Партнеры венчурного фонда Y Combinator Гари Тан, Джаред Фридман, Харж Таггар и Диана Ху запустили первый эпизод своего подкаста The Light Cone, посвященного прошлому и будущему технологий. В центре обсуждения — масштабный бум искусственного интеллекта, реальная ценность так называемых «оберток» для ChatGPT и стратегии выживания технологических стартапов в эпоху стремительного развития больших языковых моделей. Эксперты подробно разбирают, почему подчеркнуто скучные идеи автоматизации бэк-офисов часто приносят миллиарды, в то время как глянцевые концепции ИИ-ассистентов оказываются опасными «смоляными ямами» для начинающих фаундеров.
🌌 Подкаст The Light Cone и феномен AI в Y Combinator 0:41
Название подкаста отсылает к понятию «конус света» из специальной теории относительности Альберта Эйнштейна. В физике этот термин описывает путь, который проделывает вспышка света, распространяясь в пространстве и времени как в будущее, так и в прошлое. Партнеры фонда планируют использовать эту метафору для анализа ИТ-рынка: находясь в настоящем, они будут оценивать прошлый опыт индустрии и прогнозировать векторы технологического развития. По их наблюдениям, главным драйвером изменений сегодня выступает повсеместная интеграция искусственного интеллекта во все сферы общественной и деловой жизни.
В летнем батче Y Combinator 2023 года (Summer 23) доля стартапов, использующих большие языковые модели (LLM), вплотную приблизилась к отметке в 50%. Вопреки расхожему мнению сторонних наблюдателей, этот показатель не является следствием искусственного отбора со стороны партнеров YC. По словам спикеров, фонд не руководствуется жестким тезисом о необходимости инвестировать исключительно в AI и не завышает оценки проектам только из-за наличия модных технологий в описании.
Высокая концентрация ИИ-проектов в портфеле — это естественный, эмерджентный феномен, обусловленный выбором самих амбициозных фаундеров. Как отмечают партнеры фонда, наиболее перспективные предприниматели сейчас массово идут в сферу AI, поскольку видят там максимальный потенциал для создания компаний нового поколения. Появление моделей GPT-3.5 и GPT-4 кардинально изменило ландшафт, успешно справившись с задачами, которые ранее считались неподъемными, и завершив очередную «зиму искусственного интеллекта».
🎓 Студенческий бум и «скучные» стартапы автоматизации 3:34
В последнее время фиксируется резкий рост числа студентов, бросающих колледж ради создания ИИ-стартапов. На традиционный вопрос партнеров YC во время интервью: «Зачем спешить, почему бы сначала не получить диплом?» — молодые фаундеры стандартно отвечают, что текущий технологический сдвиг представляет собой уникальный, единственный в жизни шанс. Партнеры фонда соглашаются с этой оценкой и добавляют, что у студентов сейчас есть уникальное преимущество: на рынке просто не существует специалистов с условным четырехлетним опытом работы с LLM. Все начинают в равных условиях, и способность быстро учиться важнее академических регалий.
Примером студенческой активности является создание инструментов разработчика для промпт-инжиниринга. Молодые специалисты разрабатывают софт для цепочек промптов и тестирования их побочных эффектов, фактически задавая стандарты для всей индустрии. Однако, пока заголовки медиа пестрят новостями об общем искусственном интеллекте (AGI) и создании ИИ-видео, реальную коммерческую тягу (traction) в батчах демонстрируют более приземленные проекты.
Наибольшую эффективность показывают стартапы в сфере автоматизации рутинных рабочих процессов (workflow automation). Огромное количество рабочих мест в мире по-прежнему связано с монотонной обработкой информации в бэк-офисах, где люди просто читают тексты, составляют резюме и переносят данные из одной системы в другую с небольшим изменением формата. По оценке партнеров YC, большие языковые модели идеально подходят для замены человека на таких позициях, но заявок в этой нише до сих пор незаслуженно мало.
В качестве примера успешного пивота партнеры приводят кейс компании Sweet Spot из прошлого батча:
- Исходная идея: Создатели Sweet Spot изначально пришли в YC с проектом автоматизации заказа еды из фудтраков.
- Смена курса: Быстро осознав бесперспективность первоначального плана, команда начала искать новую проблему и обнаружила, что их знакомый тратит весь рабочий день на ручное обновление правительственного сайта.
- Финальный продукт: Они создали ИИ-систему, которая полностью автоматизировала поиск государственных контрактов для участия в тендерах и генерацию конкурсных предложений. Проект практически сразу получил отличную рыночную тягу.
🪵 «Где грязь, там и золото», или Концепция смоляных ям в AI 7:04
Стремление фаундеров заниматься неочевидными, «скучными» вещами партнеры описывают старой английской поговоркой, которую цитировал Пол Грэм в своем эссе: «Где грязь, там и медь» (Where there's muck, there's brass), что в современном контексте означает поиск сокровищ в неожиданных и неприглядных местах. Для успеха стартапу необходимо идти вглубь вертикальных рынков и решать узкоспециализированные задачи, избегая так называемых «смоляных ям» (AI tarpits).
