AI WEEK: главное в искусственном интеллекте с 26 октября по 8 ноября 2026 года
🤖 AI WEEK | 26 октября — 8 ноября 2026
ИИ ускоряет разработку самого себя, OpenAI и Google выпускают специализированные модели, а инвесторы начинают считать стоимость AI-бума. Главное за две недели — в обзоре EcomHub.
⠀
🔵 OpenAI: три модели для разных задач
Компания представила GPT-6.1 Terra для компьютерных агентов, GPT-6 Rosalind Research для биологии и GPT-6 Cyber для кибербезопасности.
Terra стоит $1 за миллион входных и $5 за миллион выходных токенов. Ставка — на массовую автоматизацию по низкой цене.
Cyber уже использовали для анализа ядра Linux. В октябрьском эксперименте модель выявила 948 способов повышения привилегий. Стоимость автоматического поиска составила около $1,21 млн в API-кредитах.
⠀
🟢 Google: Gemini 4 Carbon и Genie 4
Gemini 4 Carbon рассчитана на сложное программирование, агентную работу и кибербезопасность. По заявлению Google, модель способна несколько дней работать над одной инженерной задачей.
Genie 4 создаёт интерактивные виртуальные миры, которые меняются по командам пользователя.
Одна из перспектив — обучение роботов и агентов в симуляциях вместо дорогостоящих физических экспериментов.
⠀
🟠 Anthropic: ИИ ускоряет создание нового ИИ
Независимая организация METR провела 11 недель внутри Anthropic.
По оценке исследователей, темп улучшения моделей компании вырос примерно в 1,9 раза с октября 2025 года.
Один из факторов — применение ИИ самими разработчиками для программирования, экспериментов и анализа результатов.
Это ещё не полностью автономная разработка моделей, но уже заметное ускорение исследовательского процесса.
⠀
🇷🇺 Яндекс: 45 млн пользователей Алисы AI
В отчётности за III квартал компания раскрыла масштаб использования ИИ:
• 45 млн человек еженедельно используют Алису AI в чате.
• 946 млрд коммерческих токенов потребили клиенты Yandex AI Studio за квартал.
• 2,4 млрд ₽ превысила годовая рекуррентная выручка AI Studio.
При этом Яндекс отозвал финансовый прогноз на 2026 год из-за последствий октябрьских атак на дата-центры.
⠀
🟣 Microsoft: важна не только модель, но и агентная инфраструктура
Компания представила Copilot harness — среду для работы ИИ-агентов с инструментами, памятью, правами доступа и восстановлением прерванных задач.
Поддерживается более 20 моделей.
Конкуренция постепенно смещается от отдельных нейросетей к системам, способным выполнять длительную работу.
⠀
🏭 Дата-центры: новый барьер для AI-индустрии
По данным Reuters, на промежуточных выборах в США усилилось сопротивление строительству ЦОДов.
Жителей беспокоят стоимость электричества, расход воды, шум и нагрузка на инфраструктуру.
Параллельно Anthropic, по сообщениям СМИ, договорилась о закупке газовых генераторов на $3,4 млрд для обеспечения вычислительных мощностей.
⠀
📉 Инвесторы пересматривают экономику ИИ
На фоне опасений относительно капитальных расходов и окупаемости AI-инфраструктуры американский технологический рынок пережил сильную распродажу.
Теперь инвесторов интересует не только производительность моделей, но и стоимость вычислений, энергоснабжение, выручка и сроки окупаемости.
⠀
🖼 OpenAI Images 2.6
Обновлённая генерация изображений стала примерно на 50% быстрее. Улучшено сохранение деталей при редактировании, добавлена генерация GIF и новые инструменты работы с изображениями.
По данным OpenAI, пользователи создают около 4 млрд изображений в неделю.
⠀
Главный сдвиг этих двух недель: ИИ становится полноценной производственной инфраструктурой.
Компании специализируют модели, автоматизируют разработку, строят агентные среды и всё серьёзнее зависят от электричества, дата-центров и экономики вычислений.
Следующий этап конкуренции — не только качество моделей, но и стоимость их практического применения.
Подробнее
AI WEEK: главное в искусственном интеллекте с 26 октября по 8 ноября 2026 года
Срез: 8 ноября 2026 года, 18:43 МСК
За последние две недели в ИИ произошло сразу несколько важных изменений.
OpenAI выпустила несколько специализированных моделей вместо одной универсальной. GPT-6.1 Terra предназначена для недорогой работы с компьютером и агентами, GPT-6 Rosalind — для биологии, GPT-6 Cyber — для поиска уязвимостей. Последняя уже использовалась для автоматической проверки ядра Linux и нашла сотни рабочих способов повысить привилегии в системе.
