Anthropic, компанія, що створила Claude, опублікувала внутрішній плейбук про те, як її команди — від інженерів до маркетингу й юристів — реально використовують Claude Skills у щоденній роботі. Підприємець і контент-кріейтор Остін Марчезе, який детально розібрав інтерв’ю, блоги та офіційну документацію Anthropic, пропонує спрощену модель: замість дев’яти технічних категорій — чотири базові типи скілів. Ця рамка виявляється критичною для того, щоб перетворити хаотичний набір AI-інструментів на керовану систему.

Від дев’яти категорій до чотирьох типів

Anthropic формально розбиває Claude Skills на дев’ять категорій. Це технічна класифікація, створена командою Claude Code, і вона відображає внутрішню інженерну картину системи. Проте на практиці всі ці дев’ять категорій вкладаються у чотири зрозумілі типи скілів, які однаково добре працюють і для технічних, і для нетехнічних користувачів.

Це не просто косметичне спрощення. Чотири типи допомагають мислити скілами як частинами системи, а не як окремими «фішками» в інтерфейсі. Коли кожен скіл чітко належить до одного з типів, Claude простіше обирати правильний інструмент, а командам — проєктувати стійкі робочі процеси.

Ключовий принцип, на якому наголошується: найкращі Claude Skills «чисто» потрапляють в одну категорію. Ті, що намагаються робити забагато й одночасно належать до кількох типів, плутають агента і працюють гірше. Вузькі й чітко сформульовані скіли виявляються продуктивнішими за універсальні.

Далі — чим саме є кожен із чотирьох типів.

Утилітарні skills: малі, одноразові, багаторазово корисні

Перший тип — утилітарні або utility skills. Це невеликі, багаторазові компоненти, які виконують одну конкретну задачу й часто нашаровуються в більші, складніші скіли.

Ідея в тому, щоб фіксувати елементарні дії в окремі блоки, які можна знову й знову викликати в різних контекстах. Для технічних користувачів утилітарний скіл може бути способом взаємодії з певною бібліотекою чи API. Для нетехнічних — чимось на кшталт «написати чернетку відповіді в моєму стилі» або «спростити текст».

Утилітарні скіли працюють як будівельні блоки: вони не намагаються «закрити» весь сценарій, а роблять одну річ стабільно й передбачувано. Саме такі блоки потім стають основою для складніших сценаріїв, але залишаються максимально вузькими за функцією.

Верифікаційні skills: критичний шар перевірки

Другий тип — верифікаційні skills. Їхня місія — перевіряти фінальний результат роботи системи.

Anthropic прямо підкреслює, що верифікаційні скіли мають «найбільш вимірюваний вплив» на якість вихідних результатів Claude всередині компанії. За їхньою логікою, саме цей тип скілів дає найбільший приріст у тому, що користувачі реально бачать у відповідях моделі.

Верифікаційні скіли можуть бути як суто технічними, так і суто контентними. У технічних сценаріях вони перевіряють, чи продукт працює як треба, чи відповідає код заданим критеріям якості. У нетехнічних — чи дотримано брендового тону, наскільки текст відповідає стилю або гайдлайнам.

Це окрема логіка: не створення контенту чи коду, а оцінка відповідності результату певній планці. Верифікація стає надбудовою над будь-якою іншою роботою моделі.

Data-enrichment skills: підтягнути зовнішні дані

Третій тип — data enrichment skills. Вони «збагачують» систему зовнішніми даними, які покращують фінальний результат.

Йдеться не про абстрактний пошук, а про цілеспрямоване підключення джерел, релевантних конкретному робочому процесу. У технічному сценарії це може бути отримання даних про продуктивність сайту чи про конверсію трафіку. Марчезе наводить власний приклад: у нього є скіл, що аналізує трафік на всіх його сайтах і виступає таким собі «фанел-додайджестом» для воронки.

У нетехнічних задачах логіка та сама: зібрати інформацію про конкурентів, витягнути свіжі звіти про споживачів та інші зовнішні дані, які будуть використані в подальших кроках. Data-enrichment skills не оформлюють фінальний продукт, але закладають основу для якіснішого результату, надаючи Claude більше контексту.

Оркестраційні skills: зв’язати все в один сценарій

Четвертий тип — orchestration skills. Це скіли, які спеціально створені для того, щоб поєднувати кроки й інші скіли в єдиний ланцюжок.

Суть оркестрації добре видно на прикладі «згенерувати звіт». Оркестраційний скіл із такою задачею спочатку викличе data-enrichment скіл, щоб отримати аналітику сайту, потім за допомогою утилітарного скіла сформує текстову частину, а далі проганяє цей текст через верифікаційний скіл, який перевірить відповідність брендовим вимогам і правильність чисел. У підсумку одна команда користувача комбінує роботу кількох типів скілів.

Такий підхід дозволяє створювати складні сценарії одного кліку, але побудовані поверх уже існуючих, вузьких модулів. Саме тому в моделі з чотирьох типів утилітарні, верифікаційні та data-enrichment скіли виконують роль «атомів», а оркестраційні — «молекул», що збирають їх у завершені робочі процеси.

Чому «універсальні» скіли працюють гірше

На практиці головна пастка для команд — спроба запхати все в один «розумний» скіл. Anthropic підкреслює, що саме це й ламає систему.

Оптимальний Claude Skill має чітко потрапляти в одну з чотирьох категорій. Коли скіл одночасно намагається бути й утилітарним, і верифікаційним, і оркестраційним, він виходить розмитим. Моделі стає важче зрозуміти, коли й навіщо його викликати, а людині — передбачити результат.

Чітка типізація, навпаки, задає межі: утилітарний скіл робить одну дію, верифікаційний оцінює результат, data-enrichment підтягуює дані, оркестраційний збирає це докупи. Така модульність робить систему не лише стабільнішою, а й краще масштабованою: з’являється можливість перевикористовувати скіли та комбінувати їх у різних сценаріях без дублювання логіки.

На основі чотирьох типів Anthropic навіть пропонує спеціальний промпт, який аналізує вже створені скіли й історію чатів, визначає, до якого «кошика» вони належать, і чи не варто їх розбити або переформулювати, щоб вони ясніше вписувалися в одну категорію. Ідея в тому, щоб не тільки проектувати нові скіли з огляду на тип, а й постійно «зачищати» систему від надто універсальних.

Висновок: мислити системою, а не окремими промптами

Внутрішня практика Anthropic показує, що сила Claude Skills не в окремих «магічних» промптах, а в чітко структурованій екосистемі невеликих, зрозумілих інструментів. Дев’ять внутрішніх технічних категорій перетворюються на чотири типи, з якими простіше працювати і розробникам, і нетехнічним командам.

Утилітарні, верифікаційні, data-enrichment та оркестраційні скіли разом формують каркас, у якому кожен елемент має своє місце. Вузький фокус виявляється не обмеженням, а запорукою того, що Claude не губитиметься в багатофункціональних «комбайнах» і зможе стабільно виконувати складні завдання, зібрані з простих модулів.

Для команд, які будують власні AI-воркфлоу на Claude, ця типологія стає відправною точкою: перш ніж створити новий скіл, варто чесно відповісти, до якого з чотирьох типів він належить — і чи не намагається він бути всім одночасно.

Джерело

How Anthropic Employees ACTUALLY Use Claude Skills — Austin Marchese

На конференції Craft у Будапешті автор блогу The Pragmatic Engineer Герґей Орош розповів внутрішню історію тижня, який він назвав «найгіршим в історії Meta». Йдеться про курйозно небезпечний експлойт в Instagram, масові ротації інженерів у ручне дата‑лейблінг, культуру «AI‑максингу» та падіння моралі в одній із колись найсильніших інженерних організацій світу. За цією історією — не лише безпека, а й управління, мотивація та реальні ризики бездумної AI‑гонки.

