ИИ! Терехов

🚀 Какой ИИ теперь будут считать российским После публичного спора «Сбера» и «Яндекса» правительство решило формализовать понятие национальной ИИ-модели. Критерии должны утвердить осенью 2026 года. Для получения статуса российский разработчик должен контролировать: 1️⃣ параметры и архитектуру модели; 2️⃣ код её обучения и эксплуатации; 3️⃣ конфигурацию контекстного окна. ❗️ При этом использовать open source и компоненты других компаний разрешается. То есть национальная модель не обязана быть полностью создана с нуля в России. Главное — кто контролирует конечную систему и может самостоятельно её запустить, изменить и дообучить. 💰 Почему статус важен Он может открыть доступ к государственным данным, закупкам, льготам и крупным контрактам. По оценке эксперта, около 90% российских ИИ-стартапов новым требованиям не соответствуют. Основными претендентами останутся крупные технологические компании. Главный сдвиг: российский ИИ теперь будут определять не по происхождению каждого компонента, а по контролю над всей моделью. 💥 И спор о технологиях превращается в борьбу за доступ к государственному рынку.

⚡️Весь интернет шумит: Claude будет помечать тексты. И это прекрасно Anthropic объявила, что новые модели Claude будут встраивать в текст невидимый водяной знак. В соцсетях уже хоронят дипломы, книги и «анонимное творчество». Но Claude здесь не первый. Google уже маркирует тексты Gemini с помощью SynthID. А с 2 августа европейский AI Act требует машинно-читаемой маркировки ИИ-контента. Это становится общим стандартом рынка, хотя технологии у компаний могут отличаться. И я не вижу в этом ничего плохого. Рукописный текст оставляет след чернил. Фотография — данные камеры. Программный код — историю изменений. От этого результат не становится хуже. ⚖️ Более того, маркировка создаёт основу юридической защищённости: помогает устанавливать происхождение контента, защищать авторские права и определять ответственность за подделки. Но главное изменение глубже. 🪧 До сих пор нейросетевой текст часто пытался быть симулякром человеческого — максимально похожей копией, происхождение которой нужно скрывать. Маркировка позволяет отказаться от этой игры. ИИ-текст больше не обязан притворяться человеческим. Он может развиваться как отдельный, более передовой формат: анализировать огромные объёмы данных, обновляться, проверять источники и адаптироваться под конкретного читателя. ❗️Это переход от имитации человека к настоящему развитию ИИ-текста. Вопрос уже не в том, использовали ли вы нейросеть, а в том, что новое вы смогли создать с её помощью.

🇷🇺 Россия строит собственный ИИ-контур вне США и Китая Индийский аналитический центр Gateway House опубликовал исследование российской ИИ-экосистемы, изучив 38 компаний, работающих в России или имеющих российское происхождение. Аналитики исследовали не только их продукты, но и владельцев, источники финансирования и связи с государством. Контекст впечатляет. После 2022 года Россия лишилась доступа к передовым чипам, западным облакам, программному обеспечению и иностранному капиталу. Более 100 тысяч технологических специалистов уехали из страны. По мнению авторов, российская ИИ-отрасль должна была остановиться. Но этого не произошло. 📊 В исследовании приводятся такие цифры: — рынок ИИ в России оценили в $6,3 млрд в 2025 году; — к 2034 году он может вырасти до $47,5 млрд; — более 52% крупных организаций уже внедряют ИИ; — Международный альянс ИИ объединяет 28 стран. В стране появились GigaChat, YandexGPT, нейроморфный чип ALTAI и отраслевые решения для медицины, безопасности, финансов и промышленности. 💡 Но главный вывод статьи не про отдельные технологии. В США развитие ИИ финансирует преимущественно частный капитал. В Китае работает гибрид государства и корпораций. В России главным архитектором экосистемы стало государство. Оно заполняет освободившиеся ниши через «Сколково», Национальную технологическую инициативу, налоговые льготы, гранты, государственные инвестиции и закупки. Авторы не называют Россию ИИ-сверхдержавой. Страна всё ещё зависит от импортного оборудования и сталкивается с изоляцией и оттоком специалистов. Но ей удалось построить работающий суверенный ИИ-стек — от моделей до отраслевых продуктов. ❗️А станет ли он реальным конкурентным преимуществом экономики — зависит уже от нас: предпринимателей, разработчиков и руководителей.От того, насколько быстро мы перестанем просто обсуждать нейросети и начнём перестраивать с их помощью реальные процессы.

