CPO Антропик: Клод и все продукты компании на 100% написаны Клодом.

Примерно то же самое я вижу в большинстве успешных ИТ компаний: портфельные или от друзей в FAANG. Я не уверен за 100%, но точно больше 90.

Год назад ровно это же предсказание вызвало массу негативных эмоций под постом в стиле «да все вы врете».

Через год, очень похожая ситуация случится со всеми другими офисными задачами: стратегия, продажи, юристы, маркетинг, продукт, поддержка, логистика, финансы, проектирование, . Многие задачи в этих профессиях не так легко проверяемы как код, поэтому разумная степень автоматизации это где-то 50%.

Для тех, кто не готов будет поменять свою работу, это будет сложным моментом. Для остальных — возможностью быстро и сильно вырасти. Для компаний, которые не готовы меняться это будет означать гниение и потерю рынка. Для тех, кто быстро и активно схватится за возможность нанять сотни гениев в датацентре за $1к — once in a lifetime возможности победить или захватить новые рынки.

Еще одна крутейшая фича в Claude code - автоматическое создание агентов (не имеет ничего общего с субагентами).

хочу сказать что это огонь. есть проблема с некоторым чрезмерным плодением агентов, но зато из коробки работают все хуки/скилы/команды

юзкейс: написание статьи

клод сам придумал какие агенты нужны исходя из финальной задачи. в итоге работало около 10 агентов:
- 5 штук на каждую картинку
- рерайтер аутлайна
- факт-чекер, рисерчер (запустил 5 субагентов с mcp'шками perplexity/parallel)
- корректор/редактор стиля (у меня огромный анти-слоп документ для него)
- менеджер, который меня успокаивал и говорил что все будет тип-топ

Ключ на скрине нерабочий, не волнуйтесь.

Как создать компанию в $100 триллионов?

Условия простые:
- сделать то, что нужно (почти) всем
- сделать это лучше других
- чтобы это было невозможно/крайне сложно повторить
- продукты существенно увеличивают мировой ВВП

Я знаю 4 таких направления сегодня:

1. Фабрика токенов: компания, которая производит 10+ квадриллионов токенов год. Включает в себя:
- производство фабов (фабрик чипов типа TSMC и оборудования типа ASML) и чипов
- производство/генерация энергии в масштабе (детская версия сферы Дайсона, фьюжен)

2. Фабрика роботов: компания, которая производит 1+млрд роботов в год, включая гуманоидов, дроны, автомобили, планеры и другие формы. Включает в себя:
- данные и модели для реального мира
- конвеер производства

3. Фабрика продуктов: компания, которая производит 100+ тыс компаний и продуктов в год. Автономно, каждую неделю, на 99+% с помощью ИИ агентов, эта компания придумывает и делает эксперименты по проверке тысяч бизнес-гипотез. В конце месяца оставляет 0.01% самых прибыльных продуктов, которые максимально управляются и развиваются ИИ.

4. Кибер-академия: компания, которая использует (1) и (2) для открытия нового знания/науки, в первую очередь в физике (потому что математика тут необходима как инструмент, а биология/химия - следствие физики).

ps. речь о $100T в сегодняшних долларах без учета будущей инфляции

11-13 февраля мы соберемся на 3-дневную бесплатную онлайн конференцию, где я буду рассказывать свои кейсы в среду. Покажу как cybos работает для инвестиционной работы и пару слов о теории ИИ-нейтив компаний, над которой работаю.

Тема: Команды AI-агентов & AI: 20+ персональных AI юзкейсов в продукте, маркетинге и бизнесе от топов в своем деле
Цель: изучить и перенять себе в работу новые личные AI юзкейсы от максимально топовых предпринимателей и профи из международных компаний:

Cпикеры: 
• Artsiom Sanakoyeu, ex-AI Research @ Meta; Founder & CEO @ GenPeach AI
• Dima Zborovskiy , AI & Science Director @ DoorDash / Deliveroo
• Andrei Rebrov, Co-founder @ Finsi, ex-CTO @ Scentbird ($300M ARR)
• Stepan Gershuni, VC @ cyber.fund
• Igor Gurovich, Co-founder @ CallieCare: voice-AI ассистент для пожилых в США; Co-founder @ Volna
• Анастасия Рябова, AI Product Lead @ TripleTen
• Алекс Беляев, Co-founder @ Community Sprints
• Максим Епифанов, VP of Perfomance Marketing @ Tripleten

Регистрация тут (все бесплатно)

Вау, это полностью совпадает с моими наблюдениями:

100% людей, которых я знаю и которые используют LLM и агентов в работе больше чем 4-5 часов в день (то есть, понимают зачем это нужно) начали работать ЗНАЧИТЕЛЬНО больше времени каждый день.

