Куратор из ЛСБ

Jensen Huang, CEO самой дорогой компании мира ($4.5 трлн) дал макро интервью на 1.5 ч. нишевому подкасту: 2025 Scaling laws продолжились, ризонеры улучшились, а токены стали самоокупаемые и давать большую маржу Claude и Cursor. Еще глюки упали за счет обращения к фактам через поиск Занятость - AI это не разовый софт типа Excel, а все токены генерятся каждый раз наново в AI factories (датацентрах). Строятся электростанции, датацентры, заводы чипов (TSMC, Hynix) - нужны бездны разных рабочих - Да, Hinton говорил лет 5 назад что рентгенологи все будут с AI. Так и есть, но - их число стало расти. У любой работы есть purpose (выявлять болезни), а есть tasks (изучать снимки). И скорость врачей выросла, и клиники стали наоборот нанимать их больше, дабы растить выручку. Чем продуктивнее будут люди - тем больше их будет нужно - Purpose юристов не строчить договора, а решать конфликты - А у прогеров to solve known problems & to find new problems to solve. Nvidia нанимает разрабов чтобы они продолжали рисеч/играться с архитектурами всеми этими SSM, diffusion, CNN, LSTM итп - Официант создает great experience, а не носит еду. Итп. Думайте про все в терминах purpose & tasks - Любая промышленная революция создавала массу новых видов рабочих мест, AI так же Отрасль автоматизации - Структура - 5 слоев: 1 энергетика, 2 чипы, 3 датацентры/инфра, 4 модели, 5 аппы - Закон Мура удешевит токены за 10 лет не в 10 тыс раз, а в 100, тк 3 фактора перемножаются: чипы + как тренить модели + их архитектуры - Как лабы стали сильны в pre-training и training, заняв эту нишу, так и стартапы займут свои ниши, став incredibly good at it - Cursor показывает, что в ближайшие 5 лет в AI самой горячей темой будет verticalization. Создатели AI не были tax accountants или хирурги, вот и позволяют себе утверждения, что их GodAI все засолвит и wrappers не нужны, игноря purpose и complexity разных работ Open source - Оч важно для не монополизации рынков. И стартапы тогда смогут finetune'ить эти модели для своих сфер и отраслей. Я всюду говорю политикам, чтобы не забывали это - Мультидоменный (язык, био, физика) God AI еще в оч далеком будущем. Запугивающие нарративы от больших CEO - это попытки зарегулировать сферу чтобы ограничить стартапы. Оч. неправильно, обществу хуже - А про безопасность - так AI дешевеет: вырастет сегмент cybersecurity где миллионы агентов будет мониторить другие агенты. Больше здравого смысла - Стартапы США едут на китайских open source AI.. Роботы - Они необходимы, 1 млрд шт. Тк у нас а) всюду стареет население (производства по миру с трудом удерживают штаты персонала) и б) есть куча работ, что не нравятся людям (водители-дальнобойщики итп) - Для роботов будет создан самый большой рынок ремонта в мире, на триллион $. А роботакси тоже будут обслуживаться (вы уже это видите) - Self-driving было 4 эпохи: сенсоры, картирование местности как Waymo и цифровые "рельсы", perception для планирования, а щас идем в end-to-end models как Tesla. В роботах Optimus будут только одним из лидеров - Все, что движется - станет роботами. И это огромная сфера - В b2c роботы с точностью 90% делают всех happy, а в промышленности нет - надо 99.999% Думеры Да, в некой части их опасений что-то есть. Но оптимисты же вовсе не наивны. И они движут мир. Любые tech всегда осваивали свою security. Надеюсь, policy makers по миру (пусть и не все понимая) сбалансируют обе стороны Геополитика Провел кучу встреч про экспортные ограничения Китаю итп, что есть много нюансов. Я оптимист: отношения наладятся, следующий год будет лучше прошлых Пузырь? - Применение обычных CPU себя давно исчерпало. Но щас мир шагнул к GPU и AI - new way of doing things. И это нужно не только OpenAI, а всюду: robotaxis, роботы, quant trading, фарма итп - все (в тч мы) строим суперкомпы по миру. Это оч большое изменение - Отчет MIT что в 95% enterprises фэйлят внедрение AI не важен - мир меняют десятки тыс стартапов, на них смотрите. Cursor и Open Evidence для врачей итп - AI is very diverse in all of the industries & modalities & information & applications that it addresses

