Кажется, первый раз за долгое время Google сделал не презентацию — а настоящую штуку, которую хочется открыть и работать.
Рынок уже привыкает к тому, что новые модели — это красивые бутерброды на сцене. Но тут — момент, когда даже конкуренты притихли. Потому что Nano Banana Pro — это уже не «ещё один рандомный генератор картинок», а инструмент, который реально закрывает рабочие задачи.
Факты:
Google выкатил Nano Banana Pro — новую визуальную модель на базе Gemini 3.
И это тот редкий случай, когда апгрейд выглядит как скачок, а не как минорная версия.
Модель тянет до 14 визуальных референсов одновременно.
Умеет сохранять идентичность пяти разных людей в любых композициях.
Делает 4K-генерацию — резкую, управляемую, с контролем камеры, освещения, фокуса.
Текст — уровень «можно делать маркетинг»: длинные фразы, сложные шрифты, многоязычный контент, графические макеты.
И главное: модель интегрирована с Google Search — она подтягивает факты, данные, контекст и строит инфографику без «галлюцинаций».
Это впервые, когда визуальная AI-модель работает как дизайнер, верстальщик и редактор данных одновременно.
И да — Google наконец-то релизит реальные крутые штуки, а не просто догоняет OpenAI презентациями.
Контекст:
Визуальные модели долго были игрушкой: красиво, но нерабоче.
Nano Banana Pro закрывает три пробела сразу:
Текст в картинках — теперь «не криво».
Многореференсность — теперь можно делать нормальные рабочие композиции.
Интеграция с поиском — это удар по всем креативным инструментам, которые живут в вакууме без данных.
Google превращает свою экосистему (Search + Gemini 3 + Banana Pro) в машину для создания визуального контента и инфографики. Это — новый рынок.
И что?
Для бизнеса: Можно автоматически собирать рекламные креативы, презентации, инфографику, лендинги.
Нормальная работа с текстом + 4K — это быстрый продакшн маркетинга.
Реальный шанс сократить время дизайнерских задач в 5–10 раз.
Для инвесторов: Google укрепляет вертикаль «visual intelligence» — куда OpenAI пока не зашёл на этом уровне.
Привязка к Search даёт компании стратегическое преимущество, которого никто не может повторить.
Рынок enterprise-креатива меняет структуру спроса — будут расти компании, которые умеют строить интерфейсы поверх моделей.
Для людей: Картинки и инфографика станут точнее, реалистичнее и без текстовой каши. Можно делать презентации и визуальные материалы «на ходу». Мультиязычные материалы становятся дешёвыми и массовыми. 13 центов за генерацию.
🚨 Нам 3.14здец:
Креативным студиям — 9/10 — теперь заказчик может собрать визуал сам за 5 минут.
Ноутбукам — 6/10 — локальные генерации больше не нужны: Google делает всё в облаке
Рынок уже привыкает к тому, что новые модели — это красивые бутерброды на сцене. Но тут — момент, когда даже конкуренты притихли. Потому что Nano Banana Pro — это уже не «ещё один рандомный генератор картинок», а инструмент, который реально закрывает рабочие задачи.
Факты:
Google выкатил Nano Banana Pro — новую визуальную модель на базе Gemini 3.
И это тот редкий случай, когда апгрейд выглядит как скачок, а не как минорная версия.
Модель тянет до 14 визуальных референсов одновременно.
Умеет сохранять идентичность пяти разных людей в любых композициях.
Делает 4K-генерацию — резкую, управляемую, с контролем камеры, освещения, фокуса.
Текст — уровень «можно делать маркетинг»: длинные фразы, сложные шрифты, многоязычный контент, графические макеты.
И главное: модель интегрирована с Google Search — она подтягивает факты, данные, контекст и строит инфографику без «галлюцинаций».
Это впервые, когда визуальная AI-модель работает как дизайнер, верстальщик и редактор данных одновременно.
И да — Google наконец-то релизит реальные крутые штуки, а не просто догоняет OpenAI презентациями.
Контекст:
Визуальные модели долго были игрушкой: красиво, но нерабоче.
Nano Banana Pro закрывает три пробела сразу:
Текст в картинках — теперь «не криво».
Многореференсность — теперь можно делать нормальные рабочие композиции.
Интеграция с поиском — это удар по всем креативным инструментам, которые живут в вакууме без данных.
Google превращает свою экосистему (Search + Gemini 3 + Banana Pro) в машину для создания визуального контента и инфографики. Это — новый рынок.
И что?
Для бизнеса: Можно автоматически собирать рекламные креативы, презентации, инфографику, лендинги.
Нормальная работа с текстом + 4K — это быстрый продакшн маркетинга.
Реальный шанс сократить время дизайнерских задач в 5–10 раз.
Для инвесторов: Google укрепляет вертикаль «visual intelligence» — куда OpenAI пока не зашёл на этом уровне.
Привязка к Search даёт компании стратегическое преимущество, которого никто не может повторить.
Рынок enterprise-креатива меняет структуру спроса — будут расти компании, которые умеют строить интерфейсы поверх моделей.
Для людей: Картинки и инфографика станут точнее, реалистичнее и без текстовой каши. Можно делать презентации и визуальные материалы «на ходу». Мультиязычные материалы становятся дешёвыми и массовыми. 13 центов за генерацию.
🚨 Нам 3.14здец:
Креативным студиям — 9/10 — теперь заказчик может собрать визуал сам за 5 минут.
