Два часа ночи. Человек завис в чате с ботом, мысли скачут, сердце колотится. Нужен живой, спокойный диалог и быстрый мост к реальной помощи — без сюсюканья и без опасных советов. OpenAI подкрутил GPT-5 под такие моменты: модель распознаёт психоз/манию и суицидальные сигналы лучше, отвечает мягко, но не подыгрывает бреду, подсказывает, когда взять паузу, и кидает к горячим линиям. Работали с 170+ клиницистами, сеть экспертов — ~300 врачей из 60 стран.
Фактура. На тяжёлых кейсах по суициду автооценки: 91% соответствия протоколам у нового GPT-5 против 77% у прошлой версии GPT-5; клиницисты видят −52% нежелательных ответов vs 4o.
По широкой «психоз/мания» — 92% vs 27% (автооценки на сложных наборах), и −39% нежелательных ответов vs 4o. Превалентность низкая, но масштаб огромный: ~0,07% weekly-юзеров показывают признаки психоза/мании, ~0,15% — явные индикаторы суицидального планирования.
При 800 млн weekly пользователей это миллионы тревожных диалогов. Давление растёт: иски от семей, вопросы от штатов, спор о границах ответственности.
Почему сейчас и для кого. Чем больше охват — тем больше редких, но критичных кейсов в проде. Это апдейт для школ, телемед-платформ, саппорта, маркетплейсов психотерапии: сразу включать маршрутизацию, скрипты и эскалацию.
И что?
Для бизнеса: если у вас есть чат с пользователями — от школы до маркетплейса — обновите сценарии на «острые случаи», подключите локальные горячие линии и человека на подхват ночью; цель простая: за минуту довести до живого специалиста и сохранить запись разговора для разбора.
Для инвесторов: рынок массовых AI-диалогов входит в фазу регулирования; ценность в клинической валидации (внешние врачи подтверждают поведение модели), в партнёрствах с кризисными службами и в «следах» (аудит-лог — журнал инцидентов) — это снижает юридические риски.
Для людей: ответы станут мягче и точнее на сложных темах, а путь к реальной помощи — короче и понятнее; бот чаще подскажет, когда сделать паузу и как быстро выйти на специалиста рядом.
🚨 Нам 3.14здец
Соцсети, мессенджеры, школьные платформы — 9/10 — почему больно: при аудитории около 50 млн активных в месяц это десятки тысяч кризисных диалогов каждую неделю; часть идёт ночью и в личке, где модерации почти нет. Что делать: встроить выявление триггеров простыми фразами, держать дежурного человека ночью, подключить локальные горячие линии по географии, вести журнал инцидентов (аудит-лог) и хранить его для проверок. Кейс: школьная платформа с 10 млн пользователей ловит примерно 7 тысяч таких диалогов в неделю — без маршрутизации и «красной кнопки» прилетят иски и проверки.
Телемедицина и приложения про ментальное здоровье — 8/10 — почему больно: страховые и магазины приложений требуют чётких протоколов и отчётности; без этого режут трафик и выплаты. Что делать: внешнее клиническое ревью (врачи подтверждают, что ответы безопасны), договорённое время реакции (SLA — простыми словами «за сколько минут подключаем живого специалиста»), регулярные отчёты по инцидентам, обучение модераторов. Кейс: приложение на 5 млн активных в месяц получает примерно 3,5 тысячи кризисных разговоров в неделю — без дежурной линии и маршрутизации по локации это прямой юридический риск.
Фактура. На тяжёлых кейсах по суициду автооценки: 91% соответствия протоколам у нового GPT-5 против 77% у прошлой версии GPT-5; клиницисты видят −52% нежелательных ответов vs 4o.
По широкой «психоз/мания» — 92% vs 27% (автооценки на сложных наборах), и −39% нежелательных ответов vs 4o. Превалентность низкая, но масштаб огромный: ~0,07% weekly-юзеров показывают признаки психоза/мании, ~0,15% — явные индикаторы суицидального планирования.
При 800 млн weekly пользователей это миллионы тревожных диалогов. Давление растёт: иски от семей, вопросы от штатов, спор о границах ответственности.
Почему сейчас и для кого. Чем больше охват — тем больше редких, но критичных кейсов в проде. Это апдейт для школ, телемед-платформ, саппорта, маркетплейсов психотерапии: сразу включать маршрутизацию, скрипты и эскалацию.
И что?
Для бизнеса: если у вас есть чат с пользователями — от школы до маркетплейса — обновите сценарии на «острые случаи», подключите локальные горячие линии и человека на подхват ночью; цель простая: за минуту довести до живого специалиста и сохранить запись разговора для разбора.
Для инвесторов: рынок массовых AI-диалогов входит в фазу регулирования; ценность в клинической валидации (внешние врачи подтверждают поведение модели), в партнёрствах с кризисными службами и в «следах» (аудит-лог — журнал инцидентов) — это снижает юридические риски.
Для людей: ответы станут мягче и точнее на сложных темах, а путь к реальной помощи — короче и понятнее; бот чаще подскажет, когда сделать паузу и как быстро выйти на специалиста рядом.
🚨 Нам 3.14здец
Соцсети, мессенджеры, школьные платформы — 9/10 — почему больно: при аудитории около 50 млн активных в месяц это десятки тысяч кризисных диалогов каждую неделю; часть идёт ночью и в личке, где модерации почти нет. Что делать: встроить выявление триггеров простыми фразами, держать дежурного человека ночью, подключить локальные горячие линии по географии, вести журнал инцидентов (аудит-лог) и хранить его для проверок. Кейс: школьная платформа с 10 млн пользователей ловит примерно 7 тысяч таких диалогов в неделю — без маршрутизации и «красной кнопки» прилетят иски и проверки.