Результат вырастает куда быстрее вложенного времени, но это своего рода ловушка. «Я теперь могу все» это психологический наркотик.

https://hbr.org/2026/02/ai-doesnt-reduce-work-it-intensifies-it

Две метрики, которые я регулярно вижу у ИИ-нейтив компаний:

1. % PR, которые были сгенерированы полностью агентами: background agents, без активного управления, только смердженные (Coinbase 20%, Ramp 57%, Ono 80%)

2. Количество токенов, которое потребляет эффективный сотрудник (от $200-300 до $20,000)

Есть очевидные вещи, типа что эти токены должны быть эффективно потрачены, но если вам это не очевидно, то вряд ли что-то может это исправить.

Harness Saw-Tooth theory

Возникла идея что эволюция агентов идет в форме пилы. Sawtooth это известный алгоритм в TCP, который снижает перегруженность каналов в интернете. Скорость соединения растет, пока количество потерь пакетов не превысит порог, и затем скорость резко падает в два раза, затем снова растет, как на картинке.

То же самое происходит с агентами:
1. Лабы релизят новую модель, например GPT-4 или Opus 4.5
2. Харнессы позволяют стоить более продвинутых агентов и постепенно добавляют кучи логики в себя. В 2023 это был Auto-GPT, в 2025 Clawdbot.
3. Лабы тренируют новую модель (подозреваю, активно RL’я трейсы агентских харнесов)

И дальше все повторяется по кругу.

Почему это происходит? Агенты создают очень классный синтетический датасет, а сложность харнесов всегда упирается в надежность самой модели, поэтому они никогда не могут перейти определенный порог. Если твой харнесс имеет много кастомной логики, то его надежность падает с каждой новой фичей. С другой стороны, повышение надежности модели в агентских задачах делает доступным новые юзкейсы: например, факт что Opus 4.5 научился супер долго работать в баше и писать скрипты проверяя самого себя сделали его полезным для долгосрочных задач кодинга.

Десятиминутная анимационная файтинг сцена с помощью относительно новой китайской seedance 2 от компании-разработчика TikTok. Автор потратил $60 на всю работу.

Я вам советую зайти в твиттер и поискать другие примеры по запросу seedance 2 — там очень много смешного и грустного.

Стоимость продакшен топовых игр, кино, сериалов падает в сотни раз, но это не отнимает требования наличия таланта (пока). А еще вы можете прислать психоделический блокбастер с клиентом в главной роли каждому кто перешел с тарифа «про» на «про Макс». Не знаю зачем, но можете.

два наблюдения о мире за последние пару лет:

1. большинство людей из бизнеса, государства, профессиональной сферы кардинально недооценивают возможности ИИ и скорость их роста

2. большинство людей из мира ИИ и софта кардинально недооценивают сложность и ньюансы процессов в бизнесе, государстве, профессиональной сфере

xAI / x.com / SpaceX выложили последнюю планерку с Маском

план простой:
- достичь сингулярности в коде и самоулучшении моделей (12-18 мес)
- создать цифрвых людей и строить цифровые бизнесы/компании из агентов (12-36 мес)
- вырастить Х с миллиарда до 4, запустить свой чат, платежную систему
- параллельно построить много ракет, датацентров в космосе, город на Луне (сначала. а потом на Марсе) и построить на Луне электромагнитный массовый ускоритель

красавцы. после этого, каждый раз когда я вижу презентацию с роадмапом на 2 года, хочется плакать.

Наша порфтельная компания запустила спин-офф с нулём сотрудников. Посмотрим, как это сработает, а почитать как это работает сегодня можно тут: https://antonson.io/

Еще один интерфейс для управления агентами подъехал

npx @idosal/agentcraft

Для задач типа программирования интерфейсов, приложений и веб сервисов, составления договоров, продаж, поддержки клиентов не нужны значительно более умные модели чем opus 4.6 / gpt-5.3. (Глобально, они нужны, но скорее для рисерча, науки, сложных инженерных задач и супер сложных баз кода)

При этом, дистилляция, оптимизация моделей, интересна, компиляторов и чипов будет продолжаться еще как минимум годы с той же скоростью.

