# Круглый стол 20VC: Почему Google может проиграть войну ИИ

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=yTJ6aiALiUU
Канал: 20VC (Harry Stebbings)
Опубликовано: 24.11.2023

---

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?
[[JUMP:00:38]]

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 [00:51]. По его мнению, модели, существующие сегодня, через год будут полностью забыты из-за стремительного роста эффективности [02:48].
*   **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 [01:18].
*   **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 [02:10].

## 📏 Размер имеет значение? Эволюция параметров и данных
[[JUMP:02:48]]

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 [03:00]. Он также подчеркнул необходимость создания национальных и культурных наборов данных, чтобы ИИ понимал локальный контекст, а не навязывал усредненные ценности [03:25].
*   **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 [04:30]. Уже сегодня базовые системы можно дообучать и запускать на обычном ноутбуке [04:17].
*   **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 [04:56].
*   **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 [05:23].

## 🔓 Открытый vs Закрытый ИИ: битва за инфраструктуру
[[JUMP:06:29]]

Спор между сторонниками проприетарных моделей (OpenAI) и открытого кода (Meta) стал одним из самых острых.

**Аргументы сторон:**

1.  **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 [06:43].
2.  **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 [07:51].
3.  **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 [09:11].

## 💰 Где осядет прибыль: инфраструктура против приложений
[[JUMP: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 [10:57].
    *   Прикладной слой (Топ-100 облачных компаний): капитализация ~$2,1 трлн, но распределена между 100 компаниями [11:10].
    *   **Инвестиционный тезис:** Шансы на успех выше в прикладном слое из-за разнообразия потребностей, хотя капитализация слоев примерно равна [11:24].

**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 [11:49].

## 📉 Новые бизнес-модели: продажа «работы», а не ПО
[[JUMP: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 [13:47].
*   **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» [14:53].
*   **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 [16:51].
*   **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 [17:30].

## 🍏 Будущее гигантов: почему Apple победит, а Google в опасности
[[JUMP: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 [23:29].
*   Интеграция во всю экосистему (AirPods, Watch, iPhone).
*   Потенциальное превращение Siri в действительно полезного ИИ-ассистента, способного совершать действия внутри приложений [22:49].

### 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 [28:13].
*   **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 [27:22].

### 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 [29:30].

## 🌍 ИИ и общество: новая эпоха Просвещения или катастрофа?
[[JUMP: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 [30:09].
*   **О богатстве:** Вопрос распределения прибыли от ИИ — это политический вопрос, а не технологический [31:14].
*   **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 [31:28].
*   **О регулировании:** Лекун выступает за регулирование конечных продуктов ИИ, но считает «полным бредом» попытки регулировать или замедлять научные исследования [32:32].