В США застройщик дата-центра обвинен в том, что подделал письма жителей в поддержку стройки. Наказывать за это никого не собираются. Вице-мэр Коуэты (Оклахома) заявил, что компания Beale Infrastructure стояла за фальшивой рассылкой от имени горожан, якобы поддерживающих проект, способный нанести вред экологии и водоснабжению. Разработчик признал, что контролировал программу рассылки, и отключил её после предъявления доказательств. Однако расследование зашло в тупик: власти решили скрыть имена реальных отправителей, сославшись на закон о защите лиц, обращающихся к властям. Генпрокуратура поддержала это решение. При этом уже есть случаи, когда задерживают тех, кто протестует против строительства дата-центров в США.

В эту субботу мы ходили на Turbo ML Conf и там нам удалось пообщаться с очень интересным спикером Знакомьтесь: это Дмитрий Ушанов, Директор в AI-центре Т-Банка. В общем, Дмитрий управляет практически всем, что в Т-Банке связано с ИИ. Поговорили про агентов, их реальную пользу и узкие места, а еще про изменяющуюся роль разработчиков в эру ИИ и опенсорс. Полная версия – в видео, а ниже топ-3 самых значимых цитаты Дмитрия из нашего разговора:

Модели сейчас перестали быть узким горлышком для большого количества задач. Боттлнек сейчас не в моделях – это процессы, инструменты, данные, которые оптимизированы не под человека, а под автоматику. Большой потенциал именно в том, чтобы сделать AI-ready инфраструктуру и трансформировать процессы, и тогда мы сможем получать полноценный профит от автоматизации.

Мы будем продолжать выкладывать модели. Пока мы не пытаемся выкладывать general-модели, которые решают любые произвольные задачи: больше фокусируемся на том, чтобы выкладывать модели, которые хорошо заточены под конкретную задачу, под конкретный домен, и при этом являются эффективными с точки зрения инференса. Какой-то экономической цели мы тут не преследуем – это больше про развитие комьюнити и технологического бренда, про фасилитацию рабочих продуктов.

Мы точно видим, что в отдельных командах, в отдельных функциях уже происходит какой-то переход к работе человека с агентом. Это пока достаточно локально, но мы стараемся вот такой подход культивировать. Если мы говорим про внутреннее развитие сотрудников, то мы стараемся включать в их матрицы компетенции и процессы роста вещи, которые связаны с обучением, использованием искусственного интеллекта и построением таких систем для тех профессий, для которых на среднесрочном горизонте это станет обязательной практикой.

Почему Docker не всегда лучший выбор и чем его заменить Один бэкенд, одна база и nginx на дешёвом VDS с парой гигабайт памяти. Заворачиваешь всё в Docker по привычке, а дальше следишь за образами и логами, чистишь диск от старых слоёв, лезешь в цепочку DOCKER-USER, чтобы фаервол вёл себя предсказуемо, и на скудной памяти повышаешь риск словить OOM killer. К обычному Linux ты просто добавил вторую систему управления, которую надо понимать не хуже первой. И вот тут выясняется, что контейнеры-то были не обязательны. Для одиночного сервера набирается целый ряд замен под разные задачи, а на одном из вариантов автор прямо роняет мысль, что иногда лучший контейнер тот, которого нет вовсе.