📈 ChatGPT поможет найти ваш цифровой след. Главное — не оставить ему новый В сети разошёлся промпт, который якобы удаляет информацию о человеке из интернета. Звучит красиво, но ChatGPT ничего не удалит самостоятельно. Зато он может стать неплохим аудитором: найти публичные упоминания, составить запросы владельцам сайтов и собрать пошаговый план очистки. ⚠️ Перед использованием: — отключите «Улучшать модель для всех» в настройках данных; — запустите временный чат; — не отправляйте пароли, документы, банковские данные и домашний адрес. Сохраняйте промпт: Ты – специалист по цифровой приватности. Помоги мне законом и безопасно сократить публичный цифровой след. Сначала задай минимум вопросов: страна, варианты имени, публичные никнеймы, старые платформы и главные опасения. Не запрашивай пароли, документы, финансовые данные и точный домашний адрес. Если тебе доступен поиск в интернете — используй только открытые источники и давай прямые ссылки. Если поиска нет — составляй точные запросы для самостоятельной проверки. Найди или помоги проверить: 1. Упоминания, профили, публикации, фотографии и документы 2. Забытые аккаунты по старым никнеймам 3. Сервисы поиска людей и брокеров данных в моей стране 4. Личные данные и географические подсказки в соцсетях 5. Метаданные фотографий и документов 6. Возможные утечки электронной почты через проверенные сервисы Раздели результаты на категории: удалить самостоятельно, сделать приватным, обновить, запросить удаление, убрать из поисковой выдачи или оставить под наблюдением. Для каждого пункта укажи действие, ссылку или поисковый запрос, шаблон обращения, сложность, ожидаемый эффект и срок повторной проверки. В конце создай таблицу: Сайт | Какие данные найдены | Способ удаления | Дата запроса | Дата проверки | Статус Будь честен: объясняй, что невозможно удалить полностью и где потребуется моё личное действие. 💡 ИИ здесь не кнопка «стереть меня из интернета». Это инструмент, который превращает хаотичный поиск в понятный план действий.

⚽️ Следующий трансфер Arsenal — AI-инженер Недавно я писал, что на ЧМ-2026 ИИ анализирует тысячи показателей и помогает сборным готовить тактику. Теперь технологии идут ещё глубже — непосредственно в тренерские штабы клубов. Arsenal ищет Research Engineer для работы с основной мужской командой. Его задача — не писать научные статьи, а превращать собственные AI-модели клуба в инструменты, которыми тренеры будут пользоваться каждый день: — автоматизировать анализ матчей и игроков; — создавать приложения для тренерского штаба; — визуализировать тактические данные; — находить новые сценарии применения ИИ в футболе. 💡 Самое интересное: специалист будет работать напрямую с тренерами и аналитиками. То есть ИИ становится не отдельным экспериментом, а частью процесса принятия решений. В спорте происходит то же, что и в бизнесе. Ценность появляется не тогда, когда компания получила доступ к мощной модели, а когда встроила её в ежедневную работу сотрудников. ИИ не заменит тренера. Но тренер, усиленный ИИ, может начать чаще побеждать тренера, который полагается только на опыт и интуицию. 💰 Скоро футбольные клубы будут конкурировать не только за нападающих и полузащитников, но и за лучших ML-инженеров.

