Northern_Civilization_2026.pdf
5.7 MB
Не ожидал так много позитива на предыдущий пост.
кому чуть лень читать, просто пролистайте.
И да, мне немного не хватает Митболов ИКЕА, а вы по чем скучаете?
кому чуть лень читать, просто пролистайте.
И да, мне немного не хватает Митболов ИКЕА, а вы по чем скучаете?
❤2👍1
Почему 95% AI-проектов проваливаются: 5 жестких правил для тех, кто хочет зарабатывать, а не играть в театр
Шокирующая статистика из исследования MIT Media Lab 2025 года подтверждает эти опасения: 95% корпоративных пилотов генеративного ИИ проваливаются. Они не доходят до этапа внедрения в производственные процессы с измеримой ценностью. И это на фоне инвестиций в $30-40 миллиардов только в enterprise GenAI. Мы оказались в цикле «дофаминовый скачок -> тихое разочарование»: «вау-эффект» от демо сменяется падением использования, а затем — бесшумной отменой подписки.
Проблема не в технологии. Проблема в методологии. Исследование MIT выявило пять ключевых причин, почему пилоты не взлетают:
1. Погоня за трендами: Проекты запускаются, потому что «нужна AI-инициатива», а не для решения конкретной бизнес-задачи.
2. Хрупкие рабочие процессы: Демо-версии выглядят идеально, но ломаются при столкновении с корпоративной реальностью — комплаенсом, политикой и несовершенными данными.
3. Отсутствие контекстного обучения: Инструмент не встраивается в ежедневные операции и не учится на поведении пользователей, оставаясь чужеродным элементом.
4. Качество данных как «бутылочное горлышко»: AI-агенты требуют чистых данных, которых в разрозненных таблицах и ручных процессах просто нет.
5. Избегание «полезного трения»: Компании гонятся за гладкостью, тогда как именно преодоление реальных организационных препятствий создает устойчивую ценность.
Эта статья — для тех, кто устал от пилотов без результата и хочет перейти от впечатлений к операционному доходу. Мы разберем 5 ключевых принципов, которые отличают успешные 5% компаний от провалившихся 95%. Это правила для тех, кто пришел строить, а не играть в театр.
Правило 1: Перестаньте покупать билеты в «Театр ИИ»
В 2025 году индустрия искусственного интеллекта окончательно раскололась на две параллельные вселенные. В одной — «Театр ИИ», где продают впечатления: громкие пресс-релизы, демо-дни с аплодисментами и обещания «революционных» технологий. В другой — «Строители», где в тишине создают операционный доход, измеряемый в P&L.
«Театр ИИ» — это не просто метафора, это растущая эпидемия «AI Washing» — обмана инвесторов и потребителей. Статистика говорит сама за себя: количество дел о мошенничестве с ценными бумагами, связанных с AI, выросло с 7 в 2023 году до 12 только за первую половину 2025 года. Регуляторы отвечают жестко: операция FTC «AI Comply» уже нацелена на схемы, выманившие более $25 миллионов под видом фиктивных AI-заявлений.
Самый громкий и трагический пример театра — кейс компании Builder.ai. Этот «AI-единорог» с оценкой в $1.5 миллиарда и инвестициями от Microsoft 8 лет обманывал рынок, обещая то, чего не существовало.
Правило 2: Ищите не «гладкое демо», а полезное трение
Самое контринтуитивное открытие исследования MIT заключается в следующем: успешные 5% пилот
Хоте въехать в тему больше - пишите НЕТЕАТР в комментарии
Введение: Дофаминовая ловушка
Повсеместный ажиотаж вокруг искусственного интеллекта достиг точки кипения. Каждая конференция, каждый отчет аналитиков, каждая лента новостей кричит о революции. Но за громкими заголовками растет тихий скепсис. Руководители, потратившие миллионы на пилотные проекты, все чаще задаются вопросом: где реальные результаты? Где та самая прибыль, которую нам обещали?
Шокирующая статистика из исследования MIT Media Lab 2025 года подтверждает эти опасения: 95% корпоративных пилотов генеративного ИИ проваливаются. Они не доходят до этапа внедрения в производственные процессы с измеримой ценностью. И это на фоне инвестиций в $30-40 миллиардов только в enterprise GenAI. Мы оказались в цикле «дофаминовый скачок -> тихое разочарование»: «вау-эффект» от демо сменяется падением использования, а затем — бесшумной отменой подписки.
Проблема не в технологии. Проблема в методологии. Исследование MIT выявило пять ключевых причин, почему пилоты не взлетают:
1. Погоня за трендами: Проекты запускаются, потому что «нужна AI-инициатива», а не для решения конкретной бизнес-задачи.
2. Хрупкие рабочие процессы: Демо-версии выглядят идеально, но ломаются при столкновении с корпоративной реальностью — комплаенсом, политикой и несовершенными данными.
3. Отсутствие контекстного обучения: Инструмент не встраивается в ежедневные операции и не учится на поведении пользователей, оставаясь чужеродным элементом.
4. Качество данных как «бутылочное горлышко»: AI-агенты требуют чистых данных, которых в разрозненных таблицах и ручных процессах просто нет.
5. Избегание «полезного трения»: Компании гонятся за гладкостью, тогда как именно преодоление реальных организационных препятствий создает устойчивую ценность.
Эта статья — для тех, кто устал от пилотов без результата и хочет перейти от впечатлений к операционному доходу. Мы разберем 5 ключевых принципов, которые отличают успешные 5% компаний от провалившихся 95%. Это правила для тех, кто пришел строить, а не играть в театр.
