Революция искусственного интеллекта и его влияние на бизнес и общество
Май 2026 стал месяцем структурного сдвига: обязательства превысили $130 млрд, а контракты на вычисления впервые обошли долевые раунды. Пять сделок, которые изменили отрасль.
Decart привлёк $300M на DOS 2.0 — AI-стек с 1600 токенов/с (8x среднего). World-модели Decart генерируют 100 fps HD-видео. Компания потратила <$10M капитала — Доход покрывает вычисления.
Майамский стартап Subquadratic вышел из стелс-режима с моделью SubQ 1M-Preview — первым коммерческим LLM на полностью субквадратичной архитектуре. 12 млн токенов контекста, 52x ускорение, 81,8% SWE-Bench и цена «менее 5%» от Claude Opus.
Isomorphic Labs привлёк $2,1 млрд от Thrive Capital, Temasek и UK Sovereign AI Fund. IsoDDE вдвое точнее AlphaFold 3. Первая фаза клинических испытаний — до конца 2026 года.
Потребление дата-центров удвоится до 1 000 ТВт·ч в 2026 году — эквивалент всей Японии. Сеть не справляется: очереди на подключение выросли до 8 лет, PJM провалил аукцион мощности. Как AI меняет глобальную энергетику и рождает новые бизнес-модели.
Стартап Байджу Бхатта переименовался из Aetherflux и объявил крупнейший раунд в сегменте орбитальных дата-центров — $275 млн при оценке $2 млрд. Каждый модуль несёт 800 GPU и 1 МВт вычислительной мощности на орбите.
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.