По определению партнеров фонда, «смоляная яма» — это идея, которая со стороны выглядит крайне привлекательной, блестящей и перспективной. Она затягивает сотни фаундеров, которые не подозревают, что идут по стопам сотен других разорившихся предшественников. В Y Combinator эту проблему видят особенно четко, когда получают до 500 одинаковых заявок на одну и ту же тупиковую концепцию в рамках одного батча.
Главным примером текущей «смоляной ямы» в сфере AI спикеры называют концепцию универсальных ИИ-ассистентов (AI co-pilots). На волне хайпа корпоративные клиенты охотно оставляют заявки и даже готовы вносить предоплату, стремясь закрыть внутренний чек-лист по «формированию ИИ-стратегии». Проблемы начинаются на этапе внедрения:
- Отсутствие реального использования: Клиенты не знают, как именно сотрудники должны применять этот инструмент, и реальная вовлеченность пользователей (retention) стремится к нулю.
- Проблема интерфейса: По мнению Гари Тана, интерфейс чат-ботов фундаментально несовершенен, так как он перекладывает на пользователя обязанность понимать, как правильно разговаривать с компьютером. LLM эффективнее упаковывать в привычные UI веб- или мобильных приложений.
- Угроза со стороны гигантов: Стартапы, продающие такие инструменты крупному бизнесу, часто теряют контракты через 6–9 месяцев. Крупные игроки вроде IBM или Salesforce оперативно внедряют аналогичные LLM-функции в свой софт, и клиенты возвращаются к привычным экосистемам.
Если стартап сталкивается с тем, что крупные финтех- или юридические компании отказываются покупать его ИИ-ассистента, партнеры YC рекомендуют радикальный подход. Вместо бесконечных попыток продать технологию как инструмент, фаундерам стоит попробовать построить полноценную компанию-конкурента в этой вертикали, изначально заложив ИИ в основу операционной деятельности.
🛠️ Тонкая настройка, локальные модели и аналогия с FPGA 13:30
В течение 2023 года огромной популярностью пользовалась идея предоставления услуг по тонкой настройке (fine-tuning) открытых исходных моделей для бизнеса. Изначально главным стимулом для клиентов была экономия, поскольку использование API от OpenAI обходилось дорого. Однако спикеры предупреждают: упор исключительно на дешевизну — это тупиковый путь, поскольку стоимость проприетарных моделей стремительно падает и продолжит снижаться.
Жизнеспособной стратегией является кастомизация моделей под закрытые приватные датасеты, которые компании из сферы здравоохранения или финтеха не могут передавать внешним провайдерам из соображений конфиденциальности. В качестве примера приводится компания Cradle, помогающая бизнесу решать подобные задачи. Вокруг проблемы безопасности данных формируется целая индустрия информационной безопасности для LLM. Например, стартап Prompt Armor защищает API-вызовы, предотвращая атаки, при которых злоумышленник может с помощью промпта заставить модель выдать скрытые приватные данные.
Еще один перспективный тренд — оптимизация небольших открытых моделей (например, Llama) для локального запуска на пользовательских машинах. Специализированная модель, обученная на конкретном узком домене, работает точнее и быстрее, чем гигантская универсальная нейросеть. В портфеле YC за это направление отвечает проект Ollama, ускоряющий локальную разработку.
Спикеры делятся неожиданным инсайтом: стартапы, создающие ИИ-помощников для программистов или инженеров (например, Metalware для проектирования аппаратного обеспечения), часто используют старые версии GPT (например, GPT-3), а не новейшие дорогостоящие модели. Словарный запас и логика специфических доменов (код или проектирование микросхем) значительно уже, чем у всего человеческого языка, поэтому старых моделей вполне достаточно для генерации качественного результата.
Глава Shopify Тоби Лютке, активно экспериментирующий с ИИ, сформулировал архитектурную аналогию для этого процесса:
- Этап прототипирования (FPGA): Дорогие закрытые модели с миллиардами параметров (такие как GPT-4) следует рассматривать как программируемые логические интегральные схемы (ПЛИС/FPGA). Они идеальны для экспериментов и проверки гипотез.
- Этап производства (ASIC): После того как логика работы и промпты отлажены, под конкретную задачу (например, написание кода внутри Shopify) создается и обучается собственная сверхэффективная локальная модель. Это аналог создания специализированной заказной микросхемы (ASIC) в микроэлектронике.
