Китайский стартап Moonshot AI остановил набор новых платных подписчиков на свою нейросеть Kimi. Причина — не провал, а обратное: спрос на свежую модель K3 оказался таким, что серверов перестало хватать.

Как сообщает Reuters, за первые двое суток после запуска число запросов выросло примерно в шесть раз и подошло к пределу вычислительных кластеров компании. Сама Moonshot назвала это "беспрецедентной вычислительной нагрузкой".

Решение простое: новых подписчиков пока не берут, а всю доступную мощность отдают тем, кто уже платит, — их лимиты и скорость не пострадают. Набор обещают открыть, когда разгребут инфраструктуру.

K3 — тяжеловес даже по меркам топовых моделей: 2,8 триллиона параметров и открытые веса, то есть модель можно скачать и поднять у себя (после 27 июля). По ряду тестов на программирование она обходит конкурентов, и именно это, судя по всему, и вызвало наплыв — разработчики бросились пробовать.

За стремительным ростом стоят деньги. Выручка Moonshot в пересчете на год выросла со $100 до $300 млн всего за три месяца — с марта по июнь. В мае компанию оценили в $20 млрд, а сейчас она готовит выход на биржу в Гонконге — тот самый момент, когда акции сможет купить любой инвестор — с прицелом на оценку выше $30 млрд.

Пауза в наборе — обратная сторона этой гонки. Модель, которая привлекает столько пользователей, что под ними ложатся серверы, — ровно та витрина, которую компания хочет показать инвесторам перед листингом. Проблема с мощностями здесь выглядит не аварией, а доказательством спроса.

P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.

При этом текущая рыночная ситуация корректирует завышенные ожидания после периода бурного роста отрасли. Кандидаты менее критично подходят к выбору нового работодателя. 5 из 10 ключевых факторов выбора — зарплаты, возможности карьерного роста, спектр задач, интересная сфера деятельности и работа с профессионалами высокого уровня — потеряли в значимости 3-6 п.п. Это может быть обусловлено ростом конкуренции среди кандидатов, развитием искусственного интеллекта и подтверждает тенденцию перехода к рынку работодателя.

Искать новую работу IT-специалисты предпочитают внутри профессионального сообщества — 58% — через личные знакомства, 38% — через тематические профессиональные сайты. Доля таких участников исследования выросла на 5 п.п. Специализированные сервисы онлайн-рекрутинга теряют позиции: за год к ним стало обращаться на 3% меньше IT-специалистов, и в целом они обращаются к ним значительно реже, чем представители других специальностей (66% против 78%).

В сфере технологий сформировалось разделение сфер на инженерию и IT. Большинство специалистов четко разделяют эти профессиональные роли. Респонденты выделяют отличия между IT и инженерией как в самой деятельности — инженеры работают с физическими системами и сетями коммуникаций (22%) — так и в задачах и подходах к их решению (21%).

IT-специалисты все отчетливее осознают стратегическую важность профессии инженера. 85% участников исследования ответили, что инженерные профессии — это профессии будущего, играющие важную роль в технологическом прогрессе.

«Мы видим изменения ожиданий и подходов к выбору работодателя на своем опыте. Заработная плата — один из ключевых факторов при выборе работодателя, но в нашей сфере недостаточный. Предлагаемый нами доход в большинстве случаев соответствует ожиданиям кандидатов, и мы выстраиваем свою работу так, чтобы не только привлекать специалистов, но и давать возможность реализовать свой потенциал, постоянно развиваясь в компании. Команда ИКС Холдинга очень быстро растет — за прошлый год с 11 до 17 тысяч сотрудников, из которых большая часть — инженеры. Для таких специалистов важна возможность участия в амбициозных проектах и понятный трек профессионального развития. Мы выстраиваем его с самого старта карьеры, привлекая большую часть специалистов напрямую через стажировки и работу с вузами, и уделяем большое внимание развитию через передачу экспертизы опытных инженеров новым поколениям специалистов», — отметила директор по персоналу ИКС Холдинга Наталия Пуговкина.

