Основатель Stripe только что: ИИ начинает влиять на макропоказатели компании
Патрик Коллисон, со-основатель платёжного гиганта, заявил, что трудно однозначно установить причинно-следственную связь, но кажется, что ИИ начинает влиять на макропоказатели Stripe: объем платежей от клиентов, зарегистрировавшихся на Stripe в 2025 году, значительно превышает показатели предыдущих лет.
И даже 2020 год, когда локдауны вызвали огромный всплеск регистраций.
На прошлой неделе показатели были на 116% выше, чем за ту же неделю прошлого года.
Ранее, Stripe заявляли , что ИИ+стейблкоины - база нового финансового ландшафта.
Патрик Коллисон, со-основатель платёжного гиганта, заявил, что трудно однозначно установить причинно-следственную связь, но кажется, что ИИ начинает влиять на макропоказатели Stripe: объем платежей от клиентов, зарегистрировавшихся на Stripe в 2025 году, значительно превышает показатели предыдущих лет.
И даже 2020 год, когда локдауны вызвали огромный всплеск регистраций.
На прошлой неделе показатели были на 116% выше, чем за ту же неделю прошлого года.
Ранее, Stripe заявляли , что ИИ+стейблкоины - база нового финансового ландшафта.
Telegram
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
Стейблкоины+ИИ - база нового финансового ландшафта, пишут основатели Stripe в своем годовом письме
Братья Коллинс, которые являются сегодня вместе со своим Stripe главными трендсеттерами финансовой трансформации мира описали то, что уже происходит и будет…
Братья Коллинс, которые являются сегодня вместе со своим Stripe главными трендсеттерами финансовой трансформации мира описали то, что уже происходит и будет…
Пол 🍋как новая норма для выпускника инженерного вуза в РФ? классические инженерные вузы переориентировались на ИТ
SuperJob выпустил рейтинг российских вузов по уровню зарплат выпускников, работающих в IT-сфере в 2025. Они анализировали резюме IT-специалистов и смотрели:
- Какой вуз закончил человек (выпускники 2019-2024 годов)?
- Какую зарплату он указывает в резюме?
Оказалось, что на 1-м месте МФТИ с ₽330 000/месяц.
Если стартовые ожидания 330К, то через несколько лет опыта люди будут претендовать на 500К+. Это создает огромный разрыв с другими профессиями.
2 место ИТМО и МГУ по ₽290 000/месяц. А на 3-м месте-Бауманка, МИФИ и ВШЭ по ₽280 000 /месяц.А 4-5 места: СПбГУ(₽270 000) и Университет Иннополис (₽250 000).
Но самое интересное - то, что многие классические инженерные вузы типа СТАНКИН, МАИ, транспортный МИИТ фактически переориентировались на IT.
Это говорит об общем тренде деиндустриализации - инженеры массово уходят в ИТ, потому что там платят в разы больше.
SuperJob выпустил рейтинг российских вузов по уровню зарплат выпускников, работающих в IT-сфере в 2025. Они анализировали резюме IT-специалистов и смотрели:
- Какой вуз закончил человек (выпускники 2019-2024 годов)?
- Какую зарплату он указывает в резюме?
Оказалось, что на 1-м месте МФТИ с ₽330 000/месяц.
Если стартовые ожидания 330К, то через несколько лет опыта люди будут претендовать на 500К+. Это создает огромный разрыв с другими профессиями.
2 место ИТМО и МГУ по ₽290 000/месяц. А на 3-м месте-Бауманка, МИФИ и ВШЭ по ₽280 000 /месяц.А 4-5 места: СПбГУ(₽270 000) и Университет Иннополис (₽250 000).
Но самое интересное - то, что многие классические инженерные вузы типа СТАНКИН, МАИ, транспортный МИИТ фактически переориентировались на IT.
Это говорит об общем тренде деиндустриализации - инженеры массово уходят в ИТ, потому что там платят в разы больше.
students.superjob.ru
Рейтинг IT ВУЗов России и Москвы 2025: список лучших технических университетов с учетом уровня зарплат | SuperJob
Топ технических вузов России и Москвы по уровню зарплат выпускников. Обновленный рейтинг it вузов 2025 года от SuperJob.
Китай выпустил open source модель воплощённого ИИ для управления роботами, в том числе гуманоидами
Пекинская академия выпустила RoboBrain 2.0, вот её характеристики:
1. Модель 7B и будущая 32B распространяется под лицензией Apache 2.0. Вскоре ожидается выпуск более мощной версии с 32В параметрами.
2. RoboBrain 2.0 обрабатывает несколько изображений, длинные видеоролики и визуальные данные высокого разрешения, что делает её универсальной для сложных задач.
3. Модель способна выполнять пространственный анализ, например, точное определение объектов и их границ и временное прогнозирование (предсказание траекторий движения), что критично для робототехники.
4. RoboBrain 2.0 поддерживает создание и обновление структурированной памяти сцены в реальном времени, что позволяет роботам эффективно взаимодействовать с окружающей средой.
Пекинская академия выпустила RoboBrain 2.0, вот её характеристики:
1. Модель 7B и будущая 32B распространяется под лицензией Apache 2.0. Вскоре ожидается выпуск более мощной версии с 32В параметрами.
2. RoboBrain 2.0 обрабатывает несколько изображений, длинные видеоролики и визуальные данные высокого разрешения, что делает её универсальной для сложных задач.
3. Модель способна выполнять пространственный анализ, например, точное определение объектов и их границ и временное прогнозирование (предсказание траекторий движения), что критично для робототехники.
4. RoboBrain 2.0 поддерживает создание и обновление структурированной памяти сцены в реальном времени, что позволяет роботам эффективно взаимодействовать с окружающей средой.
Илья Суцкевер: ИИ это и величайшая проблема и величайшая возможность человечества
6 июня в Университете Торонто Илья Суцкевер получил почетную степень и поделился своими размышлениями о будущем ИИ.
