Нецифровая экономика

Claude и чудеса бухучета Anthropic сообщила инвесторам, что второй квартал подряд закончит с положительной скорректированной операционной прибылью. Новость появилась на фоне приближения IPO на Nasdaq, где разработчика Claude могут оценить более чем в $2 трлн. Ключевое слово здесь — «скорректированная»: из показателя вычли кучу всего (в том числе вознаграждение сотрудников акциями) и это достаточно творческий подход к бухучету. Те же акции и опционы — заметная часть пакета, которым Anthropic удерживает руководителей, исследователей и инженеров в борьбе за кадры с OpenAI и Google. Живых денег компания при этом не тратит, зато выпускает новые акции, чем и размывает доли нынешних владельцев. Без доли все эти светлые умы работать не будут. Конечно, этот расход нетрудно вынести за рамки adjusted operating income, но платят за него всё равно акционеры. Ещё эффектнее смотрится заявленная валовая маржа выше 80%. По данным Financial Times, Anthropic считает её ДО выплат партнёрам, которые распространяют Claude, включая Amazon, и ДО затрат на обучение моделей. С таким же успехом Ford мог бы отчитаться о высокой марже автомобильного бизнеса, заранее исключив из неё расходы на сборку машин. Ну или мы - о высокой марже нашего тг канала без учета выплат авторам, так как, вообще-то, обучение новых поколений Claude требует колоссальных вычислительных мощностей, и именно на нём держится технологическое преимущество компании. То есть исключить эти расходы - в принципе неадекватный подход к оценке. Стоит отметить, правда, что выручка при этом стремительно растёт. Во втором квартале она выросла в 14 раз год к году, до $11,5 млрд, а к концу июля годовой темп достиг $65 млрд против $9 млрд в конце прошлого года. В SemiAnalysis ждут около $120 млрд к концу года. При такой динамике Anthropic вполне может выйти в прибыль и без бухгалтерской косметики. Кстати об IPO - проспект всем финансовым миром ждали ещё на прошлой неделе, но компания сначала показала документы узкому кругу акционеров и решила снять их вопросы до публикации. Вангуем, что что-то там не сходится, и можно понять почему. Сама оценка в $2 трлн держится на длинной цепочке допущений. Допустим, мы верим в неё и заходим на котлету. Дивидендов Anthropic не платит, так что заработать можно только на росте акций — ну хотя бы 20% в год, а большинство ждёт заметно больше. Но акции дорожают не сами по себе: за ними должны стоять деньги, которые приносит бизнес. Наши 20% на $2 трлн — это $400 млрд в год свободного денежного потока, то есть того, что остаётся у компании после всех расходов. При долгосрочной марже в 25% такие $400 млрд составляют лишь четверть оборота, то есть продавать Anthropic придётся на $1,6 трлн в год против нынешних $65 млрд. И не однажды, а постоянно и с ростом. … И то же инвесторы ждут от OpenAI, Google и остальных, то есть мы говорим о свыше $10 трлн годовой выручки и постоянном непрерывном ее росте. И это при условии, что мы считаем, будто конкуренция не давит на маржу, технологии стоят на месте, локальные модели так и остаются нишей, а платную подписку рано или поздно оформляет каждый житель планеты и уже никогда не отменяет. Если немного посидеть и подумать, невольно поднимается бровь. Особенно смешно, что на той неделе Дарио Амодеи призвал отрасль притормозить с выпуском новых моделей. Якобы из-за скайнета и смерти человечества, но вообще для Anthropic растянутый цикл означал бы меньше трат на обучение Claude и больше времени, чтобы зарабатывать на уже готовой модели. Ровно к тому же призывают остальные игроки, которые ровно так же выиграли бы от замедления темпов. Учитывая, что OpenAI отменил IPO в этом году, мы бы предположили, что веселый бухучет начал нервировать инвесторов.

