Aiškiaregystė ir kontrolė

„Pranašystė: spėjimas, galia ir kova už ateitį, nuo senovės orakulų iki dirbtinio intelekto“

 

Autorė Carissa Veliz

 

„Doubleday“, 384 puslapiai, 35 USD

 

Naftos ir dujų kainos pastaruoju metu buvo tokios nepastovios, kad laiko patikrinta amerikietiškų kalnelių metafora dabar atrodo rami. Tačiau nė vienas kainų pokytis nebuvo susijęs su faktiniu pasiūlos kiekiu. Vietoj to, rinka lažinosi dėl to, kokios, jos manymu, bus Artimųjų Rytų karo pasekmės.

 

Prekiautojai pasikliauja prognozėmis net ir labiausiai nenuspėjamomis aplinkybėmis. Energetikos rinkos toli gražu nėra unikalios, kaip knygoje „Pranašystė“ rodo Oksfordo universiteto Dirbtinio intelekto etikos instituto profesorė Carissa Veliz. Jos išsami istorijos apžvalga apie pranašystes parodo, kodėl mums būtų gerai į daugumą prognozių žiūrėti su tokiu skepticizmu, kokį dabar rodome pranašams.

 

Ankstyvieji istoriniai skyriai apie pranašystes ir statistinių bei mokslinių prognozių augimą pateikia daugiau praeities istorijų, nei mums galbūt reikia, nors ir juokingos istorijos apie pranašus, kurie buvo baudžiami mirtimi už tai, kad klydo – ar net už tai, kad buvo teisūs. Šių skyrių moralas yra tas, kad pranašystės visada buvo apie galią. Tie, kurie, kaip manoma, gali matyti ateitį, turi daugiau kontrolės dabartyje, nepriklausomai nuo to, ar jie iš tikrųjų gali pasakyti, kas bus.

 

„Tą patį modelį matome ir dabar“, – teigia ponia Veliz, taikydama į didžiąsias technologijų bendroves, į kurias ji ir parašė savo pirmąją knygą „Privatumas yra galia“ (2020 m.). Vyriausybės taip žavisi technologijų brolių pasakojamomis istorijomis apie artėjančią dirbtinio intelekto ateitį, sako ji, kad suteikė jiems laisvę daryti beveik viską, ką nori. Rezultatas – stulbinantis valdžios perdavimas iš valstybės į nedidelę turtingų asmenų grupę.

 

Ponia Veliz pareiškimas, kad „prognozės nėra faktai“, gali skambėti kaip akivaizdus teiginys, tačiau tai yra tiesa, kuri dažnai pamirštama. Paimkime didelių kalbos modelių rezultatus. Tai tėra statistiniai spėjimai apie žodžių sekas. Vis dėlto per daug vartotojų juos laiko informacijos šaltiniais. Jau matome rimtas pasekmes, kai žmonės DI atsakymus į sveikatos užklausas priima kaip tiesą.

 

Tačiau kartais mes iš tikrųjų galime ką nors padaryti su žodžiais. Kaip pastebėjo anglų kalbos filosofas J. L. Austinas, žodžiai dažnai perteikia daugiau nei informaciją. Pavyzdžiui, prognozės yra „kalbos veiksmai“, kurie formuoja ateitį. Pateikite kam nors profesionalią rekomendaciją, numatydami, kad jis puikiai tiks darbui, ir jis gali jį gauti. Numatykite paklausos nuosmukį ir galite sukelti pasiūlos sumažėjimą, nes žmonės, laukdami, keičia tai, ką gamina. Kalbos veiksmų teorija paaiškina, kodėl tokios prognozės gali tapti savaime išsipildančiomis pranašystėmis.

 

„Prognozės yra įsakymai, užmaskuoti kaip aprašymai“, – perspėja ponia Veliz, – „ir kuo daugiau leidžiame įmonėms ir vyriausybėms naudoti prognozes visoje visuomenėje, tuo labiau jos lemia mūsų ateitį.“ Kai didžiosios technologijų įmonės prognozuoja, kad visiems reikės dirbtinio intelekto sistemų, kad užtikrintų savo verslo ateitį, tai iš esmės liepia žmonėms investuoti į dirbtinį intelektą, kitaip bus blogai. Autorė pateikia tvirtą argumentą, kad kadangi pranašystės formuoja ateitį, turime rimtai vertinti prognozavimo etiką.

 

Ji nori, kad daugumą prognozių matytume tokias, kokios jos yra: pagrįstą spėjimą, kuris ne ką labiau pagrįstas faktais, kai yra pagrįstas skaičiais, analize ar patirtimi. Ji taip pat teigia, kad dažnai ekspertų prognozes naudojame, kaip pasiteisinimą negalvoti savarankiškai, pasikliaudami įspūdingai atrodančiomis diagramomis ir grafikais, kaip nerimo malšinimo forma.

 

„Tai, ką laikome neišvengiama, dažnai niekada neįvyksta, o tai, ką laikėme neįmanomu, laukia už kampo“, – rašo ponia Veliz. Ji pateikia teismo ekspertizės paaiškinimą, kodėl duomenys ir faktai, kuriais grindžiame savo prognozes, visada yra neišsamūs ir labai dažnai prastos kokybės. Be to, pasaulis yra sudėtingesnis, nei gali užfiksuoti bet kuris modelis, todėl joks ateities scenarijus nėra visiškai panašus į tuos iš praeities, kuriais remiamės ieškodami patarimų.

