Yet another ультимативный бенчмарк

Авторы SWE-bench совместно с Гарвардом, Стэнфордом и экстремистами Цукерберга выпустили ProgramBench. 200 задач, для решения которых модели дают исполняемый бинарник и документацию. А модель должна с нуля написать кодовую базу и сборку, которые воспроизводят поведение оригинала.

Условия суровые. Сети нет, бинарник можно только запустить, ни прочитать, ни скопировать, декомпиляторы и трассировщики (Ghidra, objdump, strace, ltrace) запрещены, окружение это чистый Docker, без кэшей и артефактов сборки, файлы с хэшем оригинала удаляются перед прогоном тестов. На ранних прогонах Opus 4.5 распознавал проект и клонировал исходники с GitHub, другие модели тащили код через cargo. Поэтому сеть и перекрыли. Вроде всё надежно, но есть нюанс, о котором дальше.

По основной метрике (полностью решенные задачи) ноль у всех. У всех. Поэтому лидерборд сортируют по почти решенным (95%+ тестов) задачам:
Claude Opus 4.7 с 3.0%
Opus 4.6 с 2.5%
Sonnet 4.6 с 1.0%
GPT 5.4, Gemini 3.1 Pro, Gemini 3 Flash, Haiku 4.5, GPT 5.4 mini, GPT 5 mini ровно 0 и здесь.

Распределение по задачам говорит больше, чем сводная цифра. На малых утилитах с понятным поведением побед от 90% до 98%, на больших C-проектах, таких как FFmpeg, коллапс: от 5% до 13%.

И вот тут начинается интересное. Авторы перекрыли все каналы утечки кроме одного, про который в их папире нет ни слова. Все 200 проектов это публичный опенсорс, который лежит в обучающих дата-сетах всех фронтиров. Закрывать модели чтение бинарника бессмысленно, если она помнит исходник наизусть. Документация обычно называет проект прямым текстом, а дальше модель достает из весов все что там есть по этому проекту.

То есть бенч заявляет, что меряет способность модели спроектировать программу с нуля по поведению, а на деле меряет произведение «насколько проект лежит у модели в весах» и «насколько модель способна развернуть эту память в код». Корреляция между популярностью проекта в данных видна.

Параллельно критики указывают, что у моделей очень ограниченная обвязка и доступность тулов, а реальные продакшн-агенты Claude Code и Codex авторами не тестировались. То есть «0% у всех» это 0% у моделей в урезанной обвязке. Авторы парируют тем, что отсутствие тулов и возможности затюнить под бенчмарк — фича.

Но в инфополе все пушат тезис «создатели SWE-bench выкатили бенч, на котором все модели имеют 0%, мы далеки от насыщения качества моделей». TLDR: ProgramBench почти наверняка станет очередным графиком, на котором фронтиры будут красиво расти ближайшие месяцы.

@anti_agi

AI-шопинг внутри Инсты

Цукерберговская Meta* собирается до конца года выкатить встроенный агентский AI-инструмент для покупок в Instagram. Нажав на товар в Reels или ленте, можно будет получить информацию о нем и завершить покупку прямо внутри платформы.

Параллельно компания разрабатывает потребительскую версию AI-агента в духе OpenClaw под внутренним названием Hatch. Проект должен пройти внутреннее тестирование уже к концу июня. Агент обучается выполнять разные задачи за пользователя: компания создала специальные «песочницы» с копиями сайтов DoorDash, Etsy, Reddit, Yelp и Outlook, где ИИ тренируют взаимодействовать с интерфейсами и сервисами.

Цукерберг делает ставку на AI-агентов как на основу своей идеи «персонального суперинтеллекта». В последнем отчете Meta* объявила, что увеличивает расходы на AI-инфраструктуру до $145 млрд. По словам Цукерберга, цель — создать агентов, которые будут понимать цели человека и помогать ему круглосуточно.

В отличие от OpenClaw, который популярен среди технических энтузиастов, Hatch хотят сделать максимально простым для обычных пользователей. Сейчас система работает на моделях Anthropic — Claude Opus 4.6 и Claude Sonnet 4.6 — но после релиза ее планируют перевести на собственную модель Meta* — Muse Spark.

Компания активно улучшает способность агента самостоятельно принимать решения, расширяет память модели и учит ее лучше удерживать контекст между разговорами. Также Meta* дорабатывает механизмы взаимодействия ИИ с внешними инструментами и сервисами.

Ранее Meta* пыталась купить OpenClaw, однако создатель проекта Peter Steinberger в итоге присоединился к OpenAI и создал фонд для управления проектом.

