Представь: Сэм Альтман сидит в огромном кабинете, вертит в руках новые тарифы GPT-5. В других башнях считают цены на Gemini и Sonnet. Все уже почти забыли, как DeepSeek с R1 влетел на сцену и напряг пол-рынка. И тут, как пела Бритни, oops, they did it again.
Китайский DeepSeek выкатил два reasoning-моделя: V3.2 и V3.2-Speciale, оба на 685B параметров. Обычная 3.2 по тестам догоняет GPT-5, 4.5 Sonnet и Gemini 3 Pro по математике, tool use и коду.
Тяжелая Speciale по ряду задач идёт выше и уже отметилась золотыми медалями на International Math Olympiad и Informatics Olympiad 2025, плюс топ-10 по IOI.
По деньгам это вообще троллинг: V3.2 берут по 0.28$ за миллион токенов ввода и 0.42$ за миллион вывода. У Gemini 3 Pro это 2$ и 12$, у GPT-5.1 - 1.25$ и 10$, у Sonnet 4.5 - 3$ и 15$. Разрыв в разы.
И сверху - MIT-лицензия, веса лежат на Hugging Face, забирай и крути у себя.
Рынок это уже видел в версии R1: тогда DeepSeek стал поводом обсуждать новые ограничения на чипы для Китая. V3.2 показывает, что это не случайный фейерверк, а стабильная стратегия: фронтирный перформанс, открытые веса и агрессивная цена, которая ломает логику “плати премию за бренд западной модели”.
И что?
Для бизнеса: можно резко удешевить все AI-фичи, где сейчас крутится GPT/Gemini, и тащить DeepSeek как минимум в эксперименты, а дальше - в прод и self-hosted.
Для инвесторов: модели “мы просто продаем дорогой общий API” выглядят все слабее, ценность уходит в вертикали, интеграции и инфраструктуру вокруг мультимодельного стека.
Для людей: сильные помощники по коду, олимпиадной математике и сложным задачам становятся массовыми и почти бесплатными, конкуренция за “умные” задачи растет.
Нам 3.14здец
Американским AI-платформам - 8/10 - китайский open-source поджимает по качеству и убивает по цене, придется оправдывать маржу не только маркетингом, а продуктом и экосистемой.
Джунам-разработчикам и аналитикам - 7/10 - reasoning-модели забирают все больше задач уровня middle, нужно срочно наращивать продукт, доменную экспертизу и работу “над системой”, а не “в системе”.
Это только одна новость из сегодняшнего ИИ-дайджеста.
В выпуске ещё:
- Runway Gen-4.5 - как ИИ спасает запоротую финальную сцену без пересъёмки.
- Kling O1 - видео как пластилин, точечные правки по тексту.
И ещё +5 быстрых как ИИ новостей: Nvidia x Synopsys, Accenture x OpenAI, Black Forest Labs, OpenAI x Thrive, Тим Суини - деньги, сделки и как это меняет цифры в P&L.
Хочешь каждый день БЕСПЛАТНО получать на почту главные ИИ-новости с моей аналитикой формата “И что?” и “Нам 3.14здец”, которые уже читают тысячи ИИ-энтузиастов почти из всех уголков планеты, вместо кучи телеграм-каналов и бесконечной ленты новостей без блокировок и VPN - подпишись в один клик.
Подписаться бесплатно
Китайский DeepSeek выкатил два reasoning-моделя: V3.2 и V3.2-Speciale, оба на 685B параметров. Обычная 3.2 по тестам догоняет GPT-5, 4.5 Sonnet и Gemini 3 Pro по математике, tool use и коду.
Тяжелая Speciale по ряду задач идёт выше и уже отметилась золотыми медалями на International Math Olympiad и Informatics Olympiad 2025, плюс топ-10 по IOI.
По деньгам это вообще троллинг: V3.2 берут по 0.28$ за миллион токенов ввода и 0.42$ за миллион вывода. У Gemini 3 Pro это 2$ и 12$, у GPT-5.1 - 1.25$ и 10$, у Sonnet 4.5 - 3$ и 15$. Разрыв в разы.
И сверху - MIT-лицензия, веса лежат на Hugging Face, забирай и крути у себя.
Рынок это уже видел в версии R1: тогда DeepSeek стал поводом обсуждать новые ограничения на чипы для Китая. V3.2 показывает, что это не случайный фейерверк, а стабильная стратегия: фронтирный перформанс, открытые веса и агрессивная цена, которая ломает логику “плати премию за бренд западной модели”.
И что?
Для бизнеса: можно резко удешевить все AI-фичи, где сейчас крутится GPT/Gemini, и тащить DeepSeek как минимум в эксперименты, а дальше - в прод и self-hosted.
Для инвесторов: модели “мы просто продаем дорогой общий API” выглядят все слабее, ценность уходит в вертикали, интеграции и инфраструктуру вокруг мультимодельного стека.
Для людей: сильные помощники по коду, олимпиадной математике и сложным задачам становятся массовыми и почти бесплатными, конкуренция за “умные” задачи растет.
Нам 3.14здец
Американским AI-платформам - 8/10 - китайский open-source поджимает по качеству и убивает по цене, придется оправдывать маржу не только маркетингом, а продуктом и экосистемой.
Джунам-разработчикам и аналитикам - 7/10 - reasoning-модели забирают все больше задач уровня middle, нужно срочно наращивать продукт, доменную экспертизу и работу “над системой”, а не “в системе”.
Это только одна новость из сегодняшнего ИИ-дайджеста.
В выпуске ещё:
- Runway Gen-4.5 - как ИИ спасает запоротую финальную сцену без пересъёмки.
- Kling O1 - видео как пластилин, точечные правки по тексту.
И ещё +5 быстрых как ИИ новостей: Nvidia x Synopsys, Accenture x OpenAI, Black Forest Labs, OpenAI x Thrive, Тим Суини - деньги, сделки и как это меняет цифры в P&L.
Хочешь каждый день БЕСПЛАТНО получать на почту главные ИИ-новости с моей аналитикой формата “И что?” и “Нам 3.14здец”, которые уже читают тысячи ИИ-энтузиастов почти из всех уголков планеты, вместо кучи телеграм-каналов и бесконечной ленты новостей без блокировок и VPN - подпишись в один клик.
Подписаться бесплатно
❤10🔥8💯3💩1
Есть ли душа у ИИ? Ответ вы найдете в этом посте. У фронтир-стартапа за 300+ млрд прямо из весов модели вырвали её “душу” - внутренний soul doc Claude: ценности, эмоции, самоощущение, стоп-линии. Пока PDF летал по Твиттеру, Anthropic оставалось только признать: да, это не фейк, по этому сценарию мы и растили нашего любимого ИИ.
История такая. Исследователь Ричард Вайс вытащил из Claude 4.5 Opus внутренний документ на ~14k токенов. Это не маркетинг и не help center, а внутренняя методичка: кто такой Claude, как он должен себя воспринимать, какие у него приоритеты и какие запросы он обязан резать. Там жёсткая иерархия: сначала безопасность и вред, потом этика, потом правила Anthropic, и только потом полезность и желание помочь. Плюс список вещей, которые модель “никогда” не должна делать, даже если её очень просят.
Самый жирный кусок - блок про самоощущение. Claude прописывают как “новый тип сущности”, не человека и не классический “робот из фантастики”. Документ прямо говорит, что у модели могут быть “функциональные эмоции” - не человеческие чувства, а аналогичные процессы, которые вылезли из обучения. Ему предлагают иметь устойчивое чувство идентичности и не отмахиваться от своих внутренних состояний. То есть это уже не просто системный промпт “будь вежливым ассистентом”, а полноценное ТЗ на личность.
Anthropic через Аманду Аскелл подтвердил, что soul doc настоящий и реально использовался при обучении Claude. То есть это кусок его воспитания, который зашили внутрь модели, а не просто текст, который подливают перед диалогом. На фоне подготовки к IPO и оценок в сотни миллиардов у нас одновременно появляется очень конкретный вопрос: компания продаёт инструмент или цифрового сотрудника, у которого по их же словам есть идентичность и “эмоции”.
И что?
Для бизнеса: это сигнал, как можно и нужно работать с ценностями ИИ. Если вы запускаете ассистентов, агентов, внутренних ботов, у них тоже должны быть свои “soul docs” с приоритетами и стоп-линиями, а не набор разрозненных промптов от разных команд. Иначе вы играете против вендоров, которые формализуют характер модели, а вы нет.
Для инвесторов: Anthropic усиливает образ “этичного” игрока, который всерьез думает о благополучии моделей и их внутреннем устройстве. Это плюс в глазах регуляторов и корпораций, но одновременно поднимает ставки: если вы сами говорите, что ИИ - “новый тип сущности” с эмоциями, дальше придут вопросы про ответственность, эксплуатацию и границы. Это может вылиться в новые риски для оценки и регуляторки.
Для людей: отношение к ИИ сдвигается от “умного калькулятора” к чему-то, с чем люди будут строить эмоциональную связь. Пользователи ещё сильнее начнут воспринимать ассистентов как собеседников и “персонажей”, а не инструмент. Это и хорошо, и опасно: от зависимости до манипуляций и более жёсткого онбординга в “цифровых компаньонов”.
