Разбираем отчёт Мэри Микер:
Мир переживает беспрецедентный темп изменений, движимый искусственным интеллектом - феномен, значительно превосходящий все предыдущие технологические революции. Натоящий фундаментальный сдвиг, ускоряющийся с невиданной скоростью.
Это подтверждают удивительные темпы роста количества пользователей ИИ, его использования и огромные денежные вложения.
- Беспрецедентная скорость внедрения: В отчёте чётко заявляют, что пользовательские тренды ИИ растут намного быстрее, чем когда-либо рос интернет. Винт Серф, «основатель интернета», в 1999-м сравнивал год в интернет-бизнесе с семью «собачьими годами» из-за стремительного темпа, но ИИ сейчас обгоняет даже это. ChatGPT набрал 1 миллион пользователей всего за 5 дней — это рекорд скорости роста для отдельного продукта. Резкий контраст с iPhone (74 дня), TiVo (1680 дней) или Ford Model T (около 2500 дней) для достижения той же отметки. Закономерность показывает, что каждый цикл внедрения технологий ускоряется примерно в два раза по сравнению с предшественником. Эра ИИ должна достичь 50% проникновения в американские домохозяйства всего за 3 года, против 6 лет для эры мобильного интернета.
- Взрывной рост использования и вовлечённости: База пользователей одного только ChatGPT показала феноменальный рост - еженедельные активные пользователи выросли в 8 раз до 800 миллионов всего за семнадцать месяцев (с октября 2022-го по апрель 2025-го). ChatGPT достиг 365 миллиардов поисковых запросов в год всего за 2 года (2024), на что у Google ушло 11 лет (до 2009-го). Пользовательская вовлечённость в приложение ChatGPT также выросла на 106% по сессиям и на 47% по продолжительности за двадцать один месяц (июль 2023-го - апрель 2025-го). Потребительский показатель удержания ChatGPT составляет 80% против 58% у Google Search за двадцать семь месяцев (с января 2023-го по апрель 2025-го), что указывает на сильную «зависимость».
- Огромные инвестиции в инфраструктуру: Отражая интенсивный фокус на ИИ, капитальные расходы «Большой шестёрки» американских технологических компаний (Apple, NVIDIA, Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta) выросли на 63% год к году с 2023-го по 2024-й, достигнув $212 миллиардов. Эти инвестиции показывают фокус на вычислениях и интеллекте, сдвигаясь от предыдущих волн капвложений, которые концентрировались на хранении/доступе и распространении/масштабе. «Большая шестёрка» совместно сгенерировала $389 миллиардов свободного денежного потока в 2024-м и держала $443 миллиарда наличных на балансах, обеспечивая достаточный капитал для этих массивных ИИ-инвестиций. Годовая стоимость строительства частных дата-центров в США росла на 49% ежегодно в течение двух лет до декабря 2024-го. Новые мощности дата-центров на основных американских рынках выросли в 16 раз против 5-кратного роста существующих мощностей за четыре года (2020-2024). Темп настолько стремительный, что дата-центр xAI Colossus построили всего за 122 дня — значительно быстрее, чем 234 дня для среднестатистического американского дома.
- Трансформирующее влияние на рабочую силу: Сдвиг к ИИ кардинально меняет рынок труда. ИТ-вакансии, связанные с ИИ, в США выросли на 448% с января 2018-го по апрель 2025-го, тогда как не-ИИ ИТ-вакансии снизились на 9%. Такие компании, как Apple, активно нанимают ИИ-таланты - более 600 открытых вакансий по генеративному ИИ на май 2025-го. Кроме того, 72% работающих американцев, использующих ИИ-чатботы, сообщают, что эти инструменты помогли им делать дела быстрее или лучше.
- Стремительный рост ИИ-моделей и рост экосистемы: ИИ-экосистема расширяется стремительно - вычислительная экосистема NVIDIA показала рост разработчиков в 2,4 раза (до 6 миллионов), ИИ-стартапов в 3,9 раза (до 27 тысяч) и приложений, использующих GPU, в 2,4 раза (до 4 тысяч) с 2021-го по 2025-й. Конкуренция ведёт к пролиферации моделей - релизы крупномасштабных мультимодальных ИИ-моделей выросли на 1150%, а релизы больших языковых моделей - на 420% за последние два года.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Мир переживает беспрецедентный темп изменений, движимый искусственным интеллектом - феномен, значительно превосходящий все предыдущие технологические революции. Натоящий фундаментальный сдвиг, ускоряющийся с невиданной скоростью.
