Progresspunks
20.02.202510:52
Soulmates Leadership
Группа развития лидерских компетенций с фокусом на особенности технологической отрасли и ее глобализованный характер
Интенсивный framework и необычный ресурс развития через EIT терапию
Для кого?
1. Управленцев
2. Предпринимателей
3. Амбициозных специалистов в tech
4. Людей не из сферы технологий, чтобы лучше ее понимать
5. VC, чтобы отправить фаундеров своих портфельных компаний
Специфика отрасли сильно влияет на требуемые особенности лидерства - отрасль стоит на стыке power laws, сетевых эффектов, нарративов и regulatory captures. Не используя эти вещи, есть риск ошибаться
Детали: https://bit.ly/3CK7pjD
Для участия и краткого интервью пишите в тг Юле @julisache
Группа развития лидерских компетенций с фокусом на особенности технологической отрасли и ее глобализованный характер
Интенсивный framework и необычный ресурс развития через EIT терапию
Для кого?
1. Управленцев
2. Предпринимателей
3. Амбициозных специалистов в tech
4. Людей не из сферы технологий, чтобы лучше ее понимать
5. VC, чтобы отправить фаундеров своих портфельных компаний
Специфика отрасли сильно влияет на требуемые особенности лидерства - отрасль стоит на стыке power laws, сетевых эффектов, нарративов и regulatory captures. Не используя эти вещи, есть риск ошибаться
Детали: https://bit.ly/3CK7pjD
Для участия и краткого интервью пишите в тг Юле @julisache
17.01.202512:14
И еще, причем, параллельно есть некое допущение феномена эмерджентности - что якобы у _заинжениренных _ систем вдруг аналогичная агентскость / автономность появится, как у живых существ?
- Эволюция/Вселенная пришла к агентскости, так как еще не было инженера, кто ее создал - поэтому "пришлось" в бесконечном пространстве комбинаторного перебора найти способы растить complexity. Первичные репликаторы (копирующие себя белки, см Докинз Selfish gene) появились, чтобы сохранить на будущее нащупанное с таким трудом что-то и было что дальше развивать для наращивания complexity
- У программ дронов роботов итп - слабая агентскость, тк они не умеют (в плане по intent’у, по намерению изнутри) себя размножать поверх физической среды, поверх атомов. В них не зашит этот великий запредельный импульс эволюционного выживания
а
- А биологическая жизнь - это уже, условно, сильная агентскость - она умеет себя реплицировать напрямую из физической материи. А точнее - биологическая жизнь на этом изначально и поехала
- Может просто и правда жизнь (даже для супер-материалистов) - уникальная вещь даже во вселенских масштабах? Может это было и правда непросто - жизнь / агентскость / сознание через эволюционный путь? (я в курсе про антропный принцип)
- Жизни миллиарды лет, планета показала высокую resilience - почему вдруг программисты считают, что они там чет поковыряются и мир рухнет? =)
- Эволюция/Вселенная пришла к агентскости, так как еще не было инженера, кто ее создал - поэтому "пришлось" в бесконечном пространстве комбинаторного перебора найти способы растить complexity. Первичные репликаторы (копирующие себя белки, см Докинз Selfish gene) появились, чтобы сохранить на будущее нащупанное с таким трудом что-то и было что дальше развивать для наращивания complexity
- У программ дронов роботов итп - слабая агентскость, тк они не умеют (в плане по intent’у, по намерению изнутри) себя размножать поверх физической среды, поверх атомов. В них не зашит этот великий запредельный импульс эволюционного выживания
а
- А биологическая жизнь - это уже, условно, сильная агентскость - она умеет себя реплицировать напрямую из физической материи. А точнее - биологическая жизнь на этом изначально и поехала
- Может просто и правда жизнь (даже для супер-материалистов) - уникальная вещь даже во вселенских масштабах? Может это было и правда непросто - жизнь / агентскость / сознание через эволюционный путь? (я в курсе про антропный принцип)
- Жизни миллиарды лет, планета показала высокую resilience - почему вдруг программисты считают, что они там чет поковыряются и мир рухнет? =)
26.12.202413:36
Компактный отчет от Peter Diamandis про человекоподобных роботов
Оч легко листается, насквозь читать не надо. Лучше с компа а не телефона
Оценки рынка через 10 лет от $36 млрд (Goldman Sachs) до $36 трлн (🙈 Cathy Wood, Ark Invest)
Маск говорит роботов будет в 10 раз больше, чем автомобилей сейчас в мире (автопарк 1 млрд шт)
А
Также что цена робота упадет с $250 тыс до $20 тыс (тогда 10 млрд роботов обойдутся миру в $200 трлн? Если за 20 лет, это $10 трлн в год?
Авто сейчас делают на весь мир 100 млн шт в год средней ценой $25 тыс ($2.5 трлн/год)
Основные сферы спроса на гуманоидных роботов: сельское хозяйство, стройка, уход за пожилыми, логистика, производство
Каждая вторая компания по роботам из 15 упомянутых - Китай
Оч легко листается, насквозь читать не надо. Лучше с компа а не телефона
Оценки рынка через 10 лет от $36 млрд (Goldman Sachs) до $36 трлн (🙈 Cathy Wood, Ark Invest)
Маск говорит роботов будет в 10 раз больше, чем автомобилей сейчас в мире (автопарк 1 млрд шт)
А
Также что цена робота упадет с $250 тыс до $20 тыс (тогда 10 млрд роботов обойдутся миру в $200 трлн? Если за 20 лет, это $10 трлн в год?
