Geekproxy удвоит ваш трафик при переходе от другого прокси-провайдера!

Покажите свой активный пакет резидентских/мобильных прокси у любого провайдера, оплатите такой же объём у Geekproxy.io — получите больше трафика на счёт.

Ваши 30 GB → оплачиваете 30 GB → 60 GB на руки.
Ваши 50 GB → 100 GB на руки.
Ваши 100 GB → 150 GB на руки.

Условие одно: подписка активна, оплачена в последние 30 дней. Отправьте подтверждение в саппорт geekproxy, и бонус зачислят на вашу подписку.

У вас ещё нет прокси?
Промокод START на geekproxy.io даёт -17% на покупке.

Все условия и таблицы бонусов: https://geekproxy.io/ru/blog/promo-may-26

Geekproxy: датацентр прокси, резидентские и мобильные прокси(гео по стране, городу, зип коду, интернет оператору), sticky-сессии, UDP на всех типах прокси.

Поддержка: @geekproxy_helpbot

#реклама

Компании имеют более или менее фиксированный бюджет на интеллект. Когда модели дешевеют, они не экономят деньги, а покупают на них больше токенов.

Открытые модели уже перешли порог достаточно хороших для большинства задач. GLM-5.2 сравним с Opus-4.8 по ряду бенчмарков при стоимости в 6 раз ниже.

Это вынуждает закрытые модели терять долю почти во всех типах задач. Их единственный вариант - продолжать повышать цены на самые передовые модели.

В итоге moat топовых лаб остается не в моделях (ибо те становятся комодити почти сразу после релиза), а в вертикальном стэке.

Почему? Потому что в экономике ценность собирается там, где есть дефицит, а в данном случае это энергия, чипы, датацентры и именно туда идет большая часть инвестиций всех больших лаб.

Сегодня — последняя возможность строить софтверные стартапы.

ИИ делает инжиниринг, маркетинг, управление, рост стартапа в разы быстрее и проще, но и общая планка повышается. Если раньше в мире было 100 команд, которые могли с вами конкурировать, то сегодня их 100,000 + каждый школьник и пенсионер с клодом, который может сделать подобный продукт для себя.

Да, энтерпрайз моат никуда не девается.
Да, энергия и готовность работать с 9 до 9 минимум 6 дней в неделю помогает.
Да, вкус, интуиция, естественный интеллект и невероятно мощный нетворк помогают.

Но даже эти вещи рано или поздно падут перед неумолимым движением
(а) моделей, которые становятся более агентными, долгосрочными, умными
(б) экономики масштаба заводов токенов и фабрик софта

Условно, глубокий вкус и правильные знакомства помогут тебе избежать 100 ошибок, которые сделают другие, но имея какой-нибудь SpaceX или Google может забрутфорсить ту же задачу, потратив на нее пару триллионов токенов. Сделать тысячи А/Б тестов, написать миллионы писем, проверить 10 гипотез в минуту на своем трафике.

Некоторые, видя это, начинают строить свои собственный "фабрики софта", но проблема в том, что фундаментально экономика такой фабрики сводится к цене токена, а она будет самой низкой у компании, которая имеет вертикальный стэк: производит свои чипы, свои модели, свои датацентры и свою энергогенерацию. Вы можете купить за $10 у Антропика, за $1 у Baseten+GLM, но у условного Маска тот же токен будет стоит $0.01

Workshop is live: https://x.com/i/broadcasts/1nxnRRZnwbBxO

1. Автономный GTM и SEO
2. Самовосстанавливающийся код агентов
3. Оркестратор агентов в кармане

Напоминаю, что если у вас есть компания, отдел, департамент или личная работа и вы хотите разобрать и на практике научиться строить ИИ-нейтив процессы, то для вас открыта ИИ-нейтив лаборатория.

Если вы платите за фитнес приложение, то вот этот открытый репозиторий упражнений + пара часов вайбкодинга заменит вам подписку на $20-50/мес за приложение для поиска и отслеживания тренировок в зале. Больше тысячи упражнений на все группы мышц, текстовые инструкции, анимация упражнения с целевыми группами.

Стоимость постройки софта кардинально снижается - и ровно настолько же дорожает всё, что постройкой не является.

