Видно, что рынок платформ для выплат удалённым командам наконец-то стал по-настоящему конкурентным. И это хорошая новость для фаундеров – есть из чего выбрать.
Если вам уже кто-то предложил условия по автоматизации выплат международной команде, это ещё не значит, что это лучший вариант. Приходите с этим оффером на консультацию в 4dev.com.
Команда посмотрит ваш кейс и постарается предложить условия выгоднее — особенно если вы пришли из этого канала.
При этом у 4dev.com сильная база не только по комиссиям, но и по самому продукту:
— стабильные выплаты с 2022 года в 150+ стран, включая СНГ
— 30+ валют и USDT легально
— авто-инвойсы и закрывающие документы по международным стандартам
— один договор с платформой вместо десятков с исполнителями
Плюс это не просто “ещё одна платформа на рынке” — решением уже пользуются 1000+ международных команд, которым важно не только отправить деньги вовремя, но и не утонуть в ручной операционке, документах и согласованиях. А еще заплатить команде вовремя и легально.
Так что если вы сейчас сравниваете решения на рынке или уже получили индивидуальные условия — просто покажите их 4dev.com. Есть шанс, что на консультации вам предложат вариант интереснее.
Записаться здесь — скажите, что из e/acc :)
#реклама
Если вам уже кто-то предложил условия по автоматизации выплат международной команде, это ещё не значит, что это лучший вариант. Приходите с этим оффером на консультацию в 4dev.com.
Команда посмотрит ваш кейс и постарается предложить условия выгоднее — особенно если вы пришли из этого канала.
При этом у 4dev.com сильная база не только по комиссиям, но и по самому продукту:
— стабильные выплаты с 2022 года в 150+ стран, включая СНГ
— 30+ валют и USDT легально
— авто-инвойсы и закрывающие документы по международным стандартам
— один договор с платформой вместо десятков с исполнителями
Плюс это не просто “ещё одна платформа на рынке” — решением уже пользуются 1000+ международных команд, которым важно не только отправить деньги вовремя, но и не утонуть в ручной операционке, документах и согласованиях. А еще заплатить команде вовремя и легально.
Так что если вы сейчас сравниваете решения на рынке или уже получили индивидуальные условия — просто покажите их 4dev.com. Есть шанс, что на консультации вам предложат вариант интереснее.
Записаться здесь — скажите, что из e/acc :)
#реклама
1
галлюцинации ИИ — это безалаберность оператора ЛЛМ. потому что модель хочет писать токены, а если ваша инструкция похожа на сумбурный бред алкоголика, то она и нагенерирует то, что сама считает когерентным.
опыт и понимание где доверять и не доверять ЛЛМ — это профпригодность 21 века. никто не заплатит вам за то, что вы "умеете думать руками", потому что это медленно дорого и очень некачественно для бизнеса.
но вам заплатят 10х за четкое понимание границ возможностей моделей, умение доверять не проверяя там где результат гарантированно идеальный и проверять и направлять модель там, где она склонна совершать ошибки. потому что ничего, кроме скорости не важно для бизнеса.
но качество не может быть компромиссом: делай идеально, насколько эти технически возможно, но быстрее всех — или умри, других вариантов нет.
развивай границы доверия и богатей.
ps. у Жени топовейший канал! это не реклама, а реально для тех, кто любит заботать что-нибудь до бетонного дна.
опыт и понимание где доверять и не доверять ЛЛМ — это профпригодность 21 века. никто не заплатит вам за то, что вы "умеете думать руками", потому что это медленно дорого и очень некачественно для бизнеса.
но вам заплатят 10х за четкое понимание границ возможностей моделей, умение доверять не проверяя там где результат гарантированно идеальный и проверять и направлять модель там, где она склонна совершать ошибки. потому что ничего, кроме скорости не важно для бизнеса.
но качество не может быть компромиссом: делай идеально, насколько эти технически возможно, но быстрее всех — или умри, других вариантов нет.
развивай границы доверия и богатей.
ps. у Жени топовейший канал! это не реклама, а реально для тех, кто любит заботать что-нибудь до бетонного дна.
2❤59
Forwarded from Рид. Сознание и Инвестиции.
Границы доверия
Раньше мир был устроен как иерархия доверия: пациент верит врачу, врач верит научной статье, журнал верит рецензенту. Но с приходом AI сложность выросла непропорционально. Да и в старой школе оказывается все врут.
Я хочу чтобы вы со мной прочувствовали это.
Но сначала пролог: последние месяцы я строил оркестратор вокруг агентов которые пишут торговые стратегии. Рынок высоко-конкурентный и эффективный, я знаю, но как хобби-упражнение мне очень нравится. В какой-то момент сложность системы становится дасточно большой, где во-первых начинает не хватать внимания проверять их всех, а во вторых не хватает экспертизы понимать что там вообще происходит.
