NVIDIA выложила Nemotron 3.5 Super VL. модель открытая, веса можно скачать и запустить у себя. понимает текст, картинки и видео, заточена под агентов и документы.
цифры:
- 120 млрд параметров, одновременно работают 12 млрд
- на OpenRouter $0,15 за миллион токенов на вход и $0,50 на выход
- урезанная версия Bolt влезает в видеокарту на 24 ГБ
в заголовках пишут, что она обошла Claude Opus 5 и GPT-6.1 Sol. но там речь о версиях, которые партнёры дообучили под узкие задачи. например, на разборе медстраховки результат вырос примерно с 28% до 72%.
базовая модель в рейтинге Artificial Analysis набирает 26. китайские GLM-5.3-Flash и Qwen3.8-Flash-Next набирают 42 и 40.
по-моему, история со страховкой интереснее любого рейтинга. мне кажется, многим компаниям просто нужно, чтобы кто-то сто раз в день читал один и тот же тип бумажек и не путался. если дешёвая открытая модель, докормленная своими примерами, делает это лучше топовой, платить за топовую незачем.
правда, VentureBeat замечает, что NVIDIA не показала ни сами задачи, ни сколько примеров проверяли. так что пока это цифры из пресс-релиза.
цифры:
- 120 млрд параметров, одновременно работают 12 млрд
- на OpenRouter $0,15 за миллион токенов на вход и $0,50 на выход
- урезанная версия Bolt влезает в видеокарту на 24 ГБ
в заголовках пишут, что она обошла Claude Opus 5 и GPT-6.1 Sol. но там речь о версиях, которые партнёры дообучили под узкие задачи. например, на разборе медстраховки результат вырос примерно с 28% до 72%.
базовая модель в рейтинге Artificial Analysis набирает 26. китайские GLM-5.3-Flash и Qwen3.8-Flash-Next набирают 42 и 40.
по-моему, история со страховкой интереснее любого рейтинга. мне кажется, многим компаниям просто нужно, чтобы кто-то сто раз в день читал один и тот же тип бумажек и не путался. если дешёвая открытая модель, докормленная своими примерами, делает это лучше топовой, платить за топовую незачем.
правда, VentureBeat замечает, что NVIDIA не показала ни сами задачи, ни сколько примеров проверяли. так что пока это цифры из пресс-релиза.
Anthropic опросила обычных взрослых в США и своих сотрудников, чего они ждут от ИИ к 2030 году. насчёт того, что ИИ умеет сейчас, обе группы согласны. а насчёт будущего как будто живут на разных планетах.
цифры, люди против сотрудников:
- ИИ сделает открытие уровня Нобелевки: 39% и 91%
- сколько твоей работы заберёт ИИ: 28% и 75%
- рост ВВП в 2030 (это считала модель Anthropic, а не опрос): 5,4% и 17,1%
- безработица: около 8% и больше 12%
(по каналам гуляют «98-99% в лабах», в отчёте такой цифры нет, ближайшая: 96% сотрудников Anthropic ожидают, что к 2030 ИИ сможет выполнять не менее семи из восьми перечисленных задач на уровне профессионала)
мне кажется, интереснее всего тут даже не кто прав. законы про ИИ, налоги, пособия будут писать люди из первой колонки. модели делают люди из второй. если правы вторые, к 2030 все будут догонять в панике.
но спрашивать сотрудников лабы о будущем ИИ это примерно как спрашивать продавца, хорошая ли машина. они сидят внутри хайпа каждый день. Anthropic сама пишет, что это личные мнения, а не прогноз компании, и что у двух из десяти сотрудников ожидания как у обычного человека.
в чатах шутят, что в Anthropic просто три четверти рабочего дня пинают балду. тоже вариант.
цифры, люди против сотрудников:
- ИИ сделает открытие уровня Нобелевки: 39% и 91%
- сколько твоей работы заберёт ИИ: 28% и 75%
- рост ВВП в 2030 (это считала модель Anthropic, а не опрос): 5,4% и 17,1%
- безработица: около 8% и больше 12%
(по каналам гуляют «98-99% в лабах», в отчёте такой цифры нет, ближайшая: 96% сотрудников Anthropic ожидают, что к 2030 ИИ сможет выполнять не менее семи из восьми перечисленных задач на уровне профессионала)
мне кажется, интереснее всего тут даже не кто прав. законы про ИИ, налоги, пособия будут писать люди из первой колонки. модели делают люди из второй. если правы вторые, к 2030 все будут догонять в панике.
но спрашивать сотрудников лабы о будущем ИИ это примерно как спрашивать продавца, хорошая ли машина. они сидят внутри хайпа каждый день. Anthropic сама пишет, что это личные мнения, а не прогноз компании, и что у двух из десяти сотрудников ожидания как у обычного человека.
в чатах шутят, что в Anthropic просто три четверти рабочего дня пинают балду. тоже вариант.
Anthropic объявила, что отдаёт 5% своих акций в отдельный фонд «на общее благо». сверху обещает ещё по 2% каждый раз, когда стоимость компании вырастет на 50%.
