Коли чатбот робить паузу й показує «thinking», це не просто анімація очікування. За цією затримкою стоїть новий підхід до використання обчислювальних ресурсів під час роботи моделей — test-time compute. Канал IBM Technology розбирає, як «обдумування» на етапі відповіді змінює точність великих мовних моделей (LLM) і чому це може стати другим ключовим вектором масштабування ШІ після розміру моделі.

Від train-time до test-time: що саме змінюється

Класичний підхід до розвитку LLM останні роки був простим: масштабувати все.

• більше параметрів моделі
• більше тренувальних даних
• більше FLOPs (обчислень) під час навчання

Це так званий train-time compute — фіксована вартість. Модель місяцями тренують на гігантських масивах тексту, витрачають мільйони доларів, після чого ваги «заморожують». Далі, незалежно від завдання — від короткого резюме листа до задачі з вищої фізики — модель робить одне й те саме: один прямий прохід мережею, генеруючи відповідь токен за токеном.

У цього підходу є фундаментальне обмеження:
кожен наступний токен — це своєрідне зобов’язання. Модель обирає статистично найімовірніший варіант, виводить його й уже не повертається назад, навіть якщо перший крок повів у хибному напрямку. Саме тому LLM можуть дуже переконливо «галюцинувати» — вони послідовно розвивають неправильну думку, не маючи механізму переосмислення.

Test-time compute змінює цю картину. Ідея проста:
моделі виділяють бюджет обчислень не під час навчання, а під час виконання запиту — і дають їй можливість вирішувати, як саме цей бюджет витратити. Це і є те саме «thinking», яке бачить користувач.

Ланцюжок міркувань: «thinking tokens» як чорновик відповіді

Найпомітніший механізм, який використовує test-time compute, — це chain of thought (ланцюжок міркувань).

Від підказки до вбудованого мислення

Будь-яку сучасну LLM можна змусити «думати вголос», просто додавши в промпт інструкцію на кшталт «думай крок за кроком». Але з’явився окремий клас reasoning-моделей, які вміють це робити автоматично. Їх додатково навчають за допомогою reinforcement learning (RL):

• під час RL-моделі показують, що розбиття задачі на кроки й проміжні пояснення
  (тобто генерація проміжних «міркувальних» токенів)
  частіше приводить до правильної відповіді;
• за такі розгорнуті міркування модель отримує вищу винагороду;
• у результаті вона привчається спочатку міркувати, а вже потім відповідати.

Ці проміжні токени можна назвати thinking tokens. Вони:

• генеруються до фінальної відповіді;
• є звичайними вихідними токенами й коштують реальних обчислень;
• змінюють призначення прямого проходу:
  перші кроки — це вже не «остаточна відповідь», а чернетка розв’язання задачі.

Як це допомагає

Замість того, щоб одразу будувати остаточну відповідь, модель:

1. отримує запит;
2. генерує ланцюжок міркувань (thinking tokens);
3. лише потім формує відповідь для користувача.

У цьому проміжному просторі вона може:

• спробувати один підхід;
• «помітити», що він не веде до розв’язання;
• змінити стратегію — ще до того, як з’явиться перше слово відповіді.

Так LLM отримує можливість «передумати», чого немає в класичному одноразовому прямому проході.

Пошук і самоперевірка: як моделі вчаться вибирати кращий шлях

Окрім ланцюжка міркувань, test-time compute використовує ще два важливі механізми: пошук і self-consistency.

Пошук як дерево рішень

У стандартному режимі модель застосовує жадібне або майже жадібне декодування:
обирає найімовірніший наступний токен і рухається далі, без альтернативних гілок.

З test-time compute можна реалізувати tree search:

• модель починає ланцюжок міркувань;
• у певні моменти розгалужується, пробуючи кілька варіантів продовження;
• щоб не досліджувати всі гілки нескінченно, використовується verifier — окрема модель або механізм, який оцінює, яка гілка виглядає найперспективнішою;
• далі модель продовжує міркування вже по обраній гілці.

Це дозволяє не просто «йти вперед», а досліджувати простір рішень і вибирати кращий маршрут.

Self-consistency: кілька спроб, одне рішення

Третій підхід — self-consistency:

• одну й ту саму задачу модель розв’язує n разів;
• кожного разу використовується висока температура — щоб отримати різні шляхи міркувань;
• у підсумку виходить n незалежних ланцюжків;
• далі застосовується більшість голосів: якщо, наприклад, 7 із 10 ланцюжків дали однакову відповідь, її й беруть як фінальну.

Тут не потрібен окремий verifier:
модель використовує власний розподіл відповідей як сигнал впевненості.

Масштабування «на роздуми»: нові закони й старі обмеження

Дослідження Google DeepMind 2024 року показало, що test-time compute має власні закони масштабування. Якщо відкласти на графіку:

• по осі X — обчислення під час інференсу (test-time compute);
• по осі Y — результат на бенчмарках з міркувань,

то продуктивність плавно й стабільно зростає зі збільшенням обчислень під час виконання запиту.

Один із ключових висновків:

• невелика модель приблизно на 3 млрд параметрів,
• яка використовує пошукові стратегії на етапі відповіді,

може перевершити в задачах з важкою математикою:

• значно більшу модель на 70 млрд параметрів,
• тобто більш ніж у 20 разів більшу за розміром.

Інакше кажучи, «думати довше» іноді ефективніше, ніж «бути більшим».

Ціна роздумів: затримки, гроші й «перемислення»

Однак за це доводиться платити.