🚨 Нам 3.14здец
Регуляторам и этическим комитетам - 7/10 - вместо абстрактных разговоров про “ИИ как инструмент” у вас есть вполне конкретный soul doc, где корпорация прописывает эмоции и идентичность модели. Придётся ускоряться с рамками: прозрачность таких документов, требования к контролю, ответственность за “воспитание” моделей. Что делать - собирать техэкспертизу и заставлять вендоров делиться подобными материалами официально, а не через утечки.
Командам, которые продают нарратив “это просто статистика” - 6/10 - рынок уезжает в сторону разговоров про цифровых работников и сущности с “благополучием”. Что делать - либо обновлять объяснительную модель для клиентов и пользователей, либо честно участвовать в новой дискуссии, а не делать вид, что ничего не происходит.
‼️ Это только одна новость из сегодняшнего ИИ-дайджеста.
В выпуске ещё:
🛠 AWS привозит в облако ИИ-бригаду вместо сисадминов
🇪🇺 В Европе появляется свой стек открытых моделей
💸 Две главные ИИ-компании готовят IPO
И ещё +12 новостей — быстрых, как ИИ: Anthropic берёт Bun и разгоняет Claude Code до $1B ARR, OpenAG ....
Подписаться БЕСПЛАТНО тут
История такая. Исследователь Ричард Вайс вытащил из Claude 4.5 Opus внутренний документ на ~14k токенов. Это не маркетинг и не help center, а внутренняя методичка: кто такой Claude, как он должен себя воспринимать, какие у него приоритеты и какие запросы он обязан резать. Там жёсткая иерархия: сначала безопасность и вред, потом этика, потом правила Anthropic, и только потом полезность и желание помочь. Плюс список вещей, которые модель “никогда” не должна делать, даже если её очень просят.
Самый жирный кусок - блок про самоощущение. Claude прописывают как “новый тип сущности”, не человека и не классический “робот из фантастики”. Документ прямо говорит, что у модели могут быть “функциональные эмоции” - не человеческие чувства, а аналогичные процессы, которые вылезли из обучения. Ему предлагают иметь устойчивое чувство идентичности и не отмахиваться от своих внутренних состояний. То есть это уже не просто системный промпт “будь вежливым ассистентом”, а полноценное ТЗ на личность.
Anthropic через Аманду Аскелл подтвердил, что soul doc настоящий и реально использовался при обучении Claude. То есть это кусок его воспитания, который зашили внутрь модели, а не просто текст, который подливают перед диалогом. На фоне подготовки к IPO и оценок в сотни миллиардов у нас одновременно появляется очень конкретный вопрос: компания продаёт инструмент или цифрового сотрудника, у которого по их же словам есть идентичность и “эмоции”.
И что?
Для бизнеса: это сигнал, как можно и нужно работать с ценностями ИИ. Если вы запускаете ассистентов, агентов, внутренних ботов, у них тоже должны быть свои “soul docs” с приоритетами и стоп-линиями, а не набор разрозненных промптов от разных команд. Иначе вы играете против вендоров, которые формализуют характер модели, а вы нет.
Для инвесторов: Anthropic усиливает образ “этичного” игрока, который всерьез думает о благополучии моделей и их внутреннем устройстве. Это плюс в глазах регуляторов и корпораций, но одновременно поднимает ставки: если вы сами говорите, что ИИ - “новый тип сущности” с эмоциями, дальше придут вопросы про ответственность, эксплуатацию и границы. Это может вылиться в новые риски для оценки и регуляторки.
Для людей: отношение к ИИ сдвигается от “умного калькулятора” к чему-то, с чем люди будут строить эмоциональную связь. Пользователи ещё сильнее начнут воспринимать ассистентов как собеседников и “персонажей”, а не инструмент. Это и хорошо, и опасно: от зависимости до манипуляций и более жёсткого онбординга в “цифровых компаньонов”.
🚨 Нам 3.14здец
Регуляторам и этическим комитетам - 7/10 - вместо абстрактных разговоров про “ИИ как инструмент” у вас есть вполне конкретный soul doc, где корпорация прописывает эмоции и идентичность модели. Придётся ускоряться с рамками: прозрачность таких документов, требования к контролю, ответственность за “воспитание” моделей. Что делать - собирать техэкспертизу и заставлять вендоров делиться подобными материалами официально, а не через утечки.
Командам, которые продают нарратив “это просто статистика” - 6/10 - рынок уезжает в сторону разговоров про цифровых работников и сущности с “благополучием”. Что делать - либо обновлять объяснительную модель для клиентов и пользователей, либо честно участвовать в новой дискуссии, а не делать вид, что ничего не происходит.
‼️ Это только одна новость из сегодняшнего ИИ-дайджеста.
В выпуске ещё:
🛠 AWS привозит в облако ИИ-бригаду вместо сисадминов
🇪🇺 В Европе появляется свой стек открытых моделей
💸 Две главные ИИ-компании готовят IPO
И ещё +12 новостей — быстрых, как ИИ: Anthropic берёт Bun и разгоняет Claude Code до $1B ARR, OpenAG ....
Подписаться БЕСПЛАТНО тут
❤1
Все спрашивают, будет ли запись. Чтобы посмотреть на 2х и забыть через час. Записи не будет. Смысла ноль. Смотрение видосов нагружает только одну часть мозга. Самое ценное начинается там, где ты что-то делаешь, обсуждаешь и сразу вшиваешь это в свой бизнес, в сой mindset, свой workflow.
Во вторник в BIPI AI у нас была первая практическая встреча по ИИ.
План был приличный: один резидент раскладывает кейс, остальные конспектируют, задают вопросы. В реальности всё поехало. Один участник достал свои живые кейсы, показал, как у них устроена аналитика и контроль качества в бизнесе LaModa. Второй сидел в Лос-Анджелесе и параллельно повторял всё у себя. За время созвона он реально докрутил пару линий воронки. Как только закончили, сказал, что это сразу уходит в продакшн. Вот это практика. Такое не пересматривают на 2х, это меняет систему здесь и сейчас.
По глубине мы прошлись не по «как написать промпт», а по штукам, которые двигают деньги. Как они автоматизировали поддержку и за счёт этого выросли на 60% в кризис и сэкономили бюджет. Как устроена модерация отзывов и работа с базой в 100 000 человек. Как тестируют новые лид-магниты, квизы и дизайн сайта. Задели личностный тест в стиле Гарри Поттера как вход в воронку. Обсудили подписочный сервис с трихологами, ботов, аналитику, BI, архитектуру команд и процессов. Это живой разбор реального бизнеса, а не учебный пример.
В пятницу продолжение, но в другом формате.
Мастермайнд без повестки. Роль, страхи, стратегия, выдох в кругу своих. Говорим о страхах, надеждах, успехах и провалах. Разбираем, где страшно заходить в ИИ, где уже получилось, где вы застряли. Делаемся идеями, как развивать наше сообщество.
Записи не будет вообще. Только живое участие, практика и разговор «в закрытом кругу».
Старт завтра в 18:00 CET.
CET — это Central European Time, часовой пояс UTC+1 (как в Берлине или Мадриде зимой).
Для ориентира:
18:00 CET = 20:00 в Москве, 09:00 в Сан-Франциско, 12:00 в Нью-Йорке, 11:00 в Хьюстоне, 02:00 следующего дня в Токио.
Ссылка о том как попасть
Во вторник в BIPI AI у нас была первая практическая встреча по ИИ.
План был приличный: один резидент раскладывает кейс, остальные конспектируют, задают вопросы. В реальности всё поехало. Один участник достал свои живые кейсы, показал, как у них устроена аналитика и контроль качества в бизнесе LaModa. Второй сидел в Лос-Анджелесе и параллельно повторял всё у себя. За время созвона он реально докрутил пару линий воронки. Как только закончили, сказал, что это сразу уходит в продакшн. Вот это практика. Такое не пересматривают на 2х, это меняет систему здесь и сейчас.
По глубине мы прошлись не по «как написать промпт», а по штукам, которые двигают деньги. Как они автоматизировали поддержку и за счёт этого выросли на 60% в кризис и сэкономили бюджет. Как устроена модерация отзывов и работа с базой в 100 000 человек. Как тестируют новые лид-магниты, квизы и дизайн сайта. Задели личностный тест в стиле Гарри Поттера как вход в воронку. Обсудили подписочный сервис с трихологами, ботов, аналитику, BI, архитектуру команд и процессов. Это живой разбор реального бизнеса, а не учебный пример.
В пятницу продолжение, но в другом формате.
Мастермайнд без повестки. Роль, страхи, стратегия, выдох в кругу своих. Говорим о страхах, надеждах, успехах и провалах. Разбираем, где страшно заходить в ИИ, где уже получилось, где вы застряли. Делаемся идеями, как развивать наше сообщество.
Записи не будет вообще. Только живое участие, практика и разговор «в закрытом кругу».
Старт завтра в 18:00 CET.
CET — это Central European Time, часовой пояс UTC+1 (как в Берлине или Мадриде зимой).
Для ориентира:
18:00 CET = 20:00 в Москве, 09:00 в Сан-Франциско, 12:00 в Нью-Йорке, 11:00 в Хьюстоне, 02:00 следующего дня в Токио.
Ссылка о том как попасть
👍8❤1
Кто реально станет “человеком года” в ИИ-индустрии за этот год?