💥 Google дала ИИ переписывать Землю. Хватило суток 30 июля в Google Earth появилась кнопка Create image. Выбираешь место на карте, описываешь изменения — и Nano Banana 2 перестраивает реальные спутниковые снимки. Задумывалось красиво: показывать исторический облик городов, визуализировать архитектуру и будущую застройку. Но пользователи сразу создали ядерный объект в Иране, лагерь беженцев у границы США, воронку от взрыва в Газе и смертельную аварию в Амстердаме. Фильтры ничего не заблокировали. Через сутки Google отключила функцию. ❗️Подделки не заменяли настоящие снимки внутри Google Earth и содержали водяной знак SynthID. Но достаточно сделать скриншот или снять экран — и проверка уже может не сработать. В этом и главная ошибка Google. Google Earth — не обычный фоторедактор. Это сервис, которому журналисты, OSINT-аналитики и миллионы людей доверяют как источнику фактов. Когда генератор встраивают прямо в такой источник, фейк автоматически получает часть его авторитета. 💡 Не в каждый продукт, куда можно встроить ИИ, его действительно нужно встраивать. ИИ способен придумать новую реальность за секунды. А доверие к настоящей Google строила 20 лет.

🚨Сотрудница загрузила коммерческую тайну в DeepSeek. Но первопричина — в самой компании Директора по продажам с зарплатой более 800 тысяч рублей уволили за передачу конфиденциальных документов в публичную нейросеть. Суд встал на сторону работодателя. Юридически виновата сотрудница. Управленчески — вопрос к компании. Если сотрудники уже используют ИИ, недостаточно просто запретить им загружать документы. Нужно дать безопасную альтернативу: корпоративную нейросеть, внутреннюю базу знаний и понятные права доступа. Тогда данные не покидают инфраструктуру компании, а каждое действие можно контролировать. 💡 Правильное внедрение ИИ — это не покупка подписки сотрудникам. Это система: — защищённая инфраструктура; — правила работы с данными; — обучение сотрудников; — контроль доступа и результатов. ‼️ Этот случай — не аргумент против нейросетей. Это сигнал другим компаниям: если не внедрить ИИ централизованно, сотрудники внедрят его самостоятельно. И цена такой самодеятельности может оказаться слишком высокой.

Сколько нам может стоить суверенное ИИ? По некоторым скромным подсчетам - 10 трлн рублей или 25% федерального бюджета.

❗️67% россиян НЕ ГОТОВЫ к повсеместному внедрению ИИ. ВЦИОМ опубликовал свежее исследование об отношении россиян к искусственному интеллекту. 📊 Вот что показал опрос: — 67% считают, что ИИ нужно использовать избирательно — 77% поддерживают обязательную маркировку ИИ-контента — 82% готовы использовать ИИ в медицине только как помощника — Лишь 3% согласны доверить алгоритму самостоятельное решение — Только 2% готовы признать ИИ автором созданного произведения Получается интересная картина. Люди не требуют запретить технологию. Они хотят понимать, где она использовалась, кто отвечает за результат и у кого остаётся последнее слово. 💬 Как отметил эксперт Аналитического центра ВЦИОМ Олег Маврин: ИИ сегодня — это мощный инструмент, но никак не самостоятельный арбитр. Там, где цена ошибки особенно высока, большинство настаивает на сохранении человека в качестве последней инстанции. 💼 И здесь главный вывод для бизнеса. Чем раньше компания начнёт системно внедрять ИИ, тем быстрее научится управлять его ошибками. Не просто выдаст сотрудникам доступ к нейросети, а выстроит процессы: где ИИ принимает решение, кто его проверяет, как фиксируются ошибки и на каких данных система совершенствуется. Надёжность ИИ появляется не сама по себе. Она создаётся внутри компании — через контроль, обратную связь и понятную ответственность. 🚀 Преимущество получат не те, кто дождётся идеальной нейросети. А те, кто уже сейчас научится правильно с ней работать.

