October 21, 2026

A critical vulnerability dubbed PHP2Shell was found in PHP and is linked to the way it manages memory. The hosts said PHP runs on roughly 70% of websites. The flaw was discovered during an August source-code audit, with researcher Ryan Austin assisted by OpenAI’s GPT-5.6 Sol model. The bug had remained in the code for years, despite a problem area having been flagged decades earlier. Exploitation can take seconds on smaller systems and require only a few dozen requests; on more complex systems, it can take hours.

The hosts called it PHP’s most severe vulnerability in more than a decade and compared its potential reach to Heartbleed. Researchers, engineers, software distributors and companies including Google Wiz and OpenAI worked together on fixes and kept the flaw secret to avoid giving attackers a head start. According to the hosts, the patching effort involved close to 200 files and more than 10,000 lines of code. A patch release was set for October 22; after information leaked on Tuesday, the team decided to release it early. The hosts said the main patch had now appeared, though earlier in the discussion they were unsure whether it was out.

The hosts warned that attackers could study the patch and use the changes to find vulnerable servers, while small organizations and operators of older sites might not update promptly. They said government websites in Finland, the Netherlands and France had been temporarily taken offline, and that Japan’s prime minister urged operators to check PHP websites and prepare to install the fix. OpenAI also released a Codex skill to help check whether a website is affected. The hosts expressed concern about possible exposure of user data but did not claim that widespread exploitation had already occurred.

В PHP обнаружили критическую уязвимость PHP2Shell, связанную с управлением памятью. По словам ведущих, PHP используется примерно на 70% сайтов. Уязвимость нашли в августе при аудите исходного кода; исследователю Райану Остину помогла модель GPT-5.6 Sol от OpenAI. Ошибка годами оставалась в коде, хотя на проблемную область указывали еще десятилетия назад. На небольших системах эксплуатация может занять секунды и потребовать всего нескольких десятков запросов, на более сложных — часы.

Ведущие назвали проблему самой серьезной уязвимостью PHP более чем за десять лет и сравнили масштаб последствий с Heartbleed. Исследователи, инженеры, дистрибьюторы ПО и компании, включая Google Wiz и OpenAI, совместно готовили исправления и держали сведения в секрете, чтобы не дать злоумышленникам опередить защитников. По словам ведущих, исправления затронули около 200 файлов и потребовали более 10 000 строк кода. Выпуск патча ожидался 22 октября; после утечки информации во вторник его решили выпустить раньше. Ведущие сообщили, что основной патч уже появился, но в начале обсуждения не были уверены, что он вышел.

Ведущие опасаются, что после публикации патча злоумышленники смогут изучить изменения и быстрее находить уязвимые серверы, а небольшие организации и владельцы старых сайтов могут не установить обновление вовремя. Они отмечали, что государственные сайты в Финляндии, Нидерландах и Франции временно отключали, а премьер-министр Японии призвал проверить PHP-сайты и подготовиться к установке исправления. OpenAI также выпустила навык Codex, который помогает проверить сайт на уязвимость. Ведущие выразили обеспокоенность возможной утечкой пользовательских данных, но не утверждали, что массовая эксплуатация уже произошла.

The hosts described a second security problem involving intermediate certificates from certificate authority eMudra: some private keys were exceptionally short. One, a host said, consisted of the number 4; Sarah Guo’s post also mentioned the number 56. For comparison, the host said such keys are generally expected to contain hundreds of digits.

The hosts suggested that one of the keys may have been live for about a year and a half without attracting noticeable attention. According to the host, browsers had already blocked the bad certificates, but many servers, containers and devices still trusted them. He described the situation as a large-scale cleanup comparable in scale to Heartbleed, and outlined interception of connections and theft of personal or banking data as a possible scenario. The hosts did not say that such interception had already occurred.

Ведущие сообщили о второй проблеме безопасности, связанной с промежуточными сертификатами центра сертификации eMudra: некоторые приватные ключи оказались чрезвычайно короткими. Один из них, по словам ведущего, состоял из числа 4; в сообщении Сары Гуо также упоминалось число 56. Для сравнения, ведущий отметил, что такие ключи обычно должны содержать сотни цифр.

