Переводчик с технического | Roman Rimsha

Сегодня хотел рассказать не про очередной Bolt или Nord, а про компанию из Каунаса, о которой почти никто не пишет.

#кейс

В Каунасе есть компания OBDeleven.

Два автоэлектрика и программист устали вручную гонять одну и ту же диагностику на каждой машине. Написали скрипт под себя. Через пару лет им пользовались другие мастерские, потом обычные водители.

Сделали устройство размером с флешку. Втыкается в диагностический разъём машины. Приложение к нему на телефоне. Читает ошибки, показывает данные в реальном времени, открывает отдельные функции, которые уже есть в машине, но не включены (там, где это поддерживает модель и регион). Показывает историю авто перед покупкой б/у.

Получили официальные лицензии от Volkswagen Group, BMW Group, Toyota Group, Ford и Mercedes-Benz. Автоконцерны просто так доступ к диагностике не дают.

3 миллиона пользователей в 40 странах. Выручка 2025 года 19,2 млн евро. Чистая прибыль 3,17 млн евро. Ни одного венчурного раунда. Первая литовская компания в категории Automotive в рейтинге FT1000 от Financial Times.

Устройство от 60 евро это только вход для клиента. Дальше ему продают Credits на отдельные функции и подписки PRO от €59,99 в год, ULTIMATE от €189,99 в год. Купил один раз, платишь потом годами.

Вот в чём прикол этого кейса. Три человека из автосервиса не питчили инвесторам, не гнались за раундами и хайпом. Просто решали свою проблему.

А по итогу у них получился отличный moat для стартапа. Лицензии от Volkswagen, BMW, Toyota, Ford и Mercedes-Benz за раз не получить, их дают не всем и не сразу. База протоколов и функций по конкретным моделям машин копится годами, её не воспроизвести с нуля. Устройство это железо, значит производство, склад, логистика, а не просто код в репозитории. И три миллиона пользователей, которые уже доверяют бренду и платят подписку из года в год.

Сложите это вместе, и получится компания, которую нельзя скопировать за неделю, даже если очень постараться и очень быстро писать код.

В Амстердаме есть группа из двух десятков предпринимателей и людей из индустрии. С 2018 года они вкладывают свои деньги в ранние технологические стартапы и собрали портфель из 30+ компаний. Каждый инвестирует сам за себя, а сделки ищут и разбирают вместе.

Мы с коллегой хотим собрать такую же группу.

Как это работает: участники вместе смотрят стартапы, разбирают команду и экономику. Те, кому сделка нравится, заходят в неё через общее SPV. Чек от €10 000 на сделку. Фаундер получает одну строку в cap table и пару десятков людей с опытом и связями. Инвестор получает доступ к раундам, куда в одиночку с таким чеком обычно не зовут.

Это венчур: деньги заморожены на годы, часть компаний умрёт. Формат подходит тем, кто готов собрать портфель из нескольких таких чеков и не ждёт пассивного дохода.

Сейчас мы на стадии ресерча и хотим понять, есть ли на это спрос.

Если вы инвестируете в стартапы или давно хотите начать, и чек от €10 000 для вас рабочий, напишите мне в личку. 20 минут разговора, без продаж. Хочу услышать, что вам нужно от такой группы и что сейчас останавливает.

Пятница, дайджест. Три истории недели.

#digest

———

ГРУППА ИЗ ЙЕМЕНА ПИСАЛА СОФТ ДЛЯ РАКЕТ С ПОМОЩЬЮ CLAUDE

Anthropic 10 сентября выпустила отчёт о злоупотреблениях своими моделями. Самый громкий эпизод: группа на севере Йемена вела с помощью Claude сразу несколько оружейных программ. В списке управляемая ракета на бортовом компьютере уровня смартфона и многоступенчатая баллистическая с заявленной дальностью больше 2000 км. Хуситов Anthropic прямо не называет, связь проводят FT и AP: север Йемена контролируют они.

Claude Code работал, по формулировке отчёта, «вместо инженеров-программистов». Он писал программы наведения и стабилизации, настраивал автопилот, гонял симуляции полёта. Задачи дробили на куски и скрывали конечную цель. Параллельно шли несколько сессий: одна писала код, вторая искала информацию, третья проверяла первую.

