惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

D
Docker
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
C
Cisco Blogs
Scott Helme
Scott Helme
Know Your Adversary
Know Your Adversary
NISL@THU
NISL@THU
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
S
Schneier on Security
I
Intezer
Spread Privacy
Spread Privacy
AWS News Blog
AWS News Blog
V
Vulnerabilities – Threatpost
Cloudbric
Cloudbric
V2EX - 技术
V2EX - 技术
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
L
Lohrmann on Cybersecurity
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
L
LINUX DO - 热门话题
S
Secure Thoughts
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
博客园 - 【当耐特】
Recent Announcements
Recent Announcements
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
罗磊的独立博客
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
K
Kaspersky official blog
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
博客园_首页
Latest news
Latest news
B
Blog
F
Full Disclosure
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
博客园 - 叶小钗
L
LangChain Blog
GbyAI
GbyAI
Last Week in AI
Last Week in AI
S
Security Affairs
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
N
Netflix TechBlog - Medium
Security Latest
Security Latest
Vercel News
Vercel News
Y
Y Combinator Blog
G
GRAHAM CLULEY
S
Securelist
T
Troy Hunt's Blog
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
雷峰网
雷峰网

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Google I/O 2026: разбираю все главные анонсы — что реально доступно сегодня, а что только обещано
nlaik · 2026-05-20 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение9 мин

Охват и читатели475

Аналитика

Gemini 3.5, Spark, Antigravity 2.0, AI Mode в поиске и ещё несколько вещей. С отделением фактов от хайпа из телеграма

Сегодня, 19 мая, прошла главная ежегодная конференция Google — I/O 2026. Я отслеживал её через несколько источников (официальный блог blog.google, developers.googleblog.com, плюс live-блоги TechCrunch, Engadget, Tom’s Guide), параллельно читая, как анонсы пересказываются в технических телеграм-каналах. И решил собрать в одну статью трезвый разбор: что реально вышло, что только обещано, что преувеличено, и кому из этого что вообще доступно.

Сразу скажу — это не моё личное тестирование (большая часть фич ещё не у меня в руках), а аналитический обзор по официальным источникам. Я не буду писать «прогнал на своём железе». Зато подойду к фактам максимально аккуратно: половина того, что репостится в TG-каналах про Google I/O — преувеличение или искажение деталей. Постараюсь это поправить.


Главное в одном предложении

Google I/O 2026 — это не один большой релиз, а полная перестройка экосистемы вокруг новых моделей Gemini 3.5 и агентного подхода. Все остальные анонсы (Spark, Antigravity 2.0, AI Mode, мини-приложения в поиске) — это разные «продуктовые поверхности» поверх одного движка.

В центре — обновлённое семейство моделей Gemini 3.5 (Flash, Pro, Omni). Вокруг — четыре продуктовые линии:

  • Consumer agent — Gemini Spark

  • Search — AI Mode + Generative UI

  • Dev platform — Antigravity 2.0

  • Workspace + Hardware — интеграции и новые устройства Дальше разберу каждый блок отдельно.


Gemini 3.5: новые модели как фундамент

Gemini 3.5 Flash — главный новый движок. Google заявляет, что эта модель обгоняет Gemini 3.1 Pro по большинству бенчмарков и при этом работает в 4 раза быстрее, чем модели-конкуренты (формулировка осторожная — Google не уточняет, какие именно).

Что технически интересно. Flash как класс моделей у Google всегда был «маленьким и быстрым». 3.5 Flash при этом по заявлениям обгоняет предыдущий Pro — то есть Google либо сильно улучшил архитектуру (FlashAttention-варианты, MoE-оптимизации), либо использует speculative decoding и другие inference-трюки. По официальным анонсам конкретики мало — будем смотреть, когда выйдут технические репорты.

Доступно с сегодня:

  • Через Gemini App на Android и iOS

  • В AI Mode в Google Search

  • В API (платный тариф)

  • В AI Studio бесплатно с лимитами Gemini 3.5 Pro — выходит в следующем месяце. Никаких бенчмарков сегодня не показано, только обещание «full Pro power».

