Hacker News Digest

К сожалению, предоставленный текст не содержит статьи "FFmpeg to Google: Fund Us or Stop Sending Bugs" от The New Stack. Вместо этого это форма подписки на их рассылку. Чтобы я мог создать точный пересказ статьи (~170 слов на русском в Markdown), пожалуйста, предоставьте текст самой новости.

Как только вы поделитесь содержанием статьи, я сразу подготовлю лаконичный пересказ, выделив главную идею и ключевые факты/цифры/цитаты, строго следуя вашим инструкциям.

• Крупные корпорации (Google, Amazon и др.) ожидают, что open-source проекты будут бесплатно исправлять уязвимости, которые они же и находят, но при этом не предлагают ни ресурсов, ни финансирования.
• Сторонники FFmpeg отвечают, что если проект не может позволить себе тратить время на бесплатную разработку, то это не значит, что он обязан это делать, и что крупные компании могут просто отказаться от использования open-source, если не хотят платить.
• Обсуждение вышло за рамки конкретной ситуации и затронуло более широкий вопрос о том, как корпорации используют open-source без всякой отдачи.
• Некоторые участники обсуждения подняли вопрос о том, что если FFmpeg и подобные проекты не могут позволить себе тратить ресурсы на бесплатную разработку, то, возможно, им стоит пересмотреть свою модель лицензирования или найти другие способы монетизации.
• В целом, обсуждение подняло волну обсуждений о том, как корпорации используют open-source без всякой отдачи, и как это влияет на устойчивость проектов.

Выпускник компьютерных наук, выполнивший все «правильные» шаги для успешной карьеры — университет, отличные оценки, стажировки, даже запуск небольшого консалтинга — всё равно остаётся безработным. Несмотря на следование всем правилам и получению нужных навыков, автор сталкивается с «сломанным» рынком труда, где даже компьютерные специальности, считавшиеся надёжными, теперь показывают одну из самых высоких безработиц среди выпускников. Официальная статистика безработицы остаётся низкой, но плотность возможностей резко сократилась — тысячи одинаково подготовленных соиск соревнуются за ограниченное количество вакансий.

За экономическими циклами, такими как повышение процентных ставок, скрывается более глубокая трансформация: капитал обнаружил, что программное обеспечение, роботы и офшорный труд можно эффективно комбинировать. Хотя ранние прогнозы о массовой автоматизации были преувеличены, наблюдается медленное, но устойчивое давление на определённые виды работ. В распределённых центрах Amazon, например, роботизация уже приводит к замедлению роста или сокращению персонала, создавая будущее, где человеческий труд перестаёт быть «необходимым ингредиентом» для крупных операций.

• Ситуация с рынком труда для новых выпускников в технологической сфере вызывает тревогу, но неясно, насколько это связано с AI или просто с циклом экономики.
• Постоянный поток H1B-виз в США и отсутствие иммиграционной политики в Великобритании подчеркивают, что рынок труда не локален, а глобален.
• Сообщество Hacker News обсуждает, как выживают выпускники, которые не попали в FAANG, и какие навыки нужны, чтобы выжить в этой ситуации.
• Дискуссия подчеркивает, что важно не только технические навыки, но и умение "продавать" себя и сетевое взаимодействие.
• Некоторые участники подчеркивают, что важно не только найти работу, но и быть готовым к тому, что рынок труда может быть циклическим, и что важно быть гибким и адаптивным.

Helion — это высокоуровневый язык для создания производительных и переносимых ML-ядер, разработанный командой PyTorch в Meta. Он разрешает конфликт между производительностью и удобством, компилируя Python-встроенный DSL в автоматически настраиваемый код Triton. Helion создает новый уровень абстракции, сочетающий простоту PyTorch с производительностью низкоуровневых языков, автоматизируя рутинные задачи вроде индексации тензоров и управления памятью. Это позволяет разработчикам сосредоточиться на алгоритмической логике, а не на аппаратно-специфичных деталях.

Текущие языки вынуждают выбирать между контролем и производительностью: CUDA дает максимум контроля, но требует значительных усилий; Triton — шаг вперед, но все еще требует ручной настройки; PyTorch прост, но ограничен в детальном контроле. Программная модель Helion, описываемая как "PyTorch с тайлами", минимизирует шаблонный код и использует знания разработчиков в PyTorch. Типичное ядро Helion состоит из двух взаимодополняющих частей, что упрощает создание правильных и эффективных ядер.

• Helion позиционируется как более высокоуровневая альтернатива Triton, упрощая написание кода за счет автоматического автотюнинга, в отличие от других DSL (Gluon, CuTe), которые предлагают больше контроля на низком уровне.
• Основные проблемы включают длительный автотюнинг (до 10+ минут), отсутствие полноценной поддержки Python-отладки (автодополнение, точки останова) и сложность выбора между множеством технологий (Triton, Gluon, JAX Pallas и др.).
• Несмотря на рост высокоуровневых фреймворков, низкоуровневые оптимизации остаются критичными для новых архитектур моделей (например, FlashAttention, MXFP4) и аппаратных платформ (NVIDIA, AMD).
• Споры о релевантности CUDA: мнения расходятся от его "устаревания" до сохранения доминирующей роли в экосистеме на годы вперед из-за зрелости инструментов и сообщества.
• Пользователи отмечают, что Helion может расширить круг разработчиков, способных писать эффективные ядра, но сомневаются в его преимуществах перед Triton/Gluon без явного выигрыша в производительности или простоте.

Израильские чиновники потребовали от Google и Amazon использовать секретный «миг» для обхода юридических приказов, позволяющий компаниям игнорировать судебные решения о раскрытии данных пользователей. Этот механизм позволял израильским спецслужбам получать доступ к информации, не раскрывая свои запросы общественности. Израиль настаивал на том, что это необходимо для национальной безопасности, но критики видят в этом попытку обойти правовые процедуры.

Секретный «миг» был частью более широкой программы, в рамках которой Израиль требовал от технологических компаний установить бэкдоры в своих системах. Google и Amazon сопротивлялись этим требованиям, опасаясь, что это создаст опасный прецедент и подорвет доверие пользователей. Внутренние документы показывают, что израильские чиновники угрожали компаниям юридическими последствиями, если те не выполнят требования.

• Документы, указывающие на то, что Google и Amazon могли бы получать платежи от Израиля за раскрытие информации, вызвали волну обсуждений о возможном нарушении закона и этике.
• Участники обсуждения подчеркнули, что такие платежи могли бы быть использованы для обхода законов о неразглашении, что ставит под сомнение легальность сделки.
• Обсуждение также затронуло вопрос о том, что компании могли бы быть вовлечены в преступное сговоре, что может повлечь за собой серьёзные последствия.
• Участники также обсуждали, что такие действия могут быть незаконными, и что компании могли бы быть привлечены к ответственности за участие в таком сговоре.
• В обсуждении также поднимался вопрос о том, что такие действия могут быть неэтичными и могут нарушать законы о защите данных и конфиденциальности.

• Обсуждение охватывает широкий спектр тем: от свинцовой эпидемии до токсинов в продуктах, от бездействия Amazon и FDA до токсичности пластиков и микропластика.
• Участники обмениваются мнениями о том, какие вещества опасны и в каких дозах, и кто должен нести ответственность за защиту общественного здоровья.
• Обсуждается, что влияние токсинов может быть настолько же серьезным, как и влияние свинца на общество, и что необходимо системное решение, а не только индивидуальные действия.
• Участники подчеркивают, что важно различать естественные и вызванные человеком катастрофы, и что важно не только выявлять проблемы, но и инвестировать в превентивные меры.
• Обсуждается, что необходимо сочетать индивидуальную ответственность и государственное регулирование, чтобы эффективно справляться с рисками для здоровья и окружающей среды.

В течение 19 и 20 октября 2025 года сервис Amazon DynamoDB в регионе Северной Вирджинии (us-east-1) столкнулся с серией сбоев, повлиявших на клиентов. Проблема началась 19 октября в 23:48 по тихоокеанскому времени и завершилась 20 октября в 14:20. Событие развивалось в три этапа. Сначала, до 2:40 утра 20 октября, клиенты испытывали повышенное количество ошибок API при обращении к DynamoDB. Во-вторых, с 5:30 утра до 14:09 20 октября, Network Load Balancer (NLB) испытывал повышенные ошибки подключения для некоторых балансировщиков. В-третьих, с 2:25 до 10:36 утра 20 октября, запуски новых экземпляров EC2 терпели неудачу, а те, что запустились, имели проблемы с подключением до 13:50.

Причиной инцидента стала редкая race condition в системе управления DNS DynamoDB. Эта система, ключевая для масштабируемости и отказоустойчивости DynamoDB, состоит из двух частей. DNS Planner создает планы обновления DNS на основе состояния пула серверов. DNS Enactor применяет эти планы, обновляя Route53 (систему DNS AWS). Обычно это работает надежно, но в данном случае два экземпляра DNS Enactor одновременно попытались обновить одну и ту же запись DNS, что привело к ее очистке. В результате, адрес dynamodb.us-east-1.amazonaws.com стал указывать в пустоту, и клиенты не могли установить соединение. Проблема была обнаружена и исправлена к 2:40 утра 20 октября, но вторичные эффекты привели к последующим инцидентам.

С 5:30 утра до 14:09 20 октября, Network Load Balancer (NLB) испытывал повышенные ошибки соединения для некоторых балансировщиков. Это было вызвано тем, что вторичный эффект инцидента DynamoDB привел к тому, что часть трафика NLB перенаправлялась на экземпляры, которые сами зависели от DynamoDB и стали недоступны. Это создавало каскадный эффект: пока DynamoDB был недоступен, часть трафика NLB терялась, что привело к ошибкам.

С 2:25 до 10:36 утра 20 октября, запуски новых экземпляров EC2 терпели неудачу. Это произошло потому, что сервис управления EC2 использует DynamoDB для хранения состояния, и когда DynamoDB был недоступен, он не мог создавать новые экземпляры. В 10:37 запуски возобновились, но до 13:50 некоторые экземпляры имели проблемы с сетью, так как они были созданы без полной конфигурации сети из-за race condition с NLB.

• AWS постмортем выглядит как маркетинговый документ, а не как техдок, что вызывает скепсис в честности их расследования.
• Сложность системы и отсутствие единого источника правды делает невозможным понять, действительно ли это была гонка условий или просто человеческая ошибка.
• Система, которая не может гарантировать согласованность DNS-записей, может быть сама по себе причиной сбоя.
• Похоже, что AWS не имеет четкого плана восстановления после сбоя, и их инструменты для этого зависят от самой системы, которую они пытаются восстановить.
• Постоянные сбои внутри AWS указывают на то, что их собственная инфраструктура неустойчива к сбоям, что вызывает вопросы о том, как они могли бы справиться с более серьезным инцидентом.

Предоставленный фрагмент содержит только навигационную структуру сайта The Register и частичный заголовок статьи "Today is when Amazon brain drain finally caught up with AWS", но не содержит основного текста статьи. Без полного содержания невозможно создать точный пересказ. Если у вас есть полный текст статьи, пожалуйста, предоставьте его, и я смогу создать краткий пересказ в соответствии с вашими требованиями.

• Слухи о массовых увольнениях в Amazon и AWS, вызванных культурой PIP и RTO, привели к тому, что компания теряет ключевых специалистов и знания, что в конечном счете повлияло на сбой, который вызвал каскадные сбои в сервисах AWS.
• Участники обсуждения подчеркнули, что нехватка персонала и знаний внутри компании не может быть решена просто нанимая новых сотрудников, потому что критическая институциональная память и опыт не может быть заменена просто нанимая новых людей.
• Несколько комментаторов отметили, что сбой в AWS, вызванный проблемой DNS, был технически неизбежен, потому что это был тот же самый тип проблемы, который они видели много раз, и что в конечном счете это не было связано с недавними увольнениями.
• Другие участники обсуждения подчеркнули, что Amazon и AWS страдают от "утечки мозгов" и что это не может быть решено просто нанимая новых сотрудников, потому что критическая институциональная память и знания не может быть заменена новыми сотрудниками.

Amazon заключает партнерство с Flock Safety, предоставляя около 5 000 правоохранительным агентствам прямой доступ к видеозаписям с камер Ring через платформу Flock. Партнерство позволит полицейским отправлять запросы в приложение Ring Neighbors с просьбой о добровольной помощи, указывая место, время и детали расследования. Пользователи могут просматривать эти запросы анонимно, а предоставленные видеоматериалы будут передаваться правоохранительным органам через платформу Flock.

