Что в выпуске?

☕️ Привет, это твой утренний ИИ-дайджест за X.X.

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

• 🧠 Модель на 7M уделала Gemini и DeepSeek — на ноутбуке без GPU. Мозги снова важнее размеров — пора пересматривать всю стратегию.

• 🌍 Топ-учёный ушёл из Anthropic из-за политики против Китая. Война идей переехала в найм, API и инфраструктуру — уже не спрячешься.

• 💊 43% прирост по лекарствам с AI и роботами. Препараты, которые раньше «не доходили», теперь убивают рак точнее и безопаснее.

• 🎥 Mr. Beast боится AI-видео — и у него есть повод.

И ещё 8 новостей — быстрых, как ИИ:

Sora делает App Store по загрузкам, Tencent ворвался в топ-3 мультимодели, Deloitte подключает 470k людей к Claude, IBM уже получил +45% эффективности, Google научил примерять обувь, Anthropic идёт в Индию, xAI обновил Grok Imagine, а YouTube-контент теперь боится сам себя.

⚠️ 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 Research

💻 Модель на 7M уделала Gemini и DeepSeek — на ноутбуке без GPU

Девочка по имени TRM (Tiny Recursion Model) от Samsung вышла против монстров вроде DeepSeek R1 и Gemini 2.5 Pro — и выдала лучшие результаты на сложнейших задачах логики, хотя у неё всего 7M параметров. Вместо привычного поштучного генератора токенов она сначала пишет черновик ответа, потом сама себя критикует, передумывает и улучшает решение до 16 раз подряд. Внутри — критический блокнот с 6 саморевизий на каждом цикле, прежде чем обновить черновик.

На ARC-AGI-1 она набрала 45%, на ARC-AGI-2 — 8%. Обе метрики считаются адом даже для топовых моделей с миллиардами параметров. Речь идёт о задачах на чистую логику и гибкость мышления, где brute force не работает. Пока TRM заточена на головоломки, но архитектурный приём (цикл самопроверки) может менять правила игры: не нужно миллиарды на обучение, если модель умеет думать, а не просто предсказывать.

Контекст. ARC-AGI — бенчмарк от Франсуа Шолле, построенный так, чтобы его нельзя было прошить данными. Здесь побеждает не объём, а способность к обобщению. У TRM всего 7M параметров, у Gemini 2.5 Pro — десятки миллиардов. Это как если бы калькулятор победил NASA-компьютер в шахматах.

И что?

Для бизнеса: можно сэкономить $10–100M на обучении и инфре, если взять TRM-подобную архитектуру вместо LLM-монстра. DeepSeek R1 — 236B параметров, Gemini 2.5 Pro — ~540B. TRM делает логические задачи лучше, будучи в 30 000–70 000 раз меньше.

Для инвесторов: весь стек «scale = качество» трещит. Модель, которую можно обучить на MacBook, решает задачи лучше, чем топ-3 API от Google, OpenAI и DeepSeek. Маленькие команды с архитектурными хаком могут обвалить рынок inference-as-a-service.

Для людей: эти модели можно запускать прямо на телефоне. Без клаудов, latency и подписок. Представь GPT, который реально рассуждает — и работает офлайн.

🚨 Нам 3.14здец

Google, DeepSeek, OpenAI — 9/10 — почему: они влили миллиарды в обучение и поддержку гига-сетей. Gemini 1.5 Ultra тренили на 3 000+ TPUv5e. А тут модель, которую можно на RTX 4090 прогнать, бьёт их в логике. Что делать: перестраивать R&D-приоритеты, инвестировать в reasoning-архитектуры.

Nvidia — 7/10 — почему: если inference сдвинется в сторону маленьких моделей, спрос на клаудные GPU может схлопнуться. Что делать: упор на edge-инференс, AI-чипы и софт под маленькие архитектуры.

China vs USA

🇺🇸🇨🇳Война идей переехала в найм

Яо Шуняй, бывший физик и один из исследователей Claude 4 и 3.7, тихо ушёл из Anthropic — и устроился в Google DeepMind. Перед этим он бахнул блог с фразой “it is better without you” и объяснил, что 40% его решения — это политика Anthropic, которая закрывает доступ к своим сервисам для «дочек из враждебных стран, таких как Китай».

Судя по посту, Яо за год сделал значимый вклад в Claude 4 и 3.7 Sonnet. Но когда понял, что компания считает его страну «угрозой», а китайские стартапы не смогут интегрироваться с API, он выбрал Google, где таких барьеров нет (пока). Теперь он в команде Gemini, будет пилить флагманские модели DeepMind.

Контекст. Anthropic в марте прописал, что «ограничит доступ компаниям из стран с враждебной политикой к США». Китай в списке. Но дело не только в API. Такие правила создают стену внутри самого рынка: учёные с китайскими корнями или китайским резюме оказываются «менее желательными» — неофициально. Это впервые публично признал исследователь такого уровня. Бомба замедленного действия.

И что?

Для бизнеса: AI-команды с международным составом рискуют развалиться. Правила доступа к API могут стать фактором оттока ключевых кадров.

Для инвесторов: корпоративные политики становятся политическим риском. Цензура интеграций и ограничения по странам могут стоить стартапу десятков миллионов в найме и партнёрствах.

Для людей: AI-продукты будут развиваться с барьерами по странам. Китай и США идут к технологическому разводy.

🌱 Open-source экосистема — +1 жизнь — почему: каждый забаненный ресёрчер или API-клиент приносит с собой мотивацию, коммит и деньги. Всё больше людей пилит альтернативы.

🚨 Нам 3.14здец

Глобальному рынку талантов — 8/10 — начинается идеологическая сегрегация. Отказ от сотрудничества с «неправильными» странами бьёт не только по найму, но по самим принципам open science. Что делать: готовиться к расколу индустрии и заранее выбирать, по какую сторону железного API-занавеса ты.

