Актуальные темы
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

宝玉
Prompt Engineer, предназначенный для изучения и распространения знаний об искусственном интеллекте, разработке программного обеспечения и управлении инженерией.
Я хотел бы высказать одно замечание с точки зрения контекстного проектирования: если вы сразу установите 73 SubAgent, то каждый раз, когда вы отправляете команду Claude Code, вам нужно будет отправить все 73 описания SubAgent в модель Claude. Следует помнить, что встроенных инструментов в Claude Code всего около 15. Если большее количество инструментов и SubAgent лучше, разве не было бы лучше, если бы официально было встроено несколько сотен или тысяч агентов и инструментов?
Очевидно, что количество SubAgent и инструментов не должно быть чрезмерным, так как описания этих инструментов занимают ценное пространство контекста и разбавляют внимание модели. Поэтому достаточно установить 3-5 наиболее часто используемых SubAgent.

刘小排4 часа назад
Claude Code Лень трюк: одной кнопкой сделайте так, чтобы ваш Claude Code имел всех лучших агентов мира и сам себя уничтожил.
697
宝玉 сделал репост
Сегодня в Fonder Park была статья, в которой говорилось, что предположение о быстром снижении стоимости больших моделей — это иллюзия, и я с этим согласен. Как и в случае с компьютерами, хотя цены на устройства с аналогичной производительностью действительно быстро падают, цены на основные конфигурации всегда остаются примерно одинаковыми. Конфигурации нескольких лет назад хотя и дешевле, но никто их не купит. Производительность больших моделей еще далеко не достигла избытка, наиболее востребованы все еще модели последнего поколения, а устаревшие модели, хотя и дешевле, но недостаточно эффективны.
Поэтому, если вы сейчас терпите убытки, не надейтесь, что в следующем году сможете заработать.
4,63K
Сайт прогресса OpenAI очень интересен, выбрал 14 подсказок и посмотрел, каковы разные результаты их вывода в GPT-1 и GPT-5.


Greg Brockman18 авг., 23:27
супер круто сравнивать результаты от GPT-1 до GPT-5, используя один и тот же запрос:

14,4K
ChatGPT Go —— новая подписка с низкой стоимостью, сначала доступная в Индии, цена составляет 399 рупий в месяц (примерно 4,55 доллара США). Она будет обучаться и корректироваться на основе отзывов пользователей, прежде чем решать, стоит ли продвигать её в другие страны.
По сравнению с бесплатной версией, пакет Go предлагает: увеличение лимита сообщений в 10 раз, увеличение количества генерируемых изображений в 10 раз, увеличение количества загружаемых файлов в 10 раз и удлинение времени памяти в 2 раза.

Nick Turley16 часов назад
Мы только что запустили ChatGPT Go в Индии, новый уровень подписки, который предоставляет пользователям в Индии больший доступ к нашим самым популярным функциям: в 10 раз больше лимитов на сообщения, в 10 раз больше генераций изображений, в 10 раз больше загрузок файлов и в 2 раза больше памяти по сравнению с нашим бесплатным уровнем. Все это за 399 рупий. 🇮🇳
15,71K
Исследование MIT NANDA показало, что только 5% организаций успешно внедрили инструменты ИИ в массовое производство.
Американские компании инвестировали от 35 до 40 миллиардов долларов в проекты генеративного ИИ, однако на данный момент почти все эти инвестиции оказались безвозвратными.
Согласно отчету MIT NANDA (Сетевые ИИ-агенты и децентрализованный ИИ), 95% корпоративных организаций не получили никакой отдачи от своих вложений в ИИ.
Только 5% организаций успешно интегрировали инструменты ИИ в массовое производство.
Отчет основан на структурированных интервью с 52 руководителями компаний, анализе более 300 публичных проектов и объявлений по ИИ, а также опросе 153 бизнес-профессионалов.
Авторы отчета — Адитья Чаллапаллы, Крис Пиз, Рамеш Раскар и Прадьюмна Чари — связывают этот "разрыв в генеративном ИИ" с неспособностью ИИ-систем сохранять данные, адаптироваться к окружающей среде и постоянно обучаться, а не с нехваткой инфраструктуры, учебных ресурсов или талантов.
> "Разрыв в генеративном ИИ" наиболее явно проявляется в уровне внедрения: только 5% кастомизированных корпоративных инструментов ИИ смогли перейти в стадию производства.
