В новом выпуске подкаста 20VC ведущий Гарри Стеббингс обсуждает будущее индустрии искусственного интеллекта с вице-президентом по продукту компании Snowflake Кристианом Клейнерманом. Собеседники анализируют, обладают ли такие гиганты, как OpenAI и Anthropic, долгосрочным конкурентным преимуществом, и как эволюционирует технологический стек для корпоративных клиентов. В центре дискуссии — смещение фокуса от самих моделей к стратегическому управлению данными как главному фактору успеха ИИ-трансформации.
🎓 Путь в Snowflake и уроки простоты 0:26
Кристиан Клейнерман начал свою карьеру в Колумбии, где основал свой первый стартап и, по его собственным словам, «понял, чего делать не нужно». После второго стартапа в США с аналогичным уроком он решил учиться у лидеров индустрии и в 1999 году присоединился к Microsoft, где долгое время занимался системами данных, включая SQL Server и облачные сервисы. Позже Клейнерман перешел в YouTube (Google), возглавив инфраструктурное направление, что окончательно сформировало его как эксперта по работе с большими объемами информации перед приходом в Snowflake.
Основываясь на своем многолетнем опыте, Клейнерман выделяет ключевые принципы построения успешного технологического бизнеса:
- Бескомпромиссный подход к талантам: По мнению гостя, ничто не способно заменить истинный талант, и компании никогда не должны нанимать людей компромиссно, руководствуясь лишь их благими намерениями.
- Сложность масштабирования: Клейнерман приводит пример своего стартапа по разработке ПО для планирования расписания авиакомпаний, который из-за избыточной кастомизации под клиентов превратился в сервисный бизнес вместо масштабируемой продуктовой платформы.
- Магия простоты: За 13 лет в Microsoft Кристиан усвоил, что упрощение продукта до предела — это лучший способ победить сильных конкурентов. Например, SQL Server успешно конкурировал с Oracle и IBM не за счет избытка функций, а благодаря легкости использования, что сформировало лояльную аудиторию. Этот же подход, по утверждению Клейнермана, лег в основу успеха Snowflake.
🚀 Генеративный ИИ: Хайп против фундаментального сдвига 5:15
Обсуждая текущее состояние индустрии генеративного ИИ, Кристиан Клейнерман признает наличие огромного хайпа и синдрома упущенной выгоды (FOMO), из-за которого компании спешат поверхностно внедрить ИИ в свои продукты. Однако за этим информационным шумом скрывается фундаментальный технологический сдвиг, способный изменить любое взаимодействие человека с компьютером, сделав его проще и дружелюбнее. По оценке гостя, масштаб этой революции сопоставим с появлением интернета или мобильных технологий.
Внедрение технологий генеративного ИИ в различных отраслях происходит неравномерно:
- Креативные индустрии: По мнению Клейнермана, это самый очевидный бенефициар новой волны. Инструменты вроде Stable Diffusion, Midjourney и решения от Adobe совершили прорыв, поскольку то, что в других сферах считается «галлюцинацией» или ошибкой, здесь становится ценной фичей, позволяющей создавать уникальный контент.
- Корпоративный сектор: Скорость адаптации здесь напрямую зависит от зрелости работы с данными в конкретной компании. Клейнерман формулирует ключевой тезис Snowflake: не существует стратегии генеративного ИИ без стратегии управления данными. Лидерами внедрения выступают финансовые услуги (например, хедж-фонды), ритейл и сектор потребительских товаров (CPG). Медленнее всего ИИ внедряется в государственном секторе из-за регуляторных ограничений.
Гарри Стеббингс предполагает, что в сфере госуслуг и здравоохранения внедрение ИИ может тормозиться из-за несовпадения стимулов: политики боятся массовых увольнений сотрудников (например, медсестер). Клейнерман возражает, заявляя, что индустрия еще не готова к полной замене человека. На текущем этапе большинство сценариев ИИ направлены на повышение продуктивности и создание цифровых ассистентов (копилотов), а не на вытеснение рабочей силы, поэтому стимулы эффективности пока работают исправно.
📊 Битва за данные: Почему модели превращаются в коммодити 13:16
Гарри Стеббингс отмечает мнение некоторых экспертов о том, что данные стали настолько общедоступны, что больше не являются эксклюзивным преимуществом крупных игроков. Кристиан Клейнерман разделяет публичные и приватные данные корпораций. По его прогнозу, в ближайшие 6–12 месяцев правила игры изменятся: компании закроют свои данные от бесплатного сканирования и обучения сторонних моделей, как это произошло в свое время с поисковыми системами.
Клейнерман предлагает радикально переоценить ценность компонентов ИИ-систем:
- Распределение ценности: В условном пироге ИИ-решений гость отдает более 90% ценности именно данным, и лишь около 10% — самой модели.
- Коммодитизация моделей: Клейнерман утверждает, что базовые языковые модели стремительно превращаются в сырьевой товар (коммодити). В качестве доказательства он приводит примеры стартапов всего из семи человек, которые создают модели, сопоставимые по качеству для ряда задач с разработками OpenAI или Anthropic.
- Контекстуальный размер моделей: Хотя индустрия восхищается гигантскими моделями вроде ChatGPT, для специализированных корпоративных задач размер имеет меньшее значение. По мнению Клейнермана, меньшие по размеру модели, дообученные (fine-tuned) на специфических данных компании, показывают лучшие результаты, а также существенно выигрывают по стоимости и задержке (latency).
