Шридхар Рамасвами, прошедший путь от инженера и руководителя рекламного направления в Google до сооснователя поисковика Neeva и поста CEO в Snowflake, сегодня находится в эпицентре революции искусственного интеллекта. В беседе с Гарри Стеббингсом он анализирует, почему DeepSeek не является экзистенциальной угрозой для OpenAI, почему создание стартапов «поверх» чужих API — это опасная игра, и как публичность помогает Snowflake конкурировать с частными гигантами вроде Databricks.
🧠 Мышление CEO: от «машины по рассылке писем» до жесткого лидерства 0:12
Шридхар Рамасвами признается, что в начале карьеры, во время получения степени PhD, он мечтал о профессорской деятельности, а не о кресле генерального директора . Сегодня он иронично описывает свою роль как «машину по обработке электронной почты», чья задача — читать, писать и говорить . Однако за этой простотой скрывается экстремальная интенсивность, которую отмечают все его коллеги.
По мнению Шридхара, современные 20-летние специалисты должны обладать двумя ключевыми качествами: драйвом и гибкостью (malleability) . Он считает, что ИИ станет невероятным слоем трансляции между неструктурированными и структурированными знаниями, что затронет все интеллектуальные профессии . При этом Рамасвами не верит в исчезновение программной инженерии, но ожидает ее трансформации по аналогии с журналистикой или музыкой — из массовой профессии в более узкую и элитную .
Основные принципы управления людьми от Шридхара Рамасвами:
- Честность в сложных разговорах. CEO Snowflake подчеркивает, что конфликты не решаются сами собой, а откладывание неприятного разговора — это медвежья услуга сотруднику .
- Понижение в должности вместо увольнения. Гость полагает, что в быстрорастущих средах человек может отлично справляться с командой из 20 человек, но «поплыть» при масштабе в 100 . В таких случаях Рамасвами практикует «продажу» новой, более узкой роли, сохраняя таланты в компании .
- Отсутствие страха перед потерей работы. На вопрос Гарри о том, делают ли деньги лидера лучше, Шридхар отвечает отрицательно: избыток личного капитала может сделать руководителя черствым или слишком терпимым к рискам .
⚔️ Война моделей: почему OpenAI побеждает Anthropic и не боится DeepSeek 18:43
Рамасвами проводит четкую грань между «моделью» и «продуктом». По его мнению, успех OpenAI обусловлен не только качеством нейросетей, но и созданием полноценного пользовательского опыта, который уже привлек около 500 миллионов лояльных пользователей .
Ключевые тезисы о ландшафте ИИ-рынка:
- Продукт важнее инфраструктуры. Шридхар утверждает, что Anthropic уступает OpenAI, потому что оперирует на уровне «модели», в то время как ChatGPT — это законченный продукт с генерацией изображений, исполнением кода и удобной загрузкой файлов .
- DeepSeek как разрушитель мифов. Гость считает, что китайский проект DeepSeek выполнил важную роль, развеяв мифы о невероятной стоимости и сложности обучения топовых моделей . Однако, по его словам, пользователи не перейдут массово на DeepSeek только из-за цены, так как OpenAI может легко интегрировать чужие открытые наработки для удешевления своего бэкенда .
- Опасность для стартапов. Рамасвами согласен с Сэмом Альтманом в том, что строить стартап исключительно «поверх» OpenAI — это самоубийственная стратегия . Граница между провайдером инфраструктуры и приложением размыта: если OpenAI увидит успешный кейс (например, юридический помощник), ничто не помешает им запустить аналогичную функцию завтра .
❄️ Стратегия Snowflake: конкуренция с Nvidia и Databricks 24:47
Snowflake с годовой выручкой около $3,5 млрд находится в состоянии постоянной борьбы с «гигантами» облачного рынка (AWS, Microsoft, Google) и прямым конкурентом — Databricks .
Рамасвами выделяет следующие аспекты конкуренции:
- Против Nvidia и CSP. CEO Snowflake признает, что всегда есть риск, что производители чипов или облачные провайдеры создадут аналогичные инструменты обработки данных, но верит в «магию» соответствия продукта рынку (PMF), которую невозможно просто скопировать деньгами .
- Против Databricks. Шридхар парирует утверждения о том, что Databricks лидирует в области ИИ-нагрузок. Он разделяет «классическое машинное обучение» (где конкурент был первым) и «генеративный ИИ», где Snowflake, по его мнению, идет на шаг впереди благодаря глубокой интеграции ИИ в процессы трансформации данных .
- Преимущества публичности. В отличие от частной Databricks, Snowflake вынуждена быть дисциплинированной и прибыльной. Рамасвами считает, что «богатые дяди» (инвесторы поздних стадий) не всегда идут на пользу инновациям, а публичный рынок дает честную обратную связь через цифры свободного денежного потока .
🏦 ИИ в энтерпрайзе: от хайпа к реальной утилите 33:26
На недавнем форуме в Давосе Шридхар заметил смену настроений: CEO крупнейших мировых компаний больше не спрашивают «зачем», они спрашивают «как получить отдачу (ROI)» . Он уверен, что ИИ уже создает ценность, и приводит примеры из собственной практики: использование инструментов транскрибации и суммаризации для обработки заметок со встреч, что превращает 25 страниц текста в краткие выжимки .
Будущее Snowflake Рамасвами видит в трех направлениях:
- Data Applications. Переход от модели «расходной статьи» к модели «генератора выручки». Компании вроде J.P. Morgan или BlackRock строят свои приложения поверх Snowflake .
- Snowflake Intelligence. Агентская платформа, которая позволяет объединять структурированные и неструктурированные данные для автоматизации сложных процессов, например, андеррайтинга в страховании .
- Разрушение BI. ИИ позволит пользователям общаться с данными напрямую, минуя сложные дашборды .
🕵️ Уроки Google: как дистрибуция побеждает технологии 44:42
Вспоминая свой опыт в Google, Шридхар подчеркивает, что успех поисковика не был результатом «непорочного зачатия» или только лишь гениального алгоритма . Ключевую роль сыграла агрессивная и дорогая стратегия дистрибуции:
- Сделки с Yahoo и AOL в начале 2000-х стали решающими точками входа для пользователей .
- Google платила AOL больше, чем зарабатывала на них (рефшар более 100%), чтобы захватить самых ценных пользователей .
- Relentlessness (неумолимость) Ларри Пейджа и Сергея Брина в спорах и стремление к истине стали фундаментом корпоративной культуры, которую Шридхар пытается воспроизвести в Snowflake .
Рамасвами проводит аналогию: как Google когда-то поглотила вертикальные поиски (картинки, покупки, карты) через «универсальный поиск», так и ChatGPT сегодня становится единой точкой входа в потребительском ИИ, что делает позиции других моделей крайне уязвимыми .
