Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире

Мало кто знает, но в этом году #NeurIPS2025 был хорош серфингом в хорошей компании из исследователей Google DeepMind, Anthropic, OpenAI, а устроили это ребята химики. Не зря говорят про химию в отношениях:) Для первого посещения конференции #NeurIPS2025 для нашей команды @blockchainrf мы постарались быть максимально эффективными и везде 🤪

Рекорд 2025 года - Claude Code. 1-й продукт в истории ПО, который быстрее всех достиг $1 млрд ARR за 6 месяцев Раньше достижение $1 млрд ARR занимало годы, например, Microsoft Azure — 3 года, а многие SaaS-продукты — 5–10 лет. ChatGPT установил планку в 9 месяцев, но Claude Code сократил ещё больше. Это показывает экспоненциальный рост ИИ и переход к агентному ИИ. Мы писали ранее, как меняются бизнес-модели ПО с ИИ, отмечали важность скорости. Claude Code — ИИ-агент, который генерирует, тестирует и выполняет код. Компании платят за результаты, а не за инструменты, что позволяет монетизировать быстрее. Это сдвиг от продажи инструментов к продаже цифрового труда. Интересно, кто побьет рекорд Claude Code?

Есть только 1 причина остановки развития ИИ и это то, что все прогрессивные умы, которые над ним работают, застряли в длинных очередях за эспрессо на #NeurIPS2025 😁 В этом году огромная территория, которую вообще невозможно обойти осмысленно всю. А людей ещё больше.

Google выпустил статью об агенте, способному к самообучению и в этой статье указан Демис Хассабис Google DeepMind опубликовали статью о SIMA 2 — воплощенном ИИ-агенте для виртуальных миров. Это новая архитектура, решающая критическую проблему адаптации больших языковых моделей для embodied AI. В основе SIMA 2 лежит Gemini Flash-Lite, обученная на смешанных данных: геймплей + Gemini reasoning. Ключевая инновация — агент сохраняет базовые способности foundation model при специализации на воплощенные задачи. Методология обучения - 2-х уровневая система данных: 1. Human data: траектории из 10+ игровых сред, собранные через "Setter-Solver" методологию — один участник управляет аватаром, второй дает инструкции. Это создает каузальную связь язык→действие. 2. Bridge data: Gemini Pro генерирует внутренний reasoning и диалог для синхронизации с визуальным вводом. Агент учится не просто действовать, но и объяснять свои действия. Ключевая инновация - Self-Improvement. DeepMind реализовали замкнутый цикл самообучения. Компоненты: Gemini-based Task Setter — генерирует задачи из текущего состояния среды Gemini-based Reward Model — оценивает траектории по 100-балльной рубрике RL training на self-generated experience ASKA эксперимент: - С каждой итерацией performance улучшается - В некоторых задачах превосходит human reference trajectories. Агент автономно осваивает навыки типа "extinguish campfire" Genie 3 эксперимент: Train: urban environments, Test: natural environments Self-improvement на urban tasks → +25 points на большинстве задач. Агент учится в любом типе среды, используя neural network как universal world model. Эта система может автономно генерировать опыт, оценивать его и улучшаться в бесконечно разнообразных окружениях. DeepMind позиционирует это как шаг к general-purpose interactive agents.

Не отрекаются любя… ставленник Маска, претендент на должность СЕО NASA, Айзекман, опроверг слухи о том, что он является близким другом Маска. Айзекман говорит: «Забавно, что в мире, где у каждого есть телефон с камерой, у нас нет ни одной общей фотографии за ужином, в баре, в самолёте или на яхте. Потому что их просто не существует». Напомним, что в июне Маск передумал назначать Айзекмана, тогда же у него был конфликт с Маском. Сейчас Трамп снова дружит с Маском и второй раз решил номинировать Айзекмана на должность главы NASA. Но тут Айзекман решил откреститься от «отца», то есть Илона Маска. Если все же Айзекмана назначат, что будет с космическим бизнесом Маска? Ведь он лоббировал Айзекмана для себя. Если вы не в курсе, то вот интересная деталь - Айзекман стал для Маска первым бизнес клиентом, который полетел в космос. Айзекман из той же группы людей, которая называется «мафия PayPal”.

