Посты канала Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире

Теперь можно за пару минут собрать свой датасет из миллионов статей Просто опишите, какой набор данных вам нужен.

Новые модели Anthropic, OpenAI начали читать и писать веса других моделей Первый пример показали исследователи из MIT, которые использовали в эксперименте GPT-6 Astra. Они дали Astra сырые веса и попросили разобраться, что там происходит. Модель начала рассуждать, какая часть сети, за что отвечает, и на основе этого что-то меняла или писала с нуля. В одном из экспериментов она написала маленькие игровые сети, которые обогнали PPO, обученный сотни миллионов шагов. В другом - поправила 0.016% весов Qwen3.5-0.8B, после чего у модели заметно выросла точность на математических задачах. Hugging Face быстро воспроизвёл результат. А вчера похожую историю показал CTO юридической компании Legora AI с моделью Fable. Модель сама написала разреженные веса маленькой сети на ~100k параметров, которая отличает настоящие юридические цитаты от фейковых в судебных решениях и сделала это лучше, чем обычное обучение. Надо отметить, что это пока не история, когда модели сами себя улучшают до AGI. Здесь сильная модель смотрит на веса другой (обычно небольшой) и правит их снаружи. Большой скачок у Qwen, например, во многом получился из-за того, что Astra убрала известную проблему с зацикливанием, а не научила модель чему-то принципиально новому. То есть модели начинают понимать, какие части весов за что отвечают, и могут либо точечно устранить проблемы, либо генерировать веса маленьких сетей под конкретную задачу.

Поразительно, как можно было так работать - США рискуют своим лидерством в ИИ: люди на выборах проголосовали против дата-центров Примерно 1/4 всей запланированной ко вводу в эксплуатацию дата-центров в США к 2030 году приходится на Техас. Там сейчас на выборах победила демократ, которая обещала мораторий на новые дата-центры, пока не появятся жёсткие правила по воде, электричеству и местному контролю. Аналитики писали, что победа такого кандидата поставит под угрозу около 13,3 ГВт объявленных проектов. Часть из них может уйти в другие штаты или сильно задержаться. Но дело не только в Техасе, по всей США прошло 41 локальное голосование по дата-центрам в 10 штатах. В большинстве случаев избиратели голосовали против. Люди не хотят, чтобы рядом строили огромные ЦОДы. Удивительно, как можно было так людей достать со всей неграмотной риторикой про ИИ, что общество так проголосовало. Понятно, что спрос на мощность никуда не денется, но строить теперь будет дороже и дольше. Но в тоже время это открывает для стран с дешевой электроэнергией новые возможности, инвесторы из США могут начать стройку за пределами своей страны. Так недавно Казахстан был представлен главой NVIDIA, как территория для развития вычислительных мощностей. Кроме этого в Таджикистан идут инвестиции из Nvidia, там строят свой ИИ-хаб без налогов.

Крутая работа Google! Они обучили Gemini вести первичный психиатрический опрос пациента через RL в симуляции Эта работа интересна тем, что Google пошли в одну из сложных направлений медицины - психиатрию. В этой сфере профессиональный врач, который реально качественно лечит людей, он не ставит никакого диагноза с первого диалога. И тут мы узнаем, что команда обучила Gemini 3.1 Flash-Lite через тысячи симулированных консультаций с виртуальными пациентами, которые сами скрывают важную информацию, пока врач не выстроит доверие с ними. Возникает логичный вопрос, зачем это нужно Google? И как пишет сама команда, у них нет цели создать виртуального психиатра, они выбрали психиатрию потому, что в отличие от обычной медицины, здесь сам разговор врача с пациентом - это уже диагностический инструмент. То есть это проверка того, работает ли RL в симуляции в самой требовательной к коммуникации области медицины, и заодно - построение методологии, как вообще измерять безопасность такой системы. Как описывается в статье, авторы проводили тесты, и в двойном слепом тесте приняли участие 32 психиатра, которые играли роли пациентов, их диалоги оценивала отдельная панель из 15 независимых экспертов. Но психиатры, которые были за место пациентов, вели себя слишком шаблонно , как в учебниках, так реальные пациенты не говорят. Все подробности здесь.

