Что в выпуске?

🌇 Привет, это твой ночной ИИ-дайджест за 22 сентября.

Вот что я тебе сегодня приготовил и зачем тебе тратить 10 минут чтобы это прочитать.

• 🧪 Evo (Stanford/Arc) спроектировал новые рабочие бактериофаги «с нуля» — терапии быстрее эволюции и обход резистентности

• 🩺 Delphi-2M считает персональные риски по 1 258 болезням на 20 лет вперёд — страховки и клиники переходят к «здоровью как сервису»

• 🕶 Телефон остаётся в кармане: Neural Band в Ray-Ban Display считывает намерение по микродвижениям — чаты, карты и заметки без рук

• 🎯 GPT-5 делает 12/12 на ICPC, Gemini 2.5 берёт задачу, которой не покорились люди — обучение и найм разработчиков меняются

И ещё +11 новостей — быстрых, как ИИ: DeepSeek раскрыл детали R1 и стоимость обучения $294k, Дарио Амодеи оценил риск катастрофического сценария ИИ в 25%, Meta ведёт переговоры о лицензировании контента с Axel Springer/Fox/News Corp, Notion 3.0 запустил AI-агентов с многошаговыми задачами до 20 минут, Amazon добавил агентный ИИ в Seller Assistant для запасов/здоровья аккаунта/роста, Nvidia и Intel объявили партнёрство по x86 и инвестицию Nvidia $5B в Intel, OpenAI и Apollo Research снизили «схеминг» моделей в 30×, Китай запретил ByteDance и Alibaba покупать чипы Nvidia продвигая местные альтернативы, Илон Маск заявил что Grok 5 «имеет шанс на AGI» и обучение стартует через несколько недель, Zoom представил AI Companion 3.0 с кастом-агентами и фотореалистичными аватарами, эксперты сообщают что модели стали слишком умными для старых задач и людям сложно придумывать адекватные тесты.

⚠️ ДИСКЛЕЙМЕР

ПРОЧТЕНИЕ ЭТОГО ДАЙДЖЕСТА РЕЗКО ПОВЫШАЕТ УРОВЕНЬ FOMO, ИДЕАЛЬНО ДОПОЛНЯЕТ УТРЕННИЙ КОФЕ И КАТЕГОРИЧЕСКИ ПРОТИВОПОКАЗАНО ПЕРЕД МЕДИТАЦИЕЙ И СНОМ — ВОЗМОЖНЫ ПРИСТУПЫ ВНЕЗАПНЫХ ИНСАЙТОВ И НЕУДЕРЖИМОЕ ЖЕЛАНИЕ СРОЧНО ЗАПИЛИТЬ СВОЙ СТАРТАП.

ПОГНАЛИ!

AI Медицина

🤖 ИИ теперь видит твои болезни за 20 лет до того, как ты почувствуешь первые симптомы

Сегодня медицина — это не про здоровье, а про деньги. Фарма, страховые, частные клиники живут по простой формуле LTV — lifetime value клиента. Чем дольше ты болеешь и чем сложнее твои болезни, тем больше на тебе зарабатывают. Инсульт, диабет, онкология — это не трагедия для системы, а стабильный денежный поток на годы вперёд.

Европейские исследователи сделали Delphi-2M — ИИ, который анализирует твою медисторию и строит прогноз по 1 258 заболеваниям сразу на 20 лет вперёд. Обучили на данных 400 000 пациентов из Великобритании, проверили на 1,9 млн датских историй болезни. Модель предсказывает болезни точнее, чем узкие системы, которые видят только один диагноз.

Delphi-2M показывает связи между болезнями: диабет тянет за собой сердце, депрессия влияет на онкологию, препараты по одному диагнозу могут усугублять другой. Это инструмент не просто для ранней диагностики, а для построения долгосрочной карты твоего здоровья — и дохода для системы.

Контекст. Глобальный рынок здравоохранения — $9,8 трлн в год. В США 90% расходов — на хронические болезни. Один диабетик обходится системе в среднем в $16,7k в год, пациент с раком — $42k+. Чем больше таких пациентов и чем дольше они живут с болезнью, тем выше выручка у фармы и клиник. Чекап за $200 раз в год не приносит таких денег, как десятки визитов, операции и пожизненные препараты.

И что?

Для бизнеса: новая модель меняет всё. Вместо пожизненного лечения — прогнозирование и управление здоровьем как подписка. Delphi-2M позволяет страховым и клиникам строить динамические программы, где каждый риск монетизируется заранее. Вместо десяти визитов по $200 система продаёт годовой пакет за $2k–3k, но масштабируется на миллионы людей сразу. Это снижает стоимость обслуживания на пациента на 30–40%, а выручку делает предсказуемой.