«Найкумедніший експлойт»: як Instagram перетворився на нуль-факторний ресет

У понеділок, з якого починається розповідь Ороша, в Instagram стався інцидент, який інженери всередині компанії описують як «goofiest ever Instagram exploit». З технічного погляду це був не вишуканий злам, а радше фатальний баг у системі безпеки. Але наслідок — можливість перехопити будь‑який акаунт.

Сценарій виглядав абсурдно простим. Потенційний атакувальник змінював свою геолокацію на геолокацію жертви — умовно через VPN ставив себе в США, якщо хотів взяти під контроль, скажімо, акаунт публічної особи з мільйонами підписників. Далі йшов у Meta AI і повідомляв, що його акаунт нібито зламано, з проханням надіслати код підтвердження на контрольовану ним пошту.

На цьому «двокроковий» експлойт закінчувався. «Meta AI sent out a code to you and you could take over anyone’s account». Жодної додаткової перевірки, жодної автентифікації власника, ніякого second factor. Орош називає це «the first zero authent zero off password reset» — першим у світі скиданням пароля без будь-якої аутентифікації та авторизації.

Для практикуючих інженерів все це має очевидне ім’я: «we’re software engineers. You know what this is? This is a bug». Не новий клас атак, а груба помилка у продакшен‑коді, що пройшла через усі захисні шари — автоматичні розгортання, канарейкові релізи, код‑рев’ю, trust & safety‑команду — і врешті дозволила обійти базові принципи безпеки.

Наступного дня, ще до завершення внутрішнього розслідування інциденту (SEV, як це називають у Meta), свою відставку оголосив Chief Information Security Officer компанії. Для людей усередині це стало ознакою того, що проблема — не локальний прокол, а симптом глибшої хвороби всієї організації.

Коли код і рев’ю пише AI: безлюдний конвеєр у критичному функціоналі

За кулісами цього «нуль‑факторного» ресету стояла ще одна характеристика інциденту, яка робить його показовим для всієї AI‑ера: «the thing that caused the issue was AI written code that was reviewed by AI and not humans at Meta».

Тобто ланцюжок виглядав так: модель написала код, модель же його й перевірила, а далі цей код пішов у продакшен у тій сфері, яка стосується доступу до акаунтів сотень мільйонів користувачів. Людського погляду на критичну зміну не було.

Цей випадок особливо контрастує з тим, що Орош називає «really strong engineering culture» Meta: історично компанія мала одні з найкращих у світі систем автоматизованих розгортань, кілька рівнів валідації, суворий процес ручного код‑рев’ю, окремі trust & safety‑команди. У Instagram, за його словами, trust & safety‑група налічувала «closer to 100 engineers», чия робота — підтримувати безпеку платформи.

Той факт, що AI‑згенерований і AI‑рев’юваний код здатен пролізти через усі ці бар’єри і опинитися на критичному шляху аутентифікації, виявляє системну зміну пріоритетів: увага до якості й безпеки поступається місцем гонитві за AI‑інструментами, їхнім використанням і внутрішніми метриками.

Токен‑максинг як система: коли AI‑використання стає KPI

Щоб зрозуміти, чому взагалі хтось вирішив довірити таку зміну суто AI‑ланцюжку, Орош повертається до того, що називає «AI maxing» і «token maxing». У квітні він писав про тренд, коли в низці великих компаній, включно з Meta, інженерів почали фактично міряти за кількістю використаних AI‑токенів.

У Meta, за описом Ороша, існувала внутрішня дошка лідерів за «AI usage», де можна було отримати статуси на кшталт «session immortal», «token legend» тощо. Хоча офіційно це не формалізували як KPI, усі розуміли: «AI usage inside of Meta was part of performance evaluation… if you had a low token count you know that’s not a great signal».

Результат був передбачуваним. Інженери «start to inflate their token count» — запускали AI для будь-якої дрібниці: замість того, щоб писати простий код вручну, читати документацію самостійно, розбиратися в системі, вони просили це зробити модель, «just burn a bunch of tokens». Внутрішній AI для них був безплатний, а бонуси й рейтинг — реальні.

Код, який зрештою спричинив Instagram‑експлойт, за словами співрозмовників Ороша всередині компанії, теж був «AI generated» і проходив кілька рівнів автоматичного рев’ю: «of course, they use it AI to review it as well. They use it to triple review it, etc.»

Додатковим каталізатором став контекст скорочень. Meta заздалегідь оголосила про майбутні великі звільнення, а потім 20 травня скоротила близько 10% штату. У проміжку між анонсом і датою X багато працівників жили з очікуванням, що на їх майбутнє впливатиме в тому числі рівень використання AI. Це створило ще більше стимулів для токен‑максингу — навіть ціною відволікання від реальної роботи.

У trust & safety‑команді Instagram це відчувалося особливо гостро: «inside of trust and safety team, people were not thinking about trust and safety were thinking about token maxing». Тобто організація, яка мала бути «останньою лінією оборони», сама жила в логіці гейміфікованої гонитви за токенами.

Forced pivot: як 40% trust & safety відправили на ручний дата‑лейблінг

Найбільш розривний елемент історії пов’язаний із різкою перебудовою самої організації Instagram. Орош говорить про «AI psychosis» у Meta, підкреслюючи, що вживає це слово обережно, але вважає його близьким до того, що відбувається.

Trust & safety‑організація Instagram формувалася 7–8 років, головним чином у Лондоні. Це був висококваліфікований інженерний колектив, який будував системні механізми безпеки й захисту користувачів. За кілька днів до масштабних травневих скорочень «40% of this team before 20th of May was reassigned to do manual data labeling».

Людей повідомили в четвер, що з понеділка вони більше не працюють у своїй старій команді. Їх переводять у нову організацію xScale AI в орбіті керівника на ім’я Alexander Wang, і їхня нова робота — «AI data labeling».

У практичному вимірі це виглядає як нескінченна черга однотипних GitHub pull request’ів: «you get these tasks it’s a GitHub pull request you need to review it you need to add some tests you need to add some feedback and then then you do the next and then you add some tests and you add some feedback and you and you do the next». Багато хто з цих людей — сеньйорні інженери з глибокою експертизою у безпеці — «were not given a choice».

Тут руйнується ще один стовп колишньої культури Meta. За словами Ороша, раніше «every engineer was treated like royalty»: вони могли обирати команди, напрямки, працювали у відносно «інженерно‑центричному» середовищі. Масове примусове переведення у ручний дата‑лейблінг стало радикальним зламом цього контракту.

За оцінками, які він наводить, «there’s five closer to 5,000 developers inside of Meta doing manual AI labeling… there’s a running joke inside of Meta that this is bigger than OpenAI». Усередині компанії ходить жарт, що за масштабами ця внутрішня армія лейблерів уже перевищує деякі зовнішні AI‑лабораторії. Це підкреслює, наскільки одержимою стала ставка керівництва на власну велику модель — попри побічні ефекти для бізнесу та людей.

Після хвилі скорочень і ротацій «most teams are less than half the size. Some don’t have on call coverage anymore, which means that in some services, there’s just no one picking up on call». Для Meta, де історично on‑call вважався священною частиною операційної готовності, це безпрецедентно.

AI‑експеримент ціною культури: що відчувають інженери всередині Meta

У підсумку Орош описує те, що відбувається в Meta, як «fully self-inflicted» і «coming from the top». На його думку, це свідомий вибір керівництва, передусім Марка Цукерберга та очільників нових AI‑напрямів: «they’re saying we don’t care. We it’s so important for us to build this model that we will risk our business and we don’t care if you know we get hacked or something like that».