 

Ponia Veliz pripažįsta, kad negalime gyventi be prognozių. Remiantis patikimiausia šių dienų neurologijos teorija, smegenys pačios yra prognozavimo mašina; be gebėjimo projektuoti į mūsų suvokimą tai, ko išmokome tikėtis, negalėtume funkcionuoti. Tačiau autorė pateikia mažai patarimų, kaip geriau naudoti prognozes. Ji paaiškina, kaip, esant maksimaliam sveikatos priežiūros pajėgumui, gydytojų prognozės dažnai lemia, kas gaus gydymą, o kas ne, o tai gali lemti gyvybę ar mirtį. Tačiau ištekliai visada bus riboti, ir neaišku, kaip gydytojai galėtų geriau priimti tokius skausmingus sprendimus. Knygos epiloge „Dešimt pamokų apie spėjimą“ daugiausia dėmesio skiriama spėjimo vengimo, kai tik įmanoma, privalumams, o ne tam, kaip jį geriau panaudoti.

 

Ponia Veliz įspėja, kad jos knyga peržengia žanrų ribas ir nepaklūsta klasifikacijai. Ji taip pat yra šiek tiek padrika. Skyriuose gausu pertraukų, kartais sujungtų gremėzdiškais perėjimais, bet dažniau mažai stengiamasi sujungti dalis. Paskutiniame skyriuje ji kalba apie tai, kaip klestėti neapibrėžtumo akivaizdoje, yra pakankamai protinga, bet labiau trumpas traktatas apie gerą gyvenimą nei tinkamo numatymo vaidmens analizė.

 

Šių trūkumų galima lengvai nepastebėti, nes knygai įsibėgėjus, jos įžvalgos, provokacijos ir ryškūs pavyzdžiai pateikiami su aistra ir aiškumu. Negaliu pasakyti, ar tai pakeis jūsų požiūrį į numatymą, ar ne, bet esu įsitikinęs, kad turėtų.

 

---

 

Ponas Baggini yra knygos „Kaip pasaulis valgo: pasaulinė maisto filosofija“ autorius” [1]

 

1. Clairvoyance And Control. Baggini, Julian.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 22 Apr 2026: A15.

Clairvoyance And Control

“Prophecy: Prediction, Power and the Fight For the Future, From Ancient Oracles to AI

 

By Carissa Veliz

 

Doubleday, 384 pages, $35

 

Oil and gas prices have been so erratic lately that the time-honored roller-coaster metaphor now looks sedate. Yet none of the price shifts have been in response to actual supply. Instead, the market has been making bets on what it thinks the consequences of the Middle East war will be.

 

Traders rely on prediction in the most unpredictable of circumstances. Energy markets are far from unique, as Carissa Veliz, a professor at Oxford University's Institute for Ethics in AI, shows in "Prophecy." Her sweeping account of prediction across history demonstrates why we would do well to approach most forecasts with the skepticism we now show to prophets.

 

The early historical chapters on prophecy and the growth of statistical and scientific prediction give more back story than perhaps we need, fun though the tales are of seers being executed for being wrong -- or even for being right. The moral of these chapters is that prophecy has always been about power. Those who are thought to be able to see the future are granted more control in the present, regardless of whether they in fact can tell what will be.

 

We see that same pattern playing out now, argues Ms. Veliz, taking aim at big tech, the target of her first book, "Privacy is Power" (2020). Governments are so in awe of the tales weaved by tech bros about the coming artificial-intelligence future, she says, that they have given them a free pass to do pretty much whatever they want. The result has been an astonishing transfer of power away from the state and into the hands of a small group of wealthy individuals.

 

Ms. Veliz's declaration that "predictions are not facts" might sound like a statement of the obvious, but it is truth often forgotten. Take the outputs of large language models. These are nothing but statistical guesses about word sequences. Yet too many users treat them as sources of information. Already we are seeing grave consequences of people taking AI replies to health queries as though they were truths.

 

Sometimes, however, we can actually do things with words. As J.L. Austin, an English philosopher of language, observed, words often convey more than information. Predictions, for instance, are "speech acts" that shape the future. Provide someone with a professional reference, predicting that they will be a perfect fit for a job, and they may get that job. Predict a downturn in demand and you may trigger a decrease in supply as people change what they produce in anticipation. Speech-act theory explains why predictions like these can become self-fulfilling prophecies.

 

"Predictions are commands disguised as descriptions," Ms. Veliz warns, "and the more we allow companies and governments to use prediction across society, the more our future is being decided by them." When big tech predicts that everyone will need AI systems to future-proof their businesses, it is effectively telling people to invest in AI, or else. The author makes a strong case that since prophecy shapes the future, we need to take the ethics of prediction seriously.

 

She wants us to see most prediction for what it is: an educated guess, which is no more factual when it is based on numbers, analysis or experience. She argues that too often we use expert prediction as an excuse not to think for ourselves, deferring to impressive-looking charts and graphs as a form of anxiety relief.

 

"What we deem inevitable often never comes to pass, while what we thought impossible awaits around the corner," Ms. Veliz writes. She gives a forensic account of why the data and the facts we base our predictions on are always incomplete and very often of poor quality. What's more, the world is more complicated than any model can capture, so no future scenario is exactly like the ones from the past that we draw upon for guidance.

 

Ms. Veliz acknowledges that we cannot live without prediction. According to the most credible theory in neuroscience today, the brain is itself a prediction machine; without its ability to project onto our perceptions what is has learned to expect, we couldn't function. But the author offers little advice on how to use prediction better. She explains how, with healthcare at full stretch, doctors' predictions often determine who will receive treatment and who won't, with life or death consequences. But resources will always be finite, and it's not clear how doctors could make such agonizing decisions better. The book's epilogue, "Ten Lessons in Prediction," focuses on the merits of avoiding prediction when possible, rather than how to use it better.