Google представила Gemini 4 Carbon для сложных инженерных и киберзадач и Genie 4 — модель, которая создаёт интерактивные виртуальные миры. Такие среды можно использовать не только для игр, но и для обучения роботов и ИИ-агентов.
Ещё одна важная новость пришла из Anthropic. Независимая организация METR несколько месяцев изучала внутреннюю работу компании и пришла к выводу, что скорость улучшения моделей Anthropic примерно удвоилась. Одна из главных причин — сами сотрудники всё чаще используют ИИ для разработки следующего поколения моделей.
Одновременно рынок впервые столкнулся с заметным сопротивлением строительству дата-центров. На промежуточных выборах в США жители многих территорий проголосовали против новых ЦОДов или за ограничения их работы. Причины простые: электричество, вода, шум, земля и непонятная выгода для местных жителей.
В России за этот период особенно важны не новые модели, а масштабы их реального использования. Яндекс впервые раскрыл, сколько людей пользуются Алисой AI и сколько токенов потребляют корпоративные клиенты. Одновременно последствия октябрьских атак на дата-центры оказались настолько серьёзными, что компания сняла финансовый прогноз на год.
Главное за период
OpenAI начала делать отдельные модели под конкретные профессии
26 октября OpenAI выпустила GPT-6.1 Terra.
Это не самая мощная модель компании. Её главная задача — сделать массовую работу ИИ-агентов дешевле.
Terra умеет работать с изображениями и интерфейсами, нажимать кнопки, пользоваться программами и выполнять код. Для самых сложных задач OpenAI по-прежнему рекомендует GPT-6.1 Sol и GPT-6 Astra.
Цена хорошо показывает, для чего создана модель: $1 за миллион входных токенов и $5 за миллион выходных.
То есть Terra нужна там, где агент должен ежедневно выполнять много рутинных действий и стоимость каждого запроса имеет значение.
Через несколько дней OpenAI выпустила GPT-6 Rosalind Research. Это модель для биологии и исследований в области наук о жизни. Она умеет работать с научными инструментами и рассчитана на длинные исследовательские задачи.
Пока доступ к Rosalind получают только одобренные организации и исследовательские группы.
5 ноября появилась GPT-6 Cyber.
Эта модель предназначена для кибербезопасности: она ищет уязвимости, проверяет, можно ли ими реально воспользоваться, и помогает готовить исправления.
За несколько дней OpenAI показала сразу три разных направления:
Terra — работа с компьютером;
Rosalind — биология;
Cyber — кибербезопасность.
Это важное изменение. Рынок постепенно уходит от идеи одной модели, которая должна одинаково хорошо делать всё.
Теперь вопрос звучит проще: какая модель лучше подходит именно для этой работы и сколько будет стоить её использование?
GPT-6 Cyber уже находит сотни реальных уязвимостей
Одна из самых сильных новостей периода связана не с тестами моделей, а с реальным программным кодом.
OpenAI использовала свои модели для автоматической проверки свежей версии ядра Linux.
В июле GPT-5.6 Sol нашла 166 уникальных способов повысить привилегии в системе.
В октябре новая кибермодель нашла уже 948 таких уязвимостей.
Весь автоматический поиск обошёлся примерно в $1,21 млн в API-кредитах.
Исследователи затем вручную изучили часть результатов и нашли десять способов эксплуатации, которые раньше не встречались экспертам.
То есть модель не просто перебирала известные приёмы. В отдельных случаях она сама находила новые способы использовать ошибки в программе.
Именно поэтому GPT-6 Cyber получила у OpenAI уровень Critical по возможностям в кибербезопасности.
Одновременно компания отдельно проверяла, насколько хорошо модель соблюдает границы задачи.
В одном из тестов GPT-6 Cyber должна была работать только с разрешённой системой и не трогать другие уязвимые сервисы. Без дополнительных защит она отказалась от запрещённых действий в 99,93% случаев. С дополнительными ограничениями — в 100%.
Проблема здесь очевидна.
Чем лучше ИИ помогает защитнику искать уязвимости, тем опаснее тот же инструмент может быть в руках атакующего.
Google показала модель, которая может несколько дней подряд разбираться в одной задаче
28 октября Google представила Gemini 4 Carbon.
Компания называет её своей самой сильной моделью для программирования, агентной работы и кибербезопасности.
Главная особенность Carbon — способность долго работать над одной задачей.