Во всем что было "трудно и долго делать руками" происходит падение цены и рост качества: написание софта, холодные продажи, генерация контента, управление процессами и информацией в компании.

Для каждой компании, чтобы оставаться в рынке, расти и побеждать это значит, что она должна переместить своё внимание на вещи, которые которые становится сложнее скопировать с каждым месяцем. Простой тест: писать больше имейлов, доставлять больше фич, постить больше тиктоков сегодня могут все. Если ваше преимущество - "двигаться быстрее", то это не преимущество а базовая планка рынка, которая смещается вне зависимости от вас.

Скорость адаптации важна, но не диффренциирует вас - это беговая дорожка из "Алисы в стране чудес", где нужно бежать быстрее чтобы оставаться на месте.

Вопрос: что продолжит защищать продукт или бизнес? где эта защита станет сильнее со временем?

1. Дистрибуция, но только если вы ей владеете: арендованная дистрибуция дорожает - между тобой и человеком встаёт агент, решающий, чьё приложение вообще открыть / поиск отвечает без клика / почту ИИ фильтрует и удаляет ещё до того, как её прочли.
2. Доверие, ибо чем дешевле синтетическая имитация, тем дороже настоящая репутация и живая рекомендация.
3. Данные, которых не у других. Да, у каждой компании есть или появляется собственная операционная ИИ система, но ее польза напрямую зависит от того с какой скоростью эта система самообучается на данных, которых нет у конкурентов.

Раньше корпоративный моят строился единожды, но теперь его нужно перекапывать каждый месяц. Фундаментально, это значит что
- арендованный софт и платформы должны превращаться в свои (потому что дешевле)
- статичные процессы в накопительные (кибернетические, типа как кастомер саппорт сервис который становится лучше с каждым обращением без действий человека)
- ценность фичи заменяются отношениями и живым контактом, ибо повторить первую не стоит ничего.

То есть, чтобы уточнить предыдущий пост, я бы сказать что это не столько последний раз что-то построить, сколько конец эпохи "наш софт/продукт лучше, и этого достаточно".

P.S. для всех желающих, скоро начинается третий и полностью переработанный поток лаборатории по постройке ИИ-нейтив организаций для фаундеров, менеджеров, профессионалов от фриланса до крупных корпораций, в котором мы будем разбирать примеры успешных ИИ-трансформаций, их структуру и алгоритм и предметные кейсы по каждому из слоев.

Самое интересное, что происходит сейчас с разработкой, — это даже не скорость. Скорость все уже получили. Сдвинулось другое: раньше тяжело было построить, теперь построить легко, а тяжело — чтобы построенное было кому держать.

Я вижу это во всё большем числе команд, с которыми разговариваю. Сценарий почти всегда один. Фаундер за выходные собирает на вайбкодинге работающий прототип, показывает инвестору, выкатывает первым клиентам. Быстро, красиво, без подвоха. Подвох приходит через полгода. Продукт оброс фичами, которые целиком уже никто не держит в голове, тесты обещали написать «потом» и не написали, архитектуру никто не закладывал — потому что её и не было. Был поток сгенерированного кода, который работал ровно до первого нетривиального бага. И в одно утро компания обнаруживает, что прод есть, а человека, способного в нём жить, — нет. А залить вайбкодинговый пожар ещё бóльшим вайбкодингом не выйдет.

Тут и вылезает ловушка найма. Кажется, что нужен «AI-инженер, который быстро пишет». Таких теперь миллион. Они этот долг и наработали. А нужен другой, редкий тип — кто строит систему поверх агентов: спеки, принудительные тесты, харнес, через который агенты сами ходят за контекстом. Чтобы скорость не превращалась в долг. И вот беда: на резюме эти двое неотличимы. И тот, кто оставил после себя слоп, и тот, кто бы его не допустил, пишут одно и то же — «Cursor, Claude Code, AI-driven SDLC».

Отсюда две неприятные вещи. Первая: такой человек не заведётся внутри команды, которая слоп и написала. Это не навык на пару спринтов, это другой угол зрения на работу — либо человек принёс его с собой, либо нет. Вторая: обычным посевом вакансии его не достать. Он не откликается на «Senior AI Engineer, $200k», а обычный рекрутер принесёт вам ещё пятерых тех же, кто умеет быстро генерить, но не держать систему. В его чек-листе просто нет графы «строил процесс, а не фичи».

Находит таких только тот, кто сам понимает разницу между «пишет с помощью AI» и «строит систему, которая пишет», и смотрит не на стек в резюме, а на то, как человек думает про архитектуру.

Из тех, кого я знаю, так умеет мой друг Майк (@mikevolkov) — закрывает AI позиции там, где у обычных агентств не выходит. Нужно прямо сейчас нанять такого человека — пишите ему, это ровно его работа. Хотите сначала посмотреть, как он это делает, — у него есть пара свежих кейсов про это: процесс, финалисты, обезличенные резюме и разбор, кого и почему взяли. Напишите, пришлёт. А если просто любопытно следить, как AI перекраивает рынок инженерного труда, — подпишитесь на канал @huntermikevolkov.

#реклама

по сети ходит мем (который вероятно не только мем) о том как инженер убрал со стола клавиатуру и работает с одним только микрофоном.

после вчерашнего анонса Метой brain2qwerty (неинвазивного BCI, который позволяет управлять компьютером через "силу мысли") фронтир сместился еще дальше.

на самом деле, еще в 2010-2011 году вместе с профессором МГУ А. Капланом я тестил и даже пытался как-то применить коммерчески такие интерфейсы. они вполне себе работали, помогали печатать или играть в шахматы не используя ничего, кроме модуляции активности собственного мозга (в простонародии -- фокусировка).

однако, тогда это был довольно стандартный ЭЭГ с большой степенью помех и неточностей, плюс очень медленный.

то что предложила мета это два улучшения:
1. использование МЭГ (магнитоэнцефалографии) вместе с ЭЭГ для увеличения точности
2. ИИ модель, которая умеет сильно точнее и быстрее декодировать мозговые волны в печатный текст

вот тут все детали о том как оно работает.

Антропик не устает сотрясать инфополе

- завтра вернут Fable 5 всем, включая ненавистных европейцев, китайцев и прочих африканцев
- выпустили Sonnet 5, он не лучше Опуса 4.8 по бенчмаркам, но работает так же долго как опус на xhigh
- запустили коворк для ученых и исследователей (облачный компьют, доступ к базам научных работ, помощь в анализе данных и визуализациях для статей, стандартные методы для обработки данных)
- оказалось, что Claude code трекает если вы в Китае и пытаетесь его дистиллировать и добавляет специальные невидимые символы в системный промт (см скриншот)

Fable вернут, но его нельзя будет использовать для кодинга

После суток использования Fable, есть некоторые первые мысли.

Во-первых, это не тот фейбл, который был у нас в июне, но по-прежнему очень крутая (лучшая из существующих) модель.

Но это не так важно, ибо мир уже разделился на богатых токенам и бедных токенами. За два дня в токенах я потратил несколько тысяч долларов, из которых я бы сказал 90% за экономию нервов (фейбл делает задачи точнее, лучше и задает меньше вопросов), а 10% за новые способности (что-то, что я не мог бы сделать с опусом вообще).

Здесь есть несколько выводов второго порядка:

1. Я был бы крайне скептичен относительно любой идеи создания цифрового продукта. Цифровые бизнесы не умрут завтра, но конкуренция уже выросла в десятки раз и без какого-то ультра-нечестного преимущества там будет сложно. Сам стараюсь делать только вещи, связанные с оффлайном или инвестировать в команды, которые заряжены убить всех в своей нише.

2. Доступ и равенство в ИИ больше не статус кво. Лучшие модели будут только у Пентагона и как там называется их китайский аналог. Чуть похуже у корпоратов с бюджетом на токены от $100M в год. А уже совсем середнячки пойдут в народ. Это больше социальный феномен, чем технический, но если управляете бизнесом и у вашего конкурента есть значительно более продуктивная или безопасная модель, то это большой риск.

3. Агенты реально стали способным работать долго и самостоятельно выбираться из непонятных ситуаций. Средняя сессия с Fable > 80 минут, в рамках которой он сам догадается сделать несколько экспериментов, проверить и покритиковать их, выбрать лучший вариант, зарядить субагентов на рисерч и в итоге решить проблему.

