✔️ Корпоративные клиенты игнорируют Fable 5 По данным финансовой платформы Ramp, бизнес не спешит переходить на самую мощную из доступных моделей Anthropic. За первый месяц после релиза на Fable 5 пришлось всего 6% от общего числа купленных через API токенов.

Рамп оговаривается, что выборка данных для Fable получена из собственной системы по управлению расходами токенов и несколько смещена в сторону технологических компаний. Фактическое внедрение Fable, вероятно, еще ниже этих оценок, если предположить, что Fable 5 используется в основном для кодинга.

Главной причиной слабого старта аналитики называют завышенный прайс - при цене $10 за миллион входных и $50 за миллион выходных токенов модель обходится вдвое дороже, чем GPT-5.6 Sol от OpenAI. В результате флагман Anthropic принес на четверть меньше выручки, чем топовое решение главного конкурента, несмотря на свою более высокую производительность. Слабые продажи Fable 5 вскрыли другую проблему - компаниям всё сложнее просчитать реальную окупаемость топовых ИИ-решений. Прирост в качестве ответов часто оказывается неочевидным в рутинных рабочих задачах и не оправдывает переплату. На фоне того, как разрыв в возможностях между коммерческими гигантами и открытыми решениями сокращается до нескольких месяцев, корпоративные пользователи всё активнее мигрируют на open-source. Эта тенденция уже привела к замедлению темпов роста клиентской базы как у Anthropic, так и у OpenAI. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Google не стала переводить чипы Tensor G6 на 2-нм техпроцесс Процессор Tensor G6 для смартфонов Pixel 11 производится по техпроцессу N3P от TSMC. Эту информацию официально подтвердил вице-президент Google по аппаратному обеспечению Пэн Ю-Чун, поставив точку в слухах о возможном переходе компании на 2-нм нормы. Полноценная закупка передовой литографии пока экономически невыгодна для Google из-за скромных объемов продаж линейки. Вместо гонки за нанометрами разработчики сосредоточились на энергоэффективности и ИИ-возможностях. Производительность нейросетевого модуля TPU выросла на 50%, а сам чипсет стал на 20% экономичнее предшественника.

YC в поисках стартапов, которые помогут «снизить стоимость 1 убийства». А что ищут ещё? На скриншоте — коллаба Y Combinator и U.S. Army, где они зовут в акселератор тех, кто пилит технологии для обороны. Вот другие: • Self-Maintaining APIs (самообслуживающиеся API). API-коммуникация сломана: изменения в документации часто остаются незамеченными и ломают код. Решение — AI-агент, который отслеживает изменения API, находит затронутый ими код на стороне клиента и сам создаёт пул-реквест с исправлениями. • AI-Native Compliance Infrastructure (инфраструктура c AI под капотом для организации комплаенса). Комплаенс до сих пор держится на таблицах, разрозненных сервисах и дорогих специалистах. AI может взять на себя мониторинг изменений в законах, поиск аномалий, отчётность и аудит. • Proving You're Human (способы доказать, что ты человек). Из-за дипфейков мы больше не можем быть уверены, что по ту сторону коммуникации действительно человек. Нужен новый слой доверия в интернете — система, подтверждающая, что собеседник реальный человек. Сохраняя его приватность. • Data for the Real World (данные о физическом мире). AI уже отлично работает с цифровыми данными, но данных о физическом мире всё ещё катастрофически мало. Возможность — создавать новые способы массового сбора данных с помощью роботов, сенсоров и устройств, чтобы точнее моделировать и управлять «физикой» — справляться с ураганами, бороться с опустыниванием, охлаждать планету. • В крипте — лучшее время. YC считает текущий спад рынка лучшим временем для создания криптостартапов. YC особенно интересуют стартапы из этих ниш — привлечение капитала, новые стейблкоины и их применение, торговля с AI-агентами, трейдинг, институциональные продукты и масштабируемые приватные блокчейны. • New Operating Systems for the Physical World (новые операционные системы для физической работы). 80% мировой рабочей силы не сидит за компьютером, но софт для такого труда почти не изменился за 20 лет. С AI возникнет новый класс OS, которые одновременно управляют людьми, AI-агентами и роботами. • AI for the Aging Population (AI для пожилых). К 2030 каждый 5-й американец будет старше 65, а людей для ухода уже не хватает. AI даёт возможность создавать продукты для пожилых — от голосовых помощников и мониторинга безопасности до роботов, помогающих организовывать работу по дому. • AI-Powered Consumer Products for 1 Billion People (AI-продукты для миллиарда потребителей). Каждый технологический сдвиг создаёт новых техгигантов, но за 3 года AI дал лишь ChatGPT. Самое время создавать массовые AI-продукты. YC ищет продукты, которые меняют то, как мы работаем, передвигаемся, учимся, заботимся о здоровье, управляем деньгами, развлекаемся и общаемся. • Compute at Sea (вычисления в море). AI упирается в нехватку вычислительных мощностей, а дата-центры — в дефицит земли и электричества. Возможное решение — перенести вычисления в море: модульные плавучие дата-центры могут использовать огромное пространство океана и его естественное охлаждение. • Multiplayer AI (многопользовательский AI). AI-агенты пока остаются одиночным инструментом, хотя многие задачи уже требуют командной работы. Возможность — сделать AI мультиплеерным: чтобы несколько сотрудников могли одновременно подключаться к агенту. • A Cloud for Small Software (облако для небольшого софта). AI-агенты позволяют легко создавать «маленький софт» — кастомные инструменты для себя/команды. Но его всё ещё сложно безопасно разворачивать и делиться им. Возможность — создать облако под такой софт, где запуск, доступы и совместная работа будут такими же простыми, как у Google Docs. • AI-репетитор. Он будет годами адаптироваться под конкретного ребёнка, обучая не только чтению, письму и математике, но и мышлению и рассуждению. Идея — сделать качество персонального репетитора доступным каждому ребёнку, а не только тем, кто может себе его позволить. Подаёмся? @y_everyday 💀

