В начале 2026 года компания Sequoia Capital провела ежегодную конференцию AI Ascent, представив амбициозный взгляд на будущее искусственного интеллекта. Партнеры фонда — Пат Грейди, Соня Хуан и Константин Игнатов — провозгласили начало эры «настоящего AGI», где ИИ превращается из вспомогательного инструмента в автономного агента, способного брать на себя выполнение сложных сервисных задач.
🚀 Третья волна ИИ: Революция вычислений против коммуникаций 1:07
Пат Грейди (Pat Grady), анализируя исторический контекст развития полупроводников, интернета и облачных технологий, утверждает, что текущая волна ИИ фундаментально отличается от всех предыдущих . В то время как интернет, мобильные устройства и облако были революциями в сфере коммуникаций (способов распределения информации), ИИ является революцией в сфере вычислений (способов обработки информации) .
Основные тезисы этой трансформации:
- Масштаб и охват: Это первая технологическая волна, охватывающая одновременно программное обеспечение (Software) и сферу услуг (Services). Рынок юридических услуг только в США составляет $400 млрд, что сопоставимо со всем существующим рынком ПО .
- Скорость внедрения: Дистанция между технологическими прорывами сокращается. Грейди выделяет три ключевых момента: запуск ChatGPT (сила пре-трейнинга), появление модели o1 (рассуждения при выводе) и недавний успех Claude Code (агенты с длинным горизонтом планирования) .
- Прибытие «автомобилей»: По мнению Грейди, если раньше приложения ИИ были «быстрыми лошадьми» (повышали продуктивность на 10–40%, не меняя сути процесса), то текущие агенты — это «автомобили» (повышают эффективность в 10–40 раз и полностью меняют характер работы) .
Грейди подчеркивает, что современные агентские системы, способные восстанавливаться после сбоев и настойчиво добиваться цели до её выполнения, де-факто являются функциональным воплощением AGI (искусственного общего интеллекта) .
🛠️ Стратегия MAD: Как строить бизнес поверх LLM 7:41
Для основателей стартапов, строящихся на базе больших языковых моделей, Грейди предложил стратегию «MAD», состоящую из трех столпов:
- Moats (Рвы): В мире, где технологический фундамент меняется ежедневно, защитные барьеры нужно искать не в самой технологии (она устаревает завтра), а в глубоком понимании клиента. «Оберните себя вокруг клиента», — советует Грейди, так как потребности бизнеса меняются гораздо медленнее, чем модели ИИ .
- Affordance (Доступность/Аффорданс): Понятие из дизайна, означающее интуитивность использования. Хотя такие инструменты, как терминал для Cloud Code, мощны, они недоступны обычному офисному сотруднику . Победят те, кто создаст «пути наименьшего сопротивления» для решения конкретных задач клиента.
- Diffusion (Диффузия): Грейди отмечает огромный разрыв между скоростью появления новых возможностей ИИ и скоростью их внедрения в типичной компании из списка Fortune 500. Этот разрыв и есть окно возможностей для стартапов .
🤖 Эпоха агентов: От помощников к «темным фабрикам» 12:09
Соня Хуан (Sonia Huang) заявила, что 2026 год стал годом агентов. Она напомнила, что в 2022 году первые попытки создать автономных агентов (AutoGPT, BabyAGI) были «милыми, но бесполезными» из-за слабости моделей . Сегодня ситуация изменилась драматически.
Хуан определяет агента как систему, которая воспринимает среду, выбирает действия и прогрессирует автономно к цели через цикл: «Рассуждение и планирование — Действие (инструменты) — Итерация» .
Ключевые факторы прогресса агентов:
- Модели (Мозг): Время удержания прогресса в сложной задаче выросло с десятков минут до нескольких часов .
- Инструменты (Руки): ИИ получил доступ к терминалам, Slack, iMessage и веб-поиску. Хуан считает ошибочным мнение о «смерти SaaS» — напротив, ценность этих инструментов взорвется по мере роста числа агентов-пользователей .
- Обучение (Driving school): Появление RL-гимназий (Reinforcement Learning) для агентов позволило тренировать их в конкретных дисциплинах: от финансов до проектирования .
Развитие систем идет по шкале «агентности»: от дополнения текста (Autocomplete) к агентской разработке под присмотром человека, затем к асинхронным агентам, порождающим субагентов, и, наконец, к «темным фабрикам» (Dark Factories) — системам, работающим полностью автономно без участия человека (что уже встречается в кибербезопасности) .
💼 Экономика токенов против зарплат 18:21
Хуан утверждает, что услуги — это новое программное обеспечение. В ближайшем будущем агенты смогут выполнять роли юристов (ведение литигации), врачей (анализ генома и назначение лекарств) и даже ученых (поиск новых сверхпроводников) .
Главный аргумент в пользу агентов — масштабируемость и стоимость. Если люди требуют управления, зарплат и эмоционального комфорта, то агенты работают за токены, стоят на порядки дешевле и бесконечно масштабируются с помощью вычислительных мощностей . При этом Хуан подчеркивает, что это не означает немедленную потерю работы людьми, так как человеческая черта — адаптивность — останется востребованной .
🧠 Когнитивная революция: Аналогия с Индустриализацией 21:14
Константин Игнатов (Constantine Ignatov) провел историческую параллель между промышленной революцией и текущим этапом развития ИИ. Если промышленная революция передала физический труд машинам (сегодня 99% физической работы на Земле выполняется механизмами), то сейчас начинается передача когнитивного труда .
Игнатов полагает, что в ближайшем будущем 99.9% когнитивной деятельности на планете будет осуществляться машинами . ИИ станет такой же повседневной и «дешевой» сущностью, как алюминий. Он рассказал историю о том, что в середине XIX века алюминий был самым дорогим металлом в мире, украшающим памятник Вашингтону, но после изобретения процесса электролиза стал мусором, в который мы заворачиваем сэндвичи . По мнению Игнатова, знания уровня PhD скоро станут такими же мгновенно доступными и «одноразовыми» .
🎨 «Чужой» дизайн и новая наука 26:32
Игнатов выделил два важных следствия когнитивной революции:
- «Чужой» (Alien) дизайн: Когда ИИ проектирует антенны или микросхемы, он создает структуры, которые не интуитивны и даже «некрасивы» для человека, но при этом на порядок эффективнее. Людям придется привыкнуть к тому, что оптимальные решения ИИ выглядят странно .
- Термодинамика нейросетей: Игнатов считает, что сейчас мы находимся в фазе «кустарного производства», как инженеры паровых двигателей до появления законов термодинамики. В ближайшие десятилетия будет создана фундаментальная наука об ИИ (сопоставимая по значимости с физикой), которая позволит полностью овладеть механизмами вычислений и, возможно, даже сознания .
В завершение Игнатов напомнил о реакции художников на появление фотографии в XIX веке. Многие считали, что живопись мертва, но искусство ответило появлением импрессионизма и сюрреализма — переходом от фиксации реальности к передаче человеческого опыта . Он заключил, что хотя ИИ может выполнять всю работу, только человеческие отношения и чувства придают этой работе смысл .
