Технологии

На этой неделе в профильном разделе сайта Bloomberg появилась занимательная колонка под пейволом, что SpaceX планирует сократить текущие объёмы производства Falcon 9 к 2028 году из-за Starship, и поэтому уже перестают принимать коммерческие заказы по выводу. Среди заказчиков чуть ли не паника, ведь с рынка уходит главная ракета, а новая ещё не летает. Теперь представьте лица сотрудников на линии производства Falcon 9, которые узнают из статьи в интернете, что их услуги скоро не понадобятся. Разумеется, поднялся лёгкий кипиш внутри и пошли разбираться. В профильных чатах космического даркнета недоумение — менеджеры утверждают сотрудникам, что всё слегка иначе, а Bloomberg запостил какую-то ерунду. Разбираться в этом болоте долго, поэтому пост с пояснением так и не вышел. Но новость уже подхватили большие СМИ, докатилось и до русскоязычных каналов. А котировки компании на бирже продолжают стремительно лететь вниз, как Super Heavy B13, и такие новости их не замедляют. И тут в этой истории всплывает неожиданный сюжетный поворот… Пользователь Твиттера, который некогда прославился как король драмы под ником Space Sudoer, якобы неравнодушный американский энтузиаст и инсайдер аэрокосмеской компании SpaceX, которого лично репостил главный инженер, в последствии оказался уроженцем из Индии (и отрицал это), и даже успел словить письмо счастья от юристов всё той же компании за распространение деликатной информации. Дальше по классике: сменил никнейм, ушёл под замок, задеанонился через геолок в описании профиля, и продолжил бороться с алгоритмами ленты, которые топили его посты. Но индийскому контент мейкеру, который занимался распространением дезинформации, очень хотелось вновь обратить на себя взор корпоративных овердородов SpaceX. И он пошёл на отчаянный шаг — решил бороться с дезинформацией про SpaceX с помощью дезинформации про SpaceX. В новом раунде чемпионата по ментальной гимнастике юный блогер вышел с чистосердечным признанием «это я был источником для той статьи на Bloomberg» и тегнул в посте основателя компании (сэмпай пока не обратил внимание). Даже в треде рассказал, как он связался с журналистами, кем прикидывался, приложил скриншоты своих писем. Часть сообщества поприветствовали такой шаг, вторая половина маршрутки не оценила. Сотрудники публично воздержались от комментариев, но прогрелись похлеще турбин на Рапторах, которые светятся алым цветом при работе. Bloomberg, безусловно, поставили себя в идиотскую ситуацию и до сих пор не удалили материал. Причём часть тезисов в той статье действительно имеет место быть. SpaceX очень хотят как можно быстрее перейти на Starship, но нюанс, для своих внутренних задач. И когда Starship достигнет определённого уровня возможностей, то увидим его в новых тендерах. Сама компания уже не один год работает с коммерческими заказчикам для это системы, а на рынке есть дефицит ракет — спрос выше предложения. Что же касается героя материала, то попытка манипуляции общественным мнением через распространение дезинформации о публичной компании с капитализацией в $1.5 триллиона — очень интересный кейс для юристов и SEC. Продолжение этой истории может не понравиться номинанту на премию Дарвина. И это ещё одно важное напоминание, почему в канале не выходят некоторые посты — на это нужно время, а ответы могут приходить днями и неделями. Гнаться за оперативностью удел тех, кто не ценит своих читателей, и некоторым анонсам нужно настояться. Поэтому важно получать новости из разных источников, ставить под сомнение (что вы справедливо делаете в комментариях) и не доверять всему, что пишут в интернете. Нет, Falcon 9 не планируют свернуть до 2028 и оставить только для задач от NASA. На это понадобиться чуть больше времени.

Дженсен Хуанг. Главная мысль его выступления — великие компании строятся не вокруг одной технологии, а вокруг правильного взгляда на будущее. Первая технология NVIDIA была ошибочной. Компания выбрала неправильный алгоритм 3D-графики и оказалась на грани закрытия. Более того, команда даже не знала, как сделать правильно: Дженсен купил несколько учебников по OpenGL, инженеры выучили новый подход и перестроили продукт. Но фундаментальная гипотеза была верной: обычные CPU нужно дополнять ускорителями, чтобы решать целые классы сложных задач. Поэтому NVIDIA стала не просто производителем чипов, а компанией, которая последовательно ускоряет новые алгоритмические области — от графики до deep learning и робототехники. Когда появился AlexNet, Дженсен увидел не просто прорыв в распознавании изображений. Он увидел универсальный способ создавать софт: нейросеть может учить функции, которые невозможно точно запрограммировать вручную. Дальше он задал главный стратегический вопрос: если это будет становиться лучше, что изменится во всём технологическом стеке? Отсюда его взгляд на следующую эпоху. Агенты — это не чат-боты и не просто инференс. Им нужны память, инструменты, песочницы, взаимодействие друг с другом и постоянно работающие асинхронные процессы. OpenClaw он назвал «Linux-моментом»: теперь каждая компания сможет собрать собственный AI. При этом главный нерешённый вопрос — управляемость. Агент уже может улучшать память и учиться со временем, но человек должен уметь изменить одно слово или один элемент плана и получить именно нужное локальное изменение. Тогда AI не обязан быть идеальным: даже 80% качества достаточно, если оставшиеся 20% можно точно и безопасно довести вместе с человеком. И, пожалуй, лучший совет Дженсена основателям: не нужно заранее знать всё. Нужно уметь быстро признать, что текущая реализация не работает, сохранить глубокую гипотезу, научиться недостающему и продолжать. Его формула проста: «Это важно — значит, я этому научусь. Насколько сложно это может быть?» На практике оказывается намного сложнее. Но преодолевать нужно не весь путь сразу — достаточно сегодняшний день.

