Илья Суцкевер привлекает ещё $1млрд на свой стартап при оценке в $30млрд

SSI Ильи Суцкевера привлекает более $1 миллиарда при оценке свыше $30 миллиардов, что делает её одной из самых дорогих частных технологических компаний в мире.

Основным инвестором выступает Greenoaks Capital Partners.

Это большой рост оценки компании, в сентябре 2024 года она оценивалась в $5млрд и привлекла $1млрд.

Компания фокусируется на разработке безопасных систем ИИ. Пока у неё нет выручки, и в ближайшем будущем она не планирует продавать ИИ-продукты.

По словам Суцкевера, особенность SSI в том, что её первым и единственным продуктом будет безопасный суперинтеллект. Компания не будет отвлекаться на другие продукты или конкурентную борьбу.

⚡️Ex-CTO OpenAI собрала лучших людей из OpenAI и создала новую компанию

Мира Мурати, ex-CTO OpenAI, основала новую ИИ-компанию Thinking Machines Lab. Она ушла из OpenAI в сентябре 2024.

В её команде создатели:
- ChatGPT
- Character.ai
- PyTorch
- Mistral
и других ключевых проектов в сфере ИИ.

Цель - сделать ИИ полезным для каждого. Не просто автономные системы, а инструменты, которые можно настроить под конкретные задачи.

У них очень четкое видение -
не просто делают автономный ИИ, а создают системы для совместной работы человека и ИИ. Фокус на том, чтобы ИИ мог адаптироваться под конкретные нужды пользователей. Открытый подход к науке - они планируют делиться своими исследованиями и кодом.

Впечатляет команда:
- CEO: Мира Мурати
- CTO: Барет Зоф
- Chief Scientist: Джон Шульман (один из пионеров deep reinforcement learning)
+ еще 25+ ведущих специалистов из топовых ИИ-компаний

Похоже, это одна из самых многообещающих ИИ-компаний 2025 года!

Венчурный рынок в РФ в стагнации, бизнес-модель Яндекса под серьезной угрозой

Кирилл Варламов, глава ФРИИ, дал большое и насыщенное по содержанию интервью о рынке и проблемах. Вот основные моменты, которые интересны:

Венчурный рынок России находится в состоянии стагнации с 2022 года. По итогам 2024 года наблюдается:

- падение на 16% (до $101.6 млн),
- сокращение числа сделок до 159,
- при этом объем рынка упал даже ниже показателей 2022 года.

Основная причина - дефицит инвестиционного капитала при высокой ключевой ставке 23%. В условиях санкций и высокой инфляции компании сосредоточены не на развитии, а на выживании и сохранении существующих активов.

Ключевые индикаторы проблем:

1. Сокращение инвестиционных циклов: стартапы вынуждены достигать рентабельности за 1-2 раунда вместо прежних 4-5.

2. Отток инвесторов в пользу традиционных финансовых инструментов.

3. Недостаточная эффективность государственных мер поддержки на средних и поздних стадиях развития стартапов.

Выявлено критическое несоответствие между целями технологического суверенитета и текущими мерами по его достижению:

- Фокус на малых технологических компаниях(МТК) не обеспечивает необходимой технологической глубины.

- Существующие российские решения не способны полноценно заместить иностранное ПО в ключевых нишах.

- Отсутствуют компании масштаба, необходимого для влияния на глобальную технологическую повестку.

Перспективные направления развития:

1. Потенциальный рынок экспорта ПО в 40 странах (оценка $50 млрд в год)

2. Необходимость создания целевых инвестиционных фондов объемом 30-150 млрд рублей под конкретные индустрии.

Что ожидается от венчурного рынка в этом году?

«Мы видим появление каких-то сделок, и я думаю, что они еще будут. Например, сильно оживился — в плане поглощений — «Яндекс»: его бизнес-модель под серьезной угрозой, у него заимствовали огромный кусок рекламного рынка маркетплейсы».

Рекомендации К. Варламова:

1. Создание системы выращивания крупных технологических вендоров
2. Расширение определения МТК для включения компаний с большей выручкой
3. Формирование целевых индустриальных фондов с государственным участием
4. Развитие механизмов стимулирования частных инвестиций в венчурный рынок.

Евгений Касперский только что попросил доступ к телефонным разговорам и перепискам пользователей всех мессенджеров.

Касперский таким образом предлагает прослушать все разговоры и просматривать сообщения, чтобы защитить людей от мошенников.

