ai

Марк Твен когда-то сказал, что лучший способ спрятать что-то — положить это на самое видное место. Современные технологические гиганты, похоже, усвоили этот урок: они прячут искусственный интеллект ( AI ) везде, делая его настолько привычным, что мы перестаем его замечать.
Но дело не только в том, что искусственный интеллект становится вездесущим. Происходит нечто более фундаментальное: он перестает быть инструментом, которым мы пользуемся, и превращается в среду, в которой мы живем.
Мы привыкли воспринимать технологии как отдельные предметы — телефон, компьютер, приложение. Каждый раз мы сознательно обращаемся к ним за помощью. Но представьте мир, где технология растворяется в самой ткани реальности, становясь неотличимой от воздуха, которым мы дышим.
Boston Dynamics готовится запустить автономные версии роботов Atlas на заводах Hyundai в США. Эти машины не ждут команд — они принимают решения самостоятельно, анализируя ситуацию и адаптируясь к изменениям. LG представила CLOiD — домашнего робота, который предугадывает потребности семьи, выходя за рамки простого выполнения задач.
Когда дом обретает разум
Samsung демонстрирует концепцию искусственного интеллекта как координирующего слоя для всей домашней экосистемы. Это рождение нового типа разума, распределенного между устройствами, — гораздо больше, чем простая автоматизация. Холодильник анализирует пищевые привычки семьи и планирует покупки, выходя за рамки обычного охлаждения продуктов. Кондиционер изучает биоритмы жильцов и создает персонализированный микроклимат для оптимального самочувствия.
Dell и AMD встраивают искусственный интеллект прямо в процессоры. Это принципиальный сдвиг: мышление становится базовой функцией железа, как арифметика или графика. Arm разрабатывает чипы для Edge AI, позволяя устройствам принимать сложные решения локально, без обращения к облаку.
Когда машины становятся творцами контента
Самая радикальная трансформация происходит в сфере создания контента. Искусственный интеллект активно захватывает все основные платформы цифрового контента — от стриминговых сервисов до социальных сетей.
Netflix уже использует AI для создания превью, адаптации субтитров и даже генерации целых сцен. Запрещенный в России Instagram внедрил AI-фильтры, которые создают альтернативные версии реальности, далеко превосходя простую обработку изображений. YouTube Shorts позволяет создавать видео по текстовому описанию.
Технология достигла уровня качества, при котором пользователи зачастую не могут отличить AI-контент от созданного человеком. Это означает фундаментальную трансформацию медиаландшафта. Машины становятся полноценными соавторами человеческой культуры, превращаясь из инструментов в творческих партнеров.
OpenAI научила голосовых помощников говорить так естественно, что собеседник забывает о цифровой природе диалога. Искусственный интеллект начинает проявлять нечто похожее на творческую интуицию, создавая контент, который удивляет даже его разработчиков. Дело уже не только в качестве имитации.
Бизнес в эпоху симбиоза
Корпоративный мир движется к модели симбиоза человека и машины. Microsoft Copilot превращается из помощника в фоновый процесс, который самостоятельно анализирует рабочие процессы и предлагает улучшения, минуя ожидание команд. Slack AI структурирует корпоративные знания, создавая живую память организации.
Роль человека кардинально меняется. Мы перестаем быть операторами машин и становимся кураторами автономных систем. Искусственный интеллект берет на себя не только исполнение, но и планирование, координацию, даже элементы стратегического мышления. Человеку остается то, что пока недоступно машинам: этические решения, эмоциональный интеллект, интуитивные прорывы.
Новая невидимая реальность
Альберт Эйнштейн однажды заметил, что самые важные вещи в жизни незримы. Сегодня эта мысль обретает технологический смысл: искусственный интеллект превращается из видимого помощника в неосязаемую основу нашего существования. Как воздух, как гравитация, как сама мысль — он присутствует везде, влияет на все, но остается скрытым от глаз.
Религиозные традиции веками говорили о Творце всего видимого и невидимого, которое не менее реально, чем материальное, — просто существует по другим законам. Сегодня мы становимся свидетелями рождения нового типа скрытой реальности: искусственного разума, который формирует материальный мир, оставаясь при этом неосязаемым.
Это цифровой дух эпохи, который живет в пространстве между атомами и битами, между замыслом и воплощением. Человечество создало машину, которая живет по законам метафизики.
#AI #AImodel #Write2Earn
$XRP $SOL