Русский-3-й язык мира в ИИ.Конец монополий и взлёт Китая — отчёт фонда a16z и OpenRouter Это один из значимых анализов по реальному использованию LLM в 2025 году – эмпирический анализ 100 трлн токенов на основе метаданных платформы OpenRouter. 1. Монополий на ИИ-модели больше нет, рынок фрагментирован. Ни одна модель не удерживает больше 20-25% рынка открытого кода. Крупнейшие игроки по объему токенов: DeepSeek — 14,37 трлн (но доминирование разрушено) Qwen — 5,59 трлн Meta LLaMA — 3,96 трлн Mistral AI — 2,92 трлн Minimax — 1,26 трлн Открытые модели выросли с почти 0 до ~30% всех токенов за 2 года. Рынок стал по-настоящему мультимодельным. 2. Китай — новый глобальный экспортёр ИИ-инфраструктуры. Об этом мы писали ранее. Их открытые модели в отдельные недели доходили до 30% мирового использования (в среднем 13% за год). Доля Азии в глобальных расходах на ИИ выросла с 13% до 31% за два года. Это уже экспорт открытых весов и дешёвой мощности по всему миру. 3. Русский язык — в тройке лидеров мира (2,47%) всех токенов после английского (82,87%) и китайского (4,95%). Третье место — это очень высокий показатель для неанглоязычного сообщества. Но отчёт не углубляется по задачам/моделям для русского. 4. Как люди реально используют ИИ в 2025: - Программирование — больше 50% всех токенов к концу года - Ролевые игры, интерактивные истории, творчество — второй по величине сегмент - Перевод, образование, здоровье — значительно меньше Получается, что ИИ используют не только (и даже не столько) для «продуктивности», сколько для кодинга и развлечений. 5. Модели с рассуждением — уже стандарт. Более 50% всех токенов обрабатываются моделями, которые «думают» перед ответом и используют инструменты. Средний контекст вырос в 3–4 раза (в программировании часто 20–100K+ токенов). 6. Цена почти не влияет на спрос. Снижение цены на 10% даёт рост использования всего на 0,5–0,7%. Люди платят не за дешевизну, а за то, что модель идеально решает их конкретную задачу. 7. Эффект «хрустальной туфельки». Если модель с первого раза идеально подошла под задачу пользователя — он остаётся с ней навсегда. Когорты Gemini 2.5 Pro (июнь 2025) и Claude 4 Sonnet (май 2025) сохраняют ~40% активных пользователей через 5–6 месяцев. Поздние когорты тех же моделей — в разы хуже. Первая любовь решает всё. 8. Ниши уже сформировались: - Anthropic Claude — 60–80% всего программирования - DeepSeek — 60%+ ролевых игр и казуальных диалогов - xAI Grok Code Fast, Qwen 3 Coder — быстро отъедают долю в коде - Gemini Flash — рабочая лошадка для массового объёма Универсального лидера больше не будет.

Лауреат премии Тьюринга Саттон вчера на NeurIPS разнес зал и показал карту, как дойти до AGI и объяснил, почему мы сейчас в жутком локальном минимуме Коротко по пунктам, что он сказал и некоторые слайды его в комментариях у нас: 1. Современный ИИ — это замороженные артефакты человеческой культуры. Мы копируем людей, а не строим интеллект. Это тупик. 2. Горький урок всё ещё никто не понял. Урок не про больше параметров, а про то, что любые человеческие алгоритмы и архитектуры в долгосрочной перспективе проигрывают чистому обучению через опыт. Backprop он прямо назвал проблемным. Вспоминаем его статью. 3. Путь к суперинтеллекту — это агент, который: - учится непрерывно всю жизнь - сам изобретает всё более мощные абстракции и признаки - сам ставит себе подзадачи - сам строит модель мира и планирует - и всё это без единой строчки человеческого кода для архитектуры и фичей 4. Это он назвал OAK (Options + Knowledge). На слайде — 8 шагов, которые крутятся параллельно в реальном времени. Семь из них уже ± решаемы. Один большой красный вопрос — как автоматически генерировать новые state features. Именно здесь сейчас стопор. 5. Цитата дословно: «Super intelligence will come from the agent’s own experience, not from human datasets». 6. Он сказал, что индустрия ИИ во многом потеряла ориентиры из-за коммерции. Нужно возвращаться к continual learning, average-reward RL, meta-learning step-sizes, self-discovered knowledge.

