На Google I/O 2026 компанія зробила ставку на нову епоху — епоху агентних систем. У центрі цієї стратегії опинився Gemini Spark, «хмарний» AI‑агент, який працює за користувача у фоновому режимі. Проєкт курує Джош Вудворд, голова напрямку Gemini в Google, який понад 16 років працює в компанії й пройшов шлях від інтерна до керівника ключових AI‑продуктів.

Gemini Spark задуманий як постійний цифровий помічник для людей, чия робота й особисте життя крутяться навколо Gmail, Google Docs, Sheets, Slides і Calendar. На відміну від звичних чат‑ботів, які відповідають лише на прямі запити, Spark має працювати 24/7 у хмарі, виконуючи десятки й сотні завдань паралельно — від «цифрових хатніх справ» до складних робочих процесів.

Від Personal Intelligence до Spark: коли вся ваша Google‑історія стає контекстом

Ідея Gemini Spark не виникла з нуля. Вона виросла з внутрішнього проєкту Google під назвою Personal Intelligence. Його мета була простою, але амбітною: зібрати в єдиний, керований користувачем контекст усі основні сервіси Google — Gmail, Calendar, Drive — і зробити їх доступними для штучного інтелекту через одне зрозуміле «підключення».

Personal Intelligence будувався навколо принципу «одна кнопка — весь контекст». Користувачеві пропонували не по черзі вмикати доступ до пошти, календаря чи окремих папок, а один раз свідомо погодитися на те, що Gemini зможе працювати з усією цією інформацією як з єдиною базою знань. Це не просто зручність — це фундамент для агентної поведінки.

Саме з цього підходу виріс Gemini Spark. Якщо раніше AI‑інструменти Google були радше «розумними функціями» всередині окремих продуктів, то тепер ідея інша: користувач має особистого агента, який бачить цілісний контекст — листи, зустрічі, документи, таблиці, презентації — і може діяти в ньому самостійно.

Це важливий зсув. Агент не просто відповідає на запит «знайди мені лист від колеги» чи «зроби резюме цього документа». Він може, наприклад, відстежувати дедлайни, знаходити конфлікти в календарі, готувати матеріали до зустрічей, а потім створювати документи й слайди як готові результати своєї роботи. Personal Intelligence дав йому очі й пам’ять, Spark додає руки й здатність діяти без постійного «ручного керування».

Глибока інтеграція з Workspace: агент, який уже живе у вашій пошті та документах

Ключова відмінність Gemini Spark від більшості інших агентних систем на ринку — глибока інтеграція з екосистемою Google. Якщо багато сучасних AI‑агентів покладаються на сторонні конектори, API та плагіни, Spark працює без цього додаткового шару.

Для користувача, який живе в Gmail, Google Docs, Sheets, Slides і Calendar, це означає, що «все просто працює». Не потрібно налаштовувати інтеграції з поштовим сервісом, окремо підключати календар чи шукати конектор до хмарного сховища. Агент із самого початку розуміє, де лежать ваші файли, як виглядає ваш робочий тиждень, які листи ви отримуєте й на які дедлайни орієнтуєтеся.

Ця вбудованість дає кілька практичних наслідків.

По‑перше, Spark може виконувати завдання, які вимагають одночасної роботи з кількома сервісами. Наприклад, зібрати інформацію з листування, знайти пов’язані документи в Drive, звірити дати в Calendar і на основі цього підготувати структурований Google Doc або презентацію в Slides.

По‑друге, агент може брати на себе «цифрові хатні справи», які зазвичай розмазуються по днях і тижнях: нагадування про повернення дитячих книжок до бібліотеки, відстеження шкільних дедлайнів, планування сімейних подій, пошук вільних вікон у календарі для спільного відпочинку. Важливо, що для цього не потрібно «вчити» його новим інструментам — він уже живе в тих самих продуктах, якими користується більшість людей.

По‑третє, інтеграція з Workspace означає, що вихідні результати роботи агента — це не абстрактні відповіді в чаті, а конкретні артефакти: Google Docs, таблиці, слайди, які можна одразу редагувати, коментувати, ділитися з колегами. На Google I/O показали, як Spark створює документ чи слайд‑дек для сусідської вечірки — але з технічної точки зору це той самий механізм, який може працювати для звітів, брифів, навчальних матеріалів чи внутрішніх презентацій.

Фактично, Spark перетворює Google Workspace на середовище, де документи й події не просто зберігаються, а постійно обробляються агентом, який намагається зняти з користувача рутину й допомогти сфокусуватися на важливішому.

Хмарна «армія» агентів: віртуальні машини й паралельні робочі процеси

Ще одна принципова риса Gemini Spark — те, як він використовує інфраструктуру Google Cloud. Агент не обмежується одним «сеансом» чи одиничним завданням. Під капотом він може піднімати віртуальні машини у хмарі й запускати на них багато процесів паралельно.

Це змінює масштаб того, що взагалі можна доручити AI‑агенту. Якщо сьогодні більшість користувачів звикли до сценарію «один запит — одна відповідь», то Spark орієнтований на ситуації, коли завдань десятки або сотні. Наприклад, не просто «зроби мені резюме цього документа», а «переглянь усі договори за рік, знайди ризикові пункти, підготуй зведену таблицю, а потім зроби презентацію з ключовими висновками».

Технічно це означає, що Spark може розбивати великі задачі на підзадачі, розподіляти їх між віртуальними машинами, виконувати одночасно й потім збирати результати в єдине ціле. Для користувача це виглядає як «просто зроби», але під поверхнею працює ціла хмарна інфраструктура.

Важливий момент — агент не обмежується двома‑трьома діями. В інтерв’ю прямо говориться про сценарії з сотнями завдань, які виконуються паралельно. Це натякає на те, що Google бачить майбутнє агентів не як «розумних макросів», а як повноцінних виконавців складних, багатокрокових робочих процесів.

У поєднанні з доступом до Gmail, Docs, Sheets, Slides і Calendar це відкриває шлях до автоматизації цілих блоків роботи: підготовка регулярних звітів, моніторинг проєктних дедлайнів, формування дайджестів новин за інтересами, аналіз великих масивів листування чи документів. Користувачеві залишається радше формулювати цілі й критерії якості, ніж продумувати кожен крок.

Omni, медіа й документи: агент, який не лише читає, а й творить

Gemini Spark працює на базі моделі Gemini Omni — флагманської мультимодальної моделі Google, здатної обробляти й генерувати текст, зображення, відео та інші типи контенту. Для агентної системи це означає, що вона може не лише «мислити» над даними користувача, а й створювати різні формати результатів у межах одного робочого процесу.

У демонстрації Spark уже генерує Google Docs і Google Slides як підсумок своєї роботи. Але технічно його можливості ширші: інтегровані інструменти генеративних медіа дозволяють створювати зображення, відео й навіть пісні. В інтерв’ю прямо згадуються окремі компоненти: інструмент для зображень, відеогенерація на базі Omni, а також LI, який відповідає за створення музики.

Це важливо не лише для креативних сценаріїв на кшталт «оформити блок‑парті з афішами й плейлистом». У робочому контексті агент може, наприклад, зібрати дані з таблиць, підготувати текстовий звіт, створити презентацію з візуалізаціями й додати ілюстрації чи короткі відеофрагменти для пояснення складних ідей. Усе це — в рамках одного запиту й одного агентного ланцюжка.

Фактично, Spark поєднує три рівні:

1. Розуміння контексту користувача через Personal Intelligence і інтеграцію з Workspace.
2. Планування й виконання багатокрокових завдань завдяки хмарній інфраструктурі й віртуальним машинам.
3. Генерацію різних типів контенту — від документів і слайдів до медіа — на базі Gemini Omni та пов’язаних інструментів.

Це робить агента не просто «розумним пошуком по особистих даних», а універсальним виконавцем, який може завершувати завдання у вигляді конкретних, придатних до використання артефактів.

У найближчі тижні можливості Spark мають розширитися ще більше. Запланована підтримка MCP‑підключень (Model Context Protocol) відкриє шлях до інтеграції з зовнішніми системами, а «агентні платежі» через Google Pay дозволять агенту самостійно завершувати сценарії, де потрібні транзакції. Це може стосуватися, наприклад, бронювання, оплат підписок чи інших дій, де сьогодні користувачеві доводиться вручну переходити між сервісами.

Від демо до масового продукту: як і коли Spark дістанеться користувачів

Один із найпомітніших сигналів у стратегії Google — темп, з яким компанія намагається вивести агентні можливості з демо‑режиму в реальне користування. Gemini Spark не залишається «концептом з конференції»: його розгортання вже почалося.

За озвученим графіком, Spark спершу стає доступним тестерам — це відбувається буквально в тиждень проведення Google I/O. Уже наступного тижня агент має з’явитися в Google AI Ultra для користувачів у США. Далі компанія планує масштабувати доступ, але навіть цей початковий крок показує, що мова йде не про далеке майбутнє, а про продукт, який має вийти на масовий ринок у стислі терміни.

Той самий підхід видно й у суміжних функціях. Наприклад, голосова можливість Gemini, яка вміє шукати по Drive і Gmail, а потім збирати знайдену інформацію в структурований лист із таблицею, була прототипована всього за два вікенди перед конференцією. Попри це, її також планують запустити «в найближчі тижні», а не через місяці чи роки.

