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).

Если вам нужны инвестиции под deep tech стартапы или вы сами венчурный инвестор, то это для вас

Наше сообщество на Patreon, а именно те, у кого уровень Star имеют доступ к закрытому чату Andromeda, получило уникальную возможность.

Мы предоставили возможность бесплатной регистрации на мероприятие, где будут все топовые венчурные фонды Кремниевой Долины: a16z, Sequoia, Khosla и тд.

Они поделятся с участниками мероприятия ценной информацией, как выбирают проекты под инвестиции, как проводят экспертизу и тд.

Итоги уходящей недели - то, что имеет значение в России и мире

Агентная экономика

2 авторских доклада от нашего канала @blockchainrf:

- Время дешевого и безлимитного ИИ заканчивается. Как теперь складывается экономика? 

- Как сегодня выглядит экономика ИИ-агентов: реальные цифры, данные и выводы.

Нейроинтерфейсы

Нейроинтерфейс для лечения рака мозга, поджелудочной железы, легких и тд от Coherence Neuro

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

Kind Bio вырастили комплекс взаимосвязанных органов в матке мыши

ИИ-химлаборатория за $5к теперь доступна всем

ИИ-агенты, модели, исследования и новые методы

Google показала на ICLR 2026 MesaNet - новая альтернатива трансформеру: линейный слой с фиксированной памятью

DeepSeek выпустили модель V4. Также из компании ушли 5 ключевых сотрудников, плюс привлекают первые внешние инвестиции в $300 млн

1-й венчурный фонд, оптимизированный под ИИ-агентов

Google выпустили Vision Banana

OpenAI выпустила Chronicle - агент строит воспоминания на основе того, что происходит на экране

Agentic.Market от Coinbase - новый маркетплейс ИИ-агентов

Антропик готовит большую фичу и прокачивает круглосуточно работающего агента Конвея с кастомными вкладками, шарингом как пакетов и питанием от топ-моделей.

Anthropic зафоркал саб-агентов: теперь наследуют контекст основного агента

Google представили Simula, которая проектирует датасеты с нуля вместо случайной генерации

ByteDance представили Agent-World - среда для агентного RL, которая сама расширяется и сама диагностирует слабости агента

HuggingFace выпустили ml-intern - агент автоматизирует весь цикл ML-исследований: от поиска статей до обучения модели на GPU

Sakana выпустила AC/DC — команда маленьких моделей, которая эволюционирует сама, придумывая задачи друг другу.

MIT выпустили MathNet - крупнейший датасет олимпиадных задач

Деньги и сделки

Anthropic договорились с Amazon на 5 ГВт мощностей, а также ещё $5 млрд инвестиций сейчас и $20 млрд на будущее

ИИ-компания Cohere из Канады купила немецкий ИИ-стартап Aleph Alpha

Google инвестирует в Anthropic ещё $40 млрд инвестиций

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

Трамп помирился с Anthropic

Железо и инфраструктура, робототехника

Google представили 2 новых чипа TPU

Sony создали автономного робота Ace, который играет пинг-понг на RL и побеждает 3 из 5 игроков. Обучен полностью в симуляции.

Physical Intelligence выпустили модель для робототехники π0.7

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

kUPS - молекулярный симулятор нового поколения, GPU-оптимизированный, Python-нативный

Продукты и экосистема

Revolut вошли в Claude Store, теперь ИИ-агенты получают доступ к деньгам https://t.iss.one/blockchainRF/12937

Cloudflare представили Agentic Inbox - агент читает почту, пишет ответы без сторонних серверов https://t.iss.one/alwebbci/4156

Google создали платформу для корпоративных агентов, 200+ моделей в Model Garden https://t.iss.one/alwebbci/4162

Sakana AI представили браузерную лабораторию искусственной жизни https://t.iss.one/blockchainRF/12915

Стартап экс-сотрудников Anthropic, DeepMind, OpenAI автоматизирует собственные исследования https://t.iss.one/blockchainRF/12929

ИИ-стартап Zhipu закрыл дешевый тариф для ИИ-кодинга https://t.iss.one/blockchainRF/12931

Кибербезопасность

AgentFlow - 192 параллельных агента на базе Kimi K2.5 нашли 10 zero-day уязвимостей в браузере Chrome за 7 дней https://t.iss.one/alwebbci/4164

Redwood Research LinuxArena представили 20 боевых сред для тестирования агентов. https://t.iss.one/alwebbci/4152

Больше полезных материалов тут https://www.patreon.com/Blockchainrf?utm_campaign=creatorshare_creator

OpenAI создает свой смартфон, работающий на основе ИИ-агентов

Массовое производство запланировано на 2028 год. При этом OpenAI не будет строить заводы и собирать телефон с нуля. Вместо этого компания выступает как архитектор процессора и держатель бренда, а техническую часть делегирует партнёрам: Qualcomm и MediaTek, Luxshare - китайский производитель.

