ИИ! Терехов

🌎 Big Tech начал делить рынок цифровых сотрудников

В сентябре Meta Platforms Inc.* представила Muse — персонального ИИ-агента, который работает в собственном облачном компьютере и продолжает выполнять задачи после закрытия приложения.

Теперь OpenAI ответила запуском Dots — постоянных агентов для работы и бизнеса.

Но это уже не обычное противостояние нейросетей. Компании заходят на новый рынок с четырёх разных сторон.

Meta Platforms Inc.* контролирует личную жизнь пользователя. Muse опирается на WhatsApp, Instagram* и Facebook*: планирует поездки, совершает покупки и помогает с повседневными задачами.

OpenAI строит универсальных цифровых сотрудников. Dot получает цель, подключается к приложениям и продолжает работать между разговорами. Для бизнеса готовят специализированных агентов — например, для поддержки, закупок и договоров.

Microsoft создаёт для них корпоративный офис. Через Agent 365 компании смогут управлять доступами агентов, контролировать их действия и встраивать цифровых сотрудников в существующую инфраструктуру.

Anthropic хочет стать их мозгом. Claude Code работает с разработкой, Cowork — с документами и офисными процессами, а Claude Tag можно добавить в Slack как участника команды. При этом Claude доступен сразу через Amazon, Google и Microsoft и не привязан к одной экосистеме.

Получается новая расстановка сил:

- Meta Platforms Inc.* — аудитория и социальные связи;
- OpenAI — универсальные агенты и интерфейс управления ими;
- Microsoft — корпоративная инфраструктура и контроль;
- Anthropic — интеллект для сложной профессиональной работы.

Причём эти компании одновременно конкурируют и зависят друг от друга. OpenAI сотрудничает с Microsoft, Claude работает в облаках конкурентов, а каждый стремится забрать себе главный уровень новой системы.

🔥 Раньше Big Tech боролись за самую умную модель. Теперь они борются за право управлять цифровым трудом.

Победит не обязательно компания с лучшей нейросетью. Победит та, через которую бизнес будет нанимать агентов, выдавать им доступы, ставить задачи и принимать выполненную работу.

*Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, её деятельность по реализации продуктов Facebook и Instagram запрещена на территории РФ.

🌐 Одна схема, которая объясняет, кто на самом деле зарабатывает на ИИ

Чтобы нейросеть ответила на один запрос, кто-то должен произвести чипы, построить дата-центр, подключить электричество и сдать вычислительные мощности в аренду.

⬇️ Внизу этой цепочки — NVIDIA, Micron и SK Hynix, производящие ускорители и память. Рядом — операторы дата-центров вроде Equinix и Digital Realty, где всё это оборудование размещается.

⬆️ Наверху находятся клиенты: OpenAI и Anthropic обучают модели, Microsoft и Google арендуют мощности, а Shopify, CrowdStrike и другие компании встраивают ИИ в свои продукты.

📊 Но в центре формируется отдельный рынок ИИ-облаков: CoreWeave, Nebius, Lambda, Crusoe, IREN и Nscale. Они закупают тысячи GPU и продают доступ к вычислениям всем остальным. Условно — Airbnb для видеокарт.

Интереснее всего, что роли постоянно пересекаются. Гиперскейлеры одновременно выступают клиентами, поставщиками и конкурентами ИИ-облаков. Компании арендуют мощности друг у друга, инвестируют в поставщиков и страхуются сразу несколькими инфраструктурными партнёрами.

📈 Пока этот рынок держится на нескольких огромных контрактах с крупнейшими разработчиками моделей. Следующий этап начнётся, когда вычислительные мощности массово понадобятся тысячам обычных компаний.

Во время золотой лихорадки больше всех зарабатывали продавцы лопат. Сейчас рынок ИИ как раз строит фабрики по производству этих лопат.

🚨 Самолёты уже были в воздухе. Потом выяснилось, что разведсводка ошибочна

Весной американские военные готовились перехватить китайское судно на Ближнем Востоке. Согласно докладу, оно перевозило компоненты для ядерной программы. Вооружённая группа собиралась подняться на борт.

Перед операцией данные перепроверили: ИИ неверно определил груз. Об этом сообщает CNN со ссылкой на четыре источника.

Аналитик использовал нейросеть дважды: сначала для анализа данных, потом — для оформления вывода в стандартную разведсводку. Ошибка получила вид документа, которому привыкли доверять. Проверка сработала, но слишком поздно — самолёты уже подняли.