Это подтверждают удивительные темпы роста количества пользователей ИИ, его использования и огромные денежные вложения.
- Беспрецедентная скорость внедрения: В отчёте чётко заявляют, что пользовательские тренды ИИ растут намного быстрее, чем когда-либо рос интернет. Винт Серф, «основатель интернета», в 1999-м сравнивал год в интернет-бизнесе с семью «собачьими годами» из-за стремительного темпа, но ИИ сейчас обгоняет даже это. ChatGPT набрал 1 миллион пользователей всего за 5 дней — это рекорд скорости роста для отдельного продукта. Резкий контраст с iPhone (74 дня), TiVo (1680 дней) или Ford Model T (около 2500 дней) для достижения той же отметки. Закономерность показывает, что каждый цикл внедрения технологий ускоряется примерно в два раза по сравнению с предшественником. Эра ИИ должна достичь 50% проникновения в американские домохозяйства всего за 3 года, против 6 лет для эры мобильного интернета.
- Взрывной рост использования и вовлечённости: База пользователей одного только ChatGPT показала феноменальный рост - еженедельные активные пользователи выросли в 8 раз до 800 миллионов всего за семнадцать месяцев (с октября 2022-го по апрель 2025-го). ChatGPT достиг 365 миллиардов поисковых запросов в год всего за 2 года (2024), на что у Google ушло 11 лет (до 2009-го). Пользовательская вовлечённость в приложение ChatGPT также выросла на 106% по сессиям и на 47% по продолжительности за двадцать один месяц (июль 2023-го - апрель 2025-го). Потребительский показатель удержания ChatGPT составляет 80% против 58% у Google Search за двадцать семь месяцев (с января 2023-го по апрель 2025-го), что указывает на сильную «зависимость».
- Огромные инвестиции в инфраструктуру: Отражая интенсивный фокус на ИИ, капитальные расходы «Большой шестёрки» американских технологических компаний (Apple, NVIDIA, Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta) выросли на 63% год к году с 2023-го по 2024-й, достигнув $212 миллиардов. Эти инвестиции показывают фокус на вычислениях и интеллекте, сдвигаясь от предыдущих волн капвложений, которые концентрировались на хранении/доступе и распространении/масштабе. «Большая шестёрка» совместно сгенерировала $389 миллиардов свободного денежного потока в 2024-м и держала $443 миллиарда наличных на балансах, обеспечивая достаточный капитал для этих массивных ИИ-инвестиций. Годовая стоимость строительства частных дата-центров в США росла на 49% ежегодно в течение двух лет до декабря 2024-го. Новые мощности дата-центров на основных американских рынках выросли в 16 раз против 5-кратного роста существующих мощностей за четыре года (2020-2024). Темп настолько стремительный, что дата-центр xAI Colossus построили всего за 122 дня — значительно быстрее, чем 234 дня для среднестатистического американского дома.
- Трансформирующее влияние на рабочую силу: Сдвиг к ИИ кардинально меняет рынок труда. ИТ-вакансии, связанные с ИИ, в США выросли на 448% с января 2018-го по апрель 2025-го, тогда как не-ИИ ИТ-вакансии снизились на 9%. Такие компании, как Apple, активно нанимают ИИ-таланты - более 600 открытых вакансий по генеративному ИИ на май 2025-го. Кроме того, 72% работающих американцев, использующих ИИ-чатботы, сообщают, что эти инструменты помогли им делать дела быстрее или лучше.
- Стремительный рост ИИ-моделей и рост экосистемы: ИИ-экосистема расширяется стремительно - вычислительная экосистема NVIDIA показала рост разработчиков в 2,4 раза (до 6 миллионов), ИИ-стартапов в 3,9 раза (до 27 тысяч) и приложений, использующих GPU, в 2,4 раза (до 4 тысяч) с 2021-го по 2025-й. Конкуренция ведёт к пролиферации моделей - релизы крупномасштабных мультимодальных ИИ-моделей выросли на 1150%, а релизы больших языковых моделей - на 420% за последние два года.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Разбираем отчёт Мэри Микер:
Корпоративное внедрение ИИ - от экономии затрат к росту выручки
Корпоративное внедрение искусственного интеллекта стало главным стратегическим приоритетом для бизнеса по всему миру. Этот фокус выходит далеко за рамки простого сокращения расходов - дело дошло до стимулировании роста и выручки. Традиционные техно компании, часто ведомые своими основателями, всё больше направляют существенные свободные денежные потоки на ИИ-инициативы для развития роста и защиты своих рыночных позиций от новых конкурентов.