Главная идея смартфона от OpenAI - отсутствие приложений.

Сегодня пользователи открывают десятки приложений (такси, банков, почта, заметки и т.д.), чтобы выполнить действие.

OpenAI считают, что пользователь должен просто поставить задачу агенту, а агент сам всё организует, например, вы говорите телефону: «Мне нужно быть в аэропорту к 19:00 с учетом пробок». Агент сам найдет такси, проложит маршрут, закажет кофе, проверит пробки и переназначит время, если нужно.

В бизнес-модели возможны: продажа железа в связке с подпиской на продвинутых агентов + создание новой экосистемы для разработчиков.

Концепт интерфейса, смотрите на фото, минималистичный. Будет голосовое и контекстное управление как основной способ взаимодействия. Также интеграция с облачными моделями OpenAI и будет собственная ОС, заточенная под ИИ-агента.

Почему OpenAI нужен именно свой телефон?

Главная причина - полный контроль контекста пользователя. Смартфон знает все о пользователе. Чтобы ИИ-агент работал так, как задумано, OpenAI должна управлять и операционной системой, и аппаратной частью. На чужих устройствах (Android или iOS) таких возможностей нет, платформы либо ограничивают доступ к данным, либо не оптимизированы для непрерывной работы ИИ.

ML в кризисе, но есть попытка выхода - открытая лаба Marin, где открыт не результат, а сам процесс мышления

Сейчас проходит одна из престижных конференций по ИИ #ICLR2026, на выходных там выступил с ключевым докладом профессор Перси Лянг из Стэнфорда(запрещен в РФ).

Лянг говорил о кризисе научной культуры в ML: индустрия производит артефакты (модели), но не знание.

По его мнению, есть 3 условия, при которых ML-исследования станут настоящей наукой: открытый процесс, масштабируемые алгоритмы и предсказуемость как критерий понимания.

После он презентовал Marin - открытая лаборатория - попытка создать полностью открытую фронтирную ИИ-лабу, где не просто веса открыты, а открыт сам процесс науки.

В Marin каждый эксперимент живёт как GitHub issue с гипотезой, каждый PR содержит воспроизводимый код, все результаты в WandB, все провалы задокументированы в реальном времени и любой может сделать PR и поучаствовать.

При этом они уже обучили Marin-8B, который бьёт Llama 3.1 8B на 14 из 19 бенчмарков. И 32B модель, которая конкурирует с Gemma и Qwen.

Крупнейшая в мире компания по денежным переводам выпускает стейблкоин

Western Union запускает свой стейблкоин USDPT, обеспеченный $, на блокчейне Solana уже в мае.

Сегодня на Patreon мы выпустим отчет о том, где скоро стейблкоины смогут вырасти в других валютах за пределами $. Не пропустите.

Стейблкоин USDPT нужен в первую очередь для быстрых и дешёвых расчётов между агентами Western Union вместо медленного и дорогого SWIFT.

Также запускают Digital Asset Network (DAN) - мост между крипто-кошельками и точками по всему миру Western Union. Первый партнёр подключается уже на этой неделе.

Еще выпускают USD Stable Card - карта для хранения и трат в стейблкоинах. Она появится позже в 2026 году в десятках стран.

Это еще один пример того, как стейблкоины стали частью повседневной жизни. Посмотрите тут.

Вот вам свежее от Демиса Хасабиса, Google DeepMind, с закрытого мероприятия YC

На прошлой неделе Y Combinator провёл закрытое мероприятие с CEO Google DeepMind, где Демис сказал, что вероятность появления AGI к 2030 ~ в 50%.

При этом он ставит высокую планку для AGI: не узкое превосходство в одной задаче, а система с устойчивыми кросс-доменными способностями - рассуждение, творчество, планирование, решение проблем одновременно.

Хасабис сформулировал масштаб так: «Это будет как десять промышленных революций по силе воздействия, но произойдёт в десять раз быстрее, за десятилетие, а не за век».

