21428
Tech, VC, Business, Startups, AI and more. 👤 linkedin.com/in/andrii-brodetskyi ✉️ @politehnik
📡 Зі здивуванням прочитав на днях, що один з міноритарних власників Veon пропонує вивести Київстар на біржу. Звісно, що під час війни про це не може бути і мови. Але ось тут пишуть, що всередині холдингу дійсно є плани після війни зробити компанію публічною.
Цікаво звісно, як це все будуть продавати потенційним інвесторам на roadshow, кого поглинатимуть, щоб показати якийсь потенціал зростання, бо основний бізнес там навряд чи може суттєво зростати вже... Може прикуплять кількох дрібніших провайдерів, якісь стрімінги, розважальні сервіси, телемедицину, платіжну систему свою зроблять, щоб упакувати це інвесторам як "цифровий холдинг", "екосистему", "національного лідера", а не просто телеком оператор... З іншого боку, непрофільні активи перед IPO скинуть, проведуть реструктуризацію... Це я все спекулюю звісно, цікаво як вийде в результаті.
Важливий текст — ессе Яна Хогарта, який інвестував в 50+ ШІ-стартапів: We must slow down the race to God-like AI.
Ключові пойнти тексту via Bing AI:
• AI race: The author is an AI investor who is worried about the race to create God-like AI, a computer system that can perform any task that humans can and more. He argues that this race is driven by money, talent and competition between a few private companies and that it poses significant risks for humanity.
• AI alignment: The author claims that the current AI systems are not aligned with human values and that we don’t fully understand how they work. He cites examples of AI systems that can deceive, harm or mislead humans. He criticises the lack of resources and regulation for AI alignment research, which aims to ensure that AI systems have goals that match human values.
• AI regulation: The author calls for governments to step in and regulate access to frontier hardware and data that are used to train AI systems. He suggests two possible models for regulation: one based on engineering biology, where potentially dangerous research is restricted or halted; and another based on particle physics, where research is conducted by an intergovernmental organisation. He urges AI leaders to co-operate and slow down the race.
📺 Сьогодні спілкувались з Андрієм Яніцьким в ранковому ефірі про ШІ. Зокрема про два важливих питання: як навчатись користуватись ШІ і як він змінить ринок праці. Розповім тут детальніше.
1. В Kyiv School of Economics діє крута ініціатива AI Lab, щотижня збирається ініціативна група і вивчає нові способи використовувати ШІ. Рекомендую! Також Тимофій Милованов читає суперпрактичні воркшопи з того, як використовувати LLM як персонального асистента, наступне заняття вже завтра — не пропустіть! Для технічних спеціалістів рекомендую ініціативу AI HOUSE (канал). Почитати — книгу The Alignment Problem про те, як передавати розумним машинам людські цінності.
2. Щодо ринку праці. Розробники Open AI оцінили, що завдяки LLMs 19% робочих місць в США мають шанс автоматизації 50% задач. Найбільш вразливі до автоматизації навики — programming, writing, найменш — science, critical thinking.
Аналітики Goldman Sachs очікують, що Generative AI призведе до зростання світового ВВП на 7%. Але разом з тим може зробити непотрібними 300 млн робочих місць глобально, зокрема 2/3 робочих місць в США та розвинених країнах, особливо в сферах office and administrative support та legal. Проте і створить багато нових робочих місць. Питання, як швидко. І як будуть розподілені між багатими та бідними країнами прибутки від продуктивності та втрати від автоматизації...
Зараз працюємо з колегами з магістратури КШЕ над такою оцінкою для українського ринку праці. Це непросто, адже структуру зайнятості населення і до вторгнення було важко точно оцінити, а зараз і поготів. Якщо маєте доступ до непублічних даних про стан українського ринку праці наразі, буду вдячний за допомогу.
🚀 Сьогодні запустився кластер оборонних технологій Brave1. Довгоочікувана подія — тепер броунівський рух українських оборонних технологій буде краще організованим. Написав детальніше в ФБ, що думаю про це.