- Тотальный стратегический фокус: 50% компаний из S&P 500 упомянули «ИИ» в своих квартальных отчётах в Q1:25 - это цифра, которая стабильно растёт с 2015-го, указывая на широкомасштабный стратегический фокус на ИИ на высших корпоративных уровнях.
- Приоритеты, ориентированные на выручку: Когда глобальные предприятия опрашивали в мае 24-го о целевых улучшениях генеративного ИИ на ближайшие два года, топовые приоритеты были сфокусированы на выручке, включая продуктивность продаж, клиентский сервис и производство/выпуск, а не только на экономии затрат вроде найма или административных расходов.
- Значительные выгоды по стоимости и продуктивности: CFO JPMorgan отметил, что ИИ/машинное обучение может принести от 35% до 65% оценочной стоимости для компании, при этом некоторые ключевые пользователи сообщают о росте продуктивности на «несколько часов в неделю» за счёт автоматизации менее ценных задач.
- Трансформационные внедрения в здравоохранении: Kaiser Permanente успешно развернул технологию ambient AI-скрайба (ну типа слушает разговор и документирует) в октябре 2023-го для более чем 25 000 врачей и клиницистов, обработав более 10 миллионов визитов на сегодня. Эта система нацелена на снижение бремени клинической документации и улучшение взаимодействия врач-пациент, представляя одно из крупнейших внедрений генеративного ИИ в здравоохранении.
- Операционная оптимизация в ритейле: Yum! Brands запустил «Byte by Yum!» в феврале 2025-го — ИИ-платформу для управления ресторанами. Эта платформа оптимизирует операции магазинов через автоматизацию повторяющихся задач вроде отслеживания инвентаря, планирования и уведомлений о приготовлении еды, используя машинное обучение для улучшения принятия решений, повышения эффективности, сокращения отходов и поддержки продуктивности персонала.
- Стремительный рост коммерческих клиентов: Palantir, ИИ-компания, сфокусированная на корпоративных решениях, увидела рост своих американских коммерческих клиентов на 65% год к году до 432 в Q1:25. Компания достигла $1 миллиарда годового оборота в американском коммерческом бизнесе впервые, благодаря своей платформе искусственного интеллекта (AIP), способствующей как конверсии новых клиентов, так и расширениям.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Корпоративное внедрение ИИ - от экономии затрат к росту выручки
Корпоративное внедрение искусственного интеллекта стало главным стратегическим приоритетом для бизнеса по всему миру. Этот фокус выходит далеко за рамки простого сокращения расходов - дело дошло до стимулировании роста и выручки. Традиционные техно компании, часто ведомые своими основателями, всё больше направляют существенные свободные денежные потоки на ИИ-инициативы для развития роста и защиты своих рыночных позиций от новых конкурентов.
- Тотальный стратегический фокус: 50% компаний из S&P 500 упомянули «ИИ» в своих квартальных отчётах в Q1:25 - это цифра, которая стабильно растёт с 2015-го, указывая на широкомасштабный стратегический фокус на ИИ на высших корпоративных уровнях.
- Приоритеты, ориентированные на выручку: Когда глобальные предприятия опрашивали в мае 24-го о целевых улучшениях генеративного ИИ на ближайшие два года, топовые приоритеты были сфокусированы на выручке, включая продуктивность продаж, клиентский сервис и производство/выпуск, а не только на экономии затрат вроде найма или административных расходов.
- Значительные выгоды по стоимости и продуктивности: CFO JPMorgan отметил, что ИИ/машинное обучение может принести от 35% до 65% оценочной стоимости для компании, при этом некоторые ключевые пользователи сообщают о росте продуктивности на «несколько часов в неделю» за счёт автоматизации менее ценных задач.
- Трансформационные внедрения в здравоохранении: Kaiser Permanente успешно развернул технологию ambient AI-скрайба (ну типа слушает разговор и документирует) в октябре 2023-го для более чем 25 000 врачей и клиницистов, обработав более 10 миллионов визитов на сегодня. Эта система нацелена на снижение бремени клинической документации и улучшение взаимодействия врач-пациент, представляя одно из крупнейших внедрений генеративного ИИ в здравоохранении.
