Лиза Чернягина | Опережая тренды

10 неочевидных направлений: где искать альфу в китайском фронтире В процессе подготовки бизнес-миссии мы собрали большой обзор фронтир-технологий Китая — пять доменов, 20 сегментов, оценка позиции в мире по каждому👆 Но самое интересное в такой работе — не карта того, где Китай уже выиграл. Это и так известно: батареи, солнечная энергетика, электромобили, дроны, редкозёмы. Интереснее второй слой — направления, где рынок еще не сформировался. Ниже — топ 10 технологических направлений. Часть из них уже подтверждается цифрами, часть остаётся гипотезой. 1. Открытый код как захват стандарта Ценность в ИИ смещается от моделей к инфраструктуре и прикладному слою. DeepSeek V4 — крупнейшая открытая модель в мире, инференс в ~7 раз дешевле западных лидеров. Раздавая веса, Китай подрывает экономику закрытых лабораторий и делает свой стек стандартом для Глобального Юга — монетизация уходит в инструменты и сервисы вокруг моделей. 2. Натрий-ион как платформа CATL, крупнейший производитель аккумуляторов в мире, запускает массовое производство натрий-ионных батарей — альтернативы литий-ионным, не зависящей от лития и дефицитных металлов. Батареи стабильно работают при −40 °C и на ~30% дешевле нынешнего литиевого стандарта. Для северных широт и электротранспорта эконом-класса это смена экономики накопителей. 3. Низковысотная экономика Рынок беспилотной авиации в КНР превысит 1 трлн юаней к концу 2026 года. Производители аппаратов — наименее интересная его часть; маржа сместится в инфраструктуру: управление воздушным движением для дронов, вертипорты, сертификацию, страхование, обслуживание. EHang уже выполняет коммерческие пассажирские рейсы по одним из первых в мире сертификатов. 4. Нейроинтерфейсы В 2026 году Китай первым в мире выдал разрешение на коммерческое применение инвазивного нейроимпланта — NEO от Neuracle, менее травматичного, чем у Neuralink. Технология переходит из клинических испытаний в медицинскую практику: импланты уже стоят у пациентов с БАС. Направление курируют семь министерств с целевым сроком 2027 год — западные инвесторы его почти не учитывают. 5. Цепочка поставок термояда Коммерческого термояда нет ни у кого, и ставка на конкретный реактор — лотерея. Но всем участникам гонки нужны сверхпроводящие ленты, магниты и криогеника — и Китай наращивает именно эти производства. Поставщик критических компонентов зарабатывает при любом исходе гонки. 6. Воплощённый ИИ на производственной базе Поставки гуманоидных роботов в КНР вырастут с ~18 до ~62,5 тыс. за год; Unitree и AgiBot держат ~80% рынка, UBTech внедряет роботов на авиапроизводстве с Airbus. Ключевой актив — не аппараты, а данные реальной эксплуатации: они создают преимущество в обучении физического ИИ, которое не воспроизводится капиталом. 7. Фотонные и оптические вычисления Санкционный барьер в кремнии создаёт стимул обходить его через свет: оптические ускорители и межсоединения допускают прыжок через поколение вместо догоняющего развития. Рынка пока нет — это гипотеза, и именно поэтому стоимость входа минимальна. 8. Спутниковый интернет для не-западного мира Мегасозвездия Qianfan и Guowang строятся как альтернатива Starlink для стран вне западной орбиты. Быстрее окупается и проще регулируется наземный сегмент — терминалы, станции, сервисы, — а не сама орбитальная группировка. 9. Редкозёмы как стратегический рычаг ~90% мировой переработки редкоземельных металлов — в КНР, и с 2025 года доступ к ней регулируется экспортными лицензиями, то есть встроен во внешнюю политику. Переработка и постоянные магниты — стратегический актив. 10. Новая техбаза эффективных вычислений Из дефицита чипов Китай выводит доктрину: 15-я пятилетка прямо закрепляет принцип эффективного использования ограниченных вычислительных ресурсов. Софт: разреженные MoE-архитектуры, компиляторы, инференс-оптимизация. Железо: чипы Ascend и платформа CANN от Huawei — альтернатива Nvidia и CUDA. Если этот стек станет стандартом Глобального Юга, ценность уйдёт в экосистему вокруг него: инструменты, миграцию — перенос софта с Nvidia на китайское железо, — обучение и сервис. t.me/cherniagina

🗓 График сайд-ивентов на осень 2026 Потом не говорите, что не предупреждала☝️ Вот график конференций, сайд-ивентов и бизнес миссий. По содержанию многие еще не полны, но не сомневайтесь, что мы с @dart_links пригласим на них самых интересных предпринимателей и исследователей нашего времени, так чтобы все охуели. 🔴 Шэнчжень · Выставка CIOE · 9–11 сентября Крупнейшая в мире выставка оптоэлектроники: 260 000 м², 4000+ экспонентов, 8 залов — от кремниевой фотоники и лазеров до LiDAR и AR-оптики. Вход бесплатный по регистрации. 🔴 Званый ужин по итогам выставки 11 сентября → регистрация А выходные после этого проведем в Гонконг и Макао, затем бизнес визиты в компании и лаборатории «аппаратной столицы мира». Возможные направления — финальный список собираем под запрос группы: — робототехника и гуманоиды — ИИ-ускорители и чипы — LiDAR и оптическая сенсорика — фотоника, лазеры, оптосвязь — аккумуляторы и накопители 🔴 Бизнес-миссия 11–17 сентября → отправить заявку 🔴 Лиссабон · Web Summit · 9–12 ноября 2026 Главный технослёт Европы: ~70 000 человек, тысячи стартапов и почти весь венчур континента на четырёх днях в одном городе. Лиссабон на неделю превращается в один большой нетворкинг. В нашем опросе физтехов эта конференция показала наивысшую популярность 🥇 🔴 Квартирник 10 ноября → регистрация 🔴 Дубай · GITEX Global · 7–11 декабря 2026 Крупнейшая техновыставка мира и точка, где встречаются деньги Залива, азиатское железо, глобальный deeptech и половина зимующих предпринимателей из России🤫 🔴 Квартирник 7 декабря → регистрация Оставляйте заявки, пишите предложения. t.me/cherniagina

От комнаты в общаге до ТОП-2 в мире Делюсь шорткатами выступления Виктора Кузнецова (со-основателя ВсеИнструменты.ру) с нашего съезда в Ереване. Только там не все видео кадры мои — это не я кружила вокруг 🙃 Этапы развития компании сравниваются с жизненным циклом человека по Ицхаку Адизесу, любопытно, что в официальных русских переводах его книг первый этап закрепился под термином «Выхаживание», а Витя использовал оригинальное значение «Ухаживание». Конечно, подкупает подход, что сотрудники должны быть совладельцами и чувствовать себя хозяевами компании. И стремление делать то, чего никто до тебя не делал — мега цель вдохновляет всех, от стажёра до директора. 💡Для меня лично был уже не инсайт, а очередное напоминание, что в проектах нужно заужаться. Невозможно быть быть хорошим во всем и только узкой нише можно стать лучшим. 👇Ниже сама презентация про историю становления компании от комнаты в общаге на 19 квадратов до 10 000 партнёров и сотрудников, двух миллионов товаров и 50 миллионов посещений сайта в месяц. Двадцать лет между этими двумя строчками — и пять этапов взросления. И вот кратко фазы по Ицхаку Адизесу, для тех кто видит их в первых раз (как я): 📈 Фаза роста (Восхождение) 1. Ухаживание (Courtship) — поиск идеи Организации физически ещё нет. Есть идея основателя, его энтузиазм и разговоры о будущем продукте. Ключевой вопрос — нужно ли это клиенту. Опасность этапа: увлечься мечтами без реальных действий. 2. Младенчество (Infancy) — выживание и процесс Компания начинает работать. Структуры нет, бюджета нет, все делают всё. Главный фокус — на продажах и удовлетворении клиента. Опасность: нехватка оборотного капитала. 3. Давай-давай! (Go-Go) — бурный рост Продажи растут, бизнес нащупал нишу. Основатель видит везде возможности и пытается ухватиться за всё сразу. Компания расширяется хаотично, без чётких должностных инструкций. Опасность: потеря фокуса и контроля. 4. Юность (Adolescence) — второе рождение и порядок Переломный момент: переход от семейного бизнеса к профессиональному менеджменту. Появляются оргструктура, регламенты, отчётность и наёмные руководители. Опасность: конфликт между основателем и «новыми» директорами. 5. Расцвет (Prime) — пик эффективности Оптимальная точка цикла. У организации есть и гибкость мышления, и жёсткая структура. Компания чётко знает свои цели, зарабатывает деньги и контролирует процессы. 📉 Фаза старения (Нисхождение) 6. Стабильность (Stability) Первый шаг к увяданию. Компания всё ещё успешна, но теряет былую гибкость. Форма начинает преобладать над содержанием: сотрудники меньше рискуют и реже предлагают инновации. 7. Аристократизм (Aristocracy) Бизнес владеет огромными ресурсами, но тратит их на внешние атрибуты — дорогие офисы, представительские расходы. Внутри избегают конфликтов, а застой маскируют прошлыми заслугами. 8. Салем-Сити / Ранняя бюрократизация (Early Bureaucracy) Доходы падают, и руководство ищет виноватых вместо решения проблем. Начинается внутренняя «охота на ведьм», интриги и взаимные обвинения. Клиенты уходят на второй план. 9. Бюрократизация (Bureaucracy) Компания полностью теряет связь с клиентами и рынком. Процессы ради процессов: чтобы получить одну подпись, нужно пройти десятки согласований. Организация держится только на субсидиях или монопольном положении. 10. Смерть (Death) Бизнес прекращает существование из-за банкротства или ликвидации. Клиенты и сотрудники массово покидают компанию. Но по модели Адизеса смерть не обязательна, Расцвет можно удерживать сколько угодно. Так что неудивительно почему бизнесмены так корпят над своим детищем — это одна из форм их бесконечной жизни. А вы на каком этапе — ухаживание или уже давай-давай?🤭 t.me/cherniagina

