Подкаст MVC від каналу «УТ‑2» — це щотижнева розмова трьох українських техножурналістів та інженерів про великі моделі, залізо й гроші, що їх рухають. У ювілейному 30‑му випуску значна частина дискусії крутилася навколо одного персонажа: Ілона Маска. Не як «генія‑візіонера» чи шоу‑мена, а як гравця, що дуже прагне вскочити в AI‑хайп — і при цьому все більше поводиться як інфраструктурний провайдер, а не як творець проривних моделей.

Спроба вскочити в AI‑хайп: суди, xAI і дата‑центри

Ведучі описують нинішню роль Маска в AI так: він намагається «вскочити в AI hype train» і робить це одразу кількома шляхами. З одного боку — публічні конфлікти: позов проти Сема Альтмана та OpenAI. З іншого — створення xAI, поглинання Twitter (нині X) окремою компанією та агресивне нарощування обчислювальних потужностей під власні моделі.

В розмові згадують його виступ перед стартап‑інкубатором, де Маск розповідав, як xAI намагалася «заживити» дата‑центр на мегаватах потужності й по дорозі розгрібала дуже приземлені проблеми — від нерівномірності напруги до технічних обмежень інфраструктури. Іншими словами, він справді будує справжні дата‑центри, а не лише малює слайди для інвесторів.

Але при цьому, за оцінкою ведучих, його моделі «не те, щоб летять». Грок — частина «великої п’ятірки» потужних LLM, можливо й кращий за деякі китайські моделі, але не новий беззаперечний лідер ринку. І далі виявляється: Маск, схоже, починає заробляти не на якості моделей, а на самому «бетоні» — GPU й інфраструктурі.

Grok 4.0: коли модель добре потрапляє в емоції

Попри скепсис до стратегії Маска, ведучі роблять важливу ремарку: старіша версія Грока, Grok 4.0, мала дуже конкретний та вдалий product‑fit. Для вузько спеціалізованих задач вона була «класна по співвідношенню ціна‑якість», особливо «по спілкуванню, по симуляції людського спілкування».

Мова не про «технічний бенчмарк», а про здатність моделі емоційно й поведінково наближатися до реальної людини: краще ловити стан співрозмовника, тон, контекст. Для сценаріїв, де потрібно не лише обчислювати, а «грати роль» — від умовних AI‑асистентів до більш чутливих застосунків — Grok 4.0 виглядав привабливою нішею.

Важливий нюанс — саме співвідношення ціна/якість. На тлі дорожчих конкурентів Grok давав помітний профіт: достатню якість діалогу за розумні гроші. Цей баланс, за словами ведучих, і робив його одним із небагатьох по‑справжньому логічних продуктів у xAI‑екосистемі.

Ціновий розворот: примусовий перехід на Grok 4.3

Далі, однак, настала точка, яка в студії MVC звучить як типовий приклад «даріостайлу» (натяк на поведінку CEO Anthropic Даріо Амодея): рішення за одну ніч різко змінити правила гри.

Ведучі переказують хронологію так: xAI «випустили модель 4.3 і одним днем сказали, що ми вирубаємо 4.0 і 4.1 і всіх переводимо примусово на 4.3, а 4.3 в п’ять разів дорожче». Тобто не йшлося про поступовий перехід або паралельну підтримку кількох цінових рівнів — користувачів просто поставили перед фактом.

У студії це трактують доволі прямо: Маск побачив, що не вийшло побудувати масову, популярну модель з великим ринком, і вирішив робити «прибуткову модельку». А якщо вже модель не масштабується за рахунок користувачів, то заробляти доведеться на токенах і GPU‑годинах.

Саме тут проявляється стратегічний зсув: замість конкуренції за якість і ціну на рівні API, xAI поводиться як власник дефіцитного ресурсу, який можна конвертувати в маржу через різке підвищення вартості доступу.

Продаж потужностей: Cursor, Anthropic і Google як «клієнти»

Логіка цього зсуву стає зрозумілішою, коли ведучі описують, як Маск розпоряджається своїми обчислювальними ресурсами. Послідовність виглядає так.

Спочатку до нього приходить Cursor — інструмент для розробників, у який Маск «проінвестував з можливістю викупити потім Cursor собі». Команда Cursor починає використовувати ресурси xAI. Тут Маск одночасно інвестор і орендодавець GPU: інфраструктура X‑датацентрів починає працювати як backend для чужого продукту.

Потім, як формулюють у подкасті, «жопа з ресурсами трапилась у Anthropic, і вони прийшли, він їм продав». Антропік, який сам перебуває в епіцентрі AI‑істерики й готується до IPO, змушений орендувати GPU у конкурента по модельному ринку. Маск із цим не вагається: продає їм обчислення, перетворюючи xAI на частину чужого ланцюжка поставок.

Але на цьому історія не закінчується. Ведучі посилаються на оцінку: «тепер він ще, виявилось, на 920 млн в місяць продає GPUшок Google… 10 млрд на рік, короче». У студії відмахуються від точності цифр («там подумаєш 100 млн», «800 туди, 800 назад»), але ключове — масштаб: мова йде про мільярдні річні обсяги, які роблять xAI і пов’язані структури гравцем рівня інфраструктурного провайдера, а не лише «стартапу з моделькою».

У цьому ракурсі різке подорожчання Grok 4.3 виглядає не випадковістю, а логічним кроком. Якщо GPU стають товаром, який можна стабільно продавати Anthropic, Cursor та Google, власна модель уже не зобов’язана бути найбільш доступною на ринку. Навпаки, її можна перетворити на преміальний продукт для тих, хто готовий платити, поки основний кеш‑флоу йде від оренди «заліза».

Маск поруч із Niobeus: новий клас інфраструктурних гравців

У якийсь момент розмови ведучі майже мимохідь роблять важливе порівняння: «він став інфраструктурним провайдером». Далі йде аналогія з Niobeus — інфраструктурною структурою, пов’язаною з Яндексом, яка будує дата‑центри (зокрема в Китаї) і часто виступає проксі для постачання західних технологій «стрьомним чувакам».

Контекст там інший, але патерн схожий: компанія не обов’язково лідер за власними моделями чи сервісами, але володіє критичною інфраструктурою й продає обчислення тим, хто будуватиме на ній свої AI‑продукти.

Маск, на думку учасників подкасту, усе більше грає саме в цю гру. X як соцмережа, Starlink як транспорт для даних, Tesla як виробник «заліза на колесах», тепер xAI як орендодавець відеокарт — це ланцюжок цілком зрозумілих бізнесів. Продати GPU Google, віддати потужності Cursor і Anthropic, змусити власних клієнтів Grok платити у п’ять разів більше — усе це вписується в картину гравця, якому важливо монетизувати обчислення, а не тільки доводити, що його модель «найрозумніша».

Що це означає для українських AI‑команд

Для українських команд, що будують продукти на великих моделях, ця конфігурація ринку має практичні наслідки.

По‑перше, постачальники обчислень і постачальники моделей дедалі частіше розходяться. Той самий Маск може бути одночасно конкурентом за увагу користувачів (через Grok) і інфраструктурним партнером для ваших постачальників моделей — від Anthropiс до Google. Це означає: навіть якщо ви напряму не купуєте «GPU в Ілона», ваша ціна на токени й стабільність доступу опосередковано залежать від його угод.

По‑друге, ризики різких змін умов зростають. Ситуація з примусовим переходом із Grok 4.0/4.1 на Grok 4.3, який «в п’ять разів дорожче», показує: модель, що сьогодні має відмінне співвідношення ціна/якість, завтра може стати преміум‑товаром. Якщо ваш продукт зав’язаний на конкретну модель, ви опиняєтесь заручником її власника. Маск тут не унікальний — паралелі в розмові проводять і з поведінкою Anthropic, але його масштаб інфраструктури робить такі рішення особливо чутливими.

По‑третє, вибір постачальників обчислень перестає бути суто «хмарним» чи «географічним» питанням. Тепер це ще й питання політичної ваги гравців, їхніх позовів один до одного, готовності різко змінювати політику (як у випадку з Grok) і амбіцій піти на IPO чи монетизувати залізо в обхід «класичних» SaaS‑моделей.

Для українських AI‑команд це означає просту річ: коли ви рахуєте бюджети на токени і будуєте довгострокові архітектури, потрібно бачити не лише прайси в API‑таблицях. Потрібно розуміти, хто стоїть за цими цінами, кому він уже продає GPU, як поводиться в конфліктах і що для нього є головним бізнесом — моделі чи інфраструктура. Ілон Маск, судячи з нинішнього розкладу, дедалі більше в другому таборі.

Висновок

У нинішньому AI‑циклі Маск виявився не тим, хто задає тон у якості моделей, а тим, хто тримає в руках все дорожчий ресурс — обчислювальну потужність. Grok 4.0 встиг знайти свою нішу як емоційно «людська» й адекватно оцінена модель, але Grok 4.3 уже став інструментом максимізації доходу. Паралельно в тіні цієї історії народжується значно важливіший тренд: xAI та пов’язані активи фактично перетворюються на хостинг‑провайдера для AI‑ринку — від Cursor і Anthropic до самого Google.

Для розробників і продактів це не абстрактна геополітика, а частина їхніх майбутніх рахунків за токени. Вибір моделей і постачальників обчислень дедалі більше нагадує енергетичний ринок: важливі не лише мегавати, а й те, хто контролює труби.

Джерело

Apple показала НУДЬГУ, Whoop зламали за добу, а токени тепер замість зарплати | mvc #30

Український подкаст «MVC» від каналу УТ‑2 давно став майданчиком, де технічні практики обговорюють AI не з позиції хайпу, а з точки зору людей, які щодня платять за токени й будують на них реальні продукти. У ювілейному 30‑му випуску співведучі детально розібрали поведінку Anthropic на тлі підготовки до IPO — від дивних заборон і «поворотів на 180°» до неприхованого подорожчання токенів. Вийшла доволі жорстка, але показова розмова про те, як спроба зробити «прибутковий AI» б’є по користувачах та інтеграторах.

