ChatGPT - это не продукт, это эксперимент, и мы не клиенты OpenAI. Их такое секретное оружие - это Сэм Олтман. Кто-то мне рассказал историю про него, что Пол Грэм когда-то сказал: "Один из умнейших людей, с которыми я когда-либо разговаривал, это Пол Грэм, это человек, который основал Y Combinator".
Gemini - это просто технологическое решение или все же это продукт?
Что с Anthropic и с их культурой?
Anthropic - это почка, которую переместили из OpenAI. Зная, как Apple немножко устроен изнутри, я могу сказать точно, что вот iPhone - это точная копия организации, которая построила iPhone. Одним из изначальных инвесторов в OpenAI был Маск.
Всем привет! Мы на канале To The Moon. Технологические новости, инсайты из Кремниевой долины по всему миру. У нас сегодня спецвыпуск. Напомню, мы выходим по воскресеньям, каждое воскресенье и по средам. Иногда у нас периодически спецвыпуск. И у нас сегодня специальная спец-- специальная такая, значит, встреча с Максимом, с моим близким товарищем, который... Макс, ты сколько уже, тринадцать или четырнадцать лет в Сан-Франциско живешь?
Ну, тринадцатый год.
Да, тринадцатый год, значит, живет в Сан-Франциско, очень глубоко в искусственном интеллекте, в AI технически, вообще знаниями, контактами. И мы с ним буквально недавно обсуждали тему влияния культуры различных компаний на то, какие продукты у них получаются. И как раз обсуждая вопросы, почему, например, OpenAI выпускает определенные решения, а некоторые вещи у них не получаются. Или почему у xAI получается то, что получается. Пришли вот к этой теме культуры и решили запускать, записать специальный выпуск. Я думаю, что он вам будет очень интересен. Не забываем поддерживать канал, лайкать и Максу тоже писать привет.
Один из фундаментальных у меня, которых был вопросов, почему OpenAI за посл-- давайте так, даже не за последние два года, за последний год ряд определенных продуктов не выпустил с точки зрения таких классных решений. Например, они берут, там, бесконечно перемещают ползунок выбора модели, да, или запускают Pulse, который потом не развивают, или выпускают версию Deep Research, и потом ее тоже не развивают. Или выпускают Sora, потом забывают на нее, потом выпускают, апгрейдят новую, потом опять забывают про нее, потом выпускают GPTs, потом говорят, что это не работает, потом выпускают плагины, выпустили, потом не работает, потом, потом, значит, говорят, вы можете сами свои приложения делать, потом выпускают агентов, потом про них забывают, выпускают напоминания. То есть OpenAI сделал огромное количество различных решений, но как будто не доводит их до конца. Да? Шопинг выпустил, да, шопинг тоже до конца не довел. И почему это так происходит?
Ну, это не уникальная ситуация. Когда-то на Google точно так же ругались, что Google запускает постоянно какие-то продукты и потом их закрывает. Но здесь, как мы уже это с тобой обсуждали, по-моему, это типичное вообще применение или типичное, э, типичная ситуация, описываемая законом Конвея.
Закон Конвея - это, ну, это не совсем закон, это такое наблюдение одного инженера, который, э... Закон утверждает, что любая организация, которая разрабатывает какую-то систему, она неизбежно создает дизайн, который копирует структуру коммуникаций вот этой организации. То есть организация, по сути, в виде вот какого-то продукта, над которым она работает, она создает копию себя. Как устроена команда, так будет устроен и продукт. Да? И если мы посмотрим исторически на то, что ком-компании здесь в Долине строили, наверное, не только в Долине, я просто гораздо лучше знаком с технологическими компаниями, которые здесь находятся. Я могу сказать, что закон соответствует реальности на сто процентов. То есть если мы посмотрим на то, как, например, Apple строит продукты, да? И зная, как Apple немножко устроен изнутри, я могу сказать точно, что вот iPhone - это точная копия организации, которая построила iPhone. Вот. То есть в Apple всем, по сути, руководят, компанией руководят продакт-менеджеры. Не инженеры, не менеджеры, не, не какие-то там люди сверху, как все считают. Нет, это продакт-менеджеры, которых, конечно, наняли люди какие-то сверху, начальники, да? По сути, вот культура определила того, кого наняли, и потом эти продакт-менеджеры управляют всей компанией, и они, соответственно, строят продукт. Вот поэтому если посмотреть с точки зрения того, как продукт выглядит, он очень когерентный, он очень такой без швов, что ли, да? Потому что продакт-менеджеры договорились о том, как все будет выглядеть. И если что-то не соответствует вот видению какому-то такому общему, о котором они договорились, они это исправят, да?
Потом давайте посмотрим на Google. Вот у Google совершенно другая ситуация. Есть несколько продуктов, которые просто технологически все просто настолько опережают. Вот тот же самый email. Никто не в состоянии построить Gmail еще один, да, до сих пор. Сколько лет Gmail уже, да? Он две тысячи четвертого или две тысячи третьего года выпуска был. Столько лет этому продукту, никто до сих пор не может повторить успех Gmail. Но при этом как бы сам продукт, он не настолько вылизанный. И опять же, даже если посмотреть на то, как Gmail релизится, вот когда, когда вы последний раз видели релиз Gmail? На каком релизе вы сейчас Gmail находитесь? Все знают, что у нас iPhone 17 сейчас, да? Вот есть сентябрь, в сентябре выходит Тим Кук на сцену и новую версию продукта выкатывает. Какая сейчас версия Gmail? Никто не знает.
Она там есть какой-то внутренний билд, да, но понятия никто не имеет, потому что Google руководят не продакт-менеджеры. Это не продуктовые люди. Google руководят инженеры, которые, по сути, ставят задачи с точки зрения технологий. Вот у них есть идея, как что-то сделать. Они эту идею воплотили. Эта фича интегрируется внутрь Gmail или внутрь поиска, или внутрь еще чего-то, да? А как продукта как то-- как такового нет. Это живой такой, эээ, инженерная-- живая инженерная система. Там, конечно, есть продукт менеджеры, но я работал, ааа, поиске в Google, да, я просто видел, как это все происходит. У нас на инженеров пятьдесят был один PM. Вот, который, соответственно, там чем-то занимался, каким-то цветом кнопочек. Но, по сути, все решения принимались на уровне, вот, ин-инженерных те-- лидеров, да, тех-- техлидс и так далее. Вот, которые потом, соответственно, направляли движение всего продукта. Ну, вот мы сейчас подходим соответственно к тому, чт-что происходит внутри, ааа, AI корпораций сейчас, да? А, если рассмотреть их сквозь призму закона Конвея, да, получается точно та же самая картинка.
