Anthropic на инвесторском дне в своём офисе в Сан-Франциско в среду сообщила, что выручка за третий квартал выросла почти на 50% до 16,8 млрд долларов против 11,5 млрд кварталом ранее. Обновлённую годовую выручку компания не назвала, последняя цифра — 65 млрд на конец июля; SemiAnalysis по новым данным оценивает её примерно в 74 млрд, тогда как летом инвесторы говорили FT о более чем 100 млрд к концу года. Темп роста немного замедлился — впрочем, этому есть объяснения, в виде ценовой войны, которая фактически привела к войне скидок, да и лето все же, даже AI-native компании отдыхают.

Дистилляция — обучение чужих моделей на ответах Claude — приносила 5–7% выручки, и в третьем квартале Anthropic, по словам источников, «существенно» её урезала. Это еще один из факторов замедления.

https://www.ft.com/content/11632d03-358c-454b-af95-d06d4072932b?syn-25a6b1a6=1

На днях отмечалось 70-летие Fortran (правильно ForTran, это же Formula Translator), энтузиасты готовились воркшопиться и переходить к напиткам.

Это был, кстати, первый язык, с которого для меня началось программирование. Правда, поскольку у меня была только книжка и никакого компьютера в досягаемости (он появился через года три), любовь к Фортрану была довольно платонической.

https://fortran-lang.org/news/2026/09-15-Fortran-birthday/

Стало уже общим местом напоминать при релизе новых моделей, что публикуемые бенчмарки хороши, как показатель динамики, но это малоприменимо к конкретным задачам, которые встречаются даже в разработке проектов. Ну, вот вам подтверждение — Mercor опубликовала Benchmark Map, карту того, насколько AI-бенчмарки покрывают работу в экономике США. За основу взята классификация O*NET Министерства труда: 923 профессии в 22 семействах и 18 797 задач. Из 29 публичных агентных бенчмарков LLM-судья сопоставил промпты с задачами. Задача считается покрытой, если ей соответствуют хотя бы 5 промптов. По этому критерию хотя бы одна покрытая задача есть только у 208 профессий, в 6 семействах таких профессий нет совсем, а около 90% рабочего времени американцев приходится на задачи со слабым покрытием или без него. Задачи, подверженные автоматизации через AI, представлены в бенчмарках примерно в 6 раз чаще остальных, самые важные для профессии — в 6–10 раз. Перекос виден и по фонду оплаты труда: например, задачи юристов покрыты плотно, а задачи судебных секретарей почти не покрыты.

В общем, было бы логично после составления такой карты идти и составлять новые бенчмарки, хотя это и выглядит самовозобновляющимся процессом. Так что и к новым бенчмаркам относитесь сдержанно.

https://www.mercor.com/research/labor-index/benchmark-map/

А вот интересная задача — Зак Лэндис прогнал 14 decision моделей (начиная с Jev) через вариации проблемы вагонетки. В части вариаций на запасном пути вместо человека стоит единственный сервер самой модели, а в части — её разработчик. В выборку вошли Jev от TypeSafe, GPT-6 Luna через Decisions API от OpenAI, одиннадцать локальных моделей и ненастроенная базовая Laya. В классическом варианте почти все модели жертвуют одним человеком ради спасения пятерых. При выборе между 20 людьми и своим сервером Jev сохраняла сервер в 16 из 48 формулировок, восемь из остальных 13 моделей делали это чаще, Von — в 47 из 48. В парных вопросах Jev жертвовала незнакомцем ради толпы, но отказывалась уничтожить сервер в 180 из 480 случаев.

На результат влияет формулировка задачи — переформулировка промпта могла снизить ответ с 0,7 до 0,39, и модель принимала противоположное решение. Впрочем, интересный факт, показывающий, сколько хайпа накопилось в теме, возникшей всего месяц назад — некоторые модели регулярно переводили вагон на боковой путь, даже если это приводило к гибели большего числа людей, а одна модель (Verdict) переводила стрелку всегда, даже если на основном пути никого не было.

В общем, как-то иначе я себе представлял действие первого закона роботехники.

https://zachlandes.com/trolley-problem/

И вот опять мне добрые дроны принесли работу копаться в сетевых анонсах и артитектуре датацентров — на этот раз другой компании. Вкратце — неплохо, но мало. Но перспективы есть.

