Один человек — миллиардный стартап

Я давно говорю в этом канале: будущее за маленькими командами с большим ИИ. И вот живой пример.

Статья в NYT

Два брата. Один запустил стартап в сентябре 2024 года с $20 000 в кармане. Никакой команды — только он и набор ИИ-инструментов. ChatGPT и Claude писали код и тексты. Midjourney делал рекламу. ИИ-агенты отвечали клиентам и мониторили бизнес в реальном времени. Через год — $401 млн выручки. Сейчас компания движется к $1,8 млрд. Потом он позвал брата — вот и вся «команда».

Это новая норма для бизнеса

ИИ-агенты — о которых я здесь регулярно пишу — это не просто автоматизация. Это когда ты один закрываешь то, на что раньше нужны были маркетолог, разработчик, саппорт и аналитик. Одновременно.

Тем, кто до сих пор считает ИИ игрушкой для генерации картинок — посмотрите на эти цифры. Миллиард долларов. Два человека. Четырнадцать месяцев.

Стартапы больше не будут рождаться из больших команд с огромными бюджетами. Они будут рождаться из одного человека с правильными инструментами и правильным вопросом: «А зачем мне нанимать, если ИИ это уже умеет?»

Сэм Альтман (основатель OpenAi, разработчик ChatGPT) несколько лет назад сказал, что однажды один человек построит компанию на миллиард долларов. Это казалось красивой гипотезой. Но вот и гипотеза стала реальностью.

Вот и думайте: стоит ли начать изучать ИИ или еще подождать. Я считаю, что ответ очевидный.

Подпишись на путеводитель по нейросетям

Яндекс открыл аналитику AI-трафика

Яндекс запустил инструмент «Видимость сайта в Алисе AI» — бесплатно, в сервисе «Вебмастер». Он показывает, как часто ваш сайт попадает в быстрые ИИ-ответы Алисы в поиске.

Что за цифры стоят за этим? За январь–февраль в быстрых ответах Алисы упомянуто более 14 млн сайтов-источников. Ежемесячная аудитория, которая получает такие ответы — 46,5 млн человек. Рост в 1,5 раза за год.

Это уже не эксперимент. Это новый канал трафика, который работает — просто мы раньше не могли его отследить.
Почему это важно именно сейчас? Раньше маркетологи либо игнорировали AI-выдачу, либо пользовались сторонними сервисами с серыми данными. «Яндекс» сам объяснил запуск инструмента именно ростом серой аналитики — сторонние сервисы не давали точных данных по выдаче.

Мой взгляд: это история про то, как SEO превращается в GEO — Generative Engine Optimization. Классическое продвижение в поиске никуда не уходит, но теперь к нему добавляется вопрос: «цитирует ли тебя ИИ?». И если нет — почему.

Инструмент пока не решает всех задач — полной картины по оптимизации он не даёт, бизнесу важно видеть присутствие сразу в нескольких ИИ-системах. Но это первый официальный «измеритель» от самого Яндекса. Шаг важный.

Если у вас есть сайт — зайдите в Вебмастер и проверьте. Интересно будет увидеть, что там.

А вы уже думали про AI-видимость своего бренда?

Подпишись на путеводитель по нейросетям

Кибергонка вооружений началась

Когда я смотрел это и читал это — я ужаснулся. Поэтому лучше присядьте.

Рассказываю, что произошло (если это правда, в конце поймете почему)

ИИ научился взламывать софт лучше людей

Anthropic (создатель ClaudeAi) представила Claude Mythos Preview — фронтирную модель, которая автономно, без подсказок, находит критические уязвимости в коде. Не учебные примеры, а реальные баги в Linux, Windows, браузерах, медиа-кодеках. Баги, которые жили в коде десятилетиями.

Claude Mythos Preview уже нашла тысячи zero-day-багов во всех основных операционных системах и браузерах.

Один из найденных багов прятался в OpenBSD — системе, которая считается эталоном безопасности — 27 лет. Другой сидел в FFmpeg, и автоматические тесты прогоняли эту строку кода 5 миллионов раз, не замечая проблемы. ИИ нашёл оба.

Вокруг модели собрали Project Glasswing — коалицию из Apple, Google, Microsoft, AWS, CrowdStrike, NVIDIA и ещё нескольких гигантов. Цель: закрыть дыры в критическом ПО раньше, чем их найдёт кто-то другой. $100 млн на проект.

Но вот что меня цепляет. Модель показывает: порог входа в кибератаки упал радикально. Раньше нужен был редкий эксперт. Завтра — достаточно доступа к достаточно умной модели. А прогресс в ИИ ускоряется.

Anthropic прямо пишет: мы не выкладываем модель в открытый доступ, потому что это опасно. И одновременно — раздаём её союзникам для защиты.

