13822
Канал про IT продукты и управление. Автор: Алексей Арефьев @alexaref Путь: сейчас CPO+CTO Kion, CPO more.tv, CPO Столото, PO Tele2. Консультирую компании и людей, подробности тут - https://bit.ly/48KBr1k
Если ваш проект идет гладко, значит, вы просто не заметили, что где-то что-то пошло не так.
-
#смешноибольно
Про обучение
Наткнулся на ролик про то как обучаться чему-то новому. Джош Кауфман на TED запитчил мысль, что для качественного прогресса достаточно 20 часов практики. Разбил теорию про 10 000 часов у профи и показал примеры своего подхода.
Ссыль на сам ролик (с vpn) - https://youtu.be/5MgBikgcWnY?si=IxPJQnmXqL-r5fJw видео на английском, есть русские субтитры.
Мне прям зашло. Начал анализировать свой опыт обучения, посчитал часы на практику, примерно согласился с подходом.
На минутку, видео 2013 года, но актуально до сих пор. И да, на нем всего-то 42 миллиона просмотров.
#рекомендуетсяизучить
Оргструктура компании
Насмотревшись разного за свою карьеру, могу сказать, что оргструктура - это отражение цели, стратегии и ресурсов компании. Знаете, что-то вроде снимка рентгена, по которому много чего можно понять.
Чего понять
Например 1
- берем классическую структуру сверху/вниз от CEO
- накладываем на ту, что есть и смотрим отличия
- вот какой-то новый департамент, занимающийся RnD
- или не хватает команды по работе с данными, просто нет такой выделенной функции
Дальше из под этого можешь углубляться и задавать уточняющие вопросы, выясняя почему так исторически сложилось и в чем замысел. Может быть компетенция размазана по другим департаментам или в целом уровень принятия решений через данные еще не вызрел. Ну и т.д.
Например 2
- на входе, понимая стратегию компании, можно приложить ее к оргструктуре и проверить на сколько она соответствует тому, чего хочется сделать
- если мы планируем запустить какое-то новое направление, то кто его будет тащить, хватит ли ресурса и компетенций
- вдруг забыли учесть доп.найм или перераспределить текущих людей
Тогда какова вероятность, что получится добежать туда куда хочется? Чувствуете?
Например 3
- посмотрите на оргструктуру и иерархическое расположение функций внутри
- где находится продукт, технологии, маркетинг, коммерция и т.д.
- продукт под маркетингом, тогда скорее всего будет смещение в сторону маркетинговых задач внутри бэклога
- или под технологиями, увидишь фокус в задачах на устойчивость, инфру и прочую тех.мякоть
Опять же, в процессе вопросов про причинно-следственную связь, может выясниться, что компания собиралась от того же маркетинга или технологий. Дальше появлялись другие функции, которые некуда было пристроить, вот они там и остались. Но верно ли сейчас оставлять оргдизайн в таком виде? Отвечает ли он целям и стратегии?
Зачем про это думать
Затем, что это оказывает на вас прямое влияние в работе. Неважно на каком грейде, ступени, уровне вы находитесь. Понимая как устроена система, проще с ней работать, видеть связи и что самое главное что-то менять.
Классный вопрос к своему руководителю: "Нарисуй оргструктуру нашей компании и скажи на сколько она соответствует целям?". Не благодарите😈
#инструментыпродакта
Реклама в ChatGPT
Ну что, похоже совсем скоро в ответах наших любимых LLM-к будет реклама. Пользователи пишут, что в коде бета-версии ChatGPT для Android нашли упоминания компонентов для размещения рекламы:
- витрин контента
- рекламы в поиске
- карусели поисковой рекламы
Неизбежное будущее охватных продуктов: собрали трафик, монетизировали через подписку, домонетизировали через рекламу.
#рекомендуетсяизучить
История продукта: Lovable
Lovable — это AI‑платформа, где ты текстом пишешь какой продукт тебе нужен, а на выходе получаешь работающий веб‑сайт: код, дизайн, деплой и базовые интеграции появляются за минуты, а не недели ручной разработки
Модель монетизации — freemium/SaaS.
Базовый функционал с ограничениями бесплатный по количеству генераций и проектам. За более частое использование, продвинутые фичи и командную работу платишь по подписке и usage‑биллингу.
Выручка ARR - $200 млн/год
Оценка компании - $1,8 млрд
Давайте нырнем глубже и посмотрим как они пришли к текущей точке.
