Industrial Ai | Stanislav Dmitriyev

🔍 У меня последнее время какой-то AI FOMO 😄

Кажется, что нужно успеть попробовать все новые модели, агенты и инструменты, пока они доступны.

И тут наткнулся на исследование Epoch AI.

Они считают, что мир может столкнуться с дефицитом AI-вычислений.

Проблема в том, что мощности растут примерно в 3,4 раза в год, а потребление токенов — почти в 10 раз.

Особенно ситуацию меняют AI-агенты. Один агент для программирования может потреблять столько вычислений, сколько раньше потребляли тысячи обычных пользователей.

Если прогноз верен, то лучшие модели через несколько лет могут стать заметно дороже и использоваться в основном там, где есть высокий ROI.

🔍 Так что, возможно, мы сейчас живем в очень необычный момент истории AI — когда доступ к frontier-моделям еще относительно свободный.

✈️ Microsoft выпустила Work Trend Index 2026 — одно из крупнейших исследований будущего работы.

Исследование основано на анализе триллионов сигналов Microsoft 365 и опросе 20 000 сотрудников, использующих AI, в 10 странах.

Что удивило больше всего:

👌 58% пользователей AI уже делают работу, которую не смогли бы выполнить год назад. У самых продвинутых компаний показатель достигает 80%.

👌 Главный ограничитель AI сегодня - не технология. Влияние организационной структуры, культуры и менеджмента более чем в 2 раза сильнее, чем навыки отдельных сотрудников (67% против 32%).

👌 49% всех обращений к Copilot связаны не с рутиной, а с анализом, решением проблем и творческой работой.

👌 65% сотрудников боятся отстать без AI, но 45% всё ещё предпочитают работать по старым процессам.

👌 Количество AI-агентов в экосистеме Microsoft за год выросло в 15 раз, а в крупных компаниях — в 18 раз.

🔍 Главный вывод исследования: эпоха «внедрить AI» закончилась. Побеждать будут не компании с лучшей моделью, а компании, которые перестроят процессы под людей и AI-агентов одновременно. AI становится не инструментом, а новым слоем рабочей силы.

🎆Work Trend Index 2026.PDF

🧬 OpenAI запускает уже не просто модели. OpenAI начинает заходить в целые отрасли.

Сначала появился GPT-Rosalind для медицины и научных исследований. Теперь компания запустила программу Rosalind Biodefense для биологической безопасности и подготовки к будущим пандемиям.

Факты:

• GPT-Rosalind — первая специализированная модель OpenAI для биологии, разработки лекарств и геномики.

• OpenAI уже предоставляет доступ национальным лабораториям, исследовательским центрам и государственным структурам США для задач биозащиты и противодействия пандемиям.

• Речь идет не о чат-боте, а о специализированном AI-инструменте для науки, медицины и биобезопасности.

Похоже, мы наблюдаем новую стратегию OpenAI.

Компания постепенно перестает быть разработчиком одной универсальной модели и превращается в создателя отраслевых AI-платформ: медицина, наука, биология, кибербезопасность, программирование 🚀

🔍Anthropic обходит OpenAI: новый рекордный раунд на $65 млрд!
Теперь это самый дорогой ИИ-стартап в мире.

Оценка достигла $965 млрд. Anthropic официально обогнал своих главных конкурентов из OpenAI, чья последняя оценка в марте составила $852 млрд.

Вместе с новостями о финансировании компания выкатила масштабное обновление своей флагманской модели — Claude Opus 4.8.

Гонка ИИ-титанов за лидерство и заветный триллион долларов капитализации выходит на совершенно новый уровень.

🔗 Anthropic overtakes OpenAI as the most valuable AI startup

Прочитал новый KPMG Tech Report по Центральной Азии и Кавказу.

Несколько очень интересных моментов:

— 53% компаний региона уже вывели AI в промышленный контур с измеримым эффектом.

— 44% компаний активно экспериментируют с новыми технологиями.

— 99% компаний региона считают advanced technologies главным источником конкурентного преимущества на ближайшие 3 года.

— Главные инвестиционные приоритеты:
кибербезопасность, данные/аналитика и AI.

— Регион активно идет в digital workforce:
доля “цифровых работников” (AI agents, RPA, automation) может вырасти примерно до 40% технологической мощности компаний в ближайшие годы.