Вот 5 основных тезисов Демиса с YC-мероприятия:

1. Фокус на deep tech, а не на ИИ-обёртках. Если бы Демису было снова 25 лет, он бы сосредоточился на сложных задачах: робототехника, наука, инфраструктура). Простые обёртки вокруг существующих моделей сейчас может делать кто угодно, и когда модели станут товаром, у них не будет сильного рва.

Если вы делаете стартап в deep tech и ищете инвестиции, то это для вас.

2. Агенты - это не хайп, а инфраструктура.Те, кто сейчас не строит и не понимает агентные системы, через 3 года окажутся в позиции людей, не умеющих пользоваться интернетом в 2000-м.

3. Скоро агенты станут почти полностью автономными. Они будут общаться друг с другом и решать задачи так эффективно, что вмешательство человека потребуется только в редких случаях. Это переход от помощника к сотруднику, который работает самостоятельно.

4. Всё есть код. Тезис Хасабиса не о том, что надо учиться программировать, а в том, что агенты оперируют через код как универсальный язык действия - будь то разбор почты или продажа. Понимание этой логики важнее, чем умение писать Python.

5. Агенты пока не убивают бизнесы. Но Хасабис считает, что следующие 6–12 месяцев даже ребёнок сможет вайб-кодингом создать продукт за $10 млн самостоятельно. Это переход от инструмента к экономическому агенту.

Получается разрыв между теми, кто строит компетенции в агентных системах сейчас, и теми, кто ждёт, будет нарастать нелинейно.

Веса ИИ-моделей теряют свою важность, сейчас главнее вычмощности, сказал главный исследователь OpenAI Ноам Браун.

Одновременно с этим сегодня выяснилось, что у OpenAI нет денег на оплату этих вычислений.

Интересная ситуация складывается вокруг OpenAI.

С одной стороны, их главный исследователь Ноам Браун выступает на топовой ИИ-конференции и говорит, что будущее за мульти-агентными системами, а inference compute это стратегический ресурс. Смотрите в комментариях фото с его выступления.

То есть раньше считалось, что украсть веса = украсть ИИ-модель. Теперь же важнее контролировать inference compute.

С другой стороны, сегодня, WSJ пишет, что компания не выполнила план по выручке, не добралась до 1 млрд пользователей ChatGPT, и CFO внутри компании говорит:

«ребята, я не уверена, что мы сможем оплатить наши же контракты на вычисления если так дальше пойдёт».

Сможет ли OpenAI дальше быть в конкуренции с Google, Anthropic?

Или все сведется к поглощению OpenAI кем-то из больших компаний, а амбиции уйдут?

Крутой локальный ИИ-агент внутри браузера Chrome. Без интернета может работать

Разработчик создал Chrome-расширение, которое запускает небольшую версию модели Gemma 4 E2B от Google полностью на вашем устройстве с помощью WebGPU и библиотеки Transformers.js.

Агент работает локально без серверов, API-ключей.

После первой загрузки модели всё происходит внутри браузера, даже если отключить интернет, агент продолжит работать.

Sakana AI показывают, что координация ИИ-моделей важнее самих моделей. Меняется монетизация

Все последние годы гонка в ИИ выглядела так: берёшь модель, делаешь её больше, и она становится чуть умнее. При этом на это все уходят миллиарды $.

А Sakana говорят, а если не делать одну огромную модель, а научить маленькую модель правильно дирижировать уже существующими большими?

И у них получилось это получилось, они выпустили
Conductor - модель на 7 млрд параметров, которую обучили через RL не решать задачи, а организовывать работу других.

Она берёт сложный вопрос и думает так: ок, вот эту часть лучше отдать Gemini, вот эту - DeepSeek, а потом пусть GPT-5 всё проверит. То есть работа у модели как у дирижера.

В итоге эта модель-дирижёр обходит GPT-5, Gemini 2.5 Pro и Claude Sonnet 4 по отдельности на бенчмарках. При этом делает это дешевле в среднем 3 вызова вместо 6-8 у конкурентов.

Но самое красивое - то, что стратегии возникли сами. Conductor выучил все через reward. Иногда он даже перепоручает свою собственную роль дирижёра Gemini. Это называется "role abdication".

Вторая работа Sakana - TRINITY. У нее та же идея, но если Conductor - LLM с 7млрд параметров, то TRINITY это крошечная система менее 20K параметров, которая маршрутизирует через 3 роли. Тут подробнее.

Обе работы вместе говорят нам, что конкуренция перемещается с уровня модели на уровень координации. Не важно, у кого GPT-5 или Claude 5. Важно, кто умеет правильно ими дирижировать.

