stripe, Airbnb, вся тяжелая лига Кремниевой долины, и которой руководил Сем Альтман. С первой попытки его не берут. Со второй —
Читать дальше
🔥9🤪4
🤑 Nvidia только что взяла планету за горло и сказала: я стою пять триллионов долларов. Прямо сейчас. 29 октября 2025 года Nvidia стала первой компанией в истории, чей ценник на бирже перевалил за 5 трлн.
Акции на NASDAQ улетели к примерно 210 долларам за штуку, плюс почти пять процентов за утро, и это двинуло капитализацию выше отметки, которая ещё вчера казалась фантастикой. Nvidia — то есть фабрика GPU для ИИ — официально номер один по стоимости. Microsoft сейчас вторая.
Apple третья. Apple вчера, 28 октября, впервые вообще потрогала 4 трлн. Да, компания, которая продаёт айфоны. Это уже клуб, куда пускают только тех, кто считает деньги триллионами.
И что?
Бизнесу, инвесторам и всем нам
Это значит, что ИИ перестал быть «трендом», и стал новой нефтью. Nvidia — это не про игры и видеокарты мальчикам. Это инфраструктура смысла «кто будет владеть вычислениями — тот будет владеть экономикой». Когда инфраструктура оценивается дороже любой другой компании в истории, это сигнал, что рынок верит в один сценарий: всё автоматизируем, людей заменим, маржу оставим себе. Microsoft и Apple висят рядом на уровне от четырёх триллионов не потому что у них красивые логотипы, а потому что им есть куда встроить этот ИИ — софт, облако, устройства в руках у миллиардов. Они не конкуренты, они экосистема, которая уже поделила будущее и теперь просто спорит, кто будет лицом, а кто будет мотором.
🚨Нам 3.14здец.
Работникам 10/10 - Потому что пяти триллионам пофиг на людей, которым платят по часам. Когда вычислительная мощность становится самым дорогим активом на Земле, рабочая сила превращается в расходник. Если рынку комфортно оценивать производителя чипов дороже, чем любую живую экосистему с реальными сотрудниками, офисами, логистикой, — рынок вслух сказал: «человек был временным решением, спасибо, дальше без вас». Следующая волна оптимизации будет не про уволить десять процентов. Следующая волна — про «у нас больше нет этой профессии как класса». И это уже в теории, это бизнес-план, оценённый в пять триллионов.
Акции на NASDAQ улетели к примерно 210 долларам за штуку, плюс почти пять процентов за утро, и это двинуло капитализацию выше отметки, которая ещё вчера казалась фантастикой. Nvidia — то есть фабрика GPU для ИИ — официально номер один по стоимости. Microsoft сейчас вторая.
Apple третья. Apple вчера, 28 октября, впервые вообще потрогала 4 трлн. Да, компания, которая продаёт айфоны. Это уже клуб, куда пускают только тех, кто считает деньги триллионами.
И что?
Бизнесу, инвесторам и всем нам
Это значит, что ИИ перестал быть «трендом», и стал новой нефтью. Nvidia — это не про игры и видеокарты мальчикам. Это инфраструктура смысла «кто будет владеть вычислениями — тот будет владеть экономикой». Когда инфраструктура оценивается дороже любой другой компании в истории, это сигнал, что рынок верит в один сценарий: всё автоматизируем, людей заменим, маржу оставим себе. Microsoft и Apple висят рядом на уровне от четырёх триллионов не потому что у них красивые логотипы, а потому что им есть куда встроить этот ИИ — софт, облако, устройства в руках у миллиардов. Они не конкуренты, они экосистема, которая уже поделила будущее и теперь просто спорит, кто будет лицом, а кто будет мотором.
🚨Нам 3.14здец.
