# Брет Тейлор о рынке ИИ: «Пре-трейнинг для стартапов — это сжигание капитала»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=vRhPc0zt2IE
Канал: 20VC (Harry Stebbings)
Опубликовано: 02.10.2024

---

Брет Тейлор, одна из самых влиятельных фигур в Кремниевой долине, сооснователь Sierra и председатель совета директоров OpenAI, в беседе с Гарри Стеббингсом анализирует текущее состояние индустрии искусственного интеллекта. В этом интервью Тейлор объясняет, почему большинство компаний совершают ошибку, пытаясь обучать собственные модели с нуля, проводит параллели между ИИ-пузырем и эпохой доткомов и описывает будущее, где интерфейсы приложений уступят место разговорному софту.

## 📉 ИИ-пузырь и уроки эпохи доткомов
[[JUMP:07:25]]

Брет Тейлор признает, что индустрия ИИ сейчас находится в состоянии пузыря, однако он считает это явление скорее позитивным, чем деструктивным [07:25]. По его мнению, текущая ситуация напоминает пузырь доткомов конца 90-х: история не повторяется буквально, но «рифмуется». Тейлор утверждает, что, несмотря на крах таких проектов, как pets.com, именно в тот период родились гиганты вроде Amazon, Google, PayPal и Salesforce [08:17].

Основные тезисы Тейлора о природе текущего рынка:

*   **Оправданный избыток:** Даже если сейчас капитал тратится неэффективно, фундаментальная трансформация экономики с помощью ИИ реальна. Через 30 лет мы будем смотреть на текущие траты как на необходимую цену за создание компаний с триллионной капитализацией [09:36].
*   **Проблема оценки рисков:** Гарри Стеббингс отмечает, что в 1998 году раунды Salesforce не оценивались в миллиарды долларов, в то время как сегодня xAI привлекает $18 млрд [10:29]. Тейлор возражает: в мире стало гораздо больше капитала и структуры для инвестиций в технологии, поэтому старые метрики могут быть неприменимы.
*   **Рациональность «безумных» чеков:** По словам гостя, если компания действительно нацелена на создание AGI (общего искусственного интеллекта), ее оценка в миллиарды долларов на ранних стадиях может оказаться вполне рациональной, учитывая потенциальную ценность такой технологии [12:04].

## 🏗️ Почему стартапам не нужно предобучение (Pre-training)
[[JUMP:15:44]]

Один из самых жестких тезисов Брет Тейлора заключается в том, что для 99% компаний попытка самостоятельно заниматься предобучением моделей (pre-training) — это «сжигание капитала» и бессмысленное занятие [23:49].

Аргументы Тейлора:

1.  **Аналогия с дата-центрами:** Пытаться обучить свою базовую модель сегодня — это то же самое, что в 2010 году пытаться построить собственный дата-центр вместо использования AWS [24:15]. Это неэффективно и отвлекает от создания продукта.
2.  **Фокус на решениях:** Клиентам (CIO и CEO крупных корпораций) не нужны «мешки с числами с плавающей запятой» (модели). Им нужны готовые решения для конкретных задач: юриспруденции, программирования или клиентского сервиса [16:37].
3.  **Доступность альтернатив:** С появлением GPT-4o mini и мощных открытых моделей (Llama 3.1) стартапам выгоднее использовать готовое API или проводить дообучение (fine-tuning), чем тратить сотни миллионов на первичный трейнинг [24:42].

По мнению Тейлора, рынок ИИ разделится аналогично рынку облачных вычислений [13:46]:

*   **Инфраструктура (IaaS):** Microsoft Azure, AWS, Google Cloud — те, кто владеет «железом» и базовыми моделями.
*   **Инструментарий:** Компании типа Snowflake или Databricks, помогающие работать с данными.
*   **Прикладное ПО (SaaS):** Компании уровня Salesforce или ServiceNow, которые теперь будут заменены «агентными» решениями.

## 🤖 Sierra и эпоха разговорного софта
[[JUMP:44:51]]

Брет Тейлор основал компанию Sierra с идеей, что следующим великим интерфейсом станет разговор (Conversational AI) [45:54]. Он сравнивает этот сдвиг с появлением iPhone в 2007 году: тогда многие (особенно пользователи BlackBerry) не верили, что сенсорный экран может быть эффективнее физической клавиатуры [46:19].