«Даріо відчув себе Богом»: як мрія про IPO зламала стриманість

Ведучі прямо пов’язують нинішні метання Anthropic з особистими амбіціями керівництва компанії. Звучить формулювання, що «деяка людинка, яку зовуть Даріо… на початку року відчув себе Богом і сказав: “Зараз ми тут профітабіліті будемо робити і підемо на IPO”».

У цьому, на їхню думку, головна точка зламу. Після виходу сильних моделей Claude та появи популярних тулів на кшталт OpenClaw, які «продали його модельку всім, literally всім», у компанії склалося враження, що момент успіху вже настав. І замість того, щоб спокійно доробляти бізнес‑модель, Anthropic, як описують ведучі, повівся так, ніби всі питання вже зняті й час «знімати вершки» через публічний ринок.

При цьому прямо зазначається: «Бізнес‑модель цих всіх компаній не дуже сходилась, як мінімум, на той момент». Тобто мова не про те, що хтось вийшов у стабільний плюс і йде на IPO з позиції сили, а про спробу застрибнути в останній вагон AI‑гіперболі, маючи під собою ще дуже хиткий фундамент.

Ведучі наголошують: виходити на біржу без реально працюючої, прозорої моделі заробітку — це майже самогубство. Фінансові звіти розкриються, ринок побачить «що ти голий», а акції легко можуть перетворитися «на тикво». Але замість охолодження емоцій, в Anthropic, як це звучить у розмові, увімкнувся «AI‑психоз» і гонка «встигнути», поки хвиля ще тримається.

Заборони, відкати й плутанина: коли політика міняється щотижня

Щойно Anthropic почав агресивніше говорити про прибутковість та IPO, для користувачів і інтеграторів, за оцінкою ведучих, почався «понос», який триває вже кілька місяців.

Один з головних мотивів — постійні заборони та їхні стрімкі відкати. Схема звучить так: «Спочатку ми заборонимо використовувати токени по підписці… але не заборонимо… але потім через два тижні все одно забороняємо». Тобто навіть публічні заяви компанії в Twitter, що «ми НЕ будемо різати токени в підписці» і «ми НЕ будемо забороняти third‑party harness», дуже швидко виявляються тимчасовими.

На тлі цього ведучі роблять гірку іронію, що «люди, які пишуть у Twitter, живуть окремо від решти компанії». Рішення по продукту і бізнесу починають суперечити публічним обіцянкам буквально в межах тижнів.

Ще один яскравий приклад — ставлення до Agent SDK та неінтерактивного використання Claude. Спочатку, як переказують ведучі, компанія каже: «Можна використовувати agent SDK і Claude в неінтерактивному моді», але далі з’являється новий сигнал: «А тепер вже теж от скоро вже буде не можна». Тобто навіть для інженерів, які будують складні пайплайни поверх Claude, горизонт планування звужується до лічених тижнів.

Особливо болісно це б’є по сценаріях тренування конкурентних моделей. Ведучі згадують, що Anthropic закодував у політиках: якщо Fable (і взагалі Claude) використовується для авторегресивного тренування інших моделей, користувача автоматично перекидає на Opus 4.8 — старішу й гіршу модель. Такі дії в політиках нібито прирівнюються до «небезпечної діяльності», на рівні створення ядерної чи хімічної зброї.

Хоча під тиском реакції у Twitter цю норму згодом «відкочували», сам факт, що вона взагалі з’явилася, у розмові називають симптоматичним: Anthropic водночас хоче виглядати етичним guardrail‑гравцем, але й не готовий дозволити своїм моделям навпаки зміцнювати екосистему конкурентів.

Тихе подорожчання: коли Opus 4.6 раптом стає «вдвічі дорожчим»

Окрема лінія критики стосується цінового маневрування з токенами. На рівні підписок Anthropic намагається зберігати «красиву картинку»: фіксована ціна, зрозумілий пакет, майже «чесна історія». Але у світі API, де рахунок іде на мільйони токенів, ведучі бачать зовсім іншу картину.

Ключовий приклад: «Opus 4.5 коштує вдвічі дешевше, ніж Opus 4.6… виглядає, що одну й ту саму по архітектурі модельку продають вдвічі дорожче». Якщо моделі справді суттєво різняться архітектурно — чому нову не назвали Opus 5 чи Fable? Замість цього маємо дрібний крок у номері версії, але велику дельту в ціні.

Звідси висновок ведучих: це «магія рук» — тихе підняття вартості токенів без чіткого продуктового обґрунтування. Грубо кажучи, ту саму або дуже близьку по природі модель продають як «нову» вдвічі дорожче, без прозорого пояснення, що саме користувач отримує за додаткові гроші.

На цьому тлі один з ведучих формулює позицію, яка, судячи з обговорення, розділяється всіма в студії: «Я вважаю, що підписки — це відносно чесна ціна, а от ціна за API абсолютно завищена, і вони просто гребуть бабло з них лопатою». Тобто там, де користувач платить фіксовану суму за особисте використання, співвідношення «value for money» виглядає ще терпимим. А от для інтеграторів і стартапів, які тягнуть через API величезні обсяги запитів, фінальні рахунки все більше схожі на експлуатацію хайпу.

При цьому ведучі нагадують: сам по собі інференс, за їхнім попереднім аналізом, не є збитковим. Проблема не в тому, що GPU «надто дорогі фізично», а в накручуванні маржі на рівні сервісу, особливо коли мова йде про токен‑білінг.

«Відкатна хвиля»: коли користувачі починають голосувати гаманцем

Логічний наслідок політики «заборонити, дозволити, знову заборонити» та непрозорого подорожчання токенів — відтік лояльності. Один із ведучих каже прямо: «Зараз іде відкатна хвиля. Люди кенслять підписки особисті активно. Це інфа сотка».

Це не мова про теоретичні тренди ринку, а про конкретне спостереження в середовищі інженерів і фаундерів: багато хто спочатку підсідав на Claude та Anthropic «на хайпі», коли компанії щедро роздавали кредити й толерували доволі вільне використання токенів. Зараз, коли обмеження закручуються, а політики стають менш передбачуваними, ці користувачі просто йдуть.

Частина — на інші моделі, частина — взагалі скорочує використання LLM у щоденній роботі, бо тепер кожен запит треба обґрунтовувати перед менеджментом. У самих Anthropic дедалі більше зсув у бік API‑моделі, де можна наставити лімітів, визначити «допустимий» спенд, а потім «виколупувати» з рахунків максимальну маржу.

Ведучі не заперечують, що з бізнесової точки зору Anthropic намагається поводитися «як доросла компанія», яка не просто спалює венчурні мільярди. Але критика в тому, що робиться це хаотично, нервово й за рахунок довіри тих, хто першим поставив на Claude як на робочий інструмент.

Порівняння з іншими гравцями: від «очевидного козла» Альтмана до інфраструктурного Маска

Anthropic у цій розмові розглядають не у вакуумі, а на тлі загального AI‑ринку. Звучить порівняння: «Мені більше подобається Сем Альтман, ніж Даріо, тому що Сем хоча би очевидно козел. Він якби не скривається». А щодо Даріо — «хоче добра всім і кожному. І будь ласка, якомога більше. І це, напевно, набагато стрьомніше».

Це не спроба моральної оцінки, а радше пояснення: коли гравець відкрито демонструє цинічний прагматизм, від нього легше очікувати різких монетизаційних ходів. У випадку Anthropic публічний образ «етичного AI‑лабораторного» гравця поки що погано поєднується з агресивними обмеженнями, заборонами на тренування конкурентів і подвійними стандартами між підпискою та API.

Паралельно у випуску згадують Ілона Маска, який фактично рухається у протилежному напрямку: замість того, щоб ставити на якість моделей, він дедалі помітніше перетворюється на інфраструктурного провайдера. Грок різко подорожчав, старі версії вимкнули, а вільні GPU продаються Cursor, Anthropic і навіть Google. Для ведучих це виглядає як демонстрація: «Ось суперзрозумілий бізнес — тут ми здаємо в оренду відеокарточки, які купуємо ось тут».

У цій конфігурації Anthropic опиняється між двох вогнів. З одного боку — OpenAI із колосальним доступом до капіталу і готовністю датувати користувачів величезними обсягами токенів у підписках. З іншого — Маск, який спокійно монетизує «залізо», не прикидаючись стартапом, що ще шукає себе. На цьому фоні спроба Anthropic одночасно залишатися «етичним» і «прибутковим» через квапливе IPO виглядає особливо нервовою.

Висновок: IPO‑гонка як загроза довгостроковій довірі

Якщо виділити головний нерв цієї розмови, він не стільки про Anthropic як компанію, скільки про ризики для всього ринку LLM. У студії неодноразово звучить думка, що вихід на IPO без стійкої бізнес‑моделі — поганий сигнал не тільки для акціонерів, а й для екосистеми в цілому.

Anthropic, за оцінкою ведучих, показує, як саме виглядає такий сценарій зсередини: поспіх, часті зміни політик, заборони, які відкатують під тиском Twitter, приховані підвищення цін через «дрібні» версійні кроки та зростаюча напруга між підписками й API. Користувачі реагують у відповідь дуже просто — «кенслять підписки» і шукають альтернативи.

На горизонті це може перетворитися на ситуацію, коли довіра до великих AI‑постачальників буде підточена не технічною якістю моделей, а бізнес‑поведінкою. І тоді навіть найрозумніші Claude, GPT чи Grok можуть програти тим, хто зуміє запропонувати менш драматичне, передбачуване ставлення до токенів, цін і правил гри.

Джерело

Apple показала НУДЬГУ, Whoop зламали за добу, а токени тепер замість зарплати | mvc #30

У щотижневому технологічному шоу «MVC» на каналі УТ‑2 розробники й ведучі Юрко, Ілля та Саня діляться тим, як вони реально працюють з сучасними LLM для програмування. Окремий блок ефіру перетворився на неформальний, але дуже приземлений бенчмарк: як нова модель Fable від Anthropic поводиться на великій кодовій базі порівняно з Opus і GPT‑5.5, що вона робить краще — і скільки це насправді коштує в токенах.

Новий клас задач: де Fable виривається вперед

Головне враження від Fable — вона не просто «ще одна велика модель», а інструмент, який нарешті тягне задачі, що попередні генерації стабільно «просідали».

