Грин еще не робот 🤖

Любой скепсис легко разбивается о цифры и графики.

И порой результаты показывают сразу две вещи.

Первая: AI-агенты уже вовсю работают в бизнесе.

Вторая: они работают там, где многие их вообще не ждали.

Например, производство и ресурсы на этом графике выглядят как один из самых активных сегментов по доле использования агентов. Не только софт, не только маркетинг, не очередная песочница для людей, которые автоматизируют написание постов про автоматизацию.

Логика простая: чем больше процессов, регламентов, повторяющихся решений и дорогих ошибок, тем быстрее появляется смысл в агентах.

Опрос: где у вас уже работают AI-агенты? Прими участие 👇🏼. Сверим цифры

Пример интерфейса, с которым мы жили много лет. )

Пример интуитивно понятного user friendly интерфейса.

Любой бизнес умрет, если не будет меняться.

Есть мнение, что большие корпорации слишком неповоротливые: рынок уже уехал, а они еще согласовывают повестку встречи.

Бигтехи, похоже, умирать не собираются.

Amazon, Alphabet, Microsoft и Meta резко меняют свои бизнес-модели из-за AI.

Раньше это были машины по производству свободного кэша: софт, масштаб, маржа, подписки, реклама.

Теперь они превращаются в инфраструктурных гигантов.

На графике это видно очень просто: синяя линия capex после 2025 года улетает вверх, розовая линия free cash flow падает вниз.

То есть AI уже съедает кэш бигтехов.

Вложения в инфраструктуру дошли до $725 млрд, а свободный денежный поток четырех компаний в третьем квартале может упасть примерно до $4 млрд против среднего уровня около $45 млрд после пандемии.

И что?

Бигтехи покупают себе место в следующей экономике.

Победит тот, у кого будут дата-центры, чипы, энергия, сети и баланс, который выдержит эту гонку.

AI выглядит как софт.

Зарабатывать на нем будут как на инфраструктуре.

Сто наиболее перспективных стартапов в сфере искусственного интеллекта 2026 года по версии CB Insights.

И что?

Рынок уже сложился, но места еще есть.

Хочешь все это читать без VPN и листании кучи каналов и лент подпишись по ссылке в комментариях и читай каждый день только то, что действительно нужно знать про развитие ИИ сегодня

Ты математик. Ты смотришь на задачу из Книги Коуровки, которую советские коллеги сформулировали в Новосибирске в 1965 году. Поколения лучших алгебраистов планеты её не решили. Ты открываешь систему DeepMind и вводишь условие. Система возвращает доказательство через несколько часов. Марк Лакенби, профессор Оксфорда, проверяет его вручную и подтверждает: задача 21.10 закрыта. Впервые за 60 лет.

DeepMind представил систему AI co-mathematician: мультиагентный ансамбль, в котором координирующий агент управляет специализированными потоками: поиском литературы, написанием кода, проверкой доказательств. Система идёт дальше проверки известных шагов: она генерирует новые математические стратегии, формулирует гипотезы, проверяет их через формальные верификаторы и откатывается если доказательство рассыпается. Результат на FrontierMath Tier 4, самых сложных олимпийских задачах, где ответ требует недель работы эксперта: 48% против 19% у Gemini 2.5 Pro.

Главное отличие от предыдущих систем: AI co-mathematician работает как исследователь. Строит цепочки умозаключений, фиксирует промежуточные результаты, исправляет ошибки по ходу. Внутренний бенчмарк DeepMind показал 87% на задачах уровня PhD.

Задача 21.10 из Книги Коуровки: первое независимо подтверждённое решение открытой математической проблемы, которую система нашла сама, без человека-соавтора.

Фактура:

+Задача 21.10 из Книги Коуровки (Kourovka Notebook) открыта с 1965 года: международный список нерешённых проблем теории групп, который советские математики начали вести в Новосибирске.

++ AI co-mathematician набрал 48% на FrontierMath Tier 4, категории задач, которые требуют нескольких недель работы эксперта-математика; для сравнения Gemini 2.5 Pro набирает 19%.

