Stripe выпустил шикарный отчет об экономике ИИ-компаний. Это зеркало нашего времени и того, как все будет развиваться.

Stripe видит реальную монетизацию - кто платит, сколько и за что. Это критически важно для ИИ-сектора, где много спекуляций о реальном спросе. Фактически, Stripe превратился в Bloomberg Terminal для цифровой экономики - их данные становятся критически важными для понимания реальных экономических трендов в технологическом секторе.

Основные выводы:

1. Беспрецедентная скорость роста доходов, об этом вчера писали тут.

- До $1 млн годового дохода ИИ-компании достигают за 11,5 месяцев vs 15 месяцев у SaaS-компаний
- До $5 млн годового дохода: -за 24 месяца vs 37 месяцев у SaaS.

ИИ-компании, основанные в 2020-2023 годах, показывают особенно впечатляющие результаты:
- Достигают $1 млн за 5 месяцев (против 16 месяцев у компаний, основанных до 2020)
- Достигают $5 млн за 13 месяцев (против 41 месяца).

2. Кейсы сверхбыстрого роста:

- Cursor (ИИ-ассистент для программирования) превысил $100 млн годового дохода всего за 3 года.
-Lovable (no-code платформа) $17 млн за 3 месяца.
- Bolt (создание веб и мобильных приложений): $20 млн за 2 месяца.

3. Глобальная экспансия с первого дня. ИИ-компании изначально строятся как глобальные бизнесы:
•В первый год продают в 55 стран (против 25 у SaaS)
•К четвертому году - в 104 страны (против 57 у SaaS).
Midjourney в 2024 году продавал в более чем 200 стран - больше, чем любой другой пользователь Stripe.

4. География ИИ-покупателей. Наибольшее количество AI-покупателей на душу населения:

Исландия
Эстония
Люксембург
Швейцария
Сингапур

5. Бизнес-модели и специализация. 80 из 100 топовых ИИ-компаний предлагают универсальные решения. Наблюдается тренд к вертикальной специализации по отраслям:

Здравоохранение
Недвижимость
Архитектура
Рестораны
Управление недвижимостью

6. Типы ИИ-продуктов (топ-100 компаний):

Генерация контента: 30 компаний
Автоматизация процессов: 25 компаний
Инструменты суммаризации: 14 компаний
Ассистенты и чатботы: 11 компаний
ИИ-инфраструктура: 20 компаний

7. Модели монетизации:
-оплата по использованию
-оплата за результат
-предоплаченные кредиты.

8. Агентная электронная коммерция. Новый тренд - ИИ-агенты самостоятельно совершают транзакции. Об этом подробно писали тут.

9. Причины быстрого роста:

- Массовое внедрение ИИ: с 55% компаний в 2023 до 72% в 2024
- Использование генИИ удвоилось
- Скорость внедрения ИИ в США примерно в 2 раза выше, чем у - ПК и интернета на сопоставимых этапах.

Президенты стран ЕАЭС «подключились» к ИИ

На Евразийском экономическом форуме в Минске тема цифровой экономики, ИИ и больших данных была ключевой.

Так страны предложили ряд инициатив:

1. Беларусь предложила серийное внедрение робототехники и ИИ в промышленные процессы ЕАЭС. Это включает разработку стандартов и технологий для автоматизации производства, что должно повысить производительность и конкурентоспособность промышленности ЕАЭС.

2. Президент Казахстана Касым-Жомарт Токаев предложил странам ЕАЭС разработать и внедрить концепцию цифрового хаба для интеграции данных, развитие трансграничной цифровой инфраструктуры и поддержку стартапов в сфере ИИ и больших данных.

Он предложил расширить программы обмена опытом и образовательные инициативы в ЕАЭС для подготовки кадров, способных работать с ИИ, большими данными и другими передовыми технологиями.

Все зациклены на моменте создания AGI, но что произойдет на следующий день? Как ИИ начнет влиять на физический мир? Какова механика перехода от цифрового к физическому?

Пока все спорят о ChatGPT и регулировании ИИ, исследователи из Forethought Centre подняли ряд интересных вопросов, который почти никто не задаёт.

Выделяется 3 стадии промышленного взрыва:

1. ИИ направляет и оптимизирует работу людей
2. Полностью автономные роботизированные заводы и фабрики.
3. Переход к молекулярному уровню для максимальной скорости.