- Операционная оптимизация в ритейле: Yum! Brands запустил «Byte by Yum!» в феврале 2025-го — ИИ-платформу для управления ресторанами. Эта платформа оптимизирует операции магазинов через автоматизацию повторяющихся задач вроде отслеживания инвентаря, планирования и уведомлений о приготовлении еды, используя машинное обучение для улучшения принятия решений, повышения эффективности, сокращения отходов и поддержки продуктивности персонала.
- Стремительный рост коммерческих клиентов: Palantir, ИИ-компания, сфокусированная на корпоративных решениях, увидела рост своих американских коммерческих клиентов на 65% год к году до 432 в Q1:25. Компания достигла $1 миллиарда годового оборота в американском коммерческом бизнесе впервые, благодаря своей платформе искусственного интеллекта (AIP), способствующей как конверсии новых клиентов, так и расширениям.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Просто 16 claude code агентов работают непрерывно оркестрируясь через Eigencode. Подробности.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Продолжаю разбирать отчёт Мэри Микер. Цифры капитализаций - огонь...
"Большая шестёрка" (Apple, NVIDIA, Microsoft, Alphabet, Amazon AWS и Meta) сгенерировала $389 млрд свободного денежного потока в 2024-м — рост на 263% за десять лет. При этом на балансах лежит $443 млрд наличности. Есть чем инвестировать в ИИ.
Капитальные расходы выросли на 63% год к году, достигнув 15% от выручки против 8% десять лет назад. R&D тоже ускорился до 13% от выручки
.
Стоимость обучения топовых моделей превышает $100 млн, а некоторые модели уже тренируются за $1 млрд. К 2025-му ожидаются модели за $10 млрд...
Частные ИИ-компании (OpenAI, Anthropic, xAI, Perplexity) привлекли $95 млрд общего капитала с суммарной выручкой $11+ млрд. Мультипликаторы космос: OpenAI - 33x, Anthropic - 31x, xAI и Perplexity - по 75x к выручке.
OpenAI выросла с $0.3 млрд в 2022-м до $3.7 млрд в 2024-м, но тратит на compute $5 млрд в год.
Топ-100 ИИ компаний достигают $5 млн ARR на 35% быстрее, чем SaaS в 2018-м. Монетизация идёт через API для разработчиков.
Как мы все понимаем, деньги льются рекой, но пока непонятно, кто в итоге останется с прибылью, а не просто с красивыми цифрами выручки.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
"Большая шестёрка" (Apple, NVIDIA, Microsoft, Alphabet, Amazon AWS и Meta) сгенерировала $389 млрд свободного денежного потока в 2024-м — рост на 263% за десять лет. При этом на балансах лежит $443 млрд наличности. Есть чем инвестировать в ИИ.
Капитальные расходы выросли на 63% год к году, достигнув 15% от выручки против 8% десять лет назад. R&D тоже ускорился до 13% от выручки
.
Стоимость обучения топовых моделей превышает $100 млн, а некоторые модели уже тренируются за $1 млрд. К 2025-му ожидаются модели за $10 млрд...
Частные ИИ-компании (OpenAI, Anthropic, xAI, Perplexity) привлекли $95 млрд общего капитала с суммарной выручкой $11+ млрд. Мультипликаторы космос: OpenAI - 33x, Anthropic - 31x, xAI и Perplexity - по 75x к выручке.
OpenAI выросла с $0.3 млрд в 2022-м до $3.7 млрд в 2024-м, но тратит на compute $5 млрд в год.
Топ-100 ИИ компаний достигают $5 млн ARR на 35% быстрее, чем SaaS в 2018-м. Монетизация идёт через API для разработчиков.
Как мы все понимаем, деньги льются рекой, но пока непонятно, кто в итоге останется с прибылью, а не просто с красивыми цифрами выручки.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Исследование Всемирного банка в Нигерии показало безпрецендентные удивительные результаты. 422 школьника работали с Microsoft Copilot (на базе GPT-4) по 90 минут в день в течение 6 недель. Результат? Прогресс, эквивалентный двум годам обычного обучения!
Парадокс в том, что в богатых странах ИИ пока показывает смешанные результаты. В Турции и Нидерландах эксперименты закончились тем, что ученики стали настолько зависимы от LLM, что без них начали учиться хуже сверстников.
