Вайбкодинг - это когда быстро делаете приложение и оно сразу работает)

🏦 Open Banking в России: нужен ли нам свой Plaid?

Startup Hub Разобрали кейс американского финтех-единорога Plaid на встрече.

Делюсь с Вами тут главным

Что такое Plaid?
Запущен в 2013 году двумя консультантами из Bain. За 12 лет — глобальная инфраструктурная платформа с оценкой 6,1 млрд $ объединяющая 12 000 финансовых институтов и 8 000+ финтех-компаний.

Каждый второй американец использует Plaid, даже не зная об этом — через Venmo, Robinhood, Coinbase.

Почему это работало в США, но не повторится в России?

В США в 2010-х — более 10 000 банков, у каждого свои API (или вообще нет), барьер входа огромный. Plaid стал "WiFi-разъёмом" для подключения к банкам.

В России иначе: банки сами технологически продвинуты, приложения Сбера, Т-банка, Альфы уже на мировом уровне. Проблемы, которую решал Plaid, у нас просто нет.

Что происходит в России прямо сейчас?

— ЦБ обязал внедрить открытые API к 2027 году
— Уже идут пилоты: ВТБ ↔ Т-банк ↔ Альфа ↔ Сбер — клиенты видят счета всех банков в одном приложении
— Средняя оценка пользователей сервиса — 4,6/5 (90% — четвёрки и пятёрки)

Кто выиграет?
✅ Конечный пользователь — точно
✅ Крупные банки — борьба за "витрину"
✅ Маркетплейсы — встроенные финансы без банковской лицензии
✅ Государство — ФНС, финмониторинг, агрегация данных

Главный вопрос: появится ли независимый игрок типа Plaid — или всё заберут крупные банки?

Большинство экспертов считают, что не появится. Уровень инвестиций слишком высок, а приложения топ-банков уже слишком хороши.

Есть те кто считают, что цифровой рубль может изменить всё. Если счёт гражданина будет напрямую в ЦБ — традиционного банкинга через 5-10 лет может не стать.



💬 А как вы считаете — нужен ли России независимый инфраструктурный финтех-игрок или крупные банки справятся сами?

Пишите в комментарии 👇

В 2023 году не верить в AI было нормально. GPT-4 галлюцинировал, выдумывал источники, путал факты. Решал 2% реальных задач по коду. Стоил как крыло от самолёта. Умные люди смотрели на это и говорили: хайп. И были правы.

Янн ЛеКун, главный учёный Meta и лауреат премии Тьюринга, сказал: через пять лет никто в здравом уме не будет пользоваться авторегрессионными LLM.

Гэри Маркус из NYU предсказал, что пузырь лопнет к 2025.

Goldman Sachs выпустил отчёт "Слишком много расходов, слишком мало пользы".

Аргументы были разумные. Данные — на их стороне.

Прошло два года.

AI решает 77% реальных задач по коду вместо двух. Галлюцинирует в 0.7% случаев вместо двадцати двух. GitHub Copilot стоит в 90% компаний Fortune 100 и пишет 46% кода. ChatGPT — 800 миллионов пользователей в неделю. OpenClaw выросла с 2 до 20 миллиардов выручки. Anthropic — с нуля до семи.

Короче, не лопнуло.

И ни один из скептиков не поменял мнение. Ни один. Маркус обновил прогноз. ЛеКун обновил стратегию. Goldman обновил слайды. Мнение не обновил никто.

Тем временем Chegg — сервис, который помогал студентам списывать — потерял 99% стоимости. Студенты нашли кого-то, кто списывает быстрее.

Stack Overflow потерял 78% вопросов за год.

Копирайтеры — треть вакансий.

В 1995 году астроном Клиффорд Столл написал колонку в Newsweek. Заголовок: "Интернет? Ха!" Перечислил всё, что интернет не сможет: заменить газеты, наладить торговлю, изменить образование. Аргументы были безупречные — для 1995 года. Dial-up на 28 килобит, загрузка картинки занимала минуты, онлайн-платежей не существовало.

Ирония в том, что Newsweek к моменту публикации колонки Столла уже имел онлайн-присутствие — с 1994 года. А в 2012-м и вовсе прекратил выходить в печати, полностью уйдя в цифру.

Столл потом сказал: из всех моих ошибок немногие были столь же публичными. Это честный финал. Человек пересмотрел позицию.

