Как OpenAI разрушает чужие бизнесы
С помощью постов в блоге
OpenAI опубликовала пост в блоге о внутреннем инструменте DocuGPT. Это не готовый продукт для продажи, а просто демонстрация того, как ChatGPT пишет код для анализа контрактов. Демо показали, чтобы объяснить возможности нейросети в корпоративных задачах: автоматизации черновиков писем клиентам, сборе обратной связи, разборе юридических документов.
Но вышло иначе: за несколько дней акции DocuSign обвалились на 17%. Следом упали HubSpot и Salesforce, ведь инвесторы решили, что OpenAI сейчас придёт на рынок электронных подписей и CRM-систем и заберёт всю аудиторию. Несмотря на абсурдность подобных заявлений (откуда у OpenAI компетенции в CRM?), котировки по итогу не восстановились. Есть что-то в корне неправильное в том, что OpenAI для влияния на рынок даже не нужно выпускать готовый продукт – достаточно показать демо и сказать «мы можем это сделать».
Через неделю похожая история повторилась с Zapier. OpenAI выпустила Agent Builder, инструмент для настройки многошаговых автоматизаций через ИИ-модели. А это прямой конкурент основного продукта Zapier. Компании повезло – она частная, почти не брала венчурных денег и не зависит от настроения инвесторов на бирже, ориентируясь на клиентов, поэтому и пострадала не так сильно.
Теперь под прицелом другие публичные софтверные компании. Инвесторы боятся того же сценария: что нейросети научатся писать корпоративные приложения, старые сервисы станут не нужны, а бизнес-модели рухнут. OpenAI такие панические настроения только на руку.
Но есть и хорошая новость: пока массового этого не происходит, ведь есть такая вещь как legacy – накопленные за многие года использования того или иного сервиса пайплайны и кастомные расширения. И как раз таки попытка их заменить приведёт к обрушению бизнес-моделей отдельных компаний.
С помощью постов в блоге
OpenAI опубликовала пост в блоге о внутреннем инструменте DocuGPT. Это не готовый продукт для продажи, а просто демонстрация того, как ChatGPT пишет код для анализа контрактов. Демо показали, чтобы объяснить возможности нейросети в корпоративных задачах: автоматизации черновиков писем клиентам, сборе обратной связи, разборе юридических документов.
Но вышло иначе: за несколько дней акции DocuSign обвалились на 17%. Следом упали HubSpot и Salesforce, ведь инвесторы решили, что OpenAI сейчас придёт на рынок электронных подписей и CRM-систем и заберёт всю аудиторию. Несмотря на абсурдность подобных заявлений (откуда у OpenAI компетенции в CRM?), котировки по итогу не восстановились. Есть что-то в корне неправильное в том, что OpenAI для влияния на рынок даже не нужно выпускать готовый продукт – достаточно показать демо и сказать «мы можем это сделать».
Через неделю похожая история повторилась с Zapier. OpenAI выпустила Agent Builder, инструмент для настройки многошаговых автоматизаций через ИИ-модели. А это прямой конкурент основного продукта Zapier. Компании повезло – она частная, почти не брала венчурных денег и не зависит от настроения инвесторов на бирже, ориентируясь на клиентов, поэтому и пострадала не так сильно.
Теперь под прицелом другие публичные софтверные компании. Инвесторы боятся того же сценария: что нейросети научатся писать корпоративные приложения, старые сервисы станут не нужны, а бизнес-модели рухнут. OpenAI такие панические настроения только на руку.
Но есть и хорошая новость: пока массового этого не происходит, ведь есть такая вещь как legacy – накопленные за многие года использования того или иного сервиса пайплайны и кастомные расширения. И как раз таки попытка их заменить приведёт к обрушению бизнес-моделей отдельных компаний.
Forwarded from Content Review
Сегодня работаем в Джакарте. Обещают рассказать про то, как меняется цифровая экосистема Юго-Восточной Азии, как местные компании работают с ИИ и автоматизацией, какая в этом роль у стартапов и государства.
