IT-гиганты в отчаянии требуют военный уран!
В чем соль? Энергетический кризис AI выходит на новый уровень абсурда! 📉 Bloomberg сообщает, что ядерщики предложили радикальный план: вытащить реакторы из атомных подлодок и авианосцев ВМС США и запитать ими гражданские дата-центры. ⚓️🔋
Зачем это нужно? Обычные электросети уже «захлебываются» от аппетитов условных GPT-6, а хайповые «малые модульные реакторы» (SMR) — это все еще красивые картинки из будущего. ⏳ Военные же технологии проверены годами. Это как поставить двигатель от истребителя к себе в гараж, потому что майнинговая ферма постоянно выбивает пробки во всем районе. 🚀🔌
И что теперь? Звучит как начало сюжета Fallout, но есть жирный нюанс. ☢️ Военные реакторы работают на высокообогащенном уране (оружейного качества). Превращать каждый ЦОД в ядерный форт с охраной уровня Пентагона? 👮♂️🚫
Скорее всего, регуляторы покрутят пальцем у виска. Но сам факт пугает: Big Tech находится в такой панике от дефицита энергии, что готов милитаризировать свои серверные. Если раньше мы боялись, что AI захватит ядерную кнопку, то теперь AI сам становится этой кнопкой. 🤖💥
В чем соль? Энергетический кризис AI выходит на новый уровень абсурда! 📉 Bloomberg сообщает, что ядерщики предложили радикальный план: вытащить реакторы из атомных подлодок и авианосцев ВМС США и запитать ими гражданские дата-центры. ⚓️🔋
Зачем это нужно? Обычные электросети уже «захлебываются» от аппетитов условных GPT-6, а хайповые «малые модульные реакторы» (SMR) — это все еще красивые картинки из будущего. ⏳ Военные же технологии проверены годами. Это как поставить двигатель от истребителя к себе в гараж, потому что майнинговая ферма постоянно выбивает пробки во всем районе. 🚀🔌
И что теперь? Звучит как начало сюжета Fallout, но есть жирный нюанс. ☢️ Военные реакторы работают на высокообогащенном уране (оружейного качества). Превращать каждый ЦОД в ядерный форт с охраной уровня Пентагона? 👮♂️🚫
Скорее всего, регуляторы покрутят пальцем у виска. Но сам факт пугает: Big Tech находится в такой панике от дефицита энергии, что готов милитаризировать свои серверные. Если раньше мы боялись, что AI захватит ядерную кнопку, то теперь AI сам становится этой кнопкой. 🤖💥
☠️ Джуны вымерли, да здравствуют архитекторы! 5 скиллов, чтобы не стать «легаси» в 2026 году
В чем соль? Пока одни хоронят программирование, а другие молятся на AGI, реальность 2026 года оказалась где-то посередине. Кодить «руками» стало моветоном, а ценность сместилась с написания кода на понимание, как заставить эту груду кремния работать дешево и безопасно. 📉 Если вы все еще просто «пишете функции», у меня для вас плохие новости.
На что ставить, чтобы выиграть?
1. Оркестрация AI-агентов (Agentic Workflows) 🤖 Промпт-инжиниринг умер. В 2026-м рулят мультиагентные системы. Твоя задача — не написать код, а создать «бригаду» из AI-ботов (один пишет, второй тестит, третий деплоит) и заставить их не передраться. Ты теперь не строитель, ты — прораб на стройке роботов.
2. Возвращение к «железу» и оптимизация ⚡️ Эпоха «память дешевая, Electron все стерпит» закончилась. Энергокризис и стоимость токенов заставляют считать каждый ватт. Rust, C++ и умение выжать максимум из NPU на девайсе пользователя — новый черный. Оптимизация инференса — самый дорогой скилл сезона.
3. Локальные LLM и Edge Computing 📱 Облака стали элитным клубом. Бизнес хочет гонять нейронки локально: на ноутбуках, телефонах и кофеварках. Умеешь квантовать модели и разворачивать Llama-X на Raspberry Pi? Ты нужен всем.
4. Кибербезопасность цепочек поставок 🛡 Половина кода в репозиториях написана AI, и там полно дыр. В 2026-м главный навык — это Code Review и аудит. Найти бэкдор, который нейросеть «случайно» вставила в библиотеку — вот где настоящий детектив.
5. Soft Skills (внезапно!) 🗣 Чем умнее AI, тем дороже стоит человек, который может внятно объяснить заказчику, почему его идея — бред. Эмпатия, переговоры и системное мышление — это то, что (пока) не оцифровали.
И что теперь? Программист 2026 года — это гибрид архитектора, психолога для нейросетей и аудитора безопасности. Переставайте учить синтаксис, начинайте учить системы. 🧠🚀
В чем соль? Пока одни хоронят программирование, а другие молятся на AGI, реальность 2026 года оказалась где-то посередине. Кодить «руками» стало моветоном, а ценность сместилась с написания кода на понимание, как заставить эту груду кремния работать дешево и безопасно. 📉 Если вы все еще просто «пишете функции», у меня для вас плохие новости.
На что ставить, чтобы выиграть?
1. Оркестрация AI-агентов (Agentic Workflows) 🤖 Промпт-инжиниринг умер. В 2026-м рулят мультиагентные системы. Твоя задача — не написать код, а создать «бригаду» из AI-ботов (один пишет, второй тестит, третий деплоит) и заставить их не передраться. Ты теперь не строитель, ты — прораб на стройке роботов.
2. Возвращение к «железу» и оптимизация ⚡️ Эпоха «память дешевая, Electron все стерпит» закончилась. Энергокризис и стоимость токенов заставляют считать каждый ватт. Rust, C++ и умение выжать максимум из NPU на девайсе пользователя — новый черный. Оптимизация инференса — самый дорогой скилл сезона.
3. Локальные LLM и Edge Computing 📱 Облака стали элитным клубом. Бизнес хочет гонять нейронки локально: на ноутбуках, телефонах и кофеварках. Умеешь квантовать модели и разворачивать Llama-X на Raspberry Pi? Ты нужен всем.
4. Кибербезопасность цепочек поставок 🛡 Половина кода в репозиториях написана AI, и там полно дыр. В 2026-м главный навык — это Code Review и аудит. Найти бэкдор, который нейросеть «случайно» вставила в библиотеку — вот где настоящий детектив.
5. Soft Skills (внезапно!) 🗣 Чем умнее AI, тем дороже стоит человек, который может внятно объяснить заказчику, почему его идея — бред. Эмпатия, переговоры и системное мышление — это то, что (пока) не оцифровали.
И что теперь? Программист 2026 года — это гибрид архитектора, психолога для нейросетей и аудитора безопасности. Переставайте учить синтаксис, начинайте учить системы. 🧠🚀
«А код-то ненастоящий!»: Началась эра тотальной слежки за AI-агентами
В чем соль? Медовый месяц с AI-кодингом закончился. 🥀 Если раньше мы просто радовались, что Copilot дописал за нас бойлерплейт, то теперь бизнес включил режим строгого аудитора. GitHub и платформа Continue выкатили новые дашборды метрик. Теперь тимлид видит всё: какой процент кода написан человеком, какой — агентом, какая модель использовалась и (самое страшное) кто именно нажал «Merge» не глядя.
Зачем это нужно? Кодинг-агенты вышли из стадии «прикольной игрушки» и стали частью продакшена. А там, где есть продакшен, нужен контроль. Это классическая эволюция: когда AWS стал стандартом, появился CloudWatch. Теперь то же самое происходит с AI. Компании хотят понимать ROI: мы платим $X за подписку на Copilot, чтобы уволить джунов или чтобы сеньоры пили больше кофе? ☕️📉
И что теперь? Готовьтесь к появлению «Datadog для AI». Рынок движется к тому, чтобы трекать активность агентов не внутри конкретного инструмента, а на уровне Git (проекты вроде Git-ai). Системе будет всё равно, использовали вы Claude, GPT-5 или локальную модель — в истории коммитов останется «цифровой след».
💡 Совет: Если 90% вашего кода пишет AI, а вы только исправляете запятые — у вас могут возникнуть проблемы на перформанс-ревью. Ценность смещается с написания кода на валидацию и ответственность.