Работникам 10/10 - Потому что пяти триллионам пофиг на людей, которым платят по часам. Когда вычислительная мощность становится самым дорогим активом на Земле, рабочая сила превращается в расходник. Если рынку комфортно оценивать производителя чипов дороже, чем любую живую экосистему с реальными сотрудниками, офисами, логистикой, — рынок вслух сказал: «человек был временным решением, спасибо, дальше без вас». Следующая волна оптимизации будет не про уволить десять процентов. Следующая волна — про «у нас больше нет этой профессии как класса». И это уже в теории, это бизнес-план, оценённый в пять триллионов.
🔥9🤪5❤3
Помните kiss cam на концерте Coldplay в Бостоне. Камера ловит CEO Astronomer Энди Байрона. Рядом его HR‑директор Кристин Кэбот. Объятия, растерянные лица, три секунды на джамботроне, а дальше миллионы просмотров и отставка.
Теперь представьте, вы на похожем концерте с друзьями. Утром открываете ленту и видите ролик, где вы якобы целуетесь с бывшей. Вас там не было. Этот сюжет собрали промптом. Фото. Видео. Голос. Точно так же это прилетает и звёздам.
Брайан Крэнстон, тот самый Уолтер Уайт (Во все тяжкие), обнаруживает в Sora 2 «селфи» с Майклом Джексоном и другие видео с «собой». Согласия не давал. OpenAI извиняется и заявляет, что вместе с профсоюзом актёров США SAG‑AFTRA (Screen Actors Guild and American Federation of Television and Radio Artists) и голливудскими агентствами усилит фильтры Sora 2. Плюс поддержка федерального NO FAKES Act, который защищает право на голос и внешность.
Что по фактам. Заявление подписали OpenAI, SAG‑AFTRA, крупные агентства и сам Крэнстон.
Компания признала «непреднамеренные генерации» и заявила о переходе к жёсткой модели opt‑in: без явного согласия — никаких «цифровых близнецов». Глава союза Шон Астин прямо говорит: Крэнстон — не исключение, под ударом тысячи артистов, и «opt‑in — единственный рабочий формат» для сделок с ИИ.
Контекст рынка. Виральность Sora во многом строилась на серой зоне с цифровыми портретами, пока отдельные звёзды вроде Марка Кьюбана действительно не давали согласие. Параллельно растёт давление со стороны правопреемников исторических персон — идущие иски по «праву гласности» и попытки федеральной унификации через NO FAKES.
Почему сейчас и для кого. Порог «снял клип за вечер» опустился до нуля — значит, риск массовых нарушений для студий, брендов и платформ взлетел. Согласования, whitelists и водяные знаки становятся обязательной инфраструктурой для рекламных кампаний и продакшенов.
И что?
Суть. Рынок сдвигается к жёсткому «только с согласия»: OpenAI + SAG‑AFTRA и давление NO FAKES превращают лицо и голос в лицензируемый ресурс. Sora 2 получит фильтры, брендам и студиям придётся подтянуть процессы — иначе штрафы, тейкдауны и сожжённые кампании.
Для бизнеса. Применяем это сегодня. Держим реестр согласий: кто разрешил, на что именно, срок и территория, кто наследник. Включаем провенанс: C2PA‑подпись на каждый файл и логи изменений, чтобы показать происхождение по запросу. Промпты и референсы пускаем через белый список имён и тембров, всё мимо — режем. Жалобы закрываем в 24–48 часов, держим E&O‑страховку. Кейс: клип с «камео» умершего артиста — без документа от наследников в Нью‑Йорке прилетит тейкдаун по §50‑f (право на образ 40 лет). В Теннесси чужой «голос» — ELVIS Act, до 11 месяцев и штраф до $2,5k. Метрики: ноль инцидентов за квартал, ≥95% материалов с C2PA, среднее время реакции ≤24 часа.
