Разделю свой ИИ интенсив на уровни – станет лучше

Вчера провёл очередной открытый ИИ-интенсив (чаще я провожу закрыте для корпоративных заказчиков).
Улучшённая версия зашла лучше – с каждым разом программа становится качественнее.
Следующий набор – 18 октября (суббота), для начинащих: стартуем с «0 до 1». Билеты: zvasil.ru/intensivai

Что поменяется:
– Делаю два потока: начальный «0→1» и продвинутый, где больше практики и хакатонов. Все участники попросили такое разделение!
– Начальный поток – про базовые принципы работы ИИ, Perplexity, расчёт ROI, быструю пользу, сбор MVP-автоматизации и немного зацепим Cursor.
– Продвинутый – про n8n, агентов и мультигентов, субагентную разработку, AIOps, spec driven development и автоматизацию тестирования
– Дальше хочу добавить понятную сертификацию и «тест на переход» между уровнями.

📌 Нужны хорошие референсы, где уровни и сертификация сделаны приятно и прозрачно. Поделитесь примерами, которые видели, пожалуйста?

Отзыв про вчерашнее мероприятие от участника – опытного руководителя и предпринимателя Дениса Садовского: https://www.group-telegram.com/sadovskiytext/871

В Иннополисе открылся форум Digital Innopolis Days 2025

Следить за событиями ты можешь по ссылке

Внедрение ИИ через расчёт ROI + мой шаблон

Поначалу я много чего делал с ИИ, самого разного. А вот результат – ну такое. Благодаря природному дару я снег зимой продам и любую ошибку красиво преподнесу, но внутри понимаю, что бегаю по кругу. Как говорят – зато согрелся.

Симптомы проблем при внедрении ИИ:
– Первые пробы выглядят хорошо, а при регулярном использовании начинаются галлюцинации ИИ – поэтому что-то делаем, но откладываем раскатку на всех, а значит теряем деньги.
– n8n/боты/Cursor «пробуем», но экономии не получаем.
– много чатов по внедрению ИИ в компании, а на демодне реального показать нечего – одни перспективы.

ИИ часто внедряют «на вдохновении» – красиво, но бесполезно.
Я за скучное, но выгодное: сначала считаем выгоду, потом автоматизируем. Помогает классическая методика расчета ROI – return on investments, возврат на инвестии.
Тратим время на ИИ = инвестируем.
Получаем экономию = возвращаем инвестиции

Норматив: получать возврат 3 к 1.

В компании хорошего знакомого еженедельный отчёт съедал 6 часов аналитика. Довольно простую связку LLM + таблица + регламент разрабатывали и тестировали почти три полных дня. Высвободили ~5 часов в неделю, а значит потраченное на реализацию время (инвестиции) окупилось за 3 недели. С тех пор внедряют ИИ только через ROI.

Если планируемый ROI невысокий, то ничего внедрять не надо!

Формула: ROI = (Экономия_часов × Ставка × Частота − Затраты на ИИ) / Затраты на внедрение

📌 мой шаблон для расчёта ROI (скопировать себе таблицу, вбить числа и готово):
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1uebkHafepoe2lCU7POvZVpG7rU4NQeAfJciRxBm8NJk/edit?gid=1285046847#gid=1285046847

🗓 Ближайший поток моего ИИ интенсива, где подробно учу работать в подобном ключе:
– 18 октября 2025, 10:00–18:00 МСК, онлайн.
– До 18 участников. Стоимость 40 000 ₽.
– 100% гарантия возврата, если не зайдёт. Подробности, программа, отзывы – на лендинге.

🛠️ Что сделаем на интенсиве за 8 часов
– Выберем три реальных задачи из ваших процессов.
– Посчитаем экономику по моему шаблону ROI (Google Sheets) и выберем самую выгодную.
– Соберём MVP‑автоматизацию (Perplexity, ChatGPT, Cursor) и врежем в ваш рабочий цикл.
– Покажем результат – в конце дня оно уже работает.