Ultima Thule #Рубрика_для_ностальгирующих_по_науке Когда-то прежде и на прошлой неделе я была на персональных и групповых (с Физтех-союзом) экскурсиях по лабам РКЦ, который один из немногих в стране занимается развитием frontier технологий. Из самого интересного, что я видела — это ионный квантовый компьютер, оптическая машина Изинга, чувствительные, но не подверженные засветке лидары, сенсоры и микрорезонаторы на модах шепчущей галереи (там еще есть трындец футуристичные штуки типа биологических чипов, но я лично не трогала не видела). Сегодня мы с Клодом попробуем разобраться в теме воспроизведения эффектов сверхпроводника при комнатных температурах. — Есть задачи, которые нельзя посчитать. Не «дорого» и не «долго» — а пока что нельзя. Сверхпроводник, материал с нулевым сопротивлением, открыли в 1911 году. С тех пор на нём держатся томографы, магниты коллайдера, катушки термоядерных установок, кубиты квантовых компьютеров — и все они работают только на сильном холоде (до 4,2К). Материал, который делал бы то же самое при комнатной температуре, снял бы это ограничение целиком: электросети без потерь, томограф без жидкого гелия. Его ищут сорок лет и пока не нашли. При этом уравнение известно. Оно называется моделью Хаббарда и состоит из двух слагаемых: электрон может перепрыгнуть в соседний узел кристаллической решётки, а если в одном узле оказались два электрона — они отталкиваются. Всё. Записывается на салфетке. Решается — никак: число вариантов растёт экспоненциально с числом частиц. Точный расчёт для четырёх частиц в простейшем одномерном случае занимает месяц на суперкомпьютере. Реальный материал — это 10²³ частиц в двух и трёх измерениях. И тогда физики делают ход, который в бизнесе назвали бы сменой постановки задачи. Если уравнение нельзя решить, его можно не решать — а собрать систему, которая ему подчиняется, и посмотреть ответ. Электроны заменяют нейтральными атомами: атом светится, и его видно камерой поштучно. Подойдут разные — в мире работают на рубидии, литии, калии, стронции; РКЦ одни из единиц в мире, кто выбрал тулий. У него спин ядра ½, из-за чего каждый энергетический уровень расщепляется надвое, а промежуток между половинками приходится примерно на полтора гигагерца — то есть переключать внутреннее состояние атома можно антенной, не трогая всю остальную оптику. И магнитный момент у тулия большой, четыре магнетона Бора: атомы заметно чувствуют друг друга магнитно, поэтому силу их взаимодействия удаётся настраивать умеренным полем. У рубидия, на котором работает половина мира, для того же нужны поля в тысячи гаусс, при которых в лаборатории магнитится всё подряд. Кристаллическую решётку — решёткой из лазерных лучей: встречные пучки дают стоячую волну, и максимумы интенсивности работают как узлы кристалла, только крупнее в тысячу раз. Атомы охлаждают до 40 нК, рассаживают по узлам, фотографируют, отпускают и фотографируют снова. Природа отрабатывает те самые уравнения сама, остается записать результаты. Так романтично, что физики берут названия из мифологии. Элемент Тулий (¹⁶⁹Tm) был назван в честь Туле — острова, о котором писал Пифей, доплывший около 325 года до нашей эры куда-то за Британию: последняя земля перед тем, как земля кончается. Предположительно этим островом была Исландия, но это не точно. У Вергилия он превращается в *ultima Thule*, предел известного мира, и дальше живёт уже как выражение — крайняя точка чего угодно. В 1879 году Пер Теодор Клеве выделил новый редкоземельный элемент и назвал его тулием, в честь дальнего севера. В 2019-м зонд New Horizons долетел до тела за орбитой Плутона — самого далёкого, к которому вообще приближался аппарат, — и тому дали имя Ultima Thule. У инноагента Oxxxymiron есть трек Ultima Thule. Одно и то же слово: край земли, строчка, вынесенная за нижнюю границу таблицы Менделеева, край Солнечной системы. Теперь ещё и край температурной шкалы — сорок миллиардных долей градуса над абсолютным нулём. Каждый раз оно означает не конкретное место, а границу, до которой дошли. t.me/cherniagina