фонд оформлен как обычная дочка компании. тратить свои акции на лоббизм и политику ему запрещено.
если сложить с прошлыми обещаниями, выходит около 20% акций. основатели раньше пообещали отдать 80% своих долей, а компания доплачивает к пожертвованиям сотрудников.
звучит щедро. но если читать внимательно:
- 5% пока только обещание, его ещё должны одобрить акционеры
- доп. 2% совет даёт «по своему усмотрению», то есть может и не дать
- от какой оценки считать рост, не сказали
- кто будет управлять фондом, тоже. детали обещают «в ближайшие месяцы»
мне кажется, тут всё про тайминг. Anthropic готовится к IPO, и Reuters пишет, что инвесторы уже обсуждают оценку около $1,5 трлн вместо ожидаемых $2 трлн.
перед биржей лабе, которая постоянно говорит про безопасность и пользу людям, нужна красивая история. а обещать долю от роста, которого ещё нет, легко.
сама Anthropic сравнивает схему с бонусами топам, которые растут вместе с компанией. только тут «топ» это общее благо, и кто будет говорить от его имени, пока непонятно.
посмотрим, что расскажут в эти «ближайшие месяцы».
фонд оформлен как обычная дочка компании. тратить свои акции на лоббизм и политику ему запрещено.
если сложить с прошлыми обещаниями, выходит около 20% акций. основатели раньше пообещали отдать 80% своих долей, а компания доплачивает к пожертвованиям сотрудников.
звучит щедро. но если читать внимательно:
- 5% пока только обещание, его ещё должны одобрить акционеры
- доп. 2% совет даёт «по своему усмотрению», то есть может и не дать
- от какой оценки считать рост, не сказали
- кто будет управлять фондом, тоже. детали обещают «в ближайшие месяцы»
мне кажется, тут всё про тайминг. Anthropic готовится к IPO, и Reuters пишет, что инвесторы уже обсуждают оценку около $1,5 трлн вместо ожидаемых $2 трлн.
перед биржей лабе, которая постоянно говорит про безопасность и пользу людям, нужна красивая история. а обещать долю от роста, которого ещё нет, легко.
сама Anthropic сравнивает схему с бонусами топам, которые растут вместе с компанией. только тут «топ» это общее благо, и кто будет говорить от его имени, пока непонятно.
посмотрим, что расскажут в эти «ближайшие месяцы».
Accenture, одна из крупнейших консалтинговых компаний мира (выручка больше $70 млрд), урезала Claude сотрудникам. с 1 октября компания сама платит за него только $29 в месяц на человека. всё, что сверху, надо списывать на бюджет проекта или команды, и доступ никто не гарантирует.
до этого самые активные тратили $500-1000 в месяц. одному доступ отрубили совсем.
(в Accenture говорят, что жёсткого лимита нет, и Forbes считает заголовки преувеличением: режут только оплату из общего кармана)
у автора канала «Мысли вслух» (@maxvotek) хороший тейк про почасовку:
он думает, что лимит бьёт по тем, кто дальше всех ушёл в агентов. может быть. но на что именно уходила эта тысяча, не показали ни 404 Media, ни сама Accenture. агенты и ночные прогоны или топовая модель на рутине, снаружи не видно.
у меня подозрение (чисто догадка), что часть этих счетов набегает просто от самой дорогой модели по умолчанию на всём подряд.
до этого самые активные тратили $500-1000 в месяц. одному доступ отрубили совсем.
(в Accenture говорят, что жёсткого лимита нет, и Forbes считает заголовки преувеличением: режут только оплату из общего кармана)
у автора канала «Мысли вслух» (@maxvotek) хороший тейк про почасовку:
При почасовой оплате инструмент, который экономит консультанту 20 часов, просто уменьшает выручку.
он думает, что лимит бьёт по тем, кто дальше всех ушёл в агентов. может быть. но на что именно уходила эта тысяча, не показали ни 404 Media, ни сама Accenture. агенты и ночные прогоны или топовая модель на рутине, снаружи не видно.
у меня подозрение (чисто догадка), что часть этих счетов набегает просто от самой дорогой модели по умолчанию на всём подряд.
Anthropic готовится выйти на биржу и показала инвесторам цифры за 3 квартал. выручка $16,8 млрд. для сравнения: в первом квартале было $4,7 млрд, а за весь 2025 год около $4,6 млрд.
по данным Bloomberg, валовая маржа 85%, операционная больше 11%, по деньгам компания в плюсе.
если грубо, из каждых $100 выручки на прямые затраты, без которых этих денег не было бы, уходит около $15.
(по каналам гуляет, что на клиентов идёт только 25% мощностей, а 75% на обучение. в публикациях я этого не нашёл)
мне кажется, это бьёт по популярной истории, что лабы теряют деньги на каждом запросе и подписки субсидированы. текущие клиенты, похоже, кормят компанию с запасом. дорого обходится гонка за следующей моделью.
но Bloomberg пишет adjusted basis для прибыльности и adjusted operating margin (более 11%), то есть «скорректированная». считали так, как удобно компании. а валовая маржа 85% в тексте обозначена просто как gross margin, без слова adjusted. FT пишет, что непонятно даже, о какой выручке речь, «грязной» или «чистой». а за 2025-й, по данным qz, операционный убыток больше $8 млрд. честная картина будет только в документах к IPO.