Всем нам — 7/10 — если в научную карьеру вшита внешняя политика, значит война уже не где-то там — она в найме, в этике и в коде. Что делать: понять, что это не конфликт компаний. Это — новая холодная война, и она уже в твоём редакторе кода. 💀

AI Медицина

🎓 1 275 формул за цикл — и на 43% больше попаданий в цель

Ты приходишь к врачу, он говорит: «У вас острый лейкоз». Назначает современное лекарство — например, Cytarabine. Ты принимаешь его, ждёшь улучшений. А эффекта почти нет. Почему? Потому что молекула не добирается до клеток — она рассыпается по пути, теряется в крови, или доходит в токсичной форме.

В Duke University скрестили робота и AI, и получилась TuNa — система, которая сама миксует наночастицы для доставки лекарств. В лаборатории TuNa прогнала 1 275 вариантов, увеличила результативность создания нужных частиц на 43% по сравнению с людьми. И это не теоретика — она уже упаковала труднорастворимое лекарство от лейкемии так, что оно начало реально убивать больше раковых клеток. В другом случае смогли на 75% сократить токсичный компонент, сохранив эффективность в тестах на мышах.

Фишка TuNa в том, что она одновременно подбирает и материалы, и соотношения — большинство систем умеют только что-то одно. Это ускоряет подбор нужной формы в десятки раз. А значит, те препараты, которые раньше отбраковывались из-за плохой доставки, могут вернуться в игру. Или вообще появятся новые — безопасные и точные.

Контекст. На сегодня до 90% разработок лекарств заваливаются не потому что «не работают», а потому что не доходят до нужных клеток. Особенно в онкологии. Рынок drug delivery — это $200B+ по миру, и TuNa работает там, где проваливаются классические фармкоманды и методы.

И что?

Для бизнеса: можно вернуть в pipeline препараты вроде Cytarabine, Doxorubicin и других, которые показывали эффект in vitro, но провалились в клинике из-за плохой доставки. TuNa уже повысила успешность создания наночастиц на 43%, это десятки спасённых формул на фазе preclinical.

Для инвесторов: традиционная разработка одной молекулы — $1–2 млрд и до 10 лет. TuNa снижает время подбора доставки с месяцев до дней, а токсичные компоненты вроде PEG можно урезать на 75%, сохранив эффективность — это прямая экономия и меньше регуляторных рисков.

Для людей: то, что раньше не работало, может заработать. Например, лейкозные препараты, которые плохо растворялись или не доходили до опухоли, теперь встраиваются в нанокапсулы и реально убивают раковые клетки. Быстрее, точнее, с меньшими побочками.

🚨 Нам 3.14здец

Big Pharma без AI — 8/10 — почему: фарма без автоматизации становится слишком медленной и слишком дорогой. Если ты до сих пор полагаешься на PhD с пипеткой — у тебя нет будущего. Что делать: автоматизировать R&D или смотреть, как конкуренты догоняют с AI.

Старые школы клинической разработки — 7/10 — почему: ручные методики и линейные протоколы устарели. TuNa тестит за день то, что у других уходит в квартал. Что делать: или перестроиться, или превратиться в ресёрч-прокладку при Big AI.

БЫСТРЫЕ КАК ИИ НОВОСТИ

Что еще случилось за прошлые 24 часа

👟 Google расширил AI try-on, добавил обувь — теперь примерка работает не только на одежде, но и на кроссовках, прямо в поиске и YouTube Shopping. И что? eCom превращается в AI-шоурум. Без визуалки — нет продаж. Онлайн-магазинам придётся догонять или умирать.

🎙️ Mr. Beast: “Scary times” — про AI-видео. Говорит, что миллионы креаторов потеряют смысл существования. И что? Даже топы понимают: внимание уходит к машинам. Алгоритмы будут толкать идеальный контент — не твой.

🧠 IBM встроил Claude в свою AI IDE и корпоративный софт, протестировали на 6 000 сотрудниках — получили +45% к продуктивности. И что? Без LLM твой энтерпрайз-инструмент — архив. Всё уходит в автоматизированные ассистенты.

📸 Tencent выкатил Hunyuan-Vision-1.5-Thinking — 3-е место на Vision Arena, сразу за моделями от Google и OpenAI. И что? Китай входит в элиту мультимодалки. OpenAI и Gemini больше не одни в этой гонке.

📲 Sora выстрелила — 627 000 установок за первую неделю в App Store, выше, чем у ChatGPT в аналогичный период. И что? Генерация текста устарела как формат. Видео стало новым входом в AI — визуал захватывает рынок.

🏢 Deloitte будет использовать Claude в работе 470 000 сотрудников, официально подписали альянс с Anthropic. И что? Консалтинг автоматизируется. Отчёты, брифы, презентации — в Claude. Штатам пора худеть.

🇮🇳 Anthropic откроет офис в Индии в 2026, уже №2 по использованию Claude в мире. И что? Индия превращается из офшора в стратегический рынок. Кто не там — мимо роста.

🎥 xAI выкатили Grok Imagine v0.9 — теперь генерация видео с синхронным звуком и движением камеры, прямой конкурент Sora. И что? Видео-ИИ становится стандартом. Автоген роликов без продакшена — теперь не мечта, а инструмент.

🚨 Нам 3.14здец

Кому больнее — 8/10 — креаторам, консалтингу, SaaS и среднему звену. ИИ отжирает внимание, автоматизирует мышление и делает дешевле всё, что раньше делалось руками. Что делать: либо учишься думать, как система, либо тебя заменяет система.

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 понедельника. Хороших вам выходных.

Дмитрий Грин

P.S.

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