Вот она борьба за чипы: Anthropic подписала новое соглашение с Amazon на 5 ГВт для обучения и деплоя Claude

В рамках соглашения Amazon инвестирует $5 млрд прямо сейчас, с возможностью дополнительных $20 млрд в будущем. Это поверх уже вложенных ими $8 млрд.

А теперь внимание, OpenAI недавно говорили, что у Anthropic мало ИИ-выч мощностей.

А самое интересное, что Anthropic имеют сегодня портфель на ~9,7 ГВт зарезервированных мощностей:

1. 5 ГВт от Amazon

2. 3,5 ГВт от Google и Broadcom,

3. ~1 ГВт через Azure, плюс Hut 8 и Fluidstack.

Для сравнения: всё текущие возможности OpenAI - 5 ГВт.

Но важна архитектура,
Anthropic единственная из ИИ-лабораторий, которая одновременно работает на трёх принципиально разных чипах: AWS Trainium, Google TPU, Nvidia GPU.

Это не диверсификация ради диверсификации, а страховка от форс-мажорных поставок.

У OpenAI такого запасного варианта нет.

UPD от нашего подписчика из AWS: модели Anthropic работают не только на Trainium, но и на Inferentia (специализированный чип для инференса) и Graviton (ARM-процессор).

То есть портфель Anthropic еще шире: разные чипы не только между поставщиками, но и внутри AWS под разные задачи и ценовые точки.

OpenAI врываются в горячую гонку сезона - память и выпускают Chronicle, которая строит воспоминания ИИ-агента на основе контекста с экрана.

На прошлой неделе они запустили превью памяти в Codex, а теперь расширяют эксперимент через Chronicle, которая улучшает эту память через контекст с экрана.

Со временем он учится, как пользователь работает.

Chronicle запускает фоновых агентов, которые быстро расходуют лимиты. Скриншоты хранятся временно на устройстве и воспоминания тоже локально, можно просматривать и редактировать. Но другие приложения тоже могут получить доступ к этим файлам.

Память ИИ-агента - это самый мощный механизм удержания пользователя. Чем дольше ты работаешь с Codex/Claude/любым агентом, тем больше он знает о тебе: твои проекты, инструменты, стиль работы, паттерны. Переключиться на конкурента означает потерять всё это и начинать с нуля. Это дороже, чем привязка к любой другой платформе.

Именно поэтому все спешат: OpenAI запускает Chronicle, Anthropic развивает свою систему памяти, Google, Microsoft - все одновременно.

Кто первым накопит глубокую память о пользователях, тот выиграет не просто продукт, а отношения.

Ex-Google выпустили ИИ для роботов, справляющийся с задачей, которой её никто не учил

Ребята из Physical Intelligence выпустили новую ИИ-модель π0.7, которая показала несколько неожиданно возникших способностей:

1. Она управляет новым роботом и складывает футболки, хотя данных по складыванию для этого робота не было вообще

2. Она разбирается как пользоваться новым прибором просто когда ей об этом говорит в слух человек

И всё это в одной модели, без специализации под каждую задачу. Предыдущие их работы здесь, а также здесь и здесь.

Удивляет то, что модель соединяет усвоенные ранее навыки с новыми способами по контексту промпта.

Например, модель сама разобралась как загрузить батат в аэрогриль, которой никогда не видела.

Это обычно способность LLM, но в робототехнике она до сих пор не давалась, то есть π0.7 сделала то, что отрасль не могла получить годами.

А еще модель принимает не просто команду «что делать», но и «как делать» через язык, метаданные и визуальные субцели, которые на лету генерирует лёгкая модель мира. ​​​​​​​​​​​​​​​​

Выпущен ещё один маркетплейс для ИИ-агентов Agentic.Market от Coinbase

Отметим, что сейчас Coinbase контролирует протокол x402, сеть Base, стейблкоин USDC, SDK для разработчиков, крупнейшего фасилитатора, а теперь маркетплейс.

Но мы провели большой анализ и выяснили, что экономика ИИ-агентов пока не работает, разбираем тут подробнее.

Agentic.Market - это как App Store, как поисковик для агентов: находит нужный сервис и сразу подключается.

Но главное - MCP-слой,
ИИ-агент теперь может найти новый сервис, оценить его и подключиться автономно без человека.

Ранее был представлен первый маркетплейс для агентов mpp.dev.

