Anthropic забрала половину рыночной доли OpenAI за 2 года, с годовым доходом $4.5 млрд стала самой быстрорастущей софтверной компанией в истории в таком масштабе

Свежий отчет Menlo Ventures говорит о следующем:

1. Anthropic обогнала OpenAI:
OpenAI потеряла половину рыночной доли за 2 года (с 50% до 25%).

Anthropic стала новым лидером с 32% корпоративного рынка.

Переломный момент — выпуск Claude Sonnet 3.5 в июне 2024.

2. Взрывной рост рынка API:
Расходы на LLM API удвоились за 6 месяцев: с $3.5 до $8.4 млрд. Это показывает переход от экспериментов к реальному внедрению

3. Код стал первым киллер-приложением ИИ:
Claude захватил 42% рынка генерации кода (вдвое больше OpenAI).

Из однопродуктового рынка (GitHub Copilot) выросла экосистема на $1.9 млрд.

Появились новые категории: ИИ-IDE, конструкторы приложений, агенты для кодирования.

4. Бизнес платит за качество, а не экономит:
66% обновляются до новых моделей у того же провайдера. Только 11% меняют провайдеров
Несмотря на 10-кратное падение цен, компании массово переходят к самым новым моделям.

5. Кардинальный сдвиг в расходах:
От обучения к инференсу: 74% стартапов теперь тратят больше на производственное использование (было 48%).
Это означает, что ИИ переходит от R&D к реальным продуктам.

6. Открытый код проигрывает гонку:
Доля open-source упала с 19% до 13%. Отстает от закрытых моделей на 9-12 месяцев по производительности. Компании из США избегают китайских API из-за геополитических рисков.

7. 2025 — год агентов
Модели учат не просто отвечать, а использовать инструменты пошагово. Обучение с подкреплением + верификаторы стало новым способом масштабирования интеллекта
MCP (Model Context Protocol) от Anthropic стал стандартом интеграции.

Alchemy представили 1-й в мире ИИ-движок для блокчейн -приложений

Alchemy представили Cortex — новый движок, который создан для ускорения работы криптоприложений, таких как Polymarket, World Chain и стейблкоины (USDC, PYUSD).

Новая архитектура Cortex Engine сокращает среднее время отклика с 300-400 миллисекунд до 50 миллисекунд и увеличение пропускной способности узлов до 500 раз по сравнению со стандартными решениями.

Это достигается за счёт ИИ, который оптимизирует маршрутизацию запросов и адаптируется к нагрузкам сети.

Движок обучен на данных за 7+ лет работы Alchemy с крупными проектами, включая Circle, PayPal и пилотный проект токена от J.P. Morgan.

Итоги уходящей недели, то, что имеет значение

ИИ:

Google создала масштабную модель из данных пользователей смартфонов и часов

OpenAI добавила новую функцию обучения в ChatGPT

Новые кейсы использования Claude Code за пределами программирования

Новая китайская ИИ-модель обогнала DeepSeek-V3 по скорости, а GLM-4.5 с 355B параметров стала лучшей среди открытых моделей мира

Aristotle - еще одна ИИ-модель завоевала золото на международной олимпиаде по математике для школьников

Meta представила MetaCLIP 2 — решение проблемы "проклятия многоязычности" в компьютерном зрении

Китай выпустил новую ИИ-модель, которая быстрее быстрее DeepSeek-V3 и RLVMR - фреймворк обучения с подкреплением (RL), который учит ИИ-агентов рассуждать правильно

Stripe создает инструмент для заработка на ИИ-моделях в приложениях

Google представила AlphaEarth — модель, которая объединила петабайты спутниковых данных в единую цифровую копию Земли

Виртуальная лаборатория из ИИ-агентов создала 92 варианта нанотел против коронавируса за несколько дней

Deep Cogito выпустила 4 гибридные модели, которые рассуждают на 60% быстрее #DeepSeek R1 благодаря внутренней "интуиции"

Meta* представила DINO-универсальную видео-модель, которая предсказывает будущие кадры в скрытом пространстве

Модель с всего 27M параметров решает сложнейшие судоку и лабиринты, обучившись на 1000 примерах

Microsoft выпустил ИИ-браузер Copilot Mode внутри Edge

Бизнес и корпоративные решения:

OpenAI потеряла половину рыночной доли за 2 года — Anthropic стала новым лидером с 32% корпоративного рынка. Свежий отчет Menlo Ventures.

