По молодости у админов канала были друганы, которые истекали слюной от слова «аудитор» и хотели быть ими. Мы что тогда, что сейчас реально не догоняем - это ж просто бухгалтер. Но магия больших брендов и непонятное слово «аудитор» почему-то не отпускало выпускников финансовых факультетов.

Мы, конечно, посмеивались, а сейчас вот читаем, что ИИ аудиторов не может заменить в самом главном - инвентаризации.

Для многих аудиторов самая грязная часть работы — вовсе не отчеты и не дедлайны, а подсчет запасов на месте. Ради проверки отчетности им приходится лезть на 30-метровые зерновые башни, ходить по складам с удобрениями, считать свиней, кур, камни, дорожные столбы и коробки с замороженной рыбой. После таких выездов одни возвращаются в пыли с головы до ног, другие — с запахом свинофермы, который не отстирывается даже после нескольких душей.

Для несведущих — это обязательной части аудита, когда бедолага должен своими глазами убедиться, что запасы компании реально существуют и учтены правильно. Это нужно, чтобы проверить стоимость товаров, сырья и готовой продукции на балансе (самый чувствительный, кстати). Если запасы завышены, компания может приукрасить финансовое положение; если занижены — исказить прибыль и расходы. Поэтому аудитору мало верить цифрам в таблице: он должен приехать на место, посмотреть, как именно клиент считает запасы, и выборочно убедиться, что учет не расходится с реальностью.
Любопытно, что индустрия вовсю юзает ИИ: компании и аудиторы используют ИИ, роботов и дроны, но с инвентаризацией все сложнее. По правилам человек по-прежнему должен лично подтвердить наличие запасов, а техника часто не справляется в реальных условиях: дроны плохо работают в помещениях и не видят то, что закрыто, сканеры ломаются на морозе, а датчики в зерне быстро забиваются пылью. Поэтому автоматизировать самый неприятный этап аудита пока не удалось.

В итоге именно младшие аудиторы чаще всего ездят в поля, холодильники и карьеры и жалуются на это WSJ. Хотя мы на их месте радовались бы - все лучше, чем в позе сутулой псины чеки по 15 часов проверять. Еще и ИИ не заменит. Красота!

@antifintech

Data Fusion прошёл, хайп остался

Посмотри вполглаза записи первого дня, качеством контента довольны. Особенно прямой речью первых лиц:

❓ Как жаль, что ИИ нет. По крайней мере, юридически. На это посетовал вице-премьер Дмитрий Григоренко; последний раз про это он рассуждал на съезде РСПП. Настало время правил и порядка, ибо негоже. На внедрение ИИ в прошлом году бизнес потратил 250 млн рублей, а связанными с ним сервисами пользуются более 20 млн россиян.

💻 Как только найдут, посадят в тюрьму. Во всяком случае, именно это с ИИ гипотетически предложил сделать Евгений Касперский, чтобы определить, есть ли у него [не Касперского] субъектность. Очевидно, вопрос ответственности. Но вообще ждём обучения моделей на известных тюремных загадках. А то уже говорят про какой-то jailbreak...

📍 Своё малиной не пахнет. Это мы вольно перефразировали зампреда правления ВТБ Вадима Кулика. По его кулуарным словам, российские языковые модели значительно уступают китайским. ВТБ уже полгода работает на двух ядрах — на ядре китайской нейросети Qwen и российского Яндекса. Но два ядра два гига не помогают: и Сберу, и Яндексу не хватает "мозгов" и скорости.

А вы ещё говорите, что мы токсичные!

@anti_agi

Премия Data Fusion Awards в номинации «Научный прорыв года в ИИ»:

🏆 Дмитрий Шопхоев (MWS AI) — отмечен за работы по компрессии больших языковых моделей (ЛЛМ). Исследования Дмитрия помогут сделать ИИ‑решения эффективнее и доступнее!

🏆 Татьяна Земскова (AIRI/МФТИ) — награждена за серию работ по 3D‑восприятию сцен роботами. Её разработки приближают будущее, где роботы уверенно ориентируются в реальном мире.

🏆 Александр Колесов (AIRI/Сколтех) — получил награду за исследования генеративных моделей на основе теории электростатики. Оригинальный подход открывает новые горизонты для генеративного ИИ

Поздравляем!

@anti_agi

Anthropic разработал AGI (нет)

Anthropic анонсировал Project Glasswing. В коалиции AWS, Apple, Google, Microsoft, NVIDIA, Cisco, CrowdStrike, Palo Alto, JPMorgan, Broadcom и Linux Foundation и многие другие. Поводом стала новая модель Claude Mythos Preview, которую решили не выпускать.

По заявлению Anthropic, Mythos нашла тысячи zero-day в каждой крупной ОС и каждом крупном браузере. В качестве шоу-кейсов приводятся:

▪️ 27летняя дыра в OpenBSD
▪️ 16летняя в FFmpeg (кодер-декодер, на котором сидит большая часть интернета и приложений, бтв), которую пять миллионов прогонов фаззера почему-то пропустили
▪️ Автономно собранная цепочка атак в ядре Linux, которая поможет захватить полный контроль над железом

Бенчмарки тоже на месте: CyberGym 83.1 против 66.6 у Opus 4.6, SWE-bench Verified 93.9, Terminal-Bench 82.

Дальше начинается интересное. Модель в открытый доступ не пойдет, потому что опасна (не покупайте наши авто, они слишком мощные и быстрые, ага), но избранным партнерам ее дадут. Цена после превью составит 25 и 125 долларов за миллион входных/выходных токенов, то есть в пять раз дороже Opus. Партнерам раздадут сто миллионов долларов в виде токенов, четыре миллиона задонатят в опенсорс-фонды. Через 90 дней обещают отчет о проделанной работе.

В тексте отдельно проговаривается, что удержание лидерства в ИИ есть приоритет национальной безопасности США и союзников, а Anthropic ведет переговоры с правительством.

То есть таинственная закрытая модель за пятикратный прайс одновременно решает задачу защиты человечества, продается избранным клиентам и укрепляет демократию. Хет-трик.

@anti_agi

О мышах и людях. И поисковиках

Отгремел день Яндекса... Простите, день Поиска, и мы серьёзно задумались, глядя на пачку анонсов. Последние два года мы наблюдали, как Нейро-Алиса медленно, но уверенно трансформировала главный продукт компании. Начав как простой чат-бот, она начала всё плотнее интегрироваться в коммерческие сценарии.

Шаг за шагом, маленький ассистент из колонки вырос до монстра, который поглощает трафик, как не в себя, и пытается замкнуть в окне Поиска всё потребление контента и товаров в рунете. Смотреть на это нам предлагают с оптимизмом — жить становится лучше, жить становится веселее.

Но некоторые нюансы есть. Так что выделим время на вечернюю проповедь:

🐷 4,5 млрд рублей эффекта от ИИ-технологий. И это только в поиске! Яндекс хвастается, что у него более 100 ML-моделей под капотом. Но главное не это, а внедрение семейства облегчённых языковых моделей Alice AI Search. Удешевление генеративных ответов позволило показывать их пользователям Поиска в 1,5 раза чаще одновременно с улучшением их качества.

Отдельно от техномагии Яндекс похвастался непосредственно коммерческими успехами. В Поиске запустили Поиск по Услугам — бонусом к уже существующим Товарам, Медицине, Финансам и Квартирам. В тематических разделах представлено уже 316 тысяч рекламодателей, в выдаче Алисы в Поиске — уже 260 тысяч. 50 млн юзеров уже взаимодействует с тематическими поисками. Всего говорят о 620 тысячах рекламодателей в Яндексе.

📍 Аналитика по нейроблоку. Яндекс открыл доступ к инструменту, позволяющему бизнесу оценить, как часто ИИ упоминает его в своей выдаче. Такого пока не сделал даже Google. Правда, про конверсию в клики дорогие мастера поиска скромно умолчали. Ждём в дальнейших обновлениях.

И проспойлерим следующие шаги: в компании планируют создать рекомендации по продвижению на всех поверхностях, включая ответы «Алисы». Об этом нам ещё в начале года рассказал Михаил Сливинский, амбассадор интернет-площадок в «Поиске». А что касается потерянного трафика... Зарабатывайте на альтернативных каналах. Теперь и в MAX © Эта позиция, кажется, не меняется.

💻 Лента в поиске. Привет, Яндекс Ритм, а в будущем и турецкий суперапп Яндекса. Практику yandex ai с его развлекательным контентом и готовыми запросами [без позорного Промтхаба — прим.ред.] с большой вероятностью раскатят на отечественную платформу. Пока говорят только о товарах, но здесь явно напрашивается развитие идеи с сервисом на каждый день. Быть может, альтернатива "синему" Дзену всё же возможна?

Если взглянуть со стороны, то эти анонсы во многом лишь прикрываются ИИ. По факту Яндекс делает ставку на расширение своей посреднической функции в коммерции и рекламе, заодно сохраняя курс на отчуждение бизнеса от пользователей. Хотите понять, кто и как заинтересован в вашей работе? Добро пожаловать в пока бесплатную аналитику.

И лишь красный цвет и туман презентации напомнят вам о недобром предзнаменовании...

@anti_agi

Когда речи инженерам пишут маркетологи

С интересом послушали сегодняшнюю конференцию Яндекса, где Екатерина Серажим, технический директор Яндекс Поиска, со сцены заявила:

Без своей поисковой системы развитие ИИ-ассистентов невозможно.