Регистрация: https://zvasil.ru/intensivai

Folding@home — это старейший и, пожалуй, самый красивый пример того, как добровольные вычисления превращаются в коллективный суперкомпьютер. Проект позволяет подключить свой компьютер к глобальной сети, где миллионы машин моделируют поведение белков, вирусов и лекарственных молекул. Если дома стоит мощная машина (особенно с видеокартой), очень советую подключиться — проект живой, хорошо администрируется и реально помогает науке. А тут у меня мини-канал про распределенные вычисления: https://www.group-telegram.com/gridcomputing/100

«Далёкое светлое будущее»

Дослушал сборник рассказов по вселенной Atomic Heart. Аудиоформат для такой серии на редкость удачный: короткие истории, неплохая актерская игра и атмосфера: https://books.yandex.ru/audiobooks/JOVvFbAW

13 рассказов от издательства PULSART совместно с Союзом литераторов РФ, спродюссированные Mundfish (разработчики игры). Рассказы – это не пересказ игры, а дополнительные ракурсы вселенной.

За изданием стоят те же ребята, что развивают мир Metronomicon, PULSART системный подходом к лору.

Mundfish аккуратно делает из игры медиа‑вселенную: я ещё не допрошёл игру, но чтение/прослушка ощутимо «уплотняют» опыт.

В сеттинге Atomic Heart происходит всякое: только что знакочилась Великая Отечественная, то мир захлестнула коричневая чума, то восстание роботов, элиты наглеют, СССР везёт в США бюджетных андроидов, чтобы расшатывать рабочий класс. Но герои и вся цивизвация не просто выживают, а смотрят в будущее: выжить, освоить, пристроить под хозяйство. Обе серии – Atomic Heart и Metronomicon греют душу своим гуманитарным оптимизмом.

Типа если мутировавшее растение пытается тебя съесть, то его надо поймать, посадить в клетку и изучить – вдруг пригодится. Инженерное мышление везде – от бытовых хитростей до больших системных решений.

Если нравится инженерный подход, гуманизм и альтернативный СССР – сборник стоит времени; игра после него тоже воспринимается объёмнее.

#прокниги

Спасибо за рекомендацию Алёне – исследователю, до которого по системности ресерча мне как до Луны и, человеку, который затащил меня, практика-предпринимателя, в дивный мир преподавания. Мне здесь нравится, спасибо 🙂

Интенсив для тех, кто любит AI-хардкор

Василя я знаю лично уже 12 лет. (ух время летит!). Когда мы познакомились - я была максимально зелёной и бегающей кругами третьекурсницей Высшей Школы Экономики, с морем амбиций и нолём опыта. Я работала в Яндексе и со своей зарплатой в 40 тыщ рублей считала, что в целом все основные цели и желания в жизни - уже выполнены)

Василь - УЖЕ ТОГДА - был опытным предпринимателем, и сколько его знаю, он делает продукты, сервисы и бизнесы, для которых РАНО. Тогда у Василя был свой хакспейс - место для предпринимателей с руками и «мейкеров» (не было тогда такого слова) - в Казани, где собирал отличную локальную тусовку лучших бизнес мозгов региона.

С AI - та же тема. Пока компании и фаундеры ходят по рынку и думают «куда бы прикрутить этот ваш AI» - Василь поставил этот процесс на колёса. Бизнес-модель такая: исследование рынка на предмет «что люди и так покупают и загружают в апсторе» —> копикэт быстро - вайбкодингом —> тест рынком —> что выжило, туда добавляются деньги. Отличная антихрупкая стратегия как зарабатывать здесь и сейчас, не выдумывая новых процессов, а давая людям то, что они сами просят.

Василь проводит крутой реально интенсивный вайбкодинг марафон - для энтузиастов. За 1 день вы поручите ИИ одну реальную задачу
и сэкономите 100 000 рублей за год.

Ну это ли не кайф? Не просто ИИ ради ИИ, а конкретные боли, которые закрываются ai-решением сразу, в день участия, на месте.

Это всё очень резонирует с моим подходом. Пробовать стало доступно каждому, у вас законились отмазки «почему вы ещё не».

Это всё - нежная рекомендация, не рклма. Если вам по душе формат «забуриться на сутки с идеей пока не попустит» и вы любители хакатонов разных форматов - искренне советую.

👉Вот тут подробности

Новая валюта ИИ – Гига‑ватты, а не гига‑флопсы

В релизах про ИИ всё чаще пишут: «введем гигаваттный дата центр». Например openai договорился, что AMD развернет ДЦ на 6 Гигаватт: https://openai.com/index/openai-amd-strategic-partnership/

Почему меряют в гигаваттах?
Узкое горлышко для развертывания ИИ – доступ к электричеству. Чипов много не поставишь, если к площадке не подведена мощность. Поэтому сделки планируют и оценивают в ваттах, как энерго‑проекты.

Удобно строить и считать. Подстанции, линии, чиллеры, PUE — всё это живёт в вире МВт/ГВт. Для бюджета это понятнее, чем абстрактные FLOPS.

Такой подход нейтральнен к железу. Сменилось поколение GPU — «гига‑ватты» остались тем же ресурсом, который надо продолжать вводить в строй.

США и Китай вводят сейчас очень много мощностей. Россия сильно отстает. У нас есть доступ к электричеству, но нет доступа к чипам в таком масштабе(

Имхо можно вместо продажи нефти жечь её самим, вырабатывать электричество и продавать места для строительства ДЦ азиатским странам – спрос у них должен быть гигантский.

–––

У каждого из нас тоже есть свой «гигаватт» — внимание и время. Их всегда меньше, чем хочется, а проектов — больше. На своих курсах я за минимальнео количество потраченное энергии даю максимум теоретических и практических навыков внедрения ИИ в свою работу: https://zvasil.ru/intensivai

––– 
на фото – красивые AMD Instinct чипы с CPU и GPU в одном флаконе с красивым блоком жидкостного охлаждения.

Гигаватты для ИИ: не из розетки. Откуда их берут на самом деле

После вчерашних «6 ГВт вычислений» логичный вопрос: а где взять столько электричества? Короткий ответ: из сети там, где можно, и из собственных газовых электростанций на площадках — чтобы не ждать годы подключения.

Не шутка. Большинство новых ДЦ в США строится на газовой генерации. В старых сетях нет столько свободного электричества, сложно распределять такие мощности.
Новые строительные площадки включают полноценные электростанции в заборе ЦОДа: в Техасе (Shackelford County) — Jenbacher (рецирпрокные двигатели) от партнёров Vantage/VoltaGrid; в Нью‑Мексико (Doña Ana County) — микрогрид на газовых турбинах Siemens и GE, способный питать кампус независимо от местной сети.
https://arrington.house.gov/uploadedfiles/final_oracle_oai_data_center_fact_sheet_092225b.pdf

Почему так?
Скорость. Очереди на сетевое присоединение и ЛЭП — годы. Делать свою генерацию быстрее.
Надёжность. Своя генерация снимает риски локальной перегрузки/отключений и позволяет снижать издержки на переток в сетях. Проще и быстрее поставить десятки/сотни двигателей‑генераторов, чем дожидаться строительства новых линий – тренд виден по проектам в США.

Они заявляют что газовая генерация это временная мера, но кого они обманывают? Только экообщественность.

ИИ дата-центры становятся больше энерго‑ и инфраструктурными проектами, чем ИТ‑проектами.

Что в России?
В год вводят в среднем 150МВт ДЦ, это очень мало.
Свободного электричества много в Иркутской области (до 10 ГВт, Хакасии (до 5 ГВт).
Вводят же в основно в Московской области, потому что там нужнее (потребитель ближе) и проще (специалисты/логистика).
То есть строить новую генерацию ради ДЦ в России есть смысл только в западных регионах, но в рамках всей страны такой необходимости нет. Газовые турбины нужной мощности сейчас уже серийно делают в России.

Татарстан
Генерирует до 8 ГВт, потребляет 5ГВт, остальное отдает в соседние регионы. Быстрое увеличение мощности возможно за счёт газа, особеннно в юго-западном регионе.
Ввод мощностей ДЦ есть, не небольшой и в основном за счёт площадки Росатома в Иннополисе (1000-2000 стоек, это 10-20% от общероссийского годового ввода. Но в мировых объёмах мощности всех российских ЦОД это пыль.

–––
У любой стратегии «откуда брать мегаватты» есть конкретная математика: сколько МВт берём из сети, каков PUE, капекс/опекс, сроки окупаемости. Подобному мы и учимся на моём курсе по ИИ для своих офисных задач: переводим хайповые заголовки в рабочие планы по ИИфикации с реалистичными ROI, чтобы принимать решения не по заголовкам, а по цифрам. Хочешь уметь разложить любой бизнес-процесс на ИИ-составляющие — присоединяйся: https://zvasil.ru/intensivai

Продать машину, чтобы купить себе такого — да.
И любой кредит взять — да.

9 октября 2025 n8n подняла $180 млн (Series C) при оценке $2.5 млрд – лидирует фонд Accel; среди участников NVentures (NVIDIA), Meritech, Redpoint, Visionaries Club, T.Capital. Общий объём привлечённого капитала теперь ≈ $240 млн. Официальный пост: https://blog.n8n.io/series-c/.

