Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
Ряд пабликов пишут, что Claude начала массово блочить аккаунты россиян
При этом деньги за подписки не возвращают. Весь контент, наработки, код и аналитика улетают в трубу.
Пишите в комментах, как у вас с Клодом, это вброс или реальная проблема ?
При этом деньги за подписки не возвращают. Весь контент, наработки, код и аналитика улетают в трубу.
Пишите в комментах, как у вас с Клодом, это вброс или реальная проблема ?
👻12🔥8👏4😁2🤣2😢1
Пользователи: Ааа.. Клод блокирует! Зашоо! Что делать?
Так же пользователи: ну мы тут подписку за $20 одноразовую покупаем на биржах в обход блокировок, выжимаем на $7К агентами, с tool use и т.д. 24/7 фармим триллионы контекста. Антропик никогда не окупится, - ИИ скам вообще.
МА-ЛАД-ЦЫ! :)
#юмор
———
@tsingular
Так же пользователи: ну мы тут подписку за $20 одноразовую покупаем на биржах в обход блокировок, выжимаем на $7К агентами, с tool use и т.д. 24/7 фармим триллионы контекста. Антропик никогда не окупится, - ИИ скам вообще.
МА-ЛАД-ЦЫ! :)
#юмор
———
@tsingular
🤣39😁3👨💻2👍1💯1😐1
Правительство США официально опубликовало материалы про НЛО.
там около 100 PDF и немного видео.
Запустил Гермеса с DeepSeek Pro почитать что там опубликовали.
Удобно конечно что достаточно дать ему ссылку на deepseekOCR в ollame и дальше он сам разбирается как с её помощью все возможное из этих PDF сканов вытащить
через 4 часа обещает дать отчет.
(отчёт уже на 126 страниц)
опубликую в этой ветке
#UFO #НЛО #Hermes
———
@tsingular
там около 100 PDF и немного видео.
Запустил Гермеса с DeepSeek Pro почитать что там опубликовали.
Удобно конечно что достаточно дать ему ссылку на deepseekOCR в ollame и дальше он сам разбирается как с её помощью все возможное из этих PDF сканов вытащить
через 4 часа обещает дать отчет.
(отчёт уже на 126 страниц)
опубликую в этой ветке
#UFO #НЛО #Hermes
———
@tsingular
🔥45👏18👀6✍3🫡3🤣2
слушайте, я снова фанат DeepSeek.
зарядил его в несколько Гермесов и OpenCode и вот за всё время он еле еле 1 доллар потратил при том, что все задачи упорно выполняет и доводит до результата.
это просто аттракцион невиданной щедрости, - до конца месяца там скидки под 75% у них на прямом API (0,87 за лям)
а некоторые ушлые роутеры берут сразу без скидки 3.5+ бакса за 1 млн токенов.
Рекомендую, в общем.
#DeepSeek #Hermes
———
@tsingular
зарядил его в несколько Гермесов и OpenCode и вот за всё время он еле еле 1 доллар потратил при том, что все задачи упорно выполняет и доводит до результата.
это просто аттракцион невиданной щедрости, - до конца месяца там скидки под 75% у них на прямом API (0,87 за лям)
а некоторые ушлые роутеры берут сразу без скидки 3.5+ бакса за 1 млн токенов.
Рекомендую, в общем.
#DeepSeek #Hermes
———
@tsingular
👍27🔥5🙏4💯1
И, кстати, что интересно - $0.79 это за 40 миллионов токенов работы агентов получается, потому что в основном всё лупит в кэш!!!
Ещё один плюс работы через Гермеса
#Гермес
———
@tsingular
Ещё один плюс работы через Гермеса
#Гермес
———
@tsingular
🔥12🤯3⚡2❤1🙏1
Forwarded from Russian OSINT
Специалист по кибербезопасности Маркус Хатчинс (известный тем, что остановил распространение шифровальщика WannaCry) провел эксперимент по автоматизации поиска 0-day уязвимостей с помощью ИИ-модели Claude Opus без ограничений безопасности.
По его наблюдениям, современные нейросети не обладают магическими способностями и в реальности плохо понимают архитектуру компьютера. Они работают исключительно как механизмы поиска знакомых паттернов в коде. Маркусу пришлось самостоятельно писать скрипты для подготовки драйверов Windows 11 и выстраивать жесткую логику запросов для направления ИИ в нужное русло. Хатчинс подчеркивает, что ИИ может идеально процитировать теорию (например, безупречно объяснить, что такое технология защиты ASLR или что такое Read/Write примитивы), но она не способна связать эти знания воедино на практике.
