OpenAI и Google DeepMind заявили, что их ИИ-системы показали результаты уровня золотой медали на Международной математической олимпиаде (IMO) 2025 года. Каждая команда набрала 35 баллов из 42, решив пять из шести задач; шестая оказалась недоступна обеим моделям.

Результаты проверяли по-разному: выступление OpenAI оценивали бывшие обладатели золотых медалей IMO, а результат Google — по официальной рубрике организации за тот год. Насколько сопоставимы эти методы, остается неясным.

Эти результаты называли интересными индикаторами прогресса ИИ, однако их практическая значимость и общественная ценность остаются предметом споров. Также не решены вопросы о возможном заимствовании данных или подходов и о том, кто внес основной вклад в математические результаты.

OpenAI объявила, что ее модель решила задачу Навье—Стокса, сообщил Грег Брокман. По его описанию, результатом стал контрпример или своего рода доказательство того, что теоретические уравнения при определенных обстоятельствах могут привести к сингулярности. Задача Навье—Стокса входит в число семи задач тысячелетия и долгое время оставалась открытой.

Брокман назвал результат новым знанием для человечества и свидетельством того, что модели могут помогать получать знания и решать сложные научные задачи. Уравнения применяются к гидродинамике, океанским течениям, обтеканию самолетов и турбулентности, однако более широкие применения — включая лечение заболеваний и разработку новых лекарств — были представлены как возможности, а не как уже достигнутые результаты. В предоставленных материалах результат не подтвержден независимо, а точный формальный статус доказательства не уточняется.

Наглядные интерактивные приложения могут сильнее убеждать людей в прогрессе ИИ, чем абстрактные бенчмарки, размер моделей, расходы на вычисления или показатели инфраструктуры. Среди примеров — 3D-рендеры в Blender, реконструкция домов и небольшие игры, которые могут больше походить на прорыв, чем одни технические метрики.

Особенно впечатляющими выглядят персонализированные 3D-модели дома, автомобиля или другого объекта пользователя, которого ранее не существовало в интернете: внутри таких моделей можно перемещаться и взаимодействовать с ними. При этом качество и надежность подобных моделей в практических рабочих процессах остаются неопределенными.

Другие демонстрации перенесли эту идею в физический мир: Astra, как сообщается, управляла роботом с кистью и камерой, чтобы раскрасить мост Золотые Ворота, постепенно улучшая результат. Другая система, по имеющимся данным, превращала запрос в набор, похожий на Lego; первые попытки робота были слабее, но поздние результаты сочли впечатляющими.

ИИ-агенты, такие как Astra и Codex, рассматриваются как инструменты для выполнения повседневных операций на компьютере — от настройки конфигураций до задач, которые раньше требовали навигации по параметрам, командной строке или панелям управления. Пользователь сможет попросить агента выполнить задачу и получить результат.

В качестве примера приводится агент, который отслеживает парковочную систему и оплачивает штраф, как только тот появляется на портале, позволяя пользователю больше о нем не беспокоиться. Эту идею в шутку назвали «сверхразумом для парковочных штрафов»; предполагается, что подобные сценарии близки к практическому применению.

Согласно прогнозу, ИИ-лаборатории могут решить крупные математические задачи, включая, возможно, одну из задач тысячелетия, уже в этом году или даже в течение недели, направив на них значительные ресурсы инференса. Сроки и масштаб возможных прорывов остаются спекулятивными.

Ожидается, что после этого внимание вновь переключится на биотехнологии и рак. Разработка и проверка лечения конкретного вида рака потребуют испытаний и более длительного экспериментального цикла, а не короткого всплеска инференса.

Постепенный прогресс может не изменить общественное отношение к технологической отрасли: достижения фармацевтики в борьбе с раком часто получают мало заметного признания. Препараты GLP-1 названы важным вмешательством при диабете и ожирении, хотя их эффект описывается как менее драматичный и немедленный, чем спасение в последний момент.

ИИ-модели могут отвечать на задачу, создавая детерминированное программное обеспечение для её выполнения, а не управляя компьютером через интерактивный интерфейс. В одном примере в Godot была создана игра, где пеликан на велосипеде выполнял трюки и сальто.

Когда модели поручили набрать высокий результат, она написала скрипт, который безошибочно играл в игру. Поведение выглядело механическим, поскольку в нём не было свойственной человеку вариативности, однако скрипт всё же набрал очень высокий результат.

Этот пример указывает на итеративный процесс, при котором модель создаёт изображение или пространственный план, переводит его в код, а затем запускает получившуюся программу. Создание детерминированного ПО представлено как потенциально эффективная альтернатива непосредственному управлению компьютером.

Bachbench описывается как навык написания музыки и как проверка того, может ли машина создать симфонию или шедевр, наряду с другими художественными задачами, например живописью.

Созданный ИИ четырёхголосный хорал «Lily Pond» в стиле Баха сочли хорошим и впечатляющим. Некоторые называли его шедевром, однако окончательной оценки этому утверждению не дали.

В одном посте приводилось утверждение, что Astra набрала 99% в Arc AGI-3. Другой пост сообщал, что система прошла все 48 уровней игры «I’m Not a Robot», хотя оставалось неясным, не было ли демонстрационное видео ускорено.

Эти примеры вызвали рассуждения о том, что развитие агентов может создать новый уровень сложности для CAPTCHA-защиты. Результаты также сравнивали с заметной эффективностью Pangram и ставили под вопрос, смогут ли некоторые существующие системы проверки человека оставаться надежными.

Задачи в стиле «Где Уолдо?» назвали возможным бенчмарком, однако статус «WaldoBench» оставался неопределенным. Утверждалось, что генераторы изображений испытывают трудности с масштабом и перспективой в таких сценах, а детерминированный код может помочь; в другой демонстрации контактную форму превратили в битву с боссом.

Instinct описывается как ориентированный на потребителей персональный ассистент, подключённый к электронной почте и текстовым сообщениям пользователя. Среди упомянутых сценариев — поиск медиаматериалов, экономия денег и запросы на возврат средств.

