Разворачиваем приватную LLM в кластере Kubernetes в прямом эфире
Начинаем через 30 минут, в 12:00 мск. Эксперты вместе с вами пройдут весь путь от подготовки кластера до готового интерфейса: настроят мониторинг, распределенные модели, интеграции и даже автоматизацию инфраструктуры.
Kubernetes, Swarm, Nomad — как выбрать оркестратор и не пожалеть
Когда контейнеров становится больше десятка, ручное управление превращается в отдельную работу: уследить, что запущено, что упало, где не хватает ресурсов — уже не получается.
Оркестратор берет это на себя. Но выбор между Kubernetes, Docker Swarm, Nomad, Mesos и OpenShift — не очевидный. У каждого своя ниша, и «взять Kubernetes, потому что все берут» — одна из самых частых ошибок при внедрении.
Разобрали, как работают оркестраторы изнутри, чем они отличаются на практике и по каким критериям выбирать под конкретный проект. Плюс чек-лист запуска и типичные грабли — от избыточной сложности на старте до игнорирования безопасности.
Привет, Хабр. Делимся подборкой бесплатных уроков, которые пройдут в Отус в рамках набора на курсы. Опытные практики проведут занятия онлайн — на них вы сможете узнать больше о формате обучения и задать вопросы. Выбирайте тему и присоединяйтесь, чтобы пробустить свою карьеру.
СЕО Stripe Патрик Коллисон в подкасте TBPN рассказал, что программное обеспечение вообще‑то не должно производиться «впрок» и продаваться бесконечно. По его мнению, его стоит создавать по запросу — прямо в момент использования.
«Софт должен быть как пицца: его нужно готовить здесь и сейчас, в момент заказа», — объяснил Коллисон. До сих пор, по его словам, экономика ПО строилась по модели фиксированных затрат на разработку с последующей почти бесконечной монетизацией.
Но когда появляются издержки на работу ИИ-моделей и кастомную генерацию под конкретный запрос, всё меняется. Коллисон назвал это «не-валрасовским» режимом софта — то есть рынком, который уже не живёт по старым экономическим правилам. Эта аналогия отражает общий вопрос в индустрии: заменит ли ИИ традиционное ПО или будет всего лишь его дополнять.
Представлен мегагайд по ИИ-помощнику Claude Code. В обучающем материале 108 тем, включая введение в Claude, форкфлоу, скилы, шорткаты, субагенты, хуки. Каждая тема — короткая справка, подробная документация со всеми нюансами и статьи от профессионалов.
Ранее вышел открытый и бесплатный фундаментальный курс по OpenClaw, включая весь материал на русском языке с полным описанием процессов установки, настройки, использования и полноценной кастомизации ИИ-агента под свои задачи.
Тишина порождает новые нейроны в мозгу взрослых грызунов.
В эксперименте 2015 года на взрослых мышах было продемонстрировано, что полное отсутствие звуковых стимулов стимулирует нейрогенез в гиппокампе, регионе мозга, ответственном за память и обучение.
Исследуемые животные подвергались различным акустическим условиям: стандартному фоновому шуму, белому шуму, этологически значимым звукам (например, крикам детёнышей), структурированной музыке и тишине.
Через сутки после воздействия фиксировали увеличение пролиферации (деления) предшественников нейронов для всех стимулов. Однако спустя неделю устойчивое увеличение числа новых нейронов наблюдалось только у мышей, находившихся в тишине, в отличие от белого шума или фонового акустического окружения. Это свидетельствует о том, что полная тишина активирует нейрогенез более эффективно, чем звуковые условия.
Может показаться странным, что отсутствие внешнего раздражителя порождает такую реакцию. В ходе исследования на людях, опубликованного в журнале PNAS летом 2023, ученые выяснили, что тишина, по-видимому, обрабатывается так же, как и звук, то есть мы буквально слышим отсутствие звука.
Более того, тишина может выступать в роли мощного стимула, поскольку она крайне нетипична для естественных условий и воспринимается организмом как сигнал к повышенному вниманию и адаптации. Вероятно, именно этой необходимостью адаптироваться к "значимой тишине" и объясняется реакция мозга.
Невзирая на растущее количество косвенных доказательств нейрогенеза во взрослом мозге человека, результаты на грызунах стоит экстраполировать на людей с осторожностью.
