В новом выпуске подкаста The Cognitive Revolution ведущий Натан Лабенс обсуждает с известным в AI-индустрии экспертом и создателем проекта Latent Space Свиксом (Swyx) стремительную эволюцию ролика инженера в эпоху больших языковых моделей. Собеседники анализируют, как разработчики приложений адаптируются к конкуренции со стороны OpenAI, каков реальный потенциал автономных агентов и почему мультимодальность изменит наше взаимодействие с технологиями уже в ближайшие месяцы.
🛠️ Рождение новой профессии: AI-инженер 3:05
Свикс, которого считают автором термина «AI-инженер» (AI Engineer), утверждает, что 2023 год стал временем перехода от «промпт-инжиниринга» к полноценной инженерной специализации . По его мнению, ИИ-инженер — это не исследователь машинного обучения (ML Researcher) и не классический ML-инженер, сосредоточенный на инфраструктуре обучения моделей. Это разработчик ПО, который специализируется на использовании готовых моделей для создания конечных продуктов .
Ключевые тезисы Свикса о профессии:
- Динамика рынка: В мире всего около 5000 квалифицированных исследователей LLM, и обычная компания не может их нанять. Но тысячи софтверных инженеров могут научиться использовать API и Open Source модели .
- Движение «слева направо»: AI-инженеры — это чаще всего разработчики Fullstack, которые «сдвигаются» в сторону ИИ, изучая токенизаторы, эмбеддинги и векторные базы данных, а не специалисты по данным (Data Scientists), уходящие в продукт .
- Базовые компетенции: Свикс разработал учебный план «Latent Space University», включающий 7 этапов: от работы с GPT API и векторными базами до тонкой настройки (fine-tuning) и создания агентов .
🏗️ Стэк технологий и стратегия «Build vs Buy» 20:17
В вопросе выбора инструментов Свикс придерживается «вендор-френдли» подхода, но с важной оговоркой: нужно начинать с покупки готовых решений, чтобы быстро понять домен, но быть готовым переписать всё с нуля, когда требования станут специфичными .
Обсуждаемые инструменты и их роль:
- Human Loop: Спикеры выделяют этот инструмент как идеальную площадку для воркшопа промптов и управления их версиями через API без изменения кода приложения .
- Guardrails: Библиотека для валидации вывода нейросетей (например, проверка корректности сгенерированного SQL или JSON). По словам Свикса, такие инструменты постоянно конкурируют с новыми фичами от OpenAI, которые включают валидацию на уровне API .
- LangChain: Несмотря на критику сообщества за избыточность, Свикс считает его важным эталоном, который помог сотням тысяч инженеров структурировать подходы к оркестрации LLM .
🤖 Автономные агенты: хайп или реальность? 38:46
Тема AI-агентов (AutoGPT, BabyAGI) вызывает у Свикса умеренный скептицизм в их текущем виде. Он разделяет агентов на «хайповых» (Open Source проекты для коротких демо в Twitter) и «прикладных» (закрытые стартапы вроде Lindy или Adept, решающие рутинные задачи) .
По мнению Свикса:
- Главная проблема агентов сегодня — необходимость постоянного подтверждения действий человеком. Истинная автономия («fire and forget») пока недоступна в широком масштабе .
- Наиболее полезным «агентом» сегодня он называет простые системы вроде Calendly, которые работают автономно без всяких LLM .
- Однако он ожидает прорыва от мультимодальных моделей. Интеграция зрения и голоса позволит агентам не просто «рассуждать», а видеть интерфейсы и взаимодействовать с милом «руками» .
🌩️ OpenAI против разработчиков: угроза «шерлокинга» 1:09:51
Ведущий и гость обсудили растущее напряжение между OpenAI и экосистемой разработчиков. Натан Лабенс отмечает, что внедрение OpenAI собственных векторных баз данных, инструментов тонкой настройки и мультимодальных API делает многие стартапы ненужными .
Позиции участников по конкуренции:
- Скептицизм в отношении обещаний: Свикс напоминает, что Сэм Альтман обещал не конкурировать с разработчиками, но считает, что это обещание не является «железным» .
- Стратегия выживания: Лучшая защита для стартапа — доказать, что команда быстрее и качественнее реализует специфические функции .
- Будущее OpenAI: Свикс считает, что компания фактически превращается в «четвертое облако» (AI Cloud), конкурируя с AWS, Google и Microsoft .
📦 Экономика AI-бандла и инновационные гаджеты 1:20:47
Натан Лабенс предложил концепцию AI Bundle — единой подписки (условно за $100 в месяц), дающей доступ к сотням AI-приложений одновременно (как кабельное ТВ или пакеты в SAS) . По его расчетам, это решит проблему высокого оттока (churn) и стоимости привлечения клиентов для небольших компаний, таких как его проект Waymark .
Свикс, в свою очередь, заинтригован новым форм-фактором устройств — ИИ-кулонами (AI pendants) и носимыми гаджетами (например, проект Rewind Pendant). Он верит, что в будущем у каждого будет «цифровой двойник», который записывает все разговоры и помогает в делах в режиме 24/7 . «Это не просто заметки, это новый уровень качества жизни, который построят именно AI-инженеры», — заключает гость .
Инвестиционные тезисы и метрики:
- Оценка компаний: По предположению Свикса, компания Anthropic после последних инвестиций может оцениваться в сумму около $10 млрд .
- Расходы на пользователей: Натан Лабенс раскрыл метрику своего стартапа Waymark: стоимость одного бесплатного триала (затраты на токены и обработку видео) составляет около 15 центов .
- Рост OpenAI: Штат компании составляет около 600 человек (вопреки слухам о тысячах), что подчеркивает чрезвычайную эффективность выручки на одного сотрудника .
