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
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
А как вы проводите выходные?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
По традиции у каждого телеграм-канала есть пост «кто тут вообще говорит».
Меня зовут Дмитрий Грин.
Я всю жизнь живу на опережение трендов.
В 90-е возил в Россию первые компьютеры, игры и ПО.
Потом собрал инфраструктуру онлайн-коммуникаций: COMDI и Webinar / МТС Линк, которыми сейчас пользуются больше 22 млн человек.
Сделал RTS.fm со штаб-квартирой в Берлине — стрим-видео до того, как это стало нормой.
Запустил Академию Zillion, когда онлайн-образование ещё считалось странностью, и вышел из неё сделкой с Sber.
Я поднимал инвестиции у крупнейших российских и иностранных фондов (ВТВ, Intel, EBRD, Flint, QIWI), делал межрегиональные проекты в образовании на 45 регионов, входил в комитеты по образованию при Минобрнауки РФ и был в инвест коммитете Сколково.
Трижды получал Премию Рунета — за продукты, которые реально меняли рынок.
Сейчас мой основной фокус — искусственный интеллект.
Я сооснователь и продюсирую детский YouTube-канал BrightBox Animation, который за год вырос почти до миллиона подписчиков и делается на AI по всей цепочке: от идеи и сценария до картинки и голоса.
Параллельно запускаю глобальный AI-стартап в области AI MedTech — пока без подробностей, но обязательно расскжу. Уже скоро.
Этот канал — про ИИ глазами человека, который привык жить впереди трендов и собирать из технологий бизнес, уже видел несколько технологических волн, пережил все российские кризисы в плюс, строил успешные бизнесы в разных странах.
Здесь будет про власть, деньги, профессии, детей и продукты, которые имеют шанс дожить до следующего витка.
С иронией и с пониманием, как всё это устроено изнутри, и ставшей фирменой аналитиков под заголовком "Нам 3.14здец"
Если важен формальный бэкграунд, вот мои университеты:
МГТУ им. Баумана, ГУУ, ВГИК, Stanford Executive Education (Design Thinking), Berkeley Executive Coaching Institute (Executive Coaching).
Чтобы было понятно, что я живу не только в цифрах и коде: яхтинг (Rolex Middle Sea finisher-2 место), лёгкомоторные самолёты, сноуборд, кайт, винд, электронная музыка, марафоны (Berlin,Chicago,NY and more), шоссейный велосипед, 700+ прыжков с пашащюта, 50+ стран посетил.
Полезные ссылки:
Сообщество Big Picture AI - ссылка
ГринХакМен (инстайты роста за 15 минут) - ссылка
Связаться со мной по любому вопросу - ссылка
Личный YouTube канал - ссылка
Детский канал Bright Box Animation - ссылка
Facebook страница - ссылка
Instagramm профиль - ссылка
#bipiai
Меня зовут Дмитрий Грин.
Я всю жизнь живу на опережение трендов.
В 90-е возил в Россию первые компьютеры, игры и ПО.
Потом собрал инфраструктуру онлайн-коммуникаций: COMDI и Webinar / МТС Линк, которыми сейчас пользуются больше 22 млн человек.
Сделал RTS.fm со штаб-квартирой в Берлине — стрим-видео до того, как это стало нормой.
Запустил Академию Zillion, когда онлайн-образование ещё считалось странностью, и вышел из неё сделкой с Sber.
Я поднимал инвестиции у крупнейших российских и иностранных фондов (ВТВ, Intel, EBRD, Flint, QIWI), делал межрегиональные проекты в образовании на 45 регионов, входил в комитеты по образованию при Минобрнауки РФ и был в инвест коммитете Сколково.
Трижды получал Премию Рунета — за продукты, которые реально меняли рынок.
Сейчас мой основной фокус — искусственный интеллект.
Я сооснователь и продюсирую детский YouTube-канал BrightBox Animation, который за год вырос почти до миллиона подписчиков и делается на AI по всей цепочке: от идеи и сценария до картинки и голоса.
Параллельно запускаю глобальный AI-стартап в области AI MedTech — пока без подробностей, но обязательно расскжу. Уже скоро.
Этот канал — про ИИ глазами человека, который привык жить впереди трендов и собирать из технологий бизнес, уже видел несколько технологических волн, пережил все российские кризисы в плюс, строил успешные бизнесы в разных странах.
Здесь будет про власть, деньги, профессии, детей и продукты, которые имеют шанс дожить до следующего витка.
С иронией и с пониманием, как всё это устроено изнутри, и ставшей фирменой аналитиков под заголовком "Нам 3.14здец"
Если важен формальный бэкграунд, вот мои университеты:
МГТУ им. Баумана, ГУУ, ВГИК, Stanford Executive Education (Design Thinking), Berkeley Executive Coaching Institute (Executive Coaching).