Авто сейчас делают на весь мир 100 млн шт в год средней ценой $25 тыс ($2.5 трлн/год)
Основные сферы спроса на гуманоидных роботов: сельское хозяйство, стройка, уход за пожилыми, логистика, производство
Каждая вторая компания по роботам из 15 упомянутых - Китай
14.02.202517:52
Как AI влияет на рынок труда - Anthropic, оказывается, опубликовали данные про то, какой процент в чатах с их Claude (% of conversations) занимают люди каких именно профессий. И сопоставили с долями этих профессий в общей структуре занятости. И сопоставили с зарплатами этих разных профессий
17.01.202511:53
AGI/ASI через 10 лет..
Через 5..
Альтман вон в след. году прогнозирует
И, главное, преподносит это как будто что-то вау. Ну аферисты канеш, че уж тут.. =( Вывернули literally логику мира наизнанку и ног на голову, но все почему-то делают вид, что это якобы ОК?? =)
Да я извиняюсь: ну а как бы а зачем нам вообще какая-либо технология, если она не превосходит биосетап людей?
Любая технология круче нашей биологии:
- Зачем вам, например, калькулятор, если он медленнее, чем человек в уме посчитает?
- Машины быстрее и дальше нас
- Корабли плавают и везут в тыщу раз дальше и больше, самолеты круче не то, что людей, а вообще всех живых существ
- В космос живое ну никак
- Роботы на заводах быстрее-точнее-тяжелее
- Энергию мы вырабатываем минимально, а не то, что электростанции/панели/АЭС
- Микроскопы, особенно электронные, видят что оптика живых глаз не позволяет
- Связь работает на много порядков дальше чем мы докричимся
- Фото и видео фиксируют бездну деталей относительно нашей памяти, компы хранят произвольные объемы инфо
итд
итп
Как бы звучали этот алармистский сенсационализм и хайп сотню лет назад или полторы?
- Альтман: “в ближайшие годы мы, наконец, сделаем паровую машину круче, чем лошадь”
- Тегмарк: “люди никогда так далеко не плавали, так что корабли опасны, нужно их по всему миру зарегулировать"
- Бостром: “братья Райт подарят нам нечто, что мы, люди, не умели никогда - полет в воздухе”
- Курцвейл: “а когда-то электростанции будут вырабатывать электричества больше, чем все митохондрии человека, и будет в мире изобилие, представляете.."
итд
итп
Через 5..
Альтман вон в след. году прогнозирует
И, главное, преподносит это как будто что-то вау. Ну аферисты канеш, че уж тут.. =( Вывернули literally логику мира наизнанку и ног на голову, но все почему-то делают вид, что это якобы ОК?? =)
Да я извиняюсь: ну а как бы а зачем нам вообще какая-либо технология, если она не превосходит биосетап людей?
Любая технология круче нашей биологии:
- Зачем вам, например, калькулятор, если он медленнее, чем человек в уме посчитает?
- Машины быстрее и дальше нас
- Корабли плавают и везут в тыщу раз дальше и больше, самолеты круче не то, что людей, а вообще всех живых существ
- В космос живое ну никак
- Роботы на заводах быстрее-точнее-тяжелее
- Энергию мы вырабатываем минимально, а не то, что электростанции/панели/АЭС
- Микроскопы, особенно электронные, видят что оптика живых глаз не позволяет
- Связь работает на много порядков дальше чем мы докричимся
- Фото и видео фиксируют бездну деталей относительно нашей памяти, компы хранят произвольные объемы инфо
итд
итп
Как бы звучали этот алармистский сенсационализм и хайп сотню лет назад или полторы?
- Альтман: “в ближайшие годы мы, наконец, сделаем паровую машину круче, чем лошадь”
- Тегмарк: “люди никогда так далеко не плавали, так что корабли опасны, нужно их по всему миру зарегулировать"
- Бостром: “братья Райт подарят нам нечто, что мы, люди, не умели никогда - полет в воздухе”
- Курцвейл: “а когда-то электростанции будут вырабатывать электричества больше, чем все митохондрии человека, и будет в мире изобилие, представляете.."