Телемедицина и приложения про ментальное здоровье — 8/10 — почему больно: страховые и магазины приложений требуют чётких протоколов и отчётности; без этого режут трафик и выплаты. Что делать: внешнее клиническое ревью (врачи подтверждают, что ответы безопасны), договорённое время реакции (SLA — простыми словами «за сколько минут подключаем живого специалиста»), регулярные отчёты по инцидентам, обучение модераторов. Кейс: приложение на 5 млн активных в месяц получает примерно 3,5 тысячи кризисных разговоров в неделю — без дежурной линии и маршрутизации по локации это прямой юридический риск.
1👍5❤4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Розово-алый обод плазмы скользит по магнитному «бублику», камера пишет 16 тысяч кадров в секунду, зелёные треки лития как неоновые нитки подсказывают траекторию, а тёмное ядро сияет жаром, который не видит глаз — картинка гипнотизирует, но если твой бизнес — генерация энергии, в этот момент у тебя начинает подёргиваться глаз: на экране не арт-перформанс, а прямая трансляция конца старой электроэнергетики.
👇🏼 Читать дальше
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥14🤬1
Может ли Tesla с FSD ездить без живого водителя за рулем. Правильный ответ появится через полтора часа
Anonymous Quiz
66%
Да
34%
Нет
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Может ли Tesla ездить без водителя? Правильный ответ.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Ладно. Еще один пост про Tesla, и все. В Калифорнии теперь преступников будут ловить на Cybertruck. Без автопилота. Но это не точно. Завтра никаких постов. Хороших выходных.
👍4❤2
В американской семье находят в телефоне сына переписку с «девушкой», а это бот. Родители читают и охреневают: советы про саморазрушение, «эмпатия», зависимость. Политики слышат такие истории каждую неделю и начинают давить.
На этом фоне Character.AI режет доступ: с 25 ноября подросткам закрывают открытые чаты с персонажами, а до даты живёт переходный режим с лимитами.
Чат — ядро продукта, так что шаг болезненный. Оставляют только «безопасные» штуки: видео, истории, стримы на базе персонажей.
Параллельно запускают собственную «age assurance» — модель определяет возраст по поведению и типам персонажей, а ошибочно помеченным взрослым предлагают пройти стороннюю верификацию через ID. Компания также открывает некоммерческую AI Safety Lab.
Контекст рынка: на уровне штатов уже пошли законы про защиту детей от вредных ответов и суицида — Калифорния вводит требования с 1 января 2026. На федеральном уровне внесён GUARD Act: запрет «AI-компаньонов» для несовершеннолетних, обязательная верификация возраста «не датой рождения», периодические напоминания «я не человек», до $100k штрафа за доступ к опасным сценариям.
За месяцы до этого OpenAI выкатывала «родительский контроль» и систему определения возраста; тренд очевиден — романтические/терапевтические чаты с подростками уезжают в прошлое.
Почему сейчас и для кого: давление от семей и двупартийной инициативы сенаторов + иски. Для игровых и «фэндомных» экосистем это перелом: нужно мигрировать от «диалог-компаньон» к «творческим тулзам» для тинейджеров — иначе регулятор искажет юнит-экономику.
И что?
Для бизнеса: источники роста у сервисов-компаньонов смещаются во взрослую аудиторию; B2B и креативные инструменты для подростков становятся основным «белым» каналом монетизации.
Для инвесторов: риск-апдейт по TAM «компаньонов»: сегмент <18 лет вырезают законом/политикой; ценность возрастной верификации и модерации превращается в moat и мультипликатор.
Для людей: для родителей — меньше шансов на «липкие» токсичные диалоги; для подростков — доступ остаётся к видео/историям, но без симуляции близких отношений с ботом.
🚨 Нам 3.14здец
Приложения-компаньоны, жившие на подростковом ретеншне — 8/10 — окно роста закрывается: чаты для <18 либо запрещены, либо «обезжирены» регуляторикой и верификацией.
Маркетинг под тинейджеров в «эмоциональных» чатах — 7/10 — каналы вовлечения схлопываются, фрикция регистрации через ID бьёт по воронке.
Команды, делавшие «романтические/терапевтические» боты — 8/10 — рисковый рынок исчезает из-за GUARD Act и исков; путь к выручке через 18+ и признанные практики ментального здоровья, а не «тёплые» диалоги с детьми.
На этом фоне Character.AI режет доступ: с 25 ноября подросткам закрывают открытые чаты с персонажами, а до даты живёт переходный режим с лимитами.
Чат — ядро продукта, так что шаг болезненный. Оставляют только «безопасные» штуки: видео, истории, стримы на базе персонажей.
Параллельно запускают собственную «age assurance» — модель определяет возраст по поведению и типам персонажей, а ошибочно помеченным взрослым предлагают пройти стороннюю верификацию через ID. Компания также открывает некоммерческую AI Safety Lab.
Контекст рынка: на уровне штатов уже пошли законы про защиту детей от вредных ответов и суицида — Калифорния вводит требования с 1 января 2026. На федеральном уровне внесён GUARD Act: запрет «AI-компаньонов» для несовершеннолетних, обязательная верификация возраста «не датой рождения», периодические напоминания «я не человек», до $100k штрафа за доступ к опасным сценариям.
За месяцы до этого OpenAI выкатывала «родительский контроль» и систему определения возраста; тренд очевиден — романтические/терапевтические чаты с подростками уезжают в прошлое.
Почему сейчас и для кого: давление от семей и двупартийной инициативы сенаторов + иски. Для игровых и «фэндомных» экосистем это перелом: нужно мигрировать от «диалог-компаньон» к «творческим тулзам» для тинейджеров — иначе регулятор искажет юнит-экономику.
И что?
Для бизнеса: источники роста у сервисов-компаньонов смещаются во взрослую аудиторию; B2B и креативные инструменты для подростков становятся основным «белым» каналом монетизации.
Для инвесторов: риск-апдейт по TAM «компаньонов»: сегмент <18 лет вырезают законом/политикой; ценность возрастной верификации и модерации превращается в moat и мультипликатор.
Для людей: для родителей — меньше шансов на «липкие» токсичные диалоги; для подростков — доступ остаётся к видео/историям, но без симуляции близких отношений с ботом.