Хатчинс заявляет прямо: "Это не LLM учит меня эксплуатации уязвимостей. Это я учу её".
Чтобы ИИ смог выдать хоть какой-то адекватный результат, Маркусу пришлось:
🐍 Написать огромный фреймворк на Python
📞 Самостоятельно декомпилировать ассемблерный код в си-подобный псевдокод (потому что ИИ ужасно работает с реверс-инжинирингом ассемблера)
💻 Пришлось использовать многолетний опыт поиска уязвимостей, буквально описывая для ИИ каждый шаг и каждую потенциальную ошибку
🤖 Поиск уязвимостей остался крайне дорогим и трудоемким процессом. Обработка одного файла стоила около $2, а для обнаружения одной действительно ↔️ критической ошибки автору пришлось проанализировать четыре сотни драйверов.
В итоге только этап получения базового отчета обошелся в $800. Исследователь считает, что неопытным🥷 злоумышленникам будет крайне сложно генерировать эксплойты с помощью ИИ без глубоких знаний в реверс-инжиниринге и значительных финансовых вложений.
Внедрение ИИ-инструментов помогает безопасникам защитить свою инфраструктуру, а программисты получают новые возможности для быстрого исправления ошибок в своих продуктах. При этом на первый план выходит проблема неравномерного распределения ресурсов. Крупные технологические гиганты могут позволить себе оплачивать дорогостоящие вычисления, тогда как критически важные проекты с открытым исходным кодом остаются без надежной защиты.
Общественности стоит задуматься над тем, что нужно разработать новые способы совместного финансирования таких проверок для обеспечения безопасности фундаментальных программных решений.
👆Тесты проводились на🈁 Claude Opus 4.6. Хатчинс тестировал 📖 поиск уязвимостей нулевого дня в драйверах уровня ядра (kernel drivers) для Windows 11 от сторонних разработчиков.
✋ @Russian_OSINT
По его наблюдениям, современные нейросети не обладают магическими способностями и в реальности плохо понимают архитектуру компьютера. Они работают исключительно как механизмы поиска знакомых паттернов в коде. Маркусу пришлось самостоятельно писать скрипты для подготовки драйверов Windows 11 и выстраивать жесткую логику запросов для направления ИИ в нужное русло. Хатчинс подчеркивает, что ИИ может идеально процитировать теорию (например, безупречно объяснить, что такое технология защиты ASLR или что такое Read/Write примитивы), но она не способна связать эти знания воедино на практике.
Хатчинс заявляет прямо: "Это не LLM учит меня эксплуатации уязвимостей. Это я учу её".
Чтобы ИИ смог выдать хоть какой-то адекватный результат, Маркусу пришлось:
В итоге только этап получения базового отчета обошелся в $800. Исследователь считает, что неопытным
Внедрение ИИ-инструментов помогает безопасникам защитить свою инфраструктуру, а программисты получают новые возможности для быстрого исправления ошибок в своих продуктах. При этом на первый план выходит проблема неравномерного распределения ресурсов. Крупные технологические гиганты могут позволить себе оплачивать дорогостоящие вычисления, тогда как критически важные проекты с открытым исходным кодом остаются без надежной защиты.
Общественности стоит задуматься над тем, что нужно разработать новые способы совместного финансирования таких проверок для обеспечения безопасности фундаментальных программных решений.
👆Тесты проводились на
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡9👍4❤3✍2🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Результат прогона Гермеса по коллекции открытых материалов в комментарии
Там же зип файл с текстами
Анимация - Гермес
Музыка - Гермес ->Suno
Сборка - Гермес
#Hermes #UFO
———
@tsingular
Там же зип файл с текстами
Анимация - Гермес
Музыка - Гермес ->Suno
Сборка - Гермес
#Hermes #UFO
———
@tsingular
🔥20⚡6✍3
С Праздником Великой Победы!
Низкий поклон всем тем, чей подвиг в прошлом и настоящем позволяет нам строить будущее.
#9мая
———
@tsingular
Низкий поклон всем тем, чей подвиг в прошлом и настоящем позволяет нам строить будущее.