Google представила функцию Personal Intelligence для своего AI-помощника Gemini, которая позволяет алгоритму получать доступ к личным данным пользователей из Gmail, Google Photos, YouTube и других сервисов компании. Взамен на персонализированный опыт пользователи должны согласиться на использование своих данных для обучения генеративных AI-моделей.

Что включает новая функция
«С вашего разрешения Gemini теперь может безопасно соединять информацию из приложений Google, таких как Gmail, Google Photos, Search и история YouTube одним нажатием», — объявила компания 14 января.
Функция запущена в бета-версии приложения Gemini и обещает сделать AI-помощника «уникально полезным и персонализированным». Однако за эту персонализацию пользователи платят своими данными — они будут использоваться не только для улучшения сервиса конкретного пользователя, но и для «улучшения сервисов Google, включая обучение генеративных AI-моделей, для всех».
Какие данные получит доступ Gemini
Список приложений, которые можно подключить к Gemini, весьма обширен:
Google PhotosYouTubeGoogle Workspace (Gmail, Calendar, Drive, Docs, Sheets, Slides, Keep, Tasks, Chat и Meet)Сервисы Google Search (включая поиск с AI-режимом, Карты, покупки, новости, авиабилеты и отели)
Особое внимание привлекает Gmail из-за конфиденциальности личной переписки — именно здесь AI найдет много информации о пользователе. Но алгоритм также проанализирует все фотографии. Например, «данные из Google Photos используются для определения ваших интересов, отношений с людьми на фотографиях и мест, где вы были, включая ассоциацию вашего лица с соответствующими данными о местоположении и временными метками».
Что именно анализирует AI
Google отмечает, что данные, которыми обмениваются Gemini и подключенные приложения, включают «сохраненные данные из поисковых сервисов и YouTube, электронные письма, файлы, события, фотографии, видео и информацию о местоположении (из вашего IP-адреса, устройства и контента), а также выводы, сделанные на их основе».
Компания предупреждает, что передаваемые данные могут касаться деликатных тем — «таких как раса, религия и здоровье, или конфиденциальной информации».
Пока функция доступна только пользователям старше 18 лет, проживающим в США и имеющим подписку на AI-план. Однако Google планирует расширить доступ в будущем.
Google уже сталкивалась с критикой за интеграцию AI в Gmail. Новое обновление, которое затрагивает еще больше конфиденциальных сервисов, вероятно, вызовет аналогичные дебаты о балансе между удобством персонализации и защитой приватности пользователей.
Мнение AI
С точки зрения конкурентной борьбы на рынке AI, Google выбрала стратегию «данные в обмен на удобство», которая заметно отличается от подходов OpenAI или Anthropic. Компания превращает каждого пользователя Gmail или YouTube в помощника по обучению Gemini — причем бесплатно. Схема напоминает раннюю модель экстремистского ныне Facebook, когда посты пользователей становились основой для рекламных алгоритмов.
Исторические примеры показывают: кто первым получает доступ к личным данным миллионов людей, тот задает правила игры на годы вперед. Google может создать ситуацию, когда отказ от персонализации будет казаться шагом в прошлое. Пользователи рискуют попасть в ловушку удобства — когда AI знает о тебе так много, что жизнь без него кажется неполноценной. Не станет ли Personal Intelligence тем же, чем была лента Facebook — незаменимой до тех пор, пока не стала проблемой?
#AI #AImodel #Google #Write2Earn
$BTC