Что сделает использование модели сравнимым со скоростью мысли и значительно дешевле. То, что вы строите сейчас для агентов, которые работают всю ночь, будет занимать 5 минут.

🔥 Девушка без навыков разработки запустила AI-бота и вышла на первые продажи за месяц

Аня из комьюнити @its_capitan заметила: люди учат английский годами, но говорить не могут. И тогда она сделала Telegram-бота, который общается с тобой голосовыми на английском и исправляет ошибки как живой собеседник.

Что в итоге:
— ~700 пользователей за первый месяц
— первые 16 оплат
— первая выручка: ~$200
— подписка: $8/мес
— сделано на n8n + OpenAI без разработчиков

Не было ни команды, ни инвестиций, ни кода.

Главное — не технология.
Главное — простая понятная ценность.

Таких запусков в канале уже десятки. Показываем честно: цифры, провалы, рост и продвижение. Без теорий. Только реальные метрики и запуск в реальном времени.

👉 @its_capitan

Подписывайтесь, если интересно, как делать маленькие IT-проекты с доходом и без иллюзий.

#реклама

Как стать топ-1% в век ИИ

Если вам от 14 до 24 и вы хотите быть супер успешным в пост-ИИ экономике, где большинство рутинных и офисных профессий заменены агентами, то у меня есть два простых, но очень важных совета:

1. Попросите родителей или сэкономьте на сладостях $100 в месяц, купите подписку Max у Антропика (бонус поинты: купите за $200) и делайте что угодно в Claude code чтобы потратить >80% недельного бюджета токенов КАЖДУЮ НЕДЕЛЮ. Не важно что. Спросите Клода «а что такого классного я могу сделать?», создайте пранк, фильм, игру, книгу, приложение которое за вас решает домашку, общается за вас в Тиндере. Это не про программирование, а про умение на лету создавать и управлять армией сверхумных агентов.

2. Безжалостно ищите самых энергичных и умных людей в той сфере, которая вам интересна. Поступите в крутой вуз (знания не так важны, но важна тусовка), вступите в элитный дискорд, запишитесь на конфу или митап. Ибо чем умнее будет ИИ и чем больше он сможет делать «обычной работы», тем ценнее будут самые необычные, талантливые, exceptional люди и отношени между ними.

Я жутко завидую и радуюсь детям, своим и вообще, потому что возможностей творить и раскрываться у них больше, чем когда-либо на планете.

ИИ это урок покорности для человека: как Коперник в свое время обнаружил, что Земля не является центром Вселенной, а Дарвин обнаружил, что эволюция не остановилась на человеке, так и мы теперь постепенно осознаем, что интеллект или сознание это не эксклюзивные и не достигшие своего непреодолимого идеала вещи.

Решил поучаствовать как спикер еще в одной конференции о внедрении ИИ: «AI Hard Fork» — практическая онлайн-конфа о том, как AI меняет процессы разработки, и как управлять этими изменениями.

Основные темы:

- показать реальные кейсы успехов и провалов внедрения AI в существующих проектах
- показать, как и где AI меняет управление (в разработке) и что отличает команды, которые успешно внедряют ИИ
- разобрать, что мешает построению ИИ-центричных организаций и почему AI-adoption будет только расти

С нами: Head of AI и СТО крупных банков, ex-CTO Booking и EM из Mapbox, Егор Толстой и Глеб Кудрявцев, Артем – ex-FAANG и автор «эйай ньюз», а также со-основатели Школы Стратоплан и идейный вдохновитель Entropy Talk.

Участие – бесплатное, но есть и платное (предоставляем сертификат)

Регистрация здесь

Когда и где: 24-26 февраля, онлайн или в записи

Для кого: senior engineers, тех- и тим-лидов, СТО и VP of engineering, фаундеров

Мне кажется, что для массового юзера (в простонародье — «хомяка») вайб-кодинг и ICO это одно и то же.

Это вера в то, что делая статистически бессмысленные вещи, то есть нажимая кнопку «купить» или «скомпилировать», человек получит счастье, радость, любовь.

В реальности же, если вы покупаете токены на ICO, то вы exit liquidity для VC, а если вы вайб-кодите приложения без какой-либо идеи как на этом построить защищаемый бизнес, то вы платите Антропику за виртуальные монеты в MMO.