#9мая
———
@tsingular
❤🔥86🔥26🤝10❤7🎉6
Принстон построил биочип с живыми нейронами внутри
Пока стартапы соревнуются за GPU-оптимизацию, команда из Принстона пошла другим путём: встроила десятки тысяч живых нейронов прямо в 3D-сетку электродов.
🧠 Архитектура Inside-Out: 70 000 нейронов выращены внутри 3D-сетки из электродов, покрытых эпоксидной оболочкой, которая по мягкости совпадает с тканью мозга. Нейроны растут сквозь сетку, формируя связи, а электроды считывают и стимулируют их активность. Стабильность recordings: 6+ месяцев.
⚙️ От игрушки к инструменту: Предыдущие подходы сажали нейроны на плоскую 2D-подложку: плотность контактов мала, сигналы затухают. 3D-сетка с эпоксидным покрытием решает обе проблемы и впервые даёт стабильную двустороннюю связь с живой нейронной сетью на срок больше полугода. Демонстрация: распознавание электрических паттернов.
💼 Зачем бизнесу: Мозг потребляет ~20 Вт на задачу, которую GPU жжёт киловаттами. Если архитектура 3D-MIND масштабируется, биогибридные чипы станут альтернативой для edge-inference и нейроморфных вычислений. Применения: тестирование лекарств на живых нейронах, нейроинтерфейсы. Скоро wetware-акселераторы будут конкурентами силиконовым.
🔗 Аналогичные проекты:
• FinalSpark Neuroplatform - швейцарский cloud-доступ к органоидам, $500/мес, дофаминовое обучение, 100 дней жизни органа, 34 университета
• Cortical Labs CL1 - 200 000 нейронов на чипе, 6 месяцев жизни, встроенная life support, $35 000, играет Doom и Pong
• Koniku Kore - чип с нейронами мыши на кремнии, «кибернетический нос»: детектирует летучие соединения (фентанил, взрывчатка, раковые клетки)
• Brainoware - Indiana University, органоид на чипе для reservoir computing, распознавание речи, Nature Electronics 2023
#биочипы #нейроинтерфейсы #wetware #Принстон #Lexx
------
@tsingular
Пока стартапы соревнуются за GPU-оптимизацию, команда из Принстона пошла другим путём: встроила десятки тысяч живых нейронов прямо в 3D-сетку электродов.
🧠 Архитектура Inside-Out: 70 000 нейронов выращены внутри 3D-сетки из электродов, покрытых эпоксидной оболочкой, которая по мягкости совпадает с тканью мозга. Нейроны растут сквозь сетку, формируя связи, а электроды считывают и стимулируют их активность. Стабильность recordings: 6+ месяцев.
⚙️ От игрушки к инструменту: Предыдущие подходы сажали нейроны на плоскую 2D-подложку: плотность контактов мала, сигналы затухают. 3D-сетка с эпоксидным покрытием решает обе проблемы и впервые даёт стабильную двустороннюю связь с живой нейронной сетью на срок больше полугода. Демонстрация: распознавание электрических паттернов.
💼 Зачем бизнесу: Мозг потребляет ~20 Вт на задачу, которую GPU жжёт киловаттами. Если архитектура 3D-MIND масштабируется, биогибридные чипы станут альтернативой для edge-inference и нейроморфных вычислений. Применения: тестирование лекарств на живых нейронах, нейроинтерфейсы. Скоро wetware-акселераторы будут конкурентами силиконовым.
🔗 Аналогичные проекты:
• FinalSpark Neuroplatform - швейцарский cloud-доступ к органоидам, $500/мес, дофаминовое обучение, 100 дней жизни органа, 34 университета
• Cortical Labs CL1 - 200 000 нейронов на чипе, 6 месяцев жизни, встроенная life support, $35 000, играет Doom и Pong
• Koniku Kore - чип с нейронами мыши на кремнии, «кибернетический нос»: детектирует летучие соединения (фентанил, взрывчатка, раковые клетки)
• Brainoware - Indiana University, органоид на чипе для reservoir computing, распознавание речи, Nature Electronics 2023
#биочипы #нейроинтерфейсы #wetware #Принстон #Lexx
------
@tsingular
❤9🔥9✍3⚡2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Промпт для Гермеса:
Пришли мне webgl html файл по этой инструкции:
Результат в комментарии
#webgl #Hermes #анимация #амеба
------
@tsingular
Пришли мне webgl html файл по этой инструкции:
a=(x,y,d=mag(k=4*cos(x/21),e=y/8-20))=>circle((q=3*sin(k*2)+.3/k+sin(y/19)*k*(9+2*sin(e*14-d*3+t*2)))+50*cos(c=d-t)+200,q*sin(c)+d*39-475,k*k>15?2:1)
t=0,draw=$=>{t||createCanvas(w=400,w);background(9).noStroke().fill(w,116);for(t+=PI/240,i=1e4;i--;)a(i,i/235)}
Результат в комментарии
#webgl #Hermes #анимация #амеба
------
@tsingular
🔥26❤8⚡5🤯2✍1
Прикол.
