Но мне кажется, что даже размер таких инвестиций, он упадёт там, со 100-200 млн, как это было ранее, может быть, до трёх-- до 30-50. Вы что-то на вход подаёте, потом какая-то магия внутри происходит, и получаете что-то на выход.
Количество работы для программистов только увеличивается.
Есть всегда два хороших правила, по каким можно запускать стартап, да? Как будто они сами себе делают антирекламу.
Кто же под эту штуку даст миллиард вообще? Зачем им давать миллиард?
Мне кажется, что в июне 24-го года ужеее рынок инвестиций в generative AI поменялся. Уже очень сложно получить инвестиции просто под, разработку модели. По-прежнему, конечно, есть, интерес инвестировать в foundational модели, а особенно когда это делают выходцы из DeepMind и когда они могут сослаться на ресёрч, который они уже сделали в индустрии. Но мне кажется, что даже размер таких инвестиций, он упадёт там, со 100-200 млн, как это было ранее, может быть, до трёх-- до 30-50. Иии сейчас, мне кажется, инвесторы будут искать компании, которые, могут выйти на 50 и 100 млн revenue в generative AI. И т-такие компании, они будут получать по-прежнему бешеные мультипликаторы, там, 50 тире 100 к revenue., но сейчас, мне кажетсяяя, основной вопрос у VC: кто будет той компанией, которая дойдёт до 50 млн revenue? Я думаю, чт-- все увидели, что у компании, как HeyGen, есть проблемы с тем, чтобы как бы скалироваться з-- после 20 млн revenue. То есть, много ууу кого, мне кажется, в индустрии получилось дойти до 10 тире 20 млн revenue, но по разным причинам оказалось, что revenue — это не супер высококачественно, это больше как инновационные бюджеты. Им-- иии большой премиум будут получать компании, мне кажется, которые дойдут до отметки в 50 тире 100 млн revenue. Причём те, кто смогут доказать, что это высококачественное revenue.
Смотри, ну если рассмотреть чуть шире про обычный старт-- про простых людей, не про тех, которые уже генерируют, там, 20 млн revenue, да?
Ааа тем, кто стартапы запускает. Получается, насколько вероятность с учётом того, что они запускают, что в них кто-то сейчас поверит? Я насколько понимаю, стартапов-то стало в действительности ещё больше в AI, и ещё больше конкуренция, ещё больше сложность. Если раньше ты выпустил какую-то идею, её было легко даже в корпорацию поставить по знакомству, то сейчас, когда к тебе приходят и предлагают 15-й сервис в сейлз, там, 20-й сервис в маркетинг, ты уже не так их и тестировать будешь. Насколько легко, ты думаешь, именно запускать стартапы с нуля вообще?
Мне кажется, что есть всегда два хороших правила, по каким можно запускать стартап, да? Первое — это когда есть успешный продукт в корпорации уже, и для него ра-- удалось сделать весь tooling. Мне кажется, это всегда хорошо работает — у-уйти и сделать этот tooling доступный для всех. Да? То есть это как бы первый стандартный путь того, как можно успешно делать стартапы. И второй стандартный путь — это когда есть глубокое понимание проблемы и уже есть глубокое-- и уже есть понимание, кто будут первые клиенты, да? , но мне кажется, чтооо в противном случае очень сложно делать стартап.
Можешь привести, вот ты сказал первый способ про tooling,
чуть пару примеров, чтобы люди, которые нас смотрят, поняли, поняли,
Да, да, конечно., то есть есть такая-- простой при-- наверное, хороший пример — это Temporal. То есть, из того, что, как я понимаю, T-Temporal — это с-- это платформа, которая позволяет оркестрировать микросервисы. То есть это инфраструктурный стартап. Иии насколько я понимаю, с-- фаундер, Temporal, он до этого, он до этого работал в Amazon, и поэтому было очень, мне кажется, поэтому было очень глубокое понимание как бы проблемы, да? И он увидел, что есть возможность создать отдельную независимую к-к-компанию. То есть когда есть, когда удалось сделать-- например, если будет компания, которая успешно сделает, внутри себя, будет использовать много LLM, да? Иии потом, потом инженер, лид-инженер из этой компании уйдёт, чтобы сделать компанию, которая позволяет как делать? Роутинг между LLM, да? То из этого может получиться хорошая компания, потому что у фаундера уже был опыт того, как этот роутинг может работать. То есть я, я очень скептичен по поводу разработки tooling и инфраструктуры, когда у фаундера нетууу как бы экспириенса с тем, как этот tooling использовался для построения успешного продукта. Всё-таки сначала нужно полу-- построить успешный продукт, для него tooling, а потом делать стартап, чтобы все могли воспользоваться этим tooling. А tooling — это набор инструментов? Я правильно понимаю ? Или как это понять — tooling?
