❗️Куда инвестировать и какие ИИ-продукты создавать - отчет от Menlo Ventures

В свежем отчете Menlo Ventures говорится как о состоянии потребительского ИИ в 2025, так и предлагают дорожную карту для разработчиков и предпринимателей.

За 2,5 года с момента запуска ChatGPT потребительский ИИ превратился в многомиллиардный рынок. Однако есть огромный разрыв в монетизации - только около 3% пользователей платят за премиум -сервисы, что создает одну из крупнейших возможностей в истории потребительских технологий.

Вот ключевые направления, куда надо смотреть с точки зрения как инвестиций, так и разработки:

1. Зоны максимальных возможностей. Отчет указывает на области с высокой частотой использования, но низким проникновением ИИ:
- Здравоохранение
- Финансовый менеджмент
- Социальные связи
- Домашнее хозяйство.

2. Переход от ассистентов к автоматизации. Отчет предсказывает: "Следующее поколение будет запускать сложные рабочие процессы от начала до конца".

3. Специализация, которая побеждает. Отчет показывает, где специализированные инструменты уже выигрывают:
Duolingo Max, Speak, Cursor, Claude Code, Canva, Midjourney
Секрет - они предлагают иммерсивный и прогрессивный опыт, который сегодняшние универсальные ИИ-ассистенты просто не могут предоставить".

4. Мультиплеерный ИИ. Отчет предсказывает переход "От одиночной игры к многопользовательской". ИИ, который помогает людям общаться друг с другом. Социальные платформы с ИИ-персонажами. Коллаборативные рабочие пространства с ИИ.

5. Голосовые интерфейсы. С улучшением технологий голос станет основным интерфейсом.

6. Физический ИИ. Отчет предсказывает: "следующая волна принесет потребительскую робототехнику в наши дома" - от уборки до приготовления пищи.

Новые модели монетизации. Самые большие долгосрочные возможности монетизации не будут подписками, а будут:
- Рекламные модели
- Транзакционные сборы
- Партнерские доходы
- Маркетплейсы.

Главный вывод - нужно фокусироваться на:
- Персональных задачах с высоким уровнем доверия
-,Областях, где универсальные инструменты терпят неудачу
- Решениях, за которые люди готовы платить премию.

Моя 78-летняя бабушка только что подтвердила, что она из поколения Baby Boomers, о которых пишет в своем отчете Menlo Ventures

Привет всем! Это Ани Асланян, основатель @blockchainrf

Буквально пару минут назад мы с ней списались, она рассказала мне о своем первом опыте работы с ИИ. Это совершенно случайное стечение обстоятельств, хотя Карл Юнг назвал бы это синхронизацией.

Полтора месяца назад я предложила ей попробовать ИИ-помощника от DeepSeek, так как он самый доступный по взаимодействию для вопросов о здоровье.

Сегодня она наконец решилась - спросила, как лечить определенную болезнь.

Меня это так тронуло) во-первых, это произошло после сегодня, после того, как мы выпустили очень интересный отчет от Menlo Ventures. Во-вторых, она сразу поняла, что общалась не с человеком, а с ИИ.

Она написала мне с таким волнением, будто открыла что-то невероятное:)

Оказывается, бабушка вместе со своими друзьями собрались сегодня вечером на ужин, чтобы пообщаться с ИИ!

Вы представляете, какие времена!

Она говорит, что сначала скачала приложение, а потом разбиралась как задавать вопросы. Она ещё быстро освоила промтинг 😎

И теперь шлёт мне сообщения про свой первый опыт с ИИ.

Иногда мы думаем, что технологии - это для молодых. А потом твоя бабушка показывает тебе высший пилотаж)

Deutsche Bank+ Galaxy Digital и Flow Traders создают евро стейблкоин

Deutsche Bank через свое подразделение по управлению активами DWS, совместно с Galaxy Digital и Flow Traders, создали СП под названием AllUnity для выпуска регулируемого стейблкоина, привязанного к евро - EURAU.

Сегодня AllUnity официально получила лицензию на работу от регулятора, что подтверждает ее статус регулируемого эмитента стейблкоина.

