AI

В начале мая Google на конференции разработчиков I/O представил три ключевых продукта: AI Overviews, AI Mode и Gemini. Эти продукты отражают три разных подхода компании к интеграции искусственного интеллекта в поисковую систему. AI Overviews представляет собой традиционный веб-продукт, AI Mode — переходный этап между веб-поиском и ИИ, а Gemini — полностью автономный ИИ-продукт. Эксперты предполагают, что в ближайшие годы Gemini заменит как AI Overviews, так и AI Mode, а возможно, и сам Google Поиск. Даже если этого не произойдет, генеративные ИИ-продукты, такие как Gemini, ChatGPT и DeepSeek, уже наносят удар по традиционному поиску. Google занимает более 90% мирового рынка поиска, охватывая около 5 миллиардов пользователей. При этом компания сообщает, что AI Overviews уже используют 1,5 миллиарда человек. Хотя не все из них полностью отказались от переходов по ссылкам, доля таких пользователей быстро растет. Генеративный ИИ позволяет решать задачи внутри самого продукта, без необходимости посещать сторонние сайты. Генеральный директор Cloudflare Мэтью Принс заявил, что 75% поисковых запросов сегодня могут быть удовлетворены без перехода на другие сайты. В ответ Cloudflare разработал инструменты для защиты контента от сканирования ИИ-ботов. Google использует комбинацию Gemini, AI Mode и AI Overviews, чтобы усилить влияние ИИ и одновременно манипулировать трафиком. Согласно заявлению CEO компании Сандара Пичаи, сайты, разрешающие сканирование контента для AI Overviews, получат больше трафика. Это создает давление на владельцев контента. Анализ SimilarWeb показывает, что ИИ-продукты уже снижают трафик для сайтов, посвященных моде, путешествиям, кулинарии, рукоделию и образу жизни. Некоторые издатели сталкиваются с резким падением посещаемости и вынуждены менять стратегии или закрываться. Крупные медиакомпании, такие как News Corp, Associated Press и Axel Springer, заключили соглашения с OpenAI о лицензировании контента. Другие, включая The New York Times, подали в суд, обвиняя OpenAI и Microsoft в незаконном использовании их материалов. Маркетинговая компания Seer Interactive обнаружила, что AI Overviews снижают кликабельность органических результатов на 70%, а платных рекламных объявлений — на 50%. Аналитики a16z подтверждают, что ИИ-продукты перенаправляют менее 5% трафика на такие платформы, как YouTube, Quora, Reddit и новостные сайты. Традиционная модель интернета, где контент-платформы и поисковики взаимно поддерживали друг друга, разрушается. Gartner прогнозирует, что к 2026 году трафик поисковых систем сократится на 25%. Основатель AI-браузера Dia Джош Миллер считает, что генеративный ИИ станет новым интерфейсом взаимодействия, заменив веб-страницы. Многие компании уже адаптируются, внедряя API для интеграции с ИИ-агентами. Однако для контент-платформ эта модель проблематична, поскольку их доход зависит от прямых переходов. Сейчас ИИ-компании используют контент без компенсации его создателям. Если эта тенденция продолжится, интернет может наполниться низкокачественными и ложными данными, сгенерированными ИИ. Попытки создать новую систему распределения доходов пока остаются на ранней стадии. OpenAI подписывает соглашения с некоторыми издателями, но универсального решения нет. a16z предлагает переход от SEO к GEO (оптимизации под генеративные ИИ), но без увеличения кликабельности это малоэффективно. Эти изменения затрагивают всех пользователей. Интернет всегда был хранилищем знаний, созданных людьми. Если создатели контента перестанут получать доход, это приведет к сокращению качественных материалов и ограничит доступ к информации. Если ИИ-гиганты уничтожат традиционный интернет, они получат контроль над информацией, что повлияет на восприятие мира миллиардами людей.

В эпоху переизбытка продуктов и фрагментированного внимания пользователей дистрибуция перестала быть второстепенной задачей — теперь это ключевой фактор выживания продукта. Сооснователь Lovable Антон Осика заявил: «Создателям AI-продуктов нужно принять новое правило — если ваш продукт не вызвал социального распространения в первые 48 часов, он может быть «приговорен» к невидимости.» Другими словами, способность к распространению больше не просто приятное дополнение, а обязательное условие для выживания AI-продукта. Примером служит Base44, который был приобретен за 80 миллионов долларов. Его основатель Маор Шломо подчеркивает, что успех компании основан не на финансировании или каналах сбыта, а на глубоком понимании и реализации «способности к распространению». Современные создатели AI-продуктов сталкиваются с новой парадигмой дистрибуции: вместо больших бюджетов и покупки трафика, они должны использовать социальные сети, чтобы каждая итерация продукта вызывала максимальный эффект распространения. Урок за 80 миллионов долларов Недавно Wix приобрела AI-компанию Base44 за 80 миллионов долларов. Компания, основанная всего 6 месяцев назад, имела всего 9 сотрудников, но за три недели после запуска привлекла 400 тысяч пользователей и достигла годового дохода в 1 миллион долларов. Основатель Base44 Маор Шломо объяснил, что успех компании был обусловлен не передовыми технологиями, а умением создавать «способность к распространению». Первый запуск Base44 на Product Hunt провалился, но один разработчик оставил комментарий, что готов заплатить за продукт и порекомендовал его в соцсетях. Это стало первым шагом к виральному росту. Маор понял: один лояльный пользователь, который готов делиться продуктом, важнее сотни лайков. В дальнейшем Base44 использовала три стратегии для усиления распространения: 1. Вовлечение пользователей в разработку. Компания публиковала процесс разработки в Notion, включая обновления, отладку ошибок и даже идеи дизайна кода. Это создавало взаимодействие среди разработчиков. 2. Поощрение пользователей делиться своими работами. Base44 автоматически генерировала страницы для демонстрации проектов с готовыми шаблонами для публикации в LinkedIn и X. Также компания провела хакатон за 5000 долларов, который привлек 3000 участников. 