Что в выпуске?

🥂 Привет, это финальный ИИ-дайджест 2025. 31 декабря.

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

• 🟢 Nvidia забирает TPU-папу из Google - зачем это перед 2026.

• 🤝 Meta покупает Manus под ёлку - что там за сделка на $2B+.

• 💸 SoftBank заносит OpenAI $40 млрд - кому купили время.

• 🧾 Наделла даёт план на 2026 - за что будут платить, а за что нет.

И ещё +11 новостей - быстрых, как ИИ:

xAI и третий мегадатацентр почти до 2GW, Zhipu AI размещение в HK на $560M при оценке $6.6B, Alibaba MAI-UI агент на смартфоне, Tencent Hunyuan Motion 1.0 для 3D-анимаций, Adobe тянет Runway в Firefly, Claude Code пишет сам себя, Karpathy про “рефакторинг” профессии программиста, SimilarWeb про падение доли ChatGPT и рост Gemini, Liquid AI on-device модель LFM2-2.6B-Exp, Китай про правила для AI-личностей и зависимости, Epoch AI про отставание китайских open-weights по математике на ~7 месяцев.

⚠️ 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!

С Новым 2026-м

🤥 Кто больше врун Альтман или Маск

🎄В канун нового года принято делать предсказания. Эксперты рынка постоянно посылают друг друга на 3 буквы. Это AGI. Альтман посылает нас туда в 28 год, Маск более радикален и делает это уже на 26.

Но никто из них уже не управляет прогнозами. Отрасль разогнали так, что тормозов нет. Релизы выходят потоком, иногда без презентаций. Просто пост в корп блоге и всё.

Как понять, что AGI реально рядом. Для этого придумали ARC, тест Франсуа Шолле. Это визуальные головоломки из цветных клеток. Тебе показывают несколько примеров “до” и “после”. Например, квадрат стоял где угодно, а правильный ответ всегда переносит его в правый верхний угол. Ты ловишь правило за секунды. Модели надо правило вывести и применить к новой картинке.

Декабрь 2024. OpenAI o3 прогоняют на ARC, 100 задач. Два режима. В первом модели дают мало попыток и проверок: 75.7 процента, по оценке ARC Prize около 2,680 долларов за 100 задач, то есть 26 долларов за задачу. Во втором ей разрешают в 172 раза больше вычислений: 87.5 процента, оценка около 456,000 долларов за 100 задач, то есть 4,560 долларов за задачу. Смысл простой. Последние проценты точности покупаются количеством попыток. Сегодня это дорого. Завтра это оптимизируют и удешевляют.

Создатели теста выпускают ARC-AGI-2, заметно жёстче. Там “ответ с первой попытки” у голой модели даёт ноль, а публичные системы держатся на уровне единиц процентов. Значит дальше решает процесс: пробовать, проверять, исправлять.

И вот тут Poetiq. Маленькая команда. Без миллиардов. И именно поэтому это важно. Они берут GPT-5.2 X-High, подключают надстройку и прогоняют ARC-AGI-2 Public-Eval. По их данным выходит до 75 процентов при цене меньше 8 долларов за задачу. 8 долларов это средний расход вычислений на одну головоломку, со всеми попытками и проверками.

Вот почему прогнозы ломаются. Реальную мощность уже не может оценить никто. Ты видишь релиз модели. Потом маленькая команда докручивает процесс и переписывает картину.

Теперь на язык фаундера. Твоего бизнеса в версии 2025 уже нет. Та же логика завтра будет делать то, за что раньше ты держал людей и платил им. 10 вариантов продукта за вечер. Лендинг и пять первых экранов за час. 20 креативов под таргет за утро. Скрипт продаж и FAQ за день. Мини продукт, первые цифры, выкинул лишнее, запустил снова. Это больше не проект на квартал. Это серия итераций. В найме ты или с работающим бизнесом, не важно. В 2026 всё меняется. Всё уже готово.

И что?

2026 год темпа. Запуски. Тесты. Итерации. Снова запуск. И делать это в окружении людей, которые живут так же, потому что одному легко уйти в вечное потом.

Поэтому я создал BIPI Big Picture AI. Среда для запусков для фаундеров и CEO и для тех, кому надоело смотреть за успехами других. Сообществу меньше месяца, внутри уже 85 человек со всего мира. Живых встреч гарантировано 6 в месяц, плюс работа между созвонами. Направления AI Mindset, Solo Founder, VIBE CODING, нейромаркетинг. Направления будем расширять. На последнем в этом году созван, все участники, планируют запустить минимум 10 проектов, или больше. Начались коллаборации. Не сомневаюсь что будет и успех.