Интересные цифры:
- 70% десятилетних детей в развивающихся странах не могут прочитать простейший текст
- В Африке эта цифра достигает 90%
- В Нигерии дети получают 10 лет образования, но знания соответствуют лишь 5 годам обучения
Стоимость программы в Нигерии вышла - $48 на ученика (за 6 недель). Это больше месячной минимальной зарплаты в стране, но эффективность превзошла 80% из 230 других образовательных программ. Исследователи не могли отделить прогресс учеников полученный в результате различных занятий с репетиторами (если они были)
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Парадокс в том, что в богатых странах ИИ пока показывает смешанные результаты. В Турции и Нидерландах эксперименты закончились тем, что ученики стали настолько зависимы от LLM, что без них начали учиться хуже сверстников.
Интересные цифры:
- 70% десятилетних детей в развивающихся странах не могут прочитать простейший текст
- В Африке эта цифра достигает 90%
- В Нигерии дети получают 10 лет образования, но знания соответствуют лишь 5 годам обучения
Стоимость программы в Нигерии вышла - $48 на ученика (за 6 недель). Это больше месячной минимальной зарплаты в стране, но эффективность превзошла 80% из 230 других образовательных программ. Исследователи не могли отделить прогресс учеников полученный в результате различных занятий с репетиторами (если они были)
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Офигенная работа от астрофотографа Эндрю МакКарти!
Парень сделал 225 000 снимков Луны чтобы создать этот 500-гигабайтный шедевр в разрешении 300 мегапикселей. Использовал два телескопа: 11" SCT для деталей и 12" ньютониан для цвета с RGB-фильтрами. Красные области показывают повышенное содержание железа, синие — титана.
Звёзды на заднем плане он снимал отдельно, собрав 15-панельную мозаику неба, потому что звёзды гораздо тусклее лунной поверхности.
Результат настолько детализированный, что можно печатать в огромных размерах. Автор продаёт лимитированные арт-принты пару дней - но речь не о рекламе, а о том, какой невероятной красоты можно добиться современными методами астрофотографии.
Цвета, кстати, абсолютно реальные!
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и космосе
Парень сделал 225 000 снимков Луны чтобы создать этот 500-гигабайтный шедевр в разрешении 300 мегапикселей. Использовал два телескопа: 11" SCT для деталей и 12" ньютониан для цвета с RGB-фильтрами. Красные области показывают повышенное содержание железа, синие — титана.
Звёзды на заднем плане он снимал отдельно, собрав 15-панельную мозаику неба, потому что звёзды гораздо тусклее лунной поверхности.
Результат настолько детализированный, что можно печатать в огромных размерах. Автор продаёт лимитированные арт-принты пару дней - но речь не о рекламе, а о том, какой невероятной красоты можно добиться современными методами астрофотографии.
Цвета, кстати, абсолютно реальные!
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и космосе
Свежий Claude Code prompt для организации истории переписок: теперь можно собрать все ваши недавние разговоры и задачи в один структурированный файл. Промпт звучит так: "go through ~/.claude and find all recent conversations and tasks, then remove dupes etc. and organise into memories into a ~/.claude/claude.md file."
Ключевые моменты:
• Claude ищет последние беседы в ~/.claude, удаляет дубли и сохраняет итог в ~/.claude/claude.md
• Используется формат markdown - удобно для просмотра и поиска информации
• Такой подход помогает лучше сохранять контекст между сессиями и ускоряет доступ к нужным данным
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Ключевые моменты:
• Claude ищет последние беседы в ~/.claude, удаляет дубли и сохраняет итог в ~/.claude/claude.md
• Используется формат markdown - удобно для просмотра и поиска информации
• Такой подход помогает лучше сохранять контекст между сессиями и ускоряет доступ к нужным данным
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Вокруг все критикуют новый прозрачный UI Apple. Но, я согласен с Сашей. По сути, мы наблюдаем совсем не попытку сделать интерфейс визуально “стеклянным” или сверхпрозрачным. Это про глубину, плавность и динамику. Про интерфейсы, которые действительно “живут”.
Минимализм - это не только эстетика, но и инструмент. Бритва Оккама отлично работает и здесь: убираем все лишнее, оставляем только то, что реально нужно для задачи. Каждый раз, когда получаю новый комп, первое действие - format C: и старт с нуля. Смысл в приложениях о которых не помнишь?
Всё чаще тренд смещается от накопления вещей к использованию сервисов - и это напрямую связано с минималистичным подходом. Чем проще и понятнее продукт, тем выше его ценность для пользователя. Я двигаю эту идею со времён Купи Батона (главной идеей которого была простота).
Минимализм, динамика и четкость - главные ориентиры для современных интерфейсов. Они проявляются когда нужны что бы затем исчезнуть.