Рассказывает он это все под видом того, что якобы людям все равно, если их прослушивает алгоритм ИИ, а не человек.

Глава ЦБ спросила его, а где гарантия , что за алгоритмом не стоит человек.

Послушайте это видео.

#DeepSeek и #Kimi представили технологии, которые могут изменить возможности языковых моделей

Сразу 2 китайские компании
DeepSeek и Kimi почти одновременно анонсировали технологии, которые могут кардинально изменить возможности языковых моделей.

DeepSeek представили NSA, а Kimi выпустила MoBA - два подхода к решению одной из главных проблем современных ИИ систем - неэффективной работы с длинными текстами.

Современные ИИ модели тратят до 80% времени обработки длинных текстов на механизм внимания. Это приводит к огромным затратам на вычисления. Ограничивает возможности работы с большими документами, кодовыми базами и длинными диалогами.

DeepSeek NSA предлагает трехуровневый подход:
- Сжатие токенов для общего контекста
- Умное выделение важных частей текста
- Локальный анализ через "скользящее окно".

Kimi MoBA использует:
- Разделение контекста на блоки
- Умную систему выбора релевантных блоков
- Плавное переключение между полным и разреженным вниманием.

Результаты:
- NSA: ускорение до 11.6 раз при декодировании. NSA оптимизирован под современные GPU архитектуры.
- MoBA: ускорение в 6.5 раз в производственной среде. MoBA предоставляет открытый исходный код.
- Оба решения сохраняют или улучшают качество работы моделей. Обе технологии можно интегрировать в существующие системы.

Для бизнеса преимущества:

- Снижение стоимости использования ИИ

- Возможность работы с большими документами

- Более эффективная автоматизация процессов.

Эксперты отмечают несколько ключевых моментов:

1. Технологии переходят от простой оптимизации к фундаментальным изменениям в работе ИИ.
2. Найден баланс между возможностями и стоимостью вычислений.
3. Открываются новые возможности для практического применения.

❗️Agentic Commerce - новая эра автономных ИИ-покупателей

В этом году агентная коммерция станет новым трендом. С помощью Coinbase Commerce вы сможете добавить ИИ-агента в корзину покупок, а CoinbaseDev предоставит ему криптокошелек, об этом заявил Брайн Армстронг, CEO Coinbase.

И первые шаги уже сделаны. Coinbase Commerce интегрирует ИИ-агентов в shopping cart:

1. CoinbaseDev обеспечивает агентов криптокошельками
2. Первые проекты уже показывают впечатляющие результаты.

Вот тут демо-проект на Ethereum, где ИИ-агент:
• Самостоятельно бронирует встречи
• Проводит оплату без стандартного checkout flow
• Полностью автономен в принятии решений

А еще фреймворк AgentKit получил поддержку Solana, что открывает новые возможности:

• Мультичейн-интеграции для агентов
• Интеграция с экосистемой Mountain DAO
• Автоматическое управление кошельками в Solana
• Поддержка как интерактивного, так и автономного режимов.

Coinbase создаёт полноценную инфраструктуру, где ИИ-агенты смогут самостоятельно:
• Искать товары и услуги
• Принимать решения о покупках
• Проводить транзакции в разных блокчейнах
• Взаимодействовать с Web2 и Web3 сервисами

Объединение AgentKit, Coinbase Commerce и мультичейн-поддержки создаёт фундамент для полностью автономных торговых ИИ-агентов.

⚡️В Claude уже доступны модель рассуждения и веб-поиск

Anthropic скорее всего скоро объявит о новых функциях, пока они могут быть доступны не всем, проверяйте в мобильном приложении.

⚡️ Google только что выпустили систему AI co-scientist (ИИ-научный партнер)

Это мультиагентная ИИ-система, построенная на базе Gemini 2.0. Основная цель системы - помогать учёным генерировать новые научные гипотезы и ускорять научные открытия.

Это гораздо более продвинутая система, чем GitHub Copilot.

AI co-scientist умеет:

1. Придумывать новые научные идеи и гипотезы. Например, может предположить: "А что если это лекарство от диабета попробовать против рака?" Или найти новый механизм, как бактерии становятся устойчивыми к антибиотикам.