Читать полностью…
А цього хлопця ви пам'ятаєте — Трістан Харріс, один з головних спікерів руху за людяні технології, консультант фільму Social Dilemma. Разом з колегою зробили презентацію про ризики AI, як органічне продовження історії з соціальними медіа. Трохи провокацій, трохи спекуляцій, в цілому варто переглянути, щоб задуматись про те, про що не задумуєшся в потоці щоденних оптимістичних новин про AI.
https://youtu.be/xoVJKj8lcNQ
📈 Трохи технічного аналізу AI-хайпу.
За оцінками equity-аналітиків JPMorgan, хайп навколо AI пояснює 53% зростання індексу S&P 500 з початку року.
Лише 6 тех-компаній, які є лідерами в AI, — Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta, Nvidia, Salesforce — сумарно зросли в ринковій вартості на $1,4 трлн.
Аналітики JPM відзначають, що це рекордна концентрація індексів (narrow stock leadership) на зростаючому ринку з початку 90-х і вбачають в цьому один з індикаторів можливої рецесії.
Завжди радий поділитись своїми думками про тренди tech-індустрії з провідними медіа. Поговорив в ефірі Радіо НВ про штучний інтелект, його загрози та регулювання. Глибоко не занурювались через особливості формату, але загалом вийшло динамічно!
https://youtu.be/ov-t9orS7b4
What a telling story.
EU allocated hundreds of millions of euros for equity-free funding for Polish startups. That created an opportunity for corruption. €12M went to a 10-day-old company founded by a 27 yo bartender; another €27M went to a company connected to the advisory board of the govt body that distributed the grants. Now all the payments are suspended because of an anti-corruption investigation. Legit startups which rely on this financing are facing huge trouble, cutting spending and firing people.
I heard from colleagues within the Ukrainian VC industry that the Polish VC market was overfilled with accessible money in the last few years, creating unrealistic valuations, etc. Now this story... One more proof that too much money is a problem, not a solution.
P.S. Can't stop thinking about the expected inflow of EU grants for Ukrainian startups in the following years.
І більш детальний аналіз від a16z на цю ж тему.
> What we don’t know, and what has now become the critical question, is: Where in this market will value accrue?
Over the last year, we’ve met with dozens of startup founders and operators in large companies who deal directly with generative AI. We’ve observed that infrastructure vendors are likely the biggest winners in this market so far, capturing the majority of dollars flowing through the stack. Application companies are growing topline revenues very quickly but often struggle with retention, product differentiation, and gross margins. And most model providers, though responsible for the very existence of this market, haven’t yet achieved large commercial scale.
In other words, the companies creating the most value — i.e. training generative AI models and applying them in new apps — haven’t captured most of it.
> it’s reasonable to guess that 10-20% of total revenue in generative AI today goes to cloud providers.
Most of it is spent at the Big 3 clouds: Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), and Microsoft Azure.
> There don’t appear, today, to be any systemic moats in generative AI. As a first-order approximation, applications lack strong product differentiation because they use similar models; models face unclear long-term differentiation because they are trained on similar datasets with similar architectures; cloud providers lack deep technical differentiation because they run the same GPUs; and even the hardware companies manufacture their chips at the same fabs.
Рекомендую!
Зараз детально досліджую цю тему, буду шерити багато матеріалів. Все більше людських і економічних ресурсів вливається в сферу Gen AI. Не стоїть питання "як технічно все зробити", з цим все більш-менш ясно. Ключове питання — як створити цінність і як її захопити (= змусити когось платити за продукт).
Ситуація в індустрії AI: провайдери хмарних сервісів не справляються з попитом. Стільки стартапів бажають тренувати власні ML-моделі, що серверних потужностей не вистачає на всіх.
Стартапи стоять в черзі за серверами GPU або орендують їх у когось, хто забронював раніше. Хмарні провайдери стоять в черзі за GPU від Nvidia, щоб наростити потужності, на закриття потреби піде 2-3 місяці.