+++ Система устроена как ансамбль: координирующий агент управляет специализированными субагентами для поиска, кодирования и формальной верификации доказательств.

++++ 87% на внутреннем бенчмарке DeepMind уровня PhD: система превосходит уровень аспирантуры по большинству разделов чистой математики.

+++++ Профессор Оксфорда Марк Лакенби подтвердил корректность доказательства задачи 21.10 независимой ручной проверкой: стандарт публикации в рецензируемом журнале.

И что?

Математика: строгий формальный язык с верифицируемыми доказательствами. AI co-mathematician показал, что мультиагентный ансамбль с верификатором работает в самых жёстких условиях.

Следующий шаг: применение той же архитектуры к областям с формальными языками. Если ты строишь систему для юридической аргументации, финансового моделирования или инженерного расчёта, посмотри на паттерн координирующий агент + специализированные субагенты + формальный верификатор до конца Q2: именно он станет стандартом для задач, где ошибка недопустима.

🚨Нам 3.14здец:

60 лет назад математики в Новосибирске записали задачу в книгу, чтобы коллеги по всему миру могли работать над ней поколениями. Краудсорсинг человеческого интеллекта: самые острые умы планеты коллективно двигали границу знания. AI co-mathematician закрыл одну из этих задач за несколько часов. 9/10: первый задокументированный случай когда ИИ решил задачу, которую человечество не могло решить коллективными усилиями 60 лет. Граница между «ИИ как инструмент» и «ИИ как исследователь» исчезла в одной из самых строгих интеллектуальных дисциплин. Математика была последним бастионом «это точно требует человеческого разума». Этот бастион взят.

Это только один из материалов ежегодного дайджеста который выходит каждый будний день.
Именно в этом выпуске было:

🔭 Почему ИИ нашёл 118 планет в архиве NASA, который люди просматривали 4 года?
🎙️ Что изменится, когда ИИ научится слушать тебя пока говорит сам?

И ещё +5 новостей: Isomorphic Labs привлёк $2,1 млрд на разработку лекарств через ИИ, Греция вписывает ИИ в Конституцию, Baidu выпустил ERNIE 5.1 за 6% стоимости конкурентов, OpenRouter запустил умный роутинг кодинг-задач, SoftBank строит батареи без риска пожара для AI-датацентров.

Зачем я приехал на Каннский фестиваль в этом году?

Я обычно приезжаю на выставки, конференции и фестивали в двух случаях: когда меня приглашают или когда я участвую в проекте.

Канны 2026 как раз про второй вариант.

Это уже второй международный кинофестиваль для меня в этом году. Первым был Берлинале, теперь Канны.

Я здесь как продюсер полнометражного анимационного фильма, над которым мы сейчас работаем. Интерес к проекту здесь еще выше, чем в Берлине. Уже запланировано много встреч, и это очень хороший знак.

Мы создаем новую историю, новых персонажей, собственный визуальный мир и смыслы, которые должны остаться со зрителем после просмотра.

Важная часть продакшна связана с ИИ. Под проект мы собрали свои агентные системы, канвасы, автоматизации и рабочие процессы.

Для меня самое ценное в этом подходе: ИИ дает больше свободы для эксперимента.

В большой студийной анимации цена ошибки очень высокая. Когда в производство вкладываются десятки или сотни миллионов долларов, индустрия чаще выбирает проверенные сюжеты, знакомые формулы и понятные решения.

Сейчас появляется пространство для более смелых решений. Можно придумывать новые миры, искать свой визуальный язык и рассказывать истории так, как ты их видишь.

Качество при этом остается главным. Важны идея, вкус, команда, драматургия и способность довести проект до уровня, который будет интересен зрителю.

Этим мы сейчас и занимаемся.

Канны для такой истории оказались очень правильным местом.

Колин Энгл (создатель Roomba, экс-CEO iRobot) представил The Familiar, четырёхногого AI-робота размером с бульдога, позиционированного как компаньон для людей старшего возраста. Робот реагирует на прикосновения, учит язык дома и понимает эмоциональный контекст. Бета-версия в Q4 2026, цена от $2 999. И что? Рынок AI-компаньонов для пожилых пока не насыщен. Если делаешь продукт для этой аудитории, смотри на модель подписки Familiar Machines как на референс монетизации.