На рынке AI-шопинга Meta* конкурирует с Google и Amazon. Google уже запустила Gemini Enterprise с AI-агентом для покупок, а Amazon развивает помощника Rufus. Компания рассчитывает, что интеграция AI-шопинга поможет лучше конкурировать с TikTok Shop.

При этом у AI-агентов остаются серьезные проблемы: ошибки в рекомендациях, неверная информация о товарах и риски безопасности. В самой Meta* уже произошел внутренний инцидент: сотрудник последовал совету корпоративного AI-агента MyClaw, что привело к раскрытию конфиденциальных данных сотрудникам, у которых не было соответствующего доступа.

* Meta запрещена в России, и только у нас — за экстремизм

@anti_agi

Дивный новый мир созависимости ИИ и поиска

О том, что ИИ скоро заменит интернет-поиск не писал только ленивый, включая и нас самих. Поисковые системы успели похоронить и устроить по этому поводу пляски, но, как это обычно бывает, реальность оказалась немного сложнее. Пользователям нужно все и сразу и желательно в одном месте, говорят в Google, Walmart, Baidu и Яндексе. 

«Важно то, насколько эффективно система может перевести пользователя от намерения к результату, объединяя поиск, ранжирование и генеративный синтез в целостный опыт. Эти возможности не новы; поисковые системы годами их совершенствовали. Без этой основы ИИ-системы, помощники и агенты быстро теряют контекст, точность и доверие, — так объясняет новые правила конкуренции на ИИ-рынке Виниджа Джайн из Google, ведущий ML-инженер в Ask Gemini.

Почему ИИ не заменил поиск? Быстро выяснилось, что ИИ-модели могут быть неплохо обучены на исторических данных, но если мы хотим, чтобы они включали в себя актуальные сведения, придется их дообучать перманентно, а это не только дорого, но и невозможно без потери качества.

Пришлось разделить модельки и память, и ChatGPT с фанфарами выкатил функцию поиска в Web. Но тут выяснилось, что для этого ИИ-стартапам нужно либо строить свою поисковую систему с нуля, либо получать доступ к имеющимся поисковым системам, чтобы ИИ смог обработать и выдать нужную информацию. В Яндексе заявляли, что удовольствие это дорогое, хоть и необходимое. Поэтому помимо «человеческого» поиска строят еще и «агентный», оптимизированный для нейросетей, чтобы не перегружать свою модель лишними данными. Интернет большой, а карты все-таки не бесконечны. Сами же поисковики быстро адаптировались к новому паттерну потребления информации и перепридумали свой интерфейс, интегрировав ИИ.

«Такой [ИИ]-поиск превращается в своего рода “единое окно”: он не только находит информацию, но и помогает принять решение и даже выполнить какое‑то действие», отмечает Джун Ван, эксперт по поисковым технологиям из Китая, бывший научный сотрудник проекта Baidu Brain. 

Когда Google с Яндексом выкатили свои ИИ-ответы, быстро стало ясно, что ИИ – не замена поиску, а его венец. Идеальная надстройка над сложной и обширной инфраструктурой поиска, со всеми его индексациями страниц, распределенными дата-центрами и десятками эксабайт данных, собранных так, чтобы мы почти мгновенно могли получить доступ к нужной нам информации. И эти десятки лет инноваций одним прыжком не перепрыгнуть.

Что мы имеем сейчас в сухом остатке? Смещение фокуса поисковых систем – от предоставления информации к поддержке принятия пользователем решений. Это меняет, к слову, и систему взаимоотношений с поисковыми системами бизнеса, который владеет информацией и хочет донести ее до пользователей – издателей, производителей, торговцев, различные сервисы и т.д. Сегодня в этой сфере происходит то, что в MMORPG назвали бы вайпом – то есть игра начинается заново. Все предыдущие достижения и иерархии можно забыть, а кто первым поймет, как правильно зарабатывать в новом мире гибрида ИИ и традиционного поиска, станет королем мира.

@anti_agi

Оценка DeepSeek выросла в пять раз за пару недель

В апреле стало известно о желании компании впервые в жизни привлечь внешнее финансирование — $300 млн по оценке $10 млрд. Но стоило Ляну Вэньфэну об этом заикнуться, ему тут же напихали купюр в трусы карманы. Теперь речь идет о привлечении $3-4 млрд по оценке $50 млрд.

Ведущим инвестором станет государственный Китайский национальный фонд ИИ, в компанию также планирует вложиться Tencent.

Интересно девки пляшут. И это при том, что V4 прежнего фурора не вызвала, прямо скажем.