Инвестиционный тезис Sierra:

*   **Смена парадигмы:** В 1995 году бизнесу нужен был сайт. В 2025 году бизнесу будет нужен ИИ-агент [48:17].
*   **Удобство побеждает:** Разговорный интерфейс через WhatsApp, CarPlay или умные колонки снижает трение (friction). Пользователю не нужно скачивать приложение или изучать интерфейс сайта [50:56].
*   **Брендированный опыт:** Sierra помогает компаниям (таким как Sonos, SiriusXM, Chubbies) создавать агентов, которые не просто отвечают на вопросы, а действуют от имени бренда, отражая его голос и ценности [51:22].

## ⚖️ Технологический вызов: цели и ограничения вместо правил
[[JUMP:54:51]]

Главная сложность при создании промышленных ИИ-агентов, по мнению Тейлора, — это переход от «эпохи правил» к «эпохе целей и ограничений» (Goals and Guardrails) [55:31]. Традиционное ПО детерминировано: нажатие кнопки всегда приводит к одному результату. ИИ же креативен и недетерминирован.

Как это работает в Sierra:

*   **Отказ от скриптов:** Старые чат-боты были скучными, потому что работали по жестким деревьям решений [56:37].
*   **Агентность (Agency):** ИИ нужно давать свободу действий, чтобы он мог проявлять эмпатию и решать сложные задачи (например, уговорить клиента не отменять подписку), но эта свобода должна быть ограничена жесткими рамками (guardrails) [57:42].
*   **Риск галлюцинаций:** Тейлор приводит пример авиакомпании, чей бот «галлюцинировал» политику возврата билетов, пообещав клиенту бесплатный перелет [58:06]. Задача Sierra — создать инструменты для «архитекторов ИИ-агентов», которые позволят балансировать между эмпатией бота и его безопасностью.

## 💰 Экономика ИИ и роль Марка Цукерберга
[[JUMP:35:22]]

Тейлор настроен крайне оптимистично относительно стоимости ИИ. Он считает, что затраты на инференс (запуск моделей) падают катастрофически быстро, в то время как качество растет [35:22]. Он называет это «трендом, похожим на закон Мура» [36:28].

Ключевые факторы снижения стоимости:

1.  **Дистилляция:** Технология переноса знаний из огромных моделей в маленькие, дешевые и быстрые [36:02].
2.  **Открытый код (Open Source):** Тейлор признает, что за последний год изменил свое мнение о скорости развития Open Source [39:18].
3.  **Стратегия Meta:** Марк Цукерберг ускорил рынок, выпустив Llama 3.1. Тейлор объясняет это тем, что у Meta, в отличие от Google или Microsoft, нет облачного бизнеса, который нужно защищать, поэтому Цукербергу выгодно превратить базовые модели в общедоступный товар (commodity) [38:51].

## 👨‍💼 Лидерство и карьера: от Facebook до OpenAI
[[JUMP:1:11:27]]

Тейлор делится личными историями о работе с величайшими лидерами современности. Он стал CTO Facebook в 29 лет после того, как компания Цукерберга купила его стартап FriendFeed [1:11:40].

Чему он научился у Марка Цукерберга и Марка Бениоффа:

*   **Горизонт планирования:** Тейлор отмечает, что когда он думал о «долгосрочных планах», Цукерберг всегда смотрел еще в два раза дальше в будущее [1:14:06].
*   **Неумолимый драйв:** Лидеры уровня Бениоффа или Сама Альтмана обладают способностью принимать непопулярные решения в краткосрочной перспективе ради великой цели [1:14:46].
*   **Коммуникация видения:** Главная задача CEO — не просто иметь видение, а уметь мотивировать сотрудников следовать ему, даже когда путь становится сложным [1:15:26].

В завершение беседы Тейлор дает совет Гарри Стеббингсу и другим членам советов директоров: искусство быть хорошим директором — это вовлеченность без микроменеджмента и умение давать советы так, чтобы CEO их действительно слышал [1:10:33].