Исследование: Kirste, I., Nicola, Z., Kronenberg, G. et al. Is silence golden? Effects of auditory stimuli and their absence on adult hippocampal neurogenesis. Brain Struct Funct 220, 1221–1228 (2015). DOI: 10.1007/s00429-013-0679-3
🚀 Snuffer: Как я превратил Android-смартфоны в распределенную сеть мониторинга (и спас свои нервы)
Меня зовут Виталий, я из команды ArcaneGaming. Сегодня я хочу рассказать вам о своем пет-проекте, который немного вышел из-под контроля и превратился в полноценный продукт. Встречайте - Snuffer !
😫 С чего всё началось? Знаете это чувство, когда вам пишет клиент (или, что еще хуже, мама):
"А почему сайт не открывается?" И ты такой: "Да ладно, у меня всё работает!" А потом оказывается, что сервер упал 3 часа назад, база данных ушла в дедлок, а ты в это время спокойно пил кофе и смотрел мемы.
Я перепробовал кучу сервисов: UptimeRobot, Pingdom, Better Uptime. Они крутые, спору нет. Но:
Дорого , если нужно много проверок.
Ограниченные локации . Иногда нужно проверить доступность именно из конкретной сети или региона.
Скучно . Где веселье в том, чтобы просто заплатить денег?
И тут я посмотрел на ящик своего стола. Там лежали они... Герои прошлых лет. Samsung Galaxy S7, какой-то старый Xiaomi с треснутым экраном и Pixel первого поколения. Они смотрели на меня своими пыльными камерами и шептали: "Мы еще можем быть полезны..."
И меня осенило! 💡
А что, если использовать эти устройства как узлы мониторинга? Ведь смартфон - это мощный компьютер с Wi-Fi и GSM модулем. Он может пинговать, делать HTTP-запросы, проверять порты. И если раздать такие телефоны друзьям в разных городах (или просто подключить к разным провайдерам), получится настоящая распределенная сеть мониторинга . Так родился Snuffer
📱 Что такое Snuffer? Если говорить умными словами, это распределенная система мониторинга доступности сервисов с использованием мобильных агентов .
Database : PostgreSQL + Prisma (потому что писать SQL руками в 2025 — это моветон, хотя я умею!).
Frontend : React + Tailwind CSS (чтобы было красиво и адаптивно).
Mobile : React Native / Expo (одна кодовая база, минимум боли).
Самое интересное - это архитектура . Сервер раздает "задачи" (tasks) подключенным устройствам через WebSocket. Устройства выполняют проверки и шлют отчеты обратно.
Если устройство говорит "Сайт лежит", сервер не верит ему на слово (вдруг у телефона просто Wi-Fi отвалился?). Он ждет подтверждения от других узлов или от самого сервера. Это минимизирует ложные срабатывания.
🌍 Почему это круто?
Вторая жизнь вещам . Ваши старые гаджеты не загрязняют природу, а приносят пользу. Экологично! 🌱
Полный контроль . Вы сами выбираете, откуда мониторить. Хотите проверить доступность из офиса конкурента? Просто подбросьте им телефон с Snuffer (шутка... или нет?).
Бесплатно (почти). Вы платите только за электричество для зарядки телефона.
Проект живет и развивается. Сейчас я выкатил версию v4.15.11 (да, мы часто обновляемся!). В планах:
iOS версия (Apple, пустите в AppStore, ну пожалуйста!).
Больше типов проверок (например, скриншоты сайтов).
Публичное API.
Если вам интересно попробовать или просто потыкать палочкой — залетайте: 👉 snuffer.net
Буду рад любому фидбеку, критике или просто комментариям.
В офисах с открытой планировкой чаще происходит травля
Травля на рабочем месте в офисе открытого типа: риски, связанные с работой в таком формате.
Открытые офисы сопряжены с явно повышенным риском травли на рабочем месте по сравнению с офисами, где сотрудники имеют собственные кабинеты или делят их с несколькими коллегами. Об этом свидетельствуют результаты исследования, проведенного Линчёпингским университетом (Швеция).
«Увеличение количества случаев буллинга — это ощутимое негативное последствие того, как вы организуете рабочее место. Важно подчеркнуть это, поскольку ранее этот вопрос не изучался», — говорит Майкл Росандер, профессор факультета психологии Линчёпингского университета.
Открытые офисы, где многие сотрудники делят одно пространство, становятся все более распространенными. Работодатели часто оправдывают эту тенденцию необходимостью более эффективного использования помещений и стимулирования творческого взаимодействия между сотрудниками. Однако исследования показывают, что открытые офисы не способствуют укреплению здоровья, удовлетворенности работой или производительности.