PayPal запустил криптоплатежи для бизнеса, а Coinbase и JPMorgan объединили усилия, чтобы сделать криптовалюты ещё ближе для пользователей

Нейроинтерфейсы:

Российские ученые из МГППУ и ВШЭ раскрыли механизм управления компьютером взглядом

Крупные 3 проекта недели в области нейротехнологий тут.

Блокчейн и криптовалюты

PayPal запустил криптоплатежи для бизнеса, а Coinbase и JPMorgan объединили усилия, чтобы сделать криптовалюты ещё ближе для пользователей

Свежий отчет Messari о том, как стейблкоины меняют глобальные финансы в 2025 году

Alchemy запустила первый в мире ИИ-движок для блокчейн-приложений

Инструменты и платформы:

Команда ИИ-агентов Eigent для параллельного решения сложных задач

BlockDL — бесплатный GUI для визуального проектирования нейросетей Keras

Langchain представила Deep Agents с улучшенным планированием и файловой системой

Стратегии и прогнозы:

Цукерберг представил свою стратегию развития сверхискусственного интеллекта

Демис Хассабис и Сэм Альтман обсуждают строительство дата-центров для ИИ в космосе

Экс-CTO Alibaba заявляет, что будущее ИИ строит Китай

ИИ-стартапы переходят из киноиндустрии в робототехнику для реалистичных симуляций

*запрещенная компания в РФ.

Google близка к решению 1-й из 7 «Задач тысячелетия» с ИИ

Команда из 20 человек уже 3 года в строгой секретности пытается доказать, сохраняют ли решения уравнений Навье-Стокса регулярность или могут привести к «взрыву» — сингулярности, подобной внезапному цунами в спокойной воде. Это имеет огромное значение для метеорологии, авиации и медицины.

Команда использует нейронные сети, чтобы усовершенствовать симуляции, основанные на более простых уравнениях Эйлера, и определить, где и как может возникнуть сингулярность.

Задачи тысячелетия — 7 математических проблем, отобраных Математическим институтом Клэя в 2000 году как ключевые нерешённые вопросы, которые имеют глубокое значение для математики и науки в целом.

Как работают ИИ-агенты-инструкция от создателей Manus как для пользователей, так и разработчиков

Manus говорит:Проектируйте ИИ-агентов с учётом KV-кэша
— это самая важная метрика для продакшн-агента, она напрямую влияет на задержку и стоимость. У агентов соотношение входных и выходных токенов крайне неравномерное — в Manus оно составляет примерно 100:1.

Вот, что говорит команда Manus:

1. Агент часто создаёт список задач и постоянно его обновляет, отмечая выполненные пункты. Это способ управления вниманием. Без этого он может потеряться в длинных задачах.

Что делать: Не удаляйте эти файлы во время работы. Если хотите добавить пункт в план — лучше скажите агенту словами, а не редактируйте файл напрямую.

2. Агент делает неправильное действие, получает ошибку, но не стирает неудачную попытку из истории.

Что делать: Дайте агенту возможность исправиться. Фраза "попробуй другой подход" работает лучше, чем "сделай заново".

3. Как правильно формулировать задачи? Структурируйте запросы последовательно. Агент работает пошагово. Чёткая структура помогает ему не потеряться и выполнить всё по порядку.

4. Работа с файлами и памятью. Агент создаёт множество промежуточных файлов, сохраняет данные в разные места.
Что делать:
Не удаляйте рабочие файлы до завершения задачи. Если нужно освободить место — спросите агента, какие файлы можно удалить. Организуйте рабочую папку заранее: создайте структуру папок для проекта.

5. Почему агент повторяет похожие действия?
При обработке однотипных задач агент начинает действовать по шаблону.
Что делать:
- Разбивайте большие однотипные задачи на части
- Периодически давайте промежуточную обратную связь
- Просите агента "подумать о разных подходах" для каждого элемента.

6. Оптимизация скорости работы.Держите контекст стабильным:
- Не меняйте инструкции в середине задачи
- Избегайте противоречивых требований
- Добавляйте новую информацию, а не переписывайте старую.
Используйте файлы для больших данных.

Международный валютный фонд:стейблкойны стали цифровым $ для развивающихся стран

За 2024 год $2 трлн общий объем транзакций в стейблкоинах:

1. США: $633 млрд
2. Азия и Тихоокеанский регион: $519 млрд.

