Неискусственный интеллект

Маленькие стартапы становятся ещё меньше благодаря ИИ Раньше путь технологического стартапа выглядел довольно прямолинейно: привлечь деньги, нанять разработчиков, обрасти маркетингом и менеджерами, а затем показать инвесторам быстро растущий штат. Теперь этот маховик запустили в обратную сторону. Перед открытием вакансии основатели всё чаще спрашивают, нельзя ли поручить работу ИИ. А иногда пересматривают и те вакансии, которые уже заняты людьми. Парад тщеславия на этой неделе уже второй раз собирает WSJ. И истории там одна лучше другой. Возьмём, например, конструктор сайтов Butternut AI. На пике в компании работали девять человек, но в конце прошлого года основатели решили, что ИИ-агенты могут выполнять работу пяти инженеров — причём круглосуточно. Команду сократили до четырёх сотрудников. Компания при этом не схлопнулась: у неё около 10 тыс. платящих клиентов, а продукт продолжает расти. Стоило принять эту логику для разработки, как она начала распространяться на остальной бизнес. Разработчик корпоративных ИИ-агентов Lindy подключает их к Slack и другим рабочим сервисам, чтобы автоматизировать почту, встречи и внутренние процессы. При этом собственный маркетинг стартапа ведут всего два человека — тоже с помощью агентов. Дашборды, требовавшие отдельного сотрудника, теперь собираются по промпту, а генеративное видео позволило отказаться от пяти креативных агентств. В AgentCollect автоматизация добралась до выставления счетов, проверки разговоров с клиентами и управления продуктом — штат сократился с 50 до 30 человек. Поэтому прежняя связь между успехом стартапа и числом его сотрудников начинает распадаться. Американские компании, основанные в 2022 году, к третьему году жизни насчитывали в среднем 20,7 сотрудника. У стартапов поколения 2018 года на том же этапе было 32,5. При этом платформа Emergent, позволяющая собирать приложения по текстовому описанию, достигла $15 млн выручки в годовом выражении с командой из 15 человек. Разработчик голосовых ИИ-операторов Retell AI дошёл до $60 млн примерно с 40 сотрудниками. Логический финал этой гонки — предприниматель Адвайт Паливал. Он в одиночку разрабатывает приложение для общения с ИИ-агентами Relay, называет Codex своим техническим директором и держит 20 подписок вместо команды инженеров. За год Паливал провёл четыре собеседования, но никого не нанял: по его словам, людям требовалось давать столько же инструкций, сколько Claude, только модель отвечала быстрее. До компании без людей дело пока не дошло. Корпоративные заказчики, покупающие продукт за $60-75 тыс., хотят видеть на стороне поставщика живых сотрудников — и тех, кто будет нести ответственность за весь этот вайбкод. Инвесторы тоже ждут от претендента на раунд Series A уже $4-5 млн выручки за первый год — в одиночку такую планку взять трудно. Но обязательный найм перестал быть частью роста. Стартап теперь может получать больше клиентов, выручки и инвестиций, одновременно становясь меньше. Правда, так сладко и гладко пока выходит только у американцев. У тех же китайцев попытка самооптимизации превратилась в парад ИП, живущих на гранты. Ну, кому американская мечта, а кому стартаперский нейрослоп и жизнь в коливингах. @anti_agi

Xiaomi MiMo в этот раз в цель Кажется, у открытовесовых LLM новый лидер, прошлый дуэт Kimi K3 и GLM-5.3 продержался всего три с половиной недели. Xiaomi выложила под лицензией MIT мультимодальные модели MiMo-V2.6 Pro и Flash. Флагманская Pro на 1020B параметров (42B активных) понимает текст, изображения, видео и аудио, контекст до 1 миллиона, Flash поменьше: около 310B и 15B активных. В Artificial Analysis Intelligence Index Pro набрала 46 баллов и стала лучшей среди открытых моделей: у Kimi K3 44, у лидеров среди закрытых 53, у предшественника MiMo-V2.5-Pro было 26. Прирост в 20 баллов