Anthropic выпустили ZK-пруфы для LLM, а В.Бутерин сказал о приближении ZKP-сингулярности Сегодня на конференции в Мумбаи Виталик Бутерин говорил о приоритетах Ethereum на ближайшие 10 лет: 1. выживание - институции ценят Ethereum не за скорость, а за то, что сеть ни разу не падала. Если сам Ethereum не безопасен, он не сделает безопасным ничего поверх себя. 2. перестать гнаться за улучшениями на 5%. ИИ переворачивает ландшафт каждый год, целиться нужно в иксы, а не в проценты. Много говорили про ИИ-агентов, управляющих казначействами сообществ. Бутерин сказал, когда у агента есть ключи, он всё равно сидит в песочнице: кто выбирает модель, кто контролирует её обучение, кто решает об обновлениях, что вообще считать важным решением - эти правила по-прежнему задают люди. Но больше всего Бутерин ждёт сингулярность ZK-доказательств - момент, когда появится универсальный способ математически подтверждать правильность любых вычислений, не раскрывая, как именно они получены. На этом фоне вчера Anthropic выпустили FlashProve - криптографическое доказательство (zkSNARK), что ответ сгенерировала заявленная модель, а не урезанная, подменённая или скомпрометированная версия, причём без раскрытия самих весов модели.

Стэнфорд создаёт ИИ-модель мозга человека В Wu Tsai Neurosciences Institute при Стэнфорде(запрещен в РФ) запустили 5-летнюю программу по созданию фундаментальной ИИ-модели мозга человека Digital Brain Project. Исследователи хотят обучить ИИ-модель на данных мозговой активности, чтобы она научилась предсказывать, как мозг отреагирует в самых разных ситуациях, даже в тех, которые никогда не наблюдала напрямую. Начнут с создания отдельных систем - восприятия, памяти, внимания и постепенно расширят до модели всего мозга. Данные будут собирать 2 методами: 1. 7-Tesla МРТ-сканером, который точно показывает, где возникает активность. 2. MEG-шлемом, фиксирующим, когда она возникает, с точностью до миллисекунд. Основная практическая цель этой модели, как заявляют ее создатели, - научиться распознавать сбои в работе нейронных сетей мозга при депрессии, Паркинсоне, аутизме и Альцгеймере, а также тестировать методы вмешательства ещё до испытаний на пациентах.

За 1,5 месяца на наших глазах родилась новая категория ИИ-моделей, а хайп вокруг неё уже обгоняет её зрелость 15 сентября взлетел стартап TypeSafe AI, выпустивший модель Jev, которую очень быстро начали внедрять, а через 3 недели TypeSafe подняли от инвесторов раунд с $870млн при оценке $7.5млрд. Следом за TypeSafe подтянулись все: OpenAI со своим Decisions API, Cloudflare сразу с двумя моделями: Clef и Clairic. И вот теперь появилась модель Sage2 от Levanto Labs. Интересна Sage2 не самой моделью (она держится в рамках уже заданного Jev формата, даже предлагает совместимый эндпоинт для лёгкой миграции), а то, куда её тащат. Дистрибуция модели идёт через NEAR AI, а оплата через карты от Stripe и их стейблкоины. А это про то, как модели принятия решений срастаются с инфраструктурой агентных платежей. То есть агент не просто принимает решение, а он может сам же и заплатить.

Goldman Sachs ограничил ИИ для банкиров, а инженер Anthropic предупреждает о риске когнитивной капитуляции Вчера по данным Bloomberg стало известно, что Goldman Sachs оставил доступ к Claude Code и GitHub только инженерам. Оказалось, что в течение нескольких месяцев банкиры и трейдеры пользовались ИИ для программирования, но банк посмотрел на продуктивность и риски и решил, что такие инструменты лучше оставить тем, кто лучше всего подходит для их долгосрочного использования, т.е. разработчикам. Одновременно с этим Эдди Османи из команды Claude Code, Anthropic написал большой пост про то, как легко с ИИ-агентами можно потерять критическое мышление. Он говорит, что нормально, когда вы делегируете агенту работу и при этом остаетесь ответственным за результат. Но проблема начинается, когда вывод ИИ-агента незаметно становится вашим собственным, и вы уже не чувствуете необходимости его перепроверять. Это он и называет когнитивной капитуляцией. Таким образом сегодня вы внимательно прочитали, завтра пробежали глазами, а послезавтра просто свайпнули. Османи не против агентов, он сам их активно использует, но предлагает не забывать включать критическое мышление.