Модель сверхпроводника размером с комнату

Вéсти с физических полей Вчера на одной из регулярных встреч-дискуссий Физтех-союза выступал Леонид Колдунов, замдиректора ЛФИ МФТИ. Рассказывал про современные реалии обучения талантливых ребят, самую крутую олимпиаду по физике «Кубок ЛФИ» и про то, как ИИ прогрессирует в решении задач предлагая неожиданные подходы. Я долго пыталась догадаться, как расшифровывается ЛФИ, и ответ пришлось загуглить. Оказалось, что физтех-школу, объединившую два факультета — (1) общей и прикладной физики и (2) проблем физики и энергетики, — назвали Физтех-школа физики и исследований им. Ландау. ЛФИ — короткое от «Ландау. Физика. Исследования». Лаконично, однако. t.me/cherniagina

AI меняет не только стартапы — он меняет самих инвесторов Уже в этот четверг, 23 июля в 18:55, веду онлайн-панель «Тренды в венчуре и инвестициях» на Venture Day by Heg.ai Поговорим, как перестраивается венчур: изменения, которые уже очевидны, — и тренды, которые только зарождаются и пока едва различимы. Обсудим: — что становится конкурентным преимуществом проекта, когда порог входа в разработку обнулился; — как AI меняет доступ инвесторов к сделкам и механику принятия решений; — в каких нишах зреет следующий взрывной рост; — и скоро ли ждать соло-фаундеров-единорогов. Промокод на 100% скидку: CHERNYAGINAHEGAI Подключайтесь на честный и непредсказуемый (даже для меня) разговор: 🔴регистрация t.me/cherniagina