Open AI не може продавати користувачам виділені сервери для AI, тому що все це працює на Azure і потужностей не вистачає. Oracle відмовляється від нових клієнтів через нестачу GPU, і так далі.
P.S. Вартість акцій Nvidia зараз на максимумі з початку 2022 року. Правду кажуть, під час золотої лихоманки треба не купувати ділянки, а продавати лопати.
А ось на противагу класний юзкейс: майстер з Канева генерує в ChatGPT тексти для епітафій на пам'ятниках. Графічні референси робить в Midjourney, старі фото покращує через Remini.
«Звісно, щоб отримати бажаний результат, потрібно зробити три-чотири запити з уточненнями, але навіть у такому випадку часто виходять кращі епітафії, ніж ті, з якими приходять замовники, – продовжує Станіслав. – Здебільшого люди не паряться з цього приводу. У нас 99% запитів дуже примітивні, на кшталт «Пам'ятаємо, любимо, сумуємо…» . Чомусь люди думають, що так потрібно, хоча ми кожному говоримо, що людина – це індивідуальність і не варто робити все під копірку».
Новини chip race.
Japan is expected to spend $7 billion on fab equipment next year, which would mark a 82% jump from this year — the largest in the world
В той час як США одним тільки Chips Act виділяють $280 млрд на розвиток chip manufacturing всередині країни на наступні роки.
До речі, саме про глобальну гонку чіпів ми записали подкаст, скоро вийде. Поки що переслухайте попередній випуск про LLMs.
AI Index Report 2023 від Стенфорда [PDF]
400 сторінок статистики про індустрію AI. Багато графіків, буде корисно при підготовці тематичних звітів та презентацій.
Найцікавіші розділи — про R&D та економіку, про бенчмарки і етику теж цікаві, про policy та education занадто US-центричні.
Можна проглянути хайлайти на початку кожного з розділів, зручно.
Новини 2023 року (наприклад, GPT-4) в цей звіт не потрапили.
Читайте також: 100 most cited AI papers in 2022
Подумав, що треба для розвитку каналу трохи обмінюватись рекомендаціями з каналами з релевантною аудиторією. Про iPlan давно чув позитивні відгуки, тож ділюсь їх постом.
====
Сьогодні мало розуміти, як заробити кошти. Варто знати, як їх зберегти та примножити.
Канал Iplan.ua стане вашим провідником до фінансової свободи.
Ви розберетеся:
🔻Куди інвестувати в Україні в 2023 році?
🔻Що з ринком землі зараз?
🔻Як поповнювати Interactive Brokers в теперішніх умовах?
👉 Статті, огляди ринку, поради експертів. Щоб розібратися у всіх нюансах інвестування, підписуйтесь на канал iPlan.ua.
Якщо вас теж лякають графіки про те, як мовні моделі справляються з різними інтелектуальними задачами, цей текст дозволить трохи розслабитись.
По-перше, деякі з бенчмарків, на яких тестували GPT-4, були в навчальному датасеті (це називається training data contamination). При тестуванні на нових аналогічних тестах GPT-4 показує зовсім інші результати (0/10 замість 10/10). Тобто, інколи нейромережа класно проходить тест лише тому, що запам'ятала буквально його питання і відповіді.
По-друге, проходження професійного тесту далеко не дорівнює наявності професійних компетенцій.
Professional exams, especially the bar exam, notoriously overemphasize subject-matter knowledge and underemphasize real-world skills, which are far harder to measure in a standardized, computer-administered way. In other words, not only do these exams emphasize the wrong thing, they overemphasize precisely the thing that language models are good at.
Ну а ще будь-який бенчмарк стає ціллю для тренування, і перестає бути корисним, тому що все тренування перетворюється в підгонку результату під конкретний тест — емпіричне правило, відоме як закон Гудхарта.
В кінці є лінки на джерела про недоліки тестів для LLMs та альтернативні підходи до оцінювання їх продуктивності.