Flock Safety, известная своими камерами распознавания номеров и технологией поиска людей по описанию ("мужчина в синей рубашке и ковбойской шляпе"), уже использовалась федеральными агентами, включая ICE. Сенатор Рон Уайден в своем письму CEO Flock заявил, что "злоупотребления вашим продуктом не просто вероятны, но неизбежны". Аналитик ACLU Джей Стэнли назвал компанию "опасной национальной инфраструктурой массового наблюдения", подчеркивая опасения по поводу частной жизни в эпоху все более тесного сотрудничества технологических компаний с правоохранительными органами.

• Пользователи обсуждают, что в 2025 году следует считать нормой, что любые компании, владеющие данными, которые могут быть полезны для расследования преступлений, будут подвергнуты давлению со стороны правоохранительных органов.
• Участники подчеркивают, что даже если вы не используете облачные сервисы, ваши соседи могут быть тем, кто предоставляет доступ к этим данным, и что это может быть уже происходит в новых домах, где камеры уже предустановлены.
• Обсуждается, что в условиях, когда даже ваши соседи могут быть тем, кто предоставляет доступ к вашим данным, единственным способом остаться в безопасности может быть только полностью отказаться от использования любых сервисов, которые могут быть связаны с облачными провайдерами.
• Участники также обсуждают, что в условиях, когда даже ваши соседи могут быть тем, кто предоставляет доступ к вашим данным, единственным способом остаться в безопасности может быть только полностью отказаться от использования любых сервисов, которые могут быть связаны с облачными провайдерами.

Amazon's Ring and Flock Safety are partnering, allowing law enforcement agencies using Flock to request footage from millions of Ring doorbell cameras. Flock's AI cameras are already used by police to scan license plates and analyze footage, a practice criticized for potential bias. Investigations reveal that agencies like ICE and the Secret Service also access Flock's camera network. This partnership significantly expands the reach of Flock's surveillance infrastructure by integrating with Ring's vast user base.

• Пользователи обсуждают, как технологические компании превращают частные камеры в инструменты государственного надзора, и как это отражается на приватности и свободе.
• Участники подчеркивают, что камеры, которые изначально продавались как средства безопасности, теперь используются для сбора данных и могут быть доступны правоохранительным органам без ведома пользователей.
• Обсуждение также затрагивает, как эти камеры могут быть использованы для сбора данных о людях, которые даже не являются владельцами этих устройств, и как это может повлиять на общество в целом.
• Участники также обсуждают, как можно защититься от такого рода надзора, включая использование альтернативных решений, таких как локальные системы хранения данных и открытое программное обеспечение.

Разработчик столкнулся с проблемой: купленная электронная книга Amazon Kindle оказалась защищена множеством уровней обфускации, что мешало её использовать в сторонних приложениях. Вместо возврата он решил взломать систему.

Оказалось, что Amazon использует несколько методов защиты. Каждый запрос к API возвращает текст, закодированный уникальным набором глифов — по сути, каждый запрос использует новый шифр. Всего было 184 запроса, каждый со своим «алфавитом», что делало прямое декодирование невозможным. Более того, в SVG-пути добавлялись ложные команды, которые нарушали рендеринг. К тому же, книга использовала четыре разных шрифта, что усложняло задачу.

Вместо отказа, разработчик применил метод сравнения с образцом. Он взял известный текст, сгенерировал эталонные глифы через те же инструменты, что и Amazon, и сравнивал каждый полученный глиф с эталоном, используя хешированный индекс. Это позволило восстановить 100% текста, несмотря на препятствия.

• Amazon и другие продавцы цифрового контента продолжают усложнять DRM и ограничивать свободное использование купленного контента, что вынуждает пользователей прибегать к пиратству или покупке физических носителей.
• Пользователи отвечают, что они не будут покупать цифровой контент, пока он не будет свободен от DRM и не будет ограничивать использование на любом устройстве.
• Некоторые участники обсуждения отмечают, что даже если DRM можно обойти, то это не решит проблему, что Amazon может удалить купленный контент из-за "проблем с правами" или изменить его без согласия покупателя.
• Участники также обсуждают, что покупка физических книг позволяет владельцу делать с ними что угодно, включая передавать их другим, что невозможно с цифровыми книгами.

Достижения в области ИИ часто остаются незамеченными, поскольку лучшие реализации работают не как отдельные продукты, а как встроенные инструменты, решающие сложные задачи. Например, в Amazon ИИ оптимизирует рекомендации и поиск, а не выступает в роли чат-бота на главной странице.

Ключевые выводы из опыта автора включают:

• Проект по улучшению коммуникации для невербальных людей с помощью контекстно-зависимых карточек достиг 55% точности после года работы команды учёных
• Та же задача, решённая с помощью ChatGPT 3.5 за выходные, дала 82% точность на тех же данных
• Это демонстрирует, как ИИ превращает ранее невозможные проекты в выполнимые даже для небольших команд

Современные LLMs уже достаточно мощны, чтобы решать реальные проблемы, даже если прогресс кажется затихшим. Многие компании теперь могут внедрять функции, которые раньше были невозможны из-за нехватки ресурсов, используя ИИ как инструмент, а не как главную фичу.<｜begin▁of▁sentence｜>

• Основная проблема — нельзя полностью доверять выводам ИИ, а также их высокая стоимость при масштабировании.
• Использование ИИ внутренними инструментами растёт, но создание полноценного продукта всё ещё требует значительно больше усилий.
• Пользователи часто не умеют эффективно взаимодействовать с LLM, и это может быть более важным навыком, чем кодинг.
• Использование ИИ для автоматизации рутинных задач в разработке и других областях растёт, но это не всегда сокращает общее время разработки.

Пользователи жалтся, что их умные дисплеи Amazon Echo Show всё чаще превращаются в рекламные щиты: на главный экран выводятся баннеры за подписку Alexa+, ролики фильмов, товары из списка покупок и даже сторонние кампании. Отключить их нельзя — Amazon отвечает, что реклама «незначительная часть» работы устройства. Форумы Reddit полны сообщениями о «возвращении» устройств в магазин.

• Пользователи жалуются, что Amazon-устройства показывают рекламу, которая всё чаще ведёт к странице товара в магазине Amazon.
• Участники обсуждения подчеркивают, что покупатели должны были ожидать подобного поведения от компании, которая зарабатывает на рекламе.
• Сообщество отмечает, что "умные" устройства собирают данные и показывают рекламу, и что это является бизнес-моделью Amazon.
• Некоторые участники высказывают, что покупатели должны были знать, что они покупают, и что это не является неожиданностью.
• Участники обсуждения также отмечают, что Amazon может использовать устройства для сбора данных и показа рекламы.

