Сознаюсь: когда я впервые попытался запустить большую языковую модель на своём ноутбуке, всё закончилось вертушкой кулера, жутким лагом и системным сообщением «Недостаточно памяти». Казалось, что домашний ИИ — удел владельцев космических станций с жидким азотом.

Но прошло совсем немного времени, и ситуация изменилась до неузнаваемости. Теперь достаточно обычной RTX 3060 и получаса свободного вечера, чтобы завести себе персонального ассистента, который работает на даче без интернета и умеет шутить (или хотя бы пытается).

Я расскажу обо всём по порядку — без воды и фанатизма. Что вообще запускать, на чём запускать, какие подводные камни ждут и почему «самая новая модель» дома — далеко не всегда лучший выбор.

Поехали!

Готовьте отвёртку и VRAM — мы начинаем!

Вы боитесь потерять работу?

Вопрос звучит почти банально, но за последние несколько лет страх увольнения вырос до уровня скримера из фильма ужасов. И это не только ваше ощущение. Практически каждый человек с работой так или иначе боится её потерять. Я слышу это ежедневно — в комментариях к статьям, в консультациях, в соцсетях, даже в разговорах с друзьями. Никто не чувствует себя в безопасности.

Почему?

Причин много. Но одна из них — постоянный фон из Big Tech и медиа, которые последние годы повторяют одно и то же: ИИ идет за вашими рабочими местами. И на этот раз «новая версия» искусственного интеллекта не пощадит никого.

Это правда?

Я много работаю с ИИ. И уже 15 лет объясняю людям, почему ИИ не должен автоматически означать конец их профессии.

Давайте попробуем спокойно соединить точки. Картина получается не истеричная — но отрезвляющая.

Помните историю Грасиэлы Дитор? Она уволила адвоката и доверила свою защиту в суде ChatGPT. Итог — иск против OpenAI на 10 миллионов. Но, как оказалось, это были только цветочки. Недавно разыгралась куда более сюрреалистичная драма, на фоне которой дело Дитор выглядит невинной шуткой.

Главный герой — Чанхан Ким, генеральный директор многомиллиардной корпорации Krafton. Человек с огромными ресурсами и властью. Но ему было мало. Он решил, что может перешагнуть через юридические нормы и здравый смысл, используя ИИ.

Это решение обошлось ему в 250 миллионов долларов прямых выплат, не считая гигантских судебных издержек и уничтоженной репутации.

Вот как это было.

Бюджетный электромобиль за 25 000 долларов, известный как «Model 2», когда-то был главным оправданием безумной рыночной стоимости Tesla. Маск анонсировал его еще в 2020 году, пообещав запуск в 2023-м. Наступил 2023-й, но вместо машины мы получили лишь новое обещание: Маск заявил, что работа идет, запуск переносится на 2025-й, а продажи составят больше миллиона штук в год. Инвесторы пускали слюни, представляя, как Tesla захватит монопольную долю рынка, и котировки летели в космос.

Но не прошло и года, как в 2024-м Маск внезапно закрыл проект Model 2. Все ресурсы были брошены на роботакси и роботов-гуманоидов. И вот теперь, два года спустя, пошли слухи: Tesla пытается выкопать Model 2 из могилы.

Можно списать это на очередное самодурство миллиардера, который заигрался. Но если посмотреть на финансы Tesla, которые летят в штопор, на полный провал проекта роботакси и на то, что даже верные инвесторы начали приходить в сознание — воскрешение Model 2 выглядит как бессильная и отчаянная попытка избежать неминуемого краха. Давайте разберемся, почему.

На днях компания OpenAI представила обновленное приложение Codex для Mac. Среди множества нововведений особняком стоит встроенный инструмент управления macOS, который позволяет Codex взаимодействовать сразу с несколькими программами. Делает он это в фоновом режиме с помощью “параллельных курсоров”: агенты работают с приложениями сами по себе, не перетягивая окна на передний план и не отвлекая пользователя. По сути, эта функция – буквальное воплощение проекта Sky. Позже OpenAI выкупила этот стартап вместе со всей командой разработчиков.