Ааа, кто основал OpenAI? Пять ресерчеров. Это люди, которые занимались в Google ресерчем AI модели. Ааа, люди, которые стоят у истоков компании, фиксируют ее культуру. То есть они кристаллизуют, как бы создают, э, культуру, которая определяет то, над чем компания будет работать, какие у нее, у людей будут спо-- бли-- э, больше всего интересы. Самое главное, кого они наймут. Они нанимают таких же людей, которые, которые похожи на них. Они нанимают людей, которые соответствуют, эээ, их ценностям, которые думают так же, которые так же видят мир. Вот они понанимали кучу других ресерчеров, и я могу точно сказать, у меня много друзей там работает. Ааа, эта компания управляется ресерчерами. Ресерч организация OpenAI - это отдельная такая элитная организация, которая, по сути, задает, э, темп всей остальной организации, всей большой корпорации. Хотя сейчас она уже составляет из себя, может быть, там, десять процентов всей компании. Вот. Ааа, и теперь, если мы посмотрим на продукт, да? А это эксперимент. ChatGPT - это не продукт, это эксперимент. И мы не клиенты OpenAI. Мы, если, если вы платите им деньги, или даже если вы просто пользуетесь ChatGPT, вы просто поставляете данные для этого эксперимента. Ну и если вы поставляете деньги, вы поставляете еще какие-то ресурсы, да? Э, никто не хочет создать лучшего чат-бота.
И даже более того, о-- лидеры OpenAI об этом говорят, просто их не слушают. Они говорят, что мы не здесь для того, чтобы чат-ботов и SORA строить. Мы строим, ааа, A-AGI, общий искусственный интеллект. Вот.
Да, общий искусственный-
Они строят общий искусственный интеллект. Эта компания об этом заявляла с самого своего основания. Они про это и говорили. Правда, они изначально собирались, эээ, его как бы, ааа, зо-- опенсорсить, если так это можно назвать, да? То есть, эээ, OpenAI основалась как компания, которая строила бы AGI в противовес Google. Потому что Google уже, в принципе, начал в середине десятых, ааа, работу над этими, эээ, над этими моделями и так далее. Иии несколько ресерчеров поняли, что это будет опасно, если Google будет единственной компанией, у которой будет в руках этот AGI. И чтобы, чтобы сделать противовесом, чтобы создать какой-то противовес, доступный другим людям, не Google, а, для этой технологии они пошли и основали OpenAI. Это-- они не собирались строить чат-бота, они не собирались строить видеоредактор, они не собирались никаких продуктов выпускать. Это был, это был-- была лаборатория, которая занималась исследованием в сфере искусственного интеллекта с целью построить общий искусственный интеллект. Они по-прежнему этим занимаются. То есть их просто никто не слушает. Они об этом говорят. Да? Эт-эт-- у них нет задачи выпустить какой-то продукт. И поэтому, когда они не выпускают очередного какого-то продукта, не стоит этому удивляться. Все-
Кто-- не стоит в этом удивляться. Все, что вы-- мы видим, это эксперимент, это часть большого эксперимента. Это такие микро эксперименты, которые являются частью общего большого эксперимента.
некоторые уточ-- некоторые уточнения задать здесь. Если они построили AGI, то ресерч закончился?
Эээ, да! Потому что о-одна из основных properties AGI состоит в том, что он, эээ, самоулучшающийся, он будет продолжать строить себя. Как только ты получил самоулучшающуюся систему, ааа, тебе больше не надо ей заниматься, она сама себя улучшит гораздо лучше, чем ты улучшишь.
Ну а они дальше, да, другими исследованиями будут заниматься, будут строить, там, там есть новые три буквы ASI всякие и так далее. Или они настоящие AI, там, неважно. Или ониыы, что произойдет? Это будет продуктом? AGI станет продуктом для, вот, для людей? Если они строят AGI, они занимаются исследованием или так как они исследовательская организация, то это будет, ааа, тот же самый исследовательский продукт.
Вот электроэнергия - это продукт?
Навер-- непонятно. Непонятно.
Да, это-
Я понимаю, просто ты спрашиваешь.
Она настолько проникла в суть, эээ, мироздания на данный момент для нас, да, что мы не представляем без нее как бы жизнь. То есть она вот настолько везде, что если у тебя пропало дома электричество, ты не знаешь, что, что тебе делать со собой, да? Ты не можешь суще-- функционировать, ты не можешь еду приготовить, ты не можешь заняться своей обычной работой, скорее всего, да, для большинства людей. Вот. И, а, AGI, скорее всего, займет очень похожее место в нашем, нашем мире. То есть это будет штуковина, которая позволит нам решать какие-то задачи, да, но она вот настолько проникнет в суть, вот, мира вокруг нас, что мы не будем даже думать о нем
как о продукте.
Слушай, очень интересно. А если вернуться назад чуть-чуть к Google. Ты такую классную тему поднял. Мы сейчас перейдем к Gemini. Я все же хочу про Gmail сказать. Ты поднял очень интересную тему. Ты говоришь, смотрите, есть офигительный продукт, просто нереально крутой в плане мирового использования, да? И при этом не смогли из него создать что-то большее. Ну, например, не смогли из него сделать, эээ, какую-то инфраструктуру, не знаю, как в WeChat сделали, да? Или не смогли на нее на базе-- рядом с ним мессенджер поднять или не смогли рядом с ним-- даже видеоконференции не смогли с ними рядом поднять. Все равно это отдельное приложение. То есть не смогли на базе этого приложения что-то сделать, да? Он остается вот этим старым непонятным приложением. У меня у самого основной ящик на Google, хотя я пользуюсь, там, интерфейсом Apple. И мне вообще интерфейсы почтовые не нравятся. Я, эмм, для меня такое ощущение, что они не изменились с тех времен, когда я завел первую почту, там, в девяностые годах. То есть для меня еще раз, вот у меня некоторые так и ты это четко сейчас озвучил, наверное. Ааа, у них была такая задача, у Gmail?
Да нет, опять же. То есть задачи у гугловских команд стоят всегда технологические. Ааа, когда, когда они решили-- Gmail тоже был экспериментом, но был технологическим, не научным экспериментом. Эээ, идея была в том, если вы помните, дооо-- если люди настолько же старые, как я, эээ, смотрят это, то они, наверное, помнят, что до Gmail, э, бесплатный почтовый ящик обычно, ну, в нем, в нем можно было сохранить, там, двадцать пять мегабайт, допустим, или тридцать мегабайт почты, да? И Gmail был таким технологическим экспериментом. Можно ли сделать бесплатный почтовый ящик на основе, ааа, гугловской инфраструктуры, который позволит людям никогда не удалять почту? Они сначала выдали один гигабайт пространства, который тогда, на тот момент казался просто каким-то гигантским, гигантским пространством совершенно. Люди еще тогда не отправляли стомегабайтных почтовых вложений , эээ, видео и так далее. Интернет был не настолько быстрым, но, эээ, потом туда добавили два гигабайта. В итоге они сделали десять гигабайт. Теперь за деньги можно расширить даже размер этого почтового ящика. Вот в чем была суть эксперимента. Сделать почтовый ящик и сделать email почтовый ящик, который бы позволил тебе никогда не удалять почту. Этот эксперимент полностью оказался успешным. Опять же, Google, никто в Google не собирался строить никаких продуктов. Это была технологическая задача построить scalable, такой скалирующийся, очень хорошо скалирующийся про-- эээ, технологическое решение, которое позволит людям никогда не удалять почту. И за счет этого какие-то интерфейсные возможности были построены вокруг этого дела. Потом сверху еще докрутили хорошую борьбу со спамом и все. Gmail, по сути, убил инновации внутри email, потому что они сделали настолько хорошее решение, да, которое-- с которым невозможно было соревноваться, по сути.