Sonos планирует выпустить новые наушники Sonos Ace Ultra По данным Dealabs, компания Sonos готовит Sonos Ace Ultra — обновлённую версию первых наушников бренда с привычным дизайном и чуть более массивными чашками. Новинка получила динамические драйверы с глубоким басом, пространственное аудио и вдвое более эффективное шумоподавление с режимом прозрачности. Автономность составляет до 35 часов с ANC, быстрая зарядка даёт 3 часа работы за 3 минуты, а комфорт и практичность обеспечивают сменные элементы, поворотные чашки и мягкое оголовье. Наушники оснащены сенсорами с автоопределением, быстрым переключением в одно касание с системой Sonos и поддержкой Dolby Atmos с технологией TrueCinema и отслеживанием движений головы. Устройство будет доступно в трёх цветах: чёрном, белом и новом сине-зелёном. Официальный анонс новинки состоится 1 сентября 2026 года, а старт продаж намечен на 29 сентября 2026 года по цене $449 ( ~37 761 ₽).

Возвращаем разборы стартапов? Вчера на конференции рассказывал, как AI помогает собрать питч-дек. Если сжать все до одного тезиса, то нейросеть красиво упакует то, что вы уже продумали, но не продумает это за вас. Раньше у нас был формат живых разборов: приглашаю фаундера в эфир, слушаю питч, задаю вопросы как инвестор, разбираем дек вместе. По сути моя обычная работа на первой встрече со стартапом, только в открытую. Вот пример такого разбора: https://t.me/startup_venture/355 Появилась идея вернуть формат. Вы бы смотрели такой контент? 🗣Поставьте лайк, если считаете, что разборам стартапов быть. Наберем 50 ❤️ - буду делать. Андрей Резинкин | Money For Startup

🔥Распадская докопалась до EBITDA Крупнейший в РФ производитель угля отчитался по МСФО за полугодие Распадская (RASP) ➡️Инфо и показатели Результаты • выручка: ₽57,9 млрд (-4%); • EBITDA: ₽610 млн (против убытка в ₽7,8 млрд за 1п25г); • чистый убыток: ₽8,3 млрд (против убытка в ₽16,6 млрд за 1п25г); • капвложения: ₽7,8 млрд (-21%); • долг: ₽2,7 млрд (-23%); • чистая денежная позиция: ₽2,9 млрд (-61%) Совет директоров компании рекомендовал не выплачивать дивиденды за полугодие. Бумаги Распадской (RASP) падают на 1,3%.

🚀Мнение аналитиков МР Результаты в рамках ожиданий. Улучшение ценовой конъюнктуры и снижение затрат помогли компании сократить убыток, а EBITDA вернулась в положительную зону. При этом ситуация на рынке угля остается сложной. Добыча в 1 полугодии снизилась на 12% — до 7,9 млн тонн — на фоне слабого спроса. В 2 полугодии результаты могут немного улучшиться благодаря ослаблению рубля, однако по итогам года компания, скорее всего, останется в убытке. В долгосрочной перспективе давление сохраняется из-за снижения мирового производства стали и, соответственно, спроса на уголь. На акции смотрим нейтрально.