Дошло до испытаний. Группа запустила управляемую ракету, пуск, судя по всему, провалился, и через несколько часов те же пользователи вернулись к Claude разбираться в причинах. Свидетельств, что до боевого применения что-то дошло, у компании нет. Аккаунты заблокированы. К этому моменту группа успела собрать автономный симулятор, он работает и без Claude.

Claude Code продают бизнесу с тем же обещанием: маленькая команда закрывает работу целого отдела разработки. Свойство одно, пользователи разные. Блокировка закрывает доступ к модели, написанный код остаётся у автора.

https://www.anthropic.com/threat-intelligence-report-september-2026

———

AMAZON НАЧАЛ ПРОДАВАТЬ РЕКЛАМУ В CHATGPT

С 10 сентября рекламодатели Amazon могут покупать размещение в ChatGPT через Amazon DSP, свой привычный рекламный кабинет. Пока это пилот для отдельных брендов в США, среди первых Delta Vacations. Кампании настраивает и ведёт Amazon. Что и кому показать, решает система OpenAI. Объявления выглядят как текст или картинка под ответом чат-бота.

Цифры для масштаба. OpenAI продаёт рекламу с февраля и недавно вышла на годовой темп выручки в $1 млрд. Рекламный бизнес Amazon приносит около $70 млрд в год. OpenAI получает готовую базу рекламодателей и машину продаж, которую иначе пришлось бы строить с нуля.

Amazon до сих пор жёстко ограничивал ИИ-платформам доступ к своему магазину и параллельно строил собственные инструменты покупок. Чужих агентов к полке он по-прежнему пускает неохотно. Рекламу в чужом чате при этом уже продаёт. Для всех, кто продаёт онлайн, в медиаплане появляется новая строка. Вход в неё пока только через США.

https://www.cnbc.com/2026/09/10/amazon-chatgptads-open-ai.html

———

ARX ROBOTICS ЗОВЁТ АВТОПРОМ СОБИРАТЬ ВОЕННЫХ РОБОТОВ

Мюнхенский стартап ARX Robotics делает наземные беспилотные машины. Сотни его Gereon уже работают в Украине: возят снабжение и вывозят раненых. По данным FT, компания хочет довести выпуск до 8000 машин в год и идёт за этим к автопрому. Deutz уже перестроил часть линий под Gereon, в проекте участвует Schaeffler, с Bosch идут переговоры. Логика основателя Марка Витфельда: строить новые оборонные заводы долго, мощности у автопрома есть уже сейчас. Берлин со своей стороны подталкивает просевший автопром к оборонным заказам.

В июне ARX объявила совместное предприятие с украинской Roboneers под выпуск десятков тысяч машин в год. Украина ставит цель в 50 000 наземных роботов за 2026 год.

В оборонных технологиях, разговор быстро упирается в серию: собрать прототип проще, чем тысячу одинаковых машин. Если схема с Deutz заработает, у автопоставщиков появится новый тип заказчика.

https://www.ft.com/content/7752631b-6064-4f90-b292-5425064dbaa8

———

Хороших выходных!

Вчера на Investor Camp было ещё одно выступление, уже про мировой рынок частного капитала. Данные McKinsey, Preqin и опроса 296 институциональных инвесторов. Оно хорошо объясняет, почему у нас в регионе просел seed.


#данные

ДЕНЬГИ ЗАСТРЯЛИ В ПОРТФЕЛЯХ

Фонды покупают компании, но не могут их продать. Сейчас около 22 тысяч компаний сидят в портфелях фондов больше четырёх лет. В 2005 году таких было 3 тысячи. Средний срок владения вырос до 7,5 лет при историческом 5,7. Из компаний, купленных в 2021 году, к четвёртому году продали только 19%.

ИНВЕСТОРЫ НЕ ПОЛУЧАЮТ ДЕНЬГИ ОБРАТНО

Показатель DPI, то есть сколько наличных фонд реально вернул вкладчикам, в 2025 году упал до самого низкого уровня за всю историю наблюдений. Пенсионные фонды и эндаументы не получили выплат, значит им нечего вкладывать в новые фонды.

