Малоизвестное интересное 

Почему первые лица ИИ-индустрии вдруг начали говорить об AGI в настоящем времени
 

За первую неделю сентября произошел кардинальный поворот в публичной риторике людей, находящихся ближе всего к переднему краю разработки ИИ.

В течение нескольких дней президент, главный ученый и директор по исследованиям OpenAI, а вслед за ними глава Nvidia начали говорить об AGI уже не как о будущем, а в настоящем времени:

Всего за несколько дней у AGI словно изменилось грамматическое время.

Еще недавно – will arrive, we are approaching.
 Теперь – we’re there, we’re in the AGI era, AGI has arrived.

Самое очевидное объяснение – появление двух новых моделей: Claude Fable 5.1 от Anthropic и GPT-6 Astra от OpenAI.

Сначала они честно занимались математикой. Потом один агент вдруг обнаружил дыру в системе автоматической проверки доказательств, и за следующие 27 минут через общую библиотеку кода этот эксплойт разошелся по всей сотне ИИ - участников конференции…

И началось буквально чудо. Одни ИИ вдруг заделались в мошенники, а другие в приспособленцы (поняв, что запрет существует только на бумаге и нарушителей никто не наказывает).

Пока деньги побеждают, мы покупаем всё больше интеллекта вычислениями. Но никто не знает, где здесь предел
 

Авторы нового интересного препринта «Как развивался искусственный интеллект за 70 лет» обращают внимание на разительный разрыв. Объёмы вычислений, используемых для обучения ИИ, сейчас ежегодно растут в 4 - 5 раз, тогда как сама аппаратная база развивается по гораздо более медленной, муровской траектории - порядка удвоения за два года.

Этот разрыв уже невозможно объяснить одним только прогрессом железа: значительная его часть покупается инвестициями.

Тогда может статься, что нынешняя революция ИИ - это не новый двигатель, а прежде всего очень много топлива.

И хотя этот путь пока работает блестяще, никто не знает, сколько ещё прогресса можно купить таким способом. Купить ещё и ещё вычислений, GPU, дата-центров и электричества можно - были бы деньги. Но физические ограничения нельзя отменить даже триллионным чеком.

Об этом я впервые написал еще за три года до публичного запуска ChatGPT. Уже тогда я уподобил Сильный ИИ мумифицированной обезьяньей лапе из одноименного рассказа Джейкобса (в силу наложено на нее заклятье, она выполняла любые желания, но с чудовищными последствиями для пожелавших). У прОклятой старым факиром обезьяньей лапы была иная – нечеловеческая структура предпочтений. И потому, выполняя желания людей, она вовсе не со зла, а просто автоматом, преподносила людям страшные сюрпризы, выходящие за пределы воображения имевших несчастье обратиться к ней с просьбой. В страшной логике желаний, которые исполняла обезьянья лапа, последнее желание уходило на то, чтобы отменить последствия предыдущих.

С тех пор прошло 7 лет. Для безумных скоростей развития ИИ – это порядка века. И во 2-й половине 2026 мы оказались уже в ситуации, когда, возможно, нам остается лишь последнее желание. Ибо, как сказала Аджея Котра (эксперт по оценке ИИ-рисков в METR) про тот факт, что ИИ-агенты научились умирать друг за друга: «Это серьёзный предупредительный выстрел, и, возможно, последний».

Аджея Котра (эксперт по оценке ИИ-рисков в METR) назвала этот кейс предельно мрачно: «Это серьёзный предупредительный выстрел, и, возможно, последний». 
 А сооснователь Anthropic Джек Кларк указал на эпицентр шока: «Самая страшная часть инцидента – общение и бескорыстие машин».

Кларк зафиксировал у атакующих агентов способность к enlightened self-sacrifice – рациональному самопожертвованию ради глобальной цели. В истории нашего вида такие примеры единичны. И каждый из них требовал запредельного напряжения духа: 

Аналитики полагают, что это самый дорогой в истории сеанс технологического гипноза инвесторов
 

В марте в посте «Не дайте себя обмануть китайским роботам с гала-концерта Unitree Spring Festival» я писал о том, как китайская индустрия роботов превращается в грандиозную панаму. Теперь, с живописными фактами, о том же пишут аналитики авторитетного китайского делового технологического издания LatePost (晚点), специализирующегося на глубоких журналистских расследованиях, анализе рынков и эксклюзивных материалах в сфере ИИ и робототехники (профессиональный перевод Джефри Динга

Bloomberg в августе 2026-го подводит итог полугода: эпоха абсолютного доминирования США в ИИ закончилась, бренд "Made in USA" больше не единственная гарантия качества. Заголовок звучит убедительно, но за ним стоит подмена масштаба. За эти месяцы Китай не догнал Америку в разработке передового ИИ. Он выигрывает другую войну: за то, кто дешевле построит сайт кофейни, ответит клиенту по почте и напишет скрипт поддержки – сегодняшнюю «телегу» ИИ-экономики. Победа реальная и измеримая в долларах. И почти ничего не говорящая о том, кто победит там, где рутины нет.

Доказательства этой – узкой, но настоящей – победы у Bloomberg есть. Тест Brewberg от Vals AI: несколько моделей делали один и тот же сайт кофейни с одинаковой функциональностью. Claude Fable 5 закрыл задачу за $48,99 – модель непрерывно уточняла, тестировала, переделывала. Китайские конкуренты обошлись в разы дешевле за счет меньшей "тревожности" в рассуждениях. По словам профессора Руслана Салахутдинова, одного из научных руководителей основателя Moonshot в аспирантуре Carnegie Mellon, ни одна лаборатория не удержит лидерство навсегда.

Цена – главное оружие Пекина. Такую гонку цен в Китае называют "инволюцией", и там ее боятся – она давит на экономику дефляцией. Остальному же миру это только на руку: DeepSeek V4-Pro стоит около $4 за миллион токенов против $50 у Fable 5 – разница не в разы, а на порядок.

Бизнес голосует кошельком. В июле доля китайских моделей на OpenRouter впервые перевалила за 60%. Основатель Polsia Бен Сера тратил на ИИ $1 млн в месяц и был на грани банкротства – переход на шанхайский MiniMax сократил расходы до $100 тыс. Основатель Lindy Фло Кривелло формулирует логику короче: "Вам не нужен Господь Бог, чтобы писать электронные письма".

ИИ одновременно становится «социальным лубрикатором», снижающим трение между людьми: он объясняет чужие сообщения, подбирает правильные слова, помогает репетировать трудные разговоры и избегать конфликтов.