openai привлекает 122 миллиарда долларов и работает над «супераппликацией»

OpenAI получила новое финансирование в размере 122 миллиардов долларов при оценке в 852 миллиарда долларов. Компания работает над созданием "супераппликации". Amazon, Nvidia и SoftBank обеспечили 110 миллиардов долларов финансирования, при этом у Amazon, по сообщениям, есть положение об AGI, которое может изменить условия, если OAI достигнет этой черты. OAI заявила, что ее доход составил 2 миллиарда долларов в месяц, что в 4 раза превышает темпы роста Alphabet и Meta на той же стадии развития компании. Enterprise уже составляет более 40% доходов OAI и, по прогнозам, к концу года сравняется с потребительским сегментом — это самый быстрорастущий сегмент после привлечения финансирования. Компания объединяет ChatGPT, Codex и свои агентские инструменты в одно "унифицированное супераппликация", сразу после недавного отказа от приложения Sora для видео.

122 миллиарда долларов — это огромная сумма, но статистика enterprise, лежащая в ее основе, может быть еще более важной — 40% доходов OAI и их рост означают, что отказ от "побочных проектов" был шагом в направлении движения денег. "Унифицированное супераппликация" и IPO станут следующей главой для главного героя бума AI.

Anthropic случайно опубликовала исходный код своего инструмента для кодирования AI Claude Code в общедоступном реестре, обнажив более 1900 файлов, 500 000+ строк кода и несколько невыпущенных функций — сразу после утечки модели "Mythos". Разработчики обнаружили 44 флага функций и три невыпущенных проекта, в том числе постоянную память между сессиями и систему глубокого планирования. Anthropic назвала это "человеческой ошибкой, а не нарушением безопасности", заявив, что данные клиентов не были раскрыты, но зеркало кода на GitHub набрало более 4000 звезд и 7000 форков за несколько часов. Также всплыли внутренние кодовые имена, причем "Capybara" соответствует варианту Claude 4.6 уже версии 8, а также коду, который отслеживает, когда пользователи ругаются на Claude. В коде также был скрыт невыпущенный AI-питомец под названием BUDDY, который включал 18 видов, уровни редкости и характеристики, такие как CHAOS и SNARK. Две крупные утечки за неделю — это необычное явление для лаборатории, которая гордится своей безопасностью. Раскрытый код — это уровень CLI Claude Code, а не веса моделей, и такие конкуренты, как Codex, уже предлагают аналогичные инструменты с открытым исходным кодом по собственному выбору. Таким образом, ущерб, вероятно, больше репутационный, чем конкурентный… Но эта история, безусловно, стала предметом обсуждения в интернете.

В этом руководстве вы узнаете, как создать лучший контекст для любого AI-агента кодирования. Это один из самых быстрых способов борьбы с потерей контекста в рабочих процессах кодирования AI, поскольку документы находятся в вашем репозитории, а не исчезают в потоке.

Шаги: Установите Marksnip в Chrome и откройте нужную страницу документации, например руководства по настройке, документацию SDK, страницы справки API (мы использовали это). Откройте расширение Marksnip и нажмите "загрузить". Файл Markdown будет загружен автоматически. Перетащите этот файл Markdown в свой рабочий репозиторий и сохраните его в специальной папке, например agent-context/ или project-docs/. Сообщите своему агенту кодирования о необходимости прочитать эту папку, используя подсказку: "Прочитайте файлы в agent-context в первую очередь и используйте их в качестве источника истины для этой задачи". Совет: используйте Marksnip для быстрой записи "сути" других носителей, таких как Твиты, статьи или даже веб-сайты правительства, для вашего AI-агента.

Новое исследование Университета Квиннипак по AI выявило растущий разрыв между внедрением и настроениями американской общественности, при этом использование увеличилось на 14%, а доверие, настроения и обеспокоенность по поводу рабочих мест ухудшаются. Исследования (51%) были наиболее распространенным вариантом использования для людей, использовавших AI, наряду с написанием (28%), школьными/рабочими проектами (27%) и анализом данных (27%). Тревога по поводу рабочих мест возросла сильнее, чем любой другой показатель: доля респондентов, ожидающих сокращения возможностей из-за AI, увеличилась на 14 баллов до 70%. Настроения различались в зависимости от дохода: 52% лиц, зарабатывающих 200 000 долларов и более, заявили, что AI приносит больше пользы, чем вреда, а 60% лиц, зарабатывающих менее 50 000 долларов, заявили, что AI приносит больше вреда. Только 5% считают, что AI разрабатывается людьми, которые их представляют, в то время как 74% говорят, что правительство недостаточно делает для регулирования AI. Оптимизм в отношении AI и технологических пузырей достиг исторического максимума. Но общественность движется в противоположном направлении: меньше доверия, больше страха, глубже пессимизм в отношении рабочих мест. Этот разрыв между тем, как отрасль говорит об AI, и тем, что люди на самом деле чувствуют, является тем видом несоответствия, которое в конечном итоге проявляется в регулировании, неприятии или ином.