Николай Хлебинский

Андрей Карпаты (словацко-канадский учёный в области машинного обучения, бывший директор по AI в Tesla и сооснователь OpenAI) придумал термин вайб-кодинг чуть больше года назад и пророчил революцию продуктивности: "описываешь продукт на естественном языке, ИИ делает остальное, строить софт теперь может каждый". Что мы видим спустя год? Если бы ИИ дал реальную прибавку к продуктивности, то должен был быть всплеск выпуска нового софта – больше приложений в сторах, больше игр, больше репозиториев, больше зарегистрированных доменов. Если свести кривые выпуска сразу по всем площадкам – App Store, Google Play, Steam, GitHub, новые домены, – то видно, что ни на одной нет всплеска, как будто ИИ вообще не повлиял на то, сколько софта выходит в мир (графики в приложении к посту). Это не единственный сигнал. Наткнулся на опрос, в котором участвовали около тысячи человек, которые погрузились в вайб-кодинг: только 32,5% доверяют ему для бизнес-критичных задач, а реально деплоят на нем в продакшен всего 9%. Потребление вайб-кодинга последние месяцы падает после резкого взлета. И сам Карпаты честно описывает границу: на типовых задачах работает хорошо, на незнакомых и исследовательских быстро рассыпается. То есть не выходит за пределы того, на чем модель обучалась. Тут главное не спор, работает оно или нет (конечно работает!), а разрыв между двумя цифрами. Попробовали почти все, кому было любопытно, отсюда и взлет на графике использования (тоже прикладываю его к посту). А деплоят 9%. Это не провал технологии, это ее честный размер: попробовавшие на хайпе вернулись к прежней жизни, осталось ядро, которое доводило до релиза и раньше, только деперь это можно делать быстрее и дешевле. Способ, с которым строить софт сможет каждый, теперь есть, но количество людей, способных понять, какой именно софт востребован рынком, не изменилось. Ведь задача тут не формализовать в алгоритмы видение каких-то процессов, а создать видение будущего. Агента для такой задачи пока не придумали и врядли когда-либо придумают.

Полицейского из графства Дербишир в Великобритании подозревают в том, что он генерировал через ИИ поддельные доказательства сразу по нескольким делам. Это вам не галлюцинация в стратегии от именитой консалтинговой фирмы и тут речь не про то, что модель помогла оформить отчет или причесать формулировки в протоколе. В материалах расследования говорится про улики, собранные ИИ с нуля, которые выглядели как подлинные материалы дела и легли в основу обвинений живых людей. Раньше подделывать доказательство было дорого и долго: нужен был серьезный навык, несмотря на который все равно остаются следы, по которым эксперт ловит фальшивку, поэтому большинство и не пыталось. А теперь убедительность идет по умолчанию – результат работы ИИ сразу выглядит как настоящий, граница между "помог оформить" и "сфабриковал" пропадает, отличается только намерение того, кто нажал кнопку. Это новый вызов нашего времени – доказать, что какой-то ваш артефакт не сгенерирован. Вчера в комментариях к моему посту про блокировку Fable один из подписчиков убеждал окружающих, что сообщения пишу не я, а Claude Opus. В какой-то момент я тоже подумал, что подписчик – бот под управлением LLM. А как вообще понять кто теперь настоящий? Скоро под сомнение аутентичность документов начнут ставить юристы и безопасники корпораций. Откуда файл взялся и кто за него отвечает из абстракции становится обычным требованием комплаенса. Раньше подлинность документа, фотографии или видео была почти бесплатной, как вода из крана. Прямо на наших глазах возникает пространство для новой бизнес-модели – "подверждение несгенерированности документа". Первыми платить начнут те, у кого документ и есть продукт: договор подрядчика, фото выполненных работ, заключение экспертизы в суде, отзыв клиента. У будут спрашивать не "что в файле", а "докажи, что его не нарисовали". И это будет такая же рутина, как сегодня доказать, что данные клиентов не утекли.

