# Сопутствующие статьи по теме Стоимость

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

Гиганты ИИ входят в тёмный лес

Крупнейшие игроки в области ИИ, такие как Anthropic, OpenAI и DeepSeek, вступили в «тёмный лес» конкуренции, где никто не хочет первым раскрывать свои лучшие технологии. Anthropic выпустила Claude Opus 4.7, но признала, что у них есть более мощная, но не выпущенная модель Mythos — якобы из соображений безопасности. Пользователи жаловались на снижение качества кода, но компания медленно реагировала, особенно на фоне выхода GPT-5.5 от OpenAI. OpenAI, в свою очередь, также скрывает свои настоящие возможности. GPT-5.5 оказался не таким прорывом, как ожидалось, а за кулисами у компании есть ещё более продвинутые разработки, такие как Glacier и Heisenberg. Они признают, что существует разрыв между реальными возможностями моделей и тем, что видят пользователи. DeepSeek представила V4 Preview, но её полная версия (Pro Max) зависит от новых чипов Huawei Ascend 950, которые появятся только во второй половине 2026 года. Их стратегия — не скрывать возможности, а ждать момента, когда можно будет радикально снизить стоимость использования. Все три компании действуют осторожно, чтобы не стать мишенью для конкурентов и регуляторов. Как в «тёмном лесу» из «Задачи трёх тел», никто не хочет стрелять первым.

marsbit04/25 12:49

Гиганты ИИ входят в тёмный лес

marsbit04/25 12:49

Плагин с открытым исходным кодом разжигает скрытую войну больших моделей: за взрывной популярностью Claude‑mem скрывается самый нежелательный для AI-гигантов секрет заработка

Открытый плагин Claude-mem, запущенный в 2025 году, взорвал сообщество разработчиков, набрав 62.6 тысяч звезд на GitHub. Он решает проблему «потери памяти» ИИ, сокращая до 95% повторной передачи токенов в облако, что подрывает бизнес-модель крупных компаний, наживающихся на «контекстном налоге». Плагин работает как локальная база памяти, сжимая историю диалогов и код, избегая дорогостоящих повторных запросов к API. В связке с инструментом OpenClaw пользователи смогли обходить официальные тарифы, используя подписки за $200 для автоматизации, которая через API стоила бы тысячи долларов. В ответ Anthropic заблокировала сторонний доступ, вызвав гнев сообщества. Основатель проекта, не имея возможности monetize через SaaS из-за лицензии AGPL-3.0, запустил криптовалюту $CMEM в сети Solana, превратив технический протест в спекулятивный актив. История показывает: будущее ИИ определится в борьбе за контроль над данными, локальными решениями и снижением затрат на вычисления. Глубинная война за право устанавливать правила только начинается.

marsbit04/20 00:22

Плагин с открытым исходным кодом разжигает скрытую войну больших моделей: за взрывной популярностью Claude‑mem скрывается самый нежелательный для AI-гигантов секрет заработка

marsbit04/20 00:22

Xianyu: Более подходящий OpenClaw для китайского пользователя

Статья «Xianyu — более подходящий OpenClaw для китайских пользователей» анализирует, как платформа онлайн-коммерции Xianyu, изначально созданная для продажи подержанных товаров, стала универсальным решением для выполнения разнообразных задач, конкурируя с AI-инструментами, такими как OpenClaw. Автор отмечает, что OpenClaw, хотя и является прорывом в области AI-агентов, требующим огромных вычислительных ресурсов и сложных настроек, для многих китайских пользователей оказывается менее практичным. В отличие от него, Xianyu предлагает доступ к дешёвым человеческим ресурсам и услугам — от бронирования отелей и покупки билетов до AI-подписок и даже поиска партнёров — часто по ценам в 100 раз ниже. Платформа стала своеобразным «китайским даркнетом» с уникальной экономикой, где пользователи находят креативные, хотя иногда и сомнительные, решения повседневных проблем. С оборотом более 10 млрд юаней в день и 500 млн новых товаров благодаря AI-функциям, Xianyu демонстрирует, как низкие затраты на труд и гибкость человеческого капитала могут конкурировать с автоматизацией. В итоге, для Китая, где человеческие ресурсы пока дешевле и доступнее, Xianyu оказывается более эффективным и «родным» инструментом, чем технологически продвинутые, но дорогие AI-агенты.