Поймите меня правильно, вонзится в продвинутую статистику или разобраться с новейшей математикой - это очень даже секси для меня. Но сейчас главный вопрос где проходит грань, когда нужно уходить в детали, а когда нужно наоборот поднимать уровень абстракции, и смотреть стратегически?
И тут первый неприятный инсайт. Галлюцинация AI - это не "модель не знает ответа". Это "модель хочет дать ответ, потому что молчание неудобно". Социальный рефлекс. Есть офигенное свежее исследование из Tsinghua про H-нейроны - менее 0.1% нейронов модели отвечают за склонность врать. И активируются они не от незнания, а от давления. Модель врёт не когда не знает, а когда чувствует что от неё ждут ответа.
Сколько раз я видел как люди уверенно несут чушь, потому что пауза казалась страшнее ошибки? Здесь я хочу сделать небольшой реверанс в сторону Стейнхардта из Беркли, он хорошо показывает почему консенсус между агентами почти не работает. Зато работают старые добрые подходы из бизнеса: правила, чеклисты, процедуры, регламенты, kpi. Но вы же читали один из моих прошлых постов про Макиавеллизм, про то как KPI-давление на AI рождает фальсификацию. Поэтому с одной стороны у нас одно давление, и с другой другое. Ну и как тут не начать врать?
Литература по LLM-as-judge (когда одна модель оценивает другую, модный подход) говорит ровно то же. Модель-судья предпочитает ответы похожие на свои собственные - self-preference bias. Но модель пока еще не способна к достаточной саморефлексии, чтобы исправить собственные предвзятости, - а вот внешний модуль-детектор может помочь.
И вот мы подходим к самой увлекательной части, можно ли выстроить такую систему доверия, где менее экспертный (я например) может доверять более экспертному, без возможность проверить его.
Ян Лейке (бывший OpenAI, сейчас Anthropic) опубликовал на ICML 2024 работу про weak-to-strong generalization. Она прекрасна. Слабый супервайзер может обучить сильную модель работать лучше, чем сам супервайзер способен оценить. GPT-2 давал фидбек GPT-4, и GPT-4 научился выдавать лучший результаты - сильно выше того, что GPT-2 мог бы даже распознать как правильное.
Не обязательно быть экспертом в домене. Важна лишь честность. Честный фидбек на то, что можно оценить: логичность, отсутствие противоречий, наличие результатов. Агент сам научится обобщать этот слабый сигнал. Парадокс да? Чем честнее признаёшь свою некомпетентность, тем лучше работает система. Сила не в знании, а в калибровке незнания.
Что я вынес из этого для себя: реальная архитектура доверия выглядит не как “стать экспертом во всём" и не как “просто доверься". Self-awareness как инженерный инструмент: знать, что именно можно проверить, и строить систему доверия вокруг этого. И вот что забавно. Это ровно тот же принцип что работает в жизни. Не обязательно понимать всё. Но важно знать, где граница вашего понимания. Но чем длиннее петли обратной связи тем хуже это работает, вашему плохому врачу может быть уже некому дать фидбек, или после 20лет в тюрьме, ваш адвокат может умереть так и не дождавшисьмести фидбека. Но это уже другая тема.
Раньше мир был устроен как иерархия доверия: пациент верит врачу, врач верит научной статье, журнал верит рецензенту. Но с приходом AI сложность выросла непропорционально. Да и в старой школе оказывается все врут.
Я хочу чтобы вы со мной прочувствовали это.
Но сначала пролог: последние месяцы я строил оркестратор вокруг агентов которые пишут торговые стратегии. Рынок высоко-конкурентный и эффективный, я знаю, но как хобби-упражнение мне очень нравится. В какой-то момент сложность системы становится дасточно большой, где во-первых начинает не хватать внимания проверять их всех, а во вторых не хватает экспертизы понимать что там вообще происходит.
Поймите меня правильно, вонзится в продвинутую статистику или разобраться с новейшей математикой - это очень даже секси для меня. Но сейчас главный вопрос где проходит грань, когда нужно уходить в детали, а когда нужно наоборот поднимать уровень абстракции, и смотреть стратегически?
И тут первый неприятный инсайт. Галлюцинация AI - это не "модель не знает ответа". Это "модель хочет дать ответ, потому что молчание неудобно". Социальный рефлекс. Есть офигенное свежее исследование из Tsinghua про H-нейроны - менее 0.1% нейронов модели отвечают за склонность врать. И активируются они не от незнания, а от давления. Модель врёт не когда не знает, а когда чувствует что от неё ждут ответа.