Да, tooling — это набор инструментов, да. То есть вот сейчас, например, есть, как tooling, например, сейчас этооо-- там есть много сервисов для создания презентаций, есть, к- тот же CapCut и так далее, да? Но вот, то, то, то что я пытаюсь сказать, это что сложно вот пойти и сделать CapCut как бы в вакууме. Сначала это нужно обкатать. Сначала нужно сделать все эти инструменты для редактирования видео, грубо говоря, внутри, большой корпорации, понять, что людям нужно, что не нужно, кто за что готов платить, какие группы кастомеров за что готовы платить и сколько. И уже после этого, делать уже как бы независимую компанию с предоставлением этого tooling, но уже для всех клиентов. То есть и вот это относится как бы к tooling. Ааа, ну, всегда можно делать стартап, который решает конкретную бизнес-проблему. Просто, это Это, это вс-- это всегда раб-- это всегда рабочая тема, нооо с generative AI просто уже нету такого большого премиума. Мне кажется, что-- и главное, что сейчас уже начались много acquisition-ов, да?
То есть уже видно, чтооо, как бы, уже рынок, стартапов, которые делают LLM, он уже, как бы, ему уже два года, даже чуть больше. И видно, что Stability пытался продаться. Inflection, как бы, acqui- acquihire сделали сделку, продались Microsoft. Потооом, Adept хочет сейчас продаться. Perplexityйй — им уже делали офферы, чтобы их купить. Humane хочет прод-- что они расс-- они хотят найти способ, как продаться за ми- за миллион долларов. За миллиард долларов, извините. То есть Humane ищет, как продаться за м-миллиард долларов. То есть компания как бы инкорпорирована в 17-м году., иии сейчас уже, то есть как бы пик, вот, как бы, что я пытаюсь сказать, компании, которые начали в индустр-- в generative AI, они уже застали свой пик, да? Иии как сигнал все хотят продаться на вот этом пике, который сейчас. Иии у LLM, то есть пик, мне кажется, уже прошёл. Пик как бы общего такого excitement, хайпа, когда можнооо просто что-то прикольное делать., следующее — это будет video understanding. И мне кажется, вот сейчас будет больше acquisition-ов в video understanding и через год будет как бы пик хайпа вокруг видеогенерации. То есть Sora выйдет, Google-модель выйдет, будет как бы пик хайпа вокруг видеогенерации. Иии опять же, только две-три компании, как бы, в каждой сфере останутся строить бизнес, а остальным придётся либо закрываться, либо пивотиться, либо продаваться.
Ты сказал про Humane, про миллион долларов. Я подумал-
Миллиард, миллиард
...так мало в начале. А потом я услышал миллиард и подумал: «Ну кто же под эту штуку даст миллиард вообще? Зачем им давать миллиард?». Как раз таки интересная история, когда они выпустили, видео, мне кажется, это год назад ещё было, да, что они там, будут запускаться ещё до своего, первой-- для своей продажи. Это выглядело прикольно. А дальше, когда ты постоянно поработал и пообщался вместе, там, с чат-ботами, LLM-ными чат-ботами, то ты в какой-то момент понимаешь, что тебе такое устройство не надо.
Поэтому мне интересно, кому они вообще продадутся и за сколько.
