Что в выпуске?

☕️ Привет, это твой ночной ИИ-дайджест за 9 декабря.

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

• 🤖 Китайский DeepSeek возвращается с V3.2 и Speciale

• 🎬 Runway Gen-4.5 подбирается к киноуровню

• 🎥 Китайский Kling O1 превращает видео в пластилин 

И ещё +5 новостей — быстрых, как ИИ:

Nvidia заносит 2 млрд в Synopsys для ИИ-ускорения чипов, Accenture разворачивает ChatGPT Enterprise и агентов по клиентам, Black Forest Labs поднимает 300 млн при оценке 3.25 млрд после Flux.2, OpenAI заходит в капитал Thrive Holdings для глубжего захода в энтерпрайз, Тим Суини говорит, что лейблы “Made with AI” бессмысленны, потому что скоро так будут делать почти всё.

⚠️ 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!

Runway

🎬 Runway Gen-4.5 подбирается к киноуровню

Представь: большая съемка, финальная сцена. Все отсняли, декорации разобрали, актер в гипсе, у главной героини новый роман и она уже в другой стране. На монтаже выясняется, что кульминация фильма выглядит как кривой CGI с YouTube. Переснимать нельзя, доп.бюджета нет. И тут на созвоне кто-то тихо говорит: “А давайте попробуем прогнать финал через Runway”.

Runway выкатил Gen-4.5 - новую видео-модель, которая залезла на первое место в текст-ту-видео рейтинге Artificial Analysis. Это тот самый прототип под кодовым названием Whisper Thunder. Модель лучше понимает физику и движение: жидкости, ткани, волосы, мимика и походка людей держатся от кадра к кадру без привычного “разваливается и плывет”. По стилям она умеет разное, но сильнее всего выглядит киношный реализм, до уровня “на стоп-кадре сложно понять, что это сделал ИИ”. Внутри модель называли David, а сооснователь Кристобаль Вальенсуэла прямым текстом играет в “маленький Давид против голливудских Голиафов”.

Runway уже стоит в рабочих процессах креаторов, но Gen-4.5 довольно близко подбирается к планке “ок, это можно использовать в серьезном продакшене, а не только для концептов и превизов”.

И что?

Для бизнеса: брендам, продакшенам и агентствам имеет смысл тащить Gen-4.5 в начало пайплайна - сториборд, превиз, тестовые ролики, варианты сцен, а живую съемку и VFX отдавать под самое важное. Экономия на пересъемках и экспериментах с креативом станет ощутимой строчкой.

Для инвесторов: AI-видео оформляется как самостоятельный рынок, где не только бигтех может брать топ по качеству. Это пространство для лицензий, интеграций в монтажки, сервисов поверх Runway и потенциальных сделок от крупных медиахолдингов и софтверных игроков.

Для людей: сделать клип, короткий метр или “кинематографичный” ролик для продукта можно почти с ноутбука. Параллельно растет риск правдоподобных постановочных видео, где глазом уже не отличить сгенерированную сцену от реальной съемки.

🚨 Нам 3.14здец

Средним видеопродакшенам - 8/10 - деньги за превизы, концепты и тестовые ролики уезжают в ИИ, клиенту проще нажать кнопку, чем платить за целую смену - что делать: уходить в стратегию, сложную постановку и полный цикл, собирать гибридные пайплайны “люди плюс ИИ”.

Фриланс-видеомейкерам и монтажерам - 7/10 - базовая “красота” и движение становятся функцией промпта, а не часов за таймлайном - что делать: становиться креативным продюсером, а не просто руками, уметь проектировать сцены и процессы вокруг ИИ.

🇨🇳

🤖 Китайский DeepSeek возвращается с V3.2 и Speciale

Представь: Сэм Альтман сидит в огромном кабинете, вертит в руках новые тарифы GPT-5. В других башнях считают цены на Gemini и Sonnet. Все уже почти забыли, как DeepSeek с R1 влетел на сцену и напряг пол-рынка. И тут, как пела Бритни, oops, they did it again.