Для инвесторов: глобальный рынок превентивной медицины $500 млрд, но при интеграции ИИ он может вырасти до $1,5 трлн за 10 лет. Страховые, которые видят риски на горизонте 20 лет, смогут формировать продукты с маржой 25–30% вместо нынешних 10–12%, а фарма переключится на массовые профилактические препараты и сервисы.

Для людей: когда система зарабатывает на том, чтобы ты не заболел, она заинтересована в твоём здоровье, а не в лечении по факту. Чекап превращается в постоянный сервис: ИИ следит за твоим состоянием и подсказывает действия, пока болезнь не перешла в хроническую стадию.

Ну и?: переход на превентивную модель может высвободить до $1 трлн из расходов на хронические болезни в США и $3 трлн глобально. Для фармы это не обвал, а новая прибыль — вместо десяти дорогих лекарств на одного больного фокус на разработке массовых профилактических решений, которые покупают миллионы. Человечество выигрывает дважды: стоимость лечения снижается, а качество жизни растёт, потому что болезнь не успевает разрушить организм и экономику.

🚨 Нам 3.14здец

Фарма по старой модели — 8/10. Бизнес, построенный на пожизненных пациентах и дорогих лекарствах, начинает терять маржинальность. Что делать: перестраивать портфель в сторону профилактических программ и сервисов, пока ИИ не забрал клиентов.

Страховые по старой схеме — 7/10. Продажа полисов «платим, когда заболел» уходит в прошлое. Что делать: переходить на прогнозные тарифы и подписки на здоровье, иначе рынок займут новые игроки с ИИ-платформами.

Государственные системы здравоохранения — 9/10. Бюджеты на хронические болезни не выдержат старой нагрузки. Что делать: перераспределять расходы в профилактику и внедрять ИИ на уровне национальных программ.

Мета

🤖 Meta хочет, чтобы телефон остался в кармане

Телефон в руке задолбал. Доставать, печатать, ронять. Для игр ок, но переписка, навигация, почта — всё это должно жить в очках. Meta на Connect показала, как это станет реальным: Ray-Ban Display с Meta Neural Band — EMG-браслет, который считывает сигналы мышц ещё до видимого движения, так что команды идут микродвижениями, почти как «подумал — сделал». Экран появляется, когда нужен, и не мешает смотреть на мир; есть сообщения, навигация, звонки и Meta AI с визуальными ответами прямо в линзе. Это первый нормальный шаг к бесшовному AI-повседневию. 

Параллельно обновили Ray-Ban Meta Gen 2: до 8 часов работы, 3K Ultra HD видео, режим «conversation focus», который усиливает голос собеседника в шуме. Для спорта — Oakley Meta Vanguard: 9 часов, IP67, встроенная интеграция со Strava и Garmin. Это наконец очки, которые выглядят как очки, и управляются без цирка с голосовыми командами. 

Ключ — ИИ в каждом действии. Ответить на чат, построить маршрут, перевести табличку на пробежке, диктовать заметки, получить пошаговую инструкцию — всё делает ассистент в очках. Ты реально превращаешься в «киборга производительности»: руки свободны, взгляд вперёд, интерфейс прилип к нервной системе. Следующая остановка — нейроустройства, которые цепляются уже не к мышцам, а напрямую к мозгу.

И что?

Для бизнеса: фитнес — монетизация коучинга и контента в реальном времени (рынок connected fitness-сервисов в США ~$1.43B в 2025), логистика — hands-free комплектование с плюс 15% к производительности на кейсах DHL, удалённые команды — UCaaS ~$106B в 2025; очки становятся новым терминалом связи и задач. 

Для инвесторов: новая потребительская категория «AI-очки + нейро-браслет» с сетевыми эффектами (устройства, аксессуары, подписки). Если Display/Neural Band закрепятся, часть мобильного времени «съедят» очки. 

Для людей: работаешь в движении — почта, чаты, перевод, заметки — не доставая телефон; разговоры слышно в шуме; в спорте — метрики и подсказки в реальном времени. 

🚨 Нам 3.14здец

Производители фитнес-браслетов — 8/10 — UX мигрирует в очки с нейро-браслетом; что делать: готовить интеграции с Meta/Strava/Garmin и сервисную выручку. 

Интеграторы без AR в логистике — 7/10 — клиенты увидят быстрый ROI от vision-picking; что делать: упаковывать AR-кейсы и пилоты под складскую автоматизацию ($30B+ рынок).