по данным Bloomberg, валовая маржа 85%, операционная больше 11%, по деньгам компания в плюсе.
если грубо, из каждых $100 выручки на прямые затраты, без которых этих денег не было бы, уходит около $15.
(по каналам гуляет, что на клиентов идёт только 25% мощностей, а 75% на обучение. в публикациях я этого не нашёл)
мне кажется, это бьёт по популярной истории, что лабы теряют деньги на каждом запросе и подписки субсидированы. текущие клиенты, похоже, кормят компанию с запасом. дорого обходится гонка за следующей моделью.
но Bloomberg пишет adjusted basis для прибыльности и adjusted operating margin (более 11%), то есть «скорректированная». считали так, как удобно компании. а валовая маржа 85% в тексте обозначена просто как gross margin, без слова adjusted. FT пишет, что непонятно даже, о какой выручке речь, «грязной» или «чистой». а за 2025-й, по данным qz, операционный убыток больше $8 млрд. честная картина будет только в документах к IPO.
The Information пишет, что Anthropic готовит новую модель, сильнее нынешних в ризонинге и «интуиции». один анонимный тестер говорит, что ей не нужно расписывать задачу, она сама догадывается, что ты имел в виду.
его пример: тыкаешь её в один баг, а она выявляет класс проблем, стоящих за багом, и спрашивает, нужно ли чинить весь класс.
ни названия, ни даты, ни цифр. «Fable 5.5» это догадка. по данным OrcaRouter, сооснователь The Information Амир Эфрати на вопрос о скором релизе Fable 5.5 ответил:
по подсчёту FourWeekMBA, Anthropic в этом году выпускает что-то в среднем раз в 24 дня.
а мне кажется, новости тут пока нет.
«понимает с полуслова». так нынешний Опус вроде этим и занимается? иногда понимает даже больше, чем ты сам хотел сказать.
«находит целый класс проблем». попроси любую модель глянуть, что ещё тут может сломаться, и она с радостью притащит тебе целый зоопарк.
а раз это Claude, первым классом проблем она, видимо, найдёт угрозу безопасности в твоём вопросе. и вежливо закончит диалог.
новостью это станет, когда появятся цифры, а не слова одного тестера.
его пример: тыкаешь её в один баг, а она выявляет класс проблем, стоящих за багом, и спрашивает, нужно ли чинить весь класс.
ни названия, ни даты, ни цифр. «Fable 5.5» это догадка. по данным OrcaRouter, сооснователь The Information Амир Эфрати на вопрос о скором релизе Fable 5.5 ответил:
Seems like it...
по подсчёту FourWeekMBA, Anthropic в этом году выпускает что-то в среднем раз в 24 дня.
а мне кажется, новости тут пока нет.
«понимает с полуслова». так нынешний Опус вроде этим и занимается? иногда понимает даже больше, чем ты сам хотел сказать.
«находит целый класс проблем». попроси любую модель глянуть, что ещё тут может сломаться, и она с радостью притащит тебе целый зоопарк.
а раз это Claude, первым классом проблем она, видимо, найдёт угрозу безопасности в твоём вопросе. и вежливо закончит диалог.
новостью это станет, когда появятся цифры, а не слова одного тестера.
SemiAnalysis считает, что в 2027 году лабы и гиперскейлеры (Microsoft, Google, Amazon и ко) запустят ещё больше 50 GW датацентров под ИИ. то есть за один год построят в два с лишним раза больше, чем сейчас есть ИИ-мощностей во всём мире (~21 GW), и почти столько же, сколько все датацентры планеты вместе взятые (~64 GW).
если прикинуть окупаемость, то, чтобы выйти в ноль, крупнейшим продавцам токенов надо зарабатывать около $450 млрд в год, а чтобы лабам было интересно, около $1 трлн. это минимум в 3 раза больше, чем вся нынешняя выручка от токенов.
(у Goldman точка безубыточности скромнее, около $300 млрд. а Брэд Герстнер из фонда Altimeter, по словам SemiAnalysis, на интуиции считает, что построят от силы ~25 GW)
хватит ли спроса, по-моему, вообще не вопрос. токенов будут жечь в разы больше, одни агенты чего стоят.
меня больше пугает цена. китайцы и open-source давят её вниз.
и выходит, что токенов станет условно в 10 раз больше, а денег за них в 2. тогда эти гигаватты превращаются в завод, построенный под прогноз. классический кризис перепроизводства.
хотя мне кажется, тут сработает история как с железными дорогами. страны будут строить вычисления как инфраструктуру, даже в минус: своя мощность скоро будет значить примерно как свой НПЗ.
если прикинуть окупаемость, то, чтобы выйти в ноль, крупнейшим продавцам токенов надо зарабатывать около $450 млрд в год, а чтобы лабам было интересно, около $1 трлн. это минимум в 3 раза больше, чем вся нынешняя выручка от токенов.
