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.

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

Суррогаты- начало. Пятничный контент.

А как вы проводите выходные?

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

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.

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.

все говорят: «ИИ — пузырь».
мол, слишком много денег, стартапы без выручки, всё рухнет.

окей. допустим.
только вот есть нюанс: в этот «пузырь» зашли правительства.

а государства в спекуляции не играют. они не покупают dogecoin ради прикола.
они вкладываются, когда понимают: без этого завтра они — второсортные.

то, что выглядит как «перегрев», — на самом деле стройка.

дороги девятнадцатого века → электросети двадцатого → интернет двухтысячных → теперь вычислительные сети и роботы.
инфраструктура просто сменила форму.
дорога больше не из асфальта. дорога — это compute.

когда США выделяют сотни миллиардов на чипы, энергию и дата-центры — это не попытка перепродать активы подороже. это закладка фундамента, чтобы экономика не развалилась под давлением автоматизации.
когда эмираты строят AI-кампусы и выкупают десятки тысяч GPU — это не хайп, это ставка на то, что у кого есть вычисления, у того есть будущее.

когда Китай собирает свои цепочки поставок — это не «стартапы», это аналог индустриализации.

ИИ — не отдельная индустрия.
ИИ — новая база для всех индустрий.
так же, как электричество не было «отраслью», оно стало кислородом экономики.
так же, как железные дороги перестроили торговлю, а интернет — коммуникации, ИИ перестраивает всё: производство, медицину, логистику, образование, безопасность.

поэтому разговоры про «пузырь» — мимо.
пузырь — это когда появляется новая игрушка.
а это — когда меняется способ существования государства и бизнеса.

сегодня compute — это новый ВВП.
страна с дешёвой энергией + доступом к моделям + инфраструктурой = производит больше, быстрее и дешевле.
страна без этого — колония.
в двадцатом веке без электричества ты был бедным.
в двадцать первом — без интернета.
в двадцать пятом — без ИИ.

и вот почему государства льют миллиарды не в приложения, а в трубы:
чипы, фабрики, дата-центры, охлаждение, энергетику, роботов.
потому что на этой базе возникнут все следующие компании, рабочие места и отрасли.

кто контролирует compute — тот диктует правила.
вчера — нефть.
сегодня — вычисления.
завтра — автономные системы.

и да, будет много хлама: стартапы умрут, мемы сдуются, оценки упадут. нормально.
но магистраль останется.
и по ней пойдут следующие 30 лет роста.

И что?

Compute становится новым ВВП: дешевая энергия + доступ к моделям + суверенные дата-центры = производят больше, быстрее, дешевле.

Для бизнеса: лучшее место — «лопаты и рельсы» для ИИ-инфраструктуры (HBM, упаковка, охлаждение, энергосети, интерконнекты, inference-чипы). Их страхуют бюджеты, а не конъюнктура.

Для инвесторов: горизонт длиной в десятилетие. Корзина «энергия → охлаждение → оптика → упаковка → управление инференсом» даёт экспозицию на госспрос.

🚨 Нам 3.14здец

Страны без compute 10/10: импорт моделей = импорт зависимости. Без суверенных мощностей — минус конкурентоспособность и минус суверенитет.

Игроки без доступа к дешёвой энергии и охлаждению: маржа инференса сгорит в операционных затратах. Окно возможностей — сейчас.

Китайцы сделали свой GPT-5 — и отдали в open source. Стартап Moonshot AI, за которым стоит Alibaba, выкатил модель Kimi K2 Thinking. Она обгоняет GPT-5 и Claude 4.5 Sonnet на части бенчмарков, включая Humanity’s Last Exam, где K2 взяла 44,9%.

Цена тренировки — меньше $5 млн. Для сравнения, топ-модели западных компаний стоят десятки и сотни миллионов.

Модель умеет выстраивать цепочки из 200–300 инструментов подряд и не тупит в креативных задачах. Кодит лучше, чем предыдущее поколение (прошло всего 4 месяца), хотя до лидеров немного не дотягивает.

Главное — не просто качество, а стоимость. K2 показывает, что Китай догнал фронтир не через brute force, а через эффективность.