Чтобы было понятно, что я живу не только в цифрах и коде: яхтинг (Rolex Middle Sea finisher-2 место), лёгкомоторные самолёты, сноуборд, кайт, винд, электронная музыка, марафоны (Berlin,Chicago,NY and more), шоссейный велосипед, 700+ прыжков с пашащюта, 50+ стран посетил.
Полезные ссылки:
Сообщество Big Picture AI - ссылка
ГринХакМен (инстайты роста за 15 минут) - ссылка
Связаться со мной по любому вопросу - ссылка
Личный YouTube канал - ссылка
Детский канал Bright Box Animation - ссылка
Facebook страница - ссылка
Instagramm профиль - ссылка
#bipiai
105👍53🔥34❤16💩2
Представь, что команда из Кембриджа шесть месяцев ищет новый белок для терапии Альцгеймера. Каждую неделю — сотни статей, графики, гипотезы, споры.
А потом Futurehouse, некоммерческая исследовательская лаборатория, показывает, что их система Kosmos делает то же самое за один день. Ты загружаешь тему, Kosmos читает 1 500 научных статей, пишет 42 тысячи строк кода, тестирует гипотезы и возвращает проверенные результаты. Без людей, но с полным списком источников и ссылками до каждой строчки кода.
Проверка показала, что 79% выводов совпадают с реальными данными, а часть открытий даже не опубликована в журналах.
Теперь Futurehouse отделяет коммерческую часть в компанию Edison Scientific и готовит выход на рынок.
Клиенты — фармацевтические гиганты, у которых каждый день задержки исследований стоит миллионы. На входе ИИ-система, на выходе гипотезы, которые уже можно отправлять в лаборатории.
Контекст.
До этого все “научные ассистенты” в лучшем случае писали рефераты. Kosmos впервые связывает весь цикл — от чтения литературы до анализа данных — и делает это непрерывно. Если модель реально работает в полевых условиях, темпы открытий изменятся не на проценты, а в разы.
И что?
Для бизнеса: исследовательские циклы сжимаются. Кто первым встроит такие системы в R&D, сократит затраты и опередит конкурентов по скорости выводов.
Для инвесторов: R&D превращается в игру на скорость. Эффективность ИИ в фарме может стать новым показателем капитализации.
Для людей: новые лекарства и материалы будут появляться быстрее, потому что вместо человеческой недели теперь сутки работы машины. Но это не точно. Регуляторам и фарме - это не нужно.
🚨 Нам 3.14здец
Академическая наука 7/10 - почему: объём новых исследований вырастет так, что рецензенты не успеют проверять даже заголовки. Что делать: автоматизировать peer-review, иначе качество публикаций рухнет.
Учёные 6/10 - почему: если алгоритм способен читать, писать и проверять гипотезы, то роль человека станет модераторской. Что делать: переучиваться на дизайн экспериментов и интерпретацию результатов, пока не поздно.
А потом Futurehouse, некоммерческая исследовательская лаборатория, показывает, что их система Kosmos делает то же самое за один день. Ты загружаешь тему, Kosmos читает 1 500 научных статей, пишет 42 тысячи строк кода, тестирует гипотезы и возвращает проверенные результаты. Без людей, но с полным списком источников и ссылками до каждой строчки кода.
Проверка показала, что 79% выводов совпадают с реальными данными, а часть открытий даже не опубликована в журналах.
Теперь Futurehouse отделяет коммерческую часть в компанию Edison Scientific и готовит выход на рынок.
Клиенты — фармацевтические гиганты, у которых каждый день задержки исследований стоит миллионы. На входе ИИ-система, на выходе гипотезы, которые уже можно отправлять в лаборатории.
Контекст.
До этого все “научные ассистенты” в лучшем случае писали рефераты. Kosmos впервые связывает весь цикл — от чтения литературы до анализа данных — и делает это непрерывно. Если модель реально работает в полевых условиях, темпы открытий изменятся не на проценты, а в разы.
И что?
Для бизнеса: исследовательские циклы сжимаются. Кто первым встроит такие системы в R&D, сократит затраты и опередит конкурентов по скорости выводов.
Для инвесторов: R&D превращается в игру на скорость. Эффективность ИИ в фарме может стать новым показателем капитализации.
Для людей: новые лекарства и материалы будут появляться быстрее, потому что вместо человеческой недели теперь сутки работы машины. Но это не точно. Регуляторам и фарме - это не нужно.