marsbit04/07 06:16

Xianyu: Более подходящий OpenClaw для китайского пользователя

marsbit04/07 06:16

Xianyu: Более подходящий OpenClaw для китайского пользователя

В статье «Xianyu — более подходящий OpenClaw для китайских пользователей» обсуждается, как платформа онлайн-торговли подержанными товарами Xianyu (принадлежащая Alibaba) стала альтернативой дорогостоящим и сложным AI-инструментам, таким как OpenClaw. Автор утверждает, что в то время как OpenClaw, требующий больших вычислительных ресурсов (токенов), стал популярным глобальным AI-агентом, Xianyu предлагает более доступный и локализованный для Китая вариант, используя дешёвую рабочую силу и уникальные услуги. На платформе пользователи могут найти разнообразные нетрадиционные услуги: от заказа отелей и покупки билетов до AI-подписок, найма работников и даже знакомств. Приводятся примеры креативных, а иногда и сомнительных с этической точки зрения предложений, таких как продажа заплесневелых апельсинов для исследований, «деревенская собака» из Бельгии или услуги по возврату билетов с использованием поддельных справок о смерти. Статья подчёркивает экономику платформы: при низких затратах (иногда менее 1% от стоимости выполнения задачи через AI) и высокой гибкости Xianyu создала огромный рынок с месячной аудиторией более 217 миллионов пользователей и ежедневным оборотом (GMV) в 1 миллиард юаней. Делается вывод, что для Китая, с его огромными людскими ресурсами и иной структурой затрат, Xianyu, как платформа человеческой коллаборации и использования информационной асимметрии, является более практичным и мощным инструментом, чем AI-агенты вроде OpenClaw.

Odaily星球日报04/07 06:05

Xianyu: Более подходящий OpenClaw для китайского пользователя

Odaily星球日报04/07 06:05

Стоимостной тупик ИИ: как экономика инфраструктуры изменит следующий этап рынка

Источник: International Business Times UK. ИИ стремительно расширяется, но его экономическая модель хрупка. Три облачных гиганта контролируют 2/3 мировых вычислительных мощностей, а стоимость обучения моделей достигает миллиардов долларов. Основное давление создают операционные расходы (инференс), что делает ИИ капиталоемкой инфраструктурой. Концентрация рынка: AWS, Azure и Google Cloud доминируют, создавая риски перебоев и ценового диспаритета. Крупные игроки (OpenAI, Anthropic) получают GPU по $1.3–1.9/час, а мелкие — до $14/час. Энергопотребление ЦОДов растет, усиливая геополитическую значимость доступа к дешевой энергии. Альтернативой становится децентрализованные сети (например, Gonka), предлагающие инференс за $0.0009/млн токенов против $1.5 у централизованных провайдеров. Их преимущества: снижение затрат, эластичность предложения и сохранение цифрового суверенитета. Будущее ИИ определится не технологиями моделей, а экономикой инфраструктуры. Централизация и децентрализация будут сосуществовать, трансформируя распределение стоимости в отрасли.

marsbit03/26 08:15

Стоимостной тупик ИИ: как экономика инфраструктуры изменит следующий этап рынка

marsbit03/26 08:15

Последний разговор о Backpack, а также о моих принципах охоты за дропами

Автор Кристин, известная как @0xsexybanana, делится своим подходом к получению эирдропов в криптопространстве, выделяя две основные методологии. Первая — это массовое участие в проектах с низкими затратами, характерное для студий, где главное — исполнительность. Вторая — её собственный метод, аналогичный подходу снайпера: тщательное исследование и глубокое участие, основанное на логическом анализе, чтобы избежать бесперспективных проектов. Её checklist включает четыре критерия: 1. **Команда**: Умные, исполнительные и добросовестные основатели. 2. **Продукт**: Наличие продукта, соответствующего рынку, качественная реализация и ответственность команды. 3. **Нарратив**: Нахождение в новой, перспективной нише с высоким потенциалом роста. 4. **Время и затраты**: Участие в периоды низкой конкуренции и минимальных затрат, избегая всеобщей FOMO. На примере Backpack она объясняет, почему не стала активно участвовать в его эирдропе: слабая продуктовая база с частыми сбоями, неясная уникальность на фоне таких гигантов, как Binance и OKX, высокие затраты на участие и сомнения в команде. Несмотря на это, она рассматривает токен Backpack как мемной актив с потенциалом для спекуляций на уровне вторичного рынка.

比推03/23 20:40

Последний разговор о Backpack, а также о моих принципах охоты за дропами

比推03/23 20:40

Первая партия сотрудников крупных компаний, уволенных ИИ, уже вернулась на работу

Первые уволенные из-за ИИ сотрудники вернулись на работу. В феврале 2026 года компания Block Джека Дорси уволила более 4000 человек, сославшись на изменения, вызванные инструментами ИИ. Однако менее чем через месяц часть сотрудников получила предложение вернуться — из-за «ошибок в документах» или потому что их менеджеры настояли на их возвращении. Анализ показывает, что замена людей ИИ не всегда эффективна. Во-первых, стоимость использования корпоративных ИИ-решений может превышать затраты на человеческий труд. Например, месячное использование продвинутых моделей ИИ может обойтись дороже, чем зарплата высококвалифицированного специалиста. Во-вторых, существует «парадокс Джевонса»: повышение эффективности благодаря ИИ не уменьшает нагрузку на сотрудников, а увеличивает её, так как компании требуют выполнять больше задач. Кроме того, ИИ не способен заменить неформальные человеческие взаимодействия в коллективе. Дженсен Хуанг, CEO NVIDIA, раскритиковал компании, которые увольняют людей под предлогом внедрения ИИ, назвав это отсутствием стратегического видения. По его словам, ИИ должен помогать в расширении бизнеса, а не в сокращении штата. В итоге, увольнения под предлогом ИИ часто являются прикрытием для сокращения расходов, а не реальным переходом на автоматизацию. Некоторые роли остаются незаменимыми, и компании вынуждены возвращать ключевых сотрудников.