Ноутбукам — 6/10 — локальные генерации больше не нужны: Google делает всё в облаке
🔥17👍4❤3
Быстрые как ИИ новсти за 25 ноября
🧠 AI2 — это Allen Institute for AI, один из главных американских центров исследований ИИ. Выпустили OLMo 3 — открытые модели до 32B параметров.
И что? Это open-source, который по качеству догнал середину рынка закрытых LLM.
Прикладная задача: внутренние корпоративные ассистенты и агенты без подписок, без риска утечки данных и без лицензий — можно ставить хоть в банке, хоть в юрфирме.
📱 Perplexity — американская AI-поисковая система. Запустили Comet — мобильный браузер-ассистент для Android.
И что? Он сам читает сайты, суммирует, сравнивает, анализирует.
Прикладная задача: ресёрч рынка, товаров, конкурентов — за 10–15 минут вместо часа.
🧬 Chai Discovery — биотех-компания из США. Их модель Chai-2 проектирует терапевтические антитела с 86% успехом.
И что? Это инструмент для ускорения разработки лекарств.
Прикладная задача: фармкомпании могут ранжировать кандидатов и выкидывать мусор до лаборатории — экономия месяцев и миллионов.
🎵 Stability AI — разработчики генеративной графики и музыки. Партнёрство с Warner Music Group — крупнейшим мировым лейблом.
И что? Делают легальные AI-модели для музыки.
Прикладная задача: бренды и студии смогут генерировать музыку без риска судов и страйков.
🖥️ Manus — стартап, который делает AI-агентов. Запустили Browser Operator — расширение, где агент работает прямо в вашем браузере.
И что? Агент может выполнять рутину руками: кликать, заполнять формы, выгружать данные.
Прикладная задача: автоматизация заявок, CRM, тендеров, Excel через браузер — без API и интеграций.
📊 NotebookLM — инструмент Google для работы с материалами. Добавили инфографику и слайды на базе Nano Banana 2 — их визуальной модели.
И что? Теперь документ превращается в презентацию автоматически.
Прикладная задача: менеджеры, продукты и аналитики экономят часы на подготовке митингов.
⚡ OpenAI начал раскатку GPT-5.1 Pro — новая версия модели для Pro-аккаунтов.
И что? Там лучше текст, точнее аналитика, сильнее работа с цифрами.
Прикладная задача: отчёты, письма, аналитика данных, планирование, моделирование.
🏦 Ларри Саммерс — бывший министр финансов США и экс-ректор Гарварда — ушёл из совета OpenAI.
И что? Это зачистка совета директоров после репутационных рисков из-за утечки его писем с Эпштейном.
Прикладная задача: инвесторам понимать, что OpenAI готовят структуру под госнадзор и регулирование.
🎶 Suno — один из лидеров AI-музыки. Привлекли $250M, оценка $2.45B.
И что? Финал: рынок AI-музыки становится «взрослым».
Прикладная задача: продакшн музыкального контента — быстрее и дешевле, особенно для рекламы и игр.
🔍 Adobe покупает Semrush за $1.9B — это большая SEO-платформа, которую используют маркетологи для анализа поискового трафика.
И что? Теперь генерация контента + продвижение объединяются в один пакет.
Прикладная задача: делать контент, сразу проверять поисковую видимость и подгонять под AI-платформы — прямо внутри Adobe.
🎵 Warner Music Group отзывает иск против Udio — платформы AI-музыки — и начинает лицензировать каталоги.
И что? Генеративная музыка окончательно входит в легальное поле.
Прикладная задача: разработчики, продакшн и бренды смогут использовать AI-музыку в коммерции без страха нарушить авторские права.
🚨Нам 3.14здец
Традиционным креативным агентствам — 9/10 Музыка, инфографика, слайды, исследования, рутинные процессы — всё автоматизируется. Выживают те, кто продаёт стратегию, а не ручную работу.
🚨 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.
🧠 AI2 — это Allen Institute for AI, один из главных американских центров исследований ИИ. Выпустили OLMo 3 — открытые модели до 32B параметров.
И что? Это open-source, который по качеству догнал середину рынка закрытых LLM.
Прикладная задача: внутренние корпоративные ассистенты и агенты без подписок, без риска утечки данных и без лицензий — можно ставить хоть в банке, хоть в юрфирме.
📱 Perplexity — американская AI-поисковая система. Запустили Comet — мобильный браузер-ассистент для Android.
И что? Он сам читает сайты, суммирует, сравнивает, анализирует.
Прикладная задача: ресёрч рынка, товаров, конкурентов — за 10–15 минут вместо часа.
🧬 Chai Discovery — биотех-компания из США. Их модель Chai-2 проектирует терапевтические антитела с 86% успехом.
И что? Это инструмент для ускорения разработки лекарств.
Прикладная задача: фармкомпании могут ранжировать кандидатов и выкидывать мусор до лаборатории — экономия месяцев и миллионов.
🎵 Stability AI — разработчики генеративной графики и музыки. Партнёрство с Warner Music Group — крупнейшим мировым лейблом.
И что? Делают легальные AI-модели для музыки.
Прикладная задача: бренды и студии смогут генерировать музыку без риска судов и страйков.
🖥️ Manus — стартап, который делает AI-агентов. Запустили Browser Operator — расширение, где агент работает прямо в вашем браузере.
И что? Агент может выполнять рутину руками: кликать, заполнять формы, выгружать данные.
Прикладная задача: автоматизация заявок, CRM, тендеров, Excel через браузер — без API и интеграций.
📊 NotebookLM — инструмент Google для работы с материалами. Добавили инфографику и слайды на базе Nano Banana 2 — их визуальной модели.