2. Планировать эксперименты
- Предлагает, как именно проверить гипотезу
- Составляет детальный план исследования

3. Анализировать результаты
- Сопоставляет данные с существующими исследованиями
- Предлагает объяснения полученных результатов

4. Работать в команде с настоящими учёными
- Учёный может сказать: "Интересная идея, но давай подумаем еще в этом направлении"
- Система учитывает обратную связь и улучшает свои предложения

Самое главное - система уже доказала свою эффективность. Например:
- Нашла новое применение существующих лекарств для лечения лейкемии
- Предложила новые способы лечения фиброза печени
- Самостоятельно разобралась в сложном механизме передачи генов между бактериями

Проще говоря, если Copilot помогает писать код, то AI co-scientist помогает делать научные открытия. Это как иметь умного коллегу-учёного, который:
- Знает всю научную литературу
- Может находить неочевидные связи
- Предлагает новые идеи для исследований
- И главное - его идеи реально работают, что подтверждено экспериментами

Это большой шаг вперед в использовании ИИ для научных исследований, особенно в медицине и биологии.

⚡️Microsoft создали 1-й в мире квантовый процессор Majorana 1 с топологическим ядром

Microsoft заявляет, что это не просто очередной технологический прорыв, а фундаментальное открытие, меняющее наше понимание материи и открывающее новую эру в вычислительных технологиях.

Помимо известных нам твёрдого, жидкого и газообразного состояний, учёным Microsoft удалось создать принципиально новое состояние материи, используя особый класс материалов — топопроводники.

Революционная архитектура:
- Кубиты размером всего 1/100 миллиметра
- Более быстрые и надёжные, чем существующие аналоги
- Возможность разместить миллион кубитов на чипе размером с ладонь

Вместо прогнозируемых десятилетий, Microsoft планирует создать полноценный квантовый компьютер в течение нескольких лет.

Квантовый компьютер с миллионом кубитов сможет решать задачи, недоступные всем существующим компьютерам мира вместе взятым:

- Разработка новых материалов
- Создание более эффективных лекарств
- Оптимизация логистических цепочек
- Моделирование климатических изменений
- Разложение микропластика на безвредные компоненты

Этому прорыву предшествовали почти 20 лет исследований.

❗️Революционный прорыв в биологии: представлена Evo 2 - крупнейшая ИИ-модель для работы с геномами

Arc Institute в сотрудничестве с NVIDIA, Стэнфордом, UC Berkeley и UC San Francisco представили Evo 2 - самую масштабную ИИ-модель для биологии на сегодняшний день:

• Обучена на 9.3 трлн нуклеотидов из 128,000 геномов
• Охватывает все домены жизни: от бактерий до человека
• Две версии модели: 7B и 40B параметров
• Может обрабатывать последовательности длиной до 1 миллиона нуклеотидов

Технические достижения:
• Новая архитектура StripedHyena 2 обеспечивает 3-кратное ускорение
• Работает без предварительной подготовки или выравнивания последовательностей
• Полностью открытый исходный код и данные
• Интеграция с платформой NVIDIA BioNeMo

Практические возможности:
1. Анализ генетических заболеваний:
- Предсказывает патогенность мутаций с точностью >90%
- Особенно эффективна для генов рака груди (BRCA1)
- Работает как с кодирующими, так и с некодирующими участками

2. Генетический дизайн:
- Генерация полных митохондриальных геномов человека
- Создание бактериальных геномов
- Проектирование эукариотических хромосом
- Контроль доступности хроматина

3. Исследования и разработка лекарств:
- Создание виртуальных клеточных моделей
- Анализ взаимодействия генотипа и среды
- Поиск новых терапевтических мишеней

Безопасность:
• Исключены патогенные организмы из обучающих данных
• Встроенные ограничения на работу с опасными патогенами
• Этический контроль со стороны экспертов

Экосистема инструментов:
• Evo Designer - веб-интерфейс для работы с моделью
• Инструменты интерпретации от GoodfireAI
• Интеграция с NVIDIA для ускорения вычислений

В чем уникальность модели Evo2?
1. Универсальность: впервые одна модель может работать со всеми формами жизни
2. Скорость: значительно ускоряет исследования в биологии и медицине
3. Доступность: открытый код позволяет использовать модель всем исследователям
4. Точность: достигает state-of-the-art результатов без специальной настройки
5. Масштабируемость: может стать платформой для создания специализированных приложений

Перспективы:
• Ускорение разработки новых лекарств
• Улучшение диагностики генетических заболеваний
• Создание более точных генных терапий
• Развитие синтетической биологии
• Появление "магазина приложений" для биологических инструментов

Препринт здесь.
GitHub
Nvidia bionemo.
Evo designer.
Evo Mechanistic Interpretability Visualizer

Про раннюю модель Evo мы писали здесь.

