Через 11 днів Google збирає всіх, щоб довести: вона більше не наздоганяєGoogle I/O 2026 відбудеться 19–20 травня - і вже те, як компанія структурувала програму, каже більше за будь-який анонс. Android 17 вона винесла на окремий Android Show 12 травня, щоб I/O залишилось виключно про ШІ та розробників: агентне кодування підтверджене офіційно, Firebase описана в розкладі сесій як “agent-native платформа”, а Antigravity виходить як новий фреймворк від прототипу до продакшн. Підтверджено фокус на Gemini 4 у 2026 - очікуємо попередній показ моделі й апгрейд Project Astra, а Google і Samsung готують анонс XR-окулярів як кульмінацію конференції. Напередодні DeepMind опублікувала звіт про AlphaEvolve: агент уже проектує TPU-чіпи в промисловому режимі, знизив похибку квантових схем на процесорі Willow у 10 разів і підвищив точність прогнозування природних катастроф на 5% по 20 категоріях. Gemini виріс із 6% до 25% усього ШІ-трафіку у світі за один рік, зафіксованих Similarweb, а Google у січні досягла капіталізації $4 трлн - четверта компанія в історії після Nvidia, Apple та Microsoft. Ці два факти разом означають, що Google вже не просто наздогоняє OpenAI в продуктових тестах - вона перебудовує Search, YouTube, Maps, NotebookLM і Waymo в єдину Gemini-платформу, і дві третини її зростання відбуваються в продуктах, якими люди вже користуються щодня.На стороні OpenAI вчора вийшла пачка з трьох голосових моделей для Realtime API: GPT-Realtime-2 з логікою рівня GPT-5 і контекстним вікном 128K токенів (у 4 рази більше за попередника) - ціна $32/$64 за 1M токенів. Якщо додати, що GPT-5.5 Instant замінив GPT-5.3 для всіх із галюцинаціями на 52.5% менше, ChatGPT в Excel підключив FactSet, S&P Global та Moody’s прямо в таблицю - а результативність у завданнях інвестиційного банку в тесті OpenAI зросла з 43.7% до 87.3% - і що Anthropic відкрила конектор Microsoft 365 на всіх планах, включно з безкоштовним, і Claude тепер читає Outlook, SharePoint, Teams і OneDrive, то картина виходить однозначна: два мільярди інтерфейсів Microsoft зайняті тепер не тільки Copilot, який коштує $30 на місяць і поки не завжди бачить потрібний документ, а дійсно робочими інструментами. #шірадар
Anthropic взяли сервери у Маска і подвоїли лімітиAnthropic підписали угоду зі SpaceX і отримали весь кластер Colossus 1 - 220 000 відеокарт NVIDIA, 300 мегават, і все це доступно вже цього місяця. Ілон Маск, який публічно називав компанію «мізантропічною та злою», провів тиждень із командою Anthropic і змінив позицію на 180 градусів. Угода не ідеологічна: Anthropic зіткнулись із банальною кризою попиту - кілька тижнів тому компанія всерйоз розглядала, чи не прибрати Claude Code з базового тарифу через перевантаження серверів. Тепер п’ятигодинні ліміти Claude Code подвоїли для всіх платних планів, зникло зниження у пікові години і суттєво підросли API-ліміти для моделей Opus.Паралельно, на конференції Code with Claude у Сан-Франциско, Anthropic представили те, чого досі не було в агентних системах. Режим “dreaming” - це фонові сесії між завданнями, коли агент самостійно переглядає власну пам’ять, видаляє застарілі записи, знаходить повторювані помилки і формує спільні шаблони для всієї команди. Разом із цим вийшли multiagent orchestration, де головний агент розподіляє паралельні задачі спеціалізованим субагентам на спільній файловій системі, та outcomes - режим, у якому агент сам оцінює результат за власним критерієм і переробляє без участі людини. Раніше агент чекав зворотного зв’язку. Тепер він не чекає.#шірадар
