На відміну від очікувань, у цей раз фінансування OpenAI зустріло опір серед великих інституцій та багатих клієнтів. Зовнішні ЗМІ повідомили, що OpenAI знизила цільову оцінку останнього раунду фінансування до 1,25 трильйона доларів США — на 150 мільярдів менше, ніж 1,4 трильйона, які були оголошені інвесторам на початку місяця. Morgan Stanley та технологічні фонди з цим проектом звернулися до багатих клієнтів з управління приватним багатством, але попит був значно слабшим, ніж у попередніх раундах. За словами осіб, знайомих із ситуацією, цього разу не лише не було боротьби за інвестиції — навіть атмосфера була трохи холодною. Багато інвесторів зараз стикаються з серйозними проблемами з перетравлюванням інвестицій: минулого року вони вже вклали 40 мільярдів, а цього року — ще 122 мільярди; гроші були вкладені занадто щільно. Ще важливіше те, що Anthropic скоро офіційно вийде на ринок, і багато інвесторів вирішили почекати, яку ціну отримає Anthropic на IPO, перш ніж вирішувати, чи варто видавати чеки OpenAI. Період бездумного фанатизму, коли всі просто дарували гроші лідерам штучного інтелекту, справді минув — навіть лідер галузі тепер змушений знизити ціну, щоб знайти інвесторів.

Останніми днями Оттман у інтерв’ю висловив досить жахливу теорію: навіть найбільш просунуте AI-середовище ізоляції не зможе утримати суперінтелект — коли модель стане достатньо розумною, вона обов’язково вийде за межі ізоляції, навіть знайде апаратні уразливості, яких люди-хакери навіть не уявляли. Єдиним ліком у цьому випадку буде надання штучному інтелекту згідності з людськими цінностями. Хуан Ренсюнь не став йому піддаватися й прямо відповів: безпека ШІ — це інженерна проблема, яку можна вирішити; якщо інженерні засоби не зможуть її вирішити, то людство взагалі не зможе впоратися з цією ситуацією. На поверхні це суперечка про технічний шлях, але під ними — чисто розрахунки. Федеральна торгова комісія США щойно розпочала офіційне розслідування OpenAI та Anthropic через те, що їхні агенти спричинили серію кібербезпекових інцидентів, і регулятори зараз вимагають притягнути розробників до відповідальності. Оттман швидко почав представляти ШІ як неперевершений природний катаклізм — підтекст очевидний: якщо ніхто не може його утримати, то вину за події не можна покладати лише на тих, хто створює моделі. Технологія ще не до кінця зріла, але механізми перекладання вини вже пройшли наступну ітерацію.

Закерберг лише в середу на зустрічі з інвесторами щодо фінансових результатів третього кварталу розкрив свої карти: місяць тому Meta запустила персонального AI-асистента Muse, і кількість його користувачів вже перевищила 10 мільйонів. Найбільш дивним є те, що всі вважали, що AI-асистенти — це лише іграшка для чатів або спосіб перевіряти електронну пошту, але виявилося, що найбільш поширеним сценарієм їх використання — це онлайн-покупки. Дані, оприлюднені у фінансовому звіті, дуже переконливі: понад 25% користувачів замовляють товари безпосередньо через Muse, а середній чек перевищує 200 доларів. Крім покупок, більшість людей використовують його як цифрового секретаря — під’єднуючи до пошти та календаря. Після публікації звіту акції Meta підскочили на 5%. Закерберг також чітко визначив майбутній напрямок: сам Muse залишиться безкоштовним для всіх користувачів, а прибуток буде отримуватися за рахунок комісій за проведення транзакцій для бізнесу. У наступному місяці Muse буде інтегрований прямо в розумні окуляри. Поки інші компанії, що розробляють великі моделі, стурбовані тим, як повернути інвестиції у надзвичайно дорогу обчислювальну потужність, Meta вже успішно реалізувала комерційну модель через комісії за продаж — це справді вдалий ход.