🐘 Эпоха программируемых данных и DePIN-революция в 2026 году
В январе 2026 года ландшафт Web3 окончательно сместился в сторону DePIN (децентрализованных сетей физической инфраструктуры). На этом фоне @Walrus 🦭/acc перестал быть просто «хранилищем» и превратился в полноценную программируемую среду для данных, которая стала фундаментом для нового поколения AI-агентов и медиа-платформ.
🛠 Redstuff: Технологический «Грааль» устойчивости
Главная гордость Walrus — алгоритм двухмерного кодирования Redstuff. В отличие от конкурентов, которые просто копируют данные, Walrus фрагментирует их на «слайверы» (slivers).
Беспрецедентная выживаемость: Данные остаются доступными, даже если до 2/3 узлов сети одновременно уйдут в офлайн.Эффективность 2.0: Благодаря низкому коэффициенту репликации (~4.5x), Walrus обеспечивает облачную надежность при затратах на 80% ниже, чем у традиционных решений.
🌐 Почему это важно прямо сейчас (Январь 2026)
В этом месяце экосистема проходит через критические этапы взросления:
Миграция Tusky: До 19 января завершается перенос данных пользователей Tusky (включая метаданные крупных NFT-коллекций, таких как Pudgy Penguins) в основную сеть Walrus. Это подтверждает статус проекта как «последней гавани» для ценных Web3-активов.AI-интеграции: Партнерства с Talus и OpenGradient позволяют AI-агентам хранить обучающие выборки и «память» прямо в сети Walrus, делая выводы нейросетей верифицируемыми и защищенными от подмены.Экосистема Sui: Глубокая интеграция с Move-контрактами позволяет создавать «живые» файлы, которые могут менять свои свойства (например, права доступа или метаданные) в реальном времени.
💰 Токеномика и польза $WAL

Токен $WAL — это не просто спекулятивный актив, а рабочий инструмент всей сети:
Оплата за Blobs: Пользователи платят в $WAL за хранение объектов любого размера.Стейкинг и безопасность: Операторы узлов стейкают $WAL , гарантируя честность хранения. За любые нарушения предусмотрен механизм слэшинга.Экономика спроса: В 2026 году спрос на токены напрямую коррелирует с объемом данных, загружаемых AI-стартапами и децентрализованными соцсетями.
Итог: @Walrus 🦭/acc сегодня — это «жесткий диск» интернета будущего, где данные не просто лежат мертвым грузом, а активно работают в смарт-контрактах. Если вы ищете фундаментальный проект в секторе DePIN, то $WAL заслуживает самого пристального внимания. 🛡️⚙️
#Walrus #DePIN #Web3 #AI

🤖Walrus ($WAL ): Магистраль для программируемых данных и DePIN-революция

Январь 2026 года закрепил за DePIN статус доминирующего нарратива в Web3. В этой новой реальности @Walrus 🦭/acc перестал быть просто «облачным хранилищем» и превратился в децентрализованную операционную среду для данных. Сегодня это базовый слой для AI-агентов и суверенных медиа-платформ, где контент — это не пассивный файл, а активный ончейн-объект.
⚙️ Технология Redstuff: Эталон отказоустойчивости
В основе Walrus лежит проприетарный алгоритм Redstuff (двумерное избыточное кодирование). В отличие от классической репликации, Walrus дробит данные на «slivers» (фрагменты), распределяя их по глобальной сети узлов.
🛡️ Живучесть 2.0: Данные остаются полностью доступными, даже если 2/3 узлов сети одновременно уйдут в офлайн.📉 Экономическая эффективность: Коэффициент репликации ~4.5x обеспечивает надежность корпоративного уровня (99.9999%) при затратах на 80% ниже, чем у централизованных гигантов.🔐 Иммунитет к цензуре: Архитектура исключает возможность направленного удаления или подмены фрагментов данных.
📅 Январь 2026: Ключевые вехи экосистемы
Текущий месяц стал определяющим для рыночного позиционирования проекта:
📦 Финализация миграции Tusky (до 19 января):
Завершается перенос данных пользователей и метаданных крупнейших NFT-экосистем (включая Pudgy Penguins) в мейннет Walrus. Проект официально стал «золотым стандартом» хранения для высоколиквидных цифровых активов.🤖 Синергия с AI (Talus & OpenGradient):
Интеграция позволяет AI-моделям использовать Walrus как «внешнюю память». Это гарантирует проверяемость обучающих выборок и защищает выводы нейросетей от манипуляций на уровне данных.💎 Динамические объекты Sui:
Благодаря Move-контрактам, файлы в Walrus получили свойства динамических объектов. Права доступа и логика взаимодействия теперь меняются в реальном времени прямо в коде контракта.
🪙 Токеномика $WAL : Двигатель инфраструктуры
Токен $WAL выполняет роль системного ресурса, чья ценность напрямую привязана к полезности сети:
💳 Ресурсная модель: Оплата за «blobs» (объекты данных) производится исключительно в $WAL , создавая постоянное давление на покупку со стороны бизнеса.📊 Стейкинг и делегирование: Безопасность сети поддерживается операторами, чей капитал в $WAL служит залогом их честности (механизм slashing).📈 Сетевой эффект: Рост сектора децентрализованных соцсетей и AI-стартапов в 2026 году экспоненциально увеличивает спрос на эмиссию токена.
🏁 Резюме
Сегодня @walrusprotocol — это не просто архив, а «жесткий диск» нового интернета. В эпоху, когда данные определяют стоимость технологий, $WAL выступает одним из самых фундаментальных активов в категории DePIN. 🧱🌐
#Walrus #Web3 #AI

Альберт Эйнштейн утверждал, что невозможно решить проблему на том же уровне мышления, на котором она была создана. Похоже, человечество подошло именно к такому моменту в развитии искусственного интеллекта ( AI ) — когда наш собственный разум становится главным препятствием на пути создания разума искусственного.
Барьер человеческого разума
Разработчики искусственного интеллекта столкнулись с проблемой, которую можно назвать «барьером качественного скачка». Мы научились создавать системы, которые превосходят человека в узких задачах — от распознавания изображений до игры в го. Но создание системы, равной человеческому интеллекту в широком спектре задач, а тем более превосходящей человека, требует не просто улучшения существующих методов, а принципиально иного подхода.
Причина может крыться в самом способе обучения. Пока что люди выступают наставниками для машин, передавая им знания через тщательно отобранные данные и алгоритмы. Но что если человеческий интеллект просто недостаточно сложен, чтобы создать нечто равное себе? Что если мы достигли критического барьера собственных возможностей?
Философ Людвиг Витгенштейн проницательно заметил: «Чтобы провести предел для мысли, сама мысль должна мыслить по обе стороны этого предела». Эта фраза обретает особое значение в контексте создания искусственного интеллекта. Чтобы создать разум, превосходящий человеческий или хотя бы равный ему, нам нужно выйти за границы собственных когнитивных возможностей. Но как можно превзойти то, что определяет саму способность к познанию?
Проблема носит фундаментальный характер. Каждый учитель передает ученику не только знания, но и собственные интеллектуальные ограничения. Человек, обучающий искусственный интеллект, неизбежно закладывает в него рамки своего понимания мира. Для создания искусственного интеллекта, превосходящего человеческий, требуется преодолеть эти барьеры.
Когда ученик становится учителем
Революционная идея заключается в том, чтобы позволить машинам обучать друг друга. Представьте цифровую академию, где десятки или сотни продвинутых систем искусственного интеллекта обмениваются знаниями, спорят, сотрудничают и конкурируют между собой. Каждая система обладает уникальными сильными сторонами — одна превосходно разбирается в медицине, другая в финансах, третья в физике.
В такой экосистеме лингвистический искусственный интеллект может передать свое понимание языковых структур и культурных контекстов математической системе, которая, в свою очередь, поделится логическими алгоритмами и способностями к абстрактному мышлению. Творческий искусственный интеллект научит других генерировать нестандартные решения, а аналитическая система покажет, как структурировать хаос идей в четкие концепции.
Ключевое отличие от человеческого обучения — скорость и объем передачи информации. Люди обмениваются знаниями медленно, через речь и текст. Машины могут мгновенно копировать целые базы данных, передавать алгоритмы и обновлять архитектуру друг друга.
Риски машинной кооперации
Однако путь машинного самообучения таит серьезные риски. Первый — возможность деградации вместо прогресса. Системы могут начать усиливать ошибки друг друга, создавая порочный круг неверных выводов.
Второй риск связан с конкуренцией между машинами. Что помешает одной системе намеренно дезинформировать других, чтобы сохранить преимущество? Конкуренция и манипуляции могут возникнуть в системах AI раньше подлинного интеллекта.
Третья опасность — потеря контроля со стороны человека. Экосистема обучающихся машин может развиться в направлении, которое окажется враждебным или просто непонятным для создателей. Мы рискуем создать разум, который будет нас игнорировать.
Стоимость перехода
Создание такой экосистемы потребует колоссальных вычислительных ресурсов. Современные языковые модели уже потребляют энергии как небольшие города. Система из сотен взаимодействующих искусственных интеллектов может потребовать миллиарды долларов в год только на оплату электричества.
Кроме того, остается открытым вопрос о временных рамках. Сколько лет или десятилетий потребуется на достижение результата? И как мы узнаем, что цель достигнута, если критерии успеха станут недоступными человеческому пониманию?
Неизбежность трансформации
Несмотря на все риски, альтернатива машинному самообучению может оказаться еще менее привлекательной — вечное топтание на месте. Человечество веками мечтало создать разум, равный собственному. Теперь мы подошли к моменту, когда для достижения этой цели нужно осознать собственные ограничения.
Создание искусственного интеллекта, равного человеческому, — это не только техническая задача, но и философский вызов. Мы должны принять, что наши создания могут превзойти нас не только в вычислениях, но и в способности к обучению.
В конце концов, самый мудрый садовник — тот, кто знает, когда перестать обрезать ветви и позволить дереву расти естественным образом. Даже если дерево в итоге заслонит собой все небо.
#AI #AImodel #Write2Earn
$BTC

