676
Sergey @Yudovskiy, CEO at ElectroNeek.com Li: https://www.linkedin.com/in/yudovskiy FB: https://www.facebook.com/yudovskiy IG: https://www.instagram.com/yudovskiy.sergey/
Не долго музыка играла…
США наложили запрет на предоставление доступа к последним моделям Антропика для не американцев и компания закрыла доступ вообще для всех пока не разберется как соответствовать требованиям.
Теперь ограничения не только по финансам проложены.
https://x.com/anthropicai/status/2065597531644743999?s=46
Нашел еще одно подтверждение мысли, что в медтехе пока плохо используют AI во внутренних процессах, и это огромное поле возможностей.
Со стороны кажется, что если компания стоит десятки миллиардов долларов, то внутри уже все должно работать на автомате. Но в этой статье CEO крупнейших медтех-компаний (Stryker, Insulet, Hologic, Olympus) рассказывают о том, что они делают с ИИ, и там есть интересный сигнал для всех, кто строит AI-бизнес. Даже у лидеров рынка внедрение AI внутри компании идет гораздо медленнее, чем в продуктах для клиентов.
Например, Stryker уже встраивает AI в хирургию и навигацию во время операций, и врачи могут точнее планировать и выполнять вмешательства. При этом CEO компании честно признается, когда речь заходит об ИИ во внутренних системах: «Мы немного отстаем от того, где хотели бы быть». И это говорит корпорация с капитализацией больше $100 млрд.
Компании готовы добавлять AI в диагностику, визуализацию и клинические инструменты, потому что именно там находится конкурентное преимущество. А вот с внутренней трансформацией все еще разбираются. Хотя, когда начинаешь разговаривать с клиниками и операторами рынка, выясняется, что помощь нужна именно в этом: поддержка, работа с документами, внутренние знания, переводы, админка. Это то, что многие стартапы считают слишком скучным.
Основатели стартапов любят идти туда, где технология выглядит максимально эффектно, а крупные компании готовы платить за автоматизацию здесь и сейчас. И судя по тому, что даже гиганты все еще в процессе внутренней AI-трансформации, этот рынок далек от насыщения.
Так что не старайтесь строить огромные платформы для всего и всех и не усложняйте. Обращайте внимание на простые процессы, которые пронизывают компании. Намного больше вероятность, что заработаете на этом.
Небольшие итоги весны
Собрал ТОП постов по вашему отклику за последние месяцы. Получился довольно точный срез того, что сейчас всех волнует: применение AI в разных сферах, автоматизация, сложности найма и куда вообще все это катится🙂 Если что-то пропустили, вот хороший повод наверстать:
Навык, который решает половину сделок в США
Как заставить рекрутеров обращаться к вам «Мой Лорд»
Конкуренции не существует
Совет для тех, кто хочет строить бизнес
Вы нанимаете разработчика, а это может быть шпион из Северной Кореи
Все говорят «делайте AI», но почти никто не говорит, где лежат деньги
Google начинает убивать рынок колл-центров
Стартапы делают правый разворот. Деньги — туда же
Недавно выкатили новую штуку в Adentris. Взяли наш AI-движок, который раньше искал ошибки и compliance-проблемы в медицинской документации, и натянули его на медицинский кодинг: прямо перед тем, как клеймы уходят в биллинг страховым.
Если коротко — система теперь в реальном времени проверяет, где клиника теряет деньги и где у нее потенциальные риски аудита.
Прогнали на реальном батче реального клиента. 10 клеймов. Нашлось за секунды
→ $1,290 потерянной выручки
→ $1,450 потенциальных аудит-рисков, о которых клиника вообще не знала
Это в целом большая проблема американской медицины, которая теряет примерно $125 млрд в год на ошибках в биллинге и кодинге. При этом примерно в 80% медицинских клеймов есть ошибки в той или иной форме.
Причем проблема касается не огромных госпиталей, а, в основном, специализированных практик по типу ASC-центров (амбулаторные хирургические центры) или pain management (клиники по лечению хронической боли). Потому что почти все большие AI-компании строили решения для таких же гигантов в медицине. Маленькие и средние практики десятилетиями жили буквально на Excel, ручной разработке и «надеемся, что billing-комнда все сделала правильно».
По сути, мы сейчас делаем систему проверки медицинского кодинга в реальном времени (где недокодили, где пропустили доп. услуг, где неправильный modifier) и сразу показываем, каким текстом в медицинской записи это подтверждается.
Все говорят «делайте AI», но почти никто не говорит, где именно лежат деньги
Я недавно видел очередной пост в духе «ТОП-10 индустрий и их боли для AI-автоматизации». Там healthcare, страхование, логистика, рекрутинг. Короче, база. И почти все идут в самые очевидные проблемы: AI для поддержки, AI для продаж, AI для повышения производительности.
Однако деньги часто лежат намного глубже и там, где скучно. Мы это хорошо увидели в здравоохранении. Когда люди слышат «AI в медицине», обычно представляют диагностику, ИИ-врачей или анализ снимков. В реальности медицина теряет кучу денег из-за проверок страхового покрытия и бесконечной сверки данных между системами.