Относительно ВВП наиболее значимы потоки в:
- Латинской Америке и Карибском бассейне: 7.7% от ВВП
- Африке и Ближнем Востоке: 6.7% от ВВП.

USDT популярен в развивающихся регионах (Африка, Азия, Латинская Америка), а USDC доминирует в развитых экономиках (Европа, Северная Америка).

Обход традиционной финансовой системы через стейблкоины, которые
решают проблемы, которые не могут банки:

- Быстрые международные переводы
- Доступ к $ там, где его ограничивают. Особенно актуально для стран с валютными ограничениями.

$18 млрд чистых притоков в Китай через стейблкойны:

- Несмотря на официальный запрет криптовалют
- Массовое использование VPN для доступа к Binance
- Это фактически капитальное бегство, замаскированное под криптотранзакции.

К чему это ведет?

Фрагментация валютной системы - $ остается главным, но теперь "течет" через новые каналы.

Снижение эффективности валютного регулирования - стейблкойны помогают его обходить.

Новые инструменты монетарной политики - центробанкам придется учитывать крипто-потоки.

По сути, это параллельная международная денежная система, где стейблкойны выполняют функции, которые раньше были монополией банков и государств.

Google только что представили новую платформу для оценки ИИ

Современные ИИ-бенчмарки с трудом успевают за современными моделями. Хотя они полезны для измерения производительности модели в конкретных задачах, трудно понять, действительно ли модели, обученные на интернет-данных, решают проблемы или просто запоминают ответы.

Kaggle Game Arena - платформа с открытым исходным кодом, где модели соревнуются в сложных играх, чтобы помочь оценить их возможности. Game Arena построена на платформе Kaggle для справедливой, стандартизированной среды оценки моделей.

Google говорит, что игры могут служить отличной площадкой для измерения широкого спектра способностей, которые мы часто интерпретируем как интеллект.

Напомним, что Google и Anthropic часто заставляют свои последние модели играть в игры. Об этом мы писали и объясняли тут.

Завтра 5 августа состоится специальная шахматная выставка, где 8 передовых моделей сразятся в турнире на выбывание. Мероприятие будет проводиться лучшими шахматными экспертами мира.

Сегодня самый лучший день! Нашему каналу 9 лет! ❤️
Отдельный пост ещё будет 🐌

ByteDance создали ИИ-модель, которая превзошла AlphaGeometry2 от Google и завоевала 🥇на Международной математической олимпиаде (IMO) 2025

Seed Prover показала впечатляющие результаты, решив более 50% всех задач конкурса Putnam и 78% исторических задач IMO.

Эта модель превзошла AlphaGeometry 2 от Google DeepMind и достигла 100% точности на бенчмарке miniF2F от OpenAI.

Seed Prover решает задачи, генерируя доказательства, которые проверяются Lean-компилятором. Например, задача по геометрии IMO 2025 была решена за 2 секунды, а задачи по теории чисел потребовали до 3-х дней вычислений, создавая доказательства длиной в тысячи строк кода.

Чтобы вы понимали, в Bytedance работает более 150 тыс. сотрудников. Подразделение ИИ, которое называлось Flow, было разделено на Seed (создают модели), Stone (инфраструктура и инструменты) и Flow (приложения и продукты).

Meta выпустила 2 инструмента для создания новых материалов, все опен сорс

1. FastCSP - предсказание кристаллических структур за часы

Как работает: использует Universal Model for Atoms (UMA) — универсальную ML-модель, которая заменяет дорогие квантово-химические расчеты. Результат для одной молекулы можно получить за несколько часов на современных GPU.

Где применяется: разработка лекарств, создание органических полупроводников, дизайн новых материалов.

Раньше такие расчеты требовали недель работы суперкомпьютеров и были доступны только крупным исследовательским центрам. Теперь любая лаборатория может.

2. ODAC25 - поиск материалов для захвата углерода

Это датасет с 38+ млн квантово-химических расчетов для 8800+ металлоорганических каркасов, взаимодействующих с CO2 и водяным паром. Плюс готовые ML-модели для предсказания свойств новых материалов.

Это часть более широкой стратегии Meta по применению ИИ для ускорения научных открытий — от катализаторов для возобновляемой энергетики до новых материалов для электроники.

*запрещенная организация в России.

Биржа Bullish, поддерживаемая П.Тилем, подала заявку на IPO

Компания собирается привлечь $629 млн при оценке компании в $4,23 млрд.

Bullish намерена конвертировать значительную часть средств от IPO в стейблкоины, привязанные к $, сотрудничая с эмитентами таких токенов.

