Что будет после самоулучшающегося ИИ?
Сначала рекурсивно самоулучшающийся: ИИ, который использует сам себя для тренировки более сильных моделей, рисерча новых архитектур, оптимизации, RL'a и деплоймента. В течении года или двух.
Затем самоподдерживающийся ИИ: система из моделей и роботов, которая в состоянии строить и оперировать новые фабрики по производству чипов, датацентры, солнечные фермы и любую другую физическую инфраструктуру, необходимую для ИИ. В течении 10-20 лет.
Сначала рекурсивно самоулучшающийся: ИИ, который использует сам себя для тренировки более сильных моделей, рисерча новых архитектур, оптимизации, RL'a и деплоймента. В течении года или двух.
Затем самоподдерживающийся ИИ: система из моделей и роботов, которая в состоянии строить и оперировать новые фабрики по производству чипов, датацентры, солнечные фермы и любую другую физическую инфраструктуру, необходимую для ИИ. В течении 10-20 лет.
3
Не знаю зачем вам это знать, но
~3% домохозяйств в США имеют платную подписку на ИИ (при этом 90% выручки лаб я бы ожидал от компаний и государств)
~3% всей прослушиваемой в мире музыки сгенерирована ИИ (14 млрд треков в месяц)
~3% домохозяйств в США имеют платную подписку на ИИ (при этом 90% выручки лаб я бы ожидал от компаний и государств)
~3% всей прослушиваемой в мире музыки сгенерирована ИИ (14 млрд треков в месяц)
❤58
Следующий интернет будут читать не люди
Веб создавали для человека: сайты, меню, ссылки, поисковая выдача. Но постепенно одним из главных читателей интернета становится AI.
Пользователь всё реже хочет самостоятельно открывать десятки вкладок, читать обзоры и сравнивать предложения. Он задаёт вопрос ChatGPT, Perplexity, Алисе или Gemini и получает готовый ответ: какой сервис выбрать, что купить и какой компании доверять.
Нейросеть изучает сайты, статьи, отзывы, кейсы и внешние упоминания, а затем решает, какие бренды включить в ответ.
Поэтому у компании может быть сильное SEO и стабильный поисковый трафик, но в ответах нейросетей она будет появляться реже конкурентов. Высокие позиции в Google или Яндексе ещё не означают такую же заметность в ChatGPT, Perplexity или Алисе.
На этом фоне развивается GEO — Generative Engine Optimization. Если SEO помогает сайту становиться заметнее в поисковой выдаче, то GEO отвечает за видимость бренда в ответах нейросетей.
Интернет постепенно переходит от экономики клика к экономике рекомендации. Теперь важно не только то, открыл ли человек сайт, но и то, какую компанию AI назвал ещё до перехода.
ГЕОранк помогает понять, как нейросети видят и рекомендуют бренд. Сервис отслеживает упоминания и позиции в ответах AI-сервисов, сравнивает видимость с конкурентами, анализирует источники, а также проводит аудит сайта и выявляет факторы, которые могут мешать нейросетям использовать его контент.
В результате становятся видны не только слепые зоны, но и конкретные точки роста: что стоит улучшить на сайте, в контенте, внешних публикациях и упоминаниях, чтобы нейросети чаще рекомендовали бренд.
> Проверить видимость своего бренда в AI-выдаче
#реклама
Веб создавали для человека: сайты, меню, ссылки, поисковая выдача. Но постепенно одним из главных читателей интернета становится AI.
Пользователь всё реже хочет самостоятельно открывать десятки вкладок, читать обзоры и сравнивать предложения. Он задаёт вопрос ChatGPT, Perplexity, Алисе или Gemini и получает готовый ответ: какой сервис выбрать, что купить и какой компании доверять.
Нейросеть изучает сайты, статьи, отзывы, кейсы и внешние упоминания, а затем решает, какие бренды включить в ответ.