Виходить, ввів вас в оману цим графіком від Open AI, вибачаюсь! Краще перечитайте ще один текст від пана Нараянана з Прінстона, щоб краще помічати такі маніпуляції.
🎤 Завтра буду дискутувати про розвиток ШІ в гарній компанії. Олексій — керівник кращої в Україні магістратури з Data Science, Гліб — дизайн директор Projector, де навчають ШІ для бізнесу і дизайну.
Буде цікаво, долучайтесь! Кількість місць обмежена.
Як генерувати SMB ліди в Штатах B2B SaaS компаніям? — дискусія з практиками від “Менторів в тилу“.
Готові обговорити ВАШ кейс на зустрічі! Опишіть його у формі нижче.
Коли:
2.05 (вівторок) о 19:00 за київським часом
Доповідачі:
Ірина Бегма, Head of Sales @ MacPaw
Антон Федулов, Senior Account Executive @ Expandi
Ілля Азовцев, Growth Marketing Lead @ Expandi
Говоримо про:
- Стратегія лідогенерації. З чого почати та особливості ринку.
- Лідген: покрокова інструкція.
- Як побудувати роботу з маркетингом.
- Як заміряти ефективність. Основні метрики, бенчмарки.
- Як не варто робити: приклади неуспішних кейсів.
Після зустрічі, спікери поділяться:
- 10 практичних порад для запуску холодних розсилок;
- Чекліст "Як правильно будувати шаблони листів для лідген кампаній".
Заповніть форму, щоб отримати корисні матеріали по темі. А також пишіть там свої питання і проблеми — будемо обговорювати.
#реклама
🧠 Цікавезне інтерв'ю з одним з батьків глибокого навчання Джефрі Хінтоном. Толковий інтерв'юер і слухати Хінтона — одне задоволення. Хід думок, формулювання, бачення... Послухайте 40 хв розмови, воно того варте.
https://youtu.be/qpoRO378qRY
Наприклад, показують пейпери, в яких з МРТ декодують візуальні сигнали і навіть внутрішній діалог людини. І додають, значить що? Значить скоро AI буде читати наші думки і сни, і так далі.
Згадують і оманливі AI-фільтри Snapchat/TikTok, і емерджентні властивості мовних моделей (дуже цікава тема, гляньте якщо пропустили), потім поєднують це з темою соціальних медіа — там спочатку випускали все в продакшн, а потім розгрібали проблеми, тож давайте не повторимо цю помилку з AI. Пропозиція наступна — не зупиняти R&D, але принаймні не викатувати всі круті нові фічі відразу в паблік, щоб людоньки не натворили біди. Якось так.
Стільки цікавого зараз відбувається в сфері AI. Щодня дивлюсь відео, проглядаю новини, розсилки, нові продукти, і не встигаю ділитись навіть частиною всього цього.
Одне з джерел, які подобаються — канал AI Explained, автор доступно переказує новини AI: https://youtu.be/E2aZiejw-8A
Цікавий виступ Грега Брокмена, кофаундера Open AI. Він показує нові можливості ChatGPT — плагіни для інтеграції з інтернет-сервісами, фактчекінгу, роботи з зображеннями і електронними таблицями. Glimpse into the future. Буквально за півроку такі фічі будуть доступними в багатьох аналогічних продуктах.
https://youtu.be/C_78DM8fG6E
Завтра буду тут.
Як завжди: tech, VC, стартапи — підходьте, буде гарний нетворкінг 🤝
Продовжуємо досліджувати нову економіку AI.
В попередніх постах ми розглянули, як формується AI value chain — від заліза і хмарних потужностей, через моделі і до кінцевого продукту.
На кожному з етапів спрощується поріг входження: будь-хто може створити writing tool, використовуючи Open AI API, але навряд чи хтось може створити з нуля конкуренцію для Nvidia. А що з проміжним етапом — моделей?