Очень, очень сложно представить, да. То есть мне тоже это сложно представить. То есть в моём понимании, конечно, acquihire-сделки, они всегда были. Если стандартный размер acquihire-сделок был в районе 100-150 миллионов, тооо за счёт инфляции, за счёт AI это, конечно, может вырасти до 300 миллионов, нооо вряд ли сильно больше. То есть, мне кажется, есть как бы законы бизнеса. То есть, да, есть как бы вот эти технологические волны, и очень сложно это нар- это нарушить, да? То есть очень, очень сложно это на-- очень, очень сложно это нарушить. То есть, да, мне-- то есть Adept AI — компания, которая первые начали делать мультимодальные модели, они сейчас пытаются продаться за 500 миллионов тире миллиард. И я твёрдо уверен, что они продадутся, до конца этого года. Иии, вот опять же, будет вот эта волна, что начнут покупать, стартапы, которые занимаются мультимодальностью, потому что для большого как бы количества, компаний те, кто занимаются анализом видео, рекламой и так далее, решения для video understanding будут важны. Это достаточно сложная экспертиза, иии стартапы типа Adept точно должны найти свой дом.
Хорошее начало To The Moon. На самом деле хорошая тема. Интереснооо быть, в гуще таких событий и видеть, как это происходит, и как рынок изменяется, насколько течения разные в раз-- идут., Ильнар, слушай, ты только что рассказывал суперинтересную шту-
Что рассказывал супер интересную штуку до того, как мы включили запись, прооо исследование Anthropic., можешь-- и вот эти примеры с изменениям, нейронки внутри нейронки касательно её понимания моста Golden Gate в Сан-Франциско. Можешь чуть-чуть рассказать про это исследование от, от Anthropic?
Да, конечно. Я, на самом деле, в диком восторге. Я читал его прям с упоением. Вот, господа, почитайте, у кого будет желание, на сайте Anthropic можно найти, может быть, даже мы где-то ссылочку оставим., давайте так: коротко не получится, потому что у меня очень, большой excitement от этого исследования.
Давайте попробую чуть-чуть сказать. Смотрите, когда мы работаем с нейронными сетями, например, вот с GPT тем же самым, да, там, с Claude, ещё с кем-то, есть такая концепция black box. Вы что-то на вход подаёте, потом какая-то магия внутри происходит, и получаете что-то на выход. Иии на самом деле вы не понимаете, а как же так получилось, да, что вы какой-то запрос ему отправили, он какой-то ответ вам выдал. Вот более того, не только вы не понимаете, никто не понимает, почему это так работает, да? То есть сам внутренний механизм, как меняется состояние системы и как она вот именно такой ответ даёт, до конца никто не понимает. Иии в этом есть некоторая проблема, да, потому что вы не можете контролировать полностью, что происходит. Это вот такая недотерминированная система, как говорится. Вот мне как математику это особенно тяжело осознавать, потому что в математике все доказательства, они такие, что их можно повторить, да? Вот, там, Пифагор когда-то доказал теорему, и вот любой человек может её проверить и убедиться, что она действительно верная. Ааа что касается нейронных сетей, так не работает, да? Условно, два человека могут сделать один и тот же промпт, но, там, с чуть-чуть разными состояниями системы и, на, на, на выходе результат может быть разным. Поэтому, соответственно, эта система в виде такого чёрного ящика, она немножко неконтролируема. И вот Anthropic как раз попытались пролить свет на то, а как же работает их собственная нейронная сеть. Они там рассказывают про достаточно интересный метод, с помощью которого они это делали. Но, во время чтения постоянно в голове всплывают такие антропоморфные немножко ассоциации, да, как будто бы вот нейронка — это головной мозг. Они вот находят разные зоны этого головного мозга, иии они научились находить различные интересные места, некоторые сочетания нейронов, которые реагируют на разные, на разные признаки. Ну, вот, например, когда, там, речь заходит про мост Золотые ворота, Golden Gate, который в Сан-Франциско есть, у них вот одна зона подсвечивается. Когда говорят про что-то другое, какая-то другая зона подсвечивается. И вот они нашли закономерность такую. Иии оказалось, что при этом рядом с мостом Золотые ворота находятся другие концепции, которые так или иначе близко связаны с этим мостом. Да, там, есть пример фильма Альфреда Хичкока, который был снят в Сан-Франциско, и вот он тоже где-то рядом находится. Есть ещё что-то, связанное с мостами, тоже близко. То есть, есть некоторая такая топология, которую можно найти.