Мораль усередині компанії, за його словами, «as low as has been in Meta… way worse than the 2022–2023 layoffs». Ті, хто залишився, отримують великі утримувальні бонуси, але водночас активно проходять співбесіди в інших компаніях. І причина не лише в ризику наступної хвилі скорочень.

Багато інженерів бояться, що будь‑якої миті їх можуть так само «призначити» в один з дата‑лейблінгових підрозділів. «As a professional, I did not sign up to become a manual data labeler», — переказує Орош позицію тих, з ким спілкується. Люди, які колись приходили в Meta за високою інженерною планкою, тепер відчувають, що перетворилися на витратний ресурс у великому експерименті зі створення LLM.

Окремий штрих — тотальний збір даних для тренування AI. В США, за словами Ороша, компанія «recording your screen. They’re recording all your screen strokes to train an AI». У поєднанні з відчуттям втрати автономії та деградації культури це перетворює Meta на одне з найлегших місць для рекрутингу: «it’s the easiest time to hire to recruit from Meta right now».

Інженери, з якими він говорить, описують це як кінець тієї «Facebook engineering culture», яку Орош, попри те що сам там ніколи не працював, «learned to actually love». З їхньої перспективи, навіть той факт, що Цукерберг сам є розробником і колись писав значну частину коду Facebook, вже не захищає інженерів: «they feel we don’t matter anymore. We’re tools. We’ve been thrown away».

Висновок: уроки Instagram‑експлойту для AI‑ери

Історія «найкумеднішого експлойту» Instagram виявляється значно більшою, ніж один гучний баг. Вона показує, як у поєднанні можуть спрацювати три фактори: культивований зверху токен‑максинг, автоматизація без людських запобіжників і агресивна перебудова оргструктури під AI‑цілі.

Код, написаний і перевірений AI без людського рев’ю, проривається в критично важливу зону — й перетворює процедуру відновлення акаунту на нуль‑факторний ресет. Команда, що мала б ловити такі аномалії, сама зайнята нарощуванням метрик використання AI або ручним лейблінгом для тої ж моделі. Керівництво ж демонструє готовність ризикувати й бізнесом, і людьми заради одного‑єдиного вектору — виграти AI‑гонку.

На фоні цього інциденту центральне питання для решти індустрії звучить простіше, ніж усі розмови про AGI: де проходить межа між продуктивним впровадженням AI і самознищувальним «AI‑психозом»? І чи готові команди, які сьогодні автоматизують код‑рев’ю й безпеку, зупинитися на крок раніше, ніж це зробила Meta з Instagram.

Джерело

Slow down to speed up: AI and software engineering — The Pragmatic Engineer

Фронтирні AI‑агенти вже вміють будувати плани, писати код і виконувати складні завдання з мінімальною участю людини. Проте за цією «магією» стоїть цілком конкретна архітектура. Канал IBM Technology розкладає її на кілька базових понять, без яких сучасні агентні системи просто не працюють.

Як звичайна модель перетворюється на агента

У центрі будь‑якого AI‑агента — велика мовна модель, що генерує текст і робить базове «міркування». Сама по собі вона лише співрозмовник. Агентом її робить інструкційний шар — додаткові правила та контекст, які визначають поведінку системи.

agents.md: «README» спеціально для агентів

Перший ключовий термін — agents.md. Це звичайний текстовий файл у форматі Markdown, який лежить у корені проєкту. Коли агент починає роботу в цьому проєкті, він спочатку читає саме цей файл.

У ньому описують, наприклад:

• які команди запускати для тестів;
• які стилістичні правила діють у кодовій базі;
• як оформлювати назви pull request’ів;
• які setup‑команди потрібно виконати перед роботою.

Фактично це «інструкція з експлуатації» проєкту, але написана для агента, а не для людини. Якщо в agents.md зазначено, що перед комітом слід запустити pnpm test, агент саме так і зробить — автоматично.

Важливий нюанс — файли agents.md можуть бути вкладеними: один — у корені репозиторію, інші — у підпроєктах. Правила, найближчі до робочого каталогу, мають пріоритет і перекривають попередні. Стандарт agents.md був започаткований OpenAI, а згодом переданий до Agentic AI Foundation під егідою Linux Foundation. Деякі платформи використовують власні варіації — наприклад, Claude шукає файл claude.md, але концепція залишається тією самою.

Навички агента: як підключати знання «за потреби»

Не всі знання потрібні агентові постійно. Завантажувати в контекст усі можливі інструкції — неефективно й дорого. Для цього існує другий термін — agent skill.

Agent skill: окремі «папки вмінь»

Agent skill — це директорія з файлом skill.md та супровідними скриптами чи ресурсами. Усередині skill.md містяться:

• опис навички;
• метадані про те, коли її варто застосовувати.

Формат типової інструкції в skill.md: «виклич мене, коли користувач хоче X». Наприклад, X — це створення презентації в PowerPoint. Якщо запит користувача відповідає цьому опису, агент підтягує навичку й використовує її. Якщо ні — skill тихо «лежить на полиці» й не займає місце в контекстному вікні.

На відміну від agents.md, що описує правила конкретного проєкту, agent skills фокусуються на окремих типах задач і можуть повторно використовуватися в різних сценаріях. Це також відкритий стандарт, який підтримують кілька платформ для агентів.

Як агент виходить «назовні»: інструменти й інші агенти

Щоб бути корисними в реальних робочих процесах, агенти мають працювати з зовнішніми сервісами — API, базами даних, SaaS‑платформами, девелоперськими тулчейнами. Без стандартизації кожен із цих зв’язків перетворюється на ручну інтеграцію.

MCP: універсний «перекладач» до інструментів і даних

Третій термін — MCP (Model Context Protocol). Це відкритий протокол для під’єднання AI‑застосунків до:

• інструментів,
• джерел даних,
• бізнес‑процесів та воркфлоу.

У центрі MCP — MCP‑сервер. Він «обгортає» конкретний сервіс (наприклад, Notion чи Stripe) у стандартизований інтерфейс. Агент спілкується із сервером мовою MCP, а той уже перекладає запити на нативний API цільового сервісу.

Приклад:

• Агенту потрібно дістати дані з Notion.
• Він надсилає запит MCP‑серверу.
• MCP‑сервер виконує необхідні виклики API Notion і повертає відповідь у форматі, який агент розуміє.

MCP був започаткований Anthropic і нині розвивається в межах AAIF (Agentic AI Foundation) під Linux Foundation. Протокол уже має широку підтримку індустрії, що робить його одним із базових шарів сучасних агентних систем.

A2A: спільна мова для агент‑до‑агентних комунікацій

Четвертий термін — A2A (agent‑to‑agent), відкритий протокол для взаємодії агентів між собою.

Сценарій застосування:

• Є агент закупівель, що відповідає за контракти з постачальниками.
• Є фінансовий агент, який схвалює витрати.
• Закупівельний агент узгоджує контракт, після чого має передати його на затвердження фінансам.

Без стандарту ці агенти потребували б кастомної інтеграції. A2A пропонує інший підхід: кожен агент публікує agent card — опис того, що він уміє та як із ним взаємодіяти. Інші агенти читають цей «профіль» і розуміють, як делегувати туди частину роботи.

У наведеному прикладі агент закупівель знаходить agent card фінансового агента, з’ясовує з нього, як правильно передати контракт, і делегує завдання на погодження. Стандарт A2A розроблено Google, але він також переданий під крило Linux Foundation як відкриту специфікацію.

Разом MCP та A2A закривають два критичні вектори зовнішньої взаємодії:

• MCP — комунікація з інструментами й даними;
• A2A — координація між самими агентами.

Коли одного агента мало: субагенти та масштабування

Навіть найпотужніший окремий агент упирається в обмеження — зокрема, розмір контекстного вікна моделі та час виконання завдань.