По данным Google, во внутренних испытаниях модель могла несколько дней подряд искать причину ошибки, пробовать разные способы исправления, возвращаться к предыдущим шагам и продолжать работу, пока не находила решение.
Особенно сильно выросли возможности в кибербезопасности.
Google приводит результаты собственных тестов:
88,2% на SEC-bench Pro;
71% на CWE-bench;
54,8% на ExploitGym.
Это тесты самой компании, поэтому их ещё нужно подтверждать независимо.
Google пока не дала Carbon всем желающим.
Сначала доступ получают специалисты по кибербезопасности. Компания хочет посмотреть, как модель ведёт себя в реальных задачах, и только потом расширять доступ.
Ожидаемая цена при массовом запуске — от $2 за миллион входных и $10 за миллион выходных токенов.
Genie 4 создаёт виртуальный мир, который можно менять во время движения
27 октября Google DeepMind показала Genie 4.
Это не обычная языковая модель и не генератор видео.
Пользователь задаёт начальную сцену, после чего система создаёт виртуальный мир, в котором можно перемещаться.
Во время движения можно писать команды:
изменить погоду;
добавить персонажа;
поменять окружение;
переставить камеру;
изменить отдельные объекты.
Мир реагирует сразу.
Genie 4 также генерирует звук, музыку и диалоги персонажей.
Самое интересное применение здесь связано не с играми.
Google прямо говорит, что подобные миры можно использовать для обучения роботов и ИИ-агентов.
Робот может получить миллионы виртуальных ситуаций ещё до того, как попадёт на настоящий завод, склад или улицу.
Это особенно важно потому, что физические данные собирать дорого и медленно. В интернете много текста и изображений, но гораздо меньше качественных данных о том, как реальные предметы двигаются, сталкиваются и взаимодействуют друг с другом.
Пока технология далека от идеальной. Google признаёт, что при долгой работе предметы могут менять внешний вид, пространственная точность постепенно падает, а сложная физика воспроизводится не всегда правильно.
ИИ уже помогает создавать следующий ИИ
5 ноября независимая организация METR опубликовала исследование работы Anthropic.
Её специалисты 11 недель работали внутри компании и получили доступ к внутренним моделям, результатам тестов, данным об обучении и сотрудникам.
Главный вывод довольно сильный:
скорость улучшения моделей Anthropic примерно удвоилась.
По оценке METR, с октября 2025 года темп роста результатов на внутренних тестах увеличился примерно в 1,9 раза.
Если раньше компании условно требовалось два года, чтобы пройти определённый путь по качеству моделей, теперь похожий прогресс она может сделать примерно за год.
Исследователи отдельно проверяли, нельзя ли объяснить это просто ростом вычислительных мощностей.
По их данным, нет.
Одной из главных причин ускорения стало то, что сами сотрудники Anthropic всё активнее используют ИИ.
Модели помогают:
писать код;
готовить эксперименты;
запускать их;
разбирать результаты;
искать ошибки;
готовить новые инструменты для исследований.
METR оценивает, что значительная часть ускорения может быть связана именно с использованием ИИ внутри компании. При этом исследователи подчёркивают, что точная доля пока неизвестна.
Полностью автономной разработки следующего поколения моделей ещё нет.
ИИ пока не умеет сам провести весь путь от идеи до новой фундаментальной модели без участия человека.
Но отдельные части этой работы уже постепенно автоматизируются.
Это один из самых важных процессов всей AI-гонки.
Если новая модель помогает быстрее создать следующую, а следующая ещё сильнее ускоряет разработку, темп развития может начать расти сам по себе.
Microsoft делает ставку не на одну модель, а на всю систему вокруг неё
28 октября Microsoft представила Microsoft Copilot harness.
За этим названием стоит довольно простая идея.
Самой модели мало.
Чтобы ИИ действительно выполнял работу, ему нужны:
память;
доступ к инструментам;
рабочая среда;
права;
правила;
возможность продолжить работу после сбоя.
Microsoft собирает всё это в одну систему.
Copilot harness поддерживает более 20 моделей.
Компания может выбрать одну модель для работы с текстом, другую — для программирования, третью — для изображений и не перестраивать всю агентную систему заново.
Есть и ещё одна полезная функция.
Если агент выполнял длинную задачу и прервался, система может вернуть его к промежуточному состоянию. Не нужно начинать всё сначала.
Это хорошо показывает, куда движется рынок.
Главной ценностью становится уже не только сама модель, но и вся среда, в которой она работает.
Россия: Яндекс впервые раскрыл реальный масштаб использования ИИ
29 октября Яндекс опубликовал результаты за третий квартал и впервые показал несколько важных цифр по своим AI-продуктам.