• Покупатели привыкли ориентироваться на процент скидки, а не на абсолютную цену — это и есть главный трюк, который используют ритейлеры.
• Amazon и другие площадки манипулируют ценами, создавая иллюзию выгоды, но в реальности товар может стоить столько же или даже дороже, чем обычно.
• Покупатели, которые не используют трекеры цен вроде CamelCamelCamel или Keepa, становятся жертвами этой тактики.
• В конце концов, покупка вещей только потому, что они на распродаже, вместо того чтобы покупать то, что тебе действительно нужно, ведёт к тому, что человек тратит деньги на вещи, которые ему не нужны.
• В то время как в некоторых странах, где Amazon не работает, люди находят альтернативы и учатся покупать в магазинах, что в конце концов оказывается даже более удобно.

Amazon превратилась из удобного сервиса в источник разочарования для многих пользователей. Основные проблемы включают переполненность платформы поддельными товарами и контрафактной продукцией, что затрудняет поиск качественных items. Алгоритмы рекомендаций часто продвигают низкокачественные продукты, а поисковая система манипулируется продавцами.

Клиентский сервис резко ухудшился: автоматизированные ответы заменяют человеческое взаимодействие, возвраты стали сложнее, а доставка менее надежной. Внутренняя культура компании, ориентированная на прибыль, а не на пользователя, привела к пренебрежению базовыми принципами удобства и доверия. Практический вывод: монополизация рынка часто ведет к снижению качества обслуживания.

• Пользователи жалуются на проблемы с доставкой не тех товаров, подделок и сложности с возвратами и возмещениями.
• Многие отмечают ухудшение качества сервиса: медленную доставку, замусоренный поиск и навязчивую рекламу.
• Некоторые пользователи, особенно из Индии и Японии, довольны сервисом, отмечая скорость, цены и удобство возвратов.
• Распространена практика поиска товаров на Amazon для сравнения, но покупки у других продавцов или напрямую.
• Обсуждается общая тенденция «засорения» платформ из-за политики открытых маркетплейсов и третьих продавцов.

Nvidia инвестирует $110 млрд в OpenAI и другие AI-стартапы через венчурное финансирование, что напоминает стратегию Lucent во время пузыря доткомов. Lucent тогда выделила $8,1 млрд клиентам, которые покупали её оборудование, но после краха 47 телеком-компаний обанкротились, а до 80% кредитов не вернулись. Сейчас Nvidia рискует ещё больше: её обязательства составляют 85% выручки против 20% у Lucent, а 39% доходов зависят всего от двух клиентов.

Новизна ситуации в том, что $10+ млрд долгов обеспечены залогом в виде GPU, с предположением, что их стоимость сохранится на 4–6 лет. Крупные облачные провайдеры уже удлинили сроки амортизации оборудования до 6 лет, но Amazon недавно сократил их до 5, что может сигнализировать о переоценке рисков. Если спрос на AI-инфраструктуру замедлится, это может создать цепную реакцию defaults, особенно среди стартапов, зависящих от финансирования поставщиков.

• Сравнение текущей ситуации с пузырем телекоммуникаций 90-х: есть как сходства (масштабные инвестиции в инфраструктуру, риск перепроизводства), так и ключевые различия (финансовая устойчивость Nvidia vs. мошенничество Lucent).
• Главный риск для Nvidia — возможность резкого падения спроса на GPU, если AGI не будет достигнут в ожидаемые сроки (2-5 лет) или если инвесторы потеряют интерес из-за замедления прогресса.
• Неопределенность долгосрочного спроса: несмотря на текущий ажиотаж, будущее зависит от появления реальных, прибыльных приложений ИИ, а не только от тренировки моделей; возможен избыток мощностей.
• Роль крупных игроков (Microsoft, Google, Amazon) и их кастомерных чипов как потенциальная угроза монополии Nvidia, а также вопросы учетной политики и вендорного финансирования.
• Скептицизм относительно способности ИИ самостоятельно решать сложные задачи и кардинально улучшать код без человеческого контроля, что ставит под вопрос оправданность огромных инвестиций.

Два дрона Amazon Prime Air столкнулись с башенным краном в коммерческой зоне города Толлесон, штат Аризона. Инцидент произошёл во время выполнения коммерческих полётов, оба аппарата получили повреждения, но никто не пострадал. Amazon подтвердила происшествие и заявила, что расследует его причины, подчеркнув, что безопасность остаётся приоритетом.

Этот случай поднимает вопросы о надёжности автономных систем доставки в городских условиях, особенно при наличии высоких препятствий. Хотя дроны Amazon спроектированы для обнаружения и облёта объектов, столкновение указывает на возможные пробелы в алгоритмах или сенсорах. Практический вывод: масштабирование беспилотной доставки требует более строгих тестов в сложной инфраструктуре.

• Два дрона Amazon Prime Air столкнулись с тросом строительного крана в Tolleson, AZ, что вызвало вопросы о способности их системы обнаружения и избегания препятствий видеть тонкие тросы.
• Инцидент подчеркивает потенциальные риски для безопасности, включая травмы людей на земле, и ставит под сомнение текущий уровень технологий для безопасных автономных полетов в неконтролируемом воздушном пространстве.
• Обсуждаются возможные технические решения, такие как улучшение сенсоров (лидары, детекторы электромагнитных полей), создание запретных зон вокруг стройплощадок и более строгое регулирование.
• Высказывается критика в адрес Amazon за преждевременное развертывание технологии и подход «двигаться быстро и ломать вещи», когда речь идет о безопасности.
• Отмечается, что для подобных систем может потребоваться инфраструктура наподобие управления воздушным движением для дронов, как это развивается в других странах (например, в Китае).

Концепция «рынка лимонов» объясняет, как асимметрия информации разрушает рынки: покупатели не могут отличить качественные товары от низкосортных, поэтому всё продаётся по средней цене. Это вытесняет добросовестных продавцов, оставляя лишь «лимоны» — продукты, чья реальная ценность ниже ожидаемой.

Автор видит эту динамику в цифровой эпохе: от массовых брендов на маркетплейсах до соцсетей и онлайн-знакомств, где алгоритмы поощряют посредственность. Даже найм превратился в «рынок лимонов» — компании и кандидаты скрывают реальные недостатки, что ведёт к неэффективности и разочарованию. Система деградирует не из-за злого умысла, а потому что рациональное поведение каждого участника ведёт к общему проигрышу.