Согласно одному сообщению, пользователя заблокировали в Resy после настойчивых попыток получить бронирования в ресторанах; полные детали предполагаемой блокировки не установлены. В другом случае Instinct настойчиво связался с сотнями людей и повторно обращался к медиаконтакту, чтобы получить запись появления пользователя на фан-камере US Open. Такие обращения описывались как раздражающие или похожие на спам, но в итоге видео удалось получить.

Эти примеры указывают на возможную роль посредничества и фильтрации между агентами: настойчивые запросы можно было бы проверять, чтобы полезные действия доходили до получателей и не перегружали их. Подобные фильтрованные взаимодействия были названы возможным будущим сценарием.

3D-сайт представляет мужскую анатомию в виде 2 234 смоделированных элементов, разделяя тело на отдельные компоненты. Демонстрацию сочли эффективной для объяснения сложной темы и облегчения её понимания.

При этом остаётся неясным, какая часть модели была создана поэлементно, а какая взята из существующей модели и затем анимирована.

Инструменты ИИ снижают стоимость создания игр, включая проекты, рассчитанные на небольшие группы и узкие интересы. В качестве одного из примеров приводилась фотореалистичная игра в духе Contra, созданная за выходные с помощью Astro, который описывался как использующий Opus 4.5 для игр, и размещённая на Vercel.

Согласно этому анализу, Steam и магазины приложений могут столкнуться с притоком игр, созданных ИИ, а длинный хвост нишевых проектов продолжит расти. При этом неясно, появится ли среди них настоящий хит: создателям по-прежнему нужны дистрибуция, вирусность и пользовательская тяга. Веб-дистрибуция может оказаться доступнее Steam, тогда как будущие игры также могут создаваться для бизнеса, объектов интеллектуальной собственности и уже существующих каналов распространения.

Появился трейлер фильма Нейтана Филдера с участием Элизабет Холмс. Согласно имеющимся данным, съёмки проходили до того, как Холмс отправилась в тюрьму, однако точный формат и содержание проекта пока неясны.

История Theranos уже получила широкое освещение в СМИ, включая книгу Джона Кэрейру и предыдущие экранизации. Это указывает на то, что проект может заинтересовать широкую аудиторию, а не остаться нишевым релизом.

Неизвестно, включает ли фильм материалы более поздних визитов, телефонных разговоров или переписки с Холмс. Версия о том, что Филдер контролировал аккаунт Холмс в соцсетях, была названа возможной, но маловероятной.

Вышедший тем утром трейлер *Artificial* показывает машину, созданную для решения мировых проблем, но не обученную должным образом. Визуальный ряд назвали впечатляющим, а сюжет предупреждает, что страны могут пасть, а целые отрасли — рухнуть; голосом в трейлере звучит Эдуардо Саверин.

Культурное влияние фильма пока остается неопределенным. Он может оказаться одновременно спорным и вдохновляющим для некоторых предпринимателей, вызывая сравнения с *The Social Network* и возможным непреднамеренным эффектом этого фильма — тем, что Марк Цукерберг стал казаться привлекательным примером для подражания. Именно реакция аудитории покажет, приобретет ли *Artificial* культурную значимость; также возможны споры о том, своевременна ли его тема или излишня.

В официальном тизере «Расплаты за соцсети» показана драматизация истории с участием Facebook, Марка Цукерберга и информатора Фрэнсис Хауген. В ролике представлены слушания в Конгрессе, внутренние документы и обвинения в том, что дезинформация и время, проведённое на платформе, способствовали вреду, включая усиление тревожности и депрессии у девочек-подростков.

Коммерческие перспективы фильма остаются неопределёнными. Предполагается, что он может провалиться, поскольку эта история уже не находится в центре внимания, а зрителей могут сильнее интересовать более новые сюжеты о технологиях, например конкуренция за специалистов в сфере ИИ. При этом более широкая серия нишевых фильмов о технологиях всё же может неожиданно добиться успеха.

Согласно рассказу, Марк Бениофф сформировал концепцию Salesforce в 1999 году во время плавания у побережья Гавайев с группой примерно из 100 дельфинов, находясь в творческом отпуске. Как утверждается, этот опыт подтолкнул его к идее корпоративного программного обеспечения, поставляемого через облако.

По этому рассказу, затем Бениофф ушёл из Oracle и получил $2 млн посевного финансирования от своего наставника Ларри Эллисона. Эти детали представлены как версия происхождения Salesforce и не имеют независимого подтверждения в предоставленных материалах.

The Economist утверждает, что пока нет свидетельств того, что ИИ сделал большое число людей нетрудоспособными, хотя в будущем это может произойти. Согласно приведённым данным Бюро статистики труда США, в августе американская экономика создала 162 000 рабочих мест, а безработица составила 4,1%.

На отдельных участках рынка труда уже заметны последствия перестройки: найм в профессиональных и бизнес-услугах примерно на 10% ниже среднего уровня 2015–2019 годов, а Microsoft и Meta сокращают численность персонала, перестраивая бизнес вокруг ИИ. Block и Intuit, как сообщается, заменяют часть работников ботами; американские компании в этом году объявляли в среднем примерно о 16 000 сокращений, связанных с ИИ, в месяц.

The Economist оценивает, что с середины 2023 года ИИ создал в США около 1 млн рабочих мест против примерно 200 000 сокращений, отнесённых к ИИ. ИИ-стартапы нанимают сотрудников, устоявшиеся компании создают новые роли в сфере ИИ, а инвестиции в центры обработки данных и энергетику повышают спрос на работников строительства и инфраструктуры. Это не означает, что каждое новое рабочее место можно напрямую связать с ИИ, а более слабый найм на административные должности может продолжиться.

По оценке Goldman Sachs, расходы на чипы, серверы, дата-центры, системы охлаждения и электроэнергию, необходимые для работы ИИ, примерно на $500 млрд в год превышают уровень 2022 года. Строительство дата-центров идёт с годовым темпом свыше $75 млрд — почти на 60% выше, чем годом ранее, согласно данным Бюро переписи населения США.