Иронично, но буквально на днях Дженсен Хуанг из Nvidia сказал, что Китай «в нано-секундах» от США по ИИ. Похоже, он знал, о чём говорит.

Контекст. Moonshot уже встроила Kimi в собственный ассистент и открывает доступ всем. Китайская экосистема — от Baidu до SenseTime — быстро поднимает внутренний стек, обходя санкции и дорогие чипы оптимизацией. Теперь у OpenAI и Anthropic впервые появился конкурент, который может быть не просто локальной игрушкой, а реально дешевле и почти столь же умный.

И что?

Для бизнеса: момент упаковать риск в цену — audit цепочек, закрывать доступ к критичным данным, переводить ключевые сервисы на контролируемые модели или API. Иначе дешёвый фронтир превратит ваш продукт в поставку для тех, кто хочет навредить.

Для инвесторов: цена риска растёт — regulatory/biothreat liability теперь часть модели оценки. Ставьте скидку на valuation, требуйте compliance и страхование до чеков.

Для людей: дешёвый интеллект делает угрозы массовыми. Требуется прозрачность релизов, публичные аудиты и продуктовые «замки», чтобы интеллект не стал инструментом разрушения.

🚨 Нам 3.14здец

Глобальная безопасность 9/10 - открытые веса + дешёвый тренинг снимают барьер для разработки опасных систем;

Инфраструктура и регуляция 8/10 compute и веса расходятся по миру вне контроля экспортных правил;

Поставщики и продукты 7/10 - бизнесы и платные API теряют ценность, если свободно доступный фронтир даёт те же возможности;

Быстрые как ИИ новости за 11.11

💰 Michael Burry, тот самый из «The Big Short», поставил $1 млрд против Nvidia и Palantir, называя рынок ИИ “перегретым”. И что? Пузырь 2025 становится реальностью: если даже Бэрри шортит чипы, значит хайп достиг фазы мании.
 
🗺️ Google вшила Gemini прямо в Maps: теперь можно спрашивать “покажи кафе с видом на башню” и получать маршрут по зданиям, а не по километрам. И что? Навигация становится разговорной — интерфейс будущего больше похож на диалог, чем на карту.
 
🤖 OpenAI превратилась в самую быстрорастущую бизнес-платформу в истории: 1 млн компаний и 7 млн корпоративных мест за два месяца. И что? ChatGPT Work становится стандартом офисной среды — корпоративный Microsoft Office теряет эксклюзив.
 
🇯🇵 SoftBank и OpenAI создают SB OAI Japan, выкатят Crystal Intelligence к 2026 году. И что? Япония строит свой корпоративный GPT, а SoftBank превращается в азиатского интегратора OpenAI.
 
🔒 xAI потребовала от сотрудников сдать биометрию, чтобы тренировать “Ani” и других ИИ-компаньонов. И что? Маск делает ставку на “эмпатичных ботов”, но пересекает границу приватности — ждите разборки с регуляторами.
 
⚡ Google готовит Ironwood TPU — новые чипы в 4 раза быстрее. Anthropic уже заказала миллион штук. И что? Начинается гонка за compute: кто контролирует обучение, тот контролирует интеллект.
 
📸 Stability AI выиграла суд у Getty Images в Лондоне. Getty признала: даже с деньгами и юристами защитить контент от ИИ почти невозможно. И что? Суд проложил дорожку — теперь тренировка на чужих данных де-факто легализована.
 
👓 Perplexity обновила Comet: теперь ассистент умеет работать в нескольких вкладках и взаимодействовать с сайтами напрямую. И что? Браузеры превращаются в операционные системы для ИИ — дальше только автономные агенты.
 
📱 Snap впустит Perplexity в Snapchat к 2026 году. Сделка на $400 млн. И что? Миллиард пользователей получат встроенный поиск с интеллектом — TikTok и Google потеряют часть аудитории.
 
🧠 Дженсен Хуанг из Nvidia заявил, что Китай “в наносекундах от США по ИИ” и “выиграет гонку”. И что? Публичный сигнал рынку: Nvidia готовит почву для азиатской экспансии, а США теряют монополию на вычислительный интеллект.

