Digg Возвращается: Новый Ai‑Агрегатор Новостей От Кевина Роуза

Ключевые выводы

  • Digg запустил новый прототип, сосредоточенный на AI‑новостях и ранжировании контента из X в реальном времени.
  • Сервис использует метрики внешних соцсетей (просмотры, лайки, комментарии) и анализ сентимента, чтобы выделять самые обсуждаемые истории.
  • Несмотря на интересные возможности, у проекта остаются вопросы: отсутствие собственного обсуждения, конкуренция с лентой X и RSS‑ридерами.
Digg пытается вернуться к своим корням – быть простым и быстрым источником новостей, но теперь делает это с помощью искусственного интеллекта и данных из X. Смотрите, как это выглядит.

Почему Digg снова «воскресает»?

Кевин Роуз, соучредитель оригинального Digg и партнёр в True Ventures, в апреле 2026 года объявил, что берёт проект в свои руки после закрытия версии, попытавшейся конкурировать с Reddit. Предыдущий ребут провалился из‑за бот‑трафика и слабой дифференциации.

Новый подход – не копировать Reddit, а стать «интеллектуальным» агрегатором новостей, который сканирует X (бывший Twitter) и отбирает те истории, которые действительно обсуждают влиятельные голоса в сфере искусственного интеллекта.

Всё началось с твита Кевина 8 мая 2026 года, где он поделился ссылкой di.gg/ai и предупредил, что продукт «баговый», но уже готов показать первые идеи.

Идея проста: собрать сигналы из X, оценить их с помощью AI‑моделей (сентимент‑анализ, кластеризация) и выдать пользователю топ‑историй, которые стоит «обратить внимание».

Как работает новый Digg?

Главная страница показывает четыре «героя» дня:

  • Самая просматриваемая статья.
  • История, где растёт обсуждение.
  • Самый быстро поднимающийся материал.
  • «Если пропустили» – короткая подборка.

Ни один из этих пунктов не основан на внутренних метриках Digg. Вместо этого система постоянно «подтягивает» данные из X: количество ретвитов, лайков, комментариев, упоминаний известных личностей (например, Сэма Альтмана).

Далее AI‑модель оценивает тональность (положительный/негативный сентимент), группирует похожие сообщения и определяет «сигналы», то есть темы, которые начинают сильно «всплывать» в обсуждениях.

Результат – готовый к потреблению список, где каждый пункт снабжён цифрами вовлечённости и ссылкой на оригинальный источник в X.

Что изменилось по сравнению с оригинальным Digg?

Первый Digg (2004‑2012) был простым новостным агрегатором, где пользователи голосовали «голосом плюс» или «минус». Сейчас:

  • Нет собственного голосования – всё решают внешние соцсети.
  • Фокус смещён с широких тем на нишу AI‑технологий.
  • Встроенный аналитический слой (сентимент, кластеризация) заменяет ручную модерацию.
  • Сайт пока не поддерживает комментарии – пользователи остаются в «пассивном» режиме просмотра.

Эти изменения позволяют обходить проблему бот‑трафика, но одновременно лишают Digg «сообщества», которое делало его уникальным.

Плюсы и минусы проекта

Плюсы:

  • Отбор новостей из «реального» обсуждения в X, а не из редакционных листов.
  • Скорость обновления – данные приходят в режиме реального времени.
  • Прозрачные метрики: каждый пункт сопровождается цифрами вовлечённости.
  • Фокус на AI‑рынке, где новости действительно разлетаются быстро.

Минусы:

  • Отсутствие собственного обсуждения – пользователи не могут добавить комментарий или рейтинг.
  • Зависимость от алгоритмов X: любые изменения в API могут «сломать» логику Digg.
  • Ограниченный охват: в других вертикалях (политика, культура) обсуждения в X уже не доминируют.
  • Становится «перекрытием» уже существующих новостных лент и RSS‑читалок.

Какой смысл использовать Digg вместо привычных лент?

Если вы тратите время на X, чтобы отследить, какие AI‑новости «взрываются», Digg может собрать эти сигналы в один список, экономя клики. Для журналистов и маркетологов это может стать быстрым источником «что сейчас в тренде».

Однако для обычного пользователя, который уже пользуется «For You» в X, подписан на профильные каналы в RSS или читает новости в традиционных приложениях, добавление ещё одной ленты выглядит избыточным.

Главный вопрос – сможет ли Digg расширить свой набор тем без потери качества сигнала? Пока что проект ограничен AI‑новостями, где X остаётся ключевым источником обсуждения.