Тут интересный комментарий оставили к прошлой новости про гипотетическое "освоение миллиардов" на создании робота-снегоуборщика. Обвинение на сегодня абсолютно голословное, ибо не опубликованы затраты на проект - был ли там хотя бы один миллиард, я этого не видел. На контраргумент про кремниевую долину, комментатор выдал "Какая разница? Это частные деньги, и потери частные". Я тут не собираюсь никого задевать, но я не люблю, когда прут против общеизвестных или легкогуглимых фактов. Давайте разберемся не в гипотетических госбабках, объем которых неизвестен, в деле создания одного робота. А в реальных вложениях миллиардов госбабок в кремниевую долину. 1950–1960-е: Кремниевая долина родилась не как частная инициатива. В 1955 году госконтракты обеспечивали 85% доходов региона. Fairchild Semiconductor, ставшая «матерью» всей индустрии, в 1959 году имела 80% выручки от государства. Для противодействия СССР, в основном. 1958–1968: Закон о малом бизнесе 1958 года запустил программу федерального финансирования венчурных фондов. За первое десятилетие её существования государство вложило в молодые фирмы $3 млрд — более чем в три раза больше, чем дали частные инвесторы. Apple, Compaq и Intel получали господдержку через эту программу. 1970–1990-е: В 1992 году федеральные власти инициировали программу на 17 млрд долларов новых инвестиций в технологические исследования, поддержку промышленных альянсов и государственно-частных предприятий, а также налоговый кредит на корпоративные НИОКР. Главный исследовательский центр региона, лаборатория MIT (LCS), десятилетиями держался на грантах DARPA. ARPANET — прообраз интернета, создан полностью на госбабки. 2000-е: BlackRock и Blackstone основаны в конце 1980-х в основном на деньгах пенсионных фондов. К 2000-му BlackRock управлял $165 млрд. Сегодня BlackRock — $11 трлн, Blackstone — $1,1 трлн. Венчурные фонды Долины на 80% финансируются институциональными инвесторами — теми же пенсионными фондами. А 73,7% акций Blackstone принадлежат институционалам, крупнейший из которых — BlackRock (7,09%). Деньги пенсионеров через BlackRock и Blackstone идут в стартапы и обратно. Ну, это, конечно, только для того, чтобы "деньги работали" и "инфляция не съедала накопления работяг". 2022–2023: банк Кремниевой долины и "госбабки" SVB (Банк кремниевой долины) рухнул в марте 2023 года из-за того, что вложил $24 млрд депозитов в долгосрочные гособлигации США. Когда ФРС подняла ставки, эти бонды обесценились — банк продал портфель с убытком $1,8 млрд. А поскольку 94% депозитов не были застрахованы, началась паника и изъятие средств. Заплатил за это госбюджет США? Да, через FDIC. Убыток страхового фонда составил около $16 млрд, который FDIC покрывает за счёт специальных сборов с банков. Фактически, государство гарантировало все депозиты, но платят за это все банки США. Выводы делайте сами.

😂 Полезное на kod.ru За последнюю неделю на сайте вышло много интересных материалов. Настало время прочитать их! 🍏 Apple 📌 Что нового в iOS 27 beta 4: допилили Siri и настройки AirPods, есть намёк на складной iPhone. 📌 Вы зря ждёте iPhone 18 Pro и 18 Pro Max: вот все 12 новшеств будущего смартфона. 📱 Новинки Samsung 📌 Что нового в Samsung Galaxy Z Fold 8, Fold 8 Ultra и Flip 8: подробный разбор. 📌 Samsung представила Galaxy Watch Ultra 2 и Watch 9: что нового и цены в России. 😾 Интересное 📌 Что входит в 21-й пакет санкций ЕС: банки, «Золотая Корона», Beget и Мосбиржа. 📌 Госдума приняла закон о криптовалютах в России: что изменится? 📌 Баг Telegram вызывает перегрев iPhone и сотни ложных уведомлений. Как решить проблему? 📌 Как поиграть в Warcraft II прямо в браузере? 🤫 Подборки 📌 Лучшие компактные смартфоны в 2026 году: 7 вариантов для тех, кто не любит «лопаты». 📌 6 отборных новинок кино, чтобы залипнуть на все выходные. 💻 Подписаться

Питерские инженеры создали робота-снегоуборщика «Объект 314» для Арктики Губернатор Александр Беглов сообщил об успешных испытаниях полностью автономной машины. Согласно заявлению, робот уверенно работает при морозе до -40°C, оператор управляет ей удалённо из тепла. Гусеничный робот от Санкт‑Петербургского политехнического университета Петра Великого работает до 8 часов без подзарядки, может передвигаться со скоростью до 5 км/ч, оснащён лидарами и камерами для навигации. Предусмотрено сменное оборудование: отвал, щётка, шнекоротор (типа огромная конусная дрель для снега). Для навигации используются круговой LiDAR, инерциальные датчики, спутниковое позиционирование и IP-камеры. Устройство досерийное, находится на этапе опытной эксплуатации.