Один із ведучих описує дуже конкретний кейс. Є велика частина коду, до якої він практично не торкався власноруч, ідеальний кандидат для стороннього архітектурного рев’ю:

«Є штука, доволі багато коду, яку я сам своїми руками не чіпав… коли я просив зробить йому рев’ю… GPT‑5 знаходив дуже поверхневі дрібниці. А цей пацан прямо викупив пару моментів».

Різниця не в тому, що GPT‑5.5 зовсім безпорадний: він знаходить «дрібну чухню», лінтерного рівня. Проте Fable поводиться як уважний сеньйор, який бачить не окремі рядки, а цілісну систему:

«Він прям знайшов дві доволі серйозні трабли, які по написанню тестів реально вилазили проблемою».

Мова про випадки, коли одна і та сама концепція реалізована в різних файлах «трошечки по‑різному», бо код шматками дописували моделі. Саме такі відхилення в інваріантах і контрактних очікуваннях потім вибухають на рівні тестів і продакшн‑багів. Fable ці неузгодженості бачить.

На противагу, попередні моделі — GPT‑5.5 і Opus — у подібних задачах часто губляться навіть у базових налаштуваннях:

• забувають, що зараз тренують саме ту версію фреймворку, про яку їх просили;
• «відкочуються» до старих варіантів бібліотек, які «краще пам’ятають»;
• починають раптом стверджувати, що запитуваної версії взагалі не існує.

У Fable таких «фантомних» помилок, за словами ведучих, не спостерігалось. Це або наслідок свіжішого набору даних (наприклад, кращого знання сучасних стеків типу «як тренувати конкретну модель»), або реальні покращення в тому, як вона користується локальною документацією та контекстом.

У будь‑якому разі, практичний висновок простий: Fable вперше відчувається інструментом для повноцінного архітектурного рев’ю, а не лише для автодоповнення та косметичного рефакторингу.

Коли AI рев’ює рефакторинг: пам’ять і глибина

Цікава деталь роботи Fable проявляється не лише у виявленні проблем, а й у здатності «тримати в голові» незавершені зміни.

Після великого проходу по кодовій базі ведучий перезапускає сесію з моделлю — і чує від неї не банальне резюме, а цілком конкретний вказівник:

«Я перезапускаю Fable, він каже: “Ти знаєш, тут був рефактор, він не доведений до кінця. Отуди подивись, отуди”».

Фактично, модель відмічає «висячі» місця, де рефакторинг почали, але не довели до логічного завершення, і повертає розробника до цих точок. Для великих систем, де змінювали шматки модулів або API, це схоже на поєднання статичного аналізатора з дуже уважним рев’ювером, який вміє формулювати: «ось ця сім’я змін не закрита до кінця».

У поєднанні з вмінням знаходити несумісності в реалізаціях це робить Fable natural‑choice саме для архітектурного рев’ю та узгодження інваріантів, а не лише для дрібного «code style policing».

Ціна питання: $700 за сесію і з’їдений ліміт

Технічний захват від можливостей Fable швидко упирається у фінансову й операційну реальність.

Проблем дві: швидкість і вартість.

По‑перше, швидкодія:

«Але дуже довго, дуже дорого… юзать його, ну, типу day to day, от як GPT‑5.5 якийсь неможливо, тому що… не знаю, де набратися терпіння. Він реально на тупняке капітальному дуже повільний».

По‑друге, токени й гроші. Одна сесія архітектурного рев’ю:

«В мене просто за вчора в одній сесії він нажрав токенів на 700 баксів».

І це не одиничний виняток. Для аналізу всієї архітектури:

«Він мені на це архітектурне рев’ю вижрав по півліміта оцього… маленького, який там 5 годин… просто і нема».

Йдеться про тімовий ліміт у Anthropic, що прив’язаний до часових інтервалів. Після інтенсивної сесії Fable code review інструмент просто «з’їдає» половину цього бюджету, і до ресета залишається вже не п’ять годин, а «15 хвилин до кінця».

Фактично Fable поводиться як надпотужний, але надзвичайно дорогий консультант, якого не тримають «у чаті» постійно, а викликають під точкові, критичні задачі.

Це накладається й на обмеження за передплатами: ведучі очікують, що через кілька тижнів Anthropic може прибрати Fable з стандартних підписок або ще жорсткіше закрутити ліміти. Уже зараз модель часто повертає помилки про надмірний попит і брак ресурсів, що ще раз підкреслює її статус «дефіцитного ресурсу».

Найкраща схема — комбінувати: Fable планує, GPT‑5.5 виконує

На цьому фоні звучить, можливо, найпрактичніша порада з усього обговорення: не намагатися робити все однією моделлю.

Замість того, щоб змушувати Fable і шукати проблеми, і виправляти їх, ведучі пропонують поділити ролі:

«Фable’ом задать задачу, а потім GPT‑5 екзек’ютнуть, мені здається, вообще нормальна тема».

Сценарій виглядає так:

1. Fable отримує велику кодову базу й завдання на рівні «знайди архітектурні неузгодженості, концептуальні розходження, недотягнуті рефакторинги».
2. Модель повертає структуроване рев’ю: список проблем, конкретні файли, де одна й та сама абстракція реалізована по‑різному, підозрілі місця, що вилазять через тести.
3. Далі в тому ж контексті або з перенесеним описом задачі підключається GPT‑5.5, який:
4. швидше працює;
5. значно дешевший у токенах;
6. добре справляється з локальними правками й механічним рефакторингом.

У результаті Fable використовується як архітектор і рев’ювер високого рівня, а GPT‑5.5 — як виконавець, що впевнено «допилює» конкретні патчі.

У реальному експерименті це виглядало доволі переконливо: Fable знаходив дві суттєві проблеми, які проявлялися лише при написанні тестів, а GPT‑5.5 «фантастично» їх виправляв, коли йому прямо формулювали: «фікси першу», «фікси другу».

За такої моделі використання вартість Fable залишається високою, але вже не неконтрольованою: вона концентрується на задачах, де модель реально має додану вартість, а не витрачається на рутинні зміни, які інші LLM виконують не гірше.

Чому фанатизм за одну модель — тупикова гілка

Фінальний меседж розмови — радше стратегічний, ніж суто технічний. Попри очевидні переваги Fable в архітектурному аналізі, ведучі не радять перетворювати її на «універсальний молоток».

Причин кілька.

По‑перше, токенна економіка: при поточних тарифах і лімітах тримати Fable як day‑to‑day інструмент просто нерентабельно, особливо для невеликих команд чи індивідуальних розробників.

По‑друге, поведінка самого ринку. Anthropic уже показала готовність жорстко змінювати правила гри: від експериментів з обмеженням використання підписок до автоматичного перемикання на інші моделі (Opus) у сценаріях, які компанія вважає «небезпечними» — наприклад, для тренування конкурентних моделей. Це не додає впевненості тим, хто хоче цілком покласти свою розробку на одну платформу.

По‑третє, чисто практичний досвід: GPT‑5.5 і Opus залишаються корисними та більш збалансованими за співвідношенням «швидкість / якість / ціна» для повсякденної роботи з кодом. Той самий ведучий, який заплатив $700 за сесію Fable, відверто зізнається, що для звичайних задач «де набратися терпіння» працювати з такою повільною та дорогою моделлю — відкрите питання.

Звідси й ідея, що оптимальною стає гібридна схема: Fable — для вузького класу задач, де її додана вартість очевидна, GPT‑5.5 — для масового флоу, Opus — як ще один баланс між ціною і якістю в окремих сценаріях.

Так виглядає реальний сьогоднішній досвід інженерів, які не читають маркетингові слайди, а платять за кожен токен.

Висновок

Практичний тест Fable, Opus і GPT‑5.5 у руках розробників з УТ‑2 показує, як насправді змінюється робота з великими кодовими базами.

Fable дійсно «прикольна тим, що потенційно вона вирішує клас задач, які минулі моделі не вирішували»: глибоке архітектурне рев’ю, виявлення концептуальних неузгодженостей, вказівка на незавершені рефакторинги. Але ці переваги приходять із ціною — у прямому сенсі слова, в сотнях доларів за сесію та з’їдених лімітах.

Звідси випливає тверезий підхід: не шукати «одну правильну модель», а будувати стек, де різні LLM виконують різні ролі — від архітектора до «кодового робота», що швидко і недорого реалізує знайдені зміни.

У такій конфігурації не доводиться фанатіти від чергового релізу: моделі стають змінними інструментами в коробці, а не релігією.

Джерело

Обговорення в подкасті «MVC #30» на каналі УТ‑2:
https://www.youtube.com/watch?v=O5ncXXAwexs

У подкасті MVC від каналу «УТ‑2» ведучі Юрко, Саня та Ілля обговорюють технічні новини тижня — від WWDC до ринку великих мовних моделей. Одна з найяскравіших історій випуску стосується фітнес‑трекера Whoop: дорожчий за масові браслети й побудований навколо платної підписки, він зазнав доволі показового удару. Ентузіаст за одну добу, використовуючи Claude («Клавдія» у жартах ведучих), розібрав протокол пристрою й побудував відкритий стек, який повністю обходить платну модель.

Це не просто веселий хакерський випадок, а симптом глибшого тренду: сучасні LLM стають каталізатором реверс‑інжинірингу й тиснуть на SaaS‑монетизацію заліза.

Девайс по підписці: чому Whoop так дратує користувача

Whoop — це фітнес‑браслет без екрана, який трекає здоров’я, сон та «всю всяку херню», як описують ведучі. На відміну від масових Mi Band‑подібних девайсів, це продукт з іміджем «дуже модного» трекера для тих, хто серйозно ставиться до фізичної активності. Окрема складова образу — заявлена «найкраща аналітика» завдяки хмарним алгоритмам.

Однак бізнес‑модель у Whoop радикально відрізняється від того ж Aura Ring. Там користувач купує залізо за високу одноразову ціну, а потім доплачує скромну підписку. У випадку Whoop сам браслет фактично «девайс по підписці»: основний платіж — регулярна оплата сервісу, а залізо йде в комплекті як аксесуар до SaaS.