Gemini Omni / Omni Flash — это отдельная штука: мультимодальная модель для генерации видео из любого входа (текст + изображения + аудио). Заявлена как «преемница Veo 3», но архитектурно более универсальная — может принимать на вход что угодно и выдавать видео, привязанное к реальному миру. Демо на сцене выглядело впечатляюще, но мы все помним, как впечатляющие демо Sora/Veo превращались в куда более скромную реальность при широком запуске.

Omni Flash рулиается с сегодня поэтапно. Тут как обычно у Google — «launched today» означает «начали раскатывать», а не «у каждого пользователя уже работает».


Gemini Spark: главное событие для конечного пользователя

Если выделять одну новость, которую больше всего обсуждают в техно-сообществе — это Gemini Spark. Pichai представил её фразой «yes, you can close your laptop» — это станет интернет-мемом ближайших недель.

Что это технически. Spark — это 24/7 персональный AI-агент, который работает на виртуальной машине в Google Cloud. Это не локальный софт и не браузерное расширение. Это полноценный backend-агент с состоянием, который продолжает работать, когда ваш ноут закрыт, телефон в режиме DND, а вы спите.

Это принципиально другая архитектурная категория, чем Claude Code, ChatGPT или Cursor. У всех перечисленных есть «сессии», которые живут только пока вы в них активны. У Spark — постоянный агент с долгосрочной памятью, расписанием задач и проактивностью.

Что показано на демо:

  • Парсинг credit card statement в поисках hidden fees

  • Мониторинг почты на предмет обновлений от школы

  • Организация вечеринки: Spark создал RSVP-tracker в Google Sheets, разослал приглашения, обновлял статусы

  • Голосовые задачи — наговариваете, Spark делает в фоне Интеграция с Workspace и сторонними приложениями. Spark из коробки работает с Gmail, Docs, Slides, Sheets. Заявлены интеграции с Canva, OpenTable, Instacart. На горизонте — custom sub-agents и local browser operation.

Главный вопрос — приватность. «Агент крутится на VM в Google Cloud, имеет доступ к вашей почте и календарю» — это серьёзная история. Google не показал ни архитектуры безопасности, ни деталей про шифрование данных в покое, ни модели разграничения прав суб-агентов. На сцене это всё опустили, и об этом обязательно нужно будет писать отдельно, когда фича дойдёт до пользователей.

Кому доступно. И вот тут TG-каналы вводят в заблуждение. Telegram-канал «Бэкдор» написал «доступна всем без ограничений». На самом деле:

  • Только подписчики AI Ultra ($200/мес после сегодняшнего снижения с $250)

  • Только в США на старте

  • Остальной мир ждёт позже (даты не названы) Для российских пользователей актуальность нулевая — Google AI сервисы официально в России не работают, и даже через VPN AI Ultra с американской карты не оплатишь.


Antigravity 2.0: ответ Google на Claude Code и Cursor

Antigravity вышла в ноябре 2024 как агентная IDE — конкурент Cursor и Claude Code. За полтора года накопилось много апдейтов, и сегодня вышла версия 2.0 — переработанная под multi-agent оркестрацию.

Что нового:

  • Antigravity 2.0 Desktop — отдельное приложение, оптимизированное под параллельную работу с агентами

  • Dynamic subagents — можно запускать несколько суб-агентов в параллель на разные части задачи

  • Scheduled tasks — фоновые задачи по расписанию

  • Antigravity CLI — для тех, кто предпочитает терминал. Заменяет старый Gemini CLI (тот будет sunset’нут 18 июня 2026)

  • Antigravity SDK — программный доступ к тому же agent harness для построения custom-агентов

  • Native voice support — голосовые команды через Gemini Audio models

  • Интеграция с AI Studio, Android, Firebase — экспорт проектов между ними Architecture-wise, Google унифицировал свою agent-coding линейку: раньше были отдельные Gemini Code Assist и Gemini CLI, теперь всё свелось к Antigravity.

Цена. Free tier Antigravity сохранили, но для серьёзной работы Google запустил **новый промежуточный план — AI Premium за 100/мес** (5x лимиты на Antigravity vs Pro). Top-end AI Ultra **снизили с $250 до $200** — это означает агрессивную атаку на Cursor (20/мес) и Claude Code (в Pro-подписке за $20).

Главное преувеличение в TG. Сегодня же по сети пошёл вирусный момент с презентации: «разработчики Google за 12 часов сделали новую ОС с помощью Antigravity 2.0 и Gemini 3.5 Flash». Реально на сцене Mohan показал, что Antigravity построила прототип ОС, в которой работает клон Doom. Это демо, не «полноценная новая операционная система». Между «играющим клоном Doom» и Linux дистанция большая.


