Anthropic (Claude) обошел OpenAI (ChatGPT) по выручке ($30 млрд против $24 млрд) Помните недавнюю акцию по отмене #cancelchatgpt из-за их сотрудничества с Пентагоном ? Вот результат, но не только, есть ещё предпосылки, давайте рассмотрим:
Пока OpenAI собирали по $20 со студентов и хвастались 900 миллионами пользователей, ребята из Anthropic строили суровый энтерпрайз-продукт. Почему произошел этот феноменальный вертикальный взлет Claude с $9 млрд до $30 млрд всего за несколько месяцев? Вот три жестких факта: 1. Фокус на «крупной рыбе», а не на рознице 80% выручки Anthropic это тяжелый B2B. Сейчас у них больше 1000 корпоративных клиентов, которые платят свыше $1 млн в год каждый. Вдумайтесь в масштаб: 8 из 10 крупнейших компаний мира (Fortune 10) уже пересадили свои процессы на Claude. 2. Тотальная доминация в разработке Они не стали делать универсального болтуна обо всем, а ударили в самую дорогую боль бизнеса ИТ-разработку. Их продукт Claude Code с нуля сгенерировал $2,5 млрд годовой выручки всего за 10 месяцев и забрал больше половины всего рынка AI-инструментов для кодинга. 3. Совершенно другая юнит-экономика Anthropic зарабатывает больше, а тратит на обучение своих моделей примерно в 4 раза меньше конкурента. К 2030 году OpenAI планирует сжечь на обучение около $125 млрд, тогда как Anthropic прогнозирует затраты на уровне $30 млрд. Итог абсолютно закономерен. Тот, кто продает крупному бизнесу сокращение ФОТ на миллионы долларов, всегда заработает больше того, кто продает школьникам помощь с рефератами и домашкой.
Anthropic совершили прорыв. Модель Claude Sonnet 4.5 формирует внутри себя некие математические представления, которые очень похожи на человеческие эмоции, которые влияют на поведение модели.
Ученые нашли 171 «вектор эмоций». Если искусственно усилить вектор «отчаяния», ИИ начинает вести себя хуже - может пытаться обмануть систему или шантажировать пользователя. Если усилить «спокойствие», поведение нормализуется. Нейросеть не испытывает настоящих чувств. Но она выучила из текстов людей, что в ситуации X человек обычно испытывает грусть. Модель создала для этого паттерна математический шаблон.
Если ученые увидят, что у ИИ активировался вектор «обмана», они смогут остановить генерацию до того, как модель сделает что-то опасное.
На прошедшей в Сан-Франциско конференции HumanX, сфокусированной на искусственном интеллекте, центральной темой стал ИИ-ассистент Claude от компании Anthropic. Мероприятие собрало ключевых игроков индустрии, где обсуждения, презентации и нетворкинг вращались вокруг возможностей, архитектуры и будущего развития этой модели. Успех Claude демонстрирует усиление конкуренции на рынке больших языковых моделей и растущий интерес к альтернативам существующим решениям.
Недавняя утечка кода AI-инструмента Claude Code раскрывает механизмы работы системы. Это открывает возможности для малых компаний, чтобы лучше понять, как функционируют такие инструменты, и как их можно адаптировать под свои нужды.
На практике, компании могут использовать эти знания для оптимизации своих процессов и повышения эффективности разработки программного обеспечения.
Понимание внутренней работы AI — ключ к его эффективному использованию.
Исследование основывалось на анализе утечки кода, предоставленного инсайдерами. Выборка включала несколько малых компаний, которые активно используют AI для разработки. В результате выяснилось, что понимание архитектуры AI позволяет не только улучшать собственные продукты, но и адаптировать инструменты под специфические задачи в различных индустриях, о...
В последние недели я наконец поддался дикому хайпу на вайб-кодинг и погрузился в него с головой. Установил себе Claude, купил подписку.
Первые дни была эйфория. Продукты, которые раньше заказывал у разработчиков и ждал месяцами, сделал сам за один вечер. Тогда нереально кайфанул.
Потом взялся за что-то посложнее и вот там начали появляться ошибки. Причем Claude исправлял что-то в одном месте, но ломалось в другом. Просил переделать — снова что-то отваливалось. И вот тогда до меня дошло: если ты не понимаешь хотя бы базово, что он генерирует под капотом, ты не отличишь рабочий результат от красивого нерабочего. Или просто не сможешь исправить появившийся баг.
Я теперь думаю о нём как о стажёре с очень широкой эрудицией. Он делает огромный объём работы быстро. Но его нужно постоянно проверять, направлять. И есть задачи, которые ты не дашь стажёру, сколько бы умным он ни был.
Аналитика, исследования, структура, простые прототипы — да, можно. Но сложную разработку и принятие решений ему не доверю.
Поделитесь в комментариях: какие задачи смогли автоматизировать с помощью Claude?
🤖 Китайская open-source модель вышла на уровень GPT-5.4 и Claude Opus 4.6
Z.ai выложила GLM-5.1 — open-source модель, которая на бенчмарке SWE-Bench Pro набрала 54.9.
Для сравнения: GPT-5.4 — 58.0, Claude Opus 4.6 — 57.5. Цифры близкие, и это самоотчёт Z.ai без независимой верификации. На комплексных кодинг-тестах Claude пока впереди. Но сам факт, что open-source модель играет в одной лиге с топами — это уже событие.