Ведучий, який певний час ходив із таким браслетом, описує ключовий користувацький дискомфорт: точність трекінгу сильно залежить від того, наскільки чесно він заповнює анкетні дані. Чи пив алкоголь, коли ліг спати, що їв — усе це потрібно вводити вручну. Від цього прямо залежить, «наскільки класно він трекає».

Тобто з одного боку — претензія на «супераналіз здоров’я», з іншого — система, яка без людського самозвіту працює значно гірше. За таке користувач ще й повинен постійно платити. На цьому тлі новина про злам бізнес‑моделі виглядає особливо контрастною.

«Чувак взяв Клавдія»: як LLM прискорює реверс‑інжиніринг

Ключовий епізод історії виглядає майже як ремейк «хакерських» байок нульових, але з сучасними інструментами. Ведучі переказують:

«Я чук взяв Клавдія і реверс‑інженірнув весь девайс за сутки і отримав за сутки робочий трекер без підписки».

Суть: невідомий ентузіаст взяв трекер Whoop, сів із Claude і за одну добу відновив протокол взаємодії й логіку роботи пристрою так, щоб він функціонував без прив’язки до хмарного сервісу компанії. Результат — повністю робочий фітнес‑трекер без сервісної підписки.

З технічного боку тут важливі два моменти.

По‑перше, сам факт: складний комерційний девайс з платною хмарною частиною був реверс‑інжинірений настільки швидко, що це вкладається в одну добу. Це різко контрастує з уявленням про такі пристрої як «чорні ящики», на які роками ніхто не може зайти глибше офіційних SDK.

По‑друге, роль LLM. Ведучі не перебільшують: Claude у цій історії — не просто помічник, а «співавтор» реверс‑інжинірингу. Логіка роботи з моделлю у них дуже буденна, але показова для технічної аудиторії: замість традиційного ручного копирсання в коді, протоколах і логах, значну частину «рутинного розбору» перекладають на моделку.

Це виливається у наступний висновок: сучасні LLM дають окремому ентузіасту силу, яка раніше була прерогативою невеликої, але повноцінної команди з досвідом реверсу.

Open‑source стек проти закритого SaaS

Найцікавіше в кейсі Whoop — не сам факт зламу, а те, що з нього вийшло. За словами ведучих, результатом добової сесії з Claude став не лише «локальний хакинг» одного пристрою, а повноцінний відкритий стек.

Формулювання тут жорстке й зрозуміле навіть нефахівцям:

«Ти можеш взяти свій трекер… і прошити його так, щоб він працював без підписки. Open source апка. Все локально у тебе все залишається».

Іншими словами, користувачі Whoop тепер мають опцію:

1. Взяти власний браслет.
2. Перепрошити його альтернативною прошивкою.
3. Використовувати відкриту клієнтську програму, яка працює локально, без виходу в хмару виробника.
4. Зберігати всі свої дані про здоров’я на власному пристрої.

Ключові наслідки для бізнес‑моделі Whoop зрозумілі:

Whoop втрачає контроль над ланцюжком: «залізо → хмара → аналітика → підписка». Залізо, за яке компанія фактично бере гроші через сервіс, перетворюється на загальний хардверний ресурс, який може працювати з будь‑яким програмним стеком.

З точки зору користувача це означає не лише економію на підписці, а й повний контроль над даними: «Все локально у тебе все залишається». Для чутливої інформації на кшталт сну, навантажень, стану здоров’я це додатковий, не фінансовий, аргумент.

Реверс «у два кліки»: Git‑репозиторій плюс Claude

Окремий шар історії — те, наскільки буденним тепер виглядає «склеювання» таких хаків. Ведучі описують сценарій, який ще кілька років тому здавався б фантастикою:

«Береш Git‑репозиторій, запускаєш Клавдія і кажеш: “Як мені це запхати на Whoop?” Він тобі розкаже».

Цей опис оголює нову норму роботи інженера з LLM:

спочатку — відкритий GitHub‑репозиторій з кодом чи доками для девайса, потім — LLM як інтерактивний інтерфейс до всього цього масиву знань. Немає багатогодинного штудіювання README, форумів та issues: запит у стилі «як це запхати на Whoop?» запускає прискорений цикл навчання.

Для виробників заліза, які заробляють насамперед на SaaS‑сервісі, це поганий знак. Там, де реверс‑інжиніринг і альтернативні прошивки раніше були нішевим заняттям невеликої спільноти, тепер з’являється «усереднений інженер», якому LLM компенсує брак досвіду. Поріг входу в хакинг комерційних протоколів різко падає.

Для open source‑спільнот — навпаки, відчутний плюс. Замість того, щоб обмежуватися SDK і API, які дає виробник, ком’юніті може будувати паралельні стеки для вже випущених пристроїв, не чекаючи доброї волі компанії. А LLM у такому сценарії стає не стільки «штучним інтелектом», скільки прискорювачем поширення технічних знань.

Коли SaaS на залізі стає вразливим

Кейс Whoop у розмові ведучих звучить як невелика веселощі для технарів: «тепер вам не потрібна підписка», «берете Whoop, відміняєте підписку». Але під цим жартом сидить точне інтуїтивне розуміння: це історія не тільки про один трекер, а про модель монетизації.

Компанії, що будують бізнес за схемою «залізо як прив’язка до хмарного SaaS», спираються на два припущення: протокол не буде достатньо швидко реверс‑інжинірений, а альтернативна екосистема не з’явиться масово. Сучасні LLM обидва ці припущення розмивають.

По‑перше, «за сутки» для реверсу заліза з підпискою — це тривожний сигнал для будь‑якого подібного бізнесу. Якщо один ентузіаст, озброєний Claude, показав, що це можливо, то повторити це на інших пристроях зможуть і інші.

По‑друге, відкритий стек з локальним зберіганням даних і open‑source‑клієнтом створює прецедент. Користувачі, які сумнівалися, чи варто входити в екосистему з жорсткою підпискою, тепер бачитимуть альтернативу: купити девайс, але використовувати його інакше.

На тлі загального хайпу навколо AI і великих мовних моделей ця історія виглядає майже камерно — один трекер, один ентузіаст, один «Клавдій». Однак саме в таких деталях найкраще видно, як LLM вже сьогодні змінюють баланс сил між закритими платними сервісами та відкритими технічними спільнотами.

Джерело

Подкаст MVC #30 на каналі «УТ‑2»

Український подкаст MVC від каналу «УТ‑2» давно перетворився на неформальний майданчик, де технічні теми обговорюють без пафосу, але з досвідом практичної роботи з залізом, софтом і безпекою. У ювілейному 30‑му випуску одна з найбільш показових частин розмови — розбір гучних заяв популярного «кіберексперта» з YouTube, який стверджує, що виявити стеження за собою «взагалі не проблема» просто Bluetooth‑сканером у кишені.

На контрасті з реальним проєктом побудови спеціалізованого детектора ведучі крок за кроком пояснюють, що насправді сьогодні можна відстежити, а що вже давно не працює технічно — від Bluetooth і Wi‑Fi до CarPlay та AirTag.

«Взагалі не проблема дізнатись, що вас стежать» — чому це небезпечна ілюзія

Поштовхом для розмови стало інтерв’ю популярного ютуб‑каналу про кібербезпеку, де гість розсипався впевненими твердженнями: «та чуваки, взагалі… не проблема дізнатись, що вас стежать». Схема, яку він пропонує, проста до наївності: ходите з пристроєм, який «слухає» ефір, фіксує всі Bluetooth‑пристрої навколо, і якщо якась адреса регулярно повторюється — значить, це хвіст.

На словах це звучить привабливо. Проблема в тому, що для сучасних протоколів це просто не працює.

Один із ведучих згадує, що приблизно рік тому мав реальну задачу: створити спеціалізований пристрій і софт саме для виявлення стеження — зрозуміти, чи супроводжують людину й чиї саме бездротові пристрої «йдуть хвостом». За його словами, команда перелопатила «все, що можна зробити», була готова навіть до пристрою розміром з MacBook — і все одно наштовхнулась на жорсткі технічні обмеження.

Кінцевий висновок вийшов значно скромнішим, ніж ютубні обіцянки: «ми закінчили на тому рівні, що в цілому можна стаціонарні Wi‑Fi‑точки, звісно, можна відслідити, що вони є в радіусі». А от Bluetooth‑казки з інтерв’ю до реальності стосуються мало.

Bluetooth як радар: що зруйнувала еволюція протоколу

Ключовий момент, який медійні «експерти» часто ігнорують: сучасні версії Bluetooth спеціально спроєктовані так, щоб дистанційно стежити за людиною було максимально складно.

Перша велика перешкода — рандомізація MAC‑адреси. Як формулює ведучий: «от так, як він казав, що по Bluetooth’у можна все вирахувати, ніхера не працює, бо по протоколу Bluetooth’у… він кожні 15 хвилин виписує новий MAC‑адрес».

Це означає, що зовнішній спостерігач бачить не один сталий ідентифікатор, який можна «вести» по місту, а низку короткоживучих адрес, які ніяк не пов’язані між собою без наявності секретного ключа. Спеціалізовані пристрої, які вже спарені з цим Bluetooth‑девайсом, можуть відновити послідовність — але сторонній сканер у натовпі ні.

Друга перешкода — псевдовипадкове перестрибування частот (FHSS, у розмові це називають «ППРЧ»). Передавач постійно змінює робочу частоту за алгоритмом, який відомий лише учасникам пари. Знову ж таки: пристрої, які вже обмінялися ключами, без проблем синхронізуються. А от сторонньому «слухачу ефіру» спроба в реальному часі зібрати докупи шматки комунікації ще й з рандомізованими MAC‑адресами — завдання, яке виходить далеко за межі «просто додатку в телефоні».

Ведучі згадують, що у старих стандартах початку 2000‑х все було значно простіше: телефони світили фіксованими іменами й адресами, у метро можна було «бачити» сусідів по вагону, перекидати їм фото по Bluetooth. Але з часів Bluetooth 2 ці «романтичні» часи закінчилися. Саме тому спроби сьогодні будувати детектори стеження на ідеї «знайти однаковий Bluetooth поруч» перетворюються на доволі безплідні вправи.

