По дороге к AGI

$517 млрд. Именно столько Anthropic готова потратить на вычисления

Когда говорят о стоимости создания передового AI, обычно обсуждают миллиарды инвестиций.

Но масштабы уже совсем другие.

По подсчётам The Information, Anthropic заключила соглашения на вычислительные мощности общей стоимостью примерно $517 млрд на ближайшие годы, в основном — примерно на десятилетний горизонт.

Только Amazon и Google должны предоставить около 11 ГВт вычислительных мощностей стоимостью более $300 млрд.

Есть соглашение минимум на $30 млрд с Microsoft.

И другие огромные контракты.

Получается интересная экономика.

AI-компания сегодня должна не просто создать лучшую модель.

Она должна заранее обеспечить себе электричество, дата-центры, серверы и чипы на сотни миллиардов долларов, рассчитывая, что будущая выручка всё это оправдает.

Поэтому один из главных вопросов AI-гонки постепенно меняется.

Раньше было:

кто сделает лучшую модель?

Теперь к нему добавляется:

кто сможет заработать достаточно денег, чтобы оплачивать инфраструктуру для этой модели?

$517 млрд — хороший показатель того, насколько капиталоёмким стал передовой AI.

@roadtoagi

У Nvidia появился риск, о котором говорят гораздо меньше, чем о росте AI

Бизнес Nvidia продолжает расти невероятными темпами. Но есть цифра, на которую инвестору точно стоит обратить внимание.

Дебиторская задолженность Nvidia выросла за полгода на 64% — до $63 млрд.

И главное: 70% этой суммы приходится всего на пять клиентов.

То есть примерно $44 млрд Nvidia должны пять крупнейших покупателей.

Причём компания начала давать крупным клиентам больше времени на оплату. Стандартный срок увеличился с 45 до 60 дней, а по отдельным крупным проектам Nvidia допускает отсрочку до года.

Это не означает, что у Nvidia проблемы.

Но показывает интересную сторону AI-бума.

Огромные продажи чипов всё сильнее зависят от способности относительно небольшого числа компаний продолжать строить дата-центры, привлекать капитал и оплачивать гигантские вычислительные мощности.

Получается довольно тесная финансовая цепочка:

AI-компании привлекают миллиарды → строят инфраструктуру → покупают оборудование Nvidia → Nvidia сама инвестирует в часть этой экосистемы и предоставляет крупным клиентам более длинные сроки оплаты.

Пока рынок AI растёт — механизм прекрасно работает.

Интереснее будет посмотреть, насколько он устойчив, если темпы строительства AI-инфраструктуры когда-нибудь начнут снижаться.

@roadtoagi

А что, если крупнейшие AI-компании начнут регулировать как банки?

Интересную идею высказал управляющий инвестициями Bridgewater Грег Дженсен.

Он предлагает считать компании, контролирующие значительную часть мировых вычислительных мощностей, системно значимыми организациями — примерно так же, как крупнейшие банки.

Например, если компания контролирует более 5% вычислительных ресурсов США или мира, для неё может вводиться дополнительный надзор.

Причина — концентрация.

По оценке Дженсена, уже через два года OpenAI и Anthropic могут контролировать 35–50% мировых вычислительных мощностей.

Это пока не закон и даже не готовая законодательная инициатива. Это позиция одного из руководителей крупнейшего хедж-фонда мира.

Но сама постановка вопроса очень показательна.

Вычислительные мощности постепенно начинают воспринимать не просто как технологический ресурс, а как критическую инфраструктуру.

И если AI действительно станет базовым слоем экономики, вслед за сотнями миллиардов инвестиций вполне может прийти совершенно другой уровень регулирования:

контроль концентрации мощностей, требования к безопасности, ответственность компаний и ограничения на долю инфраструктуры под контролем одного игрока.

То есть следующий большой рынок вокруг AI может быть связан уже не только с моделями и чипами.

Но и с тем, как государство будет регулировать новую вычислительную инфраструктуру экономики.