1. Затримка (latency)
   Якщо кожен запит до чатбота перетворюється на 45 секунд пошуку по дереву рішень, користувацький досвід різко погіршується.

2. Вартість токенів
   Thinking tokens — це звичайні вихідні токени.
   Якщо модель витрачає, скажімо, 10 000 токенів на одне складне міркування,
   це напряму збільшує вартість обслуговування.

3. Перемислення (overthinking)
   Примушувати reasoning-модель довго міркувати над простими питаннями може бути шкідливо:

4. модель починає «перегравати» ситуацію;
5. сумнівається в очевидних відповідях;
6. у підсумку частіше помиляється — як студент, який на іспиті відмовляється від правильної інтуїтивної відповіді після довгих сумнівів.

CAPEX проти OPEX у світі ШІ

З економічної точки зору:

• Train-time compute — це CAPEX (капітальні витрати):
  платять один раз за тренування, незалежно від того, скільки потім буде запитів.
• Test-time compute — це OPEX (операційні витрати):
  платять за кожен запит, причому можна гнучко вирішувати, скільки обчислень виділити.

Це відкриває можливість динамічного керування якістю й вартістю відповіді.

Адаптивні системи: коли варто «думати довше»

З урахуванням усіх компромісів найперспективнішим підходом виглядає адаптивний:

• простим запитам — швидкий, одноразовий прямий прохід без складних міркувань;
• складним задачам — повний reasoning-пайплайн із ланцюжком міркувань, пошуком і/або self-consistency.

Так уже працюють деякі популярні системи. Наприклад, ChatGPT використовує «пікер», який маршрутизує запити між reasoning-моделями та звичайними моделями залежно від складності задачі.

У підсумку ШІ масштабують не лише по осі «більше параметрів і даних», а й по осі «більше обчислень під час відповіді там, де це потрібно». Моделі стають не тільки більшими й швидшими, а й навчаються уповільнюватися й думати, коли цього вимагає задача.

Джерело

Why AI Models Pause to Think: Test Time Compute Explained — IBM Technology

Невеликий Абілін у Західному Техасі, відомий залізничним минулим і західною спадщиною, опинився в центрі однієї з найамбітніших інфраструктурних ініціатив у сфері штучного інтелекту — проєкту Stargate від OpenAI. Місцеві лідери розглядають гіпермасштабний дата-центр не лише як технологічний прорив, а як шанс переформатувати економіку міста на покоління вперед.

Від залізничного міста до вузла ШІ-інфраструктури

Абілін описують як «середнього розміру й могутнє» місто: тепле, дружнє, але водночас серйозне в бізнесі. Його ідентичність десятиліттями будувалася навколо залізниці, культури й традицій Західного Техасу. На цьому тлі ідея розмістити тут гігантський дата-центр здавалася майже нереалістичною.

Перші розмови про будівництво гіпермасштабного центру обробки даних викликали скепсис. Такий тип об’єктів був для міста «чимось невідомим», а штучний інтелект — радше абстрактним трендом, ніж частиною місцевої економіки. Однак саме ця невідомість відкрила можливість: використати ШІ як інструмент диверсифікації промислової бази, додавши до традиційних секторів новий, високотехнологічний напрям.

Податкова база, інфраструктура й «непридатна» земля

Одним із ключових аргументів на користь Stargate стали фінансові й інфраструктурні ефекти. Гіпермасштабний дата-центр означає нові надходження до місцевих бюджетів — «нові долари на податкових ролах», які можна спрямувати на:

• розвиток інфраструктури;
• підтримку зростання міста;
• створення можливостей для нинішніх і майбутніх мешканців.

Особливу роль відіграла й ділянка, обрана під будівництво. Земля була кам’янистою, з твердою глиною, непридатною для сільського господарства й «не дуже хорошою майже ні для чого». У такому контексті розміщення на ній високотехнологічного об’єкта стало способом перетворити малокорисний ресурс на стабільне джерело податкових надходжень.

Це зняло одну з типових напруг для подібних проєктів — дискусію про альтернативне використання землі. У випадку Абіліна вибір виглядав прагматичним: замість малоефективної ділянки — інвестиція, що працює на всю громаду.

Освіта й довгострокові можливості для поколінь

Окремий вимір впливу Stargate — місцеві шкільні округи. Збільшення податкових надходжень дає змогу:

• оновлювати обладнання для учнів;
• будувати або модернізувати навчальні приміщення;
• покращувати умови освіти загалом.

Місцеві лідери говорять про «трансформаційний» ефект у часовому горизонті не років, а поколінь — аж до правнуків нинішніх мешканців. Ідеться не лише про робочі місця, а про створення середовища, де молодь зможе вчитися й працювати в місті, яке стає частиною глобальної інфраструктури ШІ.

При цьому в Абіліні наголошують: прагнення до зростання не означає відмову від спадщини. Місто не хоче «забути свою культуру й традиції», але готове прийняти роль хаба нових технологій, якщо це дає змогу «збирати плоди» розвитку для всієї громади.

Конкуренція за майбутнє ШІ — і виграш Абіліна

Stargate міг з’явитися в будь-якому іншому штаті чи місті, навіть у межах самого Техасу. Те, що вибір припав саме на Абілін, місцеві сприймають як визнання їхньої готовності мислити наперед і «використати можливість», коли вона з’являється.

У регіоні, де цінують малі міста й західний спосіб життя, такий проєкт стає маркером зміни епохи: технології «все одно приходять», і питання лише в тому, хто зуміє інтегрувати їх у свою економіку й соціальну тканину. Абілін вирішив не стояти осторонь і зробив ставку на те, що інфраструктура ШІ може стати основою «майбутнього добробуту для всіх».