Subagents: паралельні «діти» головного агента

П’ятий термін — subagents (субагенти). Це дочірні агенти, які головний агент створює для виконання окремих підзадач. Кожен субагент:

• стартує у «свіжому» контекстному вікні;
• отримує від батьківського агента чітко визначене завдання;
• повертає результат по завершенні.

Це особливо корисно у двох випадках:

1. Занадто великий обсяг даних для одного контексту.
   Наприклад, потрібно проаналізувати кодову базу з тисячами файлів. Замість того щоб вантажити все в один контекст, головний агент доручає субагенту: «прочитай 500 файлів і поверни стисле резюме». Так головний агент зберігає свій контекст «чистим».

2. «Соромно паралельні» задачі.
   Треба запустити 20 незалежних перевірок функцій. Послідовне виконання забере набагато більше часу. Натомість 20 субагентів можуть опрацювати все одночасно, після чого головний агент об’єднає результати.

На відміну від agents.md, skills, MCP та A2A, для субагентів поки не існує формалізованого відкритого стандарту. Але сама архітектурна ідея повторюється практично в усіх сучасних агентних системах: є «батьківський» агент, який спавнить одну чи більше «дочірніх» копій із тією самою базовою моделлю та контекстом, делегує роботу й зберігає у себе основний стан сценарію.

З чого складається сучасний AI‑агент

Узагальнюючи, архітектура фронтирного AI‑агента спирається на кілька шарів:

• Внутрішня поведінка:
• agents.md — правила конкретного проєкту;
• agent skills (skill.md) — окремі «пакети вмінь», що підключаються за потреби.
• Зовнішні інтеграції:
• MCP — стандартизований вихід до інструментів, даних і воркфлоу;
• A2A — протокол взаємодії з іншими агентами.
• Масштабування роботи:
• субагенти — паралельні дочірні процеси, що дозволяють обходити обмеження контексту й прискорювати виконання.

Разом ці компоненти пояснюють, як саме «під капотом» працюють сучасні агентні системи, які все частіше інтегруються в розробку, бізнес‑процеси й корпоративну інфраструктуру.

Джерело

YouTube: 5 AI Agent Terms You Need to Know

Ітан Торнтон пішов з MIT у 19 років, щоб будувати зброю. Перша розробка — воднева система, яку він зібрав із деталей з Home Depot та Amazon, — не спрацювала: «водень загалом виявився поганою ставкою», розповів він минулого тижня на заході TechCrunch StrictlyVC у Лос-Анджелесі. За три роки його компанія Mach Industries вже веде шість програм озброєнь і на початку червня залучила раунд Series C на $300 млн при оцінці $1,8 млрд. Загалом стартап підняв близько $485 млн.

Торнтон виріс у містечку Борні, штат Техас, з населенням близько 25 000 людей, у сім’ї з глибокими військовими традиціями. Приблизно у 2017–2018 роках — коли він ще був підлітком — він, за власними словами, став «дуже, дуже занепокоєний» зростанням Китаю та тим, що бачив як неминучий конфлікт великих держав. Це занепокоєння поступово перетворилося на переконання, що безпілотні системи ось-ось переосмислять війну, а США рухаються надто повільно, щоб встигнути за цим моментом.

На практиці, в середині 2026 року, це виглядає як шість паралельних програм озброєнь і компанія, якій потрібно багато що доводити, замість того щоб зосередитися на чомусь одному, довести це до ідеалу і вже потім масштабуватися. Торнтон усвідомлює, що такий розпорошений фокус Mach залишає в сторонніх спостерігачів чимало запитань. «Це дуже важко», — визнав він у четвер увечері. Але він не вважає, що оборонна галузь винагороджує той самий одновекторний підхід, як, наприклад, запуск ракет.

«Це шахова партія з противником, — каже він, — де нам потрібно відвантажити сотні різних продуктів, якщо ми хочемо безпеки». Обрати лише один, натякнув він, означає вже програти гру.

Це не прості продукти. Mach працює над ударним літальним апаратом вертикального зльоту, далекобійною протикорабельною ракетою, двома стратосферними системами, дешевим зенітним перехоплювачем для знищення дронів і — оголошеним раніше цього тижня — 40-футовим (близько 12 м), приблизно 4 000-фунтовим (понад 1,8 т) літаком ВМС для логістики та ударів, який злітає майже вертикально і може пролетіти понад тисячу миль із 1000-фунтовим (понад 450 кг) корисним навантаженням.

Останній — справжній стрибок для компанії, чий найбільший літак до цього мав довжину близько 13 футів. І жодна з шести програм ще не вийшла на стадію повномасштабного серійного виробництва. За словами Торнтона, Mach виграла близько 13 урядових контрактів, більшість з яких зараз перебувають на середній стадії оборонних закупівель — після початкового проєктування, вже на етапі випробувань на державних полігонах, але ще далеко від рівня серійного виробництва, якого загалом по індустрії досягли менше десяти програм.

Він каже, що кілька систем мають вийти на оперативне застосування до кінця цього року, а його мета — у той самий період вивести три з шести програм на рівень серійного виробництва. Це означало б перехід від сотень одиниць на місяць до сотень тисяч — на заводі, який Mach, за словами Торнтона, планує невдовзі запустити.

Це агресивний графік на тлі вже агресивної ставки. Але базова теза Mach полягає в тому, що США не можуть перегнати Китай за обсягами виробництва, тож мають випередити його у креативності — знайти перевагу першого ходу так, як це зробила Україна у війні з Росією, попри те, що її перевершують за масштабами виробництва.

«Не думаю, що ми зможемо перевиробити Китай, — сказав Торнтон. — Те, що Америка знову і знову робить краще за Китай, — це креативність і вміння перетворювати її на продукти».

Торнтон стверджує — як і інші оборонні стартапи, — що справжнім «вузьким місцем» є не платформи, які будуються, а ланцюжок постачання під ними. «Найважче — насправді завести речі в цех, — пояснює він: — реактивні двигуни, твердопаливні ракетні двигуни, радари». Mach за приблизно вісім місяців спроєктувала і випробувала два реактивні двигуни з нуля, тоді як традиційно цей процес займає близько чотирьох років. У травні компанія також придбала за $50 млн виробника твердопаливних ракетних двигунів Exquadrum, що працює вже 24 роки, випередивши, за власними словами, близько восьми інших претендентів. Продаж компонентів, а не лише готових апаратів, тепер дає приблизно половину виручки Mach.

Підхід Mach різко відрізняється від деяких конкурентів. Shield AI, заснована у 2015 році, багато років фактично була компанією з одним продуктом — дроном V-BAT, — перш ніж у жовтні минулого року представила другу платформу, автономний винищувач X-BAT. І навіть його позиціонують як одну велику, продуману ставку, а не портфель рішень. Saronic, заснована у 2022-му, будує лише автономні надводні апарати, масштабуючи єдину «стек» автономності на корпуси довжиною від 6 до 180 футів.

Обидві компанії були винагороджені за свою дисципліну: Shield AI цього року залучила $2 млрд при оцінці $12,7 млрд; Saronic — $1,75 млрд при оцінці $9,25 млрд.

Стратегія Mach більше нагадує Anduril — більшу, старшу компанію, з якою порівнюють кожен оборонний стартап, справедливо це чи ні. Сам Торнтон проводить цю паралель, хоча й наполягає, що між компаніями є суттєва різниця. «Playbook Anduril був дуже зверху вниз — починали з програмного стеку, — каже він. — Ми ж рухаємося знизу вгору, починаючи з апаратного стеку і вже потім обгортаючи його софтом».