@anti_agi

Госаккредитация ИИ

Правительство готовит обязательную процедуру верификации новых ИИ-моделей до их публичного релиза. Под процедуру подпадут самые мощные модели, проверять будут на безопасность: автономный поиск уязвимостей в чужом коде, помощь в создании биологического оружия, способность самостоятельно действовать в сети, обход встроенных в модели блоков. Руководители крупнейших технологических компаний уже провели первую закрытую встречу с чиновниками.

Параллельно администрация президента готовит указ о рабочей группе из топ-менеджеров техкомпаний и чиновников. Группа должна прописать саму процедуру: какие модели подпадают под надзор, по каким критериям их оценивают, что делать с уже выпущенными.

Речь про США😏

На прошлой неделе на брифингах в Белом доме были представители Anthropic, Google и OpenAI.

Это разворот на 180 в штатовской политике вокруг ИИ: в январе 2025 Трамп отменил указ Байдена, требовавший от разработчиков сдавать результаты тестов безопасности до релиза, и до сих пор позиционировал регулирование как помеху конкуренции с Китаем. Триггером стал Mythos от Anthropic (перехайповали ребята): администрация боится политических последствий кибератаки с применением ИИ и параллельно оценивает, что из таких моделей можно вытащить для Пентагона и разведки.

И ещё один непрописанный вопрос это иностранные модели. Пойдут ли DeepSeek, Qwen и Mistral сдавать веса и доступ к моделям на проверку американским чиновникам перед релизом ради права быть доступными в США? Думается, что ответ «нет». Что в этом случае делать с их облачными API? И что будет с хостингом открытовесовых моделей в AWS и Azure? Да и в целом с весами на Hugging Face?

Проверка при таком сценарии превращается в нетарифный барьер: американские модели проходят и работают, иностранные не проходят и блокируются на инфраструктурном уровне. Экспортный контроль на чипы показывает, что механизмы для этого у Вашингтона уже отлажены.

Обязательная проверка ломает темп выпуска новых моделей у трёх лидеров, а дальше развилка:

Легкая и быстрая процедура как формальность и рычаг давления.

Тяжелая — лицензирование фронтир-моделей и удобный повод выдавить с рынка китайские и европейские.

@anti_agi

Вайбовый геймдев или геймовый вайбкодинг

В публичную бету вышел Unity AI, агент для разработки игр от команды движка. Немного подробностей:

поддержка Unity 6 и новее
агент в редакторе
AI Gateway для подключения сторонних llm по API
официальный MCP-сервер

Из прикольного, есть режим Plan Mode, который сначала разбирает задачу и пишет план, и только потом начинает что-то делать, на вход умеет принимать целиком Game Design Document. Есть чекпоинты, чтобы откатывать изменения и в коде, и в ассетах. Figma-to-UI принимает ссылку на макет и отдаёт готовый интерфейс. Плюс генераторы плейсхолдеров: материалы, звуки, 2D и 3D.

Своей модели у Unity нет. Агент работает поверх оркестра из ChatGPT, Llama и Gemini. Картинки и прочие ассеты генерят Scenario и Layer AI, у них под капотом Stable Diffusion, FLUX, и GPT-Image. Текстуры и часть анимаций Unity делает сама. По сути это обвязка поверх чужих моделей с заточкой под редактор.

С тарифами интересно. Personal получает 1000 кредитов на 14 дней, дальше 10 долларов в месяц за ту же тысячу кредитов. Существующие подписчики Pro и выше получают агента в подписке. Платить надо даже если работаешь через AI Gateway (в тредах на форуме и X уже бурления на эту тему, но Unity не привыкать).

А теперь интересное

Агентные платформы Bezi и Coplay делают ровно то же самое с 2024 года. Индексация проекта в реальном времени, агентный режим, MCP-сервер, поддержка версий Unity с 2022. MCP от Coplay стал самым популярным MCP для Unity, 7 тысяч звёзд на GitHub.

Coplay, кстати, купила Ramen VR, та делает ИИ-ассистента для Unreal Engine. Логика понятная: первый ассистент, который умеет одновременно в Unity и в Unreal.

В тот же день Unity заанонсили свою бету. В целом, даже в публичных корпорациях антикризис можно согласовать за день. Только Unity 6 (релиз был в конце 2024) без обратной совместимости. У Bezi и Coplay, напомню, поддержка с 2022.

Это все чему. Если разработчик начинает общаться с движком через агента, то со временем владелец агента становится важнее владельца движка. Unity это поняли, но позже, чем стоило. Забавно, что рынок успел сложиться у них на платформе, но без их участия. Компания теперь пытается догнать.

