Генеративный искусственный интеллект запустил масштабную смену парадигм, трансформирующую привычные подходы к созданию ИТ-продуктов и повседневному обмену знаниями. В рамках серии интервью «AI Revolution» венчурного фонда Andreessen Horowitz (a16z) генеральный директор Quora Адам Д’Анджело обсудил с генеральным партнером фонда Дэвидом Джорджем будущее мультимодельных платформ, экономику независимых создателей ИИ и стратегии выживания стартапов. В центре дискуссии — развитие ИИ-платформы Poe, призванной открыть массовый доступ к разнообразным нейросетям и объединить экспертизу людей и алгоритмов.
🧩 От социальных сетей к искусственному интеллекту: исторический контекст 1:05
Интерес Адама Д’Анджело к технологиям искусственного интеллекта зародился еще во время его учебы в колледже в 2005 году. Однако в то время ИИ-технологии были слишком далеки от стадии готовности к массовому потребительскому рынку. На этом фоне начался бум социальных сетей, которые, как отмечает спикер, во многом стали альтернативой автоматизации: вместо того чтобы заставлять компьютер выполнять сложные задачи, технологии начали связывать людей друг с другом для обмена опытом и контентом. Д’Анджело сравнивает этот процесс с глобализацией, выступающей в роли временного заменителя автоматизации производства.
Этот подход лег в основу платформы вопросов и ответов Quora, запущенной в 2009 году и изначально полностью опиравшейся на человеческий фактор. Механика сервиса строилась на ручной разметке тем и маршрутизации вопросов экспертам. Тем не менее руководство компании всегда закладывало в стратегию неизбежный переход к автоматической генерации ответов софтом.
Первые внутренние эксперименты Quora с моделью GPT-3 от OpenAI выявили важную рыночную закономерность:
- Качество: ИИ на тот момент уступал лучшим ответам экспертов-людей.
- Скорость и масштабируемость: нейросеть создавала структурированный текст мгновенно и с минимальными затратами, снимая главное ограничение Quora — дефицит времени квалифицированных авторов.
Этот опыт привел команду к выводу, что традиционная «издательская парадигма» публикаций менее эффективна для взаимодействия с ИИ, чем интерактивный чат-формат. Результатом этого инсайта стало создание нового независимого продукта — платформы Poe.
🚀 Платформа Poe: агрегатор моделей и экосистема для авторов 3:59
По аналогии с тем, как Quora агрегирует знания множества людей, проект Poe задумывался как единая точка доступа к ИИ-моделям от самых разных разработчиков и исследовательских команд. Платформа предоставляет открытый API, позволяющий любому независимому разработчику или крупной лаборатории быстро развернуть свою тонко настроенную модель (fine-tuned model) и получить доступ к широкой аудитории.
Ключевым преимуществом Quora при создании Poe стал накопленный за 10 лет опыт оперирования потребительскими интернет-сервисами. Спикер подчеркивает, что для вывода технологического продукта на массовый рынок критически важна инфраструктурная оптимизация, включающая в себя следующие компоненты:
- Разработка и поддержка нативных приложений под iOS, Android, Windows и Mac;
- Глубокая локализация интерфейсов под разные страны;
- Проведение регулярного A/B-тестирования для улучшения метрик;
- Интеграция гибких платежных шлюзов и подписок.
В индустрии существуют две полярные гипотезы развития рынка: мономодельная (одна идеальная модель от одной компании покроет все нужды) и мультимодельная. Адам Д’Анджело открыто ставит на мультимодельное и мультиплатформенное будущее. По его мнению, создание ИИ всегда сопряжено с компромиссами в отношении обучающих данных, методов fine-tuning, инструкций и пользовательских ожиданий.
Глава Quora проводит историческую аналогию с ранним интернетом: появление веб-браузеров избавило создателей сайтов от необходимости писать собственные громоздкие клиенты для дистрибуции. Poe стремится стать аналогом такого браузера — универсальным интерфейсом для общения с любым специализированным ИИ.
💰 Экономика ИИ-креаторов и уроки мобильной трансформации 8:13
Разработчики ИИ-моделей часто сталкиваются со стратегической дилеммой: тратить привлеченное венчурное финансирование на построение продуктовой команды (клиентские приложения, биллинг, налоги, международный маркетинг) или полностью сфокусироваться на улучшении самой технологии. Для большинства исследовательских стартапов Д’Анджело считает оптимальным путем подключение к готовой инфраструктуре Poe через API.
Чтобы привлечь так называемый «длинный хвост» (long tail) независимых авторов, Poe развернула собственную программу разделения выручки (revenue sharing). В условиях, когда инференс (вычислительная работа моделей) требует огромного количества дорогостоящих GPU, Poe берет на себя покрытие этих издержек за счет монетизации подписок, позволяя создателям ботов зарабатывать чистую прибыль.
Среди успешных кейсов платформы выделяются:
- Кастомизированные графические боты на базе Stable Diffusion XL (например, генераторы графики в стиле аниме);
- Модели компании Playground, развивающей ИИ-инструменты для редактирования изображений.