Китайский DeepSeek выкатил два reasoning-моделя: V3.2 и V3.2-Speciale, оба на 685B параметров. Обычная 3.2 по тестам догоняет GPT-5, 4.5 Sonnet и Gemini 3 Pro по математике, tool use и коду. Тяжелая Speciale по ряду задач идёт выше и уже отметилась золотыми медалями на International Math Olympiad и Informatics Olympiad 2025, плюс топ-10 по IOI.

По деньгам это вообще троллинг: V3.2 берут по 0.28$ за миллион токенов ввода и 0.42$ за миллион вывода. У Gemini 3 Pro это 2$ и 12$, у GPT-5.1 - 1.25$ и 10$, у Sonnet 4.5 - 3$ и 15$. Разрыв в разы. И сверху - MIT-лицензия, веса лежат на Hugging Face, забирай и крути у себя.

Рынок это уже видел в версии R1: тогда DeepSeek стал поводом обсуждать новые ограничения на чипы для Китая. V3.2 показывает, что это не случайный фейерверк, а стабильная стратегия: фронтирный перформанс, открытые веса и агрессивная цена, которая ломает логику “плати премию за бренд западной модели”.

И что?

Для бизнеса: можно резко удешевить все AI-фичи, где сейчас крутится GPT/Gemini, и тащить DeepSeek как минимум в эксперименты, а дальше - в прод и self-hosted.

Для инвесторов: модели “мы просто продаем дорогой общий API” выглядят все слабее, ценность уходит в вертикали, интеграции и инфраструктуру вокруг мультимодельного стека.

Для людей: сильные помощники по коду, олимпиадной математике и сложным задачам становятся массовыми и почти бесплатными, конкуренция за “умные” задачи растет.

🚨 Нам 3.14здец

Американским AI-платформам - 8/10 - китайский open-source поджимает по качеству и убивает по цене, придется оправдывать маржу не только маркетингом, а продуктом и экосистемой.

Джунам-разработчикам и аналитикам - 7/10 - reasoning-модели забирают все больше задач уровня middle, нужно срочно наращивать продукт, доменную экспертизу и работу “над системой”, а не “в системе”.

🇨🇳

🎥 Китайский Kling O1 превращает видео в пластилин

Представь: ты продакшен, ролик уже снят, клиент доволен… пока не пришёл его юрист и PR. “Уберите всех людей на заднем плане, сделайте ночь вместо дня, и вот этого персонажа замените на другого, но чтобы всё остальное осталось как есть”. Переснимать нельзя, бюджет сгорел. Раньше это был ад. Теперь китайский Kling O1 говорит: опиши текстом - я поправлю.

Kuaishou запустил Kling O1 - новую видео-систему, которая умеет и генерировать, и редактировать видео в одной модели. Она принимает до семи входов сразу: картинки, видео, “субъекты” (персонажи), текст и ссылки на действия или ракурсы, на выходе - 3-10 секунд ролика. Можно взять уже снятый футаж и дописать “убрать прохожих”, “сделать ночное освещение”, “перенести сцену в дождь”, при этом сохранить тех же персонажей и композицию. Плюс референсы по картинке, отдельному объекту, движению камеры, старт/энд-кадры, несколько персонажей в кадре. Внутренние тесты Kuaishou показывают, что Kling обходит Google Veo 3.1 и Runway Aleph по качеству референс-видео и по точности правок. Это тот же скачок для видео, какой Nano Banana устроил в этом году для картинок: “сделай вот тут чуть по-другому” стало нормальным запросом, а не задачей для отдельного отдела.

И что?

Для бизнеса: агентства и продакшены получают монтажку, VFX и “чистку кадра” в одной кнопке. Можно обещать клиенту больше правок без пересъемок и не убивая маржу, а править уже отснятый материал текстом.

Для инвесторов: AI-видео переходит в режим “операционная система для контента”, где требуется не только генерация, но и глубина инструментов для правок. Это рынок для платформ, на которых будут жить SaaS-обертки для маркетинга, рекламы и e-commerce.