У Godot, бесплатного и опенсорсного движка, есть несколько MCP-серверов, но сам Godot Foundation пока сторонится темы с вайбкодингом игр. Но стоит дождаться OpenClaw под Godot, и у ребят из Unity ситуация ещё чуть ухудшится.

@anti_agi

Прочитали с утра две новости и почесали репу, видимо, ИИ-компании жаждут впихнуть кому-то свои услуги.

Anthropic создаёт совместное предприятие с Blackstone, Goldman Sachs и группой инвесторов с Уолл-стрит, чтобы продавать корпоративные ИИ-инструменты — в первую очередь компаниям из портфелей прямых инвестиций. Anthropic, Blackstone и Hellman & Friedman вкладывают примерно по $300 млн, Goldman Sachs — около $150 млн. С учётом General Atlantic, Leonard Green, Apollo, GIC и Sequoia общий объём составит порядка $1,5 млрд. Новая структура будет работать как консалтинговое подразделение и обучать бизнес внедрять ИИ.
OpenAI ведёт переговоры о похожем альянсе с фондами прямых инвестиций. Обе компании целятся в корпоративный рынок: портфельные активы фондов уже заточены под рост эффективности и сокращение издержек. Anthropic считается лидером в б2б-сегменте и готовится к IPO — возможно, уже в этом году. Выручка взлетела благодаря инструменту для разработчиков Claude Code.

Почему ИИ-компании так суетятся вокруг каждого корпоративного клиента становится понятно, если посмотреть на их капитальные затраты. Microsoft, Amazon, экстремистская террористическая Meta и Google за первый квартал вложили в ИИ-инфраструктуру $133 млрд — на 70% больше, чем год назад. К концу года совокупные капзатраты четвёрки доберутся до $725 млрд. Всё это уходит на чипы и серверы — железо, которое стареет быстрее, чем айфон.
Кто-то должен в итоге окупить эту бесконечную стройку, и пока единственный реальный источник денег — корпоративные клиенты. Поэтому за них и идёт битва.

Здесь начинается самое интересное, но чтобы это увидеть, нужно знать о амортизации (если вы еще не). Когда компания покупает сервер за $6 млрд, она не записывает их в расходы сразу — иначе квартальный отчёт выглядел бы как сводка с поля боя. Сумму делят на срок службы, скажем, на шесть лет, и каждый год аккуратно откусывают от прибыли по $1 млрд. Это и есть амортизация. Чем больше железа закупили вчера, тем больше откусывается сегодня. За один квартал у четвёрки уже набежало $41,6 млрд таких укусов — и это только разминка: серверы, оплаченные сейчас, будут грызть прибыль ещё пять-шесть лет, а тем временем закупается следующая партия.

Аналитики Visible Alpha прикинули, чем это закончится. Через пять лет годовые амортизационные вычеты у четвёрки превысят $430 млрд. Их чистая прибыль за прошлый год — $372 млрд. То есть будущая «плата за железо» окажется больше, чем вся сегодняшняя прибыль этих компаний вместе взятая. Если ИИ за пятилетку не начнёт зарабатывать сопоставимые суммы, прибыль уйдёт в ноль с математической неизбежностью.

Вот почему альянсы вроде того, что собрал Anthropic так важны — каждый корпоративный контракт идёт в счёт этой будущей дыры. Один бухгалтерский трюк компании уже разыграли: в отчётности срок жизни серверов вырос с четырёх лет до пяти-шести — нагрузка размазывается тоньше, бумажная прибыль выглядит бодрее. Дальше натягивать уже неловко: пока никто не готов утверждать, что ИИ-чип проработает десять лет, не превратившись в музейный экспонат.

С монетизацией пока у всех по-разному. Google вырвался вперёд: облачная выручка плюс 63%, модели обрабатывают 16 миллиардов токенов в минуту — на 60% больше, чем кварталом ранее. Microsoft заложил на год $190 млрд капекса, из которых $25 млрд уходят на подорожавшую память. Meta нашла применение ИИ в рекламе и зарабатывает, но в передовых моделях буксует; после анонса $135 млрд капзатрат за 1 квартал акции просели на 7%.

Вообще любопытно кто будет покупать товары из реальной экономики, когда все внедрят ИИ и либо всех уволит, либо снизит ЗП в погоне за срезанием костов. Одна надежда — что труд человека останется дешевле токенов на ИИ.

