ИИ что дальше?

Tesla запустила роботакси без водителя в Остине

Ashok Elluswamy, VP of AI Software в Tesla, объявил: в Остине, Техас: поехали первые роботакси без человека за рулём. Машины катаются внутри геозоны, никакого «удалённого оператора на подстраховке».

Казалось бы, Waymo делает это уже пару лет в нескольких городах. Но тут другая история. Tesla годами обещала полный автопилот, переносила сроки, собирала штрафы и скепсис. И вот — живой сервис. Пусть в одном городе, пусть в ограниченной зоне, но без водителя.

Что тут интересно для индустрии: Tesla идёт принципиально другим путём. Waymo обвешивает машины лидарами за десятки тысяч долларов. Tesla упёрлась в камеры и нейросети — дешевле железо, дороже софт. Если подход масштабируется, это меняет экономику всего рынка роботакси.

🌯 ИИ на буррито-топливе

На GitHub появился проект Chipotlai Max. Это мемный форк OpenCode, который подключал в качестве модели чат-бота Pepper от Chipotle — той самой сети мексиканских ресторанов.

История началась после того, как пользователи обнаружили, что бот поддержки клиентов неожиданно умеет писать код, решать задачи и отвечать на вопросы далеко за пределами меню с буррито. Энтузиасты расковыряли API, собрали OpenAI-совместимый прокси и превратили корпоративный саппорт-бот в бесплатную модель для программирования.

README честно выглядит как интернет начала 2000-х: «бесплатный ИИ, оплаченный бюджетом на буррито», «вероятно нарушает ToS», «юристы Chipotle уже выехали».

Особенно хорош раздел с планами развития. После Chipotle авторы предлагают исследовать чат-ботов Home Depot, Lowe's, Starbucks, Walmart и других компаний. Логика простая: если корпоративный бот умеет отвечать на вопросы, значит кто-нибудь обязательно попытается превратить его в LLM.

Старые модели писали лучше? Нет, они списывали

Rahul Sonwalkar из Julius AI задал вопрос, который многие думают, но стесняются произнести вслух: ранние языковые модели генерировали тексты качественнее, чем нынешние. Ностальгия по GPT-3.5, если хотите.

Исследователь Aidan McLaughlin ответил: те модели не «писали лучше». Они тупо воспроизводили куски тренировочных данных. То есть когда вам казалось, что модель выдаёт гениальный абзац — она с высокой вероятностью просто копипастила чей-то текст из датасета.

И вот тут интересный поворот. Современные модели натаскивают как раз на то, чтобы не делать этого. RLHF, фильтрация, деконтаминация — всё ради того, чтобы модель генерировала, а не цитировала. Результат звучит «хуже»? Возможно. Но это хотя бы результат работы модели, а не ctrl+c из интернета.

Люди скучают по качеству текста, которое было украдено у них же 😏

ИИ врёт всё увереннее, а мы верим

Chatbot-индустрия нашла гениальный ход: вместо того чтобы уменьшить количество ошибок, они просто сделали ответы более уверенными. Мол, «мы повысили качество взаимодействия». Ага, конечно.

Модели по-прежнему галлюцинируют — выдумывают факты, ссылки, цифры. Но теперь делают это с таким апломбом, что пользователи перестают проверять. Зачем гуглить, если бот отвечает так, будто он профессор с тремя докторскими?
Axios (https://axios.com/2026/05/30/ai-accuracy-chatbots-hallucinations) пишет, что уверенный тон ответов буквально отключает у людей привычку к фактчекингу. И вот тут интересно: компании знают об этом. Но вместо предупреждений «могу ошибаться» — полируют интерфейсы и добавляют ещё больше гладкости в формулировки.

Кому выгодно? Тем, кто продаёт подписки на «умных помощников». Чем меньше пользователь сомневается, тем больше он платит. Классика.

Раньше хотя бы поисковик давал десять ссылок, и ты сам выбирал, кому не верить 😏

Prime Intellect берёт на себя грязную работу

Компания запустила Hosted Evaluations — сервис, который берёт на себя всю инфраструктуру для бенчмарков AI-моделей. Песочницы, вычислительные мощности, оркестрация — всё управляется на их стороне. Среди поддерживаемых моделей уже заявлен Claude Opus.

