ИИ снова на обложке свежего The Economist. Тема не нова, и стилистика картинки тоже, а вот тексты (там три статьи в тематику номера) на удивление сменили тональность. Там нет и намека на разговоры про пузsрь, который просто обязан лопнуть, там нет никаких призывов запретить, остановить и не пущать — как бывало. Скорее даже наоборот:

Inhibiting technology is not, however, a wise path to choose. Humanity is likely to reap enormous benefits from AI… Had the Luddites stopped the automation of textile mills in early 19th-century England, the world would be far worse off today.

Вместо страшилок и призывов к сопротивлению авторы рассуждают о том, что правительствам по всему миру пора признать важность и скорость происходящего и подумать про адекватные реакции не в режиме запретов.
Идеи местами радикальные: например, частичная национализация бигтехов в области ИИ для управления их сверхдоходами или дополнительные налоги. In economic terms there is little difference between a well-designed tax system and a government stake in the private sector — но национализация поможет только тем странам, в которых расположены бигтехи, а сохранить доходы населения предстоит всем.
Приятен этот переход к стадии принятия и готовности обсуждать реалии будущего, которое готовится быстро наступить.

https://economist.com/leaders/2026/05/14/prepare-for-an-ai-jobs-apocalypse

https://economist.com/finance-and-economics/2026/05/14/the-jobs-apocalypse-a-very-short-history

Почему-то не очень много пишут про прожорливого (в смысле энергопотребления) и столь же высокотехнологичного конкурента ИИ. Сейчас дата-центры в Штатах потребляют в год около 260 ТВт·ч в год, из которых AI‑нагрузка занимает уже порядка 100+ ТВт·ч.
На зарядку электромобилей в 2025 ушло около 24 ТВт·ч, причем за год объем энергопотребления удвоился. В итоге, уже сейчас электромобили потребляют всего в 4 раза меньше, чем ИИ-датацентры, и рост там ожидается постоянный лет на десять вперед по мере роста парка электромобилей.
Да, я понимаю, что потребление электричества для зарядки машин очень размазано, и для сети это куда проще, чем подвести несколько ГВт в одну локацию. Но вот с точки зрения потребности в новых генерирующих мощностях электромобильчики уже вполне сравнимы с датацентрами и вполне способны их догнать. Так что когда клеймят электрические аппетиты ИИ, всякие активисты лукавят — столь любимый ими электропереход в автотранспорте требует не меньше новой генерации. Но, конечно же, электромобильчики такие милые, нельзя тормозить их распространение, а вот датацентры такие неприятные бяки:))

Источники цифр:
https://presenc.ai/research/ai-data-center-energy-consumption-2026
https://www.eia.gov/electricity/monthly/epm_table_grapher.php?t=table_d_1

Эрик Шмидт, бывший гугловый CEO, выступил в Университете Аризоны с напутственной речью перед студентами. По ходу выступления он не только вспомнил свою студенческую юность и роль компьютеров, которые тогда были трансформирующей технологической новинкой, но и сравнил компьютер с ИИ — и тут же был громко освистан. Студенты в роли консерваторов — интересно меняются настроения. И слова Шмидта о том, что the future remains unwritten and that the graduating class of 2026 has real power to shape how AI develops не помогли, аудитория продолжила выражать недовольство.

https://www.nbcnews.com/tech/tech-news/former-google-ceo-booed-graduation-speech-ai-rcna345585

Я редко реагирую на переходы пусть даже известных персонажей между компаниями. Но сегодняшняя новость о том, что Андрей Карпаты завязывает со своим образовательным стартапом и переходит в Anthropic — исключение.
Во-первых, можно только поздравить участников этого события. Во-вторых, объявленная Андреем причина звучит скромно — но такой прогноз именно от него дорогого стоит:

I think the next few years at the frontier of LLMs will be especially formative

https://digg.com/ai/axyiki3j

Гугл много чего интересного показал на I/O, но при всей инновационности очечков и генерационных моделей, самое интересное, на мой взгляд, происходит с поиском.
Уже существующий AI Mode перевалил за миллиард месячных пользователей (и число запросов в нем удваивается каждый квартал), и это придало уверенности отвечающим за поиск как продукт: люди вполне освоились с таким режимом и вошли во вкус.
Значит, можно сделать следующий шаг, меняя десятилетиями низменный, ставший каноническим, интерфейс поисковой строки: introducing the biggest upgrade to our Search box in over 25 years — now completely reimagined with AI. This intelligent Search box puts our most powerful AI tools right at your fingertips, making it easier to ask your questions.
Во-первых, строка стала по мере текста расширяться в многострочное окошко: обычные поисковые запросы в среднем были довольно лаконичны, а при разговоре с ИИ вполне можно общаться развернутыми мыслями, подробными описаниями проблем и задач — а не просто “ключевыми словами”, как мы приучались почти три десятка лет.
А еще запрос становится нативно мультимедийным… И все это пусть тихая, но реально революция в поиске; очень интересно, насколько быстро к ней привыкнут люди.

https://blog.google/products-and-platforms/products/search/search-io-2026/#powerful-ai

У меня тут бенефис Гугла сегодня какой-то:) Вчера независимо от I/O в Nature опубликована работа с говорящим названием Accelerating scientific discovery with Co-Scientist; список авторов в ней по размеру напоминает коллаборации на коллайдере, например.
В статье представлена мультиагентная система для структурированных научных рассуждений и генерации научных гипотез. Авторы отмечают, что чем дальше, тем больше в науке проявляется противоречие, мешающее ее развитию. С одной стороны, требуется все глубокая специализированная экспертиза в сложнейших вопросах — а с другой, прорывы часто случаются за счет междисциплинарных исследований, требующих владения различными дисциплинами. Вот здесь-то и приходит на помощь a structured scientific thinking engine designed to act as a collaborator to
scientists, помогающий ускорить процесс научного познания.
Этот новый ИИ-коллаборатор создавался как универсальный, но пока его эффективность продемонстрирована в биомедицинских задачах.
Любителям порассуждать о неспособности ИИ создавать новое не понравится создание системы, для которой генерация нового научного знания является основной задачей :)
https://www.nature.com/articles/s41586-026-10644-y_reference.pdf
(А вот более популярный и короткий пост в блоге Google DeepMind на ту же тему — https://deepmind.google/blog/co-scientist-a-multi-agent-ai-partner-to-accelerate-research/