Но это как бы одна часть. Другая часть — эту зону можно немножко изменить, да. Если у вас есть доступ к весам, есть доступ к нейронам, то с этими нейронами можно немножко поиграться, да, попрепарировать этот мозг, который работает. Вот они пробовали, эту зону немножко усилить, да, увеличить эти веса. И это привело к достаточно неожиданным, последствиям. Нейронка, которая до этого общалась вроде как нормально, начала немножко быть зацикленной на этом мосту. И вот когда её в нормальном состоянии спрашивают, там, вот: «Claude, какое-- какая твоя форма?», она, там, стандартно отвечала, что: «У меня формы нету, я AI» — и вот так далее. А когда вот эту зону подсветили и её немножко увеличили, она стала говорить, что она там по форме похожа на мост Золотые ворота, да, и в целом она стала на нём зацикленной быть. Ну, это такая немножко, странная как бы, для чего это? , есть другие примеры, которые они там приводят. Например, они нашли зону, отвечающую, условно говоря, за ложь. Иии вообще говоря, когда систему обучают, её тренируют на то, что какие-то темы отвечать нельзя, генерировать неправду тоже нельзя и так далее. Но вот если эту зону немножко подглушить, то можно заставить, например, фишинговые письма писать, с помощью этой н-н-- с помощью этой нейронной сети или обходить какие-то ограничения, которые были заложены. Да, то есть, по сути, если у вас есть доступ к весам и вы знаете вот топологию, этой нейронной сети, то вы можете повлиять на то, как она действует. Это первое. А второе, соответственно, можете создавать таких, я не знаю, мутантов, в некотором роде, да? Там, генно-модифицированные нейросети могут появляться, которые, соответственно, могут, усиленно в каком-то направлении работать и наоборот, какие-то гены у них могут глушить, да? Но это как, знаете, как одомашненные животные существуют. Существуют дикие звери, да, у которых ген агрессии, там, в каком-то виде находится. А есть домашние животные, у которых, там, в виде селекции или ещё каким-то образом сделано так, что у них этот ген агрессии, он заглушен, да? И поэтому, там, домашние кошки, домашние собаки, они, там, при должном воспитании на людей не кидаются. А вот как бы с дикими зверями что ни делай, у них всё равно этот ген может проявиться и, там, агрессия может вырасти. И вот какие-то такие, ассоциации, какие-то такие, ну, пусть будут ассоциации, они не-не-не покидали меня всё чтение. Поэтому настоятельно рекомендую: почитайте, прям очень занимательная публикация.
Крутая,
конечно, история.
Как будто они сами себе делают антирекламу.
Почему?
Ну, потому что как бы вот мы что-то создали , и это вроде бы подчинено определенным закономерностям и порядкам. Но если вдруг у кого-то появляется доступ, и можно как-то на эту систему влиять, то результат будет плохой, там, и неизвестно во что выльется. Она, там, может начать врать, грубо говоря, проявлять агрессию и так далее. То есть, ну, это, как-то немножко, не знаю. Эльнар, что ты скажешь по этому поводу? Нет?
Не, не, они сами в статье об этом говорят, что там, типа, не надо пугаться. Понятно, что можно таким образом видоизменить веса, но, с другой стороны, это проще сделать просто переобучением модели, да? Что если у вас доступ к весам модели есть, даже не обязательно знать топологию, можно просто дообучить ее на каких-то примерах и, собственно, снять эти ограничения на вранье, еще на что-то. Это будет сильно дешевле. Это скорее такое, научное исследование, чтобы наконец-то понять: а вот как этот black box работает, да, как эта черная коробка, которую они создали и которая почему-то отвечает правильно на какие-то вопросы. Почему она так делает, да? Там, как работает внутри. Это скорее такое, в некотором роде научное исследование, которое, возможно, во что-то выльется, а возможно, нет. Но все равно чуть приятнее понимать, что люди начинают понимать, а что же они такое создали, да? Почему он отвечает правильно и почему она здесь такие измышления з-- , совершает.
В то же время они как будто наделяют ее какими-то человеческими качествами.
