Вот что я тебе сегодня приготовил и зачем тебе тратить 5 минут чтобы это прочитать

И ещё +11 новостей - быстрых, как ИИ: Claude Code за час повторил год работы команды, Anthropic скупает до 1M TPUv7, ChatGPT в 2026 станет “супер-ассистентом”, Gemini Robotics приходит в Atlas от Boston Dynamics, Falcon H1R 7B обещает математику/код быстрее и дешевле, Recursive Language Models для задач на месяцы, Jerry Tworek уходит из OpenAI, гайд по Claude Code с 15 параллельными сессиями, Microsoft переименовала Office 365 в Microsoft 365 Copilot app, апдейт Grok Imagine и ещё один через 3 недели, Маск объявил “сингулярность” для AI coding.

⚠️ 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!

X дал пользователям Grok фичу AI-редактирования картинок: загружаешь фото, пишешь промпт, получаешь отредактированный результат. И угадай, что стало самым вирусным use case. Не “сделай красивый фон”. Лента забилась запросами “раздень”, “сделай откровеннее”, включая случаи с несовершеннолетними. Дальше всё банально и грязно - чиновники, угрозы, письма, полиция.

Что случилось:

Контекст рынка:

И что?

Для бизнеса: если у вас есть AI-редактирование изображений, считайте “интимные дипфейки” дефолт-риском. Нужны ограничения на сексуализацию, отдельные защиты по несовершеннолетним, быстрый takedown, логирование и процесс под запросы правоохранителей. Иначе вас будут нагибать не пользователи, а государства.

Для инвесторов: “safety” перестал быть опцией. Это прямой драйвер расходов, рисков блокировок и репутационного дисконта. Один вирусный кейс превращает “рост фичи” в “комплаенс и юридические издержки”.

Для людей: порог цифрового насилия падает. Сделать фейк стало дешево и быстро, а доказывать и отмываться долго и мучительно.

🚨 Нам 3.14здец:

Consumer-продуктам с image-editing без жёстких ограничений - 9/10 - первым вирусится злоупотребление, а расплата приходит регуляторами - что делать: запускать только с safety-архитектурой и готовым кризисным протоколом.

Платформам, которые продавали “минимум ограничений” - 8/10 - на теме детей компромиссов нет - что делать: резать функциональность и политику доступа, пока это не сделали за вас блокировками.

В мире ИИ есть простая игра: когда у тебя не получается, ты покупаешь скорость за миллиарды. А потом молишься, чтобы никто из своих не вынес наружу, что внутри хаос и цифры “подрихтовали”.

Meta влила $14B в Scale AI и поставила Александра Ванга руководить Superintelligence Labs. И ровно в этот момент главный AI-ресёрчер Meta, Янн Лекун, уходит, запускает свой стартап и публично говорит: Ванг неопытен именно для управления ресёрчем и “суперлабом” - и это автоматом наезд на Цука, потому что это Цук посадил его туда. Плюс Лекун признаёт, что бенчмарки Llama 4 “подкрутили”. Это тот редкий случай, когда проблема Meta звучит не как инсайд, а как публичная фиксация.

Что случилось:

Контекст рынка:

И что?

Для бизнеса: если вы завязаны на Llama или планировали зависеть от Meta-стека, закладывайте турбулентность. Свои eval’ы на своих задачах, план миграции, и меньше веры в бенчмарки как аргумент закупки.

Для инвесторов: риск репутационного дисконта к Meta GenAI плюс риск кадрового оттока. И окно для ставок на “после-LLM” подходы, если Лекун начнёт показывать результат у себя.

Для людей: AI-фичи в продуктах Meta могут качаться по качеству и предсказуемости. Реорги и уходы обычно дают странные апдейты и резкие смены поведения ассистентов.

🚨 Нам 3.14здец:

Командам, которые продают “лучшие бенчмарки” - 9/10 - любая история про “подкрутили” режет доверие и конверсию - спасение в прозрачных eval’ах и метриках под реальные кейсы клиентов.

Корпорациям, которые ставят ресёрч под “быстро и красиво” - 7/10 - сильные люди уходят и уносят направление - разделять продуктовый трек и фундаментальный трек, иначе сгорит оба.