• Обсуждается феномен «рынка лимонов» на платформах вроде Amazon, где сложно отличить качественные товары от низкокачественных из-за обилия безымянных брендов (например, MZOO, YFONG) и асимметрии информации.
• Отмечается, что снижение барьеров для выхода на рынок (дизайн, производство) привело к потоку массовых товаров, вытесняющих уникальные и качественные продукты, что особенно заметно на примере Etsy и Amazon.
• Участники подчёркивают важность курации, проверенных обзоров (Wirecutter) и сарафанного радио для навигации в условиях переизбытка вариантов и снижения доверия к брендам.
• Высказывается мнение, что китайские бренды иногда предлагают инновационные и качественные товары, вопреки стереотипам, но их сложно идентифицировать среди множества похожих предложений.
• Затрагивается влияние политики платформ (например, требование Amazon к брендингу) на появление множества псевдобрендов и усугубление проблемы «лимонов».

• Скорость изменения уровня CO2 в атмосфере беспрецедентна и представляет большую угрозу, чем абсолютные значения.
• Амазонка обладает уникальной хрупкой экосистемой, неспособной к восстановлению после пожаров из-за потери самоподдерживающегося водного цикла.
• Крупные лесные пожары по всему миру (Канада, Сибирь, Австралия) сводят на нет усилия по поглощению углерода через лесовосстановление.
• Политика ускоренной вырубки лесов при прежнем руководстве Бразилии создала условия для рекордных выбросов от пожаров.
• Повышение CO2 может давать небольшой стимул для роста растений, но это не компенсирует общий объем выбросов и негативные последствия.

FTC добилось исторического соглашения с Amazon на сумму $2,5 млрд за нарушение конфиденциальности детей через голосового помощника Alexa и камеры Ring. Компания годами незаконно собирала и хранила данные несовершеннолетних без согласия родителей, включая голосовые записи и геолокацию, что нарушало федеральный закон COPPA.

Средства пойдут на удаление собранных данных и усиление мер конфиденциальности для детских аккаунтов. Это крупнейшее в истории FTC урегулирование по защите приватности, подчёркивающее растущие риски сбора данных умными устройствами и необходимость строгого соблюдения правил для tech-гигантов.

• Пользователи критикуют Amazon за использование "тёмных паттернов" при оформлении и, особенно, отмене подписки Prime, что подтверждается внутренним проектом компании "Project Iliad".
• Многие столкнулись с трудностями при отмене подписки, включая запутанные многоэтапные процессы, навязчивые предложения о продлении и проблемы с доступом к аккаунту, блокирующим отмену.
• Недовольство также вызвано ухудшением качества сервиса Prime: замедленной доставкой, добавлением рекламы в Prime Video и агрессивным upsell'ом на всех этапах покупки.
• $2.5 млрд соглашение с FTC предписывает Amazon прекратить deceptive practices и упростить процесс отмены подписки, часть средств будет распределена среди пострадавших потребителей.
• Пользователи отмечают, что подобные практики распространены и у других tech-компаний (Duolingo, Google, Netflix), и выражают скептицизм относительно реальных последствий для руководства Amazon и эффективности штрафа.

• Пользователи отмечают агрессивное размещение Google спонсируемых результатов и рекламы конкурентов при поиске брендовых запросов (Firefox → Opera, Amazon → Temu).
• Многие считают, что качество поиска Google и YouTube значительно ухудшилось из-за засилья SEO-спама, платного контента и непрозрачного ранжирования.
• Обсуждается проблема введения в заблуждение: реклама маскируется под органические результаты, что приводит к рискам безопасности и финансовым потерям (например, поддельные сайты для оформления виз).
• В качестве альтернатив предлагаются платные поисковики без рекламы (Kagi) или другие движки (DuckDuckGo), а также обязательное использование блокировщиков рекламы.
• Участники полагают, что Google сознательно жертвует качеством поиска в погоне за прибылью, так как большинство пользователей молча терпят изменения.

Amazon закрывает свою программу коминглинга, которая позволяла смешивать одинаковые товары от разных продавцов под одним штрихкодом. Эта практика, хотя и ускоряла доставку и экономила место на складах, годами вызывала жалобы брендов из-за подделок и просроченных товаров, попадавших к покупателям. Например, Johnson & Johnson временно уходила с платформы в 2013 году, опасаясь за свою репутацию.

Решение, объявленное на конференции Accelerate, было встречено аплодисментами продавцов. Оно отражает стремление Amazon усилить защиту брендов и улучшить отслеживаемость продукции, что может повысить доверие к маркетплейсу.

• Пользователи сообщают о многократных случаях получения контрафактных и некачественных товаров через Amazon, особенно в рамках подписки Subscribe & Save.
• Многие выражают недоверие к решению Amazon, считая его запоздалым и мотивированным экономическими причинами, а не заботой о клиентах.
• В качестве реакции на проблему часть пользователей сократила покупки на Amazon, переключившись на розничные магазины или покупки напрямую у брендов.
• Обсуждается, что отказ от смешивания inventory может улучшить опыт покупателей, но некоторые сомневаются в реальных изменениях и исполнении.
• Поднимается вопрос о глобальности изменений и различиях в качестве обслуживания в разных регионах (например, amazon.de vs amazon.co.jp).

При обращении к данным пользователя в интерфейсах часто возникает вопрос: использовать «мой» или «ваш»? Например: «Мой аккаунт» или «Ваш аккаунт»? Но часто префикс не нужен вовсе — достаточно просто «Аккаунт», «Заказы», «Дела», как это делает Amazon.

Однако если в продукте есть элементы, принадлежащие и пользователю, и другим (например, система дел, где есть «мои дела» и «все дела»), возникает сложность. Использование «мои дела» в меню навигации кажется уместным, но вне меню — в onboarding, email-уведомлениях или справке — фраза «перейдите в мои дела» звучит неестественно. Если я скажу вам «перейдите в мои дела», вы подумаете о своих, а не о моих. Поддержка может рекомендовать «перейдите в ваши дела», что конфликтует с интерфейсом, где написано «мои дела».

С «ваш» таких проблем не возникает — этот подход проверен на множестве продуктов и не вызывает затруднений у пользователей.

Но есть нюанс: если пользователь общается с системой, например, через радиокнопки, корректнее использовать «мой». Например, на вопрос «Хотите поделиться своим фото профиля?» варианты ответа должны звучать как «Да, поделиться моим фото» и «Нет, не делиться моим фото». Использование «ваш» здесь некорректно, так как звучит как инструкция для компьютера поделиться своим фото, а не фото пользователя.

