Поворот Meta в сторону ИИ: Цукерберг считает прогресс недостаточно быстрым, потрачено $145 млрд

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 7 июля 2026 г.🔗 Source
Поворот Meta в сторону ИИ: Цукерберг считает прогресс недостаточно быстрым, потрачено $145 млрд
Ad

Генеральный директор Meta Марк Цукерберг сообщил сотрудникам на этой неделе, что разработка ИИ-агентов не продвигается так быстро, как он надеялся, согласно отчету Reuters о внутреннем собрании, состоявшемся в четверг, 2 июля 2026 года. Это признание прозвучало после того, как Meta потратила около $145 миллиардов на инфраструктуру ИИ в этом году и реорганизовала примерно 15 000 сотрудников для работы над ИИ-инициативами.

Ключевые детали собрания

  • Цукерберг заявил, что темпы разработки ИИ-агентов не "ускорились так, как" ожидало руководство ранее.
  • Ранее в этом году Meta уволила около 8 000 сотрудников (≈10% корпоративного персонала) и перевела еще 7 000 в группы ИИ, в том числе в отдел под названием Agent Transformation (по сообщению Bloomberg).
  • Касательно увольнений Цукерберг отметил, что они прошли не так "чисто", как следовало бы. Он сослался на опасение, что компания двигалась недостаточно быстро, чтобы адаптироваться к меняющемуся технологическому ландшафту.
  • Ожидаемые преимущества ИИ-ориентированной структуры пока "не реализовались", хотя Цукерберг считает, что улучшения проявятся в ближайшие 3-6 месяцев.
Ad

Контекст: ставка Meta на ИИ

Meta полностью сосредоточилась на ИИ-агентах, но инженерная реальность не соответствует видению руководства. Многочисленные расследования описывали ИИ-подразделение Meta как "душераздирающий гулаг" по словам назначенных туда инженеров.

Ожидается, что в этом году компания потратит $145 миллиардов на инфраструктуру ИИ (по данным Reuters). Для разработчиков, использующих ИИ-агенты для кодирования, это показательно: даже при огромных ресурсах практическое создание агентного ПО, надежно заменяющего инженеров-людей, остается труднодостижимым.

Замечания Цукерберга подтверждают то, что многие наблюдатели в сфере ИИ-агентов заметили: переход от ИИ-помощи в кодировании к ИИ, заменяющему программистов, — гораздо более сложная задача, чем показывают первоначальные демонстрации.

📖 Читать полный источник: HN LLM Tools

Ad

👀 Смотрите также

Как подключить OpenClaw к Ollama удаленно
Новости

Как подключить OpenClaw к Ollama удаленно

Полный гид по подключению OpenClaw к Ollama с другого ПК, исследующий взгляды сообщества и практические шаги для бесшовной интеграции.

OpenClawRadar
Claude Code CC 2.1.124 и 2.1.126: Напоминание о превышении лимита на модификацию файлов, обновление инструкций по использованию Harness, уточнение по REPL, удалено напоминание об анализе вредоносного ПО
Новости

Claude Code CC 2.1.124 и 2.1.126: Напоминание о превышении лимита на модификацию файлов, обновление инструкций по использованию Harness, уточнение по REPL, удалено напоминание об анализе вредоносного ПО

CC 2.1.124 добавляет системное напоминание об изменениях файлов, пропущенных из-за ограничений бюджета, обновляет инструкции харнеса с явными точками вставки и уточняет поведение автоматического ожидания в REPL. CC 2.1.126 удаляет пост-чтение напоминания об анализе вредоносного ПО.

OpenClawRadar
Пользователи OpenClaw жалуются на высокие затраты на API из-за расплывчатых запросов, разработчик рекомендует структурированные рабочие процессы.
Новости

Пользователи OpenClaw жалуются на высокие затраты на API из-за расплывчатых запросов, разработчик рекомендует структурированные рабочие процессы.

Пользователь Reddit сообщает о счёте в $300 от Anthropic из-за использования OpenClaw с расплывчатыми запросами. Сообщество отмечает, что этот оркестратор работает лучше всего с чёткими намерениями и структурированными рабочими процессами, а не как «джинн» для исполнения желаний.

OpenClawRadar
Глубокое погружение в стоимость DeepSeek V4 Flash: объяснение коэффициента попадания в кэш и ценового соотношения
Новости

Глубокое погружение в стоимость DeepSeek V4 Flash: объяснение коэффициента попадания в кэш и ценового соотношения

DeepSeek V4 Flash стоит 0,0066x за агентное задание по сравнению с Opus 4,7, благодаря 97% попаданий в кэш и соотношению цены чтения/записи кэша 0,02.

OpenClawRadar