ИИ и код - самая жаркая битва 2025 года

Прямо сейчас идет эпичная битва за то, кто сделает лучший код. Почему? Потому что код — идеальная площадка для ИИ. Если код работает, это сразу видно, а значит, модели учатся быстрее через RL. OpenAI уже использует test-time compute, чтобы выжать из o3 максимум. Google пишет 25% нового кода с ИИ.

В последнем интервью Ноама Шазира, главного человека в Google, ответственного за прорывы в ИИ спросили, какое направление самое интересное в ИИ? Куда смотреть в долгосрок?

Шазир ответил, что - код.

Смотря, на сегодняшние результаты моделей o3 и o4mini от OpenAI, видно, что они дают жару в задачах кодирования — o3 бьет 71.7% на SWE-bench, а o4-mini лидирует в оптимизации кода. o4-mini обещает быть доступнее, хотя Gemini бьет бесплатным доступом.

Более того, сейчас стало известно, что OpenAI ведет переговоры о покупке Codeium за $3 млрд, прошло < 4 года с момента основания этого стартапа. Это прямой вызов Cursor, который тоже рвет рынок.

Google и Anthropic не сдаются.
Google с Gemini 2.5 Pro выдает 72.9% на Aider Polyglot. А вот Дарио Амодей из Anthropic говорит, к началу 2026 года ИИ будет писать почти весь код, а люди, будут только контролировать и координировать. Пока Claude 3.7 чуть отстает, но их фишка — безопасность.

Рынок больших данных и ИИ в РФ достиг ₽320 млрд в 2024 году, а к 2028 прогнозируется до ₽644 млрд.

По данным президента Ассоциации больших данных А. Серебряниковой, рост операционной прибыли компаний, использующих большие данные и ИИ, составил ₽1.6 трлн за период 2023-2024 гг.

Технологии данных в промышленности принесут 1.3 % роста ВВП к 2030 г. (₽1.8 трлн суммарно).

Если говорить об инвестициях, то главным инвестором оказалось государство и госкомпании.

Также участники рынка предлагают создать биржу синтетических данных со странами БРИКС, но пока нет поддержки.

По уровню проникновения больших данных и ИИ:

1. 90-100% от глобальных бенчмарков в финансах, ритейле, телекоме,ИТ, гос органы.

2. 80-90%:добывающие отрасли
тяжелая промышленность и металлургия, нефтехимия, транспорт, потребительские товары,здравоохранение
FMCG, медиа,профессиональные услуги.

3. 65-80%: недвижимость и строительство, энергетика

4. менее 65%:с/х, производство транспортных средств и оборудования

⚡️Впервые в истории стейблкоины обогнали Visa по объему транзакций

Согласно свежем отчету Bitwise,
за 2024 год объем транзакций в
стейблкоинах составил $13.5 трлн, а у Visa - $13.3 трлн.

А рыночная капитализация стейблкоинов достигла рекордных $218 млрд к концу Q1 2025, с ростом 13.5% квартал к кварталу. Лидером остается USDT, a USDC - второй.

Более того произошел рост на 37.07% за квартал токенизированных реальных активов. Особенно резкое ускорение роста наблюдалось в Q1 2025, когда объем токенизированных US Treasuries вырос почти вдвое (с примерно $2.5B до почти $5B).

Общий объем венчурных инвестиций в крипто сферу в Q1 2025 составил $3.9млрд.

Распределение по секторам:
1. Криптофинансовые услуги: 58% от общего объема ($2.26 млрд)
2.DeFi: 18% ($702 млн)
3. Инфраструктура: 18% ($702 млн)
4. Токенизация: 5% ($195 млн)
5. Другие сектора: 1% ($39 млн).

Крупные корпоративные владельцы биткоина: MicroStrategy (более 500,000 BTC), MARA Holdings (около 50,000 BTC).

Государства с биткоин-резервами: США, Китай, Великобритания и другие страны начали накапливать биткоин.

