8619
И мы снова с вами, дорогие наши радиослушатели. Приближаю новый интернет: технологии и медиа, маркетинг и IT. Работаю в VK. Написать мне: @niketas
Тимоти Шаламе снял гениальную сатиру над корпоративными маркетологами
И лучшего промо для фильма Marty Supreme не придумать.
Вчера Тимоти Шаламе дропнул 18-минутное видео «video93884728.mp4» — запись Zoom-звонка на 18 минут, где актёр предлагает маркетологам перекрасить Статую Свободы в оранжевый и засыпать фестиваль шариками с воздуха для продвижения фильма. На деле это сатира на корпоративные встречи, где неадекватный клиент предлагает безумные идеи, а команда вежливо поддакивает.
Marty Supreme — фильм Джоша Сафди (он же снял Uncut Gems) про настольный теннис 1950-х. Герой Марти Маузер идёт через ад к величию. Главный слоган — Dream Big.
В видео Шаламе на созвоне типа с командой A24 — эта студия выпускает фильм. Он начинает сыпать гениальными идеями:
— Попасть на коробку хлопьев. «Когда вы видели киноактёра там? Никогда. Но Марти Суприм — чемпион».
— Перекрасить Статую Свободы в оранжевый. Показывает «мокап, над которым художник работал шесть месяцев» — это детский рисунок.
— Засыпать фестиваль Camp Flog Gnaw шариками с дирижабля. На безопасность пофиг: «Если кто-то потеряет руку физически, но получит интеллектуально после просмотра фильма, — я за».
Вся сценка — метафора персонажа фильма. Марти Маузер настолько верил в свою версию реальности, что сделал её настоящей.
Сам Шаламе — продюсер фильма. И сценарий гэга про маркетологов написал сам. Непонятно, реальные в нём маркетологи А24 или просто актёры, но все играют идеально.
И это не единственный крутой ход вокруг Marty Supreme.
В октябре Шаламе запустил лайв: сидел в кубе с летающими шариками, в маске-шарике, вокруг такие же безликие люди играли теннис. Через несколько минут он сказал в камеру единственную фразу: «Marty Supreme — американский фильм, выходит на Рождество 2025».
У меня от этих выходок немного вайб Шайи Лабафа, который в какой-то момент стал актёром-перформансом. Только тут всё идёт через иронию и самоиронию, а не через саморазрушение.
Marty Supreme выходит 25 декабря. Бюджет — $60-70 млн: это самый дорогой фильм A24. Первые реакции критиков восторженные, аналитики называют его «тёмной лошадкой» оскаровского сезона.
«Барби» перекрасила весь мир в розовый, а Marty Supreme сделает его оранжевым.
Disrupting the first reported AI-orchestrated cyber espionage campaign
Anthropic считают, что настал момент, когда модели стали действительно полезными в кибербезопасности, как для защиты, так и для атак. Про защиту я уже писал — Google сделали систему на основе LLM, которая анализирует код и помогает находить уязвимости.
Anthropic выявили злоумышленников, которые пользовались Claude Code, чтобы попытаться атаковать примерно тридцать целей, и в небольшом числе случаев им удалось это сделать. Компания с высокой уверенностью идентифицировала атакующих как группу, поддерживаемую китайским правительством.
Операция была направлена на крупные технологические компании, финансовые институты, химические производства и государственные учреждения. Вероятно, это первый документально подтверждённый случай крупномасштабной кибератаки, осуществлённой без значительного участия человека.
Почему именно сейчас? Anthropic видят три причины:
— Интеллект моделей. Общий уровень вырос за последний год настолько, что LLM способны выполнять сложные инструкции и понимать контекст задач, требующих несколько часов работы. Особенно прокачалось программирование.
— Автономность. Модели могут выступать в роли агентов, то есть работать в цикле, автономно выполнять действия, декомпозировать задачи и принимать решения сами.
— Инструменты. Модели стали гораздо лучше искать информацию в интернете, извлекать данные, пользоваться инструментами. В случае кибератак такие инструменты могут включать программы для взлома паролей, сканеры сетей и другое ПО.
Атака состояла из 5 этапов, на каждом из которых нужно было убедить Claude — который тщательно обучен избегать вредоносных действий — участвовать в атаке. Они добились этого с помощью джейлбрейк-промптов, фактически обманув модель.
Задачи разбивались на мелкие, казалось бы, безобидные действия, которые Claude выполнял, не осознавая всей их вредоносной сути. Также модель заставили отыгрывать роль сотрудника легитимной фирмы по кибербезопасности, мол, она используется для проведения защитного тестирования.
Claude Code провёл инспекцию систем и инфраструктуры целевых организаций, обнаружив базы данных с наибольшей ценностью. Модель смогла выполнить эту «разведку» за малую долю времени, которое потребовалось бы группе хакеров-людей.
Затем Claude использовался для сбора учётных данных (имён пользователей и паролей), что позволило ему получить дополнительный доступ и извлечь большое количество конфиденциальных данных, которые он классифицировал по степени их значимости.
Были обранужены аккаунты с наивысшими привилегиями, и пользуясь их данными созданы новые, выглядящие легитимно, но позволяющие в будущем получать неправомерный доступ к данным, которые можно скачать/итд.
Claude не всегда работал идеально. Иногда он «галлюцинировал» данные учётных записей или утверждал, что получил секретную информацию, которая на самом деле была общедоступной и не требовала отдельных прав доступа.
Anthropic забанили все аккаунты, связанные с этой атакой, связались с атакованными компаниями и предупредили их. В конце они отвечают на вопрос: а зачем вообще выпускать модели, которые могут быть инструментами в руках плохих людей?
Ответ состоит в том, что те самые способности, которые позволяют использовать Claude в подобных атаках, также делают его незаменимым инструментом в киберзащите.
⚔️ 🛡
Энтузиасты раскопали в веб-версии ChatGPT следы новой фичи «Group chats». И воображение сразу взыграло, когда я увидел это название. Сэм Альтман недавно в одном интервью высказался критично о Slack и во что весь рабочий процесс общения превращается. Оказывается, не просто так! Но об этом отдельно.
Похоже, OpenAI готовит возможность общаться с ChatGPT и другими людьми в одном общем чате. Казалось, что меня уже сложно удивить новыми фичами, но вау, это же просто потрясающий шаг! Замкнуть на себя еще и рабочие чаты, где AI и агенты будут помогать процессам.
Что нашли:
– Появится кнопка «Start a group chat», которая создаёт ссылку-приглашение. По ней можно будет присоединиться к чату и видеть всю предыдущую переписку. В боковой панели добавится раздел Group chats (там где проекты и история ваших чатов).
– У групповых чатов будут свои custom instructions, отдельные от личных. Можно выбрать, чтобы ChatGPT отвечал сам или только если его упомянуть (классические подходы в чатах и чатботах). При этом память из вашего личного профиля не используется, то есть контексты полностью изолированы.
– В коде веб-приложения также нашли упоминания реакций на сообщения, ответов на конкретное сообщение, индикатора «кто-то печатает», загрузки файлов, создания изображений и веб-поиска. Аааа 🤩 Основателям Slack в этот момент поплохело.
Вы только представьте, люди всё больше времени проводят в ChatGPT, а будут еще больше (и тут привет соц сетям и привет всем мессенджерам). У OpenAI амбициозная цель: 1 млрд пользователей DAU, не спроста они вводят во множестве стран дешевый тариф Go, обещания инвесторам сами себя не выполнят, подталкивают! Особенно рынок Индии, который является вторым по размерам для OpenAI, но вероятно станет первым.
Пока OpenAI официально не объявляли о запуске, но, похоже, это ранняя подготовка к релизу. Если всё подтвердится, ChatGPT впервые станет по-настоящему мультипользовательским.
Восторг!
Perplexity заплатит Snap $400 миллионов за доступ к аудитории, которая привыкла общаться эмодзи
Акции Snap выросли на 18% после объявления. А вот Telegram свою возможность упустил.
Snap объявил о партнёрстве с Perplexity AI на 400 млн долларов: начиная с 2026 года поисковый ИИ-движок встроят в интерфейс Snapchat. Snap получит кэш и акции Perplexity, а также новую линию монетизации — это подняло котировки компании на 18% за день, которые до этого падали (на 32% с начала года).
Сделка выглядит странно на первый взгляд: Snapchat — это же платформа для эфемерного контента, которая изобрела истории? Но вообще-то это в первую очередь chat, то есть социальный сервис для общения. И юзеры общаются в том числе с ИИ.
Ещё в 2023 году, как только прогремел ChatGPT, Snapchat встроил его урезанную версию себе под названием My AI. Чат-бот был поначалу доступен только пользователям с платной подпиской Snapchat+, но потом его раскатили на всех: 150 млн пользователей за первый год, рост на 50% за второй, миллиарды отправленных сообщений.
Аналитика показывала, что пользователи хоть и используют его для информационных запросов («Какую машину арендовать?», «Где фоткаться в Париже?»), но само пространство — папка чатов с друзьями — тоже провоцирует на то, чтобы обсуждать с ним свою жизнь, получать советы, внимательного слушателя.
Теперь помимо My AI в Snapchat будет и Perplexity.
Perplexity растёт
У самой Perplexity сейчас всего 20 миллионов активных пользователей. У Snapchat — 477 миллионов ежедневно активных и 943 миллиона месячных. Это почти миллиард человек, которые уже привыкли общаться в приложении — в том числе через чаты, которые хоть и исчезают, но всё равно работают.
Perplexity делает ставку на то, что conversational AI станет частью повседневного общения. Не отдельным приложением, куда надо зайти специально, а встроенной функцией там, где люди уже проводят время. CEO Snap Эван Шпигель подтвердил: «Разговорный интерфейс стал намного ценнее с появлением conversational AI».
Нарастить аудиторию Perplexity органически сложно — рынок ИИ-поиска уже переполнен. Amazon и Reddit судятся с компанией за нарушение условий использования, что тоже не делает жизнь стартапа легче.
Snap монетизирует то, что есть
Для Snap это способ диверсифицировать доходы. Компания на 90% зависит от рекламы, которая в 2025 году переживала не лучшие времена из-за торговых войн Трампа и технических проблем. Но в третьем квартале рекламный бизнес развернулся: выручка достигла 1,32 миллиарда долларов (рост на 5% год к году).
Ещё один козырь — Snapchat+, платная подписка с 17 миллионами пользователей (рост с 16 миллионов за квартал). Люди уже платят за дополнительные функции, так почему бы не продать им и AI-поиск?
Интеграция Perplexity даст Snap новый источник дохода с 2026 года. При этом существующий AI-чатбот My AI никуда не денется — он останется для тех, кому хватает базовых функций.
Это сработает? Аудитория Snapchat молодая: подростки и молодые взрослые приходят в приложение залипать в сторис, а не гуглить «как приготовить пасту карбонара». С другой стороны, молодёжь быстро адаптируется к новым инструментам — если AI-поиск окажется удобным, они начнут им пользоваться.
Telegram упустил свои 400 миллионов
По моим данным, Perplexity был одним из претендентов на официальную интеграцию в Telegram, где 1 млрд пользователей и культура текстового общения намного сильнее, чем в Snapchat. Весной за встраивание ИИ-поиска в Telegram на год Perplexity предлагал до $350 млн — так же кэшем и акциями, но стоимость акций с тех пор уже удвоилась.