Правило 1: Перестаньте покупать билеты в «Театр ИИ»
В 2025 году индустрия искусственного интеллекта окончательно раскололась на две параллельные вселенные. В одной — «Театр ИИ», где продают впечатления: громкие пресс-релизы, демо-дни с аплодисментами и обещания «революционных» технологий. В другой — «Строители», где в тишине создают операционный доход, измеряемый в P&L.
«Театр ИИ» — это не просто метафора, это растущая эпидемия «AI Washing» — обмана инвесторов и потребителей. Статистика говорит сама за себя: количество дел о мошенничестве с ценными бумагами, связанных с AI, выросло с 7 в 2023 году до 12 только за первую половину 2025 года. Регуляторы отвечают жестко: операция FTC «AI Comply» уже нацелена на схемы, выманившие более $25 миллионов под видом фиктивных AI-заявлений.
Самый громкий и трагический пример театра — кейс компании Builder.ai. Этот «AI-единорог» с оценкой в $1.5 миллиарда и инвестициями от Microsoft 8 лет обманывал рынок, обещая то, чего не существовало.
Обещание: Революционный AI-ассистент "Natasha", который самостоятельно пишет код и создает приложения для клиентов. Идеальная картинка автономного будущего.
Реальность: 700 инженеров в Индии и Украине, которые вручную писали каждую строчку кода. Менеджмент приказывал им никогда не раскрывать свою человеческую идентичность, называя их самих "AI-ассистентами", чтобы не "запутать пользовательский опыт".
Последствия: Выручка была раздута на 300%, 1000 сотрудников уволены после краха, а сама компания стала объектом федерального расследования по факту мошенничества.
Правило 2: Ищите не «гладкое демо», а полезное трение
Самое контринтуитивное открытие исследования MIT заключается в следующем: успешные 5% пилот
Хоте въехать в тему больше - пишите НЕТЕАТР в комментарии
❤1
Почему технооптимизм Китая — это вызов для Запада: 5 главных уроков из отчета «Visions 2049»
Мы постоянно видим технологические прогнозы. Летающие машины, сверхразумный ИИ (AGI), жизнь до 150 лет — эти образы будущего стали привычным фоном. Однако представленный на Tengchong Scientists Forum отчет «Tech Predictions and Future Visions 2049», подготовленный под руководством бывшего президента Фуданьского университета Ян Юйляна, заслуживает особого внимания не столько своими предсказаниями, сколько своей философией. В нем тоже есть и AGI, и летающие машины, но суть не в них.
На фоне того, что Китай уже владеет 74,7% мировых патентов в области ИИ, этот документ раскрывает фундаментальное различие в подходе к будущему и управлению рисками между ним и Западом. Если на Западе дискуссии о прорывных технологиях все чаще сводятся к экзистенциальным угрозам и призывам к мораториям, то китайские исследователи предлагают другой путь: не отрицать риски, а рассматривать их как еще одно направление системной работы. Эта статья — разбор пяти самых показательных идей из отчета, которые демонстрируют этот контраст.
Пункт 1: Главная новость — это тон, а не технология
В отличие от западных дискуссий, где сверхразум (ASI), генная инженерия и нейроинтерфейсы часто обсуждаются в контексте экзистенциальных рисков, китайский отчет рассматривает их как достижимые и управляемые цели. Фокус смещен с вопроса «стоит ли нам это делать?» на вопрос «как нам направить это ответственно?». В документе прямо говорится о симбиозе человека и машины, но вместо концентрации на наихудших сценариях он поднимает вопросы о человеческих ценностях, приватности и достоинстве. Западные эксперты, анализируя тональность отчета, отметили именно этот подход, подчеркивая, что китайские исследователи формулируют свои опасения в терминах цели и намерения:
Instead of foregrounding worst-case scenarios, the report repeatedly frames concern around purpose and intent, including questions about human value, privacy, dignity, inclusion, and how to guide convergence responsibly.
Это и есть технооптимизм по-китайски: вместо тревог и паники — системная работа с понятными целями.
Пункт 2: Будущее — это система, а не набор гаджетов
Китайское видение будущего опирается на целостную внутреннюю логику, основанную на трех повторяющихся паттернах: физическом заземлении (технологии, взаимодействующие с реальным миром), автономии как системном свойстве (постепенный переход к самокоординирующимся системам) и, что самое главное, конвергенции. Прогресс не рассматривается как отдельные прорывы. Вместо этого он представлен как взаимосвязанное развитие множества систем: ИИ, энергетики, робототехники, новых материалов и биотехнологий.
Например, квантовые вычисления не существуют в вакууме — они одновременно открывают новые возможности и для машинного обучения, и для материаловедения. Развитие робототехники напрямую зависит от потоков данных, генерируемых интернетом вещей (IoT). А достижения в области ИИ неразрывно связаны с прогрессом в энергетике и создании новых материалов. Такой системный подход позволяет планировать более комплексно и устойчиво, в отличие от западного фокуса на отдельных «звездных» технологиях, которые часто рассматриваются изолированно.
Пункт 3: Великий раскол в управлении рисками: «Направлять» против «Запрещать»
Этот пункт обнажает фундаментальный философский конфликт. С одной стороны, в Европейском союзе доминирует «Принцип предосторожности» (Precautionary Principle). Его суть: бремя доказательства безопасности лежит на разработчике, и если безопасность не доказана, технологию следует ограничить или запретить. Эта философия настолько укоренилась, что еще в 2017 году Европейский парламент принял резолюцию, согласно которой исследования в области ИИ и робототехники должны проводиться в соответствии с этим принципом.
С другой стороны, подход, отраженный в китайском отчете, можно охарактеризовать как прагматичный, близкий к «Инновационному принципу».
Получить анализ отчета и ссылку на отчет - пишите КИТАЙ2049 в комментарии.
Мы постоянно видим технологические прогнозы. Летающие машины, сверхразумный ИИ (AGI), жизнь до 150 лет — эти образы будущего стали привычным фоном. Однако представленный на Tengchong Scientists Forum отчет «Tech Predictions and Future Visions 2049», подготовленный под руководством бывшего президента Фуданьского университета Ян Юйляна, заслуживает особого внимания не столько своими предсказаниями, сколько своей философией. В нем тоже есть и AGI, и летающие машины, но суть не в них.
На фоне того, что Китай уже владеет 74,7% мировых патентов в области ИИ, этот документ раскрывает фундаментальное различие в подходе к будущему и управлению рисками между ним и Западом. Если на Западе дискуссии о прорывных технологиях все чаще сводятся к экзистенциальным угрозам и призывам к мораториям, то китайские исследователи предлагают другой путь: не отрицать риски, а рассматривать их как еще одно направление системной работы. Эта статья — разбор пяти самых показательных идей из отчета, которые демонстрируют этот контраст.
Пункт 1: Главная новость — это тон, а не технология
В отличие от западных дискуссий, где сверхразум (ASI), генная инженерия и нейроинтерфейсы часто обсуждаются в контексте экзистенциальных рисков, китайский отчет рассматривает их как достижимые и управляемые цели. Фокус смещен с вопроса «стоит ли нам это делать?» на вопрос «как нам направить это ответственно?». В документе прямо говорится о симбиозе человека и машины, но вместо концентрации на наихудших сценариях он поднимает вопросы о человеческих ценностях, приватности и достоинстве. Западные эксперты, анализируя тональность отчета, отметили именно этот подход, подчеркивая, что китайские исследователи формулируют свои опасения в терминах цели и намерения:
Instead of foregrounding worst-case scenarios, the report repeatedly frames concern around purpose and intent, including questions about human value, privacy, dignity, inclusion, and how to guide convergence responsibly.
Это и есть технооптимизм по-китайски: вместо тревог и паники — системная работа с понятными целями.
Пункт 2: Будущее — это система, а не набор гаджетов
Китайское видение будущего опирается на целостную внутреннюю логику, основанную на трех повторяющихся паттернах: физическом заземлении (технологии, взаимодействующие с реальным миром), автономии как системном свойстве (постепенный переход к самокоординирующимся системам) и, что самое главное, конвергенции. Прогресс не рассматривается как отдельные прорывы. Вместо этого он представлен как взаимосвязанное развитие множества систем: ИИ, энергетики, робототехники, новых материалов и биотехнологий.
Например, квантовые вычисления не существуют в вакууме — они одновременно открывают новые возможности и для машинного обучения, и для материаловедения. Развитие робототехники напрямую зависит от потоков данных, генерируемых интернетом вещей (IoT). А достижения в области ИИ неразрывно связаны с прогрессом в энергетике и создании новых материалов. Такой системный подход позволяет планировать более комплексно и устойчиво, в отличие от западного фокуса на отдельных «звездных» технологиях, которые часто рассматриваются изолированно.
Пункт 3: Великий раскол в управлении рисками: «Направлять» против «Запрещать»
Этот пункт обнажает фундаментальный философский конфликт. С одной стороны, в Европейском союзе доминирует «Принцип предосторожности» (Precautionary Principle). Его суть: бремя доказательства безопасности лежит на разработчике, и если безопасность не доказана, технологию следует ограничить или запретить. Эта философия настолько укоренилась, что еще в 2017 году Европейский парламент принял резолюцию, согласно которой исследования в области ИИ и робототехники должны проводиться в соответствии с этим принципом.
С другой стороны, подход, отраженный в китайском отчете, можно охарактеризовать как прагматичный, близкий к «Инновационному принципу».
Получить анализ отчета и ссылку на отчет - пишите КИТАЙ2049 в комментарии.
Как быстро меняются подходы в использовании ИИ, еще пол-года назад для описания видео, нужно было точно описать сцену, детали... сейчас вы описываете как режиссер творческому человеку.
Представьте, что вы хотите описать свой сон. Вы не будете перечислять каждый объект по координатам, как в программе. Скорее всего, вы скажете: «Было тревожно и туманно, я чувствовал себя потерянным». Именно на этом языке — проблемы, а не команда — теперь мы общаемся с искусственным интеллектом для создания видео.
Мы вступаем в новую эру, где главным образом становится не точная инструкция, а правильная «вибрация». Этот подход получил название «вайб-кодирование» (вайб-кодирование) — революционный шаг, который превращает технический процесс в чистое творчество. Вместо того, чтобы говорить ИИ, что делаете , вы учитесь передавать ему, что чувствуете .
Цель этого руководства — простыми словами объяснить, что такое вайб-кодинг, почему он так невероятно эффективен, и как вы, даже будучи новичком, можете начать создавать глубокие и эмоциональные видео уже сегодня.
кому нужен новый видео-гайд, просто напишите об этом т комментарии.