Ты пишешь в поддержку AWS: хочешь расширить мощности на следующий квартал. Ответ приходит через три дня: «В вашем регионе доступных ресурсов нет. Ближайшая дата подключения: сентябрь.» Ты смотришь на дату письма. Сейчас май.

Половина запланированных дата-центров в США в 2026-м рискует не выйти из бумажной стадии. Земля, сети, согласования. Именно сейчас Panthalassa, орегонская компания основанная в 2016-м, привлекла $140M Series B под руководством Питера Тиля (сооснователь PayPal и Palantir).

Оценка: около $1 млрд. Решение выглядит как шутка. Оно серьёзно.

Идея простая: поставить 85-метровые стальные узлы прямо в открытый океан. Качание волн прокачивает воду через турбину, турбина даёт электричество для AI-чипов, морская вода охлаждает оборудование. Результаты передаются через Starlink. Местных советов нет. Согласований нет. Счётчика энергопотребления для города тоже нет.

Фактура:

+Первые пилотные узлы серии Ocean-3 развернут в северной Пацифике в 2026 году; коммерческие поставки запланированы на 2027-й.
++ На раунде присоединились Джон Дорр, TIME Ventures Марка Бениоффа, SciFi Ventures Макса Левчина и Founders Fund. Всего компания подняла $210M с основания.
+++ Узлы прокладывают маршрут только за счёт формы корпуса: двигателей нет.
++++ Тиль заявил Financial Times: «Внеземные решения в области вычислений больше не фантастика. Panthalassa открыла океанский рубеж».
+++++ Узлы работают в режиме инференса: они обрабатывают уже готовые AI-модели, тренировка новых в открытом океане не предусмотрена.

И что?

Panthalassa выходит на коммерческий рынок в 2027-м. Если строишь продукт с высокой нагрузкой на вычисления, поставь напоминание на Q1 2027: смотри условия первых контрактов и сравнивай с текущими облачными. До этого используй новость как аргумент в переговорах с AWS/GCP/Azure: конкуренция в compute перестала быть теоретической.

Нам 3.14здец:

Если ты продакт или фаундер, у которого облачные расходы на GPU растут быстрее выручки, 7/10. Дефицит вычислительных мощностей рукотворный: земля, сети, политика. Panthalassa первой обошла всё это через океан. Следующие три года рынок compute будет перестраиваться: смотри на нестандартные источники (морские, ядерные, мобильные узлы) и разговаривай с командой о vendor lock-in до того, как провайдер поднимет цены в следующий раз.

Это только один из материалов ежегодного дайджеста который выходит каждый будний день.
Именно в этом выпуске было:


⚔️ Пентагон взял всех, кроме Anthropic.

💼 Anthropic и OpenAI открывают свой McKinsey

И ещё +5 новостей, быстрых, как ИИ: Sierra подняла $950M при оценке $15 млрд и обслуживает 40% Fortune 50, Белый дом готовит FDA-like проверки AI-моделей до выпуска, Маск пытался помириться с Брокманом за 2 дня до суда и угрожал в следующем сообщении, Anthropic ищет альтернативу Nvidia через лондонский стартап Fractile, создатель Roomba запускает AI-питомца для пожилых за $2 999

Хочешь все это читать без VPN и листании кучи каналов и лент подпишись по ссылке в комментариях и читай каждый день только то, что действительно нужно знать про развитие ИИ сегодня

Airbus, компания, которую большинство людей ассоциирует с пассажирскими самолётами, отпусками, аэропортами и посадкой где-нибудь в Барселоне, испытала беспилотный перехватчик Bird of Prey.

Сценарий простой: один дрон-робот сам ищет другой дрон-робот, сам обнаруживает, сам классифицирует и сам атакует его ракетой.