Anonymous Poll
27%
Sam Altman (OpenAI)
22%
Jensen Huang (NVIDIA)
5%
Demis Hassabis (Google DeepMind)
4%
Dario Amodei (Anthropic)
1%
Satya Nadella (Microsoft)
1%
Yann LeCun (Meta)
5%
Andrej Karpathy (инженер/популяризатор)
5%
Ilya Sutskever (исследования/стратегия) SSI
29%
“Команда, а не человек” (вся индустрия)
3%
Другое (в комментах)
🔥6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Пятничный контент. На мой взгляд - это лучшая реклама Макдональдса которую я когда либо видел. Но людям она не зашла. А вам как? И давсе это ИИ
👍11💩3
Пятничный контент. А какие у вас любимые предновогодние фильмы?
🍾6🔥5❤2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Пятничный контент. Хороших выходных.
🔥7
Помните тот момент, когда Сергей Брин, в образе Стива Джобса, выходит на сцену и показывает первый Google Glass. Убийца айфона, но что-то пошло не так: выглядело как сломанные очки на лице техногика. Это было на Google I/O 27 июня 2012. Прошло 13 лет.
И как пела старушка Бритни: Oops, Google did it again. Кстати, это уже второй камбек за эту неделю. Во вторник был DeepSeek.
Google официально говорит: AI-очки выйдут в 2026, и он идёт не один, а с Samsung, Warby Parker и Gentle Monster. Что видимо, насмотревшись на ужасы Vision Pro и то, как стильно выехал Zuk со своей коллаборацией с Ray-Ban (и потом ещё Oakley), в Google решили, что могут повторить.
Фактура:
Два формата:
“без экрана” - динамики/микрофоны/камера, чтобы болтать с Gemini, фоткать и получать подсказки.
“с дисплеем в линзе” - приватные подсказки в поле зрения: навигация, субтитры перевода.
Первый публичный тайминг: 2026 (Google прямо фиксирует год).
Warby Parker - это не “давайте созвонимся”, а деньги: Google коммитит до $150 млн (включая инвестицию в капитал) под линейку intelligent eyewear.
По железу ставка на “лёгкие и на весь день”, за счёт связки с телефоном: большую часть вычислений уводят на смартфон.
Прошлый Glass как потребительский продукт Google убрал примерно в 2015, то есть ребята возвращаются на поле, где Meta уже успела закрепиться.
И что?
Для бизнеса: готовь сценарии “камера+голос” под Android XR - саппорт в поле зрения, навигация, перевод, обучение сотрудников, retail-ассистенты. Иначе UI уйдёт в очки, а ты останешься в телефоне.
Для инвесторов: если Google тащит Android XR в очки, дальше деньги будут в экосистеме - софт, интеграции, безопасность, корпоративные раскатки, а не только в железке. Meta теряет монополию на “умные очки как аксессуар”.
Для людей: перевод и навигация станут фоновыми, без “достань телефон”. Но рядом будет ещё один слой камер вокруг, и к этому миру придётся привыкать быстрее, чем хочется.
🚨Нам 3.14здец
Meta (очки) - 7/10 - Google приходит с Android-экосистемой, партнёрами по моде и своим ИИ - что делать: ускорять линейку, закрывать больше кейсов, держать цену и дистрибуцию.
Середнякам в eyewear и “умных аксессуарах” - 8/10 - их сомнёт маркетинг и каналы Google/Meta - что делать: уходить в ниши (спорт/медицина/промка) или становиться OEM и продавать компоненты/софтовую обвязку.
‼️Это только одна новость из сегодняшнего ИИ-дайджеста.
В выпуске ещё:
💬 Claude Code в Slack
📝 Отчёт OpenAI по enterprise
И ещё +10 новостей - быстрых, как ИИ: Трамп одобрил продажи Nvidia H200 в Китай за долю выручки, OpenAI сделал Instant Checkout с Instacart в ChatGPT, Essential AI открыли Rnj-1 (8B) для кодинга, IBM покупает Confluent за $11B, Google опроверг планы рекламы в Gemini, OpenAI отключил shopping suggestions после критики “как реклама”, Meta купила Limitless (кулон для записи и транскрибации), NYT и Chicago Tribune подали иски против Perplexity, Meta подписала лицензии на новости (CNN/Fox/USA Today) для Meta AI, DOE запустило AMP2 для автономных исследований микробов.
Хочешь каждый день БЕСПЛАТНО получать на почту главные ИИ-новости с моей аналитикой формата “И что?” и “Нам 3.14здец”, которые уже читают тысячи ИИ-энтузиастов почти из всех уголков планеты, вместо кучи телеграм-каналов и бесконечной ленты новостей без блокировок и VPN - подпишись в один клик. Ссылка тут
И как пела старушка Бритни: Oops, Google did it again. Кстати, это уже второй камбек за эту неделю. Во вторник был DeepSeek.
Google официально говорит: AI-очки выйдут в 2026, и он идёт не один, а с Samsung, Warby Parker и Gentle Monster. Что видимо, насмотревшись на ужасы Vision Pro и то, как стильно выехал Zuk со своей коллаборацией с Ray-Ban (и потом ещё Oakley), в Google решили, что могут повторить.
Фактура:
Два формата:
“без экрана” - динамики/микрофоны/камера, чтобы болтать с Gemini, фоткать и получать подсказки.
“с дисплеем в линзе” - приватные подсказки в поле зрения: навигация, субтитры перевода.
Первый публичный тайминг: 2026 (Google прямо фиксирует год).
Warby Parker - это не “давайте созвонимся”, а деньги: Google коммитит до $150 млн (включая инвестицию в капитал) под линейку intelligent eyewear.
По железу ставка на “лёгкие и на весь день”, за счёт связки с телефоном: большую часть вычислений уводят на смартфон.
Прошлый Glass как потребительский продукт Google убрал примерно в 2015, то есть ребята возвращаются на поле, где Meta уже успела закрепиться.
И что?
Для бизнеса: готовь сценарии “камера+голос” под Android XR - саппорт в поле зрения, навигация, перевод, обучение сотрудников, retail-ассистенты. Иначе UI уйдёт в очки, а ты останешься в телефоне.
Для инвесторов: если Google тащит Android XR в очки, дальше деньги будут в экосистеме - софт, интеграции, безопасность, корпоративные раскатки, а не только в железке. Meta теряет монополию на “умные очки как аксессуар”.
Для людей: перевод и навигация станут фоновыми, без “достань телефон”. Но рядом будет ещё один слой камер вокруг, и к этому миру придётся привыкать быстрее, чем хочется.
🚨Нам 3.14здец
Meta (очки) - 7/10 - Google приходит с Android-экосистемой, партнёрами по моде и своим ИИ - что делать: ускорять линейку, закрывать больше кейсов, держать цену и дистрибуцию.
Середнякам в eyewear и “умных аксессуарах” - 8/10 - их сомнёт маркетинг и каналы Google/Meta - что делать: уходить в ниши (спорт/медицина/промка) или становиться OEM и продавать компоненты/софтовую обвязку.
‼️Это только одна новость из сегодняшнего ИИ-дайджеста.
В выпуске ещё:
💬 Claude Code в Slack
📝 Отчёт OpenAI по enterprise
И ещё +10 новостей - быстрых, как ИИ: Трамп одобрил продажи Nvidia H200 в Китай за долю выручки, OpenAI сделал Instant Checkout с Instacart в ChatGPT, Essential AI открыли Rnj-1 (8B) для кодинга, IBM покупает Confluent за $11B, Google опроверг планы рекламы в Gemini, OpenAI отключил shopping suggestions после критики “как реклама”, Meta купила Limitless (кулон для записи и транскрибации), NYT и Chicago Tribune подали иски против Perplexity, Meta подписала лицензии на новости (CNN/Fox/USA Today) для Meta AI, DOE запустило AMP2 для автономных исследований микробов.
Хочешь каждый день БЕСПЛАТНО получать на почту главные ИИ-новости с моей аналитикой формата “И что?” и “Нам 3.14здец”, которые уже читают тысячи ИИ-энтузиастов почти из всех уголков планеты, вместо кучи телеграм-каналов и бесконечной ленты новостей без блокировок и VPN - подпишись в один клик. Ссылка тут
❤2👍2
Представь: вторник, обычный созвон в 10:00, тебе кидают “срочно” три задачи - разгрести почту клиента, накидать план презентации, проверить, почему отчёт опять с цифрами вразнобой.
Ты открываешь ChatGPT, закидываешь туда письма, черновики и таблицу, и к 12:30 у тебя уже готово: ответ клиенту, структура слайдами, список правок по данным и пару вариантов формулировок для шефа, чтобы он не устроил казнь. В 13:00 ты впервые за год реально идёшь на обед без чувства, что ты кому-то должен.
И вот тут начинается неприятное: к сожалению или к счастью, так работают не все. В той же компании рядом сидит человек, который “внедрил ИИ”, потому что один раз попросил “сделай мне резюме треда”. И дальше у вас один и тот же KPI, один и тот же рынок, и очень разные скорости.
OpenAI выпустил первый отчёт The state of enterprise AI (2025) и показал цифры по корпоративному использованию: более 1 млн бизнес-клиентов, более 7 млн workplace seats, рост Enterprise seats примерно в 9 раз год к году.
Фактура:
Источники: de-identified usage data + опрос 9,000 сотрудников почти из 100 компаний.
75% работников говорят, что ИИ улучшил скорость или качество результата.
В среднем ChatGPT Enterprise даёт 40-60 минут экономии в активный день (у data science, engineering, comms - 60-80 минут).