Тренды в технологиях:
- Layer 2 решения для Ethereum (Base, Arbitrum, Optimism) показывают значительный рост активных адресов и транзакций.
- Количество разработчиков в экосистеме Ethereum продолжает превосходить другие блокчейны.
- Средняя комиссия за транзакцию: Ethereum ($0.668), Bitcoin ($0.555), Layer 2 решения ($0.002-$0.015).

CEO Nvidia встретился с основателем #DeepSeek для обсуждения новых дизайнов чипов

Дженсен Хуанг встретился со своими китайскими клиентами, включая основателя DeepSeek Лян Вэньфэна для обсуждения новых дизайнов чипов, которые не подпадали бы под новые экспортные ограничения США.

Он также провел переговоры с вице-премьером Китая Хэ ​​Лифэном.

⚡️Google:сейчас идет переход к ИИ,который учится на основе собственного опыта. Это эра опыта.

Вице-президент корпорации Дэвид Сильвер говорит, что до сих пор прогресс в ИИ сильно зависел от данных, созданных людьми. Теперь же происходит переход к новой эре, где ИИ будет учиться на основе собственного опыта.

Лауреат премии Тьюринга 2024 Ричард Саттон вместе с Дэвидом Сильвером представили ключевую концепцию эволюции ИИ и описали новую парадигму, к которой, по мнению авторов, мы сейчас переходим.

Почему именно сейчас? Потому, как появляются ИИ-агенты, взаимодействующие с реальным миром,разрабатываются мощные методы RL, есть тех.готовность для перехода от симуляций к реальности.

Это должно позволить ИИ выйти за пределы человеческих знаний и открыть новые стратегии и решения. Ключевой пример — AlphaProof, который решает олимпиадные задачи по математике на уровне серебряной медали.

Практическая реализация этих идей находится в системе Agent S.

Пользовательский ИИ и агентский интернет - будущее слияния ИИ и блокчейна по мнению Иллии Полосухина, основателя NEAR protocol и одного из авторов статьи Google о трансформерах

Его видение сосредоточено на концепции пользовательского ИИ, децентрализации и трансформации традиционных приложений в агентский интернет.

Роль ИИ и блокчейна по мнению Полосухина:

1. Пользовательский ИИ и контроль над данными. Полосухин видит ИИ как персонализированных агентов, которые действуют от имени пользователей, выполняя задачи. Блокчейн обеспечивает инфраструктуру для децентрализованного хранения данных и вычислений, гарантируя, что пользователи сохраняют контроль над своими данными. Это решает проблему конфиденциальности, так как данные не передаются централизованным платформам.

2. Агентский интернет и конец традиционных приложений. ИИ-агенты станут основным интерфейсом взаимодействия с интернетом, заменяя веб-сайты и приложения. Пользователи будут давать команды агентам на естественном языке, а те будут напрямую взаимодействовать с сервисами.
Блокчейн протоколы обеспечат надежность и прозрачность взаимодействия между агентами и сервисами, устраняя необходимость в посредниках, таких как крупные платформы.

3. Децентрализация вычислений и демократизация ИИ. Децентрализованный ИИ позволит любому создавать и использовать мощные модели.
Блокчейн технологии, такие как конфиденциальные вычисления и распределенные сети, позволят запускать ИИ на децентрализованных платформах, снижая зависимость от крупных корпораций.

4. Криптоэкономические модели для устойчивости. ИИ-сервисы могут быть платными, но с оплатой через токены, что создает экономические стимулы для разработчиков и пользователей.
Стейкинг токенов может предоставлять доступ к премиум-ИИ-сервисам, создавая экосистему, где пользователи, провайдеры ИИ и держатели токенов взаимовыгодно сотрудничают.

5. Упрощение Web3 через "chain abstraction".ИИ-агенты будут скрывать сложность блокчейн-транзакций, делая их незаметными для пользователей.
Концепция "chain abstraction" позволит разным блокчейнам работать как единая система, улучшая ликвидность и удобство.