Итог:

• Используйте «ваш», когда обращаетесь к пользователю.
• Используйте «мой», когда пользователь обращается к системе.

• Рекомендуется использовать местоимение «your» (ваш/ваша/ваше) в интерфейсах, когда система обращается к пользователю, и «my» (мой/моя/моё), когда пользователь дает команду системе.
• Многие участники выступают против использования местоимений вообще, считая их избыточными и предлагая убирать притяжательные формы для упрощения (например, «Pictures» вместо «My Pictures»).
• Критикуется использование местоимения «we» (мы) системой, так как это создает ощущение патернализма и ложной вовлеченности пользователя в процесс («Let's add your account»).
• Подчеркивается важность контекста и согласованности в формулировках, особенно при локализации, поскольку в разных языках существуют разные нормы вежливости и формальности.
• Отмечается, что неправильное использование местоимений может приводить к путанице, особенно если продукт или функция уже содержит слово «My» в названии (например, «Your My Card»).
• Некоторые участники предпочитают, чтобы интерфейсы и системы общались более формально и машинообразно, без попыток казаться «дружелюбными» или человечными.
• Указывается на проблемы перевода и локализации, когда недостаток контекста для строк интерфейса приводит к ошибкам и неоднозначностям.
• Обсуждается, что лучшей практикой является обработка элементов интерфейса как собственных имен (использование кавычек, выделение) в инструкциях и поддержке, чтобы избежать путаницы с местоимениями.

Вы когда-нибудь искали «AI chat» в Mac App Store? Это похоже на прогулку по рынку подделок: сначала всё кажется настоящим, но при ближайшем рассмотрении становится ясно, что что-то не так.

По запросу «AI chat» появляется столько иконок, похожих на ChatGPT, что это выглядит комично. Все они имитируют оригинальный дизайн приложения от OpenAI, создавая впечатление барахолки с клонами.

Настоящее приложение ChatGPT для macOS можно скачать только с официального сайта OpenAI, но в магазине приложений его нет — вместо этого вы найдёте десятки подражателей.

• Пользователи единодушно критикуют App Store (включая Mac, Microsoft и мобильные) за обилие некачественного контента, клонов и мошеннических приложений.
• Многие отмечают, что проблема заключается в отсутствии качественной модерации и кураторства со стороны владельцев магазинов, несмотря на их заявления о безопасности.
• Подчеркивается, что сложный и непрозрачный процесс проверки часто блокирует легитимных разработчиков, в то время как мошенники находят лазейки.
• Участники дискуссии проводят параллели с Amazon, где также распространены продукты низкого качества от fly-by-night компаний.
• Высказывается мнение, что подобная ситуация стала возможна из-за бизнес-модели магазинов, которые заинтересованы в количестве, а не в качестве контента, и берут высокую комиссию.

• Учёные Суинберна и CSIRO впервые получили железо из марсианского реголита при давлении и составе атмосферы Красной планеты.
• Процесс: 1000 °С → металлическое Fe, 1400 °С → жидкий сплав Fe-Si; шлак отделяется как на Земле.
• Использовали имитатор грунта кратера Гейла; в качестве восстановителя — CO₂ из атмосферы.
• Цель: добывать металл на месте (ISRU), чтобы не возить тонны с Земли (1 т груза ≈ 243 млн USD).
• Следующий шаг — «нулевые отходы»: шлак пойдёт на стройматериалы, сплавы — на корпуса домов и технику.

• Учёные добились выплавки железа из марсианского реголита без углерода; остаётся вопрос, где взять 1400 °C на Марсе.
• Основные кандидаты — солнечные панели + батареи или компактный ядерный реактор (MSR), но масштаб и логистика пока неясны.
• Amazon уже продаёт «марсианский» реголит-имитатор, так что эксперименты можно начинать в гараже.
• Добыча на астероидах теоретически богаче (платина), но Δv и возврат убивают экономику; марсианское железо — проще и дешевле.
• ISRU (местное сырьё) — ключ к выживанию на Луне/Марсе; станции в вакууме такой роскоши не имеют.
• Споры о радиации и безопасности ЯТТ топлива сведены к «опаснее не реактор, а сама космическая радиация».

• Суд США разрешил коллективный иск против Amazon по всей стране: покупатели обвиняют компанию в том, что она не предупреждала о взрывах и пожарах, вызванных товарами сторонних продавцов.
• Истцы утверждают: Amazon знала о дефектных батареях и других опасных товарах, но продолжала их продавать.
• Компания настаивает: она лишь «онлайн-витрина» и не несёт ответственности за товары независимых продавцов.
• Судья отклонил аргумент Amazon и дал ход делу, охватывающему миллионы покупателей с 2016 года.
• Процесс может стать прецедентом и обязать маркетплейсы нести полную ответственность за безопасность товаров сторонних продавцов.

• Пользователи высмеивают аргумент Amazon о «слишком большом» классе: «извините, мы обидели слишком многих, чтобы нести ответственность».
• Ключевой иск 2021 г. обвиняет Amazon в запрете продавцам снижать цены на других площадках; продавцы обходят это через постоянные «скидки-купоны».
• Сообщество обсуждает, что Amazon копирует успешные товары под Amazon Basics и подавляет негативные отзывы.
• Многие саркастично ожидают «щедрую» компенсацию вроде продления Prime на 30 дней или чека на $0,03.
• Некоторые сравнивают практику Amazon с Valve, но другие утверждают, что Valve ограничивает лишь продажу Steam-ключей, а не цены в целом.

Ты уже живёшь в системе социального кредита, просто ей не называют.

Кредитный балл, лайки в Instagram, рейтинг пассажира Uber, отзывы на Amazon и статус хозяина Airbnb — всё это социальные баллы, которые отслеживают поведение и решают, какие услуги и возможности тебе доступны.

Разница с Китаем лишь в том, что Пекин об этом говорит, а мы называем алгоритмы «функциями пользовательского опыта».

Китайская реальность
На 2024 год единой национальной системы нет. Частные проекты закрыты, городские пилоты свёрнуты. Отслеживают главным образом злостных неплательщиков по решению суда.

Американская реальность
Открой телефон:

• Uber оценивает тебя как пассажира.
• Банк анализирует транзакции в Venmo и Afterpay.
• LinkedIn ранжирует профили по вовлечённости.
• Спец-кредиторы сканируют соцсети.
• Сервисы знакомств поднимают в ленте активных и «вежливых».