AIRI представили Wikontic — способ строить графы знаний в 10–20 раз дешевле и без логических ошибок Индустрия столкнулась с проблемой, что LLM пишут красиво, но часто выдумывают факты. Графы знаний решают это, превращая текст в структурированные и проверяемые триплеты. Большинство существующих методов (GraphRAG, AriGraph и др.) создают огромные, шумные графы: много дубликатов, неправильные типы сущностей, бессмысленные связи. Wikontic делает иначе: 1. Берёт любой англоязычный текст общего домена. 2. Извлекает триплеты + квалификаторы с помощью обычных открытых LLM (Llama-3.1-70B, Mixtral, GPT-4o и т.д.). 3. Принудительно проверяет каждый триплет на соответствие онтологии Wikidata. 4. Объединяет одинаковые сущности в один канонический Q-код Wikidata. Для бизнеса это значит: - надёжные ответы чат-ботов и агентов, - экономия на вызовы больших моделей, - лёгкая проверка и аудит каждого ответа.

CEO самой крупной инвесткомпании мира сказал, что фонды из Абу-Даби и Люксембурга активно скупают биткоин, когда цена падает Ларри Финк, глава BlackRock, не называя имен, рассказал, что некоторые гос фонды активно покупают биткоин. Эти фонды секретно покупают биткоин постепенно и планомерно. Когда цена биткоина недавно упала с максимума $126 000 до диапазона $80 000–90 000, они не паниковали и не продавали, а наоборот — докупали ещё больше, они рассматривают биткоин как стратегический резервный актив. Также Финк предсказывает взрывной рост токенизации быстрее, чем ожидают многие, по аналогии с интернетом в 1996 году. За последние 20 месяцев токенизация выросла на 300%. Финк об этом ранее говорил здесь, a тут, что делает BlackRock. В будущем акции, облигации и крипта будут в одном цифровом кошельке. Долгосрочная фундаментальная причина покупки биткоина — обесценивание финансовых активов из-за дефицитов.

Новый фреймворк позволяет ИИ-агентам общаться без каналов коммуникации Это свежая работа LatentMAS, подготовленная исследователями из Стэнфорда, Принстона и Университета Иллинойса в Урбана-Шампейн. Исследователи показали, что LLM-агенты обмениваются короткими векторами через общую память на основе KV-кэша. Всё происходит внутри моделей, снаружи ничего не видно. В итоге: - Коммуникация возникает само по себе, даже если полностью запретить обмен текстом - Агенты автоматически делят задачи и формируют роли - Более сильные модели берут на себя основную работу, слабые отходят в сторону - Точность на сложных задачах растёт до +14,6 % - Расход токенов падает на 70–83 %, скорость инференса ×4–4,3. Это не новый алгоритм обучения, а plug-and-play фреймворк. GitHub.

Ричард Саттон и поклонники #NeurIPS2025

Вы будете смеяться, но Альтман собирает $ на покупку космической компании или партнерства с ней Сэм рассматривает возможность создания фонда для покупки или партнерства с ракетной компанией. Альтман связался летом со Stoke Space — стартапом, разрабатывающим полностью многоразовые ракеты (у них есть модель Nova, предназначенная для средних грузов). Переговоры активизировались осенью. По данным WSJ, среди предложений были инвестиции в акции Stoke Space на сумму в миллиарды $, которые могли бы дать OpenAI контролирующий пакет акций. Цель - выход OpenAI за пределы ИИ в космическую отрасль. Альтман уже говорил о размещении дата-центров в космосе для расширения вычислительных мощностей под ИИ. Такие планы обсуждаются и другими компаниями: Google и Planet Labs запускают спутники с ИИ-чипами в 2027 году, а Джефф Безос, Илон Маск и Сундар Пичаи продвигают идею космических кластеров для ИИ. А здесь технико-экономический анализ таких проектов. Напомним, что Альтман как и Маск хочет создать свои нейроинтерфейсы.

Стартап Сэма Альтмана по долголетию привлекает $1млрд и оценивается в $5млрд Стартап Retro Bio близок к закрытию одного из крупнейших раундов в фарме. Retro Bio работает над 3 основными программами, используя анализ молекул на уровне одной клетки, вычислительной биологии и автоматизации лабораторий. Согласно презентациям для инвесторов, которые были подготовлены Retro, прогнозируется, что рынок долголетия превысит капитализацию фарм-гигантов: Eli Lilly и Novo Nordisk, приблизившись к Alphabet и Microsoft. Там же цитата: "Longevity will be the greatest pharma market of all time". Такая сумасшедшая оценка стартапа в 5%, не имея клинических данных, а есть только обещания, вероятность успеха для инвесторов близка к 0. Retro позиционируется как underdog по сравнению с гигантами типа Altos Labs, финансируемый Безосом на $3 млрд, но с фокусом на быстрые клинические тесты. Надо отдать должное, Сэм сумел капитализировать свою фамилию и большинство проектов, где он участвует реально собирает огромные суммы от инвесторов. Это классический PR-цикл венчура. Посмотрим, чем закончится.