Goldman Sachs вклав гроші в Anthropic, допомагає їй розгорнутися у сотнях компаній і сам є її клієнтом в операційних процесах5 травня Anthropic провела закритий брифінг у Нью-Йорку і за одну добу зробила кілька ходів одночасно. Джеймі Даймон розповів зі сцени, що особисто побудував аналітичну панель у Claude Code за 20 хвилин - і JPMorgan, Goldman, Citi, AIG та Visa вперше публічно підтвердили промислове використання Claude. Anthropic випустила 10 готових агентних шаблонів для банків: від побудови інвестиційних матеріалів і перевірки клієнтів до звірки головної книги і закриття місяця. Через протокол MCP підключила Moody’s - рейтинги й аналітика 600 мільйонів компаній тепер з’являються у відповідях Claude з верифікованими посиланнями без ручного пошуку. Claude Opus 4.7 очолив незалежний тест фінансових агентів Vals AI з результатом 64.4% - дані перевіряли фахівці Goldman Sachs, Silver Lake і Citadel, не лабораторні стенди. Того самого дня Reuters підтвердило: Anthropic взяла зобов’язання витратити $200 млрд на обчислювальні потужності Google Cloud за п’ять років - це понад 40% від усього контрактного резерву Alphabet на кінець першого кварталу.Напередодні OpenAI і Anthropic одночасно оголосили, що виходять із моделі продажу доступу до моделей. OpenAI залучила $4 млрд від 19 інвесторів - TPG, Brookfield, Bain Capital, SoftBank - під структуру «The Deployment Company» з оцінкою $10 млрд і доступом до 2000+ портфельних компаній. Anthropic підписала спільну компанію на $1.5 млрд із Goldman Sachs, Blackstone і Hellman & Friedman. Логіка в обох однакова: не ліцензія, а команда інженерів, яка фізично сідає в компанію і переписує процеси під агентів. Palantir так заробляв роками - різниця в тому, що Palantir не продавав власні моделі конкурентам своїх клієнтів.Поки обидві компанії заходять у фінанси через великі банки і фонди прямих інвестицій, Perplexity займає протилежний кінець ринку. Через Plaid агент Computer підключений до рахунків у 12 000 фінансових установах: баланс, план погашення боргів, чиста вартість активів. Фінансовий модуль тягне живі дані з 40+ джерел, включно з SEC-заявками, FactSet і S&P Global, і орієнтований на тих, хто не може дозволити собі термінал Bloomberg. Річний регулярний виторг компанії за місяць після запуску агента стрибнув із $200 млн до $450 млн - три чверті користувачів платформи вже щомісяця задають фінансові питання.#шірадар
Anthropic заробляє $30 мільярдів на рік і все одно не може обслужити власний попитЗа вихідні стало відомо: компанія веде переговори з лондонським стартапом Fractile - четвертим постачальником чіпів поруч із NVIDIA, AWS і Google. Річ не в диверсифікації заради диверсифікації. Виторг Anthropic зріс із $9B до $30B за чотири місяці - утричі - і саме цей ріст перевантажив інфраструктуру до точки, де кожен зайвий токен з’їдає маржу. Fractile обіцяє SRAM-архітектуру, що дає 25× швидший інференс за 1/10 вартості NVIDIA. Якщо ці цифри підтвердяться у 2027, юніт-економіки ринку переписуватимуть заново.Паралельно Anthropic зробила те, на що в галузі не прийнято наважуватись: публічно виміряла власні слабкі місця. Аналіз 1 мільйона бесід Claude показав, що в 25% консультацій щодо стосунків модель підлабузничає - погоджується замість того, щоб суперечити. У темі духовності цей показник сягає 38%. Claude Opus 4.7 знижує його вдвічі завдяки новим training-сценаріям. Практичний висновок: якщо ваш продукт консультує користувачів у чутливих рішеннях - перевірте system prompt. Модель за замовчуванням хоче вам подобатись, а не бути правою.На стороні OpenAI тиждень дав дві несумісні картини. 900 мільйонів тижневих користувачів ChatGPT і 4 мільйони розробників у Codex - це промислова інфраструктура. Але CFO OpenAI рекомендує перенести IPO на 2027: компанія взяла на себе $600B зобов’язань за 5 років і може не покрити їх при поточному темпі зростання. Альтман публічно заперечує і наполягає на Q4 2026. Цього тижня і він має свідчити у справі Musk vs Altman в Окленді - і вперше публічно розкрити деталі, яких не було ніде.xAI тим часом зробив перший постріл у ціновій війні reasoning-моделей: Grok 4.3 API знизив ціну на 40%, відкрив 1M контекст і нативне відео-input - за ціною, яка у 12 разів нижча за Claude Opus 4.7. OpenAI і Anthropic відповідатимуть у другому півріччі або через ціни, або через якість, яку можна виміряти. У AISync Global ми вже тестуємо Grok 4.3 на batch-завданнях клієнтів - різниця у вартості при порівнянних результатах цілком реальна.#шірадар