В одной только Индонезии объём цифровой экономики превышает 130 миллиардов долларов и сформировалось больше технологических единорогов, чем в любой другой стране региона. Так что должно быть интересно.
На сцене заявлены спикеры из Salesforce, Google, Canva, SkyStar Capital и других компаний. Обо всём расскажем подробнее, оставайтесь на связи.
В одной только Индонезии объём цифровой экономики превышает 130 миллиардов долларов и сформировалось больше технологических единорогов, чем в любой другой стране региона. Так что должно быть интересно.
На сцене заявлены спикеры из Salesforce, Google, Canva, SkyStar Capital и других компаний. Обо всём расскажем подробнее, оставайтесь на связи.
1🔥6❤1
Пока OpenAI показали новый браузер (который мы уже скачали и изучаем), в Atlassian наглядно показали, как работает их ИИ Rovo внутри продуктов компании. И намекнули, что планируют делать с купленным недавно браузером Dia. Чуть позже расскажем
#tiaconference2025 #justkeepbuilding
#tiaconference2025 #justkeepbuilding
❤4
China Mobile перестраивает сеть под ИИ
Крупнейший оператор Китая продолжает из поставщика связи превращаться в поставщика новой «умной» инфраструктуры, где вычисления, алгоритмы и робототехника соединяются в единую систему. Компания удваивает инвестиции в программу “AI+” и обещает построить гигантский кластер из ста тысяч видеокарт (не уточняя модель). По расчётам компании, после этого совокупная мощность её национальной платформы превысит 100 экзафлопс.
Особый акцент сделали на робототехнику. China Mobile уже потратила более 1,2 миллиардов юаней на закупки и открыла центр воплощённого (физического) интеллекта, который понимает физический мир. Недавно тем же самым отметились Alibaba. Вопрос в том, удастся ли вчерашнему оператору успешно превратиться в промышленного интегратора и соперничать с бигтехом на его территории.
Крупнейший оператор Китая продолжает из поставщика связи превращаться в поставщика новой «умной» инфраструктуры, где вычисления, алгоритмы и робототехника соединяются в единую систему. Компания удваивает инвестиции в программу “AI+” и обещает построить гигантский кластер из ста тысяч видеокарт (не уточняя модель). По расчётам компании, после этого совокупная мощность её национальной платформы превысит 100 экзафлопс.
Особый акцент сделали на робототехнику. China Mobile уже потратила более 1,2 миллиардов юаней на закупки и открыла центр воплощённого (физического) интеллекта, который понимает физический мир. Недавно тем же самым отметились Alibaba. Вопрос в том, удастся ли вчерашнему оператору успешно превратиться в промышленного интегратора и соперничать с бигтехом на его территории.
1❤4
Аишка
Наконец-то станет понятно, кто такой ИИ-агент #tiaconference2025 #justkeepbuilding
До конца не узнали. Но говорят, что если посмотреть образовательные материалы на сайте, то точно узнаем.
#tiaconference2025 #justkeepbuilding
#tiaconference2025 #justkeepbuilding
😁6
Forwarded from Content Review
Не ожидали увидеть компанию Яндекс на слайде презентации министра связи и цифровых технологий Индонезии Мутьи Хафид. Между тем, Яндекс в лице международного подразделения закрепился в Индонезии еще в прошлом году, когда Александр Поповский встретился с Хафид в Джакарте и договорился о сотрудничестве в области искусственного интеллекта и образовательных программ.
Собственно, за этот год Яндекс успел реализовать в Индонезии и то, и другое. В июле 2025 года закончился бесплатный онлайн-курс «Линейные модели в машинном обучении», запущенный в партнерстве с программой Digital Talent Scholarship (DTS) и Komdigi (министерство цифровых коммуникаций и цифровых инициатив). В сентябре 2025 года был запущен ИИ-поиск Яндекса (Yandex AI Search) на индонезийском языке, а Александр Поповский (возглавляет Yandex Search International) дал большое интервью о перспективах Яндекса в Индонезии (доступно на индонезийском языке).
