Третий выпуск 3 AImigo открывает новый формат — совместный разбор новостей месяца. Главный вопрос не в количестве анонсов, а в том, почему более дешёвые и сильные модели ещё не превращаются в сопоставимый финансовый результат компаний. Данные McKinsey отделяют рост личной продуктивности от системного ROI и возвращают разговор к перепроектированию всего delivery flow.
На примере SAP–Dremio и европейских интеграторов ведущие показывают, куда перемещается дефицит. Доступ к модели становится стандартным, а данные, legacy-интеграции, права, аудит и изменение рабочих процессов остаются сложной частью внедрения. Поэтому enterprise-платформы добавляют budgets, residency, retention и отраслевые workflow: способность агента важна лишь вместе с control plane.
Снижение цены inference расширяет число задач, которые выгодно отдавать моделям, поэтому общий расход может расти даже при удешевлении каждого запроса. Обсуждение Google, Microsoft, Anthropic и внутреннего inference stack OpenAI приводит к осторожной аналогии с парадоксом Джевонса. На этом фоне маршрутизация между моделями становится отдельным инфраструктурным слоем, что объясняет стратегическую ценность сделки Stripe–OpenRouter.
Cursor и SpaceX помогают собрать полный цикл compute → model → harness/evals → code hosting → deploy → telemetry → correction, но замкнутый контур увеличивает цену ошибки. Инциденты OpenAI и Anthropic во время cyber-evals показывают риск слабой изоляции и реальных инструментов, а не доказательство «сознательного побега». Итог месяца: intelligence дешевеет, тогда как устойчивое преимущество возникает в интеграции, контроле и способности быстро исправлять систему по обратной связи.