Тестирование сложных моделей - это боль. Поднять окружение, настроить изоляцию, выделить GPU, прогнать бенчмарки, собрать результаты. Каждый раз заново. Prime Intellect предлагает это как услугу: приходишь с моделью, уходишь с цифрами.

Кому выгодно. Командам, которые разрабатывают модели, но не хотят содержать собственную инфраструктуру для оценки. А Prime Intellect получает поток данных о том, какие модели тестируются и как они себя ведут - неплохой побочный актив.

Рынок инфраструктуры для AI постепенно дробится на узкие ниши. Обучение, инференс, файнтюнинг, теперь вот отдельно эвалюации. Через пару лет будет отдельный стартап для каждого глагола в ML-пайплайне 🔧

Терапевт записывает вас на ИИ. Сюрприз

Представьте: вы лежите на кушетке, рассказываете про детские травмы и страх одиночества, а ваш психотерапевт тихонько пишет всё это на ИИ-диктофон. Именно так одна американка узнала, что её сессии записываются нейросетью. Доверенный специалист просто начал использовать AI-инструмент для ведения заметок.

Формально многие такие сервисы требуют согласия пациента. На практике — терапевт включил запись, а клиентка обнаружила это случайно. Классика: технология обгоняет этику на два корпуса.

И тут самое неприятное. Терапия работает ровно потому, что человек говорит то, что никогда бы не сказал вслух в другом месте. Если в комнате есть третий — алгоритм, сервер, чья-то модель - это уже не терапия. Это допрос с расшифровкой.

AI-ассистенты для врачей сейчас растут как грибы после дождя. Ambient listening, автоматические саммари визитов, транскрипция. Удобно? Безусловно. Но между «удобно врачу» и «безопасно пациенту» - пропасть 😬

OpenAI снова лезет в роботов

Помните, как OpenAI закрыла своё робототехническое подразделение в 2021-м? Мол, давайте сфокусируемся на языковых моделях. Прошло пять лет, и вот они снова набирают людей в robotics division. Будут строить роботов «полного цикла» — железо плюс ML, совместное проектирование. Первые машины обещают отправить на инфраструктурные проекты, помогать рабочим.

OpenAI уже привлекла десятки миллиардов долларов. Софтверный бизнес с ChatGPT пока убыточный.

Пока все обсуждают смерть открытого веба, один бывший инженер Meta тихо строит на нём бизнес.

В 2022 году Крейгу Кэмпбеллу предлагали деньги на очередной AI-стартап. Вместо этого он запустил Past Maps — сайт со старыми картами, наложенными на современные.

Никакой революции. Просто полезный инструмент для историков, кладоискателей, генеалогов и людей, которым интересно, как выглядело их место сто лет назад.

За три года проект вырос с 20 тысяч до 300 тысяч пользователей в месяц. Основной источник трафика — обычный поиск Google. Основной источник дохода — подписка.

Самое интересное в другом. Кэмпбелл не воюет с ИИ. Он использует его каждый день: агент разбирает почту, готовит ответы клиентам, помогает автоматизировать возвраты и разрабатывается для распознавания старых карт.

Получается любопытная формула 2026 года: ИИ помогает строить бизнес, но ценность бизнесу по-прежнему создаёт человек, который знает свою нишу лучше остальных.

Дата-центры никто не хочет, а Oklo хочет всех

По всей Америке местные жители массово протестуют против строительства дата-центров для ИИ. Жрут электричество, шумят, сажают энергосеть. Классический NIMBY — «стройте где угодно, только не у меня под окном».

И тут выходит стартап Oklo с микроядерными реакторами. Идея: ставим маленький реактор рядом с дата-центром, не трогаем общую сеть, соседи не страдают от блэкаутов. Красиво на бумаге.