🚨 Нам 3.14здец
Академическая наука 7/10 - почему: объём новых исследований вырастет так, что рецензенты не успеют проверять даже заголовки. Что делать: автоматизировать peer-review, иначе качество публикаций рухнет.
Учёные 6/10 - почему: если алгоритм способен читать, писать и проверять гипотезы, то роль человека станет модераторской. Что делать: переучиваться на дизайн экспериментов и интерпретацию результатов, пока не поздно.
👍10🖕4
Сири наконец-то пойдёт в спортзал. Apple устала ждать, пока её голосовой ассистент научится думать, и решила просто купить мозг у Google.
По данным Bloomberg, компания заливает $1 млрд в год за использование кастомной версии Gemini — 1,2 триллиона параметров против жалких 150 миллиардов у текущего Apple Intelligence.
По сути, Apple снимает с полки чужой интеллект, чтобы хоть как-то догнать поколение ChatGPT.
Gemini будет работать внутри Siri и брать на себя всё, что хоть чуть-чуть требует ума: пересказы, многошаговые команды, планирование. Всё это — через собственную инфраструктуру Apple Private Cloud Compute, чтобы красиво сказать: «ваши данные остаются у нас».
Google при этом — тень в углу, логотипа нигде не будет. Apple делает вид, что это временно, пока строит свой ИИ, но с нынешней скоростью и утечками кадров — «временно» может затянуться на годы.
Контекст. Пока Amazon тестит Rufus, Microsoft заливает Copilot во все сервисы, а Google навешивает Gemini на всё, что движется, Siri выглядит как голос из 2015 года. Новый мозг должен всё изменить: Apple хочет, чтобы ты мог сказать «собери резюме моих писем и забронируй ресторан», и всё случилось само — без танцев с меню и тапов по экрану.
И что?
Для бизнеса: время готовить продукты под «разговорные сценарии». Siri будет не только слушать, но и делать — кто первым встроится в её экосистему, заберёт пользователей без рекламы.
Для инвесторов: $1 млрд в год на аренду чужого ИИ — признание, что у Apple нет своего решения. Зависимость от Google растёт, а расходы на AI становятся новой строкой в P&L.
Для людей: Siri перестанет тупить и реально начнёт помогать. Команды станут короче, ответы — умнее, а приватность останется.
🚨 Нам 3.14здец
Apple — 5/10. Вынуждена платить конкуренту, чтобы остаться в игре. Что делать: ускорять разработку собственного стека, пока не превратилась в премиальную обёртку для чужого ИИ.
Google — 5/10. Короткий кайф от контракта, но стратегический риск: отдать ядро технологии конкуренту и вырастить себе нового монстра.
По данным Bloomberg, компания заливает $1 млрд в год за использование кастомной версии Gemini — 1,2 триллиона параметров против жалких 150 миллиардов у текущего Apple Intelligence.
По сути, Apple снимает с полки чужой интеллект, чтобы хоть как-то догнать поколение ChatGPT.
Gemini будет работать внутри Siri и брать на себя всё, что хоть чуть-чуть требует ума: пересказы, многошаговые команды, планирование. Всё это — через собственную инфраструктуру Apple Private Cloud Compute, чтобы красиво сказать: «ваши данные остаются у нас».
Google при этом — тень в углу, логотипа нигде не будет. Apple делает вид, что это временно, пока строит свой ИИ, но с нынешней скоростью и утечками кадров — «временно» может затянуться на годы.
Контекст. Пока Amazon тестит Rufus, Microsoft заливает Copilot во все сервисы, а Google навешивает Gemini на всё, что движется, Siri выглядит как голос из 2015 года. Новый мозг должен всё изменить: Apple хочет, чтобы ты мог сказать «собери резюме моих писем и забронируй ресторан», и всё случилось само — без танцев с меню и тапов по экрану.
И что?
Для бизнеса: время готовить продукты под «разговорные сценарии». Siri будет не только слушать, но и делать — кто первым встроится в её экосистему, заберёт пользователей без рекламы.
Для инвесторов: $1 млрд в год на аренду чужого ИИ — признание, что у Apple нет своего решения. Зависимость от Google растёт, а расходы на AI становятся новой строкой в P&L.
Для людей: Siri перестанет тупить и реально начнёт помогать. Команды станут короче, ответы — умнее, а приватность останется.
🚨 Нам 3.14здец
Apple — 5/10. Вынуждена платить конкуренту, чтобы остаться в игре. Что делать: ускорять разработку собственного стека, пока не превратилась в премиальную обёртку для чужого ИИ.
Google — 5/10. Короткий кайф от контракта, но стратегический риск: отдать ядро технологии конкуренту и вырастить себе нового монстра.
👍10❤2