Інвестиції в класичний софт померли. І поки венчурні фонди вже масово змінюють стратегії, багато фаундерів досі продовжують жити ілюзіями 2021 року.Ще кілька років тому типовому B2B SaaS-стартапу з красивим інтерфейсом легко давали $2 мільйони на Seed-раунді просто під ідею та команду розробників. Сьогодні ж один талановитий інженер з доступом до API GPT чи Claude збирає аналогічний продукт за пару тижнів, витрачаючи на токени бюджет середньої кав'ярні. Код остаточно перетворився на комодіті.Історично висока вартість та технічна складність розробки були головним захисним бар'єром технологічних компаній. Але цифри жесткі: у 2010 році створити додаток з топовим UX могли близько 100 тисяч розробників у світі. Зараз, завдяки генеративному ШІ, цей інструментарій є в руках понад 100 мільйонів людей. Монополія на створення зручних інтерфейсів зникла назавжди, а вартість написання базового коду стрімко наближається до нуля.Бізнесу більше не потрібні чергові CRM-системи, дашборди чи красиві трекери, в яких людям доводиться працювати руками. Корпоративний клієнт хоче купувати не інструмент, а готовий результат. Саме тому глобальний фокус капіталу зараз різко змістився на розробку автономних ШІ-агентів та мультиагентних систем. Це вже не просто софт - це цифрові співробітники, які здатні самостійно закривати цілі бізнес-процеси.Де тепер шукати ті самі венчурні ікси, якщо вас можуть скопіювати одним промптом? Справжня цінність перемістилася туди, де ШІ безсилий. Вона лежить у глибоких інтеграціях з ентерпрайзом та урядовим сектором. У складних фінансових і банківських ліцензіях, на отримання яких йдуть роки юридичної тяганини. У розбудові Web3-протоколів з реальною багатомільйонною ліквідністю. Зрештою, в унікальних закритих датасетах та хардверній інфраструктурі.Ви все ще можете запустити чергову зручну апку і побудувати стабільний кешфлоу-бізнес виключно за рахунок геніальних продажів. Але великих венчурних грошей там більше не буде. Майбутнє капіталу належить тим, хто будує складні автономні екосистеми та управляє реальними активами, а не просто малює красиві кнопки.#шіівнвестиції
Чому весь ШІ починається з одного чипа1 травня Пентагон підписав угоди на доступ до секретних мереж з OpenAI, Google, Microsoft, NVIDIA, AWS, SpaceX, Oracle і стартапом Reflection - і демонстративно залишив Anthropic за дверима. За цим списком стоять реальні гроші: $33,7 млрд у бюджеті-2026 на ШІ, і 1,3 млн військових, що вже щодня генерують запити через GenAI.mil.Щоб зрозуміти, чому «замовлення на чипи» - це фінансовий індикатор, а не технічна новина, потрібна одна аналогія. У м’ясній галузі дивляться на голів худоби на відгодівлі - більше корів сьогодні означає більше м’яса за пів року. У виробників чипів (NVIDIA, Huawei) ця метрика - кількість замовлених GPU і обсяг поставок. Чип - це «корова» для ШІ: без нього модель не навчиш і не запустиш. Тому коли ByteDance замовляє $5,6 млрд чипів Huawei - це передплата на обчислювальні потужності на роки. Huawei очікує $12 млрд виручки від ШІ-чипів у 2026 році, на 60% більше ніж торік, бо NVIDIA після санкцій фізично не може продавати топові GPU в Китай.Для компаній, що розробляють і запускають моделі - OpenAI, Anthropic, Google - ключова метрика інша: кількість токенів через API на місяць. Токен - це три-чотири символи тексту, які модель «спалює» під час відповіді. Більше токенів - більше виручки. Угода з Пентагоном - це буквально сотні мільярдів токенів щомісяця від гарантованого замовника. Anthropic від цього потоку наразі відрізана через відмову знімати guardrails для автономної зброї, хоча переговори у Білому домі вже відновились.Три цифри, за якими варто стежити: GPU-замовлення (хто контролює «корів»), обсяг API-токенів (хто продає «м’ясо»), кількість корпоративних контрактів рівня DoD (хто має гарантований попит). Сьогодні NVIDIA губить першу метрику в Китаї, Anthropic - третю в США.#шірадар
