Подписчик каналов по имени Андрей опубликовал open-source инференс-движок TurboFieldfare, который позволяет запускать крупную модель Gemma 4 26B-A4Bi (4-bit) на любом MacBook с процессором Apple M — вплоть до базового M1 Air. Ключевая особенность: движку требуется всего 2 ГБ оперативной памяти при том, что сама модель весит 14-15 ГБ, за счёт стриминга весов прямо с SSD вместо полной загрузки в RAM.
Проект написан на Swift/Metali и включает готовое приложение для Mac в духе ChatGPT — без консоли, запускается одной командой, веса модели подгружаются отдельно с Hugging Face. Значимость истории — в демонстрации, что крупные LLM можно эффективно гонять на массовых потребительских ноутбуках без дорогого железа.
Банк России в десятый раз подряд снизил ключевую ставку — на 25 базисных пунктовi, с 14,25% до 14% годовых. Решение стало сюрпризом для рынка: аналитики ожидали, что регулятор оставит ставку без изменений на уровне 14,25%.
ЦБ объяснил снижение тем, что экономика в 2026 году растёт умеренными темпами, а летний скачок цен и рост инфляционных ожиданий во многом связаны с разовыми факторами, включая цены на топливо.
Автор объясняет, что за последний год AI-рынок принёс около $450 млрд, но почти все деньги достались производителям чипов и инфраструктуры, а не моделям или приложениям. Отсюда практический вывод: строить многомиллиардную софтверную компанию сегодня стоит не вокруг универсального продукта (он коммодитизируется и дешевеет), а вокруг персонализированного сервиса, который решает проблему конкретного человека целиком и накапливает уникальный data loopi.
По мнению автора, именно такие компании — продающие результат (здоровье, финансы, образование, развлечения), а не софт как таковой — смогут выстроить защитимый ров и претендовать на статус компании на $100 млрд+. Дополнительный сайдпоинт: подобным компаниям почти наверняка понадобится офлайн-составляющая — свои лаборатории и железо, по аналогии с Google, Meta и Amazon.