Это уже тренд! Органы по востребованию: Kind Bio вырастил органы в матке мыши

Напомним, что экс-президент Neuralink Макс Ходак создает свой проект Vessel по производству органов вне тела.

Знакомьтесь, стартап Kind Bio делает то, что мы видели в сериале Black Mirror, они с помощью генетического редактирования блокируют в эмбрионе развитие мозга, нервной системы и конечностей и получают в матке животного не организм, а комплекс взаимосвязанных органов.

Сердце, почки, лёгкие, печень растут вместе, как должны, поддерживая друг друга без субъекта. Это называется ION (Integrated Organ Network).

Kind уже сотни раз повторила эксперимент на мышах и крысах. В этом году они хотят попробовать на свиньях. А через 3 года сделать 1-ю трансплантацию органа.

На данный момент Kind Bio работает над платформой для создания в большом количестве органов для медицины.

Параллельно работает другой стартап R3 Bio с похожей концепцией, а еще RenewalBio в Израиле выращивает органы из клеток самого пациента.

CEO компании Kind Bio Джастин Ребо считает, что в будущем стоимость технологии снизится настолько, что выйдет за рамки трансплантологии, например, заменит тестирование лекарств на животных.

Также технология может помочь увеличить продолжительность жизни человека.

Ребо считает, чтобы технология работала практически, нужно решить несколько трудных задач:

1. генетически «очеловечить» органы животных, чтобы организм их принял;

2. дозреть органы вне матки под нужный размер реципиента;

3. создать аппаратные системы поддержки органов за пределами тела.

Ребо считает, что все основные проблемы решаемы через прогресс в генетическом редактировании и аппаратных системах, которые регулируют гормональные, иммунные и иные функции.

Самая мощная модель Mythos от Anthropic утекла к простым пользователям без доступа к ней. Ну, почти к простым 😜

Как известно, Anthropic дали доступ к своей закрытой модели Mythos только очень небольшому числу организаций, тут подробно мы писали.

Но маленькая группа людей из закрытого Discord-канала, которые не работают в организациях, имеющих доступ к Mythos, смогли подключиться к модели в тот же день, когда Anthropic впервые объявила о ней.

Причём доступ они получили благодаря тому, что один из них работал подрядчиком Anthropic, а URL модели угадали по паттернам адресации других моделей компании + доп детали получили из утечки данных стартапа Mercor.

Эти же люди показали журналистам из Bloomberg, как работает Mythos.

Получается, что самое уязвимое место в безопасности - не технология, а люди, которые сами могут все слить/сделать вредоносное дело, если у них есть такая цель и доступ к технологии.

Одновременно Sakana и ByteDance о новой инфраструктуре обучения ИИ-агентов

На этой неделе вышли 3 работы от ведущих ИИ-лабораторий, как ИИ-системы учатся развиваться без ручного вмешательства человека на каждом шаге.

Так ByteDance Seed представили Agent-World - среда, которая сама себя расширяет и сама диагностирует слабости ИИ- агента. Это инфраструктурный слой для агентного RL.

А Sakana AI выпустила 2 исследования подряд, где в
первой работе AC/DC речь о том, чтобы запустить процесс, где множество маленьких ИИ-моделей сами эволюционируют, придумывая друг для друга новые задачи. В результате получается команда экспертов, которые вместе работают лучше, чем один большой, и при этом потребляют меньше ресурсов.

Авторы говорят, что в будущем такой подход приведёт к созданию коллективного ИИ, который будет вести себя как агенты в открытой среде.

А во второй работе SSoT от Sakana AI - это про то, что LLM системно предвзяты, и вот SSoT решает это одним изменением промпта: модель сначала генерирует случайную строку, а после математически обрабатывает её для принятия решения. Причём тот же приём резко повышает разнообразие выходов в креативных задачах.

Эти 3 работы показывают нам, что инфраструктура обучения ИИ-агентов - это вопрос не размера модели, а архитектуры коэволюции.

Свежая картина с цифрами об экономике ИИ-агентов

Уже больше года, как Google, Stripe, Coinbase и др представляют миру свои продукты для экономики ИИ-агентов: протоколы, кошельки, валюту, стандарты.

Мы взяли один из самых популярных протоколов и проанализировали все транзакции с ним за последние 9 месяцев.