До 13 января 23:59 по Сан Франциско скидка 35 процентов на подписки. Обычная цена 50 долларов в месяц. Со скидкой 32.5. Год 390 вместо 600. Демократично и очень полезно.

Ссылка тут. Там подробности и условия.

С наступающим 2026!

Сделки

🟢 Nvidia забирает TPU-папу из Google

В Долине есть мечта: уйти из Google, сделать свой чип, стать тем, кто наконец-то куснёт Nvidia за самое жирное. Джонатан Росс так и сделал - он помог собрать TPU в Google, ушёл, основал Groq и начал продавать идею “инференс быстрее и дешевле”. А дальше сценарий ломается: Nvidia оформляет лицензию на технологию Groq и забирает самого Росса к себе. 

Что случилось:

• Nvidia подписала с Groq non-exclusive licensing deal на их технологию для инференса. Условия официально не раскрыли. 

• CNBC оценило “размер” сделки примерно в $20 млрд, Reuters это пересказал как рыночный репорт. 

• CEO Groq Jonathan Ross и President Sunny Madra переходят в Nvidia, вместе с частью инженеров. 

• Groq продолжит работать как отдельная компания под CEO Simon Edwards. 

• 17 сентября 2025 Groq подняла $750 млн при post-money $6.9 млрд (в числе участников раунда упоминались BlackRock, Samsung, Cisco и др.). 

Контекст рынка:

• ИИ-рынок уходит из “кто круче обучает” в “кто дешевле и быстрее обслуживает запросы в проде”. Это инференс, там сейчас реальная касса. 

• Формат “лицензия + найм ключевых” стал модным способом забрать технологии и людей, при этом не оформлять прямую покупку, которая сразу светит антимонопольщикам. 

И что?

Для бизнеса: если у тебя AI-продукт с трафиком, готовься, что Nvidia усилит контроль над “дешёвым инференсом” внутри своего стека. Пересчитать cost-per-token на 2026 и держать альтернативы, потому что зависимость только растёт.

Для инвесторов: сигнал, что инференс становится главным полем борьбы за маржу. Ставка Nvidia на спецтехнологии для инференса повышает ценность команд и IP в этой зоне, и одновременно давит на тех, кто продавал “GPU-инференс как единственный путь”. 

Для людей: сервисы с ИИ упираются в себестоимость ответа. Если инференс реально станет дешевле и быстрее, меньше лагов и больше функций в подписках. Минус - рынок ещё сильнее собирается вокруг одного центра силы.

🚨 Нам 3.14здец:

Инференс-стартапам без защищённого ядра - 8/10 - лидер может “купить рычаг” лицензией и переманиванием - спасение в узких вертикалях, контрактах и жёсткой защите IP.

Продуктам, которые строили стратегию “уйти от Nvidia” на одной альтернативе - 7/10 - альтернативу могут быстро превратить в часть экосистемы Nvidia - диверсификация должна быть реальной, с несколькими путями.

Сделки

🤝 Meta покупает Manus под ёлку

У каждого стартапа есть мечта - чтобы его купила большая контора и одним чеком сняла риск “не доживём до прибыли”.

У каждой большой конторы есть своя мечта - купить растущий бизнес так рано, чтобы не платить потом в 3 раза дороже и не получить конкурента, который начнёт отъедать рынок.

Meta делает именно это: берёт Manus, который уже приносит деньги, и платит за скорость сделки. А чтобы покупка не умерла на политике, Meta сразу режет все китайские связи по операциям и владению. 

Что случилось:

• Meta покупает AI-агент стартап Manus. По Reuters ценник в вилке $2-3 млрд; WSJ пишет “больше $2 млрд”. 

• Manus заявлял про очень быстрый рост выручки: в сводках по сделке фигурирует annual revenue run rate $100M+ (в отдельных репортах - около $125M+). 

• Стартап основан в Пекине (2022), в 2025 переехал в Сингапур, а после сделки - закрывает операции/сервис в Китае и обрубает китайские инвест-связи. 

• CEO Xiao Hong переходит в Meta и, по сообщениям, будет под COO Javier Olivan; вместе переезжает команда порядка ~100 человек. 