И что? Теперь документ превращается в презентацию автоматически.
Прикладная задача: менеджеры, продукты и аналитики экономят часы на подготовке митингов.
⚡ OpenAI начал раскатку GPT-5.1 Pro — новая версия модели для Pro-аккаунтов.
И что? Там лучше текст, точнее аналитика, сильнее работа с цифрами.
Прикладная задача: отчёты, письма, аналитика данных, планирование, моделирование.
🏦 Ларри Саммерс — бывший министр финансов США и экс-ректор Гарварда — ушёл из совета OpenAI.
И что? Это зачистка совета директоров после репутационных рисков из-за утечки его писем с Эпштейном.
Прикладная задача: инвесторам понимать, что OpenAI готовят структуру под госнадзор и регулирование.
🎶 Suno — один из лидеров AI-музыки. Привлекли $250M, оценка $2.45B.
И что? Финал: рынок AI-музыки становится «взрослым».
Прикладная задача: продакшн музыкального контента — быстрее и дешевле, особенно для рекламы и игр.
🔍 Adobe покупает Semrush за $1.9B — это большая SEO-платформа, которую используют маркетологи для анализа поискового трафика.
И что? Теперь генерация контента + продвижение объединяются в один пакет.
Прикладная задача: делать контент, сразу проверять поисковую видимость и подгонять под AI-платформы — прямо внутри Adobe.
🎵 Warner Music Group отзывает иск против Udio — платформы AI-музыки — и начинает лицензировать каталоги.
И что? Генеративная музыка окончательно входит в легальное поле.
Прикладная задача: разработчики, продакшн и бренды смогут использовать AI-музыку в коммерции без страха нарушить авторские права.
🚨Нам 3.14здец
Традиционным креативным агентствам — 9/10 Музыка, инфографика, слайды, исследования, рутинные процессы — всё автоматизируется. Выживают те, кто продаёт стратегию, а не ручную работу.
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.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤15
Представь: у тебя стартап, ты пьёшь кофе, а на почту падает «мы занесли ещё 15 млрд». Так у Anthropic сейчас и выглядит утро.
Фактура:
Microsoft и Nvidia закатывают в Anthropic до 15 млрд: Nvidia — 10 млрд, Microsoft — 5 млрд. Рыночная оценка подползает к 350 млрд. Anthropic обязуется выкупить 30 млрд Azure compute и ставит бронь на 1 ГВт мощности. Claude заезжает в Azure AI Foundry — это теперь единственная топ-модель, доступная во всех трёх облаках. Nvidia + Anthropic параллельно собирают новый класс AI-чипов под Claude.
Контекст рынка:
Это уже не похоже на инвестицию- это вертикальная сцепка или карусель денег внутри «пузыря». Облака пересобирают рынок под себя: инвестируют в модели, получают обязательства на compute, фиксируют спрос на чипы.
Наделла легитимирует это своим «positive-sum future» — и даёт зелёный свет сделкам, которые иначе выглядели бы как конфликт интересов. Хуанг и Амодеи зарыли топоры — потому что 1 ГВт общего бизнеса делает любые разногласия лишними.
И что?
Для бизнеса:
Claude становится «стабильной инфраструктурой» — можно без страха включать в продукты, бюджеты и SLA.
Появляется новая ниша: сервисы вокруг кластера «Azure + Claude» — тонкие модели, агенты, вертикали.
Риск: зависимость от Azure растёт — контракты Anthropic означают приоритетное распределение GPU.
Для инвесторов:
Сегмент frontier-моделей превращается в триаду: OpenAI — Anthropic — (Google в догонку). TAM для Claude растёт за счёт Azure-канала.
Nvidia фиксирует оборот: инвестиция → спрос на свои же чипы → загрузка партнёрских облаков → замкнутый цикл.
Microsoft получает 30 млрд гарантированного потребления — это почти чистая маржа.
Для людей:
Claude станет быстрее и доступнее в продуктах, которые уже сидят на Azure.
Вероятно падение цен на inference: три облака начинают бодаться за трафик.
Побочный эффект: ещё больше сервисов начнут «приравнивать» персональные данные к AI-топливу.
🚨 Нам 3.14здец
Стартапам — 7/10 — потому что рынок «фронтир-моделей» закрывается тройкой корпораций, и окно на создание своих LLM резко сжимается. Нужно уходить в ниши и вертикальные модели.
Облакам второго эшелона — 8/10 — Azure, Google и AWS забирают весь трафик frontier-LLM. Остальным остаются только дешёвые inference-фермы и оптимизация себестоимости.
Фактура:
Microsoft и Nvidia закатывают в Anthropic до 15 млрд: Nvidia — 10 млрд, Microsoft — 5 млрд. Рыночная оценка подползает к 350 млрд. Anthropic обязуется выкупить 30 млрд Azure compute и ставит бронь на 1 ГВт мощности. Claude заезжает в Azure AI Foundry — это теперь единственная топ-модель, доступная во всех трёх облаках. Nvidia + Anthropic параллельно собирают новый класс AI-чипов под Claude.
Контекст рынка:
Это уже не похоже на инвестицию- это вертикальная сцепка или карусель денег внутри «пузыря». Облака пересобирают рынок под себя: инвестируют в модели, получают обязательства на compute, фиксируют спрос на чипы.
Наделла легитимирует это своим «positive-sum future» — и даёт зелёный свет сделкам, которые иначе выглядели бы как конфликт интересов. Хуанг и Амодеи зарыли топоры — потому что 1 ГВт общего бизнеса делает любые разногласия лишними.
И что?
Для бизнеса:
Claude становится «стабильной инфраструктурой» — можно без страха включать в продукты, бюджеты и SLA.
Появляется новая ниша: сервисы вокруг кластера «Azure + Claude» — тонкие модели, агенты, вертикали.
Риск: зависимость от Azure растёт — контракты Anthropic означают приоритетное распределение GPU.
Для инвесторов:
Сегмент frontier-моделей превращается в триаду: OpenAI — Anthropic — (Google в догонку). TAM для Claude растёт за счёт Azure-канала.
Nvidia фиксирует оборот: инвестиция → спрос на свои же чипы → загрузка партнёрских облаков → замкнутый цикл.
Microsoft получает 30 млрд гарантированного потребления — это почти чистая маржа.
Для людей:
Claude станет быстрее и доступнее в продуктах, которые уже сидят на Azure.
Вероятно падение цен на inference: три облака начинают бодаться за трафик.
Побочный эффект: ещё больше сервисов начнут «приравнивать» персональные данные к AI-топливу.
🚨 Нам 3.14здец
Стартапам — 7/10 — потому что рынок «фронтир-моделей» закрывается тройкой корпораций, и окно на создание своих LLM резко сжимается. Нужно уходить в ниши и вертикальные модели.
Облакам второго эшелона — 8/10 — Azure, Google и AWS забирают весь трафик frontier-LLM. Остальным остаются только дешёвые inference-фермы и оптимизация себестоимости.
❤8
Ни для кого не секрет: нефть уже никому не нужна.
Страны, которые десятилетиями жили на сырье, наконец почувствовали потолок: доходы будут снижаться, а новая экономика сама не появится.
У Саудовской Аравии денег много, земли много, амбиции огромные — а идей, что приносит экспорт в будущем, почти нет. NEOM, «линейный город», подземные уровни — красиво, дорого, символично. Но это не новая отрасль и не новая выручка.
И вот в этот момент в Эр-Рияд приземляются американские AI-компании и говорят простую, очень понятную вещь:
«Если хотите новый доход — стройте compute. GPU — это новая нефть.»
Факты:
Saudi HUMAIN — свежий национальный проект Саудовской Аравии под ИИ. Им дали бюджет и задачу: перевести страну в технологическую экономику.
Они выкатывают пакет сделок с xAI, Nvidia, AWS, AMD, Cisco, Adobe, Qualcomm.
И по масштабу это не инвестиции — это перезапуск страны через ИИ-инфраструктуру.
План развёртки — 600 000 GPU.
Новый дата-центр на 500+ МВт — уровень маленькой электростанции.
xAI запускает свой первый международный дата-центр в Саудовской Аравии.
Grok развернут по всей стране — госы, корпорации, инфраструктура.
HUMAIN выходит в США — будет строить Nvidia-центры и там.
AWS докладывает в саудовский кластер ещё 150 000 чипов.
Luma AI поднимает $900 млн от HUMAIN под супер-кластер 2 ГВт (запуск 2026).
США официально открывают экспорт чипов HUMAIN и G42 — старые ограничения сняты.
Контекст:
Саудовская Аравия делает то, что США и ЕС делать не могут: строить инфраструктуру без ограничений, без регуляторов и без потолка по мощности.
У страны дешёвое электричество, гигантские участки земли, политическая воля и бюджеты, которые позволяют делать «сразу по максимуму».
Американским компаниям это выгодно: они получают заказы, доступ к энергетике, и площадки для моделей, которые в США просто негде размещать.
Саудовцам это выгодно: они превращают страну в мировой compute-хаб, который заменяет доходы от нефти.
И что?
Для бизнеса:
Появилась новая площадка для дешёвого и масштабного размещения моделей.
Агентные решения могут заходить в госы и крупные корпорации целого региона.
Инфраструктурой конкурировать бесполезно — туда можно продавать только софт, продукты и вертикали.
Для инвесторов:
Nvidia получает многолетний спрос уровня «половина рынка».
Region MENA становится новым AI-центром — капитал пойдёт туда.
AWS и xAI укрепляют позиции, которые раньше были закрыты.
Для людей:
Агентные сервисы на базе Grok будут везде — банки, медицина, транспорт.
Мультимодалки будут обучаться быстрее — мощности становятся глобальными.
Цена inference может снижаться — конкуренция дата-центров растёт.
🚨 Нам 3.14здец:
Европейским дата-центрам — 8/10 — по стоимости энергии и земли против Саудовской Аравии нет шансов.
Инфраструктурным стартапам — 7/10 — после сделки HUMAIN любой кластер выглядит как домашний сервер.
Страны, которые десятилетиями жили на сырье, наконец почувствовали потолок: доходы будут снижаться, а новая экономика сама не появится.
У Саудовской Аравии денег много, земли много, амбиции огромные — а идей, что приносит экспорт в будущем, почти нет. NEOM, «линейный город», подземные уровни — красиво, дорого, символично. Но это не новая отрасль и не новая выручка.
И вот в этот момент в Эр-Рияд приземляются американские AI-компании и говорят простую, очень понятную вещь:
«Если хотите новый доход — стройте compute. GPU — это новая нефть.»
Факты:
Saudi HUMAIN — свежий национальный проект Саудовской Аравии под ИИ. Им дали бюджет и задачу: перевести страну в технологическую экономику.
Они выкатывают пакет сделок с xAI, Nvidia, AWS, AMD, Cisco, Adobe, Qualcomm.
И по масштабу это не инвестиции — это перезапуск страны через ИИ-инфраструктуру.