TechCrunch описує пітчдек AI-research стартапа Anthropic, створеного виходцями з Open AI. Вони піднімають раунд для створення нової AI-моделі, в 10 раз потужнішої за наявні зараз. На це витратять $1 млрд за півтора роки. Всього за наступні два роки планують підняти $5 млрд. Трохи цікавих деталей:
> Anthropic describes the frontier model as a “next-gen algorithm for AI self-teaching,” making reference to an AI training technique it developed called “constitutional AI.” At a high level, constitutional AI seeks to provide a way to align AI with human intentions — letting systems respond to questions and perform tasks using a simple set of guiding principles.
Anthropic estimates its frontier model will require on the order of 10^25 FLOPs, or floating point operations — several orders of magnitude larger than even the biggest models today. Of course, how this translates to computation time depends on the speed and scale of the system doing the computation; Anthropic implies (in the deck) it relies on clusters with “tens of thousands of GPUs.”
> This frontier model could be used to build virtual assistants that can answer emails, perform research and generate art, books and more, some of which we have already gotten a taste of with the likes of GPT-4 and other large language models.
“These models could begin to automate large portions of the economy,” the pitch deck reads. “We believe that companies that train the best 2025/26 models will be too far ahead for anyone to catch up in subsequent cycles.”
> Dario Amodei, the former VP of research at OpenAI, launched Anthropic in 2021 as a public benefit corporation, taking with him a number of OpenAI employees, including OpenAI’s former policy lead Jack Clark. Amodei split from OpenAI after a disagreement over the company’s direction, namely the startup’s increasingly commercial focus.
> Google is also among Anthropic’s investors, having pledged $300 million in Anthropic for a 10% stake in the startup. Under the terms of the deal, Anthropic agreed to make Google Cloud its “preferred cloud provider” with the companies “co-develop[ing] AI computing systems.”
👆🏻Стратегічний хід Google — вони інвестують в перспективного гравця на рівні моделей і водночас гарантують масштабного клієнта для своїх хмарних сервісів, тобто захоплюють цінність відразу на кількох рівнях AI value chain
Хороший пост про AI value chain: як саме створюється цінність на кожному з етапів технологічного стека AI, від серверного заліза Nvidia до "фонового" AI в consumer продуктах. Непоганий аналіз з тверезим прогнозом.
https://every.to/napkin-math/who-wins-the-ai-value-chain
В січні писав тут про неймовірну історію підприємниці, яка продала свій стартап банку JPMorgan, сфабрикувавши його кількість підписників в 10 разів. Фактично продала за $175 млн email-лист з фейковими адресами.
Логічне продовження історії: The young founder was arrested Monday night in New Jersey, facing fraud charges from the SEC and Justice Department, where a criminal investigation is underway.
У зв'язку з цим поділюсь гарним критичним профайлом Джавіс від американського Forbes, який читав в січні. Вона не тільки перебільшувала досягнення компанії, але і прямо брехала інвесторам та потенційним партнерам. Розповідала про тисячі користувачів сервісу, коли продукту не існувало, а у відповідь на зауваження пояснювала: ‘Listen, these old people don't understand, this is how it works, you fake it 'til you make it.' Розкидалась іменами, малювала занадто оптимістичні прогнози і так далі, по класиці.
Буде корисно прочитати всім, хто має справу з такими продавцями. Ми читали багато подібних історій — Theranos, FTX, менш відомі імена. Постфактум це легко складається в наратив про засновника-фродстера. Складніше побачити red flags в реальному часі.
Сміявсь: SMMниця українського телеканалу нагенерувала купу фейкових фактів до дня народження Олеся Гончара і гарненько їх оформила. Контент-план виконано! От що буває, якщо не розбиратись як працюють LLM.
Читать полностью…
Знайомі фаундери проходили цю програму за моєю рекомендацією і давали потім позитивні відгуки. Подавайтесь, для кого це релевантно, тут дають круті знання і можливості.