Это, разумеется, не так 😏

Сообщаем Екатерине пренеприятнейшее известие: Anthropic, OpenAI, DeepSeek и Qwen (фундамент Алисы, кстати) про эту аксиому не в курсе.

Своих поисковиков у них нет, ассистенты при этом почему-то существуют, работают и собирают аудиторию, измеряемую сотнями миллионов. ChatGPT и Claude ходят за свежими данными через Bing и Brave Search API, китайцы — через что под руку попадётся. Никто почему-то не умер.

Логика "ассистент без поиска невозможен" работает ровно в одну сторону: если ты Яндекс или Гугл, у тебя есть поиск, и тебе очень надо объяснить акционерам, зачем он всё ещё нужен в эпоху, когда люди задают вопросы не строке ввода, а чат-боту. Тогда да, конечно, без поиска никак. Без вашего, в смысле.

Инженерная формулировка звучала бы скучнее: "ассистенту нужен доступ к актуальным данным, и собственный поиск дает преимущество в стоимости и свежести ретривала". С этим спорить было бы трудно. Но это не тянет на заголовок, а на конференции надо как-то держать зал.

Ждём ответного выступления Сэма Альтмана с тезисом, что без своего ИИ-ассистента невозможно построить поисковую систему. Аргументация та же, симметрия полная, продаваемость акционерам идентичная.

@anti_agi

А какие были сторизы из коворкинга...

Молния, молния! Вите всё же помогли выйти. Как мы и писали в конце февраля, Т-Банк лишился ИИ-директора. Теперь господин Тарнавский подтвердил это лично. Как говорит, ушёл на прошлой неделе.

Точнее, завершил передачу дел. По нашей информации, уход всё же не был полностью добровольным. Посмотрим, как пойдут дела Виктора с "исследовательским режимом". Кажется, пока он помог только прийти к выводу что золотая виза в Дубае — не лучший сценарий.

@anti_agi

Больше трети компаний в России уже встроили ИИ в свои бизнес-процессы. Что отличает тех, кто получает от этого реальную отдачу от тех, у кого ИИ пока только в виде pptx?

✔️ Правильная инфраструктура
✔️ Понятная методика оценки результатов
✔️ Команда, которая знает, как масштабировать решения.

22 апреля на конференции МЛечный путь эксперты Selectel и других бигтехов разберут каждый из этих пунктов на реальных кейсах. В программе:

🔺 Безопасное внедрение генеративных моделей
🔺 Оценка экономического эффекта от ИИ
🔺 Выбор оборудования для инференса

22 апреля, Москва. Конференция для тех, кто уже применяет ИИ в бизнесе или планирует начать. Участие бесплатное, регистрируйтесь по ссылке: https://slc.tl/n00nn

Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJ9Cc6V

ИИ засунули в коллайдер

Большой адронный коллайдер (БАК) генерирует 40 000 эксабайт сырых данных в год. Это примерно четверть всего интернета. Хранить такое невозможно, поэтому 99,98% данных выбрасывают и только модели решают, что оставить практически в реальном времени, за наносекунды.

Тея Аррестад из ETH Zurich рассказала на Monster Scale Summit, как это устроено. Столкновения протонов происходят миллиард раз в секунду. Каждое дает несколько мегабайт. Буфер на детекторе составляет 4 микросекунды, потом данные пропадают навсегда.

▪️ Первый фильтр: тысяча FPGA, которые за 50 наносекунд решают, сохранить событие или выкинуть. Алгоритм называется AXOL1TL (да, как аксолотль). Из миллиарда событий в секунду оставляет 110 тысяч.

▪️ Второй фильтр: 25 600 CPU и 400 GPU. Просеивает до тысячи событий в секунду. Итого петабайт в день. Это то, что физики реально анализируют.

Никакие стандартные ML-фреймворки тут не работают. CERN написал свой компилятор HLS4ML, который транслирует модели в прошивки для конкретных FPGA и ASIC.

Архитектура "железа" на первом уровне не фон-неймановская. В классической схеме процессор и память разделены, данные бегают между ними по шине, инструкции выполняются последовательно. Здесь все наоборот: вычисления происходят прямо на чипе в момент поступления данных, без обращения к внешней памяти. По духу похоже на то, что делает Groq со своим LPU, только еще радикальнее: каждая FPGA прошита под конкретную модель, а вместо вычислений в реальном времени чип просто берет готовый ответ из таблицы. Как если бы вместо компьютера использовать книги математических таблиц, где все вычисления уже проделаны. Каждый слой FPGA является отдельным вычислительным блоком.

В конце года БАК остановят для апгрейда, а в 2031 запустят обновленную версию с более плотными пучками. Поток данных вырастет с 4 до 63 Тб/с. Размер события увеличится с 2 до 8 МБ.

Пока фронтирные лаборатории соревнуются, у кого модель толще, в CERN занимаются ровно противоположным: делают ИИ меньше и быстрее. Потому что когда у тебя 50 наносекунд на решение, трансформер на триллион параметров не поможет.

@anti_agi

Семь Википедий в месяц

281 млрд токенов использует в среднем за месяц победитель внутреннего соцсоревнования экстремистской и запрещенной в России компании Meta. Это все содержимое Википедии, взятое семь раз. Так-то это богатство стоит миллионы долларов, к слову.

В компании Марка Цукерберга поощряют использование ИИ, правда не своего собственного, Llama, о котором ничего не слышно вот уже год, а, преимущественно, Claude. Соревнование между 85 000 сотрудниками запрещенной в России организации так и называется «Клодономика». Ведется таблица 250-ти самых активных потребителей токенов. Имена победителя и других 250 спартанцев пока неизвестны, но говорят, что среди них нет ни самого Цукерберга, ни CTO Эндрю Босуорта.

Идеология этого соревнования получила в Кремниевой долине отдельное название — “tokenmaxxing”. Чем больше вычислений ты потребляешь, тем более «AI-native» считается твоя работа. Некоторые сотрудники даже запускают агентов, которые часами исследуют тему, просто чтобы увеличить потребление токенов и подняться в рейтинге.

Эту культуру активно подогревают руководители индустрии. Глава Nvidia Дженсен Хуанг недавно заявил, что был бы «сильно обеспокоен», если инженер с зарплатой $500 000 использовал ИИ-вычислений меньше чем на $250 000. А Босворт рассказывал о разработчике, который тратит на токены примерно столько же, сколько получает зарплаты, при этом увеличивая продуктивность в десять раз.

Цукерберг активно подталкивает компанию в эту сторону. Внутренний меморандум требует переписать код продуктов Meta так, чтобы его могли легко понимать и менять AI-агенты.

За последние 30 дней сотрудники Meta прогнали через модели более 60 триллионов токенов. Если бы компания закупала их на внешнем рынке, то это стоило бы ей около $900 млн.

Как по мне, так всё это демонстративное потребление описал в своей книге «Теория праздного класса» американский экономист Торстон Веблейн в далеком 1899 году, именно как соревнование между бездельниками в потреблении ценных ресурсов, с целью выяснить кто из них круче.

@anti_agi

Дорогая игрушка Microsoft

В пользовательском соглашении Copilot нашли комичную формулировку: «Copilot предназначен только для развлекательных целей».

Оказывается этот сервис, на который потрачены десятки миллиардов долларов, и который Microsoft встраивает во всё — от офисных приложений до почти что утюгов, — существует исключительно для нашего развлечения:

“It can make mistakes, and it may not work as intended. Don’t rely on Copilot for important advice. Use Copilot at your own risk.”

Формулировка эта, к слову, появилась полгода назад, и представитель Microsoft уверяет, что она будет изменена в следующем обновлении правил. Но в целом это общая проблема: OpenAI предупреждает пользователей, что ответы модели не являются надёжным источником фактов, а xAI прямо говорит, что их Grok не должен восприниматься как «истина» (в отличии от слов Илона Маска).

Понятно, что компании пытаются «проложиться» от исков, но в итоге получается смешно и страшно: легким движением руки юриста ИИ превращается из инструмента повышения продуктивности, который пишет код, анализирует документы и принимает решения, в просто развлекательную технологию — «мы пошутили, вы тоже посмеялись». А за последствия ее использования, получается, никто не отвечает.

В итоге в глазах клиентов двоится: маркетинг говорит: «ИИ — ваш новый коллега», а юристы пишут: «это просто игрушка».

@anti_agi

Ну и для всех тех, кто перегрузился новостями за эту неделю.

@anti_agi

Claude, ты варвар

Посторонись, ИИ-редактор Паши Дурова! В дело вступили реальные игроки. Пользователи выяснили, что чат-бот Anthropic в режиме "пещерного человека" тратит в разы меньше токенов почти во всех задачах: например, 45 против 180 токенов в обычном веб-поиске.

Причина? Claude просто не расходует ресурсы на объяснение своих действий. «Задача. Готово. Забирай. Проблема удалить, пока». Никакой вежливости и лишних расшаркиваний. Только суть, только хардкор.

@anti_agi

Товарищ Netflix

В 1930-е в СССР научились ретушировать фотографии. Попал нарком в опалу, его аккуратно стирали с групповых снимков: Ежов, Троцкий, кто-то ещё. Работали кисточкой, работали аэрографом. С фото вопрос решили.

С кино было сложнее. Фильмы приходилось класть на полку целиком или кромсать ножницами, получалось грубо, заметно, с дырами в монтаже. Инструмента не было.

Прошло 90 лет. Netflix Research опубликовал Video Object and Interaction Deletion (VOID). Фреймворк, который удаляет объекты из видео вместе со всеми физическими последствиями их присутствия в сцене.