3. Фокус на одной платформе — LinkedIn. Это позволило сконцентрироваться на технической аудитории и повысить эффективность распространения. В результате Base44 создала цикл роста: разработка → использование → автоматическая генерация страницы → публикация в соцсетях → привлечение новых пользователей. «Золотые 48 часов» для AI-продуктов Европейский стартап Lovable достиг годового дохода в 17 миллионов долларов за три месяца. Его сооснователь Антон Осика заявил, что ключом к успеху стала не технология, а способность к распространению. Он подчеркнул, что если продукт не вызывает социального распространения в первые 48 часов, он обречен на провал. Причины этого: — Высокая конкуренция среди AI-инструментов. — Традиционные каналы маркетинга (платная реклама, SEO) больше не обеспечивают качественный рост. Новые подходы к дистрибуции: 1. Публичная разработка. Компании делятся процессом создания продукта в соцсетях, получая обратную связь и привлекая внимание. 2. Работа с узкоспециализированными создателями контента. Влиятельные пользователи в нишевых сообществах (Reddit, Discord) могут быть эффективнее, чем крупные инфлюенсеры. 3. Публикация данных о росте. Компании открыто делятся метриками, даже если они не идеальны, чтобы создать доверие и привлечь внимание. Вывод AI меняет не только технологии, но и способы дистрибуции. В условиях высокой конкуренции и переизбытка контента ключевым фактором успеха становится способность продукта быть замеченным и распространяться через социальные сети. Доверие пользователей — самый ценный актив, а те, кто умеет его создавать, получат преимущество в новой эре AI-разработки.

Марк Цукерберг продолжает активно укреплять команду Meta (не желательная в России), переманивая ведущих специалистов из конкурентных компаний. 8 июля стало известно, что руководитель команды базовых моделей Apple, известный инженер Руоминг Панг, покидает компанию, чтобы присоединиться к Meta. В 2021 году Панг перешел из Alphabet в Apple. Meta предложила Пангу многомиллионный годовой пакет вознаграждения. За последние две недели в Meta также перешли основатель Scale AI Александр Ван, бывший CEO GitHub Нат Фридман, руководитель мультимодальных технологий OpenAI Би Шучао и другие ведущие исследователи. В Silicon Valley распространяется список целей для найма, а резиденции Цукерберга в Silicon Valley и на озере Тахо стали местом активных переговоров. Кажется, сейчас ничто не может остановить Цукерберга в его стремлении собрать лучшие кадры. Apple и OpenAI становятся жертвами утечки кадров Руоминг Панг присоединился к Apple в 2021 году, принеся с собой 15-летний опыт работы в области глубокого обучения из Google. Возглавляя команду из почти 100 инженеров, он занимался разработкой больших моделей для AI Apple и следующего поколения Siri. Однако внутренние разногласия по поводу использования сторонних моделей, таких как OpenAI и Anthropic, усугубили отток кадров. Заместитель Панга, Том Гантер, ушел из Apple в прошлом месяце, а другие ключевые члены команды也开始 вести переговоры с Meta. В ответ Apple срочно назначила Чжифэна Чэня новым руководителем команды базовых моделей и реорганизовала структуру отчетности. OpenAI также столкнулся с проблемами. Руководитель разработки Марк Чен (Синьхань Чэнь) жаловался, что ему приходится «круглосуточно общаться с сотрудниками, получившими предложения от Meta». OpenAI даже обвинил Meta в неэтичной тактике, предлагая сотрудникам краткосрочные оферы с ограниченным временем на принятие решения. Особую остроту ситуации придает то, что OpenAI активно работает над GPT-5 — моделью, которая объединит обработку текста, изображений, голоса и, возможно, видео. Некоторые считают, что утечка кадров в Meta может замедлить разработку GPT-5. OpenAI, в свою очередь, ранее также активно переманивал специалистов, предлагая выпускникам докторантуры зарплаты до 800 тысяч долларов в год. В 2023 году 40% сотрудников OpenAI пришли из Google и Meta, включая ключевых разработчиков GPT-4. Финансовое давление на OpenAI растет: в прошлом году компания потратила 4,4 миллиарда долларов на акционные вознаграждения, что составило 119% от выручки. В отличие от Meta, с ее годовым доходом в 160 миллиардов долларов, OpenAI остается убыточной компанией. Ключевая роль китайских специалистов Особое внимание в этой гонке за кадрами уделяется китайским ученым. Согласно списку из 11 членов супер-интеллектуальной лаборатории Meta, семеро имеют образование в ведущих китайских университетах, таких как Tsinghua, USTC и Shanghai Jiao Tong University. Среди них — Ю Цзяхуэй, Би Шучао, Жэнь Хунъюй, Чжао Шэнцзя, Чан Хуэйвэнь (единственная женщина в списке), Линь Цзи и Сунь Пэй. Многие из них участвовали в создании ключевых продуктов, таких как GPT-4o, YouTube Shorts и мультимодальные системы Google DeepMind. Как отметил Дженсен Хуанг, CEO NVIDIA: «50% мировых AI-экспертов — китайцы, но их выбор работы определяет, кому достанется технологическое лидерство». Изменения в стратегиях крупных компаний WWDC 2024 стал редким моментом, когда Apple продемонстрировала свои достижения в AI. Кук анонсировал стратегию Apple Intelligence, основанную на разработках команды Панга. Однако внутренние оценки показали, что некоторые ключевые показатели моделей Apple отстают от конкурентов, что заставило компанию рассмотреть возможность использования сторонних решений. Разногласия между руководителями Apple также способствовали оттоку кадров. Например, глава отдела AI Джон Джаннандреа выступал за сокращение неосновных функций AI, в то время как руководители софтверного направления сопротивлялись масштабным инвестициям в эту область. Meta, в свою очередь, после выхода Llama 4, который показал слабые результаты в benchmark-тестах, решила усилить команду. Цукерберг лично участвует в переговорах с топ-специалистами, предлагая им не только высокие зарплаты, но и доступ к огромным вычислительным ресурсам. В 2025 году Meta планирует потратить 64–72 миллиарда долларов на инфраструктуру для AI. Однако агрессивная политика найма создает внутренние проблемы. Новые сотрудники получают зарплаты, значительно превышающие доходы существующих инженеров, что вызывает недовольство в коллективе. Кроме того, корпоративная культура Meta, в отличие от исследовательской среды Google и OpenAI, может оказаться несовместимой с ожиданиями новых специалистов. Напоминаем, что предыдущий амбициозный проект Цукерберга — очки AR и метавселенная — привел к убыткам в 46,5 миллиардов долларов. В 2025 году Meta провела два раунда увольнений, сократив более 3000 сотрудников.

С развитием технологий больших языковых моделей и формированием эпохи искусственного общего интеллекта (AGI), перед каждым человеком встает фундаментальный вопрос: как остаться незаменимым в эпоху, когда технологии приближаются к границам человеческого интеллекта? В ходе прямой трансляции на Tencent News профессор Лю Цзя, заведующий кафедрой психологии и когнитивных наук Университета Цинхуа, обсудил эту тему, основываясь на своей новой книге «Универсальный искусственный интеллект». Профессор Лю Цзя и главный редактор Tencent Technology Чжэн Кэцзюнь рассмотрели вопросы переоценки человеческой ценности, навыков, которые невозможно заменить, и новых путей сосуществования с ИИ. Основные тезисы обсуждения: 1. Первая промышленная революция освободила «тело», позволив людям оторваться от земли и механизмов. Теперь ИИ освобождает «навыки». 2. Два главных ограничения ИИ: отсутствие креативности «от 0 до 1» и внутренней мотивации, присущей человеку. 3. Большие языковые модели сами по себе являются «концентраторами знаний», поэтому в первую очередь заменят белых воротничков, особенно в сферах, требующих высокой концентрации знаний. 1. Какое место займет человек в эпоху AGI? В 2025 году, когда волна AGI захлестнет мир, искусственный интеллект будет экспоненциально перестраивать основы человеческой цивилизации. Развитие ИИ вызывает как восхищение, так и глубокую экзистенциальную тревогу: что останется незаменимым для обычного человека в эпоху AGI? Профессор Лю Цзя в своей книге «Универсальный искусственный интеллект: переосмысление познания, образования и образа жизни» предлагает теорию «двойной эволюции». Он считает, что человечество стоит на переломном моменте истории: необходимо не только управлять развитием ИИ, но и совершить революцию в собственном мышлении. Где ценность человека в эпоху AGI? Профессор Лю Цзя отмечает: «ИИ — не противник, а микроскоп, который показывает истинную ценность человека». Эта фраза подчеркивает, как ИИ отделяет механическое повторение от настоящего интеллекта. Технологии развиваются стремительно. В области больших моделей даже существует понятие «период полураспада в 72 часа» — если три дня не читать научные статьи, можно отстать. Как оставаться актуальным в таких условиях? Только сосредоточившись на неизменных фундаментальных ценностях. Эта проблема не нова. Во время первой промышленной революции текстильщики теряли работу из-за автоматизации, и многие ломали машины в знак протеста. Однако сегодня ясно, что промышленная революция привела к нелинейному росту ВВП и населения. За технологическими страхами часто скрывается структурный прогресс. В начале 2023 года профессор Лю Цзя заявил, что 95% учителей останутся без работы из-за больших моделей. Тогда это вызвало споры, но сейчас очевидно, что такие сферы, как преподавание, юриспруденция, программирование, бухгалтерия и дизайн, уже испытывают влияние ИИ. Мы находимся в положении тех самых текстильщиков. Первая промышленная революция освободила тело, а ИИ освобождает навыки. Раньше обучение живописи или программированию занимало годы, теперь ИИ делает это за секунды. Это заставляет задуматься: в чем наша истинная ценность? ИИ — не угроза, а инструмент, который заставляет нас понять, что мы действительно любим и в чем сильны. Главная проблема современности — не «потеря работы из-за ИИ», а отсутствие понимания своих истинных желаний. Образовательная система, ориентированная на стандартные ответы и высокие оценки, привела к тому, что многие к 20–30 годам не знают, чем хотят заниматься. В эпоху ИИ этот вопрос становится еще актуальнее. 2022 год стал переломным моментом в развитии ИИ. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман недавно опубликовал статью под названием «Мягкая сингулярность». Сингулярность — момент, когда ИИ превзойдет человеческий интеллект, изменив траекторию развития общества. Рэй Курцвейл предсказывал, что ИИ пройдет тест Тьюринга к 2029 году, но это произошло уже в 2024 году. Альтман отмечает, что сингулярность уже наступила, но она «мягкая». ИИ не уничтожит человечество, а будет развиваться вместе с ним. Хотя внешне кажется, что это просто чат-бот, изменения гораздо глубже. ИИ заменяет людей не мгновенно, а постепенно, как «лягушка в нагревающейся воде». Например, Google добавил функцию настройки расписания через диалог. Такие мелкие изменения в итоге преобразуют мир. AGI заставляет каждого задуматься: в чем моя миссия? Что я действительно хочу? Раньше цели были простыми: поступить в университет, получить работу, прокормить себя. Сейчас еда — не главная проблема. Родители беспокоятся, что ребенок, выбравший биологию, не найдет работу, но если семья не нуждается в его заработке, стоит поддержать его выбор. ИИ заставляет нас задуматься: чем я хочу заниматься? Это непросто. Уровень депрессии среди студентов сегодня выше, чем раньше, потому что они теряют ориентиры. Раньше учеба и работа были необходимы для выживания, теперь — нет. Вопрос «зачем я живу?» становится психологической нагрузкой. ИИ ставит под сомнение ценность навыков: ты умеешь рисовать — ИИ тоже; пишешь код — ИИ делает это быстрее. Где же твоя уникальность? Это главный вопрос, который ставит ИИ. Он же — возможность. Он заставляет задуматься в 20–30 лет: в чем мой талант? Что я люблю? Как использовать ИИ для его развития? 