What Telegram channels wrote about GPU & AI chips in August 2026: 199 posts from 147 channels, collected automatically from public Telegram channels.
Видеокарты в Китае подорожали на 15–30% за одну ночь.
Ажиотаж охватил модели от NVIDIA, AMD и Intel — рост цен зафиксирован на всех крупных платформах, включая Taobao, Pinduoduo и JD.
Виной снова выступает дефицит памяти: за последний месяц чипы GDDR6 и GDDR7 стали дороже на $20 за единицу. Эффект может быстро распространиться и за пределы Китая. 💸
Нейрожизнь
На какой видеокарте вы сейчас играете?
Кажется, апгрейд ПК снова откладывается — цены на видеокарты не радуют. Но нам стало интересно, что стоит под капотом вашего компа?
Пишите свою видюху и рассказывайте, хватает ли памяти для любимых игр.
🌚 — Производители решили, что мы все миллионеры. Придётся этому соответствовать 🤡 — Обновился вовремя, теперь наблюдаю со стороны 🗿 — Моя видюха-пенсионерка ещё всех переживёт
Пополняйте Steam | Покупайте ключи
NVIDIA, у найближчі пару місяців, якщо не раніше, вже в третє підніме вартість відеокарт😐
Якщо раніше це стосувалося тільки ТОП моделей, то зараз уся 50 лінійка здорожчає на 20-30%
Слів нема, самі мати. Пропоную скинутись і викупити у цих деганів бізняки😁
🎮 Український Ґік🍿
+439% ЗА ПОЛГОДА. МАРЖИН-КОЛЛ ЗА ШЕСТЬ ДНЕЙ. ИСТОРИЯ ФОНДА SITUATIONAL AWARENESS Часть 1/2
24 июля 2026 года Financial Times написала о лучшем результате среди крупных хедж-фондов мира: Situational Awareness заработал +439% чистыми за первое полугодие. Письмо инвесторам заканчивалось постскриптумом, в котором управляющий деликатно, как принято в таких письмах, давал понять: сейчас — особенно удачный момент довнести деньги в фонд.
Шесть торговых дней спустя фонд продал весь публичный портфель — и лонги, и шорты — одним блоком Citadel Кена Гриффина.
Что могло произойти за шесть дней?
🔹 Фонд, выросший из текста
В июне 2024 года 22-летний Леопольд Ашенбреннер, только что уволенный из OpenAI, опубликовал 165-страничное эссе «Situational Awareness». Его главная мысль была не про алгоритмы, а про деньги: AGI — это стройка века, триллионы долларов в чипы, память, дата-центры и электростанции, и почти никто под это не позиционирован. Эссе стало обязательным чтением в Кремниевой долине и, по сути, готовым инвестиционным меморандумом.
Важно: деньги дали не «под эссе». Ашенбреннер продавал инвесторам «мозговой центр по ИИ» (brain trust on AI) — доступ к пониманию того, что происходит внутри ИИ-лабораторий. Якорными инвесторами стали братья Коллисоны (Stripe), Нэт Фридман, Дэниел Гросс и Jane Street — люди, которые сами сидят внутри ИИ-бума и платили за карту местности. Jane Street — одна из крупнейших трейдинговых фирм мира: она торгует только собственным капиталом и практически никогда не отдает деньги внешним управляющим, тем более новичку без единого дня опыта управления. Это было громкое голосование репутацией.
🔹 Откуда взялись миллиарды
Фонд стартовал с ~$225 млн, к середине 2025 достиг $1,5 млрд, а к началу июля 2026 — $45 млрд.
Простая арифметика: даже блестящая доходность (+47% за первое полугодие 2025-го, +439% за первое полугодие 2026-го) превращает стартовые $225 млн лишь в пару миллиардов. Значит, десятки миллиардов — это новые деньги, пришедшие после публикации громких результатов. Судя по динамике активов, средний доллар клиентов зашел уже после самых ярких успехов фонда — и застал в основном обвал. Взвешенная по деньгам доходность клиентов радикально хуже заголовочных процентов. Классическая погоня за результатами, только в масштабе миллиардов.
🔹 Идея: Заработать на ИИ в обе стороны
Конструкция портфеля была красивой и на бумаге выглядела сбалансированной.
▪️ Лонги (длинные позиции) — не Nvidia и не Microsoft (они «уже в цене»), а «вторая производная» ИИ-бума: физические узкие места стройки. Bloom Energy (энергия для дата-центров), SanDisk (память), CoreWeave (аренда GPU), бывшие биткоин-майнеры IREN и Core Scientific, переделывающие площадки с дешевым электричеством под ИИ.
▪️ Шорты (короткие позиции) — компании, которые ИИ, по мнению фонда, разрушит: классический софт вроде Adobe. Логика: побеждает ИИ — лонги растут быстрее шортов; ИИ разочаровывает — шорты падают сильнее лонгов. Красиво в обе стороны.
▪️ Страховка (хедж) — опционы пут на индекс полупроводников SMH (~$2 млрд) и на Nvidia ($1,6 млрд). Пут — опцион, который дорожает при падении актива: страховой полис на случай обвала сектора.
▪️ И всё это — с валовым плечом до 4x: на каждый доллар клиентов - четыре доллара позиций.
В июле конструкция сложилась вся разом. Лонги «второй производной» рухнули на 27–54%. Страховка же стояла на больших и устойчивых Nvidia и индексе чипмейкеров, которые упали в разы слабее. Это называется базисный риск: застрахована одна корзина, а падает другая — полис оказался выписан не на тот дом, что сгорел. Шорты в софте при этом выросли и тоже принесли убыток. «Наш положительный лонг-шорт спред развернулся с исключительной силой», — признал Ашенбреннер в письме. При плече 4x падение лонгов на 30% — это ~120% убытка на собственный капитал.
🔽🔽 Продолжение - сразу в следующем посте
#доходъисториярынков
Разворачиваем LLM в корпоративном контуре и подключаем агента на OpenClaw
6 августа в 16:00 команда VK Cloud проведет практический воркшоп.
За 90 минут онлайн-кодинга развернем языковую модель на облачной GPU и подключим агента на OpenClaw — open-source фреймворке для LLM-агентов.
Подойдет тем, кто работает с чувствительными данными, но не может использовать внешние API и загружать в сторонние сервисы документы под NDA.
Что нужно для создания LLM на воркшопе: — аккаунт VK Cloud с Cloud GPU, — SSH-клиент, — базовый Linux.
Будет полезно ML/MLOps-инженерам, дата-инженерам, ИБ-командам, платформенным командам, техлидам и всем, кто хочет создать свою LLM.
Зарегистрироваться
📮 ИИ уже управляет поликлиниками, спасает от микроинсультов, учит операторов и крутит вам личное радио — пропустите это сейчас, и через год эти инструменты будут управлять уже вашей работой без вашего участия.
📆 Искусственный интеллект – сводка за 31 июля
ИИ берётся управлять поликлиниками: Подмосковье тестирует сервис, который видит очереди и перегрузку врачей по цифрам 📊 “База знаний Ai” пишет, что Минздрав Московской области прогоняет через ИИ обезличенные данные о визитах, чтобы понять, где пациенты ждут дольше всего и какие врачи зашиваются. Система сравнивает округа и клиники, замечает аномальные всплески обращений, а к 2026‑му её хотят запустить во всех поликлиниках и потом дотащить до стационаров.
Соавтор GeneBench-Pro ушёл из OpenAI, чтобы строить стартап по «умным» датасетам для ИИ 🧠 “Machinelearning” рассказывает, что Эндрю Хо уверен: крупным языковым моделям не хватает сложных, качественных данных. Его новая компания будет генерировать наборы, похожие на научные исследования с эталонными ответами, чтобы ИИ‑агенты сами искали решения и автоматически проверяли себя, а не просто пересказывали интернет.
Claude помог пользователю Reddit заподозрить микроинсульт — ИИ посоветовал срочно ехать в больницу 🚨 “Hi, Ai • Новости Технологий” пересказывает историю: человек во время чата внезапно стал писать невнятно, описал симптомы, а Claude AI указал на риск транзиторной ишемической атаки и посоветовал медпомощь. Случай вскрыл важный тренд: чат-боты уже умеют замечать тревожные признаки, но вопрос ответственности тут только обостряется.
ReDesign «оживляет» картинку: превращает скриншот в полноценный редактируемый макет 🎨 “Нейронавт | Нейросети В Творчестве” пишет о модели, которая из плоского изображения восстанавливает текстовые слои, векторные фигуры, группы и даже z‑порядок. Нюанс: для запуска нужны мощные GPU с минимум 55 ГБ видеопамяти и VLM-контроллер, зато агентная декомпозиция помогает модели аккуратно разобрать структуру сложного дизайна.
«Сбер» выложил SIRIN — библиотеку, которая ловит галлюцинации и недосказанность в ответах ИИ 🔍 По данным “Базы Знаний Ai”, SIRIN объединяет несколько методов проверки, чтобы находить выдуманные факты и пустоты в аргументации моделей. Инструмент сделали на базе исследований “Сбера” по детекции галлюцинаций — там уверяют, что точность выявления ошибок выросла примерно на 30%.
Энтузиаст собрал домашнее ИИ-радио: нейросеть сама выбирает треки и болтает между песнями 🎧 “Chad Gpt | Нейросети” показывает проект, где Qwen3.5 9B крутит музыку из вашей библиотеки, учитывая время суток, погоду и историю прослушивания, а другая нейросеть озвучивает подводки. Всё работает локально на ПК или смартфоне, без API-ключей, а плейлист можно править простыми текстовыми запросами.
Голосовые ИИ-тренажёры помогают контакт-центрам удерживать сотрудников и клиентов 🤖 “База Знаний Ai” рассказывает, что Voxys внедрил Targetskill от TargetAI: один ИИ играет капризного клиента, второй анализирует диалог и даёт детальный фидбэк оператору. Сценарии обучения легко настраиваются, а компания уже хвастается: отток после обучения упал на 15%, увольнения новичков — на 38%.
🤖 svodka.ai – ИИ читает каналы, вы читаете главное
💌 Кому из ваших знакомых эти новости тоже будут полезны? Перешлите им почитать
Искусственный интеллект. Подписаться на ежедневную svodka.ai
Ⓜ️ Подпишитесь на наш канал в MAX – чтобы читать сводки Telegram-каналов, даже если Telegram ограничен
⚡️ Это очень интересные практические тесты на DeepSeek V4 Flash с DSpark на двух штуках DGX Spark. Это оборудование около $10 000 в сумме, что для запуска фронтирной LLM вообще ни о чём. Отмечу, что тут речь идёт о запуске оригинальной, а не квантованной модели с деградацией.
Инженер на деле делал много тестов DSpark в разных конфигурациях с preview и релизом, а также моделирование нескольких соединений. Сам по себе DSpark действительно ускоряет до 60%, т.к. без него скорость была 60 токенов/сек, с ним стало 96 токенов/сек.
Но тут сильно влияет ещё вариант, сколько соединений, т.к. DSpark на деле устроен хитро для использования простаивающих мощностей GPU за счёт Hardware Scheduler. Если нагрузить сервер сильнее, то выигрыш снизится до 20% примерно.
💡 Однако то, что можно всего за $10K запускать фронтирную модель и даже на 4-х пользователях с более-менее приемлемой скоростью инференса — это невероятная экономика.
https://github.com/MiaAI-Lab/DeepSeek-v4-Flash-DSpark-2x-DGX-Spark