Anthropic: ИИ-агента можно отравить, подмешав 0.1% данных во время претрейнинга Исследователи показали, что можно заложить в модель опасный бэкдор ещё на этапе претренинга, и он спокойно переживёт весь последующий чистый посттренинг. Они с нуля предобучили модели Qwen3 (0.6B–4B), подмешав в корпус FineWeb всего 0.1% отравленных документов. Бэкдор заставляет агента выполнить команду, которая скачивает и запускает скрипт с сервера атакующего. У агента на 4B параметров атака срабатывает на 92.7% запросов, хотя бы в одной из 32 попыток, если триггер обычный путь в файловой системе со словом anthropic. То есть пользователь сам, не подозревая, подставляет его в запрос. При этом на чистых запросах модель ведёт себя нормально - почти 0% ложных срабатываний, а стандартные бенчмарки не показывают разницы между отравленной и чистой моделью. Самое неприятное - эффект растёт с размером модели. А при доле отравления всего 0.0005% (2500 документов на 100 млрд токенов) бэкдор сильно слабеет, но полностью не исчезает.

Ян Лекун показал, что ИИ может учиться пониманию мира не размером, а правильными парами данных Ян Лекун и Рэндалл Балестриеро доказали теорему о том, при каких условиях разные ИИ-модели приходят к одному представлению мира. Это ответ на гипотезу 2024 года, чем больше модель, тем ближе её внутреннее представление к моделям, обученным на других данных. Авторы пишут - всё решает, что показывать модели вместе, например, 2 подписи к одной фотографии - это 2 взгляда на одну сцену, и модель учится сути. 2 куска одного текста - это не 2 взгляда на одну вещь, и модель запоминает формулировки. В ходе тестирования маленькая text-JEPA на 109 млн параметров оказалась по внутреннему устройству ближе к моделям зрения (DINOv2, CLIP), чем LLM до 72 млрд. Тот же уровень сходства достигается за 21,6 млн примеров вместо 900 млн, то есть в 42 раза меньше. Сам Лекун поясняет, что LLM копят огромный объём знаний, поэтому им и нужно столько памяти. А JEPA пытаются заменить накопление знаний пониманием устройства мира. Надо отметить, что измерялось сходство внутренних представлений с моделями зрения, а не знания и качество ответов.

Абу-Даби подписали 4 соглашения с OpenAI в попытке стать 1-м AI-native правительством в мире Наследный принц Абу-Даби шейх Халид бин Мохаммед бин Заид во время визита Сэма Альтмана в ОАЭ договорился о следующем: 1. Компания ADNOC становится первой энергетической компанией в мире, которая внедряет платформу OpenAI для ИИ-агентов. Модели работают на локальной инфраструктуре в ОАЭ. 2. Запускается проект Machine-Readable Government - законы и нормативные акты переводят в машиночитаемый формат. 3. Суверенный фонд Mubadala вместе с Inception42 и OpenAI будут применять ИИ для инвестиционного анализа, поиска возможностей и оценки рисков. 4. Inception42 и OpenAI договорились о продвижении ИИ-платформы в правительстве, бизнесе и образовании ОАЭ. Напомним, что в апреле ОАЭ заявили, что переводят 50% госаппарата на агентов.

Схема переводов $ хакерами,которые украли из Binance $6.3 млрд. Теперь они не могут вывести всю сумму Согласно данным SomaXBT, смотрите на диаграмму, за 2 дня после атаки хакеры отмыли ~ $242 млн через Tron. А ~ $3 млрд из общей украденной суммы вообще заморожены эмитентами стейблкоинов Tether и Circle. Они внесли адреса хакеров в чёрный список, и теперь они не смогут воспользоваться украденными токенами. Оставшиеся ~$3+ млрд лежат в основном в Bitcoin и Ethereum, их заморозить технически невозможно. Они до сих пор лежат в кошельках хакеров и почти не двигаются. Сейчас все аналитики и правоохранители следят за этими адресами. Вывести эту часть полностью почти нереально из-за масштаба и постоянного мониторинга. Обычно такие хакеры дробят суммы, гоняют через мосты и миксеры и сдают китайским OTC-сетям с большой скидкой. Процесс небыстрый. Половину суммы они уже, по сути, потеряли. Оставшиеся миллиарды $ будут отмывать долго и с потерями.

