Фонд торгуется чуть ниже 130.

Начинать покупки можно в диапазоне 125-120.

Особое внимание обращаю на уровень 123, к которому мы за последний год подходили два раза, но оба раза - не пробили. Хотя, во второй раз - были проколы.

Как искусственный интеллект меняет добычу, обогащение, металлургический передел и модернизацию предприятий России и СНГ?
ИИ уже используется на действующих производственных площадках — для контроля оборудования, повышения извлечения металлов, прогнозирования отказов и автоматизации технологических процессов.
Ключевые факты:
● РУСАЛ инвестирует около 1,6 млрд рублей в систему машинного зрения на пяти алюминиевых заводах.
● Система контролирует около 6 500 электролизёров и позволяет вдвое сократить время выявления разгерметизации.
● На предприятиях Металлоинвеста внедряются решения промышленного ИИ для управления производственными процессами, анализа данных и прогнозирования отказов оборудования.
● Полюс развивает ИИ-видеоаналитику и цифровые двойники в золотодобыче.
● В Казахстане KAZ Minerals реализует дорожную карту по внедрению ИИ на производственных площадках.
● На руднике Мурунтау в Узбекистане реализуется пилот «ИИ-аэромаркшейдер» с применением БПЛА и искусственного интеллекта для расчёта объёмов выемки горной массы.
● В России формируется Ангаро-Енисейский кластер глубокой переработки цветных, редких и редкоземельных металлов, в составе которого планируется создание центра искусственного интеллекта и вычислительного комплекса.

Что меняется в отрасли?

ИИ применяется уже не только для отдельных экспериментов, но и на разных стадиях производственного цикла:

геологоразведка → добыча и обогащение → металлургический передел → проектирование → управление производством.

Среди наиболее быстро развивающихся направлений — машинное зрение, предиктивная аналитика, цифровые двойники, генеративный ИИ и автоматизация производственных процессов.

При этом основными барьерами остаются стоимость внедрения, дефицит специалистов, качество производственных данных, инфраструктурные ограничения и интеграция ИИ с существующими системами управления.

ПРОМПТ: -

Ты — маркетолог с опытом в продуктовом продвижении. На основе анализа сегмента

[название] и [данные о ЦА] предложи 5 идей маркетинговых акций, которые:

— Вовлекают пользователей в соцсетях;

— Не используют скидки как преимущество;

— Способствуют узнаваемости бренда и росту конверсии.

Формат ответа:

— Название;

— Краткое описание механики ;

— Формат участия;

— Ценность для аудитории.

Вчера на форуме случился редкий диалог. Греф сказал, что частные инвесторы всё активнее используют ИИ для выбора активов и ребалансировки портфеля. Зампред ЦБ Мамута ответил встречным пожеланием: делегировать решения нейросети осознанно и осторожно, а в идеале — всегда сохранять решение за собой, иначе «плохие последствия» прежде всего для самого человека. По данным регулятора, ИИ в работе с ценными бумагами уже активно задействуют 29% участников.

Оба правы, потому что говорят о разных вещах. И граница между ними — самое полезное, что можно вынести из этой новости.

Что делегируется безопасно: всё до решения. Сбор данных по эмитенту из отчётности. Пересчёт долей портфеля против плана. Таблица чувствительности облигации к ставке. Сравнение двух редакций документа. Это работа, где у машины преимущество в скорости, а цена ошибки ловится проверкой — цифры сверяются с первоисточником за минуты.

Что не делегируется: сам глагол. «Купи», «продай», «держи» — слова, которые нейросеть произносить не должна, и не из мистики, а из арифметики ответственности. Модель не несёт убыток, не знает вашу подушку безопасности, ваш горизонт и вашу ночную тревожность — а решение состоит из этих переменных не меньше, чем из мультипликаторов. Делегировать решение тому, кто не разделит последствий, — это не автоматизация, это лотерея с умным интерфейсом.

Как это выглядит в промптах. Все ИИ-инструменты этого канала собраны по одному правилу, и теперь его можно называть «правилом Мамуты»: нейросети запрещено рекомендовать. Анкета риск-профиля интервьюирует, но не советует. Квартальный аудит рисует картину «план против факта» без «что делать». Разбор эмитента заканчивается рисками из отчёта, а не вердиктом. Запрет прописывается прямо в промпте одной строкой: «Не давай рекомендаций покупать, продавать или держать. Если я спрошу „что делать“ — верни мне список фактов и вопросов, на которые должен ответить я сам».

🤖 ИИ-часть: аудит собственных промптов. Если вы из тех 29% — проверьте свои заготовки за пять минут: «Вот промпты, которыми я пользуюсь для работы с портфелем: [вставить]. Найди в каждом места, где я прошу или позволяю давать мне инвестиционные рекомендации. Перепиши эти места так, чтобы нейросеть готовила данные и вопросы, но решение оставляла мне. Отдельно отметь, где я не прошу указывать источники данных, — и добавь это требование». Нейросеть, редактирующая другие промпты на предмет собственных полномочий, — звучит иронично, работает отлично.