А вот AI-скептики — нет. И тут начинается интересное.

Есть исследование из Йеля. Изучали, почему умные люди отвергают данные. Выяснилось: чем выше когнитивные способности, тем лучше человек рационализирует. Не понимает данные лучше — а изощрённее объясняет, почему данные не считаются.

Глупый человек просто не понимает данные. Умный — строит теорию, почему именно эти данные некачественные.

Механизм простой. Пока ты скептик "для себя" — стоимость разворота нулевая. Данные пришли, мнение обновилось. Но каждая колонка в Wired, каждый подписчик на Substack, каждое выступление на конференции поднимает ставку.

В какой-то момент ты уже не "человек, который сомневается в AI". Ты — "тот самый AI-скептик". Это твоя аудитория, твоя экспертиза, твой бренд.

И тогда данные перестают быть информацией. Они становятся угрозой. Не твоей картине мира — а твоей картине себя.

Скептицизм — это метод. Он обновляется при новых данных.

Отрицание — это идентичность. Оно обновляет данные под себя.

В 2023 у тебя не было данных, чтобы верить.

В 2026 у тебя нет данных, чтобы не верить.

Если ты всё ещё "не уверен" — задай себе один вопрос: какие данные изменят твоё мнение?

Если ответа нет — это уже не скептицизм.

https://t.me/digitalvc

https://max.ru/join/kqAHfhZ64kQlsahM7HIXNIDLTF2MLQ8J7ib-XCNAt9Y

Суеверия в инвестициях

Мы любим думать, что большие деньги — это чистая рациональность. DCF-модели, due diligence, мультипликаторы. Но на практике инвестбанкиры знают: рынок — это не математика, а психология. Иногда — мистика.

Пятница 13-го — официальная причина краха

13 октября 1989 года. United Airlines готовит выкуп за $6,75 млрд. Всё подписано, деньги найдены. Но банки-организаторы (Citicorp, Chase Manhattan) объявляют: «Не можем собрать долг». Дата? Пятница, 13-е.

Рынок не просто упал — он рухнул на 6,91% за день. Не потому что математика изменилась, а потому что «чёрная пятница» включила панический режим. До сих пор это учебный пример: как «магическая» дата превращает локальный сбой в системный крах.

Математика vs Нумерология

В Китае, Японии и Корее цифры влияют на valuation сильнее, чем финансовые модели:
• 4 = смерть. Сделки срывались, потому что в цене была четвёрка. Продавцы требовали пересчитать сумму на «счастливую», даже если это ломало всю логику DCF.
• 8 = деньги. Компании с «удачными» номерами листинга (с восьмёрками) получают IPO-премию просто за красивую цифру.

Архитектурные войны

В Гонконге фэншуй — это часть due diligence. Когда Bank of China построил башню с острыми гранями («ножи», направленные на конкурентов), соседний HSBC ответил конструкциями, похожими на пушки на крыше.

Отказ от покупки офиса из-за «плохой энергии» — это не анекдот, а легитимная причина для срыва сделки в совете директоров.

Астрология против $7,5 млрд

Казначей округа Ориндж Роберт Ситрон управлял портфелем в $7,5 млрд. Выбирал даты сделок по гороскопам и советам астрологов.

Итог: крупнейшее муниципальное банкротство в истории США ($1,7 млрд убытков). Ситрон получил год тюрьмы и штраф $100 тыс. Астрология, видимо, не предупредила.

Вывод

В следующий раз, когда будете проверять cap table и финансовую модель, посмотрите на календарь. Вдруг пятница 13-я? Или номер офиса содержит четвёрку?

Источник: @IBshumov — про инвестбанки, сделки и скрытые риски, которых нет в Excel.

–––

🔗 Мой канал: @digitalvc
🔗 Я в Макс: http://bit.ly/4unwp5X
🔗 VK: https://vk.ru/dreidman

a16z выдали шестой выпуск своего рейтинга топ-100 генеративных ИИ-приложений.

Это такой полугодовой срез того, чем люди реально пользуются (замеряют по трафику на вебе и по активным юзерам на мобилках).

И вот что интересного:
ChatGPT все еще в отрыве. 900 миллионов еженедельных пользователей - это больше 10% населения планеты.