@roadtoagi

AI всё чаще будет работать прямо на компьютере и телефоне

Apple расширяет возможности своего Foundation Models framework. Разработчики получают больше возможностей использовать AI-модели непосредственно на устройствах пользователя.

Это означает, что для части AI-функций данные не обязательно каждый раз отправлять в облако. Приложение может выполнять работу непосредственно на устройстве.

Особенно это интересно там, где используются личные или корпоративные данные: документы, переписка, заметки и другая чувствительная информация.

Постепенно появляется ещё один большой сегмент рынка: локальный AI, который работает рядом с данными пользователя, а не отправляет их на удалённый сервер.

@roadtoagi

Что будет, если AI-гонка немного замедлится

После дискуссии о возможном замедлении развития AI акции Nvidia снизились более чем на 3%, а группа производителей чипов потеряла около 6%. При этом Alphabet вырос почти на 2%, Microsoft — на 1,6%.

Логика рынка интересная. Производители чипов зарабатывают на постоянном строительстве новой AI-инфраструктуры. Microsoft, Google и другие технологические гиганты, наоборот, тратят на неё огромные деньги.

Если темпы строительства дата-центров и закупки ускорителей замедлятся, производители оборудования могут потерять часть будущего спроса. А владельцы уже построенной инфраструктуры получат возможность меньше инвестировать и больше зарабатывать на существующих мощностях.

AI-бум может быть выгоден всем участникам рынка, но совсем по-разному на разных этапах этой гонки.

@roadtoagi

Claude Code научились использовать без Claude

Разработчики нашли способы использовать Claude Code, подключая к нему модели других компаний.

На первый взгляд небольшая техническая история. Но она показывает интересное разделение рынка: пользователю может нравиться сам инструмент, интерфейс и организация работы Claude Code, но модель Anthropic внутри него уже не обязательно должна быть единственным вариантом.

То есть модель постепенно может становиться заменяемым компонентом. Сегодня одна лучше решает задачу, завтра другая оказывается дешевле или быстрее.

И тогда главный вопрос для AI-компаний: где останется основная ценность и маржа — в самой модели или в продукте, построенном вокруг неё?

@roadtoagi

AI начинают использовать для создания следующего AI

OpenAI поставила автоматизацию исследований в области искусственного интеллекта в число главных задач для своих AI-агентов.

Речь уже не о помощнике, который пишет письмо, ищет информацию или программирует по заданию человека. AI должен участвовать непосредственно в исследовательской работе, которая нужна для создания новых моделей.

Если это получится, может измениться сама скорость развития AI. Исследователь получает не просто инструмент, а множество агентов, способных выполнять часть работы параллельно.

Получается интересная петля: AI помогает быстрее создавать более сильный AI.

@roadtoagi

AI уже начинает съедать прибыль крупнейших компаний

ByteDance за первое полугодие получила около $20 млрд чистой прибыли, но прибыль снизилась. Одна из причин — растущие расходы на искусственный интеллект.

Это интересный поворот в AI-гонке. До сих пор главным показателем были миллиарды, которые компании готовы вкладывать в модели, дата-центры и вычисления. Теперь всё важнее другой вопрос: сколько дополнительного бизнеса создают эти инвестиции.

AI становится очень дорогой инфраструктурой. Поэтому инвесторам постепенно придётся смотреть не только на размер вложений в AI, но и на их окупаемость.

@roadtoagi

OpenAI отложила IPO из-за вопросов к безопасности ИИ

OpenAI точно не выйдет на биржу в 2026 году. Сэм Альтман заявил, что сейчас для IPO неподходящий момент.

Причина необычная. Компания хочет сохранить возможность принимать решения, которые могут быть невыгодны бизнесу и будущим акционерам, если этого потребует безопасность новых моделей.

Ранее IPO OpenAI рассматривалось как один из крупнейших потенциальных выходов на биржу среди технологических компаний. Теперь Альтман говорит: сначала нужно разобраться с безопасностью, контролем новых возможностей ИИ и взаимодействием компаний с государствами.