итд
итп
14.12.202410:37
Парень несколько лет работал в OpenAI рисечером по сбору данных со всего интернета и в августе уволился и стал основным свидетелем в иске против openAI по нарушению копирайтов в беспрецедентных и автоматизированых масштабах
https://www.mercurynews.com/2024/12/13/openai-whistleblower-found-dead-in-san-francisco-apartment/
“Найден мертвым у себя дома без признаков насильственной смерти”
Его аргументы были тут https://suchir.net/fair_use.html что модели genAI по факту:
- А) после многократных повторов в обучении
- Б) а также из-за постоянного фидбека юзеров (в этом и смысл reinforcement learning) что им нравится, а что нет
по сути являются retrieval database (база данных для извлечения инфо), и выдают закопирайченные материалы в буквальном виде большими кусками, безо всяких изменений и переделок
Еще показывал снижение трафика на stackoverflow после выпуска ChatGPT, а также, что от более молодых аккаунтов задается меньше вопросов. Что chegg, публичная компания помощи студентам, вообще обанкротились
Логика применима ко всем genAI в целом, не только к openAI
**
Я в конце поста несколько дней назад (про как и для чего юзаю genAI + вопрос к подписчикам кто и как юзает) описал 3 типа AI, на которые можно поделить весь существующий технологический стэк AI, так и указал, что genAI - это просто super retrieval system в своем пределе, включая и графические и звуковые, а не только LLM. Иллюзию магии дает связность слов и предложений, которую модели осваивают на pre-training
**
И кстати ответчики типа OpenAI и Boeing развивают беспрецедентное давление на свидетелей, и не обязательно сразу искать теории заговора что именно вот прямо убили убили. Но крч способствовали доведению до самоубийства, как минимум
https://www.mercurynews.com/2024/12/13/openai-whistleblower-found-dead-in-san-francisco-apartment/
“Найден мертвым у себя дома без признаков насильственной смерти”
Его аргументы были тут https://suchir.net/fair_use.html что модели genAI по факту:
- А) после многократных повторов в обучении
- Б) а также из-за постоянного фидбека юзеров (в этом и смысл reinforcement learning) что им нравится, а что нет
по сути являются retrieval database (база данных для извлечения инфо), и выдают закопирайченные материалы в буквальном виде большими кусками, безо всяких изменений и переделок
Еще показывал снижение трафика на stackoverflow после выпуска ChatGPT, а также, что от более молодых аккаунтов задается меньше вопросов. Что chegg, публичная компания помощи студентам, вообще обанкротились
Логика применима ко всем genAI в целом, не только к openAI
**
Я в конце поста несколько дней назад (про как и для чего юзаю genAI + вопрос к подписчикам кто и как юзает) описал 3 типа AI, на которые можно поделить весь существующий технологический стэк AI, так и указал, что genAI - это просто super retrieval system в своем пределе, включая и графические и звуковые, а не только LLM. Иллюзию магии дает связность слов и предложений, которую модели осваивают на pre-training
**
И кстати ответчики типа OpenAI и Boeing развивают беспрецедентное давление на свидетелей, и не обязательно сразу искать теории заговора что именно вот прямо убили убили. Но крч способствовали доведению до самоубийства, как минимум
01.02.202509:34
Книга Gambling Man: secret story of the world's greatest disruptor, про главу Softbank Masayoshi Son, от L.Barber (много лет главред FT), вышла 1 нед. назад:
- НЕ читать - вода водой, и автор не Isaacson канеш, Википедии хватит
- Так понятнее гигантомания: $40 млрд в OpenAI и Stargate итд итп
- В теч. 25 лет глобализации мира делал мега-ставки [в основном на кредиты, поэтому всегда огребал в кризисы] на разные кейсы роста tech. Всегда all-in, а не перфекционизм японцев
- Фанат гольфа, переговоров, трудоголик, единоличный автократ (борд никогда ему не мог помешать)
ЧАСТЬ 1: ГЕНИЙ
- Дед из Кореи с 1917 в Японии - стали тн zainichi, много дискриминации
- Pachinko: папа нелегально сделал ферму на землях ЖД в гетто бездомных и якудзы в тяжкие послевоенные годы
- Протестный с 6 лет, awkward как Маск, но упертый и оптимист - папа говорил "возглавь Корею"
- Вышел на Den Fujita, фаундера McDonald's Japan, он сказал “учи english + будущее за компами"
- В 16 лет попал в США, дал себе обещание не быть small man. В 1976 увидел Intel 8080 и обалдел (а Гейтс бросил универ из-за этого). Там узнал о Sasaki и 40 лет дружили
- Учился средне (в Berkeley, экономика), в tech 0, чисто бизнесмен. Студентом мутил девайс-переводчик - продавать в аэропортах, нанял инженеров всего на 1/10ую поднятых денег
Япония
- Вернулся, изучал 40 идей бизнесов что делать/шанс на топ1, выбрал дистрибуцию софта (отсюда и имя SoftBank). Без кэша, оч самоуверенно общение с ритейлерами и дистрибуторами + одалживал у папы $ на обеспечение для этих new partners