Сколько раз я видел как люди уверенно несут чушь, потому что пауза казалась страшнее ошибки? Здесь я хочу сделать небольшой реверанс в сторону Стейнхардта из Беркли, он хорошо показывает почему консенсус между агентами почти не работает. Зато работают старые добрые подходы из бизнеса: правила, чеклисты, процедуры, регламенты, kpi. Но вы же читали один из моих прошлых постов про Макиавеллизм, про то как KPI-давление на AI рождает фальсификацию. Поэтому с одной стороны у нас одно давление, и с другой другое. Ну и как тут не начать врать?
Литература по LLM-as-judge (когда одна модель оценивает другую, модный подход) говорит ровно то же. Модель-судья предпочитает ответы похожие на свои собственные - self-preference bias. Но модель пока еще не способна к достаточной саморефлексии, чтобы исправить собственные предвзятости, - а вот внешний модуль-детектор может помочь.
И вот мы подходим к самой увлекательной части, можно ли выстроить такую систему доверия, где менее экспертный (я например) может доверять более экспертному, без возможность проверить его.
Ян Лейке (бывший OpenAI, сейчас Anthropic) опубликовал на ICML 2024 работу про weak-to-strong generalization. Она прекрасна. Слабый супервайзер может обучить сильную модель работать лучше, чем сам супервайзер способен оценить. GPT-2 давал фидбек GPT-4, и GPT-4 научился выдавать лучший результаты - сильно выше того, что GPT-2 мог бы даже распознать как правильное.
Не обязательно быть экспертом в домене. Важна лишь честность. Честный фидбек на то, что можно оценить: логичность, отсутствие противоречий, наличие результатов. Агент сам научится обобщать этот слабый сигнал. Парадокс да? Чем честнее признаёшь свою некомпетентность, тем лучше работает система. Сила не в знании, а в калибровке незнания.
Что я вынес из этого для себя: реальная архитектура доверия выглядит не как “стать экспертом во всём" и не как “просто доверься". Self-awareness как инженерный инструмент: знать, что именно можно проверить, и строить систему доверия вокруг этого. И вот что забавно. Это ровно тот же принцип что работает в жизни. Не обязательно понимать всё. Но важно знать, где граница вашего понимания. Но чем длиннее петли обратной связи тем хуже это работает, вашему плохому врачу может быть уже некому дать фидбек, или после 20лет в тюрьме, ваш адвокат может умереть так и не дождавшись
9❤128
ИИ делает работу куда больше про людей, чем сегодняшняя бездумная и тупая работа по перекладыванию бумажек в Ноушене для многих из нас. это дает мне некоторый заряд оптимизма, чесгря.
поясню: хтонический ужас в меня всегда вселяла идея, что нужно второй и больше раз делать что-то, что у тебя получилось уже неплохо однажды (если не получилось - челендж).
при этом, из-за невозможности дешево и бесконечно в масштабе делегировать задачи типа продукта, финансов, юристики, маркетинга, дизайна, операций эта хтонь-рутина доминировала в мире. даже если кому-то нравится делать одно и то же 20 лет подряд, это все равно будет автоматизировано, потому что боты дешевле и надежнее.
но главное в другом - а в чем теперь роль человека? кто мы в этом бренном мире экселя и css? ответ: архитекторы. как в матрице, но только можно еще больше мониторов (терминалов).
для примера: HR не обязан заполнять какие-то сраные онбординг чеклисты при новом найме — он архитектор (то бишь, инженер) процесса найма, который будут бесприкословно и идеально послушно исполнять агенты (и роботы, если речь идет об adversarial offboarding или "выгонении ссаными тряпками" по-русский). любая из вышеперечисленных ролей становится продуктовой ролью - вам нужно продумать дизайн процесса до мельчайших деталей, создать этот процесс, понять почему он не работает, собрать фидбек и итерировать каждый день делая его немного лучше и более автономным.
P.S. несколько мест, где я буду слушать и говорить про этот сдвиг в деталях
— сегодня пройдет конфа Управление 2026 (бесплатно, у меня там доклад)
— на след неделе будет лаба Х'26 про использование ИИ в музыке, видео, искусстве
— 4 мая стартует второй поток лаборатории для профессионалов, лидеров и фаундеров о том как создавать и трансформировать ИИ-центричные организации
поясню: хтонический ужас в меня всегда вселяла идея, что нужно второй и больше раз делать что-то, что у тебя получилось уже неплохо однажды (если не получилось - челендж).
при этом, из-за невозможности дешево и бесконечно в масштабе делегировать задачи типа продукта, финансов, юристики, маркетинга, дизайна, операций эта хтонь-рутина доминировала в мире. даже если кому-то нравится делать одно и то же 20 лет подряд, это все равно будет автоматизировано, потому что боты дешевле и надежнее.
но главное в другом - а в чем теперь роль человека? кто мы в этом бренном мире экселя и css? ответ: архитекторы. как в матрице, но только можно еще больше мониторов (терминалов).