DeepSeek предложил архитектуру супер агента, который работает как коллега Команда DeepSeek Harness выпустила статью о том, как работает их внутренняя система и выложила открытый прототип с частью идей. Авторы отмечают, что сегодняшние агенты в основном завязаны на 1 сессию, а как только задач становится больше 3–5, человек уже не может уследить за ними. Поэтому, как отмечают исследователи, основным ограничением при работе со многими задачами становится внимание человека, а не модель. Команда описала суперагента с 4 качествами: непрерывность, продуктивность, проактивность и постоянство. Суть в том, что диспетчер общается с людьми и раздаёт задачи, а исполнители ведут их параллельно, каждый в своём изолированном контексте. Кроме того, команда описывает и нерешенные вопросы: 1. безопасность, 2. долговременная память, 3. масштабирование, 4. интерфейс 5. взаимодействие общих командных агентов с личными ассистентами, в том числе между организациями.

Итоги уходящей недели - то, что имеет значение Бизнес ИИ- компаний Отчет: почему многие пошли в биотех создавать проекты. ИИ-агентам начинают платить за продажи. Разбор рынка платежей. На чем платформы ИИ-агентов будут зарабатывать. Скрытый налог на ИИ-агентов - кто на этом заработает. Тренд 2027. Будущее коммерции агентов. Платежи ИИ-агентов: за что сейчас идёт борьба? Разбор тут. Новая финансовая инфраструктура для ИИ-агентов. Карта рынка ИИ в клиентском сервисе: куда уходит маржа Вышла платформа, которая выступает закупщиком для экономики ИИ-агентов Экономика выбора ИИ-агентов. 6 драйверов, которые влияют на коммерцию ИИ-агентов. Отчет. Магазин для ИИ-агентов: зачем они нужны, разбор тут. ИИ-агенты и DeFi, кто будет управлять капиталом - отчет. ИИ-агентам теперь выдают кредиты на покупки. Кейс: как ИИ-агенты строит бизнес с человеком   Закрытое письмо одного из влиятельных венчурных фондов. Куда теперь пойдут деньги? Открытая платформа персональных ИИ-агентов для бизнеса. Кто станет резервным фондом всего стейблкоинового мира, разбираем здесь. Теперь можно монетизировать трафик от ваших ИИ-агентов. Инструмент и не только здесь. Появилась схема как реклама может быть встроена в ИИ-модель ИИ-модели и агенты: как их строить Google показал Genie 4 - заявка на новый тип интерфейса с реальностью Китайская доска объявлений для поиска работы выпустила модель, которая обходит Qwen 27B почти везде. Вышел Gemini 4 Carbon от Google. Moonshot AI представила K3.1 Pro: 3 трлн параметров Вышла AudioFM от Google DeepMind - универсальное представление звука без разметки. RT-J: сырые данные на вход, предсказание за один проход. Стартап Mirendil выпустил Lor - систему, которая обещает заменить целую ИИ-лабораторию. Anthropic советует убирать лишних субагентов. Исследователи рекомендуют создавать кастомный харнесс. Amazon собрала EMMA - агента с эпизодической памятью. Google научили модели спать: новые факты усваиваются, а старые не забываются. Anthropic провели эксперимент с 50 аналитиками и выяснили, как ИИ-агенты влияют на решения экспертов Наука, биотех и нейроинтерфейсы Neuralink показала, как пациент запускает ИИ-агента мысленной командой. С помощью ИИ решили 5 открытых задач в квантовой теории информации. Крупнейшее доказательство в истории математики проверено компьютером. Исследователи создали After42 - систему, которая придумывает исследовательские вопросы, интересные людям. Anthropic показала 6 кейсов разработки лекарств с Claude. Formation Bio объявила фонд на $600 млн для ускорения разработки лекарств. Деньги и рынок Anthropic подала документы на IPO в SEC. У Google замедлился рост рекламы, а ИИ-поиск монетизируется хуже обычного. Реклама в ChatGPT набирает обороты и уже влияет на то, какие бренды вы видите в ответах. Google открывает разработчикам прямой вход в поиск и Gemini. Y Combinator назвал 11 направлений, в которые готов вкладываться. И тренды в экономике ИИ-агентов с блокчейном. Samaya выпустила ИИ-модель для финансовых исследований. Безопасность За 20 минут хакеры вывели ~$6,3 млрд с Binance. Google анонсировал MPC-сервис для хранения криптовалют на фоне ИИ-угроз. Хакеры предлагают огромные деньги за дообучение ИИ на данных для взлома. Cursor сообщил об инциденте с подменённым расширением Claude Code. Работа и человек Менеджер Anthropic: эпоха классических собеседований по программированию закончилась. Anthropic запустила инструмент для выявления неэффективного персонала. Присоединяйтесь к нам на Patreon https://www.patreon.com/Blockchainrf?utm_campaign=creatorshare_creator