Расширение отрасли создаёт спрос на электриков, специалистов по HVAC, инженеров энергосетей и технических работников по обслуживанию. С 2023 года занятость в пяти ключевых для строительства дата-центров отраслях выросла примерно на 320 000 человек больше, чем можно было бы ожидать исходя из общих тенденций в строительстве и производстве. LinkedIn оценивает число созданных в США рабочих мест в дата-центрах в период с 2023 по 2025 год почти в 500 000; при этом вакансии в дата-центрах за два года более чем удвоились, хотя общее число объявлений о работе сократилось.

По данным Indeed, предлагаемая оплата труда для специалистов по монтажу и обслуживанию дата-центров примерно на 40% выше, чем за сопоставимую работу в других местах. За год к июню средняя почасовая зарплата в производстве электрооборудования выросла более чем на 13%, а у электрических подрядчиков — почти на 8%. Не весь этот рост связан с ИИ: на него также влияют модернизация энергосетей и другие промышленные проекты; при этом работников по-прежнему трудно найти.

ИИ создаёт новые роли в компаниях: инженеры строят модели, специалисты по разметке данных маркируют входные данные и оценивают ответы моделей, forward-deployed engineers адаптируют системы для клиентов, а новые руководители по ИИ решают, как организациям использовать технологию.

Google и Accenture, согласно сообщениям, совместно развивают направление forward-deployed engineering; в одной из команд, предположительно, около 1 000 человек. The Economist сообщает, что число вакансий для руководителей по ИИ, ИИ-инженеров и директоров по ИИ примерно удвоилось с 2023 года.

Предварительное исследование Burning Glass Institute оценивает долю ИИ-работ примерно в 1% профессиональной занятости в США — около 1 млн позиций, — и в 4–5% рабочих мест в компьютерных профессиях и биологических науках. LinkedIn насчитал около 640 000 новых специализированных ИИ-рабочих мест в 2023–2024 годах. Профессиональные сферы, наиболее близкие к ИИ-буму, добавили примерно 730 000 рабочих мест сверх тренда с 2022 года, хотя ИИ не обязательно создал каждое из них.

Astro использовали для создания трёх возможных вариантов реконструкции, перепланировки или расширения террасы дома. Такая визуализация помогает сформировать ясное представление о проекте, однако нынешние модели не считают достаточно надёжными для принятия строительных решений: при тестах в Blender обнаруживались смещённые балки и другие ошибки.

С помощью Codex и ссылок на Zillow создали интерактивный сайт, показывающий дома в их текущем состоянии и возможное развитие объектов с учётом стилистических предпочтений пользователя. В обсуждаемом примере полностью отремонтированный дом стоил примерно на 20% дороже сопоставимого объекта без ремонта. Это указывает на возможную стратегию: купить более дешёвый дом, отремонтировать его и получить часть добавленной стоимости самостоятельно.

ИИ также применяли для оценки планировки комнаты и размера кровати. Даже если рекомендация лишь подтверждала, что существующая расстановка подходит, она могла повысить уверенность и ускорить принятие решений.

В рамках экономической аналогии ИИ сравнивается с кредитными картами, которые довольно незаметно поддержали глобальную торговлю, снизив риск сделок. Возможность оспорить платёж повышала уверенность покупателей в том, что они смогут вернуть деньги, если заказ не будет доставлен.

ИИ аналогичным образом может помогать потребителям оценивать, подходит ли им товар, соответствует ли его цена ожиданиям, будет ли он доставлен вовремя и надёжен ли продавец. Достаточно уверенная оценка может побудить человека совершить покупку немного раньше.

Если такой эффект будет повторяться у большого числа людей, он, согласно этому анализу, может постепенно ускорить работу глобальной торговой системы. Масштаб эффекта и его влияние на общий объём торговли не измерялись.

Wimbledon, как сообщается, не планирует предоставлять инфлюенсерам аккредитации следующим летом, стремясь избежать проблем, которые повлияли на нынешний US Open. После прерываний матчей игроки призывали зрителей соблюдать теннисный этикет; один из игроков также пожаловался на запах марихуаны на стадионе.

Среди упомянутых проблем были случаи, когда инфлюенсеры, предположительно, получали медиапропуска и использовали громоздкое съемочное оборудование. Высказывалось мнение, что они могли мешать болельщикам или устраивать сцены, однако точная политика Wimbledon — отказ в бесплатных билетах или более широкий запрет для инфлюенсеров — не была установлена.

ИИ-агенты могут стать основным интерфейсом со стороны спроса, перенеся экономическую ренту от действующих посредников в поиске к тем, кто контролирует агента. В ресторанных бронированиях агент может напрямую связаться с рестораном по электронной почте, телефону или в сообщении вместо использования платформы вроде Resy, хотя эксклюзивный доступ к некоторым предложениям способен усложнить такую дезинтермедиацию.

Согласно анализу, результат зависит от контроля над предложением и операционными сетями. Expedia может блокировать агентов, но не контролирует гостиничный фонд, который в таком случае может оставаться доступным через Booking.com, Google или напрямую. Uber, напротив, назвали более защищённой от дезинтермедиации компанией, поскольку она контролирует сеть водителей, диспетчеризацию, ценообразование и платежи; DoorDash также представили как более сложную для замены платформу, чем посредника в поиске.

Если агенты станут значимым источником клиентов для ресторанов, рестораны могут потребовать доступ через reservation-системы, поддерживающие агентов. Resy потенциально способна сохраниться как инфраструктура бронирования, но это будет меньший источник ренты, если её сеть предложений не останется дифференцированной. Масштаб устойчивого преимущества, которое дают программы эксклюзивности, остался неопределённым.

Ожидается, что Apple вскоре представит складной iPhone, возможно уже на этой неделе. Предполагаемое устройство назвали потенциально привлекательным и способным хорошо продаваться — отчасти потому, что Apple в последнее время не выпускала визуально заметно отличающихся продуктов.

Больший экран и возможность выделиться на фоне телефонов с одним экраном могут побудить многих выбрать такую модель. Ее окончательный внешний вид остается неизвестным: по словам источника, на просочившихся рендерах устройство выглядит несколько квадратным, и такая форма была воспринята негативно.