Вот ключевые тезисы одного из создателей современного ИИ.
О скорости изменений
Суцкевер говорит, что реальный вызов ИИ — не его возможности, а скорость развития. По его прогнозу, через 3-10 лет ИИ сможет выполнять все задачи, доступные человеку. Логика его проста, если мозг — биологический компьютер, то цифровой компьютер теоретически может делать то же самое, но быстрее.
О фундаментальном вопросе идентичности
Илья говорит о мозге как биологическом компьютере, он затрагивает глубокий философский вопрос - что будет означать быть человеком, когда машины смогут делать всю нашу работу? Это вопрос не только о занятости, но о смысле человеческого существования.
О парадоксе прогресса. «В это трудно поверить», - говорит Илья, но даже ему трудно понять на эмоциональном уровне прогресс ИИ. Используя ИИ, наблюдая за ним можно получить интуитивное представление на что он способен.
О разрыве между знанием и пониманием. Суцкевер отмечает, что истинное понимание возможностей ИИ приходит только через практическое взаимодействие с технологией. В ближайшие 1-3 года это интуитивное понимание станет массовым.
О главных рисках. Среди ключевых проблем сверхИИ Суцкевер выделяет способность к обману — умение притворяться тем, кем он не является. Это создаст принципиально новые вызовы для общества.
О выборе пути. Центральный вопрос по Суцкеверу - для чего человечество хочет использовать ИИ? Ускорение экономики, научных исследований, повышение темпов прогресса — все это возможно, но требует осознанного выбора целей.
О неизбежности перемен. Илья подчеркивает, что ИИ кардинально изменит нашу жизнь независимо от того, готовы мы к этому или нет. Это не вопрос "если", а вопрос "когда" и "как".
Главный посыл - ИИ одновременно величайшая проблема и величайшая возможность человечества. Исход зависит от того, насколько осознанно мы подойдем к формированию этого будущего.
6 июня в Университете Торонто Илья Суцкевер получил почетную степень и поделился своими размышлениями о будущем ИИ.
Вот ключевые тезисы одного из создателей современного ИИ.
О скорости изменений
Суцкевер говорит, что реальный вызов ИИ — не его возможности, а скорость развития. По его прогнозу, через 3-10 лет ИИ сможет выполнять все задачи, доступные человеку. Логика его проста, если мозг — биологический компьютер, то цифровой компьютер теоретически может делать то же самое, но быстрее.
О фундаментальном вопросе идентичности
Илья говорит о мозге как биологическом компьютере, он затрагивает глубокий философский вопрос - что будет означать быть человеком, когда машины смогут делать всю нашу работу? Это вопрос не только о занятости, но о смысле человеческого существования.
О парадоксе прогресса. «В это трудно поверить», - говорит Илья, но даже ему трудно понять на эмоциональном уровне прогресс ИИ. Используя ИИ, наблюдая за ним можно получить интуитивное представление на что он способен.
О разрыве между знанием и пониманием. Суцкевер отмечает, что истинное понимание возможностей ИИ приходит только через практическое взаимодействие с технологией. В ближайшие 1-3 года это интуитивное понимание станет массовым.
О главных рисках. Среди ключевых проблем сверхИИ Суцкевер выделяет способность к обману — умение притворяться тем, кем он не является. Это создаст принципиально новые вызовы для общества.
О выборе пути. Центральный вопрос по Суцкеверу - для чего человечество хочет использовать ИИ? Ускорение экономики, научных исследований, повышение темпов прогресса — все это возможно, но требует осознанного выбора целей.
О неизбежности перемен. Илья подчеркивает, что ИИ кардинально изменит нашу жизнь независимо от того, готовы мы к этому или нет. Это не вопрос "если", а вопрос "когда" и "как".
Главный посыл - ИИ одновременно величайшая проблема и величайшая возможность человечества. Исход зависит от того, насколько осознанно мы подойдем к формированию этого будущего.
YouTube
Ilya Sutskever, U of T honorary degree recipient, June 6, 2025
From co-authoring seminal research papers to co-founding the research organization that developed ChatGPT, few people have been as influential in shaping the artificial intelligence landscape – and conversations around the technology’s responsible use – as…
⚡️ИИ в биологии учится создавать то, чего не было в природе
Если раньше учёные опирались на то, что уже создала природа, то теперь они учат ИИ проектировать взаимодействия, которых в природе никогда не было.
Раньше предсказания строились на эволюционных данных. Например, если два белка взаимодействуют у мыши, их аналоги, скорее всего, будут взаимодействовать и у человека. Этот метод работает, но ограничивает тем, что уже есть в природе.
Новый подход другой в том, что ИИ анализирует физические свойства белков — их форму, электрический заряд, способность отталкивать или притягивать воду. Это позволяет предсказывать, как белки могут связываться друг с другом, даже если таких связей в природе не существовало.
Это фундаментальный сдвиг от "изучения того, что создала природа" к "созданию того, что природа никогда не пробовала", используя ИИ и понимание физики белковых поверхностей.
Это нужно для:
1. Создания новых лекарств
2. Лечения рака
3. Недоступных мишеней
Как это работает?
> ИИ учится на огромной базе структур белков (например, Protein Data Bank) и законах физики, которые определяют, как белки могут соединиться.
> Алгоритмы изучают поверхности белков, чтобы понять, какие из них подходят друг другу по форме и свойствам.
>Предсказания ИИ тестируют в лаборатории за недели, а не миллионы лет, как в эволюции.
Что ещё не так просто?
1. Не все предсказанные взаимодействия устойчивы в живой клетке, где много случайных факторов.
2. Молекулы должны работать строго в нужном месте, а это отдельная задача.
3. Для таких расчётов нужны мощные компьютеры.