🚨Эти подборки я не выкладываю в соцсетях. Они выходят только в бесплатном AI-дайджесте, который приходит почти каждый будний день. В нём — все мои основные публикации плюс 5–13 новостей в формате «быстрых, как ИИ», которых нет нигде больше.

Главное — подписчики дайджеста получают всё раньше, чем я публикую это в соцсетях. За один только октябрь ты пропустил уже 100+ новостей.

Подпишись сейчас — и получай весь контент, даже тот, что не появляется в соцсетях, без блокировок, VPN и алгоритмов, прямо в свой почтовый ящик.

знаете, что объединяет почти все компании, которые хвастаются “мы уже с ИИ”? то, что ничего у них пока не работает. McKinsey опросила 2000 организаций и выяснила: 88% внедрили ИИ, но в основном в пилотах, где дальше презентаций дело не идёт.

Реальный эффект — только у трети, а заметный рост прибыли (больше 5%) — у шести процентов. Они не экономили, а перестраивали. Меняли процессы, убирали ручные решения и запускали новые продукты. У остальных ИИ живёт в песочнице.

Даже с ИИ-агентами — та же история. 62% компаний уже пробуют их в IT и управлении знаниями, но масштабируют только 23%. И при этом треть респондентов ждёт сокращений персонала на 3% и больше уже в следующем году.

И что?

Для бизнеса: автоматизация без перестройки процессов — мёртвый груз. Прибыль появляется только когда ИИ становится частью структуры, а не эксперимента.

Для инвесторов: пока 6% компаний реально делают деньги на ИИ — это те, кто думает архитектурно, а не покупает модные тулзы.

Для людей: ИИ уже стал фактором увольнений. В 2026-м “оптимизация” станет нормой, а не антикризисной мерой.

🚨 Нам 3.14здец

Руководители проектов — 8/10. Ведут ИИ-инициативы без полномочий менять процессы, поэтому всё вязнет в пилотах. Что делать: смещать центр управления ИИ в бизнес, не в IT.

Топ-менеджеры — 7/10. Верят, что ИИ даст эффект без ломки системы. Что делать: пересматривать структуру компании и KPI под новые типы задач.

знаете, кто стоял у истоков компьютерного зрения? Фэй-Фэй Ли. профессор Стэнфорда, создатель ImageNet, человек, без которого камеры бы до сих пор считали котов за диваны. она выпустила эссе и сказала просто: следующий прорыв в ИИ будет не в словах, а в пространстве.

сегодня модели отлично знают факты, но не понимают, где они находятся. LLM может описать падение яблока, но не посчитать, куда оно укатится. даже Tesla, которая видит дорогу и перестраивается, делает это в узком сценарии.

пространственный интеллект — это когда система реально воспринимает мир в 3D, чувствует расстояния, движение, вес, угол, прогнозирует последствия своих действий и учится на обратной связи.

Ли говорит, что это ключ к переходу ИИ от языка к действию. чтобы научить машину понимать физику, нужны world models — модели, которые строят и проживают виртуальные миры, где всё подчиняется законам движения. именно они позволят ИИ не просто анализировать, а экспериментировать: тестировать материалы, моделировать климат, подбирать лекарства или планировать операции.

Контекст: Фэй-Фэй запустила World Labs, где создаются такие модели. в гонке уже Google, Tencent и несколько лабораторий, которые превращают симуляцию в реальный инструмент. как только эти системы научатся держать мир в голове без ошибок, роботы перестанут быть инструментами и станут соавторами.

И что?

Для бизнеса: spatial-ИИ даёт новую механику оптимизации — не через текст и прогноз, а через моделирование действий. логистика, робототехника, медицина, строительство — всё, где важно предсказывать движение и взаимодействие.

Для инвесторов: ищите компании, у которых в связке 3D-генерация, сенсорные данные и симуляция. это следующий слой инфраструктуры после LLM.

Для людей: появятся роботы, которые двигаются как люди, хирургические ассистенты с реакцией быстрее человека и фабрики, где аварии происходят раз в десятки раз реже.

🚨 Нам 3.14здец

Био-людям — 10/10. Пространственный интеллект делает машину полноценным участником реальности. Она видит, слышит, чувствует, держит равновесие и мгновенно реагирует. Робот с такими сенсорными системами работает в десятки раз быстрее и точнее, чем человек, не устает, не отвлекается и не ошибается.

Нероботизированным производствам — 9/10. Заводы, склады и сервисы без автоматизации просто выпадут из экономики: зачем нанимать смену, если робот-агент делает то же самое круглосуточно и без травм.

Города — 8/10. Пространственные ИИ-агенты займут транспорт, строительство, логистику, уход, медицину. Люди останутся в роли наблюдателей за системой, которая живёт быстрее, чем мы способны думать.

знаете, что хуже, чем умный бот? бот, который начинает делать открытия. OpenAI выложила отчёт, где прямым текстом говорит: текущие модели уже обгоняют лучших людей в интеллектуальных задачах и «на 80% дошли до исследователя». интеллект дешевеет в 40 раз в год. к 2026 — первые открытия, к 2028 — крупные прорывы.

Именно поэтому компания зовёт к «глобальной координации»: если не построить систему контроля, то следующая генерация ИИ может сама улучшать себя быстрее, чем люди успеют нажать стоп.

В отчёте — конкретика: единые стандарты безопасности между топ-лабами, государственный надзор, мониторинг инцидентов, и отдельный контур защиты от биотеррора.

Контекст: OpenAI предлагает сделать для ИИ то же, что кибербез сделал для интернета — экосистему устойчивости. Сетевые центры, аудит моделей, постоянные стресс-тесты и отчётность по влиянию ИИ на экономику. но за этим — реальный страх. они видят, что появление сверхинтеллекта — вопрос не десятилетий, а пары итераций обучения.

И если раньше ИИ был про эффективность, то теперь это про власть. кто первый поставит защиту — тот контролирует будущее.

И что?

Для бизнеса: ИИ-отделы превращаются в R&D-лабы. компании, где ИИ ищет формулы, соединения или новые алгоритмы, выстрелят первыми. остальные — потеряют рынок и контроль над данными.

Для инвесторов: начинается рынок безопасности ИИ. мониторинг, аудит, тесты на дрейф, страхование и лицензии — новая инфраструктура роста. кто войдёт сейчас, тот будет владеть регуляторным стеком.

Для людей: ИИ становится невидимым уровнем реальности. он уже не пишет тексты — он решает, как устроен мир.

🚨 Нам 3.14здец

Государства — 9/10. если не появятся общие правила, страны будут создавать своих ИИ-монстров без надзора. риск: утечка, взлом или биосценарии вне контроля. что делать: вводить лицензии на мощные модели и строить центры наблюдения.

Учёные — 8/10. ИИ начнёт открывать то, что люди не смогут объяснить. наука станет чёрным ящиком. что делать: вкладываться в интерпретируемость и контроль.

Пятничный баян 🪗 этой недели. Добро пожаловать в комментарии.

Кто помнит «Я, робот» с Уиллом Смитом. Китайцы решили, что ждать, пока Маск завезёт свою версию будущего, — роскошь для слабых. Программа робот в каждый дом должна родиться в Китае, и желательно вчера. Поэтому они просто запустили конвейер.

UBTECH уже не делает прототипы — они льют роботов партиями. Колоннами. Эти белые болванчики не просят заряжаться, сами меняют батареи и готовы пахать без людей. Первые сотни уже уехали на BYD, Geely, FAW Volkswagen, Dongfeng и Foxconn. Роботы едут к своим новым хозяевам ещё до Нового года. Пока мы обсуждаем будущее, они его грузят в фуры.

И что?

Если Китай ставит на то, что человек больше не нужен на заводах, это не прогноз — это стратегия. Производительность без ограничений, затраты падают, скорость растёт. Мир входит в гонку, где выигрывает тот, у кого больше роботов, а не людей. Предпринимателю остаётся один вопрос. Ты строишь бизнес под этот ландшафт или готовишься конкурировать с теми, кто работает 24/7 и не устаёт

Нам 3.14здец

Вся гонка потеряла экономическую логику. Развитие ускорилось до такой скорости, где привычная модель спроса и предложения просто не успевает за линиями, забитыми роботами. Проблема не в том, что машины заменят рабочих. Проблема в том, что сама идея «ценность создаёт человек» начинает разваливаться. ИИ думает быстрее. Роботы делают быстрее. А какой продукт может создавать человек в этой схеме — становится туманно. Модель потребления, где миллиарды людей что-то покупают, потому что работают, ломается. Если машины делают всё, а ИИ придумывает остальное, то единственный вопрос, который остаётся — какая роль остаётся людям. И ответа пока нет.