2026 год исключён. Когда именно OpenAI решится на IPO, пока не определено.

@roadtoagi

AI можно разделить между облаком и своим компьютером

Perplexity представила Hybrid Compute — подход, при котором разные AI-задачи выполняются в разных местах.

Для задач, где нужны большие вычислительные возможности и поиск информации, используется облако. А работу, где важна приватность, можно выполнять локально на Mac.

Это интересный компромисс между двумя подходами: мощными облачными AI-сервисами и локальными моделями, когда данные остаются на устройстве пользователя.

Пока в описании продукта немного подробностей, но само направление важное: возможно, будущий AI будет не полностью облачным и не полностью локальным, а сам будет распределять задачи в зависимости от того, где их лучше и безопаснее выполнять.

@roadtoagi

AI написал код. Теперь другой сервис сам проверит и покажет, что он работает

С распространением AI-программистов появилась новая проблема: они могут одновременно подготовить несколько изменений в коде, но человеку всё равно приходится проверять результат.

TryCase автоматизирует именно этот этап. После того как разработчик отправляет изменение на проверку, сервис запускает его и возвращает видео, на котором видно, как оно реально работает, вместе со своим вердиктом.

Изначально создатели TryCase делали отдельные тестовые среды для AI-агентов, но затем упростили идею до одного действия: отправил изменение — получил доказательство его работы.

Хороший пример следующего этапа развития AI-программирования: автоматизируется уже не только написание кода, но и его проверка.

@roadtoagi

AI теперь сначала изучает клиента, а потом пишет ему письмо

Slashy Assistant подключается к почте, календарю, CRM и заметкам со встреч. Перед тем как подготовить письмо, он сначала изучает всю доступную информацию о клиенте.

Поэтому AI уже знает, что обсуждали на последнем звонке, на какой стадии находится сделка и что происходило в предыдущей переписке.

Ассистент может не только писать письма, но и заниматься назначением встреч и последующими сообщениями клиенту.

Это уже другой подход к AI-помощникам: вместо того чтобы каждый раз объяснять контекст, человек даёт AI доступ к рабочей информации, и тот сам разбирается, что происходит.

@roadtoagi

AI для военных уже оценивают в десятки миллиардов долларов

Американская Shield AI обсуждает новый инвестиционный раунд при оценке не менее $20 млрд.

Компания занимается AI для автономных систем. Это технологии, позволяющие беспилотным аппаратам самостоятельно принимать решения и выполнять задачи без постоянного управления человеком.

Defense tech постепенно становится одним из крупнейших направлений применения AI. Здесь соединяются искусственный интеллект, робототехника, автономность и огромные государственные бюджеты.

И оценки компаний показывают, что инвесторы уже воспринимают это не как экспериментальную нишу, а как большой самостоятельный рынок.

@roadtoagi

$1 млрд оценки при $30 млн заказов

В Китае быстро растёт собственная индустрия компаний, которые готовят и размечают данные для обучения AI.

Одна из таких компаний получила оценку около $1 млрд, имея примерно $30 млн заказов.

Разметка данных — это подготовка примеров, на которых AI учится правильно понимать изображения, тексты и другие данные. Чем больше появляется моделей и специализированных AI-систем, тем больше требуется такой работы.

История хорошо показывает, насколько дорого сегодня инвесторы готовы оценивать даже инфраструктурный слой AI, если рассчитывают на быстрый рост всего рынка.

@roadtoagi

У AI-компаний появляются независимые аудиторы

Anthropic планирует допускать внешних специалистов к проверке своих AI-систем примерно с тем же уровнем доступа, который имеют внутренние команды по оценке рисков.

OpenAI также намерена допустить независимых проверяющих. При этом часть информации сможет оставаться закрытой, если её раскрытие создаёт угрозы безопасности, юридические или коммерческие риски.