Мы начинаем смотреть на биологию не только как на природную систему, но и как на инженерную задачу. Это не отменяет изучение природы, а даёт новый инструмент — возможность создавать взаимодействия с нуля. Для медицины это открывает путь к новым лекарствам, для биотехнологий — к программируемым клеткам, а для науки — к новым способам изучать биологию.
Если раньше учёные опирались на то, что уже создала природа, то теперь они учат ИИ проектировать взаимодействия, которых в природе никогда не было.
Раньше предсказания строились на эволюционных данных. Например, если два белка взаимодействуют у мыши, их аналоги, скорее всего, будут взаимодействовать и у человека. Этот метод работает, но ограничивает тем, что уже есть в природе.
Новый подход другой в том, что ИИ анализирует физические свойства белков — их форму, электрический заряд, способность отталкивать или притягивать воду. Это позволяет предсказывать, как белки могут связываться друг с другом, даже если таких связей в природе не существовало.
Это фундаментальный сдвиг от "изучения того, что создала природа" к "созданию того, что природа никогда не пробовала", используя ИИ и понимание физики белковых поверхностей.
Это нужно для:
1. Создания новых лекарств
2. Лечения рака
3. Недоступных мишеней
Как это работает?
> ИИ учится на огромной базе структур белков (например, Protein Data Bank) и законах физики, которые определяют, как белки могут соединиться.
> Алгоритмы изучают поверхности белков, чтобы понять, какие из них подходят друг другу по форме и свойствам.
>Предсказания ИИ тестируют в лаборатории за недели, а не миллионы лет, как в эволюции.
Что ещё не так просто?
1. Не все предсказанные взаимодействия устойчивы в живой клетке, где много случайных факторов.
2. Молекулы должны работать строго в нужном месте, а это отдельная задача.
3. Для таких расчётов нужны мощные компьютеры.
Мы начинаем смотреть на биологию не только как на природную систему, но и как на инженерную задачу. Это не отменяет изучение природы, а даёт новый инструмент — возможность создавать взаимодействия с нуля. Для медицины это открывает путь к новым лекарствам, для биотехнологий — к программируемым клеткам, а для науки — к новым способам изучать биологию.
Trends in Biotechnology
Machine learning to predict de novo protein–protein interactions
Advances in machine learning for structural biology have dramatically enhanced our
capacity to predict protein–protein interactions (PPIs). Here, we review recent developments
in the computational prediction of PPIs, particularly focusing on innovations that…
capacity to predict protein–protein interactions (PPIs). Here, we review recent developments
in the computational prediction of PPIs, particularly focusing on innovations that…
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
⚡️ИИ в биологии учится создавать то, чего не было в природе Если раньше учёные опирались на то, что уже создала природа, то теперь они учат ИИ проектировать взаимодействия, которых в природе никогда не было. Раньше предсказания строились на эволюционных…
В догонку посту выше:UK создала консорциум OpenBind на базе технологий Google DeepMind для крупнейшей в мире ИИ-базы лекарств
OpenBind - новый консорциум, который получит £8 млн от правительства для создания крупнейшей в мире базы данных о том, как лекарства взаимодействуют с белками в организме.
Эта база будет в 20 раз больше всех данных, собранных за последние 50 лет.
Google DeepMind через Isomorphic Labs предоставляет ИИ-технологии для:
-Обработки этих данных
- Создания моделей предсказания структуры белков на базе AlphaFold
- Разработки новых лекарств с помощью ИИ.
По сути, это разделение ролей:
Британия - экспериментальная база, научная экспертиза, финансирование (£8 млн), физическая инфраструктура (Diamond Light Source)
Google DeepMind - передовые ИИ-алгоритмы и опыт в области машинного обучения.
Такая модель позволяет Британии претендовать на лидерство в ИИ-разработке лекарств, не создавая собственные ИИ-технологии с нуля, а опираясь на уже существующие передовые решения Google DeepMind.
OpenBind - новый консорциум, который получит £8 млн от правительства для создания крупнейшей в мире базы данных о том, как лекарства взаимодействуют с белками в организме.
Эта база будет в 20 раз больше всех данных, собранных за последние 50 лет.
Google DeepMind через Isomorphic Labs предоставляет ИИ-технологии для:
-Обработки этих данных
- Создания моделей предсказания структуры белков на базе AlphaFold
- Разработки новых лекарств с помощью ИИ.
По сути, это разделение ролей:
Британия - экспериментальная база, научная экспертиза, финансирование (£8 млн), физическая инфраструктура (Diamond Light Source)
Google DeepMind - передовые ИИ-алгоритмы и опыт в области машинного обучения.
Такая модель позволяет Британии претендовать на лидерство в ИИ-разработке лекарств, не создавая собственные ИИ-технологии с нуля, а опираясь на уже существующие передовые решения Google DeepMind.
GOV.UK
UK to become world leader in drug discovery as Technology Secretary heads for London Tech Week
New project to make the UK a leader in AI-drug discovery, as Imperial College also partners with the World Economic Forum on AI-Driven Innovation Centre.
Фонд a16Z говорит, что ИИ сжал временные рамки успеха для стартапов с лет до месяцев
В эпоху ген ИИ стартапы растут намного быстрее, чем когда-либо раньше, и при этом с меньшими ресурсами. a16Z проанализировали данные сотен компаний и обнаружили кардинальные изменения в метриках роста.
Быстрый рост выручки не единственное, что имеет значение. На стадии Series A инвесторы располагают данными об использовании и удержании только за 12 месяцев. На поздних стадиях финансирования будут более важны традиционные метрики программного обеспечения.
Скорость теперь — главное оружие. ИИ позволяет компаниям развиваться в 2-4 раза быстрее, чем раньше. Если раньше $1 млн выручки за год был показателем успеха, то теперь это "медленно". Новая норма — $2-4 млн за первый год.