Как показывает анализ данных, инфраструктура работает, но экономики агентов, где ИИ платит ИИ без человека в цикле пока не существует.

А еще один игрок уже контролирует почти все: стандарт, сеть, валюту и точку входа одновременно.

И имя вас удивит:)

Полный доклад только для Star-подписчиков на Patreon.

А вот и 1-й венчурный фонд, оптимизировавший себя под ИИ-агентов

Сейчас фаундеры всё чаще ищут инвесторов не через Google, а через запросы: какой фонд инвестирует в B2B SaaS на стадии seed.

Если фонд не представлен в виде, который ИИ-агенты способны прочитать и воспроизвести, то он просто выпадает из этого потока.

Это кстати касается всех сфер.

Вот Lobster Capital венчурный фонд из Сан-Франциско осознал, что ИИ-агенты становятся каналом дистрибуции для привлечения и фаундеров и LP.

И первым это отразил как стратегию.

Это яркий пример того, что венчурный рынок начинает думать не только о SEO-видимости , но и для ИИ-агентов, которые всё чаще выступают первым фильтром при поиске партнёров, инвесторов, подрядчиков.

Это прямое следствие перехода к агентной экономике, которую мы описываем в наших отчетах.

Агенты не просто исполняют задачи, они становятся точкой первого контакта между людьми и институтами. Кто не адаптировал свою «машиночитаемость», тот невидим в этом слое.​​​​​​​​​​​​​​​​

Вот это мощь: ex-Anthropic, DeepMind, OpenAI создали стартап, автоматизирующий собственные исследования

Бывший вице-президент по исследованиям OpenAI Джерри Творек, который руководил разработкой моделей рассуждений, уговорил Рохана Анила уйти из Anthropic ради того, чтобы создать новый стартап Core Automation.

Они делают ставку на то, что следующий скачок в ИИ придёт не от масштабирования трансформеров и больших датасетов, а от новых алгоритмов обучения и архитектур.

Первая их задача-автоматизировать сначала собственную исследовательскую работу.

Они также привлекли:
Mark Saroufim, мейнтейнер PyTorch и сооснователь GPU MODE в Meta(запрещена в РФ),

Anmol Gulati, научный исследователь в Google DeepMind, работал над Gemini.

Они считают, что масштабирование моделей, данных и статичного деплоя - не тот путь. Нужны новые алгоритмы обучения, которые придут на смену pretraining и RL, и архитектуры, которые масштабируются лучше трансформеров. Новые виды исследований требуют новых библиотек, новых абстракций и нового способа управления лабораторией.

Чтобы вы понимали планку их найма - ищут людей, способных показать 17% CE win в первый рабочий день.

Google представили 2 новых чипа TPU- для обучения моделей и для запуска агентов

Вчера компания объявила о новом 8-м поколении TPU, и впервые они раздели на задачи его:

1. TPU 8t - для обучения моделей

2. TPU 8i - для инференса.

Они разделили нагрузку между двумя специализированными чипами, чтобы лучше справляться с ИИ-агентами.

Интересно, что оба чипа спроектированы под MoE-моделей и reasoning-архитектур: там, где стандартный GPU начинает проигрывать в эффективности.

И отдельный сигнал - goodput выше 97% заявлен как целевой показатель для 8t. Это метрика полезного вычислительного времени - сколько времени кластер реально обучает, а не восстанавливается после сбоев.

Скоро мы будем говорить не просто облачные вычисления, а на каком типе железа работает этот агент, под какую задачу он оптимизирован, какова его латентность при всей коммуникации.

Все, дешевый ИИ закончился. Теперь и Zhipu закрыли свой безлимитный тариф для ИИ-кодинга.

Дешевый ИИ в мире закончился тогда, когда все только начинается :) Причины этого, а также дальнейшие шаги, мы даем здесь.

Вслед за Alibaba, Anthropic, OpenAI теперь и китайский стартап Zhipu написали сейчас, что безлимитный тариф GLM Coding Plan закрыт потому что:
по мере роста масштабов использования старый тариф уже не может обеспечить долгосрочную стабильную работу.

Старый тариф прекращает автопродление 30 апреля.

На этой неделе мы провели большую работу и разобрались почему крупные ИТ-гиганты, а также стартапы - разработчики убирают свои дешевые тарифы на ИИ-модели. Более того мы говорим, что будет дальше. Все подробности на Patreon специально для вас, наши дорогие подписчики.