Существующие методы умеют стирать объект и закрашивать фон за ним. Тени убрать, отражения подчистить. Но если удаленный объект с чем-то взаимодействовал (толкал, держал, ронял), результат разваливается. VOID решает именно эту задачу.

Работает так: пользователь кликает на объект. VLM (в данном случае Gemini) анализирует сцену и определяет, какие области будут каузально затронуты удалением. Что упадет, что перестанет двигаться, что изменит траекторию. Все это кодируется в четырехзначную маску (quadmask), которая расширяет бинарную логику инпейнтинга оставить-удалить. Маска уходит в дообученную CogVideoX (открытая диффузионка от Z.ai). Та генерирует альтернативную версию событий, в которой удаленного объекта никогда не существовало.

Удалили человека, который держал гитару. Гитара естественно падает. Убрали шар из боулинга. Кегли стоят нетронутые. Стерли кота, который играл с клубком. Клубок лежит на месте.

Для обучения собрали синтетический датасет парных примеров: сцена с объектом и сцена без него с корректной физикой. Использовали Kubric от Google и HUMOTO с motion capture в Blender. Тренировали на 8 штуках A100 80GB.

Файнтюн CogVideoX на HuggingFace, статья на архиве.

Камрады плачут от зависти.

@anti_agi

Когда агенты захватят интернет, все бюджеты вернутся в офлайн

А в Сан-Франциско к этому готовятся заранее. Весь город превратился в одну сплошную рекламу ИИ. Крипта, финтех, иные стартапы, меняющие мир? Забейте и забудьте.

На шоссе 101 вдоль города, где билборд стоит от $15 до $30 тысяч в месяц, теперь только AI bros и обслуживающие их сервисы. Фабрика токенов Воложа затесалась и сюда. Ну и где-то на периферии осталась щепотка инвесторов, желающая отхватить свой кусок пирога.

Столица золотой лихорадки нашего времени.

@anti_agi

Духовный наследник WordPress, написанный с помощью ИИ

Получил название EmDash, а его разработку на TypeScript взяли на себя ИИ-агенты ребят из Cloudflare. Анонс версии 0.1.0 preview был ещё первого апреля, и многие подумали, что это просто шутка.

Получается, не выкупили постиронию. Представители компании подтвердили, что название в честь длинного тире, конечно, прикол, — а вот проект вполне серьёзный. Его цель: повысить масштабируемость и безопасность no-code сайтов, взяв за основу функциональность WordPress. Для этого сосредоточились на двух вещах:

1️⃣ Архитектуре. EmDash может работать на любом сервере Node.js, но разработана с учётом платформы Cloudflare Workers. Вычислительные ресурсы обнуляются и выделяются в зависимости от трафика, выделять мощности с запасом не нужно.

2️⃣ Плагинах. В обычном WordPress они работают в том же пространстве, что и сама CMS, часто имея широкий доступ к базе данных и файловой системе. В EmDash их запускают в изолированных песочницах с настраиваемыми разрешениями.

Если WordPress распространяется под лицензией GPL, то новенький EmDash использует лицензию MIT и не использует код предшественника. Больше свободы разработчикам, которые теперь могут навайбкодить новые фичи и перенос плагинов из одной CMS в другую.

Из других приятных мелочей: поддержка x402, то есть платы за доступ к контенту на уровне HTTP; встроенные инструменты для ИИ-автоматизации; темы фронтенда на базе фреймворка Astro (пока-пока, PHP!) Также возможен импорт существующего сайта WordPress.

@anti_agi

Неужели, Google, наконец-то человеческая лицензия❓

После долгого молчания в релизах новых открытовесовых моделей Google сегодня выпустил 4 поколение Gemma.

Построено на базе исследований Gemini 3, выпущено под Apache 2.0. Последнее важно: предыдущие поколения шли с собственной лицензией Gemma, которая раздражала всех ограничениями (например, право удаленно ограничить, читай отключить, модель). Теперь их нет.

Линейка из четырех моделей: E2B и E4B для телефонов и edge-устройств, 26B MoE и 31B Dense для серверов и ПК.

Цифры прогресса Gemma 3 27B vs Gemma 4 31B:

▪️ AIME 2026: c 20.8% до 89.2%
▪️ Codeforces ELO: с 110‼️ до 2150
▪️ LiveCodeBench v6: с 29.1% до 80.0%
▪️GPQA Diamond: с 42.4% до 84.3%

Но есть нюанс: SWE-bench Verified, главный бенчмарк агентского кодинга, в технической карточке модели отсутствует. Хотя очень много внимания в релизе уделяют как раз агентным задачам и фанкшн коллингу.

Google показал Codeforces и LiveCodeBench, но не показал то, где 31B модели тяжело тягаться даже не с фронтирными, а просто с крупными открытыми моделями.

Архитектурно интересно. Все модели используют гибридный механизм внимания: локальное скользящее окно (512 токенов у маленьких, 1024 у больших) чередуется с полным глобальным вниманием, причем последний слой всегда глобальный. Получается скорость и экономия памяти легкой модели без потери глубокого понимания длинного контекста.

26B MoE архитектурно любопытен отдельно: 128 экспертов, 8 активных, 3.8B параметров на инференсе. По скорости работает как 4B-модель, по качеству занимает 6 место среди открытых моделей на Arena AI. E2B и E4B умеют в аудио, оптимизированы под инференс на чипах Qualcomm и Mediatek. Все четыре модели мультимодальны. Контекст 128K у малых и 256K у 31B и 26B.

Gemma 4 с Apache 2.0 и заточкой под Android/Qualcomm/MediaTek выглядит как прямой ответ Alibaba на рынке edge-моделей.

Суммируя: Google наконец сделал то, что сообщество просило давно. Лицензия без подвоха, сильные бенчмарки, нормальная линейка размеров. Осталось дождаться независимых тестов на SWE-bench и посмотреть, как 31B будет справляться с реальными задачами, а не с олимпиадной математикой.

Веса: https://huggingface.co/collections/google/gemma-4
Блогпост: https://deepmind.google/models/gemma/gemma-4/

@anti_agi

IBM объявила о стратегическом партнёрстве с Arm

Всё ради будущего корпоративных вычислений. Ну и искусственного интеллекта, куда уж без него.

Компании планируют совместно развивать двухархитектурные аппаратные решения и технологии виртуализации, которые позволят программным средам и приложениям на базе Arm работать на корпоративных системах IBM. Построить хотят экосистему с общими технологическими слоями между платформами.

В компании прямо говорят, что этот курс важен для будущих поколений серверов IBM Z и LinuxONE; чтобы лучше поддерживать Arm-окружения и новые ИИ- и data-intensive-сценарии, позволяя предприятиям экспериментировать, не отказываясь от сделанных инвестиций в технологии.

@anti_agi

Компактная SLM впервые вошла в топ-3 бенчмарка MERA

Новая Cotype Light 3 на 9 млрд параметров обошла на русскоязычных задачах даже модели на 100+ млрд параметров, набрав 0,792 балла из 1,0. Разрыв с Qwen3-235B-A22B на 235 млрд составил всего 0,003 в пользу последнего.

В MWS AI говорят, что их модель одинаково точно работает с текстом и визуальными данными в едином контексте: может обрабатывать договоры, технические чертежи, формы, изображения. За счёт этого на Cotype Light 3 удобно строить специализированных агентов: они смогут самостоятельно решать большие задачи на корпоративных материалах.

Фокус в релизе сделали на возможность дообучения под отраслевую специфику и развёртывания в закрытом контуре. Модель в стандартной точности (FP16/BF16) занимает около 18 ГБ видеопамяти. Это позволяет запускать инференс Cotype Light 3 на одном серверном ускорителе — без многокарточных конфигураций и специализированных кластеров.

В ходе тестирования MWS AI также подтвердила полную совместимость моделей семейства Cotype со всеми компонентами отечественных ПАКов, включая «Машину ИИ» от Скала^р (продукт Группы Rubytech).

@anti_agi

ИИ в Tg это вам не шутка

Telegram сегодня выкатил апдейт, в котором ИИ перестал быть отдельной фичей. Он стал частью интерфейса.

В поле ввода сообщений теперь живет AI Editor. Набираешь больше трех строк, появляется иконка. Два тапа: исправить грамматику, переписать в другом стиле, перевести. Стили на выбор: Formal, Corporate, Zen, Biblical, Viking, Tribal. Можно перевести и одновременно сменить стиль. Чтобы вы звучали как многоязычный монах. Это цитата из блога Telegram, если что.

Под капотом опенсорсные модели на Cocoon Network. Децентрализованная сеть для инференса поверх TON. Шифрование через Intel TDX, данные зашифрованы даже от операторов нод. Telegram утверждает: ноль доступа к пользовательским данным. Здесь важный контекст. В прошлом году Telegram договаривался с xAI Маска об интеграции Grok. Пользователи возмутились по поводу приватности. Telegram развернулся и пошел в децентрализованный ИИ. Cocoon запустили в октябре 2025, в январе 2026 на нем заработали саммари для каналов. Сегодняшний редактор это следующий шаг.

Второй пункт тише по подаче, но громче по последствиям. Обновление Bot API позволяет ботам создавать и управлять другими ботами. От имени пользователя. Без кода. Telegram пишет об этом в стиле Corporate: «unlock a powerful new capability to architect, deploy, and scale their own bot networks». На практике это означает, что барьер входа для создания бота теперь равен нулю. Буквально несколько тапов.

