Вы когда-нибудь замечали, что новости об очередной ИИ-модели перестали цеплять?

Вы когда-нибудь замечали, что новости об очередной ИИ-модели перестали цеплять? Про OpenAI, Anthropic и китайские лаборатории пишут так много, что уже подташнивает. Но если отвлечься от информационного шума и посмотреть на стратегию трёх западных гигантов, становится не по себе: они двигаются к совершенно разным целям, и одна из них, возможно, уже сошла с дистанции — добровольно.

На первый взгляд, и OpenAI, и Anthropic одержимы одной идеей — рекурсивное самоулучшение (RSI). Суть проста: модель A создаёт более совершенную модель B, та — модель C, и так далее, по нарастающей. Никаких новых фундаментальных прорывов не требуется: достаточно строить дата-центры, наращивать вычисления и использовать хорошо масштабирующиеся алгоритмы обучения и поиска. Это «Горький урок» Ричарда Саттона, который обе компании возвели в статус священного писания. Если понадобятся новые архитектуры — модели сами их найдут, получив достаточно ресурсов.

Внутри лабораторий эта философия уже превратилась в практику. Инженеры признаются: они почти не пишут код руками. Его пишут рои агентов — Claude Code и Codex. Сотрудники превратились в менеджеров этих агентов. Claude Code пишет следующий Claude Code. GPT-5.6 Sol автономно провёл пост-тренировку GPT-5.6 Luna. В Anthropic прямо говорят, что «RSI на подходе», а один из сооснователей, Джек Кларк, в майской рассылке оценил вероятность достижения RSI к 2028 году в 60%. Другие называют сроки ещё более близкими. Темпы такие, что Anthropic предлагает скоординированное замедление «во благо», а сотрудники OpenAI, даже призывающие не нагнетать страхи, признаются: «если бы мы могли скоординировать глобальное замедление возможностей прямо сегодня, я бы нажал эту волшебную кнопку». И это не фигура речи: по данным METR, длительность задач, которые модели доводят до конца с вероятностью 50%, растёт экспоненциально, а доля успешных сессий Claude Code внутри Anthropic бьёт рекорды.

В эту же логику встроился и Андрей Карпатый. Он перешёл в Anthropic на позицию member of technical staff и всех удивил. Но он увидел ровно то, что видят сами лаборатории: траекторию к RSI. Он присоединился к команде, которая должна научить Claude улучшать этап предобучения следующей версии Claude. Ещё раньше Карпатый построил миниатюрную версию этого в своём проекте autoresearch: агенты самостоятельно подняли эффективность его собственного кода примерно на 10%. Если это масштабировать — отрасль перейдёт на следующую ступень.

OpenAI при этом сумел исправить свою главную слабость — распылённость. В начале года Сэм Альтман закрыл побочные проекты: видеогенератор Sora, браузер Atlas, устройство, функции электронной коммерции. Ещё в 2025-м он сравнивал это со «ставками на серию стартапов», но после второго «code red» от главы приложений Фиджи Симо — той самой, что объявила успехи Anthropic в корпоративном сегменте «звонком будильника» — всё побочное было отменено. Сотрудники описывали этот период как стратегическую неразбериху, но аналитики увидели в шаге попытку догнать Anthropic по корпоративной выручке. На самом деле, выручка тут вторична. OpenAI не боится уступить корпоративный рынок — он боится, что кто-то другой выйдет на вторую космическую скорость через RSI. Поэтому компания удвоила ставку на Codex и агентов. И не прогадала: инсайдеры уверяют, что Codex теперь лучше, чем Claude Code, а после выхода ChatGPT Work Codex добрался до 10 миллионов пользователей — по данным Bloomberg.

Но пока два стартапа обнимают экспоненту, Google выбыл из гонки. Не проиграл — именно вышел. Невыразительная презентация на I/O, уход нескольких тяжеловесов, модели выходят реже, чем у конкурентов. Последняя Gemini Flash 3.6 от 21 июля 2026 года в индексе интеллекта Artificial Analysis пропустила вперёд девять моделей. Для поискового гиганта это неприемлемо. Значит, внутри происходит что-то серьёзное: либо развал, либо прицел на добычу покрупнее.

Моя гипотеза: глава Google DeepMind Демис Хассабис — недавно сменивший роль внутри компании — не считает, что автоматизация ИИ-исследований с помощью кодинг-агентов — правильный путь к AGI. Он смотрит на ставку OpenAI и Anthropic как на съезд с трассы. Его ставка — модели мира (World Model): системы, которые понимают и симулируют реальность, а не просто предсказывают следующий токен. И он разворачивает Google в эту сторону. Гонка ИИ на самом деле — гонка между двумя теориями интеллекта и двумя типами компаний: стартапами, которым ИИ обязан стать бизнесом, и корпорацией, способной годами субсидировать исследования.

Официального подтверждения этой гипотезы нет: на уровне руководства Google по-прежнему заявляет о прямой конкуренции. Но хлебные крошки складываются в связную картину. Если Хассабис прав — Google станет абсолютным лидером. Если нет — останется никому не нужным отстающим. Положение «пан или пропал».

Показательно, что Anthropic сделала сильное заявление ещё в апреле 2023-го: компании, которые обучат лучшие модели 2025–2026 годов, уйдут слишком далеко вперёд, чтобы их кто-то догнал. Тогда это казалось самоуверенностью. Сейчас — сбывшимся прогнозом. Всё, о чём они говорили в 2023–2024 годах, стало правдой за первые месяцы 2026 года. А Google в этой истории не видно на переднем крае гонки «код + агенты + энтерпрайз + RSI».

Что же дальше? Если принять гипотезу всерьёз, у нас два сценария. Первый: Google тихо строит модель мира, которая однажды окажется фундаментально умнее всех токен-предсказателей, — и тогда OpenAI и Anthropic окажутся в роли догоняющих. Второй: Google просто пропустил переломный момент, и обратной дороги нет. Что вы думаете: модель мира — это гениальный обходной манёвр или рационализация отставания?

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Комментарии: