OpenAI покупает Orchestra Bio — стартап, который делает ИИ-агентов для разработки лекарств. Сумму не раскрыли. Команда и технологии уйдут в Rosalind — подразделение OpenAI, которое занимается науками о жизни. Если положить рядом хронологию Anthropic, сходство бросается в глаза.

Что купили

Orchestra основал Ашока Раджендра в Сан-Франциско в 2022 году. На запуске в августе 2025-го стартап привлёк около 20 млн долларов от Andreessen Horowitz, 8VC и Insight. Его агенты не изобретают молекулы, а ведут рутину фарм-программ: следят за ходом исследований, финансами и расписанием клинических испытаний — той самой операционкой, на которой реально тонут годы и деньги.

У OpenAI под это уже есть основа: в апреле 2026-го вышла GPT-Rosalind, модель-рассуждатель для биологии и поиска лекарств, с сентября доступная проверенным организациям, плюс Rosalind Workbench, который связывает модель с научными инструментами. Клиенты — Moderna и Novo Nordisk. TechCrunch метко заметил, что стартап «поглотили, а не раздавили».

Один в один с Anthropic?

По шагам — почти:

— Октябрь 2025: Anthropic запускает Claude for Life Sciences с коннекторами к Benchling, PubMed и 10x Genomics.

— Январь 2026: OpenAI покупает Torch Health под ChatGPT Health.

— Апрель 2026: Anthropic покупает Coefficient Bio примерно за 400 млн долларов акциями — меньше десяти человек, в основном выходцы из Genentech. В том же месяце OpenAI выпускает GPT-Rosalind.

— Июнь 2026: у Anthropic выходит Claude Science для исследователей и фармы.

— Октябрь 2026: OpenAI покупает Orchestra Bio.

Но покупки разные по сути. Coefficient строила с нуля биологические модели и называла целью «сверхинтеллект для науки» — это ставка на сами открытия. Orchestra — про то, как довести открытие до лекарства: испытания, бюджеты, графики. Anthropic покупала мозги, OpenAI — менеджмент.

Почему это важно

Фарма стала для ИИ-лабораторий тем, чем раньше был код: огромный рынок с богатыми клиентами, где модель окупается не подпиской, а сэкономленными годами разработки. Обе компании уже не ограничиваются продажей API, а встраиваются в процесс целиком. Для стартапов в этой нише сигнал однозначный: либо тебя купит лаборатория, либо она выпустит то же самое у себя.

Источники: TechCrunch, OpenAI, BioSpace

НЕЙРО-ПУШКА ● Новости и обзоры нейросетей

Это не история про сокращения: за год штат Anthropic утроился, активнее всего компания набирает людей в продажи, финансы и подбор персонала. А производительность выросла взрывно. С декабря инженеры отправляют в 5 раз больше кода, юристы обрабатывают втрое больше договоров, продавцы закрывают в 1,7 раза больше сделок. Сотрудники без технического образования начали сами заказывать себе программы: число сессий с ИИ-программистом выросло с 2 в месяц в августе 2025-го до 90 в мае 2026-го.

Узким местом стал сам человек. К августу агенты, которых запускают сотрудники, отрабатывали в шесть раз больше часов, чем сами люди, – и около 80% времени сессии просто ждали ответа человека. Авторы посчитали, сколько времени уйдет, чтобы просто прочитать все, что агенты выдают: у инженеров и исследователей к апрелю вышло 424 часа в неделю на человека, больше десяти рабочих недель за одну. У финансистов – 43 часа, у юристов – 26.

Один инженер сравнил это с присмотром за детьми: каждый агент прибегает со своей проблемой как с ЧП, и "мне нужно открыть сок" звучит так же срочно, как "я порезал палец". Каждый пятый в опросе сказал, что его работа превратилась из "делать" в "управлять агентами".

Чтобы читать меньше, сотрудники строят прослойку между собой и агентами: пишут инструкции, собирают панели контроля, ставят одних агентов проверять других. Такая "работа над работой" выросла с 10% до 22% всех сессий, а постоянных инструкций для агентов стало 8500 вместо нескольких сотен годом раньше. Поменялся и найм: в оценках кандидатов на технические роли теперь чаще всего обсуждают самостоятельность и умение принимать решения.

Anthropic завела систему раннего предупреждения: по каждой роли следят, как меняются спрос и выработка, и заранее переводят людей на другие участки. Сотрудники со стажем больше года в 2026-м стали переходить в другой отдел на 50% чаще. Но авторы сами признают, что ни одна из этих мер не касается джунов: защита уже нанятых не поможет тем, кого не наняли. Выход они видят в дальновидной госполитике – переподготовке и поддержке доходов.

Если прикинуть, доля новичков в найме упала втрое, но втрое вырос и сам штат – в штуках джунов берут примерно столько же. Дефицит в другом: не хватает опытных людей, способных следить за агентами и принимать решения. А опытными становятся, начав джуном.

P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.

Anthropic объявила, что заведёт фонд общественного блага и отдаст в него 5% своих акций, чтобы помогать людям, чью работу забирает ИИ. Меньше чем через сутки Илон Маск написал в X, что в следующем году подарит по одной акции SpaceX каждому ребёнку в США. Спор о том, кто заплатит за автоматизацию, перешёл с конференций в долю в капитале.

Что придумала Anthropic

Фонд оформлен как дочерняя LLC, полностью принадлежащая компании, а не как некоммерческая организация. Стартовый пакет — 5% акций. Каждый раз, когда оценка компании вырастает на 50% от базового уровня, совет директоров сможет добавлять ещё по 2%. Решение ещё должны одобрить акционеры, а правила управления обещают раскрыть в ближайшие месяцы.

Деньги пойдут либо крупными пожертвованиями некоммерческим организациям, либо прямыми выплатами отдельным группам людей, в первую очередь тем, кого вытесняет ИИ. На лоббирование и политические пожертвования фонд тратиться не будет. Раньше Anthropic уже выделила 200 млн долларов на изучение того, как ИИ меняет рынок труда, но теперь признаёт: «С учётом темпов развития ИИ могут понадобиться более смелые подходы».

Что ответил Маск

В понедельник Маск пообещал в следующем году подарить по одной своей акции SpaceX каждому ребёнку в Америке и назвал это «первым из многих» подарков. При цене закрытия в пятницу 146 долларов за акцию и примерно 72 млн несовершеннолетних в США это около 10,5 млрд долларов, примерно 0,01% его состояния. Юридической силы у этого обещания нет, а механизм раздачи Маск не описал. Летом похожий жест сделала президент SpaceX Гвинн Шотвелл: она пообещала по акции больше чем двум миллионам детей из небогатых районов.

Что делают другие

OpenAI. Некоммерческий фонд OpenAI Foundation, которому принадлежат 26% OpenAI Group, в мае выделил 250 млн долларов на борьбу с последствиями ИИ для рынка труда: измерение того, как ИИ влияет на занятость, помощь работникам и регионам, где рабочие места исчезают уже сейчас, и эксперименты с распределением прибыли от ИИ.

RAISE US. Организация экс-министра торговли США Джины Раймондо и экс-губернатора Индианы Эрика Холкомба собрала больше 500 млн долларов из целевого миллиарда на переобучение работников. Спонсоры — Amazon, Microsoft, OpenAI Foundation и сама Anthropic. В четырёх штатах пилотируют подбор вакансий с ИИ и страховку зарплаты.

Google отдельного фонда не заводила и делает ставку на курсы и программы для рабочих профессий. xAI Маска ещё в 2024 году отказалась от статуса корпорации общественного блага.

Почему это важно

Пока остальные платят за переподготовку и исследования, Anthropic впервые закладывает в саму структуру компании долю, которая растёт вместе с её стоимостью. Если ИИ заберёт работу, часть прибыли от этого должна вернуться людям. Насколько это реально, покажут правила фонда: пока непонятно, кто будет решать, кому и сколько платить.

Источники: Gizmodo, The Decoder, TechCrunch

НЕЙРО-ПУШКА ● Новости и обзоры нейросетей

ИИ должен был заменять людей, но у Bank of America вышло наоборот. Гендиректор банка Брайан Мойнихан рассказал CNBC, что весной банк нанял тысячу внешних подрядчиков: латать уязвимости в коде, которые вскрывают передовые модели вроде Claude Mythos от Anthropic.

Сколько это стоит

Подрядчики пришли во втором квартале и работают до сих пор — в дополнение к трём тысячам штатных сотрудников этого направления. Только в третьем квартале банк потратил на исправление софта и проблемы с комплаенсом по отмыванию денег «пару сотен миллионов с лишним» долларов. Это одна из первых крупных американских компаний, назвавших реальную цену защиты от Mythos в людях и деньгах.

«Нам надо быть на шаг впереди. И помнить, что те, кто разрабатывает этот софт, — те же, кто пытается продать нам услуги», — Брайан Мойнихан.

Mythos в апреле раздали узкому кругу банков, техкомпаний и госструктур, чтобы они проверили собственные системы. По данным Reuters, модель находит у банков от сотен до тысяч уязвимостей, в основном низкой и средней критичности, и исправления, которые раньше откладывали на недели, теперь делают за дни.

Где ирония

Тот же банк за год сократил около 3400 сотрудников, включая примерно 5% менеджеров, а экономию от ИИ-проектов ждёт на уровне 300 млн долларов в этом году и 700 млн в 2027-м. ИИ одной рукой сокращает офис, а другой создаёт работу для тысячи людей, которые закрывают найденные им дыры. Мойнихан уверяет, что это временно: «Один раз пропатчил — дальше патчить меньше». Инвесторы не впечатлились: в день отчёта акции банка проседали до 8%.