Ни участие в пирамидах, ни создание очередного ничем не отличающегося «приложения для управления тренировками» не сделает вас сверх-богатым.

Но научит многому. Например, о том как реально работают рынки и о том что реально важно в работе инженеров будущего. А именно: не умение писать тонны кода, а у меня обнаружит способ как решить важные проблемы клиентов наиболее эффективным образом.

Кто получит наибольшую выгоду от ИИ?

Я много думаю о том, в каком мире мы будем жить через 2-3 года и как это повлияет на разные регионы и группы людей.

Послушал последнее интервью Дарио, в котором он предсказывает, что скорость прогресса в моделях останется примерно такой же, то есть через 1-3 года ИИ будет способен не только программировать но делать 90+% всей работы, которую сегодня делают инженеры (включая коммуникацию, дизайн, сбор требований, дебаггинг и деплой) и станет экспоненциально лучше в физике и биологии (например, будет создавать тысячи эффективных лекарств в год). Звучит разумно, согласуется с трендом, да и прошлые его прогнозы все сбылись. Ему виднее, а если у кого есть опыт создания с нуля SotA LLM моделей годами подряд, то подскажите где он не прав.

Реальный вопрос: кто и где получит максимальную выгоду от этих технологий?

Очевидно: фаундеры и ранние инвесторы топовых лабораторий, но это очень небольшая группа людей. Еще, очевидно: Bay Area, где большая часть всей этой работы происходит. Чуть менее очевидно: США и Китай, как владельцы большинства мощностей по производству электроэнергии, датацентров, чипов и моделей.

Но прежде чем прыгать к выводам, давай разберемся в чем эта выгода заключается:

1. Технологическая диффузия в экономике, рост продуктивности, аутпута и ВВП. я вижу ситуацию, в которой ВВП FiDi SF вырос в 3 раза и за тот же период ВВП Африканской страны не изменился

2. Рост эффективности около-публичной сферы: локального управления, здравоохранения, образования. Все эти вещи — образованное, здоровое население — так же ведет к росту экономики и качества жизни.

3. Научный прогресс. В прошлом году еще была небольшая группа людей, для которых нужно было отдельно объяснять почему ИИ неизбежно приведет к прорывам в создании нового научного знания, но вопрос кому оно принадлежать.

4. Оборона. Умные системы координации, автономное вооружение, биооружие приведет к сдвигу баланса сил в куда менее стабильную сторону, чем текущая модель ядерного сдерживания.

Дальше мы можем определить категории наций, по которым они получат ту или иную пользу:

1. В рыночных демократиях технологии будут универсально доступны большинству; в автократиях большая часть эффекта от ИИ уйдет в системы контроля и слежки внутри страны.

2. В развитых странах эффект будет выше: ИИ заменяет сферу услуг - банкиров, юристов и программистов, а не фермеров. При этом, у таких экономик больше запас прочности чтобы избежать структурных кризисов.

3. Социалистические системы в теории должны быть больше адаптированы, но европейский псевдо-социализм (по сути популизм) не факт что сработает по причине того, что эти страны не владеют никакими ресурсами производства (датацентры и топовые лабы производящие модели).

Из практического: я уверен, что среди победителей будет Китай и Штаты, а среди проигравших — развивающиеся страны и СНГ.

Проблема РФ, РБ и Украины в том, что (1) они заняты любой херней (Белгород бомбит Харьков и наоборот, уже 4 года подряд), только не тем, что нужно; (2) все три экономики в ужасном состоянии и за 2 года оттуда не выйдут; (3) нет никаких своих технологий в плане чипов и моделей (гигачад это весело, но бесполезно); (4) технологии будут использоваться для политического контроля, а не лечения рака.

Большой вопрос по поводу Европы: шансы есть, но для этого прямо сегодня нужно выделить $2-3 триллиона евро на ИИ, начать закупать у Китая все технологии и массово (сотни гигаватт-часов) строить ДЦ. Странам типа Израиля, Швейцарии, Норвегии, Сингапура, ОАЭ потенциально тоже будет нормально из-за низкого населения, социальных систем и развитости инфраструктуры в ИТ.

Клешню купил OpenAI

openclaw сложный для использования (и, на мой вкус, overengineered без надобности) продукт, но его функционал скоро будет доступен в любом чате GPT, на что, безусловно, есть сильный спрос