Сиолошная

Год назад на все предикты Дарио большая часть моих знакомых смотрела, крутя палец у виска. Сейчас почти все мои знакомые SWE, начиная от стартапа и заканчивая бигтехом, пишут руками меньше 20% кода, а всё остальное делает агент. Я сам давно уже не программист, поэтому не показатель, но с появлением Cursor и Claude Code редко пишу код руками. С появлением Opus 4.5 — все 100% кода пишутся им в Claude Code. Более того, я в терминале работаю через Claude Code — настолько лень стало писать bash-команды самому. https://t.me/seeallochnaya/3305

Новое предсказание от Dario! Слушаем внимательно 🎧: Сейчас, если говорить о моделях, которые пишут код... У нас в Anthropic есть инженеры, которые говорят: "Я больше вообще не пишу код. Я просто даю модели написать код, потом редактирую его и занимаюсь сопутствующими задачами". Я думаю — хотя не знаю наверняка — что нас отделяет от 6 до 12 месяцев от момента, когда модель будет выполнять большую часть, а может быть и абсолютно всю работу инженеров-программистов от начала до конца. И тогда возникает вопрос: насколько быстро замкнется этот цикл? [цикл — раз агенты берут на себя все задачи программистов, не только написание кода, то они могут и начать улучшать себя + показывать улучшения во всех других областях]

Некоторые из вас пришли на канал после лонга про Sora, в котором я рассказывал про world models. Было это почти два года назад... А сегодня один стартап заопенсурсил Waypoint-1 — две модели (на 2.3B и 6.1B параметров) генерации миров. Вы даёте промпт и становитесь игроком виртуального мира, который реагирует на ваши действия — нажатие кнопок на клавиатуре и мыши. Младшая модель должна запускаться на RTX 5090, выдавать 20-30 кадров в секунду, правда с разрешением 360p. Попробую у себя развернуть. Можете поиграться вот тут на сайте: https://over.world/ Или прочитать блог: тут Или скачать веса на HuggingFace: тут Обидно, что картинка в таком низком разрешении — постараюсь завтра закинуть в Codex просьбу добавить DLSS от Хуанга, чтобы сгенерированных пикселей было ещё больше.

17 дней 🧐

Решил не откладывать, получились вот такие прогнозы. Если интересно, могу скинуть ссылки на рассуждения ChatGPT, почему так вышло. Для некоторых вопросов мнение совпадает с медианным, но несколько предсказаний выделяются. В частности, по прогнозу выручки — $75B вместо $95B. При этом ответ GPT-5.2 Pro мне кажется разумным, все цифры там основаны на прогнозах самих компаний: OpenAI $50B, Anthropic $22B. Звучит правдоподобно.

OpenAI вчера опубликовали информацию о том, сколько мощностей у них было в последние 3 года и выручку на конец года (значение за декабрь, умноженное на 12. Ниже я буду называть его ARR, хоть это и неправильно) — блогпост интересно назвали A business that scales with the value of intelligence. Такое название потому, что у количества ресурсов и выручки очень сильная корреляция — было 0.2 GW и 2 миллиарда долларов в 2023м, потом 0.6 и 6, а за 2025й 1.9 GW и $20B соответственно. Трехкратный рост за каждый год — его сложно поддерживать, но и OpenAI а) запускают рекламу, которая может приносить очень много б) запускают новые продукты META, например, получает с каждого пользователя более $50 выручки в год на рекламе — если OpenAI сохранят, скажем, 900 миллионов бесплатных пользователей и будут с каждого получать хотя бы $20 — это ещё +18 миллиардов. А про новые продукты — OpenAI в блоге даже пишут: «Дальнейшее развитие выйдет за рамки того, что мы уже продаем. По мере того, как интеллектуальные технологии будут проникать в научные исследования, разработку лекарств, энергетические системы и финансовое моделирование, появятся новые экономические модели» (вероятно, роялти за со-разработку и со-открытие чего-то нового). «Наш приоритет на 2026 год: практическое внедрение. Главная задача – сократить разрыв между тем, что сейчас делает ИИ возможным, и тем, как люди, компании и страны используют его в повседневной жизни. Возможности огромны и открываются незамедлительно, особенно в здравоохранении, науке и бизнесе, где более продвинутый ИИ напрямую приводит к лучшим результатам». На сентябрь 2025-го OpenAI планировали заработать за весь 2026-й $30B, то есть год они закончат с +- $50B ARR — меньше $60B, если продолжать логику утроения. $50B — это годовая выручка таких компаний как Intel, Bayer, Uber, Volvo, Xiaomi, Coca-Cola, Nike. Недавно писал про https://forecast2026.ai/ — анкету для регистрации предсказаний о прогрессе ИИ за 2026-й, и вот мне кажется что самым важным вопросом там как раз является вопрос про сумму ARR OpenAI + xAI + Anthropic. Рост выручки очень важно продолжать демонстрировать, так как именно это помогает соблюдать планы по беспрецедентной по масштабам стройке датацентров и закупкам чипов. Попросил GPT-5.2 Pro сделать прогноз, вышло так: — медианный прогноз суммы $75B (сейчас $30.5B): $50B OpenAI + $22B Anthropic + $3B xAI — 90-ый перцентиль: $120B: $85B OpenAI + $30B Anthropic + $5B xAI Если будет не лень, то в выходные прогоню остальные вопросы из анкеты и зашлю; интересно посмотреть через год, насколько точно попадёт в результат. А как вы думаете, с какими показателями закончат год компании? Пишите в комментарии 💬

