22 января 2026 года Capital One объявил о подписании окончательного соглашения о покупке Brex за $5,15 млрд с оплатой как акциями, так и наличными, подчёркивая, что Brex для него не просто «ещё одна финтех‑карта», а AI-native платформа для корпоративных карт, управления расходами и платежей, включая автоматизацию процессов через AI-агентов. (capitalone.com)

Но народ теряется в дискуссиях — это провал или удача? В логике венчура сделка сравнивается с пиковыми оценками Brex в 2021 году, и на этом фоне цифра кажется «даун‑экзитом»: на пике Brex оценивался в 12,3 млрд долларов. В логике публичного банка, напротив, обсуждают практичные активы и синергии: технологический стек Brex, доступ к качественной базе технологичных клиентов и, как отмечают деловые СМИ, значимый объём коммерческих депозитов около $13 млрд, которые могут быть для Capital One ценны как ресурс фондирования. (barrons.com)

Financial Times описывает сделку как симптом более широкой коррекции оценок частных технологических компаний и сжатия окна выходов для финтеха, но при этом подчёркивает, что у Brex есть существенный масштаб выручки, а у покупателя — мотив усилить позиции в корпоративных платежах, пусть и ценой краткосрочной размытости по прибыли. (ft.com)

В целом, диалектика вполне понятная — для основателей платформы выход очень удачный, а вот поздним инвесторам, по меркам венчура, не повезло — 1,3х для них деньгами не является.

Microsoft подтвердил, что по действующему судебному ордеру передаёт властям ключи восстановления BitLocker, если они хранятся на серверах компании. По данным The Verge, поводом стало расследование возможного мошенничества с COVID-пособиями на Гуаме и доступ к данным на трёх ноутбуках. Сам по себе факт правоприменения не выглядит сенсацией, но важны последствия для модели доверия к «шифрованию по умолчанию» в экосистемах крупных вендоров.

Всего компания получает около 20 запросов в год на предоставление ключей. Microsoft не уточняет, какие именно власти и каких стран направляют запросы, но, с одной стороны, подтверждают, что выдадут ключи по законному требованию суда, с другой, сообщают, что в большинстве случаев пользовательские ключи не сохранены на серверах компании, так что ничем помочь не могут.

Но при этом компания явно предлагает сохранять ключи на сервере. Ведь так удобнее.

Последние пару недель (особенно эту) в соцсетях несется волна рассказов про Clawd — причем я сначала заподозрил, что это флешмоб какой-то, поскольку в сообщениях никто не давал ссылок, зато демонстрировали свежекупленные mac mini специально для этого. Пришлось разбираться самостоятельно.

Если коротко, штука действительно занятная — агент, которого можно запустить локально, вы общаетесь с ним через мессенджер, у него есть неплохой набор tools для доступа к внешним данным, есть локальное хранилище знаний. Для нормальной работы рекомендуется подключить API Anthropic/OpenAI, хотя можно подключить и локальные модели с соответствующей потерей сообразительности агента.

Честно скажу, сам пока не тестировал, поскольку не могу пока придумать подходящую задачу, а тут целый класс задач надо придумать. Я, как на грех, только на этой неделе наладил себе агента, который читает все рассылки и делает мне дайджест, а это был бы неплохой способ применить Clawd.

А вот ответ на вопрос “Зачем эти восторженные зумеры покупают себе mac mini для запуска?” звучит неожиданно — потому что на вайбе и хайпе. Кто-то, может, и всерьез убежден, что локальная модель справится неплохо — в конце концов, постами про “Claude Code локально забесплатно”, где в итоге предлагается взять что-то типа Qwen 3 Coder 8B, забит весь Twitter. А остальным просто неизвестно, что для работы Clawd (он запускается в докер-контейнере) достаточно 4 гигабайта памяти под базу, так что он вполне поместится хоть в облаке за 3-4 доллара в месяц, хоть на старом ноутбуке совсем бесплатно.

Epic Games и Google, похоже, нашли способ превратить затянувшийся антимонопольный спор в выгодное партнёрство. На слушаниях в Сан-Франциско судья Джеймс Донато раскрыл детали соглашения, которое стороны предпочли бы оставить конфиденциальным: совместная разработка продуктов, маркетинг и партнёрства на сумму 800 млн долларов за шесть лет. Судья открыто поинтересовался, не является ли эта сделка причиной урегулирования конфликта.