В Индонезии имеется свой экосистемный игрок – Gojek, ставший первым индонезийским «единорогом». Основанный в 2010 году, Gojek довольно быстро начал развивать свою экосистему. Она, конечно, если и похожа на Яндекс, то скорее на его отдельные части – имеется доставка еды, товаров и посылок, такси, собственная платежная система. Также Gojek агрегирует и сторонние сервисы, например, бронирование билетов, мобильную связь, страхование, услуги. Так что неудивительно, что Яндекс решил зайти на рынок через другую калитку – ИИ и поиск. Конкуренция в райдтехе и фудтехе в Индонезии достаточная, есть и Grab, и InDrive, и даже Maxim (да, да, с российскими корнями).
#tiaconference2025 #justkeepbuilding
Собственно, за этот год Яндекс успел реализовать в Индонезии и то, и другое. В июле 2025 года закончился бесплатный онлайн-курс «Линейные модели в машинном обучении», запущенный в партнерстве с программой Digital Talent Scholarship (DTS) и Komdigi (министерство цифровых коммуникаций и цифровых инициатив). В сентябре 2025 года был запущен ИИ-поиск Яндекса (Yandex AI Search) на индонезийском языке, а Александр Поповский (возглавляет Yandex Search International) дал большое интервью о перспективах Яндекса в Индонезии (доступно на индонезийском языке).
В Индонезии имеется свой экосистемный игрок – Gojek, ставший первым индонезийским «единорогом». Основанный в 2010 году, Gojek довольно быстро начал развивать свою экосистему. Она, конечно, если и похожа на Яндекс, то скорее на его отдельные части – имеется доставка еды, товаров и посылок, такси, собственная платежная система. Также Gojek агрегирует и сторонние сервисы, например, бронирование билетов, мобильную связь, страхование, услуги. Так что неудивительно, что Яндекс решил зайти на рынок через другую калитку – ИИ и поиск. Конкуренция в райдтехе и фудтехе в Индонезии достаточная, есть и Grab, и InDrive, и даже Maxim (да, да, с российскими корнями).
#tiaconference2025 #justkeepbuilding
❤2
Новый лазерный чип может сделать ИИ в 100 раз эффективнее
Университет Флориды представил чип, который использует для вычисления лазерный свет вместо электричества. Обещают стократное снижение энергопотребления для искусственного интеллекта. Кажется, вот же оно – идеально решение для дата-центров, к которым уже приходится строить дополнительно атомные станции. Но не всё так просто.
Чип распознаёт рукописные цифры с точностью 98%: как обычный процессор, но почти без затрат энергии на сами вычисления. Данные кодируются светом, проходят через микроскопические линзы на поверхности кремния, и результат получается мгновенно. Линзы делают за наносекунды то, на что электронным схемам нужны миллионы тактов и киловатты мощности.
Но, как говорится, есть нюанс. Исследователи тестировали систему на распознавании цифр – это азбука машинного обучения. Современный ИИ самую малость сложнее – работает с миллионами параметров, обрабатывает видео в реальном времени, генерирует длинные тексты. Фотонный чип пока умеет выполнять ровно один тип операции. Плюс для запуска системы требуется 32 лазера разных цветов, десятки модуляторов и детекторов – всё это нужно как-то упаковать и подружить с обычными процессорами.
Индустрия уже использует оптику, но только для передачи данных между чипами. Nvidia, Google и остальной бигтех пока выжимают максимум из кремния, фотоника же останется экзотикой. По крайней мере, пока кто-то не продемонстрирует работу на реальных задачах, вроде распознавания лиц или автопилота.
Университет Флориды представил чип, который использует для вычисления лазерный свет вместо электричества. Обещают стократное снижение энергопотребления для искусственного интеллекта. Кажется, вот же оно – идеально решение для дата-центров, к которым уже приходится строить дополнительно атомные станции. Но не всё так просто.
Чип распознаёт рукописные цифры с точностью 98%: как обычный процессор, но почти без затрат энергии на сами вычисления. Данные кодируются светом, проходят через микроскопические линзы на поверхности кремния, и результат получается мгновенно. Линзы делают за наносекунды то, на что электронным схемам нужны миллионы тактов и киловатты мощности.