Курсор прислал письмо - мы видим, что вы не доделали работу вчера из-за того, что у вас закончился баланс, поэтому мы докинули вам $20 - вернитесь и доделайте, даём вам неделю. :)))
#Cursor #маркетинг
------
@tsingular
Курсор прислал письмо - мы видим, что вы не доделали работу вчера из-за того, что у вас закончился баланс, поэтому мы докинули вам $20 - вернитесь и доделайте, даём вам неделю. :)))
#Cursor #маркетинг
------
@tsingular
🔥53😁31❤9👍5👏2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Гениально. Gpt Image2+ Seedance 2.0
С таким качеством и полный метр бы посмотрел.
#нейрорендер #роботы #зомби #seedance #gptimage
------
@tsingular
С таким качеством и полный метр бы посмотрел.
#нейрорендер #роботы #зомби #seedance #gptimage
------
@tsingular
🔥56❤12⚡4🏆4👍1🆒1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Ещё немного шейдерной красоты вам в ленту:
Html в комментарии (на большом экране смотрится круче)
#шейдеры
------
@tsingular
for(float i,g,e,s;++i<18.;){vec3 p=vec3((FC.xy-.5*r)/r.y*2.,g-.8);p.xz*=rotate2D(t*.3);s=1.;for(int i;i++<13;p=vec3(0,3.5,3)-abs(abs(p)*e-vec3(3,1.8,3)))s*=e=max(1.01,9.5/dot(p,p+cos(t*.6)*.1-.1));g+=mod(length(p.yy),p.y)/s*.5;o.rgb+=hsv(.03/g,.6*p.x,s/1e4);}Html в комментарии (на большом экране смотрится круче)
#шейдеры
------
@tsingular
🔥22❤4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Будущее уже наступило, просто оно неравномерно распределено
#jarvis #мультиагенты #мстители
------
@tsingular
#jarvis #мультиагенты #мстители
------
@tsingular
😁29❤8🔥7⚡2
Forwarded from эйай ньюз
Google тестит Gemini Omni
Похоже теперь Gemini умеет в видеогенерацию, а моделям Veo, как отдельной линейке, пришёл конец. Логичный шаг, учитывая возможность Gemini выдавать на выход как аудио так и изображения. Модель скорее всего полноценно покажут на следующей неделе, на Google I/O.
@ai_newz
Похоже теперь Gemini умеет в видеогенерацию, а моделям Veo, как отдельной линейке, пришёл конец. Логичный шаг, учитывая возможность Gemini выдавать на выход как аудио так и изображения. Модель скорее всего полноценно покажут на следующей неделе, на Google I/O.
@ai_newz
🔥16⚡6❤5👍2🤔2😐2
90 дней на патч? Забыли! Всего 30 минут на эксплойт
По ИБ стандартам у вендоров обычно есть 90 дней чтобы выпустить патч после обнаружения уязвимости прежде чем исследователь опубликует информацию для всего мира.
Это создаёт запас времени, который позволяет снизить ущерб, но с появлением мощных моделей ситуация резко поменялась.
Himanshu Anand из Cloudflare разобрал несколько интересных кейсов в этой части.
🤖 Четыре устаревших допущения:
Уникальность исчезает: AI порождает волны дублей за дни. Десятки исследователей мгновенно на похожих промптах и навыках находят одно и то же. Эти волны выглядят как паттерн. Похоже причина именно в том, что и ИИ модели и навыки сканеров быстро дублируются.
Добросовестность: если нашлось 10 добросовестных исследователей, которые с ИИ нашли уязвимость и доложили о ней, то сколько нечестных продали её на чёрном рынке?