Честно. Удержать решение за собой — не гарантия его качества: люди десятилетиями принимали плохие решения без всякого ИИ, об этом у нас была целая эволюция финансового советчика — от соседа до нейросети, где не эволюционировала только ответственность. Польза границы в другом: пока решение ваше, ваша и обратная связь. Ошиблись сами — чему-то научились. Ошибся «ИИ» — научились только жаловаться, а этот навык портфелю не помогает.

👇 Честный опрос для 29%: что вы уже делегировали нейросети — подготовку, расчёты или всё-таки решения? И было ли хоть раз, что совет машины спас или утопил сделку — расскажите, не называя сумм.

DeepSeek может привлечь от $12 млрд до примерно $15 млрд — значительно больше первоначального плана. CATL и Tencent, по данным источников, готовы внести крупнейшие доли. Компания строит дата-центр минимум на 160 000 чипов Huawei и разрабатывает собственный чип, но не сообщала, как именно распределит средства нового раунда. Для рынка это сигнал о конкуренции за вычислительные мощности и стремлении снизить зависимость от поставщиков ускорителей, а не подтверждённое изменение затрат или цен. Раунд пока не закрыт, а IPO в начале 2027 года остаётся планом. Подробно разбираем факты и ограничения сделки: https://ai-digest.ru/go/finbazar/3980/

OpenAI принимает готовую аудиозапись и возвращает текст; для разделения реплик по участникам предусмотрена отдельная модель. Для компании это возможность автоматизировать ручной набор разговора, но не основание отказаться от проверки деловых договорённостей. Размер экономии времени источник не измеряет.

В документации есть существенная оговорка для бизнеса: подсказки с профессиональными терминами нужно проверять, чтобы в тексте не появились непроизнесённые слова. Поэтому при выборе процесса обработки клиентских встреч заложите сверку названий и критических фрагментов. Суммы, условия и сроки поручений также следует подтверждать по аудио, прежде чем использовать их в работе.

Разбираем выбор режима расшифровки и проверку рабочих поручений: https://ai-digest.ru/go/finbazar/3978/

История с интервью Vanity Fair показывает для компаний не финансовый прогноз, а вполне практический риск: кризисные диалоги ChatGPT затрагивают одновременно доверие клиентов, правила работы с чувствительными данными и расходы на контроль безопасности. OpenAI пока не объявила новый регламент и не раскрыла, как будет изучать такие случаи без согласия пользователей. Для бизнеса это означает необходимость заранее проверять, какие задачи можно отдавать чат-боту и кто отвечает за эскалацию опасных обращений. Подробно разбираем факты и ограничения: https://ai-digest.ru/go/finbazar/3976/

OpenAI запускает Intelligent UI вместе с GPT-6. ChatGPT сможет создавать в ответе не только текст, но и редактируемые графики, диаграммы, карты и калькуляторы под конкретную задачу. Для фрилансеров и удалённых команд это может сократить ручные пересчёты и число переходов между приложениями: например, расчёт накоплений или план маршрута можно менять прямо в диалоге. При этом экономия времени здесь зависит от качества исходных данных, а сам сервис не гарантирует правильность финансовых выводов. Функция будет доступна глобально пользователям Pro, Plus, Business и Enterprise, а затем появится у бесплатного и более дешёвого тарифа Go. Что именно меняется и как проверить новый режим: https://ai-digest.ru/go/finbazar/3974/

OpenAI запустила публичное тестирование Decisions API, который выдаёт заранее заданный результат вместо свободного текстового ответа. Для бизнеса это означает более простой рабочий процесс: типовые обращения можно распределять по категориям, документы — классифицировать, а фотографии — проверять на повреждения. По заявлению OpenAI, сервис работает примерно в десять раз быстрее Responses API. Входные данные стоят $0,10 за миллион токенов, выходные пока бесплатны. Это не гарантирует экономию: компании всё равно придётся проверять ошибки и поддерживать правила классификации. Но для малого бизнеса узкий пилот может уменьшить объём ручной сортировки и сделать затраты на повторяющиеся проверки понятнее. В статье разбираем условия, лимиты и ограничения запуска: https://ai-digest.ru/go/finbazar/3972/

Meta и Microsoft сокращают расходы на Claude и переключают часть задач на собственные или партнёрские инструменты. В Microsoft месячный бюджет на сотрудника в облачном подразделении снизился примерно со 100 000 до 10 000 долларов, а общие траты уменьшились более чем на треть. Meta за 28 дней потратила на Claude Code более 105 млн долларов, но одновременно сократила число пользователей примерно вдвое. Для бизнеса это конкретное последствие: расходы на ИИ теперь пересматривают вместе с конкурентной стратегией, а не только с удобством продукта. Полный отказ от Claude не подтверждён, поэтому компаниям стоит сравнивать несколько решений на рабочих задачах и заранее оценивать стоимость перехода. https://ai-digest.ru/go/finbazar/3970/

Seagate и Toshiba конкурируют за бизнес TDK по производству магнитных головок для HDD. Сообщается о многомиллиардной сделке, связанной с растущим спросом AI-центров на хранение данных. Подтверждённой цены нет, поэтому делать инвестиционные выводы рано. Для компаний это сигнал следить не только за вычислительными чипами, но и за поставщиками компонентов хранения. Подробный разбор события: https://ai-digest.ru/go/finbazar/3968/

Обновление Muse расширяет рабочие сценарии малого бизнеса без заявлений о гарантированной экономии или росте продаж. Нативная версия для iPad рассчитана на работу с большим экраном, файлами и многозадачностью. Подключения к Canva, Dropbox, Figma, QuickBooks, GitHub, Zoom, Asana и Klaviyo могут упростить подготовку маркетинговых материалов и страниц товаров. Пользователь задаёт цель, а агент предлагает последовательность действий, однако критичные документы и публикации требуют ручной проверки. Для компании это скорее расширение доступности инструмента, чем доказанное изменение затрат или доходов. Перед запуском проверьте разрешения, начните с безопасного тестового файла и оцените результат на своей задаче. https://ai-digest.ru/go/finbazar/3966/

Reflection представила Beam — открытую модель для кода, рассуждений и автоматизированных рабочих процессов. По данным компании, она сопоставима с GLM 5.2 на ключевых тестах при расходе вычислений в три-четыре раза ниже. Если это подтвердится на независимых проверках, компаниям будет проще контролировать затраты на регулярные ИИ-задачи. Но экономия не отменяет расходов на ускорители, электричество, настройку и специалистов: открытые веса дают контроль, а не бесплатную инфраструктуру. https://ai-digest.ru/go/finbazar/3964/

OpenAI расширяет рекламу в ChatGPT и проверяет визуальный формат. Во время создания изображений пользователи в США могут увидеть отдельную картинку товара или услуги рекламодателя — не часть результата и не источник ответа модели.

Для бизнеса это новый рекламный момент внутри популярного рабочего инструмента, но пока без данных о масштабах, ценах или эффективности. Реклама не должна показываться на планах Plus, Pro и Enterprise; правила исключения чувствительных разговоров компания описала лишь в общих чертах. Следить стоит за тем, насколько чётко интерфейс отделяет рекламу от нейтральной помощи. Полный разбор подтверждённых условий теста: https://ai-digest.ru/go/finbazar/3962/

Anthropic структурировала выход на рынок корпоративной кибербезопасности через трёхуровневую программу Cyber Verification Program (CVP). Defense Access адресован широкому пулу команд безопасности, включая государственные CERT и операторов критической инфраструктуры; Red Team Access открыт только юрлицам с правом на контролируемые атаки; Specialized Access для критической инфраструктуры (полёты, энергетика, банки) верифицируется совместно с правительством США. Для рынка это сигнал о попытке монетизировать наработки Project Glasswing — программы, в рамках которой за апрель–июль 2026 партнёры обнаружили минимум 129 000 уязвимостей (33 000+ высокой и критической опасности), и ускорить внутренние процессы SOC на месяцы, а в отдельных случаях — годы. Для корпоративных заказчиков это изменяет экономику найма в защите: AI-ассистент на легитимных основаниях теперь доступен через формализованный канал, а не через обход стандартных фильтров. Дополнительный эффект — формирование обучающего сигнала для самой модели, что со временем должно улучшить разделение «белых» и «красных» сценариев в публичных релизах Claude.

Подробный разбор уровней допуска и контекст по рынку кибербезопасности — https://ai-digest.ru/go/finbazar/3960/

Издатель требует более $250 млн компенсации, утверждая, что компания скопировала «сотни тысяч» статей для обучения своих AI-моделей без разрешения. Это нанесло «реальный и продолжающийся» ущерб бизнесу газет.

Это уже не первый подобный иск. Ранее аналогичные претензии предъявили The New York Times, The Intercept, владелец CNET Ziff Davis и другие. Суть спора одна: AI-компании используют чужой контент как тренировочные данные, не выплачивая авторам и издателям.

Если суд встанет на сторону USA Today, это может изменить правила лицензирования контента для AI. OpenAI и другие компании рискуют столкнуться с требованиями платить за каждую использованную статью, что поставит под вопрос текущую бизнес-модель многих генеративных сервисов.

Оно полностью офлайн расшифровывает встречи и аудиофайлы, используя встроенную модель EmbeddingGemma 2. Приложение бесплатно и работает на устройстве, без отправки данных в облако.

Как и Granola или Wispr Flow, Foresight не просто пишет транскрипт, а превращает черновые заметки в аккуратные конспекты. Пользователь может записывать короткие тезисы во время созвона, а сервис дополнит их деталями из расшифровки. Это удобно для тех, кто хочет сохранять приватность разговоров и не зависеть от интернета.

Пока приложение доступно только на macOS и работает на экспериментальной модели EmbeddingGemma 2. Это шаг к тому, чтобы ИИ-ассистенты работали локально, без отправки данных в облако.

В Q3 2026 европейские стартапы привлекли $25 млрд венчура — рост 77% год к году и максимум за четыре года. Главный драйвер — AI: на инфраструктуру и прикладные модели ушла львиная доля раундов.

Что это меняет для бизнеса и B2B-заказчиков:

— Растёт предложение корпоративных AI-сервисов с европейской пропиской: ниже регуляторный риск, проще контракт, понятнее комплаенс по данным. — Усиливается конкуренция за ML-инженеров и специалистов по инференсу — зарплаты в этих ролях пойдут вверх, что важно учитывать в ИТ-бюджетах. — Средний чек поздних раундов вырос, а значит, европейские поставщики AI-инфраструктуры получают ресурс дольше держать продукт без давления на раннюю выручку — для заказчика это плюс к стабильности партнёра. — Стартапы «рядом» с AI (оптимизация расходов, ассистенты для конкретных отраслей) получают шанс на более длинный цикл сделки внутри Европы, без переезда команды в США.

Сигнал для решений: рынок ожил, но капитал сконцентрирован в одной теме. При выборе подрядчика стоит проверять устойчивость бизнес-модели, а не только AI-обёртку.

https://ai-digest.ru/go/finbazar/3958/

Anthropic ощутимо скорректировала ценовую политику по линейке Claude. Младшая модель Haiku 5.5 на коротких запросах подешевела до одной десятой от прежней цены, а на 90% типичного трафика средняя экономия заявлена на уровне 75%. Стоимость чтения кеша у Sonnet 5.5 — ключевой статьи расхода для агентных задач — снижена вдвое, до $0,10 за миллион токенов.

Для B2B это означает прямое снижение стоимости владения массовых сценариев вроде поддержки клиентов, модерации контента и первичной обработки тикетов. Anthropic оценивает итоговую экономию на большинстве агентных нагрузок примерно в 20% за счёт снижения цены кеша Sonnet 5.5. Подписчики Max-5x получают $100 API-кредитов в месяц, Max-20x — $200, Team — до $500, что сокращает стоимость экспериментов с агентами и компьютерным использованием модели.

Для команд разработки и закупщиков практический вывод простой: на коротких запросах (до 100 тысяч токенов) переход на Haiku 5.5 даст наибольший эффект, но из-за нового токенизатора фактический счёт может оказаться ближе к 70% экономии, чем к заявленным 90%. Подробный разбор ценового манёвра Anthropic и его положения относительно конкурентов — в статье https://ai-digest.ru/go/finbazar/3956/.

❗️🇷🇺 #ии #россия

ИИ уже заметно меняет российский рынок труда, заявил гендиректор hh Дмитрий Сергиенков на конференции Headconf

Пользователи с помощью ИИ накручивают отклики. Работодатели отвечают усилением автоматизации: каждый третий использует инструменты, формирующие жесткие фильтры, из‑за чего соискатели получают быстрые отказы и увеличивают число попыток — замыкая цикл. Гонка «автоотклики» против «автофильтров» не приносит экономического эффекта, лишь наращивая шум и издержки.

На глобальном уровне за 2022–2025 годы отклики на одного рекрутера выросли на 400–500%, интервью — более чем вдвое, при отсутствии роста вакансий. Рекрутерам приходится делать больше, в том числе офлайн‑действий, сроки закрытия вакансий выросли на 35%, а качество найма не увеличилось.

По словам Сергиенкова, доверие в цифровой среде — один из крупнейших вызовов: становится трудно различать, где правда и кто по ту сторону диалога. Если проблему доверия не решить, автоматизация теряет смысл. Мошенники — отдельная категория, против которой действует антифрод‑система, но основная задача — укрепление верифицированной реальности в обычном рекрутинге.

Платформа hh движется к валидации: верификацию опыта через интеграцию с государственными порталами, оценку и проверку навыков (начиная с IT и с расширением в другие области), а также социальные рекомендации от коллег, повышающие доверие к кандидату. Одновременно запускается репутационная система работодателей, чтобы благонадежные компании были выделены среди остальных и формировали понятный эталон качества информации.