История
2023. Бывший инженер и продуктовый лидер из Stripe Арун Вашист основывает компанию Lovable в Сан‑Франциско.
До этого он много лет работал над инструментами для разработчиков и платежной инфраструктурой. Видел, сколько времени уходит на «скучную» часть создания продукта: настройку окружения, шаблонный код, авторизацию, платежи и прочее.
Идея Lovable рождается из боли фаундеров и небольших команд: чтобы проверить гипотезу, им приходится или разбираться в целой пачке технологий, или тратить бюджет на разработчиков, даже если нужна минимальная версия продукта.
Вместо классического «AI‑ассистента внутри IDE» команда решает сделать продукт «сверху» — платформу, которая берет на себя всю цепочку от идеи до деплоя.
этот же 2023. Команда запускает первый прототип: пользователь пишет одно‑два предложения о том, какой продукт ему нужен, и через несколько минут получает готовое веб‑приложение с фронтом, бэком и базой данных.
Первую версию собирают на популярных стек‑компонентах — React/Next.js, TypeScript, готовые UI‑библиотеки и управляемая база данных в облаке.
Основной UX:
- короткий промпт
- генерация проекта
- пользователь кликает по экрану, оставляет комментарии вроде «добавь регистрацию через Google» или «измени дизайн на тёмную тему», а AI вносит правки прямо в код
С самого начала Lovable делает ставку не только на генерацию, но и на итерации: продукт должен «понимать» контекст проекта и изменять уже написанный код без полного пересоздания.
2024. Запуск публичной версии и активный рост комьюнити вокруг «AI‑first разработки».
Lovable начинают использовать соло‑фаундеры, indie‑разработчики и маленькие продуктовые команды, чтобы быстро валидировать идеи: лендинги, MVP SaaS‑ок, простые CRM, внутренние тулзы.
Параллельно команда добавляет поддержку более сложных фич: аутентификация, работа с внешними API, платёжные интеграции, реактивные таблицы, формы и базовые аналитические дашборды.
Часть пользователей использует Lovable как «второго разработчика»: код можно выгружать в Git, дорабатывать вручную или комбинировать с привычным стеком разработки.
декабрь 2024. Появляется платная подписка и более чёткое позиционирование как «AI co‑founder для продукта».
Подписка даёт больше генераций, ранний доступ к новым моделям и возможностям коллаборации в команде.
Компания фокусируется на сценариях, где важна скорость: хакатоны, быстрые пилоты в корпорациях, внутренние админки, инструменты для операционки.
Выручка ARR - $4 млн. менее чем через месяц после запуска подписки.
февраль 2025. Компания привлекает инвестиции в размере $15 млн.
База клиентов - 30 тыс. Рост за счёт маленьких продуктовых команд, которые с помощью Lovable собирают десятки тысяч проектов: лендинги, SaaS‑MVP, внутренние CRM и админки.
Плюс, безумный ретеншн в районе 85% на 30й день использования продукта. Это топ по удержанию среди последних AI продуктов.
Выручка ARR - $17 млн.
июль 2025. Lovable закрывает крупный инвест раунд серии A на $200 млн при оценке компании в $1,8 млрд, формально став «единорогом» меньше чем за год после запуска.
Всего на этот момент привлечено более $225 млн венчурного капитала. Деньги идут в R&D, безопасность и расширение продуктовой линейки под бизнес‑кейсы.
Выручка ARR - более $100 млн.
Продукт используют в 150+ странах, а количество активных пользователей исчисляется миллионами, с особо быстрым ростом среди non‑tech‑аудитории.
Исследование продактов
Мои друзья из Product Sense проводят ежегодное исследование по продактам. Если вы из этой профессии, пройдите, пожалуйста - https://anketolog.ru/re/134766777/ofNYWktc
Результаты в январе, поделюсь.
#опрос
#27 Задание
– Вы продакт, вышли на новое место работы в компанию Lumlum, которая дает подписку на световые решения для дома. Типа каждый год в доме новые дизайнерские лампы меняются.
- Ваша задача - внедрить продуктовый подход, метрики и прочее, чтобы пользователи становились счастливее и бизнес рос.
- До вашего появления в компании решения принимались коллегиально с собственником. Чувствует, что там, идем туда, чувствует иначе, идем в другую сторону.
- Прошел месяц с вашего выхода, но инерция продолжается - цифры так и не появились в обсуждениях. Ваши отчеты и предложения игнорятся.
Что делать будете? Напишите в комментариях.
