ИИ-киностудии в 2026 году На площадке одни режиссёры https://ai-film-studios-2026.soundball1.chatgpt.site/ После анонса Грок Директор меня немножко бомбануло.  Судя по названиям, главный прорыв AI-кино уже состоялся: индустрия научилась массово производить режиссёров. Одним быстрым поиском набирается восемь продуктов, проектов и функций с Director на вывеске: LTX Director для ComfyUI ещё один LTX Director для Wan2GP MiniMax Director OpenArt Director ComfyDirector VideoDB Director AI Director в Higgsfield Cinema Studio H3 Max Director от fal А в коридоре уже ждёт девятый, Grok Director ↗️. Это не перепись рынка: я просто перестал считать раньше, чем закончились режиссёры. Под одним титулом здесь соседствуют студия, модель, агентная функция и независимые редакторы таймлайна. MiniMax Director, например, вообще сторонний проект для ComfyUI, а не новая должность в штатном расписании MiniMax. Но маркетинговый консенсус достигнут: никто не хочет быть кнопкой вызова чужого API, все хотят режиссёрское кресло. Если собрать их на одной площадке, получится девять режиссёров, миллионы токенов и ваша кредитка. Дальше меня бомбануло настолько, что я пошел в ChatGPT Deep Research и сказал: “Большой умный брат, вы хотите поговорить про это?”  И мы поговорили. И про все эти бесчисленные агрегаторы, и про перепродажу чужих моделей на своих сервисах, и про многочисленные обвязки в виде агентов, жгущих токены Сиденса, и про пафосные проекты типа Утопай студио.  В общем, я изложил ChatGPT свой взгляд, так сказать, с высоты птичьего полета, а он подтвердил 95 процентов моих гипотез. Более того, упаковал все это в некий срез и анализ рынка на октябрь 2026 года.  С меня промптинг и редактура, с него копирайт и продакшн. Где-то семь-восемь циклов.  Если вы ждете быстрого дофаминового цикла при пролистывании новостных сообщений, то это точно не для вас. Бегите отсюда, пока вас СДВГ не замучил. Для тех, кто еще умеет читать длинные тексты, смотрите ниже.  Вы точно узнаете много новых имен. Ну и получите повод задуматься (такое редкое состояние ныне).  https://ai-film-studios-2026.soundball1.chatgpt.site/ @cgevent

Лучше бы молчали: власти США считают, что апокалиптические прогнозы ИИ-лидеров лишь сеют хаос Власти США раздражены руководителями ИИ-компаний, которые одновременно обещают процветание и пугают общественность глобальной катастрофой. По мнению чиновников и законодателей, такие заявления усиливают хаос и мешают спокойно обсуждать регулирование отрасли. Особенно много вопросов у Вашингтона к Anthropic — из-за задержки с уведомлением о взломе правительственных сайтов и противоречивых предложений по закону об ИИ. OpenAI тоже критикуют за расплывчатую позицию, которая может помешать регулированию технологий на уровне штатов. На фоне опросов о вреде ИИ власти призывают компании меньше говорить о конце света и больше работать над доверием общества. #anthropic #openai #ии #сша 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

Сколько лошадей в токене — Цена $100 за 50 кредитов, — сказал фаундер — А по-русски это сколько? Открываешь тарифы любого ИИ-сервиса, а там — токеры, кредиты, мутные фразы типа «в 5 раз больше использования». Но главный вопрос без ответа — а что я получу или смогу сделать за эти деньги? Гики разберутся, а обычный потребитель закроет вкладку и уйдет. С такой же проблемой столкнулся 2,5 века назад Джеймс Уатт. Он сделал паровую машину и продавал ее владельцам шахт для откачки воды. Чтобы убедить купить дорогую новинку, придумал три вещи: 1. Перевел выгоду в то, что заменял — в лошадей. Так появились лошадиные силы. 2. Брал долю из сэкономленных средств. Сберег уголь — треть отдай Уатту. 3. Поставил на машину счетчик количества откачиваний, чтобы можно было посчитать эффект от работы. Уатт захватил рынок понятной ценой, а не лучшей машиной. С ИИ-сервисами такая же фигня: преимущества получает тот, кто делает цену предсказуемой и понятно. А не эти ваши кредиты :)

