Вот что я тебе сегодня приготовил и зачем тебе тратить 7 минут чтобы это прочитать

И ещё +11 новостей - быстрых, как ИИ:

Китай режет доступ к топовым Nvidia-чипам, Nvidia готовит новое поколение платформы, Amazon тащит чужие товары в своего агента и получает ответку, Anthropic раздувают до космической оценки, JPMorgan автоматизирует голосования акционеров, LM Arena поднимает большой раунд, 4K-видео со звуком из open-source, on-device модели становятся сильнее, AMD обещает 100x рост compute, Dell признаёт что “AI-PC” не продаётся, Anthropic снова топит за scaling.

⚠️ 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!

Прошлый год индустрия была в ахуе: DeepSeek выкатил дешёвый ассистент, и рынок за один день размотало так, что Nvidia потеряла $593 млрд капитализации, Nasdaq просел на 3.1%.  В 2026 Китай продолжает тем же способом, только уже через биржу: AI-лабы лезут в Гонконг за деньгами и несут с собой экспорт ценовой войны - “модели будут достаточно сильные и достаточно дешёвые, дальше приспосабливайтесь”.

Что случилось:

Контекст рынка:

И что?

Для бизнеса: в 2026 переговоры по цене на LLM/кодинг-ассистенты станут злее. Делай мультивендорность и маршрутизацию по цене/качеству, иначе будешь переплачивать “по привычке”.

Для инвесторов: тема “все LLM будут печатать деньги” дальше будет ломаться об прайс-давление и жирные расходы на R&D. Смотри на выручку, удержание, CAC и контракты, а не на бенчмарки.

Для людей: часть AI-сервисов станет дешевле и доступнее. Но за дешёвым интеллектом придут вопросы по данным, комплаенсу и ограничениям доступа по странам.

🚨 Нам 3.14здец:

AI-SaaS, которые продают “модель в коробке” - 8/10 - цена интеллекта падает, наценка испаряется - что делать: продавать интеграцию, процессы и результат, фиксировать value в контракте.

Западным AI-лабораториям - 7/10 - прайс-война может стать глобальной - что делать: оптимизация инфры, долгие enterprise-сделки, продуктовые фичи, где клиент платит не за токены.

Представь: ты автопроизводитель. У тебя есть железо, завод, маркетинг. Нет только одной мелочи - миллиарда долларов и 10 лет R&D, чтобы машина сама ехала и не убивала людей на “редких кейсах”.

Что случилось:

Контекст рынка:

И что?

Для бизнеса: если вы делаете ADAS/AV, это шанс сократить 12-24 месяца на базовую архитектуру тестов и “объяснимость” решений. План: AlpaSim для regression на редких сценариях + Alpamayo как baseline для собственного дообучения.

Для инвесторов: “open AV stack” повышает конкуренцию в софте и давит маржу тех, кто продавал “секретный соус” без реальных moat. Плюс следите за лицензией weights: non-commercial сейчас ограничивает прямую монетизацию интеграций.

Для людей: больше систем, которые смогут внятно объяснять действия (хотя бы инженерам и регуляторам). Но и больше компаний попробуют “ускориться” в автономке - риски инцидентов в ранних пилотах никуда не деваются.

🚨 Нам 3.14здец:

AV-стартапам без доступа к данным/симуляции - 7/10 - baseline теперь у всех - что делать: уходить в свой датасет, свою географию, свой регуляторный “проход”, а не в “ещё одну модель”.

Представь: ты просто поспал одну ночь под датчиками. А утром модель говорит: риск Паркинсона высокий. Не “у тебя апноэ”, а прям “вот список болезней, которые могут прилететь дальше”.

Что случилось:

Контекст рынка:

И что?

Для бизнеса: клиники сна, страховые, digital health и wearable-игроки получают новый продуктовый слой - “risk scoring из сна” для триажа, профилактики и мониторинга. Но готовьтесь: приватность, согласия, аудит данных, медизделие/регуляторка, ответственность за false positive.

Для инвесторов: большой рынок, но moat будет не “модель”, а (1) доступ к качественным PSG/EHR, (2) клинические доказательства, (3) каналы дистрибуции в медицине и reimbursement. Модели без клинической трубы будут гореть.

Для людей: шанс ловить риски раньше и дешевле. Минус - тревожность и “медицина по пуш-уведомлениям”, если продукт сделают без нормальных протоколов интерпретации и маршрутизации к врачу.

🚨 Нам 3.14здец:

Wearable-компаниям - 8/10 - как только появится “прогноз деменции/инфаркта из сна”, начнутся иски и регуляторные вопросы - что делать: разделять wellness vs medical, строить клинические исследования и аккуратные формулировки “risk”, а не “диагноз”.

Медтех-стартапам без доступа к клиническим данным - 7/10 - без PSG+EHR вы не докажете ценность - что делать: партнёрства с клиниками/сетями, фокус на конкретные исходы и протокол внедрения.

Ночь, ты гуглишь симптомы, и за 4 минуты у тебя уже “редкая болезнь” и “срочно в реанимацию”. Утром ты пишешь знакомому врачу, он отвечает через день, а страховая шлёт тебя по меню из десяти пунктов. И в этот момент ты идёшь в ChatGPT, потому что он отвечает сразу. OpenAI увидела, что так делают десятки миллионов каждый день, и выкатила ChatGPT Health: отдельный приватный режим, где бот может смотреть на твои записи и данные из фитнес-приложений, а не гадать по шаблону.

Что случилось:

Контекст рынка:

И что?

Для бизнеса: если вы клиника/страховая/healthtech - готовьтесь, что пациенты придут с распечаткой из ChatGPT Health. Нужны процессы: как принимать такие “сводки”, как верифицировать, как отвечать, как логировать. И отдельная тема - интеграции: кто отдаёт данные, в каком формате, на каких правах.

Для инвесторов: это ставка на “healthcare front-end”. Деньги будут у тех, кто проходит регуляторку, имеет партнёрства с провайдерами данных (EHR/сетями), и умеет делать безопасный triage без обещаний лечения. Обычный consumer-chat без клинической дисциплины тут будет ловить штрафы и иски.

Для людей: меньше бюрократии и больше персонального контекста (анализы, тренды, сон, активность). Минус - повышается риск самодиагностики и паники, если продукт/пользователь начнёт трактовать “risk” как “у меня точно это”.

🚨 Нам 3.14здец:

Медпорталам и приложухам без чёткой политики данных - 8/10 - пользователи начнут массово тянуть документы в “единый чат”, и все будут спрашивать “почему вы так не умеете” - что делать: срочно приводить интеграции, экспорт, права доступа и UX в порядок.

Тех, после которых начинаешь видеть мир чуть яснее.

Я каждый год стараюсь оставлять себе короткий список книг, которые реально сдвигают оптику. Не по количеству инсайтов, а по эффекту: после них сложнее жить по инерции.

1. Empire of AI — Karen Hao

Очень трезвый взгляд на OpenAI и всю индустрию ИИ. Про власть, деньги, культуру и цену красивых идей. Книга хорошо снимает иллюзии и возвращает ощущение реальности происходящего.

2. Abundance — Ezra Klein, Derek Thompson

Про странный парадокс современного мира: ресурсов и технологий достаточно, а большие вещи запускаются с огромным трением. Отлично объясняет, почему системы буксуют даже тогда, когда люди внутри них умные и мотивированные.

3. The Thinking Machine — Stephen Witt

История Nvidia и Дженсена Хуанга. Про дисциплину, стратегию и умение ставить ставку раньше остальных. Книга про лидерство без романтики и без легенд. Очень взрослая.

И четвёртая книга в этом списке — моя.

Называется Метод Грина. Она выходит в МИФ, и для меня это отдельный сюжет. Эта книга родилась из четырёх лет работы: из моего бизнеса и жизненного опыта, из тысяч часов разговоров и разборов с людьми в кризисах, развилках и точках “всё вроде нормально, а внутри пусто”. Я собирал этот материал как инженер, а не как вдохновлённый писатель: проверял на практике, что действительно двигает человека, а что остаётся красивыми словами.

Самый честный маркер качества для меня простой. Эта книга уже стала настольной для людей очень разными биографиями. Её перечитывают, держат под рукой, к ней возвращаются. Её даже заказали люди из редакторского состава, которые работали со мной над рукописью.

Если коротко, книга про то, как увидеть правила игры, в которой ты живёшь, и начать использовать их в своих интересах, чтобы усилия давали накопительный эффект, а жизнь собиралась по твоему сценарию. Сейчас открыт предзаказ со скидкой 50%. Ссылка на предзаказ.

🇨🇳 Китай попросил часть техкомпаний временно поставить на паузу заказы Nvidia H200, пока регуляторы решают, как жёстко толкать “покупай местные AI-чипы вместе с Nvidia”. И что? Поставка compute в Китае снова становится политическим рычагом, а не просто “купили и привезли”.

Как применить: если у тебя Китай в планах - делай инвентарь зависимости (какие модели, какие GPU, какие сроки), готовь fallback на локальные чипы/облака и закладывай “режим деградации” по качеству/цене при дефиците. 

🧱 Nvidia на CES 2026 показала платформу Vera Rubin (Vera CPU + Rubin GPU + NVLink 6 + сетевые/DPUs) и обещает кратный рост производительности и снижение стоимости токена по сравнению с Blackwell, поставки во 2H 2026. И что? Фронтир делится не на “кто умнее”, а на “кто быстрее обновляет железо и умеет считать экономику инфры”.

Как применить: пересчитай unit economics (стоимость 1k токенов / inference / fine-tune) под сценарий “железо меняется раз в 12-18 месяцев”, и заранее планируй апгрейд-окна, иначе будешь переплачивать за привычку. 

🛒 Amazon ловит претензии за AI-шопинг-фичи Shop Direct / “Buy for Me”: ритейлеры говорят, что их каталоги подтягиваются и показываются в Amazon без явного разрешения, с опцией “пишите нам, если хотите выключиться”. И что? Агентная коммерция быстро превращается в войну за каталоги, бренды и право быть витриной.