Docs Live — функція, що дозволяє говорити з Google Doc і редагувати його в реальному часі голосом, — теж уже анонсована як частина цієї хвилі. У поєднанні з агентними можливостями Spark це вказує на ширшу стратегію: зробити взаємодію з AI настільки природною й вбудованою в робочі інструменти, щоб користувачі сприймали агента не як окремий сервіс, а як постійного учасника свого цифрового робочого простору.

Ранній доступ через Google AI Ultra в США — це також спосіб протестувати, як користувачі на практиці сприймають ідею «AI, що працює у фоновому режимі». Наскільки люди готові делегувати йому не лише генерацію текстів, а й управління часом, рекомендації щодо скасування зустрічей, нагадування про особисті справи? Відповіді на ці питання визначатимуть, як швидко Google зможе масштабувати Spark на інші ринки й аудиторії.

Що це означає для повсякденного користувача: від «цифрових хатніх справ» до управління часом

Попри складну інфраструктуру й гучні технічні терміни, Gemini Spark націлений на дуже приземлені сценарії. В інтерв’ю неодноразово звучить тема «цифрових хатніх справ» — дрібних, але постійних завдань, які розтягуються на весь день і створюють відчуття перевантаження.

Для батьків це можуть бути шкільні дедлайни, повернення бібліотечних книжок, реєстрація на гуртки, координація розкладу дітей. Для офісних працівників — нескінченні зустрічі, які забивають календар, дрібні листи, що вимагають відповіді, нагадування про звіти й дедлайни. Для всіх разом — бажання знайти час на хобі, спорт чи спільний відпочинок із родиною.

Gemini Spark позиціонується як інструмент, який може допомогти звільнити цей час. Один із практичних прикладів — порада попросити агента визначити «три зустрічі, які варто скасувати цього тижня». Це не просто жарт: агент, який бачить ваш календар, може реально оцінити, де зустрічі дублюють одна одну, де немає чіткої повістки, а де результат можна досягти асинхронно.

Інший пласт — нагадування й організація. Якщо агент має доступ до пошти, календаря й документів, він може відстежувати дедлайни, які «заховані» в листах чи вкладених файлах, і вчасно сигналізувати про них. Це вже не класичний «нагадувач», куди потрібно вручну вносити події, а система, яка сама знаходить важливе в потоці інформації.

Є й більш «приємні» сценарії. Наприклад, персоналізовані дайджести за інтересами: у розмові згадується, як агент готує новини про улюблену баскетбольну команду, але подає їх у стилі «фанатського» огляду. Це показує, що Spark може не лише економити час, а й допомагати глибше занурюватися в теми, які користувачеві справді цікаві.

Усе це разом підводить до ширшого зсуву, який у Google описують як перехід «від виконання до диригування». Користувачеві більше не потрібно власноруч виконувати кожен крок — достатньо описати бажаний результат, а агент візьме на себе планування й реалізацію. У цьому сенсі Gemini Spark — не просто ще один інструмент автоматизації, а спроба змінити саму модель взаємодії людини з цифровою роботою.

Висновок: агент, який претендує стати новим «фоном» цифрового життя

Gemini Spark — це спроба Google перетворити штучний інтелект із «розумного помічника в чаті» на постійний, фоновий шар, який пронизує все цифрове життя користувача. Він виріс із Personal Intelligence, що з’єднав Gmail, Calendar і Drive в єдиний контекст, і тепер використовує цю базу, щоб діяти автономно в екосистемі Google Workspace.

Глибока інтеграція з Gmail, Docs, Sheets, Slides і Calendar, здатність піднімати віртуальні машини в Google Cloud для паралельного виконання сотень завдань, мультимодальні можливості Gemini Omni та генеративних медіа, а також швидкий вихід на ринок через тестерів і Google AI Ultra в США — усе це свідчить про серйозність намірів компанії.

Чи готові користувачі до агента, який працює за них 24/7? Відповідь на це питання ще попереду. Але якщо Google вдасться реалізувати задум, Gemini Spark може стати тим самим «невидимим фоном», який бере на себе цифрову рутину й дозволяє людям більше часу приділяти тому, що вони справді цінують — роботі, яка потребує смаку й судження, родині, хобі та відпочинку.

Джерело: Head of Gemini: You’re Using 5% of What Gemini Can Actually Do | Josh Woodward

У швидкозмінній сфері AI‑інженерії спокуса безкінечно дивитися навчальні відео замість реальної роботи з кодом особливо велика. Канал Tech With Tim нагадує: навчальний контент корисний лише тоді, коли він стає відправною точкою для власної практики, а не заміною їй.

Чому «tutorial hell» небезпечне саме в AI

«Tutorial hell» — це стан, коли людина постійно дивиться туторіали, відчуває прогрес, але насправді майже не вміє застосувати знання самостійно. В AI‑інженерії це особливо критично з кількох причин:

• Швидкість розвитку галузі. Моделі, фреймворки та інструменти змінюються настільки швидко, що навіть свіже відео швидко застаріває. Якщо обмежуватися лише переглядом, практичні навички просто не встигають сформуватися.
• Ілюзія знань. Під час перегляду здається, що все зрозуміло: код працює, автор упевнено пояснює кроки. Але щойно потрібно повторити те саме без підказок, виявляється, що ланцюжок дій відтворити складно.
• Відсутність досвіду помилок. AI‑проєкти рідко працюють «з першого разу». Без самостійних спроб і налагодження не формується інтуїція, як шукати й виправляти проблеми в моделях, даних чи інфраструктурі.

У результаті людина може годинами споживати контент, але залишатися «повністю розгубленою», коли стикається з реальним завданням.

Формула 80/20: більше коду, менше відео

Пропонований підхід простий: приблизно 20% часу — на навчальні матеріали, 80% — на практику. Це не жорстке правило, а орієнтир, який допомагає не «залипати» в теорії.

Що означає така пропорція на практиці:

• якщо ви годину дивилися туторіал,
  — закладіть щонайменше п’ять годин на самостійне відтворення та експерименти;
• якщо ви вивчили нову техніку чи бібліотеку,
  — використайте її в невеликому власному проєкті, а не переходьте відразу до наступного відео.

Ключова ідея: час перегляду має бути лише стартом, а не основною частиною навчання.

Як правильно працювати з туторіалами

Щоб навчальні відео справді допомагали розвиватися в AI‑інженерії, варто змінити спосіб їх використання:

1. Реплікувати, а не просто дивитися

Після перегляду туторіалу:

• перепишіть код самостійно, не копіюючи;
• спробуйте відтворити проєкт з нуля по пам’яті;
• якщо щось не виходить — шукайте помилки, доки не зрозумієте, де саме проблема.

Це перетворює пасивне споживання на активну практику.

2. Навмисно робити й виправляти помилки

Помилки — не побічний ефект, а обов’язкова частина навчання:

• змінюйте параметри моделей;
• пробуйте інші набори даних;
• ламайте код і дивіться, що саме перестає працювати.

Так формується реальне розуміння, а не запам’ятовування послідовності кроків з відео.

3. Поступово відходити від сценарію

Коли базовий приклад уже працює:

• додайте нову функцію;
• змініть архітектуру моделі;
• інтегруйте інший сервіс чи бібліотеку.

Мета — вийти за межі того, що було показано, і перетворити туторіал на відправну точку для власних рішень.

Баланс між навчанням і створенням

Навчальні відео залишаються важливим інструментом, особливо в такій складній сфері, як AI‑інженерія. Але реальний прогрес з’являється тоді, коли основний час витрачається на написання коду, побудову систем і роботу з власними задачами, а не на нескінченний перегляд чужих рішень.

Формула 80/20 допомагає тримати цей баланс: менше пасивного навчання, більше практики, експериментів і власних помилок, з яких і народжується професійний досвід.

Джерело

YouTube: You should be spending 80% of your time building and 20% watching tutorials 🚀

У 2026 році розмови про «AI‑агентів» заповнили техноінтернет, але реальність значно прозаїчніша: більшість людей досі користуються штучним інтелектом так само, як у 2023‑му. Вони відкривають чат на кшталт ChatGPT, ставлять запитання, отримують відповідь і копіюють її в інший інструмент. Канал Tech With Tim у новому випуску, створеному за підтримки платформи GenSpark, пропонує іншу оптику — чітку рамку з чотирьох рівнів використання ШІ, яка показує, як робота може еволюціонувати від простого чату до повністю автономних агентів, що працюють, поки ви спите.

Ця рамка не прив’язана до конкретного сервісу: її можна застосувати в будь‑якому середовищі, де є сучасні моделі ШІ. Але на прикладі GenSpark, який позиціонується як «all‑in‑one» AI‑workspace, добре видно, як усі чотири рівні можуть співіснувати в одному інструменті — від базового діалогу до складних агентних систем.

Рівень 1: чат, у якому всю справжню роботу робите ви

Перший рівень — це те, що більшість користувачів вважають «роботою з ШІ». Відкривається чат, вводиться запит, модель повертає відповідь. На цьому все. Уся оркестрація — на людині.

Сценарій виглядає знайомо: потрібно підготуватися до зустрічі, і ви просите ШІ «підсумувати ключові тренди в ціноутворенні SaaS у 2026 році». Модель генерує розгорнуту відповідь, можливо, навіть із посиланнями на джерела. Але далі починається ручна робота: ви вирізаєте фрагменти, переносите їх у документ, слайди чи лист, адаптуєте під аудиторію, форматуєте, додаєте візуали.