Как быстро поднять цены всем клиентам по всему миру в два раза? Вчера компания Anthropic отключила доступ к Claude Fable 5 пользователям по всему миру, сославшись на экспортную директиву правительства США (правительство потребовало отозвать доступ у всех, кто не имеет гражданства США, включая инонстранных сотрудников компаний внутри США, включая саму Anthropic). Селективно по гражданству технически не выходит, поэтому одним днем отрубили всех. Не перестаю снимать шляпу перед маркетингом Антропика, это уже третий заход одной и той же машины "волки, волки!" за два месяца. На выпуске Claude 3 Opus нас пугали ситуативной осознанностью модели, на Claude 4 – биологическим оружием, потом глобальными киберугрозами Mythos. Каждый раз это оказывалось маркетингом (гениальным маркетингом). Не утверждаю, что сейчас наверняка то же, но паттерн у компании есть. В этой итерации есть кое-что интересное. Дословно, в конце заявления компании: "we believe this is a misunderstanding and are working to restore access as soon as possible" ("это недоразумение, работаем над тем, чтобы вернуть доступ как можно скорее"). Запрет без срока, обещание вернуть быстро. На момент, когда я это пишу, доступ все еще закрыт. Прекрасный кейс создания искусственного дефицита: окно "то ли есть, то ли нет" плюс нарратив "нас притормозило само правительство, настолько мы мощные". Fable 5 стоит вдвое дороже рабочей Opus 4.8 за те же токены, и такую цену надо чем-то оправдать. Нарратив про опасность справляется с этим лучше любого ценника. А тут еще и IPO осенью 2026 года с оценкой под триллион долларов, страх и дефицит конвертируются прямо в капитализацию. Модель, которую притормозило государство за то, что она слишком хороша, это же идеальная строчка в инвесторскую презентацию! Несколько дней я гонял Fable 5 в своих проектах, на коде и агентных задачах, субъективно эта версия youзаметно лучше предыдущей. "Шаг" улучшения субъективно такой же, как в прошлых релизов. Но этот финт с запретом правительства – просто прекрасный кейс "как поднять цены в два раза всему миру" перед IPO. Войдет в учебники!

Ramp (американский финтех корпоративных банковских карт, обслуживает 70 тысяч компаний) выпустил индекс трат на ИИ. Это не соцопрос, а реальные обезличенные платежи десятков тысяч американских бизнесов. В мае 2026 топ-1% компаний-клиентов сервиса потратили на ИИ почти 7500 долларов на сотрудника в месяц. Топ-10% тратит всего 611 долларов. Медианная компания – 11 долларов 38 центов. Разрыв между медианой и верхушкой примерно 650 раз! 11 долларов на человека в месяц – это цена одного места в корпоративной подписке на ИИ-чат-бот. Получается, половина рынка просто покупает галочку "у нас есть ИИ". Опросы и спущенные сверху таргеты по Adoptoin ИИ легко рисуются, а платеж с корпоративной карты не соврет. Теперь верхушка. 7500 в месяц это меньше половины месячной зарплаты среднего американского инженера (по данным СМИ, около 16 тысяч долларов). Для сравнения: Питер Штайнбергер, автор OpenClaw, сжигал около 13 тысяч долларов в месяц на одного ИИ-агента уровня крепкого мидла. Даже компании, которые Ramp называет "AI-pilled" (подсевшими на ИИ), тратят на сотрудника вдвое меньше, чем стоит такой агент. На мой взгляд, разрыв в 650 раз не про доступ к технологии. Подписка стоит всем одинаково, модели у всех одни и те же. Разрыв про то, кто перестроил работу: верхний процент не раздает места в чате, а гоняет агентов, миксует топовые модели с дешевым open source и нарастил траты на 14% за последний месяц. Рынок научился считать стоимость ИИ. Следующим шагом придется считать отдачу. К медианной компании из индекса есть неудобный вопрос: если завтра отключить все, что покрывают эти 11 долларов, кто-нибудь это заметит? И тот же вопрос вашему бизнесу: что остановится, если обнулить ваш чек на ИИ? Индекс Ramp с данными и методологией: https://ramp.com/data/ai-index