Cейчас в Codex реализована лучшая система управления компьютером, которую я когда-либо видел в ИИ-агентах. Она даже превосходит то, что я пробовал в Sky год назад. Прошлый вариант был хорош, но работал ощутимо медленнее нынешнего, поскольку базировался на моделях Claude от Anthropic. Сегодня в Codex для Mac даже вальяжная GPT 5.4 действует шустрее, чем Sky в свои лучшие времена. А если включить скоростной режим Codex или поручить простые задачи модели GPT-5.3-Codex-Spark от Cerebras, производительность становится просто космической по сравнению с результатами 2025 года.

Давайте сразу честно: я не считаю нынешний ИИ разумным. И не верю, что все эти, при всём уважении, очень впечатляющие статистические трюки вдруг возьмут и приведут нас к настоящему интеллекту.

Поэтому разговоры в духе «а что мы будем делать, если ИИ станет разумным?» кажутся мне либо отвлекающим манёвром, либо просто красивым маркетингом.

Но при этом у меня с ИИ-думерами всё же есть что-то общее. Я тоже переживаю из-за технологий, которые находятся в руках корпораций, настолько разросшихся, что они уже почти не поддаются нормальному контролю. Я тоже переживаю из-за того, как эти технологии используют против людей. Меня тоже тревожит, как большие компании срастаются с государством и всё это начинает пахнуть очень неприятной смесью контроля, слежки и авторитаризма. Меня тоже волнует, как технологии используют, чтобы выжимать из работников всё больше, а жить им становилось всё хуже.

Просто, на мой взгляд, для этого никакой сверхразумный ИИ не нужен.

Всё это уже происходит.
И беспокоиться об этом нужно уже сейчас.

На прошлой неделе я как раз обсуждал это публично — на лекции в Монреале, где выступал вместе с Астрой Тейлор и Йошуа Бенджио. Бенджио, если что, — человек очень серьёзный: лауреат премии Тьюринга, один из тех, кто вообще заложил фундамент нынешнего бума deep learning.

И мы с ним, мягко говоря, не сошлись во взглядах.

Бенджио сейчас занимается инициативой под названием Lawzero. Идея у неё такая: создать международный ИИ-консорциум, который будет делать ИИ как общественное цифровое благо — открытое, прозрачное, проверяемое и безопасное.

Я хотел понять, может ли Gemma 4 заменить облачную модель в моей обычной повседневной работе с кодом через агента. Не в теории, а по-настоящему. Я каждый день пользуюсь Codex CLI, и модель по умолчанию у меня — GPT-5.4. Работает она хорошо, но есть два нюанса: каждый токен стоит денег, и каждый промпт уводит мой код на чужие серверы. Плюс у меня есть друзья, которые всерьёз думают вложиться в локальные сетапы, а я до сих пор не был уверен, что для такой работы это вообще имеет смысл.

Я допускал, что могу ошибаться.

Gemma 4 обещала рабочий локальный tool calling. И я решил потратить день, чтобы проверить, не развалится ли всё это, как только Codex CLI начнёт читать файлы, писать патчи и гонять тесты.

Я собрал два стенда:

У крупнейших имён в мире ИИ есть проблема старения — и они пытаются решить её, наращивая вычислительную мощь. Грубая ошибка.

OpenAI, Google, Anthropic и прочие последние два года масштабируют вычисления на этапе инференса: цепочки рассуждений, деревья поиска, петли верификации, больше токенов во время работы модели. Как я уже писал ранее, этот подход устранил большинство поверхностных галлюцинаций — тех, что компрометируют вас на демонстрации, — зато породил более глубокие структурные ошибки: куда труднее обнаруживаемые и куда более опасные.

И вот что большинство упускает из виду: новые языковые модели звучат умнее. Но умнее они не стали. Они просто научились галлюцинировать с более изощрённой грамматикой. Данные это подтверждают: с каждым новым релизом глубинный уровень галлюцинаций растёт, а не снижается.

Одна из последних крупных моделей OpenAI показала почти невероятные 50% галлюцинаций на их собственном бенчмарке SimpleQA. Каждый второй ответ — выдуман. Связность речи — это маска. То, что под ней, становится всё хуже.

Что ж, теперь образ действия Сэма Альтмана очевиден, и мы уже можем предсказать, что будет дальше.

То, что он делает, — это разновидность многоуровневого маркетинга (MLM). Схема, в которой доход генерируется не от продажи продукта, а от привлечения новых участников, вкладывающих свои деньги в систему.

Формально это нельзя назвать незаконным, и Альтман, скорее всего, не понесёт юридической ответственности, когда эта схема рухнет. Но его репутация, вероятно, окажется погребена под обломками конструкции, стоимость которой составит десятки, если не сотни миллиардов долларов.