AI Mode в Google Search и Generative UI

AI Mode в поиске был анонсирован раньше, но сегодня получил масштабное расширение.

Что добавлено:

  • Gemini 3.5 как движок AI Mode — раньше там работала более слабая модель

  • Coding-возможности через интеграцию Antigravity прямо в поиск

  • Generative UI — это самая интересная часть. Поиск может сгенерировать кастомный UI как часть результата — не статическую страничку, а интерактивный мини-app (калькулятор сравнения, форму расчёта, симулятор). Google называет это «mini-apps within search».

  • Search agents — задачи вроде «найди мне отель на 3 ночи в Барселоне в марте по бюджету $200/night» поиск выполнит как агент, не только показывая ссылки

  • Continuous monitoring — агенты могут мониторить веб на предмет обновлений к вашим запросам С точки зрения индустрии это самый радикальный апгрейд поиска за десятилетия. Если раньше поиск возвращал «10 синих ссылок», потом «снippets + ссылки», то теперь — «развёрнутый ответ + интерактивный UI + агент, который может что-то для вас сделать».

Кому доступно. Здесь Google действительно делает массовый запуск:

  • AI Mode — раскатывается глобально с сегодня, всем пользователям

  • Generative UI — пока только в США в виде preview

  • Search agents — лето 2026


AI Shopping: агенты для покупок

Отдельный анонс — AI Mode для шопинга. Это специализированные агенты, которые могут:

  • Анализировать рынок товаров и сравнивать цены

  • Подбирать комплектующие под бюджет и задачу (демо показывало сборку компьютера)

  • Мониторить отели и динамику цен на них

  • Анализировать рынки и тренды Звучит как очередной «AI шопинг», но с одной важной деталью: эти агенты интегрированы прямо в Google Search, и Google вкладывает в них свою долю поискового трафика. Это серьёзный challenge для Amazon, AliExpress, Booking.com и аналогичных площадок — если люди будут искать товары и сравнивать цены прямо в Google, отдельные площадки потеряют пользователей.

Запуск — лето 2026, начинают с США.


Hardware: умные очки и Googlebooks

Чтобы закрыть картину, упомяну железо. Тут мало деталей, но направление понятно.

Samsung Halo Glasses — умные очки от Samsung, работают со Spark и другими Gemini-агентами. Запуск осенью 2026, цены и доступность ещё не объявлены. Это очевидный ответ на Meta Ray-Ban и слухи о новых Apple-устройствах.

Googlebooks — новая категория ноутбуков с глубокой интеграцией Gemini Intelligence. Деталей сегодня не было, в обзорах упоминается «autumn 2026 launch».

Android XR — продолжение работы над VR/AR-платформой. Конкретики мало, в основном продолжение того, что было в прошлом году.


Что реально доступно и когда

Самая важная часть для практиков — кто из этого может что использовать прямо сейчас.

Главные выводы из этой таблицы:

Хорошо для всех: Gemini 3.5 Flash и Antigravity 2.0 — действительно доступны глобально с сегодня. Это полноценные GA-релизы.

Только в США: Gemini Spark и Generative UI в поиске. Если вы не в США — пока недоступно никак, и неясно, когда раскатают на остальной мир.

Только за деньги: Spark требует AI Ultra ($200/мес). Pro-фичи в Antigravity и AI Mode тоже на платных тарифах.

Россия — отдельная история. Все Google AI-продукты официально в РФ не работают и не оплачиваются. Использование через VPN формально нарушает Terms of Service Google, и аккаунты периодически банят за это. Платные подписки оплатить ещё сложнее — нужна иностранная карта, иностранный регион, и эта схема может в любой момент перестать работать.


Что меня впечатлило и что не очень

Я бы выделил три сильных стороны этого I/O:

Архитектурная цельность. В отличие от прошлогоднего I/O, где было ощущение «много отдельных AI-фич», в этом году чётко видна экосистема. Один движок (Gemini 3.5), четыре продуктовых поверхности. Это правильный продуктовый подход.

Унификация dev-инструментов. Antigravity 2.0 поглощает Gemini CLI и Gemini Code Assist. Меньше зоопарка, проще для разработчиков. Это то, чего давно не хватало в Google AI-portfolio.

Spark как новая категория. Cloud-hosted persistent agent — это технически новый класс продуктов, не «улучшение ChatGPT». Если Google его докатит без серьёзных проблем (приватность, цена, надёжность), это может стать значимым event для индустрии.

Что меня насторожило:

Цена и сегментация. $200/мес за AI Ultra — это не для массового пользователя, а для энтерпрайз-юзеров и тех, кто на этом зарабатывает. Уровень доступности технологий, которые показали, не для всех. И российским пользователям эта цена вообще нерелевантна — нет легального способа оплатить.

Демо vs продакшен. Каждый раз на крупных AI-презентациях красивые демо превращаются в куда более скромную реальность. Помним Bard, помним Veo, помним Project Astra. К Spark и Omni стоит относиться со здоровым скепсисом, пока не появятся реальные пользовательские отзывы.

Приватность Spark. Постоянно работающий агент с доступом к почте, календарю, документам — это огромная атак-поверхность. Google не показал ни архитектуры, ни модели угроз, ни деталей шифрования. До запуска нужно будет понять, что они там реально делают для защиты данных.

Тактика «launched today» на самом деле «coming soon». Gemini 3.5 Pro — следующий месяц. Omni Flash — поэтапно. Shopping — лето. Halo — осень. Половина анонсов сегодня — это не запуски, а roadmap. Это нормально для I/O, но в TG-каналах это превращается в «уже работает прямо сейчас».


Что это значит для индустрии

Несколько тезисов в формате аналитики, не пересказа.

Google всерьёз вышел на рынок agentic AI. Spark + Antigravity 2.0 — это полноценный ответ на Claude Code, Cursor, OpenAI Operator. Год назад можно было считать, что Google «отстаёт от OpenAI». Сегодня — это уже не так.

Цена войны идёт по AI Ultra. Google снизил AI Ultra с $250 до $200, OpenAI держит ChatGPT Pro за $200. Anthropic — $200 за Claude Max. Это новый стандарт для top-tier AI-подписок, и он формируется на цене $200/мес.

Cursor и Claude Code под угрозой. Antigravity 2.0 с CLI, SDK, ОС-интеграцией — это серьёзный конкурент. Если Google сможет поддержать качество модели на уровне Anthropic, маленькие игроки в AI coding окажутся под давлением. Cursor сейчас имеет community, но не имеет своих весов модели и не имеет масштаба Google Cloud.

Поиск переизобретается. Generative UI и Search agents — это фундаментальное изменение того, как работает Google Search. Если оно действительно зайдёт, это повлияет на весь интернет — SEO-индустрию, ad-tech, content publishing. Это, возможно, самая значимая часть всего I/O в долгосрочной перспективе.

Privacy будет полем боя следующего года. Spark задаёт планку «AI знает про вас всё и работает 24/7». Apple ответит чем-то аналогичным с упором на on-device. Регуляторы (EU AI Act, аналоги) подключатся со своими ограничениями. Это будет одна из главных тем 2026.


Что я буду делать как разработчик

Не как пользователь Spark (мне он недоступен), а как инженер, работающий с AI-стэком:

  1. Поставлю Antigravity CLI на свою машину и поэкспериментирую — это бесплатно и доступно глобально

  2. Подключу Gemini 3.5 Flash через API к своему пайплайну, прогоню на своих типичных задачах и сравню с Claude Sonnet 4.6 и GPT-4o

  3. Подожду 2-3 недели и почитаю реальные обзоры Spark от инженеров, которые получили доступ — Google любит красивые демо, реальность всегда другая

  4. Буду следить за тем, появятся ли технические репорты по Gemini 3.5 (model card, бенчмарки на стандартных задачах), а не маркетинговые цифры

  5. Подумаю над тем, как Generative UI повлияет на мои собственные веб-проекты — это новая поверхность взаимодействия с пользователями И всем, кто меня будет читать, советую то же самое: не ведитесь на «революцию AI» из TG-каналов. Подождите 2-3 недели, прочитайте честные обзоры, попробуйте сами на конкретных задачах. Только после этого можно будет понять, что из сегодняшних анонсов реально меняет правила игры, а что — обычная I/O-помпезность.


Полезные ссылки: