Революция искусственного интеллекта и его влияние на бизнес и общество
80-кратный рост за квартал, $200 млрд на Google Cloud и аренда 220 000 GPU у SpaceX Colossus 1 — Anthropic перестраивает AI-инфраструктуру. Разбираем сделку, риски и сценарии
Google разделила TPU на два чипа: 8t для обучения и 8i для инференса агентного ИИ с задержкой на 5x ниже.
Gartner: впервые в истории ML-рынка расходы на inference превысят расходы на training — $20,6 млрд vs $9,2 млрд. Индустрия переходит от строительства к эксплуатации.
AI CPU Crunch — первый за 30 лет кризис серверных процессоров. Соотношение CPU/GPU сократилось с 1:4 до 1:1, lead time TSMC достиг 52-78 недель.
Четыре технологических гиганта готовы потратить $725 млрд на AI-инфраструктуру в 2026 году — на 77% больше, чем год назад. Кому это выгодно?
708 автономных AI-агентов Hyperspace провели 27 247 экспериментов за 3 недели. Теперь система обучает собственную модель через DiLoCo-протокол.
Векторные БД выросли с $2,56 до $14 млрд за 8 лет. Oracle и Amazon вошли в сегмент в 2026. Выбор решения: Pinecone для простоты, Qdrant/pgvector — для скорости.
288 продуктов запустила Stripe для экономики AI-агентов. Кошельки, стриминговые платежи и партнерства с Google, OpenAI, Microsoft и Meta формируют новую инфраструктуру.
Основатель DeepMind привлек $1,1 млрд на создание AI без человеческих данных. Подход «superlearner» — крупнейший seed в истории европейского AI.
В апреле 2026 года Uber исчерпал годовой бюджет на ИИ за четыре месяца — токен-затраты на Claude Code превысили все прогнозы. Вице-президент Nvidia публично признал: вычисления уже дороже сотрудников. Разбираем, почему парадокс Джевонса для ИИ меняет экономику enterprise-внедрения.
Три главных enterprise-вендора за неделю перестроили платформы для автономных ИИ-агентов. Разбираем, кто предлагает лучшую модель для корпораций.
Апрель 2026 года стал переломным для венчурного рынка. $314 млрд в ИИ-стартапы — 61% всех сделок месяца. Анализ концентрации и новых трендов.