Они решили главную задачу, получается, они решили
главную задачу человека.
Они свою главную задачу решили, но при этом убили Gmail за счет этого. Потом-- убили, убили инновации внутри email, потому что Gmail — это, это хорошая такая монополия, такая мощная, про-прочная, хорошая монополия. Но так как они сделали продукт бесплатным, да, зарабатывать на нем деньги очень сложно оказалось. Это моно-- это оказалась очень странная монополия, которая создает кучу value, но вообще его не capture, да? У компании какая задача? Создать какую-то ценность, да, value. И потом часть этого value должна осесть внутри компании. И, соответственно, ты умножаешь value на, на то количество, которое оно осело внутри этой компании, которое компания так называе-- ну, по-английски это называется to capture it, то есть смогла захватить какую-то часть этого, этой ценности, да? И вот твою успешность компании и размеры компании можно оценить по, эээ, вот этому. Ценности, умноженное на ко-- на процент, который она смогла, ааа, захватить, да? Вот Gmail полностью создал кучу, кучу value, захватил весь рынок, да? И при этом как бы не смог вот этот, вот эту ценность нисколько захватить, по сути. Там очень, очень близко к нулю, эээ-
Заработать.
Очень близко к нулю более, да. То есть заработок да. Но почему? Потому что они не смогли, вот, создать машину по захвату этой ценности. Вот- Если посмотреть, например, на поиск, да? То там ситуация произошла совершенно обратная. То есть, эээ, Google действительно построил очень-очень ценный продукт, но потом с помощью рекламы, эээ, скопировав AdWords, да, потом, эээ, скопировав другие рекламные продукты, они смогли вот эту вот ценность поиска, ценность, которую они создали, этот value, который они создали, они смогли его захватить. И за счет этого Google стал такой ценной компанией, да? Вот с Gmail это не получилось, с картами это не получилось, потому что, а, да, на самом деле с поиском это была ус-- это просто, э, была случайность. То есть, эээ, когда Ларри и Сергей собрались строить компанию вокруг поиска, их задача была построить самый лучший поиск. Они не думали про то, как они на этом деньги будут зарабатывать. Они вслух об этом говорили, что мы не знаем, мы не думаем про это сейчас. Что-нибудь-- мы создадим что-то очень ценное и потом посмотрим. И вот у Google это осталось в крови, вот эта вот, э, идея, что давайте создадим что-нибудь техно-- ценное, очень технологически, а потом посмотрим. Вот. А, иии, ну, в каком-то смысле OpenAI пошел стопами Google. Ну, действительно, там пять гуглеров создали компанию, да, это люди, которые ушли из Google и которые создали компанию пох-похожей культуры в каком-то смысле, да? Но о-ориентированную именно не технологически какие-то, а, эксперименты, она скорее такой научный эксперимент. Вот. Это люди, которые прежде всего ориентировались на работу с RL — reinforcement learning. И они как бы немножко по-другому смотрели на эту задачу.
Теперь, естественно, AI — это уже в том числе технологическая задача, очень сложная, да? Но смысл всей истории в том, что ни Google, ни ChatGPT, ни, ни OpenAI, они не, не продуктовые компании, они не строят продуктов. Это ком-- первое, это компания технологическая. Google был построен вокруг технологической задачи, а именно нужно было проиндексировать весь интернет и потом, а, прогнать по нему алгоритм PageRank, да? На тот момент эта задача, она не решалась. Не было технологического решения для нее. Ээ, Google собрал большое количество очень хороших инфраструктурных инженеров, и они смогли эту задачу решить. Ну и из этого родилось ДНК того, что мы знаем и любим как Google сегодня, да? А, ChatGPT — это research лаборатория, которая по-прежнему занимается одним таким большим экспериментом и периодически выпускает подэкспериментики, которые почему-то все пытаются одеть в такую вот, а, халат продуктов, да, и все видят как продукт. Но это просто эксперимент.
Скажи, а если Gemini взять? Gemini — это, а, просто технологическое решение или все же это продукт? Вот они взяли, они сделали, например, Gemini, а вокруг такое ощущение, что модели, например, вот как модель видеогенерации Veo или как модель создания картинок надо Banana, или как там продукты есть Notebook LM, где ты имеешь возможность загрузить огромное количество данных разных, ну, и, э, работать в рамках AI. Это строится вокруг Gemini или это опять же просто разные технологические задачи? И поэтому интерфейс такой кривой в этом плане.
Ну, интерфейс кривой у Google был всегда, скажем так. А, то есть ни одного продукта Google я не знаю с хорошим интерфейсом, но они просто, они не про это. Вот. То есть это не про-- это, скорее, вот, это, это область, которую Apple очень хорошо отрабатывает. То есть графические интерфейсы, конечно, юзабилити в Apple задизайнено очень хорошо, а, как и в других тоже компаниях. Но это не про Google. А, у Гу-- вся история с Gemini и сопутствующими продуктами — это все реакция, а, на внешний раздражитель в виде ChatGPT, да? Гу-у Google была вся технология, у Google были люди, которые хотели над этим всем работать уже десять лет назад, да? Э, и очень многие людиии расстроились, что Google над этим не работает, и ушли, в том числе в OpenAI, в том числе в Anthropic
В OpenAI, в том числе в Anthropic. Да? А-а-м, и то, что сейчас происходит внутри Google, это прежде всего реакция нааа, на популярность, э-э-м, вот этих AI, AI экспериментов, AI продуктов вне Google.
И Google понял, что на самом деле, ну, по-хорошему, если так присмотреться, да, и немножко, немножко прищуриться, что такое ChatGPT? Это просто следующая итерация поиска. Это просто с-- то, как люди будут искать информацию в будущем. То есть даже если у нас не получится AGI, то количество value создано ги-гигантское. Вместо того, чтобы щелкать по ссылкам и интегрировать какое-то понимание проблемы, да, ты можешь просто про проблему с-с-- сразу начинать задавать вопросы, как будто у тебя есть интерн, который эту уже всю за-задачу сделал и готов на любые вопросы ответить. И как только ChatGPT бы, например, смог интегрировать, э-э-м, рекламу как-то эффективно, а это произойдет рано или поздно, конечно же, потихоньку начинает даже происходить. Вот, э-э-м, у Google могут начать проблемы с их корневым продуктом, на котором зарабатывается больше всего денег. Да? И, это прежде всего реакция. Поэтому Google быстренько и начал интегрировать, AI ответы именно в поиск.