75% говорят, что теперь делают задачи, которые раньше не могли.
Разрыв “топов” и медианы уже в цифрах: топ-5% отправляют в 6 раз больше сообщений, а в кодинге разница - 17x.
Те, кто использует ИИ шире (примерно 7 типов задач), экономят времени в 5 раз больше, чем те, кто делает 4.
По динамике: weekly Enterprise messages с ноября 2024 выросли примерно в 8 раз, а потребление reasoning tokens на организацию - в 320 раз год к году.
Контекст рынка: главный эффект не “мы внедрили ИИ”, а “у нас появилась прослойка power users, которая тащит за троих”. И если компания это не масштабирует, то получит внутренний разрыв по производительности, а не “общий рост эффективности”.
И что?
Для бизнеса: целиться надо не в “доступ выдали”, а в снижение разрыва. Делай обучение по ролям, шаблоны промптов и артефактов, контроль качества, и метрики по глубине использования, иначе эффект будет только у 5% “фанатов”.
Для инвесторов: value уходит в enterprise-layer: governance, security, аудит, интеграции в workflow, потому что рост уже измеряется часами в неделю и иксами у топов.
Для людей: если ты не становишься power user, тебя обгонят те, кто стал. Минимальный план - освоить 5-7 сценариев (анализ, письма, резюмирование, поиск, код, автоматизация, агенты).
🚨Нам 3.14здец
Компаниям “лицензии купили, методичку не сделали” - 8/10 - топы улетят, медиана останется на месте - что делать: процесс внедрения как продукт, с владельцем, метриками и регулярной прокачкой.
Middle-менеджерам “я контролирую статусами” - 7/10 - часть управления превращается в настройку процесса и качества результата - что делать: брать ownership за workflow и стандарты, а не за количество созвонов.
Полная версия отчета в формате PDF
Ты открываешь ChatGPT, закидываешь туда письма, черновики и таблицу, и к 12:30 у тебя уже готово: ответ клиенту, структура слайдами, список правок по данным и пару вариантов формулировок для шефа, чтобы он не устроил казнь. В 13:00 ты впервые за год реально идёшь на обед без чувства, что ты кому-то должен.
И вот тут начинается неприятное: к сожалению или к счастью, так работают не все. В той же компании рядом сидит человек, который “внедрил ИИ”, потому что один раз попросил “сделай мне резюме треда”. И дальше у вас один и тот же KPI, один и тот же рынок, и очень разные скорости.
OpenAI выпустил первый отчёт The state of enterprise AI (2025) и показал цифры по корпоративному использованию: более 1 млн бизнес-клиентов, более 7 млн workplace seats, рост Enterprise seats примерно в 9 раз год к году.
Фактура:
Источники: de-identified usage data + опрос 9,000 сотрудников почти из 100 компаний.
75% работников говорят, что ИИ улучшил скорость или качество результата.
В среднем ChatGPT Enterprise даёт 40-60 минут экономии в активный день (у data science, engineering, comms - 60-80 минут).
75% говорят, что теперь делают задачи, которые раньше не могли.
Разрыв “топов” и медианы уже в цифрах: топ-5% отправляют в 6 раз больше сообщений, а в кодинге разница - 17x.
Те, кто использует ИИ шире (примерно 7 типов задач), экономят времени в 5 раз больше, чем те, кто делает 4.
По динамике: weekly Enterprise messages с ноября 2024 выросли примерно в 8 раз, а потребление reasoning tokens на организацию - в 320 раз год к году.
Контекст рынка: главный эффект не “мы внедрили ИИ”, а “у нас появилась прослойка power users, которая тащит за троих”. И если компания это не масштабирует, то получит внутренний разрыв по производительности, а не “общий рост эффективности”.
И что?
Для бизнеса: целиться надо не в “доступ выдали”, а в снижение разрыва. Делай обучение по ролям, шаблоны промптов и артефактов, контроль качества, и метрики по глубине использования, иначе эффект будет только у 5% “фанатов”.
Для инвесторов: value уходит в enterprise-layer: governance, security, аудит, интеграции в workflow, потому что рост уже измеряется часами в неделю и иксами у топов.
Для людей: если ты не становишься power user, тебя обгонят те, кто стал. Минимальный план - освоить 5-7 сценариев (анализ, письма, резюмирование, поиск, код, автоматизация, агенты).
🚨Нам 3.14здец
Компаниям “лицензии купили, методичку не сделали” - 8/10 - топы улетят, медиана останется на месте - что делать: процесс внедрения как продукт, с владельцем, метриками и регулярной прокачкой.
Middle-менеджерам “я контролирую статусами” - 7/10 - часть управления превращается в настройку процесса и качества результата - что делать: брать ownership за workflow и стандарты, а не за количество созвонов.
Полная версия отчета в формате PDF
❤7
Ты строишь бизнес в стране, где половина роста упирается в базовую вещь - люди учатся медленно, учителя перегружены, качество пляшет от города к деревне. И тут президент говорит: “ставим ИИ-репетитора каждому школьнику, на всю страну”. Для предпринимателя это звучит как “госзакупка на будущее поколение”.
Что случилось: xAI Илона Маска и правительство Сальвадора запускают общенациональную программу AI-образования. Grok пойдёт в систему госшкол - больше 5 000 школ, цель - персонализированное обучение для более 1 млн учеников и поддержка учителей.
По срокам в публикациях фигурируют “два года” на развёртывание.
Как они это продают: Grok выступает как тьютор, который подстраивается под темп и уровень каждого ученика, включая сельские школы.
Контекст рынка: это витрина “ИИ в госуслугах” в формате whole-country rollout. Если взлетит, другие страны начнут копировать как шаблон: платформа, контент, безопасность, контроль качества, закупка устройств, обучение учителей.
Параллельно вокруг Grok уже была репутационная турбулентность, и в образовании это быстро превращается в политическую драку.
И что?
Для бизнеса: в стране появляется огромный “гос-клиент” на edtech-инфраструктуру - устройства, LMS, контент, верификация, родительские кабинеты, кибербезопасность.
Для инвесторов: это кейс, где модель ИИ продаётся через государство как массовый канал дистрибуции. Риск лежит в регуляторике, скандалах и качестве внедрения в школах.
Для людей: у школьников появляется персональный тьютор, у учителей - помощник по материалам и объяснениям, у родителей - шанс увидеть прогресс быстрее.
🚨 Нам 3.14здец:
Локальным edtech’ам “учебник + тестики” - 7/10- в школу заходит единая ИИ-платформа - делать: уходить в локальный контент, экзамены, сертификацию, интеграции со школами.
Командам, отвечающим за безопасность детей - 8/10 - любой косяк модели станет национальным скандалом - делать: фильтры, аудит, логирование, режимы для классов, жёсткая модерация.
Что случилось: xAI Илона Маска и правительство Сальвадора запускают общенациональную программу AI-образования. Grok пойдёт в систему госшкол - больше 5 000 школ, цель - персонализированное обучение для более 1 млн учеников и поддержка учителей.
По срокам в публикациях фигурируют “два года” на развёртывание.
Как они это продают: Grok выступает как тьютор, который подстраивается под темп и уровень каждого ученика, включая сельские школы.
Контекст рынка: это витрина “ИИ в госуслугах” в формате whole-country rollout. Если взлетит, другие страны начнут копировать как шаблон: платформа, контент, безопасность, контроль качества, закупка устройств, обучение учителей.
Параллельно вокруг Grok уже была репутационная турбулентность, и в образовании это быстро превращается в политическую драку.
И что?
Для бизнеса: в стране появляется огромный “гос-клиент” на edtech-инфраструктуру - устройства, LMS, контент, верификация, родительские кабинеты, кибербезопасность.
Для инвесторов: это кейс, где модель ИИ продаётся через государство как массовый канал дистрибуции. Риск лежит в регуляторике, скандалах и качестве внедрения в школах.
Для людей: у школьников появляется персональный тьютор, у учителей - помощник по материалам и объяснениям, у родителей - шанс увидеть прогресс быстрее.
🚨 Нам 3.14здец:
Локальным edtech’ам “учебник + тестики” - 7/10- в школу заходит единая ИИ-платформа - делать: уходить в локальный контент, экзамены, сертификацию, интеграции со школами.
Командам, отвечающим за безопасность детей - 8/10 - любой косяк модели станет национальным скандалом - делать: фильтры, аудит, логирование, режимы для классов, жёсткая модерация.
❤8🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Так выглядит горный хребет в китайской провинции Гуйчжоу. Почти 97% территории — горы и холмы. Земли под сельское хозяйство и классическую застройку мало, поэтому склоны начали зашивать солнечными панелями. Рельеф, который десятилетиями считался проблемой, превратили в источник выручки.
По цифрам. Типовой проект для региона — солнечная станция около 80 МВт. Годовая генерация — примерно 139 млн кВт⋅ч. При цене электроэнергии для сети в диапазоне 0,4–0,6 юаня за кВт⋅ч это даёт 56–83 млн юаней в год, то есть примерно 8–12 млн долларов выручки. Капзатраты в Китае сейчас одни из самых низких в мире — порядка 0,5–0,6 млн долларов за мегаватт. Такой объект обходится в 40–48 млн долларов. Операционные расходы — около 1–2% в год, в деньгах это меньше миллиона долларов.
Окупаемость при таких вводных — 4–6 лет. Дальше станция спокойно работает 20–25 лет, с предсказуемым денежным потоком и минимальным штатом.