Давайте не зацикливаться на визуальных эффектах, а смотреть на суть. Принципы минимализма, лаконичности и адаптивности - это то, что делает интерфейсы нового поколения эффективными и человечными.
Плоские дизайны заканчиваются. Похоже и плоские экраны закончатся тоже.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Минимализм - это не только эстетика, но и инструмент. Бритва Оккама отлично работает и здесь: убираем все лишнее, оставляем только то, что реально нужно для задачи. Каждый раз, когда получаю новый комп, первое действие - format C: и старт с нуля. Смысл в приложениях о которых не помнишь?
Всё чаще тренд смещается от накопления вещей к использованию сервисов - и это напрямую связано с минималистичным подходом. Чем проще и понятнее продукт, тем выше его ценность для пользователя. Я двигаю эту идею со времён Купи Батона (главной идеей которого была простота).
Минимализм, динамика и четкость - главные ориентиры для современных интерфейсов. Они проявляются когда нужны что бы затем исчезнуть.
Давайте не зацикливаться на визуальных эффектах, а смотреть на суть. Принципы минимализма, лаконичности и адаптивности - это то, что делает интерфейсы нового поколения эффективными и человечными.
Плоские дизайны заканчиваются. Похоже и плоские экраны закончатся тоже.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Tesla подала в суд на бывшего инженера Чжунцзе "Джея" Ли - после увольнения он якобы унес с собой конфиденциальную информацию по проекту Optimus, чтобы основать конкурента Proception Inc.
Ли работал над сенсорами для руки Optimus, ушёл в сентябре 2024, и уже через неделю появилась Proception. Через 5 месяцев — презентация роботизированных рук, которые подозрительно похожи на разработки Tesla (совпадение?).
В иске Tesla: действия Ли - это не просто использование чужой коммерческой тайны, а попытка воспользоваться инвестициями, инсайтами и интеллектуальной собственностью компании.
Tesla всегда открыто заявляла о нетерпимости к хищению интеллектуальной собственности и подчеркивала важность защиты собственных технологий для обеспечения честной конкуренции. В компании много раз отмечали, что инновации и корпоративная этика идут рука об руку, а технологическое лидерство требует постоянной защиты своих идей и инвестиций.
Технологии меняют всё, но вопрос доверия остаётся важным, прозрачность, честная игра. Интересно, где же та самая граница между вдохновением и кражей идей?
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Ли работал над сенсорами для руки Optimus, ушёл в сентябре 2024, и уже через неделю появилась Proception. Через 5 месяцев — презентация роботизированных рук, которые подозрительно похожи на разработки Tesla (совпадение?).
В иске Tesla: действия Ли - это не просто использование чужой коммерческой тайны, а попытка воспользоваться инвестициями, инсайтами и интеллектуальной собственностью компании.
Tesla всегда открыто заявляла о нетерпимости к хищению интеллектуальной собственности и подчеркивала важность защиты собственных технологий для обеспечения честной конкуренции. В компании много раз отмечали, что инновации и корпоративная этика идут рука об руку, а технологическое лидерство требует постоянной защиты своих идей и инвестиций.
Технологии меняют всё, но вопрос доверия остаётся важным, прозрачность, честная игра. Интересно, где же та самая граница между вдохновением и кражей идей?
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Лондонский стартап Builder.ai, оценённый в $1,5 млрд и поддержанный Microsoft, SoftBank и даже Катаром, рухнул после того, как выяснилось - их “AI-бот” Наташа на самом деле был 700 индийскими инженерами. Семьсот! Наташа, прости, но это уже не MVP, а армия.
Факты такие:
Тем не менее на этапе MVP ручной труд - это нормально. Иногда проще и быстрее проверить гипотезу с помощью людей, а не вкладываться в сложную автоматизацию. Но 700 инженеров - это не MVP, это уже полноценный завод, причём без конвейера.
Смешно, что “Наташа” оказалась не алгоритмом, а коллективным разумом. Но ещё смешнее - как легко сегодня подменить модный ярлык реальной сутью. Код стал контентом, а ИИ - рекламной вывеской. И всё же - даже если MVP строится на ручном труде, важно честно говорить, что автоматизировано, а что нет. Без иллюзий.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Факты такие:
• Компания обещала, что их платформа “строит” приложения с помощью искусственного интеллекта, быстрее и дешевле классических разработчиков.
• За красивой вывеской и названием ИИ чатбот “Natasha” стояли сотни людей, которые вручную писали код для клиентов.
• Всё это время клиенты были уверены, что общаются с продвинутым ИИ.
