🚀 Андрей Артищев

MacRumors: Apple практически отказалась от выпуска гарнитуры Vision Pro – Обновленная модель не помогла возродить интерес пользователей – В октябре Apple обновила Vision Pro, установив новый чип M5 – Гарнитуру Vision Pro критиковали за высокую цену, тяжесть и др. – Dual Knit Band не сделал устройство удобнее для владельцев – Гарнитура не пользовалась популярностью с момента своего выхода – Apple даже получила необычно большое количество возвратов – Судя по всему, компания теперь прекратила работу над Vision Pro – Команду Vision Pro перераспределили между другими проектами – Некоторые бывшие сотрудники команды работают над Siri – Компания Apple теперь сфокусировалась на новых умных очках – Использовать технологию Vision Pro для очков не получится – Технология потребляет слишком много энергии для такого формата @ftsec

По всей Европе открылось множество салонов BYD, причём так же во всех крупных обычных ТЦ, чего нет ни у одного другого автопроизводителя. То есть ты идёшь в H&M, Ecco, заходишь между делом в BYD, а машинки у них прям игрушечные, ярких цветов и с кучей экранчиков внутри, можно потрогать и посидеть. Цены вроде не низкие, но куча скидок на старте. Очень агрессивный маркетинг, европейским производителям уже сейчас очень несладко, а скоро будет совсем плохо Продажи авто в ЕС за 2025 год: Volkswagen - продано 1,452 млн авто, (+5,9%) Toyota - 855 185 авто (-7,4%) Škoda - 840 179 (+9,6%) BMW - 800 585 (+3,3%) Renault - 750 605 (+7,4%) Mercedes - 680 830 (-0,6%) Audi - 664 680 (+0,3%) Peugeot - 637 834 (-0,6%) Dacia - 597 088 (+3,1%) Hyundai - 535 205 авто (+0,2%) Tesla - 238 656 (-26,9%) Cupra - 248 000 (+35,6%) Китайские: BYD - 187 657 (+268%) SAIC (MG) - 305 717 (+24,9%) Вместе Китай даёт 493 000 авто, это в 2 раза больше Tesla, но всего 3,7% рынка Европы. Да, у них хороший рост, но с малой базы.

Конкуренции не существует Точнее, она существует в презентациях для инвесторов и в головах у фаундеров. Но в реальной жизни на раннем этапе тебя почти никогда не убивает конкурент. Многие говорят: «Мы внимательно следим за конкурентами». Окей, и что дальше? Можно хоть каждый день читать их анонсы и смотреть, как они переобули питч-дек. Внешнее все равно зачастую отличается от «кухни». Даже мы в Adentris иногда выпускаем пресс-релиз, а потом понимаем, что заход был не туда или гипотеза слабая, и надо быстро менять курс. Так у всех. Есть мысль, с которой я абсолютно согласен: конкуренция на раннем этапе сильно переоценена. Допустим, у вас рынок на 500 000потенциальныхклиентов. Из них: 🔵50% по привычке уйдут к большим игрокам 🔵30% вообще никогда ничего не купят 🔵еще 10% составляет сегмент, до которого вы пока не доросли Остается 10% рынка, или 50 000 клиентов. Например, ваш продукт стоит $100 в месяц. Чтобы выйти на $100 000 MRR, нужно 1 000 клиентов. 1 000 из 50 000 = 2% доступного вам сегмента. То есть даже если половина ушла лидерам, часть рынка мертва, а часть вообще не ваша, компании все равно не нужно «захватывать рынок». Вам хватит его куска в 1–2%, чтобы построить неплохой бизнес. Если рынок нормальный, наличие конкурентов чаще означает не «поздно заходить», а то, что проблема уже существует и люди готовы платить за ее решение. Я считаю, что страх конкуренции — это форма прокрастинации. На многие вопросы сложно честно ответить: ⚫а мы вообще что-то сделали? ⚫у нас есть внятное предложение? ⚫мы хоть один раз нормально дошли до рынка? Компании умирают от того, что сами не довели дело до результата. Это у больших корпораций игра про захват доли и ценовое давление. Там конкуренция действительно может ломать судьбу бизнеса. На старте же нужно просто построить что-то рабочее. Есть хотя бы какой-нибудь продукт, внятная ценность, первые клиенты — отлично! И дальше нужно делать продукт лучше, точнее, быстрее. Формула «делай нормально, и нормально будет», на удивление, работает лучше многих конкурентных стратегий. Конечно, надо знать, кто рядом, как они продают, где у них слабые места. Однако понимать рынок и жить в новостях о конкурентах — две разные вещи. Сталкиваетесь сейчас или сталкивались с чем-то подобным в начале пути? Расскажите в комментариях.

AI-стартапы сейчас копируются за 2 недели. Тогда где «ров»? Через пару дней дедлайн YC Summer 2026, и у фаундеров снова вопрос: «А что если нас скопируют?» Плохая новость: вас скопируют. Но плохая она для тех, у кого есть только UI поверх OpenAI/Anthropic/Gemini. Тогда это не стартап, а временная фича. Сегодня вы первые, через месяц таких будет 100. YC хорошо разложили 7 moats («рвов») для AI-стартапов. Это все, что не дает другим легко повторить ваш продукт. Но тут я бы сразу добавил, что не все эти рвы одинаково полезны на ранней стадии. Некоторые звучат красиво, но почти не работают, пока нет клиентов и продаж. Попробую объяснить, как я это вижу на практике. 🏎 Бонусный ров от YC: Speed (скорость) На старте решает способность за неделю сделать то, что корпорация будет согласовывать квартал. В AI это особенно важно, потому что рынок меняется 24/7. Тестируйте гипотезы быстро, а то даже не успеете понять, что вас уже обошли. ⚙️ Process Power (операционная мощь) Еще один сильный ров, который работает, но не с первого дня. Продукт должен быть системой из сотен edge cases, интеграций, правил, ошибок, ручных донастроек. Снаружи какой-нибудь Stripe выглядит просто, а внутри это адская машина. С хорошим AI-агентом так же. Только тысячи мелких решений сделают его пригодным для реальной работы. 🔒 Cornered Resources (уникальные ресурсы) Вот тут я бы был осторожен. В 80% случаев «у нас уникальные данные» — это неправда. В CSV, который вы где-то собрали, нет ничего особенного. Другой разговор, когда есть данные, к которым у других реально нет доступа из-за регуляции, контрактов, отношений или доменной экспертизы. 🔗 Switching Costs (стоимость ухода) Очень сильная штука в B2B. Тут фишка в том, чтобы тотально встроиться в процессы клиента, хранить его данные, обучить команду и т.д.. Тогда клиент не уйдет просто потому, что у конкурента «интерфейс приятнее». Однако switching costs появляются только после внедрения. На стадии демо и пилота говорить про какую-то привязку смешно. 🥊 Counter Positioning (контрпозиционирование) Стартап может делать то, что большой игрок не может повторить, так как это разрушит его старую бизнес-модель. Приведу пример: вы продаете автоматизацию, которая сокращает количество сотрудников, а корпорация наоборот живет за счет продажи «количества пользователей». Копипаст вашей модели навредит корпорации. Интересный, но редкий ров. На раннем рынке не особо актуально. 🌐Network Effects (сетевой эффект) Поле для самообмана. Каждый второй говорит: «Чем больше пользователей, тем лучше продукт». У вас реально улучшается модель, рекомендации, данные от каждого нового пользователя? Если да, то это сетевой эффект. Но не надо его путать с обыкновенным ростом людей в системе. В AI сетевые эффекты сильно переоценивают. 🏷 Brand Считаю, для AI бренд очень важен, потому что люди боятся отдавать системе данные. Но тут мы опять упираемся в стадию проекта. OpenAI и Midjourney могут защищаться брендом. Стартап из трех человек пока нет. 📈 Scale Economies (экономия на масштабе) Маленьким AI-стартапам можно не обращать на это внимание. Какому-нибудь Anthropic масштаб снижает cost per inference, дает доступ к инфраструктуре. Вы не выиграете у них экономией на GPU. Лучше сделайте упор опять-таки на скорости. Из всего списка YC на старте я бы ставил на три вещи: 1️⃣ speed 2️⃣ process power 3️⃣ switching costs Остальное придет позже. А пока подумайте, что у вас накопится за год такого, что нельзя повторить за выходные. Какие пункты из списка вы оставили бы на старте?