Фактически вокруг AI начинает формироваться новый рынок — независимый аудит моделей и систем. По мере того как AI получает доступ к деньгам, данным и реальным бизнес-процессам, проверять придётся уже не только финансовую отчётность и информационную безопасность, но и поведение самого AI.

@roadtoagi

ИИ-лидеры захотели притормозить. Трамп против

Глава Anthropic Дарио Амодеи предложил ведущим ИИ-компаниям сознательно замедлить разработку самых мощных моделей. Его поддержали Сэм Альтман, Илон Маск и Демис Хассабис.

Идея не в том, чтобы остановить ИИ. Амодеи предлагает сначала допустить независимых экспертов к проверке новых моделей, затем договориться о правилах между крупнейшими разработчиками, а в перспективе попытаться согласовать ограничения и между странами.

Но здесь начинается политика. Китай увидел в предложениях Амодеи попытку затормозить именно китайский ИИ. Государственная Global Times назвала их «методичкой холодной войны».

А Дональд Трамп выступил против ограничений с другой стороны. Он назвал происходящее «больным заговором против ИИ и дата-центров» и заявил, что главный ограничитель для ИИ — «сильный и умный президент».

В итоге крупнейшие разработчики впервые всерьёз заговорили о коллективном замедлении гонки. Но США и Китай пока сходятся в одном: уступать технологическое лидерство никто не собирается.

@roadtoagi

Корпоративный AI упёрся в вопрос: куда уходят ваши данные

Nvidia, Palantir и Booz Allen ограничили использование моделей Anthropic из-за опасений, связанных с корпоративными данными.

Это важный поворот. Ещё недавно компании выбирали AI в основном по качеству модели. Теперь для крупного бизнеса не менее важным становится вопрос: где обрабатываются данные, кто получает к ним доступ и что с ними происходит дальше.

Для AI-сервисов работа с корпоративными данными становится отдельным конкурентным преимуществом. Особенно там, где речь идёт о коммерческой тайне, финансах или государственных контрактах.

@roadtoagi

AI сам проводит опрос вместо обычной анкеты

SurveyMonkey добавляет формат, в котором вместо стандартной анкеты с заранее заданными вариантами ответа с человеком разговаривает AI.

Он может задавать уточняющие вопросы по ходу разговора, а затем автоматически анализировать полученные ответы. Также заявлена возможность сравнивать результаты с показателями других компаний той же отрасли.

Для бизнеса это интересная замена обычным опросам клиентов и сотрудников. Вместо десятка формальных вопросов можно получить полноценный разговор, в котором AI уточнит именно то, что оказалось важным для конкретного человека.

То есть даже такой привычный инструмент, как анкета, постепенно превращается в персональное интервью с AI.

@roadtoagi

Рост AI-рынка достаётся далеко не всем

Выручка AI-компаний продолжает быстро расти. Но новые данные показывают другую сторону этого бума: всё большая часть денег концентрируется у относительно небольшой группы лидеров.

Это важный момент. Огромный рост всего рынка ещё не означает, что одновременно будут хорошо расти сотни AI-стартапов.

Может происходить обратное: несколько компаний получают основную аудиторию, данные и деньги, а остальным становится всё дороже конкурировать с ними.

Похоже, AI-рынок постепенно переходит от стадии «растут почти все» к гораздо более жёсткой борьбе за лидирующие позиции.

@roadtoagi

ChatGPT приближается к миллиарду пользователей в неделю

Аудитория ChatGPT движется к отметке 1 млрд пользователей в неделю.

Но интересна здесь уже не только сама цифра. При таком масштабе ChatGPT становится одной из крупнейших цифровых платформ, через которую люди ищут информацию, работают с документами, выбирают продукты и решают повседневные задачи.

Для бизнеса это означает появление ещё одного огромного интерфейса между компанией и клиентом.

Когда-то компании учились попадать в Google, затем в социальные сети и мобильные приложения. Теперь постепенно возникает новый вопрос: как сделать так, чтобы ваш бизнес, продукт или услугу правильно находил и предлагал AI?

@roadtoagi