• По бенчмарку Scale RLI Manus стоит №1, а лидерборд помечен как Last updated: Oct 30, 2025. 

Контекст рынка:

• Meta покупает не “модель”, а готовую коробку агентов, которая уже продаётся и делает работу в реальных сценариях. Это ровно то, что Big Tech хочет иметь внутри, прежде чем оно станет чужим стандартом. 

• Вся “отрезаем Китай” часть - это про выживание сделки. В 2025 любые китайские хвосты в каптейбле или операциях превращают M&A в лотерею с регуляторами и политикой. 

• И важный холодный душ про агентов: Scale в описании RLI прямо показывает, что даже топ-агент автоматизирует примерно 2.5% оплачиваемых фриланс-проектов из датасета. То есть Manus - “лучший по измерению”, но рынок ещё в самом начале. 

И что?

Для бизнеса: если ты продаёшь софт, услуги, аналитику, ресёрч, контент, поддержку - готовься к волне “агент внутри продукта” как обязательной фичи. Meta теперь может толкать Manus через свои каналы и интеграции, и твой differentiation “у нас тоже агент” обесценится. 

Для инвесторов: премия платится за простую вещь - агенты, которые уже приносят деньги. После таких сделок резко дорожают команды с реальной выручкой и удержанием, а стартапы “у нас бенчмарк” без продаж начинают выглядеть как расходник. 

Для людей: станет больше кнопок “сделай мне работу”, и меньше “поболтай со мной”. Параллельно вырастет бытовой риск: агентам нужно больше доступов к документам, почте и аккаунтам, а ошибки и утечки будут происходить не в теории. 

🚨 Нам 3.14здец:

Агентным стартапам без выручки - 9/10 - теперь эталон разговора “покажи деньги” стал жёстче - пилить платный сценарий и удержание, иначе тебя даже слушать не будут. 

Компаниям с китайскими хвостами в структуре - 8/10 - рынок начал платить за “чистую юркартинку” так же, как за технологию - чистить владение и операции заранее.

Сделки

💸 SoftBank заносит OpenAI $40 млрд

Сейчас все спорят про модели: у кого точнее, у кого контекст длиннее, у кого бенчмарк красивее. Но решает другое - кто соберёт самый большой денежный бак и купит себе время: на чипы, датацентры, зарплаты, сделки и ошибки, которые неизбежны на фронтире. SoftBank докинул $40 млрд в OpenAI именно за это: дать Альтману ещё год-два гонки без тормозов. 

Что случилось:

• SoftBank полностью закрыл обязательство на $40 млрд в OpenAI, финальный транш был $22-22.5 млрд и ушёл “на прошлой неделе” (по CNBC, пересказ Reuters). Дата - 30 декабря 2025. 

• Разбивка по Reuters: $8 млрд прямыми деньгами, $10 млрд синдикацией с соинвесторами, финал - $22-22.5 млрд. 

• Чтобы собрать кеш, Сон распродавал активы: Reuters писал про продажу всей доли Nvidia примерно на $5.8 млрд и продажу части T-Mobile (в одном из репортов фигурирует $4.8 млрд, в другом - что продажи T-Mobile за лето дали $9.2 млрд). 

• Сделку согласовали ещё в марте 2025. Тогда оценка OpenAI была около $300 млрд post-money. Потом, по PitchBook (в пересказе Reuters), вторичный рынок в октябре разогнал оценку примерно до $500 млрд. 

Контекст рынка:

• Это не “инвестировал в стартап”. Это ставка на инфраструктурную гонку: Reuters прямо связывает деньги SoftBank и OpenAI с большими датацентровыми проектами (включая упоминание “Stargate”). 

• Параллельно OpenAI уже готовит дорожку к IPO: Reuters писал, что компания может начать процесс во 2-й половине 2026 и в обсуждениях всплывала планка до $1 трлн. 

• И они продолжают собирать деньги сверху: Reuters сообщал, что Amazon обсуждает инвестицию около $10 млрд в OpenAI, а Disney уже закрыл $1 млрд инвестиций + лицензирование контента под Sora. 

И что?

Для бизнеса: OpenAI с таким баком будет ещё агрессивнее давить рынок ценой/скоростью/доступом к железу и дистрибуцией. Если ты строишь продукт на одном провайдере - это год, когда нужно реально иметь запасной стек и план миграции, а не “когда-нибудь”. 