У цій парадигмі ШІ — це розумний співрозмовник або пошуковик, а не інструмент, що створює готовий продукт. Користувач сам:

• вирішує, що саме запитати;
• інтерпретує відповідь;
• структурує матеріал;
• переносить його в інші програми;
• перетворює «сиру» інформацію на артефакт, який можна реально використати в роботі.

Показовий приклад з GenSpark: у чаті в режимі Ultra (на базі моделі Opus 4.7) автор просить «детальний огляд поточного стану AI‑інструментів для програмування у 2026 році: що доступно, ціни, плюси й мінуси». Сервіс запускає веб‑пошук, збирає дані з різних сайтів, агрегує їх у великий текст із порівняннями та таблицями. Результат інформативний, але це все ще лише інформація. Щоб перетворити її на презентацію, звіт чи навчальний матеріал, доведеться працювати далі вручну.

Це і є сутність рівня 1: базовий чат, де користувач робить усю «важку» роботу з організації, перенесення та застосування результатів.

Рівень 2: спеціалізовані інструменти, що видають готовий результат

Другий рівень починається там, де ШІ перестає бути просто джерелом текстових відповідей і стає інструментом, який створює завершені артефакти. Йдеться про спеціалізовані AI‑інструменти, що вміють одразу видавати слайди, документи, таблиці, зображення чи відео.

Ключова відмінність від рівня 1 полягає в тому, що користувач більше не обмежується копіюванням тексту з чату. Він описує бажаний результат, а система генерує готовий об’єкт, який можна відправити клієнту, показати на зустрічі або інтегрувати в робочий процес.

Типовий сценарій: завтра важлива презентація для клієнта, а часу на три години роботи в PowerPoint немає. На рівні 1 ви б попросили ШІ «накидати структуру презентації» і потім самі збирали б слайди. На рівні 2 ви формулюєте запит на кшталт: «Створи п’ятисторінковий pitch‑deck для такого‑то продукту з такими‑то ключовими тезами», і отримуєте вже оформлений файл.

На прикладі GenSpark це добре видно через набір попередньо налаштованих інструментів: AI Slides, Sheets, Docs, Developer, Video, Chat, AI Image. Кожен із них — це не просто «ще один чат», а агент із доступом до конкретних можливостей, заточених під певний тип роботи.

Особливо показовий кейс із AI Slides. Користувач відкриває інструмент, обирає формат (наприклад, 16:9), вмикає «creative mode», який підключає моделі генерації зображень на кшталт GPT Image 2, і «guide mode», що запускає покроковий сценарій. Далі він просто вставляє текст із попередньої чат‑сесії — той самий довгий огляд AI‑інструментів для програмування — і просить: «Створи п’ятисторінкову PowerPoint‑презентацію з ключовими деталями з тексту вище».

На цьому етапі вступає в гру те, чого бракує рівню 1: структуроване планування всередині самого інструменту. Guide mode спочатку формує план: які слайди потрібні, що на них буде, які зображення доречно згенерувати. Потім ставить уточнювальні запитання: хто основна аудиторія (наприклад, глядачі YouTube), яка мета (передача інформації), як саме буде подано матеріал (лайв‑презентація). Лише після цього система переходить до генерації.

Результат — повноцінна презентація з п’яти слайдів із візуалами, створеними GPT Image 2. Це не HTML‑шаблони, а справжні зображення, інтегровані в слайди. Користувач може переглянути їх у режимі презентації, відредагувати контент за допомогою AI‑редагування (спростити, розширити, переформулювати) або експортувати в PowerPoint, Google Slides чи PDF.

Сутність рівня 2 полягає в тому, що ШІ бере на себе не лише генерацію тексту, а й оформлення, структуру та візуальну частину. Людина все ще ініціює кожне завдання, але виходить із чату з уже готовим продуктом, а не з «сирою» інформацією.

Рівень 3: робочі процеси, де ШІ зшиває завдання в єдиний ланцюг

Третій рівень переносить акцент із окремих завдань на цілісні процеси. Якщо на рівні 2 ШІ допомагає швидко створити один артефакт — презентацію, документ, відео, — то на рівні 3 він починає з’єднувати кілька кроків у стійкий, повторюваний ланцюг.

Ідея проста: замість того щоб щодня вручну виконувати однакову послідовність дій, користувач один раз налаштовує workflow, а далі система автоматично проходить усі етапи. Важливий момент: це не класична автоматизація на кшталт «якщо сталося А, зроби Б», знайома за сервісами типу Zapier чи Make. У центрі — саме «AI‑reasoning», тобто здатність моделі читати, розуміти, робити висновки й лише потім обирати дію.

Умовний приклад: потрібно щодня збирати інформацію, структурувати її в таблицю й отримувати підсумок на пошту. На рівні 1 ви б щоранку шукали дані, копіювали їх у Google Sheets, аналізували й писали собі нотатки. На рівні 2 могли б попросити ШІ «зробити таблицю з цих даних» або «написати підсумковий лист», але все одно запускали б кожен крок вручну.

На рівні 3 ви один раз описуєте ланцюг: знайти потрібну інформацію, витягти ключові показники, занести їх у таблицю, сформувати короткий бриф і надіслати на пошту. Далі workflow працює самостійно за розкладом або тригером. Різниця з класичними «if this then that»‑сценаріями в тому, що на кожному кроці ШІ не просто пересилає дані, а читає їх, інтерпретує, приймає рішення й лише потім діє.

Один із типових кейсів, який ілюструє цю логіку, — автоматизована «ранкова брифінг‑система». Багатьом знана рутина: прокинутися, переглянути нічні повідомлення, розібрати пошту, визначити пріоритети, підготуватися до першої зустрічі. Це легко забирає 30–45 хвилин щодня. На рівні 3 можна один раз налаштувати workflow, який:

• збирає за ніч нові листи, повідомлення, оновлення в робочих інструментах;
• аналізує їхній зміст, відокремлює важливе від другорядного;
• формує список завдань і ризиків;
• готує короткий бриф для першої зустрічі;
• надсилає все це у зручному форматі.

Користувач отримує готовий «старт дня», не витрачаючи час на механічну обробку інформації. Саме тут ШІ починає відчутно економити години, а не хвилини.

Сутність рівня 3 — у переході від «ШІ як інструмент для окремого завдання» до «ШІ як частина системи, що постійно виконує повторювані процеси». Людина все ще задає рамки й цілі, але вже не стоїть над кожним кроком, не натискає «Run» щоразу, коли потрібно повторити рутину.

Рівень 4: автономні агенти, які працюють за цілями, а не за інструкціями

Четвертий рівень — це нинішній фронтир. Тут ШІ перестає бути навіть «розумною автоматизацією» і перетворюється на агента, якому задають не завдання, а цілі. Користувач описує бажаний результат, а система сама вирішує, які кроки потрібні, у якому порядку їх виконувати й які інструменти залучати.

Якщо на рівні 3 ви все ще явно прописуєте ланцюг дій — «зроби А, потім Б, потім В», — то на рівні 4 ви говорите: «Мені потрібен ось такий результат», а агент самостійно:

• планує послідовність кроків;
• обирає, де потрібно пошукати інформацію;
• вирішує, коли писати код, коли генерувати текст, коли створювати зображення;
• взаємодіє з файлами, API, веб‑сервісами;
• коригує план у процесі, виходячи з проміжних результатів.

Показовий приклад — запуск лендингу для нового продукту. На попередніх рівнях це виглядало б так: ви просите ШІ дослідити конкурентів, окремо генеруєте текст, окремо — дизайн‑ідеї, окремо — фрагменти коду, а потім самі збираєте все в робочий сайт і деплоїте його.

На рівні 4 ви формулюєте ціль: «Потрібен живий лендинг із таким‑то позиціонуванням, таким‑то стилем, робочою формою підписки, базовою SEO‑структурою». Далі агент:

• досліджує конкурентів і референси;
• формує структуру сторінки;
• пише копірайтинг;
• генерує візуали;
• створює й тестує код;
• деплоїть сайт на обрану платформу.

Усе це — без того, щоб ви детально розписували кожен крок. Ви задаєте кінцевий стан, а не інструкцію «як до нього дійти». У підсумку отримуєте вже розгорнутий лендинг, який можна перевірити, відкоригувати й запустити в роботу.

Технічно такі агенти можуть поєднувати веб‑браузинг, написання й виконання коду, роботу з файлами, інтеграції з хостингами та сервісами розгортання. Але ключове не в наборі інструментів, а в тому, що рішення про наступний крок приймає не людина, а сама система, спираючись на проміжні результати й загальну ціль.

Саме цей рівень часто мають на увазі, коли говорять про «AI‑агентів» у 2026 році. І саме він викликає найбільше очікувань і скепсису одночасно: з одного боку, перспектива делегувати цілі завдання виглядає привабливо, з іншого — виникають питання про надійність, контроль і межі автономії.

Чому більшість застрягли на рівні 1 — і що з цим робити

Попри стрімкий розвиток моделей і платформ, у 2026 році переважна більшість користувачів залишається на рівні 1. Вони відкривають чат, ставлять запитання, копіюють відповіді — і навіть не підозрюють, що існують ще три рівні, які радикально змінюють спосіб роботи.

Причин кілька. По‑перше, інерція: чат — найпростіший вхід у світ ШІ, і багато хто зупиняється на цьому. По‑друге, брак зрозумілих прикладів, як переходити від «поставити запитання» до «налаштувати workflow» чи «запустити агента». По‑третє, страх втратити контроль: ідея, що система сама щось робить із вашими файлами, кодом чи інфраструктурою, досі викликає настороженість.