- Познакомился с Гейтсом когда MSFT пошли в Японию. Вывел Novell в Японию на деньги NEC, Fujitsu, Toshiba, Sony
ЧАСТЬ 2: ВЗЛЕТ И ПАДЕНИЕ
- Рост до 75 чел в 1982г/жена/ребенок, но у него нашли гепатит B - а лекарств нет. В 1984 Dr. Kumada его спас необычной схемой лечения
1990ые
- В 1991 гигантский пузырь акций и недвиги рухнул и Япония улетела в потерянное десятилетие
- В 1993 купил долю в телемаркетере Alexander & Load, вышел в США, нанял Ron Fisher в 1995. В 1994 убедил Cisco выводить их в Японию - поднял на это $37 млн от Hitachi, Fujitsu, Toshiba за 1/4 фирмы. Купил на кредитные $2 млрд издательство журналов Zdnet в США про компы
- В 1995 вложился в Yahoo, привел их в Японию. Начал скупать разные компании типа Kingston на заемные деньги. Повоевал с Rupert Murdoch за рынок Японии спутникового ТВ и в итоге слили компании, и Murdoch внес в его VC фонд $100 млн. Пережил наезд whistleblowers про внутреннюю кухню SoftBank
- На пике интернет-компании SoftBank сервили 70% японских домохозяйств. В 1999 вложился в Alibaba (партнеры не верили, а в 2020г их 30% Alibaba стоили $70 млрд)
- В dotcom bubble crash SoftBank подешевел в 20 раз до $10 млрд (доля Masa 1/3)
Ч 3: ОПЕРАТОР: Купил мобильного оператора Vodafone в Японии за $17 млрд в 2006. Эксклюзивно продавали iPhone’ы
Ч 4: ИМПЕРИЯ
- Грянул мировой кризис 2008г и Softbank опять чуть ни обанкротился. А в 2011 еще и Fukushima была (и он начал топить за green energy). Купили мобильного оператора Sprint в US
- В 2013 план стоить $1 трлн к 2025г
- В 2014-2016 CEO Softbank был Nikesh Arora (быстро нанял, быстро выгнал). Купили чипмейкера Arm в UK 2016 за $32 млрд (щас стоят $180 млрд при выручке $3 млрд)
Ч 5: ВЫСОКОМЕРИЕ
- Создал в 2017 Vision Fund $100 млрд на деньги Сауд Аравии [принц bin Salman замочил Khashoggi], ОАЭ итп - объехали весь Middle East, заявляя IRR 44% (1/2 его дала Alibaba)
- Вложил свои $5 млрд, заложив 40% акций SoftBank
- Рулил экс-IB Rajeev Misra. Зашли в 90 всяких B2C юникорнов по миру + в 2016 купили на бирже акций Nvidia на $4 млрд (лидировал Akshay Naheta)
- Вложили в 2016 $4 млрд в коворкинги WeWork (вот преза 2015г) - ждали $100 млрд выручки в 2023, но в 2019 оценка упала с $47 млрд в 5 раз
- Он выбесил топ VC в Silicon Valley (Sequoia итп), и все стали рэйзить больше (только Steve Jurvetson отмахнулся в 2019г)
ЭПИЛОГ
- В 2020 в корону стрессанули когда рынки падали
- Состояние $30 млрд, сотни инвестиций
- Щас фокус на AI, в тч Arm пилят AI чип - может SoftBank хотят вертикальную интеграцию вплоть до OpenAI итп?
- НЕ читать - вода водой, и автор не Isaacson канеш, Википедии хватит
- Так понятнее гигантомания: $40 млрд в OpenAI и Stargate итд итп
- В теч. 25 лет глобализации мира делал мега-ставки [в основном на кредиты, поэтому всегда огребал в кризисы] на разные кейсы роста tech. Всегда all-in, а не перфекционизм японцев
- Фанат гольфа, переговоров, трудоголик, единоличный автократ (борд никогда ему не мог помешать)
ЧАСТЬ 1: ГЕНИЙ
- Дед из Кореи с 1917 в Японии - стали тн zainichi, много дискриминации
- Pachinko: папа нелегально сделал ферму на землях ЖД в гетто бездомных и якудзы в тяжкие послевоенные годы
- Протестный с 6 лет, awkward как Маск, но упертый и оптимист - папа говорил "возглавь Корею"
- Вышел на Den Fujita, фаундера McDonald's Japan, он сказал “учи english + будущее за компами"
- В 16 лет попал в США, дал себе обещание не быть small man. В 1976 увидел Intel 8080 и обалдел (а Гейтс бросил универ из-за этого). Там узнал о Sasaki и 40 лет дружили
- Учился средне (в Berkeley, экономика), в tech 0, чисто бизнесмен. Студентом мутил девайс-переводчик - продавать в аэропортах, нанял инженеров всего на 1/10ую поднятых денег
Япония
- Вернулся, изучал 40 идей бизнесов что делать/шанс на топ1, выбрал дистрибуцию софта (отсюда и имя SoftBank). Без кэша, оч самоуверенно общение с ритейлерами и дистрибуторами + одалживал у папы $ на обеспечение для этих new partners
- Познакомился с Гейтсом когда MSFT пошли в Японию. Вывел Novell в Японию на деньги NEC, Fujitsu, Toshiba, Sony
ЧАСТЬ 2: ВЗЛЕТ И ПАДЕНИЕ
- Рост до 75 чел в 1982г/жена/ребенок, но у него нашли гепатит B - а лекарств нет. В 1984 Dr. Kumada его спас необычной схемой лечения
1990ые
- В 1991 гигантский пузырь акций и недвиги рухнул и Япония улетела в потерянное десятилетие
- В 1993 купил долю в телемаркетере Alexander & Load, вышел в США, нанял Ron Fisher в 1995. В 1994 убедил Cisco выводить их в Японию - поднял на это $37 млн от Hitachi, Fujitsu, Toshiba за 1/4 фирмы. Купил на кредитные $2 млрд издательство журналов Zdnet в США про компы
- В 1995 вложился в Yahoo, привел их в Японию. Начал скупать разные компании типа Kingston на заемные деньги. Повоевал с Rupert Murdoch за рынок Японии спутникового ТВ и в итоге слили компании, и Murdoch внес в его VC фонд $100 млн. Пережил наезд whistleblowers про внутреннюю кухню SoftBank