Не буду сильно спойлерить, советую полистать сам отчет.

Apple удивит нас на WWDC?

Похоже, Apple все-таки начинает серьезно шевелиться в сторону generative AI.

Внутри компании заметили новый subdomain — “genai.apple.com”, связанный с внутренними AI-сервисами и тестированием.

Ну блин пора уже, а то Siri это уже какой-то испанский стыд 🙂

Потому что Android/Pixel сейчас выглядят заметно более AI-native:
— Gemini глубже встроен в систему
— AI понимает контекст экрана
— работает между приложениями
— помогает прямо внутри workflow

А Apple пока больше показывает “coming soon”. Ну все, WWDC (8 июня) даю последний шанс! 🙂

🔍 Похоже, Telegram всерьез решил стать платформой для AI agents.

Что интересного показали в последних обновлениях:

— AI-выжимка длинных постов прямо внутри Telegram
— AI-редактор с переводом, стилями и переписыванием текста
— возможность привязать AI-бота к своему аккаунту, чтобы он отвечал за вас в переписках
— боты теперь могут вызывать других ботов и взаимодействовать между собой
— появился стриминг AI-ответов в реальном времени

А в TON параллельно выкатывают инфраструктуру под agentic economy:

— Agentic Wallets для действий без ручного подтверждения
— TON MCP для работы AI-агентов с блокчейном
— TON Skills и SDK для AI-native dApps
— ускорение сети и снижение комиссий почти до нуля

✈️ По сути Telegram + TON постепенно двигаются не просто к “мессенджеру с AI”.

А к платформе, где AI-агенты:
— общаются
— совершают транзакции
— вызывают друг друга
— работают с сервисами и кошельками

Выглядит как попытка построить инфраструктуру для будущего agent-to-agent интернета.

✈️ Интересный сигнал для всего enterprise AI рынка 👀

Cloudflare — компания, через инфраструктуру которой проходит огромная часть мирового интернета, с очень серьезным фокусом на безопасность и отказоустойчивость - официально запускает у себя AI agents от Anthropic.

Для меня это важный психологический момент для рынка:
крупные инфраструктурные и security-oriented компании начинают публично доверять AI-agent системам.

А значит индустрия постепенно переходит: от осторожных экспериментов
к реальному enterprise deployment.

🔍 Похоже, AI agents действительно уверенно становятся новой частью корпоративной IT-инфраструктуры - так же, как когда-то cloud.

Команда будущего от IBM - 6 спецов плюс ИИ вместо 30.

🔍 Очень любопытную штуку показали IBM Consulting — Forward Deployed Units (FDU).

По сути, это попытка заново собрать команды под эпоху AI.

IBM довольно честно говорят о проблеме: большинство AI-проектов тормозят не из-за моделей. А из-за процессов, и старой оргструктуры.

Идея у них такая:
вместо огромных команд и “AI ради AI” — маленькие hybrid units:
- 6 человек
- AI-агенты в центре
- architecture + business + engineering в одном цикле

Причем агенты там — не “магический autonomous employee”, а скорее цифровая рабочая сила для:
— кода
— тестирования
— документации
— аналитики
— поддержки delivery

🔍 IBM говорят, что один такой FDU может тянуть объем работы команды из 30 человек.

И по сути следующий этап развития AI-трансформации — это уже не просто раздать сотрудникам Copilot’ов.

А полностью пересобрать:
— процессы
— команды
— операционную модель
— способы принятия решений
— взаимодействие людей и AI

Ух! Как бы не упустить этот этап у нас.

✈️ Так это же следующий этап развития агентов - OpenAI Codex Appshots

Теперь AI может видеть не только чат, а контекст текущего окна (пока на MacOS):
— содержимое любого окна
— содержимое браузера
— terminal
— UI приложений

По сути это уже что-то вроде “DOM для desktop-приложений”.

AI начинает понимать интерфейс компьютера почти так же, как раньше понимал веб-страницы через парсинг.

🔍Еще один шаг к управлению интерфейсом круче пользователя.
Настроил агента, пусть пашет в этом дремучем интерфейсе ERP и пошел кофе пить 🙂

🔍 Ушел в пятницу пришел в пн на работу а там стало все в 2 раза быстрее - прокомментировал мой друг эту новость.