СБОР НОВЫХ ФОНДОВ ПАДАЕТ ЧЕТВЁРТЫЙ ГОД

В 2021 году фонды прямых инвестиций собрали 1 триллион долларов. В 2025 году 616 млрд, минус 17% за год. Венчур упал сильнее всех: с 368 млрд на пике до 92 млрд. Европа в 2025 году минус 41%. Меньше денег у венчурных фондов, меньше денег на seed у нас.

ЦЕНЫ ПРИ ЭТОМ ВЫСОКИЕ

Медианная цена входа в сделку 11,8 EBITDA, это около исторических пиков. Долг стал дороже, поэтому в сделках его меньше: 37% против обычных 44%. Заработать за счёт плеча и роста мультипликатора уже не выходит. Остаётся только растить бизнес.

ЕСТЬ И ХОРОШЕЕ ДЛЯ НАС

Инвесторы из США стали заметно лучше смотреть на Восточную Европу: 26% считают регион привлекательным, плюс 13 пунктов за год. Это самый большой прирост по всем регионам в их таблице. Европейские инвесторы тоже прибавили, до 42%. Growth-инвестиции в Европе оказались одним из немногих сегментов с ростом.

По моему опыту, для ангела это довод работать с компаниями, которые могут выйти на выручку и прибыль без следующего раунда. Следующий раунд может не прийти по причинам, которые от фаундера никак не зависят.

Сегодня был на Investor Camp перед Startup Fair в Вильнюсе. FIRSTPICK показали, что происходит с деньгами в регионе за первое полугодие. Собрал в тезисы, спорить велком 🙂

#данные

ДЕНЕГ МЕНЬШЕ, ЧЕКИ БОЛЬШЕ
За полгода стартапы региона подняли 218 млн евро. Весь прошлый год дал 608. Сделок тоже меньше: 72 против 151. При этом медианный чек растёт на всех стадиях. Pre-seed за шесть лет вырос в три раза, до 409 тысяч. Series A удвоился, до 11,9 млн. Инвесторы дают больше денег меньшему числу команд.

САМАЯ ЖИВАЯ СТАДИЯ ЭТО PRE-SEED
Уже за полгода вложено 64% от всего 2025-го. Треть pre-seed сделок теперь от миллиона евро, год назад таких была шестая часть. Граница с seed стирается. Первый чек стал большим.

SEED ПРОСЕЛ
23 сделки за полгода, ниже уровня последних трёх лет. Медианный чек упал с 2 до 1,8 млн. Дальше pre-seed пройти стало сложнее.

SERIES A ДЕРЖИТСЯ НА ОДНОЙ СДЕЛКЕ
Из 71 млн за полугодие 30 млн принёс оборонный раунд Frankenburg. Второе полугодие вытянет Oxylabs со 114 млн от Warburg Pincus. Убери две компании, и стадии роста в регионе почти нет.

САМЫЕ КРУПНЫЕ СДЕЛКИ ГОДА НЕ ПРО ИИ
Skeleton 33 млн, Saltz 20 млн, Giraffe360 8,6 млн. Аккумуляторы, доставка еды, недвижимость. Хайп отдельно, большие деньги отдельно.

ЭСТОНИЯ ЗАБИРАЕТ 62% КАПИТАЛА
Литва 29%, Латвия 9%. Год назад у Литвы было 39%. Разница в размере поздних раундов, ранние стадии у нас сопоставимы.

Для ангела картина скорее хорошая. На pre-seed конкуренция за сделки выросла, но и выбор команд стал больше. Из фондов с пятью и больше сделками за полугодие: FIRSTPICK, NGL, Practica, Coinvest. Приятно видеть NGL в этом списке.

Цифры на фото.

Miro продали за $1,4 млрд. Четыре года назад стоил $17,5.

#заметки

Думается, что причина одна. Клиенты поверили, что Miro они себе накодят сами.

Не накодят. Ну то есть накодят, криво, потом две недели будут искать, куда пропали половина заявок от клиентов или почему это не работает как ожидалось.

Половину этих самоделок выкинут раньше или позже.

Ведь, свое время бесплатное, чужая подписка за €40 грабёж, так думает любой покупатель софта. И все что вы делаете, он повторит за парочку запросов в Клоде.

Но вам от этого не легче. Сделку вы потеряли в ту секунду, когда клиент поверил, что справится сам.

