Выпуск #4 · 1 сентября 2026 г. · 1:08:23
LLM — это инфраструктура, Computer History в Codex, долина смерти средних шестереночников
Описание
— Почему AI-модели всё быстрее превращаются в инфраструктуру вроде электричества — и действительно ли у OpenAI, Anthropic, Google или кого-то ещё есть шанс надолго монополизировать «лучший интеллект»?
В выпуске
- Почему AI-модели всё быстрее превращаются в инфраструктуру вроде электричества — и действительно ли у OpenAI, Anthropic, Google или кого-то ещё есть шанс надолго монополизировать «лучший интеллект»?
- Как китайские лаборатории догоняют AI-фронтир даже при дефиците GPU, почему ограничения иногда ускоряют прогресс и что важнее — один гигантский кластер или десятки конкурирующих команд?
- Что меняет Computer History в ChatGPT и Codex: если агент видит, чем вы занимаетесь весь день, сможет ли он просто научиться вашей работе — и почему автономность пока проигрывает модели «человек + AI-экзоскелет»?
- И кого ИИ действительно вытесняет из разработки: почему топовые технари остаются нужны, «середина» профессии начинает вымываться, а продуктовое мышление, умение формулировать задачи, работать с людьми — и даже философия — становятся только ценнее.
Тайм-коды
00:00 — ИИ-модели становятся электричеством: будет ли вообще монополия?
07:39 — Почему Китай догоняет AI-фронтир без избытка GPU
09:25 — Почему большие компании проигрывают AI-стартапам
17:16 — Ограничения заставляют Китай изобретать
23:52 — Триллионные оценки AI-компаний и экономика веры
32:46 — Computer History: Codex запоминает всё, что вы делаете на Mac
36:55 — Может ли AI-агент просто научиться вашей работе
39:57 — Почему ИИ всё ещё проигрывает в «календарный тетрис»
44:58 — Дадим ли мы агенту доступ ко всему экрану
47:23 — Как управлять AI-агентами и куда тратить человеческое внимание
49:50 — Робот или экзоскелет: почему полная автономность пока проигрывает
55:49 — Почему AI-компаниям внезапно понадобились философы
58:22 — Шестерёнки и цветочки: как ИИ меняет рынок специалистов
01:02:59 — Почему вымывается «середина» программистов
01:04:19 — Стоило ли вообще идти в IT ради востребованности
01:06:48 — На кого учиться в мире AI
Материалы и ссылки
Продолжить тему
Смотреть следующим
Выпуск #1 · 34:25 Сингулярность, graph-loop engineering, 75–75–75Смотреть и слушать