Стейблкоин EURAU, будет использоваться как институциональными, так и частными клиентами для расчетов в блокчейн-сетях.

Помимо AllUnity, сам Deutsche Bank собирается выпустить собственные токенизированные депозиты и стейблкоины.

Андрей Карпатый, Nvidia и Meta о будущем ИИ-агентов.

Недавно вышли 2 интересные работы об агентных системах ИИ, которые дают разные перспективы на их развитие.

Первая работа от NVIDIA и Georgia Tech утверждает, что будущее агентного ИИ за малыми языковыми моделями (SLMs). Основная идея - для большинства повторяющихся специализированных задач огромные модели избыточны. SLMs, которые помещаются на обычный компьютер, могут эффективнее справляться с рутинными операциями, экономя ресурсы и деньги.

Вторая работа от Meta* проверяет, насколько хорошо современные ИИ могут воспроизводить научные результаты. Исследователи создали бенчмарк на основе соревнования по ускорению обучения GPT-2, где сообщество сократило время с 45 до 3 минут.

В результате даже лучшие модели (o3-mini, Claude 3.7, Gemini-2.5-Pro, DeepSeek-R1) восстанавливают менее половины улучшений, даже когда им дают подробные инструкции.

Исследователи выявили несколько ключевых проблем:
- Агенты часто не могут правильно реализовать даже описанные изменения
- Сложности с пониманием и применением новых техник
- Проблемы с отладкой собственного кода
- Трудности с оптимизацией производительности.

Получается , если большие модели не справляются с воспроизведением кода, как могут справиться малые?

Ответ в типах задач. NVIDIA говорит о простых повторяющихся операциях, а Meta тестирует сложное научное программирование с отладкой и оптимизацией. Это разные миры сложности.

Что это значит для нас?

1. Специализация работает, узкие модели для узких задач могут быть эффективнее универсальных
2. Автономность далека, даже с подробными инструкциями ИИ пока не может надёжно программировать
3. Будущее гибридное, вероятно, увидим системы из множества специализированных моделей разного размера.

Эти работы показывают, что путь к полноценным ИИ-агентам будет постепенным. Экономическая оптимизация через SLMs имеет смысл, но не стоит ожидать прорывов в сложных творческих задачах.

Интересный комментарий от Андрея Карпатого, он отмечает, что рекурсивное самоулучшение ИИ — это не внезапный скачок, а процесс, который уже идёт. От IDE до GitHub Copilot — мы постепенно автоматизируем всё больше.

При этом Карпатый напоминает: nanoGPT — это всего 750 строк учебного кода, а реальные системы в сотни раз сложнее.
Так что обе статьи правы - специализация неизбежна, но до автономных ИИ-исследователей ещё далеко.

*запрещенная в России организация.

Йошуа Бенжио:ИИ с рассуждением работает,но вводит в заблуждение, когда мы думаем, что понимаем через него внутренние процессы модели

Новая работа группы исследователей, среди которых лауреат премии Тьюринга, а также представители Google, Oxford и др. выявила серьезную проблему в том, как мы понимаем работу современных ИИ-систем.

Метод CoT заставляет ИИ показывать "пошаговые рассуждения" перед ответом. Это реально улучшает качество решений — ИИ лучше справляется со сложными задачами. Но исследователи обнаружили подвох в том, как мы это интерпретируем.

Ключевая находка - 25% недавних научных работ ошибочно считают CoT методом интерпретации ИИ. В критических областях цифры еще хуже:
- 38% работ по медицинскому ИИ
- 63% работ по беспилотным автомобилям.

Почему это опасно?

1. Скрытые предубеждения ИИ может принимать решения на основе скрытых предвзятостей, но в объяснениях их не упоминать. При этом рационализация выглядит убедительно.
2. Иллюзия прозрачности Модель может давать правильный ответ через внутренние процессы, которые мы не видим, а показанные "рассуждения" остаются ошибочными.
3. Неверное доверие. В медицине или праве ложная уверенность в понимании логики ИИ может иметь серьезные последствия.

