AI

fabricaONE.AI предложит два транша облигаций: с фиксированным купоном на весь срок обращения и с переменным, привязанным к ключевой ставке Банка России. Ориентир по доходности: фиксированный — не выше КБД + 475 б.п., переменный — не выше ключевой ставки + 375 б.п.

Ключевые параметры выпуска: 

🔹 Объем — до 3 млрд рублей.

🔹 Срок обращения — 2 года.

🔹 Купонный период — 30 дней.

🔹 Номинал — 1000 рублей.

🔹 Способ размещения — букбилдинг, открытая подписка.

🗓 Размещение проведем уже в августе. Планируемая дата сбора книги — 18 августа 2026 года с 11:00 до 15:00.

Выпуск станет первым в рамках программы биржевых облигаций объемом до 15 млрд рублей. Принять участие в размещении можно будет через ведущих российских брокеров. 

Подробнее

 

Кредитный профиль fabricaONE.АI подтвержден рейтингами ruA- (Эксперт РА) и A-(RU) (АКРА), прогноз — стабильный.

Для связи:ir@f1ai.ru  

 

#FIAI #FIAI_invest #облигации

( Читать дальше )

 

Трендовая линия — самый субъективный инструмент технического анализа. Дайте одному графику десять трейдеров — получите десять разных линий. Кто-то ведёт по теням, кто-то по телам, кто-то «на глаз подгоняет» так, чтобы линия подтверждала уже открытую позицию. Это не анализ, это гадание с линейкой.

А раз линию рисует человек — её нельзя ни протестировать, ни автоматизировать. Каждый раз получается новая.

Интересная инженерная задача — формализовать «настоящую» трендовую линию в строгую геометрию: набор чётких математических условий, по которым машина строит линию объективно, одинаково и, главное, честно — не заглядывая в будущее. Никаких индикаторов, только цена, экстремумы и ATR.

В этой статье разберём детектор, который это делает. Он находит трендовые поддержки и сопротивления по фрактальным пивотам, отсеивает всё, что «уровнем» на самом деле не является, ловит пробой телом с фильтрами качества — и присылает сигнал в Telegram с нарисованным скрином: линия, якоря, свеча-пробой, уровни входа, стопа и тейка.

( Читать дальше )

В 19 лет закончил университет, в 22 года основал без опыта свой инвестфонд Situational Awareness, а к 24-м управлял в нем уже $45 млрд с доходностью под 250% годовых. Завидуете этому сыну маминой подруги? Ну, давайте я вам расскажу о том, как и почему он их вчера лишился, при чем тут слово «плечи» – и что отличает ветерана рынка от новичка…

Собственно, Леопольд. Доверили бы вы такому чуваку несколько десятков миллиардов долларов под управление? А ему доверили! (Причем, рулил он ими весьма успешно)

Жил да был немецкий вундеркинд по имени Леопольд Ашенбреннер (кстати, его фамилия буквально переводится с немецкого как «Испепеляющий» – красиво!). Когда ему было 15 лет, он уехал в США учиться в Колумбийском университете, который он в итоге окончил в 19 с «красным дипломом» (ну, у них это называется «valedictorian», это даже круче – типа, самый лучший студент на потоке).

Известность пришла к Лео через пару лет, когда его в 2023 году наняли в OpenAI в команду по обеспечению безопасности искусственного интеллекта, а через год со скандалом уволили оттуда – так как он не очень аккуратно опубличил какую-то внутреннюю инфу.

( Читать дальше )

Эксперты проанализировали продукты 19 отечественных вендоров, проведя детальные демо-сессии с 11 из них. Оценка формировалась на основе референтной модели из 270 критериев — функциональных, технологических и организационных.

Аналитики TAdviser отмечают, что сегодня российский рынок MES перерос стадию экстренного импортозамещения: предприятиям важен предсказуемый бизнес-эффект — прозрачность процессов, гибкость подстройки и снижение операционных рисков. 

ExeMES отвечает на этот запрос как гибкая low-code-платформа. До 80% настроек можно выполнять силами штатных аналитиков или ИТ-специалистов предприятия через визуальный интерфейс без привлечения разработчиков.