AGI — неминуемая эволюция человечества или самосбывающееся пророчество? Уже завтра к нам на ИИ-вечеринку в Берлине присоединится баварская ИИ звезда — Иван Ямщиков. Помимо того, что Иван руководитель AI-института CAIRO в Würzburg-Scheinfurt, основатель лаборатории Pleias, он еще и активный популяризатор науки, автор подкаста Проветримся (181 выпуск!), был в гостях у Осетинской и Соколовского (кстати, у Осетинской интервью в формате прогулки получилось намного интереснее — на одном дыхании🔴youtube) Итак, мы с Иваном планируем на встрече открытую дискуссию и начнем с подготовленным мной и Клодом вопросов глобального разлива: AGI — архитектурно неминуемое развитие технологии и человечества, или нарратив, проданный инвесторам: обещали AGI — теперь обязаны его «находить»? За этой развилкой — вопрос шире самого AGI: тренд складывается сам — или его намеренно создают? 1. Тренд складывается сам — или его создают? Тренд объективно зреет в естественном развитии технологии или его запускают те, у кого есть капитал и влияние. 2. Тренд можно засечь заранее — или он виден только задним числом? Есть школа, которая верит в ранние предвестники: перед срывом система идёт вразнос, дисперсия растёт, и слабый неконсенсусный сигнал удаётся прочитать раньше других — так рассуждают Шеффер и Сорнетт. Им возражают те, для кого зарождение тренда структурно невидимо: какая ветвь выстрелит, предсказать нельзя (самоорганизованная критичность Бака), а удачное «предвидение» чаще всего оказывается ошибкой выжившего. 3. Сдвиг через интенсивное или экстенсивное развитие? Настоящие революции почти всегда интенсивны: трактор и ирригация дают больше урожая с той же площади земли. Экстенсивный путь устроен проще — нарастить ресурс: землю, параметры, видеокарты. ИИ-индустрия сегодня меряется размером кластеров, и тем острее вопрос — не тупик ли это и где зреет следующий интенсивный сдвиг. 4. Тренд раньше видит узкий эксперт — или генералист? Эксперт первым замечает сдвиг внутри своей области: задачу, которая годами стояла и вдруг сдвинулась. Но из «колодца» он не видит, что находка применима где-то ещё. Генералист первым ловит перенос между полями, но без глубины не отличает настоящий прорыв от моды. 5. Мастшабирование ИИ упёрлось в потолок возможностей архитектуры — или в экономику? LLM выходят на плато прироста качества на вложенный доллар. Это фундаментальный предел архитектуры или исчерпание человеческой базы данных? 6. Будущее — один гигант или рой спецмоделей? Множество малых специализированных моделей против централизованной бога-машины. 7. Прогресс требует концентрации ресурса — или его рассредоточения? Прогрессу нужна концентрация (масштаб, координация) или децентрализация: циркуляция капитала и возможностей для талантов. Ждем и ваших вопросов — в комментариях и завтра на квартирнике. t.me/cherniagina

Собственно, инфографика по моим контактам в ТГ

Сколько социального капитала я нажила за 12 лет Думаю, многие социально активные люди разделяют мою боль от количества контактов в телеграме и других мессенджерах после знакомств на мероприятиях. Часто под какую-нибудь задачу у меня в голове всплывает туманный образ человека с подходящим проектом или опытом — но я не могу вспомнить ни как его зовут, ни когда и при каких обстоятельствах мы познакомились. Идея разметить все контакты и диалоги с помощью LLM хотя бы в Телеграме преследовала меня давно. На днях я это наконец сделала. Превратила 12-летнюю переписку в полноценную базу контактов: разметила суть общения, кто кому помог, чем человек занимается, где находится, его интересы и ресурсы. Где каналы привязаны к аккаунту — собрала био и метрики (подписчики, просмотры). Воронка получилась такая: всего 5173 чата, из них 816 групп. 510 диалогов оказались пустыми, ещё 350 — спам и левые. Несколько десятков чатов с друзьями и интимной информацией я убрала из анализа сразу. Итого — разметка 3340 контактов, общая статистика с графиками прилагается. Первый же тест: на вопрос «кого позвать на ивент в Берлине» система выдала ряд очень подходящих, но несправедливо забытых знакомых из Берлина и Европы. Ниже мой опыт по шагам — для тех, кому интересно повторить: 1. Выгрузила все чаты. Через терминал Telethon подключиться не дал — не присылал код авторизации. Поэтому скачала файловым экспортом Telegram Lite, но там не оказалось реакций и описаний каналов. Их добрала отдельным запросом через API (авторизовалась подключением нового девайса по QR-коду). 2. Составила список контактов. С помощью кода (сгенерированного LLM, но не читающего содержание переписок) собрала общий список, отсортировала по частоте общения и вручную исключила чаты с друзьями и интимной информацией. 3. Посчитала «холодные» метрики. Без чтения переписки, на питоне: объём, кто написал первым, сколько голосовых и реакций, как давно общались. Это позволило отсеять скам и пустые диалоги. 4. Прогнала содержание через ИИ. По каждому контакту: чем занимается, его компании, где познакомились, кто что просил и кто кому помог. Использовала Sonnet в pro-подписке, Cowork запускал по 9 агентов параллельно — они быстро упирались в лимит 4-часовой сессии. За несколько заходов с переменным результатом я сожгла подписку и расширилась до max. Проблемы с лимитами закончились 🙂 5. Разметила роли. У одного человека их часто несколько: фаундер, инвестор, эксперт, коннектор, медиа… Плюс оценка ресурсов, интересов и теплоты общения — по реакциям и голосовым. 6. Собрала статистику и инфографику по всей сети (файлом👇) Что вылезло по дороге: — два пика новых знакомств: 2022 и 2024 (дубайские приключения); — география: Москва + Дубай — это 87% тех, у кого она вообще читается; — общаемся голосом и сердечками: 22 тысячи голосовых, ❤ почти 2000 раз. Это, по сути, CRM социального капитала. Под входящие запросы — компания, инвестор, эксперт — теперь отвечает не моя перегруженная женскими заботами память, а размеченная сеть целиком. А поскольку поиском занимается LLM, задачи можно ставить сложные — с несколькими гипотезами поиска сразу. t.me/cherniagina

