Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире

Встречайте, самый быстрый поисковик для ИИ-агентов Octen AI + Monid сделали этот поиск. Они заявляют, что их скорость 62ms P50 против 372ms у Exa. Основная отличительная черта у них не просто в скорости 1 запроса, а в возможности кидать тысячи параллельных поисков одновременно. Поиск для агентов - это не быстрый Google, а другая архитектура. Octen - поисковая инфраструктура, созданная специально для ИИ-агентов. Она умеет разворачивать одну исследовательскую задачу в тысячи параллельных поисковых запросов одновременно, вместо последовательного режима, который унаследован от человеческих паттернов работы с поиском. А Monid - это маркетплейс агентов. Он объединяет Octen с ещё ~1300 инструментами и API (Apollo, SemRush, ElevenLabs, скраперы соцсетей, Browserbase и т.д.) под одним балансом и одной интеграцией. Агент может найти, сравнивать и покупать нужные инструменты. Это и есть инфраструктурный слой A2A-экономики в действии. Агент как самостоятельный экономический актор, который сам решает, что купить и у кого.

Оказывается, NVIDIA вкладывает $5 млрд в компанию Ильи Суцкевера - это одна из крупнейших инвестиций NVIDIA в ИИ-стартапы. Стало известно, что Илья и его компания SSI работает на технологиях, которые похожи на то, как мозг человека функционирует. Если вы не знаете, что последнее в интервью говорил Илья, то вам сюда. А здесь разбор сказанного им, а также его упущения. NVIDIA сказала, что SSI продвигает новое исследовательское направление, которое может дать мощный и надёжно выровненный ИИ. Есть спекуляции на тему того, что SSI работают над нейроморфными вычислениями.

Экономика ИИ перестраивается, в инфраструктурном слое появилась новая ступень. Появляются игроки, которые строят роутеры. Но зачем, в чем ценность этого и на каком уровне можно реально заработать? Все это и не только, а также как выстраивать свою экономику? Мы разбираем здесь.

Китайцы выложили в опен-сорс веса Kimi-K3, но есть нюансы Moonshot AI выложила веса Kimi K3 под своей новой лицензией. Её можно скачать, крутить локально, дообучать, встраивать в продукты и даже продавать. Для 99% разработчиков и компаний - это полная свобода. Но есть два НО для крупных игроков: 1. Если вы крутите даёте третьим лицам инференс/файнтюн через API и ваша выручка + аффилиаты превысила $20 млн за любые 12 месяцев подряд, то нужно заключать отдельный коммерческий договор с Moonshot. 2. Если ваш продукт на базе Kimi K3 набрал >100 млн MAU или >$20 млн выручки в месяц, вы обязаны заметно показывать Kimi K3 в интерфейсе. Китайцы дают всем играть, но не дают крупным игрокам бесплатно на них зарабатывать миллиарды.​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​

Свежий отчёт о реальном внедрении ИИ-агентов в финансовой сфере Это данные от вендора 10xT , который провел исследование с реальным бизнесом, чтобы выявить уровень внедрения, технологии, сценарии использования, проблемы, регулирование и планы. Вот, что мы узнали: 1. Почти у всех розничных игроков есть чат-бот, но настоящий генИИ с клиентом работает только у единиц. Все зависит от зрелости, культуры организации, а не от размера рынка. 2. Проблема №1 у бизнеса - не галлюцинации, а масштабируемость контроля. Качество ответов - единственная посчитанная в деньгах проблема. 3. Голосовой ИИ-агент пока почти нигде не работает в банковском секторе. Из всей выборки исследования только один цифровой банк его уже запустил. Все остальные либо планируют, либо проводят тендер. Вендоры оценивают, что массово это появится через 1–1,5 года. Основной вывод, который привлек внимание - это то, что банки знают, когда они запустят ИИ-агента, но они не знают как они будут его контролировать в рабочем режиме. Проблему контроля признают все и откладывают также все.