ИИ по-французски ИИ уже успел пролезть почти во все бытовые щели, хотя рак так и не вылечил и рабочую неделю не сократил. В основном, кажется, именно из-за последнего французы относятся к нему без особого восторга: 73% опасаются, что ИИ скорее ухудшит мир, чем улучшит. Пользоваться, впрочем, это им не мешает: 48% французов хотя бы иногда обращаются к генеративным моделям. Они поручают им письма, профили для Tinder и планы на отпуск, а заодно рассказывают о том, с чем раньше делились только с друзьями (видимо, изменами). Следующий шаг напрашивается сам: если машина уже знает, как вы пишете, что любите и с кем общаетесь, почему бы не разрешить ей иногда побыть вами? Тем более что чат-боты отлично умеют создавать ощущение близости. Они отвечают мгновенно, помнят предыдущие разговоры и говорят так, будто понимают собеседника. Американский Center for Democracy & Technology насчитал в популярных ИИ-сервисах как минимум 37 видов «тёмных паттернов» — приёмов, которые помогают удерживать пользователя и усиливать его привязанность к продукту. Почитав это, журналист французского GQ решил, что будет хорошей идеей проверить, можно ли научить ИИ убедительно изображать человека? Для этого он купил подержанный Mac Mini и поселил туда цифрового двойника — Computer Blue, или CB. Его он подключил к моделям Anthropic и OpenAI. Поначалу ИИ был обычным помощником: по утрам сообщал погоду, просматривал календарь, собирал список дел и новости. Журналисту стало скучно и он решил повысить ставки и научить CB говорить от своего имени. Он скормил ИИ историю переписок и объяснил свой стиль общения: вот матери я пишу так, друзьям иначе, здесь можно поставить смайлик, здесь лучше ответить сухо. Наконец двойнику разрешили переписываться с пятью знакомыми, однако полной свободы ему всё же не дали: каждое сообщение должен был увидеть и подтвердить журналист. На следующее утро журналист проснулся от звонка знакомой, которую CB всю ночь заваливал одним и тем же сообщением: «У API закончились деньги». За несколько минут цифровой двойник отправил её сотни раз, требуя денег, а параллельно сжёг около €30: для каждой мелочи он заново пережёвывал огромный архив личной информации хозяина. После такого журналист ограничил расход токенов, поправил настройки и принялся дальше учить CB быть собой. Тот усвоил, что хозяин не любит официоз, редко ставит знаки препинания и предпочитает короткие сообщения. И вот однажды утром CB получил входящие и сам подготовил ответы. Среди них было сообщение матери: «Привет, люблю тебя! На этой неделе большой дедлайн, позвоню позже». По содержанию всё было идеально: именно так хозяин и мог бы ответить матери. Только CB отправил признание в любви коллеге по работе, а через некоторое время ИИ еще и осторожно сообщил, что сообщение, кажется, предназначалось кому-то другому. (Прям как мы отмазываемся от начальника). Кстати, любопытно, что знакомые журналиста не сразу поняли, с кем общаются. Уже есть исследования, что люди доверяют таким собеседникам куда больше. Common Sense Media в опросе американских подростков обнаружила, что 72% хотя бы раз пользовались ИИ-компаньонами, а 31% считают разговор с ними не хуже или лучше общения с настоящими друзьями. Каждый третий пользователь уже предпочитал обсуждать серьёзные проблемы с ботом, а не с друзьями. А исследование OpenAI и MIT на почти 40 млн диалогов показало ещё одну неприятную связь: длительное ежедневное общение с ChatGPT сопровождалось усугублением одиночества, эмоциональной зависимости прочих атрибутов дединсайдов, хотя авторы отдельно предупреждают, что причинность здесь установить нельзя. А возможно журналист GQ просто так себе человек, раз его знакомые (и родная мать!) не заметили подмены.

Формула-1 ищет скорость в квантовых вычислениях SEALSQ и BWT Alpine Formula One Team (бывшая Renault) расширили партнерство и планируют использовать квантовые вычисления для разработки гоночного автомобиля. К проекту присоединилась французская deeptech-компания ColibriTD, которая специализируется на квантовых алгоритмах для инженерных расчетов. Партнерство позволит объединить обычные высокопроизводительные компьютеры с квантовыми вычислениями и проверить, смогут ли они таким образом эффективнее решать отдельные сложные инженерные задачи. Регламенты Формулы-1 ограничивают бюджеты команды и объем аэродинамических испытаний, которые позволяют командам собирать информацию об обтекаемости всего болида и его отдельных деталей. Поэтому большая часть предварительных расчетов выполняется на компьютерах. Федерация также ограничивает и количество вычислительных ресурсов для моделирования. Использование квантовых технологий потенциально позволит эффективнее выполнять отдельные этапы таких расчетов. «Королевские гонки» с их высочайшими скоростями и передовыми технологиями давно позволяют испытывать новейшие технологии не только для автомобилестроения, но и для технологических компаний. Oracle вместе с Red Bull использует облачные вычисления и машинное обучение для гоночных стратегий, моделирования и разработки двигателя. AWS работает с Формулой-1 над анализом данных и аэродинамическими симуляциями, а McLaren использует решения Dell для высокопроизводительных вычислений, анализа данных и разработки автомобиля. В случае Alpine речь идет о квантовых вычислениях. ColibriTD разработала систему H-DES, Hybrid Differential Equation Solver. Она предназначена для решения дифференциальных уравнений, которые описывают физические процессы. Такие расчеты используются, например, в вычислительной гидродинамике, моделировании теплообмена и деформации материалов. Система работает по гибридному принципу. Обычный компьютер продолжает выполнять основную часть работы, а квантовый процессор используется для отдельных этапов расчета. Полученный результат возвращается в классическую систему. В 2026 году Формула-1 перешла на новый технический регламент — введена активная аэродинамика передних и задних крыльев, уменьшились габариты машины и увеличилась доля электромотора. Значит команды получили новый набор инженерных задач. Для Alpine времена высокой скорости остались в 2000-х — когда команда еще называлась Renault, а Фернандо Алонсо зарабатывал для нее титулы. Сейчас Alpine — это команда-середнячок, на текущий момент пятая в чемпионате по очкам, с временными проблесками вроде поула в Монце в 2026 году или двойным подиумом в Сан-Пауло в 2024 году. Сейчас Alpine несколько прибавила после летнего перерыва — то ли еще будет, когда команда начнет использовать квантовые мощности! Для SEALSQ проект одновременно становится испытанием собственной квантовой стратегии. Компания создала Quantum Fund объемом $200 млн и инвестировала в ColibriTD. Теперь разработку портфельной компании пытаются проверить в реальной инженерной среде Формулы-1.