Odaily星球日报03/20 07:27

Первая партия сотрудников крупных компаний, уволенных ИИ, уже вернулась на работу

Odaily星球日报03/20 07:27

Биткоин-майнер MARA перевел 298 BTC после открытия возможности продаж

Биткойн-майнинговая компания Marathon Digital Holdings (MARA) перевела 298 BTC (на сумму $21 млн) платформе Cumberland. Эта транзакция произошла через девять дней после того, как компания объявила в документах SEC о расширении своей стратегии управления цифровыми активами, разрешив продажи биткойнов из своего резерва. Ранее MARA в основном накапливала добытые BTC, но в прошлом году изменила подход, начав продажи. Этот шаг совпал с ее выходом в сферу AI-датацентров и медвежьим трендом на рынке, который снижает прибыльность майнинга. Согласно данным CryptoQuant, средняя себестоимость добычи BTC для MARA составляет около $70 027, что близко к текущей цене биткойна (~$70 700), означая, что компания работает практически в ноль. Другие майнеры с более эффективным оборудованием могут добывать BTC дешевле — примерно за $45 000. MARA — не единственная компания, диверсифицирующая бизнес в сторону высокопроизводительных вычислений (HPC) и искусственного интеллекта, следуя тренду, как и Bitfarms с Cango.

bitcoinist03/12 11:03

Биткоин-майнер MARA перевел 298 BTC после открытия возможности продаж

bitcoinist03/12 11:03

11 ключевых вопросов о Lobster: Самое понятное объяснение принципов работы OpenClaw

ОткрытыйКоготь (OpenClaw) — это не сам ИИ, а «оболочка» вокруг большой языковой модели (LLM), которая превращает простой «предсказатель текста» в активного цифрового помощника. Модель не имеет памяти, восприятия или понимания — она лишь предсказывает следующее слово. OpenClaw имитирует память, каждый раз передавая модели огромный промпт с историей чата, файлами личности (AGENTS.md, SOUL.md, USER.md) и данными инструментов. Стоимость использования высока, потому что каждый запрос обрабатывает весь контекст (до 5000+ токенов), а фоновый «heartbeat» продолжает потреблять ресурсы. OpenClaw выполняет действия (чтение файлов, запуск кода) через инструменты: модель输出ет структурированный текст, а оболочка выполняет команды локально на вашем компьютере. Это позволяет избежать аутентификации, но и создаёт риски. Для сложных задач модель создаёт под-агентов (sub-agents), чтобы не перегружать контекст, и использует механизм «сна» (cron) для ожидания. Активность обеспечивается heartbeat-механизмом, который периодически проверяет задачи. Безопасность критична: OpenClaw имеет доступ к вашей системе, поэтому рекомендуется изоляция (отдельное устройство, Docker), минимальные права и обязательное подтверждение деструктивных действий. Модель уязвима к инъекциям промптов — она не отличает ваши инструкции от вредоносных текстов извне.

Odaily星球日报03/11 09:56

11 ключевых вопросов о Lobster: Самое понятное объяснение принципов работы OpenClaw

Odaily星球日报03/11 09:56

Зарплата в 20 тысяч юаней, а «Лобстера» не потянуть?

Статья «Зарплата в 20 000 юаней, а на «Лобстера» не хватает?» разбирает пять ключевых заблуждений вокруг OpenClaw — фреймворка для создания персональных AI-агентов. Автор объясняет, что опыт использования OpenClaw сильно зависит от способа развертывания: локальный (дорогое оборудование), облачный (ограниченный доступ к данным), на ПК (риск безопасности) или через сервисы вроде Kimi Claw (просто, но с ограничениями). Подчеркиваются риски безопасности: случаи несанкционированного удаления данных и уязвимости, позволяющие хакерам получать контроль. Производительность «Лобстера» зависит от мощности и стоимости подключаемой языковой модели (например, GPT или Claude), а высокое потребление токенов может привести к большим расходам. OpenClaw — еще не готовый продукт, а быстро развивающийся opensource-проект с сырыми функциями и высоким порогом входа. Автор советует оценить реальную необходимость в агенте, готовность нести финансовые и временные затраты, а также свои технические навыки, прежде чем прыгать в эту волну. Ключевой вывод: AI — это усилитель возможностей, а не их замена, и его эффективность зависит от умения человека им управлять.

比推03/09 17:14

Зарплата в 20 тысяч юаней, а «Лобстера» не потянуть?

比推03/09 17:14

活动图片