Для инвесторов. Меняется юнит‑экономика: появляется платный слой «согласие + провенанс». База поставки — ~160k актёров SAG‑AFTRA. Доход — лицензии на голос/лик, проверки личности, хранение метаданных, страховые услуги. Себестоимость растёт из‑за модерации и комплаенса, но бюджеты брендов уйдут к тем, у кого это «по умолчанию». Риск — иски и стоп‑релизы; апсайд — платформы, которые быстрее соберут согласия и встроят провенанс, заберут интеграции студий.
Для людей. В ленте станет меньше «звёздных» фейков; там, где синтетика, появятся метки и понятная кнопка жалобы с обязательной реакцией. Плюс вы получаете право официально запретить использование своего образа и добиваться удаления.
🚨 Нам 3.14здец
в комментариях. потому что не влезло.
Теперь представьте, вы на похожем концерте с друзьями. Утром открываете ленту и видите ролик, где вы якобы целуетесь с бывшей. Вас там не было. Этот сюжет собрали промптом. Фото. Видео. Голос. Точно так же это прилетает и звёздам.
Брайан Крэнстон, тот самый Уолтер Уайт (Во все тяжкие), обнаруживает в Sora 2 «селфи» с Майклом Джексоном и другие видео с «собой». Согласия не давал. OpenAI извиняется и заявляет, что вместе с профсоюзом актёров США SAG‑AFTRA (Screen Actors Guild and American Federation of Television and Radio Artists) и голливудскими агентствами усилит фильтры Sora 2. Плюс поддержка федерального NO FAKES Act, который защищает право на голос и внешность.
Что по фактам. Заявление подписали OpenAI, SAG‑AFTRA, крупные агентства и сам Крэнстон.
Компания признала «непреднамеренные генерации» и заявила о переходе к жёсткой модели opt‑in: без явного согласия — никаких «цифровых близнецов». Глава союза Шон Астин прямо говорит: Крэнстон — не исключение, под ударом тысячи артистов, и «opt‑in — единственный рабочий формат» для сделок с ИИ.
Контекст рынка. Виральность Sora во многом строилась на серой зоне с цифровыми портретами, пока отдельные звёзды вроде Марка Кьюбана действительно не давали согласие. Параллельно растёт давление со стороны правопреемников исторических персон — идущие иски по «праву гласности» и попытки федеральной унификации через NO FAKES.
Почему сейчас и для кого. Порог «снял клип за вечер» опустился до нуля — значит, риск массовых нарушений для студий, брендов и платформ взлетел. Согласования, whitelists и водяные знаки становятся обязательной инфраструктурой для рекламных кампаний и продакшенов.
И что?
Суть. Рынок сдвигается к жёсткому «только с согласия»: OpenAI + SAG‑AFTRA и давление NO FAKES превращают лицо и голос в лицензируемый ресурс. Sora 2 получит фильтры, брендам и студиям придётся подтянуть процессы — иначе штрафы, тейкдауны и сожжённые кампании.
Для бизнеса. Применяем это сегодня. Держим реестр согласий: кто разрешил, на что именно, срок и территория, кто наследник. Включаем провенанс: C2PA‑подпись на каждый файл и логи изменений, чтобы показать происхождение по запросу. Промпты и референсы пускаем через белый список имён и тембров, всё мимо — режем. Жалобы закрываем в 24–48 часов, держим E&O‑страховку. Кейс: клип с «камео» умершего артиста — без документа от наследников в Нью‑Йорке прилетит тейкдаун по §50‑f (право на образ 40 лет). В Теннесси чужой «голос» — ELVIS Act, до 11 месяцев и штраф до $2,5k. Метрики: ноль инцидентов за квартал, ≥95% материалов с C2PA, среднее время реакции ≤24 часа.
Для инвесторов. Меняется юнит‑экономика: появляется платный слой «согласие + провенанс». База поставки — ~160k актёров SAG‑AFTRA. Доход — лицензии на голос/лик, проверки личности, хранение метаданных, страховые услуги. Себестоимость растёт из‑за модерации и комплаенса, но бюджеты брендов уйдут к тем, у кого это «по умолчанию». Риск — иски и стоп‑релизы; апсайд — платформы, которые быстрее соберут согласия и встроят провенанс, заберут интеграции студий.
Для людей. В ленте станет меньше «звёздных» фейков; там, где синтетика, появятся метки и понятная кнопка жалобы с обязательной реакцией. Плюс вы получаете право официально запретить использование своего образа и добиваться удаления.
🚨 Нам 3.14здец
в комментариях. потому что не влезло.
❤8👍7🙏1
Представьте выбор «лучшего» эмбриона при ЭКО. Пять кандидатов и один шанс. Что умеем сейчас. PGT-A — это проверка хромосом: всё ли на месте. Она ловит крупные поломки вроде лишней или недостающей хромосомы, но про долгосрочные риски — рак, Альцгеймер, диабет — почти ничего не говорит.
Почему так. Эти болезни не включает один «сломанный» ген.
Работают тысячи маленьких «выключателей» в ДНК — SNP. По-человечески: крошечные буквы в коде, которые по отдельности почти ни на что не влияют, а в сумме двигают вероятность. «Полигенный риск» — это как раз такая сумма. Раньше компании считали её в закрытых моделях: веса — секрет, обучающие базы — секрет, проверить точность сложно. Родители получают PDF «риск выше/ниже», на вопрос «почему?» — тишина и NDA.
Что произошло. Nucleus Genomics запустила Origin — набор ИИ-моделей для эмбрионального скрининга при ЭКО. Модели просматривают ~7 млн генетических маркеров, обучены на ~1,5 млн человек и выдают полигенные оценки по 9 заболеваниям (рак груди/простаты, Альцгеймер, диабет 1/2, сердечно-сосудистые и др.) и по >2 000 признаков. Коммерческий пакет «IVF+» стоит от $30 000 и уже подключается в ряде крупных клиник. Параллельно компания открыла веса моделей и запустила Genetic Optimization Hub — репозиторий с данными, метриками и самими весами для независимой проверки. Для IVF это первый кейс «открытых весов».
Что меняет Origin. Вместо «поверьте на слово» — проверяемая математика: открытые веса и публичные метрики. Любая клиника или исследователь могут скачать модель, посмотреть, как она устроена, и перепроверить точность на своей выборке.
Как это выглядит в клинике. Пара получила несколько эмбрионов. Раньше выбор делали по хромосомам и нескольким явным мутациям. Теперь добавляется слой полигенных рисков — по Альцгеймеру, онкологии, диабету, сердечно-сосудистым. Origin заявляет, что выбор эмбриона с более низким скором способен снизить вероятность отдельных болезней на 50% и больше. В «IVF+» — девять состояний и >2 000 признаков. Цена — от $30k, сеть партнёров уже разворачивается в крупных городах.
Зачем открывать «мозг» модели. В медицине доверяют тому, что можно проверить. Открытые веса = воспроизводимость: клиники видят, как модель ведёт себя в разных этносах и возрастах, учёные ловят смещения и чинят. Пациентам дают не просто «низкий/высокий риск», а методику, которую можно оспорить и улучшить.
Ограничения и этика — по-простому. Это не «выбор внешности» и не гарантия здоровья. Это вероятности, а не приговор. Риски — в неверной калибровке под популяции и соблазне использовать скор вне медицины. Значит, вместе с открытыми весами нужен открытый протокол: что считаем, на каких данных обучено, как обновляем, кто проверяет качество.
И что? Для бизнеса. Клиники получают проверяемый инструмент выбора между несколькими здоровыми эмбрионами. Внедрение: пилот на 20 пациентов, публичный аудит метрик через Genetic Optimization Hub, жёсткое информированное согласие, запрет немедицинских признаков. Для инвесторов. Открытые веса снижают стоимость R&D за счёт внешних валидаций. Монетизация — премиальный «IVF+» и сети клиник. Риски — регуляторика и этика; апсайд — шанс стать стандартом де-факто для полигенных скорингов. Для людей. Меньше лотереи и больше прозрачности при тяжёлом выборе. Это дорого и не для всех, но наконец объяснимо: видно методику и её ограничения.
