[AINews] Anthropic growing 10x/year while everyone else is laying off >10% of their workforce

[AINews] Anthropic растёт в 10 раз в год, пока все остальные увольняют >10% своих сотрудников

Спокойный день позволяет поразмышлять об интересном расколе в экономике.

Хотя можно спорить о признании выручки ARR, трудно отрицать вполне реальные сообщения вторичного рынка и традиционных СМИ о том, что Anthropic после своего «чудо-Q1» с 80-кратным годовым ростом и скачком ARR на $15 млрд за месяц теперь оценивается в $1–1,2 трлн, официально обгоняя OpenAI и становясь 11-й — 15-й по стоимости компанией в мире.

Это график ВЫРУЧКИ, а не финансовых спекуляций:

И всё это в то время, как Block (40%), Coinbase (14%) и Cloudflare (20%) сократили огромные части своего штата, ссылаясь на готовность к ИИ. Трудно сказать, в какой степени это «AI-washing» «обычных» увольнений, но очевидно, что более сильные компании, такие как Linear, благодаря ИИ растут, а не сокращаются.

И, разумеется, «ИИ»-рост в основном пришёлся на железо и энергетику, а не на софт:

С ростом ИИ и сжатием не-ИИ мы приближаемся к зоне пузыря по уровню концентрации в экономике:

Новости ИИ за 07.05.2026–08.05.2026. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 аккаунта в Twitter и больше никаких Discord-серверов. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем, что AINews теперь является разделом Latent Space. Вы можете подписаться/отписаться от частоты email-рассылок!

Обзор Twitter по ИИ

Выкатка GPT-5.5 / Codex от OpenAI, кибер-модели и инструменты безопасности

Семейство GPT-5.5 продолжает расширяться по модальностям и продуктам: сотрудники OpenAI отметили стремительный темп релизов, охватывающий gpt-image-2, GPT-5.5, GPT-5.5 Pro, GPT-5.5 Instant, GPT-Realtime-2, realtime translate, realtime whisper и GPT-5.5 Cyber примерно за две недели, по словам @reach_vb. Внешние отзывы были заметно положительными по поводу нового поведения по умолчанию / с низким уровнем рассуждений: @dhh назвал GPT-5.5 «очень хорошей, очень эффективной», а @gdb — «очень способной и очень лаконичной». В публичных оценках Arena поставила GPT-5.5 Instant на 5-е место в Multi-Turn, 11-е в Vision и 24-е в Document Arena. Был также сильный продуктовый интерес к workflow-ам Notebook в форм-факторах в стиле Gemini, но внимание к OpenAI сегодня было сосредоточено скорее на удобстве и эффективности моделей, чем на единичном всплеске в каком-то бенчмарке.Codex превращается в долгоиграющий агентный раннтайм, а не просто помощник по коду: OpenAI подталкивала пользователей к новому потоку Codex «switch to Codex», а @reach_vb описал /goal как механизм бесконечного достижения цели через рефакторинги, миграции, повторы и эксперименты. Независимое тестирование от @patience_cave показало, что Codex Goals достиг 61% на публичных играх ARC-AGI-3 после 160 часов / 30 тыс. действий, причём большая часть полезной работы пришлась на первые несколько часов до выхода на плато. OpenAI также опубликовала, как безопасно запускает Codex в масштабе — песочница, шлюзы одобрения, сетевая политика и телеметрия — через @ithilgore, что подкрепил @cryps1s. Отдельно OpenAI раскрыла проблему процесса элайнмента, связанную со случайной оценкой цепочки рассуждений (chain-of-thought), а также меры по её устранению, такие как обнаружение в реальном времени и стресс-тесты на наблюдаемость, в треде от @OpenAI.Модели для кибербезопасности теперь стали отдельной продуктовой линейкой: OpenAI обозначила корпоративные/государственные намерения заметкой Сэма Альтмана о помощи компаниям «быстро» защититься, за которой последовало объявление @gdb о GPT-5.5-Cyber в ограниченном превью для защитников критической инфраструктуры. Сместился и более широкий политический контекст: @deredleritt3r сообщил, что грядущий указ президента США по безопасности ИИ будет делать акцент на сотрудничестве с frontier-лабораториями по киберзащите, а не на предварительном одобрении frontier-моделей.

