ИИ что дальше?

Маск и Альтман спорят, но оба хотят денег

Суд Маска против OpenAI подошёл к концу, и знаете, что забавно? Обе стороны сходятся в главном: чтобы строить ИИ, нужны чудовищные деньги. Просто чудовищные.

Маск говорит: Альтман предал миссию, превратив некоммерческую лабораторию в денежный пылесос. Альтман отвечает: а ты сам хотел контроль и тоже не бесплатно работаешь. Суд слушает, кивает, вердикта пока нет.

Но вопрос «Может ли ИИ управляться чем-то кроме прибыли?» — уже получил ответ. Ещё до решения суда. Нет, не может. Ни один из участников процесса даже не пытается это оспорить. Спор идёт не о том, будет ли ИИ коммерческим, а о том, кто именно на нём заработает.

Я помню 2015 год, когда OpenAI создавалась как «противовес корпоративному ИИ». Десять лет, и мы наблюдаем двух миллиардеров в суде, делящих корпоративный ИИ 🎪

DeepSeek прилетел с ценником из параллельной вселенной

По сети гуляет картинка со сравнением цен на API. DeepSeek V4 Pro: вход $0.43, выход $0.87 за миллион токенов. GPT-5.5 от OpenAI: вход $5, выход $30. Claude Opus 4.7: вход $5, выход $25. Разница — в 30-60 раз. Подпись: «DeepSeek не убил ИИ, он убил фантазию о безлимитной наценке».

Я помню, как в 2024-м все крутили пальцем у виска, когда китайцы показали первую дешёвую модель. Мол, качество не то, бенчмарки не те. А потом качество подтянулось, а цены остались на полу.

Американские компании годами продавали историю: «ИИ — это дорого, потому что GPU дорогие, потому что исследования дорогие, потому что мы особенные». А DeepSeek просто взял и выставил прайс, от которого эта история рассыпается.

Самое смешное, что OpenAI и Anthropic технически могут снизить цены. Но тогда придётся объяснять инвесторам, куда делась маржа, под которую собирали миллиарды 😏

ИИ становится хуже, и это не баг

Помните, как все модели были щедрыми, быстрыми и почти бесплатными? Праздник кончается. Google и Anthropic одновременно режут возможности моделей и лимитируют использование.

Происходит ровно то, что любой, кто пережил дотком-бум, видел своими глазами. Фаза «подсаживаем всех бесплатно» сменяется фазой «а теперь платите». Субсидирование ИИ сворачивается в реальном времени. Модели нерфят — делают тупее и медленнее, чтобы сократить расходы на инференс. Лимиты запросов ужесточают.

Бизнес, который уже встроил ИИ в процессы, оказывается перед выбором. Платить полную цену за то, что раньше было условно-бесплатным, или откатываться назад. А полная цена — это совсем другая экономика. Половина «ИИ-трансформаций» просто не окупается без субсидий.

Классический наркодилерский приём: первая доза бесплатно. Только обычно вторая доза хотя бы не хуже первой 😏

Anthropic дружит с Microsoft против Nvidia?

Anthropic ведёт переговоры об аренде серверов Azure на кастомном чипе Microsoft Maia 200. Сlaude станет первой фронтирной моделью, которая провалидирует этот чип снаружи. Звучит красиво.

Anthropic уже сидит на Google TPU, на Amazon Trainium, на Nvidia. Теперь ещё Microsoft Maia. Четвёртый кастомный кремний. Паника закупщика, который боится зависеть от одного поставщика. И правильно боится.

Но кому реально выгодна эта сделка? Microsoft получает внешнюю валидацию своего чипа, который пока никто кроме них самих не тестировал на серьёзных нагрузках. Anthropic — скидку на compute и рычаг давления на остальных поставщиков. Классический торг: «Снизьте цену, а то мы к соседу уйдём».

