В новом эпизоде подкаста 20VC Гарри Стеббингс обсуждает будущее искусственного интеллекта с техническим директором Microsoft Кевином Скоттом. Собеседники анализируют, почему хайп вокруг китайской модели DeepSeek был преувеличен, как изменятся роли программистов в ближайшие пять лет и почему «технический долг» вскоре перестанет быть главной головной болью инженеров.
🚀 Ценность в эпоху ИИ: продукты против моделей 1:08
В начале каждого крупного технологического сдвига — будь то появление интернета или мобильная революция — наступает период неопределенности. По мнению Кевина Скотта, сейчас мы находимся именно в такой фазе «тумана», когда границы устойчивой ценности еще не очерчены .
Кевин Скотт выделяет несколько ключевых тезисов о распределении ценности:
- Модели — это не продукты. Исследователи часто увлекаются инфраструктурой, забывая, что сама по себе модель бесполезна, пока она не решает конкретную задачу пользователя .
- Инфраструктура вторична. Хотя поставщики вычислительных мощностей (compute) будут зарабатывать огромные деньги, основная ценность в долгосрочной перспективе сконцентрируется в прикладных продуктах .
- Равные шансы для всех. Технический директор Microsoft считает, что в текущем цикле выиграют как гиганты (за счет дистрибуции), так и стартапы, потому что инструменты разработки стали дешевле и доступнее, чем когда-либо в истории .
Скотт подчеркивает, что сейчас лучшее время для предпринимателей: «Нужно быть предельно жестоким по отношению к собственным идеям, анализировать данные и итерировать быстрее, чем когда-либо» .
📉 Миф о пределе масштабирования и феномен DeepSeek 8:12
Существует мнение, что индустрия ИИ приближается к «плато» — моменту, когда дальнейшее увеличение вычислительных мощностей и данных перестанет давать качественный скачок (законы масштабирования или scaling laws).
Кевин Скотт категорически не согласен с этим прогнозом:
- Законы масштабирования работают. Он утверждает, что «ясно видит» следующие шаги развития и не наблюдает никаких физических или теоретических препятствий для дальнейшего роста возможностей моделей .
- Экономический потолок. Предел наступит не из-за технологий, а когда стоимость получения следующей «единицы интеллекта» станет выше, чем практическая польза от нее .
- Качество данных выше количества. Важность синтетических данных и обратной связи от экспертов растет. Скотт отмечает, что модели нужно тренировать не на «фактах» (для этого есть базы данных), а на способности к рассуждению (reasoning) .
Обсуждая недавний успех китайской модели DeepSeek R1, Скотт выразил удивление бурной реакцией публики . Он называет это «хорошей инженерной работой», но подчеркивает, что такие результаты были ожидаемы для тех, кто глубоко погружен в оптимизацию систем. По его мнению, Запад часто недооценивает китайских ученых и инженеров, чья квалификация чрезвычайно высока .
🤖 Эволюция агентов: от транзакций к памяти 19:05
Будущее интерфейсов Кевин Скотт видит не в чат-ботах, а в автономных агентах. Он считает, что текущая парадигма взаимодействия с компьютером, существующая со времен Ады Лавлейс (программирование или использование готовых приложений), скоро уйдет в прошлое .
Ключевые изменения в сфере ИИ-агентов:
- Появление памяти. Главный недостаток современных агентов — их транзакционность. Скотт прогнозирует, что в течение ближайшего года ИИ получит развитую память, что позволит ему адаптироваться к предпочтениям пользователя и учиться на прошлых ошибках .
- Асинхронность. Мы перейдем от модели «вопрос-ответ» к модели делегирования: «сделай это, пока я сплю» .
- Доменная экспертиза. Скотт не верит в существование одного «универсального агента для всего». Вместо этого появятся тысячи специализированных агентов (в медицине, праве, венчурных инвестициях), которыми будут управлять эксперты в этих областях, а не просто айтишники .
💻 95% кода будет писать ИИ: роль программиста в 2030 году 30:15
Прогноз Скотта для индустрии разработки ПО радикален: через пять лет 95% нового кода будет генерироваться ИИ . Однако это не означает исчезновение профессии.
Он проводит аналогию с переходом от ассемблера к языкам высокого уровня:
- Раньше «настоящими программистами» считали тех, кто пишет машинный код .
- Сейчас мы поднимаемся на новый уровень абстракции. Инженер будущего — это не тот, кто пишет строки кода, а тот, кто осуществляет авторский надзор и проектирует системы .
- Лучшие программисты по-прежнему должны «понимать весь стек до самого низа», чтобы иметь возможность спуститься на уровень машинного кода, если ИИ-генерация даст сбой .
Особый энтузиазм у технического директора Microsoft вызывает возможность победы над техническим долгом. По его словам, Microsoft Research запустила инициативу по использованию ИИ для автоматического устранения легаси-кода в промышленных масштабах .
⚡️ Лидерство, Сатья Наделла и «Гении против Идиотов» 39:06
В завершение беседы Кевин Скотт поделился личными правилами и уроками лидерства. Один из самых необычных советов он получил от наставника в начале карьеры: компетенции человека можно представить в виде гистограммы, где на одном конце — «идиот», а на другом — «гений» .
- Не исправляйте слабые стороны. По мнению Скотта, огромная ошибка — тратить силы на то, чтобы подтянуть свои «идиотские» навыки до «посредственных». Вместо этого нужно фокусироваться на том, в чем вы уже гений, а для остального собирать команду .
- Уроки Сатьи Наделлы. Скотт выделяет две ключевые функции СЕО Microsoft: создавать энергию в команде и вносить ясность (clarity) в сложные процессы .
- ИИ в медицине. По мнению Скотта, современные модели уже ставят диагнозы лучше, чем средний терапевт, и это критически важно для регионов с плохим доступом к медицине, таких как сельская Вирджиния, откуда он родом .
На вопрос о том, движется ли мир достаточно быстро, Кевин ответил: «Нет». Его идеальная картина будущего — это создание изобилия (в образовании, климате и здравоохранении) через инвестиции в ИИ-инструменты для каждого ребенка на планете .