Но, как говорится, есть нюанс. Исследователи тестировали систему на распознавании цифр – это азбука машинного обучения. Современный ИИ самую малость сложнее – работает с миллионами параметров, обрабатывает видео в реальном времени, генерирует длинные тексты. Фотонный чип пока умеет выполнять ровно один тип операции. Плюс для запуска системы требуется 32 лазера разных цветов, десятки модуляторов и детекторов – всё это нужно как-то упаковать и подружить с обычными процессорами.
Индустрия уже использует оптику, но только для передачи данных между чипами. Nvidia, Google и остальной бигтех пока выжимают максимум из кремния, фотоника же останется экзотикой. По крайней мере, пока кто-то не продемонстрирует работу на реальных задачах, вроде распознавания лиц или автопилота.
❤2🔥1
Самокат тихо обновил пользовательское соглашение и ввёл туда понятие некого «вау-поиска». Пишут, что это поиск по рецептам и товарам, но с нюансом – используя его, пользователь соглашается, что ответы генерируются автоматически, без модерации, носят справочный характер и могут быть неточными.
Что именно такое этот «вау-поиск» не объясняют, но выглядит подозрительно похоже на LLM. Появился этот режим пока не у всех, возможно идёт А/Б тест. Можно поздравить Самокат с интеграцией ИИ на платформу? Работает пока, правда, не очень хорошо, но и сама модель в курсе – говорит, что ещё учится.
Что именно такое этот «вау-поиск» не объясняют, но выглядит подозрительно похоже на LLM. Появился этот режим пока не у всех, возможно идёт А/Б тест. Можно поздравить Самокат с интеграцией ИИ на платформу? Работает пока, правда, не очень хорошо, но и сама модель в курсе – говорит, что ещё учится.
🔥3😁1
CPO Grab рассказал, что компания приняла вайб-кодинг и активно его использует для прототипирования. А ещё сделали внутренний сервис для генерации изображений. На какой модели работает сервис и вайб-кодили они его или всё-таки писали ручками – не говорят
#tiaconference2025 #justkeepbuilding
#tiaconference2025 #justkeepbuilding
😁3
Одна из загадок конференции Tech in Asia 2025 – наличие в списке «золотых» партнеров OpenAI, которые больше буквально никак не представлены и не упоминаются
#tiaconference2025 #justkeepbuilding
#tiaconference2025 #justkeepbuilding
😁5
Приятно смотреть, насколько продвинулось транскрибирование и расшифровка речи благодаря мультимодальным моделям. Вполне прикладной кейс – нужно было распознать длинную запись с диктофона с нескольких сессий на конференции. Запись шумная, голос тихий, у людей английский не родной, поэтому они говорят на нём с акцентом и периодически переключаются на индонезийский. Встроенная расшифровка диктофона справляется с таким аудио очень плохо, что в целом можно понять.
А вот Gemini не подвёл – LLM, в отличие от других сервисов, смогла не просто узнать слова, но и «обработать текст»: отформатировать, автоматически определить и расставить имена спикеров на основе контекста (свечку не держали, но в теории – ещё и сделать уточняющий запрос в интернете и подтвердить их личность), подписать участки с интершумом и даже перевести фразы на индонезийском. И это всё без уточнений или сложных инструкций.
Мы уже делали сравнение этой функции в разных сервисах. Пока Gemini, по ощущениям, всё ещё лидирует.
А вот Gemini не подвёл – LLM, в отличие от других сервисов, смогла не просто узнать слова, но и «обработать текст»: отформатировать, автоматически определить и расставить имена спикеров на основе контекста (свечку не держали, но в теории – ещё и сделать уточняющий запрос в интернете и подтвердить их личность), подписать участки с интершумом и даже перевести фразы на индонезийском. И это всё без уточнений или сложных инструкций.
Мы уже делали сравнение этой функции в разных сервисах. Пока Gemini, по ощущениям, всё ещё лидирует.