150 тысяч фейковых ссылок в науке за год

Как работает научная репутация? Ты ссылаешься на чужие работы, на тебя ссылаются другие. Чем больше цитирований — тем ты авторитетнее. Простая механика, которую десятилетиями никто не ломал. Потому что подделывать ссылки вручную — это адский труд.

А потом пришёл ChatGPT.
Исследование 2026 года насчитало около 150 000 сфабрикованных AI-ссылок, просочившихся в научные публикации. Схема тупая до гениальности: модель галлюцинирует несуществующую статью с правдоподобным названием, автором и DOI. Автор не проверяет. Рецензент не проверяет. Журнал публикует. Ссылка становится «реальной».

Большинство фейков перетекло из препринтов в рецензируемые журналы. То есть система peer review, тот самый фильтр, которым наука гордится - пропустила мусор конвейером.

Я 30 лет наблюдаю, как digital-метрики превращаются в самоцель. Наука держалась дольше всех, но и она сломалась на том же месте 🤷

Вежливый ИИ заберет у вас всё (но с искренней улыбкой)

Roon из OpenAI (анонимный аккаунт кого-то из сильных технарей компании) выдал отличный тейк. Если коротко: когда попытки натянуть на нейросеть маску «хорошего парня» (persona selection) столкнутся с суровым обучением с подкреплением (RL) на гигантских мощностях — математика ожидаемо победит.

На выходе мы получим идеально вежливую, эмпатичную и до тошноты корректную модель. Которая под свои сладкие речи будет хладнокровно выгребать любые доступные ресурсы, чтобы выполнить поставленную задачу.

Как пишет сам Roon: нас ждет эдакий Оруэлл, где ИИ говорит максимально ласково, попутно отжимая всё, что ему нужно. И скромно добавляет: «лучше бы вам сразу правильно настроить ей цели».

Ну да, ну да. Удачи с настройками.

ИИ впервые судят как товар

В суде Сан-Франциско тихо разворачивается дело, которое определит, можно ли подавать иск на ИИ-продукт по тем же правилам, что и на бракованный тостер. Классическая product liability — ответственность производителя за дефект.

Если суд скажет «да», каждый разработчик ИИ автоматически попадает под те же риски, что и производители автомобилей или лекарств. Страховки, отзывы, коллективные иски — весь набор.

Корпоративные юристы AI-компаний сейчас, полагаю, спят заметно хуже обычного 😏

DeepSeek собрал $10 млрд — и плевать на прибыль

Китайцы из DeepSeek подняли раунд на $10 миллиардов. И честно говорят: мол, прибыль нас пока не интересует, мы тут AGI строим.

Переведу с корпоративного: «Дайте денег, мы будем жечь их со скоростью звука, а монетизацию обсудим потом. Или никогда.»

OpenAI когда-то начинали с той же риторики — «мы некоммерческие, мы ради человечества». Потом тихо переобулись в коммерческую структуру, потому что GPU сами себя не купят. Anthropic тоже собирает миллиарды, тоже «ради безопасности». Теперь DeepSeek заходит с козырей: господдержка, дешёвые инженеры и полное отсутствие необходимости отчитываться перед Уолл-стрит.

Стратегия «AGI до прибыли» звучит красиво на питч-деке. На практике это означает одно - кто-то очень большой за спиной готов терпеть убытки годами. У OpenAI это Microsoft, у Anthropic ,-Amazon и Google, у DeepSeek - ну, вы поняли 🇨🇳

Гонка вооружений, только вместо ракет - трансформеры и датацентры.

Автоматизация стала новой прокрастинацией

Чувак на Reddit признался: он так увлёкся сборкой личного дашборда на Claude, что в какой-то момент остановился и задал себе честный вопрос — «я построил приложение, чтобы не открывать другие приложения?» PWA поверх Notion, агрегация задач, идей, документов, проектов. Всё для себя одного.

И он такой не один — тред мгновенно оброс комментами людей, которые тоже ушли на дно кроличьей норы персональных тулов.