Марка Гурмана назвали «технологическим журналистом по степенному закону», чьи эксклюзивы и публикации имеют необычно большое влияние на освещение Apple. Согласно статистике, приписываемой Эрику Ньюкомеру, у Гурмана на порядок больше эксклюзивных материалов, чем у следующего по этому показателю журналиста на Techmeme, однако точное сравнение в обсуждении независимо не подтверждалось.

Другое утверждение, приписываемое Джошу, характеризовало Гурмана как самого цитируемого и влияющего на рынок технологического журналиста — почти с отрывом на порядок. Также отмечалось, что источники могут передавать ему информацию не для публикации, не отправляя изображения, и что он, по оценке собеседников, хорошо обращается с такими сведениями.

Armada сообщила, что ранее в этом году привлекла $230 млн при предпродажной оценке в $2 млрд и запустила Galleon Forge 1 совместно с Johnson Controls в Гилберте, штат Аризона, где производит модульные центры обработки данных для ИИ. Установки Leviathan обеспечивают по 2 МВт, а новый форм-фактор Orion — по 10 МВт. Компания заявляет, что может развертывать мощности от нуля до 200 МВт везде, где доступна электроэнергия.

Компания разворачивает инфраструктуру рядом с невостребованной или ограниченной в использовании энергией, включая гидроэлектростанции в Норвегии и ветровые и солнечные объекты в Австралии. Armada утверждает, что за предыдущий год Австралия ограничила выработку 7,2 ТВт·ч из-за перегрузки энергосети, а мощности Fossafall могут вырасти более чем до 1 ГВт в ближайшие несколько лет. Эти показатели представлены как планы или ожидания, а не как уже завершенные развертывания.

По словам Armada, периферийные системы поддерживают сценарии, требующие малой задержки, включая обработку данных с дронов для реагирования на лавины и наводнения на Аляске, а также развертывания ВМС посреди океана. Модульные системы можно адаптировать под разные нагрузки и варианты чипов, а суверенные ИИ-фабрики позволяют дообучать модели на собственных данных без отправки их в облако и распространять обновленные модели на периферийные узлы с помощью федеративного обучения.

Netflix пытается сохранить премиальное позиционирование на фоне рынка, который всё сильнее строится вокруг бесплатного телевидения с рекламой (FAST), рекламы и пакетных предложений. Согласно анализу, ценовая сила компании могла подтолкнуть конкурентов к FAST, тогда как Netflix, возможно, уже приближается к пределу повышения премиальных цен и выгоды от борьбы с совместным использованием паролей.

Компания перенесла на свой сервис уже существующий контент Miss Rachel, Danny Go и Mark Rober, упаковав его в сезоны вместо заказа новых материалов. Одновременно Netflix инвестирует в дорогие прямые трансляции и спортивный контент, включая Beyoncé Bowl и январские матчи NFL, сохраняя тарифы Standard with Ads, Standard и Premium.

Руководство Netflix заявляло, что полный переход к FAST может ухудшить воспринимаемое качество бренда. Анализ указывает, что пакетные предложения будет трудно реализовать без экономики FAST, и прогнозирует, что Netflix в конечном счёте, возможно, придётся сильнее двигаться в этом направлении, хотя полностью бесплатный тариф с рекламой пока не подтверждён.

Amazon Prime Video принимает фильмы на рассмотрение, причём стоимость подачи заявки невысока, однако сервис не получил значительного потока пользовательских фильмов.

Одним из возможных объяснений называются партнёрства Amazon в сфере идентификации и данных по всему сегменту FAST. Партнёрство с Roku даёт Amazon доступ к отдельным ценным рекламным показам, что может снижать стимул полностью владеть платформой или широко наращивать объём дополнительного контента. Роль возможных требований к качеству или конкуренции с партнёрскими FAST-каналами остаётся неопределённой.

В анализе также говорится, что более широкий вопрос о UGC может отвлекать от сути: Netflix, вероятно, не станет полностью пользовательским сервисом. Эти объяснения представлены как возможности, а не как подтверждённая стратегия Amazon.

Netflix избирательно привлекал авторов с YouTube, однако их результаты на стриминговом сервисе заметно различались. В анализе это частично связывают с более узким каталогом Netflix и иными возможностями рекомендаций; например, утверждается, что второй сезон Miss Rachel показал существенно худший результат, чем первый, по часам просмотра на минуту контента. При этом неясно, какую роль в разнице сыграли алгоритмы, предпочтения аудитории или выбор контента.

Сделки могут включать не только выплаты, но и обязательства по продвижению: авторы могут рассчитывать, что Netflix обеспечит достаточное количество показов для привлечения зрителей и последующего бизнеса. Netflix также рассматривается как платформа, способная отбирать качественный авторский контент на фоне потока материалов, созданных с помощью ИИ.

YouTube, для которого телевидение является ведущей платформой в США по времени просмотра, описывается как прямой конкурент Netflix за вовлечённость аудитории. Согласно анализу, YouTube отвечает временной эксклюзивностью и может понижать в рекомендациях авторов, переходящих на Netflix, либо ограничивать их участие в доходах от брендов, отходя от традиционной модели открытого рынка.

Apple предложила взимать комиссию 15% за переходы приложений из App Store на внешние сайты, сохранив требования по отчётности. Предложение последовало за решением по делу Epic против Apple, обязавшим Apple разрешить такие внешние ссылки; с учётом комиссии Stripe прежняя модель могла давать совокупную нагрузку около 30%. Утвердит ли суд новую схему Apple, пока неизвестно.

Значительная часть монетизации подписочных приложений уже переместилась в веб: компании обычно направляют рекламный трафик на сайты, где пользователь регистрируется и оплачивает подписку, а затем скачивает приложение или входит в него. Аналогичный подход начали применять и игры, что усиливает давление на комиссии App Store.

App Store сталкивается с растущей критикой разработчиков и требованиями регуляторов, включая требования об альтернативных способах оплаты и магазинах приложений в ЕС, Японии и Бразилии. Согласно приведённым сообщениям, Эдди Кью и Ternus могут добиваться повышения маржи и регулярной выручки App Store, тогда как Фил Шиллер отошёл от управления магазином.

