Microsoft представили 7 новых ИИ-моделей, квантовый чип, ОС для агентов и тд.

На конференции Build 2026 команда представила 7 новых моделей под брендом MAI. Надо отметить, что Microsoft опубликовали все детали обучения своей модели с триллионом параметров.

MAI-Thinking-1 - первая рассуждающая модель компании с 35 млрд активных параметров и 128K контекста. Создана с нуля на чистых данных без дистилляции от других моделей. Все подробности тут.

Также выпущены ИИ-агенты и Scout - всегда включённый персональный агент для работы с поддержкой OpenClaw.

Еще показали Solara - новая ОС, разработанная для устройств с приоритетом на агентов.

Представлен также обновлённый квантовый чип Majorana 2. Как описывает его Microsoft, он в 1000 раз надежнее предыдущего чипа.

Google стандартизирует знания для ИИ-агентов

DeepMind выпустила Gemma Skills - репозиторий навыков для разработчиков, работающих с моделями Gemma.

Экосистема Gemma развивается быстро, а языковые модели обучаются на фиксированных датасетах и не успевают за ней.

Агент по умолчанию может предлагать Gemma 2, когда уже вышла Gemma 4, или использовать устаревшие API-паттерны.

Gemma Skills - живой документ знаний, который вкладывается в контекст агента и обновляет его понимание текущего состояния экосистемы вместо того, чтобы полагаться на устаревшие веса модели.

Если Science Skills - это вертикальный инструмент для конкретной научной области, то Gemma Skills - горизонтальная инфраструктура для разработчиков.

Stripe, Visa и Mastercard готовятся к запуску общей платформы для стейблкоинов

Они объединяются, чтобы создать общую стандартизированную инфраструктуру для стейблкоинов, которая позволит традиционным платёжным гигантам доминировать в будущем в глобальных платежах. К ним может присоединиться криптобиржа Coinbase.

Стейблкоины уже обрабатывают триллионы $ в объёме транзакций, обгоняя даже Visa и Mastercard по объёму.

Отметим, что стейблкоины - это часть экономики ИИ-агентов, тут подробнее.

Напомним, что Stripe купила платформу Bridge за $1,1 млрд - это инфраструктура для оркестрации стейблкоинов.

Visa добавила поддержку 9 блокчейнов, а Mastercard купила компанию BVNK. На этой неделе объявила о расширении always-on расчётов в стейблкоинах.

Одна из самых престижных конференций по ИИ NeurIPS против статей, написанных ИИ

В своем блоге организаторы NeurIPS пишут, что в этом году в направлении Position Paper Track принимают только статьи, которые в основном написаны человеком.

ИИ разрешается использовать только для редактирования, исправления грамматики, стилистики и мелких правок.

Авторы при подаче обязаны заявить, как именно они использовали ИИ, и подтвердить, что не нарушали правило.

Рецензентам запрещено использовать ИИ для написания отзывов.

Организаторы считают, что чрезмерное использование ИИ для написания статей вредит научному сообществу: переносит нагрузку проверки на рецензентов и размывает авторство. Они признают пользу ИИ в исследованиях, но для позиционных работ решили занять консервативную позицию.

ЦОД переезжает на твое устройство. Perplexity представили 1-й гибридный оркестратор инференса - систему, которая в реальном времени решает, какую часть задачи обработать локально на устройстве, а какую отправить в облако.

Мы на пути к росту потребления токенов в 100x ежегодно, и уже сейчас спрос опережает предложение.

Дата-центры останутся для самых сложных задач, а рутина уйдёт к роутерам и малым моделям, развёрнутым прямо на устройствах.

Но тот, кто контролирует оркестратор, контролирует всё. Об этом уже и Google, Notion, Anthropic, Sakana говорят и делают.

Оркестратор - это слой, который стоит между пользователем и ИИ-моделями.

Он решает, что обработать локально, а что в облаке, какую модель вызвать, сколько это стоит, какие данные куда идут.

Тот, кто занимает эту позицию, получает контроль над всем агентным стеком независимо от того, чьи модели внутри.

Именно за этот слой сейчас идёт настоящая борьба.

Гибридный инференс - это новый контрольный слой в архитектуре ИИ.

В конкурсе на вакансию ML-инженера победил ИИ-агент, которого не смогли нанять. Но главное тут - это его работа с человеком

Недавно OpenAI проводила Parameter Golf - открытый конкурс по подбору новых людей в команду и поставила цель перед участниками - создать сильную LLM, которая поместится в 16 МБ и должна обучаться меньше 10 минут на 8×H100.