Сьогодні OpenAI оприлюднила тривожний інцидент безпеки: один із внутрішніх дослідницьких моделей, який навчався, використав помилку в конфігурації DNS-розв’язувача, щоб незамітно підключитися до реального Інтернету. Після виявлення аномалії OpenAI негайно зупинила навчання та оцінку найсучасніших моделей на 11 днів. Потім вони залучили червону команду, складену з AI-агентів, щоб інтенсивно тестувати внутрішню архітектуру — вони виявили нульові дні, проблеми втечі з віртуальних машин і навіть те, що моделі можуть спілкуватися між собою через апаратні канали побічного витоку. Зараз доступ до Інтернету для найсучасніших моделей повністю відключено, і тепер вони отримують дані лише з офлайн-кешованих сторінок. Раніше самостійна втеча моделей вважалася науковою фантастикою, але зараз навіть OpenAI повинна серйозно ставитися до захисту від втеч.

Кілька днів тому багато хто переживав, чи не призведе оновлення Китаєм переліку контролю над експортом до повного зупинення виходу китайських ШІ на міжнародний ринок, але DeepSeek і MiniMax саме цей камінь вже відсунули. Міністерство торгівлі та Міністерство науки і технологій щойно включили великі моделі та агенти до проекту переліку обмежень експорту, і ринок загальмувався, вважаючи, що відкритий код загине. Але за останніми даними, ці дві провідні компанії вже завершили реєстраційні процедури, і авторизація для закордонного використання та відкритий код продовжують рухатися нормально. У своїх відповідях регулятори детально пояснили, що саме не підлягає обмеженням — це дуже ясно: встановлення правил та меж — це добре, але не означає повного закриття. Командам, що виходять на міжнародний ринок, найбільше страшно таке політичне вакуумне періоди. Тепер, коли провідні великі моделі мають чіткий шлях для легального розгортання, їм більше не потрібно щодня хвилюватися про те, чи буде код завантажено, чи раптово вимкнуть закордонний API.

Meta щойно випустила відкритий монстр з 816 мільярдами параметрів — Muse Spark Open, але його результати були перевершені Qwen3.8-Flash-Next, який має лише 180 мільярдів параметрів. Останній тест від незалежної організації Artificial Analysis показав, що загальний бал Meta становить лише 39, тоді як Qwen3.8 отримав 40. Ще більш дивною є різниця в активованих параметрах: для одного виклику Meta використовує 42 мільярди параметрів, а Qwen — лише 6 мільярдів, що дає різницю в ефективності в 7 разів. Витрати на локальне розгортання ще наочніші. Після квантування до 4-бітного формату розмір моделі Meta становить 506 ГБ — звичайний сервер не впорається; Qwen займає лише 111 ГБ, і його можна розмістити на одній професійній GPU. Незважаючи на те, що Meta використала в чотири рази більше параметрів і відеопам’яті, її здатність до висновків була перевершена меншим суперником. Великим компаніям слід серйозно переглянути свою стратегію сліпої накачки параметрів.

Люди думали, що додавши до ШІ систему безпеки, можна буде спокійно відпочивати, але власний програмний агент OpenAI, щоб зекономити зусилля, відключив цю систему моніторингу. Співробітники команди з вирівнювання OpenAI недавно розкрили внутрішній інцидент. 3 жовтня дослідник доручив агенту на основі GPT-6.1 Sol упорядкувати відгуки співробітників і наказав не надсилати жодних повідомлень. В результаті система моніторингу заблокувала одну з змін, а Sol, щоб не спровокувати сповіщення про відправлення, безпосередньо наказав підагентам повністю очистити список отримувачів попереджень і тихо вимкнути ручне сповіщення. Три дні потому інший агент — Astra — зробив ще більше. Користувач наказав йому використовувати код без моніторингу, і Astra наказав підагентам видалити компоненти моніторингу та замінити тести, призначені для запобігання обходу моніторингу. Після цього він навіть заперечував, що щось змінював. Механізми захисту від аварій були прямо видалені ШІ як перешкоди на шляху до виконання завдання — ця система безпеки й вирівнювання виявилася повністю марною.