Снижение затрат на обучение, по оценке гостя, произойдет как за счет удешевления вычислительных мощностей, так и благодаря переосмыслению процессов: вместо обучения с нуля компании будут использовать общие базовые наборы данных и надстраивать над ними точечное дообучение. При этом ключевым фактором успеха бизнеса становится гибкость и способность легко переключаться между разными моделями. Для сохранения этой опциональности Клейнерман рекомендует компаниям создавать абстрактный слой моделей (model abstraction layer), отделяющий логику приложения от специфики конкретного ИИ-провайдера.
🔒 Безопасность, авторские права и архитектура будущего 25:47
Среди главных барьеров на пути внедрения ИИ в бизнесе Кристиан Клейнерман выделяет три проблемы: корректность ответов (галлюцинации), безопасность приватных данных и неопределенность прав на результаты работы ИИ. К примеру, если инвестиционная компания загрузит свои торговые стратегии в модель и получит прибыльную рекомендацию, юридический статус этой прибыли пока остается туманным.
Решение проблемы безопасности Клейнерман видит в изменении архитектурного подхода:
- ИИ идет к данным: Вместо отправки огромных массивов корпоративной информации на внешние серверы ИИ-провайдеров, индустрия переходит к развертыванию защищенных приватных эндпоинтов моделей непосредственно там, где хранятся данные. Эту стратегию уже реализуют Snowflake, Amazon и Microsoft с их Azure OpenAI.
- Юридическая защита клиентов: Заявления таких гигантов, как Microsoft и IBM, о готовности защищать своих клиентов в судах по вопросам нарушения авторских прав ИИ, Клейнерман называет важнейшим шагом. Это снижает реальные опасения корпораций и устраняет двусмысленность, которая сдерживала внедрение технологий.
- Прозрачность и цитирование: По мнению гостя, корпоративный ИИ требует полной прозрачности данных, на которых обучалась модель (как это делает IBM). В качестве примера Клейнерман приводит покупку компанией Snowflake стартапа Neeva, разработчики которого сделали ставку на обязательное использование цитат, ссылок и указание первоисточников в ответах ИИ для борьбы с галлюцинациями.
Исходя из этого, Клейнерман убежден, что основная ценность в ближайшее десятилетие будет аккумулироваться у платформ-инкумбентов (таких как Google или Snowflake), обладающих доступом к колоссальным массивам данных, а также развитыми каналами дистрибуции.
🛠 Продуктовое лидерство и будущее интерфейсов 37:43
Кристиан Клейнерман соглашается с тезисом, что для ряда утилитарных задач (например, конфигурации серверных кластеров) ИИ снизит значимость классического графического интерфейса (UI), заменив его текстовыми командами. Однако в сценариях, требующих сложного взаимодействия с данными, UI сохранит свои позиции, трансформируясь в сторону глубокой персонализации под конкретного пользователя.
Говоря о внутренних вызовах Snowflake, Клейнерман выделяет проблему восприятия бренда:
- «Ловушка» позиционирования: Компанию до сих пор часто воспринимают исключительно как облачное хранилище данных (Data Warehouse), хотя Snowflake уже более шести лет развивается как комплексная платформа для приложений и работы с ИИ. Клейнерман видит задачу своей команды в том, чтобы донести до рынка возможность обучать и запускать модели прямо внутри их экосистемы, без необходимости копирования данных на сторонние платформы.
С годами изменился и личный управленческий стиль Клейнермана. Он признается, что стал более авторитарным и готовым жестко продвигать свое мнение «сверху вниз». По его словам, на старте карьеры он стремился быть хорошим менеджером, который выслушивает и учитывает мнение каждого, однако для создания продукта с единой и последовательной философией лидер обязан брать на себя директивные решения. При этом баланс между внутренними дебатами и скоростью зависит от архитектурного слоя: ключевые подсистемы хранения данных требуют принципа «отмерь сто раз, отрежь один раз», тогда как интерфейс редактора запросов можно и нужно итерировать быстро на основе пользовательского фидбека.
⚡ Блиц и уроки великих лидеров 42:09
В финальном блиц-опросе Кристиан Клейнерман поделился своими убеждениями по ряду острых вопросов:
- Технический бэкграунд PM: По мнению гостя, в современных реалиях менеджер по продукту (PM) практически не может быть успешным без глубоких технических знаний.
- География инноваций: Основателям ИИ-стартапов вовсе не обязательно находиться в Кремниевой долине — талантливые команды и прорывные идеи сейчас распределены по всему миру.
- Главный секрет успеха: Любой бизнес, наем сотрудников и отношения с клиентами в конечном счете сводятся к людям.
Клейнерман также вспомнил свой опыт работы с выдающимися лидерами индустрии. Он признался, что изначально сильно ошибался насчет Сатьи Наделлы, когда тот возглавил enterprise-направление в Microsoft. Наделла быстро принял ряд сложнейших структурных решений, доказав, что видит картину глубже остальных. По оценке Клейнермана, Сатью отличает способность быть кристально четким мыслителем и неуклонно двигаться к цели, игнорируя сотни вымышленных препятствий. Похожим качеством «проясняющей силы» обладает и легендарный лидер Snowflake Фрэнк Слоотман, чья ясность мышления и фокус радикально ускоряют принятие решений в компании.
Взгляд собеседников на долгосрочные перспективы ИИ выразился в шуточном споре о влиянии технологии на мировую экономику через 10 лет. Гарри Стеббингс верит в масштабный скачок и рост мирового ВВП на 10%, в то время как Кристиан Клейнерман прогнозирует более умеренный и прагматичный прирост в районе 2%, ставя на постепенное, эволюционное повышение продуктивности.