🚨 Нам 3.14здец Неравенство — 9/10 — пакет $30k: у тех, у кого есть деньги, есть выбор; у остальных — лотерея.
Религия — 6/10 — выбор эмбриона конфликтует с догматами; возможны запреты и давление на клиники.
Евгеника — 9/10 — >2k трейтов и открытые веса провоцируют отбор «по вкусу» и дискриминацию; риск появление людей «второго сорта».
Почему так. Эти болезни не включает один «сломанный» ген.
Работают тысячи маленьких «выключателей» в ДНК — SNP. По-человечески: крошечные буквы в коде, которые по отдельности почти ни на что не влияют, а в сумме двигают вероятность. «Полигенный риск» — это как раз такая сумма. Раньше компании считали её в закрытых моделях: веса — секрет, обучающие базы — секрет, проверить точность сложно. Родители получают PDF «риск выше/ниже», на вопрос «почему?» — тишина и NDA.
Что произошло. Nucleus Genomics запустила Origin — набор ИИ-моделей для эмбрионального скрининга при ЭКО. Модели просматривают ~7 млн генетических маркеров, обучены на ~1,5 млн человек и выдают полигенные оценки по 9 заболеваниям (рак груди/простаты, Альцгеймер, диабет 1/2, сердечно-сосудистые и др.) и по >2 000 признаков. Коммерческий пакет «IVF+» стоит от $30 000 и уже подключается в ряде крупных клиник. Параллельно компания открыла веса моделей и запустила Genetic Optimization Hub — репозиторий с данными, метриками и самими весами для независимой проверки. Для IVF это первый кейс «открытых весов».
Что меняет Origin. Вместо «поверьте на слово» — проверяемая математика: открытые веса и публичные метрики. Любая клиника или исследователь могут скачать модель, посмотреть, как она устроена, и перепроверить точность на своей выборке.
Как это выглядит в клинике. Пара получила несколько эмбрионов. Раньше выбор делали по хромосомам и нескольким явным мутациям. Теперь добавляется слой полигенных рисков — по Альцгеймеру, онкологии, диабету, сердечно-сосудистым. Origin заявляет, что выбор эмбриона с более низким скором способен снизить вероятность отдельных болезней на 50% и больше. В «IVF+» — девять состояний и >2 000 признаков. Цена — от $30k, сеть партнёров уже разворачивается в крупных городах.
Зачем открывать «мозг» модели. В медицине доверяют тому, что можно проверить. Открытые веса = воспроизводимость: клиники видят, как модель ведёт себя в разных этносах и возрастах, учёные ловят смещения и чинят. Пациентам дают не просто «низкий/высокий риск», а методику, которую можно оспорить и улучшить.
Ограничения и этика — по-простому. Это не «выбор внешности» и не гарантия здоровья. Это вероятности, а не приговор. Риски — в неверной калибровке под популяции и соблазне использовать скор вне медицины. Значит, вместе с открытыми весами нужен открытый протокол: что считаем, на каких данных обучено, как обновляем, кто проверяет качество.
И что? Для бизнеса. Клиники получают проверяемый инструмент выбора между несколькими здоровыми эмбрионами. Внедрение: пилот на 20 пациентов, публичный аудит метрик через Genetic Optimization Hub, жёсткое информированное согласие, запрет немедицинских признаков. Для инвесторов. Открытые веса снижают стоимость R&D за счёт внешних валидаций. Монетизация — премиальный «IVF+» и сети клиник. Риски — регуляторика и этика; апсайд — шанс стать стандартом де-факто для полигенных скорингов. Для людей. Меньше лотереи и больше прозрачности при тяжёлом выборе. Это дорого и не для всех, но наконец объяснимо: видно методику и её ограничения.