2. Какие навыки сделают нас незаменимыми? ИИ меняет представление о человеческой ценности. Например, музыкант Сяо Кэ («Добро пожаловать в Пекин») отмечает, что, хотя ИИ повлиял на музыкальную индустрию, его собственные гонорары выросли. ИИ создает однообразную музыку, а он, используя ИИ как инструмент, пишет что-то уникальное, с «человеческим» оттенком. ИИ может решить уравнение за секунду, но не способен на «чувственное восприятие». Оно включает: 1. «Situatedness» — присутствие здесь и сейчас. Фото Эвереста не сравнится с видом у его подножия. 2. «Embodiment» — телесный опыт. Не просто посетить место, а почувствовать ветер на лице. ИИ освобождает время от рутинных задач (PPT, код, конспекты), позволяя сосредоточиться на эмоциях пользователей. Например, игра, вызывающая слезы из-за гибели героя, — за пределами возможностей ИИ. ИИ заставляет нас вновь стать «людьми», а не жить как машины. Человек — социальное существо. Виртуальный мир с цифровыми персонажами может казаться пустым, несмотря на яркие ощущения. Настоящая ценность — в человеческом общении. ИИ — это «внешний мозг», расширяющий наши возможности. Сегодня вопрос не в том, заменит ли ИИ людей, а в том, что люди, использующие ИИ, заменят тех, кто его не использует. ИИ дает беспрецедентный доступ к знаниям. Например, профессор Лю Цзя проводит с ИИ больше времени, чем с людьми, используя его для размышлений. Однако жизнь не должна сводиться к ИИ. Важно сохранить баланс: работа с ИИ — одна «опора», но должны быть и другие — друзья, увлечения. Два ограничения ИИ: 1. Отсутствие креативности «от 0 до 1». ИИ не может, как Эйнштейн, выйти за рамки Ньютоновской физики. 2. Отсутствие внутренней мотивации. ИИ выполняет задачи, но не стремится к чему-то сам. 3. Как переопределить себя в эпоху AGI? Нужно ли детям учить английский? Теоретически

Отчет о состоянии искусственного интеллекта в 2025 году, опубликованный ICONIQ Capital, сосредоточен на вопросах монетизации ИИ. В исследовании приняли участие 300 руководителей компаний, включая CEO, инженеров, специалистов по ИИ и продуктовых менеджеров. Согласно отчету, хотя модели OpenAI остаются наиболее популярными, все больше компаний используют несколько моделей параллельно для разных сценариев. Большинство опрошенных предприятий применяют комбинацию моделей OpenAI с 1-2 моделями других поставщиков. В отчете выделены пять ключевых факторов: 1. Стратегия продуктов ИИ перешла на новый этап преобразования ценности. 2. ИИ меняет стратегии ценообразования продуктов и услуг компаний. 3. Недостаток квалифицированных кадров в области ИИ. 4. Инвестиции в ИИ продолжают расти. 5. Экосистема инструментов ИИ становится более зрелой. Основные данные отчета включают семь важных выводов: 1. OpenAI остается предпочтительной моделью, Claude занимает второе место. 2. Расходы на ИИ: наибольшие затраты идут на персонал, хранение данных и инфраструктуру. 3. Наиболее используемые инструменты разработки ИИ включают обучение моделей, разработку приложений, мониторинг и оптимизацию. 4. Компании с оборотом около 500 млн долларов тратят примерно 100 млн долларов в год на ИИ. 5. 90% быстрорастущих стартапов активно используют интеллектуальные агенты. 6. Модели ценообразования ИИ постепенно отходят от подписочной модели. 7. Инструменты программирования с ИИ (Cursor, Claude) занимают первое место по влиянию на производительность. Отчет показывает, что компании, ориентированные на ИИ, выводят продукты на рынок быстрее, чем те, кто просто добавляет ИИ к существующим продуктам. 47% компаний, созданных на основе ИИ, достигли значительного масштаба и подтвердили соответствие рынку, по сравнению с 13% компаний, добавляющих ИИ к существующим продуктам. ИИ также меняет стратегии ценообразования. Большинство компаний используют гибридные модели ценообразования, сочетая подписку с оплатой по объему использования. 37% компаний исследуют новые модели ценообразования, основанные на потреблении, ROI и уровнях использования. Нехватка квалифицированных кадров остается проблемой. Набор инженеров по машинному обучению занимает в среднем более 70 дней. 54% компаний сообщают о задержках в найме из-за нехватки подходящих кандидатов. Инвестиции в ИИ продолжают расти. Компании в среднем тратят 10-20% своего бюджета на НИОКР на разработку ИИ. Большинство планирует увеличить инвестиции в 2025 году. Экосистема инструментов ИИ становится более зрелой. Хотя 70% сотрудников имеют доступ к внутренним инструментам ИИ, регулярно их использует только около половины. Наибольший прирост производительности наблюдается при использовании инструментов программирования с ИИ.

