Цифры, которые продают Почему $99 выглядит привлекательнее, чем $100, хотя разница всего в доллар? Всё дело в том, как мы читаем числа. Мозг фиксирует первую цифру и относит $99 скорее к диапазону $90, чем к $100. Такое «сдвинутое восприятие» создаёт иллюзию выгоды и подталкивает к покупке. Эффект усиливается привычкой: маркетологи десятилетиями применяют «цену с девяткой», поэтому покупатели воспринимают её как знак скидки или удачной сделки. Но универсальной магии тут нет. В премиум-сегменте ценник $100 будет работать лучше: ровная сумма ассоциируется с престижем, качеством и статусом. Цена — это не просто цифра в чеке. Это инструмент управления восприятием, который напрямую влияет на решения клиентов. Фаундер | Бизнес и Стартапы

🔥 OpenAI строит вертикально-интегрированную компанию на всем ландшафте ИИ - от создания чипов и генерации энергии до AI-устройств. И чтобы сразу не вставать, давайте еще одну важную новость про клозедов. Вертикально-интегрированная компания - тот самый "ров", который строит компания. Новая стратегия компании — единый full stack: дата-центры → энергия → чипы → сети → модели → API → ChatGPT → AI-устройства. Причём OpenAI не собирается делать всё сама: Microsoft, NVIDIA, AWS, AMD, Oracle, CoreWeave и другие остаются частью этой системы. Главная ставка — контролировать экономику интеллекта: получать больше полезной работы с каждого доллара и ватта. Показательный пример: GPT-5.6 Sol достиг нового максимума в Coding Agent Index, используя на 54% меньше выходных токенов, чем другая ведущая модель. Похоже, новая гонка Big Tech — уже не за лучшую модель. А за лучший AI-стек целиком. 🚀 #OpenAI #роботыгрядут

Как уже рассказывал, я 2 месяца назад сменил работу. Далось (а где-то и все еще дается) мне это сложнее чем ожидалось И случилось это из-за двух вещей: 1️⃣Раньше я не так много работал с витринами данных. Работал, конечно, но они были не большие и было много другой дата инженерной работы, а тут основная часть работы это витрина со сложной (по крайне мере для меня) логикой Погружение в это все 2️⃣На своем предыдущем месте я отработал 2.5 года и там все строилось с нуля, поэтому прям сильно погружаться не приходилось, я и забыл какого этого И вот с учетом этих двух пунктов на новом месте я чувствую себя себя каким-то джуном который вообще не понимает, что происходит ➕Главное в таких ситуациях не стеснятся просить помощи (особенно в вещах, которые сам вряд ли поймешь). Чувствую, конечно, что я, наверное, уже сильно задолбал людей своими вопросами, но без этого не куда 🥳И вот когда постепенно начинаешь разбираться в этом всем, то такое классное чувство. Как будто с нуля учишься айти в целом. Как будто уже становишься не лохом)

Крупные игроки внедряют ИИ в разработку на 35% реже и другие результаты исследования Совкомбанк Технологии расспросили 317 разработчиков, тимлидов и руководителей о том, как искусственный интеллект прижился у них в работе, и всплыла обидная для гигантов вещь: чем крупнее контора, тем чаще он так и остаётся игрушкой отдельного разработчика, которую тот открывает для себя и больше ни с кем не делит. При всех козырях больших — бюджете, инфраструктуре, вертикали управления — до сквозного внедрения от идеи до релиза они дотягивают на 35% реже, чем маленькие команды. И упирается всё совсем не в модель, которую можно погонять за день и понять, тянет она или нет. Затык прячется там, где его меньше всего ждёшь, и этот же затык объясняет, почему у гигантов лишний вес оборачивается гирей на ногах. Разберёмся, какой скучный на вид барьер решает больше, чем бюджет и вычислительные мощности.

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.