🚨 Нам 3.14здец Неравенство — 9/10 — пакет $30k: у тех, у кого есть деньги, есть выбор; у остальных — лотерея.
Религия — 6/10 — выбор эмбриона конфликтует с догматами; возможны запреты и давление на клиники.
Евгеника — 9/10 — >2k трейтов и открытые веса провоцируют отбор «по вкусу» и дискриминацию; риск появление людей «второго сорта».
❤7👍6
🤖 Помните момент, когда Apple ровно сказала: айфон — тысяча долларов. Потом спокойно подняла планку до полутора — и все привыкли. Теперь новый холодный душ: гуманоид стоит как айфон. Noetix Bumi — примерно $1,3k. Между «айфоном-ботом» и «роботом-как-авто» уже выстроилась лестница: Unitree R1 — $4,9–5,9k для обучения и простых задач, 1X NEO — $20k или подписка $499 в месяц, Apptronik Apollo целится в ~$50k при серийности. Agility Robotics тестирует Digit с ритейлом и логистикой, Figure качает партнёрства с автопромом и ИИ-командами. Европа двигает ко-роботов (PAL, NEURA), Канада фокусируется на скорости «донаучивания» (Sanctuary). Китай давит ценой и темпом. Впервые за 20 лет «железо из фильма» превращается в розницу.
США — про индустриализацию: пилоты на складах, линии комплектования, инспекции, «человек в петле» как норма. Китай — про масштаб и ценовой таран: учебные наборы, массовые поставки в университеты и кружки, дешёвые шасси и быстрая итерация софта. Европа — про безопасность и кооперацию человека и машины: сертификация, стабильность, аккуратная интеграция. Кривая цен уже как у дронов и 3D-принтеров: низ — $1–2k, мид — $5–20k, верх — $50k+, а маржа переезжает из «железа» в навыки, сервис и данные движений. Чистой автономии пока мало, поэтому реальные кейсы строятся ступенчато: телесупервизия → полуавтономия → «сам».
И что?
Для бизнеса: перестраивайте процессы под «робот+человек», а не под мифическую полную автономию. Считайте экономику в $/час при заданном аптайме, а не по цене покупки. Стартовая тройка задач понятна: переместить, донести, проверить. Дальше — ваш внутренний «магазин навыков» с каталогом команд вроде «убери стол», «подвези комплект», «инвентаризация полки». Ключевые метрики пилота — автономные минуты без вмешательства, MTBF, доля успешно закрытых задач, время до восстановления после сбоя. Без локального сервиса и запчастей пилот не взлетает.
Для инвесторов: ориентиры простые — коэффициент автономии, аптайм в реальном объекте, повторяемая выручка от навыков и сервиса. Слой данных и симуляции ценнее механики. Риски — операционные: зависимость от «человека в петле» дольше прогнозов, сервисный хвост, капекс на развёртывание. Драйвер апсайда — каналы с фабриками, 3PL и автопромом, плюс платформенная модель «скиллы по подписке». Дисциплина кэшфлоу важнее рассказов про «AGI завтра».
Для людей: порог входа в робототехнику падает до цены смартфона. Школы и хакспейсы получают живых гуманоидов, а не видео с выставок. Появляются новые роли — оператор, тренер навыков, техник сервиса, интегратор. Домам и классам придётся жить с камерами и микрофонами — значит, нужны офлайн-режимы, локальное хранение и прозрачные настройки приватности. База для апгрейда — Python/ROS, безопасность и «операторское мышление».
🚨 Нам 3.14здец
Склад и ритейл — 8/10. Монотонные переносы, инспекции, пополнение полок — идеальная добыча для гуманоидов с телесупервизией. Что делать: переучивать персонал в операторов и тренеров, фиксировать KPI на задачу, строить смены вокруг робо-флота.