Alibaba Cloud Qwen Models заявляют, что их Qwen3-7B-Max способен автономно работать до 35 часов подряд в agentic режиме и поддерживает внешние harness-системы вроде Claude Code.

По сути, модели постепенно начинают проектироваться уже не только как “чат”, а как long-running operational agents:
— выполняют цепочки задач
— используют инструменты
— работают с памятью и контекстом
— могут часами продолжать workflow без участия человека

✈️ Интересно, еще недавно считалось, что frontier AI — это в основном OpenAI / Anthropic / Google.
А сейчас Китай очень быстро догоняет именно в practical agentic AI и open ecosystem подходах.

🔍 Sber нацелился на рынок ERP уровня SAP — но уже с AI-native подходом.

Идея выглядит логично:
после ухода SAP в России образовался вакуум, а AI-агенты могут радикально изменить подход к ERP-системам.

🔍 Следующее поколение ERP — это уже не просто формы и процессы, а AI-помощники, автоматизация и принятие решений в реальном времени.

Запуск планируется в начале 2027.

🔗 Sber ERP

🔍 Edge AI становится новой модной темой в Industrial AI.

Если просто: Edge AI — это когда камера, датчик или промышленный контроллер сразу имеют процессор и AI-модель внутри. Данные не надо гнать в облако — решение принимается прямо рядом с линией, станком или складом.

Почему это важно для заводов:
сеть может падать, видео дорого отправлять в cloud, данные чувствительные, а реакция иногда нужна за миллисекунды.

5 идей для Edge AI:

1. Visual Quality Inspector
Камера на линии ловит дефекты: царапины, неправильную сборку, инородные предметы.
Решение остановить принимается локально и мгновенно

2. Predictive Maintenance
Датчики вибрации, температуры, тока или давления ловят ранние признаки поломки. Модель рядом с оборудованием предупреждает до аварии, даже если связь с облаком упала.

3. Operator Safety Vision
Камера видит, что человек вошёл в опасную зону. Alert должен сработать мгновенно — поэтому лучше считать это локально.

4. AI Process Tuning
Модель анализирует температуру, скорость, давление, torque, cycle time. Сначала она не управляет PLC, а подсказывает инженеру настройки в advisory mode.

5. Edge AI для логистики
Камеры/RFID отслеживают паллеты, WIP, комплектацию и bottlenecks. В MES/ERP уходят уже готовые события: что задержалось, где пустой буфер, где ошибка.

✈️ Вывод: Physical AI на заводе начнётся не с роботов-гуманоидов. А с edge-устройств, которые видят, слышат, считают и сразу помогают принять решение.

#EdgeAi

🔍 На Reddit производственники высмеивают AI, Digital Twin и Industry 4.0 🙂

Типа, на самом деле на заводе очень быстро видно, где реальная польза, а где LinkedIn-булшит.

Люди там пишут примерно одно и то же: вы блин, сначала покажите, как два PLC разных брендов нормально общаются без костылей, gateway и шаманства, а уже потом рассказывайте про AI, digital twin и physical AI.

Ну да, в этом есть правда. В промышленности проблема часто не в том, что “не хватает AI”. Проблема в том, что:
- старые PLC живут десятилетиями
- протоколы не дружат
- SCADA/MES/ERP собраны кусками
- симуляторы быстро устаревают
- поддерживать digital twin иногда дороже, чем внести изменение в реальную систему
- а безопасность и reliability важнее красивой демки

✈️ Но по факту производственники смеются не над AI. Они смеются над людьми, которые никогда не стояли у шкафа, не ловили проблему в PLC, не жили с древними системами - но уже продают “революцию”.

✈️ В промышленности AI зайдёт не через большие слова. Он зайдёт там, где есть конкретная боль: простои, диагностика, качество, безопасность, обучение, ремонты.

Ну и естественно где сначала решены данные, интеграции и ответственность. Без этого любой “AI на заводе” выглядит просто как ещё один buzzword поверх старого Modbus.

Источник: [Reddit r/PLC]

🔍 Компания Anthropic уже открыто говорит, что AI — это не только “ускорение продуктивности”, но и влияние на профессии, экономику и рынок труда.
Поэтому они предлагают подключать к обсуждению правительства, экономистов, образования и labor organizations, а не оставлять тему только AI-компаниям.

И параллельно у Anthropic вообще интересная философия развития моделей.

✈️ Они активно продвигают идею “constitutional AI” — по сути внутреннего компаса или набора принципов, с которыми модель сверяется перед потенциально опасными действиями или ответами.

То есть индустрия постепенно движется не только к “более умному AI”, но и к AI с встроенными ограничениями, проверками и попыткой добавить что-то вроде цифровой совести.

Потому что чем сильнее становятся модели — тем важнее уже не только возможности, но и контроль.

✈️ Andrej Karpathy объявил, что присоединился к Anthropic.

И это очень показательная история для AI-рынка.

Потому что сейчас конкуренция идет уже не только за GPU и дата-центры.
А за людей, которые реально умеют двигать frontier AI вперед.

Karpathy — это не просто “известный AI-блогер”.
Это:
— основатель OpenAI
— бывший Director of AI в Tesla
— один из самых сильных популяризаторов deep learning и LLM
— автор CS231n в Stanford
— человек, который фактически сделал “vibe coding” массовым термином

Интересно и другое.

Он пишет, что “следующие несколько лет будут особенно formative для frontier LLMs”.
И похоже, именно поэтому вместо спокойного образовательного проекта снова идет в hardcore R&D.

🔍 Вообще ощущение, что AI-индустрия сейчас входит в фазу: где главный дефицит — уже не деньги. А люди, которые способны собирать next-gen модели и системы.

✈️ Вот еще один классный skill — workflow visualizer. Забирайте для своего OpenAI Codex / Claude Code 🙂

Позволяет агенту не просто писать текст, а строить полноценные workflow-схемы (см картинку 👆):
— architecture diagrams
— схема бизнес-процесса
— data flows
— OT/IT integration
— AI agent pipelines
— Mermaid diagrams

Особенно круто работает для:
AI systems, enterprise architecture, ERP/MES/SCADA и других сложных процессов.

По сути превращает AI в junior solution architect 😄

🔍 Потом LLM или Codex/Code сам хорошо понимает схему в формате mermaid. Но можно смотреть/редактировать в:
Mermaid.live
Obsidian

#Skills

🔍 Сейчас у программистов популярна фраза “код никогда не был bottleneck”. Мол да, AI ускоряет кодинг, но настоящая работа — это требования, согласования, архитектура, legacy и коммуникация.

В Reddit сейчас довольно популярный пост на эту тему.

И там хорошо заметили: возможно, это не bullish, а bearish.

Если код был только частью работы, а остальное — coordination overhead, то следующая цель оптимизации не код, а сама структура команды.

AI ускоряет реализацию, уменьшает glue work и позволяет делать больше меньшим числом людей.

✈️Вывод: риск не в том, что AI идеально заменит senior engineer. Риск в том, что AI достаточно ускоряет отдельные куски работы, чтобы компании начали пересобирать команды более компактно.

🔍 Вот это сейчас, пожалуй, один из самых интересных анти-хайп трендов в AI.

На Reddit внезапно начали массово уставать от “AI agents, которые всё сделают сами”. Тред “Stop building AI agents” собрал 1200+ апвоутов и почти идеальный рейтинг.

И главная мысль там очень здравая:

Большинству компаний не нужен “AI employee”.
Им сначала нужны:
— нормальные процессы
— чистые данные
— понятный workflow
— ownership и approval
— обычная automation там, где все deterministic

Потому что, как шутят в комментариях:
“90% AI agents — это cron job с маркетингом” 😄

И это очень жизненно.

Красивый demo, где агент “сам управляет бизнесом”, выглядит круто ровно до первого:
— wrong invoice approval
— double-booked meeting
— случайно удаленного клиента
— Slack-сообщения в 3 часа ночи 🙂

Хорошая мысль из обсуждения:

🔍 Если процесс можно описать decision tree + clean data = это automation. Если есть ambiguity, branching и messy context - то там начинается AI agent.

Для industrial AI это вообще критично. Заводам обычно не нужен “магический автономный сотрудник”.
Им нужен reliable operational intelligence:
— понять отклонение
— подсветить риск
— собрать контекст
— помочь инженеру принять решение

✈️ То есть не autonomous magic. А AI, который реально понимает процессы и ограничения производства.