Александр Ванг: «Будущее экономики — это управление роем агентов»

Александр Ванг, основатель и генеральный директор Scale AI, прошел путь от отчисления из MIT до руководства компанией, ставшей критически важной инфраструктурой для обучения ведущих нейросетей мира. В рамках подкаста «Light Cone» от Y Combinator он обсудил эволюцию своей компании, недавно получившей инвестиции от Meta при оценке в 29 млрд долларов, а также поделился взглядами на будущее экономики агентов и глобальное технологическое противостояние с Китаем.

🚀 От чат-ботов для врачей к «API для человеческого труда» 1:40

История Scale AI началась в 2016 году, когда Александр Ванг, проработав год в Quora, поступил в MIT . В это время в индустрии наблюдался «мини-бум» чат-ботов, подстегнутый амбициями Facebook и успехом таких приложений, как Magic . Первой идеей Ванга было создание чат-ботов для врачей, что он сегодня вспоминает с иронией, отмечая, что молодые фаундеры часто выбирают идеи миметически, не понимая реальных потребностей рынка .

Переломный момент наступил во время участия в батче Y Combinator. Ванг заметил, что для эффективной работы любого ИИ-продукта требуется колоссальный объем размеченных человеческих данных . Изначально проект задумывался как «API для человеческих задач». В течение недели был куплен домен scaleapi.com и запущен лендинг на Product Hunt с провокационным слоганом: «API для человеческого труда» . По мнению Ванга, эта концепция «инверсии» — когда люди работают на машины через API — захватила воображение стартап-сообщества того времени .

Первым крупным рынком для Scale AI стали беспилотные автомобили. Александр Ванг выделил несколько ключевых моментов этого этапа:

• Конкуренция с Amazon Mechanical Turk: Решение Amazon было общеизвестным, но, по словам Ванга, «ужасным» в использовании, что дало Scale AI окно возможностей .
• Фокус на Cruise: После того как стартап Cruise (выпускник YC) стал крупнейшим клиентом, Ванг принял решение сфокусироваться исключительно на self-driving индустрии .
• Скепсис инвесторов: Ведущие инвесторы считали рынок разметки данных для беспилотников слишком узким . Ванг утверждает, что они были правы лишь наполовину: этот рынок позволил быстро масштабироваться, но его действительно не хватило бы для создания гигантского бизнеса в долгосрочной перспективе .

🧠 Законы масштабирования и эпоха OpenAI 10:30

В индустрии беспилотников «законы масштабирования» (scaling laws) не были приоритетом, так как алгоритмы должны были работать на ограниченных вычислительных мощностях самого автомобиля . Всё изменилось в 2019 году, когда Scale AI начала сотрудничать с OpenAI в эпоху GPT-2 .

Александр Ванг описывает свои впечатления от развития моделей следующим образом:

1. GPT-2: Воспринималась скорее как любопытная техническая новинка, не производящая шокового впечатления .
2. GPT-3 (2020 год): Стала моментом истины. По словам Ванга, когда его друг начал искренне злиться на модель во время теста, стало ясно, что ИИ перешел в новое качество и демонстрирует проблески прохождения теста Тьюринга .
3. InstructGPT и ChatGPT: Работа над InstructGPT (предшественником ChatGPT) окончательно убедила команду Scale AI, что наступил «момент ставки на всё» (bet-the-farm moment) .

Ванг считает, что сегодня индустрия переходит от этапа предварительного обучения (pre-training) к новой кривой масштабирования, основанной на рассуждениях (reasoning) и обучении с подкреплением (RL) . По его мнению, ИИ повторяет путь закона Мура: хотя технологические кривые меняются, для пользователя это выглядит как плавное и непрерывное улучшение способностей моделей .

💼 Трансформация в «NVIDIA для данных» и бизнес агентов 30:12

Scale AI сегодня позиционирует себя не просто как сервис разметки, а как технологический партнер для крупнейших организаций. Александр Ванг проводит аналогию с Amazon и запуском AWS в 2006 году . Как и в случае с Amazon, аналитики сначала не видели связи между онлайн-ритейлом и облачными вычислениями, но AWS стал ответом на «бесконечный рынок» вычислений .

Стратегия Scale AI в области корпоративных ИИ-приложений строится на следующих тезисах:

• Поиск бесконечных рынков: Переход от узких ниш к осознанию того, что каждая организация в мире будет вынуждена перестроить свои бизнес-процессы под ИИ .
• Специализация как защита: Ванг убежден, что в будущем интеллектуальная собственность (IP) компаний будет заключаться в их собственных тонко настроенных моделях (fine-tuned models), обученных на специфических внутренних данных и средах .
• Сотрудничество с Palantir: Несмотря на кажущуюся конкуренцию, Ванг утверждает, что компании чаще работают как партнеры. Если Palantir фокусируется на онтологии и интеграции данных, то Scale AI — на генерации стратегических данных для ИИ-стратегий .

В настоящее время Scale AI работает с лидерами в отраслях фармакологии, телекоммуникаций, банковского дела и здравоохранения, а также с правительством США .

🤖 Будущее работы: от помощников к роям агентов 19:42

Александр Ванг придерживается техно-оптимистичного взгляда на рынок труда. По его мнению, работа не исчезнет, но радикально изменится формат взаимодействия человека и машины. Он выделяет три стадии развития ИИ-инструментов в работе :

1. Ассистент: Модель помогает выполнять небольшие фрагменты задач.
2. Синхронный агент: Режим «пары», когда человек активно управляет одним агентом (например, в программировании).
3. Рой агентов: Человек развертывает группу агентов для выполнения различных задач одновременно.

По словам Ванга, в этой схеме человек становится менеджером. Он отвергает прогнозы «думеров» о том, что менеджмент тоже будет полностью автоматизирован . Ванг утверждает, что управление — это хаотичный процесс решения проблем, тушения пожаров и формирования видения, что останется прерогативой людей .

Внутри самой Scale AI уже внедрены агентские рабочие процессы для найма персонала, контроля качества и анализа продаж . Александр Ванг подчеркивает, что ключом к автоматизации является перевод повторяющихся человеческих действий в наборы данных для обучения с подкреплением (RL) .

🇨🇳 Геополитика: шпионаж, энергия и данные 48:08

Обсуждая конкуренцию с Китаем, Александр Ванг высказал ряд критических замечаний. Он утверждает, что успех китайских моделей (таких как DeepSeek) во многом объясняется промышленным шпионажем . По его мнению, секреты обучения фронтирных моделей «утекают» из американских лабораторий в китайские, что позволяет последним быстро сокращать разрыв .

Основные вызовы для США, по мнению Ванга:

• Дефицит энергии: В то время как энергосистема США стагнирует из-за регуляторных провалов, Китай удвоил производство электроэнергии за десятилетие .
• Государственная поддержка данных: В Китае действуют семь государственных центров разметки данных, система ваучеров для ИИ-компаний и специальные образовательные программы для подготовки кадров в этой сфере .
• Преимущество в оборудовании: Производство роботов в Китае обходится в разы дешевле (2-4 тыс. долларов против 20-30 тыс. в США), что критично для сбора данных в робототехнике .

Тем не менее, Ванг считает, что США сохраняют шансы на лидерство (с вероятностью 60-70%), если смогут решить проблемы с энергетикой и защитой интеллектуальной собственности .

🛡️ Thunder Forge и «агентская война» 53:39

Одним из наиболее закрытых, но стратегически важных направлений Scale AI является работа с Министерством обороны США. Александр Ванг считает, что философия «холодной войны» с созданием всё более мощных бомб уходит в прошлое. Будущее — за фрагментированными, маневренными ресурсами, такими как дроны и ИИ-агенты .

Scale AI разрабатывает систему Thunder Forge совместно с Индо-Тихоокеанским командованием США (INDOPACOM) . Суть проекта заключается в переводе ручных процессов военного планирования, занимающих до 72 часов, в агентские циклы, выполняемые за 10 минут . Ванг описывает это как «неумолимую форму войны», сравнимую с игрой против компьютера, который делает ходы мгновенно .

🏆 Философия «Founder Mode» и качество 57:08

Завершая беседу, Александр Ванг поделился своими принципами управления. Его главный совет фаундерам — «невероятно сильно заботиться о деталях» (really care) . Он уверен, что для успеха необходимо инвестировать свою «душу» в работу, и именно этот критерий является ключевым при найме .

Ванг придерживается концепции «Founder Mode»:

• Личный контроль: До сих пор генеральный директор Scale AI лично одобряет или отклоняет каждого нового сотрудника компании .
• Фрактальность качества: Ванг утверждает, что стандарты качества в организации никогда не бывают выше, чем у руководства. Если менеджер не проявляет внимания к деталям, это транслируется на всю команду .
• Прямая связь с клиентом: Даже когда компания стала крупной, Ванг лично проверял качество данных, отправляемых партнерам, если возникали какие-либо жалобы .