Xiaomi объясняет масштабированием RL: за неполные шесть дней каждая модель прошла 30 шагов на примерно 750 000 траекторий, обучение обошлось в $2,62 млн для Pro и $850 000 для Flash. Модель многословна, на прогон индекса у нее ушло 140 млн токенов, но одна задача из него обходится MiMo в $0,13 против $5,86 у Opus 5. В таблице Xiaomi, собранной на собственном стенде компании, Pro обходит закрытых конкурентов в AutomationBench (53,1) и Terminal-Bench 2.1 (89,9), а на OSWorld-Verified и DeepSWE почти догоняет Opus 5: 82,0 против 83,4 и 71,9 против 74,0. На сложном Terminal-Bench 4.0 разрыв заметнее: 34,9 против 49,0 у Opus 5 и 59,6 у GPT-6 Astra. В ExploitBench результат 47,9 против 78,5 у GPT-5.6 Sol. Помимо кода модель работает с интерфейсом ПК, собирает презентации, генерирует 3D-сцены в Blender и по камерам управляет симулированным манипулятором Franka Panda. Xiaomi выложила веса техотчет. Цены API остались на уровне V2.5: у Pro $0,435 и $0,87 за миллион входных и выходных токенов, у Flash $0,14 и $0,28. Для быстрых ответов есть режим UltraSpeed: до 20 раз быстрее, но в 10 раз дороже. В анонсе Xiaomi пишет, что Pro на уровне Claude Opus 5 и GPT-5.6 Sol в большинстве агентных бенчмарков. В ее же таблице счет 3:10 против Opus 5 при одной ничьей. Веса Репорт @anti_agi

🤖 AID — AI-дайджест от @anti_agi Meta* наконец-то на коне, кажется, впервые с выпуска Llama. Ее ИИ-агент Muse, вышедший 8 сентября, занимает первое место в App Store: за первые 12 дней его скачали 1,8 млн раз на iOS в США и Канаде. Вчера это разогнало акции компании — они выросли на 11%. Помогло росту и повышение целевой цены от Wells Fargo сразу почти на четверть. Успех Muse обеспечил ралли всему рынку: Nasdaq Composite вырос на 2,26%, до рекордных 27 122 пунктов, S&P 500 прибавил 1,49%. Причем рост был сосредоточен в CPU-сегменте, поскольку рынок решил, что ИИ-агенты увеличат спрос на обычные серверные процессоры. Arm вырос на 13%, Intel на 12%, а AMD на 10% — благодаря чему компания вошла в клуб четырех запятых, ее капитализация впервые превысила $1 трлн. Но успеху Muse радуются не все. Amazon вот запретил Muse совершать покупки на своей площадке. Его пользователи теперь видят сообщение: доступ неавторизованного ИИ-агента нарушает условия использования. Amazon аргументирует тем, что Meta* не просила разрешения, агент не представляется при заходе на сайт, может сохранять логины клиентов и видеть историю заказов. Meta* же настаивает, что Muse не видит пароли и платёжные данные. В целом Amazon можно понять: компания получает $68 млрд в год от рекламы, которая держится на том, что покупатели сами листают сайт, а не поручают это ИИ-агенту. ▪️SpaceXAI открыла разработчикам доступ к Grok 4.7. Модель крупнее предыдущей, но стоит столько же: $2 за 1 млн входных и $6 за 1 млн выходных токенов. Модель принимает до 0,5 млн токенов за один запрос, а глубину рассуждения можно выбрать из четырёх уровней. SpaceXAI заявляет, что модель лидирует в юридическом тесте Harvey и в тесте EEBench. В тесте Terminal-Bench 4.0 она уступает конкурентам. ▪️Google начала принимать предзаказы на Googlebook по цене от $899. Линейка этих ноутбуков построена вокруг Gemini – по крайней мере, продают их именно так. Ассистент может анализировать происходящее на экране, создавать для пользователя виджеты и... писать под диктовку. На этом революция пока заканчивается. ▪️В преддверии послезавтрашней встречи Трампа и Си министр финансов США Скотт Бессент и торговый представитель Джеймисон Грир на переговорах с вице-премьером Китая Хэ Лифэном предложили Китаю систему взаимных уведомлений об ИИ-инцидентах, которые затрагивают национальную безопасность. Речь, например, о кибератаках без участия человека, опасном поведении моделей и сбоях критической инфраструктуры. Стороны договорились продолжить диалог по ИИ и запустить «Совет по торговле». Надежд на результат у нас, впрочем, мало: Китай обычно говорит одно, а делает другое, а американцы — говорят что вздумается, а делают в интересах бизнеса Трампа или его эго. Главный, наверное, вопрос, который в самом деле может сдвинуться с места на переговорах, — продажи чипов Nvidia в Китай. ▪️Впрочем, в Китае активно пытаются создать им замену. Сегодня на конференции Apsara CEO Alibaba Эдди Ву представил ИИ-чип Zhenwu V900. Компания называет его самым мощным в Китае: он втрое производительнее предшественника, а один кластер можно собрать из 500 тысяч таких чипов. Кроме того, Ву объявил, что следующая модель Qwen будет содержать 5–10 трлн параметров, что мощность дата-центров Alibaba Cloud по всему миру к 2032 году превысит 20 ГВт, а также о запуске Qwen Intelligence — ассистента на смартфоне. ▪️У нас в России Yandex B2B Tech, представил AI-SPM — систему управления рисками ИИ-систем. Она постоянно следит за моделями, данными и серверами и находит опасные настройки. Кроме того, она защищает от подмены обучающих данных и атак через вредоносные запросы, а также контролирует несанкционированный доступ.

Яркая сторона ИИ На марафоне «Знание.Первые» в рамках Международного фестиваля молодежи генеральный директор билайна Сергей Анохин начал с того, что ИИ давно перестал быть фантазией о далеком будущем: нейросетями уже пользуется почти каждый в зале. Ключевых вопросов для него два: 1️⃣ Где проходят границы возможного и где ИИ применять действительно рационально 2️⃣ Как людям не отупеть, когда под рукой весь этот ИИ-зоопарк Границы (не)возможного в билайне проверяют сразу в трех направлениях: делают новые сервисы для клиентов, помогают компаниям внедрять ИИ и трансформируются сами. А за человеком, по словам Анохина, должны остаться способность думать, придумывать, критически оценивать результат и читать. ИИ может быть собеседником, критиком, исследователем или помощником в рутине, но сначала нужно сформулировать собственную идею и понимать, как проверить ответ. Если попросить нейросеть сделать за тебя домашнее задание или диплом, то не только не вырастешь, но есть риск и отупеть. Ну и наоборот, если сначала сделать самому, а уже потом спорить с ИИ, выслушивать критику и дорабатывать, то будешь развиваться дальше. Интересно, что на примере сервиса beeGPT Анохин показал, что большие продукты теперь под силу маленьким командам: первую версию собрали буквально три сотрудника билайна в формате факультативного проекта, и то, на что раньше уходили месяцы, теперь занимает дни. Сервис доступен всем клиентам независимо от тарифа, подмена ip-адреса не нужна, а в одном диалоге можно и спросить про остаток по счету, и поработать с документом. Та же логика работает для малого бизнеса: с идеей на руках можно подключить ИИ-агентов в роли маркетолога, стратега, финансиста, бухгалтера и юриста, которые помогут с бизнес-планом, карточками товаров, контентом и рекламой. Крупной компании простого доступа к нейросети мало, там ИИ должен быть встроен в процессы, системы и базу знаний. В самом билайне ИИ-инженер вместе с дежурной сменой круглосуточно следит за сетью, а ИИ-помощники есть у сотрудников контакт-центров, маркетологов и финансовых аналитиков. Этот подход внутри компании называют Экзоинтеллектом, по аналогии с экзоскелетом: он не ходит за человека, но дает поднять в несколько раз больше. Идею придумывает человек, а модели помогают ее обсудить, раскритиковать и доработать. На вопрос из зала о самых важных навыках в эпоху нейросетей Анохин ответил: ставить вопрос, формулировать задачу и критически относиться к ответу. Тот, кто не может проверить результат, рискует взять ошибочную информацию и масштабировать ее дальше. Прозвучало и то, что он сам никогда не доверил бы ИИ: «Стратегию компании и отношения между людьми я ИИ не отдам». @anti_agi