В этом специальном выпуске подкаста 20VC Гарри Стеббингс собрал ведущих визионеров индустрии ИИ, чтобы обсудить будущее фундаментальных моделей, новые бизнес-модели «продажи результата» и экзистенциальные угрозы для таких гигантов, как Google. В дискуссии приняли участие руководители Meta, Stability AI, Intercom, Runway, а также ведущие инвесторы из Benchmark и Theory Ventures.
🏗️ Слой фундаментальных моделей: коммодитизация или монополия? 0:38
Один из центральных вопросов дискуссии — превратится ли разработка больших языковых моделей (LLM) в обычный сырьевой товар (коммодити), где конкуренция идет только по цене.
Позиции участников:
- Эмад Мостак (Stability AI) считает, что через 3–5 лет в мире останется всего 5–6 компаний, способных обучать передовые модели: Nvidia, Google, Microsoft, OpenAI, Meta и Apple . По его мнению, модели, существующие сегодня, через год будут полностью забыты из-за стремительного роста эффективности .
- Дез Трейнор (Intercom) отмечает, что на текущий момент модели еще не стали равными. В Intercom проводят «стресс-тесты» различных LLM, оценивая качество диалога, уровень галлюцинаций, надежность и способность модели оценивать собственную уверенность. Пока OpenAI сохраняет лидерство, но разрыв сокращается .
- Джефф Зиберт (Digits) убежден в неизбежной коммодитизации. Он указывает на мощные рыночные силы, толкающие индустрию к Open Source эквивалентам, и напоминает: в истории технологий ничто сложное и дорогое не оставалось таковым надолго .
📏 Размер имеет значение? Эволюция параметров и данных 2:48
Обсуждение затронуло вопрос о том, продолжат ли модели расти в размерах или будущее за компактными и эффективными системами.
- Эмад Мостак привел пример прогресса: модель PaLM в прошлом году имела 540 млрд параметров, Chinchilla — 67 млрд, а современные эффективные модели — 14 млрд при сопоставимом качестве . Он также подчеркнул необходимость создания национальных и культурных наборов данных, чтобы ИИ понимал локальный контекст, а не навязывал усредненные ценности .
- Ян Лекун (Meta) утверждает, что для отличной работы модели не обязательно должны быть огромными. По его прогнозу, системы станут еще меньше за счет перехода к архитектурам, основанным на планировании и целях . Уже сегодня базовые системы можно дообучать и запускать на обычном ноутбуке .
- Ричард Сочер (You.com) не согласен с трендом на уменьшение. По его мнению, невозможно обучить одну маленькую модель для выполнения огромного спектра разнообразных задач — в прошлом такой подход всегда терпел неудачу .
- Крис Валенсуэла (Runway) считает, что сами по себе модели не являются «рвом» (защитным преимуществом) для бизнеса. Главное — это люди, которые их строят, и скорость обучения на основе обратной связи .
🔓 Открытый vs Закрытый ИИ: битва за инфраструктуру 6:29
Спор между сторонниками проприетарных моделей (OpenAI) и открытого кода (Meta) стал одним из самых острых.
Аргументы сторон:
- Ян Лекун (Meta): Будущее должно быть открытым, так как ни одна компания не обладает монополией на хорошие идеи. Открытая инфраструктура позволяет привлечь интеллект всего мира. Он сравнивает это с базовой инфраструктурой интернета, которая победила благодаря Open Source .
- Доу Кила (Contextual): Считает позицию сторонников Open Source наивной. OpenAI обладает глубоким пониманием того, как люди хотят использовать модели, и гигантским эффектом масштаба, позволяющим обслуживать запросы дешевле конкурентов .
- Ричард Сочер (You.com): Полагает, что Open Source неизбежно захватит большинство сценариев использования. Исследователи в университетах не захотят строить свою карьеру на закрытых API, которые они не могут анализировать и улучшать .
💰 Где осядет прибыль: инфраструктура против приложений 10:30
Инвестор Том Тунгуз представил финансовый анализ распределения стоимости в ИИ-индустрии.
- Метрики от Тома Тунгуза (сравнение с Web 2.0):
- Инфраструктурный слой (AWS, GCP, Azure): капитализация ~$2,1 трлн, всего 3 крупных игрока .
- Прикладной слой (Топ-100 облачных компаний): капитализация ~$2,1 трлн, но распределена между 100 компаниями .
- Инвестиционный тезис: Шансы на успех выше в прикладном слое из-за разнообразия потребностей, хотя капитализация слоев примерно равна .
Дез Трейнор добавил, что сейчас большая часть денег уходит «в заднюю дверь» поставщикам инфраструктуры (например, OpenAI). Однако, как только наступит коммодитизация или хотя бы олигополия, цены упадут, и ценность сместится к тем, кто предложит уникальный продукт или сетевой эффект .
📉 Новые бизнес-модели: продажа «работы», а не ПО 13:22
Майлз Гримшоу из Benchmark предложил концепцию радикального сдвига в монетизации ИИ.
- От Co-pilot к Control Center: Мы переходим от модели, где ИИ помогает человеку («обезьянка, вводящая данные»), к модели, где пользователь задает цели (Objective-based), а ИИ выполняет работу .
- SLA на результат: Вместо SLA на аптайм (время работы сайта), компании будут продавать SLA на результат. Например: «закрыть бухгалтерию за 2 дня» или «обеспечить стоимость привлечения клиента (CAC) на уровне X» .
- Отказ от модели «за место» (Per-seat): Кристиан Ланг и Дез Трейнор согласны, что мир движется к оплате по потреблению (Consumption-based). Современная молодежь не хочет сидеть перед монитором и вводить формулы в Workday .
- Контраргумент Джеффа Зиберта: Он считает ИИ просто инструментом, подобным базе данных. По его мнению, структура ценообразования останется специфичной для конкретных отраслей и не изменится радикально .
🍏 Будущее гигантов: почему Apple победит, а Google в опасности 20:25
Участники обсудили позиции крупнейших технологических корпораций.
Apple: Ставка на приватность и «железо»
Дез Трейнор и Джефф Зиберт ожидают от Apple прорыва. Основные преимущества Apple:
- Способность запускать LLM локально на устройстве (благодаря Neural Engine), что идеально соответствует их фокусу на приватности .
- Интеграция во всю экосистему (AirPods, Watch, iPhone).
- Потенциальное превращение Siri в действительно полезного ИИ-ассистента, способного совершать действия внутри приложений .
Google: Дилемма инноватора
Том Тунгуз и Ричард Сочер считают Google крайне уязвимым.
- Дилемма инноватора: Google боится разрушить свою «курицу, несущую золотые яйца» — поиск и рекламную модель. Рекламные объявления, вторгающиеся в частную жизнь, приносят им $500 млн в день .
- Угроза поиску: Если чат-бот дает прямой ответ, пользователю не нужно кликать по рекламным ссылкам или SEO-сайтам.
- Позиция Джеффа Зиберта: Google реагирует медленно. Слияние команд ИИ и перенос запуска Gemini на 2024 год (Q1) — тревожные знаки .
Amazon: Медленно, но верно
Эмад Мостак отметил, что Amazon движется быстрее, чем раньше, превращая исследования в инженерные продукты (Bedrock). Дез Трейнор предположил, что стратегически верным шагом для Amazon была бы покупка компании Anthropic для полной интеграции в облако EC2 .
🌍 ИИ и общество: новая эпоха Просвещения или катастрофа? 29:44
Ян Лекун (Meta) завершил дискуссию оптимистичным прогнозом, отвергнув опасения о потере контроля над ИИ.
- О работе: Ни один экономист не верит, что работа закончится. У человечества всегда будут новые проблемы, требующие решения, креативности и общения. Технология просто сделает людей продуктивнее .
- О богатстве: Вопрос распределения прибыли от ИИ — это политический вопрос, а не технологический .
- Новое Просвещение: По словам Лекуна, ИИ станет «усилителем человеческого интеллекта». У каждого будет штат виртуальных сотрудников, которые умнее владельца. Это позволит людям творить (текст, арт, музыку), не обладая специальными техническими навыками .
- О регулировании: Лекун выступает за регулирование конечных продуктов ИИ, но считает «полным бредом» попытки регулировать или замедлять научные исследования .