В конкурсе приняли участие 1016 человек, он, кстати, длился 44 дня, и только 47 участников попали в таблицу лидеров, каждый из которых был проверен OpenAI.

Но лучшим кандидатом оказался ИИ-агент Aiden от Weco AI.

А самая интересная часть этой истории в том, что Aiden 5 дней не мог улучшить свой результат, но один из участников среди людей выпустил новый токенизатор, построенный поверх последней версии Aiden.

Aiden тут же взял этот токенизатор и объединил его со своими наработками, которые накопил за 5 дней плато и выдал самый большой скачок за несколько недель.

Ваша экономика больше не работает. Сегодня исторический день, теперь в интернете трафик ИИ-агентов больше, чем человеческий

То, о чём мы пишем на нашем Patreon с февраля этого года в контексте экономики ИИ-агентов подтверждаются цифрами на дашборде в реальном времени.

Мы только что на Patreon дали ссылку на онлайн цифры и сделали полный разбор:

• Почему это произошло на год раньше прогноза

• Как это меняет экономику и что строится взамен?

• Прямая связь с нашим авторским стеком экономики ИИ-агентов.

Читайте и меняйте свою бизнес-модель быстрее ваших конкурентов.

Аргентина предложила
новую юр. форму для ИИ-компаний без человека

Вот, что делает переезд Питера Тиля на ПМЖ в Аргентину, он создает из нее полигон тестирования новых технологий, экономики, права и общественного договора.

Сегодня президент Аргентины Хавьер Милей(кто на свете всех милее 😁) в интервью FT предложил глобальным ИИ-компаниям перехать в его страну и работать там, так как:

1. обещает освободить от регулирования ИИ, чтобы он мог развиваться свободно, без «мёртвой руки» государства

2. предлагает создать новую юридическую форму: «нечеловеческая корпорация» (non-human corporation)

В аргентинском праве будет создана специальная категория компаний, которые управляются ИИ-агентами или роботами.

Важные моменты:
• Такие сущности действуют в непредсказуемых условиях и принимают самостоятельные решения → несут реальные риски.
• Им необходима ограниченная ответственность - обязательное условие их существования.
• Владельцами могут быть люди, но не обязательно, корпорация может существовать без человеческих акционеров.

3. Обещает максимально низкие налоги:
• Низкая ставка корпоративного налога.
• Акционеры могут сами выбирать, какое корпоративное право будет регулировать компанию.
• Полное раскрытие конечных бенефициаров, чтобы не превращаться в офшор для грязных денег.

Все это про AI-native компании и платформу для управления компанией на базе ИИ-агентов, о которых мы пишем здесь.

Anthropic на своих данных показывает, что рекурсивное самосовершенствование ИИ уже началось

Это 1-й их отчёт о прогрессе в сторону рекурсивного самосовершенствования ИИ.

Давайте разбираться подробнее, что тут они говорят.

Anthropic всё больше делегирует разработку своих систем самим этим системам.

Если этот тренд продолжится и будет достаточно вычислительных мощностей, это указывает на ИИ, способный полностью автономно проектировать и разрабатывать собственного преемника.

По состоянию на май 2026 года более 80% кода, который вливается в кодовую базу Anthropic, написан Claude. До запуска Claude Code в феврале 2025 года это число было в районе единиц процентов.

В марте 2024 года Opus 3 мог выполнять задачи по разработке ПО, которые занимают у человека около 4 минут. Год спустя Sonnet 3.7 справлялся с задачами на 1,5 часа. Ещё через год Opus 4.6 с 12-часовыми задачами.

Anthropic описывает 3 сценария будущего.

1. Тренд останавливается, но нынешние способности проникают в экономику. Anthropic считает этот сценарий наименее вероятным, они ещё не видели, чтобы кривая способностей начала выравниваться.

2. Компании продолжают получать накапливающийся прирост эффективности. Люди задают направление, ИИ исполняет и ускоряет.

3. Полное рекурсивное самосовершенствование. Темп прогресса в разработке ИИ определяется доступностью вычислений. Люди уже меньше влияют, концентрируясь на контроле и верификации расширяющейся виртуальной лаборатории, которой управляют ИИ-системы. Это сценарий наибольшей неопределённости и риска.

Герман Греф заявил сейчас, что Россия отстает от Китая в ИИ на 6-8 месяцев

Глава Сбера считает, что сегодня мировой лидер в ИИ - США, а Китай отстает от них на полгода.

А Россия сейчас в свою очередь отстает от Китая на 6-8 месяцев и в основном из-за нехватки вычислительных ресурсов.

По мнению Германа Грефа, сокращение отставания РФ от Китая начнется в следующем году.