Может быть, раньше, чем надо было, может быть, позже, чем надо было, я не знаю. Но, а-а-м, одной из первой интеграций стала именно интеграция, и чего должен прежде всего бояться и OpenAI, и Anthropic. Это прежде всего интеграция в поиск. Потому что мы говорим о реально, про, наверное, миллиардах запросов в день, да, и-
Да.
На самом большом-
И самое большое-- самое большом поисковике мира. И мы говорим о самой большой точке входа, к которой люди привыкли.
Это, на самом-- самый большой технологический продукт в мире, если так подумать, да? Больше его ничего нет. То есть люди, наверное, ну, с операционными системами интерфейса-
Операционная система, операционная система, да.
Ну да. Но, про, про операционную систему никто не думает. Никто не думает, что я сейчас загружусь в Windows. Все просто думают я сейчас включу компьютер, да? Это тоже такая подложка стала. Microsoft, конечно, в этом смысле тоже пропустил кучу возможностей, но это совсем другой разговор. Но и-именно Google реагирует на, а-а-м, по сути, угрозу их корневому бизнесу.
Да? Это, это поиск. То есть ChatGPT действительно убрал то, куда они не хотели-
Хорошо, и куда они идут? Вот они, смотри, подняли, реагируя на угрозу, они подняли космический продукт. Ну, с точки зрения качества все же, да? Они ничем не уступ-- не уступали и не уступили OpenAI. Хорошо, они проиграли уже там большой кусок с точки зрения, там, еженедельного использования всего. Хотя мы понимаем, что если они-
Угу.
У них есть, у них все же все еще есть поиск , у них все же все еще есть поиск, и все же OpenAI пока не, не забрал на себя огромную долю поиска, там, рекламу, вот этого всего остального. А они куда идут? Gemini сейчас куда идут? Они тоже просто что-то делают?
Не, ну, в общий искусственный интеллект, все верят. В Google тоже в него очень хорошо, сильно верят. А-а-м, и если у кого-то есть шанс, на мой взгляд, то это у одного из этих двух игроков. То есть почему? Почему OpenAI? Это потому, что у них Сэм-- есть Сэм Олтман, их такое секретное оружие — это Сэм Олтман., кто-то мне рассказал историю про него, что, Пол Грэм когда-то сказал: "Один из умнейших людей, с которыми я когда-либо разговаривал, это Пол Грэм. Это человек, который основал Y Combinator. Вот, он, у него Сэм Олтман работал какое-то время в Y Combinator, и он сказал, что это человек, который, если попадет на, остров с какими-то туземцами, которые даже по-английски не разговаривают, через неделю он их-- будет их лидером. Через неделю, да? Это человек, который может продать, снег эскимосам. Это человек, который может продать воду людям, сидящим в лодках, на Амазонке. Короче, это, это их секретное оружие. И за счет, Сэма Олтмана они, может быть, поднимут достаточно ресурсов, чтобы двигаться вперед. Потому что на данный момент это такая пирамида, по сути, да? То есть, OpenAI реди-- демон-демонстрирует какие-то ре-результаты, не финансовые, причем в основном. Результаты — это в основном такие технологические и идейные. Вот. И потом на основе этих результатов они поднимают следующий раунд, да, следующее количество денег. А-а-м, у Google все-таки есть очень серьезный бизнес, на который они могут опираться, да? И инвестировать, реинвестировать эти деньги в, постро-построение вот этих более и более мощных моделей, да? И в общий искусственный интеллект там тоже верят. Уже, уже верят, да., во-вторых, ты все-таки, во-вторых, можно все-таки думать про то, как, модели синергизируют с бизнесами, которые у Google есть. Вот мы сейчас говорили про поиск, да? Вот насколько лучше поиск делают, делают вот эти вот генеративные модели? Поиск же стал гораздо лучшим продуктом. То есть им хочется больше пользоваться теперь, да?
Для каких-то вещей, кот-которые люди еще не польз-- не использовали поиск раньше.
Ты имеешь в виду качество обычного интерфейса или нового все же интерфейса? Или ты про старый интерфейс?
Не, ну, вот е-либо я могу провести 20 минут, щелкая по ссылкам, когда я делаю какой-то ресерч, либо я могу сделать один запрос, и у меня весь ресерч прямо в search panel появляется бесплатно и так далее. Ну и потом, соответственно, к этому всему привязывается реклама еще и лучше, чем раньше привязывалась. Теперь, потому что я знаю точно по твоим наводящим вопросам, да, что тебе все-таки интересно, я гораздо лучше тебя начинаю понимать. Но если подумать про синергию в других продуктах, вот, я на днях разговаривал с, товарищем, который занимается генерацией видео, да? И он, и он говорит о том, чтооо, про-просто потребность невероятная для ха-- ка-качественного, качественной генерации видео. Потому что вот люди, которые сейчас делают, видео для платформ вроде TikTok, для Instagram, для YouTube, да? А-а-м, они видят возможность гораздо меньше денег тратить на производство контента. Вот смотри, вот мы с тобой сейчас такие сидим, разговариваем, нужно было время потратить и так далее. И то это очень дешёвый контент в каком-то смысле. А если бы могли всё это сгенерировать , зачем, зачем, зачем бы мы с тобой сидели и настраивалиии, сначала видео, потом сидели, тратили время.
А, ну и у Google самая большая видеоплатформа в мире. Да? То есть, представляешь, если они по-- , синерги-- за, засинергизируют VEO, да, и встроят VEO в YouTube? Это же невероятная возможность.
Я хочу сказать, что они двигаются там очень быстро, и они уже выливают огромное количество внутренних решений. Например, в частности, они начали видео резать на маленькие ролики, генерировать. Они однозначно встроят. Вопрос количества денег, которые они смогут на это выделить. А у них они явно е-- у них явно , у них явно деньги есть.
С деньгами, с деньгами есть такая интересная история. Где-то, наверное, лет десять или пятнадцать назад все мерили и говорили про, огромное количество налички, кэша, на котором сидели вот эти большие технологические корпорации. Там, у Apple было что-то, четыреста миллиардов долларов, просто в на-- в кэше. Ну, это условно говоря, конечно.
Было такое, было такое.