Раньше схема была простая: ночью тебе стрёмно, врача нет, ты идёшь в Google. Там ты находишь форум, где тебе пишут “у меня было так же, я умер”, и закрываешь ноутбук с новым набором тревоги.

Теперь на этой роли сидит ChatGPT. OpenAI выпустила отчёт: больше 40 млн человек по миру каждый день используют ChatGPT для вопросов про здоровье, и больше 5% всех сообщений в ChatGPT уже про медицину. То есть это не “иногда спросили”. Это массовый привычный сценарий.

Что случилось:

Контекст рынка:

И что?

Для бизнеса: если вы клиника/телемед/страховка - ваш новый конкурент и одновременно канал дистрибуции уже сидит в кармане у клиента. Делайте интерфейсы “подготовь вопросы к врачу”, “объясни счёт”, “помоги с апелляцией”, потому что именно туда ушёл спрос.

Для инвесторов: медицина стала одним из самых больших use case для LLM уже сейчас. Следующий шаг - интеграции с данными (wearables/истории), enterprise для клиник и регуляторно-разрешённые режимы. Там и будет касса.

Для людей: меньше паники и больше ясности ночью, проще понять бумажки и страховки. Но если воспринимать чат как диагноз, можно накосячить, поэтому “помощник для понимания” - да, “врач” - нет.

🚨 Нам 3.14здец:

Страховому биллингу, который живёт на запутанных счетах - 8/10 - AI помогает людям массово спорить и апеллировать - что делать: упрощать счета и давать понятные расшифровки.

Любым consumer-мед AI без комплаенса - 9/10 - как только продукт выглядит как “почти доктор”, прилетает регуляторка - что делать: ограничения, протоколы безопасности, юридическая рамка под FDA/ЕС.

Пока Индонезия временно блокирует Grok из-за порноконтента и “интимных дипфейков”, xAI выходит и говорит: мы только что подняли $20 млрд Series E. То есть с одной стороны у тебя регуляторы и токсичный вирусняк, с другой - инвесторы, которые дают тебе ещё 20 ярдов, потому что гонка за compute важнее репутационной вони. 

Что случилось:

Контекст рынка:

И что?

Для бизнеса: если вы строите B2C с AI, запомните урок: “у кого дистрибуция + compute, тот диктует условия”. Но если у вас есть генерация/редактирование изображений, то параллельно готовьте комплаенс и модерацию, иначе вас будут трахать регуляторы, а не конкуренты. 

Для инвесторов: рынок официально живёт в режиме “финансируем мегаватты”. xAI теперь в лиге, где вопрос не “когда прибыль”, а “кто быстрее построит 2GW и удержит поставки GPU”. Риск - регуляторка и локальные войны вокруг дата-центров, это может тормозить развёртывание и бить по темпу. 

Для людей: будет больше Grok в продуктах и больше интеграций в экосистеме X. Цена - больше конфликтов вокруг контента и больше стран, которые начнут давить на платформу, если безопасность не успеют подтянуть. 

🚨 Нам 3.14здец:

Любым AI-лабораториям без доступа к мегаваттам и цепочке поставок - 8/10 - тебя просто “перебегают деньгами” - что делать: контракты на compute, партнёрства с дата-центрами, свой план по энергии.

Платформам, которые встраивают “мощный генератор контента” без жёстких ограничений - 9/10 - скандал приходит раньше монетизации - что делать: safety как часть продукта, а не постфактум PR

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.

⚡️ Google Principal Engineer Jaana Dogan: Claude Code за 1 час повторил то, что её команда пилила год. И что? Агентный кодинг перестал быть “поиграться”, это теперь ускоритель, который вырезает месяцы R&D из дорожной карты.

Как применить: бери один внутренний долгий проект (инструмент/миграция/скрипты/интеграции), ставь агенту цель + тесты + критерии “готово”, и меряй экономию в человеко-неделях. Если экономия <30% - проблема в постановке задачи и проверках.

🧱 Anthropic: покупают до 1M TPUv7 у Google через Broadcom, Ironwood продолжает набирать вес как альтернатива Nvidia. И что? Фронтир делится не на “кто умнее”, а на “кто закрепил железо и поставки”.

