# Джордж Сивулка из Hevia: «Через 10 лет ИИ-агенты обеспечат 50% мирового ВВП» Источник: https://www.youtube.com/watch?v=IfuMoOciTPo Канал: a16z (Andreessen Horowitz) Опубликовано: 14.02.2025 --- В новом выпуске от Андрессен Горовиц (Andreessen Horowitz) обсуждается фундаментальная трансформация сферы профессиональных услуг под влиянием моделей искусственного интеллекта нового поколения. Основатель компании Hevia Джордж Сивулка в беседе с представителем венчурного фонда анализирует переход от простых чат-ботов к сложным ИИ-агентам, способным выполнять функции аналитиков в финансах и праве, и предсказывает будущее, где ИИ будет генерировать более половины мирового ВВП. ## ⚡️ Блиц-опрос: законы масштабирования и феномен DeepSeek [[JUMP:01:05]] Обсуждение будущего индустрии началось с анализа фундаментальных принципов развития нейросетей. По мнению Джорджа Сивулки, законы масштабирования (scaling laws) — это не просто эмпирическое наблюдение, а математическое свойство Вселенной [01:18]. Он выделяет два типа масштабирования: * **Масштабирование обучения:** увеличение объемов данных и вычислительных мощностей при тренировке модели (например, при создании GPT-5). * **Масштабирование логического вывода (Inference scaling):** использование больших мощностей непосредственно в момент ответа модели на сложный вопрос. Сивулка утверждает, что именно масштабирование при выводе, которое Hevia начала использовать одной из первых, позволяет моделям (таким как o1 или DeepSeek) демонстрировать способности к глубокому рассуждению [02:00]. При этом Сивулка скептически относится к недавним успехам китайской модели DeepSeek, называя её в контексте инноваций «пустышкой» (nothing burger) [02:39]. По его мнению, Китай в очередной раз продемонстрировал умение делать американские технологии дешевле и эффективнее, но не показал способности самостоятельно расширять границы возможного в ИИ [03:08]. Основатель Hevia убежден, что США сохранят лидерство благодаря концентрации лучших ученых мира, хотя признает, что открытый исходный код DeepSeek заставил американских регуляторов и разработчиков пересмотреть свои позиции [03:33]. Среди используемых инструментов Сивулка особо выделил OpenAI Deep Research, назвав его своим «сотрудником номер один» за последние дни [05:46]. Он использует его для подготовки к встречам с топ-менеджментом, анализа конкурентных стратегий и глубокого поиска информации, хотя отмечает, что для работы с частными (закрытыми) данными компаний всё же требуются специализированные решения вроде Hevia [05:17]. ## 🎓 От лабораторий Стэнфорда до Уолл-стрит [[JUMP:06:11]] Путь Сивулки в бизнес начался в Стэнфордском университете, где он учился на PhD по направлению нейробиологии и прикладной физики. Переломным моментом стал курс CS 330, посвященный мета-обучению (обучению машин тому, как учиться) [06:27]. В июне 2020 года, когда вышла статья OpenAI о GPT-3 под заголовком «Языковые модели — это мета-обучающиеся системы», Джордж понял, что академические исследования в этой области могут потерять актуальность на фоне мощи больших моделей [07:20]. Идея Hevia родилась из наблюдения за сверстниками. Сивулка заметил, что самые талантливые выпускники Стэнфорда, попадая в инвестиционные банки и фонды, «буквально ненавидят свою жизнь» из-за огромного количества нудной, повторяющейся работы [08:40]. * Умные люди тратили ночи напролет на примитивные задачи. * Существовал огромный разрыв между способностями человека и его должностными обязанностями. * Сивулка решил построить компанию там, где концентрация «боли» была максимальной, используя ИИ для автоматизации интеллектуального труда [09:05]. ## 🛠 Hevia против ChatGPT: почему общих моделей недостаточно [[JUMP:09:21]] Главная претензия Сивулки к универсальным чат-ботам вроде ChatGPT заключается в их неспособности выполнять многоэтапные сложные задачи. При попытке поручить им серьезную работу пользователь часто сталкивается с отказом модели или поверхностным результатом [10:02]. Для финансового сектора критически важны три аспекта, которые Hevia сделала своими приоритетами: 1. **Работа с частными данными:** Hevia позволяет загружать внутренние документы фонда (например, все инвестиционные меморандумы Andreessen Horowitz), создавая библиотеку с «бесконечным» контекстным окном [12:03]. 