"Разрыв в генеративном ИИ" наиболее явно проявляется в уровне внедрения: только 5% кастомизированных корпоративных инструментов ИИ смогли перейти в стадию производства," — говорится в отчете. "Чат-боты успешны, потому что их легко тестировать и они гибкие, но в ключевых рабочих процессах они терпят неудачу из-за отсутствия памяти и возможности кастомизации."
Как сказал один анонимный директор по информационным технологиям в интервью авторам: "В этом году мы посмотрели десятки демонстраций. Возможно, только одна или две из них действительно полезны. Остальные либо "обертки" продуктов, либо научные экспериментальные проекты."
Выводы авторов совпадают с результатами других недавних исследований, которые показывают, что уверенность руководства в проектах ИИ снижается.
Отчет NANDA действительно упоминает, что небольшое количество компаний уже обнаружило полезность генеративного ИИ, и эта технология оказывает значительное влияние на две из девяти промышленных областей — технологии, а также медиа и телекоммуникации.
Что касается остальных областей — профессиональных услуг, здравоохранения и фармацевтики, потребительского и розничного сектора, финансовых услуг, передовой промышленности, а также энергетики и материалов — генеративный ИИ остается незначительным.
Отчет цитирует анонимного директора по операциям в производственной компании среднего сегмента: "Реклама на LinkedIn говорит, что все изменилось, но в нашей реальной деятельности нет никаких фундаментальных изменений. Мы стали быстрее обрабатывать некоторые контракты, но и только."
Одно действительно меняется — это рынок труда, по крайней мере в затронутых отраслях. Отчет указывает, что в области технологий и медиа "более 80% руководителей ожидают сокращения найма в течение 24 месяцев."
По словам авторов, сокращения, вызванные генеративным ИИ, в основном происходят в тех неосновных бизнес-активностях, которые часто аутсорсятся, таких как поддержка клиентов, административные процессы и стандартизированные задачи разработки.
"Эти должности уже до внедрения ИИ проявляли уязвимость из-за своей аутсорсинговой природы и стандартизации процессов," — говорится в отчете, который отмечает, что в затронутых отраслях от 5% до 20% позиций в поддержке и административных процессах подверглись воздействию.
По данным The Register, недавние сокращения в Oracle отражают их усилия по балансировке капитальных затрат на ИИ, которые стали тяжелым бременем для американских технологических гигантов. В IBM сотрудники считают, что ИИ используется как предлог для переноса рабочих мест за границу.
Каковы бы ни были публичные причины и истинные мотивы сокращений, генеративный ИИ действительно оказывает влияние на технологии, а также на медиа и телекоммуникации, которые являются наиболее широко используемыми областями.
Несмотря на то, что около 50% бюджета на ИИ выделяется на маркетинг и продажи, авторы отчета рекомендуют, чтобы инвестиции компаний направлялись на те мероприятия, которые могут принести значимые бизнес-результаты. Это включает в себя квалификацию потенциальных клиентов и удержание клиентов на переднем плане, а также сокращение аутсорсинга бизнес-процессов, расходов на рекламные агентства и проверку рисков в финансовых услугах на заднем плане.
Отчет указывает на то, что универсальные инструменты, такие как ChatGPT от OpenAI, показывают лучшие результаты, чем кастомизированные корпоративные инструменты, даже если эти корпоративные инструменты используют ту же базовую модель ИИ.
Авторы отчета объясняют, что сотрудники часто более знакомы с интерфейсом ChatGPT, поэтому используют его чаще — это результат спонтанного "теневого ИТ" сотрудников. Отчет цитирует интервью с юристом компании, который описывает недовольство своей средней юридической фирмы по поводу профессионального инструмента анализа контрактов, стоимостью 50 000 долларов.
"Сводки, предоставляемые ИИ-инструментом, который мы купили, очень шаблонные, а возможности кастомизации крайне ограничены," — сказала юрист исследователям. "А используя ChatGPT, я могу направлять разговор, итеративно дорабатывать его, пока не получу именно то, что мне нужно. Фундаментальная разница в качестве очевидна, ChatGPT всегда дает лучшие результаты, хотя наш поставщик утверждает, что использует ту же базовую технологию."
Авторы считают, что компании, которые успешно преодолевают "разрыв в генеративном ИИ", при закупке ИИ действуют больше как покупатели услуг аутсорсинга бизнес-процессов, а не как клиенты программного обеспечения как услуги (SaaS).