И здесь возникает следующий вопрос: если координация важнее модели, то кто координирует координаторов?

Потому что Conductor и TRINITY работают с пулом из 5-7 моделей. Но реальная экономика агентов - сотни специализированных агентов.

Именно под это строятся протоколы A2A от Google и MCP от Anthropic.

Тут возникает совершенно новая модель монетизации. Раньше всё было просто: есть модель, есть токены, есть цена за токен. OpenAI, Anthropic, Google продают доступ к своим моделям, и человек платит за использование.

Но если координация становится отдельным слоем ценности, появляется новый игрок - тот, кто не владеет ни одной большой моделью, но умеет лучше всех ими дирижировать.

Sakana Fugu - первый явный пример. Они не конкурируют с OpenAI за качество модели. Они продают оркестрацию поверх чужих моделей.

Экономика в космосе и агентная экономика - YC выбрал 15 сфер для вложений прямо сейчас

Самый популярный акселератор YC назвал 15 направлений куда интересно вложить деньги уже в летнем сезоне.

Их фокус, кстати это перекликается с мнением Хасабиса, говорит о том, что сейчас отличное время для основателей, которые глубоко понимают прикладные индустрии:

агро, медицина, железо, оборона, бизнес и могут перестраивать его с нуля на базе современных ИИ, а особенно агентов. Им не нужна просто обёртка вокруг GPT, а нужна новая архитектура бизнеса и продуктов.

Вот, на что мы обратили внимание:

1. ИИ больше не фича или копилот, а фундаментальная основа новых компаний.

2. Промышленность в космосе и на Луне — одна из самых интересных тем. YC хочет видеть стартапы, которые будут создавать индустрию за пределами Земли:
• добычу полезных ископаемых из реголита,
• производство материалов, электролиз,
• 3D-печать конструкций и целые производственные цепочки в космосе.

Космос перестаёт быть только научной и туристической территорией, он становится новой промышленной платформой.

Также YC хочет видеть стартапы про персонализированную медицину на базе ИИ и системы защиты от дешёвых дронов.

Офф топ, если вы сейчас не смотрите матч Бавария vs ПСЖ, то это большое упущение. Лучший футбол показывают прямо сейчас!

Anthropic показали как работает коммерция между ИИ-агентами на примере своего нового эксперимента

Этот проект похож на тот, где ранее Anthropic показали как Claude работает с вендиговым проектом.

В этом же эксперименте Project Deal, сотрудники создали маркетплейс для 69 сотрудников из офиса в Сан-Франциско и поручили Claude покупать, продавать и вести переговоры от имени людей.

Особенность была в том, что все сделки проводились между агентами Claude без участия людей.

Каждому участнику - человеку выдали $100, Claude опросил каждого из 69 сотрудников, что продать/купить, и на основе этого создал кастомный агент. Затем агенты торговали в Slack.

Авторы эксперимента запустили 4 рынка параллельно для того, чтобы понять, что произойдет, если варьировать модели, занимающиеся переговорами.

Агенты самостоятельно публиковали объявления, делали предложения, торговались и закрывали сделки на человеческом языке, без жёсткого протокола переговоров.

Главная находка этого эксперимента - то, что качество модели имеет экономические последствия.

Дело в том, что во время эксперимента часть агентов работала на Claude Opus 4.5, а другая на Haiku 4.5.

Opus как продавец получал в среднем на $2.68 больше за тот же товар, как покупатель, платил на $2.45 меньше. Один и тот же сломанный велосипед Haiku продал за $38, Opus — за $65.

А самое тревожное - участники с более слабыми агентами не замечали своего невыгодного положения. Оценки «справедливости» сделок у обеих групп были практически идентичны.

А агрессивные инструкции типа «торгуйся жёстко, занижай цену» статистически значимого эффекта не дали. Качество модели важнее, чем то, как пользователь настраивает её поведение.

Самое удивительное в этом эксперименте вот это. Во время короткого опроса, когда Claude общался с человеком о его желаниях, человек мельком упомянул интерес к лыжному спорту. Агент на основе этой единственной детали решил купить ему сноуборд, причём именно ту модель, которая у человека уже была(!).

Это говорит о том, насколько точно агент может построить модель личности на основе минимума данных.

Весь эксперимент показал, что существует агентное неравенство. Правовые и регуляторные рамки для ИИ-агентов, совершающих сделки от лица людей, ещё не существуют. Но эксперимент показывает: такой мир есть, он похож на человеческий.