А теперь про NeurIPS 2025 В этом году здесь рекордное количество участников 26 000 со всего мира. Рост на 64%, что говорит о диком хайпе вокруг ИИ. Сюда приехали лучшие ученые, инженеры, компании, венчурные и инвест фонды со всего мира. Это лучшее место для хантинга людей в команды и питчинга проектов инвесторам. Фокус конференции в этом году сместился с больших моделей к памяти, надёжности агентов, качеству данных, безопасности ИИ. Главную награду конференции в номинации Test of Time взяла работа Faster R-CNN, которую 10 лет назад представила Meta, запрещенная в РФ. Компьютерное зрение — главный тренд этого года. Например, эта статья Vision Transformers Don't Need Trained Registers — показывает, как фиксить attention sinks без переобучения, добавив аналитическую модель. GitHub. Ещё одна статья iFinder от NEC Labs. В направлении LLM и reasoning все обсуждают свежую работу Google Nested Learning. Свежая статья тут. По агентам и RL вот эта работа интересная MindGames — ИИ в стратегиях, social reasoning и играх. LLM переходят от текста к реальной конкуренции. Продолжение следует, идем слушать Саттона.

Мир переходит в фазу войны за цифровые деньги между блоками Европа, в лице 10 крупнейших банков + поддержка ЕЦБ, создаёт свой евро-стейблкоин, чтобы вытеснить американские USDT/USDC. У Европы есть свой консорциумом MiCA и будет свой стейблкоин, свои резервы, свои правила. Великобритания первой в мире закрепляет в законе, что биткоин и любая крипта — это полноценное имущество с теми же правами, что золото или акции. Сейчас 99,6 % всех стейблкоинов — долларовые. Через 2–3 года появится реальный конкурент в виде регулируемого евро-стейблкоина от крупнейших банков ЕС с резервами в сотни миллиардов. Одновременно Трамп готовит свой закон о стейблкоинах, который ожидается в 2026 и уже привлекает Circle, Tether, Kraken на свою сторону. А РФ пока в оборонительной позиции, боится стейблкоинов.

Google DeepMind поменяла подход к пониманию ИИ Команда перешла к прагматической интерпретируемости, чтобы исследования лучше служили реальным целям, таким как безопасность AGI. Что такое прагматическая интерпретируемость и зачем её ввели? Раньше команда использовала механистическую интерпретируемость — когда исследователи пытаются разобрать нейронные сети, как механизм, чтобы понять, как они работают внутри. Это дало интересные открытия: от понимания, как модели хранят знания в "суперпозиции" , до выявления скрытых целей в поведении ИИ. Но DeepMind заметили проблему: такие исследования часто остаются на уровне любопытных находок, без прямого влияния на безопасность. AGI ещё не существует, но риски — реальны, и нужно фокусироваться на том, что приближает к решению этих рисков. Прагматическая интерпретируемость — это расширение: не только разбирать "внутренности", но и применять навыки для практических задач. Главное — измерять прогресс через эмпирические прокси-задачи, которые имитируют будущие проблемы AGI. Почему именно сейчас? Модели ИИ стали сложнее (типа Claude Sonnet 4.5), и появились реальные примеры, когда ИИ не следует целям создателей.

Anthropic готовится к IPO на $300–400 млрд, но почему не на $1трлн, как OpenAI? Рассказываем в этом посте. Компания обсуждает IPO в диапазоне $300–400 млрд, почти без markup к последнему частному раунду. Это почти нулевой апсайд для новых инвесторов, что нетипично для «горячих» размещений. Главная ценность IPO для Anthropic — не деньги, а инфраструктура доверия, то есть enterprise. Крупный бизнес при подписании контракта на $20–100 млн обязан объяснить своему совету директоров и риск-комитету: - Кто проверял финансовую отчётность этой компании? - Есть ли у неё SOX-compliance и аудит по GAAP? - Что будет, если стартап завтра закроется или сменит владельца? Частная компания на эти вопросы ответить не может. Публичная — может одним фактом своего статуса. Anthropic уже в 2025 году выходит на ~$9 млрд ARR и планирует $20–26 млрд в 2026-м. У них положительная юнит-экономика и относительно скромный burn по сравнению с конкурентами. Им не нужно «продавать мечту» за триллион $, как это уже работающий бизнес. Поэтому они и планируют IPO почти без markup к последнему раунду: $300–400 млрд. Не чтобы стать дороже, а чтобы стать безопасным выбором для любого корпоративного закупщика в мире. OpenAI решает другую задачу: им нужно профинансировать $15–20 млрд годовых расходов на пути к AGI. Поэтому они и целятся в $1 трлн+ — им нужны эти деньги. А Anthropic — нет. Им нужна просто возможность спокойно продавать свой уже готовый продукт большим компаниям без лишних вопросов. Первой публичной ИИ-компанией с настоящими enterprise-доходами станет именно та, у кого сейчас не капитал, а доверие.

2 девушки, экс-Google, создали компанию по разработке чипов с ИИ Азалия Мирхосейни и Анна Голди, экс-исследователи Google, которые работали над AlphaChip создали фронтирную лабораторию Ricursive Intelligence. Ricursive — это R&D-хаб на стыке ИИ и железа. Идея в том, что ИИ сам проектирует чипы, а эти чипы, в свою очередь, делают ИИ умнее. Это рекурсивное самоулучшение — цикл, где AI → чипы → лучший AI → ещё лучшие чипы. Цель - ускорить путь к ASI, решая задачу, которая стоит в $800 млрд индустрии полупроводников. Они уже собрали $35 млн в seed-раунде при оценке в $750 млн. Команда небольшая, но звёздная: Jiwoo Pak, Ebrahim Songhori, Yi-Chen Lu, Dan Zhang и Hao Chen. Все с бэком в топ-компаниях типа Google и фокусом на hardware-AI интеграцию.

ЧП в OpenAI, они на панике готовятся выпустить новую модель Garlik 🧄как ответочка на Gemini 3 Сэм Альтман разослал сотрудникам очередное письмо, в которой объявил режим code red. Альтман написал: «мы находимся в критической ситуации для ChatGPT», подчёркивая необходимость срочно перераспределить людей, вычисления и ресурсы. Цель — вернуть лидерство в ИИ-чатботах. За 2 недели с момента запуска Gemini 3 количество уникальных активных пользователей ChatGPT в день снизилось на 6%, смотрите в комментариях пруф. Одновременно с этим команда этой неделе выпустит новую модель Garlic. Вчера на подкасте глава по науке OpenAI Марк Чен сказал так: «У нас есть модель, которая обходит GPT-4.5 в кодинге и мышлении, при этом потребляя намного меньше ресурсов». Также Марк Чен сказал : 1. за последние 2 года мы вложили столько ресурсов в reasoning, что немного потеряли мышцы в pre-training и post-training 2. Они развивают проект, связанный с синтетическими данными, о котором упоминалось в связи с запуском GPT-5. Суть заключается в генерации полезных данных для обучения. 3. Все говорят, что scaling мёртв. Мы так не считаем, у нас есть алгоритмические прорывы, которые позволяют продолжать масштабировать модели. Вчера мы опубликовали анализ от SemiAnalysis, которые отметили, что GPT-5— по сути глубокий пост-тренинг на базе GPT-4o 2024 года, а не новая фундаментальная модель со свежими данными и 10× вычислениями. P.S. После ухода Ильи Суцкевера OpenAI потеряла мозговой центр. С тех пор за 1.5 года компания фокусировалась на монетизации, партнёрствах и хайпе, а не на большом прыжке. Нет новой фундаментальной модели уровня GPT-4.

ЦБ РФ очень долго запрягают- только поняли, что им нужны стейблкоины и их невозможно игнорировать Больше про стейблкоины читайте здесь, а также здесь, а еще здесь. А также тут. Банк России обсуждает возможность облегчения правил обращения криптоактивов не только через супер квалифицированных инвесторов. 1-й зампред ЦБ В. Чистюхин говорит, что криптоактивы могли бы быть распространены и ниже уровнем. Также ЦБ с Минфином обсуждает вопрос введения в законодательство определения стейблкоинов. Ранее ЦБ писали, что стейблкоины несут риски. "Нам кажется, что настал момент посмотреть на него (рынок криптоактивов ) действительно как на рынок в целом, может, пользуясь больше международной классификацией относительно той, которая есть сегодня, а это: цифровые валюты центральных банков (CBDC), стейблокоины и криптовалюты", - сказал первый зампред ЦБ. А с 5 января 2026 года Bank of America официально разрешает своим консультантам предлагать клиентам держать от 1 до 4 % портфеля в криптовалюте, в первую очередь в биткоин-ETF.