Spydell_finance

18 July 2026 07:31

Макроопросы Банка России

Недавно Банк России опубликовал макроопросы аналитиков и профучастников рынка (я участвую в опросах). До этого прогнозы.

Сами результаты представлены в таблице, а я опишу свое мнение.

▪️Инфляция: 7.5% г/г в декабре и 6.2% г/г в среднем за год. Основной проинфляционный фактор в 2026 – не рынок труда, не валютный рынок, не кредитный контур (хотя кредитование ускоряется) и не избыточный спрос (хотя данные Росстата свидетельствуют о «взрывном» параболическом пампе зарплат и потребительского спроса, бизнес значительно более консервативен в оценках на основе отчета ритейлеров), сейчас баланс рисков смещается в сторону бюджета (структурно и долгосрочно остается сильно стимулирующим в относительном сравнении) и топливного фактора.

Не стоит недооценивать топливный кризис. Это не только прямые издержки розницы через резко возросшие затраты на бензин, это прежде всего вторичные эффекты через логистику в двух контурах – рост затрат бизнеса на топливо и транспортно-логистические сбои, которые могут привести к локальным дефицитам на потребительском рынке, разгоняя инфляционную спираль через дисбаланс спроса и предложения вместе с эффектом накопительства (многие могут затариваться впрок, опасаясь дефицитов).

Эффекты оценить невозможно из-за динамических процессов и отсутствия необходимых данных, но это как один из основных рисков в 2П26.

Неизвестен объем выпадающей переработки и нет признаков остановки ударов по НПЗ, скорее можно ожидать эскалации, в том числе по транспортно-логистическим узлам (по заявлениям украинской стороны), но эти процессы нельзя ни моделировать, ни прогнозировать.

▪️Ключевая ставка – 14.5% в среднем по году, исходя из сценария паузы в июле и далее мелкими шагами по 0.25% до конца года, доводя в идеальном сценарии до 13.5% в декабре, что является программой максимум на этот год в связи с эскалацией инфляции (в том числе индексация тарифов осенью), где на самом деле не исключен сценарий роста ставки, если инфляционный импульс будет «неудержимым» из-за наслоения проблем с топливом, логистикой и возможной девальвацией рубля при фоновом стимулирующем бюджете.

▪️ВВП: -0.2% г/г преимущественно через канал инвестиций, обусловленный ростом экономической и политической неопределенности, где динамика фондового рынка и настроений бизнеса символизирует.

Инвестиции формируются из предположения генерации положительной доходности в будущем, но эти «предположения» не могут возникнуть на платформе роста энтропии, когда невозможно просчитать параметры бизнеса, конфигурацию издержек и денежные потоки. Высокая стоимость капитала, как один из факторов, но не главный – проблемы с внутренним спросом, закрытые внешние рынки сбыта и чрезвычайно высокая неопределенность не менее важны.

▪️Уровень безработицы: 2.2%, а темпы роста зарплат – 12.5% г/г. Относительно высокие зарплаты по году из-за высокого набранного темпа в начале года, но бизнес уже дает сигналы о замедлении найма персонала, о смене приоритетов в сторону оптимизации издержек. Рынок труда охлаждается, но низкая безработица – результат ограничений со стороны предложения кадров.

▪️Баланс консолидированного бюджета: -4.0% от ВВП. Федеральный бюджет за 1П26 разогнался в 1.5 раза выше плана по году, тогда как основной вклад в дефицит обычно формируется во втором полугодии. Консолидированный бюджет за 5м26 почти 5 трлн vs 2.5 трлн за 5м25, т.е. идем к 4% от ВВП, но все зависит от способности Минфина РФ сжимать бюджет к плану – подобное уже было в 2023 и 2025. Это фактор неопределенности.

▪️Экспорт товаров и услуг: 505 млрд за год. Частичный или полный запрет экспорта нефтепродуктов на фоне волатильной динамики нефти и перебоев с поставками агропродукции из Черного моря не позволяет очертить «доверительный» диапазон по экспорту, но, учитывая накопленный буфер в 1П26 и высокие цены на сырье, скорее ближе к 500 млрд.

▪️Импорт товаров и услуг: 425 млрд за год, где главный ограничитель – проблемы с логистикой и контрагентами (не все продают).

▪️Курс USD/RUB: 78 при среднем курсе 76.3 в 1П26, во 2П26 курс может ослабнуть минимум до 80.

Spydell_finance

16 July 2026 15:32

Инфляционные ожидания российского бизнеса резко выросли

В июне ценовые ожидания российского бизнеса на следующие 3 месяца выросли до 20.17п – это максимум с дек.25 после 15.84п в мае и 16.48п в апреле.

За последние 3м – 17.49п, 6м – 18.41п, 12м – 20.11п по сравнению с 20.77п в 2025, 22.67п в 2024, 19.97п в 2023, 20.64п в 2021 и всего 8.67п в 2017-2019.

С момента проявления инфляционных проблем (июл.23) до июн.26 среднее значение ИО бизнеса составило 21.31п с формированием двух пиков в ноя.24 (27.05п) и в дек.25 (29.17п).

Зона стабильности в 1П23 (момент, когда инфляция и ставка были низкими) – это 17.37п по ИО и близкие к этому ИО были в апр-авг.25 (18.37п) и в мар-мае.26 (16.91п).

Июньский рост ИО является очень резким – сразу 4.33п в плюс, что является третьим сильнейшим «выбросом» ожиданий с 2022 после 4.89п в дек.25 (ожидания налогового маневра) и 4.71п в июл.23 (ожидания роста цен из-за резкой девальвации).

Сейчас основной триггер – это топливный кризис.

В июне ИО снижались только в добыче полезных ископаемых и электроэнергетике, в услугах инфляционные ожидания были стабильными, а очень сильно росли в обработке, сельском хозяйстве, торговле за исключением авто и транспортно-логистическом секторе.

В транспорте и логистике ИО настолько сильно выросли, что достигли второго результата за всю историю, а рекорд был в фев.22 на фоне первой фазы жестких санкций и частично блокировки привычных логистических маршрутов.

Экстремальный рост ИО в торговле соответствует устойчиво двузначным темпам роста цен, что практически наверняка приведет к жесткой риторике Банка России.

ИО в обработке также соответствуют высокой фоновой инфляции в диапазоне 10-12%.

▪️Отдельно стоит отметить издержки производства, которые выросли до экстремально высоких 46.7п в июне. За всю историю издержки были выше только три месяца с февраля по апрель 2022 (пик 58.7п в марте, в среднем 53.19п).

За 3м – 40.14п, 6м – 40.27п, 12м – 37.56п, 2025 – 35.12п, 2024 – 35.5п, 2023 – 34.34п, 2021 – 34.76п, 2017-2019 – 17.67п.

▪️Обеспеченность персоналом снизилась до -19.7п – минимальные показатели с 1кв23, т.е. дефицит кадров уходит, как главная проблема 2023-2024, но не из-за роста предложения на рынке труда, а в связи с резким снижением спроса на кадры.

Пик напряжения на рынке труда был в 3кв24 с обеспеченностью кадрами на уровне (-31.8п), в 2023 – (-23.5п), в 2024 – (-30.82п), 2025 – (-26.5п), но в сравнении с 2021 (-14.8п) некоторое напряжение сохраняется, но улучшение идет непрерывно 7 кварталов подряд.

▪️Ожидание изменения численности персонала снизилось до 1.06п в 2кв26 – это минимум с 3кв20, что показывает наименьшие почти за 6 лет планы по найму сотрудников. Пик экономической активности был в 1кв24 – 10.25п по планам найма сотрудников и с тех пор практически непрерывное снижение за исключением 1кв25.

Единственные два сектора, где сохраняется напряжение с кадрами – электроэнергетика и коммунальные услуги – там планы по найму вблизи максимумов. По всем остальным секторам последовательное и поступательное ухудшение, особенно в торговле и добыче полезных ископаемых, сильное снижение в обработке.

Последние оперативные данные позволяют сделать вывод, что экономика переходит в стагфляцию, где инфляция провоцируется во многом за счет внешних факторов, а не связана с монетарным аспектом или со спросом, а экономика скатывается в рецессию по 6м средней и в кризис по отдельным сегментам.

Рынок труда охлаждается последние два года через нормализацию спроса на кадры практически во всех секторах экономики.

Spydell_finance

16 July 2026 09:03

Летом многим будет не до шуток, ведь Россию ждет самая мощная волна перемен с 90-х.

Однако те, кто следит за Мультипликатором, почти всегда знают, что будет наперед!

Его автор заранее предвидел события в Москве, предупреждал о войне в Иране, давал точные прогнозы по доллару и действиям Трампа.

А сейчас он объясняет, какие еще "сюрпризы" ждут нас этим летом и как подготовиться к ним заранее.

Рекомендую почитать и подписаться, ведь это коснется каждого!

Spydell_finance

15 July 2026 20:29

Где ожидается прогресс в ближайшие два года в ИИ?

После очень короткого ретроспективного анализа эволюции LLMs за последние три года, решил контурно сформировать проекцию, куда может завести эта дорога, опираясь на мои материалы по архитектурным ограничениям?

На самом деле, технологический прогресс LLMs уже близок к исчерпанию.

▪️Архитектурно не было и в рамках нынешней архитектуры не предполагается прогресса в критерии истинности, в самообучении моделей, в полной детерминированности и стабильности выходного результата, во встроенной долговременной памяти, в автономном формировании целей и в полном снижении галлюцинаций.

▪️В середине 2026 прогресс остановлен или будет незначительным:

🔘Обучающий корпус данных практически исчерпан, т.е. модели не станут сильно умнее и качественно лучше с точки зрения воспроизведения фактов, событий и «когнитивной глубины». Хуже стать могут из-за заражения обучающих данных синтетическим контентом, но лучше – уже нет.

🔘Дальнейшее расширение контекстного окна свыше 1 млн архитектурно ограничено из-за экспоненциально растущей сложности воспроизведения – может быть незначительный прогресс с точки зрения стабильности глубины контекстного окна – безошибочное воспроизведение контекста на ширине 300–400 тыс. токенов.

🔘Базовая мультимодальность, т.е. «понимание» текста, аудио, изображений, видео, сложной графической информации близка к пределу, прогресс может быть в понимании сложных инженерных чертежей или перегруженных научных графиков и таблиц, либо в сложных сценах низкокачественного видео. Уже близко к пределу.

🔘WEB-поиск был значительно прокачен в 2024–2025, ничего принципиального нового не ожидается, но прогресс будет сфокусирован на WEB-парсинге многоуровневых сайтов и динамических потоков данных.

🔘Следование инструкциям – одна из главных проблем в 2023 и начале 2024, постепенно была устранена в 2025 и почти сошла на нет в середине 2026. Это важнейший функционал для реализации навыков и скиллов, без следования инструкциям агентная работа невозможна. Прогресс будет, но незначительным.

🔘Снижение галлюцинаций – основной рывок в 2025, в этом году шлифовка, но полное устранение галлюцинаций невозможно, сейчас решается через смычку внешних верификаторов, внешних источников данных, расчетных модулей и WEB-синхронизацию. Сильного прогресса не ожидаю из-за архитектурных особенностей (галлюцинации неустранимы).

🔘Рассуждающие возможности – главное нововведение осени 2024 за 1.5 года было значительно улучшено, являясь еще одной важнейшей функцией для агентов с целью корректной декомпозиции задачи и поиска необходимых инструментов. В этом направлении прогресс будет идти, но не такими быстрыми темпами, как последние 1.5 года.

Таким образом, если вы работаете с генерацией, коррекцией и редактурой текста, резюмируете, конспектируете и сравниваете текстовые материалы, работаете с переводами, распознаванием документов, изображений и речи, используете ИИ, как справочное бюро, как замену поиска и эксперта/консультанта по базовым вопросам с решением простейших задач – ничего нового уже не будет, прогресс здесь остановился.

▪️Прогресс будет в агентных возможностях.

🔘Многоагентная оркестрация и маршрутизация ИИ-агентов, когда в рамках выполнения процесса или проекта происходит расслоение, разделение на несколько взаимосвязанных агентов, имеющих способность выполнять работу параллельно, но в рамках структурного и концептуального единообразия (например, агент-планировщик, агент-исследователь, агент-программист, агент-верификатор, агент-редактор и агент-интегратор).

🔘Агентные оболочки – специализированные плагины для перехвата и буста итераций в рамках определенного вектора решения. Это некие автоматизированные скрипты (ранее откалиброванные человеком в реальных проектах), которые активируются при определенных триггерах, помогающие выполнять сложные функции безошибочно.

🔘Внешние валидаторы, как первичное условие для функционирования агента – без него никакая автономность невозможна из-за наследования ошибок и выбора неверного вектора решений.

🔘Развитие MCP и инструментов для бесшовного потока данных в структурированном формате или по сценариям.

🔘Плюс корпоративная безопасность, права, аудит, управление состоянием и восстановление после сбоев или неверных итераций.

Spydell_finance

15 July 2026 14:18

Растущий товарооборот требует альтернативных систем расчета

Внешнеторговый оборот России за январь-апрель вырос на 4,8% и превысил $227 млрд. Для обслуживания такого потока платежей нужны актуальные инструменты с прозрачными тарифами, которые позволят исключить непредвиденные издержки и риски срыва контрактов.

Именно поэтому для участников ВЭД всё важнее становится не просто возможность отправить деньги, а гибкие платёжные маршруты с понятными сроками, документальным сопровождением и заранее известной стоимостью операции.

Система международных расчетов А7 предлагает такую альтернативу:

— собственная финансовая инфраструктура в 100+ странах;
— почти 20% внешнеторговых операций российского бизнеса;
— более 2 000 операций обрабатывается ежедневно.

Комиссия на импорт 0.3% + НДС (минимум — 50 тыс. руб.), конвертация проводится по курсу Банка России. Средний срок платежа в Китай составляет около 4 часов, по другим направлениям (ОАЭ, Индонезия, Турция, Европа, США) — до 5 рабочих дней.

Надёжность компании подтверждается кредитным рейтингом AA(RU) от АКРА.

Подробные условия здесь.

С 1 июля 2026 года для участников ВЭД действуют специальные условия: платежи без минимальной комиссии по фиксированной ставке 0,3% + НДС.

Активировать предложение можно по телефону: 8(499)117-11-06
или по электронной почте sales.team@a7-agent.ru

Spydell_finance

14 July 2026 17:22

Экономическая ценность ИИ-агентов

Сейчас идет нешуточная битва лучших умов планеты (США vs Китая) и гиперконцентрация капитала в невиданном масштабе за всю историю человечества (триллионы долларов в год – капексы + R&D + маркетинг) вокруг ИИ-агентов.

Именно ИИ-агенты по задумке должны окупить расходы на создание ИИ, создав, по сути, новый технологический уклад, значительно меняя структуру экономики и межотраслевых связей.

Получится ли это? Вопрос, который не имеет ответа, т.к. слишком много неизвестных параметров в динамической среде, где пропорции меняются практически ежедневно.

Я обязательно исследую очень подробно экономический контур с трех сторон – долгосрочная рентабельность ИИ-провайдеров, воздействие на производительность труда и скорость экономического роста и распределение экономического эффекта от ИИ.

Информация вокруг ИИ устаревает в момент выхода. Это настолько подвижная, динамическая и конкурентная среда, куда стягиваются передовые технологии, лучшие умы, неограниченные капиталы, обеспечивая ресурсную конвергенцию и суперпозицию с весьма неясными перспективами.

Вероятно, ни одна технология в мире не привлекала настолько высокую концентрацию ресурсов и ни одна технология не набирала настолько безумную капитализацию, что отражает сверхожидания.

Я воодушевлен прогрессом, но остаюсь крайним скептиком относительно чистого макроэффекта, считая, что негативные эффекты могут перевешивать положительные (писал об этом на протяжении трех лет).

Прогресс – феноменальный за три года. В середине 2023 состояние ИИ было настолько «несуразным» в сравнении с актуальной диспозицией, что еще раз подчеркивает скорость прогресса.

В середине 2023:

• Никакой мультимодальности (только текст без изображений, аудио, видео, документов), полноценная мультимодальность была оформлена в начале 2025, но первый значимый прогресс в середине 2024 с выходом GPT-4omni. Сейчас модели достигли практически совершенства.

• Контекст не более 32 тыс токенов (рабочая область лишь 8 тыс), что в 30-40 раз меньше текущего объема. Архитектурно контекстная емкость не может расти сильно выше 1 млн, здесь прогресса не ожидается, но возможно расширение области стабильного контекста до 500-600 тыс токенов.

• Никакого рассуждения (впервые появилось в сен.24, закрепилось в начале 2025), текущая глубина рассуждения достаточна для реализации сложной цепочки последовательности. Очень сильный прогресс, но дальнейший прогресс ограничен.

• Без выхода в сеть (!), массовое закрепление лишь осенью 2024, а индустриальный стандарт с 2025, сейчас близко к совершенству, прогресс не ожидается.

• Никаких внешних (подключенных) источников данных, а большинство моделей вообще не умели считывать даже загруженные внутри чат бота данные. Загрузка файлов, как норма только в начале 2024, но сильно ограничено (не все форматы). Прогресс ограничен контекстным окном.

• Никаких плагинов. Широкое развитие с середины 2025, массовое внедрение в 2026. MCP как открытый стандарт и его принятие всеми крупными игроками началось с начала 2025, сейчас доступ расширяется, но прогресс ограничен глубиной контекстного окна, но по плагинам ожидается сильный прогресс.

• Никаких навыков и скиллов (первая попытка инструкций только в конце 2023 в формате GPTs, а развитие лишь в конце 2024). Сейчас высокая степень зрелости, в том числе через улучшение самих LLMs (способность следованию инструкциям). Ожидается развитие.

• Без возможности внешних валидаторов – первое внедрение в кодовой среде в конце 2023, а расширение на экосистему среды не ранее середины 2025. Ожидается прогресс.

• В 2023 модели были невероятно тупыми (по современным меркам), галлюцинировали (продолжают сейчас, но галлюцинации сократились на порядок), не имели встроенного механизма коррекции рассуждений (стабильность оформилась примерно в конце 2025), очень плохо следовали инструкциям (серьезный прогресс только в середине 2025). Не говоря уже об отсутствии экосистемы ИИ-агентов (зрелость в середине 2026, оформление весной 2025).

Единственный параметр, который за три года не показал качественного перелома, – отсутствие внутреннего критерия истины: индустрия компенсирует его внешними верификаторами и плотностью проверок, а не решает архитектурно.

Spydell_finance

14 July 2026 09:31

Директор по производству — не тот, кто проверяет, трезвые ли мастера

Он держит предприятие под контролем и выстраивает предсказуемую систему: без проблем на складе, кривых бюджетов или сорванных планов.

Постройте такой стабильный механизм на курсе «Директор по производству» от Академии Эдюсон.

Программа подойдёт:
✔️ руководителям, которые хотят перенять опыт ведущих компаний и автоматизировать цепочки;
✔️ опытным мастерам для роста в должности;
✔️ собственникам, которые хотят прогнозируемый результат;
✔️ специалистам из смежных сфер, которые стремятся работать на предприятии.

Вы будете учиться у экспертов из «Асконы», «Ростеха» и Ford, решать бизнес-кейсы по частым проблемам на объектах, отрабатывать задачи управленца в тренажёрах. Получите подробные инструкции по внедрению улучшений и сможете сразу использовать их в работе.

Год на связи будет личный куратор, а доступ к курсу и обновлениям останется навсегда. В конце — диплом с занесением в ФРДО.

Оставьте заявку с промокодом SPYDELL — получите скидку 65% и курс по нейросетям в подарок. Разберётесь, где ИИ сократит простои и брак, научитесь делегировать ему анализ отчётов и контроль качества, сохраните шаблоны для автоматизации производства.

Реклама. ООО «Эдюсон», ИНН 7729779476, erid:2W5zFHQ4HSq

Spydell_finance

13 July 2026 16:45

Grok 4.5 – смена стратегии позиционирования от розничного сегмента в корпоративный сегмент

Прошлая неделя была очень насыщенной по анонсам флагманских моделей, вот и подошла очередь к проекту Илона Маска.

После слияния xAI со SpaceX и выхода объединенного конгломерата на биржу, стратегия меняется.

С момента выхода в публичное пространство в 2023, xAI заигрывал исключительно с розничным сегментом, но эта стратегия оказалась полностью провальной – розница не готова платить за ИИ в условиях «передоза» различных моделей и бесплатных шлюзов.

Предыдущие поколения Grok продвигались вокруг доступа к информационному потоку X, минимальной цензуры, эмоциональной подачи и анализа актуальных общественно-политических нарративов. В презентации Grok 4.5 все это почти исчезает. Центральными темами становятся программирование, агентное выполнение задач, корпоративная работа и экономическая эффективность.

Это не просто очередное обновление модели, а попытка SpaceXAI выйти из преимущественно розничной и медийной ниши в корпоративный сегмент, где уже закрепились Anthropic, OpenAI и Google.

▪️Переход от концепции чатбота (забавного собеседника с минимальной цензурой) к профессиональным решениям в среде ИИ-агентов, где акцент делается на длительной работе внутри программной или инженерной среды: исследование и помощь в адаптации кодовой базы, исследование проектной и инженерной документации и т.д.

▪️Обучение на реальном опыте взаимодействия с ИИ-сервисами. Grok-4.5 совместно обучали SpaceXAI и Cursor. В набор данных вошел не только исходный код, но и история взаимодействия разработчиков с кодовыми базами, терминалами и агентами. Grok учился не просто видеть готовое программное решение, а воспроизводить процесс его создания.

▪️Универсальность и широкая специализация. В обучающую выборку добавили научные публикации, инженерные задачи, математику и профессиональную работу в рамках актуальных и реальных бизнес-проектов, а не теоретические выкладки. SpaceXAI пытается превратить сильную кодинговую модель в универсального технического агента для финансов, права, исследований и офисных операций.

Модель должна конкурировать не абсолютным интеллектом, а скоростью и стоимостью решения. Архитектура смеси экспертов позволяет активировать только релевантные части нейросети, снижая объем вычислений. Grok 4.5 позиционируется как модель уровня Claude Opus 4.6 или 4.7, но более быстрая и дешевая.

▪️Grok 4.5 лучше предыдущих моделей xAI удерживает длительную последовательность действий: изучает проект, формирует план, вызывает инструменты, анализирует ошибку и продолжает работу после неудачной попытки.

▪️Сильная сторона Grok 4.5 – способность работать в условиях неполного технического задания. Она лучше самостоятельно достраивает структуру проекта, выбирает библиотеки, создает интерфейс, проверяет работоспособность и устраняет очевидные дефекты.

▪️Есть прогресс и в создании офисных продуктов. xAI создала надстройки к среде Microsoft Office. Grok Build интегрируется с Excel, Word и PowerPoint.

▪️Сохраняется и традиционное преимущество Grok в доступе к актуальному информационному потоку X. Для анализа новостей, общественных реакций, политических нарративов, рыночных настроений.

SpaceXAI показывает преимущественно программные тесты и почти не раскрывает общую фактическую точность, уровень галлюцинаций, стабильность длинного контекста, качество следования инструкциям и надежность в открытых профессиональных задачах.

Grok 4.5 поддерживает контекст до 500 тыс токенов. SpaceXAI не опубликовала подробных тестов точности воспроизведения информации на различных участках окна.

Для длинных агентных операций xAI предлагает механизм сжатия контекста. Система сворачивает историю диалога, промежуточные рассуждения и результаты инструментов в компактное внутреннее представление.

SpaceXAI отказывается от прежней концепции Grok как дерзкого медиачатбота и пытается построить конкурентоспособного корпоративного агента.

Заявленное преимущество Grok 4.5 – сочетание высокой скорости, низкой стоимости и сильного программного агента с акцентом на инженерные задачи.

Spydell_finance

13 July 2026 10:00

Большие данные. Быстрые сделки. Умные решения.

Это не слоган. Это три кита, на которых держится любая рабочая алготрейдинговая система.
Разберём по порядку.

💻 1. Большие данные
Алготрейдеры часто тратят 80% времени на сбор и очистку данных вместо создания стратегий.
Суть: нужен не просто объём, а доступ к рынкам в одном окне, API и возможность проверить гипотезу на истории.
Решение: AI-скринер «Финама»: 15 000+ инструментов на MOEX, NYSE, NASDAQ, азиатских биржах. 200+ метрик. Бэктесты, конструкторы стратегий, виртуальные портфели.
→ Попробовать бесплатно

⚡️ 2. Быстрые сделки
В алготрейдинге задержка в 1 секунду — это гарантированный слив на проскальзывании.
Суть: скорость определяет, будет стратегия зарабатывать или терять.
Решение:
DMA — прямое подключение к бирже. Задержки 250–300 мкс. В сотни раз быстрее стандартных терминалов.
→ Подобрать решение
Trade API — доступ к MOEX, NYSE, NASDAQ через единый API. Скорость от 7 мс. SDK на GitHub. Песочница.
→ К документации

💡 3. Умные решения
Данные есть. Скорость есть. Но где искать идеи?
Ручной скрининг — прошлый век.
Решение: Spread Insight — парный трейдинг, арбитраж, конструктор спредов, ИИ-ассистент для поиска идей, бэктестер, уведомления в Telegram.
→ Найти спред

И среда для разработки: FinamTrade, MetaTrader 5. От написания кода до запуска в рынок.

Это не просто три пункта. Это три слоя, которые должны работать одновременно!
Без одного — система сыпется. Как стул без одной ножки.

➡️ Соберите все три слоя для эффективной торговли
__
Реклама. АО Инвестиционная компания "Финам", ИНН:7731038186, erid:2SDnjebLHoh

Spydell_finance

12 July 2026 19:58

Как измерять эффективность LLMs?

Большинство публичных бенчмарков малоинформативны.

Раньше единицей взаимодействия был ответ.

Теперь единицей взаимодействия становится задача, рабочий процесс или целостный проект.

Вот и здесь появляются новые метрики. Как вы заметили, в прошлом посте я прикрепил скриншоты бенчмарков, но их не комментировал по двум причинам.

Разработчики LLMs «надрачивают» свои модели быть успешными в опорных бенчмарках, что почти всегда определяет вектор восприятия модели и формирует коммерческий успех.

Во-вторых, изолированные бенчмарки ничего не значат. Сейчас все определяет совокупность факторов, а именно: скорость и рентабельность ИИ-проекта.

Способен ли ИИ решить локальную задачу или интегрироваться в проект? Если да, насколько быстро, надежно и насколько затратно?

Если LLMs решает задачу, но делает это за 8 часов, затрачивая 10 млн токенов со стоимостью проекта более 500 баксов ($50 за 1 млн токенов) по сравнению с другой моделью, которая приводит к результату за 3 часа с «выгоранием» бюджета токенов на 2 млн и стоимостью всего 12 баксов ($6 за 1 млн токенов), однозначно выигрывает вторая ИИ-модель.

Поэтому сейчас все определяет возможность доведения задачи до приемлемой финализации в разумный срок с минимальными издержками.

Более того, даже несколько более низкое качество может быть экономически приемлемым, если результат быстро проверяется и исправляется, а совокупная стоимость проекта остается в десятки раз ниже.

Следовательно, главным критерием становится не интеллект модели как абстрактная характеристика, а рентабельность единицы выполненной работы.

▪️Ключевая метрика – процент задач, которые агент довел до состояния, пригодного для практического применения, в соответствии с исходными требованиями.

В агентных системах разница между 80 и 95% успешных действий огромна. Если проект состоит из двадцати зависимых этапов, надежность каждого отдельного шага должна быть исключительно высокой. При условной надежности каждого этапа в 95% вероятность успешного прохождения двадцати последовательных этапов составляет лишь около 36%.

▪️Время до приемлемого результата. Необходимо измерять не скорость генерации токенов, а полное время от постановки задачи до получения проверенного результата.

Сюда входит: поиск информации, планирование, вызов инструментов, написание и исполнение кода, исправление ошибок, проверка исходных данных и финальная верификация.

▪️Полная стоимость завершения проекта. Реальная стоимость проекта включает: углубленное рассуждение, обращение к поиску и внешним базам, создание и выполнение кода, использование браузера и обеспечение работы вспомогательных модулей, инструментов и плагинов, хранение и форматирование контекста, контур верификации и повторные попытки.

Дешевая модель может оказаться дорогой, если ей требуется пять повторных запусков, постоянное вмешательство человека и полная перепроверка результата.

Дорогая модель может оказаться экономически эффективнее, если она завершает проект с первой попытки, почти не требует контроля и создает воспроизводимый результат.

▪️Автономность. Настоящая автономность измеряется не тем, сколько действий способен совершить агент, а тем, сколько раз человеку приходится возвращать его на правильную траекторию.

Следует учитывать частоту вмешательства, объем ручной проверки и долю результата, которую оператор верифицирует вручную.

▪️Стоимость верификации. Чем выше стоимость верификации, тем ниже реальная производительность агента.

Необходимо измерять: долю автоматически верифицируемых результатов, насколько часто LLMs дает сбой при выполнении, объем валидированного (правильно выполненного) выходного результата в % всего объема генерации.

▪️Способность восстанавливаться после ошибок. Ошибка сама по себе не всегда критична. Проблемой является неспособность обнаружить ее, локализовать и вернуться к последнему корректному состоянию.

ИИ-агент определяется не производительностью в идеальных условиях, а минимизацией совокупных издержек на достижение надежного и стабильного результата.

Spydell_finance

12 July 2026 14:04

€300К в недвижимость Кипра сегодня – это €457К через 5 лет 

3 факта о рынке Кипра в 2026 году

🔺Рост сделок во всех регионах.

🔺Рост стоимости актива: +25,15% (темп 5,03% в год, данные RICS). 

🔺Рост арендного дохода: +27,25% (доходность 5,45% годовых, RICS и KPMG).

При этом европейский ПМЖ на всю семью, защита капитала в юрисдикции ЕС, нулевой налог на дивиденды.

Марина Поповиду, основательница агентства элитной недвижимости на Кипре Antaria Homes, более 15 лет в премиальном сегменте рынка. Этот канал читают инвесторы, которые хотят заходить в сильные проекты раньше рынка. Там публикуют проекты до официального старта продаж, свежую аналитику, реальные кейсы и самые выгодные предложения в моменте – пока цены находятся на минимальном уровне.

👉 Подписывайтесь

Spydell_finance

11 July 2026 07:15

GPT-5.6: ставка на управляемость вместо скачка интеллекта

Главное – под предлогом новой модели OpenAI ввела жесткие лимиты на генерацию токенов. Теперь не получится за 20 баксов генерировать проекты на тысячи долларов. Теперь, как в Anthropic и xAI – каждый ответ сжирает токены в очень ограниченном лимите. Не так жестко, как в Anthropic, но всего 2-4 сложных запроса поглощают лимит на 5 часов.

OpenAI в четверг представила семейство моделей GPT-5.6, где произошел заметный, но не прорывной прирост производительности.

GPT-5.6 Sol на уровне Claude Fable 5, но почти вдвое дешевле Fable 5 и по цене на уровне GPT-5.5, модель Terra на уровне GPT-5.5 (вдвое дешевле Sol), а Luna на уровне GPT-5.4 (в 5 раз дешевле Sol).

Максимальный порог цен не изменился, но произошла резкая дефляция в сопоставимом сравнении, т.е. флагманскую модель, которая была в марте-апреле можно получить в 5 раз дешевле.

Баланс нарративов в презентации изменился. Раньше Сэм Альтман любил «надрачивать» на бенчмарки (их сейчас также много), но акценты другие. Впервые начали обращать внимание на два ключевых компонента – экономика проекта и прикладное значение (способность ИИ довести реальный бизнес-проект до финала).

Если очистить презентацию GPT-5.6 от рекламной шелухи, OpenAI пыталась донести достаточно конкретную идею: дальнейшее улучшение LLM определяется уже не столько ростом «чистого интеллекта», сколько способностью устойчиво выполнять длинную последовательность действий, пользоваться инструментами, контролировать промежуточный результат и укладываться в приемлемую стоимость.

Презентация выстроена вокруг четырех акцентов.

▪️ От единой флагманской модели к иерархии вычислительных режимов. Sol, Terra и Luna различаются не только качеством, но и предполагаемой ролью: сложное рассуждение для сложных проектов, аналитики и науки (Sol), массовая рабочая нагрузка для большинства задач (Terra) и дешевые рутинные операции (Luna). OpenAI признает очевидное: использовать максимальную модель для каждого запроса экономически бессмысленно.

▪️ От качества ответа к качеству завершенной задачи. Основной объект демонстрации – не текст, а законченный документ, программный продукт, финансовая модель, презентация, исследование или выполненная операция внутри внешней системы. Они представили агента Work (аналог Cowork от Anthropic), о нем в отдельном материале.

▪️ От одиночного рассуждения к оркестрации. Модель может самостоятельно писать вспомогательные программы, вызывать инструменты, обрабатывать промежуточные результаты и запускать несколько параллельных агентов. Это увеличивает глубину проекта и позволяет более эффективно распределять вычислительный бюджет. Отмечается, что семейство GPT-5.6 является отраслевым лидером по бюджету токенов на завершенную задачу (сколько токенов требуется для финализации задачи).

▪️ Переход OpenAI вверх по цепочке создания стоимости. Компания больше не хочет оставаться поставщиком токенов и чатбота. ChatGPT Work позиционируется как операционная среда для интеллектуального труда, конкурирующая с прикладным корпоративным софтом. Логика понятна – из агента Work сделать основную «утечку» вычислительного бюджета, чтобы «расчехлить» клиентов на более дорогие подписки за 100 или 200 в месяц или покупку токенов.

Концепция безлимитного чатбота за 20 баксов устарела. Теперь за проекты придется платить фиксированную стоимость, зависящую от сложности и умения правильно ставить задачу. Неверная инструкция или контекст данных и бюджет улетает «в пыль».

GPT-5.6 особенно сильна в следующих направлениях:

🔘Длительное выполнение задач с большим количеством инструментальных действий;
🔘Агентское использование и распараллеливание задачи;
🔘Преобразование разрозненного контекста в готовые документы, таблицы, презентации и приложения;
🔘Визуальная проверка и доработка созданного результата.

GPT-5.6 лучше удерживает конечную цель, реже застревает после неудачного действия, эффективнее перестраивает план и чаще доводит операцию до технически законченного результата.

Spydell_finance

09 July 2026 05:47

Продажи валюты со стороны крупнейших экспортеров в России вновь снижаются

Рост цен на сырье (энергоносители в первую очередь, но еще металлы и агросырье) в период с марта по май практически не отразился на притоке валюты во внутренний российский контур.

Вот, как это было: в мар.26 был установлен исторический минимум – $2.44 млрд, за 1кв26 – в среднем $3.7 млрд в месяц, в апреле продажа валюты резко выросла до $7.29 млрд, в мае – $10.93 млрд, в июне – $7.64 млрд, в среднем $8.62 млрд за 2кв26.

За 1П26 продажи валюты составили всего $6.17 млрд в месяц и это очень мало.

Кажется, прогресс в 2.3 раза в сравнении с началом года (1кв26)? Все относительно и здесь нужно учесть масштаб прошлых операций. Так за сопоставимый период времени в 2кв25 продажи составили $8.29 млрд, 2кв24 – $14.1 млрд (!), 2кв23 – $7.11 млрд.

По 3м средней пиковые продажи были как раз в 2кв24 ($14.1 млрд) и держались. В период с ноя.23 по авг.24 продажи валюты по 3м средней ни разу не опускались ниже $12 млрд и находились в узком диапазоне $12-14 млрд.

По 6м средней пиковые продажи валюты были с марта по август 2024 – $13-13.2 млрд в месяц (сейчас – лишь $6.17 млрд, т.е. вдвое ниже).

В периоды девальвационного импульса в 2023 и 2024 продажи валюты снижались до $7-9 млрд по 3м средней и $7.5-10 млрд по 6м средней.

Опираясь на эту статистику, текущий объем продажи валюты вдвое ниже пиковых показателей по 6м средней и в 1.64 раза ниже по 3м средней и это, учитывая увеличение продажи валюты в 2кв26.

Предложение валюты со стороны экспортеров необходимо синхронизировать и корректировать с учетом операций ЦБ/Минфина на валютном рынке.

В июне чистые покупки валюты со стороны ЦБ/Минфина составили $1.28 млрд vs продаж $0.01 млрд в мае, $1.32 млрд в апреле, $1.80 млрд в марте, $4.13 млрд в феврале и $3.01 млрд в январе.

Таким образом, за 2кв26 чистые операции ЦБ/Минфина на валютном рынке около нуля vs продаж валюты на $2.98 млрд в месяц в 1кв26.

Для сравнения, среднемесячные продажи в 2025 составили $2.15 млрд, в 2024 – $1.33 млрд, а в 2023 – $0.84 млрд.

Соответственно, предложение валюты со стороны экспортеров с учетом операций ЦБ/Минфина в июне составило всего $6.36 млрд (третий самый низкий результат с 2022 года) после $10.94 млрд в мае, $8.62 млрд в апреле, $4.23 млрд в марте, $7.67 млрд в феврале и $8.14 млрд в январе. За 2кв26 – $8.64 млрд, 1П26 – $7.66 млрд и это минимум за весь период статистики!

По 6м средней пиковая плотность продаж была в середине 2024 – $14.6 млрд в месяц. В период девальвационного шока в 2023 – $8.5-9.5 млрд, а в 2024 – $11.5-12 млрд.

Любые рассуждения о том, что экспортеры + ЦБ/Минфина «наводняют» систему долларами, поэтому рубль такой крепкий – это фейки. Реальные продажи на историческом минимуме.

С точки зрения предложения валюты, сейчас наихудший период за последние 5 лет, несмотря на рост продажи от экспортеров в 2кв26.

Учитывая конъюнктуру, с июля-августа предложение валюты вновь резко снизится в среднем до $5-6 млрд в месяц с учетом ЦБ/Минфина.

Spydell_finance

07 July 2026 20:15

Способен ли ИИ заменить человека? Ранее Ч1 и Ч2

Системное вытеснение человека начинается, когда ИИ сможет вести проект на недели и месяцы, сохраняя и эффективно удерживая контекст, подстраиваясь под быстро меняющиеся условия, сохраняя интегральную целостность и связанность проекта.

Сейчас ИИ в основном находится между рекомбинацией и гипотезами. Он может расширить поле вариантов, но не гарантирует, что нашел новое рабочее пространство решений.

🔘Человек начинает уходить из операционной роли, когда ИИ стабильно, эффективно и с экономической точки зрения рентабельно выполняет более 50% задач лучше/дешевле/быстрее, чем человек.

🔘Человек уходит из экспертной роли, когда ИИ: самостоятельно декомпозирует задачу, ставит подцели и консолидирует необходимый пул инструментов / ресурсов с координацией ИИ-агентов для наиболее эффективной реализации поставленной задачи, сам определяет недостающие данные, верифицирует источники информации, загружает, калибрует, синхронизирует и интегрирует структуру данных в необходимый формат интеграций для проекта, сам проверяет результат и исправляет ошибки, выстраивает иерархию приоритетов и причинную карту, в конечном итоге сам работает с противоречиями, техническими, системными сбоями и решает проблемы по мере поступления.

Ничего из этого нет и пока не предвидится, поэтому можно выдохнуть и успокоиться – ИИ не захватят мир, по крайней мере, в обозримой перспективе.

В чем заключается уникальная ценность человека? Непрерывный контакт с реальностью, калибровка обратных связей и модификация накопленного опыта через работу над ошибками в формате «действие – противодействие – саморефлексия или процедурные операции по контролю и коррекции ошибок».

Человек (не все конечно, а те, кто предрасположен к этому) непрерывно учится, корректирует опыт, изменяет вектор движения в зависимости от ситуации, оптимизирует пути решения проблем в динамической среде.

LLMs в своей сути – статична, т.к. веса определены в корпусе данных в момент обучения. Вся последующая работа с ИИ происходит в «черном ящике» без накопления опыта с неприемлемо малым объемом контекста (достаточно для локальных задач, но критически мало для крупных проектов).
 
🔘Настоящая грань начинается там, где ИИ перестает быть исполнителем задач и становится автономным создателем новых рабочих систем: научных, технологических, промышленных, организационных.

ИИ сам формирует гипотезу, проверяет ее через эксперимент или симуляцию, получает результат, исправляет модель и запускает следующий цикл без человека в роли главного исследователя.

Например, ИИ анализирует массив литературы, находит слабое место в существующей теории, предлагает новую научную гипотезу, проектирует эксперимент, передает задачу роботизированной лаборатории, получает данные, видит, что гипотеза частично неверна, перестраивает модель, вносит соответствующие коррективы, проектирует вторую серию экспериментов, получает новую порцию результатов и повторяет цикл верификации, синтеза, калибровки и реинтеграции данных.

ИИ уже сейчас может выдать тысячу идей. Большая часть будет мусором, часть – банальной рекомбинацией ранее оформленных идей, но несколько – интересными, которые скорее являются интерполяцией в рамках градиента решений в рамках уже существующих идей. Это не сингулярность. Это «интеллектуальная мясорубка» вариантов.

Сингулярный порог другой:

🔘ИИ создает новое пространство решений, где раньше не было понятного направления поиска.

Например, новая архитектура аккумуляторов, новый принцип охлаждения дата-центров, новая структура материалов, новый метод синтеза лекарств, новая архитектура чипов и еще сотни других научных и инженерных вариаций.

🔘ИИ должен вести междисциплинарный инженерный проект неделями и месяцами, удерживая целостность проекта, сохраняя контекст и накопленный опыт, корректировать ошибки, непрерывно верифицировать результаты, модифицировать пути решения проблем в зависимости от условий, сохраняя физическую реализуемость и обратную связь.

Пока лишь умные чат-боты с претензией на кривых ИИ-агентов, но прогресс идет!

Spydell_finance

07 July 2026 14:14

‼️Напоминание! Завтра начинаем публикации в новом канале, будут  идеи и стратегия с учетом текущей ставки, с доходностью 15-50% и сроком до 1-2 месяцев.

Уже опубликованы облигационные портфели, актуальная подборка, под новый ключ.

‼️Дополнительно каждый день будет выходить 1 урок, идеально для новичков!

Без пустых новостей, без лишней информации, только то, что действительно важно и нужно.

ВХОД — /channel/+gcUH8KN7tqg2YjA6

Задумка свежая, стоит задача набрать отзывы, заходите, тестируйте!

Spydell_finance

17 July 2026 05:56

Тотальный обвал на Мосбирже

С 16 июня по 16 июля включительно индекс Мосбиржи обвалился на 22.3% по внутридневным min/max.

За сопоставимый период времени (оценка скорости/интенсивности обвала) последний раз подобное или сильнее было 10 октября 2022 (-26.3%), до этого в фев.22, в мар.20, в июл.09 и острую фазу кризиса 2008-2009 и в июн.06, т.е. всего 6 (шесть!) раз за 20 лет!

5 из 6 раз (за исключением 2006) подобный месячный обвал был в условиях кризиса.

Масштаб падения с 9 марта по 16 июля 2026 составил 32.7%! За сопоставимый период (91 торговый день) хуже было только в 2022, 2020 и 2009.

За всю историю российского рынка было лишь 4 серьезных кризиса: дефолт и кризис ГКО 1998 – обвал за 108 торговых дней на 76.3%, глобальный экономический кризис 2008 – обвал на 74.1% за 113 дней, COVID 2020 – обвал на 35.7% за 42 дня и СВО в 2022 – обвал на 60.8% за 92 дня.

Из этих четырех – два кризиса внутренних и два внешних.

После 16 июня темп снижения вырос в 5.67 раза в сравнении с 9 марта – 15 июня. Средний внутридневной диапазон вырос в 2.58 раза, волатильность дневных изменений в 2.98 раза.

Соотношение суммарного давления падающих сессий к положительным отскокам выросло с 1.58 до 3.13 раза, т.е. сильно преобладают дни с падением.

Эпизоды 1998, 2008, 2020 и 2022 годов содержат более глубокие короткие эпизоды. Однако, текущая структура обвала экстремальна: обвал на низкой базе на высокой скорости и погружением на абсолютное дно.

Никогда в истории не было 19 недель непрерывного снижения, и очевидно, будет и 20 неделя, по крайней мере, начало недели из-за дивотсечек Сбера и ВТБ.

Беспрецедентность текущего обвала заключается не в абсолютной глубине просадки (уступающей кризисам 1998, 2008 и 2022 годов), а в кинетике уничтожения капитализации и сопоставимом сравнении.

За исключением избранных компаний (в основном Сбербанк), весь остальной рынок уничтожен – обновление исторических минимумов по номиналу или возле минимумов.

Рынок достиг абсолютных исторических минимумов в сравнении к денежной массе, доходам физлиц и возле минимума 2008 года в реальном выражении.

С 2021 года рынок уполовинился, а денежная масса выросла более чем вдвое, т.е. соотношение ухудшилось в четыре (!) раза и это худшее сжатие в истории!

По многим акциям (в основном второй и третий эшелон) продажи носят тотальный и беспорядочный характер, сопоставимый с кризисом 2008 в самой острой и драматичной фазе.

Сам индекс не показывает всю драматичность ситуации из-за эффекта крупных компаний (Сбер, Яндекс, Татнефть, Озон).

Даже, казалось бы, «защитная» компания в виде Полюса рухнула вдвое (!) с начала июля!

Тотальный разгром в металлургах, угольщиках, электроэнергетике, телекомах, технологическом секторе, девелоперах, на уровни 10-летней давности откатилась нефтянка, Газпром «руинизировался» до исторического минимума.

По уровню апатии и депрессивности сейчас худший эпизод за всю историю существования российского рынка, даже превосходя кризис 2008. Тогда в процентном отношении было сильнее, но кризис был относительно скоротечным (примерно полгода) и очень мощное V-образное восстановление.

«Кризис» 2020 никто не заметил из-за скоротечности и быстрого восстановления, кризис 2022 был также быстрым (в острой фазе – 3 месяца и до полугода ерзание на низах), но с надеждой на быструю нормализацию.

Все предыдущие кризисы были в разной степени разрушительности и продолжительности, но у них был универсальный паттерн – интенсивное V-образное восстановление и устойчивая надежда на нормализацию.

Сейчас иначе. Этот кризис сложнее, т.к. подрывается вера в будущее, в нормализацию и в то, что здесь вообще какие-либо хорошие новости могут быть. Передоз плохих событий.

По формальным критериям и параметрам на макроуровне – нет причин для такого обвала, но обвал не из-за макро или финпоказателей и даже не из-за корпоративной отчетности – это в области психологии и восприятия будущего.

Технически рынок готов к восстановлению, но структурно проблемы остаются.

Spydell_finance

16 July 2026 11:20

В России зафиксирован резкий рост инфляции в июне

В июне цены выросли на 0.84% м/м SA, что является максимальным ценовым импульсом с дек.24.

Важны не цифры, а важна структура и декомпозиция вклада в инфляцию.

Банк России не представляет веса, но мне удалось их реконструировать через структуру расходов домохозяйств с очень высокой расчетной точностью. Через веса в июне рост цен составил 0.82%, что в пределах погрешности (на 0.02 п.п) расходится с расчетами Банка России.

Далее собственная реконструкция цен на основе статистики Росстата и Банка России.

🔘В июне цены снижались на товары и услуги, имеющие вес в структуре ИПЦ, на уровне 23.3%, обеспечивая отрицательный вклад в инфляцию (снижение цен) на 0.124 п.п, соответственно цены росли на 76.7% оставшихся категорий товаров и услуг с положительным вкладом на 0.938 п.п.

🔘25.6% в структуре товаров и услуг обеспечили положительный вклад в инфляцию на уровне 0.11 п.п.

🔘В совокупности чуть больше 51% товаров и услуг в структуре ИПЦ обеспечили интегральный нулевой вклад в инфляцию (23.3% дали отрицательный вклад на 0.124 п.п, 25.6% положительный вклад почти на 0.11 п.п и еще одна категория с вкладом +0.015 п.п).

🔘Весь рост цен в июне сформировали товары и услуги, представляющие 39.9% в структуре ИПЦ, а именно:

·         Нефтепродукты – 0.314 п.п
·         Плодоовощная продукция, включая картофель – 0.223 п.п
·         Услуги связи – 0.084 п.п
·         Мясопродукты – 0.056 п.п
·         Бытовые услуги – 0.051 п.п
·         Жилищно-коммунальные услуги – 0.038 п.п
·         Общественное питание – 0.026 п.п.
·         Услуги в сфере зарубежного туризма – 0.022 п.п.

Есть еще 2.79% товаров, взвешенных по доле расходов, в продовольственных товарах, 4.04% товаров в непродовольственных товарах и 1.84% в услугах, цены на которые Банк России не отслеживает.

Если оценивать инфляцию с начала года (1П26), среднемесячный рост цен по всем категориям составил 0.55% (6.8% SAAR), где декомпозиция вклада следующая:

🔘Снижение цен отмечено в 10.7% товаров и услуг, взвешенных по доле расходов, обеспечив совокупный вклад в снижение цен на уровне 0.022 п.п.

🔘Еще 15.1% товаров и услуг имеют положительный вклад на уровне 0.022 п.п, т.е. почти 26% в структуре ИПЦ обеспечивают нулевое воздействие на инфляцию.

🔘Наиболее проблемные категории с начала года:

·         Нефтепродукты: +0.106 п.п
·         Жилищно-коммунальные услуги: +0.071 п.п
·         Бытовые услуги: +0.051 п.п
·         Алкогольные напитки: +0.050 п.п
·         Услуги связи: +0.023 п.п
·         Мясопродукты: +0.021 п.п
·         Общественное питание: +0.021 п.п
·         Медицинские услуги: +0.019 п.п
·         Яйца: +0.016 п.п
·         Услуги пассажирского транспорта: +0.016 п.п.

Если фокусироваться только на топливе, в июне топливо обеспечило 37% от роста цен, за 2кв26 – 34%, за 1П26 – 19%, за последний год – 15%, тогда как в 2017-2019 топливо обеспечило 5-7% в структуре роста цен.

Теперь по темпам инфляции в привычном и структурированном формате.

▪️Все товары и услуги: 0.84% м/м в июне, 3м – 0.40%, 6м – 0.55%, 12м – 0.49% при норме 0.27% в 2017-2019.

▪️Продовольственные товары – 0.87% м/м, 3м – 0.08%, 6м – 0.35%, 12м – 0.28% при норме 0.23%.

Вклад в формирование общего роста цен в июне – 0.338 п.п, 3м – 0.031 п.п., 6м – 0.135 п.п, 12м – 0.111 п.п при норме 0.086 п.п.

▪️Непродовольственные товары – 1.07% м/м, 3м – 0.58%, 6м – 0.56%, 12м – 0.43% при норме 0.27%.

Вклад в формирование роста цен в июне – 0.351 п.п, 3м – 0.190 п.п., 6м – 0.182 п.п, 12м – 0.141 п.п при норме 0.095 п.п.

▪️Услуги – 0.55% м/м, 3м – 0.64%, 6м – 0.83%, 12м – 0.83% при норме 0.33%.

Вклад в формирование роста цен – 0.154 п.п, 3м – 0.182 п.п., 6м – 0.235 п.п, 12м – 0.235 п.п при норме 0.089 п.п.

Зона нестабильности: топливо, нестабильная плодоовощная группа, устойчиво повышенная инфляция в услугах и возобновление повышенного роста цен в мясопродуктах, рыбопродуктах и общественном питании.

Учитывая распределенный эффект топлива на цепочку издержек, вторичные эффекты гарантированы, если высокие цены на топливо закрепятся до осени.

Spydell_finance

16 July 2026 05:33

В России начался кризис в июне

В соответствии с опережающими данными Банка России, в России начался кризис в июне на основе июльских опросов бизнеса.

Индикатор бизнес-климата обвалился до -3.65п (соответствует снижению ВВП примерно на 2% г/г) и это даже хуже, чем в мобилизационный шок в сен.22 (-1.06п), а последний раз так слабо было в апр.22 (-4.01п) на пике санкционного давления и эмоционального паралича после начала СВО.

За последние 25 лет (294 месяца с 2002 года) ИБК ниже нуля был 45 месяцев, а ИБК ниже (-3.65п) всего 13 месяцев (3 раза в 2022, 3 раза в 2020 и на протяжении 7 месяцев с ноя.08 по май.09), т.е. столь низкие показатели были исключительно в фазе кризисов 2009, 2020 и 2022.

Разница в том, что кризисы 2020 и 2022 были краткосрочными (около 3 месяцев), кризис 2009 был очень сильным, но также краткосрочным и по V-образной траектории, сейчас непонятна ни продолжительность, ни масштаб погружения.

Методологически было бы неверным называть однократный уход ниже нуля, пусть даже столь мощный, кризисом – для этого необходимо подтверждение минимум на протяжении 3-4 месяцев, но здесь показательна динамика и скорость ухудшения.

Для понимания масштаба снижения, за 3м – (-0.43п), 6м – 0.08п (минимум с сен.22), 12м – 1.14п по сравнению с 3.06п в 2025, 7.11п в 2024 и 2023, 5.15п в 2021, 2.89п в 2017-2019.

За месяц ухудшение составило 4.51п, последний раз сопоставимо или сильнее было в сен.22. Все без исключения сектора продемонстрировали снижение, но обрабатывающее производство практически без изменения, как и коммунальные услуги.

Наиболее чувствительное ухудшение отмечается в добыче (минимум с середины 2020), торговле (минимум с весны 2022), строительстве (минимум с весны 2022), услугах и транспортно-логистическом секторе (минимум с весны 2022).

По структуре ИБК:

·         Индекс ожиданий от экономики рухнул до 2.85п, ниже было только в кризисы 2009, 2020 и 2022.

·         Индекс оценки текущей ситуации по экономике рухнул до (-9.93п) – повторение наихудших показателей в рецессию 2015 года, а ниже было также только в кризисы 2009, 2020 и 2022.

ИБК по размеру бизнеса:

·         По крупным компаниям снижение до 3.02п – минимум с весны 2022

·         По средним компаниям обвал до (-1.68п) – наихудший показатель с кризиса 2022, до этого ниже было в кризисы 2020 и 2009.

·         По малым и микро компаниям – обвал до (-4.49п), повторив минимумы рецессии 2015, ниже было только в кризисы 2022, 2020 и 2009.

▪️ Загрузка производственных мощностей снизилась до 76.9% – минимум с 4кв20 по сравнению с 80.9% на пике экономического расширения в 3кв23, в 2023-2024 загрузка производственных мощностей составила 80.7%.

▪️ Индекс инвестиционной активности восстановился в положительную область до 0.46п в 2кв26 после обвала на (-3.32п) в 1кв26, но даже с выходом в плюс – это наихудшие показатели с середины 2022. Для сравнения, в 2023 в среднем 7.94п, в 2024 – 6.63п.

Основной вклад в восстановление инвестиционной активности внесла промышленность за счет преимущественно добычи и в меньшей степени за счет обработки, однако, в торговле происходит ухудшение (минимум с середины 2022), стабильно плохие показатели, но без явного ухудшения в транспортно-логистическом комплексе и услугах и очередная фаза ухудшения в строительстве.

Более репрезентативный показатель – ожидаемая инвестактивность компаний, формирующая проекцию намерений по инвестициям в краткосрочной перспективе.

▪️ Ожидаемая инвестактивность – снижение на 0.39п в 2кв26, являясь минимальным показателем с 1кв22, до этого минус был только в 1кв20. Для сравнения, средние значения в 2023 – 6.03п, в 2024 – 5.07п.

Весьма показательно ухудшение планов по инвестициям в секторе услуг с выходом в сильный минус на 2.16п в 2кв26, что является наихудшим показателем с 1кв22 по сравнению с уверенными плюс 2.82п в 2023-2024.

В целом по экономике по инвестиционному импульсу точка перелома образовалась в 1кв24, по крайней мере, до 3кв24 инвестиционные планы были высокообеспеченными, на относительно умеренном уровне в 1П25, а видимое ухудшение началось с 4кв25 с явным ускорением.

Spydell_finance

15 July 2026 16:25

Инфляция в США притормозила, но остается высокой

ИПЦ в США снизился в июне до 0.42% м/м с учетом сезонности после роста на 0.47% в мае и на 0.64% в апреле.

Базовый ИПЦ практически не изменился, минус 0.02% м/м после 0.21% в апреле и 0.38% в марте.

То, что публикует BLS, наводнено статистическими искажениями и аномалиями, я обычно подробно анализирую отчет PCE от BEA, который участвует в расчете дефлятора ВВП в таргетах ФРС.

Но, работаем с тем, что есть.

Формально, это самое сильное месячное снижение ИПЦ с апр.20, что позволило замедлить годовую инфляцию с 4.2 до 3.5%, а базовую инфляцию с 2.9 до 2.6%.

Вся дефляция обусловлена энергией (логично), преимущественно бензином (вклад около 93% в энергетической группе). Без учета энергии цены в июне не снизились, а выросли примерно на 0.02%, эффект продуктов питания составил +0.028 п.п, - базовая инфляция около нуля.

Наибольший положительный вклад в июне обеспечили:

·   Аренда и стоимость проживания: +0.041 п.п;
·   Культура, спорт и развлечения: +0.026 п.п;
·   Мебель, бытовое оборудование и содержание жилья: +0.010 п.п;
·   Услуги персонального ухода: около +0.005 п.п.

Основные категории, снижавшие цены в июне:

·   Автострахование: −0.053 п.п при падении цен на 2%;
·   Связь: −0.048 п.п при снижении на 1.5%;
·   Одежда и обувь: −0.014 п.п;
·   Медицина: −0.011 п.п;
·   Поддержанные автомобили: −0.006 п.п.

Только автострахование и связь вычли из инфляции около 0.10 п.п. В связи с этим основным событием стало снижение стоимости мобильной телефонии на 3.3%, обеспечившее отрицательный вклад на 0.044 п.п. Это та самая категория, которая регулярно подвергается сильным методологическим и гедонистическим корректировкам и ранее уже создавала аномальные выбросы в статистике.
 
С начала года общий ИПЦ вырос на 2% (4.05% SAAR), а базовая инфляция выросла на 1.28% (2.58% SAAR).

В структуре прироста цен с начала года основной вклад обеспечили три категории, сформировав свыше 80% от совокупного роста цен по всей выборке товаров и услуг:

·         Жилье и коммунальные расходы: +0.762 п.п, 38% от общего роста цен по всем товарам и услугам
·         Транспорт: +0.648 п.п, 32.3%
·         Продукты питания и напитки: 0.214 п.п, 10.7%
·         Прочие товары и услуги, не входящие в широкие агрегированные категории: +0.082 п.п, 4.1%
·         Одежда и обувь: +0.080 п.п, 4.0%
·         Культура, спорт и развлечения: +0.078 п.п, 3.9%
·         Медицина: +0.063 п.п, 3.2%
·         Образование и связь: +0.024 п.п, 1.2%
·         Остаточные категории товаров и услуг: +0.054 п.п, 2.7%.

В транспортной группе практически весь рост сосредоточен в топливе:

·   Моторное топливо подорожало с начала года на 20.99%, вклад +0.603 п.п;
·   Общественный транспорт: +9.64%, вклад +0.107 п.п;
·   Новые и поддержанные автомобили: −0.96%, вклад −0.072 п.п.

Топливо обеспечило 93% транспортного вклада и около 30% всей инфляции с начала года.

В жилищной группе:

·   Аренда жилья: +0.590 п.п;
·   Коммунальные услуги: +0.125 п.п;
·   Мебель и домашнее оборудование: +0.042 п.п.

Жилье и топливо вместе обеспечили 1.365 п.п, или 68% всего роста цен с начала года. Если учитывать транспорт целиком, две широкие категории сформировали свыше 70% инфляции.

Однако, рост стоимости жилья замедлился до минимума с января 2021, базовый 3м импульс снизился до 2.29% SAAR.

С начала года общий инфляционный импульс составляет 4.05% SAAR, причем 68% роста цен сформировали жилье и топливо.

Если анализировать 1П26 в сравнении с трендом 2017–2019, среднемесячный вклад общего ИПЦ составил 0.332% в 1П26, превышая норму 2017–2019 на 0.155 п.п в месяц.

Структура этого превышения:

·  Транспорт: +0.087 п.п;
·   Жилье и коммунальные расходы: +0.030 п.п;
·   Одежда: +0.014 п.п;
·   Продукты питания: +0.014 п.п;
·   Прочие товары и услуги: +0.007 п.п;
·   Развлечения: +0.006 п.п;
·   Образование и связь: +0.004 п.п;
·   Медицина: −0.009 п.п.

Транспорт и жилье сформировали около 76% всего отклонения от нормы 2017-2019.

Spydell_finance

15 July 2026 05:31

Дефицит бюджета США вновь увеличивается

В период с ноя.25 по май.26 дефицит бюджета США по 12-м сумме стабилизировался в узком диапазоне 1.61–1.68 трлн, а в июне 12м дефицит вырос до 1.81 трлн – это максимум с авг.25.

В июне дефицит составил 120 млрд vs профицита 27 млрд в июн.25. Чем обусловлено ухудшение бюджетной ситуации?

В июне расходы резко выросли на 23.4% г/г или на 117 млрд, тогда как доходы сократились на 5.8% г/г или на 31 млрд.

В структуре годового роста расходов на 117 млрд в июне:

·         Медицина – 96.4 млрд, из которых Medicare – 79.6 млрд;
·         Пенсии и поддержка ветеранов – 22 млрд;
·         Чистые процентные расходы – 20.1 млрд;
·         Оборона – 12.7 млрд;
·         Все прочие растущие категории обеспечили прирост расходов на 20.5 млрд;
·         В июне сократились 7 категорий в совокупности на 56.5 млрд, из которых наибольший эффект обеспечило образование – почти 45 млрд сокращения расходов.

По образованию валовые расходы составляли 33.3 млрд, но они были перекрыты возвратами на 67 млрд, преимущественно в контуре студенческого кредитования. Получился отрицательный расход на 34 млрд. Это временная история.

Вторая временная история – аномальный положительный дифференциал расходов на Medicare почти на 80 млрд из-за занижения базы сравнения июн.25. Это связано с календарным эффектом – 1 июня 2025 года пришлось на воскресенье. Платежи Medicare и ряда других обязательных программ, которые должны были пройти 1 июня, были досрочно перечислены в мае 2025 года. В 2026 году 1 июня пришлось на понедельник, поэтому выплаты остались в июне.

Доходы в июне сократились на 31 млрд к прошлому году, где основной вклад обеспечили:

🔘Таможенные сборы со снижением на 52.2 млрд. Это связано с началом действия программы возврата незаконно уплаченных пошлин в 2025 в связи с самодурской инициативой Трампа.

По предварительным расчетам в июне на возврат ушло около 47 млрд и еще почти 22 млрд в мае, т.е. почти 60 млрд вернули. Это привело к отрицательным доходам по пошлинам на 25.5 млрд в июне и нулевым доходам в мае по сравнению с доходами около 22 млрд в марте–апреле 2026.

Для сравнения, с июн.25 по фев.26 среднемесячные доходы были около 28.7 млрд (пик был в окт.25 – 31.3 млрд), тогда как до волюнтаризма Трампа с тарифами собирали примерно 6.7 млрд в месяц, т.е. чистый эффект от пошлин был примерно 22 млрд в месяц.

Лазейки в законодательстве позволили Трампу оставить часть пошлин с доходами 21–23 млрд в месяц, что втрое выше нормы, но возвраты обнуляют весь положительный эффект, с апреля накопленные доходы около нуля.

🔘НДФЛ выросли на 19.9% г/г или +47 млрд, а соцсборы сократились на 12.6% г/г или (-22.1 млрд). Это связано с бухгалтерскими манипуляциями. 22.3 млрд было переброшено из соцсборов в НДФЛ, в итоге скорректированные соцсборы выросли в пределах нуля, а НДФЛ прибавили 10.4% г/г.

Несмотря на стремительный рост НДФЛ последние годы, текущие сборы по 12-м сумме немного превысили максимумы середины 2022.

🔘Корпоративные налоги в июне выросли на 2.1% г/г или 1.5 млрд, но база сравнения очень низкая – сборы находятся на уровне середины 2021 (!) и почти на треть (!) ниже максимума в сен.24.

За 9-м фискального года (окт.25–июн.26) расходы выросли на 3.2% или 172 млрд, из которых:

·         Медицина – 104 млрд;

·         Пенсии и поддержка ветеранов – 90 млрд;

·         Чистые процентные расходы – 78 млрд;

·         Оборона – 31 млрд;

·         Все прочие статьи сократились на 131 млрд в основном за счет образования – 57 млрд, сокращения субсидий по «зеленой повестке» – 26 млрд, инфраструктурного обеспечения – 21 млрд.

За 9-м фискального года доходы выросли всего на 3.6% г/г или +143.2 млрд, где

·         НДФЛ выросли на 136.3 млрд или +6.6% г/г (примерно половина прироста связана с налогами на богатых и налогами на прирост капитала), а соцсборы обеспечили 39.6 млрд или +3.1% г/г;

·         Пошлины обеспечили 55 млрд или рост на 51%, но это уже неактуальная история;

·         Корпоративные налоги сократились на 87 млрд или 23.7% г/г;

·         Все прочие категории в пределах нуля.

Spydell_finance

14 July 2026 12:02

Тренды в индустрии ИИ в 2026

ИИ-агенты как самодостаточное и зрелое ответвление от целого «зоопарка» ИИ-направлений оформились только в 2026 году.

Первые коммерческие и относительно приемлемые ИИ-агенты начали появляться лишь весной 2025, где плацдарм был сформирован в среде кодинга, резкое ускорение началось в 2П25, а в «промышленных» масштабах стали оформляться только в 2026 и скорее к середине 2026 вышли на достаточно зрелый уровень, где можно «обрамлять» корпоративные и научно-исследовательские задачи.

Это очень молодое направление, которое оформляется буквально на глазах.

▪️Главный и самый значимый тренд – отход ИИ-провайдеров от ориентации на розничный сегмент в сторону корпоративного сегмента, где логика предельно прозрачная.

Розничный сегмент очень обширный (потенциально сотни миллионов пользователей), но неплатежеспособный – доля тех, кто использует платную подписку от 2 до 7% в зависимости от проекта, при этом глубина платежеспособности очень ограниченная и редко выходит за 20 долларов в месяц. С пользовательской базы в 100 млн лишь около 5 млн будут платить, обеспечивая месячную выручку в 100 млн в условиях, когда сформированные обязательства могут исчисляться десятками миллиардов в месяц.

Этот кассовый разрыв не закрыть ничем, кроме попытки сжать расходы (в нынешней конфигурации – нереалистично) или придумать иную бизнес-модель.

▪️Второе генеральное направление – повсеместное внедрение ИИ-агентов, где центральным нарративом на любой презентации является расширение функционала, гибкости, производительности и возможностей ИИ-агентов.

Если не углубляться в теорию, ИИ-агент – это интеллектуальная среда, которая позволяет итеративно декомпозировать задачу на составные элементы, самостоятельно подбирать необходимый инструмент, плагин под каждый элемент задачи, выстраивать последовательность решения, наблюдать и корректировать ход выполнения, обеспечивать валидацию результата и формировать сборку цепочки элементов в целостный финальный результат в соответствии с инструкциями.

LLMs выступает лишь когнитивным ядром, вокруг которого выстроена инфраструктура выполнения.

Агент отличается от конвейера тем, что последовательность действий не фиксирована заранее: результат каждого шага возвращается в контекст и может изменить план.

Почему ИИ-агенты? Неограниченное масштабирование, где контур монетизации завязывается на экономику токенов (продаже токенов), а не продаже самих ИИ-агентов, цена которых пренебрежительно мала в структуре затрат на проект.

Почему именно это направление? Если ИИ-агенты окажутся достаточно хороши, они будут органично и глубоко встраиваться в бизнес и научные процессы, обеспечивая неразрывное функционирование бизнес-процессов внутри контура ИИ-агентов, что делает денежный поток стабильным, предсказуемым и растущим со временем по мере улучшения и расширения функционала ИИ-агентов.

Чем лучше будут ИИ-агенты, тем больше компаний начнут подключать, тем больше замещать бизнес-процессов внутри экосистемы ИИ-агентов и тем чаще использовать.

Порог монетизации розницы строго ограничен и уже выходит на плато, тогда как порог монетизации корпоративного сегмента потенциально безграничен при выполнении ряда ключевых условий: экономическая полезность (интегральные затраты на адаптацию ИИ-агентов должны быть ощутимо ниже существующей бизнес модели компаний), надежность (доля успешно завершенных задач, частота критических ошибок), стабильность (возможность воспроизводства результата, высокая предсказуемость результата и низкая волатильность в сбоях), уровень автономности (количество вмешательств человека), стоимость верификации/ валидации.

▪️Третье направление – ценность измеряется результатом, а не абстрактными характеристиками.

Если раньше от ИИ требовался ответ, сейчас от ИИ требуется решение задачи или обеспечение функционирования процесса – это принципиально разные требования. У задачи или процесса есть предельно четкие критерии успеха – финальный результат (выполнен или нет, а если выполнен – насколько успешно), стоимость, скорость, надежность и предсказуемость.

Баланс этих характеристик и определяет ценность ИИ-агентов.

Spydell_finance

14 July 2026 05:40

Трамп пытается возобновить войну в Иране

Да, все-таки надо признать, что Трамп полный дурак и политический импотент, который пытается скрыть свою немощность и природную тупость хаотичными действиями и рефлекторными огрызаниями в режиме «бешеной собаки».

За последние 4.5 месяца с начала войны в Иране (та самая легкая прогулка и экскурсия), Трамп сумел «оглушительно победить» Иран более 40 или 42 раз, причем не полностью победить, а уничтожить несколько раз вдоль, вглубь и поперек.

Нескончаемый поток похвальбы, самолюбования и трештолка Трампа многие читали и не раз – суть в том, что Трамп пытался изображать из себя победителя там, где формировались контуры исторического поражения США.

«Разрыв шаблона» между реальностью и транслируемыми из американского дурдома (администрация Белого дома) нарративами был настолько концентрированным и явным, что умственные способности американского руководства начали вызывать сомнения, даже у самых лояльных трампистов.

Не прошло и месяца с той самой грандиозной сделки от мастера сделок, в которой США попытались подписать самое позорное и издевательское поражение (скорее даже безоговорочную капитуляцию), но не Ирана, а … США!

Конфигурация «мега-сделки» мною была считана моментально и со временем, даже до самых отбитых в MAGA-движении начало доходить, что их король не просто голый, а еще и весьма тупой шоумен – прохиндей.

Еще никто не ужаливал самолюбие Трампа настолько сильно, как это сделал Иран. То, с каким изяществом коварные персы вытирали ноги об рыжий загривок, будут слагать легенды не одно поколение историков и политологов.

С Трампа сбили искусственно сконструированный образ альфа-самца – победителя, облачив перед мировой общественностью крайне посредственного прохиндея, пределом компетенций которого является гримасничество и паясничество провинциального циркача/аниматора на детских утренниках.

Трамп перестал быть страшным, а стал смешным и приобрел еще репутацию тупого балабола, где многие СМИ саркастически высчитывали количество выдуманных побед над Ираном.

Трамп может и тупой, но он всегда хорошо чувствовал медиа-тренды, у него развитый «нюх» на конъюнктуру.

Все последующие события строились вокруг того, чтобы показать «кто в доме хозяин», реанимировав образ «альфа-самца – победителя», особенно перед ноябрьскими выборами с попытками разрушить нарратив о «безоговорочной капитуляции США».

Попытка поиграть мускулами в условиях критически низкого интеллектуального обеспечения приводит к тому, что «Иран за три дня» превратился в кампанию без внятных контуров финализации с крайне затратным профилем.

Единственно, что Трамп за 4.5 месяца сделал правильно – зафиксировал убытки и попытался соскочить и … о, чудо, ему это удалось, хотя с несмываемым позором и издевательским мирным планом для ужаленного эго Трампа, но, по крайней мере, трафик через Ормуз частично разморозился.

В этом состоянии частичной разморозки можно было считать очередные выдуманные победы над Ираном и гордиться «геополитическим гением» Трампа, лакируя себе эго отборным трештолком, но нет.

Теперь Трамп решил снова нырнуть в ту самую бочку с дерьмом, из которой его персы вытянули, пусть и с репутацией полного идиота, но зато тогда вылез.

Будучи патентованным идиотом, Трамп пытается возобновить конфигурацию военных действий в худшем профиле и с более слабых позиций, не закрыв ни один критический просчет / ошибку первого этапа военной кампании.

Чтобы показаться ультимативным отморозком, Трамп решил взимать пошлины в 20% с торгового оборота за обеспечение безопасности в регионе.

Старый ты болван, военные действия не возобновляют, если твои военные базы и ключевая энергетическая инфраструктура стратегических союзников находятся под прямыми ударами БПЛА и ракетами противника в отсутствие технологий подавления БПЛА и развитой системы ПВО/ПРО. Сначала создай систему подавления воздушной угрозы, потом лакируй эго.

Это означает, что Иран снова начнет выносить энергетическую инфраструктуру региона, подрывая долгосрочный энергетический потенциал Ближнего Востока.

Дурдом.

Spydell_finance

13 July 2026 12:13

Попытки «реанимации» ИИ направления компании Meta

На прошлой неделе Meta выкатила обновление своей флагманской модели до Muse Spark 1.1.

Чем интересен этот кейс? Тот самый странный паренек (Марк Цукерберг), который сжег под сотню миллиардов долларов в своем перманентно убыточном подразделении Reality Labs, переключился на новое хайповое направление – ИИ, причем так переключился, что даже сам не понял, что хотел получить.

Никакой внятной концепции развития направления, как не было, так и нет, кроме банальностей (улучшение таргетинга рекламы и пользовательского опыта).

В прошлом году Цукер перекупал мировых суперзвезд в ИИ сегменте, причем платил им (десятки миллионов долларов) именно, как суперзвездам в спорте или шоубизнесе.

Обещал прорыв через год. Прорыва не получилось. Muse Spark оказалась настолько нелепой системой, что стала никому не нужна, даже внутри Meta и вот обновление до Muse Spark 1.1.

Если очистить презентацию Muse Spark 1.1 от риторики о «персональном сверхинтеллекте», смысл релиза становится достаточно прозаичным: версия 1.1 должна доказать не технологическое лидерство, а минимальную коммерческую состоятельность новой стратегии: собственная модель, публичный API, агентное программирование, мультимодальность и последующее развертывание внутри WhatsApp, Instagram, Facebook, Meta AI и умных очков.

Презентация выстроена вокруг четырех тезисов.

▪️Сокращение технологического гэпа от конкурентов. В тестах она лучше любой из флагманских моделей Google, на уровне лучшей китайской модели GLM-5.2 и примерно между GPT-5.3 и GPT-5.4 и Opus 4.6, т.е. это уровень мировых флагманов 1кв26, т.е. отставание в 1.5 года сокращено до 3-4 месяцев.

▪️Новая модель должна стать коммерческим продуктом. Meta впервые открывает платный доступ к собственному флагману через Model API. Это фактический отход от прежней стратегии Llama, где модели распространялись как открытая инфраструктура, теперь все модели будут проприетарными.

▪️Демпинг с целью захвата рынка ИИ. Meta делает ставку на дешевое массовое использование. Meta не пытается доказать абсолютное превосходство во всех категориях, а предлагает относительно недорогую модель, которую можно масштабно внедрять в приложения, потребительские сервисы и агентные системы.

▪️Бесшовная интеграция внутри собственной экосистемы приложений и сервисов. Учитывая огромную пользовательскую базу и накопленный стек переписок, видео (инстаграм), взаимодействия пользователей (социальный граф), статистику рекламного взаимодействия.
 
▪️Существенное изменение в сравнении с прошлой версией – полноценная мультимодальность. Первая Muse Spark работала преимущественно с текстом и изображениями, тогда как версия 1.1 должна понимать еще видео и сложные документы.

Главное преимущество модели в соответствии с паттерном презентации – не максимальная глубина рассуждения и не наилучшая производительность, а сочетание стоимости и дистрибуции (интегрированность в экосистему приложений и сервисов Meta с огромной пользовательской базой).

Это позволяет Muse Spark получать контекст не только из пользовательского запроса, но и из совокупного цифрового пространства Meta (почти как у xAI с платформой X, но значительно шире).

Потенциально модель может понимать медиа-нарративы по странам, регионам, социальным группам, лучше понимать, с кем взаимодействует человек, какой контент он потребляет, какие у него интересы, контакты, привычки и текущие намерения.

Теоретически, эту информацию можно монетизировать.

Никакого «сверхинтеллекта», который обещал Цукер, в модели нет даже близко. Есть гигантский объем персональных данных, превращающий среднюю модель в потенциально очень информированного ассистента.

Muse Spark 1.1 не продемонстрировала убедительного лидерства ни в одном фундаментальном классе интеллектуальных задач, поэтому бенчмарки даже нет смысла сравнивать. Программирование и научно-исследовательская работа – это не сценарии использования Muse Spark.

Реалистичный сценарий – очки виртуальной реальности и внедрение в экосистему Meta с попыткой ограниченного корпоративного внедрения через жесткий демпинг.

Spydell_finance

13 July 2026 06:48

Пространство ИИ-агентов

Создаст ли OpenAI новый триггер к развитию ИИ после релиза GPT-Work? Скорее да, чем нет.

Я бы назвал это революционным прорывом с точки зрения доступности, гибкости, универсальности и адаптивности.

Из всего пространства ИИ-агентов и интеллектуальных корпоративных SaaS решений, единственным жизнеспособным конкурентом является Claude Cowork, но в сопоставимых сценариях препятствием является «тяжеловесность» Claude Cowork, медленная скорость работы и очень высокая стоимость.

При первичном сравнении, парсинг информации в рамках заполнения корпоративных отчетов у GPT-5.6 Work произошел в 3 раза быстрее и более чем в 4 раза дешевле.

Почему у меня такой энтузиазм? Впервые за всю историю удалось реализовать задачу через ИИ по интеллектуальному WEB-парсингу (то, над чем бился более трех лет с крайне низким прогрессом). Сейчас произошел качественный прорыв.

В рамках API доступа ИИ не нужен, т.к. скрипты по загрузке и информационные системы по сбору, агрегации, синхронизации, компиляции и интеграции данных давно созданы. Где нужен ИИ? Собрать и обработать информацию, которую раньше приходилось собирать руками, буквально.

Это, теоретически, позволит сэкономить огромное количество времени, но сэкономленное время может быть абсорбировано на написание инструкций, контроль исполнения и верификацию результата от работы ИИ-агентов.

Пока нет ответа по балансу и пропорции распределения времени и ресурсов – придется тестировать на протяжении нескольких месяцев, чтобы иметь целостное представление, но пока – очень неплохо.

Почему именно GPT-5.6 Work – это революция? Claude Cowork имеет схожие возможности и характеристики (автономность, верификация, восстановление после сбоев, долговременная стабильность), но проигрывает в скорости, стоимости и упирается в ограничения (цензура и интеллектуальные права на контент).

Claude Code как самостоятельное ответвление, но составной элемент Claude Cowork более развит, чем GPT Codex, но локализован внутри чисто программной оболочки, работы с репозитариями, облачными средами и терминалом.

Однако, наилучшее слияние чатбота, браузера, программной оболочки и экосистемы ИИ-агентов однозначно лучше у OpenAI с коррекцией на стоимость, время работы и универсальность.

У Anthropic отдельные компоненты сильны, но целостная среда пока несколько менее широкая и интегрированная с очень высоким ценником. В ширине мультимодальной и офисной экосистемы, Work выглядит сильнее.

Помимо представленных сейчас на рынке: Microsoft 365 Copilot + Copilot Studio, Gemini Enterprise + Agent Platform, Salesforce Agentforce, ServiceNow AI Agents, AWS Bedrock AgentCore, IBM watsonx Orchestrate, Oracle AI Agent Studio и SAP Joule Agents / Joule Studio.

Все, что дальше Copilot Studio и Gemini Enterprise можно сразу «списывать». Это корпоративные решения в локализованных сценариях применения внутри специализированных экосистем для бизнеса. Они полезны там, где требуется более строгое управление, аудит и политика корпоративной безопасности с более локализованными настройками доступа к данным поверх экосистемы корпоративных решений AWS, Salesforce, ServiceNow и IBM.

▪️Microsoft Copilot Studio выигрывает за счет глубокой интеграции обширной экосистемы Microsoft (Microsoft 365, Teams, SharePoint, Dynamics, Dataverse, Power Platform и десятки других сервисов), что снижает необходимость строить отдельную систему подключения и синхронизации, но слабее в универсальности, чистой производительности и агентной гибкости.

В смешанной среде эффект Microsoft сильно снижается.

▪️Google Agent Platform дает доступ к десяткам моделей и позволяет подбирать модель под задачу с потенциально более широким и диверсифицированным набором инструментов и плагинов (выигрывает у OpenAI и Anthropic).

▪️OpenClaw, NVIDIA NemoClaw и Hermes Agent потенциально имеют значительно выше гибкость, универсальность и диверсификацию, чем решения у OpenAI и Anthropic, но сильно проигрывают «порогу входа» – доступности, т.к. требуется тщательная и сложная настройка экосистемы.

Есть еще Perplexity Computer и Manus, но изначально слабее.

По совокупности факторов, GPT Work пока вне конкуренции, а дальше – посмотрим.

Spydell_finance

12 July 2026 16:16

ИИ-агент GPT-Work, как плацдарм для нового поколения ИИ-агентов?

Практически никто не обратил внимание на GPT-Work, как универсальную агентную платформу.

Я на протяжении трех лет был одним из мировых лидеров в контексте описания совокупности технологических и экономических ограничений ИИ. Вместе с этим, я попытаюсь быть лидером в контексте описания пространства возможностей в расширении технологического потенциала от ИИ.

Чатботы начинались с простого формата: запрос → обработка контекста → ответ.

GPT-Work формирует значительно более сложный цикл.

Цель → декомпозиция задачи → планирование выполнения и консолидация ресурсов (в том числе поиск и агрегация источников информации) → выбор инструментов и плагинов в рамках контекста задачи → выполнение операций → проверка промежуточного состояния в автоматическом (формализуемая задача) или полуавтоматическом режиме (контроль оператора) → корректировка → создание конечного результата.

Со стороны оператора задачи сводятся к формализации цели и написанию техзадания/инструкции, агрегации контекста (данные, внешние или внутренние источники информации под задачу) и обеспечению контура верификации/валидации.

То, насколько корректно и технически грамотно написана инструкция, насколько полны и корректны данные и то, насколько надежно работает контур валидации – от всего этого зависит конечный результат.

Главный риск агентных систем заключается в каскадном наследовании ошибок. Если агент неверно понял цель, выбрал неправильный источник или допустил ошибку на раннем этапе, все последующие действия могут быть формально последовательными, но содержательно бессмысленными.

Главной проблемой является то, что ИИ-агент выполняет отдельные шаги, но не демонстрирует приемлемой надежности на уровне целостного проекта. Чем длиннее становилась цепочка действий, тем выше вероятность наследования и накопления ошибок.

Work не устраняет это фундаментальное ограничение, но меняет архитектуру взаимодействия.

Раньше пользователь вручную декомпозировал проект на модули, писал отдельные запросы, переносил результаты и следил за согласованностью. Теперь значительную часть этой координации берет на себя агентная оболочка.

Происходит переход:

🔘От изолированного чата к интегрированной интеллектуальной среде, объединяющей совокупность данных из разных источников (как внутренних – рабочих, так и внешних – доверенных), замкнутую на комплекс плагинов и инструментов, связанных внутри экосистемы OpenAI (агентная платформа на базе чатбота + Codex + браузер + MCP протоколы).

🔘От ручного подключения инструментов к динамическому выбору инструментов.

🔘От автоматизации отдельной задачи к автоматизации последовательности функций.

🔘От генерации элемента проекта к сопровождению состояния проекта.

Если классические LLM находились преимущественно на уровне задачи, Work пытается подняться на уровень модуля, рабочего процесса, а в отдельных ограниченных сценариях уже приближается к уровню проекта.

Именно это является качественным изменением.

Не стоит воспринимать GPT-Work, как ультимативное решение под большинство задач – это первый выход в публичное пространство с достаточно прокаченным агентным модулем, имеющим, впрочем, и ряд ограничений.

При всей перспективности конструкции Work не отменяет фундаментальные ограничения LLM.

🔘Подключение к большему количеству информации не означает правильного выбора информации.

🔘Декомпозиция задачи может оказаться неверной, иерархия приоритетов – ошибочной, выбранная методология – неактуальной.

🔘Наличие Python не гарантирует корректной постановки расчета и корректности имплементации модуля.

🔘Доступ к источникам не создает критерия истинности в динамической среде.

🔘Навыки и опыт не накапливаются – необходимо уметь фиксировать результат и обновлять протоколы инструкций.

Здесь необходимо жестко локализовать задачу и формализовать критерии с непротиворечивым контуром верификации. Это не универсальный инструмент.

Главный переход заключается в следующем:

ИИ перестает быть местом, куда приходят за ответом, и становится средой, внутри которой выполняется работа.

Spydell_finance

12 July 2026 07:22

Что такое ИИ-агент Work от OpenAI?

Назову это наиболее перспективным обновлением за всю историю OpenAI.

ChatGPT Work – это не новая LLM и не «цифровой сотрудник» в полноценном смысле.

Это попытка OpenAI собрать вокруг GPT5.6 интеллектуальную экосистему, способную не только сформулировать ответ, но и довести задачу до решения, используя сложную комбинацию декомпозиции задачи, выстраивания последовательности шагов и оркестрации инструментов при одновременном слиянии с чатботом, браузером и исполнительной средой Codex.

Попробую объяснить, почему я считаю это прорывом.

GPT Work способен работать внутри операционной системы пользователя на личном компьютере или сервере, подключая внешние источники данных, плагины, инструменты (поисковой движок, браузер, офисные, научные, исследовательские, мультимедийные и прочие инструменты), настраиваемые навыки / скиллы (инструкции под конкретную задачу) с возможностью фоновой или периодической работы и с интерпретатором кода для решения задач, создания исследовательских модулей или скриптов.

Это принципиально иной метод и способ взаимодействия с ИИ. Раньше канал коммуникации шел через чатбота, теперь интерфейс похожий (тот же чатбот), но экосистема позволяет внедряться в бизнес и научные проекты, создавая интеграционные смычки, автоматизируя комплекс задач по достаточно широкому профилю.

Другими словами, это первая за всю историю реальная заявка на ИИ-агента с условно высокой степенью автономности.

Встраивание технологий Codex не случайно.

Код является универсальным посредником между рассуждением и действием. Через программную среду агент может: преобразовывать данные, обращаться к API, создавать вычислительный и расчетный контур с математической верификацией через библиотеки Python, визуализировать результаты и управлять последовательностью операций.

Теперь любые расчеты идут исключительно через программный слой, т.е. ИИ-агент пишет софт / плагины или скрипты под задачу на языке Python, создавая виртуальную среду для расчетов в рамках целостной интеграции с контекстом проекта.

ИИ-агент GPT Work находится уровнем выше обычного чатбота: он управляет доступом к данным, оркестрирует инструменты и плагины, последовательно верифицирует статус проекта и обеспечивает форматирование результата в зависимости от инструкций.

Наиболее существенное улучшение – способность работать с распределенным контекстом.

Обычный чат видит преимущественно текущую переписку и загруженные файлы. Work может собирать контекст из корпоративных источников: Google Drive, Excel, SharePoint, Outlook, Gmail, Teams, Slack, Salesforce, базы данных и других систем.

Доступ к интегрированному в среду браузеру позволяет выполнять парсинг данных под авторизованной сессией пользователя так, как если бы это делал реальный человек.

Понятно, что это создает огромные возможности, но и значительные риски.

Контур верификации пока остается одной из главных нерешенных проблем. Сбой на любой итерации автоматически наследует ошибки во всех последующих итерациях, что убивает проект.

Контекст остается временным и селективным. Внешние хранилища увеличивают объем доступной информации, но не гарантируют, что необходимая информация будет найдена и правильно интерпретирована.

Ценность ИИ-агента GPT Work – в универсальности: нет привязки к одной корпоративной экосистеме, конкурируя шириной исполнительной инфраструктуры и гибкостью в адаптации под различные сценарии, обеспечивая связанность проектов.

Это управляемая агентная оболочка, превращающая языковую модель в интегратор данных, инструментов и рабочих процессов.

Главное преимущество, как видится, в создании интеллектуальной экосистемы с динамической автоматизацией разнородных процессов с возможностью перекрестной интеграции.

Некоторые интересные комбинации удалось реализовать, но пока находится на очень раннем этапе тестирования, полноценное мнение можно создать через несколько недель или даже месяцев по мере завершения проектов.

Spydell_finance

10 July 2026 06:26

Российский бюджет немного стабилизируется, но дефицит остается рекордным

В июне бюджетный баланс развернулся в положительную сторону, но называть это началом фискальной стабилизации преждевременно. Доходы составили 3.83 трлн руб, +34.3% г/г, расходы – 3.64 трлн, +13.3% г/г. Сформирован профицит 196 млрд vs дефицита 357 млрд в июн.25 по актуализированному ряду и профицита 128 млрд в июн.24.

Формально – незначительное улучшение, но Минфин не начал экономить: июньские расходы стали максимальными для этого месяца за всю историю и на 427 млрд превысили прошлогодние. Баланс улучшился исключительно потому, что доходы выросли на 980 млрд.

Я ранее еще не приводил оперативной структурной декомпозиции доходов, самое время закрыть «брешь».

В июне в структуре прироста доходов на 792 млрд или 33.6% г/г на НДС приходится 295 млрд, акцизы в минусе на 8 млрд, налог на прибыль +47 млрд, НДФЛ без изменения, доходы от импорта +105 млрд, а прочие доходы +353 млрд, куда входят дивиденды, штрафы, пошлины.

За 1П26 доходы составили 18.62 трлн, +5.8% г/г и +8.9% к 1П24, расходы – 24.35 трлн, +16.1% г/г и +37.6% к 1П24, дефицит – 5.73 трлн против 3.39 трлн в 1П25, 0.60 трлн в 1П24 и 2.35 трлн в 1П23. В 1П22 был профицит 1.48 трлн.

Уже исполнено 151% годового плана по дефициту и 55.3% по расходам, при этом распределение расходов всегда смещено во втором полугодии, а конкретно – в декабре, т.е. план по расходам точно выполнен не будет.

Это худший результат первого полугодия за всю доступную историю. За год дефицит увеличился на 2.34 трлн: дополнительные расходы дали 3.37 трлн ухудшения, рост доходов компенсировал лишь 1.03 трлн. Вся арифметика дефицита сводится к опережающему форсированию расходов.

С учетом роста цен примерно на 6% доходы фактически не изменились в реальном выражении (-0.2%), тогда как реальные расходы выросли на 9.5%.

Доходы разделяются на нефтегазовые: 3.66 трлн за 1П26, (-22.7%) г/г и (-35.8%) к 1П24, а ненефтегазовые доходы составили 14.9 трлн в 1П26, +16.3% г/г и +31.2% за 2 года.

В структуре ненефтегазовых доходов:

• НДС: +30.7% г/г и +49.6% к 1П24;
• Акцизы: (-1.2%) г/г и +25.4%;
• Налог на прибыль: +9.0% г/г и +87.5%;
• НДФЛ: +24.2% г/г и +96.9%;
• Доходы, связанные с импортом: +1.5% г/г и (-6.0%);
• Прочие доходы: +13.7% г/г и +16.2%.

За 1П26 в структуре прироста доходов на 2.1 трлн или +5.8% г/г: НДС – 1532 млрд, акцизы – снизились на 9 млрд, налог на прибыль – 172 млрд, НДФЛ – 28 млрд, доходы, связанные с импортом – 39 млрд, а прочие доходы увеличились на 340 млрд.

За 12м доходы составили 38.3 трлн, +3.0% г/г и +13.2% за 2 года, а расходы – 46.3 трлн. +6.5% г/г и +31%.

Наиболее важный структурный сдвиг – смещение доходной базы от нефтегаза к внутреннему налогообложению. Доля нефтегазовых доходов в общих сборах снизилась с 26.9 до 19.7% за год, доля ненефтегазовых выросла до 80.3%.

Сейчас основной вклад в прирост ненефтегазовых доходов вносит НДС, который растет в разы сильнее роста оборота торговли в российской экономике (по номиналу), что показывает экстремальный рост конверсии сбора (усиление администрирования).

При целевых доходах 40.28 трлн во втором полугодии необходимо собрать 21.66 трлн, +10% г/г. Внутри этого плана нефтегазовые доходы должны составить 5.26 трлн, +40.5% к 2П25, тогда как ненефтегазовые – 16.40 трлн, всего +2.9%. Ненефтегазовая часть достижима, нефтегазовая – уже нет: при текущей конъюнктуре годовые нефтегазовые доходы складываются в диапазоне 7–7.3 трлн против плана 8.92 трлн.

При годовом лимите расходов на уровне 44.07 трлн, на июль–декабрь остается 19.72 трлн – это на 10.1% меньше расходов 2П25 и на 19% ниже среднемесячного темпа 1П26. Чтобы выполнить плановый дефицит 3.79 трлн, бюджет должен перейти от дефицита 5.73 трлн в первом полугодии к профициту 1.94 трлн во втором. Это абсолютно невозможно, т.к. во втором полугодии распределяется основная часть бюджетных расходов.

Такой маневр возможен только через экстремально жесткий секвестр и повторение сценария конца 2025 в более экстремальном формате.

Spydell_finance

08 July 2026 07:27

Аномальные темпы накопления наличной валюты в России

В июне прирост наличности вне банковской системы составил 400 млрд руб, что сопоставимо со среднемесячными темпами в феврале-мае 2026 (384 млрд).

За 1П26 прирост наличной валюты составил 1.56 трлн руб, что является вторым результатом в истории после 1П20 – 1.86 трлн (COVID ограничения).

За последние 12м прирост по номиналу на 3.09 трлн – это второй результат за всю историю после пиковых 3.9 трлн в авг.23, однако, набранный темп в 2026 предполагает обновление рекорда уже в конце года (ближе к 5 трлн), т.к. в конце года наличка всегда растет (сезонный эффект).

Здесь еще важен дифференциал – так в 1П25 было сокращение наличной валюты на 573 млрд, а в 1П24 сокращение на 428 млрд.

Очевидно, что уход в наличность не связан с траекторией ключевой ставки. Основные причины: блокировки связи, частичный уход экономики в тень и частичная утрата доверия к банковской системе из-за регулярных вбросов про ограничения прав на владение сбережениями в различных формах.

Процесс не носит лавинообразный характер, но дифференциал в 2.1 трлн весьма показателен (переход от сокращения на 0.6 трлн к приросту почти на 1.6 трлн) и это всего за полгода.

Что касается денежной массы, в июне рост на 1.06% м/м после 1.25% в мае и 1.36% в апреле – это весьма быстрые темпы по историческим меркам.

За 1П26 номинальная денежная масса выросла на 4.18% (0.01% в реальном выражении) по сравнению с 1.56% (-2.13%) за 1П25, 5.25% (1.33%) в 1П24, 5.93% (3.09%) в 1П23.

С 2015 по 2021 средние темпы роста номинальной М2 за первое полугодие составили 2.49% и минус 1.06% в реальном выражении, а в 2017-2019 – 2.53% и +0.25% соответственно.

С этой точки зрения номинальные темпы роста примерно в 1.7 раза выше нормы, но примерно соответствуют норме в реальном выражении (инфляция компенсирует номинальный прирост).

Годовые темпы роста номинальной М2 ускорились до 13.1% – это максимум с авг.25 (минимальные темпы были в янв.26 – 9.7%), тогда как среднегодовые темпы в 2015-2021 составили 11.4%, а в 2017-2019 – 10.6%. Наблюдается незначительное отклонение от референсных показателей, но пока некритично.

Реальная М2 выросла на 7% г/г – это максимальный темп с фев.25 при среднегодовых темпах роста около 5.2% в 2015-2021 и 7.1% в 2017-2019, т.е. реальная М2 вполне соответствует целевому диапазону.

На данный момент статистика относительно нейтральна с точки зрения сигналов по ДКП. Да, ускорение М2 присутствует (началось с мар.26), но значительно ниже монетарного импульса в 2023-2024 – тогда среднегодовые темпы номинальной М2 достигли 19.4% (пиковый импульс доходил до 26% в мар.23), а реальной – 10.2% (пик – 21.9% в июн.23).

В структуре прироста М2 с начала года на наличность приходится 1.56 трлн, текущие счета и вклады до востребования – 4.06 трлн, а срочные счета сократились на 0.2 трлн.

Население и бизнес переводят средства в «быструю» ликвидность, тогда как в 2024-2025 практически весь прирост М2 формировался в срочных счетах под высокие ставки.

Структура М2 доступна только по май.26 (133.6 трлн), кратко сообщу:

• Наличная валюта – 19.4 трлн vs 13 трлн в начале 2022
• Депозиты населения – 67.1 трлн vs 28.4 трлн в начале 2022
• Депозиты бизнеса – 39.3 трлн vs 21 трлн в янв.22
• Депозиты финансовых организаций вне банков – 7.8 трлн vs 2.9 трлн.

В июне М2 достигла 135 трлн, где наличная валюта – 19.8 трлн.

Spydell_finance

07 July 2026 16:20

Способен ли ИИ заменить человека? Начало здесь

Несмотря на то, что прогресс в LLMs идет экспоненциально, где функционал и когнитивная глубина ИИ достигает невиданных высот, практически полностью замещая человека во многих областях, финальная битва пока что за человеком.

Бизнес или научную операцию можно разделить на пять уровней:

🔘Задача (написать код, резюмировать отчет, сделать сравнительную таблицу по критериям, перевести документ и т.д)

🔘Модуль (собрать отчет из разрозненных элементов, провести анализ процесса или события, исправить участок программы, предложив наилучшее решение и т.д).

🔘Процесс (вести повторяемый бизнес-процесс по скриптам или процедурам, состоящий из подмножества модулей разного типа, формата и структуры).

🔘Проект (интегрировать завершенные модули в целостную структуру, динамически выстраивая иерархию приоритетов).

🔘Интегратор систем (сложная иерархическая модуляция динамических систем в противоречивой среде).

Сейчас относительно эффективно ИИ закрывает первые два уровня, претендуя на третий уровень – те самые ИИ-агенты.

AGI можно оценивать по трем осям: производительность с коррекцией на рентабельность, универсальность (требуется эффективное междисциплинарное взаимодействие, балансировка композицией факторов риска в сложных динамических системах) и автономность (первичное требование – внешний валидатор и верификатор с умением динамически декомпозировать задачи в зависимости от изменения условий).

С универсальностью и автономностью пока все плохо, с производительностью намного лучше, но в зависимости от локализации и формализации задачи, при этом экономика проекта может быть под вопросом.

Преимущество человека остается в другом: критерий истинности с верификацией результата (понимание правильности вектора решений), постановка цели, декомпозиция факторов, интеграция противоречивых факторов в целостную картину, выстраивание иерархии приоритетов в междисциплинарном взаимодействии, работа в открытой динамической среде, понимание скрытых, незадокументированных ограничений системы и процесса, координация людей и институтов, интеграция совокупности модулей проекта в единый проект, переопределение задачи по ходу проекта, выбор между несовместимыми целями, решение конфликтных, незапротоколированных ситуаций, ну и главное – создание новых смыслов и идей, а не только рекомбинация старых.

Именно поэтому текущий ИИ еще не вытесняет человека как системного субъекта. Он вытесняет человека как исполнителя фрагментов.

Иначе говоря, архитекторы проектов и интеграторы сложных систем так и останутся вне конкуренции, замещение будет происходить на низших и средних слоях.

Чем менее формализуемая задача, чем шире градиент векторов решения, чем выше требования к интеграции разрозненных модулей, чем более сложная и более динамическая система – тем выше требования к присутствию квалифицированного человека в системе принятия решений.

LLM прекрасно видит паттерны, но сложный проект требует не паттернов, в реальном проекте нужно понимать: что является причиной, что является следствием, что является шумом, что изменится при вмешательстве, где скрытая переменная, где ложная корреляция, как реализуется нелинейный эффект и каскадный риск и в какой точке формируются обратные связи?

Если представленные вопросы существуют в корпусе обучающих данных – LLM способна ответить с высокой степенью достоверности, но реальный мир – он сложный и противоречивый, где проблемы приходится решать «на ходу» и подстраиваться под быстро меняющиеся условия на всех уровнях.

Настоящий интеллект начинается там, где идет динамическая балансировка иерархическими связями, выделение сущностных элементов и процессов в каждый момент времени.

На самом деле очень малое количество людей имеют необходимые навыки для представленных требований, вот поэтому я с одной стороны говорю, что ИИ уже уверенно превысил когнитивную глубину для примерно 99% человечества, но в то же время еще бесконечно далек от полного замещения человечества, т.к. разрыв между 1% и 99% по навыкам, знаниям и когнитивным характеристикам может быть очень существенным, не говоря уже о 0.01% интеллектуальной супер-элиты.

Spydell_finance

07 July 2026 07:23

Способен ли ИИ заменить человека?

В продолжение материала.

Повторюсь, я продолжаю считать, что на июль 2026 флагманские модели LLMs превосходят, как минимум, по самым скромным оценкам 99% человеческой популяции по «когнитивной глубине», т.е. формально AGI уже достигнут с большим опережением.

Но! Все решает тот самый 1%. LLMs представляет собой сверхсилу со значительным превосходством над человеком по широкому спектру задач, но и одновременно – сверхслабость.

Ключевая задача оператора ИИ – умение сепарировать задачи так, чтобы достигать наилучшей производительности ИИ в широком спектре различных задач, фокусируя точку приложения усилий в области, где ИИ наиболее сильны.

Однако, если ИИ действительно умнее 99% человеческой популяции – это радикально меняет представление о степени и мере интеграции ИИ в экономику.

Нельзя сравнивать как "думает" LLMs и как думает человек с точки зрения воспроизводства навыков, компиляции опыта, формирования идей, концепций, сущностей, агрегаций знаний, декомпозиции факторов, перекалибровки смыслов и так далее. Принципы совершенно разные, но сейчас не о биомеханике человеческого мозга или архитектуре LLMs.

Ключевой вопрос в том, где начинается та грань, откуда человек «сходит со сцены».

Могу предположить, что эта грань заключается в следующем:

🔘Реальная способность со стороны ИИ создавать информационную добавленную ценность, создавать инновации, генерировать новые смыслы, идеи, что предполагает запуск «технологической сингулярности», когда технологический прогресс ускоряется экспоненциально, учитывая специфику ИИ работать со сверхбольшими массивами данных и невероятную скорость обработки информации.

🔘Умение непрерывно на протяжении длительного времени работать в противоречивой динамической среде в рамках междисциплинарного взаимодействия, интегрируя в единый многофакторный проект совокупность модулей, выстраивая иерархию приоритетов и связей, в зависимости от целей и задач.

Например, построить, откалибровать и запустить завод – для человека это решаемая задача, хотя требует привлечения сотен или даже тысяч специалистов различного профиля на протяжении многих месяцев или лет в зависимости от сложности проекта.

ИИ, очевидно, абсолютно бессилен в задачах подобного рода, поэтому превосходство над человеком в широком смысле еще не достигнуто, но уступит ли человек свое последнее преимущество (критерии истинности, инновации, интеграция сложных проектов, функционирование в динамических системах, выстраивание иерархии приоритетов и декомпозиция факторов в сложных и противоречивых проектах).

Грань, где человек сходит «со сцены», начинается там, где ИИ становится самостоятельным интегратором сложного реального проекта: сам ставит промежуточные цели, строит модель процесса, декомпозирует факторы риска, агрегирует инструменты и ресурсы, проверяет ход выполнения на всех этапах, исправляет ошибки, координирует модули, выдерживает длинный горизонт, генерирует новые решения и несет проект через хаос внешней среды, т.к. ни один проект не выполняется по шаблону и всегда вмешиваются «обстоятельства непреодолимой силы» (сбой цепочек поставок, новое регулирование, налоговые инициативы, смена поставщиков и контрагентов, технические сбои и сотни других проблем).

Человек начинает сходить со сцены тогда, когда ИИ способен не просто выполнять задачи, а автономно вести открытый, междисциплинарный, многофакторный проект, где нет заранее заданного валидатора, а критерий успеха формируется и уточняется по ходу работы.

Это принципиально отличается от текущего уровня LLM. Сегодняшние модели сильны в задачах, иногда в цепочках задач, но пока не доказали способность устойчиво вести проекты.

Человек является арбитром, оператором, верификатором и интегратором проектов, тогда как LLMs пока выполняет функционал инструмента (умного, но все еще инструмента), вот именно поэтому до 1% и тем более до 0.1% или даже 0.01% лучших представителей человечества еще далеко.