Вот перевод этого фрагмента: ⸻ GPT-5.5 — это не просто GPT-5.4 с более высоким процентом прохождения тестов. У него меняются сами типы ошибок. GPT-5.4 часто видит правильный общий подход, но ошибается в реализации. Например, на Zod у него было 18 оценок «эквивалентно» (как и у GPT-5.5), но только 9 успешных прохождений тестов. Оценщик эквивалентности распознал правильное поведение, но исполняемая реализация всё равно падала. GPT-5.5 закрывает этот разрыв. Он сохраняет общее интеграционное поведение, но при этом выдаёт меньше «сломанных» патчей. Три примера из Zod хорошо это показывают. Первый — генератор schema → TypeScript. Задача требовала рекурсивного обхода (visitor) схем Zod. Opus и GPT-5.5 оба правильно распознали это как задачу реализации и сделали visitor. GPT-5.4 вместо этого создал файлы с инструкциями для репозитория, а не саму функциональность. Это не тонкая алгоритмическая ошибка — он просто неправильно классифицировал задачу. Второй — исправление рекурсивного парсера. Обе модели GPT использовали идею отслеживания количества посещений. GPT-5.4 добавил sentinel inProgress и логику сброса. GPT-5.5 сохранил поведение «счётчик + кэширование ошибок» и убрал лишнее состояние. Та же общая идея, но меньше лишних частей — и тесты проходят. Третий — валидация CIDR. У GPT-5.4 и GPT-5.5 были похожие алгоритмы: разделение по /, проверка адреса и префикса. Но GPT-5.5 обновил зеркала Deno, а GPT-5.4 — нет. Это не вопрос сложного рассуждения — это вопрос аккуратности работы с репозиторием. В graphql-go-tools различия носят более «операционный» характер. PR #1232 требовал устранить дублирующиеся fetch-запросы и одновременно переписать зависимости, которые ссылались на удалённые дубликаты. Патч может выглядеть правдоподобно, но при этом оставить зависимости в неконсистентном состоянии. GPT-5.5 оказался единственной моделью, которая прошла тесты, совпала с человеческим решением и прошла ревью. Общий паттерн такой: GPT-5.5 лучше справляется с «скучной» интеграционной работой, которая превращает локально умное решение в полноценное изменение, готовое к продакшену.

Вот перевод этого фрагмента: ⸻ GPT-5.5 — лидер по качеству. Он проходит больше всего тестов, чаще всего совпадает с человеческими патчами и примерно в три раза чаще проходит код-ревью по сравнению с Opus. Opus — лидер по «размеру изменений» (footprint). Его патчи меньше и считаются менее рискованными по модели оценки footprint в Stet. Но маленький патч хорош только тогда, когда он завершён. Повторяющийся провал Opus — это прохождение видимых тестов при пропуске сопутствующих изменений, которые были в человеческом PR. GPT-5.5 также лидер по эффективности (по токенам и времени выполнения). Он использовал меньше входных токенов, меньше выходных токенов и меньше суммарного времени работы агента, чем оба конкурента. GPT-5.4 всё ещё лидер по стоимости из-за более низкой цены, но это преимущество не компенсировало разрыв в «чистых проходах» (clean-pass) в этих прогонах. Разделение по репозиториям — вот где становится особенно интересно:

https://www.reddit.com/r/codex/s/FgUMJWMy1T

Figure AI поделились статистикой: теперь их завод BotQ выпускает одного полноценного робота гуманоида каждые 90 минут В течение этого года они планируют сделать 100к единиц (это уже уровень среднего автопрома), а на горизонте нескольких лет оптимизировать конвейер до 1 миллиона экземпляров в год. Тем временем их роботы еще даже не продаются на свободном рынке. Просто знайте, что где-то в мире есть вот такая армия 🤖

До закрытия регистрации в ШАД осталась пара дней: последний шанс подать заявку в этом году Школа анализа данных от Яндекс – это мощная база по ML + реальные задачи и понятная траектория роста. Направления: ML-разработка, Data Science, инфраструктура больших данных и анализ данных в прикладных науках. Форматы разные: очно, гибридно или онлайн. Поступить можно по классическому треку или по упрощенному – для специалистов с опытом. Если планировали – лучше не тянуть. Заявки принимают до 3 мая.