Так что, мне кажется, многие AI-стартапы сильно ошибаются, когда начинают с вопроса: «Что можно автоматизировать?». Автоматизировать можно почти все. Лучше спрашивать:
«Где бизнес уже теряет много денег из-за неэффективности?»
В ElectroNeek и Adentris мы почти всегда обращаем внимание на процессы, которые обладают несколькими признаками одновременно:
1. там много ручного труда
2. процесс повторяется тысячи раз
3. люди ненавидят эту работу
4. есть compliance и регуляция
5. ошибки стоят дорого
6. все держится на legacy-системах и Excel
Это почти идеальный кандидат для AI-автоматизации.
К слову о стоимости ошибок: люди любят строить AI-продукты для контента. Это понятно и красиво выглядит в демо, но после демо команды сталкиваются с тем, что в этой сфере клиенты не готовы много платить, конкуренция высокая и очень низкий switching cost. А теперь сравните это с рынком, где из-за одной ошибки компания может потерять миллионы или попасть под штрафы. Экономика сразу становится другой.
Поэтому видеть боль — это круто, но еще круче понимать, насколько дорого обходится ее игнорирование.
• Боль просто раздражает → слабый рынок
• Боль стоит денег каждый день → хороший рынок
• Боль создает юридические и финансовые риски → отличный рынок
А еще моя рекомендация фаундерам: не ищите «горячие» AI-ниши. Там же толпа конкурентов и высокий CAC! Иногда намного интереснее и прибыльнее рынки, в которые никто не хочет идти, потому что они старые/регулируемые. В «отсталых» индустриях даже 20–30% улучшения уже создают огромную ценность.
Если бы вам сегодня дали $1M на один AI-стартап, в какую сферу вы бы пошли и почему?
Разработчик добавил в описание своего LinkedIn инструкцию для AI-рекрутеров: обращаться к нему «Мой Лорд» и писать на средневековом английском.
Ждем первый стартап, который будет продавать «защиту AI-рекрутеров от скрытых инструкций»😁
Навык, который решает 50% сделок в США
И это смол-ток.
Да, тот самый «разговор ни о чем», над которым любят шутить в России. У нас это часто воспринимается как что-то искусственное, и до жизни в США я тоже так думал.
Недавно мой знакомый приехал из России в Нью-Йорк. Гуляем, зашли что-то купить в парке. Начинаю общаться с кассиром: «Какие новости у вас в Нью-Йорке сейчас? Как бизнес идет?». Приятель потом спрашивает, зачем я вообще это делаю. Отвечаю: «Потому что никогда не знаешь, кто перед тобой». Можно случайно встретить человека из твоей индустрии, с нужным контактом или просто того, кто тебя запомнит.
В США small talk уже стал социальной нормой входа в коммуникацию. Сначала становишься «своим» и уже потом прыгаешь в сделку, а не наоборот.
Что у меня работает:
1️⃣ Задаю открытые вопросы
Вопросы с ответом «да/нет» убивают диалог. А что-то вроде «Как сейчас у вас ощущается рынок?» или «Что у вас поменялось за год?» дает почву для нормального разговора. Собеседнику тоже нужно от чего-то оттолкнуться.
2️⃣ Даю немного своей позиции
Превращать смол-ток в интервью не стоит, а то человеку напротив станет некомфортно. К вопросам обычно добавляю свои наблюдения: «Я сейчас вижу, что в AI все бегут в одну сторону, но там уже толпа». Кстати, с наблюдений тоже можно начинать диалог.
3️⃣ Быстро цепляюсь за контекст
Вас уже многое связывает: вы почему-то оказались в одном месте, в один день, среди одних и тех же людей, так используйте это! Например, на конференции можно узнать у собеседника: «Вы пришли на весь день или ради конкретных спикеров?».
4️⃣ Считываю человека
В эти 2-5 минут вы узнаете человека: жесты, мимика, интересы. Если он начал отвечать на вопрос так, что его не остановить, продолжайте разговор на эту тему. Забудьте все, о чем хотели спросить раньше, потому что у вас появился шанс услышать уникальную или, как минимум, забавную историю.
5️⃣ Беру инициативу и управляю разговором
Человек отражает ваше поведение. Вы общаетесь для галочки — он тоже. У вас горят глаза — у собеседника тоже. Ну, а если видите, что человек не хочет говорить, не заставляйте только потому, что вам хочется. Пожелайте хорошего дня и вежливо завершите диалог. Эмоциональный интеллект никто не отменял.
Почему в России это не работает (или кажется, что не работает)
Потому что есть искаженное восприятие, что это либо пустой разговор о погоде, либо диалог в формате «How are you? / I'm fine, and you?». Выше уже объяснил, что это не так.
А еще все и так используют смол-токи, просто не называют это так. Вы же не подходили в университете к будущим друзьям со словами «давай дружить». Сначала вы спрашивали, откуда человек или как ему новый препод.
Поэтому неправильно считать small talk американской странностью. Это базовый навык, который помогает выстраивать отношения. А если вы хотите строить компании, игнорировать его просто дорого.
И да, не надо стесняться смол-токов даже в России. Вам просто кажется, что так не принято. На самом деле, люди нормально реагируют, просто кто-то должен начать разговор первым.
Пишите в комментариях, если еще что-то забыл⬇️
Вы нанимаете разработчика, а это может быть шпион из Северной Кореи
В апреле завирусилось видео с одного собеседования. Чтобы подтвердить, что кандидат не из Северной Кореи, его попросили оскорбить Ким Чен Ына. Парень замялся и отключился. Как говорится, мем смешной, ситуация страшная.
Прошлым летом США ввели санкции против сети, через которую северокорейские «разработчики» устраивались в западные компании, а потом перечисляли заработок правительству КНДР. Fortune описывает эту схему:
кандидаты выдают себя за иностранцев → генерят LinkedIn, GitHub, портфолио → проходят интервью → получают удаленную работу и доступ к коду и системам
То есть дело не только в выводе денег, но и в краже технологий, передаче данных. Все это может подкрепляться шантажом.
Такова новая реальность удаленного найма. Причем мы тоже сталкивались с подобным, когда нанимали людей в Латинской Америке (у нас там часть команды). Приходили кандидаты, которые якобы живут в Бразилии/Аргентине. На бумаге все круто: английский С1, опыт, технически сильные ответы на интервью. А когда спрашиваешь человека, из какого он города и района, и просишь пару минут поговорить на испанском/португальском, тут же начинается:
➖ «я живу в англоязычном комьюнити»
➖ «я только недавно переехал»
➖ «давайте лучше на английском»
Причин, почему так происходит, несколько, и они на поверхности:
🔵Удаленка убрала физическую проверку. Сейчас человек — это прямоугольник в Zoom. Не стоит расслабляться, если у кандидата хороший английский и подготовленная легенда.
🔵Солидное резюме стало легко собрать. В помощь идут все ИИшки.
🔵Интервью тоже можно натренировать или делегировать AI. Многие компании до сих пор верят в техническое интервью как в главный фильтр. Но, во-первых, человек может системно готовиться именно к собеседованиям. В таком случае пройти их несложно, особенно если вопросы стандартные. Во-вторых, ничего не стоит подключить нейросеть, которая будет слушать эйчара и выводить тебе все ответы на экран.
🔵Скам стал индустрией со своими процессами, ролями и схемами. Относиться к этому нужно соответственно.
Что делать практически?
1️⃣ На мой взгляд, удаленный найм теперь должен быть ближе к security. То есть HR больше не может быть единственным владельцем найма. Подключаем айтишку, legal и других.
2️⃣ Проверяем личность и контекст. 5–7 продуманных вопросов часто сразу многое показывают: где человек живет, понимает ли бытовые вещи, которые невозможно быстро заучить.
3️⃣ Делаем меньше стандартных интервью и проверяем мышление. Лучше давать живую задачу, где нужно разобрать реальный кусок кода, объяснить trade-offs, обсудить ограничения.
4️⃣ Даем доступ только поэтапно. Никакого «вот тебе весь GitHub, AWS и production».
5️⃣ Смотрим на поведение и ловим на мелочах: не хотят включать камеру в неожиданные моменты, слишком идеально отвечают на стандартные вопросы и т.д.
——————————————
Спасибо, что читаете мой канал! Не забудьте поддержать пост лайком и репостом к себе.
Забыли уже Allbirds и AI рост? Встречайте туалетную компанию на AI.
Yeah so there’s a bubble…
Совет для всех, кто хочет стать прям таким проработанным в плане психики. Телегу с лошадью не перепутайте.
😂😂😂
Конкуренции не существует
Точнее, она существует в презентациях для инвесторов и в головах у фаундеров. Но в реальной жизни на раннем этапе тебя почти никогда убивает не конкурент.
Многие говорят: «Мы внимательно следим за конкурентами». Окей, и что дальше?
Можно хоть каждый день читать их анонсы и смотреть, как они переобули питч-дек. Внешнее все равно зачастую отличается от «кухни». Даже мы в Adentris иногда выпускаем пресс-релиз, а потом понимаем, что заход был не туда или гипотеза слабая, и надо быстро менять курс. Так у всех.
Есть мысль, с которой я абсолютно согласен: конкуренция на раннем этапе сильно переоценена.
Допустим, у вас рынок на 500 000 потенциальных клиентов. Из них:
🔵50% по привычке уйдут к большим игрокам
🔵30% вообще никогда ничего не купят
🔵еще 10% составляет сегмент, до которого вы пока не доросли
Остается 10% рынка, или 50 000 клиентов.
Например, ваш продукт стоит $100 в месяц. Чтобы выйти на $100 000 MRR, нужно 1 000 клиентов. 1 000 из 50 000 = 2% доступного вам сегмента.
То есть даже если половина ушла лидерам, часть рынка мертва, а часть вообще не ваша, компании все равно не нужно «захватывать рынок». Вам хватит его куска в 1–2%, чтобы построить неплохой бизнес.