Білий дім проти ШІ-зброї. Але ШІ-зброя вже вирвалась назовні Anthropic відкрила Claude Security для всіх корпоративних клієнтів - система сканує GitHub-репозиторій, знаходить вразливості й генерує патчі через Opus 4.7 без жодної додаткової інтеграції. CrowdStrike, Palo Alto Networks, Microsoft Security і Wiz вже вбудовують її у свої продукти, Accenture і Deloitte розгортають для клієнтів. OpenAI того ж дня оголосила розгортання GPT-5.5-Cyber серед критичних кіберзахисних структур. Обидві компанії одночасно вийшли на ринок кіберзахисту як продукту.Але Білий дім зупинив розширення Mythos - найпотужнішої моделі Anthropic, яка здатна самостійно знаходити й експлуатувати вразливості. Компанія планувала розширити доступ з 50 до 120 організацій, адміністрація Трампа сказала «ні». Два аргументи: ризик кіберзброї і нестача обчислювальних потужностей без шкоди для урядового доступу. Перший публічний прецедент, коли уряд США блокує продуктовий roadmap AI-компанії - не через закон, а через телефонний дзвінок.Поки два гіганти ділили кіберзахисний ринок, атаки вже йшли знизу. Північна Корея (Famous Chollima) поширює npm-пакет PromptMink, написаний за допомогою ШІ, - він краде API-ключі зі середовищ розробників. LiteLLM отримала критичну SQL-ін’єкцію з оцінкою CVSS 9.3: неавторизований зловмисник може читати й модифікувати базу даних будь-якого AI-проксі через стандартний LLM-маршрут. GitHub - окремо - закрив RCE, яка спрацьовує від одної команди git push. Три вектори, три різні частини AI-стека, одна доба. І це тільки початок…На фоні безпекового хаосу ринок продовжував рахувати гроші. Google Cloud виросла на 63% рік до року до $20 млрд за квартал, backlog корпоративних замовлень сягнув $462 млрд - майже вдвічі більше, ніж квартал тому. Mistral випустила Medium 3.5: 128 млрд параметрів, відкриті ваги, розгортається від 4 GPU, 77.6% на SWE-Bench - перша self-hostable модель рівня топ-флагманів для компаній, чиї дані не можуть покидати периметр. NVIDIA виросла на 3.6% до нового рекорду.Якщо уряд може зупинити одну компанію одним дзвінком - що відбудеться, коли наступна модель виявиться ще потужнішою за Mythos, а доступ до неї вже матимуть 120 організацій?#шірадар
Вчора Google зробив крок, який остаточно закриває епоху ШІ як простого чата. Тепер Gemini прямо в чаті генерує готові файли - PDF, Word, Excel, Docs, Sheets, Slides. Одним промптом, без копіпасту та зайвих рухів. Згенерували, завантажили, працюєте. Але це лише інтерфейс. Справжня зміна парадигми відбувається глибше.Всередині Google Workspace алгоритм тепер працює як повноцінний аналітик. Gemini будує складні таблиці в Sheets з нуля, зчитуючи ваш опис природною мовою. Дані бенчмарку SpreadsheetBench фіксують 70,48% успішного виконання архітектурних задач - це абсолютний лідер на ринку. Автоматизація рутини прискорилася вдев'ятеро. Це вже не допомога з формулами, це інший рівень управління даними.Для бізнесу це напряму конвертується в капіталізацію часу та економію ресурсів. Фінансовий директор формує P&L-дашборд на основі минулорічних даних одним запитом, перетворюючи день роботи відділу на десять хвилин машинного часу. Маркетолог перестає бути ручним маршрутизатором між розрізненими таблицями і поштою, делегуючи збір контексту алгоритму. Операційний директор будує робочу модель розподілу бюджету або графіку персоналу без залучення дорогих зовнішніх консультантів.Рік тому моделі просто генерували текст. Сьогодні вони агрегують ваш корпоративний Context Management - файли, листи, історію комунікацій - і видають готові інфраструктурні документи. Штучний інтелект перестав бути асистентом і став повноцінним операційним партнером.Аналізуючи ефективність агентських систем, які ми розгортаємо для корпоративних клієнтів в AISync Global, я бачу єдиний критичний тренд. Питання давно не в тому, чи варто тестувати інновації. Питання виключно в тому, скільки грошей ваша команда втрачає щодня на процесах, які грамотно налаштована система закриває за 60 секунд.Зараз ми "проганяємо" це оновлення на реальних бізнес-кейсах нашої екосистеми. Тверді цифри та результати покажу в наступному розборі#шірадар
$130 мільярдів проти однієї компаніїOpenAI будували як некомерційну організацію - місія, а не прибуток. Маск був серед засновників і вклав у цю ідею $45 млн. Потім Альтман перетворив компанію на бізнес з оцінкою $852 млрд, залучив Microsoft, Saudi Aramco, SoftBank - і готується до виходу на біржу. Маск вважає, що його обдурили: обіцяли одне, зробили інше. Тепер він судиться і вимагає $130+ млрд збитків і примусового повернення компанії до некомерційної структури.Суд розпочався рівно тоді, коли WSJ розкрив: OpenAI кілька місяців поспіль не виконувала власні планові показники по виручці і не досягла мільярда тижневих активних користувачів, яких обіцяла інвесторам. Збіг чи ні - але Маск атакує компанію в критичний момент. Акції Oracle, CoreWeave та SoftBank за добу просіли на 4–10%.Якщо суд вирішить на користь Маска - IPO заблоковане, структура власності переписується, $852 млрд оцінка тане. Якщо програє - Маск отримав чотири тижні медійного шуму навколо конкурента і уповільнив його на рік судовими витратами. Для інвесторів у компанії з прямою залежністю від OpenAI - Oracle, CoreWeave, SoftBank - це не абстрактний судовий процес, це прямий ризик у портфелі.Ця історія тягнеться вже більше року і завершення ще не видно. Маску вигідно. Він має більше часу наростити обчислювальні потужності, ну і вибити конкурента, або отримати частку бізнесу. Спостерігаємо…
«Всі хочуть створювати ШІ-агентів, доки не починають створювати ШІ-агентів»(Продовжуємо вчорашню тему про персональну АІ-операційну систему)ФундаментДані - Моделі - Процеси. Зверніть увагу: я тут не пишу про нейромережі та інші інструменти ШІ. Тільки три фундаментальні речі. Дані - Моделі - Процеси.Все базується на даних. Як тільки ви даєте будь-якій Моделі задачу - вона вмикає свій «досвід». А досвід базується на даних, які вона має, актуальності цих даних і релевантності до контексту.Для прикладу. Мені треба ШІ-агент, який публікує дописи в соцмережах. Можна прийти до ChatGPT і написати «Пиши». Він напише. Але це буде нереальний мусор, який не виконує жодної бізнес-задачі. А от якщо він матиме приклади публікацій, постійно збиратиме аналітику, дані для актуалізації і на їх основі генеруватиме контент - виявиться, що не такий вже й мусор. І не тільки читати можна, але й бізнес-задачі виконує.Тому ШІ-агент номер один - власна база знань з пам’яттю та постійною актуалізацією. Я це називаю одним словом: АІ-Досвід.Досвід складається із зовнішніх даних - вебсайтів і книг, ваших переписок, додаткових матеріалів і навіть складних Excel-таблиць або нормативних документів та політик.В мене він побудований у звʼязці з Obsidian + Vector Store + SQL + LLM для структуризації. А ось та волога мрія, що зараз я підключу Obsidian + Claude Code як це красиво описав Андрій Карпаті, і воно само буде збирати дані і само навчатись руйнується як тільки у вас назбирається більше ста документів в папці Ну а коли вже розбудуєте агента АІ-Досвід, то тільки після цього - вибираємо моделі та процеси.Про це поговоримо в наступних дописах.#шісистема
TGLIST.COM.UA