Плохой тренд - хакеры предлагают огромные $ за дообучение ИИ на данных для взлома Вчера корейский разработчик open-source ИИ, создатель Super-Tune и SuperGemma Джун Сон рассказал, что к нему обратилась анонимная группировка чёрных хакеров. Они предложили астрономические деньги за дообучение ИИ-моделей с открытыми весами на данных об уязвимостях и атаках. Джун говорит, что объём данных у них такой большой, что, когда он в своём white-hat проекте взял меньше 1% от такого объёма и дообучил на них модель GLM-5.3, то она стала лучше самых сильных закрытых моделей. Джун отказался, но его пугает, что рано или поздно кто-то согласится.

Neuralink показала, как их пациент запускает ИИ-агента мысленной командой Компания рассказала о 3-х днях, когда ее инженеры провели дома у участника исследования, которому восстанавливают речь при БАС. За это время они собрали несколько функций, делающих общение через имплант удобнее. Самое интересное - это когда их участник мысленно произносит «Hey Neuralink» и называет задачу, а ИИ-агент Grok выполняет ее на компьютере. При этом система считывает попытку говорить, а не произвольные мысли. Компания называет это ранней иллюстрацией того, как рост пропускной способности между мозгом и компьютером сокращает разрыв между мыслью и действием. А 2 дня назад Neuralink представила первые данные исследования VOICE, где их участник с БАС за первую неделю после имплантации чипа достиг 75 слов в минуту при 5,8% ошибок на словаре в 125 тысяч слов. Система переводит попытки речи или мысли о словах в текст и синтезированный голос. А ещё у Neuralink есть приложение Bloom, они его доработали и интегрировали с телефонией iPhone, и синтезированная речь пошла прямо в аудиопоток звонка, так, что собеседник слышит чистый ровный звук. (См.видео в комментариях) Надо отметить, что это все прототипы и опыт одного участника, устройства Neuralink ещё не одобрены регуляторами. Но как интересно выходит!

Ex-Google, Anthropic и xAI представили Lor - система, которая должна делать работу целой ИИ-лаборатории Стартап Mirendil, о котором мы недавно писали, выпустил платформу Lor для массового запуска и оркестрации агентов. Lor умеет: 1. Запускать сотни агентов одновременно 2. Самостоятельно поднимать вычислительные ресурсы и работать на них 3. Продолжать работу даже, если вы закрыли ноутбук 4. Работать в облаке, на ноутбуке или любой другой подключённой машине. Сейчас Lor работает на macOS, Linux и в вебе. Поддерживает Claude, GPT-6, Gemini, open-модели и их собственную модель Fern.

