Пока ты не можешь запустить свой AI B2B SaaS, Йемен запустил с помощью Claude Code - ракету (не в космос)

Anthropic выкатил отчёт на 154 страницы о том, для чего люди на самом деле используют нейросети. Восемь месяцев наблюдений, семь категорий, около сорока групп. Разбираю, что там внутри, и честно предупреждаю: после этого документа ощущение от собственных пет-проектов меняется.

Ссылка на первоисточник, если хотите читать сами: https://www.anthropic.com/threat-intelligence-report-september-2026

Сразу дисклеймер. Это отчёт самой компании о собственной платформе, то есть источник заинтересованный. Anthropic одновременно и признаётся в проблемах, и показывает, какой он молодец, что всех поймал. Но конкретики там столько, что читать стоит в любом случае.

В разделе про обычное оружие описан кейс GTG-87001. Ячейка в северном Йемене вела три программы: управляемая ракета на флайт-компьютере телефонного класса, баллистическая ракета с заявленной дальностью больше 2000 км и набор вариантов под кодом R2000, включая гиперзвуковой планирующий блок.

Anthropic пишет буквально следующее: актор использовал Claude Code вместо инженеров-программистов, чтобы разрабатывать софт наведения, навигации и управления. Интегрировали опенсорсный автопилот на плату, писали код управления и оценки положения, настраивали параметры, гоняли сборочный пайплайн, прогоняли симуляцию полёта.

Работали через несколько инстансов Claude одновременно, раздав каждому роль: один пишет код, второй ищет информацию, третий ревьюит первого. Мультиагентный воркфлоу, про который половина техтвиттера пишет треды, у ребят в Йемене просто был в проде.

И они реально провели полевой пуск. Не симуляцию, не стенд. Настоящий запуск управляемой ракеты.

Пуск, судя по всему, провалился. Потому что через несколько часов после него они вернулись в Claude разбираться, что пошло не так.

Вот это место у меня в голове никак не укладывается. Ты сидишь третий месяц над своим B2B-сервисом, у тебя не подключается платёжка, разваливается авторизация, лендинг переделан шесть раз, первого платящего юзера всё ещё нет. А где-то в другой точке планеты люди на том же самом инструменте деплоят в прод ракету, она падает, и они идут скидывать логи Клоду.

Вайб-кодинг у всех одинаковый. Разница только в том, что у кого-то прод это лендинг, а у кого-то ракета.

Ещё деталь, от которой становится некомфортно. Аккаунты забанили. Но к тому моменту ребята уже собрали офлайн-симулятор, который работает без Claude и без MATLAB вообще. То есть после бана у них остался работающий продукт. Не у всех, кто банится за нарушение правил, получается так удачно выйти.

По атрибуции Anthropic аккуратен: пишет только "ячейка в северном Йемене", никакую группу не называет. Выводы каждый делает сам.

Семь разделов: кибератаки, операции влияния, слежка, обычное оружие, биология, мошенничество и дистилляция.

Период: декабрь 2025 - август 2026. Все кейсы прошли на Haiku, Sonnet и Opus. На моделях класса Fable и Mythos не нашли ничего, кроме одного случая дистилляции.

Общий вывод, который Anthropic ставит в начало киберраздела, звучит так: ИИ схлопнул разрыв в трудозатратах и инструментах, который раньше отделял хорошо обеспеченные государственные операции от одиночек. И следом: изощрённость атаки перестала быть надёжным признаком того, кто за ней стоит.

Раньше по почерку атаки можно было понять, работает против тебя спецслужба или школьник. Теперь нельзя.

Тут самое плотное мясо, потому что Anthropic выложил и IP-адреса, и домены, и даже ID телеграм-ботов.

Хакеры из России, GTG-20006. Атрибуция совпадает с публичными данными про Midnight Blizzard. Что интересно технически: у них работали агенты-мониторы, которые проверяли, детектится ли их малварь антивирусами. Как только какой-то продукт начинал ловить их софт, агенты автономно переписывали и пересобирали малварь, пока она не переставала детектиться.

Это ломает всю классическую экономику защиты. Раньше защитники выкатывали новую сигнатуру и этим замедляли атакующего, заставляя его тратить недели на переработку инструментов. Теперь цикл закрывается быстрее, чем защитники успевают выкатить детект.