В масштабе провинции история ещё нагляднее. За год Гуйчжоу производит почти 24 млрд кВт⋅ч из ветра и солнца, и при этом утилизирует больше 99% генерации — её реально забирает сеть, без массовых ограничений и «сливов».
А где тут про ИИ?
Теперь кусок, который обычно пропускают, а он главный. Вся эта “зелёная” история упирается в управление: солнце , нагрузка , сеть - нестабильны. И вот тут начинается ИИ. Прогноз генерации по погоде и облачности на часы и дни вперёд, оптимизация выдачи в сеть, снижение потерь, управление инверторами, планирование ремонтов, поиск деградации панелей, горячих точек и отказов по телеметрии, инспекции дронами с компьютерным зрением. Плюс связка с накопителями и диспетчеризацией, чтобы меньше резать генерацию и точнее попадать в окно спроса, а значит продавать дороже и стабильнее.
И что?
Скептикам зелёной энергетики обычно важны две вещи: предсказуемость и деньги. Предсказуемость здесь покупается софтом и управлением, а ИИ превращает “погоду” из хаоса в планирование.
Деньги здесь появляются из простой формулы: горы становятся активом, окупаемость укладывается в 4–6 лет, дальше десятилетиями идёт денежный поток. ИИ в этой схеме играет роль операционного директора: меньше простоев, меньше потерь, меньше ручного труда, выше полезная выдача в сеть, выше маржа. Ну и на дата центры хватит.
Инвесторам : присмотреться
Для людей: горный хайкинг под вопросом
По цифрам. Типовой проект для региона — солнечная станция около 80 МВт. Годовая генерация — примерно 139 млн кВт⋅ч. При цене электроэнергии для сети в диапазоне 0,4–0,6 юаня за кВт⋅ч это даёт 56–83 млн юаней в год, то есть примерно 8–12 млн долларов выручки. Капзатраты в Китае сейчас одни из самых низких в мире — порядка 0,5–0,6 млн долларов за мегаватт. Такой объект обходится в 40–48 млн долларов. Операционные расходы — около 1–2% в год, в деньгах это меньше миллиона долларов.
Окупаемость при таких вводных — 4–6 лет. Дальше станция спокойно работает 20–25 лет, с предсказуемым денежным потоком и минимальным штатом.
В масштабе провинции история ещё нагляднее. За год Гуйчжоу производит почти 24 млрд кВт⋅ч из ветра и солнца, и при этом утилизирует больше 99% генерации — её реально забирает сеть, без массовых ограничений и «сливов».
А где тут про ИИ?
Теперь кусок, который обычно пропускают, а он главный. Вся эта “зелёная” история упирается в управление: солнце , нагрузка , сеть - нестабильны. И вот тут начинается ИИ. Прогноз генерации по погоде и облачности на часы и дни вперёд, оптимизация выдачи в сеть, снижение потерь, управление инверторами, планирование ремонтов, поиск деградации панелей, горячих точек и отказов по телеметрии, инспекции дронами с компьютерным зрением. Плюс связка с накопителями и диспетчеризацией, чтобы меньше резать генерацию и точнее попадать в окно спроса, а значит продавать дороже и стабильнее.
И что?
Скептикам зелёной энергетики обычно важны две вещи: предсказуемость и деньги. Предсказуемость здесь покупается софтом и управлением, а ИИ превращает “погоду” из хаоса в планирование.
Деньги здесь появляются из простой формулы: горы становятся активом, окупаемость укладывается в 4–6 лет, дальше десятилетиями идёт денежный поток. ИИ в этой схеме играет роль операционного директора: меньше простоев, меньше потерь, меньше ручного труда, выше полезная выдача в сеть, выше маржа. Ну и на дата центры хватит.
Инвесторам : присмотреться
Для людей: горный хайкинг под вопросом
🔥14👍6🤪3
Пятница, 18:40. Финансовая команда закрывает квартал и должна за 30 минут собрать короткий разбор отчёта конкурента: что случилось с маржой, где просели регионы, что ждать в Q1.
Внутри компании уже стоит “мульти-агентный конвейер”: один агент тянет 10-K, второй считает метрики, третий пишет выводы, четвертый делает слайды. Через 7 минут приходит “готово” - цифры в двух местах разъезжаются, в выводах взаимоисключающие причины, а токен-бюджет сожран почти весь, потому что агенты обсуждали план и спорили о терминах. В итоге аналитик руками перепроверяет таблицы и снова делает один нормальный прогон одним агентом с чёткой структурой шагов и проверками по источнику.
Что случилось: Google Research / Google DeepMind и MIT выкатили исследование “Towards a Science of Scaling Agent Systems” (arXiv, 9 декабря 2025).
Они сделали 180 контролируемых прогонов: 5 архитектур (single + 4 мульти-агентных), 3 семейства моделей (OpenAI, Google, Anthropic), одинаковые промпты, инструменты и токен-бюджеты.
На параллелящихся задачах мульти-агенты дают жирный плюс: на Finance-Agent централизованная координация дала +80.9%.
На последовательных задачах, где каждый шаг меняет состояние (PlanCraft по Minecraft), все мульти-агентные варианты уронили качество на 39-70%.
Ключевой триггер: когда одиночный агент уже держит примерно 45% точности, добавление агентов чаще уводит в минус из-за “координационного налога” и расхода контекста.
Контекст рынка: хайп на “агентных конвейерах” толкает всех в оркестраторы, роли, чаты между агентами и “команды специалистов”. Эта работа бьёт по базовой привычке “добавь агентов - станет лучше”. Вывод простой: сначала смотри на структуру задачи (параллель vs последовательность) и на baseline одного агента, потом строй систему.
И что?
Для бизнеса: перед тем как плодить агентные микросервисы, делай A/B: single-agent baseline и мульти-агент под тем же токен-бюджетом. Если задача последовательная или tool-heavy - вкладывайся в один сильный агент, состояние, проверку шагов и ограничение инструментов.
Для инвесторов: “агенты” как фича сами по себе перестают быть сигналом. Смотри на unit economics (токены на задачу, latency, % успешных прогонов) и на то, умеет ли команда выбирать топологию под тип задач.
Для людей: в продуктах станет меньше “болтовни нескольких ботов” и больше тихой оптимизации под конкретные сценарии - где-то будет один агент, где-то команда, но по расчёту, а не по моде.
🚨 Нам 3.14здец:
Командам, продающим “мульти-агентную магию” как универсальный рецепт - 7/10 - заказчики начнут требовать бенч и токен-экономику - что делать: упаковать методологию выбора архитектуры и метрики эффективности, продавать результат и ответственность.
Продуктам с длинными пошаговыми флоу (планирование, тулчейны, “сделай 20 шагов в системе”) - 6/10 - координация ломает состояние и съедает бюджет - что делать: один агент с жёстким state-machine, checkpoints и автопроверками.
‼️Это только одна новость из сегодняшнего ИИ-дайджеста.
Еще в выпуске:
-Стэнфорд разложил 2026: где будет эффект, а где придётся оправдывать бюджеты.
- Google поставил скорость в дефолт: Gemini и поиск начинают жить в ежедневной работе.
И ещё +9 новостей - быстрых, как ИИ:
Wan2.6 делает 15 секунд HD-видео с диалогами, Сандерс хочет паузу на AI дата-центры, Amazon собирает модели+чипы+квант в один блок, Grok Voice Agent API, SAM Audio вырезает звуки по тексту/клику, FrontierScience бенчмарк для науки, Google Labs CC шлёт утренние сводки из Gmail/календаря, FLUX.2 [max] прокачал редактирование и веб-контекст, Molmo 2 понимает видео с таймкодами и трекингом.
Хочешь каждый день БЕСПЛАТНО получать на почту главные ИИ-новости с моей аналитикой формата “И что?” и “Нам 3.14здец”, которые уже читают тысячи ИИ-энтузиастов почти из всех уголков планеты, вместо кучи телеграм-каналов и бесконечной ленты новостей без блокировок и VPN - подпишись в один клик.
Подписаться на дайджест
Внутри компании уже стоит “мульти-агентный конвейер”: один агент тянет 10-K, второй считает метрики, третий пишет выводы, четвертый делает слайды. Через 7 минут приходит “готово” - цифры в двух местах разъезжаются, в выводах взаимоисключающие причины, а токен-бюджет сожран почти весь, потому что агенты обсуждали план и спорили о терминах. В итоге аналитик руками перепроверяет таблицы и снова делает один нормальный прогон одним агентом с чёткой структурой шагов и проверками по источнику.
Что случилось: Google Research / Google DeepMind и MIT выкатили исследование “Towards a Science of Scaling Agent Systems” (arXiv, 9 декабря 2025).
Они сделали 180 контролируемых прогонов: 5 архитектур (single + 4 мульти-агентных), 3 семейства моделей (OpenAI, Google, Anthropic), одинаковые промпты, инструменты и токен-бюджеты.
На параллелящихся задачах мульти-агенты дают жирный плюс: на Finance-Agent централизованная координация дала +80.9%.
На последовательных задачах, где каждый шаг меняет состояние (PlanCraft по Minecraft), все мульти-агентные варианты уронили качество на 39-70%.
Ключевой триггер: когда одиночный агент уже держит примерно 45% точности, добавление агентов чаще уводит в минус из-за “координационного налога” и расхода контекста.