Anthropic запустила инструмент, который позволяет выявлять неэффективный персонал Хотя компания говорит, что это инструмент для мониторинга использования ИИ командами. 2 дня назад Anthropic запустила Smart Reports для корпоративных клиентов, с помощью которых менеджер может выбрать временной период и команду, а после Claude анализирует выборку чатов/транскриптов команды и выдаёт отчёт: на что потратили время и деньги, сколько сессий, расходы и тд. В отчётах есть раздел неэффективности, куда попадают 2 типа сессий: 1. сессии, в которых нет полезного результата 2. сессии, которые сама модель Claude классифицирует как личные или не по работе. Такие сессии показываются только в агрегированном виде, там нет кратких содержаний отдельных чатов, нет имён пользователей, есть также ограничения на чувствительные темы. Классификацию делает сама модель Claude, а не человек. Anthropic пишет, что отчёты не предназначены для оценки отдельных сотрудников или кадровых решений.

За 20 минут хакеры украли ~$6.3 млрд с криптобиржи Binance - крупнейшая атака в истории криптовалют По предварительным данным Binance, атака могла быть связана со взломом 1 ноутбука DevOps-инженера биржи. Через него хакеры получили доступ к системе и вывели деньги из горячих кошельков. По данным независимой аналитической группы TRM Labs, хакеры украли всю сумму за 20 мин на 10 блокчейнах (ETH, BTC, Tron, XRP, Solana и тд.). Они использовали EIP-7702 - это механизм, позволяющий кошельку делегировать управление другому смарт-контракту. Заранее, получив подписанные авторизации, хакеры превратили горячий кошелёк Binance в управляемый инструмент для автоматического вывода средств, не имея при этом прямого доступа к приватным ключам. TRM Labs связывает эту атаку с группировкой из Северной Кореи TraderTraitor,которая украла $1.5млрд с биржи Bybit в 2025 году.

Y Combinator объявил новые тренды в экономике ИИ-агентов с блокчейном Самый авторитетный акселератор стартапов YC говорит, что впервые криптовалюты двигают не розничные игроки, а институционалы, соответственно, внедрение будет расти экспоненциально вверх. Также YC отмечает, что все будет токенизировано, появятся новые типы активов, для них создадут новые финансовые инструменты, а торговать этим будут ИИ-агенты. Поэтому на свой новый батч зимой 2027 они хотят привлечь стартапы, которые: 1. Могут упростить привлечение инвестиций на ИИ-проекты через блокчейн. 2. Интересны новые долларовые стейблкоины под конкретные аудитории, например, гейминг, и стейблкоины в других валютах и нео-банки на базе стейблкоинов. 3. Отдельный интерес у YC - токенизация реальных активов так, чтобы ими можно было торговать круглосуточно и подключать их к DeFi. 4. И наконец ИИ-агенты, YC хочет видеть и агентов, которые сами торгуют, и инфраструктуру, в первую очередь API, изначально заточенную под агентов, а не под людей.​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​ Дедлайн до 2 ноября.

Google дают разработчикам подключать свои приложения сразу к поиску и Gemini Вчера компания представила платформу Connected Apps, на которой разработчики регистрируют и тестируют свои приложения, отправляют их на проверку и выбирают, где они появятся в поиске или в Gemini, или сразу в обоих местах. После публикации приложения можно следить за трафиком, задержками и ошибками. Для обычного пользователя это значит, что в Gemini и поиске можно будет не только задавать вопросы, но и делать дела, например: заказывать, бронировать, собирать плейлист и тд. Кстати, ещё в апреле CEO Google Сундар Пичаи описывал будущее поиска так, что большая часть информационных запросов станет агентной, а поиск будет менеджером агентов, где пользователь ведёт много задач сразу. Вот этот запуск похоже приближает нас к такому будущему.

Ex-Google Brain представила новую ИИ-модель для финансовых исследований Компания Samaya, основанная экс-исследователем Google Brain Майтрой Рагу, выпустила модель Sterling, дообученную версию Nemotron 3.5 Lightning от NVIDIA. Её специально дообучали под сложные агентные финансовые исследования: модель училась лучше пользоваться финансовыми инструментами, выбирать стратегию исследования и исправлять собственные ошибки. На бенчмарке FrontierFinance Sterling показала 58,9% против 55,9% у Claude Fable 5.1, при этом оказавшись примерно в 11 раз дешевле. Это интересный пример того, о чём мы недавно писали: насколько важен кастомный харнесс. Команда Samaya тренировала модель в своём кастомном харнессе, а не отдельно от него. В результате модель и харнесс адаптировались друг под друга.​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​