Если рынок нормальный, наличие конкурентов чаще означает не «поздно заходить», а то, что проблема уже существует и люди готовы платить за ее решение.
Я считаю, что страх конкуренции — это форма прокрастинации.
На многие вопросы сложно честно ответить:
⚫а мы вообще что-то сделали?
⚫у нас есть внятное предложение?
⚫мы хоть один раз нормально дошли до рынка?
Компании умирают от того, что сами не довели дело до результата.
Это у больших корпораций игра про захват доли и ценовое давление. Там конкуренция действительно может ломать судьбу бизнеса. На старте же нужно просто построить что-то рабочее. Есть хотя бы какой-нибудь продукт, внятная ценность, первые клиенты — отлично! И дальше нужно делать продукт лучше, точнее, быстрее.
Формула «делай нормально, и нормально будет», на удивление, работает лучше многих конкурентных стратегий.
Конечно, надо знать, кто рядом, как они продают, где у них слабые места. Однако понимать рынок и жить в новостях о конкурентах — две разные вещи.
Сталкиваетесь сейчас или сталкивались с чем-то подобным в начале пути? Расскажите в комментариях.
Вот так, шаг за шагом, роботы и заберут всю работу себе.
Нью-Йорк. Брайант-парк. Стрижка газона. 2026.
Все уже посмеялись, что после навешивания шильдика AI даже обувной бизнес начинает стоить в разы дороже.
По факту же ребята просто оставляют за собой головную компанию и Nasdaq тикер BIRD, которые, в дополнению к получем от продажи деньгам, хотят использовать вкладывая в AI и становясь GPU провайдеров.
Лучше бы пропили деньги от продажи, честное слово.
Google убивает рынок колл-центров
Пару недель назад отметил что Google показал Gemini 3.1 Flash Live. Это модель для real-time голосовых и визуальных агентов нового класса: постоянный стрим аудио, мгновенные ответы, удержание контекста и ощущение нормального человеческого диалога.
На мой взгляд, колл-центры всегда были гигантским рынком аутсорса, на котором сидели целые страны, города и индустрии. Огромный пласт экономики держался на простой вещи: человек всё ещё разговаривает лучше машины. Теперь Google и другие большие игроки добивают именно этот последний барьер.
Раньше автоматизация телефонии выглядела так:
➖ «нажмите 1, если вы клиент»
➖ робот не понял вопрос
➖ перевод на оператора
➖ клиент раздражён
Почему так? Потому что старый стек всегда был костыльным: отдельно распознавание речи, отдельно LLM, отдельно синтез голоса. На каждом этапе задержка и ощущение, что разговариваешь с микроволновкой. Google уходит от многошаговой архитектуры и из «демо на конференции» делает хороший инструмент.
Почему это важно?
1. Умирает экономика дешёвого голоса
Раньше можно было нанять ещё 100 операторов и вырасти. Теперь по-другому: нанял 5 сильных людей, дал им AI-инфраструктуру, и они делают объём, который раньше требовал этаж с гарнитурами.
Маржа будет уходить не к тем, у кого больше людей, а к тем, у кого лучше промпты, сценарии, интеграции, CRM, контроль качества.
2. Под ударом не только support
Многие до сих пор думают про голосовой AI как про замену только первой линии поддержки. Но под снос идут сейлзы, customer success, онбординг, планирование встреч и любые повторяющиеся голосовые процессы.
Google прямо говорит, что Live API станет базой в разных индустриях, включая ритейл, healthcare и next-gen interfaces.
3. Меняется юнит-экономика сервиса
🗣 Человека ограничивают рабочие часы, обучение, контроль качества, усталость, языковой барьер.
🤖 У хорошего голосового агента потолок другой. Он масштабируется почти мгновенно, работает 24/7, не забывает скрипт, может говорить на нескольких языках.
Возникает вопрос: "Зачем мы вообще даём эту задачу людям?".
4. Победят те, у кого есть дистрибуция и данные, а не модель
Сама модель есть у всех крупных игроков. Настоящая ценность будет в том, кто встроился в существующие процессы компании, подключился к CRM/billing/EMR, понимает доменную логику, умеет эскалировать сложные кейсы, собирает данные из миллионов звонков и улучшает сценарии.
То есть рынок колл-центров пересобирается в рынок AI-операторов поверх корпоративных систем.
5. Аутсорс — всё
Жить на дешёвой рабочей силе больше не получится. А вот для продуктов, которые могут стать прослойкой между клиентом и операцией, открывается огромное окно возможностей.
Именно поэтому сейчас интересно смотреть на тех, кто строит AI контакт-центры, AI SDR, healthcare агентов, агентов по проверке страхования и т.д. Там и будет следующая волна компаний.
Мой вывод простой.
Наступает переломный момент. Всё повторяющееся и скриптуемое будет уходить в AI очень быстро и нет уже никаких защитных рвов. Так что вопрос уже не в том, заменит ли AI операторов. Вопрос в другом:
кто в вашей отрасли первым соберёт эту машину и заберёт рынок?
