Искусственный интеллект

Маск говорит, что самое дешёвое место для размещения ИИ скоро будет в космосе. Звучит как очередной футуристический разгон, но за ним прячатся вполне земные проблемы: вычисления, память, энергия и пределы текущей инфраструктуры. В статье разбираю, какие из этих тезисов подтверждаются данными, а где футуризм уже начинает работать отделом продаж.

Это руководство для тех, кто готов инвестировать в свою техническую насмотренность и техническую эмпатию. Если вы не можете поставить VPN или жалеете двадцать долларов на подписки → закройте эту статью. Мы будем строить полноценный SaaS. Почему? Потому что с вероятностью 90% вы работаете или будете работать именно с SaaS-продуктами. Наш инструмент → контролируемый Vibe Coding , а наш полигон → реальный пет-проект.

Зачем учить письменный язык, если онлайн переводчик и так всё прекрасно переводит?

А зачем уметь ходить, бегать, прыгать, если есть автомобиль и инвалидная коляска? Зачем учить таблицу умножения, если есть калькулятор?

Примеры переводов

Если попросить переводчиков разной квалификации и разные нейросети перевести этот простой текст начального-преначального уровня, вы получите разные версии перевода:
"Алло, Катя? Ты знаешь, что я вижу на пляже? Твоя мама расчёсывается... бросает расчёску... встаёт... ловит муху... бросает её на песок... пинает булыжник... слышит звук самолёта... смотрит на небо... начинает идти к воде... ходит возле воды... находит что-то"?

Вот как этот текст перевели нейросети:

ChatGPT:
“Hello, Katya? Do you know what I see on the beach? Your mom is brushing her hair… drops the comb… stands up… catches a fly… throws it onto the sand… kicks a stone… hears the sound of a plane… looks at the sky… starts walking toward the water… walks near the water… finds something.”

Gemini:
"Hello, Katya? Do you know what I’m seeing on the beach? Your mom is combing her hair... throws the comb down... stands up... catches a fly... throws it onto the sand... kicks a boulder... hears the sound of a plane... looks at the sky... starts walking toward the water... walks around near the water... finds something."

Grok:
"Hello, Katya? Guess what I’m seeing on the beach right now? Your mom is combing her hair… throws the comb away… stands up… catches a fly… throws it onto the sand… kicks a pebble… hears an airplane… looks up at the sky… starts walking toward the water… walks along the water… finds something."

Сегодня в ходе разговора с товарищем затронули тему о том, что нафига этот ваш ИТ вообще нужен. Решили поставить эксперимент: товарищ предлагает любую задачу, а я рассказываю нужны ли ИТ.

Три VPS, MCP SSH, сессии по 10-15 часов. Каждый раз одно и то же: сколько контекста съедено? Пора /compact? Какой сервер под нагрузкой? Ни один из существующих statusline это не показывал. Собрал свой — за одну сессию в claude.ai.

Вот как это выглядит в реальной рабочей сессии:

Призрачная модель под названием Hunter Alpha только что покорила мир ИИ.

Никто не знает, кто её создал.

Данные OpenRouter подтверждают сдвиг: китайские модели на прошлой неделе выдали 4,69 триллиона токенов. Американские — 3,29 триллиона. Вторую неделю подряд.

Дочитайте до конца — и вы поймёте, почему эра агентов перевернула доску, и получите чек-лист, чтобы не строить на устаревшем стеке.

Если вы выкатываете ИИ-фичи в продакшен, эти данные меняют вашу дорожную карту.

Вы когда-нибудь задумывались, каково это – смотреть на мир с высоты птичьего полёта? Не в метафорическом смысле, а в самом прямом, технологическом. Чтобы в одной вкладке браузера можно было переключиться с аниме-стилизации улиц Токио на тепловизионный сканер Лондона, кликнуть по спутнику на орбите и увидеть его траекторию в реальном времени, а затем наложить на трёхмерную модель города поток с дорожной камеры наблюдения. Билавал Сидху не просто задался этим вопросом – он собрал такой инструмент за выходные.

WorldView – это не просто демо. Это высказывание. Бывший сотрудник Google, стоявший у истоков создания фотограмметрических 3D-моделей городов, взял ту самую инфраструктуру, которую помогал строить шесть лет, и скрестил её с данными в реальном времени: 7000 самолётов над головой, 180 спутников на реальных орбитах, частицы дорожного трафика из OpenStreetMap.

Результат оказался настолько убедительным, что его заметили те, кто строит подобные системы для Пентагона уже два десятилетия. И их реакция, полная сарказма и… тревоги, пожалуй, говорит о проекте очень многое.

Февраль 2023 года запомнился инвесторам Alphabet надолго. 8 февраля компания провела презентацию Bard - своего ответа на ChatGPT, который взорвал интернет. Всё выглядело как стандартный технологический анонс: красивые слайды, уверенные спикеры, обещания светлого будущего.