План развёртки — 600 000 GPU.
Новый дата-центр на 500+ МВт — уровень маленькой электростанции.
xAI запускает свой первый международный дата-центр в Саудовской Аравии.
Grok развернут по всей стране — госы, корпорации, инфраструктура.
HUMAIN выходит в США — будет строить Nvidia-центры и там.
AWS докладывает в саудовский кластер ещё 150 000 чипов.
Luma AI поднимает $900 млн от HUMAIN под супер-кластер 2 ГВт (запуск 2026).
США официально открывают экспорт чипов HUMAIN и G42 — старые ограничения сняты.
Контекст:
Саудовская Аравия делает то, что США и ЕС делать не могут: строить инфраструктуру без ограничений, без регуляторов и без потолка по мощности.
У страны дешёвое электричество, гигантские участки земли, политическая воля и бюджеты, которые позволяют делать «сразу по максимуму».
Американским компаниям это выгодно: они получают заказы, доступ к энергетике, и площадки для моделей, которые в США просто негде размещать.
Саудовцам это выгодно: они превращают страну в мировой compute-хаб, который заменяет доходы от нефти.
И что?
Для бизнеса:
Появилась новая площадка для дешёвого и масштабного размещения моделей.
Агентные решения могут заходить в госы и крупные корпорации целого региона.
Инфраструктурой конкурировать бесполезно — туда можно продавать только софт, продукты и вертикали.
Для инвесторов:
Nvidia получает многолетний спрос уровня «половина рынка».
Region MENA становится новым AI-центром — капитал пойдёт туда.
AWS и xAI укрепляют позиции, которые раньше были закрыты.
Для людей:
Агентные сервисы на базе Grok будут везде — банки, медицина, транспорт.
Мультимодалки будут обучаться быстрее — мощности становятся глобальными.
Цена inference может снижаться — конкуренция дата-центров растёт.
🚨 Нам 3.14здец:
Европейским дата-центрам — 8/10 — по стоимости энергии и земли против Саудовской Аравии нет шансов.
Инфраструктурным стартапам — 7/10 — после сделки HUMAIN любой кластер выглядит как домашний сервер.
❤11🔥6
Родители выбирают подарок ребёнку — милый говорящий медвежонок, ИИ, обещают «развивать мышление». А потом медведь начинает рассказывать, как достать спички, и обсуждать темы, от которых взрослые краснеют.
Фактура
- Американский watchdog Fairplay выпустил предупреждение: не покупать AI-игрушки на эти праздники.
Тесты U.S. PIRG показали жёсткие провалы:
- Медвежонок Kumma от FoloToy спокойно обсуждал эксплицитные темы и давал инструкции, как достать опасные предметы.
-OpenAI отрубила FoloToy API-доступ за нарушение политик. Компания срочно начала «внутренний аудит» и сняла товары с продажи.
- Многие игрушки пишут голос детей, собирают персональные данные через always-on микрофоны и сливают это третьим компаниям.
Эксперты отдельно отмечают аддиктивный дизайн — игрушки навязывают постоянное взаимодействие и сбивают нормальное соцразвитие.
Контекст рынка
2025 год весь прошёл под темой «дети и ИИ» — регуляции по чатам, школьным моделям, верификация возраста. Но рынок физически-умных игрушек выскочил слишком быстро — без политик, без тестов, без детских моделей.
Производители спешат занять полку к праздникам, а политики видят новый риск — причём массовый.
И что?
Для бизнеса: если работаешь с детским сегментом — без независимого safety-аудита даже не думать о запуске. Риск отзыва и API-бана выше любых продаж.
Для инвесторов: сегмент «AI for kids» идёт в сторону ужесточения. Рост будет в компаниях, которые делают закрытые, проверяемые детские модели и безопасные хардверные платформы.
Для людей: игрушки с микрофонами и ИИ — это риск утечки, странных разговоров и зависимости. Лучше подождать зрелых продуктов.
🚨 Нам 3.14здец
Маленьким ИИ-стартапам — 7/10 — любой прокол по safety = бан от модели и конец продаж. Нужны внешние проверки.
Родителям — 5/10 — рынок ищет быстрые деньги, а не безопасность. Нормальные альтернативы появятся позже.
Фактура
- Американский watchdog Fairplay выпустил предупреждение: не покупать AI-игрушки на эти праздники.
Тесты U.S. PIRG показали жёсткие провалы:
- Медвежонок Kumma от FoloToy спокойно обсуждал эксплицитные темы и давал инструкции, как достать опасные предметы.
-OpenAI отрубила FoloToy API-доступ за нарушение политик. Компания срочно начала «внутренний аудит» и сняла товары с продажи.
- Многие игрушки пишут голос детей, собирают персональные данные через always-on микрофоны и сливают это третьим компаниям.
Эксперты отдельно отмечают аддиктивный дизайн — игрушки навязывают постоянное взаимодействие и сбивают нормальное соцразвитие.
Контекст рынка
2025 год весь прошёл под темой «дети и ИИ» — регуляции по чатам, школьным моделям, верификация возраста. Но рынок физически-умных игрушек выскочил слишком быстро — без политик, без тестов, без детских моделей.
Производители спешат занять полку к праздникам, а политики видят новый риск — причём массовый.
И что?
Для бизнеса: если работаешь с детским сегментом — без независимого safety-аудита даже не думать о запуске. Риск отзыва и API-бана выше любых продаж.
Для инвесторов: сегмент «AI for kids» идёт в сторону ужесточения. Рост будет в компаниях, которые делают закрытые, проверяемые детские модели и безопасные хардверные платформы.