(у Goldman точка безубыточности скромнее, около $300 млрд. а Брэд Герстнер из фонда Altimeter, по словам SemiAnalysis, на интуиции считает, что построят от силы ~25 GW)
хватит ли спроса, по-моему, вообще не вопрос. токенов будут жечь в разы больше, одни агенты чего стоят.
меня больше пугает цена. китайцы и open-source давят её вниз.
и выходит, что токенов станет условно в 10 раз больше, а денег за них в 2. тогда эти гигаватты превращаются в завод, построенный под прогноз. классический кризис перепроизводства.
хотя мне кажется, тут сработает история как с железными дорогами. страны будут строить вычисления как инфраструктуру, даже в минус: своя мощность скоро будет значить примерно как свой НПЗ.
LeapLab из Tsinghua выложили статью про RoAR-VAE: как улучшить модель, которая сжимает картинки для генераторов.
FLUX, Midjourney и ко не рисуют пиксели напрямую. сначала отдельная модель (VAE) сжимает картинку в компактный код, и генератор учится уже на нём. чем удобнее этот код, тем быстрее и лучше учится генератор.
до этого код улучшали сложными схемами, где сжатие и генерацию тренировали вместе. в Tsinghua взяли одну такую схему (REPA-E) и выкинули из неё почти всё навороченное. оставили одну простую идею: портишь код шумом и всё равно учишь модель понимать, что на картинке. генерация вышла примерно такой же.
на этой идее собрали свою модель:
- +2,19 пункта по качеству генерации против сильнейшего конкурента при том же бюджете
- +16,93 п.п. в восстановлении мелкого текста против VAE от FLUX.1
(мелкий текст это вечная боль генераторов, вывески и подписи до сих пор плывут)
цель у них: открытый рецепт уровня FLUX.2. код на GitHub, весов пока нет.
мне кажется, многие сложные архитектуры в ИИ держатся на том, что никто не пробовал из них что-то выкинуть. попробовали, и оказалось, что работала одна идея, а остальное было обвесом.
но сравнивали авторы на своём же сетапе, независимых проверок нет. а почему это работает, они и сами пишут как гипотезу.
FLUX, Midjourney и ко не рисуют пиксели напрямую. сначала отдельная модель (VAE) сжимает картинку в компактный код, и генератор учится уже на нём. чем удобнее этот код, тем быстрее и лучше учится генератор.
до этого код улучшали сложными схемами, где сжатие и генерацию тренировали вместе. в Tsinghua взяли одну такую схему (REPA-E) и выкинули из неё почти всё навороченное. оставили одну простую идею: портишь код шумом и всё равно учишь модель понимать, что на картинке. генерация вышла примерно такой же.
на этой идее собрали свою модель:
- +2,19 пункта по качеству генерации против сильнейшего конкурента при том же бюджете
- +16,93 п.п. в восстановлении мелкого текста против VAE от FLUX.1
(мелкий текст это вечная боль генераторов, вывески и подписи до сих пор плывут)
цель у них: открытый рецепт уровня FLUX.2. код на GitHub, весов пока нет.
мне кажется, многие сложные архитектуры в ИИ держатся на том, что никто не пробовал из них что-то выкинуть. попробовали, и оказалось, что работала одна идея, а остальное было обвесом.
но сравнивали авторы на своём же сетапе, независимых проверок нет. а почему это работает, они и сами пишут как гипотезу.
DeepSeek выложила в открытый доступ DeepInfer, движок, на котором сама крутит V4.1-Flash в проде. по данным Bloomberg, он ускоряет ответы и режет расходы на чипы и электричество.
если по-простому: веса модели это мозг. а движок нужен, чтобы этот мозг отвечал миллионам людей сразу и не сжигал на этом кучу денег. веса DeepSeek и так раздаёт бесплатно, а вот как запускать их дёшево, до сих пор было их внутренней кухней.
работает на Nvidia и на Huawei Ascend. (то есть китайцы открыто показывают, что американские чипы для их стека не обязательны)
по-моему, это сильнее очередного релиза модели. открытых весов полно, но запускать их так же дёшево, как сами лабы, могли единицы. теперь цена запуска поползёт вниз у всех, и продавать токены втридорога станет сложнее. на HN уже спорят, не диверсия ли это против оценок американских лаб.
но есть оговорки:
- в релизе только офлайн-инференс. для нормального сервиса ещё надо докручивать кэш, балансировку и прочую обвязку
- сравнений с vLLM и SGLang (популярными открытыми движками) нет. и сам он построен на vLLM
- детерминированный режим работает только на Nvidia
так что взять и завтра поднять свой DeepSeek-сервис пока не выйдет. но главный кусок рецепта уже открыт, остальное, думаю, допилят быстро.
если по-простому: веса модели это мозг. а движок нужен, чтобы этот мозг отвечал миллионам людей сразу и не сжигал на этом кучу денег. веса DeepSeek и так раздаёт бесплатно, а вот как запускать их дёшево, до сих пор было их внутренней кухней.