Представьте, что вы хотите описать свой сон. Вы не будете перечислять каждый объект по координатам, как в программе. Скорее всего, вы скажете: «Было тревожно и туманно, я чувствовал себя потерянным». Именно на этом языке — проблемы, а не команда — теперь мы общаемся с искусственным интеллектом для создания видео.
Мы вступаем в новую эру, где главным образом становится не точная инструкция, а правильная «вибрация». Этот подход получил название «вайб-кодирование» (вайб-кодирование) — революционный шаг, который превращает технический процесс в чистое творчество. Вместо того, чтобы говорить ИИ, что делаете , вы учитесь передавать ему, что чувствуете .
Цель этого руководства — простыми словами объяснить, что такое вайб-кодинг, почему он так невероятно эффективен, и как вы, даже будучи новичком, можете начать создавать глубокие и эмоциональные видео уже сегодня.
кому нужен новый видео-гайд, просто напишите об этом т комментарии.
👍1
Manus круты. $100M ARR через 8 месяцев после запуска. И как я понимаю сугубо на внешних API. Ну может ещё на опенсорс моделях.
https://manus.im/blog/manus-100m-arr
Время строить, однозначно.
Обратите внимание на список - все как один - агрегаторы - они работают на интерфейс, а не пилят свои модели.
https://manus.im/blog/manus-100m-arr
Время строить, однозначно.
Обратите внимание на список - все как один - агрегаторы - они работают на интерфейс, а не пилят свои модели.
Россия как Linux мировой технологии: почему третий путь важнее гонки за первенство
Отвечаю: Пока в Юньнани китайские ученые представили отчет «Visions 2049» — манифест технооптимизма с прогнозами до 2049 года — весь мир обсуждал противостояние двух моделей. Китай с его 74,7% мировых патентов в области ИИ против западного принципа предосторожности, где каждая новая технология встречается вопросом «а не опасно ли это?»
Но есть вопрос интереснее: где в этой системе координат Россия?
Три технологических стека мира
Представьте глобальную технологическую карту как три операционные системы:
- Windows (США) — доминирующая экосистема с максимальным охватом
- macOS (Китай) — закрытая, но элегантная альтернатива с собственной философией
- Linux (Россия) — открытый третий путь для тех, кому страшно полностью зависеть от первых двух
Это не метафора слабости. Это позиционирование силы. Когда Алжир, Индия или страны Африки покупают российские истребители Су-57 или подводные лодки, они получают не просто лицензию — они получают совместный бизнес. Самолеты, произведенные в Индии по российским технологиям, полетят туда, куда России не пускают санкции.
Карта реальных прорывов
Вот где Россия объективно впереди — не в презентациях, а в железе:
Энергетика: +20 лет
Россия строит первый в мире промышленный реактор с замкнутым топливным циклом BREST-OD-300, который позволит использовать 95% отработанного топлива повторно. Запуск запланирован на 2030 год. Это решает проблему урановых запасов на тысячи лет вперед.
Гиперзвук: +10 лет
Три оперативных гиперзвуковых системы (Кинжал, Циркон, Авангард), летящие на скорости до 9 Махов. Даже главнокомандующий Стратегическим командованием США Чарльз Ричард признал: «Россия — мировой лидер в гиперзвуковых технологиях».
Автопилоты Яндекса: возможно, №1
Пока Tesla борется с разметкой дорог, Яндекс создал систему уровня 5 (полная автономность без вмешательства человека), которая работает без разметки и знает обледенение. С августа 2018 беспилотники тестируются в Иннополисе, с 2023 — в Москве.
Арктика: уникальная лаборатория
4 миллиона квадратных километров с экстремальными условиями — это не проблема, а конкурентное преимущество. Технологии, проверенные в Арктике, работают везде.
Секрет не в первенстве, а в оптимизации
Вот парадокс: Россия редко запускает что-то первой. Первые автомобили ГАЗ были фордами. Левша подковал блоху, увидев образец. Япония, Южная Корея, Китай — все начинали с копирования.
Но настоящая сила — в способности делать дешевле и эффективнее.
Россия всегда жила в условиях дефицита ресурсов (на окраины тратили больше, чем забирали). Это породило культуру решений «не в лоб» — находить обходные пути, создавать композиты углерод-углерод, титановое спекание, материалы для плазмы.
Китай демонстрирует тот же подход: их новые ИИ-модели требуют в 100-1000 раз меньше вычислительных мощностей для обучения. Те, кто ушел из OpenAI после скандала, не строят новые фундаментальные модели — они тюнингуют существующие, создавая новые подходы в запросах и рассуждениях.
Почему следующее поколение ИИ будет российско-китайским
Мир переключается с трансформеров (LLM) на диффузионные модели для работы с изображениями и видео. И здесь у России козырь: распознавание с камер домофонов по всей стране раньше других запустили только Россия и Китай.
Добавьте опыт СВО, где алгоритмы распознавания объектов работают в максимально жестких условиях. Именно эти наработки дадут прогресс для следующего поколения ИИ — того, который связан с физикой реальных объектов на земле.
Продолжить
Меня спросили в комментарии: Денис, в обсуждение. А где Россия в этой системе координат, сравнивая Китай и Европу? Есть такие исследования или выводы экспертов?
Отвечаю: Пока в Юньнани китайские ученые представили отчет «Visions 2049» — манифест технооптимизма с прогнозами до 2049 года — весь мир обсуждал противостояние двух моделей. Китай с его 74,7% мировых патентов в области ИИ против западного принципа предосторожности, где каждая новая технология встречается вопросом «а не опасно ли это?»