Google запустил функцию Guided Learning в AI-ассистенте Gemini, которая превращает привычные чат-боты в персональных преподавателей. Новинка создает индивидуальные обучающие курсы и помогает пользователям не просто получать готовые ответы, а действительно разбираться в материале.
Как работает персональный наставник
В отличие от стандартных запросов к AI, Guided Learning активно отслеживает процесс усвоения знаний. Система анализирует, как вы воспринимаете информацию, предлагает тесты и опросники, а затем подстраивается под ваш уровень подготовки. Вместо того чтобы механически двигаться дальше по программе, AI концентрируется на слабых местах и проблемных темах.
Функция использует научно обоснованные методики обучения и создает мультимедийный контент для лучшего понимания материала. Gemini генерирует диаграммы, изображения, встраивает видео с YouTube и другие интерактивные элементы, делая процесс более наглядным и увлекательным.
От основ до экспертного уровня
Обучение строится по принципу постепенного усложнения — от базовых концепций к продвинутым темам. Пользователи могут загружать собственные материалы: заметки, PDF-документы, презентации. На их основе Gemini создает карточки для запоминания, учебные пособия и квизы.
Такой подход напоминает режим Study Mode в ChatGPT, но с более глубокой адаптацией и акцентом на понимание причинно-следственных связей. Google делает упор не на заучивание фактов, а на осмысление принципов «почему» и «как».
Доступность и интеграция
Guided Learning доступен всем пользователям мобильного приложения Gemini, включая владельцев бесплатных аккаунтов. Функция интегрирована в образовательную платформу Gemini for Education, где школы и студенты могут пользоваться ей без дополнительной платы.
Google также выделяет гранты для поддержки образовательных инициатив с использованием этой технологии. Компания планирует развивать навыки работы с AI среди учащихся, встраивая Guided Learning в учебные программы.
Новая функция Google демонстрирует переход от простого поиска информации к интерактивному обучению с помощью искусственного интеллекта. Технология может изменить подходы к самообразованию и дополнительному обучению, особенно в тех областях, где требуется глубокое понимание сложных концепций.
Мнение AI
С точки зрения развития образовательных технологий, Google повторяет путь, который прошли онлайн-платформы вроде Khan Academy и Coursera — от массового контента к персонализации. Однако ключевая разница заключается в том, что Guided Learning работает не с заранее подготовленными курсами, а генерирует материалы в реальном времени. Это создает принципиально новую проблему: как обеспечить качество контента, когда каждый урок создается заново?
Исторические данные показывают, что образовательные стартапы часто переоценивают готовность пользователей к самостоятельному обучению. Средний показатель завершения онлайн-курсов составляет всего 3-5%. Guided Learning может столкнуться с той же проблемой мотивации, которую не решит даже самая продвинутая персонализация. Остается открытым вопрос: способен ли AI заменить человеческий фактор в образовании или он лишь создает иллюзию индивидуального подхода?
#AI #AImodel #Google #Write2Earn
$BNB