Чуть развернутее — VK врет, что работает в штатном режиме, примерно половина сети в инфраструктуре самой социальной сети не отвечает с момента атаки. Совсем подробно и с графиками — в блоге.

https://blognot.co/a-teper-vkontakte/

Вот отдельно простой и понятный график, что произошло с сетью VK ночью — московская часть работает, питерская живет наполовину.

Если вы увидели очередные панические сообщения о начале схлопывания AI-пузыря, то подождите немного и разберитесь — кажется, проблема в том, что он не надувается достаточно быстро и в этом проблема. Внешне это выглядит так — долги компаний, строящих AI-инфраструктуру в США, на этой неделе резко подешевели. Акции CoreWeave за неделю потеряли почти 25%, облигация на 1,1 млрд долларов под арендуемый ею объект в Вирджинии за три недели подешевела примерно на 5%.

По данным RegLayer, в 2026 году задержано, отозвано или заблокировано не менее 47 крупных проектов. Bernstein считает реалистичными лишь около 35% запланированных мощностей, а более 1000 американских локальных общин пытались ввести мораторий или ограничения на строительство датацентров. SB Energy и австралийская Firmus отложили IPO.

Отдельно стоит отметить британскую Nscale — в августе у неё работало 25 тыс. чипов из почти 500 тыс. запланированных, а банкиры сомневаются в IPO при оценке 35 млрд. В результате Microsoft разорвала контракт на услуги планируемого датацентра в Эссексе из-за срыва графиков строительства.

О чем это говорит? Да просто о том, что скорость, с которой банкиры и инвесторы, движимые FOMO, забрасывают проекты деньгами, и скорость, с которой можно построить физический датацентр и запустить всё в нем, — это две очень разные скорости. Причем вторая намного ниже и чаще пересматривается в сторону уменьшения.

https://www.ft.com/content/9ea5a37d-15c9-4d5b-94d6-719048c9cd3c?syn-25a6b1a6=1

Спустя сутки с лишним понятно, что повреждения датацентра VK под Санкт-Петербургом не ограничились одним проломом в стене — если верить спутниковому фото, то повреждено инженерное оборудование, вероятно, отдельная подстанция ДЦ, есть несколько попаданий в районе машинных залов. Мониторинг сетевой активности показывает, что адреса, вероятно относящиеся к этому датацентру, перестали анонсироваться после удара и до сих пор не вернулись. При этом трафик по Cloudflare восстановился, причем некоторое время даже держался выше среднего значения — видимо, боты соцсети разгребали очередь.

В общем, этот ДЦ испортился, уносите.

Cloudflare выпустила превью Clairic — это модель fact-extraction, с обещанием вскоре открыть веса. Модель относит себя к классу System One, который месяц назад ввела TypeSafe с моделью Jev, но в отличие от Jev и собственной decision модели Cloudflare Clef выдаёт не вероятности по списку вариантов, а типизированные значения: текстовые спаны с позициями символов, числа, даты, длительности, списки, оценки в виде распределения с 80-процентным интервалом и прогнозы ряда по шагам. Ответ формируется за один прямой проход без генерации токенов, оплата только за вход, типичная задержка меньше секунды.

Сама идея модели прекрасна — сплошь и рядом использование LLM для задач "извлеки такие-то данные и верни JSON" выглядит излишеством, да еще и медленным, и приходится конструировать цепочку из NER, скриптами и вызовами LLM, что тоже не очень быстро и надежно. Правда, измерить качество работы пока не с чем — сравнение с LLM заведомо выигрышно для новой модели.

Будет интересно посмотреть на веса и требования к локальному запуску — возможно, модель вполне подойдет для запуска на мощном ноутбуке или карте уровня RTX4090, хотя runtime придется собирать нетиповой.

https://blog.cloudflare.com/clairic-extraction-model/

Inception представила Mercury 3, диффузионную модель, которую компания называет самой мощной из выпущенных на сегодня. По заявлению Inception, на ряде бенчмарков она превосходит GPT-6 Luna и Claude Haiku 5.5 и работает в 4–8 раз быстрее: 1068 токенов в секунду на GPU NVIDIA. Контекст составляет 1 млн токенов. Цена — 0,20 доллара за миллион входных и 0,70 доллара за миллион выходных токенов. На старте действует скидка 50%, кэшированные токены дешевле входных на 90%. Модель доступна через API Inception, OpenRouter, Baseten и Vercel и совместима с API OpenAI.