ИИ = турбо-ускорение для всех процессов:
Быстрее разработка продукта
Быстрее выход на рынок
Быстрее масштабирование
Быстрее привлечение инвестиций.
Главный вызов - адаптироваться или вылететь.
Особенности новой экосистемы. Потребительские ИИ-компании:
1. Демонстрируют скачкообразный рост после релизов новых моделей
2. Хотя конверсия в платных пользователей может быть ниже по сравнению с до ИИ аналогами, как только пользователи конвертируются, они удерживаются так же хорошо.
Практический смысл:
Для основателей >Нужно думать и действовать в разы быстрее.
Для инвесторов>Старые метрики оценки устарели.
Для рынка>Революция в том, как быстро можно построить успешный бизнес.
В эпоху ген ИИ стартапы растут намного быстрее, чем когда-либо раньше, и при этом с меньшими ресурсами. a16Z проанализировали данные сотен компаний и обнаружили кардинальные изменения в метриках роста.
Быстрый рост выручки не единственное, что имеет значение. На стадии Series A инвесторы располагают данными об использовании и удержании только за 12 месяцев. На поздних стадиях финансирования будут более важны традиционные метрики программного обеспечения.
Скорость теперь — главное оружие. ИИ позволяет компаниям развиваться в 2-4 раза быстрее, чем раньше. Если раньше $1 млн выручки за год был показателем успеха, то теперь это "медленно". Новая норма — $2-4 млн за первый год.
ИИ = турбо-ускорение для всех процессов:
Быстрее разработка продукта
Быстрее выход на рынок
Быстрее масштабирование
Быстрее привлечение инвестиций.
Главный вызов - адаптироваться или вылететь.
Особенности новой экосистемы. Потребительские ИИ-компании:
1. Демонстрируют скачкообразный рост после релизов новых моделей
2. Хотя конверсия в платных пользователей может быть ниже по сравнению с до ИИ аналогами, как только пользователи конвертируются, они удерживаются так же хорошо.
Практический смысл:
Для основателей >Нужно думать и действовать в разы быстрее.
Для инвесторов>Старые метрики оценки устарели.
Для рынка>Революция в том, как быстро можно построить успешный бизнес.
Andreessen Horowitz
What "Working" Means in the Era of AI Apps | Andreessen Horowitz
New revenue benchmarks for gen AI startups in year one, based on dozens of enterprise and consumer AI companies we’ve spent significant time with.
Вот она жизнь, как ни крути, все идут в Google-OpenAI заключает сделку с Google по использованию облачных сервисов, несмотря на конкуренцию
Google и OpenAI обсуждали сделку несколько месяцев, но ранее не могли ее заключить из-за эксклюзивных обязательств OpenAI перед Microsoft.
Microsoft и OpenAI также ведут переговоры о пересмотре условий многомиллиардных инвестиций, включая будущую долю Microsoft в OpenAI.
Для Google эта сделка совпадает с расширением производства собственных чипов — тензорных процессоров (TPU), которые ранее использовались только внутри компании. Это помогло Google привлечь клиентов, включая крупного игрока Apple, а также стартапы Anthropic и Safe Superintelligence Ильи Суцкевера.
Добавление OpenAI в список клиентов Google показывает, как технологический гигант использует свои ИИ-технологии — от оборудования до программного обеспечения — для ускорения роста своего облачного бизнеса.
Google и OpenAI обсуждали сделку несколько месяцев, но ранее не могли ее заключить из-за эксклюзивных обязательств OpenAI перед Microsoft.
Microsoft и OpenAI также ведут переговоры о пересмотре условий многомиллиардных инвестиций, включая будущую долю Microsoft в OpenAI.
Для Google эта сделка совпадает с расширением производства собственных чипов — тензорных процессоров (TPU), которые ранее использовались только внутри компании. Это помогло Google привлечь клиентов, включая крупного игрока Apple, а также стартапы Anthropic и Safe Superintelligence Ильи Суцкевера.
Добавление OpenAI в список клиентов Google показывает, как технологический гигант использует свои ИИ-технологии — от оборудования до программного обеспечения — для ускорения роста своего облачного бизнеса.
Reuters
Exclusive: OpenAI taps Google in unprecedented cloud deal despite AI rivalry, sources say
The deal marks OpenAI's latest move to diversify its compute sources beyond Microsoft.
Mistral только что выпустили свою модель рассуждений Magistral
Эта модель, как заявляется, способна эффективно решать специализированные задачи в различных сферах, например, право, финансы, медицина, обеспечивать понятные и объяснимые результаты, а также работать с множеством языков, особенно с европейскими.
Magistral позиционируется как конкурент o1 от OpenAI и R1 от DeepSeek, с акцентом на многоязычное мышление и высокую производительность, например, до 1000 токенов в секунду для Magistral Medium.
Подробности тут.
Эта модель, как заявляется, способна эффективно решать специализированные задачи в различных сферах, например, право, финансы, медицина, обеспечивать понятные и объяснимые результаты, а также работать с множеством языков, особенно с европейскими.
Magistral позиционируется как конкурент o1 от OpenAI и R1 от DeepSeek, с акцентом на многоязычное мышление и высокую производительность, например, до 1000 токенов в секунду для Magistral Medium.
Подробности тут.
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
Mistral introduced Magistral is a first reasoning model designed to excel in domain-specific, transparent, and multilingual reasoning.
Magistral is available in two variants:
1. Magistral Small (24B parameter open-source version)
2. Magistral Medium…
Magistral is available in two variants:
1. Magistral Small (24B parameter open-source version)
2. Magistral Medium…
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
Похоже, это еще одно многообещающее применение ИИ-агентов в бизнесе Стартап Genspark делает из обычных электронных таблиц интерактивный ИИ-инструмент. Вы просто загружаете свои данные и можете буквально "разговаривать" с ними — задавать вопросы на обычном…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вот это 🔥 Genspark запустили свой ИИ- браузер. А Perplexity так и не запустили свой Comet.