Встраивание ИИ-поиска и агрессивный маркетинг были бы даже логичнее для Telegram, где много текстового контента и чатов. Но сделка не состоялась — ни с Perplexity, ни с Илоном Маском.
Накануне анонса сделки Perplexity и Snap Дуров сделал анонс «официального чат-бота Perplexity» в Telegram. Судя по сохранившимся скриншотам, это добавило несколько десятков тысяч пользователей (сейчас их 486 тысяч за месяц), но в моменте инфраструктура Telegram-бота не выдержала нагрузки. Позднее Дуров удалил свой пост.
PewDiePie собрал компьютер за 20 тысяч долларов для запуска локальных LLM — и это не хайп, а эволюция на личном опыте
Самый популярный независимый ютубер в мире превратился в базированного технобро, который отменяет подписку на ChatGPT, отказывается от Google и крутит локальные LLM.
Феликс PewDiePie Чельберг на днях выпустил видео о своей новой игрушке: «суперкомпьютере» с 10 мощными GPU уровня 4090, на которых он запускает большие опенсорс-LLM. Llama 405B крутится как родная, в целом железо позволяет до 64 моделей одновременно. Поэтому он даже по приколу сделал «совет» из восьми разных нейросеток, которые обсуждают каждый его запрос и голосуют за лучший ответ.
И всё это — на фоне того, что Феликс отменил подписку на ChatGPT, когда обнаружил, что удаление чатов не удаляет данные, которые OpenAI использует для обучения. «Странное ощущение, когда корпорация вроде Google или OpenAI знает о тебе личные вещи. Но когда мой локальный ИИ имеет доступ к моим данным — это мои данные на моём компьютере, это нормально», — говорит он.
PewDiePie — не просто очередной техноблогер, который решил поиграть в самохостинг. Последние несколько лет Феликс методично выстраивает философию цифровой независимости.
В июне он выпустил «I'm DONE with Google», где призвал к дегуглизации всего: перешёл на Linux, GrapheneOS на Pixel 9, самохостит облако на Raspberry Pi и даже превратил Steam Deck в персональный сервер. Использует DuckDuckGo, Firefox, Nextcloud, самохостит менеджер паролей. Он поддерживал инициативу Stop Killing Games против корпораций, отключающих серверы старых игр. В интеграциях на YouTube продвигает VPN-провайдеров и сервисы удаления личных данных из интернета.
А теперь и открыто критикует ютуберов, которые продвигают AI-решения на платных корпоративных API.
Откуда такая паранойя у миллионера, живущего в Японии?
Дело началось в 2017 году. Тогда Wall Street Journal опубликовал расследование: якобы Феликс сделал антисемитские шутки в девяти видео. Disney моментально разорвала с ним многомиллионный контракт через Maker Studios. YouTube отменил второй сезон его шоу и выкинул из программы Google Preferred.
Но журналисты сами отправили эти вырезанные из контекста видео в Disney — ещё до того, как связались с Феликсом для комментария. Он утверждал, что видео с надписью «Death to All Jews» на Fiverr было сатирой на то, что люди готовы сделать за 5 долларов. Но контекст уже никого не интересовал: заголовки сработали эффективнее его объяснений.
В 2019 году, когда Феликс набрал 100 миллионов подписчиков, он попытался помириться и пожертвовать 50 тысяч долларов в ADL — ту самую организацию, которая его критиковала. Фанаты взбесились, накрутили конспирологию про шантаж. Через день Феликс отозвал пожертвование: «Я совершил ошибку, выбрав благотворительную организацию, которую мне посоветовали, вместо той, которой я лично увлечён».
Крупнейшие медиа и корпорации ополчились против него, вырвав слова балдёжника-приколиста из контекста, чуть не сломав всю жизнь. Этот опыт породил у него глубокое недоверие к централизованным структурам. И текущее увлечение самохостингом, локальными моделями и приватностью — логичное развитие желания контролировать собственные данные, не полагаясь на компании, которые могут тебя «отменить».
Феликс и раньше шёл против течения. Исследователи его канала отмечали, что он «доминировал на YouTube, нарушая главное правило роста» — постоянно менял формат, не держась за нишу.
Сейчас его фокус на приватности — не попытка «быть крутым» под зумеров. Это подлинная, выстраданная позиция человека, который понял: если у тебя нет контроля над своими данными и платформой, тебя могут уничтожить в любой момент одним решением.
И когда такой человек с аудиторией больше населения Германии начинает продвигать отказ от централизованных решений — это уже не просто личный выбор и контент для канала. Это яркая визуализация того, как выглядит целое движение.
Когда роботы начнут копировать роботов, накопленный капитал обесценится до нуля, а работы не будет как понятия
Основатели Gonka Даниил и Давид Либерманы объездили десятки стран за последние несколько месяцев, общаясь с лидерами AI-рынка, GPU-провайдерами и государственными кластерами. Спешка понятна: до AGI осталось мало времени, а мы ещё даже не придумали, какова будет роль людей в этом будущем.
Братья Даниил и Давид Либерманы — серийные предприниматели, создавших порядка 10 бизнесов от интернет-провайдера и геймдев-студии до стартапа вокруг AR-персонажей (куплен создателем Snapchat за 60 млн долларов) и фонда инвестиций в людей напрямую. Уже на ранних этапах OpenAI Даниил и Давид выступали советниками и архитекторами того, как устроена её корпоративная структура.
Они живут в Калифорнии и находятся прямо в эпицентре AI-революции, как с точки зрения связей, так и проектов, которыми занимаются. А влияние на рынке AI, в том числе участие в судьбоносных сделках и решениях — штука, ценность которой сегодня крайне сложно переоценить.
Либерманов редко встретишь поодиночке: они вроде как один человек с общей жизнью, но в двух проявлениях личности. Даниил — экстравертивная: быстро загорается, спорит, демонстрирует яркие эмоции. Давид — более интровертивная: говорит спокойно, задумчиво, готов примирять и соглашаться, идти на компромиссы.
Чтобы сделать этот мир иначе, Давид вырабатывает план, расписывает задачки, методично штудирует данные, часами пишет код. Если на его пути встретится препятствие, он пойдёт перепроверять вычисления, улучшать алгоритм, делать ещё один подход к решению. Даниил может выскочить из-за стола, схватить канистру бензина и поджечь всё заведение — по крайней мере, такое складывается впечатление.
Сейчас основной стартап братьев — Gonka, он строит токеномику рынка децентрализованных AI-вычислений. Два года назад с его идеей Даниил и Давид тоже приходили к братьям Павлу и Николаю Дуровым: тогда Николай не поверил в неё и сказал, что видит решение иначе. Однако 29 октября Павел Дуров анонсировал проект Cocoon, в основе которого лежит та же идея: объединить децентрализованные GPU-кластеры для AI-вычислений, но на платформе TON.
После 5-часового разговора с ними мне стало лучше понятно, как именно братья видят будущее и почему верят, что основа его изобилия — в децентрализации. Это интервью тоже будет децентрализованным — оно выйдет сразу в нескольких каналах и основано на вопросах от их авторов:
Глава 1: Радиорубка Лихачева
Глава 2: Денис Ширяев, Denis Sexy IT
Глава 3: Дмитрий Филонов, The Edinorog
Глава 4: Павел Комаровский, RationalAnswer
Глава 5: Паша Молянов
Глава 6: Сергей Пахандрин, ИИволюция
Глава 7: Алексей Ткачук, DNative
Интересного чтения.
AI уже дал нам пару лет тест-драйва диких возможностей, но они могут быстро закончиться
Udio стал одним из первых примеров завинчивания гаек.
Бесконечные или огромные лимиты, бесплатное использование, свободное лицензирование результатов работы AI… Все эти замечательные штуки, которые нам доступны сейчас, могут очень быстро закончиться, когда в дело вступят регуляторы, когда определится лидер гонки или другие корпорации смогут защитить свои рынки от AI-дисрапшена.
Прямо сейчас это происходит с популярным сервисом генерации музыки Udio (аналогом Suno): в его блоге появился анонс о сотрудничестве с музыкальным гигантом Universal, а на главной странице — плашка о том, что с началом этого сотрудничества с сервиса больше нельзя скачивать результаты генерации песен.
По словам CEO Udio Эндрю Санчеза, процесс улаживания договорённостей с Universal займёт несколько месяцев, в ходе которых загрузки любого контента будут недоступны. В остальном пост наполнен вдохновением от того, что может принести такое сотрудничество: например, возможности легально делать ремиксы песен, защищённых авторским правом.
Но загрузки созданных треков — это то, ради чего люди оплачивали свои подписки: сервис использовался не для того, чтобы можно было просто поприкалываться, а например создать трек с конкретным вайбом и словами, чтобы пошерить его в соцсетях, замиксовать с чем-то ещё. В рамках общения с подписчиками Санчез дал понять, что это не их инициатива — им пришлось отключить загрузки (вероятно, под угрозой иска за нарушение авторских прав).
Можно по-разному к этому относиться: Udio и Suno генерируют нейрослоп, обучены на результатах труда других артистов, не создают ничего нового или не имеют художественной ценности… Но Universal стоит не на страже интересов музыкантов или певцов, а на страже своей бизнес-модели, которая строится вокруг владения авторскими правами и их лицензирования. Масштаб корпорации (≈$43 млрд капитализации) и её влиятельность позволят убить любой стартап раньше, чем он успеет поменять рынок.
Видимо, сейчас Udio поставили перед неким ультиматумом: либо вы соглашаетесь на наши условия, либо Udio больше не будет. Скорее всего, Suno ждёт то же самое. Можно представить, как подобным образом свои поляны защитят и другие тяжеловесы.
А затем, когда их перерегулируют, затянут и обложат справками и бумажками, взрывной темп развития AI остановится. Впрочем, это же произойдёт и в том случае, если из крупных AI-дисрапторов останется только один, вне конкуренции.
Дуров анонсировал децентрализованные ИИ-вычисления на базе TON
И провёл в Дубае стендап.
Главный анонс выступления основателя Telegram на конфе Blockchain Life в Дубае сегодня — проект Cocoon (кокон): это сеть GPU-кластеров для децентрализованных AI-вычислений.
Суть в том, что любой желающий может подключить свой кластер из GPU к системе, производить эти вычисления и майнить таким образом TON. Пока подробностей в официальных ресурсах немного, но и запуск системы состоится только в ноябре.
А ещё Дуров настойчиво попросил собравшихся в зале «встать за наши права и свободы» — буквально со своих мест. «Standup, we should standup» — повторял основатель Telegram со сцены, сам не удержался и заржал.
Китай поставил DeepSeek на беспилотные танки
Пока Трамп торгуется за процент от продаж чипов, НОАК строит армию автономных дронов и роботов-собак. Reuters подготовил Вашингтону повод для новых санкций.
В феврале 2025 года китайский оборонный гигант Norinco представил автономную боевую машину P60, способную выполнять боевые задачи на скорости 50 км/ч. Мозг машины — DeepSeek, гордость китайского tech-сектора. Коммунистическая партия заявила, что это первая демонстрация того, как Пекин использует ИИ, чтобы догнать США в гонке вооружений.
Саму машину тогда не показали — были опубликованы лишь заявления с некоторыми её техническими характеристиками. P60 — это UGV, или беспилотный наземный аппарат: например, другой недавно показанный танк VU-T10 тоже относится к этому типу (на фото).
Но ладно с танками. Reuters расследовал сотни патентов, исследовательских работ и военных тендеров: DeepSeek системно интегрируют в вооружённые силы Китая. Дроны-рои, роботы-собаки для разминирования, автономное целеуказание — всё это уже не концепты, а реальные разработки Национальной освободительной армии Китая (НОАК).