 

Ms. Veliz warns that her book straddles genres and defies classification. It is also a little disjointed. Chapters are full of breaks, sometimes connected by clunky transitions but more often with little attempt to stitch the sections together. Her final chapter, on how to thrive amid uncertainty, is sensible enough, but is more of a short treatise on the good life than an analysis of the appropriate role of prediction.

 

These flaws can easily be overlooked because, once the book gets going, its insights, provocations and vivid examples are presented with both passion and clarity of thought. Whether or not it changes how you think about prediction, I cannot say, but I am left convinced that it should.

 

---

 

Mr. Baggini is the author of "How the World Eats: A Global Food Philosophy."” [1]

 

1. Clairvoyance And Control. Baggini, Julian.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 22 Apr 2026: A15.

„SpaceX“ įsigyja 60 mlrd. dolerių vertės opcioną nusipirkti, dirbtiniu intelektu paremto, programavimo įmonę

 

„SpaceX“ pareiškė, kad užsitikrino teisę įsigyti dirbtinio intelekto kodavimo startuolį „Cursor“ už 60 mlrd. dolerių.

 

Antradienį „X“ paskelbtame įraše „SpaceX“, oficialiai pavadinta „Space Exploration Technologies“, paskelbė, kad bendrovės glaudžiai bendradarbiauja kodavimo ir dirbtinio intelekto srityse ir kad turi opcioną įsigyti „Cursor“ vėliau šiais metais. Jei pirkimas neįvyks, „SpaceX“ gali sumokėti 10 mlrd. dolerių už darbą partnerystėje.

 

„Pirmaujančio „Cursor“ produkto ir platinimo ekspertams programinės įrangos inžinieriams derinys su „SpaceX“ milijono H100 ekvivalento „Colossus“ mokymo superkompiuteriu leis mums sukurti naudingiausius pasaulyje modelius“, – teigė „SpaceX“.

 

„Colossus“ yra dirbtinio intelekto skaičiavimo kompleksas, kurį Elono Musko xAI sukūrė Memfyje, Tenesio valstijoje.

 

Susitarimas sudarytas tuo metu, kai „SpaceX“ ruošiasi didžiuliam viešam akcijų siūlymui, kuris, kaip tikimasi, pritrauks bendrovės iždą milijardais dolerių naujo kapitalo, kurį ji panaudos dirbtinio intelekto modeliams kurti, kad galėtų konkuruoti su tokiais pramonės sunkiasvoriais, kaip „OpenAI“ ir „Anthropic“.

 

Teksase įsikūrusi „SpaceX“ toliau atsinaujina prieš planuojamą pasiūlymą. Bendrovė, ilgą laiką daugiausia dėmesio skyrusi raketų paleidimui ir palydovų dislokavimui, anksčiau šiais metais įsigijo „xAI“, įtraukdama Musko jauną dirbtinio intelekto bendrovę į savo plačią aviacijos ir kosmoso veiklą.

 

Svarbiausi Silicio slėnio startuoliai ir didelės technologijų įmonės kovoja dėl verslo klientų, norinčių naudoti kodavimą ir kitus dirbtinio intelekto valdomus įrankius produktyvumui didinti. „Cursor“ konkuruoja su tokiomis įmonėmis kaip „Anthropic“ „Claude Code“ ir „OpenAI“ „Codex“, kurios gali rašyti kodą, derinti programinę įrangą ir automatizuoti kitas kasdienes kodavimo užduotis.

 

Didėjantis šių įrankių sudėtingumas sukėlė didžiulį programinės įrangos, teisinių, finansų ir sveikatos priežiūros įmonių akcijų išpardavimą.

 

Kai kurios bendrovės dešimčių tūkstančių darbo vietų praradimą priskyrė dirbtiniam intelektui ir tam, kaip jis gali pakeisti darbo atlikimo būdą.

 

„Cursor“ 2023 m. iš savo svetainės įkūrė keturi MIT absolventai kaip šifruotų pranešimų siuntimo startuolį, tačiau nuo to laiko ji išaugo į dirbtinio intelekto kodavimo įrankių lyderę. Paskutinį kartą bendrovė finansavimo etapą užbaigė lapkritį, kurio metu ji buvo įvertinta 29,3 mlrd. dolerių.

 

„Cursor“ kuria dirbtinio intelekto kodavimo įrankį, leidžiantį kūrėjams perjungti skirtingus dirbtinio intelekto modelius – nuo ​​„OpenAI“ ir „Anthropic“ iki „xAI“, „Google“ ir kitų. Tačiau pastaraisiais metais startuolis susidūrė su didėjančia konkurencija, nes tos pačios dirbtinio intelekto laboratorijos pristato savo kodavimo įrankius.

 

Dėl to, kad startuolis priklauso nuo trečiųjų šalių modelių, jis moka didelius mokesčius didžiausioms dirbtinio intelekto laboratorijoms. Praėjusį rudenį startuolis pristatė savo dirbtinio intelekto modelį, pavadintą „Composer“, kad sumažintų šią priklausomybę.

 

Kūrėjai teigia, kad „Cursor“ sukurtas modelis yra pakankamas, tačiau kai kurie vis dar labiau renkasi kitus modelius.