🛡️ Угроза GPT-5, голосовые агенты и открытый исходный код 19:38
Уникальность текущего момента, по мнению партнеров YC, заключается в беспрецедентном количестве доступных бизнес-идей: летом 2023 года фаундеры меняли концепции и находили работающие бизнес-модели быстрее, чем когда-либо в истории фонда. При этом спикеры призывают не обращать внимания на популярный в Twitter мем о том, что большинство ИИ-стартапов — это всего лишь «обертки для GPT» (GPT wrappers), которые неизбежно будут уничтожены выходом условной GPT-5. Любое современное SaaS-приложение, по сути, является «оберткой для базы данных MySQL». Ценность технологического бизнеса всегда кроется в продуманном UX, иерархии информации и глубоком понимании конкретной проблемы пользователя, а не только в используемом бэкэнде.
Чтобы стартап не был раздавлен релизом новой базовой модели от OpenAI, фаундеры должны избегать абстрактных универсальных концепций в духе «загрузите сюда свои данные, а мы сделаем магию». Выживают проекты, завязавшие на себя кастомную сложную бизнес-логику конкретной профессии. Например:
- Инструменты, анализирующие логи продаж и выдающие менеджерам конкретные пошаговые рекомендации по закрытию сделок.
- Системы автоматической проверки соответствия чек-листам жесткого медицинского стандарта HIPAA.
- Специализированные голосовые ИИ-агенты, заменяющие администраторов в малом бизнесе (цветочные магазины, мастерские по ремонту кондиционеров), где сотрудники физически не успевают отвечать на звонки клиентов.
Стремительное развитие автономных ИИ-агентов вызывает и определенные опасения. Создатель Gmail и партнер YC Пол Бакхейт выражает серьезную обеспокоенность тем, что мир наводнят вредоносные ИИ-агенты, созданные для мошенничества и кражи денег. По его мнению, человечеству придется создавать защитных «белых» ИИ-агентов для отражения этих угроз.
Гари Тан выступает активным сторонником развития систем с открытым исходным кодом (Open Source AI). Он считает open-source главной страховкой от цифровой тирании. Если условный суперинтеллект (AGI) будет полностью закрытым и монополизированным одной корпорацией, его сможет выкупить, например, крупная страховая компания, чтобы заблокировать обычным гражданам доступ к справедливой медицинской диагностике. Доступ к технологиям ИИ должен быть равным и распределяться снизу вверх.
🔬 NeurIPS, наследие Google и возвращение YC к корням 26:50
Масштаб ИИ-бума наглядно иллюстрирует эволюция профильной научной конференции NeurIPS. В 2010 году она проходила на скромном горнолыжном курорте, где обсуждалось около сотни докладов. В 2017 году количество принятых научных работ выросло до 600, а в декабре 2023 года конференция собрала более 10 тысяч участников и свыше 3 тысяч утвержденных исследований. Помимо вопросов этики и регулирования, ключевым изменением стал массовый интерес академических исследователей к коммерциализации своих трудов и созданию стартапов.
Собеседники напоминают знаковую историю фундаментального исследования «Attention Is All You Need» («Внимание — это все, что вам нужно»), представленного командой Google на NeurIPS в 2017 году. Изначально инженеры решали утилитарную задачу удешевления машинного перевода между редкими языковыми парами (например, с немецкого на японский) из-за нехватки обучающих данных. Созданная ими архитектура трансформеров (Transformer) легла в основу всех современных LLM и GPT. Дальнейшая судьба авторов примечательна:
- Коммерческий успех: Семь из восьми авторов этой статьи покинули Google и основали собственные независимые компании.
- Капитализация: Суммарная рыночная стоимость стартапов, созданных авторами одной этой научной работы, на сегодняшний день превышает $6 миллиардов.
По оценке Дианы Ху, текущая ситуация знаменует долгожданное возвращение Y Combinator к своим историческим корням. В эпоху зарождения интернета создавать софт было физически тяжело, поэтому первыми фаундерами становились исключительно сильные инженеры и ученые. Позже, когда разработка сайтов превратилась в коммодити, фокус сместился на инновации в бизнес-моделях. Сегодня, благодаря глубоким научным сдвигам в области ИИ, ключевыми фигурами на рынке стартапов снова становятся хардкорные технические специалисты, способные создавать новые технологии с нуля, игнорируя сиюминутные скептические мемы в социальных сетях.
В завершение дискуссии партнеры вспоминают классическое эссе с Hacker News — «Гики, мопсы и социопаты в эволюции субкультур» (Geeks, Mops and Sociopaths in a Subculture Evolution). Любое прорывное движение всегда начинается с гиков, которые занимаются технологиями ради собственного интереса и создания инструментов для друзей, как это делал Стив Возняк на заре Apple Computer. Затем приходят социопаты, стремящиеся монетизировать созданное, после чего цикл неизбежно повторяется. Спикеры сходятся во мнении, что индустрия ИИ сейчас находится в самом начале этого масштабного цикла, предоставляя фаундерам редкие возможности для долгосрочного роста.
