Бен Томпсон сегодня выкатил статью, в которой заявляет: мы не в пузыре. Аргументация хорошая, разберу.

Выделяются три парадигмы LLM. ChatGPT в 2022 — демонстрация возможностей, но с галлюцинациями и требованием agency от пользователя: ты сам должен понимать, зачем тебе модель, и верифицировать каждый выход. o1 в 2024 — ризонинг-модели начали итерировать над ответом самостоятельно, надёжность выросла, нагрузка на пользователя снизилась. А дальше — агенты в конце 2025: Claude Code с Opus 4.5, GPT-5.2-Codex.

И вот тут самое интересное. Прорыв оказался не в модели. Opus 4.5 вышел в ноябре 2025, и никто не заметил. А потом изменился harness в виде обвязки Claude Code и всё заработало совсем иначе. Агент управляет моделью, дёргает детерминистические инструменты, верифицирует результат без человека. По сути, все слабости первой парадигмы закрыты. Особенно, для верифицируемых юз кейсов типа кода.

Отсюда Томпсон вытаскивает два тезиса. Первый: агенты меняют экономику agency. Раньше для роста потребления компьюта нужен был массовый адопшн — каждый пользователь должен был проявить инициативу, но теперь один человек управляет десятком агентов. Для взрывного спроса на вычисления достаточно сравнительно небольшого числа людей, которые умеют формулировать задачи.

Второй — разбор value chain. Дедью из Asymco недавно написал, что Apple гениально поставила на коммодитизацию моделей: лицензировала Gemini за $1B/год вместо того чтобы тратить $100B на свою. Появится модель лучше — просто сменит поставщика. Побеждает тот, кто владеет клиентом.

Томпсон разбивает это по парадигмам. В эпоху чатботов Дедью был прав — базовые модели быстро стали достаточно хорошими и их можно было гонять локально. Ризонинг-модели уже создали проблему: им нужен быстрый компьют и огромные контекстные окна, Apple Silicon не конкурирует с облаком, но агенты ломают коммодити-тезис окончательно. Дифференциация теперь не в модели, а в интеграции модели и harness. Это не модульные компоненты, которые можно менять по отдельности.

А прибыль в value chain всегда течёт от модульных звеньев к интегрированным. Если агенты = интеграция модель+harness, то Anthropic и OpenAI — точки интеграции, а не взаимозаменяемые API-поставщики. Microsoft тому пример: заявляли model-agnostic стратегию с Core AI, но для Copilot Cowork были вынуждены интегрироваться с конкретной моделью и продавать это в бандле E7 за $99/seat.

https://stratechery.com/2026/agents-over-bubbles/