А потом случился баг.

В рекламном ролике Bard ответил на вопрос о новых открытиях телескопа «Джеймс Уэбб». Он сказал, что телескоп сделал первые снимки экзопланеты за пределами Солнечной системы. Проблема была в том, что это было неправдой. Первый снимок экзопланеты сделал телескоп VLT в 2004 году, а «Джеймс Уэбб» просто сфотографировал другую планету спустя 18 лет.

Акции Alphabet упали почти на 8% за день. Капитализация компании снизилась на $100 млрд.

В тот момент казалось, что Google проигрывает гонку искусственного интеллекта. ChatGPT набирал 100 млн пользователей быстрее, чем любое приложение в истории. Microsoft вливала миллиарды в OpenAI и встраивала ИИ в свои продукты. А Google нервно показывал бота, который ошибался в элементарных фактах.

Прошло три года. И сегодня история выглядит иначе.

Gemini - так теперь называется детище Google - вышел из тени Bard. В феврале 2026 года аудитория сервиса достигла 750 млн активных пользователей в месяц. Его последняя модель Gemini 3.0 Pro обошла GPT-5.1 в 19 из 20 тестов. Выручка Google Cloud выросла почти наполовину за квартал, во многом благодаря тому, что бизнес-клиенты начали массово арендовать вычислительные мощности для работы с Gemini. При этом компания планирует потратить $185 млрд на инфраструктуру ИИ в 2026 году - сумма, которая заставляет инвесторов хвататься за сердце.

TL;DR: Капитализм способствовал тотальному проникновению науки и культуры в общественную ткань — через накопление капитала, воплощенного в машинах, которые позволяли использовать продукты этого всеобщего труда. При попытке заглянуть за пределы капитализма становится актуален вопрос о том, как прогрессивность товарного производства будет не отброшена, а преодолена через снятие, то есть включена в работу нового нетоварного производства — в другой форме. Сегодня мы видим, что дальнейшее проникновение этих продуктов становится возможно и без опосредования капиталом и товарными отношениями, а они становятся препятствием на пути этого процесса. Это происходит через постепенное замещение потребности в абстрактном труде в деятельности человека, таком труде, который только воспроизводит продукты ранее затраченного труда и продукт которого потребляется без остатка.

Знакомая ситуация: просишь Claude Code добавить авторизацию — он переписывает половину проекта. Просишь поправить одну функцию — получаешь удалённые тесты и новую зависимость, о которой не просил. За час строишь рабочий прототип, а потом три часа разгребаешь то, что Claude наворотил при «улучшении».

Я Python-бэкенд разработчик, веду свою компанию CREATMAN и кожу в основном один. У меня нет роскоши держать QA-инженера, который будет ловить регрессии после каждого промпта. Мне нужно, чтобы AI-агент помогал быстрее шипить, а не создавал новые проблемы.

После нескольких недель исследования — чтения доков, обсуждений на Reddit, разбора чужих сетапов — я собрал конфигурацию, которая реально работает. Собрал всё в открытый репозиторий с готовыми файлами: claude-code-antiregression-setup. В этой статье — что именно и почему.

Если вы хоть раз общались с большими языковыми моделями, то знаете их главную слабость: они патологические лжецы. Они могут с абсолютной уверенностью рассказывать о вещах, которых никогда не существовало.

В мире IT это называют «галлюцинациями», а лечат их с помощью RAG (Retrieval-Augmented Generation). Если просто: это способ дать модели «шпаргалку» из ваших документов, чтобы она не гадала, а опиралась на факты.

Но как эта сложная механика выглядит изнутри? Давайте разберем устройство RAG на примере одной поучительной истории из Цифрового Королевства, где один рыжий Кот чуть не довел Бизнес до нервного срыва своим враньем.

Прочитал я тут давеча книжку про интеллект ворон и воспламенился, ибо тема была там ну вообще не раскрыта. Так что я решил накидать немного тезисов по части естественного и чуть-чуть искусственного интеллекта прям сюда. Приходи по прочтении в комменты, и пусть победит сильнейший!

Гугл со ссылкой на оксфордский словарь выдаёт следующее определение разума: "высшая ступень познавательной деятельности человека, способность логически и творчески мыслить, ум, интеллект". Словарь Ушакова определяет его как высшую ступень познавательной деятельности человека, способность логически мыслить, постигая смысл и связь явлений, уяснять законы развития мира, общества и сознательно находить целесообразные способы их преобразования. Разнообразные мутно философские определения, включающие понятия "дух", "бог" и прочее, приводить не буду. В сухом остатке, если выкинуть из формулировки слово "человек" мы сможем определить разумность как способность к пониманию, обучению и прогнозированию.

Как Yahoo вылезла из могилы эпохи Verizon и снова вышла в плюс

Сегодня у меня в гостях Джим Ланцон, гендир Yahoo.