Для бизнеса и разработчиков это подарок. Для модерации это вопрос. Когда бот порождает бота, а тот порождает следующего, кто отвечает за контент в конце цепочки.

Мелочи, которые не мелочи. Сканер документов с автоматическим кадрированием и склейкой в PDF. И предупреждение для пользователей неофициальных клиентов: сообщения в них «могут быть менее безопасными». Тонкий намек 😏

Premium-подписчики получают лимиты на AI Editor в 50 раз выше обычных. Telegram продолжает монетизировать через подписку, а не через продажу данных. Хотя бы на словах.

Мессенджер, в котором ИИ редактирует ваши сообщения, а боты размножаются без участия человека. 2026 год, все нормально.

@anti_agi

Ничто не истинно, но всё очки и наушники

Nothing готовится выйти на рынок ИИ-устройств. Лондонский стартап, известный своими смартфонами с ярким футуристическим дизайном, решил придерживаться базы; нас, вероятно, ждут умные очки, подключающиеся к телефону, и такие же наушники с голосовым ассистентом. 

Подробностей по характеристикам и партнёрам пока нет. Генеральный директор и соучредитель Карл Пей, как говорят, не очень оценил идею с умными очками — но решил сделать ставку на многообразие устройств. Наушники ждут к концу этого года, очки уже в 2027-м.

Из экспериментов с ИИ Nothing пока успела отметиться мини-сервисом для вайбкодинга Playground: пользователям предложили самим создавать виджеты на смартфоне. Ну и всякая база с распознаванием записей и картинок на их устройствах тоже есть.

Ходят слухи, что Apple выпустит свои умные очки в следующем году, а аналоги от Google и Samsung появятся уже в 2026-м. Ну а на отечественном рынке вот-вот должны выйти «Яндекс Дропс».

@anti_agi

Смартфоны напугали регулированием

Ритейлеры и вендоры техники опасаются, что рамочный законопроект об ИИ может грозить рынку избыточным регулированием, следует из заявления ассоциации РАТЭК (среди членов DNS, «М.Видео-Эльдорадо», «Ситилинк», Samsung, Huawei, Honor, Tecno).

Под определение ИИ в теории попадает даже коррекция фото и текста, шумоподавление и голосовые помощники. Из-за этого связанные нормы по контролю за ИИ-сервисами могут сделать оборот техники затруднительным.

Вендоры часто интегрируют ИИ-фичи через партнёров, но их могут записать в соразработчики. Бизнесу также очевидно не понравилась идея о маркировке контента и недопуске использования ИИ в противоправных целях. Пойди перепиши код, чтобы ставить метки, и возьми на себя новую сферу ответственности; это тебе не неотключаемый звук камеры в Японии.

Первыми проснулись "мобилки", но проблема куда шире. В проектной версии закона в ИИ записали даже ML и компьютерное зрение, хотя законодательная база, казалось бы, должна строиться вокруг больших языковых моделей и агентов. Из-за этого и идут панические настроения: требования, актуальные для LLM, хотят раскатить на всё. Хотя для тех же рекомендательных систем с их ML-фичами законодательство уже есть.

Надеемся, что в дальнейших версиях это поправят. Из того, что знаем, принудиловки на потребрынке в намерениях не было. Требования по «суверенности», которые так напугали ритейл, скорее всего, будут связаны с господдержкой. Предустановка отечественного ИИ вряд ли выйдет за рамки чат-ботов «Алисы» и «ГигаЧата» — никто не будет требовать заменить нейросетку в вашей камере на российскую.

Да и продавцам гаджетов в РФ подстраиваться не впервой. Возможно, уже скоро iPhone будут продаваться как бракованные сразу по двум причинам: нет RuStore и отечественного ИИ. Строгость наших законов и известная обязательность их исполнения...

@anti_agi

🤖 Китайский нож в спину российского ИИ

Всякий раз, когда Alibaba выпускала модель с новыми фичами, мы в редакции смеялись между собой и подмигивали: ждите эти фичи скоро и в «российских» моделях. Ведь не секрет, что многие из них представляют из себя в той или иной степени дообученный Qwen.

Но вот про выбивший SOTA новый Qwen3.5-Omni, способный, по заявлению китайских разработчиков, за один присест обработать 10 часов аудио, поддерживающий вайб-кодинг в голосовом режиме, распознающий 113 языков и диалектов и т.д., такого мы уже пошутить не можем. Потому что случилось то, о чем давно говорили большевики – модель Qwen3.5-Omni, в отличие от ее опенсорсной предшественницы, вышедшей в сентябре Qwen3-Omni, стала проприетарной (как ChatGPT: использовать можно, скопировать веса — нет).

Да, нам по прежнему доступны другие модельки Alibaba, по крайней мере пока. Но ветер в компании уже сменился – вспомним недавний уход создателя Qwen Цзюньян «Джастина» Линя. Китайская компания реформирует ИИ-дивизион с прицелом на монетизацию и эффективность. Так что не исключено, что скоро она и вовсе перестанет раздавать свои модельки. Ну разве что старые и уже не нужные.

Неужели скоро нам придется ходить в китайских обносках?

@anti_agi

Граничные вычисления Воложа

Компания Nebius Group объявила о строительстве гигантского дата-центра мощностью 310 МВт в Финляндии, это один из крупнейших инфраструктурных проектов для ИИ в Европе. Стоимость проекта оценивается в $10 млрд.

Он строится в городе Лаппеенранта, который находится практически на границе с Россией, в 50 км от Выборга (см. картинку). Аркадий Волож пытается построить там «европейскую фабрику ИИ». В планах — более 3 ГВт законтрактованных мощностей уже к концу этого года. Объект будет потреблять столько электроэнергии, сколько нужно примерно полумиллиону домохозяйств, и обеспечит около 10% всех мощностей Nebius.

Разработчиком выступает финская компания Polarnode, а запуск будет происходить поэтапно начиная с 2027 года. Центр станет десятым дата-центром Nebius и крупнейшим за пределами США.

Nebius уже заключила контракты на поставку вычислительных мощностей более чем на $40 млрд с такими гигантами, как Microsoft и Meta. Но новый дата-центр не привязан к какому-то конкретному клиенту — он будет использоваться для обучения моделей ИИ и запуска AI-сервисов для разных компаний.

Напомним, что у Nebius уже есть дата-центр в Финляндии, в городе Мянтсяля под Хельсинки. Он был построен в 2014 году Яндексом и отошел к Nebius во время раздела компании.

@anti_agi

В ночь с воскресенья на понедельник DeepSeek был недоступен ни через бота, ни через сайт в течение 10 часов. Компания не давала никаких комментариев. Есть мнение, что это подготовка к разворачиванию долгожданной новой модельки. Будем посмотреть...

@anti_agi

Галльский суверенный ИИ

Mistral на первом в истории компании долговом раунде собрал $830 млн у семи банков. Цель донельзя прозаичная: купить почти 14 000 чипов NVIDIA и запустить собственный дата-центр под Парижем к лету 2026.

До сих пор Mistral сидел на чужих облаках: Azure, Google Cloud, CoreWeave. Теперь строит свое и не только под Парижем. Плюс $1,4 млрд в Швецию, плюс совместный проект с NVIDIA и абу-дабийским MGX на гигаваттный кампус к 2028 году. К концу 2027 года планируют запустить 200 МВт вычислительных мощностей по Европе.

Звучит как план. Но контекст портит впечатление. Суммарно Mistral привлек $2,9 млрд за все время своего существования. Данные по американским конкурентам:

▪️ OpenAI — $180 млрд
▪️ Anthropic — $59 млрд

Весь бюджет "главной надежды европейского ИИ" не дотягивает даже до годовых инвестиций Сбера в ИИ: 350 млрд рублей (около $4,2 млрд), не говоря уже о квартальном (или даже месячном) капексе Microsoft на инфраструктуру

Ну и не может не вызывать иронию то, что суверенный европейский ИИ финансируется арабскими деньгами и строится целиком на американских чипах.

@anti_agi

ИИ, облака, данные, кибербезопасность – какие технологии станут стандартом для бизнеса в 2026 году? ✨

Узнайте на GoCloud 2026 – большой конференции про ИИ и облака от провайдера Cloud.ru.

В этом году ключевой темой станет ИИ как сервис: а именно, простые, управляемые и безопасные инструменты для работы с ИИ и ИИ-агентами. Также обсудят кибербезопасность, гибридные решения, тренды в работе с данными и облаками, которые определят 2026 год.

Что вас ждет:
▶️4 трека про ИИ, работу с данными, инструменты разработки и облачную инфраструктуру
▶️50+ спикеров
▶️демозоны сервисов
▶️практические воркшопы
▶️нетворкинг и афтерпати

Где и когда:
9 апреля офлайн в Москве или на онлайн-трансляции.

👉Успейте зарегистрироваться👈

OpenAI на прошлой неделе наконец-то официально заявила, что сворачивает Instant Checkout в ChatGPT - эксперимент с покупками внутри чата не взлетел.

Фича, запущенная полгода назад, позволяла оформлять заказ прямо в интерфейсе ChatGPT: пользователь выбирал товар, вводил доставку и платил, не переходя на сайт продавца. Но спустя полгода и ритейлеры, и сама OpenAI признали: канал не конвертит. Пользователи используют чат для ресерча, но не для оплаты. Начиная с февраля о возможном сворачивании эксперимента ходило всё больше и больше слухов.

Главная проблема - контроль над чекаутом. Ритейлеры не готовы отдавать финальную транзакцию "внутрь" чужой платформы. Им не хватало базовых вещей: интеграции с лояльностью, промо, реального стока, клиентских данных. В итоге бизнес предпочёл оставить ChatGPT как витрину, а оплату - у себя.