Это отражает стратегию управления ликвидностью в условиях волатильности криптовалютного рынка.

IPO проводится на фоне благоприятных изменений в регулировании криптовалют в США, включая принятие закона GENIUS Act, который устанавливает начальные рамки для регулирования стейблкоинов. Это снижает неопределенность и привлекает традиционных инвесторов.

⚡️Google только что выпустил тренажер для ИИ будущего Genie3

Это фундаментальный сдвиг от обычных игровых движков к ИИ-генерируемым мирам.

Genie 3 - это новая ИИ- модель для генерации интерактивных миров, которая может:

1. Генерировать интерактивные миры из текстового описания

2. Работать в реальном времени - 24 кадра в секунду

3. Поддерживать долгосрочную консистентность - до нескольких минут при разрешении 720p.

В отличие от игровых движков GameNGen, Genie 2 - это универсальная модель, полностью интерактивная.
Поддерживает навигацию по миру и взаимодействие в реальном времени.

Уникальные моменты:
- Модель обучается генерировать следующий кадр автоматически
- Не использует явные 3D-представления или заранее заданные правила
- Просто предсказывая следующий кадр, модель "изучает" физическую консистентность мира.

Стратегически Genie 3 - инфраструктура для развития физического ИИ, которая решает:

1. проблему данных для ИИ:Обучить робота/автопилот на реальных данных = дорого и опасно
Решение Genie 3: Генерировать бесконечное количество тренировочных сценариев.

2. Автономный транспорт.
Genie 3 может генерировать любые дорожные сценарии для обучения.

3. Большая помощь в робототехнике - вместо программирования каждого движения робота
ИИ учится в симулированных мирах, а потом применяет знания в реальности.

Кто контролирует лучшие симуляторы → контролирует обучение лучших роботов/автопилотов - стратегическое преимущество Google.

Дэмис Хассабис - Genie 3 может создать симуляцию целого мира, с которой можно взаимодействовать в режиме реального времени, просто отправив текстовое сообщение.

Однажды мы сможем построить настоящий Голдек, напомним, что это вымышленная технология из Star Trek. Это специальная комната на космических кораблях или базах, которая использует голографические проекции, силовые поля и репликаторы для создания реалистичных виртуальных сред. Пользователи могут взаимодействовать с этими средами, как если бы они были настоящими: видеть, трогать, слышать и даже ощущать запахи.

OpenAI выпустила свою первую открытую модель за 5 лет

OpenAI представила gpt-oss, свою первую модель с открытыми весами с момента выпуска GPT-2 в 2019 году.

Релиз включает 2 версии: gpt-oss-120b (120 млрд параметров) и gpt-oss-20b (20 млрд параметров).

Причем, модель со 120млрд помещается на 1 видеокарту NVIDIA H100 при квантизации mxfp4. Это круто, так как обычно модели такого размера требуют несколько мощных GPU.

Архитектура у модели - Mixture of Experts с 128 экспертами. Это
модель рассуждений, сопоставимая по возможностям с o4-mini.

Поддерживает локальный запуск на ноутбуке.

В медицинских задачах gpt-oss-120b показывает результаты, близкие к o3.

Затраты на обучение:
-2.1 млн часов H100 (~$2 млн)
- Обучена с нуля, а не адаптирована из существующих моделей

Cdn.

Привет, друзья! Это Ани Асланян и сегодня моему каналу 9 лет❤️Это целый цикл жизни, который дал очень многое нам с вами!

5 августа 2016 года я написала первый пост.

Каждый год ровно через 5 дней после своего дня рождения, я отмечаю со своей командой годовщину канала и для меня лично это как второе рождение и бесконечная любовь, которая изменила мою жизнь, мышление и людей вокруг меня.

В течение 9 лет мы каждый день очень много работаем от всей души для вашего роста и развития, потому что мы хотим, чтобы вы узнали о самых передовых технологиях и решениях раньше и лучше всех.

За эти 9 лет мы сами сильно выросли, если вы читаете канал давно, то можете это развитие проследить. Кстати, 3 года назад мы делали инфографику наших топ проектов на момент 2022г., если интересно, то сюда. А тут итоги на момент 2024г.

Честно скажу, я трачу много сил, энергии и ресурсов, чтобы канал развивался и был всегда фронтиром.

И я благодарна, что вы часто пишите мне в личку о том, как канал помогает вам. Я очень этому рада, так как миссия канала - помогать вам развиваться, ведь развитие - это единственный признак жизни.