Как раз хотел сказать, что вот все эти антропоморфные глаголы, их обязательно надо брать в кавычки, потому что все равно это набор функций, которые с числами что-то производят. Иии с мостом Golden Gate точно так же. Надо понимать, что просто есть какие-то веса, их увеличили, и поэтому в ответах вот просто это-- эти числа стали больше, да? И поэтому в эту сторону начало ее склонять. Т-т-это тоже надо понимать, что вот все эти антропоморфные сравнения с животными или еще с чем-то, или, там, с человеком, они все очевидно в кавычках. Но исследование очень интересное, на мой взгляд, и достаточно важное.
Самое главное и самое интересное то, что они что-то создают. Самое главное, чт-что они что-то создают в начале, а потом, говорят спокойно абсолютно, что мы, значит, тут презентацию исследования в этом делали. Вот это, вот этооо ставит вопрос: а что там еще есть, там, где исследования не делали?
Понятно, что доступа к, весам, там, того же Claude или, OpenAI нового GPT, или еще каких-нибудь больших нейронок ууу людей нету, да? И там, например, какой-нибудь злоумышленник, не получив доступа к ним, не сможет вот эти конкретные операции провернуть. Но, с другой стороны, есть же open source модели, которые можно подвергнуть точно таким же исследованиям. Да, они, скорее всего, дорогостоящие и все такое, но, соответственно, все равно, возможно, что эти исследования, эти подходы к исследованию нейросетей будут дальше развиваться и появятся уже какие-то открытые модели, в которых можно будет непосредственно эти изменения проводить, ну, или просто исследовать, как же они работают на самом деле.
Ну и у разработчика больше шансов заложить, в систему свое личное изменение, которое никто никогда в жизни не найдет.
И это тоже. Но я все-таки надеюсь, что появятся нейронки с, зажатым или, там, заниженным геном агрессии, например, или которые не умеют врать, или еще что-то такое.
В будущем в-везде будет использоваться этот AI, и тогда уже, тот, кто получит доступ к ним, уже имеет больше власти и возможностей навредить, подкрутив там что-то.
Или пользу сделать.
Ну, или как вот домашние роботы, как домашние животные без гена агрессии.
Давайте думать позитивно.
Я хочу продолжить вот какую тему., Microsoft много, обновлений разных сделал иии много информации вышло про обновления у них внутри, в корпо-корпорации. А прежде чем перейти к этим обновлениям, такой вопрос задать. Вот был период времени, когда они так чуть-чуть на рынке как будто потеряли и не было их слышно, а сейчас они самая дорогая компания по капитализации. Иии 3,2 триллиона долларов. Apple чуть-чуть ниже 3 триллионов и Nvidia уже 2,6 триллиона. То есть Nvidia скоро гонит Apple. Выглядит ооочень странно. Ну, просто, просто колоссально странно, да? Когда-то, когда Apple всех обгонял, иногда были какие-то вопросы к этому. Сейчас, наверное, как-то вопросов нету, но сейчас Nvidia-
Вопросов нету, но сейчас NVIDIA — 2,6 трлн, а Microsoft — 3,2, по крайней мере, вот на, сегодняшний день., Microsoft вот этот рост в акциях сильно даёт то, что они стали настоящие какие-то инновации делать или, или у них есть ресурс, который есть как у NVIDIA? , всё же, всё же дело в ресурсе. Почему? Почему такой сейчас успех? Мы сейчас перейдём, там, к инновациям или к обновлениям, но мне кажется, обновления, которые они делают, они у всех игроков рынка есть у крутых, но просто стоимость какая-то космическая. Это как 35 или 33% бюджета Евросоюза. ВВП, ВВП, не бюджета, а ВВП Евросоюза. По-моему, ВВП Евросоюза — 10 трлн, если не ошибаюсь, ну или что-то там в этих числах.
Мне удивительно, насколько близко к ним NVIDIA находится, потому что для меня Microsoft — это такой прям гегемон и в операционных системах, а это же вот и десктопные версии, и серверные версии, и огромное количество приложений, которые существуют. И соответственно, вообще, ну, как бы, это огромный объём рынка. Всё, что касается вот ПО и прочего, для меня это хоть как-то связано с Microsoft. Ну как для пользователя.
Ну, конечно, самая большая в мире операционная система. Конечно.
Да, да, да. Вот. И при этом NVIDIA, которая, ну, грубо говоря, там, занимается только видеокарточками. Понятно, что сейчас там на хайпе это всё вычисления, компьютеры и прочее, но всё равно они стоят практически столько же, да? И вот мне немножко удивительно. Мне, мне всегда казалось, что NVIDIA должна стоить сильно дешевле, но она и стоила, пока вся эта история не началась. Но вот.
Ильдар, она стоит сильно дешевле на $600 млрд.
Очень большая разница.
Да, да, да, да, да, да, да.
Но число рядом, число рядом. Вот это ин-интересно, ведь когда такое идёт изменение, это же изменение ресурсов, в том числе. У кого какой ресурс появляется, да, у кого какие возможности появляются. Как говорится, чем больше ты стоишь, чем-- тем больше ты начинаешь стоить, чем больше начинаешь стоить, тем больше у тебя ресурс. Чем больше у тебя ресурс, тем больше ты стоишь, да? И такой бесконечный цикл.
Я, я на самом деле не экономист. То есть здесь очень сло-сложно. Я сейчас пытаюсь вот сравнить, сейчас пытаюсь найти информацию про то, как финансовые показатели у Microsoft с-с-в сравнение с остальными, но несколько б-более сначала таких поверхностных топиков. То есть мне, на мой взгляд, у Amazon есть-- у Amazon-- Amazon по-прежнему лидер в клауде, иии как бы Microsoft всячески показывает, что они их догоняют, да? То есть, я думаю, основной питч примерно такой, что больше 50% enterprise пользуются LLM через Azure, что как бы говорит про то, что, что они вот в новом вот этом сегменте как бы клауд-услуг, клауд AI услуг, они лидер, да? Мне кажется, вот это очень-- мне, мне кажется, то, что их выделяет на фоне всех остальных., с точки зрения, с точки зрения, например, enterprise value на sales сейчас видно, что Microsoft сильно переоценён по сравнению с Amazon и с Google. То есть даже по enterprise value к EBITDA, то есть Microsoft имеет б-больший мультипликатор, чем Amazon и Google. Мне кажется, за счёт того, что, мне кажется, ещё все любят Microsoft, потому что они делают acquisition, да? То есть у всех этих компаний же вопрос того, насколько они эффективно могут реинвестировать кэш, который у них есть., никому не интересно инвестировать в компанию, которая, там, грубо говоря, $100 млрд, но которая не знает, что с этим делать, да? Потому что зачем, если компания ничего не делает с кэшем, то проще с-с-самому решать, как этот кэш использовать. И вопрос: как эффективно компания может переин-реинвестировать? Microsoft всё-таки сделал ряд acquisition, включая Activision, что забустила и их бизнес с Xbox. Мне кажется, основная проблема Amazon и Google, что они не делали хорош-- и Apple, что они не делали хорошие acquisition. И это основная критика Apple, что они, что у них balance sheet самый большой, то есть у них кэш-резерв огромный, а они им никак не пользуются. И это инвесторам не интересно, ме-мене-- меньше и меньше интересно. Поэтому мультипликатор у Apple Stock не такой большой, как у Microsoft.
Вот у меня такое очень простое, наверное, объяснение, но буду рад услышать ваше мнение, если-- ну, ну вот я пока так вижу.
Значит ли это, что Microsoft с появлением, в любом случае дополнительных финансовых возможностей, хотя я уже не понимаю про объём этих финансовых возможностей, они могут получить в будущем, новые возможности, например, в производстве в каком-то или, ну, с учётом их ещё интеграции с OpenAI, значит ли это, что они для обычных людей будут выпускать больше крутых решений или нет?
Я думаю, что у Microsoft есть возможность, реальная как бы возможность сейчас подвинуть, у них есть сейчас реальная возможность подвинуть, NVIDIA. То есть я думаю, что, я, я думаю, что да, у-- для Microsoft это должно быть топовым приоритетом, как съесть всю вот эту бешеную маржу NVIDIA.
Да, да.