AI vs Humans

🤖 ИИ порвал лучших программистов мира

Каждый год тысячи студентов по всему миру живут одной мечтой — пройти отбор на ICPC. Годы тренировок, сотни задач, бессонные ночи. Представь: тебе 21, ты пробился в финал, сидишь в зале, сердце колотится, рядом 139 команд из лучших университетов мира. Ты готовишься биться за золото — и вдруг понимаешь, что среди соперников есть команды от Google и OpenAI.

OpenAI выкатил GPT-5 с экспериментальной reasoning-моделью. Результат — 12 задач из 12. Идеально. Абсолютный рекорд. Лучшая человеческая команда взяла 11. Google со своим Gemini 2.5 Deep Think сделал 10 из 12 и даже решил задачу, которую не смог ни один человек.

Модели работали по тем же правилам, что и студенты: одинаковое время, одинаковые условия. ИИ официально вышел на одно поле с людьми и победил.

Контекст. Рынок IT-образования и подготовки разработчиков — $105 млрд в год, по миру 27 млн программистов. ICPC всегда был витриной, где корпорации охотились за лучшими кадрами. Теперь витрина принадлежит ИИ — и вопрос уже не в том, кто выиграет следующий финал, а зачем учить людей тому, что модели делают лучше и дешевле.

И что?

Для бизнеса: сложные алгоритмические задачи теперь уходят в ИИ. Прототипы, оптимизация, рефакторинг — всё это дешевле и быстрее моделей, чем команд джуниоров.

Для инвесторов: рынок код-ассистентов ($19B в 2025) будет расти как на дрожжах. Важнее не IDE, а кто контролирует модели и обучающие датасеты.

Для людей: даже топ-студенты проиграли. Через пару лет любой разработчик без ИИ-инструментов становится неконкурентоспособным.

🚨 Нам 3.14здец

Университеты и школы программирования — 9/10. Их курсы превращаются в архив. Что делать: перестраивать обучение на ИИ и продуктовую работу.

Джуниоры и мидлы — 8/10. GPT-5 делает их задачи быстрее и без ошибок. Что делать: учиться управлять ИИ-процессами или искать новую профессию.

AI Наука

🤖 ИИ придумал вирусы, которых в природе не существовало

Помните ковид и споры о том, что его якобы собрали в лаборатории в Ухане? Звучит эффектно, но это полная хуйня. Человек не может создать вирус с нуля. Максимум — подредактировать существующий, как чинят старую машину: поменять деталь, подкрутить двигатель, перекрасить корпус. Но построить новую модель с чистого листа — невозможно. Мы не знаем всех правил работы вируса и не можем одновременно просчитать миллиарды вариантов взаимодействий. Это не работа для человека — это задача для ИИ.

И вот теперь такой ИИ появился. Stanford и Arc Institute обучили модель Evo на 2 млн известных вирусов и попросили её спроектировать совершенно новые. Не модифицировать старые, а создать невиданные прежде формы жизни. Из 302 сгенерированных вариантов 16 оказались рабочими — они заражали бактерии и убивали их. В этих вирусах нашли 392 мутации, которых никогда не было в природе.

ИИ сделал то, что людям не под силу: он одновременно просчитал миллионы комбинаций белков и предсказал, какие из них реально заработают. Учёные годами безуспешно пытались руками собрать подобные комбинации, а модель справилась за считанные дни. В одном случае Evo объединил элементы вирусов из разных семейств — эксперимент, который раньше считался невозможным.

В тестах обычные вирусы быстро переставали работать: бактерии вырабатывали иммунитет. Но AI-вирусы пробивали защиту за дни, показывая, что модели способны действовать быстрее самой эволюции.

Контекст. Рынок биотеха — $1,37 трлн, из них $250 млрд — борьба с бактериальными инфекциями. Антибиотики теряют эффективность: только в США супербактерии убивают 35 000 человек в год и стоят системе $4,6 млрд. AI-вирусы могут стать новой категорией лекарств, которые проектируются и обновляются быстрее, чем бактерии успевают адаптироваться. Это уже не догоняющая гонка, а игра на опережение.

И что?

Для бизнеса: фарма получает возможность создавать целые линейки препаратов без десятилетий R&D. Новый вирус-терапию можно спроектировать за 1–2 года вместо 10, а себестоимость испытаний снизится в разы. Это переворачивает фармстратегию — вместо ставки на один blockbuster сразу десятки гибких решений под конкретные патогены.

Для инвесторов: формируется рынок AI-driven drug design. Масштаб сравним с эпохой антибиотиков середины XX века. Контроль над моделями и биобазами становится стратегическим активом. Это рынок на триллионы долларов в ближайшие 10–15 лет.