До сих пор было неясно, влияют ли офисы открытой планировки на риск издевательств и мотивацию сотрудников искать другую работу. Проведя опрос более 3300 случайно выбранных лиц, работающих в Швеции, Майкл Росандер дал ответ на этот вопрос. Результаты опубликованы в журнале Occupational Health Science.
В традиционных офисах открытой планировки, согласно результатам опроса, риск издевательств был явно выше, чем у тех, кто имел собственный кабинет или делил его с несколькими коллегами. Разница сохранялась независимо от таких факторов, как личностные особенности и степень удаленности работы. Это позволяет предположить, что проблемы действительно вызваны рабочей средой в офисе. Выяснилось, что при прочих равных условиях у сотрудников открытых офисов шансы столкнуться с буллингом были на 54% выше, чем у работников небольших или отдельных офисов.
Исследователи объясняют это тем, что в традиционных офисах открытой планировки легче замечать недостатки коллег и раздражаться из-за них. Если кто-то разочаровывается и берет на себя ответственность «сделать что-то» с поведением коллеги, а четких инструкций по поведению в таких ситуациях нет, существует риск, что это может перерасти в травлю. Те, кто подвергается издевательствам, не имеют доступа к личному пространству, где можно уединиться.
Работодателям, которые внедрили или планируют внедрить офисы открытой планировки, следует извлечь некоторые уроки. Один из них — быть готовыми решать проблемы раздражения и конфликтов до их обострения. Другой — важность предоставления помещений, где сотрудники могут работать без помех. Размещение людей с похожими потребностями и задачами рядом друг с другом также может снизить риск возникновения конфликтов.
«Традиционные офисы открытой планировки сами по себе негативно влияют на человека, на производительность и повышают вероятность ухода сотрудников с работы. Страдает и социальное взаимодействие. Поэтому стоит подумать, как с этим справиться», — говорит Майкл Росандер.
Ранее, в 2018 году, исследование учёных из Гарварда также показало, что открытые офисы снижают продуктивность. В нем учёные объяснили это парадоксальным эффектом: открытые пространства сокращают взаимодействие сотрудников лицом к лицу примерно на 70 %.
Исследование: Rosander, M., Nielsen, M.B. Workplace Bullying in the Open: the Risks Associated with Working in an Open Office. Occup Health Sci10, 1 (2026). https://doi.org/10.1007/s41542-025-00246-x
Разрабатываете VK Mini Apps и хотите быть уверены, что HTTP-запросы на backend приходят именно из приложения VK, а не откуда угодно? Для этого нужна корректная проверка Init Data.
Наш backend-разработчик @dmvasiliev выложил Open Source-проект, который упрощает эту задачу. Это Python-пакет с готовыми алгоритмами проверки подлинности данных, передаваемых из VK Mini Apps. Он помогает быстро и безопасно настроить авторизацию и аутентификацию на backend-стороне приложения.
Когда мы только начинали работать с VK Mini Apps, информации было немного: редкие кейсы, почти не у кого было спросить совета. За это время мы запустили несколько приложений, разобрались в нюансах платформы и накопили собственную экспертизу. Теперь делимся ею с сообществом через Open Source-проекты и вносим вклад в развитие технологии.
Репозиторий открыт — берите в работу, делитесь постом с коллегами.
А если вам нужен VK, Telegram Mini App или спецпроект на другой платформе — команда Doubletapp поможет пройти путь от идеи до работающего продукта. Примеры наших проектов — на сайте.
Готовим для вас мартовский вебинар ГРАН по печатным платам. Подключайтесь, чтобы узнать новое и полезное в мире печатных плат и пообщаться с коллегами по отрасли!
RPA‑роботы отлично справляются с четко регламентированными задачами. Однако зачастую задачи бизнес‑подразделений невозможно представить в виде алгоритма — тогда на помощь приходят ИИ‑агенты, которые способны выполнять более сложные задачи, опираясь только на текстовое описание.
В ходе выполнения задачи роботом или ИИ‑агентом может потребоваться принятие решения человеком. Платформа интеллектуальной автоматизации ROBIN помогает объединить и оркестрировать умные технологии для выполнения сквозных корпоративных процессов. Иван Мельников, директор по развитию продуктов ROBIN компании SL Soft, расскажет, как эффективно внедрять RPA и AI‑агентов в процессы организации, и масштабировать их в автономные отделы цифровых сотрудников.