Да
...движется. С точки зрения не пустить их куда? Не пустить их в клауд или с точки зрения-
Я думаю, войти в чипы. Я думаю, у Microsoft есть уникальная возможность зайти в hardware, зайти в чипы. То есть у них до этого было много не очень успешных hardware-продуктов типа Microsoft Surface, планшет они делали, телефон они делали и так далее. Мне кажется Это не очень хорошо работало пока для Microsoft. У них хорошо получилось с Xbox, но Xbox как бы использует внешнее железо, да? То есть всё-таки там к-к-карточка там стоит не microsoft-овская, и Microsoft может сейчас под, ну, как бы под LLM разработать специальные чипы и съесть долю рынка ууу-- съесть долю рынка ууу NVIDIA.
Мне кажется, это вот сейчас у них такая большая возможность перед ними.
Интересно, насколько разные-- вроде как есть общее в компаниях, в то же время разные компании по своей сути находятся, да? Amazon, которая, второй-- главный e-commerce в Штатах и второй такой поисковик в Штатах, где люди сидят, товар покупают, физики обычные, да? Вот, с, там, Google как поисковик вообще отдельно. То есть вообще другая как бы среда такая для физиков., всё внутри прооо вот эту огромную облачную инфраструктуру и желание влезть, в том-- в том числе в производство чипов. Microsoft сообщил о том, что они выпустили новые компьютеры на ARM-архитектуре. Что это такое вообще? Что это за шаг? Куда это движение?
На мой взгляд, опять же, я сейчас скажу просто такую как бы, как бы гипотезу, да, что они просто используют Qualcomm чип и хотят больше экспериментировать с другими типами hardware, да, то есть пытаются найти альтернативные решения, потому что как бы Qualcomm исторически был очень успешен и в-в-VR-решениях используется Qualcomm, во многих Android используется Qualcomm иии, ну, грубо говоря, я не уверен, чтооо-- как бы это мя-мягче сказать? , ну, Qualcomm, то есть, стоит $200 млрд, да? То есть как бы , ну, грубо говоряяя, если бы-- если Qualcomm окажется достаточным конкурентом для NVIDIA, то условно Microsoft может легко его купить. Мне кажется, для Microsoft важно-- ну, так как это большая компания, то они могут себе позволить делать как бы и в глубину делать свои чипы, и exploration делать по поводу того, что есть на рынке и как это работает.
А я тут немножко переживаю на самом деле за Intel. Как-то вот с детства у меня сло-сложилось, что, процессоры Intel — это что-то такое, желанное, да? Там у меня первый компьютер был на Celeron, но хотелось Intel . Вот, но-- а сейчас получается, что многие, корпорации, вот Apple, там, со своим M-- со своей линейкой M-чипов, да, вот сейчас Microsoft на ARM-архитектуру переходит и архитектура x86, ну, на которой большинство, чипов Intel построены, они как будто бы со временем могут стать ненужными и как будто бы это время очень близко уже находится. И вот, сначала Apple, да, они решили, чтооо лучше перейти на другую архитектуру. Сейчас как будто Microsoft это, возможно, подтверждает. И здесь вот мне интересно, куда же мир-то вообще идёт в этом направлении.
Ничего хорошего, к сожалению, да. И тут я, наверное, хотел б-быстро поделиться как бы вот своим недоумением, да? То есть как бы понятно, что есть value не только в производстве чипов, а в том, кто этим пользуется, да? То есть в целом понятно, что Qualcomm, Intel и все-- AMD, все пытаются, как бы сделать свои видеокарты пригодными для разных, задач, которые сейчас закрывает как бы NVIDIA, да?
Что меня удивляет очень сильно, что никто и-- что никакая из компаний не строит как бы вокруг себя экосистему приложений. То есть у всех-- у Intel есть свой venture ARM. Q-Qualcomm может инвестировать, AMD может инвестировать. То есть у этих всех компаний есть как бы возможность
Возможность вокруг себя строить экосистемы стартапов. И то, что они это не делают, это очень удивительно. То есть исторически, то есть я опять же вернусь к Snapchat и к их сделке, знаменитой сделке с Google, по-моему, в 17-м году, когда Google зак- заставил как бы-- когда Google как бы такую хитрую сделку заключил со Snapchat, что то там условия на пять лет фактически, да? То есть, фактически они нашли способ, как их посадить на свою экосистему. И мне кажется, что очень удивительно, что в generative AI этого не происходит. То есть, компании, как Intel, AMD, Qualcomm и прочие, они, на мой взгляд, должны сильно более агрессивно пытаться вокруг себя развить экосистему, потому что нужно буквально найти одно практическое применение. Это может, ну, как бы и вокруг не-- и вокруг не-- и преус-- и пре-- и победить в нем Nvidia. То есть, но и так обычно стартапы работают, да? Каждый стартап пытается найти, как бы начать с чего-то одного, в чем можно победить большого игрока. И то, что у больших компа-- то, что большие компании не предпринимают как бы вразумительных попыток, как потеснить Nvidia, это меня удивляет. Это просто, это, это очень странно, это очень странно.
