# Сопутствующие статьи по теме Автоматизация

Новостной центр HTX предлагает последние статьи и углубленный анализ по "Автоматизация", охватывающие рыночные тренды, новости проектов, развитие технологий и политику регулирования в криптоиндустрии.

Эксклюзивно от Hardcore | Тан Вэньбинь «Юаньли Линцзи» приобретает компанию по производству логистических роботов и получает инвестиции от Zhipu AI, SenseTime, Stepfun и других

Компания в области воплощенного искусственного интеллекта (Embodied AI) «原力灵机» (Yuanli Lingji), основанная в марте 2025 года соучредителем и техническим директором Megvii Тан Вэньбинем, привлекла новый раунд финансирования от крупных китайских компаний, разрабатывающих большие языковые модели, включая Zhipu AI, Stepfun и SenseTime, а также от промышленных инвесторов, таких как Huaqin и SAIC Capital. Параллельно с финансированием «原力灵机» объединилась через поглощение акций с компанией по производству логистических роботов «Atomix» (ранее известной как «原力聚合»), также основанной Тан Вэньбинем. «Atomix», вышедшая из подразделения Megvii, является глобальным поставщиком логистических роботов с годовым доходом, приближающимся к миллиарду юаней, и портфелем из более чем 500 проектов для клиентов, включая Uniqlo и CATL. Эта стратегическая консолидация направлена на преодоление ключевой проблемы в развитии воплощенного ИИ — «порочного круга данных». Модели нуждаются в реальных данных для обучения, но без эффективных моделей роботы не могут работать в реальных условиях для сбора этих данных. Объединение призвано создать замкнутый цикл: реальные рабочие данные с тысяч роботов «Atomix» по всему миру станут топливом для обучения модели «原力灵机», а ее усовершенствованные модели воплощенного ИИ, в свою очередь, будут развернуты для управления флотом роботов «Atomix». «原力灵机» уже разработала базовую модель воплощенного ИИ «DM0», которая, как утверждается, использует смешанное обучение на семантических, автомобильных и роботизированных данных для достижения обобщенных физических навыков, не зависящих от конкретного оборудования. Модель демонстрирует высокоточные операции при относительно небольшом размере (2.4B параметров). Эта сделка знаменует собой растущую тенденцию в отрасли, где конкуренция смещается от чисто языковых моделей к моделям, способным взаимодействовать с физическим миром (от Token к Action). Аналогичные стратегические движения наблюдаются и у других крупных игроков, таких как ByteDance и Skild AI, что указывает на вступление отрасли воплощенного ИИ в новую, более комплексную фазу интеграции разработки моделей, аппаратного обеспечения, данных и реальных сценариев применения.

marsbit06/05 01:08

Эксклюзивно от Hardcore | Тан Вэньбинь «Юаньли Линцзи» приобретает компанию по производству логистических роботов и получает инвестиции от Zhipu AI, SenseTime, Stepfun и других

marsbit06/05 01:08

Слияние Codex и ChatGPT: начинается масштабная перестановка на рынке инструментов для программирования

OpenAI смещает акцент с ChatGPT на Codex, объединяя их в единое настольное приложение. Codex, изначально инструмент для программистов, стал самым быстрорастущим продуктом компании с более чем 5 млн активных пользователей в неделю. Ключевое отличие в том, что если ChatGPT даёт ответы, то Codex выполняет задачи — от анализа данных до создания отчётов и прототипов. Пользовательская база Codex расширяется: теперь 40% новых пользователей — аналитики, менеджеры, маркетологи и другие специалисты, использующие его как платформу для автоматизации знаний. OpenAI выпустила специализированные плагины для разных профессий, что меняет методы работы. Компания также анонсировала функцию «Sites» для создания интерактивных сайтов из документов и функцию «Аннотации» для правки контента. Это отражает более масштабную цель: переход от модели, где пользователь осваивает софт, к модели, где ИИ сам выполняет работу, используя нужные инструменты. Будущее ИИ, по мнению OpenAI, определяется не умением общаться, а способностью выполнять задачи.