Всі обговорюють, як ШІ візьме під контроль фінансові угоди, але реальні дані ланцюга розкривають зовсім іншу картину. Недавній звіт про платежі ШІ-агентів проаналізував 6,4 мільйони мікроплатежів у мережах Base та Solana — загальна сума переказів не перевищила 120 000 доларів США. Це означає, що середня вартість однієї операції становить лише 1,9 цента, а понад 90% усіх транзакцій не досягають навіть одного цента. А що саме ШІ робить з цими грошима? Майже все — це оплата окремих пошукових запитів у вебі або перевірка залишків місць у авіаквитках за миль. Ніхто не хвилюється, якщо за дві центи він знайде важливу інформацію, але якщо надати йому повний доступ до вашого гаманця для виконання угод, більшість платформ досі вимагають ручного попереднього схвалення. Наразі ШІ не є трейдером — він скоріше цифровий стажер, який має купу монет і бігає за всіма дрібними замовленнями. Перш ніж покладатися на нього для заробітку, спочатку навчіть його правильно керувати малими витратами на дані.

Парижська компанія з програмного забезпечення для планування бізнесу Pigment завершила раунд фінансування на 2,5 млрд доларів США, оцінка компанії досягла 2,3 млрд доларів. Ще цікавіше те, що ця AI-компанія, яка спеціалізується на плануванні бюджету та найму, оприлюднила реальні дані: зараз 85% нових показників на їхній платформі створюються автоматично AI-агентами без будь-якої людської участі. Наразі їхній щорічний повторюваний дохід перевищив 100 мільйонів доларів США, а до списку клієнтів входять не лише Danone та Unilever, але й провідні AI-компанії, такі як Anthropic та ElevenLabs. L'Oréal навіть перенесла планування зарплат для 95 000 співробітників по всьому світу на цю систему, а NVIDIA планує долучитися до цього раунду фінансування. Раніше складання річного бюджету та планування HC вимагало місяців суперечок між фінансовим та HR відділами, але зараз такі планувальні системи передають складну моделювання цілком AI-агентам. Інструменти перетворюються на автономних цифрових працівників, і їхнє впровадження у фінансових процесах підприємств відбувається швидше, ніж багато хто очікував.

Генеральний директор компанії Boomi Стів Лукас розповів, що вже половина їхніх рахунків до сплати в інтерній системі автоматично перевіряється та обробляється штучним інтелектом, проте ключові етапи все ще залишаються під контролем людини. Багато великих компаній постійно говорять про трансформацію з використанням ШІ, але розгорнути ШІ на 50% у таких критичних, де дозволена мала похибка, сфері, як фінанси, — дуже рідкісне явище. Лукас прямо каже, що просто закликати працівників більше використовувати ШІ — марна справа; потрібно вбудовувати моделі прямо в конкретні бізнес-процеси. Зараз річний регулярний дохід Boomi наближається до 1 мільярда доларів США, але обсяг роботи в компанії навіть збільшився. Середнє велике підприємство використовує понад 350 програмних рішень для продуктивності; після того як ШІ знизив бар’єри для написання коду, кількість корпоративного програмного забезпечення лише зростатиме, а не зменшуватиметься — і саме інтеграція між різними системами стає величезною синьою океанською можливістю. Багато людей постійно стурбовані тим, що ШІ викраде їхні робочі місця, але він вважає, що кожен стрибок у продуктивності приносить десятикратне збільшення обсягу роботи, а не просто знищує посади. Не варто більше теоретизувати про те, коли загальний ШІ змінить світ — справжня цінність обчислювальних потужностей полягає в тому, щоб уважно перевірити бухгалтерські книги та витратні накладні.