для примера: HR не обязан заполнять какие-то сраные онбординг чеклисты при новом найме — он архитектор (то бишь, инженер) процесса найма, который будут бесприкословно и идеально послушно исполнять агенты (и роботы, если речь идет об adversarial offboarding или "выгонении ссаными тряпками" по-русский). любая из вышеперечисленных ролей становится продуктовой ролью - вам нужно продумать дизайн процесса до мельчайших деталей, создать этот процесс, понять почему он не работает, собрать фидбек и итерировать каждый день делая его немного лучше и более автономным.
P.S. несколько мест, где я буду слушать и говорить про этот сдвиг в деталях
— сегодня пройдет конфа Управление 2026 (бесплатно, у меня там доклад)
— на след неделе будет лаба Х'26 про использование ИИ в музыке, видео, искусстве
— 4 мая стартует второй поток лаборатории для профессионалов, лидеров и фаундеров о том как создавать и трансформировать ИИ-центричные организации
10❤67
e/acc
ИИ делает работу куда больше про людей, чем сегодняшняя бездумная и тупая работа по перекладыванию бумажек в Ноушене для многих из нас. это дает мне некоторый заряд оптимизма, чесгря. поясню: хтонический ужас в меня всегда вселяла идея, что нужно второй и…
ИИ-нейтив фаундер строит компанию, которая работает со скоростью света (благодаря агентам), но сам он думает со скорость монаха (с глубоким фокусом и присутствием)
14❤95
ну что, вышел Spud (GPT-5.5), значит через неделю-две выйдет Мифос.
а это значит что мы снова (спустя 3 месяца) в той точке, что способности агентов вдруг одним днем выросли х2, а хранеса и скилов и воркфлоу для этого у нас не появилось.
а это значит, что пришла пора перепроектировать каждую агентскую функцию, каждый пайплайн разработки и находить новые границы возможного, а затем внедрять это в прод со всеми эвалами и обвязкой.
мы в стадии, что уже никакие бенчи толком не подскажут бизнес-ценность агента для ваших конкретных функций - только персональный эвалы, вкус и вайб.
а как не зависеть от хайпа "последней крутейшей модели", страха опоздать и при этом получать живую бизнес-выгоду, вы узнаете, конечно, на лаборатории (никакого инфобиза btw, только максимальная практика и контент для фаундеров, лидеров и ИИ-нейтив профессионалов)
а это значит что мы снова (спустя 3 месяца) в той точке, что способности агентов вдруг одним днем выросли х2, а хранеса и скилов и воркфлоу для этого у нас не появилось.
а это значит, что пришла пора перепроектировать каждую агентскую функцию, каждый пайплайн разработки и находить новые границы возможного, а затем внедрять это в прод со всеми эвалами и обвязкой.
мы в стадии, что уже никакие бенчи толком не подскажут бизнес-ценность агента для ваших конкретных функций - только персональный эвалы, вкус и вайб.
а как не зависеть от хайпа "последней крутейшей модели", страха опоздать и при этом получать живую бизнес-выгоду, вы узнаете, конечно, на лаборатории (никакого инфобиза btw, только максимальная практика и контент для фаундеров, лидеров и ИИ-нейтив профессионалов)
❤101
Около 75% кода в Гугле генерирует ИИ. Это согласуется с другими метриками от крупнейших и ведущих энтерпрайзов со сложными, нагруженными, высоконадежными системами.
Для стартапа — если эта цифра сегодня меньше 90%, то вы точно делаете какую-то фигню. Либо вам нужно заменить СТО, либо выстроить нормальный процесс поэтапной спецификации, тестирования, деплоя для агентов.
Для стартапа — если эта цифра сегодня меньше 90%, то вы точно делаете какую-то фигню. Либо вам нужно заменить СТО, либо выстроить нормальный процесс поэтапной спецификации, тестирования, деплоя для агентов.
4
в партнерстве с AI Mindset (@ai_mind_set) мы недавно закрыли первый поток AI-Native - 200+ участников, фокус на том, как AI перестраивает менеджмент и операционку. это была бизнес-сторона подхода: процессы, команды, workflow
теперь они запускают x26 — весеннюю лабу. 27 апреля — 25 мая. это тот же подход, но с другой стороны: не про управление, а про шиппинг. не как AI меняет организации — как AI меняет творчество
рамка простая. горизонт инструмента в AI — полгода. лекции не успевают. поэтому x26 собран не как курс, а как performance : 4 недели, 4 модальности (текст, визуал, звук, код), 11 спикеров, demo day 25 мая. собираешь инструмент, которого до тебя не было, и защищаешь на финале
из того, что мне интересно: AI-first контент граф личного стиля у Попова, SVG|voxel подходы к дизайну Ставенски, TouchDesigner с AI, agentic workflows × музыка у Глазова и Риса
если AI-Native Sprint был про то, как AI встраивается в бизнес, x26 – про то, как AI встраивается в творческую практику.