День рождения прошёл, подарки остались Я всегда стеснялась темы донатов — да и подарков в целом. Теперь выхожу из зоны комфорта: подарки почти требую, а для донатов оформила целую страницу на Boosty! Если серьёзно — подкасты с технологическими лидерами я делаю полностью по своей инициативе и пока без спонсоров, так что поддержка будет очень кстати. Недавно у меня был день рождения, и если вам откликаются темы и спикеры, которых я нахожу, — буду рада вашим подпискам в качестве подарков🎁 Уровней участия несколько: от «Друзей редакции» с символическим взносом до «Инсайдеров» — с правом голосовать за темы и предлагать спикеров. Со временем эти люди станут ядром закрытой группы, цены подписок вырастут — но не для тех, кто зашёл раньше 😍 С вашей помощью выпуски будут выходить чаще, монтаж — быстрее, а разговоры со спикерами — веселее 💭 Заглянуть в гости➡️ boosty.to/lizache

📋 Программа ИИ-квартиника подъехала На сайд-ивенте перед GITEX 29 июня в Берлине мы не только собираем крутой состав участников — ученых, инженеров, фаундеров и инвесторов, но и стараемся формировать максимально актуальную опережающую технологическую повестку: Андрей Устюжанин Constructor Knowledge Labs / National University of Singapore Исследования на стыке AI и фундаментальной науки. Андрей — один из самых цитируемых учёных в области ML для физики (h-index уже 150), строил ML-системы для экспериментов CERN. Sapere aude per machinam: к архитектуре постантропной науки Тридцать лет назад Джон Хорган объявил «конец науки», измерив потолок индивидуального человеческого мышления — того уровня, который Валентин Турчин называл «управлением ассоциациями». Сегодня этот потолок действительно достигнут: данные накапливаются быстрее, чем учёный успевает их осмыслить. ИИ-агенты — не быстрые калькуляторы, а следующий метасистемный переход: уровень, управляющий самими стратегиями научного поиска. В докладе разберём архитектуру этой постантропной науки, что меняется для скорости открытий и как роль учёного смещается от единственного источника гипотез к проектировщику и критику агентных петель. Sapere aude per machinam — дерзновение нашей эпохи в том, чтобы расширить разум за пределы собственного ума. Андрей Васнецов Qdrant, сооснователь и CTO Open-source векторная база данных, один из мировых лидеров AI-инфраструктуры: в бенчмарках обгоняет альтернативы по скорости поиска до 4 раз и стала де-факто стандартом для production-RAG. Почему LLM не заменит векторный поиск Человеческое знание противоречиво и плохо структурировано — именно поэтому LLM так хорошо с ним справляется. Но есть класс задач, где нужна не интерпретация, а точность: найти ровно то, что есть, ничего не выдумав по дороге. Что в реальных AI-системах стоит доверять модели, а что — поиску, и почему растущий контекст LLM этого не отменяет — взгляд изнутри инфраструктуры, на которой работает заметная часть RAG-индустрии. Коля Чинаев Google, команда AI Edge Команда, которая переносит AI из облака на устройства: их модели работают в Pixel, Chrome и Google Meet у миллиардов пользователей. Локальные модели и неочевидная сила NPU Индустрия привыкла думать об AI как об облаке: запрос улетает на сервер и возвращается ответом. Но центр тяжести смещается на устройство — и движет этим NPU, чип, который даёт не столько скорость, сколько эффективность «на ватт». Локальные модели не заменяют облако, а перекраивают границу между ними. Во сколько раз большую модель сможет запустить тот, кто понимает эту границу? Спойлер: в 25 раз — без потери скорости и заряда. Дмитрий Радкевич Optic, Head of Product AI-агенты для поиска, диледженса и лицензирования молекул, которые обходят решения больших AI-лаб по точности на фарма-задачах. Галлюцинация ценой в $2 млрд: как AI меняет фарму Закон Эрума — обратный закон Мура: каждые 9 лет число новых препаратов на доллар R&D падает вдвое, а вывод одного на рынок стоит $2–3 млрд. Самая неэффективная индустрия — значит, самый большой потенциал для AI. Как устроена фарма с технологической перспективы, где в ней настоящие деньги и как построить архитектуру AI-агентов, которая обходит большие лабы по точности на самом дорогом рынке мира. Иво Димитров Finom, сооснователь и Chief AI Officer Один из самых быстрорастущих финтехов Европы: Series C на €115 млн, команда 700 человек, цель — миллион бизнес-клиентов к концу 2026 года. Evolve or Die. Уволить нельзя переобучить Пока рынок обсуждает сокращения из-за AI, Finom перестраивает компанию вокруг AI — не сокращая команду в 700 человек. Меняются роли, процессы и зоны ответственности. Что происходит с функциями, какие навыки становятся критичными и как выглядит организация нового поколения на практике. 🎟 Ссылка на регистрацию 📅 Кстати, следующие в плане: Web Summit (Лиссабон) 9–12 ноября и GITEX Global (Дубай) 7–11 декабря. Если вам интересен супердвиж на международных конференциях, добавляйтесь в чат 👉 Phystech Side Events t.me/cherniagina

