OMG GPT: Midjourney, DeepSeek, IT

Безработные агенты: чипов для ИИ может оказаться больше, чем задач для них

Epoch AI посчитала, сколько ИИ-агентов можно будет одновременно запустить на ускорителях, выпущенных к концу следующего года.

Получилось от 30 до 170 млн агентов уровня Claude Code или Codex.

Звучит как начало эпохи цифровой рабочей силы. Но есть неприятный вопрос: а работы для них хватит?

ИИ-агент не спит, не берёт отпуск и не уходит на выходные. В неделе 168 часов — это больше чем в 4 раза выше обычной 40-часовой рабочей недели.

Поэтому в пересчёте на рабочие часы эти агенты равны примерно 140–720 млн сотрудников на полной ставке.

Для масштаба: во всех США около 100 млн работников умственного труда.

На дешёвых открытых моделях цифры ещё веселее. Если на том же железе запустить DeepSeek V4 Pro, получится почти 2 млрд агентов. По рабочим часам это эквивалентно 8 млрд full-time сотрудников — примерно всему населению Земли, внезапно вышедшему на смену.

Epoch считала не по числу GPU, а по HBM-памяти — сверхбыстрой памяти, в которую сейчас упирается выпуск ИИ-ускорителей. Её производят всего три компании: SK hynix, Samsung и Micron.

Исследователи сложили всю HBM, выпущенную с прошлого года, и пересчитали её в количество одновременно работающих агентов. Правда, с важным допущением: всё железо установят и полностью отдадут под агентные задачи.

Но экономика пока не сходится.

По логам реальных сессий, час работы Codex обходится примерно в $16–18, а Claude Code — от $24 до $50. Для расчётов Epoch взяла среднюю цену $30 в час.

Даже если агентам отдать только 20% мощностей, по текущим ценам это потребует $2,6–5,3 трлн в год.

Для сравнения: ведущие ИИ-компании вместе сейчас зарабатывают чуть больше $100 млрд в год. Даже при росте выручки в 5 раз ежегодно к концу следующего года получится около $1 трлн — всё равно меньше, чем нужно для полной загрузки этой армии агентов.

И удешевление ИИ проблему не снимает. Epoch оценивает, что один и тот же результат дешевеет примерно в 13 раз в год. Значит, для каждой задачи нужно всё меньше железа — и спрос должен расти ещё быстрее, иначе чипы начнут простаивать.

А это уже не теория: ещё в прошлом году Сатья Наделла признавал, что у Microsoft есть чипы, которые лежат на складе, потому что их некуда подключить.

ИИ учат превращать активность мозга в картинки

Израильские учёные создали ИИ-систему, которая по сканам мозговой активности восстанавливает изображения, на которые смотрел человек.

Модель обучали на открытом датасете: 8 добровольцев лежали в томографе и смотрели примерно по 9 тыс. картинок каждый. По этим данным ИИ научился угадывать, что человек видел: где находятся цвета, какие объекты есть в кадре и как всё примерно расположено.

Например, система может понять, что на изображении были бананы на тарелке, а затем передать эти подсказки другой нейросети, которая уже рисует финальную картинку.

У проекта есть две ключевые части.

Декодер смотрит на активность мозга и пытается восстановить увиденное изображение.

Энкодер делает обратное: предсказывает, как мозг должен отреагировать на конкретную картинку.

Эти модели тренируют вместе. Энкодер создаёт предполагаемый «мозговой скан» для нового изображения, а декодер пытается по нему вернуть исходную картинку. Благодаря этому систему можно дообучать даже на изображениях, которые никто реально не смотрел в томографе.

В перспективе исследователи хотят научиться восстанавливать не только увиденные картинки, но и мысли, сны, видео или музыку. Такая технология могла бы помочь изучать, например, как выглядят флешбэки при ПТСР.

Но у технологии есть и очевидная тёмная сторона. Если мозговую активность можно будет читать всё точнее, вопрос согласия станет критическим.

Некоторые учёные уже предупреждают: возможность незаметно извлекать информацию о мыслях человека звучит как сюжет из научной фантастики, который внезапно начинает подбираться к реальности.

