# Матан Гринберг из Factory: «Наступает „похмелье“ после бесконтрольных трат на ИИ»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=lgo_QbgV198
Канал: 20VC (Harry Stebbings)
Опубликовано: 13.06.2026

---

Бывший физик-теоретик, а ныне основатель ИИ-лаборатории Factory Матан Гринберг в гостях у Гарри Стеббингса рассуждает о том, как искусственный интеллект меняет экономику разработки программного обеспечения. В центре дискуссии — неизбежное столкновение амбиций и реальности, «похмелье» после бесконтрольных трат на токены и новая роль инженера как архитектора автономных систем.

## 🚀 ИИ и ВВП: решит ли технология проблему производительности?
[[JUMP:1:22]]

Матан Гринберг уверен, что ИИ приведет к колоссальному росту производительности, однако этот эффект не проявится мгновенно [1:31]. Проблема заключается в инерции распределения ресурсов: компаниям нужно время, чтобы понять, хотят ли они решать те же задачи меньшими силами или расширять свои амбиции, используя возросшие возможности существующих команд [2:26].

Ключевые тезисы Матана о кадровой трансформации:

*   **Исчезновение «средних» инженеров.** Вместо мифического «10x инженера» мы увидим резкое разделение на тех, кто умеет использовать рычаг ИИ (условные «100x инженеры»), и тех, кто станет менее ценным для бизнеса [4:27].
*   **Load-bearing individuals (несущие конструкции).** Гринберг предлагает оценивать сотрудников не по количеству строк кода, а по их «незаменимости» для архитектуры организации: если при увольнении человека всё рушится, он — ключевой актив [4:13].
*   **Отказ от промежуточных метрик.** Раньше успех инженерной команды измерялся количеством выпущенных фич за квартал. Теперь бизнес возвращается к реальным показателям: удовлетворенность клиентов, выручка и доля рынка [6:14].

## ⚖️ Строить или покупать: кейс Kirkland & Ellis за $500 млн
[[JUMP:6:49]]

Обсуждая новость о том, что юридическая фирма Kirkland & Ellis выделила $500 млн на создание собственного ИИ-инструментария, Матан Гринберг выражает скепсис [7:21]. По его мнению, разработка ИИ не является основной компетенцией (core competency) юридической компании.

Аргументы против внутренней разработки непрофильных систем:

1.  **Эффективность распределения ресурсов.** Гринберг приводит аналогию с обедом: СЕО может сам сходить за едой для команды, он умеет это делать, но это неэффективное использование его времени [9:07].
2.  **Демократизация возможностей.** В будущем любой софт в теории сможет написать кто угодно. Главным вопросом станет не «можем ли мы это построить?», а «стоит ли это наших усилий?» [8:40].
3.  **Опыт Harvey.** По мнению гостя, такие кейсы только помогают специализированным стартапам (например, Harvey): компании пробуют строить сами, понимают, насколько это сложно, и в итоге приходят к экспертам [7:34].

## 💰 «ИИ-похмелье» и экономика токенов
[[JUMP:16:25]]

Рынок проходит через три фазы внедрения ИИ. По словам Матана, мы сейчас находимся в самой болезненной из них [17:04]:

*   **Фаза 1:** Совет директоров требует от CEO стратегию внедрения ИИ.
*   **Фаза 2:** «Token Maxing» — бесконтрольное использование ИИ, когда сотрудники тратят бюджет на любые запросы, включая личные.
*   **Фаза 3:** «Похмелье» — CIO получает счета на сотни тысяч долларов и задается вопросом о реальном возврате инвестиций (ROI) [17:18].

Матан приводит пример, как один из CIO обнаружил огромные траты на модель Claude 3 Opus для вопросов вроде «какая сегодня погода?» или «сколько макронутриентов в моей еде?» [17:30]. Гринберг прогнозирует, что в ближайшие три года средние траты компании на токены станут сопоставимы с затратами на зарплаты разработчиков [22:02]. 

## 🛠 Модели против Приложений: кто захватит ценность?
[[JUMP:10:01]]

В индустрии идет борьба за то, кто кого «коммодитизирует» (превратит в дешевый общедоступный ресурс) [10:27]. Поставщики моделей хотят, чтобы приложения стали тривиальными, а разработчики приложений стремятся сделать модели заменяемыми.

Позиция Factory в этой цепочке:

*   **Модельная агностичность.** Factory позволяет клиентам выбирать между OpenAI, Anthropic, Google или open-source решениями в зависимости от задачи [11:21].
*   **Оптимизация под задачу.** 80–90% задач в программировании могут выполнять дешевые open-source модели. Frontier-модели (самые мощные и дорогие) нужны только для этапа планирования и принятия ключевых решений [22:16].
*   **Риск монополии.** Единственный сценарий, который может разрушить бизнес Factory — если один провайдер (например, OpenAI) станет на порядок лучше всех остальных, создав монополию на интеллект [12:13].