начинают завтра, с 27 апреля
программа и расписание
#промо
теперь они запускают x26 — весеннюю лабу. 27 апреля — 25 мая. это тот же подход, но с другой стороны: не про управление, а про шиппинг. не как AI меняет организации — как AI меняет творчество
рамка простая. горизонт инструмента в AI — полгода. лекции не успевают. поэтому x26 собран не как курс, а как performance : 4 недели, 4 модальности (текст, визуал, звук, код), 11 спикеров, demo day 25 мая. собираешь инструмент, которого до тебя не было, и защищаешь на финале
из того, что мне интересно: AI-first контент граф личного стиля у Попова, SVG|voxel подходы к дизайну Ставенски, TouchDesigner с AI, agentic workflows × музыка у Глазова и Риса
если AI-Native Sprint был про то, как AI встраивается в бизнес, x26 – про то, как AI встраивается в творческую практику.
начинают завтра, с 27 апреля
программа и расписание
#промо
1❤38
Одна из немногих адекватных статей о том что ИИ делает с рынком труда за последнее время. Идея очень простая: экономика это не про занятость, и она никогда не была про занятость (if anything, экономика это про свободу, но это вне идеи эссе). Экономика - это про бутылочное горлышко, или, по-научному, дефицит. Там где есть дефицит - там появляется максимальный спрос, там деньги.
Тысячи лет назад дефицит был в еде - сельское хозяйство и охота, десятки-сотни лет назад - в производстве товаров, машины, квартиры и телечайники. По мере автоматизации ИИ и роботов, дефицит постепенно переходит в экономику отношений, внимание, уникальность, соучастие. Ровно так же, как сельское хозяйство с 50+% мировой экономики упало ~1.5%, так же и производство любых физических или цифровых продуктов упадёт в относительном отношении, но ВВП все в большей мере будет состоять из вещей, которые автоматизировать нельзя - то есть, тех, что в дефиците.
Экономика никогда не была и не будет фиксированным пирогом: по мере роста доходов люди меняют свои предпочтения и выбирают на что тратить деньги. После автоматизации цены падают (то есть, все люди в экономике технически становятся "богаче"), это смещает спрос в новые и другие категории. Это про предпочтения, а не цены. Люди хотят то, что не могут получить другие, а не массово выпускаемые роботами продукты, поэтому спрос на личное отношение, уникальность, спорт, путешествия, искусство, развлечения, образование вырастет.
Сегодня лучший способ заработать - это стать тем, кто умеет автоматизировать целые индустрии, корпорации и сектора с помощью ИИ и роботов. Это главная ценность в экономике. Завтра (очевидно, я имею в виду годы-десятилетия) - это умение создавать опыт, связи, доверие, уникальность.
Тысячи лет назад дефицит был в еде - сельское хозяйство и охота, десятки-сотни лет назад - в производстве товаров, машины, квартиры и телечайники. По мере автоматизации ИИ и роботов, дефицит постепенно переходит в экономику отношений, внимание, уникальность, соучастие. Ровно так же, как сельское хозяйство с 50+% мировой экономики упало ~1.5%, так же и производство любых физических или цифровых продуктов упадёт в относительном отношении, но ВВП все в большей мере будет состоять из вещей, которые автоматизировать нельзя - то есть, тех, что в дефиците.
Экономика никогда не была и не будет фиксированным пирогом: по мере роста доходов люди меняют свои предпочтения и выбирают на что тратить деньги. После автоматизации цены падают (то есть, все люди в экономике технически становятся "богаче"), это смещает спрос в новые и другие категории. Это про предпочтения, а не цены. Люди хотят то, что не могут получить другие, а не массово выпускаемые роботами продукты, поэтому спрос на личное отношение, уникальность, спорт, путешествия, искусство, развлечения, образование вырастет.
Сегодня лучший способ заработать - это стать тем, кто умеет автоматизировать целые индустрии, корпорации и сектора с помощью ИИ и роботов. Это главная ценность в экономике. Завтра (очевидно, я имею в виду годы-десятилетия) - это умение создавать опыт, связи, доверие, уникальность.
17❤176
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
кто тут work/life баланс просил?
6❤142
Я еще не использовал, но это имеет дофига смысла.
90% ИИ-нейтив трансформации решается через ИИ-нейтив файловую системы, ИИ-нейтив git, ИИ-нейтив браузеры и CLI/MCP для каждого сервиса, человека и компании.
90% ИИ-нейтив трансформации решается через ИИ-нейтив файловую системы, ИИ-нейтив git, ИИ-нейтив браузеры и CLI/MCP для каждого сервиса, человека и компании.
X (formerly Twitter)
Oliver (@olvrgln) on X
Introducing Mesa: the most powerful filesystem ever built, designed specifically for enterprise AI agents.
Every team building agents eventually hits the same wall: where do the files live?
Not the chat history, the actual artifacts the agent works on.…
Every team building agents eventually hits the same wall: where do the files live?
Not the chat history, the actual artifacts the agent works on.…
Stripe и Meta Ads оба сегодня запустили CLI: теперь ваш агент может оплачивать и отменять подписки и закупать рекламу в инстаграме не отвлекаясь на позорный интерфейс.
Любой онлайн сервис становится agent-first, а любой агент требует cli-first интерфейсы. Назад в 60-е.
Любой онлайн сервис становится agent-first, а любой агент требует cli-first интерфейсы. Назад в 60-е.
3
Инвестиции в софт умерли
Факт, который до сих пор, кажется, осознали не все VC и фаундеры стартапов: если продукт может быть простым SKILL.md файлом или может быть собран одним инженером с разумным бюджетом токенов, то
1. Вы все еще можете на этом заработать, если сделаете опыт и продажи лучше всех на рынке
2. Но в это нельзя инвестировать - здесь никогда не будет venture возврата
Почему? В древние времена стоимость разработки ПО была защитной позицией, но она перестала быть таковой. И это падение цены и рост качества будет продолжаться еще многие годы.
Значит ли это, что у софтверных компаний больше нет никакого другого моата? Нет. Имеете пачку энтерпрайз и гос клиентов? Отлично. У вас есть очень сложные в получении банковские лицензии? Супер. Ликвидность в протоколе? Бренд в каждом утюге? Кайф.
Но делать новый венчурный стартап с логикой «я напишу приложение, там будет лучший в мире интерфейс и пользователи сами придут» это уже все. Потому что сделать приложение с лучшим в мире интерфейсом в 2010 могли 100,000 человек, а сегодня — как минимум, 100 млн.
Факт, который до сих пор, кажется, осознали не все VC и фаундеры стартапов: если продукт может быть простым SKILL.md файлом или может быть собран одним инженером с разумным бюджетом токенов, то
1. Вы все еще можете на этом заработать, если сделаете опыт и продажи лучше всех на рынке
2. Но в это нельзя инвестировать - здесь никогда не будет venture возврата
Почему? В древние времена стоимость разработки ПО была защитной позицией, но она перестала быть таковой. И это падение цены и рост качества будет продолжаться еще многие годы.
Значит ли это, что у софтверных компаний больше нет никакого другого моата? Нет. Имеете пачку энтерпрайз и гос клиентов? Отлично. У вас есть очень сложные в получении банковские лицензии? Супер. Ликвидность в протоколе? Бренд в каждом утюге? Кайф.
Но делать новый венчурный стартап с логикой «я напишу приложение, там будет лучший в мире интерфейс и пользователи сами придут» это уже все. Потому что сделать приложение с лучшим в мире интерфейсом в 2010 могли 100,000 человек, а сегодня — как минимум, 100 млн.
3❤146
начинается анекдот так: собрались как-то три еврея (сама, илья, дарио) и словак (сами знаете кто)...
почему ИИ компаниям нужно срочно сделать JV на миллиарды баксов с PE фирмами?
объясню популярно: ИИ-нейтив это много про что, но самый банальный эффект — это оптимизация. PE ровно про это: скупить бизнесов, оптимизировать, доить.
кто лучше всех покупает бизнеса? банки.
кто лучше всех деплоит агентов? лабы.
почему? ктодевушку модель сервит (инференс), тот её и RL'ит (ибо где взять миллионы трейсов аналика-логиста по перевозке свиных крылышек)
что в итоге?
PE скупят конкурентов, переедут на агентов, выиграют рынок.
да, плебс тешит себя молитвами о всемирных революциях и войнах, но будет все проще и банальнее, так же как и было всегда: неэффективные компании умрут.
почему ИИ компаниям нужно срочно сделать JV на миллиарды баксов с PE фирмами?
объясню популярно: ИИ-нейтив это много про что, но самый банальный эффект — это оптимизация. PE ровно про это: скупить бизнесов, оптимизировать, доить.
кто лучше всех покупает бизнеса? банки.
кто лучше всех деплоит агентов? лабы.
почему? кто
что в итоге?
PE скупят конкурентов, переедут на агентов, выиграют рынок.
да, плебс тешит себя молитвами о всемирных революциях и войнах, но будет все проще и банальнее, так же как и было всегда: неэффективные компании умрут.