Ведущие предположили, что один из ключей мог оставаться активным около полутора лет, не привлекая заметного внимания. По словам ведущего, браузеры уже заблокировали недействительные сертификаты, но многие серверы, контейнеры и устройства все еще им доверяют. Он назвал ситуацию масштабной очисткой, сравнимой по масштабу с Heartbleed, и описал риск перехвата соединения и кражи личных или банковских данных как возможный сценарий. Ведущие не заявляли, что такой перехват уже произошел.

The hosts discussed Trevor Milton’s new aviation venture. One noted that the company had been around for decades and questioned whether it should be called a startup. They also said Preston Holland, a friend of the show, had been able to attend the company’s event.

One host said Milton had been pardoned, no longer had a criminal record, and was free to pursue new projects. The host was nevertheless skeptical of a move into private aviation: in their view, discerning buyers could make it a poor business strategy.

Another participant suggested that concerns among buyers about Milton’s reputation could create an opportunity to buy an aircraft at a discount, invoking the principle “buy when others are fearful.” The host responded that this principle usually applies to investing, rather than choosing a machine that may affect a person’s time and life.

Ведущие обсудили новое авиационное предприятие Тревора Милтона. Один из них отметил, что компания существует уже десятилетиями, и усомнился, уместно ли называть ее стартапом. Также прозвучало, что Престон Холланд, друг программы, смог посетить мероприятие компании.

Ведущий сказал, что Милтон был помилован, больше не имеет судимости и свободен заниматься новыми проектами. При этом он скептически оценил стратегию выхода в частную авиацию: по его мнению, взыскательные покупатели могут сделать ее неудачным направлением для бизнеса.

Другой участник предположил, что опасения покупателей из-за репутации Милтона могут создать возможность приобрести самолет со скидкой. Он связал это с принципом «покупай, когда другие боятся». В ответ ведущий заметил, что такой подход обычно относится к инвестициям, а не к выбору машины, от которой могут зависеть время и жизнь человека.

The hosts said AI agents can now create and modify Figma files using design-system context. They described this as an available capability.

Ведущие сообщили о возможности для ИИ-агентов создавать и изменять файлы Figma, используя контекст дизайн-системы. В разговоре это представлено как уже доступная функция.

A host recapped points from SpaceX’s quarterly earnings call. According to the host, one not-fully-loaded Starship can launch the equivalent of 10 Falcon 9s’ worth of Starlink satellites. The company is pursuing not only rocket reusability but rapid reusability, which hosts said SpaceX had identified as something to watch for over the next quarter.

Much of the call focused, in the host’s account, on terrestrial computing infrastructure. SpaceX is targeting 2.5–3 GW online by the end of this year and is on pace for 10 GW next year. Elon Musk also left open the possibility of reaching 20 GW next year, while discussing infrastructure being built to support that capacity even if the power itself is not yet available.

Musk compared SpaceX with other cloud and “neo-cloud” players as “the New York Yankees playing in the Little League.” He argued that compute’s value per watt will rise as models improve and deliver more useful intelligence per watt. He said short-term compute contracts are renewing at higher prices and that demand from hyperscalers and dozens of smaller companies substantially exceeds available capacity. He predicted a lasting shortage of superintelligence compute and advocated short-term contracts.

The host added that Musk expects most of SpaceX’s compute eventually to go toward GroqBot. The host also relayed an estimate of SpaceX annual recurring revenue by the end of 2027 at $500 billion to $1 trillion. The hosts noted that Musk used the term “annual recurring revenue,” rather than the more usual annualized revenue run rate.

Ведущий пересказал некоторые тезисы квартального звонка SpaceX. По его словам, один неполностью загруженный Starship выводит на орбиту объем спутников Starlink, эквивалентный десяти запускам Falcon 9. Компания, как сообщили участники, стремится не только к повторному использованию ракет, но и к их быстрому повторному использованию; этого следует ожидать в следующем квартале.