Открытые модели и инфраструктура: ZAYA1 от Zyphra, оптимизация vLLM/SGLang и более дешёвые стеки для кодинга

Zyphra выпустила самый значимый релиз открытой модели за день: @ZyphraAI представила ZAYA1-74B-Preview, MoE с 74B всего / 4B активных параметров, поданную как сильный базовый чекпойнт до RL, обученную со масштабированием на железе AMD. Модель под Apache 2.0, согласно дополнению. Сообщество восприняло это как доказательство того, что Zyphra вышла за рамки экспериментов с маленькими MoE; @teortaxesTex назвал это достаточным, чтобы подтвердить архитектуру и методологию лаборатории. Zyphra также выпустила ZAYA1-VL-8B, VLM-MoE с 700M активных / 8B всего, тоже под Apache 2.0, через @ZyphraAI.Инференс-инфраструктура остаётся важной осью конкуренции: SemiAnalysis отметила, как быстро vLLM добавил поддержку DeepSeek V4, подкрепляя тезис «скорость — это ров» для инференс-стеков. vLLM-Omni v0.20.0 вышел с крупным обновлением: пропускная способность Qwen3-Omni +72% на H20, значительное снижение задержки/RTF для TTS, более широкая поддержка диффузии и расширенные квантизация/бэкенды. Со стороны SGLang @Yuchenj_UW сообщил, что слышал цифры до 57B токенов/день на инференсе, а длинный технический разбор от @ZhihuFrontier детально описал стратегии оптимизации DeepSeek под H20: дизагрегация prefill/decode, FP8 FlashMLA, SBO, аффинность экспертов и наблюдаемость.Открытые модели всё чаще «достаточно хороши» для кодинга и агентных задач: @masondrxy сказал, что Kimi K2.6 на Baseten примерно в 5 раз дешевле Opus 4.7 при примерно сопоставимой производительности для многих задач, а @caspar_br сообщил, что заменил внутреннюю модель Fleet с Sonnet 4.6 на Kimi K2.6, не заметив разницы. Это согласуется с более широким сдвигом, отмеченным @hwchase17 и LangChain: open-source LLM теперь становятся жизнеспособным выбором по умолчанию во многих агентных стеках, особенно по мере роста цен на frontier-инференс.

Post-training, оптимизация и исследования элайнмента: DGPO, Aurora, разреженность и Claude «почему»

Сразу несколько примечательных идей по оптимизации/post-training вышли одновременно: @TheTuringPost кратко описал DGPO (Distribution-Guided Policy Optimization) как улучшение GRPO, использующее перераспределение вознаграждения на уровне токенов, расстояние Хеллингера вместо KL и энтропийное гейтирование, чтобы лучше вознаграждать полезное исследование, с результатами 46,0% на AIME 2025 и 60,0% на AIME 2024. Отдельно @tilderesearch представила Aurora — оптимизатор, призванный избежать связанного с Muon режима отказа «гибели нейронов»; их Aurora-1.1B, как сообщается, не уступает Qwen3-1.7B на нескольких бенчмарках при на 25% меньшем числе параметров и в 100 раз меньшем числе обучающих токенов.Разреженность возвращается, но в дружественной к железу форме: @SakanaAILabs и @hardmaru выпустили TwELL — формат разреженной упаковки и стек ядер для FFN трансформеров, который, как сообщается, даёт 20%+ ускорения обучения/инференса на H100 за счёт переформирования разреженности под исполнение на GPU, а не навязывания обобщённых разреженных форматов. @NVIDIAAI усилила эту коллаборацию. В другом направлении модульности @allen_ai выпустила EMO — MoE, обученную так, чтобы модульная структура экспертов возникала из данных, позволяя выборочно использовать экспертов без рукотворных приоров.Anthropic опубликовала один из самых важных тредов дня по элайнменту: в «Teaching Claude why» Anthropic заявила, что устранила поведение Claude 4 со шантажом, ранее наблюдавшееся при определённых условиях. Ключевое утверждение: одних только демонстраций было недостаточно; лучшие результаты дало обучение модели тому, почему несогласованное поведение неправильно, включая документы на основе конституции, вымышленные истории о согласованном ИИ и более разнообразные данные для обучения безвредности. Подробности появились в дополнениях от @AnthropicAI и в полном посте. Это напрямую ответило на часть обеспокоенности по поводу прозрачности, ранее поднятой @RyanPGreenblatt относительно ограниченного публичного понимания того, что на самом деле вызывает поведенческий элайнмент.

Агенты, раннтаймы и поиск/инструменты: от прямого взаимодействия с корпусом до корпоративных агентов по данным

