Всем привет! Мы на канале To The Moon. Технологические новости, инсайты из Кремниевой долины. Выходим каждое воскресенье. Нас всегда четыре человека. Сорок пятый выпуск.
Много народу с деньгами. Разные технологии туда начинают люди вкладывать. То всем должно быть страшно инвестировать в модели.
Но и почему вы упускаете гонку с точки зрения поиска?
Уровень внедрения AI в B2B он типа нулевой.
К любому продукту делается приставка AI. Человек на нее клюет, заходит и потом забывает. А где собственно AI?
Вопрос как с ними конкурировать? Какие стартапы людям делать?
У меня двухлетний знает, что это посылки везут.
Руян Ликун говорит, что в горизонте через пять лет все поменяется.
Мы тут, значит, сидим, обсуждаем про технологические разные новости интересные. Вообще недели, первые две недели января такое ощущение было, что просто впихнули невпихуемое, а потом еще сверху после инаугурации Трампа докинули все вот инвестиции в сотни миллиардов долларов. И когда появились вот эти все числа, сотни миллиардов долларов. И сейчас, значит, Facebook заявил, что надо уже внедрять, выделять сотни миллиардов долларов. Google заявил, что надо будет сотни миллиардов долларов, чтобы нормально что-то делать. OpenAI Сэм Альтман опять написал, что надо сотни миллиардов долларов для того, чтобы AGI создать. Уже это как бы, когда видишь новость, что какой-то стартап стоит, значит, миллиард или кому-то дали сто миллионов долларов, или в это проинвестировали тридцать миллионов долларов. Ты такой думаешь, наверное, это неинтересная новость. Что вообще про нее рассказывать и что вообще эту тему обсуждать? Наверное, они вообще у них ничего не получится сделать. То есть пошла, посл-- вот год начался супер взрывных историй таких, в том числе прорывных технологических вещей. И дальше оно настолько насытилось, что вроде как в рынке простых обсуждений ты смотришь такой, ну, так типа давайте ждать чего-то супер масштабного, да? Особенно, значит, Сэм Альтман выложил на днях буквально выложил свое эссе, в котором написал, что AGI все же не будет всем доступен и будем его выкладывать постепенно, по чуть-чуть. И вообще к нему будет доступ получать в зависимости от того, кто как деньги будет перераспределять. И вообще искусственный интеллект что-то слишком много людей увольняет, и людей потихонечку сокращают.
И надо вообще с этим быть аккуратными, значит, смотреть.
Сто процентов. Да, здесь, наверное, несколько пунктов, да, то есть, во-первых, удиви-- несколько пунктов. Вот удивительно, что на самом деле, с одной стороны, ка-казалось бы, что всем должно быть страшно инвестировать в модели, ну, потому что DeepSeek как бы скопировал, да? А вот этот Safe Super Intelligence собирается поднимать по оценке двадцать миллиардов. На стартап Мира, Мира Мурати забрала Джона Шульмана, это кофаундер OpenAI, к себе в стартап. А Джон Шульман был несколько месяцев в Antropic. И у них тоже там оценка, что миллиард, два миллиарда — это первый раунд инвестиций, да? При том, что они не делают foundational модели, делают просто, просто делают что-то и просто делают каких-то агентов. И что вот удивительно в этом всем, что crazy оценки эти до сих пор никуда не уходят. И то, что мол, OpenAI будут поднимать по оценке триста миллиардов, то есть ты уже ближе к тем вот восемьдесят, сто икс мультипликатор, да, вот к revenue при убыточной гросс, при убыточном гросс профит марже, да? То есть. То есть то, что, ну, операционно юнит экономика у них не сходится, да? То есть, несмотря на это все, все равно де-деньги идут. При этом, а, как бы сейчас, например, вот мои инвесторы Mellow, они, вот мне кажется, больше и больше будут толкать нарратив, вот стандартный нарратив enterprise таких суровых инвесторов американских в том плане, что как бы value все, ну, настоящее value, уникальное value ты можешь получить только из приватных данных, поэтому нужно плотно интегрироваться, интегрироваться в enterprise, в корпорации и так далее. Но Mellow это очень выгодно, да? Потому что вот у Antropic, в enterprise adoption Antropic и OpenAI делят первое место сейчас, и Antropic сильно позади в consumer. И, конечно, сейчас для enterprise стартапов, наверное, сейчас, в принципе, хороший момент, как бы, чтобы показывать, что все-таки у них есть доступ к уникальным данным, поэтому они могут delivery уникальное value.
Слушай, интересный такой момент.
Сейчас, мне кажется, что мы видели ряд применений вот этих вот агентов, там, deep research, оператор, вот это все. То есть мы вот это все как бы видели в consumer, мы ничего из этого не видели в enterprise. Вот это меня удивляет. То есть, там есть же люди, которые любят хайповать на этой теме. Klarna CEO любит говорить, вот, там заменили восемьдесят процентов сотрудников службы саппорта. И мне кажется, что следующие большие инфоповоды, они будут именно по поводу внедрения агентов в enterprise. Почему-то этого еще пока не произошло.
Хочется сказать тем, кто нас смотрит, мы сегодня видео снимаем про... Сегодня выпуск мы делаем как раз таки про некоторую проблематику внедрения решений на рынке. Интересно посмотреть вообще, что происходит. Вы какие вообще видите сценарии внедрения, чтобы вам хотелось, чтобы появлялось на рынке компании, чтобы компании как можно быстрее выпустили? Вот подумайте сейчас, напишите это в комментариях. Будет классно почитать. В течение ролика тоже эти пишите, мы какие-то будем с вами обсуждать. Это интересная вообще история происходит.