Исследователи предполагают, что словесные объяснения CoT не отражают реальные вычислительные процессы в нейросетях. Это как если бы человека попросили объяснить, почему ему нравится определенная музыка — он даст разумное объяснение, но реальные нейронные процессы гораздо сложнее.

Авторы не призывают отказаться от CoT — метод действительно работает для улучшения результатов. Но предлагают:

1. Использовать CoT для повышения качества решений, а не для "понимания" ИИ
2. Не полагаться только на словесные объяснения в критических решениях
3. Разрабатывать отдельные методы проверки надежности рассуждений
4. Усилить человеческий контроль в важных областях.

Anthropic теряет ключевых сотрудников, а Цукерберг заплатит по $300млн/4года новым 10 сотрудникам, которых он переманил для своей лаборатории по сверхразумному ИИ.

Битва за лучшие таланты продолжается, на этот раз Anthropic, у которой выручка выросла до $4 млрд в год, теряет ключевых сотрудников:

1. Борис Черный, инженер Claude Code

2. Кэт Уу, менеджер продукта Claude Code.

Они оба переходят в стартап Anysphere, который стоит за разработкой Cursor, приложения для кодирования с помощью ИИ. Cursor использует ИИ, в том числе от Anthropic, чтобы помогать разработчикам писать код.

Черный станет главным архитектором и руководителем инженерного отдела, а Уу — главой продуктов в Anysphere. Переход произошел на этой неделе. Anthropic представила Claude Code в феврале как отдельный продукт для кодирования.

Также стало известно, что Марк Цукерберг, пообещал новым сотрудникам лаборатории по созданию суперразума зарплаты до $300 млн за 4 года, из которых более $100 млн предоставляется в первый год работы. В зарплатных пакетах также акции Meta(запрещенная в РФ), которые в первый год полностью переходят во владение сотрудника.

Что ещё интересного? Каждый из 11 сотрудников новой лаборатории Цукерберга — иммигрант, получивший высшее образование за границей:
7 человек получили образование в Китае, 1 в Индии, 1 - Австралии , 1 - UK, 1 - Южной Африке. 8 человек имеют степень доктора наук.

Греф не видит никаких перспектив цифрового рубля

«Я не понимаю, зачем мне как физическому лицу нужен такой вариант, как банку – тоже. И предприятиям – зачем это нужно я тоже пока не очень хорошо понимаю», – отметил Греф.

Все, что может дать цифровой рубль, могут сделать и безналичные расчеты, говорит глава Сбера. О том, что происходит с цифровым ₽, читайте здесь.

👀ого! Самый крупный инвестфонд BlackRock говорит, что их биткоин-фонд зарабатывает больше денег, чем их крупный фонд S&P 500(IVV), несмотря на то, что у последнего значительно больше активов.

Это значит, что биткоин сейчас очень популярен среди инвесторов, и фонд с ним приносит хорошую прибыль благодаря высоким вложениям и комиссии.

За последние 18 месяцев IBIT привлек около $75 млрд от институциональных и розничных инвесторов, что составляет более 55% всех активов ETF на биткоин.

С текущей долей в 0,25% от активов фонд генерирует около $187,2 млн годового дохода. Это немного превышает $187,1 млн, которые приносит IVV, несмотря на то, что его активы в 9 раз больше ($624 млрд) при комиссии 0,03%.

Рост популярности биткоин-ETF связан с открытием доступа со стороны регулирующих органов США, что привлекает капитал от хедж-фондов, пенсионных фондов и банков, укрепляя доминирование биткоина над меньшими альткоинами.

Греф: через 3-5 лет в РФ будут массовые банкротства среди компаний, если не внедрят ИИ

Глава Сбера считает, что ИИ не панацея. Большинство отраслей в стране находятся от ИИ на расстоянии миллионов световых лет.

В компаниях нет базовых принципов менеджмента. Поэтому, чтобы там появился ИИ, нужно решить базовые проблемы менеджмента и оцифровать процессы. И только после этого начать внедрять ИИ.

Сегодня в России на повестке дня должна стоять задача по созданию условий, чтобы компании массово подключались/трансформировались с ИИ.

В среднесрочной перспективе в течение 3-5 лет будут массовые банкротства. Победят те, кто применят ИИ.