Надеюсь, они смогут объяснить акционерам, почему выручка растёт всего лишь на 200%, а не на 500-600% 🙂

The Information: TSMC не может производить ИИ-чипы слишком быстро – Nvidia и Broadcom просят TSMC предоставить доп. мощности – TSMC не может предоставить им столько, сколько они хотят – Расширение TSMC внутри Аризоны не сможет быстро помочь – Новые мощности будут запущены только через несколько лет – TSMC отвечает за производство 90% самых передовых чипов – ИИ-бум заметно превысил производственные мощности TSMC – Спрос на ИИ-чипы увеличился сразу по многим направлениям – OpenAI нужны миллионы чипов для своих мега-дата-центров – Google покупает столько чипов Nvidia, сколько может получить – Broadcom просит TSMC производить больше TPU для Google – Спрос на передовые чипы втрое больше возможностей TSMC – Некоторые клиенты TSMC обратились к другим компаниям – Например, Tesla заключила сделку с Samsung на $16,5 млрд – При этом TSMC перегружена заказами не только на ИИ-чипы – Бум дата-центров повысил спрос на все передовые чипы @ftsec

Скоро начнётся выкатка SLS на LC-39B. Ворота высотного цеха VAB уже подняты. Чувствуете, как начинает подбираться это ощущение, что скоро 4 человека полетит к Луне. Это больше не когда-то там в будущем, а через считанные недели.

Помню где-то услышал шутку: — Так у меня доступ ко всему интернету есть, все сайты. — В смысле ты имеешь в виду все сайты до которых дотянулся Google? Мораль была в том, что нет какого-то единого списка сайтов (а раньше были! когда интернет крохотный был), нельзя посмотреть всё в сети. Вы получаете доступ в интернет по большей части через поисковик (даже если какой-то сайт вам посоветовали знакомые — откуда они узнали? а их друзья?) и сохранённые ссылки и сайты. В ноябре '25 CEO Cloudflare (это которые постоянно ложатся, а у вас потом интернет не открывается) загадал загадку: насколько больше веб-страниц видит Googlebot по сравнению с GPTBot (OpenAI), Bingbot (Microsoft) и Claudebot (Anthropic)? Мне было очень интересно, и вот я наткнулся на ответ: На каждую страницу, которую видит бот OpenAI, Google видит 3.2 страницы. Этот коэффициент равен 4.8 для Microsoft и Anthropic, а остальные идут в списке ещё ниже. То есть даже несмотря на невероятную работу, проделанную инженерами OpenAI, они всё равно имеют доступ к примерно в 3 раза меньшему количеству веб-страниц. Сложно сказать, насколько это критично — в хвосте этого распределения данные могут быть не самые качественные или вообще ненужные; плюс на этих страницах может быть банально меньше информации, и меньше её плотносить.