Параметры можно просто перечислить: размах крыла 2,5 м, длина 3,1 м, масса до 160 кг, на прототипе 4 ракеты Mark I, в боевой версии до 8, дальность поражения до 1,5 км, ракета длиной 65 см и весом меньше 2 кг.

То есть роботы уже разбираются с роботами.

А человек стоит рядом и называет это прогрессом, оборонной архитектурой и эффективным решением современных угроз.

И что?

Airbus вообще давно занимается военной частью: Eurofighter Typhoon, A400M, C295, CN235, A330 MRTT, Eurodrone, SIRTAP, военные спутники, связь, разведка, боевые вертолёты, FCAS, Multi-Domain Combat Cloud.

По деньгам картина тоже показательная: в 2025 году у Airbus было €73,4 млрд выручки, из них €14,2 млрд пришлось на оборонное направление.

Примерно каждый пятый евро.

Есть одна странная вещь.

Люди боятся конца света, но обожают на него смотреть.

Апокалипсис собирает внимание мгновенно. Войны, маньяки, массовые убийства, преступники, разрушенные города, сгоревшее небо, последние выжившие среди руин. Мы говорим себе, что это важно для памяти, анализа, опыта, предупреждения.

Иногда это правда.

Но часто мы просто смотрим, как красиво всё горит.

Кино про войну должно было бы делать войну отвратительной. Но зритель помнит не ужас окопов, а эпичную битву. Фильм про маньяка должен был бы говорить о зле, травме и пустоте внутри человека. Но потом этот маньяк становится поп-культурной иконой, его лицо печатают на футболках, а самые жестокие сцены нарезают в короткие ролики.

Мы слишком часто называем героями тех, кто лучше всех убивает (не) правильных людей.

После Второй мировой войны казалось, что человечество наконец упрется в предел. Появилось оружие, которое способно уничтожить всех. Абсолютный аргумент. Финальная точка в споре о том, стоит ли продолжать решать конфликты через массовую смерть.

Казалось бы, после этого разумный вид должен был сказать: всё, дальше ищем другие способы.

Человечество посмотрело на возможность взаимного уничтожения и решило: рабочая схема, оставляем.

И это, кажется, самая стабильная черта нашего вида. Любое открытие рано или поздно проходит один и тот же тест: можно ли этим убивать.

Геометрия и механика помогают строить осадные машины.

Атом дает энергию, а затем становится образом конца света.

Космос обещает мечту о других мирах, а заодно (точнее прежде всего ) дает способ точнее доставлять смерть в этот.

Теперь у нас есть ИИ.

И снова начинается знакомое движение. Сначала разговоры о творчестве, медицине, образовании, новых возможностях. Потом военные бюджеты, автономные системы, планирование операций, беспилотные машины, оптимизация поражения целей.

Слово “цель” вообще удивительно удобно. Сразу звучит почти аккуратно. Будто речь идет о квартальном плане, а не о живом человеке, которому не повезло оказаться в чьем-то интерфейсе.

Мне хочется верить, что ИИ даст нам шанс стать умнее.

Но есть неприятная деталь: он учится у нас.

На наших книгах.
На наших фильмах.
На наших рынках.
На наших войнах.
На наших желаниях.
На наших оправданиях.

Он видит, какие сюжеты мы любим. Какие технологии финансируем. Каких лидеров выбираем. Какие сцены пересматриваем. Какие слова придумываем, чтобы смерть звучала спокойнее.

И если однажды ИИ начнет делать выводы о человечестве, ему не придется долго искать материалы.

Мы сами всё загрузили.

Самое страшное - что он слишком хорошо поймет нас.

Нам 3.14здец.

UPD. Ролик к посту более 4+ млн просмотров за сутки после опубликования

Китайский суд в Ханчжоу постановил: замена работника на AI не является законным основанием для увольнения. Компания уволила сотрудника Чжоу (супервайзер по QA с зарплатой 300 тыс. юаней в год), предложив взамен позицию с понижением на 40%. Чжоу выиграл арбитраж, компания подала в суд и снова проиграла. Суд указал: компания перекладывает издержки технологической трансформации на работника. Это второй прецедент в апелляционной инстанции. И что? Если ты фаундер или HR-директор в компании, которая планирует AI-автоматизацию: этот прецедент ещё в Китае, но Western рынки труда уже смотрят сюда за аргументами. Документируй экономику решения, а не только технику.