В чем соль? Медовый месяц с AI-кодингом закончился. 🥀 Если раньше мы просто радовались, что Copilot дописал за нас бойлерплейт, то теперь бизнес включил режим строгого аудитора. GitHub и платформа Continue выкатили новые дашборды метрик. Теперь тимлид видит всё: какой процент кода написан человеком, какой — агентом, какая модель использовалась и (самое страшное) кто именно нажал «Merge» не глядя.
Зачем это нужно? Кодинг-агенты вышли из стадии «прикольной игрушки» и стали частью продакшена. А там, где есть продакшен, нужен контроль. Это классическая эволюция: когда AWS стал стандартом, появился CloudWatch. Теперь то же самое происходит с AI. Компании хотят понимать ROI: мы платим $X за подписку на Copilot, чтобы уволить джунов или чтобы сеньоры пили больше кофе? ☕️📉
И что теперь? Готовьтесь к появлению «Datadog для AI». Рынок движется к тому, чтобы трекать активность агентов не внутри конкретного инструмента, а на уровне Git (проекты вроде Git-ai). Системе будет всё равно, использовали вы Claude, GPT-5 или локальную модель — в истории коммитов останется «цифровой след».
💡 Совет: Если 90% вашего кода пишет AI, а вы только исправляете запятые — у вас могут возникнуть проблемы на перформанс-ревью. Ценность смещается с написания кода на валидацию и ответственность.
🩸 Bad Blood 2.0: Убийца Theranos объявил войну всему Big Tech сразу
В чем соль? Джон Каррейру (тот самый журналист, чье расследование отправило Элизабет Холмс в тюрьму и похоронило Theranos) нашел себе новых врагов. Вместе с группой писателей он подает в суд на «Большую шестерку»: OpenAI, Google, Meta, Anthropic, xAI и Perplexity. Обвинение классическое: вы украли наши книги, скормили их нейросетям и заработали миллиарды. 📚🏴☠️
Почему это важно? Казалось бы, таких исков уже полно. Но тут дело в прецеденте и цифрах. Ранее суд в похожем деле против Anthropic выдал соломоново решение: обучать нейросети на книгах — законно, а вот скачивать пиратские копии для этого — нет. В итоге маячил settlement (досудебное соглашение), по которому авторы получили бы жалкие ~$3,000 компенсации.
И что теперь? Каррейру и компания назвали эти подачки «распродажей по дешевке» (bargain-basement rates). 📉 Их логика проста: если AI-компании генерируют миллиарды, они не должны отделываться штрафами уровня «неправильная парковка» за тотальное нарушение авторских прав.
Этот иск — попытка взломать экономику обучения LLM. Если суды признают, что платить надо не за «факт скачивания», а за «ценность обучения», стоимость тренировки GPT-5 улетит в стратосферу. Ирония судьбы: автор книги «Дурная кровь» теперь борется с «Дурными данными».🍿
В чем соль? Джон Каррейру (тот самый журналист, чье расследование отправило Элизабет Холмс в тюрьму и похоронило Theranos) нашел себе новых врагов. Вместе с группой писателей он подает в суд на «Большую шестерку»: OpenAI, Google, Meta, Anthropic, xAI и Perplexity. Обвинение классическое: вы украли наши книги, скормили их нейросетям и заработали миллиарды. 📚🏴☠️
Почему это важно? Казалось бы, таких исков уже полно. Но тут дело в прецеденте и цифрах. Ранее суд в похожем деле против Anthropic выдал соломоново решение: обучать нейросети на книгах — законно, а вот скачивать пиратские копии для этого — нет. В итоге маячил settlement (досудебное соглашение), по которому авторы получили бы жалкие ~$3,000 компенсации.
И что теперь? Каррейру и компания назвали эти подачки «распродажей по дешевке» (bargain-basement rates). 📉 Их логика проста: если AI-компании генерируют миллиарды, они не должны отделываться штрафами уровня «неправильная парковка» за тотальное нарушение авторских прав.
Этот иск — попытка взломать экономику обучения LLM. Если суды признают, что платить надо не за «факт скачивания», а за «ценность обучения», стоимость тренировки GPT-5 улетит в стратосферу. Ирония судьбы: автор книги «Дурная кровь» теперь борется с «Дурными данными».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Cисадмины строят новогодние елки из оперативки?
Пока обычные люди распутывают гирлянды, в IT-сообществе новый (или хорошо забытый старый) тренд — ёлки из модулей RAM. Соцсети завалены фотографиями зеленых текстолитовых красавиц, собранных из сотен плашек памяти. Выглядит это как настоящий киберпанк-арт, а звучит как звон монет.
В чем соль? Геймеры и сисадмины выкладывают конструкции, где вместо хвои — микросхемы, а вместо игрушек — золотые контакты. Народ окрестил их «денежными деревьями». Ирония в том, что визуально это выглядит как состояние (учитывая нынешние цены на железо), хотя на деле в ход идет древняя DDR2 или серверная регистровая память, списанная еще в 2015-м.
О чем это говорит? Это идеальный пример гиковского recycling-flex. С одной стороны — ностальгия по временам, когда трава была зеленее, а цены на комплектующие не вызывали тахикардию. С другой — отличный способ найти применение той самой коробке с надписью «провода и всякое», которую жалко выкинуть.
Если у вас завалялось пару килограммов кремния — вы знаете, что делать. Инвестиции в новогоднее настроение еще никогда не были такими технологичными.
Пока обычные люди распутывают гирлянды, в IT-сообществе новый (или хорошо забытый старый) тренд — ёлки из модулей RAM. Соцсети завалены фотографиями зеленых текстолитовых красавиц, собранных из сотен плашек памяти. Выглядит это как настоящий киберпанк-арт, а звучит как звон монет.
В чем соль? Геймеры и сисадмины выкладывают конструкции, где вместо хвои — микросхемы, а вместо игрушек — золотые контакты. Народ окрестил их «денежными деревьями». Ирония в том, что визуально это выглядит как состояние (учитывая нынешние цены на железо), хотя на деле в ход идет древняя DDR2 или серверная регистровая память, списанная еще в 2015-м.
О чем это говорит? Это идеальный пример гиковского recycling-flex. С одной стороны — ностальгия по временам, когда трава была зеленее, а цены на комплектующие не вызывали тахикардию. С другой — отличный способ найти применение той самой коробке с надписью «провода и всякое», которую жалко выкинуть.
Если у вас завалялось пару килограммов кремния — вы знаете, что делать. Инвестиции в новогоднее настроение еще никогда не были такими технологичными.
💸 x2 к окладу или голодная смерть? 5 способов хакнуть зарплату в 2026
В чем соль? В 2026-м рынок труда окончательно поляризовался. «Кодеры-машинистки», переписывающие JSON-ы, конкурируют за еду с GitHub Copilot. А вот инженеры, умеющие решать проблемы бизнеса, торгуются за шестизначные суммы. Как попасть во вторую категорию?
Где лежат деньги в 2026 году:
1. Станьте «санитаром» облачных бюджетов (FinOps) 📉 Инференс моделей жрет деньги как не в себя. Если вы приходите к боссу и говорите: «Я оптимизирую архитектуру и срежу счет от AWS на 30%», — вы автоматически становитесь любимым сотрудником. Просите процент от сэкономленного. Это самая прямая дорога к рейзу.
2. Продавайте «Подпись Человека» (Liability) ✍️ AI генерирует тонны кода, но кто сядет в тюрьму, если алгоритм уронит банковский процессинг? Правильно, вы. В 2026-м платят не за написание строк, а за валидацию и принятие ответственности. Станьте тем, кто имеет право нажать кнопку «Deploy to Prod» и гарантировать, что все не взорвется.
3. Некромантия и High-Level Legacy 🧟♂️ Пока зумеры играют с агентами, мировая финансовая система все еще держится на коде 10-летней давности, который AI понимает с трудом (контекста не хватает). Спец, который может бесшовно прикрутить нейронку к монолиту на Java 8, стоит дороже трех сеньоров-стартаперов.