Менеджеры в Anthropic теперь тратят 70% времени на проверку AI-кода вместо написания своего. Вся ценность менеджмента - быть мостом между мышлением и действием - автоматизируется. Gartner прогнозирует, что к 2026 году 20% компаний вырежут половину менеджеров среднего звена. McKinsey ожидает 50-100 агентов на одного человека в зрелых внедрениях. AI работает. Но 95% компаний не получают возврат на инвестиции от AI внедрений. Почему? Проблема организационная. Компании прикручивают AI к сломанным процессам вместо того, чтобы переделать как работа делается. Компании, которые правильно это делают, переходят от функциональных иерархий к сетям, ориентированным на результат. Традиционный customer success: VP наверху, директор Sales Ops управляет L1/L2/L3 поддержкой, директор Customer Success управляет CSM и онбордингом. Куча людей делают кучу координации. Agentic-компании делают иначе. Customer resolution в центре. Триаж-агенты анализируют запросы, knowledge-агенты синтезируют документацию, routing-агенты решают эскалации, follow-up агенты отслеживают удовлетворенность, люди-специалисты обрабатывают реально сложные сценарии. Механизм координации сдвигается от управленческой иерархии к сети агентов. McKinsey идентифицировал три новых архетипа менеджмента. M-shaped Supervisor: широкий дженералист, оркеструющий агентов через несколько доменов. Системный мыслитель с высокой AI-грамотностью. Управляет результатами, не людьми. T-shaped Expert: глубокий специалист, обрабатывающий эскалированные исключения, кейсы которые агенты не могут решить. Нюансированное суждение. Умение коучить. AI-Augmented Frontline: работник, использующий агентов для рутинных задач, фокусируясь на высокоценной человеческой работе. Знает промт-инжиниринг. Имеет эмпатию. Заметьте чего не хватает. Классического среднего менеджера, чья работа была получать инфу снизу, синтезировать, передавать вверх. Эта функция брокеринга информации становится избыточной когда агенты собирают, синтезируют и действуют со скоростью машины. Обычный span of control в менеджменте - 12-15 прямых подчиненных. Число Данбара, биологический лимит человеческой координационной емкости. Некоторый известный мне стартап оперирует с 5 людьми, надзирающими 60 постоянно работающих агентов. McKinsey проектирует 50-100 агентов на человека в зрелых внедрениях. Проблема в том, что больше автономии создает больше сложности, не меньше. Агенты принимают решения в миллисекундах. Люди обрабатывают в минутах или часах. На скорости машин координационные вызовы множатся. Традиционные оргструктуры никогда не сталкивались с этим несовпадением временных масштабов. Появляющееся решение - иерархические агентские устройства где супер-агенты оркеструют кластеры специализированных агентов, с людьми предоставляющими надзор на более высоких уровнях. Это реально новая организационная конструкция, что-то между софтверной архитектурой и оргдизайном. У нас нет хорошего языка для этого пока. Это обычно признак чего-то важного. Это матчится с тем что Karri Saarinen описывает: обращаться с агентами как с распределенными удаленными работниками, не магическими черными ящиками. Четкое владение, async координация, оценка на основе результатов. Этот сдвиг создает массивную возможность для фаундеров. Рынок оркестрации агентов растет до ~$10B в 2026. Больший play - организационная инфраструктура: платформы governance, протоколы agent-to-agent, HR-слой для нечеловеческих работников, управление идентичностью, атрибуция затрат, отслеживание перформанса. Deloitte называет это FinOps для агентов. Этот паттерн повторяется через каждый крупный технологический переход: - индустриальная революция создала фабричную иерархию - компьютерная революция создала матричную организацию - агентская революция создает что-то новое, Сетевую организацию. Те, кто относятся к этому как к развертыванию софта, провалятся. Это ближе к оргдизайну и теории менеджмента чем к чистому софту. Победители будут те, кто могут вообразить как работа выглядит когда исполнение становится дешевым и координация становится всем.

У нас выпал снег, сделал японских обезьян, как вам?)