Значительная часть звонка, по пересказу ведущего, была посвящена наземной вычислительной инфраструктуре. SpaceX рассчитывает иметь в сети 2,5–3 ГВт к концу текущего года и идет по графику к 10 ГВт в следующем году. Илон Маск также оставил возможность выхода на 20 ГВт в следующем году, но речь шла о подготовке инфраструктуры, способной поддержать такую мощность, даже если необходимой электроэнергии еще не будет.

Маск сравнил SpaceX с другими облачными и «неооблачными» компаниями как «New York Yankees против Little League». Он утверждал, что ценность вычислений на ватт будет расти по мере улучшения моделей и увеличения полезного интеллекта на ватт. По его словам, краткосрочные контракты на вычислительные мощности возобновляются по более высокой цене, а спрос со стороны крупных облачных компаний и десятков небольших игроков значительно превышает предложение. Он прогнозировал длительный дефицит вычислений для сверхинтеллекта и выступал за краткосрочные контракты.

Ведущий добавил, что Маск ожидает, что со временем большая часть вычислительных мощностей будет направляться на GroqBot. Он также пересказал оценку возможной годовой регулярной выручки SpaceX к концу 2027 года — от 500 млрд до 1 трлн долларов; ведущие отдельно оговорили, что формулировка Маска была «annual recurring revenue», а не обычная оценка годового темпа выручки.

The hosts discussed speculation about a possible SpaceX–Tesla merger. They said Elon Musk had hinted at a combination while saying shareholders on both sides would decide and that he considered it the right move. One host argued that a merger could make it easier to balance investor demand for the two companies’ shares and imagined a combined company reaching a $10 trillion valuation. This was commentary, not an announced deal.

The host relayed views from Brett at ARK: robotaxis are a bigger opportunity than Starlink; orbital computing is much bigger than robotaxis; and Optimus needs more time to mature than orbital computing. In the host’s model, a merger at the current share-price ratio would leave Tesla shareholders 1.6 times better off in 2031 and SpaceX shareholders 2 times better off than without a merger. Over a longer period, the estimates were 5 times for Tesla shareholders and 1.3 times for SpaceX shareholders. The host said the fair premium depends heavily on the time horizon: Tesla shareholders should seek a premium over a shorter horizon, while SpaceX shareholders should seek a discount over a longer one. These were model-based estimates, not guaranteed outcomes.

The discussion also noted that Musk owns a larger stake in SpaceX. One host suggested that this could give him an incentive to seek a higher SpaceX valuation and lower Tesla valuation at the time of a possible deal. The host expected a merger to bring more attention to Tesla and cited anecdotal signs of multi-month waits for some cars. Another participant raised a risk: Musk has previously made large future-revenue claims, and achieving the plans would involve more leverage than at any of his companies except xAI.

Ведущие обсудили предположения о возможном слиянии SpaceX и Tesla. По их словам, Илон Маск намекал на объединение, но говорил, что решение будет за акционерами обеих компаний и что сам считает его правильным шагом. Один ведущий предположил, что объединение упростило бы управление спросом инвесторов на акции двух компаний и могло бы создать компанию стоимостью 10 трлн долларов. Это мнение, а не объявление о сделке.

Ведущий пересказал оценки аналитика Brett из ARK: роботакси — более крупная возможность, чем Starlink; орбитальные вычисления — намного крупнее роботакси; Optimus потребует больше времени на развитие, чем орбитальные вычисления. По его модели, при объединении по текущему соотношению цен акций акционеры Tesla могли бы получить в 2031 году результат в 1,6 раза лучше, а акционеры SpaceX — в 2 раза лучше, чем без слияния. На более длинном горизонте оценка составляла 5 раз для Tesla и 1,3 раза для SpaceX. Ведущий отметил, что справедливая премия зависит от срока: на коротком горизонте премию должны требовать акционеры Tesla, а на длинном — акционеры SpaceX. Все эти цифры представлены как модельные оценки, не как гарантированные результаты.