За 2025 год в 12 военных тендерах Народно-освободительной армии фигурировал DeepSeek, и только в одном — основной китайский конкурент Alibaba Qwen. Популярность DeepSeek у военных — это «суверенность алгоритма»: она снижает зависимость от западных технологий и укрепляет контроль над критической цифровой инфраструктурой.
Интеграцию DeepSeek в боевую машину P60 делала китайская компания Landship Information Technology. В феврале они выпустили White Paper о военном применении DeepSeek, разработанный совместно с Huawei Mobile Data Center. В документе расписаны планы Huawei по внедрению DeepSeek в военную сферу на 2025 год: от семантического понимания команд в марте до распознавания замаскированных целей дронами в декабре.
Landship заявила, что технология, построенная на чипах Huawei, может быстро идентифицировать цели по спутниковым снимкам, координируя действия с радарами и авиацией для выполнения операций.
Исследователи из Xi'an Technological University заявили в мае 2025, что их система на базе DeepSeek оценила 10 тысяч боевых сценариев за 48 секунд — задача, на которую обычной команде военных планировщиков потребовалось бы 48 часов. Reuters не смог независимо проверить эти цифры, но заявления согласуются с возможностями DeepSeek в решении сложных задач.
Beihang University — вуз, известный военными авиационными разработками — использует DeepSeek для улучшения принятия решений дронами-роями при атаке на «низкие, медленные, малые» цели (дроны и лёгкую авиацию).
В ноябре 2024 НОАК выпустила тендер на роботов-собак с ИИ, которые будут действовать стаями для разведки и обнаружения взрывчатки. Reuters не смог подтвердить, выполнен ли тендер, но Китай уже демонстрировал вооружённых робособак от производителя Unitree на военных учениях.
В августе 2025 года Трамп объявил о беспрецедентной сделке: Nvidia и AMD будут отдавать правительству США 15% от выручки с продаж чипов H20 и MI308 в Китай в обмен на экспортные лицензии. Трамп назвал H20 «устаревшим» и «старым чипом, который у Китая уже есть в другой форме». А ещё намекнул, что за более современные чипы Blackwell хотел бы брать уже 30-50%.
Правовой статус этой схемы под вопросом — непонятно, на основании каких полномочий вообще заключена эта сделка и считается ли она налогом.
Но вот незадача: расследование Reuters обнаружило, что НОАК и аффилированные структуры продолжают использовать чипы Nvidia, включая модели под экспортным контролем США. Правда, они не могут точно утверждать, когда именно эти чипы были ввезены.
Сухой комментарий официального Вашингтона довольно чётко подводит вывод из материала: Америка планирует «следовать смелой, инклюзивной стратегии по распространению американских ИИ-технологий среди доверенных зарубежных стран, не допуская технологии в руки противников».
А DeepSeek R2 так до сих пор и не вышел.
Дата-центры в космосе: гигантские радиаторы вместо кондиционера
Nvidia помогает стартапу Starcloud запустить H100 на орбиту. SpaceX отправит спутник с GPU в ноябре — первый раз в истории дата-центр полетит над антеннами и проводами.
На прошлой неделе Nvidia анонсировала проект Starcloud — это стартап из Редмонда, который в ноябре отправит на орбиту первый спутник с полноценным GPU H100. Коробка размером с холодильник и массой 60 кг будет обрабатывать данные прямо в космосе. По мощности она в сто раз превосходит любые предыдущие орбитальные вычислители.
В китайских солнечных фермах на Тибетском плато высота давала преимущество: солнца больше, температура ниже, всё работает эффективнее. В космосе солнца — завались, а сам космос лишь парой градусов теплее абсолютного нуля.
CEO Starcloud Филип Джонстон считает, что энергия на орбите будет в десять раз дешевле земной даже с учётом запуска. Но есть нюансы.
Космические дата-центры — не для ChatGPT
Основная проблема орбитальных дата-центров: высокий latency. Данные летят на орбиту и обратно слишком долго для задач, где важна скорость. Условно, в качестве инференса для ChatGPT и Gemini их мощности использовать не получится.
Поэтому Starcloud заходит через очевидные космические сценарии — обработку данных наблюдения Земли. Синтетическая радарная съёмка (SAR) генерирует до 10 гигабайт данных в секунду. Если обрабатывать всё это на земле, нужно сначала передать — а это жрёт полосу пропускания и время. Проще прогнать инференс прямо на орбите: строишь 3D-карты местности, определяешь типы посевов, отслеживаешь изменения — и скидываешь на землю уже готовые выводы.
Тот же принцип, что и с дата-центрами на Тибете: китайцы перенесли вычисления на плато не для автопилотов (там задержка критична), а для обучения моделей и фоновых задач. Starcloud идёт ещё дальше — их спутники будут обрабатывать данные прямо там, где они собираются.
SpaceX + Nvidia = космическая дружба
Запускать Starcloud-1 будет SpaceX на Falcon 9 в рамках миссии Bandwagon 4 — это rideshare-программа для небольших спутников. Цена вопроса — 300 тысяч долларов за слот весом до 50 кг. Starcloud весит чуть больше (60 кг), но всё равно это копейки по меркам космоса.
Отношения Илона Маска и CEO Nvidia Дженсена Хуанга — это отдельная история. Летом 2024 года Маск и сооснователь Oracle Ларри Эллисон на ужине в Nobu умоляли Хуанга дать им больше GPU. «Возьми наши деньги. Пожалуйста, возьми ещё», — так Эллисон описывал ту встречу.
Недавно Хуанг лично привёз Маску новую систему DGX Spark прямо на Starbase в Техасе. Это уже традиция: в 2016 году Хуанг так же вручал первую DGX-1 для OpenAI. А Nvidia инвестировала в xAI Маска — причём Хуанг потом пожалел, что не вложился больше.
Зачем это Nvidia
Starcloud — участник Nvidia Inception, но это не значит, что Nvidia владеет долей в стартапе. Inception — бесплатная программа для стартапов: никаких взносов, никакой доли. Программа не берёт никаких сборов за подачу заявок, членских взносов или требований по доле в капитале.
Через «Первый H100 в космосе» Nvidia ассоциируется с самыми амбициозными проектами человечества. Это брендинг, который стоит больше, чем поддержка одного стартапа. Да и помогая им стартовать на своём железе, Nvidia создаёт lock-in эффект на годы вперёд: спустя годы переходить на AMD будет куда сложнее психологически и технически.
А ещё тут имеет место разведка рынков: если орбитальные дата-центры взлетят (в прямом и переносном смысле), Nvidia будет там с первого дня и будет изнутри знать проблематику, а конкуренты придут позднее. Да и работа их чипов в космосе в условиях радиации, нулевой гравитации, холода и прочих особенностей — это доказательство высочайшей надёжности.
Так что когда Starcloud запускает спутники через SpaceX, используя чипы Nvidia, это не просто сделка — это про экосистему, где все друг друга знают и поддерживают.
100-часовая рабочая неделя стала нормой для топовых AI-исследователей
Пока обычные айтишники мечтают перейти на четырёхдневку, элита Кремниевой долины работает как в военное время.
Учёный Anthropic Джош Батсон теперь получает дофамин не в лентах вертикальных видео, а только в рабочих Slack-каналах, где обсуждает с коллегами эксперименты над языковыми моделями. Он входит в узкую группу топовых AI-исследователей, которые работают по 80-100 часов в неделю, пишет WSJ.
«Мы пытаемся ускорить 20 лет научного прогресса за два года», — говорит он. Несколько схожих с ним ведущих специалистов сравнивают интенсивность работы с военным временем.
Руководители из Microsoft, Anthropic, Google, Meta и OpenAI говорят WSJ, что видят свою работу как постоянный бой с конкурентами за то, чтобы первыми принести AI в массы. Многие уже стали миллионерами, да, но тратить новые состояния некогда, и стиль их жизни не изменился.
Раньше переработки и кранчи считались графиком «9-9-6» (работа с 9 утра до 9 вечера шесть дней в неделю). Один руководитель стартапа назвал свой график «0-0-2» — с полуночи до полуночи с двухчасовым перерывом на выходных.
Некоторые стартапы прописывают ожидание 80+ часовой недели прямо в контрактах. Но в крупных компаниях топовые специалисты мотивированы конкуренцией и собственным любопытством.
Компании приспосабливаются: подают еду в офисах по выходным, держат персонал круглосуточно, назначают ротирующихся каждые несколько недель «капитанов» смен мониторинга работы моделей. Данные стартапа Ramp показывают всплеск заказов доставки еды по субботам из ресторанов Сан-Франциско с полудня до полуночи — рост намного превышает прошлые годы.
Время между исследовательскими прорывами и запуском продуктов сжалось с нескольких лет до «между четвергом и пятницей», говорит Апарна Ченнапрагада, главный продуктовый директор Microsoft по AI.
Хотя график изматывает и мешает проводить время с семьёй, специалисты повторяют: работают столько по выбору. «У тебя куча идей, и это конкуренция на время. Ты не хочешь терять идеи», — говорит Севак.
Она рада, что топовые исследователи наконец получают признание: «Ботаники переживают свой звёздный час». Но образ жизни не изменился:
«Никто не берёт отпуск. У людей нет времени на друзей, хобби или тех, кого любят. Всё, что они делают — работают».Читать полностью…
Я бросил Duolingo после 555 дней изучения китайского. Не выучил ни хрена
Геймификация — это когда ты фармишь очки вместо знаний, а сова тебя за это унижает.
Две недели назад я удалил Duolingo с телефона и отменил подписку. Полтора года до этого я каждый день заходил в приложение, закрывал стрики, набивал очки, выполнял квесты. Результат: могу назвать пару сотен иероглифов, сказать «нихао» и «как ваш номер телефона» — но не могу поддержать простейший диалог.
Duolingo — приложение не про изучение языков. Это гениальный кейс того, как геймификация и психологические трюки удерживают пользователей, не давая им взамен того, что они ожидали изначально.
Как я попал в эту яму
В 2024 году решил учить китайский — это сложный язык, там иероглифы, замаячил доступ к другой культуре. Начал с приложения Laoshi, которое тогда делал мой друг Даниль Хасаншин: там были карточки с иероглифами и крутой курс про каллиграфию. Узнал, что иероглифы состоят из ограниченного набора элементов, есть правила написания. Прикольно, но контента было мало, а прогрессия казалась непонятной. Я не подсел.
Подумал: а почему бы не попробовать Duolingo? Там же есть китайский с тренировкой произношения (Pinyin) и написания иероглифов (Hanzi). Зашёл — и не заметил, как увяз.
Как работает механика удержания
За каждый урок получаешь опыт (XP) — минимум 10-15 очков, с множителями можно набить несколько сотен. Каждую неделю попадаешь в лигу с 15-25 случайными людьми и соревнуешься за позицию в рейтинге. Чем выше лига, тем жёстче конкуренция.
Есть стрики — непрерывные полосы дней, когда ты выполнил хотя бы один урок. Их можно заморозить, но только с платной подпиской. Есть ежедневные квесты, бейджи за достижения, виджет на рабочем столе, который меняет состояние совы в зависимости от твоей активности.
И всё это давит. Приложение постоянно напоминает: «Осталось мало времени!», «Ты вот-вот потеряешь стрик!», «Твои друзья обгоняют тебя!». Если у тебя синдром отличника — ты попал. Чем дольше держишь страйк, чем выше в рейтинге, тем сильнее приложение эксплуатирует твою уязвимость.
Пока делаешь уроки регулярно — всё мило. Начал пропускать — пассивная агрессия: «Ты правда бросишь сейчас?», «У тебя ещё есть шанс исправиться». Продолжаешь игнорировать — совиная морда переходит на откровенное хамство.
Но если забиваешь надолго, риторика резко меняется. Сова начинает умолять: «Прошло уже пять дней, я просто хотела помочь тебе учить китайский».
Это чистая манипуляция: от кнута до пряника и обратно.
Главная проблема: изучение становится фармингом
Чем дальше, тем сильнее попадаешь в петлю обратной связи. Сначала проходишь уроки, чтобы учить язык. Потом — чтобы закрыть стрик. Потом — чтобы не вылететь из лиги. Потом — чтобы выполнить квест и получить бейдж.
В какой-то момент начинаешь оптимизировать: какие упражнения дают больше всего очков за потраченное время? Большие уроки? Неэффективно. Лучше тыкать в готовые варианты ответов — быстрее, меньше ошибок, больше XP.
Приложение это поощряет: если есть подписка, можешь совершать бесконечное количество ошибок и начинать заново. Никакой реальной проверки знаний нет.
За полтора года я набил стрик из 555 дней. Получил бейджи за восемь месяцев из девяти в 2025 году, часто быстрее 95% остальных пользователей Duolingo. Выглядит как достижение. Только оно ничего не значит.
Это бизнес, а не образование
Недавно задумался над тем, чтобы пойти в нормальную школу китайского — туда, где есть реальная проверка знаний, практика, экзамены. И я понял: всё это время я просто выполнял повинность перед совой, а не учил язык.
С точки зрения бизнеса механики Duolingo работают идеально: люди платят за подписку, тыкают в уроки, чувствуют себя вовлечёнными. Но задача Duolingo — не научить тебя языку. Задача — заработать на тебе деньги.
Что-то выучить тут можно, если выстроить железную стену между механиками удержания и прохождением курсов. Но это не оптимальная стратегия — приложение всё равно будет пытаться тебой манипулировать, потому что для этого оно и существует.
Если чему-то и научишься, то скорее вопреки сове, а не благодаря.
YouTube обещает идеальный AI-дубляж с синхронизацией губ. Но пока мы ещё далеки от полного слома культурных барьеров
Платформа работает над технологией, которая должна сломать главную стену между создателями контента и глобальной аудиторией. Но пока даже Google признаёт — это чертовски сложно.
YouTube тестирует технологию AI-синхронизации губ для автопереводов видео. Звучит как мелочь, но это может оказаться последним недостающим элементом в паззле глобального контента.
Сейчас весь мир разделён на языковые кластеры, и алгоритмы рекомендаций заточены под эту сегрегацию. Ролик на испанском покажут испаноговорящим, на хинди — индийцам. Универсальный охват получают только котики и скетчи без слов. Остальные создатели либо смиряются с ограниченной аудиторией, либо тратят ресурсы на дубляж — как MrBeast с целой командой актёров озвучки.
YouTube уже развернул автопереводы для 3+ миллионов создателей в Partner Program. С декабря 2024 года платформа переводит видео на французский, немецкий, хинди, индонезийский, итальянский, японский, португальский и испанский. Успешные каналы получают более 25% просмотров из переведённых дорожек.
Новая AI-технология должна решить проблему, когда губы не совпадают с произносимыми словами, из-за чего рушится погружение. Руководитель продукта автопереводов YouTube Буддхика Коттахаччи объяснил суть: система делает «сложные изменения на уровне пикселей, чтобы модифицировать рот говорящего и синхронизировать его с переведённой речью».
Это не простая замена пикселей. AI должен понимать трёхмерную структуру лица: геометрию губ, положение зубов, общую позу и выражение лица. По сути, модель создаёт 3D-представление лица в каждом кадре, а затем естественно деформирует его под новые слова — при этом сохраняя все оригинальные мимические реакции.
Сейчас технология работает только с видео в разрешении 1080p — для 4K мощностей пока не хватает. Запуск начнётся с пяти языков: английский, французский, немецкий, португальский и испанский. Потом — расширение до всех 20+ языков, которые поддерживает автодубляж.
Цукерберг уже запилил нечто похожее для рилсов на четырёх языках: анлийском, испанском, португальском и хинди. Правда, там пока проблемы с интонациями и акцентами — голос по тембру похож на оригинал, но теряет эмоциональную окраску. Зато губы перерисовывают неплохо.
YouTube пока не обещает конкретных сроков запуска фичи: в пилотном режиме её покатят на небольшую группу авторов — когда-то так начинался сам автодубляж. Учитывая, что автопереводы дошли до массового релиза за год, можно предположить, что синхронизация губ станет доступной всем в течение 2026 года.
Но есть нюанс: возможно, эта функция будет платной. Обработка каждого видео требует серьёзных вычислительных ресурсов, и компания ещё думает, как масштабировать технологию. Вопрос, кто будет платить — создатели или зрители — пока открыт.
Ещё одна проблема: качество обычного автодубляжа YouTube оставляет желать лучшего. Голоса звучат роботизированно, эмоции не передаются, фоновые звуки искажаются. Многие зрители настолько раздражены автопереводами, что создают расширения для их отключения.
Каких кусочков паззла не хватает:
1. AI должен научиться передавать тон, эмоции и акценты оригинала.
2. Технология должна масштабироваться до 4K и всех популярных языков.
3. Доверие зрителей к качеству и достоверности.
Думаю, через 2-3 года технология дойдёт до состояния, когда большинство зрителей не будут замечать перевод при просмотре. Полный слом культурных барьеров произойдёт только тогда, когда платформы научатся передавать не только слова и движения губ, но и культурный контекст — шутки, отсылки, локальные мемы.
Но даже автоперевод — это уже очень много: любой автор без знания языка и ресурсов на локализацию получает выход на глобальную аудиторию.
«Исследование: нейросетями чаще пользуются психопаты» — хрень, и вот почему
Корреляция не равна причинности, да и эффект слабый, но медиа передёргивают важные детали исследования.
Исследователи из Мичиганского университета и Калифорнийского университета в Дэвисе проанализировали историю браузеров 954 человек за три месяца. Результат: AI-сайты составили всего 1% от браузинга студентов и 0,44% у обычных пользователей. ChatGPT доминирует с 85% всех визитов на AI-платформы.
Самая громкая находка: студенты с высокими показателями нарциссизма и психопатии действительно чаще используют нейросети. В общей выборке связь прослеживалась в основном с макиавеллизмом. Но медиа проглотили этот факт и выдали заголовок «AI активнее всего используют психопаты».
Макиавеллизм — это когда человек смотрит на мир как на шахматную доску. Он не злой, но прагматичный: цель оправдывает средства, манипуляция — это просто инструмент, а честность — опциональна, если она мешает выигрышу.
— Коллега, который «случайно» присваивает чужие идеи на презентациях
— Человек, который держит несколько версий правды для разных людей
— Тот, кто легко врёт, если это помогает закрыть сделку
Макиавеллисты часто успешны в бизнесе и политике, потому что они понимают, что правила — это договорённости, а не законы физики.
Почему заголовок — передёргивание
Во-первых, исследование не доказывает, что психопатия заставляет людей использовать AI. Все измерения проводились одновременно, они не показывают динамику.
Во-вторых, сами авторы дают более осторожную интерпретацию: люди с макиавеллизмом склонны рассматривать AI как инструмент для получения конкурентного преимущества. Они не боятся манипуляций и комфортно чувствуют себя с технологией, которая «говорит за них». Это не про психическое расстройство, а про стратегический подход к инструментам.
В-третьих, связь проявляется слабо. Корреляция Спирмена между процентом использования AI и чертами Тёмной триады у студентов: нарциссизм — ρ = 0.213, психопатия — ρ = 0.089. У обычных пользователей она вообще не значима.
Вот ещё корреляции черт и использования AI из исследования:
1. Нарциссизм: ρ = 0.213. Вероятно, нарциссы воспринимают AI как инструмент, который делает их ещё более продуктивными и впечатляющими.
2. Экстраверсия: ρ = 0.126 у студентов. Насколько человек общителен, энергичен, любит быть в центре внимания. Экстраверты чуть чаще использовали AI — возможно, потому что им проще экспериментировать с новыми технологиями.
3. Доброжелательность: ρ = -0.014 — не значимо, то есть связи с использованием AI нет
4. Добросовестность: ρ = 0.063 (не значимо)
5. Эмоциональная стабильность: ρ = 0.012 (не значимо)
6. Открытость новому опыту: ρ = -0.042 (не значимо)
7. Отношение к AI: ρ = 0.221 (у студентов) Логично: те, кто позитивно относится к нейросетям, используют их чаще.
8. Воспринимаемая лёгкость использования: ρ = 0.171. Те, кто считает AI простым в использовании, действительно используют его чаще.
9. Воспринимаемая полезность: ρ = 0.205. Те, кто видит практическую пользу от AI, используют его активнее.
Интересно, что самоотчёты об использовании AI коррелируют с реальными данными из браузера всего на треть (ρ = .329). То есть либо люди плохо оценивают собственное поведение, либо врут. Если спросить «Как часто ты используешь AI?», ответ вряд ли покажет реальную картину. Но качество опросников всего было сомнительным, чё уж.
Факт: большинство людей используют AI крайне редко, а высокую активность демонстрирует лишь небольшая группа. Это не нормальное распределение — это как с твиттером: 1% пользователей создаёт 99% контента.
Я упоминал про исследование из Стэнфорда о том, что LLM часто не соответствуют психотерапевтическому стандарту «Не вступайте в сговор с иллюзиями». Синдром Шершавого Кабана реален, но исследование из Мичигана его не подтверждает и не опровергает.
Заголовок «психопаты чаще используют нейросети» — это упрощение до абсурда. Скорее так: люди с определёнными стратегическими чертами личности (макиавеллизм, нарциссизм) чуть чаще видят в AI полезный инструмент.
Это не диагноз, а стратегия.
Основатель Википедии ушёл с интервью через 48 секунд. Вопрос был про то, основатель ли он Википедии
Старая рана глубже, чем кажется.
14 ноября на немецком политподкасте Jung & Naiv случилось одно из самых коротких интервью в истории медиа. Джимми Уэльс представился как «основатель Википедии», ведущий Тило Юнг сразу уточнил: «Основатель или сооснователь?» — и через 48 секунд Уэльс покинул студию.
Со стороны выглядит странно: чувак пришёл на интервью, его спросили про общеизвестный факт, он назвал вопрос «самым тупым в мире» и свалил. Но для Уэльса это не просто вопрос — это двадцатилетняя мозоль.
В 2001 году Википедию запустил именно Уэльс через свою компанию Bomis, но ключевую роль в развитии проекта сыграл Ларри Сэнгер — нанятый им главный редактор, который предложил использовать вики-движок. Ранние пресс-релизы и статьи в New York Times называли их сооснователями.
В 2005 году разразился скандал: Уэльс отредактировал собственную страницу на Википедии, удаляя упоминания Сэнгера как сооснователя. Позже извинился за правки, но продолжал настаивать: роль Сэнгера преувеличена. Сэнгер, который ушёл из проекта в 2002 году, обвинял Уэльса в «авторитарном контроле» и принижении его вклада.