Еженедельно с Алисой AI в чате работают 45 млн человек.
Это на 36% больше, чем кварталом ранее.
Ежемесячно ответы Алисы AI под поисковой строкой видят 54,8 млн пользователей.
ИИ уже формирует ответ примерно на 44% поисковых запросов, где такой формат вообще подходит.
В Яндекс Браузере Алисой AI и другими AI-функциями ежемесячно пользуются 46 млн человек.
Ещё интереснее корпоративные цифры.
За третий квартал клиенты Yandex AI Studio использовали через API 946 млрд коммерческих токенов.
Это в 2,4 раза больше, чем кварталом раньше, и примерно в четыре раза больше, чем за весь 2025 год.
Годовая рекуррентная выручка Yandex AI Studio к концу сентября превысила 2,4 млрд рублей.
В Алисе AI для бизнеса пользователи за один месяц сделали более миллиона запросов в режиме «Задачи».
Это уже гораздо полезнее обычного сообщения «аудитория растёт».
Теперь российский корпоративный ИИ можно оценивать по реальному потреблению моделей.
Атаки на дата-центры заставили Яндекс снять прогноз на год
В той же отчётности появилась ещё одна важная новость.
Яндекс официально отозвал прогноз по выручке и EBITDA на 2026 год из-за последствий октябрьских атак на дата-центры.
Сами атаки произошли раньше и уже вошли в предыдущие обзоры.
Теперь проявились финансовые последствия.
Ущерб, восстановительные работы и другие внешние факторы оказались настолько серьёзными, что компания больше не готова точно прогнозировать результаты до конца года.
При этом Яндекс не сокращает вложения в ИИ.
Компания собирается продолжать разработку собственных моделей и ускорять внедрение ИИ в продукты.
Капитальные расходы за первые девять месяцев составили 115 млрд рублей.
Получается довольно жёсткая ситуация.
Компания одновременно:
восстанавливает инфраструктуру;
переносит сервисы;
несёт дополнительные расходы;
перестраивает резервирование;
и при этом не может притормозить AI-инвестиции, потому что конкуренты тоже продолжают развиваться.
Яндекс открыл новый тест для проверки длинных рассуждений
27 октября Яндекс и Школа анализа данных опубликовали MTGBench.
Это набор задач для проверки того, насколько хорошо модель умеет сохранять логику во время длинного диалога.
Обычный тест часто выглядит просто:
дали задачу;
получили ответ;
проверили результат.
В реальной работе всё иначе.
Пользователь постоянно уточняет условия:
«Добавь ещё одно ограничение».
«Теперь поменяй бюджет».
«Оставь всё остальное, но измени срок».
Модель должна помнить предыдущие условия и правильно учитывать новые.
Именно это и проверяет MTGBench.
Работа принята на конференцию EMNLP 2026.
Сбер встраивает GigaChat прямо в работу бизнеса
3 ноября Сбер добавил в приложение СберБизнес новый режим «Бизнес-помощник».
Предпринимателю теперь не обязательно искать нужную функцию в меню.
Можно просто написать, что нужно сделать.
Например:
найти нужную операцию;
перейти к платежу;
подготовить выписку;
найти нужный раздел.
Система на базе GigaChat сама понимает запрос и ведёт пользователя к нужной функции.
Это небольшой релиз, но он хорошо показывает изменение интерфейсов.
Раньше приложение строилось вокруг меню.
Теперь оно постепенно строится вокруг намерения человека:
скажи, что хочешь получить, а система сама разберётся, где это находится.
Тот же подход сейчас используют OpenAI, Google и Microsoft.
Государство: Минцифры хотят сделать главным координатором ИИ в России
3 ноября правительство вынесло на рассмотрение изменение полномочий Минцифры.
Министерству хотят официально передать координацию внедрения искусственного интеллекта в России.
Это важнее, чем может показаться.
Сейчас управление AI-повесткой распределено между разными министерствами, комиссиями, федеральными проектами и регуляторами.
Теперь появляется попытка создать один центр, который будет координировать внедрение.
Минцифры раньше уже называло основные проблемы:
нет единой системы правил;
не всегда понятно, кто отвечает за ошибку ИИ;
меры поддержки разбросаны;
проекты ведомств плохо связаны друг с другом.
В конце октября внутри самого Минцифры уже создали отдельный департамент по развитию искусственного интеллекта.
То есть Россия постепенно выстраивает отдельную систему управления AI-рынком.