Тим Суини проговорился, что речь идёт об использовании Google технологий Unreal Engine — вероятно, для обучения AI-моделей. Epic, в свою очередь, будет платить Google за некие сервисы «по рыночным ценам». При этом Суини подчёркивает, что именно Epic платит Google, а не наоборот.

Надо отдать должное Google — мы-то думали, что он проигрывает все суды, а он так деньги, оказывается, зарабатывает.

Очень коротко — сделка по покупке TikTok случилась, как и предсказывали.

Рекламный и коммерческий бизнес TikTok в США остается под прямым контролем ByteDance. Совместное предприятие займется только безопасностью данных, модерацией контента и защитой алгоритма. Сам алгоритм рекомендаций будет лицензирован у ByteDance, а затем «переобучен и обновлен на данных американских пользователей» в облаке Oracle.

Пишут, что США и Китай согласовали сделку по продаже американского бизнеса TikTok консорциуму инвесторов во главе с Oracle и Silver Lake. По данным Semafor, закрытие сделки ожидается на этой неделе — как раз сегодня истекает дедлайн, установленный администрацией Трампа.

Структура собственности выглядит так: ByteDance сохраняет чуть меньше 20%, по 15% получают Oracle, Silver Lake и MGX — государственный инвестфонд ОАЭ, специализирующийся на AI. Остальное распределяется между Susquehanna, Dragoneer и семейным офисом Майкла Делла.

Какая судьба ожидает алгоритм рекомендаций пока точно неясно. В декабрьском меморандуме CEO TikTok Шоу Чу говорил, что новая независимая структура будет контролировать защиту данных, модерацию контента и безопасность алгоритма. Управлять ею будет совет директоров из семи человек с американским большинством.

Подводя итог сделке — отжать бизнес вроде бы отжали в пользу сторонников Трампа, но, вполне возможно, что на реальную работу сети это не повлияет.

Meta Superintelligence Labs, сформированная в прошлом году, передала первые модели для внутреннего использования. Эндрю Босуорт в Давосе сообщил, что результаты уже «очень хорошие».

В декабре СМИ писали о двух моделях с кодовыми названиями Avocado (текстовая) и Mango (для изображений и видео). Какие именно модели готовы, Босуорт не уточнил, добавив лишь, что впереди ещё много работы по пост-тренингу.

После успехов первых лет с хорошей модели с открытыми весами Llama 3, которая стала де-факто стандартом для разработки моделей на её основе, Llama 4 откровенно провалилась и практически не упоминается. Как сложится судьба нового поколения — вероятно, узнаем к лету.

• 1 украинский юникорн — украинская компания Preply привлекла $150 млн в раунде Series D и получила оценку в $1,2 млрд. Маркетплейс для изучения языков, соединяющий учеников с репетиторами, работает с 2013 года и последние двенадцать месяцев показывает прибыль по EBITDA.

Раунд возглавил WestCap, фонд бывшего CFO Airbnb Лоуренса Този.

А я такой старый, что помню тот самый 2013 год, офис EastLabs и собственную менторскую сессию с участниками инкубатора, среди которых были и Preply.

Поскольку мы к заявлениям Демиса Хассабиса из Google DeepMind и Дарио Амодеи из Anthropic будем возвращаться еще несколько месяцев, то вот приблизительное содержание их дискуссии в Давосе с Занни Минтон Беддос из The Economist.

Центральной темой разговора стало расхождение в оценках скорости технологического прогресса. Амодеи подтвердил прогноз о появлении моделей уровня Нобелевского лауреата к 2026–2027 годам. Ускорение процессов он связывает с возникновением замкнутого цикла, в котором AI начинает самостоятельно писать код и проводить исследования, улучшая собственные характеристики без участия человека. Хассабис придерживается более консервативной оценки, прогнозируя создание AGI к концу текущего десятилетия с вероятностью 50%. Он согласен с успехами в областях кодинга и математики, но указывает на ограничения в естественных науках, где для верификации гипотез требуются физические эксперименты, которые LLM не может провести.