🚨 Нам 3.14здец
Приложения-компаньоны, жившие на подростковом ретеншне — 8/10 — окно роста закрывается: чаты для <18 либо запрещены, либо «обезжирены» регуляторикой и верификацией.
Маркетинг под тинейджеров в «эмоциональных» чатах — 7/10 — каналы вовлечения схлопываются, фрикция регистрации через ID бьёт по воронке.
Команды, делавшие «романтические/терапевтические» боты — 8/10 — рисковый рынок исчезает из-за GUARD Act и исков; путь к выручке через 18+ и признанные практики ментального здоровья, а не «тёплые» диалоги с детьми.
👍4❤3
Счёт за электричество в дата-центре растёт быстрее, чем вы нанимаете MLE. Команда пытается ужать инференс, CFO злится, а GPU греют улицу. В этот момент Extropic выкатывает железо, которое вместо умножения матриц «выстреливает» вероятные ответы прямо из физики.
Фактура. Extropic представила TSU — термодинамические sampling-юниты, где «п-биты» генерят выборки из распределений. По расчётам в их препринте и техпосте, такие чипы на генеративных задачах дают до 10 000× меньшего энергопотребления против GPU на сопоставимом качестве.
Стартап уже разослал первый dev-кит XTR-0 в AI-лаборатории и метеокомпаниям (например, Atmo), а для разработчиков выложил открытый TRHML в JAX, чтобы гонять модели и эмулировать TSU на обычных видеокартах. В 2026 запланирован Z-1 — «производственный» чип с ~250 k п-бит и поддержкой нового диффузионного подхода, где картинки и видео восстанавливаются из шума через цепочки простых «шагов-сэмплов».
Основатели — экс-гугловские квантовики; CEO — Гийом Вердон (тот самый @BasedBeffJezos).
Контекст. Денег в кремний вбухивают миллиардами, но упираются в электромощности и счета. TSU бьют ровно по этой боли: вычисления идут при комнатной температуре, на стандартном CMOS, фокус — вероятностные задачи (генерация, погода, финансы, научные симуляции). Если масштабирование выйдет, это альтернатива паркам из тысяч GPU.
Почему сейчас и для кого. Узкое горлышко — энергия на инференс. Первые кейсы — погода и генеративка, дальше — всё, где решают Монте-Карло и графовые модели. Z-1 даст реальный полигон для алгоритмов и бенчей в 2026.
И что?
Для бизнеса: если заявленная энерго-эффективность подтвердится хотя бы частично, энергобюджет инференса падает на порядки — те же стойки тянут больше моделей, появляется реальная генерация на краю (ритейл, заводы, дроны) без счёта за мегаватты.
Для инвесторов: передел CAPEX/OPEX — фокус смещается с «докупать GPU» к «сколько ватт на выборку». Преимущество у тех, у кого доступ к дешёвой энергии и кто строит IP вокруг вероятностных вычислений; риск — останется на уровне демо.
Для людей: быстрее и дешевле генеративка локально — видео, ассистенты и точная погода едут к вам на устройство, а не в дальний дата-центр.
🚨 Нам 3.14здец
Провайдеры GPU-ренты и перекупы железа — 8/10 — маржа на дефиците мощности сдувается; закрывается окно сверхдоходов «за доступ к видеокартам».
Продукты, завязанные на CUDA-оптимизацию LLM-инференса — 7/10 — если пайплайны уйдут в сэмплинговые архитектуры, ценность «ускоряем FLOPS» проседает; закрывается возможность продавать это как главный дифференциатор.
Хард-стартапы без дешёвой энергии — 6/10 — при энергоповороте капитал идёт в ватт-эффективность; закрывается лёгкий доступ к деньгам под «мы построим ещё один GPU-кластер».
Мегапроекты уровня Stargate — 7/10 — если энерго-выигрыш TSU (даже 10–100×) подтвердится «в проде», стратегия «заливать задачу гигава́ттами под GPU» теряет смысл. Закрывается окно на бесконечные CAPEX в однотипные GPU-мегакластеры: окупаемость $100B-проектов со стартом ближе к 2028 становится туманнее.
Nvidia — 8/10 — при сдвиге рынка к вероятностным ускорителям падает уникальность CUDA-моноэкосистемы и «налог на дефицит» топ-GPU; давление усиливается на фоне уже потерянного рынка Китая и рекордной доли выручки из дата-центров. Закрывается премия «только GPU = рост без потолка».
Фактура. Extropic представила TSU — термодинамические sampling-юниты, где «п-биты» генерят выборки из распределений. По расчётам в их препринте и техпосте, такие чипы на генеративных задачах дают до 10 000× меньшего энергопотребления против GPU на сопоставимом качестве.
Стартап уже разослал первый dev-кит XTR-0 в AI-лаборатории и метеокомпаниям (например, Atmo), а для разработчиков выложил открытый TRHML в JAX, чтобы гонять модели и эмулировать TSU на обычных видеокартах. В 2026 запланирован Z-1 — «производственный» чип с ~250 k п-бит и поддержкой нового диффузионного подхода, где картинки и видео восстанавливаются из шума через цепочки простых «шагов-сэмплов».
Основатели — экс-гугловские квантовики; CEO — Гийом Вердон (тот самый @BasedBeffJezos).
Контекст. Денег в кремний вбухивают миллиардами, но упираются в электромощности и счета. TSU бьют ровно по этой боли: вычисления идут при комнатной температуре, на стандартном CMOS, фокус — вероятностные задачи (генерация, погода, финансы, научные симуляции). Если масштабирование выйдет, это альтернатива паркам из тысяч GPU.
Почему сейчас и для кого. Узкое горлышко — энергия на инференс. Первые кейсы — погода и генеративка, дальше — всё, где решают Монте-Карло и графовые модели. Z-1 даст реальный полигон для алгоритмов и бенчей в 2026.
И что?
Для бизнеса: если заявленная энерго-эффективность подтвердится хотя бы частично, энергобюджет инференса падает на порядки — те же стойки тянут больше моделей, появляется реальная генерация на краю (ритейл, заводы, дроны) без счёта за мегаватты.