"Они требуют глубокой кастомизации, инициируют применение и требуют от поставщиков ответственности за бизнес-метрики," — подводит итог отчет. "Самые успешные покупатели понимают, что для преодоления этого разрыва необходимо строить партнерские отношения, а не просто покупать продукт."®
44,76K
Дети делают выбор, взрослые хотят всё. В эпоху ИИ способность к кодированию по-прежнему важна, просто акцент смещается с ручного решения задач на Leetcode на эстетику и вкус к коду, умение распознавать плохой код.
Код должен выполняться и поддерживаться, если навыки кодирования недостаточны, невозможно выявить проблемы безопасности и производительности в коде, и тем более невозможно решить проблемы, когда код выходит из строя. В этот момент никакие подсказки от AI не помогут.

WquGuru🦀17 авг., 20:36
Чем раньше инженеры осознают следующую мысль, тем больше у них будет долгосрочных преимуществ:
Когда у AI возникают проблемы с генерацией кода, вам не следует проверять и исправлять это самостоятельно, а нужно:
На уровне подсказок: более детальное планирование задач, более четкие TODO...
На инженерном уровне: e2e, юнит-тесты, строгая типизация...
Дайте AI больше подсказок и ограничений, полностью позволяя ему итеративно развиваться.
Короче говоря, не противодействуйте тенденциям развития AI, развивайте инженерные, архитектурные и планировочные навыки, а не только навыки кодирования.
23,94K
Подписка на инструменты ИИ и покупка курсов — это своего рода психологическое утешение, создающее иллюзию, что покупка курса означает, что вы чему-то научились, а подписка на ИИ означает, что вы умеете использовать ИИ.
Разрыв всегда создается не подпиской на ИИ или курсами по ИИ, а любопытством и практическим опытом, что актуально и в эпоху без ИИ.
ИИ — это просто усилитель возможностей; если у вас недостаточно базовых навыков, вы не сможете эффективно использовать ИИ, и никакие крутые подсказки не компенсируют ваши недостатки в профессиональной области.

铁锤人15 часов назад
Подписка на различные AI-продуктивные инструменты — это одно из самых простых вложений в себя, которое позволяет обычным людям создать разрыв.
Потому что после некоторого времени исследований вы обнаружите, что ваша продуктивность на другом уровне по сравнению с окружающими.
23,83K
Друг спросил меня, есть ли у меня хорошие методы для генерации кода из Figma. В настоящее время он экспортирует HTML-код из Figma, а затем заставляет GitHub Copilot переписывать экспортированный код в соответствии с форматом компонентов в репозитории. Он считает, что это довольно неудобно, так как нужно копировать и вставлять код, а затем писать кучу подсказок, чтобы Copilot переписал его.
Я не очень знаком с Figma, поэтому предложил ему попробовать просто сделать скриншот результата Figma или экспортировать его в PNG, а затем отправить скриншот Copilot, чтобы тот сгенерировал UI-код на основе скриншота.
Он сказал, что стиль, полученный таким образом, не так точен, как экспортированный из Figma, ведь в Figma есть точные цвета и размеры, а сгенерированный AI не так точен.
Я предложил ему рассмотреть возможность комбинирования обоих методов: одновременно экспортировать код и генерировать скриншоты, а затем отправить скриншоты, экспортированный код Figma и описание компонентов AI (разделяя подсказки с помощью XML-тегов), чтобы учесть как генерацию UI, так и точность стиля.
Пример подсказок:
[Скриншот UI-дизайна]
<Код, экспортированный из Figma>
[Код Figma……]
</Код, экспортированный из Figma>
<Описание UI-компонентов>
[Описание компонентов React UI……]
</Описание UI-компонентов>
Выше приведены UI-дизайн и соответствующий код Figma, пожалуйста, обратитесь к описанию UI-компонентов и используйте предоставленные мной UI-компоненты для повторной генерации UI-кода.
10,22K
Искусственный интеллект постепенно заменяет аутсорсинг и офшорных работников
Согласно отчету MIT «Состояние бизнес-ИИ 2025 года», искусственный интеллект пока не отнимает у вас работу. Напротив, в настоящее время ИИ в основном заменяет аутсорсинг и офшорную рабочую силу.
Почему это важно: В то время как работники в США ощущают давление на рынке труда и беспокоятся о волне увольнений в белых воротничках, результаты исследования MIT показывают, что влияние ИИ в настоящее время в основном происходит в более удаленных местах, хотя его долгосрочные риски гораздо выше.
