Сайты берут деньги с ИИ, агенты получают работу, а роботы выходят на заводы

Искусственный интеллект больше не просто отвечает на вопросы. Автономные агенты самостоятельно пишут код, проводят исследования, работают с инструментами и выполняют многошаговые задачи. Следующее конкурентное преимущество, которое выделяет компанию или профессионала - это не доступ к сильной модели. Это способность одновременно управлять несколькими цифровыми исполнителями.

Один из примеров, который на слуху последние несколько дней, перестройка Google DeepMind. Компания фактически расформировала исходную команду AlphaFold: большую часть специалистов перевели в проекты вокруг Gemini, научных агентов и автоматизации исследований, часть перешла в Isomorphic Labs или покинула Google.

Это не означает, что AlphaFold оказался неудачным проектом. Наоборот, его успех показал ценность специализированных AI-систем. Теперь Google делает следующую ставку - на универсальных агентов, способных формулировать гипотезы, работать с научными базами и автоматизировать целые этапы исследований.

Управление агентами становится отдельным навыком

OpenAI и Anthropic развивают системы, которые могут длительное время работать без постоянного контроля человека, использовать внешние инструменты и распределять задачи между субагентами. В результате специалист постепенно превращается из непосредственного исполнителя в руководителя небольшой виртуальной команды.

Для бизнеса это означает переход от отдельных экспериментов с чат-ботами к перестройке процессов. Недостаточно купить доступ к модели: нужно определить границы полномочий агента, подключить корпоративные данные, настроить проверку результата и решить, кто отвечает за ошибки.

Интернет получает новую бизнес-модель

Одновременно меняется экономика доступа к контенту. Cloudflare уже позволяет владельцам сайтов блокировать AI-краулеры или требовать плату за обращение к страницам. Следующим шагом становится модель, при которой издатель получает деньги не за сам визит робота, а за использование контента при формировании ответа.

Параллельно китайские компании публикуют открытые веса мощных моделей и снижают стоимость их использования. Например, Moonshot AI развивает семейство Kimi с сильными возможностями в программировании и агентных сценариях. Это усиливает давление на закрытые модели и делает интеллект все более доступным инфраструктурным ресурсом.

О чем еще говорим в выпуске

• как генерация видео меняет стоимость продакшна;
• зачем нужны персональные AI-учителя и менторы;
• почему дата-центры возвращают интерес к атомной энергетике;
• как гуманоидные роботы переходят от демонстраций к работе на заводах;
• зачем в Китай нелегально поставляют чипы Nvidia;
• почему компании возвращают сотрудников с удаленки;
• что происходит со стартапами, которые годами существуют без роста;
• как ИИ используют в фармацевтике, регулировании и кибервойне;
• почему сотрудники теряют работу из-за передачи корпоративных данных внешним нейросетям.

Что в сухом остатке? AI-агенты превращаются в новый слой рабочей силы. Они пока не отменяют специалистов, но меняют требования к ним. Выигрывать будут люди и компании, которые научатся правильно распределять задачи между агентами, проверять их работу и сохранять контроль над данными и решениями.

Смотрите новый выпуск подкаста на Youtube >>  «Google расформировал нобелевскую команду, роботы вышли на заводы, а программирование отдают агентам».

P.S. «Сухой остаток» - еженедельный авторский подкаст Юрия Гуржия, CMO Evrone, о технологиях, экономике и изменениях, которые влияют на бизнес, продукты и карьеру.