Ситуация с персонализированной версией Siri от Apple становится все более сложной. В марте этого года журналист Bloomberg Марк Гурман раскрыл внутренние проблемы компании с разработкой новой версии Siri на основе AI-моделей. Apple признала, что задержка выпуска «более умной Siri» является неудачной и неловкой, что привело к серьезным изменениям в команде по искусственному интеллекту. После того, как старший вице-президент по стратегии искусственного интеллекта Джон Джаннандреа был отстранен от ключевых решений, новый руководитель Майк Роквелл, ранее возглавлявший проект Vision Pro, провел масштабную реорганизацию команды Siri. Однако проблемы оказались настолько серьезными, что Apple рассматривает возможность отказа от собственной разработки AI-моделей. По данным источников, Apple может использовать технологии Anthropic или OpenAI для поддержки новой версии Siri. Компания хочет адаптировать Claude и ChatGPT для работы на своих серверах Private Cloud Compute, чтобы обеспечить максимальную защиту конфиденциальности пользователей. Руководители Apple, включая Крейга Федериги и Майка Роквелла, склоняются к сотрудничеству с третьими сторонами, поскольку собственные AI-модели компании не демонстрируют достаточной эффективности. Это необычное решение для Apple, которая традиционно полагается на собственные разработки. Изначально Apple планировала использовать комбинацию локальных и облачных AI-моделей, но и те, и другие показали неудовлетворительные результаты. Тесты показали, что локальная модель AppleOn-Device уступает по производительности аналогам от Google и Alibaba, а облачная AppleServer значительно отстает от GPT-4o и других современных моделей. Проблема усугубляется тем, что конкуренты Apple активно развивают свои AI-решения, такие как Galaxy AI, Gemini AI и другие. Если Siri будет основана на текущих разработках Apple, пользователи быстро заметят разницу в качестве. У Apple нет времени на доработку своих моделей, так как выпуск обновленной Siri уже анонсирован. Первоначально компания представила Apple Intelligence на WWDC24, пообещав значительные улучшения Siri, но на практике новые возможности оказались ограничены интеграцией с ChatGPT. Задержка выпуска обновленной Siri до 2026 года вызвала недовольство инвесторов, которые подали коллективный иск, обвиняя Apple в недостоверной информации о сроках внедрения AI. Это может негативно сказаться на продажах iPhone 17. В сложившейся ситуации сотрудничество с OpenAI и Anthropic может стать для Apple оптимальным решением, позволяющим быстро улучшить Siri без длительной доработки собственных технологий.

Илья Суцкевер, известный ученый и исследователь в области искусственного интеллекта, вынужден занять должность CEO в своей компании Safe Superintelligence (SSI). Это произошло после того, как сооснователь SSI Даниэль Гросс покинул компанию, перейдя в Meta. Илья, ранее занимавший должность главного научного сотрудника, теперь возглавит компанию, а другой сооснователь, Даниэль Леви, станет президентом. Техническая команда продолжит подчиняться Илье, что сохраняет контроль над ключевыми разработками в его руках. Причиной ухода Даниэля Гросса стали агрессивные действия Meta и лично Марка Цукерберга. Компания предложила Гроссу условия, от которых невозможно отказаться, включая высокие зарплаты и возможность приобретения доли в его венчурном фонде NFDG. Ранее Meta также пыталась купить часть акций SSI, но Илья отверг это предложение. Разногласия между Ильей и Даниэлем Гроссом возникли из-за разного отношения к возможному поглощению. В то время как Илья категорически против продажи компании, Гросс был более открыт для переговоров. В результате Гросс покинул SSI и присоединился к Meta, где также будет работать с другим бывшим сооснователем GitHub, Нэтом Фридманом. Несмотря на потерю ключевого сотрудника, SSI продолжает привлекать инвестиции. Компания, не имеющая коммерческого продукта, уже оценивается в 320 миллиардов долларов благодаря репутации Ильи Суцкевера, который дважды менял мир — сначала с AlexNet и AlphaGo, а затем с GPT. Илья остается верен своим принципам, отвергая предложения о продаже и сосредотачиваясь на создании безопасного сверхинтеллекта. В своем заявлении он подчеркнул, что SSI не испытывает недостатка в финансировании и намерена продолжать независимую работу. Даниэль Гросс, в свою очередь, выразил благодарность за возможность участвовать в создании SSI и пожелал компании успехов. Официальные заявления обеих сторон не упоминают Meta, что делает ситуацию еще более интригующей. SSI остается одной из самых загадочных и перспективных компаний в сфере ИИ, а Илья Суцкевер продолжает вдохновлять инвесторов и исследователей своей непоколебимой позицией.