Це, безумовно, відмінність, але Mach все одно неминуче працює в тіні Anduril. У травні Anduril залучила $5 млрд при оцінці $61 млрд — більш ніж у 30 разів більше, ніж Mach. А в березні компанія отримала 10-річний контракт Армії США з максимальною сумою $20 млрд, який консолідує понад 120 окремих процедур закупівель. Що б не будувала Mach, Anduril дісталася туди роками раніше і на десятки мільярдів доларів масштабніше.

Торнтон наполягає, що ринок не є грою з нульовою сумою. Він вказує на масштаб проблеми: за даними ЗМІ, Китай виробляє близько тисячі крилатих ракет на день; США — приблизно одну кожні три дні. «Компанії X, Y та Z можуть усі разом будувати ці речі, і все одно цього буде недостатньо», — каже він. Він також вважає, що Пентагон структурно не допустить монополії — навмисне підтримуючи двох-трьох підрядників у кожній категорії, замість того щоб обирати одного переможця.

Наскільки би щедрим не здавалося таке бачення конкурентного поля, я запитав у нього про те, що найвідоміший співзасновник Anduril, Палмер Лакі, наскільки мені відомо, жодного разу публічно не згадував Mach. Торнтон відкидає думку, що Anduril не зацікавлена у тому, щоб «звільняти місце» для Mach, каже, що поважає Лакі, і що вони «в одній команді», борються за спільну мету західного суверенітету.

Ймовірно, його інвесторам, серед яких Sequoia, Khosla Ventures та Ribbit Capital, все це байдуже. Якщо зняти з історії шар «генія-засновника» — техаську майстерню, класичну для профілів історію про дроп-аут із MIT, — залишиться справді цікавий експеримент, яким керує фаундер, що, принаймні, усвідомлює власні обмеження.

Торнтон відверто говорить, що найскладніша частина управління Mach змінюється кожні шість місяців: спочатку це була інженерія, потім продажі, а тепер — масштабне виробництво, яке, як він очікує, домінуватиме протягом наступного року. Він намагається захищати у своєму графіку 4–5 годин щодня для роздумів і «програвання майбутнього у війні», інколи витягуючи колег із поточних задач, щоб робити це разом. Він визнає, що це «інколи їх дратує».

На запитання, хто йому заперечує — хто утримує стрімко зростаючого засновника «чесним», — Торнтон відповів, що найдорожчий зворотний зв’язок надходить не від інвесторів і навіть не від топкоманди, яка може опинитися в тому ж «ехо-камерному» середовищі, що й CEO. Він походить, каже Торнтон, від людей, які безпосередньо виконують роботу.

Він описує регулярні загальнокорпоративні форуми — ідея COO компанії, — де співробітники отримують мікрофони й можуть запитати у нього будь-що. Спочатку Торнтон тихо домовлявся з кількома довіреними колегами, щоб ті ставили жорсткі запитання. Згодом формат перетворився на щось, що куди важче контролювати — і, схоже, від цього корисніше. «Я фактично стою там близько години, — каже він, — і відповідаю на найбільш агресивні запитання від людей у компанії». Схоже, йому це подобається.

Більше — у нашому повному інтерв’ю з Торнтоном нижче.

Джерело

TechCrunch

Octopus Energy, найбільший постачальник електроенергії у Великій Британії, об’єднався з CATL, найбільшим у світі виробником батарей для електромобілів, щоб привезти до Європи китайський формат станцій швидкої заміни акумуляторів. Партнери заявляють, що хочуть розгорнути по всьому континенту мережу об’єктів, які дозволять електровантажівкам довше залишатися в дорозі. Кожен хаб зможе обслуговувати тисячі вантажівок на день, змінюючи розряджені батареї на повністю заряджені за лічені «хвилини». Така система може виявитися навіть швидшою за заправку дизельної фури — і точно значно дешевшою.

Ідею заміни батарей давно просували як неминуче рішення проблеми «страху запасу ходу» електромобілів, без потреби часто використовувати ультра-швидкі зарядні станції. Теоретично водій просто під’їжджає до станції, здає розряджені модулі й отримує заряджені — приблизно за той час, який потрібен, щоб сходити до вбиральні. Насправді все виявилося складніше: висока вартість батарей і інженерні складнощі завадили широкому запуску таких систем, а навіть Tesla відмовилася від цієї ідеї ще десятиліття тому.

Водночас у Азії такий підхід уже добре прижився: вантажівки можуть скидати й забирати нові батареї за кілька хвилин. У 2025 році CATL уклала партнерство з азійською нафтогазовою компанією Sinopec для розгортання масштабної мережі станцій заміни акумуляторів по всьому Китаю. Є й сервіси для звичайних користувачів — наприклад, станції заміни батарей від автовиробника Nio та тайванської компанії Gogoro, що випускає скутери й побудувала велику власну мережу таких пунктів.

Octopus і CATL вважають, що модель заміни батарей набагато реалістичніша саме для вантажного транспорту — і з цим складно не погодитися. Якщо є сегмент транспортної системи, де електромобілі досі виглядають найменш логічно, то це важка промисловість. Великі вантажівки й судна з масивними вантажами потребують набагато більше енергії для руху, а батареї додають ще більше ваги. Спрацьовує «рівняння ракети»: чим важчий вантаж, тим більше енергії потрібно, а для електротранспорту це означає ще більше батарей, які знову збільшують вагу. Саме тому в цьому сегменті часто говорять про перспективи водневих паливних елементів — через вищу енергоємність і швидке «заправлення».

Але якщо вантажівки використовують менші за місткістю батареї, а водії впевнені, що на кожному етапі маршруту можуть отримати повністю заряджену заміну, рівняння змінюється. Вільям Роу, CEO спільного підприємства Octopus і CATL під назвою Swaptopus, каже, що станції зможуть заряджати свої батареї «коли це потрібно енергосистемі». Фактично, наявність великої кількості акумуляторів, які можуть певний час просто лежати без діла, дозволяє кожному хабу виступати як невелика електростанція або акумуляційний центр для мережі.

Щоправда, це може не надто тішити логістичні та транспортні компанії, які орендуватимуть ці батареї. Вони можуть поставити питання, чи не використовується ресурс циклів заряд-розряд їхніх акумуляторів для посилення енергомережі Octopus.

Swaptopus планує відкрити перші британські «мега-хаби» у 2027 році. Залишається побачити, скільки великих автопарків вантажівок погодяться приєднатися до ініціативи. Їхні інвестиційні рішення ухвалюються на тривалий період і часто залежать від гарантій наявності потрібної інфраструктури. Але з огляду на вагу гравців Octopus і CATL, можна очікувати, що до нового підприємства приєднається більше, ніж кілька компаній.

Джерело

Engadget

Getty Images оголосила про багаторічне партнерство з OpenAI, у межах якого її ліцензовані бібліотеки контенту стануть доступними для компанії, що розробляє ШІ. Домовленість означає, що контент Getty з’являтиметься у пошуку OpenAI та в ChatGPT.

“Високоякісний ліцензований візуальний контент робить пошук і відкриття за допомогою ШІ кориснішими й більш надійними”, — заявив у коментарі генеральний директор Getty Images Крейг Пітерс. — “Це партнерство з OpenAI відображає спільне розуміння цього, і разом ми забезпечимо користувачам ChatGPT більш насичений візуальний досвід”.

Ще донедавна Getty займала жорстку позицію щодо співпраці з компаніями, що працюють з ШІ. У вересні 2022 року сервіс заборонив усі зображення, згенеровані штучним інтелектом, у своїй бібліотеці. За кілька місяців потому він подав до суду на Stability AI, звинувативши її в порушенні авторських прав, але наприкінці минулого року цю позицію було відхилено.

Через рік після заборони ШІ-контенту Getty представила власний інструмент генеративного ШІ, натренований на її бібліотеці й побудований на моделі Edigy AI від NVIDIA. Кожне зображення, отримане за допомогою цього інструмента, постачалося з безроялтійною ліцензією.