Для инвесторов: $40 млрд - сигнал, что гонка уходит в “кто дольше прожжёт кеш и купит вычисления”. Если IPO OpenAI и Anthropic реально двинется в 2026, публичный рынок получит фронтир-ИИ в максимально дорогом и нервном виде. 

Для людей: ChatGPT и вся экосистема вокруг него не будут “ужиматься”. Будет больше функций и больше paywall вокруг лучшего качества. И да, монетизация станет жёстче, потому что этот бак надо оправдывать. 

🚨 Нам 3.14здец:

Стартапам “мы на одном API и всё” - 8/10 - провайдер с таким баком меняет правила без предупреждений - держать второй стек и юридически фиксировать условия. 

Конкурентам OpenAI без такого финансирования - 7/10 - придётся выбирать: либо находить деньги, либо резать амбиции по вычислениям - и это будет видно в качестве и скорости релизов

Прогнозы на 2026

🧾 Наделла даёт план на 2026

Все любят прогнозы. Их каждый декабрь столько, что можно топить камин распечатками. И вдруг редкий случай: глава Microsoft не устроил гадание на бенчмарках, а нормально разложил, почему 2026 будет годом, когда хайп начнут менять на результат.

Что случилось:

• 29 декабря 2025 Наделла выпустил “Looking Ahead to 2026”.

• Его тезисы: discovery -> diffusion, model overhang, “ценность не в моделях, а в системах и оркестрации”, и “общественное разрешение” на AI будет только через реальную пользу.

Разбор прогноза - коротко:

1. Model overhang = “ум уже есть, пользы мало”

   Модели обгоняют компании по скорости. В 2026 начнут резать не AI, а хаос вокруг AI: пилоты без владельца, без метрик, без внедрения.

2. Diffusion = главное теперь масштабирование

   Не “найти магию”, а “встроить в работу”: обучение людей, изменение ролей, правила использования, контроль качества. Если этого нет - AI останется игрушкой в отдельных командах.

3. “Системы важнее моделей”

   Наделла продаёт очень правильную мысль: деньги будут в оркестрации - когда AI подключён к данным и инструментам, но с правами доступа, логированием, тестами, ограничениями и понятными сценариями.

   Перевод: один чат в корпоративном периметре не даёт эффекта. Эффект дают связки “процесс -> агент -> инструмент -> контроль -> отчёт”.

4. Societal permission = “пока не докажешь пользу, тебя прикроют”

   Речь не про мораль. Речь про разрешение работать с данными, доступами, энергетикой и рынком труда. Если AI приносит мусор, ошибки и скандалы - гайки закрутят быстрее.

И что?

Для бизнеса: план на 2026 выглядит так:

• выбрать 3-5 процессов, где есть деньги (продажи, поддержка, закупки, аналитика)

• поставить метрики “до/после” (время цикла, стоимость, качество, ошибки)

• построить систему: права доступа, журнал действий, тесты качества, откат

• назначить владельца результата, а не “команду инноваций”.

Для инвесторов: смотреть не на “какая модель внутри”, а на:

• где покупатель, какой процесс, какой KPI

• есть ли оркестрация, безопасность, контроль, интеграции

• сколько стоит внедрение и удержание (а не демо).

Для людей: AI станет меньше “вау” и больше “сделай работу”. И больше случаев, где ошибка будет реальной проблемой, потому что AI подключён к системам и данным.

🚨 Нам 3.14здец:

Компаниям с пилотами “ради отчёта” - 8/10 - в 2026 это начнут закрывать как бесполезные расходы - спасение в жёстких KPI и владельце процесса.

Стартапам “обёртка над моделью” - 7/10 - покупатель будет платить за систему и внедрение - спасение в вертикали с измеримым эффектом и контролем качества.

Книги

📚Мой ТОП книг уходящего года

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.

БЫСТРЫЕ КАК ИИ НОВОСТИ

Что еще случилось с момента выхода крайнего выпуска

⚡️ Маск: xAI купила здание под MACROHARDRR, третий мегадатацентр, тренинг-компьют почти до 2GW. И что? Фронтир теперь упирается в электричество и площадки: у кого есть энергия и стройка, тот и “быстро обучает”.

Как применить: если ты делаешь AI-продукт, считай риск “железо/энергия недоступны” как бизнес-риск и заранее ищи партнёров с датацентрами/контрактами. 