20000000 долларов — зарплата программиста сравнима с доходами звезд NBA? На фоне активного найма сотрудников с высокими зарплатами Марком Цукербергом, стали известны данные о доходах различных позиций в Meta. Сначала федеральный документ раскрыл базовые зарплаты таких позиций, как исследователи ИИ, инженеры-программисты, менеджеры по продукту и другие. Затем пользователь форума поделился информацией о своем крупном контракте. Пользователь: Дайте мне пересчитать нули в этой сумме. Разве можно было представить, что зарплата исследователя ИИ достигнет таких высот? Хорошо, когда же такая удача улыбнется мне? Раскрытие зарплат в Meta Документ был получен из иммиграционной службы США. Согласно правилам, крупные технологические компании, включая Meta, при найме иностранных сотрудников по визе H-1B обязаны предоставлять данные о должностях и зарплатах. Благодаря этому требованию стали известны цифры по доходам в Meta. Важно отметить, что указанные суммы отражают только годовую базовую зарплату — без учета акций, бонусов и других льгот, которые могут увеличить общий доход в два-три раза. Среди всех позиций в Meta самые высокие зарплаты у инженеров-программистов — до 480 тысяч долларов в год (около 344 миллионов рублей), минимальная зарплата составляет 120 тысяч долларов (около 86 миллионов рублей). Зарплаты инженеров по машинному обучению также впечатляют — до 440 тысяч долларов в год (около 315 миллионов рублей). Сегодня специалисты, связанные с ИИ, могут рассчитывать на зарплаты от миллиона рублей. В эту категорию входят исследователи ИИ (170–230 тысяч долларов), менеджеры по маркетингу ИИ-продуктов (220 тысяч долларов), научные сотрудники по машинному обучению (230 тысяч долларов) и другие. Также высоко ценятся специалисты по анализу данных. Их зарплаты достигают 200 тысяч долларов и выше. Например, зарплата data scientist и data engineer может составлять до 270 тысяч долларов (около 194 миллионов рублей), в то время как обычные аналитики получают 168–204 тысячи долларов. Даже менеджеры по продукту, не связанные напрямую с исследованиями, часто зарабатывают более 200 тысяч долларов в год. Согласно документу, их зарплаты варьируются от 160 до 310 тысяч долларов, а дизайнеры продуктов — от 159 до 283 тысяч долларов. Хотя Meta официально не комментирует эти данные, сравнение с другими крупными компаниями показывает, что Цукерберг действительно предлагает щедрые условия. Борьба за кадры приводит к росту зарплат Бывший исследователь OpenAI однажды сказал, что найм в лабораториях ИИ похож на игру в шахматы. По оценкам экспертов, в мире всего около тысячи специалистов, обладающих знаниями и навыками для развития современных больших моделей. При таком ограниченном пуле талантов технологические компании вынуждены конкурировать, и самый простой способ привлечь специалистов — предложить высокую зарплату. Данные показывают, что с 2022 по 2025 год зарплаты ведущих технических специалистов в крупных компаниях и стартапах значительно выросли. Meta, возможно, самая агрессивная в этом плане, но в целом по отрасли ее предложения не выглядят чрезмерными. Например, Google потратил 2,7 миллиарда долларов, чтобы вернуть талантливого специалиста Ноама Шазера, который ранее ушел из компании, чтобы основать Character.AI. Даже стартапы, такие как Thinking Machine бывшего технического директора OpenAI Миры Мурати, могут предложить зарплаты до 500 тысяч долларов. Для сравнения: Anthropic предлагает 400 тысяч, OpenAI — 300 тысяч. Неудивительно, что многие специалисты меняют работу. Хотя зарплаты в OpenAI могут быть ниже, сотрудники получают акции на миллионы долларов. В ноябре прошлого года стало известно, что с 2023 года OpenAI платит техническим специалистам от 500 тысяч долларов, а с учетом акций их годовой доход может достигать 1,5 миллиона долларов. Однако после действий Цукерберга зарплаты в отрасли снова выросли. Конкуренция за кадры не ограничивается зарубежными компаниями. В Китае после успеха DeepSeek местные компании также активно нанимают специалистов, предлагая зарплаты в миллионы рублей. Крупные игроки, такие как Tencent, Huawei и ByteDance, не отстают, предлагая условия без верхнего предела. При этом ведущие специалисты все чаще переходят между компаниями. Например, ByteDance привлекла вице-президента по исследованиям Google DeepMind, а Alibaba наняла ведущего ученого в области ИИ. Тем не менее, по сравнению с зарплатами в Кремниевой долине, китайские специалисты остаются более сдержанными в своих запросах.

