Открыть учебник Записаться

Исследования

$20 или $400 в месяц: сколько реально стоит AI для dev-команды

10 мин чтения

На прошлой неделе один из читателей описал разговор с финансовым директором. «Cursor стоит $20 на разработчика, у нас команда из десяти человек – $200 в месяц. Можем заложить в бюджет». Когда пришёл первый реальный счёт, там было $2 800.

Финансовый директор попросил объяснений.

Это не исключение. Это типичный сценарий 2026 года, когда подписочная цена AI-инструментов и их реальная стоимость расходятся в 10–20 раз. Статья для тех, кому нужно объяснить эту разницу финансовому департаменту – или просто поставить на неё правильную цифру при бюджетировании.

Читать полностью
$20 или $400 в месяц: сколько реально стоит AI для dev-команды
Microsoft WTI 2026: сотрудники готовы к ИИ, а компании – нет
9 мин

Microsoft WTI 2026: сотрудники готовы к ИИ, а компании – нет

В мае 2026 года Microsoft выпустил четвёртый ежегодный Work Trend Index – исследование на основе триллионов сигналов продуктивности Microsoft 365 и опроса 20 000 сотрудников в десяти странах. Главный вывод не про технологии. Он про разрыв между людьми, которые готовы работать с AI, и организациями, которые не готовы это поддержать.

73% экспертов верят в AI – и только 23% обычных людей. Кто прав?
9 мин

73% экспертов верят в AI – и только 23% обычных людей. Кто прав?

73% исследователей искусственного интеллекта ожидают, что AI окажет позитивное влияние на рынок труда. Среди обычных людей так думают 23%. Пятьдесят процентных пунктов – это не разница во мнениях. Это два параллельных разговора, которые почти не пересекаются.

Зубчатый край ИИ: олимпиада – да, аналоговые часы – нет
8 мин

Зубчатый край ИИ: олимпиада – да, аналоговые часы – нет

В декабре 2025 года Gemini Deep Think от Google взял золотую медаль на Международной математической олимпиаде – тесте, на котором выживают единицы из тысяч одарённых школьников. В том же году лучшая модель, определяющая время по аналоговым часам, справляется в 50,1% случаев. Чуть лучше, чем подбрасывание монетки.

Stanford AI Index 2026 называет это «jagged frontier» – зубчатый край. Контур того, что ИИ умеет и чего не умеет, не плавная кривая, а изломанный хребет с пиками и провалами, порой разделёнными сантиметрами.

Мат, КАПС и XML-теги: мифы промптинга против данных
10 мин

Мат, КАПС и XML-теги: мифы промптинга против данных

«Напиши КАПСОМ – модель послушается». «Поругайся на неё – выдаст лучше». «Разбей на шаги – получишь глубокий анализ». Эти советы кочуют из блога в блог, из чата в чат. Кто-то ссылается на исследование Microsoft, кто-то – на личный опыт с ChatGPT.

Я решил проверить – и проверил основательно. Взял четыре модели, доступные в России без VPN: GigaChat-Ultra, GigaChat-2-Max, YandexGPT и Qwen3 Max. Каждую прогнал через десять техник промптинга (способов формулировать запросы к ИИ) – от простых ролевых заданий до XML-структур. Задачи – из реальной работы менеджера: анализ выручки, подготовка записки, увольнение по ТК РФ.

Оценивали вслепую два независимых LLM-судьи. Для калибровки те же задачи решали GPT-5.4 и Claude Sonnet – чтобы зафиксировать потолок, к которому тянутся российские модели.

Если вы используете ИИ для рабочих задач – записок, писем, анализа данных – эти результаты сэкономят часы проб и ошибок.

Половина популярных советов оказалась городскими легендами. Другая половина работает – но не так, как вы думаете.

99% качества за 1,4% цены: что не так с рынком ИИ-моделей
7 мин

99% качества за 1,4% цены: что не так с рынком ИИ-моделей

Большинство менеджеров выбирают модель ИИ так: берут самую дорогую из доступных. Логика понятная – дороже значит лучше. Так работало с корпоративным софтом последние двадцать лет.

Рынок ИИ-моделей в 2026 году устроен иначе. Стоимость одного запроса варьируется от $0,0001 до $0,17 – три порядка величины. А реальная разница в качестве между десятью лучшими моделями? 0,24 балла по пятибалльной шкале. Тем временем Wharton / GBK Collective фиксируют: треть корпоративных ИИ-проектов не выходит за рамки пилота. А Epoch AI показывает, что лишь 5,6% пользователей применяют ИИ по-настоящему глубоко.

Может, вопрос не в том, какая модель лучше, а в том, даёт ли переплата за премиум пропорционально лучший результат для типичных управленческих задач.

Мы проверили. Ответ оказался жёстче, чем ожидали.

Как выжать максимум из YandexGPT: что работает, а что нет
11 мин

Как выжать максимум из YandexGPT: что работает, а что нет

Миллионы людей пользуются Алисой каждый день – не потому что выбирают, а потому что она бесплатна, встроена в Яндекс Браузер и работает без VPN. YandexGPT, модель под капотом Алисы – лучшая российская модель в нашем бенчмарке, но до GPT-5.4 ей далеко.

Можно ли получить от неё ответы, близкие к GPT, если научиться правильно спрашивать? Мы проверили это в эксперименте: десять техник промптинга, шесть управленческих задач, два независимых LLM-судьи. Короткий ответ: да, можно – но не все техники работают, а некоторые делают хуже.

Ниже – конкретные шаблоны, которые вы можете скопировать в чат прямо сейчас, и антипаттерны, которых стоит избегать.

Microsoft тихо выиграл корпоративный рынок ИИ: что это значит для руководителей
10 мин

Microsoft тихо выиграл корпоративный рынок ИИ: что это значит для руководителей

Когда вы в последний раз читали заголовок про Microsoft Copilot? Скорее всего, редко. Медиапространство заполнено новостями про GPT-5, Claude 4.7, Gemini Ultra. Copilot выглядит как скучный корпоративный инструмент, о котором пишут только в LinkedIn.

А теперь посмотрите, кто платит за что.

62% пользователей применяют ИИ на 1–2 задачи: данные Epoch AI / Ipsos (март 2026)
8 мин

62% пользователей применяют ИИ на 1–2 задачи: данные Epoch AI / Ipsos (март 2026)

В ноябре 2025 года данные Stanford показали неожиданный факт: американцы используют AI чаще дома, чем на работе. Мы в mysummit.school разбирали это в отдельном материале – и тогда вывод был прямым: рабочий AI всё ещё догоняет личный.

Прошло четыре месяца. Epoch AI совместно с Ipsos провели новое исследование – и картина изменилась.