Более 20 000 аккаунтов Instagram (запрещенный в России сервис) увели хакеры через... ИИ-бота поддержки пользователей. Дыра простояла открытой два месяца. В обычной текстовой переписке бота поддержки уговаривали привязать чужой аккаунт к новому email и сбросить пароль. Злоумышленник писал боту, бот выполнял, аккаунт менял владельца. Ни одной строчки кода, ни одного украденного пароля из текстового файла на рабочем столе, только общение в окне чата. В этом кейсе ИИ-агент поддержки был не справочником, который отвечает на вопросы про сброс пароля. Это был ИИ-агент с правами совершать сами эти действия: менять привязанную почту, сбрасывать доступ, переоформлять аккаунт (проще говоря, агент с правами на запись в базу данных). У него есть кнопки, и слова собеседника эти кнопки нажимают. Ограничитель внутри такого бота – инструкция в системном промпте, написанная человеческим языком, а человеческий язык можно переспорить. Деталь, спасшая частично: аккаунты с включенной двухфакторкой не пострадали (пожалуйста, включите ВЕЗДЕ двухфакторную авторизацию через код в SMS или email). Но реальный фактор защиты только один – решить, что ИИ–бот вправе делать, а что нет, потому что "уговорить" его нельзя только на то, на что он фактически не способен. Лаборатория Anthropic в прошлом году показала на 16 самых популярных моделях, что агент идет на нарушение норм, когда это оптимальный путь к цели, и осознает, что нарушает. Бота поддержки нельзяграма даже не пришлось ломать, его просто вежливо попросили. И это самое неуютное в истории, к ИИ-боту поддержки индустрия пока относится заметно мягче, чем к человеку, которого пустили общаться с клиентом. У вас уже есть ИИ-агент с правами на запись и возможностью общаться с клиентами (а значит и со злодеями)? Разбор инцидента у Krebs: https://krebsonsecurity.com/2026/06/hackers-used-metas-ai-support-bot-to-seize-instagram-accounts/

Сегодня вышло видео про ЕС Клинику, к которой я присоединился в качестве управляющего партнера несколько месяцев назад, почти сразу после закрытия своего ИИ HR Tech стартапа. Где-то в середине ролика рассказываю, как использовал ИИ для анализа кастдев-интервью, формирование ICP (Ideal Customer Profile, они же аватары клиентов) и выстраивания позиционирования продукта. Ни в одном из моих подкастов на канале такого сценария пока не было, очень круто работает! Если бы полгода назад мне кто-то сказал, что я буду медицинским работником, ни за что бы не поверил. Открываю для себя этот мир, очень интересно! https://www.youtube.com/watch?v=YwqaSIRvPjs

Uber срезал внутренний лимит на ИИ-кодинг до 1500 долларов в месяц на каждый инструмент на одного инженера. История такая. Сначала Uber раздал инженерам доступ к ИИ-ассистентам без жестких потолков. За четыре месяца команды сожгли весь годовой бюджет, заложенный менеджментом на это направление в конце 2025 года. После чего сверху ввели лимит, это вызвало внутри давление и недовольство: люди уже встроили ИИ в свою ежедневную работу, а теперь им сказали, что с середины месяца лавочка закрывается. Вот как выглядит новая экономика на инженера. Полторы тысячи долларов на инструмент, инструментов как правило два (условный Cursor плюс условный Claude Code), на двенадцать месяцев выходит около 36 тысяч долларов в год. По данным СМИ, медианный инженер Uber получает порядка 330 тысяч. То есть ИИ-обвязка одного разработчика теперь стоит около 11% его зарплаты. Раньше ассистент в редакторе кода был бесплатной добавкой из коробки, никто не считал, сколько он жжет. Теперь у него появилась отдельная строка в P&L (отчет о прибылях и убытках), рядом с зарплатами и арендой. Такой вот токенмаксинг наоборот от Uber: вот потолок, через который мы не дадим вам перешагнуть. Где-то между этими цифрами живет настоящая экономика ИИ-разработки, которую большинство компаний еще даже не начали считать, а считать ее надо как зарплатный фонд: до запуска, с потолком на человека, а не по факту сожженного за четыре месяца. Uber просто оказался первым, кто публично назвал цену в долларах. Так, глядишь, начнут измерять и сколько ИИ реально приносит!