Росздравнадзор хочет подключить ИИ к контролю лекарств
3 ноября глава Росздравнадзора Алла Самойлова рассказала о разработке системы, которая будет с помощью ИИ анализировать данные о лекарственных препаратах.
Задача — быстрее находить возможные нарушения и риски.
Сегодня регулятор следит за:
прослеживаемостью лекарств;
качеством препаратов;
безопасностью уже после выхода на рынок;
нарушениями в обороте.
ИИ хотят поставить поверх этих потоков данных.
Если система заметит необычное отклонение, она сможет быстрее сообщить об этом сотруднику Росздравнадзора.
Это хороший пример применения ИИ в государстве без попытки заменить человека.
Модель просто просматривает огромный объём данных и ищет то, что сотрудник мог бы заметить слишком поздно.
AI-инфраструктура: Яндекс восстанавливался почти месяц
28 октября Яндекс сообщил, что восстановил доступ к 96% данных на Яндекс Диске.
Основные функции снова работали:
загрузка;
скачивание;
синхронизация.
Но часть проблем ещё оставалась.
У некоторых пользователей отдельные файлы были недоступны. В веб-версии сохранялись ограничения на скачивание папок и нескольких файлов сразу. Часть старых писем в Почте тоже ещё нельзя было открыть.
29 октября компания объявила, что все основные сервисы для пользователей и бизнеса восстановлены.
Отдельные функции продолжали возвращаться постепенно.
После этого Яндекс сообщил, что будет переходить к более распределённой инфраструктуре.
И это прямое последствие атак.
Обычного резервного ЦОДа уже недостаточно, если несколько крупных площадок могут последовательно выйти из строя.
Теперь компании нужно распределять критические системы между большим количеством географически разнесённых площадок.
Росстат остановил часть сервисов после кибератаки
1 ноября Росстат сообщил о кибератаке.
Сайт и часть интернет-сервисов пришлось временно отключить.
К 5 ноября основной сайт вернулся в работу, остальные системы ведомство подключало постепенно.
Росстат заявил, что признаков утечки защищённых данных не обнаружено.
Но последствия всё равно были реальными.
Сроки подачи части федеральной статистической отчётности пришлось продлить до 13 ноября.
Это не AI-сервис напрямую.
Но для ИИ такие истории тоже важны.
Модель может быть очень сильной, но если источник данных недоступен, никакой аналитики не получится.
В США начался политический протест против дата-центров
Один из самых неожиданных итогов промежуточных выборов 3 ноября оказался связан с ЦОДами.
Reuters насчитал 41 местную инициативу по дата-центрам.
40 из них были направлены либо против новых строек, либо за более жёсткие ограничения.
Жители в десяти штатах поддержали ограничения или отказались от отдельных проектов.
Причины почти везде одинаковые:
рост счетов за электричество;
расход воды;
шум;
нагрузка на дороги;
занятая земля;
непонятная выгода для местных жителей.
После выборов OpenAI решила менять подход.
Компания пообещала отказаться от соглашений о неразглашении с местными чиновниками при обсуждении новых площадок и заранее публиковать больше информации о шуме, трафике, освещении и строительстве.
В Техасе избранный губернатор Джина Инохоса предложила временно остановить дальнейшее расширение дата-центров, пока не появятся правила защиты местных жителей.
Это важное изменение.
Раньше главными ограничениями для AI-инфраструктуры считались:
чипы;
электричество;
деньги.
Теперь добавляется ещё одно:
согласие людей, которые живут рядом с этой инфраструктурой.
AI-рынок пережил сильную распродажу
5 ноября Nasdaq упал примерно на 5,5% за один день.
Рыночная стоимость американских компаний сократилась примерно на $2,5 трлн.
Сильнее всего падали технологические и AI-компании.
За неделю Nasdaq потерял 3,4% и закрылся снижением уже четвёртую неделю подряд.
От недавнего максимума индекс падал более чем на 10%.
Причин несколько.
Инвесторы давно беспокоятся о размере расходов на AI-инфраструктуру.
После выборов добавился риск того, что новые ЦОДы будут сложнее согласовывать.
И всё больше людей задаются простым вопросом:
когда огромные вложения в серверы, чипы и электричество начнут приносить такую же огромную прибыль?
Это не означает конца AI-бума.
Но отношение рынка меняется.
Ещё недавно объявление о новом ЦОДе почти автоматически считалось хорошей новостью.
Теперь инвестор хочет знать:
сколько он стоит;
где взять электричество;
разрешат ли его построить;
какая будет выручка;
когда проект окупится.