Это не просто браузер, а целый набор ИИ-инструментов:
-ИИ Browser с блокировкой рекламы
-ИИ Secretary (секретарь)
- ИИ Personal Calls
-ИИ Download Agent
- ИИ Drive, Sheets, Slides,Super Agent.
Они делают ставку на скорость и отсутствие рекламы, что противоположно подходу Perplexity.
Это полностью меняет конкуренцию:
Теперь это не "поисковик vs браузер", а "браузер vs браузер" с принципиально разными подходами.
Perplexity Comet: Персонализация через слежку + реклама
Genspark Browser: Скорость + блокировка рекламы + полная агентность.
Genspark может реально удивить рынок. Если они действительно сделают молниеносно быстрый браузер с мощными ИИ-агентами БЕЗ рекламы, это может стать серьезной альтернативой не только Perplexity, но и Chrome.
При такой скорости разработки могут обогнать более крупных конкурентов за счет agility.
Интересно, как они планируют монетизироваться без рекламы? Возможно, премиум-подписка или B2B модель?
Другой проект компании, созданный бывшими руководителями Baidu Эриком Цзингом и Кеем Чжу тут.
Это не просто браузер, а целый набор ИИ-инструментов:
-ИИ Browser с блокировкой рекламы
-ИИ Secretary (секретарь)
- ИИ Personal Calls
-ИИ Download Agent
- ИИ Drive, Sheets, Slides,Super Agent.
Они делают ставку на скорость и отсутствие рекламы, что противоположно подходу Perplexity.
Это полностью меняет конкуренцию:
Теперь это не "поисковик vs браузер", а "браузер vs браузер" с принципиально разными подходами.
Perplexity Comet: Персонализация через слежку + реклама
Genspark Browser: Скорость + блокировка рекламы + полная агентность.
Genspark может реально удивить рынок. Если они действительно сделают молниеносно быстрый браузер с мощными ИИ-агентами БЕЗ рекламы, это может стать серьезной альтернативой не только Perplexity, но и Chrome.
При такой скорости разработки могут обогнать более крупных конкурентов за счет agility.
Интересно, как они планируют монетизироваться без рекламы? Возможно, премиум-подписка или B2B модель?
Другой проект компании, созданный бывшими руководителями Baidu Эриком Цзингом и Кеем Чжу тут.
www.genspark.ai
Download Genspark Browser
Experience the future of web browsing with AI-powered intelligence, uncompromising privacy, and lightning-fast performance.
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
Перепроизводство ИИ. Китайская стратегия открытого ИИ Судя по тем релизам, которые делают участники рынка(это и это как примеры), видно, что Китай движется к массированному выпуску моделей ИИ с открытым исходным кодом, охватывающих все: от компьютерного зрения…
Компенсировать физику математикой. Основатель Huawei о стратегии
Мы прочитали свежее интервью Жэнь Чжэнфэя, и в нём есть то, что объясняет, почему Huawei продолжает всех удивлять.
Жень Чжэнфэй говорит, что ИИ, возможно, последняя технологическая революция человечества.
У Китая сотни миллионов молодых людей. Лучшие электросети в мире. Самые развитые коммуникации.
Алгоритмы не у IT-шников, а у экспертов всех отраслей — электроэнергетики, медицины, инфраструктуры.
Он говорит, что чипы Huawei отстают на 1 поколение: «Мы компенсируем физику математикой, закон Мура — не по закону Мура, одиночные чипы — кластерными вычислениями».
Это идеальный пример того, что называется инновациями, вызванными ограничениями. Когда ты не можешь решить проблему очевидным способом, ты вынужден думать по-другому. А думать по-другому часто приводит к лучшим решениям.
Жэнь заявил, что Huawei тратит 180 млрд юаней в год на R&D. 60 млрд идёт на фундаментальные исследования без оценки результатов. 120 млрд — на разработку продуктов, которая оценивается.
Это разделение показывает кое-что важное:
1. Они понимают разницу между исследованиями и разработкой. 2. Большинство компаний их путают, поэтому не могут заниматься настоящими исследованиями.
3. Исследования — это расширение возможного. 4.Разработка — это выбор того, что строить. Нужно и то, и другое, но они требуют совершенно разных подходов ко времени и измерениям.
Эти 60 млрд без метрик? Это не трата. Это сложные проценты на будущие прорывы.
Когда ему сказали, что люди высоко хвалят Huawei, Жэнь ответил: «Когда нас хвалят, мы тоже испытываем большое давление. Если нас немного поругают, мы станем более трезвыми».
Самая интересная часть интервью касалась фундаментальных исследований. Жэнь сказал: «Теоретические учёные одиноки. Нам нужно стратегическое терпение, чтобы их понимать». Лучшие исследователи работают над проблемами, которые большинству людей кажутся бессмысленными. Поэтому большинство компаний не могут заниматься настоящими исследованиями. Настоящие исследования выглядят как трата денег, пока внезапно не перестают.
Открытый код как стратегия
Вот тонкий момент: Китай, страна с Великим файрволом, становится крупнейшим промоутером открытого ИИ. Это кажется противоречивым, пока не понимаешь, что на самом деле происходит.
Открытый код для них — не про идеологию. Это про коммодитизацию дополнений. Если ты делаешь софт бесплатным, ценность переходит к железу. А Китай очень хорош в железе.
Это та же стратегия, которая заставила Google раздавать браузеры и Android. Сделай бесплатным то, в чём ты не лучший, чтобы люди платили за то, в чём ты лучший.
Что больше всего поражает в комментариях Жэня — это временной горизонт. Он говорит о 20-летних исследовательских проектах как о чём-то нормальном. Он упоминает учёных, чья работа окупилась через 100 лет.