⚠️ Это хорошее напоминание для любого, кто внедряет ИИ. Даже в системе с огромными ресурсами достаточно одного неудачно устроенного перехода от «ответа модели» к «основанию для решения».

Поэтому профессиональное внедрение — это не подключить нейросеть к рабочему чату. Это заранее определить, каким данным она может доверять, что обязана подтвердить источником и на каком этапе человек должен остановить процесс.

В армии цена ошибки очевидна. В компании она обычно тише — неверный платёж, письмо клиенту или решение по ложному отчёту. Но исправлять процесс лучше до первого такого случая.

🐭 Вы неправильно нанимаете ИИ. Один помощник не должен делать всё

Главная ошибка бизнеса — создать одного ИИ-ассистента, написать ему огромную инструкцию и поручить продажи, аналитику, финансы и работу с клиентами.

Через неделю он путает задачи, теряет контекст и начинает ошибаться.

ИИ нужно строить как компанию: разделить работу на отделы, роли и зоны ответственности.

Для большинства компаний достаточно пяти ИИ-ролей:

1️⃣ Клиенты — отслеживает статус проектов и следующие шаги.
2️⃣ Продажи — ищет лиды и готовит предложения.
3️⃣ Производство — выполняет основную работу по проектам.
4️⃣ Аналитика — собирает показатели и готовит отчёты.
5️⃣ Финансы — контролирует счета, оплаты и задолженности.

У каждой роли должен быть собственный контекст: отдельный канал, инструкция, документы и понятный результат работы.

Три правила ИИ-команды:

📌 Объясните задачу один раз и сохраняйте новые правила после каждой ошибки.

🔐 Разделите полномочия: искать информацию, анализировать и готовить черновики ИИ может самостоятельно. Отправлять письма, проводить платежи и удалять данные — только после подтверждения человека.

🔄 Переведите повторяющиеся задачи в расписание. Тогда отчёт, сводка или список неоплаченных счетов будут готовы к нужному времени без отдельного запроса.

Такой подход уже используют крупнейшие компании. В Uber более 70% связаны с локальными или облачными агентами. В Spotify 99% инженеров еженедельно используют ИИ-инструменты, а частота изменений выросла на 76%.

При этом всё важное по-прежнему проверяет человек.

Комплексное внедрение ИИ — это не покупка подписки на чат-бота. Это проектирование новой системы управления компанией.

👑 ИИ-гонка вышла из лабораторий. Теперь это мировая политическая схватка

Глава Anthropic Дарио Амодеи призвал замедлить развитие самых мощных моделей. По его мнению, возможности ИИ растут быстрее, чем способы их контролировать. Сэм Альтман и Илон Маск его поддержали.

Но за спором о безопасности уже видна трёхсторонняя схватка:

🧠 Разработчики боятся потерять контроль над автономными агентами. При этом ни одна компания не хочет тормозить в одиночку и уступать конкурентам.

💵США боятся потерять лидерство. Трамп выступил против замедления: пока Америка вводит ограничения, Китай может продолжить гонку.

💸 Китай тоже говорит о рисках ИИ, но видит в американских ограничениях на чипы попытку сдержать его развитие.

Получается, правила безопасности нужны всем — но каждый опасается, что соперник воспользуется ими как преимуществом.

ИИ становится инструментом мировой власти. Следующая битва будет не только за лучшую модель, но и за право решать, кто и по чьим правилам её создаёт.

🖥 У Марка Андриссена есть статья с провокационным названием: «Почему ИИ не вызовет безработицу»

И дело, по его мнению, не в том, что нейросети недостаточно развиты. ИИ не отнимет у людей работу, потому что ему просто не дадут это сделать.

Старый спор:

Страх, что машины отнимут работу, существует сотни лет. В 2000-х боялись аутсорсинга, в 2010-х — роботов. Теперь боятся ИИ.

Обычно на это отвечают: технологии уничтожают старые профессии, но создают новые.

Неожиданный ход:

Андриссен предлагает другой аргумент: ИИ уже фактически ограничен в значительной части экономики.

Две экономики:

🟢Электроника, софт, связь — технологии снижают цены и повышают качество.

🔴 Медицина, образование, жильё, госсектор — цены растут, а изменения тормозят регулирование, лицензии и сами институты.

