Заметки
Короткие тексты о методологии и архитектурных решениях в AI-системах, которые я довожу до продакшена: спецификации, evals, мультиагентная оркестрация, LLM-интеграции и дисциплина работы с coding-агентами.
19 июня 2026 г.
Как выкатывать агента, который едет в потоке
Uber, WeRide и AVOMO объявили о первом в Испании коммерческом сервисе роботакси в Мадриде. Интересна не машина — а раскатка: сначала обученные операторы безопасности, сотни роботакси добавляют только по мере достижения метрик, человека убирают, когда это заслужено цифрами. Это кривая развёртывания, которой стоит следовать любому серьёзному агенту — включая программных.
- business
- architecture
19 июня 2026 г.
Apple сделала модель пунктом настроек
На WWDC в этом месяце Apple пересобрала Siri на Gemini от Google — а потом разрешила вместо него подставить Claude или ChatGPT. Самая вертикально интегрированная компания на планете только что превратила ИИ-модель в выпадающее меню. Это самый ясный сигнал, что модель — заменяемая деталь, а не ров. И строить вам стоит ровно так же.
- architecture
- ai-native
19 июня 2026 г.
Бутылочное горлышко переехало в энергосеть
OpenAI законтрактовала 10 гигаватт с NVIDIA и ещё 6 с AMD; дата-центру Stargate в Мичигане только что согласовали 1,4 гигаватта — вопреки яростным возражениям местных. Ограничение ИИ давно перестало быть моделью. Это электричество, земля и политика вокруг них. Это переопределяет, сколько стоит эффективность, — и это тот же урок, что управляет системами куда меньше дата-центра.
- architecture
- ai-native
19 июня 2026 г.
У вашей модели срок годности — шесть недель
За одно двухнедельное окно в этом месяце индустрия выпустила Claude Mythos 5, GPT-5.6, Gemini 3.2 и стену китайских фронтир-моделей — Qwen 3.7, DeepSeek V4.1, GLM-6 и не только. Новые фронтир-модели теперь выходят по метроному примерно раз в шесть недель. Если преимущество вашего продукта — «мы используем лучшую модель», оно истекает быстрее квартала. Разбираем, как строить под движущуюся мишень.
- ai-native
- architecture
15 июня 2026 г.
Виновата не модель. Виноваты твои данные.
Большинство ИИ-проектов проваливаются — MIT нашёл, что 95% генеративных пилотов не дали измеримой прибыли, а RAND оценил общий процент провалов примерно в 80%. Когда что-то идёт не так, инстинкт — винить модель: недостаточно умна, не та, плохие промпты. Данные говорят иначе. Самая часто называемая причина провала — плохое качество данных, и лишь около 12% организаций имеют данные, достаточно чистые, чтобы вообще тянуть ИИ. У тебя, скорее всего, не проблема с моделью. У тебя проблема с данными в одежде проблемы с моделью. Как это распознать.
- architecture
- methodology
15 июня 2026 г.
Как я поместил 10 000 игроков в один мир
Большинство онлайн-игр прячут масштаб — делят игроков на комнаты по 20 или шарды по несколько сотен. Для Helix Empire я намеренно поставил цель сложнее: 10 000 игроков в одном общем мире, на одном сервере, вживую в браузере. Это полная история о том, как такое строится — четыре стены, в которые упираешься, почему настоящее горлышко это трафик, а не CPU, и момент, когда нагрузочный тест доказал, что моя красивая цифра была враньём. Длинно, технически, и каждое утверждение кончается замером. Уроки переносятся на любую высоконагруженную систему.
- architecture
- methodology