Исследование агентства «Марк Аналитик» проводилось в марте-апреле 2026 года в крупнейших городах России и РБ методом онлайн-интервью, было опрошено более 2000 человек.

Привет! Я люблю выращивать острый перчик халапеньо в домашних условиях, но есть небольшая проблема в моем домашнем «садоводстве»: я периодически забываю его поливать. Почему бы не делегировать напоминания о поливе своему умному дому, а в перспективе и автоматизировать полив — подумал я. И чтобы реализовать данную задумку, для начала нужно разработать и собрать датчик влажности почвы. А что из этого получилось — читайте далее.

❯ Начало

Для начала нужно разобраться с тем, чего мы хотим и как это делать. Затем подумаем об аппаратной части датчика, чтобы она была экономически оправдана и проста в реализации. И преимущественно я буду собирать датчик из тех компонентов, которые у меня есть в наличии.

После непродолжительного обдумывания вырисовывается следующий перечень основных компонентов для реализации нашего DIY-проекта:

Теперь поговорим о питании, в датчике я решил использовать батарейный вариант питания с двумя элементами типа АА. Данный вариант опробован в моей метеостанции и это отличный и долгоиграющий вариант питания. При периодичности отправки данных датчиком каждые два часа питания от двух элементов АА должно хватить на пару лет.

В качестве вычислительной платформы, как видно из таблицы, я буду использовать модуль ESP-02S с чипом ESP8285 — отличный вариант, который я использую в своих IoT-устройствах.

В качестве датчика влажности почвы я использую ёмкостный сенсор HW-390 на базе таймера TLC555. В отличие от более дешевого резистивного датчика, ёмкостной надежнее, так как не имеет прямого контакта измерительных электродов с почвой, соответственно, нет коррозии и других сопутствующих проблем — думаю, это очевидно.

Также стоит обратить внимание на используемый тип таймера при покупке датчика. В нашей схеме напряжение питания соответствует уровню в 3 вольта, поэтому необходимо убедиться, что в датчике используется таймер TLC555, у которого более широкий диапазон питания — от 2 до 15 В.

Использование АЦП ADS1115. У ESP-02S имеется один аналоговый вход (ADC/АЦП), который мы не сможем использовать для подключения аналогового выхода датчика, так как он задействован для внутренних механизмов замера питающего напряжения ядра, а оно нам нужно для мониторинга уровня заряда батареи питания. Поэтому простым и недорогим решением будет использование дополнительного I2C-модуля с АЦП ADS1115.

Замер микроклимата на поверхности почвы. Изначально я не планировал использование дополнительных датчиков в данном устройстве, кроме датчика влажности почвы, но позже подумал о масштабировании и решил, что было бы хорошо ещё и мониторить температуру и влажность на поверхности почвы, например, для использования нашего устройства в системах автоматизации теплиц. Тем более добавление нового датчика не сильно влияет на экономику проекта — ни в техническом, ни в экономическом плане.

❯ Железо и схемы

Давайте перейдём ближе к схеме. Сама принципиальная схема довольно проста, а модульность элементов позволит собрать её даже начинающим DIY-щикам. На скорую руку набросал принципиальную схему, которую вы можете наблюдать ниже:

На схеме вы можете видеть, кроме описанного в таблице набора компонентов, дополнительные элементы: кнопки (SW1 и SW2) и светодиод. Кнопка SW1 нужна для перехода в режим конфигурации, а светодиод — для индикации режима.

При использовании модуля ESP-02S есть небольшая проблема: модуль изначально не может работать в режиме DeepSleep, а он нам крайне необходим при батарейном питании для экономичной работы датчика. Однако есть решение, как это исправить, и ниже оно показано на фото:

Проблема в том, что на модуле ESP-02S не выведен GPIO16, а он как раз является выходом RTC-таймера, который должен выводить устройство из режима глубокого сна. Поэтому на фото вы видите, как я подпаял тонкую жилу медного провода к данному контакту. Далее он будет соединён с контактом RST. И для изоляции и фиксации данного соединения я использую термоклей.

И для большей энергоэффективности питание всех датчиков подаётся через пин GPIO4, который отключается при переходе в режим глубокого сна (Deep Sleep).

❯ Корпус устройства

Корпус датчика, как обычно, проектировался во FreeCAD. Постарался сделать максимально красиво и компактно. Ниже представлены рендеры моего творчества:

Далее корпус был напечатан на моём 3D-принтере FlashForge 5M. Ниже представлен скриншот из слайсера для оценки расхода филамента:

Модель корпуса печаталась из пластика PETG и с конфигурацией толщины слоя 0,24 мм. Ниже представлен результат печати:

На фото представлен один из вариантов печати. Для доработки корпуса мне пришлось выполнить шесть итераций печати.

❯ Сборка устройства

Сборка достаточно проста. Само собой, я за переиспользование электронных компонентов, поэтому и в этом проекте я использую б/у элементы, а именно микропереключатели (кнопки), которые я взял из старой сломанной компьютерной мыши, а зелёный светодиод — из сломанного сетевого коммутатора. Также хорошо подходят для проекта провода из старого LPT-кабеля.

Для начала давайте прикрутим модуль датчиков для мониторинга микроклимата на поверхности почвы. Для работы датчика в корпусе предусмотрена специальная решётка:

Как можно видеть на фото, так были установлены микропереключатели и светодиод. Их установка выполняется просто — они запрессованы в корпус небольшим усилием, но при этом держатся достаточно надёжно.

А до этого выполнялась примерка датчика влажности почвы, и это выглядело так:

И чтобы освободить пространство внутри корпуса, в дальнейшем разъем с датчика был удален легким взмахом паяльника.

Соединяем всё согласно представленной выше принципиальной схеме:

Закрываем весь этот электронный ужас бэкенд крышкой — и в результате получаем следующее:

И, само собой, перед сборкой устройства нам необходимо загрузить прошивку — о ней и пойдёт речь дальше.

❯ Дела программные. Микро ПО и интеграция в Home Assistant

Микропрограмма, она же прошивка. Здесь всё стабильно: микропрограмма нашего датчика реализована на базе моей прошивки для IoT. Идеально подходит прошивка для метеостанции из прошлой статьи с небольшими изменениями — её и будем использовать. DIY-вариант написан в популярной среде разработки Arduino IDE, ссылка на исходный код прошивки будет указана в конце статьи.

Затрону лишь некоторые моменты использования датчика почвы в прошивке. Замер аналогового сигнала выполняется с помощью АЦП ADS1115, для работы с которым я использовал первую попавшуюся библиотеку ADS1115_WE. Сам датчик имеет обратную зависимость выходного сигнала от измеряемой влажности почвы: то есть если влажность высокая, то уровень выходного сигнала приближается к нулю, и наоборот. Ниже представлена функция замера и преобразования сигнала с датчика:

Где с помощью метода ADC.getResult_V() мы получаем данные с АЦП по каналу A0 в вольтах. Преобразование полученного сигнала выполняется с помощью аналога функции map():

Соответственно, функция soil_hum() возвращает уже преобразованное значение датчика в процентах. Чтобы инвертировать шкалу влажности почвы, мы просто в аргумент out_min передаём значение 100, а в out_max — 0. Значение 1.72 — это калибровочное значение, уровень сигнала сухого датчика. Оно и будет точкой отсчёта.

Для мониторинга уровня заряда батареи используется встроенный метод:

Чтобы это работало, нужно перевести режим работы встроенного АЦП на замер напряжения шины питания:

В данном режиме нет необходимости подключать аналоговый вход к элементам питания.