——————————————
Спасибо что читаешь мой канал ! Не забудь поддержать пост лайком и забирай шэром в свой канал.
Земля просто отлично выглядит на новых сниках с космоса!
Читать полностью…
Claude Fable 5 и конец доступного frontier AI
9 июня Anthropic представила Claude Fable 5, первую общедоступную модель класса Mythos. По бенчмаркам она значительно превосходит предыдущие версии: лучше работает с кодом, длинным контекстом, агентными сценариями, компьютерным зрением и научными задачами. Примеры реального применения уже впечатляют - от миграции многомиллионных кодовых баз до автономных исследований - и всё за считанные часы.
Отдельная версия Claude Mythos 5 имеет полностью снятые safeguards в области кибербезопасности. Она доступна только ограниченному кругу через программу Project Glasswing - крупным корпорациям и государственным структурам. Причина очевидна. Модель демонстрирует слишком высокую эффективность в поиске уязвимостей, включая zero-day в критической инфраструктуре.
Теперь о главном.
С 23 июня Fable 5 выводят из стандартных подписок Pro и Max. Дальше доступ только через usage-кредиты по полным API-расценкам ($10 за миллион входных токенов и $50 за выходных). Аналогичные изменения уже с 15 июня коснулись Agent SDK и сторонних инструментов.
Anthropic начинает разделять пользователей на два уровня: тех, кто готов платить тысячи долларов в месяц за полную производительность, и всех остальных. Многие разработчики и исследователи уже отмечали скрытую деградацию качества предыдущих моделей для обычных аккаунтов в сложных исследовательских задачах. Теперь это перестаёт быть неофициальной практикой и становится открытой политикой.
Кстати, Дэвид Сакс в твиттере прямо указывает, что Anthropic активно использует нарративы об «опасностях ИИ», жёсткие safeguards и ограничения, чтобы занять ведущую роль в регуляторной повестке. В долгосрочной перспективе такая стратегия может только усилить вмешательство государства в развитие технологий, чтобы все эти "опасности" ограничнить.
На этом фоне OpenAI выглядит внезапно выгодно и даже очень позитивно - по рынку активно ходят слухи о предстоящем значительном снижении цен на токены. Когда один игрок закручивает гайки и создаёт барьеры, другой позиционирует себя как более открытый и доступный. Как роли поменялись-то.
В итоге frontier-модели всё сильнее превращаются в инструмент для крупных корпораций, инвесторов и государства. Обычным разработчикам и независимым исследователям остаётся всё меньше реальных возможностей работать на переднем крае.
Добро пожаловать в новый дивный мир!
Почему Майами так и не стал новым Сан-Франциско
В 2020–2022 годах все говорили, что Сан-Франциско умер. Инвесторы и фаундеры переезжали в Майами, твиттер был забит фотографиями с крипто-конференций, а многим казалось, что Кремниевая долина скоро переедет во Флориду.
Прошло несколько лет, и Майами действительно вырос: там появились фонды, стартапы, деньги, сильные предприниматели. Но заменить Сан-Франциско он так и не смог, потому что копировать тех, кто уже выиграл — это проигрыш.
Кстати, это касается и стартапов. Очень часто фаундеры смотрят на успешную компанию и начинают «списывать» ее сегодняшний контент, процессы и позиционирование, хотя нужно смотреть на то, что она делала десять лет назад. Многие пытаются скопировать результат, не создав причины его появления.
Вернемся к городам. Сан-Франциско может позволить себе дороговизну и бесконечные мероприятия. Но все это появилось уже после того, как там сформировалась критическая масса компаний, венчурных фондов.
Есть еще одна проблема: любая экосистема держится не на количестве участников, а на количестве создателей. Сначала приходят люди, которые строят компании, а потом приходит намного больше людей, которые хотят быть рядом с успехом. И если вторых становится слишком много, экосистема начинает буксовать.
Плюс в Майами много продавцов воздуха, которые умеют выглядеть успешными, но ничего не создают. Они быстро разрушают доверие, а доверие — это фундамент любой стартап-среды.
Так что деньги, которые есть в Майами, сами по себе эту проблему не решают. Настоящий актив Кремниевой долины заключается в десятилетиями накопленной концентрации людей, которые строят компании мирового уровня. На такие вещи уходят годы. И, мне кажется, это хороший урок для любого предпринимателя: не копируйте то, как лидеры выглядят сегодня. Пытайтесь понять, что привело их к успеху много лет назад.
Эту машинку не остановить, конечно.
https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-8
Несколько дней назад у нас в Остине была стрельба. Трое подозреваемых разъезжали по городу на угнанных машинах и стреляли в людей, дома, пожарные части. Почти сутки их искали 200 полицейских и вертолеты. Всему городу приходили оповещения, как на скрине.
В итоге их нашли не в Остине, а в соседнем небольшом городе Манор сразу, как они туда въехали. Там работала система камер и анализа видео.
