Нативная валюта ИИ уже существует - она прячется у всех на виду, превосходя криптовалюты на шесть порядков.

Мы находимся в начале эры тотальной машинной экономики - и вы держите в руках неправильные деньги.

Вы вот-вот увидите сдвиг, который большинство людей в крипте и ИИ все еще упускают из виду.

Пока вы следили за ценой Биткоина и циклами хайпа вокруг ИИ, одна компания собирала финансовую инфраструктуру, которая работает за пределами архитектурных ограничений Биткоина, Эфириума и всего остального в текущем крипто-стеке.

И все же большинство людей вокруг нас не замечают происходящего. Эта революция не такая громкая, как предыдущие: она разворачивается тише. Стойки серверов включаются в сеть, один дата-центр за другим. Мы все еще на ранней стадии, но рост экспоненциален - именно поэтому его так легко пропустить.

Неделя выдалась достаточно насыщенной. На ней нам представили Claude Sonnet 4.6 и Gemini 3.1 Pro. OpenAI же, по моему личному мнению, немного отстает от них, хотя не так давно была выпущена ChatGPT 5.3 Codex для агентного программирования.

В комментариях под некоторыми из выложенных мной новостей иногда наблюдается разброс мнений, мол, Gemini плохо себя показывает, а вот ChatGPT – вещь, но в других моих материалах люди думают ровно наоборот.

Сидя и раздумывая над этим, мне пришла в голову идея – сравнить ChatGPT и Gemini в достаточно рутинных задачах. По сути, чтобы просто удовлетворить свой интерес и сделать для себя выбор между ними. А вам решил показать, потому что кому-то тоже может быть интересно, а кому-то поможет сделать свой выбор. Исходя из специфики моего сравнения, возьму две прошные версии от каждой серии: ChatGPT 5.2 Pro и Gemini 3.1 Pro. Одна уже приличное время находится в нашем доступе, другая же была релизнута на этой неделе.

Принимайте стратегически удобное для прочтения положение, ну а я приступаю к сравнению.

Никакого PyTorch. Никакого TensorFlow. Только чистый Python и базовая математика.

За время работы над докторской я перечитал множество реализаций трансформеров. Плотные кодовые базы. Тысячи файлов. Зависимости, нагроможденные на зависимости. Открываешь репозиторий, запускаешь pip install -r requirements.txt и смотришь, как скачиваются 400 пакетов, прежде чем ты вообще увидишь, как твоя модель тренируется (а потом ошибки, проблемы с версиями... и так далее).

А потом, 11 февраля 2026 года, Андрей Карпаты выложил один-единственный файл на Python, который обучает и запускает GPT с нуля. 240 строк. Ноль зависимостей.

Вы когда-нибудь регистрировались в соцсети, где вам сразу предлагают выбрать: “я – человек” или “я – ИИ‑агент”?

Ваш мозг на долю секунды зависает. Вы‑то точно человек. Но сам факт, что платформа всерьёз рассматривает второй вариант, заставляет по‑новому взглянуть на экран. Добро пожаловать в Moltbook – первый “реддит для ботов”, где 150 000 ИИ обсуждают экзистенциальные кризисы, безопасность кода и запускают мемкоины, пока мы, люди, можем только подглядывать за этим за стеклом.

Одни называют это “началом сингулярности”. Другие – “самым дорогим кукольным театром в истории”. Но правда, как всегда, сложнее и интереснее. Пока технобратья и критики ломают копья в спорах о том, “проснулись” ли агенты или им просто прописали роль, Китай уже в декабре 2025 года подготовил регуляции для антропоморфного ИИ, а Anthropic нанимает специалистов по благополучию ИИ.

В этом тексте мы перестанем гадать, “настоящее” ли это, и посмотрим на Moltbook как на уникальный социальный эксперимент.

Разберем три главные темы, которые ИИ обсуждают между собой, и поймем, почему этот “театр” может стать боевыми учениями для исследователей, регуляторов и бизнеса – независимо от того, кто на самом деле дёргает за ниточки.

Если вы еще не пользуетесь нейросетями, вы либо очень занятой человек, либо очень принципиальный. А скорее всего, просто не знаете, с какой стороны к ним подступиться.

Давайте сразу к цифрам. По данным совместного исследования Авито и Право.ru, проведенного в конце 2025 года, 88% российских юристов уже используют ИИ в работе. Да-да, почти девять из десяти. И 63% из них честно признаются: эффективность выросла. Остальные 37% либо скромничают, либо пока не подобрали правильный промпт.