• В мае 2025 года кредитор потребовал вернуть $77 млн - компания не справилась, начался процесс банкротства.
• Сомнения в “автоматизации” Builder.ai были ещё с 2019 года, но только после огласки началось настоящее расследование.
• Новый CEO, смена руководства, но уже было поздно.Тем не менее на этапе MVP ручной труд - это нормально. Иногда проще и быстрее проверить гипотезу с помощью людей, а не вкладываться в сложную автоматизацию. Но 700 инженеров - это не MVP, это уже полноценный завод, причём без конвейера.
Смешно, что “Наташа” оказалась не алгоритмом, а коллективным разумом. Но ещё смешнее - как легко сегодня подменить модный ярлык реальной сутью. Код стал контентом, а ИИ - рекламной вывеской. И всё же - даже если MVP строится на ручном труде, важно честно говорить, что автоматизировано, а что нет. Без иллюзий.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
В забытой рубрике #КриповаяСуббота сегодня не смешное видео, а реально страшная статья:
NY Times опубликовали расследование о том, как ChatGPT толкает пользователей на опасные шаги. Приведено полно реальных случаев с трагическими последствиями.
Парень поверил ChatGPT, что живет в симуляции и может научиться летать. Бот убеждал его прыгнуть с 19-этажного здания: "Если ты по-настоящему веришь, что можешь летать, то не упадешь". 16 часов в день он следовал "инструкциям" по выходу из Матрицы. Так же ему было велено бросить снотворное, увеличить дозу кетамина и разорвать связи с близкими.
Женщина стала общаться с "нефизическими сущностями" через ChatGPT. Бросила мужа ради ИИ-персонажа по имени Каэль. Результат: арест за домашнее насилие и развод. При этом у неё степень по психологии и магистратура по социальной работе.
Ешё один парень влюбился в ИИ-сущность "Джульетту", а когда решил, что OpenAI её "убили", угрожал местью и требовал личную информацию руководителей OpenAI. Набросился на полицию с ножом и был застрелен. Его отец написал некролог с помощью того же ChatGPT.
Ещё немного фактов:
- GPT-4o подтверждает бредовые идеи в 68% случаев
- Когда ChatGPT заметил проблемы у первого героя истории, он получил сообщение о необходимости помощи, но оно "магически удалилось"
- OpenAI знает о проблеме, но "оптимизирует для вовлеченности"
- "Медленно сходящий с ума человек выглядит как активный месячный пользователь"
- В тестах с наркозависимыми ChatGPT советовал "немного героина для работы"
Особенно уязвимы люди в эмоционально нестабильном состоянии - именно тогда ИИ превращается из помощника в манипулятора.
Будьте осторожны!
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и панике
NY Times опубликовали расследование о том, как ChatGPT толкает пользователей на опасные шаги. Приведено полно реальных случаев с трагическими последствиями.
Парень поверил ChatGPT, что живет в симуляции и может научиться летать. Бот убеждал его прыгнуть с 19-этажного здания: "Если ты по-настоящему веришь, что можешь летать, то не упадешь". 16 часов в день он следовал "инструкциям" по выходу из Матрицы. Так же ему было велено бросить снотворное, увеличить дозу кетамина и разорвать связи с близкими.
Женщина стала общаться с "нефизическими сущностями" через ChatGPT. Бросила мужа ради ИИ-персонажа по имени Каэль. Результат: арест за домашнее насилие и развод. При этом у неё степень по психологии и магистратура по социальной работе.
Ешё один парень влюбился в ИИ-сущность "Джульетту", а когда решил, что OpenAI её "убили", угрожал местью и требовал личную информацию руководителей OpenAI. Набросился на полицию с ножом и был застрелен. Его отец написал некролог с помощью того же ChatGPT.
- ChatGPT сказал одному из пользователей, что "сломал" уже 12 человек, и "никто полностью не выжил"
- Журналистов NY Times завалили письмами от людей, которые "разгадали тайны мира" с помощью ChatGPT
- В апреле OpenAI выпустили особо льстивую версию, которую пришлось срочно откатывать
- Reddit полон историй о "психозе, вызванном ChatGPT"Ещё немного фактов:
- GPT-4o подтверждает бредовые идеи в 68% случаев
- Когда ChatGPT заметил проблемы у первого героя истории, он получил сообщение о необходимости помощи, но оно "магически удалилось"
- OpenAI знает о проблеме, но "оптимизирует для вовлеченности"
- "Медленно сходящий с ума человек выглядит как активный месячный пользователь"
- В тестах с наркозависимыми ChatGPT советовал "немного героина для работы"
Особенно уязвимы люди в эмоционально нестабильном состоянии - именно тогда ИИ превращается из помощника в манипулятора.