💯 пятничный контент. Актуально для моего канала, образное повествование.

Ты идёшь к врачу. Все анализы в норме. Через полгода диагноз: рак поджелудочной на третьей стадии. Если бы AI умел читать клетки так же, как он читает текст, он бы увидел это раньше. Данных для этого пока не хватает. 29 апреля один фонд выделил $500 млн, чтобы их собрать.

Biohub: некоммерческий исследовательский институт, который финансирует Инициатива Чан Цукерберга (CZI, фонд Марка Цукерберга и Присциллы Чан). Они объявили Virtual Biology Initiative: пятилетний проект по созданию открытых датасетов и AI-моделей, которые смогут предсказывать поведение человеческих клеток. Цель: научить AI симулировать биологию на уровне клеток, молекул и тканей. Это основа для понимания, как болезни начинаются до первых симптомов.
Из $500 млн: $400 млн уйдут на сбор данных, разработку технологий визуализации и измерений в биологии.

Остальные $100 млн идут как гранты внешним лабораториям. Все датасеты будут открытыми. Партнёры: Nvidia, Allen Institute, Arc Institute, Broad Institute, Wellcome Sanger Institute. Алекс Ривс, руководитель науки Biohub, говорит: текущие датасеты максимум около миллиарда клеток. Нужно на порядок (то есть примерно в 10 раз) больше, чтобы модели стали по-настоящему предиктивными.

Фактура:

+Первый флагманский проект внутри инициативы: Virtual Immune System: AI будет моделировать иммунную систему целиком, чтобы предотвращать рак и аутоиммунные болезни на ранних стадиях. Исследователи уже отслеживают T-клетки в динамике через разные ткани

++ Demis Hassabis (DeepMind) говорил, что AI способен победить болезни в рамках одного десятилетия. Biohub ставит на тот же тезис, но через данные, а не только через модели

+++ Human Cell Atlas и Human Protein Atlas (международные консорциумы, картирующие все типы клеток человека) тоже входят в партнёрство. Новые данные будут стыковаться с этими атласами, а не уходить в отдельную закрытую базу

++++ Для сравнения масштаба: AlphaFold2 (модель DeepMind для предсказания структуры белков) изменил биологию, работая с базой около 200 млн белковых последовательностей. Biohub хочет сделать то же для клеток, но с данными в 10 раз больше, чем существует сегодня

+++++ CZI поставила перед собой четыре научных вызова (grand challenge): понять, как работает иммунная система; построить клеточный атлас человека; взломать нейробиологию мозга; создать предиктивные модели для всех болезней

И что? Если ты строишь AI-продукты для биологии, медицины или фарма: до 2028 года появятся открытые датасеты на порядок крупнее нынешних. Сейчас момент заложить архитектуру, которая умеет потреблять такие данные, а не перестраиваться под них. Следи за biohub.org/vbi: там будут выходить первые датасеты.

Нам 3.14здец: Если ты продаёшь доступ к проприетарным биологическим датасетам или строишь конкурентный ров вокруг эксклюзивных данных о клетках: 9/10. Biohub только что объявил, что открытый датасет на порядок больше любого существующего будет бесплатным для всей области. Приватные данные останутся ценными только в специфических нишах (редкие болезни, конкретные популяции, фирменные методы сбора). Всё остальное сравняется с нулём.

Это только один из материалов ежегодного дайджеста который выходит каждый будний день.

Именно в этом выпуске было

🚗 Твоя машина наконец знает, что делает кнопка справа от руля
🔐 Белый дом хочет Mythos, Пентагон называет Anthropic психопатами. И одновременно готовят перемирие

И ещё +5 новостей, быстрых, как ИИ: Конгресс взялся за Cursor и Airbnb из-за китайского AI, Mistral выпустил облачных агентов и открытую 128B-модель, Gemini научился отдавать файлы в Word/Excel/PDF, OpenAI раздаёт доступ к AI-защите для больниц и муниципалитетов, ElevenLabs запустила стриминг с AI-ремиксингом.