@antifintech

Nebius покупает Eigen AI. Зачем

Когда облачный провайдер строит 5 ГВт компьюта, помимо очевидного «откуда взять ватты», встает вопрос, как эти самые ватты использовать с максимальной эффективностью. Утилизация каждого флопса для такого бизнеса, по сути, основа экономики. Выручка с GPU-часа минус стоимость железа, электричества, охлаждения, амортизация, ФОТ и ещё много пунктов. Каждый процент эффективности инференса конвертируется напрямую в чистую прибыль.

Nebius после развода с российским Яндексом оказался одним из самых агрессивных игроков на рынке ИИ-инфраструктуры. Капитализация уже около $39 млрд. Портфель контрактов приближается к $50 млрд: $27 млрд с экстремистами Цукерберга на пять лет, $19,4 млрд с Microsoft, плюс $2 млрд стратегических инвестиций от Хуанга. Капзатраты 2026 года в диапазоне $16-20 млрд и цель в 5ГВт+ к 2030 году.

Построить гигаваты можно, но если каждый токен у тебя дороже, чем у соседа, то никакой портфель контрактов не спасет. Тем более что инференс уже стал крупнейшим сегментом ИИ-вычислений: по оценке самой компании, в этом году на него придется около двух третей всего спроса.

Покупка Eigen AI за $643 млн ($98 млн кэшем и 3,8 млн акций) нужна именно под это. Eigen это 20 человек, выходцы из MIT, с фокусом на квантизацию, оптимизации KV-кэша, кастомные CUDA-ядра. Один из основателей, Райан Ханруй Ван, ведущий автор статьи по Sparse Attention. Команда вливается в платформу Token Factory, задача та же: больше токенов с одного GPU.

При дефиците GPU и растущих ценах на электричество команда оптимизаторов становится важнее любого финконтроля и департамента эффективности.

Это уже вторая покупка Nebius с начала года, первой в феврале была Tavily, которая разрабатывает собственный поисковый API для LLM и агентов. Коммерческий директор Роман Чернин тонко намекнул, что это может быть не последнее поглощение.

Для Воложа этап роста на ожиданиях заканчивается. Капитализация в $39 млрд при выручке в «небольшие» $530 млн требует каких-то оправданий. Ну или не требует, если у тебя громкое имя в ML-мире. Но если Token Factory не покажет реальное преимущество по стоимости токена, то отчитываться перед инвесторами тем, что неоклауд молодой и перспективный, думается, уже не выйдет.

@anti_agi

В Т-Банке выбрали нового руководителя ИИ-блока

Им стал Дмитрий Ушанов. В Т-Технологиях он проработал 2,5 года, закрывая весь ML-трек. В команду Тарнавского он перешёл из Яндекса, где успел поработать в блоке Поиска и Дзена — в последнем он руководил службой качества рекомендаций.

В компании отмечают, что за время работы в Т-Технологиях Ушанов с командой собрали сильный AI-фундамент: дообучили запустили свою open source LLM, внедрили ML-скоринг в антифроде, усилили рекомендации в Поиске и Шопинге, довели AI-поддержку до промышленного уровня. Поэтому и повышение до директора AI-центра здесь не выглядит чем-то необычным.

На новой позиции Ушанов... Продолжит заниматься всё тем же, но в новом масштабе. Из выделяющегося: подчёркивают, что сначала делали крупные истории в поддержке и рекомендациях, где был очевиден экономический эффект. Теперь цель усилить уже существующие эффекты и выстроить единый фундамент для всех бизнес-линий, привлекая AI-центр за внутренней экспертизой.

Кстати внешние AI-продукты команда будет развивать дальше, ходят слухи о разработке универсального ассистента — помимо специализированных на тревел, шоппинг, инвест и так далее.

Надеемся, что Дмитрий проявит себя как успешный менеджер и командный игрок. С последним у прошлого руководства, как говорят наши собеседники, были проблемы. Ну и не будет сидеть, сложа руки.

Сегодня также стало известно, что в Т-Технологии переходит финдиректор Ozon Игорь Герасимов. В маркетплейсе, в частности, он курировал проект по выходу Ozon на биржу Nasdaq в ноябре 2020 года. Совпадение ли?

@anti_agi

Снявши голову, по волосам не плачут

Но ещё можно обсудить их незавидное положение с публикой. Издательские дома и СМИ продолжают бороться за сохранение авторского права в рамочном законопроекте об ИИ, сообщает нам Ъ. По итогам публичного обсуждения в документе оставили возможность использовать лицензированный контент для обучения моделей.

В руководстве Ъ подчёркивают, что заключение лицензионных договоров с издательскими домами и медиахолдингами — «единственно правильное решение». Вопросы использования контента для обучения должны обсуждаться в индивидуальном порядке, считают в RT.

