Anthropic улетает в космос: $900 млрд оценки после $350 млрд в феврале
По данным Financial Times, Anthropic согласовала условия нового раунда на $30 млрд. Сделка может закрыться уже в этом месяце и оценить компанию в $900 млрд без учёта новых денег.
В феврале 2026 года Anthropic оценивали в $350 млрд. Сейчас речь уже про $900 млрд. Почти x3 за три месяца.
По ARR картина ещё жёстче:
- конец 2025 года: $9 млрд
- конец мая 2026 года: $45 млрд
Почти x5 за пять месяцев.
Раунд, по данным FT, ведут Dragoneer, Greenoaks, Sequoia Capital и Altimeter Capital. И это уже не просто история про «ещё один AI-стартап поднял денег».
Рынок начал переоценивать Anthropic как одного из главных победителей enterprise-AI. Claude Code, корпоративные контракты, API, агенты, инфраструктура вокруг моделей - всё это внезапно превращается не в красивую демку, а в гигантский денежный поток.
https://www.ft.com/content/9deae3c6-716d-4f4d-8b09-434d8519f847
По данным Financial Times, Anthropic согласовала условия нового раунда на $30 млрд. Сделка может закрыться уже в этом месяце и оценить компанию в $900 млрд без учёта новых денег.
В феврале 2026 года Anthropic оценивали в $350 млрд. Сейчас речь уже про $900 млрд. Почти x3 за три месяца.
По ARR картина ещё жёстче:
- конец 2025 года: $9 млрд
- конец мая 2026 года: $45 млрд
Почти x5 за пять месяцев.
Раунд, по данным FT, ведут Dragoneer, Greenoaks, Sequoia Capital и Altimeter Capital. И это уже не просто история про «ещё один AI-стартап поднял денег».
Рынок начал переоценивать Anthropic как одного из главных победителей enterprise-AI. Claude Code, корпоративные контракты, API, агенты, инфраструктура вокруг моделей - всё это внезапно превращается не в красивую демку, а в гигантский денежный поток.
https://www.ft.com/content/9deae3c6-716d-4f4d-8b09-434d8519f847
👍16❤8🤔7🥰2🤣2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Mythos обошёл защиту, в которую Apple вложила 5 лет и миллиарды
Три исследователя использовали Anthropic Mythos, чтобы собрать рабочий exploit для macOS kernel. По их словам, он обходит Apple M5 Memory Integrity Enforcement - систему защиты, которую Apple строила годами и продвигала как один из главных барьеров против memory corruption атак.
Таймлайн выглядит жёстко:
- 25 апреля нашли баг
- 1 мая уже был рабочий exploit
- отчёт понесли лично в Apple Park
MIE была флагманской security-фичей для M5 и A19. Apple описывала её как защиту, которая должна резко усложнить целый класс атак на память. По их же исследованиям, MIE ломала все известные публичные exploit chains против современных iOS-устройств.
Исследователи не «сломали» MIE напрямую. Они её обошли. По описанию, атака была data-only: без манипуляций с указателями, через стандартные syscalls, от обычного непривилегированного пользователя до root.
Проблема уже не только в том, что уязвимости всё ещё находятся. Проблема в том, что frontier-модели начинают ускорять самую сложную часть offensive security: связывать баги, проверять гипотезы, искать обходные маршруты и собирать рабочую цепочку быстрее, чем это делала бы обычная команда вручную.
55-страничный технический отчёт обещают выпустить после патча Apple.
Если всё подтвердится, это одна из самых важных cybersecurity-историй года.
https://blog.calif.io/p/first-public-kernel-memory-corruption
Три исследователя использовали Anthropic Mythos, чтобы собрать рабочий exploit для macOS kernel. По их словам, он обходит Apple M5 Memory Integrity Enforcement - систему защиты, которую Apple строила годами и продвигала как один из главных барьеров против memory corruption атак.
Таймлайн выглядит жёстко:
- 25 апреля нашли баг
- 1 мая уже был рабочий exploit
- отчёт понесли лично в Apple Park
MIE была флагманской security-фичей для M5 и A19. Apple описывала её как защиту, которая должна резко усложнить целый класс атак на память. По их же исследованиям, MIE ломала все известные публичные exploit chains против современных iOS-устройств.