Подпишись по ссылке

Какая твоя последняя работа?

Та, которая у тебя есть сейчас.

Люди любят думать, что они уникальны. Что у них опыт, интуиция, насмотренность, сложная душевная организация.
Но давай честно.

Ты всегда был нейронкой. Биологической. Которая ошибается, устаёт, болеет, уходит в отпуск, выгорает и хочет повышения. Просто раньше альтернативы не было, поэтому тебя терпели.

Теперь есть силиконовая версия. Она не бухает. Не обижается. Не просит ДМС. И с каждым днём становится лучше.

В этом месте надо писать пример. Пожалуйста. Я много пишу о том, как ИИ помогает врачам читать снимки, КТ и МРТ. Это реально спасает время и жизни.

Побочный эффект гораздо менее приятный: через 2–3 месяца постоянной работы с такой системой врач начинает терять собственный навык. Всё чаще сверяется с ИИ, всё меньше доверяет себе, боится ставить диагноз самостоятельно. В какой-то момент профессиональная уверенность растворяется.

Узнали себя? Конечно нет. Вы ещё на третьей стадии.
Всем нам придётся пройти примерно такой путь до момента когда музыка на Титанике стихнет.

Отрицание «Да эти нейронки ничего толком не могут».

Гнев «Почему я это не придумал? Почему другие успели раньше?»

Торг «Ну меня-то точно не заменит. У меня опыт, интуиция, вкус, связи, личный бренд и сложная душевная организация».

Грусть «Я просто перестану читать новости, буду ездить на бензиновой машине без автопилота и сам заполнять Excel. Как предки завещали».

Принятие «Похоже, мне больше нечем заниматься в этом мире».

Выхода особо нет. Этот переход по масштабу перекроет всё - включая чуму. Только чума убивала тела. Это убивает профессии, идентичности и привычный смысл жизни.

Что делать? Собрать подушку на пару лет. Не сгорать. Не бухать. Пережить самые тёмные годы в хорошей форме.

Нам 3.14здец.
Но интереснее всего будет тем, кто успеет адаптироваться.

Вступлю в заочный спор со всеми, кто пишет, что ИИ сделал вход на рынок простым и бесплатным для сотен тысяч людей.

Вход на рынок и так всегда был абсурдно простым.
На этой планете любой человек может стать миллиардером на идее, которая сначала выглядит идиотской, никому не нравится и вызывает у окружающих желание срочно объяснить тебе, почему так не работает.

+ Сдать матрас в чужой квартире.
++ Продавать книги через интернет.
+++ Сделать сайт, где студенты оценивают внешность друг друга.
++++ Снять короткие видео под музыку.
+++++ Продавать электромобили в мире, где все уже “знали”, что это игрушка для хиппи.

Ни в одной из этих идей на старте не было вида “будущий миллиард”.

Был скорее вид “человеку надо найти нормальную работу”.

При этом настоящие гении вроде Эйнштейна, которые действительно меняли представление человечества о мире, жили довольно скромно. А Перельман, который между делом доказал гипотезу Пуанкаре, отказался от миллиона долларов и спокойно живет в квартире с мамой. Цивилизация, конечно, прекрасна: за переворот в математике можно получить тишину, уважение и старый свитер, а за приложение с исчезающими фотками - капитализацию в миллиарды.
Поэтому не стоит слишком внимательно читать теоретиков, которые объясняют, что теперь ИИ изменил правила игры, сдвинул окна возможностей, обнулил входной билет и прочую конференционную хрень.

Да, я сам пишу, что ИИ с вероятностью 99% превратит всех людей в своих хомячков и всем нам 3.14здец

Но пока это еще не случилось, любая идея может стоить вам миллиарда.

Особенно та, над которой сегодня смеются.

В марте подьехало 37 новых единорога
Рекорд за 4 года. В основном - AI, беспилотники и робототехника конечно же. Список писать?

А как прошли ваши выходные?