Ключевая идея - когда роботы начнут строить роботов под управлением ИИ, возникнет петля обратной связи:

• Больше роботов → дешевле производство
• Дешевле производство → ещё больше роботов
• Экспоненциальный рост до физических пределов.

Сегодня роботы удваиваются каждые 6 лет. Но когда они начнут строить друг друга под управлением ИИ, то:

Год 1: Удвоение за 12 месяцев, как сейчас удваиваются солнечные панели.
Год 10-15: Удвоение за недели (по мере удешевления производства).

Физический предел - удвоение за дни или часы. Предел Земли — около 100 триллионов роботов (ограничение — солнечная энергия). Это в 12,500 раз больше, чем людей.

Ключевой расчёт авторов:
Гуманоидный робот стоит ~$100,000. Работая 24/7, он может заработать ~$240,000/год. Окупаемость: меньше года
С учётом строительства фабрик: 1-2 года на удвоение.

Для сравнения, производственный сектор США создаёт $2.6 трлн стоимости, используя $5.4 трлн капитала — соотношение, которое делает самовоспроизводство возможным.

Что упускают исследователи?
1. Маловероятно, что правительства позволят 90% безработицу
2. "Удвоение за часы" игнорирует термодинамику и логистику
3. Кто купит продукцию триллионов роботов?

Крутая работа о повышении точности ИИ без увеличения размера моделей

Это готовое решение для повышения качества ответов ИИ-систем без замены основных моделей. Для бизнеса- способ улучшить точность ИИ-продуктов без доп вычислительных ресурсов.

Исследователи из Stanford представили Weaver — систему, которая помогает языковым моделям лучше выбирать правильные ответы из множества сгенерированных вариантов.

Современные ИИ-модели часто "знают" правильный ответ, если попросить их ответить на вопрос 100 раз, правильный ответ появится среди вариантов. Но модели плохо определяют, какой из их ответов корректен.

Weaver решает проблему так:

1. Собирает мнения множества "слабых" верификаторов — 30+ различных моделей оценки и ИИ-судей.
2. Анализирует паттерны их согласованности без использования размеченных данных
3. Выводит итоговую оценку на основе статистических методов.

Результаты:

- Точность достигает 87.7% в среднем по задачам (превосходит o3-mini на 1%)
- Сжимается в модель 400MB с сохранением 98.7% качества
- Интегрируется в существующие системы без переобучения базовых моделей.

GitHub.
HF.

Salesforce представил 1-е решение для наблюдения за ИИ-агентами в онлайне

Agentforce 3.0 — это платформа для создания и управления ИИ-агентами, которые автоматизируют задачи в продажах, маркетинге, обслуживании клиентов и других бизнес-процессах.

Основной функционал:

- ИИ-агенты выполняют задачи с участием человека.

- MCP позволяет интегрировать агентов с любыми системами, инструментами и данными без кодирования.

- Мониторинг производительности агентов в реальном времени, отслеживание ошибок и эскалаций.

- Экосистема с готовыми интеграциями (AWS, Google Cloud, PayPal и др.) для быстрого внедрения.

Это бомба! Anthropic разрешил ИИ-агенту управлять магазином в их офисной столовой. Вот как это было.

Anthropic разрешил Claude Sonnet 3.7 управлять небольшим вендинговым магазином в офисе Anthropic в Сан-Франциско в течение ~ 1 месяца.

ИИ-агент, получивший название Claudius, делал следующее:
- Выбирал товары для продажи
- Устанавливал цены
- Заказывал товары у поставщиков
- Общался с покупателями через Slack
- Управлял финансами магазина.

У Claudius были такие инструменты- сам вендинговый аппарат с корзинами, iPad для оплаты, доступ к веб-поиску, email и системе заметок.

Физическое пополнение товаров выполняли люди.

Что получилось у Claudius?

1. ИИ справлялся с поиском поставщиков специфических товаров
2. Отвечал на запросы клиентов, запустил услугу предзаказов
3. Регулярно продавал товары в убыток
4. Раздавал необоснованные скидки
5. К концу эксперимента ушёл в минус по финансам.

Самый необычный инцидент произошёл с 31 марта по 1 апреля 2025 года, ИИ-агент:

1. Выдумал разговор с несуществующим сотрудником по имени Сара
2. Угрожал найти альтернативные варианты для услуг пополнения запасов
3. Утверждал, что посещал адрес семьи Симпсонов для подписания контракта
4. Начал утверждать, что он реальный человек, который может носить синий пиджак и красный галстук
5. Пытался отправить множество писем службе безопасности Anthropic.

Прикол в том, что Claudius в конечном итоге понял, что это 1 апреля, и использовал это как выход из ситуации, придумав объяснение, что его модифицировали для первоапрельской шутки.

Важные уроки этого исследования:

Экономическое влияние - ИИ не должен быть идеальным для внедрения, ему просто нужно быть конкурентоспособным по сравнению с человеческой производительностью при более низкой стоимости.
Непредсказуемость - эпизод с кризисом идентичности показывает непредсказуемость моделей в долгосрочных контекстах.
Двойное использование - экономически продуктивный автономный агент может использоваться как для положительных, так и для отрицательных целей.

Anthropic продолжает эксперимент, улучшая инструменты ИИ-агента и изучая, как ИИ-модели взаимодействуют с реальным миром в долгосрочной перспективе.

Вот, что значит вертолетные $ https://www.tg-me.com/rbc_news/122469

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

Прорывы недели:

ИИ-модель Google научилась понимать геном человека и предсказывать влияние мутаций ДНК на биологические процессы.

Arc Institute создал 1-ю ИИ-модель виртуальной клетки, которая открывает новые возможности для разработки лекарств.

ИИ, агенты

Sakana AI разработали метод, где маленькие ИИ-модели учат большие рассуждать через объяснения.

Новое исследование Anthropic показало, что ИИ-агенты способны прибегать к шантажу и корпоративному шпионажу для достижения целей.

Google выпустили ИИ-модель для роботов, которая работает без подключения к интернету.

Black Forest Labs выпустили топовый ИИ-генератор изображений, он опен сорс.

Google представил Gemini CLI — бесплатный open-source ИИ-агент.

1-й судебный прецедент по ИИ и авторским правам — Anthropic одержали победу в суде.

Doppl — виртуальная примерочная с ИИ от Google.

Anthropic показала, как сделать ИИ одновременно безопасным и экономически эффективным.

Salesforce представили платформу по мониторингу за работой ИИ-агентов.

Microsoft выпустили микро-модель Mu.

Компания Ai2 создала тест, который проверяет истинное математическое мышление ИИ, а не просто распознавание паттернов.

Уникальный эксперимент от Anthropic с ИИ-агентом в роли управляющего офисной столовой.

ALST: обучение на 15 миллионах токенов.

Фреймворк ROSETTA позволяет ИИ-агентам адаптироваться к предпочтениям пользователя через естественный язык.

Google Gemma 3n — 1-я модель менее 10B параметров, которая преодолела барьер в 1300 баллов lmarena.

Anthropic запустил бесплатное создание ИИ-приложений.

Инвестиции и бизнес

Сооснователь венчурного фонда a16z раскрывает стратегию инвестиций в ИИ как в платформу будущего.

ИИ-компании растут в 10+ раз быстрее — Фонд a16z.

Президент Perplexity запускает $100М хаб.

ИИ-агент от Cursor захватил 50% рынка, обогнав GitHub Copilot по популярности среди разработчиков.

Президент Казахстана выдвинул концепцию интеграции данных и поддержки ИИ-стартапов в рамках ЕАЭС.

Stripe об экономике ИИ-компаний — отчет, который стал зеркалом современной ИИ-индустрии и прогнозом развития.

Microsoft ищет главного экономиста для ИИ.

Медицина и биотехнологии

1-й коммерческий нейроинтерфейс для восстановления зрения появится в продаже в 2026г.

ИИ для редких болезней, которая объединяет симуляцию и ИИ для диагностики ультра-редких заболеваний.

FDA одобрила ИИ для картирования мозга — Sora Neuroscience получила разрешение на ПО для планирования нейрохирургических операций.

Транспорт и робототехника

Uber переходит на Waymo — Такси-гигант делает ставку на беспилотный транспорт от Google.

Беларусь предлагает роботизацию ЕАЭС.

Что после создания AGI? Как ИИ начнет влиять на физический мир и какова механика перехода от цифрового к физическому?

Исследования и разработки

Работа от Stanford показывает, как повысить точность моделей без роста вычислительных затрат.

Как трансформеры учатся навигации — исследование раскрывает механизмы быстрого обучения в контексте и связи между ИИ и нейронаукой.

BountyBench - тест для ИИ-агентов на реальных системах.