Это может звучать как пустая риторика, но 60 млрд на неизмеряемые исследования говорят о том, что если ты играешь в другую игру, чем твои конкуренты, ты уже не конкурируешь с ними. Ты строишь то, чего они не увидят, пока не станет слишком поздно реагировать.
Мы прочитали свежее интервью Жэнь Чжэнфэя, и в нём есть то, что объясняет, почему Huawei продолжает всех удивлять.
Жень Чжэнфэй говорит, что ИИ, возможно, последняя технологическая революция человечества.
У Китая сотни миллионов молодых людей. Лучшие электросети в мире. Самые развитые коммуникации.
Алгоритмы не у IT-шников, а у экспертов всех отраслей — электроэнергетики, медицины, инфраструктуры.
Он говорит, что чипы Huawei отстают на 1 поколение: «Мы компенсируем физику математикой, закон Мура — не по закону Мура, одиночные чипы — кластерными вычислениями».
Это идеальный пример того, что называется инновациями, вызванными ограничениями. Когда ты не можешь решить проблему очевидным способом, ты вынужден думать по-другому. А думать по-другому часто приводит к лучшим решениям.
Жэнь заявил, что Huawei тратит 180 млрд юаней в год на R&D. 60 млрд идёт на фундаментальные исследования без оценки результатов. 120 млрд — на разработку продуктов, которая оценивается.
Это разделение показывает кое-что важное:
1. Они понимают разницу между исследованиями и разработкой. 2. Большинство компаний их путают, поэтому не могут заниматься настоящими исследованиями.
3. Исследования — это расширение возможного. 4.Разработка — это выбор того, что строить. Нужно и то, и другое, но они требуют совершенно разных подходов ко времени и измерениям.
Эти 60 млрд без метрик? Это не трата. Это сложные проценты на будущие прорывы.
Когда ему сказали, что люди высоко хвалят Huawei, Жэнь ответил: «Когда нас хвалят, мы тоже испытываем большое давление. Если нас немного поругают, мы станем более трезвыми».
Самая интересная часть интервью касалась фундаментальных исследований. Жэнь сказал: «Теоретические учёные одиноки. Нам нужно стратегическое терпение, чтобы их понимать». Лучшие исследователи работают над проблемами, которые большинству людей кажутся бессмысленными. Поэтому большинство компаний не могут заниматься настоящими исследованиями. Настоящие исследования выглядят как трата денег, пока внезапно не перестают.
Открытый код как стратегия
Вот тонкий момент: Китай, страна с Великим файрволом, становится крупнейшим промоутером открытого ИИ. Это кажется противоречивым, пока не понимаешь, что на самом деле происходит.
Открытый код для них — не про идеологию. Это про коммодитизацию дополнений. Если ты делаешь софт бесплатным, ценность переходит к железу. А Китай очень хорош в железе.
Это та же стратегия, которая заставила Google раздавать браузеры и Android. Сделай бесплатным то, в чём ты не лучший, чтобы люди платили за то, в чём ты лучший.
Что больше всего поражает в комментариях Жэня — это временной горизонт. Он говорит о 20-летних исследовательских проектах как о чём-то нормальном. Он упоминает учёных, чья работа окупилась через 100 лет.
Это может звучать как пустая риторика, но 60 млрд на неизмеряемые исследования говорят о том, что если ты играешь в другую игру, чем твои конкуренты, ты уже не конкурируешь с ними. Ты строишь то, чего они не увидят, пока не станет слишком поздно реагировать.
paper.people.com.cn
国家越开放，会促使我们更加进步
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
До конца!
Маск извинился перед Трампом за твиты на прошлой неделе. Тут вспоминается песня Robbie Williams “No regrets” 😁
ИИ-агенты получили доступ к криптоданным. CoinGecko запустил MCP-сервер
CoinGecko выпустил Model Context Protocol сервер, который позволяет языковым моделям получать актуальные данные о криптовалютах напрямую из их API. Проект находится в бета-версии и доступен бесплатно.
Интеграция представляет собой практический шаг к созданию ИИ-агентов, которые могут работать с актуальными финансовыми данными.
Возможности CoinGecko MCP. Доступ к данным:
- Цены и рыночная капитализация 15,000+ криптовалют с 1,000+ бирж
- On-chain данные по 8M+ токенам через GeckoTerminal (200+ сетей)
- Исторические данные по всем криптовалютам
- Метаданные: описания, ссылки, адреса контрактов, категории
- Трендинговые монеты, NFT, топ-листы.
Практические сценарии использования:
1. Инвестиционный анализ
"Сравни доходность Bitcoin, Ethereum и Solana за последний месяц". Ваша языковая модель получит актуальные данные и построит сравнительную таблицу.
2. Портфельный мониторинг
"У меня есть 2 ETH и 100 ADA. Сколько стоит мой портфель сейчас?"Мгновенный расчет с текущими ценами.
3. Поиск возможностей
"Покажи топ-5 DeFi токенов, которые выросли за последние 24 часа". Актуальный скрининг по категориям.
4. Техническая аналитика
"Построй график цены Ethereum за последние 30 дней и проанализируй тренд"
Визуализация + анализ на основе реальных данных
5. Автоматизация для разработчиков
-Создание торговых ботов
-Уведомления о ценах
-Портфельные трекеры.
CoinGecko выпустил Model Context Protocol сервер, который позволяет языковым моделям получать актуальные данные о криптовалютах напрямую из их API. Проект находится в бета-версии и доступен бесплатно.
Интеграция представляет собой практический шаг к созданию ИИ-агентов, которые могут работать с актуальными финансовыми данными.
Возможности CoinGecko MCP. Доступ к данным:
- Цены и рыночная капитализация 15,000+ криптовалют с 1,000+ бирж
- On-chain данные по 8M+ токенам через GeckoTerminal (200+ сетей)
- Исторические данные по всем криптовалютам
- Метаданные: описания, ссылки, адреса контрактов, категории
- Трендинговые монеты, NFT, топ-листы.