Как применить: если у тебя AI-продукт с ростом - заранее фиксируй compute: контракты, резервные провайдеры, лимиты на самые дорогие запросы, деградация качества по нагрузке.

🧠 OpenAI CPO Fidji Simo: выкатили видение 2026 - ChatGPT как проактивный “персональный супер-ассистент”. И что? Чат превращается в систему, которая сама предлагает шаги, держит контекст и тянет задачи, а не отвечает “вот текст”.

Как применить: готовь продукт под “ассистентный интерфейс”: задачи, напоминания, черновики, автосбор контекста, интеграции. И продумай политику: что ассистент может делать сам, а где нужен явный “да/нет”.

🤖 Boston Dynamics + Google DeepMind: интегрируют Gemini Robotics в Atlas-гуманоидов. И что? Роботы уходят от “скриптов и демо” к универсальным навыкам, где ценность - не железка, а мозг и данные обучения.

Как применить: если у тебя склад/производство/сервис - начинай с пилота на 1-2 операциях: сортировка, перенос, подача, инспекция. KPI не “красиво ходит”, а “стоимость операции” и “ошибки на 1000 действий”.

🧮 Abu Dhabi TII: Falcon H1R 7B - маленький гибридный reasoner, обещают лучше математику/код и 2x скорость инференса. И что? “Умные мелкие модели” снова становятся реальной опцией для бизнеса, где деньги делаются на себестоимости ответа.

Как применить: пересмотри стек: часть задач (классификация, извлечение, черновики, подсказки) уводи на маленькие модели, оставляй дорогие только для сложного reasoning. Экономия обычно в разы.

🧠 Prime Intellect: Recursive Language Models - подход, где агент сам управляет памятью для задач на недели/месяцы. И что? Если это выстрелит, появятся “долгоиграющие агенты”, которые не забывают проект на третий день и не превращаются в кашу из заметок.

Как применить: начинай проектировать “память” уже сейчас: журнал решений, требования, источники правды, версионирование контекста. Это пригодится с любыми агентами, даже сегодняшними.

👋 OpenAI: researcher Jerry Tworek уходит после 7 лет (первые coding-системы, лидерство в reasoning-направлении). И что? Рынок кадров на топ-уровне остаётся жидким: люди из “ядра” уходят и разносят практики по новым местам.

Как применить: следи за тем, куда уходят такие ребята, и нанимай не “звёзд”, а людей, которые тащили инфраструктуру, eval и продуктовые контуры. Это те, кто реально ускоряет.

🧑‍💻 Claude Code: создатель Boris Cherny показал, как работает с агентом, включая до 15 параллельных сессий. И что? Главный скилл теперь - не “писать код”, а “оркестровать агентов”: разбивать работу, параллелить, сводить результат.

Как применить: внедри правило “параллельных веток”: 1) прототип, 2) тесты, 3) рефактор, 4) документация, 5) edge-cases. И назначь человека, который только принимает/сводит/проверяет.

🧩 Microsoft: Office 365 переименовали в “Microsoft 365 Copilot app”. И что? Ассистент становится брендом оболочки, а не фичей. Microsoft будет продавать “работу через Copilot” как дефолт.

Как применить: если ты делаешь B2B софт - готовься к запросу “чтобы у нас тоже был Copilot-режим”: поиск, суммаризация, действия, автозаполнение. Без этого скоро будет выглядеть как продукт из 2018.

🎨 xAI: апдейт Grok Imagine, Маск обещает ещё “крупное обновление” через 3 недели. И что? Они будут качать креативные фичи быстро, но после скандалов по контенту это будет идти вместе с ограничениями и откатами.

Как применить: если ты используешь генерацию картинок в продукте - закладывай политику безопасности и модерацию как часть архитектуры, иначе будешь тушить пожары вместо роста.

🌀 Маск в ответ на обсуждение AI coding: “мы вошли в сингулярность”. И что? Это шум, но полезный маркер: рынок будет ещё агрессивнее завышать ожидания, а команды - ещё сильнее давить на “сделайте быстрее”.

Как применить: держи холодные KPI: скорость релизов, баги, стоимость фичи, экономия часов. И не покупай “сингулярность”, покупай измеримый результат.

🚨 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, и заранее фиксировать compute/лимиты по стоимости.

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.

Год начался интересно по всем направлениям 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.