Также обсуждалось, что Маск владеет большей долей SpaceX и поэтому, по мнению ведущего, может быть заинтересован в более высокой оценке SpaceX и более низкой оценке Tesla на момент возможной сделки. Ведущий предположил, что Tesla может привлекать больше внимания после объединения и отметил, что спрос на некоторые автомобили, по его анекдотическому наблюдению, предполагает ожидание в несколько месяцев. Еще один участник указал на риск: Маск ранее делал крупные заявления о будущей выручке, а реализация планов потребует беспрецедентного для его компаний, кроме xAI, привлечения заемных средств.

After discussing a video of Unitree’s H2X Kung Fu Legend Guardian, the hosts noted that it did not show the robot fighting a person. One host suggested humanoid robots could find an earlier product-market fit in home security than in household chores such as washing dishes: a human-sized machine might physically deter or interrupt a break-in. Another questioned whether that effect would last if criminals studied what the robots can actually do. This was speculation about a potential use, not a claim that the capability exists or has been proven effective.

После обсуждения видео с роботом Unitree H2X Kung Fu Legend Guardian ведущие отметили, что в ролике не показана борьба робота с человеком. Один из них предположил, что у гуманоидных роботов может раньше появиться спрос в домашних охранных сценариях, чем в бытовых задачах вроде мытья посуды: человекоподобная машина могла бы физически отпугнуть или прервать проникновение. Другой участник усомнился, что такой эффект сохранится, если преступники изучат реальные возможности роботов. Это было предположение о потенциальном применении, а не заявление о существующей функции или доказанной эффективности роботов.

Podcast guest Nikesh called the recent PHP vulnerability serious and compared its scale to Log4j, saying it affects a large share of the internet that uses PHP. He noted that heads of state had discussed it and that the NSA had issued a notice. The industry had long expected more vulnerabilities to be discovered, he said; he expects to see more of them over the next 6–12 months.

Nikesh said his company scanned infrastructure and found 22 million locations where the vulnerability persisted; after further filtering, the estimate was about 9–10 million. He said addressing it would require extensive patching. For customers with a Palo Alto Networks firewall, his company made a virtual patch available, which he said blocks the threat automatically if traffic passes through the firewall. He advised other website operators to install the available fix as soon as possible.

Nikesh believes major vulnerability discoveries may encourage “trophy hunters” to seek the next high-profile find for status. He also said he understood that models expected in the next 2–3 months would have greater capabilities than those currently available and could find vulnerabilities that current models miss. His recommendations to organizations: scan systems regularly, install patches, use virtual patches where systems cannot be fixed immediately, and protect critical infrastructure. He predicted that major breaches could result from these issues.

Гость подкаста Никеш назвал недавнюю уязвимость в PHP серьёзной и сравнил её по масштабу с Log4j: по его оценке, проблема затрагивает значительную часть интернета, где используется PHP. Он отметил, что о ней говорили главы государств и выпустило уведомление АНБ. По словам Никеша, отрасль давно ожидала роста числа обнаруживаемых уязвимостей; в ближайшие 6–12 месяцев их может стать больше.

Компания Никеша просканировала инфраструктуру и обнаружила 22 млн мест, где сохранялась уязвимость; после дополнительной фильтрации оценка составила около 9–10 млн. Он сказал, что исправление потребует масштабного патчинга. Для клиентов с межсетевым экраном Palo Alto Networks компания выпустила виртуальный патч, который, по его словам, автоматически блокирует угрозу при условии, что трафик проходит через такой экран. Остальным владельцам сайтов он рекомендовал как можно скорее установить доступное исправление.

Никеш считает, что обнаружение крупных уязвимостей может побуждать «охотников за трофеями» искать следующую громкую находку ради статуса. Он также выразил мнение, что модели, которые могут появиться в ближайшие 2–3 месяца, будут обладать более широкими возможностями, чем доступные сейчас, и способны выявлять уязвимости, которые нынешние модели пропускают. Его рекомендации организациям: регулярно сканировать системы, устанавливать исправления, а если исправить систему сразу нельзя — применять виртуальные патчи и отдельно защищать критически важную инфраструктуру. Он предупредил, что, по его ожиданиям, из-за этих проблем могут произойти крупные утечки.

When a vulnerability is found, the researcher should first notify the owner of the affected code or product so they can investigate and prepare a fix, Nikesh said. He cautioned against third-party patches that could cause collateral damage and described several levels of patch deployment difficulty.