Фокус n8n – оркестрация ИИ (workflows) вместо ещё одного агента: фокус на связке LLM-ов, инструментов и данных в реальные процессы, а не попытке сделать задачу в один шаг магией агентских ИИ. Пост в блоге компании про оркестрацию:https://blog.n8n.io/ai-orchestration/

Особенности n8n:
Исходники открыты, пусть и с коммерческими ограничениями. Открытый код, а значит иожно развернуть у себя и закрыть от внешнего мира, что полезно для корпораций и противников облака (я тоже частично к таким отношусь после февраля 2024).

Что нам с этой инвестиции?
1. Инвестиции в ИИ ракатой вверх. Если делаешь ИИ стартап – ты в тренде.
2. n8n надежно профинансирован, не развалится в ближайшее время даже если экономика не сходится.

P.S. На своих интенсивах я увёл n8n на продвинутый уровень, а на 18 октября будет начальный. Там Perplexity. ChatGPT, Claude, Cursor и базовые менеджерские навыки, без которых внедрять ИИ в свою работу бессмысленно. Оплата и программа: https://zvasil.ru/intensivai

Основная часть расходов opanai идёт на тренировку новых моделей. Только 30% идёт на то, чтобы мы пользовались chatgpt и API.

Это всё ещё RnD компания, по сути гигантская лаборатория.

напоминалка, актуально

Пост для новичков в нейросетях

С каждым днём всё сильнее понимаю: вокруг AI много шума и мало реального системного применения. Многие пробуют, обсуждают, и даже восхищаются, но совсем немногие реально меняют подход в работе с применением AI. И я сейчас не о запросах вида: “Напиши мне ответ на это письмо”.

И самое сложное найти людей, которые действительно могут научить. Не просто показать пару промптов или выдать сгенерированный в ChatGPT курс, а тех, кто сам прошёл путь, применяет AI в реальных бизнесах и может честно поделиться этим опытом.

Когда писал первый пост про AI-интенсив Василя Закиева, понял, что почти ничего не рассказал про самого Василя. А зря.

С Василем мы знакомы уже лет пять. Работали вместе над разными проектами, и я за это время многому у него научился — и продолжаю учиться! Василь из тех людей, кто не просто говорит про AI, а живёт им. Он перестраивает своё мышление и бизнес под AI-first подход, не ради моды, а потому что это действительно работает.

Он ИИ-предприниматель, ментор по внедрению AI в компании и преподаватель магистратуры технологического предпринимательства в Университете Иннополис. За его плечами несколько успешных IT-проектов и редкое умение объяснять сложные вещи просто и с пользой.

Сам интенсив — это один день, 8 часов онлайн с модулями по 1.5 часа, максимум 20 участников. Четыре модуля: теория, практика, инструменты и финальный хакатон, где каждый решает свою реальную задачу с AI. Всё максимально прикладное и без воды.

Если вы только начинаете разбираться, как встроить AI в работу, а не просто “поиграться с ботами", — искренне советую пойти на интенсив Василя. Он действительно помогает понять, как всё это применять на практике.

Ближайшая дата 18 октября, подать заявку можно тут https://zvasil.ru/intensivai

#мояличнаярекомендация

Про ИИ в науке.

Там происходит много интересного, когда AI начинает всерьёз делать открытия.

Новость как иллюстрация: ИИ помог найти новое средство борьбы с раком.

Google DeepMind вместе с Йельским университетом сделали AI-модель C2S-Scale (Cell2Sentence-Scale) – по сути, переводчик с клеточного. Она умеет понимать, как клетки реагируют на лекарства.

В одном из тестов AI сам предложил комбинацию двух уже известных препаратов. По отдельности – почти ноль эффекта. Вместе – иммунная система начала замечать «холодные» опухоли, и реакция усилилась примерно на 50 %.

То есть модель не просто проанализировала данные, а подсказала новый биологический механизм, который может усилить иммунотерапию.

DeepMind говорит, что это начало эпохи, где большие модели смогут:
– прогнозировать результат эксперимента ещё до его проведения,
– искать комбинации веществ и дозировки,
– ускорять цикл «гипотеза > проверка > лекарство» в десятки раз.

https://blog.google/technology/ai/google-gemma-ai-cancer-therapy-discovery/

#ИИ

Прямо сейчас Маск в Иннополисе (это не шутка и не генерация)

Что спросить?

Конечно, это Эррол Маск, но он воспитал Илона Маска. Тоже достижение!