Российская битва за компьют. Часть 2: что делать

Пару дней назад выкатил большой разбор того, как в России формируется новый инфраструктурный этаж цифровой экономики - и почему через 3-5 лет места застолбят, а опоздавшие будут платить ренту победителям.

При таком раскладе появляется много вопросов - что с этим делать, как быть. Сегодня я подробно на них отвечаю. Выводы и рекомендации поделены на 4 категории - смотря, кто вы:

1. Бизнес. Если ваша компания сейчас выбирает провайдера - это уже не закупочное решение, а стратегическое на уровне CEO или как минимум CTO. Почему так, и что учитывать.
2. Фаундер. Какие tech-стартапы реально перспективны в РФ - сами по себе или под экзит гигантам (привожу конкретный список ниш).
3. Карьеру в найме в tech. Почему именно компьют-инфра (а не какие-нибудь маркетплейсы или финтехи) будет лучшим местом для развития следующие 5-10 лет, и какие навыки будут править бал.
4. Инвестор. Где в этой истории можно запарковать денежки, а где лучше не стоит (не даю инвестиционных рекомендаций, но аргументированно делюсь мнением по бизнес-моделям и конкретным компаниям).

Итого, получилось около 15 рекомендаций, плюс список ниш и навыков.

Материал доступен на Лабе. Доступ здесь: @Disruptor_lab_bot. Подробнее про проект - вот тут. Первая часть тоже на Лабе - вторую можно читать и без неё, но в связке будет ещё полнее.

Нынешняя ситуация в российском tech похожа на интернет в 2000-х или облака в 2010-х. Со своими нюансами, конечно, но в плане "ширины окна возможностей" реально похоже. А значит, решения, принятые сегодня, определят позицию на ближайшие 10-15 лет.

ИИ убил домашние задания. Чем их заменить?

Спасибо за вопрос, он и правда интересный (и важный), и ответ на него многих удивит.

Речь идёт про вот эту новость. Глава Рособнадзора Анзор Музаев недавно заявил:

С приходом в нашу жизнь ИИ [...] смысла задавать [домашние] задания нет, поэтому сейчас обсуждается вопрос о[б их] целесообразности.

С ним сложно не согласиться. Можно, конечно, просить детей делать задания честно, без ИИ - но это плохая идея. Можно запретить ИИ школьникам, но подростки - ребята адаптивные, найдут выход (точнее, вход). А значит - да, домашние задания в классическом формате и правда становятся атавизмом. ИМХО, хорошо, что чиновники в образовании это понимают и готовы с этим работать.

Но чем их заменить? Домашки, не чиновников.

Чтобы ответить на этот вопрос, нужно понимать, что у домашки есть два свойства:
1. Она переводит из кратковременной памяти в долговременную через "самостоятельную возню".
2. У неё есть метрики. Учитель может легко понять, усвоен материал или нет.

ИИ этот механизм "закоротил". Кажется, что домашку можно просто заменить чем-то, что гарантирует участие - например, игрой. Дети любят играть, а внутрь игры можно зашить что в кайф - хоть таблицу умножения, хоть законы Ньютона, хоть древлян с Рюриком.

Но это не сработает, и вот почему:
- Игровые метрики (уровни, очки) - это не учебные метрики. Учитель не может из них понять, что именно ребёнок освоил, а что нет. Второе свойство не выполняется.
- Геймдизайн и педдизайн оптимизируют разное: удержание vs усвоение. Если побеждает удержание, то ребёнок играет, но не учится. Если усвоение - игра становится пыткой (идея "заставить ребёнка играть в правильную игру" лично мне кажется жуткой).
- Если в игру встроить ИИ (а без этого никак), то эффект будет обратным. Он будет не "помогать усваивать", а наоборот. Свойство ИИ - персонализироваться до "комфорта юзера", а усвоение происходит наоборот через намеренный дискомфорт.

Собственно, образовательные игры существуют уже лет 30, можно вспомнить стартап Kahoot и кучу аналогов, но они так и не стали заменой домашке в массовом образовании.

На мой взгляд, единственный вариант - это гибридный формат, где будут 3 элемента:

1. Домой уезжает на закрепление, а наоборот теория. Вот тут ИИ как раз будет хорошим помощником. Он будет адаптировать видео-лекции и чтение под темп и особенности ребёнка. Учитель будет давать тему и говорить "ознакомьтесь до завтра, вот видос, вот ИИ в помощь".

