# Эндрю Ын: «Открытые LLM — это современный аналог Голливуда для геополитики»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=rT74mF6_NhQ
Канал: 20VC (Harry Stebbings)
Опубликовано: 17.11.2025

---

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
[[JUMP:01:02]]

Традиционно считается, что развитие ИИ ограничивается «триадой»: данными, вычислительными мощностями и алгоритмами. Однако, по мнению Эндрю Ына, на первый план выходят инфраструктурные барьеры [1:15]. 

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 [2:07]. 
*   **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 [2:33].
*   **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 [3:11].

Эндрю Ын отмечает, что несмотря на рост эффективности моделей (например, появление эффективных открытых моделей с архитектурой Mixture of Experts), спрос на вычисления остается ненасытным [4:16].

## 💻 Кодинг как предвестник перемен: «Вайб-кодинг» и рынок труда
[[JUMP:04:43]]

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 [5:23].

Позиции участников дискуссии относительно будущего кодинга:

1.  **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 [11:26]. Он считает, что кодинг станет доступен всем (так называемый «вайб-кодинг»), и это сделает специалистов любой профессии сильнее [12:31].
2.  **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» [16:18].
3.  **Эндрю Ын** парирует, что инструменты уже работают настолько хорошо, что инженеры AI Fund «откажутся отдавать их даже под страхом смерти» [16:57].

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 [16:30].

## 🌏 Геополитика ИИ: открытые модели как «мягкая сила» Китая
[[JUMP: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 [21:31].

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 [22:40].
*   **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 [24:01].
*   **Аналогия с Голливудом:** подобно тому как американские фильмы продвигали «американскую мечту», открытые модели из Китая могут стать мощным инструментом «мягкой силы» [24:54].

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 [28:23].

## 📉 Экономика ИИ: маржа, пузыри и «субсидированная еда»
[[JUMP: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 [33:03].

Эндрю Ын соглашается, что сейчас индустрия живет в режиме «субсидирования венчурным капиталом», сравнивая это с ранними этапами сервисов доставки еды в США и Китае [33:44]. Однако он выделяет важные нюансы:

1.  **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 [39:24].
2.  **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 [32:10].
3.  **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 [50:08].

## 🏢 Инвестиционная стратегия AI Fund
[[JUMP: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 [1:00:22].
*   **Метод:** фонд сам ищет идеи, проверяет их с клиентами и только потом привлекает фаундера для совместного создания компании.
*   **Метрики сделок:**
    *   **Первый чек:** обычно $1 млн.
    *   **Оценка (Cap):** около $4 млн.
    *   **Доля фонда:** 20–25% на входе плюс доля за «sweat equity» (интеллектуальный вклад в построение компании) [1:01:27].

Среди портфельных компаний Эндрю выделяет **Gaida Dynamics** (автоматизация комплаенса таможенных тарифов) и медицинских ассистентов в Индии [37:52]. Он утверждает, что вопреки мнению Андрея Карпати, полезные ИИ-агенты уже существуют и работают в сложных нишевых рабочих процессах [36:29].

## 🚀 Прогнозы и советы
[[JUMP: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 [1:02:48].

**Ключевые советы и мнения:**

*   **Образованию:** учебные заведения должны поощрять использование ИИ и учить студентов кодить, так как это язык точного управления компьютерами [46:49].
*   **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 [1:03:55].
*   **Европе:** Эндрю призывает европейских регуляторов перестать «гордиться лидерством в регулировании» и начать инвестировать в строительство и инновации [30:10].

Статья подготовлена на основе интервью Эндрю Ына в подкасте 20VC.