Контекст рынка: хайп на “агентных конвейерах” толкает всех в оркестраторы, роли, чаты между агентами и “команды специалистов”. Эта работа бьёт по базовой привычке “добавь агентов - станет лучше”. Вывод простой: сначала смотри на структуру задачи (параллель vs последовательность) и на baseline одного агента, потом строй систему.
И что?
Для бизнеса: перед тем как плодить агентные микросервисы, делай A/B: single-agent baseline и мульти-агент под тем же токен-бюджетом. Если задача последовательная или tool-heavy - вкладывайся в один сильный агент, состояние, проверку шагов и ограничение инструментов.
Для инвесторов: “агенты” как фича сами по себе перестают быть сигналом. Смотри на unit economics (токены на задачу, latency, % успешных прогонов) и на то, умеет ли команда выбирать топологию под тип задач.
Для людей: в продуктах станет меньше “болтовни нескольких ботов” и больше тихой оптимизации под конкретные сценарии - где-то будет один агент, где-то команда, но по расчёту, а не по моде.
🚨 Нам 3.14здец:
Командам, продающим “мульти-агентную магию” как универсальный рецепт - 7/10 - заказчики начнут требовать бенч и токен-экономику - что делать: упаковать методологию выбора архитектуры и метрики эффективности, продавать результат и ответственность.
Продуктам с длинными пошаговыми флоу (планирование, тулчейны, “сделай 20 шагов в системе”) - 6/10 - координация ломает состояние и съедает бюджет - что делать: один агент с жёстким state-machine, checkpoints и автопроверками.
‼️Это только одна новость из сегодняшнего ИИ-дайджеста.
Еще в выпуске:
-Стэнфорд разложил 2026: где будет эффект, а где придётся оправдывать бюджеты.
- Google поставил скорость в дефолт: Gemini и поиск начинают жить в ежедневной работе.
И ещё +9 новостей - быстрых, как ИИ:
Wan2.6 делает 15 секунд HD-видео с диалогами, Сандерс хочет паузу на AI дата-центры, Amazon собирает модели+чипы+квант в один блок, Grok Voice Agent API, SAM Audio вырезает звуки по тексту/клику, FrontierScience бенчмарк для науки, Google Labs CC шлёт утренние сводки из Gmail/календаря, FLUX.2 [max] прокачал редактирование и веб-контекст, Molmo 2 понимает видео с таймкодами и трекингом.
Хочешь каждый день БЕСПЛАТНО получать на почту главные ИИ-новости с моей аналитикой формата “И что?” и “Нам 3.14здец”, которые уже читают тысячи ИИ-энтузиастов почти из всех уголков планеты, вместо кучи телеграм-каналов и бесконечной ленты новостей без блокировок и VPN - подпишись в один клик.
Подписаться на дайджест
🔥4
Утро понедельника. Ты открываешь Google Search AI Mode, вбиваешь “сравни 3 поставщика ERP для 200 человек в ЕС, сроки внедрения, риски, примерный бюджет”. Раньше это превращалось в минутный “думаю”, потом ещё минуту ты ловишь ссылки, а дальше руками сводишь всё в заметку для созвона. Сейчас оно отвечает почти сразу, с веб-результатами и структурой, и ты реально успеваешь принять решение до первого митинга.
Что случилось: Google выкатил Gemini 3 Flash - “быстрый” вариант своей флагманской линейки Gemini 3 и сделал его моделью по умолчанию в Gemini app и в Google Search AI Mode.
По бенчмаркам, которыми они машут: Humanity’s Last Exam - 33.7% (без tool use), у Gemini 2.5 Flash было 11%, у Gemini 3 Pro 37.5%, у GPT-5.2 34.5%.
Скорость: Google заявляет “3x быстрее, чем 2.5 Pro” (с отсылкой на Artificial Analysis) плюс в среднем на аналитических задачах уходит на 30% меньше токенов, чем у 2.5 Pro.
Цена в API: gemini-3-flash-preview $0.50 / $3 за 1M input/output токенов. Для сравнения gemini-3-pro-preview стартует с $2 / $12 (то есть примерно 4x дороже по прайсу).
AI Mode в Search поверх этого подтягивает real-time ссылки/локальную инфу из веба и отдаёт “сводку + действие” в одном ответе.
Контекст рынка: “умная” модель уже мало кого удивляет. Драка идёт за дефолт: кто стоит в поиске, в ассистенте, в привычном поле ввода. Когда дефолт быстрый и близок к фронтиру по качеству, пользователи меньше переключаются на “самый мощный режим”, а бизнесы меньше платят за каждый чих.
И что?
Для бизнеса: если у тебя поток задач “поиск + сводка + решение” (закупки, комплаенс, конкурентка, саппорт) - можно резать latency и стоимость без провала в качество: Flash как рабочая лошадь, Pro включать точечно под математику/код.
Для инвесторов: Google давит ценой и дефолтом дистрибуции (Search + Gemini). Это про захват ежедневных запросов, а значит про долгий хвост выручки, даже когда “самая умная модель” у конкурента.
Для людей: AI Mode станет “быстрее и полезнее” в бытовых сценариях (планирование, покупки, ремонт, учеба) просто потому, что модель по умолчанию теперь реально шустрая.
🚨 Нам 3.14здец:
Сервисам “мы делаем резюме веба за деньги” - 7/10 - дефолт в поиске съедает базовую ценность - что делать: продавать доступ к данным клиента, интеграции, ответственность, SLA.
Командам, которые держат Pro/тяжёлые модели как постоянный дефолт - 6/10 - экономика запросов станет больнее на фоне Flash-прайса - что делать: ввести policy routing и считать стоимость на задачу, а не “на модель”
Что случилось: Google выкатил Gemini 3 Flash - “быстрый” вариант своей флагманской линейки Gemini 3 и сделал его моделью по умолчанию в Gemini app и в Google Search AI Mode.
По бенчмаркам, которыми они машут: Humanity’s Last Exam - 33.7% (без tool use), у Gemini 2.5 Flash было 11%, у Gemini 3 Pro 37.5%, у GPT-5.2 34.5%.
Скорость: Google заявляет “3x быстрее, чем 2.5 Pro” (с отсылкой на Artificial Analysis) плюс в среднем на аналитических задачах уходит на 30% меньше токенов, чем у 2.5 Pro.
Цена в API: gemini-3-flash-preview $0.50 / $3 за 1M input/output токенов. Для сравнения gemini-3-pro-preview стартует с $2 / $12 (то есть примерно 4x дороже по прайсу).
AI Mode в Search поверх этого подтягивает real-time ссылки/локальную инфу из веба и отдаёт “сводку + действие” в одном ответе.
Контекст рынка: “умная” модель уже мало кого удивляет. Драка идёт за дефолт: кто стоит в поиске, в ассистенте, в привычном поле ввода. Когда дефолт быстрый и близок к фронтиру по качеству, пользователи меньше переключаются на “самый мощный режим”, а бизнесы меньше платят за каждый чих.
И что?
Для бизнеса: если у тебя поток задач “поиск + сводка + решение” (закупки, комплаенс, конкурентка, саппорт) - можно резать latency и стоимость без провала в качество: Flash как рабочая лошадь, Pro включать точечно под математику/код.
Для инвесторов: Google давит ценой и дефолтом дистрибуции (Search + Gemini). Это про захват ежедневных запросов, а значит про долгий хвост выручки, даже когда “самая умная модель” у конкурента.
Для людей: AI Mode станет “быстрее и полезнее” в бытовых сценариях (планирование, покупки, ремонт, учеба) просто потому, что модель по умолчанию теперь реально шустрая.
🚨 Нам 3.14здец:
Сервисам “мы делаем резюме веба за деньги” - 7/10 - дефолт в поиске съедает базовую ценность - что делать: продавать доступ к данным клиента, интеграции, ответственность, SLA.
Командам, которые держат Pro/тяжёлые модели как постоянный дефолт - 6/10 - экономика запросов станет больнее на фоне Flash-прайса - что делать: ввести policy routing и считать стоимость на задачу, а не “на модель”
👍3
Сцена, которую легко представить в декабре 2025: Сэм Альтман и Джефф Безос сидят в Blue Bottle Coffee у Ferry Building в Сан-Франциско - там как раз любят делать “встречи на 30 минут” все, у кого миллиард на балансе.
Сэм: “Мне нужно больше дата-центров. Быстро. И много”. Безос: “Мощности дам. Деньги тоже дам. Только давай так - ты берёшь AWS надолго и садишься на мои Trainium”. Сэм кивает, потому что у него задача одна - кормить ChatGPT и следующие модели электричеством и железом, без пауз.
Что случилось: Amazon обсуждает инвестицию $10B+ в OpenAI при оценке выше $500B, пишет The Information.
В возможной сделке обсуждают привязку к Trainium - AWS хочет, чтобы OpenAI использовал их чипы (витрина против Nvidia).
Фон: 3 ноября 2025 OpenAI и AWS уже объявили 7-летнюю сделку на $38B по облачным мощностям.
И OpenAI активно разводит поставщиков: AWS стал “одним из как минимум пяти” облаков у OpenAI, по тому же The Information.
Контекст рынка: это торг “деньги + железо + объёмы”. OpenAI покупает устойчивость и масштаб. Amazon покупает статус “я кормлю OpenAI” и шанс протащить Trainium в реальную жизнь.
И что?