4. Учите язык «Пиджаков» (Business Translation) 👔 Перестаньте бубнить про техдолг и рефакторинг. Начните говорить на языке P&L, ROI и Time-to-Market. Программист, который объясняет бизнесу, как технология принесет прибыль (а не просто «будет красиво»), получает карт-бланш на зарплату.
5. Уходите в «Железо» и Edge AI 🏎 Веб-разработка перенасыщена. Настоящий дефицит — там, где код соприкасается с физикой. Драйверы для роботов, оптимизация под конкретные чипы NPU, встраиваемые системы. Там, где цена ошибки — не 404, а разбитый дрон, зарплаты всегда выше.
И что теперь? Эра «просто программистов» закончена. Хотите денег — становитесь гибридом финансиста, юриста и инженера. Либо учитесь чинить принтеры, это AI пока не умеет. 😉
В чем соль? В 2026-м рынок труда окончательно поляризовался. «Кодеры-машинистки», переписывающие JSON-ы, конкурируют за еду с GitHub Copilot. А вот инженеры, умеющие решать проблемы бизнеса, торгуются за шестизначные суммы. Как попасть во вторую категорию?
Где лежат деньги в 2026 году:
1. Станьте «санитаром» облачных бюджетов (FinOps) 📉 Инференс моделей жрет деньги как не в себя. Если вы приходите к боссу и говорите: «Я оптимизирую архитектуру и срежу счет от AWS на 30%», — вы автоматически становитесь любимым сотрудником. Просите процент от сэкономленного. Это самая прямая дорога к рейзу.
2. Продавайте «Подпись Человека» (Liability) ✍️ AI генерирует тонны кода, но кто сядет в тюрьму, если алгоритм уронит банковский процессинг? Правильно, вы. В 2026-м платят не за написание строк, а за валидацию и принятие ответственности. Станьте тем, кто имеет право нажать кнопку «Deploy to Prod» и гарантировать, что все не взорвется.
3. Некромантия и High-Level Legacy 🧟♂️ Пока зумеры играют с агентами, мировая финансовая система все еще держится на коде 10-летней давности, который AI понимает с трудом (контекста не хватает). Спец, который может бесшовно прикрутить нейронку к монолиту на Java 8, стоит дороже трех сеньоров-стартаперов.
4. Учите язык «Пиджаков» (Business Translation) 👔 Перестаньте бубнить про техдолг и рефакторинг. Начните говорить на языке P&L, ROI и Time-to-Market. Программист, который объясняет бизнесу, как технология принесет прибыль (а не просто «будет красиво»), получает карт-бланш на зарплату.
5. Уходите в «Железо» и Edge AI 🏎 Веб-разработка перенасыщена. Настоящий дефицит — там, где код соприкасается с физикой. Драйверы для роботов, оптимизация под конкретные чипы NPU, встраиваемые системы. Там, где цена ошибки — не 404, а разбитый дрон, зарплаты всегда выше.
И что теперь? Эра «просто программистов» закончена. Хотите денег — становитесь гибридом финансиста, юриста и инженера. Либо учитесь чинить принтеры, это AI пока не умеет. 😉
Apple и технический парадокс китайских LLM
Китайский регулятор поставил перед Apple (и их локальным партнером Alibaba) задачу, которая звучит как ночной кошмар ML-инженера. Чтобы запустить Apple Intelligence в КНР, модель должна пройти тест из 2000 провокационных вопросов и успешно не ответить минимум на 95% из них.
В чем техническая соль? Мы наблюдаем уникальный архитектурный конфликт. Регулятор требует создать химеру:
Модель обязана обучаться на глобальном датасете (включая заблокированные в Китае ресурсы), иначе она будет технически отсталой и бесполезной.
Модель обязана блокировать вывод информации, полученной из этого обучения, если она касается запретных тем.
Это создает шизофреническую ситуацию в весах нейросети. Знание присутствует в латентном пространстве (модель «знает», что случилось на площади Тяньаньмэнь), но поверх него накручивается агрессивный слой RLHF (обучения с подкреплением) и системных промптов, цель которых — подавлять активацию нейронов на определенные семантические триггеры.
Что это значит для индустрии? Это породило новый рынок — «AI-репетиторство». Компании нанимают специальные агентства, чтобы те прогоняли модель через тысячи итераций, буквально натаскивая её на «правильное молчание». Вместо борьбы с галлюцинациями инженеры тратят ресурсы на то, чтобы сделать модель выборочно «тупой».
Китайский регулятор поставил перед Apple (и их локальным партнером Alibaba) задачу, которая звучит как ночной кошмар ML-инженера. Чтобы запустить Apple Intelligence в КНР, модель должна пройти тест из 2000 провокационных вопросов и успешно не ответить минимум на 95% из них.
В чем техническая соль? Мы наблюдаем уникальный архитектурный конфликт. Регулятор требует создать химеру:
Модель обязана обучаться на глобальном датасете (включая заблокированные в Китае ресурсы), иначе она будет технически отсталой и бесполезной.
Модель обязана блокировать вывод информации, полученной из этого обучения, если она касается запретных тем.
Это создает шизофреническую ситуацию в весах нейросети. Знание присутствует в латентном пространстве (модель «знает», что случилось на площади Тяньаньмэнь), но поверх него накручивается агрессивный слой RLHF (обучения с подкреплением) и системных промптов, цель которых — подавлять активацию нейронов на определенные семантические триггеры.
Что это значит для индустрии? Это породило новый рынок — «AI-репетиторство». Компании нанимают специальные агентства, чтобы те прогоняли модель через тысячи итераций, буквально натаскивая её на «правильное молчание». Вместо борьбы с галлюцинациями инженеры тратят ресурсы на то, чтобы сделать модель выборочно «тупой».
Империя наносит ответный удар: Gemini «съедает» трафик ChatGPT, а OpenAI в панике
Похоже, медовый месяц Сэма Альтмана заканчивается. Данные Similarweb показывают картину, от которой в офисах OpenAI, вероятно, пригорает сильнее, чем от перегрева серверных стоек.
В чем соль? За год доля Gemini в веб-трафике генеративного ИИ взлетела с 5,4% до 18,2%. В это же время ChatGPT просел с тотальных 87,2% до 68%. Инсайдеры шепчут про режим «Code Red» в OpenAI — именно этот пожар заставил их экстренно выкатить GPT-5.2 в декабре.
Почему это происходит? Работает старое доброе правило: «Лучший инструмент — тот, который под рукой». Google не просто сделал хорошую модель (Gemini 3 Flash реально быстрая и умная), он вшил её в вены интернета: Chrome, Android, Workspace.
Это как водопровод: можно покупать элитную бутилированную воду (ChatGPT), а можно просто открыть кран (Gemini). Большинство выбирает кран.
А что остальные? Тут начинается комедия. Microsoft Copilot, несмотря на агрессивное внедрение в Windows, застрял на уровне статистической погрешности (1,5%). Оказывается, просто «быть везде» мало — нужно еще и не раздражать пользователя.
Что это значит для нас? Эпоха «одного царя горы» уходит. ИИ превращается из отдельного дестинейшена (сайта, куда мы заходим) в нативную функцию (фичу, которая уже тут). Для разработчиков это сигнал: пора перестать молиться на API одного вендора и готовиться к реальной мультимодельной фрагментации.
Похоже, медовый месяц Сэма Альтмана заканчивается. Данные Similarweb показывают картину, от которой в офисах OpenAI, вероятно, пригорает сильнее, чем от перегрева серверных стоек.
В чем соль? За год доля Gemini в веб-трафике генеративного ИИ взлетела с 5,4% до 18,2%. В это же время ChatGPT просел с тотальных 87,2% до 68%. Инсайдеры шепчут про режим «Code Red» в OpenAI — именно этот пожар заставил их экстренно выкатить GPT-5.2 в декабре.
Почему это происходит? Работает старое доброе правило: «Лучший инструмент — тот, который под рукой». Google не просто сделал хорошую модель (Gemini 3 Flash реально быстрая и умная), он вшил её в вены интернета: Chrome, Android, Workspace.
Это как водопровод: можно покупать элитную бутилированную воду (ChatGPT), а можно просто открыть кран (Gemini). Большинство выбирает кран.