Продолжается судебная сага OpenAI v Musk. В рамках процедуры раскрытия документов юристы со стороны Elon Musk получили доступ к внутренним перепискам и даже личным запискам сотрудников OpenAI. В частности, дневнику Greg Brockman — правой руке Sam Altman и президенту компании. В новости попали заявления юристов Elon, по которым выглядело, что а) его хотят выкинуть из компании б) переделать из некоммерческой в коммерческую. А Elon Musk говорил про филантропию, никакой коммерции. Правда... OpenAI раскрыли полный контекст заметок, которые были предоставлены, в том числе прямые цитаты Elon Musk, и оказывается что... он говорил ровно противоположное 🙂 и что он сам предлагал уходить из НКО в коммерческую структуру. Я не буду переводить все опубликованные заметки, если вам интересно — читайте их в оригинале тут. По крайней мере в 2 из 3 заметок я вижу, что Elon тут не выглядит рыцарем на коне, а третью заметку я не понял до конца... В моём представлении Elon почти наверняка должен проиграть суд, только если как-то сильно на исход не повлияют присяжные (тут юристы в комментариях должны написать, что вообще-то они всегда влияют сильно). Почему? — по уже ранее раскрытым документам было ясно, что Elon сам предлагал переход в коммерческую компанию, и объяснял, почему это необходимо тогда (в 2017-8). — генеральные прокуроры Калифорнии и Делавера уже одобрили переход OpenAI в новую структуру. То есть официальные лица получили достаточное количество аргументов, почему это не незаконно, не черно, и что такая конвертация вообще возможно. Это не означает, что они 100% не ошиблись, конечно, но какие претензии к OpenAI? Только если они где-то намеренно ввели в заблуждение и подделали документы. — Elon Musk жалуется что якобы взяли его деньги, но он с этого ничего не поимел. Но ему предлагали долю в компании при уходе! И он её не взял! А теперь локти кусает. — все раскрытые документы не выставляют Elon в хорошем свете. Когда при добавлении контекста меняется позиция — это не ОК. Вот тут хост TBPN описал с обеих сторон как может выглядеть аргументация, почему те или иные должны выиграть суд. Мне вторая история, в которой Elon выигрывает, кажется слабее первой (и в основном разбивается об аргумент успешной конвертации OpenAI в PBC), но это может быть мой личный баес. Почитайте и рассудите сами.

Помните я буквально два дня назад писал про результаты конкурса предсказаний по АИ на 2025-й? Авторы запустили опрос на 2026й (несмотря на то, что в твиттере две недели назад автор сказал, что не будут этого делать, так как мало времени 👨‍🦳) Заполняйте ваши предсказания тут: https://forecast2026.ai/ (до 25-го января) (для 2025-го подвели результаты тут. Ajeya, iykyk, заняла третье место — она кстати недавно присоединилась к METR 👀👀) В этом году ставим на (выборочно): — FrontierMath Tier 4 (бенчмарк сложных исследовательских задач) — Remote Labor Index (бенчмарк задач с Upwork, среднее время выполнения человеком 29 часов) — OpenAI-Proof QA (баги, которые замедлили работу OpenAI на сутки и более) — сумму выручек OpenAI, Anthropic и xAI на конец 2026-го (в этом декабре было ~30.8B, за год до этого $6.6B. Будет ли $100B+ в этом???) Отдельно напишу, что недавно обновили лидерборд Remote Labor Index — одного из самых интересных для меня бенчмарков — первое место там занимает теперь Opus 4.5 с 3.75% 💪 (прошлый топ-1 это Manus 1.5, взявший 2.5%). Попросил GPT-5.2 Pro оценить, сколько потенциальной выручки может приносить каждый процент на этом бечмарке в среднем на основе рынка США. Вышло, что: — $13B (если брать только фрилансеров) — $30B (если просто брать зарплатный фонд удалёнщиков — $54B (если брать все задачи, которые могли бы делаться удалённо, но пока не делаются — тогда 100% это ~46% от всех зарплат в США) Уж очень интересно, сколько % на RLI будет к концу 2026-го.