Практические сценарии использования:
1. Инвестиционный анализ
"Сравни доходность Bitcoin, Ethereum и Solana за последний месяц". Ваша языковая модель получит актуальные данные и построит сравнительную таблицу.
2. Портфельный мониторинг
"У меня есть 2 ETH и 100 ADA. Сколько стоит мой портфель сейчас?"Мгновенный расчет с текущими ценами.
3. Поиск возможностей
"Покажи топ-5 DeFi токенов, которые выросли за последние 24 часа". Актуальный скрининг по категориям.
4. Техническая аналитика
"Построй график цены Ethereum за последние 30 дней и проанализируй тренд"
Визуализация + анализ на основе реальных данных
5. Автоматизация для разработчиков
-Создание торговых ботов
-Уведомления о ценах
-Портфельные трекеры.
CoinGecko API Documentation
CoinGecko MCP Server
MCP Server for Crypto Price & Market Data. MCP (Modal Context Procotol) is an open standard that allows Large Language Models (LLMs) and other AI agents to securely and intelligently interact with external data sources and tools.
Секретный соус #DeepSeek из первых уст
1. Программирование на языке железа - спустились до PTX.
2. Экспериментальные инструменты - использовали TileLang — новый язык для сверхбыстрых GPU-ядер.
3. Архитектура - MLA — новый тип "внимания", требующий в разы меньше памяти. FP8 — компактные числа без потери точности.Кастомные алгоритмы коммуникации.
Результат:
- Модель уровня GPT-4 за 1/20 цены
- Обучение за 2 месяца вместо года
- "Слабое" железо работает эффективнее "сильного"
1. Программирование на языке железа - спустились до PTX.
2. Экспериментальные инструменты - использовали TileLang — новый язык для сверхбыстрых GPU-ядер.
3. Архитектура - MLA — новый тип "внимания", требующий в разы меньше памяти. FP8 — компактные числа без потери точности.Кастомные алгоритмы коммуникации.
Результат:
- Модель уровня GPT-4 за 1/20 цены
- Обучение за 2 месяца вместо года
- "Слабое" железо работает эффективнее "сильного"
В свежем рейтинге суперкомпьютеров мира из РФ только 1 попал в список -
Chervonenkis от Яндекса, он занимает 75-е место в мировом рейтинге с производительностью 21.53 петафлопса.
Кроме того, в список попали 2 суперкомпьютера нидерландской компании Nebius Аркадия Воложа ISEG2 - 13-е место с производительностью 202.40 петафлопса и ISEG - 39-е место с 46.54 петафлопса.
Вот как выглядит топ-10 суперкомпьютеров мира по рейтингу TOP500 за июнь 2025 года:
1. El Capitan (США)
2. Frontier (США)
3. Aurora (США)
4. JUPITER Booster (Германия)
5. Eagle (США)
6. HPC6 (Италия)
7. Supercomputer Fugaku (Япония)
8. Alps (Швейцария)
9. LUMI (Финляндия)
10. Leonardo (Италия)
А китайские суперкомпьютеры на 21-м месте Sunway TaihuLight с 93.01 петафлопсами и на 31-м месте Tianhe-2A 61.44 петафлопса.
Chervonenkis от Яндекса, он занимает 75-е место в мировом рейтинге с производительностью 21.53 петафлопса.
Кроме того, в список попали 2 суперкомпьютера нидерландской компании Nebius Аркадия Воложа ISEG2 - 13-е место с производительностью 202.40 петафлопса и ISEG - 39-е место с 46.54 петафлопса.
Вот как выглядит топ-10 суперкомпьютеров мира по рейтингу TOP500 за июнь 2025 года:
1. El Capitan (США)
2. Frontier (США)
3. Aurora (США)
4. JUPITER Booster (Германия)
5. Eagle (США)
6. HPC6 (Италия)
7. Supercomputer Fugaku (Япония)
8. Alps (Швейцария)
9. LUMI (Финляндия)
10. Leonardo (Италия)
А китайские суперкомпьютеры на 21-м месте Sunway TaihuLight с 93.01 петафлопсами и на 31-м месте Tianhe-2A 61.44 петафлопса.
Фонд a16z выделили ИИ и крипту как базу и представили 11 сценариев их совместного использования
Блок ИДЕНТИЧНОСТЬ:
Постоянный контекст ИИ — твои предпочтения и данные переносятся между всеми ИИ-сервисами
Паспорта для ИИ-агентов — каждый бот имеет единую идентичность для работы везде
Доказательство человечности — способ подтвердить, что ты человек, а не бот.
Блок-ИНФРАСТРУКТУРА:
Децентрализованные вычисления для ИИ — используем GPU геймеров вместо дата-центров Google
Стандарты для общения ботов — ИИ-агенты могут нанимать друг друга и платить между собой
Синхронизация ИИ-приложений — все самописные ИИ-программы работают вместе без багов.
Блок-ЭКОНОМИКА:
Микроплатежи за контент — ИИ автоматически платит крошечные суммы всем, чей контент использовал
Блокчейн-авторские права — доказать, что ты создал контент, и лицензировать его для ИИ
Платные веб-краулеры — боты платят сайтам за сбор данных вместо бесплатного скрейпинга
Честная реклама — ИИ показывает полезную рекламу и платит тебе за просмотр.
Блок-ВЛАДЕНИЕ:
Свои ИИ-компаньоны — твой личный ИИ-друг принадлежит тебе, а не корпорации.
Блок ИДЕНТИЧНОСТЬ:
Постоянный контекст ИИ — твои предпочтения и данные переносятся между всеми ИИ-сервисами
Паспорта для ИИ-агентов — каждый бот имеет единую идентичность для работы везде
Доказательство человечности — способ подтвердить, что ты человек, а не бот.