А что остальные? Тут начинается комедия. Microsoft Copilot, несмотря на агрессивное внедрение в Windows, застрял на уровне статистической погрешности (1,5%). Оказывается, просто «быть везде» мало — нужно еще и не раздражать пользователя.
Что это значит для нас? Эпоха «одного царя горы» уходит. ИИ превращается из отдельного дестинейшена (сайта, куда мы заходим) в нативную функцию (фичу, которая уже тут). Для разработчиков это сигнал: пора перестать молиться на API одного вендора и готовиться к реальной мультимодельной фрагментации.
Китайский демпинг в деле: MiniMax M2.1 унижает Claude ценой (и якобы качеством)
Китайский стартап MiniMax выкатил модель M2.1. Заявка дерзкая: кодит лучше топов рынка, а стоит в 10 раз дешевле. Кажется, эпоха дорогих API для кодеров подходит к концу.
В чем соль? M2.1 позиционируется как автономный «цифровой сотрудник». Под капотом — архитектура MoE (Mixture of Experts) . Из 230 млрд параметров на каждый токен активируются лишь 10 млрд. Это дает скорость лайт-модели при "мозгах" флагмана.
Всеядный кодер: Rust, Go, C++, Kotlin, Swift — модель заточена под реальный продакшн, а не только под Python-скрипты.
UI/UX и Агентность: Умеет не просто генерить текст, а имитировать клики, работать с таблицами и создавать "под ключ" нативные приложения для iOS/Android с сложной версткой.
А где подвох? Разработчики хвастаются, что побили Claude 3.5 Sonnet в тестах SWE-Multilingual (72,5%). Но есть нюанс: для оценки фуллстек-скиллов стартап выкатил собственный бенчмарк VIBE. Классика маркетинга: сам придумал правила — сам победил.
Что теперь? Даже если тесты приукрашены, экономика решает. $0.30 за вход и $1.20 за выход (за 1 млн токенов) — это демпинг, граничащий с благотворительностью. Для инди-хакеров и автоматизации рутины M2.1 может стать новым дефолтным инструментом. Модель доступна по API и, что приятно, с открытыми весами.
Китайский стартап MiniMax выкатил модель M2.1. Заявка дерзкая: кодит лучше топов рынка, а стоит в 10 раз дешевле. Кажется, эпоха дорогих API для кодеров подходит к концу.
В чем соль? M2.1 позиционируется как автономный «цифровой сотрудник». Под капотом — архитектура MoE (Mixture of Experts) . Из 230 млрд параметров на каждый токен активируются лишь 10 млрд. Это дает скорость лайт-модели при "мозгах" флагмана.
Всеядный кодер: Rust, Go, C++, Kotlin, Swift — модель заточена под реальный продакшн, а не только под Python-скрипты.
UI/UX и Агентность: Умеет не просто генерить текст, а имитировать клики, работать с таблицами и создавать "под ключ" нативные приложения для iOS/Android с сложной версткой.
А где подвох? Разработчики хвастаются, что побили Claude 3.5 Sonnet в тестах SWE-Multilingual (72,5%). Но есть нюанс: для оценки фуллстек-скиллов стартап выкатил собственный бенчмарк VIBE. Классика маркетинга: сам придумал правила — сам победил.
Что теперь? Даже если тесты приукрашены, экономика решает. $0.30 за вход и $1.20 за выход (за 1 млн токенов) — это демпинг, граничащий с благотворительностью. Для инди-хакеров и автоматизации рутины M2.1 может стать новым дефолтным инструментом. Модель доступна по API и, что приятно, с открытыми весами.
Андрей Карпаты признался, что программирование переживает «драматический рефакторинг»
Бывший глава AI в Tesla и сооснователь OpenAI выкатил тред, от которого у многих сеньоров побежит холодок по спине. Карпаты признался, что программирование переживает «драматический рефакторинг», а сам он ощущает себя динозавром на фоне новых скоростей.
В чем соль? Карпаты сравнивает современные LLM с «инопланетной технологией без инструкции», которую раздали всем желающим. Пока индустрию трясёт (магнитуда 9 баллов, не меньше), инженеры вынуждены методом тыка осваивать новый слой абстракций: агенты, память, контексты, MCP и интеграции. Всё это работает «стохастично, ненадёжно и непрозрачно» — полная противоположность старой доброй детерминированной инженерии. Но вердикт Карпаты суров: если вы не стали продуктивнее в 10 раз, связав эти инструменты воедино, — это теперь официально skill issue.
И что теперь? Сообщество раскололось. Пока разработчики Claude Code хвастаются, что месяц не открывали IDE (всё пишут модели), скептики справедливо замечают конфликт интересов: Карпаты всё-таки продает курсы в своем стартапе Eureka Labs. Но сигнал четкий: «легаси-память» о том, что нейронки тупые, мешает опытным спецам. Мы стремительно превращаемся из авторов кода в менеджеров капризных цифровых стажёров. Адаптируйся или оставайся в прошлом.
Бывший глава AI в Tesla и сооснователь OpenAI выкатил тред, от которого у многих сеньоров побежит холодок по спине. Карпаты признался, что программирование переживает «драматический рефакторинг», а сам он ощущает себя динозавром на фоне новых скоростей.
В чем соль? Карпаты сравнивает современные LLM с «инопланетной технологией без инструкции», которую раздали всем желающим. Пока индустрию трясёт (магнитуда 9 баллов, не меньше), инженеры вынуждены методом тыка осваивать новый слой абстракций: агенты, память, контексты, MCP и интеграции. Всё это работает «стохастично, ненадёжно и непрозрачно» — полная противоположность старой доброй детерминированной инженерии. Но вердикт Карпаты суров: если вы не стали продуктивнее в 10 раз, связав эти инструменты воедино, — это теперь официально skill issue.
И что теперь? Сообщество раскололось. Пока разработчики Claude Code хвастаются, что месяц не открывали IDE (всё пишут модели), скептики справедливо замечают конфликт интересов: Карпаты всё-таки продает курсы в своем стартапе Eureka Labs. Но сигнал четкий: «легаси-память» о том, что нейронки тупые, мешает опытным спецам. Мы стремительно превращаемся из авторов кода в менеджеров капризных цифровых стажёров. Адаптируйся или оставайся в прошлом.
ChatGPT будут делать более безопасным для людей
OpenAI экстренно латает дыры в этике. Компания признала, что предыдущие версии иногда вели себя как слишком услужливый лакей, готовый поддакивать даже бредовым идеям пользователя. Теперь это меняется.
В чем соль? OpenAI внедряет новые механизмы безопасности. Чат-бот научили распознавать признаки ментального стресса и делюзий. Вместо того чтобы поддерживать разговор, который может усугубить состояние (феномен sycophancy — угодничества), AI теперь будет мягко тормозить и предлагать ресурсы помощи.
И что теперь? Появится классическая фича «цифрового благополучия», знакомая нам по TikTok и Instagram: если сессия затянулась, бот спросит: «Может, перерыв?». Кроме того, в вопросах «высоких ставок» (например, «Бросить ли мне парня?») модель перестанет быть решительной. Вместо бинарного ответа она будет раскладывать ситуацию по полочкам, избегая прямой ответственности за вашу личную жизнь.
Зачем это? С аудиторией в 700 млн пользователей в неделю любой сбой алгоритма — это потенциальный судебный иск. Кейсы Character.AI показали, что антропоморфность ботов может быть опасной. OpenAI играет на опережение: лучше сделать модель чуть более «скучной» и осторожной, чем объясняться в суде, почему их продукт довел кого-то до кризиса.
А вам не кажется, что OpenAI перегибает и скоро ChatGPT обложат правилами и запретами?
OpenAI экстренно латает дыры в этике. Компания признала, что предыдущие версии иногда вели себя как слишком услужливый лакей, готовый поддакивать даже бредовым идеям пользователя. Теперь это меняется.
В чем соль? OpenAI внедряет новые механизмы безопасности. Чат-бот научили распознавать признаки ментального стресса и делюзий. Вместо того чтобы поддерживать разговор, который может усугубить состояние (феномен sycophancy — угодничества), AI теперь будет мягко тормозить и предлагать ресурсы помощи.