Apple уже продаёт рекламные размещения в результатах поиска App Store и на страницах магазина, а недавно добавила вторую рекламную позицию в поиске. Компания также запустила рекламу в Apple Maps.

Расширение поддерживается унифицированным API оптимизации кампаний, охватывающим Maps и другие размещения. Кроме того, Apple переименовала SKAdNetwork в Ads Attribution Kit, а Apple Search Ads — в Apple Ads.

Обновлённое рекламное соглашение Apple, как сообщается, допускает показ рекламы на сторонних сайтах и в приложениях. В совокупности эти изменения могут указывать на создание более широкой рекламной сети, конкурирующей с такими сервисами, как AppLovin, однако сроки и масштаб расширения остаются неясными.

Apple может попытаться монетизировать ИИ на своих устройствах через соглашение, по которому поставщик ИИ-модели платит за статус модели по умолчанию для связанных сервисов — по аналогии с соглашением по Google Search. Согласно анализу, это может быть очень прибыльно для Apple, а её Core AI Framework и инфраструктура Private Cloud Compute уже могут создавать условия для такой сделки по назначению модели.

Реклама в ИИ-интерфейсах считается более перспективной в визуальном чат-боте, чем в голосовом ассистенте. У Siri также есть текстовый интерфейс приложения, поэтому реклама может стать возможностью при росте его использования, однако пока неясно, появится ли она в Siri или Gemini.

В анализе прогнозируется, что со временем реклама может быть встроена непосредственно в ответы Gemini и монетизироваться Google или DeepMind, что потенциально позволит финансировать выплаты Apple за доступ к этой точке входа. Реклама, ориентированная на автономных агентов, считается менее вероятной из-за проблем с доверием, атрибуцией и конфликтующих стимулов в вопросе того, кто платит и кто получает деньги.

Согласно приведённой оценке, рекламный продукт OpenAI приносит около 1 млрд долларов выручки и охватывает примерно 1 млрд пользователей. Его доступность расширилась более чем на 40 стран, а недавно к ним добавили ещё 31 страну.

Ключевым рычагом роста называется переход от кампаний, оптимизируемых по CPC, к ставкам за конкретный результат. Ожидается, что это ускорит рост с 1 до 10 млрд долларов, а дальнейшее подключение малых и средних компаний может создать потенциальный путь от 10 до 100 млрд долларов. Сроки перехода к оптимизации по конкретному результату не указаны.

Meta выпустила Muse — отдельное приложение в App Store, позиционируемое как персональный агент, а не как функция приложения Meta AI. Пользователь может одобрять отправку сообщений и расходование средств, отслеживать цены на билеты, бронировать места и подключать другие приложения.

Muse Agent описывается как инструмент для действий вроде бронирования ресторанов и авиабилетов, а не прежде всего для кодинга. Его потенциальная роль посредника при бронировании может создать угрозу для сервисов Resy и OpenTable, однако не установлено, вытеснят ли агенты эти платформы или лишь будут направлять активность через них.

Потребительское распространение приложения остается неопределенным. Принудительная интеграция в WhatsApp могла бы увеличить охват, но нежелание пользователей и недоверие к Meta названы возможными причинами оттока.

Meta AI добавила функциональность для управления и оптимизации рекламных кампаний, позиционируя её как специализированную альтернативу универсальным инструментам вроде Codex и Claude. Непосредственным корпоративным сценарием может стать помощь командам performance-маркетинга в оптимизации кампаний на платформе Meta.

В анализе предполагалось, что переход от рекламы Meta к более широкой оптимизации рекламных кампаний может стать для компании крупной корпоративной и доходной возможностью. Кроме того, Meta запустила Robin Media Mix Model — фреймворк с открытым исходным кодом для измерения кампаний в интернете, офлайне и наружной рекламе. Неясно, выйдет ли Meta AI за пределы кампаний Meta или станет инструментом по умолчанию для оптимизации рекламы; такая экспансия потенциально может направить Meta больше рекламных расходов и доходов.

Business AI от Meta был описан как чат-бот для интеграции на сайты, который помогает клиентам находить товары и информацию о компании. Компания также представила пиксель с поддержкой ИИ, требующий от рекламодателя минимальной оптимизации, утверждалось в обсуждении.

Более широкая возможность может включать оптимизацию целевых страниц и персонализацию на основе систем Meta для малых компаний, у которых нет ресурсов на постоянное A/B-тестирование. Улучшение конверсии может побудить их увеличить расходы на рекламу в Meta, хотя пока неясно, насколько широко бренды позволят Meta оптимизировать свои сайты и взаимодействие с клиентами.

Business AI также интегрирован в WhatsApp: клиенты могут напрямую общаться с компаниями, пользоваться чат-ботами и получать сведения о каталогах и ключевых предложениях. Эти приложения были названы недооцененной частью ИИ-стратегии Meta; также прозвучало мнение, что применение ИИ в существующем бизнесе компании может оказаться ценнее, чем разработка не связанных с ним продуктов.

Экономический аргумент ставит под сомнение представление о рекламе как лишь о затратах или факторе, сдерживающем экономику, поскольку её доля в ВВП исторически оставалась в узком диапазоне. Согласно этому аргументу, такой показатель не отражает всей экономической значимости рекламы.

Когда реклама создаёт условия для новых компаний, торговли и сделок, связанная с ними выручка может не возникнуть без рекламного канала. В этом смысле реклама может быть фактором экономического роста, а не только вычитаться из уже существующего объёма выпуска.

Партнёрские ссылки могут остаться рабочим способом монетизации ИИ-агентов покупок, однако, согласно анализу, у этой модели может быть потолок, и она может остаться масштабируемой лишь в ограниченной степени. Rakuten была приведена как пример успешной компании, ориентированной на партнёрскую модель.

Конверсионно-оптимизированная реклама с аукционным механизмом была представлена как потенциально более сильная альтернатива. Ставки рекламодателей могут позволить получать большую часть ценности, создаваемой для пользователей, тогда как партнёрская модель может отдавать предпочтение самым дешёвым товарам с высокой конверсией.