Как применить: проверь, как твой каталог индексируется (robots.txt, антискрейпинг, фиды), подготовь публичную политику “разрешаем/запрещаем агентам”, и оформи партнёрский opt-in, пока тебя не “встроили” в чужую кассу. 

💰 Anthropic, по данным Reuters со ссылкой на WSJ, обсуждает раунд на $10B под оценку $350B - почти x2 от их $183B после $13B раунда в сентябре 2025. И что? Денег в “топ-лабы” заливают столько, что остальным придётся доказывать не “качество модели”, а выручку, удержание и масштаб продаж.

Как применить: если ты AI-стартап - фиксируй дифференциацию в данных/интеграциях/канале, и строй модель расходов так, чтобы жить при падении цен на интеллект, иначе тебя просто утрамбуют. 

🗳️ JPMorgan запустил Proxy IQ и режет зависимость от ISS/Glass Lewis для proxy voting в США, прокатывая рекомендации через внутреннюю AI-платформу на масштабе $7T AUM, переход - с 1 апреля 2026. И что? AI заходит в инфраструктуру принятия решений на рынках капитала, и это меняет “как голосуют деньги”.

Как применить: публичным компаниям - готовить материалы для инвесторов так, чтобы их нормально “переваривали” машины (структура, факты, риски, KPI), а IR-командам - тестировать, как ваши disclosures выглядят для автоматических систем оценки. 

🧪 LMArena (Chatbot Arena) подняла $150M Series A при оценке $1.7B. И что? “Народный” бенчмарк становится реальным рыночным сигналом, влияющим на закупки и PR-войны моделей.

Как применить: заведи регулярный мониторинг Arena по твоей задаче (не общий рейтинг), и держи “план переключения” модели, если лидер по UX/предпочтениям пользователей поменялся. 

🎬 Lightricks выложила open weights LTX-2: генерация видео с нативным 4K и синхронным аудио, плюс более управляемая камера/движение. И что? Барьер на “видео+звук” падает, количество контента и фейков вырастет, и продакшн ускорится.

Как применить: брендам - внедрять обязательный provenance (водяные знаки/метаданные/политики), платформам - усиливать проверку источника, студиям - ставить LTX-2 в пайплайн как быстрый превиз/черновик. 

📱 Liquid AI выпустила LFM2.5 - семейство open-weight моделей для on-device (текст/vision/audio) и показывает бенчмарки против схожих размеров. И что? Часть функций реально уедет на устройство: дешевле, быстрее, приватнее, меньше зависимость от облака.

Как применить: выбери 1 фичу, которую можно “приземлить” на девайс (классификация, summarization, простые агенты), сделай A/B по стоимости и latency, и проверь, не убивает ли это качество на реальных данных. 

⚡️ Лиза Су на CES 2026: спрос на compute должен вырасти примерно в 100 раз за 5 лет, а число AI-пользователей - перевалить за 5B. И что? Узкое горлышко - энергия, стойки, сети, поставки, а не “какая модель умнее”.

Как применить: заранее фиксируй compute (контракты/резервы), вводи лимиты на дорогие запросы и ступенчатую деградацию качества по нагрузке, иначе рост тебя разорит. 

💻 Dell (Кевин Тервиллигер) признал: потребители не покупают ПК “из-за AI”, и компания откатывает AI-first маркетинг, потому что это скорее путает. И что? “AI PC” пока не триггер массового апгрейда, триггеры старые - цена, батарейка, производительность.

Как применить: упаковывай AI-фичи как конкретную пользу в сценариях (скорость, автономность, удобство), без словаря “NPU/AI”, и меряй конверсию на уровне задач, а не абстрактного “AI внутри”. 

🧠 Daniela Amodei про scaling: “экспонента продолжается, пока не перестанет… и каждый год продолжалась”. И что? Это хорошая мантра для инвест-презентаций, но для операционки важнее: где уже сегодня агентами режется цикл разработки и стоимость.

Как применить: бери один внутренний проект, задавай тесты/критерии “готово”, прогоняй через агентный пайплайн и считай экономию в человеко-неделях, а не в эмоциях. 

🚨 Нам 3.14здец: тем, кто строит продукт “одним большим LLM и руками” - 8/10 - конкуренты параллелят агентами и режут себестоимость маленькими моделями - что делать: вводить агентный пайплайн, дробить задачи, делать multi-model, фикс

Если ты дочитал до этого места, значит ты уже чувствуешь, куда катится ИИ и насколько быстро всё меняется, а в такой момент важнее всего оказаться в правильной компании людей.

Поэтому я запустил BIPIAI — сообщество фаундеров и топ-специалистов, которые хотят пройти эпоху ИИ на полной скорости в роли пилота, а не пассажира: внутри практика, разборы реальных бизнес-кейсов, рабочие пайплайны, созвоны, где участники показывают, как они вшивают модели в продажи, маркетинг и продукт, и клуб единомышленников, с которыми можно одновременно понимать картину целиком и собирать свои решения под новую реальность. Нас уже 90 + участников внутри из 15 стран.

Это был очень насыщенные и интесные первые 11 дней 2026 из мира AI и роботов, которые меняют нашу с вами жизнь.

P.S.

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