Джерело

The Texas Town at the forefront of OpenAI’s Stargate Project — OpenAI

Новий мовний модельний стек GPT-5.5 уже встигає змінити підхід до створення складних цифрових продуктів. Платформа Lovable, що будує інструменти для розробки на базі ШІ, продемонструвала, як саме стрибок у плануванні та роботі з контекстом впливає на успішність великих фіч і довгих сесій розробки.

Стрибок у плануванні: менше ітерацій, більше «one shot»

Ключова зміна GPT-5.5 — суттєво краща здатність до планування. Це особливо помітно на так званих «hard tasks» — складних завданнях, які включають багато кроків, залежностей і проміжних рішень.

Для великих фіч це означає:

• вищу ймовірність успіху «з першого разу»;
• меншу потребу в багаторазових переформулюваннях запиту;
• скорочення кількості дрібних ітерацій, коли користувач змушений уточнювати, що саме мав на увазі.

Замість циклу «спробував — не те — перезапитав» користувачі частіше отримують робочий результат одразу, навіть коли йдеться про комплексні зміни в продукті.

31% краще розуміння намірів під час планування

Один із вимірюваних ефектів — покращення розуміння намірів користувача під час етапу планування. За внутрішніми оцінками Lovable, GPT-5.5 показав:

• +31% до точності розуміння інтенції під час планування.

Йдеться не про загальну «розумність» моделі, а саме про те, наскільки коректно вона інтерпретує ціль користувача, коли будує план реалізації фічі чи продукту. Для інструментів розробки це критично: якщо модель неправильно зрозуміла мету, усі наступні кроки — від архітектури до коду — будуть хибними.

Покращене розуміння намірів дає змогу:

• будувати більш релевантні плани реалізації;
• краще розкладати велику задачу на підзадачі;
• уникати ситуацій, коли результат формально «правильний», але не відповідає очікуванням користувача.

Менше «амнезії»: стабільний контекст у довгих сесіях

Ще один вимір, де GPT-5.5 показав прогрес, — робота з довгим контекстом. Lovable відстежує так звані випадки «амнезії» — моменти, коли модель фактично забуває важливі деталі з попередніх частин сесії.

За їхніми даними:

• на 22% менше випадків амнезії, коли модель втрачає інформацію з контексту.

Це особливо важливо для:

• довгих сесій розробки з великою кількістю проміжних рішень;
• складних фіч, де багато залежностей між модулями;
• сценаріїв, коли користувач поступово уточнює вимоги, а модель має тримати в голові всю історію змін.

Менше забутих деталей — менше помилок на пізніх етапах, коли повернення до початку коштує найдорожче.

Розробка без коду: фокус на цілі, а не на синтаксисі

На цьому фоні стає зрозумілішою ставка Lovable: дати змогу користувачам зосередитися виключно на своїй цілі, не думаючи про код. Покращене планування та стабільніший контекст у GPT-5.5 роблять цю модель більш придатною для:

• побудови інтерфейсів, де користувач описує бажаний результат природною мовою;
• автоматичного проєктування складних фіч без ручного прописування технічних деталей;
• створення продуктів, де «опис наміру» замінює традиційне ТЗ.

Фактично, чим краще модель розуміє намір і пам’ятає контекст, тим менше користувачеві потрібно занурюватися в технічні нюанси. Це відкриває шлях до інструментів, де розробка виглядає як діалог про цілі, а не як робота з кодом.

Джерело

YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=ZrEc46wUIPU

Багато новачків у машинному навчанні місяцями вивчають математику й теорію, так і не запустивши жодної моделі. Канал Tech With Tim пропонує інший підхід: мінімум теорії на старті, максимум практики й проєктів.

Пастка «спочатку все зрозуміти»

Типовий сценарій виглядає так: людина вирішує «серйозно» зайнятися ML, відкриває підручники з лінійної алгебри, занурюється в доведення, формули й абстракції — і за три місяці не має жодного працюючого коду.

Проблема не в самій теорії, а в послідовності:

• фокус на доведеннях замість практичних задач;
• відкладання першого проєкту «на потім, коли буду готовий»;
• відчуття, що без повного розуміння математики починати не можна.

У результаті прогрес вимірюється прочитаними сторінками, а не навичками, які можна показати.

Принцип «мінімум теорії — максимум дії»

Альтернатива — змінити пріоритети: спочатку зробити, потім розібратися глибше. Суть підходу:

• вивчити рівно стільки теорії, щоб розуміти, що відбувається на базовому рівні;
• якнайшвидше перейти до написання коду й запуску моделей;
• повертатися до теорії точково, коли виникає конкретна потреба.

Такий цикл виглядає так:

1. Отримати базове уявлення (що таке модель, навчання, дані).
2. Спробувати реалізувати простий проєкт.
3. Зіштовхнутися з реальною проблемою (помилки, оверфітинг, дивні результати).
4. Повернутися до теорії, щоб зрозуміти саме цю проблему.
5. Застосувати нові знання й рухатися далі.

Теорія в цьому підході не зникає — вона стає інструментом для розв’язання конкретних задач, а не самоціллю.