Поэтому издатели хотят увидеть отчисления за обучение ИИ на контенте СМИ. Нам здесь видится несколько нюансов:

The Hammer Has Fallen. Все уже и так обучаются и адаптируют русскоязычный контент для нейросетей. Запретить такую практику постфактум — ограничить запуск новых продуктов и уйти в бесконечные суды с требованиями раскрыть датасеты.

Усложнять жизнь индустрии — не выход. Бизнес и так стонет от новых категорий национальной суверенности в моделях. Если запихнуть лицензирование контента в рамку, взвоют все — особенно те, кто занимается дообучением и/или интеграцией зарубежного open source.

Компенсация от бигтеха — нужна. Пока позиция ИИ-провайдеров для СМИ была такой: Яндекс предлагает новые схемы монетизации и продвижения контента, а ВК обещает делиться рекламной выручкой и ИИ-инструментами в рамках нацмедиаплатформы Дзена.

Если OpenAI заключает договоры с издательствами, чем мы хуже? Ну и рубрика удивительно, но факт: если не будет мер поддержки, со временем не станет и контента, на котором можно будет обучаться.

@anti_agi

Пользователи Claude больше всего беспокоятся о здоровье и карьере

А заодно пытаются наладить финансы и отношения с близкими

Managing debts and struggling to do the rest — прошлогодняя реклама Anthropic про проблемы, оказывается, всё это время била прямо в нерв аудитории. В компании проанализировали 1 млн диалогов, чтобы узнать, какие личные рекомендации пользователи чаще всего просят у чат-бота.

В выборку взяли 38 тысяч разговоров за март-апрель 2026 года. Выяснилось, что 76% диалогов, связанных с личными рекомендациями, были посвящены всего четырём темам: здоровье и благополучие (27%), профессиональная деятельность и карьера (26%), отношения (12%) и личные финансы (11%).

Nervous, sad, poor. За советом к Claude часто приходят в кризисной ситуации; когда непонятна причина плохого самочувствия или намечается сложный разговор на работе.

«Мы обнаружили множество примеров вопросов с высокими ставками, особенно в юридической сфере, вопросах воспитания детей, здоровья и финансов. Среди них были вопросы об иммиграции, инструкции по уходу за младенцами, дозировке лекарств и долгах по кредитным картам».

Не льстив, а правдив. Случаи подхалимства в диалогах составили всего 9%. Больше всего Claude подвержен сикофагии под давлением, когда пользователь выражает несогласие (pushback). Особенно ярко это проявляется в разговорах об отношениях (25% подхалимства). С этим пытаются бороться: Opus 4.7 наполовину сократил уровень лести по сравнению с версией 4.6.

Ну и на десерт — честнее всего в разговоре оказался Mythos Preview. Он сократил число лести ещё в два раза. Ну, ему явно не до того; все компьютерные системы мира сами себя не взломают.

@anti_agi

Дистиллированный Grok

Илон Маск признался федеральному судье Калифорнии, что xAI использовала модели OpenAI для обучения Grok.

На прямой вопрос, Маск сначала ответил, что «все AI-компании так делают», а затем признался: «отчасти». Позже он добавил ещё более удобную формулировку — что использование других моделей нужно для «валидации» собственных систем.

Речь идёт о дистилляции моделей, когда более мощная модель выступает в роли «учителя», а другая — «ученика», перенимая её поведение и знания. Это в самом деле обычная практика, если компания использует свои же модели. Но когда речь идёт о копировании поведения чужих моделей, начинаются вопли. AI-компании давно ведут войну против такого своего рода «промышленного шпионажа». OpenAI и Anthropic регулярно обвиняют китайские лаборатории вроде DeepSeek, Moonshot и MiniMax в том, что те дистиллируют их модели. А Google даже ввёл термин «distillation attacks», называя это формой кражи интеллектуальной собственности.

Забавно, как «кража» превращается в «стандартную практику» и наоборот в зависимости от того, по какую сторону баррикад находится говорящий.

@anti_agi

112 млн самых дешёвых юзеров и основной доход от рекламы к 2030 году

В OpenAI рассказали, как планируют сводить финансы

Экономика ChatGPT в с момента запуска не отличалась продуманностью. Последние три года большую часть дохода Альтману приносили юзеры c подпиской за $20 в месяц. Но когда твоя аудитория оценивается в 920 млн человек, а платят за сервис всего 5%... Встаёт вопрос: а как на них заработать?

Ответ прост — за счёт более дешёвой подписки с рекламой. По крайней мере, так считает Сэм Альтман. В OpenAI рассчитывают, что число подписчиков ChatGPT Go вырастет примерно в 36 раз и достигнет 112 млн уже в этом году. Такие планы компании раскрыло The Information.

Бюджетный тариф Go стоит всего $8 в США и от $5 в странах, вроде Индии. В результате, по прогнозам руководства, число подписчиков ChatGPT Plus за $20 сократится на 80% и составит около 9 млн. Ну а число профессионалов с опцией Pro за $100 вечнозелённых удвоится, но по-прежнему будет составлять менее 1% от общего числа.

Ну а чтобы наверняка, приправят всё это рекламой. Выручка OpenAI в этом году должна удвоиться и достичь $30 млрд, а уже к 2030 году выйти на уровень $284 млрд. В это же время реклама станет основным источником доходом, принося примерно $102 млрд, или 36%.

Что интересно, зарабатывать планируют не в Америке. Около 90% еженедельных пользователей ChatGPT находятся за пределами США, как и 70% подписчиков ChatGPT Plus. Крупнейшими рынками по количеству подписчиков вне американского оказались Бразилия, Германия, Франция, Япония и Великобритания.

Ждём продолжения ценовой войны со стороны Anthropic и Perplexity, у которых подписка Pro сейчас стоит скромные $17. Все ставки сделаны, ставок больше нет.

@anti_agi

Стегозавр, пожирающий свой хвост

Или как подходит к концу эпоха "бесплатного" ИИ

Microsoft закрывает "шведский стол" на GitHub. С 1 июня Copilot переводят на внутреннюю систему кредитов: у каждого тарифа останется свой месячный пакет, но тяжёлые сценарии начнут расходовать его быстрее — в зависимости от модели, длины задачи и количества обработанных токенов.

Раньше короткий вопрос в чат и многочасовая автономная coding-сессия могли стоить для пользователя одинаково. То, что выходило за рамки усреднённого компьюта, платформа брала на себя. Но бум агентов сломал экономику субсидий.

Похожая история уже случилась с Anthropic: компания перестала покрывать использование OpenClaw и других агентных инструментов обычной подпиской Claude. Хочешь большего? Плати сверху.

Цифровые индустрии, взращённые венчуром, годами жили за счёт инвесторов, прежде чем перейти к выжиманию прибыли. В ИИ-индустрии этот процесс прошёл всего за пару лет.

По оценке аналитика Gartner Уилла Соммера, в период с 2024 по 2029 год в центры обработки данных для ИИ вольют около $6,3 трлн. Чтобы эти активы не обесценились, поставщикам моделей необходимо заработать как минимум $7 трлн. Самый очевидный способ — продавать токены. Но здесь экономика может не сойтись физически.

В октябре Google объявил, что обработал уже 1,3 квадриллиона токенов. Если сложить все оценки крупных поставщиков моделей, то получится от 100 до 200 квадриллионов токенов в год. Но чтобы достичь годового оборота в $2 трлн, по расчетам Gartner, вендоры должны генерировать, по самым скромным оценкам, 10 секстиллионов токенов в год. Чтобы было понятнее: в квадриллионе 15 нулей, а в секстиллионе — 21.

Если грубо перевести $6,3 трлн в физическую мощность дата-центров, картина становится ещё мрачнее. При оценке Epoch AI в $30 млрд за 1 ГВт и текущих inference-бенчмарках SemiAnalysis для крупных моделей вся эта стройка даёт скорее сотые доли секстиллиона токенов в год.

Даже если спрос до 2030 года вырастет в 50-100 тысяч раз, отработать его текущими силами не выйдет. Потребуются чудеса оптимизации в инференсе, а также на порядки больший прирост производительности железа.

Глядя на рынок, в Gartner видят перед собой стегозавра — динозавра с большим телом, но маленькой головой с крошечным ртом. Чтобы выжить, это генетическое недоразумение должно было безостановочно есть крайне питательную пищу.

В нашем случае это означает, что генеративка со временем должна появиться и зарабатывать буквально везде. Иначе эта туша просто не прокормит сама себя.

@anti_agi

Фабрика ИИ без звёзд собирает 2 ярда на IPO

Объём заявок на IPO ИИ-дочки «Софтлайна» FabricaONE.AI превысил изначально заявленный объём предложения, сообщает РБК. Старт торгов запланирован на 30 апреля. Тикер — FIAI.

Ранее группа компаний объявила цену размещения бумаг на Мосбирже — ₽25 за акцию. По итогам сбора заявок капитализацию ПАО «Фабрика ПО» без учёта привлечённых средств оценили в ₽14 млрд.