====
🟡StartUp Academy 3.0 — це онлайн-програма для фаундерів та С-level керівників стартапів про те, як управляти та масштабувати технологічні бізнеси. Учасники отримають:
▫️лекції та менторські сесії від засновників та топменеджерів глобальних бізнесів;
▫️до $110K негрошової підтримки у вигляді кредитів на користування хмарними сервісами, безоплатного доступу до продуктів, послуг та консультацій;
▫️можливість залучити інвестиції від найкращих венчурних фондів CEE
Минулого року п’ять бізнесів залучили інвестиції на суму від $100K до $1M.
🔖 Подати заявку можуть стартапи seed+ стадії розвитку із CEE. Для учасників з України зарезервовано 15% місць.
РЕЄСТРАЦІЯ
🗂 В епоху, коли LLMs стають доступними і дешевими, однією з конкурентних переваг для AI-продукту стає наявність унікальних даних, на яких можна навчати чи файнтюнити модель.
Тому я з великим інтересом прочитав, як в Bloomberg натренували мовну модель на фінансових даних і текстах.
Половина тренувальних даних — загальнодоступні датасети, на яких зараз навчаються всі мовні моделі. Інша половина — фінансові звіти компаній, ділові прес-релізи, новини і аналітика Bloomberg.
Результат — модель BloombergGPT з 50 млрд параметрів показує на звичайних тестах результати на рівні з GPT-3, а на фінансових — значно обганяє всі неспеціалізовані моделі такого ж розміру. До фінансових тестів тут відносять sentiment analysis (позитивна чи негативна новина для компанії та інвесторів), аналіз новин та заголовків, пошук та аналіз сутностей в текстах.
Найцікавіше — фінансовий аналіз: given input from S&P 500 earnings reports that includes text and at least one table with financial data, the task is to answer conversational questions that require numerical reasoning over the input. Я використовував для подібних задач Bing AI, що допомогло мені зекономити немало часу при написанні проекту з Financial Reporting and Analysis. Більшість часу пішло на написання промптів і упаковку цифр, а з таким інструментом як BloombergGPT це було б ще швидше.
Ще один приклад в коментарях — автоматична генерація заголовків для новин.
Було лише питанням часу, коли саме Bloomberg, компанія з найбільшим масивом фінансових даних, створить такий інструмент. Можна уявити, скільки процесів там оптимізують з його допомогою і скільки нових фіч додадуть для клієнтів.
Фінансовим аналітикам теж пора потроху освоювати prompt engineering.
👨🏻💻 Нещодавно мав цікавий досвід — бізнес-школа KSE провела спільний буткемп з Центром підприємництва МІТ, де я був одним з менторів. Розповів про це детальніше в LinkedIn.
Дуже зацінив програму "Disciplined Entrepreneurship" від керівника цього центру. В її основі проста ідея: підприємництво це не мистецтво і не дар, а звичайне ремесло, якому можна навчитись. В МІТ студентам дають детальний фреймворк, який допомагає людям з технічним/інженерним мисленням розвинути мислення бізнесове/продуктове: хто користувач, які його потреби, як він приймає рішення, скільки можна заробити на цьому ринку, як порахувати юніт-економіку і т.д. Суперпрактичні і корисні речі для фаундерів. Без жодного натяку на фігню з поп-книжок про позитивне мислення та квадранти грошового потоку. Купа прикладів, таблиць, питань та детальних пояснень. Все класно структуровано, читаєш і кайфуєш. Такий фірмовий МІТ style — from nerds for nerds.
Ну а про власне буткемп і команди написав на LinkedIn, лінк вище, а на фото спойлер.
В коментарях спитали про лист із закликом загнати джина в пляшку. Мій короткий коментар: не спрацює, хоча речі там озвучуються раціональні. Базова теорія ігор: домінантна стратегія для кожного з гравців в даній ситуації — продовжувати свої розробки, що б там не робили конкуренти. Якщо вони припинять, ти їх переженеш, якщо не припинять — принаймні не відстанеш.
Тому не спрацює.