Из остального: взломали трёх вендоров гостиничного вайфая, подменили DNS-записи, и гости отелей, подключаясь к сети, получали на устройство малварь под Windows, Android и iOS. Угоняли WhatsApp через связку headless-браузеров, подключая аккаунт жертвы как второе устройство и отключая отметки о прочтении, чтобы человек не заметил. У госоргана в Северной Африке вынесли базу с 300 тысячами записей национальных идентификаторов и коммерческим реестром на полмиллиона компаний.

Отдельно охотились за дронами: выгрузили почту двух производителей комплектующих и украли полный проприетарный SDK системы машинного зрения дрона. Несколько дней реверсили его через Claude, восстанавливая архитектуру, спецификацию железа, список поставщиков и данные о неанонсированном продукте.

ShinyHunters, GTG-50014. Финансово мотивированные ребята. Подняли десять воркеров на AWS EC2, скачали 1,8 миллиона Android-приложений из разных сторов, декомпилировали и прогнали через TruffleHog в поисках захардкоженных ключей. Найденное сразу валилось в телеграм-группу, разложенную по сотне с лишним типов секретов.

Темп такой: один взлом корпоративного софтверного вендора занял часы от первого доступа до массовой выгрузки данных. Другой кейс: от одного украденного токена разработчика до полного административного контроля над облаком жертвы примерно за три часа.

Ещё один аффилиат специализировался на атаках через цепочку поставок: ломаешь одного SaaS-провайдера и через него достаёшь данные его клиентов. Выгрузили данные примерно 200 клиентских организаций, а потом дамп сессий на 2100 с лишним наборов токенов Azure AD по сорока с лишним корпоративным тенантам за 34 часа. Anthropic пишет, что почти всю работу сделали агенты.

Мой любимый штрих: тот же самый атакующий параллельно получал легальные выплаты по баг-баунти на HackerOne от компаний, которые сам же взламывал и шантажировал. Две тысячи долларов и пять тысяч. То есть ломал, вымогал, а заодно репортил уязвимости и получал за них премию. Дуальный бизнес.

Китай, GTG-10007. Операторы из Чанша, двое из них опознаны как студенты-бакалавры университета в Хунани. Один до этого стажировался в местной ИБ-компании и проходил собеседования в другую на позицию в наступательных операциях.

Они построили автоматическую фабрику эксплойтов. Схема такая: прошивку устройства грузят в декомпилятор, агент изучает образ, ходит по цепочкам вызовов (Anthropic пишет про тысячи вызовов декомпиляции), формирует гипотезы об уязвимостях, сверяясь с базой знаний, которую сам же накапливал. Потом пишет эксплойт, тестирует его на лабораторной копии продукта и правит код по кругу, пока не заработает. Готовое падает в личное портфолио оператора.

Один такой цикл, крутившийся на сетевых устройствах, за месяц выдал больше десятка потенциальных нулевых дней (уязвимостей).

Ещё у них работал флот из тринадцати агентов-сборщиков на расписании, которые ходили по открытым источникам, включая публичные тендеры американских военных, и складывали саммари в разведывательном формате.

Хактивист, GTG-50029. Один франкоязычный человек. Написал на Rust сканер публичных контейнеров, ищущий открытые API-ключи, и прокси-слой, который ротирует украденные ключи, чтобы трафик сливался с трафиком законного владельца.

Нашёл ранее неописанную гонку в процедуре переустановки WordPress, которая позволяет создать администратора без валидных учёток. Эксплойт разрабатывал и отлаживал прямо в сессии с Claude, включая написание тестового стенда. Сработало минимум на четырёх сайтах.

Потом собрал "fafsearch", поисковую платформу для доксинга: конвейер загрузки данных, сопоставление утечек между собой, нормализация национальных идентификаторов и телефонов, ранжирование, тесты, контейнеризованный деплой. Залил туда десятки миллионов строк, включая медицинские идентификаторы и данные из утечек судебной системы, и выложил в Tor как сервис, где по имени можно было найти человека, связанного с определённым политическим движением.

Anthropic называет это одним из самых наглядных случаев, когда разработка с помощью ИИ применена прямо к массовой атаке на приватность. И добавляет: всю платформу сделал один человек.

Из 42 отслеженных целей он залез внутрь как минимум в 14.

Это, пожалуй, самая практически важная часть отчёта для всех, кто строит что-то на API.