State of Product 2027 Всем кто «запутался» — читать отчет от Atlassian среди 1000 продактов Ключевые поинты: 1️⃣ 80% PM говорят, что AI помогает шипить быстрее, но клиенты не получают ценность раньше. 2️⃣ 61% отмечают рост тех.долга от AI, при этом мало команд выделяют время на его погашение. 3️⃣ 67% согласны, что сложно чётко определить свою роль — границы с Engineering и Design размылись 4️⃣ 76% обеспокоены тем, что их продукт не добьется успеха на рынке 5️⃣ 89% обеспокоены конкуренцией со стороны компаний, изначально разрабатывающих ИИ 6️⃣ 99% продуктовых команд полностью интегрировали ИИ хотя бы в один рабочий процесс, а 96% утверждают, что как минимум в одной области он работает на уровне человека или лучше. 7️⃣ 77% считают что интуиция руководителей регулярно перевешивает данные 8️⃣ 33% продакт-менеджеров используют ИИ для приоритизации 9️⃣ 82% говорят, что участники команд регулярно создают с помощью ИИ работу низкого качества, не прикладывая особых усилий, а затем дорабатывают её по обратной связи. Примерно 50% тратят время на проверку результатов работы агентов и на то, чтобы удерживать их в рамках задачи === classic 🚬

Разработчики отказываются работать без ИИ. Даже за деньги! 😁 Ну ка не ржать, матросы! Короче, у METR случилась прекрасная проблема с исследованием продуктивности. Помните ребят, которые в 2025 году выяснили, что опытные разработчики с ИИ выполняли задачи на 19% дольше? Хотя сами считали, что ускорились. Так вот, они решили провести новый эксперимент. И столкнулись с тем, что часть разработчиков просто не захотела участвовать. Потому что пришлось бы половину задач делать без ИИ. Даже за $50 в час. (metr.org) Дальше ещё прикольнее. 1. Некоторые вообще не приходят в исследование: отказываться от ИИ не хочется. 2. Среди опрошенных участников 30–50% признались, что не отдавали в эксперимент отдельные задачи. Вдруг выпадет условие «без ИИ», а делать руками совсем не хочется. 3. Один участник не завершил ни одной задачи, которую ему назначили выполнять без ИИ. В итоге METR объявила о пересмотре методики: из исследования выпадают люди и задачи с наиболее высокими ожиданиями пользы от ИИ. Это может занижать измеренный эффект. Правда, оплату участия тоже снизили — со $150 до $50 в час, что могло повлиять на отказы. (metr.org) Знаете, что самое клевое? Мы пытаемся ответить на вопрос «насколько ИИ ускоряет разработчика», предлагая ему поработать так, как он уже не хочет работать. Это как измерять пользу IDE, периодически выдавая человеку блокнот. Эксперимент провести можно. Добровольцев найти сложнее 😁 При этом нежелание отказаться от инструмента ещё не доказывает рост продуктивности. Он может экономить силы, убирать скуку или просто создавать приятное ощущение скорости. Но для нас, людей, которые делают инженерные платформы, здесь есть ещё один вопрос: Как измерять эффект инструмента, когда вокруг него уже перестроилась сама работа? Человек иначе выбирает задачи, иначе распределяет внимание, запускает несколько агентов параллельно. И сравнение «та же задача с ИИ и без» всё меньше рассказывает о том, как теперь работает команда. Исследование METR

Сундар Пичаи поставил логичную точку в обсуждениях того, какой процент кода пишет ИИ в технологических компаниях. Он заметил, что вопрос о доле сгенерированного кода потерял смысл, потому что весь код так или иначе связан с ИИ и нужны более точные и подробные метрики, чтобы отслеживать реальный прогресс в использовании ИИ

“That number in our world today is meaningless in the sense that every part of code we now touch is influenced by AI deeply"

Он отметил отдельно, что ситуация сильно поменялась после выхода Argon: с его помощью разработчики смогли привлекать ИИ к работе над сложными проектами на миллионы строк кода. Он добавил, что рост числа генеративных обновлений сопровождается снижением на треть числа откатов, что свидетельствеут: рост объемов сгенерированного кода отнюдь не ухудшает его качества, скорее наоборот.