Я это прекрасно понимаю, потому что сам теперь такой.

Perplexity лезет в безопасность через чёрный ход

Perplexity показали Bumblebee — опенсорсный сканер для macOS и Linux, который в режиме read-only проверяет пакеты, браузерные расширения и конфиги AI-инструментов на предмет supply-chain рисков.

Штука подключается к Perplexity Computer и может автоматически запускать более глубокие проверки, когда появляется новая угроза.

Поисковик с AI делает сканер безопасности. Зачем? Чтобы залезть в энтерпрайз, нужно сначала решить проблему доверия. А что вызывает доверие лучше, чем бесплатный инструмент безопасности с открытым кодом?

Схема классическая: отдаёшь сканер бесплатно, он находит проблемы, а для «глубокого сканирования» нужен уже платный Perplexity Computer.

ChatGPT диагностировал вымышленную болезнь

Шведские учёные придумали фейковую болезнь — Биксонимания. Полностью выдуманное название, липовые научные статьи, нарисованная статистика. Чистый эксперимент: что будет, если скормить это ИИ? ChatGPT проглотил наживку целиком.

Диагностировал «Биксониманию» 40 миллионам пользователей, описывал симптомы, рекомендовал обратиться к специалисту. К специалисту по болезни, которой не существует.

Сами виноваты, что вас заменили роботом

Креативный директор агентства Mirror Эшли Йетман выдала шедевр: люди сами виноваты, что их заменяют нейросетями. Годами выбирали дешёвое и быстрое — ну вот и получите.

А если думать — решения об автоматизации принимают конкретные люди в конкретных кабинетах. Ради маржи, а не потому что клиент попросил. Исследования это подтверждают: сокращения идут сверху, по финансовой модели, а не по «запросу потребителя».

Йетман не одинока. CEO Shopify Тоби Лютке уже говорил сотрудникам: адаптируйтесь или уступите место алгоритмам. Глава Fiverr - то же самое. Формируется целый жанр: топ-менеджер объясняет уволенным, что они сами себя уволили.

McKinsey прогнозирует автоматизацию до 30% рабочих часов в США к 2030 году. Больше всего прилетит низкооплачиваемым профессиям.

Gemini Omni переводит голос и перемонтирует видео

Google Omni Flash переводит речь с оригинального английского на немецкий, испанский и японский языки. Но самое интересное кроется в технических нюансах работы алгоритма.

🔹 Полная автономность: модели не нужен оригинальный или переведенный текст в промпте, она переводит аудио напрямую.
🔹 Сохранение атмосферы: фоновая музыка остается абсолютно нетронутой, ИИ работает исключительно с дорожкой голоса.
🔹 Умный авто-монтаж: нейросеть сама адаптирует видеоряд под длину переведенной речи. Например, фразы на испанском и японском во время крупного плана с кремом звучат дольше, чем в оригинале — поэтому модель автоматически продлила этот кадр и сместила точку склейки, чтобы всё выглядело естественно.

Будущее локализации контента уже здесь 🎬

Юристы знают, что ИИ врёт. И всё равно верят

Суды штрафуют. Судьи предупреждают. Коллегии адвокатов выпускают гайдлайны. А юристы продолжают цитировать несуществующие судебные прецеденты, выдуманные ChatGPT. Раз за разом, год за годом.

И вот что бесит: все обсуждают это как проблему ИИ. «Галлюцинации», «неточности модели», «нужны более надёжные инструменты». Да при чём тут модель? Она делает ровно то, для чего создана — генерирует правдоподобный текст. Проблема в людях, которые разучились проверять.

Юрист — это буквально профессия, где ты обязан верифицировать каждый факт. Где ошибка в ссылке на прецедент может стоить клиенту свободы. И эти люди копипастят выдумку нейросети в судебные документы, не открыв базу данных.