Остатки вот эти вот. Это, это не такая вот, не такой большой с-- , большой бассейн с золотыми монетами, куда, там, Цукерберг или, там, Ларри прыгал и в нем купался, как Скрудж Макдак, да? Ну, в како-каком-то виде ликвидных денег, да, которые как-то были запаркованы. Вот. Но это, это были не реинвестированные деньги. И речь шла именно о том, что Долина не знала, что делать с деньгами. Они не знали, у них не было идей по поводу того, вот куда, что строить, как развиваться. И все, в тот момент все смотрели на Amazon, у которого остатки были практически нулевые всегда. И все удивлялись: а что происходит? А Amazon реинвестировал, Amazon реинвестировал все эти деньги, они строили гигантскую логистическую систему и сейчас пожинают плоды вот этих реинвестиций. А, например, Apple и Google понятия не имели, что с этими деньгами делать.
Теперь они знают, теперь они знают, что с этими деньгами делать, и все эти остатки, они пошли в нужное направление. Вот. У Apple не настолько, конечно, Apple не-неправильно был спонсирован, они не та компания, которая сможет построить, общий искусственный интеллект. У них нету этого в ДНК. Вот мы сейчас говорили, начи-начинали говорить именно про культуру, да? Это люди, которые не мыслят, масштабами экспериментов, они не умеют ставить эксперименты. У них каждый продукт должен быть идеальным на момент выпуска, поэтому они настолько долго... Вот, они-- г-идут слухи о том, что Apple наконец-то выпустит складной телефон, да? Мы сейчас можем купить, Samsung Fold7. Семь поколений прошло складных телефонов, пока Apple собрался выпустить идеальный. Он будет очень классный с точки зрения, по крайней мере, hardware, да? , складной телефон Apple будет идеальным, вылизанным и так далее. Но это уже не эксперимент. Они вот ждали, пока они не могут сделать идеальный продукт. То же самое с iPhone было. Люди теребили Apple несколько лет и говорили: "Выпустите, пожалуйста, iPod Phone". Была такая история, даже кто-то там шуточные всякие делал, рендеры. На тот момент они рендеры не назывались, но картинки, условно говоря, коллажи какие-то по тому поводу, как он может выглядеть. Если вы погуглите, вы найдете, старые картинки. Вот. Но Apple потратил время., у них произошел прорыв, качеством, тачскринов внутри компании. Иии тогда Стив Джобс сказал: "Вот вокруг этого мы будем строить телефон". Они потратили время, они сделали хороший software для этого и так далее. Но это был не эксперимент. Они хотят выпустить готовый продукт., с точки зрения AI непонятно, как из этого сделать готовый продукт. Вот что такое готовый продукт AI? Все-всегда это, это вероятностные системы, они
ные системы. Они всегда будут выдавать какую-то, с какой-то вероятностью бу-будут выдавать не совсем правильный ответ. И Apple не, не может таких продуктов выпускать. У них должно быть всё детерминистически, стопроцентно идеально. Вот. Они, они не в состоянии выпустить продукт, который будет неидеальным. С их точки зрения.
Слушай, но получается, вот хорошо, но Apple, вот эта история с Apple Intelligence и с кнопкой сбоку, и то, что они сказали, что в этом году в марте они, значит, будут суперкрутые, они все профукали. Ну, смотри, ты еще, ты еще человек, ты An-Android, значит, а я Apple, да? Для меня это было просто такое... М, не знаю. Это, конечно же, я останусь в инфраструктуре Apple пока, но я точно в ней остаюсь. Но для меня это была немножко странная история. То есть они обещали, обещали, обещали. Они не сделали. Такого прямо провала я не видел у них. Это почему произошло? Они испугались рынка?
Они испугались рынка?
На самом деле этот провал, он уже длится больше 10 лет., они когда-то купили компанию под названием Siri., эта компания, она выросла из, Stanford, Stanford Research Institute., такая была корпорация, которая занималась исследованиями в искусственном интеллекте ооочень давно, начиная с 70-х годов. Вот, и из этого института выросла, выросла компания под названием Siri, и они ее купили и назвали своим ассистентом., то есть SRI Stanford Research Institute, SRI стало Siri, вот этим ассистентом, да? И, это был тоже research-проект. Компания была research-компанией, по сути, в каком-то смысле она напоминала OpenAI. Там, это было дооо deep learning моделей, и поэтому люди с, пытались построить все совершенно по-другому, оно не особо хорошо работало., и к-- я, я знаю людей, основателей этой компании Siri, иии я у них просил когда-то п-по возможности: "А почему вы, собственно, выпустили настолько сырой продукт в какой-то момент?" Вот Siri, когда она вышла, если, если ты помнишь, это была совершенно бесполезная штука, она не работала.
Да, да, да.
Я тогда удивился, почему вы позволили это, этому произойти. И история так звучит, а-а-а: Apple, когда их купил, договорен-- еще их покупал Стив Джобс на тот момент, и договоренность с ним была такая, что мы выпустим Siri, когда она будет готова. То есть мы сами, вот команда сама решит, что будет компа-- что будет продукт готов, и тогда мы его выпустим., и, прошло несколько лет, компания, вот компания уже была интегрирована внутри Apple и продолжала заниматься внутри ресерчем, по сути, да? И в какой-то момент уже Стив Джобс, Стив Джобс уже ушел, его уже не было., к ним пришел какой-то большой начальник и сказал: "Ребята, все, мы запускаемся со следующей версией iPhone, мы запускаем Siri". Они говорят: "Ну, мы не готовы. Эта штука не работает". Да? Говорят: "Нам-- нас это не интересует. Вот у вас есть там 12, 13, 14 месяцев, да? Вы занимаетесь выпуском теперь этой штуки как продукта. Думайте о том, какие фичи вы запускаете и так далее, потому что у нас нет launch feature для iPhone следующего, и нам нужна launch feature. И вот мы решили, что Siri будет launch feature". Вот Apple не может... У Apple родился такой паттерн, что им нужна какая-то launch feature. То есть это, это какая-то новая фича, которая прода-продаст следующий iPhone.
Вот подумай, зачем мне апгрейдиться с iPhone с 16 на 17?
Да, да, да, 100% нужна launch feature.
Нужно что-то.
Нужна какая-то фича.
Да, в прошлом году это точно было именно фичей такого апгрейда, это точно было.
Да, да, безусловно.
Хотя в этом году вроде как фич таких и нету, но продажи у них в этом году очень хорошо пошли, да? Во-вопрос, вопрос все же, а, а, но это их ошибка? Что это за ставка? Вот, ...