Вот как развивался канал по темам?

С 2016–2019гг. мы писали о блокчейне, ИИ, цифровой экономике.

В 2017 «Коммерсантъ» опубликовали нашу первую карту проектов о блокчейне в России.

16 сентября 2017 мы провели Всероссийскую викторину по цифровой экономике для школьников.

13 ноября 2017 выпустили совместно с Дом.РФ сравнительную карту о блокчейн-платформах.

С 2020–по настоящее время мы начали активно освещать тему нейроинтерфейсов, в 2021г. организовали свою панельную дискуссию на ПМЭФ о мозге и компьютерах, которая сильно повлияла на крупных игроков в России.

С 2022 года наш канал системно упоминают в своих статьях Bloomberg. А российские СМИ с нами работают с 2017 года.

В 2024 году я была участником встречи с Цукербергом. Вот тут итоги встречи.

А в 2025г. участник нашей викторины, которую бы сделали в 2017г., Лев Чижов, теперь звезда индустрии нейроинтерфейсов в Кремниевой долине, он делает свой стартап, привлёк $несколько млн инвестиций.

Что я хочу сказать?

Ровно 9 лет назад я приняла одно из главных решений в своей жизни - создала свое любимое детище, проект, которым я очень очень дорожу.

Спасибо всем Вам за любовь, поддержку и то, что каждый день мы рядом друг с другом ❤️

Huawei открывает код своих ИИ-инструментов для чипов Ascend

На саммите Ascend Computing Industry Summit в Пекине Huawei объявила, что полностью открывает исходный код своей платформы Compute Architecture for Neural Networks (CANN) и набора инструментов Mind AI, включая фреймворк MindSpore.

Открытие кода позволяет разработчикам изучать архитектуру Ascend, оптимизировать приложения и создавать кастомные решения, выжимая максимум из чипов.

CANN — платформа для оптимизации ИИ-вычислений на чипах Ascend, включающая инструменты для работы с компьютерным зрением, обработкой текста и конвертацией кода из CUDA в CANN.

Mind AI— фреймворк для создания и обучения ИИ-моделей, аналог TensorFlow и PyTorch, с акцентом на конфиденциальность и поддержку разных процессоров.

Это нужно Huawei для:

- Укрепления экосистемы Ascend в конкуренции с Nvidia, особенно на фоне санкций и ограничений на чипы вроде H20.
- Привлечения китайских ИИ-компаний, университетов и стартапов для совместной работы.
- Ускорения инноваций за счёт открытого доступа к инструментам.

Anthropic выпустили Opus 4.1 и выяснили ещё больше о том, как ИИ рассуждают - новое исследование

Вчера Anthropic присоединились к параду релизов и выпустили Opus 4.1, который стал еще лучше для кодирования и агентских задач. Напомним, что вчера OpenAI представили свою опен сорс модель. А Google - Genie3.

Более того, международная группа исследователей из Anthropic, Decode, EleutherAI, Goodfire AI, Google DeepMind опубликовала масштабное исследование внутренних механизмов больших языковых моделей.

Что выяснили?

1. Языковые модели используют многоэтапное мышление даже в простых задачах.

2. Модели сначала решают задачи на универсальном уровне, а потом переводят на конкретный язык.

3. У моделей есть специализированные "детекторы" для отслеживания грамматических структур, границ предложений и даже отдельных букв — особенно важно для рифм и акронимов.

Исследователи разработали "графы атрибуции" — способ визуализировать информационные потоки внутри модели. Это как МРТ для ИИ: можно увидеть, какие части "мозга" активны при решении конкретной задачи.

Методы оказались воспроизводимыми на разных моделях (GPT-2, Gemma, Llama) и уже используются сообществом — создано более 7000 таких "снимков мозга" ИИ.

Для математических задач модели используют заготовленные паттерны для конкретных комбинаций входных данных. Это объясняет, почему ИИ иногда неожиданно ошибается в, казалось бы, простых вычислениях.

Появляется возможность точечно настраивать поведение моделей, предсказывать их ошибки и создавать более надежные системы.

РФ заняла 3-е место по объему операций с криптовалютами - отчет Chainalysis о состоянии регулирования стейблкоинов в топ-25 юрисдикций в 2025 году

По состоянию на июль 2025 года регулирование эмитентов стейблкоинов полностью или частично действует в 11 из топ-25 юрисдикций, которые суммарно получили 38% от общего объема криптовалютных активов в 2024 году.

Топ-20 юрисдикций по статусу регулирования:

Полное регулирование: США, Великобритания, Канада, Гонконг, ЕС, Япония, ОАЭ

Частичное регулирование: Южная Корея

Предложение о регулировании есть, но без решений пока: Австралия, Сингапур

Без регулирования: Россия, Индонезия, Индия, Турция, Украина, Вьетнам, Аргентина, Бразилия, Мексика, Нигерия, ЮАР.

По России в отчете говорится, что нет специального регулирования стейблкоинов, регуляторы ввели ограничения на внутреннее использование криптовалют.

Интересные детали:

Канада трактует стейблкоины как ценные бумаги, а не платежные инструменты.
Япония разрешает выпуск стейблкоинов только лицензированным банкам, провайдерам денежных переводов или трастовым компаниям.
Только USDC соответствует канадским требованиям для торговли на криптобиржах.
Европейский союз имеет сложную систему с лимитами для стейблкоинов, привязанных к валютам вне ЕС.

О рынке и экономике ИИ от СЕО Anthropic, а также о проблемах ИИ-агентов

Дарио Амодей считает, что рынок ИИ уже почти сформировался из 3-6 крупных игроков, не больше. Это те компании, которые могут:

1. Создавать передовые модели
2. Имеют достаточно капитала для самофинансирования. Нужны огромные инвестиции в обучение моделей, которые не каждый может себе позволить

Дарио предлагает думать о каждой модели как об отдельной компании. Каждая модель окупается довольно быстро 9-12 месяцев. Это хороший бизнес на уровне отдельной модели. Проблема в том, что компания одновременно тратит деньги на следующую, более дорогую модель.

Дарио говорит о 2-х разных рынках:

1. Рынок базовых моделей, тут 3-6 игроков:
Anthropic (Claude)
OpenAI (GPT)
Google (Gemini)
Meta(запрещена в РФ), возможно еще пара.

2. Рынок приложений на базе этих моделей - здесь тысячи компаний.

Дарио говорит о компаниях, которые просто оборачивают возможности модели в удобный интерфейс. Он предупреждает, что такие компании рискуют, когда выйдет следующая версия модели, которая сможет делать то же самое напрямую.

Про API как бизнес-модель - отличный бизнес, потому что модели принципиально не могут быть одинаковыми (в отличие от, скажем, баз данных).

Дарио говорит, что сейчас ИИ-продукты мало персонализированы. Персонализация станет огромным источником привыкания и удержания пользователей. Клиенты не захотят переключаться, потому что потеряют настройки.

В ИИ традиционные бизнес-модели не работают - экспоненциальный рост реален, но трудно предсказуем.

Проблема с ИИ-агентами по Дарио - 95% времени ИИ-агент работает автономно и справляется сам, а 5% времени нужно человеку, чтобы глубоко разобраться в деталях работы этого ИИ-агента.

Это как иметь сотрудника, который работает в другом офисе и делает 100 задач в день. Обычно все ОК, но иногда нужно понять, почему он принял конкретное решение в задаче №47. Это принципиально новая проблема дизайна интерфейсов, которую еще никто не решил.

Связка нейроинтерфейсов с ИИ— следующий большой тренд: Ани Асланян в интервью для Forklog

В свежем интервью Forklog, основатель @blockchainrf Ани Асланян рассказала об истории создания канала, в каких перспективных направлениях России нужно развиваться, о ChatGPT moment для биотеха и раундах в нейротехе и индустрия нейроинтерфейсов "выходит из коробки".

Некоторые моменты, которые высвечены:

1. Прогноз смены интерфейсов - эпоха Стива Джобса прошла, мы движемся к нейроинтерфейсам из-за желания ускорить взаимодействие с ИИ.

2. Состояние индустрии нейроинтерфейсов - в 2025 году индустрия выходит из коробки и переходит к большому количеству клинических испытаний, за 2024 год стартапы собрали $2.3 млрд - инвестиций.

3. Проблема материалов - главный барьер для нейроимплантов не софт, а отсутствие биосовместимых материалов.

4. Google/DeepMind может создать сильный ИИ через изучение мозга.

5. Прорыв российских ученых - работа команды института ИИ МГУ с М. Лебедевым по созданию электродов за $1 и 3 дня.

Главной задачей человечества в 21 веке, по мнению Ани, должно стать изучение человеческого мозга.