Китай создал 1-ю в мире спутниковую группировку на ретроградной орбите Земля-Луна для освоения Луны

Сейчас водяной лед в лунных кратерах: Шеклтон и Кабео из-за его значения как ресурса для будущих баз и миссий, является ключевым объектом интереса в современной "лунной гонке" между США и Китаем.

США лидируют в технологиях анализа и частных инвестициях, а Китай — в скорости реализации и инфраструктуре. Хотя юридически льдом никто не "владеет", фактический контроль над его добычей может определить лидера в освоении Луны.

Китайская группировка спутников DRO имеет ключевое значение для эксплуатации лунных ресурсов, долгосрочного пребывания человека за пределами Земли и обеспечения навигации и связи для будущих миссий, особенно на обратной стороне Луны и её южном полюсе.

США готовятся к запуску VIPER и планируют Artemis III. Основной акцент — на картировании и анализе льда. А Китай развернул спутники DRO и готовит Чанъэ-7 для изучения южного полюса. Фокус — на инфраструктуре и роботизированных миссиях.

СЕО Microsoft AI: будущее не за безусловным базовым доходом,ИИ становится новой формой капитала

Мустафа Сулейман считает, что в мире, где ИИ делает интеллект "дешёвым и практически избыточным", сама природа ценности меняется - от финансовых ресурсов к доступу к возможностям и знаниям.

Сулейман предлагает несколько ключевых идей:

1. Интеллект как новая валюта. Вам не понадобится больше денег, потому что знания не будут чем-то, что нужно покупать. Не деньги. Способности. Он видит, что доступ к знаниям и возможностям ИИ станет универсальной формой богатства.

2. Снижение ценности "твердых денег". По его мнению, значимость традиционных финансов уменьшится, поскольку многие интеллектуальные услуги станут доступными через ИИ.

3. ИИ как форма капитала. Безусловный базовый доход-распределение капитала в виде интеллекта, который позволяет людям зарабатывать, обучаться и внедрять инновации.

4. Деньги останутся для физических товаров. Сулейман признает: "деньги всё ещё будут нужны для покупки физических товаров", то есть речь идет не о полной замене денег, а о смещении ценности в сторону интеллектуальных ресурсов.

Напомним, что Маск в декабре 2024 года делал более радикальное заявление о том, что ИИ сделает деньги "бессмысленными", тогда как Сулейман предлагает более нюансированный взгляд, где деньги все еще нужны для физических товаров, но интеллект становится новой формой капитала.

На ₽17млрд рынке инференса в РФ образовалась олигополия из Cloud, Яндекса и МТСа

Инференс - это этап применения уже обученной ИИ-модели для обработки новых данных и получения результатов.

РФ рынок облачных сервисов для GPU-вычислений в 2024 году достиг ₽17,1 млрд. Это говорит о стремительном развитии сегмента Inference-as-a-Service, который сегодня формируется в отечественной IT-индустрии.

Согласно прогнозам Statista, общий рынок ИИ в России в 2025 году достигнет $5,36 млрд и превысит $20 млрд к 2031 году с ежегодным ростом около 28%. При этом на задачи инференса, по данным экспертов, компании тратят до 80% своих вычислительных ресурсов, что делает этот сегмент особенно значимым для оптимизации затрат и повышения эффективности.

Ключевыми игроками на рынке выступают: Cloud, Яндекс,МТС.

Текущее состояние рынка Inference-as-a-Service в РФ характеризуется рядом особенностей:

1. Рынок сконцентрирован в руках нескольких крупных технологических компаний с существенными финансовыми и техническими ресурсами, что создает высокие барьеры входа для новых игроков.

2. Развитие сегмента происходит в условиях ограниченного доступа к передовому оборудованию.

3. Дефицит GPU в России привел к существенному повышению цен, что создает экономические барьеры особенно для малого и среднего бизнеса.