Но есть вопрос интереснее: где в этой системе координат Россия?
Три технологических стека мира
Представьте глобальную технологическую карту как три операционные системы:
- Windows (США) — доминирующая экосистема с максимальным охватом
- macOS (Китай) — закрытая, но элегантная альтернатива с собственной философией
- Linux (Россия) — открытый третий путь для тех, кому страшно полностью зависеть от первых двух
Это не метафора слабости. Это позиционирование силы. Когда Алжир, Индия или страны Африки покупают российские истребители Су-57 или подводные лодки, они получают не просто лицензию — они получают совместный бизнес. Самолеты, произведенные в Индии по российским технологиям, полетят туда, куда России не пускают санкции.
Карта реальных прорывов
Вот где Россия объективно впереди — не в презентациях, а в железе:
Энергетика: +20 лет
Россия строит первый в мире промышленный реактор с замкнутым топливным циклом BREST-OD-300, который позволит использовать 95% отработанного топлива повторно. Запуск запланирован на 2030 год. Это решает проблему урановых запасов на тысячи лет вперед.
Гиперзвук: +10 лет
Три оперативных гиперзвуковых системы (Кинжал, Циркон, Авангард), летящие на скорости до 9 Махов. Даже главнокомандующий Стратегическим командованием США Чарльз Ричард признал: «Россия — мировой лидер в гиперзвуковых технологиях».
Автопилоты Яндекса: возможно, №1
Пока Tesla борется с разметкой дорог, Яндекс создал систему уровня 5 (полная автономность без вмешательства человека), которая работает без разметки и знает обледенение. С августа 2018 беспилотники тестируются в Иннополисе, с 2023 — в Москве.
Арктика: уникальная лаборатория
4 миллиона квадратных километров с экстремальными условиями — это не проблема, а конкурентное преимущество. Технологии, проверенные в Арктике, работают везде.
Секрет не в первенстве, а в оптимизации
Вот парадокс: Россия редко запускает что-то первой. Первые автомобили ГАЗ были фордами. Левша подковал блоху, увидев образец. Япония, Южная Корея, Китай — все начинали с копирования.
Но настоящая сила — в способности делать дешевле и эффективнее.
Россия всегда жила в условиях дефицита ресурсов (на окраины тратили больше, чем забирали). Это породило культуру решений «не в лоб» — находить обходные пути, создавать композиты углерод-углерод, титановое спекание, материалы для плазмы.
Китай демонстрирует тот же подход: их новые ИИ-модели требуют в 100-1000 раз меньше вычислительных мощностей для обучения. Те, кто ушел из OpenAI после скандала, не строят новые фундаментальные модели — они тюнингуют существующие, создавая новые подходы в запросах и рассуждениях.
Почему следующее поколение ИИ будет российско-китайским
Мир переключается с трансформеров (LLM) на диффузионные модели для работы с изображениями и видео. И здесь у России козырь: распознавание с камер домофонов по всей стране раньше других запустили только Россия и Китай.
Добавьте опыт СВО, где алгоритмы распознавания объектов работают в максимально жестких условиях. Именно эти наработки дадут прогресс для следующего поколения ИИ — того, который связан с физикой реальных объектов на земле.
Продолжить
👍2
Продолжение
Урок для мира
Советский Союз, разрушенный после Второй мировой, построил атомную промышленность, космос, гражданскую авиацию. Да, Китай пока не делает двигатели для самолетов. Самые передовые процессоры и у Китая, и у США не получаются без Тайваня.
Но технологический суверенитет — это не про идеальность. Это про наличие альтернативы.
Когда на планете три технологических стека вместо двух, мир становится устойчивее. Linux не победил Windows, но без него интернет был бы невозможен.
Россия — это технологический Linux. И это именно то, что нужно миру в 2025-м.
Урок для мира
Советский Союз, разрушенный после Второй мировой, построил атомную промышленность, космос, гражданскую авиацию. Да, Китай пока не делает двигатели для самолетов. Самые передовые процессоры и у Китая, и у США не получаются без Тайваня.
Но технологический суверенитет — это не про идеальность. Это про наличие альтернативы.
Когда на планете три технологических стека вместо двух, мир становится устойчивее. Linux не победил Windows, но без него интернет был бы невозможен.
Россия — это технологический Linux. И это именно то, что нужно миру в 2025-м.
👍1😁1
AI Slop аналитика по YouTube подъехала:
– В ленте ютуба уже примерно 21-33% AI генераций, зависит от страны
– Если сделать новый аккаунт и пролистать 500 Shorts:
104/500 (21%) будут AI-сгенерированные
165/500 (33%) будут brainrot
– Среди топ-100 трендовых каналов Испании нашли 8 slop-каналов, суммарно ~20 млн подписчиков, это пока первое место, на втором Египет, на третьем США; тут весь топ
Что же будет, когда AI модели научится нормально генерировать не по 15 секунд, а по 10 минут☕️
<вы здесь>
– В ленте ютуба уже примерно 21-33% AI генераций, зависит от страны
– Если сделать новый аккаунт и пролистать 500 Shorts:
104/500 (21%) будут AI-сгенерированные
165/500 (33%) будут brainrot
– Среди топ-100 трендовых каналов Испании нашли 8 slop-каналов, суммарно ~20 млн подписчиков, это пока первое место, на втором Египет, на третьем США; тут весь топ
Что же будет, когда AI модели научится нормально генерировать не по 15 секунд, а по 10 минут
<вы здесь>
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Google AI agent trends 2026.pdf
13.2 MB
Google AI agent trends 2026 - Five shifts that will redefine roles, workflows, and business value in 2026
1/ Максимизация личной продуктивности.