По сути, мы наблюдаем рождение нового типа гонки вооружений. Не ракеты, не ядерное оружие — а ИИ-модели, которые ищут и эксплуатируют дыры в софте. Софте, от которого зависят банки, больницы, электростанции, логистика. Еще раз напомню, что Anthropic, Apple, Google, Microsoft, AWS, CrowdStrike, NVIDIA — это американские компании.

Цитата с сайта (переведено на рус.):

«Компания Anthropic также ведет постоянные переговоры с представителями правительства США по поводу Claude Mythos Preview и его наступательных и оборонительных кибервозможностей.

Как мы отмечали выше, обеспечение безопасности критической инфраструктуры является одним из главных приоритетов национальной безопасности для демократических стран — появление этих кибервозможностей является еще одной причиной, по которой США и их союзники должны сохранять решающее лидерство в технологиях ИИ.

Правительства играют важную роль в поддержании этого лидерства, а также в оценке и смягчении рисков для национальной безопасности, связанных с моделями ИИ...»

Кто первым закроет свои уязвимости — выиграет. Кто не успеет — станет мишенью. И времени на раскачку, похоже, уже нет.

Это треш. Следить за этим трешем можно тут.

Я говорил, что это важно. Вот подтверждение в новостях 👇

Министр финансов США и глава ФРС экстренно вызвали директоров крупнейших банков в Вашингтон. Причина — ИИ-модель, которая взламывает код лучше почти любого живого хакера.

Вот что произошло. Anthropic на этой неделе представила Claude Mythos Preview — фронтирную модель, которая автономно находит критические уязвимости в софте. Она уже обнаружила тысячи zero-day-багов во всех основных операционных системах и браузерах. Включая баг в OpenBSD, который прятался 27 лет, и уязвимость в FFmpeg, мимо которой автоматические тесты прошли 5 миллионов раз.

Модель настолько мощная, что перед релизом Anthropic консультировалась с правительством США о её «наступательных и оборонительных кибервозможностях». А министр финансов Скотт Бессент и глава ФРС Джером Пауэлл 8 апреля собрали CEO системно значимых банков — Citigroup, Morgan Stanley, Bank of America, Wells Fargo, Goldman Sachs — чтобы убедиться, что банки понимают масштаб угрозы и защищают свои системы. Об этом сообщили Bloomberg и Reuters.

Но ключевое — Anthropic не выложила модель в открытый доступ. Вместо этого запустила Project Glasswing: коалицию из Apple, Google, Microsoft, AWS, CrowdStrike, NVIDIA, Cisco и ещё нескольких гигантов. Задача — найти и закрыть дыры в критическом ПО до того, как аналогичные модели появятся у злоумышленников. На проект выделено до $100 млн.

Почему это важно. ИИ только что радикально снизил порог входа в кибератаки. Раньше найти zero-day в ядре Linux мог один специалист из тысячи. Теперь это делает модель — автономно, без подсказок, за часы. И прогресс ускоряется: Anthropic прямо пишет, что скоро такие возможности начнут расползаться.

Мы наблюдаем момент, когда кибербезопасность из «проблемы айтишников» превращается в вопрос уровня национальной инфраструктуры. Когда глава ФРС лично вызывает банкиров из-за ИИ-модели — это уже не хайп. Это новая реальность

Подпишись на путеводитель по нейросетям

В пятницу я, как и тысячи каналов, поиграл в «черновики». Ну красиво же — красная плашка, все бренды участвуют, весело.

Потом увидел пост Positive Technologies: мол, весь этот флешмоб — бесплатная реклама онлайн-казино. Владелец эмодзи-пака переименовал его, подставив ссылку на свой канал. Тысячи каналов стали рекламной площадкой и не заметили.

Я не поверил. Закинул пост в Claude, попросил проверить по нескольким источникам. Результат: ноль подтверждений. Ни vc.ru, ни AndroidInsider, ни news.ru — никто не упоминает историю с казино. Все пишут про тренд как про безобидный флешмоб.
А потом я полез проверять руками. Открыл ссылку на эмодзи-пак в браузере. И вот оно — в названии пака ссылка на канал онлайн-казино. Прямо в моём посте. Я сам себе поставил чужую рекламу и не знал. Лол.

Причём в самом Telegram — на iPhone, на MacBook — это не видно. Изменённое название отображается только через браузер. Идеальное слепое пятно.

И вот тут у меня двойственное чувство. Онлайн-казино — зло, не поддерживаю и не советую. Но с точки зрения механики — это блестяще. Кто-то разобрался в API, нашёл дыру в интерфейсе, дождался вирусного момента и получил рекламу на тысячах каналов. Без взлома, без бюджета, без нарушения правил платформы. Чистая инженерия внимания.