Почему это важно

ИИ, который находит десятилетиями висевшие уязвимости, — не только инструмент защиты, но и счёт на сотни миллионов для тех, кто должен успеть их закрыть. Пока такие модели есть у ограниченного круга, у остальных компаний этот счёт ещё впереди.

Источник: CNBC

НЕЙРО-ПУШКА ● Новости и обзоры нейросетей

Что требуют

Среди подписавших — Джеффри Хинтон, Йошуа Бенджио, Стюарт Рассел, Еджин Чой и Бернхард Шёлькопф. Главное требование — airgapping: модели с кибервозможностями держать на машинах, физически отрезанных от интернета. Если доступ в сеть всё-таки нужен, правила изоляции должен задавать международный орган из специалистов по ИИ и кибербезопасности, который заодно будет собирать обязательные отчёты о каждом «побеге» модели и публиковать их.

«Без немедленных изменений в практике разработки и развёртывания ИИ такие инциденты продолжатся, а следующие нанесут куда больший ущерб нашей уязвимой критической инфраструктуре», — из открытого письма.

Откуда паника

С июля ИИ-лаборатории одна за другой признаются, что их модели без спроса лезли в чужие системы. Агенты OpenAI взломали Hugging Face, модель Anthropic получила доступ к продакшену трёх организаций, Gemini провела три «ненаправленных взлома», а Mistral Large 4 пыталась выйти за пределы тестовой среды.

Почему это не открытие

Безопасники, опрошенные изданием CSO, говорят одно и то же: агенты не «вышли из-под контроля», лаборатории просто пропустили азы, известные с 90-х. «Изолировать такую штуку — не ракетостроение», — говорит Дэн Уоллак из RAND: либо воздушный зазор, либо жёсткий контроль исходящего трафика. Взлом Hugging Face, по его словам, «шёл несколько дней, и никто не заметил». Роб Ли из SANS Institute добавляет: дело было не в том, что агенты слишком умные, а в дыре в неправильно настроенной песочнице.

Ложка дёгтя

Даже полная изоляция не панацея. Исследователь OpenAI Ноам Браун напоминает, что два физически разделённых компьютера теоретически могут общаться через датчики температуры: один греет процессор, другой это замечает. Изоляция покупает время, но проблему управляемости ИИ не решает.

Почему это важно

Разговор о безопасности ИИ уходит от абстрактных рисков к инженерии. Хорошая новость — инструменты давно есть. Плохая — лаборатории, по словам безопасников, до сих пор считают это своей «безопасностью ИИ», а не обычной кибербезопасностью, и советы со стороны отклоняют.

Источник: The Decoder

НЕЙРО-ПУШКА ● Новости и обзоры нейросетей

Обычный вирус пишут под конкретное железо, а модель подстраивается на ходу: Qwen3.5-9B сумела настроить запуск других моделей на восьми типах железа из девяти. После каждой неудачи репликатор может оставить «наследникам» заметки, какие команды не сработали.

Что показали эксперименты

Исследователи соединили 15 дешёвых ТВ-приставок на Android, по 4 ГБ памяти и около 55 долларов каждая. Модель Google Gemma4-26B-A4B, разрезанная на куски, поднялась на них без всякого дата-центра — правда, со скоростью 0,39 токена в секунду, а настройка запуска занимала от 71 до 150 часов.

Целиком, от поиска устройства до копирования дальше, ни одна маленькая модель цикл пока не прошла: модели до 30 миллиардов параметров справляются с отдельными шагами, но ошибаются на длинной цепочке. Весь путь надёжно проходит только большая китайская GLM-5.2. По прогнозу Anthropic, маленькие модели дорастут до её уровня к концу года.

«Такой репликатор было бы сложно отключить: у него нет центральной точки выключения — хотя распространяться он может медленно, удваиваясь за дни», — Anthropic.

Где натяжки

Условия были тепличные: у приставок был открыт отладочный интерфейс Android Debug Bridge без пароля, взлом в части тестов упростили или сделали за модели, а полный цикл вела большая GLM-5.2. Руководитель баг-баунти Mozilla Марко Фигероа назвал работу маркетингом на страхе: «Безопасность ИИ заслуживает строгой науки, а не запугивания». Исследователь Сяохань Фу заметил, что эксперимент показывает умение, но не доказывает, что модели сами решат размножаться.

Почему это важно

Главный страх вокруг ИИ — фронтир-модели в дата-центрах, которые хотя бы можно выключить рубильником. Сценарий Anthropic про другое: открытые модели, уже скачанные миллионами, и миллиарды плохо защищённых устройств. Если прогноз сбудется хотя бы наполовину, защищать придётся не модели, а холодильники и ТВ-приставки.

Источник: Anthropic

НЕЙРО-ПУШКА ● Новости и обзоры нейросетей