Поэтому у компании может быть сильное SEO и стабильный поисковый трафик, но в ответах нейросетей она будет появляться реже конкурентов. Высокие позиции в Google или Яндексе ещё не означают такую же заметность в ChatGPT, Perplexity или Алисе.
На этом фоне развивается GEO — Generative Engine Optimization. Если SEO помогает сайту становиться заметнее в поисковой выдаче, то GEO отвечает за видимость бренда в ответах нейросетей.
Интернет постепенно переходит от экономики клика к экономике рекомендации. Теперь важно не только то, открыл ли человек сайт, но и то, какую компанию AI назвал ещё до перехода.
ГЕОранк помогает понять, как нейросети видят и рекомендуют бренд. Сервис отслеживает упоминания и позиции в ответах AI-сервисов, сравнивает видимость с конкурентами, анализирует источники, а также проводит аудит сайта и выявляет факторы, которые могут мешать нейросетям использовать его контент.
В результате становятся видны не только слепые зоны, но и конкретные точки роста: что стоит улучшить на сайте, в контенте, внешних публикациях и упоминаниях, чтобы нейросети чаще рекомендовали бренд.
> Проверить видимость своего бренда в AI-выдаче
#реклама
1
ИИ станет главной политической темой
…избирательного цикла 2028. Поэтому я тут придумал основные популистские (и, конечно, радикально бесполезные) лозунги для всех ведущих партий
Ультралевые:
- запретить увольнения, даже если люди бесполезны
- минимум 1 сотрудник должен работать в компании за каждую стойку Рубина
Ультраправые:
- (как минимум, частичная) национализация ИИ лаб
- запрет на выезд заграницу ИИ рисерчеров
- токены иностранных моделей запрещены или с пошлиной 145%
Ультразеленые:
- запрет на строительство датацентров, электростанций и выпуск чипов
- чатботы в каждом сообщении обязаны писать «Я, бездушная железяка, считаю что…»
Ультраазиаты:
- выборы прошли штатно: кандидата утвердила модель, модель утвердила партия
- Сингапуром модель управляет второй год, ВВП +40%, никто не заметил подмены
- в Японии ИИ-мэр избран, все вежливо делают вид, что так и было задумано
Ультралибертарианцы:
- кандидат - сама модель, программа: упразднить правительство, оставить API
- GPU признать личным оружием, защищённым второй поправкой
Ультраевропейцы:
- AI Act v4: модель обязана запрашивать cookie-consent на каждый токен
- субсидии артизанальному национальному ИИ Румынии и Болгарии ручной сборки
- иностранные модели отнимают рабочие места у местных, депортировать ChatGPT
Ультрацентристы:
- мы за безопасное ускорение и ускоренную безопасность
- создать комиссию по изучению вопроса, отчёт к 2032
Ни одна из этих идей не решает ни одной реальной проблемы, но зато активно мотивирует массы скидываться донатами и голосами.
…избирательного цикла 2028. Поэтому я тут придумал основные популистские (и, конечно, радикально бесполезные) лозунги для всех ведущих партий
Ультралевые:
- запретить увольнения, даже если люди бесполезны
- минимум 1 сотрудник должен работать в компании за каждую стойку Рубина
Ультраправые:
- (как минимум, частичная) национализация ИИ лаб
- запрет на выезд заграницу ИИ рисерчеров
- токены иностранных моделей запрещены или с пошлиной 145%
Ультразеленые:
- запрет на строительство датацентров, электростанций и выпуск чипов
- чатботы в каждом сообщении обязаны писать «Я, бездушная железяка, считаю что…»
Ультраазиаты:
- выборы прошли штатно: кандидата утвердила модель, модель утвердила партия
- Сингапуром модель управляет второй год, ВВП +40%, никто не заметил подмены
- в Японии ИИ-мэр избран, все вежливо делают вид, что так и было задумано
Ультралибертарианцы:
- кандидат - сама модель, программа: упразднить правительство, оставить API
- GPU признать личным оружием, защищённым второй поправкой
Ультраевропейцы:
- AI Act v4: модель обязана запрашивать cookie-consent на каждый токен
- субсидии артизанальному национальному ИИ Румынии и Болгарии ручной сборки
- иностранные модели отнимают рабочие места у местных, депортировать ChatGPT
Ультрацентристы:
- мы за безопасное ускорение и ускоренную безопасность
- создать комиссию по изучению вопроса, отчёт к 2032
Ни одна из этих идей не решает ни одной реальной проблемы, но зато активно мотивирует массы скидываться донатами и голосами.