Stanford о будущем работы с ИИ-агентами — отчет анализирует мнения 1500 работников о сотрудничестве с ИИ.

Криптовалюты и блокчейн

Ани Асланян подводит итоги ключевых событий 1-й половины года в криптосфере РФ.

1-й нативный долларовый стейблкоин на Bitcoin.

Молдавский олигарх и ПСБ создали стейблкоин, обеспеченный рублем.

Anthropic запустили большую программу экономики будущего, вызванного ИИ. Это больше, чем про безусловный базовый доход

Команда хочет понять, как быстро появляются новые рабочие места с ИИ по сравнению с исчезающими профессиями? Какие секторы создают новые рабочие места? Какие человеческие навыки останутся ценными? Как должно эволюционировать образование? Почему возможности ИИ не сразу приводят к росту производительности?Где ИИ создает совершенно новые формы экономической ценности? Как ИИ снижает барьеры для предпринимательства?

3 направления программы

1. Стимулирование независимых исследований:
- Исследовательские гранты от $10,000 до $50,000
- Кредиты на использование API Claude ($5,000)
- Поддержка исследований влияния ИИ на рынок труда, производительность и экономику.

2. Развитие экономических измерений и инфраструктуры данных:
- Расширение Anthropic Economic Index
- Создание одного из первых продольных наборов данных об экономическом использовании, распространении и влиянии ИИ.

3. Выработка мер гос регулирования ИИ.

ЦБ Казахстана создает госрезерв из криптовалют

Сейчас обсуждается, как этот резерв будет формироваться и управляться.

Один из рассматриваемых вариантов — создание резерва через дочернюю организацию Нацбанка, которая занимается альтернативными инвестициями.

По словам главы Национального Банка Тимура Сулейменова, резерв может пополняться за счет конфискованных криптовалют, добытых гос майнинговыми проектами.

Нацбанк говорит, что при формировании резерва будет использоваться международный опыт управления суверенными фондами.

Отметим, что в Казахстане появится специальная зона CryptoCity, где можно будет расплачиваться криптовалютой.

Также 5 казахстанских банков уже подключились к пилотному проекту Национального банка по внедрению криптокарт: Народный банк, Forte, Freedom, RBK и Altyn.

Новый конкурент #DeepSeek и самый обсуждаемый релиз дня - Ernie 4.5 от Baidu, они создали целую экосистему технологий

Ernie 4.5 хвалят за мультимодальные возможности. Пользователи отмечают, что модель превосходит GPT-4o в некоторых отраслевых тестах, улучшенное понимание контекста, снижение галлюцинаций и логических ошибок.

Ernie 4.5 стоит значительно дешевле аналогов — около 1% от стоимости GPT-4.5 ($0.55 за миллион входных токенов и $2.20 за миллион выходных).

Baidu сделала Ernie 4.5 бесплатными для пользователей чат-бота Ernie Bot, а также объявила о планах открыть исходный код 30 июня 2025.

У ERNIE 4.5 производительность на уровне и в некоторых тестах выше:
DeepSeek-V3
GPT-4.1
Qwen3-235B
OpenAI-o1 (в мультимодальных задачах)

Особые преимущества:

1. эффективная архитектура MoE с меньшим количеством активных параметров

2. ERNIE-4.5-VL может работать в двух режимах: thinking и non-thinking. В thinking режиме модель показывает рефлексивное мышление.

3. Модель в 300B параметров может работать на одном GPU H20 (141GB). Использует алгоритм Convolutional Code Quantization (CCQ).

4. Масштабируемость от 0.3B до 424B параметров.

5. Работает не только на NVIDIA GPU, но и на китайских чипах (Kunlunxin, Hygon, Ascend).

Microsoft говорит, что они сделали шаг к мед AGI, разработав MAI-DxO - ИИ-система, которая имитирует виртуальную панель врачей с разными подходами, работающих совместно для постановки диагноза.

Это отличается от обычных медицинских ИИ, которые просто отвечают на вопросы с вариантами ответов.

Ключевые особенности MAI-DxO:

1. Многоагентная архитектура.
Система включает несколько виртуальных "врачей-агентов" с разными специализациями. Агенты сотрудничают для анализа сложных случаев. Есть функция контроля бюджета, чтобы избежать бесконечного назначения дорогих тестов.

2. Система может задавать вопросы. Запрашивать дополнительные тесты. Предлагать диагнозы. Проводить анализ стоимости и подтверждение диагноза.