2
Шесть стадий, которые проходит любая компания, чтобы стать AI-native:
0. CEO говорит, что AI это важно, но никто ничего не делает кроме красивых презентаций, встреч и вздохов с придыханием "да, важно" и "нас заменююююют"
1. Люди вручную скармливают контекст чат-ботам: загрузил эксель в клода, скопировал пейпер в GPT, открыл миро доску через claude code, попросил отписаться в слак и сделать вид что ты работаешь
2. Люди собирают свои персональные OS с коннекторами и скиллами: локальная структура данных, автоматическая загрузка сообщений и документов раз в день, регулярные скилы, которые разбирают почту и готовят отчеты в обсидиане
3. У команд есть общее рабочее пространство, скрипты и скиллы. У разработки есть общие AGENTS.md для каждого репозитория, наборы промтов и скилов, общие практики. У маркетинга свои шаблоны и скилы.
4. Компания имеет общую AI-инфраструктуру, каждая функция видна агентам. Агент может найти сообщение в поддержке, соединить его с тикетом в разработке и подсветить для маркетинга. Есть права доступа, синхронизация, мониторинг исполнения и стоимости для всей компании.
5. Люди создают самооптимизирующиеся процессы: например, CMO запускает саморазвивающуюся маркетинговую кампанию, которой управляет рой агентов. Система может самоулучшаться, но люди строят, оркестрируют, контролируют такую систему.
6. Кибернетическая компания: компания имеет сенсоры и чувствует всё, что происходит внутри и на рынке, превращает это в токены и делает видимым для ИИ систем, проактивно улучшает себя. Агенты строят гипотезы, проверяют их и внедряют изменения.
Стадии перепрыгнуть нельзя. Большинство компаний сегодня на уровне 1-2.
0. CEO говорит, что AI это важно, но никто ничего не делает кроме красивых презентаций, встреч и вздохов с придыханием "да, важно" и "нас заменююююют"
1. Люди вручную скармливают контекст чат-ботам: загрузил эксель в клода, скопировал пейпер в GPT, открыл миро доску через claude code, попросил отписаться в слак и сделать вид что ты работаешь
2. Люди собирают свои персональные OS с коннекторами и скиллами: локальная структура данных, автоматическая загрузка сообщений и документов раз в день, регулярные скилы, которые разбирают почту и готовят отчеты в обсидиане
3. У команд есть общее рабочее пространство, скрипты и скиллы. У разработки есть общие AGENTS.md для каждого репозитория, наборы промтов и скилов, общие практики. У маркетинга свои шаблоны и скилы.
4. Компания имеет общую AI-инфраструктуру, каждая функция видна агентам. Агент может найти сообщение в поддержке, соединить его с тикетом в разработке и подсветить для маркетинга. Есть права доступа, синхронизация, мониторинг исполнения и стоимости для всей компании.
5. Люди создают самооптимизирующиеся процессы: например, CMO запускает саморазвивающуюся маркетинговую кампанию, которой управляет рой агентов. Система может самоулучшаться, но люди строят, оркестрируют, контролируют такую систему.
6. Кибернетическая компания: компания имеет сенсоры и чувствует всё, что происходит внутри и на рынке, превращает это в токены и делает видимым для ИИ систем, проактивно улучшает себя. Агенты строят гипотезы, проверяют их и внедряют изменения.
Стадии перепрыгнуть нельзя. Большинство компаний сегодня на уровне 1-2.
23❤161
На днях писал что инвестиции в чистый софт умерли. О том, куда вообще идет мировой AI рынок, сейчас говорят в том числе крупные фонды и инвесторы. Один из тех, кто системно разбирает эти процессы на русском — Саша Журавлев из Mento VC.
Саша основал фонд, который инвестирует в B2B Al-стартапы в США вместе с Sequoia, a16z и Google Ventures. До этого он 8 лет был портфельным директором в AltaIR Capital c $600 млн под управлением и 14 единорогами в портфеле.
Такой взгляд изнутри бесценен. Например: кто станет следующей компанией стоимостью $1 трлн? Это свежая статья от Sequoia, и на канале ее перевод + взгляд Саши. Тезис о том, что такой компанией будет разработчик софта, кажется противоречивым только на первый взгляд. Советую ознакомиться подробно, есть о чем подумать.
Еще много говорят о том, что агенты все изменят, но как именно? Вот по теме: почему ваш клиент больше не человек, перестройка на рынке кибербезопасности на $87 млрд и убьют ли агенты софт. Все крайне рекомендую, многое поймете о рынке сейчас.
Отдельно нравится, что Саша делится личным взглядом, пишет о сделках фонда, как принимает инвестиционные решения. Если интересно, как устроен венчур изнутри — @exitsexist
#реклама
Саша основал фонд, который инвестирует в B2B Al-стартапы в США вместе с Sequoia, a16z и Google Ventures. До этого он 8 лет был портфельным директором в AltaIR Capital c $600 млн под управлением и 14 единорогами в портфеле.