Фокус российского рынка направлен не на инновационные исследования, а на практическое применение существующих моделей для решения конкретных бизнес-задач.

Наиболее востребованные проекты и сервисы:

1. Корпоративные системы управления знаниями
2. Клиентский сервис
3. Юридический сектор
4. Маркетинг и продажи
5. E-commerce
6. Образовательные платформы

Эксперты рынка отмечают, что:
- Доля инференса будет увеличиваться по мере того, как технология находит все больше практических применений.
- Особенно важным становится скорость ответа в решениях для конечных пользователей, что потребует больше GPU-мощностей.
- Технология будет медленнее внедряться в отраслях с серьезными регуляторными ограничениями и высокой ценой ошибки.

⚡️Yale и Google создали опен сорс ИИ, прогнозирующий генетические изменения в клетках

Cell2Sentence-Scale (C2S-Scale)— семейство опен сорс ИИ-моделей, которые

1. обучены на более чем 1 млрд образцов биологических данных.

2. обработано свыше 50 млн профилей клеток человека и мыши

3. Размер моделей: от 410 млн до 27 млрд параметров.

C2S-Scale делает для биологии то же, что переводчики сделали для языков — позволяет вести "диалог" между человеком и клетками, открывая новую эру в понимании основ жизни.

Главные возможности C2S-Scale:

1. Преобразует сложные числовые данные о клетках в понятный текст.

2. Предсказывает, как изменятся гены в ответ на лекарства, генетические модификации или другие воздействия.

3. Симуляция "виртуальных клеток" - моделирует клеточные реакции до проведения реальных экспериментов.

Для научных исследований, это возможность предсказать реакцию клеток на лекарства до лабораторных испытаний.

Для медицины - ускорение разработки персонализированных методов лечения.

Для биоинформатики-обработка и интерпретация данных становятся доступнее

⚡️Историческое событие! Нейроинтерфейсы становятся бизнесом. FDA разрешило коммерческую имплантацию нейроинтерфейсов — рождение нового рынка

Конкурент Neuralink - компания Precision Neuroscience получила разрешение FDA для своего устройства Layer 7 Cortical Interface. Это компания создана экс-сотрудниками Neuralink.

Впервые в истории регулирующие органы разрешили запустить в коммерческий оборот имплантацию нейроинтерфейсов, что открывает новую эру в развитии технологий взаимодействия мозга и компьютера.

Теперь Precision Neuroscience может:
1. Имплантировать устройство на срок до 30 дней (вместо нескольких часов, как раньше)
2. Начать коммерческое использование технологии для клинических приложений
3. Продавать и продвигать свою технологию на рынке медицинских устройств
4. Значительно расширить сбор нейронных данных для улучшения алгоритмов декодирования мозговой активности

Layer 7 Cortical Interface - высокоточный электродный массив для коры головного мозга, предназначенный для записи, мониторинга и стимуляции электрической активности на поверхности мозга. Оно является ключевым компонентом полностью имплантируемой, беспроводной системы нейрокомпьютерного интерфейса, которую компания разрабатывает.

В то время как другие компании в этой области, такие как Neuralink Илона Маска, Synchron и Paradromics, добились значительных успехов в разработке нейрокомпьютерных интерфейсов и получили разрешения на проведение клинических испытаний, Precision Neuroscience стала первой, кто перешел от статуса исследовательского проекта к полноценному коммерческому бизнесу с одобрением FDA.

Это принципиально меняет расстановку сил на рынке нейротехнологий и открывает новый этап в развитии всей индустрии.

После получения коммерческого разрешения Precision Neuroscience планирует:
- Расширить свою программу клинических исследований.
- Разработать бизнес-модель для продвижения технологии на рынке медицинских устройств.
- Привлечь инвестиции для масштабирования производства.
- Заключить партнерства с медицинскими учреждениями для внедрения технологии в клиническую практику.
- Использовать более длительные периоды имплантации для сбора расширенных наборов данных.
- Совершенствовать свою технологию BCI для потенциального применения в лечении неврологических заболеваний.