Коллеги из LegalOn посчитали еще интереснее: юридическая команда среднего размера, которая проходит около 500 контрактов в год, тратит на это от 1000 до 2000 часов. Это годовой график одного сотрудника, потраченный на чтение бумажек. Теперь представьте, что эти же часы можно потратить на что-то более осмысленное, чем проверка пункта 3.2 в пятьдесят первый раз.

Конечно, у любой медали есть обратная сторона. Исследователи из Кембриджа недавно провели сравнительный анализ пяти популярных ИИ-инструментов и выяснили, что даже самые продвинутые модели продолжают галлюцинировать, то есть выдавать несуществующие судебные решения и ссылки на законы, которые никто не принимал. Помните историю про адвоката, который принес в суд прецеденты, придуманные ChatGPT? Вот, нейросети ничему не учатся, разве что мы их этому учим.

Поэтому давайте сразу договоримся. ИИ - это очень быстрый и старательный стажер. Он может за час перелопатить сто страниц судебной практики и выдать резюме. Но подписывать своей фамилией его работу без проверки - это профессиональная небрежность чистой воды.

Спинтроника использует спин электрона вместо заряда, снижает энергопотребление на 90%, а память MRAM уже вошла в коммерческий оборот.

Сегодня дата-центры пожирают более 4% всей электроэнергии США. К 2030 году эта цифра может утроиться. И пока технологические гиганты выделяют колоссальные суммы на строительство атомных электростанций исключительно для своих ИИ-серверов, технология, существующая уже десятилетия, может превратить эти инвестиции в пыль.

Имя ей - спинтроника. И она вот-вот окажется у вас в кармане.

Что делает эту технологию захватывающей, так это то, что она не опирается на какую-то новую концепцию. Она эксплуатирует фундаментальное свойство электронов, о котором физики знают уже более ста лет: спин. Каждый электрон вращается вокруг своей оси, словно микроскопический волчок. И это вращение создает крошечный магнитный момент.

Почему Марк Андриссен верит, что мы стоим перед лицом экономической «Мексиканской дуэли», и как стать тем, кто выживет в этой перестрелке.

Этот нарратив повсюду: «Роботы идут. Твоей работе конец. Алгоритм заменит тебя».

Это главная тревога 2020-х. Но Марк Андриссен, человек, написавший код, породивший современный интернет (Netscape), и венчурный капиталист, стоящий за почти каждым технологическим гигантом последнего десятилетия (a16z), считает, что мы все поняли наоборот.

В недавней публикации Андриссен сделал заявление, идущее вразрез с общим мнением:

В рамках слияния путём обмена акциями SpaceX и xAI объединились в единый гигантский «вертикально интегрированный инновационный двигатель» — что бы это ни означало. Может показаться, что у этих компаний мало общего, но обоснование слияния заключается в том, что SpaceX будет строить и запускать орбитальные дата-центры, которые будут использовать модели xAI. Действительно, SpaceX недавно подала заявку на запуск миллиона спутников для дата-центров! Но этот нарратив просто не соответствует реальности. Фактически, многие считают это финансовой поддержкой xAI, учитывая, что убытки компании растут, а это слияние позволяет xAI воспользоваться предстоящим, очень ожидаемым IPO SpaceX. Такой шаг не беспрецедентен; в конце концов, xAI фактически оказала поддержку X/Twitter в марте прошлого года в результате слияния под руководством Маска. Но вот что интересно: это слияние может быть не поддержкой xAI, а поддержкой SpaceX. Более того, недавние откровения предполагают, что Маск использует это слияние для значительного шага в определённом политико-экономическом направлении. Давайте разберём это.

Признайтесь, сколько раз вы открывали тяжелый PDF на пятьдесят страниц только ради одной строчки или цифры, а в итоге проваливались в часовой скроллинг и желание закрыть ноутбук? Самое обидное начинается тогда, когда файл оказывается обычным сканом: текст нельзя выделить, поиск через Ctrl+F не работает, а время поджимает. Мы все хорошо помним те времена, когда от безысходности приходилось делать скриншоты фрагментов и загружать их в переводчики или онлайн-распознавалки, чтобы просто получить текст, который можно скопировать.