Кроме того, множество компаний — включая весьма известные, — на мой взгляд, понесут колоссальный репутационный ущерб. И мне страшно представить количество и суммы судебных исков, которые последуют за этой грандиозной мистификацией.

Ложь, которую нам продают надуватели пузыря ИИ, состоит в том, что путь, по которому пошло его развитие, — единственно возможный.

Эксперты и добросовестные журналисты утверждают обратное. И вы сами можете убедиться, что они правы. Я лишь хочу добавить следующее: тот ИИ, который попал в нашу питьевую воду, — это не просто неоптимальная реализация. Это извращение науки и здравого смысла, отражающее особенности личности Сэма Альтмана.

И хотя помимо ChatGPT существуют другие системы — Claude, Gemini, Perplexity и прочие, — их развитие негласно определяется рамками, допускающими лишь одну перспективу. И эти рамки сформированы отношением Альтмана к таким вещам, как правда, ложь, власть и ответственность.

Мы все знаем, что Маск помешан на автоматизации. От Optimus до беспилотных автомобилей — он хочет, чтобы его роботы захватили мир. Но, как выясняется, нечто похожее Маск проделывает и со своей ролью генерального директора Tesla. Washington Post недавно опубликовала интервью с одним из бывших топ-менеджеров Tesla, который проговорился: Маск хотел тратить на работу в компании как можно меньше времени. На первый взгляд звучит безобидно. Но для любого, кто разбирается в управлении бизнесом и корпоративной культуре, это — кошмар. Это означает, что Маск фактически задремал за рулём и позволяет Tesla самой ехать к обрыву. Но это не случайность. Если рассмотреть происходящее в контексте того, чем стала Tesla, всё встаёт на свои места. По моему мнению, это доказывает: Маск делает это намеренно.

Знаете ли вы, что Starship должен был высадиться на Луне два года назад? Но сейчас на дворе 2026 год, а ракета так и не вышла на орбиту. Это отставание вышло за рамки любых шуток. С быстро приближающимся IPO SpaceX и пилотируемой миссией NASA «Артемида III» (для которой необходим Starship) не за горами, компании отчаянно нужен рывок вперёд. Именно это и должен обеспечить Starship V3, и Маск недавно объявил, что первый полностью укомплектованный V3 стартует в мае. Главный вопрос звучит так: что должен совершить V3 и в какие сроки, чтобы вернуть эту программу-автокатастрофу в нормальное русло?

Ещё вчера для запуска 26-миллиардной нейросети нужен был дата-центр. Сегодня достаточно ноутбука и одной консольной команды.

Встречайте: Google Gemma 4 26B-A4B. Модель, которая ломает старые правила. Архитектура mixture-of-experts (128 экспертов, 8 активных на токен) позволяет ей работать на скромных 48 ГБ объединённой памяти, выдавая при этом качество, сопоставимое с гигантами вроде Qwen 3.5 на 397B параметров.

А LM Studio 0.4.0 только что сделала локальный запуск таких моделей по-настоящему удобным. Фоновый демон llmster, консольная утилита lms, непрерывный батчинг и – внимание! – эндпойнт, совместимый с Anthropic. Это значит, что вы можете направить Claude Code на свою локальную Gemma 4.

Хотите узнать, как заставить эту связку летать? Как правильно рассчитать память под контекст в 256K токенов и почему спекулятивное декодирование — плохая идея для MoE? А главное — сколько это всё жрёт энергии и греет ли ваш Mac?

Поехали!

Microsoft — или, как их ласково зовут в народе, «Микрослоп» — уже давно запихивает Copilot пользователям, агрессивно продвигая его как будущее профессиональной продуктивности. Однако такие издания, как TechCrunch, TechRadar, PCMag и другие, недавно раскопали, что в Условиях использования (Terms of Service) Microsoft чёрным по белому написано: Copilot предназначен исключительно для развлекательных целей. Интернет, мягко говоря, захлебнулся от хохота. К сожалению, всё гораздо хуже, чем думают люди, потому что это касается не только Copilot, а последствия куда глубже, чем кажется на первый взгляд.