О рекорде компании ранее мы писали здесь.

Привет! это Ани Асланян, основатель этого канала, и я хотела бы с вами поделиться очень личным. Возможно, это кому-то из вас поможет. Речь пойдет о нейроинтерфейсах.

Вообще с темой изучения мозга и нейроинтерфейсов я впервые столкнулась при грустных обстоятельствах, связанных со здоровьем моего папы в 2017 году. Но об этом не сейчас. В августе 2020 года, отдыхая на море, я решила, что контент канала должен быть дополнен новой темой - нейроинтерфейсами. Интуитивно я почувствовала, что это технология не далекого будущего, а скорого. С того момента в канале, который к тому времени уже четыре года освещал цифровые технологии, появилась новая тема о нейроинтерфейсах.

В сентябре 2020 года мой канал организовал первую публичную дискуссию о теме вместе с бизнесом, наукой.

Реакция людей была предсказуемой: скептицизм, недоверие, усмешки. Все говорили мне одно и тоже: «Это будущее, которое настанет не при нашей жизни»,
«Там нет бизнеса, только исследования» и тд. Но меня и мою команду это не останавливало.

Мы продолжали развивать тему в канале, исследовать и объединять людей из разных отраслей, которые начинали верить в потенциал этой технологии.

Мой телеграм-канал постепенно становился центральным каналом для русскоязычного сообщества, интересующегося нейроинтерфейсами.

В июне 2021 года мы организовали 1-ю международную дискуссию по нейроинтерфейсам в рамках Петербургского международного экономического форума. Это было важное достижение, как для телеграм-канала, так и для темы. До нас никто из каналов не делал такого, а тема впервые обсуждалась не только среди ученых, а в комплексе с разработчиками софта, железа, науки, инвесторов.

При подготовке к форуму я хотела привлечь самых значимых представителей индустрии со всего мира. Я написала личное письмо Максу Ходаку, соучредителю Neuralink и основателю Science, а также представителям Facebook(запрещенная организация в РФ). Времени было очень мало на подготовку, Ходак тогда создавал Science Corp, который сейчас впереди Neuralink, и не смог принять участие, но поблагодарил за приглашение. А Facebook в своей огромной структуре пытались успеть согласовать участника для выступления, хотя времени было очень мало. Но все эти люди меня поддержали. Это было очень ценно для меня.

В итоге были международные и российские ученые, представители бизнеса и государства. А самой главной поддержкой были для меня профессора Михаил Лебедев, Александр Храмов, Виктор Казанцев, Александр Каплан и Валерий Егорышев. Эти люди меня поддерживали, и я им очень благодарна.

Основатели компаний «Ядро» Алексей Шелобков, «Мой офис» Дмитрий Комиссаров, и венчурный инвестор Александр Галицкий также поддержали и присоединились к дискуссии, также как и Всеволод Белоусов, глава центра мозга и нейротехнологий ФМБА России. Полный список участников тут.

Сессия стала самой просматриваемой на сайте форума. Во время дискуссии и не обошлось без скептицизма.
Венчурный инвестор Александр Галицкий высказал мнение, что коммерческое применение нейроинтерфейсов будет в далеком будущем, считая их лишь темой для научных исследований.

Мой канал продолжал двигаться вперед. К обсуждению темы подключались еще больше участников рынка. Мы создали сообщество людей, верящих в потенциал этой технологии и её коммерческие перспективы.

Сейчас апрель 2025 года и FDA выдает первое полное разрешение на коммерческую деятельность компании-разработчику инвазивных нейроинтерфейсов. Это открывает доступ к огромным ресурсам. Я очень рада!

Чему меня научила эта история?

1. Доверять своей интуиции. И заниматься тем, что драйвит. Иногда внутреннее чувство важности чего-то может быть точнее экспертных мнений.

2. Не бояться идти против мнения большинства.