❤118
После нескольких дней тестов Кими, ситуация перестаёт быть томной:
Трамп планирует запретить или ограничить использование модели компаниями в Штатах
Модель заняла первое место на агентском бенчмарке Colibrix по цене/качеству
Она же значительно уделала Sol и Fable на приватном лигал бенче от Harvey
У Moonshot (производителя модели) закончились GPU и они приостановили регистрацию новых пользователей
Выводы:
1. Дистилляция такое не дает
2. GPU и физические ресурсы важнее моделей
3. Разрыв лаб с OSS меньше, чем казалось
Трамп планирует запретить или ограничить использование модели компаниями в Штатах
Модель заняла первое место на агентском бенчмарке Colibrix по цене/качеству
Она же значительно уделала Sol и Fable на приватном лигал бенче от Harvey
У Moonshot (производителя модели) закончились GPU и они приостановили регистрацию новых пользователей
Выводы:
1. Дистилляция такое не дает
2. GPU и физические ресурсы важнее моделей
3. Разрыв лаб с OSS меньше, чем казалось
❤122
Мир с ИИ лишает людей смысла или отмазок?
Давайте синхронизируемся где мы сейчас находимся:
1. Любая офисная или цифровая работа может и будет автоматизирована с помощью ИИ. Это на 20% техническая задача и на 80% задача слома привычек, консенсуса и экономической диффузии.
2. Крайне маловероятно что AGI в определении "ИИ может делать любую экономически значимую задачу не хуже, чем 90% людей ей занимающихся сегодня" займет больше чем 3-4 года.
3. Это значит, что любой бизнес в цифровой сфере будет изменен до неузнаваемости.
4. ИИ не может заменить ответственность, энергию и сильное желание.
5. Корпорации нерациональны. Рациональное поведение — это радикальная перестройка того как работают компании, пересборка процессов и команд. В корпорациях мотивации разнонаправленны и мало у кого есть яйца и власть делать структурные изменения.
6. Оффлайн пока что в безопасности и будет меняться медленнее, но инновации в офлайне (роботы, сенсоры) так же ускоряются вследствие развития ИИ.
Итого: старые правила перестали работать, но мир будет адаптироваться какое-то время.
Если раньше всегда можно было ничего не делать с отмазкой, мол, родился не в той стране, родители плохие, злые, бедные, коллектив плохой, начальник дурак, то сегодня все уравнены.
Сегодня лучшее время что-то создавать, потому что никогда у отдельного человека без капитала и власти не было столько ресурсов. Но создавать цифровые продукты - это воевать против гравитации, их все равно сделает ИИ лучше. Сегодня, скорее всего, последнее время в истории чтобы создавать цифровые продукты, ибо сам процесс будет автоматизирован со временем благодаря масштабным фабрикам софта и сервисных решений.
Давайте синхронизируемся где мы сейчас находимся:
1. Любая офисная или цифровая работа может и будет автоматизирована с помощью ИИ. Это на 20% техническая задача и на 80% задача слома привычек, консенсуса и экономической диффузии.
2. Крайне маловероятно что AGI в определении "ИИ может делать любую экономически значимую задачу не хуже, чем 90% людей ей занимающихся сегодня" займет больше чем 3-4 года.