marsbit06/04 11:33

Слияние Codex и ChatGPT: начинается масштабная перестановка на рынке инструментов для программирования

marsbit06/04 11:33

GitHub, пробитый ИИ

В начале 2026 года GitHub столкнулся с серией серьезных сбоев, включая крупный инцидент 9 февраля. Истинной причиной проблем стал взрывной рост нагрузки не со стороны людей, а от ИИ-агентов. Например, еженедельное количество коммитов достигло 275 миллионов, что прогнозирует увеличение годового объема в 14 раз по сравнению с 2025 годом. Такие агенты, как Claude Code, совершают миллионы коммитов в неделю, создавая PR и репозитории с нечеловеческой скоростью. Это привело к двум фундаментальным вызовам: инфраструктура GitHub, рассчитанная на человеческие ритмы работы, не справляется с новым типом нагрузки, что потребует полной перепроектировки архитектуры под масштабирование в 30 раз. Кроме того, традиционная подписочная модель Copilot стала убыточной, поскольку автономные ИИ-агенты потребляют огромные вычислительные ресурсы, что вынудило GitHub перейти на оплату по факту использования. Платформа переживает качественный сдвиг: из инструмента человеческой коллаборации она превращается в "выхлопную трубу" для автоматизированных рабочих процессов ИИ. GitHub, как первая и ключевая инфраструктура в цепочке ИИ-инструментов, оказалась на передовой этой трансформации. Его текущие усилия по перестройке и повышенная прозрачность в отчетах об инцидентах — это попытка адаптироваться к новой реальности, где реальными "пользователями" всё чаще становятся не люди, а агенты искусственного интеллекта.

marsbit06/04 10:41

GitHub, пробитый ИИ

marsbit06/04 10:41

После 540 тысяч строк кода Гарри Тан осознал, что старая игра в программировании с ИИ окончена

Сооснователь Y Combinator Гарри Тан на собственном опыте (проект в 540 тысяч строк кода) пришел к выводу, что эра традиционного программирования заканчивается. Раньше дорогие и ограниченные ИИ-модели требовали огромного количества контрольного кода, тестов и логики для их «обуздания» — это он называет «постройкой завода Foxconn» для умного работника. Теперь, с удешевлением и ростом возможностей больших языковых моделей (LLM), парадигма меняется. Вместо написания тонн кода для управления ИИ, ключевым становится создание «наборов навыков» (skill packs) — многоразовых модулей на Markdown с минимальным кодом. Эти модули, которые можно тестировать и улучшать, позволяют AI-агентам выполнять сложные задачи (например, оценку проектов на хакатоне за минуты вместо дней) по инструкциям на естественном языке. Будущее за «инжинирингом агентов», а не за количеством строк кода. Самый ценный инженер будущего — не тот, кто пишет больше всех кода, а тот, кто обладает ясностью суждения, вкусом и умением формулировать задачи, высвобождая потенциал ИИ. Главный барьер на этом пути — отказ от старого мышления («модели дорогие») и готовность инвестировать в вычислительные ресурсы (токены) сегодня, чтобы получить преимущества завтрашнего дня.

marsbit06/02 21:40

После 540 тысяч строк кода Гарри Тан осознал, что старая игра в программировании с ИИ окончена

marsbit06/02 21:40

Интервью с 7 обычными работниками: Как у вас дела после прихода ИИ?

**Интервью с 7 обычными сотрудниками: как вы поживаете после прихода ИИ?** В 2026 году волна увольнений в технологических и традиционных отраслях сочетается со структурной тревогой на фоне роста эффективности. Как ИИ меняет реальность на рабочих местах? В ходе интервью 7 специалистов из Web3, торговли химической продукцией, цифрового сельского хозяйства,智能制造 и оптовой торговли поделились своими размышлениями. **Ключевые изменения:** * **Продуктивность:** ИИ кардинально изменил подход к решению задач, обучению и поиску информации, значительно сократив время на рутинную работу. * **"Супер-индивидуальность":** Инструменты ИИ позволяют небольшим командам или даже одному человеку выполнять задачи, которые раньше требовали целого отдела. * **Поляризация:** Разрыв между теми, кто использует ИИ, и теми, кто его игнорирует, растет. **Вызовы и угрозы:** * **Тревога и давление:** Рост эффективности приводит к новой форме "конкуренции" и необходимости постоянно осваивать новые инструменты. * **Пересмотр навыков:** Многие рутинные задачи (анализ кода, создание документов, дизайн) автоматизируются, что ставит под вопрос ценность некоторых традиционных навыков. * **Сокращение должностей:** Под угрозой находятся позиции, связанные с шаблонной обработкой информации: секретари, бухгалтеры, специалисты по кадрам, служба поддержки и др. **Незаменимость человека:** Несмотря на прогресс, критически важными остаются области, требующие глубокого понимания контекста, ответственности и сложных суждений: * **Принятие решений в высокорисковых сферах** (финансы, Web3), где последствия несет человек. * **Работа с исключениями и нестандартными ситуациями**, требующая эмпирического опыта. * **Креативная и стратегическая работа:** постановка задач, проверка выводов ИИ, управление проектами, чувство эстетики и понимание рынка. **Взгляд в будущее:** Респонденты рассматривают свое будущее не как "исполнителей", а как: * **Ответственных за сложные системы**, экспертов по бизнес-логике и контролю рисков. * **Супер-координаторов**, управляющих множеством AI-агентов. * **Создателей собственных продуктов и личного бренда**, фокусируясь на уникальных человеческих качествах. **Вывод:** ИИ перестал быть опцией и стал новой реальностью, ломающей старые профессиональные границы. Успех зависит от способности адаптироваться, постоянно учиться и находить свою уникальную ценность в симбиозе с искусственным интеллектом.

marsbit06/01 08:19

Интервью с 7 обычными работниками: Как у вас дела после прихода ИИ?

marsbit06/01 08:19

После сумасшедших трат в миллиарды долларов на токены, крупные технологические компании Кремниевой долины начали ограничивать использование токенов сотрудниками

Как сообщает источник, крупные технологические компании Кремниевой долины, такие как Microsoft, Uber и Salesforce, столкнувшись с огромными расходами на AI-токены, начали ограничивать их использование сотрудниками. Явление "tokenmaxxing", когда поощрялось максимальное использование AI-инструментов без чёткого понимания отдачи, привело к тому, что значительная часть бюджета тратилась впустую — на исправление ошибок, переписывание кода или решение личных задач. Исследования показывают, что лишь 14% финансовых директоров видят измеримую отдачу от AI. Проблема в том, что сотрудники автоматизируют в первую очередь неприятные им задачи, а не те, что приносят реальную прибыль компании. Как заявила бывший AI-директор Microsoft, личная эффективность не равна росту доходов бизнеса. В ответ компании начинают внедрять системы контроля затрат и ROI, а некоторые провайдеры AI-услуг переходят на модели ценообразования, привязанные к результату (например, к количеству решённых диалогов), а не к объёму потреблённых токенов. Эксперты считают, что это необходимый этап рационализации, за которым должен последовать более сложный вопрос: как использовать AI не просто для ускорения старых процессов, а для кардинального переосмысления бизнес-моделей.

marsbit06/01 04:07

После сумасшедших трат в миллиарды долларов на токены, крупные технологические компании Кремниевой долины начали ограничивать использование токенов сотрудниками

marsbit06/01 04:07

“Одномандатные компании” в тренде: кто-то зарабатывает миллионы в год, кто-то — теряет 90% дохода

«Компания одного человека» (ОПК) — модель индивидуального предпринимательства в эпоху ИИ — набирает популярность. В 2026 году, названном «первым годом ОПК», благодаря ИИ индивидуальные предприниматели получили возможность запускать бизнес с минимальными затратами, используя большие языковые модели для написания кода, создания контента и монетизации. Примеры успеха варьируются. Один разработчик игр за год создал 6 интерактивных игр с общим оборотом в 20 млн юаней и личным доходом 0,8-1 млн юаней, используя ИИ для 70% графики и автоматизации кода, что сократило цикл разработки до 15 дней. Другой предприниматель в Японии в сфере материаловедения увеличил свой доход втрое по сравнению со средней зарплатой, используя ИИ для локализации, общения с клиентами и решения юридических вопросов при ежемесячных затратах на инструменты около 3400 иен. Специалист в биотехнологиях, оказывающий B2B-услуги, удвоил свой доход, автоматизировав 80% рутинных задач с помощью AI Agent. Однако реальность неоднозначна. По некоторым данным, 52,7% ОПК зарабатывают менее 7000 юаней в месяц. Бывший сотрудник крупной IT-компании, перешедший в跨境电商 для рынка Латинской Америки, столкнулся с падением дохода на 90% по сравнению с прежней зарплатой, несмотря на автоматизацию 60% задач с помощью ИИ. Эксперты подчеркивают: ИИ снижает порог входа и повышает эффективность, но не гарантирует успех. Ключевыми факторами остаются наличие клиентской базы, отраслевой опыт, управленческие навыки и способность контролировать выводы ИИ. В Японии, например, важны местные связи и репутация. Таким образом, модель «компании одного человека» открывает новые возможности, но требует тщательной подготовки и понимания рисков, а не слепого следования тренду.

marsbit06/01 02:49

“Одномандатные компании” в тренде: кто-то зарабатывает миллионы в год, кто-то — теряет 90% дохода

marsbit06/01 02:49

От токенов до машинизированной рабочей силы: ИИ превращается из инструмента в «работника»

Автор статьи предлагает рассматривать коммерциализацию ИИ не просто как рынок вычислительных мощностей или вызовов моделей, а как формирующийся рынок «машинной рабочей силы». В этом новом рынке токены являются лишь единицей измерения, GPU — ресурсом, а модели — инструментами. Реальным товаром становится выполненная экономически полезная работа: написание кода, обработка запросов в поддержку, анализ документов. Статья описывает эволюцию механизмов ценообразования: от примитивных токенов через стандартизированные способности моделей к отраслевой рабочей силе и, наконец, к рынку программируемых результатов. В будущем предприятия будут платить не за токены или время GPU, а за гарантированный результат, соответствующий заданным стандартам задержки, точности и надежности. Это преобразует не только ИИ-индустрию, но и рынок человеческого труда. Автоматизация рутинных задач высвободит людей для более сложных ролей: контроля, принятия ответственных решений, управления контекстом. В некоторых сценариях ценность окончательного человеческого суждения возрастет, так как оно позволит масштабировать автоматизацию. Таким образом, следующая фаза конкуренции сместится от гонки моделей и цен на вычисления к способности стандартизировать, измерить и оценить саму «работу», превратив машинный труд в новый тип торгуемого производственного фактора.

marsbit05/31 12:34

От токенов до машинизированной рабочей силы: ИИ превращается из инструмента в «работника»

marsbit05/31 12:34

260 миллиардов долларов — компания с «полностью китайской командой» становится самой дорогой компанией в мире по оценке в сфере AI-программирования

Компания Cognition AI, создатель «искусственного инженера-программиста» Devin, привлекла более 10 миллиардов долларов при оценке в 26 миллиардов. Раунд возглавили Lux Capital, General Catalyst и 8VC. Это почти в 2,5 раза больше оценки в 10,2 миллиарда восемь месяцев назад. Основанная тремя китайскими разработчиками, победителями олимпиад по информатике, компания сначала взлетела благодаря обещанию полностью автономного AI-агента для программирования. Однако ранняя версия Devin, стоившая 500 долларов в месяц, столкнулась с критикой за низкую предсказуемость и высокую частоту ошибок в реальных задачах, что создало разрыв между ожиданиями и реальностью. Поворотный момент наступил в 2025 году, когда Cognition приобрела активы компании Windsurf, включая её популярную AI-IDE. Это позволило предложить два подхода: автономного агента Devin для асинхронного выполнения задач и IDE Windsurf для контролируемой совместной работы разработчика с ИИ в редакторе, как в Cursor. Такая стратегия «двух ног» охватила разные сценарии: от автоматизации рутинных поручений до повседневной разработки. Коммерческие показатели резко выросли. Годовой темп доходов (run-rate) достиг 4,92 миллиарда долларов, а использование Devin корпоративными клиентами растёт на 50% в месяц. В клиентской базе компании — Goldman Sachs, NASA, армия и флот США. Инвесторы видят в Cognition не просто инструмент для разработчиков, а потенциальную основу для новой инфраструктуры программной инженерии, где люди и AI-агенты работают в гибридной системе. Будущее, на которое делает ставку компания, — это не полная замена программистов, а их усиление за счёт автоматизации длинных и рутинных задач.

marsbit05/31 10:24

260 миллиардов долларов — компания с «полностью китайской командой» становится самой дорогой компанией в мире по оценке в сфере AI-программирования

marsbit05/31 10:24

AI-революция: где мы находимся сегодня

Прошедший год стал годом шума вокруг ИИ, но реального перелома — «сноса старого цеха» — еще не произошло. Как в начале промышленной революции, когда паровые двигатели лишь заменяли водяные колеса в старых фабриках, сегодня ИИ-инструменты чаще всего лишь встраиваются в существующие рабочие процессы, не меняя их сути. Основные инвестиции направляются в инфраструктуру — «железные дороги» ИИ, подобные центрам обработки данных и чипам. Однако настоящая ценность и будущая прибыль лежат глубже — в уникальных отраслевых данных и рабочих процессах, перестроенных вокруг ИИ. Примеры компаний вроде Notion и Y Combinator показывают, как выглядит этот переход: люди смещают фокус с рутинного исполнения на управление агентами ИИ и принятие решений, а компании создают «мозги» на основе данных. Рынок труда уже сигнализирует: младшие позиции, наиболее подверженные автоматизации, сокращаются. Те, кто активно использует ИИ более полугода, уже имеют существенное преимущество. Будущие профессии, такие как «менеджер ИИ-агентов», сегодня еще не имеют названий. Вывод: мы находимся на этапе между завершением строительства инфраструктуры (железных дорог) и началом глубокой перестройки производств (цехов). Вопрос не в мощности ИИ, а в готовности организаций и людей снести старые структуры и построить новые. Успех будет за теми, кто научится использовать ИИ не как улучшенную водяную мельницу, а как основу для принципиально нового способа работы.

marsbit05/27 01:34

AI-революция: где мы находимся сегодня

marsbit05/27 01:34

活动图片