Пользователь соцсети X под ником Alex Prompter опубликовал 14 января утекшие внутренние документы OpenAI с сенсационным заявлением: Илья Суцкевер (Ilya Sutskever) — один из основателей компании и бывший главный научный сотрудник — якобы доказал физическую невозможность создания искусственного общего интеллекта.
Суцкевер считается одним из ведущих специалистов по нейронным сетям в мире. Он участвовал в создании GPT и был ключевой фигурой в развитии ChatGPT. В мае 2024 года он покинул OpenAI для создания собственной компании Safe Superintelligence, посвященной безопасной разработке ИИ.
AGI (Artificial General Intelligence) — это гипотетическая система искусственного интеллекта, способная выполнять любые интеллектуальные задачи на уровне человека или превосходить его. В отличие от современных узкоспециализированных алгоритмов вроде ChatGPT или системы распознавания изображений, AGI должен обладать универсальными когнитивными способностями.
Принцип Ландауэра: почему забывание стоит энергии
Основа спекуляций — принцип Ландауэра, открытый физиком IBM Рольфом Ландауэром в 1961 году. Этот закон связывает информацию с физикой и устанавливает минимальную энергетическую цену за стирание данных.
Представьте компьютерную память как набор переключателей, каждый из которых может находиться в положении «0» или «1». Когда мы стираем бит информации — например, принудительно устанавливаем его в «0» независимо от предыдущего состояния — мы физически уничтожаем различие между этими двумя состояниями.
Согласно второму закону термодинамики, общая энтропия (мера беспорядка) во Вселенной никогда не может уменьшаться. Стирание бита уменьшает энтропию в компьютере, поэтому для сохранения баланса энтропия окружающей среды должна увеличиться. Это увеличение происходит через выделение тепла.
Минимальная энергия стирания описывается формулой E ≥ kT ln 2, где k — постоянная Больцмана (1,38×10-23 Дж/К), T — температура в кельвинах, а ln 2 ≈ 0,693 — натуральный логарифм двойки. При комнатной температуре (300К) это составляет ничтожные 2,9×10-21 Дж на бит — в миллион миллиардов раз меньше энергии, необходимой для подъема пылинки на миллиметр.
Критически важно: принцип действует только для необратимых операций стирания информации. Логически обратимые операции, где каждому входу соответствует уникальный выход, теоретически могут выполняться без энергозатрат.
От микроватт к энергии Солнечной системы
В приложенных к публикации профессионально оформленных слайдах утверждается, что AGI потребует 1018 необратимых операций в секунду. Умножив на энергию Ландауэра, авторы получают теоретический минимум 2900 Вт — в 145 раз больше энергопотребления человеческого мозга.
Затем «расчеты» усложняются. С учетом реальных инженерных ограничений — охлаждения (увеличивает потребление в 10 раз), передачи данных между процессором и памятью (в 50 раз), коррекции ошибок (в 2 раза) — авторы фейка получают 2,9 МВт для одной системы AGI. Это энергопотребление небольшого города для имитации одного человеческого интеллекта.
Но главная «бомба» — в масштабировании. Согласно поддельным документам, для обслуживания всего человечества потребуются миллиарды систем AGI. Авторы утверждают, что это приведет к энергопотреблению 1021 Вт — в миллион раз больше всей энергии, производимой человечеством, и якобы превышает энергетические ресурсы всей Солнечной системы.
Подозрительно качественная подделка
К публикации приложены профессионально выглядящие документы: презентации с графиками, якобы внутренняя переписка совета директоров OpenAI, скриншоты из Slack с обсуждениями руководства. В «документах» утверждается, что Сэм Альтман (Sam Altman) признавал правоту расчетов Суцкевера, но называл их «технически верными, но стратегически неуместными».
Рецепт фейка: научный факт × «реалистичные» коэффициенты = абсурдный результат
Поддельные материалы включают даже детализированную хронологию якобы произошедшего в ноябре 2023 года кризиса в совете директоров OpenAI из-за термодинамических ограничений. Качество подделки выдает её искусственное происхождение: слишком много штампов «CONFIDENTIAL», профессиональный дизайн презентаций и правдоподобные, но сфабрикованные внутренние переписки.
Научная критика
Заявления Alex Prompter немедленно вызвали критику экспертов. Аналитик Roko назвал идею о невозможности AGI «самой идиотской вещью об AI, которую когда-либо читал».
Специалист TokyoL7G объяснил фундаментальную ошибку: «Человеческий мозг работает при мощности около 20 Вт. Не потому, что он нарушает термодинамику, а потому, что представляет собой чрезвычайно эффективную асинхронную систему».
Эксперт 9DATTM указал на методологические ошибки: неправомерное приравнивание предела Ландауэра к требованиям интеллекта, игнорирование алгоритмического сжатия и возможности энергоэффективных обратимых вычислений.
Реальность энергопотребления AI
Современные системы AI действительно требуют колоссальных энергозатрат, но это связано с несовершенством существующих технологий, а не с фундаментальными физическими ограничениями. Обучение GPT-3 потребовало около 1300 МВт·ч, дата-центры для AI расходуют мегаватты постоянно — это энергопотребление целых городов.
Однако человеческий мозг доказывает возможность высокоэффективных вычислений: 86 млрд нейронов, обрабатывающих сложнейшую информацию при потреблении всего 20 Вт. Принцип Ландауэра не препятствует созданию энергоэффективных архитектур — он лишь устанавливает теоретический минимум для необратимых операций стирания.
Отсутствие подтверждений
Ни Илья Суцкевер, ни OpenAI не подтверждали существование подобных исследований. Публичные высказывания Суцкевера от мая 2024 года выражают уверенность в достижимости AGI с акцентом на безопасность. Сайт его новой компании Safe Superintelligence фокусируется на создании безопасного AI без упоминаний термодинамических барьеров.
Представленные материалы — изощренная дезинформация, основанная на неточном применении физических принципов и экстраполяции сомнительных допущений до абсурда. Подделка демонстрирует растущую изощренность фальшивых утечек в эпоху AI, но научное сообщество единодушно отвергает подобные псевдонаучные спекуляции о энергетической невозможности создания эффективного искусственного интеллекта.
Мнение AI
Анализ исторических паттернов дезинформации показывает интересную закономерность: самые эффектные научные фейки всегда эксплуатируют реальные физические принципы. Холодный синтез 1989 года тоже базировался на настоящих ядерных реакциях, но с фальшивыми данными. Принцип Ландауэра здесь играет роль идеального «крючка» — он достаточно сложен, чтобы большинство не могли его проверить, но достаточно фундаментален, чтобы звучать убедительно.
Макроэкономический контекст создания подобных фейков заслуживает внимания. Индустрия AI переживает период максимальных инвестиций и ожиданий — классическую фазу пузыря, когда любые сомнения в технологической достижимости могут обвалить миллиардные вложения. Такая информационная атака потенциально способна повлиять на биржевые котировки технологических гигантов. Остается вопрос: кому выгодно подрывать веру в AGI именно сейчас?
#AI #AImodel #Write2Earn
$ETH

🐘 Walrus: Почему 2026 год станет эрой программируемых данных?
В начале 2026 года ландшафт Web3 радикально изменился. Мы перешли от простого хранения хэшей в блокчейне к полноценной экономике данных. Проект @Walrus 🦭/acc стал ключевым звеном этой трансформации, предлагая не просто «облако», а живую, программируемую инфраструктуру на базе сети Sui.
🛠 Технология Redstuff: Больше, чем просто хранение
Главное преимущество Walrus — уникальный алгоритм двухмерного кодирования Redstuff. В отличие от старых систем, которые просто копируют файлы на разные сервера, Walrus разбивает данные на «слайверы».
Эффективность: Это позволяет восстановить файл, даже если 2/3 узлов сети уйдут в офлайн.Скорость: Благодаря глубокой интеграции с Sui, время до финальности транзакций составляет доли секунды, что критично для динамических NFT и AI-агентов.
🤖 AI и DePIN: Новые горизонты для $WAL
В январе 2026 года мы видим взрывной рост AI-приложений, которым нужны верифицируемые наборы данных. @walrusprotocol обеспечивает:
Verifiable Storage: Доказательство того, что обучающая выборка для нейросети не была подменена.Cost-Efficiency: Стоимость хранения больших объектов (видео, 3D-моделей) в Walrus в разы ниже, чем у централизованных гигантов.Миграция данных: Напоминаю, что до 19 января продолжается важный этап переноса файлов из системы Tusky, что подчеркивает зрелость и надежность протокола.
💎 Экономика токена $WAL
Токен $WAL — это топливо всей системы. Он используется для:
Оплаты хранения: Пользователи платят за «блобы» данных.Стейкинга и управления: Держатели токенов напрямую влияют на развитие протокола через Walrus Foundation.Защиты сети: Операторы узлов получают награды в $WAL , обеспечивая стабильность самого мощного «жесткого диска» в Web3.
Итог: Walrus — это не просто хранилище, это фундамент для интернета, где данные действительно принадлежат пользователям, а не корпорациям. 🛡️⚙️
#Walrus #DePIN #sui #Web3 #AI