работает на Nvidia и на Huawei Ascend. (то есть китайцы открыто показывают, что американские чипы для их стека не обязательны)
по-моему, это сильнее очередного релиза модели. открытых весов полно, но запускать их так же дёшево, как сами лабы, могли единицы. теперь цена запуска поползёт вниз у всех, и продавать токены втридорога станет сложнее. на HN уже спорят, не диверсия ли это против оценок американских лаб.
но есть оговорки:
- в релизе только офлайн-инференс. для нормального сервиса ещё надо докручивать кэш, балансировку и прочую обвязку
- сравнений с vLLM и SGLang (популярными открытыми движками) нет. и сам он построен на vLLM
- детерминированный режим работает только на Nvidia
так что взять и завтра поднять свой DeepSeek-сервис пока не выйдет. но главный кусок рецепта уже открыт, остальное, думаю, допилят быстро.
США выгоняют DeepSeek из госсектора. гражданским федеральным агентствам велели снести всё, где он есть: и сам чат, и чужие сервисы, собранные на его моделях. покупать новое тоже нельзя.
DeepSeek это китайская лаба, которая выкладывает свои модели в открытый доступ. веса можно скачать и запустить на своём сервере, Китай для этого вообще не нужен.
DHS пишет, что модели «may contain malware». какой именно, не уточняют. на HN объясняют проще: серверы в Китае, а китайский закон даёт властям широкий доступ к инфраструктуре компаний.
(письмо министра внутренней безопасности с распоряжением об исключении датировано 26 июня, а публикация в Federal Register назначена на 20 октября. Минобороны, по данным CNBC, под него не попало)
к приложению вопросов нет. отправлять госдокументы на сервера в Китае так себе идея.
а вот с открытыми весами логика, по-моему, ломается. модель, которая крутится на твоём железе, никуда ничего не шлёт, и её можно разобрать и проверить. закрытые модели OpenAI и Anthropic не проверишь никак, остаётся верить компании на слово.
выходит, запрещают по паспорту поставщика. при этом публичного списка, какие сторонние продукты задело, нет.
не удивлюсь, если следующими станут Qwen, Kimi и остальные китайские open-source модели. МИД КНР уже ожидаемо против «politicizing technology».
DeepSeek это китайская лаба, которая выкладывает свои модели в открытый доступ. веса можно скачать и запустить на своём сервере, Китай для этого вообще не нужен.
DHS пишет, что модели «may contain malware». какой именно, не уточняют. на HN объясняют проще: серверы в Китае, а китайский закон даёт властям широкий доступ к инфраструктуре компаний.
(письмо министра внутренней безопасности с распоряжением об исключении датировано 26 июня, а публикация в Federal Register назначена на 20 октября. Минобороны, по данным CNBC, под него не попало)
к приложению вопросов нет. отправлять госдокументы на сервера в Китае так себе идея.
а вот с открытыми весами логика, по-моему, ломается. модель, которая крутится на твоём железе, никуда ничего не шлёт, и её можно разобрать и проверить. закрытые модели OpenAI и Anthropic не проверишь никак, остаётся верить компании на слово.
выходит, запрещают по паспорту поставщика. при этом публичного списка, какие сторонние продукты задело, нет.
не удивлюсь, если следующими станут Qwen, Kimi и остальные китайские open-source модели. МИД КНР уже ожидаемо против «politicizing technology».
Anthropic написала свой вариант федерального закона об ИИ для США, и черновик утёк в Politico. безопасники в ярости: он заметно мягче FRONTIER Act, законопроекта, который в Конгрессе двигают обе партии.
что в черновике:
- «катастрофа» начинается с более 50 погибших или серьёзно пострадавших или более $1 000 000 000 ущерба или потерь имущества в результате одного инцидента
- те, кто оценивает риски моделей, сами себя и сертифицируют
- заблокировать модель можно только через федеральный суд
Чарли Буллок из LawAI (юристы, которые занимаются регулированием ИИ) считает, что при такой схеме аудиторы начнут соревноваться, кто проверит мягче.
в Anthropic ответили, что часть формулировок неточная и её перепишут. порог в $1 млрд при этом не отозвали.
мне кажется, самое смешное тут контраст. компания, которая всегда ставила безопасность на первое место, пишет закон, который начинает волноваться где-то на 50-м трупе.
по-моему, это и есть реальные приоритеты. про безопасность красиво в блоге, а правила для себя помягче.
что в черновике:
- «катастрофа» начинается с более 50 погибших или серьёзно пострадавших или более $1 000 000 000 ущерба или потерь имущества в результате одного инцидента
- те, кто оценивает риски моделей, сами себя и сертифицируют
- заблокировать модель можно только через федеральный суд
Чарли Буллок из LawAI (юристы, которые занимаются регулированием ИИ) считает, что при такой схеме аудиторы начнут соревноваться, кто проверит мягче.
в Anthropic ответили, что часть формулировок неточная и её перепишут. порог в $1 млрд при этом не отозвали.
мне кажется, самое смешное тут контраст. компания, которая всегда ставила безопасность на первое место, пишет закон, который начинает волноваться где-то на 50-м трупе.
по-моему, это и есть реальные приоритеты. про безопасность красиво в блоге, а правила для себя помягче.