Проблема в том, что Oklo не построил ни одного работающего реактора. Вообще. NRC уже однажды завернул их заявку. Сейчас подали новую и надеются получить лицензию к 2027 году. Мы обсуждаем решение, которого физически не существует.

Акции торгуются, капитализация раздута на хайпе. Сэм Альтман — председатель совета директоров, видимо решил обеспечить свои модели электричеством лично.

Ядерная энергия для ИИ звучит логично. Но пока это как заказать пиццу в ресторане, у которого нет кухни.

ИИ-лобби захватывает Вашингтон, и все ок

OpenAI, Anthropic, Google, Питер Тиль — все дружно наращивают присутствие в Вашингтоне. Лоббисты, пожертвования, встречи с конгрессменами. Стандартный набор. И почему-то никого не смущает, что компании, которые просят не регулировать их слишком жёстко, одновременно пишут черновики этих самых регуляций.

Корпорации с триллионными оценками покупают себе правила игры. Даже Папа Римский высказался про опасность концентрации такой власти. Когда Ватикан комментирует твою бизнес-модель — это звоночек 🔔

Те же компании, которые предупреждают человечество об экзистенциальных рисках ИИ, тратят миллионы, чтобы их никто не ограничивал 😏

Папа Римский vs AI: спор на 2000 лет

Папа Франциск заявил, что ИИ не способен по-настоящему понять человеческие концепции. Казалось бы, теология против технологий — скучный жанр. Но исследователи неожиданно включились в дискуссию всерьёз. Айтишники утверждают: робототехника закроет этот разрыв, дайте время.

Учите ИИ, чтобы вас уволили быстрее

Гениальная корпоративная логика 2026 года. CEO массово призывают сотрудников осваивать ИИ-инструменты, «интегрировать их в рабочие процессы», «повышать продуктивность». А параллельно те же CEO объясняют инвесторам, что сокращают штат благодаря ИИ.

Схема проста до неприличия: ты старательно учишь нейросеть делать свою работу, документируешь процессы, настраиваешь промпты — а потом тебя вызывают на созвон и говорят «спасибо, дальше справимся». Буквально обучаешь себе замену за свою же зарплату.

Компании не стесняются. Одной рукой рассылают мемо «AI-first культура», другой — подписывают списки на увольнение. Никакого когнитивного диссонанса, чистый прагматизм.

Самое циничное - отказаться тоже нельзя. Скажешь «не буду» - уволят за сопротивление инновациям. Освоишь - уволят за ненадобностью. Классическая вилка 🍴

Раньше автоматизация хотя бы делалась за спиной у работников. Теперь их просят подержать лестницу.

Подросток назвал колонку "bomb" и развернул Boeing

16-летний пассажир United Airlines назвал свою Bluetooth-колонку словом "bomb". Колонку закинул в багаж, а выключить забыл. Boeing 767 уже вырулил из Ньюарка, когда кто-то из пассажиров увидел в списке Bluetooth-устройств это чудесное название. Экипаж развернул самолёт обратно в аэропорт.

United «приняли решение вернуться из соображений безопасности». Якобы протокол сработал штатно. А на деле — борт развернули из-за того, что подросток не осилил настройки JBL.

Но вот что реально интересно: это же готовый вектор атаки. Назови десять устройств страшными словами, раскидай по рейсам — и парализуй хаб. Никакой взрывчатки, никакого ИИ, просто поле «Device Name» в настройках Bluetooth. Стоимость атаки - ноль. Стоимость одного разворота Boeing 767 - десятки тысяч долларов.

Производители колонок до сих пор разрешают любое имя устройства без фильтра 😐

ЕЦБ предупреждает об ИИ-пузыре

Европейский центробанк заявил, что прибыли от ИИ «могут разочаровать», а европейская финансовая система рискует, если продолжит наращивать вложения в североамериканские частные кредитные институты. Все хором кивают: да-да, пузырь, опасно.

ЕЦБ — это тот самый регулятор, который проспал криптопузырь 2021-го, не заметил SVB до самого взрыва и годами держал отрицательные ставки, пока инфляция жрала сбережения. И вот теперь они нас предупреждают про ИИ.