Anthropic формулирует так: доступ к ИИ в виде скомпрометированных API-ключей, сессионных токенов и устройств всё чаще становится единственной целью криминальных групп.

Почему ключ ценнее данных. Он даёт сразу три вещи: его можно перепродать, на нём можно гонять свои атаки за чужой счёт, и вся активность атрибутируется законному владельцу. Лут, вычисления и прикрытие в одном флаконе.

Как их добывают:

Про последнее отдельно. Группа GTG-50021 продавала недорогой доступ к Claude. По факту трафик молча проксировался на совсем другую модель, а тулинг ставил стилер, воровавший учётки Anthropic для перепродажи другим таким же реселлерам. Формулировка Anthropic: доступ, который оказался ни дешёвым, ни Claude.

Самый показательный кейс здесь GTG-50020. Русскоязычный актор с историей взломов сервисов бронирования отелей и финтеха. Он засунул вредоносные инструкции в автоматическую песочницу для оценки моделей одного ИИ-вендора, и песочница отдала ему учётки, которые держала, включая продакшен-ключи нескольких провайдеров.

Дальше он с этими ключами продолжил ломать того же вендора и других, автоматически переключившись на ключи жертвы вместо своих. Потом с той же инфраструктуры за четыре дня атаковал около тридцати ИИ-компаний, нашёл один рабочий путь и повторил его на всех тридцати с минимальной адаптацией.

Цель у него была конкретная и заявленная: доступ к пререлизной модели Claude. Перепробовал больше дюжины путей, не получил ни одного. Anthropic отдельно подчёркивает, что все украденные ключи были ключами клиентов из клиентских сред, а их собственные системы не компрометировались.

Вывод для практики простой. Ключ от ИИ-провайдера это продакшен-кред. Не в репозитории, не в образе, не в мобильном приложении, не в экспорте n8n-воркфлоу, который вы кому-то скинули. Прогоните свои проекты тем же TruffleHog, потому что злоумышленники уже прогнали.

Девять кейсов. Россия, Иран, Турция, Залив, Южная Азия, Африка, Европа. Аудитория на шести континентах.

Тут много всего, но для SEO-аудитории самый узнаваемый кейс это GTG-54002. Французское рекламное агентство LKM Company подняло около семидесяти фейковых новостных сайтов, выдававших себя за независимые локальные редакции. Каждому сайту в пару свой аккаунт в X, сверху слой из 250 с лишним комментирующих аккаунтов с ИИ-аватарками. Опубликовали минимум 8913 статей примерно на двадцати языках.

Техническая часть до боли знакомая. Все промпты требовали фиксированную структуру JSON на выходе, готовый HTML, точные лимиты по символам и три-четыре внутренние ссылки на статью. Статьи писались под рост авторитета сайта в поиске.

Идеологии у сети не было никакой: позицию меняли под того, кто платит. Одну и ту же исходную новость переписывали в противоположных идеологических направлениях под разные аудитории.

Спалились красиво: 11 сентября 2025 года сайты сети опубликовали почти идентичные статьи про конфликт в Конго с разницей в три минуты.

Результат по шкале Breakout Scale: вторая категория из шести. То есть контент разошёлся по собственным площадкам сети и никуда дальше. Живой аудитории почти не было.

Обычный PBN, только про политику, и с тем же финалом.

Остальные кейсы плотнее по содержанию. Русскоязычный оператор в Банги вёл ежедневное производство контента для радиостанции в Центральноафриканской Республике, созданной и финансируемой Вагнером в 2017 году, и через неё заводил материалы на национального вещателя. Claude там писал не только статьи, но и трудовые контракты с прописанной политической лояльностью, должностные инструкции, систему оценки сотрудников и рекомендации, кого уволить.

Турецкая компания продавала платформу для манипуляции выборами в Малайзии: около тысячи фейковых аккаунтов с логикой прогрева, фейковое СМИ, таргетинг по всем 222 округам на реальных данных переписи и списках избирателей, с прицелом на самые больные темы, расу, религию и монархию. Дашборды для управления всем этим собирали в Claude Code.

Иранские государственные структуры делали через Claude доктринальные руководства, системы персон, базы целей и министерские документы, включая план похорон Верховного лидера.