🍿 Movie time! Под завершающиеся выходные расскажу про еще один сериал-антологию про будущее — «Родственные души» (Soulmates, 2020). Ученые научились выявлять и оцифровывать то зерно сознания, что называется душой, и находить человеку его идеальную пару. Несмотря на техническое образование, я верю в концепцию родственных душ. Потому что не могу объяснить ни биологией, ни психологией то странное, почти мистическое чувство при встрече: будто знаешь человека тысячу лет, резонанс идей и целей, вдохновение, безусловную радость простого присутствия рядом. Однако эти чувства не гарантируют счастливых отношений, отсутствия конфликтов, эгоизма и трудных выборов — как раз это и раскрывает сериал. t.me/cherniagina

Выше я выкладывала свою завайбкоженную карту распределения Физтехов по планете — она неожиданно завирусилась в LinkedIn (30к+ просмотров, спасибо Даше Кубликовой за пост), а потом её запостил The Edinorog (приятно). Тогда же я грозилась делать сайд-ивенты к крупнейшим конференциям мира. Итак, пришло время рассказать о дебютном мероприятии: 29 июня в Берлине, перед GITEX AI Europe, мы собираем физтехов и друзей сообщества на камерный квартирник. Камерный, впрочем, условно: сто гостей и спикеры, которым позавидует иная международная конференция. Нас ждут доклады от фаундеров и AI-исследователей, нетворкинг, фуршет🍸 Среди спикеров: 🕚Андрей Устюжанин — Constructor Knowledge, ML в физике высоких энергий и материаловедении, AI для научных гипотез (h-index 149, если вы понимаете о чем я 😎) 🕚Дмитрий Радкевич — Optic, AI в фарме 🕚Иво Димитров — Finom, AI-трансформация в финтехе 🕚Коля Чинаев — Google, локальные ML-модели на мобильных устройствах 🕚Андрей Васнецов — Qdrant, векторный поиск и инфраструктура для AI Но при всём масштабе это буквально ‘квартирник’: встречу принимают у себя дома Анна Веклич и Павел Белов (недавно у меня в подкасте) — основатели @GPT4Telegrambot, крупнейшего агрегатора нейросетей с 35M пользователей, а также ветки каналов о технологиях и маркетинге с общей аудиторией 15M. Бонус: у нас есть ограниченное число промокодов с 50% скидкой на саму конференцию GITEX AI. 🎟 Ссылка на регистрацию Профиль участников примерно виден по инфографике ниже — но реальные заявки уже превосходят ожидания: много фаундеров, руководителей корпораций и фондов, а гости уже летят к нам из Северной Америки и Юго-Восточной Азии. t.me/cherniagina