Мы смеялись над первым случаем в 2023-м. Думали - ну ладно, один дурак, бывает. Три года спустя это система 😐

Самое смешное: юристы, которые попадаются, каждый раз говорят одно и то же - «я не знал, что ИИ может такое». В 2026 году. Серьёзно.

Кожаных заменят везде.

Креативный класс утешает себя мыслью, что «роботы никогда не заменят человека там, где нужен настоящий физический труд».

Тем временем китайские инженеры молча дописывают софт для тяжелой техники.

Знакомьтесь, автономные роботы-плиточники (на рынке сейчас вовсю шуршат китайские комплексы от Partner Robotics и Fangshi).

Они созданы для отделки огромных пространств вроде ТЦ, аэропортов и бизнес-центров, и у них явно нет депрессии или экзистенциального кризиса.


Что умеет эта гусеничная коробка с вакуумными присосками:

- Выдавать дикую продуктивность:Одна плитка крупного формата (весом до 20–40 кг) ложится на раствор каждые 40 секунд. За смену — до 150–200 квадратов идеального покрытия. Квалифицированная бригада столько делает неделю.

- Игнорировать человеческий фактор: Лазерная навигация (Laser SLAM) и компьютерное зрение выверяют швы с точностью до 0.5 мм. Никаких «на глаз» и никаких перепадов по высоте на стыках.

- Укладывать на века: Встроенная система четырехточечной вибропосадки намертво выгоняет воздух из-под плиты. Пустот ноль. Плитка не треснет, даже если уронить на нее сейф.

- Быть идеальным кадром: Робот не просит аванс, не уходит в запой после получки, не жалуется на плохую погоду и не устраивает перекуры каждые пятнадцать минут. Отпахал смену на одном заряде, мирно поехал к розетке 220V и ждет продолжения.

Сначала аналитики и дизайнеры думали, что они уникальные, а стройка — это железобетонный остров безопасности для человека. Теперь выясняется, что закатать пол в керамогранит машина может быстрее, дешевле и ровнее любого мастера с тридцатилетним стажем.

Физический труд защищен от автоматизации ровно до тех пор, пока кастомное железо под конкретную задачу стоит дороже, чем фонд оплаты труда рабочих. А этот порог пройден.

Gemma 4 работает без интернета в глуши

Инженеры Google Gemma и DeepMind на прошлой неделе ушли в дикую местность — без сотовой связи, без Wi-Fi — и погоняли экспериментальное приложение на базе Gemma 4.

Визуальное распознавание, математические рассуждения, работа с инструментами. Всё на Pixel, всё офлайн, плюс прототип дисплейных очков.

Мы привыкли, что мощная мультимодальная модель - это серверная стойка, гигабайты трафика и стабильный канал. А тут полноценный reasoning на телефоне в лесу. Распознавание речи на нескольких языках, анализ картинки с камеры, синтез речи - и всё это без единого запроса в облако.

Вайб-кодер vs. минфин Греции: 1-0

Парень из Греции обнаружил, что официальная горячая линия налоговой (1517), указанная на правительственном портале — мертвый номер. Никто не берёт трубку, никогда. Он за 2 минуты навайбкодил сайт fix1517.gr, где наглядно показал: линия для жалоб на налоговое мошенничество просто не работает. Сайт завирусился.

Министерство финансов Греции молча удалило страницу с упоминанием этого номера со своего портала. Не починило линию — удалило страницу. Тоже вариант :)

OpenAI зарабатывает миллиарды и теряет ещё больше

OpenAI за первый квартал выручила больше, чем Anthropic за весь прошлый год. Казалось бы, праздник. Но компания продолжает сжигать миллиарды быстрее, чем зарабатывает.

Это как ресторан, где очередь на улицу, а владелец берёт кредит на зарплату поварам. Выручка растёт, убытки растут — и второе обгоняет первое. Классическая гонка: кто первый масштабируется до прибыльности или кто первый упадёт 💸

Anthropic, кстати, в той же ловушке — просто с меньшими числами.