#продуктовыезадания
Ничего не делать сложно
У меня какой-то вечный чёс в выходные. Вроде вот тебе праздники, можно и нужно просто потупить дома, а внутри все не имется: надо что-то поделать, статейки написать, шпаргалочки и прочее.
Кое-как на денек прицепил себя к сериальчикам. Посмотрел второй сезон Миротворца и то потому что приболел, сил не было. Но прямо хорошо было, мозг отпустило, отвлекся.
А вы как, можете себе день безделья осознанного устроить?
#опрос
Внутренний поисковик
Glean - стартап из Силиконовой долины, который занимается анализом корпоративных данных и автоматизацией рабочих процессов. Цель - помочь сотрудникам «находить именно то, что им нужно» во всех рабочих инструментах.
Машинка видит все, что происходит внутри корпоративных взаимодействий. Далее на основе этого ищет информацию. Внутри поддержка всевозможных интеграций с корп.сервисами типа Microsoft 365, Slack, Salesforce и пр. Плюс, Glean понимает естественный язык и на базе ML дает персонализацию под твой запрос.
Оценка компании - $7,2 млрд.
В конкурентах Microsoft 365 Copilot, Amazon Q Business и ChatGPT Enterprise.
Тема корп.поисковиков сильно набирает. Читая про Glean, сразу подумал про Confluence, типа вот же хранилка знаний, неужели вокруг нет ничего AI-го? Все есть и уже давно, но тут тема про поисковик, который "видит все" и чатики и переписки.
Дальше сами додумывайте про задачки "не только для поиска", которые будут решаться с "особыми" правами доступа. Не думаю, что это проблема, скорее общий тренд.
Good morning, readers
#рекомендуетсяизучить
Выходное интервью
Есть такая штука, когда ты говоришь с человеком перед его уходом из компании, выходное интервью называется.
Зачем оно нужно
Затем, чтобы понять, почему человек уходит и что нужно изменить в будущем, чтобы такое происходило реже. Часто - это практика разговора со своими непосредственными подчиненными, но мясо лежит в области других функций компании.
Почему
Потому что вы чувствуете общий фон того, что происходит в системе. Есть ли у нее повторяющиеся симптомы, на сколько сильно они влияют на общий перформ и как их можно полечить.
Чтобы идентифицировать полный анамнез, нужно всего лишь задать три вопроса.
Давай их сюда, ковбой
Первый вопрос про мотив. Почему принято такое решение? Что триггернуло человека: культура, возможность расти, сопричастность к великой идее, деньги или что-то еще.
Второй про то, как решалась задача и решалась ли. Спросите, что именно собеседник делал, чтобы изменить ситуацию. Говорил ли с кем-то, предлагал варианты.
Третий - про идеи на будущее. Попросите поделиться видением того, чтобы нужно изменить в системе, чтобы было все хорошо.
Обращайте внимание на то, как говорит человек, на сколько он вовлечен, заинтересован в развитии компании несмотря на решение уходить. Дальше уже по обстановке: что-то запишите, что-то проигнорируете.
Как это работает системно
Вы определяете ключевых сотрудников в функциях, пересекаетесь с ними в повседневной работе и в какой-то момент узнаете, что они уходят.
Садитесь, разговариваете, собираете ответы на вопросы. Круто, если со своей стороны можете повлиять и удержать крутыша, если нет, то хотя бы получите обратную связь.
Цикл повторяется и со временем всплывают повторяющиеся истории. Что-то постоянно болит и мешает компании двигаться вперед. Берете боль, думаете как порешать, подкидываете наверх, решаете.
Вроде бы не ваша работа
Как бы да, но нет. Компания - это и есть продукт, где общий перформ определяется группой людей, а не одной рок-звездой. Поэтому чем больше сильных человеков на борту вокруг вас, тем быстрее поплывет лодка. А там уже и остров и сокровища. 🛶🌴💎
#продуктовыйпуть
Говорил с несколькими гуру на конфе, большинство прогнозирует качественное снижение цен на токен в разрезе 1-1,5 лет. Посмотрим.
5. Физический AI
- простым языком человекоподобные роботы, которые решают узконаправленные задачи, AI агент внутри железяки
- этим штукам пророчат рассвет в горизонте 1-3 лет, в результате чего сильно изменится наш паттерн поведения
Кстати, сюда же беспилотные авто, умные города, автономная полиция и т. д.