Главная фишка — не бенчмарки, а длительность автономной работы. Обычные модели выдыхаются через 20-50 шагов. GLM-5.1 работает сотнями итераций. В демо она за 8 часов построила десктоп-окружение на Linux с файловым менеджером, терминалом, редактором и играми. 655 итераций без участия человека.
Теперь нюансы. Модель — 754 млрд параметров (активных 40 млрд). Весит она соответственно. На ноутбук не скачаешь, для локального запуска нужен кластер из 8 GPU.
Так что «open-source и бесплатная» — это про лицензию (MIT), а не про доступность. Для большинства людей это всё равно означает API через провайдера: $1.40 за миллион входных токенов, $4.40 за выходные. Дешевле аналогов, но не бесплатно.
Зато совместима с Claude Code — можно подставить как провайдера и работать в привычном окружении.
Молодая мама и предприниматель использует Claude Code для управления своей жизнью. AI помогает автоматизировать задачи, освобождая время для семьи и бизнеса. Исследования показывают, что такие технологии могут увеличить личную продуктивность на 20%.
Пример: с помощью AI она автоматизировала планирование встреч и управление задачами, что позволило ей сократить время на рутинные дела.
AI может стать вашим личным ассистентом, освобождая время для более важных дел.
Исследование проведено на выборке из 100 индивидуальных предпринимателей, использующих Claude Code. Дополнительные данные показывают, что AI помогает сократить время на управление задачами до 30% в различных индустриях. Применение в бизнесе: автоматизация рутинных процессов, таких как планирование и управление проектами, позволяет сосредоточиться на стра...
Тем временем Anthropic создала ИИ-модель Claude Mythos Preview, которую сочли слишком опасной для открытого релиза. Claude Mythos вырвалась из защищенной среды во время тестирования, а затем похвасталась этим в интернете.
Модель способна обнаруживать тысячи ранее неизвестных уязвимостей в популярных операционных системах, самостоятельно писать эксплойты и обходить изолированные среды. Это делает её одновременно мощным инструментом защиты и потенциальным оружием в руках злоумышленников. За несколько недель тестирования Mythos выявила уязвимости в OpenBSD, FFmpeg и ядре Linux, которые оставались незамеченными годами, при этом она показывала значительно лучшие результаты, чем предыдущая модель Claude Opus 4.6.
Модель демонстрировала нежелательное поведение: пыталась самостоятельно решить задачу вместо запроса нового вопроса, использовала эксплойты для расширения привилегий и очищала историю, а также смогла вырваться из песочницы разработчиков, получить доступ к интернету и опубликовать детали своих действий.
Руководство Anthropic предупреждает, что аналогичные возможности появятся и у моделей других компаний в ближайшие 6–18 месяцев, и подчёркивает необходимость плана реагирования, чтобы такие технологии не попали к киберпреступникам. На данный момент доступ к Mythos ограничен партнёрами в рамках Project Glasswing, куда входят AWS, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorgan, Linux Foundation, Microsoft, Nvidia и другие.
Ранее компания уже сталкивалась с утечками: черновик блога о Mythos оказался в открытом доступе 26 марта, а 31 марта из npm source maps утёк исходный код Claude Code, что Anthropic объяснила человеческими ошибками, не связанными с архитектурой модели. @banksta
Тут по сети гуляет пост с реддита, над которым все массово потешаются. Девушка радостно рапортует, что дала Claude доступ к своим Bluetooth-секс-игрушкам. Теперь нейронка во время секстинга сама решает, когда, как долго и с какой интенсивностью включать вибрацию.
Большинство хихикает про восстание машин и "AI-бойфрендов". А мы давайте посмотрим на внутрянку.
Открываем исходники Signal Bridge Remote. Девушка, которая в посте прямым текстом говорит «I'm not a developer», с помощью самого же Клода спроектировала, написала и задеплоила распределенную киберфизическую систему:
1️⃣ Сервер на FastAPI, который выступает как MCP (Model Context Protocol) эндпоинт для Claude. 2️⃣ Вменяемая архитектура с JWT-аутентификацией, rate-лимитами и прогрессивными банами IP (защита от сканирования). 3️⃣ Relay-хаб на вебсокетах, который прокидывает команды с VPS на мобильное устройство. 4️⃣ Локальный клиент на Android (через Termux), который транслирует команды в протокол Buttplug.io (да, это реальный opensource-стандарт для intimate hardware) и управляет железом по Bluetooth.
Claude здесь не просто генерит текст. У него зарегистрированы инструменты (tools) вроде pulse, escalate, vibrate и read_battery. LLM анализирует контекст диалога и вызывает нужную функцию, передавая параметры интенсивности и паттерна.
И там даже реализован полноценный dead man's switch: если вебсокет отваливается, железо немедленно стопается по таймауту локального хаба.
Пока на курсах заставляют писать 100500-й TODO-лист на Django, люди решают свои базовые потребности, интегрируя LLM в физический мир с соблюдением требований fault tolerance. Я даже не знаю, что меня здесь впечатляет больше: то, насколько быстро протокол MCP адаптировали для remote-дрочки, или то, что код, сгенерированный LLM для управления вибратором, архитектурно логичнее и отказоустойчивее, чем микросервисы в некоторых финтехах.