Дэвид Джордж сравнивает текущий этап развития Poe с ранними годами игровой платформы Roblox, когда простые проекты энтузиастов со временем эволюционировали в полноценную экосистему профессиональных разработчиков, зарабатывающих на жизнь внутри платформы. Д’Анджело соглашается с этой аналогией, отмечая, что Poe уже инвестирует миллионы долларов в оплату инференса.
Размышляя о прошлых технологических волнах, спикер признает, что во время мобильной трансформации команда Quora совершила ошибку, недооценив приоритетность мобильного UI, из-за чего разработка замедлилась. Из этого был сделан вывод: радикальная смена платформ требует жесткого топ-даун лидерства и готовности временно заморозить старые фичи ради адаптации к новым интерфейсам. Именно поэтому в августе 2022 года для работы над Poe была создана обособленная небольшая команда, что защитило проект от бюрократии основной структуры Quora.
🤝 Синергия человека и ИИ: будущее обмена знаниями 15:58
В будущем взаимоотношения Quora и Poe могут трансформироваться по модели Facebook и Facebook Messenger — два самостоятельных, но глубоко интегрированных продукта. Стратегия предусматривает обогащение Poe человеческой экспертизой из Quora и одновременное внедрение генеративных ответов от ИИ-ботов на основной сайт Quora. Адам Д’Анджело верит, что по мере снижения стоимости вычислений и роста качества моделей синергия человека и алгоритмов сформирует единую сеть распределения знаний.
Человеческий фактор останется незаменимым, поскольку огромный пласт экспертных знаний хранится в головах людей и отсутствует в открытом вебе. В связи с этим Дэвид Джордж напоминает известное описание исследователя Андрея Карпати, назвавшего современные LLM «lossy compression algorithm» (алгоритмом сжатия с потерями) интернета.
Что касается проблемы галлюцинаций ИИ, то Д’Анджело ожидает снижения их частоты с выходом новых поколений моделей, но сомневается в достижении 100%-й точности. Из-за этого на рынке зафиксирован растущий спрос на верификацию источников:
«В будущем ценность сместится к знанию первоисточника информации — конкретного человека или авторитетного издания. ИИ-интерфейсы эволюционируют в сторону сортировки и точного цитирования верифицированных баз данных, вместо слепого смешивания и синтеза информации».
Несмотря на неизбежные технологические барьеры, глава Quora выражает уверенность в долгосрочном действии «законов масштабирования» (scaling laws) нейросетей, поскольку колоссальный приток интеллекта и капитала в индустрию гарантирует преодоление любых инфраструктурных препятствий.
📊 Архитектура рынка: фронтир, коммодитизация и шансы стартапов 21:47
Инвестиционный тезис Адама Д’Анджело относительно структуры ИИ-рынка строится на жестком разграничении позиций игроков. Обучение передовых фронтирных моделей (frontier models) требует миллиардных капиталовложений и многолетней инфраструктурной подготовки. Этот клуб доступен лишь единицам: OpenAI, Google, Anthropic и Meta. Удержание позиций на технологическом фронтире гарантирует компаниям высокую маржинальность и защиту бизнеса от коммодитизации.
Напротив, положение игроков, отставших от фронтира на 6–12 месяцев, спикер характеризует как «брутальное». На этом уровне доступ к капиталу и вычислительным мощностям есть у слишком большого числа конкурентов, технологии быстро переходят в разряд открытого кода (open-source) и теряют коммерческую маржу. Чтобы выжить без фронтирной модели, компаниям необходимо выстраивать альтернативные уровни защиты (modes):
- Интеграция уникальных проприетарных инструментов;
- Доступ к эксклюзивным специализированным датасетам для fine-tuning;
- Глубокая кастомизация продуктовых фич под конкретные бизнес-процессы.
В венчурном сообществе ведется спор о том, кто заберет основную ценность новой технологической волны — гибкие стартапы или укоренившиеся гиганты (incumbents), такие как Microsoft и Google, которые уже интегрируют ИИ через простые API в свои SAS-пакеты, целясь в $10–20 млрд дополнительной выручки.
Д’Анджело считает, что шансы распределятся неравномерно. Крупные игроки сильны там, где критически важна дистрибуция и нулевая толерантность к ошибкам. Но именно феномен ИИ-галлюцинаций открывает уникальное окно возможностей для стартапов. Например, поисковый ИИ-сервис Perplexity успешно отбирает долю рынка у Google. Google институционально не может позволить себе выводить в топ выдачи ответы с даже минимальным риском ошибки. Стартап же изначально формирует у пользователя ожидания определенной fault-tolerance (отказоустойчивости).
В b2b-сегменте это меняет экономику целых профессий. Замена высокооплачиваемого корпоративного юриста со ставкой $1000 в час на ИИ-агента, чей инференс стоит центы, оправдывает необходимость ручной перепроверки его работы человеком — это совершенно новый, экономически сверхэффективный тип рабочего процесса.
В качестве финального напутствия ранним стартапам Адам Д’Анджело рекомендует отказаться от жесткого теоретического планирования сверху вниз (top-down). Вместо этого фаундерам следует проводить сотни часов в практических экспериментах с моделями, комбинируя их с нестандартными интерфейсами ввода данных — веб-скрейперами, анализом локальных экранов пользователей или голосовым управлением, нащупывая реальные неочевидные боли рынка.