✔️ США меняют стратегию НИОКР Белый дом реформирует систему федерального финансирования R&D, заменив университетские гранты прямыми выплатами ученым. По плану Управления по научно-технической политике, к 2028 году государство будет ежегодно распределять $200 млрд через персональные стипендии, чтобы минимизировать бюрократию. Основным приоритетом стратегии назван ИИ. Правительство запускает программу Genesis Mission, которая объединит вычислительные мощности суперкомпьютеров Министерства энергетики, частный бизнес и независимых специалистов для решения исследовательских задач. Параллельно США анонсировали инфраструктурные цели для технологического сектора. Среди них - запуск квантового компьютера к 2028 году и старт строительства 10 новых ядерных реакторов к 2030 году для покрытия потребностей дата-центров. wsj.com ✔️ Сэм Альтман презентует властям США новые модели На следующей неделе Сэм Альтман проведет серию брифингов для администрации США и законодателей. Глава OpenAI представит будущие ИИ-модели и обсудит их влияние на рынок труда. Встречи пройдут на фоне подготовки правительством новых стандартов безопасности для оценки ИИ-систем, релиз которых ожидается в ближайшие недели. Параллельно в X распространяются слухи о закрытом тестировании модели GPT-6. Согласно вбросам, тесты идут уже 2.5 месяца, а релиз будет раньше, чем запланировано. В соцсети утверждают, что новое поколение достигло AGI и способно решать сложные научные задачи - в частности, якобы смогла с первой попытки найти контрпример к математической гипотезе Якоби. Официальных подтверждений этой информации нет. bloomberg.com ✔️ Cursor представил автоматический роутер моделей Cursor Router - система динамического распределения запросов между LLM. Алгоритм анализирует сложность промпта и направляет сложные задачи во флагманские модели, а рутинные - в быстрые и экономичные альтернативы. Поведение системы регулируется профилями Intelligence (максимальная производительность), Cost (экономия токенов) и Balance (компромиссный режим). В тарифе Teams добавлены административные настройки. Тимлиды могут принудительно задавать режимы оптимизации для всей команды, а также блокировать или разрешать доступ к конкретным моделям. Новая функция включена по умолчанию и доступна на десктопе, в веб-версии, CLI, iOS и SDK. cursor.com ✔️ Cisco выпустила языковые модели Antares Модели обучены автономному аудиту безопасности. Они перемещаются по репозиторию, инспектируют файлы, отбрасывают тупиковые гипотезы и локализуют участки с потенциальными брешами. Компактный размер позволяет запускать модели on-premise, чтобы анализировать код локально. По данным внутренних тестов Cisco, базовая модель просканировала 500 репозиториев за 15 минут при затратах менее $1. В исходнике утверждается, что у абстрактной GPT-5.5 на аналогичную задачу ушло пять часов и более $100. Веса младших версий (350М и 1B) опубликованы на Hugging Face в режиме верификации заявки на скачивание. Старшую Antares-3B Cisco оставила закрытой для собственных коммерческих нужд. axios.com ✔️ Компания Джека Дорси запустила альтернативу Slack и GitHub Block, основанная бывшим гендиром Twitter, представила опенсорсную платформу Buzz, объединяющую мессенджер и хостинг кода. ИИ-агенты интегрированы в систему как участники команды с собственными профилями и настраиваемыми правами доступа. Агенты могут общаться в чатах, предлагать и ревьюить код, запускать скрипты автоматизации. На старте заявлена поддержка Claude Code, Codex и Goose. Архитектура Buzz базируется на децентрализованном протоколе Nostr - текстовые сообщения, воркфлоу и Git-операции криптографически подписываются и попадают в единый лог событий. Доступны классические каналы, треды, личные переписки и голосовая связь. Развернуть систему можно локально или использовать облачный хостинг от Block. Сейчас доступны десктопные клиенты для macOS, Windows и Linux. Мобильные приложения и функционал управления задачами находятся в разработке. Jack Dorsey в сети Х @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Генеральный директор Morgan Stanley Тед Пик заявил (статья за пейволлом), что инвестиционный цикл в вычислительные мощности для искусственного интеллекта может достичь 10 триллионов долларов, и пройдено пока лишь 10-15% этого пути. Для масштаба: 10 триллионов — это более двух годовых ВВП Германии. Логика аналитиков банка строится на исторической закономерности: каждая крупная технологическая волна требует примерно в 10 раз больше вычислительной мощности, чем предыдущая. Переход к облачным вычислениям обошёлся примерно в триллион долларов — следовательно, волна ИИ может потребовать десятикратной суммы. Экстраполяция спорная, однако текущая динамика расходов на датацентры ей пока соответствует: до 850 миллиардов долларов в этом году, до 1,3 триллиона в следующем и, возможно, 1,5 триллиона через год. Здесь необходима оговорка. Morgan Stanley зарабатывает на организации и финансировании этих сделок, поэтому заявления его руководства о "начале большого цикла" следует воспринимать с поправкой на прямую заинтересованность. При этом есть исторический прецедент, который стоит держать в уме. В конце девяностых операторы связи на волне дотком-бума проложили избыточные объёмы оптоволокна. Пузырь лопнул, компании обанкротились, инвесторы потеряли вложения — но проложенная инфраструктура осталась и стала физической основой современного интернета, включая видеосервисы и облачные платформы. С датацентрами вероятен схожий сценарий. Вопрос переоценки активов касается акционеров и рынков капитала. Но электростанции, магистральные сети, системы охлаждения и сами машинные залы сохранятся независимо от судьбы отдельных компаний. Капитал в таких циклах нередко сгорает — инфраструктура остаётся. Если прогноз Morgan Stanley верен хотя бы частично, речь идёт о крупнейшем инфраструктурном строительстве в истории — с долгосрочными последствиями для энергетики, сетей связи и всей цифровой экономики.