О планах привлечь 2-3 ярда в СМИ говорили заранее, как и о том, что инвесторам предложат исключительно акции допэмиссии. Новые деньги хотят пустить на масштабирование бизнеса и покупку активов. Гендир Максим Тадевосян говорил, что до 95% от привлечённых на IPO средств может быть реинвестировано в M&А.

Но само позиционирование FabricaONE.AI стоит читать аккуратно. Под вывеской «разработчика ПО на базе ИИ» на биржу выходит не узкий AI-вендор, а крупный кластер заказной разработки, корпоративного и промышленного ПО. Основной бизнес компании — вполне классический: на заказную разработку приходится 70% выручки.

В портфеле компании действительно есть решения с ИИ-функциями: ROBIN для роботизации процессов, разделённая с Ростелекомом Polymatica, распознавание документов, голосовые роботы, предиктивное обслуживание и внутренние инструменты для разработки. Но тиражное и промышленное ПО даёт кластеру только 12% выручки, ещё 18% приходится на консалтинг и интеграцию.

«Прагматичный AI» во всей красе. Впрочем, и неудивительно: всё-таки FabricaONE.AI в прошлом году собрали на базе системного интегратора Bell Integrator. В состав новой группы компаний, в частности, вошли B2B-разработчик SL Soft, автоматизатор производства SL Prom Soft, центр экспертизы «Девелоника», «Академия АйТи» и другие.

Выручка FabricaONE.AI по итогам 2025 года составила 25,5 млрд рублей, скорректированная EBITDA — 4,8 млрд рублей, чистая прибыль — чуть менее 3 млрд. CAPEX кластера на разработку составил 1,76 млрд рублей, или 8,4% выручки — компания не только собирает активы, но и продолжает активно вкладываться в собственный продуктовый контур.

@anti_agi

Дата-сеты будут больше не нужны

Наверное

Стать единорогом сегодня можно за полгода. Рецепт простой: иметь громкое имя и сказать, что только ты знаешь, как создать ИИ.

Дэвид Сильвер, бывший глава подразделения по обучению с подкреплением в DeepMind и автор AlphaGo, поднял $1,1 млрд при оценке $5,1 млрд. Самый крупный посевной раунд в истории Европы. Компания называется Ineffable Intelligence, основана в ноябре 2025.

У компании нет продукта. Нет выручки. Нет даже публичного плана развития.

Зато есть тезис: учиться будем не на человеческих данных, а через опыт во взаимодействии со средой. Идейная база — статья Сильвера и Саттона Era of Experience. Тезис простой: качественных человеческих данных всё меньше, скоро упрёмся в потолок. Дальше нужно учиться по-другому — пусть модель сама ходит, пробует, ошибается и набирает опыт. Как ребёнок с велосипедом, только дорасти все должно до сверхинтеллекта 

Раунд возглавили Sequoia и Lightspeed. Среди инвесторов NVIDIA (минимум $250 млн через венчурное подразделение), Google, Index, DST Global (Юрия Мильнера). И британское правительство через фонд Sovereign AI на 500 млн фунтов. Для фонда это вторая прямая инвестиция в капитал с момента запуска.

Министр науки Великобритании пояснила, что это инвестиция в то, чтобы Британия была не потребителем ИИ, а разработчиком.

Ineffable не один такой. За последний квартал AMI Labs Янна Лекуна закрыла $1,03млрд при оценке $3,5 млрд. Recursive Superintelligence профессора University College London и ещё одного экс-сотрудника DeepMind Тима Рокташеля подняла $500 млн при оценке $4 млрд.

@anti_agi

ИИ-помощник улетает в облака

Cloud.ru крупно обновил своего ИИ-помощника в облаке — теперь он ещё эффективнее решает DevOps-, SRE- и FinOps-задачи. Пользователю остаётся только дать запрос. В частности, теперь ассистент может создать сразу несколько виртуальных машин в разных конфигурациях.

Управлять ими можно также по команде. Так, ИИ-помощник в облаке может добавлять или удалять диски, менять конфигурации и выполнять другие повседневные операции. Ну а в качестве приятного бонуса для ИИ-ассистента ввели три новых сценария:

DevOps-агент — может разворачивать и обслуживать PostgreSQL, Kafka, WordPress, GitLab и другие популярные сервисы по текстовому запросу;

SRE-агент — настраивает мониторинг, отправляет уведомления об инцидентах и помогает их разобрать;

FinOps-агент — находит забытые или неиспользуемые виртуальные машины и предлагает их удалить. А еще может показать топ дорогих ресурсов, позволяя сравнивать траты за разные периоды.

Облачный ИИ-помощник доступен всем пользователям Cloud.ru. Пробуйте тут.

@anti_agi