Вспомните, сколько времени раньше уходило на то, чтобы просто разобраться в интерфейсе Blender или Maya. Еще несколько лет назад мир три де графики казался закрытым клубом для избранных: нужно было годами изучать топологию сетки, возиться с развертками и часами ждать рендера одной сцены. Сегодня этот порог входа практически исчез. Искусственный интеллект добрался до полигонов и текстур, превращая процесс моделирования из тяжелого ремесла в увлекательный диалог с машиной.

Мы решили проверить, насколько далеко зашли технологии, и устроили тест драйв современным алгоритмам. Чтобы задача не казалась скучной, мы выбрали самую ностальгическую тему: попробуем воссоздать в объеме героев мультфильмов нашего детства. Это отличный способ увидеть, как нейросети справляются с узнаваемыми образами и насколько точно они передают детали, которые мы помним с малых лет.

В этом обзоре вы найдете пять сервисов, которые позволяют генерировать модели здесь и сейчас. Главный критерий отбора: честный бесплатный доступ. Мы специально искали площадки, которые не требуют привязки карты и не прячут результат за бесконечными подписками. Только чистые технологии и немного магии генерации.

Приготовьтесь: сейчас мы узнаем, готов ли искусственный интеллект заменить профессионального моделлера или пока он способен только на забавные эксперименты.

Приятного прочтения!

Скорость сжигания денег, судебный процесс и вопрос на триллион долларов.

В прошлом октябре я задал вопрос, который заставил многих приподнять бровь: Является ли OpenAI (ChatGPT) карточным домиком? Тогда тревожные сигналы лишь мерцали на фоне быстрого масштабирования, зависимости от вычислительных мощностей, надвигающихся исков и приближающихся Голиафов.

Четыре месяца спустя эти мерцания превратились в пламя. Ситуация не просто эволюционировала, она, похоже, драматически обострилась.

OpenAI теперь сталкивается с конкурентным строем, полным падением рыночной доли, иском на 134 миллиарда долларов, который направляется в суд, сжиганием капитала с ужасающей скоростью и подготовкой к тому, что может стать самым значимым IPO в истории технологий.

Так что позвольте мне обновить свою оценку: положение OpenAI больше не просто шаткое. Оно может стать гораздо серьезнее.

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.

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.

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.

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.

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 один 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.

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?

Ещё недавно инвестиции в AI означали рост цен на акции, и это работало как рефлекс. Но теперь рефлекс сломан.

Знаете ли вы, что такое рынок AI? Это неконтролируемая аномалия, распространяющаяся внутри американской экономики.

Аналитики утверждают, что этот «рынок» — не то, что мы привыкли думать. Он мутировал в крупнейший финансовый пузырь в истории. А финансовые пузыри всегда заканчиваются одинаково — лопаются и рушатся.

Обычные люди, инвесторы-любители и техно-энтузиасты не обязаны всё это осознавать. Но финансовые эксперты уже бьют тревогу. Они видят закономерность.

В конце января легендарный инвестор и продавец без покрытия Джим Чанос заявил прямо: массивные инвестиции в AI-инфраструктуру, особенно в дата-центры и чипы, могут не оправдать вложенный капитал. И это явный признак пузыря.

Но предупреждающие знаки появились ещё раньше. В июне 2024 года Goldman Sachs поставил под вопрос окупаемость огромных инвестиций в AI. В отчёте отмечалось, что несмотря на сотни миллиардов долларов, вливающихся в индустрию, нет доказательств ROI и никаких чётких признаков революционного скачка производительности. Большинство вариантов использования AI оставались постепенными, а не трансформационными.

Позже McKinsey & Company опубликовала свой годовой отчёт о состоянии AI за 2024–2025 годы. Документ отмечал, что, несмотря на широкое внедрение технологии, только относительно небольшая доля компаний получала от неё измеримую экономическую выгоду. Разрыв между объёмом инвестиций и реальной отдачей оставался далёким от приемлемого.

Таким образом, когда мы говорим о рынке AI, мы должны понимать, что речь идёт об AI-хайпе. Этот хайп формирует финансовый пузырь исторического масштаба, подпитываемый колоссальными долгами и нереалистичными ожиданиями беспрецедентной высокотехнологичной прибыли.

Это одно различие невозможно исправить

Прежде чем начать, хочу отметить: я не собираюсь проповедовать уже обращённым. Те, у кого уже сформировано критическое отношение к AI, не нуждаются в дополнительных аргументах о вреде и ущербе, который наносит нынешнее состояние генеративного ИИ. Нет, эта статья написана для тех, кто наслаждается использованием AI. Для тех, кто называет себя AI-художниками, или, возможно, просто художниками, использующими AI в качестве помощника.

Видите ли, если вы спросите любого, кто положительно относится к генеративному ИИ, об их творческом процессе, они, скорее всего, страстно расскажут вам о своём взаимодействии с AI-моделью (которую они, вероятнее всего, будут очеловечивать и антропоморфизировать). Независимо от того, являются ли они AI-визуальным художником, AI-музыкантом, AI-писателем, есть общая черта. Вы услышите о технических деталях, о переключении между разными моделями, о тонкой настройке промптов, но есть одна вещь, о которой они не скажут!

Их потребление AI-генерированного искусства. Они не смогут перечислить своих влияний в выбранной ими области и медиуме. По правде говоря, им может быть даже сложно указать на единственное произведение AI-генерированного искусства, которое им нравится и в котором они находят смысл. Никто не может назвать произведение AI-генерированного искусства, которое было бы изучено, сохранено или хотя бы пересмотрено. Производство настолько легко, что практически каждое произведение просматривается только один раз его создателем.