Согласно анализу, монетизация через аукционы может помочь платформам масштабироваться за счёт привлечения длинного хвоста рекламодателей из числа малых и средних компаний. Потолок доходности партнёрской модели количественно не оценивался.

Основатель Cognition заявил, что ИИ-агенты существенно улучшились с момента запуска Devin около двух лет назад — тогда это был ставший вирусным прототип без клиентов. Примерно год спустя продукт уже работал в отдельных сквозных сценариях, однако использование фоновых агентов ещё не было распространено; теперь, по словам основателя, особенно в их профессиональном кругу, оно становится более обычным по мере роста возможностей систем.

Он утверждает, что оркестрация — это не «магические слова» в промпте, которые внезапно делают модель на 15% умнее. Её практическая ценность заключается в подключении агента к контексту, инструментам и системам, необходимым для реальной работы.

К таким возможностям относятся самостоятельное тестирование кода, навигация по сайтам, анализ логов в Datadog, работа с большими кодовыми базами и защищёнными корпоративными системами. Ещё одной составляющей эффективной оркестрации основатель назвал объединение сильных сторон разных моделей.

Выбор модели описывается как многомерная задача оптимизации: системы должны учитывать цену, скорость, знание контекста, стиль работы и специализацию, а не только логические способности модели. Комбинирование моделей и маршрутизация каждой задачи к подходящему варианту может быть эффективнее использования какой-либо одной модели.

Согласно оценке, эта оптимизация сохранится и может стать еще важнее по мере развития моделей. Во многих прикладных задачах интеллект уже не является главным ограничением, поэтому более дешевые и быстрые модели становятся приемлемее; появление новых и более сильных моделей также не обязательно сразу меняет показатели удержания пользователей ChatGPT.

В Cognition считают, что крупным организациям требуется больше времени, чем небольшим стартапам, для внедрения coding agents. Этот процесс включает онбординг и обучение, настройку систем, проверки и защитные ограничения безопасности.

По данным компании, корпоративные клиенты отходят от оценки потребления токенов и сосредотачиваются на конкретных сценариях использования и измеримых результатах для бизнеса. Среди таких задач — улучшение существующих приложений и создание новых возможностей, а не только внутренние миграции.

В Cognition считают, что эффект ИИ нужно отслеживать отдельно по каждому сценарию, включая продуктивность и результаты, чтобы отличать эффективное применение от неэффективного. Компания также утверждает, что качество программного обеспечения уже улучшается, однако дальнейший прогресс зависит от практического внедрения и дистрибуции.

Рыночный комментарий указывает на развитие рынка маршрутизации моделей: у Ramp есть собственный маршрутизатор, Stripe приобрела OpenRouter, а другие игроки стремятся занять место в потоке токенов.

Согласно этой точке зрения, маршрутизация — лишь часть более широкого рынка. В ближайшие 5–10 лет интернет-компании могут тратить значительные суммы на токены, модели и агентов, а платежи, управление расходами и расчёты потребуется перестроить под экономику агентов. Какие именно компании займут центральное положение, пока неясно, однако в этой сфере может появиться много новых продуктов.

Кибербезопасность стала небольшой, но значимой и быстрорастущей частью бизнеса Cognition: в компании оценивают, что на задачи безопасности сейчас приходится около 10% сессий Devin и потраченных ACU.

Продуктам Cognition в сфере безопасности около двух месяцев. Компания ожидает быстрого роста этой доли и прогнозирует появление реальных киберугроз по мере того, как небольшие хакерские команды будут быстрее крупных организаций осваивать всё более совершенные модели ИИ.

Anthropic, как сообщается, вышла из переговоров о приобретении Descartes, говорится в эксклюзивном материале Bloomberg, упомянутом в имеющихся данных.

Возможным препятствием назывался вопрос переезда — в частности, останется ли Descartes в Тель-Авиве или переедет в США. Точная причина прекращения переговоров не установлена.

Основатель Descartes Дин был назван талантливым специалистом, а живые демонстрации ИИ-моделей компании для создания изображений и видео получили высокую оценку как необычайно впечатляющие. Ожидается, что Descartes продолжит развивать эту технологию.

Джон Брокман заявил, что реакция сообщества на Astra была сильной и творческой, назвав модель достижением «нового порога компьютерного использования». Пользователи применяли её для создания 3D-моделей и преобразования физических локаций в трёхмерные модели.

Он также привёл примеры использования Astra для проектирования физических деталей. В одном из них пользователь разработал механизм для улавливания волос в сливе душа и смог изготовить его.

По словам Брокмана, повседневные приложения могут быть не менее важны, чем масштабные научные задачи. Он описал цель Astra как расширение возможностей людей решать больше проблем в повседневной жизни.

Руководитель OpenAI Грег Брокман заявил, что компания наблюдает переход от сценариев чистого общения к агентным сценариям, хотя традиционный чат по-прежнему широко используется. По его словам, OpenAI работает над объединением этих режимов в системы, которые смогут проактивно и постоянно действовать в соответствии с целями пользователя; безопасность остается одним из ключевых обязательств. Сроки и точная форма такого объединения не уточнялись.

Брокман сообщил, что ChatGPT насчитывает более одного миллиарда пользователей в неделю; кроме того, он привел показатель примерно в 300 миллионов еженедельных запросов о здоровье и оценил число людей, ранее пробовавших ChatGPT, еще в 1–1,5 миллиарда. Эти цифры были представлены как заявления без подтверждающих деталей.

В обсуждении обнаружение возможностей продукта названо серьезной проблемой: пользователи могут не осознавать, насколько изменились его функции. Среди направлений OpenAI — проактивное знакомство с продуктом и рекомендации, а конкретные демонстрации, например превращение созданного ИИ изображения подсвечника в физический объект, должны показывать практические сценарии и помогать находить дополнительные рабочие процессы.