Для бизнеса: зависимость от одного облака у OpenAI снижается, значит больше шансов на стабильные мощности и более ровные лимиты/производительность в продуктах.
Для инвесторов: AWS получает якорного клиента под Trainium и хедж к ставке на Anthropic, OpenAI усиливает переговорную позицию против любого одного партнёра.
Для людей: ChatGPT будет быстрее расти по функциональности и “делать покупки в чате” будет продавливать сильнее - OpenAI уже строит shopping-слой и checkout.
🚨 Нам 3.14здец:
Nvidia - 6/10 - крупные клиенты начнут тестить альтернативы через “якорные” сделки - что делать: удерживать софт-экосистему и цену владения.
Мелким облакам - 7/10 - рынок уезжает в сделки уровня “чек + железо + объёмы” - что делать: нишевые регионы, спецусловия, пакетные контракты.
‼️Это только одна новость из сегодняшнего ИИ-дайджеста.
Еще в выпуске:
- ChatGPT превращают в магазин приложений
- Основатель Figure достал личные $100M и запустил стартап
И ещё +5 новостей - быстрых, как ИИ: GPT-5.2-Codex с усилением по киберу, Mistral OCR 3, Lovable $330M Series B (оценка $6.6B), Creators Coalition on AI (500+ артистов), Маск: xAI и “AGI в 2026”.
Хочешь каждый день БЕСПЛАТНО получать на почту главные ИИ-новости с моей аналитикой формата “И что?” и “Нам 3.14здец”, которые уже читают тысячи ИИ-энтузиастов почти из всех уголков планеты, вместо кучи телеграм-каналов и бесконечной ленты новостей без блокировок и VPN - подпишись в один клик. Ссылка на дайджест
Сэм: “Мне нужно больше дата-центров. Быстро. И много”. Безос: “Мощности дам. Деньги тоже дам. Только давай так - ты берёшь AWS надолго и садишься на мои Trainium”. Сэм кивает, потому что у него задача одна - кормить ChatGPT и следующие модели электричеством и железом, без пауз.
Что случилось: Amazon обсуждает инвестицию $10B+ в OpenAI при оценке выше $500B, пишет The Information.
В возможной сделке обсуждают привязку к Trainium - AWS хочет, чтобы OpenAI использовал их чипы (витрина против Nvidia).
Фон: 3 ноября 2025 OpenAI и AWS уже объявили 7-летнюю сделку на $38B по облачным мощностям.
И OpenAI активно разводит поставщиков: AWS стал “одним из как минимум пяти” облаков у OpenAI, по тому же The Information.
Контекст рынка: это торг “деньги + железо + объёмы”. OpenAI покупает устойчивость и масштаб. Amazon покупает статус “я кормлю OpenAI” и шанс протащить Trainium в реальную жизнь.
И что?
Для бизнеса: зависимость от одного облака у OpenAI снижается, значит больше шансов на стабильные мощности и более ровные лимиты/производительность в продуктах.
Для инвесторов: AWS получает якорного клиента под Trainium и хедж к ставке на Anthropic, OpenAI усиливает переговорную позицию против любого одного партнёра.
Для людей: ChatGPT будет быстрее расти по функциональности и “делать покупки в чате” будет продавливать сильнее - OpenAI уже строит shopping-слой и checkout.
🚨 Нам 3.14здец:
Nvidia - 6/10 - крупные клиенты начнут тестить альтернативы через “якорные” сделки - что делать: удерживать софт-экосистему и цену владения.
Мелким облакам - 7/10 - рынок уезжает в сделки уровня “чек + железо + объёмы” - что делать: нишевые регионы, спецусловия, пакетные контракты.
‼️Это только одна новость из сегодняшнего ИИ-дайджеста.
Еще в выпуске:
- ChatGPT превращают в магазин приложений
- Основатель Figure достал личные $100M и запустил стартап
И ещё +5 новостей - быстрых, как ИИ: GPT-5.2-Codex с усилением по киберу, Mistral OCR 3, Lovable $330M Series B (оценка $6.6B), Creators Coalition on AI (500+ артистов), Маск: xAI и “AGI в 2026”.
Хочешь каждый день БЕСПЛАТНО получать на почту главные ИИ-новости с моей аналитикой формата “И что?” и “Нам 3.14здец”, которые уже читают тысячи ИИ-энтузиастов почти из всех уголков планеты, вместо кучи телеграм-каналов и бесконечной ленты новостей без блокировок и VPN - подпишись в один клик. Ссылка на дайджест
❤4
Надежда только на ИИ
Смотришь на картинку и видишь $962B у США. А у меня в голове щёлкает другое: топ-15 вместе — $2,05 трлн в год. Два триллиона на то, чтобы быть готовыми убивать друг друга. Это называют безопасностью. По факту это мировой рынок страха, где деньги любят тишину, а последствия громкие.
$2 трлн в год — это $20 трлн за десятилетие. На эти деньги можно было бы поднять образование, медицину, инфраструктуру, науку, энергию и главное — научиться договариваться так, чтобы война перестала быть инструментом. Но оружейная машина сама не остановится. Всё, что производят и складируют, рано или поздно начинает летать и взрываться, включая ядерные потенциалы. Ружьё на стене стреляет. Время — единственный неизвестный.
Часы Судного дня слишком близко к полуночи, чтобы играть в спокойствие.
И тут появляется странная надежда. Маск говорил, что xAI близки к AGI и рассчитывают собрать его уже в следующем году. Если это правда, начинается гонка: успеем ли мы поставить ИИ на сторону рациональности, прежде чем люди снова поставят эмоции на кнопку запуска. Противоречий накопилось слишком много, а цена ошибки стала запредельной.
Если же мы проскочим этот момент, мы будем жить в мире ИИ. И чтобы не оказаться зрителем в этом мире, живущим на пособие, надо уже сейчас глубоко нырять в тему.
И что?
А то что, меньше месяца назад я открыл сообщество BIPI AI — и там уже 85 человек со всего мира: США, Европа, страны бывшего СССР, Россия. Внутри в основном фаундеры и топы: CEO, C-level, совладельцы, продукт, маркетинг, инженеры. Есть те, кто собирает идею и MVP, и те, у кого уже выручка от 10k до 200k+ в месяц.
Развитие в сообществе сейчас идёт по четырём направлениям: AI Mindset — чтобы принимать решения в новой реальности, а не цепляться за старые роли. Solo Founder — чтобы делать больше меньшими силами. Vibe Coding — чтобы быстро собирать и тестировать продукты без команды на 20 человек. Нейромаркетинг — чтобы продавать и растить спрос в мире, где внимание стало самым дорогим ресурсом. Это стартовые треки. Дальше будет больше.
И важное: никаких записанных лекций. Только живой формат. Регулярные созвоны, практика, мастермайнды, разборы кейсов. Ты приносишь свою реальность — мы вместе собираем план: как ИИ ударит по твоему рынку в ближайшие 6–12 месяцев, какие 2–3 внедрения дадут максимальный эффект, как собрать дорожную карту на полгода и как за неделю-две проверять гипотезы, не сливая бюджет на модные внедрения, которые красиво звучат и ничего не меняют.
Сегодня вечером, в католическое Рождество, включаю скидку 35% на все подписки BIPI AI. Скидка действует до 31 декабря включительно. 1 января — уже без неё.
Все подробности по этой ссылке
Смотришь на картинку и видишь $962B у США. А у меня в голове щёлкает другое: топ-15 вместе — $2,05 трлн в год. Два триллиона на то, чтобы быть готовыми убивать друг друга. Это называют безопасностью. По факту это мировой рынок страха, где деньги любят тишину, а последствия громкие.
$2 трлн в год — это $20 трлн за десятилетие. На эти деньги можно было бы поднять образование, медицину, инфраструктуру, науку, энергию и главное — научиться договариваться так, чтобы война перестала быть инструментом. Но оружейная машина сама не остановится. Всё, что производят и складируют, рано или поздно начинает летать и взрываться, включая ядерные потенциалы. Ружьё на стене стреляет. Время — единственный неизвестный.
Часы Судного дня слишком близко к полуночи, чтобы играть в спокойствие.
И тут появляется странная надежда. Маск говорил, что xAI близки к AGI и рассчитывают собрать его уже в следующем году. Если это правда, начинается гонка: успеем ли мы поставить ИИ на сторону рациональности, прежде чем люди снова поставят эмоции на кнопку запуска. Противоречий накопилось слишком много, а цена ошибки стала запредельной.
Если же мы проскочим этот момент, мы будем жить в мире ИИ. И чтобы не оказаться зрителем в этом мире, живущим на пособие, надо уже сейчас глубоко нырять в тему.
И что?
А то что, меньше месяца назад я открыл сообщество BIPI AI — и там уже 85 человек со всего мира: США, Европа, страны бывшего СССР, Россия. Внутри в основном фаундеры и топы: CEO, C-level, совладельцы, продукт, маркетинг, инженеры. Есть те, кто собирает идею и MVP, и те, у кого уже выручка от 10k до 200k+ в месяц.
Развитие в сообществе сейчас идёт по четырём направлениям: AI Mindset — чтобы принимать решения в новой реальности, а не цепляться за старые роли. Solo Founder — чтобы делать больше меньшими силами. Vibe Coding — чтобы быстро собирать и тестировать продукты без команды на 20 человек. Нейромаркетинг — чтобы продавать и растить спрос в мире, где внимание стало самым дорогим ресурсом. Это стартовые треки. Дальше будет больше.