📍 Подписаться на канал | Мы в MAX

Когда я начинал карьеру, а также на первых руководящих ролях, мне казалось, что если сотрудник несет какую-то фигню, с этим надо что-то делать. Со временем я принял, что не всегда. Например, если 50% генерируемого потока информации полезны, а 50% какая-то чушь, то бывает так, что использовать первую половину и игнорировать вторую выгоднее в моменте, чем что-то менять. Со временем я принял и то, что иногда чушь может оказаться не чушью и бывает полезно разобраться, может что-то я сам не понимаю. В общем, толерантность к тому, что кто-то может сказать какую-то глупость выросла, а категоричность суждений снизилась. Правильно это или нет, я не знаю и не хочу судить, во всем есть свои плюсы и минусы, но для меня это стало частью управленческой профдеформации. Сейчас при использовании нейросеток заметно как фидбек на их полезность зависит от того, на чем концентрируется пользователь - на ошибках и глупостях или на том, что получилось. Еще на Yet Another Insight одна из дискуссий была про то, можно ли использовать агента, который успешно решает задачу в 50% случаев. Дискуссия быстро сошлась к тезису, что если работает быстро, а проверка недорогая, то ведь отличная штука. Но часто мы судим, что 50% это «как монетку подбросить» и очень плохо, а не видим реальную полезность. Тут конечно помог бы не только менеджерский бэкграунд, но и просто знание, что такое метрики и бейзлайны или банальная способность считать сэкономленное время. Но вот вам еще пример. Обучение использованию LLMок топ-менеджеров солидной компании, один из топов восклицает: «Так это что, теперь придется четко и понятно задачи формулировать?». Это конечно было шуткой, но в любом случае примеры показывают, что появление любых помощников, что живых, что ИИшных, это всегда вызов для наших управленческих навыков и в постановке задач, и в валидации, и в принятии решений. Если раньше про какие-нибудь лидерско-менеджерские образовательные программы все шутили «зачем нам столько? все не могут быть руководителями», то теперь внезапно всем и правда понадобились менеджерские навыки, чтобы использовать в своей жизни ИИ достаточно продуктивно.

Когда поведение покупателей можно предсказать Современные магазины отлично научились анализировать поведение клиентов и использовать его в своих интересах. Например, исследования показывают, что большинство людей инстинктивно двигается по торговому пространству против часовой стрелки. Это знание позволяет эффективно планировать выкладку товаров, чтобы усилить продажи. Маркетологи размещают самые яркие и визуально привлекательные товары в начале маршрута, чтобы сразу привлечь внимание и задать нужное эмоциональное настроение. Это нередко побуждает к спонтанным покупкам — даже тех вещей, которые изначально не входили в планы. Такая тактика работает не только в офлайн-ритейле, но и в любой сфере, где важно предугадывать поведение клиента. Понимание психологии потребителя позволяет выстраивать более точные стратегии взаимодействия и повышать эффективность продаж. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Тридцать пять тысяч одних котиков Иногда камера телефона случайно снимает что-то редкое или смешное и ролик разлетается по интернету. 13 лет назад мы все видели одну и ту же запись челябинского метеорита – я помню её до сих пор. Автор неожиданного хита получает миллионы просмотров и абсолютно ничего материального – превратить свои авторские права в деньги для обычного человека задача нерешаемая. А вот специальный стартап её решить может. Американский #стартапдня ViralHog связывается с владельцем ролика, покупает у него авторские права за долю будущих отчислений и начинает агрессивную монетизацию. Большой бренд использовал нас в рекламе или соцсети – вот вам счет. Кто-то вставил нас в свое видео на YouTube – вот и вся монетизация его выпуска идет в наш карман, видеохостинг такое умеет для правообладателей. С 2014 года ViralHog купил почти 80 тысяч хитов и заплатил за них авторам 24 миллиона долларов – по 300 баксов за ролик получается. Это как раз та сумма, которую приятно получить за одну подпись, но которая точно не стоит самостоятельной возни в незнакомой теме. Доля самого стартапа – видимо, примерно в тех же масштабах, единицы миллионов долларов в год, точно не единорог. Зато, понятно, ненависть к нему совершенно непропорциональна успехам. Это ж тот самый гад, который забирает вашу монетизацию, когда вы всего лишь популярный мем в видео поставили. Я, собственно, и узнал о проекте именно в таком контексте. Автор популярного канала его закрыл, якобы, из-за проблем со стартапом. Жалобщик, кстати, обвинял ViralHog, что он покупает права не у реальных авторов, а у случайных людей, у мертвых бомжей, условно, – бумажка какая-то есть, YouTube её показали, дальше разбираться никто не будет, не судиться же ради 300 долларов. Не проверял, но интересный поворот, если правда. Многое говорит о нынешней системе авторских прав. https://viralhog.com/ #сша #контент #юристы #насвои