Они, они отлично понимали, чтооо эт-это очень важный, важный аспект продукта их будущего, да? Вот их купили, в апреле 2010 года, 15 лет назад. Apple уже понимала важность фич искусственного интеллекта в своих продуктах, да? Просто опять же, я повторюсь, у Apple нету ДНК культурного, которое позволит, работать над такими системами. Еще раз, у-- AI продукты, они по, по тому, как они работают, по крайней мере, по тому, как мы сейчас строим, это, вероятностные системы, они стохастические, то есть они не гарантированно дают правильный ответ. Вот когда ты нажимаешь кнопку "Настройки" на iPhone, там точно открывается приложение Settings, да? Оно не крэшится, оно не открывает другое приложение, оно гарантированно откроет то приложение. И Apple привыкла строить именно такие продукты, где все как будто во мраморе вытесано. Да, там все должно работать идеально. AI — это другой продукт, он просто внутренней проверки не пройдет даже. Если там один из ПМ-ов, которые, как я уже объяснял, по сути, управляют компанией, введет, какой-нибудь вопрос, иии этот ассистент неправильно на него ответит, они его не запустят, потому что он не идеально работает. Они не могут, это яблочко повесить на продукт, который нех-- не очень хорошо работает. А, в отличие, например, от OpenAI, который из себя представляет исследовательскую рабо-- лабораторию, у них даже в голове нету такого понятия, что что-то закончено. Вот они работают над, над ка-- над чем-то, да? Вот это их эксперимент. Они будут продолжать над ним работать. Им не важно, насколько он хорошо работает сейчас. It's work in progress forever. Как говорили про Б-- , у Google, что у Google все в-- находится в состоянии постоянной беты, да? Вот, ChatGPT — это даже не бета и не альфа даже, да? Потому что альфа подразумевает, что когда-то какой-то релиз будет. Нет, ChatGPT — это эксперимент вообще, это еще мы даже не начали формулировать о том, как продукт б-будет выглядеть.
Мы не начали формули-формулирование как бы запросов к тому, как продукт должен выглядеть. Мы просто экспериментируем.
Значит ли это, что в ChatGPT огромное количество проектов, которые делаются даже где они договариваются, на самом деле эти все договоренности и партнерки, они могут в любой момент раствориться, если вдруг ресерч пойдет в другую сторону
Я не знаю. Это надо уже спрашивать у адвокатов, да? Но, например, если посмотреть, на то, как, все прошло с Microsoft, с которым договаривались, любви до гроба, да? Иии я-я-- я, честно говоря, был уверен, что Microsoft съест OpenAI в тот момент, потому что Microsoft — это все-таки очень серьезные политические игроки, да? И они многократнооо уже договаривались о по-партнерстве с большим количеством компаний. И потом эти компании растворялись. Вот, и оставался один Microsoft в итоге., можно вспомнить и в самом начале Lotus 1-2-3, да? Можно вспомнить IBM и так далее, и тому подобное. Такие гиганты просто. Вот IBM — это была гигантская, это была the компьютерная корпорация, да? Где сейчас IBM, а где Microsoft? Вот. Но, Microsoft не-не учел одной вещи — это Сэм Альтман. Сэм Альтман сумел каким-то образом их переиграть. Я даже не знаю, как это произошло., я не занимаюсь политикой, поэтому мне сложнооо понять, что там действительно произошло в с-- в этой компании. Но, вот Microsoft уже, по сути, з-свертывает свое партнерство с OpenAI, да? , иии уже не являются их основным партнером. И то же самое может произойти-
Почему Microsoft не получилось сделать?
Почему Microsoft не получилось сделать, модель?
Это тоже, но они что-то сделали там, конечно. Но это тоже компания, которая, ... Это не-не в их ДНК., компания очень давно превратилась в корпоративного-- поставщика корпоративного software, да? Они очень хорошо умеют продавать то, что вот у них есть, да? Они очень хорошо умеют работать с корпорациями. Они сумели, американскую армию убедить, куп-- они убедили американскую армию купить виртуальные шлемы. был в шоке! Тем более вот эти вот шлемы были абсолютно бесполезными. То есть я попользовался один ра-- один раз одним, и мне стало совершенно неинтересно, да? Они каким-то образом с-су-- умудрились убедить, американскую армию купить какие-то тысячи этих шлемов. Вот. В этом их ДНК, да? Они не умеют точно так же строить, строить эксперименты. При этом, опять же, Microsoft, инвестировал в развитие искусственного интеллекта очень много еще в 2000-х годах., у них был офис в Кембридже, и они достаточно большое количество людей, которые были пионерами мас-- , машинного обучения, да, они смогли нанять их. Вот. То же самое, как Google в свое вр-- момент смог нанять Хинтона и на основе этого сделать первые, заставить работать первые, конволю-конволюционные модели, да? , точно так же Microsoft в свое время, нанял, людей, которые з-- ложили, по сути, клали основы, такого машинного обучения, на-на основах которых потом был построен весь искусственный интеллект, да? Но это не в их-- это был, это былооо, я не помню, как называлась, Microsoft Research, по-моему, называлась организация, да? Они, по-моему, ни-н-н-- из продукты з-з-- не сделали ни из чего, что вышло из той организации, ну, кроме, может быть, каких-то вещей для компиляторов. То есть, Microsoft — это не та компания, которая будет опять же строить, современные такого масштаба. Они просто, если посмотреть на их, организационную структуру, опять же, возвращаясь к закону Конвея, это компания, которая строит очень хорошо очень сложные продукты. Да, вот если, например, посмотреть на Word или Excel, это таку-- такие неравномерные, не гомогенизированные, а очень и очень сложные продукты. Вот если посмотреть на любой продукт Apple, он будет такой uniform, он будет как будто состоять, он такой плоский, да? Все одинаково работает везде, везде одинаковый интерфейс, все, все как бы очень-очень понятно для пользователей, но при этом сложность этих продуктов не очень высокая. Если посмотреть на Excel, то там каждое меню — это мир.
Меню - это мир, да? Это мир в себе. Там, в Microsoft, в Excel за подменю отвечает обычно команда целая, там, из десятков человек, которые отдельно все строят, которые практически не разговаривают с другими командами. И поэтому ты когда заходишь в очередное меню Word или Excel, у тебя волосы встают просто на голове от той сложности, которая там все это содержит. Но при этом, если ты хочешь что-то сделать с документом, Word точно это может сделать. Не факт, что ты сможешь это найти. Не факт, что ты сможешь понять, как это сделать. И вот Microsoft-
Сейчас есть помощь ChatGPT.
Для этого сейчас есть точно, для этого есть ChatGPT или Copilot. Для этого есть Copilot, да.
Да, да.
Но, эээ, организационная структура Microsoft, эээ, она именно и представляет из себя вот такие команды, да, которые очень сильно изолированы друг от друга, которые друг с другом воюют за ресурсы. И вот продукты так и выглядят. Это как будто такое большое количество маленьких замков, да? Вот как Word интегрирован в Windows? Да никак! Да? Там какая-то была история про какие-то компоненты, которые можно было тягать из одного приложения в другое. Как Excel интегрирован с Word? Да никак! Там тоже есть какие-то-- были какие-то попытки когда-то, э, это сделать.
Нормальной нет. Нормальной нет.