Фора вендора: временной гэп преодолевается за часы. При публикации Dirty Frag ни один Linux-дистрибутив не имел патча, но буквально через несколько часов появился эксплоит и была зафиксирована эксплуатация в дикой природе.
Окно патч → эксплойт: React выпустил патч и публичный пост.
Человек + LLM за 30 минут превратили diff в рабочий PoC (DoS).
Получается что как только патч вышел,- считай, что эксплойт уже существует.
Grace period умер.
💼 Бизнес эффекты:
90 дней ответственного раскрытия теперь это 90 дней форы тем, кто владеет уязвимостью.
Каждый критический баг = P0, патчить немедленно, никаких окон больше не существует!
LLM необходимо внедрять в пайплайне ИБ: автоматический анализ изменений патча, сканирование зависимостей, верификация патчей.
Атакующие выигрывают гонку прямо сейчас пока все спят.
#cybersecurity #Linux #эксплойты #DEFCON
------
@tsingular
По ИБ стандартам у вендоров обычно есть 90 дней чтобы выпустить патч после обнаружения уязвимости прежде чем исследователь опубликует информацию для всего мира.
Это создаёт запас времени, который позволяет снизить ущерб, но с появлением мощных моделей ситуация резко поменялась.
Himanshu Anand из Cloudflare разобрал несколько интересных кейсов в этой части.
🤖 Четыре устаревших допущения:
Уникальность исчезает: AI порождает волны дублей за дни. Десятки исследователей мгновенно на похожих промптах и навыках находят одно и то же. Эти волны выглядят как паттерн. Похоже причина именно в том, что и ИИ модели и навыки сканеров быстро дублируются.
Добросовестность: если нашлось 10 добросовестных исследователей, которые с ИИ нашли уязвимость и доложили о ней, то сколько нечестных продали её на чёрном рынке?
Фора вендора: временной гэп преодолевается за часы. При публикации Dirty Frag ни один Linux-дистрибутив не имел патча, но буквально через несколько часов появился эксплоит и была зафиксирована эксплуатация в дикой природе.
Окно патч → эксплойт: React выпустил патч и публичный пост.
Человек + LLM за 30 минут превратили diff в рабочий PoC (DoS).
Получается что как только патч вышел,- считай, что эксплойт уже существует.
Grace period умер.
💼 Бизнес эффекты:
90 дней ответственного раскрытия теперь это 90 дней форы тем, кто владеет уязвимостью.
Каждый критический баг = P0, патчить немедленно, никаких окон больше не существует!
LLM необходимо внедрять в пайплайне ИБ: автоматический анализ изменений патча, сканирование зависимостей, верификация патчей.
Атакующие выигрывают гонку прямо сейчас пока все спят.
#cybersecurity #Linux #эксплойты #DEFCON
------
@tsingular
🔥9🤯5
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
3DCellForge: ИИ-студия для генерации и исследования 3D-клеток
729 звёзд за 15 часов. Индидев из Китая huangserva собрал в браузере то, что раньше требовало CryoEM-микроскоп и кластер рендеринга.
🧬 Суть: React + Three.js интерактивная студия биологических клеток. Drag-to-rotate, zoom, карточки органелл, экспорт GLB. Всё работает в Chrome без плагинов.
🤖 Image-to-3D: Загружаешь референсное изображение клетки — Tripo API или Hunyuan3D генерируют полноценную 3D-модель. Автоматический фолбэк: Tripo cloud → Hunyuan local → JS Depth (браузерный рельеф без GPU).
🧪 Для исследований: Карточки органелл с референсами, панель сравнения, биологические заметки, скриншоты. Результат экспортируется как GLB в любой 3D-редактор.
⚙️ Архитектура: Vite + React Three Fiber + Drei + Framer Motion. Node-бекенд на 8787, API-ключи только сервер-side.
Кэш генераций в .generated-models/ для оффлайн-демо.
💼 Зачем бизнесу: Образовательные платформы получают интерактивный микроскоп за 1 npm install.
Фарма визуализирует таргеты без CryoEM.
Биотех-стартапы прототипируют презентации препаратов.
🔮 Будущее: Image-to-3D + биология = персональная лаборатория в браузере. Когда генерация достигнет субсекундной скорости, каждый студент будет вертеть собственную 3D-клетку вместо плоских учебников.