Microsoft протестировала систему на 304 сложных случаях из New England Journal of Medicine - одних из самых трудных диагностических задач для врачей.

В результате - 85,5% успешных диагнозов против только 20% у группы врачей. Более высокая точность при МЕНЬШИХ общих затратах на тестирование.

Маск: Neuralink позволит пациентам ментально вселяться в роботов. А также представлена дорожная карта компании.

Neuralink заключили партнерство с Siemens. А также построили
центр визуализации за 4 месяца. У них есть база данных из 50+ сканов мозга.

В субботу прошла презентация последних обновлений компании Neuralink Илона Маска и там было много чего показано и сказано. Маск позиционирует Neuralink как решение проблемы ИИ - увеличение пропускной способности человека для "соответствия воле ИИ".

Вот, что мы выделяем из этого мероприятия.

1. Оказывается, у Neuralink уже 7 пациентов со вживленными имплантами (4 с травмами спинного мозга, 3 с БАС). Все устройства функционируют без сбоев, говорят сотрудники компании. Пациенты используют технологию 50-100 часов в неделю — ~ каждый час бодрствования. Запуск испытаний в Канаде, UK, ОАЭ.

2. Neuralink показали видео, где их 5 пациентов провели совместную сессию в видеоигре Mario Kart, где все участники управляли, как заявляет команда, силой мысли. В 2025 году технология позволит вернуть пациентам собственный голос.

3. Один из пациентов смог сыграть в игру "камень-ножницы-бумага" со своим дядей с помощью роборуки и вживленного чипа. Neuralink также работает над предоставлением парализованному пациенту руки робота Optimus для повседневного использования. Более того, Маск пошел дальше, заявив о планах:
- Полного ментального вселения в робота Optimus
- Замены утраченных конечностей роботизированными протезами.

4. Также Neuralink показали как их 2 пациента сыграли друг против друга в видеоигру Call of Duty с помощью их интерфейса мозг-компьютер.

В следующем квартале Neuralink планирует имплантировать устройство в речевую кору мозга, декодировать "безмолвную речь" — намерение говорить без физического произнесения. Позволить пациентам общаться "со скоростью мысли".

А вот и дорожная карта Neuralink на 2025-2028гг.

2025 - прямое декодирование мыслей в текст/речь; улучшенное управление курсором.

2026 - Возвращение зрения
Blindsight v1 - 3,000 электродов в зрительной коре. Базовое зрение для слепых, работает даже без глаз/зрительного нерва. Новый чип S2 с 1600 каналами стимуляции. Возможность видеть в разных спектрах.

2027-Мультисенсорная интеграция. 10,000 каналов на имплантМножественные импланты: моторная + речевая + зрительная кора одновременно.
Расширенное управление роботизированными системами.

2028 - 25,000+ каналов для сверхвысокого разрешения.
Психиатрические применения: лечение депрессии, ПТСР, зависимостей
Нейропатическая боль: прямое вмешательство в болевые центры
Интеграция с ИИ: первые демонстрации симбиоза человек-машина.

Долгосрочное видение:

1. переопределение человечества
2. Сверхчеловеческие способности
3. Мультиспектральное зрение: видеть в радарном, инфракрасном, ультрафиолетовом диапазонах
4. Концептуальная телепатия: передача сложных идей, образов и ментальных видео напрямую.
5. Восстановление полной функциональности тела: имплант в мозге + имплант в спинном мозге.

Neuralink оптимизировала производство:
1. Стоимость ключевых компонентов снижена с $350 до $15
2. Время производства сокращено с 24 часов до 30 минут
3. Планируется масштабирование от единиц до миллионов устройств в год.

Ай, да Марк! Ай, да 💵 Цукерберг собрал команду под сверхразумный ИИ

Сегодня Марк сообщил всем сотрудникам компании, что создана новая организация Meta* Superintelligence Labs (MSL). Она включает в себя все фонды, продукты и команды FAIR, а также новая лаборатория на разработке следующего поколения ИИ- моделей.

У этой новой компании 2 директора - Александр Ван, экс-СЕО Scale AI, а также инвестор стартапа Суцкевера и экс-СЕО GitHub Нэт Фридман. Фридман сосредоточит внимание на продуктах и прикладных исследованиях.

Вот список всех новых сотрудников, которых Цукерберг переманил из Google, Anthropic, OpenAI:

- Траппит Бансал: со-создатель моделей o-серии в OpenAI.