“So I think people are writing code more productively and better code with it. Nobody would want to code the way they were coding three years ago or even the same time last year.”

Прошлый призыв к ортодоксальным разработчикам отметиться какашками в реакциях прошел на ура; теперь призываю бросаться коричневыми кучками тех, кто напреркор Пичаи продолжает хотеть работать как три года назад:) httpеs://officechai.com/ai/its-now-meaningless-to-ask-how-much-of-our-code-is-written-by-ai-because-ai-influences-all-of-our-code-google-ceo-sundar-pichai/

🟣 Российский прибор для Марса, космический мониторинг и будущие обсерватории Подборка космических новостей уже здесь. Читайте дайджест 👇 🔹️️️️️️ Россия создаст прибор для китайской миссии к Марсу 🔹️️️️️️ SpaceX впервые попробует поймать обе ступени Starship 🔹️️️️️️ Двое прокатились на одной роборуке: Федяев рассказал о работе с манипулятором ERA за бортом МКС 🔹️️️️️️ В РАН обсудили две будущие космические обсерватории: «Спектр-М» и «АРКА-М» 🔹️️️️️️ Немецкий стартап Ratlog пообещал ракету уровня Falcon 🔹️️️️️️ Спутниковая съёмка помогла возместить государству более 5 млрд рублей ущерба в 2025 году 🔹️️️️️️ Япония запустила MMX — аппарат доставит грунт с Фобоса на Землю 🔹️️️️️️ ИИ помог найти редкую пару звёзд среди сотен тысяч рентгеновских источников 🔹️️️️️️ Макет европейского орбитального аппарата Space Rider разбился при испытания 💜 Pro Космос в МАКС | ВК | ОК #дайджест@prokosmosru

Любителям схем со слоями. Вот как та же "модель OSI" только про ИИ 21 октября глава Nvidia выступил с кейноутом GTC Berlin в Темподроме. Мне не удалось сходить, но видео есть. Начал он с простого вопроса: что такое ИИ. Ответ Хуанга: ИИ это производство, а не просто программная технология. Компьютер теперь не инструмент в руках человека, а часть машинерии и инфраструктуры, то есть фабрик, которые выпускают интеллект. Продукция этих фабрик это токены. Для наглядности он предлагает думать об ИИ как о пятислойном пироге: — Энергетика. Фундамент, без электричества дальше ничего не работает. — Вычисления. Чипы, серверы, сети. Это слой самой Nvidia. — Фабрики ИИ. Дата-центры, которые не хранят данные, а производят токены. — Модели. Это не только языковые модели, но и биология, химия, физика, движения роботов, анимация, причем модели любых размеров. — Приложения. Верхний слой, где появляются деньги. Любое успешное приложение тянет за собой все слои ниже, вплоть до электростанции, которая его питает. Цифры для масштаба. Фабрика ИИ мощностью один гигаватт стоит около 50 млрд долларов. Главный посыл для европейцев: мало потреблять ИИ, нужно его производить, и все это можно делать в Европе, причем процесс уже идет. Сам "слоеный пирог" не новый. Впервые Хуанг показал эту схему в январе в Давосе, на сцене вместе с главой BlackRock Ларри Финком. В марте он написал об этом отдельную колонку в блоге Nvidia. Что тут интересно. Формально Nvidia занимает один слой из пяти. Но у компании уже есть свои открытые модели, свои готовые фабрики в контейнерах, своя платформа для агентов. TechRadar заметил, что если Nvidia пойдет дальше в модели, инфраструктуру, энергоснабжение и приложения, она окажется почти во всех слоях собственной схемы. А вот то, что внизу пирога лежит энергия, а не алгоритмы, это честно. Хуанг прямо называет энергию главным ограничением того, сколько интеллекта система может произвести. И, к слову, а попробуйте вспомнить какую-нибудь компанию, которая производит оборудование для энергетики... ну? Скорее всего это будут как раз европейские Siemens, Schneider Electric, ABB. Ну, кто-то еще вспомнит General Electric / GE Vernova или Hitachi. Но, там много всего интересно в энергетике и особенно в фундаментальных исследованиях и разработке. Потому Дженсен Хуанг и выступал в Берлине.