Справится он или нет, узнаете через год, а вот деньги ушли сегодня.

Через пару лет часть вернётся к вам. Вопрос, кто до этого доживёт.

Хотя в основе, ничего не поменялось. Основной компетенцией бизнес остается не кодинг, а знание клиента, рынка, маркетинг, ну может еще и данные.

А пока что, многие будут выяснять стоимость своего «бесплатного софта».

Десять локальных клиентов говорят о стартапе меньше, чем один зарубежный. Стэнфорд разобрал три дип-тех компании из Индии, Мексики и Турции, и у всех троих домашний рынок работает одинаково: он даёт данные, талант и первых клиентов, а платят за продукт где-то ещё.

#заметки #данные

SigTuple из Бангалора построила цифровой микроскоп с ИИ. Патолог тратил на ручной просмотр мазка крови 3–4 минуты, с их устройством выходит 30–40 секунд. В исследовании на 200 образцов мочи машина нашла отклонения в 10 случаях, которые врачи при ручном просмотре пропустили. Допуск FDA, 23 патента, около $40 млн от Accel и других.

При этом главный фокус компании на экспорте. В Индии медицина оплачивается из кармана пациента, лаборатории конкурируют ценой, и продавать им качество почти бесполезно. Индия дала SigTuple дешёвое производство, огромный поток образцов для обучения моделей и первые клинические исследования. Платить за качество будут в другом месте. И это дорого: зарубежные дистрибьюторы никогда не работали с индийским медтехом и каждый первый продукт встречают с недоверием.

Yana из Мехико: приложение для эмоциональной поддержки на испанском. Основательница 14 лет искала себе психотерапевта и потом выяснила, что это средний срок по Мексике. Итог: 14 миллионов скачиваний в 35 странах при нулевом маркетинговом бюджете и меньше $3 млн привлечённых денег. Рынок оказался размером с язык. Обратная сторона той же медали: у 14 миллионов пользователей до сих пор нет модели монетизации. Язык даёт бесплатную дистрибуцию и ноль ценовой власти.

Третья история про инвестора. Дилек Дайынларлы из Стамбула ходила по фондам Кремниевой долины с турецкими стартапами и слышала одно и то же: слишком локальные. Её диагноз про рынки средней величины: они недостаточно велики, чтобы вырастить большую компанию дома, и недостаточно малы, чтобы основатель с первого дня думал о мире. Она подняла фонд ScaleX на €30 млн под B2B дип-тех и стартапу Kondukto по кибербезопасности при первой встрече отказала: приведите хотя бы одного иностранного клиента, и я вхожу. Клиент из США появился в тот же год.

Здесь для меня главное в кейсе. Один иностранный клиент для Дилек это тест на честность продукта. Дома продаёт телефонная книжка основателя: бывший коллега или знакомый через два рукопожатия. Локальная тяга в маленькой стране почти всегда сделана на связях, и по ней невозможно понять, продаёт ли продукт сам по себе. Зарубежный контракт это сделка с тем, кто основателя не знает и его стране заранее не доверяет. Именно поэтому один такой контракт говорит о компании больше, чем десять локальных.

И второе. В 2020 году турецкие стартапы привлекли $143 млн, а выходы того же года принесли $2,3 млрд. Компании, выросшие в дефиците капитала, стоят дёшево и работают экономно, а фонды из Долины по-прежнему сбивают им цену за географию. Покупатель на выходе при этом не венчурный: DataRow стала первой турецкой компанией, купленной Amazon, Auth0 из Аргентины ушла в Okta за $6,5 млрд. Стратегу всё равно, где зарегистрирована команда, ему нужна технология. Получается, что рынок наказывает за адрес на входе и платит за эффективность на выходе. Для ангела в маленькой стране это и есть источник доходности.

В Литве это работает без нюансов средней величины: дома нельзя вырасти вообще, и вопрос «где ваш первый клиент за границей» я бы задавал на первой же встрече, до вопроса про выручку.

Что для вас сильнее на pre-seed/seed: €300k локальной выручки через сеть основателя или один зарубежный клиент, который купил без локальных связей?