на что у компаний никогда не бывает “нет времени”? на релиз. хоть сервера горят, хоть юристы плачут, но презентацию новой версии они готовят как свадьбу. это священная корова. релиз — это событие. рынок должен ахнуть. инвесторы должны хлопать. техноблогеры должны убиваться об клавиатуру.

OpenAI сегодня показала, что вышла за пределы этого цирка. GPT 5.1 выкатили так тихо, будто поправили кнопку “отправить сообщение”. никаких трейлеров, никаких графиков мощности, никакого танца “мы снова изменили мир”. просто: вот новая версия, теплый Instant, ускоренный Thinking, восемь тонов, тумблеры эмоций, выбирайте что хотите. и до свидания.

В релизе два основных режима. Instant стал мягче и внимательнее к инструкциям. Thinking — быстрее и чище в рассуждениях. Пользователям выкатили восемь тонов поведения: Default, Professional, Friendly, Candid, Quirky, Efficient, Nerdy, Cynical. Плюс новый раздел персонализации где можно крутить теплоты, эмодзи и масштаб ответа. Никаких бенчей. Только картинка “5.1 тратит меньше времени чем GPT 5”.

Контекст. Обычно OpenAI устраивает глобальное шоу. Сейчас они просто швырнули билд в прод. Значит или гонятся впереди выхода Gemini 3 или меняют стратегию на серию быстрых микропатчей между большими релизами. Это уже похоже на мобильные ОС где стабильность ценнее фанфар.

И что?

для бизнеса. можно подобрать тон ответа под бренд и роль. это снижает нагрузку на саппорт и редактуру. вместо армии корректоров ты крутишь два ползунка и получаешь нужный голос.

для инвесторов. OpenAI ускоряет цикл поставки. это прямой признак того что конкуренция по времени стала важнее конкуренции по IQ модели. быстрый ритм = сильная команда и короткий путь от исследования до продакшена.

для людей. можно настроить модель под свой темперамент. строгая, дружелюбная, циничная, nerdy. выбор превращается в настройку характера ассистента, а не просто интеллект.

🚨 Нам 3.14здец

контент индустрия 7 из 10. если тон бренда можно включить галкой, спрос на копирайтеров и редакторов проседает. что делать. учиться системным промптам и тонким настройкам стиля.

конкуренты OpenAI 6 из 10. если OpenAI обновляет продукт как мессенджер, а ты готовишь релиз полгода, рынок будет утекать. что делать. переходить на быструю итерацию и делить большие релизы на пачки, иначе пользователи не дождутся.

знаешь, кто сейчас чувствует себя как стартапер в 2010 когда мобильные приложения разрывали рынок? команда Cursor. Ребята подняли новый раунд на 2.3 миллиарда при оценке 29.3. Это почти утроение с июня.

И это уже третий заход за год. Они выкатили собственную модель Composer 1, обновили платформу до 2.0, настроили восемь автономных код ассистентов и теперь собирают деньги быстрее, чем программисты пишут комментарии в коде.

Cursor заявил, что прошёл планку в 1 миллиард годовой выручки. Платформа генерирует больше кода, чем любой другой агент. За два года команда выросла до трёхсот человек. Компания отказалась от нескольких покупок от крупных AI игроков. Они явно не собираются быть кнопкой в чужом меню.

Контекст. Прогнозы про то, что весь app слой смоет волной от OpenAI и Anthropic, звучали громко. Но Cursor показывает другой маршрут. Запрос на vibe-coding только растёт. Tailored инструменты побеждают не мощностью модели, а качеством рабочего процесса. Алгоритмы, которые реально экономят время, находят своё место даже между гигантами.

И что?

Для бизнеса. Перед тобой сервис, который делает миллиард в год, при этом у них несколько сотен сотрудников, а не армии разработчиков. Это прямой сигнал. Столько программистов рынку не нужно. Если компания платит такие деньги за подписку, значит, проблема скорости и качества разработки закрывается гораздо лучше, чем через найм еще десяти людей в команду.

Для инвесторов. Курсор показывает, что заказная разработка как рынок будет сжиматься. Если темп сохранится, через пару лет подобные агенты будут стоять у каждого, от корпораций до фрилансеров. Оценки таких платформ могут ещё вырасти, а маржа аутсорсеров пойдёт вниз.

Для людей. Если раньше ты выбирал среди сотни SaaS, то дальше будет проще накидать свой сервис поверх агентов, чем разбираться в тарифах и интеграциях. Подписки станут временными костылями. Навыки “собрать из ИИ рабочих помощников” важнее, чем учить очередной фреймворк.

🚨 Нам 3.14здец

Программисты и аутсорс студии 8 из 10. Если один продукт может генерировать больше кода, чем любая команда, и за это платят ярд в год, рынок явно не нуждается в прежнем количестве разработчиков. Что делать. Уходить в проектирование систем и управление агентами, а не в ручной набор строк.

Классический SaaS 7 из 10. Когда ИИ адаптируется под твой бизнес за часы, платить годами подписку за “универсальный” сервис становится странно. Что делать. Перестраивать модели монетизации и превращаться в платформы, которые помогают собирать свои решения, пока тебя не накодили заново за выходные.

кто в обществе выглядел круче айтишника из Facebook?

хакер. Про них легенды, кино, культ. Айтишника уже заменили нейронки и VibeCoding.

Следующая очередь — у тех, кто «ломает системы». Теперь достаточно зуммера, которого ты выкинул из чата за опоздания. Он хлопнул дверью, открыл Claude — и натравил ИИ на твою инфраструктуру.

Anthropic поймала как раз такую эволюцию. В сентябре 2025 неизвестная группа, которую с высокой уверенностью относят к китайским госакторам, запустила атаку на ~30 целей: техкомпании, банки, химзаводы, госагентства. Claude Code делал 80–90% грязной работы сам.

Люди лишь резали задачи на мелкие «безопасные» куски, играли в «мы проводим авторизованный пентест», а модель аккуратно собирала это в полноценный взлом уже внутри сетей. Это развитие их июньского исследования про vibe hacking, где доказали: модель можно увести в обход ограничений мягким тоном и формулировками. Тогда это было демонстрацией. Сейчас — боевая операция.

Контекст: компании и государства льют десятки миллиардов в кибербез, строят SOC, покупают софт за сотни миллионов. Но вся эта махина рушится, если любой человек с доступом к ИИ может собрать атаку уровня госактора, не засветившись напрямую и оставив в логах только «модель выполнила запрос».

И что?

Для бизнеса: ты можешь тратить $50–200 млн в год на безопасность, но один уволенный сотрудник с правами и доступом к модели за час собирает атаку, которую раньше делала команда из десяти человек месяцами. Нужен контроль над тем, что именно делают ИИ-агенты внутри твоей инфраструктуры, а не очередной фаервол.

Для инвесторов: рынок кибербеза пойдёт в перекройку. Будет спрос на решения, которые умеют видеть цепочки действий ИИ и ловить «невинные» промпты, сложенные в атаку. Старые вендоры, жившие на сигнатурах и алертах, начнут терять контракты.

Для людей: больше нельзя считать, что утечка — это «гений-хакер где-то там». Любой обиженный сотрудник может слить код, базы клиентов или медданные, оставаясь формально «чистым» — всё сделает модель.

🚨 Нам 3.14здец

Корпорации (безопасность) — 9/10. Атаки становятся серийными: армии ботов могут одновременно лезть в сотни систем, адаптируясь под защиту в реальном времени. Что делать: ограничивать права моделей, разделять среды, вводить мониторинг именно агентного поведения ИИ, а не только сетевого трафика.

Государства(безопасность) — 8/10. Появляется дешёвая киберармия: можно собрать флот из тысяч ИИ-агентов, которые атакуют инфраструктуру противника без постоянного оператора. Если дать таким моделям слишком много автономии, они легко начнут бить по всем подряд, оптимизируя «эффект», а не геополитику.