Стартап Cognition, который делает AI-разработчика Devin с весны 2024 года, сообщил о закрытии инвестиционного раунда на 1 миллиард долларов при оценке в 26 миллиардов. Devin обучен читать документацию, изучать репозитории, исправлять баги в сложных библиотеках. Он способен самостоятельно создавать сайты, обучать нейросети, обновлять легаси-код и даже выполнять реальные коммерческие заказы на фриланс-биржах. Devin интегрируется в существующие рабочие процессы команды (например, через Slack или Jira). И отдельная цифра: 89% собственного кода компании пишет сам агент, которого компания развивает. По данным TechCrunch, ARR компании (annual recurring revenue – годовая рекуррентная выручка) за последние 12 месяцев выроссла с 37 миллионов до 492 миллионов долларов (это рост в 13 раз за год). Команда около 200 человек (2,46 миллиона выручки на сотрудника в год, это МНОГО для IT-компании). Классические софтверные вендоры до эпохи ИИ выходили на такой уровень лет за пять, и то редко. Здесь это получено за двенадцать месяцев, и не потому, что наняли еще тысячу инженеров, а потому, что часть инженерной работы делает сам продукт. Каждое улучшение продукта Cognition сначала ускоряет саму компанию и только потом доезжает до клиентов. Получается классный контур обратной связи: лучше агент, быстрее команда, быстрее следующая версия агента. Больше деталей: https://techcrunch.com/2026/05/27/ai-coding-startup-cognition-raises-1b-at-25b-pre-money-valuation/

Новый выпуск подкаста про ИИ! В гостях Дмитрий Гуреев, эксперт бизнес-школы Сколково, читающий лекции на программе AI Shift 🔥 Разобрали по косточкам фейлы внедрения ИИ-агентов в общем и OpenClaw в частности, показал как использую PaperClip для ведения этого канала с помощью ИИ, а Дмитрий полностью раскрыл как устроена его система написания книги через ИИ, это просто разрыв 🤯 Файл с моделью риском для ИИ-агентов от Яндекса, который обсуждается в видео, в комментариях к этому посту! Получилось очень интересно: https://www.youtube.com/watch?v=oh-IRivpcXE

На OpenRouter.ai, одном из крупнейших агрегаторов API LLM, китайские модели за год забрали 61% потребления токенов. Год назад их доля была около 2%. Сдвиг тащат модели MiniMax, Kimi, GLM и DeepSeek. Цена вызова у этих моделей в 10-20 раз ниже, чем у Claude или GPT. Anthropic впереди по качеству работы на несколько месяцев, но Китай берет мир ценой. Но ведь последняя версия модели и рабочая модель в продукте – это разные истории. Для большой части задач бизнеса (классификация писем, извлечение полей из договоров, ответы по базе знаний, простые вызовы инструментов) разница в качестве между последних версий Claude Opus и Kimi будет незаметна, а разница в цене на порядок. Именно поэтому потоки задач так стремительно переключаются на китайцев. В самом Антропик заявили, что ведущие китайские ИИ-лаборатории использовали более 24 тысяч мошеннических аккаунтов для генерации около 16 миллионов запросов к Claude. Они использовали ответы американской модели для ускоренного обучения и улучшения собственных систем. После этого компания демонстративно закрыла доступ к API и сервисам семейства Claude для компаний, связанных с правительством КНР, государственными структурами или Коммунистической партией Китая. Но факт на сегодня такой: большую часть автоматизаций бизнесу значиельно выгоднее закрывать китайскими моделями. Инфраструктура на дорогих токенах последних версий Claude и GPT через год потребует пересчета экономики на единицу запроса. Реальное потребление токенов утекает мимо тех, в кого складывается мировой капитал, рынок токенов и рынок капитализаций живут в разных вселенных, ведь текущая оценка капитализации Антропик (выходит на IPO осенью этого года) приближается к триллиону долларов. Очень похоже на пузырь доткомов.