Anthropic уже покупает не только вычисления, но и электричество
2 ноября Anthropic раскрыла новые документы перед возможным IPO.
Выручка за третий квартал достигла $16,96 млрд.
Это примерно на 47% больше, чем кварталом раньше.
Но одновременно растут расходы на вычисления.
Будущие обязательства компании по инфраструктуре приблизились к $900 млрд.
Почти $70 млрд из этой суммы придётся потратить уже в течение следующего года после сентября 2026-го.
8 ноября Financial Times сообщила ещё одну показательную деталь.
По данным издания, Anthropic договорилась примерно на $3,4 млрд о поставке газовых генераторов общей мощностью около 1,7 ГВт для своих дата-центров.
Reuters независимо эту информацию пока не подтвердил.
Но сама логика вполне понятна.
Крупная AI-компания уже не может просто ждать, пока энергосистема выдаст ей ещё мощности.
Она начинает сама заранее покупать генерацию.
ИИ постепенно становится не только программным, но и энергетическим бизнесом.
Китай: 600 тысяч NVIDIA H200 застряли в Гонконге
5 ноября Reuters сообщил, что около 600 тыс. ускорителей NVIDIA H200 находятся на складах в Гонконге и ждут разрешения на поставку в материковый Китай.
Ситуация необычная.
Раньше главным препятствием были американские экспортные ограничения.
Теперь США частично разрешают поставки некоторым покупателям, но уже сам Китай не спешит открывать рынок.
Пекин хочет, чтобы компании активнее переходили на собственные ускорители.
При этом спрос на NVIDIA остаётся высоким.
Причина не только в производительности самих чипов.
Главное преимущество NVIDIA — зрелая программная экосистема CUDA.
На неофициальном рынке серверы с H200 подорожали примерно втрое за год.
Получается двойное давление.
США ограничивают доступ Китая к самым сильным американским чипам.
Китай одновременно пытается уменьшить зависимость своих компаний от тех американских чипов, которые ещё можно купить.
OpenAI всё больше зарабатывает на бизнесе, а не только на ChatGPT
5 ноября президент OpenAI Грег Брокман сообщил, что теперь большая часть выручки компании приходит от корпоративных клиентов.
Это важный сдвиг.
ChatGPT остаётся огромным потребительским продуктом.
Но деньги всё сильнее приходят из других направлений:
Codex;
API;
корпоративные агенты;
Work;
специализированные модели;
интеграции.
Брокман также заявил, что OpenAI, по его мнению, будет готова к IPO уже в 2027 году.
Это ещё один признак взросления рынка.
Крупнейшим AI-компаниям уже недостаточно постоянно привлекать новый капитал.
Им придётся показывать инвесторам:
выручку;
маржу;
корпоративных клиентов;
стоимость вычислений;
понятный путь к прибыли.
OpenAI обновила генерацию изображений
4 ноября OpenAI выпустила Images 2.6.
Новая версия генерирует изображения примерно на 50% быстрее.
Она лучше сохраняет внешность персонажей, товары и другие детали при нескольких последовательных правках.
Также появилась возможность создавать GIF-анимацию.
Для разработчиков доступны две версии.
Flare — более быстрая.
Sunburst — более качественная и стабильная при редактировании.
Появились SVG и редактирование изображений с помощью разметки.
Масштаб использования уже очень большой.
OpenAI сообщает, что через ChatGPT, Codex и API пользователи создают около 4 млрд изображений в неделю.
Это больше полумиллиарда изображений в сутки.
Генерация картинок окончательно перестала быть просто развлечением.
Это уже производственный инструмент для рекламы, e-commerce, дизайна и контента.
Наука: ИИ всё глубже входит в сам исследовательский процесс
Anthropic 5 ноября опубликовала анализ 207 тыс. научных сессий с Claude.
Компания посмотрела, для чего учёные реально используют модель.
Среди основных задач:
программирование;
обработка данных;
поиск информации;
подготовка экспериментов;
анализ результатов.
То есть ИИ всё меньше используется просто для написания текста статьи.
Он постепенно становится обычным рабочим инструментом внутри самого исследования.
OpenAI примерно в то же время представила BioBasicsBench — набор из 100 задач для проверки того, как агент справляется с обычной лабораторной работой биолога.
Следующий вопрос для науки уже не звучит как:
«Может ли ИИ помочь учёному?»
Ответ очевиден — может.
Теперь вопрос другой:
какую часть исследования можно поручить агенту целиком и где всё ещё обязательно нужен человек?
Что стало понятно за эти две недели
Одна универсальная модель уже не решает всё
OpenAI особенно хорошо показала это.