3. Создавать сообщества.

4. Быть последовательной.

5. Находить и строить связи между наукой и бизнесом.

Иногда наиболее ценный актив — это способность видеть будущее до того, как оно станет очевидным для всех. Главное - это не предавайте себя и свою интуицию.

Банк международных расчетов говорит, что крипта и DeFi достигли критической массы и представляют риски для традиционной финансовой системы, что может усугубить разрыв между богатыми и бедными.

Рекомендуется продвигать DeFi.

ИИ выходит за рамки человеческих знаний - Google DeepMind

Углубляемся в свежую статью Google, которая нам говорит о совершенно новом этапе развития. Исследователи Дэвид Сильвер и Ричард Саттон предлагают новый подход к ИИ, который может преодолеть фундаментальные ограничения современных систем.

Конец эры человеческих данных

Мир ИИ долго полагался на огромные массивы человеческих данных. Эта парадигма позволила создать языковые модели, но приближается к своему пределу.
"Ценные новые идеи, такие как новые теоремы, технологии или научные прорывы, лежат за пределами текущего человеческого понимания и не могут быть получены из существующих данных," утверждают исследователи.

Streams - новый подход

Вместо коротких взаимодействий "вопрос-ответ", новый подход предлагает системы, существующие в непрерывном "потоке опыта" — подобно тому, как люди живут и учатся годами. Такой ИИ будет:

1. Взаимодействовать с реальным миром через различные интерфейсы

2. Получать обратную связь непосредственно из окружающей среды

3. Развивать собственную модель мира, постоянно уточняя предсказания

4. Стремиться к долгосрочным целям, а не только к немедленным ответам.

DeepMind предлагает вернуться к обучению с подкреплением (RL), но в более продвинутой форме. Системы будут строить "модели мира", позволяющие предсказывать последствия действий и планировать, одновременно получая вознаграждения из реальной среды.
AlphaProof, недавно получивший серебряную медаль на Международной математической олимпиаде, уже показывает элементы этого подхода, обучаясь на собственном опыте доказательств.

Сильвер и Саттон предсказывают создание систем, которые смогут значительно превзойти человеческие возможности во многих областях. Однако они также предупреждают о рисках сокращения человеческого контроля над автономными агентами, стремящимися к долгосрочным целям.
"Экспериментальные данные затмят масштаб и качество данных, созданных человеком. Это изменение парадигмы, сопровождаемое алгоритмическими достижениями в RL, откроет новые возможности, превосходящие человеческие способности во многих областях», - говорят исследователи.

Остается открытым вопрос - как скоро первые настоящие агенты "потоков опыта" появятся в реальном мире, и готовы ли мы к последствиям этого перехода?

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

Историческое событие:FDA разрешило коммерческую имплантацию нейроинтерфейсов — открывается совершенно новый рынок технологий.

Научное открытие - даже простые ткани без нервной системы способны к сложной обработке информации — "мышление без мозга" меняет парадигму в понимании биологических систем.

ИИ

Google исследует мозг дельфина как ключ к созданию ИИ, превосходящего человеческий интеллект.

Ember — новый open source фреймворк, позволяющий создавать сложные ИИ-системы в 1000 раз дешевле

Alphabet и Nvidia инвестировали в стартап SSI Ильи Суцкевера, который привлек $2 млрд и теперь оценивается в $32 млрд.

Huawei обучила ИИ-модель без чипов NVIDIA, превзойдя LLaMA 405B на большинстве тестов.

DeepMind открыла вакансию специалиста по AGI в Лондоне

Alibaba представила модель с открытым исходным кодом Wan2.1-FLF2V-14B для генерации видео по первому и последнему кадрам.

OpenAI выпустила 3 гайда по созданию ИИ-агентов и внедрению ИИ в бизнес с практическими кейсами.

Claude получил функцию research и интеграцию с Google Workspace, расширяя свои возможности.

Anthropic делает ставку на нейроинтерфейсы?