За підсумком практичного проєкту ведучий формулює це жорстко: «навіть… девайс розміром з MacBook… але… нічого не можна [зробити по Bluetooth]». І це вже не думка, а результат реальної інженерної роботи.

Wi‑Fi і CarPlay: де стеження стає реальнішим

На відміну від Bluetooth, зі стаціонарним Wi‑Fi усе простіше — і в поганому, і в хорошому сенсі. Саме тут ведучі визнають: «в цілому можна стаціонарні Wi‑Fi точки, звісно, можна відслідити, що вони є в радіусі».

Якщо у когось є точка доступу з унікальним SSID і відомим BSSID (ідентифікатором радіомодуля), її появу в ефірі можна фіксувати. Це активно використовують як легітимні сервіси (наприклад, торгові центри, що будують карти переміщення відвідувачів за Wi‑Fi), так і рекламні платформи, які «матчать» людей по спільних мережах.

На цій же логіці частково тримається й можливість детектувати автомобіль, який супроводжує людину. Тут в гру вступає автопром: «по Wi‑Fi’ям можуть… якщо це більш‑менш нова машина, в якій є Bluetooth і CarPlay… виробники машин не паряться про те, щоб зробити скритий SSID… всі Wi‑Fi’ї в машинах видно».

CarPlay у багатьох авто працює через окрему Wi‑Fi‑мережу з відкритим SSID, який не ховається. Якщо така ж сама Wi‑Fi‑мережа «їде» за вами з району в район, частина картини стеження стає очевидною. Звісно, це все одно далеко від автоматичної «магії»: потрібне обладнання, логування, аналіз маршруту, і навіть тоді залишається маса нюансів.

Окремо ведучі згадують популярну в технічній тусовці ідею переслідування чотирма дронами з направленими Wi‑Fi‑антенами, які тримають в полі зору ціль і відловлюють її мережу. Це радше ілюстрація того, до яких крайнощів можуть дійти фантазії, ніж реалістичний масовий сценарій.

AirTag і «магічні маячки»: коли платформа сама попереджає про стеження

Ще один популярний сюжет у публічних розмовах про кібербезпеку — нібито всесильні трекінгові маячки в авто й речах. AirTag у таких історіях часто фігурує як універсальний інструмент стеження, який ніхто не зможе виявити.

Ведучі MVC цю ідею розбирають лаконічно: «коли кажуть, можуть вам у машину підкинути маківський тег, не можуть, тому що у AirTag’а є… захист. Якщо вас довго супроводжує якийсь девайс, який не ваш, то вам еплівський девайс… буде говорити, що за тобою рухається отакий от пристрій».

Тобто сама екосистема Apple закладає механізми протидії несанкціонованому трекінгу: якщо iPhone виявляє поряд AirTag, прив’язаний до чужого Apple ID, який тривалий час переміщується разом з вами, система сповіщає користувача.

Це не скасовує можливих ризиків для тих, хто взагалі не користується пристроями Apple — у розмові прямо зазначається: «в цьому плані трошки небезпечніше бути користувачем тільки Андроїда». Проте міфи про «безслідне підкидання AirTag в машину» для власників iPhone виглядають значною мірою перебільшеними.

Показовий епізод з початку повномасштабної війни: коли через GPS‑спуфінг телефони масово «перестрибували» на фейкові локації, iOS часом починала вважати, що двоє людей синхронно подорожують між Гродно і Гомелем, і надсилала попередження «здається, хтось за тобою стежить». Це ілюструє: механізм контролю працює автоматично, але вразливий до збоїв навігаційних систем.

Російська розкладка і безпека: чому «патріотичні» поради можуть шкодити

У дискусії про безпеку ведучі коротко повертаються до іншого медійного «лайфхаку» — видалення російської розкладки з iPhone як способу перейти на українську мову. Одна з порад, яку свого часу популяризували в соцмережах, звучала так: залишити лише українську клавіатуру, а рідкісні випадки, коли конче потрібна російська, добирати через довге натискання на літери.

З погляду мовної політики це комусь може здаватися привабливим, але у безпековому сенсі ведучий формулює це чітко: «якщо ви не знаєте, чому це з точки зору безпеки погана порада, видаляти російську розкладку, дивіться наші минулі випуски».

Деталі цієї аргументації лишаються за межами цього епізоду, але сам жест важливий: модні «патріотичні» чи «лайфстайл‑»поради не автоматично дорівнюють безпечним практикам. Там, де йдеться про цифрову гігієну, краще мати технічне обґрунтування, а не лише емоційний посил.

Чому простих рецептів немає — і навіщо скепсис до ютуб‑експертів

Найбільш цінна частина цієї дискусії — не перелік технічних деталей, а відчуття масштабу задачі. Ведучий, який «рік тому вирішував» питання виявлення стеження в ефірі й дійшов до спеціалізованого заліза, чесно визнає межі можливого: можна більш‑менш надійно працювати зі стаціонарним Wi‑Fi й окремими автосценаріями, але перетворювати Bluetooth на універсальний детектор переслідування — це вже фантастика.

На цьому фоні фрази типу «вообще не проблема дізнатись, що вас стежать», особливо виголошені людиною з популярного безпекового каналу, виглядають не просто перебільшенням, а інфошахрайством у прямому сенсі: створенням у публіки відчуття контролю там, де його немає.

Важлива деталь: ведучі не заперечують, що сучасні бездротові протоколи можна використовувати для стеження — навпаки, вони показують, як це реально робиться через Wi‑Fi, CarPlay або низку складніших схем. Але при цьому вони наполягають: реальний технічний стан речей набагато складніший і неоднозначніший, ніж картинка, яку малює гучний ютуб‑бренд «кіберзахист за п’ять хвилин».

У результаті вимальовується проста, але важлива рекомендація для українських користувачів і компаній: не будувати свої уявлення про цифрову безпеку на гучних кліках і простих «рецептах». Там, де хтось обіцяє легкий спосіб гарантовано виявити стеження за допомогою Bluetooth‑сканера в кишені, варто поставити додаткові запитання — і згадати, що навіть спеціалізовані пристрої розміром з ноутбук упираються в фундаментальні обмеження протоколів.

Джерело

Apple показала НУДЬГУ, Whoop зламали за добу, а токени тепер замість зарплати | mvc #30

Штучний інтелект уже вміє виявляти тисячі zero‑day вразливостей — помилок у програмному коді, для яких поки не існує виправлень. IBM Technology у новому випуску пояснює, як такі моделі змінюють кібербезпеку, чому панікувати запізно і як перетворити цю загрозливу можливість на системний захист.

Від S.A.T.A.N до AI‑сканерів: як «небезпечні інструменти» стають стандартом

У 1990‑х вихід утиліти S.A.T.A.N (System Administrator Tool for Analyzing Networks) спричинив гучну етичну дискусію. Програма автоматично сканувала мережу, виявляла слабкі місця в системах та формувала картину вразливостей.

Аргументи критиків тоді звучали знайомо:

• інструмент «занадто небезпечний для публічного доступу»;
• різко знижує поріг входу для атакувальних дій;
• зменшує час і вартість підготовки злому.

Проблема полягала в тому, що S.A.T.A.N був типовим dual‑use‑інструментом: ним могли однаково користуватися як адміністратори для посилення захисту, так і зловмисники для пошуку точок входу. Фактично це була гонка: хто швидше пробіжиться сканером по інфраструктурі — захисники чи атакувальники.

Через 30 років суперечка виглядає анахронізмом. Ринок наповнений вразливісними сканерами на кшталт Nessus, а ціла індустрія побудована на підходах, які колись лякали професійну спільноту. Колись «надто небезпечні» інструменти стали буденними елементами захисту.

Сьогодні та сама дискусія повторюється, але вже навколо ШІ‑моделей, здатних знаходити та експлуатувати zero‑day вразливості.

Як ШІ знаходить вразливості, які люди не бачили десятиліттями

Нові AI‑моделі навчилися:

• сканувати код і системи на наявність невідомих раніше помилок;
• будувати працездатні експлойти для цих помилок;
• покривати всі основні ОС і браузери.

Один із показових кейсів — OpenBSD, операційна система з репутацією однієї з найбільш безпечних. ШІ‑модель виявила там баг, який:

• існував 27 років;
• був у відкритому коді;
• залишався невиявленим спільнотою майже три десятиліття.

Алгоритм знайшов те, що «лежало на поверхні», але було занадто складним чи неочевидним для людського аналізу. І це не унікальний епізод, а початок тренду: ШІ може переглядати масиви коду та конфігурацій у масштабах, недоступних людям.

Цей прорив працює у два боки:

• плюс для захисту — вразливість стає видимою, отже її можна виправити;
• ризик для безпеки — якщо знання про неї опиняється спершу у вузького кола, це створює «монополію на експлуатацію».

Ситуацію ускладнює ще й те, що:

• у світі вже є моделі без обмежень на кшталт WormGPT, які без докорів сумління генерують шкідливий код;
• витоки вихідних кодів ШІ‑систем уже траплялися, тож очікувати, що «просунуті сканери» вдасться утримати виключно в руках відповідальних гравців, нереалістично.

Фактично «дзвін уже продзвенів»: інструменти існують, і питання тепер не в тому, чи можна їх зупинити, а в тому, хто й як ними скористається.

Де справжня небезпека: вікно між виявленням та патчем

Щоб зрозуміти, чому ШІ‑сканери одночасно корисні й небезпечні, варто подивитися на життєвий цикл вразливості як на шкалу ризику:

1. Помилка з’являється в коді
   Ризик практично нульовий: ніхто ще не знає про «дірку».

2. Вразливість відкривають
   Тут можливі два сценарії, і в обох ризик зростає:

3. якщо про неї знають лише кілька осіб і це зловмисники — ризик «зашкалює»;

4. якщо вразливість виявляє етичний дослідник і передає вендору — ризик нижчий, але все одно не нульовий.

5. Інформація стає публічною
   Усі вже знають про проблему, але патча ще немає або він не встановлений. Ризик високий для всіх користувачів.

6. Вихід та встановлення патча
   Після оновлення ризик повертається до мінімуму — за умови, що виправлення справді застосовані.