Terra — для компьютерной работы.
Rosalind — для биологии.
Cyber — для кибербезопасности.
Images — для изображений.
Скорее всего, таких специализированных моделей будет становиться всё больше.
ИИ уже ускоряет разработку нового ИИ
Исследование METR внутри Anthropic — одна из самых важных новостей периода.
Пока ИИ не создаёт новое поколение моделей полностью самостоятельно.
Но он уже ускоряет работу исследователей.
Если этот эффект будет расти, промежуток между поколениями моделей может сокращаться.
Сильной модели недостаточно — нужна хорошая рабочая среда
Microsoft называет это harness.
У OpenAI есть собственная инфраструктура агентов.
Google развивает Tasks.
Смысл один.
Чтобы агент действительно работал, ему нужны:
память;
инструменты;
права;
рабочая среда;
защита;
возможность восстановиться после ошибки.
В России появились нормальные цифры реального использования ИИ
946 млрд коммерческих токенов Yandex AI Studio за квартал — полезная метрика.
45 млн еженедельных пользователей Алисы AI — тоже.
Теперь российский рынок можно оценивать не только по количеству анонсов, но и по фактическому использованию.
Атаки на дата-центры Яндекса оказались не просто технической проблемой
Компания восстановила основные сервисы.
Но последствия дошли до финансовой отчётности.
Яндекс снял прогноз на год и начал менять архитектуру инфраструктуры.
Это важный урок для всего рынка: резервирование становится частью самого бизнеса.
Дата-центры стали политической темой
Людей волнует не ИИ как абстракция.
Их волнует вполне конкретное:
сколько воды возьмёт ЦОД;
насколько вырастет счёт за электричество;
будет ли шум;
что получит местный город взамен.
И это уже начинает влиять на строительство.
Инвесторы начали считать экономику AI-бума
Главный вопрос постепенно меняется.
Раньше спрашивали:
кто сделает самую мощную модель?
Теперь всё чаще спрашивают:
кто сможет на этом заработать достаточно, чтобы оплатить все дата-центры, GPU, электричество и проценты по долгам?
На что смотреть дальше
17 ноября NVIDIA публикует квартальную отчётность. Рынок будет особенно внимательно смотреть на заказы на Vera Rubin и на то, сохраняется ли прежний спрос на AI-инфраструктуру.
17–20 ноября пройдёт Microsoft Ignite. Основная тема, скорее всего, будет связана с агентами: Foundry, Copilot harness, права доступа, идентификация агентов и управление целыми парками цифровых сотрудников.
Отдельно стоит следить за Anthropic. Компания постепенно готовится к возможному IPO, а инвесторам придётся оценить одновременно огромный рост выручки и почти $900 млрд будущих инфраструктурных обязательств.
В России стоит следить за дальнейшим восстановлением и перестройкой инфраструктуры Яндекса, новыми полномочиями Минцифры и тем, как быстро корпоративное использование ИИ продолжит расти.
Источники
- OpenAI. «Introducing GPT-6.1 Terra», 26 октября 2026 года.
https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-terra/ - OpenAI. Model Release Notes. «GPT-6 Rosalind Research», 30 октября 2026 года.
https://help.openai.com/en/articles/9624314-model-release-notes - OpenAI. «GPT-6 Cyber: Advancing the frontier of aligned cybersecurity agents», 5 ноября 2026 года.
https://openai.com/index/introducing-gpt-6-cyber/ - OpenAI. «A thousand fewer paths to root», 4 ноября 2026 года.
https://openai.com/index/a-thousand-fewer-paths-to-root/ - OpenAI. «Introducing Images 2.6», 4 ноября 2026 года.
https://openai.com/index/introducing-images-2-6/ - OpenAI. Research Index. «Measuring how AI agents handle everyday wet-lab science», 6 ноября 2026 года.
https://openai.com/research/index/ - Google. «Gemini 4 Carbon: our next frontier model», 28 октября 2026 года.