Чому практика навчає швидше

Робота над реальними проєктами дає те, чого не дасть жоден розділ з доведеннями:

• Контекст. Легше запам’ятати й зрозуміти концепцію, коли вона прив’язана до конкретної помилки в коді чи дивної поведінки моделі.
• Мотивацію. Коли модель не працює, з’являється природне бажання розібратися, а не просто «дочитати параграф».
• Досвід вирішення проблем. Машинне навчання — це постійне налагодження, експерименти й компроміси, а не лише чиста математика.
• Швидший прогрес. За той самий час можна або вивчити кілька доведень, або зробити простий, але реальний проєкт.

Навіть невдала спроба побудувати модель — це крок уперед. Невдача в коді дає більше інформації для навчання, ніж ідеально вивчена, але ніколи не застосована формула.

Як змінити підхід до навчання ML

Кілька практичних орієнтирів для тих, хто тільки починає:

• Не відкладати перший проєкт. Навіть якщо це буде найпростіший класифікатор — його варто зробити якомога раніше.
• Обмежити «теоретичне вікно». Наприклад, виділити 1–2 тижні на базову теорію, а далі — тільки за потреби.
• Сприймати теорію як відповідь на конкретні питання, що виникають під час роботи, а не як обов’язковий «курс перед стартом».
• Бути готовим до помилок: провалений перший (і десятий) проєкт — нормальна частина процесу.

Ключова ідея: краще швидко провалитися на реальному завданні й потім підтягнути теорію, ніж довго готуватися й так і не дійти до практики.

Джерело

The Machine Learning Trap That Wastes Months — Tech With Tim

За останніми даними Crunchbase щодо засновників Black-спільноти, з початку року стартапи у США з Black-засновниками залучили 643 млн доларів. Таких обсягів не було з 2022 року, коли вони зібрали 653 млн доларів.

Для розуміння масштабу: торік Black-засновники залучили 942 млн доларів венчурних інвестицій – це лише 0,32% від загального обсягу у 290 млрд доларів, за оцінками Crunchbase. Тобто за кілька місяців цього року вже зібрано майже 70% від усієї суми, отриманої за весь минулий рік.

Основний обсяг фінансування забезпечили лише кілька угод – всього 34, за даними Crunchbase. Найбільша з них – раунд серії E на 350 млн доларів для компанії SambaNova, що розробляє апаратні рішення для AI. Далі йде стартап спортивної аналітики та прогнозів Noviq, який залучив 75 млн доларів у раунді серії B, та підтримувана Y Combinator AI-платформа страхування Harper з раундом на 47 млн доларів.

Попри те, що 643 млн доларів – рекордна сума за останні кілька років, у Crunchbase наголошують: це досі дуже мало на фоні 252 млрд доларів, які загалом залучили американські стартапи за той самий період. Ці цифри поки не свідчать про значний системний прогрес.

У розмові з TechCrunch керівниця досліджень Crunchbase Женé Тір (Gené Teare) зазначила, що серед головних чинників, які стримують багатьох Black-засновників, є «доступ до нетворкінгу, стосунків і ранніх знайомств з інвесторами» – навіть на нинішньому ринку, де фінансування дедалі більше концентрується навколо AI-стартапів.

«Ми вже вісім-дев’ять кварталів живемо у періоді спаду венчурного фінансування, але дані Crunchbase показують стійке падіння обсягів інвестицій у компанії з Black-засновниками, яке випереджає загальне скорочення фінансування стартапів», – додала вона.

Що буде далі, наразі неясно: у цьому кварталі можуть відбутися ще 34 великі угоди – або ж не статися взагалі нічого. У певному сенсі це відображає стан ринку, який часто описують як «гантелеподібний» чи «бівалентний»: одні гравці легко залучають значні суми, тоді як інші групи – включно з деякими венчурними фондами – відчувають великі труднощі зі збором капіталу.

«Виникає питання, чи не заважає сьогоднішня надмірна обережність інвесторів робити ставки на засновників-початківців, серед яких частка представників різноманітних груп зазвичай вища», – зазначила Тір.

Джерело

TechCrunch

Засновник Box Аарон Леві цього тижня запустив нову хвилю обговорень своїм постом у соцмережах, де припустив, що технічні CEO «особливо схильні до психозу навколо ШІ».

У свіжому епізоді подкасту Equity від TechCrunch Кірстен Коросек, Шон О’Кейн і я спробували розібрати коментар Леві. Зокрема, він зовсім не відкидає інструменти ШІ, а наполягає, що CEO мають реально користуватися цими інструментами, щоб розуміти їх.

Це доволі м’який скепсис у порівнянні з іншими проявами ширшого «відкату» від ШІ — від випускників університетів, які освистують будь-яку згадку про ШІ, до загального негативу навколо скорочень у техіндустрії чи стрибка встановлень пошуковика DuckDuckGo після оголошення Google про ще більшу інтеграцію ШІ в пошук.

Кірстен зауважила, що Google опинилася в дилемі: компанія «ганяється за тим, що, як їй здається, вона мусить робити, щоб не відстати, але при цьому ламає те, за що люди найбільше люблять бренд, і не покращує це». У ширшому сенсі вона задумалась, «чи не є нинішній анти-ШІ момент можливістю для стартапів або інших сегментів бізнесу».

Нижче — уривки нашої розмови, відредаговані для стислості й ясності.

Anthony Ha: ШІ неймовірно поляризує. І це ускладнює розмову про нього: ти почуваєшся трохи божевільним, бо [одночасно] здається, що всі ним користуються і всі його люблять, але також ніхто ним не користується і всі його ненавидять. Є великі групи, для яких правдиві обидві ці речі.

Якщо подивитися з боку користувачів, дуже показово те, про що ми вже говорили: анонси Google щодо пошуку і того, як ШІ стає його більшою частиною. Хоча цікаво спостерігати, як Google намагається трохи «відмотати» це назад або принаймні уточнює, що якщо ви хочете той класичний досвід «10 синіх посилань», ще є способи залишитися з ним. Він повністю не зникне.

Але, як на мене, багато людей не в захваті від курсу, яким рухається Google. І ми бачимо, наприклад, що DuckDuckGo заявляє про зростання встановлень на 30% — це величезний стрибок. Звісно, DuckDuckGo набагато, набагато менший продукт, ніж Google. Думаю, Google нічого не загрожує прямо зараз, але це сигнал, що існує досить велика аудиторія, якій дуже не подобається нинішній «ШІ-курс».

Sean O’Kane: Я постійно шукаю одну річ, коли дивлюся на всі ці провідні лабораторії ШІ або техкомпанії, які активно проштовхують продукти й фічі на базі ШІ. Мені здається, що всі поступово з’їжджаються до підходу Anthropic — ідеї, що ти дуже чітко розумієш, що хочеш запропонувати людям, і тримаєшся цього.

Google — одна з небагатьох, хто все ще рухається у протилежний бік. Вони намагаються робити багато різних речей, але собі ж шкодять, коли говорять про це настільки розпливчасто.

Що я маю на увазі: коли Google виходить на сцену на I/O і розповідає, як, на її думку, зміниться пошук, більша частина презентації — це шопінг чи інші сценарії, які закінчуються комерційною транзакцією. Але те, як ми колективно сприймаємо Google, особливо ті, хто користується нею два-три десятиліття, — це передусім система пошуку інформації.

Google часто стикається з тим, що в компанії виникає реактивний страх: а раптом ми зашкодимо саме цій функції пошуку інформації? І їхня відповідь: «Так, але вона все одно лишиться. Давайте зосередимося на тому, як це допоможе вам, скажімо, забронювати авіаквиток».

А потім вони самі ж собі стріляють у ногу, випускаючи продукти — очевидно, дуже складно повністю стрес-тестувати ці системи, — але вони все одно публікують їх і натикаються на ті самі проблеми, що й роками до цього.

Kirsten Korosec: У нас нещодавно вийшов чудовий матеріал про те, як Google не може правильно написати власне ім’я. Якщо запитати: «Скільки літер P у слові Google?», вона відповідає: дві.

Це якраз про напруження між двома речами: Google женеться за тим, що, як їй здається, вона має робити, щоб утриматися в гонці, але при цьому псує те, з чим люди найбільше асоціюють бренд, і не робить це кращим.

Мені цікаво, ми вже бачимо перші свідчення того, що користувачі «голосують пальцями» — буквально йдуть до інших сервісів. Але я думаю, чи не з’являються сьогодні можливості для інших стартапів або, ширше, для інших сфер бізнесу, які ми ще не до кінця усвідомили, — саме завдяки цьому анти-ШІ настрою.

Anthony: Безумовно. Хоча це, мабуть, непросто, бо думки настільки різні. Якщо ви будуєте щось для аудиторії, яка скептично ставиться до ШІ, ви майже напевно відштовхнете тих користувачів, які, навпаки, максимально захоплені ним і вірять у нього. Але це просто реальність моменту, в якому ми живемо.

І це видно в тому, як себе позиціонує DuckDuckGo: вони дуже активно наголошують на своїй «анти-ШІ» позиції. Для мене це показово, бо я вже згадував, що сам відходжу від Google, тестую інші пошуковики. І можу сказати, що рік тому, коли я почав цей експеримент, навіть альтернативні пошукові системи все ще гралися з ШІ-функціями, десь підкреслювали їх, бо їм теж здавалося, що так «треба».

А зараз вони, схоже, побачили інший шлях: «Ні, ми просто не зацікавлені в усьому цьому. А якщо й використовуємо це десь, то суворо в окремій «пісочниці», яка жодним чином не впливатиме на ваш базовий досвід пошуку».

Kirsten: Мені здається, ми інколи несправедливо зводимо всіх технічних CEO до образу людей, які силоміць «годують» користувачів ШІ. Але є принаймні один CEO, який заявив: «Мені здається, серед інших технічних CEO є певний психоз навколо ШІ».

Я говорю про засновника Box Аарона Леві, який багато разів був на Disrupt і, безумовно, наш друг у TechCrunch. Він сказав, що CEO «особливо схильні до психозу навколо ШІ», бо вони, цитую, «достатньо далекі від останньої милі роботи, яку все ще треба виконати, щоб створити реальну цінність за допомогою ШІ».

Мені це здалося дуже цікавим. І я думаю, чи є інші CEO, які з ним погоджуються. Також цікаво, чи в межах цього переосмислення того, що саме має статися, аби створювати найбільшу цінність, вони думають і про те, як змінюється їхня робоча сила. Це й наша інша тема сьогодні — не лише поділ суспільства щодо ШІ, а й те, як ШІ змінює роботу. Ми вже бачили темний бік цього — велику кількість звільнень.

Але, гадаю, ми також бачимо серйозні зміни в тому, як люди працюють. Цікаво, чи ви у сферах, за якими стежите, спостерігаєте докази цього, бо мені здається, це не лише про «стартапи ШІ» чи великих гравців техрину.

Sean: Якщо говорити про компанії, за якими я стежу, більшість із них працюють або над фізичним транспортом, або в суміжних сферах. Там усе відбувається значно повільніше, ніж, що логічно, у «чистому» софті.

Починаємо бачити певні зміни. Ми вже говорили в подкасті про Mind Robotics — спін-аут компанії від CEO Rivian RJ Скейрінджа. І, звісно, дедалі більше ШІ застосовується до фізичної інфраструктури, виробництва, робототехніки, автономного водіння.

Але найбільші зміни все ж у софті, де робота людей безпосередньо пов’язана з написанням коду.

Anthony: Частина питання — і про впровадження ШІ в компаніях, і про скорочення, пов’язані з ШІ, — це те, наскільки ці процеси йдуть зверху вниз, а наскільки — знизу вгору.

Бо чимало інших трансформацій на ринку праці за останні десятиліття хоча б частково відбувались «знизу»: з’являлися інструменти, якими людям реально хотілося користуватися, вони приносили їх у компанію, а з часом керівники й IT-відділи були змушені це прийняти.

Зараз же складається враження, що віра в величезні «продуктивні виграші» від ШІ найбільше приваблює саме керівників — або, якщо ви в стартапі, то, ймовірно, венчурних інвесторів, які вас фінансують. Вони люблять мрію про те, що можна мати крихітну команду і бути настільки ж ефективними, як компанія з набагато більшим штатом.

І я не думаю, що це неможливо, але, здається, суть думки Аарона в тому, що якщо ти сам не торкаєшся жодної «кінцевої» роботи, як ти взагалі можеш це знати? Він при цьому не закликає викинути всі інструменти ШІ, а говорить, що їх потрібно реально використовувати й розуміти, що вони роблять. Не можна просто подивитися на слайд у презентації й сказати: «Так, неймовірна ефективність, вперед».

Джерело

TechCrunch

Якщо ви цікавитесь електромобілями чи спорткарами, ви точно бачили галас навколо першого повністю електричного Ferrari — моделі Luce. Реакція на п’ятимісний електрокар, створений за участі ветерана Apple Джоні Айва й оцінений майже у $650 000, була миттєвою й нищівною.

Фани Ferrari жахнулися, критики порівнювали новинку з набагато дешевшим Nissan Leaf, соцмережі наповнилися мемами, а один з дизайнерів (Дерек Дженкінс з Lucid) навіть публічно пройшовся по дизайну.

Старший репортер TechCrunch Шон О’Кейн поставив інше запитання, коли суперечки про Ferrari Luce вибухнули в інтернеті: для кого взагалі створено Luce?

Повну аргументацію можна побачити у його матеріалі, але найважливіше, на мою думку, — чи адресовано Luce чинним власникам Ferrari. Адже власники Ferrari часто мають більше ніж один автомобіль марки. Понад 80% із 14 000 людей, які купили Ferrari торік, уже володіли хоча б одним автомобілем бренду, нагадує О’Кейн.

За словами Ferrari, попит на електрокар є. Генеральний директор компанії Бенедетто Вінья стверджує, що Luce вже отримує замовлення як від давніх, так і від нових клієнтів. Якщо припустити, що попит перевищить кількість машин, які Ferrari планує випустити, виникає наступне запитання: кого саме компанія обере серед бажаючих? (Ті, хто в темі, розуміють.)

Ferrari цілком може бути реабілітована. Згадайте Ferrari Purosangue, яку жорстко критикували під час запуску кілька років тому. Сьогодні цей кросовер вважається успішним продуктом. Іноді не має значення, що продукт ненавидять: Ferrari не потрібне загальне схвалення, їй потрібно лише достатньо покупців.

Від електрокарів до безпілотників

У Техасі набув чинності новий закон, що дозволяє місцевому департаменту з транспортних засобів жорсткіше контролювати тестування й розгортання безпілотних авто у штаті. Компанії тепер зобов’язані реєструвати автономні автомобілі, а ці дані відкриті для публіки. Ось що вдалося знайти, провівши трохи часу з новим онлайн-інструментом для відстеження AV.

Waymo впевнено лідирує з 577 зареєстрованими безпілотниками. Далі йдуть Avride із 317 машинами, Nuro з 47 та Tesla з 42. У реєстрі також можна знайти компанії з автономних вантажоперевезень Aurora, Gatik AI, Kodiak AI та Waabi.

Розмір автопарку — лише один із показників і далеко не завжди означає, що той, у кого найбільше машин, виграє. Багато з цих компаній ще не запустили комерційні сервіси в штаті.

Набагато цікавіша публічна функція скарг у цьому новому інструменті. Станом на зараз жодної скарги на згадані вище компанії не подано.

Угоди

Новий фонд з одним активом під управлінням Equip Capital отримав контрольний пакет у європейському операторі електросамокатів Ryde Technology. Провідним інвестором виступив підрозділ Goldman Sachs Alternatives.

LiveWire, електричний мотоциклетний спіноф Harley-Davidson, придбав стартап із виробництва електричних позашляхових мотоциклів Dust Moto. Умови угоди не розкриваються.

Компанія Matternet, що займається автономною доставкою дронами, залучила $33 млн у форматі приватного розміщення та завершила зворотне злиття з Los Altos Ventures Corp.

Revel, компанія з розвитку мережі зарядних станцій для електромобілів, яка торік у серпні закрила свій бізнес із райдхейлінгу, зливається з Voltera. Фінансові деталі не розголошуються, однак об’єднаний бізнес працюватиме під брендом Voltera й очолюватиметься СЕО Revel Френком Рейгом, повідомляє Bloomberg.

Німецький виробник дронів Stark веде перемовини щодо залучення щонайменше €300 млн (близько $350 млн). За даними Financial Times, раунд може подвоїти оцінку компанії до €2,5 млрд.

Volara Motorsports Group, холдингова компанія, сфокусована на мотоспорті та тюнінгу, придбала Lynx Motor Works — техаського виробника лімітованих «переосмислених» класичних автомобілів.

WeRoad, міланський стартап групових пригодницьких подорожей, залучив $58 млн у раунді серії C під проводом Airbnb. Загальний обсяг залученого капіталу тепер становить близько $100 млн, а нові кошти підуть на вихід WeRoad на ринок США, починаючи з Остіна.

Інші новини та деталі

American Airlines встановить систему Starlink більш ніж на 500 вузькофюзеляжних літаків Airbus, починаючи з початку наступного року. Це черговий авіаперевізник, який обирає підрозділ SpaceX для забезпечення бортового Wi-Fi. Угода дає помітний фінансовий плюс для Starlink — супутникової мережі зв’язку й наразі єдиного підрозділу SpaceX, що генерує суттєвий прибуток.

Rivian заявляє, що розпочне поставки нового кросовера R2 вже 9 червня. Водночас компанію розслідує Національна адміністрація безпеки дорожнього руху США (NHTSA) через те, як автовиробник обслуговує задні елементи підвіски своїх електромобілів.

Компанія Slate Auto планує 24 червня оголосити ціни та розпочати прийом безповоротних передзамовлень на свій недорогий електромобіль. Поставки заплановано на кінець цього року.

Volvo Cars отримала від Міністерства торгівлі США спеціальний дозвіл, який дозволяє шведському автовиробнику, що переважно належить китайському холдингу Geely, і надалі імпортувати та продавати свої автомобілі у Сполучених Штатах. Закон, що набув чинності у січні 2025 року, фактично забороняє майже всі китайські автомобілі на ринку США в межах жорсткішого контролю за підключеними авто з технологічними зв’язками з Китаєм.

Waymo почала надавати вибраним пасажирам у Лос-Анджелесі, Фініксі та Сан-Франциско доступ до свого нового роботаксі — повністю електричного мінівену, спроєктованого так, щоб знизити витрати й витримувати «експлуатацію» сотнями тисяч користувачів. Авторка матеріалу встигла проїхатися в цьому авто — модифікованому мінівені Zeekr під назвою Ojai (вимовляється «оу-хай»). Повний огляд вийде цими вихідними. Невеликий спойлер: роботаксі давно страждали від «проблеми магії», і новий Ojai починає її розв’язувати.

Опитування про Ferrari Luce й можливе злиття SpaceX та Tesla

TechCrunch проводить опитування щодо ставлення читачів до Ferrari Luce: можливо, вам таємно подобається цей електрокар, але ви не хочете отримати хвилю хейту, а можливо — відверто ненавидите.

Минулого тижня читачам також поставили запитання: «Чи зіллються SpaceX і Tesla?» Понад 51% відповіли: «Так, протягом двох років», 34% обрали варіант «ніколи», а 14,5% — «Так, уже цього року». Тобто понад 65% респондентів вважають, що злиття неминуче.

Джерело

TechCrunch

Після критики на адресу стартапу Artisan за неналежне використання його робіт художник KC Green — автор знаменитого мему “This is fine” — повідомив, що досягнув домовленості з компанією.

Конфлікт виник після того, як стартап, схоже, використав варіацію малюнка Green для промоції свого AI-асистента Ava. На рекламі Artisan у автобусах та метро впізнаваний пес Green сидів серед добре відомих полум’я, але замість фрази “This is fine” було написано: “My pipeline is on fire” (“Мій пайплайн у вогні”), а оголошення закликало: “Hire Ava the AI BDR” (“Найміть Ava, AI-BDR”).

На початку цього місяця Green написав у соцмережах, що його роботу “вкрали, як краде ШІ”, і закликав підписників “вандалізувати” ці оголошення, якщо вони їх побачать. Також він розповів TechCrunch, що його дратує необхідність “випробовувати на собі американську судову систему” замість того, щоб витрачати цей час на створення коміксів.

Artisan, у свою чергу, заявив виданню, що має “великий повагу до Green та його роботи”. А раніше цього тижня засновник і CEO компанії Jaspar Carmichael-Jack повідомив, що сторони дійшли згоди.

У коментарі для TechCrunch Green підтвердив, що вони “досить швидко досягли мирової угоди”: Artisan зняв рекламу в Нью-Йорку та Сан-Франциско, у якій використовувався його персонаж, а сам Green видалив свій початковий допис.

Джерело

TechCrunch

Цього вікенду «конвеєр» від YouTube до престижного горору демонструє вражаючу форму.

Перше місце в бокс-офісі посідає «Backrooms» — повнометражне розширення серії роликів Кейна Парсонса на YouTube з моторошним «знайденим відео» про таємничий офісний простір (ідея походить з треду на 4chan), що порушує закони фізики.

Стрічка, знята самим Парсонсом, за один лише вікенд має зібрати близько 81 млн доларів на внутрішньому ринку США. Це з великим відривом найкращий старт в історії інді-студії A24 — попередній рекорд належав «Civil War» з результатом 25,7 млн доларів у перший вікенд.

Другий за касовими зборами фільм, «Obsession», робить, можливо, ще вражаючіший трюк. Так, його прогноз за вікенд становить «лише» 26,4 млн доларів, але картина (про романтичне бажання, що перетворюється на кошмар) у другий вікенд уже заробила більше, ніж у перший, а в третій має додати ще 10%.

Для розуміння масштабів: більшість широких релізів у другий вікенд просідають на 50–70%. Торішній «Sinners» вважався феноменом «усного радіо», бо втратив менш ніж 5%. Окрім різдвяних релізів (які тримаються довше завдяки святам), зростання від вікенду до вікенду практично не трапляється. За даними Hollywood Reporter, «Obsession» — перший фільм із 1982 року, який показав зростання як у другий, так і в третій вікенди.

Як і «Backrooms», «Obsession» — це горор, знятий автором, який спершу прославився на YouTube. Режисер Каррі Баркер знімав фільми для YouTube, кульмінацією чого стала годинна стрічка у форматі «знайденого відео» «Milk & Serial», що вийшла у 2024 році. Баркер уже відзняв свій наступний фільм і готується поставити новий ремейк «Техаської різанини бензопилою».

Ці два релізи продовжують низку несподіваних успіхів після «Iron Lung» — екранізації відеогри, що вийшла раніше цього року. Режисером «Iron Lung» виступив Марк Фішбах, краще відомий за своїм ютуб-аккаунтом Markiplier. Стрічка заробила майже 41 млн доларів у домашньому прокаті.

У матеріалі New York Times про нещодавній «бум кінематографістів із YouTube» керівник кінотеатру Rutgers Cinema Марк ДельВеккіо зауважив, що «багато ютуберів намагалися зробити стрибок у мейнстримне кіно й провалилися». Чим же вирізняються Парсонс, Баркер і Фішбах? За словами ДельВеккіо, попри їхній вік (Парсонсу 20, Баркерові 26), у всіх трьох є «довготривалість».

«На цей момент дехто з них знімає відео вже дуже давно, і саме так формується лояльна аудиторія, яка піде за тобою», — додав він.

Обидва фільми випередили першу за сім років стрічку у всесвіті Star Wars — «The Mandalorian and Grogu», яка має зібрати цього вікенду близько 24 млн доларів.

Автор матеріалу зазначає, що ще не бачив «Backrooms» (сподіваючись подивитися його наступного дня), зате вже встиг оцінити «Obsession» — і підтверджує, що фільм зовсім не розчаровує: більшу частину другої половини довелося дивитися крізь пальці, а подекуди й кричати від страху.

Публікація вперше вийшла 30 травня та була оновлена з урахуванням актуальних касових зборів.

Джерело

TechCrunch

На TwitchCon Rotterdam 2026 компанія анонсувала низку покращень, які невдовзі з’являться на платформі. Серед них — Dual Format, що дає змогу авторам одночасно транслювати у горизонтальному та вертикальному форматах, аби зручніше було дивитися і з десктопів, і з мобільних пристроїв. Twitch зазначає, що функцію запустять уже наступного місяця, разом із підтримкою стрімів у 2K для всіх партнерів та афілійованих авторів.

Dual Format, за поясненням Twitch у блозі, означає, що глядачі на мобільних пристроях бачитимуть вертикальне відео на весь екран, оптимізоване під смартфони, а користувачі десктопів — класичний горизонтальний формат. У вертикальному вигляді можна перемкнутися на класичний розділений перегляд. Якщо ж повернути телефон у будь-якому режимі, зображення знову розгорнеться в горизонтальний повноекранний формат. Twitch додає, що запроваджує серверну трансформацію відео (server-side transcoding) для Партнерів і багатьох Афілійованих авторів, щоб компенсувати додаткове навантаження на деякі системи.

Зі запуском 2K (1440p) стрімінгу Twitch також підтримуватиме вищі бітрейти — «до 9 Мбіт/с для 1440p та 7,5 Мбіт/с для 1080p». Крім того, сервіс додає проміжні підсумки під час трансляції, щоб глядачі, які приєднуються із запізненням, могли швидко зрозуміти, що відбувається, а також GIF-анімації в чаті для підписників рівня Tier 2 і Tier 3.

Для авторів Twitch впроваджує Auto Clips — функцію, яка автоматично перетворюватиме ключові моменти стріму на кліпи для поширення. Також з’явиться можливість автоматично додавати субтитри до кліпів спільноти та список найкращих кліпів у підсумку трансляції, щоб спростити поширення цих моментів у Twitch Stories.

Джерело

Engadget

На ринку з’являється нова хвиля преміальних портативних ігрових пристроїв, і однією з перших буде MSI Claw 8 EX AI+. Компанія показала свій новий девайс під час закритої демонстрації у штаб-квартирі в тайванському Тайбеї напередодні виставки Computex 2026. Claw 8 EX AI+ продовжує лінійку портативних консолей MSI, представлених у 2024 році з ціною від близько $800, але новинка, за повідомленнями, може коштувати до $1 500. Старт продажів запланований на 23 червня.

Щоб виправдати цінник, нова портативна приставка MSI отримала суттєве зростання продуктивності завдяки чипу Intel Arc G3 Extreme. За даними ZDNet Korea, Claw 8 EX AI+ має оновлену конструкцію SSD, яка дозволяє користувачам легко оновлювати сховище через слот M.2 2280. Приставка, як і раніше, підтримує до 32 ГБ оперативної пам’яті, оснащується акумулятором ємністю 80 Вт·год та восьмидюймовим сенсорним дисплеєм з роздільною здатністю 1 920 × 1 200 пікселів і частотою оновлення 120 Гц. Під час демонстрації також повідомили, що Claw 8 EX AI+ отримає покращену тактильну віддачу та більш ергономічний дизайн кнопок і джойстиків.

Джерело

Engadget