2. **Собственные процессы (Alpha):** Универсальный ИИ выдаст всем инвесторам одинаковый анализ компании, тогда как Hevia адаптируется под уникальный стиль и критерии конкретного фонда [11:10]. 3. **Неструктурированная информация:** Модели обучаются на публичных данных, но основной массив знаний в бизнесе находится в офлайне, в PDF-файлах и внутренних переписках [10:40]. Философия Hevia заключается в создании «платформы, которую выбрал бы сам AGI (общий искусственный интеллект) для выполнения задач» [13:18]. Вместо того чтобы пытаться засунуть 100 000 документов в одну модель, система оркеструет работу множества субагентов для обработки данных [14:12]. ## 💼 Кейсы и ROI: как ИИ меняет экономику сделок [[JUMP:14:50]] В 2025 году компании перешли от стадии экспериментов к требованию реального влияния ИИ на P&L (отчет о прибылях и убытках) [24:03]. Сивулка приводит конкретные примеры эффективности: * **Скрининг сделок:** Использование Hevia позволяет анализировать на 137% больше инвестиционных возможностей за тот же период времени [20:07]. * **Diligence (комплексная проверка):** В «грязных» комнатах данных (VDR) может быть от 40 000 до 100 000 файлов. Система автоматически строит анализ концентрации клиентов и экспертных интервью, экономя 20–30 часов на одну сделку [16:49]. * **Юридический анализ:** Проверка кредитных соглашений юристом стоит около $2000 в час. Hevia позволяет проводить первичный аудит инхаус, экономя сотни тысяч долларов на сложных транзакциях [24:42]. В системе доступно около 2000 шаблонов для различных задач: от разбора отчетов о прибылях и убытках до анализа структуры капитала [21:26]. Сивулка подчеркивает, что это не просто экономия времени, но и возможность обнаружить «сигнал в шуме» — например, найти в сотнях звонков экспертов упоминание о конкретном баге в продукте, который может сорвать сделку [18:20]. ## 🚀 Будущее рынков: «Bloomberg для частных компаний» [[JUMP:28:49]] Сивулка прогнозирует тектонические сдвиги в структуре капитала в ближайшее десятилетие. Его видение включает несколько радикальных изменений: 1. **Тьюринг-тест для инвесторов:** Настоящим доказательством прихода AGI станет его способность обыгрывать человека на рынках, выявляя мошенничество и рыночные неэффективности в масштабах, недоступных людям [29:18]. 2. **Прозрачность частного сектора:** Если для публичных компаний есть терминалы Bloomberg, то для частного сектора информация фрагментирована. Hevia стремится стать «Bloomberg для частных компаний», структурируя данные из меморандумов и отчетов так, чтобы оценка активов происходила мгновенно [30:39]. 3. **ВВП ИИ-агентов:** По прогнозу Сивулки, в течение 10 лет более 50% мирового ВВП будет создаваться ИИ-агентами [36:09]. Он подчеркивает, что это будет не замещение людей, а создание новой ценности. Что касается модели оплаты, Hevia пока придерживается стоимости за рабочее место (per seat), чтобы стимулировать использование [33:00]. Однако Сивулка не исключает перехода на оплату «зарплаты агента» или потребление по объему в будущем, когда культура работы с ИИ окончательно закрепится в бизнесе [33:13]. В завершение Джордж Сивулка выразил надежду, что ИИ освободит людей от роли «роботизированных автоматов», выполняющих рутину, и позволит им сосредоточиться на открытии нового и принятии решений [36:33]. Если технология сможет сэкономить хотя бы 1% времени 1% мирового населения, это уже будет огромным достижением для процветания человечества [37:13].