В новом выпуске подкаста независимый технологический аналитик и эксперт венчурного рынка Бенедикт Эванс (Benedict Evans) делится своим взглядом на текущее состояние и будущее индустрии искусственного интеллекта. Обсуждение строится вокруг его свежего доклада «AI is eating the world», в котором аналитик сравнивает текущий момент в развитии технологий с 1997 годом для интернета — периодом огромных ожиданий и тотальной неопределенности.
🕰️ Эффект 1997 года: где мы находимся в цикле AI 2:23
Бенедикт Эванс утверждает, что его самое спорное мнение заключается в следующем: AI — это событие такого же масштаба, как появление интернета или мобильной связи, но только такого же масштаба . Пока многие в Кремниевой долине сравнивают AI с промышленной революцией, аналитик призывает к сдержанности, напоминая, насколько значимыми были смартфоны.
Основной тезис Эванса:
- Стадия развития: Мы находимся в «1997 году» для AI . Это значит, что большинство действительно важных вещей еще не создано, а те, что есть, часто работают нестабильно.
- Распределение адаптации: Существует огромный разрыв между «технологическими гиками», которые уже не пользуются Google, и остальным миром, где люди открывают ChatGPT раз в неделю .
- Неизвестность победителей: Пытаться сегодня предсказать, кто выиграет гонку — OpenAI или Anthropic — это то же самое, что в 1997 году выбирать между поисковиками Excite и Yahoo. Победитель (как Google в свое время) может еще даже не существовать .
💼 Конец или расцвет консалтинга: парадокс внедрения 9:48
Вопреки прогнозам о том, что AI мгновенно уничтожит профессии консультантов и юристов, наблюдается обратный тренд. Ведущие лаборатории, такие как OpenAI и Anthropic, активно нанимают «forward deployed engineers» (инженеров внедрения) и сотрудничают с консалтинговыми фирмами .
По мнению Бенедикта Эванса, причина кроется в структуре бизнеса:
- Отсутствие свободных рук: Большие компании не держат в штате лишних людей. Внедрение AI — это сложный проект, требующий команды из 10 человек на пару месяцев только для проектирования новых процессов .
- Разделение задачи и работы: Эванс приводит аналогию с Amazon. Маркетплейс дает вам товар (SKU), если вы знаете, что искать. Но понять, какой именно товар нужен вашему бизнесу — это отдельная работа . Консультантов нанимают не за PowerPoint-презентации, которые теперь может сделать Claude, а за понимание политики компании, общение с клиентами и стратегическое мышление .
📉 Проблема «товарности» моделей и захват стоимости 32:06
Один из ключевых инвестиционных тезисов Бенедикта Эванса касается захвата стоимости (value capture). Он ставит под сомнение долгосрочную маржинальность таких компаний, как OpenAI или Anthropic.
Его аргументы:
- Модели как утилиты: Эванс сравнивает AI с электричеством или мобильной связью . Операторы связи тратят сотни миллиардов на инфраструктуру (CAPEX), но их акции не растут десятилетиями, потому что связь стала дешевым товаром (commodity) .
- Отсутствие сетевых эффектов: На данный момент не очевидно, что у больших языковых моделей есть мощный сетевой эффект, который позволил бы одному игроку доминировать и диктовать цены вечно .
- Преимущество приложений: Вся настоящая ценность может уйти на уровень выше — к приложениям. Как в случае с Windows против AWS: пользователю юридического софта не важно, в каком облаке он работает, главное — какие задачи решает интерфейс .
🤖 Рынок труда: апокалипсис или трансформация? 17:46
Обсуждая угрозу массовой безработицы, Эванс призывает не слушать «думеров» из Twitter, которых он называет «идиотами» за непонимание механизмов работы реального сектора .
- Цикличность истории: Каждая новая технология автоматизирует старые задачи и открывает новые, которые мы пока не можем вообразить . В 1800 году 90% населения были крестьянами . Сегодня мы не беспокоимся о неурожае, а работаем на позициях, названий которых тогда не существовало.
- Инерция корпораций: Типичный цикл продаж корпоративного ПО составляет 18 месяцев. Компании не заменят SAP на AI за одну ночь. Трансформация займет от 3 до 10 лет, что даст рынку труда время на адаптацию .
- Пример бухгалтеров: С появлением калькуляторов, компьютеров и Excel количество бухгалтеров в мире только росло . Технология сделала их работу дешевле, что вызвало резкий рост спроса на более сложный финансовый анализ.
🛡️ Анти-AI настроения и репутационные риски 48:10
Ведущий Ленни Рачицкий поднял тему растущего негатива по отношению к AI: от протестов против строительства дата-центров до освистывания Эрика Шмидта на выступлениях .
Бенедикт Эванс классифицирует эти опасения:
- Энергия и вода: Слухи о том, что AI «выпивает всю воду», аналитик называет ерундой, основанной на непонимании систем охлаждения. По данным Livermore Lab, дата-центры потребляют лишь 0.017% воды в США .
- Дипфейки и порно: Это реальная и опасная проблема. Если раньше создание качественного фейка требовало навыков дизайнера, то теперь 15-летний подросток может создать и распространить вредоносный контент за один полдень .
- Культурная война: Конфликты вокруг «AI-шлака» (AI slop) и недовольство иллюстраторов — это естественная реакция на изменение стоимости интеллектуального труда .
🚀 Как выжить в новой реальности? 1:06:42
Главный совет Эванса для тех, кто боится потерять работу — не прятать голову в песок и не тратить время на морализаторство в соцсетях .
- Погружение: Нужно полностью «субмерижироваться» (погрузиться) в технологию, чтобы понять, что она может дать именно вам.
- Дифференциация: Приходя на собеседование в юридическую фирму, которая теперь нанимает 50 помощников вместо 100, вы должны показать, как AI помогает вам быть в три раза эффективнее остальных .
В завершение беседы Бенедикт Эванс подчеркнул, что AI — это инструмент, который, как и все предыдущие, будет вызывать страх, совершать ошибки (галлюцинировать) и ломать жизни из-за багов (как в скандале с почтой Великобритании), но в конечном итоге станет незаметной частью нашей повседневной автоматизации .