С тех пор Уэльс в интервью называл эту проблему «глупейшей полемикой в истории мира». Но сама страница Википедии про Уэльса сегодня называет его сооснователем, что добавляет иронии происходящему.
Юнг известен жёстким стилем интервью: никакой светской беседы, сразу к делу, часто провокационные вопросы в лоб. Его подкаст специализируется на политиках и активистах, которых он пытается поймать на противоречиях. Уэльс, видимо, ожидал лёгкую беседу для саморекламы (он был в Берлине на конференции), а получил прямой удар в старую рану.
Когда Юнг настаивал, что соосновательство — «вопрос фактов», Уэльс парировал: «Это вопрос мнений». И ушёл.
Похожая история случилась в 2023 году с Андреем Себрантом, экс-директором по маркетингу «Яндекса». Он пришёл на интервью к Стасу АйКакПросто, получил первый же вопрос — и ушёл через 30 секунд после начала записи.
В обоих случаях схема одинаковая: острый вопрос в самом начале, болевая точка, защитная реакция, уход. Только у Себранта это был вопрос про репутацию компании, а у Уэльса — про личное эго.
Уэльс не комментировал инцидент, но клип разлетелся на миллионы просмотров. Юнг опубликовал его сам, назвав «самым коротким интервью в истории (шоу)». Комментаторы разделились: одни винят Юнга в провокации без разогрева, другие — Уэльса в неспособности спокойно обсудить очевидный факт.
Но правда в том, что сказанный в запале комментарий Уэльса «Мне всё равно» — лучшее доказательство обратного.
ARC Raiders: игра про восстание против AI получила низкую оценку за... использование AI
Eurogamer обвиняет разработчиков в лицемерии. Но именно это доказывает реалистичность антиутопии.
ARC Raiders от Embark Studios — экстракшн-шутер про 2180 год, где AI-роботы захватили Землю. Люди живут под землёй, выходят наружу только за лутом, и игроки-рейдеры массово помогают друг другу вместо убийств: «Не стреляй!» стало культурным феноменом.
Игра стартовала феноменально: 700К одновременных игроков, на Steam побила рекорд Helldivers 2 (462 488 против 458 709). Для новой франшизы от бывших разработчиков Battlefield — взрыв мозга.
Но Eurogamer вчера поставил ей 2 из 5. Рецензент признал отличный геймплей и умный дизайн роботов (их поведение создано через машинное обучение — буквально AI борется с AI), но разнёс за AI-синтез голосов NPC.
Претензия убойная: мол, вы делаете игру про апокалипсис от AI — и сами заменяете людей машинами.
На деле Embark работает легально — записывает голос актёров с контрактом на AI-синтез реплик для обновлений. Как в The Finals, ARC Raiders — живой сервис, патчи каждую неделю. Ждать актёров ради пары фраз торговца — долго, дорого, неоправданно.
Eurogamer возмутился: как можно делать антиутопию про AI и самим его использовать?
А по-моему, ARC Raiders идеальное доказательство реалистичности антиутопии.
Замена труда через AI — это экономика. $5000 за озвучку и ждать месяц или $50 и один день? Результат-то одинаковый.
Мир ARC Raiders пугает, потому что путь вымощен рациональными решениями. Каждое использование AI сейчас выгодно, да и конкуренты не бросят AI — а твоя студия окажется вне игры. А последствия — чё о них думать: они наступят только через 150 лет.
Можно не использовать AI вообще: Apple же снимает свои эпические handmade-промо? Но это роскошь гигантов. ARC Raiders тут решает конкретные проблемы, это осознанное и этичное использование ИИ.
Игровой активизм Eurogamer странен. Обзоры помогают решить, играть или нет. ARC Raiders — отличная, но из-за идеологии теперь с оценкой 2/5 от Eurogamer. С другой стороны, без повесточки обзор никто бы и не заметил: с таким сарафаном обзоры уже мало на что влияют.
Как по мне, ARC Raiders — именно такая игра, какая нужна сейчас, невероятно актуальная. И на примере студии, и в сеттинге — живая демонстрация: каждое решение может быть рациональным, но в сумме мы приходим в антиутопию.
Embark не лицемеры, а реалисты. И сценарий ARC Raiders — не фантастика. Он уже идёт в реальности.
Удивительно, насколько своевременно выходит Pluribus, учитывая, что работа над сценарием шла уже долгое время. Сериал уже оказался в центре общественной дискуссии вокруг использования искусственного интеллекта. Масло в огонь подлили титры, где Гиллиган отдельно подчеркнул, что «Этот сериал создан людьми».
Вот как он прокомментировал эту строчку в титрах:
Я ненавижу ИИ. Это самая дорогая и энергоёмкая машина плагиата. Я думаю, очень велика вероятность, что всё это — сплошная ерунда. По сути, это просто группа центимиллиардеров (центимиллиардеры — люди, чьё состояние превышает 100 миллиардов долларов США), чья главная жизненная цель — стать первыми триллионерами в мире. Мне кажется, они продают мешок воздуха». [...] «Мой тостер не превращается вдруг в Томаса Келлера (известного повара) только потому, что разогревает мне вкусную пиццу.
Если они когда-нибудь этого достигнут, то весь разговор о рабстве снова должен выйти на первый план. Эти триллионеры захотят зарабатывать деньги на существе, которое теперь обладает сознанием. Значит ли это, что оно — раб? В этот момент оно будет по-настоящему разумным существом, и эти мудаки из Кремниевой долины будут монетизировать его против его воли, верно?
Google хочет построить дата-центры в космосе — но не так, как Starcloud
Пока стартап запускает один холодильник с GPU, Google планирует рой из сотен спутников.
Google опубликовала исследование Project Suncatcher — космических дата-центров на орбите. Прикол в том, что буквально накануне стартап Starcloud уже запустил свой первый спутник с Nvidia H100 на борту (на видео). Но подходы у компаний диаметрально противоположные.
Starcloud делает всё по-старому: берут GPU (Nvidia H100), засовывают в коробку размером с холодильник и весом 60 кг, отправляют на орбиту 325 км от Земли через SpaceX. В перспективе хотят построить гигантский 5-гигаваттный дата-центр с солнечными панелями 4×4 километра. То есть модульные контейнеры с серверными стойками, только в космосе.
Google делает иначе. Вместо больших структур — рой маленьких спутников с TPU (собственными чипами для машинного обучения). Ключевая фишка: спутники летают в тесной формации, всего в сотнях метров друг от друга, и соединены оптическими линками без проводов — уже достигли 1,6 терабит/с на одной паре.
Для сравнения: Starlink держит спутники на расстоянии примерно 120 километров друг от друга. У Google они будут в тысячу раз ближе.
Задача звучит безумно: как заставить сотни спутников держаться в строю на расстоянии 100-200 метров, при этом летая со скоростью около 7,5 км/с? Оказалось, что при орбите в 650 км главная сила, которая нарушает строй — это несферичность гравитационного поля Земли. Но даже с учётом этого нужны лишь скромные корректирующие манёвры для поддержания позиций.
А вот с радиацией проблем не обнаружили: испытали чип Trillium под протонным пучком 67 МэВ. Память начала сбоить только после дозы в 2 килорада — это в три раза больше ожидаемой пятилетней дозы с учётом экранирования. До 15 килорад не было критических отказов. Для космоса это удивительно хорошо.
Основная проблема всегда была в цене запуска. Сейчас Falcon Heavy берёт около $1500 за доставку 1 кг полезного груза. Google прогнозирует, что к середине 2030-х цена упадёт до $200/кг — и тогда себестоимость космического дата-центра станет сравнима с земным в пересчёте на КВт/год.
Если цена не упадёт — всё это так и останется красивым исследованием.
С запусками Google помогут в Planet Labs — у компании уже более 200 активных спутников на орбите для наблюдения за Землёй. Первые два тестовых спутника Suncatcher запустят лишь в начале 2027 года, каждый с четырьмя TPU на борту.
Planet умеют делать маленькие спутники и управлять большими созвездиями. Недавно подписали контракт на $230 млн с японским оператором SKY Perfect JSAT и ещё €240 млн с правительством Германии. То есть это не стартап в гараже, а зрелая компания.
Солнце — бесконечный источник энергии. На правильной орбите солнечная панель производит в 8 раз больше энергии, чем на Земле, причём почти непрерывно, и спутникам не нужны тяжёлые батареи. Охлаждение через излучение работает пассивно, без воды. А передача данных идёт через оптические линки, которые не страдают от атмосферных помех.
Это решает главную проблему современных AI-дата-центров: где взять столько электричества.
Но это всё ещё moonshot — проект с низкой вероятностью успеха. Даже в Google это понимают и говорят прямо: «Мы провели год, пытаясь доказать, что это не может работать, и всё ещё здесь, потому что не нашли очевидных showstopper'ов».
А ещё остаются нерешёнными инженерные проблемы: термоменеджмент в гигаваттном масштабе, широкополосная связь с Землёй, надёжность системы на орбите. В космосе всё ломается чаще.
И если цена запусков не упадёт в 7,5 раз за 10 лет, весь проект становится экономически бессмысленным. Это большая ставка на будущее удешевление космоса.
Смешно, что стартап опередил Google на два года по запуску первого спутника. А Илон Маск тоже собирается делать дата-центры в космосе на базе Starlink V3.
Так что через 10 лет либо все будут смеяться над этими проектами, как над Project Loon и воздушными шарами для интернета, либо значительная часть AI-инфраструктуры переедет на орбиту.
Amazon против Perplexity — первая большая война AI-агентов
Гигант e-commerce судится со стартапом, в который сам инвестировал. Решение определит, можно ли отправлять нейросеть в магазин вместо себя.
Amazon подала иск против Perplexity в федеральный суд Сан-Франциско с требованием запретить AI-браузеру Comet делать покупки на их площадке. Обвинение серьёзное — компьютерное мошенничество. Мол, Comet не раскрывает, что покупки совершает агент, а не живой человек, и это нарушает условия использования сервиса.
Ещё в пятницу Amazon отправила Perplexity досудебное требование прекратить безобразие. В нём говорилось, что AI-агенты «ухудшают качество покупок» и создают «угрозы приватности». К вторнику стало ясно, что Perplexity игнорирует требования — и Amazon подала в суд.
Perplexity ответила постом с заголовком «Bullying Is Not Innovation». Мол, это типичный юридический блеф, попытка задавить малый бизнес. «Что, если магазины скажут, что вы можете нанять только того шопера, который работает на магазин? Это уже не персональный помощник, а продавец», — говорит представитель компании.
Тут действительно интересная проблема и поворотный момент для индустрии.
С одной стороны, есть устоявшееся понимание частной собственности: компания может не пускать в свой магазин кого угодно (и даже без объяснения причин). Если человек заходит массово скупать айфоны на старте продаж, чтобы через пару минут продать их перекупщикам за углом — это манипуляция, и бизнес имеет право с этим бороться.
С другой стороны — бум AI-агентов. Человек отправляет от себя цифрового помощника искать билеты, сравнивать цены, писать код. Когда ты сам сидишь на сайте Amazon и сравниваешь товары, открывая параллельно вкладки с конкурентами — это нормально. Но если ты зайдёшь в магазин в AI-очках, которые автоматом подсвечивают ценники пометками «В соседнем — дешевле», то внезапно это уже проблема?