Пятница, три истории за неделю. Сегодня про то, сколько работы реально делают агенты внутри OpenAI, почему в Google AI Mode невыгодно покупать, и как берлинский стартап за восемь месяцев скупил половину немецкого налогового консалтинга.

СКОЛЬКО РАБОТЫ ВНУТРИ OPENAI ТЕПЕРЬ ДЕЛАЮТ АГЕНТЫ

6 сентября OpenAI опубликовала разбор того, как агенты Codex меняют работу внутри компании. К середине августа на каждый человеко-день внутри исследовательской организации приходится 3,1 агенто-дня рантайма. Обычный инженер сейчас генерирует 99% выходных токенов через Codex, а не через ChatGPT. Среди самых активных пользователей есть те, кто в день запускает более 60 часов работы агентов: задачи распределены по нескольким параллельным потокам.

При этом OpenAI сама уточняет: цифра про 3,1 дня измеряет машинное время, а не производительность человека. Больше половины успешных задач длиной 4-8 часов всё равно требовали вмешательства человека. Люди по-прежнему решают, что запускать, масштабировать или откладывать.

https://openai.com/index/how-agents-are-transforming-work/

В GOOGLE AI MODE ТЕ ЖЕ ТОВАРЫ СТОЯТ ДОРОЖЕ

Productrise 23 дня отслеживал более 2 млн товарных объявлений в США и Британии, сравнивая обычный поиск Google и AI Mode по одним и тем же запросам в один день. Когда один и тот же товар попадал в обе выдачи, цена в AI Mode была в среднем на 21,6% выше. Если брать все товары, включая несовпадающие, медианная цена в AI Mode оказалась на 49% выше: 149 долларов против 100.

Продавец на совпадающих товарах при этом почти в половине случаев вообще другой, а сами товары пересекаются между выдачами редко, всего в 1,28% случаев. Похоже, AI Mode формирует свою собственную полку с собственными приоритетами, и цена в ней явно не на первом месте.

https://productrise.app/blog/google-ai-mode-prefers-more-expensive-products

БЕРЛИНСКИЙ СТАРТАП КУПИЛ ЧЕТЫРЕ НАЛОГОВЫЕ КОНТОРЫ ЗА ВОСЕМЬ МЕСЯЦЕВ

Limetax запустился в январе 2026 года с идеей объединить раздробленный рынок налогового консалтинга в Германии вокруг собственной ИИ-платформы. Восемь месяцев спустя у компании уже четыре фирмы, семь офисов и около 150 сотрудников, а выручка в годовом выражении измеряется двузначными миллионами. Основатели пришли из Razor Group, N26 и Augustus.

Компания привлекла 36 млн евро: 6 млн pre-seed от Motive Partners с участием Activant и Heliad, и 30 млн кредитной линии от консорциума немецких банков на новые покупки. Среди бизнес-ангелов — экс-министр финансов Германии Кристиан Линднер. По словам компании, ИИ-платформа уже сократила время на бухгалтерскую обработку одного клиента с 20 часов в месяц до 6.

https://www.eu-startups.com/2026/09/limetax-lands-e36-million-to-build-an-ai-powered-group-of-german-tax-and-accounting-firms

Классных выходных!

Год с одной лужи

#опыт

Посудомойка сломалась тихо. Лопнул шланг, и вода уходила под кухонный гарнитур. Утром я увидел вздувшуюся стенку и понял: похоже, попал на деньги.

Через неделю в котельной появился Raspberry Pi за пятьдесят евро, пять датчиков протечки и кран с электроприводом на вводе воды. Где-то мокро, вода перекрывается сама, мне приходит сообщение. Я не собирался строить умный дом. Я собирался больше никогда не менять кухонную стенку: даже одна замена оказалась задачей уровня олимпиады.

Дальше всё пошло, как идёт любой проект, который однажды заработал. Раз система умеет закрывать кран, ей несложно узнать про дым. Раз видит дым, почему бы не видеть, сколько дом кушает энергии. За год добавились солнечные панели с батареей, тепловой насос, рекуператор, камеры, робот-косилка и куча всего, что я уже забыл. Малина переехала на мини-компьютер. Сейчас в системе полторы тысячи сущностей и почти сто автоматизаций.

Честно о том, как это построено. Я не программист. Большую часть автоматизаций я сделал вместе с Claude. Он подключён к Home Assistant через MCP: видит сущности, предлагает автоматизации, читает логи и помогает дебажить. Пару лет назад на это ушли бы месяцы вечеров или приличные деньги подрядчику.

Система за это время стала немного живой. У двери появляется человек, камера делает фото, Claude смотрит на кадр и пишет мне в Telegram, кто там: курьер, человек, кот. Увлажнитель сам понимает, что в нём кончилась вода, по тому, как падает потребление на ZigBee-розетке. Косилка смотрит прогноз и не выезжает перед дождём. Утром в десять приходит одна сводка: погода, штормовые предупреждения, что забыли выключить, когда менять соль в умягчителе, когда машине на сервис.

Самое неожиданное, чему я научился, никак не связано с железяками. Поначалу система писала обо всём, и через три недели я перестал открывать чат. Пришлось ввести правила, как в инженерной команде. Ночью тишина, кроме дыма, воды и критических событий. Днём только то, что требует действия. Остальное в сводку. Из сотни событий в день до телефона доходят два или три. Теперь я их читаю.

Второй урок пришёл через поломки. Облако инвертора отвечало по тридцать секунд, рекуператор зависал раз в неделю, камеры съедали процессор. Каждая история закончилась одинаково: сторожевой таймер, который замечает проблему раньше меня и чинит сам. Конфиг в git, бэкапы автоматом. Скучно, зато работает без меня. Заодно понял силу Open Source и почему люди не любят облачные интеграции. Теперь и сам ищу, чтобы всё было локально.

Год назад дом научился закрывать кран. Сейчас он учится думать на день вперёд. На крыше одиннадцать киловатт панелей, в котельной батарея, и эту часть мы делаем вместе с инженером.

Система смотрит прогноз генерации на завтра и решает, что делать с энергией. Солнечный день, батарея полная, панели дают больше, чем дом съедает: излишек греет бойлер и только потом уходит в сеть. Впереди два дня туч или оператор прислал календарь плановых работ: батарея заряжается до ста процентов и держит заряд, потому что она у меня прежде всего страховка от блэкаута. Там ещё есть история про кастомную плату в контроллере котла, но это уже отдельный пост.

Если совсем честно, это пет-проект с тремя двигателями. Я борюсь за экономику коммуналки в доме с панелями и тепловым насосом, и это нескучные деньги. Я учусь руками: год назад я не знал, чем трёхфазный счётчик отличается от однофазного, теперь он стоит в моём щитке и шлёт данные каждую секунду. И я щупаю границы того, что можно доверить ИИ в системе, где ошибка означает открытый кран или пустую батарею в блэкаут. Пока граница дальше, чем я думал.

Дальше дом будет учиться понимать людей: датчики на дверях, режим «никого дома», свет тому, кто ночью вышел с собакой. И бесперебойник для сервера, потому что умный дом, который падает вместе со светом, не лучше стенки, которую он должен был спасти.

Интересно, у кого ещё умный дом начался с дорогой поломки, и на чём он остановился.

На этой неделе в Вильнюсе открылся первый в Балтии центр клеточной терапии. Про саму медицину я недавно писал: как AI подбирает лекарство под конкретного пациента. Этот центр та же идея, только в бетоне и трубах, В нём есть интересный бизнес-кейс.

#заметки

Мы, айтишники, привыкли к одной экономике: чем больше пользователей, тем ниже предельные издержки. Написал код один раз, обслуживаешь миллион клиентов. Вся логика роста, инвестиций и оценки построена вокруг этого.

Клеточная терапия работает по другим правилам. Здесь берут иммунные клетки конкретного пациента, перепрограммируют их для борьбы с опухолью, выращивают, проверяют и возвращают обратно. Для аутологичных терапий единица производства конкретный пациентский продукт со своим изолированным, контролируемым и документированным маршрутом. Northway построила до 20 отдельных cGMP-линий именно для того, чтобы вести много таких маршрутов параллельно, не смешивая их между собой.

Это принципиально другая операционная модель, чем классическая фарма или классический софт.