Рамка з чотирьох рівнів допомагає зняти частину цієї невизначеності. Вона показує, що це не стрибок «із чату одразу в повністю автономних агентів», а послідовна еволюція:

• спочатку ви вчитеся формулювати запити й інтерпретувати відповіді (рівень 1);
• потім починаєте делегувати створення конкретних артефактів (рівень 2);
• далі автоматизуєте повторювані ланцюги завдань із ШІ в контурі ухвалення рішень (рівень 3);
• і лише після цього переходите до постановки високорівневих цілей автономним агентам (рівень 4).

У цьому сенсі важливо не сприймати рівні як «кращий/гірший». Автор рамки прямо наголошує: помилка — думати, що один рівень «вищий» за інший у сенсі цінності. У різних ситуаціях потрібні різні підходи. Іноді достатньо швидко поставити запитання в чаті. Іноді — згенерувати презентацію. Іноді — запустити workflow, який щодня економитиме годину. А інколи — дати агенту складну ціль і дозволити йому працювати годинами без вашої участі.

Ключове — усвідомлено обирати рівень під конкретну задачу, а не за замовчуванням залишатися в чаті лише тому, що це звично.

Як платформи на кшталт GenSpark відображають цю еволюцію

Хоча сама рамка рівнів є платформно‑агностичною, на прикладі GenSpark видно, як ринок намагається зібрати всі чотири рівні в одному середовищі. Сервіс позиціонується як «all‑in‑one AI workspace» і за рік, за словами автора, вийшов із нуля до 250 млн доларів річного run rate.

У чаті GenSpark користувачі мають доступ одразу до кількох топових моделей — GPT, Claude, Gemini — і система автоматично обирає, яку з них застосувати для конкретного завдання. Для платних користувачів заявлено «необмежений» доступ до цих моделей і генерації зображень (із застереженням щодо захисту від зловживань), що знімає типову для багатьох сервісів проблему «лімітів» і «кредитів».

Поверх базового чату платформа пропонує набір спеціалізованих інструментів: AI Slides, Sheets, Docs, Developer, Video, AI Image. Саме вони втілюють рівень 2, дозволяючи генерувати готові презентації, документи, таблиці, відео й зображення без необхідності вручну переносити текст із чату. А далі — workflows і агенти, які вже працюють на рівнях 3 і 4.

Цей підхід відображає ширшу тенденцію: ринок рухається від «однієї моделі в одному чаті» до комплексних робочих просторів, де користувач може поступово підніматися сходами від базового діалогу до складних автоматизацій і агентних систем, не змінюючи середовище.

Висновок: час вийти за межі чату

У 2026 році питання вже не в тому, «чи варто використовувати ШІ», а в тому, «на якому рівні ви з ним працюєте». Якщо взаємодія обмежується відкриттям чату, запитанням і копіюванням відповіді, ви фактично застрягли в парадигмі 2023 року — навіть якщо модель стала розумнішою, швидшою й багатомодальнішою.

Рамка з чотирьох рівнів — від базового чату до автономних агентів — пропонує просту мапу, як рухатися далі. Спершу — делегувати створення конкретних артефактів. Потім — автоматизувати повторювані процеси з ШІ в контурі ухвалення рішень. І, нарешті, навчитися формулювати високорівневі цілі для агентів, які самі планують і виконують роботу.

У цьому переході немає «магічного стрибка» — лише послідовне розширення того, що саме ви довіряєте системі: від окремих відповідей до цілих процесів і результатів. Але саме від того, наскільки швидко й усвідомлено користувачі зможуть вийти за межі рівня 1, залежить, чи стане ШІ для них справжнім мультиплікатором продуктивності, а не просто ще одним розумним вікном пошуку.

Джерело

The Complete Guide to AI Agents in 2026 (And How to Actually Use Them)

Telegram на смартфоні давно вийшов за межі звичайного месенджера. Частина його можливостей захована в інтерфейсі так глибоко, що більшість користувачів про них навіть не здогадується. Канал «Канал Лучкова» звертає увагу на кілька маловідомих інструментів, які перетворюють чат на універсальний пошуковий центр — від YouTube до Вікіпедії та мемів.

Пошук відео з YouTube прямо в чаті

Одна з найкорисніших прихованих можливостей — інтегрований пошук відео з YouTube без відкриття окремого застосунку.

Як це працює:
– у полі введення повідомлення в чаті потрібно ввести @vid;
– далі — ключове слово або тему, яка вас цікавить;
– Telegram покаже добірку відео за запитом прямо в інтерфейсі чату;
– обране відео можна одразу надіслати співрозмовнику.

Фактично, це вбудований міні-пошук по YouTube, який економить час і дозволяє не перемикатися між застосунками, коли потрібно швидко поділитися роликом.

Вікіпедія в один дотик: статті без браузера

Ще одна прихована команда перетворює Telegram на «шлюз» до Вікіпедії.

Алгоритм простий:
– у полі повідомлення вводиться @wiki;
– після цього — запит, наприклад назва терміна, події чи персони;
– у відповідь з’являються результати з Вікіпедії;
– можна одразу сформувати й надіслати посилання на потрібну статтю.

Це зручно, коли в діалозі потрібно швидко дати посилання на джерело або пояснення, не відкриваючи браузер і не копіюючи URL вручну.

Мем-генератор у кишені: GIF і жарти за запитом

Telegram також дозволяє шукати й надсилати меми безпосередньо з поля введення повідомлення.

Механіка:
– у чаті вводиться @gif;
– далі — ключове слово або опис ситуації;
– месенджер показує добірку GIF-анімацій за запитом;
– обрану анімацію можна миттєво надіслати в розмову.

Це особливо корисно в динамічних переписках, коли потрібно швидко відреагувати мемом або підібрати влучну GIF-анімацію «на льоту».

Чому ці команди варто запам’ятати

Усі три інструменти — @vid, @wiki та @gif — працюють за єдиним принципом: команда через «собачку» + пошуковий запит. Вони:

• скорочують кількість дій: не потрібно відкривати окремі застосунки чи вкладки;
• пришвидшують обмін контентом у чаті;
• роблять спілкування інформативнішим і водночас розважальнішим.

Багато користувачів Telegram роками користуються месенджером, навіть не підозрюючи про ці можливості. А це — один із тих випадків, коли знання кількох символів у полі введення радикально змінює зручність повсякденного спілкування.

Джерело

YouTube: «Приховані Telegram-фішки, які ви точно не знали #hacks #smartphone»

Нещодавно я тестував Paper Pure від reMarkable — планшет з e-paper, створений для використання на ділових зустрічах. Компанія позиціонує себе як майже аналоговий простір для мислення, що протистоїть використанню ШІ та відволіканням цифрової доби. Cuneflow можна сприймати як заперечення цієї філософії: його однойменний планшет з e-paper має вбудований голосовий рекордер, який розшифровує зустрічі та виділяє з них інсайти. Питання лише в тому, чи достатньо цього, щоб вам захотілося підтримати його на Kickstarter.

Cuneflow — це планшет формату A5 з 8,2-дюймовим дисплеєм E Ink Carta 1000 роздільною здатністю 1 920 × 1 440. Збоку магнітно кріпиться пасивний, чутливий до натиску стилус Wacom EMR з кнопкою та «ластиком». Усередині — двоядерний ARM SoC із частотою 2 ГГц, 4 ГБ ОЗП та 128 ГБ вбудованої памʼяті. Акумулятор на 2 450 мА·год розрахований на 7–8 годин безперервної роботи, є підсвітка на 24 рівні яскравості, тож пристроєм можна користуватися в будь-який час доби — що критично для такого класу гаджета.

Окрім пароля на екрані блокування, кнопку живлення можна використовувати як сканер відбитків пальців для розблокування одним дотиком. Алюмінієвий моноблочний корпус важить 230 грамів, що робить його трохи важчим за подібний Kindle. Водночас він має приємну жорсткість і створює відчуття ультрапреміального пристрою. У поєднанні з коричневим чохлом-портфелі з екошкіри складається враження, що розробники дуже намагалися зробити Cuneflow максимально «класичним» і статусним.

Ризикну прозвучати різкувато, але операційна система виглядає так, ніби хтось показав на reMarkable і сказав: «Ось так, тільки щоб нас не засудили». Є сортуваний у два стовпці список «нотатників» під назвою Meetings (зустрічі) і окрема вкладка Files (файли). Остання відповідає за PDF або EPUB, які ви хочете читати на планшеті; їх можна передати через вебклієнт компанії.

Кожен «нотатник» Meetings — це, як і очікується, чистий аркуш для ваших записів і начерків. Керамічний наконечник стилуса тонкий і «шурхотливий», а змінного некомплекту в пакуванні немає. Це дивує, з огляду на ризики зношування й те, що такий тонкий наконечник потенційно може подряпати покриття екрана або просто зламатися.

Щодо відчуттів від письма — усе непогано, але ви не забудете, що ведете стилусом по екрані. Планшет дуже чутливий, я не бачив жодної помітної затримки чи потреби в оновленні екрана посеред написання довгого абзацу. Постійна панель інструментів має лише два варіанти: перо та маркер, причому навіть на мінімальній інтенсивності маркер ускладнює читання рукописного тексту. Щоб змінити товщину лінії, треба тягнути меню свайпом від верхньої рамки — це трохи незручно. Досвід користування тут не настільки відшліфований і цілісний, як на reMarkable чи навіть Kindle Scribe.