В марте этого года заявление партнера Jinshajiang Venture Capital Чжу Сяоху о пессимистичных прогнозах относительно человекоподобных роботов вызвало широкий резонанс. Обсуждения о спаде инвестиций в воплощенный искусственный интеллект (ИИ) набирают обороты. Многие эксперты считают, что этот сектор имеет длительный цикл коммерциализации, а текущие вложения становятся менее эффективными. Однако на практике капитал продолжает активно поступать в эту сферу. С начала 2025 года ведущие компании в области воплощенного ИИ продолжают привлекать финансирование. Например, Unitree Robotics завершила раунд финансирования серии C, а ее оценка превысила 10 миллиардов юаней. В июне Galaxy Robotics привлекла 1,1 миллиарда юаней в новом раунде финансирования под руководством CATL. Крупные компании, такие как JD.com, Meituan, Tencent и Huawei, также проявляют интерес к этой области. Помимо инвестиций в стартапы, корпорации и их бывшие топ-менеджеры активно включаются в процесс. Согласно данным платформы IT桔子, к 3 июля 2025 года в Китае было зарегистрировано 114 инвестиционных сделок в сфере воплощенного ИИ, что превышает общее количество сделок за весь 2024 год (91). С одной стороны, звучат прогнозы о спаде, с другой — ведущие компании продолжают привлекать финансирование. Инвестиционные организации, еще не вошедшие в этот сектор, сталкиваются с дилеммой: они боятся, что коммерциализация воплощенного ИИ затянется, но и не хотят упустить момент, когда отрасль начнет стремительно развиваться. Как отмечает инвестиционный менеджер одной из венчурных компаний, «технологическая эволюция проектов воплощенного ИИ и пути их коммерциализации остаются неопределенными, но никто не хочет полностью выходить из игры перед потенциальным рыночным бумом». Воплощенный ИИ: переоценка ценностей Воплощенный ИИ — это интеллектуальные системы, способные воспринимать окружающую среду, логически мыслить и взаимодействовать с физическим миром. Роботы с воплощенным ИИ являются физическими носителями таких систем. Эта концепция впервые появилась в 1950 году, но долгое время развитие сдерживалось технологическими ограничениями, такими как точность сенсоров и стоимость вычислительных мощностей. Прорыв в области больших языковых моделей (LLM) в последние годы открыл новые возможности для совершенствования воплощенного ИИ. Как отмечают эксперты, применение больших моделей делает роботов умнее, повышает их подвижность и улучшает управление движениями. Впервые широкое внимание к этой технологии привлекло выступление человекоподобных роботов Unitree на новогоднем гала-концете CCTV. Роботы синхронно выполняли сложные движения вместе с танцорами, демонстрируя почти человеческие способности к взаимодействию. Это событие стало поворотным моментом для инвестиционного сообщества. После выступления Unitree оценки некоторых проектов воплощенного ИИ значительно выросли. Например, один из стартапов удвоил свою оценку, несмотря на неясные перспективы коммерциализации. Финансирование стартапов в этой области ускорилось. Компания Tashizhihang привлекла $120 миллионов на посевной стадии всего через 50 дней после основания. Yuanlilingji и Qianxun AI также получили значительные инвестиции на ранних этапах. Оценки ведущих компаний продолжают расти. Например, после раунда финансирования серии B под руководством Tencent оценка Zhiyuan Robotics достигла 15 миллиардов юаней, что в два раза превышает предыдущий показатель. Как отмечают инвесторы, входной порог для участия в проектах воплощенного ИИ стал слишком высоким для небольших инвестиционных организаций. Основными игроками на этом рынке стали крупные венчурные фонды и корпорации. Споры о коммерциализации Чжу Сяоху в своих выступлениях подчеркивал, что пути коммерциализации человекоподобных роботов остаются неясными. Он привел пример компании, которая при оценке в $300 миллионов имела годовой доход всего $8 миллионов и дефицит денежного потока в $27 миллионов. Эти заявления вызвали споры, но отражают текущие реалии отрасли. Даже ведущие компании пока не нашли устойчивых бизнес-моделей. Unitree в основном работает с научными учреждениями и промышленными предприятиями. Например, Tongji University заказал 10 человекоподобных роботов H1 2 на сумму 8,2566 миллиона юаней. Это показывает, что технология пока находит применение в основном в исследовательских целях, а не в массовом потреблении. Как отмечают эксперты, большинство компаний в этой сфере находятся на стадии разработки, и лишь немногие достигли этапа серийного производства. Технологические ограничения остаются серьезным вызовом. Воплощенный ИИ имеет потенциал в медицине, уходе за пожилыми людьми, розничной торговле и промышленности, но для широкого внедрения потребуется время. Некоторые инвесторы видят возможности в поставщиках компонентов для роботов. Например, Lingxinqiaoshou привлекла сотни миллионов юаней в раунде финансирования серии A, а Qianjue Robotics получила инвестиции от Yuanhe Origin и других фондов. Как отмечает один из инвесторов, они делают ставку не на текущие заказы, а на момент, когда большие модели и робототехника достигнут критической точки интеграции. От ажиотажа к реальным результатам До бума воплощенного ИИ самым горячим направлением были большие языковые модели. В 2023-2024 годах в Китае развернулась «битва ста моделей», но уже через год многие компании начали менять стратегии. Воплощенный ИИ повторяет путь больших моделей: высокие ожидания, завышенные оценки и нерешенные вопросы коммерциализации. Однако в условиях общей осторожности инвесторов подходы меняются. Как отметил партнер SEEFUND Ма Линь, в 2025 году ключевым фактором для стартапов становится соответствие продукта рынку (PMF) и наличие доходов. Некоторые компании уже демонстрируют успехи. Songyan Robotics получила заказы на более чем 2000 роботов после успеха в марафоне человекоподобных роботов. Galaxy Robotics начала использовать своих роботов в аптеках для комплектации заказов. Как и в случае с большими моделями, акцент смещается с технологий на реальные результаты. «В этом году началась эпоха поставок роботов. Когда компании достигнут уровня в тысячи единиц, требования к ним выйдут за рамки простых демонстраций», — отмечает один из инвесторов. Некоторые фонды предпочитают выжидательную позицию. По их мнению, следующий этап инвестиций начнется, когда отрасль перейдет к массовому производству, и можно будет оценить реальные возможности компаний.