1-й RL-only open source ИИ-агент для программирования, который учится на своем опыте

Together AI и команда Agentica выпустили ИИ- агента для программирования DeepSWE, который построен на базе ИИ- модели Qwen3-32B.

DeepSWE обучен с помощью обучения с подкреплением, т.е. модель учится решать задачи через пробы и ошибки, получая обратную связь от результатов своей работы.

DeepSWE использует rLLM — модульный фреймворк от команды Agentica.

На бенчмарке SWEBench-Verified, где ИИ-агенты решают реальные GitHub issues, DeepSWE показал 42.2% успешных решений с первой попытки и 59% при использовании дополнительного времени на обдумывание.

Похоже, в Китае развитие ИИ замедлилось, несмотря на изначальный энтузиазм по поводу #DeepSeek @blockchainrf

По иронии судьбы, китайский индекс Terrific 10 значительно уступает американскому Mag 7 после успешных торговых переговоров между США и Китаем в Женеве.

Стоимость акций компании Cambricon, ключевого китайского производителя графических процессоров, когда-то считавшегося китайским ответом Nvidia, резко упала по сравнению с акциями Nvidia.

Падение цены акций Cambricon связано не только с технологическим отставанием, но и с ограничениями в производственных мощностях — Cambricon, будучи в черном списке США, не может использовать передовые технологии TSMC.

Huawei, с другой стороны, имеет большее влияние благодаря своим связям с китайским правительством и доступу к мощностям SMIC. Их чип Ascend 910B лучше подходит для задач вывода,но он всё ещё уступает Nvidia по производительности и экосистеме.

Тем временем долгожданный запуск DeepSeek R2 откладывается, и официальная дата релиза пока неизвестна. Даже если они используют менее мощные чипы, экосистема CUDA от Nvidia все ещё доминирует, а китайские альтернативы - CANN от Huawei, пока не могут конкурировать из-за нестабильности и сложностей в использовании.

Станет ли отсутствие доступа к передовым чипам ИИ непреодолимым препятствием для амбиций Китая в ИИ?

@blockchainrf

Состояние вычислительных мощностей ИИ: реальные цифры и тренды - свежий отчет.

Объемы инвестиций достигли критической массы. Microsoft, Google и Amazon инвестируют $255 млрд в ИИ-инфраструктуру в 2025 году. Meta* планирует построить дата-центр стоимостью $200+ млрд.

При всем шуме вокруг NVIDIA H100, он используется только в 0.55% всех исследовательских работ по ИИ.

Потенциал роста огромен, но пока большинство исследователей работает на более доступном оборудовании.

Специализация по задачам становится нормой. LLM-исследования концентрируются на AMD MI300/MI250, Huawei Ascend и NVIDIA H100/H200. Робототехника почти полностью перешла на NVIDIA Jetson. Универсальных решений больше нет.

Крупнейшие кластеры ИИ 2025 года:

1. JUPITER Booster (Германия): 24,000 GH200
2. Microsoft Eagle: 14,400 H100
3. Shaheen III (Саудовская Аравия): 2,800 H100
4. Meta: 2 кластера по 24,576 H100 каждый
Общий парк: ~500k H100 и ~111k A100 по всему миру. Meta планирует достичь 350k H100 к концу года.

Неожиданные тренды:

1. Впервые за 6 лет количество исследовательских работ, цитирующих ИИ-чипы, упало на 11%. Возможные причины-консолидация вокруг проверенных решений и рост коммерческих, а не академических проектов.

2. Рост стартапов. Cerebras, Groq, Graphcore и другие ИИ-стартапы показывают +19% роста упоминаний в исследованиях. Пока это капля в море, но тренд указывает на диверсификацию экосистемы.

3. Персидский залив становится новым центром ИИ-вычислений благодаря доступной энергии и капиталу. К 2026 году ожидается заметное присутствие кластеров ОАЭ и Саудовской Аравии в глобальной статистике.

Прогноз: к 2027 году глобальные ИИ-вычислительные мощности вырастут в 10 раз до эквивалента 100 млн H100.

Ведущие ИИ-компании будут контролировать 15-20% всех мировых мощностей каждая.

Эра "гаражных" ИИ-стартапов заканчивается. Входной билет в лигу создателей фронтирных моделей теперь стоит миллиарды долларов.

*запрещенная организация в РФ.

Илья Суцкевер только что: теперь я СЕО SSI

Дэниел Гросс с 29 июня официально больше не является частью SSI. Мы благодарны ему за ранний вклад в компанию и желаем ему успехов в его следующих начинаниях. О Гросс можно прочитать тут.

Теперь я официально являюсь генеральным директором SSI, а Дэниел Леви — президентом. Техническая команда продолжает подчиняться мне.

⁠ Вы, возможно, слышали слухи о компаниях, желающих нас приобрести. (Речь идет о Цукерберге). Мы польщены их вниманием, но сосредоточены на том, чтобы довести свою работу до конца.

У нас есть вычислительная техника, у нас есть команда, и мы знаем, что делать. Вместе мы продолжим создавать безопасный сверхинтеллект.
Инвесторы на ранней стадии Ильи тут.

Илья

Экономика ИИ меняется: от подписок к оплате за результат. Низкая цена больше не гарантирует успех.

Исследование SemiAnalysis показывает структурные изменения в ИИ-индустрии на примере #DeepSeek , Anthropic , Google, OpenAI и др. конкурентов.

DeepSeek R1 предлагает цены в 10 раз ниже OpenAI ($0.55 vs $5+ за входные токены). Что привело к таким результатам:
- Трафик на собственной платформе падает
- Использование на сторонних сервисах растёт в 20 раз.

Причина - компания жертвует качеством обслуживания (25-секундные задержки, малое контекстное окно 64К) ради экономии ресурсов для исследований. Пользователи выбирают те же модели у других провайдеров с лучшими параметрами.

Новая математика эффективности
Anthropic столкнулась с дефицитом мощностей — скорость Claude упала на 40%. Но компания компенсирует это эффективностью - Claude использует в 3 раза меньше токенов для того же ответа
В результате, несмотря на 45 токенов/сек против 100+ у конкурентов, общее время ответа остаётся конкурентным.

Это меняет метрику успеха - важна не скорость генерации, а эффективность использования каждого токена.

Дефицит как новая реальность
Все игроки рынка ограничены вычислительными ресурсами:
1. DeepSeek: 10,000 GPU под санкциями
2. Anthropic: сделки с Amazon и Google на чипы
3. OpenAI и Google: борьба за доступные мощности.

Это создаёт разные стратегии оптимизации, где каждая компания выбирает свой компромисс между ценой, скоростью и качеством.

Переход к токенам как сервису
Растёт сегмент b2b-клиентов (Cursor, Perplexity, Replit), которые:
- Покупают токены для конкретных задач, а не общие подписки
- Легко переключаются между провайдерами
- Оптимизируют использование под свои нужды
Это фундаментально меняет экономику: от фиксированных месячных платежей к переменным затратам на "единицы мышления".

Практические выводы:

Цена токена — результат технических компромиссов, а не показатель эффективности технологии.
Специализация побеждает универсальность: инструменты для конкретных задач (кодирование, поиск) востребованнее общих чат-ботов.
Open source как обход ограничений: китайские компании открывают код, чтобы западные провайдеры тратили свои ресурсы на хостинг.
Эффективность важнее скорости: модели, решающие задачи с меньшим количеством токенов, получают преимущество.

В новой экономике ИИ успех определяется не ценой за токен, а способностью доставить результат с оптимальным балансом скорости, качества и стоимости.

В.Бутерин выступил против сбора биометрических данных у людей

Основатель Ethereum Виталик Бутерин в своей свежей статье высказался против централизованных биометрических систем в контексте цифровой идентификации.

Вот его основные претензии:

1. биометрические данные могут быть
•Подделаны
•Использованы во вред
•Скомпрометированы при утечке баз данных

2. Даже при использовании ZK-технологий, сканирование радужки глаза может позволить третьим сторонам проверять наличие World ID у пользователя, что раскрывает больше информации, чем необходимо.

