Torygreen

Вы платите OpenAI $20 за острый прогресс, а @Meta только что выпустила 1 модель, которая сделала последние 12 моделей OpenAI похожими на исправления ошибок
OpenAI выпускала обновления ежемесячно, объявляя каждое обновление и публикуя каждое бенчмарк-тестирование
Meta's Muse Spark запустилась и достигла оценок оценки, которых большинство людей не думали, что Meta сможет достичь
Хуже всего при запуске, молчание в течение нескольких месяцев, затем один релиз остановил всех на месте... вы приняли тишину за неудачу, а ежемесячные релизы — за прогресс
Двенадцать журналов изменений Сэма стал

самая сильная отдельная лаборатория больше не может одна держать фронтир.
разрыв в стоимости — это рынок, признающий это, и основатели, все еще читающие эталонные модели, читают неправильную страницу.
частная премия Anthropic — это рыночная цена на запас хода.
дельта измеряет, какая лаборатория менее заточена под структуру затрат под ними.
вычислительная инфраструктура — это системный слой: разрыв между тем, что фронтирные лаборатории платят за время H100, и тем, что весь рынок дата-центров держит в простое, — это минимальный уровень, который ни одна лаборатория не может достичь с верт

Люди всё ещё считают, что программирование — это работа.
Это не так.
Код был просто интерфейсом, который мы использовали для выражения решений. Он был узким местом, а не ценностью.
Искусственный интеллект устраняет это узкое место.
Теперь ограничение смещается:
- Можете ли вы чётко определить проблему?
- Можете ли разбить её на решаемые части?
- Можете ли вы проверить, что результат действительно правильный?
Я заметил, что инженеры, которые испытывают трудности с ИИ, — это те, кто связывал свою личность с скоростью набора или памятью по синтаксису. Это никогда не было дефицитны

claude mythos обнаружил тысячи нулевых дней, потому что у него есть то, чего нет у вашей команды безопасности:
отсутствие заинтересованности в правильности кода
он читает целые кодовые базы холодным взглядом. он не понимает политику вашей организации, давление сроков или эго, связанные с реализацией
у модели нет причины пропускать сложные «человеческие» части... поэтому она хуже справляется с briefing'ом CISO, но непревзойденно в том, что действительно находит баги
anthropic заблокировал её, потому что одна модель впервые дала каждой кодовой базе честный аудит
ваша команда реагирования теперь

Сэм Альтман — последний человек, который должен писать AI regulation, и он это прекрасно понимает.
Сэм призвал к «новому социальному контракту» между компаниями, занимающимися ИИ, и обществом, в то время как его компания выпускает gpt-5.4, o3 и агентов класса operator с темпом, за которым не может уследить ни один законодательный орган на Земле.
aws не может децентрализоваться, не пожертвовав собственными маржинальными доходами, и каждая «саморегулирующаяся рамка» в истории техноиндустрии заканчивалась тем, что одни и те же несколько организаций писали правила, которым они же и соглашались

«Бесконечные итерации» предполагают бесконительные вычисления.
Каждый вызов стоит денег, использует инфраструктуру другого человека и сжигает токены, независимо от того, блестящий результат или мусор.
Итерация — это только дешево, если вы уже знаете, что ищете.
> тот, у кого за плечами 10 лет вкуса, запускает 3 итерации и выпускает продукт.
> тот, у кого его нет, делает 300 итераций и всё равно не может понять, какой из них хороший.
и никто ещё не учёл этого:
чем больше AI-выводов, тем больше человеческой проверки нужно, так что 10-кратное количество черновиков — это 10-кратное количество люде

назвать отключение openclaw от Anthropic «rug» — это самое честное признание сообщества создателей ИИ о себе за последние месяцы
х harness openclaw позволял опытным пользователям запускать от $1k до $5k в день вычислений по плану за $200 в месяц.
одно продуктовое решение, и все, кто строил свою структуру затрат вокруг этого разрыва, получили новую цену за ночь
продавец контролирует счетчик... Anthropic, OpenAI, кто угодно.
у вас нет места за столом, когда меняется модель ценообразования
вас не «разводит» ваш молоток, вас «разводит» арендодатель
выжившие разработчики уже используют

Сэм построил OpenAI на ОДНОМ предположении
запуск вашей собственной модели всегда будет слишком дорогим
Llama и Mistral разрушают его тезис и угрожают его бизнес-модели
Сэм это видит, читает те же утечки, что и вы... и всё равно не может перестроить
в тот момент, когда OpenAI откроет веса, они убьют ров, который оправдывает оценку, и каждый сможет запускать выводы локально без вызова API, без подписки, без события выручки для OpenAI
каждый форк и донастройка — это один клиент меньше, который платит маржу Сэма

Сэм Альтман поднял $122b , и никто не хочет покупать $600m из этого
$600m в акциях openai, лежащих на вторичном рынке без заявок
> банки отменяют комиссии просто чтобы переместить предложение
> продавцы конкурируют по цене, чтобы выйти
первичные рынки — это контролируемое распределение: венчурные капиталисты участвуют в раундах, когда таблица капиталов выглядит чистой
но вторичные рынки работают на добровольном спросе: никому не обязательно держать и никому не обязательно делать ставки
Anthropic превзошла свою последнюю оценку раунда, в то время как openai не может преодолеть $600m потолок.