Sora слилась. OpenAI запустили Sora 2.0 как отдельное приложение в сентябре, оно 20 дней провисело на первом месте в App Store и набрало миллион скачиваний быстрее, чем ChatGPT. А потом... тишина. Скачивания упали настолько, что в мобильный рейтинг Sora даже не попала. Зато китайские модели для видео - Kling AI, Hailuo, Pixverse - стабильно растут и по качеству обгоняют всех. Первая американская модель, которая реально с ними конкурирует - Veo 3 от Google.

Горизонтальные агенты - новая категория. В рейтинг вошли Manus и Genspark. Кстати, Manus уже второй раз в рейтинге, и с прошлого выпуска его купил Цукерберг за $2 миллиарда. А OpenClaw за пару недель набрал 68 000 звезд на GitHub, обогнал React и Linux по звездам и, считай, тоже был куплен OpenAI.

Вайб-кодинг растет, но в стратосферу еще не улетел. Replit, Lovable, Claude Code - все в рейтинге. Те, кто подсел - пользуются активно, но массовый юзер пока не дотянулся (опять мы с вами в пузыре). Выручка при этом растет, то есть кто пришел - платит.

Рекомендую полистать отчет, очень занятно.

Мой канал: @digitalvc
🔗 Я в Макс: http://bit.ly/4unwp5X
🔗 VK: https://vk.ru/dreidman

Еще один способ машинам восстать против людей. Посмотрите, интересно и страшно одновременно. Мир становится все более опасным местом.

Palantir показали автоматическую систему для бомбардировок — Maven позволяет дать задачу пилоту ВВС США на уничтожение цели. До сих пор для этого требовалось 7-8 отдельных человек.

Так что же такое Palantir — это «боевой мозг» для больших данных и ИИ, изначально сделанный для разведки и армии США, а потом ушедший в бизнес.

Представьте супер‑панель управления, куда стягиваются разрозненные данные: камеры, транзакции, логи, переписка, датчики, отчёты аналитиков.

Система «склеивает» всё в единую модель мира (кто с кем связан, какие события где и когда) и подсвечивает подозрительные связи, аномалии и сценарии — от поиска террористов до оптимизации заводов и логистики.

Ключевая идея — не заменять людей, а усиливать их: компьютер быстро находит паттерны, а человек принимает финальное решение (human‑in‑the‑loop).


Название взято из палантиров Толкина — «видящих камней», через которые можно было наблюдать мир и шпионить за врагом.

Реальный Palantir делает примерно то же самое в цифровом мире: даёт государствам и корпорациям «всевидящее око» по данным, из‑за чего его одновременно боятся, критикуют и считают стратегическим оружием.

@digitalvc — венчур, стартапы, AI-трансформация

🔗 Я в Макс: http://bit.ly/4unwp5X
🔗 VK: https://vk.ru/dreidman


#news

Каждые выходные я беру один новый инструмент, который раньше не пробовал, и провожу с ним 3-4 часа "погружения" или больше. Без задач, просто исследование.

Эти выходные — Claude.

Честно? Я ожидал очередной "ChatGPT с другим интерфейсом". А получил то, чему сейчас пытаюсь найти применение во всех рабочих процессах.

Что сломало мне мозг за 3 часа:

Cowork. Не чат, не "помощник", а агент, который реально работает на твоей машине. Я дал задачу "разбери 50 PDF в папке, вытащи финансовые метрики в таблицу, найди аномалии" — и пошёл пить кофе. Вернулся — готово. Не "вот скрипт на Python", а готовый Excel с пометками "здесь CAC не сходится, здесь выручка задублирована".

Режим "думающий руководитель". Claude не "да-мастер". Он возражает. Я написал тезис для поста, он ответил: "Есть логическая дыра в пункте 2. Если X, то Y не следует. Хотите, предложу альтернативную структуру?" — и предложил. Больно, но полезно.

95% на кодинге. Попросил переписать скрипт для анализа данных. Получил рабочий код + комментарии "вот здесь была утечка памяти, вот здесь можно vectorize". Не просто работает — летает.

Читает книгу целиком. Закинул PDF гайда на 120 страниц по стартапам. Не "суммари", а полный разбор с цитатами: "На странице 47 автор говорит X, но на странице 89 противоречит сам себе через Y". Это не поиск по тексту — это понимание контекста.

Вербовка. Проза не пахнет ИИ. Я попросил написать письмо и получил текст, который я бы не отличил от письма опытного партнёра в VC-фонде.

Мой вывод:

Если ChatGPT — это универсальный инструмент ("всё умеет, ничего не идеально"), то Claude — это специализированная мастерская для тех, кто работает с текстами, кодом и данными. Он не заменит Google для поиска, но заменит junior-аналитика, редактора и часть работы ассистента.

Я понял, почему он обогнал ChatGPT в App Store. Не из-за маркетинга — из-за плотности "вау"-моментов на минуту использования.

Буду тестировать дальше. Если есть фишки Claude, которые изменили ваш рабочий процесс — поделитесь в комментах, соберу в отдельный пост.

📎 Полный гайд для новичков — в первом комментарии.

–––

🔗 Мой канал: @digitalvc
🔗 Я в Макс: http://bit.ly/4unwp5X
🔗 VK: https://vk.ru/dreidman

50кг × 12 × 5 приседания
6.25кг × 12 × 4 бицепс
48кг × 12 × 5 тяга блок вертикаль

Это моя тренировка сегодня. Кто-то скажет, что это не серьезно, но дело не в цифрах. Дело в том, что я здесь, в то время, когда можно было отдохнуть после напряжённой рабочей недели. Буду иногда делиться тут - для само мотивации в первую очередь:)

В бизнесе мы любим истории про «disruption» и «10x». Но реальность — это 48 кг, 50 кг, 6 кг день за днём:)

Compound interest работает не только в финансах. Он работает в мышцах, в нейронных связях, в отношениях, в бизнесе.

Стартап не становится единорогом от первой продажи. Инвестор не становится Warren Buffett от одной сделки. И тело не меняется от одной тренировки.

Все хотят результат. Мало кто хочет процесс.

Так что да — сегодня было всего 50 кг. Но это на 50 кг больше, чем ноль. 💪

–––

🔗 Мой канал: @digitalvc
🔗 Я в Макс: http://bit.ly/4unwp5X

Опубликован инструмент для оценки влияния ИИ на профессии:
— Скрейпит 342 профессии с сайта Бюро статистики труда США
— Оценивает каждую профессию через LLM (Gemini Flash через OpenRouter) по шкале 0–10 - насколько ИИ угрожает этой работе
— Визуализирует результат в виде интерактивной treemap-карты

Чем выше балл - тем выше вероятность, что профессию вытеснит ИИ.

Разработчики ПО — 9/10; Юристы — 8/10; офисные клерки — 9/10

По сути, любая работа, связанная с экраном, находится под угрозой.
А вот так будет выглядеть эта карта если применить алгоритм к HH: https://ai.apigpt.ru/jobs/

Зайдите, любопытно)

🔗 Мой канал: @digitalvc
🔗 Я в Макс: http://bit.ly/4unwp5X

В спорте мои главные достижения были в большом теннисе когда-то. Первый разряд 💪 🎾 !)


С тех прошло всего 20 лет и вот уже китайские учёные взяли обычного робота Unitree G1 (человекоподобного, на двух ногах), показали ему видео, как люди играют в теннис — всего 5 часов записи. И всё.

Кстати, такого робота вы уже можешь купить в МСК и я даже знаю где. Пишите в личное сообщение если что)

Теперь этот робот реально выходит на теннисный корт и играет против «кожаных» .
Не в компьютере, а по-настоящему:
- отбивает мячи быстро и сильно
- может перекидываться несколько раз подряд
- почти всегда попадает правильно (90% ударов справа, 78% слева)
- видит мяч не своими глазами, а через камеры снаружи (как будто кто-то подсказывает ему в реальном времени)

Видео разлетелось по интернету — все в шоке.

Это значит: любую физическую работу можно научить робота за пару часов — и он уже делает лучше среднего человека.

Готов сыграть с таким роботом в теннис один на один? Или все еще думаете, нас не заменят?:)

Я в Telegram: https://t.me/digitalvc
Я в Макс: http://bit.ly/4unwp5X
Я в VK: https://vk.ru/dreidman


#роботы #AI #теннис #будущее #Unitree

Чтобы не потеряться

Я в Telegram: https://t.me/digitalvc
Я в Макс: http://bit.ly/4unwp5X
Я в VK: https://vk.ru/dreidman

Вышло исследование топ зарплат от РБК.