## 🎓 Возвращение полиматов и «Full-stack» подход во всем
[[JUMP:32:28]]

Матан Гринберг считает, что эпоха узкой специализации заканчивается. Благодаря ИИ, который быстро подводит человека к «фронтиру» любой дисциплины, возвращается время полиматов — людей, обладающих глубокими знаниями в нескольких областях [32:56].

Новые требования к инженерам по версии Гринберга:

1.  **Отказ от элитарности.** В Кремниевой долине принято считать исследования «вершиной», разработку — «вторым сортом», а продажи и маркетинг — «грязным делом». В Factory инженеры и сейлзы сидят вместе и одинаково гордятся как закрытыми сделками, так и новыми фичами [25:41].
2.  **Инженер как GM (генеральный менеджер).** Лучший разработчик теперь — это тот, кто берет на себя ответственность за бизнес-результат, пишет маркетинговые тексты для своего продукта и обучает отдел продаж [31:14].
3.  **Агентность важнее олимпиад.** Матан критикует «культ олимпиадников» (IMO, Putnam), считая, что победы в соревнованиях часто являются признаком следования по заранее заданному туннелю, а не способности действовать в условиях неопределенности [29:44].

## 🏭 Концепция Factory: строительство заводов, а не кода
[[JUMP:39:25]]

Название компании Factory («Завод») отражает видение будущего: инженеры перестанут писать код вручную. Их работа будет заключаться в проектировании и обслуживании «заводов», которые автономно производят программное обеспечение [39:30]. 

Гринберг проводит аналогию с заводами Tesla: там почти нет людей на сборочной линии, но люди спроектировали процесс так, чтобы максимизировать выход готовых машин [39:56].

В этом контексте:

*   **Рутина исчезнет.** Через пять лет мы будем с недоумением вспоминать, что высокооплачиваемые программисты тратили часы на написание release notes или документации [35:47].
*   **Рост важности DevX.** Чем лучше в компании настроены процессы (CI/CD, линтеры, документация), тем эффективнее работают ИИ-агенты. Хороший DevX дает агентам «рычаг» в 10–100 раз мощнее, чем человеку [37:58].

## 🧪 От струнной теории до Sequoia: история Матана Гринберга
[[JUMP:47:46]]

Путь Матана в бизнес был нетипичным: до основания Factory он никогда нигде не работал и занимался исключительно теоретической физикой [46:13]. Его одержимость началась в 12 лет, когда учительница заставила его пересдавать геометрию. Матан купил все учебники по математике на Amazon и прошел программу до университетского уровня за одно лето [48:24].

Поворотные моменты:

*   **Разочарование в академии.** Преподавание физики студентам, которым она неинтересна, стало экзистенциальным кризисом [49:43].
*   **Nerd sniping.** Гринберг увлекся генерацией кода, увидев в этом фундаментальное решение «n-мерной задачи» [51:14].
*   **Холодное письмо.** Матан написал инвестору Sequoia Шону Магуайру (тоже бывшему физику). Их первая встреча переросла в 3-часовую прогулку, после которой Шон посоветовал ему немедленно бросить PhD [53:36].
*   **Первый чек.** Гринберг показал Sequoia демо-версию, собранную за 72 часа вместе с кофаундером Ино. На следующий день он получил предложение на $1 млн при оценке $5 млн post-money в апреле 2023 года [56:57].

## 🏈 Культура «спецназа» и профессиональных атлетов
[[JUMP:1:15:32]]

Матан критикует термин «grindslop» (бессмысленная переработка) и культ кроватей в офисе [1:16:38]. Его подход — относиться к команде как к элитным атлетам или бойцам SEAL Team 6 [1:18:24].

*   **Оптимизация сна.** Factory закупила всем сотрудникам матрасы Eight Sleep (стоимостью около $3000 на человека), потому что качественный сон напрямую влияет на способность принимать сложные решения [1:17:18].
*   **Сезонность.** Матан сравнивает стартап с профессиональным спортом: бывают периоды (in-season), когда нужно быть максимально «заряженным» и отказываться от алкоголя, и периоды восстановления [1:20:13].
*   **Инвестиции в когнитивность.** Любой доллар, потраченный на то, чтобы сотрудник лучше соображал, — это оправданная инвестиция для компании с амбициями построить «легенду» [1:19:06].

## 🌐 Геополитика и будущее рынка ИИ
[[JUMP:1:08:50]]

Матан Гринберг высказывает несколько резонансных мнений о текущем состоянии индустрии:

1.  **Критика Дарио Амодеи (CEO Anthropic).** Матан считает риторику Амодеи о том, что «ИИ заберет все рабочие места», дезинформацией, направленной на привлечение гигантских инвестиций. По его мнению, это пугает людей и вредит индустрии [1:21:30].
2.  **Китайские модели.** Гринберг считает позором тот факт, что в США нет сопоставимых по качеству open-source моделей. Он не видит большой угрозы в использовании китайских моделей в США, если данные не покидают страну [1:10:33].
3.  **EY (Ernst & Young) как лидер.** К удивлению ведущего, Матан назвал консалтинговую фирму EY одной из самых прогрессивных в плане внедрения ИИ-агентов, превосходящей в этом даже многие стартапы [1:23:02].

---