Если там рулит Джонни Айв то интересно будет посмотреть. Если так оно будет то айфон уже не нужен https://www.iphones.ru/iNotes/openai-delaet-svoy-iphone-smartfon-s-chatgpt-vyydet-v-2028-i-mozhet-perevernut-rynok

💰 Как заплатить мало налогов при экзите Мой знакомый недавно продал свой стартап и рассказал про налоговые оптимизации в Штатах. Я копнул глубже и оказалось оч увлекательно! Оказывается, есть такая штука как Qualified Small Business Stock (QSBS, Section 1202). Если ты фаундер или ранний инвестор C-Corp в США и держишь акции 5+ лет, то при продаже прибыль полностью освобождена от федерального налога. Лимит - большее из $15M или 10x твоего basis (сколько вложил). Для фаундеров с почти нулевым basis это обычно $15M, а вот для инвесторов, которые вложили $2M, exclusion уже $20M. Есть ряд требований: компания должна быть C-Corporation (не LLC), заниматься active business (софт подходит, консалтинг и финансы - нет), а gross assets на момент выпуска акций должны быть меньше $75M. Причем считается по реальным деньгам, а не по оценке инвесторов. Получается, что это касается большинства software фаундеров. Стандартный Delaware C-Corp - и твои founder shares автоматически QSBS с первого дня. Причем необязательно ждать все 5 лет. После One Big Beautiful Bill Act (июль 2025) появились тиры: 3 года - 50% exclusion, 4 года - 75%, 5+ лет - 100%. Неисключенная часть облагается по ставке 28%. Когда продаешь стартап с полным exclusion, то вместо обычных ~37% налога платишь только ~13.3%, если живешь в Калифорнии (state tax никуда не девается, Калифорния QSBS не признает). Если вы вдруг во Флориде или Техасе, где нет state tax - и вовсе ноль. На $15M gain это разница между $5.5M и $2M налогов. Серьезная экономия просто за то, что подержал акции 5 лет. Если же даже 3 года не прошло, то на этот случай есть другое интересное правило - Section 1045. Строго в дедлайн 60 дней деньги от продажи можно реинвестировать в другой QSBS-стартап, и налог откладывается. Для serial founders идеальная история: продал один проект, переложил в следующий, продолжаешь строить. Самые матерые челы идут еще дальше. Со старта создают по несколько трастов для членов своей семьи и дарят часть своих акций каждому. В самом начале, когда акции ничего не стоят, дарственный налог около нуля. Во время экзита каждый траст - отдельный taxpayer со своим $15M exclusion. Три траста + ты лично = $60M tax-free вместо $15M. Главное - делать это в самом начале. Потом акции дорожают, и gift tax 40% съест всю экономию. Короче, exit есть 🇺🇸

Кино на пятничный вечер: «Camel Trophy: приключение века» Фильм вышел только что, и если вы не знаете, что за ад и безумие это «Кэмел-Трофи», смотрите обязательно. Кто в теме, рекомендую усиленно. 🌐«Приключение Века» на YouTube 🌐«Приключение Века» в VK Видео Что такое Camel Trophy Безбашенные дядьки (и иногда женщины) на Land Rover прокладывают дорогу от точки А до пункта Б, которые определили организаторы. Организаторы с фантазией. Очень буйной. И иногда кажется, что даже бесчеловечной. Тем интереснее! Главное — от страны выбирают экипаж из двух человек. При этом каждый участник может участвовать в «Трофи» только один раз. Фильм про команду из Советского Союза. Победитель получает всё. Точнее — ничего. Кроме ощущения, что выжил, и медной таблички с надписью на английском: «Ты сделал это». ____ «Сотый» в Telegram и Max.