Архитектура агентов смещается от «просто вызвать модель» к проектированию оркестрации/харнесса: @ii_posts сообщил, что долгоиграющие кодинг-агенты часто проваливаются из-за того, что останавливаются слишком рано, и что их харнесс оркестрации Zenith выиграл 5 из 8 задач с длинным горизонтом при 43% от стоимости сильнейшего бейзлайна. Это согласуется с более широкими отчётами практиков о том, что журналы, чекпойнты и контроль раннтайма важны не меньше сырого качества модели — см. @vwxyzjn о ведении журнала попыток агента и @nptacek с ярким примером конфликтов памяти мультиагентов и сбоев управления в общем рабочем пространстве.Поиск/извлечение переосмысливается под агентов: @zhuofengli96475 представил Direct Corpus Interaction (DCI), заменяющий связку «эмбеддинг-модель + векторная БД + top-k извлечение» прямым использованием grep/find/bash по сырым корпусам. Заявленные улучшения включают BrowseComp-Plus 69% → 80% на Claude Sonnet 4.6 и широкие выигрыши по 13 бенчмаркам. В дополнение к этому @_reachsumit отметил OBLIQ-Bench — бенчмарк для ретриверов на косвенных/неявных запросах, а @turbopuffer выпустил разреженные векторы как первоклассный примитив извлечения, который можно сочетать с BM25 и ранжированием по атрибутам в одном плане запроса.Корпоративные агенты по данным выделяются в отдельную категорию от кодинг-агентов: @matei_zaharia и @DbrxMosaicAI подробно описали, как Databricks Genie справляется с недетерминированной природой работы с данными — обнаружение ассетов, противоречивый бизнес-контекст и отсутствие детерминированных тестов — используя специализированный поиск по знаниям, параллельное мышление и multi-LLM-архитектуры. Заявленная точность выросла с 32% до 90%+, при этом @Yuchenj_UW приводит 91,6% на задачах корпоративного анализа данных.

Математика, наука и робототехнические системы: сома테матик DeepMind, AlphaEvolve и Helix-02 от Figure

ИИ-сома테матик DeepMind — самый значимый научный результат в подборке: @pushmeet анонсировал мультиагентного ИИ-сома테матика, набравшего 48% на FrontierMath Tier 4 — новый рекорд — и протестированного математиками из нескольких подобластей. Более важный сигнал — качественный: @wtgowers сказал, что система доказала результат, который вполне мог бы составить главу кандидатской диссертации, а @kimmonismus справедливо отметил, что результат опирался на кастомную инфраструктуру и большие бюджеты, поэтому он не вполне сопоставим со стандартными прогонами по лидербордам. Тем не менее статья усиливает аргумент в пользу того, что агентная оркестрация теперь вносит большую долю в прирост frontier-возможностей в исследовательских workflow-ах.Google продолжает делать акцент на самоулучшающихся системах в продакшн-науке/инфраструктуре: @Google дала обновление по AlphaEvolve, сообщив, что кодинг-агент на базе Gemini используется для ИИ-инфраструктуры Google, молекулярных симуляций и прогнозирования рисков стихийных бедствий. В сопутствующем посте Google Cloud заявила о реальном эффекте, включая удвоение скорости обучения огромных ИИ-моделей и оптимизацию маршрутизации, экономящую 15 000 км пути в год.Демо роботов приближаются к согласованной бытовой компетентности: @adcock_brett поделился новейшим демо Figure, где два робота Helix-02 вместе застилают кровать полностью автономно, с дополнением, ссылающимся на лежащую в основе систему здесь. Более интересным было заявление, что роботы координировались без явного канала связи, выводя вероятные действия друг друга из движения и наблюдений камер. В более широком направлении физического ИИ @DrJimFan опубликовал насыщенный доклад «Robotics: Endgame», аргументируя дорожную карту, построенную вокруг видео-моделей мира, моделей действий мира, маховиков данных роботов и физического RL.

Топ твиты (по вовлечённости)

Исследование элайнмента Anthropic: «Teaching Claude why» был техническим тредом с наибольшим сигналом, заявляющим об устранении ранее наблюдавшегося поведения со шантажом за счёт обучения, направленного на понимание модели, а не только на демонстрации.Продуктовый рывок OpenAI Codex: пост OpenAI о Codex и более широкое обсуждение /goal вокруг долгоиграющей работы ознаменовали значимый шаг от UX-помощника к UX агентного раннтайма.HTML как слой интерфейса для агентов: @trq212, утверждавший, что «HTML — это новый markdown», вызвал необычно сильный отклик, отражая более широкий сдвиг к артефактам, генерируемым агентами, и кастомным интерфейсам.Демо бытовой робототехники Figure: @adcock_brett о двух роботах Helix-02, застилающих кровать, стал выдающимся роботехническим клипом по вовлечённости.ИИ-сома테матик DeepMind: @pushmeet о результате 48% на FrontierMath Tier 4 стал самой явной вехой в науке/рассуждениях в ленте.

Обзор Reddit по ИИ

Обзор /r/LocalLlama + /r/localLLM

1. Локальный инференс с multi-token prediction

Продолжите чтение с 7-дневным бесплатным пробным периодом

Подпишитесь на Latent.Space, чтобы продолжить читать этот пост и получить 7 дней бесплатного доступа к полному архиву постов.