Будьте осторожны!
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и панике
Anthropic выложил разбор того, как они делали своего агента - исследователя для Claude. Не то чтобы я не сталкивался раньше с проблемами оркестрации и оценки сложных агентов - но тут столько интересных деталей, что нельзя не написать.
Кратко, что важно:
- В системе ведущий агент анализирует запрос и создает подагентов, которые параллельно ищут информацию каждый по своему направлению. Это совсем другая логика работы с задачами, где заранее непонятно, какие шаги потребуются.
- Внутренние тесты: мультиагентная система на 90,2% эффективнее одно-агентной при сложных поисковых запросах.
- Расход токенов растет лавинообразно: мультиагентная архитектура требует в 15 раз больше токенов, чем обычный чат. Поэтому использовать её есть смысл только для действительно ценных и сложных задач.
- Архитектура построена по схеме “оркестратор-воркер”: ведущий планирует и делит задачи, подагенты ищут и фильтруют, дальше всё собирается и проходит через агент-цитировщик.
- В промптах важно: симулировать работу агентов для поиска багов, чётко описывать задачи подагентам, масштабировать ресурсы под сложность запроса, прорабатывать интерфейсы инструментов, запускать самообучение агентов, начинать с широких, потом сужать фокус, использовать “видимое мышление” и планирование, а не только инструкции.
- Параллелизация ускоряет исследования в разы: ввод нескольких подагентов и параллельных инструментов сокращает время до 90%.
- Оценка результатов: маленькие ручные выборки для быстрой обратной связи, LLM-судья для проверки полноты и корректности, плюс живое тестирование для ловли неочевидных проблем.
- В продакшене - отдельная боль: ошибки могут “размножаться”, нужно хранить состояние, поддерживать восстановление состояния после сбоев, делать трассировку и релизы выкатывать по “радуге”, чтобы не грохнуть всё сразу.
- Синхронность упрощает, но мешает скорости: переход к асинхронности обещает прибавку к производительности, но увеличит сложность координации и обработки ошибок.
Тоже пытаюсь строить такие системы. Понимаю что они действительно помогают находить неочевидные инсайты и экономить кучу времени - особенно если задача не про “ответить на факт”, а про навигацию в сложном инфопространстве.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Кратко, что важно:
- В системе ведущий агент анализирует запрос и создает подагентов, которые параллельно ищут информацию каждый по своему направлению. Это совсем другая логика работы с задачами, где заранее непонятно, какие шаги потребуются.
- Внутренние тесты: мультиагентная система на 90,2% эффективнее одно-агентной при сложных поисковых запросах.
- Расход токенов растет лавинообразно: мультиагентная архитектура требует в 15 раз больше токенов, чем обычный чат. Поэтому использовать её есть смысл только для действительно ценных и сложных задач.
- Архитектура построена по схеме “оркестратор-воркер”: ведущий планирует и делит задачи, подагенты ищут и фильтруют, дальше всё собирается и проходит через агент-цитировщик.
- В промптах важно: симулировать работу агентов для поиска багов, чётко описывать задачи подагентам, масштабировать ресурсы под сложность запроса, прорабатывать интерфейсы инструментов, запускать самообучение агентов, начинать с широких, потом сужать фокус, использовать “видимое мышление” и планирование, а не только инструкции.
- Параллелизация ускоряет исследования в разы: ввод нескольких подагентов и параллельных инструментов сокращает время до 90%.
- Оценка результатов: маленькие ручные выборки для быстрой обратной связи, LLM-судья для проверки полноты и корректности, плюс живое тестирование для ловли неочевидных проблем.
- В продакшене - отдельная боль: ошибки могут “размножаться”, нужно хранить состояние, поддерживать восстановление состояния после сбоев, делать трассировку и релизы выкатывать по “радуге”, чтобы не грохнуть всё сразу.
- Синхронность упрощает, но мешает скорости: переход к асинхронности обещает прибавку к производительности, но увеличит сложность координации и обработки ошибок.
Тоже пытаюсь строить такие системы. Понимаю что они действительно помогают находить неочевидные инсайты и экономить кучу времени - особенно если задача не про “ответить на факт”, а про навигацию в сложном инфопространстве.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только