Критична зона — проміжок між відкриттям і масовим впровадженням патча. Якщо в цей період вразливість активно експлуатується, а користувачі не оновлюються, наслідки можуть бути масштабними.

ШІ радикально стискає перший етап — час від появи бага до його виявлення. Але водночас він потенційно збільшує:

• швидкість передання знань про експлуатацію;
• кількість гравців, здатних ці знання використати.

Тому головне питання — не як «заборонити» таким моделям шукати вразливості, а як побудувати процедури, що мінімізують час та площу ризику.

Як використати ШІ на користь безпеки: відповідальне розкриття й DevSecOps

Є дві практики, які дають шанс перетворити «AI проти всіх» на «AI проти AI».

1. Відповідальне розкриття (responsible disclosure)

Модель, відпрацьована за останні 30 років:

• дослідник знаходить вразливість;
• приватно повідомляє про неї вендору;
• дає йому фіксований час (30, 60, 90 днів) на виправлення;
• після цього, незалежно від результату, інформація стає публічною.

Цей підхід:

• дає постачальнику «фору» для створення патча;
• не залишає вендору можливості нескінченно відкладати виправлення;
• не відкриває відразу всіх деталей для зловмисників.

Логічний крок — застосовувати ту ж модель до результатів роботи ШІ‑сканерів: автоматизоване виявлення не відміняє потреби в організованому, контрольованому процесі розкриття.

2. DevSecOps: «проганяти код через ШІ‑м’ясорубку» до релізу

Класичний DevOps об’єднує розробку та експлуатацію. Додавши до цього безпеку (DevSecOps), компанії інтегрують перевірки прямо в конвеєр розробки:

• кожен коміт і кожен білд проходить автоматизовані тести на вразливості;
• ШІ‑моделі сканують код і конфігурації до того, як продукт потрапить до користувачів;
• жоден реліз не виходить, доки не пройде «AI‑рев’ю».

Це перетворює гонку «хто першим знайде баг» на змагання всередині команди розробки, а не в публічному просторі між захисниками та хакерами.

AI проти AI: хто швидше зламає й полагодить

ШІ вже приносить відчутні дивіденди в реальних продуктах. Mozilla, наприклад, оголосила, що у Firefox 150 виправлено 271 вразливість, виявлену за допомогою однієї з таких моделей. Це 271 потенційний експлойт, який не дістанеться зловмисникам.

Ключові висновки цієї хвилі змін:

• масштаб вразливостей скінченний. Mozilla прямо формулює тезу: «дефектів кінцева кількість, і ми входимо у світ, де зможемо знайти їх усі»;
• інструменти вже по обидва боки барикад. Атакувальники використовують «відв’язані» моделі, захисники — із вбудованими обмеженнями та процедурами;
• перевага — за тими, хто краще автоматизує захист. Чим глибше ШІ вбудований у процеси розробки та підтримки, тим менше шансів у зловмисників скористатися «вікном можливостей».

Сценарій «кінець zero‑day назавжди» виглядає передчасним, але існує реальна перспектива радикально скоротити їхню кількість та «час життя» завдяки:

• відкаліброваному відповідальному розкриттю для AI‑інструментів;
• повній інтеграції ШІ‑сканерів у DevSecOps;
• усвідомленню, що заборонити такі системи вже неможливо, а от навчитися ними користуватися — критично необхідно.

30 років тому S.A.T.A.N вважали занадто небезпечним для публічного доступу. Сьогодні аналогічні інструменти вважаються базовими для кіберзахисту. Імовірно, із ШІ‑моделями для пошуку вразливостей історія повториться — тільки на новій швидкості.

Джерело

AI That’s Too Dangerous For You? What we learned from S.A.T.A.N — IBM Technology

Sony Pictures опублікувала перший трейлер фільму The Social Reckoning — продовження «Соціальної мережі» від Аарона Соркіна, яке переносить історію Facebook/Meta у 2020-ті. Якщо оригінальна стрічка зосереджувалася на перших роках Facebook і тому, як Марк Цукерберг став (на той час) наймолодшим мільярдером у світі, то новий фільм розповідає про шкоду, яку Meta нібито завдала, і наслідки публічного викриття цих проблем.

Центральною фігурою The Social Reckoning є викривачка Френсіс Гоген. У 2021 році вона заявила, зокрема, що Facebook сприяв поширенню дезінформації про вибори та заворушенням у Капітолії США в січні того року. «Facebook знову і знову демонструє, що обирає прибуток, а не безпеку», — сказала Гоген після витоку документів, які свідчили, наприклад, що компанія дозволяла VIP-користувачам порушувати її правила і знала про негативний вплив Instagram на психічне здоров’я підлітків.

Лауреатка «Оскара» Майкі Медісон у The Social Reckoning грає Гоген, а Джеремі Аллен Вайт (The Bear) втілює Джеффа Горвітца, журналіста The Wall Street Journal, який першим оприлюднив її розкриття. Джеремі Стронг із Succession — ризикує остаточно закріпитися в амплуа розпещених, інфантильних мільярдерів — змінює Джессі Айзенберга в ролі Цукерберга. Соркін, який написав сценарій і для The Social Reckoning, і для її попередниці, цього разу сам став режисером (у «Соціальній мережі» постановником був Девід Фінчер).

У трейлері показано, як Гоген і Горвітц намагаються донести до світу деякі з найтемніших таємниць Meta, усвідомлюючи, що це може поставити їх під загрозу. Екранізований Цукерберг тим часом постає у зухвалому образі «абсолютиста свободи слова», коли герой у виконанні Білла Берра закидає йому «потік шкідливої інформації, яку ви впускаєте в інформаційний простір». У сцені, схожій на імітовані слухання, Цукерберг характеризує свою роботу як «професійний відповідач» у судах.

Джерело

Engadget

Warner Music Group (WMG) у середу оголосила про придбання стартапу Sureel AI, який спеціалізується на атрибуції вмісту, створеного штучним інтелектом. Запатентована технологія Sureel формує «AI-DNA» для пісень та розкладає їх на компоненти, щоб відстежувати, як моделі штучного інтелекту використовують ці елементи.

Завдяки цій угоді WMG планує ефективніше відстежувати, коли творчість її артистів і авторів пісень використовується в AI-контенті або для навчання моделей штучного інтелекту.

«Приєднання Sureel до WMG посилює наші можливості щодо захисту, контролю та монетизації й гарантує, що креативна спільнота зберігає контроль над своєю інтелектуальною власністю, ім’ям, зображенням, подобою та голосом», – йдеться у заяві генерального директора WMG Роберта Кінкла.

Фінансові умови угоди не розголошуються.

Стартап Sureel, заснований у 2022 році, також пропонує сервіси з підтвердження походження інтелектуальної власності, аудиту та відповідності вимогам, оптимізації моделей та аналітики для бізнесу в сфері AI. Окремий пакет рішень Sureel призначений для атрибуції використання імені, зображення та подоби (NIL): він відстежує, як голоси артистів, їхня зовнішність та сценічні образи застосовуються для навчання та генерації AI. Це стосується, зокрема, голосових клонів, AI-аватарів і відтворення стилю.

За словами WMG, Sureel продовжить працювати як окрема платформа, що обслуговує ширшу екосистему музики та штучного інтелекту.

«Правовласники мають право знати, як штучний інтелект взаємодіє з їхніми роботами, і справедливо ділити цінність, яку він створює, – зазначив засновник і генеральний директор Sureel Тамай Айкут. – Sureel був створений, щоб зробити це можливим, і за підтримки WMG ми зможемо реалізувати нашу місію у масштабі, будуючи прозоріше та справедливіше майбутнє та сприяючи зростанню вартості всієї музичної й розважальної екосистеми».

Warner Music спочатку виступала проти AI, зокрема подала позов проти музичного стартапу Suno у 2024 році, але згодом змінила підхід і минулого року підписала з компанією ліцензійну угоду. Тоді WMG заявляла, що артисти й автори пісень матимуть повний контроль над тим, чи й як їхні імена, зображення, подоби, голоси та композиції використовуються у новій музиці, згенерованій штучним інтелектом.

Варто зазначити, що Sony Music Entertainment та Universal Music Group досі ведуть масштабні судові процеси щодо порушення авторських прав проти цього AI-музичного стартапу.

Джерело

TechCrunch

Pinterest розширює партнерство з Amazon. Соціальний сервіс для збереження ідей заявив у середу, що тепер стане майданчиком для Amazon Storefronts, які належать контент-креаторам. Ці онлайн-вітрини дозволяють авторам заробляти на партнерських посиланнях, що скеровують їхніх фанів до товарів, які часто з’являються у їхніх відео та публікаціях у соцмережах.

Крок дає Pinterest ще один спосіб зацікавити авторів, які переважно вибудовували свій шопінг- і партнерський бізнес на більших платформах на кшталт Instagram, TikTok, YouTube та Facebook. У Pinterest кажуть, що понад половина користувачів приходить туди за покупками, а кількість пошуків перевищує 80 мільярдів на місяць.

Угода з’являється на тлі спроб Pinterest повернути собі позицію майданчика для онлайн-покупок і відповісти на скарги користувачів щодо зростання обсягів контенту, згенерованого ШІ, на платформі.

У Pinterest повідомили, що креатори тепер зможуть використовувати новий інструмент для прямого під’єднання свого Amazon Storefront до акаунта Pinterest. Після налаштування їхнє партнерське посилання буде автоматично застосовуватися щоразу, коли вони позначатимуть придатний товар Amazon, автоматизуючи процес просування продуктів.

Такі вітрини можна буде винести окремим блоком на профілях авторів у Pinterest, щоб фанати й підписники бачили ширшу добірку їхніх рекомендацій, а не лише окремий Pin чи Дошку.

Угода ще тісніше пов’язує Amazon і Pinterest після того, як компанії у 2023 році запустили багаторічне рекламне партнерство, у межах якого Amazon став першим партнером із розміщення сторонньої реклами на Pinterest. У 2024 році Pinterest уклав подібну рекламну угоду з Google, намагаючись наростити доходи зі свого популярного, але досі не повністю монетизованого сервісу закладок, шопінгу та натхнення.