То, что ты сейчас говоришь про B2B, по сути, именно сейчас, надо было не два года назад вливать деньги в большое количество стартапов B2B, а сейчас. Всем этим людям тогда надо было не делать ничего, а сейчас начать делать большое количество, пробовать использовать эти модели, потому что сейчас гораздо больше возможностей, даже с точки зрения получения конечного результата. Хотя, честно сказать, что вот текущее развитие показывает, что ко мне вот минимум раз в неделю обращаются что-то сделать какие-то стартапы, там что-то предлагают, значит, совместно что-то делать, какие-то идеи в разных компаниях. Я Все практически всегда откладываю, потому что есть вот этот ритм в B2B, он у нас-- ритм в развитии сейчас такой большой, что, по сути, зачем что-то разрабатывать четыре месяца, когда у тебя очень сильно изменится все в AI? Или Кун, по моему, вообще сказал, выступил и сказал, что то, что мы сейчас обсуждаем все, значит, вот эти лингвистические модели и типа это все круто, там, и все говорят, как они круто работают. Через пять лет вообще все забудут такое применение, да? То есть появится что-то другое. То есть мы же три года назад вообще не обсуждали тематику в бизнесах про внедрение такого инструментария, его просто не существовало как данности. То есть все думали о какой-то переходно-переходной истории, что-то было другое совершенно. Нет, не то, что мы сейчас, не то, что сейчас есть. И тут, значит, появились модели текущие. За два года вроде не-не кисло развились. Все начинают думать, что надо внедрять что-то в B2B. А такие серьезные люди говорят: "Слушайте, мы вообще делаем там эджайл или какие-то другие системы, которые тотально будут отличаться от текущего применения". Вот что на этот счет думаете? Или, например, глава Google заявил, глава Google заявил очень четко, что мы считаем, что Google, э, Google поиск переориентируется в AI ассистента. Ну, странно, где ты был, да? Но и почему вы упускаете гонку с точки зрения поиска? Здесь вопрос, а OpenAI тоже упустит гонку с точки зрения поиска, потому что они, они как-то за последние полгода, если честно сказать, я не вижу, вот они анонсировали полгода поиск там, его, значит, что-то выпускали. Я не вижу, чтобы они какие-то изменения сделали.
Что вот в этой части будет происходить тоже?
Вот про enterprise внедрение, мне кажется, очень правильно сказал, что вот момент инвестировать, он кажется в B2B стартап, он кажется сейчас. В том плане, что сейчас хотя бы стало понятно, что все-таки уже, м, я постараюсь объяснить. То есть мы видели, что три раза мы уже видели одно-- один и тот же паттерн, да четыре раза. Первое. Прежде нератив AI эпоху можно было взять большую модель, дистиллировать. Тогда говорили, что модели просты, и поэтому их так просто дистиллировать. Потом быстро научились воспроизводить результаты. Сначала, ну да, научились быстро воспроизводить результаты stable диффузии задешево. То есть если первая модель генерации картинок, она была там десятки миллионов долларов, то потом научились это делать за сто тысяч, да? Тренировать с нуля прям. Потом научились именно дистиллировать в том плане, чтобы брать как бы аутпуты, да, вот, условно говоря, чат от GPT, да? И на нем тренировать модели. И то же самое за пятьдесят долларов. Это была модель еще альпака, в Стэнфорде сделали. И недавно повторили тоже чуваки из Стэнфорда, по-моему, на прошлой неделе, из Стэнфорда, из Беркли, меньше чем за пятьсот долларов натренировать мо-модель уровня типа дипсика, а-ля уровня дипсика из OpenAI аутпутов. То есть сейчас, э, кажется, что все эти дата поинты, они как раз говорят про то, что нужно разра-разрабатывать активно, а, data ingestion layer, да? И вот это, на самом деле, я здесь хотел немножко про это поговорить, про то, что, ну, как бы уровень внедрения AI в B2B, он типа нулевой. Сейчас объясню почему. Первое, как бы, вот я когда еще уходил со Снэмчата, я помню, вот, э, почти два года назад, да, грубо говоря, я помню, что мы столкнулись с такой базовой проблемой, что вот есть много моделей, нужно раутить между ними. У тебя как бы есть такая сложная матрица, да? У тебя есть разные модели, и у тебя есть разные, есть разные как бы когорты запросов, когорты пользователей, да? И ты хочешь найти как бы способ, как делать промт инжиниринг для разных вот этих категорий, как оценивать качество. И вообще, ну, вот какой-то такой визуальный конструктор собирать, да, чтобы любой про-продакт менеджер мог как бы понять, условно говоря, вот какой, какой запрос, вот, например, пришел запрос пользователя
Вот, например, пришел запрос пользователя, как он видоизменился, какой промпт пошел в одну модель, потом какой промпт в другую модель. И вот как бы вот так вот проследить, как user journey, только user jou-- ну, как бы за-запросы пользователя, да? Как вот, как, как вот он через все технические системы прошел, чтобы можно было как-то визуально отдебажить. Потому что все же в естественном языке, да, происходит. Поэтому как бы и-интерпретируемость должна быть высокая. И для-- вышел-- было много стартапов, ну, например, LangChain такой самый популярный, то есть для того, для чейнинга, то есть для того, чтобы собирать пайплайны. И с того момента, к сожалению, ничего лучше не появилось. И у LangChain по-прежнему нулевое использование в продакшене. То есть мы как бы, фактически стандарт от того, как