Пока эти баллы не связаны напрямую, но инфраструктура для объединения строится. Вопрос не в том, есть ли у нас «китайская» система — её нет. Вопрос в том, к чему мы незаметно движемся.

• Участники спорят, насколько сильно американские «рейтинги» (кредитные баллы, оценки в Uber/Airbnb) похожи на китайскую систему социального кредита.
• Одни подчеркивают: в Китае система централизована и управляется государством, в США — разрозненные корпорации, и это принципиальная разница.
• Другие считают различия «косметическими»: и там, и тут поведение человека влияет на доступ к услугам, просто в США это маскируют под «user experience».
• Несколько человек делятся личным опытом, когда отсутствие кредитной истории или низкий рейтинг фактически закрывал им жильё или работу.
• Часть комментаторов указывает, что западная дискуссия сильно искажает реальность жизни в Китае, а «страх перед Китаем» отвлекает от собственных проблем.

• Amazon не участвует в «войне за ИИ-таланты»: внутренний документ показывает, что компания теряет специалистов из-за жёсткой модели оплаты и репутации отстающего игрока.
• Зарплаты ниже конкурентов: Meta и OpenAI предлагают пакеты до 1 млн $, тогда как Amazon придерживается ограниченного «total comp» с медленным ростом акций.
• Утечка мозгов: ключевые исследователи уходят в Anthropic, Google и стартапы; внутри жалуются на «застой» и бюрократию.
• Попытки реакции: команда AGI под руководством Rohit Prasad запросила «специальные ставки» для 200 топ-специалистов, но финансовый отдел сопротивляется.
• Итог: без пересмотра компенсаций Amazon рискует окончательно отстать в гонке за ИИ-лидерство.

• Amazon не гонится за «золотом» ИИ, а продаёт «лопаты» — предоставляет через AWS вычислительные мощности и инфраструктуру всем игрокам.
• Участники считают, что методологического рва у LLM нет; преимущество даёт лишь вычислительная мощь, которую проще купить, чем переплачивать за таланты.
• Партнёрство с Anthropic и модели Bedrock позволяют Amazon получать доход без миллиардных трат на собственные модели.
• Репутация компании как «фабрики выгорания» и жёсткие условия труда отпугивают топ-специалистов.
• Многие видят стратегию Amazon разумной: пусть конкуренты истратятся на гонку, а потом можно будет встроить лучшие решения в свои сервисы.

Краткие заметки об «амазонском» лидерстве

Customer Obsession
Хороший принцип, но его часто упрощают: «начать с клиента» ≠ «спросить, что он хочет». Ранний AWS делал крутые строительные блоки (EC2), а после 2012-го перешёл к «делать то, что просят». Это шаг назад. Клиенты не просят Paxos-as-a-service, но именно он им нужен, чтобы быть отказоустойчивыми. AWS стоит вернуться к выпуску внутренних блоков, а не ждать запросов.

Ownership
Принцип узок: надо думать не только о компании, но и об экосистеме. Пример — разработка стандартов прерываний для bhyve, хотя Amazon его не использует. Внутри Amazon сильные «стены»: команды не знают, что делают соседи, поэтому «действовать от лица всей компании» невозможно. Нужно ломать силосы.

Bias for Action
«Многие решения обратимы» ≠ «обратимы без потерь». Половинчатые сервисы подрывают доверие клиентов; память о провале живёт годами. Как офицер безопасности FreeBSD, я чаще говорил «стоп» и не выпускал сломанный патч, чем спешил. Доверие важнее скорости.

• Участники устали от «принцип-фатиги»: компании декларируют красивые лидерские принципы, но быстро от них отступают при первом давлении.
• «Leaders are owners» выглядит выгодно для акционеров, но невыгодно для сотрудников, получающих лишь крошечные доли RSU.
• Многие считают, что после массовых сокращений 2022 г. и жёсткого возврата в офисы принципы Amazon, включая «Strive to be Earth’s Best Employer», стали звучать лицемерно.
• Часть бывших сотрудников утверждает, что внутри компании принципы используют как инструмент контроля и оправдания низкой производительности, а не как ориентиры для роста.
• Общий вывод: формальные принципы давно превратились в «операционные гайдлайны» или пропаганду, тогда как реальной целью остаётся «make money».

Главные выводы

• Зарплаты CEO в «Low-Wage 100» (100 крупнейших компаний S&P 500 с самой низкой медианной зарплатой сотрудников) выросли в 2024 г. до $15,9 млн (+9 % за год и +31 % с 2019 г.).
• Медианная зарплата работников за тот же период выросла всего на 12 %, а с учётом инфляции реально упала.
• Соотношение CEO/сотрудник достиго 1:335; в McDonald’s — 1:1 209.
• За 2019–2024 гг. 100 компаний потратили $341 млрд на выкуп акций, что в 2,6 раза превышает их капвложения.
• Amazon, Walmart, Target, McDonald’s, Starbucks — лидеры по объёму buyback и одновременно по числу работников, получающих господдержку (SNAP, Medicaid).
• 74 % этих компаний вели антисоюзные кампании, 46 % стали объектом трудовых жалоб в NLRB.

Рекомендации

• Налог на «избыточные» buyback (повысить до 4 %).
• Запретить выкуп акций, пока не поднята зарплата до $20/час и не устранены нарушения OSHA.
• Скользящая шкала CEO-pay ratio: чем выше разрыв, тем выше налог.
• Закрыть «плановые» лазейки в правиле 10b5-1, чтобы руководство не продавало акции на пике после buyback.

• Участники обсуждают, как выкуп акций (buybacks) стал легальным способом уменьшить налоги и перераспределить деньги от зарплат к акционерам.
• Утверждается, что гигантские пакеты компенсаций CEO сознательно привязывают руководство к интересам акционеров, а не работников.
• Некоторые считают, что «топ-талант» в низкооплачиваемых отраслях — заменяемый ресурс, поэтому рынок не «самокорректирует» зарплаты вверх.
• Упоминаются Costco и другие контрпримеры, где высокие зарплаты работников совмещаются с успешным бизнесом, но их влияние на рынок пока ограничено.
• Критика buybacks смещается к обсуждению иммиграции: большинство исследований не находят значимого долгосрочного давления иммиграции на зарплаты американцев.