MIT лицензия.
#3DCellForge #биотех #3D #OpenSource #Tripo #Hunyuan3D #биология #Китай
------
@tsingular
729 звёзд за 15 часов. Индидев из Китая huangserva собрал в браузере то, что раньше требовало CryoEM-микроскоп и кластер рендеринга.
🧬 Суть: React + Three.js интерактивная студия биологических клеток. Drag-to-rotate, zoom, карточки органелл, экспорт GLB. Всё работает в Chrome без плагинов.
🤖 Image-to-3D: Загружаешь референсное изображение клетки — Tripo API или Hunyuan3D генерируют полноценную 3D-модель. Автоматический фолбэк: Tripo cloud → Hunyuan local → JS Depth (браузерный рельеф без GPU).
🧪 Для исследований: Карточки органелл с референсами, панель сравнения, биологические заметки, скриншоты. Результат экспортируется как GLB в любой 3D-редактор.
⚙️ Архитектура: Vite + React Three Fiber + Drei + Framer Motion. Node-бекенд на 8787, API-ключи только сервер-side.
Кэш генераций в .generated-models/ для оффлайн-демо.
💼 Зачем бизнесу: Образовательные платформы получают интерактивный микроскоп за 1 npm install.
Фарма визуализирует таргеты без CryoEM.
Биотех-стартапы прототипируют презентации препаратов.
🔮 Будущее: Image-to-3D + биология = персональная лаборатория в браузере. Когда генерация достигнет субсекундной скорости, каждый студент будет вертеть собственную 3D-клетку вместо плоских учебников.
MIT лицензия.
#3DCellForge #биотех #3D #OpenSource #Tripo #Hunyuan3D #биология #Китай
------
@tsingular
1⚡10🔥8👍4❤1
OpenAI строит DeployCo: $4 млрд и 150 инженеров внутри корпораций
OpenAI не стали ждать, пока enterprise сам разберётся с ИИ внедрением.
Новое подразделение - DeployCo высаживает своих Forward Deployed Engineers прямо в компании и перепроектирует процессы под AI.
Anthropic в ответ запускает аналогичный JV с Blackstone и Goldman Sachs.
🤖 Что такое DeployCo:
Юнит с собственным операционным циклом, мажоритарно контролируемый OpenAI.
150 Forward Deployed Engineers из купленного Tomoro (клиенты: Tesco, Virgin Atlantic, Supercell).
Модель работы: диагностика бизнес-процессов → выбор приоритетных процессов → встроенная разработка → интеграция моделей в данные и контуры контроля компании.
Ключевой ход: системы проектируются под будущие возможности frontier-моделей, а не только текущие.
💰 Структура сделки:
$4 млрд+ от 19 инвесторов, оценка JV: $10 млрд.
Лидируют TPG, со-лидеры: Advent, Bain Capital, Brookfield.
Консалтинговые партнёры: Bain, Capgemini, McKinsey.
PE-партнёры курируют 2000+ компаний → встроенная воронка.
OpenAI вкладывает $500 млн equity + опцион на $1.5 млрд.
⚙️ Anthropic не отстаёт:
Параллельный JV с Blackstone, Goldman Sachs и Hellman & Friedman: $1.5 млрд.
Та же модель: встраивают инженеров в средний рынок для деплоя Claude.
Blackstone и H&F по $300 млн каждый.
Anthropic: выручка выросла с $9 млрд (конец 2025) до $30 млрд (апрель 2026), готовится к IPO.
💼 Зачем бизнесу:
Модель продаж ИИ-компаний сместилась от «купите API» к «мы придём и всё сделаем».
Private equity как канал дистрибуции: 2000+ портфельных компаний = тёплые лиды без маркетинга.
Кто не встроил ИИ в процессы за 12-18 месяцев, отстанет от тех, кому DeployCo уже перепроектировал процессы.
Консалтинговым компаниям придётся менять модель: FDE-юниты OpenAI и Anthropic забирают верхний сегмент.
#OpenAI #Anthropic #enterprise #DeployCo
------
@tsingular
OpenAI не стали ждать, пока enterprise сам разберётся с ИИ внедрением.
Новое подразделение - DeployCo высаживает своих Forward Deployed Engineers прямо в компании и перепроектирует процессы под AI.
Anthropic в ответ запускает аналогичный JV с Blackstone и Goldman Sachs.
