В новом выпуске подкаста 20VC Гарри Стеббингс беседует с легендарным экспертом в области машинного обучения и генеральным партнером AI Fund Эндрю Ыном. В центре дискуссии — фундаментальные ограничения ИИ-индустрии, смещение геополитического баланса через открытые модели и трансформация венчурного рынка, где стоимость проверки идеи упала до минимума, но маржинальность бизнеса остается под вопросом.
⚡️ Новые узкие места: почему электричество важнее алгоритмов 1:02
Традиционно считается, что развитие ИИ ограничивается «триадой»: данными, вычислительными мощностями и алгоритмами. Однако, по мнению Эндрю Ына, на первый план выходят инфраструктурные барьеры .
Главными «бутылочными горлышками» гость называет:
- Электроэнергия. В США операторы дата-центров сталкиваются с бюрократическими сложностями при получении разрешений на строительство. В то же время Китай активно строит электростанции всех типов, включая атомные .
- Полупроводники. Эндрю Ын признается, что за всю свою карьеру не встречал ни одного специалиста в области ИИ, который сказал бы, что ему достаточно имеющихся вычислительных мощностей .
- Спрос на инференс. С ростом популярности генеративного ИИ возник редкий для рынка дефицит предложения: пользователи хотят генерировать больше токенов, но компании не могут обеспечить их мощностями из-за нехватки чипов и энергии .
Эндрю Ын отмечает, что несмотря на рост эффективности моделей (например, появление эффективных открытых моделей с архитектурой Mixture of Experts), спрос на вычисления остается ненасытным .
💻 Кодинг как предвестник перемен: «Вайб-кодинг» и рынок труда 4:43
Одной из самых зрелых сфер применения ИИ Эндрю Ын считает программирование. Он сравнивает текущий этап с ранним интернетом: если Google доминировал в горизонтальном поиске, то в ИИ-кодинге сейчас формируются свои лидеры — такие как Cursor (в транскрипте упоминается как «cloud code»), OpenAI и Gemini .
Позиции участников дискуссии относительно будущего кодинга:
- Эндрю Ын утверждает, что ИИ-ассистенты радикально повышают продуктивность: проекты, на которые раньше уходило полгода работы шести инженеров, теперь можно реализовать за выходные в одиночку . Он считает, что кодинг станет доступен всем (так называемый «вайб-кодинг»), и это сделает специалистов любой профессии сильнее .
- Гарри Стеббингс, ссылаясь на Джоэль Пино (Coher), высказывает сомнение: являются ли эти инструменты зрелыми или они всё еще находятся на уровне «генерации изображений образца 2017 года» .
- Эндрю Ын парирует, что инструменты уже работают настолько хорошо, что инженеры AI Fund «откажутся отдавать их даже под страхом смерти» .
Гость выделяет новую иерархию на рынке труда:
- Топ-уровень: опытные инженеры (10–20 лет стажа), освоившие ИИ-инструменты.
- Второй уровень: вчерашние выпускники, которые «живут» в ИИ-среде и работают быстрее опытных коллег старой закалки.
- Группа риска: опытные программисты, продолжающие писать код «как в 2022 году», и выпускники вузов, чьи учебные программы не включают работу с облачными вычислениями и API .
🌏 Геополитика ИИ: открытые модели как «мягкая сила» Китая 21:03
Эндрю Ын подчеркивает парадоксальный сдвиг: Китай, который традиционно считался закрытым, сейчас лидирует в выпуске качественных открытых моделей (open-weight), в то время как ведущие американские лаборатории закрывают свои разработки .
Аргументы Эндрю Ына о важности открытых моделей:
- Циркуляция знаний: открытость ускоряет инновации внутри страны. Если китайская команда выпускает модель, другие компании в КНР могут быстро внедрить её, проконсультировавшись с разработчиками напрямую .
- Геополитическое влияние: LLM становятся инструментом трансляции ценностей. Если ребенок в развивающейся стране спрашивает ИИ о спорных границах или истории, ответ будет зависеть от того, в какой стране создана модель .
- Аналогия с Голливудом: подобно тому как американские фильмы продвигали «американскую мечту», открытые модели из Китая могут стать мощным инструментом «мягкой силы» .
Относительно экспортного контроля чипов Эндрю Ын настроен критически. По его мнению, ограничения США лишь подстегнули Китай ускорить создание собственной полупроводниковой индустрии, что в долгосрочной перспективе может навредить американским интересам .
📉 Экономика ИИ: маржа, пузыри и «субсидированная еда» 32:37
Гарри Стеббингс поднимает острый вопрос: многие ИИ-стартапы на прикладном уровне (application layer) имеют ужасную маржинальность, тратя до 80% выручки на оплату токенов OpenAI или Anthropic .
Эндрю Ын соглашается, что сейчас индустрия живет в режиме «субсидирования венчурным капиталом», сравнивая это с ранними этапами сервисов доставки еды в США и Китае . Однако он выделяет важные нюансы:
- Падение стоимости токенов: цены на инференс падают на 80% в год. Эндрю рекомендует сначала строить продукт, который полюбят пользователи, не заботясь о расходах на API, так как к моменту масштабирования технологии позволят «выгнуть кривую затрат вниз» быстрее, чем падает рынок .
- Проблема избыточного капитала: сейчас легко проверить идею за $1 млн, но венчурным фондам трудно разместить $10 млрд на прикладном уровне, так как создание софта стало слишком дешевым .
- Переход от экономии к росту: ИИ не должен просто сокращать расходы на 20%. Настоящая ценность — в изменении бизнес-модели. Например, автоматизация скоринга позволяет выдавать кредиты не за две недели, а за 10 минут, что радикально меняет продукт и привлекает новых клиентов .
🏢 Инвестиционная стратегия AI Fund 1:00:09
Эндрю Ын подробно описывает модель работы AI Fund, которая отличается от классического венчура:
- Тип структуры: венчурная студия (venture builder). Команда фонда действует скорее как операторы, чем как пассивные инвесторы .
- Метод: фонд сам ищет идеи, проверяет их с клиентами и только потом привлекает фаундера для совместного создания компании.
- Метрики сделок:
Среди портфельных компаний Эндрю выделяет Gaida Dynamics (автоматизация комплаенса таможенных тарифов) и медицинских ассистентов в Индии . Он утверждает, что вопреки мнению Андрея Карпати, полезные ИИ-агенты уже существуют и работают в сложных нишевых рабочих процессах .
🚀 Прогнозы и советы 1:02:36
Эндрю Ын выражает обеспокоенность темпами переобучения людей. В отличие от промышленной революции, когда навыки менялись от поколения к поколению, сейчас учиться новому должны люди, которые уже находятся на рынке труда .
Ключевые советы и мнения:
- Образованию: учебные заведения должны поощрять использование ИИ и учить студентов кодить, так как это язык точного управления компьютерами .
- Хайпу: гость критикует алармистские прогнозы о «гибели человечества» от ИИ. По его словам, такие заявления часто делают компании, которым нечего терять или которые пытаются добиться регуляторного захвата рынка .
- Европе: Эндрю призывает европейских регуляторов перестать «гордиться лидерством в регулировании» и начать инвестировать в строительство и инновации .
Статья подготовлена на основе интервью Эндрю Ына в подкасте 20VC.