Нобелевку по медицине дали за технологию, которая включает нейроны светом

Нобелевскую премию по физиологии и медицине 2026 года получили Карл Дейссерот, Петер Хегеманн и Георг Нагель.

Их наградили за открытие светочувствительных ионных каналов и создание оптогенетики — метода, который позволяет управлять нейронами с помощью света.

История началась не с мозга, а с водорослей. Хегеманн и Нагель изучали, как одноклеточная Chlamydomonas реагирует на свет, и в начале 2000-х нашли у неё каналродопсины.

Это белки-каналы, которые открываются под действием света. Если встроить такой белок в клеточную мембрану, свет начинает управлять потоком ионов — а значит, и активностью клетки.

В 2005 году Дейссерот перенёс эту идею в нейроны млекопитающих. С помощью генетики он встроил каналродопсин в нервные клетки, и короткая вспышка синего света заставляла выбранный нейрон сработать.

Позже появились и другие светочувствительные белки — уже для «выключения» клеток. Точность получилась впечатляющей: до миллисекунд и до конкретных типов нейронов.

Так нейробиология получила инструмент, который изменил правила игры. Теперь учёные могут не просто наблюдать, какие нейроны активируются при страхе, движении или воспоминаниях, а включать нужные клетки и проверять, что именно меняется в поведении.

Сегодня оптогенетику используют в лабораториях по всему миру. С её помощью изучают депрессию, зависимости, эпилепсию, болезнь Паркинсона и даже пробуют частично возвращать зрение при наследственной слепоте.

Похоже, иногда большая революция в науке начинается с очень маленькой водоросли. А заканчивается тем, что мозг буквально учатся включать и выключать светом.

Anthropic открыла моды для Claude Code — теперь ассистента можно перепрошивать под себя

Anthropic добавила в Claude Code моды — небольшие функции на TypeScript, которые меняют поведение ассистента в CLI и десктопном приложении.

Если хуки просто получали управление по событию, то моды идут глубже: они могут перехватывать событие и переписывать его логику.

Что можно делать модами:
— менять промпт до отправки модели
— блокировать или перезапускать вызов инструмента
— разрешать или отклонять запросы доступа
— вырезать секреты из вывода
— менять элементы интерфейса
— добавлять свои кнопки и поля

Моды распространяются внутри плагинов. Но есть важный нюанс: изоляции нет. Мод получает к машине тот же доступ, что и Claude Code, поэтому Anthropic прямо просит устанавливать их только из доверенных источников.

Зато создавать моды можно быстро: код по запросу пишет сам ассистент, а Claude Code подхватывает его без перезапуска сессии.

На тарифах Team и Enterprise первым загружается встроенный мод безопасности. Он не даёт другим модам переопределять правила разрешений — то есть хотя бы один взрослый в комнате всё-таки остаётся.

Роботы уже могут выполнять 74% физического труда в США — но есть нюанс

Исследователи Anthropic проанализировали около 19 тыс. рабочих задач и оценили, какую часть физического труда уже потенциально можно отдать роботам.

На физический труд приходится примерно 34% всего рабочего времени в экономике. То есть речь не о редких задачах на заводе, а о большой части реальной повседневной работы.

В первой зоне риска — водители и складские упаковщики. Из 10 самых уязвимых профессий девять связаны с управлением транспортом.

Типичный работник, чьи задачи сильнее всего затрагивает роботизация, — мужчина без высшего образования. По оценке Anthropic, он зарабатывает примерно на $30 в час меньше, чем сотрудники, чья работа пока хуже поддаётся автоматизации.

Лучше защищены профессии, где важны человеческий контакт и ловкость рук: медсёстры, соцработники, няни. Роботы пока плохо справляются с тонким взаимодействием с людьми и аккуратными физическими действиями в непредсказуемой среде.

Но главный стоп-фактор — экономика.

Сегодня роботы конкурентоспособны по стоимости только для 0,3% задач. Чтобы автоматизировать хотя бы 10% работы, цены на роботизацию должны упасть примерно на 70%.
При текущем темпе на это может уйти около 40 лет.