Для людей: шанс победить супербактерии и болезни, которые сейчас считаются неизлечимыми. Лекарства будут точнее и появляться быстрее — под конкретную угрозу, а не раз в десятилетие.

Итого: сегодня на вывод одного препарата уходит $2,3 млрд и 8–12 лет тестов. AI-вирусы снижают этот порог в 5–10 раз. Экономика меняется радикально: раньше каждая ошибка стоила миллиардов, теперь экспериментировать можно постоянно и дешево. Для человечества это выигрыш во времени и качестве жизни — болезни не успевают разрушать организм и экономику.

🚨 Нам 3.14здец

Производители антибиотиков — 9/10. Их рынок в $250 млрд под угрозой, потому что AI-вирусы могут решать проблему бактериальной резистентности быстрее, чем фарма успевает выпускать новые поколения антибиотиков. Что делать: переходить в синтетическую биологию и разрабатывать собственные ИИ-платформы, иначе через 5–7 лет рынок уйдёт конкурентам.

Государства без биозащиты — 8/10. Такие технологии могут лечить и убивать, всё зависит от того, в чьих руках они окажутся. Что делать: строить системы контроля, создавать национальные базы данных и держать разработку под строгим надзором.

БЫСТРЫЕ КАК ИИ НОВОСТИ

Что еще случилось пока не выходил дайджест

🧩 Nvidia x Intel: совместная разработка x86 + $5B от Nvidia в Intel. И что? Появляется «двигатель» для ПК и дата-центров под ИИ прямо в x86-экосистеме: проще портировать софт, меньше трения с драйверами и стеком, а закупки можно диверсифицировать — часть мощностей уйдёт из узких горлышек кластерам на ARM/GPU; риск для AMD по CPU-контрактам и для поставщиков без собственных экосистем.

⚠️ Дарио Амодеи: 25% шанс «очень плохо» по ИИ. И что? Режим управления рисками становится продуктовой фичей: SFT/контроллинг, изолированные ран-таймы, бенчмарки на обман/скрытность и баг-баунти на безопасность — обязательный чек-лист для денег корпоратов и регуляций.

🧮 DeepSeek: R1 обучили за $294k. И что? Стоимость компетентных reasoning-моделей падает на порядок — барьеры входа для «второй лиги» исчезают; стратегия защиты — не размер модели, а частные датасеты, закрытые агенты, интеграции и дистрибуция.

🧱 Китай запретил ByteDance/Alibaba покупать чипы Nvidia. И что? Внутренний рынок ускорит свои GPU/ASIC, а глобальные цепочки перестроят спрос: планы на поставки за пределами Китая станут надёжнее, но экспортная выручка Nvidia просядет; инвестстратегия — хедж по поставщикам памяти/сетям и софту оркестрации.

🧪 OpenAI + Apollo: «схеминг» снизили в 30×. И что? Под высокорисковые отрасли (финансы, медицина, госуслуги) появляется чек-бокс «функциональная честность»: легче пройти аудит, сократить юридические риски и получить зелёный свет на продакшн.

🛒 Amazon Seller Assistant теперь с агентным ИИ. И что? У SMB-продавца появляется операционный «зам»: автозаказы, здоровье аккаунта, карточки, A/B-контент, подсказки по росту — минус ручная рутина, плюс маржа и масштабируемость без найма.

🧰 Notion 3.0: агенты выполняют многошаговые сценарии до 20 минут. И что? Это уже «внутренний сотрудник»: сбор данных, апдейты CRM/таск-трекера, отчёты и рассылки без зоопарка SaaS — меньше подписок, чище процессы.

🧗‍♂️ Модели становятся «слишком умными» для человеческого тренинга. И что? Старые наборы задач бесполезны: нужны автогенерация сложностей, соревновательные эвал-рынки и метрики на устойчивость/обман, иначе вы не понимаете, что реально купили.

🚨 Нам 3.14здец

Больнее всего классическим чип/ПО-монополиям — 8/10 — рушатся барьеры входа и меняется контур поставок — готовим диверсификацию стеков, ставим безопасность и эвалы в P0, автоматизируем операционку агентами, иначе отстанете по скорости и марже.

Будь на связи

Один дайджест вместо сотни каналов

Подписывайся на мой AI-дайджест — я лично отсматриваю потоки новостей, фильтрую шум и оставляю только суть. Всё, что реально важно для бизнеса, инвестиций и жизни с ИИ — за 5 минут в день.

На сегодня это все

Это был очень насыщенные и интересные 24 часа из мира AI и роботов, которые меняют нашу с вами жизнь.

До завтра.

Дмитрий Грин

P.S.

Чтобы помочь мне понять как вам этот дайджест. Пожалуйста нажмите на максимально релевантную кнопку.