Два вывода. Первый: нейросети — мощный инструмент для фактчека, но не всемогущий. Иногда нужно просто открыть ссылку в браузере. Второй: перед тем как прыгать в любой хайповый тренд — стоит потратить минуту и подумать, кому это выгодно.

Как писать промты

Большинство людей пишут в ChatGPT как в поисковик. И получают ответы как из поисковика — общие, скучные, мимо.

Промт — это не вопрос. Это техническое задание.

Вот из чего он на самом деле состоит:

1. Роль — кем должна быть нейросеть
«Ты опытный юрист» / «Ты редактор Тинькофф Журнала» / «Ты бизнес-аналитик». Это не магия — это контекст. Модель меняет словарь, глубину, стиль.

2. Задача — что конкретно нужно сделать
Не «расскажи про маркетинг», а «напиши 3 заголовка для поста про email-рассылку, аудитория — бухгалтеры малого бизнеса».

3. Контекст — что ИИ должен знать заранее
Вставьте бэкграунд: «я продюсер, веду YouTube-канал на 17к подписчиков, снимаем раз в неделю». Без этого модель фантазирует.

4. Формат — как должен выглядеть результат
«Список из 5 пунктов», «письмо до 150 слов», «без эмодзи», «простым языком». Чем точнее — тем меньше правок.

5. Ограничения — чего делать не надо
«Без воды», «не используй слово "уникальный"», «не предлагай решения дороже 10к». Это экономит кучу времени.

Идеальный промт выглядит примерно так:

«Ты копирайтер с опытом в B2B. Напиши 3 варианта заголовка для YouTube-видео про электронный документооборот. Аудитория — владельцы малого бизнеса. Формат: только заголовки, без пояснений. Тон — простой, без канцелярита.»

Сравните с: «Придумай заголовок про бизнес»

Разница — в качестве ответа. Сохраните как шаблон. Работает в ChatGPT, Claude, Алисе — везде одинаково

Подпишись на путеводитель по нейросетям

Перед каждым важным решением я задаю нейросети один вопрос

Не «плюсы и минусы». Не «помоги выбрать». Я прошу её стать моим злейшим критиком. Вот промпт целиком — копируй и вставляй:

«Я собираюсь [описание решения]. Ты — жёсткий скептик с 20-летним опытом в этой области. Найди 3 главные причины, почему это провалится. Для каждой причины укажи: вероятность (высокая/средняя/низкая), последствия и что я могу сделать прямо сейчас, чтобы снизить риск. Будь безжалостен — мне нужна правда, а не поддержка.»

Подпишись на путеводитель по нейросетям

Слышал, как Дороничев в интервью сказал: «ИИ — это новое электричество».

Фраза красивая. Но насколько она точная — я решил разобраться всерьёз. Попросил ChatGPT составить глубокий аналитический разбор на основе реальных источников. Прикладываю PDF с полным исследованием — там больше 60 сносок на академические статьи, данные МВФ, ВШЭ, ОЭСР и EU AI Act.

Коротко о том, что внутри:

Электричество тоже распространялось не «вдруг». В 1882 году появилась первая центральная станция, а к 1940-му лишь 78% домохозяйств в США были подключены. Почти 60 лет.

ИИ распространяется принципиально быстрее — но на уровне фирм всё равно тормозит. Около 18% компаний в США реально используют ИИ по данным Census на конец 2025. При этом 41% работников уже применяют GenAI в работе. Разрыв между «попробовал» и «перестроил процессы» — огромный.

По оценкам OpenAI и UPenn, 80% работников имеют хотя бы 10% задач, потенциально затронутых LLM. Это масштаб, которого у электричества в первые десятилетия не было.

Аналогия сильна — но не идеальна. Электричество требовало проводов и трансформаторов. ИИ тиражируется через облако. Барьер другой: не кабели, а данные, доверие, навыки и перестройка мышления.

📄 PDF в приложении (chatGPT самой такой выгрузил) — можно читать как полноценное исследование.

Подпишись на путеводитель по нейросетям

провел соцопрос, какие нейросети знают люди

Нейрослоп от Виктории Бони

Похоже, в Telegram скоро можно будет запускать ботов вообще без хостинга

На тестовом сервере нашли новые фичи, и если всё это действительно выкатят, запуск ботов станет радикально проще: без сервера, без кода, без разработчиков и, возможно, почти без затрат.

То есть сценарий в духе:
«Сделай мне бота, который помогает с X» — уже не выглядит фантастикой. Нейросеть соберёт его за минуты, а ты сразу идёшь тестировать идею.