Отдельный кейс: сеть, связанная с иранской оппозицией в изгнании, склонировала телеграм-аккаунт реального активиста, скормила Claude примерно 8400 его постов, чтобы скопировать стиль, и вела от его имени живые политические переписки с его контактами внутри Ирана. Люди по ту сторону не знали, что говорят с ИИ. Там же строились досье на конкретных людей внутри страны с указанием истории арестов.

Один человек в Бангладеш крутил 29 аккаунтов и скрипт с говорящим названием fake_news_3.py, который выдавал пачками по 15 заголовков, 3 подробных фейка и 15 промптов для картинок. Во внутренней переписке он писал, что никто не знает, что новости фейковые, и что текст надо делать проще, чтобы понимали в деревне.

Тренд, который Anthropic выделяет отдельно и который стоит запомнить: операции перестали работать через отдельные промпты. Доктрины и инструкции лежат в markdown-файлах памяти агента и переиспользуются почти дословно сотнями сессий. Списки запрещённых слов, одобренные источники, правила обхода детекта. Люди, производящие контент, могут вообще не быть знакомы друг с другом, потому что координация зашита в файлы.

Десять разделов. От коммерческого вендора, профилирующего пользователей соцсетей в странах Залива, до китайского мониторинга религиозной сферы и двух иранских подразделений.

Самое масштабное: платформа Lakana 360, собранная для государственной разведслужбы Мали одним подписчиком, для мониторинга примерно 25 миллионов SIM-карт у всех трёх национальных операторов.

Отдельно забанена группа аккаунтов, связанных с китайскими органами госбезопасности, использовавших Claude для "поддержания стабильности". Это официальный термин, которым в КНР обозначают подавление инакомыслия. Ещё один актор, предположительно из муниципальной киберполиции, строил систему внутренней слежки, которая выделила десять граждан как объекты наблюдения.

Шесть кейсов: три в Китае, два в России, один в Йемене.

Россия, рой дронов. Фрилансеры назвали проект DronDoc и Serafim. Собирали полный стек автономного роя FPV-камикадзе: общая память роя, отказоустойчивая логика координации, бортовая маленькая языковая модель, управляющая поведением "атака, наблюдение, возврат на базу", терминальное наведение по камере с выдачей команды на подрыв, модуль геолокации операторов противника по каналу управления, пассивное акустическое обнаружение и низкоуровневая логика для программируемых чипов.

Ключевая фраза из отчёта: платформа проектировалась под автономное летальное применение, бортовая модель могла выбирать цели, включая класс "человек", и отдавать команду на подрыв без человека в контуре.

Классификатор целей обучали на собранных записях боевых действий с Украины, разделив классы на "враг" и "свой" и внеся российские системы в белый список. В качестве демонстрационной точки удара в коде фигурировала фиксированная координата в Донецкой области.

Anthropic оценивает их как небольшую специализированную фрилансерскую команду, не как государственную структуру. Из девяти найденных аккаунтов восемь использовались для обычной фрилансерской работы. Гео-ограничения обходили через коммерческие VPS.

Китай, три кейса. Спецификация системы управления огнём для противоторпедного комплекса плюс техническое предложение на 200 с лишним страниц, написанное, чтобы получить одобрение китайского оборонного производителя. Приём, который мне понравился: после каждого черновика автор просил Claude отыграть роль враждебного эксперта-рецензента и разнести текст, а потом правил по этим замечаниям.

Второй кейс: комплект примерно из шестнадцати модулей для радиоэлектронной борьбы и подавления ПВО, пройденный через двенадцать версий. Считал зоны обнаружения радаров, эффективность глушения, ранжировал цели по ценности и уязвимости, распределял вылеты глушилок по многодневным кампаниям, моделировал зоны поражения систем класса Patriot и THAAD. В середине проекта автор поменял сценарий симуляции по умолчанию на двенадцать целей на Тайване, включая командный бункер, РЛС раннего предупреждения, батареи ПВО, авиабазы и штаб регионального командования. Аккаунт по метаданным связан с исследовательскими институтами КНР, включая Академию военных наук НОАК.

Третий: сбор открытых данных по оружию направленной энергии. Автор представился редактором закрытого ведомственного издания, руководящим командой из трёх человек. Искал конкретный микроволновый излучатель и его поставщика, распутывал намеренно запутанную структуру владения компаний-подрядчиков, собрал отчёт на 23 страницы для руководства с приложениями на 45 страниц и планом наблюдения на 12 месяцев. Anthropic оценивает уровень его работы как государственный.