NVIDIA похоже тайно скупает тёмное оптоволокно* по всем США По данным аналитических компаний Needham и Wolfe Research, NVIDIA приобретает тёмные магистральные линии. При использовании DWDM** (до 96 каналов на волокно в данном случае) и скорости 800 Гбит/с общая пропускная способность достигает 7,6 Пбит/с. Инвестиции в проект оцениваются в $5–10 млрд на три года. Делается это вероятно для объединения дата-центров, аренды неоклаудам*** и запуска собственного сервиса «графические процессоры как услуга» (GPU-as-a-Service) напрямую корпоративным клиентам, в обход гиперскейлеров****. NVIDIA уже имеет 9,3% в неоклауде Nebius. Похоже, компания строит свою инфраструктуру, чтобы не зависеть от Amazon, Google и Microsoft. Но, самое интересное тут наверное даже не это, а терминология, с которой пришлось разобраться при написании этой новостной заметки. Если знали значение всех четырех терминов, можете считать себя гуру IT. * Во-первых, само тёмное волокно. Что это такое? Никакой мистики или астрофизики — это проложенные, но неиспользуемые самые обычные оптоволоконные кабели. Арендатор сам устанавливает на них своё активное оборудование и получает полный контроль над сетью. ** DWDM или Dense Wavelength Division Multiplexing (плотное мультиплексирование с разделением по длинам волн) — это технология, позволяющая передавать множество независимых сигналов по одному оптоволокну, используя разные цвета (длины волн) лазерного излучения. *** Неоклауды — это новые облачные провайдеры, которые специализируются на предоставлении мощностей именно для обучения и работы ИИ-моделей, в отличие от универсальных облаков Amazon, Google и Microsoft. **** Гиперскейлеры — это крупнейшие провайдеры облачных услуг, такие как Amazon (AWS), Google (Cloud) и Microsoft (Azure), которые строят и эксплуатируют огромные дата-центры по всему миру, чтобы предоставлять вычислительные мощности, хранилища и сервисы в аренду другим компаниям и разработчикам.

Африканский 5G, где Алжир обгоняет Британию втрое, а вышки питаются соляркой Средняя скорость скачивания в 5G-сетях Алжира к февралю 2026 добралась до 300 Мбит/с, тогда как замыкающая европейский список Великобритания держит 84. В пригороде Могадишо связь оказывается надёжнее, чем в некоторых регионах Британии, а мобильный интернет в Сомали самый дешёвый на континенте и седьмой по дешевизне в мире. А теперь ложка дёгтя, причём большая. Доступ к 5G есть лишь у 1,2% африканцев при среднемировых цифрах выше 20%. Больше 70% из полумиллиона вышек работают на топливных генераторах, а в одной только Нигерии операторы сжигают около 40 миллионов литров дизеля в месяц, потому что до 80% вышек южнее Сахары ежедневно остаются без электричества на восемь часов и дольше.

Открытые модели догнали фронтир – и это плохая новость для Anthropic Хорошая статья и правильные мысли. Пострадает от китайцев в первую очередь Антропик. Вот почему: – Главная статья расходов после обучения – инференс, то есть использование видеокарт и электричество – Три стратегии: арендовать дата-центры (Anthropic, Moonshot, Knowledge Atlas), строить свои (Meta, Alibaba) или владеть и генерацией, и дата-центрами (SpaceX) – Чем больше стека ты контролируешь, тем больше переменных затрат превращаются в фиксированные – и тем быстрее растет маржа с ростом использования – Если инфраструктуры нет, твои затраты масштабируются вместе с выручкой – маржа не растет Почему Anthropic в уязвимой позиции – Компания без собственной инфраструктуры выживает только за счет спроса на модели: нужно быть либо лучшей, либо дешевой и «достаточно хорошей» – Fable 5 – лидер по качеству, но почти в 3 раза дороже конкурентов в пересчете на выполненную задачу (данные Artificial Analysis) – Ставка на продукты-«харнесы» (Claude Code, Cowork) рискованна: барьер входа в этот сегмент почти нулевой. – У OpenAI, наоборот, модели немного слабее, но есть более понятные защиты вокруг: консьюмерский продукт, голос, железо и готовность инвестировать в собственные дата-центры В 2025-м открытая модель догнала фронтир один раз – сейчас это делают сразу несколько лабораторий (GLM 5.2, Kimi K3, Qwen 3.8). Это уже устойчивый паттерн: догоняют, конкурируют и, возможно, скоро начнут обгонять – особенно с учетом цены Вывод автора: model-only компании (Anthropic, Moonshot, Knowledge Atlas) стратегически проигрывают тем, кто владеет инфраструктурой и дистрибуцией – OpenAI, Alibaba, Meta, Google, SpaceX. Текст хороший, но с одной слепой зоной: автор сводит защищаемость к инфраструктуре и недооценивает энтерпрайз-инерцию. Компании, которые уже встроили Claude в свои процессы, комплаенс и безопасность, не мигрируют на открытую модель из-за 3-кратной разницы в цене инференса – стоимость переключения выше. Но часто задают вопрос: «а можно то же самое на open-source в нашем контуре?» Раньше честный ответ был «нет». Приходилось либо мириться с "глупостью" опенсорса, либо анонимизировать данные. После Kimi K3 и Qwen 3.8 он все чаще будет «да, и возможно даже дешевле» (если конечно у вас есть деньги на серверную стойку). https://www.emergingtrajectories.com/lh/frontier-lab-economics/

