В условиях стремительного развития технологий искусственного интеллекта многие задаются вопросом: станет ли ИИ лишь очередным инструментом оптимизации или он фундаментально изменит архитектуру бизнеса? Гэри Тан и партнеры Y Combinator обсуждают с Аароном Леви, генеральным директором компании Box, будущее корпоративного ПО, экономические парадоксы автоматизации и то, почему «обёртки» над моделями на самом деле могут обладать колоссальной ценностью.
📦 Эволюция ПО: от «оберток» над облаком к «оберткам» над ИИ 1:20
В индустрии закрепился скептический мем о том, что большинство современных ИИ-стартапов — это всего лишь «обёртки» (wrappers) над ChatGPT . Однако Аарон Леви считает это утверждение верным лишь на 2%, тогда как в 90% случаев оно ошибочно. По его мнению, ситуация с ИИ зеркально повторяет историю становления облачных технологий .
В начале эры облаков компанию Box или любой другой сервис для работы с документами можно было назвать «обёрткой над хранилищем Amazon S3». Однако такая оценка игнорировала колоссальный объем софта, который нужно построить вокруг базового хранилища: логику рабочих процессов, безопасность, управление данными и интерфейс.
Основные тезисы Леви о ценности продукта:
- Результат важнее модели: Корпоративному клиенту не нужна «модель», ему нужен результат: отвеченный тикет в поддержке, расшифрованная медицинская карта или проверенный контракт .
- Собственная логика: Ценность стартапа заключается в специфической бизнес-логике и данных, которые клиент привносит в систему, а не только в токенах, которые выдает модель .
- Риск поглощения: Единственная реальная опасность «обёртки» — оказаться на пути прямого функционала потребительских приложений (например, если функция стартапа будет напрямую встроена в интерфейс ChatGPT) .
📉 Коммодитизация интеллекта и смерть «чистых» модельных компаний 6:18
Аарон Леви утверждает, что «чистых» модельных компаний почти не осталось . OpenAI, Anthropic и даже Google превратились в софтверные компании, где модель — это лишь движок под капотом.
Инвестиционный тезис Леви:
- Интеллект по цене электричества: Стоимость токенов неизбежно будет стремиться к стоимости «железа» (GPU) с минимальной наценкой гиперскейлеров .
- Фактор Meta и DeepSeek: Открытые модели (Llama от Meta или DeepSeek) создают мощный противовес закрытым лабораториям, гарантируя, что никто не сможет долго удерживать высокую цену за «голый» интеллект .
- Конвергенция качества: Через 5 лет разница в качестве ответов между топовыми моделями станет неразличимой для 90% бизнес-задач .
По мнению Гэри Тана, это отличная новость для стартапов. Он приводит пример портфельной компании YC, которая за год выросла до $12 млн выручки (ARR) . За это время она несколько раз меняла базовую модель под капотом, и клиенты (крупные предприятия) этого даже не заметили. Более того, по мере удешевления токенов валовая маржа (gross margin) этой компании выросла с 30% до 80% .
🏦 Консервативный бизнес в эпоху ИИ: взгляд из Нью-Йорка 20:26
Описывая свои поездки в финансовый центр мира, Аарон Леви отмечает разительный контраст между внедрением облака и ИИ. В 2010 году руководители банков заявляли, что никогда не доверят данные облаку . Сегодня же CEO Goldman Sachs Дэвид Соломон публично рассказывает о том, как ИИ пишет черновики документов для выхода на IPO (форма S-1) за 10 минут вместо работы команды из шести человек .
Почему банки внедряют ИИ быстрее, чем облако:
- Кадровый вопрос: Новое поколение сотрудников («ИИ-нативные») просто не пойдет работать в компанию, где заставляют пользоваться «технологиями уровня факс-машины» .
- Конкурентное преимущество: Если облако было историей про эффективность и экономию (что не сильно мотивировало банки с миллиардными бюджетами), то ИИ — это история про скорость заключения сделок и качество финансового консультирования .
- Текущий статус: По оценке Леви, корпорации прошли путь внедрения ИИ-ассистентов (чатов) на 10%, но в области автономных агентов они находятся лишь на отметке в 1% .
🏗️ Архитектура будущего: Core vs Context 28:29
Аарон Леви предлагает использовать фреймворк Джеффа Мура для понимания того, что компании будут строить сами, а что — покупать :
- Context (Контекст): Необходимые, но не уникальные функции (HR, бухгалтерия, CRM). Эти задачи на 100% уйдут внешним поставщикам (ISV). Леви иронизирует над попытками компаний типа Klarna переизобрести собственную HR-систему, считая это отвлечением ресурсов .
- Core (Ядро): То, что составляет уникальное торговое предложение компании. Например, для фармкомпании это процесс разработки лекарств, для Netflix — система рекомендаций . Здесь компании будут строить собственные нейросетевые решения поверх покупных моделей.
📈 Парадокс Джевонса: почему ИИ увеличит рынок софта в 5 раз 40:01
Один из главных страхов перед ИИ — сокращение рабочих мест и бюджетов. Однако Аарон Леви настроен крайне оптимистично, апеллируя к Парадоксу Джевонса: технологический прогресс, повышающий эффективность использования ресурса, ведет к росту спроса на этот ресурс, а не к его сокращению .
Его аргументация строится на сравнении с рынком CRM:
- В 1999 году внедрение CRM стоило $5–10 млн и требовало своего дата-центра. Рынок был ограничен 10 000 крупнейших компаний .
- Salesforce сделал CRM доступным по кредитной карте. Количество клиентов выросло до миллионов, а капитализация лидеров рынка (например, Service Now) в 15 раз превысила капитализацию их «дооблачных» предшественников .
Леви утверждает, что объем рынка ПО может вырасти в 5 раз в ближайшем десятилетии . Бюджеты не будут просто перетекать из зарплат в софт. Компании начнут делать то, на что раньше у них не хватало ресурсов: переводить весь контент на сто языков, анализировать вообще каждое юридическое обязательство в архивах, персонализировать медицину для каждого . Это не «игра с нулевой суммой», а переход к экономике изобилия.