собирать, простые пайп-- со-со-собирать, пайплайны, просто, чейнинга разных моделей так и не появилось ни в open source, ни в close source, нигде этого нету. Это на самом деле супер удивительно, что мы как бы два года мы, все в той же точке находимся, хотя сейчас уже очевидно, что это необходимо, да? То есть, условно говоря, если бизнес собрал пайплайн, там, на, не знаю, там, на OpenAI, да, сначала, ну, просто по-бырику, да? Нужно иметь некоторый фреймворк, который позволит как бы вместо OpenAI поставить DeepSeek, да? И сравнить качество OpenAI и DeepSeek модели и желательно помочь на базе, как бы, сейчас постараюсь объяснить. То есть идеальный путь любого бизнеса какой? Собрал что-то на OpenAI, более менее на мулек получилось. Потом хочется взять по, вот не знаю, десять тысяч запросов, которые важные, на которые нравятся ответы, как OpenAI отвечает. Сымулировать то же самое с DeepSeek, и чтобы все как-то более менее по кнопке, да, работало. Ты просто выбираешь, там, вопрос-ответ, и за тебя как-то DeepSeek, там, промптят, чейнят, неважно. И ты, и ты вот так вот plug and play можешь разные модели переставлять. Это супер популярный юзкейс. У всех бизнесов есть. Ни хрена не сделано по факту. Это вот очень удивительная ситуация, что хотя сейчас как бы очевидно, что, ну, не знаю, сейчас, мне кажется, самая хорошая VC стратегия — это инвестировать во все стартапы, которые занимаются таким чейнингом, потому что это будет, это будет необходимо. И как бы с-существующие большие игроки, они не смогут сделать свои фреймворки, да? Потому что свои, ну, как бы большие игроки, они будут, всегда пихать свою модель, и должен быть какой-то, по идее, очень качественный, очень качественный solution tooling, который сделан кем-то другим.
Не, ну а здесь, видишь, такая история получается, что, как вообще компании это внедряют? Мы, например, много можем говорить про ту же генерацию картинок, что она крутая. Вопрос: а где она внедрена с точки зрения простого использования? И вот, например, сейчас есть, в этом месяце Snapchat сказал, что выкладывает генерацию картинок у себя, и они будут генерироваться, не знаю, за сколько они там написали, за одну минуту, да, будут генерироваться эти картинки. Понятно, что они там ускорят эту генерацию. И вопрос становится-
Это на телефоне будет происходить.
И это будет на телефоне происходить, да. То есть у них легко там фон меняется. Вот они сейчас делают генерацию картинок, но это реальный кейс.
Зачем человеку, который в Snapchat сидит, он не хочет с-левые тулзы использовать, вот он использует полноценно. Instagram, кстати, вы знаете, что Instagram в марте выпускает свой полностью софт по созданию контента, как CapCut был. По крайней мере, в Америке всем пользователям оповещение пришло, да? Я не знаю, как, как в мире, кому приходит где оповещение. Там становишься в этом приложении, в App Store, ты становишься как бы в очередь на ожидание, да, этого приложения, и оно должно прийти в начале марта или когда, ну, там, в середине марта, или когда будет это приложение. Я сам лично отправлял, там, даже своим командам эту ссылку на ожидание, как бы, да? Я у себя зафиксировал ожидание скачать это приложение. Это получается, что они сами у себя внедряют определенные инструменты. Или, например, мы говорим Google. То есть для меня вопрос стоит, почему Google выпустил вот это очень быстро и качественно работающего AI ассистента внутри, как бы как саммари новости, когда они делают обобщение в зависимости на твой запрос. Он не во всех странах работает, но, ну, в США он работает. Не на все запросы он работает, но в целом эта система работает, и все лучше и лучше. Но они вроде больше ничего другого не сделали, они ничего другого не сделали. Мы с вами обсуждали в силу того, что они рекламу продают, и им необходимо эту модель всю изменять. Но получается, что обычные компании, которые к себе, например, что-то внедряют, вот Саш, ты вот что-то рассказывал разные кейсы, я просто не вижу доводок этих кейсов до конца. Все как бы говорят: мы у себя, например, не знаю, там, тестируем внедрение с AI sales агента. Но вопрос, кто его реально внедряет? Или мы, например, внедр-- ин-- тестируем анализ новостей, ой, анализ данных. Но в действительности у людей данные находятся в супер разрозненном виде, в ненормализованном, в неагрегированном, и с ним работать практически невозможно им. И даже когда они внедряют всякие тулзы, такие как OpenAI, неважно, там, или DeepSeek у себя ставят, то они как с данными этими не могли работать, они так же с этими системами у них внутри не могут работать. Просто получилось, что если стартап в B2B делали два года назад и рассчитывали на какие-то простые юзкейсы, сейчас время рвануло и просто, ну, этих стартапов, мы же, мы с вами очень много этих стартапов обсуждали. Огромное количество стартапов превратилось в абсолютную бессмыслицу и в ненужность, да?
И, мы, получается, что в каких-то серьезных, например, кейсах я жду каких-то достаточно серьезных решений, чтобы выпустили. И дальше вот это финальное решение взять и при-- и внедрить. Сейчас же было заявление OpenAI, что они планируют делать, там, они в Токио заявили, что планируют этот венчур-- с-совместный фонд создать отде-- не фонд, отдельную компанию сделать вместе с софту-- банком и якобы будут разрабатывать вот этих sales, AI sales ассистентов, да?