На вебинаре разберем, как инструменты ROBIN работают в связке:
RPA для роботизации рутинных операций
AI‑агенты для быстрого решения неструктурированных задач
Визуальный конструктор исполняемых бизнес‑процессов для взаимодействия как цифровых, так и обычных сотрудников
Персонализированный корпоративный чат‑интерфейс для доступа к настроенным корпоративным процессам, роботам или ИИ‑агентам
Готовые шаблоны под разные задачи для быстрого старта.
Продемонстрируем прикладные решения на базе AI и RPA из разных областей от работы с обращениями в поддержке до ассистента, помогающего сотруднику бухгалтерии.
Для кого вебинар: руководители ИТ‑департаментов, функциональных подразделений и все, кто отвечает за эффективность процессов и оптимизацию затрат компании
12 марта, 11:00 (Мск), онлайн, бесплатно, требуется регистрация
Привет, Хабр. Делимся подборкой бесплатных демо-уроков, которые проведут в марте преподаватели Otus. Это не предзаписанные, а живые онлайн-встречи — сможете узнать больше о формате обучения и задать вопросы экспертам. Выбирайте свою тему и присоединяйтесь!
12 марта 20:00 Практикум проектирования приложения с помощью предметно-ориентированное проектирование (DDD) Открытый вебинар курса «Архитектура и шаблоны проектирования»
Полный список бесплатных уроков марта по всем ИТ-направлениям (разработка, тестирование, архитиктура, инфраструктура, аналитика, ИИ, управление) смотрите в дайджесте.
Для начинающих рекомендуем обратить внимание на короткие видеокурсы, которые помогут закрепить основы, сейчас всего за 10 рублей:
Знаете ли вы, что некоторые используют оператор '^' для возведения в степень? Хотя в ряде языков он действительно отвечает за возведение в степень, во многих популярных стеках разработки этот оператор выполняет операцию исключающего ИЛИ (XOR). Мы разберём, к каким последствиям приводит подобная путаница, и покажем реальный пример этой ошибки в механизме работы очереди внутри популярной библиотеки.
Нейросеть Claude помогла заработать пользователю почти $100 тысяч с $1 тысячи. Он спросил у нейронки, куда можно вложить $1 тысячу на 30 дней, чтобы заработать максимум. ИИ-помощник предложил стать пользователю лудоманом на Polymarket: делать ставки по $0,002–0,01 на выборы, падение криптовалют, геополитические конфликты и другое. Человек послушал ИИ, а также автоматизировал этот процесс через бота, который в итоге сделал 72 533 ставки и заработал пользователю $98 тыс.
В вайб-кодинге все просто: плохо поставил задачу, лови такой же результат. По сути, нам программистам теперь все больше и больше нужно учиться правильно руководить и ставить задачи. Когда я писал "сделай мне приложение для тренировок", я, по сути, просил агента угадать сотню технических решений. Агент угадывал, но плохо. И начиналась карусель переделок и циклов, за которые приходится платить периодическими выходами за лимиты.
Решение простое, но требует дисциплины: нормально планировать до кода.
Шаг 1: Создать черновой план
Запускаю Claude Code и сразу прошу создать файл с планом:
Please help me create a plan for [идея] and write it into a draft_plan.md file
Продукт это по сути набор функций. Если каждая функция работает, продукт готов. Так вот, план - это просто список этих функций с деталями.
Шаг 2: Запустить режим интервьюера
Это главный шаг, который я раньше пропускал. Вместо того чтобы дать агенту додумывать, я заставляю его допросить меня (как самый дотошный детектив):
Read this plan file and interview me in detail using the ask user question tool about literally anything: technical implementation, UI/UX concerns, and trade-offs
Claude начинает задавать вопросы раундами. Первый это про технику: стек, база данных, обработка API-затрат. Второй про UX: модальное окно или отдельная страница, какой стиль интерфейса. Если не знаю ответа копирую вопрос, задаю его в веб-версии Claude/Gemini/GPT, советуюсь с ними, возвращаюсь с ответом.
Да, это раздражает и хочется пропустить и сразу к коду, но именно здесь экономятся тысячи токенов и часы переделок - проверено на личных страданиях.
Шаг 3: Строить по одной функции + тест
Когда план готов, то беру первую функцию и прошу написать для неё тест до реализации. Затем сама реализация и пока тест не прошёл, агент не двигается дальше. Контракт простой: вот что должно получиться, а не сделай как-нибудь.
В итоге получаем приложение с покрытием, где каждая функция делает ровно то, что я (ладно, claude) ожидал.