Водночас за останній рік Pinterest зіткнувся з потоком контенту, створеного штучним інтелектом, що відштовхнув частину аудиторії та спричинив безліч скарг на так званий “AI slop”. Торік компанія запустила низку інструментів для боротьби з таким контентом і передачі контролю користувачам, але її можливості обмежені, адже значна частина матеріалів, створених ШІ, залишається без маркування.

Нове партнерство дає Pinterest ще один шлях, щоб повернутися до зростання. Співпрацюючи з реальними творцями контенту, сервіс потенційно може змінити погіршену репутацію й знову стати місцем для шопінгу та натхнення завдяки рекомендаціям інших людей.

У Pinterest зазначають, що незабаром підтримають під’єднання вітрин і з “іншими партнерами”.

Джерело

TechCrunch

Microsoft оголосила, що наступного місяця Office 2019 для Mac майже повністю втратить свою функціональність — компанія пояснює це завершенням дії цифрового сертифіката. Починаючи з 13 липня, користувачі Mac зі старими версіями Word, Excel, PowerPoint, Outlook та OneNote зможуть лише відкривати й друкувати файли. Фактично ці програми стануть «офісом» у режимі лише для читання.

Microsoft називає це «режимом обмеженої функціональності» — у ньому користувачі не зможуть редагувати, зберігати чи створювати нові документи. Під обмеження також підпадають передплатники Microsoft 365 на iPhone та iPad, а також власники безпідпискових версій Office 2019 і Office 2021.

Якщо ви користуєтеся Mac з macOS 12 (Monterey) або новішою, або iPhone чи iPad з iOS 17 і вище, проблему з простроченим сертифікатом можна вирішити, просто оновивши Microsoft 365 або Office 2021. Але власникам Office 2019, по суті, не пощастило. Microsoft припинила підтримку цієї версії пакета 10 жовтня 2023 року, коли зупинила випуск оновлень. Це означає, що оновити Office 2019 на Mac уже неможливо, і навіть перевстановлення не допоможе.

Щоб і далі повноцінно користуватися офісними програмами, Microsoft радить або оформити підписку на Microsoft 365, або зробити одноразову покупку останньої версії пакета — Office 2024. Також можна безкоштовно користуватися онлайн-версіями Word, Excel і PowerPoint у браузері, маючи обліковий запис Microsoft.

Проблема з завершенням дії сертифіката стосується лише користувачів Office і Microsoft 365 на macOS та iOS. Пристрої на Windows і Android не зачеплені, а Office 2021 залишатиметься підтримуваним до 13 жовтня 2026 року — після цієї дати він також перестане отримувати оновлення безпеки.

Джерело

Engadget

SpaceX виходить на публічний ринок у п’ятницю, і інвестори ледве стримують свій ентузіазм. Акції на суму $75 млрд, за повідомленнями, значно перевищують попит: деякі інституційні інвестори готові купувати пакети по $10 млрд імперії Ілона Маска.

Є чимало причин ставитися до цієї інвестиції скептично: великі IPO часто просідають після старту, компанія зараз збиткова, а непередбачувана поведінка Маска онлайн була б лякаючою для будь-якого іншого технокерівника. Але, схоже, це нікого не зупиняє. Техінвестори вже навчилися ніколи не ставити проти Ілона, попри будь-яку холодну бізнес-логіку.

Втім, неупереджений погляд на фінансові плани SpaceX багато що говорить про справжні ставки. У центрі — бізнес навколо орбітальних дата-центрів, який оформився за останні півтора року, коли Маск шукав візію, що об’єднає його конгломерат перед IPO.

У фірмовому стилі Маска це надсміливий задум, який вимагає щонайменше трьох майже неможливих інженерних проривів: багаторазової ракети, новітнього чипового виробництва у США та рекордних темпів збірки супутників.

Подібний бізнес-план складно оцінити. Цього тижня одразу два аналітичні звіти намагалися дати більш тверезу оцінку планам SpaceX — від дослідницької фірми Morningstar та професора фінансів Нью-Йоркського університету Асвата Дамодарана, який спеціалізується на корпоративній оцінці. Обидва підрахунки дають SpaceX суттєво нижчу вартість, ніж майже $1,8 трлн, які малюють банкіри компанії. Morningstar оцінює компанію приблизно у $825 млрд, тоді як Дамодаран вважає її вартість на рівні $1,2 трлн.

Суттєва різниця пояснюється тим, що до домінуючої монополії у космосі «прикручено» набагато ризикованіший AI-бізнес. Аналітик Morningstar описує розрив між їхньою справедливою ціною у $63 за акцію та пропозицією SpaceX у $135 як $72, закладені в опціон на здатність компанії розгорнути орбітальні дата-центри в обсягах і з можливостями, в які вірить Маск.

В обох аналізах саме високі маржі ракетного бізнесу запусків та супутникової мережі інтернет-доступу компанії виглядають найпривабливішою частиною, тоді як її AI-напрям є найневизначенішим.

Хмара чи не хмара?

Частина питання в тому, що саме є AI-бізнесом SpaceX. У розділі S-1 з аналізом ринку компанія описує найбільшу можливість у сфері корпоративного AI: її моделі мають живити інструменти для програмістів, які створює команда, найнята разом із стартапом Cursor, а також проєкт Macrohard, покликаний надати цифровим агентам можливості виконувати «білий комірцевий» офісний труд.

SpaceX оцінює загальний ринок для цього напряму у $22,7 трлн, порівняно з $2,4 трлн для AI-інфраструктури та трохи менше $2 трлн для космічних проєктів компанії.

Але це суперечить нещодавнім угодам компанії з продажу значних обсягів обчислювальних потужностей Anthropic та Google — формальним конкурентам у сфері розробки моделей. Для компаній Маска це не є чимось незвичайним: SpaceX регулярно запускає супутники операторів, які конкурують зі Starlink. Зазвичай, утім, це відбувається з позиції сили, а не наздоганяючи лідерів.

Поведінка у стилі «нео-хмари» може бути вигідною для бізнесу в короткостроковій перспективі, але вона загострює питання, де саме у AI-стеку осідатиме ключова вартість: вигідніше бути постачальником обчислень чи розробником моделей, якщо не вдається поєднати обидва ролі?

Логіка масштабування, яка домінує в AI-індустрії, вимагає, щоб серйозні фронтирні лабораторії постійно тренували нові, потужніші моделі (або, як визнав Маск у своєму недавньому позові до Сема Альтмана, дистилювали можливості з моделей інших компаній). Будь-який конкурент, який не біжить уперед, ризикує відстати, хоча зростаючі можливості дешевших open source-моделей можуть зруйнувати цю динаміку.

Космічні дата-центри — один зі способів розв’язати цю дилему, забезпечивши стільки обчислень, що SpaceX потенційно зможе бути одночасно і постачальником, і розробником.

Архітектура космічних дата-центрів Маска

У відеоінтерв’ю, яке SpaceX опублікувала цього тижня, Маск описав логіку, чому саме SpaceX найкраще позиціонована, щоб реалізувати проєкт дата-центрів. Основний аргумент: це єдина компанія, здатна дешево виводити у космос велику масу, швидко будувати багато сонячних панелей і багато чипів. Загалом галузеві експерти вважають, що масштабні космічні дата-центри — це перспектива приблизно на десятиліття, але Маск (із численними застереженнями) стверджує, що вони значно ближче.

«Це не обіцянка, що ми зробимо, — сказав Маск у відео. — Це те, що ми будемо намагатися зробити і вважаємо, що, ймовірно, зможемо зробити: вийти приблизно на річний темп у гігават до кінця наступного року з точки зору космічного AI-compute».

Виходячи з очікуваної максимальної потужності в 150 кВт на супутник, це означає випуск 6 666 супутників на рік, або близько 556 на місяць. Це приблизно вдвічі більше за нинішній, за повідомленнями, темп виробництва супутників Starlink — всього 70 на тиждень. Хоча Маск і стверджує, що AI-супутники матимуть простішу архітектуру, це все одно дуже амбітно для виробництва, якого ще фактично не існує. Компанія також лише продовжує розгортати власні потужності з випуску сонячних панелей.

І це ще до Terafab — широко обговорюваного чипового заводу компанії, який Маск бачить як ключовий елемент пізніших етапів проєкту, коли SpaceX намагатиметься масштабуватися до теравата щорічної «обчислювальної» потужності. Чипові фабрики — одні з найскладніших сучасних індустріальних проєктів: вони зазвичай коштують мільярди доларів і будуються до десяти років.

І нарешті — найважливіше питання: що зі Starship, ключовим елементом здатності SpaceX економічно виводити в космос усі ці чипи?

Останній тестовий політ пройшов достатньо непогано, але не показав, що швидка багаторазовість вже «за рогом». SpaceX може спершу повторно використовувати лише перший ступінь, що підвищить вартість розгортання космічних дата-центрів. Наразі компанія все ще проходить розслідування інциденту разом із FAA, щоб з’ясувати, чому розгінний блок не здійснив кероване повернення, як планувалося. SpaceX не відповіла на запитання, коли ракета полетить знову, хоча заявляла, що очікує розпочати запуски супутників Starlink на Starship до кінця року.

Але до таких заяв варто ставитися обережно. Зважте, що NASA, яка має з SpaceX контракт майже на $4 млрд на використання Starship як місячного посадкового модуля, досі не готова офіційно призначити тестову місію із запуском цього корабля до кінця 2027 року.

Інвестору на замітку

Коли публічні інвестори отримають у свої портфелі акції SpaceX, вони фактично володітимуть майже монополією на доступ до космосу у США та Європі, глобальною комунікаційною мережею та ставкою на найамбітніший інфраструктурний проєкт епохи штучного інтелекту.

Усі ці плани залежать від того, що SpaceX створить те, чого досі не було, — повністю багаторазову ракету. Компанії також доведеться збудувати високошвидкісне виробництво AI-супутників — не за десятиліття, як у випадку зі Starlink, а за 18 місяців. Нарешті, їй потрібно спорудити чиповий завод у США, на що навіть спеціалізовані напівпровідникові гіганти йдуть украй неохоче. Маск правий, коли каже, що SpaceX — єдина компанія, здатна взятися за все це найближчим часом, але це так само говорить і про масштаб виклику, а не лише про ймовірність успіху.