Аутологичные терапии заметно дороже в производстве, чем модели на донорских клетках, которые можно стандартизировать и выпускать сериями. Разницу формируют не только персонализация, но и контроль качества, логистика между пациентом и производством, ручные операции и требования GMP. Дело не в жадности фармы, а в том, что здесь физически нельзя один раз написать код и обслуживать им миллион человек.

Отсюда и бизнес-модель, ради которой такой центр вообще строят. Вместо того чтобы каждая biotech-компания возводила свой завод под одного пациента, появляется CDMO, контрактный производитель, который держит регулируемую инфраструктуру и продаёт доступ к ней. Это можно сравнить сразу с тремя знакомыми моделями масштаба.

SaaS масштабирует код: предельные издержки падают почти до нуля. Cloud вроде AWS масштабирует стандартизированную вычислительную мощность: клиент покупает эластичный доступ, а не строит дата-центр. CDMO для клеточной терапии масштабирует не продукт и не мощность в чистом виде, а пропускную способность: больше параллельных изолированных процессов, меньше простоя линий, короче цикл от пациента до готовой терапии. Масштаб здесь не отменяет индивидуальность каждого цикла, а делает управление сотнями таких циклов одновременно рентабельным.

По отраслевым опросам, доступ к свободным CDMO-мощностям для клеточной терапии остаётся одним из главных узких мест рынка. В апрельском отчёте BioPlan Associates за 2026 год 55,6% фармкомпаний назвали поиск такого партнёра сложным.

Не в каждом бизнесе выигрывает тот, кто размножает одну и ту же операцию на миллион клиентов. Иногда выигрывает тот, кто первым строит инфраструктуру под модель "один клиент - один изолированный цикл" и продаёт саму возможность провести этот цикл быстро, качественно и рядом с клиентом. Northway в Вильнюсе делает именно эту ставку, просто в биологии, а не в байтах.

Если твой продукт нельзя масштабировать классически, готов ли ты зарабатывать на инфраструктуре под него, а не на самом продукте?

«Добро пожаловать в эру AGI». Что на самом деле меняется после запуска GPT-6 Astra

#кейс

Вчера президент OpenAI Грег Брокман закончил брифинг фразой: «Welcome to the AGI era». Звучит громко, давайте смотретьна цифры и на первые кейсы тех, кто уже поработал с моделью руками.

Что впечатляет

Во время тестов модель сама нашла две неизвестные уязвимости в реальных релизах Chrome. OpenAI сообщила о них разработчикам и ограничила доступ к части киберфункций для широкой публики.

Модель уже не просто объясняет, как искать проблему. Она сама исследует продукт, проходит сценарии и находит ошибки.

Галлюцинации, по оценке Artificial Analysis, упали с 92% до 51%. Всё ещё много. Но это самое резкое снижение за несколько поколений, и для бизнеса оно ценнее любых рекордов на олимпиадах.

Кейс который можно тестировать уже

Ленни Рачицкий, один из самых известных продуктовых экспертов, использует браузерный режим Astra для проверки продуктов. Модель сама открывает сервис, кликает по кнопкам, проходит сценарии и находит баги, которые человек пропустил бы.

Если у вас есть сайт, приложение, CRM или внутренняя система, дайте модели тестовую среду и попросите:

«Пройди регистрацию, заказ, оплату, смену пароля и основные сценарии. Найди ошибки, опиши шаги воспроизведения, приложи скриншоты».

Интеграция и корпоративная платформа не нужны.

Ох, цена или ценность?

Цена выросла в 2,5 раза: 10 долларов за миллион входных токенов, $50 за миллион выходных токенов. Считать нужно стоимость результата. Если прогон занимает 20 минут вместо двух часов тестировщика, цена токена перестаёт быть вопросом.

Вывод

AGI это или нет, спор бесполезный. Для первых полезных сценариев модели уже не всегда нужны API и сложные интеграции. Иногда достаточно доступа к экрану, тестовой среды и чётко заданной задачи. Это снимает главный барьер для малого и среднего бизнеса.

Возьмите процесс, где сотрудник два часа в день кликает по экрану. Дайте модели тестовую среду, чёткий сценарий и ограниченные права. Через неделю поймёте: это красивое демо или инструмент, который экономит команде время.

P.S. Ролик у OpenAI получился стильный: https://openai.com/index/gpt-6-astra/?video=1222553704