🧮 МАТЕМАТИКА КАК ИСКУССТВО: ГДЕ КАТАРСИС СТАНОВИТСЯ ПРОГРЕССОМ Криптография, мобильные сети и интернет выросли из задач, которые решали ради красоты. Почему сначала абстрактная красота — а потом польза? 🎙 Открытый подкаст с Андреем Райгородским в партнёрстве с Физтех-Союзом 🏫 📅 25 июня, 19:00 (Мск) [календарь] 📍 Online (Zoom) ✔️ Регистрируйтесь, чтобы послушать живую дискуссию и задать вопрос ➡️ @Cherniagina_bot 🦸 Герой нового выпуска — Андрей Райгородский — выпускник Мехмат МГУ, директор Физтех-школы прикладной математики МФТИ, д.ф.-м.н., профессор, автор более 200 статей и 20 книг, в том числе «Кому нужна математика?». Главный редактор Moscow Journal of Combinatorics and Number Theory. Что стоит знать перед эпизодом: У Райгородского есть тезис, звучащий почти как провокация: «Не потому математика прекрасна, что у неё есть приложения, — но потому у неё есть приложения, что она прекрасна». Математика — не естественная наука, а вид искусства: математик не пишет истины, а открывает их, читая «книгу Бога» (так это называл Эрдёш). Это так называемый математический платонизм: математические объекты существуют вне человека, времени и пространства, а задача математика — их обнаруживать. Теорема Пифагора была верна до того, как её кто-либо сформулировал. Почему это не просто философия — показал физик Юджин Вигнер, назвав явление «непостижимой эффективностью математики». Риманова геометрия (XIX век, чистая абстракция) описала искривлённое пространство-время Эйнштейна. Теория групп стала языком квантовой механики. Теория чисел — фундаментом RSA-шифрования, защищающего каждый пароль в интернете. Задача о раскраске плоскости — математикой, по которой расставляют вышки мобильной связи. Если математик, следуя эстетическому чутью, действительно нащупывает глубинную структуру реальности — это меняет логику того, как стоит развивать фундаментальную науку. Об этом и поговорим. 🗣️ О чём поговорим: — Математик открывает или придумывает? Платонизму противостоят формалисты (Гильберт, Рассел): для них математика — консистентная игра по правилам, без онтологического статуса. Чья позиция ближе к истине — и на что влияет ответ? — Красота как навигатор. Математики говорят, что красивое доказательство «ближе к истине». Эстетическое чутьё — субъективный вкус или реальный инструмент навигации? Можно ли опираться на него как на стратегию? — Как финансировать науку? Даже сами математики не угадывают судьбу собственных областей: Г. Х. Харди в «Апологии математика» гордился теорией чисел именно за её бесполезность — а она стала фундаментом RSA. Если прикладное финансирование — это ставка на уже понятное применение, то есть ставка на прошлое, какова правильная модель поддержки фундаментальной науки? — Право на Касталию. Гессе называл так право учёного заниматься «игрой в бисер» ради красоты, а не пользы. В эпоху, когда от науки ждут быстрой и измеримой отдачи, — есть ли у этого права будущее? Какая роль математика и учёного в социальном укладе и заслуживает ли учёный награды за коммерческое применение его открытия? t.me/cherniagina

🍿Movie time! Перед будущими выходными расскажу про фильм «Космос. Смерть. Роботы» — схожий по духу с sci-fi сериалами «Любовь. Смерть. Роботы» и «Чёрным зеркалом». Рейтинг не очень высокий, но весьма атмосферно и порой загадочно. Один из эпизодов снят русским режиссером. Лирическое отступление Такие сборные (собранные из нескольков сюжетов) фильмы называют киноальманах (или антология). Я сначала думала, что альманах — это что-то про монахов. Оказалось — это старый издательский формат: сборник текстов разных авторов, объединённых темой. Слово пришло из арабского мира, и оно давно жило в России: Пушкин публиковался в альманахах, Белинский их критиковал. Англоязычный синоним — антология, от греческого anthologia, буквально «собрание цветов». Вот такие неожиданные открытия на врослости лет. t.me/cherniagina