Внедрение платформы:

🔹 сокращает сроки запуска и адаптации системы управления производством;

🔹 снижает TCO за счет минимизации затрат на доработки;

🔹 обеспечивает сквозную прослеживаемость партий и строгий контроль качества;

🔹 помогает управлять смешанными типами производств (например, литьем, механообработкой и сборкой) в рамках одного холдинга без потери глубины проработки процессов.

( Читать дальше )

В англотвиттере уже несколько дней бушует скандал: опять всплыла история про то, как ведущие AI-компании массово скупают редкие бумажные книги для обогащения своих тренировочных датасетов.

Видите ли: всё, что есть в интернете, уже нейронками многократно пережевано и переварено – а для воспитания следующих поколений умных моделей нужно больше новых вкусных данных. Кроме того, в интернете значительная часть буквенных массивов представлена шедеврами типа «пыщь-пыщь, упячка попячся онотоле!», которые не сильно помогают в повышении интеллектуального уровня нейронок. А вот у настоящих напечатанных книг большое преимущество в том, что при их написании кто-то реально подумал (да еще и редактор, поди, проверил).

Так вот, возмущение общественности вызывает конкретный способ, который используют AI-лабы: они заказывают миллионы книг – а потом их массово-поточно сканируют, отрезая корешки для удобства. Более того, после успешной диджитизации изнасилованная тушка книги еще и уничтожается.

( Читать дальше )

В прямом эфире с Сергеем Джуринским, основателем Warp Capital и создателем сервиса ончейн-аналитики Blocklens, обсудили, почему институциональный капитал становится главным фактором рынка, как AI-сектор, private credit и маржинальное плечо влияют на глобальный контекст и какие сценарии ждут биткоин в ближайшие месяцы.

Отдельно затронули регулирование криптовалют в России: что меняется для частных инвесторов, как может быть устроена инфраструктура цифровых депозитариев и какие вопросы остаются вокруг налогов, P2P-рынка и хранения цифровых активов.

► Бесплатный доступ к сервису Blocklens на 30 дней https://clck.su/rndLL
► Telegram ALT3 Capital:https://t.me/+lHx2OAaLFNMzZGFi

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

Источник данных https://ai-insight.siberia.fund/

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.

Как мы видим Китай стартовал чуть раньше (примерно в 2022 году), Россия же начала активно нагонять с 2025 года, когда активно стали применятся законодательные и технические инициативы.

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.

( Читать дальше )

В интервью «Ведомости» генеральный директор fabricaONE.AI Максим Тадевосян рассказывает, где именно компании достигают наибольшей операционной эффективности от внедрения ИИ и почему этот эффект сильно зависит от отрасли.

Почему промышленность догоняет финтех, как ИИ помогает экономить до нескольких процентов себестоимости и расходов, в чем сила прикладных ИИ-решений и какую роль будут играть малые языковые модели, обученные на конкретных бизнес-процессах — разбираем на реальных кейсах.

Отдельно поговорили про ограничения: инфраструктуру, данные и дефицит специалистов, а также про то, как будет развиваться рынок в ближайшие годы.

Полный текст интервью — по ссылке.


#FIAI #FIAI_говорит

Моя новая цифровая разработка 🏆

У одного только ЛСР на витрине 800+ лотов. Вручную сопоставлять цены и планировки даже у профессионала занимает несколько часов.
Я создала агента, который делает это за 80 секунд.

( Читать дальше )

Крупнейшие IPO в ИИ — 2025–2026.
Размер пузырька = ожидаемая капитализация, $млрд.
Компаний — 28 за данный период.
Суммарная оценка — $3948 млрд.
Источник данных: ai-insight.siberia.fund/

По цветам:
Размещено — синий
Подтверждено — зелёный
Ожидается — жёлтый
Слухи — серый

* Оценки основаны на последних раундах финансирования и аналитических прогнозах. Фактическая капитализация при IPO может отличаться. Источники: Bloomberg, Reuters, SEC filings.