Будущее Digg: от AI к другим вертикалям

Команда обещает, что если эксперимент с AI‑новостями покажет результаты, они добавят другие категории – технологии, политика, развлечения. При этом потребуется построить новые модели, которые смогут «читать» сигналы в разных соцсетях и форумах.

Но уже сейчас видно, что для некоторых тем (например, мода или спорт) обсуждение в X уже не центрально, а конкуренты вроде Threads от Meta* или специализированные форумы берут аудиторию. Так что расширение будет нелёгкой задачей.

Справка

Digg – один из первых интернет‑агрегаторов новостей, запущенный в 2004 году Кевином Роузом и Джейми Хайвом. Изначально пользователи голосовали за статьи, меняя их порядок в ленте. После нескольких перезапусков проект был закрыт, а в 2025–2026 гг. пытался стать «Reddit‑клон» безуспешно.

Кевин Роуз – американский предприниматель, соучредитель Digg, бывший сотрудник Google Ventures, ныне партнёр в венчурном фонде True Ventures. После закрытия первой версии Digg посвятил время стартапам в сфере мобильных приложений и AI.

True Ventures – венчурный фонд, основанный в 2009 году, инвестирует в ранние технологические компании. Среди портфельных компаний – Airtable, Docker, Zapier.

X (бывший Twitter) – микроблогинговая платформа, где пользователи постят короткие сообщения. С 2022 года под управлением Илона Маска, платформа претерпела множество изменений в алгоритмах и политике контента.

Сэм Альтман – генеральный директор OpenAI, одной из ведущих компаний в области генеративного ИИ. Его публичные комментарии часто становятся катализатором широких дискуссий в сфере AI.

Digg пытается доказать, что агрегировать новости можно не только вручную, а с помощью машинного интеллекта, который «читает» соцсети. Если им удастся предложить действительно ценные сигналы, сервис может стать полезным помощником для всех, кто следит за быстрыми технологическими изменениями.

Примечания:

  • * Meta признана экстремистской организацией и запрещена в РФ

Интересно почитать :

Mind Robotics привлекла $500 млн от Accel и Andreessen Horowitz — Rivian делает
ставку на промышленных роботов
Mind Robotics привлекла $500 млн от Accel и Andreessen Horowitz — Rivian делает ставку на промышленных роботов

Ключевые выводы Mind Robotics привлекла $500 млн в серии A от Accel и Andreessen Horowitz Оценка компании достигла $2 млрд всего через несколько месяцев после основания Роботы предназначены для заводов, …

Как определить «пиковый» момент стартапа: советы Элада Гила о тайминге выхода из
бизнеса
Как определить «пиковый» момент стартапа: советы Элада Гила о тайминге выхода из бизнеса

Ключевые выводы У большинства компаний есть около 12‑месячного окна, когда их стоимость достигает пика, после чего она резко падает. Чтобы успеть продать в «верхушке», советники предлагают фиксировать ежегодные встречи совета …

Сигналы тревоги: более половины стран могут использовать коммерческий шпионский
софт против Британии
Сигналы тревоги: более половины стран могут использовать коммерческий шпионский софт против Британии

Ключевые выводы По данным британской разведки, 100 стран (более половины мира) сейчас имеют доступ к коммерческим шпионским инструментам, способным взламывать компьютеры и смартфоны. Значительно выросло число государств‑покупателей: с 80 в …

Новый тип холодильника без газов: как компания Barocal меняет систему охлаждения
Новый тип холодильника без газов: как компания Barocal меняет систему охлаждения

Ключевые выводы Barocal использует специальный твёрдый материал, который выделяет тепло при сжатии и поглощает его при снятии давления. Технология может заменить традиционный компрессор и газовые хладагенты, снижая энергопотребление и устраняя …

SpotDraft привлекает $8 млн для развития локального ИИ-анализа контрактов
SpotDraft привлекает $8 млн для развития локального ИИ-анализа контрактов

Компания SpotDraft закрыла раунд финансирования на $8 млн, чтобы решить главную проблему юридических команд — как использовать нейросети для работы с конфиденциальными документами без риска утечек. Технология работает прямо в …

Amazon Connect Health: Искусственный интеллект для автоматизации
административных задач в здравоохранении
Amazon Connect Health: Искусственный интеллект для автоматизации административных задач в здравоохранении

Ключевые выводы Amazon Connect Health - это новая AI-платформа для автоматизации административных задач в здравоохранении Платформа работает с электронными медицинскими картами (EHR) и соответствует требованиям HIPAA Стоимость составляет $99 в …

ФильтрИзбранноеМеню43750 ₽
Top