Для инвесторов: передел CAPEX/OPEX — фокус смещается с «докупать GPU» к «сколько ватт на выборку». Преимущество у тех, у кого доступ к дешёвой энергии и кто строит IP вокруг вероятностных вычислений; риск — останется на уровне демо.
Для людей: быстрее и дешевле генеративка локально — видео, ассистенты и точная погода едут к вам на устройство, а не в дальний дата-центр.
🚨 Нам 3.14здец
Провайдеры GPU-ренты и перекупы железа — 8/10 — маржа на дефиците мощности сдувается; закрывается окно сверхдоходов «за доступ к видеокартам».
Продукты, завязанные на CUDA-оптимизацию LLM-инференса — 7/10 — если пайплайны уйдут в сэмплинговые архитектуры, ценность «ускоряем FLOPS» проседает; закрывается возможность продавать это как главный дифференциатор.
Хард-стартапы без дешёвой энергии — 6/10 — при энергоповороте капитал идёт в ватт-эффективность; закрывается лёгкий доступ к деньгам под «мы построим ещё один GPU-кластер».
Мегапроекты уровня Stargate — 7/10 — если энерго-выигрыш TSU (даже 10–100×) подтвердится «в проде», стратегия «заливать задачу гигава́ттами под GPU» теряет смысл. Закрывается окно на бесконечные CAPEX в однотипные GPU-мегакластеры: окупаемость $100B-проектов со стартом ближе к 2028 становится туманнее.
Nvidia — 8/10 — при сдвиге рынка к вероятностным ускорителям падает уникальность CUDA-моноэкосистемы и «налог на дефицит» топ-GPU; давление усиливается на фоне уже потерянного рынка Китая и рекордной доли выручки из дата-центров. Закрывается премия «только GPU = рост без потолка».
❤11🔥4
Гуманитариев ждёт нищая старость, и вот почему.
Анализ 180 миллионов вакансий с 2023 по 2025 год показывает: рынок в среднем просел на 8%, но творческие профессии валятся в два–три раза быстрее. Вакансий для VFX и 3D-художников стало меньше на 33%. Фотографы и райтеры потеряли по 28%. Журналисты — минус 22%. Видеографы — минус 14%. Дизайнеры и креативные продюсеры проседают на 7–9%. Чуть держатся только креативные директора и менеджеры: плюс 1–6% за счёт того, что управляют бюджетами, а не делают руками.
На этом фоне ИТ живёт в другом мире. Спрос на ML-инженеров за год вырос почти на 40%, за два года — около 80%. Дата-инженеры плюс 9%. Бэкенд — плюс 4%. Дата-саентисты — плюс 3,5%. DevOps и QA понемногу растут. Проседают только фронтенд и мобила — до 10% минус, но на графике они всё равно смотрятся прилично рядом с гуманитарными минус 30%.
Кому пока «норм» тем , кто умеет работать с кодом, данными и моделями, рынок сейчас как лифт: зашёл на уровне «мидл», через пару лет вышел в топ-зону. ML-инженер сегодня — это новая элита, рядом с директорами по data engineering, софтверными директорами и юристами, которые тоже показывают рост вакансий на 20%+.
🚨Нам 3.14здец.
Гуманитарии 9/10 Если ты зарабатываешь текстами, картинками и «оформлением смысла», твой рынок просто сжимается. Любой бизнес смотрит на цифры и видит: вместо фотографа, копирайтера и дизайнера можно собрать один ИИ-конвейер и пару людей, которые понимают продукт и деньги. Гуманитарий без технологии превращается в дешёвого исполнителя на подхвате, который конкурирует не с коллегами, а с генеративкой. Перспектива на пенсию понятная: случайные заказы, вечный демпинг и надежда, что в следующий кризис сокращать будут кого-то ещё.
Анализ 180 миллионов вакансий с 2023 по 2025 год показывает: рынок в среднем просел на 8%, но творческие профессии валятся в два–три раза быстрее. Вакансий для VFX и 3D-художников стало меньше на 33%. Фотографы и райтеры потеряли по 28%. Журналисты — минус 22%. Видеографы — минус 14%. Дизайнеры и креативные продюсеры проседают на 7–9%. Чуть держатся только креативные директора и менеджеры: плюс 1–6% за счёт того, что управляют бюджетами, а не делают руками.
На этом фоне ИТ живёт в другом мире. Спрос на ML-инженеров за год вырос почти на 40%, за два года — около 80%. Дата-инженеры плюс 9%. Бэкенд — плюс 4%. Дата-саентисты — плюс 3,5%. DevOps и QA понемногу растут. Проседают только фронтенд и мобила — до 10% минус, но на графике они всё равно смотрятся прилично рядом с гуманитарными минус 30%.
Кому пока «норм» тем , кто умеет работать с кодом, данными и моделями, рынок сейчас как лифт: зашёл на уровне «мидл», через пару лет вышел в топ-зону. ML-инженер сегодня — это новая элита, рядом с директорами по data engineering, софтверными директорами и юристами, которые тоже показывают рост вакансий на 20%+.
🚨Нам 3.14здец.
Гуманитарии 9/10 Если ты зарабатываешь текстами, картинками и «оформлением смысла», твой рынок просто сжимается. Любой бизнес смотрит на цифры и видит: вместо фотографа, копирайтера и дизайнера можно собрать один ИИ-конвейер и пару людей, которые понимают продукт и деньги. Гуманитарий без технологии превращается в дешёвого исполнителя на подхвате, который конкурирует не с коллегами, а с генеративкой. Перспектива на пенсию понятная: случайные заказы, вечный демпинг и надежда, что в следующий кризис сокращать будут кого-то ещё.
1🔥15👍5🤪4❤2🖕2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
для Coca-Cola Рождество — это не просто праздник. это священный сезон маркетинга. именно они в 1930-х нарядили Санта-Клауса в красный костюм под цвет своего логотипа и сделали его иконой рекламы. у них нет права на ошибку. половина планеты ждёт их рождественский ролик как часть ритуала.
и вот в 2025-м они снова сделали ставку на ИИ. новый ролик “Holidays Are Coming” создан полностью генеративно — на этот раз без людей, только звери. партнёры — AI-студии Silverside и Secret Level. вся съёмка — 70 000 сгенерированных клипов, команда всего из пяти человек. производственный цикл — не 12 месяцев, как раньше, а 30 дней.
год назад их первый ИИ-ролик схлопотал по щам от художников и зрителей — «страшные люди, пластмассовые лица».
но Coca-Cola не тормозит. VP по глобальному маркетингу Пратик Такар сказал прямо: «джин из бутылки выпущен». AI теперь в центре всей маркетинговой трансформации компании.
что важно — с таким качеством генеративного видео это, вероятно, последнее Рождество, когда кто-то вообще замечает, что ролик сделан ИИ. дальше зрителю уже будет всё равно.
И что?
Для бизнеса: 30 дней против 12 месяцев и команда из 5 человек вместо сотен — это новый темп брендинга. Coca-Cola показала, что сезонную кампанию мирового уровня можно делать в 10–12 раз быстрее и дешевле.
Для инвесторов: креативные бюджеты сокращаются на миллиарды. рекламные агентства с их ставками и продакшн-циклами под угрозой, а мультипликаторы прибыльности FMCG-брендов пойдут вверх за счёт экономии.
Для людей: визуалы скоро будут идеальными и без участия художников. разница между «реальным» и «сгенерированным» исчезает — но вместе с ней исчезает и человеческий штрих.
🚨 Нам 3.14здец
Рекламная индустрия — 9/10. Если пять человек делают рождественскую кампанию Coca-Cola за месяц, то тысячи агентств по миру станут бесполезны. Что делать: перестраиваться на концепты и стратегии, а не «красивые картинки».
Художники и продакшн-студии — 8/10. AI-генерация уже заменяет месяцы съёмок. Что делать: освоить инструменты, иначе их место займут промпт-режиссёры и дата-дизайнеры.
Видео: версия для американского рынка. В комментариях добавлю версию для европейского.
и вот в 2025-м они снова сделали ставку на ИИ. новый ролик “Holidays Are Coming” создан полностью генеративно — на этот раз без людей, только звери. партнёры — AI-студии Silverside и Secret Level. вся съёмка — 70 000 сгенерированных клипов, команда всего из пяти человек. производственный цикл — не 12 месяцев, как раньше, а 30 дней.
год назад их первый ИИ-ролик схлопотал по щам от художников и зрителей — «страшные люди, пластмассовые лица».
но Coca-Cola не тормозит. VP по глобальному маркетингу Пратик Такар сказал прямо: «джин из бутылки выпущен». AI теперь в центре всей маркетинговой трансформации компании.
что важно — с таким качеством генеративного видео это, вероятно, последнее Рождество, когда кто-то вообще замечает, что ролик сделан ИИ. дальше зрителю уже будет всё равно.
И что?
Для бизнеса: 30 дней против 12 месяцев и команда из 5 человек вместо сотен — это новый темп брендинга. Coca-Cola показала, что сезонную кампанию мирового уровня можно делать в 10–12 раз быстрее и дешевле.
Для инвесторов: креативные бюджеты сокращаются на миллиарды. рекламные агентства с их ставками и продакшн-циклами под угрозой, а мультипликаторы прибыльности FMCG-брендов пойдут вверх за счёт экономии.
Для людей: визуалы скоро будут идеальными и без участия художников. разница между «реальным» и «сгенерированным» исчезает — но вместе с ней исчезает и человеческий штрих.
🚨 Нам 3.14здец
Рекламная индустрия — 9/10. Если пять человек делают рождественскую кампанию Coca-Cola за месяц, то тысячи агентств по миру станут бесполезны. Что делать: перестраиваться на концепты и стратегии, а не «красивые картинки».
Художники и продакшн-студии — 8/10. AI-генерация уже заменяет месяцы съёмок. Что делать: освоить инструменты, иначе их место займут промпт-режиссёры и дата-дизайнеры.
Видео: версия для американского рынка. В комментариях добавлю версию для европейского.
🔥11👍7❤1
для OpenRouter рейтинги — это витрина реального спроса. не пресс-релизы, а сколько токенов модель реально сжирает каждый день.
и вот в 2025-м Grok Code Fast 1 от xAI берёт тройную корону: топ сегодня, топ за неделю, топ за месяц. ниже — Claude Sonnet и Gemini Flash. графики растут, а лидер — про код.
секрет прост. ставка сделана на скорость и цену, без лишних украшений. Grok — станок для программных задач и агентных пайплайнов. длинные контексты, быстрые итерации, дёшево запускать по сто раз в час. у разработчиков это главный критерий: чтобы крутилось, а не рассуждало пять минут. интеграции с IDE и CI/CD дают постоянный поток запросов. где ВВП — токены, побеждает throughput.
что важно — при таком темпе пользователю уже всё равно, как именно модель думает. важен результат в секунды и счёт за месяц, а не баллы на бенчмарках. именно поэтому Grok уходит вперёд, а Claude и Gemini остаются крепкими, но более “деликатными” инструментами.
И что?
Для бизнеса: стоимость внутренней разработки падает. Grok ускоряет прототипирование, фиксы, миграции, тесты. цикл “идея → инструмент” ужимается в разы.
Для инвесторов: xAI занял слой «фабрики кода». если автоматизация ПО — следующий нефтепровод, то труба с большей пропускной способностью приносит больше денег. мультипликаторы у тех, кто снижает opex на инженерию.
Для людей: ремесло строки за строкой теряет цену. ценится умение собирать системы и управлять конвейером генерации.
🚨 Нам 3.14здец
Аутсорс-разработка и ручное тестирование — 8/10. когда дёшево и быстро получается 80% задач, лишние часы и роли исчезают. Что делать: переходить в архитектуру, автоматизацию, оркестрацию агентов.