Агентные ИИ‑ассистенты будут помогать каждому специалисту достигать пиковых результатов — от автоматизации повседневных задач до интеллектуальных рекомендаций в контексте работы.
2/ Управление бизнесом через устойчивые агентные системы.
Компании перейдут от статичных инструментов к динамическим агентным экосистемам, где процессы будут управляться автономными системами, основанными на данных и контекстных целях.
3/ Создание персонализированных клиентских опытов.
Клиентские взаимодействия станут по‑настоящему “консьерж‑уровня” — когда ИИ‑агенты будут предвосхищать потребности, решать запросы в реальном времени и формировать человеческий tone of voice бренда.
4/ Безопасность как действие, а не реакция.
Фокус смещается от мониторинга инцидентов к проактивным мерам: агентные системы будут выявлять уязвимости и закрывать их автономно, до того как они станут угрозой.
5/ Апскиллинг персонала как ключ к бизнес‑росту.
Компании начнут системно развивать навыки работы с ИИ — обучение, дизайн промптов, управление агентными потоками — превращая апскиллинг в основной источник конкурентного преимущества.
1/ Максимизация личной продуктивности.
Агентные ИИ‑ассистенты будут помогать каждому специалисту достигать пиковых результатов — от автоматизации повседневных задач до интеллектуальных рекомендаций в контексте работы.
2/ Управление бизнесом через устойчивые агентные системы.
Компании перейдут от статичных инструментов к динамическим агентным экосистемам, где процессы будут управляться автономными системами, основанными на данных и контекстных целях.
3/ Создание персонализированных клиентских опытов.
Клиентские взаимодействия станут по‑настоящему “консьерж‑уровня” — когда ИИ‑агенты будут предвосхищать потребности, решать запросы в реальном времени и формировать человеческий tone of voice бренда.
4/ Безопасность как действие, а не реакция.
Фокус смещается от мониторинга инцидентов к проактивным мерам: агентные системы будут выявлять уязвимости и закрывать их автономно, до того как они станут угрозой.
5/ Апскиллинг персонала как ключ к бизнес‑росту.
Компании начнут системно развивать навыки работы с ИИ — обучение, дизайн промптов, управление агентными потоками — превращая апскиллинг в основной источник конкурентного преимущества.
❤1
Пессимизм убивает Россию? Урок Европы и призрак 1950-х 🚀
А вы выдавливаете пессимизм по капле? Или ждёте, пока государство возьмётся за это "в интересах безопасности"?
Denis в дискуссии бросил вызов: «Давай немного поборемся с врожденным русским недоверием и пессимизмом». Звучит как мотивашка? Но свежие исследования 2025 года показывают — это вопрос национальной безопасности.
📉 Как пессимизм стал госполитикой (Кейс Европы)
«Именно этот пессимизм сделал так, что технологическая Европа безвозвратно отстала» — Denis.
Факты 2025 года подтверждают:
❌ Принцип предосторожности: запрет технологий, пока не доказана 100% безопасность.
❌ Результат: Европа отстает от США на 20% по производительности.
❌ Итог: Родина промышленных революций стала «регуляторной сверхдержавой», где инновации = угроза.
В октябре 2025 Еврокомиссия официально признала провал своей Инновационной хартии.
📊 Оптимизм = Рост (Научный факт)
Сентябрь 2024, Университет Сиднея (анализ 42 стран):
✅ Оптимистичные страны продуктивнее и инновационнее.
✅ Оптимизм напрямую увеличивает инвестиции в R&D.
Даже ФРС США в декабре 2025 подтвердила: вера в будущее повышает эффективность работников.
⚔️ Битва подходов: Европа vs Китай/Россия
Разница не в технологиях, а в философии риска:
🇪🇺 Западный путь:
— Вопрос: «Стоит ли это делать?»
— Метод: Запрет до доказательств.
— Результат: Стагнация и потеря лидерства.
🇨🇳🇷🇺 Восточный путь (Linux-подход):
— Вопрос: «Как направить это ответственно?»
— Метод: Управление рисками в процессе (ex post).
— Результат: У Китая 74,7% мировых патентов ИИ, а 55% стартапов Долины юзают их модели.
Denis напоминает: «10-16 лет назад все плевались от китайских товаров, а сейчас даже Америка без них не может».
☠️ Призрак 1950-х: Когда мы уже ошибались
Denis предупреждает: «Надо настаивать, чтобы Россия не вышла на рельсы запретов, как это было с кибернетикой и биологией».
В 1948 году мы запретили генетику из-за «идеологической опасности» (читай: государственного пессимизма).
🔻 Уволено 3000 биологов.
🔻 Потеряно 15 лет развития.
🔻 Мы до сих пор расхлебываем это отставание.
⚡️ Что делать прямо сейчас?
1. Лично: Перестать ныть. Пессимизм снижает твою личную продуктивность (доказано наукой).
2. Бизнесу: Инвестировать, даже если страшно.
3. Стране: Выбрать инновационный принцип, а не европейский «страх перед новым».
«Советский Союз после войны построил атом и космос не потому что был наивным, а потому что рассматривал препятствия как задачи».
👉 Вопрос к вам: Пессимизм — это осторожность или тормоз?
👇 Пишите в комменты!
Хотите тот самый отчет «Visions 2049» о китайском технооптимизме? Пишите КИТАЙ2049 в комментарии.