 

„Džiaugiuosi galėdamas bendradarbiauti su „SpaceX“ komanda, kad išplėstume „Composer“, – antradienį „X“ pranešime sakė Michaelas Truellas, „Cursor“ įkūrėjas ir generalinis direktorius. „Tai prasmingas žingsnis siekiant sukurti geriausią vietą koduoti su dirbtiniu intelektu.“

 

Anksčiau „The Wall Street Journal“ pranešė, kad bendrovė praėjusiais metais atmetė daugelio didelių dirbtinio intelekto bendrovių susidomėjimą įsigijimu.

 

Įsikūrusio San Francisko Šiaurės paplūdimio rajone, startuolio biure galioja politika be batų, grindys išklotos puošniais kilimais darbuotojams su kojinėmis. Virėjas Fausto šešias dienas per savaitę patiekia pietus.

 

Augančios „SpaceX“ dirbtinio intelekto ambicijos priklauso nuo antžeminės skaičiavimo infrastruktūros, kurią sukūrė jos xAI verslas. Tačiau „SpaceX“ taip pat planuoja panaudoti savo galingus kosmoso išteklius, įskaitant raketas ir palydovų gamybos pajėgumus, kad galėtų konkuruoti su dirbtinio intelekto sunkiasvoriais.

 

Bendrovė paprašė reguliavimo institucijų dislokuoti iki milijono dirbtinio intelekto palydovų, teigdama, kad saulės energija varomi orbitiniai duomenų centrai galėtų atlikti skaičiavimo užduotis, kurios šiuo metu atliekamos ant žemės.

 

Daugelis kosmoso ir palydovų inžinierių teigė, kad masiškai ir konkurencingomis sąnaudomis dislokuoti orbitinius duomenų centrus bus sudėtinga užduotis.“

 

Kas yra stipriausias „Cursor“ konkurentas Kinijoje? Palyginkime šių dviejų kainas.

 

2026 m. pradžioje stipriausias tiesioginis „Cursor“ konkurentas Kinijoje yra „Trae“ – nemokama dirbtinio intelekto pagrindu sukurta integruota kūrimo aplinka (IDE), kurią palaiko „ByteDance“. Nors egzistuoja ir kiti kiniški modeliai, „Trae“ specialiai atkartoja „Cursor“ vartotojo patirtį, siūlydama nemokamą, „nuostolingą“ modelį, skirtą užkariauti rinką.

 

Pagrindinis „Cursor“ konkurentas Kinijoje: „Trae“

 

„Trae“ yra dirbtinio intelekto valdoma IDE, siūlanti tiek vietinį klientą, tiek, naršyklės pagrindu veikiančią, debesijos IDE, todėl ji yra tiesioginė „Cursor“ „agentinio IDE“ metodo konkurentė.

 

Pagrindinis privalumas: šiuo metu ji nemokamai prieinama Kinijos vartotojams, todėl ji gali pasiūlyti panašią patirtį, kaip ir mokama „Cursor“ prenumerata be išankstinio mokesčio.

Funkcijos: palaiko dirbtinio intelekto valdomą kodo užbaigimą, pokalbius ir kelių failų redagavimą.

Geriausiai tinka: biudžetą taupantiems, kūrėjams ir Kinijos kūrėjams, ieškantiems nemokamos, didelio našumo „Cursor“ alternatyvos.

 

Kainų palyginimas:  „Cursor“ ir „Trae“:

 

                                                       „Trae AI“ (Kinijos leidimas): visiškai nemokama.

 

„Cursor“ (Pro planas): Individualiems kūrėjams nuo 20 USD/mėn.

 

                                                                          Funkcijų žymeklis „Trae AI“ (Kinija)

Modelis, daugiamodelis („OpenAI“, „Claude“ ir kt.), optimizuotas ir vietiniams Kinijos modeliams

Tipas: VS kodo atšaka                                                 VS kodo atšaka

Kontekstas: 500 greitų užklausų/mėn.                 Nemokama/neribota (šiuo metu)

 

Kiti žymūs kinų DI kodavimo įrankiai

 

Nors „Trae“ yra artimiausias „IDE“ konkurentas, kiti galingi, specializuoti DI kodavimo įrankiai Kinijoje:

 

„Tongyi Lingma“ („Alibaba“): populiarus VS kodo plėtinys (12,9 % rinkos dalis Kinijoje), kuris veikia, kaip „DI darbuotojas“, dažnai nemokamas individualiems asmenims, turintiems įmonės planus.

 

„DeepSeek-Coder-V2“: aukščiausio lygio atvirojo kodo kodavimo modelis, konkuruojantis su GPT-4, dažniausiai naudojamas tokiuose plėtiniuose, kaip „Continue“.

 

„Baidu Comate“: DI valdoma IDE su stipriomis daugiamodalinėmis galimybėmis (nuo projektavimo iki kodo).

 

Pastaba: 2026 m. dirbtinio intelekto kodavimo įrankių aplinka sparčiai kinta, o vietiniai Kinijos modeliai dažnai siūlo pigesnes API sąsajas (pradedant vos nuo 0,028 USD už 1 mln. žetonų).

 

1. SpaceX Obtains $60 Billion Option on AI Firm. Maidenberg, Micah.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 22 Apr 2026: B1.

SpaceX Obtains $60 Billion Option on AI Coding Firm

“SpaceX said it secured the right to buy artificial-intelligence coding startup Cursor for $60 billion.

 

In a post on X Tuesday, SpaceX, formally named Space Exploration Technologies, announced that the companies were working closely together on coding and AI and that it had an option to purchase Cursor later this year. If there isn't a purchase, SpaceX could pay $10 billion for work in the partnership.

 

"The combination of Cursor's leading product and distribution to expert software engineers with SpaceX's million H100 equivalent Colossus training supercomputer will allow us to build the world's most useful models," SpaceX said.