Джуниор-позиции в продакшн-коде — 7/10. базовые правки и рутинные задачи утекают в потоки Grok. Что делать: учиться строить пайплайны, Data/DevEx, quality-gates, а не писать однотипные функции.
и вот в 2025-м Grok Code Fast 1 от xAI берёт тройную корону: топ сегодня, топ за неделю, топ за месяц. ниже — Claude Sonnet и Gemini Flash. графики растут, а лидер — про код.
секрет прост. ставка сделана на скорость и цену, без лишних украшений. Grok — станок для программных задач и агентных пайплайнов. длинные контексты, быстрые итерации, дёшево запускать по сто раз в час. у разработчиков это главный критерий: чтобы крутилось, а не рассуждало пять минут. интеграции с IDE и CI/CD дают постоянный поток запросов. где ВВП — токены, побеждает throughput.
что важно — при таком темпе пользователю уже всё равно, как именно модель думает. важен результат в секунды и счёт за месяц, а не баллы на бенчмарках. именно поэтому Grok уходит вперёд, а Claude и Gemini остаются крепкими, но более “деликатными” инструментами.
И что?
Для бизнеса: стоимость внутренней разработки падает. Grok ускоряет прототипирование, фиксы, миграции, тесты. цикл “идея → инструмент” ужимается в разы.
Для инвесторов: xAI занял слой «фабрики кода». если автоматизация ПО — следующий нефтепровод, то труба с большей пропускной способностью приносит больше денег. мультипликаторы у тех, кто снижает opex на инженерию.
Для людей: ремесло строки за строкой теряет цену. ценится умение собирать системы и управлять конвейером генерации.
🚨 Нам 3.14здец
Аутсорс-разработка и ручное тестирование — 8/10. когда дёшево и быстро получается 80% задач, лишние часы и роли исчезают. Что делать: переходить в архитектуру, автоматизацию, оркестрацию агентов.
Джуниор-позиции в продакшн-коде — 7/10. базовые правки и рутинные задачи утекают в потоки Grok. Что делать: учиться строить пайплайны, Data/DevEx, quality-gates, а не писать однотипные функции.
🔥4👍2❤1
Какой ролик Coca-Cola вам понравился больше?
Anonymous Poll
23%
USA версия
23%
EU версия
29%
Ролики сделанные ИИ - 💩
23%
Я вообще пью Добро-Кола
3%
Напишу в комментариях
На прошлой неделе я писал про стартап Starcloud, который хочет поставить датацентр на орбите. В комментах меня закидали помидорами: «а чем охлаждать?» и «а как с орбиты передавать данные, если там всё медленно и дорого?».
Так вот — теперь за то же взялся Google. И вот тут уже не поспоришь, что это «глупая идея стартаперов».
Project Suncatcher — новая луна Google. План: вынести обучение ИИ на спутники с собственными TPU-чипами и солнечными панелями. Орбита — рассвет-закатная, там солнце почти 24/7, и панели дают до 8 раз больше энергии, чем на Земле. В 2027 они запускают два прототипа с Planet Labs, чтобы проверить, работает ли всё это в реальности.
Охлаждение?
Пассивное — через радиаторы и продвинутые термоинтерфейсы, которые отводят тепло прямо в космос. Google честно пишет: это пока слабое место, но расчёты показывают, что можно стабильно держать температуру чипов при нагрузке без вентиляторов и воды.
Передача данных?
Для ML-кластеров нужно десятки Тбит/с. Они собираются ставить лазерные линк-каналы между спутниками на расстоянии сотен метров, чтобы снизить потери сигнала. В лабе уже добились ~1.6 Тбит/с в обе стороны. Цель — до 10 Тбит/с на линк.
Масштаб?
Полноценный кластер — это 81 спутник радиусом около 1 км. И если цена выведения упадёт ниже $200 за кг (что вполне реально в 2030-х), экономика станет сопоставимой с земными датацентрами.
И что?
Для бизнеса: Google открывает новый тип вычислений — orbital compute. Энергия × 8, сеть до 10 Тбит/с, и никаких ограничений по мегаваттам и разрешениям. Если прототип 2027 пройдёт испытания, через 3–5 лет можно будет арендовать GPU-мощности на орбите.
Для инвесторов: риск высокий, но если терморежим и линки подтвердятся — падает COGS и убираются земные барьеры. Капексы — запуск и оптика, опексы — почти ноль. Бум новой инфраструктуры.
Для людей: скорость и масштаб моделей выростут, а нагрузка на сеть и энергетику уменьшится. ИИ-сервисы станут быстрее и дешевле.
🚨 Нам 3.14здец
Контроль — 9/10. Если ИИ работает на орбите, питается от солнца и вне юрисдикций — выключить его невозможно. Нет розетки, нет «рубильника». Что делать: задуматься о kill-switch в протоколах прямо сейчас.
Риски — 7/10. Если охлаждение или линки провалятся, Google похоронит миллиарды и годы R&D. Но если всё заработает — мы буквально вынесем ИИ за атмосферу.
Так вот — теперь за то же взялся Google. И вот тут уже не поспоришь, что это «глупая идея стартаперов».
Project Suncatcher — новая луна Google. План: вынести обучение ИИ на спутники с собственными TPU-чипами и солнечными панелями. Орбита — рассвет-закатная, там солнце почти 24/7, и панели дают до 8 раз больше энергии, чем на Земле. В 2027 они запускают два прототипа с Planet Labs, чтобы проверить, работает ли всё это в реальности.
Охлаждение?
Пассивное — через радиаторы и продвинутые термоинтерфейсы, которые отводят тепло прямо в космос. Google честно пишет: это пока слабое место, но расчёты показывают, что можно стабильно держать температуру чипов при нагрузке без вентиляторов и воды.
Передача данных?
Для ML-кластеров нужно десятки Тбит/с. Они собираются ставить лазерные линк-каналы между спутниками на расстоянии сотен метров, чтобы снизить потери сигнала. В лабе уже добились ~1.6 Тбит/с в обе стороны. Цель — до 10 Тбит/с на линк.
Масштаб?
Полноценный кластер — это 81 спутник радиусом около 1 км. И если цена выведения упадёт ниже $200 за кг (что вполне реально в 2030-х), экономика станет сопоставимой с земными датацентрами.
И что?
Для бизнеса: Google открывает новый тип вычислений — orbital compute. Энергия × 8, сеть до 10 Тбит/с, и никаких ограничений по мегаваттам и разрешениям. Если прототип 2027 пройдёт испытания, через 3–5 лет можно будет арендовать GPU-мощности на орбите.
Для инвесторов: риск высокий, но если терморежим и линки подтвердятся — падает COGS и убираются земные барьеры. Капексы — запуск и оптика, опексы — почти ноль. Бум новой инфраструктуры.
Для людей: скорость и масштаб моделей выростут, а нагрузка на сеть и энергетику уменьшится. ИИ-сервисы станут быстрее и дешевле.
🚨 Нам 3.14здец
Контроль — 9/10. Если ИИ работает на орбите, питается от солнца и вне юрисдикций — выключить его невозможно. Нет розетки, нет «рубильника». Что делать: задуматься о kill-switch в протоколах прямо сейчас.
Риски — 7/10. Если охлаждение или линки провалятся, Google похоронит миллиарды и годы R&D. Но если всё заработает — мы буквально вынесем ИИ за атмосферу.
❤9
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Пятничный контент. В Китае впервые выпустили робота с грудью. В новой модели Iron можно будет выбрать пол, а ещё у робота есть мышцы, позвоночник и мягкая кожа. Производство запланировано на 2026 год.
И что?
Идеи пишите в комментариях.
И что?
Идеи пишите в комментариях.
Появятся ли новый тип семью, где один из членов (муж/жена) робот
Anonymous Poll
33%
Да, в 30-х годах
23%
Да, в 40-х годах
25%
Нет, робот будет просто обслуживающий персонал
15%
Скорее, лет через 50 вместо людей будут роботы
4%
Напишу в комментариях.
знаете, что хуже, чем залипать в TikTok? залипать на Amazon. алгоритмы буквально вытаскивают деньги из твоего кошелька. ты не планировал ничего покупать, но уже получаешь посылку с какой-то хернёй, и тебе даже лень её вернуть.
И вот теперь в эту кормушку полезли ИИ-агенты. Perplexity AI обвинила Amazon в буллинге: Amazon прислал юрписьмо с требованием запретить браузеру Comet делать покупки на площадке. Аргумент — «портите клиентский опыт».
Perplexity ответила: «да пошли вы, это не забота о пользователях, а страх потерять контроль».
Контекст: Amazon уже заблокировал краулеров от OpenAI, Google и Meta, параллельно запуская собственных агентов Rufus и “Buy For Me”. То есть классика — доступ перекрыт всем, кроме себя. Amazon делает вид, что защищает клиентов, но на деле защищает рекламную выручку.
На деле ставки огромные. Если ИИ-агенты смогут сами сравнивать товары, фильтровать отзывы и делать покупки без “втягивающих” интерфейсов, то Amazon и маркетплейсы теряют главный актив — рекомендательную зависимость. Алгоритм-продавец встречается с алгоритмом-покупателем. И угадай, кто останется без маржи.
И что?
Для бизнеса: эпоха «витрин» заканчивается. Если агент делает покупки без скролла и баннеров — маркетинг-влияние исчезает. В ближайшие 2–3 года розничные платформы будут менять UX под агентов, иначе потеряют долю транзакций.
Для инвесторов: монетизация через рекламу под угрозой. Amazon Ads даёт > $47 млрд в год, и если агенты обойдут эти слоты, капитализация сектора e-commerce может просесть на десятки процентов.
Для людей: шанс перестать быть заложником «купил потому что показали». ИИ может фильтровать мусор и покупать по нужде, не по импульсу.
🚨 Нам 3.14здец
Маркетплейсы — 8/10. Их ИИ-фильтры против чужих ИИ-покупателей — война алгоритмов. Потеря контроля над воронкой = смерть модели “рекомендации → импульсная покупка”. Что делать: срочно открывать API под агентов и брать процент, пока рынок не убежал.
Пользователи — 6/10. Если крупные платформы начнут ставить юр-заборы, откроется серая зона: парсинг, обход, прокси-агенты. Удобство вырастет, но риск блокировок и утечки данных тоже.
И вот теперь в эту кормушку полезли ИИ-агенты. Perplexity AI обвинила Amazon в буллинге: Amazon прислал юрписьмо с требованием запретить браузеру Comet делать покупки на площадке. Аргумент — «портите клиентский опыт».
Perplexity ответила: «да пошли вы, это не забота о пользователях, а страх потерять контроль».
Контекст: Amazon уже заблокировал краулеров от OpenAI, Google и Meta, параллельно запуская собственных агентов Rufus и “Buy For Me”. То есть классика — доступ перекрыт всем, кроме себя. Amazon делает вид, что защищает клиентов, но на деле защищает рекламную выручку.
На деле ставки огромные. Если ИИ-агенты смогут сами сравнивать товары, фильтровать отзывы и делать покупки без “втягивающих” интерфейсов, то Amazon и маркетплейсы теряют главный актив — рекомендательную зависимость. Алгоритм-продавец встречается с алгоритмом-покупателем. И угадай, кто останется без маржи.
И что?
Для бизнеса: эпоха «витрин» заканчивается. Если агент делает покупки без скролла и баннеров — маркетинг-влияние исчезает. В ближайшие 2–3 года розничные платформы будут менять UX под агентов, иначе потеряют долю транзакций.
Для инвесторов: монетизация через рекламу под угрозой. Amazon Ads даёт > $47 млрд в год, и если агенты обойдут эти слоты, капитализация сектора e-commerce может просесть на десятки процентов.
Для людей: шанс перестать быть заложником «купил потому что показали». ИИ может фильтровать мусор и покупать по нужде, не по импульсу.
🚨 Нам 3.14здец
Маркетплейсы — 8/10. Их ИИ-фильтры против чужих ИИ-покупателей — война алгоритмов. Потеря контроля над воронкой = смерть модели “рекомендации → импульсная покупка”. Что делать: срочно открывать API под агентов и брать процент, пока рынок не убежал.
Пользователи — 6/10. Если крупные платформы начнут ставить юр-заборы, откроется серая зона: парсинг, обход, прокси-агенты. Удобство вырастет, но риск блокировок и утечки данных тоже.
🔥3
сегодня пятница и давайте я вас ненадолго порадую.
Все пока остаются на своих местах.
тут подъехало свежее исследование — и оно слегка остудит горячие головы (типа меня), которые уже рисовали офис-пустыню, где работают роботы и одна тёплая кружка кофе.
Компании массово увольняли людей, веря, что ИИ закроет дыры дешевле и умнее.
но реальность, как обычно, с характером.
Visier посмотрела на 2,4 млн кейсов в 142 организациях
и обнаружила: примерно 5,3% уволенных пришлось нанять обратно — потому что ИИ не вывез комплексные роли, а операционные процессы посыпались.
Orgvue вообще нашла цирк на проводах: компании тратят $1,27, чтобы сэкономить $1 на сокращениях.
если коротко: увольнять ради ИИ — дороже, чем не увольнять.
MIT подводит неутешительный итог: 95% организаций не увидели финансовой отдачи от ИИ-вложений.
ожидали магию, а получили бейдж «всё сложно».
почему так?
компании переоценили, что ИИ — это «взял и заменил».
на деле он автоматизирует кусочки задач,
а не целые роли, где нужна логика, контекст, хаос-менеджмент и социальные навыки.
инфраструктура, безопасность, обучение моделей, доработка процессов —
это вдруг оказалось дороже, чем сидевший рядом Вася,
который умел закрывать 10 дыр утром, вечером и во время пожара.
результат — позвали Васю назад. неловко, но честно.
И ЧТО?
Для бизнеса:
ИИ — не каток, а ювелирка.
работает там, где процессы нормализованы, данные чистые, задачи повторяемые.
если у вас в бэке органический хаос — вы не сэкономите, вы получите новый тип боли и счёт на интеграцию.
Для инвесторов:
если не видите экономию или дополнительную выручку в горизонте 12–18 месяцев — значит, там не ИИ-стратегия, а театральная постановка: «мы тоже в ген-ай».
смотрите на P&L, а не на презентации.
Для людей:
хорошая новость — спрос на тех, кто умеет работать вместе с ИИ, будет только расти.
плохая — «вернули 5,3%» не значит «вернут всех».
прошлый опыт = база. но выиграют те, кто адаптируется (без философии и стенаний).
🚨 НАМ 3.14ЗДЕЦ
корпорации поняли, что без людей машины пока тупят.
но это лишь передышка.
сценарий дальше простой:
компании научатся внедрять ИИ правильно —
и тогда вторая волна автоматизации будет не через хайп,
а через реальную экономику процессов.
и вот там уже без возврата.
финал
на мой взгляд, это просто корректировка.
не все могут и умеют внедрять новые технологии —
и, возможно, это именно оно.
ИИ вернётся снова.
и на этот раз уже навсегда.
ЗАНАВЕС
Все пока остаются на своих местах.
тут подъехало свежее исследование — и оно слегка остудит горячие головы (типа меня), которые уже рисовали офис-пустыню, где работают роботы и одна тёплая кружка кофе.
Компании массово увольняли людей, веря, что ИИ закроет дыры дешевле и умнее.
но реальность, как обычно, с характером.
Visier посмотрела на 2,4 млн кейсов в 142 организациях
и обнаружила: примерно 5,3% уволенных пришлось нанять обратно — потому что ИИ не вывез комплексные роли, а операционные процессы посыпались.
Orgvue вообще нашла цирк на проводах: компании тратят $1,27, чтобы сэкономить $1 на сокращениях.
если коротко: увольнять ради ИИ — дороже, чем не увольнять.
MIT подводит неутешительный итог: 95% организаций не увидели финансовой отдачи от ИИ-вложений.
ожидали магию, а получили бейдж «всё сложно».
почему так?
компании переоценили, что ИИ — это «взял и заменил».
на деле он автоматизирует кусочки задач,
а не целые роли, где нужна логика, контекст, хаос-менеджмент и социальные навыки.
инфраструктура, безопасность, обучение моделей, доработка процессов —
это вдруг оказалось дороже, чем сидевший рядом Вася,
который умел закрывать 10 дыр утром, вечером и во время пожара.
результат — позвали Васю назад. неловко, но честно.
И ЧТО?
Для бизнеса:
ИИ — не каток, а ювелирка.
работает там, где процессы нормализованы, данные чистые, задачи повторяемые.
если у вас в бэке органический хаос — вы не сэкономите, вы получите новый тип боли и счёт на интеграцию.
Для инвесторов:
если не видите экономию или дополнительную выручку в горизонте 12–18 месяцев — значит, там не ИИ-стратегия, а театральная постановка: «мы тоже в ген-ай».
смотрите на P&L, а не на презентации.
Для людей:
хорошая новость — спрос на тех, кто умеет работать вместе с ИИ, будет только расти.
плохая — «вернули 5,3%» не значит «вернут всех».
прошлый опыт = база. но выиграют те, кто адаптируется (без философии и стенаний).
🚨 НАМ 3.14ЗДЕЦ
корпорации поняли, что без людей машины пока тупят.
но это лишь передышка.
сценарий дальше простой:
компании научатся внедрять ИИ правильно —
и тогда вторая волна автоматизации будет не через хайп,
а через реальную экономику процессов.
и вот там уже без возврата.
финал
на мой взгляд, это просто корректировка.
не все могут и умеют внедрять новые технологии —
и, возможно, это именно оно.
ИИ вернётся снова.
и на этот раз уже навсегда.
ЗАНАВЕС
👍10❤2