Цифры тоже не радуют. Исследования, посвященные реферальному трафику из ChatGPT, показывают, что сайты электронной коммерции не зарабатывают на нём денег. У Walmart конверсия внутри чата была в 3 раза ниже, чем при переходе на сайт. Etsy, один из первых партнёров, тоже не увидел значимого объёма продаж, хотя трафик на карточки товаров вырос.

Отдельный фактор - пользовательское поведение. Люди не доверяют "невидимому" чекауту: нет привычного интерфейса, бренда, отзывов. Плюс ломается корзина - покупки дробятся на отдельные заказы, что раздражает. В итоге OpenAI смещает фокус на discovery и интеграции с приложениями ритейлеров, где чекаут остаётся под их контролем.

Малюсенький предвестник схлопывания "пузыря" ИИ?

@antiecom

ВК пытается заняться ИИ-фактчекингом

В реалиях последних лет контроль за источниками информации и её соответствием законодательству связывали по рукам и ногам разработчиков отечественных чат-ботов. Те же «Алиса» и «ГигаЧат» начинали креститься и хватались за сердце, стоило только задать вопрос, связанный с политикой. Казалось, что интегрировать ИИ в актуальную повестку до окончания кризисных времён не выйдет.

Но у ВК вышло. На неназванной модели они запустили ИИ-ассистента «Глиф», который теперь поясняет за новости прямо в «Дзене». Режим диалога предусмотрительно отключен: уточняющие вопросы сервис предлагает сам. Говорят, что бота обучили на более чем 200 млн новостных материалов. Теперь он доступен по кнопке «Что это значит?» в приложении, в том числе в разделах с политикой. Тон ответов и выдерживаемую повестку рекомендуем оценить самим.

Управляющий директор «Дзена» Александр Толокольников скромно сказал, что компания просто закрыла сценарий внутри продукта и помогает медиа, например, генерировать новые заголовки. Но нам кажется, что это лишь первый шаг. ВК занимает нишу ИИ-вендора, готового работать с новостной повесткой публично. А дальше вполне может прийти автоматическая верификация по доверенным источникам.

Пока Яндекс находится с издательствами "в контакте", их коллеги из "синих" планируют «помочь всей индустрии адаптироваться к новым условиям, в том числе к развитию ИИ для более эффективной работы», забирая на себя технологическую часть. А если они ещё и правильно подстроятся под национально-суверенные требования... О сколько дивных открытий и интеграций нас ждёт.

@anti_agi

Ыстық сәлем, Сбер!

С интересом наблюдаем за тем, как развивается борьба Яндекса и Сбера за место под неискусственным солнцем. Как помним, "зелёные" уже позиционировали «ГигаЧат» как единственную фундаментальную LLM в России. Мол, в отличие от конкурентов, у них всё своё — от технологий до датасетов, с глубоким пониманием российского контекста.

О важности таких характеристик говорил сегодня Михаил Мишустин на Digital Qazaqstan 2026. Хорошо, что у нас есть показательный пример такой разработки, облегчённо заметил премьер. Ведь это... голосовой помощник «Алиса» и его генеративная модель. «По трафику этот сервис успешно обошёл все доступные в России зарубежные приложения на основе ИИ».

Дорогим партнёрам напомнили, что они могут не просто скачать открытую модель, но также получить адаптированное решение с российской инженерной поддержкой. Как, например, «ГигаЧат»... А нет. Сбер и его продукты в речи премьера вновь не прозвучали.

До этого на съезде РСПП вице-премьер Дмитрий Григоренко напомнил, что в России есть две отечественные ИИ-модели: от Яндекса и Сбера. Несмотря на то, что текущие требования к суверенно-национальным моделям, как говорят, таки пролоббировали "зелёные", давать в обиду большую букву Я в Правительстве, кажется, не планируют.

@anti_agi

Доступный инференс в каждый дом

Но для тех, кто готов погрузиться в контейнеры

Intel представила две профессиональные видеокарты на базе архитектуры Battlemage: Arc Pro B70 и Arc Pro B65. Обе на чипе BMG-G31, обе с 32 ГБ GDDR6 и пропускной способностью 608 ГБ/с.

▪️ B70 получила полнофункциональный GPU-кристалл: 32 Xe2-кластера, 256 XMX-ядер для умножения матриц, до 367 TOPS INT8. Референс с турбинным охлаждением (прощайте уши, но зато можно разместить вплотную). Уже можно заказать по цене от $949.

▪️ B65 с отбраковкой до 20 кластеров выдаёт 197 TOPS, но сохраняет те же 32 ГБ памяти и 608 ГБ/с. Выйдет в середине апреля, цена пока не объявлена.

Intel позиционирует обе карты как конкурентов NVIDIA RTX Pro 4000 ($1800, 24 ГБ) и AMD Radeon AI Pro R9700 ($1299, 32 ГБ). При цене вдвое ниже NVIDIA и на $350 дешевле AMD аргумент выглядит сильным. Для тех, кто собирает многокарточные стенды, в том числе домашние, под локальный инференс, математика убедительная.

Но, как говорил Чапаев, есть нюанс. 😏 Софтверная экосистема Intel для инференса (и не только) пока заметно уступает конкурентам. Главный инструмент у синих — связка OpenVINO + oneAPI + SYCL. Для серверных задач Intel продвигает контейнеризованный стек с vLLM, и на уровне Arc Pro B60 уже показала результаты в MLPerf. Это работает, но требует специфической среды: контейнеры, правильные версии ядра Linux и драйверов.

На уровне пользовательских инструментов картина хуже. В llama.cpp поддержка Intel GPU идет через SYCL-бекенд. Он работает, но пользователи регулярно жалуются на производительность: на B580 реальная скорость генерации токенов составляет порядка трети от теоретического потолка по пропускной способности памяти и уступает даже Vulkan-бэкенду. Оптимизация продолжается, но до паритета с CUDA-бекендом далеко.

С Ollama ситуация еще интереснее. Нативной поддержки SYCL в официальном Ollama до сих пор нет. PR висит с 2024 года и не смержен. Ollama добавила поддержку Intel Arc через Vulkan. Альтернатива это ipex-llm от Intel, кастомная сборка Ollama с SYCL. Но репозиторий ipex-llm был заархивирован в январе 2026, сборка привязана к старой версии Ollama, и весь процесс настройки через Docker с ручной конфигурацией переменных окружения.

Для сравнения: на NVIDIA вы ставите драйвер, ставите Ollama, запускаете модель. На AMD с ROCm путь тернистее, но улучшается с каждым релизом. На Intel вы разворачиваете контейнер с oneAPI, настраиваете SYCL_DEVICE_FILTER, ZES_ENABLE_SYSMAN, SYCL_CACHE_PERSISTENT, молитесь, что версия ядра совместима с драйвером, и надеетесь, что ваша конкретная модель попала в список оптимизированных.

Железо выглядит отлично. 32 ГБ за $949 это объективно лучшее предложение по памяти на доллар для локального инференса. Но пока Intel не доведет софтверный стек до уровня «скачал, поставил, работает», реальная аудитория этих карт ограничена теми, кто готов возиться с контейнерами и тулчейнами. А таких людей сильно меньше, чем тех, кто покупает NVIDIA, для которых всё просто работает из коробки.

@anti_agi

Такая цифровая, такая промышленность

В Нижнем Новгороде в этом году вновь проходит конференция ЦИПР. Обещают кучу технологических треков, но нам интересен один. С 18 по 21 мая мы будем освещать главные новости отечественного ИИ и связанного с ним "железа" на полях конференции.

Если верить анонсу, то Сбер в этом году "ГигаПартнёр". А мы побудем скромным ультрамегаинформационным партнёром по теме искусственного интеллекта. Следите за актуальными новостями по тегу #ИИ_ЦИПР!

@anti_agi

Закат ARM❓

ARM официально вышла на тропу войны со своими же клиентами

На конференции в Лондоне ARM представила AGI CPU — свой первый серверный и вообще первый за долгое время инхаус CPU. Техпроцесс 3 нм от TSMC, партнерство с Цукербергом, 136 ядер Neoverse V3, 12 каналов DDR5-8800. CEO ARM Рене Хаас обещает 15 миллиардов долларов ежегодного дохода к 2030-му. Рынок в восторге, котировки в космосе.

На деле же это начало конца для нынешней бизнес-модели компании. И вот почему

Десятилетиями ARM занимала уникальную позицию «полупроводниковой Швейцарии». Они не производили железо, они продавали право его проектировать. На этой нейтральной почве выросли империи Samsung, Qualcomm, Mediatek и даже NVIDIA. Компании платили роялти, понимая, что поставщик архитектуры не станет их конкурентом.

Этот контракт о ненападении сегодня аннулирован

Запустив производство чипов для Цукерберга, ARM перестала быть просто лицензиаром. Теперь это полноценный игрок на рынке железа. Где гарантия, что завтра не выйдет ARM Phone Chip, который обнулит бизнес Qualcomm и MediaTek? Такой сценарий угрожает бизнес-модели как минимум пяти крупнейших корпораций, которые годами кормили ARM своими отчислениями. Единственное реальное препятствие — отсутствие собственных наработок в модемом бизнесе. Той же Apple пришлось выкупить подразделение Intel целиком, чтобы за 4 года представить свой модем.

Реакция индустрии будет предсказуемо жесткой. Когда ваш арендодатель открывает конкурирующий магазин в том же здании, вы начинаете искать другое место. Для NVIDIA и Samsung архитектура ARM превращается в нестабильный актив с риском внезапного удара в спину.
Краткосрочно ARM выиграет на хайпе вокруг ИИ. Но стратегически это становится стимулом для массовой миграции на RISC-V.

И рынок уже реагирует. Qualcomm в конце прошлого года купила Ventana Micro Systems. Это разработчик серверных RISC-V CPU. Пионер использования RISC-V в проде — Alibaba буквально на днях представила новые серверные чипы C950. Открытая архитектура из категории решений для энтузиастов превращается в единственный способ защиты от монополиста, который решил поиграть в вертикальную интеграцию за счет своих партнеров.

@anti_agi

Культура пития потребления ИИ

35% организаций нарастили использование ИИ-инфраструктуры за последний год — об этом говорит свежее исследование Selectel. Провайдер опросил более 400 представителей российских организаций, отвечающих за развитие и эксплуатацию ИТ-инфраструктуры, а также реализацию технологических проектов в своих предприятиях или у заказчиков.

В основном респонденты представляли малый и средний бизнесе. Результаты интересные:

▪️ 33% уже внедряет технологии в реальные бизнес‑процессы — при разработке продуктов или оказании услуг;
▪️ 28% пока работают с пилотами;
▪️ 12% планируют внедрение ИИ в будущем.

Что касается эффектов. 30% среди использующих ИИ отметили ускорение бизнес-процессов; 27% говорят о повышении производительности сотрудников; 22%, или почти каждый пятый, указали на улучшение качества обслуживания клиентов.

Среди барьеров называют отсутствие подходящих для оптимизации задач (27%), недостаток экспертизы (25%), высокие затраты на внедрение (23%), сложность оценки ROI (21%). 

В самом Selectel говорят, что по итогам 2025 года их выручка от GPU в облачных серверах выросла втрое год к году. Облачная модель обеспечивает гибкость и безопасность, позволяя бизнесу экспериментировать и быстро масштабировать мощности под новые задачи.

@anti_agi

Вечно молодой DRAGOn

Исследователи из Сбера, MWS AI и ведущих российских университетов разработали первую в своём роде динамическую методологию для тестирования русскоязычных систем генИИ с RAG. Её ключевая особенность — в обновляющемся корпусе данных.

Обычно бенчмарки для RAG являются нерепрезентативными, так как их данные не похожи на базы знаний бизнеса, либо со временем попадают в обучающую выборку моделей. Новая методология DRAGOn (Designing RAG on Periodically Updated Corpus) решает проблему радикально.

Система берёт новостные ленты и автоматически строит из них «карту знаний», вычленяя новые факты, которых еще нет в архивах — тот же принцип работает с корпоративными базами знаний. Вместо простых вопросов «кто/где/когда», система создает многоуровневые логические задачи.

Чтобы ответить, ИИ должен сопоставить несколько фактов из разных материалов, а не просто скопировать кусок текста. Проверкой ответов занимается нейросеть-судья. Он анализирует не просто наличие нужных слов, а фактическую точность и полноту ответов.

Практическая ценность очевидна: бизнес с помощью единых критериев может оценить эффективность разных RAG-решений на своей инфраструктуре, данных и типовых сценариях.

Исследование приняли на EACL 2026 — одну из крупнейших международных конференций в области компьютерной лингвистики. Авторы также запустили первый публичный лидерборд RAG-систем на русском языке.

Текущие результаты показывают, что связка из нескольких моделей в комбинации с продвинутыми методами поиска демонстрируют лучшие показатели точности. Однако даже они сталкиваются с трудностями при обработке сложных логических связей в динамичном потоке данных.

@anti_agi

Кадры решают всё

Автор этой фразы — не программист и не математик, а «большой ученый», писавший учебники по истории и «в языкознаньи знавший толк». Но в 2026-м она звучит точнее, чем любой AI-ресерч-пейпер.

Как рассказали наши собеседники в Сбере и VK, директор по AI в VK Дмитрий Кондрашкин покидает компанию. Его следующий пункт — Сбер, где он присоединится к блоку «Развитие генеративного ИИ». Рынок ИИ в России уже это не только про модели, данные и инфраструктуру.

Это борьба за людей, которые умеют превращать всё это в продукт.

@anti_agi

ГигаУльтраМегаЧат 3.1 вышел в опенсорс

Но прибавка по производительности составила меньше 0.1

Обновлённое семейство главной языковой модели всея Руси уже завезли на Hugging Face. По оценке экспертов компании, GigaChat 3.1 Ultra «превосходит DeepSeek V3.1 [нет в бенчмарках], Qwen3-235B и своего предшественника GigaChat 2 Max в русскоязычных задачах, математике и общих рассуждениях».

«Модель прошла три этапа обучения. На первом был расширен кругозор: добавлены академические книги, материалы по математике и программированию, увеличен объём многоязычных данных – теперь модель охватывает 10 языков. На промежуточном этапе улучшались специализированные навыки: расширен корпус кода, добавлены данные по физике, медицине и финансам, включены записи реальных диалогов и усилена безопасность генераций».

Круто, если так: правда, превосходство скорее техническое, даже если взглянуть на GigaChat 2 Max. С третьем поколением разница совсем косметическая.

Большой акцент в релизе сделали на клиентскую версию: там наконец-то завезли механизм долгосрочной памяти. Но в опенсорс его не выложили.

«Модель обучена функции работы с памятью, но эту функцию должен выполнять специальный компонент, который по заданию модели пишет в память, хранит ее и передает факты в контекст по запросу. Формально разработчики могут написать свой аналог и поставить его рядом с моделью», — пояснили в пресс-службе.

Из других фичей говорят о встроенном в чат-боте интерпретаторе кода, автоматическом поиске в интернете и его поддержке в голосовом режиме. Ну и по замерам самого Сбера, генерировать ответы модель стала в два раза быстрее.

P.S. Релиз сопровождался большим интервью нового главного по ИИ в Сбере — Антона Фролова. Правда, наши источники сообщают, что здесь он просто вовремя примостился на лавры; разработка шла до него.

@anti_agi

ИИ. Маск. Чипы. $25 миллиардов. Все баззворды в одном заголовке

В здании бывшей электростанции в Остине Илон Макс анонсировал свой новый проект Terafab. Совместное предприятие Tesla, SpaceX и xAI (которую SpaceX купил в феврале) должно с нуля построить полупроводниковое производство полного цикла: проектирование, литография, упаковка, тестирование. Целевой техпроцесс: 2 нм.

Для контекста. TSMC шла к серийному 2 нм производству несколько десятилетий. Запустила его только в конце 2025. Вложила в расширение мощностей под этот техпроцесс около 28 млрд долларов. Стоимость одной пластины превышает 30 тысяч долларов. За плечами у TSMC тысячи патентов, десятки тысяч инженеров и экосистема поставщиков, которую выстраивали полвека.

У Маска нет ни одного дня опыта в полупроводниковом производстве.

Два типа чипов: для электромобилей, роботакси и роботов Optimus, и мощный для орбитальных дата-центров. 80% вычислительных мощностей Terafab планируется направить в космос. Да, в космос. Аргументация: в вакууме проще отводить тепло. 🤷‍♂️  Цель: 100-200 ГВт вычислительной мощности в год на Земле и 1 ТВт в космосе.

Сроки? Не названы. Источник финансирования? Финдиректор Tesla признал, что 20-25 млрд Terafab не заложены в капитальные расходы компании на 2026 год, которые и без того превышают 20 млрд.

Напомним про проект аккумуляторных ячеек 4680. Тогда Маск обещал революцию: 10 ГВт*ч за год, 3 ТВт*ч к 2030, снижение стоимости на 50%. Спустя пять с половиной лет программа 4680 провалена. Главный поставщик батарей для Tesla публично заявил, что Маск не умеет делать ячейки.

Параллельно Tesla уже задержала чип AI5 до середины 2027, AI6 сдвинулся на полгода из-за проблем Samsung с 2 нм. То есть компания не может управлять сроками даже на стороне заказчика, но собирается стать производителем.

Реальный смысл анонса считывается легко. Tesla как автобизнес стагнирует. SpaceX готовится к IPO. xAI, по собственному признанию Маска, «была построена неправильно» и была поглощена SpaceX. Terafab привязывает все три структуры к нарративу ИИ-гиперскейлера. Грандиозная презентация с лучами прожекторов в небо, губернатор Техаса в зале, слова про «галактическую цивилизацию» и «самое эпичное строительство чипов в истории». Конкретики при этом ноль.

Напомним, рынок полупроводников не терпит балаболов: после встречи с Альтманом  руководство TSMC назвало его «podcasting bro». Можно сколько угодно говорить, что TSMC расширяется слишком медленно. Но они расширяются, тратя 40+ млрд в год, с уже работающими фабриками. А у Маска пока есть только сцена бывшей электростанции и обещание потратить сумму, которой нет в бюджете.

@anti_agi

ИИ-инфлюенсеры выходят на подиум

Фонд в $20 тысяч для главных звёзд и награждение в стиле «Оскара» — в США стартовал конкурс ИИ-аватаров. Его цель «прославить творческий талант создателей» и отметить их растущее влияние в культуре и коммерции, а среди организаторов — сервисы для неискусственнных криэйтэров; генератор OpenArt и платформа монетизации Fanvue, а также известная голосовыми технологиями ElevenLabs.