И, но это все, мне кажется, уже пока просто некоторые рассуждения, которые не ведут к реальным юзкейсам. И кстати, в OpenAI ты, Саша, сегодня сказал, что я буду там их сильно прямо защищать. Но я хочу сказать, что- Опять ощущение от оператора и опять ощущение от deep research, что это просто какие-то временные выкидки. Так же, как Canvas, который вы выложили, или так же, как Sora, как они выложили, что это просто какие-то-
Как бы и да, и нет. Просто бар сейчас, ну, просто бар в плане AI продуктов супернизкий, ну, прям супернизкий, да? Ну, то есть у тебя там продукты, которые-- ну, сколько появилось новых реальных AI продуктов? Ну, чат GPT, ну, в смысле, вот как он в начале был, так он и есть, да? В смысле, то есть все эти deep research, Sora никому не нужны. Вот первый продукт никак не поменялся за два, за, там, ну, два с половиной года. Ну, Cursor появился, окей. То есть, а, что, ну, для программистов действительно пользуются, ну, как бы суперполезно, туда там люди подключают Anthropic и комфортно. Ну и как бы, что еще? Это такое очень... Я не знаю, что еще, откровенно говоря, какие еще другие продукты появились. И мне кажется, что вот OpenAI тоже, знаешь, мне кажет-- мне кажется, что они мечутся между, там, enterprise, не enterprise. То есть понятно, что они начали тоже с сильным заходом в enterprise. PwC у них был в качестве, PricewaterhouseCoopers был в качестве партнера в начале.
Это уже, кстати, год прошел, уже год прошел после PwC.
В прошлом мае мы это обсуждали.
Да, но не очень понятно, куда это идет. Справедливости ради. И для меня просто вот понимание того, что то, что OpenAI открывает офис в, а, в Германии, это, а, это как бы в мо- в мо- в моем понимании, это как бы заход в такой жесткий enterprise, потому что, а, из того, что я знаю, то есть как бы сейчас активно, ну, во все сред-- во все как бы, что как бы есть отдельно такое большое направление в консалтинге, да? То есть это. То есть, вот, как бы, условно говоря, делать модернизацию всего технического стека. То есть Accenture, большая тройка, четверка, все этим занимаются. То есть модернизация таких manufacturing серьезных бизнесов для того, чтобы внедрять туда generative AI. То есть это то, что всегда называлось циф-цифровизацией в каком-то смысле. Иии мне кажется, что, ну, типа деньги, которые зара-- то есть revenue, которые зарабатываются в цифровизации, а, оно превышает там revenue OpenAI в разы. У меня такое есть ощущение, что скоро придется многим идти в это направление. То есть сейчас постараюсь объяснить, почему я про это говорю. Потому что у Inflection AI, например, новое вот руководство, после того, как они старую команду спихнули в Microsoft. Новое руководство — это как раз консалтеры, которые занимаются таким heavy enterprise. И я к тому, что мне кажется, мы будем видеть все больше и больше таких heavy enterprise players и таких более солидных не в том плане, как вот Sierra просто заменить customer support. Мне кажется, мы будем видеть больше. Мне кажется, что сейчас одна из самых viable стратегий, да, — это забирать revenue у консалтинг бизнесов, да? То есть у Accenture и прочих, и пытаться его показывать как software revenue.
Мне кажется, что многим компаниям придется так выживать сейчас, потому что если ты делаешь модель, любую технологию, ну, Китай, ну, да, как бы, китайцы, DeepSeek показали, что это очень быстро обесценивается.
И то, что до сих пор вот мы не можем нормально назвать enterprise продуктов, успешных use cases по использованию этих моделей. Это же может быть просто ограничением текущей технологии. Просто с текущей технологией пока не получается это сделать, да? И здесь вот то, что Ян Лекун говорил, что вот, Саш, ты его цитировал, да, что там через год, через два про текущие LLM, про их использование никто даже вспоминать не будет, потому что, ну, как бы, а.
Знать не будет, потому что, ну, как бы, технология недостаточно хорошая. Нужно будет изобрести следующее. И к этому мы идем. И вот после этого уже там текущая технология будет смотреться очень странно из-за галлюцинаций, из-за вот этого такого статистического подхода к генерации текстов, к невозможности там стопроцентно правильно относиться к тем ответам, которые моделька дает. Поэтому, возможно, здесь как бы и с этой стороны проблемы есть.
Ну, получается, что сейчас внедрение в действительности, внедрение в компании искусственного интеллекта требует вот то, что Саша сказал слово цифровизация или автоматизация, требует стандартных подходов. То есть надо, чтобы в компании были люди, которые будут заниматься, опять же, анализом данных, структурированием этих данных, внедрением этих процессов, настройкой этих процессов в компании. На самом деле, все, как и было всегда, понятно, с использованием каких-то новых инструментов. Но сами процессы, вот эта вот вся каша и вся сложность, которая в компании была, чтобы автоматизировать компанию, внедрить простое решение, простую там ERP-систему простую или простую CRM-систему, она как была сложная, так и осталась. Если в компании используют двести различных технологических инструментов, как по миру есть разные операторы, и мы знаем, что там очень долго что-то грузится, не знаю, в покупке билетов, там, в бронированиях разных или в больших производственных компаниях, да или в Amazon взять, открыть. В Amazon иногда ты, когда переходишь между сервисами, ты видишь, как у тебя меняются эти окна и как все грузится жутко долго, работает очень тяжело. Казалось бы, такая компания, в которой должно быть все супер фундаментально. В Google, в Microsoft, то, конечно же, это не просто взяли, пришли, поставили какую-то настройку, она, значит, тут качественно супер стала работать. Ну, это просто какая-то фишка дополнительная.
А нету еще до конца осмысления конечной, как это по-настоящему будет функционировать. Но говорили про что будет происходить. Хочется упомянуть, что в конце февраля Amazon обещает сделать очень большой анонсмент как касательно заявления, касательно добавления у них в Алексу. И мне кажется, что вот на рынке не хватает хороших простых юзкейсов или развития этих юзкейсов. Вот то, что, Саша, ты говорил, что ChatGPT, по сути, в своей системе не поменялся. Может быть, это и хорошо. Он улучшился зато, он все же стал работать качественнее. Он включает какой-то поиск, когда, когда надо какие-то данные там запоминает. Он стал файлы, с файлами работать, он стал более широкий объем данных загружать. То есть они усилили тот продукт, который они создали. Но это тот же самый юзкейс, это факт. То есть, по сути, это тот же юзкейс, просто чуть более выточенный, слаженный с точки зрения работы. Но, например, все голосовые их примочки, которые где с камерой, мы с вами не видим этого применения. То есть если посмотреть основной массы пользователей, люди очень редко пользуются тем, что открывают камеру и у ChatGPT, например, что-то спрашивают. Редкое, редкий, редкий юзкейс. То есть он, он не стал фундаментальным. Мы видим, что в Apple, Apple так и не смог, сейчас десятое февраля, так и не смог даже базовые какие-то вещи у себя внутри внедрить.
Но вот Алексу, если, например, Алекса в себе включит-
Вот здесь, на самом деле, я хотел быстро сказать, быстро хотел сказать, что вот у меня бомбит, прям прогорает прям жестко. Иии, в общем, когда едешь в Сан-Франциско, да, там же есть этот билборд, по сто первой, с этим, с хот-догом. И, а, и вот. Просто, ну, ну, то есть и это как типа реклама Gromojя AI план. Но имеется в виду, что, ну, в как бы молодежной субкультуре, возьмем клубча, да, например. Ну, у хот-дога, сами понимаете, как бы очень неоднозначная коннотация, да? Ну, то есть, типа многие используют хот-дог как сексуальный подтекст, короче. Типа, честно говоря, это настолько криповая реклама AI плана, что я просто, ну, типа это. И если так подумать про брендинг AI компаний, то это все находится в очень, очень плачевном состоянии. То есть я недавно занимался тем, что смотрел как бы обычные рекламы на Фейсбуке, как, ну и на ТикТоке, как продвигаются вообще AI компании. Никак не продвигаются. Брендинга, рекламы ни у кого нету. То есть-
Так а ты посмотри, как кринжово выглядит вообще все. Вся реклама, когда ты в Сан-- в Сан-Франциско подъезжаешь, у тебя в Сан-Франциско начинается реклама как раз таки по сто первой, и там висят билборды. Каждый второй билборд - это билборд AI. Почему мы приводим пример Сан-Франциско?
Да.
Потому что все же здесь сконцентрировано самое большое количество денег в технологическом мире, вообще в мире, да? Самое большое количество денег в мире, в мире. И у тебя, значит, ты подъезжаешь, там висит пятьдесят процентов рекламы. Эта реклама просто абсурд некоторый. Ты ее видишь, думаешь, что за хрень? Вот я с точки зрения массового маркетинга и продаж просто порази-- поразительно это видеть, как это работает, да.
Это причем не только билборды, это вообще мне кажется, что сейчас к любому продукту делается приставка AI. Человек на нее клюет, заходит и потом забывает: а где собственно AI? Потому что там AI организует вашу там Ваш ежедневник AI там сделает это, AI сделает то. На самом деле там даже и нет, по сути, этого продукта, как бы этой составляющей,
это просто очень хайповая приставка, чтобы сделать хороший маркетинг.
Ну, это хороший маркетинг для того, чтобы получить, может быть, показать какому-то фонду, что ты рекламируешься. Потому что все же, вот когда OpenAI показывает свою рекламу на Супербоуле за четырнадцать миллионов долларов, это, наверное, адекватный маркетинг. То есть это выход в массы. И в реальности это показывает OpenAI, кстати, мне кажется, за последние два месяца сделал большое количество таких серьезных ставок. Вот они внедрились в госаппарат полностью, они внедрились ко всем ученым, они начали внедряться в, во всякие внутренние программы, закрытые по использованию их тулзов. То есть они отдельно прямо выделяют целые спектры для того, чтобы использовали их систему. Плюс они массово рекламируются перед, на самом большом, на самой дорогой, самая дорогая реклама, да, в Америке на Супербоуле, на финале матча, на финале матча по американскому футболу. И показывают, показывают себя как массовый, как массовое приложение, да? И чтобы их начали замечать как такой огромный большой бренд. Потому что мне кажется, что относе-- отношение к технологическим компаниям, у таких строгих серьезных компаний, там, производители автомобилей, там, стали, значит, домов, у них такой: "Блин, ну какой-то OpenAI, какая-то конторка". Вот такой выход он показывает-
Мыльный пузырь.
Да, да, типа, типа мыльный пузырь, да. Потому что никто не говорит, что Google мыльный пузырь или Apple мыльный пузырь, или Amazon, они уже как бы не мыльный пузырь. Это факт. И здесь OpenAI, мне кажется, выходит в зону совершенно другого игрока. И я напомню, что, например, был Zoom, когда-то стоил там сто миллиардов долларов. Был момент, да, это был сентябрь двадцать первого года, и вот он сейчас это, это, это вот переоценка. Непонятно, почему такая штука стоит. OpenAI, наверное, начинает выходить в лигу компаний, которые, когда они говорят, что мы сейчас в шестнадцати штатах будем строить, по-моему, вот сегодня заявление было, что они планируют построить, по-моему, в шестнадцати штатах они будут строить свои здания и везде там будут внедрять, ну, вот вместе вот этот в этом большом проекте, который на полтриллиона долларов, да? Что им нужны мощности для внедрения AGI, очень большие мощности, да, которые достигнут там каких-то, каких-то космических данных. Ну, вот это, это хорошая уже реклама, хороший показатель.