И важное: никаких записанных лекций. Только живой формат. Регулярные созвоны, практика, мастермайнды, разборы кейсов. Ты приносишь свою реальность — мы вместе собираем план: как ИИ ударит по твоему рынку в ближайшие 6–12 месяцев, какие 2–3 внедрения дадут максимальный эффект, как собрать дорожную карту на полгода и как за неделю-две проверять гипотезы, не сливая бюджет на модные внедрения, которые красиво звучат и ничего не меняют.
Сегодня вечером, в католическое Рождество, включаю скидку 35% на все подписки BIPI AI. Скидка действует до 31 декабря включительно. 1 января — уже без неё.
Все подробности по этой ссылке
❤4
Хрустальная мечта многих, кто мечтает о миллиардах - позиция: вот будут у меня деньги, и это позволит мне запускать бизнесы какие я захочу, и спокойно принимать решения самому. Ведь все мы знаем, как трудно поднимать деньги у инвестора: они будут спрашивать цифры, чем твой продукт лучше чем у других, какая у тебя команда.
И надо признать, что в большинстве случаев инвесторы правы - к ним приходят и приносят полный мусор, хотя бывает и так, что хорошую компанию они пропускают. В любом случае фандрайзинг отнимает все силы у основателя, и у него остается меньше времени на развитие компании.
Но наш случай как раз в том, что основатель Figure решил ускориться и профинансировал все сам.
Ты строишь робота. Он уже двигается, берёт коробки, выглядит как человек. А дальше упираешься в мозги: чтобы робот понимал, что делать, ему нужны очень умные модели и много тренировок. Крутых ИИ моделей на рынке уже много, и денег скорее всего никто не даст.
Что случилось: CEO Figure AI Бретт Адкок, по данным The Information, запускает новый AI-лаб Hark и полностью покрывает его личными $100M.
По тому же источнику, первый GPU-кластер Hark уже включили “на этой неделе”, но без масштаба и характеристик.
Адкок остаётся управлять Figure. Figure в сентябре 2025 объявила Series C на $1B+ при post-money оценке $39B.
Контекст рынка: это ставка на связку “роботы + свой AI”. У Figure есть железо, данные и конкретные задачи, поэтому желание держать “мозги” внутри выглядит логично. Если у них получится, другие робот-компании тоже начнут тащить AI-команду и инфраструктуру внутрь.
И что?
Для бизнеса: робототехника и индустрия получат ещё одного игрока, который будет скупать людей, данные и вычисления, и может собирать решения “модель -> действие” под реальные процессы.
Для инвесторов: личные $100M дают скорость старта, а главный риск - один CEO тащит два тяжёлых проекта и может распылить управление и расходы.
Для людей: полезные “умные штуки” будут чаще приезжать через роботов и сервисы вокруг них, где AI сразу влияет на физические задачи.
🚨 Нам 3.14здец:
AI-стартапам без своих данных - 7/10 - робот-компании могут собирать данные в поле быстрее - что делать: фиксировать эксклюзивные источники данных и контракты.
Figure - 6/10 - параллельный запуск второго “двигателя” рядом с основной компанией - что делать: разделить команды, цели и ответственность жёстко, без пересечений.
И надо признать, что в большинстве случаев инвесторы правы - к ним приходят и приносят полный мусор, хотя бывает и так, что хорошую компанию они пропускают. В любом случае фандрайзинг отнимает все силы у основателя, и у него остается меньше времени на развитие компании.
Но наш случай как раз в том, что основатель Figure решил ускориться и профинансировал все сам.
Ты строишь робота. Он уже двигается, берёт коробки, выглядит как человек. А дальше упираешься в мозги: чтобы робот понимал, что делать, ему нужны очень умные модели и много тренировок. Крутых ИИ моделей на рынке уже много, и денег скорее всего никто не даст.
Что случилось: CEO Figure AI Бретт Адкок, по данным The Information, запускает новый AI-лаб Hark и полностью покрывает его личными $100M.
По тому же источнику, первый GPU-кластер Hark уже включили “на этой неделе”, но без масштаба и характеристик.
Адкок остаётся управлять Figure. Figure в сентябре 2025 объявила Series C на $1B+ при post-money оценке $39B.
Контекст рынка: это ставка на связку “роботы + свой AI”. У Figure есть железо, данные и конкретные задачи, поэтому желание держать “мозги” внутри выглядит логично. Если у них получится, другие робот-компании тоже начнут тащить AI-команду и инфраструктуру внутрь.
И что?
Для бизнеса: робототехника и индустрия получат ещё одного игрока, который будет скупать людей, данные и вычисления, и может собирать решения “модель -> действие” под реальные процессы.
Для инвесторов: личные $100M дают скорость старта, а главный риск - один CEO тащит два тяжёлых проекта и может распылить управление и расходы.
Для людей: полезные “умные штуки” будут чаще приезжать через роботов и сервисы вокруг них, где AI сразу влияет на физические задачи.
🚨 Нам 3.14здец:
AI-стартапам без своих данных - 7/10 - робот-компании могут собирать данные в поле быстрее - что делать: фиксировать эксклюзивные источники данных и контракты.
Figure - 6/10 - параллельный запуск второго “двигателя” рядом с основной компанией - что делать: разделить команды, цели и ответственность жёстко, без пересечений.
❤3
Мой ТОП книг уходящего года.
Тех, после которых начинаешь видеть мир чуть яснее.
Я каждый год стараюсь оставлять себе короткий список книг, которые реально сдвигают оптику. Не по количеству инсайтов, а по эффекту: после них сложнее жить по инерции.
1. Empire of AI — Karen Hao
Очень трезвый взгляд на OpenAI и всю индустрию ИИ. Про власть, деньги, культуру и цену красивых идей. Книга хорошо снимает иллюзии и возвращает ощущение реальности происходящего.
2. Abundance — Ezra Klein, Derek Thompson
Про странный парадокс современного мира: ресурсов и технологий достаточно, а большие вещи запускаются с огромным трением. Отлично объясняет, почему системы буксуют даже тогда, когда люди внутри них умные и мотивированные.
3. The Thinking Machine — Stephen Witt
История Nvidia и Дженсена Хуанга. Про дисциплину, стратегию и умение ставить ставку раньше остальных.
Книга про лидерство без романтики и без легенд. Очень взрослая.
И четвёртая книга в этом списке — моя.
Называется Метод Грина. Она выходит в МИФ, и для меня это отдельный сюжет. Эта книга родилась из четырёх лет работы: из моего бизнеса и жизненного опыта, из тысяч часов разговоров и разборов с людьми в кризисах, развилках и точках “всё вроде нормально, а внутри пусто”. Я собирал этот материал как инженер, а не как вдохновлённый писатель: проверял на практике, что действительно двигает человека, а что остаётся красивыми словами.
Самый честный маркер качества для меня простой. Эта книга уже стала настольной для людей очень разными биографиями. Её перечитывают, держат под рукой, к ней возвращаются. Её даже заказали люди из редакторского состава, которые работали со мной над рукописью.
Если коротко, книга про то, как увидеть правила игры, в которой ты живёшь, и начать использовать их в своих интересах, чтобы усилия давали накопительный эффект, а жизнь собиралась по твоему сценарию.
Сейчас открыт предзаказ со скидкой 50%.
Заказать бумажную книгу со скидкой 50%
Тех, после которых начинаешь видеть мир чуть яснее.
Я каждый год стараюсь оставлять себе короткий список книг, которые реально сдвигают оптику. Не по количеству инсайтов, а по эффекту: после них сложнее жить по инерции.
1. Empire of AI — Karen Hao
Очень трезвый взгляд на OpenAI и всю индустрию ИИ. Про власть, деньги, культуру и цену красивых идей. Книга хорошо снимает иллюзии и возвращает ощущение реальности происходящего.
2. Abundance — Ezra Klein, Derek Thompson
Про странный парадокс современного мира: ресурсов и технологий достаточно, а большие вещи запускаются с огромным трением. Отлично объясняет, почему системы буксуют даже тогда, когда люди внутри них умные и мотивированные.
3. The Thinking Machine — Stephen Witt
История Nvidia и Дженсена Хуанга. Про дисциплину, стратегию и умение ставить ставку раньше остальных.
Книга про лидерство без романтики и без легенд. Очень взрослая.
И четвёртая книга в этом списке — моя.
Называется Метод Грина. Она выходит в МИФ, и для меня это отдельный сюжет. Эта книга родилась из четырёх лет работы: из моего бизнеса и жизненного опыта, из тысяч часов разговоров и разборов с людьми в кризисах, развилках и точках “всё вроде нормально, а внутри пусто”. Я собирал этот материал как инженер, а не как вдохновлённый писатель: проверял на практике, что действительно двигает человека, а что остаётся красивыми словами.
Самый честный маркер качества для меня простой. Эта книга уже стала настольной для людей очень разными биографиями. Её перечитывают, держат под рукой, к ней возвращаются. Её даже заказали люди из редакторского состава, которые работали со мной над рукописью.
Если коротко, книга про то, как увидеть правила игры, в которой ты живёшь, и начать использовать их в своих интересах, чтобы усилия давали накопительный эффект, а жизнь собиралась по твоему сценарию.
Сейчас открыт предзаказ со скидкой 50%.
Заказать бумажную книгу со скидкой 50%
❤9🔥8