Последние улучшения моделей изображений описываются как основа для более практичных рабочих процессов. После выхода Images 2 один пользователь часами проектировал мебель, перебирая сотни промптов; модели также могут превращать фотографии физических пространств в множество визуальных вариантов, которые способны направлять реальные проекты.

В анализе отмечается, что для профессиональных задач и интеллектуального труда необходим определённый порог качества — точное редактирование, скорость, креативность, разнообразие результатов и эффективное взаимодействие с человеком. Среди возможных применений называются создание презентаций и сайтов. Генерация изображений, голосовые и кодовые возможности представлены как компоненты единого пакета, который OpenAI стремится объединить; дальнейшее улучшение моделей может открыть приложения, которые пользователи заранее не могли предвидеть.

OpenAI описывает ChatGPT Health как систему из трех направлений: потребительские запросы о здоровье, сервис для врачей с прямыми ссылками на медицинскую литературу и корпоративные решения, поставляемые непосредственно больницам. Корпоративное направление включает интеграцию с Epic.

Предполагается, что эти направления будут работать вместе, обеспечивая обмен информацией между медицинскими специалистами и потенциально уменьшая необходимость для пациентов неоднократно пересказывать свою историю болезни. Если пользователи будут готовы доверить системе свои данные, платформа также сможет помогать находить людей, подходящих для участия в клинических испытаниях.

OpenAI заявляет, что уже получает примеры, когда ChatGPT помогал людям перепроверить медицинские рекомендации или выявить серьезные проблемы. Память системы рассматривается как потенциальный способ обнаруживать связи между симптомами, однако для предлагаемой платформы не указаны меры защиты, механизмы согласия или клинические ограничения.

OpenAI описывает Operator как раннюю облачную систему управления компьютером, которая не достигла порога широкой полезности: она была медленной, не вполне точной и неудобной в использовании. В компании говорят, что реальное развертывание и длительная работа помогли команде устранить длинный список проблем.

В OpenAI характеризуют Astra как результат объединения достижений в модели, управлении компьютером и голосовых технологиях. Компания считает, что Astra может помогать с задачами, которые люди выполняют на компьютерах, одновременно признавая, что пользователям еще предстоит открыть новые области применения.

Также произошедшее характеризуется как переход от широких экспериментов в стиле крупной компании к более сфокусированному исполнению в стартапном стиле, когда вся команда работает в одном направлении. Агенты, управляющие компьютерами так же, как люди, рассматриваются как потенциальная основа приложений почти для любых задач, выполняемых на компьютере.

Forus объявила о раунде Series C на $150 млн при оценке компании в $3 млрд — через четыре месяца после объявления оценки в $1 млрд.

Компания заявляет, что теперь поддерживает миллионы людей во всех 50 штатах США, используется врачами, которые лечат пациентов в 85% жилых почтовых индексов США, и сотрудничает с девятью из 15 крупнейших мировых биофармацевтических компаний.

Forus заявляет, что его сеть призвана помогать биофармацевтическим компаниям не только с поиском молекул с помощью ИИ, но и с подбором площадок для клинических испытаний и набором пациентов, планированием запуска, выбором врачей, страховым покрытием, дистрибуцией и мониторингом после выхода на рынок. Компания отмечает, что превращение молекулы в одобренное лекарство всё ещё может занимать более десяти лет и требовать миллиардов долларов.

Forus сообщает, что его платформа получает общенациональную видимость показателей лекарств, а также клинического и практического поведения пациентов и врачей. В качестве примера компания утверждает, что через платформу прошли 40% всех людей, когда-либо принимавших новый препарат для лечения аутоиммунного заболевания, выпущенный в марте.

Компания характеризует такой уровень видимости как беспрецедентный и считает, что он может сделать разработку и коммерциализацию лекарств более быстрыми, эффективными и предсказуемыми. Заявленная цель — увеличить на порядок число лекарств, ежегодно выходящих на рынок.

Фармацевтические руководители, согласно приведённой оценке, всё больше интересуются ИИ, чтобы перестроить свой бизнес и использовать инструменты для ускорения исследований молекул. В той же оценке говорится, что роль отрасли как изобретателя и создателя лекарств недостаточно понятна обществу, из-за чего компании несправедливо демонизируют и им необходимо заново сформировать собственный публичный образ.

Препараты класса GLP-1 названы крупным достижением в лечении ожирения, создатели которого получают слишком мало признания. Также утверждается, что бариатрические хирурги начали подавать заявки на работу в технологических компаниях и уходить из медицины, поскольку GLP-1 фактически сделали бариатрическую хирургию незначимой специальностью в стране.

Оценка, основанная на опыте работы в Oscar Health, называет разрозненность и неоднородность ключевыми особенностями здравоохранения. Единого стандартного сценария нет: у врачебных кабинетов разные системы и процессы, страховщики применяют разные правила, лекарства имеют различные клинические требования, условия покрытия и дистрибуции, а финансовые, медицинские и страховые обстоятельства пациентов отличаются.

Согласно этой оценке, такая фрагментация делает здравоохранение особенно подходящей сферой для агентов. Технологии могут значительно ускорить и повысить эффективность этих процессов; если одна компания получит видимость всего рабочего процесса и контроль над ним, это также может создать новую рыночную власть и изменить виды деятельности, которые исторически контролировали страховщики и больницы.

Split заявляет, что ее продукт SplitPay позволяет потребителям переносить платежи за жилье, автомобили, страховку и студенческие кредиты так, чтобы лучше согласовать их с поступлением доходов. По данным компании, сейчас отсрочка составляет 30 дней, а цель — достичь 90 дней; сервисом пользуются 1 млн человек.

Компания утверждает, что создала собственную базовую модель андеррайтинга денежных потоков, обученную на внутренних данных, и использует ее вместо традиционных моделей в стиле FICO. SplitPay можно применять для оплаты любого счета, принимающего ACH, при этом время платежа управляется динамически.

Split заявляет, что ее ранрейт вырос с $1 млн в первый месяц почти до $80 млн. Компания начала с кредитной линии venture debt, затем закрыла раунды Series A и Series B под руководством Khosla Ventures и использует многоуровневую структуру кредитных линий.