Для людей: сделать промо-ролик, продуктовое видео или “как у кино” становится всё проще, но и доверять картинке “вот как было на самом деле” становится всё сложнее.

🚨 Нам 3.14здец

Маленьким и средним студиям пост-продакшена - 8/10 - часть задач “почистить, поправить, перецветить, заменить” уходит в один ИИ-интерфейс - что делать: уходить в креатив и консалтинг, собирать пайплайны на основе таких моделей, а не конкурировать с ними руками.

Юристам и PR-службам брендов - 7/10 - появляется ещё больше легкого в производстве, но тяжело проверяемого видео-контента - что делать: строить процессы верификации, мониторинга и реагирования, учитывать deepfake-видео в риск-плане.

БЫСТРЫЕ КАК ИИ НОВОСТИ

Что еще случилось за прошлые 24 часа

💻 Nvidia вкладывает 2 млрд долларов в Synopsys, чтобы вместе ускорять проектирование чипов через ИИ и мощные дата-центры. И что? Лидеры по железу получают ещё более короткий цикл от идеи до готового чипа, а догнать их становится дороже и дольше.

Как применить: если вы в софте или IP вокруг чипов - планировать продукты под частые обновления архитектур и делать инструменты, которые адаптируются к новым поколениям железа без переписывания всего стека.

🏢 Accenture заводит ChatGPT Enterprise к десяткам тысяч консультантов и параллельно запускает программу по развёртыванию AI-агентов у клиентов. И что? Консалтинг превращается в фабрику внедрения ИИ-процессов, где baseline уже “у нас свой парк агентов под каждую функцию”.

Как применить: бизнесам проще всего заходить в ИИ через таких интеграторов - формировать список процессов, где есть рутина и документооборот, и сразу приходить к ним с запросом “давайте автоматизируем конкретные куски”, а не абстрактное “хотим ИИ”.

🖼 Black Forest Labs поднимает 300 млн долларов при оценке 3.25 млрд сразу после релиза Flux.2 по картинкам. И что? Рынок отдельно оценивает команды, которые делают сильные базовые модели для визуала, а не просто прикладные генераторы мемчиков.

Как применить: если вы делаете продукт вокруг изображений - проверять Flux.2 как альтернативу Midjourney/SD, считать себестоимость прогонов и думать, что можно построить поверх: шаблоны под e-commerce, маркетинг, игры, 3D пайплайн.

🤝 OpenAI получает долю в Thrive Holdings от своего инвестора Thrive Capital, официально чтобы масштабировать ИИ в операционке энтерпрайза. И что? Вокруг OpenAI выстраивается плотный клуб крупных денег, которые могут приносить с собой корпоративных клиентов и доп.ресурсы.

Как применить: если вы стартап в экосистеме OpenAI - смотреть на фонды и корпорации из их окружения как на первых целевых партнёров и клиентов, строить интеграции и пилоты, которые усиливают именно enterprise-истории.

🎮 Тим Суини просит игровые маркеты вроде Steam убрать ярлык “Made with AI”, потому что ИИ скоро будет в почти каждом продакшене. И что? Маркетинговый ярлык теряет смысл, ИИ становится просто частью продакшн-стека, как когда-то движки или motion capture.

Как применить: студиям не тратить ресурс на позу “мы на ИИ”, а фокусироваться на геймдизайне, монетизации и live-ops, одновременно агрессивно автоматизируя контент внутри пайплайна, чтобы снижать стоимость экспериментов.

🚨 Нам 3.14здец: компаниям, которые держат ИИ “для экспериментов в уголке” - 8/10 - вокруг уже идут сделки на миллиарды, консалтинг обкатывает агентные фабрики, визуал и контент уезжают в модели - что делать: в ближайшие месяцы выбрать 2-3 ключевых процесса, запустить пилоты с ИИ, назначить ответственного за AI-направление и привязать его работу к P&L, а не к инновационному кружку.

BIPI AI - СООБЩЕСТВО!

Вступить в сообщество BIPI AI

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 80 + участников внутри из 15 стран. 

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.