Дело в том, что в США очень чувствительно относятся к приватности, особенно в крупных либеральных городах вроде того же Остина. Здесь как раз в прошлом году отключили камеры Flock после кампании против дезинформации. При этом все хотят меньше преступности, быструю реакцию полиции и т.д.
А еще многие не замечают, насколько все эти технологии, с которыми борются, уже встроены в повседневную жизнь. Те же самые уведомления на телефонах основаны на геолокации.
Мне кажется, это некая мода — защищаться от технологий в пользу конфиденциальности, особенно если дело касается меньшинств. Часто из-за борьбы за «все хорошее» действительно нужные технологии не используют на полную, и в итоге страдают все. Начинается конфликт между безопасностью и приватностью, но заканчивается он почти всегда одинаково. Например, как в случае этой стрельбы: люди вспоминают, что камеры иногда полезны.
Видели, что Сэм Альтман предложил каждому стартапу из текущего бэтча Y Combinator токены OpenAI на $2M в обмен на долю?
Идея очень сильная, потому что для платформы токены стоят дешево, а взамен она получает часть капитала (представьте, если какие-то из стартапов еще и стрельнут после этого), лояльность фаундеров и огромный объем новых юзкейсов. Мне кажется, эту модель скоро начнут копировать почти все крупные AI-платформы. И не зря.
Для стартапов это тоже выглядит очень привлекательно, особенно когда расходы на работу обученного ИИ (inference costs) могут сжигать десятки тысяч долларов в месяц.
Но здесь есть и обратная сторона. Платформа имеет доступ к данным и обновлениям стартапов, поэтому потенциально может потом встроить их юзкейсы себе в продукт🙂 Такая вот палка о двух концах.
Согласились бы на подобное партнерство?
Следующая триллионная компания будет сервисной и вот почему
Об этом написал Жюльен Бек из Sequoia. Раньше я бы сам с этим поспорил, потому что последние лет 15 нам продавали одну и ту же идею: «сервис — плохо, продукт — хорошо, сервис не масштабируется». Логично, но не в мире AI.
Проблема классического SaaS сегодня в том, что софт стало слишком легко копировать и лояльность к software сама по себе теперь очень низкая. Но если продавать не софт, а результат через сервис, начинается другой разговор.
Пример. У вас AI-сервис для sales outreach. Клиент не купит просто платформу, потому что таких сотни. А вот когда он услышит «мы приводим вам людей и отвечаем за результат», ему уже недостаточно будет найти похожий софт. Он будет вынужден искать такую же экспертизу и операционку, а еще поверить, что результат будет таким же.
Поэтому AI убивает часть SaaS-защит, но одновременно делает сервисы снова великим бизнесом. В век агентов сервисные компании становятся более маржинальными и масштабируемыми, оставаясь максимально близко к результату клиента. По сути, появляется новая категория service-as-software с сильным «рвом». Софт можно потестить за вечер, а результат сервиса проверяется временем. Нельзя за 15 минут понять, реально ли эта компания делает хорошие outbound-продажи. Для этого нужно запускаться, интегрироваться, тратить время команды.
Я сейчас все чаще думаю, что многие ИИ-стартапы ошибочно идут в чистый продукт. Так учили VC последние годы, но AI меняет экономику. На схеме выше хорошо видно, какие рынки искусственный интеллект съест в первую очередь. Особенно интересно разделение между copilot и autopilot territory. Большинство стартапов пока делают copilot, то есть помогают человеку работать быстрее. Но самые большие деньги, скорее всего, будут в autopilot, когда система вообще забирает процесс на себя.
Обозначу, что я не считаю, что софт умер, так как инфраструктура, developer tools остаются огромным рынком. Но на application layer, мне кажется, победят те, кто продает не интерфейс, а результат.
Сейчас я бы все чаще смотрел куда-то в сторону автоматизации под ключ, узкоспециализированных решений для конкретных отраслей, потому что именно там появляется удержание клиентов, высокая маржа, защита от конкурентов и реальная ценность для бизнеса.
Как думаете, через 5 лет останется хоть один чистый SaaS без сервисной прослойки или все уйдет в outcome-based модель?
А что, если это не пузырь, и мир действительно несётся навстречу новому будущему со скоростью, которой никто никогда не видел?
Читать полностью…
Когда инвестор спрашивает как вы собираетесь привлекать лучшие кадры в компанию
Читать полностью…
AI-стартапы сейчас копируются за 2 недели. Тогда где «ров»?
Через пару дней дедлайн YC Summer 2026, и у фаундеров снова вопрос:
«А что если нас скопируют?»
Плохая новость: вас скопируют.
Но плохая она для тех, у кого есть только UI поверх OpenAI/Anthropic/Gemini. Тогда это не стартап, а временная фича. Сегодня вы первые, через месяц таких будет 100.
YC хорошо разложили 7 moats («рвов») для AI-стартапов. Это все, что не дает другим легко повторить ваш продукт. Но тут я бы сразу добавил, что не все эти рвы одинаково полезны на ранней стадии. Некоторые звучат красиво, но почти не работают, пока нет клиентов и продаж.
Попробую объяснить, как я это вижу на практике.