https://t.me/cto_neuro На правах шейра контента интересного. Андрей фундаментально гораздо больше знаний и опыта имеет, может докопаться до истины, видеть галлюцинации и sci-fi от ИИ. Интересные вопросы в комментариях тут и в фб оставляет. Поделитесь, что интересного у него есть в канале в комментариях, а я через ИИ прогоню / поделюсь и расскажу. + я попробую ответить на его вопрос про Опосы Гротендика в AI и почему в лоб это не решается, плюс зачем это все вообще? AI research отходит уже от классических алгоритмов, графов и дискретных (это правильно тут употребить?) вычислений, переходя в динамические системы на стыке геометрии / физики / абстрактного мат аппарата, чтобы описывать состояния ИИ систем/агентов/памяти и тд и тп. Потыкайте через гугол / перплексити, чтобы перевел все. В целом, как мне кажется (без цифрового мозга и ИИ), классные теории / наблюдения / гипотезы из-за нехватки вычислительных ресурсов / памяти и тд и тп просто упрощаются / аппроксимируются / какие-то хаки применяются математические чтобы сложность снизить асимптотическую и переводить если уже выбора нет в какие-то моделирования / статистические вычисления и прочее. Тут какой-то аналог может быть с моделированием и предсказанием черной дыры (black hole 🕳️) и что численно промоделировать это невозможно пока и до какой-то степени точности это все изучается. Это все конечно все сильно уже далеко уходит от обычного прикладного использования агентов, но если у вас RnD постоянный, поиск оптимизаций и желание все математически точно подтверждать и доказывать, то в это быстро упретесь и столкнетесь с нехваткой контекста / памяти / стабильности контекста / задач с длинным горизонтом выполнения и тд и тп. Тогда тоже рано или поздно дойдете к уровню Гротендика где самому отличить галлюцинации и sci-fi от реальности самому невозможно из-за повышающейся когнитивной нагрузки экспоненциально.

В сети завирусились сразу два инструмента для реверс-инжиниринга приложений с помощью ИИ 😨

🟢 Replica Skill — позволяет создавать собственные похожие аналоги существующих приложений. ИИ изучает интерфейс, функции и пользовательские сценарии, а затем с нуля пишет фронтенд и бэкенд. Причём может изучить отзывы пользователей и исправить недостатки оригинала. 🟢 REA — один из самых популярных репозиториев прямо сейчас. У него уже более 300 тыс звезд. Позволяет заглянуть под капот чужого софта, анализирует исходный и бинарный код, исследует внутреннюю логику программы и помогает воспроизвести её работу. Даже если исходники закрыты.

Не благодарите 👍 @xor_journal

✅KEISOSUBBOTA Кейсосуббота — это рубрика, где мы делимся своими работами и взаимодействиями с ИИ. Это может быть что угодно: -картинки -анимации -текст -код -боты -песни -видео и т.д. ❤️ Не забывайте оставлять обратную связь на работы других людей. Это очень ценно Давайте попробуем меньше разводить флуд в комментариях. Для разных вопросов у нас есть чат — там такое. А здесь давайте по делу. Читайте ниже пояснение 👇А также читать пояснения и правила по ссылке ниже. ❗️ВАЖНО! Прочитайте по ссылке ниже пояснения: Ссылка на пояснение для тех, кто не участвовал ни разу в этой рубрике. Или для тех кто не помнит, какие есть правила. + ПУБЛИКАЦИИ ОТ ИМЕНИ КАНАЛОВ И ЕСЛИ У ВАС НЕТ НИКА В ТЕЛЕГРАМ— НЕ ПРОХОДЯТ СЕЙЧАС МОДЕРАЦИЮ ТАКЖЕ - ЕСЛИ НЕ ПОЛУЧАЕТСЯ ОСТАВИТЬ КОММЕНТАРИЙ (БОТ БЛОЧИТ ВАС) — читайте здесь 〰️Пояснения нужны для того, чтобы потом не удивлялись почему удалён тот или иной материал. Ставим реакцию🔥 этому посту и далее скидываем кейс (с использованием нейронок/ИИ/AI/whatever) в комменты ниже👇 У кого есть то, чем хочется похвастаться?🥳🥳🥳 три... два... раз.. 🚀Поехали #keisosubbota@serge_ai