🤖 Что такое DeployCo:
Юнит с собственным операционным циклом, мажоритарно контролируемый OpenAI.
150 Forward Deployed Engineers из купленного Tomoro (клиенты: Tesco, Virgin Atlantic, Supercell).
Модель работы: диагностика бизнес-процессов → выбор приоритетных процессов → встроенная разработка → интеграция моделей в данные и контуры контроля компании.
Ключевой ход: системы проектируются под будущие возможности frontier-моделей, а не только текущие.
💰 Структура сделки:
$4 млрд+ от 19 инвесторов, оценка JV: $10 млрд.
Лидируют TPG, со-лидеры: Advent, Bain Capital, Brookfield.
Консалтинговые партнёры: Bain, Capgemini, McKinsey.
PE-партнёры курируют 2000+ компаний → встроенная воронка.
OpenAI вкладывает $500 млн equity + опцион на $1.5 млрд.
⚙️ Anthropic не отстаёт:
Параллельный JV с Blackstone, Goldman Sachs и Hellman & Friedman: $1.5 млрд.
Та же модель: встраивают инженеров в средний рынок для деплоя Claude.
Blackstone и H&F по $300 млн каждый.
Anthropic: выручка выросла с $9 млрд (конец 2025) до $30 млрд (апрель 2026), готовится к IPO.
💼 Зачем бизнесу:
Модель продаж ИИ-компаний сместилась от «купите API» к «мы придём и всё сделаем».
Private equity как канал дистрибуции: 2000+ портфельных компаний = тёплые лиды без маркетинга.
Кто не встроил ИИ в процессы за 12-18 месяцев, отстанет от тех, кому DeployCo уже перепроектировал процессы.
Консалтинговым компаниям придётся менять модель: FDE-юниты OpenAI и Anthropic забирают верхний сегмент.
#OpenAI #Anthropic #enterprise #DeployCo
------
@tsingular
✍11❤7⚡5👨💻4👍3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Unitree GD01: Оптимус Прайм за $650K
Пока мир обсуждает $6K гуманоидов R1, Unitree выкатила то, во что никто не верил: пилотируемый меха-трансформер с ценником 48 млн рублей ($650K).
🤖 От игрушки к инструменту:
GD01 первый в мире серийный пилотируемый меха. Человек садится в кабину и управляет машиной в реальном времени.
Трансформация: двуногий режим → в четырёхногий за секунды. Обе формы адаптируются под пилота внутри.
Масса около 500 кг с человеком. Высокопрочный сплав + сервоприводы.
Демонстрация: GD01 одним ударом кулака ломает кирпичную стену. Основатель Unitree Ван Синсин лично тестировал машину в кабине.
⚙️ Конкурентный сдвиг:
До сих пор пилотируемые меха были единичными арт-проектами: японский ARCHAX за $3M (4.5 м, 3.5 т, 10 км/ч), KURATAS за $1.3M, корейский METHOD-2. Все демонстрационные прототипы, не транспорт.
GD01 позиционируется как гражданское транспортное ( :) ) средство. Серийное производство а не выставочный образец.
Цена в 5 раз ниже ARCHAX при сопоставимом функционале плюс трансформация, которой нет у конкурентов.
💼 Зачем бизнесу:
Unitree определила три рынка: туризм и развлечения, спецоперации, премиальный личный транспорт.
3.9 млн юаней ($650K) дорогой экскаватор, но дешёвый меха. Для парка развлечений окупаемость за 2-3 сезона.
Скоро: сокращение веса, автономный режим (без пилота), стандартизация платформы для разных модулей.
🔗 Аналогичные проекты:
• ARCHAX - $3M, 4.5 м, Япония, режим робота + транспорт, 10 км/ч
• KURATAS - $1.3M, 4 м, Япония, винтовки-водомёты, 10 км/ч
• METHOD-2 - $8M+ концепт, 4 м, Южная Корея, разработка остановлена
#меха #Unitree #GD01 #пилотируемыероботы #трансформер #Китай #mecha
------
@tsingular
Пока мир обсуждает $6K гуманоидов R1, Unitree выкатила то, во что никто не верил: пилотируемый меха-трансформер с ценником 48 млн рублей ($650K).
🤖 От игрушки к инструменту:
GD01 первый в мире серийный пилотируемый меха. Человек садится в кабину и управляет машиной в реальном времени.