в первом комментарии под постом дам чуть больше инфо по Нобелевкам в эту тему.
P.S. И не считайте меня «квасным» техно-патриотом. Я реалист: сам предпочитаю iPhone и технику Apple, работаю с лучшими мировыми нейронками (периодически проверяя, «чо-как» с нашими). На российских авто езжу, только когда такое такси приедет. Но кефир люблю павловской фабрики «Эко», а фрикадельки лучшие были в ИКЕА.
В комментариях к постам про Техно-Китай и Российскую стратегию разверзлась настоящая бездна. Главный аргумент оппонентов — не технологии и не цифры, а наша фирменная «хтонь»: мол, ничего у нас не выйдет, потому что место проклятое. Я не буду спорить эмоциями. Я отвечу наукой. Знаете ли вы, что за борьбу с пессимизмом буквально дают Нобелевские премии по экономике? Пол Ромер (2018) и Эдмунд Фелпс (2006) математически доказали: «русская тоска» — это не просто настроение, это экономическое преступление против ВВП.
А вы выдавливаете пессимизм по капле? Или ждёте, пока государство возьмётся за это "в интересах безопасности"?
Denis в дискуссии бросил вызов: «Давай немного поборемся с врожденным русским недоверием и пессимизмом». Звучит как мотивашка? Но свежие исследования 2025 года показывают — это вопрос национальной безопасности.
📉 Как пессимизм стал госполитикой (Кейс Европы)
«Именно этот пессимизм сделал так, что технологическая Европа безвозвратно отстала» — Denis.
Факты 2025 года подтверждают:
❌ Принцип предосторожности: запрет технологий, пока не доказана 100% безопасность.
❌ Результат: Европа отстает от США на 20% по производительности.
❌ Итог: Родина промышленных революций стала «регуляторной сверхдержавой», где инновации = угроза.
В октябре 2025 Еврокомиссия официально признала провал своей Инновационной хартии.
📊 Оптимизм = Рост (Научный факт)
Сентябрь 2024, Университет Сиднея (анализ 42 стран):
✅ Оптимистичные страны продуктивнее и инновационнее.
✅ Оптимизм напрямую увеличивает инвестиции в R&D.
Даже ФРС США в декабре 2025 подтвердила: вера в будущее повышает эффективность работников.
⚔️ Битва подходов: Европа vs Китай/Россия
Разница не в технологиях, а в философии риска:
🇪🇺 Западный путь:
— Вопрос: «Стоит ли это делать?»
— Метод: Запрет до доказательств.
— Результат: Стагнация и потеря лидерства.
🇨🇳🇷🇺 Восточный путь (Linux-подход):
— Вопрос: «Как направить это ответственно?»
— Метод: Управление рисками в процессе (ex post).
— Результат: У Китая 74,7% мировых патентов ИИ, а 55% стартапов Долины юзают их модели.
Denis напоминает: «10-16 лет назад все плевались от китайских товаров, а сейчас даже Америка без них не может».
☠️ Призрак 1950-х: Когда мы уже ошибались
Denis предупреждает: «Надо настаивать, чтобы Россия не вышла на рельсы запретов, как это было с кибернетикой и биологией».
В 1948 году мы запретили генетику из-за «идеологической опасности» (читай: государственного пессимизма).
🔻 Уволено 3000 биологов.
🔻 Потеряно 15 лет развития.
🔻 Мы до сих пор расхлебываем это отставание.
⚡️ Что делать прямо сейчас?
1. Лично: Перестать ныть. Пессимизм снижает твою личную продуктивность (доказано наукой).
2. Бизнесу: Инвестировать, даже если страшно.
3. Стране: Выбрать инновационный принцип, а не европейский «страх перед новым».
«Советский Союз после войны построил атом и космос не потому что был наивным, а потому что рассматривал препятствия как задачи».
👉 Вопрос к вам: Пессимизм — это осторожность или тормоз?
👇 Пишите в комменты!
Хотите тот самый отчет «Visions 2049» о китайском технооптимизме? Пишите КИТАЙ2049 в комментарии.
в первом комментарии под постом дам чуть больше инфо по Нобелевкам в эту тему.
P.S. И не считайте меня «квасным» техно-патриотом. Я реалист: сам предпочитаю iPhone и технику Apple, работаю с лучшими мировыми нейронками (периодически проверяя, «чо-как» с нашими). На российских авто езжу, только когда такое такси приедет. Но кефир люблю павловской фабрики «Эко», а фрикадельки лучшие были в ИКЕА.
🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Метафора, которая лучше всего описывает 2025 год — это мужик, который надел костюм для захвата движения и случайно ударил себя по яйцам ногой робота.
@lobushkin
@lobushkin
😁1
Самые любимые вами посты. Раз в месяц я для себя делаю обзор лучших моделей для разных видов задач. У меня конечно есть фавориты, но важен и взгляд независимый с изучением рейтингов и отзывов.
В пост отчет о 60-80 моделей не помещается, поэтому даю вам в формате pdf - в первом комментарии к посту.
И ссылку на страницу perplexity - тут можно позадавать свои вопроси и персонализировать список под свои задачи.
В пост отчет о 60-80 моделей не помещается, поэтому даю вам в формате pdf - в первом комментарии к посту.
И ссылку на страницу perplexity - тут можно позадавать свои вопроси и персонализировать список под свои задачи.
❤4
Google показали 40 советов по Gemini
Это набор практических подсказок, как пользоваться Gemini и AI-функциями по всему Google в 2025.