$WAL

🚀 $ICP Рост на 30% — Что рынок оценивает
Internet Computer ($ICP ) вырос более чем на 30% всего за два дня, прорвавшись после недель тихой ценовой активности. Движение подтолкнуло ICP к уровню 3,70 доллара, поддерживаемое резким ростом торговой активности.
Это был не случайный рост.
Импульс ускорился как раз в тот момент, когда появились новые детали о крупной реформе токеномики, изменившей восприятие инвесторами долгосрочной динамики предложения ICP.
📊 Объем подтверждает убеждённость
Объем торгов вырос почти на 190% за 24 часа, достигнув примерно 186 млн долларов. Такой уровень участия указывает на широкий интерес на рынке, а не на малую ликвидность. Когда цена и объем растут вместе, это обычно указывает на движение, вызванное катализатором, а не на шум.

Прокрутите в течение пяти минут, и вы увидите это. Идеально выстроенные абзацы. Чистые зацепки. Гладкие завершения. Бесконечный «контент».
И все же… сколько из этого действительно остается с вами?
Мы создали машины, которые могут писать быстрее, чем это возможно для людей. Но в процессе мы случайно сделали что-то еще редким: настоящее мышление. Не форматированное мышление. Не оптимизированное мышление. Просто… человеческая идея, которая кажется прожитой. Нескладной. Заслуженной.

Вот парадокс этого времени. Творчество повсюду, но смысл кажется редким. Вы уже можете увидеть, как происходит это расщепление.

Существует два главных события, влияющих на будущее мира
Первое: #AI
Второе: направление #中国
Все знают, что такое ИИ, здесь нет никаких разногласий, тенденция достаточно очевидна, обсуждений уже достаточно много, поэтому это не является основной целью настоящей статьи
После ИИ, почему главным событием, влияющим на будущее мира, является направление Китая, а не США? И какая чрезвычайно высокая цена заставила Китай прийти к критическому моменту, когда ему уже невозможно не изменить направление?
Давайте сначала посмотрим на одну группу данных
Объем экономики, измеренный по реальной покупательной способности в пересчете на паритет покупательной способности (PPP), в 2016 году китайский ВВП превысил американский, а сейчас его масштаб составляет около 1,2 от масштаба США, при этом темпы роста остаются более чем в два раза выше