В своём знаменитом эссе Machines of Loving Grace Дарио Амодеи, сооснователь и CEO одной из самых влиятельных ИИ-лабораторий в мире, Anthropic, сказал следующее:

«Я не уверен, что ИИ может решить проблемы неравенства и экономического роста».

И, как ни странно, он не только проявляет замечательную прозорливость, но может непреднамеренно усугублять проблему, поскольку компания установила новый рекорд повышения цен со своим новым «Быстрым режимом», который стоит ошеломляющие $150 за миллион выходных токенов — буквально более чем в десять раз дороже большинства альтернатив и совершенно недоступен для большинства людей.

Сегодня мы развенчиваем миф о том, что передовой ИИ ни дёшев, ни становится дешевле, объясняя, почему это на самом деле не «вина» ИИ-лабораторий, истинную и тревожную причину того, почему цены не падают, и последствия, которые это, как я скромно полагаю, имеет для общества.

Заявления Илона Маска о роботе Tesla Optimus поражают своей масштабностью. Он утверждал, что Optimus принесёт $10 триллионов долгосрочной прибыли для Tesla, что в конечном итоге робот составит 80% стоимости Tesla, и что он увеличит оценку компании до впечатляющих $25 триллионов. Однако предыдущие обещания не всегда сбывались: Маск говорил, что Tesla запустит пилотную производственную линию готового Optimus и произведёт 5000 единиц к концу 2025 года, но этого не произошло. Фактически, Tesla недавно анонсировала новую «готовую к производству» третью версию Optimus (что подразумевает, что версия, запланированная к производству в 2025 году, так и не была готова), и что к концу 2027 года производство начнётся на заводе Tesla во Фримонте, где ранее производились Model S и X. Возможно, стоит воспринимать эти громкие заявления с определённой долей скептицизма? Во время недавних отчётных звонков Tesla Маск упомянул нечто, что не только демонстрирует разрыв между реальностью и обещаниями, но и ставит вопросы о понимании технологии.

Один из самых неортодоксальных способов измерить прогресс на передовой ИИ сегодня — это бенчмарк торгового автомата: мы даём моделям полный контроль над торговым автоматом (цены, инвентарь, управление поставщиками и т.д.), и они должны максимизировать прибыль любой ценой.

ИИ-модель, управляющая собственным бизнесом. И новая модель Anthropic, Opus 4.6, установила новый рекорд баланса — более $8000, на $3000 больше предыдущего рекорда.

Но история здесь не в том, что она выигрывает в иначе бессмысленной симуляции, а в том, как она это делает, демонстрируя весьма тревожное и даже безрассудное поведение.

В этой короткой статье вы узнаете и о реальной опасности, которой подвергают нас эти новые, мощные ИИ, и о вполне обыденном, не-фантастическом объяснении того, почему ИИ лгут, шантажируют или действуют безрассудно — всё простыми словами, чтобы вы поняли.

Представьте: вы провели часовое интервью, записали важнейшее совещание или наконец-то зафиксировали на диктофон ту самую гениальную идею, которая пришла за рулём. А дальше начинается самое «весёлое». Сидеть и вручную переводить всё это в текст, перематывая запись снова и снова. Минута аудио превращается в пять минут работы, а час записи съедает целый вечер. Знакомо? Ещё пару лет назад это была неизбежная рутина, от которой страдали журналисты, студенты, маркетологи и вообще все, кому приходилось работать с голосом.

Но нейросети перевернули эту игру с ног на голову. Сегодня искусственный интеллект расшифровывает аудио быстрее, чем вы успеваете допить кофе. Причём не просто выдаёт кашу из слов, а расставляет знаки препинания, различает спикеров, понимает акценты и даже справляется с фоновым шумом. Технологии, которые ещё недавно казались фантастикой, стали доступны каждому: загрузил файл, нажал кнопку, получил готовый текст.

Правда, есть один нюанс. Сервисов для транскрибации развелось столько, что выбрать подходящий стало отдельным квестом. Одни идеально работают с русским языком, другие только с английским. Одни бесплатные, но с ограничениями, другие стоят как подписка на стриминг, зато выдают почти идеальный результат. Какие-то умеют транскрибировать в реальном времени, а какие-то требуют загрузки файла и пары минут ожидания.

Мы протестировали и сравнили самые популярные нейросети для транскрибации, чтобы вам не пришлось тратить на это время. Разбираем плюсы, минусы, цены и неочевидные фишки каждого сервиса. Поехали!

«Вайб-кодинг — это кошмар, и я готовлюсь его запретить», — заявил «Клинт», технический директор средней финтех-компании.

И он не шутит.

Во второй половине прошлого года я всё чаще слышал от руководителей технологических компаний, от действующих и бывших разработчиков о том хаосе, в который превратился их роман с ИИ-программированием в корпоративном секторе. Почти всегда этот роман начинался с «вайб-кодинга» — как первый, пробный шаг.

Теперь же эти руководители и разработчики всё откровеннее намекают: вайб-кодинг — всего лишь модное поветрие, а то и маркетинговая уловка, призванная протолкнуть ИИ-инструменты в корпорации. Ведь если искусственный интеллект позволяет кому угодно писать код, на повестке неизбежно возникает вопрос:

«Сколько из этих дорогостоящих программистов нам на самом деле нужно?»