🏎 Бонусный ров от YC: Speed (скорость)
На старте решает способность за неделю сделать то, что корпорация будет согласовывать квартал. В AI это особенно важно, потому что рынок меняется 24/7. Тестируйте гипотезы быстро, а то даже не успеете понять, что вас уже обошли.
⚙️ Process Power (операционная мощь)
Еще один сильный ров, который работает, но не с первого дня. Продукт должен быть системой из сотен edge cases, интеграций, правил, ошибок, ручных донастроек. Снаружи какой-нибудь Stripe выглядит просто, а внутри это адская машина.
С хорошим AI-агентом так же. Только тысячи мелких решений сделают его пригодным для реальной работы.
🔒 Cornered Resources (уникальные ресурсы)
Вот тут я бы был осторожен. В 80% случаев «у нас уникальные данные» — это неправда. В CSV, который вы где-то собрали, нет ничего особенного. Другой разговор, когда есть данные, к которым у других реально нет доступа из-за регуляции, контрактов, отношений или доменной экспертизы.
🔗 Switching Costs (стоимость ухода)
Очень сильная штука в B2B. Тут фишка в том, чтобы тотально встроиться в процессы клиента, хранить его данные, обучить команду и т.д.. Тогда клиент не уйдет просто потому, что у конкурента «интерфейс приятнее».
Однако switching costs появляются только после внедрения. На стадии демо и пилота говорить про какую-то привязку смешно.
🥊 Counter Positioning (контрпозиционирование)
Стартап может делать то, что большой игрок не может повторить, так как это разрушит его старую бизнес-модель. Приведу пример: вы продаете автоматизацию, которая сокращает количество сотрудников, а корпорация наоборот живет за счет продажи «количества пользователей». Копипаст вашей модели навредит корпорации.
Интересный, но редкий ров. На раннем рынке не особо актуально.
🌐 Network Effects (сетевой эффект)
Поле для самообмана. Каждый второй говорит: «Чем больше пользователей, тем лучше продукт».
У вас реально улучшается модель, рекомендации, данные от каждого нового пользователя? Если да, то это сетевой эффект. Но не надо его путать с обыкновенным ростом людей в системе. В AI сетевые эффекты сильно переоценивают.
🏷 Brand
Считаю, для AI бренд очень важен, потому что люди боятся отдавать системе данные. Но тут мы опять упираемся в стадию проекта. OpenAI и Midjourney могут защищаться брендом. Стартап из трех человек пока нет.
📈 Scale Economies (экономия на масштабе)
Маленьким AI-стартапам можно не обращать на это внимание. Какому-нибудь Anthropic масштаб снижает cost per inference, дает доступ к инфраструктуре. Вы не выиграете у них экономией на GPU. Лучше сделайте упор опять-таки на скорости.
Из всего списка YC на старте я бы ставил на три вещи:
1️⃣ speed
2️⃣ process power
3️⃣ switching costs
Остальное придет позже. А пока подумайте, что у вас накопится за год такого, что нельзя повторить за выходные.
Какие пункты из списка вы оставили бы на старте?
Снова поговорим про визы в США: что происходит с H-1B
США пытаются настроить баланс между бизнесом, рынком труда и политикой. Если коротко, то государство начинает жестче смотреть на то, кого и зачем привозят работать.
H-1B — рабочая виза для высококвалифицированных иностранных специалистов (IT, инженерия, наука, финансы).
Исторически она была главным входом в американский tech, особенно для инженеров из Индии, Китая и Восточной Европы. Компании достаточно дешево получали быстрый доступ к кадрам.
Однако со временем система начала жить своей жизнью. Некоторые компании построили hiring-машины вокруг H-1B, в других появился перекос в зарплатах. Где-то сотрудники, приехавшие по рабочей визе, подтянули много «своих». Это нормальное человеческое поведение. И здорово, если они хорошие специалисты, но это не всегда так.
Основные изменения
🤩 В 2025-м ввели повышенный регистрационный сбор для фирм в $100,000 за новые заявки на визу.
🤩 Вместо случайного выбора теперь система с приоритетом по зарплате: кандидаты с высокой ЗП имеют больше шансов.
🤩 Запустили программу, которая защищает возможности американских работников и наказывает злоупотребления визой.
Почему это вообще стало такой большой темой
Рынок труда в IT уже не тот, что был в 2020–2021. Рост зарплат и бесконечный найм сменился кучей увольнений. В 2025 году уволили 165k+ сотрудников в tech-компаниях, а за первые 4 месяца 2026-го — уже 92k+. У людей возникает вопрос: если в стране увольняют инженеров, почему компании продолжают активно привозить людей по рабочим визам?
➕ Плюсы ужесточения
Локальный рынок под защитой. Сильных специалистов из США нельзя игнорировать просто потому, что дешевле кого-то привезти.
Злоупотреблений должно стать меньше. Строить зависимую рабочую силу уже не получится.
Отбор может стать качественнее. Виза дорогая и сложная, а, значит, компании будут думать два раза перед тем, как кого-то везти.