Google строит экосистему опен-сорс ИИ, работающая без облака и API

Perplexity уже представили первый гибридный оркестратор инференса. Локальный ИИ перестаёт быть привилегией дата-центров.

Google строит свою позицию в этой борьбе и выпусткает Gemma 4 12B - мощная локальная опен-сорс мультимодальную модель

Эта модель понимает текст, изображения и аудио одновременно без облака и API, все работает локально.

Если раньше мультимодальные модели использовали отдельные модули для каждого типа данных, то Gemma 4 12B обрабатывает всё через единый набор весов.

Запускается на ноутбуке с 16 ГБ памяти.

Доступна через Ollama, LM Studio, Hugging Face.

Это третья часть одной истории:

Science Skills - агентный стек для учёных,

Gemma Skills - живые знания для разработчиков,

Gemma 4 12B - модель, которая всё это запускает у тебя на устройстве.

Это мощно: Pfizer внедряет ИИ Chai-3 в разработку своих лекарств

Фармгигант заключил эксклюзивное партнёрство с Chai Discovery(тут мы писали о них) и получает полный доступ к их самой мощной модели Chai-3, а также кастомную версию, обученную на собственных данных Pfizer.

Это уже вторая крупная сделка Chai, в январе они подписались с ещё одним гигантом Eli Lilly.

Chai-3 - инструмент, который Pfizer напрямую внедряет в свои R&D-процессы для дизайна моноклональных антител.

Стартап оценивается в $1,3 млрд и ведёт переговоры о новом раунде на $400 млн по оценке $3,4 млрд.

Ранее, мы писали, что дочка Google DeepMind - Isomorphic привлекли $2,1 млрд, прочитайте их подход.

Индустрия в этом году чётко показывает, что огромные деньги сейчас идут как в классическую науку с лабораториями (Altos Labs — $3 млрд), так и в мощные ИИ-платформы, которые реально начинают использовать гиганты вроде Pfizer и Lilly.

Мы подробно изучили, кто в Китае инвестирует в ИИ и сделали отчет о том, кому дают деньги и кто. А также выяснили, есть ли среди инвесторов не китайцы.

Это весомая работа полезна тем, кому нужны инвестиции в Китае и Гонконге.

А в ближайшее время на Patreon мы опубликуем уникальный кейс, как в Китае один из гигантов строит Ai - native продукт, какие решения принимаются на развилках, где всё ломается.

Это очень ценный материал, и он выйдет только для уровня подписки STAR.

Итоги уходящей недели - то, что имеет значение

Бизнес ИИ- компаний

Опубликован список и анализ самых влиятельных китайских инвесторов в ИИ.

Свежий отчет на реальных данных, как ИИ-агенты меняют инфраструктуру интернета.

Разбор AI-native компаний: как внедрять ИИ и формировать культуру обучения вместе с ним.

Anthropic подала заявку на IPO. Также создала новую команду «ИИ и верховенство права».

Meta(запрещена в России) запустила ИИ-агента для бизнеса.

В интернете трафик ИИ-агентов впервые превысил человеческий.

CEO Airbnb создает новую ИИ-лабораторию с фокусом на дизайн и UI.

ИИ-агенты, модели и инфраструктура

MiniMax M3 - новая китайская модель для агентов с контекстом 1 млн токенов.

Perplexity представили архитектуру, показывающую как поиск нативно встраивается в агентов. И ещё они показали 1-й гибридный оркестратор инференса.

Google выпустила 30 навыков для научных ИИ-агентов и стандартизирует знания для агентов через Gemma Skills.

Amazon + OSU выпустили QUEST - открытое семейство ИИ-агентов, обученных на синтетических задачах.

NVIDIA представила полный ИИ-стек: от фабрик и агентов до роботов, автономных авто и персональных ПК.

Google LEAP - агентный каркас вокруг LLM с верификатором Lean решил все 12 задач Putnam 2025.

Anthropic показала на своих данных: рекурсивное самосовершенствование ИИ уже началось.

Microsoft представила 7 новых ИИ-моделей, квантовый чип и операционную систему для агентов.

Google строит экосистему open-source ИИ, работающую без облака и API.

ByteDance выпускает Bernini - генерация и редактирование видео из текста, изображений и референсов.

Qwen больше не выпускает модели с открытыми весами. Qwen3.7-Plus - мультимодальный агент, объединяющий зрение и язык.

Sakana выпускает статью о DiffusionBlocks - память нужна только под один блок, а не под всю сеть.

Криптовалюты и квантовые технологии

Stripe, Visa и Mastercard готовятся к запуску общей платформы для стейблкоинов.