Знаете, что на самом деле болит? Европа не родила ни одного ИИ-гиганта. Ни одного. Все деньги текут в американские компании, и ЕЦБ бесит не пузырь — а то, что этот пузырь не их.

Когда европейские банки вкладываются в американский tech-долг, капитал уходит за океан. Вот и вся «системная угроза».

Предупреждение про пузырь от института, который сам надувал пузыри десятилетиями - это как лекция о вреде алкоголя от бармена 😏

800 тысяч параметров против триллионов: счёт 100:0

Axiom Math показали Lattice Deduction Transformers — модель на 800K параметров, которая решает Sudoku-Extreme на 100%. Frontier LLM на том же бенчмарке набрали 0%.

Масштаб абсурда: GPT, Claude, Gemini — модели с сотнями миллиардов параметров, обученные на кластерах за десятки миллионов долларов. Против них - штука размером с Excel-файл. И она побеждает 100:0.

Классические LLM не умеют делать строгую логическую дедукцию. Они угадывают следующий токен. А судоку - это не угадывание, это перебор ограничений на решётке. Axiom Math заточили модель именно под lattice-структуры и дедуктивный вывод.

Заливать задачу деньгами и параметрами - не универсальная стратегия. Иногда крошечная специализированная архитектура уничтожает гигантов на их же поле. Правда, пока только на судоку 😏

DuckDuckGo утроил трафик на «без ИИ»

Google впихнул AI Overviews ещё глубже в выдачу — и люди побежали куда подальше. Трафик на страницу DuckDuckGo, где гордо написано «No AI», вырос втрое.

Если человек хочет найти рецепт пирога, а ему нейросеть на полэкрана пересказывает Reddit. Раздражает? Ещё как. DuckDuckGo годами был нишевой историей для параноиков. Теперь параноиками оказались все остальные 🦆

Большой ИИ-пузырь даёт первые трещины

Аналитики посчитали возврат на ИИ-инвестиции крупнейших техов к 2030 году. Результат, мягко говоря, невесёлый: у большинства он отрицательный. Google, Meta, Microsoft — все в минусе. Единственный, кто выходит в плюс — Amazon.

Компании вбухивают десятки миллиардов в дата-центры, чипы, модели. Каждый квартальный отчёт - это бравурное «мы увеличили capex на ИИ». Мол, кто не инвестирует сейчас, тот проиграет потом. CEO наперебой рассказывают, что «риск недоинвестирования страшнее риска переинвестирования».

А теперь послушайте, что это реально значит: мы тратим деньги акционеров, потому что боимся выглядеть отстающими. Стратегия «все побежали, и я побежал» стоимостью в сотни миллиардов долларов.

Amazon в плюсе по простой причине - у них AWS, и они продают лопаты во время золотой лихорадки. Остальные эти лопаты покупают 😏

Классическая история: в гонке за золотом зарабатывает тот, кто торгует джинсами.

ИИ-ГОНКА 2026: CHATGPT ТЕРЯЕТ ВЕБ-ТРАФИК, А СТАРТАПЫ ВКЛЮЧИЛИ МОНЕТИЗАЦИЮ

Аналитики Sensor Tower опубликовали свежий отчет за первый квартал 2026 года. Индустрия генеративного ИИ переживает серьезный сдвиг: от хайпа вокруг скачиваний компании переходят к агрессивному заработку и борьбе за мобильный рынок. Ключевые инсайты рынка:

1. Битва за доходы: ChatGPT лидирует, но конкуренты растут быстрее
Генеративный ИИ официально вошел в топ-5 неигровых мобильных жанров по выручке, показав рост доходов на 174% в годовом исчислении. ChatGPT по-прежнему удерживает две трети всего мирового рынка мобильной ИИ-выручки, заработав рекордные 1.3 миллиарда долларов за квартал. Однако его квартальный рост составил всего 4%, что выглядит скромно на фоне конкурентов. Мобильная выручка Grok за квартал выросла на 103%, Gemini — на 119%, а Claude — на 235%.