Втім, у жовтні 2025 року Getty підписала угоду з Perplexity AI, дозволивши інструментам пошуку та відкриття цієї компанії отримувати доступ до своєї бібліотеки. Важливо, що в релізі було зазначено: “Perplexity покращуватиме спосіб відображення зображень, зокрема додаватиме підпис і посилання на джерело, аби краще пояснювати користувачам, як легально використовувати ліцензований візуальний контент”. Perplexity раніше стикалася з позовами, пов’язаними з нібито незаконним використанням матеріалів, захищених авторським правом.

Показово, що Getty не розкриває деталей щодо того, чи будуть її зображення використані для навчання моделей ШІ, хоча угода з Perplexity не передбачає такого використання.

Джерело

Engadget

Хакерське угруповання взяло на себе відповідальність за злам сервісу ринкової аналітики Klue, унаслідок якого зловмисники викрали великі масиви даних корпоративних клієнтів компанії, серед яких — низка провідних гравців ринку кібербезпеки.

Канадська компанія Klue з Ванкувера, що надає бізнесам інструменти для ринкових досліджень шляхом під’єднання їхніх даних до своїх систем, у п’ятницю повідомила, що під час кібератаки тижневої давнини хакери викрали дані невизначеної кількості клієнтів.

Кіберзлочинне угруповання Icarus заявило на своєму «лів-сайті», що оприлюднить здобуті дані в понеділок, якщо компанія не заплатить викуп.

Klue не розкриває, скільки саме з її сотень клієнтів постраждали. Водночас низка компаній уже підтвердила крадіжку своїх даних унаслідок атаки, зокрема Gong, Jamf, HackerOne, Insurity, OneTrust, Recorded Future, Snyk, Sprout Social і Tanium.

Ця атака — ще один приклад масштабних зламів, у межах яких хакери цілять у компанії, що мають доступ до хмарних баз даних інших бізнесів. Компрометуючи такі фірми, як Klue, зловмисники розраховують, що злам «єдиної точки відмови» дозволить їм отримати дані одразу великої кількості організацій. Лише за минулий рік хакери дедалі активніше атакують схожих постачальників проміжного програмного забезпечення, зокрема Gainsight і Salesloft, щоб дістатися до даних сотень компаній.

За даними Klue, зловмисники отримали доступ до її систем 12 червня, використавши «скомпрометовані застарілі облікові дані» — наприклад, пароль або токен, пов’язані з інтеграційним інструментом, який дозволяє клієнтам під’єднувати свої хмарні дані до облікових записів у Klue.

Хакерам вдалося викрасти дані з хмарних середовищ клієнтів Klue, зокрема з баз даних Salesforce. Компанії часто зберігають у Salesforce персональні дані своїх клієнтів, що робить ці системи привабливою ціллю.

За словами постраждалих компаній, значна частина викрадених даних — це ділова контактна інформація: імена, адреси електронної пошти, номери телефонів, посади, а також певні облікові дані їхніх клієнтів.

Невідомо, як саме хакери отримали скомпрометовані облікові дані та чому Klue не виявила крадіжку раніше. Подібні нещодавні масові злами, пов’язані з компрометацією та зловживанням обліковими даними, як-от інциденти в Snowflake та TanStack, було пов’язано з тим, що співробітники ненароком встановлювали на робочі пристрої шкідливе програмне забезпечення, яке викрадало паролі.

У Klue заявили, що залучили до розслідування інциденту фірму CrowdStrike, а також від’єднали інтеграції, щоб запобігти подальшому доступу до даних клієнтів.

У понеділок CEO Klue Джейсон Сміт не відповів на запит TechCrunch щодо коментаря й не надав відповіді на питання про інцидент, зокрема про те, чи отримувала компанія прямі звернення від хакерів, як-от вимогу про викуп.

Huntress, одна з компаній з кібербезпеки, чиї дані були викрадені, у власному звіті про інцидент повідомила, що хакери надіслали їй записку з вимогою викупу з використанням адреси електронної пошти австралійської компанії, сервери якої, ймовірно, було скомпрометовано для цієї кампанії.

У червні минулого року Klue заявила, що готується скоротити близько половини персоналу — приблизно 100 людей — щоб посилити інвестиції в штучний інтелект. Наразі невідомо, чи могло скорочення штату призвести до ослаблення заходів безпеки в компанії. Також не зрозуміло, хто, окрім Сміта, нині відповідає за кібербезпеку в Klue.

Наразі на сторінці топменеджменту Klue немає жодної посадової особи, відповідальної за кібербезпеку.

Джерело

TechCrunch

Після 18 років фокусування на Європі ранньостадійний інвестор Seedcamp у понеділок повідомив, що залучив $320 млн до свого нового фонду, завдяки чому розширить присутність у США.

Fund VII став найбільшим фондом компанії — його обсяг удвічі перевищує $180 млн, які Seedcamp залучив до Fund VI у 2023 році. Водночас структура нового капіталу змінюється на користь інвестицій у пізніші стадії: $220 млн підуть у Seedcamp VII, основний інструмент для ранньостадійних вкладень, а решта $100 млн зарезервовані для подальших інвестицій у стадії зростання через новий фонд Select.

Seedcamp уже має офіси в Нью-Йорку та Маямі, але тепер компанія планує розширити команду у США, щоб краще з’єднувати свої європейські портфельні компанії з американськими клієнтами та інвесторами — особливо на тлі повернення Сан-Франциско та Кремнієвої долини до статусу центру тяжіння технологічної індустрії останніми роками.

“Нам потрібно підключати фаундерів до вузлів, які є зв’язувальними”, — сказала співзасновниця та керівний партнер Seedcamp Решма Сохоні в коментарі TechCrunch.

За її словами, фірма й надалі дотримуватиметься своєї стратегії бути одним із перших інвесторів у нові стартапи — навіть якщо вони ще до запуску продукту, без виручки чи помітного трекшну. Для пошуку угод Seedcamp активно використовує широку мережу портфельних компаній та LP-інвесторів.

Такий підхід уже виправдав себе: Seedcamp був одним із перших інвесторів у низку успішних технологічних компаній, включно з Fluidstack, Hopin, Pleo, Revolut, Synthesia, UiPath та Wise. У портфелі фонду понад 550 компаній, 12 з них — «єдинороги», а обсяг активів під управлінням досяг $1 млрд.

Seedcamp VII планує інвестувати приблизно по $1 млн як перший чек у близько 100–120 стартапів із подальшою участю в наступних раундах, зазначила Сохоні. Фонд зростання Select робитиме чеки розміром від $3 млн до $5 млн, переважно в раундах Series B та пізніше.

Серед обмежених партнерів Fund VII — British Business Bank, HarbourVest, Schroders і Sofina, а також 80 фаундерів портфельних компаній Seedcamp, які інвестували як бізнес-янголи.

Seedcamp і надалі інвестуватиме в різні сектори, сказала Сохоні, але компанія продовжить оминати капіталомісткі бізнеси, як-от мобільність чи маркетплейси.

“Ми зазвичай уникаємо капіталомістких стартапів, тому що фінансувати обіговий капітал — не найкраща модель на перший день… Ми однозначно комерційно орієнтований інвестор”, — підкреслила вона.

Джерело

TechCrunch

Lucid Motors скорочує 18% свого штату, тобто близько 1500 працівників, лише через чотири місяці після того, як виробник електромобілів уже урізав штат на 12%. Компанія в понеділок також повідомила, що «ліквідувала другу зміну» виробництва електромобілів на своєму заводі в Каса-Гранде, штат Аризона.