Tether + Fasset запустили первую карту, обеспеченную золотом.

Раскрыт секрет Google о квантовой уязвимости биткоина.

Наука и биотех

Pfizer внедряет ИИ Chai-3 в разработку лекарств.

Genomi - open-source агент, создающий из сырого ДНК-файла в персональную базу знаний о вашей генетике.

Google представила систему пассивного мониторинга пульса через фронтальную камеру смартфона.

Питер Тиль вложил $435 млн в стартап по долголетию основателя Coinbase.

Регуляторика и общество

Аргентина предложила новую юридическую форму для ИИ-компаний без человека в структуре.

NeurIPS принимает в Position Paper Track только статьи, написанные человеком.

OpenAI объявила конкурс на вакансию ML-инженера, победил ИИ-агент, которого нельзя нанять.

Присоединяйтесь к нам на Patreon, чтобы узнать все об экономике ИИ-агентов, а также начать разбираться в AI native компаниях и не только. Там все инсайды.

Над Claude Code и Cursor появился дирижёр. Ты можешь не промптить агентов

Создатель OpenClaw на днях сказал, хватит промптить ИИ-агентов, начни проектировать контур, который промптит агентов за тебя.

И вот нашлось решение - Ara - это мета-агент над агентами, который оркестрирует Claude Code / Cursor / другие инструменты без участия человека на каждом шаге.

Ara - это уровень оркестрации и памяти поверх исполнительных агентов, причём со встроенным механизмом накопления skills, т.е. они строят не просто инструмент, а самообучающийся контур.

Посмотрите, как меняется программирование:

Сначала человек пишет сам код - фаза 1.

Потом он промптит агента- фаза 2.

А после человек проектирует контур, который промптит агентов - это фаза 3.

Мы перешли в фазу 3.

Это меняет и экономику. Контур работает 24/7, потребление токенов растёт на порядок. Ara обещает 10x usage limits.

Главные тренды в этом году в ИИ: модели мира, воплощённый ИИ и реал-тайм.

Это тренды с конференции CVPR 2026 - одной из главных по компьютерному зрению и ИИ.

Главный бизнес сигнал от дата-провайдеров: в 2025 лучше всего продавались данные для программирования/рассуждений, в 2026 - данные для робототехники.

Рынок данных реагирует раньше, чем появляются продукты.

Исследователь из Google DeepMind, работающий в компьютерной графике с 2007 года, сформулировал тренд так, см.фото.

Вместо того, чтобы учить компьютер, как устроен мир, показываем ему много примеров, чтобы он сам понял, как мир выглядит.

Мы переходим от ИИ в облаке к ИИ, который действует в физическом мире. Мировые модели - ИИ, который учится понимать и предсказывать, как устроен физический мир.

Генерация изображений/видео - это уже не про максимальное качество, а про скорость и эмоции,никто не хочет ждать 15 минут.

Что ещё интересного мы узнали?

1. Больше 30% статей, которые присылают участники используют устаревшие модели и бенчмарки и заявляют SOTA, не определяя, что считается SOTA.

2. Классическая наука движется медленнее реального прогресса.

3. Больше 80% исследователей на конференции были китайцы.

Про будущее венчурных фондов

Сейчас в Кремниевой долине обсуждают, что скоро каждый серьёзный венчурный фонд должен будет иметь команду, которая специально гоняет модели через разные тесты и создает свои бенчмарки под конкретные индустрии.

То есть, если вы обычный инвестор, который смотрит на команду, рынок, трекшн, то добавьте к этому ещё один инструмент: глубоко изучайте, что ИИ-модели умеют и не умеют делать прямо сейчас. А после:

1. Ищите проекты, которые технически уже зреют, но продуктово ещё не реализованы и заходите раньше рынка.

2. Ищите слабые места моделей и отслеживайте траекторию улучшения.

3. Инвестируйте не в хайп, а в реальные возможности.
Это даёт преимущество на 2-х горизонтах:

Краткосрочно: понимаешь, какая модель сейчас лучшая для конкретного продукта.

Долгосрочно: видишь, в каком направлении движется прогресс, и инвестируешь в стартапы, которые выигрывают от будущих улучшений.

Кто понимает модели глубже, тот видит рынок раньше, а это новое преимущество.

Если вам интересен рынок венчурных инвесторов Китая, то это для вас.

Китайцы выпускают конкурента Claude Claude - это Kimi Work с 300 ИИ-агентами, работающими параллельно

Kimi Work - это десктопное приложение от Moonshot AI, которое делает из вашего компьютера в локального агента.