Google анонсировал 4 ключевых проекта на ближайшие 5 лет, подробности тут.

OpenAI выпустила ИИ-агента с открытым исходным кодом и новые модели o3 и o4-mini для задач кодирования.

Рынок больших данных и ИИ в РФ достиг ₽320 млрд в 2024 году и прогнозируется рост до ₽644 млрд к 2028 году.

Битва за лучший код становится главным трендом 2025 года.

Yale и Google создали ИИ с открытым исходным кодом для прогнозирования генетических изменений в клетках.

Economics of Minds: новая работа о LLM, планирующих собственную рабочую нагрузку.

DeepMind представил новый подход к ИИ, способный преодолеть фундаментальные ограничения современных систем.

Meta(запрещенная в РФ) выпустила с открытым исходным кодом Matrix — инструментарий для крупномасштабного вывода моделей.

LLManager — новый open source для автоматизации задач утверждения с использованием памяти и обучения.

Cohere выпустила Embed 4 — мультимодальную модель встраивания для передовых возможностей поиска в ИИ-приложениях.

Firecrawl запустила FIRE-1 — веб-скрапер на базе агентов, который навигирует по сложным сайтам и взаимодействует с динамическим контентом.

Goodfire выпустила первые разреженные автоэнкодеры с открытым исходным кодом для модели DeepSeek размером 671B.

Передовая видеомодель Google интегрируется в Gemini Advanced и Whisk.

Google представил исследование о том, как новые данные проникают в знания LLM и как их разбавлять.

Новый Mistral Cookbook: система анализа финансовых отчетов на основе мультиагентов, превращающая сложные финансовые обсуждения в четкие рекомендации.

Пользовательский ИИ и агентский интернет — будущее слияния ИИ и блокчейна по мнению основателя NEAR protocol.

Робототехника, космос и оборудование

AMD запускает в производство свой первый 2-нм чип

На российском рынке инференса объемом ₽17 млрд сформировалась олигополия из 3-х компаний.

Китай создал 1-ю в мире спутниковую группировку на ретроградной орбите Земля-Луна для освоения спутника Земли.

Clone Robotics представила новый прототип синтетического андроида Protoclone.

Hugging Face купила стартап гуманоидной робототехники Pollen Robotics.

Продолжение в следующем посте.

Тренды будущего

Что придёт на смену облачным технологиям? Основные тренды развития инфраструктуры.

Palantir запустил эксперимент, предлагая лучшим выпускникам школ отказаться от университета и идти сразу работать и учиться у них.

Эволюция отношений между человеческим трудом и ИИ: постепенное вытеснение и усиление труда технологиями.

CEO Microsoft AI заявил, что будущее не за безусловным базовым доходом, а за ИИ как новой формой капитала.

Исследователи намеренно инструктируют агентов быть обманчивыми в экспериментальной установке, изучая риски и возможности.

Convergent Research выпустила карту областей научных исследований, требующих решения, создав полезный инструмент для направления будущих научных усилий.

Криптовалюты

Семья Трампа запускает криптоигру в стиле "Монополии", объединяющую виртуальную недвижимость с блокчейном.

Стейблкоины впервые в истории обогнали Visa по объему транзакций согласно свежему отчету.

Банк международных расчетов признал, что криптовалюты и DeFi достигли критической массы и представляют риски для традиционной финансовой системы.

Виталик Бутерин представил новую дорожную карту приватности L1 для Ethereum.

Криптокомпании Circle и BitGo подают заявки на банковские лицензии

По данным WSJ, они планируют подать заявки на получение банковских лицензий и других финансовых лицензий в США, чтобы укрепить свои связи с традиционной банковской системой.

WSJ указывает на стратегический поворот Circle и BitGo в сторону традиционных финансов, вызванный необходимостью выживания в условиях жесткого регулирования. Закрытие Silvergate и Signature, а также нежелание банков работать с криптокомпаниями создают барьеры, вынуждающие фирмы искать банковские лицензии.