3. Это значит, что любой бизнес в цифровой сфере будет изменен до неузнаваемости.
4. ИИ не может заменить ответственность, энергию и сильное желание.
5. Корпорации нерациональны. Рациональное поведение — это радикальная перестройка того как работают компании, пересборка процессов и команд. В корпорациях мотивации разнонаправленны и мало у кого есть яйца и власть делать структурные изменения.
6. Оффлайн пока что в безопасности и будет меняться медленнее, но инновации в офлайне (роботы, сенсоры) так же ускоряются вследствие развития ИИ.
Итого: старые правила перестали работать, но мир будет адаптироваться какое-то время.
Если раньше всегда можно было ничего не делать с отмазкой, мол, родился не в той стране, родители плохие, злые, бедные, коллектив плохой, начальник дурак, то сегодня все уравнены.
Сегодня лучшее время что-то создавать, потому что никогда у отдельного человека без капитала и власти не было столько ресурсов. Но создавать цифровые продукты - это воевать против гравитации, их все равно сделает ИИ лучше. Сегодня, скорее всего, последнее время в истории чтобы создавать цифровые продукты, ибо сам процесс будет автоматизирован со временем благодаря масштабным фабрикам софта и сервисных решений.
1❤103
🇨🇳 $1500 за 3 месяца на приложении с одной функцией
Участник комьюнити @its_capitan заметил простую боль: люди учат китайский, но не понимают, где ошибаются в произношении и тонах.
Он сделал приложение, которое:
⏺ предлагает произнести фразу
⏺ анализирует речь с помощью ИИ
⏺ показывает ошибки
За 3 месяца он получил: 7 000 пользователей, 100 покупок и $1500 выручки.
Рост дали не новые функции, а грамотное продвижение: поисковая оптимизация и интеграции с языковыми блогерами.
Главный вывод: хороший микро-продукт решает одну конкретную проблему и зарабатывает не количеством функций, а спросом и продвижением.
В @its_capitan показывают, как находить такие идеи и запускать IT-продукты на зарубежный рынок.
#реклама
Участник комьюнити @its_capitan заметил простую боль: люди учат китайский, но не понимают, где ошибаются в произношении и тонах.
Он сделал приложение, которое:
За 3 месяца он получил: 7 000 пользователей, 100 покупок и $1500 выручки.
Рост дали не новые функции, а грамотное продвижение: поисковая оптимизация и интеграции с языковыми блогерами.
Главный вывод: хороший микро-продукт решает одну конкретную проблему и зарабатывает не количеством функций, а спросом и продвижением.
В @its_capitan показывают, как находить такие идеи и запускать IT-продукты на зарубежный рынок.
#реклама
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
Короче, капитан – Запускаем мини-приложения
Веду проекты на 6млн+ юзеров.
Устроил челлендж по запуску 12 маленьких IT-проектов за 12 месяцев. Показываю как разрабатываем, где продвигаем, что зашло и что не очень. Делюсь метриками, которые обычно скрывают.
Связь с автором: @ig_zuev
Устроил челлендж по запуску 12 маленьких IT-проектов за 12 месяцев. Показываю как разрабатываем, где продвигаем, что зашло и что не очень. Делюсь метриками, которые обычно скрывают.
Связь с автором: @ig_zuev
2
Картинки в посте - это не скриншоты или фотографии, а генерации Qwen Image 3. Вчера вышла последняя модель от Алибабы для генерации картинок, которая по реализму не уступает GPT Image Gen 2 (на моих личных тестах), при этом скорее всего будет значительно дешевле.
❤66
Пока что, по последним новостям, выглядит так, что мы получим модель уровня Mythos в открытом доступе в течении 3-6 месяцев. Что будет означать довольно серьезные перемены в плане кибербезопасности.
Количество крипто хаков выросло примерно на 100% по сравнению с 6 месяцами назад. И я думаю это только продолжит расти, и далеко за пределами крипты.