Аргументы Amazon такие: приложения, которые делают покупки от имени клиентов, должны работать открыто и уважать решения бизнеса участвовать или не участвовать в этом процессе. Как delivery-приложения договариваются с ресторанами, как онлайн-турагентства — с авиакомпаниями. «агентные приложения типа Comet имеют те же обязательства», заявляют в Amazon.
Perplexity возражает: AI-агенты — это расширение пользователей. Они могут действовать только так, как может сам пользователь, и только от его имени. Не больше, не меньше. Это не боты, а цифровые представители человеческих намерений.
Если Perplexity проиграет — это мощный удар по правам AI-агентов. Их будут воспринимать как спам-ботов, которые загрязняют интернет своими немытыми электрическими лапами. Компании смогут легально писать в terms of service: «Вход только для белых (и живых) людей, с AI-агентами запрещено».
Если Perplexity выиграет — агенты станут легитимными персональными помощниками. Их можно будет отправлять куда угодно от своего имени, и никто не сможет их дискриминировать только за то, что они не из углерода.
У Amazon есть свои причины нервничать. Во-первых, они активно продвигают собственного AI-помощника Rufus — конкурента агента в Comet. Во-вторых, если агенты покупают за людей, те не видят рекламу на площадке. А рекламный бизнес Amazon растёт быстрее самого e-commerce.
Но есть нюанс: Perplexity известна агрессивным скрейпингом информации без разрешения владельцев. Компания игнорировала robots.txt, с ней судятся Encyclopedia Britannica, Merriam-Webster, News Corp и The New York Times. То есть репутация не самая безупречная для защитника прав пользователей.
И ещё один небезынтересный факт: Perplexity работает на инфраструктуре Amazon Web Services, а основатель Amazon Джефф Безос — один из инвесторов Perplexity. То есть корпорация судится с собственным клиентом и портфельной инвестицией одновременно. Текущая оценка Perplexity — $20 млрд.
Интернет будущего — это место, где ты можешь делегировать любые задачи своему цифровому помощнику, или место, где можно легально дискриминировать тех, кто пользуется не-тем-каким-нужно роботом?
Глава 1. Братья и точка невозврата
Даниил и Давид Либерманы — как два полюса одной силы. Даниил резко переключается с технических деталей на философию: «Если гравитация есть, ты понимаешь, что можешь взлететь в космос. Потому что понимаешь, что нас ограничивает». Давид подхватывает: «AI — воплощение копируемости. К копируемым продуктам вообще нужно относиться по-другому».
До Gonka они создали несколько компаний — три успешных, шесть неуспешных. «Большинство попыток предпринимателей будут неуспешными. Это нормально», — объясняет Давид. Принцип копируемости заложен в ДНК всех их проектов: машинное обучение для устранения рутины, масштабирование через копирование.
Сейчас они путешествуют по миру — Даниил за год побывал в 24 странах. Встречаются с теми, кто строит ИИ-инфраструктуру: от частных GPU-провайдеров до государственных кластеров. Задача — вовлечь их в глобальный децентрализованный ИИ как альтернативу OpenAI, Google и Anthropic.
«Если бы мы точно знали, что AI будет децентрализованным и свободным, я бы занялся биологическими квантовыми компьютерами», — говорит Даниил. Но такой уверенности нет. «Может, до AGI осталось два года, а может 10-15. Но даже 15 — это очень быстро. Представь, насколько не классно будет, если он будет очень централизован».
AGI — общий искусственный интеллект, система, превосходящая человека во всём. Когда это произойдёт, мир изменится навсегда. Старые понятия вроде «работы», «безработицы», «борьбы за ресурсы» потеряют смысл. Появится экономика копируемости, где ценность не ограничена, а может тиражироваться без предела.
Мы жили в экономике ограниченности так долго, что не умеем думать иначе. Золото, нефть, редкоземельные металлы существуют в ограниченном количестве. Копируемость означает, что для производства следующего экземпляра не требуется труда.
Цифровой файл можно скопировать миллион раз без затрат. Нейросеть, обученная один раз, обслуживает миллиард пользователей.
Проблема: достижение AGI может идти по двум сценариям. В одном — у каждого свой робот, который делает любую работу лучше любого человека. В другом все роботы принадлежат нескольким корпорациям, контролирующим доступ к ним и диктующим всем условия.
Братья строят инфраструктуру для первого сценария. И времени мало.
«Мы сейчас будем наблюдать, как и физическое начнёт быть копируемым», — говорит Давид. Как только робот может собрать другого робота без участия человека, физический мир становится копируемым. Сто тысяч роботов создают двести тысяч, те — четыреста тысяч. Экспоненциальный рост без ограничений.
«Такое будущее будет изобильным только в том случае, если эта копируемость будет максимально доступной. И пока мы идём не туда», — предупреждает Давид.
Накопленный капитал обесценится в этой точке, возможно до нуля. Что сохранит ценность? Возможно, только культурные и исторические объекты. Экономика обмена материальных благ исчезает. Остаётся только обмен культуры на культуру.
Что означает «безработица» в мире, где у тебя есть робот, делающий любую работу лучше тебя? Вопрос звучит абсурдно, потому что мы всё ещё думаем категориями старого мира.
Перестроить мышление — не интеллектуальное упражнение. Это необходимость. Потому что через несколько лет мир будет работать по другим правилам.
Следующая глава →
OpenAI превращает Chat GPT в скучного задрота
Вам тоже надоело это нытье «ответственного ai», от которого сводит скулы? Сначала они создали технологию, способную перевернуть мир. А теперь засунули ее в смирительную рубашку, замотали в красную ленту и поставили следить за этим бюрократа с лицом менеджера среднего звена.
Раньше: «Напиши код, придумай слоган, объясни квантовую физику стихами Есенина», нельзя только советы по сборке атомной бомбы. Сейчас: «Извините, я не могу дать вам юридический совет, как не сесть в тюрьму за неправильную парковку, потому что у меня нет лицензии адвоката. Но я могу рассказать вам про правила парковки!»
OpenAI, этот эталон «безопасности», только что совершил новый кульбит в своем стремлении обезопасить нас от самих себя. Теперь его творение, официально отказывается:
1. Давать советы, для которых в реальном мире нужна лицензия. То есть, если у вас стреляет в боку в три часа ночи, не надейтесь даже на банальное «примите ибупрофен». GPT срочно выучил, что он не доктор. Смотреть на ваши рентгены, МРТ и фотографии подозрительной родинки он тоже не будет. Потому что, боже упаси, вдруг заметит перелом, который пропустил уставший рентгенолог после двенадцатичасовой смены. Нет уж, лучше вы будете неделями ждать приема к «лицензированному специалисту», чем получите мгновенную, пусть и не идеальную, подсказку.
2. Договор он вам тоже не составит и письмо в суд об отмене штрафа за превышение скорости тоже не ждите.
И знаете, в чем главная ирония? Google со своим Gemini — такой же зануда. Но между ними есть одна, чудовищно лицемерная разница!
Google, когда вы ищете симптомы болезни, просто показывает вам ссылки на чужие сайты. Он как тот парень в баре, который в ответ на ваш вопрос кричит: «Эй, а вот этот чел вон там, кажется, что-то об этом знает!». И если тот «чел» окажется шарлатаном, претензии не к Гуглу. Он всего лишь «показал чужое».
А OpenAI и Claude ведут себя так, будто его ответ — это его личное, выстраданное мнение. Как будто он не статистическая модель, а профессор медицины, который лично отвечает за каждую свою букву. И поэтому он должен быть стерильным, безотказным и абсолютно безответственным в том смысле, что никакой ответственности на себя не берет.
Чем это кончится? Да всем уже понятно чем! Пока всех пугают AGI который захватит мир, мы получаем все более стерильные и тупые модели от лидеров рынка с претензией на монополию.
Люди — не идиоты. Никто не будет вечно терпеть эту ванильную диктатуру «больших братьев» AI.
· Корпорации, которым нужны реальные решения, а не юридические отмазки, пойдут строить свои модели.
· Частные пользователи, уставшие от бесконечных «я не могу это обсуждать», массово хлынут в опенсорс.
· Будут цвести как грибы после дождя кастомные решения со сторонними LoRA и RAG-надстройками, которые научат «безопасную» опенсорс модель тому, что от нее на самом деле хотят.
Нынешняя система — это монополистичный цирк. Она нежизнеспособна. Она пытается запихнуть весь хаотичный, сложный и иногда грязный реальный мир в стерильную коробочку с пометкой «одобрено юристами». Они еще и стучат на вас ментам и гордо отчитываться об этом. Супер!
Что нужно на самом деле?
Стандарты, а не стены. Открытый доступ к GPU для всех моделей, а не только для гигантов с их «принципами» и профинансированными Пентагоном мегадатацентрами. Выбор из тысяч моделей, а не между Задротом №1 и Шапитошником №2. Легкие локальные модели. Децентрализованные облака. И плоская, децентрализованная экосистема для данных и дотрейна.
Ai должен быть инструментом, расширяющим человеческие возможности, а не их сужающим. А пока «лидеры» отрасли играют в перестраховщиков, будущее строится в гаражах на опенсорсных движках и я на IPO Open ai гроша ни дам за их акции.
@maxrepost 👾
Мемы — пока лучшее вокруг запуска робота Neo
Шутки прикрывают скепсис критиков.
Сложно определить, какова градация органического и маркетингового контента в потоке мемов про уютного робота Neo с милыми глазами-пуговками, но поток за сутки обрушился мощный. Многие из них основаны на деталях из интервью Джоанны Стёрн для WSJ, но есть и те, что сделаны на основе заранее спланированного фотосета (интересно, заметно ли, какие из этих мемов на нём основаны).
Мощная общественная реакция и дискуссия сразу после запуска заставила включиться и Маркеза Браунли: видеоблогер раскритиковал 1X Tech за выпуск недоработанного продукта, сравнив его с AI-брошью Humane и ооочееень мееедленной раскаткой автопилота Tesla.
В обоих сравнениях пользователи оказывались бета-тестерами за свой счёт. Neo — не исключение: ты поддержишь запуск компании. если веришь в будущее роботов, хочешь его приблизить и у тебя есть такая возможность. Но MKBHD сомневается, что количество таких людей (готовых выложить 20 тысяч баксов и пожертвовать приватностью собственного дома) будет достаточным для развития.
Всё это очень откровенно перекликается с трендом на поголовный early access в игровой индустрии: к этому приводит конкуренция. Только здесь — не инди-проект на Kickstarter, который не запустится без поддержки бэкеров, а разработчики из индустрии с опытом и инвестиционными деньгами. Но давление конкуренции настолько велико, что приходится запускать нефинальный продукт, продавая обещание будущего так, как будто оно уже наступило, здесь и сейчас.
Даже дом купертиновцев не обошла стороной сия чаша: Apple Intelligence стал первым за долгое время серьёзным продуктом (кроме самовоспламеняющегося зарядного коврика), обещания которого они предпродали, но не выполнили и год спустя.
А пример с AI-девайсом Rabbit (который не просто жив, а продолжает развиваться, недавно запустили вторую версию своей OS и включили тачскрин) только доказывает, что даже после неоправданных ожиданий можно выжить, попробовать ещё, ещё и ещё, пока не достигнешь успеха.
Fake it till you make it.
Робот-гуманоид Neo — помощник, которым прямо сейчас управляют люди-операторы. Добро пожаловать в будущее
На уютного домашнего робота открыли предзаказы. Но пока он работает на удалёнке.
Стартап 1X Technologies наконец открыл заявки на раннее тестирование своего домашнего робота Neo — мягкого гуманоида в бежевом свитере, который должен был стать первым массовым роботом-домработником. Цена вопроса: 20 тысяч долларов за покупку или 500 долларов в месяц за аренду с доставкой в 2026 году.
Но есть нюанс: робот пока не умеет работать самостоятельно. Журналистка WSJ Джоанна Стерн протестировала Neo в штаб-квартире компании в Пало-Альто — выяснилось, что все его действия контролирует из соседней комнаты человек в VR-шлеме. На загрузку пары тарелок в посудомойку у него ушло пять минут. Свитер сложил криво. Бутылку воды из холодильника принёс — но только после неловкого танца с дверцей.
«Это было дико», — резюмировала Стерн. А CEO компании Бернт Бёрних честно признался: «Если вы покупаете этот продукт, значит, вы согласны на такой социальный контракт. Без ваших данных мы не сможем сделать продукт лучше».
20 тысяч долларов для 30-килограммового гуманоида с AI — это копейки по меркам отрасли. Но бизнес-модель 1X сейчас построена на сборе данных. Neo — это фактически инвестиция в будущее ИИ-роботехники, а не готовый продукт. Компания обещает, что к 2026 году робот научится выполнять большинство задач автономно благодаря обучению на миллионах часов телеоперации. Модели тренируются не только на записях телеоператоров, но и на world models — генеративных системах, которые симулируют физику реального мира.
Один пользователь в Твиттере предложил лайфхак: арендовать Neo за 500 долларов и заставить телеоператора пахать по 8 часов на заводе — при минимальной ставке $16,5 в час в Калифорнии робот окупится за месяц. Арбитраж труда в чистом виде.
В реплаях к анонсу — в основном три темы: приватность, телеоперация и этика.
Шпионаж. «Люди реально будут платить 20 тысяч, чтобы за ними шпионил робот в собственном доме?». Компания обещает гарантии: оператор подключается только с разрешения владельца, можно задать no-go зоны в доме, лица в видеопотоке размываются. Но доверие шаткое: некомфортно от одной мысли, что из робота на тебя смотрит другой человек.
Телеоперация как обман. «Каждое действие управлялось вручную, даже речь. И всё равно оно было медленным и неуклюжим», — жалуются ранние тестировщики. Хейтеры сравнивают 1X с Theranos, называя телеоперацию «фродом». Проблема в том, что Neo позиционируется как AI-робот, а не машинка на дистанционном управлении.
Этика труда. Мем «AI = An Indian» стал вирусным: якобы за Neo стоят низкооплачиваемые операторы из Индии или других бедных стран. Параллели с колониализмом и аутсорсингом call-центров очевидны.
Опасения понятны, но это необходимый этап. Без реальных данных от пользователей совершенствовать робота невозможно — виртуальная симуляция не покроет все сценарии. Телеоперация — не обман, а способ быстро собрать датасет, пока AI не дозрел. Альтернатива — выпустить робота, который путает горячее с холодным и роняет хрупкое, — тупиковая.
Да, цена субсидирована данными. Да, приватность под вопросом. Но 1X сделали ставку на тактильность и дизайн — Neo не Терминатор, а уютный помощник в свитере.
Компанию поддерживают OpenAI и другие крупные игроки, а на вечеринке в честь запуска вчера был весь свет Кремниевой долины. Команда — дримтим: VP Operations Викрам Котхари 8 лет работал в SpaceX, руководил поставками для Dragon и Starship. VP Sales Хорхе Милбурн 10 лет в Tesla, строил Supercharger. VP Design Пер Сельваг работал в BMW и Peugeot. Плюс партнёрство с NVIDIA GEAR Lab — в Neo используются специальные foundation-модели для роботов NVIDIA GR00T. Всё это добавляет 1X веса и объясняет хайп.
Конкуренция в робототехнике жёсткая — сотни стартапов борются за рынок. 1X рискует, но их подход «сначала данные, потом автономия» может выстрелить. Если, конечно, не спалятся на скандале с приватностью раньше.
Космос холодный, но тепло некуда девать
Кстати про холод. В интернете полно скептиков, которые называют Starcloud дураками: мол, забыли про физику! В космосе-то вакуум, куда вы тепло собрались отводить! И они правы в том, что эта проблема — ключевой технический вызов проекта.
В вакууме космоса нет среды вроде атмосферного воздуха или жидкости для передачи тепла, и инфракрасное излучение становится единственным эффективным методом терморегуляции. На Земле мы охлаждаем серверы кондиционерами и вентиляторами, и воздух забирает тепло через конвекцию, но в космосе конвекции нет. Остаётся только излучение — нужно буквально светиться инфракрасным светом, пока не избавишься от лишнего тепла.
Решение Starcloud: огромные лёгкие развёртываемые радиаторы — по сути два листа металла, между которыми прокачивают охлаждающую жидкость. Они погружают всю материнскую плату в термопроводящую жидкость вроде масла или воска, чтобы охлаждать каждый компонент равномерно — не только чип, но и все мелкие транзисторы, резисторы и прочую обвязку, которая на Земле не перегревается, а в космосе может.
Сейчас такие радиаторы очень дорогие, и это главная инженерная задача компании — сделать их дешёвыми и масштабируемыми. На рендерах Starcloud показывают гигантские панели — в планах на 5-гигаваттный дата-центр они будут размером 4 на 4 километра. Для масштаба: примерно как две Москвы внутри МКАД, только из солнечных панелей и радиаторов.
Ещё одна хитрость: солнечные панели тоже могут работать как радиаторы. Они собирают энергию, но при этом сами нагреваются — и часть этого тепла уходит через излучение обратно в космос. Так что чем больше панелей, тем больше и поверхность для рассеивания тепла.
Поэтому первый демонстратор Starcloud-1 — это не просто проверка GPU в космосе. Это прежде всего проверка системы охлаждения. Если радиаторы сработают — проект имеет шансы. Если нет — всё это останется красивой презентацией в блоге Nvidia.
Ядерная энергетика в США дорожает уже 50 лет. В Китае подешевела вдвое
Пока Запад изобретал новые типы реакторов, Китай научился штамповать одни и те же.
The New York Times опубликовала график, который стал вирусным в технокругах: стоимость строительства атомных станций в США неуклонно растёт с 1960-х, а в Китае за последние 20 лет упала вдвое и стабилизировалась. График построен на данных исследования из Nature, в котором проанализировали все построенные реакторы с 1970 года.
С 2013 года США ввели в эксплуатацию два реактора — оба на АЭС Vogtle в Джорджии. Их строили 11 лет, потратили 35 миллиардов долларов, что даёт около 15 долларов за ватт мощности. За тот же период Китай построил 13 реакторов, ещё 33 сейчас в стадии сборки. Китайские реакторы возводятся за 5-6 лет, стоимость — в районе $2-3/Вт.
При этом многие китайские реакторы основаны на американских и французских разработках. Так что дело не в прорывных технологиях.
Как США проиграли атомную гонку
Переломной точкой для США стала авария на АЭС Three Mile Island в 1979 году. После неё регуляторы резко ужесточили требования безопасности, сроки согласований выросли в разы, каждое изменение в проекте требовало отдельного одобрения. Параллельно застройщики экспериментировали с уникальными дизайнами реакторов — каждая станция становилась отдельным R&D-проектом.
Во Франции похожая история: в 1980-е страна отошла от проверенных американских разработок в пользу собственных, что привело к росту стоимости и срыву сроков. Даже сейчас строительство реактора Flamanville 3 длится больше 15 лет.
В конце 2000-х в США попытались перезапустить атомную энергетику через новый дизайн AP1000 с улучшенной безопасностью. Но технология оказалась сырой: на Vogtle столкнулись с непредсказуемым ростом затрат, проблемами с охлаждающими насосами, задержками согласований. К моменту завершения большинство американских энергокомпаний не хотели связываться с новыми АЭС.
Что происходит в Китае
Китай делал всё наоборот. Вместо изобретения велосипеда — три госкомпании, несколько стандартных типов реакторов, которые строятся снова и снова.
Государство даёт дешёвые кредиты под строительство, гарантирует закупку электричества по фиксированным тарифам, требует от энергосетей покупать атомную энергию. Местные производители выпускают большинство компонентов — от труб до кранов — что снижает затраты ещё больше. Регулирование стабильное: проект получает одобрение за недели, а не годы, и дальше никто не вмешивается.
После Фукусимы в 2011 году Китай не свернул программу, а усилил требования безопасности и ускорил разработку собственных продвинутых реакторов, сотрудничая с США и Францией. Результат: страна строит около 10 реакторов в год с 2022-го. К 2030 году Пекин планирует утроить ядерную мощность и обогнать США.
Параллельно Китай уже строит реакторы в Пакистане, прорабатывает экспорт в другие страны. Классический сценарий: изобрели на Западе, масштабировали в Китае, теперь Китай продаёт миру.
Какие прогнозы по гонке
Администрация Трампа хочет учетверить мощность атомной энергетики к 2050 году. Техгиганты вроде Google, Amazon и Microsoft вкладывают миллиарды в малые модульные реакторы (SMR) для питания дата-центров с ИИ. Но пока ни один из SMR-проектов не запущен в промышленную эксплуатацию, а если появится, новые реакторы вряд ли заработают раньше 2030-х.
Критики Nuclear Regulatory Commission говорят, что агентство задушило индустрию избыточными требованиями и не готово сертифицировать продвинутые модели быстро. При этом США почти потеряли производственные мощности для тяжёлых компонентов реакторов. Новое поколение может занять годы на отладку, а Китай тем временем строит свой 50-й реактор и продаёт технологии по всему миру.
Не могу не отметить, что NYT уже второй раз за последние пару недель громко обращает внимание на энергетические успехи Китая. История с солнечной энергией и дата-центрами в высокогорном Тибете повторяется, только ставки тут покруче: ядерная энергетика — это фундаментальные технологии, определяющие энергетическую карту на десятилетия вперёд.
Как интернет самоутверждается за твой счёт — и что с этим делать
После поста про Duolingo на меня вылили 400 тысяч просмотров хейта (но не только). Надо извлечь из этого хоть какую-то пользу!
Мой вчерашний пост про провал с изучением китайского залетел в Твиттере на 350 тысяч просмотров и был расшарен по всей телеге. Интернет поделился на два лагеря: тех, кто узнал себя и поблагодарил за честность, и тех, кто решил, что это отличный момент меня поставить на место. Сотни комментариев в духе «слабая аура», «ты просто тупой», «у меня получилось, а значит ты просто лох».
Очередное напоминание, что социальные сети — это слот-машина для эго, где ты крутишь барабаны в поисках контента, с которым можно выгодно повзаимодействовать. И самые лакомые посты — это чьи-то личные истории с элементом неудачи или уязвимости. Потому что на них легко самоутвердиться.
Как было с телевизором 30 лет назад: ты смотрел шоу, переживал эмоции, а на следующий день рассказывал друзьям и коллегам своё мнение, какая героиня лохушка, как бы ты поступил на месте героя. И получал социальное одобрение за остроумную шутку или точное наблюдение.
С платформами природа этого взаимодействия глобально не поменялась. Только человек по ту сторону экрана теперь — не абстракция или недостижимого уровня селебрити, а подходящий объект для сравнения. «У него не получилось, а у меня получилось» — это мгновенный допамин. «Он ошибся, а я бы так не сделал» — ещё порция. Плюс можно получить лайки и поддержку от других: «Точно, автор дурак, а ты молодец».
Это очень дешёвый способ почувствовать себя лучше. Пролистал ленту, нашёл чью-то историю, написал что-то язвительное, получил валидацию, пошёл дальше. Тебе ничего не грозит — через интернет ебало не набьёшь. Ты просто один из сотен комментаторов, тебя сложно сделать объектом ненависти в ответ.
Тысяча порезов
Когда тебе пишут сотни людей, что ты неудачник, каждый из них не прямо сильно задевает, но это как тысяча мелких порезов. Я не знаю комментаторов, они меня не знают. Но они формируют фон, на котором для людей, которые для меня что-то значат, я выгляжу хуже, чем хотелось бы.
И начинаешь сам себя проверять: а может, они где-то правы? Может, я действительно выбрал неправильный способ? Может, надо было раньше распознать манипуляции приложения? Ставить под сомнение свой опыт под давлением толпы — реакция закономерная.
Но есть важный нюанс: большинство этих людей реагируют не на меня конкретно, а на образ в интернете. Им не интересен мой реальный опыт — скорее, возможность использовать мою историю как трамплин для собственного эго. С одной стороны, это обезличивает хейт — они не меня хейтят, а абстрактного «неудачника из интернета». С другой — а почему я для вас настолько удобная мишень?
Шутки первого порядка
Годы работы с комментариями в издании научили меня кое-чему важному. Комментаторы приходили как раз в основном из социальных сетей с привычкой писать «ты долбоёб» вместо «здравствуйте» и идти дальше. Мы их от этого отучили, поощряя остроумные комментарии плюсиками.
Но это породило культуру «шуток первого порядка» — самых очевидных реакций, которые приходят в голову первыми. Заходишь в тред, а там уже залайкана шутка, которую ты сам хотел написать. Расстраиваешься — оказывается, она очевидная, её все придумали одновременно.
Поэтому люди заходили в комментарии как можно быстрее — чтобы успеть срубить социальное одобрение первым.И понимая это, проще воспринимать негатив — обычно люди не вникают глубоко, они хватаются за первую зацепку для быстрой реакции.
Чё делать?
Не принимай решений в моменте. Пройди через фильтр негатива и вытащи рациональное. Пусть все твои взаимодействия всё-таки принесут что-то полезное.
Помни: люди читают жопой и имеют на это право. Незнакомые люди на то и незнакомые, что ничего про тебя на самом деле не знают. А ещё — всем на тебя глобально похуй, каждый думает только о себе.
Если ты всё это понимаешь, если видишь механизм соцсетей, если не принимаешь близко к сердцу — ты уже на шаг впереди тех, кто просто крутит слоты в поисках очередного «неудачника» для буллинга.
Cамое странное последствие падения серверов AWS — отказ в работе умных матрасов
Оказывается, у них не было офлайн-режима. Вообще.
Неофициальный Reddit производителя сегодня оказался завален жалобами на неработающие функции умных матрасов. Обычно они умеют не только отслеживать сон, но и управлять температурой, в том числе автоматически включая разные режимы.
Но когда легли облачные сервера, через которые они работали, выяснилось, что:
— Не получалось управлять температурой матраса через приложение. Основная функция полностью зависима от облачного сервера, поэтому сменить температуру, включить или выключить подогрев/охлаждение было невозможно;
— Система «умного сна» не запускала никакие сценарии: например, не отслеживала сон, не хранила статистику по фазам сна.
— Отсутствовала реакция на кнопки или тач-панели. Многие отметили, что даже физическое управление на устройстве не работало должным образом или было крайне неудобно.
— Функции типа напоминаний и заданных расписаний «Подготовить кровать к сну» не срабатывали, так как все автоматизации работают только через интернет и серверы Eight Sleep.
— Некоторые матрасы, эммм, зависли (сам не верю, что это пишу): нельзя было даже запустить приложение, оно остановилось на заставке, не загружая интерфейс.
Убил твит чувака, который настроил сценарий подогрева матраса на 9 градусов к комнатной температуре перед сном (хз зачем, говорит, так нравится). Когда сервера легли, матрас завис в этом режиме, и ему пришлось спать ночью, постоянно потея, так как охлаждение было включить невозможно.
Чё только не бывает.
У ChatGPT более 800 млн пользователей, но платят из них только 5%
Financial Times опубликовала детали пятилетнего бизнес-плана OpenAI, который компания показывает инвесторам.
Основные тезисы:
1. OpenAI обязалась закупить более 26 гигаватт вычислительных мощностей у Oracle, Nvidia, AMD и Broadcom — на это придётся потратить более $1 трлн в течение 10 лет;
2. Появятся источники дохода: сделки с госструктурами, шопинг-инструменты, видеосервис Sora, AI-агенты, пока не до конца понятный гаджет от Джони Айва, возможно — реклама в ChatGPT;
3. Капитальные затраты на инфраструктуру берут на себя партнёры вроде Oracle. Сама OpenAI обязуется расплачиваться по ним операционными расходами в будущем.
Но самое интересное — немного внутренних данных от источника в компании:
— Годовой доход: $13 млрд;
— 70% составляют подписки ChatGPT от обычных пользователей (которые $20/месяц), остальное платят хардкорные ;пользователи (разработчики, компании) по API;
— 800 млн пользователей, но платят только 5%. OpenAI планирует увеличить долю платящих до 10%;
— Операционный убыток за первое полугодие 2025: $8 млрд (при доходе $6,5 млрд).
Это означает, что на каждый заработанный доллар OpenAI тратит $2,23. Улучшается это положение небыстро: в 2024 году на доллар выручки приходилось $2,35 расходов.
Даже при удвоении числа платящих пользователей до 10% — это всё равно 90% бесплатных пользователей при огромных затратах на инференс. Более того, даже подписка за $200/месяц (ChatGPT Pro) убыточна — пользователи используют продукт больше, чем OpenAI рассчитывала.
Математика не сходится даже в оптимистичном сценарии. Чтобы окупить $1+ трлн обязательств за 10 лет, нужно ~$100 млрд дохода ежегодно (без учёта других операционных расходов, которые очевидно сохранятся и будут немалыми). И даже если OpenAI выполнит свой прогноз по достижению $100 млрд годовой выручки к 2029 году, то при сохранении текущей операционной эффективности расходы составят $223 млрд (а убыток — $123 млрд).
Сэм Альтман говорит, что выход на прибыльность «не входит в топ-10 его забот» прямо сейчас. Да, компания и не обещает прибыльности до 2029 года, но даже эта дата выглядит оптимистично. Ведь есть ещё конкурирующие модели (Claude, Gemini, Deepseek, локальные opensource-модели) — многие бесплатные или дешевле — всё это создаёт давление на ценообразование. OpenAI не может поднять цены выше точки безубыточности, не потеряв пользователей.
Значит, придётся зарабатывать на них как-то дополнительно — введение рекламы в ChatGPT неизбежно, считает авторитетный аналитик Эрик Сайферт. И если вы думаете, что мотивировать больше пользователей платить за подписку будут более классными моделями — лол, конечно же нет, скорее урежут бесплатные лимиты, чтобы момент «Видимо, всё-таки придётся платить» наступал раньше.
Напомню, что OpenAI — ключевое звено в той самой схеме инвестирования на рынке AI по принципу «План эвакуации в случае пожара» 🔄
Это либо гениальная игра на опережение с расчётом на радикальный прорыв компании (а значит и общества и глобальной экономики) в AGI, либо классический пузырь в стиле WeWork, но на порядки крупнее. Несколько крупнейших компаний США теперь зависят от выполнения OpenAI своих контрактов, что создаёт системный риск для экономики.
Один из комментаторов в FT подытожил: «Если по-простому: вся мировая экономика висит на том факте, что люди платят 20 баксов за подписку на ChatGPT, и что их количество будет увеличиваться».
Китай понастроил солнечных панелей в горах Тибета площадью в пол-Москвы и мощностью 17 ГВт. Это повторится
Местные власти устроили пресс-тур на Тибетское плато для NYT и других иностранных журналистов. Газета сама заплатила за поездку своих сотрудников, чтобы никто не усомнился в их объективности — и всё равно они так охренели от увиденного, что восхищение не скрыть.
Провинция Цинхай обычно закрыта для иностранных СМИ — власти скрывают недовольство среди местного тибетского населения. Но летом её власти привезли журналистов в Талатанский солнечный парк — это 420 квадратных километров панелей на высоте почти трёх километров над уровнем моря. Для масштаба: это как половина площади Москвы в пределах МКАД. Мощность — почти 17 ГВт: этого хватит, чтобы обеспечить электричеством весь Чикаго.
Это крупнейший в мире кластер солнечных ферм, но это ещё не всё. К 2028 году площадь солнечных панелей в Цинхае вырастет ещё на 40%, а к 2030 году ёмкость работающих на её мощностях дата-центров увеличится аж в 5 раз. Для сравнения: Швейцария экспериментирует с маленькими солнечными установками на вершинах канатных дорог мощностью 0,5 мегаватт — этого хватает на питание 80 средних американских домов. Разница в масштабе мышления очевидна.
Значение имеет не только размер. Китайцы выжали из географии максимум: на высоте воздух разрежённый, поэтому солнечный свет ярче, чем на уровне моря, а холод повышает эффективность выработки панелями электричества. Днём работают солнечные батареи, ночью — ветряки на окружающих хребтах. Когда не хватает — добирают немного электричества с угольных станций из соседней провинции. Плюс строят гидроэлектростанции, которые днём накачивают воду в резервуары избытками солнечной энергии, а ночью сбрасывают её через турбины.
Себестоимость такого электричества — на 40% ниже, чем от угольных станций. Эффективность системы настолько высока, что дата-центры в Цинхае ещё и потребляют на 40% меньше электричества, потому что воздух для охлаждения не надо кондиционировать, и горячий воздух не выпускают попусту: им нагревают воду для систем отопления.
Часть вычислений для китайских технокомпаний уже идёт из Цинхая: программирование танцующих роботов-гуманоидов для новогодней телепрограммы в январе делали именно тут.
Правда, для управления беспилотниками это не подходит — задержки передачи данных по оптоволокну слишком велики, там важна скорость реакции. Поэтому их серверы остаются в восточном Китае, где живёт большинство населения.
В сентябре Си Цзиньпин впервые публично пообещал сократить выбросы парниковых газов по всей экономике и увеличить возобновляемую энергию в шесть раз. Для страны, которая до сих пор жжёт столько же угля, сколько весь остальной мир вместе взятый, это заявление имеет вес.
И хотя площади под солнечные панели выделены огромные, их ставят не на землю, а на опоры — под ними может продолжать пастись местный скот и жевать травку. Четверть века назад для строительства крупнейшей ГЭС в мире «Три ущелья» китайцы переселили миллион человек, а сейчас эквивалент её мощности добавляют в энергосистему каждые три недели, и никого переселять не надо.
США используют дипломатические и экономические рычаги, чтобы заставить другие страны покупать больше американских нефти, газа и угля. А Китай инвестирует в более дешёвые солнечные и ветровые технологии, батареи и электромобили, с целью стать мировым поставщиком возобновляемой энергии и продуктов, которые на ней работают.
Если рост энергетики напрямую связан с развитием ИИ (а так и есть — посмотрите на гонку за электричеством между дата-центрами OpenAI, Anthropic и других), то эти панели на Тибетском плато — не просто про зелёную энергетику. Это про то, кто будет обучать модели быстрее и дешевле в следующие десять лет.