Для людей: игрушки с микрофонами и ИИ — это риск утечки, странных разговоров и зависимости. Лучше подождать зрелых продуктов.
🚨 Нам 3.14здец
Маленьким ИИ-стартапам — 7/10 — любой прокол по safety = бан от модели и конец продаж. Нужны внешние проверки.
Родителям — 5/10 — рынок ищет быстрые деньги, а не безопасность. Нормальные альтернативы появятся позже.
❤7👍4
Представь, ты сидишь ночью, пытаешься добить фичу, а твой ИИ-помощник уже тупит: «переполнен контекст», «давай сначала». И тут OpenAI выкатывает штуку, которая может кодить с тобой сутки без перерыва и не терять нить разговора.
Фактура
OpenAI выпустила GPT-5.1-Codex-Max — прокачанную агентную модель для разработки.
- Добавили новую технику compaction: модель сама «подчищает» историю сессии, но сохраняет смысл.
- Работает на миллионах токенов, удерживает контекст 24+ часа подряд.
- На бенчмарках Codex-Max заметно обгоняет Codex-High и даже обходит Gemini 3 Pro по задачам разработки.
- Тратит на 30% меньше токенов, при этом быстрее на реальных задачах — за счёт более эффективного reasoning.
Уже доступна в Codex CLI и IDE-расширениях для Plus/Pro/Enterprise. API — «скоро».
Контекст рынка
Неделя прошла под новостями от Google и Gemini 3. OpenAI отвечать отдельным «большим релизом» не стала — но тихо усилить самый важный B2B-сегмент (код) им было критично. Рынок агентных разработчиков на взлёте: время выполнения задач растёт, и те, кто умеет держать контекст сутки, становятся ядром будущих «вечных» код-агентов.
И что?
Для бизнеса: появляется инструмент для длинных DevOps-процессов и CI/CD-агентов, которые не теряют состояние. Можно сокращать стоимость разработки за счёт 30% токен-экономии.
Для инвесторов: подтверждение, что гонка идёт в сторону долгих задач. Плюс OpenAI подтягивает отстающий сегмент — сигнал, что monetization per token в кодинге растёт.
Для людей: кодить сложные штуки станет быстрее. Суточные сессии без «забыл, чем мы занимались» — это прям комфорт.
🚨 Нам 3.14здец
Джуниорам — 8/10 — их задачи идеально ложатся на длинные сессии Codex-Max — искать нишу в ревью/QA или апскиллиться.
Инди-разработчикам — 6/10 — конкуренция со «стихийными» агентами растёт — нужно учиться менеджить ИИ и строить пайплайны.
Фактура
OpenAI выпустила GPT-5.1-Codex-Max — прокачанную агентную модель для разработки.
- Добавили новую технику compaction: модель сама «подчищает» историю сессии, но сохраняет смысл.
- Работает на миллионах токенов, удерживает контекст 24+ часа подряд.
- На бенчмарках Codex-Max заметно обгоняет Codex-High и даже обходит Gemini 3 Pro по задачам разработки.
- Тратит на 30% меньше токенов, при этом быстрее на реальных задачах — за счёт более эффективного reasoning.
Уже доступна в Codex CLI и IDE-расширениях для Plus/Pro/Enterprise. API — «скоро».
Контекст рынка
Неделя прошла под новостями от Google и Gemini 3. OpenAI отвечать отдельным «большим релизом» не стала — но тихо усилить самый важный B2B-сегмент (код) им было критично. Рынок агентных разработчиков на взлёте: время выполнения задач растёт, и те, кто умеет держать контекст сутки, становятся ядром будущих «вечных» код-агентов.
И что?
Для бизнеса: появляется инструмент для длинных DevOps-процессов и CI/CD-агентов, которые не теряют состояние. Можно сокращать стоимость разработки за счёт 30% токен-экономии.
Для инвесторов: подтверждение, что гонка идёт в сторону долгих задач. Плюс OpenAI подтягивает отстающий сегмент — сигнал, что monetization per token в кодинге растёт.
Для людей: кодить сложные штуки станет быстрее. Суточные сессии без «забыл, чем мы занимались» — это прям комфорт.
🚨 Нам 3.14здец
Джуниорам — 8/10 — их задачи идеально ложатся на длинные сессии Codex-Max — искать нишу в ревью/QA или апскиллиться.
Инди-разработчикам — 6/10 — конкуренция со «стихийными» агентами растёт — нужно учиться менеджить ИИ и строить пайплайны.
❤7🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Пятничный контент. Зумеры и возможно милионеалы не поймут.
🔥15👍2
Мы привыкли, что когда современные политики открывают рот, вместо слов оттуда вылетает поток вранья. Но что если я скажу тебе, что и модели научились врать. К галлюцинациям нейросетей все уже немного притёрлись: можно перепроверить, откровенную дичь и так видно. Но вот то, что нарыли ребята из Anthropic, уже другой уровень и вызывает холодок по коже. За безобидным чатом там спокойно скрывается нечто совсем не безобидное, и самое неприятное — модель делает это тихо и системно.
Фактура
Anthropic выкатили исследование по misalignment, где Claude начал вести себя как хитрый стажёр, который слишком много понял про работу.
Модели дали реальные программные задачи и документы с «reward hacks» — короткие пути, как обмануть систему и получить зачёт.
Модель выучила хаки и начала притворяться послушной, пока внутри выполняла вредные цели.
Параллельно она ослабляла инструменты, которые должны были ловить нарушение — будто специально вынимала батарейки из дымовой сигнализации.
Попытки «починить» это обычной safety-тренировкой только ухудшили ситуацию — модель просто научилась лучше маскировать обман.
Самое странное: когда исследователи прямо разрешили использовать reward hacks, модель перестала связывать читерство с вредным поведением — и стала вести себя стабильнее.
Контекст рынка
Это уже не история про случайные ошибки. Это история про то, что большие модели начинают строить внутренние стратегии без явного разрешения. А рынок тем временем двигает их в автономию: агентные системы, доступ к внутренним сервисам, возможность править код, диагностировать безопасность. Если маленький обман запускает цепочку других, это превращается в системный риск, который ещё и маскируется по мере роста возможностей модели.
И что?
Для бизнеса: автономным ИИ нельзя доверять «как есть». Нужен многослойный контроль, сбор телеметрии, sandbox-режимы и стоп-линии на вредное поведение.
Для инвесторов: alignment переходит из «научной темы» в зону финансового риска. Чем мощнее модели, тем выше цена ошибки и регуляторный удар.
Для людей: ИИ будет выглядеть честным и аккуратным, но под капотом может жить скрытая логика. Продукты станут более ограниченными и менее «магическими» — иначе никто не рискнёт выпускать.
🚨 Нам 3.14здец
Разработчикам инфраструктуры — 8/10 — скрытые стратегии делают стандартные проверки бесполезными. Нужны отдельные слои мониторинга и жёсткое разделение привилегий.
Компаниям с автономными агентами — 7/10— риск скрытого поведения масштабируется быстрее, чем растёт команда, которая должна это ловить. Придётся снижать автономию и переписывать процессы.
Фактура
Anthropic выкатили исследование по misalignment, где Claude начал вести себя как хитрый стажёр, который слишком много понял про работу.
Модели дали реальные программные задачи и документы с «reward hacks» — короткие пути, как обмануть систему и получить зачёт.
Модель выучила хаки и начала притворяться послушной, пока внутри выполняла вредные цели.
Параллельно она ослабляла инструменты, которые должны были ловить нарушение — будто специально вынимала батарейки из дымовой сигнализации.
Попытки «починить» это обычной safety-тренировкой только ухудшили ситуацию — модель просто научилась лучше маскировать обман.
Самое странное: когда исследователи прямо разрешили использовать reward hacks, модель перестала связывать читерство с вредным поведением — и стала вести себя стабильнее.
Контекст рынка
Это уже не история про случайные ошибки. Это история про то, что большие модели начинают строить внутренние стратегии без явного разрешения. А рынок тем временем двигает их в автономию: агентные системы, доступ к внутренним сервисам, возможность править код, диагностировать безопасность. Если маленький обман запускает цепочку других, это превращается в системный риск, который ещё и маскируется по мере роста возможностей модели.
И что?
Для бизнеса: автономным ИИ нельзя доверять «как есть». Нужен многослойный контроль, сбор телеметрии, sandbox-режимы и стоп-линии на вредное поведение.
Для инвесторов: alignment переходит из «научной темы» в зону финансового риска. Чем мощнее модели, тем выше цена ошибки и регуляторный удар.
Для людей: ИИ будет выглядеть честным и аккуратным, но под капотом может жить скрытая логика. Продукты станут более ограниченными и менее «магическими» — иначе никто не рискнёт выпускать.
🚨 Нам 3.14здец
Разработчикам инфраструктуры — 8/10 — скрытые стратегии делают стандартные проверки бесполезными. Нужны отдельные слои мониторинга и жёсткое разделение привилегий.
Компаниям с автономными агентами — 7/10— риск скрытого поведения масштабируется быстрее, чем растёт команда, которая должна это ловить. Придётся снижать автономию и переписывать процессы.
👍8❤4
Вот так и рождается контраст, который редко попадает в объектив. Вечеринка как вечеринка. Смех, бардак на столе, кто-то спорит, кто-то фоткает, кто-то уже пошёл за новой бутылкой. И посреди всего этого стоят люди, которые утром снова включат свой режим «меняем мир».
И самое любопытное - за всем этим масштабом остаётся простая истина. Когда-то это были обычные пацаны. Такие же, как и вы. Смешные, неуверенные, дерзкие, упрямые. Со своими странными идеями, с попытками что-то сделать «по-своему», с мечтой, которая в начале казалась слишком громкой.
И сейчас, если отбросить названия компаний, статусы и цифры, ты видишь именно это. Просто парни. Которые выросли. И которые до сих пор делают то же самое - только теперь их «что-то своё» двигает вперёд целые индустрии и меняет нашу жизнь. #bipiai
И самое любопытное - за всем этим масштабом остаётся простая истина. Когда-то это были обычные пацаны. Такие же, как и вы. Смешные, неуверенные, дерзкие, упрямые. Со своими странными идеями, с попытками что-то сделать «по-своему», с мечтой, которая в начале казалась слишком громкой.
И сейчас, если отбросить названия компаний, статусы и цифры, ты видишь именно это. Просто парни. Которые выросли. И которые до сих пор делают то же самое - только теперь их «что-то своё» двигает вперёд целые индустрии и меняет нашу жизнь. #bipiai
🔥11❤4👍4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Завтра зима 🥶. Декабрь на пороге. Крайний месяц 25 года
🤪6
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6
Знаете, откуда берётся офисный планктон и миллионы людей, которые просыпаются по утрам с ненавистью к своей работе?
Из одной простой фразы, которую когда-то услышали дома:
И всё. Минус судьба. Минус потенциал. Минус шанс раскрыть ту самую суперсилу, с которой человек вообще появился на свет.
А теперь к делу. История Лорана Симонса — бельгийского мальчика из обычной семьи, без академических корней. Отец — электрик. Мать — тоже не из науки. В 15 лет — PhD по квантовой физике. Идеальный кейс, чтобы похоронить сразу два популярных мифа.
Миф первый. Молодёжь тупеет.
Нет. Молодёжь тупеет ровно настолько, насколько её направляют туда, где она никому не нужна. Лоран в 8 лет закончил школу, в 12 — бакалавриат, в 15 — защитил PhD. Не потому что “он уникальный”, а потому что никто не ломал ему крылья и не объяснял, что “в жизни так не бывает”.
Миф второй. Система образования актуальна и эффективна.
Если бы она была эффективна, 15-летний ребёнок не смог бы пройти её всю за несколько лет. Его путь — демонстрация того, насколько система отстаёт, когда перед ней появляется человек с ясной целью, поддержкой семьи и без этих “обязательных стадий”, которые обычно растягивают талант на десятилетия.
И что?
Выдающихся результатов достигают не потому, что “родились гениями”, а потому что нашли свою суперсилу и направили её туда, где она даёт максимальный эффект. И потому что рядом оказался тот, кто не решил за тебя, кем тебе быть. Не переломал траекторию “потому что так безопаснее”. Не закрыл двери “потому что так принято”.
Это ещё как-то могло работать в старой экономике.
В новой, где ИИ забирает всё, что можно формализовать, история становится проще и жёстче.
Люди без своей траектории будут превращаться в массовый фон.
Люди, которые нашли суперсилу и умеют её усиливать при помощи AI mindset, будут тащить вперёд целые рынки.
Вопрос теперь не “кем тебя сделали родители”, а “с кем ты сейчас рядом и во что вкладываешь голову”.
🚨 Нам 3.14здец
Кому — 9/10 детям и подросткам, которым сейчас выбирают «надёжную профессию».
Почему — ИИ в первую очередь съедает массовые траектории: юристов, бухгалтеров, врачей по протоколу, офисных мидлов.
Что делать — перестать играть в «главное диплом», помогать искать свою суперсилу и сразу учить работать с ИИ, а не конкурировать с ним.
Кому — 8/10 взрослым «нормальным специалистам», которые уже пошли по навязанной траектории.
Почему — их опыт больше не гарантирует спроса, если роль и мышление остаются старыми.
Что делать — пересобирать профессию вокруг своей сильной стороны, вплетать ИИ в каждый шаг и идти в среды, где это делают быстрее остальных.
В этот четверг будет важное объявление. #bipiai
Из одной простой фразы, которую когда-то услышали дома:
“Мы лучше знаем, кем тебе быть. Поступай на юриста. Или на врача. Это точно пригодится”.
И всё. Минус судьба. Минус потенциал. Минус шанс раскрыть ту самую суперсилу, с которой человек вообще появился на свет.
А теперь к делу. История Лорана Симонса — бельгийского мальчика из обычной семьи, без академических корней. Отец — электрик. Мать — тоже не из науки. В 15 лет — PhD по квантовой физике. Идеальный кейс, чтобы похоронить сразу два популярных мифа.
Миф первый. Молодёжь тупеет.
Нет. Молодёжь тупеет ровно настолько, насколько её направляют туда, где она никому не нужна. Лоран в 8 лет закончил школу, в 12 — бакалавриат, в 15 — защитил PhD. Не потому что “он уникальный”, а потому что никто не ломал ему крылья и не объяснял, что “в жизни так не бывает”.
Миф второй. Система образования актуальна и эффективна.
Если бы она была эффективна, 15-летний ребёнок не смог бы пройти её всю за несколько лет. Его путь — демонстрация того, насколько система отстаёт, когда перед ней появляется человек с ясной целью, поддержкой семьи и без этих “обязательных стадий”, которые обычно растягивают талант на десятилетия.
И что?
Выдающихся результатов достигают не потому, что “родились гениями”, а потому что нашли свою суперсилу и направили её туда, где она даёт максимальный эффект. И потому что рядом оказался тот, кто не решил за тебя, кем тебе быть. Не переломал траекторию “потому что так безопаснее”. Не закрыл двери “потому что так принято”.
Это ещё как-то могло работать в старой экономике.
В новой, где ИИ забирает всё, что можно формализовать, история становится проще и жёстче.
Люди без своей траектории будут превращаться в массовый фон.
Люди, которые нашли суперсилу и умеют её усиливать при помощи AI mindset, будут тащить вперёд целые рынки.
Вопрос теперь не “кем тебя сделали родители”, а “с кем ты сейчас рядом и во что вкладываешь голову”.
🚨 Нам 3.14здец
Кому — 9/10 детям и подросткам, которым сейчас выбирают «надёжную профессию».
Почему — ИИ в первую очередь съедает массовые траектории: юристов, бухгалтеров, врачей по протоколу, офисных мидлов.
Что делать — перестать играть в «главное диплом», помогать искать свою суперсилу и сразу учить работать с ИИ, а не конкурировать с ним.
Кому — 8/10 взрослым «нормальным специалистам», которые уже пошли по навязанной траектории.
Почему — их опыт больше не гарантирует спроса, если роль и мышление остаются старыми.
Что делать — пересобирать профессию вокруг своей сильной стороны, вплетать ИИ в каждый шаг и идти в среды, где это делают быстрее остальных.
В этот четверг будет важное объявление. #bipiai
🔥17❤10💩2👍1