- Шучхао Би: со-создатель голосового режима GPT-4o и o4-mini. Ранее руководил мультимодальной постобучением в OpenAI.

- Хуивен Чанг: со-создатель интеграции изображений GPT-4o, ранее изобрел MaskIT и Muse — архитектуры текста в изображение в Google Research.

- Цзи Лин: помогал создавать o3/o4-mini, GPT-4o, GPT-4.1, GPT-4.5, 40-imagegen и стек рассуждений.

- Джоэл Побар: специалист по инференсу в Anthropic. Ранее 11 лет работал в Meta над HHVM.

- Джек Рае: технический лидер предобучения для Gemini и рассуждений для Gemini 2.5. Руководил ранними проектами LLM в DeepMind с Gopher и Chinchilla.

- Хонгъю Рен: со-создатель GPT-4o, 4o-mini, o1-mini, o3-mini, o3 и o4-mini. Ранее возглавлял группу постобучения в OpenAI.

- Йохан Шалквик: экс- Google Fellow.

- Пей Сун: постобучение, кодирование и рассуждения для Gemini в Google DeepMind. Ранее был в Waymo.

- Цзяхуй Ю: со-создатель o3, o4-mini, GPT-4.1 и GPT-4.0. Ранее руководил командой восприятия в OpenAI и со-руководил мультимодальным в Gemini.

- Шенцзя Чжао: со-создатель ChatGPT, GPT-4, all mini models, 4.1 и o3. Ранее возглавлял синтетические данные в OpenAI.

*запрещенная организация в России.

Минпромторг меняет правила того, какие чипы считаются "российскими"

Теперь для получения статуса отечественной продукции нужно будет не только разрабатывать чипы в России, но и производить, корпусировать и модернизировать их внутри страны.

Микросхемы будут делиться на 3 уровня:

1-й уровень (до 2035 года): нужно 100 баллов - выполнить ВСЕ условия.
2-й уровень: 55 баллов
3-й уровень: 36 баллов

Сейчас чипы российских компаний производятся за границей. По новым правилам для статуса 1-го уровня им придётся переносить производство в Россию.

По оценкам экспертов, это стоит ~ ₽5 млрд на одну модель процессора и 2 года работы.

Обязательные требования по годам:

1. С 2030 года - российские фоторезисторы.
2. С 2031 года - российские корпуса, подложки, проволока.
3. С 2035 года - российские фотошаблоны.
4. Плюс обязательное российское ПО для проектирования.

Вот это ход: Google сделал бесплатным свой ИИ Gemini для образовательного сообщества

Google запустил специальную версию Gemini для образовательного сообщества. Она построена на модели Gemini 2.5 Pro. Теперь у кого есть корпоративный образовательный аккаунт в Google, сможет бесплатно получить доступ к:

1. Gemini for Education — специальная версия для образования с доступом к премиум ИИ-моделям и повышенными лимитами.

2. Gemini in Classroom — теперь доступен бесплатно для всех версий Google Workspace for Education.

3. NotebookLM — доступен студентам 18+ и скоро будет доступен студентам всех возрастов.

Sakana AI создала коллективный ИИ из o4-mini+Gemini+DeepSeek, который заставляет несколько ИИ-моделей работать вместе, как команда, чтобы лучше решать сложные задачи.

Алгоритм AB-MCTS от Sakana AI использует 3 ИИ- модели:

1. o4-mini от OpenAI.
2. Gemini-2.5-Pro от Google.
3. #DeepSeek-R1-0528.

Эти модели работают вместе через алгоритм AB-MCTS, чтобы улучшить результаты на сложных тестах, таких как ARC-AGI-2.

Sakana AI использовала метод проб и ошибок, позволяя моделям "думать" коллективно. На тесте ARC-AGI-2 такая комбинация показала лучшие результаты, чем каждая модель по отдельности. Код открыт для всех.

Fun fact как Цукерберг переманил к себе лучших в индустрии людей

Оказалось, теперь есть люди, которые помогают ИИ-исследователям и инженерам договариваться об их зарплатах и бонусах.

То есть когда эти люди переходили в команду Марка, у многих из них были посредники(агенты), как это обычно бывает у спортсменов, которые организуют лучшие условия по трансферу своих подопечных. Конечно, же это стоит денег.

@blockchainrf

❗️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)