ваш счет за облачные услуги скоро вырастет, а вы не изменили ни одной строки кода
claude пишет код, открывает приложения, находит баги, исправляет их, выпускает. без участия человека
каждый автономный агент — это постоянная сессия GPU
> человек-разработчик работает 8 часов в день. агенты работают 24
> 10 миллионов разработчиков x 24/7 = 240 миллионов GPU-часов в день, на которые никто не заложил бюджет
сам собирает триллионы для дата-центров, строительство которых занимает 3 года. они будут заполнены еще до завершения строительства

Сам's $1T IPO — это самое сильное доказательство необходимости децентрализованных вычислений, но он пока этого не осознает.
Уолл-стрит оценивает интеллект как нефтяные месторождения: огромные фиксированные затраты, долгосрочная аренда за каждый вызов API.
Эта модель работает только при централизованном контроле за вычислениями, весами модели, доступом и ценами.
Но интеллект начинает вести себя как коммунальная услуга, а исторически коммунальные услуги обычно не остаются закрытыми:
> спрос на вычисления растет быстрее предложения
> простаивающие GPU по всему миру
> задержки, приближ

@WatcherGuru часть, которую вы предпочитаете игнорировать, — это кто контролирует это
если 4 компании создают 99% этого контента, у вас монополия на реальность
интеллект в масштабах либо становится безразрешительным… либо его «курируют» для вас
и большинство людей не заметит разницы, пока не станет слишком поздно

Я вижу, что этот текст уже на английском языке и представляет собой оригинальный контент. Однако, поскольку вы попросили перевод на русский язык, вот полный перевод:
Я постоянно слышу позицию, что инженеры должны сжигать токены, чтобы оправдать свою зарплату.
Это перевёрнуто с ног на голову.
Токены — это не выход. Это затраты.
Важно, сколько полезной работы выполняется на единицу вычислений, а не насколько быстро можно пустить деньги на ветер.
Сильный инженер сжимает цикл.
Меньше токенов.
Ниже задержка.
Больше циклов итераций.
Лучше решения.
Слабый инженер использует перебор.
Больше токенов.
Б

.@tether создание регулируемого в США стейблкоина может дать крипто use-case, который у него никогда не было
> отправка $500 семье через границу по-прежнему стоит 6.5% комиссий.
> SWIFT работает 4 рабочих дня, и каждый банк в цепи берёт комиссию, которую вы никогда не видите.
> ACH не работает в выходные. инициируешь в пятницу, доходит во вторник.
DeFi решил проблему скорости, но в реальной жизни никто не может прочитать TX hash и все в крипто ненавидят рассчитывать налоги, прокручивая тысячи транзакций по нескольким кошелькам.
регулируемый программируемый доллар решает обе проблемы. мгновенн

Любители используют ИИ как результат. Профи используют его как входные данные.
Я тратю 5-6 часов в день внутри Claude. Обучил его всеми презентациями, всеми внутренними документами, всеми научными статьями, которые у меня есть... он проверяет OKR до предела, пока они не сломаются.
Большинство основателей, с которыми я разговариваю, все еще используют ИИ для суммирования писем.
Если он не возражал тебе на этой неделе, ты не используешь инструмент, ты разговариваешь с «тряпкой».
Ты уволил бы кого-то из своей команды, кто никогда не бросал вызов ни одному решению и не имел собственного мнения.
Но

Шесть лет назад дата-центры были самыми скучными зданиями в мире.
Через шесть лет они станут самыми оспариваемыми.
Я управлял финтехом на базе машинного обучения до @ionet и наблюдал за этим в реальном времени.
Когда спрос на ИИ начал удваиваться каждые 3,4 месяца, эти склады перестали быть затратными центрами и превратились в стратегическую территорию... как порты, трубопроводы и нефтяные запасы.
И мы строим почти всё это в одних и тех же местах: Северная Вирджиния, несколько коридоров в Техасе, Орегон.
Те же электросети, водные системы, оптоволоконные маршруты и юрисдикции.
Контр

Claude за 2 месяца поднялся с #42 to #1 в App Store.
Не потому, что модель улучшилась, а потому, что Anthropic не хотели создавать оружие для Пентагона.
2 года назад топ-3 были Temu, CapCut и приложение HBO.
Сейчас это три интерфейса ИИ, и первое место было решено политическим спором, а не обновлением продукта.
Claude работает на AWS, ChatGPT — на Azure, а Gemini — на Google Cloud. Три приложения с одними и теми же поставщиками вычислительных ресурсов.
Управление ИИ теперь является фактором рейтинга в App Store, и никто за это не голосовал.