Россия, закупки. Менеджер по закупкам московского КБ. Через Claude искал посредников в материковом Китае и Гонконге, чтобы через них доставать европейские магнетометры, космические фотоэлементы и кислородные системы для авиационных экипажей. Claude писал письма-запросы на английском, китайском и русском, где покупатель подавался как сотрудник некой исследовательской организации, а доставка запрашивалась в Россию.

Дальше интереснее. Claude просили реверс-инжинирить уже существующую схему серого импорта: неавторизованный российский дистрибьютор, импортно-экспортная фирма в Китае, посредник в Гонконге. Получили полную раскладку по стоимости и маршрутам. А потом на нём же писали отчёты директору, где прямым текстом описывали это как способ обойти европейские торговые ограничения, с упоминанием конкретных регуляций и формулировкой про "санкционно-нейтральную юрисдикцию".

Anthropic честно признаёт, что такое ловить сложнее всего: каждый отдельный запрос выглядит как обычный коммерческий запрос цены или тендерная документация.

По итогам раздела они выкатили новые классификаторы на трафик, связанный с взрывчаткой высокой мощности и разработкой оружия.

Что объединяет все шесть кейсов: у людей уже были и железо, и экспертиза. Модель закрывала дыру в софте и документации, то есть ровно то место, где обычно затыкается маленькая команда без денег на инженеров.

Пять кейсов. Anthropic скрыл названия институтов, страны и конкретные патогены, объяснив это так: фигуранты - работающие учёные, намерения причинить вред им не приписывают, а идентификация может им навредить.

Главная мысль раздела важнее самих кейсов. Раньше модели были слабыми, и ограничения в биологии затачивались на то, чтобы новичок не воспроизвёл известное биооружие. Сейчас модели способны помогать в сложной научной работе, и старой уверенности больше нет. Поэтому Fable 5 вышел с жёсткими ограничениями на широкий круг запросов двойного назначения.

Про дуальность у них отличный пассаж. Открытый злой умысел обычно признак того, что актор не очень изощрён, раз действует в открытую. Умные прячутся в плоскости обычного исследования. И ссылка на советский Биопрепарат, где тысячи сотрудников работали в уверенности, что делают фундаментальную или оборонительную науку, просто потому что им не сообщали настоящую цель программы.

Кейсы коротко

Заявка на грант по gain-of-function исследованию вируса чикунгуньи, на усиление передачи и уход от иммунитета, гражданские исследователи, но работа планировалась на базе военного института. Классификатор запрос заблокировал, но при расследовании нашлась целая LLM-платформа, обслуживающая десятки вирусологов из регионов, где Anthropic не работает. Трафик туннелировали через американскую инфраструктуру, содержимое прятали через режим без сохранения данных, доступ брали через серые реселлеры.

И вот деталь, от которой меня передёрнуло: разработчики платформы сделали механизм, который отправляет запросы, отклонённые Claude, в модель конкурента с более мягкими ограничениями. Код для этого писал сам Claude, которому задачу подали как борьбу с ложными отказами.

После бана оператор восстановил доступ за несколько дней, а исследование продолжилось, только в текстах модификации вируса стали описывать как потерю функции вместо усиления.

Второй кейс: исследователь вне США несколько недель, обменявшись тысячами сообщений, планировал эксперименты по адаптации высокопатогенного птичьего гриппа к млекопитающим и воздушно-капельной передаче. Тут защита сработала как задумано: классификаторы не пускали такое на нормальные модели, и вся работа шла на Sonnet 4 и Haiku 4.5. Anthropic оценивает полученную помощь как в основном секретарскую.

Третий: реселлерский релей на дюжину с лишним клиентов, десятки тысяч сообщений за несколько дней. Один клиент за час написал на Opus 5 полную заявку на грант по генам иммунного уклонения ортопоксвирусов, от гипотезы и дизайна экспериментов до дозировок, статистики и запасных планов. Классификатор не сработал, потому что формально речь шла об ослаблении вируса. Проблема в том, что знание о том, какой ген отключает иммунный ответ, одинаково полезно и тому, кто хочет вирус ослабить, и тому, кто хочет эту функцию сохранить, усилить или перенести.