3. В отличие от паролей, биометрические данные нельзя изменить. Если они скомпрометированы, человек не может получить "новые отпечатки пальцев" или "новую сетчатку".

Виталик приводит в пример проект World ID (ранее Worldcoin), созданный Сэмом Альтманом и Алексом Бланией, где уже зарегистрировано более 13 миллионов пользователей. Этот проект использует сканирование сетчатки для подтверждения «человечности» и выдачи уникального идентификатора. Несмотря на использование ZK-SNARK для защиты данных, Бутерин видит в нём угрозу анонимности, так как он ориентирован на модель «один ID на человека». Он также упоминает инициативы в ЕС и Тайване, которые следуют схожим принципам, подчёркивая, что глобальный тренд к унифицированным ID-системам может быть опасен.

Бутерин предпочитает плюралистический подход, где биометрия может быть одним из многих методов верификации, но не доминирующим или обязательным.

Дуров запустил программу получения golden visa с ОАЭ за стейкинг токенов

Toncoin, криптовалюта, Павла Дурова объявила о партнерстве с ОАЭ о запуске программы, позволяющей инвесторам получать 10-летнюю «Золотую визу» ОАЭ через стейкинг (хранение) токенов TON.

Для этого нужно застейкать $100,000 в токенах TON (~ 34,482 TON по текущей цене ~$2.90) через смарт-контракт на блокчейне TON. Срок стейкинга — минимум 3 года, с возможностью вернуть токены после. Разовая плата $35,000 за обработку заявки. Итог - 10-летняя «Золотая виза» ОАЭ для заявителя и его семьи.

Что дает «Золотая виза»?
- Право жить, работать и учиться в ОАЭ без спонсора.
- Возможность спонсировать семью.
- Отсутствие требования постоянно проживать в стране для сохранения статуса.
- Доступ к инфраструктуре ОАЭ: образование, здравоохранение, бизнес-возможности.

Что это дает ОАЭ?
1. Привлечение капитала через сборы и косвенные инвестиции новых резидентов.
2. ОАЭ укрепляет статус хаба для криптоинноваций, привлекая разработчиков и стартапы в экосистему TON.

Что получает TON?
- повышение спроса на Toncoin и укрепление его утилитарной ценности.
- PR для аудитории Telegram и блокчейна TON.

Риски и вопросы:
1. Цена токена может колебаться, что влияет на стоимость инвестиции.
2. Стейкинг на 3 года требует уверенности в стабильности проекта.
3. Пока программа поддерживается ОАЭ, но любые изменения в криптозаконодательстве могут повлиять на ее будущее.

Итоги уходящей недели, то, что имеет значение в России и мире

ИИ

Anthropic изучает экономику будущего с ИИ, запустив программу исследований влияния ИИ на экономику.

Microsoft приближается к медицинскому AGI — представлена система MAI-DxO.

Цукерберг собрал команду для создания сверхразумного ИИ. Интересные подробности об этом тут и тут.

Илья Суцкевер стал CEO своей компании после перехода Д. Гросса в команду Цукерберга.

Baidu запускает конкурента DeepSeek.

Google сделал свой ИИ бесплатным для образовательного сообщества.

Sakana AI создала коллективный ИИ, заставляя модели работать как единая команда для решения сложных задач.

1-й open source ИИ-агент, основанный исключительно на обучении с подкреплением и способный учиться на собственном опыте.

Новая работа Йошуа Бенжио, где он говорит о рассуждающем ИИ.

Экономика ИИ меняется кардинально — исследование

Нейротехнологии

Маск анонсировал возможность ментального управления роботами через нейроинтерфейс.

Создан неинвазивный мозг-компьютер для управления роботической рукой на уровне отдельных пальцев через ЭЭГ.

Корпоративные стратегии

OpenAI приобрела Crossing Minds, специализирующихся на ИИ-рекомендациях для электронной коммерции.

Amazon оптимизирует склады с помощью ИИ — система DeepFleet ускоряет маршрутизацию складских роботов на 10%.

Мenlo Ventures опубликовал инвестиционный отчет об ИИ-проектах.

Huawei выпускает модель на собственных GPU.

Meta* представила новый подход к курированию данных для развития общих способностей рассуждения в ИИ-системах.

Госрегулирование

Греф предупреждает о массовых банкротствах среди российских компаний через 3-5 лет в случае неадаптации ИИ.

Ужесточение требований к российским чипам.

Греф не видит перспектив развития национальной цифровой валюты.

Криптовалюты и блокчейн

BlackRock: биткоин обгоняет S&P 500.

Казахстан создает криптовалютный госрезерв —

Deutsche Bank, Galaxy Digital и Flow Traders объединяются для создания стейблкоина, привязанного к евро.

Дуров предлагает получение "золотой визы" ОАЭ за стейкинг токенов.

Виталик Бутерин, создатель Ethereum, выступил против централизованных биометрических систем цифровой идентификации.

Circle эмитент стейблкоинов хочет создать "First National Digital Currency Bank" в США.

Исследования и разработки

Тест на "базовые знания" для ИИ — представлен бенчмарк CoreCognition для оценки фундаментальных когнитивных способностей языковых моделей.

HuggingFace объявили о челлендже по использованию ИИ для развития термоядерных технологий совместно с Proxima Fusion.

Карпатый, Nvidia и Meta о будущем ИИ-агентов.

Отчет о состоянии вычислительных мощностей ИИ.

*запрещенная организация в РФ.

ОАЭ отрицают совместную программу с Дуровым по золотой визе, которую можно получить за стейкинг токенов TON

Власти ОАЭ (ICP, SCA и VARA) опровергли вчерашнюю информацию, заявив, что это «ложные слухи», а инвестиции в цифровые валюты не дают права на визу.

Они также отметили, что TON не лицензирован VARA.

Вчерашний анонс, который кроме СМИ был опубликован на сайте TON, вероятно, был сделан без согласования с властями ОАЭ, после чего пользователи соцсетей высказали недоверие к проектам, связанным с Дуровым. В частности TON теперь связывают со скамом. Это большой ущерб по репутации как Дурова, так и его проектов.

Напомним, что 28 мая Дуров объявил о партнерстве Telegram с xAI для интеграции Grok в Telegram, заявив, что это даст доступ к ИИ более чем миллиарду пользователей. Он также упомянул, что Telegram получит $300 млн в виде денег и акций от xAI, плюс 50% дохода от подписок xAI, проданных через Telegram.

А Маск быстро опроверг это, написав на X: «No deal has been signed» («Сделка не подписана»), что поставило под сомнение заявление Дурова.
Позже в СМИ отмечалось, что переговоры, возможно, велись, но сделка не была финализирована.

EPFL выяснили, что ведущие LLM плохо понимают визуальную информацию

Исследователи протестировали GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini, Llama и др. на стандартных задачах компьютерного зрения: сегментация, оценка глубины и др., используя известные датасеты (COCO, ImageNet).

Хотя эти модели показывают большой прогресс, их реальное понимание визуальной информации, например, геометрии объектов не такое качественное.

Основные итоги:

1. Мультимодальные модели — хорошие "универсалы", но уступают специализированным. Они хуже решают конкретные задачи, например, сегментацию, чем узкоспециализированные модели, но всё равно показывают достойные результаты, учитывая, что обучались в основном на текстово-изображенческих данных.

Лучше справляются с семантикой, чем с геометрией.

2. Рассуждающие модели, например, o3 лучше в геометрических задачах.

3. Генеративные модели для изображений, например, GPT-4o Image Generation пока ненадежны для точных задач.

Облачный провайдер для ИИ CoreWeave покупает Core Scientific - крупный оператор дата-центров, занимающийся майнингом криптовалют и HPC-инфраструктурой

Закрытие сделки ожидается в 4 квартале 2025.

CoreWeave получит 1,3 ГВт мощности дата-центров Core Scientific, $500 млн ежегодной экономии к 2027 году. Часть мощностей Core Scientific, ранее занятых майнингом, будет перепрофилирована под HPC и ИИ.

CoreWeave усилит позиции на рынке ИИ-облаков, снизит зависимость от аренды дата-центров.

А Core Scientific избавится от рисков, связанных с волатильностью крипторынка, и получит выход на растущий сектор ИИ.