6. Безопасность и контроль
- государства активно вовлекаются в тему с AI, подключая законодательные нормативы
- на уровне корпораций, как писал выше, данные все сильнее локализуются и обкладываются системами защиты
- сюда же идет прозрачность процессов и отчетность для менеджмента, пока для большинства - это черный ящик, куда заливаются бабки без возврата
Про людей
Было много дискуссий про людей и их место в будущем. Суть - никто без работы не останется, просто профессии поменяются и обрастут "вокруг" нового рынка.
Например, агентские сценарии потребуют таких ролей, как архитекторы, которые будут проектировать цепочку решений. Далее появится поддержка и развитие подобных систем, а значит новые рабочие места.
Глобально - AI запустил целую цепочку во многих отраслях. Часть задач человека отпадет, но появятся новые. На мой вопрос, чему учиться дальше, чтобы эффективно работать с машиной мне сказали философии. Почему? Потому что "как" решить задачу заберет на себя машина, а "что" нужно будет формулировать человеку.
#рекомендуетсяизучить
Канал в Max завел
Последнее время телега лагает все чаще и чаще, завел дубль канал в Max. Если вы там есть, подпишитесь, чтобы резерв был на всякий - https://max.ru/alexcouncil
Сюда все равно буду постить, хоть с vpn, хоть без.
#рекомендуетсяизучить
Ожидания
Лучшее, что может упростить вам жизнь на работе - это сверка ожиданий со своим руководителем/подчиненным. Садимся и спрашиваем друг друга: "Что ты от меня ждешь? Как поймем, что все ок?".
В моменте не все готовы формулировать четко требования. Может потребоваться пауза, но лучше так, чем никак.
Вопрос особенно хорош на испытательных сроках, но не будет лишним и после. Просто ставите какой-нибудь тет-а-тет с руководителем раз в месяц и сверяетесь все ли норм.
Двухсторонняя обратная связь позволяет откалибровать ожидания и не удивляться потом, если эти самые ожидания не выполнились.
P.S. Сколько же я на этом копий сломал в свое время. Эмоции, непонимание, а всего-то нужно было на берегу проговорить ожидания и просто чекать по ним прогресс.
Вы наверняка в такую тему не попадали и все знали, но если все таки попали, поделитесь в комментах, пожалуйста.
#продуктовыйпуть
Можно ли материться на работе?
Напишите свое мнение в комментариях, пожалуйста.
#опрос
3 теории геймдизайна🤠🏄🗝️
Копаю тему с игровыми механиками, изучаю материалы по теме. Откопал три основные теории геймдизайна:
- типы игроков Бартла
- теория потока Чиксентмихайи
- четыре ключа веселья Лаззаро
Коротенько про каждую.
Типы игроков Бартла🤠
Ричард Бартл выделил 4 основных типа игроков в онлайновых играх:
- Achievers (достигаторы) — любят цели, прогресс, достижения, награды и «100% completion».
- Explorers (исследователи) — получают удовольствие от изучения мира, механик, секретов и систем.
- Socializers (социализаторы) — играют ради общения, отношений, кооперации, гильдий и «тусовки».
- Killers (киллеры / конкуренты) — ищут соперничества и доминирования над другими игроками, им важен «азарт победы над живым человеком».
Модель строится на двух осях: «мир vs другие игроки» и «действовать vs взаимодействовать». Люди часто сочетают несколько типов, но обычно один доминирует.
Теория потока Чиксентмихайи🏄
Поток — это состояние оптимальной включённости, когда человек настолько погружён в занятие, что теряет счёт времени и делает его «ради самого процесса».
Ключевые условия потока:
- есть понятные цели и мгновенная обратная связь;
- задача уравновешена с навыком: не слишком легко и не слишком сложно.
Состояние потока характеризуется высокой концентрацией, чувством контроля, слиянием действия и внимания, снижением самосознания и искажённым восприятием времени, а сама деятельность ощущается как внутренняя награда.
Четыре ключа веселья Лаззаро🗝️
Николь Лаззаро описывает не «типы игроков», а «типы удовольствия от игры» — 4 ключа, через которые игра вызывает эмоции.
Что за ключи:
- Hard Fun — «сложное веселье»: удовольствие от преодоления вызова, мастерства и личной победы над трудностью.
- Easy Fun — «лёгкое веселье»: любопытство, исследование, фантазия, роль, творчество, «игра ради интереса».
- People Fun — «люди-веселье»: удовольствие от общения, сотрудничества, соревнования, шуток и общих эмоций с другими.
- Serious Fun — «серьёзное веселье»: чувство смысла, ценности, пользы, изменения себя или мира (прогресс, обучение, влияние).