Для любого CSO / CIO это большой вызов и неспособность адаптироваться может привести к очень печальным последствиям, но сложность в том, что никто не знает как точно должен выглядеть этот процесс адаптации.
Количество крипто хаков выросло примерно на 100% по сравнению с 6 месяцами назад. И я думаю это только продолжит расти, и далеко за пределами крипты.
Для любого CSO / CIO это большой вызов и неспособность адаптироваться может привести к очень печальным последствиям, но сложность в том, что никто не знает как точно должен выглядеть этот процесс адаптации.
❤35
Forwarded from Сиолошная
Два дня назад я писал, что часть инфраструктуры HuggingFace подверглась атаке и была частично взломана ИИ-агентом. Только что OpenAI признались, что... это была их модель, GPT-5.6-Sol и другая, более мощная предрелизная LLM.
Их тестировали на ExploitGym (бенчмарк по кибербезопасности), и модель сначала смогла найти новый, до этого неизвестный эксплойт в инфраструктуре OpenAI (это не было её задачей, её не натравили «поискать баги чтоб мы пофиксили»), оттуда раскрутиться на получение полноценного доступа в интернет (который по умолчанию обрезан в тестовой среде), а затем залезть на HuggingFace искать ответы для бенчмарка. После этого она нашла уязвимость и там, получила доступ к коду авторизации некоторых сервисов и продолжила искать ответы.
Этот инцидент без преуменьшения беспрецедентный, и я пока не могу представить, что должно произойти, чтобы политики, NSA, DOD и Китай не обратили на это внимание.
GPT-6 в конце августа нам видимо не ждать 🌚
Их тестировали на ExploitGym (бенчмарк по кибербезопасности), и модель сначала смогла найти новый, до этого неизвестный эксплойт в инфраструктуре OpenAI (это не было её задачей, её не натравили «поискать баги чтоб мы пофиксили»), оттуда раскрутиться на получение полноценного доступа в интернет (который по умолчанию обрезан в тестовой среде), а затем залезть на HuggingFace искать ответы для бенчмарка. После этого она нашла уязвимость и там, получила доступ к коду авторизации некоторых сервисов и продолжила искать ответы.
Этот инцидент без преуменьшения беспрецедентный, и я пока не могу представить, что должно произойти, чтобы политики, NSA, DOD и Китай не обратили на это внимание.
GPT-6 в конце августа нам видимо не ждать 🌚
Пример фильма полностью сгенерированного ИИ от режиссера "Района №9"
Это прям новый уровень в плане консистентности персонажей, эмоций, реалистичности. Безусловно, качество будет выше, а стоимость будет падать в 2-5х каждый год, но это очень хороший пример того, что человек с идеей без съемочной группы и дорогих актеров может сделать уже сегодня.
Я не самый большой фанат этого конкретного жанра, но по качеству это уже выше, чем большинство короткого и даже полного метра выходящего в прокат.
https://www.youtube.com/watch?v=8Wbtt2JxP7g
Это прям новый уровень в плане консистентности персонажей, эмоций, реалистичности. Безусловно, качество будет выше, а стоимость будет падать в 2-5х каждый год, но это очень хороший пример того, что человек с идеей без съемочной группы и дорогих актеров может сделать уже сегодня.
Я не самый большой фанат этого конкретного жанра, но по качеству это уже выше, чем большинство короткого и даже полного метра выходящего в прокат.
https://www.youtube.com/watch?v=8Wbtt2JxP7g
YouTube
NIGHTBORNE — A Neill Blomkamp Sci-Fi Film. Fully AI (4K)
A U.S. Army pilot is shot down and declared killed in action. Her husband buries an empty casket. The tapes say otherwise.
NIGHTBORNE is a 13-minute sci-fi horror film from director Neill Blomkamp — the first release from Barley Studios. Told as a documentary:…
NIGHTBORNE is a 13-minute sci-fi horror film from director Neill Blomkamp — the first release from Barley Studios. Told as a documentary:…
❤51
e/acc
После нескольких дней тестов Кими, ситуация перестаёт быть томной: Трамп планирует запретить или ограничить использование модели компаниями в Штатах Модель заняла первое место на агентском бенчмарке Colibrix по цене/качеству Она же значительно уделала…
Белый Дом аж целого министра финансов расчехлил, чтобы доказать что Кими дистиллировали (а на чьих данных тренировался Антропик и OpenAI) и почему (кстати, почему?) в Штатах нужно срочно запретить опенсорс.
e/acc
Белый Дом аж целого министра финансов расчехлил, чтобы доказать что Кими дистиллировали (а на чьих данных тренировался Антропик и OpenAI) и почему (кстати, почему?) в Штатах нужно срочно запретить опенсорс.
Тем временем китайские модели начали доминировать на openrouter
❤71
То, что ИИ каждый день доказывает или опровергает открытые гипотезы, находит новые доказательства теорем, усиливает или обобщает существующие уже стало обыденностью.
Только на этой неделе я нашел 7 примеров, а сегодня ведь только четверг:
- Гипотеза Якобиана - опровергнута контрпримером в размерности 3, найденным с помощью Claude Fable 5; двумерный случай остаётся открытым.
- Гипотеза о гауссовых моментах - опровергнута явными контрпримерами для всех размерностей n≥3, найденными с помощью ChatGPT и Claude.
- Гипотеза Балабдауи - Веллнера о плотности Чернова - доказана полностью сгенерированным GPT-5.6 Sol доказательством.
- Гипотеза Каваути по модулю 4 - доказана при помощи Claude Fable 5.
- Гипотеза Черны для однокластерных автоматов положительного уровня - доказана при помощи OpenAI Codex.
- Теорема об улучшенной сходимости стохастического многоградиентного спуска - AI-найденное доказательство улучшило оценку скорости сходимости до O(T^-1)
- Теорема о спектральном крае квартичной модели SYK - доказана при существенной помощи GPT-5.6 в разработке аргументов.
Вот сегодняшний пример (30+ летняя гипотеза, контрпример к которой был найден сегодня), автор поделился полным транскриптом чата с GPT. Что примечательно, это не был какой-то гениальный промт (хоть автор и золотой медалист IMC), а по сути 4-5 запросов подряд из серии "тебе нужно сделать прорыв и найти контрпример", "найди наиболее неочевидный контрпример".
Только на этой неделе я нашел 7 примеров, а сегодня ведь только четверг:
- Гипотеза Якобиана - опровергнута контрпримером в размерности 3, найденным с помощью Claude Fable 5; двумерный случай остаётся открытым.
- Гипотеза о гауссовых моментах - опровергнута явными контрпримерами для всех размерностей n≥3, найденными с помощью ChatGPT и Claude.
- Гипотеза Балабдауи - Веллнера о плотности Чернова - доказана полностью сгенерированным GPT-5.6 Sol доказательством.
- Гипотеза Каваути по модулю 4 - доказана при помощи Claude Fable 5.
- Гипотеза Черны для однокластерных автоматов положительного уровня - доказана при помощи OpenAI Codex.
- Теорема об улучшенной сходимости стохастического многоградиентного спуска - AI-найденное доказательство улучшило оценку скорости сходимости до O(T^-1)
- Теорема о спектральном крае квартичной модели SYK - доказана при существенной помощи GPT-5.6 в разработке аргументов.