И что теперь? Появится классическая фича «цифрового благополучия», знакомая нам по TikTok и Instagram: если сессия затянулась, бот спросит: «Может, перерыв?». Кроме того, в вопросах «высоких ставок» (например, «Бросить ли мне парня?») модель перестанет быть решительной. Вместо бинарного ответа она будет раскладывать ситуацию по полочкам, избегая прямой ответственности за вашу личную жизнь.
Зачем это? С аудиторией в 700 млн пользователей в неделю любой сбой алгоритма — это потенциальный судебный иск. Кейсы Character.AI показали, что антропоморфность ботов может быть опасной. OpenAI играет на опережение: лучше сделать модель чуть более «скучной» и осторожной, чем объясняться в суде, почему их продукт довел кого-то до кризиса.
А вам не кажется, что OpenAI перегибает и скоро ChatGPT обложат правилами и запретами?
Шах и мат, любители опенспейсов: почему удаленщики получают больше, а работают меньше?
Пока корпорации пытаются загнать всех обратно в офисы под предлогом «эффективности», наука подкинула железобетонный аргумент любителям работать в пижаме. Свежий препринт ВШЭ (Р. Капелюшников, 2025) показывает цифры, от которых у HR-директоров может начаться мигрень.
В чем соль? Дистанционные работники в России зарабатывают в среднем на 60% больше своих офисных коллег. Самое смешное (или грустное для офисных), что трудятся они при этом на 5–10% меньше. У мужчин этот разрыв в доходах еще эпичнее — «премия за дистант» достигает 80%.
Откуда берутся эти деньги? Нет, дома стены не печатают купюры. Тут работает жесткий естественный отбор. Удаленка — это фильтр. Домой (с сохранением эффективности) отпускают тех, кто:
Стоит дороже (сеньоры, редкие спецы).
Автономен (не нуждается в микроменеджменте).
И что теперь? Гипотеза проста: удаленка стала привилегией лучших. Если вам нужен надзиратель, чтобы вы не скроллили ленту, вы остаетесь в офисе на меньшей зарплате. Как отмечает сам автор исследования, магия работает, только если формат совпадает с желанием сотрудника. Если удаленка «навязана» (или наоборот, запрещена) — никакой премии к производительности не ждите.
Пока корпорации пытаются загнать всех обратно в офисы под предлогом «эффективности», наука подкинула железобетонный аргумент любителям работать в пижаме. Свежий препринт ВШЭ (Р. Капелюшников, 2025) показывает цифры, от которых у HR-директоров может начаться мигрень.
В чем соль? Дистанционные работники в России зарабатывают в среднем на 60% больше своих офисных коллег. Самое смешное (или грустное для офисных), что трудятся они при этом на 5–10% меньше. У мужчин этот разрыв в доходах еще эпичнее — «премия за дистант» достигает 80%.
Откуда берутся эти деньги? Нет, дома стены не печатают купюры. Тут работает жесткий естественный отбор. Удаленка — это фильтр. Домой (с сохранением эффективности) отпускают тех, кто:
Стоит дороже (сеньоры, редкие спецы).
Автономен (не нуждается в микроменеджменте).
И что теперь? Гипотеза проста: удаленка стала привилегией лучших. Если вам нужен надзиратель, чтобы вы не скроллили ленту, вы остаетесь в офисе на меньшей зарплате. Как отмечает сам автор исследования, магия работает, только если формат совпадает с желанием сотрудника. Если удаленка «навязана» (или наоборот, запрещена) — никакой премии к производительности не ждите.
Ёлка релизов-2025: главные подарки индустрии, которые вы могли пропустить за дедлайнами
Пока обычные люди нарезают салаты, инженеры обновляют .bashrc. Если весь год вы откладывали мажорные апдейты на «после праздников», то плохие новости: будущее уже наступило, и легаси само себя не перепишет.
В чем соль? 2025-й оказался щедрым на слом устоев.
🐍 Python 3.14 (вышел в октябре) наконец-то сделал серьезный шаг к удалению GIL. Free-threaded режим — это не просто фича, это тектонический сдвиг для CPU-bound задач.
☕️ Java 25 (сентябрь) продолжает борьбу с вербозностью. «Компактные исходники» и упрощенный main намекают, что Java хочет быть дружелюбнее. А вот 32-битный x86 порт официально всё — R.I.P.
🏗 Стабильность: Node.js 24 (Krypton) и .NET 10 зацементировались в LTS до 2028 года. Это те самые «скучные» апдейты, на которых будет держаться весь энтерпрайз ближайшую пятилетку.
И что теперь? Не нужно прямо сейчас ломать прод деплоем в новогоднюю ночь (хотя кто мы такие, чтобы вас судить?). Но мини-чеклист на каникулы обязателен:
Обновите локальные тулчейны — пощупайте t-strings в питоне и Structured Concurrency в джаве.
Добавьте новые версии в матрицу CI — пусть тесты погоняются в отдельной ветке, пока вы спите.
Зачем это? Чтобы в январе не проснуться с технологическим долгом размером с ипотеку. Индустрия ускоряется, и 32-битные системы — не единственное, что остается в прошлом.
Пока обычные люди нарезают салаты, инженеры обновляют .bashrc. Если весь год вы откладывали мажорные апдейты на «после праздников», то плохие новости: будущее уже наступило, и легаси само себя не перепишет.
В чем соль? 2025-й оказался щедрым на слом устоев.
🐍 Python 3.14 (вышел в октябре) наконец-то сделал серьезный шаг к удалению GIL. Free-threaded режим — это не просто фича, это тектонический сдвиг для CPU-bound задач.
☕️ Java 25 (сентябрь) продолжает борьбу с вербозностью. «Компактные исходники» и упрощенный main намекают, что Java хочет быть дружелюбнее. А вот 32-битный x86 порт официально всё — R.I.P.
🏗 Стабильность: Node.js 24 (Krypton) и .NET 10 зацементировались в LTS до 2028 года. Это те самые «скучные» апдейты, на которых будет держаться весь энтерпрайз ближайшую пятилетку.
И что теперь? Не нужно прямо сейчас ломать прод деплоем в новогоднюю ночь (хотя кто мы такие, чтобы вас судить?). Но мини-чеклист на каникулы обязателен:
Обновите локальные тулчейны — пощупайте t-strings в питоне и Structured Concurrency в джаве.
Добавьте новые версии в матрицу CI — пусть тесты погоняются в отдельной ветке, пока вы спите.
Зачем это? Чтобы в январе не проснуться с технологическим долгом размером с ипотеку. Индустрия ускоряется, и 32-битные системы — не единственное, что остается в прошлом.
Итоги года: Когда Copilot стал Коллегой (и начал косячить)
🎄 30 декабря 2025. Время подбивать баги и итоги.
Главный сдвиг 2025 года — мы официально перешли от GenAI к Agentic AI. Если в 2024-м мы просили чат-бота «напиши функцию», то в этом году мы начали говорить агентам «почини билд и разверни на стейдже».
Факты года:
🔹 Смерть «простого кодинга»: Gartner и Stack Overflow подтвердили — 90% энтерпрайз-разработчиков теперь используют AI-ассистентов. Но есть нюанс: доверие к их коду упало до 29%.
🔹 Парадокс продуктивности: Мы стали писать код быстрее, но тратим на 40% больше времени на ревью и отладку того, что написала нейронка. В 2025-м родилась новая дисциплина — AI-Code Reviewer, человек, который разгребает «спагетти», сгенерированное агентами.
🔹 Агенты вышли в автономку: Главный тренд зимы 2025 — мультиагентные системы. Один агент пишет тесты, второй рефакторит, третий пишет документацию. Они спорят друг с другом в логах, пока вы пьете кофе.
🎅 Новогодний тост: За то, чтобы в 2026-м ваши AI-агенты не устроили бесконечный цикл в продакшене.
#DevTrends2025 #AgenticAI #ИтогиГода
🎄 30 декабря 2025. Время подбивать баги и итоги.
Главный сдвиг 2025 года — мы официально перешли от GenAI к Agentic AI. Если в 2024-м мы просили чат-бота «напиши функцию», то в этом году мы начали говорить агентам «почини билд и разверни на стейдже».
Факты года:
🔹 Смерть «простого кодинга»: Gartner и Stack Overflow подтвердили — 90% энтерпрайз-разработчиков теперь используют AI-ассистентов. Но есть нюанс: доверие к их коду упало до 29%.
🔹 Парадокс продуктивности: Мы стали писать код быстрее, но тратим на 40% больше времени на ревью и отладку того, что написала нейронка. В 2025-м родилась новая дисциплина — AI-Code Reviewer, человек, который разгребает «спагетти», сгенерированное агентами.
🔹 Агенты вышли в автономку: Главный тренд зимы 2025 — мультиагентные системы. Один агент пишет тесты, второй рефакторит, третий пишет документацию. Они спорят друг с другом в логах, пока вы пьете кофе.
🎅 Новогодний тост: За то, чтобы в 2026-м ваши AI-агенты не устроили бесконечный цикл в продакшене.
#DevTrends2025 #AgenticAI #ИтогиГода
Meta идет ва-банк: зачем Цукербергу стартап с «китайским акцентом» за полмиллиарда?**
Meta* тихо, но мощно усилила свой арсенал, купив стартап Manus. И это не просто очередная «говорилка», а настоящая фабрика автономных агентов.
В чем соль? Manus делает то, что пока плохо получается у гигантов: useful agents. Их ИИ не просто болтает, а выполняет сложные цепочки задач — от ребалансировки инвестпортфелей до первичного отсева кандидатов на работу. Но главное — трекшн. Ребята вышли на $100 млн ARR (годовой выручки) всего за 8 месяцев. Для Meta это шанс наконец-то превратить WhatsApp из мессенджера в суперапп с умными ассистентами, которые реально экономят время, а не просто генерируют картинки.
Где подвох? В геополитике. Официально Manus — сингапурцы. Фактически — основатели перебралиcь туда из Пекина только в середине 2025 года, а корни уходят в китайскую Butterfly Effect.
Американские регуляторы уже на низком старте: покупка технологий с «восточным следом» сейчас — красная тряпка. Meta* божится, что полностью обрубит связи с Китаем и инвесторами из КНР. Разработчикам же стоит запастись попкорном: наблюдать, как корпорация будет интегрировать агентов и одновременно отбиваться от политиков, будет интересно.
* Организация Meta признана экстремистской и запрещена на территории РФ.
Meta* тихо, но мощно усилила свой арсенал, купив стартап Manus. И это не просто очередная «говорилка», а настоящая фабрика автономных агентов.
В чем соль? Manus делает то, что пока плохо получается у гигантов: useful agents. Их ИИ не просто болтает, а выполняет сложные цепочки задач — от ребалансировки инвестпортфелей до первичного отсева кандидатов на работу. Но главное — трекшн. Ребята вышли на $100 млн ARR (годовой выручки) всего за 8 месяцев. Для Meta это шанс наконец-то превратить WhatsApp из мессенджера в суперапп с умными ассистентами, которые реально экономят время, а не просто генерируют картинки.
Где подвох? В геополитике. Официально Manus — сингапурцы. Фактически — основатели перебралиcь туда из Пекина только в середине 2025 года, а корни уходят в китайскую Butterfly Effect.
Американские регуляторы уже на низком старте: покупка технологий с «восточным следом» сейчас — красная тряпка. Meta* божится, что полностью обрубит связи с Китаем и инвесторами из КНР. Разработчикам же стоит запастись попкорном: наблюдать, как корпорация будет интегрировать агентов и одновременно отбиваться от политиков, будет интересно.
* Организация Meta признана экстремистской и запрещена на территории РФ.
❄️ В 2025-м безопасность перестала быть скучной и стала пугающей.
Пока фронтендеры спорили о новых JS-фреймворках (их вышло еще 12 штук, мы считали), в бэкенде и системном программировании произошел тектонический сдвиг.
Факты года:
🔹 PQC (Post-Quantum Cryptography) — теперь стандарт. NIST финализировал стандарты, и в 2025-м началась великая миграция ключей. Если ваш пет-проект все еще на старом RSA, в 2026-м это уже моветон. Квантовый компьютер еще не взломал ваш биткоин, но индустрия уже ведет себя так, будто это случится в четверг.
🔹 Memory Safety Mandate: Белый дом и OpenSSF дожали тему. C++ не умер, но в 2025-м начать новый проект в ядре Linux не на Rust стало политическим самоубийством. Раст больше не хайп, а бюрократическая необходимость.
🔹 Green IT как KPI: В 2025-м «зеленый код» (energy-efficient computing) стал не просто маркетингом, а строкой в бюджете. FinOps трансформировался в GreenOps: мы начали оптимизировать алгоритмы не ради скорости, а чтобы счет за электричество в облаке не выглядел как номер телефона.
🎅 Новогодний тост: Желаю, чтобы ваш легаси-код на C переписался на Rust сам собой!
#Rust2025 #CyberSec #PostQuantum
Пока фронтендеры спорили о новых JS-фреймворках (их вышло еще 12 штук, мы считали), в бэкенде и системном программировании произошел тектонический сдвиг.
Факты года:
🔹 PQC (Post-Quantum Cryptography) — теперь стандарт. NIST финализировал стандарты, и в 2025-м началась великая миграция ключей. Если ваш пет-проект все еще на старом RSA, в 2026-м это уже моветон. Квантовый компьютер еще не взломал ваш биткоин, но индустрия уже ведет себя так, будто это случится в четверг.
🔹 Memory Safety Mandate: Белый дом и OpenSSF дожали тему. C++ не умер, но в 2025-м начать новый проект в ядре Linux не на Rust стало политическим самоубийством. Раст больше не хайп, а бюрократическая необходимость.
🔹 Green IT как KPI: В 2025-м «зеленый код» (energy-efficient computing) стал не просто маркетингом, а строкой в бюджете. FinOps трансформировался в GreenOps: мы начали оптимизировать алгоритмы не ради скорости, а чтобы счет за электричество в облаке не выглядел как номер телефона.
🎅 Новогодний тост: Желаю, чтобы ваш легаси-код на C переписался на Rust сам собой!
#Rust2025 #CyberSec #PostQuantum
🎄✨ Что едят техно-легенды на Рождество и Новый год (по их публичным вкусам)
🥤 Билл Гейтс — сооснователь Microsoft, филантроп
На столе легко представить Diet Coke как “напиток по умолчанию” и простые закуски без лишних экспериментов.
🍟 Марк Цукерберг — CEO Meta
Праздничный сет в стиле “беру проверенное”: наггетсы, бургер, большая картошка, а на десерт Oreo McFlurry и яблочный пирожок.
🥞 Сундар Пичаи — CEO Alphabet/Google
Индийская классика, которая отлично идёт на большие компании: доса, чоле-бхатура, пав-бхаджи — стол получается яркий и разнообразный.
🐟🍷 Тим Кук — CEO Apple
Более “парадная” подача: рыба/морепродукты, бокал белого вина, а на десерт — тёмный шоколад и что-нибудь яблочное.
🥓🥞 Дженсен Хуанг — CEO NVIDIA
Комфортная классика: панкейки и сосиски — идеально для позднего праздничного завтрака 1 января.
🐙 Джефф Безос — основатель Amazon (и Blue Origin)
История для любителей необычных вкусов: осьминог (да, как отдельное блюдо на столе) — можно подать как тёплую закуску или салат с морепродуктами.
🥗 Шерил Сэндберг — основательница LeanIn.Org, экс-COO Meta
Большой “здоровый” салат: салатная база + курица, можно добавить орехи/сыр/соус — получается и празднично, и не тяжело.
🍳🥩🍔 Илон Маск — CEO Tesla и SpaceX, владелец X
Если коротко: стейк с яйцами как плотная база и чизбургер как вечная классика “на перекус”.
🍝 Сэм Альтман — CEO OpenAI
Простая паста типа spaghetti aglio e olio: чеснок, оливковое масло, перец, зелень — легко масштабируется на компанию и готовится быстро.