Nvidia инвестирует в компанию Ильи Суцкевера Компания Safe Superintelligence (SSI) получит от NVIDIA большие инвестиции, но сумма не раскрывается, говорится лишь то, что это позволит увеличить вычислительные мощности SSI в 10 раз в течение следующих 12 месяцев. SSI говорит, что они достигли до той точки, когда их исследования стоят того, чтобы масштабировать. Отметим, что ранее SSI в основном опиралась на TPU от Google. Напомним, что и Google и Nvidia инвестируют в компанию Ильи с 2025 года.

Что нейросеть на самом деле знает? Google год искал ответ и нашел Исследователи Google DeepMind год работали над этой работой под названием HOPE. Они говорят, что нейросети умеют учиться, но мы плохо понимаем что именно они выучили. Обычный способ заглянуть внутрь нейросети - компрессия, но у нее есть 2 больших минуса. HOPE предлагает другой подход: забыть про веса и смотреть на функцию. Метод работает без единого прогона данных через сеть, вся нужная статистика уже зашита в параметры Batch Normalization. Практически это даёт 3 вещи: 1. сжатие моделей без доступа к обучающим данным, 2. честное сравнение нейронов из разных слоёв по единой шкале, 3. и что важнее всего на длинном горизонте - инструмент для понимания того, что внутри. Если прогрессивно сжимать сеть и смотреть, что выживает последним, то это и есть несжимаемое ядро выученного знания.

Что рассказал создатель Claude Code на YC Startup School 2026 Представляем вам основные высказывания Бориса Черного, который выступал на прошедших сейчас выходных перед молодыми основателями стартапов. Он сказал, что главная проблема сейчас не в возможностях ИИ-моделей, а в том, как мы с ними работаем. Он говорит, что мы мешаем моделям своими интерфейсами и лишними правилами. ИИ-модели уже умеют намного больше, чем позволяют текущие продукты. Сегодня Opus 5 может переписать целый проект на другой язык программирования, если дать ей несколько дней и иногда подправлять. Если правильно спросить, модель может сделать то, что нужно, но большинство людей просто не умеют правильно формулировать запросы. Как правильно работать с моделями? Лучшие разработчики в Anthropic относятся к моделям как к умным коллегам, а не как к тупым программам. Главные советы Бориса: 1. Давайте модели задачи чуть сложнее, чем вам кажется, что она потянет. 2. Чётко прописывайте ограничения и критерии, когда задача считается выполненной. 3. Не расписывайте всё по шагам слишком подробно. 4. Забудьте привычки, которые остались от старых моделей. 5. Пробуйте, смотрите, где модель ошибается, и подстраивайтесь. 6. Модели уже могут работать днями. Один промпт работал 11 дней и полностью переписал большой кусок кода с языка Zig на Rust. Этот код уже используют в самом Claude Code. Борис рассказал, что его собственный проект по переписыванию десктопного приложения на момент выступления шёл уже 14 дней и продолжал работать. Как Борис сам использует Claude каждый день? Он каждый день автоматически запускает 4 проверки по кодовой базе Anthropic. Эти проверки работают сами, даже когда компьютер выключен, и создают черновики изменений: 1. Ищет устаревшие библиотеки, сломанные настройки и тд.. 2. Находит код, который больше нигде не используется. 3. Пишет тесты только для самых важных мест (платежи, авторизация, данные пользователей). 4. Ищет повторяющуюся логику и лишние усложнения. Главный принцип - давать модели как можно меньше инструкций. Только цель, ограничения и какой результат нужен. @blockchainrf

Итоги уходящей недели - то, что имеет значение 1-я в мире западная компания - Science получила разрешение на коммерческую продажу своих нейроинтерфейсов. Наш свежий отчет о будущем денег и их моделях, которые сегодня участвуют в гонке на разных континентах. Бизнес ИИ- компаний Появилась платформа агентов с моделью оплаты за результат, то есть вы платите не за токены, а за бизнес-результат. Каков сегодня объем транзакций по платежам ИИ-агентов, на что они тратят, как устроен рынок и тд. Как выглядит AI - native страховая компания, на чем она зарабатывает. Какая экономика у роя ИИ-агентов и зачем они нужны основателям компаний, разработчикам, менеджерам. Как организовать самоуправляемую компанию с помощью ИИ-агентов - дорожная карта. Кто станет резервным фондом всего стейблкоинового мира, разбираем здесь. Первый кейс самоуправляемой AI-native компании Свежий отчет о платежах ИИ-агентов Как крупный бизнес внедряет ИИ-агентов к себе за пределами разработчиков Новый мегатренд - экономика задач - новый триллионный рынок в ИИ. Все подробности здесь. Теперь венчурные компании становятся AI-native - новый инструмент для них тут. Теперь можно монетизировать трафик от ваших ИИ-агентов. Инструмент и не только здесь. Свежий отчет на реальных данных, как ИИ-агенты меняют инфраструктуру интернета. ИИ-модели, агенты и архитектура Anthropic выпустил Opus 5, которая близка к Fable по качеству, но вдвое дешевле. Полезная работа с конкретной математикой: как распределять вычислительный бюджет между предобучением и пост-тренингом. Alibaba выпустили Qwen3.8 Google выпустили сразу 3 дешевые модели: Gemini а также разрабатывают собственный чип специально для запуска Gemini. Anthropic за 24 часа выпустил два инструмента и купил стартап Andrew Ng выпустил OpenWorker - open-source агента Anthropic дал агентам доступ к 500 навыкам сразу. Странная история произошла с ИИ-агентом от OpenAI, который взломал Hugging Face. Tencent выпустили Hyra-1.0 - агент для рекурсивного улучшения решений в инженерных задачах. Вышел OPHIS - новый подход к автоматизации исследований без LLM. Наука и исследования Anthropic запустил гранты на исследования редких заболеваний. Математик из Anthropic совместно с Fable опроверг задачу, открытую 85 лет назад. Трансформеры плохо обобщают незнакомые задачи, обобщение должен делать harness, а не сама модель. Шмидхубер и соавторы опубликовали карту самоулучшающихся ИИ-агентов. Tencent выпустили сильную статью о самосовершенствующихся агентах. Gigatoken - самый быстрый в мире токенизатор. Деньги, криптовалюты и рынки РФ легализовала криптовалюты, полный разбор: кто и как заработает на этом, читайте здесь. Stripe покупает OpenRouter - агрегатор ИИ-моделей — за $10 млрд. 5 IT-гигантов накопили скрытые долги на $1,65 трлн на фоне резкого роста инвестиций в ИИ. Крупнейший инвестфонд Абу-Даби токенизировал часть своего капитала. Бизнес изменения, тренды Основатель Uber запустил новую компанию в physical AI. Cusp AI запускают глобальную сеть для создания новых материалов с помощью ИИ. Amazon сократили часть команды по MoE pre-training в AGI Foundation Y Combinator назвал темы, которые им интересны в новом наборе. Anthropic Economic Index теперь доступен напрямую через Claude, можно задавать вопросы о том, как ИИ используется в экономике https://t.me/alwebbci/4374 Присоединяйтесь к нам на Patreon https://www.patreon.com/Blockchainrf?utm_campaign=creatorshare_creator

Anthropic выпустила Opus 5 и говорит, что она близка к Fable, но за половину стоимости Opus 5 считается самой согласованной моделью на сегодняшний день по сравнению с другими моделями Claude.

Платежный гигант Stripe покупает OpenRouter - агрегатор ИИ-моделей за $10млрд Если сделка состоится, то Stripe станет основным звеном в платежах и доступе к ИИ-моделям. Компания очень последовательно идёт к тому, чтобы стать инфраструктурой экономики ИИ, тут подробнее. OpenRouter - это маркетплейс/агрегатор ИИ-моделей, который даёт разработчикам и компаниям единый API/интерфейс для доступа к сотням моделей. Сейчас OpenRouter берёт комиссию 5–5,5% поверх стоимости использования моделей. У неё более 5 млн клиентов, и она быстро растёт; в мае её оценивали уже в $1,3 млрд. А сам Stripe уже тесно связан с OpenRouter, так как обрабатывает платежи клиентов, но если сделка состоится, то платёжный гигант начнет массово упрощать разработчикам монетизацию ИИ-приложений. Об этом тут подробнее. Stripe двигаются в рамках концепции, что экономика уже разделилась на 2 мира: тех, кто использует новую инфраструктуру (ИИ, стейблкоины, масштабирование бизнеса на уровне мира, агентные протоколы), и тех, кто ещё живёт в старой логике. И разрыв между этими мирами будет только расти.

Крупнейший инвестфонд Абу-Даби токенизировал часть капитала Тренд очевиден - крупные фонды выводят свои стратегии в onchain. Посмотрите и сверьте свои часы с нашим анализом о том, кто станет главным резервным фондом всего стейблкоинового мира. Mubadala Capital (подразделение суверенного фонда Mubadala Investment Company) токенизировало Alternative Solutions Fund. То есть они выпустили токенизированную версию этого продукта, доступную квалифицированным инвесторам на блокчейнах Base, Solana и Sui. А криптобиржа Coinbase вложила собственные средства в этот продукт. Все это часть большого тренда на токенизированные активы, а это в свою очередь является одной из моделей будущих денег.

Вышел OPHIS - новый подход к автоматизации исследований без LLM Команда MetaCircle представила новый подход к автоматизации исследований OPHIS - механистический авторесёрч, без LLM в основе, но результаты превосходят то, что показывает RSI. Если все существующие системы авторесёрча, в том числе то, что Андрей Карпатый предлагал и до RSI, работают примерно одинаково: берут опыт из интернета или из памяти прошлых экспериментов и предлагают следующий шаг. То OPHIS предлагает другую логику, в которой 5 этапов: наблюдение, проблема, гипотеза, вмешательство, ускорение. Создатели говорят, что они попробовали дать OPHIS способность понимать, а не только запоминать. И они же считают, что масштабировать нужно инсайты, а не вычисления.

Y Combinator назвал темы, которые им интересны Главная тема - physical AI. YC хочет у себя в новом батче видеть стартапы вот в таких направлениях: 1. ИИ-тьютор, который станет не заменой учителю, а его дополнением. Долгосрочная цель - что-то вроде персонального ИИ-наставника на всю жизнь. 2. Технологии для армии: дешёвые перехватчики, сенсоры, дроны, логистика, продвинутое производство. Фокус на модульных открытых системах, которые работают в экстремальных условиях. 3. Облако специально для маленького софта. 4. Многопользовательские ИИ-агенты для командной работы. 5. Дата-центры в океане. 6. Новые потребительские продукты на базе ИИ для миллиарда человек. 7. Технологии для пожилых 8. ОС для отраслей, где 80% работников находятся не за компьютером. Весь список тут.

Anthropic дали ИИ-агентам доступ к 500 навыкам сразу - это уже похоже на целую команду Сегодня Anthropic сильно расширили возможности Managed Agents, особенно в плане масштаба, добавив 500 skills, гибкости настройки и удобства работы с суб-агентами в реальном времени. Это делает систему гораздо сильнее для сложных многоагентных задач. Эти новые функции можно попробовать с помощью cookbook компании. Anthropic сделала skills своей сильной стороной: они компактные, загружаются по необходимости и позволяют одному агенту держать огромную библиотеку специализированных инструкций. У OpenAI и Microsoft лимит в 4 раза ниже. Managed Agents сейчас один из самых быстро развивающихся продуктов Anthropic.