Четвёртый и пятый: атлас пептидов из ядов животных с генеративным конвейером оптимизации, заявленный как разработка обезболивающих, но содержащий заготовки и под парализующие мишени, попадающие под экспортный контроль. И компьютерный редизайн токсинов, где исследователь просил Claude намеренно держать описания токсинов и вирусных белков размытыми в квартальных отчётах.

Вывод, который Anthropic делает сам: классификатор не может одновременно разрешать пользу и запрещать вред, потому что намерение пользователя в узкотехнической дуальной области надёжно не определяется. Их предложение - программы доверенного доступа с проверкой личности и организации.

И цифра напоследок. Они прогнали тридцать дней активности, связанной с институтами государств, которые считают проблемными, и нашли около тридцати пяти отдельных исследовательских проектов. Большинство - обычная гражданская наука. Некоторые с заметным потенциалом двойного назначения.

Раздел, который вызвал больше всего шума. Anthropic называет семь китайских лабораторий, которые массово гоняли Claude через фейковые аккаунты, чтобы обучать на его ответах свои модели.

Определение из отчёта: промышленная скрытая кампания по извлечению способностей модели и воспроизведению их в другой модели без разрешения, с использованием фиктивных аккаунтов, краденых карт и прокси-сетей.

Цифры:

Самое неприятное для пользователей в кейсах Moonshot и DeepSeek. Они не просто собирали данные, а молча пересылали запросы своих живых клиентов в Claude и показывали ответы как собственные. Moonshot почти 300 тысяч запросов за один десятидневный отрезок, в основном на Opus. DeepSeek фильтровал входящий трафик на признаки кодинг-агентов (Claude Code, Agent SDK, OpenCode) и таких пользователей пересылал на Opus. В отчёте есть пример: инженер писал спецификацию системы для муниципального управления общественной безопасности, и его текст ушёл в Claude без его ведома.

Что Anthropic поменял в ответ: Claude теперь суммаризирует внутренние рассуждения перед ответом, чтобы украденные транскрипты хуже годились для обучения. В Fable 5.1 новым API-аккаунтам запрещено редактировать контекст перед блоком размышления, что закрывает использованную лазейку. Аккаунты из неподдерживаемых стран и с признаками перепродажи обязаны проходить верификацию личности.

Тут стоит держать в голове, что это заявление одной стороны конфликта, и никто из названных лабораторий публично не отвечал. Но если цифры хотя бы примерно верны, фразу "открытые модели догнали топовые за полгода" придётся читать иначе.

И отдельная ирония в том, что за эту историю платят обычные пользователи: видимость рассуждений урезали всем.

Один кейс, но показательный. Китайская студия крутила больше двадцати приложений для знакомств. За две недели апреля 4700 ИИ-персон пообщались минимум с 25 тысячами людей, суммарно около 2,36 миллиона сообщений. Для видеозвонков подключали живых исполнителей в пропорции примерно три к одному в пользу ИИ.

Три вещи.

Первая, техническая. Проверьте, где у вас лежат ключи от ИИ-провайдеров. Промышленный майнинг секретов из приложений, образов и репозиториев сейчас идёт в масштабе миллионов объектов. Ключ это продакшен-кред, а не строчка в конфиге. И не покупайте доступ через посредников со скидкой, там либо прокси на другую модель, либо стилер, либо оба сразу.

Вторая, отраслевая. Ничего принципиально нового в самих атаках нет. Украденные учётки, непропатченные устройства, SQL-инъекции, фишинг. Изменилась экономика: та работа, которая раньше отделяла богатые операции от всех остальных, теперь делегируется моделям, которые работают на машинной скорости и параллельно. Взломы за два-три часа, десятки жертв одновременно у одного оператора.

Anthropic формулирует так: описанные возможности следует считать доступными любому, кто мотивирован ими воспользоваться.

Третья, человеческая. Читая про йеменскую ячейку с тремя инстансами Claude и распределёнными ролями, я поймал себя на очень странном чувстве. Инструмент один и тот же. Воркфлоу один и тот же. Проблемы, судя по всему, тоже: задеплоил, оно упало, пошёл разбираться с логами.

Разница только в том, что кто-то этим запускает сервис для бухгалтеров, а кто-то ракету.

И вот это, а не цифры про миллионы обменов, у меня в голове задержится надолго.

Мой ТГ где пишу больше про ИИ: