Если делать ставку на AGI, то одной из очевидных (после чипов и лаб) инвестиций сегодня является энергия. Разбираемся где есть возможности. Общий тезис: вычисления масштабируются быстрее, чем физическая инфра. Стоимость интеллекта падает и дефицит смещается дальше вниз по стеку к чипам, дата-центрам, электричеству, газу, земле и подключению к сети. Цена растет там, где дефицит, что сегодня явно не в моделях. Главная потребность ближайших лет это не генрация электроэнергии, а скорость подключения (готовые мегаватты, нужного напряжения, с гарантией стабильности и подключенные к коробке дц). Дата-центр можно построить за 1-2 года, а новую электростанцию, передачу и подключение к сети - часто за 5-10. х100 спроса на токены будет через 2-3 года, а не через 10. В США спрос на электричество снова начал расти после 15 лет стагнации, причем дата-центры дадут около половины всего прироста до 2030 года. Прямая ставка на это событие в Штатах - это уже существующая генерация. Какой-нибудь термоядерный реактор в 2045-м это классно, но сегодня нужна газовая или атомная станция, которая уже подключена к сети рядом с кластером дата-центров. На публичных рынках сегодня это VST, NRG и TLN, которые показывают лучшие результаты, чем большинство более модных ИИ-инфра компаний. В крупнейшей американской сети PJM издержки от загрузки за первое полугодие выросли на 43% до $6B. Второй уровень - это ставка на все, что физически мешает построить новые мегаватты: газопроводы, турбины, трансформаторы и линии передач. У GE Vernova 116 GW в заказах и зарезервированных слотах на газовые турбины (55 GW год назад), а заказы от дата-центров на электрическое оборудование превысили $5B только за первое полугодие. Глобально эта история намного больше самого ИИ, потому что лабы есть в двух странах в мире, а генерация почти везде. До 2030 года Китай даст почти половину всего прироста мирового потребления электричества и добавит примерно столько спроса, сколько сегодня потребляет весь ЕС. За пределами США и Китая нет "ИИ компаний", но интересно смотреть на сети, газ, атом, кабели и генерацию там, где строятся ДЦ. Что-то близкое сейчас делает Питер Тиль. В последнем 13F у Тиля 18% публичного портфеля занимает Vista Energy, 14% Vistra и еще почти 40% - AEP, DTE, FirstEnergy и CMS. В сумме портфель выглядит почти буквально как Amazon + все остальные акции это энергия, причем значительная часть энергетических позиций появилась только в последнем квартале.

Портативная ветряная турбина Ventyra R1 заряжает смартфон за полчаса и помещается в рюкзак Компания DIY Electronics из Денвера представила Ventyra R1 — складную ветряную турбину весом 1 кг, которую можно переносить в рюкзаке. Устройство рассчитано на автономную зарядку электроники вдали от электросети и может работать как дополнение к солнечным панелям. По заявлению разработчиков, турбина выдает до 50 Вт, а ее пиковая нагрузка достигает 75 Вт. В оптимальных условиях смартфон можно зарядить примерно за 35 минут. https://hightech.plus/2026/08/25/portativnaya-vetryanaya-turbina-ventyra-r1-zaryazhaet-smartfon-za-polchasa-i-pomeshaetsya-v-ryukzak

Разработчик Лиам Клопперс собрал ошейник с электрошоком для борьбы с думскроллингом — превысил лимит экранного времени в соцсетях, получил разряд. За основу взял обычный собачий ошейник. Дальше реверсировал его Bluetooth-протокол и связал с собственной программой на Python и приложением MacroDroid. MacroDroid ловит превышение лимита и шлёт запрос на сервер, после чего ошейник наносит удар. Сам ошейник Клопперс закрепил на ноге. Даже на небольшой мощности разряд вышел таким, что Клопперс чуть не отшвырнул телефон. По его словам, устройство оказалось слишком эффективным — вместо думскроллинга он стал бояться самого телефона. Теперь Клопперс переключается на раздражающий высокочастотный писк и обещает поискать золотую середину.

🚦 Поймать списывающего или наконец нормально дать задание? В частной школе Cheshire Academy придумали простой способ объяснять ученикам, когда в домашней работе можно использовать ИИ. Каждое задание получает цвет светофора. 🟢 Зелёный. Тут ИИ разрешён 🟡 Жёлтый. Разрешены только конкретные действия. Например, проверить орфографию можно, а попросить чат-бота написать ответ — уже нельзя 🔴 Красный. Всю работу нужно выполнить самостоятельно, без ИИ. И вот жёлтый здесь важнее остальных цветов. Он заставляет учителя заранее определить, какую часть мышления нельзя отдавать модели. Не абстрактное «пользуйтесь ответственно», а понятная граница для конкретного задания. На уроках французского пошли ещё интереснее — ученики дают модели отредактировать свою работу, а затем разбирают каждую правку. Где ИИ действительно исправил ошибку? Где предложил спорный вариант? Где вместе с шероховатостью аккуратно стёр голос автора? И т.д. и т.п. Так ученик не прячет использование ИИ, а показывает, способен ли он оценить его работу. Это выглядит полезнее бесконечной игры киберполицию: «Признавайся, чьи тут тире?», "А почему длиные тире, а почему короткие, а почему кавычки ёлочки, а почему лапки?" Но пока это именно практика одной частной школы примерно на 400 старшеклассников. Данных о том, улучшились ли знания, самостоятельность или качество работ я не нашёл.... Делать из этого светофора доказанную универсальную методику рано, но как по мне это хоть что-то и выглядит достаточно логичным и убедительным. Особенно когда ученики сами разбирают правки от ИИ — это в обучении будет ультраполезно. Короче система интересная, хоть и держится на честном слове ученика пока что... здесь статья MIT (если интересно подробнее) Что вы внедрили бы в образовательные процессы нового времени, чтобы обучение успевало за технологиями?