В шесть утра, когда утренний час пик еще не начался, пенсионерка госпожа Чжоу уже приступает к своим ежедневным занятиям по постановке голоса. Вопреки стереотипам о методах обучения пожилых людей, перед ней работает система искусственного интеллекта (ИИ), которая отслеживает малейшие отклонения в ее произношении и мягко корректирует ее. Учеба госпожи Чжоу — это пример жизни многих «новых пожилых людей», которые стремятся не просто к достойной старости, но и к радости и даже активной деятельности в этом возрасте. В 2018 году компания Shifang Ronghai, владелец бренда LiHua Education, заметила растущий спрос среди пожилых людей на саморазвитие и хобби, обнаружив перспективный рынок «серебряного образования». Начиная с курсов по голосу, компания разработала программы по вокалу, каллиграфии, путешествиям и другим направлениям, предложив более 100 курсов. К 2024 году их услугами воспользовались более 18 миллионов пользователей, а за один только 2024 год в онлайн-обучении приняли участие свыше 4,25 миллиона человек. С появлением ИИ, который трансформирует все сферы жизни, рынок образования для пожилых людей также переживает изменения, формируя новую экономическую модель. Как пионер в этой области, LiHua Education использует ИИ для изменения традиционных методов обучения. Благодаря этому назревает революция в онлайн-образовании для пожилых людей. ИИ создает персонализированный опыт обучения Госпожа Чжоу вспоминает, как после выхода на пенсию решила заняться декламацией, но на первом же выступлении в местном клубе допустила ошибки в произношении, вызвав смех у соседей. С тех пор она начала упорно работать над основами, повторяя один звук более 200 раз с помощью ИИ-курса. Она отмечает, что ИИ не только точен, как счетная машина, но и более человечен в обратной связи. «ИИ идеально подходит для образовательных продуктов», — считают в LiHua Education. Ученикам нужны мгновенная обратная связь, индивидуальные рекомендации и персонализированные планы обучения — все это сильные стороны ИИ. В сентябре 2024 года компания представила продукт, охватывающий три этапа обучения: преподавание, практика и обратная связь. ИИ-наставник помогает составлять учебные планы, объясняет материал, отвечает на вопросы и оценивает результаты, обеспечивая полный цикл обучения. Благодаря ИИ знания усваиваются быстрее. Некоторые ученики всего за два месяца тренировок с ИИ смогли с нуля освоить основы озвучки и даже создать собственные работы. Такие случаи в LiHua Education не редкость. Генеральный директор Ян Нань сообщил, что их продукт «ИИ-тренер по голосу» в 2024 году привлек более 500 000 пользователей, а уровень удовлетворенности превысил 98%. Преимущество ИИ не только в терпеливом сопровождении, но и в детальном анализе и персонализированной обратной связи. Алгоритмы способны улавливать эмоциональные нюансы, что позволяет оценивать не только технику, но и выразительность исполнения. Кроме того, ИИ учитывает психологические особенности пожилых учеников, предлагая игровые форматы обучения, такие как прохождение уровней сложности, что мотивирует и делает процесс увлекательным. Роль преподавателей также меняется: теперь они не просто дают обратную связь, а корректируют учебный процесс на основе данных ИИ, создавая индивидуальные программы. «Я хочу стать самой модной пенсионеркой», — говорит госпожа Чжоу, которая уже прошла более 400 уроков с ИИ, опубликовала более 100 записей своих тренировок и собрала сотни поклонников. Технологии делают образование доступным Современные пожилые люди — уже не «цифровые беженцы». У них есть время, деньги и интерес к новому, а их запросы смещаются от материальных потребностей к духовным. Данные LiHua Education показывают, что их аудитория — это жители крупных городов в возрасте около 55 лет, 70% из которых — люди от 40 до 60 лет, уверенно пользующиеся гаджетами. ИИ не только меняет подход к обучению, но и дает новое ощущение значимости. Если раньше адаптация технологий для пожилых сводилась к увеличению шрифтов, то теперь требуется глубокая интеграция в повседневную жизнь. ИИ помогает преодолеть различия в уровне подготовки, возрасте и физических возможностях, делая образование доступным для всех. Например, ИИ-наставники LiHua Education подбирают индивидуальные программы, что позволяет расширить охват качественного обучения. «Наша цель — сделать образование справедливым», — заявляют в компании. Согласно исследованиям, 72,2% пожилых людей хотят продолжать участвовать в жизни общества. LiHua Education предлагает многоуровневые курсы, помогая им освоить новые профессии. Например, 48-летний менеджер по продажам из провинции Хэбэй благодаря курсам озвучки начал карьеру в озвучивании аудиокниг. Благодаря ИИ путь от учебы к активной деятельности становится проще, а понятие «серебряной экономики» приобретает новый смысл. Растущий спрос на образование для пожилых Согласно прогнозам, к 2025 году рынок образования для пожилых в Китае превысит 400 миллиардов юаней, с ежегодным ростом на 25,3%. Однако спрос значительно превышает предложение. К 2024 году в Китае насчитывается 310 миллионов человек старше 60 лет (22% населения), а к 2035 году их число превысит 400 миллионов (30%). При этом в стране всего 7,6 тысяч университетов для пожилых, где обучаются менее 6% от их общего числа, а дефицит качественных курсов превышает 2 миллиона часов. Проблема усугубляется неравномерным распределением ресурсов: большинство учебных заведений сосредоточено в крупных городах, а в провинции выбор ограничен. Кроме того, курсы часто однотипны (пение, танцы), а методы преподавания устарели. Между тем, запросы пожилых людей растут: им нужны системные, сложные программы с элементами социализации, а не просто развлечения. Учитывая это, LiHua Education расширила линейку курсов, добавив вокал, а также разработав сопутствующие товары (учебники, оборудование). Компания ежегодно инвестирует десятки миллионов юаней в исследования и разработки. В планах — углубление в направление голоса, а также возрождение таких направлений, как фотография и рукоделие. В 2023 году компания запустила программу путешествий «LiYouXue», объединяющую единомышленников. Уже проведено более 20 туров с участием тысячи человек. В будущем LiHua Education планирует развивать офлайн-мероприятия, сочетая их с онлайн-курсами. «Учиться никогда не поздно», — и достойная старость заслуживает внимания. Ценность образования для пожилых — не только в знаниях, но и в переосмыслении их места в мире технологий и общества. LiHua Education создала замкнутую систему «инновации + технологии + продукты», став лидером в онлайн-образовании для пожилых.