❤6
Два месяца простоя ради слайдов с ИИ
Чем бы дитё не тешилось: как Grab дважды переставал работать, чтобы заставить сотрудников использовать искусственный интеллект
На конференции Tech in Asia 2025 Grab рассказали, как полностью остановили работу на два месяца летом 2022 года. Не только отдел разработки, а вообще всю компанию. Потом ещё на месяц в этом году. Зачем? Компания заморозила операционку, сидела и… училась пользоваться искусственным интеллектом. Назвали это GI sprint.
30% такого спринта выделили на «рост личной продуктивности», 70% – на «внешние инновации для клиентов и партнёров». Идея была в том, чтобы встроить ИИ во все основные продукты и ускорить цикл разработки. Компания хвасталась, что придумала себе название «организация-киборг», где люди и модели работают бок о бок.
Ввели правило «demos over memos»: менеджеры продукта перестали писать длинные PRD и стали вайб-кодерами – собирают прототип с Cursor, сразу показывая его инженерам и сокращая цикл обратной связи. Придумали даже свой термин “bi-coding” – двустороннее кодирование, когда PM и дизайнеры сами правят код интерфейса. Параллельно компания запустила внутренний инструмент Mosaic для генерации графики и много других ИИ-инструментов.
Помогло ли это компании? Говорят, в результате целых 76% сотрудников теперь еженедельно заходят в ChatGPT. Вместо 67%, которые были до этого. Эти сотрудники навайбкодили 40 прототипов, из которых только треть попала в продакшн. Границы должностей размылись: теперь все «продуктовые инженеры» или «менеджеры по дизайну продукта», а не какие-то там продакт-менеджеры и разработчики.
При этом компания не рассказала об издержках от двух месяцев «отпуска» сотрудников, когда они занимались «ростом личной продуктивности». Не объяснила, может ли это отрицательно сказаться на выручке (а значит и на ожиданиях инвесторов, ведь Grab торгуется на NASDAQ). Есть ли гарантия, что спринты в итоге окупятся. Ну а главное – не рассказали, какие именно запросы сотрудники отправляют ИИ. Ведь когда инструмент использовать заставляют насильно, тяжело удержаться и не начать просить ИИ поменять «е» на «ё» и обратно для статистики.
Главное, чтобы такая «организация-киборг» не стала в итоге «киборгом-убийцей».
#tiaconference2025 #justkeepbuilding
Чем бы дитё не тешилось: как Grab дважды переставал работать, чтобы заставить сотрудников использовать искусственный интеллект
На конференции Tech in Asia 2025 Grab рассказали, как полностью остановили работу на два месяца летом 2022 года. Не только отдел разработки, а вообще всю компанию. Потом ещё на месяц в этом году. Зачем? Компания заморозила операционку, сидела и… училась пользоваться искусственным интеллектом. Назвали это GI sprint.
30% такого спринта выделили на «рост личной продуктивности», 70% – на «внешние инновации для клиентов и партнёров». Идея была в том, чтобы встроить ИИ во все основные продукты и ускорить цикл разработки. Компания хвасталась, что придумала себе название «организация-киборг», где люди и модели работают бок о бок.
Ввели правило «demos over memos»: менеджеры продукта перестали писать длинные PRD и стали вайб-кодерами – собирают прототип с Cursor, сразу показывая его инженерам и сокращая цикл обратной связи. Придумали даже свой термин “bi-coding” – двустороннее кодирование, когда PM и дизайнеры сами правят код интерфейса. Параллельно компания запустила внутренний инструмент Mosaic для генерации графики и много других ИИ-инструментов.
Помогло ли это компании? Говорят, в результате целых 76% сотрудников теперь еженедельно заходят в ChatGPT. Вместо 67%, которые были до этого. Эти сотрудники навайбкодили 40 прототипов, из которых только треть попала в продакшн. Границы должностей размылись: теперь все «продуктовые инженеры» или «менеджеры по дизайну продукта», а не какие-то там продакт-менеджеры и разработчики.