- На пике интернет-компании SoftBank сервили 70% японских домохозяйств. В 1999 вложился в Alibaba (партнеры не верили, а в 2020г их 30% Alibaba стоили $70 млрд)
- В dotcom bubble crash SoftBank подешевел в 20 раз до $10 млрд (доля Masa 1/3)
Ч 3: ОПЕРАТОР: Купил мобильного оператора Vodafone в Японии за $17 млрд в 2006. Эксклюзивно продавали iPhone’ы
Ч 4: ИМПЕРИЯ
- Грянул мировой кризис 2008г и Softbank опять чуть ни обанкротился. А в 2011 еще и Fukushima была (и он начал топить за green energy). Купили мобильного оператора Sprint в US
- В 2013 план стоить $1 трлн к 2025г
- В 2014-2016 CEO Softbank был Nikesh Arora (быстро нанял, быстро выгнал). Купили чипмейкера Arm в UK 2016 за $32 млрд (щас стоят $180 млрд при выручке $3 млрд)
Ч 5: ВЫСОКОМЕРИЕ
- Создал в 2017 Vision Fund $100 млрд на деньги Сауд Аравии [принц bin Salman замочил Khashoggi], ОАЭ итп - объехали весь Middle East, заявляя IRR 44% (1/2 его дала Alibaba)
- Вложил свои $5 млрд, заложив 40% акций SoftBank
- Рулил экс-IB Rajeev Misra. Зашли в 90 всяких B2C юникорнов по миру + в 2016 купили на бирже акций Nvidia на $4 млрд (лидировал Akshay Naheta)
- Вложили в 2016 $4 млрд в коворкинги WeWork (вот преза 2015г) - ждали $100 млрд выручки в 2023, но в 2019 оценка упала с $47 млрд в 5 раз
- Он выбесил топ VC в Silicon Valley (Sequoia итп), и все стали рэйзить больше (только Steve Jurvetson отмахнулся в 2019г)
ЭПИЛОГ
- В 2020 в корону стрессанули когда рынки падали
- Состояние $30 млрд, сотни инвестиций
- Щас фокус на AI, в тч Arm пилят AI чип - может SoftBank хотят вертикальную интеграцию вплоть до OpenAI итп?
16.01.202514:35
Мангер (я постил summary книги о нем неск. мес назад) десятки лет уделял внимание, как он называл: "psychology of human misjudgement"
См. скриншот (отсюда) data-driven ракурс: опросы в США (но, чет, мне кажется, механика верна и для любых прочих стран) где людей просили оценить цифры, и синим - их оценки, а красным - реальное состояние дел, реальные факты
Так что проблема с дипфейками вовсе не в их качестве и реалистичности
А
В том, что люди, базово, в своей широкой выборке: и не рефлексируют, и когнитивно ленивы, и мышлению внимание не особо уделяют
И все они торгуют криптой, торгуют акциями, а еще участвуют в выборах (отсюда и популизм, и пропаганда), совершают потребительские выборы (так что не надо обвинять исключительно бигтехи - “не мы такие - жисть такая”) итд итп
См. скриншот (отсюда) data-driven ракурс: опросы в США (но, чет, мне кажется, механика верна и для любых прочих стран) где людей просили оценить цифры, и синим - их оценки, а красным - реальное состояние дел, реальные факты
Так что проблема с дипфейками вовсе не в их качестве и реалистичности
А
В том, что люди, базово, в своей широкой выборке: и не рефлексируют, и когнитивно ленивы, и мышлению внимание не особо уделяют
И все они торгуют криптой, торгуют акциями, а еще участвуют в выборах (отсюда и популизм, и пропаганда), совершают потребительские выборы (так что не надо обвинять исключительно бигтехи - “не мы такие - жисть такая”) итд итп
04.10.202411:55
Nikita Shirobokov синтезировал:
Один пост со всей ключевой инфо про AI
К счастью, я знаю как упаковать всё самое важное про AI в один пост. Я в СФ, делаю стартап на стыке LLM, CV и агентов. У нас коллабы со всеми лидерами AI, включая OpenAI. Мы треним свои оч крутые модели для узких индустриальных кейсов. У нас куча датки и гпу
TLDR - AI сегодня это инструмент для инженеров, которым оч дешево создают эффективные узкие микросервисы для решения бизнес-задач. Чем больше компания, тем больше выхлоп. $ здесь
Вот как все выглядит:
1. AI модели оч быстро умнеют. Если вы пробовали что-то год назад, и не работало, возможно сегодня уже работает. А если сегодня нет, то завтра
2. «Модели» не равно «продукты». Большинство AI моделей — это очень мощный инструмент, которым можно улучшить любой бизнес-процесс. Но нужны инженерные навыки
3. Почему так мало успешных коробочных B2B AI продуктов? Потому что инжиниринг собственных решений с использованием AI намного дешевле и эффективнее покупки любых коробочных решений. См. Klarna отказалась от Salesforce
4. Больше всего выигрывают корпы, кто тратят сотни млн $ на операционку с огромным легаси процессов, документов, кода, и данных
5. Прямо сейчас ~30% всех S&P 500 компаний нанимают AI инженеров, чтобы они выпиливали коробочные SaaS и замещали их кастомными AI решениями
6. «Кастомные AI решения» это в том числе и решения, при разработке которых был активно использован AI. Например, вам нужно инвойсы из пдф заносить в базу. Вместо покупки готового сервиса вы просите AI разработать вам соответствующий микросервис. Через 2 часа в вашем AWS задеплоен ColQwen2 с нужными промптами