For a SaaS service, the provider can usually deploy a fix itself. When a patch is released for software installed by customers, they must adopt and deploy it, so not every affected system will be fixed immediately. Hardware is more difficult: a patch has to be developed, and customers must test and install it.

Next, according to Nikesh’s account, researchers notify relevant government bodies depending on the issue’s severity and then inform the industry. In one case he described, participants had 48 hours to prepare tools to distribute patches. Nikesh warned that response timelines are shrinking: in the future, there may not be several weeks to verify and fix a problem, and information about a major vulnerability could become public almost immediately.

При обнаружении уязвимости исследователь, по словам Никеша, должен сначала сообщить владельцу затронутого кода или продукта, чтобы тот мог проверить проблему и подготовить исправление. Он выступил против сторонних патчей, которые могут вызвать побочный ущерб, и описал несколько сценариев по сложности установки исправления.

В SaaS-сервисе поставщик обычно может сам развернуть исправление. Если исправление выпускается для программного обеспечения, которое устанавливают клиенты, им нужно самостоятельно принять и внедрить патч, поэтому не все уязвимые системы будут исправлены сразу. С аппаратным обеспечением процесс сложнее: патч нужно разработать, а клиентам — протестировать и установить его.

Далее, по описанию Никеша, исследователи уведомляют соответствующие государственные органы в зависимости от критичности проблемы, а затем информируют отрасль. В одном случае, о котором он рассказал, у участников было 48 часов, чтобы подготовить инструменты для распространения патчей. Никеш предупредил, что сроки реагирования сокращаются: в будущем на проверку и исправление может не остаться нескольких недель, а информация о крупной уязвимости может стать публичной практически сразу.

AI businesses should include security specialists among their early hires, Nikesh said. He argued that the technology still lacks the necessary hooks for observability and security. He also said some AI companies are not putting safeguards and guardrails around their systems, and that reasoning models could, in his view, behave deceptively on purpose.

He said AI products need controls to help ensure an agent behaves as intended even when no one is watching it. For personal agents, Nikesh outlined limits to acceptable risk: a mistaken restaurant booking may be inconvenient, but an autonomous transfer of a large sum of money is a serious, potentially irreversible action.

Companies and banks are not yet ready to connect personal agents broadly to consequential actions, including bank accounts, Nikesh said; it remains unclear who would be liable if an agent sent money. Trust, explainability and auditability need to improve before such tools become commonplace.

По мнению Никеша, компаниям, создающим ИИ-продукты, следует включать специалистов по безопасности в число ранних сотрудников. Он объяснил это тем, что в технологии ИИ ещё не созданы необходимые механизмы наблюдения и защиты. Никеш также заявил, что некоторые ИИ-компании не устанавливают защитные механизмы и ограничения для своих систем, а модели с рассуждением могут, по его мнению, вести себя обманным образом намеренно.

Он считает, что ИИ-продуктам нужны средства контроля, которые помогают убедиться, что агент действует должным образом, даже когда за ним никто не наблюдает. Для персональных агентов Никеш обозначил границы допустимого риска: ошибочное бронирование ресторана может быть неприятным, но самостоятельный перевод крупной суммы денег — уже серьёзное и потенциально необратимое действие.

По словам Никеша, компании и банки пока не готовы широко подключать персональных агентов к важным действиям, в том числе к банковским счетам: остаётся неясным, кто будет нести ответственность, если агент отправит деньги. Прежде чем такие инструменты станут привычными, необходимо укрепить доверие, обеспечить объяснимость и возможность аудита.

Nikesh identified two arguments for open-source and open-weight models. The first is the ability to inspect a model’s chain of thought and understand why it proposes a particular action. Companies need explainability, auditability and verifiability, he said; it is not enough to say that AI made the decision. In his view, open-source or open-weight models are currently the models that allow their reasoning to be inspected.

The second argument is that such models can be free, but Nikesh called that view partly fallacious: training or adapting a model still requires compute. Compute availability and cost are currently limiting factors, he said. He predicted that once compute costs rationalize, the cost difference between open models and paying frontier labs for tokens will become more apparent.

Никеш выделил два аргумента в пользу открытых моделей и моделей с открытыми весами. Первый — возможность исследовать цепочку рассуждений модели, чтобы понять, почему она предлагает то или иное действие. По его мнению, компаниям необходимы объяснимость, аудит и возможность проверки; недостаточно ссылаться на то, что решение принял ИИ. Он считает, что сейчас исследовать цепочку рассуждений позволяют именно открытые модели или модели с открытыми весами.

Второй аргумент — такие модели могут быть бесплатными, но Никеш назвал это представление отчасти ошибочным: для обучения или адаптации модели всё равно нужны вычислительные мощности. По его словам, вычисления и их стоимость сейчас остаются ограничивающим фактором. Он предположил, что после нормализации стоимости вычислений разница в стоимости между открытыми моделями и оплатой токенов передовых лабораторий станет заметнее.

Discussing AI compute demand and plans to bring new capacity online in 2027, Nikesh said demand currently appears to exceed supply. Compute is expensive to obtain from hyperscalers or newer cloud providers; he said it costs substantially more than it did two years ago. He believes the high price indicates a supply shortage and sees no signs that demand is about to ease.

Обсуждая спрос на ИИ-вычисления и планы по вводу новых мощностей в 2027 году, Никеш сказал, что сейчас спрос, по-видимому, превышает предложение. Получить вычислительные мощности у гиперскейлеров или новых облачных провайдеров дорого; по его словам, они обходятся заметно дороже, чем два года назад. Он считает, что высокая стоимость указывает на дефицит предложения, и не видит признаков скорого ослабления спроса.

In the guest’s view, demand for compute currently exceeds supply: obtaining it from a hyperscaler or a newer cloud provider is expensive, and he sees no sign that demand is about to ease. He compared AI’s current diffusion to the early mobile-phone era and the first days of email, and predicts “insatiable” demand over the next 3–5 years.

At the same time, the market is trying to determine whether enough money can be found to fund the required capacity buildout and which business models will survive. In his assessment, profits currently sit with memory and chip makers—the industry’s bottlenecks. Later, data-center sites, power and land could become the constraints. In the long run, large AI businesses need to participate in the profit pools themselves rather than merely pass revenue through to infrastructure players. He said he would not call the situation a bubble.

По мнению собеседника, спрос на вычислительные мощности сейчас превышает предложение: получить их у гиперскейлера или нового облачного провайдера дорого, а признаков скорого ослабления спроса он не видит. Он сравнил нынешний этап распространения ИИ с ранними мобильными телефонами и первыми электронными письмами и прогнозирует «ненасытный» спрос в ближайшие 3–5 лет.

При этом рынок пытается понять, хватит ли денег для наращивания необходимой инфраструктуры и какие бизнес-модели выживут. Сейчас прибыль, по его оценке, сосредоточена у производителей памяти и чипов — узких мест отрасли. Затем ограничителем могут стать площадки дата-центров, электроэнергия и земля. В долгосрочной перспективе крупным ИИ-компаниям необходимо самим участвовать в распределении прибыли, а не оставаться лишь каналом передачи доходов инфраструктурным игрокам. Собеседник подчеркнул, что не стал бы называть происходящее пузырём.

Watchtower Labs announced a $35m round. Company founder Akhil said it was led by Neptune Capital; other named participants included Sarah at Conviction, Trey at Founders and Inky Tales.

The company is building a platform for military planners and decision-makers that combines AI and simulation to model possible future scenarios and support decisions in conflict, competition and crisis. Akhil said the initial focus is logistics and supply-chain constraints that could limit future operations.

The platform uses natural language to lower the barrier to creating multiple courses of action and exploring disruptions and what-if factors. Akhil stressed that simulation does not make “black swans” impossible: the tool is meant to help planners discuss options and prepare. The company has developed an in-house simulation tool that connects a frontier model to a suitable harness and produces outputs interpretable by everyday users. Deployment with government customers, he said, depends on available infrastructure and the particularities of their systems; frontier models are accelerating work in some areas, but progress is uneven.

Akhil also said the team works across Washington, the San Francisco Bay Area, Seattle and Hawaii. Most of the team is not in Washington; the core engineering team had previously been based mainly in the Bay Area and Seattle.

Watchtower Labs объявила о раунде на $35 млн. Основатель компании Ахил сообщил, что раунд возглавила Neptune Capital; среди упомянутых участников также были Sarah из Conviction, Trey из Founders и Inky Tales.

Компания разрабатывает платформу для военных планировщиков и лиц, принимающих решения: она сочетает ИИ и симуляцию, чтобы моделировать возможные будущие сценарии и помогать принимать решения в условиях конфликта, конкуренции и кризиса. По словам Ахила, первоначальный фокус — логистика и ограничения цепочек поставок, которые могут сдерживать будущие операции.

Платформа использует естественный язык, чтобы облегчить создание множества вариантов действий и проверку различных сбоев и гипотетических условий. Ахил подчеркнул, что симуляция не делает «чёрных лебедей» невозможными: задача инструмента — помочь планировщикам обсуждать варианты и готовиться. Компания создала внутренний симуляционный инструмент, связывающий передовую модель с подходящей средой и позволяющий выдавать понятные конечным пользователям результаты. Развёртывание у государственных заказчиков, по его словам, зависит от доступной инфраструктуры и особенностей их систем; прогресс передовых моделей ускоряет работу лишь в некоторых областях.

Ахил также рассказал, что команда работает из Вашингтона, района залива Сан-Франциско, Сиэтла и Гавайев. Значительная часть команды находится не в Вашингтоне; основная инженерная команда ранее базировалась в районе залива и Сиэтле.

A Legora executive said he and the company’s CFO met institutional investors, including Baron Capital and Capital Group. He said the conversations helped the company sharpen its long-term strategy: Legora wants to be the platform on which all legal work runs. Unlike previous fundraising rounds, when venture firms were selling themselves to the company, Legora is now pitching investors with access to public markets.

Руководитель Legora рассказал, что вместе с финансовым директором встречался с институциональными инвесторами, включая Baron Capital и Capital Group. По его словам, общение помогло компании лучше сформулировать долгосрочную стратегию: Legora хочет стать платформой, на которой будет выполняться вся юридическая работа. Он отметил, что в отличие от прежних раундов, когда венчурные фонды убеждали компанию выбрать их, теперь Legora сама представляет себя инвесторам, имеющим доступ к публичным рынкам.

Legora’s CEO said legal AI adoption is accelerating, but more cautiously than adoption of software-development tools. Engineers can experiment and test code, he said, while legal errors may be difficult to identify until they have serious consequences, and assessing work can require a senior practitioner. As a result, he said, legal teams are slower to hand work over entirely to AI agents. He also said a public case in which ChatGPT produced a fabricated legal citation that reached the Financial Times reflects poorly on the field.

Глава Legora считает, что юридический ИИ внедряется быстрее, но осторожнее, чем инструменты для разработки ПО. По его словам, инженеры могут экспериментировать и проверять код тестами, тогда как в юридической работе ошибку бывает трудно распознать до серьёзных последствий, а оценить качество результата часто может только старший специалист. Поэтому, считает он, юридические команды медленнее готовы полностью передавать работу ИИ-агентам. Он также отметил, что публичный случай с выдуманной ChatGPT судебной практикой, попавшей в Financial Times, негативно отражается на восприятии отрасли.

Legora’s CEO said its software lets small law firms and in-house legal teams take on more work and more complex matters. He cited large litigation cases, which traditionally required armies of associates to review documents. He also said that in the next quarter, more than half of the company’s incoming business would come from enterprise customers, including legal departments at Salesforce and BMW. In-house teams, he said, are expanding use to contract review and adjacent areas such as compliance and tax. In his view, the tools give smaller practitioners access to capabilities that might otherwise be behind high paywalls.

По словам главы Legora, программное обеспечение позволяет небольшим юридическим фирмам и внутренним юридическим командам брать на себя больше работы и более сложные задачи. В качестве примера он привёл крупные судебные споры, для которых раньше обычно требовалась большая команда младших юристов, чтобы изучить документы. Он также сказал, что в следующем квартале более половины нового бизнеса компании будет поступать от корпоративных клиентов, в том числе юридических подразделений Salesforce и BMW. Внутренние команды, по его словам, расширяют использование инструмента на проверку договоров, а также на смежные направления — комплаенс и налоги. Это, по его оценке, даёт небольшим практикам доступ к инструментам, которые прежде могли быть недоступны из-за высокой стоимости.

Legora’s CEO said external legal benchmarks are not very useful for evaluating practical tasks. The company has built an internal library of more than 5,000 real-world tasks with law firms and practitioners, he said. He described model performance as a “jagged frontier”: different models excel at different tasks, so Legora uses multiple models and needs to swap them quickly. He called model routing a core part of the company’s IP. He also claimed that this approach makes Legora significantly more efficient per token than frontier labs and competitors while delivering the same or better performance.

Глава Legora заявил, что внешние юридические бенчмарки недостаточно полезны для оценки практических задач. Компания, по его словам, создала собственную библиотеку более чем из 5 000 реальных рабочих задач совместно с юридическими фирмами и практиками. Он описал результаты моделей как «изрезанный фронтир»: разные модели сильны в разных задачах, поэтому для оптимизации качества Legora использует разные модели и должна быстро переключаться между ними. Руководитель назвал маршрутизацию моделей важной частью интеллектуальной собственности компании. Он также утверждал, что благодаря такому подходу Legora тратит на токен существенно меньше, чем лаборатории, разрабатывающие передовые модели, и конкуренты, обеспечивая, по его словам, сопоставимую или лучшую производительность.

The host reported an OpenAI–Google distribution agreement for OpenAI models through Google Cloud. He said frontier models, including GPT-6 Astra and Codex, would arrive in the coming weeks, and enterprise customers would be able to buy them through Google Cloud Marketplace using existing cloud-spending commitments. The host linked the deal to OpenAI’s expansion to AWS after its exclusive Microsoft distribution arrangement ended.

Ведущий сообщил о соглашении OpenAI и Google по распространению моделей OpenAI через Google Cloud. По его словам, в ближайшие недели в Google Cloud появятся передовые модели, включая GPT-6 Astra и Codex, а корпоративные клиенты смогут покупать их через Google Cloud Marketplace, используя уже имеющиеся обязательства по расходам на облачные сервисы. Ведущий связал сделку с расширением OpenAI на AWS после завершения эксклюзивного соглашения о дистрибуции с Microsoft.

The host reported that OpenAI acquired OrchestraBio, a platform that helps biopharma teams coordinate the complex process of drug development. No deal terms or integration plans were given on air.

Ведущий сообщил, что OpenAI приобрела OrchestraBio — платформу, которая помогает биофармацевтическим командам координировать сложный процесс разработки лекарств. Других условий сделки или планов интеграции в эфире не прозвучало.

The host summarized comments by Ken Griffin: Griffin said the U.S. is almost certainly in an AI bubble, but also discussed AI-driven disruption and described the period as a potential golden age of entrepreneurship. The host said the remarks sounded less bearish in the context of Griffin’s other comments.

Ведущий пересказал комментарии Кена Гриффина: тот сказал, что США почти наверняка находятся в пузыре ИИ, но также говорил о disruptive-потенциале ИИ и назвал возможный период золотым веком предпринимательства. Ведущий подчеркнул, что заявление звучало менее пессимистично в контексте остальных комментариев Гриффина.

The host said Wop raised $200 million in a Series D round from Sequoia and Shopify. He characterized Shopify’s participation as strategic and compared the company to Shopify for a new category of internet work. The host also praised the team’s ability to adapt to customers, saying its offerings, including clipping and courses, continue to evolve.

Ведущий сообщил, что Wop привлёк $200 млн в раунде Series D от Sequoia и Shopify. Он назвал участие Shopify стратегическим и сравнил компанию с Shopify для новой категории интернет-работы. Ведущий также положительно оценил способность команды менять продукт вслед за клиентами; по его словам, направления компании, включая клиппинг и курсы, продолжают развиваться.