ChatGPT Go за $8/месяц стала доступна везде, а не только в Индии и 8 десятках других стран. За эти деньги вы получаете в 10 раз больше чатов с рассуждающей моделью, 10x загрузок файлов и генерации картинок. А есчо.... в ближайшее время в бесплатном тире и в Go-подписке начнёт появляться реклама — как уже сообщалось на протяжении последнего полугода. Реклама базируется на 4 принципах: — Ответы в ChatGPT не будут зависеть от рекламы. — Реклама всегда отображается отдельно и четко обозначена. — Ваши беседы будут конфиденциальными и недоступны для рекламодателей. — В тарифах Plus, Pro, Business и Enterprise реклама отсутствует. На карте пример того, как это может выглядеть. Детальный блогпост с объяснениями принципов: https://openai.com/index/our-approach-to-advertising-and-expanding-access/

OpenAI в целом и Sama в частности инвестировали в только что созданную Merge Labs — компанию, сфокусированную на создании интерфейса для подключения мозга к компьютеру (BCI). Вместе с ними, кстати, денег вкинул и Габен 💪 Компания будет являться прямым конкурентом Neuralink от Elon Musk, но ставка делается на кардинально другой подход, который потребует существенно меньше инвазивных процедур. Сейчас Neuralink сверлят в черепе дырку и устанавливают маленький имплант с электродами, погружённными в мозг на несколько миллиметров. Такой чип охватывает лишь одну зону мозга, но в идеале сигнал нужно считывать из разных. Что же будут делать Merge Labs? Основатели сообщили, что на первом этапе их исследования будут сосредоточены на использовании ультразвуковой технологии для отслеживания активности нейронов в сочетании с белками, способными усиливать нейронные сигналы. Цель — доставить специальные белки в мозг и интегрировать их с нейронами. Использование свойств этих белков заставит нейроны генерировать более четкий сигнал для считывания ультразвуком. Такие белки называются молекулярные репортеры, они "сообщают" о действиях клетки таким образом, что ультразвук может зафиксировать сигнал с гораздо более высокой точностью. При этом в лаборатории пока отказываются говорить о том, как именно эти белки будут попадать в мозг. Можно предположить, что для доставки генетических элементов к нейронам будет использоваться метод генной терапии 😳 Желаем ребятам удачи, будем следить за ними раз в год. Если вам интересно узнать чуть больше — вот тут есть свежее интервью с одним из ко-фаундеров.

И если вам не хватало драмы, то 3 из 6 ко-фаундеров Thinking Machines с бывшей CTO OpenAI Mira Murati во главе покинули компанию. Вот тут написали, что это произошло из-за нарушения рабочей этики и раскрытие конфиденциальных данных конкурентам, но это может быть притянуто за уши (CEO of Application OpenAI так не считает). Так или иначе, все 3... уже вернулись в OpenAI🙂 Дом — это там, где тебя всегда примут.

Правильный ответ: GPT-5.2 (отсюда) Но что это они такое делают, что агенты аж неделю работали? И как это вообще возможно? Ведь современные агенты отлично справляются с узкими задачами, но работают не так хорошо в масштабных проектах. Логичный следующий шаг — запуск множества агентов параллельно, однако организовать их координацию непросто. Перепробовав разные варианты, команда решила сделать конвейер с четким разделением ответственности: — Планировщики непрерывно анализируют кодовую базу и формируют задачи. Они могут запускать суб-планировщиков для отдельных областей, делая процесс планирования параллельным и рекурсивным. — Исполнители берут задачи и полностью сосредотачиваются на их решении. Они не координируют действия с другими исполнителями и не думают об общей картине. Они просто упорно работают над своей задачей до завершения, а затем отправляют изменения. В конце каждого цикла агент-судья решает, стоит ли продолжать работу, после чего следующая итерация начинается с чистого листа. Изначально ещё была роль интегратора для контроля качества и разрешения конфликтов, но выяснилось, что это создает больше проблем, чем решает. Исполнители оказались способны самостоятельно справляться с конфликтами. Для проверки системы в Cursor ей поставили амбициозную цель: написать веб-браузер с нуля. Агенты работали почти неделю, написав более миллиона строк кода в тысяче файлов. Создание браузера с нуля — чрезвычайно сложная задача. Движок рендеринга написан с нуля на Rust и включает парсинг HTML, каскад стилей, компоновку элементов, формирование текста, отрисовку и собственную виртуальную JS-машину. Еще одним экспериментом стала прямая миграция кодовой базы Cursor с Solid на React (с одной популярной технологии на другую). Это заняло более трех недель и потребовало добавления 266 тыс. строк кода и удаления 193 тыс. Начав тестирование изменений, в компани пришли к выводу... что эти правки вполне реально внедрить в код. Третий эксперимент касался улучшения готовящегося к выпуску продукта. Агент, работавший длительное время, ускорил рендеринг видео в 25 раз, создав эффективную версию на Rust. Он также добавил плавный зум и панорамирование с естественной анимацией и размытием в движении, следующими за курсором. Этот код уже принят и скоро появится в продакшене. Но почему GPT-5.2? Это выяснили опытным путём — оказалось, что она гораздо лучше справляются с долговременной автономной работой: следует инструкциям, сохраняет фокус, избегает отклонений от темы и реализует функционал точно и в полном объеме. Opus 4.5 склонна останавливаться раньше времени и «срезать углы», когда это удобно, слишком быстро возвращая управление человеку. Также обнаружили, что разные модели хороши в разных ролях. GPT-5.2 справляется с планированием лучше, чем GPT-5.1-codex, несмотря на то, что последняя обучалась специально для написания кода. Такие эксперименты сейчас проводят в Cursor для того, чтобы разработать методики и принципы, которые в будущем лягут в основу агентских возможностей будущих фичей и релизов. Но для нас это хорошее напоминание, что мы зачастую видим оценку навыков моделей снизу. Даже если они перестанут развиваться и улучшаться — можно придумать более грамотную систему вокруг них, которая существенно усилит навыки и возможности. История Cursor тут отличая иллюстрация. К сожеланию, никаких деталей относительно формы запроса (длины / детальности промпта, метода описания фичей, были ли картинки, итд) нет. === Лицо человека, у которого агент 100 строк кода написать не может, представили?