Самые высокий уровень средних зарплат у тех, кто управляет деньгами (инвестиции, финансы) тем или иным способом, дальше все еще ИТ.

Можете и свою индустрию поискать в исследовании. Сколько зарабатывают другие всегда привлекало внимание многих.

Парадокс в том, что ИТ строит ИИ, который уже принимает инвест решения лучше людей в отдельных сферах, а еще и то, что сфера ИТ строит ИИ, который ее же и оптимизирует в ближайшее время.

Ссылка в первом комментарии.

Я в Telegram: https://t.me/digitalvc
Я в Макс: http://bit.ly/4unwp5X
Я в VK: https://vk.ru/dreidman

Если посмотреть последний (зимний) батч стартапов в Y Combinator, можно заметить интересные тенденции, кстати:

1. 85% стартапов из 199 - только про ИИ, треть из них строит ИИ-агентов. Не чат-ботов. Не копайлотов. Полностью автономных агентов, которые заменяют сотрудников: ИИ-сейлзы (Cardinal), ИИ-инженеры, которые сами чинят инциденты в проде (IncidentFox), ИИ-бухгалтеры, закрывающие отчетность без людей (Balance, FullSeam). Паттерн очевиден: на каждую роль специалиста с зарплатой $50–150K в год (в Штатах) направляют ИИ-агента. Выходит, что эра копайлотов продержалась полтора года. Сейчас мы в эре замены))

2. Внутри ИИ-стартапов самая большая вертикаль - здравоохранение, 22 компании. Больше, чем в любом другом секторе. И бьют со всех сторон: ИИ-терапевт в кармане (Prana), ИИ-биллинг, которые считают страховки и расходы на лечение (Overdrive Health), ИИ-планирование операций по КТ-снимкам (Mango Medical), ИИ-голосовые агенты, обрабатывающие все звонки пациентов (Patientdesk.ai). Цифровые двойники человеческих тел (Mantis). Похоже, тут стартапы тоже перестали делать обертки и пошли за самой клинической работой.

3. Помните, раньше стартапы позиционировали себя как «Убер для того-то», сейчас это «Claude Code для X»: «Claude Code для инженеров-механиков» (Aurorin CAD, REV1) или «Claude Code для науки» (Synthetic Sciences). Хотя почти весь батч - это «вертикальный ИИ-кодинг-агент для какой-то индустрии».

4. Довольно много робототехнических компаний (13) и они прям деплоят: роботы-ковбои пасут скот с помощью ИИ-дронов (GrazeMate), роботы управляют автономными депо (RoboDock) или манипуляторы на складах (Remy AI). Плюс вокруг формируется целая экосистема: данные о движениях человека для обучения гуманоидных роботов (Asimov), бенчмарки для оценки роботов (One Robot) или мультимодальная инфраструктура данных для робототехники (Human Archive).

5. Видно, как начинает формироваться инфраструктура для экономики агентов: идентификация - Okta для агентов (Agentic Fabriq), безопасность - энтерпрайз-секьюрити для ИИ-агентов (Clam), гарднейлы - валидация действий агентов перед выполнением (Salus), мониторинг - продакшн-мониторинг для ИИ-агентов (Sentrial, Moda), оркестрация - слой надежности, который нужен агентам (Cascade), платежи - финансовая инфраструктура для экономики агентов (Sponge).

6. Сильно поменялся финтех. Всего в батч попало 17 финтех-компаний. Но почти ни одна не выглядит как классический финтех: ИИ-ипотечные менеджеры (Copperlane), ИИ, который закрывает отчетность для компаний с большим объемом платежей (End Close), агентные платежи для API (Orthogonal), платежная инфраструктура специально для голосовых агентов (Maven), финансовая инфраструктура для экономики агентов (Sponge). Платежи для агентов. Кредитование агентами. Бухгалтерия агентами. Финансовый стек пересоздается с нуля.

7. Как минимум 27 стартапов заявились как соло-фаундеры. Они строят: ИИ-разведку урана (Terranox AI), ИИ-клинику первичной помощи (Eos AI), AGI-лабораторию (Ndea, основал Франсуа Шолле), глобальную инфраструктуру загрузки файлов (Byteport). Видимо, мы уже в том историческом моменте, когда один человек с правильными инструментами делает то, на что три года назад нужна была команда из десяти.