Солнечные часы напечатанные на 3D принтере

Как разные арт-директоры дают обратную связь

Лем про ИИ, 1990 год (герой типа в 22 веке это пишет)

Середина исчезает Карри Саринен, CEO Linear, написал пост о том, как исчезает средний слой в софтверной разработке. Его тезис: кодинг-агенты теперь превращают спецификации в рабочий код без ручной имплементации. Средний слой - перевод требований в код - сжимается до нуля. Остаётся только понимание проблемы на входе и управление агентами на выходе. Адди Османи из Google развил мысль: лучшие инженеры никогда не были кодерами. Они были "торговцами ясности" — людьми, которые понимают проблемы настолько чётко, что код (теперь спецификация для агентов) пишется сам. Но это касается не только инженеров. Я вижу похожий паттерн в нетехнических командах. Юристы автоматизируют контракты через агентов. Маркетологи строят воркфлоу для контент-операций. HR создают системы онбординга. Куча примеро в предыдущем посте. Раньше каждому требовалась команда разработчиков на месяцы. Теперь один человек за выходные делает продукт. Узкое место осталось, но сместилось: критичным стал не кодинг, а оркестрация. Как координировать 10, 50, 100 агентов? Как управлять состоянием в долгих воркфлоу? Как гарантировать надёжность в продакшене? Как встроить governance и compliance? Проблема не в моделях. Claude взял 40% enterprise LLM share (рос с 24% в 2023). Модели работают. Проблема в инфраструктуре оркестрации. Те, кто контролирует оркестрационный слой, контролируют механизм координации для интеллектуальных систем. Как AWS для compute, Stripe для payments. Для инженеров меняется скилсет. Больше не "как имплементировать", а "как декомпозировать задачу на параллельные подзадачи для агентов", "как спроектировать воркфлоу с failure recovery", "как оценить качество автономных систем". Для неинженеров открываются возможности. Раньше автоматизация требовала нанимать разработчиков. Теперь можно строить системы самостоятельно. Linear строит "coordination layer for product work" — воркспейсы, которые снижают неоднозначность для людей И агентов. Карри понял: если твой продукт работает для агентов так же хорошо, как для людей, ты становишься инфраструктурой. Я ожидаю очень успешные компаний в этом слое оркестрации в этом году. Не "ещё один AI coding agent", а "платформа для оркестрации 100 агентов в регулируемой среде с governance". Не "AI wrapper", а "слой для agent interoperability".

🇬🇧The Last Days Of Social Media Джеймс О’Салливан написал большую увлекательную статью о закате эры массовых социальных сетей. Он в деталях описал, как алгоритмы, кликбейтный ИИ-контент и сексуализированные боты заменяют живую коммуникацию людей на бесконечную ленту из «ничего». Помимо прочего, Джеймс объяснил, почему поиск глубины и доверия приводит людей в малые, закрытые сообщества и какие альтернативы возможны для проектирования онлайн-пространств будущего. По его мнению, новые платформы могли бы бороться не за внимание, а за формирование среды для осмысленных связей и доверия. Метрикой для них стало бы качество взаимодействия, а не охват. Тезисы из статьи подтверждаются в том числе данными. Например, статистикой о времени, проведённом в социальных сетях. #десерт

Динамика роста индекса S&P 500 и инвестиционных портфелей Уоррена Баффета и Нэнси Пелоси, 2012–2024 (American AF) Нэнси Пелоси — член Конгресса США от Демократической партии, спикер Палаты представителей США в 2007–2011 и 2019–2023 годах. Её часто критикуют за «статистически невозможные» доходы от инвестиций, которые совершают её муж и родственники. Эти сделки фиксируются в обязательных отчетах о финансовой активности членов Конгресса На диаграмме — ежеквартальный прирост в процентах с 2012 по 2025 годы. Графиками обозначены: — инвестиционный портфель, состоящий из акций Нэнси Пелоси и её родственников — портфель Уоррена Баффета, исполнительного директора Berkshire Hathaway — индекс S&P 500 в качестве маркера всего американского рынка акций За 12 лет портфель, связанный со сделками родственников Нэнси Пелоси, вырос на 950%, тогда как портфель Уоррена Баффета и индекс S&P — на 445% и 439% соответственно #этатизм Больше данных по рынку акций: — Динамика индикатора Баффета в США, 1971–2025 — Распределение мирового фондового рынка между странами и регионами, 2025 — Как менялись в цене акции компаний, кратно подорожавшие во время пандемии коронавируса, 2020–2024 — Как менялась капитализация семи крупнейших технологических корпораций и их доля в приросте акций S&P 500, 2000–2024 — Рыночная капитализация NVIDIA в сравнении с капитализацией BATMMAAN и всех банков США и Канады, 2018–2025

Great minds think alike

Очень толковое видео на тему тренировок и роста мышц https://youtu.be/UNk-fMh1c60