🎬 Adobe + Runway: Runway (включая Gen-4.5) приходит в Adobe Firefly. И что? Видеогенерация становится встроенной функцией большого продакшн-стека, а не отдельным “сервисом по подписке”.

Как применить: командам контента строить пайплайн “идея -> черновик -> правки -> версия под канал”, а не спорить, какой генератор моднее. 

📉 SimilarWeb: в 2025 доля ChatGPT в genAI-вебтрафике упала примерно с 87% до 68%, а Gemini вырос до ~18%. И что? Привычка пользователей перестаёт быть монополией, Google реально отъедает долю через свою дистрибуцию.

Как применить: бизнесу держать multi-model стратегию и не строить критичные штуки “на одном провайдере навсегда”. 

🧠 Китай: регуляторы выкатили драфт-правила для AI-сервисов, которые симулируют “личности” и эмоциональное общение, с мониторингом зависимости/привязанности. И что? Компаньоны и “эмо-боты” уходят в режим жёсткого комплаенса.

Как применить: если у тебя продукт на эмоциях, закладывай safety-мониторинг, предупреждения, лимиты, логи, возрастные режимы сразу, иначе это потом будет “переделать бизнес”. 

😬 Karpathy: “никогда не чувствовал себя настолько позади как программист”, “профессия драматически рефакторится”. И что? Это сигнал рынку труда: цениться будет не ручное набивание кода, а умение ставить задачи агентам и контролировать качество.

Как применить: командам усиливать ревью, тесты, спецификации и архитектуру, иначе “ускорение” превратится в ускоренный выпуск багов. 

🧑‍💻 Claude Code: Boris Cherny написал, что за последние 30 дней 100% его вкладов в Claude Code были написаны самим Claude Code. И что? Инструменты дошли до режима “код пишет инструмент для кода”, скорость разработки будет прыгать.

Как применить: вводить правила: что можно автогенить, что нельзя; обязателен тест-сьют и чеклист ревью под AI-код. 

📱 Alibaba: MAI-UI - агент, который сам управляет приложениями на смартфоне и делает многошаговые задачи. И что? “Агенты” переезжают в мобильный слой, то есть в массовое поведение.

Как применить: продуктам готовиться к “агентам-пользователям”: стабильный UI, явные разрешения, защита от автокликов и фрода, нормальные логи действий. 

🎮 Tencent: open-source Hunyuan Motion 1.0 (1B параметров) генерит 3D-анимации персонажей из текста для игр/анимации. И что? Черновая 3D-анимация дешевеет, скорость итераций растёт, планка “сделать прототип” падает.

Как применить: студиям автоматизировать черновую анимацию/ретаргетинг, а людей оставить на режиссуру и финальный контроль качества. 

💰 Zhipu AI: запустили размещение в Гонконге на $560M при оценке около $6.6B. И что? Китайские AI-компании ускоряют выход на публичный рынок через HK и будут активно собирать капитал.

Как применить: если работаешь с Китаем, смотри HK-листинги как на источник партнёрств/ликвидности, но держи юрструктуру и санкционные риски в голове. 

📦 Liquid AI: выпустили LFM2-2.6B-Exp как маленькую экспериментальную on-device модель (RL-посттренинг). И что? “Маленькие” модели становятся всё более практичными, особенно там, где важны приватность и задержки.

Как применить: если у тебя чувствительные данные или нужен быстрый отклик, пилоти on-device как часть стека, чтобы меньше платить за облако и меньше рисковать. 

🧮 Epoch AI: протестировали open-weights китайские модели на FrontierMath и получили отставание от фронтира примерно на 7 месяцев (Tiers 1-3). И что? Китайские open-weights догоняют быстро, но “фронтир” пока впереди.

Как применить: для прикладных задач считать, где тебе реально нужен фронтир, а где хватит open-weights и ты срежешь стоимость/зависимость. 

🚨 Нам 3.14здец: тем, кто строит AI-бизнес без плана по compute/энергии и без multi-model стека - 8/10 - рынок уезжает в датацентры и экосистемы - что делать: закреплять поставки через партнёров, держать 2-3 провайдера и часть сценариев переводить на малые/локальные модели

BIPI AI - СООБЩЕСТВО!

Вступить в сообщество BIPI AI - 35%

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. 

На сегодня это все

Это был очень насыщенные и интересные 365 дней из мира AI и роботов, которые меняют нашу с вами жизнь.

До нового 2026.

Дмитрий Грин

P.S.

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