Масковская модель Grok-3 уже доступна для всех и тут же возник спор между xAI и OpenAI

Вы можете попробовать как в приложении X(Твиттера),в том числе в России с vpn, так и на сайте и в приложении.

Между тем Борис Пауэр из OpenAI обвинил команду xAI в мошенничестве и заявил манипуляциях с данными тестирования, отметив что OpenAI модель o3-mini показывает лучшие результаты в стандартных условиях.

На что со-основатель xAI Юхуай Ву ответил, что существующие бенчмарки не отражают реальный потенциал моделей. Полная версия Grok 3 субъективно "умнее" мини-версии. Разные режимы тестирования (включая cons@64) - легитимный подход.

Что получается, Grok 3 представляет серьезный технологический прогресс?

Возможно, но методология сравнения с конкурентами могла быть более прозрачной. Интересно, что мини-версия часто показывает лучшие результаты чем полная - это необычно и требует дополнительного изучения.

Похоже, Grok 3 реально хороша, раз OpenAI уже публично начали критиковать конкурентов.

Следим за развитием модели/ей дальше.

Слушайте, мы тестим Grok-3 и в восторге. Модель ищет информацию в интернете и соцсети X в реальном времени и дает актуальную обратную связь. База знаний обновляется постоянно, модель не ограничена фиксированным "срезом" данных, как некоторые другие модели.

Такого нет у OpenAI, Anthropic, где более строгие рамки по актуальности данных.

Но есть такое у Google - чемпиона по поиску.

У Grok акцент ещё на экосистему X, может анализировать посты, профили пользователей на X, а также ссылки, изображения, PDF-файлы и другие материалы.

Модель также может сгенерировать картинку, текст, скоро появится ещё голос.

Все это работает в экосистеме Х, которая запускает ещё и свои платежи. А с учетом того, как ИИ -агенты сейчас плотно внедряются в платежи и коммерцию, об этом читайте здесь, у Маска получается создать массивную вещь.

Представлена платформа EgoMimic для обучении роботов с AR-очками Meta*

Исследователи из Технологического института Джорджии разработали EgoMimic — опен сорс платформу, которая масштабирует манипуляции роботами через демонстрации человеческого восприятия с AR-очками Project Aria.

Достаточно надеть очки и выполнять обычные действия, например, складывать одежду или мыть посуду. Робот учится, анализируя записи с очков, а затем может повторять эти действия самостоятельно.

Результаты интересные-производительность роботов выросла на 400% при использовании всего 90 минут записей. Говорят, что роботы применяют полученные навыки даже в незнакомых условиях.

Те же очки Aria устанавливаются на самого робота, работая как его "глаза" и помогая воспринимать окружающий мир в реальном времени. Это унифицирует процесс восприятия между человеком-учителем и роботом-учеником.

На прошлой неделе Meta*(запрещенная в России) объявила, что занялась созданием гуманоидов.

GitHub.

Новый тренд - ИИ и deep tech становятся ключевыми драйверами для единорогов. Происходит эволюция в экосистеме стартапов

За последние годы происходит смена фокуса с традиционного ПО на ИИ и глубокие технологии как ключевые драйверы инноваций и создания новых единорогов.

Этот сдвиг отражает изменения в том, где создается технологическая ценность и как предприниматели и инвесторы адаптируются к новым возможностям.

Ключевые этапы эволюции единорогов

1. 2014–2019 происходило господство потребительских технологий и финтеха.

2. Спад традиционных секторов (2020-е годы). После захвата основных возможностей в B2C, Fintech и Enterprise Software их доля среди новых единорогов сократилась. К 2024 году эти 3 сектора вместе составляли лишь 23% новых единорогов, что указывает на спад их доминирования.

3. Рост ИИ и deep tech(2019–2024). С 2019 года доля ИИ-компаний среди новых единорогов выросла с 5% до 27% к 2024 году. Этот рост ускорился благодаря существующей инфраструктуре ИИ, доступу к талантам и повышенному интересу инвесторов после успеха ChatGPT в конце 2022 года.

Deep Tech также показали рост: с 14% в 2019 году до 25% в 2024 году. Вместе ИИ и Deep Tech теперь составляют более половины новых единорогов.

Факторы ускорения успеха ИИ-стартапов

В 2019 году ИИ-стартапам требовалось больше времени для создания технологий и доказательства их жизнеспособности.