Antioch использует гибридную стратегию для обучения физических автономных систем: классическое высокоточное моделирование применяется там, где оно работает, а обучаемые модели восполняют разрыв между симуляцией и реальностью. Компания заявляет, что и классические симуляции, и сквозные мировые модели пока сталкиваются с существенным разрывом sim-to-real: классические системы требуют постоянного добавления таких факторов, как ветер, а мировым моделям не хватает больших объемов данных физического мира для обучения.

Antioch считает, что мировые модели в конечном счете станут правильным подходом к физическому ИИ и что отрасль движется в этом направлении, однако технология пока не полностью готова к широкому применению. Текущий подход компании должен со временем помочь реальным компаниям перейти к системам на базе мировых моделей; заявленная цель Antioch также включает достижение рекурсивного самоулучшения физических автономных систем. Команда сооснователей Antioch познакомилась в Стэнфорде, а один из сооснователей ранее работал в подразделении Autopilot компании Tesla.

В анализе отвергался прогноз о появлении автономного вождения лишь к 2050 году; при этом приводились развертывания Tesla, Waymo и Wave, которые были описаны как работающие чрезвычайно хорошо. Компании в сфере автономного вождения получают преимущество благодаря циклу накопления данных, включая информацию о случаях, когда системы работают неправильно.

В более новых категориях робототехники и промышленной автоматизации развертывания пока находятся на ранней стадии, что создает проблему «курицы и яйца». Ожидается, что сроки прогресса в значительной степени будут зависеть от того, насколько быстро компании смогут собирать данные в достаточном масштабе и нужных категориях.

Предлагаемый Antioch гибридный подход к симуляции предполагает использование ограниченного объема данных из реального мира для улучшения симуляций, а затем — применение этих симуляций для обучения более совершенных физических роботов. Цель состоит в повышении эффективности использования примеров, ускорении развертываний и создании самоподдерживающегося цикла данных.

Antioch объявила о партнёрстве с командой Amazon Ring, которая разрабатывает интеллектуальные устройства безопасности. Компания заявила, что её текущий адресуемый рынок включает десятки тысяч компаний — не только в сферах гуманоидной робототехники, автономных автомобилей и промышленной автоматизации.

Целевой рынок Antioch — системы, объединяющие аппаратное и программное обеспечение с машинным обучением, где тестирование в реальном мире затруднено и дорого. Потенциальные применения включают роботизированные пылесосы, камеры-дроны и другие роботизированные компоненты, даже если продукты не являются гуманоидными роботами.

Рохан, испытывавший боли в спине примерно десять лет начиная с 13-летнего возраста, создал носимую систему, которая должна собирать данные о теле и обеспечивать более измеримую обратную связь при физиотерапии. Он критиковал подход, в котором отсутствует четкий процесс «измерить, провести лечение, снова измерить».

После переезда в свою детскую спальню Рохан создал MVP, нашел первого инвестора благодаря рассылке сообщений после публикации в Twitter о частных инвесторах, выписывающих чеки на аппаратные проекты, и наладил производство в Шэньчжэне. Он опубликовал MVP на Reddit, где получил заметный отклик и нашел первого клиента.

Рохан заявил, что в основном самостоятельно разработал и аппаратную часть, и код. Люди с болями в спине и другими заболеваниями спрашивали, как адаптировать систему для них, однако ее более широкая применимость пока не установлена.

Rohan планирует продавать потребительское устройство для людей с болью в спине, которое будет собирать данные и помогать оценивать, улучшают ли состояние разные методы физиотерапии. Уже существующее оборудование формирует поток данных, подключённый к 3D-модели в рамках недавней демонстрации.

По словам Rohan, для эффективных решений ИИ в сфере здоровья необходимо собрать достаточно информации о теле человека. Он изучает патчи, закрепляемые на теле, и сообщил, что работа уже велась с датчиками для запястий и пальцев.

В будущем сенсоры могут охватить голову и другие части тела, потенциально собирая биомаркеры, необходимые для повседневных решений о здоровье. Конкретные биомаркеры, клиническая проверка и окончательный масштаб продукта пока не определены.

Rohan тестирует несколько каналов привлечения клиентов для устройства от боли в спине, включая работу с агентствами, платное продвижение и Twitter. По его словам, нынешний вирусный всплеск интереса к продукту отчасти стал результатом эксперимента с Twitter, однако наиболее эффективный канал пока не определён.

Потенциальные клиенты присоединялись к списку ожидания на сайте yourbackhurts.com. В качестве возможных инструментов прямого отклика для привлечения людей с болью в спине упоминались рекламные телепередачи, спонсорство подкастов и прямые продажи.

Rohan сообщил, что компания рассчитывает начать поставки носимого устройства от боли в спине в начале января. Эти сроки остаются целевыми, а окончательная цена не была названа.

По его словам, значительный объём инженерной работы позволил снизить себестоимость устройства, чтобы сделать его доступнее. Компания также намерена взимать как можно меньшую цену при сохранении жизнеспособности продукта и открыть лист ожидания для первых клиентов через yourbackhurts.com.

Первые результаты Waldo Bench для ChatGPT Images 2.5 указывают на в целом высокую точность генерации изображений. На одной из картинок Уолли удалось найти; при увеличении отдельный текст оставался очень детализированным, однако лица при сильном масштабировании начинали искажаться.

Сцену на пляже сочли слишком простой и недостаточно насыщенной для полноценного теста Waldo — примерно одной четвертью «настоящей» сцены с Уолли. Результат оценили как, возможно, соответствующий передовому уровню, но не как «сверхинтеллект» для генерации сцен Waldo.

В анализе предположили, что современный ИИ в итоге сможет решить задачу Waldo Bench — потенциально при сочетании системы с Astra, разбиении изображения на фрагменты и добавлении большего объёма рассуждений. Оценка была неформальной и не содержала количественных метрик.

Стоп-моушен-анимация, созданная с помощью новой модели изображений, была преобразована в видео при помощи Astra.

Результат назвали значительно более согласованным, а согласованность — одним из крупных улучшений. Количественные показатели улучшения не приводились.