Одна и та же игра может (и в идеале должна) включать несколько ключей одновременно, чтобы разные игроки находили «своё» удовольствие.
Как связать теории между собой
Если собрать вместе:
- Бартл отвечает «кто играет и ради чего» — мотивация в терминах поведения и целей внутри игры (достижения, исследование, люди, соперничество).
- Чиксентмихайи отвечает «в каком состоянии игрок, когда ему максимально хорошо» — поток как оптимальный баланс сложности и навыков.
- Лаззаро отвечает «какое именно удовольствие игра даёт» — через вызов, новизну, людей или смысл.
Практически: под конкретного типа Бартла подбирают соответствующие «ключи веселья».
Например:
Achievers — больше Hard Fun и Serious Fun
Socializers — People Fun
... а механику и сложность настраивают так, чтобы игроки регулярно попадали в состояние потока.
На самом деле
Данные теории полезны не только для производства игровых продуктов, но и разработки различных механик геймификации. Понимая мотивацию человека и его состояние, проще создавать более качественный опыт.
P.S. Если сами юзали одну из теорий на практике, расскажите в комментариях как оно работает.
#рекомендуетсяизучить
ноябрь 2025. Lovable официально сообщает о достижении $200 млн ARR всего за двенадцать месяцев после лонча.
База активных пользователей - 2,3 млн
Из них платящих - 180 тыс.
Компания ведёт переговоры о новом раунде инвестиций с потенциальной оценкой выше $6 млрд.
Параллельно Lovable готовит более глубокий заход в энтерпрайз: появляются отраслевые шаблоны (логистика, e‑commerce, education), усиливается безопасность и контроль качества кода для корпоративных клиентов.
Команда активно подсвечивает кейсы в паблик:
- школьники, собирающие свои соцсети - небольшие студии, которые выводят на Lovable коммерческие продукты с выручкой в сотни тысяч долларов
- и бизнесы, делающие запуски на миллионы клиентов за считанные дни
Заключение
Lovable - это история продукта, который сильно попал в сердечко клиенту. Совпало несколько факторов: потребность, технологи, время. Дальше бешеный retention, как сигнал product market fit и рост как на дрожжах.
На самом деле Lovable - редкий кейс, где продукт для создания продуктов растёт почти как обычное b2c приложение, но монетизируется как серьёзный B2B‑SaaS. Последим как дальше будут обстоять дела у ребят.
P.S. Вспомнил сразу про Wix, Tilda и Wordpress, интересно у них такие же темпы роста были на старте? А еще интереснее как они адаптировались или нет. Покопаю как-нибудь отдельно.
#историяпродукта
#15 Шпаргалка продакта: product value chain
Проблема - как построить процесс развития продукта вокруг ценности клиента.
Собрать цепочку ценности. Подробности в шпаргалочке.
В док формате - https://docs.google.com/document/d/1cqLsrLAMR7eMbLRTwqqHAg6tMvv8WnFJTgrL5v-yWu4/edit?usp=sharing
#шпаргалкипродакта
Продакты - это ITшники с эмпатией
Недавно говорил со своими товарищами продюсерами и вдруг один из них произносит фразу:
Продакты - это ITшники с эмпатией
🔥Конкурс: подпись к фотке
Придумайте подпись к фотке и закиньте в комментарии. Выберу самую смешную субъективно и подарю крутую книгу про геймификацию в продуктах.
💥Бдыщ! Победил @AndyRaid, подпись, которая мне больше всех понравилась:
-
Требования к вакансии junior product
-
Книга "Геймифицируй это" от Ю-Кай Чоу уходит победителю в лс.
#движ
Поиск Google с трендами
Давно не заходил на главную гугла, обычно искал через строку Chrome все или perplexity. Тут иду такой и вижу, добавили тренды. На сколько помню, главная страница всегда была у них святым местом куда никого и ничто не пускали, а тут на тебе.
Немного пошерстил информацию, оказалось тестят на нескольких странах. Видимо, времена минимализма прошли и нужно сильнее драйвить метрики.
Предположу, что тренды на главной будут бустить:
- число поисковых запросов
- кол-во кликов на ссылки
- объем показов для открутки рекламы
- а значит и рекламную выручку
Дополнительно: зацепят прогрев рекомендашки через взаимодействие с трендовыми запросами. Ну и Gemini подкачается следом.
Вот такая вот веха, господа. Как в Twitter, когда отменили ограничение на 140 символов.
#рекомендуетсяизучить
Про мышление и AI
Кручу разные ИИ модельки:
- где-то для поиска информации
- где-то для обучения
- где-то для решения каких-то определенных задач
...но вот, что мне не дает покоя - чем больше я взаимодействую с адовой машиной, тем сильнее мозг хочет делегировать ей больше задач.
При этом, привыкая промтить разные запросы, меняется форма мышления. Ты все как будто превращаешь в скрипт:
- контекст
- проблема/задача
- нюансы
- запрос решения
То есть, самому как-то уже и думать не хочется сильно - искать там всякие материалы, тащить оттуда инструменты, собирать их в решение, сомневаться.
А если учесть проникновение разного рода ИИ штук в население России, где ~50-60% так или иначе взаимодействовали с алгоритмами, то, возможно, форма мышления будет меняться массово.
Хорошо это или плохо, не знаю, все относительно. Вроде бы тоже переживали с калькулятором, делегируя ему задачу расчета, но тут как-то масштабнее что ли.
Что думаете? Напишите, пожалуйста, мнение в комментариях.
#продуктовыйпуть
Мозг - хитрая жижа
Есть задачка, над которой нужно посидеть и хорошенько подумать. Мозг понимает, что будет затрачено немало ресурса и такой тебе:
- хей, а давай отвлечемся на что-то мелкое
- или вот давно это хотел доделать (снова что-то мелкое)
- а вот тут нужно еще...
... короче всё, лишь бы не палить мощный ресурс. Называйте это прокрастинацией, ленью как угодно. Бесит все равно.
Как я с этим борюсь
Букаю себе в календаре время на усиленную мозговую активность, блочу каналы коммуникации и сижу думаю над задачей.
Если совсем что-то большое, то делю на куски и также букаю слоты. Где-то обстучать с командой, где-то поверх докрутить то, что получилось. Вроде помогает.
А вы как справляетесь?
#опрос
Конференция по AI в Дубае
Только вернулся с конфы Gitex, которая проходила в UAE. Это большое событие в мире ИИ, куда съезжаются производители железа, софта, гаджетов и прочего, чтобы наладить конакты + покачать общеотраслевые вопросы.
Внутри было несколько сцен со спикерами и насыщенная программа. Народ говорил про разное вокруг AI:
- про электроэнергию, которая требуется для датацентров
- про скорость обучения и ответа от моделей
- про физический AI в роботах и машинах
- и т.д.
Я ходил, слушал и записывал, чтобы потом для себя как-то собрать в голове кучу инфы, плюс с вами поделиться тут.
Погнали по порядку
Чтобы лучше понять о чем речь, предлагаю разложить вопросы по цепочке поставки ценности. Начнем с самого начала производственной линии, далее по шагам дойдем до человека и пользы для него.
1. Энергия
- вся производственная цепь AI требует гигантского кол-ва энергии, дата центры и суперкомпьютеры кушают как не в себя
- отсюда необходимость сразу закладывать мощности на будущее
- ставка на атомную энергетику, планы на 10 лет вперед у США вырасти на 30% мощности, у Китая на 50%, у России на 15%
Будем наблюдать бурный рост в этом секторе, потому что без него AI не заколосится.
2. Железки
- процессоры, видео карты, память, которые нужны для обучения и ответов моделей
- по процессорам все норм, есть несколько производителей, топ по производительности Cerebras
- по картам Nvidia все также с лютой долей рынка, но на радаре появляется AMD
- по памяти SK Hynix в лидерах рынка с долей 60+% рынка, дальше Micron, Samsung
Из интересного, AMD выходит агрессивно на рынок видеокарт и заключил с OpenAI контракт. По производительности заявляется, что карты будут не хуже Nvidia. Посмотрим на расстановку сил в ближайшие 2-3 года.
3. Модели LLM и приложения
- тут без сильных изменений, ключевые игроки OpenAI, Google, Aunthropic, xAI
- все смотрят в сторону агентских систем под разные задачи
- все те же ребята из списка выше упаковывают тебе базовые технологии в некую цепочку, отдают на локализацию или в облако, дальше донастраиваешь под себя
- сила агентов в подключении к доменным данным, именно на них идет донастройка машинки, именно тут получаешь профит
Кстати, большие корпораты свои доменные знания отдавать в облака не собираются, поэтому доменная экспертиза и самые крутые агенты будут скорее всего локализованы на уровне конкретных компаний.
Когда у тебя в руках молоток, все похоже на гвоздь.