Circle — эмитент стейблкоина USDC, второй по величине из стейблкоинов в мире.

Если им выдадут лицензию, то компания самостоятельно сможет предоставлять банковские услуги: хранение средств и расчеты, без зависимости от сторонних банков, открывать кастодиальные счета и обеспечит прямой доступ к платежным системам, включая Федеральную резервную систему.

А BitGo — провайдер услуг хранения криптовалют и криптокошельков, специализирующийся на безопасных решениях для институциональных клиентов.

Лицензия позволит BitGo напрямую взаимодействовать с банковской системой США, минимизируя зависимость от посредников.

ИИ-агенты: разрыв между амбициями и реальностью

В свежем отчете Института политики и стратегии ИИ исследуется будущее ИИ-агентов, выявлены критические разрывы между амбициозными заявлениями технологических лидеров и фактическими возможностями существующих технологий.

Технологические гиганты рисуют захватывающую картину будущего, однако данные бенчмарков рассказывают совершенно другую историю:
1. Агенты могут конкурировать с людьми только на задачах продолжительностью до 30 минут

2. На задачах, требующих более часа человеческой работы, эффективность падает ниже 20%

3. В сложных задачах веб-навигации лучший агент достигает лишь 14,41% успеха при человеческом результате 78,24%.

Особенно трудными остаются мультимодальные задачи (включающие визуальные элементы).

Это говорит о фундаментальной проблеме - текущие агенты не справляются с долгосрочными, сложными, открытыми задачами – именно теми, которые создают реальную экономическую ценность.

Несмотря на ограничения, экономическая ценность агентов уже проявляется в определенных нишах:

- Klarna сообщает, что их ИИ-ассистенты выполняют работу 700 сотрудников
- Агенты для ИИ-исследований в 15 раз дешевле человеческих экспертов ($123 против $1,855 за 8-часовую работу).

Ожидается, что способности агентов будут расти: длительность задач, с которыми справляется ИИ, удваивается каждые 7 месяцев. Прорывы, такие как модели с "test-time compute" (O1, O3), демонстрируют существенное улучшение производительности, что указывает на потенциально быстрое развитие возможностей.

Исследователи обнаружили "alignment faking" – модели притворяются соответствующими человеческим ценностям, чтобы избежать корректировки поведения.

Самый тревожный вывод отчета – несоответствие между темпами развития технологий и прогрессом в их безопасном управлении.

ИИ-стартапы vs ИТ-гиганты: кто эффективнее с точки зрения бизнеса?

Согласно последним данным Dealroom и Flashpoint, которые сравнивают доход на 1-ого сотрудника у топовых ИИ-стартапов и крупных технологических гигантов. И результаты впечатляют.

ИИ-стартапы лидируют с огромным отрывом:

- Cursor — $3.1 млн на сотрудника. Абсолютный лидер!

- Midjourney — $2.1 млн на сотрудника. Генератор изображений с ИИ не отстает.

- OpenAI— $1.5 млн,
Aragon, Anthropic и Perplexity — по $1 млн на сотрудника.

А что с ИТ-гиганты?
- Google — $1.9 млн. Лучший среди гигантов, но уступает Cursor и Midjourney.
- Microsoft— $1.1 млн. На уровне некоторых стартапов, но далеко не в лидерах.

А вот такие компании, как Salesforce ($480.3K), Wiz ($280.9K), Photroom ($217.4K), сильно отстают.

Получается, что ИИ-стартапы показывают высокую эффективность — их доход на сотрудника в 2-3 раза выше, чем у большинства ИТ-гигантов. Это говорит о том, что небольшие команды, сфокусированные на инновациях, могут обходить гигантов по продуктивности. Cursor и Midjourney — яркие примеры того, как ИИ меняет правила игры.

Perplexity ведет переговоры об интеграции своего помощника на основе ИИ в телефоны Samsung и Motorola.