Подать заявку можно в ближайшие недели. Участников будут оценивать по четырем критериям: качество [единство образа и отсутствие лишних пальцев на руках], влияние в социальных сетях, привлекательность бренда и оригинальность [аутентичность] ИИ-аватара. На вопрос «а судьи кто?» вам ответят 13-кратный лауреат премии «Эмми» сценарист комедий Гил Риф, создатели испанской [подиумной] ИИ-модели Айтаны Лопес и Кристофер «Тофер» Таунсенд, рэпер, создавший искусственного госпел-певца Соломона Рэя.

По списку амбассадоров можно увидеть, что у движения — женское лицо, а ещё сотни тысяч подписчиков. Качество контента варьируется: кто-то делает откровенный слоп, но другие пытаются продавать свой образ с максимальной серьёзностью. Чем-то напоминает культуру витуберов, ведущих стримы в 3D-"масках" и часто с изменённым голосом. Здесь же образ и персону разделяют ещё сильнее.

Что забавно, сами организаторы подчёркивают, что не против анонимности. «Если человек, создавший эту потрясающую работу, не хочет общаться с прессой, раскрывать себя или афишировать свое имя, это, конечно, нормально. Здесь не нужно никого привлекать к себе внимание. Мы просто будем чествовать эту работу», — говорит Мэтт Джонс, руководитель бренда Fanvue.

Чествовать планируют помпезно. Помимо $20 тысяч кэша, победителям обещают раздать ещё до $70 тысяч в форме подписок, платного продвижения и других платформенных услуг. Уже в мае пройдёт церемония награждения в общем зачёте и отдельных номинациях: фитнес, образ жизни, комедия, музыка и танцы и так далее. Эпоха ИИ-аутентичности и новых разговоров за «кто здесь тру» приходит постепенно.

@anti_agi

ИИ выходит на проектную мощность. Итоги индекса ИИ-хайпа от @anti_agi за 2025 год

Третья волна ИИ-хайпа, начавшаяся в российском медиаполе в декабре 2024 года, продолжалась весь 2025 год. Несмотря на очевидное насыщение аудитории темой искусственного интеллекта, упоминаемость сервисов в основном росла. Основной индекс AI-HI от @anti_agi вырос год к году на 60% (файл исследования в первом комменте).

Часть этого роста связана с тем, что ИИ становится все более утилитарным. Качество генерации изображений растет, и СМИ все чаще пользуются ИИ-сервисами для иллюстрирования, указывая в подписи их «авторство».

ChatGPT не только не сдает позиции, но даже укрепляет их, несмотря на официальную недоступность из России. Если в 2024 году медиарейтинг лидера был в 2,4 раза выше, чем у шедшего вторым Midjourney, то в прошлом году разрыв со 2 местом (теперь это GigaChat) вырос до 2,8 раз.

Прошлый год стал годом китайских опенсорсов. Прорывом года стал DeepSeek, поднявшийся медиарейтинге на 22 места до 3-го. Qwen от Alibaba поднялся на 18 мест – до 8-го, что не удивительно, ведь отечественные компании предпочитают доучивать под себя именно Qwen.

Интерес к отечественному ИИ растет быстрее, чем к мировому. Наш индекс ИИ-хайпа, рассчитанный для российских сервисов, AI-HI-RU, вырос на 96%, в полтора раза сильнее основного индекса AI-HI. Растет и доля их упоминаний в СМИ и в интернет-поиске. А вот в постах блогеров в Telegram доля упоминаний отечественных сервисов невысока и стагнирует.

Число упоминаний российских компаний в связи с ИИ в СМИ и в Telegram ожидаемо сильно увеличивается в месяцы проведения деловых мероприятий. Однако последующее снижение упоминаемости не столь значительно, что позволило корпоративному индексу AI-HI-CORP вырасти в 2025 году на 132%, то есть более чем вдвое сильнее основного «сервисного» индекса AI-HI.

Яндекс сместил Сбер с пьедестала в нашем корпоративном медиарейтинге, заняв по итогам 2025 года первую строчку. Впрочем, Сбер остается лидером по доле публикаций в СМИ, Яндекс же безоговорочно лидирует по доле в Telegram: он упоминается более, чем в половине учитываемых нами постов.

Третью строчку медиарейтинга по итогам 2025 года занял МТС, обогнав VK. Отметим, что компания стала третьей и по доле в СМИ и по доле в Telegram.

Наибольшее снижение в 2025 году испытал Т-Банк, он опустился в рейтинге с шестого на девятое место. Отмечаем, что при этом упоминания компании в СМИ и в Telegram в связи с ИИ росли, просто не так быстро, как у конкурентов.

@anti_agi

Если отчёты вашего агента кажутся скучными

Почему бы не попросить завернуть их в газету? Так сделал гений из бывшего Twitter, теперь читающий последние сводки со своей ИИ-фабрики за чашечкой кофе. Вместо авторов заметок — конкретные агенты.

@anti_agi

DLSS 5 от Nvidia оказался обычным 2D-фильтром

Когда Дженсен Хуанг представлял новую миру новый нейроалгоритм, который придаёт пикселям «фотореалистичное освещение и текстуру», он говорил, что DLSS 5 привязывает визуал к исходному 3D-контенту. Оказалось, что это было наглой ложью преувеличением.

На деле в DLSS 5 принимает на вход 2D-кадр и векторы движения и не считывает данные о 3D-геометрии, глубине или материалах из игрового движка. При этом в Nvidia сообщили, что их модель понимает семантику сцены, такую как волосы, ткань, кожа и условия освещения, «путём анализа одного кадра», — его должно хватить на всё.

Пока это ранняя версия технологии, так что встречаются ошибки — как, например, выросшие на бритых висках волосы 👆 Но внести свои коррективы разработчики игр не смогут: максимум им дадут регулировать интенсивность фильтра и цвета, а также применять маски, чтобы исключить определённые объекты или области из обработки.

@anti_agi

Я позвонил Claude. Он во всём признался

ИТ-гиганты скармливают ИИ огромные объёмы данных, чтобы создавать детальные профили своих пользователей. Разработчики чат-ботов строят бизнес на извлечении персональной информации.

При этом американцы даже не представляют, на каком масштабе их активность собирают ради денег и политической агитации. Это угрожает самой идее демократии — поэтому нам как можно скорее нужно государственное регулирование ИИ-индустрии. Временный мораторий на строительство дата-центров, чтобы процесс не задержали лоббисты? Отличная идея.

Такие идеи чат-бот Anthropic поддержал в уморительном интервью американскому сенатору Берни Сандерсу. Запись разговора с поддакивающим Claude на подставке вышла на официальных каналах одного из старейших левых политиков США.

Лучший комментарий под видео:
«Триллион долларов на команды по управлению рисками, и никому не пришло встроить в модель код, чтобы она не говорила Берни Сандерсу, что вы совершаете преступления».

@anti_agi

Alibaba произвела 470 000 ИИ-чипов, но честно призналась, что они хуже конкурентов

CEO Alibaba Юмин Ву раскрыл цифру на звонке по итогам квартала: к марту 2026-го T-Head (полупроводниковая дочка Alibaba Group) суммарно отгрузила 470 000 ИИ-чипов, заработав на них около 10 млрд юаней. Новейший из линейки, Pingtouge Zhenwu 810E, дебютировал в январе и считается примерным аналогом Nvidia H20. Более 60% чипов T-Head обслуживают внешних клиентов.

Но компания не пытается делать вид, что догнала. Ву прямо заявил, что чипы T-Head уступают зарубежным аналогам по производительности. Стратегия другая: глубокая интеграция-оптимизация чипов с облачной инфраструктурой Alibaba и моделями Qwen, чтобы компенсировать отставание соотношением цены и качества. Не лучший чип, а лучшая связка.

Второй мотив: гарантированные поставки. Ву деликатно сослался на «уникальные обстоятельства, с которыми столкнулась ИИ-индустрия Китая». Читай: американские экспортные ограничения.

Alibaba Cloud тем временем растет на 36% год к году и приносит $6,2 млрд за квартал. Компания заявляет, что за пять лет доведет годовую выручку облака и ИИ до $100 млрд. Потребление токенов на платформе Model Studio выросло в 6 раз за полгода. IPO чипового подразделения T-Head не исключено, но конкретных сроков нет.

@anti_agi

ИИ снова хотят добавить в ядро Linux

Там он займётся проверкой кода. По крайней мере, такую схему предлагает Роман Гущин, инженер ядра Linux в Google. Для этого он разработал специализированную агентную систему Sashiko.

На тестах с Gemini Pro 3.1 инструмент смог найти 53% багов в тысяче коммитов, которые реальные ревьюеры до этого пропустили в ядро. Для этого система использовала набор инструкций, специфичных для ядра Linux, и протокол из девяти пунктов для проверки предлагаемых изменений. Sashiko может получать патчи из списков рассылки или из локальной ветки git, её исходники уже лежат на GitHub.

«Sashiko (刺し子, буквально «маленькие колючки») — это разновидность декоративной отстрочки из Японии. Изначально она использовалась для усиления изношенных участков или ремонта прорех с помощью заплаток. В данном случае она символизирует нашу миссию по усилению ядра Linux с помощью автоматизированного интеллектуального анализа патчей».

Ранее интегрировать ИИ в ядро Linux предлагал Вячеслав Дубейко из IBM. Но в его видении в систему надо было встроить ML-модели для оптимизации ОС "на ходу".

@anti_agi

Вайбкодинг без магии

В прошедшее воскресенье на AI Dev Day много говорили про кодинг-ассистентов и агентов. На одной сцене собрались представители Яндекса, Сбера, Т-Банка, Авито и Ozon, чтобы поделиться своим опытом интеграции помощников в разработку. Практика оказалась разнообразной.

Попросили лидера трека ИИ в разработке в Яндексе Андрея Попова, пояснить, как он видит происходящее сегодня внутри больших команд.

Насколько глубоко ИИ проник в разработку?

➖ Довольно глубоко. У нас 84% разработчиков используют доступные ИИ-инструменты, 57% регулярно работают в агентском режиме, а 36% делают это ежедневно. Лучше всего это заходит во frontend, mobile и backend. Но тут важно не обманываться: adoption очень сильно зависит от тимлидов, а сами модели и ассистенты пока лучше работают в новых и изолированных проектах.

Где ИИ даёт самый заметный эффект?

➖ Не только в генерации кода. Да, мы видим в среднем рост числа коммитов на 10%, а на Go, Python и JS/TS — до 20%. Около 30% закоммиченного кода уже сгенерировано ИИ, из них 23% — в агентском режиме. Но один из самых недооценённых кейсов — это поиск информации. Он может съедать у разработчика 10–30% времени. У нас DeepAgent сокращает типовую задачу поиска с 20 до 2 минут, а активные пользователи AI-чата на 50% меньше ходят по wiki и документации.

Что пока не взлетает так хорошо?

➖ Например, нейроревью. Мы запускали AI code review, получили adoption около 25%. Найти проблему в ревью занимает около 6 минут, а исправить — 55. Поэтому мы пришли к выводу, что часто выгоднее сразу генерировать более правильный код.

На чём держится такое внедрение?

➖ На инфраструктуре и измеримости. Без доступного инференса, RAG, агентской платформы, единого контекста, MCP и доступа к внутренним сервисам агенты не дадут нужного эффекта. У нас уже 90% инфраструктуры покрыто MCP и есть более 35 интеграций.

Параллельно нужны свои бенчмарки: например, ArcSWE — это внутренний аналог SWE-бенчей на яндексовых сценариях, который помогает принимать управленческие решения, а не просто любоваться цифрами. Эффект тоже считаем приземлённо: число действий, экономия времени на действие, коэффициент качества. Пока суммарно это даёт около 42 тыс. часов, то есть примерно 2% рабочего времени. Амбиция — выйти на 10%.

А что на рынке в целом?

➖ Очевидно, что все прошли схожий путь: от точечных экспериментов с ассистентами — к системной работе с агентами и сквозной интеграции ИИ во все этапы разработки. Появилось и общее понимание, что без качественной инфраструктуры — MCP, skills, доступа к внутренним сервисам — агенты не дадут ожидаемого эффекта. И наконец, все постепенно уходят от простого подсчёта adoption к измерению реального влияния на процессы и результаты разработки.

Что дальше?

➖ Дальше движение в сторону AI-first. Нас интересуют не только новые модели, но и эффективное потребление токенов, AGENTS.md как стандартный формат, готовые skills для типовых сценариев, развитие MCP и более жёсткие метрики — вплоть до аналога disengagement rate, то есть как часто человеку приходится вмешиваться в автономную работу агента. Сейчас агент уже скорее джун или мидл в помощь сильному разработчику. И да, токены постепенно становятся новым золотом.

@anti_agi

Миллиардер-сооснователь Super Micro Computer арестован за контрабанду ИИ-серверов в Китай

По данным американского следствия, Их-Шьян «Уолли» Лиав отправил через границу серверов на общую сумму в $2,5 млрд. Для этого он и сообщники использовали подставную компанию в Юго-Восточной Азии. Акции американской SMCI на этом фоне уже потеряли 14% в стоимости.

Лиав лично владел бумагами на $464 млн, а его ключевым сообщником оказался менеджер тайваньского офиса — он сейчас находится в бегах. Погорели, говорят, на наглости. Только за период с конца апреля по середину мая 2025 года в Китай отправили серверов на сумму не менее $510 млн.

Формальным покупателем всего этого "железа" якобы выступила одна и та же фирма. Для неё изготавливали тысячи серверов-"пустышкек", хранящихся на складе. Записи с камер показали, как участники схемы переклеивали наклейки с серийными номерами с помощью обычного фена.

Говорят, таким образом им даже удалось пройти аудит в августе 2025 года. Но в итоге ФБР предъявило официальное обвинение. Участникам схемы грозит до 30 лет тюрьмы. SMCI, тем временем, заявила, что не фигурирует в обвинительном заключении в качестве ответчика и сотрудничает со следствием.

В скандалы компании попадать не впервой. Её серверы уже фигурировали в делах о нелегальном экспорте, но тогда в нарушении экспортных правил обвинили фирмы из Сингапура. А ещё в 2021 году в Bloomberg заявили, что продукция SMCI более 10 лет контролировалась китайскими спецслужбами за счёт "шпионских" чипов.

@anti_agi

$12,5 млн за нейрослоп: бигтех скидывается на спасение open source

Когда нам рассказывали, что ИИ поможет искать уязвимости, забыли уточнить важную деталь: разгребать поток сырых, дублирующихся и часто просто мусорных репортов всё равно придётся живым мейнтейнерам. И никаких донатов на нейроревью в такой ситуации не напасёшься.

Поэтому Linux Foundation решила собрать отдельную линию обороны для разработчиков. Фонд объявил о гранте в $12,5 млн на усиление безопасности open source. Деньги дадут Anthropic, AWS, GitHub, Google, Google DeepMind, Microsoft и OpenAI, а управлять программой будут Alpha-Omega и OpenSSF.

«Финансируя аудиты и привлекая экспертов по безопасности непосредственно в экосистему, мы доказали, что целевые инвестиции работают. Теперь мы расширяем этот опыт. Мы рады предоставить помощь в обеспечении безопасности с помощью ИИ сотням тысяч проектов», — Майкл Винсер, соучредитель Alpha-Omega.

Рынок признаёт очевидное. ИИ создал не только новый класс защитных инструментов, но и кучу операционной боли. Ещё в конце 2024 года на поток ИИ-сгенерированных жалоб жаловались в Python Software Foundation, а позже сопровождающий cURL разработчик вообще свернул bug bounty-программу из-за наводнения низкокачественными AI-репортами.

И теперь перед индустрией стоит вопрос: хватит ли разумных инвестиций, чтобы потушить этот огонь? Ведь проблема даже шире спамных bug reports, производимых людьми: security-команды также захлёбываются в потоке сообщений от собственных сканеров. Спросили ребят из «Яндекса», как с этим справляются у них.

«Согласно отраслевой статистике, сегодня до 70% времени команд может уходить просто на разбор уведомлений от сканеров безопасности. Именно для решения проблемы "перегрузки отчетами" мы внедрили на платформе механизм ИИ-триажа. Он автоматически структурирует найденные уязвимости в карточки, оценивает реальную степень опасности каждой из них и понятным языком объясняет вектор возможной атаки. В качестве финального шага ИИ сразу генерирует безопасный фрагмент кода для исправления. Разработчику остается только изучить контекст и провалидировать предложенный патч», — Дмитрий Иванов, руководитель платформы SourceCraft

В общем, AI-security уже породила новый бизнес: защищать разработчиков от последствий самой AI-security. Интересно посмотреть, как будут развиваться подобные сервисы дальше — особенно с точки зрения ценовой политики.

@anti_agi

ИИ закон писан

На регулейшн выложили проект Федерального закона «Об основах государственного регулирования сфер применения технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации». 21 статья, вступление в силу 1 сентября 2027. Звучит грозно, но паниковать пока не из-за чего.

Закон рамочный. Не менее 15 отсылок к подзаконным актам Правительства, которых пока не существует:

▪️ Минимальное число параметров для «большой фундаментальной модели»? Определит уполномоченный орган.

▪️ Случаи обязательного применения суверенных моделей? Установит Правительство.

▪️ Порядок маркировки синтетического контента? Тоже Правительство.

Конкретных запретов в духе Европейского ИИ Акта (социальный скоринг, биометрия в реальном времени) нет вообще. Закон задает словарь и распределяет полномочия, а собственно регулирование появится потом.

Что уже сейчас зафиксировано содержательно:

▪️ Реестр «доверенных моделей» для госсистем и объектов КИИ: допуск через подтверждение безопасности от ФСТЭК и ФСБ плюс отраслевые требования к качеству.

▪️ Понятие суверенной модели: разработка на территории РФ, силами граждан РФ без второго гражданства, на российских датасетах, контроль через 50%+ голосов.

▪️ Право гражданина отказаться от ИИ и получить услугу в традиционной форме.

▪️ Обязательная маркировка сгенерированного контента в человекочитаемом и машиночитаемом формате.

▪️ И легализация сбора данных для обучения моделей: извлечение информации из защищенных объектов для создания датасетов не является нарушением авторских прав.

Отдельный подарок инфраструктурщикам: целая статья про ЦОДы с приоритетным техприсоединением к электросетям, сниженными тарифами, налоговыми льготами и долгосрочными контрактами с фиксированной ценой на электроэнергию.

Из важного самого: модели, системы и сервисы ИИ обязаны соответствовать «традиционным российским духовно-нравственным ценностям», включая «приоритет духовного над материальным» (LLM над GPU) и «крепкую семью». Критерии соответствия разработает экспертная организация, которую определит Правительство.

Если коротко: для желтых и зеленых это закрепление позиций на внутреннем рынке. Для всех остальных это пока каркас, который обрастет мясом не раньше 2027 года. Следить стоит не за законом, а за подзаконными актами.

@anti_agi