Трансформация: двуногий режим → в четырёхногий за секунды. Обе формы адаптируются под пилота внутри.
Масса около 500 кг с человеком. Высокопрочный сплав + сервоприводы.
Демонстрация: GD01 одним ударом кулака ломает кирпичную стену. Основатель Unitree Ван Синсин лично тестировал машину в кабине.
⚙️ Конкурентный сдвиг:
До сих пор пилотируемые меха были единичными арт-проектами: японский ARCHAX за $3M (4.5 м, 3.5 т, 10 км/ч), KURATAS за $1.3M, корейский METHOD-2. Все демонстрационные прототипы, не транспорт.
GD01 позиционируется как гражданское транспортное ( :) ) средство. Серийное производство а не выставочный образец.
Цена в 5 раз ниже ARCHAX при сопоставимом функционале плюс трансформация, которой нет у конкурентов.
💼 Зачем бизнесу:
Unitree определила три рынка: туризм и развлечения, спецоперации, премиальный личный транспорт.
3.9 млн юаней ($650K) дорогой экскаватор, но дешёвый меха. Для парка развлечений окупаемость за 2-3 сезона.
Скоро: сокращение веса, автономный режим (без пилота), стандартизация платформы для разных модулей.
🔗 Аналогичные проекты:
• ARCHAX - $3M, 4.5 м, Япония, режим робота + транспорт, 10 км/ч
• KURATAS - $1.3M, 4 м, Япония, винтовки-водомёты, 10 км/ч
• METHOD-2 - $8M+ концепт, 4 м, Южная Корея, разработка остановлена
#меха #Unitree #GD01 #пилотируемыероботы #трансформер #Китай #mecha
------
@tsingular
🔥26🤔8⚡2❤1🤨1👾1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
Anthropic, похоже, стала самым быстрым software-бизнесом в истории
По reported revenue run rate компания уже обогнала OpenAI и вышла примерно на $45B ARR.
Для масштаба: Salesforce за FY2025 сделал около $38B.
У Anthropic траектория выглядит дико:
- ~$10M ARR в конце 2022
- ~$1B ARR к январю 2025
- ~$14B ARR в начале 2026
- ~$45B ARR к маю 2026
Менее чем за год он, по сообщениям, вышел на ~$2.5B run rate. Число enterprise-клиентов с чеком $1M+ в год выросло примерно с 500 до 1000 всего за пару месяцев. Больше 80% выручки Anthropic теперь идёт из enterprise.
Пока одни гнались за consumer-хайпом, Anthropic пошла туда, где есть бюджеты: кодовые базы, команды разработки, внутренние процессы и задачи, которые бизнес не может просто выключить.
Вот и весь monetization gap.
Меньше массовой аудитории, зато намного выше spend per customer.
Да, compute будет жрать безумные деньги. Но если выручка растёт такими темпами, старая SaaS-математика начинает трещать.
И если эта траектория удержится, главными победителями будут не приложения, а те, кто контролирует AI-слой, на котором они работают.
Сейчас этот слой всё чаще выглядит как ClaudeOS.
По reported revenue run rate компания уже обогнала OpenAI и вышла примерно на $45B ARR.
Для масштаба: Salesforce за FY2025 сделал около $38B.
У Anthropic траектория выглядит дико:
- ~$10M ARR в конце 2022
- ~$1B ARR к январю 2025
- ~$14B ARR в начале 2026
- ~$45B ARR к маю 2026
Менее чем за год он, по сообщениям, вышел на ~$2.5B run rate. Число enterprise-клиентов с чеком $1M+ в год выросло примерно с 500 до 1000 всего за пару месяцев. Больше 80% выручки Anthropic теперь идёт из enterprise.
Пока одни гнались за consumer-хайпом, Anthropic пошла туда, где есть бюджеты: кодовые базы, команды разработки, внутренние процессы и задачи, которые бизнес не может просто выключить.
Вот и весь monetization gap.
Меньше массовой аудитории, зато намного выше spend per customer.
Да, compute будет жрать безумные деньги. Но если выручка растёт такими темпами, старая SaaS-математика начинает трещать.
И если эта траектория удержится, главными победителями будут не приложения, а те, кто контролирует AI-слой, на котором они работают.
Сейчас этот слой всё чаще выглядит как ClaudeOS.
🔥15⚡7