7. Основное применение для AI сейчас: использовать большие и умные модели чтобы быстро разрабатывать небольшие и очень узкие сервисы для решения операционных задач с использованием более слабых моделей либо вообще без AI
8. Большие модели также юзают для анализа больших массивов инфо, автоматизации сложных процессов и исследований
Где AI может помочь любой компании любого размера:
- Сгенерить свои микросервисы и выкинуть все подписочные сервисы
- Построить автоматизацию везде где есть документооборот и операционка с данными
- Сделать оч мощное исследование для принятия стратегических решений
- Переварить неструктурированную информацию в структурированную информацию
Что будет завтра:
1. Правило большого пальца - если consumer AI продукт работает через чат, значит будет убит новой фичей ChatGPT
2. Consumer AI может жить если у продукта есть социальные механики, доступ к уникальным данным (e.g. медицинские записи), или если сервис недоступен публично (e.g. adult)
3. Новый вид коробочных b2b продуктов - агенты с высоким уровнем автономности. Больше всего выиграют небольшие компании с небольшим штатом. Я думаю, сравнимо с моментом, когда Тильда + Инста + Реклама в середине 10-х, когда расцвели небольшие бутиковые бизнесы
Заблуждения:
1. Если AI не считает кол-во букв r в слове strawberry, то более сложные задачи не доверить
AI тренят и проверяют на задачах, за которые условный J.P.Morgan может заплатить $1 млрд в год. Туда не входит подсчет букв в словах, ответы на детские, рассуждения о философии венгерских социалистов, и проверки фактов «кто такой Никита Широбоков»
2. AI генерит слова друг за другом, не понимает смысл, и не может быть частью надежной системы
АЭС это просто водяной пар крутит турбину. Ракета Falcon это просто струя толкает цистерну. Макбук это просто 0 и 1 которые включают маленькие лампочки. Иногда оч простые вещи могут быть фундаментом грандиозных по сложности решений
3. «А вот я читал в отчёте от эксперта…»
Вы читали не отчеты, а посты чуваков, кто за вас читали отчёты. Когда летом вышел отчёт GS, в постах цитировали только скептиков. Никто не цитировал положительный отчет McKinsey. Никто не цитировал очень оптимистичный отчет Deloitte. Никто не цитировал экзекьютивов f100, кто на earning calls объявили о начале 9 figure инвестиций во внутренние AI разработки
Большая часть скептиков банально расстроена тем что приходится наблюдать за AI вечеринкой в стороне. Вот и приходиться бурчать
Один пост со всей ключевой инфо про AI
К счастью, я знаю как упаковать всё самое важное про AI в один пост. Я в СФ, делаю стартап на стыке LLM, CV и агентов. У нас коллабы со всеми лидерами AI, включая OpenAI. Мы треним свои оч крутые модели для узких индустриальных кейсов. У нас куча датки и гпу
TLDR - AI сегодня это инструмент для инженеров, которым оч дешево создают эффективные узкие микросервисы для решения бизнес-задач. Чем больше компания, тем больше выхлоп. $ здесь
Вот как все выглядит:
1. AI модели оч быстро умнеют. Если вы пробовали что-то год назад, и не работало, возможно сегодня уже работает. А если сегодня нет, то завтра
2. «Модели» не равно «продукты». Большинство AI моделей — это очень мощный инструмент, которым можно улучшить любой бизнес-процесс. Но нужны инженерные навыки
3. Почему так мало успешных коробочных B2B AI продуктов? Потому что инжиниринг собственных решений с использованием AI намного дешевле и эффективнее покупки любых коробочных решений. См. Klarna отказалась от Salesforce
4. Больше всего выигрывают корпы, кто тратят сотни млн $ на операционку с огромным легаси процессов, документов, кода, и данных
5. Прямо сейчас ~30% всех S&P 500 компаний нанимают AI инженеров, чтобы они выпиливали коробочные SaaS и замещали их кастомными AI решениями
6. «Кастомные AI решения» это в том числе и решения, при разработке которых был активно использован AI. Например, вам нужно инвойсы из пдф заносить в базу. Вместо покупки готового сервиса вы просите AI разработать вам соответствующий микросервис. Через 2 часа в вашем AWS задеплоен ColQwen2 с нужными промптами
7. Основное применение для AI сейчас: использовать большие и умные модели чтобы быстро разрабатывать небольшие и очень узкие сервисы для решения операционных задач с использованием более слабых моделей либо вообще без AI
8. Большие модели также юзают для анализа больших массивов инфо, автоматизации сложных процессов и исследований
Где AI может помочь любой компании любого размера:
- Сгенерить свои микросервисы и выкинуть все подписочные сервисы
- Построить автоматизацию везде где есть документооборот и операционка с данными
- Сделать оч мощное исследование для принятия стратегических решений
- Переварить неструктурированную информацию в структурированную информацию
Что будет завтра:
1. Правило большого пальца - если consumer AI продукт работает через чат, значит будет убит новой фичей ChatGPT
