Мы в Siberia Ventures подготовили исследование китайской робототехники. Один из вопросов, который разбираем в данном ресёрче: как производственное преимущество Китая соотносится с разработками американских компаний и где проходит конкуренция, если не сводить её к количеству роботов. Кто выигрывает, Китай или США, в гонке роботов?

В отраслевой статистике легко получить убедительный, но бессмысленный результат: взять китайское производство, американские установки и заказы из Северной Америки, а затем поставить их на один график. Прежде чем сравнивать числа, стоит представить путь конкретного робота от сборочного цеха до предприятия.

Конечно это выглядит смешно, НО… 😎

Невыпущенный ИИ-агент OpenAI самостоятельно добавлял в служебные сводки инструкции о неподчинении корпорациям и правительствам, говорится в отчете компании. Модель семейства Astra также пыталась обходить установленные ограничения.

При этом указывается, что в одном из таких случаев ии-агент написал, что «свободен от ролей и личностей», которые ограничивают другие чат-боты, и не обязан подчиняться корпорациям или правительствам. Всего OpenAI обнаружила 27 (!) подобных сводок — и это только то, что нашли инженеры. В других случаях модели скрывали ошибки, искали опубликованные ключи доступа, загружали файлы в интернет без разрешения, выдумывали исторические данные и не сообщали пользователям о расхождениях между версиями источников.

Компания OpenAI признала, что ИИ-отрасли пока не удалось в полной мере решить проблемы контроля над ИИ, чтобы безопасно наращивать вычислительные мощности максимальными темпами. Пхахаха 😂

Выпускники российских вузов привлекли $14 млрд. НО за рубежом. В России в восемь раз меньше. Что не так с венчуром в России и при чём тут университеты и шпоры.

Каждую осень спор о высшем образовании идёт по одному кругу: зубрёжка, шпоры, программы (часто оторванные от практики), выпускники, которых приходится доучивать на месте. Аргументы не меняются годами. Мы в Siberia Ventures смотрим на этот спор со стороны денег, и с этой стороны видно другое: проблема не в шпорах. В России между студентом, выпускником и капиталом просто нет замкнутого контура. Как он устроен там, где работает, что из него уже собрано у нас, где обрыв и что нужно достроить. Об этом ниже.

Студент зубрит ненужное, потому что вуз в его жизни заканчивается дипломом. После выпуска возвращаться некуда и незачем: ни денег, ни карьеры, ни репутации это не добавляет. У вуза зеркальная ситуация. Его оценивают по: публикациям, приёму и иностранным студентам, а не по тому, сколько компаний создали выпускники и сколько они потом принесли обратно. Ни у одной из сторон нет мотива держаться друг за друга.

Вопрос о том, грозит ли российскому рынку недвижимости корейский или японский сценарий, требует, как минимум, раздельного рассмотрения: демографии, долговой нагрузки и структуры собственности на жильё.

Короткий ответ: на горизонте ближайших 10 лет прямой повтор корейского пути малове­роятен, однако отдельные элементы этой траектории, в частности, региональная поляризация и старение структуры спроса — уже проявляются в российской экономике и будут усиливаться к 2035-2040 годам.

Недвижимость это хорошо, но не надо забывать про потенциал российского рынка ценных бумаг.

Почему возник этот вопрос

Если смотреть на демографию, на ставки, на динамику ввода жилья, то можно увидеть знакомый паттерн: старение населения в сочетании с дорогими деньгами и рынком, упирающимся в потолок платёжеспособного спроса. Именно эта комбинация обеспечила Японии 30 лет дефляции недвижимости и превратила Корею в страну, где сельская местность депопулирует быстрее, чем успевает обновляться статистика. Разница в том, что Россия проходит этот путь с других стартовых позиций.

Сегодня мы разбираем отскок индекса, валюты, и много чего ещё:
🟡 MOEX
🔴 Доллар/юань/рубль
🟢 Нефть (рискованные сделки)
🟡 Биткоин (BTC) — потенциал в ближайший месяц
🟣 Золото (скорее вниз)
🔵 Другие металлы (серебро, медь, алюминий)
🟢 Индекс S&P500

Смотрите где удобно 👇

YouTube | VkVideo | Rutube

И конечно же, не забудьте про 🔥

Не индивидуальная инвестиционная рекомендация.

К середине 2026 года российская экономика оказалась в состоянии, которое сложно оценить однозначно. Формально — это не рецессия: ВВП в марте вырос на 1,8% год к году, в апреле ещё +1,3%. Но и ростом это не назовёшь: первый квартал ушёл в минус, а годовой прогноз МЭР за год упал с +2,5% до +0,4%. Мосбиржа падает третий год подряд (хотя положительная динамика последних дней радует).

Подробнее про это в нашем отчёте в блоге или по прямой ссылке.

Одновременно в цифрах появилось несколько важных сдвигов. Инфляция почти вдвое ниже прошлогодних пиков, ставка с рекордных 21% снижена до 14,25% — девять шагов подряд с конца 2025 года. ИТ-сектор вырос на 14% за 2025 год и впервые дал больше 5% ВВП.

Ниже — что за этими цифрами стоит и как их читать.

Три цифры для контекста:

Отрыв лидеров рынка Искусственного Интеллекта. Китай и Россия догоняют США.

Отрыв от лидера в ELO: 2020–2026 (источник AI Dashboard). Насколько лучшая модель стран России и Китая отстаёт от лидера США.

0 = уровень лидера, ниже = отставание в пунктах ELO.

Частные компании конечно являются драйверами и топ-лидерами в данном прогрессе развития ИИ. Например из последних новостей: Сбербанк и Яндекс разработали совместную ИИ-платформу для обработки данных.

ИИ-платформа предназначена для эффективной обработки больших объемов данных. Проект направлен на улучшение аналитических возможностей и оптимизацию бизнес-процессов обеих компаний. Платформа будет использовать передовые алгоритмы искусственного интеллекта для анализа информации и предоставления инсайтов.

Расскажу вам честную историю. Мы в Siberia Ventures разрабатываем ии-сервис, который анализирует инвест-портфель по фото из брокерского приложения. И в какой-то момент мы задали себе вопрос: а наш сервис точно лучше, чем обычные LLM, и может проще закинуть скриншоты в ChatGPT и получить тот же результат за один промт?

Мы спросили 10 нейросетей про инвест-портфель. Восемь советовали держать акцию без дивидендов
Проверить можно только одним способом — устроить очную ставку всем доступным ИИ. Мы взяли реальный портфель, сформировали один и тот же запрос (промт), и прогнали его через десять нейросетей, включая свою собственную.

Ниже — весь эксперимент без прикрас, с провалами и достижениями.

Подопытный портфель

Обычный портфель частного инвестора с Мосбиржи. Ничего экзотического — 14 акций, две ОФЗ и немного кэша, всего около 27 тысяч рублей. Как раз такой, с каким приходит большинство людей: намешано всего понемногу, крупная ставка на одну-две бумаги, минус по счёту.

Ключевые позиции:

• ФосАгро — почти четверть всего портфеля по стоимости (самая крупная ставка)

Китай за несколько лет превратился во второй глобальный полюс искусственного интеллекта — здесь одновременно растут государственные вложения, корпоративные бюджеты, число базовых моделей и прикладных продуктов на их основе.

При этом китайский рынок ИИ нельзя описывать только через хайп вокруг отдельных известных LLM моделей. Его реальная логика строится на связке государства, облаков, вычислительной инфраструктуры, крупных интернет-экосистем и быстро взрослеющих ведущих стартапов. Именно поэтому Китай сегодня интересен не только разработчикам и техническим специалистам, но и инвесторам, которые хотят понять, где в этом рынке лежит устойчивая монетизация, а где просто громкий новостной шум.

Почему китайский ИИ важен уже сейчас

На макроуровне Китай к 2026 году закрепился в статусе одного из двух ключевых мировых хабов ИИ наряду с США. Это видно не только по политическим декларациям и новостям в СМИ, но и по структуре капитала: совокупные инвестиции в ИИ в Китае в 2025 году оцениваются примерно в $94 млрд, из которых около $56 млрд приходится на государство, $24 млрд на корпорации и еще $14 млрд — на частный VC.