Несколько еще небольших советов:
Контекст не резиновый, при заполнении на 40–50% (~100К токенов) начинаю новую сессию - перегруженный контекст делает модель тупее. Иногда очень не хочется этого делать и заново объяснять все, но это реально рабочий подход.
Нужно сначала научиться управлять агентами вручную, чтобы понять, что происходит на каждом шаге. Иначе это как автопилот без понимания, куда едешь (на самом деле понятно, в страну неподдерживаемых мертвых проектов). Всякие автоматизации на потом.
Хороший план на старте экономит больше, чем любой лайфхак с промптами.
Надеюсь тебе понравилось. Лучшая благодарность - это твоя подписка на мой Telegram-канал 😊
Топ-менеджер Amazon по розничным технологиям Дэйв Тредуэлл созвал внеплановое совещание инженеров компании, чтобы разобрать серию сбоев на сайте и в приложении компании, часть которых вызвана использованием ИИ-инструментов для написания кода.
В записке к совещанию Тредуэлл признал, что за последние месяцы наметился «тренд инцидентов» с «высоким радиусом поражения» — в числе причин прямо названы изменения в коде «с участием генеративного ИИ» и отсутствие устоявшихся стандартов безопасности при его использовании.
Например, сайт и приложение Amazon не работали около шести часов — пользователи не могли оформить заказ или просмотреть цены. Как временную меру в Amazon решили ввести обязательное согласование правок «на проде», в которых использовался ИИ, с более опытными инженерами.
Ранее AWS (облачное подразделение Amazon) в декабре 2025 года столкнулось с отключением инструмента для расчёта стоимости облачных услуг на 13 часов из-за того, что внутренний фирменный ИИ-ассистент Kiro самостоятельно решил «удалить и пересоздать рабочую среду».
17 марта вебинар про сокращение техдолга и уязвимостей в AI-разработке
Искусственный интеллект — это не только про скорость разработки и генерации кода, это еще про баги, уязвимости и технический долг. На вебинаре на примере LLM и VS Code будем разбираться, как встроить большую языковую модель в разработку так, чтобы результат был предсказуемый и безопасный. Настроим IDE под ваш стиль, включим защитные ограничения от небезопасных действий и мониторинг качества и безопасности кода с помощью SonarQube.
Если тезисно, то вебинар ответит на три вопроса:
как быстро запустить и контролировать генерацию кода с LLM в VS Code в enterprise-подходе;
как при работе с LLM выстроить правила, ограничения и стандарты: стиль, безопасность, предсказуемость результата;
как настроить ранний контроль качества и безопасности через SonarQube и использовать MCP-серверы для более качественного кода.
Ждем всех, кто внедряет LLM в ежедневную разработку, отвечает за стандарты и качество кода, выстраивает безопасные практики разработки, оценивает риски использования LLM или отвечает за управляемость и предсказуемость разработки.
📅 Когда? Вторник, 17 марта, в 11:00 мск.
📍Где? Онлайн. Зарегистрируйтесь, чтобы задать вопросы экспертам в прямом эфире.
Кстати, это третий вебинар цикла «Сценарии применения AI в корпоративной среде», который начался в феврале. Записи первого и второго вебинара есть на сайте.
Сейчас по соцсетям бегает кругами картинка из российского учебника по химии, где водород имеет пять связей, азот связан как попало, в молекулах невозможные циклы итд. Картинку очевидно рисовали дизайнеры учебника с помощью ИИ, и действительно непонятно как это редакция пропустила. Но!!! Комментаторы тоже демонстрируют дефект системы образования, правда не такой топорный. Конкретно все они возмущаются, используя слово "валентность". Например пишут про "разновалентный азот".
На что у меня ответ: степени окисления азота может быть от -3 до +5. Теория валентности устарела сто лет назад.
Чтобы никто не начал обвинять меня в плоскоземельстве, приведу две цитаты из википедии:
Русской: "С момента возникновения теории химической связи понятие «валентность» претерпело существенную эволюцию. В настоящее время оно не имеет строгого научного толкования, поэтому практически полностью вытеснено из научной лексики и используется преимущественно в методических целях."
Английской: "Because of the ambiguity of the term valence, other notations are currently preferred. Beside the lambda notation, as used in the IUPAC nomenclature of inorganic chemistry, oxidation state is a more clear indication of the electronic state of atoms in a molecule."
Понятно? "не имеет строгого научного толкования" и "other notations are currently preferred".
Именно поэтому американские учебники химии, например Kotz & Treichel - избегают слова valency когда они вводят понятие химической связи. Они говорят о перемещении электронов, молекулярных орбиталях, потом вводят понятие степени окисления.
Однако советские люди, которым эту валентность вдолбили в 8 классе - хором намехаются над смешными ИИ-дизайнерами нового учебника, не отдавая себе отчет, что они сами обладают полузнанием.
Картинку привожу не в посте, а в комменте, потому что посты большинство не читает (отвечают по картинке, первому предложению или сканированию ключевых слов), и если бы я бы привел бы картинку в посте, то получил бы кучу комментов со словом "валентность" и тут.
UPD: картинка не от ИИ, она старше, с 2019 года
UPD2: в корректных учебниках есть использование слова valence в качестве прилагательного: valence electrons и valence shells. А не "валентность азота, углерода итд" как в советском 8 классе. Как с "валентностью углерода 4" и "валентностью азота 4" из 8 класса объяснить бензольное кольцо и пентаксид азота N2O5? Это ненужный костыль.
Рынок ИИ-чатботов резко ускорился - свежая статистика
a16z выпустили 6-й отчёт по рынку GenAI-приложений: ChatGPT всё ещё лидер, но конкуренты ускоряются
Andreessen Horowitz опубликовали очередную редакцию рейтинга Top 100 Gen AI Consumer Apps (данные SimilarWeb и Sensor Tower за январь 2026). Основное — рынок чатботов перестал быть историей одного игрока.
Главные цифры
ChatGPT по-прежнему крупнейший потребительский AI-продукт: в вебе он в 2.7 раза больше второго места (Gemini) по трафику, на мобильных — в 2.5 раза по MAU. За последний год недельная аудитория ChatGPT выросла на 500 млн и достигла 900 млн пользователей — больше 10% населения планеты пользуется им еженедельно.
Но конкуренты набирают темп. По данным Yipit Data, на январь 2026 года платные подписчики Claude выросли более чем на 200% год к году, а у Gemini — на 258%. Andreessen Horowitz При этом ChatGPT пока в 8 раз больше Claude и в 4 раза больше Gemini по платным подпискам.
Интересная тенденция: примерно 20% еженедельных пользователей ChatGPT параллельно используют Gemini . Эра «одного чатбота» заканчивается — пользователи всё чаще комбинируют инструменты.
Что изменилось за год
Конкуренты начали активно отгружать продукт. Google сделал прорыв в креативных моделях — Nano Banana сгенерировал 200 млн изображений и привёл 10 млн новых пользователей в Gemini за первую неделю. Veo 3 стал переломным моментом для AI-видео.
Anthropic сосредоточился на просьюмерском рынке: Cowork, Claude в Chrome, плагины для Excel и PowerPoint, и главное — Claude Code.
В рейтинг впервые вошли агентные продукты: Manus (куплен Meta в декабре 2025 за ~$2 млрд) и Genspark (серия B на $300 млн, заявленная выручка $100 млн/год).
Вайб-кодинг как отдельная категория
Ещё в марте 2025 в рейтинге был только Bolt. Сейчас вайб-кодинг — полноценная категория с несколькими игроками. Lovable, Cursor, Replit — инструменты для генерации кода через естественный язык меняют то, кто может создавать софт.
Китайские приложения
Около 22 из 50 мобильных приложений рейтинга разработаны в Китае, но только 3 из них преимущественно используются внутри страны. Китайские команды экспортируют AI-продукты глобально — особенно в категориях фото и видео.
Что это значит для тех, кто работает с AI
Рынок окончательно перешёл от «ChatGPT и все остальные» к экосистеме из нескольких крупных игроков. Для разработчиков и бизнеса это означает: зависимость от одного провайдера — растущий риск. Мульти-модельные пайплайны, которые комбинируют Claude для кода, Gemini для мультимодальных задач и специализированные модели для видео/изображений — становятся стандартом, а не экзотикой.
Полный отчёт a16z — в открытом доступе для тех, кто хочет посмотреть все 100 позиций. Могу прислать его в комментариях, если будет актуально.
Кто уже переключился с одного AI-провайдера на мульти-модельный стек? Какую комбинацию используете вы? Для меня Claude абсолютный лидер. Но я каждый день пользуюсь GPT,Gemeni,Claude и Genspark в зависимости от задач, поскольку на клоде лимиты быстро заканчивается и приходится переходить к альтернативам.