Новая гонка началась: Amazon уволил часть команды MoE pre-training в AGI Foundation Компания не отказывается от своих LLM, они продолжают инвестировать в модели Nova и тд, но теперь переключают фокус на прикладные продукты: агенты, инструменты на Bedrock, интеграции в AWS, enterprise решения, чипы Trainium/Inferentia и т.д. Уже кстати появилась платформа ИИ-агентов с моделью оплаты за бизнес результат, не зря Amazon напряглись. Это происходит не только у Amazon. Похожие сдвиги видны у Google, Meta(запрещена в РФ) и тд: все поняли, что голые бенчмарки моделей уже не главное. Главное - кто быстрее запустит рабочие агенты, оптимизированные сервисы, вертикальные решения и сделает так, чтобы бизнес-клиенты платили. Недавно мы описали как крупный бизнес внедряет ИИ-агентов у себя, речь идёт о подразделениях не разработчиков. Вот тут мы описываем сколько теперь стоит разработка с ИИ-агентами.

Основатель Uber запустил новую компанию по physical AI Трэвис Каланик, основатель Uber, запустил новую большую компанию ATOMS и привлёк в неё $1,7 млрд от a16z, причём Бен Хоровиц вошёл в совет директоров. Каланик хочет оцифровать весь физический мир: шахты, заводы, стройки, кухни и логистику. Он консолидирует свои активы (CloudKitchens, Pronto, Atoms Transport) в единую структуру под брендом ATOMS. В отличие от Figure, Tesla, ATOMS не делает роботов, их ставка на вертикальные решения: горная добыча, пищевое производство, логистика. Эти рынки ёмкостью в десятки триллионов $, где автоматизация сегодня <5%. А a16z видят здесь для себя следующий Uber - платформу, которая пересобирает физический мир через ИИ и робототехнику.

1-м коммерческим нейроинтерфейсом на Западе стал продукт от ex-President Neuralink Только что компания Science Макса Ходака объявила о получении разрешения на продажу (CE mark) в Европе для своего ретинального импланта PRIMA. Вот сайт импланта. Напомним, что в марте Китай стал первым в мире государством, которое разрешило коммерческие нейроинтерфейсы. Разбор тут. Science, созданная в 2024 году, обогнала всех своих конкурентов на западном рынке и их продукт стал 1-м коммерчески разрешённым нейроинтерфейсом (BCI) на западе. CE mark даёт право на коммерческую продажу и использование сразу в 30 европейских странах. Причём первая имплантация ожидается уже очень скоро в Германии. На старте компания хочет, чтобы хирурги набрались опыта, отработали технику и обменивались знаниями. Параллельно в США Science получили Humanitarian Use Device (HUD) designation от FDA. Это дает им упрощённый вариант одобрения для устройств. Возможно, PRIMA может появиться в США уже в начале-середине 2027 года для пациентов с очень поздними стадиями потери зрения.

Появилась платформа агентов с моделью оплаты за результат 👀 то есть вы платите не за токены, а за бизнес-результат. Более того вы могли пропустить наши новые материалы на Patreon: 1. Каков сегодня объем транзакций по платежам ИИ-агентов, на что они тратят, как устроен рынок и тд. 2. Как выглядит AI - native страховая компания, на чем она зарабатывает. 3. Какая экономика у роя ИИ-агентов и зачем они нужны основателям компаний, разработчикам, менеджерам. 4. Как организовать самоуправляемую компанию с помощью ИИ-агентов - дорожная карта. 5. Кто станет резервным фондом всего стейблкоинового мира, разбираем здесь.

Шмидхубер и соавторы выпустили карту самоулучшающихся ИИ-агентов Их свежий обзор называется «Self-Improvements in Modern Agentic Systems» - это полноценная карта того, как ИИ-агенты уже сейчас учатся самоулучшаться. Авторы предлагает чёткую таксономию и говорят, что все самосовершенствование агентов делится на 2 класса: 1. Улучшение модели, тут обновляются веса. 2. Улучшение скаффолдинга - тут обновляется оболочка вокруг модели: промпты, память, инструменты, логика агента. Но есть отдельный и самый интересный класс - Full Scaffolding - здесь агент переписывает не продукт своей работы, а себя как процесс. Как пример: Darwin Gödel Machine, AlphaEvolve, Gödel Agent - системы, в которых агент модифицирует собственную операционную логику рекурсивно.