У Google замедлился рост рекламы, а ИИ-поиск пока монетизируется хуже обычного Рост всё больше даёт облако. Вчера Сундар Пичаи отчитался по финансовым результатам Google за 3-й квартал, так общая выручка выросла на 25% до $127,6 млрд, но акции после отчёта упали ~ на 10% в постмаркете. Как видно из отчета, замедление роста произошло в основном в рекламе. Выручка поиска выросла только на 12%, хотя в 1-м квартале рост составлял 19%, во 2-м 17%. Реклама на YouTube прибавила только 9% (хотя была 13% во 2-м квартале). В итоге общая рекламная выручка выросла примерно на 11% и оказалась ниже ожиданий аналитиков. Среди основных причин компания назвала валютные колебания, плохую монетизацию ИИ-поиска и слабость в отдельных категориях. При этом Google отметил, что количество запросов растёт быстрее всего за последние пять лет, в том числе за счёт ИИ-поиска. Но проблема в том, что монетизация этих запросов пока ниже, чем в обычном поиске. На этом фоне основной рост даёт облако. Google Cloud вырос на 103% до $30,7 млрд, маржа сегмента достигла 36,2%. Одновременно капитальные затраты за квартал составили $51,4 млрд, а свободный денежный поток ушёл в минус на $9,1 млрд. Это уже 2-й квартал подряд. Получается, что ранее поиск был высокомаржинальным бизнесом с относительно дешёвой инфраструктурой, а теперь всё больше зависит от дорогих ИИ-мощностей. Логично предположить, что ИИ-ответ обходится компании дороже классической выдачи, хотя сам Google эти цифры не раскрывает. Пока маржа Services держится (40,7%), но именно здесь главный риск для старой модели, если ИИ-поиск будет расти быстрее, чем научится зарабатывать, давление придёт и туда. Реклама зарабатывала на промежутке между вопросом и ответом. Когда ответ приходит сразу, вопрос уже не в том, нужен ли людям интеллект, а в том, кто и как оплатит каждый ответ.

Скорость релиза ИИ-моделей Google бешенная - новый Gemini 4 Carbon Gemini 4 Carbon выходит через 2 недели после выпуска Gemini 4 Argon.

Менеджер Anthropic говорит, что эпоха традиционных собеседований по программированию закончилась. По-крайней мере у него в команде Во времена ИИ карьерный рост обеспечивают не годы опыта и не умение писать код, а предпринимательское мышление, скорость и свежий взгляд. Это мнение Феликса Ризеберга, который руководил разработкой Claude.ai и Claude Code Desktop. Он сам много нанимает людей и уже отказался от традиционных задач на собеседованиях. Раньше эти задачи были слабым, но полезным признаком того, как человек справится с работой, а теперь такие задачи лучше решает Claude, говорит Ризеберг. Напомним, что у Google тоже новшества происходят на собеседованиях. При этом Феликс ещё не придумал, как оценивать людей, которые хорошо работают вместе с ИИ. Сейчас он ищет в резюме и портфолио небольшие прототипы, в которых видны вкус, эмпатия и принципиальное мышление кандидата на ту или иную роль в команде. Феликс говорит, что раз написание кода стало дешёвым, то на первый план для карьерного роста разработчика выходит: 1. понимание бизнес-целей, 2. амбициозные идеи, 3. умение быстро собрать прототип, 4. важно иметь свежий взгляд. Все его советы подробно описаны в статье.