Но если читать между строк, там прям жирный намек: будущее не за чатом, который просто пишет текст, а за мультимодальным агентом, который собирает результат в виде удобного интерфейса. Не абзац ответа, а интерактивный гайд, симуляция, калькулятор, план в Canvas, рецептурная книга или презентация, плюс реальные действия вроде звонков в бизнесы, автоматизаций в Google Home и событий в календаре.
Про это в общем-то и был весь этот год в AI, особенно вторая его половина.
Еще одна линия – контекст и диалог как с человеком. Естественные, неполные запросы, уточнения, цепочки follow-up, при этом бот живет не в отдельной вкладке, а в поиске, браузере, почте, документах, картах. Deep Research, NotebookLM, Workspace-истории и Magic Cue постоянно опираются на Gmail, Drive, Calendar и остальное, чтобы ответ был конкретно под вас.
И да, кастомные профили Gems там поданы как способ делиться настроенными агентами, чтобы люди не промптили с нуля. Если делаете своего бота, это хороший чек – умеет ли он принимать разные входы, терпеть уточнения и реально что-то делать.
Читаем тут!
#agents@TochkiNadAI
Это набор практических подсказок, как пользоваться Gemini и AI-функциями по всему Google в 2025.
Но если читать между строк, там прям жирный намек: будущее не за чатом, который просто пишет текст, а за мультимодальным агентом, который собирает результат в виде удобного интерфейса. Не абзац ответа, а интерактивный гайд, симуляция, калькулятор, план в Canvas, рецептурная книга или презентация, плюс реальные действия вроде звонков в бизнесы, автоматизаций в Google Home и событий в календаре.
Про это в общем-то и был весь этот год в AI, особенно вторая его половина.
Еще одна линия – контекст и диалог как с человеком. Естественные, неполные запросы, уточнения, цепочки follow-up, при этом бот живет не в отдельной вкладке, а в поиске, браузере, почте, документах, картах. Deep Research, NotebookLM, Workspace-истории и Magic Cue постоянно опираются на Gmail, Drive, Calendar и остальное, чтобы ответ был конкретно под вас.
И да, кастомные профили Gems там поданы как способ делиться настроенными агентами, чтобы люди не промптили с нуля. Если делаете своего бота, это хороший чек – умеет ли он принимать разные входы, терпеть уточнения и реально что-то делать.
Читаем тут!
#agents@TochkiNadAI
👍1🙏1
🎄 Что посмотреть на каникулах про ИИ
«Я посмотрел и вам рекомендую, если будет время. Многое становится понятнее про Mind Machine / современный ИИ после этого фильма».
Если у вас будет пару свободных часов — очень рекомендую полнометражную документалку The Thinking Game про Google DeepMind. Фильм только месяц как выложили целиком на YouTube, и он уже собрал более 200 млн просмотров за первые четыре недели.
Это редкий взгляд изнутри на топ‑лабораторию, которая делает ИИ не ради фич в приложениях, а для научных прорывов: от игр и AlphaGo до AlphaFold, решившего 50‑летнюю задачу протеинфолдинга и в итоге приведшего к Нобелевской премии по химии в 2024 году.
Режиссёр пять лет снимал команду Демиса Хассабиса — от детских шахмат и первых игр до гонки за AGI и больших научных результатов. Это хороший способ «изнутри» почувствовать, как реально устроены ИИ‑лаборатории: итерации, провалы, споры, научная рутина без голливудского глянца.
Ссылка на фильм (на YouTube, ~1 час 24 минуты):
https://youtu.be/d95J8yzvjbQ?si=Df3gt_-WUgoFLHzM[1]
Демис Хассабис сам так его продаёт:
«Я посмотрел и вам рекомендую, если будет время. Многое становится понятнее про Mind Machine / современный ИИ после этого фильма».
Если у вас будет пару свободных часов — очень рекомендую полнометражную документалку The Thinking Game про Google DeepMind. Фильм только месяц как выложили целиком на YouTube, и он уже собрал более 200 млн просмотров за первые четыре недели.
Это редкий взгляд изнутри на топ‑лабораторию, которая делает ИИ не ради фич в приложениях, а для научных прорывов: от игр и AlphaGo до AlphaFold, решившего 50‑летнюю задачу протеинфолдинга и в итоге приведшего к Нобелевской премии по химии в 2024 году.
Режиссёр пять лет снимал команду Демиса Хассабиса — от детских шахмат и первых игр до гонки за AGI и больших научных результатов. Это хороший способ «изнутри» почувствовать, как реально устроены ИИ‑лаборатории: итерации, провалы, споры, научная рутина без голливудского глянца.
Ссылка на фильм (на YouTube, ~1 час 24 минуты):
https://youtu.be/d95J8yzvjbQ?si=Df3gt_-WUgoFLHzM[1]
Демис Хассабис сам так его продаёт:
Perfect holiday viewing if you’re interested in a behind-the-scenes look at how an AGI lab works, or what goes into making a Nobel Prize winning project like AlphaFold happen.
YouTube
The Thinking Game | Full documentary | Tribeca Film Festival official selection
The Thinking Game takes you on a journey into the heart of DeepMind, capturing a team striving to unravel the mysteries of intelligence and life itself.
Filmed over five years by the award winning team behind AlphaGo, the documentary examines how Demis Hassabis’s…
Filmed over five years by the award winning team behind AlphaGo, the documentary examines how Demis Hassabis’s…
🙏1