ОАЭ переводят 50% своего госаппарата на ИИ-агентов в течение 2 лет

Ровно об этом мы написали 2 дня назад, государство как институт будет меняться. Хотя это сложно понять тем, кто там работает внутри и рядом с госсектором😁

ОАЭ хотят не использовать ИИ как инструмент, а передать ИИ-агентам право анализировать, решать, исполнять, улучшаться без участия человека в процессе.

Шейх Мухаммад бин Рашид назвал это новой моделью правительства.

Срок проекта - 2 года. KPI для каждого министра и директора - скорость и качество внедрения лично.

Google представили новый метод распределённого обучения ИИ в ЦОДах по всему миру

Decoupled DiLoCo - новая архитектура распределённого обучения ИИ, которая решает 3 проблемы сразу: стоимость, отказоустойчивость и гибкость железа.

Основная идея - архитектура делит большие обучающие прогоны на отдельные «острова» вычислений с асинхронным потоком данных между ними. Сбой чипа в одной области не прерывает прогресс остальных.

Decoupled DiLoCo продолжает обучение после потери целых learner units, а затем бесшовно реинтегрирует их при восстановлении.

Decoupled DiLoCo снижает потребность в пропускной способности с 198 Гбит/с до 0,84 Гбит/с при работе через 8 датацентров - снижение на несколько порядков по логарифмической шкале.

Decoupled DiLoCo позволяет смешивать разные поколения TPU v6e и TPU v5p в одном обучающем прогоне. Чипы разных поколений, работающие на разных скоростях, всё равно показывают то же качество ML, что и прогоны на одном типе чипов.

Такого мы ещё не видели - нейроинтерфейс для лечения рака мозга, поджелудочной железы, легких и тд

Компания Coherence Neuro предлагает опухоли не вырезать, по их мнению, это каменный век, а лечить с помощью их импланта SOMA-1.

Имплант SOMA-1 создан для мониторинга и лечения рака (в первую очередь глиом, включая глиобластому) с помощью электростимуляции.

Компания строит платформу данных, где каждый имплантат будет передавать сигналы мозга в систему, чтобы учиться на том, как развивается рак.

Команда уже протестировала SOMA-1 на мышах успешно. Они вживили имплант в мозг, и он записывал электрическую активность мозга вокруг опухоли, подавал слабые электрические импульсы, которые не дают раковым клеткам делиться.

Coherence планируют через 1,5 года проверить технологию на первом пациенте в Австралии. Если всё ок, то еще несколько лет уйдут на клинические исследования в США.

Если и они будут успешны, то через 5–10 лет технология может стать стандартом лечения по всему миру.

Больше полезных и нужных технологий и исследований на Patreon.

Наконец DeepSeek выпустили V4: опен-сорс, 1млн контекста, агентный бэкенд

#DeepSeek выпустили сегодня 2 модели с открытыми весами:

1. V4-Pro: 1.6трлн параметров из них 49млрд активных (MoE). Конкурент Claude Opus 4.6, GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro.

2. V4-Flash: 284млрд из них 13млрд активных. Быстрее, дешевле и почти не уступает Pro на агентных задачах.

Главное, что сделала команда - архитектурное ядро. Они переработали внимание, и в результате V4-Pro потребляет в разы меньше FLOPs и KV-кэша при длинных контекстах, чем V3.2. 1млн токенов без квадратичного роста вычислений.

DeepSeek не строит свою агентную среду, он заходит в чужие как бэкенд. V4 уже интегрирован с Claude Code, OpenClaw и OpenCode.

Теперь научная химлаборатория с ИИ за $5к, а не сотни тысяч $. Вот это демократизация науки

Большая междисциплинарная команда из разных университетов мира создали
RoboChem-Flex - дешёвую, модульную, гибкую самоуправляемую лабораторию, которая может автономно оптимизировать химические реакции с помощью ИИ.

За ~ $5000 можно собрать эту лабораторию. Для небольшого стартапа или лаборатории в развивающейся стране $5000 - это цена хорошего ноутбука + принтера + мелочей.

А это можно собрать своими руками по чертежам с GitHub, что говорит нам - железо становится в разы дешевле.

Но это еще не полностью автономная лаборатория мечты. Физические эксперименты медленные, дорогие и ограничены по масштабу.

