В новом выпуске Lenny's Podcast Ленни Рачитски беседует с Шервином Ву, руководителем направления Platform Engineering в OpenAI. Они обсуждают внутренние процессы разработки в самой известной ИИ-компании мира, трансформацию роли инженера в «волшебника, управляющего флотом агентов», и дают прогнозы на развитие индустрии в ближайшие два года.
🛠 Внутренняя кухня OpenAI: 100% кода под надзором ИИ 3:15
Шервин Ву описывает OpenAI как среду, где ИИ-инструменты стали неотъемлемой частью повседневной работы, а не просто вспомогательным софтом. По его словам, уровень доверия к моделям внутри компании постоянно растет .
Ключевые показатели эффективности инженеров в OpenAI:
- Использование Codex: 95% инженеров компании используют этот инструмент в своей ежедневной работе .
- Ревью кода: 100% всех Pull Requests (PR) в компании проходят через автоматическое ревью с помощью Codex . ИИ предлагает улучшения и находит ошибки до того, как код попадет в продакшн.
- Производительность: Инженеры, активно использующие ИИ, открывают на 70% больше PR, чем их коллеги, реже прибегающие к помощи моделей . По наблюдениям Шервина Ву, этот разрыв со временем только увеличивается.
Гость подчеркивает, что менеджеры в OpenAI практически полностью перешли на написание кода через ИИ-инструменты, так как это значительно эффективнее ручного набора . При этом он цитирует Кевина Уэйла (VP of Science в OpenAI): «Это худшее состояние, в котором модели когда-либо будут находиться» . Это означает, что текущие показатели — лишь нижняя планка будущих возможностей.
🧙♂️ Инженер как «волшебник»: новая парадигма профессии 7:37
Шервин Ву считает, что роль программиста претерпевает фундаментальный сдвиг. Вместо написания каждой строчки кода вручную, инженер превращается в технического лидера, управляющего «флотом агентов» .
Для описания этого процесса Шервин Ву использует аналогию из классического учебника MIT «Structure and Interpretation of Computer Programs» (SICP), который называют «Книгой волшебников» (The Wizard Book) :
- Программирование как магия: Код — это заклинания, а программист — чародей, который должен подобрать верную формулу, чтобы компьютер выполнил его волю .
- Ученик чародея: Гость сравнивает текущий этап с сюжетом из «Фантазии», где Микки Маус заставляет метлы работать на себя . Главный риск здесь — потеря контроля, когда «метлы» начинают действовать хаотично.
- Управление контекстом: Шервин Ву отмечает, что работа современного инженера заключается в управлении 10–20 параллельными потоками (тредами) в Codex, где нужно вовремя направлять агентов и давать им фидбек .
Эксперимент «100% ИИ-код»
Внутри OpenAI есть команда, проводящая радикальный эксперимент: они поддерживают кодовую базу, на 100% написанную Codex, без права ручного вмешательства («escape hatch») .
Основные выводы эксперимента на данный момент:
- Если агент не справляется, проблема обычно в нехватке контекста или документации .
- Чтобы ИИ работал лучше, инженеры вынуждены переносить «скрытые знания» из своей головы в текстовые файлы (.md), комментарии и структуру репозитория .
📈 Менеджмент в эпоху ИИ: от контроля к расширению возможностей 19:32
По мнению Шервина Ву, ИИ меняет работу руководителей (EM) медленнее, чем работу рядовых инженеров, но тренды уже очевидны.
Основные изменения в управлении командами:
- Ставка на звезд: Шервин Ву рекомендует тратить более 50% времени на топ-перформеров (верхние 10% команды) . В мире ИИ разрыв между средним и выдающимся сотрудником увеличивается: ИИ делает хороших людей лучше, а великих — исключительными .
- Масштабируемость менеджера: Если раньше нормой считалось управление командой из 6–8 человек, то с ИИ-инструментами (анализ логов в GitHub, Notion и Slack через ChatGPT) один руководитель сможет эффективно курировать гораздо больше людей .
- Менеджер как «ассистент хирурга»: Шервин Ву использует метафору из книги «Мифический человеко-месяц» . Он видит свою задачу в том, чтобы «подавать скальпель» своим инженерам, предвидя их блокировки и устраняя организационные препятствия .