 

Colossus is an AI computing complex that Elon Musk's xAI developed in Memphis, Tenn.

 

The agreement comes as SpaceX prepares for a massive public offering that is expected to fill the company's coffers with billions of dollars in new capital that it would use to develop AI models to compete with industry heavyweights like OpenAI and Anthropic.

 

Texas-based SpaceX continues to reinvent itself ahead of the planned offering. The company, long focused on launching rockets and deploying satellites, acquired xAI earlier this year, folding Musk's nascent AI company into its sprawling aerospace operation.

 

Silicon Valley's buzziest startups and large technology companies are battling for business customers eager to use coding and other AI-powered tools to boost productivity. Cursor competes with the likes of Anthropic's Claude Code and OpenAI's Codex, which can write code, debug software and automate other mundane coding tasks.

 

The increasing sophistication of these tools has triggered a massive selloff in shares of software, legal, finance and healthcare companies.

 

Some companies have attributed reductions of tens of thousands of jobs to AI and the ways it may reshape how work is done.

 

Cursor was started by four MIT graduates out of a living room in 2023 as an encrypted messaging startup but has since grown into a leader in AI coding tools. The company last closed a round of financing in November that valued it at $29.3 billion.

 

Cursor makes an AI coding tool that allows developers to toggle between different AI models, from OpenAI and Anthropic to xAI and Google and more. But the startup has faced increasing competition in the last year as those same AI labs launch their own coding tools.

 

Due to the startup's reliance on third-party models, it pays substantial fees to the biggest AI labs. Last fall, the startup launched its own AI model, called Composer, to reduce that dependency.

 

Developers say Cursor's homegrown model is sufficient, but some still prefer tapping other models more.

 

"Excited to partner with the SpaceX team to scale up Composer," said Michael Truell, co-founder and chief executive of Cursor, in a message on X on Tuesday. "A meaningful step on our path to build the best place to code with AI."

 

The company rebuffed acquisition interest from a number of major AI companies last year, The Wall Street Journal previously reported.

 

Based in the North Beach neighborhood of San Francisco, the startup has a no-shoes policy in the office, where the floor is lined with ornate rugs for workers' socked feet. A chef named Fausto serves lunch six days a week.

 

SpaceX's growing AI ambitions depend on the on-the-ground computing infrastructure that its xAI business has developed. But SpaceX is also planning to use its powerful space assets, including rockets and satellite-manufacturing capacity, to compete with AI heavyweights.

 

The company has asked regulators to deploy up to one million AI satellites, saying that solar-powered orbital datacenters could take on computing tasks that are currently being handled on the ground.

 

Deploying orbital datacenters at a mass scale and in a cost-competitive manner will be a difficult task, many space and satellite engineers have said.”

 

What is the strongest Cursor competitor in China? Let us compare the prices of these two.

 

As of early 2026, the strongest direct Cursor competitor in China is Trae, a free AI-native Integrated Development Environment (IDE) backed by ByteDance. While other Chinese models exist, Trae specifically mirrors Cursor’s UX while offering a free-to-use, "loss-leading" model designed to capture the market.

 

Top Cursor Competitor in China: Trae

 

Trae is an AI-powered IDE that offers both a local client and a browser-based Cloud IDE, making it a direct competitor to Cursor's "agentic IDE" approach.

 

    Key Advantage: It is currently available for free to Chinese users, which allows it to offer a similar experience to Cursor's paid subscription without the upfront cost.

    Features: It supports AI-powered code completion, chat, and multi-file editing.

    Best for: Budget-conscious developers and Chinese developers seeking a free, high-performance Cursor alternative.

 

Price Comparison: Trae vs. Cursor

 

    Trae AI (China Edition): Completely free.

    Cursor (Pro Plan): Starts at $20/month for individual developers.

 

Feature          Cursor                                   Trae AI (China)

Model Multi-model (OpenAI, Claude, etc.)           Optimized for Local Chinese Models

Price   ~$20/month                                              Free

Type   VS Code Fork                                           VS Code Fork

Context          500 Fast Requests/mo                  Free/Unlimited (currently)

 

Other Notable Chinese AI Coding Tools

 

While Trae is the closest "IDE" competitor, other powerful, specialized AI coding tools in China include:

 

    Tongyi Lingma (Alibaba): A popular VS Code extension (12.9% market share in China) that acts as an "AI Employee," often free for individuals, with enterprise plans.

    DeepSeek-Coder-V2: A top-tier open-source coding model that rivals GPT-4, commonly used via extensions like Continue.

    Baidu Comate: An AI-powered IDE with strong multimodal capabilities (design-to-code).

 

Note: The AI coding tool landscape in 2026 is rapidly evolving, with local Chinese models frequently offering lower-cost APIs (starting as low as $0.028 per 1M tokens).

 

1. SpaceX Obtains $60 Billion Option on AI Firm. Maidenberg, Micah.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 22 Apr 2026: B1.

Asmeninės technologijos: ką jums reiškia naujas „Apple“ generalinis direktorius --- Su naujuoju vadovu Johnu Ternusu, „Apple“ DI amžiuje dvigubai didina statymą ant techninės įrangos

„Būsimasis „Apple“ generalinis direktorius Johnas Ternusas yra techninės įrangos specialistas. Nors negalime tiksliai pasakyti, ką atneš jo kadencija, atrodo, kad sutariama: dėmesys vėl turėtų būti skiriamas įrenginiams.

 

Pirmadienį bendrovė pranešė, kad Ternusas rugsėjį perims vadovų pareigas iš Timo Cooko.