Чтобы ИИ-агенты могли планировать, запускать, отлаживать и итеративно улучшать гипотезы на цифровой скорости и в почти бесконечном масштабе им нужна качественная симуляция.

Также представили LabWorld Factory - движок для ИИ- биологии. По промпту система генерирует полноценные симулированные 3D-лаборатории на основе реальных биомедицинских протоколов.

Дешёвое и гибкое железо открывает дверь в физический мир, а симуляции дают агентам место для обучения и отработки итераций.

Вместе они приближают эру, когда ИИ сможет вести полноценные научные исследования от идеи до результата с минимальным участием человека.

Вау! Revolut вошёл в Claude Store, теперь агенты получают доступ к вашим деньгам

Это первый пример в мире , когда банк, а именно его крипто подразделение Revolut X так глубоко и нативно интегрировался в Claude Store через MCP. Ранее мы писали, что они идут к этому.

До этого MCP в основном использовали разработчики для рабочих инструментов, а здесь же на кону настоящие деньги и торговля.

Подключить можно так: Claude → Settings → Connectors → Revolut X.

Раньше, чтобы торговать криптовалютой на Revolut X, нужно было открыть приложение, нажать кнопки, вручную смотреть графики. Была такая цепочка: ты → интерфейс → биржа.

А сейчас цепочка другая: ты → Claude (текстом) → Revolut X.

Ты пишешь Claude обычным текстом, не заходишь в приложение Revolut: «Покажи мой баланс», «Проверь, что было бы, если бы я купил биткоин месяц назад», «Выстави счёт на продажу» и Claude сам обращается к Revolut X и делает это.

ИИ- агент перестаёт быть просто чат-ботом, он становится интерфейсом к финансовой инфраструктуре.

Следующий шаг - агент будет делать это не по твоей команде, а автономно, по заданной стратегии.

Здесь мы рассказываем актуальную ситуацию кто сейчас на рынке экономики ИИ-агентов, какие ниши уже заняты, а какие ещё есть.

Сергей Брин начинает охоту за нейроинтерфейсами и др.проектами по мозгу

Сооснователь Google купил венчурный фонд Nexus NeuroTech, который специализировался на здоровье и технологиях мозга.

Сейчас этот фонд интегрирован в семейный офис Сергея Брина - компанию Bayshore Global Management.

Все портфельные инвестиции фонда Nexus перешли под управление семейного офиса Брина, а там ~ 15 компаний.

Брин вошел на рынок позже всех. Первым был Маск с Neuralink, потом Безос, который инвестировал в Synchron, Science. Также активно инвестирует Гейтс и др.

Все эти люди видят одно и то же - технология нейроинтерфейсов доходит до точки сборки. С одной стороны - огромный рынок, а с другой - прорывы в микросхемотехнике и хирургии роботов, которые делают имплантаты возможными. Игроки выбирают разные стратегии.

О том, что нейроинтерфейсы - это будущее после смартфонов, мы @blockchainrf говорим вам здесь с августа 2020 года.

Если вы хотите быть в курсе, что будет дальше в тренде, но пока это обсуждают в очень узком кругу людей в мире, то вот наш Patreon, уровень Star именно о самом сочном, чего нет нигде. Там мы говорим о том, во что инвесторы через 3-4 года будут хотеть инвестировать.

Ооо! Google решил вложить ещё $40млрд в Anthropic - компанию своего экс-сотрудника Дарио Амодея

Как пишет Bloomberg, Google прямо сейчас дают наличными $10 млрд. Еще $30 млрд могут быть инвестированы дополнительно, но только при выполнении Anthropic определённых условий (целей по производительности, развитию моделей, выручке и т.д.).

Таким образом, это будет для Google одной из самых крупных инвестиций в сторонний ИИ-проект.

Кроме того, Google обязуется предоставить Anthropic 5 ГВт в течение следующих 5 лет, с началом ввода в эксплуатацию с 2027 года.

Anthropic в последние месяцы показывает взрывной рост: её годовая выручка превысила $30 млрд (по состоянию на апрель 2026), что втрое больше, чем было в конце 2025 года (около $9 млрд).

В феврале Anthropic подняла $30 млрд в Series G по оценке $380 млрд. Раунд вели GIC, Coatue и D.E. Shaw, Founders Fund, ICONIQ, Microsoft с Nvidia (до $15 млрд вместе).