Ці скорочення є частиною стратегії нового генерального директора Lucid, Сільвіо Наполі, який прагне «спростити компанію, посилити виконання та з часом зробити Lucid більш конкурентоспроможною», йдеться в заяві компанії. Звільнення відбуваються на тлі охолодження ринку електромобілів у США, коли великі автовиробники прибирають електричні моделі зі своїх продуктових планів.

Марк Вінтерхофф, який виконував обовʼязки CEO понад рік до приходу Наполі, також залишив компанію. Раніше і Вінтерхофф, і Наполі, і сама компанія заявляли, що після відставки з посади тимчасового гендиректора Вінтерхофф залишиться операційним директором. У регуляторній звітності Lucid Motors повідомила, що посаду операційного директора взагалі ліквідовано.

Новий раунд скорочень відбувається на тлі підготовки Lucid Motors до запуску свого першого масового електромобіля — кросовера Lucid Cosmos, який має вийти пізніше цього року. Цей відносно недорогий електромобіль повинен коштувати менше $50 000 і вивести Lucid Motors на шлях до прибутковості.

Компанія також намагається стати помітним гравцем на ринку автономного транспорту, співпрацюючи з Uber та Nuro над преміальним сервісом роботаксі, запуск якого в Сан-Франциско запланований на кінець цього року. У Lucid відмовилися коментувати, чи будуть якісь із програм заморожені.

Публічна компанія, контрольний пакет якої належить Саудівській Аравії, за останні два роки втратила понад десяток топменеджерів. Багаторічний CEO Пітер Роулінсон раптово подав у відставку в лютому 2025 року; головного інженера Еріка Баха звільнили наприкінці 2025-го, після чого він подав позов про незаконне звільнення (цей позов наразі призупинено через арбітраж); ще один багаторічний співробітник, Емад Длала, звільнився цього місяця, лише за кілька місяців після підвищення до керівної посади.

Останній раунд скорочень охоплює штатних працівників, підрядників і погодинних робітників на виробництві. На кінець 2025 року, до 12-відсоткового скорочення в лютому, Lucid повідомляла, що має 9000 працівників по всьому світу.

У Lucid заявили, що звільнення допоможуть узгодити «виробничі плани з очікуваним попитом» і забезпечать щорічну економію витрат приблизно на $158 млн. Компанія очікує завершити реструктуризацію до третього кварталу цього року.

На виплати при звільненні Lucid спрямує близько $32 млн. Вінтерхофф, який залишає компанію, отримає вихідну допомогу, «певні заходи безпекової підтримки» і збереже службовий автомобіль, йдеться в регуляторних документах.

Джерело

TechCrunch

Жінка загинула після того, як водій Tesla, який, за повідомленням правоохоронців, користувався «системою автоматизованої допомоги водію», в’їхав у житловий будинок у місті Кейті, штат Техас. Офіс шерифа округу Гарріс повідомив, що водій, ідентифікований як Майкл Батлер, перебував за кермом Tesla Model 3 із ввімкненою системою допомоги та наїхав на будинок за адресою 1907 Blooming Park Lane у п’ятницю ввечері.

За даними поліції, Model 3 «не змогла утримуватися в одній смузі, виїхала з дороги та врізалася в житловий будинок» на «високій швидкості». Унаслідок аварії постраждала Марта Авіла, яка перебувала всередині будинку. Її доправили до місцевої лікарні, де вона була визнана померлою «через травми, яких зазнала внаслідок зіткнення», зазначили в поліції. У пресрелізі також вказано, що водій не мав «ознаків сп’яніння» та співпрацював зі слідством.

Джерело

Engadget

Meta робить ставку на Індію в наступній главі розвитку WhatsApp: підприємця Кунала Шаха призначили керівником месенджера замість Віла Кеткарта, який йде з посади після майже семи років на чолі сервісу та переходить на нову роль, пов’язану зі створенням продуктів у компанії.

Призначення супроводжується раундом фінансування на $900 млн, який очолила Meta для індійського фінтех-гіганта CRED. Інвестиції структуровано як поєднання первинної та вторинної купівлі акцій. У результаті угоди Meta стане міноритарним інвестором у CRED. Компанія повідомила, що Шах залишить посаду генерального директора, зберігши свою особисту частку.

Індія є найбільшим ринком WhatsApp — понад 500 млн користувачів, що становлять значну частину глобальної аудиторії месенджера, яка перевищує 3 млрд людей. Країна також стала ключовим полем боротьби за амбіції Meta в бізнес-месенджингу та цифрових платежах — напрямах, які розглядають як критичні для наступної фази зростання WhatsApp.

Віл Кеткарт, який очолював WhatsApp з 2019 року, керував періодом швидкого зростання, що допоміг сервісу стати одним із найпопулярніших месенджерів у світі, включно з більш ніж 100 млн користувачів у США. Під його керівництвом WhatsApp вийшов за межі приватного листування, запустивши такі продукти, як Communities, Channels та інтеграції зі штучним інтелектом, а також посилив фокус на бізнес-месенджингу.

Втім спроби WhatsApp вийти на ринок цифрових платежів дали змішані результати. Хоча WhatsApp Pay набрав обертів в Індії, сервісу не вдалося досягти масштабу та залученості, порівнянних із місцевими конкурентами на кшталт PhonePe та Google Pay. Це залишає значний простір для зростання на одному з найбільших у світі ринків платежів.

Meta розраховує, що досвід Шаха зі створення споживчого інтернет-бізнесу в Індії допоможе розблокувати наступну фазу розвитку WhatsApp.

У заяві генеральний директор Meta Марк Цукерберг сказав, що Шах побудував CRED як «одну з найважливіших технологічних компаній Індії» і має «ментальність творця та глобальне бачення», необхідні для управління найбільшим у світі месенджером.

Призначення відбулося на тлі прагнення Meta розширити бізнес WhatsApp за межі обміну повідомленнями, особливо в таких сферах, як платежі, електронна комерція та бізнес-комунікації. Індія, як найбільший ринок WhatsApp, відіграє в цьому центральну роль.

Шах заснував CRED у 2018 році як фінтех-платформу, яка зараз має 17 млн активних користувачів на місяць, після того як раніше створив FreeCharge — один із перших індійських стартапів у сфері цифрових платежів. Крім операційних ролей, Шах став одним із найпомітніших індійських стартап-інвесторів: він інвестував більш ніж у 250 компаній і займає консультаційні та галузеві керівні позиції в технологічному та фінансовому секторах країни.

Інвестиція Meta оцінює CRED приблизно в $4,5 млрд на пост-мані основі. Під час попереднього раунду фінансування в травні 2025 року стартап оцінювався приблизно в $3,6 млрд, що нижче пікової оцінки в $6,4 млрд у 2022 році. До раунду Series F компанія залучила понад $1 млрд від інвесторів.

У межах переходу Мітен Сампат, який із 2020 року відповідав у CRED за стратегію та фінанси, негайно обійме посаду тимчасового генерального директора. Шах збереже свою частку в компанії, відійшовши від щоденного управління.

У CRED заявили, що рада директорів і керівна команда працюють над довгостроковою структурою менеджменту, готуючи компанію до майбутнього IPO. Новий капітал має підтримати зростання бізнесу в напрямах платежів, кредитування, страхування та управління статками.

Джерело

TechCrunch

Google інвестує 75 мільйонів доларів у кіностудію A24, і компанії об’єднуються для розробки, так, саме так, інструментів на основі штучного інтелекту. У Google кажуть, що «партнерство має на меті розширити межі можливого в майбутньому розваг». Багаторічна угода не дає Google доступу до бібліотеки фільмів і серіалів A24, тож продовження Marty Supreme, змонтоване абияк за допомогою алгоритмів, нам поки що не загрожує.