К 2023 году они могли использовать готовую инфраструктуру ИИ и получать поддержку инвесторов быстрее.
Например, Mistral достиг статуса единорога всего за 7 месяцев в 2023 году, что демонстрирует сокращение времени до успеха (на 65% быстрее, чем в традиционных секторах).

Тренды в Deep Tech

Биотехнологии остаются крупнейшей категорией в Deep Tech, но их доля снизилась с 60% в 2020 году до 39% в 2024 году.

Полупроводники - доля выросла с 10% в 2019 году до 26% в 2024 году, что связано с высоким спросом на специализированные чипы для ИИ и геополитическими факторами.

Другие области (квантовые вычисления, передовая энергетика, робототехника) сохраняют стабильную, но меньшую долю (25–30%).

Эпоха легких цифровых решений (B2C, Fintech) уступает место более сложным и трансформационным технологиям (ИИ и Deep Tech). Это изменение формирует новую волну стартапов, которые быстрее достигают статуса единорогов и определяют будущее глобальной экономики.

Figure представил нового робота Helix с прорывом в архитектуре управления

Инженеры Figure создали уникальное решение для одной из фундаментальных проблем робототехники: противоречия между скоростью реакции и универсальностью поведения.

Впервые удалось эффективно разделить "мышление" и "действие":

• очень компактная модель управления (80M) для такой сложной задачи
• работает на встроенных GPU - готово к реальному применению
• решает проблему "или быстро, или умно".

Figure заявляют, что они сами создали собственную ИИ-систему, представляющую собой две модели, работающие вместе:S2 — это 7B VLM, S1 — это 80M.

Вот и ответ, почему они разорвали отношения с OpenAI.

Вот что делает Helix особенным - архитектура разделения:

• System 2 (7B параметров) - "мышление" на частоте 7-9 Гц: понимает язык, планирует действия, анализирует контекст

• System 1 (всего 80M параметров!) - "действие" на частоте 200 Гц: превращает планы в точные движения.

• Системы работают параллельно на своих оптимальных частотах, обмениваясь семантическими представлениями.

Ключевой момент - это не просто две отдельные модели, а интегрированная система.

Практические возможности:

• Контроль 35 степеней свободы в реальном времени
• Работа с незнакомыми предметами без дополнительного обучения
• Координация нескольких роботов
• Понимание контекстных команд (например, "подними предмет для пустыни")

Технические достижения:
• Компактность S1 (80M параметров) позволяет работать на встроенных GPU
• Раздельные частоты обеспечивают и скорость реакции, и глубину анализа
• Единая система весов для разных роботов и задач
• Масштабируемая архитектура для реального применения

Это решение может стать стандартом для гуманоидной робототехники, особенно учитывая его практическую реализуемость на доступном оборудовании. Компактность и эффективность архитектуры открывают путь к массовому производству универсальных роботов.

Microsoft больше не верит в AGI, OpenAI не в приоритете и новые приоритеты корпорации

СЕО корпорации Сатья Наделла дал свежее интервью, в котором можно увидеть новый взгляд корпорации, произошла переориентация.

Наделла рисует Microsoft как компанию, которая не гонится за хайпом, а строит будущее с умом, вот основные моменты:

1. ИИ — не про AGI, а про реальную пользу (Copilot, Azure).
2. Квантовые технологии — их билет в завтра, но пока только на бумаге.
3. Microsoft хотят быть инфраструктурой для всех (Azure), а не просто ещё одним игроком в ИИ-гонке.
4. Плюс немного социальной ответственности — образование, этика.

Теперь по главным тезисам.

AGI — это хайп, а рост экономики — реальная цель. Наделла говорит: «Мы слишком зациклены на AGI как на конечной точке. Для меня важнее — можем ли мы добиться 10%экономического роста?».

По поводу OpenAI. Наделла вспоминает партнерство с OpenAI, но он очень сдержан, Microsoft переоценил ценность стартапа.

Квантовые вычисления — прорыв, но не завтра: «Мы добились прорыва в топологических кубитах... Это может стать реальностью в ближайшие десятилетия. Не завтра в магазинах, но уже в исследованиях работает».

Microsoft гордится, что их топологические кубиты — это не просто лабораторная игрушка, а шаг к будущему, где квантовые компьютеры будут решать реальные задачи. И да, это звучит как намёк: "Эй, Google с вашим Willow, мы идём своим путём, и он круче". Но честно — 10–15 лет до коммерции? Это пока мечты, которые больше для инвесторов, чем для нас с вами.

ИИ + квантовые = козырь Microsoft. Сатья говорит: «ИИ помогает проектировать квантовые системы, а квантовые системы делают ИИ мощнее. Это цикл обратной связи».

Вот тут Наделла играет в долгую. Он видит Microsoft не просто как ещё одного продавца ИИ-ботов, а как компанию, которая сольёт ИИ с квантовыми мозгами и выдаст что-то, чего у других нет. Это амбициозно, и если выгорит — они сделают рынок. Но пока это больше план на бумаге, чем реальность.

Azure — их золотая жила. «Модели ИИ всё равно будут бегать на hyperscale-вычислениях. Я рад быть арендодателем в этом деле», - говорит Сатья.

Наделла видит ценность в инфраструктуре, где есть переизбыток и потребительских приложениях, где OpenAI уже победила, но не в моделях для предприятий, которые становятся товаром.

Microsoft не хочет тратить все силы на создание собственных ChatGPT — они делают ставку на Azure как на платформу, где все будут запускать свои ИИ. Он намекает: пусть страны и конкуренты строят лишние дата-центры, а мы сдадим им мощности в аренду. Это умно — меньше риска, больше стабильной прибыли. Но есть нюанс, если все начнут делать свои облака, Azure может потерять хватку.

Работа и образование — не дайте людям остаться за бортом. Сатья говорит: «Технологии создают больше рабочих мест, чем уничтожают. Но нам надо переосмыслить образование — учить критическому мышлению, творчеству».

По сути, Наделла не хочет, чтобы его обвинили в массовой безработице из-за ИИ. Он честно говорит: автоматизация меняет всё, но мы поможем людям адаптироваться. Это не просто добрые слова — Microsoft уже пушит курсы через LinkedIn и MS Learn. Молодец, что думает о будущем, но звучит как PR.

Этика ИИ — важно, но не душите нас. «Предвзятость в ИИ — реальная проблема, мы работаем над этим. Но регулирование не должно убивать инновации», - говорит Наделла.

Что это значит? Наделла понимает, что безответственный ИИ может подставить Microsoft под удар (скандалы, штрафы). Они вкладываются в "справедливые" системы, но он явно боится, что законы вроде AI Act в ЕС затормозят их.

Новые приоритеты Microsoft
1. ИИ как усилитель производительности: Инструменты вроде Copilot для бизнеса и частных пользователей.
2. Облачная инфраструктура (Azure): Основа для ИИ, квантовых вычислений и корпоративных решений.
3. Квантовые технологии: Долгосрочная инвестиция в прорыв через топологические кубиты.
4. Научные открытия: Решение глобальных проблем через технологии.
5. Образование: Подготовка общества к автоматизации.
6. Этика ИИ: Ответственное лидерство в отрасли.

Глава ИИ Яндекса: РФ грозит нехватка электроэнергии для ИИ

«В мире заканчивается электричество, в том числе для ИИ. Ладно в мире, у нас в стране электричество заканчивается. У нас не только вычислительных мощностей не хватает, но и, если вы сейчас хотите построить большой ЦОД, у вас мало того, что год уйдет на то, чтобы его запитать мощностями, а их нету. Вам столько не выделят, сколько вам нужно», - заявил А. Крайнов.

Карта рынка нейроинтерфейсов и $1.43 млрд объем рынка инвестиций в индустрию в 2024 году

Это анализ рынка датской венчурной компании byFounders.

Они заявляют, что ожидают в индустрии нейроинтерфейсов (BCI) тот же момент, что у ChatGPT, что становится одним из ключевых драйверов отрасли.

Подобно тому, как GPT совершил революцию в обработке текста, в нейротехнологиях ожидается качественный скачок в декодировании сигналов мозга, который позволит осуществлять управление устройствами силой мысли.

Инвестиционная динамика отрасли такая:
- 2015: $0.25 млрд
- 2020: пик $2.00 млрд
- 2024: $1.43 млрд

Ключевые технологические барьеры

1. Компромисс между разрешением и инвазивностью
2. Проблемы долгосрочной стабильности сигналов и износостойкости устройств
3. Ограничения существующих сенсорных технологий
4. Сложность декодирования нейронных сигналов
5. Недостаток данных для обучения алгоритмов.

Ближайшее будущее:

- Совершенствование неинвазивных технологий декодирования
- Улучшение алгоритмов обработки сигналов
- Расширение медицинского применения

Долгосрочные возможности:

- Создание "нейронного интернета" для прямой коммуникации
- Развитие технологий передачи опыта
- Исследования в области "цифрового бессмертия"