The Economist что-то не перестает удивлять. Вот очередная заметка, посвященная слопономике (прекрасный термин, рожденный из уничижительного slop (помои), которым обиженные креаторы повадились называть продукты генеративного творчества). Неожиданно, автор объясняет этим самым креаторам, что слоп, при внимательном рассмотрении, им на пользу. И приводит интересные цифры в подтверждение своих рассуждений. Во-первых, чем больше популярного контента на стримингах, тем меньше власть крупнейших студий или лейблов. В 2017, 87% прослушиваемых треков принадлежали нескольким крупейшим лейблам, сейчас доля упала до 71%. YouTube в прошлом году выплатил $32 млрд трем миллионам авторов, и это не голливудские студии. Уменьшение власти всех этих малочисленных издательских гигантов — благо для всех. Автор позволяет себе почти что святотатство: It is unfair to call all AI-made content slop, неслыханная вольность со стороны мейнстримной прессы. The clearest winners are the once-frustrated artists who can bring their ideas to life. Just as Instagram made photographers of everyone with its snazzy filters 15 years ago, AI can turn anyone into a writer, artist, composer or film-maker. Тоже неслабое утверждение. Но вот еще прикольный факт: в апреле, когда была осуждаемая киношниками и студией Ghibli, в частности, волна гиблификации, число поисков творчества студии Ghibli в Гугле выросло в 50(!) раз. Никакая рекламная кампания не смогла бы принести такие результаты. В общем, мир оказался в очередной раз сложен и нелинеен, и это начало доходить даже до креативной части его населения:)
https://economist.com/business/2025/10/16/sloponomics-who-wins-and-loses-in-the-ai-content-flood

Кто такой Пал Эрдёш? Из-за его задач OpenAI попала в скандал

У исследователей из OpenAI случился математический факап. Точнее, недоразумение. Они заявили, что модель GPT-5 нашла решения 10 задач математика Пала Эрдёша. Это и так, и не так. Правда, личность этого математика оказалась куда интереснее этого факапа — и я залип на статьях и видео о нем.

Венгерский математик Пал Эрдёш любил задавать задачи другим математикам. И даже обещал вознаграждения — за какие-то 25$, а за некоторые и $10 000. Так вот известны 1103 задачи Эрдёша, из которых решены 412. И есть сайт про эти задачи, который собирает решения.

Чуваки из OpenAI заявили, что нашли решения 10 задач, для которых на этом сайте не было решений. Но Томас Блум, который ведет этот сайт, пояснил, что GPT-5 нашла уже опубликованные решения. Просто Блум до этого про них не знал, поэтому их и не было на сайте.

По OpenAI, конечно, прошлись и глава Google DeepMind Демис Хассабис, и глава AI-подразделения в запрещенной в России Meta Янн Лекун. Сейчас твиты удалены, но есть скриншоты. И первый чувак писал, что «нашли решения», а не «решили». И де-факто он прав, в принципе.

В любом случае получается, что GPT-5 неплохой исследовательский инструмент, и его точно можно использовать как помощника. Если уж Томас Блум, постоянно занимающийся этим сайтом, не знал про решения, то польза явно есть.

А теперь про Пала Эрдёша! Я полез изучать, что это за математик с таким количеством задач. К своему стыду, я про него не знал. А он оказался гением и одним из самых продуктивных математиков.

Эрдёш родился в семье математиков в 1913-м, и уже в 4 года мог перемножать 4-значные числа. Мог, например, подсчитать, сколько секунд вы прожили. По сути, он всю свою жизнь посвятил математике. У него не было семьи, и он был немного оторван от житейских проблем. Например, у него не было банковского счета, до сознательного возраста не мог намазать масло на хлеб и так далее.

А еще он написал огромное количество научных работ — более 1400. Причем около 500 были написаны в соавторстве с другими математиками, что необычно много.

В определенный момент Эрдёш стал странствующим математиком. У него не было своего дома, и он с небольшим чемоданом путешествовал по конференциям и коллегам. Заезжал к кому-то из коллег на несколько дней — этого времени хватало, чтобы написать научную статью. Просто появлялся на пороге без особого предупреждения.

У Эрдёша были уникальные особенности. Он помнил, что, где, с кем и когда обсуждал. Например, вы могли с ним обсуждать какую-то задачу, потом не видеться пару лет, но при встрече он точно помнил, на каком моменте вы закончили. А еще он присылал коллегам задачи, которые в точности попадали в их интересы. То есть он помнил, кто из его коллег чем занимался. А счет шел на сотни.

К сожалению, в одном посте все не расскажешь. А там куча интересного. Например, есть шуточное «число Эрдёша» — близость к нему по цепочке научных работ. Еще он верил в существование «книги», куда бог записал самые красивые доказательства теорем. И работал по 19 часов. В общем, крайне неординарный и интересный человек.

Я вам очень советую посмотреть фильм про Эрдёша «N это число» (там есть русские субтитры). Его сняли в 1993-м, за несколько лет до его смерти — Эрдёш умер в 1996-м.

Спасибо факапу OpenAI за то, что я узнал про Пала Эрдёша. Обожаю истории о таких увлеченных людях!

P.S. Встречаются написания имени Пал и Пол. Мне показалось, что более употребимо Пал, поэтому использовал его.

@TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄

🤑 Anthropic тратит больше, чем зарабатывает... и это нормально

Пока половина интернета всё еще плохо работает из-за сбоя в инфраструктуре AWS, давайте немного поговорим про деньги и облака.

Прямо сейчас один из главных игроков рынка — Anthropic — сжигает $2.66 млрд только на AWS за девять месяцев 2025 года… при выручке в $2.55 млрд. То есть тратит больше, чем получает. И это — только облако Amazon. Google Cloud? Зарплаты? Тренировки моделей? По оценкам, можно смело удваивать предыдущий счёт.

Anthropic не просто «в минусе» — он живёт в режиме постоянного кризиса ликвидности. А чтобы выжить, делает то, что делают все отчаявшиеся платформы: поднимает цены на своих же клиентов. Особенно на Cursor — своего крупнейшего покупателя API. В июне 2025-го Anthropic внезапно ввёл «Priority Service Tiers» — систему, где за стабильный доступ к модели надо платить вперёд и в разы дороже. Особенно больно это ударило по стартапам вроде Cursor, чьи расходы на AWS за месяц удвоились — с $6.2 млн до $12.6 млн. Совпадение? Не думаем.

Ирония в том, что в тот же момент Anthropic запустил Claude Code — прямого конкурента Cursor. То есть не просто поднял цены на клиента, а ещё и начал отбирать у него рынок. Другими словами, Anthropic дал построить решение на базе их API, а потом скопировал подход и теперь пытается выдавить с рынка.

Впрочем, ситуация с нехваткой средств — не исключение, когда технологии бегут вперёд, а бизнес-модели ещё не успевают за ними, дефицит становится нормой. И при этом Anthropic явно не собирается замедляться. Напротив — компания всё активнее расширяет свою экосистему. На днях они анонсировали Claude Web, инструмент для работы с веб-контентом напрямую в браузере, — ещё один шаг к превращению Claude из API-провайдера в полноценную ИИ-платформу «всё-в-одном».

Сбой в инфраструктуре AWS
Источник про расходы Anthropic
Анонс Claude Web

@ai_for_devs