Исследователи не «сломали» MIE напрямую. Они её обошли. По описанию, атака была data-only: без манипуляций с указателями, через стандартные syscalls, от обычного непривилегированного пользователя до root.
Проблема уже не только в том, что уязвимости всё ещё находятся. Проблема в том, что frontier-модели начинают ускорять самую сложную часть offensive security: связывать баги, проверять гипотезы, искать обходные маршруты и собирать рабочую цепочку быстрее, чем это делала бы обычная команда вручную.
55-страничный технический отчёт обещают выпустить после патча Apple.
Если всё подтвердится, это одна из самых важных cybersecurity-историй года.
https://blog.calif.io/p/first-public-kernel-memory-corruption
👍14❤8🔥3💔2
Команда сOpenClaw жигает токенов на $1,3 млн в месяц.
Разработчики ставят вопрос - как бы мы писали софт в будущем, если бы токены ничего не стоили?
Их ответ - запускать не одного «помощника для кода», а целую армию агентов вокруг разработки.
У команды постоянно крутится около 100 Codex-инстансов в облаке. Они не просто пишут код по запросу, а закрывают почти весь инженерный контур:
- ревьювят каждый PR
- проверяют каждый commit на security issues
- дедуплицируют issues и ищут кластеры проблем
- поднимают временные окружения для сложных багов
- воспроизводят баг, пишут фикс и прикладывают before/after видео в PR
- следят за новыми issues и автоматически создают PR, если задача совпадает с vision проекта
- проверяют комментарии на спам и банят нарушителей
- гоняют performance benchmarks и кидают регрессии в Discord
- слушают митинги команды и начинают делать PR прямо во время обсуждения фичи
Самое интересное не в том, что это дорого. Самое интересное в том, что это показывает другой стиль разработки.
Обычная команда думает: «Как бы сэкономить токены?»
Они думают наоборот: «Что можно автоматизировать, если токены считать бесплатным инженерным ресурсом?»
Так появляются workflow, где агент не ждёт задачи в чате, а сам живёт вокруг репозитория: читает issues, ищет старые баги после фикса на main, проверяет безопасность, ловит регрессии, пересобирает окружения и пишет отчёты.
Да, $1,3 млн в месяц на токены выглядит безумием.
Но если такая автоматизация позволяет маленькой команде из 3-6 разработчиков поддерживать темп большой инженерной организации, то это уже не игрушка с ИИ. Это эксперимент с будущей экономикой разработки.
Вопрос в том, что произойдёт, когда такой workflow станет стоить не миллионы, а тысячи.
https://x.com/Machinelearrn/status/2055640278732620046
Разработчики ставят вопрос - как бы мы писали софт в будущем, если бы токены ничего не стоили?
Их ответ - запускать не одного «помощника для кода», а целую армию агентов вокруг разработки.
У команды постоянно крутится около 100 Codex-инстансов в облаке. Они не просто пишут код по запросу, а закрывают почти весь инженерный контур:
- ревьювят каждый PR
- проверяют каждый commit на security issues
- дедуплицируют issues и ищут кластеры проблем
- поднимают временные окружения для сложных багов
- воспроизводят баг, пишут фикс и прикладывают before/after видео в PR
- следят за новыми issues и автоматически создают PR, если задача совпадает с vision проекта
- проверяют комментарии на спам и банят нарушителей
- гоняют performance benchmarks и кидают регрессии в Discord
- слушают митинги команды и начинают делать PR прямо во время обсуждения фичи
Самое интересное не в том, что это дорого. Самое интересное в том, что это показывает другой стиль разработки.
Обычная команда думает: «Как бы сэкономить токены?»
Они думают наоборот: «Что можно автоматизировать, если токены считать бесплатным инженерным ресурсом?»
Так появляются workflow, где агент не ждёт задачи в чате, а сам живёт вокруг репозитория: читает issues, ищет старые баги после фикса на main, проверяет безопасность, ловит регрессии, пересобирает окружения и пишет отчёты.
Да, $1,3 млн в месяц на токены выглядит безумием.
Но если такая автоматизация позволяет маленькой команде из 3-6 разработчиков поддерживать темп большой инженерной организации, то это уже не игрушка с ИИ. Это эксперимент с будущей экономикой разработки.
Вопрос в том, что произойдёт, когда такой workflow станет стоить не миллионы, а тысячи.
https://x.com/Machinelearrn/status/2055640278732620046
🤣13❤7👍3😁1