У кожному нотатнику є піктограма мікрофона: якщо натиснути на неї, активується режим запису, який майже миттєво видає транскрипцію розмови. (Під час запису блимає червоний індикатор біля USB-порта, тож це важко пропустити.) Після завершення зустрічі доведеться зачекати хвилину-дві, поки на наступній вкладці зʼявляться згенеровані ШІ інсайти. Серед них — стислий підсумок, таймлайн подій і список завдань, а також більш нішеві категорії на кшталт «розбіжності», «ключові питання» та «потенційні ризики».

Для тих, кого турбує безпека, аудіо шифрується й передається у хмару, але не зберігається там (Cuneflow вказує, що використовує OpenAI та Gemini). Коли текст уже зʼявився на екрані, оригінальний аудіозапис стирається, а залишається лише створена ШІ транскрипція. На вкладці Insights можна побачити, з яких фрагментів розмови зроблено той чи інший висновок, щоб перевірити, чи не «галюцинував» алгоритм. Транскрипцію можна редагувати, але всі звіряння варто робити, поки учасники зустрічі ще памʼятають деталі.

Логіку такого підходу зрозуміти можна, але він підійде не всім. У журналістиці, наприклад, потрібно двічі чи тричі перевіряти цитати, а у спірних випадках мати аудіодоказ сказаного. Для внутрішніх нарад із меншими ставками це, можливо, не критично.

Наскільки я бачив, транскрипції загалом точні, але мають проблеми з рідкіснішими фразами та назвами. Як і з багатьма продуктами з інтегрованим ШІ, не варто очікувати від нього абсолютної безпомилковості: він одного разу правильно зрозумів «Phoenix Corporation», але вдруге перетворив її на «Felix Corporation».

Одна з проблем Cuneflow у тому, що в ньому є багато корисних інструментів, які не утворюють єдиної системи. Наприклад, на вкладці інсайтів ШІ є список завдань із чекбоксами для кожного пункту, але відмітити виконання не можна — ні стилусом, ні пальцем. Це виглядає дивно. Немає й простого способу перенести текст з транскрипції чи вкладки Insights у сам «нотатник», щоб потім щось підкреслити, домалювати чи відредагувати.

Подібна відсутність цілісного підходу помітна й у Cunespace — вебклієнті компанії для надсилання файлів на планшет. Ви можете переглядати свої Meetings онлайн, але не взаємодіяти з транскрипціями чи згаданими списками завдань. У підсумку будь-які потрібні фрагменти доводиться копіювати з Cunespace у документи, з якими ви працюєте деінде.

Я дуже зрадів, коли дізнався, що до планшета можна під’єднати Bluetooth-клавіатуру для зручнішого набору тексту, але радість швидко згасла. Щоб друкувати, потрібно створити в документі текстове поле й потім розтягувати його — процес виявився дуже незручним. Поле не збільшується автоматично в міру набору, його доводиться розширювати вручну. До того ж тут немає можливості повернути екран у альбомну орієнтацію, що для роботи з клавіатурою було б логічним.

Частково це можна пояснити тим, що перед нами молода компанія з першим продуктом, а частково — обмеженнями самого класу таких пристроїв. Безвідволікальні «цифрові блокноти» часто спеціально накладають на користувача обмеження. Як і у випадку з reMarkable, якщо ви створили файл на планшеті, немає елегантного способу витягнути цю інформацію та працювати з нею у звичному форматі. Тому поки що неочевидно, чи можна взагалі поєднати ці два сценарії використання так, щоб це було по-справжньому зручно.

Джерело

Engadget

Мобільний оператор і виробник смартфонів Trump Mobile, що належить президенту Дональду Трампу і використовує його ім’я, імовірно зливає дані клієнтів, зокрема поштові адреси та електронні скриньки.

У вівторок ютубери Coffeezilla та penguinz0, які замовили золотистий смартфон Trump Mobile T1, розповіли, що дослідник кібербезпеки попередив їх про витік даних, знайдених у відкритому доступі онлайн.

«Я знаю це, тому що, на жаль, я один із тих клієнтів, чия поштова адреса, email, ну, практично все, окрім номера кредитної картки, опинилося у витоку», — сказав Coffeezilla, який прославився розслідуваннями криптошахрайств. «Не замовляйте на trumpmobile.com, якщо ви не готові до витоку своєї інформації. Там усе настільки погано».

Обидва ютубери наголосили, що купували T1 радше з цікавості, а не через підтримку президента чи його бізнес-проєктів. Тепер, як і інші клієнти Trump Mobile, вони стали жертвами витоку даних.

Вони розповіли, що про інцидент дізналися від джерела, яке надіслало їм їхні ж особисті дані, аби довести, що насправді має до них доступ. За словами дослідника, він не зміг зв’язатися з представниками Trump Mobile, тож проблема досі не усунута. «У відповідь ми всі отримали лише повну тишу», — сказав penguinz0.

Ютубери свідомо не розкривають технічні подробиці отримання доступу до даних, зазначивши лише, що зробити це «дуже легко», а інформація все ще відкрита в мережі.

Trump Mobile не відповіла на запит TechCrunch із проханням про коментар.

За унікальними ID у витоку, за словами Coffeezilla, видно, що телефон замовили лише близько 30 000 людей — значно менше, ніж очікувалося. Торік, за оцінками, було близько 590 000 передзамовлень вартістю по 100 доларів кожне.

Trump Mobile анонсували минулого року з обіцянкою випустити смартфон «Made in the USA». Однак, як з’ясувало NBC News, журналісти якого отримали пристрій приблизно через дев’ять місяців після обіцяного строку поставки, в оновлених маркетингових матеріалах уже йдеться, що телефон «спроєктовано з урахуванням американських цінностей» та «створено американськими інноваціями».

The Verge та інші видання звернули увагу, що на корпусі смартфона зображений американський прапор лише з 11 смугами замість 12, як мало би бути, хоча не виключено, що дизайнер задумував логотип TRUMP MOBILE як дванадцяту смугу. Деякі оглядачі також помітили, що телефон дуже схожий на дворічну модель HTC, що може свідчити про його походження як просто ребрендованого пристрою.

Джерело

TechCrunch

Airbnb впродовж останнього десятиліття розширює свою діяльність за межі оренди кімнат і житла. Тепер у застосунку з’являються нові корисні сервіси для мандрівників, зокрема можливість бронювати — увага — готелі вже цього літа. Раніше через Airbnb уже можна було знайти апарт-готелі та сервісні апартаменти, але тепер до переліку додадуть тисячі бутик- та незалежних готелів у великих містах світу, включно з Нью-Йорком, Парижем, Лондоном, Мадридом, Римом і Сінгапуром.

Компанія каже, що робить акцент на «готелях, які відчуваються як Airbnb», і обіцяє зрівняти ціну, якщо користувач знайде той самий варіант дешевше в іншому сервісі. Крім того, Airbnb надаватиме до 15% вартості бронювання у вигляді кредиту на майбутні поїздки, якщо забронювати один із таких відібраних готелів. Поки що не зовсім зрозуміло, чи будуть ці пропозиції постійними, але платформі потрібно додатково мотивувати користувачів бронювати готелі саме в її застосунку, а не через конкурентів на кшталт Booking.com чи Agoda.

Крім того, Airbnb запускає доставку продуктів безпосередньо в застосунку. Їх можна замовити будь-коли під час подорожі, а в окремих містах — надіслати до орендованого житла ще до вашого приїзду, щоб хост устиг усе розкласти. Для гостей Airbnb доставка буде безплатною, а також надаватиметься знижка $10 на замовлення від $50 і більше. Поки що сервіс працює в 25 містах США завдяки партнерству з Instacart. Airbnb не уточнює, чи планує міжнародне розширення, але така опція може стати дуже зручною, якщо ви не можете користуватися локальними застосунками за кордоном.

Airbnb Services тепер також пропонує трансфери з аеропорту в партнерстві з компанією Welcome Pickups. Її водії відстежуватимуть ваш рейс і зустрінуть по прибуттю в 160 містах світу. У Welcome Pickups є власний вебсайт, але бронювання через Airbnb дасть гостям знижку 20% на кожну поїздку.

Ще один партнер Airbnb — сервіс зберігання багажу Bounce. У застосунку можна буде переглядати найближчі пункти прийому багажу та відстань до них від заброньованого житла, щоб залишити валізи, якщо апартаменти ще не готові до заселення. Користувачі отримуватимуть назад 20% від вартості послуги у вигляді кредиту на наступне бронювання.

Нарешті, цього літа Airbnb додасть до платформи й оренду автомобілів, показуючи доступні машини поруч із вашим житлом. За першу оренду авто користувачам повернуть 20% витраченої суми у вигляді кредиту.

Компанія також посилює напрямок «досвідів» (experiences), додаючи цього літа тисячі нових варіантів. Серед найпомітніших — події, пов’язані з відомими пам’ятками, наприклад токійською вежею Skytree та Тадж-Махалом. Розширюється й добірка гастрономічних досвідів, а також пропонуються активності, присвячені чемпіонату світу з футболу FIFA, у шести містах-організаторах, зокрема вечірки з участю колишніх чемпіонів.

Джерело

Engadget

У середу вранці Джефф Безос в інтерв’ю CNBC заявив, що американці з доходами в нижній половині розподілу не повинні платити податки.

«Чому медсестра в Квінсі, яка заробляє $75 000 на рік, платить понад $1 000 на місяць податків? — сказав Безос. — Це $1 000, які могли б піти на оренду, продукти, будь-що… Для мене абсурдно, що ми так робимо. Ми не повинні просити цю медсестру з Квінса висилати гроші до Вашингтона. Вони мають вислати їй вибачення».

Безос стверджує, що нижня половина платників податків забезпечує лише 3% загальних податкових надходжень — але така сама медсестра віддає приблизно 16% своєї зарплати, щоб забезпечити цю мізерну частку. Вона платить відчутну особисту ціну, щоб профінансувати «похибку округлення» у федеральному бюджеті.

Цей момент емпатії може здатися дивним, враховуючи, що йдеться про одного з найбагатших людей у світі. Мільярдери на кшталт Безоса користуються прогалинами в податковій системі, щоби сплачувати податок на дохід лише з невеликої частини своїх щорічних прибутків. У 2007 і 2011 роках Безос взагалі не платив податку на доходи. За даними розслідування ProPublica, з 2006 по 2018 рік статки Безоса зросли на $127 млрд, але він задекларував лише $6,5 млрд доходу. Попри те, що він сплатив величезну суму податків — $1,4 млрд, — ефективна ставка податку становила близько 1%.

Це не є незаконним. Американці не сплачують податки з нереалізованого приросту капіталу. Тобто якщо акції Amazon зростають у ціні й збільшують статки Безоса, він заплатить податки лише тоді, коли продасть ці акції. Надбагаті роблять усе, щоб утримувати свої інвестиції. Натомість вони беруть гігантські кредити під заставу акцій, живуть за рахунок цих позик і не платять з них податки, оскільки формально це борг.

Невже Джефф Безос нарешті усвідомив, наскільки це несправедливо? Чи розуміє він тепер фрустрацію середнього класу, який не може просто взяти величезні кредити під заставу власних пакетів акцій, щоб уникнути декларування прибутку від капіталу?

«Сенаторка Елізабет Воррен неодноразово наголошувала на цьому… Ви та інші можете платити нижчу податкову ставку — навіть якщо в абсолютних цифрах сплачуєте величезні суми — нижчу, ніж, скажімо, я», — сказав Безосу журналіст CNBC Ендрю Росс Соркін.

Навряд чи Безос запросить сенаторку Воррен на вечерю в один зі своїх численних маєтків. На його думку, у США не проблема з доходами бюджету, а проблема з витратами.

«У нас уже найпрогресивніша податкова система у світі, — сказав Безос. — Топ-1% платників податків сплачує 40% усіх податкових надходжень. Нижня половина платить лише 3%».

Водночас Безос сплачує податки за ставкою, нижчою, ніж у більшості американців. Це залишається правдою навіть після того, як він заплатив податки з акцій Amazon, які продав, щоб профінансувати Blue Origin, свою космічну компанію.

«Якщо люди хочуть, щоб я платив ще більше мільярдів, давайте це обговоримо. Але не робімо вигляд, що це вирішить проблему, — сказав Безос. — Ви можете подвоїти мої податки, але це не допоможе тій медсестрі в Квінсі».

Важко всерйоз уявити, що ми не змогли б знайти продуктивне застосування додатковим мільярдам доларів, які Безос міг би сплачувати у вигляді податків, навіть на тлі колосального федерального бюджету в $7,4 трлн.

Тій самій медсестрі в Квінсі, ймовірно, було б корисно, якби вона могла стабільно добиратися на роботу громадським транспортом або віддати дітей до державної школи, де вистачає підручників і обладнання на всіх. Вона, напевно, оцінила б можливість звернутися до лікарні в разі надзвичайної ситуації, не думаючи про те, як потім погасити рахунки на тисячі доларів.

Звісно, такі «фантастичні» сценарії залежать від віри в те, що держава зможе ефективно розподілити податкові надходження так, щоб це справді комусь допомогло.

Безос додав: «Якщо ви справді хочете мати прогресивну податкову систему, ви також хочете, щоб ці гроші реально допомагали, а не просто розчинялися, знаєте, в адміністративній бюрократії».

Але гроші виглядають інакше, коли це реальна, відчутна сума — скінченне число в банківському додатку, яке з’являється раз на два тижні й одразу йде на оренду, продукти, виплати за авто, студентські кредити та інші борги.

Якщо наївно мріяти про те, чого можна було б досягти, якби мільярдери платили свою справедливу частку податків, то нехай буде так. Наївно й думати, що ми зможемо будувати дата-центри на Місяці.

Джерело

TechCrunch

Через день після того, як Ілон Маск програв судовий позов, що загрожував структурі, керівництву та фінансам OpenAI, AI-гігант, за даними The Wall Street Journal, готовий рухатися далі з виходом на біржу.

Генеральний директор OpenAI Сем Альтман, як повідомляється, сподівається, що його компанія буде готова стати публічною вже у вересні. Розробник ChatGPT співпрацює з провідними банками з технологічних IPO — Goldman Sachs та Morgan Stanley — і може подати конфіденційні документи для IPO до регуляторів упродовж найближчих днів або тижнів, пише WSJ.

Новина про можливе IPO OpenAI, яке, за всіма прогнозами, має стати однією з найбільших подій ринку, з’являється на тлі очікування розкриття документів щодо IPO SpaceX. Подання заявок ракетобудівною компанією SpaceX, за повідомленнями, може відбутися вже у середу. SpaceX тепер є одним із ключових конкурентів OpenAI після того, як поглинула компанію Ілона Маска з розробки моделей штучного інтелекту xAI.

Після того як Маску не вдалося «проткнути OpenAI в саме серце» через судовий позов проти створеного ним же конкурента, виглядає так, що наступна битва між Маском і Альтманом відбудеться вже у фінансовому світі. Чиє IPO виявиться масштабнішим?

В OpenAI не відразу відповіли на запит про коментар.

Джерело

TechCrunch

Уся паніка щодо стану ринку електромобілів — переважно американська історія. Решта світу не може насититися електрокарами, свідчить новий звіт Міжнародного енергетичного агентства (IEA).

Продажі електромобілів минулого року перевищили 20 млн штук, досягнувши 25% світового авторинку. Найшвидше ріст відбувався у Китаї, але частка електрокарів зростає й в інших регіонах. У Латинській Америці, наприклад, продажі збільшилися на 75%. Тим часом у США ринок завмер: частка електромобілів тримається на рівні близько 10%.

Ринок електромобілів став «К-подібним», і автовиробникам — як традиційним, так і стартапам — варто уважно до цього придивитися.

У США на показники продажів минулого року сильно вплинув закон One Big Beautiful Bill Act, який скасував податкові пільги на електромобілі, а також політика, що не допускає китайських автовиробників на американський ринок.

Для стартапів на кшталт Rivian та Lucid, які значною мірою залежать від американського ринку, це означає значно складніший шлях уперед. Традиційні автовиробники певною мірою захищені, адже поки можуть спиратися на прибутковіші машини з ДВЗ — принаймні в короткостроковій перспективі. Однак без чіткої стратегії в електромобілях вони ризикують і надалі втрачати частку на глобальному ринку, оскільки смаки та очікування споживачів змінюються.

В інших регіонах китайські автовиробники підштовхують верхню «гілку» цієї К-подібної кривої все вище. Найбільше зростання спостерігається саме в Китаї, де майже 55% нових авто — електричні. У цьому допомагає доступність: понад дві третини електромобілів, проданих у країні, були дешевшими за середню машину з двигуном внутрішнього згоряння.

Китайські бренди також розігнали продажі електромобілів у Південно-Східній Азії, Латинській Америці та Європі. У Південно-Східній Азії понад половину всіх проданих електромобілів виробили китайські компанії, а Європа імпортувала понад пів мільйона китайських електрокарів.

Вражаюче зростання електромобілів у Південно-Східній Азії та Латинській Америці спростовує поширену тезу про те, що електрокари надто дорогі для країн, що розвиваються. У Таїланді ціни на електромобілі вже два роки перебувають на рівні авто з ДВЗ. «Імпорт доступних електрокарів з Китаю знизив ціни та підштовхнув продажі електромобілів на багатьох ринках, що формуються, в останні роки», — зазначається в звіті IEA.

Втім, так може бути не завжди.

Китайські автовиробники експортували більш ніж на 25% більше автомобілів, ніж було фактично куплено на закордонних ринках. Дилери за межами Китаю можуть опиратися постачанню нових партій електромобілів, доки не розпродадуть наявні запаси. Крім того, країни можуть втомитися від напливу дешевих китайських машин і запровадити мита.

Навіть якщо це станеться, списувати китайські бренди з рахунків буде нерозумно. Комуністична партія Китаю інвестувала значні кошти в те, щоб перетворити національну автоіндустрію на світового гравця. У результаті країна має достатні виробничі потужності, щоб закривати до 65% глобального попиту. Завдяки державній підтримці китайські автовиробники можуть випускати надмірні обсяги авто набагато довше, ніж конкуренти з інших країн зможуть залишатися платоспроможними.

У довгостроковій перспективі електромобілі обіцяють стати дешевшими за авто з ДВЗ навіть без субсидій. Уже наступного року, за даними Gartner, собівартість виробництва батарейних електромобілів може стати нижчою, ніж у машин з двигуном внутрішнього згоряння.

Адміністрація Дональда Трампа намагається розвернути американський ринок назад у бік викопного палива, імовірно вважаючи, що внутрішній ринок відрізняється від решти світу. Але робить це всупереч сильному зустрічному вітру. За даними BloombergNEF, попит на легкові авто та пікапи з ДВЗ досяг піку ще у 2017 році. Продажі гібридів та підзаряджуваних гібридів зростають, але все одно відстають від темпів росту «чистих» електромобілів.

Найбільш показовою попереджувальною історією може бути навіть не приклад американського, а японського автовиробника.

Honda, яка нещодавно закрила три проєкти електромобілів, поставила під загрозу своє майбутнє як глобального автоконцерну. Відступаючи від електромобілів, компанія відмовляється від критично важливого досвіду, що дозволив Tesla, BYD та іншим суттєво знизити собівартість своїх моделей. І оскільки електрокари є ідеальними платформами для створення «програмно визначених» автомобілів, Honda також ризикує пропустити ще один тренд, що охоплює індустрію і допомагає гравцям оптимізувати витрати.

У підсумку вимальовується невтішна картина для традиційних автовиробників, які згортають свої амбіції в сегменті електромобілів.

Компанії, які не наведуть лад у стратегії розвитку електротранспорту, можуть поступитися конкурентам на глобальному ринку, втративши доходи, що могли б забезпечити їм конкурентоспроможність на роки вперед.

Джерело

TechCrunch

Основний бізнес Airbnb завжди полягав у тому, щоб дозволяти користувачам бронювати кімнату або цілу оселю, яка належить іншій людині. У більшості випадків хостом був власник житла, а гість отримував базові умови: ліжко, ванну кімнату та кухню. Тепер компанія додає до платформи готелі, щоб відкрити нове джерело доходів і запропонувати мандрівникам більше варіантів розміщення.

Airbnb кілька місяців тестував розміщення готельних оголошень і тепер офіційно додає до пошуку окремий фільтр для них у своєму застосунку. Спершу сервіс співпрацюватиме з бутик-готелями у 20 містах, зокрема Нью-Йорку, Парижі, Лондоні, Мадриді, Римі та Сінгапурі.

Користувачі бачитимуть спливаюче вікно з пропозицією переглянути готелі, якщо шукають проживання на одну-дві ночі в місті. Також можна буде показувати лише готелі, застосувавши відповідний фільтр у пошуку. Airbnb обіцяє гарантію найкращої ціни: якщо користувач знайде такий самий варіант дешевше деінде, сервіс поверне різницю бонусами в застосунку.

«Є кілька типів поїздок, для яких готелі, ймовірно, підходять краще — це бронювання в останній момент, одноденні зупинки та ділові відрядження. Ми зробили так, що коли бачимо у застосунку пошук саме такого формату подорожі, можемо рекомендувати готелі, не відправляючи вас в іншу частину застосунку чи на іншу вкладку», — сказав у коментарі TechCrunch віцепрезидент з маркетингу Airbnb Джад Коплан.

Для Airbnb це також можливість запропонувати розміщення мандрівникам у таких містах, як Нью-Йорк і Сінгапур, де короткострокова оренда житла заборонена. Такий регуляторний обхід неабияк важливий: фактично він знову відкриває для Airbnb ринки, з яких компанію витіснили закони, — одні з найцінніших туристичних напрямків у світі.

Бронювання житла для Airbnb вже не є єдиною складовою бізнесу. Компанія також хоче, щоб користувачі бронювали під час подорожі враження та сервіси, які були запущені торік. За останні місяці сервіс додав доставку продуктів до житла та трансфери з аеропорту. Разом із літнім оновленням Airbnb запускає послугу зберігання багажу більш ніж у 15 000 локацій. Крім того, цього літа компанія планує старт сервісу оренди авто.

Ці кроки відображають ширшу конвергенцію на ринку тревел-технологій: Uber, який довго залишався передусім сервісом виклику авто, розширюється в напрямку бронювання готелів і подорожей, тоді як Airbnb фактично заходить у транспортний бізнес. Обидві компанії, схоже, рухаються до однієї мети — створити єдиний застосунок, який покриває всю подорож користувача.

У сегменті вражень Airbnb додає візити з місцевими гідами до 3000 визначних місць. Також компанія пропонує понад 2500 нових гастрономічних активностей. Завдяки цим продуктам Airbnb намагатиметься ефективніше конкурувати з Viator і GetYourGuide.

Застосунок Airbnb отримує редизайн, щоб умістити всі напрями — проживання, враження та послуги. На головній сторінці користувачі бачитимуть рекомендації з усіх категорій, але також зможуть перемикатися на окремі вкладки й переглядати лише потрібний розділ.

Хоча офіційну програму лояльності компанія не запускає, вона почне нараховувати кредити Airbnb за перше бронювання авто, а також до 15% кредитів від суми бронювання готелів. Такі бонуси можуть стимулювати людей частіше користуватися застосунком і водночас стануть тестом перед можливим запуском повноцінної програми лояльності.

Де ж тут ШІ?

Багато тревел-компаній уже додали інструменти побудови маршрутів і планування подорожей на основі ШІ. Airbnb досі тримався осторонь цієї тенденції. У нещодавньому звіті перед інвесторами CEO Airbnb Браян Ческі заявив, що чат-бот як основний інтерфейс не надто підходить для подорожей.

«Ми дивимося на ШІ з точки зору того, як його можна використати, щоб люди швидше й ефективніше знаходили те, що їм потрібно. У цьому релізі ви бачите, що ШІ інтегрований у низку функцій застосунку — як на боці гостей, так і на боці хостів», — пояснює Коплан.

Компанія застосовує ШІ в кількох нових інструментах. Із цим оновленням хости зможуть просто ввести адресу житла, а система на основі ШІ автоматично заповнить деталі оголошення для швидкого створення лістингу. Для гостей з’являться категорійні теги на кшталт «розташування», «зручності», «підходить для сімей», які дозволять швидко проглядати релевантні відгуки.

Також Airbnb додає інструмент, який порівнює обрані до списку бажаного пропозиції та показує згенеровані ШІ підсумки з інформацією, яка допоможе обрати найкращий варіант.

Найбільше Airbnb застосовує ШІ в службі підтримки. Торік компанія запустила у США чат-бота на основі ШІ й тепер готує глобальне розгортання з підтримкою 11 мов. Ческі під час звіту за перший квартал 2026 року сказав, що чат-бот уже обробляє 40% звернень. Оновлена підтримка також отримає інтерактивні картки, наприклад, для зміни параметрів подорожі чи розв’язання інших типових проблем.

Пізніше цього року Airbnb планує запустити голосового асистента на базі ШІ, з яким користувачі зможуть спілкуватися телефоном. Компанія заявляє, що працює над цим продуктом із кількома партнерами, але їхні назви не розкриває.

Джерело

TechCrunch

Програмне забезпечення для допомоги водієві Tesla Full Self-Driving (Supervised) тепер доступне в Литві — це друга європейська країна, яка схвалила його використання. Таким чином компанія намагається закріпити за собою імідж гравця в галузі ШІ та робототехніки, а не лише автовиробника.

Вихід FSD на ринок Європи — який розпочався минулого місяця після того, як нідерландський регулятор RDW дав дозвіл на його використання — має ключове значення для Tesla та її генерального директора Ілона Маска. Це також фінансово важливо для самого Маска, чий компенсаційний пакет на $1 трлн прив’язаний до низки продуктних цілей, зокрема досягнення «10 мільйонів активних підписок на FSD» до 2035 року.

Tesla ще дуже далеко до показника в 10 мільйонів підписників. На квартальному звіті за перший квартал у квітні компанія повідомила, що має майже 1,3 мільйона платних користувачів FSD у світі.

FSD (Supervised) вперше вийшла в бета-версії наприкінці 2020 року. Ця вдосконалена система допомоги водієві, яка все ще потребує активного контролю з боку людини, регулярно оновлюється для виправлення помилок і підвищення надійності та продуктивності. Наразі система може виконувати такі завдання, як кермування, зміна смуги руху та паркування. Раніше Tesla дозволяла власникам авто сплатити одноразовий платіж за програмне забезпечення, але у січні Маск оголосив, що доступ до функції буде можливий лише через щомісячну підписку, яка зараз коштує $99.

Розгортання FSD у Європі відбувається повільно — регуляторний нагляд традиційно гальмує впровадження порівняно зі США. Наразі FSD доступна лише в Нідерландах та тепер у Литві. Розповсюдження може прискоритися, якщо нідерландському регулятору RDW, який видав перший європейський дозвіл, вдасться домогтися визнання цієї сертифікації на рівні всієї ЄС.

Паралельно європейські країни можуть визнавати нідерландську сертифікацію та дозволяти використання FSD. І, схоже, чимало з них уже в черзі.

Міністерство транспорту Греції в середу заявило, що в майбутньому законопроєкті буде передбачено схвалення FSD, повідомляє Reuters. Очікується, що Бельгія також дозволить використання FSD, застосувавши той самий процес авторизації, що й RDW.

За межами Європи, за даними Tesla, FSD доступна в Австралії, Канаді, Китаї, Мексиці, Новій Зеландії, Пуерто‑Рико, Південній Кореї та США.

FSD (Supervised) — не єдиний продукт, який вписується в бачення Маска перетворити Tesla на лідера в галузі штучного інтелекту та робототехніки, але це єдиний продукт, який уже доступний широкому колу споживачів.