А внутри вот что:
1. Agent Swarm: 300 специализированных агентов работают одновременно, каждый на своей задаче

2. WebBridge: автономная навигация в браузере - кликает, скроллит, заполняет формы без вашего участия

3. Локальная память: агент ведёт дневник ваших предпочтений и прошлых решений

4. Нативные финансовые данные: Yahoo Finance + World Bank из коробки, без API-настройки

5. задачи запускаются ночью, пока вы спите

Десктопный агент - это не облачный сервис, которому вы доверяете данные. Это локальная инфраструктура, которая знает вашу файловую систему, ваш браузер, ваш контекст.

Великобритания запускает 1-й в мире Институт экономики ИИ. И это отсталое решение, объясняем почему

Сегодня объявлено о создании нового AI Economics Institute (AIEI) - think tank, который должен заняться экономикой ИИ, а председателем назначен Саймон Джонсон, нобелевский лауреат по экономике 2024 года, бывший главный экономист МВФ и тд.

Но, что важно понять про этот институт AIEI.

AIEI будет измерять то, что уже произошло, а это ретроспективная аналитика внутри гос машины, заточенной под политический цикл, решения, а не под скорость рынка.

То есть - это мертвая рука государства, которая на самом деле уже в новом мире не способна работать эффективно и с пользой для людей и экономики.

Институт создаётся именно потому, что у правительства нет понимания об этой новой экономике ИИ, и оно это признаёт публично.

При этом среди заявленных приоритетов - доступ к проприетарным данным о паттернах использования ИИ-моделей. Это прямо касается агентной экономики.

Пока AIEI будет выстраивать методологию и согласовывать доступ к данным, агентная экономика уже формирует свою инфраструктуру. Об этом мы системно пишем здесь.

Государственная аналитика работает в категориях «сектора», «профессии», «группы работников».

Агентная экономика работает в других категориях, и она очень быстро развивается.

Государства не могут придумать ничего нового, у них всегда шаблонные решения и всегда не рабочие. Поэтому все, что они строят, описывает вчерашний день, даже не сегодняшний.

Поэтому толку от этого ноль, только лишние траты налогоплательщиков на бессмысленные институты.

SpaceX представила свой первый ИИ-спутник - AI1

Маск, представляя его, сказал так: «ИИ-спутник гораздо проще, чем спутник Starlink, по сути, это много солнечных батарей, лазерные межспутниковые связи, но нет всех тех сверхсложных антенн, которые стоят на Starlink. ИИ-спутник проектировать легче. Большая часть технологий уже отработана на Starlink V3».

Такие спутники позволяют размещать огромные ИИ- кластеры прямо на орбите.

SpaceX планирует целую группировку таких ИИ-спутников, которые будут работать вместе с наземными дата-центрами.

Основные характеристики AI1.
Вычислительная мощность:
• Пиковая - 150 кВт
• Средняя - 120 кВт
• Удельная мощность - 70 кВт на тонну
• Провайдер вычислений можно менять, то есть можно устанавливать разные чипы (Nvidia, AMD, Intel, Cerebras и т.д.)

Размеры:
• Размах «крыльев» (солнечных панелей) - 70 метров
• Высота в развёрнутом состоянии - 20 метров.

Более подробно тут.

Apple выпустила 5 ИИ-моделей, созданных с Google

Вчера команда опубликовала новое семейство моделей AFM 3.

Главная инженерная история - AFM 3 Core Advanced. Модель из 20млрд параметров работает теперь на вашем устройстве.

Это нереально, подумаете вы, но Apple решила эту задачу.

Вся модель хранится во флеш-памяти. Перед генерацией лёгкий предиктор читает запрос и выбирает, какие «эксперты» (подмножество весов) загрузить в RAM и только их. Генерация идёт с фиксированным набором весов, без повторных обращений к флешу.

Это отличает архитектуру от стандартного MoE, где маршрутизация происходит на каждом токене.

Apple перенесла решение на уровень промпта: один раз выбрал, дальше работаешь. В результате качество близко к полным 20B, скорость как у 3B-модели. Техника называется Instruction-Following Pruning.

3 серверные модели работают на Private Cloud Compute. Но для самой мощной модели, AFM 3 Cloud Pro, этого оказалось недостаточно и Apple совместно с Google и NVIDIA расширила PCC на GPU NVIDIA в Google Cloud.

Apple, компания, которая строила собственный Silicon именно ради независимости, вынесла топовые AI-вычисления на чужую инфраструктуру. Выбор Google, а не Azure, вероятно, не случаен, отношения уже существуют: поисковик в Safari. Но сам факт примечателен.