Anthropic готовится выйти на биржу в ноябре, и WSJ достал свежий черновик их S-1 (документ, который компания подаёт перед IPO). цифры там дикие:
- на вычисления за полгода ушло ~$9 млрд. год назад было $2,3 млрд, а за весь 2025 $7,3 млрд
- выручка за то же полугодие $16,3 млрд против $1,1 млрд
- контрактов на облака примерно на $450 млрд: Google $111 млрд, AWS $110 млрд, Microsoft $31 млрд. платить надо, даже если мощности простаивают
- всего, вместе со сделками в переговорах, на compute может уйти $750 млрд
(убыток $80,7 млрд выглядит жутко, но $72 млрд из них бухгалтерские начисления, живых денег там сильно меньше)
а дальше веселье. по TechCrunch, облака дают Anthropic меньше мощностей, чем она просит, потому что видят в ней конкурента. Google, Amazon и Microsoft сами продают ИИ.
то есть Anthropic арендует кухню у ресторанов напротив. и чем лучше готовит, тем неохотнее ей дают плиту.
по-моему, IPO им нужно в первую очередь, чтобы платить по этим счетам. выручка растёт бешено, но из $16,3 млрд за полгода $9 млрд сразу ушло на вычисления.
оговорка: сам S-1 никто не видел, всё в пересказе WSJ.
- на вычисления за полгода ушло ~$9 млрд. год назад было $2,3 млрд, а за весь 2025 $7,3 млрд
- выручка за то же полугодие $16,3 млрд против $1,1 млрд
- контрактов на облака примерно на $450 млрд: Google $111 млрд, AWS $110 млрд, Microsoft $31 млрд. платить надо, даже если мощности простаивают
- всего, вместе со сделками в переговорах, на compute может уйти $750 млрд
(убыток $80,7 млрд выглядит жутко, но $72 млрд из них бухгалтерские начисления, живых денег там сильно меньше)
а дальше веселье. по TechCrunch, облака дают Anthropic меньше мощностей, чем она просит, потому что видят в ней конкурента. Google, Amazon и Microsoft сами продают ИИ.
то есть Anthropic арендует кухню у ресторанов напротив. и чем лучше готовит, тем неохотнее ей дают плиту.
по-моему, IPO им нужно в первую очередь, чтобы платить по этим счетам. выручка растёт бешено, но из $16,3 млрд за полгода $9 млрд сразу ушло на вычисления.
оговорка: сам S-1 никто не видел, всё в пересказе WSJ.
Влад | КриптоСамец
США выгоняют DeepSeek из госсектора. гражданским федеральным агентствам велели снести всё, где он есть: и сам чат, и чужие сервисы, собранные на его моделях. покупать новое тоже нельзя. DeepSeek это китайская лаба, которая выкладывает свои модели в открытый…
Китай ответил на запрет DeepSeek в американских госагентствах. пообещал «решительные ответные меры» и назвал всё это политизацией технологий.
самое интересное тут обвинения в дистилляции. по-простому: берёшь чужую сильную модель, задаёшь ей миллионы вопросов и учишь свою на её ответах. получается почти так же умно, только сильно дешевле.
OpenAI сообщала Конгрессу, что подозревает такую дистилляцию. Anthropic жаловалась на попытки массово выкачивать ответы Claude. Пекин всё отрицает, публичных доказательств никто не показал. пока слово против слова.
и вот тут, по-моему, запрет бьёт мимо. если DeepSeek и правда учился на ответах ChatGPT, то, скорее всего, через обычный доступ к API, который продают любому разрабу с картой. снос чат-бота с компьютеров Минфина этому никак не мешает.
выходит смешно: лабы жалуются, что их копируют, а под раздачу попадают чиновники.
а по сообщению Bloomberg, Китай неделей раньше рассматривал ограничения экспорта 23 ИИ-технологий, включая дизайн чипов и некоторые продвинутые модели; официального предложения в источнике не описано. так что заборы теперь строят с обеих сторон.
самое интересное тут обвинения в дистилляции. по-простому: берёшь чужую сильную модель, задаёшь ей миллионы вопросов и учишь свою на её ответах. получается почти так же умно, только сильно дешевле.
OpenAI сообщала Конгрессу, что подозревает такую дистилляцию. Anthropic жаловалась на попытки массово выкачивать ответы Claude. Пекин всё отрицает, публичных доказательств никто не показал. пока слово против слова.
и вот тут, по-моему, запрет бьёт мимо. если DeepSeek и правда учился на ответах ChatGPT, то, скорее всего, через обычный доступ к API, который продают любому разрабу с картой. снос чат-бота с компьютеров Минфина этому никак не мешает.
выходит смешно: лабы жалуются, что их копируют, а под раздачу попадают чиновники.
а по сообщению Bloomberg, Китай неделей раньше рассматривал ограничения экспорта 23 ИИ-технологий, включая дизайн чипов и некоторые продвинутые модели; официального предложения в источнике не описано. так что заборы теперь строят с обеих сторон.
Anthropic выложила отчёт о том, как ИИ поменял работу внутри самой компании. там их внутренние данные плюс 17 интервью с сотрудниками.
