AI меняет лидеров рынка (да и целую эпоху)
Привет! Меня зовут Саша Журавлев. Я венчурный инвестор и основатель фонда Mento vc. Мы инвестируем в стартапы на стадиях Seed / Series A в США, а в своем телеграм-канале рассказываю, как вижу рынок и принимаю инвестиционные решения.Кто заработает на развитии AI — и кто за все это заплатит?Coatue ($67 млрд под управлением, 25 лет в tech-инвестициях) выпустили большой отчет о состоянии фондового рынка и о том, как AI меняет расстановку сил. И они считают, что мы в начале целой новой эпохи.Мы с командой по традиции разобрали весь отчет и написали свои короткие комментарии к слайдам. Из разбора вы поймете:
как OpenAI, Anthropic, Google и xAI борются за модели, облака и разработчиков
В мае 2026 года Anthropic объявила, что получает Colossus 1 – кластер мощностью больше 300 МВт, где стоит свыше 220 тысяч GPU NVIDIA. Строили его для Grok, а владеет им SpaceX, которая в феврале
Nvidia вложит $7 млрд на развитие open-weight конкурента китайским ИИ-моделям
Nvidia заключила с AI-стартапом Poolside соглашение на $6 млрд: компания лицензирует его технологии и забирает в свою команду более 100 сотрудников. Они присоединятся к разработке семейства открытых моделей Nemotron. Еще $1 млрд Nvidia инвестирует непосредственно в Poolside при оценке стартапа в $12 млрд до сделки. Основатели Poolside при этом останутся в компании, а сама сделка по лицензированию технологий является отдельной от инвестиции.
Зачем компаниям строить собственный AI и как это делать?
Привет! Меня зовут Саша Журавлев. Я венчурный инвестор и основатель фонда Mento VC. Мы инвестируем в технологические компании на стадиях Seed / Series A в США, а в своем телеграм-канале рассказываю, как вижу рынок и принимаю инвестиционные решения.Зачем компаниям строить собственный AI и как это делать?Ответу на этот вопрос Sequoia Capital посвятила отдельное видео для фаундеров и AI-команд.
BotHub за первое полугодие 2026: 72,4 млн ₽ выручки и переход к своим AI-продуктам
Для нас первая половина 2026 года стала не просто периодом роста, а моментом, когда бизнес вышел на устойчивую прибыль, а продуктовая стратегия сместилась от агрегатора моделей к собственным AI-сервисам.
WAIC 2026: главные анонсы и почему Китай превращает искусственный интеллект в национальную инфраструктуру
В этом году конференция приобрела беспрецедентный масштаб и значимость. Если раньше китайские компании пытались догнать западные аналоги по количеству параметров в LLM, то WAIC 2026 зафиксировала новый этап: переход к глубокой инженерной оптимизации, построению независимых вычислительных архитектур и массовому внедрению агентных систем в реальный сектор экономики. Китай больше не пытается просто скопировать OpenAI или заменить один GPU от NVIDIA; он строит параллельную технологическую вселенную со своими аппаратными интерконнектами, программными стеками и стандартами.Разбираемся, что было интересного на WAIC 2026 в этой статье.
Alibaba открыла исходный код AI-стека SAIL: вызов экосистеме CUDA
Alibaba представила открытый программный стек SAIL (Snow AI Infrastructure Layer) для собственных AI-ускорителей Zhenwu. Проект был анонсирован на конференции World AI Conference (WAIC), а его исходный код станет доступен разработчикам по открытой лицензии.Alibaba пытается решить проблему, которую многие аналитики считают главным источником лидерства Nvidia на рынке искусственного интеллекта, — зависимость разработчиков от экосистемы CUDA.Доминирование Nvidia — не только GPUЗа последние годы Nvidia превратилась из производителя графических процессоров в поставщика полноценной программно-аппаратной платформы для искусственного интеллекта.
Когда компании пора строить свой LLM-кластер, а не пользоваться внешними API
На раннем этапе внедрения LLM в компании выглядят как быстрый выигрыш: подключается внешний API (например, ChatGPT), ускоряется работа с текстами, автоматизируются ответы, появляются первые сценарии аналитики и агентных пайплайнов через Make или n8n.До определённого масштаба этого достаточно.По мере роста компании LLM перестаёт быть вспомогательным инструментом и становится частью операционных процессов. В системе появляются чувствительные данные, требования к контролю доступа, необходимость стабильной работы, интеграции во внутренние сервисы и вопросы экономики при больших объёмах запросов.
Xiaomi разогнали 1T-модель до 1200 tok-s на стандартных GPU
Китайские команды MiMo и TileRT опубликовали режим UltraSpeed для модели MiMo V2.5 Pro (1,02T параметров).На одном 8-карточном сервере со стандартными GPU, до ~1200 токенов в секунду. Cerebras выдаёт похожие скорости на кастомном железе. Здесь обошлись без него.
