В новом выпуске All-In Podcast ведущие обсуждают тектонические сдвиги в индустрии технологий: от кадровых потерь Google и смены стратегии ИИ-гигантов до триумфального квартала SpaceX и крушения оценки Airtable. В центре внимания — вопрос о том, превращается ли гонка моделей в битву инфраструктур и как американские данные помогают китайским ИИ-лабораториям сокращать разрыв.
🧠 Перестановки в Google: конец эпохи ученых и переход к инфраструктуре 2:16
В начале августа в Google произошли серьезные кадровые изменения: Демис Хассабис перешел на пост председателя DeepMind и главного ученого Google, что многие аналитики расценили как формальное почетное отстранение . В то же время легендарный инженер Джефф Дин, проработавший в компании 27 лет, ушел, чтобы основать стартап Discovery Loop . На фоне этих новостей рыночная капитализация Google снизилась на 4%, что эквивалентно потере 200 миллиардов долларов .
Дэвид Фридберг предлагает три варианта интерпретации этих событий:
- Креативная деструкция: компания избавляется от тех, кто не справляется, чтобы влить «свежую кровь».
- Зов стартапов: ветераны Google не могут устоять перед возможностью привлечь миллиарды долларов инвестиций под свои собственные проекты.
- Смена финансовой стратегии: руководство Google делает ставку на капитальные вложения в инфраструктуру, а не на разработку самих моделей .
По мнению Дэвида Фридберга, Google осознал, что возврат на инвестированный капитал (ROIC) в строительстве дата-центров (200 млрд долларов в этом году) гораздо очевиднее и стабильнее, чем в разработке фронтирных моделей . Он считает, что в мире, где открытые модели (Open Source) быстро догоняют проприетарные, тратить десятки миллиардов на обучение одной модели становится рискованно.
Брэд Герстнер подтверждает этот тезис, указывая на аналогичные процессы в Microsoft . По его словам, возникает внутренний конфликт интересов: облачные подразделения хотят сдавать вычислительные мощности в аренду (например, стартапу Anthropic), в то время как внутренние команды разработчиков моделей требуют эти же ресурсы для борьбы с конкурентами . В итоге Google, похоже, выбирает путь инфраструктурной компании.
🚀 Триумф SpaceX: на пути к выручке в $1 трлн 20:39
SpaceX представила свой первый квартальный отчет в качестве публичной компании, продемонстрировав впечатляющие финансовые показатели. Выручка составила 7,8 млрд долларов, что на 92% выше показателей прошлого года . Несмотря на падение акций на 13% из-за опасений инвесторов по поводу огромных затрат на ИИ, капитализация компании закрепилась на уровне 1,4 трлн долларов .
Основные драйверы роста SpaceX, по данным отчета:
- Elon Web Services (EWS): подразделение по аренде вычислительных мощностей утроило выручку до 2,6 млрд долларов за квартал, предоставляя ресурсы Anthropic и Google .
- Starlink: количество подписчиков достигло 12 миллионов, удвоившись за год . Средняя выручка на одного пользователя (ARPU) составляет 66 долларов в месяц .
- Амбициозные прогнозы: Илон Маск пересмотрел цель по достижению выручки в 1 трлн долларов, сдвинув срок с 2031 на 2030 год .
Дэвид Сакс отмечает успех испытаний Starship, который теперь может выводить спутники V3. Эти аппараты обладают в 10 раз большей пропускной способностью по сравнению с версией V2 . По оценке Сакса, один запуск Starship добавляет сети 60 терабайт в секунду .
Однако Брэд Герстнер предупреждает о «стене беспокойства» на рынке. Для реализации планов Маска по увеличению мощностей до 10 гигаватт в следующем году потребуется более 300 млрд долларов капитальных вложений . Возникает вопрос: как это финансировать? Возможные варианты включают допэмиссию акций, кредиты или финансовую поддержку от Nvidia, которая заинтересована в сбыте своих чипов .
📉 Крах Airtable и «SaaS-апокалипсис» 48:01
Компания Airtable, которая в 2021 году оценивалась в 11,7 млрд долларов, была приобретена итальянским холдингом Bending Spoons всего за 1,28 млрд долларов . Фактически компания была продана с дисконтом в 90% от своей пиковой стоимости, несмотря на годовую выручку в размере около 500 млн долларов и наличие значительного запаса наличности .
Дэвид Сакс анализирует причины падения:
- Неестественная модель роста: под давлением инвесторов прибыльная компания с моделью PLG (Product-Led Growth) попыталась внедрить традиционные продажи, но лишь 30% сейлз-менеджеров выполняли квоты .
- Устаревание категории No-code: инструменты вроде Claude и системы «vibe coding» позволяют создавать кастомные приложения и базы данных простыми текстовыми запросами, делая сложные интерфейсы Airtable ненужными .
- Разделение бизнеса: перед сделкой основатели выделили перспективное подразделение ИИ-агентов (Hyper Agent) в отдельную компанию, оставив покупателю «дойную корову» с замедляющимся ростом .
По мнению Сакса, Bending Spoons может превратить Airtable в крайне прибыльный актив, уволив 80–90% персонала и вернувшись к органической модели роста без дорогостоящих отделов продаж . Дэвид Фридберг добавляет, что благодаря ИИ поддержка старого кода становится дешевле: нейросети мгновенно изучают кодовую базу, заменяя собой «институциональную память» сотрудников .
🇨🇳 Китайский ИИ на американских данных 1:05:56
Расследование Forbes показало, что американские стартапы по разметке данных, такие как Scale AI и Mirror, продают свои датасеты китайским гигантам (Tencent, ByteDance, Alibaba) . Китайские лаборатории тратят около 500 млн долларов в год на покупку высококачественного контента, написанного обладателями докторских степеней (PhD), и пайплайнов для обучения с подкреплением .
Джейсон Калаканис выражает обеспокоенность: он считает «непатриотичным» помогать геополитическому противнику сокращать разрыв в технологиях ИИ . По его мнению, именно утечка или легальная продажа качественных западных данных позволяет китайским моделям (таким как Qwen или GLM) демонстрировать столь высокие результаты .
Дэвид Сакс занимает более умеренную позицию:
- Данные являются товаром (commodity), и запрет на их продажу лишь вызовет ответные меры со стороны Китая .
- У Китая нет дефицита умных людей; они могут воссоздать аналогичные датасеты самостоятельно .
- Стратегический экспортный контроль должен касаться только критических технологий, таких как литографическое оборудование (EUV), а не разметки данных .
Брэд Герстнер резюмирует: пока США лидируют в гонке, подобные истории не вызывают жесткой реакции регуляторов, но как только возникнет угроза паритета, Вашингтон может ввести строгие ограничения на передачу обучающих данных .