2. Consumer AI может жить если у продукта есть социальные механики, доступ к уникальным данным (e.g. медицинские записи), или если сервис недоступен публично (e.g. adult)
3. Новый вид коробочных b2b продуктов - агенты с высоким уровнем автономности. Больше всего выиграют небольшие компании с небольшим штатом. Я думаю, сравнимо с моментом, когда Тильда + Инста + Реклама в середине 10-х, когда расцвели небольшие бутиковые бизнесы
Заблуждения:
1. Если AI не считает кол-во букв r в слове strawberry, то более сложные задачи не доверить
AI тренят и проверяют на задачах, за которые условный J.P.Morgan может заплатить $1 млрд в год. Туда не входит подсчет букв в словах, ответы на детские, рассуждения о философии венгерских социалистов, и проверки фактов «кто такой Никита Широбоков»
2. AI генерит слова друг за другом, не понимает смысл, и не может быть частью надежной системы
АЭС это просто водяной пар крутит турбину. Ракета Falcon это просто струя толкает цистерну. Макбук это просто 0 и 1 которые включают маленькие лампочки. Иногда оч простые вещи могут быть фундаментом грандиозных по сложности решений
3. «А вот я читал в отчёте от эксперта…»
Вы читали не отчеты, а посты чуваков, кто за вас читали отчёты. Когда летом вышел отчёт GS, в постах цитировали только скептиков. Никто не цитировал положительный отчет McKinsey. Никто не цитировал очень оптимистичный отчет Deloitte. Никто не цитировал экзекьютивов f100, кто на earning calls объявили о начале 9 figure инвестиций во внутренние AI разработки
Большая часть скептиков банально расстроена тем что приходится наблюдать за AI вечеринкой в стороне. Вот и приходиться бурчать
22.01.202514:41
Книга год назад Technofeudalism: what killed capitalism, от Yanis Varoufakis - экс-главы минфина Греции и экономиста (и папа у него интересный) про то, что бигтехи, по факту, уже не капитализм, а ренто-извлекатели нового типа
- Не читать, это общеизвестные вещи
- Книга без ссылок и данных, а ценностная, концепт, манифест
Ну так-то понятно, что на это повлиять можно будет только если личные данные признают собственностью граждан и как-то законодательно смогут это enforce’ить, и тогда масштабы прибыли бигтехов могут и снизиться (при тех же самых продуктах и охвате цивилизации). Самим людям похрену
1. Плач Гесиода
- Капитализм мёртв и его заменил технофеодализм - система, в которой доминирует новая правящая элита, называемая cloudalists (по аналогии с феодалами в англ. - feudalists)
- Система характеризуется возникновением - как он формулирует - т.н. cloud capital / облачного капитала - некой мутации капитала, которая вышла за пределы своей традиционной роли средства производства в индустриальную эпоху
2. Метаморфозы капитализма
- 3 причины:
а) Бреттон-Вуд рассыпался после войны США во Вьетнаме и торговый дефицит США стал инструментом экономического господства над миром
б) Кризис 2008г: привело к беспрецендентной печати денег, что создало условия для процветания облачного капитала
в) Приватизация интернета по сравнению с 1980-1990ми когда он только появлялся - бигтехи отошли от первоначальной идеи что инет должен быть некоммерческой сетью, и захапали все в свои руки
3. Cloud capital
- Новая форма капитала, не привязана к физическим активам, а существует как сеть:
а) алгоритмов поверх бездны данных юзеров
б) софта
в) датацентров и коммуникационной инфраструктуры
- Этот капитал обладает мега властью над поведением людей, как в инетах, так и оффлайн (реклама направляет спрос на услуги всяческих бизнесов)
- Прибыль не так важна в эпоху беспрецендентной печати денег последнюю декаду, а чисто капитализация, и бигтехи стали ренто-получателями (монетизируя бесплатных юзеров), а не просто прибыль как в капитализме ранее
4. Cloudalist’ы
- Клаудалисты это 2 вида капиталистов:
а) Владельцы и топ-менеджеры бигтехов типа Google Fb Amazon
и
б) Традиционные капиталисты из всех прочих отраслей, которые зависят от облачных платформ бигтехов в доступе к рынкам своих юзеров
- Облачные феодальные владения а-ля земля у феодалов: цифровые платформы бигтехов, которые функционируют как феодальные владения, где
а) Пользователи ("облачные крепостные") предоставляют свой бесплатный труд
б) А традиционные капиталисты ("вассальные капиталисты") платят феодалам ренту за доступ к рынкам
- Облачные пролетарии: это наёмные работники бигтехов, в тч подвергающиеся алгоритмическому контролю на своих рабочих местах (не выделяет, условно, разрабов vs. работников складов)
- Облачные крепостные: это конечные юзеры, кто (в основном неосознанно) предоставляют феодалам свой бесплатный труд через 2 вещи:
а) Создание данных о своем поведении как консьюмеры
и
б) Создание контента и привлечение внимания других юзеров в современной экономике attention
5. Что в слове?
- Уничтожение концепции либеральной личности, превращая личные данные и внимание юзеров в товар, и через это влияя на поведение людей
- Регулировать бигтехи стало сложно, их масштабы и богатство стали запредельными. На климат им тоже всем пофигу
6. Последствия: новая холодная война
- Китай стал конкурентом в области cloud capital, и это ведет к геополитическому противостоянию с США. Сейчас оно выглядит как торговая и тарифная война, а также борьбе за GPU и CPU - крч, за контроль на мировым cloud capital
7. Что делать? Время технодемократии
- Нужна демократизация компаний, коллективное принятие решений в них сотрудниками, а сперва больше акций сотрудникам раздать
- ЦБ должны выпускать крипту и раздавать UBI / вмененный базовый доход, чтобы этим компенсировать (!) торговые дисбалансы между странами/людьми и потоки мирового спекулятивного капитала
- Нужно объединение и восстание крепостных и пролетариев и освободить clouds
// Еще рисует схемы в приложении про политэкономию и про деривативы
- Не читать, это общеизвестные вещи
- Книга без ссылок и данных, а ценностная, концепт, манифест
Ну так-то понятно, что на это повлиять можно будет только если личные данные признают собственностью граждан и как-то законодательно смогут это enforce’ить, и тогда масштабы прибыли бигтехов могут и снизиться (при тех же самых продуктах и охвате цивилизации). Самим людям похрену
1. Плач Гесиода
- Капитализм мёртв и его заменил технофеодализм - система, в которой доминирует новая правящая элита, называемая cloudalists (по аналогии с феодалами в англ. - feudalists)
- Система характеризуется возникновением - как он формулирует - т.н. cloud capital / облачного капитала - некой мутации капитала, которая вышла за пределы своей традиционной роли средства производства в индустриальную эпоху
2. Метаморфозы капитализма
- 3 причины:
а) Бреттон-Вуд рассыпался после войны США во Вьетнаме и торговый дефицит США стал инструментом экономического господства над миром
б) Кризис 2008г: привело к беспрецендентной печати денег, что создало условия для процветания облачного капитала
в) Приватизация интернета по сравнению с 1980-1990ми когда он только появлялся - бигтехи отошли от первоначальной идеи что инет должен быть некоммерческой сетью, и захапали все в свои руки
3. Cloud capital
- Новая форма капитала, не привязана к физическим активам, а существует как сеть:
а) алгоритмов поверх бездны данных юзеров
б) софта
в) датацентров и коммуникационной инфраструктуры
- Этот капитал обладает мега властью над поведением людей, как в инетах, так и оффлайн (реклама направляет спрос на услуги всяческих бизнесов)
- Прибыль не так важна в эпоху беспрецендентной печати денег последнюю декаду, а чисто капитализация, и бигтехи стали ренто-получателями (монетизируя бесплатных юзеров), а не просто прибыль как в капитализме ранее
4. Cloudalist’ы
- Клаудалисты это 2 вида капиталистов:
а) Владельцы и топ-менеджеры бигтехов типа Google Fb Amazon
и
б) Традиционные капиталисты из всех прочих отраслей, которые зависят от облачных платформ бигтехов в доступе к рынкам своих юзеров
- Облачные феодальные владения а-ля земля у феодалов: цифровые платформы бигтехов, которые функционируют как феодальные владения, где
а) Пользователи ("облачные крепостные") предоставляют свой бесплатный труд
б) А традиционные капиталисты ("вассальные капиталисты") платят феодалам ренту за доступ к рынкам
- Облачные пролетарии: это наёмные работники бигтехов, в тч подвергающиеся алгоритмическому контролю на своих рабочих местах (не выделяет, условно, разрабов vs. работников складов)
- Облачные крепостные: это конечные юзеры, кто (в основном неосознанно) предоставляют феодалам свой бесплатный труд через 2 вещи:
а) Создание данных о своем поведении как консьюмеры
и
б) Создание контента и привлечение внимания других юзеров в современной экономике attention
5. Что в слове?
- Уничтожение концепции либеральной личности, превращая личные данные и внимание юзеров в товар, и через это влияя на поведение людей
- Регулировать бигтехи стало сложно, их масштабы и богатство стали запредельными. На климат им тоже всем пофигу
6. Последствия: новая холодная война
- Китай стал конкурентом в области cloud capital, и это ведет к геополитическому противостоянию с США. Сейчас оно выглядит как торговая и тарифная война, а также борьбе за GPU и CPU - крч, за контроль на мировым cloud capital
7. Что делать? Время технодемократии
- Нужна демократизация компаний, коллективное принятие решений в них сотрудниками, а сперва больше акций сотрудникам раздать
- ЦБ должны выпускать крипту и раздавать UBI / вмененный базовый доход, чтобы этим компенсировать (!) торговые дисбалансы между странами/людьми и потоки мирового спекулятивного капитала
- Нужно объединение и восстание крепостных и пролетариев и освободить clouds
// Еще рисует схемы в приложении про политэкономию и про деривативы
31.12.202413:47
Со звуком. Играет вот этот трек
05.09.202407:49
Долго, короче
Көрсетілген 1 - 12 арасынан 12
Көбірек мүмкіндіктерді ашу үшін кіріңіз.