Что они говорят: Ади́тья Чаллапа́лли, руководитель группы «Связанный ИИ» в медиа-лаборатории MIT, сказал Axios: «В настоящее время, похоже, нет никаких увольнений. ... Наиболее пострадавшие рабочие места как раз те, которые имеют низкий приоритет или уже были аутсорсированы.»
• В отчете отмечается, что компании обнаружили, что настоящая выгода приходит от «замены бизнес-процессов аутсорсинга (BPO) и внешних агентств, а не от сокращения внутренних сотрудников».
Смотрим в будущее: Чаллапа́лли отметил, что хотя в краткосрочной перспективе 3% рабочих мест могут быть заменены ИИ, в долгосрочной перспективе это число может приблизиться к 27%.
• Отрасли, которые считаются ранними последователями ИИ, первыми ощущают недавнее влияние на рабочую силу.
• В секторах технологий и медиа более 80% опрошенных руководителей ожидают, что в течение следующих двух лет объем найма сократится. Эти два сектора также являются единственными, которые показывают явные признаки воздействия ИИ.
• Тем не менее, большинство опрошенных компаний в настоящее время используют ИИ для заполнения вакансий, а не для их прямой замены.
Данные говорят: В настоящее время компании не увольняют сотрудников, а просто отменяют контракты, связанные с аутсорсингом рабочей силы, что приносит финансовую выгоду.
• Автоматизация бэк-офиса также привела к более высокой доходности инвестиций, компании, исследованные MIT, сократили расходы на аутсорсинг бизнес-процессов (BPO) на сумму от 2 до 10 миллионов долларов.
• Одна из исследованных компаний сэкономила 8 миллионов долларов в год, потратив 8000 долларов на инструмент ИИ.
Смысл: По оценкам, 50% бюджета на ИИ направляется в области продаж и маркетинга.
• Это может указывать на то, что, хотя инструменты бэк-офиса могут сэкономить больше средств, инструменты фронт-офиса получают больше инвестиций.
• Это также может быть связано с тем, что измерять результаты фронт-офиса, управляемые ИИ, гораздо сложнее. (Например, трудно определить, действительно ли ИИ помог вам увеличить продажи за год.)
Ключевые выводы: Для инвесторов, ставящих на то, что ИИ будет способствовать росту производительности, этот отчет приносит как надежду, так и выявляет риски.
• В организациях, инвестирующих в генеративный ИИ, 95% не получили никакой доходности от инвестиций.
• Но Чаллапа́лли сказал, что компании действительно видят «значительное повышение производительности».
Основные моменты: Если ИИ сможет повысить производительность, помочь компаниям сократить затраты и при этом не приведет к массовым увольнениям, это может стать идеальным сценарием «золотой середины» для инвесторов — способствуя росту прибыли и избегая негативного влияния массовой безработицы на экономику.


宝玉17 авг., 10:54
Сегодня на Hacker News появилась горячая новость: уровень безработицы в Калифорнии поднялся до 5,5%, что является самым высоким показателем в стране, и технологическая отрасль испытывает трудности: "Рынок труда слишком жесток".
> Согласно данным, опубликованным в пятницу государственными органами, уровень безработицы в Калифорнии в июле поднялся до 5,5%, что является самым высоким показателем среди всех штатов США. За этим стоит продолжающаяся слабость в технологическом секторе и других офисных профессиях, а также низкая активность на рынке труда.
Новость связывает это с ослаблением технологической отрасли, поскольку этот сектор играет ключевую роль в экономике Калифорнии. Эта новость вызвала бурное обсуждение в сообществе Hacker News, где участники анализировали глубокие причины происходящего с разных точек зрения, что оказалось гораздо более сложным, чем это подразумевает заголовок новости.
Я считаю, что обсуждение выше хорошо подводит итог тому, почему сейчас наблюдается низкая занятость в технологическом секторе.
1. Прежде всего, ключевая точка зрения: прощание с "эпохой нулевых процентов" и ее последствия
Это наиболее распространенная и глубокая точка зрения в обсуждении. Многие считают, что текущие проблемы в технологической отрасли вызваны не одним фактором, а цепной реакцией, вызванной окончанием десятилетия "политики нулевых процентов" (ZIRP, Zero Interest Rate Policy).
- Лопнувший пузырь капитала: с 2012 по 2022 год крайне низкие процентные ставки сделали капитал необычайно дешевым. Огромные объемы венчурного капитала (VC) хлынули в технологическую отрасль, порождая множество бизнес-моделей, зависящих от "сжигания денег", особенно тех, которые не имели реальной ценности, таких как криптовалюты (Crypto) и компании метавселенной (Metaverse). С повышением процентных ставок Федеральной резервной системы эпоха дешевых денег закончилась, и у этих компаний оборвалась финансовая цепочка, что привело к массовым увольнениям и банкротствам.
- Дисбаланс спроса и предложения на таланты: в эпоху ZIRP миф о высоких зарплатах в технологической отрасли привлек множество талантов. Университетские программы по компьютерным наукам (CS) значительно увеличили набор, а лагеря по программированию (boot camp) стали повсеместными, плюс иммиграция специалистов привела к резкому увеличению числа программистов за десять лет. Однако с оттоком капитала спрос (особенно со стороны стартапов) резко сократился, что привело к серьезному избытку кадров.
- Эффект на смежные отрасли, такие как биотехнологии: биотехнологические (Biotech) и другие отрасли, также зависящие от долгосрочных и высокорисковых инвестиций, также пострадали. Эти отрасли зависят от дешевого капитала даже больше, чем программное обеспечение. После окончания ZIRP венчурный капитал постепенно иссяк, стартапы, исчерпав "деньги на развитие" (runway), не смогли получить новый раунд финансирования и были вынуждены сокращать штат или закрываться.
> (от tqi): "На мой взгляд, сейчас говорить о том, что 'AI' оказывает существенное влияние на набор сотрудников в программных компаниях, еще рано. Более разумное объяснение заключается в том, что с 2012 по 2022 год количество программистов значительно увеличилось... А на стороне спроса венчурные капиталы в эпоху нулевых процентов в основном направлялись на те бессмысленные криптовалюты и компании метавселенной, которые в большинстве своем не смогли добиться успеха, что привело к нехватке компаний, способных привлечь этих специалистов."
2. Двусторонний меч удаленной работы: новая волна глобального аутсорсинга
Пандемия COVID-19 популяризировала удаленную работу (Work From Home, WFH), что в то время воспринималось многими разработчиками как благословение, но сейчас начинают проявляться ее негативные последствия.
- Упрощение аутсорсинга: когда разработчики активно боролись за право на полную удаленную работу, они, возможно, не осознавали, что это также открывает двери для компаний, чтобы передавать рабочие места в страны с более низкими затратами. Если все работают удаленно, почему бы компании не нанять индийского или восточноевропейского инженера, который зарабатывает всего 1/5 от зарплаты американского инженера и при этом не менее квалифицирован?
- Офис, из которого "не вернуться": некоторые комментаторы считают, что политика "возврата в офис" (Return to Office, RTO), продвигаемая технологическими компаниями, в некоторой степени направлена на защиту местных рабочих мест. Как только работа оказывается полностью удаленной, она может выполняться из любой точки мира, и зарплатное преимущество американских инженеров исчезает.
- Дебаты о качестве аутсорсинга: некоторые возражают, что аутсорсинг продолжается десятилетиями, и высококачественная разработка программного обеспечения по-прежнему требует местных талантов, поскольку проблемы, такие как затраты на коммуникацию, разница во времени и культурные различия, трудно решаются. Однако сторонники аутсорсинга утверждают, что с развитием инструментов для удаленного сотрудничества и улучшением управленческих моделей эти препятствия постепенно преодолеваются.
> (от aurareturn): "С 2022 года я говорю на HN: все североамериканские разработчики, поддерживающие полную удаленную работу, будут шокированы, когда ваша компания решит заменить вас на сотрудников из-за границы. Если все работают удаленно, почему компания должна платить вам в 5 раз больше, чем более трудолюбивому и менее жалующемуся зарубежному сотруднику?... Поддержка приказа о возвращении в офис в долгосрочной перспективе может спасти вашу карьеру."
3. Роль AI: инструмент производительности, предлог для увольнений или "вампир" капитала?
Обсуждение роли искусственного интеллекта (AI) в этой волне увольнений демонстрирует сложные разногласия.
- Ограниченный эффект замещения: большинство согласны с тем, что текущий AI еще не может полностью заменить опытных программистов. Однако он уже начинает заменять некоторые начальные, повторяющиеся работы, такие как небольшие задачи в консалтинге. Некоторые консультанты сообщают, что клиенты больше не обращаются к ним, потому что могут использовать ChatGPT для решения небольших ошибок.