Блок-ИНФРАСТРУКТУРА:
Децентрализованные вычисления для ИИ — используем GPU геймеров вместо дата-центров Google
Стандарты для общения ботов — ИИ-агенты могут нанимать друг друга и платить между собой
Синхронизация ИИ-приложений — все самописные ИИ-программы работают вместе без багов.
Блок-ЭКОНОМИКА:
Микроплатежи за контент — ИИ автоматически платит крошечные суммы всем, чей контент использовал
Блокчейн-авторские права — доказать, что ты создал контент, и лицензировать его для ИИ
Платные веб-краулеры — боты платят сайтам за сбор данных вместо бесплатного скрейпинга
Честная реклама — ИИ показывает полезную рекламу и платит тебе за просмотр.
Блок-ВЛАДЕНИЕ:
Свои ИИ-компаньоны — твой личный ИИ-друг принадлежит тебе, а не корпорации.
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
Who will control AI in the future — big, centralized companies, or communities of users?
Blockchains can counterbalance many of the centralizing forces already seeing in AI. Together these trends enable useful applications.
a16Z presented 11 crypto x AI…
Blockchains can counterbalance many of the centralizing forces already seeing in AI. Together these trends enable useful applications.
a16Z presented 11 crypto x AI…
Только что Ultra Ethernet Consortium выпустил сетевой стандарт для современных ИИ-вычислений и высокопроизводительных систем.
Он предназначен для корпораций, облачных, ИИ-компаний, производителей оборудования и корпоративных ЦОДов.
Он предназначен для корпораций, облачных, ИИ-компаний, производителей оборудования и корпоративных ЦОДов.
Производитель Барби создает с OpenAI игрушки с ИИ
Их первый продукт ожидается к концу 2025 года, как раз к рождественским праздникам.
Конкретные детали об игрушке пока не раскрываются, но речь идет о создании интерактивных игрушек/цифровых помощников на основе персонажей компании Mattel, таких как Барби, Полли Покет или игры вроде UNO и Magic 8 Ball.
Эти игрушки смогут не только "разговаривать", но и отвечать на вопросы, рассказывать истории, напоминать о распорядке дня или обучать детей в игровой форме, при этом акцент делается на безопасность, конфиденциальность и возрастную пригодность.
Кроме того, Mattel интегрирует ChatGPT Enterprise в свои бизнес-процессы для повышения продуктивности, креативности и инноваций в разработке продуктов.
Их первый продукт ожидается к концу 2025 года, как раз к рождественским праздникам.
Конкретные детали об игрушке пока не раскрываются, но речь идет о создании интерактивных игрушек/цифровых помощников на основе персонажей компании Mattel, таких как Барби, Полли Покет или игры вроде UNO и Magic 8 Ball.
Эти игрушки смогут не только "разговаривать", но и отвечать на вопросы, рассказывать истории, напоминать о распорядке дня или обучать детей в игровой форме, при этом акцент делается на безопасность, конфиденциальность и возрастную пригодность.
Кроме того, Mattel интегрирует ChatGPT Enterprise в свои бизнес-процессы для повышения продуктивности, креативности и инноваций в разработке продуктов.
Openai
Bringing the magic of AI to Mattel’s iconic brands
OpenAI and Mattel are partnering to integrate AI into iconic brands such as Barbie and Hot Wheels, aiming to enhance creative development, streamline workflows, and create new ways for fans to engage.
Вот это мощный закуп лучших талантов - Цукерберг выкупил одного из лучших в Google DeepMind, а также основателя Scale AI.
Более того, Meta* инвестирует ~ $14,3–$15 млрд в Scale AI, покупая 49% доли в компании. Эта компания занимается разметкой данных, её клиентами являются все крупные ИИ-компании.
Meta создает новую исследовательскую лабораторию для разработки суперинтеллекта (ASI), который должен превосходить человеческие когнитивные способности.
Марк Цукерберг формирует команду из 50 специалистов для работы над этим амбициозным проектом. Он лично участвует в подборе кандидатов, проводит интервью.
На данный момент известно, что Марк уже выкупил Александра Вана, основателя Scale AI, а также Джека Рэйа, ведущего исследователя из Google DeepMind(тут одно из последних его интервью) и Йохана Шалквика, руководитель машинного обучения в популярном приложении голосового ассистента Sesame.
Ван сегодня написал письмо своим сотрудникам, объявил о своем уходе с поста СЕО и переходом в Meta, но он остается в совете директоров Scale AI.
*запрещенная в России организация.
Более того, Meta* инвестирует ~ $14,3–$15 млрд в Scale AI, покупая 49% доли в компании. Эта компания занимается разметкой данных, её клиентами являются все крупные ИИ-компании.
Meta создает новую исследовательскую лабораторию для разработки суперинтеллекта (ASI), который должен превосходить человеческие когнитивные способности.
Марк Цукерберг формирует команду из 50 специалистов для работы над этим амбициозным проектом. Он лично участвует в подборе кандидатов, проводит интервью.
На данный момент известно, что Марк уже выкупил Александра Вана, основателя Scale AI, а также Джека Рэйа, ведущего исследователя из Google DeepMind(тут одно из последних его интервью) и Йохана Шалквика, руководитель машинного обучения в популярном приложении голосового ассистента Sesame.
Ван сегодня написал письмо своим сотрудникам, объявил о своем уходе с поста СЕО и переходом в Meta, но он остается в совете директоров Scale AI.
*запрещенная в России организация.
Bloomberg.com
Meta Taps Top Researchers From Google, Sesame for New AI Lab
Meta Platforms Inc. has poached top engineers from multiple tech firms, including Alphabet Inc.’s Google, for a new team focused on achieving a more advanced form of AI called artificial general intelligence.