В контексте корпоративной конкуренции представители компаний отметили разные траектории развития. Амодеи сообщил о росте выручки Anthropic со 100 миллионов долларов в 2023 году до прогнозируемых 10 миллиардов в 2025 году, утверждая, что доминирующее положение займут компании, управляемые исследователями. Хассабис заявил о возвращении Google лидерских позиций с выпуском моделей Gemini 3 (о, как он прав!) и восстановлении «стартап-культуры» внутри корпорации после периода отставания. Ключевым индикатором прогресса в следующем году оба считают способность AI-систем к автономному самосовершенствованию.

Обсуждение влияния на рынок труда выявило консенсус относительно уязвимости людей на рынке труда. Амодеи предполагает исчезновение до половины офисных вакансий начального уровня в ближайшие 1–5 лет из-за того, что скорость внедрения технологий превысит адаптационные возможности экономики. Хассабис рекомендует специалистам использовать AI-инструменты для повышения эффективности, чтобы миновать стадию junior-разработки. В долгосрочной перспективе, после достижения AGI, оба прогнозируют фундаментальный сдвиг, при котором экономические вопросы отойдут на второй план перед вопросами назначения человека.

Геополитические взгляды участников дискуссии разошлись. Хассабис выступает за международную координацию стандартов безопасности, включая взаимодействие с Китаем, и допускает целесообразность намеренного замедления разработки ради социальной адаптации. Амодеи занимает жесткую позицию, поддерживая экспортные ограничения на чипы. Он проводит аналогию между передовыми вычислительными мощностями и компонентами ядерного оружия, считая изоляцию геополитических конкурентов необходимым условием для выигрыша времени. В вопросах безопасности Амодеи анонсировал работу над концепцией «технологического отрочества», описывающей риски переходного периода, такие как биотерроризм. Оба спикера отвергают фатализм, считая технические проблемы безопасности решаемыми при наличии ресурсов, однако отмечают, что геополитическая гонка значительно усложняет внедрение надежных протоколов контроля.

Мы же все время обсуждаем, как реальные люди потеряют работу из-за AI. А вот свежее исследование, авторы которого решили посмотреть на проблему иначе — а как люди могут адаптироваться к этому?

Авторы построили индекс адаптивной способности для 356 профессий, охватывающих почти 96% рабочей силы США, и сопоставили его с существующими оценками воздействия AI на различные профессии.

Главный результат неочевиден. Профессии с высоким воздействием AI и способность работников адаптироваться к потере работы коррелируют положительно. Иными словами, те, чьи задачи AI способен выполнять лучше всего, в среднем лучше подготовлены к смене профессии. Из 37 миллионов работников в верхнем квартиле по воздействию AI более 26 миллионов обладают адаптивной способностью выше медианы.

Однако около 6 миллионов человек попадают в зону повышенного риска, сочетая высокое воздействие AI с низкой адаптивной способностью. Это преимущественно канцелярские и административные работники: секретари, офисные клерки, помощники по документообороту. Их профессии требуют навыков, которые AI освоил достаточно хорошо, но при этом сами работники располагают скромными сбережениями и навыками, плохо переносимыми в другие сферы.

Здесь проявляется важное разделение внутри профессий с высоким воздействием AI. Маркетологи, разработчики и финансовые аналитики работают с задачами, которые ИИ тоже может выполнять, но они имеют существенные накопления и востребованные на разных позициях компетенции. Секретари и клерки находятся под сопоставимым технологическим давлением, но без этих преимуществ.

Географически уязвимые работники распределены относительно равномерно по стране, хотя несколько выше их концентрация в университетских городках и столицах штатов, где административные позиции поддерживают работу крупных институтов. Технологические хабы вроде Сан-Хосе и Сиэтла показывают долю ниже средней.

Демографически группа риска на 81% состоит из женщин, что отражает гендерный состав административных профессий. Образовательный уровень заметно ниже среднего по рабочей силе.

Короче, программисты и прочие гуманитарии типа финансовых аналитиков, не переживайте за AI. Вы справитесь, адаптируетесь и найдете новую работу.