Вот сегодняшний пример (30+ летняя гипотеза, контрпример к которой был найден сегодня), автор поделился полным транскриптом чата с GPT. Что примечательно, это не был какой-то гениальный промт (хоть автор и золотой медалист IMC), а по сути 4-5 запросов подряд из серии "тебе нужно сделать прорыв и найти контрпример", "найди наиболее неочевидный контрпример".
e/acc
О том как создать $100В+ компанию в post-AI мире
О том как создать $100B+ компанию в post-AI мире, но текстом
За последний год AI-рынок заработал около $450 млрд. Из них $250 млрд забрала Nvidia, ещё примерно $100 млрд — чипы, интерконнект и дата-центры, и лишь ~$50 млрд — все модели и приложения вместе, причём большая часть у OpenAI и Anthropic. Деньги сидят там, где дефицит: чипов и энергии нужно на два-три порядка больше, чем есть, а моделей много, они дешевеют, и лучшие из открытых — бесплатны. Совет «строй АЭС или фабрику 3-нм чипов» верный, но мало кому из нас доступен.
Поэтому интереснее второй вопрос: где дефицит может создать софтверная компания. Мультипликаторы публичного софта падают при растущей выручке ровно потому, что рынок закладывает коммодитизацию универсального софта. Google, Slack, Notion — это один максимально эффективный продукт, одинаковый для всех. Именно такое теперь проще всего повторить.
Ценность уезжает из «одного продукта для всех» в продукты, решающие проблему конкретного человека целиком. Не приложение для записи к врачу, а сервис, который знает мои анализы за десять лет, сон, тренировки и цели — и сам решает, когда какой анализ сдать, к какому врачу идти, какую тренировку сделать сегодня. Он продаёт не софт, а результат: здоровье, образование, личные финансы, развлечения. Его ров — data loop не из абстрактных метрик, а вокруг того, какое решение даёт лучший опыт конкретному пользователю: каждый новый клиент делает продукт лучше для всех следующих.
И сайдпоинт: у таких компаний почти наверняка будет офлайн-часть — свои лаборатории, устройства, железо. Чисто цифровых компаний на сотни миллиардов не бывает уже сегодня: Google, Meta и Amazon сами делают чипы и строят дата-центры, иначе не стоили бы столько. Рынок платит мультипликаторами не за выручку, а за то, что невозможно повторить.
Ровно этим и советую всем заниматься.
За последний год AI-рынок заработал около $450 млрд. Из них $250 млрд забрала Nvidia, ещё примерно $100 млрд — чипы, интерконнект и дата-центры, и лишь ~$50 млрд — все модели и приложения вместе, причём большая часть у OpenAI и Anthropic. Деньги сидят там, где дефицит: чипов и энергии нужно на два-три порядка больше, чем есть, а моделей много, они дешевеют, и лучшие из открытых — бесплатны. Совет «строй АЭС или фабрику 3-нм чипов» верный, но мало кому из нас доступен.
Поэтому интереснее второй вопрос: где дефицит может создать софтверная компания. Мультипликаторы публичного софта падают при растущей выручке ровно потому, что рынок закладывает коммодитизацию универсального софта. Google, Slack, Notion — это один максимально эффективный продукт, одинаковый для всех. Именно такое теперь проще всего повторить.
Ценность уезжает из «одного продукта для всех» в продукты, решающие проблему конкретного человека целиком. Не приложение для записи к врачу, а сервис, который знает мои анализы за десять лет, сон, тренировки и цели — и сам решает, когда какой анализ сдать, к какому врачу идти, какую тренировку сделать сегодня. Он продаёт не софт, а результат: здоровье, образование, личные финансы, развлечения. Его ров — data loop не из абстрактных метрик, а вокруг того, какое решение даёт лучший опыт конкретному пользователю: каждый новый клиент делает продукт лучше для всех следующих.
И сайдпоинт: у таких компаний почти наверняка будет офлайн-часть — свои лаборатории, устройства, железо. Чисто цифровых компаний на сотни миллиардов не бывает уже сегодня: Google, Meta и Amazon сами делают чипы и строят дата-центры, иначе не стоили бы столько. Рынок платит мультипликаторами не за выручку, а за то, что невозможно повторить.
Ровно этим и советую всем заниматься.
1❤66