🥟🦐 Демис Хассабис — CEO и сооснователь Google DeepMind
Азиатский стол: димсамы с морепродуктами, лёгкие супы и закуски — удобно ставить в центр и делиться.
☕️ Фэй-Фэй Ли — профессор Stanford, CEO/сооснователь World Labs
Праздничный напиток: вьетнамский iced coffee — кофе со сгущёнкой, который легко сделать “домашним спецвыпуском”.
🥦 Марк Кьюбан — предприниматель и инвестор
Более “здоровая” линия: овощи, салаты, блюда без тяжёлых соусов, иногда простые протеиновые варианты на завтрак/перекус.
🍗🌶 Эван Шпигель — CEO Snap Inc.
Куриная тема: peri-peri курица (как в Nando’s), куриный бургер, peri-peri картошка — отличная горячая часть стола.
🥩🥗 Джек Дорси — CEO Block Inc., сооснователь Twitter
Спартанский сет: стейк/рыба + салат/овощи — простая и понятная праздничная тарелка.
🌱🍳 Андрей Карпаты — AI-исследователь, основатель Eureka Labs (экс-Tesla/OpenAI)
Растительные версии привычных блюд: “веганский скрэмбл” (растительная основа + специи) и лёгкие закуски.
🎁 И финальный вопрос: что у вас на столе в этом году — тазик салата, рыба и морепродукты, паста на компанию, индийская классика или бургерный набор?
🥤 Билл Гейтс — сооснователь Microsoft, филантроп
На столе легко представить Diet Coke как “напиток по умолчанию” и простые закуски без лишних экспериментов.
🍟 Марк Цукерберг — CEO Meta
Праздничный сет в стиле “беру проверенное”: наггетсы, бургер, большая картошка, а на десерт Oreo McFlurry и яблочный пирожок.
🥞 Сундар Пичаи — CEO Alphabet/Google
Индийская классика, которая отлично идёт на большие компании: доса, чоле-бхатура, пав-бхаджи — стол получается яркий и разнообразный.
🐟🍷 Тим Кук — CEO Apple
Более “парадная” подача: рыба/морепродукты, бокал белого вина, а на десерт — тёмный шоколад и что-нибудь яблочное.
🥓🥞 Дженсен Хуанг — CEO NVIDIA
Комфортная классика: панкейки и сосиски — идеально для позднего праздничного завтрака 1 января.
🐙 Джефф Безос — основатель Amazon (и Blue Origin)
История для любителей необычных вкусов: осьминог (да, как отдельное блюдо на столе) — можно подать как тёплую закуску или салат с морепродуктами.
🥗 Шерил Сэндберг — основательница LeanIn.Org, экс-COO Meta
Большой “здоровый” салат: салатная база + курица, можно добавить орехи/сыр/соус — получается и празднично, и не тяжело.
🍳🥩🍔 Илон Маск — CEO Tesla и SpaceX, владелец X
Если коротко: стейк с яйцами как плотная база и чизбургер как вечная классика “на перекус”.
🍝 Сэм Альтман — CEO OpenAI
Простая паста типа spaghetti aglio e olio: чеснок, оливковое масло, перец, зелень — легко масштабируется на компанию и готовится быстро.
🥟🦐 Демис Хассабис — CEO и сооснователь Google DeepMind
Азиатский стол: димсамы с морепродуктами, лёгкие супы и закуски — удобно ставить в центр и делиться.
☕️ Фэй-Фэй Ли — профессор Stanford, CEO/сооснователь World Labs
Праздничный напиток: вьетнамский iced coffee — кофе со сгущёнкой, который легко сделать “домашним спецвыпуском”.
🥦 Марк Кьюбан — предприниматель и инвестор
Более “здоровая” линия: овощи, салаты, блюда без тяжёлых соусов, иногда простые протеиновые варианты на завтрак/перекус.
🍗🌶 Эван Шпигель — CEO Snap Inc.
Куриная тема: peri-peri курица (как в Nando’s), куриный бургер, peri-peri картошка — отличная горячая часть стола.
🥩🥗 Джек Дорси — CEO Block Inc., сооснователь Twitter
Спартанский сет: стейк/рыба + салат/овощи — простая и понятная праздничная тарелка.
🌱🍳 Андрей Карпаты — AI-исследователь, основатель Eureka Labs (экс-Tesla/OpenAI)
Растительные версии привычных блюд: “веганский скрэмбл” (растительная основа + специи) и лёгкие закуски.
🎁 И финальный вопрос: что у вас на столе в этом году — тазик салата, рыба и морепродукты, паста на компанию, индийская классика или бургерный набор?
🎁 Подарок под елку для тех, кто устал настраивать Kubernetes
2025-й стал годом, когда мы окончательно устали от фразы «у меня на машине работает». Индустрия массово перешла на Platform Engineering, спрятав сложность облаков под капот удобных IDP (Internal Developer Platforms).
Факты года:
🔹 IDP + GenAI = ❤️: В 2025-м внутренние порталы разработчиков научились понимать контекст. Ты не ищешь в документации «как развернуть микросервис», ты говоришь платформе: «Мне нужна среда с Redis и Kafka», и она сама нарезает манифесты.
🔹 Гибридные вычисления: Мы перестали пихать всё в облако. Тренд конца 2025 года — Edge AI и Local-First Software. Приложения снова становятся «толстыми», обрабатывая данные на устройстве пользователя, потому что гонять терабайты в облако стало дорого и небезопасно.
🔹 Disinformation Security: Новая головная боль 2025-го. Теперь мы защищаем не только данные от кражи, но и сами данные от подмены дипфейками. Валидация реальности контента стала частью CI/CD пайплайна.
🎅 Новогодний тост: Пусть в 2026-м ваша единственная «инфраструктурная проблема» — это выбор гирлянды на елку. Стабильных деплоев и 100% аптайма, коллеги! С Наступающим!🥂
2025-й стал годом, когда мы окончательно устали от фразы «у меня на машине работает». Индустрия массово перешла на Platform Engineering, спрятав сложность облаков под капот удобных IDP (Internal Developer Platforms).
Факты года:
🔹 IDP + GenAI = ❤️: В 2025-м внутренние порталы разработчиков научились понимать контекст. Ты не ищешь в документации «как развернуть микросервис», ты говоришь платформе: «Мне нужна среда с Redis и Kafka», и она сама нарезает манифесты.
🔹 Гибридные вычисления: Мы перестали пихать всё в облако. Тренд конца 2025 года — Edge AI и Local-First Software. Приложения снова становятся «толстыми», обрабатывая данные на устройстве пользователя, потому что гонять терабайты в облако стало дорого и небезопасно.
🔹 Disinformation Security: Новая головная боль 2025-го. Теперь мы защищаем не только данные от кражи, но и сами данные от подмены дипфейками. Валидация реальности контента стала частью CI/CD пайплайна.
🎅 Новогодний тост: Пусть в 2026-м ваша единственная «инфраструктурная проблема» — это выбор гирлянды на елку. Стабильных деплоев и 100% аптайма, коллеги! С Наступающим!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Итоги-2025: Офисный армрестлинг и демпинг «за ИИ»
Пока мы доедаем оливье, на рынке труда разворачивается главная битва года. Треугольник боли «Работодатель — Разработчик — Заказчик» трещит по швам. Ситуация дня: компания хочет «корпоративный дух» (читай: контроль), разработчик хочет жизнь, а заказчик хочет фикс-прайс, потому что «ну у вас же теперь есть ChatGPT».
🏢 Офисные войны: Маятник раскачался Рынок разделился на два лагеря, и логики здесь не ищите:
Лагерь «Кнута»: TikTok (США) объявил, что с сентября 2026 года вводит жесткую 5-дневку. Аргумент классический: инновации рождаются только у кулера.
Лагерь «Пряника»: Австралийский Bendigo Bank, наоборот, с января 2026 откатывает жесткий мандат после бунта сотрудников. Они официально признали: гибкость работает лучше принуждения.
Триггерная мысль: Если офис становится требованием, не пора ли вводить «налог на офис»? Хотите видеть меня 5 дней в неделю — платите за логистику и амортизацию нервов.
💸 Ставки и «AI-скидки» (Больно) Фриланс и аутсорс ловят самый сильный удар. Upwork безжалостно показывает медиану в $20/час (да, разброс $10–$100, но медиана не врет). Главный тренд конца 2025 — заказчики, начитавшиеся новостей, требуют дисконт. В ряде регионов почасовые ставки просели на 9–16%. Логика убийственная: «AI пишет код за вас, значит, вы работаете меньше».
Кейс, от которого дергается глаз:
Заказчик: «Давайте фикс-прайс, тут делов на неделю». Требования: «Уточним по ходу, главное начните». Результат: «Почему так дорого? Я читал, что нейросеть делает это за минуту».
И что теперь? Мы входим в эру, где умение вести переговоры становится важнее умения писать чистый код. Заказчик не видит разницы между «сгенерировать сниппет» и «построить архитектуру».
Вопрос для ответа в комментах: Что эффективнее для выживания команды в 2026-м?
Пока мы доедаем оливье, на рынке труда разворачивается главная битва года. Треугольник боли «Работодатель — Разработчик — Заказчик» трещит по швам. Ситуация дня: компания хочет «корпоративный дух» (читай: контроль), разработчик хочет жизнь, а заказчик хочет фикс-прайс, потому что «ну у вас же теперь есть ChatGPT».
🏢 Офисные войны: Маятник раскачался Рынок разделился на два лагеря, и логики здесь не ищите:
Лагерь «Кнута»: TikTok (США) объявил, что с сентября 2026 года вводит жесткую 5-дневку. Аргумент классический: инновации рождаются только у кулера.
Лагерь «Пряника»: Австралийский Bendigo Bank, наоборот, с января 2026 откатывает жесткий мандат после бунта сотрудников. Они официально признали: гибкость работает лучше принуждения.
Триггерная мысль: Если офис становится требованием, не пора ли вводить «налог на офис»? Хотите видеть меня 5 дней в неделю — платите за логистику и амортизацию нервов.
💸 Ставки и «AI-скидки» (Больно) Фриланс и аутсорс ловят самый сильный удар. Upwork безжалостно показывает медиану в $20/час (да, разброс $10–$100, но медиана не врет). Главный тренд конца 2025 — заказчики, начитавшиеся новостей, требуют дисконт. В ряде регионов почасовые ставки просели на 9–16%. Логика убийственная: «AI пишет код за вас, значит, вы работаете меньше».
Кейс, от которого дергается глаз:
Заказчик: «Давайте фикс-прайс, тут делов на неделю». Требования: «Уточним по ходу, главное начните». Результат: «Почему так дорого? Я читал, что нейросеть делает это за минуту».
И что теперь? Мы входим в эру, где умение вести переговоры становится важнее умения писать чистый код. Заказчик не видит разницы между «сгенерировать сниппет» и «построить архитектуру».
Вопрос для ответа в комментах: Что эффективнее для выживания команды в 2026-м?
Google выключает рубильник: конец эпохи бесплатного API
Помните, как Google щедро раздавал миллионы токенов, пытаясь догнать OpenAI? Вечеринка окончена. Компания без предупреждения (буквально overnight) обрушила лимиты бесплатного Gemini API.
Вместо комфортных 250 запросов в день для Flash-версии теперь доступно всего 20. Бесплатный доступ к версии Pro полностью ликвидирован. Для тысяч разработчиков это означает мгновенную смерть пет-проектов и домашних автоматизаций на n8n.
В чем соль? Это классическая тактика дилера: «первая доза бесплатно». Google набрал критическую массу пользователей, обучил модели на наших промптах, отладил баги за наш счет и теперь переходит к фазе жесткой монетизации. Демис Хассабис (CEO DeepMind) дипломатично ссылается на то, что «вычислительных ресурсов всегда мало», но посыл ясен: благотворительность закрыта.
Что дальше? Пока OpenAI готовит к релизу GPT-5.2 (слухи про 9 декабря), а Google хвастается успехами Gemini 3, вывод для инженеров один: infrastructure-free эра завершилась. Хотите строить сложных агентов или мультимодальные системы? Готовьте кредитку. Рынок повзрослел, и место романтиков-энтузиастов занимают Enterprise-контракты.
Помните, как Google щедро раздавал миллионы токенов, пытаясь догнать OpenAI? Вечеринка окончена. Компания без предупреждения (буквально overnight) обрушила лимиты бесплатного Gemini API.
Вместо комфортных 250 запросов в день для Flash-версии теперь доступно всего 20. Бесплатный доступ к версии Pro полностью ликвидирован. Для тысяч разработчиков это означает мгновенную смерть пет-проектов и домашних автоматизаций на n8n.
В чем соль? Это классическая тактика дилера: «первая доза бесплатно». Google набрал критическую массу пользователей, обучил модели на наших промптах, отладил баги за наш счет и теперь переходит к фазе жесткой монетизации. Демис Хассабис (CEO DeepMind) дипломатично ссылается на то, что «вычислительных ресурсов всегда мало», но посыл ясен: благотворительность закрыта.
Что дальше? Пока OpenAI готовит к релизу GPT-5.2 (слухи про 9 декабря), а Google хвастается успехами Gemini 3, вывод для инженеров один: infrastructure-free эра завершилась. Хотите строить сложных агентов или мультимодальные системы? Готовьте кредитку. Рынок повзрослел, и место романтиков-энтузиастов занимают Enterprise-контракты.
DeepSeek снова открывает год с ноги
Пока индустрия медленно выходит из праздничной спячки, китайские инженеры из DeepSeek уже выкатили новый ресёрч, который аналитики Business Insider называют «прорывом». Речь о технологии mHC (Manifold-Constrained Hyper-Connections). Если коротко: они придумали, как растить «мозги» нейросетей, не теряя стабильности.
В чем соль? Главная проблема масштабирования LLM — хрупкий баланс. Хочешь, чтобы модель была умнее? Усиливай обмен информацией между нейронами. Но это часто приводит к нестабильности обучения (модель «разваливается») и дикому росту костов на вычислительные мощности.
DeepSeek предложили элегантное решение: разрешить частям нейросети общаться максимально интенсивно, но в жестко заданных математических рамках (многообразиях). Аналогия: Это как разрешить всей команде разработчиков говорить одновременно, но выдал им рации с идеальным шумоподавлением — хаоса нет, а скорость передачи данных максимальная.
И что теперь? Это прямой намек на скорый релиз DeepSeek R2. В прошлом году они сломали рынок дешевой и мощной R1, а теперь показывают, что умеют оптимизировать стек обучения лучше многих в Долине. Для нас, инженеров, это сигнал: эра «грубой силы» (просто накидай больше GPU) уходит. Наступает время умной архитектуры. Ждем, когда этот метод подхватят (или скопируют) западные лаборатории.
Пока индустрия медленно выходит из праздничной спячки, китайские инженеры из DeepSeek уже выкатили новый ресёрч, который аналитики Business Insider называют «прорывом». Речь о технологии mHC (Manifold-Constrained Hyper-Connections). Если коротко: они придумали, как растить «мозги» нейросетей, не теряя стабильности.
В чем соль? Главная проблема масштабирования LLM — хрупкий баланс. Хочешь, чтобы модель была умнее? Усиливай обмен информацией между нейронами. Но это часто приводит к нестабильности обучения (модель «разваливается») и дикому росту костов на вычислительные мощности.
DeepSeek предложили элегантное решение: разрешить частям нейросети общаться максимально интенсивно, но в жестко заданных математических рамках (многообразиях). Аналогия: Это как разрешить всей команде разработчиков говорить одновременно, но выдал им рации с идеальным шумоподавлением — хаоса нет, а скорость передачи данных максимальная.
И что теперь? Это прямой намек на скорый релиз DeepSeek R2. В прошлом году они сломали рынок дешевой и мощной R1, а теперь показывают, что умеют оптимизировать стек обучения лучше многих в Долине. Для нас, инженеров, это сигнал: эра «грубой силы» (просто накидай больше GPU) уходит. Наступает время умной архитектуры. Ждем, когда этот метод подхватят (или скопируют) западные лаборатории.