Рынок агентов: как за две недели изменился ландшафт и почему DeepSeek V4 — в центре событий

Последние две недели окончательно закрепили за 2026 годом статус «года AI-агентов». Если раньше мы обсуждали их как эксперимент, то теперь агенты становятся главным драйвером индустрии — со своей экономикой, инфраструктурой и новыми правилами игры.

🏦 Goldman Sachs: точка безубыточности пройдена

5 мая Goldman Sachs выпустил знаковый отчёт «Decoding the Agentic Economy», в котором зафиксировал тектонический сдвиг: AI-индустрия переходит от «истории про доходы» к «истории про прибыль».

Ключевые цифры:

· К 2030 году потребительские AI-агенты могут увеличить глобальное потребление токенов в 12 раз, добавив примерно 600 квадриллионов токенов в месяц.
· Ежедневные AI-запросы вырастут с 5 млрд в 2025 году до 23 млрд к 2030 году, причём до 30% из них будут направлены к агентам.
· Главный сигнал: точка безубыточности для AI-агентов будет пройдена уже в первой половине 2026 года — затраты на вычисления падают быстрее, чем цены на токены.

( Читать дальше )

DeepSeek в осаде: почему пропала загрузка файлов и что это значит для всей индустрии

Неделю назад из «Экспертного» режима DeepSeek исчезла возможность загружать файлы. Вместо неё появилось сообщение: «Ресурсы ограничены, загрузка файлов не поддерживается». Это прямое следствие того, что спрос на DeepSeek V4 превысил вычислительные возможности компании.

Масштаб успеха

Согласно отчёту QuestMobile, по итогам первого квартала 2026 года DeepSeek достиг 127 миллионов активных пользователей в месяц (данные по китайскому рынку). Это сделало модель третьей по популярности после Doubao и Qwen. Такой взрывной рост не мог не сказаться на стабильности работы.

Проблема ресурсов: почему именно файлы?

DeepSeek использует систему динамического распределения нагрузки, где все модели разделяют общий пул ресурсов. Обработка файлов и изображений требует в разы больше вычислений, чем простой текст. Столкнувшись с пиковыми нагрузками, команда DeepSeek приняла решение временно ограничить самую ресурсоёмкую функцию в «Экспертном» режиме, чтобы сохранить качество логического анализа. Это подтверждают и независимые источники.

( Читать дальше )

Собираем торговый ИИ‑штаб. Как DeepSeek V4 и n8n меняют правила игры

Раньше «умный» торговый ассистент был либо очень дорогим, либо требовал команды программистов. Новости последних дней рисуют куда более интересную картину — и я хочу поделиться своими мыслями.

⚙️ Что произошло

В конце апреля DeepSeek выпустил флагманскую линейку V4. Модель V4‑Pro не просто «умнее» предшественников — она получила полноценный агентский функционал. Для меня как для трейдера это означает, что помимо генерации текста и кода, она умеет нативно работать с внешними инструментами: обращаться к API, базам данных, вызывать функции по протоколу MCP. Контекстное окно в 1 млн токенов позволяет загрузить всю нужную документацию и не терять нить даже в очень сложных сценариях.

🧩 Как это работает на практике

Допустим, я хочу получить автоматический анализ рынка. Я даю ассистенту на базе DeepSeek задачу: «Проанализируй рынок газа, используя мои последние данные по NG». Модель понимает, что ей нужно, и сама запускает заранее настроенный процесс, который собирает для неё котировки, новости или мои торговые журналы.

( Читать дальше )

Битва титанов: Google и Amazon вкладывают миллиарды в Anthropic, NVIDIA штурмует Азию, DeepSeek готовит V4

Рынок ИИ продолжает нагреваться до новых рекордных значений. За последние две недели произошли сразу несколько сделок, по масштабу сопоставимых с бюджетами отдельных стран.

Anthropic — новая звезда притяжения

Компания, созданная бывшими сотрудниками OpenAI, стала эпицентром борьбы двух облачных гигантов.

▪️ Google увеличил инвестиции в Anthropic до $3+ млрд (доля ~14%), предоставит собственные чипы TPU и профинансирует дата-центры. Мощности Anthropic в 2026 году превысят 1 ГВт.

▪️ Amazon заключил сделку на сумму до $25 млрд, из которых $5 млрд — немедленно. В течение 10 лет Anthropic обязуется потратить $100+ млрд на облачные сервисы AWS.

Финансовые потоки колоссальны. Годовая выручка Anthropic взлетела с $9 млрд (конец 2025) до $30 млрд в I квартале 2026 года. Инвесторы оценивают компанию более чем в $800 млрд.

NVIDIA и азиатский вектор

В Сеуле прошла презентация нового AI-агента NemoClaw. Южная Корея, обладающая полным циклом ИИ (от чипов до сервисов), становится полигоном для NVIDIA по изучению корпоративных данных и отработке новых продуктов.

( Читать дальше )

🛠️ Технический переход DeepSeek: почему платформа сбоит и что будет в V4

Пользователи DeepSeek в последние недели всё чаще сталкиваются с перебоями в работе: сервер выдаёт ошибку, файлы не загружаются, диалоги прерываются. На первый взгляд — банальная нестабильность. Но за этими сбоями стоит не просто перегрузка серверов, а масштабная техническая миграция. Разбираемся в деталях.

🏗️ Архитектура DeepSeek V4: что внутри

Новая модель представляет собой значительный скачок относительно предшественников. Вот ключевые технические характеристики:

· Mixture-of-Experts (MoE). Общий объём параметров — 1 триллион. Однако на каждый токен активируется лишь около 370 миллиардов параметров, что сохраняет эффективность и не даёт вычислительной нагрузке расти пропорционально размеру модели.
· Контекстное окно на 1 миллион токенов. Это примерно 15–20 романов уровня «Войны и мира», которые модель способна удерживать в оперативной памяти одновременно. Увеличение достигнуто за счёт новой архитектуры Engram — условной памяти, которая разделяет статическое хранение знаний и динамические вычисления. Простыми словами: факты и правила извлекаются из отдельного быстрого хранилища (DRAM), а не прогоняются через всю нейросеть заново, что экономит до 20–25% вычислительных ресурсов.

( Читать дальше )

DeepSeek: Что скрывается за «автономностью» и почему это важно для трейдера

Многие читатели моего Telegram-канала спрашивают, что именно я имею в виду, когда говорю об «автономном анализе» с помощью нейросетей. Сегодня разберу это на примере DeepSeek — модели, с которой я работаю ежедневно. За последние недели в ней произошли важные изменения, которые превращают ИИ из просто «умного собеседника» в полноценного ассистента.

🚀 Контекстное окно на 1 000 000 токенов: что это даёт на практике

Главное технологическое обновление, которое сейчас тестируется (по слухам, это V4 или её облегчённая версия) — расширение контекстного окна до 1 000 000 токенов.

Для тех, кто не погружён в технические детали, поясню на пальцах. Токен — это условная единица текста, примерно 0,75 слова. Миллион токенов — это около 750 000 слов. Чтобы было понятнее: это три тома романа «Война и мир» или 500 страниц технической документации формата А4.

Что это означает в моей работе:

· Глубокая память диалога. Модель не забывает, о чём мы говорили неделю или месяц назад. Она помнит все мои критерии входа, уровни поддержки/сопротивления, риск-параметры и выводы, сделанные в этом же диалоге.

( Читать дальше )