🚀 Маск пообещал снять свою «Одиссею» с помощью ИИ до конца года Это продолжение его публичного спора с Кристофером Ноланом. Маск критиковал экранизацию режиссёра за отступление от Гомера. Теперь он обещает ответить полнометражным фильмом от Grok Imagine — «исторически точным и верным оригиналу». У этой истории два возможных финала: 🚀 Первый — революция снизу Если фильм понравится зрителям, молодые режиссёры поймут, что для большого кино им больше не требуется разрешение студии. ИИ-производство тоже стоит дорого: нужны специалисты, вычислительные мощности, тысячи генераций, монтаж и человеческий контроль. Но это совершенно другая модель — и потенциально в разы дешевле Голливуда. Сам Голливуд вряд ли добровольно откажется от привычной системы. Это вековая институция с профсоюзами, контрактами и огромными бюджетами, которая будет защищать себя. Но если независимые команды начнут выпускать конкурентное ИИ-кино, Голливуду придётся меняться — или уступать аудиторию. 💥 Второй финал — и пока наиболее вероятный Всё закончится очередной мощной пиар-акцией Маска. Тем более теперь xAI входит в SpaceX: в феврале космическая компания приобрела ИИ-стартап. Объединённая структура оценивается примерно в $1,25 трлн и связывает Grok, ракеты, Starlink и будущую вычислительную инфраструктуру в космосе. На этом фоне «первый полнометражный фильм от Grok» выглядит не только творческим экспериментом, но и идеальной демонстрацией возможностей новой корпорации. Пока Маск не показал ни команду, ни производственный план, ни критерии того, что будет считаться готовым фильмом. ❗️ Поэтому революция снизу пока остаётся красивой фантазией. А вот глобальный инфоповод Маск уже создал. Как обычно — одним постом.

💥 Битва Грефа и Яндекса — не про технологии. Это спор за слово «отечественный» Греф перед сенаторами сказал, что в России осталась одна настоящая ИИ-модель — от Сбера. Яндекс, по его словам, «дообучает китайскую Qwen». Яндекс ответил, что это неправда. Оба говорят правду. Просто о разном. ⚙️ Что там технически Греф не солгал. Флагманские YandexGPT 5 Pro и Alice AI действительно инициализировались с весов Qwen — это подтверждают сами техотчёты Яндекса на Хабре. GigaChat 3 Ultra при этом обучался со случайных весов, с нуля, на 14 трлн токенов. Но «дообучает» — это манипуляция. Яндекс не скачал готовую китайскую модель и не добавил к ней русских текстов. Компания провела полноценное предобучение на собственных данных, модифицировала токенизатор, прогнала несколько стадий выравнивания. Это другой процесс. При этом YandexGPT 5 Lite вообще обучалась с нуля на 15 трлн токенов. Так что «Яндекс больше не делает своих моделей» — просто неверно. 💰 За что на самом деле драка Настоящий вопрос здесь не технический. Греф выступал в Совете Федерации, где обсуждается регулирование ИИ. Если государство примет критерий «российская модель — только обученная с нуля», Сбер выигрывает в госзакупках, льготах и программах поддержки. Яндекс — нет. Это не дискуссия про архитектуры. Это драка за то, кто будет определять слово «отечественный». 🥊 Не первая их война Сбер и Яндекс вместе строили «Маркет», делили «Деньги», в 2020-м разошлись и с тех пор конкурируют везде. ИИ — просто следующий фронт той же войны.

🇨🇳 Наконец-то дошёл до «убийцы Claude» — Kimi K3 Так модель окрестили почти сразу после релиза. Повод для шума есть — Kimi набрала 57 баллов в независимом рейтинге Artificial Analysis, приблизилась к лидерам и заняла первое место в бенчмарке по созданию веб-интерфейсов. ❗️После ажиотажа Moonshot даже приостановила оформление новых подписок — спрос приблизился к пределу вычислительных мощностей. Мои сотрудники успели приобрести максимальный тариф, поэтому я прогнал Kimi в Web, Code, Work, OpenCode и OMP. Что увидел: ✅ Очень сильна в 3D и сложном фронтенде. ✅ Хорошо держит длинные задачи. ✅ Создаёт рабочие сайты, презентации, документы и код, а не просто объясняет, как их сделать. Но работает заметно медленнее Claude Opus 4.8 и Fable и очень быстро съедает лимиты — даже на максимальной подписке. Kimi действительно умеет больше, чем многие конкуренты. Проблема в том, что пользоваться этой мощностью пока неудобно: долго ждёшь результат и слишком быстро упираешься в лимиты.

⌨️ OpenAI выпустил клавиатуру за $230. Это IPO-артефакт OpenAI выпустила клавиатуру за $230 для управления ИИ-агентами. Физическая кнопка для подтверждения кода. Джойстик рефакторинга. Регулятор глубины рассуждений модели. Выглядит круто. На самом деле это IPO-артефакт. 💰 Перед выходом на биржу технологические компании стабильно выпускают что-то осязаемое. Snap показал Spectacles за полгода до IPO. Peloton — новую линейку тренажёров. Rivian — грузовик, который потом почти не производил. Теперь клавиатура от OpenAI. Логика простая: инвесторам легче объяснить стоимость компании, когда есть предмет, который можно подержать в руках. 🤖 Но если смотреть честно, аппаратное железо в эпоху агентного ИИ скорее всего исчезнет раньше, чем успеет окупиться. Агент сам слышит голос, сам видит экран, сам управляет мышью. Специальная клавиша «подтвердить действие» имеет смысл ровно до тех пор, пока человек вообще участвует в этом процессе. Codex Micro красивый. И почти наверняка последний в своём роде.

💰 Короткий промпт может стоить в 5 раз дороже длинного Все думают: чем короче промпт — тем меньше платишь. Логично же — меньше токенов, меньше счёт. В реальных ИИ-агентах всё наоборот. Правильно построенный длинный промпт часто обходится в 3-5 раз дешевле короткого. Разбираю почему. 💡 Как ИИ на самом деле считает деньги У всех больших моделей — GPT, Claude, Gemini — работает механизм prefix cache. Простая аналогия: это как кэш браузера. Первый раз страница грузится долго. Второй раз — мгновенно и бесплатно. Та же логика у LLM. Если начало промпта повторяется — модель не считает его заново, а берёт из кэша. Такие токены стоят в 5-10 раз дешевле. Отсюда парадокс: 🟢 Длинный, но стабильный промпт → копейки 🔴 Короткий, но каждый раз новый → сожжёт бюджет 🚨 Три классические ошибки Их объединяет одно: все они меняют начало запроса. И тем самым обнуляют кэш. 1️⃣ Timestamp в системном промпте «Сегодня 13 июля 2026, 14:32». Время меняется каждую секунду — значит начало промпта уникально в каждом запросе. 2️⃣ Плавающий список инструментов «Зачем слать все 30 tools, отправим только 5 нужных». Кажется экономно — на деле начало промпта каждый раз новое. 3️⃣ Пересборка истории диалога Заменить старые сообщения на краткое саммари. Промпт стал короче, но начало изменилось. Кэш сломан. Три разные ошибки. Одна причина. Один результат. ❗️ Главное правило Правильная последовательность оптимизации ИИ: 1. Сначала — стабилизировать начало запроса 2. Только потом — сокращать промпт Большинство делают наоборот. И получают счёт в разы выше нужного. Побеждает не тот кто написал самый умный промпт. Побеждает тот кто разобрался как модель считает деньги.

🚀 3 миллиона просмотров и одна упущенная мысль. Разбираю вирусную статью Фила Чена На прошлой неделе бывший сотрудник и исследователь OpenAI и Google DeepMind Фил Чен опубликовал 6 принципов работы в эпоху ИИ. 3,1 млн просмотров за 5 дней. Все пересказывают. Прочитал глазами предпринимателя. С тремя пунктами согласен полностью. С одним — категорически нет. И вижу что главную мысль почти все упустили. С чем согласен как руководитель: ✅ Инвестировать в отношения, а не гнаться за коротким рублём. Связи — это компаундинг, они работают на длинной дистанции. ✅ Полировать последние 10%. ИИ выдаёт медиану — стандартный текст, стандартный дизайн, стандартную стратегию. Разница между хорошим продуктом и великим — в финальной шлифовке которую делает человек. ✅ Работать на границе своей области. Компании и продукты подчиняются степенному закону — устойчивую ценность создают те, кто целится в самое сложное. С чем НЕ согласен: ⚠️ «Иди в исследования прямо сейчас». Для предпринимателя в России — вредный совет. Наша ценность не в том чтобы конкурировать с Anthropic на бенчмарках. А в том чтобы применять готовые модели быстрее и точнее конкурентов. Мы играем в другую игру — и это нормально. ❗️ Что все упустили — главная мысль треда Второй пункт Чена звучит скучно: «учись находить проблемы, а не только решать их». Все пролистали. А это самая важная фраза во всём треде. 🔍 Разбираю почему За последние 2 года ИИ научился решать почти любую чётко поставленную задачу. Написать код, разобрать данные, сделать презентацию, найти инсайт в отчёте — всё это уже делается за минуты. Но остался один навык которому ИИ не научился. И не научится в ближайшие годы. 🧠 Понимать какие задачи вообще стоит решать. ИИ не знает что для вашего бизнеса важнее — увеличить конверсию лендинга или переделать продукт. Ускорить онбординг клиентов или запустить новый канал продаж. Оптимизировать расходы или удвоить команду. Эти решения по-прежнему принимает человек. И ценность этих решений выросла в разы — потому что цена ошибки теперь другая. Если ИИ решает не ту задачу — вы получаете идеально сделанное никому не нужное решение. Быстро, качественно, впустую. 💼 Что это значит для нас: Раньше главным навыком предпринимателя было умение делать. Сегодня — умение выбирать что делать. ИИ забрал у нас исполнение. Оставил нам стратегию. В новой экономике выигрывает не тот кто быстрее пишет промпты. Выигрывает тот кто задаёт правильные вопросы.