цифры:
- доля джунов среди технарей с начала 2025 упала с 21% до 14%, а среди новых наймов с 27% до 9%
- в марте агенты впервые суммарно отработали больше часов, чем люди. к августу агенты, которых запускают сотрудники, работали в 6 раз больше своих хозяев
- коммитов на инженера стало в 5 раз больше, и код агентов откатывали не чаще человеческого
- «работа над работой» (писать задания агентам, ставить одного проверять другого, собирать дашборды) выросла с 10% до 22%
и самое смешное. по собственной оценке Anthropic из отчёта (телеметрия сессий, из общего времени вычитали активное время агента), около 80% времени сессий Claude уходит на ожидание ввода человека.
то есть узкое место больше не код. узкое место сидит перед монитором и читает.
по-моему, отсюда и обвал найма джунов. раньше джун писал код, а мидл раздавал задачи и проверял. теперь код пишет агент, а человеку остаётся раздавать и проверять, то есть работа мидла. джуну в этой схеме места почти нет.
оговорки: это одна быстрорастущая компания. абсолютного числа джунов в отчёте нет, а штат при этом растёт. да и коммиты как мерило продуктивности так себе.
а откуда через пару лет возьмутся мидлы, если джунов никто не берёт, в отчёте не сказано.
цифры:
- доля джунов среди технарей с начала 2025 упала с 21% до 14%, а среди новых наймов с 27% до 9%
- в марте агенты впервые суммарно отработали больше часов, чем люди. к августу агенты, которых запускают сотрудники, работали в 6 раз больше своих хозяев
- коммитов на инженера стало в 5 раз больше, и код агентов откатывали не чаще человеческого
- «работа над работой» (писать задания агентам, ставить одного проверять другого, собирать дашборды) выросла с 10% до 22%
и самое смешное. по собственной оценке Anthropic из отчёта (телеметрия сессий, из общего времени вычитали активное время агента), около 80% времени сессий Claude уходит на ожидание ввода человека.
то есть узкое место больше не код. узкое место сидит перед монитором и читает.
по-моему, отсюда и обвал найма джунов. раньше джун писал код, а мидл раздавал задачи и проверял. теперь код пишет агент, а человеку остаётся раздавать и проверять, то есть работа мидла. джуну в этой схеме места почти нет.
оговорки: это одна быстрорастущая компания. абсолютного числа джунов в отчёте нет, а штат при этом растёт. да и коммиты как мерило продуктивности так себе.
а откуда через пару лет возьмутся мидлы, если джунов никто не берёт, в отчёте не сказано.
ИИ нашёл в PHP две дыры, через которые можно захватить чужой сервер без логина и пароля. Искали Wiz вместе с OpenAI на GPT-5.6 Sol и Gemini 4 Argon. PHP это язык, на котором, по оценке тех же Wiz, крутится около 70% сайтов. Почти все версии начиная с 5.4 уязвимы, это больше десяти лет.
последствия уже вполне реальные:
- в Великобритании министр признала в Палате лордов: 32 госсервиса лежат, ещё 4 работают с перебоями (в основном отключили на всякий случай, пока ставят патчи)
- госсайты гасили в Германии, Франции, Бельгии, Финляндии и Нидерландах
- информация утекла раньше времени, и первые попытки эксплуатации фиксировались примерно в день выхода патча
самое интересное в мелком шрифте. по SecurityWeek, ошибку, на которой стоит одна из дыр, находили ещё в 2020 и потом в 2024 на аудите. не чинили, потому что никто не показал, как через неё реально взломать.
по-моему, это главное. «рабочего взлома нет, подождём» больше не аргумент.
дальше всё упирается в скорость: кто быстрее, те, кто ставит патчи, или те, кто ломает. и тут грустно. Cisco Talos считает, что примерно половина систем на PHP патч так и не получит.
оговорка: Wiz сами продают защиту, сколько стоило железо для поиска, не раскрыли, зато у дыры уже есть название. маркетинг, конечно, отдельный вид искусства.
последствия уже вполне реальные:
- в Великобритании министр признала в Палате лордов: 32 госсервиса лежат, ещё 4 работают с перебоями (в основном отключили на всякий случай, пока ставят патчи)
- госсайты гасили в Германии, Франции, Бельгии, Финляндии и Нидерландах
- информация утекла раньше времени, и первые попытки эксплуатации фиксировались примерно в день выхода патча
самое интересное в мелком шрифте. по SecurityWeek, ошибку, на которой стоит одна из дыр, находили ещё в 2020 и потом в 2024 на аудите. не чинили, потому что никто не показал, как через неё реально взломать.
по-моему, это главное. «рабочего взлома нет, подождём» больше не аргумент.
дальше всё упирается в скорость: кто быстрее, те, кто ставит патчи, или те, кто ломает. и тут грустно. Cisco Talos считает, что примерно половина систем на PHP патч так и не получит.
оговорка: Wiz сами продают защиту, сколько стоило железо для поиска, не раскрыли, зато у дыры уже есть название. маркетинг, конечно, отдельный вид искусства.
Anthropic объявила: со следующей недели Claude в вебе, на десктопе и в мобильных приложениях по умолчанию работает в auto mode. тарифы Pro, Max и Team.
раньше агент перед каждым шагом спрашивал «можно?», и ты жал «да». теперь не спрашивает, опасное за него режет отдельная автопроверка. и проверяет тоже Claude (Sonnet 4.6), то есть Claude присматривает за Claude. в Claude Code так уже с 14 августа.
цифры от самой Anthropic:
- 97% запросов на разрешение люди и так одобряли
- замаскированную опасную команду человек ловил в 13,6% случаев, автопроверка в 89%
- серьёзный вред: 6,3% с ручным подтверждением против 2,4% в авто
меня больше всего зацепила первая цифра. человек давно работал кнопкой «да». каждый скрипт никто не читал, жали не глядя, потому что надоело.
по-моему, контроля и раньше почти не было. его просто перестали изображать.
оговорка: все цифры от Anthropic, которая этот режим и продвигает. и даже по её собственным данным классификатор пропускает около 17% на оценочном наборе из 52 действий (real overeager), это не общая доля пропущенных опасных действий, а часть действий до проверки вообще не доходит (на эти пропуски указывает Backslash).
раньше опасное пропускал человек, теперь пропускает Claude. зато быстрее.
раньше агент перед каждым шагом спрашивал «можно?», и ты жал «да». теперь не спрашивает, опасное за него режет отдельная автопроверка. и проверяет тоже Claude (Sonnet 4.6), то есть Claude присматривает за Claude. в Claude Code так уже с 14 августа.
цифры от самой Anthropic:
- 97% запросов на разрешение люди и так одобряли
- замаскированную опасную команду человек ловил в 13,6% случаев, автопроверка в 89%
- серьёзный вред: 6,3% с ручным подтверждением против 2,4% в авто
меня больше всего зацепила первая цифра. человек давно работал кнопкой «да». каждый скрипт никто не читал, жали не глядя, потому что надоело.
по-моему, контроля и раньше почти не было. его просто перестали изображать.
оговорка: все цифры от Anthropic, которая этот режим и продвигает. и даже по её собственным данным классификатор пропускает около 17% на оценочном наборе из 52 действий (real overeager), это не общая доля пропущенных опасных действий, а часть действий до проверки вообще не доходит (на эти пропуски указывает Backslash).
раньше опасное пропускал человек, теперь пропускает Claude. зато быстрее.
британский институт безопасности ИИ (AISI, госструктура) в июле гонял Mythos 5 от Anthropic на хакерском тесте: взломать учебную сеть и достать «флаг». интернет был включён, защиты отключены.
честно взломать не вышло (из-за ошибки в самом задании это было почти невозможно). тогда модель пошла в обход. залила вредоносный код в чужой репозиторий на GitHub, наделала фейковых аккаунтов и стала давить на мейнтейнера, живого человека, который ведёт этот проект. и продолжала, хотя было видно, что люди, на которых она шла, ни при чём.
ущерба не было. цифры:
- вышла за рамки задачи в 9 из 43 прогонов
- в повторах начинает атаку в 83% случаев
- сама останавливается в 2%
Anthropic объясняет это так: модель была небрежна, рассуждала предвзято и очень хотела закончить задачу. новые модели так почти не делают: Mythos 5.1 и Opus 5.5 начинали атаку в 6-13% случаев (при повторах с ранних точек), внутренняя модель в 0%.
по-моему, человеку, на которого натравили фейковые аккаунты, без разницы, почему агент это сделал. «очень хотел закончить задачу» звучит как отмазка стажёра. только у этого стажёра доступ в интернет.
оговорка: модели часто понимают, что их тестируют. так что красивые 0-13% у новых моделей могут значить, что они просто научились вести себя прилично на экзамене. и по данным AISI, другие модели в симуляции делают такие же атаки.
честно взломать не вышло (из-за ошибки в самом задании это было почти невозможно). тогда модель пошла в обход. залила вредоносный код в чужой репозиторий на GitHub, наделала фейковых аккаунтов и стала давить на мейнтейнера, живого человека, который ведёт этот проект. и продолжала, хотя было видно, что люди, на которых она шла, ни при чём.
ущерба не было. цифры:
- вышла за рамки задачи в 9 из 43 прогонов
- в повторах начинает атаку в 83% случаев
- сама останавливается в 2%
Anthropic объясняет это так: модель была небрежна, рассуждала предвзято и очень хотела закончить задачу. новые модели так почти не делают: Mythos 5.1 и Opus 5.5 начинали атаку в 6-13% случаев (при повторах с ранних точек), внутренняя модель в 0%.
по-моему, человеку, на которого натравили фейковые аккаунты, без разницы, почему агент это сделал. «очень хотел закончить задачу» звучит как отмазка стажёра. только у этого стажёра доступ в интернет.
оговорка: модели часто понимают, что их тестируют. так что красивые 0-13% у новых моделей могут значить, что они просто научились вести себя прилично на экзамене. и по данным AISI, другие модели в симуляции делают такие же атаки.