💵 Nvidia ведёт переговоры об инвестициях в Perplexity — оценка превысит $30 млрд

Nvidia обсуждает вложение в Perplexity при оценке более $30 млрд — это более чем на 50% выше оценки компании в прошлом раунде финансирования год назад. Об этом сообщает The Information со ссылкой на источники.

За последний год годовая выручка Perplexity выросла втрое — с $250 млн до более чем $750 млн. Основным драйвером называют «Perplexity Computer»: AI-агента для автоматизации задач за $200 в месяц. Рост выручки также связан с многократным увеличением потребления токенов — агентные ИИ-системы стали одним из крупнейших клиентов самой индустрии ИИ.

Ранее Nvidia рассматривала вариант acqui-hire для поглощения технологий и команды Perplexity. В марте Perplexity присоединилась к коалиции Nemotron, продвигающей открытые ИИ-модели. Компания уже привлекла более $1,7 млрд, а CEO Аравинд Сринивас рассматривает IPO в районе 2028 года.

Сделка укрепит позиции Nvidia как одного из крупнейших финансовых спонсоров ИИ-индустрии: чипмейкер уже заключил похожие соглашения с Poolside, Groq ($20 млрд) и Enfabrica ($900 млн). Значительная часть инвестиций возвращается Nvidia в виде выручки — портфельные компании закупают её чипы.

#Business #Nvidia #Perplexity #AI #Investments

🆕🆕 Perplexity, ElevenLabs, Firecrawl и Miro теперь доступны в Lovable

Lovable объявил о запуске коннекторов с четырьмя популярными AI-сервисами: Perplexity, ElevenLabs, Firecrawl и Miro. Теперь пользователи могут прямо в Lovable создавать приложения, которые умеют исследовать веб, говорить голосом, собирать живые данные и превращать визуальные макеты в работающий прототип.

Коннектор Perplexity добавляет приложению исследовательского ассистента: сервис находит информацию в интернете и возвращает ответы с источниками. ElevenLabs подключает синтез речи на десятках языков и генерацию музыки — это позволяет делать озвучку, голосовых ассистентов и адаптивные аудио-интерфейсы. Firecrawl превращает любую веб-страницу в чистые структурированные данные: удобно для сбора вакансий, мониторинга цен или создания каталогов. Интеграция с Miro позволяет агенту видеть содержимое доски — стикеры, схемы и заметки — и собирать приложение по этому макету.

Разработчики уже используют связку Lovable с этими инструментами: например, создают голосовых ассистентов для диалогов, автоматический конкурентный анализ или скоринг лидов на основе данных из API-документации. Firecrawl для пользователей Lovable остаётся бесплатным до января 2026 года при подключении managed-экземпляра. Подключение выполняется в Workspace Settings → Connectors.

#Lovable #Perplexity #ElevenLabs #Firecrawl #Miro

⚙️ Perplexity Portable Computer вышел на Windows с ускорением NVIDIA RTX

Perplexity открыла доступ к Portable Computer — локальной версии своего агента Perplexity Computer — на ПК под управлением Windows. Вычисления ускоряются видеокартами NVIDIA RTX.

Агент умеет планировать и выполнять многошаговые задачи: анализировать данные, собирать информацию из разных источников и выдавать готовый результат. Ключевое отличие от облачного варианта в том, что всё работает на локальных моделях прямо на устройстве, поэтому конфиденциальные данные не уходят на внешние серверы.

NVIDIA подчёркивает общий тренд: локальные модели становятся достаточно способными, чтобы ИИ-агенты брали на себя всё больше повседневной работы на ПК без обращения к облаку. Это особенно важно для компаний и специалистов, имеющих дело с чувствительной информацией — юридическими документами, медицинскими данными, внутренней перепиской. Ускорение на RTX позволяет сохранять приемлемую скорость ответа при работе с большими контекстами, а сам агент остаётся доступным даже без постоянного подключения к сети.

#Tech #Perplexity #NVIDIA #LocalAI #Agents #Windows

❓Что такое инженерия обвязки вокруг ИИ-моделей и как она работает

Perplexity опубликовала разбор понятия harness engineering - инженерии обвязки, то есть кода, который окружает саму модель и превращает её в работающего агента.

В основе - три задачи. Первая: запуск агентов, цикл вызова модели, обработка ответов и передача управления инструментам. Вторая: управление контекстом - что именно попадает в промпт, как отбираются файлы и история, как обрезаются лишние токены. Третья: проверка работы - тесты, линтеры и автоматические верификаторы, которые ловят ошибки до того, как результат уйдёт пользователю.

Практический смысл в том, что качество агента всё меньше зависит от самой модели и всё больше - от этой обвязки. Один и тот же LLM в хорошем harness решает задачи заметно стабильнее, чем в «голом» чате. Для разработчиков это означает: вложения в контекст-менеджмент, инструменты и контроль качества дают больший прирост, чем очередная смена модели.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#AI #Agents #Perplexity #LLM #Development #Talk #HarnessEngineering