🔒 Открытые vs закрытые LLM — главный разлом ИИ-рынка Пока все обсуждают битву OpenAI против Anthropic — настоящий раскол в индустрии идёт совсем в другой плоскости. Он про сам подход к тому что такое ИИ. Два лагеря: 1️⃣ Закрытые модели: GPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google) Мощная модель на чужих серверах. Вы платите за API-запросы. Не видите как она устроена. Не можете дообучить. Не контролируете что происходит с вашими данными. Провайдер в любой момент меняет правила. 2️⃣ Открытые модели: Mistral, LLaMA, Qwen, DeepSeek Веса модели можно скачать. Запустить у себя на серверах или в приватном облаке. Дообучить под свои задачи. Данные остаются в вашем контуре. Оплаты за токены нет — есть расходы на инфраструктуру (свои GPU или аренда). Для серьёзных задач нужны ML-инженеры для развёртывания. ❗️ Почему это важно для бизнеса Главная боль работы с ChatGPT или Claude — зависимость. Провайдер поднимет цены или заблокирует аккаунт — ваш продукт встанет. Открытые модели решают это в корне. Вы не арендуете ИИ — вы им владеете. 🎯 Что выбрать: Комбинировать → Разовое: API OpenAI/Сlaude → Постоянное: self-hosted Mistral или LLaMA ⚡️ Так вы получаете лучшее от обоих подходов: гибкость и скорость закрытых API — там где нужна скорость. Контроль и независимость открытых моделей — там где на кону деньги и данные.

💼 Альтман: ИИ будет управлять компаниями лучше любого CEO На прошлой неделе я писал о том, что у CEO Anthropic всего один прямой подчинённый. Многие удивились такому подходу. А теперь Альтман говорит: к 2028 году суперинтеллект будет управлять компаниями лучше любого топ-менеджера. Совпадение? Не думаю. Мы наблюдаем разворот в самой сути роли CEO ⚡️ Раньше руководитель = центр всех решений Все идёт через него, он «держит компанию в голове», принимает 50 решений в день. ⚡️ Сейчас руководитель = архитектор системы Операционка на втором номере, стратегия и культура — на нём. ⚡️ Через 3-5 лет руководитель = стратег + куратор ИИ ИИ принимает операционные и тактические решения. CEO задаёт направление, проверяет ключевые развилки, отвечает за смысл. Что делать уже сейчас: 1️⃣ Оцифровать процессы. Если у вас нет ясной карты как работает компания — никакой ИИ туда не встроится; 2️⃣ Найти своего помощника. Того кто закроет операционку и даст вам заниматься тем ради чего вы создали бизнес; 3️⃣ Не бояться внедрять ИИ там, где он действительно эффективнее человека. Рутина, аналитика, работа с большими объёмами данных — здесь ИИ уже сегодня даёт результат в разы быстрее и дешевле. Через два года управление компанией станет другой профессией. Не хуже, не проще. Другой. ❗️ Кто увидит этот сдвиг сейчас — окажется в авангарде. Кто пропустит — станет тем самым медленным звеном в собственной компании.