Натомість компанії розроблятимуть інструменти, які допомагатимуть на різних етапах виробництва фільмів. Представник A24 розповів The Wall Street Journal, що ці інструменти «не будуть схожі на генеративний AI за запитами, який викликає у людей дискомфорт». Першим застосунком стане сервіс, що використовує ШІ для створення сторібордів.

Компанії сподіваються з часом передати ці інструменти в руки режисерів та інших авторів, які працюють з A24. «Ми віримо, що прориви стаються тоді, коли ви віддаєте технологію в руки найкращих умів у галузі», — сказав Елі Коллінз, віцепрезидент з продуктів у DeepMind. Водночас у голлівудській індустрії працює щонайменше 2 000 художників зі сторібордів, які, ймовірно, хотіли б і надалі займатися своєю справою.

A24 має репутацію студії для нових режисерів, які резонують із молодою аудиторією. А ця аудиторія, як правило, не надто любить ШІ. Кейн Парсонс, режисер Backrooms — найкасовішого фільму студії з великим відривом — називав цю технологію «по-справжньому шкідливою» та ознакою «культурного й економічного занепаду».

Ця угода може пройти майже непоміченою, адже нові технології подаються як допоміжні, а не як заміна кінематографістам. Такий підхід нагадує стартап зі штучного інтелекту Бена Аффлека, який нещодавно придбав Netflix. Тамтешня команда створює набір інструментів для постпродакшену, зокрема для кольорокорекції та зміни освітлення в кадрі. І знову ж таки, як «випадковий» факт: у Голлівуді працює близько 400 колористів і приблизно 2 800 активних членів профспілок, зайнятих як професійні техніки та оператори освітлення. Просто деталь, яку варто знати про шоу-бізнес.

Джерело

Engadget

Спочатку була Anthropic, потім Google. Тепер відкритий AI‑стартап Reflection звертається до SpaceX за її потужним парком AI‑чипів.

Reflection AI щомісяця платитиме по 150 млн доларів, починаючи з 1 липня 2026 року й до 2029‑го, за негайний доступ до новітніх AI‑чипів Nvidia GB300 та супровідного обладнання в дата‑центрі SpaceX Colossus 2 поблизу Мемфіса, штат Теннессі, повідомили в компанії TechCrunch. Загальна сума угоди може сягнути 6,3 млрд доларів, при цьому кожна зі сторін має право розірвати контракт із попередженням за 90 днів після перших трьох місяців його дії.

Ця угода менша за контракти SpaceX з Anthropic та Google, які обходяться цим компаніям у 1,25 млрд і 920 млн доларів на місяць відповідно. Термін дії тих контрактів також спливає в липні 2029 року, хоча Ілон Маск публічно применшував значення трирічного періоду, наголошуючи, що угоди можна скасувати будь‑коли.

Reflection використала свою першу угоду на обчислювальні потужності, щоб підкреслити цінність стратегії відкритих ваг (open‑weight) для AI, яку компанія просуває як відкриту альтернативу закритим лабораторіям передових моделей на кшталт Anthropic і OpenAI. Моделі з відкритими вагами, в яких публікуються навчені параметри, привернули більше уваги після заборони урядом США закритих моделей Anthropic — Fable і Mythos.

Стартап, заснований у 2024 році двома колишніми дослідниками Google DeepMind, заявив, що ця угода щодо обчислювальних ресурсів є одним із найбільших на сьогодні публічно оголошених зобов’язань з розвитку відкритої AI‑інфраструктури.

«Останні події показують, наскільки важливим є open source для AI‑екосистеми, адже дедалі більше країн і корпорацій усвідомлюють ризики й витрати, пов’язані з повною залежністю від закритих моделей», — зазначив речник компанії в електронному коментарі. «Наша угода зі SpaceXAI підкреслює стратегічну важливість Reflection у сфері передового AI, а більше обчислювальних ресурсів означає більше можливостей для створення найкращих у світі відкритих моделей у масштабі».

Джерело

TechCrunch

Valve нарешті відкрила бронювання Steam Machine та розкрила ціни на систему. Базова версія з 512 ГБ пам’яті коштує від $1 049 — і це без нового Steam Controller. Набір із контролером обійдеться у $1 128. У такому разі ви фактично отримуєте знижку $21 на периферію, яка окремо коштує $99. Крім того, якщо замовляти контролер окремо зараз, його можуть доставити лише у 2027 році, адже Valve робить пріоритет на комплектах зі Steam Machine.

Також є варіант Steam Machine із 2 ТБ сховища. Окремо така конфігурація коштує $1 349. Набір із контролером — $1 428. Версії на 2 ТБ додатково отримують альтернативні червоні тканинні та суцільні дерев’яні (walnut) передні панелі.

Valve запускає лотерею для тих, хто зацікавлений у першій партії Steam Machine. Щоб взяти участь, потрібен обліковий запис Steam із «гарною репутацією» та хоча б одна покупка в магазині до 27 квітня. Частково це має не допустити, щоб пристрій масово розкупили перекупники.

Зареєструватися можна до 20:00 за київським часом 25 червня (1PM ET). Після цього компанія випадковим чином перемішає заявки, щоб сформувати порядок бронювання та список очікування. Вас поінформують, чи ви потрапили у чергу бронювання, чи до списку очікування. Тим, хто опиниться в черзі бронювання, з 29 червня почнуть надходити листи з пропозицією придбати Steam Machine у тій конфігурації, на яку вони реєструвалися. Користувачі зі списку очікування зможуть купити пристрій пізніше.

«Ми недооцінили інтерес користувачів, коли нещодавно випустили новий Steam Controller, і хотіли створити систему, яка буде менш фруструючою та справедливішою для всіх», — написала Valve у блозі. «Запуск у конкретний день і час зазвичай винагороджує ботів, людей із дуже швидким інтернетом, геймерів із талантом до швидкого F5/refresh та тих, хто може підлаштувати своє життя під цей момент. Приймаючи заявки на бронювання протягом кількох днів, без жодного стимулу бути першим, ми сподіваємося зменшити цю напругу. Більший проміжок часу також дає нам змогу додатково перевірити заявки, щоб переконатися, що це справжні акаунти, лише по одному на домогосподарство».

Valve веде окремі списки бронювання для кожного регіону, де Steam Machine спочатку буде доступна: Північна Америка, Велика Британія/ЄС і Австралія. Компанія Komodo відповідає за продажі в Японії, Тайвані та Гонконзі. Valve зазначає, що Steam Machine не постачатиметься до Південної Кореї.

Окрім обсягу сховища, усі конфігурації Steam Machine однакові. Це логічно, адже у Valve є програма верифікації, подібна до Steam Deck, яка показує, наскільки добре гра працюватиме на новому міні-ПК. Різні варіанти з іншими CPU, GPU чи обсягом пам’яті сильно ускладнили б цей процес.

Valve повідомляє, що Steam Machine оснащено напівкастомним 6-ядерним/12-потоковим процесором AMD Zen 4 та графікою AMD RDNA3 з 28 обчислювальними блоками, а також 16 ГБ оперативної пам’яті DDR5 і 8 ГБ відеопам’яті GDDR6. Сховище можна розширити за допомогою слоту для microSD-карт, що має спростити перенесення ігор між Steam Machine і Steam Deck.

Крім того, Steam Machine має два порти USB 2.0, два порти USB 3.2 Gen 1 і один порт USB-C. Підключення до дисплея можливе через DisplayPort 1.4 та HDMI 2.0. Система підтримує Bluetooth 5.3 і Wi‑Fi 6E, а також має вбудований 2,4 ГГц-адаптер для Steam Controller. Усе це розміщено в кубі з ребром приблизно 6 дюймів (близько 15 см).

Поки що невідомо, коли буде доступний Steam Frame. Valve лише зазначає, що він також вийде цього літа.

Джерело

Engadget