При этом компания не рассказала об издержках от двух месяцев «отпуска» сотрудников, когда они занимались «ростом личной продуктивности». Не объяснила, может ли это отрицательно сказаться на выручке (а значит и на ожиданиях инвесторов, ведь Grab торгуется на NASDAQ). Есть ли гарантия, что спринты в итоге окупятся. Ну а главное – не рассказали, какие именно запросы сотрудники отправляют ИИ. Ведь когда инструмент использовать заставляют насильно, тяжело удержаться и не начать просить ИИ поменять «е» на «ё» и обратно для статистики.
Главное, чтобы такая «организация-киборг» не стала в итоге «киборгом-убийцей».
#tiaconference2025 #justkeepbuilding
#нейродайджест Аишки за неделю
• Самокат тестирует «вау-поиск», подозрительно похожий на LLM
• В подмосковном ЖК ИИ читает чаты жителей для выбора цветов инсталляции. В курсе ли жители – вопрос.
• Корейский национальный мессенджер KakaoTalk интегрирует ChatGPT, чтобы вернуть аудиторию
• Alibaba создает отдел робототехники. У компании 17% корпоративного рынка LLM в Китае
• Huawei показала узел на 300 петафлопс из собственных процессоров
• Китайские open-source модели впереди американских по внедрениям в России
• OpenAI роняет акции публичных компаний постами в блоге
• China Mobile превращается в поставщика ИИ-инфраструктуры и удваивает инвестиции
• Фотонный чип и стократное снижение энергопотребления ИИ
Список текстов с конференции Tech in Asia 2025 смотрите здесь.
• Самокат тестирует «вау-поиск», подозрительно похожий на LLM
• В подмосковном ЖК ИИ читает чаты жителей для выбора цветов инсталляции. В курсе ли жители – вопрос.
• Корейский национальный мессенджер KakaoTalk интегрирует ChatGPT, чтобы вернуть аудиторию
• Alibaba создает отдел робототехники. У компании 17% корпоративного рынка LLM в Китае
• Huawei показала узел на 300 петафлопс из собственных процессоров
• Китайские open-source модели впереди американских по внедрениям в России
• OpenAI роняет акции публичных компаний постами в блоге
• China Mobile превращается в поставщика ИИ-инфраструктуры и удваивает инвестиции
• Фотонный чип и стократное снижение энергопотребления ИИ
Список текстов с конференции Tech in Asia 2025 смотрите здесь.
Алису подключили к генерации описаний для отелей и апартаментов
Нейросеть учитывает технические характеристики из карточки объекта, анализирует отзывы постояльцев и добавляет информацию о достопримечательностях поблизости. Владельцу нужно только заполнить данные в Яндекс Бизнесе или Экстранете, дальше система работает сама и на выходе получается готовый текст. После обновления параметров описание генерируется заново автоматически. Функция заработала для всех российских объектов на Яндекс Путешествиях.
В этой новости смущает только один момент – малая степень контроля над итоговым результатом. Чтобы скорректировать сгенерированное ИИ описание, нужно обращаться в поддержку. Также такие описания могут стать потенциальной целью атаки через prompt injection. При этом собственникам не нужно тратить время на прописывание подробного описания, а пользователи получают сделанные по единому паттерну тексты об объектах.
Нейросеть учитывает технические характеристики из карточки объекта, анализирует отзывы постояльцев и добавляет информацию о достопримечательностях поблизости. Владельцу нужно только заполнить данные в Яндекс Бизнесе или Экстранете, дальше система работает сама и на выходе получается готовый текст. После обновления параметров описание генерируется заново автоматически. Функция заработала для всех российских объектов на Яндекс Путешествиях.
В этой новости смущает только один момент – малая степень контроля над итоговым результатом. Чтобы скорректировать сгенерированное ИИ описание, нужно обращаться в поддержку. Также такие описания могут стать потенциальной целью атаки через prompt injection. При этом собственникам не нужно тратить время на прописывание подробного описания, а пользователи получают сделанные по единому паттерну тексты об объектах.
❤3