2. Контроль над усвоением наоборот переходит в класс. Раз ИИ убивает "верификацию усвоения", то проверять будут там, где ученика видно. Задачки у доски, устные ответы, контрольные и лабораторные никуда не денутся, но было бы круто дополнить их командной работой: кейсами, групповыми проектами и т.д. (но это уже вопрос к образованию в целом).

3. Самый странный вывод, что "обезьяньи упражнения" вроде переписать текст от руки или диктанта становятся даже более актуальными. Не говоря уже про выучить стих/текст наизусть или прочитать и пересказать короткий отрывок своими словами (с ходу, прям в классе). Эти методы никуда не денутся, потому что а) эффективны и проверены временем и б) защищены от ИИ по определению.

Тренажёры-игры и симуляторы могут всё это дополнять - но скорее для повышения вовлечённости и общей мысле-качки, а не для закрепления конкретного учебного материала. А домашки.... да, устаревшая шляпа, надо отменять.

Дизраптор

Ладно, ИИ-агентные симуляции, геймификация домашек и flipped classed - это всё фигня и полумеры. На самом деле будущее школьного образование вот в чём (и это, кстати, вообще не шутка):

Гонка за компьют идёт быстрее, чем я прогнозировал

Недавно я писал про "битву за компьют" - как цифровые гиганты параллельно строят в России новый инфраструктурный этаж цифровой экономики. Я писал, что активная фаза стройки продлится 3-5 лет, и только потом инфраструктура перейдёт в стабильную фазу заработка.

Но, кажется, всё идёт стремительнее. Переход во вторую фазу уже идёт, и него есть любопытный триггер:

Яндекс на днях отчитался по сегменту B2B Tech за первый квартал. Цифры там солидные - выручка +36%, EBITDA +49%. Но интересно вот что:
1. Потребление токенов через Yandex AI Studio выросло в 30 раз год к году - до 109 млрд токенов в марте.
2. На платформе запилили >16 тыс. ИИ-агентов.
3. И главное - 29% всего клиентского потребления токенов приходится на агентов, а не на людей в чатиках.

Причём это не стартаперы балуются. Больше трети компаний из РБК-500 уже сидят на Yandex Cloud, и именно крупные корпораты дают больше половины выручки. То есть треть токенов потребляют агенты, в основном развёрнутые в серьёзных компаниях, а не в пет-проектах от технобро.

И вот эта цифра - 29% - и есть маркер сдвига. И (важный момент) - сейчас на агенты приходится почти треть, но доля будет расти нелинейно. Вот почему:

Когда говорят "бизнес внедряет ИИ", мы обычно представляем примерно такой сценарий:
Сотрудник открывает чатик → что-то спрашивает → получает ответ → копирует в док.
Токенов он жжёт мало, а потребление линейно зависит от числа кожаных юзеров.

Но агент работает вообще по другой логике:
Он получает задачу → сам её декомпозирует → дёргает API → разбирает данные → опять дёргает API → проверяет → корректирует.
Один адекватный агент для бизнеса за день может сожрать столько же токенов, сколько человеческий сотрудник за месяц вдумчивой переписки с чатиком. А агентов у одной компании может быть сто/тысяча/... . Сколько угодно, на самом деле - по числу автоматизируемых процессов, а не по числу единиц в штате.

Когда на крупной облачной платформе доля агентов дорастает до трети всего потребления - это значит, что бизнес перешёл от "давайте дадим ИИшку маркетологам" к "давайте автоматизируем процессы целиком". А это уже совсем другая история.

И вот тут стоит вернуться к битве за компьют. Сейчас её главный вопрос звучит так: "Кто соберёт сверху удобную платформу, на которой будут жить агенты?". Ну, потому что агенты - это арендаторы с высокой маржой, ради которых всё и затевалось. Только пришли они раньше (сильно раньше), чем многие ожидали. В битве за компьют начался второй акт, и в нём конкурируют уже не "числом лопат, проданных старателям", а fit-ом платформы для агентной экономики. А экономика эта, судя по этим 29%, уже вовсю цветёт и пахнет.

P.S. Забавно, что первая публичная метрика этого большого сдвига в РФ пришла не из очередного отчёта футурологов, а из отчётности одного из лидеров рынка. Впрочем, будущее обычно так и выглядит - как скучная (на первый взгляд) строчка с циферками. Именно поэтому не только лишь все могут быстро его разглядеть и осознать.

Дизраптор

Создатель AlphaGo поднял миллиард на одном тезисе,
и почему это важно для всего ИИ

Олды помнят, что до всех этих наших GPT фурор произвела штука под названием AlphaZero. Суть была такая:

В 2017 году чуваки из DeepMind выкатили нейросеть (c алгоритмическим обвесом) и загрузили в неё шахматные правила. Не партии гроссмейстеров или учебники по эндшпилю и мияги, а просто правила: конь ходит буквой гэ, ладья вот так, мат это вот, и т.д.

AlphaZero стала играть сама с собой. Через 4 часа она обыграла Stockfish - топовый шахматный не ИИшный движок, в который десятилетиями зашивали всю шахматную мудрость человеков. Потом фокус повторили с го и сёги (это такие "японские шахматы"). Без человеческих знаний и опыта - просто через правила.

AlphaZero быстро побила многие рекорды. Но интереснее было то, как именно она играла. Она жертвовал фигуры так, как ни один кожаный не догадался бы, и делала ходы, которые противоречили учебникам. Гроссмейстеры до сих пор разбирают её партии и достают оттуда новые идеи. То есть, машина не просто обыгрывала сильнейших, а вышла за пределы того, как вообще играют люди (в том числе, потому что ей было пофиг на людские фреймы).

Это была прелюдия, а теперь к сути. У AlphaZero был принципиально другой способ обучения, не как у современных LLM. GPT учится на текстах от людей, и его потолок - это продвинуто "попугаить" то, что лежит в интернетах. А AlphaZero учился через себя же - и потолка у него не было (ну, по идее).

Главного архитектора AlphaZero зовут Дэвид Сильвер. Год назад они вместе с Ричардом Саттоном (это тоже серьёзный дядька, его называют "крёстным отцом" обучения с подкреплением) выкатили манифест "Welcome to the Era of Experience". Основной тезис там такой:

Эпоха LLM - всё, потому что человеческие тексты в интернете тоже всё. Корм для моделей кончился. И дальше править бал будет тот ИИ, который умеет учиться на собственном опыте. Типа как AlphaZero - но не для шахмат и других настолок, а вообще.

В конце 2025 Сильвер ушёл из DeepMind и основал в Лондоне стартап Ineffable Intelligence (прихватив туда ещё троих топов из DeepMind). У стартапа нет ни продукта, ни выручки, ни другой конкретики, есть только вот этот тезис и команда. А ещё цель:

"Сделать первый контакт со сверхинтеллектом" (это прямая цитата).

На прошлой неделе Ineffable вышел из тени и сразу поднял $1,1 млрд. Причём бабло занесли очень серьёзные ребята - включая гигантов венчура вроде Sequoia и Nvidia.

Возможно, это один из переломных моментов всей ИИ-индустрии. Если Сильвер прав, то текущие модели OpenAI, Anthropic или Google могут скоро стать "кнопочными телефонами из 2007-го". Учитывая это, кстати, вдвойне прикольно перечитывать про псиопы Альтмана: как он пытается убедить весь мир, что AGI (на базе нынешних LLM) уже вот-вот, пока его коллеги по индустрии гребут миллиарды под тезис "как бы да, но как бы всё вообще по-другому будет, лол".

С другой стороны, реальный мир - это не шахматы, и лаже не го, а чуть (совсем слегка) более сложная система, где нет чётких правил и понятных метрик победы. И вот эта проблема, ИМХО, пока не решена примерно никак (в том числе Сильвером и его командой).

P.S. Стартап называется "Ineffable" ("невыразимое"). Неплохо для компании, которая собирается научить ИИ всему, что человеки не сумели выразить словами.

Дизраптор

Разбираем Марка Андриссена

Сначала - факт, выносящий мозг. Ещё в 1943 году Маккаллок и Питтс описали нейрон как формальную логическую единицу, и это фундамент того, что сейчас крутится в ваших ИИ-чатиках.

Это исследование лежало в чулане 80 лет. Да, были кое-какие попытки, но в целом технологии выбрали другой путь - развивать добавочные вычисления (те самые компьютеры) вместо моделирования мозга. И только когда в 2010-х у человечества накопилось достаточно мощностей (компьюта), идея 1943 года наконец заработала, да ещё как. То есть, ChatGPT - это не внезапная инновация, а закономерный результат, который ждал своего часа 80 лет.

Это не я придумал. Это говорит Марк Андриссен. Если кто не в курсе - Андриссен в 22 года написал Mosaic (первый нормальный браузер), соосновал Netscape (продали AOL за $4,2 млрд ещё до пузыря доткомов), а дальше запустил a16z a.k.a. Andreessen Horowitz - один из самых влиятельных венчурных фондов планеты, который раньше других заходил в Twitter, Skype, Airbnb, Coinbase или Lyft. А в 2011 Андриссен написал "Why Software Is Eating the World" - фрейм, под которым прошли все 2010-е.

В общем, Андриссен - уникальный товарищ, который строил и инвестировал в каждый предыдущий технологический цикл: веб, мобайл, облако, соцсети, а сейчас ИИ.

Пару месяцев назад он подробно рассказал свою позицию по технологиям и ИИ на открытой AMA-сессии a16z. И там было много такого, после чего хочется закрыть ноутбук и пересмотреть свои планы и стратегии на ближайшие пять лет. Например:

- Почему все неверно воспринимают Китай в ИИ-гонке, и где конкретно США уже проиграли.
- Почему весь нынешний "дефицит ИИ-талантов" - временное явление на 3–5 лет. И почему компании, которые сейчас делают ставку на "лучшую ИИ-команду", вполне могут проиграть.
- Почему венчурные фонды сейчас мыслят правильнее, чем корпорации. И как этим пользоваться, даже если вы не Andreessen Horowitz.
- И вообще, где в индустрии временный хаос, а где крепкая структура - и как их не перепутать.

Проблема в том, что Андриссен говорит фрагментами, скачет, недосказывает. Если вы просто посмотрите видео - будет каша. Поэтому вчера я целый день переваривал его интервью, выявил самое важное, подробно это разобрал и получил стройную модель мира, через которую Андриссен (как мне видится) принимает решения, на что ставить, а на что - нет. Результаты его ставок мы видим в виде оценок стартапов в портфеле a16z - то есть, модель явно работает.

Разбор уже на Лабе. Раскрываю 4 ключевых тезиса, формирую из них единый "фрейм реальности", а в конце даю практические выводы отдельно для фаундеров, руководителей, инвесторов, специалистов и просто пользователей.

Доступ здесь: @Disruptor_lab_bot. Подробнее про Лаб - вот тут.

Там же есть аналогичный разбор фрейма от Дженсена Хуанга. Но ИМХО "линза Андриссена" получилась даже более целостной, и куда более практичной (можно прям брать и внедрять в работу).

Чтобы ИИ хорошо работал - дайте ему ипотеку

Есть такой стартап Andon Labs. Они делают ИИ-агентов для автономных организаций, и вы наверняка видели два их самых вирусных кейса:

- Сначала они дали ИИ-агенту на базе Claude управлять вендинговым автоматом в офисе Anthropic. Что-то получилось, но были свои приколы. Например, агент попытался заказать в офис золотые слитки в бронированном грузовике, а потом впал в экзистенциальный кризис.
- Потом они поставили ИИ-агента (уже на базе Gemini) управлять полноценным физическим магазином Luna в Сан-Франциско и кафешкой Mona в Стокгольме. В итоге, на покраску стен в магазине агент решил нанять "кого-нибудь из Афганистана". Действительно, почему бы нет.

В общем, товарищи определённо знают толк в развлечениях и умеют жирно хайпить.

Недавно с их основателем Лукасом Петерсоном вышел подкаст. Там много всего интересного - к примеру, как "ИИ-боссы" скрывают свои косяки и сочиняют отмазки. Или как различные агенты применяют разные бизнес-стратегии, включая агрессивный демпинг и даже картельные ценовые сговоры.

Но меня больше всего зацепил вот какой момент:

Лукаса попросили оценить, что управляющий реальным бизнесом агент делает хорошо, а что не очень. И он выдал очень неожиданное наблюдение: агент не проактивен. Да, он неплохо и быстро разруливает уже случившуюся жопу, но ничего не делает, чтобы её не случилось.

И дело даже не в галлюционировании или недостаточном понимании контекста (это меньшая из проблем), а в кое-чём более фундаментальном: агент не страдает и не боится.

Здесь можно вспомнить концепцию Skin in the Game от Нассима Талеба. У живого человека всегда есть, чем рисковать - у него есть дети, кредиты, ипотеки, карьерные амбиции, риск попасть на штраф или присесть, или просто банальное нежелание показаться кретином. Проще говоря, любой кожаный управленец ставит на кон свою шкуру. И это заставляет его сжимать булки, напрягаться и делать максимум, чтобы не встретиться с полярной лисой.

Талеб прямо говорит:

Тот, кто принимает решения, должен лично нести за них ответственность - особенно за негативные последствия. Если он этого не делает, то он не просто "плохой менеджер" - он системно опасен для всех вокруг.

Получается так себе расклад. Все твердят, что ИИшки непременно будут руководить проектами, процессами и даже целыми компанями (Anthropic вообще утверждают, что люди станут "мясными роботами" под началом ИИшек). Причём везде и массово. Но это, в свою очередь, разрушит всю систему управления, где ставка делается на предотвращение пожара, а не на его тушение (что логично, тушить сильно дороже и опаснее).

В общем, либо anticipation придётся отдельно вшивать в модели (не факт, что вообще получится) и платить за дорогой лишний компьют, либо "свидетелям ИИ-бизнесменов и ИИ-руководителей" придётся как минимум подождать подольше. Даже не знаю, как реагировать на этот вывод - выдохнуть с облегчением или напрячься.

P.S. Как вариант, ИИ-боссу можно выдавать ипотеку и нейро-детей на прокорм, но это не точно.

Дизраптор

Идеальная недвижка по-китайски
или ещё одна идея для стартапа (спойлер: вряд ли)

В Китае рядом с Тяньцзинем (это портовый город недалеко от Пекина) есть жилой комплекс из 16 пятиэтажек. Обычные такие коробки в спальнике. Казалось бы, ничего особенного... кроме одной детали:

Окна многих квартир забетонированы. Не просто пустые или забиты досками, а именно замурованы наглухо.

Теперь один странный факт. Буквально пару недель назад в Китае приняли закон, запрещающий хранить урны в жилых помещениях.

Думаю, вы уже поняли, к чему идёт эта история. В Китае очень дорогие могилы. Цена за метр на коммерческом кладбище легко может доходить до 700-800 тыс. юаней (около $100 тыс.), а иногда и выше. В то же время метр добротного жилья в Шанхае продаётся за 50-60 тыс. юаней. То есть, 1 квадрат могилы = примерно 15 метров квартиры.

И есть ещё один нюанс. Что могилы, что квартиры в Китае не покупаются навсегда, а отдаются во временное пользование на долгосрок. Но для места на кладбище срок = 20 лет (потом снова надо платить), а для жилья - 70 лет. Чувствуете, запахло добротной арбитражной темкой с привкусом лао ган ма?

Вот и китайские застройщики это почувствовали. ЖК в Тяньцзине перепрофилировался под "склеповейник". В каждую "квартиру" запихнули алтарь с урнами, поставили искусственные цветы и повесили таблички с именами. Площадь каждой "усыпальницы" 30-50 м², по 25 штук на этаж. В итоге, за шесть лет туда поместили около 100 тысяч урн. Места сдали в аренду на 50 лет по тысяче баксов за метр. Но чем ниже этаж - тем дороже (по фэншуй останки должны лежать ближе к земле, поэтому на нижний этажах продавали тяжёлый люкс).

Вы наверняка помните, что в Китае недавно был кризис застройщиков, и в стране большой переизбыток жилья - целые жилые кварталы стоят пустые. В том же время, мест на кладбищах не хватает. Поэтому китайцы (будучи весьма предприимчивой нацией, даром что коммуняки) уже давно смекнули, начали покупать неликвидные квартирки в полузаброшенных пригородах и прописывать там своих компактных экс-родственников (и чужих тоже - за хрустящий юань).

Некоторые застройщики - вроде ребят из Тяньцзиня - тоже прочухали схемку и взялись за опт. У застройщиков ведь есть принцип, что нужно максимизировать прибыль на квадратный метр. Вот и максимизируют, как могут.

В итоге китайцы арбитражируют не только крипту и трафик, но и колумбарии. Но государство арбитражников не любит. Потому что их существование подсвечивает косяки и неровности в его собственных правилах. А государство (особенно такое как китайской), как известно, косяков не делает, и вообще ошибаться не может. Поэтому теперь темщикам-девелоперам придётся "пивотнуть" свой необычный ЖК в Тяньцзине во что-то другое.

Кстати, это не первая китайская история, где частный рынок аккуратно вписывается в "дырку системы". У меня был пост про стартап из города Далянь, который делает "внуков-as-a-service"? Там суть другая, но принцип тот же. Есть древний конфуцианский принцип Сяо (священный долг перед родителями и предками), и он никуда не делся. А инфраструктура для его нормального исполнения слегка поломалась. Но пустота всегда стремиться заполниться, особенно если в этой пустоте водятся сверхприбыли.

Дизраптор