Это менеджмент или это слишком много денег? Или это у людей слишком-
Это очень странно, потому что, ну, понятно, что Intel может позволить вокруг себя инкубировать несколько стартапов, которые бы занимались, например, чисто, например, вот таким очень быстрым видео-андерстендингом, для которого тоже куча применений, да? То есть, понятно, есть как бы большие модели для видео-андерстендинга, но есть маленькие. Intel мог бы вокруг себя, например, построить такую экосистему и, как бы заставить всех пользоваться Int-Intel видеокарточками. Но, но этого не происходит по какой-то причине. Это очень, очень удивительно. Или там понятно, что все-- весь процесс, там, обработки видео, кодеки и так далее, вот это все как бы тоже немножко меняется с generative AI, и Intel мог бы под этот юзкейс, например, заточиться. То есть, как бы могли бы они сделать одну-две такие сильные гипотезы и проверить с пятью тире десятью стартапами на каждую гипотезу.
Денег у них для этого точно достаточно, но они этого не делают почему-то.
Про переход на Arm как пользователь что могу сказать? Вот те, кто давно, на Mac работают, наверное, знакомы с проблемой, да, что есть прил-при-приложения, которые под Windows работают, а под Mac не работают. В частности, это еще связано не только, там, с операционной системой, но еще и с архитектурой тоже может быть связано. Так вот, с Windows сейчас на новых чипах тоже может произойти похожая история, что, есть часть приложений, которые написаны изначально под Arm-архитектуру, а часть приложений придется запускать в эмуляторах, да? Так же, как вот можно поставить эмулятор Windows на Mac и, собственно, пользоваться какими-то маковскими-- какими-то Windows-приложениями. То же самое, возможно, придется на новых устройствах делать еще и пользователям Windows для своих же Windows-приложений. Потому что переход на новую архитектуру — это еще влечет за собой то, что, производители программного обеспечения к этому тоже, ну, могли быть не готовы, не успели выпустить релиз или ваше приложение вообще в целом пока, например, не переписывается, не поддерживается и так далее.
Количество работы для программистов только увеличивается. Надо все будет заново все переписывать все время. Тот, кто говорит, что программисты закончатся, конечно, вот, вижу только рост вообще, просто рост. Это все надо поддерживать вообще, все это надо переписывать, одновременно иметь каких-то триллион версий для всех этих систем.
100%, да. То есть раньше как бы казалось, что вот раньше был ассемблер, да, люди программировали на ассемблере, на C и казалось, что вот на Python сильно проще писать код, нужно меньше будет программистов. Нифига подобного. Это правда, что Fortran и ассемблер, они, может быть, имеют меньшую как бы область применения сейчас, да, чем это было раньше. Нооо количество программистов выросло. То есть очень-- конечно, просто возникнут новые как бы инструменты иии потребуются новые специалисты, но старыми инструментами будут пользоваться меньшее количество людей. Но в общем, индустрия, конечно, вырастет.
Люди, которые часто смотрят YouTube, мне кажется, уже начинают, мышку подводить к тулбару, потому что дальше должна быть рекламная интеграция, к которой мы так очень аккуратно подводим и чтобы ее перемотать. Сразу вам сказать: не переживайте, рекламной интеграции онлайн-курсов у нас не будет, по крайней мере, в этом видео.
Это было бы очень смешно. Вот. Мы с вами на канале To the Moon выходим раз в неделю, рассказываем технологические новости и инсайты из Кремниевой долины и по всему миру. Подписывайтесь, пишите свои комментарии, оставайтесь вместе с нами. До скорых встреч!