[Таймкоды стрима про ИИ] Что можно поделать на выходных? Конечно, разобраться в том, как делать и продвигать игры с помощью ИИ. У нас как раз прошел бомбический стрим, где Игорь с канала студия Игор, рассказал, как он делает прототипы на иишке. Это одно из лучших выступлений на моем канале. Смотреть обязательно! Вот таймкоды, чтобы вам было удобнее: — Новости недели. NextFest и результаты: Silicone Heart, Clear the Snow и Vasya Run — Игорь (Студия Игор): Как создать 3D игру с помощью ИИ — С чего начать разработку игры. — Использование Claude для написания кода — Создание 3D моделей с помощью. Тестирование и итерации в разработке — Детали пайплайна: от прототипа до финальной игры — Работа с контекстом в Claude. Как обучать ИИ — Реклама с помощью ИИ. — Контент-хаб. Адаптация постов под другие форматы. — Карусели для рекламы и визуальный контент — Гильдия разработчиков. Бесплатное сообщество для разработчиков игр. Приятного просмотра и отличных выходных!

Основатель Nvidia Дженсен Хуанг впервые побывал в Казахстане, высоко оценив технологический потенциал страны Основатель Nvidia Дженсен Хуанг впервые посетил Казахстан и познакомился с местными проектами в сфере ИИ, робототехники и цифровых технологий. Ему показали платформу alem.ai на базе ускорителей Nvidia H200, роботов и проект масштабного кластера ЦОД Data Center Valley в Экибастузе. Хуанг также встретился с молодыми разработчиками, студентами и участниками ИИ-хакатона HackAlem AI. Он заявил, что благодаря энергетическим ресурсам и планам по строительству дата-центров Казахстан может стать крупным вычислительным хабом для европейской ИИ-инфраструктуры. #nvidia #дженсенхуанг #казахстан 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

https://share.google/aimode/K0sZdbJVBQ0RLMLeV https://share.google/aimode/QsJiCJ5HfUCgrEi3o динамическое сожаление (Dynamic Regret) 🏃‍♂️ Что такое Dynamic Regret и почему ИИ всегда «сожалеет» на ходу? В теории онлайн-обучения (Online Machine Learning) есть метрика, которая идеально описывает жизнь в хаосе — Dynamic Regret (Динамическое сожаление). Представьте, что вы бежите марафон, но правила игры меняются каждую минуту. Лидер гонки постоянно сворачивает в переулки, меняет темп и траекторию. Вы не знаете маршрута заранее и можете только подстраиваться. Dynamic Regret — это суммарное расстояние, на которое вы отстали от лидера за всю дистанцию из-за того, что реагировали с опозданием. В чем разница для ИИ? ❌ Static Regret (Статичное сожаление) — это если бы мы сравнивали ИИ с одной лучшей фиксированной стратегией на все времена. Например, купить акции одной компании и держать их 10 лет. Мир изменился, а мы все еще стоим на своем. ⚡️ Dynamic Regret (Динамическое сожаление) — это сравнение ИИ с идеальным выбором на каждом конкретном шаге задним числом. Это как если бы мы пытались угадать идеальный момент для покупки и продажи абсолютно разных акций каждый день. Зачем это нужно? В реальном мире (будь то алгоритмы беспилотников, финтех или динамическое ценообразование) концепт-дрифт неизбежен. Окружающая среда постоянно мутирует. Задача инженеров — спроектировать ИИ так, чтобы его динамическое «сожаление» росло как можно медленнее, а сам алгоритм успевал за постоянно меняющимся идеалом. #ИИ #MachineLearning #DataScience #Алгоритмы