Буду честен. Я перестал следить за Gemma после второй версии. Не потому что она была плохой — просто она никогда не воспринималась как серьёзный конкурент китайским гигантам открытого ИИ: DeepSeek, Qwen — моделям, которые разработчики действительно разворачивали в продакшене. Gemma была моделью, которую ты один раз пробовал на Kaggle, а потом забывал. Сегодня Google всё изменил. Полностью.

Gemma 4 вышла 2 апреля 2026 года. И технический директор Hugging Face Жюльен Шомон написал об этом с буквальными эмодзи-огоньками, назвав это «ЭКСТРЕННОЙ НОВОСТЬЮ». Когда CTO платформы, которая хостит все открытые модели на планете, говорит, что Google вернулся в игру, — стоит обратить внимание.

31 марта OpenAI объявила о раунде финансирования с оценкой $852 миллиарда. На следующий день, 1 апреля, Bloomberg вышел с заголовком: «OpenAI теряет популярность среди вторичных покупателей». Что произошло за сутки?

Claude Cowork превращает часы работы в минуты. ChatGPT так не умеет.

Я работаю с Claude Cowork с первого дня его появления.

Это потрясающий инструмент для автоматизации рутинных компьютерных задач.

Вот чем Claude Cowork принципиально отличается от ChatGPT:

У него есть прямой доступ к вашим локальным файлам — а значит, он может мгновенно браться за любую задачу (при правильной настройке)

Он берёт на себя многошаговые задачи и выполняет их автономно

Он создаёт профессиональные документы — Excel, PowerPoint, Word

К нему можно подключать плагины для специализированной работы: продажи, юридическая сфера, финансы, продуктивность

Работа с ChatGPT — это как сидеть в пузыре чата. Бесконечные уточнения туда-сюда, потому что он понятия не имеет, что вы на самом деле пытаетесь сделать.

Claude Cowork устроен иначе.

Его контекст — это папка и файлы, к которым вы даёте ему доступ.

Вы указываете на папку, формулируете задачу → Cowork составляет план и выполняет сам.

К концу этой статьи вы узнаете:

Как пользоваться Claude Cowork

Как экономить часы работы с Cowork (то, чего ChatGPT не умеет)

Как сделать Cowork ещё мощнее с помощью плагинов и коннекторов

Когда амбиции сталкиваются с экономикой, математикой и логикой — математика всегда побеждает.

Я писал об этом ещё в начале января: OpenAI тонет — и рискует утянуть за собой значительную часть ИИ-индустрии. Тогда мало кто был готов это слышать. Оно и понятно — со стороны казалось, что у Сэма Альтмана дела идут просто блестяще.

Посудите сами. OpenAI — Компания года по версии Yahoo! Finance. Оценка на вторичном рынке перевалила за полтриллиона. Главный стратегический партнёр — Microsoft. Крупнейшие сделки с Oracle, AMD, Nvidia. На горизонте восьми лет — $1,4 триллиона инвестиционных обязательств.

Красота, правда?

А теперь давайте посмотрим, что из этого получилось на самом деле.

Ещё прошлой осенью компания считалась двигателем всей ИИ-индустрии, а Сэм Альтман — её триумфальным лидером. Microsoft, Oracle, Nvidia, SoftBank — все стремились стать его союзниками.

Компания подписала несколько стратегических сделок на сотни миллиардов долларов. В ближайших планах было начало строительства Stargate — крупнейшего дата-центра в истории, анонсированного президентом Трампом год назад. ChatGPT оставался лидером среди ИИ-чат-ботов. Была анонсирована платформа Sora, обещавшая навсегда изменить производство мультимедийного контента. Затем появился агент OpenClaw, якобы революционный продукт, способный самостоятельно взаимодействовать с компьютером пользователя.

Одним словом, на OpenAI смотрели с восхищением. Сэм Альтман стал столь же известен, как сам Илон Маск — и в хорошем смысле.

Наконец, в начале 2026 года OpenAI была названа Компанией года.

А теперь, в начале второго квартала, всё перевернулось с ног на голову.

Информационная экономика ИИ оказалась в ловушке собственного производства.

ИИ-бум с самого начала был полон внутренних противоречий. Вопросы финансовой устойчивости, экологические последствия, стремительность внедрения без оглядки на последствия — каждый аспект заслуживает отдельного разговора. Но есть один, который, пожалуй, важнее остальных и при этом обсуждается реже: ИИ методично подтачивает ту самую информационную экосистему, без которой он не может существовать.

И делает это сразу с двух сторон.