Сотрудник Cursor Пишу пост в блог об исследовании, которое мы проводим с долгоработающими автономными агентами-программистами. Один экземпляр работал 3 недели, чтобы создать нечто значительной технической сложности. Потребовалась кастомная обвязка и промпты, и лучшая модель оказалась совсем не той, что вы могли ожидать. Для меня это стало сюрпризом. Как думаете, какая модель? (если вы знаете ответ, потому что уже прочитали свежий блог — то не спойлерите в комментариях пожалуйста)

Так как посты два раза никто не читает, то напишу отдельно: UPD 2: вот тут меня натолкнули на идею, что это для аудио-моделей, которые... нужны для девайсов, которые OpenAI будет запускать до 2028-го года.

GPT-5.2 Pro конечно умная, но иногда медленная — не для каждого вопроса я готов ждать по 20-30 минут ответа. Уже полгода мечтаю о том, что хотя бы для Pro подписки ввели возможность ускорить генерацию. И похоже моей мечте суждено сбыться: OpenAI объявили о партнёрстве с Cerebras, компанией, делающей огромные чипы, на которых модели просто летают, выдавая в десятки раз больше токенов за секунду. (шучу, они сделают чтобы модель думала в 10 раз больше и всё равно ждать нужно будет полчаса) На чипах Cerebras уже развёрнуты модели Mistral и Cursor (их Composer 1 позволяет быстро выполнять задачи, не выпадая из состояния потока и не теряя контекст). Ввод в эксплуатацию мощностей будет осуществляться поэтапно до 2028 года. Надеюсь, что первый этап будет прям совсем скоро (в идеале с выпуском Garlic в январе). UPD: сообщается, что суммарно OpenAI купит мощностей на 750 МВт (меньше ГигаВатта). С одной стороны не так много на фоне строительства 30+ ГВт, с другой — для самых платящих клиентов хватит. UPD 2: вот тут меня натолкнули на идею, что это для аудио-моделей, которые... нужны для девайсов, которые OpenAI Будет запускать до 2028-го года.

Я пропустил, а оказывается AI Digest подвели итоги формы предсказаний, которую запускали в конце 2024-го года на 2025-й. Предлагалось угадать оценки для 5 разных бенчмарков, оценить сумму выручки ведущих компаний, и другие чуть менее интересные штуки. Мои предсказания я постил в комментах тут. Для двух попал в точку, два переоценил (Frontier Math сильно, 47% против 40% в реальности; SWE-Bench на 4%, но это скорее связываю с уровнем шума в данных, который неизвестен) и один, Cybench на задания по поиску уязвимостпей и взлому сильно недооценил. Сумму выручки за декабрь, умноженной на 12, указал $18B, а на деле она $30B — только у OpenAI уже $20B набирается. На прикреплённой картинке можете видеть зелёными стрелочками как предсказания разрешились, а голубыми — медианные предсказания участников. В целом интересно регистрировать предсказания на развитие AI на год, жаль, что на 2026-й никто не запустил подобную форму.