И, а, Microsoft - это очень политическая корпорация, иии они не смогут ничего такого построить просто из-за внутренней организации. Это нужен эксп-- вот Google сейчас производит эксперимент на уровне всей компании. Это гигантская компания. Я разговаривал с одним PM из Google на днях, иии он очень недоволен тем, что, э, внутри компании все перетягивается на, а, вот эти вот transformer based модели. То есть вот у нас есть, вот у Google теперь есть foundational модель, да? Это Gemini, и все на нее перетягивается. Вот все должно работать поверх ее. Он, например, очень расстроен по поводу того, что на нее переводят перевод Google Translate, потому что, ну, во-первых, по его мнению, очень сложно улучшать качество, э, э, перевода именно работы с этими foundational моделями, потому что это не является целью пос-- команды, которая строит foundational модели.
Да, да, да, да.
У них есть какая-то общая цель, а качество перевода для них это не-- даже не тридцатая цель, да? А теперь, когда ты получаешься таким, э, пользователем, а, который находится вниз по течению от вот этой модели, да? Тебе ее выкинули, и ты вынужден ее заставить работать. У тебя нету возможности как-то настроить что-то и заставить-
Да, ты можешь-- сложно, на самом деле, ты можешь, с одной стороны, вроде как супер улучшить продукт, но с другой стороны, ты можешь потерять продукт, ты можешь его испортить очень сильно. Это интересный аспект был. Я-- мы обновили в Alexa месяца два или сколько назад вышло обновление, там, закрытым пользователям. Они, значит, вылили AI внутри и обновили. У меня дети пришли буквально через неделю и сказали: "Папа, выкинь эту тупую систему, можно нам вернуть старую? Потому что она тормозит, глючит, не вовремя отвечает". Я ее оставил чисто в целях своего же собственного эксперимента. Но я могу сказать, что поставить будильник стало сложно. То есть раньше ты говоришь: "Ставь будильник" — у тебя мгновенно есть будильник. Сейчас ты говоришь: "Ставь будильник", она тебе может не ус-- не ответить или ответить позже, да? А это, это беда. Ну, это же беда. И то же самое в переводе. Ты в переводе все же хочешь получить супер прямое стандартное качество. И люди привыкли получать слова, вот эти примеры, там, показывать какие-то вариации, которые есть. Да, это отстает от качества перевода, там, того же ChatGPT или внутри Gemini, но все же есть стандартный интерфейс. Это интересно, как они это, конечно, будут решать.
Да, ну, я же говорю, но Google готов поставить, как у нас говорят, ферму на это, да? То есть они готовы всю компанию сейчас переставить на рельсы вот этих foundational моделей, потому что э-э-это-- Google в свое время у них была идея по поводу, э, moon shots. То есть они даже подорганизацию создали, которая, по сути, стреляла по Луне, так называемая, да? То есть они, э, строили эксперименты, которые могут сделать что-то большое. Им были неинтересны эксперименты, которые могут пос-- стать успешными с большой вероятностью, но что-то маленькое сделать. Им были интересны эксперименты, которые, э, сделают что-то большое, но с маленькой вероятностью, да? Что это рискованные эксперименты, от которых большой результат может быть. Вот сейчас Google готов рискнуть всей компанией, по сути, они сейчас поиск, рекламу, э, кучу других продуктов перетаскивают на вот эти вот foundational модели, ожидая, что foundational модели улучшатся настолько и что их можно будет, э, запускать настолько дешево, то это все в итоге через пять, десять лет окажется правильным, правильным решением, да? Э, ну и это, это вопрос, потому что, например, та же самая стоимость запуска запросов на эти модели, да, она по-прежнему гораздо выше, чем то же-- тот же самый перевод или поиск, да? Вот то количество денег, которые сейчас Google тратит на генерацию, а, на создание вот этих гене-генеративных ответов в поиске, да? Они, естественно, не отбиваются сейчас. Это инвестиция.
Конечно.
Это инвестиция-
Вот Microsoft так не рискнет никогда. Apple, может быть. Apple несколько раз так рисковала. Это было при Стиве Джобсе. Тим Кук собирается на пенсию, и он совсем не Джобс, да? При Стиве Джобсе компания была поставлена на кон вся несколько раз. Это несколько раз произошло, и он каждый раз выиграл. И за счет этого он получил вот это вот уважение и даже такое обо-обоготворение, которое в Долине до сих пор немножко осталось. Вот, Google рискнул. Google был вот этот вот, Mac-- macOS moment или, там, iMac moment, когда они вот в какой-то момент решили поставить всю компанию на кон в связи с этими моделями., это был-- они реагировали
как бы на внешнюю угрозу, но они, мне кажется, правильное решение приняли, что на эту угрозу надо отвечать, вот, ва-банк идя, в сути.
А если взять Anthropic, что с Anthropic и с их культурой?
Anthropic — этооо, по сути, кочка, которую переместили из OpenAI. Там та же самая точно культура, да? Но это культура раннего OpenAI. У OpenAI культура достаточно сильно поменялась внутренняя, когда туда попали большие деньги. Иии, вот этот весь nonprofit и вся вот эта вот, человечески ориентированная, история, она была вся выброшена, по сути, за борт. Вот они по-прежнему хотят построить, этот общий искусственный интеллект AGI, но они хотят его построить уже с другой целью. Они хотят заработать деньги., Anthropic — это, компания, сделанная людьми, которые попре-по-прежнему сохраняют какое-то количество, и-и-идеалов в себе, да? И они по-прежнему хотят построить AGI, чтобы, обеспечить будущее человеческой расы, потому что совершенно не факт, что мы будем нужны., к-конечно, это аргумент луддитов, да? , если публика не знакома, луддиты — это движение, люд-- , бывших ткачей, в конце XVIII века в Британии. Тогда на тот момент стали прототипизироваться первые, автоматические прялки, которые создавали ткань автоматически, да, на основе, steam power, на основе па-паро-паровых двигателей, да? И ткачи, взбунтовались. Мы, мол, больше не нужны. Зачем люди будут нужны, если вокруг нас будут машины все делать? , и про это писались, какие-то science fiction книжки даже, да? , мир именно так представлялся, что все будет заменено машинами. Вот стимпанк культура именно оттуда, да? , оказалось, луддит-- луддиты проиграли, естественно, свою войну, да? И, мы сейчас окружены машинами, но по-прежнему людям все-таки хватает чем заниматься. Вот есть современная идея, на мой взгляд, она очень похожа на идею луддитов, говорящая о том, что после того, как AGI сюда придет, люди станут бесполезны., я не верю в это, да. Я, во-первых, не верю, что AGI будет выглядеть так, как все это себе представляют. Во-вторых, я не верю, что, люди станут вот так уже с-- резко бесполезны.
Вот.
Угу.