 

Ternusas prisijungė prie bendrovės kaip mechanikos inžinierius 2001 m., o 2013 m. pakilo į vadovų komandą. Tačiau net ir vėlesniais metais, kai programinė įranga užvaldė pasaulį, „Apple“ savo pranašumą plataus vartojimo elektronikos srityje įtvirtino naudodama techninę įrangą. Galite naudotis „Google“, „Meta Platforms“, „Amazon.com“, „Netflix“ ir „Microsoft“ paslaugomis, tačiau yra didelė tikimybė, kad jas pasieksite „Apple“ telefone, nešiojamajame kompiuteryje ar planšetiniame kompiuteryje – arba visuose trijuose.

 

O dabar, kai dirbtinis intelektas yra kiekviename žingsnyje, „Apple“ rodo, kad jos pačios dėmesys techninei įrangai padės jai išlikti žaidime.

 

Todėl į žaidimą įtraukiamas techninės įrangos specialistas. Pasaulyje, kuriame programinę įrangą galima vibraciniu kodu užkoduoti per kelias minutes, „Apple“ įtvirtinti savo, kaip aukščiausios klasės fizinių daiktų gamintojos, poziciją rinkoje yra prasminga.

 

Tačiau Ternusui reikės padaryti daugiau. nei tik palaikyti „iPhone“ įrenginį veikiantį. Kaip ir Cookui, Ternusui teks įveikti sudėtingas geopolitines situacijas, keliančias grėsmę „Apple“ tiekimo grandinei, ir susidurti su reguliavimo kovomis visame pasaulyje. Ir jam teks išsiaiškinti, kaip „Apple“ aparatinė įranga dera prie dirbtinio intelekto valdomos ateities.

 

Štai ką galime suprasti apie kitą „Apple“ skyrių iš ankstesnių Ternuso vaidmenų ir artėjančio jo pakilimo.

 

Aparatinės įrangos griovys

 

Generatyviojo dirbtinio intelekto revoliucija pakeitė beveik kiekvieną mūsų gyvenimo aspektą, tačiau „Apple“ ją diegė lėčiau, siūlydama vidutinio lygio „Apple Intelligence“ funkcijas ir uždelstą išmanesnį „Siri“.

 

Tačiau, kol dirbtinio intelekto įmonės nesutaria, „Apple“ padvigubina savo stiprybę aukščiausios kokybės aparatinės įrangos srityje, pasirinkdama „Ternus“. Bendrovės pranešime spaudai apie generalinio direktoriaus įpėdinį biudžetui pritaikytą 599 USD kainuojantį „MacBook Neo“ buvo giriamas, kaip neseniai Ternus pasiekimas.

 

Kadangi konkurentai kompiuterių kategorijoje susidūrė su atminties lustų trūkumo problemomis, „Apple“ pasinaudojo senu „iPhone“ lustu ir savo tiekimo grandinės įtaka, kad įsitvirtintų, siūlydama savo pigius ir linksmus produktus plačiajai visuomenei. „Neo“ yra toks populiarus, kad šiuo metu jį reikia palaukti porą savaičių.

 

Bendrovė konkuruoja tiek su žemos, tiek su aukštos klasės telefonais. Ternus taip pat buvo atsakinga už naujausią „iPhone 17“ liniją, kurioje brangiausi „Pro“ ir „Pro Max“ modeliai buvo parduoti greičiau nei ankstesniais metais, teigia „Consumer Intelligence Research Partners“.

 

Tačiau ne viskas rožėmis klota. „iPhone Air“ pardavimai nuvylė. O kitas produktas, rodantis daug žadantį ateitį – papildytosios realybės ausinės „Vision Pro“ – dar nesužavėjo masių.

 

„Apple“ ruošiasi dideliems projektams, įskaitant sulankstomą „iPhone“, specialų išmaniųjų namų centrą ir, galiausiai, išmaniuosius akinius, teigia „TF International Securities“ analitikas Ming-Chi Kuo. („Apple“ atsisakė komentuoti būsimus produktus.)

 

Ternus turės vadovautis ta pačia produkto vizija, kuri lėmė didžiausius bendrovės hitus. Sunku žvelgti į ateitį už „iPhone“ ribų, tačiau asmuo, perimsiantis vairą, turės „klausimą ne apie trumpalaikį ir vidutinės trukmės verslą, o apie tai, kaip „Apple“ pereis prie naujų augimo variklių, kai „iPhone“ garas pradės blėsti“, – sako Francisco Jeronimo, tyrimų bendrovės IDC viceprezidentas.

 

DI jūsų rankose

 

Ternus turi galimybę užimti lyderio poziciją ten, kur kiti to nepadarė: privatus, įrenginyje esantis, DI.

 

„Apple“ silicio lustas naudoja vadinamąją „suvienodintą atmintį“, kuri pagrindinį procesorių, vaizdo plokštę ir RAM sujungia į vieną lustą, sumažindama delsą ir padidindama pralaidumą. Ši architektūra daro „Mac“ idealiu pagrindiniu kompiuteriu, skirtu vietiniam DI didelių kalbų modelių paleidimui.

 

Efektyvių lustų kainos ir galimybių pranašumai pavertė „Mac Mini“ DI fanatikams hitu.

 

Johny Srouji, kuris anksčiau buvo atsakingas už „Apple“ silicio pastangas, nedelsiant pereina prižiūrėti visos aparatinės įrangos inžinerijos. Palyginti su Ternus reklama, Srouji užsitikrinimas artimiausioje ateityje yra „taip pat arba net svarbesnis“, – sako Patrickas Moorheadas, pramonės analitikas. „Silicis yra didžiausias „Apple“ dabartinis išskirtinumas.“

 

Yra vertų dėmesio priešininkų, įskaitant buvusį „Apple“ dizaino vadovą Jony Ive'ą, kuris kuria įrenginį „OpenAI“. Anksčiau „The Wall Street Journal“ pranešė, kad tai nebus telefonas ir padės atpratinti vartotojus nuo ekranų. Mažai tikėtina, kad „OpenAI“ per naktį sugebės pakeisti „Apple“ puslaidininkių gamybos procesą, nors galbūt ji remsis partneryste su „Nvidia“, kuri gamina, gerai vertinamus, mobilius DI procesorius.

 

Kitas didelis išbandymas bus tada, kai „Siri“ gaus naujų išmaniųjų funkcijų vėliau šiais metais, iš dalies dėl bendradarbiavimo su „Google“, apie kurį „Apple“ paskelbė sausio mėnesį.

 

Bendrovė jau seniai gyrė privatumą, kaip vieną iš svarbiausių vertybių, ypač savo sveikatos ir pranešimų programėlėse. Privatumas yra tai, ko, debesyje gyvenantis, DI negali lengvai pasiūlyti.

 

Jei „Apple“ galėtų paleisti „Siri“ su Google Gemini DI tiesiog Mac kompiuteryje, iPhone ar iPad be debesies naudojimo, tai galėtų nukreipti įmonę teisingu keliu į DI sėkmę – su Ternus vadovavimu.

 

Gali tekti ilgai laukti, kol sužinosime: birželio 8 d. prasideda „Apple“ pasaulinė kūrėjų konferencija, kurioje ji demonstruos savo naujausias operacines sistemas.“ [1]

 

1. Technology & Media -- Personal Technology: What a New Apple CEO Means for You With incoming chief John Ternus, Apple is doubling down on hardware in the age of AI. By Nicole Nguyen.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 22 Apr 2026: B4.

Personal Technology: What a New Apple CEO Means for You --- With incoming chief John Ternus, Apple is doubling down on hardware in the age of AI

“Apple's chief-executive-to-be, John Ternus, is a hardware guy. Though we can't say for sure what his tenure will bring, there seems to be consensus: putting the focus back on the devices.

 

On Monday, the company said Ternus will take over the top spot from Tim Cook in September.

 

Ternus joined as a mechanical engineer in 2001 before ascending to the leadership team in 2013. Yet even in the subsequent years, as software ate the world, Apple built its pre-eminence in consumer electronics on hardware. You might use services from Google, Meta Platforms, Amazon.com, Netflix and Microsoft, but there is a good chance you access them on an Apple phone, laptop or tablet -- or all three.

 

And now, with artificial intelligence at every turn, Apple is showing that its own emphasis on hardware will keep it in the game.

 

Hence putting the hardware guy in charge. In a world where you can vibe-code software in minutes, Apple entrenching its market position as a maker of first-rate physical things makes sense.

 

But Ternus will need to do more than just keep the iPhone machine running. Like Cook, Ternus will have to navigate complex geopolitics threatening Apple's supply chain and face regulatory battles around the world. And he will have to figure out how Apple hardware fits in the AI-enabled future.

 

Here's what we can glean about Apple's next chapter from Ternus's past roles and his impending ascension.

 

The hardware moat

 

The generative-AI revolution has transformed nearly every aspect of our lives, yet Apple has been slower on the uptake, with meh Apple Intelligence features and a delayed smarter Siri.

 

However, as AI companies feud, Apple is doubling down on its strength in premium hardware with Ternus's selection. The company's CEO-succession news release touted the budget-friendly, $599 MacBook Neo as a recent Ternus accomplishment.

 

As rivals in the PC category faced memory-chip shortage pains, Apple leveraged an old iPhone chip and its supply-chain clout to gain ground, offering its own cheap and cheerful products for the masses. The Neo is so popular you currently have to wait a couple of weeks to get one.

 

The company has been running the table on the low end and the high end. Ternus was also responsible for the latest iPhone 17 lineup, where the most expensive Pro and Pro Max models sold faster than in previous years, according to Consumer Intelligence Research Partners.

 

It isn't all roses, though. The iPhone Air was a sales disappointment. And another product that pointed to a promising future -- the Vision Pro augmented-reality headset -- has yet to wow the masses.

 

Apple has some big bets coming up, including a folding iPhone, a dedicated smart-home hub and -- eventually -- smartglasses, according to analyst Ming-Chi Kuo of TF International Securities. (Apple declined to comment on future products.)

 

Ternus will have to channel the same product vision that produced the company's biggest hits. It's hard to look to a future beyond the iPhone, but the person taking the helm will have to.

 

"The question is not about the short- and medium-term business, but how will Apple pivot to new growth engines when the steam from the iPhone begins to fade," says Francisco Jeronimo, vice president at research firm IDC.

 

AI in your hand

 

Ternus has an opportunity to take a lead where others haven't: private, on-device AI.

 

Apple silicon employs what's called "unified memory," which puts the main processor, graphics card and RAM on a single chip, reducing lag and increasing bandwidth. This architecture makes Macs an ideal host for running AI's large language models locally.

 

The cost and capability advantages of the efficient chips is what turned the Mac Mini into a hit with AI zealots.

 

Johny Srouji, who was previously in charge of Apple's silicon efforts, is moving up to oversee all hardware engineering, effective immediately. Compared with the Ternus promotion, securing Srouji for the foreseeable future is "as or more important," says Patrick Moorhead, an industry analyst. "Silicon is Apple's biggest current differentiator."

 

There are worthy adversaries, including Apple's own ex-design chief Jony Ive, who is working on a device for OpenAI. The Wall Street Journal earlier reported it won't be a phone, and will help wean users from screens. It is unlikely that OpenAI will be able to conjure Apple's semiconductor operation overnight, though perhaps it will lean on its partnership with Nvidia -- which makes well-regarded mobile AI processors.

 

The next big test will be when Siri gets new smarts later this year, due in part to a collaboration with Google that Apple announced in January.

 

The company has long touted privacy as a defining value, particularly in its health and messaging apps. Privacy is something that AI living in the cloud can't easily offer.

 

If Apple can run a Siri with Google's Gemini smarts right on its Macs, iPhones and iPads, that could set the company on the right path toward AI success -- with Ternus carrying the banner.

 

We might not have to wait long to find out: Apple's Worldwide Developer Conference, where it shows off its next operating systems, kicks off June 8.” [1]

 

1. Technology & Media -- Personal Technology: What a New Apple CEO Means for You With incoming chief John Ternus, Apple is doubling down on hardware in the age of AI. By Nicole Nguyen.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 22 Apr 2026: B4.

Mašinų žygis: robotai triumfuoja, žaisdami stalo tenisą ir lupa kreivas daržoves

 

„Pranešimai iš Šveicarijos pabrėžia robotikos pažangą, kuriai būdingas tam tikras artumas prie kasdienio gyvenimo. Tačiau jie taip pat parodo, koks ilgas kelias dar laukia iki tikrai universalaus mechaninio asistento sukūrimo.

 

Ar tai robotikos „Deep Blue“ akimirka? Naujausiame mokslinio žurnalo *Nature* numeryje 49 narių komanda, kurią daugiausia sudarė „Sony AI Lab“ Ciuriche tyrėjai, pristatė robotinę sistemą, galinčią žaisti stalo tenisą ir kartu nugalėti net labai įgudusius žmonių priešininkus. Vyresnėms kartoms tai gali sukelti prisiminimus apie 1996 m. vasario 10 d., kai specializuotas IBM kompiuteris „Deep Blue“ nugalėjo tuometinį pasaulio šachmatų čempioną Garį Kasparovą. Su šia pergale sintetinis pažinimas – bent jau šiame „karališkajame žaidime“ – sėkmingai pranoko žmogaus smegenis. Ar pagaliau atėjo sintetinių motorinių įgūdžių valanda, kurią mums beveik šimtmetį žadėjo mokslinė fantastika?“

 

Šis proveržis, kurio centre – „Sony AI“ sukurtas robotas Ace, iš tiesų laikomas „robotų technikos lūžio tašku“. Nors „Deep Blue“ (1996 m.) įrodė, kad sintetinis pažinimas gali įvaldyti šachmatų loginį sudėtingumą, Ace yra panašus šuolis sintetinių motorinių įgūdžių srityje greitoje, nenuspėjamoje fizinėje aplinkoje.

 

Fizinio vikrumo „Deep Blue“

2026 m. balandžio mėn. žurnale „Nature“ paskelbtame tyrime aprašoma robotų sistema, kuri sėkmingai nugalėjo elitinius žmonių stalo teniso žaidėjus.

 

Techninis ypatumas: Skirtingai nuo gamyklinių robotų, kurie kartoja fiksuotas trajektorijas, Ace naudoja sustiprinimo mokymąsi ir greitą regėjimą, kad prisitaikytų realiuoju laiku.

 

Greitis ir suvokimas: Sistemos delsa nuo pradžios iki galo yra vos 20,2 milisekundės – daugiau nei dešimt kartų greitesnė nei elitinių žmonių žaidėjų ~230 ms reakcijos laikas. Ji netgi seka kamuoliuko logotipą, kad apskaičiuotų sukimąsi.

Palyginimas su „Deep Blue“: Tyrėjai teigia, kad ši pergalė prieš patyrusius žmones fizinėje sporto šakoje yra sensorinis-motorinis „Deep Blue“ pergalės šachmatuose arba „DeepMind“ „AlphaGo“ sėkmės atitikmuo.

 

Ilgas kelias į universalų asistentą

Nepaisant šių pergalių, „universalus mechaninis asistentas“ lieka tolimu tikslu dėl atotrūkio tarp specializuoto ir bendro autonomiškumo.

 

Specializuoti pasisekimai: Be stalo teniso, robotai padarė pažangą ir kitose buities užduotyse, pavyzdžiui, daržovių lupime. MIT ir Kembridžo universiteto tyrimai parodė, kad robotai lupia moliūgus ir salotas su žmogaus miklumu.

 

Nuolatinės kliūtys: Šiems robotams vis dar sunku su kintamumu. Pavyzdžiui, lupimo algoritmas stringa su nepatogios formos daiktais, tokiais kaip imbieras. Panašiai stalo teniso robotui iš pradžių buvo sunku su dideliu greičiu suktis ir sudėtingais padavimais.

 

Dabartinė pažanga: Tokios įmonės kaip UMA („Universal Mechanical Assistant“), kurią įkūrė „Tesla“ ir „Google DeepMind“ veteranai, šiuo metu stengiasi panaikinti šią spragą, įvesdamos dirbtinį intelektą į „nenuspėjamą ir sudėtingą“ realaus pasaulio aplinką, pavyzdžiui, namus ir ligonines.

 

Nors specifinėms, didelio našumo užduotims atlikti atėjo „sintetinių motorinių įgūdžių valanda“, kelias iki mašinos, kuri galėtų laimėti stalo teniso rungtynes ​​ir paruošti salotas, vis dar tęsiasi.