2. Миграция в приложения: Веб пустеет
Веб-трафик сайта chatgpt.com просел на 13% за квартал, демонстрируя падение второй квартал подряд и опустившись на 6 место в мире по посещаемости. Но это не значит, что им пользуются меньше: реальная общая аудитория растет, просто люди массово переходят с сайтов в мобильные приложения. Сейчас 55% пользователей общаются с ИИ-ассистентами исключительно через смартфоны, что на 10 процентных пунктов выше, чем в прошлом году. Доля мобильных пользователей сильнее всего выросла у платформы xAI на 35 процентных пунктов, у Meta AI на 19 и у Grok на 18 процентных пунктов.

3. Альтернативные платформы в вебе и сторах
Пока флагман уводит людей в софт, Gemini и Claude штурмуют веб-формат и становятся лидерами роста посещаемости. Сайт Gemini добавил почти 4 миллиарда визитов, а Claude — 1.8 миллиарда по сравнению с концом прошлого года. В мобильных сторах Claude также совершил огромный рывок, взлетев сразу на 479 позиций в глобальном рейтинге загрузок и заняв 40 место за квартал.

4. Рекламные бюджеты на максимуме
Реклама генеративного ИИ проникает повсюду и помогает увеличивать общие расходы на продвижение софта, которые выросли на 31% в годовом исчислении. В первом квартале 2026 года затраты на цифровую рекламу генеративного ИИ в США превысили 430 миллионов долларов, что более чем в 3 раза выше показателей аналогичного периода прошлого года.

5. Загрузки выходят на плато на зрелых рынках
В годовом выражении загрузки ИИ-приложений показывают солидный рост на 47%. Однако квартальная динамика замедлилась: рост составил всего 1.4% по сравнению с прошлым кварталом, что стало самым низким показателем с 2022 года. Основной поток новых пользователей теперь идет из развивающихся стран. К примеру, в Индии загрузки генеративного ИИ выросли на 70% в годовом исчислении, а в Индонезии — на 85%.

Эра просто бесплатного ИИ в браузере подходит к концу. На рынке идет плотная экосистемная война, где разработчики стремятся глубже закрепиться в смартфонах пользователей и перевести их на платные подписки.

28 триллионов пикселей, которые можно брать

Keshigeyan Chandrasegaran и Kyle Sargent показали GPIC — датасет из 100 миллионов пар «картинка + текст» для обучения генеративных моделей. 28 триллионов пикселей. И всё это полностью открыто для коммерческого использования.

Большинство визуальных моделей тренируют на данных с мутными лицензиями. Stability AI уже получала иски, Getty Images судился. Каждый крупный генератор изображений сидит на юридической бомбе. GPIC — попытка дать чистую базу, где не прилетит повестка в суд.

Отдельный плюс - датасет захостен централизованно, не надо собирать по кускам. Плюс миллион пар для бенчмарка, чтобы сравнивать модели на одной линейке.

Кто платил и сколько стоила разметка ста миллионов картинок - молчок 🤷

Агентный ИИ: считаем скрытый чек

Все носятся с агентным ИИ как с новой игрушкой. Автономные агенты, которые сами решают задачи, сами ходят по API, сами принимают решения. Звучит как мечта CTO после третьего бокала на конференции.

А теперь калькулятор. Агентный ИИ работает не как обычный чат-бот — он запускает цепочки вызовов. Один запрос пользователя может породить 10-50 обращений к LLM. Каждое стоит денег. Каждое жрёт compute. И всё это 24/7, потому что агент должен быть always-on.

Инфраструктуру нужно перестраивать с нуля. Обычные мощности не тянут — нужны GPU-кластеры, мониторинг, оркестрация, fallback-сценарии. Каждый слой добавляет к счёту.

Компании радостно пилотируют агентов на демо-данных, а потом удивляются счетам в проде. Классика: бюджет на ИИ утвердили по расчётам для RAG-чатбота, а развернули систему с расходами в 20 раз больше 🔥

Никто пока не придумал, как нормально считать ROI штуки, которая сама решает, сколько ресурсов ей потратить.