Такой взгляд изнутри бесценен. Например: кто станет следующей компанией стоимостью $1 трлн? Это свежая статья от Sequoia, и на канале ее перевод + взгляд Саши. Тезис о том, что такой компанией будет разработчик софта, кажется противоречивым только на первый взгляд. Советую ознакомиться подробно, есть о чем подумать.
Еще много говорят о том, что агенты все изменят, но как именно? Вот по теме: почему ваш клиент больше не человек, перестройка на рынке кибербезопасности на $87 млрд и убьют ли агенты софт. Все крайне рекомендую, многое поймете о рынке сейчас.
Отдельно нравится, что Саша делится личным взглядом, пишет о сделках фонда, как принимает инвестиционные решения. Если интересно, как устроен венчур изнутри — @exitsexist
#реклама
❤29
О фаундерах
А теперь на ту же тему — про инвестиции — но уже из личного опыта.
Чем больше я занимаюсь инвестициями, тем боле прихожу к простой идее: почти ничего, кроме фаундера, не имеет значения. Идея, рынок, команда и технология — глубоко вторичны. Самые плохие инвестиции — это инвестиции в "классную идею" на "модном рынке". При этом, лучшие фаундеры работают почти исключительно над самыми интересными идеями на самых быстрорастущих рынках.
— сильные фаундеры очень opionated, у них есть сильное независимое мнение, они могут очень агрументированно объяснить свою логику и они активно не соглашаются с тем, что считают невереным
— у сильных фаундеров есть глубокая обсессия, в их жизни было много ситуаций, когда они выбирали какое-то экзотическое направление и не сдавались пока не стали номер 1 в нем
— сильных фаундеров все запоминяют, они часто могут получить негативные референсы, но это сильно лучше чем нейтральные
— такие фаундеры смелы, они не бояться сжечь мосты, уйти с последнего курса университета чтобы начать компанию, переехать в новую страну в 50 лет, закрыть или начать проект по внешне неочевидным причинам
— они не ведутся на мнение толпы, у них есть свое и они готовы его защищать, но при этом меняют его как только видят логичные аргументы. они не идентифицируют мнение со своим эго.
— их ментальная модель очень ясная и четкая, за ней легко следить, они не ссылаются на искусную философию и глубокую теорию чтобы ответить на простой вопрос
— такие фаундеры никогда не примут твою идею с первого раза: если ты за час звонка высказал идею относительно их бизнеса, то их ответ будет "я про это думал, вот 5 причин которые я проверил почему это не работает"
— наконец, энергия. умные люди, которые действуют медленно, нерешительно, долго раздумывают никогда не победят на реальном рынке.
неординарный и очевидный всем высокий интеллект + энергия, чувствующаяся даже через монитор даже на звонке в 11 вечера — это обязательные качества, без них все остальное можно даже не рассматривать.
А теперь на ту же тему — про инвестиции — но уже из личного опыта.
Чем больше я занимаюсь инвестициями, тем боле прихожу к простой идее: почти ничего, кроме фаундера, не имеет значения. Идея, рынок, команда и технология — глубоко вторичны. Самые плохие инвестиции — это инвестиции в "классную идею" на "модном рынке". При этом, лучшие фаундеры работают почти исключительно над самыми интересными идеями на самых быстрорастущих рынках.
— сильные фаундеры очень opionated, у них есть сильное независимое мнение, они могут очень агрументированно объяснить свою логику и они активно не соглашаются с тем, что считают невереным
— у сильных фаундеров есть глубокая обсессия, в их жизни было много ситуаций, когда они выбирали какое-то экзотическое направление и не сдавались пока не стали номер 1 в нем
— сильных фаундеров все запоминяют, они часто могут получить негативные референсы, но это сильно лучше чем нейтральные
— такие фаундеры смелы, они не бояться сжечь мосты, уйти с последнего курса университета чтобы начать компанию, переехать в новую страну в 50 лет, закрыть или начать проект по внешне неочевидным причинам
— они не ведутся на мнение толпы, у них есть свое и они готовы его защищать, но при этом меняют его как только видят логичные аргументы. они не идентифицируют мнение со своим эго.
— их ментальная модель очень ясная и четкая, за ней легко следить, они не ссылаются на искусную философию и глубокую теорию чтобы ответить на простой вопрос
— такие фаундеры никогда не примут твою идею с первого раза: если ты за час звонка высказал идею относительно их бизнеса, то их ответ будет "я про это думал, вот 5 причин которые я проверил почему это не работает"
— наконец, энергия. умные люди, которые действуют медленно, нерешительно, долго раздумывают никогда не победят на реальном рынке.
неординарный и очевидный всем высокий интеллект + энергия, чувствующаяся даже через монитор даже на звонке в 11 вечера — это обязательные качества, без них все остальное можно даже не рассматривать.
34❤222