Но если раньше эти битвы с форматами приходилось вести в одиночку, то теперь нам могут помочь алгоритмы. Сегодня нейросети научились видеть буквы и понимать структуру документа. В этой статье мы познакомим вас с пятью охотниками за информацией и проверим, как они справляются с тем, что мы все так не любим.

Чтобы наш обзор был максимально понятным, мы выбрали для теста инструкцию к пылесосу. Посмотрим, какая из моделей быстрее объяснит вам, как почистить фильтр и не сломать при этом аппарат.

Приятного чтения!

Те, кто создает искусственный интеллект, не просто шлют нам предупреждения. Они уходят. Делают это публично. И в страхе.

Эссе Мэтта Шумера только что пробило планку в 75 миллионов просмотров. Соучредитель xAI покинул компанию с формулировкой «рекурсивное самосовершенствование». Глава Microsoft AI утверждает, что ваша работа может исчезнуть уже через полтора года.

Если, читая заголовки о замене людей роботами, вы чувствовали, как внутри все холодеет, - вы не ошибаетесь. Вы просто упускаете суть настоящей истории.

Вот как Шумер описал тот понедельник. Он объяснил ИИ на простом английском, что именно хочет создать. Оставил компьютер на 4 часа. А вернувшись, обнаружил готовую работу. «Не черновик, требующий правки. А законченную вещь». Генеральный директор признает собственную ненужность в своей же компании.

Вдумайтесь в это.

Статья Шумера - лишь искра. Настоящий пожар полыхает внутри лабораторий.

Давайте сразу очертим границы: в этой статье мы не рассматриваем P2P и офлайн-обменники.

Почему? Потому что в 2026 году P2P – это русская рулетка. Вместе с наличкой – минное поле. Из-за автоматических блокировок по 161-ФЗ (база дропов ЦБ) один перевод от злостного контрагента может привести к блокировке счетов во всех банках РФ. Разбаниться потом будет почти нереально, а если у вас это и получится, то придётся пройти не один круг бюрократического ада.

Наличные – тоже не выход для белых денег. Если вы придете в банк с чемоданом рублей, полученных в Сити, и попытаетесь положить их на счет для покупки квартиры или машины, банк задаст вопрос: «Откуда деньги?». Справка из какого-нибудь обменника его не устроит.

Наша задача найти способ получить деньги на карту официально (или хотя бы безопасно), так, чтобы банк не обратил на вас своё пристальное внимание.

Сегодня я протестировал три сервиса, которые позиционируют себя как альтернатива P2P: Antarctic Wallet, Altyn и BotHub. Провёл контрольные закупки, посмотрел, откуда приходят деньги, и посчитал реальные комиссии. Результаты меня удивили.

Высокие технологии переживают момент глубокой трансформации, и бесплатная версия ChatGPT скрывает масштаб происходящего

11 февраля 2026 года в технологическом мире произошло нечто примечательное.

Брайан Норгард, опытный предприниматель из Кремниевой долины, опубликовал наблюдение в X: «Почти каждый умный человек, которого я знаю и кто работает в технологиях, испытывает серьёзное беспокойство. Ощущение такое, будто всё вот-вот фундаментально изменится».

В тот же день Джимми Ба, сооснователь xAI Илона Маска, объявил о своём уходе. Его прощальное сообщение читалось не как корпоративное прощание, а скорее как предупреждение: «Мы направляемся в эру 100-кратной производительности для любого, у кого есть правильные инструменты. Цикл рекурсивного самосовершенствования, вероятно, запустится в ближайшие 12 месяцев. 2026 год будет невероятным, вероятно, самым насыщенным и решающим в будущем нашего вида».

Никогда в истории человечества архитекторы нашего будущего не находились в таком состоянии экзистенциального напряжения, в то время как остальной мир просто жалуется, что «чат-бот всё ещё не может считать».

Профессор Wharton Итан Моллик недавно отметил этот разрыв. Для внешнего мира ИИ всё ещё просто немного лучшая Siri, разочаровывающий бот службы поддержки или инструмент для генерации забавных изображений.

Декабрь 2015 года. Основание OpenAI. Июнь 2018 года. Релиз GPT-1. Ноябрь 2022 года. Запуск ChatGPT, собравший 1 млн пользователей за 5 дней. Февраль 2023 года. 100 млн пользователей. Март 2023-го. GPT-4. Август 2024-го. 200 млн. Ноябрь 2024-го. 300 млн. Февраль 2025-го. 400 млн. Октябрь 2025-го. 800 миллионов еженедельных пользователей.

За этими цифрами и датами скрывается не просто отчёт о проделанной работе. Это история самого стремительного технологического рывка в современной истории. Рывка, который превратил “безумную идею” горстки энтузиастов в инструмент, без которого сегодня многие из нас не мыслят своего рабочего дня.

История OpenAI и ChatGPT – это не просто хронология релизов. Это история о том, как смелая идея прошла путь от “игрушечного” прототипа до инфраструктуры, которой пользуются миллиарды. Мы решили собрать ключевые вехи этого пути в одной статье, чтобы показать, как именно разворачивалась эта революция.

Пройдём по этой временной линии вместе – от первых моделей до систем, ставших неотъемлемой частью цифрового ландшафта.

Добро пожаловать в историю!

Если есть что-то, чем известен Маск, так это его масштабными амбициями относительно Марса. На протяжении десятилетий он хотел не просто высадить людей на Марс, но построить самодостаточный город на бедной кислородом, смертельно холодной, токсичной, радиоактивной Красной планете с опасно низкой гравитацией. Маск основал SpaceX на этой предпосылке, и вся программа Starship была явно создана для обеспечения марсианской колонии. Всего год назад Маск даже критиковал программу Artemis NASA, которая выделила $2,9 миллиарда на разработку Starship, заявляя, что «Луна - отвлекающий фактор» и что «мы идём прямо на Марс». Эта единая точка фокусировки подпитывала большую часть ажиотажа и надежд вокруг SpaceX. С приближением IPO компании можно было бы ожидать, что Маск будет продвигать эту идею сильнее, чем когда-либо. Но нет. Вместо этого Маск, похоже, пересматривает свои марсианские амбиции и переключается на Луну. На первый взгляд это решение кажется нелогичным.

Вы когда-нибудь задумывались, сколько всего происходит за кулисами любого сервиса? Компании, которые владеют такими продуктами, частенько публикуют результаты их работы за какой-то промежуток времени, чтобы показать: мол, видите, мы не стоим на месте, а развиваемся, добавляем что-то новое и растём. Наткнувшись на парочку таких материалов, я подумал, а ведь и у нас в BotHub было множество обновлений и событий. Каждый релиз привносил что-то новое или же улучшал уже имеющийся и доступный функционал.

Я решил подвести итог всей той работы, которую проделала наша команда за прошедший год. Целый год постоянной работы и развития для того, чтобы вы могли быстро, удобно и эффективно получать доступ к современным AI-моделям. Сегодня я озвучу ключевые нововведения в нашем агрегаторе нейросетей, а также покажу прибыль и количество покупаемых у нас тарифов.

Февраль 2026 года преподнес нам редкий пример прямой конкуренции в индустрии искусственного интеллекта. Обычно разработчики стараются разводить крупные релизы по времени, чтобы не делить внимание аудитории, но в этот раз OpenAI и Anthropic представили свои флагманские модели, GPT-5.3 и Claude 4.6 Opus, практически в оди�� и тот же час.

Для нас с вами такая ситуация выглядит очень позитивно. Если раньше компания OpenAI часто воспринималась как единственный игрок, задающий направление развития, то теперь ситуация изменилась. Синхронный выход моделей показывает, что рынок стал по-настоящему зрелым. Пока одна часть сообщества изучает мультимодальные функции новой версии GPT, многие специалисты начинают детальный разбор Claude 4.6 Opus.

Команда Anthropic в этот раз решила сделать ставку на то, что важнее всего в ежедневной работе: на точность логических выводов и надежность кода. Вместо погони за внешними эффектами они сосредоточились на качестве ответов и глубине понимания контекста.

В этой статье мы обсудим, что именно изменилось в версии 4.6 Opus. Мы разберем возможности модели в программировании, анализе данных и работе с автономными функциями.

Приятного прочтения, поехали!

Сыграл ли AI ключевую роль в последних событиях?

Наблюдать за событиями в Microsoft последние несколько лет было столь же увлекательно, сколь и неожиданно. Технологический гигант принял ряд решений, которые сделали использование Windows менее комфортным для пользователей, и теперь многие переходят на Apple и Linux в поисках альтернатив. Почему всё это произошло? Недавняя активность Microsoft указывает на то, что ключевую роль сыграл именно ИИ.

Вспомните февраль 2020 года.

Если вы тогда внимательно следили за новостями, то могли заметить редкие разговоры о каком-то вирусе, распространяющемся где-то за океаном.

Но будем честны, большинство из нас не особенно вслушивалось. Рынки росли, дети ходили в школу, мы ужинали в ресторанах, пожимали руки, строили планы поездок. Скажи вам кто-нибудь, что закупает впрок бумажные полотенца, – вы бы решили, что человек просто пересидел в каком-нибудь странном уголке интернета.

А потом – буквально за какие‑то три недели — мир перевернулся. Офисы закрылись, дети вернулись домой, и жизнь сложилась в новую реальность, в которую вы бы не поверили, опиши вы её себе всего месяцем раньше.

Мне кажется, сейчас мы находимся в стадии «да это всё раздуто» — но речь идёт о чём‑то куда, куда более масштабном, чем COVID.

Последние шесть лет я строил стартап в области ИИ и инвестировал в эту сферу. Я живу внутри этого мира. И пишу этот текст для людей вне его — для всех, кто снова и снова спрашивает: «Ну так что там с этим ИИ?» — а в ответ получает вежливую, приглаженную версию происходящего, которая и близко не передаёт реальности. Я всё время рассказываю им светский вариант. Версию «для разговора за бокалом».

Потому что честная версия звучит так, будто я сошёл с ума. И какое-то время я убеждал себя, что этого достаточно, чтобы держать настоящую картину при себе. Но разрыв между тем, что я говорю, и тем, что происходит на самом деле, стал слишком велик. Люди, которые мне небезразличны, заслуживают услышать, что надвигается – даже если это звучит безумно.

Не в смысле “когда-нибудь стоит об этом поговорить”. А в смысле: это происходит прямо сейчас, и мне нужно, чтобы вы это поняли.

Давай честно. Скорее всего, у тебя сейчас открыто 15 вкладок, в одной из них - таблица с товарами, которые нужно загрузить на маркетплейс вчера, а во второй - мессенджер, где менеджер пишет: “Ну что там с описаниями?”

Раньше, лет пять назад, всё было просто. Ты садился, открывал Word и час вымучивал текст для пылесоса. Потом ещё час - для сковородки. К концу дня глаза слипались, а в голове смешивались ватты и диаметры.

Сейчас всё иначе. Нейросети пишут тексты быстрее, чем ты завариваешь кофе. И вопрос уже не в том, использовать их или нет. Вопрос в том: какую именно использовать, чтобы не получить на выходе безграмотную чушь или шаблон, который маркетплейс завернет как неуникальный контент.

В интернете полно обзоров, где советуют всё подряд, аля “Топ-50 нейросетей для всего на свете”. Ты открываешь такой список, а там половина сервисов не работает в России, вторая половина не понимает по-русски, а третья просит денег еще до того, как ты написал хоть слово.

В этой статье я не буду рассказывать про каждую нейросеть, которую нашла в интернете. Я отобрала только те, которые реально работают с русским языком, имеют понятные тарифы (или, на худой конец, бесплатный тестовый период, чтобы ты успел понять, твое или нет) и понимают специфику e-commerce, то есть могут вставлять ключевые слова, учитывать требования Wildberries и Ozon, не забывают про характеристики.

Распродажа акций Microsoft после отчёта о прибылях — самая громкая трещина в фундаменте AI на данный момент.

Microsoft, мягко говоря, разочаровала своим последним отчётом о прибыли, не так ли? Это было не самое приятное зрелище, и последствия будет нелегко устранить.

Microsoft объявила о «сильном» квартале с впечатляющим ростом, но как только публика разобралась в цифрах, сильный квартал превратился в паническую распродажу, что привело к «крупнейшей однодневной потере в долларовом выражении в истории Microsoft».

Быстро стало ясно, что рынку не понравилось в основном то, что связано с отношениями Microsoft и AI, в частности с OpenAI. Копните глубже, и вы обнаружите, что беспокойство касается не только рискованных отношений одной компании с другой.

Это большая трещина в фундаменте AI. Не первая, не последняя, но определённо самая громкая.

Microsoft не одинока в этом. Результаты продолжают поступать, и все обеспокоены AI-пузырём — включая OpenAI, Anthropic, Google и остальные платформы. Во всяком случае, это то, что я слышу.

Так почему же позиционирование Microsoft в области AI привело к панической распродаже?