Первоначальная прошивка выполняется стандартными средствами среды разработки Arduino IDE и RS232-программатора, а последующие обновления — через веб-интерфейс датчика в режиме конфигурации. Остальные стандартные пользовательские настройки устройства выполняются с помощью встроенного веб-интерфейса. Ниже представлены скриншоты нескольких ключевых страниц:

По умолчанию пароль — admin, далее вы можете изменить стандартный пароль на свой в соответствующем разделе меню.

Для экономии заряда батареи работа устройства ограничена по времени 15 минутами, далее устройство перезагрузится и перейдёт в режим глубокого сна. На основной странице отображены данные датчиков в реальном времени и конфигурация таймера сна — он же отвечает за периодичность отправки данных, если эта функция включена в настройках.

На данной странице выполняются настройки передачи данных — она же отвечает за интеграцию с умным домом Home Assistant. Связь с умным домом выполняется по протоколу MQTT, а за автоматическую интеграцию устройства отвечает метод MQTT Discovery.

Интеграция в Home Assistant

Для экономии вашего времени, с вашего позволения, здесь, пожалуй, я не буду расписывать в подробностях, что и как, — это уже было много раз описано в прошлых статьях. Я лишь приведу несколько скриншотов из Home Assistant:

Здесь вы можете наблюдать список автоматически интегрированных устройств, среди которых находится и наш датчик.

А вот и наш датчик во всей красе, где мы видим его данные, которые можно использовать в сценариях автоматизации. Также здесь реализован переход в веб-интерфейс устройства, если по каким-то причинам вы не помните его адрес. Веб-интерфейс устройства доступен только в режиме конфигурации.

Выше размещено фото теста на сухой почве, чтобы наглядно объяснить переход датчика в режим конфигурации.

Правая кнопка отвечает за функцию сброса, а левая — за режим конфигурации. Как я уже упоминал выше, светодиод отвечает за индикацию режима. Для перехода в режим конфигурации необходимо нажать левую кнопку и, не отпуская её, кратковременно нажать правую. Не отпуская левую кнопку, дождитесь мигания зелёного светодиода. Всё, режим конфигурации активирован. Если вам нужно просто отправить данные, кратковременно нажмите правую кнопку.

❯ Итоги

Давайте подведём итоги. За небольшую стоимость и удовольствие от разработки мы получили датчик, с помощью которого Home Assistant сообщит мне, что я плохой садовод и что пора бы полить перец. А для долгих поездок стоит подумать о системе автополива — но это уже совсем другая история. А портативность и автономность питания позволяет применить данный датчик для автоматизации теплиц, ведь в нём уже предусмотрены датчики для мониторинга микроклимата на поверхности почвы, что позволяет реализовать целый измерительный кластер.

Кстати, насчет автономности. Ниже представлены фото с замерами токов потребления в разных режимах работы:

Если датчик будет использовать литиевые батареи при режиме отправки данных каждые два часа, то расчётное время работы на одном комплекте батарей составит 7–8 лет. Конечно, это фантастические сроки, но если устройство проработает на одном комплекте батарей 1–2 года, то это вполне удовлетворительные сроки.

На этой позитивной ноте можно и завершать статью. Спасибо, что дочитали.

И, как всегда, если у вас есть желание что-то добавить, обсудить, осудить, похвалить или поделиться опытом — добро пожаловать в комментарии! Всем успехов!

Ссылки к статье:

• Репозиторий проекта;

• Библиотека ADC1115;

• Библиотека AHT20.

Автор текста: CyberexTech

Написано при поддержке Timeweb Cloud ↩

Больше интересных статей и новостей в нашем блоге на Хабре и телеграм-канале.

📚 Вам может быть интересно:

• «Сезам». Мини-АТС советской эпохи

• Как одна операция из линейной алгебры захватила мир ИИ

• А сделаем железный кузов для модели ретроавто?