Месяц назад купил iMac 2006, поставил «Kingston»-SSD — система упала, скорость упала до 600 КБ/с. «Починка диска» подняла до 2,6 МБ/с — всё равно мало. Подозрение: подделка. Коробка и корпус настоящие, но наклейка сзади печатается плохо.

Установил f3, начал тест — диск умер, форматировать нельзя. Вероятно, внутри перепрошитый 128-ГБ Kingston, проданный как новый. Жду ответа магазина; если не примут возврат, вскрою и посмотрю, что внутри.

• Amazon и другие маркетплейсы перестали быть безопасными: из-за sku-pooling и смешанных складов даже товары «sold by Amazon» могут оказаться подделкой.
• Пользователи регулярно получают фальшивые SSD/HDD с поддельными SMART-данными, внешне идентичные оригиналам; возврат затруднён, т.к. листинги «переписываются» под дешёвые товары.
• eBay, AliExpress, eMag и другие площадки завалены «4 ТБ»-накопителями на 100 ГБ реальной флэш-памяти; при превышении объёма диски просто умирают.
• Надёжнее покупать напрямую у вендора, в Micro Center, B&H или использовать б/у enterprise-SSD (Intel S3700 и др.) — их не подделывают и они живут дольше потребительских.
• Для проверки новых накопителей рекомендуют утилиты ValiDrive, f3/f3fix и взвешивание — фейки часто легче.

• Seagate вместе с властями Китая провела рейд в Шэньчжэне, ликвидировав крупную подпольную фабрику поддельных HDD.
• Изъято 30 000 накопителей, 500 000 упаковок и оборудование на $1 млн.
• Подделки копировали дизайн Seagate, но внутри были старые или перебитые диски.
• Фальшивые диски продавались через онлайн-площадки, в том числе Amazon и eBay.

• Полиция закрыла две соседние мастерские, где бывшие майнерские HDD Seagate после Chia-бума «обнуляли» пробег и продавали как новые.
• По оценке Heise, таких «Chia-дисков» может циркулировать свыше миллиона, а арестованные — лишь верхушка айсберга.
• Участники восторгаются игрой слов в заголовке («raid», «read criminals' writes») и сравнивают махинацию с «скрученным одометром».
• Спор: называть ли диски «подделками», если это оригинальные Seagate, просто восстановленные и перепроданные как новые.

Бесплатный AI-стек
Браузер → 15+ вкладок:

• 2-3 × z.ai GLM 4.5 (≈ Claude 4)
• 2 × Kimi K2 (багфиксер)
• Qwen3 Coder, DeepSeek v3/r1
• Google AI Studio + Gemini 2.5 Pro (Flash бесплатно)
• OpenAI Playground (разрешить обучение → бесплатные токены)
• Poe, OpenRouter, ChatGPT, Perplexity, Grok, Phind, lmarena.ai
  Claude.ai — редко, т.к. лимиты.

⚠️ Grok: бесплатен, но связан с пропагандой; использовать только для кода.

Умный дешёвый цикл

1. Планирование в веб-чатах
   Агенты (Cline, Copilot) «тупят» от лишнего контекста.
   → Задаю вопрос в одном из бесплатных чатов, получаю решение.

2. Генерация контекста
   AI Code Prep рекурсивно собирает файлы проекта и форматирует:

   fileName.js:
   <code>...</code>
   
   nextFile.py:
   <code>...</code>
   

3. Исполнение
   Ответ вставляю в Cline/Roo Code; GPT-4.1 спокойно применяет патчи без трат на Claude.

• Автор статьи извинился за устаревший список моделей: теперь фавориты — GLM-4.5, Kimi K2, Qwen3-Coder 480b.
• Участники подтверждают: агенты работают только на самых больших моделях, для простых задач быстрее мелкие.
• Популярны бесплатные веб-чаты: Google AI Studio (Gemini 2.5 Pro), Mistral, DeepSeek, Qwen Chat; лимиты высокие или неограниченные.
• Локальные решения: Continue.dev + Ollama/LMStudio, Cursor CLI, repomix/codemerger для упаковки кода в один файл.
• Некоторые считают всё это слишком сложным и предпочитают писать код вручную или использовать единый инструмент вроде Amazon Q Dev.

Американская экономика раскололась: бурный ИИ-сектор и вялая потребительская часть.

• В статистике: траты на ИИ в прошлом квартале росли быстрее потребительских расходов; без ИИ рост ВВП был бы слабым.
• В акциях: за два года около 60% прироста рынка дали компании, связанные с ИИ (Microsoft, Nvidia, Meta); без этого бумa доходность была бы посредственной.
• В бизнес-данных: по Stripe, «ИИ-компании» лидируют по росту выручки, опережая остальные группы.

Что это за бум и откуда деньги? ИИ — это чипы, серверы и дата-центры, огромная электроэнергия, сети и охлаждение. Это крайне дорого. За полгода Meta, Google, Microsoft и Amazon вложили $100–200 млрд в чипы и инфраструктуру. Крупнейшие техгиганты строят на рекордных скоростях — крупнейший инфраструктурный проект со времен ранней компьютерной эры или даже железнодорожного бума.

JP Morgan отмечает: доля Nvidia в совокупных капзатратах компаний может стать максимальной со времен пиковой выручки IBM в 1969. По расчетам Пола Кедроски, капвложения в ИИ как доля ВВП уже превысили дотком-уровни и приближаются к масштабам «позолоченного века» железных дорог.

Этот всплеск финансируется беспрецедентной прибылью лидеров технологий. Их доля свободного денежного потока — рекордная со Второй мировой. Сильные действующие модели (реклама Meta, поисковая реклама Google и пр.) генерируют «горы» наличности, позволяя ежегодно направлять сотни миллиардов на ИИ-НИОКР и инфраструктуру.

• Участники спорят, действительно ли ИИ «поддерживает» весь рост экономики США или просто концентрирует капитал в руках 10–15 гигантов.
• Многие сравнивают нынешний бум с «железнодорожной лихорадкой» XIX века и дот-комом 1999–2000 годов: возможен и прорыв, и взрыв пузыря.
• Поднимается вопрос: если ИИ так продуктивен, почему прибыли растут у «продавцов лопат» (Nvidia, Microsoft), а не у клиентов из S&P 490.
• Часть комментаторов считает, что без ИИ деньги всё равно бы не пошли в реальную экономику, а осели бы в выкупе акций или «загородных REIT-ах».
• Скептики предупреждают: рекордные capex на дата-центры могут обернуться масштабным спадом, если спрос на ИИ-сервисы замедлится.