Естественно, то, как люди проводят свое время, очень сильно, ну, уже это поменялось. Вот еслиии, до-- еще до того, как ChatGPT появился, да, то, как мы проводим свое время, то, как мы делаем свою работу, очень сильно менялось за последние 20 лет. Это снова немножко поменялось. Это еще поменяется. Безусловно, то, как мы работаем, то, как мы проводим свое время свободное, то, как, как мы находим информацию, то, как мы ее поглощаем, снова поменяется. Да? Но я б-- я не занимал бы позицию луддитов о том, что это все нужно немедленно прекратить. Вот Anthropic — это люди, которые верят, что в то, в то, что нужно построить обязательно AGI. Не в одном месте и должно быть, а источник-- источники технологической экспертизы по AGI, их должно быть несколько., и хотя бы один из них должен быть ориентирован с интересами человечества, а не только с интересами кап-капиталистической системы, да? И, люб-- у Питера Тиля есть отличная книга, называется Zero to One. От нуля к одному. Она очень-очень популярна в, стартап кругах. И одной из-- основной из идей книги является
Одной из-- основной из идей книги является то, что любая компания хочет построить монополию в итоге. Что должна-- она должна построить монополию. В этом и является задача любой компании в капиталистической системе, да? Построить монополию. Вот идея людей, которые управляют Anthropic, состоит в том, что в случае AGI это будет очень опасно. Что если у нас будет создана такая сильная, монополия в сфере AGI, это очень-очень опасно для человечества. Вот. И, и они работают, прежде всего, исходя из, из идеи о том, что нужно этого не допустить. Вот. Иии это по-прежнему ресерч лаборатория, это по-по-прежнему набор, э-э-м, э-э-м, таких ресерч нердов, которые занимаются прежде всего экспериментами. Они не строят продукты, нооо они немного более вдумчиво подходят к тому, что они выпускают наружу, скажем вот так, да? То есть вот их coding модели, да, они гораздо более внимательно относятся к тому, что эти coding модели генерируют.
А-а-м, и оп-- и, допустим, trust and safety, то есть, safety аспект того, что модели выдают, Cl-- то, что Claude вам отвечает, он, он будет посильнее, потому что это часть их ДНК, они волнуются об этом.
А xAI?
О!
К завершению, к завершению добав-- к завершению добавить культуру xAI. Я думаю, что это как раз вишенка на торте.
Да.
по этому поводу был, бы-было даже несколько судебных каких-то тяжб. Вот. Ничем это не закончилось. Иии на данный момент, мне кажется, что xAI — это несколько вещей. Первое — этооо, ну, это самый богатый человек в мире, и он хочет свою игрушку, он хочет свой AI, да? Самый лучший AI в мире. Вот. А если самый богатый человек что-то в мире хочет, он это делает. Во-вторых, мы все-таки в пузыре, как ты ни крути, да? Мы в большом, большом таком пузыре. И он увидел там возможность. Это человек, который очень хорошо видит opportunity, да? Он несколько раз это доказал. Он построил несколько совершенно фундаментальных компаний, да, для с-- для своих индустрий. И он увидел, что да, это действительно, это действительно большая возможность, это big opportunity. И он смог поднять очень легко под него гигантские деньги. Да, он, он смог собрать достаточно быстро очень сильную команду. Но, как и все другие компании, а-а-м, Маска, они завязаны на его персональ-- , personality, да, и на его, на его личности. Они крутятся вокруг него. То есть, условно говоря, как я бу-- скажу, так и будет. Если тебе это не нравится, дверь вот там., и я знаю нескольких людей, которые были, по сути, в первой десятке., осн-- вот такая founding team, xAI, они все там уже не работают. Это говорит немножко о культуре xAI. Это оппортунистическая компания, да, которая, вот, по сути, есть возможность, ее надо брать сейчас. Вот. У них нет никаких, и-идеалистических каких-то идей и так далее. Это люди, которые пытаются м-максимально быстро максимальным количеством-- под-поднять максимальное количество ресурсов и с ними что-то максимально быстро сделать качественное, да? Чтобы это все потом продать и как-то на этом заработать. То есть это, ... Я бы не назвал даже это продуктом. Вот PayPal — это продукт или нет, да? Этооо была возможность на тот момент. Вот люди увидели, что нужно создать электронные деньги. Вот первая компания Маска, да? Это, кстати, была X.com. Первая компания Маска называлась X.com, ее замерджили с PayPal. Вот. Иии идея была именно такая. То есть нуж-- интернету нужны электронные деньги. Как мы это сделаем? Вот. Иии э-это была просто opportunity, это была возможность. Маск — оппортунист. Он увидел возможность, ее построил. Вот это xAI — это оппортунистическая компания. Вот они, на мой взгляд, вот честно, они ничего интересного не построят. Мне так кажется. Потому чтооо вокруг куча идеалистов строят большое видение, да? , xAI — это оппортунистическая компания. Grok — это оппортунистическая модель, но она, собственно, там ничем таким и не выделяется именно поэтому. Плюс они немножко отстают от всех остальных.
Ну, единственное, у них есть какая возможность — это внедрить, модель внутрь, Tesla, да? Ну, если они начнут там роботов выпускать внутрь роботов.
Ско-сколько Tesla в мире, да? Ну, сколько-то там миллионов.
Это не-
Скока, скока-
Это, это неее-
Ага
...это не миллиард установок и не 2 миллиарда пользователей там.
Это-
Да, это не, не 2 миллиарда или, там, не, не 5 миллиардов, Android телефонов.
И пока это далеко, и пока это далеко неее day sp-- ну, не время, которое, которое человек проводит целый день за телефоном, да? То есть это не, не сравнимо.
Да.
А7, А8, А10 и так далее. И потом они, они смогли перетащить свои компьютеры, доступные на них. Вот Apple Studio, например, — это на самом деле самый быстрый, доступный пользователям компьютер, который в состоянии запустить большую модель. Вот если ты не предприятие, если у тебя нет своего дата-центра и так далее, самый большой компьютер, на котором ты сможешь, запустить AI модель, — это большой Mac Studio. Из-за той мод-- из-за того-- тех решений технических, которые они положили в основу этих чипов, да? И то, что, это может проверить любой человек, можно поставить на Apple Studio, ... Ха! За-забавно, да? На Apple Studio можно LLM Studio поставить, скачать достаточно большие модели и очень эффективно их запускать. Вот. И то, что Apple как бы не пользуется вот этим превосходством в, в компьютере, которое у них сейчас очень серьезное сохраняется, да? То, что у них, нету, нету решения, которое бы вот работало именно на устройстве и использовало эти модели. Это просто потеря, невероятная потеря для-- и для рынка, и для Apple, естественно, тоже.
Ну что, очень круто! , с вами со всеми увидимся в воскресенье. Обязательно оставляйте свои комментарии, лайкайте, поддерживайте выпуск. Всем пока.
Спасибо за разговор, Саш.