Страны с дешёвым трудом — 7/10. «Автоматизация у потребителя» ускоряет релакацию производств ближе к рынкам сбыта. Что делать: уходить в инженерные, сервисные и интеграционные компетенции вокруг роботизации.
Приватность и безопасность — 9/10. Камеры, микрофоны и манипуляторы в домах и школах — новый класс рисков. Что делать: требовать локальные профили доступа, офлайн-режимы, запрет телеметрии без согласия, независимые аудиты и журнал действий робота.
Итог простой: цена падает, задачи упрощаются, экосистема навыков дорожает. Кто успеет превратить «железо за цену айфона» в повторяемые сценарии и сервис — закрепит новый слой рынка.
США — про индустриализацию: пилоты на складах, линии комплектования, инспекции, «человек в петле» как норма. Китай — про масштаб и ценовой таран: учебные наборы, массовые поставки в университеты и кружки, дешёвые шасси и быстрая итерация софта. Европа — про безопасность и кооперацию человека и машины: сертификация, стабильность, аккуратная интеграция. Кривая цен уже как у дронов и 3D-принтеров: низ — $1–2k, мид — $5–20k, верх — $50k+, а маржа переезжает из «железа» в навыки, сервис и данные движений. Чистой автономии пока мало, поэтому реальные кейсы строятся ступенчато: телесупервизия → полуавтономия → «сам».
И что?
Для бизнеса: перестраивайте процессы под «робот+человек», а не под мифическую полную автономию. Считайте экономику в $/час при заданном аптайме, а не по цене покупки. Стартовая тройка задач понятна: переместить, донести, проверить. Дальше — ваш внутренний «магазин навыков» с каталогом команд вроде «убери стол», «подвези комплект», «инвентаризация полки». Ключевые метрики пилота — автономные минуты без вмешательства, MTBF, доля успешно закрытых задач, время до восстановления после сбоя. Без локального сервиса и запчастей пилот не взлетает.
Для инвесторов: ориентиры простые — коэффициент автономии, аптайм в реальном объекте, повторяемая выручка от навыков и сервиса. Слой данных и симуляции ценнее механики. Риски — операционные: зависимость от «человека в петле» дольше прогнозов, сервисный хвост, капекс на развёртывание. Драйвер апсайда — каналы с фабриками, 3PL и автопромом, плюс платформенная модель «скиллы по подписке». Дисциплина кэшфлоу важнее рассказов про «AGI завтра».
Для людей: порог входа в робототехнику падает до цены смартфона. Школы и хакспейсы получают живых гуманоидов, а не видео с выставок. Появляются новые роли — оператор, тренер навыков, техник сервиса, интегратор. Домам и классам придётся жить с камерами и микрофонами — значит, нужны офлайн-режимы, локальное хранение и прозрачные настройки приватности. База для апгрейда — Python/ROS, безопасность и «операторское мышление».
🚨 Нам 3.14здец
Склад и ритейл — 8/10. Монотонные переносы, инспекции, пополнение полок — идеальная добыча для гуманоидов с телесупервизией. Что делать: переучивать персонал в операторов и тренеров, фиксировать KPI на задачу, строить смены вокруг робо-флота.
Страны с дешёвым трудом — 7/10. «Автоматизация у потребителя» ускоряет релакацию производств ближе к рынкам сбыта. Что делать: уходить в инженерные, сервисные и интеграционные компетенции вокруг роботизации.
Приватность и безопасность — 9/10. Камеры, микрофоны и манипуляторы в домах и школах — новый класс рисков. Что делать: требовать локальные профили доступа, офлайн-режимы, запрет телеметрии без согласия, независимые аудиты и журнал действий робота.
Итог простой: цена падает, задачи упрощаются, экосистема навыков дорожает. Кто успеет превратить «железо за цену айфона» в повторяемые сценарии и сервис — закрепит новый слой рынка.
👍11❤9