Его объяснение:

Именно в защищённых от быстрых изменений сферах сосредоточена огромная часть рабочих мест.

Даже если ИИ сможет выполнить работу врача, учителя или чиновника быстрее, человека нельзя будет просто убрать из процесса.

Инновации там не запрещены формально — но сильно ограничены на практике.

‼️ ИИ не заменит всех людей одновременно. Первыми изменятся сферы, где меньше ограничений и проще перестроить процессы.

Поэтому главный разрыв возникнет не между человеком и нейросетью, а между компаниями, которые научились использовать ИИ, и теми, кто продолжает работать по-старому.

🤯 Пэрис Хилтон вошла в топ-100 ИИ. Глава NVIDIA — нет

Time опубликовал список 100 самых влиятельных людей в ИИ.

С Альтманом, Маском, Безосом и основателями Anthropic всё ожидаемо. Интереснее другие имена:

🦇Бен Аффлек — за создание ИИ-стартапа для кино
⚖️Пэрис Хилтон — за борьбу с дипфейками
📉 Берни Сандерс — за критику влияния ИИ на рынок труда

При этом в списке нет главы NVIDIA Дженсена Хуанга и руководителя AMD Лизы Су — людей, на чьих чипах фактически работает вся индустрия.

Сначала это кажется абсурдом. Но Time оценивает не технический вклад, а влияние.

Раньше будущее ИИ определяли те, кто создавал модели. Теперь к ним добавились актёры, политики, юристы и общественные деятели — люди, которые формируют правила и решают, как общество будет относиться к технологии.

❗️ ИИ окончательно вышел из лабораторий и стал социальным институтом.

Теперь влиятельным может стать не только тот, кто создал лучший алгоритм, но и тот, кто объяснил его миллионам, ограничил законом или заставил общество ему доверять.

💰Google придумала, как получать долю в поставщике за покупку чипов

Marvell предоставила Google право выкупить до 58,9 млн своих акций по фиксированной цене. Потенциальный объём пакета — $12,2 млрд.

Но это не обычная инвестиция и не подарок.

Большая часть прав будет открываться по мере заказов Google: каждые $500 млн выручки Marvell от совместных продуктов — новый транш акций. Для получения всего пакета потребуется около $120 млрд закупок до 2033 года.

🔧 Взамен Marvell поможет развивать инфраструктуру вокруг собственных ИИ-чипов Google — TPU. Компания станет вторым крупным поставщиком рядом с Broadcom и поможет Google снизить зависимость от NVIDIA.

Получается интересная схема:

Google размещает заказы → растёт выручка Marvell → дорожают её акции → Google получает право купить всё большую долю поставщика.

🤑 Карусель ИИ-денег выходит на новый уровень. Теперь Big Tech не просто покупает вычисления, а превращает будущие закупки в собственность внутри всей производственной цепочки.

Главная битва ИИ постепенно смещается от моделей к инфраструктуре. Победит тот, кто контролирует не только нейросеть, но и чипы, дата-центры и поставщиков.

💸 ИИ-рынок превратился в финансовую карусель

Посмотрите, как сегодня движутся деньги:

→ NVIDIA вложила $30 млрд в OpenAI — одного из крупнейших покупателей вычислений на её чипах.

→ Amazon инвестирует до $50 млрд в OpenAI и одновременно может вложить до $29 млрд в Anthropic. А Anthropic обязалась потратить на AWS более $100 млрд за десять лет.

→ Microsoft владеет примерно 27% OpenAI, но инвестирует до $5 млрд в её конкурента Anthropic. Тот, в свою очередь, обязался купить мощности Azure на $30 млрд.

→ SoftBank вкладывает $30 млрд в OpenAI и вместе с ней участвует в Stargate — инфраструктурной программе объёмом до $500 млрд.

🔄 Получается замкнутый круг:

Инвестор даёт деньги ИИ-компании → она возвращает их через закупку облаков и вычислений → контракты увеличивают будущую выручку инвестора → растёт его капитализация → появляются деньги для новых инвестиций.

Это ещё не доказывает, что перед нами пузырь. Дата-центры, чипы и продукты вполне реальны.

Но одна и та же сумма может одновременно выглядеть как инвестиция, будущая выручка, инфраструктурный контракт и подтверждение роста рынка.

❓Главный вопрос: сколько денег приходит в эту систему извне — от обычных пользователей и компаний?

Если их выручка оплатит всю эту инфраструктуру, мы наблюдаем новую промышленную революцию.
Если нет — перед нами самая дорогая финансовая карусель в истории технологий.

🎵 Если песня трогает — важно ли, кто её написал?

Музыкальные платформы уже разделились на три лагеря.

⛔️ Ограничивать

— Spotify с сентября начнёт маркировать виртуальных исполнителей знаком AI Persona и уберёт их из персональных рекомендаций по умолчанию.

— Deezer маркирует и исключает полностью сгенерированные треки из алгоритмических рекомендаций. В июне их загружали до 90 тысяч в день — больше половины всей новой музыки.

🏷 Маркировать, но не мешать

— YouTube требует указывать, полностью или частично музыка создана с помощью ИИ. При этом метка сама по себе не влияет на рекомендации и монетизацию.

— Яндекс Музыка относится к ИИ-контенту так же, как к обычной музыке. Фактически сервис признаёт нейросеть полноценным музыкальным инструментом и даже развивает собственную «Нейромузыку».

🤖 Пока наблюдать

— Apple Music не объявляла отдельной публичной политики маркировки ИИ-исполнителей или ограничения их рекомендаций. Площадка делает акцент на авторских правах и борьбе с накрутками.

— У VK Музыки также пока нет публичных специальных правил для нейротреков. Они регулируются общими требованиями к контенту и правам.

И здесь начинается философский вопрос.

ИИ-композиция может вызвать настоящие эмоции, даже если её исполнитель никогда не существовал. Но виртуальная группа не должна притворяться живыми людьми и продавать аудитории выдуманную биографию.

Поэтому маркировать — правильно. Автоматически ограничивать только из-за технологии — спорно.

Главное разделение будущего пройдёт не между человеческой и ИИ-музыкой, а между честным творчеством и цифровой подделкой.

💸 Китай хочет передать экономику искусственному интеллекту

В Китае концепцию «ИИ-коммунизма»: ресурсами будет управлять не армия чиновников, а нейросеть.

ИИ сможет в реальном времени анализировать покупки, остатки товаров и спрос, а затем определять, сколько и чего нужно производить. Теоретически это позволит победить дефицит и перепроизводство — главные проблемы плановой экономики.

На развитие ИИ Китай собирается направить $280 млрд в ближайшие три-четыре года. Причём китайские компании делают ставку на открытые модели, которые можно скачать, развернуть и дообучить.

Но есть один нюанс.

⚠️ ИИ умеет оптимизировать цель, но не умеет определять, что справедливо.

Если алгоритму приказать снизить расходы, он сократит людей. Если увеличить производство — может пожертвовать качеством. Если распределить ресурсы «честно» — сначала кто-то должен объяснить ему, что именно считать честностью.

Поэтому власть никуда не исчезает. Она просто переходит к тому, кто выбирает данные, цели и критерии эффективности.

Для бизнеса это особенно важно. Уже сейчас компании строят собственную микроверсию такой экономики: ИИ прогнозирует спрос, распределяет задачи, управляет запасами и контролирует расходы.

❗️ Но если процесс выстроен неправильно, нейросеть его не исправит. Она просто быстрее масштабирует ошибку.Будущее принадлежит не тому, кто передал управление ИИ, а тому, кто научился правильно ставить ему цели.

🚀 Какой ИИ теперь будут считать российским

После публичного спора «Сбера» и «Яндекса» правительство решило формализовать понятие национальной ИИ-модели. Критерии должны утвердить осенью 2026 года.

Для получения статуса российский разработчик должен контролировать:

1️⃣ параметры и архитектуру модели;
2️⃣ код её обучения и эксплуатации;
3️⃣ конфигурацию контекстного окна.

❗️ При этом использовать open source и компоненты других компаний разрешается.

То есть национальная модель не обязана быть полностью создана с нуля в России. Главное — кто контролирует конечную систему и может самостоятельно её запустить, изменить и дообучить.

💰 Почему статус важен

Он может открыть доступ к государственным данным, закупкам, льготам и крупным контрактам. По оценке эксперта, около 90% российских ИИ-стартапов новым требованиям не соответствуют. Основными претендентами останутся крупные технологические компании.

Главный сдвиг: российский ИИ теперь будут определять не по происхождению каждого компонента, а по контролю над всей моделью.

💥 И спор о технологиях превращается в борьбу за доступ к государственному рынку.