Разрыв в понимании возможностей ИИ между стартапами, изначально построенными вокруг ИИ, и уже существующими на рынке компаниями — самый значительный из всех, что нам доводилось видеть (с) a16z – У стартапов на ранней стадии, в основе которых лежит ИИ, совершенно иной взгляд на то, что можно сделать с помощью этой технологии, в отличие от традиционных игроков практически в любой отрасли, без исключений. – Возможности ИИ стремительно растут буквально с каждой неделей... Во многих отраслях ситуация может измениться кардинально гораздо быстрее и глубже, чем это случалось когда-либо прежде. – Такие предприниматели будут действовать, совершенно не ограничивая себя привычными рамками. Мы уже видим это: они не станут определять себя узко, мол, "мы просто софтверная компания", "мы просто производитель «железа»" или даже "мы просто ИИ-компания". – Благодаря этим инструментам и технологиям основатели стартапов получат своего рода "сверхспособности", которых у них раньше просто не было... Если бы в 1994 году у нас были такие инструменты, как сейчас... Боже мой! Бен, представь, чего бы мы с тобой могли добиться в Netscape? 🌐 Свежий Андриссен на Ютуб

ИИ превращает руководителей в шофёров Есть классная история о знаменитом физике Максе Планке, который так часто выступал с одной лекцией, что его водитель выучил её наизусть. Однажды водитель предложил поменяться местами: он прочитает лекцию, а Планк посидит в зале. Всё шло прекрасно, пока кто-то из аудитории не задал сложный вопрос. Водитель не растерялся: «Удивительно, что в таком развитом городе задают настолько простой вопрос. Пожалуй, попрошу ответить на него своего водителя». И передал ответ Планку) Когда ты делегируешь содержание и форму ИИ, то рискуешь превратиться в такого же шофёра, который идеально воспроизводит чужие мысли, но не обязательно понимает их суть. Это одна из главных проблем использования ИИ. Как только окружающие замечают, что человек делегировал нейросети собственное мышление, это моментально обесценивает всю его работу. Зачем трудиться на руководителя, который сам перестал думать и общается с тобой через нейронку? Зачем нанимать сотрудника, который присылает тебе ИИ-слоп, рассчитывая, что ты настолько глуп, что этого не заметишь? Зачем читать телеграм-канал, контент в котором сгенерирован? По-моему, всё это даже немного оскорбительно.

Кредитные токены ИИ как обеспечение кредитных токенов ИИ Уже в ближайшие время большинство ИИ-стартапов столкнутся с невозможностью приобрести реальные вычислительные мощности для "своего" ИИ (и я сейчас не про Claude Code за $200 на команду, а про хорошую масштабируемую инфру для ИИ), потому что все доступные ресурсы... а) ограничены; б) уже распроданы. А чтобы получить доступ к реальным GPU мощностям, компании необходимо оформлять заказ на целые кластеры, а это миллионы и миллионы $$. ↓ Как следствие, поставщики GPU и ИИ-инфры поднимают требования к кредитному рейтингу и инвестиционному уровню таких стартапов. А стартапы, как правило, не имеют такого рейтинга (только если за ними сразу не стоит какой-нибудь A16Z) ↓ Поэтому поставщики инфры и облачные провайдеры не готовы брать на себя дополнительные кредитные риски стартапов и требуют всё более и более крупных предоплат вплоть до 100% от суммы контрактов. + даже у классического бизнеса с необходимым инвестиционным кредитным рейтингом шансов получить кредиты под GPU крайне мало, потому что этот рейтинг снижается из-за того, что они: а) наращивают обычную долговую нагрузку классическими способами; б) не являются инновационными стартапами, а лишь перепродают свои услуги покупателям токенов. ↓ Поэтому поставщики GPU будут всё чаще требовать, чтобы конечные покупатели токенов либо имели высокий инвестиционный рейтинг, либо сразу вносили крупный денежный депозит кэшем. ↓ Рост цен на GPU (из-за ограниченности предложения и высокого спроса) неизбежно приведёт к дальнейшему росту цен в сегменте инференса и росту требований под обеспечение кредитов на него. ↓ В таких условиях создание стартапа в области ИИ становится структурно и финансово всё более и более сложной задачей, а получение дешевых токенов станет всё более затруднительным. ↓ В то же время конкуренция на уровне прикладных решений потребует от компаний всё более быстрых и масштабных затрат токенов. А стартап/компания (или фонд за ними), способные за несколько дней выделить $1B долларов в/на токены, обладают колоссальным преимуществом перед стартапом, которому для начала нужно привлечь $1B ещё до того, как у него появится готовый продукт. → Узкое бутылочное горлышко кредитов на ИИ ←

Одно из возможных решений это дилеммы: сделать так, чтобы кредиторы начали рассматривать кластеры графических процессоров (GPU) в качестве... полноценного ликвидного обеспечения кредита

Но брать под обеспечение реальное физическое GPU-невозможно, потому что его нужно физически проверять и обслуживать, потому что даже GPU за $100K имеет свойство ломаться. Именно поэтому на рынок могут выйти (и уже выходят) компании, которые создают 🥁🥁🥁 рынок форвардных контрактов на вычислительные ИИ мощности с физическим исполнением обязательств! Простыми словами: форвардный контракт на ИИ позволяет кредиторам брать в качестве обеспечения не сам кластер GPU, а «час работы GPU» и перепродавать его на ликвидном ИИ-рынке! Готово – кредитный риск клиента вообще отходит на второй план и даже если AI-стартап из двух человек, работающий в сильно пахнущем стариной викторианском особняке в Сан-Франциско перестанет платить по счетам, у кредитора останется реальная возможность эффективно реализовать обеспечение и GPU для нового конечного потребителя!

Выживет ли SaaS-проект с ИИ? «SaaS-апокалипсис» — преувеличение, примерно 10-20% SaaS-компаний находятся под угрозой исчезновения Разделим угрозы на две группы: атаки на предложение (supply) и на спрос (demand). Атаки на сапплай: 1. Клиенты сами вайбкодят нужный им продукт 2. Конкуренты быстро достигают паритета фич 3. ИИ ускоряет развитие open-source-решений 4. Крупные платформы и системы учета встраивают ваши функции бесплатно 5. Агентства создают кастомное ПО по цене SaaS-подписки 6. ИИ-модели поглощают часть вашего функционала Атаки на спрос: 7. ИИ разрушает бизнес-модели ваших клиентов 8. Сокращается число рабочих мест и платящих «seats», потому что ИИ-агенты заменяют сотрудников 9. Исчезает сама потребность в категории ПО — например, в сервисах тестов для найма 10. Человеческих операторов заменяют автономные ИИ-агенты 8 защитных «рвов» (moats), которые работают Чтобы выжить, SaaS должен опираться на то, что трудно скопировать: 1. Доверие и бренд. Клиенты и партнеры рекомендуют продукт, потому что знают и доверяют ему. 2. Система записи. Продукт становится основным источником данных, в который «зашиты» ежедневные операции. 3. Право на действие. ПО не просто советует, а выполняет транзакции: платежи, обновления, изменения. 4. «Никто не проверяет вашу работу». Доверие к результату настолько высоко, что клиенты не перепроверяют его 5. Официальные одобрения. Лицензии, сертификаты и соответствие регуляторным требованиям, которые конкурентам сложно получить. 6. Сетевой эффект. Весь бизнес или команда должна перейти на продукт одновременно — это резко повышает стоимость переключения. 7. Петля обучения. Каждый новый клиент делает систему умнее и полезнее для всех остальных. 8. Тяжелое обслуживание. Сложная инфраструктура, которую мучительно поддерживать — например, обход спам-защит и блокировок, — становится преимуществом.

посоны и дамы, тема такая. 1. подтвержаешь владение сайтом (meta tag на главной или файл в корне или TXT-запись в DNS) 2. платишь $20 баксов, и следующие 1-3 часа лютый uncensored агент со скиллсетом на самый радикальный пентест прикладывает максимум усилий, чтобы найти каждую мельчайшую дыру в твоём сайте и эксплуатировать её 3. у вас чисто readonly-доступ к диалогу с агентом, и возможность 2 раза нажать на кнопку "Работа не закончена, продолжай" (ну если он затупил). в конце отчёт со всем найденным. 4. свои промпты писать нельзя. для тех, у кого есть релеватные сайты/веб-приложения: 👍 лайк - мне релевантно, купил бы прям щас 👎 дизлайк - мне релевантно, но услуга не интересна, херня 💊 пилюля - "я подписался читать про СДВГ, че за херь ты постишь"