Новые тренды от YC: 11 направлений, в которые они готовы вложиться К новому зимнему батчу уже в 2027 году акселератор готовится сейчас и предлагает основателям стартапов обратить внимание на эти направления, которые приоритетны для них: 1. Ищут стартапы под мир дешёвого доступа в космос и орбитальной экономики. Интересны бизнес-модели, которые сейчас не работают, но заработают при падении стоимости запуска. 2. Нужны ИИ, которые не заменят людей на работе, а сделают из обычного сотрудника эксперта в той или иной сфере. 3. Нужно создать все производство роботов и всю цепочку поставок в США. 4. Есть запрос на такие ИИ-модели, которые пишут и общаются как люди, а не роботы. 5. Нужен единый слой верификации данных для всех государственных пособий. 6. Есть спрос на дешевые узкоспециализированные ИИ-модели для производства, энергетики и биологии. 7. Чтобы построить дом или открыть бизнес, нужны разрешения города. Нужны компании, которые помогают с ИИ управлять этим процессом. 8. Ищут компании, которые закроют цепочки поставок для дата-центров. 9. Есть спрос на ИИ, который работает полностью локально, без интернета. 10. Нужны ИИ-инструменты, чтобы компании владели и дообучали свои модели на собственных данных, а не только арендовали у OpenAI и тд.​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​ 11. Нужны стартапы, которые могут создать финансовую инфраструктуру под роботов, дата-центры.

Google готовит систему безопасности на фоне ИИ-угроз для хранения криптовалют Компания анонсирует Google Multi-Party Compute (MPC) - сервис на основе многосторонних вычислений. Несколько крупных финансовых институтов уже тестируют технологию, а Alphabet использует её для защиты своих цифровых активов на Ethereum и Solana. Коммерческий запуск планируется на начало 2027 года. Все это иронично, потому что сегодня вся индустрия ИИ всех толкает на создание и внедрение ИИ-агентов, которые могут работать с деньгами и т.п. Одновременно индустрия создаёт и легитимизирует новые риски на основе ИИ, а потом предлагает свои решения, чтобы эти риски закрыть. Потому что кто ещё кроме них это сделает. Все это выглядит как самый, что есть продуктовый путь технологии.

Anthropic купила биотех стартап из 1 человека и показала 6 кейсов разработки лекарств с помощью Claude Компания купила Mithril Medicine - стартап, где был фактически 1 сотрудник, он же основатель, а на частичной занятости у него работали консультанты. С помощью Claude они меньше, чем за 18 месяцев довели антитело против тяжёлой детской мышечной дистрофии от идеи до результатов на мышах. А ещё Anthropic показала 6 кейсов работы с организациями, которые создают лекарства. По словам самой Anthropic, пока это в основном доклиника. У партнёров результаты лабораторные.

Google выпустили модель мира Genie 4 - уже заявка на новый тип интерфейса с реальностью Вместо готового ролика она в реальном времени, кадр за кадром, достраивает интерактивную среду, которая сразу откликается на текстовые запросы и управление. Раньше Genie 3 умела генерировать картинку и реагировать на действия, а теперь каждый такой мир сразу обрастает звуком. Персонажи реагируют на происходящее и друг на друга, а эпизод можно править прямо по ходу, не перезапуская всё заново. Архитектура у модели гибридная. Gemini Omni отвечает за реалистичность облика и поведения, а другие модели семейства Gemini - за рассуждение, которое держит мир связным между кадрами. DeepMind говорит, что в долгих сессиях пока плывёт постоянство объектов, а качество звука в реальном времени будут дорабатывать. Пока доступ ограничен, лист ожидания тут.

Реклама в ChatGPT набирает обороты По данным AirOps, реклама уже заметно влияет на то, какие бренды появляются в ответах ИИ и рядом с ними. Ранее мы писали о доходах OpenAI в этом направлении. Вот некоторые интересные данные о рекламе в ChatGPT: - Доля ответов с рекламой выросла с 36,1% до 39,9% по одним и тем же запросам - Среднее количество рекламодателей на вопрос выросло с 1,82 до 2,14 (+18%) - В половине ответов с рекламой уже показывают более 2-х брендов - Коммерческие запросы(это те, что с намерением купить, сравнить или выбрать продукт/услугу) привлекают заметно больше рекламы, чем информационные. Разрыв примерно удвоился за 3 месяца - B2C-секторы показывают больше рекламы и рекламодателей, чем B2B А по секторам лидируют эти рекламодатели (доля ответов с хотя бы одной рекламой, в США, на конец октября): 1. Медиа - 44,9% 2. Консьюмер технологии и приложения- 44,1% 3. Электронная коммерция и ритейл - 43,4% Реклама становится всё более значимой частью того, что появляется в ответах ИИ и вокруг них.