🦄 Стартап на миллиард из одного человека 24:35
Обсуждая концепцию «единорога из одного человека» (идею, которую часто озвучивает Сэм Альтман), Шервин Ву выделяет интересные вторичные эффекты:
- Расцвет микробрендов: Появление стартапа-миллиардника из одного человека потребует сотен маленьких B2B SaaS компаний, которые будут создавать для него узкоспециализированный софт .
- Золотой век B2B SAS: Процесс создания ПО настолько упрощается, что мы увидим десятки тысяч компаний с выручкой в $10 млн, управляемых одиночками .
- Кризис венчурной модели: Шервин Ву предполагает, что если рынок заполнят прибыльные микро-компании, традиционным VC-фондам будет сложнее находить проекты, требующие огромных вливаний капитала и дающие 1000-кратный возврат .
Ленни Рачитски выражает скепсис относительно компании из одного человека из-за сложности поддержки клиентов (support) . В ответ Шервин Ву предполагает, что даже поддержку можно будет полностью аутсорсить специализированным ИИ-агентам или микро-сервисам .
📉 Почему внедрение ИИ в компаниях часто дает негативный ROI 37:32
Шервин Ву признает, что многие корпоративные развертывания ИИ за пределами Кремниевой долины не приносят прибыли .
Главные ошибки бизнеса:
- Только «сверху вниз»: Руководство заставляет использовать ИИ, но сотрудники не понимают, как применить его к своей специфике .
- Отсутствие «Tiger Team»: Шервин Ву рекомендует создавать внутри компаний группы из наиболее увлеченных и технически подкованных сотрудников (даже если они не программисты, а, например, «мастера Excel»), которые будут евангелизировать ИИ «снизу вверх» .
- Жизнь в пузыре: Гость отмечает, что за пределами ИТ-индустрии люди часто даже не знают о последних релизах моделей и используют их на самом примитивном уровне .
🛠 Стратегия разработки: «Модели съедят вашу обвязку» 44:03
Шервин Ву дает важный совет разработчикам: не стройте сложные системы вокруг ограничений сегодняшних моделей.
Ключевые тезисы:
- Проблема «Scaffolding» (обвязки): Многие инструменты 2023 года (сложные фреймворки для агентов, векторные базы данных) становятся бесполезными, так как новые модели начинают выполнять эти функции нативно .
- Стройте для будущего: Нужно создавать продукт, ориентируясь на то, где модели будут через 12 месяцев. Например, если сегодня задача решается моделью на 80%, через полгода она может быть решена на 100% без изменения вашего кода .
- Горький урок (The Bitter Lesson): Шервин Ву напоминает, что чем меньше логики вы жестко прописываете в коде, тем лучше масштабируется ИИ-система .
Куда движется платформа OpenAI в ближайшие 12–24 месяца :
- Длительные задачи: Переход от задач, занимающих минуты, к агентам, которые могут работать автономно часами или даже днями, сохраняя когерентность .
- Мультимодальное аудио: По мнению Шервина Ву, аудио — самый недооцененный домен в бизнесе. Прямое общение «голос-в-голос» откроет огромные возможности в операционной деятельности и поддержке .
🌐 OpenAI как экосистема, а не «убийца стартапов» 57:38
На вопрос о том, как стартапам не быть раздавленными новыми релизами OpenAI, Шервин Ву отвечает, что компания видит себя именно как платформу.
- Миссия: OpenAI не сможет дотянуться до каждого уголка человечества самостоятельно. Им нужны партнеры, строящие «ботов для поддержки подкастеров» или образовательные инструменты для деревень в Африке .
- Открытость: Все модели, используемые во внутренних продуктах, попадают в API. OpenAI не блокирует конкурентов и стремится к нейтральности платформы .
- Масштаб: Сейчас ChatGPT пользуются более 800 миллионов человек в неделю . Это огромная аудитория для разработчиков, которые смогут встраиваться в эту экосистему .
⚡️ Блиц и личные рекомендации 1:11:39
В завершение беседы Шервин Ву поделился своими фаворитами:
- Книги:
- Гаджеты: Полный переход на сетевое оборудование и камеры Ubiquiti (Шервин Ву называет их «Apple в мире роутеров») .
- Уроки из прошлого: Работая в Open Door, Шервин Ву узнал, что на цену дома критически влияют близость высоковольтных линий (гул пугает семьи) и «curb appeal» — первое впечатление от входной двери, которое дает самый высокий ROI при продаже .
Шервин Ву призывает всех не пропускать этот исторический момент в технологиях: «Следующие 2–3 года будут самыми веселыми в ИТ за очень долгое время. Не принимайте это как должное» .