За последний год стало очевидно: главный вопрос в AI больше не звучит как «Какая модель умнее?» Главный вопрос теперь другой: «Кто сможет построить вокруг модели лучшую экономику?» Кажется, что AI - это гонка технологий. Но если посмотреть на рынок внимательнее, становится видно: технологии начинают быстро превращаться в инфраструктуру. Так уже происходило с электричеством, интернетом и облачными вычислениями. Когда технология становится инфраструктурой, побеждает уже не тот, у кого она лучше. Побеждает тот, кто лучше встроил её в экономику. Именно поэтому сегодня особенно интересно наблюдать за расстановкой сил. Anthropic делает ставку почти исключительно на корпоративных клиентов. Google встроил AI внутрь поиска, рекламы и Workspace - пользователь может даже не думать о том, какая модель работает под капотом. OpenAI пытается одновременно быть лабораторией, платформой, потребительским приложением, производителем устройств и инфраструктурной компанией. И это очень показательный момент. Кажется, что AI-индустрия проходит тот же путь, который проходили почти все технологические рынки. Сначала конкурируют технологии. Потом конкурируют продукты. А затем начинают конкурировать бизнес-модели. Именно здесь появляется самый интересный сдвиг. Если несколько моделей способны решить одну и ту же задачу почти одинаково хорошо, то сама модель перестаёт быть главным источником преимущества. Преимуществом становятся данные, каналы распределения, интеграции, пользовательские привычки, стоимость выполнения запроса, способность встроить AI в существующие процессы. Другими словами, интеллект постепенно становится дешёвым ресурсом. А вот понимание бизнеса становится дорогим. Поэтому мне кажется ошибочным популярный тезис, что AI уничтожит экспертов. Скорее наоборот. AI уничтожает ценность универсальных знаний, но резко увеличивает ценность доменной экспертизы.

Почему топовейшие модели уходят в опенсорс? Фейбл пришлось убрать из открытого доступа по срочному звонку из то ли Белого Дома, то ли Пентагона, а сегодня аналогичная модель доступна за ~$30 в месяц и ее веса в открытом доступе. Прошло меньше двух месяцев. Услышал хорошую мысль про это: сами модели всегда доступны и не так уникальны в силу дистилляции, доступности данных и открытости рисерча, а вот инфраструктура нет. Реальный дефицит это электроэнергия, чипы, память, генерация, трансформаторы и турбины. По многим из этих вещей Китай в целом сильно впереди, поэтому баланс не так очевиден, как кажется многим. Да, США инвестирует пару триллионов в физическую инфраструктуру для ИИ, но производство той же инфры в Китае стоит раза в два дешевле.

Деньги надвигаются на тех, кто строит под агентов физическую инфраструктуру и обслуживает ее Суть нового бизнеса - предоставлять «ИИ под ключ» как инфраструктурную услугу. Осилить можно даже в одиночку при наличии соответствующих навыков. *с начала 26г. спрос на специалистов в аппаратной инженерии взлетел на 52% Провести аудит: что клиенту выгоднее с учетом его объемов использования ИИ. Подобрать и поставить железо, развернуть локальную модель, подключить её к корпоративным базам данных, настроить роутер с маршрутизацией (для распределения запросов) и все это взять на абонентское обслуживание Спрос на свою инфраструктуру растет, железо дорожает и тенденция минимум сохранится до 2028г. Акции IBM обвалились на 25% и их глава признал, что недооценил переориентацию клиентов с софта и консалтинга, в сторону железа. Теперь деньги идут прежде всего в физическое - чипы, память, охлаждение. Bank of America назвал это «переходом свободного денежного потока от одного поколения компаний к другому» ___ Из-за дефицита на рынке памяти страдает конечный потребитель компьютеров и смартфонов. В конце июня Apple подняла цены на Mac и iPad, сославшись на дефицит компонентов. К концу 2026 года DRAM и SSD подорожают примерно на 130%, поэтому средние цены на ПК могут вырасти на 17%, а на смартфоны на 13% Бизнес видит дефицит и старается заранее обеспечить себя вычислительными мощностями, закупая оборудование впрок. Корпоративный спрос на локальные системы можно наблюдать на заказах Dell. Dell за квартал получила 24,4 млрд долларов заказов на ИИ-серверы. Портфель невыполненных заказов достиг 51,3 млрд, число клиентов превысило 5000 Dell продаёт не просто сервер, а с гибридными системами охлаждения. Вы буквально привозите эту стойку, закатываете ее в обычную подсобку, подключаете к сети и всё А иногда достаточно одного Mac В малом бизнесе инфраструктура может быть ещё компактнее. Например, бизнес кейс IceRock Development. Поставили компании «Искра Телеком» один Mac Studio M3 Ultra, развернули Qwen и встроила локальный суммаризатор в рабочий трекер Похожий бизнес уже активно набирает популярность в США. Компания с одним сотрудником - покупает и настраивает Mac mini в офисах юристов и строителей с локальными моделями и берет на обслуживание

«Web 3.0» оказался скамом и «Web N+1» окажется им же. В чём реальная проблема сети Интернет? Весь смысл Web3 был в том, чтобы отобрать контроль у бигтеха и раздать его распределённым реестрам, которые никому не принадлежат. На деле подавляющее большинство «децентрализованных» приложений ходит через одну и ту же пару централизованных провайдеров, Infura и Alchemy. Даже кошелёк MetaMask, который считается пользовательским клиентом блокчейна, внутри просто шлёт запросы в Infura. Что это значит на практике, стало ясно в августе 2022 года. Как только США ввели санкции против криптомиксера Tornado Cash, оба провайдера мгновенно заблокировали доступ к его смарт-контрактам, и множество формально независимых проектов в одночасье потеряли связь с ним. Автор ведёт к неприятному выводу. Настоящий рычаг контроля лежит этажом ниже смены вывесок и токенов, в DNS, сертификатах, хостинге и платёжных цепочках, а любой независимый сайт структурно ведёт прямой след к своему создателю.

У каждого IPv4-адреса есть биография, и почти все они с тёмным прошлым С какого-то адреса в 1998 году рассылали спам, и письма с него до сих пор доходят хуже. Другой парсил Нетфликс и застрял в чёрных списках с вечной капчей. Третий заблокирован в конкретном островном государстве за отзыв на местную кафешку. Интернет настолько старый и фрагментированный, что почти не осталось IPv4-адресов без истории. Именно поэтому за чистыми адресами идёт охота. Люди тысячами пересоздают серверы через API, держат виртуалку несколько секунд, проверяют выданный айпишник и удаляют, платя доли копейки. Найденный чистый адрес выжигают за час рассылкой на миллион писем, а расхлёбывать спам-листы остаётся хостингу. Банить аккаунты бесполезно, потому что скрипт за пять минут регистрирует новый на левую почту. Инженер RUVDS перебирает все очевидные решения и объясняет, почему каждое проваливается.

Новости, которые приятно читать: пока одни страны упражняются в ограничениях и опасениях на тему интернета и ИИ, Южная Корея (не самая мелкая страна, 52 млн населения) решила, что доступ к ИИ в режиме чат-бота должен быть доступен всем и бесплатно. Это, кстати, неплохо ляжет на их же закон о всеобщем базовом доступе в мобильный интернет: после окончания действия любого пакета трафика всем пользователям предоставляется бесплатный и неограниченный по объему трафик на скорости 0,4 Мбит/с, для чата отлично хватит. Сейчас собирают заявки на участие в программе “AI for Everyone”, в сентябре уже должна быть продемонстрирована бета сервиса. Именно так тамошнее правительство хочет, среди прочего, снизить зависимость от внешних поставщиков ИИ услуг: там население продвинутое, около половины уже вовсю пользуются ИИ, но не местным. Участники же новой программы должны не менее чем в половине случаев использовать для ответов отечественные модели. На государственном уровне подтверждено, что ИИ нынче прежде всего инфраструктура, а уже потом коммерческий сервис https://thenextweb.com/news/south-korea-free-ai-chatbot-all-citizens-domestic-models