4. Хотим мы или не хотим, но через 6 месяцев у нас будет по-прежнему дорогая, но доступная в open source модель уровня Fable 5. Фронтир, конечно, уйдет далеко вперед, но сам этот факт значит, что не только у избранных клиентов Антропика, но и у пакистанской спам-фермы будет доступ к такого уровня модели — что это значит для вашего рынка? для ваших клиентов? для вашего трудоустройства?

5. Хоть я и отказывался годами в это верить, люди до сих пор не до конца осознали что происходит. Куда не ткни - в каждом бизнесе, в каждой индустрии, я вижу сотни тысяч часов работы людей, которые тратятся на бессмысленную работу. Не плохую (наоборот, очень качественную), но работу, которую вообще не нужно делать в век ИИ. Большинство компаний еще не перестроились и это, конечно, все еще возможность, хоть и не долгая.

Кстати, не ради рекламы, но искренне в тему, 13 июля я буду проводить очередную третью лаборатории по трансофрмации и построению ИИ-нейтив организаций. И, естественно, мы будем говорить про каждый из вопросов выше.

Что делать в век ИИ?

Деньги зарабатываются на дефиците и уникальном предложении, а с ИИ он меняется каждые ~2 года. В этом посте рассуждаем о том как это происходило и будет происходить в будущем.

Мы проживаем две таких эры:

1. Buildout. В 2023-2024 самое ценное было построить продукты, которые позволяют людям использовать ИИ типа Lagnchain, Cursor, датацентры, неолабы.

2. Rollout. В 2025 и 2026 это внедрение ИИ в существующие организации и рынки, такие как AI роллапы, FDE консалтинг и ИИ-трансформация, агентские системы которые переизобретают процессы на разных рынках

Ни первые, ни вторые компании не перестанут существовать завтра, но новые возможности появляются в новых местах, и чем они более сложные, уникальные и необходимые миру, тем больше там денег.

После 2027, все, что можно произвести за токены (софт, контент) претерпит очень сильную дефляцию, маржа схлопнется, а цена упадёт. Дефицит и спрос уйдет туда, что нельзя купить за токены.

Наука на ИИ. В отличии от внедрений, тут нет дефляционной спирали (ты делаешь процесс дешевле, и каждая итерация экономит все меньше, следовательно рынок сужается). Наоборот, каждая сгенерированная гипотеза и каждый эксперимент расширяет область применения, а конкуренция с лабами вполне возможна, потому что у OAI/ANT нету возможности проводить эксперименты, собирать данные и строить быструю обратную связь в биологии, физике, химии и т.д.

Институты на ИИ. Если пересобрать все в мире отделы продаж или маркетинга на основе ИИ сэкономит условно $1T, то пересборка социальных институтов сэкономит $30T в год. Это файнал босс человечества и последний оплот аналоговой, неэффективной, ручной и подверженной всем известным bias'ам на свете бюрократии.

Институт — это доверие, но оно узурпированно брендом, репутацией и теплым местечком, а не экспертизой конкретного человека. Суды это про репутацию, медицина про картель врачей, парламент про умение проводить кампании и рейзить на них деньги. Уже сегодня можно построить институт аналогичный FDA, арбитражу или образованию, который с помощью ИИ даст 2х эффективности за 1/10 или 1/100 от цены, но институты нельзя просто прийти и сломать (если вы не большевики). Стратегия тут строить параллельные и более эффективные и дать возможность мигрировать. Бизнесу будет удобнее проводить арбитражные разбирательства в суде, который 100х дешевле и прозрачнее.

Это самые большие рынки на планете: например, здравоохранение это 17% ВВП США, а госуправление это треть мирового ВВП, и их моат не технология а историческая легитимность (которая, конечно, никогда не вечна).

Fable уходит из бесплатного доступа по подписке в платный за $50/M токенов завтра, поэтому не забудьте потратить свои лимиты.

Если вам не нужно ничего программировать или создавать, то я рекомендую написать ему детальный промт о вашей жизни.

Что-то из серии "почитай все важные документы и историю обо мне, что я делал, записи моих разговоров, мой календарь, мои вопросы к тебе и другим чат-ботам. пойми что мне нравится и не нравится, где я счастлив и где я достигаю самых больших результатов. будь моим коучем и расскажи на чем мне стоит фокусироваться чтобы достичь реализации и счастья"

Лучше на английском, это сэкономит примерно 50% токенов.