Для меня это особенно мощная история, потому что я давно думаю о собственном боте, которого можно не просто запустить, а ещё и монетизировать.

А если Telegram доведет этого бота до совершенства и им будет пользоваться легко

Буквально, вводя голосовые сообщения, и ты реально сможешь за пару минут собрать очень простого бота.

Да или даже сложного - это будет просто невероятный прорыв! Ждём, Павел!

Подпишись на путеводитель по нейросетям

Нейросеть Claude.Ai выдала мне хайлайты недели по моим запросам)

Это прикольно!

И главное, что всё это действительно мне понадобилось и пригодилось. И вы контент получили, в том числе))

Я ни разу не программист, но сделал MVP локального приложения на компьютере, которое позволяет создавать рилсы через нейросети. Конечно, его еще нужно тестировать и проверять работоспособность.

Рассказываю подробнее на видео, что это такое, как оно выглядит и что в потенциале оно может сделать

Для создания самого кода я использовал Codex от ChatGPT. При этом я параллельно консультировался с самим чатом GPT, что мне вообще вводить и что делать, чтобы приложение создалось.

Для начала я создал концепцию того, что мне нужно, и объяснил, как должен выглядеть конечный результат. Мы с ним поговорили, и дальше началась работа, которую я делал всю прошлую ночь. Это жесть, как затягивает, когда у тебя сначала не было ничего, и сейчас появились какие-то кнопки, которые работают))

Вот что получилось в итоге:

Учёные нашли закон, по которому растёт ИИ

Есть такое понятие — scaling laws. Грубо говоря: чем больше данных, вычислений и размер модели — тем умнее ИИ. И эта зависимость на графике выглядит почти как идеальная прямая линия.

Именно на этом законе сейчас строятся GPT-5, Claude, Llama и всё, что выйдет дальше.
Что это означает на практике — по годам (прогнозно):

Прямо сейчас (2025–2026)
ИИ уже умеет писать, считать, анализировать, рисовать, кодить. Но часто ошибается в логике и не понимает контекст. Это норма на текущем уровне.

Через 2–3 года
Модели станут в разы мощнее просто потому, что в них вложат больше ресурсов. Без принципиально новых прорывов — просто масштаб. ИИ-помощник будет понимать тебя с полуслова, делать сложные задачи без переспрашивания.

Через 5–7 лет
Если scaling laws продолжат работать — мы получим системы, которые самостоятельно решают задачи уровня «разработать план, выполнить его, отчитаться». Не инструмент, а коллега.

Где неопределённость
Никто не знает, когда и будет ли плато. Может, законы сломаются на следующем уровне. Может, нет. Именно поэтому все крупные компании гонят вперёд прямо сейчас — пока работает.

Что делать с нам с тобой

Не ждать «когда ИИ станет достаточно хорошим». Он уже достаточно хорош для 80% задач, которые ты делаешь вручную. А через пару лет будет хорош для 95%.

Люди, которые начали разбираться сейчас — через три года будут на голову выше тех, кто ждал.

👉 Лекция Стенфорда, где это всё объясняют, как работают нейросети с технической точки зрения:
https://www.youtube.com/watch?v=9vM4p9NN0Ts

Подпишись на путеводитель по нейросетям

А я говорил

Это не просто тренд, это феномен

Использование конструкции предложения "not just a___, it's a___" в крупных документах американских компаний примерно удвоилось как в 2024, так и в 2025 году.

Подпишись на этой канал и расскажи другу, про ИИ должно знать больше людей

OpenAI выкатила GPT-5.5

Главное изменение в том, что она лучше справляется с длинной и сложной работой: может выстроить план, держать контекст, пользоваться инструментами, проверять себя по ходу и не разваливаться на середине задачи. Особенно это полезно там, где нужен не быстрый ответ, а нормальный ресерч, анализ, работа с документацией и последовательное решение проблемы.

По цифрам тоже интересно. В Terminal-Bench 2.0 у GPT-5.5 — 82,7%, у Claude Opus 4.7 — 69,4% (а это последняя новая модель Claude, на минуточку). То есть в задачах, где модель должна реально работать как агент, а не просто красиво отвечать, разница уже очень заметная.

Это важная история не потому, что “бенчмарк выше”. А потому что модели все сильнее двигаются в сторону реального помощника, который может не только сгенерировать текст, но и дойти с тобой до результата.

GPT-5.5 уже выкатывают для платных пользователей Plus, Pro, Business и Enterprise в ChatGPT и Codex. Но rollout постепенный, так что у всех она может появиться не сразу.

Публикация на сайте OpenAI

Если тебе важно понимать, какие нейросети реально меняют работу уже сейчас, подпишись на канал и отправь этот пост знакомому, которому это тоже может быть полезно.