- "Идеальный предлог" для увольнений: распространенное мнение заключается в том, что AI стал "идеальным предлогом" для компаний для сокращения штата и повышения эффективности. Даже если основной причиной увольнений являются экономические трудности или решения руководства, компании охотно упаковывают это как стратегическую корректировку "принятия AI и повышения эффективности".
- "Черная дыра" капитала: AI играет еще одну ключевую роль — он поглощает оставшиеся на рынке венчурные инвестиции, которые могли бы быть направлены в другие технологические области. Венчурные капиталы сейчас почти исключительно интересуются проектами в области AI, что усугубляет трудности с финансированием стартапов в не-AI секторах.
4. "Ржавеющая зона" технологической отрасли? Структурные опасения о будущем
Некоторые участники обсуждения выражают беспокойство о будущем с более макроэкономической точки зрения, сравнивая технологическую отрасль с когда-то процветающей, а затем упавшей производственной "ржавеющей зоной" (Rust Belt).
- Повторение потери рабочих мест: так же, как когда-то США передали производственные рабочие места в Китай, сейчас IT и разработка программного обеспечения массово перемещаются в Индию, Латинскую Америку и Восточную Европу. Это может привести к тому, что когда-то высокооплачиваемая группа программистов столкнется с долгосрочной структурной безработицей.
- Политические и социальные последствия: если большое количество рабочих мест среднего класса в технологическом секторе исчезнет, это может вызвать новые социальные и политические проблемы, как это произошло с упадком "ржавеющей зоны", который до сих пор влияет на политическую картину США.
- Споры о иммиграции и визовой политике (H1B/O1): часть обсуждения направлена на рабочие визы, такие как H1B, которые, по мнению некоторых, используются неправомерно, что приводит к снижению зарплат местных инженеров и увеличению конкуренции. Другие же решительно защищают техническую иммиграцию, утверждая, что именно эти выдающиеся таланты со всего мира (например, выпускники Университета Ватерлоо) составляют основу инноваций в Силиконовой долине.
5. Изменения в управлении компаниями и культуре: "эффект Маска"
Интересная точка зрения заключается в том, что массовые увольнения, проведенные Маском в Twitter (ныне X), создали эффект примера.
- Обоснование увольнений: когда Маск уволил более 75% сотрудников Twitter, продукт продолжал функционировать, что заставило многих CEO задуматься: "Если он смог это сделать, почему я не могу?" Это разрушило прежнее мышление технологических компаний о том, что "чем больше людей, тем лучше", и сделало массовые увольнения психологически и коммерчески более приемлемыми.
6. Политические и законодательные факторы: споры о налоговых изменениях
Технический, но имеющий далеко идущие последствия аспект касается изменений в налоговом законодательстве США.
- Правила амортизации расходов на НИОКР (Раздел 174): в налоговой реформе (TCJA), принятой правительством Трампа в 2017 году, есть положение, требующее от компаний с 2022 года амортизировать зарплаты и другие расходы на НИОКР (R&D) в течение пяти лет, а не списывать их полностью в том же году, как это было раньше. Это значительно увеличило налоговую нагрузку на технологические компании (особенно стартапы) и сдерживало их желание нанимать сотрудников в США.
- Восстановительная роль недавних законопроектов: недавно принятый законопроект "Восстановление лучшего будущего" (Build Back Better, BBB) частично исправил эту проблему, позволив вновь списывать расходы на НИОКР в стране сразу. Некоторые комментаторы считают, что они заметили улучшение на рынке труда около июля, что может быть связано с этим.
В заключение
Из этих обсуждений видно, что причины низкой занятости в технологическом секторе Калифорнии сейчас довольно сложны и не могут быть объяснены одним фактором. Это не просто "AI заменяет людей" или "циклический спад в отрасли", а результат множества факторов, переплетенных вместе, таких как окончание эпохи нулевых процентов, экономическая очистка, вызванная этим, перестройка глобального рынка труда из-за удаленной работы, двойной удар AI как новой технологии и магнита для капитала, а также изменения в налоговой политике.
Не знаю, когда мы сможем выйти из этой ситуации? Или причины не ограничиваются только теми, что обсуждались выше.
18,77K
Топ
Рейтинг
Избранное
В тренде ончейн
В тренде в Х
Самые инвестируемые
Наиболее известные