FSD Unsupervised, версія програмного забезпечення, яка повністю бере керування на себе без очікування втручання водія-людини, недоступна власникам Tesla. Вона використовується лише у невеликому парку з приблизно 50 роботаксі Tesla, які працюють в Остіні, Далласі та Х’юстоні.

Гуманоїдний робот Tesla Optimus тим часом ще не запущений у масове виробництво і недоступний споживачам.

Джерело

TechCrunch

Інсайдери індустрії вважають, що наступним великим трендом в штучному інтелекті стануть «проактивні» системи — агенти, які можуть передбачати потреби користувача й задовольняти їх ще до того, як сам користувач усвідомить ці потреби.

Один зі стартапів, що намагається досягти успіху в цьому напрямку, — IrisGo. Компанія, яка на початку року залучила $2,8 млн посівних інвестицій під керівництвом AI Fund Ендрю Ена, створює десктопного помічника для ПК. Він має вивчати щоденні робочі процеси користувача й автоматизувати їх з мінімальною або взагалі без участі людини.

IrisGo заснував Джеффрі Лай, колишній інженер Apple, який брав участь у створенні китайськомовної версії голосового асистента Siri. (Показово, що назва Iris — це Siri, прочитане навпаки.)

Базова ідея проста: один раз показати програмі, як виконати завдання, і вона запам’ятає цей процес для подальшої автоматизованої роботи — без повторних інструкцій.

Під час розмови з TechCrunch Лай продемонстрував, як його платформа вчиться оформлювати онлайн-замовлення кави. Поки журналіст спостерігав, IrisGo записав кроки, які система виконала, щоб обрати лате в мережі Philz Coffee, заповнити платіжні дані та завершити покупку. Потім Лай попросив IrisGo повторити замовлення самостійно — агент чітко відтворив усю послідовність.

Звісно, купівля кави — не головний сценарій. Розробники сподіваються, що система зможе автоматизувати широкий спектр бізнес-завдань. Iris має вбудовану бібліотеку «скілів» — це, зокрема, написання листів, обробка рахунків, формування звітів, підсумовування документів та багато інших готових до використання робочих процесів. Паралельно Iris навчається на основі поведінки користувача на робочому столі й автоматично додає ці дії до свого потенційного списку завдань.

У застосунку також є асистент для програмістів — за задумом подібний до Codex від OpenAI чи Claude Code від Anthropic — який допомагає девелоперам у їхній щоденній роботі.

«Наша цільова аудиторія — knowledge workers, офісні працівники. Є багато повторюваних завдань, які вони виконують щодня», — каже Лай, зазначаючи, що попри вражаючі можливості сучасних моделей, робота в офісі з AI часто все ще виглядає дуже ручною й монотонною. Мета, за його словами, — відійти від цього й перейти до більш автономного робочого процесу, де людина займається високорівневою концептуальною роботою, а агентні системи беруть на себе рутину у фоновому режимі.

Окрема перевага IrisGo — орієнтація на локальну обробку великої частини даних, що дає кращий захист конфіденційності порівняно з застосунками, які сильно залежать від хмари. Лай каже, що система все ж має гібридну архітектуру: складніші та масштабніші задачі передаються в хмару. Водночас компанія запевняє, що обробка в хмарі відбувається «лише за чіткої згоди користувача і з використанням наскрізного шифрування».

Частина стратегії масштабування Iris полягає у здобутті довіри через асоціації з відомими фігурами та організаціями. Підтримка від Ендрю Ена — співзасновника однієї з ключових дослідницьких команд у сфері глибинного навчання Google Brain — у цьому суттєво допомагає. Лаю вдалося домовитися про зустріч з Еном через спільне знайомство: обидва закінчили Університет Карнегі-Меллона. Під час зустрічі Лай разом зі співзасновником показали демо Iris, після чого AI Fund Ена очолив посівний раунд стартапу. Компанію також підтримали Nvidia та Google.

Джерело

TechCrunch

OpenAI стверджує, що її нова модель для міркувань створила оригінальний математичний доказ, який спростовує відому нерозв’язану гіпотезу в геометрії, вперше сформульовану Полом Ердешем у 1946 році.

Якщо це звучить знайомо, то тому, що це не перший раз, коли OpenAI робить настільки сміливу заяву. Сім місяців тому колишній віцепрезидент компанії Кевін Вейл написав у X: «GPT-5 знайшла розв’язки 10 (!) раніше нерозв’язаних задач Ердеша й досягла прогресу ще в 11».

Згодом з’ясувалося, що GPT-5 насправді не розв’язала ці задачі; вона лише «знайшла» розв’язки, які вже існували в науковій літературі.

Після цього посипалися глузування від конкурентів, зокрема Яна Лекуна та CEO Google DeepMind Деміса Гассабіса, а Вейл швидко видалив свій передчасний допис. Нині, принаймні, схоже, що OpenAI не повторила ту саму помилку. Разом із оголошенням компанія оприлюднила супровідні коментарі на підтримку спростування від математиків Ноги Алона, Мелані Вуд та Томаса Блума, який веде сайт Erdős Problems і раніше назвав допис Вейла «драматичним перекрученням».

«Майже 80 років математики вважали, що найкращі можливі розв’язки виглядають приблизно як квадратні ґратки, – написала OpenAI в X. – Модель OpenAI тепер спростувала цю віру, відкривши цілком нову родину конструкцій, яка працює краще».

Компанія заявляє, що це «вперше, коли ШІ автономно розв’язав помітну відкриту задачу, центральну для цілого розділу математики». За даними OpenAI, доказ отримано за допомогою нової багатофункціональної моделі для міркувань, а не системи, спеціально створеної для розв’язування математичних задач або саме цієї задачі.

OpenAI вважає це важливим, оскільки нинішні системи ШІ стають здатнішими утримувати довгі, складні ланцюжки міркувань і поєднувати ідеї з різних галузей у спосіб, якого дослідники раніше могли й не розглядати. Це має наслідки для біології, фізики, інженерії та медицини.

«ШІ допомагає нам повніше дослідити собор математики, який ми будували століттями, – сказав Блум у заяві. – Які ще невидимі дива чекають за лаштунками?»

Джерело

TechCrunch

Microsoft купує 650 тис. метричних тонн вуглецевих кредитів на видалення CO₂ у стартапу BioCirc, повідомила компанія.

За мірками ринку видалення вуглецю це не надто велика угода. Вона помітна тим, що минулого місяця два звіти стверджували: техногігант призупинив укладання таких контрактів. У BioCirc підтвердили TechCrunch, що договір було підписано у травні, вже після того, як повідомлялося про нібито паузу в нових угодах Microsoft.

Для індустрії видалення вуглецю — та стартапів, які від неї залежать — різниця між «паузою» і «переформатуванням» є критичною. За даними ЗМІ, Microsoft відповідає більш ніж за 90% ринку вуглецевих кредитів на видалення CO₂, тож її рішення щодо закупівель можуть визначати, чи виживуть молоді компанії у цій сфері.

Microsoft неодноразово заперечувала, що призупинила закупівлі. «Наша програма з видалення вуглецю не припинена», — заявила TechCrunch Мелані Накаґава, директорка з питань сталого розвитку Microsoft. — «Час від часу ми можемо коригувати темп або обсяги закупівель, оскільки продовжуємо вдосконалювати наш підхід до досягнення екологічних цілей».

Нова угода передбачає отримання вуглецевих кредитів за рахунок п’яти біогазових проєктів BioCirc. Біогазові установки використовують відходи біомаси — здебільшого сільськогосподарського походження — і за допомогою промислових біореакторів перетворюють їх на метан і вуглекислий газ. BioCirc уловлює CO₂ та закачує його у підземне сховище у морі, а метан спалюється на електростанції.

Кліматичні цілі Microsoft опинилися під тиском через агресивний розвиток напрямку ШІ. Щоб забезпечити живлення своїх дата-центрів у Техасі, Microsoft минулого місяця оголосила про співпрацю з Chevron та Engine No. 1 зі спорудження газової електростанції у штаті, яка з часом може досягти потужності 5 ГВт. Викиди від цього проєкту самі по собі обіцяють багаторазово перевищити ефект від угоди з BioCirc.

Всередині компанії також тривають дискусії, чи варто відмовлятися від цілі відповідності споживання енергії електриці з нульовими викидами на погодинній основі. Нині Microsoft забезпечує таку відповідність у річному розрізі. Цей підхід дає компанії більше гнучкості, наприклад, частіше використовувати природний газ для живлення дата-центрів уночі, але водночас ускладнює перевірку її заяв про використання чистої енергії.

Якщо Microsoft і надалі робитиме ставку на електростанції на викопному паливі, їй доведеться суттєво нарощувати закупівлі рішень із видалення вуглецю, щоб досягти цілі стати «вуглецево негативною» компанією до 2030 року — тобто вилучати з атмосфери більше парникових газів, ніж генерує.

Торік Microsoft підписала кілька великих контрактів на мільйони тонн вуглецевих кредитів. Повідомлення про нібито призупинення програми спричинило паніку в індустрії видалення вуглецю, яка все ще перебуває на ранній стадії розвитку.

Нова угода свідчить, що Microsoft, ймовірно, саме переформатовує, а не згортатиме свою програму видалення вуглецю. Чи залишиться це правдою на тлі зростання енергоспоживання через ШІ — за цим ринок стежитиме особливо уважно.

Джерело

TechCrunch