Вопрос как с ними конкурировать, какие стартапы людям делать? Потому что вот даже нас смотрят много людей, которые делают стартапы. Будет, кстати, классно. Напишите, пожалуйста, какие у вас есть идеи по стартапам, что вы делаете или создавали, или что вы слышали, или какие вы где, что вы видите работающее. Я что лично вижу огромное количество людей. Вот у меня был человек позавчера, ну, такой с серьезным бизнес опытом. Он говорит: "Мы делаем, внедряем AI sales ассистентов". Но я, если честно сказать, не понимаю, кто вообще делает и внедряет AI sales ассистентов. Потому что если вы хотите сделать стартап и заработать много денег, ну, тогда вам надо иметь пятьдесят потенциальных компаний. Сейчас вот прямо иметь, с которыми вы вместе договорились о внедрении какой-то там функциональности, которую вы устроили в CRM-систему, она просто начала работать. И вы всем говорите, что эти AI sales ассистенты начали работать, а просто со стороны на рынок выходить без вот этой, без живого, живых продаж, без настоящего присутствия продаж и создавать это сбоку, эту примочку. Я не представляю, как там юнит-экономика вообще в ней сработает. И как на этом вообще деньги заработать, да, как вот внедрить, что из этого по-настоящему заработать, как это для пользователей донести?
Потому что мы сколько угодно DeepSeek может обсуждать там, что, сколько он денег вложил. Но вопрос если ты Google и у тебя есть доступ к консьюмерскому рынку, ну, то люди будут использовать Google. Если есть Meta, у него есть доступ к консьюмерскому рынку, люди будут использовать Meta. Вот. И Meta, кстати, сделала очень крутую рекламу. Не знаю, вы видели или нет, мы ее покажем обязательно здесь вставим. Они сделали рекламу очков вместе с звездами из Марвела. И очень прикольно. Очень крутая реклама очков, и мне ка-- в этот момент времени ты смотришь на эти очки, думаешь: "Блин, прикольные очки, все же их надо покупать". То есть, вот они, они делают, делают вот эту ставку, показывают шаг за шагом развитие вот этих Ray-Ban, своих очков вместе с Meta. И очки уже очень красивые. И реклама сделана очень интересно. И даже юзкейс, который они показывают, он прикольный. То есть люди находятся в доме, в начале это типа как в музее, они в доме находятся известного человека и стоят в очках, смотрят картины и спрашивают, сколько стоят эти картины. Очень, ну, вы посмотрите эту рекламу, она очень прикольная.
Она очень прикольная.
Hey, Meta! What is this artwork? Comedian by Mauricio Catalan worth six point two million dollars. What? What? That's a six point two million dollar banana. Are you kidding? We need to find you another banana. Bananas. Bananas. Gentlemen. What a place you have. Who eats art? Think you're supposed to say: "Hey, Meta!" Like: "Hey, Meta! Who eats art?" And then Meta would say: "Chris Pratt". Hey, Meta! Call my lawyer.
И это хороший юзкейс, на самом деле. То есть я понимаю, что, блин, я, наверное, купил бы очки, если бы я поехал, не знаю, путешествовать по-- в Европу или куда-то еще, или пошел бы в музей. Вот я одел бы очки и с этими очками ходил бы по музею, да?
Вместо аудиогида.
Конечно, они то-- да, вместо аудиогида, как бы вот. С точки зрения юзкейс. Юзкейс надуманный, что мы с вами вместе встретимся и будем типа в очках у друг друга спрашивать. Но это выглядит сюром, да, сюрреалистично. Пока! Пока выглядит сюрреалистично, но этот кейс, по крайней мере, вот они его двигают. В какой-то момент времени, может быть, он станет масса, а может быть, и не станет, да? И появится какая-то другая технология, как кулоны. Кстати, Элинар, помнишь, я этот кулон купил? Они мне до сих пор его не прислали.
Пришел?
То есть, опять же, мы вернемся вот к теме, которую Ян Лекун говорит, что в горизонте через пять лет все поменяется. А может быть, Alexa в феврале выпустит обновление. Ну, я понимаю, что вы в это не верите. Мало кто в это верит, что Amazon на это способен, что Amazon на это способен просто . Вот.
А это не так сложно же, Саш. Технологии-то позволяют.
Это вообще легко.
Железа нового не надо.
Это вообще легко сделать.
У тебя железо то же самое.
Ты выпускаешь на это железо, выпускаешь апдейт и просто захватываешь, чертовой матери, весь рынок. Я не понимаю, почему до сих пор там нету простой модели, которая нормально разговаривает, а не позволяет просто будильник сделать и с пятого раза слышит, что надо шторы закрыть, да? Сразу слышит. Вот. Но до сих пор этого не сделали, понимаешь?
Возможно, нету коммерчески интересного кейса, который был бы востребован. Ну, вот, например, если мы возьмем какой-то кейс без использования сторонних приложений, да? Вот оставим за скобками, там, условно, вызов такси, заказ продуктов или еще что-то такое. А вот условно, вот ты находишься на кухне, да? Чаще всего там плюс-минус на кухне стоит эта колонка. И вот, а что ты с ней будешь делать, кроме установки будильника, когда-
Начнешь, начнешь использовать Amazon Alexa как чат GPT, только голосовой.
Это, кстати, мой часто используемый кейс.
Самый основ-- самый основной.
Но смотри, смотри, начнешь использовать.
Но я купила механический таймер.
Начнешь использовать Alexa, Amazon Alexa, как обычный чат GPT, только голосом. То есть у меня появится устройство. Вот у меня много стоит их в доме, там, штук десять, не знаю. И ты начнешь дополнительно спрашивать какие-то вещи через голос, а не открывая телефон. И это на самом деле удобно, ведь мы все с вами будильник можем и на телефоне поставить и напоминание. Но почему-то ставишь иногда на Alexa. Или ты можешь спросить погоду где-то еще, но почему-то спрашиваешь вот у этого элемента, который показывает Alexa, например, где-то. Или музыку. Ты можешь и на телефоне поставить музыку, колонку подключить, но стоят у меня дети лично очень много это используют. И я помню, как мы Али-- Алису в Яндекс использовали именно с точки зрения музыку поставить или напоминание сделать, или какая погода спросить. Чего не хватает? Не хватает более качественного разговора, качественного понимания текста, рассказать что-то, дополнить что-то и так далее. А можно ли это консьюмерски продать? Ну, наверное, если это соединить в историю того, что я у-- они сделают какую-то крутую работающую систему, которая мне скажет, я скажу: "Слушайте, я на прошлой неделе там покупал, не знаю, чечевицу вот эту или покупал, заказывал вот эту рыбу, там, Whole Foods. Можешь мне посмотреть, она сейчас есть в наличии или нет?" Ну, наверное, какие-то я могу.
Вот сейчас в Штатах очень большая проблема с яйцами, не продают с яйцами тяжело.
Да, да, да.
Их заказать тяжело, да. Да, жестко, жестко. И до того, что там в перепродажных магазинах по пятнадцать долларов стоит двенадцать яиц, да? Тяжело. Ты открываешь Whole Foods.
Каждый год, кстати, одно и то же.
Да. Ты покупаешь Whole Foods в доставку, и у тебя, значит, в доставке. Причем, что здесь очень большое разнообразие яиц и операторов, и здесь очень крутого качества яйца. Я нигде такого не видел в мире, да? С точки зрения вот описания, деталей, нюансов. Очень здесь это распространено, но при этом сейчас проблема, они там поубивали какое-то количество куриц и всего. И ты, и мне, мне нужен конкретный вид этих, ну, конкретная, конкретный производитель, например. И ты заходишь, и получается, что вот я бы спрашивал бы такое. Есть некоторые юзкейсы, которые вроде как работающие, но их надо тестировать, Эльнар. И Amazon же, вы знаете, нет, у Amazon была такая кнопка, ты покупал физическую кнопку, например, для заказа Colgate щеток. Вот многие, кто не был в Штатах, они это не проживали, и у нас этого особо не было распространено. Что это было? Ты мог, например, или насадок для Oral-B щеток, да? Или пасты зубной. То есть ты покупал кнопку физическую, ставил на нее триггер, что она делает заказ в Amazon, и ты, получается, нажимал ее, типа купи пасту, и она покупала. То есть, по сути, представьте, вы в ванной находитесь, у вас есть какое-то табло, там есть какие-то кнопочки.
Стена из кнопок.
Там есть какие-то кноп--
Шампунь, щетка.
Кнопочка, и ты типа кликнул и нажал. Она-- какое-то время эта тема жила, да? Она, по идее, трансформируется вот в какой-- зачем кнопку, кстати, делали, а не компьютер? Ну, потому что ты как бы некоторое, по идее, удобство. Ты вот находишься сейчас, видишь, что у тебя закончилась паста, или сейчас ты видишь, что тебе надо закупить эту историю, и ты кликнул. Вот у меня вчера закончились перчатки на руки одевать, там, не знаю, чистить рыбу или мясо. Я такой: так, надо заказать, но у меня на мне, на мне сейчас рыба на руках, и получается, ты мог забыть. Или у тебя закончились салфетки, ты мог забыть. И вот такие кейсы Amazon, Amazon Alexa, она, по идее, это делает, типа добавь в корзину перчатки. Но я сейчас это не делаю. Почему? Потому что если Amazon Alexa скажу: "Amazon, значит, Alexa, добавь мне перчатки в корзину", большая вероятность, она мне добавит туда, она ничего не добавит или переспросит меня или, или, или скажет: "Нет, Александр, вы знаете, я не могу посмотреть ворота".
Ну, какую-нибудь ерунду просто мне выдаст, да, бред. И в этот момент хочется в стенку кинуть эту Alexa. То есть вот.
Да.
Такие фишки, такие фишки. Дети, кстати Вот у меня есть мой сосед делает. Он очень богатый, дорогой, ну, известный человек, богатый в американском рынке. Он делает два стартапа, один из его стартапов он делает технологический продукт колонку детскую, которая будет с детьми общаться. У нее будут некоторые настройки через. У нас, кстати, у нашей компании даже два таких контракта есть. Ну, вот один, один вот он. И, значит, он делает, что люди общаются, значит, дети будут общаться с этой колонкой, это станет их уникальной историей, все остальное. Кейс рабочий очень рабочий, потому что когда ты ему говоришь iPad, они говорят ну, это не iPad, это как бы что-то другое. И я вижу, как вот у меня один, у меня четверо детей, и у меня Игорь, ему восемь лет, он часто подходит к Алексии и говорит: "Давай поиграем, я буду угадывать музыку, давай еще что-то сделаем". То есть это другой способ, не комп, не комп. И родители еще на это внимания не обращают. Все как бы ну, это же не компьютер. Пусть он с этой колонкой поиграется, да, голосом. И если скажешь можно компьютер, ты ему скажешь не-не-не, сейчас уже нельзя компьютер, а как бы колонку, он к колонке у него же нет лимита на эту колонку. И что-то еще, он с ней играется кейс. То есть Amazon в это деньги очень большие вкладывает, чтобы удержать, удержать там рядом детей. Все дети знают, что такое Amazon. У меня маленький сын, четыре года, он логотип Amazon знает. Он говорит: "О, это Amazon!"
Да, да, да.
Таня, у тебя тоже маленькие дети. Они знают, что там-
У меня двухлетний знает, что это посылки везут.
Да, да, да.
Закажи на Amazon мне там Infiniti надо вот эту игрушку закажи мне. Говорит: "Прямо сейчас закажи!" Ты ему говоришь: "Я закажу". Он говорит: "Прямо сейчас закажи!" И вот они же внедряются. Почему там нету этого юскейса? И, Саша, ты хотел сегодня вот про оборудование сказать, что в оборудовании происходит, в hardware стартапах
вообще?
Блин, ничего не происходит. Ну, в смысле, ну, были эти игрушки, там, пенданты, там были наушники, там какие-то кулоны, рэбиты. Ну, ничего же, да? То есть, ну, типа абсолютно ничего, да? То есть Curio были эти игрушки детские, прямо вообще ничего не произошло. То есть имеется в виду, что it's like, условно говоря, то есть я понимаю, что в hardware, да, то есть надо понимать, что движется медленнее, что как бы, да, ты вот не можешь миллион чего угодно произвести, что маржу сложно. Все понятно. Ну, разумеется, да. То есть есть большое количество ограничений, но нет ни одного девайса, который даже там, ну, там, условно говоря, нету ни одного девайса, девайса, которого там тысяча копий, например, да? Ну, или порядка пятьсот тире тысяча, чтобы он был успешным, чтобы его люди хотели, чтобы люди об этом говорили. Такого нету, да? То есть имеется в виду, что, конечно, стартапам настроить производство девайса это много, много времени нужно, но даже нету, даже виральности никакой нету, да? Нету стики использования ни у кого, да? Хотя понятно, что часто там пятьсот тире тысяча девайсов дают там, условно говоря, инфлюенсерам. То есть субсидируют как бы использование, дают человеку там попользоваться, чем-то пользоваться, платят ему, чтобы он там выкладывал каждый день, даже такого нету. То есть.
Не, мне кажется, это тоже и Google, и Apple, по идее, могли что-то уже сделать, да, интересное. Или небольшой, небольшой какой-то оператор. Они могли какую-то компанию даже небольшую купить, как ты говоришь, она там десять тысяч устройств выпустила, и мы бы знали, что это устройство. Не, ну делали это устройство, как называлось, помните? Мы сейчас еще раз про него расскажем, кто его не видел. Это была, мне кажется, попытка, ну, там не кулон только-
Который в скафке рассказывал, да?
Который вешался, не, который вешался сюда с такой камерой, и у него есть какое-то движение вперед. Саша, ты не помнишь название его? Мы его в каком-то из выпусков даже говорили про него несколько-
Но я-
Ну, там проблема была, Саша, в том, что ChatGPT не внутри был, что это был все равно такая надстройка, которая с телефоном дальше связывается и дальше там по API бросает, да? То есть, вот у этих устройств основная проблема в том, что, ну, смысла у них нету, они пока как выносной микрофон, как какой-то дополнительный минимальный интерфейс только используется. Если появится что-то-
Не, ну это может быть. Смотри, но если это устройство подключено к Wi-Fi, то то, что у них нету, мне внутри какая разница, как Amazon Alexa, в ней же тоже внутри нету ничего. Смотри, ты ее из розетки, она вообще там такой, там такой, там софт, мне кажется, написали в 1650 году, когда его писать не могли. Я не знаю. Ну, просто я вижу качество интерфейса, качество подгрузки картины, качество всего остального. Просто ты поражае-- ты реально поражаешься просто продуктовому, продуктовому сериализму, да? И, а, вот устройство массово не стали использовать. То есть это не стало даже трендовой как бы темой. Вот что больше я всего видел, — это, конечно, очки. Вот очки, они как бы продолжили, знаете, как поколение пошло. То есть в очках я периодически вижу все же людей. Я видел людей, которые снимали ими, этими очками. Я видел как бы, ну, какой-то, может быть, хайп такой. Они в магазинах продаются много. Ты приходишь прямо в магазин, заходишь в Ray-Ban, и целая полка огромная очень часто стоит. Они же сейчас очень много дизайнов выпустили с этими очками, которые Meta Ray-Ban Smart Glasses, да? И они их выкладывают прямо, их очень много. Вот Ray-Ban в целом бренд скаканул, он модный, его огромное разнообразие.
Но он это, он всегда был.
Да, он еще, я говорю, еще. Еще, да. Вот это количество, мне кажется, моделей у Ray-Ban очень-
У него очень хорошее соотношение цены и качества.
Да, цены и качества всего. Вот интересно, конечно, в устройствах я очень хотел бы, чтобы в этом году на консьюмерском рынке мы увидели внедрение каких-то вот домашних, домашних тем, которые начнут вместе с моделями искусственного интеллекта функционировать или синхронизироваться. Вот. Или что-- то, что появится, что будет живое с точки зрения hardware.