Маск колись казав, що не виведе SpaceX на біржу, поки не дістанеться Марса, оскільки примхливі інвестори можуть втратити віру на цьому шляху. Вочевидь, ці плани відклали, але те, що він намалював перед IPO, може виявитися не менш складною місією.

Джерело

TechCrunch

Стартап Niteshift, який розробляє AI‑агентів для програмування, залучив посівні інвестиції обсягом $7 млн. Раунд очолив партнер Greylock Джеррі Чен. Хоча за мірками ринку ШІ сума виглядає скромною, компанії, заснованій двома колишніми ранніми інженерами Datadog, вдалося залучити низку відомих бізнес‑ангелів: Ріда Хоффмана, співзасновників Datadog Олів’є Помеля та Алексіса Ле‑Кока, Анкура Гояла з Braintrust і Мішу Ласкіна з Reflection AI.

Засновники Niteshift Саджід Мехмуд і Конор Бранаган допомагали виростити Datadog з раннього етапу до оцінки в декілька мільярдів доларів. Тепер вони виходять на перенасичений ринок AI‑інструментів для коду з доволі прямим запитанням: чому компанії мають довіряти свої найчутливіші активи — код, на якому працюють їхні продукти — безпосередньо розробникам моделей на кшталт OpenAI та Anthropic, якщо ці ж компанії постійно «вбивають» стартапи, випускаючи конкуруючі застосунки?

CEO Niteshift Мехмуд порівнює нинішню ситуацію з раннім злетом Datadog, коли сервіс моніторингу залучав e‑commerce‑клієнтів, які відмовлялися будувати інфраструктуру на Amazon Web Services. Це було виправдане побоювання, адже водночас Amazon витісняв з ринку багатьох тих самих ритейлерів, що згодом отримало назву «апокаліпсис роздрібної торгівлі».

На його думку, AI‑аналог цього процесу вже триває. Anthropic, OpenAI та інші швидко заходять у вертикальні сегменти програмного забезпечення — те, що дехто вже називає «SaaSpocalypse».

«У Datadog ми бачили це дуже чітко, — каже Мехмуд. — Значна частина нашого мультихмарного бізнесу прийшла від e‑commerce‑компаній, які не хотіли працювати на Amazon, розумієте? … Абсолютно те саме ми побачимо, коли Anthropic почне конкурувати в юридичній сфері, охороні здоров’я, фінансах та будь‑де ще».

Ставка Niteshift у тому, що компаніям дедалі більше буде потрібна інфраструктура, яка розділяє власне модель для написання коду та всю іншу оркестрацію, необхідну для перевірки, супроводу й безпечного використання AI‑згенерованого коду. І що при цьому вони захочуть працювати з вендором, який не має прихованого інтересу запускати з ними конкуруючі продукти.

Важливе уточнення: Niteshift не прагне замінити Claude Code чи Codex — два найпопулярніші сьогодні AI‑агенти для програмування. Компанія стверджує, що зменшує залежність від них.

Хмарна платформа Niteshift для AI‑програмування маршрутизує запити між цими моделями, а також відкритими та іншими варіантами — залежно від потреб кожного конкретного проєкту.

«Можливість перемикатися між моделями GPT і Claude дуже важлива, — говорить Мехмуд. — Усі бояться, що їх просто розчавлять ці гіганти».

Саме ця ідея зацікавила інвестора з Greylock Джеррі Чена.

«Коли найбільш передові лабораторії піднімаються вище в стеку, з’являється можливість запропонувати клієнтам альтернативу: роз’єднати агентів і інфраструктуру, на якій вони працюють, — сказав Чен в коментарі для TechCrunch. — Niteshift створює платформу, яка робить це можливим для кодових агентів, дозволяючи компаніям глибоко інвестувати в свої девелоперські інструменти, не прив’язуючись до одного постачальника моделей чи агентів».

До того ж Niteshift не продає токени. Компанія продає інфраструктуру і тарифікує використання за моделлю хмарних провайдерів — з погодинними (фактично помінутними) ставками.

«Усі інші продають інтелект для заміни людської праці, — каже Мехмуд. — Ми продаємо програмне забезпечення агентам замість людей, але все одно залишаємося компанією, що продає саме софт».

Водночас Niteshift входить у вже дуже конкурентний сегмент інструментів для AI‑програмування. Незалежність від конкретної моделі — не нова ідея, а конкуренти мають величезний гандикап у часі та масштабі. Серед них — Cursor, який, за чутками, може викупити SpaceX; Cognition, що нещодавно залучила $1 млрд за оцінки $26 млрд; Amazon Bedrock; а також платформа‑шлюз для AI‑моделей OpenRouter, яка щойно підняла $113 млн при оцінці $1,3 млрд. І цей список далеко не повний.

Відповіддю Мехмуда на все це є досвід засновницької команди. Він підкреслює, що вони з Бранаганом не просто вивчали ці проблеми — вони прожили їх на практиці, масштабуючи Datadog через ті самі «хвороби росту», з якими зараз стикаються великі інженерні організації, впроваджуючи AI‑згенерований код. Командам, каже він, потрібно запускати, тестувати та верифікувати програмне забезпечення автономно в реальних продакшн‑середовищах — і для цього потрібна інфраструктура, створена людьми, які вже робили це у великих масштабах.

Джерело

TechCrunch

У минулому за мотивами «Пили» виходили посередні ігри, але Saw: Genesis виглядає дещо амбітніше й краще використовує досвід Bloober Team у жанрі хорору. Проєкт створюють дочірня студія Bloober Team — Broken Mirror Games — разом з Anshar Studios. Обидві команди поділилися першими важливими деталями геймплею на SGF 2026.

Гравців поділяють на одного Суддю та трьох Звинувачених — це асиметрична схема, схожа на Evolve чи Dead by Daylight. Суддя — це післявоєнний (після Першої світової) варіант Конструктора з фільмів, попередник культового лиходія франшизи. У Bloober Team кажуть, що Lionsgate схвалила сюжет і сетинг цього своєрідного приквелу, тож Genesis вважається канонічним у десятий фільмовій всесвіту «Пили». Судячи з записаного наперед проходження, гра цілком відповідає рівню боді-хорору, якого чекають фанати серії.

Суддя може розставляти пастки, користуватися власною мережею таємних коридорів і ліфтів і загалом «гратися на нервах» у Звинувачених. Він починає матч із картою рівня та повним знанням розташування ресурсів. Окрім уміння виявляти шум, що показує місце перебування гравців навіть крізь стіни, у Судді є помічник — Спільник. Це не живий гравець, а підконтрольний ІІ персонаж, який може затягувати знесилених гравців або заштовхувати їх у кімнати з пастками. Ще одна зброя — галюциногенний газ, через який Звинуваченим здається, що на них напали. Попри всі ці можливості, антагоніст фізично слабкий і вразливий: якщо Звинуваченим вдасться загнати Суддю в кут і озброїтися (зброя ховається в різних місцях рівня), шансів вижити в нього небагато.

Звинувачені ж беруть чисельністю. На записаних фрагментах геймплею розробники показали різні стратегії: від поділу уваги Судді до ризикованого, але швидкого прориву до завдань і цілей. Це залишає Судді менше часу, щоб грамотно підготувати пастки.

Працюючи разом над виконанням випробувань, Звинуваченим часто доведеться жертвувати собою, аби вибратися з пасток чи прискорити виконання завдань. У ролику було чимало моторошних моментів — на кшталт виривання з колючого дроту або обпечених до пухирів долонь на перегрітих важелях. Здоровʼя персонажа — це ресурс, який можна «витрачати», щоб уникнути смерті, якщо, звісно, ви не зайдете надто далеко і не вбʼєте героя.

Кожен раунд триває 10–15 хвилин і містить дві різні «кімнати випробувань», що перевіряють, наскільки злагоджено діють Звинувачені. Знову ж, ви можете завдати собі шкоди, щоб пришвидшити розвʼязання головоломок і випередити Суддю, який у цей час займатиметься пастками. Такі кімнати виконують роль вузьких «горлечок» у структурі рівня: щоб відкрити нові зони мапи, доведеться їх подолати.

Втім, поспіх може бути небезпечним. Якщо потрапите в пастку, доведеться ухвалювати те саме рішення — гру називають «Реабілітацією» через жертву. Інші Звинувачені можуть допомогти звільнитися, але можна й обрати самопожертву: відрізати собі, наприклад, руку або око, щоб вибратися. Далі решту лабіринту доведеться проходити вже з цією постійною вадою.

У кожній грі можливі кілька фіналів: Звинувачені можуть загинути в пастках, не встигнути вчасно (і тоді їхні моторошні «шоломи» вибухнуть), убити Суддю або все ж утекти з рівня. Команда готується до альфа-тестування й, за її словами, дуже уважно стежитиме за реакцією гравців, щоб підкрутити баланс і відшліфувати механіки.

Особливо цікаво, як Bloober Team та Anshar Studios збалансують обидві сторони конфлікту — і водночас вирішать традиційну проблему таких ігор, коли більшість гравців хоче бути саме геніальним маніаком-режисером.

Джерело

Engadget

Google оголосила про подальше розгортання Gemini в Chrome: сервіс тепер доступний у країнах Латинської Америки, Близького Сходу та Африки. Фактично, цей інструмент ШІ вже працює майже в усьому світі, за винятком Європи.

Gemini в Chrome — це персоналізований помічник для вебперегляду, який дозволяє швидко підсумовувати вміст сторінок, порівнювати інформацію з різних вкладок тощо. Він інтегрований з додатками Calendar, Maps і Gmail, допомагаючи автоматизувати рутинні завдання — наприклад, створювати чернетки листів або перевіряти деталі локацій.

Якщо ви перебуваєте в одному з нових регіонів і хочете випробувати функцію, натисніть іконку “Ask Gemini” у правому верхньому куті вікна Chrome. Відкриється бокова панель чату Gemini, доступна в усіх відкритих вкладках. Звідси можна також скористатися вбудованим генератором зображень Google Nano Banana 2. Для роботи з інтегрованими додатками достатньо попросити Gemini, наприклад, додати подію в Calendar або спланувати поїздку в Maps.

Джерело

Engadget