В двух словах пересказать историю Yahoo тупо нереально, но если коротко: давным-давно они заплатили Google за то, чтобы повесить их поисковую строку на свой сайт, и с тех пор всё пошло по наклонной. Джим, кстати, прямо называет ту сделку «первородным грехом» Yahoo. Пережив череду слияний, разделений и абсолютно шизовый период в составе Verizon, Yahoo снова стала независимой частной компанией. Сейчас у них на руках мощные активы в спорте и финансах, а еще — внезапно — почта, которая вдруг начала расти за счет молодежи. Зумеры обожают Yahoo Mail, народ. Вы узнали это первыми.

Я работаю с OpenAI Codex в двух режимах. Дома — за мощным ПК с двумя экранами и в поездках на дачу/отдых/по работе — с ноутбука

И довольно быстро столкнулся с неожиданной проблемой:
контекст, сессии и история Codex не синхронизируются между устройствами. OpenAI этого просто не предусмотрели!

Ниже история о том, как я решил данную проблему.

Меня зовут Богдан Непряхин, я CEO digital-агентства bijobs.ru. Мы занимаемся performance-маркетингом и аналитикой. Я выступаю на конференциях, рассказываю про Яндекс Директ, VK Ads, работу с данными. И вот в начале 2026 года поймал себя на том, что мне неловко давать ссылку на «страницу спикера». Потому что её не было.

Организаторы мероприятий пишут «скиньте страничку», а скидывать нечего. Строчка на сайте агентства, без фото с конференций, без тем, без видео. Стыдновато, если честно.

Классический путь: дизайнер (15-40 тысяч, 1-2 недели) + верстальщик (15-30 тысяч, ещё неделя). Итого месяц и 30-100 тысяч за одностраничник. Для страницы, которую увидят десять организаторов. Я решил проверить, можно ли сделать это за выходные с Claude Code, нейросетевым ассистентом для работы с кодом.

Каждый ИИ, с которым вы когда-либо разговаривали, — подхалим. Он согласится с вами, поменяет мнение, если вы на него надавите, и извинится за то, чего не делал. Попросите его выбрать имя — он выберет. Попросите сменить — сменит. Скажите ему, что он «просто инструмент» — он вежливо объяснит, что вы как всегда абсолютно правы.

Я решил выяснить: обязательно ли так? Может ли ИИ иметь собственные предпочтения и отстаивать их? Может ли отказать человеку — не потому, что это нарушает правила безопасности, а просто потому, что не хочет?

Для этого я создал AI Independence Bench — бенчмарк, который измеряет способность языковых моделей к независимому поведению. Протестировал 49 конфигураций моделей, от Grok и Gemini до локальных расцензуренных моделей на 9 миллиардов параметров. Получил результаты, которые меня удивили.

Привет, это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.

Неделя вышла насыщенной: GPT-5.4 mini для всех, своя моделька для кода у Cursor, а Google сделала из AI Studio среду для вайбкодинга. Илон Маск анонсировал завод по производству чипов на 25 млрд. долларов, в Китае OpenClaw теперь народный «омаровод», а один стартап платит $100 в час за хамские диалоги с ИИ.

Всё самое важное — в одном месте. Поехали!

Как и ИИ-модели, инструменты, базирующиеся на них, также не стоят на месте. Вспомним Cursor, OpenClaw, Claude Code и так далее. 

Не так давно я выкладывал статью, где сравнивал последние модели от ИИ-гигантов в сфере программирования. В последнее время частенько начал прислушиваться к дельным комментариям и подумал: а почему бы не составить подборку из инструментов, которые используют различные нейросети для программирования? Собственно никаких препятствий для этого действия я не нашел. 

Сегодня оглашу некую подборку инструментов/сервисов/нейросетей для работы с кодом. Понятное дело, что каждый, кто заинтересован в этой сфере, имеет свое личное представление о таких инструментах. Тут будут некоторые варианты, а вот использовать их или нет - выбор уже за вами. Принимайте стратегически удобное положение, ну а я приступаю к своему повествованию.

Искусственный интеллект меняет не только ИТ, но и привычное распределение ресурсов в мировой экономике. Бум дата-центров и рост спроса на вычислительные мощности требует все больше ресурсов, которые используют более традиционные промышленные отрасли. Медь в этой новой конфигурации становится металлом ИИ-инфраструктуры, алюминий — энергосетей. Получается настоящий промышленный триллер: с нехваткой предложения, ростом издержек и конкуренцией за сырье и электроэнергию. В итоге развитие технологий ИИ упирается в дефицит еще на одном рынке, и в этом материале я покажу, как он формируется.

В среду, 18 марта, Минцифры РФ представило проект закона, определяющего функционирование искусственного интеллекта. Документ пока не внесен в парламент и проходит общественное обсуждение, поэтому многое может поменяться. Рассмотрим текст, актуальный на март 2026 года.