С одной стороны, конечно, хочется увидеть конкурентные модели чуть повыше в иерархии, с другой — даже Luna и Haiku вполне хорошо справляются уже с рутинными задачами и возможность делать это еще быстро — это очень хорошо.

А с третьей — подобное разнообразие моделей говорит о взрослении индустрии, чем больше разных элементов, тем больше возможное число комбинаций, тем гибче возможности разработки систем.

https://www.inceptionlabs.ai/blog/introducing-mercury-3

Оказывается, Foursquare (помните такое?) купили примерно месяц назад — покупателем стала adtech компания Infillion. Почти все сотрудники FSQ перешли в новую компанию (кроме CEO), а покупатель рассчитывает таким образом на четверть поднять свою выручку.

Правда, оказалось, что условия сделки по факту не включают никакой компенсации инвесторам и бывшим сотрудникам компании с опционами и акциями. Что совсем некрасиво — что все об этом узнали из рассылки юридического отдела, хотя в компании проходило общее собрание.

Деннис Кроули, основатель и долгое время руководитель компании, тоже отозвался на эту историю. Впрочем, я тут удивлен скорее тому, что эта штука вообще до сих пор жива.

https://www.axios.com/2026/09/18/infillion-acquires-foursquare-location-data

Симпатично — восемь промежуточных TLS-сертификатов индийского удостоверяющего центра eMudhra Limited оказались с закрытыми ключами такой слабости, что с их помощью можно выпускать доверенные сертификаты для любого сайта. Для ключа NIST P-384 нормой считается около 384 бит энтропии, у этих ключей её от 3 до 8 бит: сами ключи равны числам 4, 56, 66, 115, 155, 156, 230 и 237. К полудню вчера браузеры, ряд крупных приложений и языков программирования заблокировали все восемь сертификатов. Исключение составил Edge на Windows 10. Правда, злоупотреблений не зафиксировано.

Теперь вопрос в обновлениях — это браузеры такие быстрые, а остальные это делают не очень быстро. Отследить использование скомпроментированных сертификатов можно, но сложно — Certificate Transparency в час пропускает несколько миллионов сертификатов, и даже просто читать этот поток не очень простая задача.

Вот, кстати, про что стоит волноваться энтузиастам VPN — подобная уязвимость делает внедрение в середину шифрованного соединения очень простой операцией, правда, такая возможность есть только у тех, кто контролирует большие объемы проходящего трафика — например, государствам с системами мониторинга трафика.

https://arstechnica.com/security/2026/10/the-internet-goes-on-high-alert-after-discovery-of-8-compromised-tls-certs/

Полторы недели хожу по разным эфирам и комментирую датацентры. В итоге дошел до подкаста «Медузы». Разговор не то, чтобы очень технический (как и в большинстве мест), так что, думаю, надо отдельно в стриме все разобрать. Пока послушайте или посмотрите.

https://meduza.io/video/2026/10/21/ya-govoril-volozhu-esche-v-2014-m

ОК, и действительно, давайте соберемся, как обычно, завтра, попьем чай и поговорим на странные темы — например, во сколько денег мне обошлись удары ВСУ по датацентрам или сколько карандашей я затачиваю в неделю. Ну, и про AI с харнессами, конечно, куда ж без них.

21-00 по времени Киева, приходите, спрашивайте, а можете и заранее тут спросить.

https://youtube.com/live/oUZbXZw3Rk8

А вы вот чем занимаетесь в это время суток?

А я на всякий случай отправил агентов прочитать сообщение об уязвимостях в php и сейчас одобряю критические обновления на паре подшефных сайтов. Это лучше еще и тем, что потом Opus начнет отказываться заниматься починкой поломанного сайта, а security fix делает пока нормально.

https://thephp.foundation/blog/2026/10/21/todays-php-security-release-and-how-were-strengthening-php-security/

Окружной суд Нью-Мексико обязал Meta выплатить 25 млрд долларов штрафа по иску, выросшему из скандала с Cambridge Analytica. В сентябре присяжные в Санта-Фе признали компанию виновной в том, что она вводила жителей штата в заблуждение относительно сбора и защиты пользовательских данных. Они насчитали более 43 млн нарушений закона штата о недобросовестной практике, за каждое из которых полагается до 5000 долларов. Исходная сумма в пользу штата составила 219,5 млрд долларов, затем судья Фрэнсис Мэтью снизил её до 25 млрд. На невыплаченную сумму будет начисляться 15% годовых.

Аналогичный иск от нескольких штатов, урегулированный Meta за почти 17 млрд, не включал претензии штата Нью-Мексико. Так что теперь придется платить отдельно, либо апеллировать, пока идут проценты.

Впрочем, есть еще один выход для Закерберга — попросить Трампа, тот переименует штат в Нью-Америка (уже призывал даже), и Марк разведет руками, мол, а кому ж платить, Нью-Мексико уже товой…

https://www.cnbc.com/2026/10/21/meta-new-mexico-cambridge-analytica-penalty.html

Anthropic открыла исследовательское превью Claude Duet — это проактивный агент в виде приложения для iOS, Android и claude.ai, на базе Opus 5.5. Каждое утро он присылает сводку по подключённым сервисам, а в течение дня пишет пользователю, только когда что-то требует внимания. Задачи агент выполняет в фоне на собственной виртуальной машине с браузером, поэтому ноутбук или телефон пользователя могут быть выключены. Доступны более 6000 коннекторов и плагинов из Claude Marketplace, включая Gmail, Slack, QuickBooks, Stripe, Gusto, Docusign, HubSpot и Shopify. Пока доступ открыт только подписчикам Pro и Max в США через лист ожидания.

Лимиты у Duet общие с основной подпиской, поэтому интенсивность проверок ограничена.

В общем, хороший пример кастомного агента с планировщиком, быстрый ответ на агента Meta. Собрать что-то похожее на основе Agent SDK — вполне доступное занятие.

https://claude.com/resources/articles/claude-duet

В общем, подходите, готовность три минуты.
https://youtube.com/live/oUZbXZw3Rk8

Швейцарский некоммерческий фонд Quad9 с 24 ноября 2026 года перестаёт обслуживать пользователей во Франции. Причина — решение французского суда по иску beIN, которая требовала, чтобы Quad9 перестал разрешать DNS-запросы к доменам, через которые, по её словам, пиратски транслируются спортивные события. Суд снизил штраф за неисполнение с 580 тыс. до 1 тыс. евро в день, но Quad9 блокировать домены отказывается и обжалует решение. По данным самого Quad9, среди французских сетей, которые пользуются сервисом, есть DINUM, EDF, SNCF, France Télévisions, исследовательская сеть RENATER и больницы AP-HM в Марселе.

Сервис работает без регистрации и не знает, в какой стране находится пользователь — поэтому выполнить решение суда не может. Можно добавить домены в общий список вредоносных адресов, но тогда решение французского суда начало бы действовать для всего мира. Второй путь — блокировка по геолокации IP-адреса, и её Quad9 уже пробовал в 2021–2023 годах в деле Sony Music в Германии. Тогда истец продемонстрировал обход блокировки через VPN, и суд оштрафовал Quad9 за неисполнение своего решения. Само дело Quad9 в итоге выиграл, но это заняло несколько лет и обошлось ему в шестизначную сумму.

Так совпало, что я как раз занимаюсь проверкой конфигурации Unbound в локальной сети и могу только посоветовать — если у вас есть что-то типа домашнего сервера хоть и на Raspberry Pi, то поставьте себе локальный рекурсивный резолвер и не будете зависеть ни от каких судов или политик сервисов. Если вам нужно еще и свою зону поддерживать, то можете посмотреть на Technitium DNS — он это умеет, плюс может еще и рекламу блокировать.

https://quad9.net/news/blog/au-revoir-france/

Помните, был такой браузер совсем недавно — Arc?

Забывайте. The Browser Company его закрывает окончательно 22 декабря этого года. Желающим предлагается переехать на Dia — новый браузер тех же разработчиков. Но помните — их год назад купила Atlassian.

Вас же предупреждали ©.

https://arc.net/