ИИ-кроссовки анализируют походку и заряжаются от ходьбы

Инженеры Ратгерского университета сделали умные кроссовки, которым не нужна батарейка: энергию они получают прямо от шагов.

В подошву встроили трибоэлектрический генератор. При каждом шаге он вырабатывает электричество — этого хватает, чтобы питать датчики и микроконтроллер с ИИ-моделью.

Руководитель исследования Сымяо Ню хорошо знаком с проблемой зарядки носимых устройств: раньше он участвовал в разработке датчика ЭКГ для Apple Watch.

По его словам, с гаджетами есть простая беда: поставил на зарядку, забыл, убрал в ящик — и никакого мониторинга здоровья уже не происходит.

Что умеют кроссовки:
— считать шаги
— распознавать тип движения
— отличать медленную и быструю ходьбу
— определять бег и подъём по лестнице
— оценивать сожжённые калории
— выводить результат на маленький экран

Точность распознавания движений — 95,4%.

ИИ-стартап хочет редактировать эмбрионы человека — чтобы убирать наследственные болезни до рождения

Нью-йоркский биотех-стартап Origin Genomics работает над редактированием генома эмбрионов. Цель звучит максимально амбициозно: исправлять наследственные болезни ещё до рождения ребёнка.

Компанию основала Кэти Тай — бывшая жена китайского биофизика Хэ Цзянькуя.

Именно он в 2018 году отредактировал геном эмбрионов, чтобы сделать их устойчивыми к ВИЧ, а затем имплантировал их женщине. Так родились первые генетически модифицированные дети — близнецы Лулу и Нана. За этот эксперимент учёный получил 3 года тюрьмы.

В Origin Genomics эмбрионы для исследований жертвуют пары с высоким риском передать детям генетические заболевания. Учёные выделяют из них стволовые клетки и пытаются исправить ДНК.

Параллельно компания использует ИИ для разработки собственных редакторов генов.

Важный момент: эмбрионы не имплантируют. В США и во многих других странах создание генетически модифицированных детей запрещено законом.

Но риски всё равно огромные. Ошибки при редактировании могут затронуть не тот участок ДНК и потенциально привести к новым наследственным болезням. То есть попытка убрать одну проблему может открыть дверь другой — уже на уровне будущих поколений.

Кэти Тай, впрочем, считает, что останавливать такие исследования как раз неэтично. По её мнению, запреты не остановят технологию, а просто вытолкнут её в менее контролируемую зону.

Аргумент стартапа такой: в будущем редактирование эмбрионов может помочь парам родить здоровых детей и избавить женщин от тяжёлых и дорогих повторных процедур ЭКО.

Рак отнял у него голос. Теперь он собирается петь со сцены

В 17 лет у Конрада Зелиньского обнаружили рак гортани. Спустя несколько лет гортань пришлось удалить — вместе с голосом, который до болезни был частью его жизни: Конрад играл в группе и хотел вернуться к музыке.

После операции он не ушёл из темы, а буквально разобрал её как инженер. Защитил диссертацию по бионическим системам синтеза голоса, а в 2023 году вместе с инженером Мареком Гжельцем основал стартап Uhura Bionics.

Компания разработала Whitney — электронную гортань, названную в честь Уитни Хьюстон.

Главная фишка: устройству не нужна операция. При этом, по словам разработчиков, оно отличается от обычных электронных гортаней, которые часто дают статичный роботизированный голос. Whitney должна позволять менять интонацию, передавать эмоции и даже петь.

Зелиньский сам показывает возможности устройства, занимается вокалом и 7 октября планирует выступить с Whitney на сцене в Сан-Франциско.

Цена устройства — $1500. Пока продукты Uhura Bionics продаются как обычные гаджеты, но компания добивается для них статуса медицинских изделий.

Параллельно стартап экспериментирует с ИИ-клонированием голоса и получает ранний доступ к новым моделям ElevenLabs. Но пока для речи в реальном времени мешает задержка, а эмоции передаются недостаточно точно.

По прогнозу Зелиньского, эти проблемы могут решить в течение 2–3 лет.