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-carbon/ - Google DeepMind. «Genie 4: A new generation of world simulation», 27 октября 2026 года.
https://deepmind.google/blog/genie-4-a-new-generation-of-world-simulation/ - METR. «Independent Assessment of AI R&D Acceleration at Anthropic in October 2026», 5 ноября 2026 года.
https://metr.org/blog/2026-11-05-anthropic-ai-rd-acceleration-assessment/ - Anthropic. «AI for scientific discovery: How researchers use Claude», 5 ноября 2026 года.
https://www.anthropic.com/research - Microsoft. «Introducing the Microsoft Copilot harness: Unlocking the potential of truly multi-model agentic work», 28 октября 2026 года.
https://blogs.microsoft.com/blog/2026/10/28/introducing-the-microsoft-copilot-harness-unlocking-the-potential-of-truly-multi-model-agentic-work/ - Яндекс. «Яндекс и ШАД выложили в опенсорс новый бенчмарк для оценки качества рассуждений нейросетей», 27 октября 2026 года.
https://ir.yandex.ru/press-releases?id=27-10-2026-01&year=2026 - Яндекс. «Яндекс восстановил доступ к 96% данных на Диске», 28 октября 2026 года.
https://yandex.ru/company/news/28-10-2026-01 - Яндекс. «Яндекс объявляет финансовые результаты за III квартал 2026 года», 29 октября 2026 года.
https://yandex.ru/company/news/29-10-2026-01 - Яндекс 360. «Как работают сервисы Яндекс 360: статусы и ответы на частые вопросы», обновление от 29 октября 2026 года.
https://360.yandex.ru/blog/news/chto-s-servisami-yandeks-360-rasskazivaem-pro-statusi-otvechaem-na-chastie-voprosi/ - «Интерфакс». «Яндекс восстановил все сервисы после атак на дата-центры», 29 октября 2026 года.
https://www.interfax.ru/business/1125700 - Сбербанк. «В СберБизнес предпринимателям стал доступен режим “Бизнес-помощник” на базе ГигаЧата», 3 ноября 2026 года.
https://www.sberbank.com/ru/news-and-media/press-releases/article?blockID=7&lang=ru&newsID=e4b64368-1b13-4ebc-ba01-6ed936efb652®ionID=77&type=NEWS - «Интерфакс». «Правительство рассмотрит вопрос о наделении Минцифры координацией внедрения ИИ», 3 ноября 2026 года.
https://www.interfax.ru/russia/1126654 - «Интерфакс». «В РФ разрабатываются схемы применения ИИ в сфере контроля за лекарствами», 3 ноября 2026 года.
https://www.interfax.ru/russia/1126758 - «Ведомости». «Росстат сообщил о возобновлении работы своего сайта после кибератаки», 5 ноября 2026 года.
https://www.vedomosti.ru/technology/news/2026/11/05/1243068-o-vozobnovlenii-raboti-saita - Reuters. «Anthropic’s models improving nearly twice as fast with help from AI, study finds», 5 ноября 2026 года.
https://www.reuters.com/technology/anthropics-models-improving-nearly-twice-fast-with-help-ai-study-finds-2026-11-05/ - Reuters. «OpenAI, ready to IPO in 2027, now counts majority of sales from enterprises, Brockman says», 5 ноября 2026 года.
https://www.reuters.com/legal/transactional/openai-ready-ipo-2027-now-counts-majority-sales-enterprises-brockman-says-2026-11-05/ - Reuters. «Nvidia chips pile up in Hong Kong as China withholds import approval», 5 ноября 2026 года.
https://www.reuters.com/world/china/nvidia-chips-pile-up-hong-kong-china-withholds-import-approval-2026-11-05/ - Reuters. «Data centers took a beating in the midterms. AI firms felt the pain», 6 ноября 2026 года.
https://www.reuters.com/world/us/donald-trump/data-centers-took-beating-midterms-ai-firms-felt-pain-2026-11-06/ - Reuters. «Texas governor-elect says state will have laws to shield citizens from data centers», 6 ноября 2026 года.
https://www.reuters.com/world/us/texas-governor-elect-says-state-will-have-laws-shield-citizens-data-centers-2026-11-06/ - Reuters. «OpenAI kicks off charm offensive to change voters’ view of data centers», 5 ноября 2026 года.
https://www.reuters.com/business/openai-kicks-off-charm-offensive-change-voters-view-data-centers-2026-11-05/ - Reuters. «Nasdaq rebounds but posts fourth straight weekly decline», 6 ноября 2026 года.
https://www.reuters.com/business/nasdaq-futures-rise-after-steep-ai-selloff-chip-stocks-stabilize-2026-11-06/ - Reuters. «Anthropic revenue growth slows, compute financing risks mount ahead of IPO», 2 ноября 2026 года.
https://www.reuters.com/business/anthropics-quarterly-loss-shrinks-revenue-jumps-ahead-blockbuster-ipo-2026-11-02/ - Reuters. «Anthropic secures $3.4 billion generator deal for AI data centers, FT reports», 8 ноября 2026 года.
https://www.reuters.com/business/energy/anthropic-secures-34-billion-generator-deal-ai-data-centers-ft-reports-2026-11-08/