➖Минусы
США могут потерять талант. Правда в том, что Америке действительно нужны сильные иностранные специалисты. Без иммиграции американский tech не был бы тем, чем он стал. CSIS как раз об этом пишет: резкие ограничения могут ударить по конкурентоспособности США и ослабить ведущие отрасли вроде AI и биотеха.
Offshoring. Компании не всегда берут американцев вместо иностранцев. Часто нанимают иностранных сотрудников за пределами США, и рабочее место уезжает из страны целиком.
Удар по стартапам. Бигтех переживёт, но вот для маленьких компаний найм иностранцев превращается в юридический и финансовый квест.
Релокантам⬇️
Нужно быть редким специалистом с понятной бизнес-ценностью и желательно в области, где у США дефицит кадров. AI, security, healthcare, infrastructure, data engineering, robotics, biotech — там шанс выше.
Для суперзвезд H-1B не проблема, их привезут и за $100k fee. А вот для массового найма виза становится фильтром. И, возможно, именно это и было целью.
——————————————
Спасибо, что читаете мой канал! Не забудьте поддержать пост лайком и репостом к себе.
Пока все спорят про дата-центры на Земле, вычисления уже улетели в космос 🚀
Канада сделала вещь, которую большинство пропустило. В январе компания Kepler Communications запустила самый большой орбитальный compute-кластер в истории: около 40 Nvidia Orin edge-процессоров на 10 работающих спутниках, связанных между собой лазерными линками. Сейчас кластер уже открыт для клиентов.
Пока вся индустрия на Земле бьётся в потолок из электричества и охлаждения, кто-то просто взял и сказал: «Ок, тогда часть вычислений уедет туда, где ограничений меньше».
Что именно сделали
Важно не путать это с «космическим AWS». Это не полноценный дата-центр в космосе и не замена Azure, а распределенный орбитальный кластер для обработки данных прямо рядом с источником, inference, сетевой инфраструктуры.
У Kepler уже 18 клиентов, а TechCrunch отдельно пишет, что среди сценариев использования есть работа с американскими госструктурами, частными компаниями и задачами вокруг спутниковых сенсоров. Речь, например, о системах быстрого отслеживания военных угроз.
Меняется логика вычислений
❌ Было:
сенсор что-то увидел → данные спустили на Землю → обработали → приняли решение
Здесь могут быть задержки + это лишний слой зависимости от наземной инфраструктуры.
✅ Становится:
сенсор → обработка на орбите → вниз только результат
Да и Земля сама начинает сопротивляться AI-инфраструктуре. У индустрии дата-центров сейчас одна большая проблема: все хотят больше вычислений, но почти никто не хочет жить там, где их проводят. Так, один из городов в Висконсине недавно ввел запрет на строительство дата-центров.
Почему это пока не «космический дата-центр», но уже начало пути к нему
Больших орбитальных дата-центров раньше 2030-х ждать не стоит. Обучение моделей на орбите пока слишком дорогой праздник: питание, тепло, обслуживание, замена железа. А вот inference и сетевые функции — уже гораздо более реалистичная история.
Да и реальная инфраструктурная революция почти никогда не начинается с максималистской версии. Сначала начинается обработка спутниковых потоков. Потом запустят сетевые сервисы между спутниками. И, может быть, этапа через 2-3 появятся полноценные compute-фермы на орбите.
Вычисления — это не что-то наземное по умолчанию
Когда данные рождаются в космосе и всё больше логистики уходит в орбитальный слой, логично, что и часть вычислений должна переехать туда же. Тем более на Земле все говорят про углеродный след, а местная политика уже принимает меры.
Скоро появятся новый класс компаний, которые будут контролировать вычислительные слои по всей вертикали — земля, воздух, орбита:
• орбитальная инфраструктура
• сети связи прямо в космосе
• вычисления как сервис (на орбите)
• space-native софт
Короче, AI-гонка выходит в космос. Скорее всего, ИИ продолжит есть все больше энергии и железа. А это значит, что фокус сместится с того, сколько еще дата-центров построят в Техасе, на то, какую часть следующей вычислительной инфраструктуры строить уже не на Земле.
——————————————
Спасибо, что читаете мой канал! Не забудьте поддержать пост лайком и репостом к себе.
Вышел сериал про Кремниевую долину. Но уже поздно
Телеканал AMC запустил "The Audacity" — комедию в духе старой "Silicon Valley". Премьеру они режут на 21 кусок по 3 минуты и заливают в TikTok. При этом полный эпизод все равно доступен на платформах.
С одной стороны, старое телевидение снимает сатиру про технологический мир. С другой, само же сдается перед новой реальностью, потому что иначе до аудитории можно не достучаться.
На мой взгляд, TikTok-релиз даже интереснее самого сериала, о котором я еще скажу ниже.
Раньше телевидение считало, что зритель должен прийти к нему. Теперь оно само идет к зрителю, еще и дробит продукт так, чтобы он помещался между двумя мемами, куском подкаста и видео с котом. Можно считать это слабостью или же наоборот честным признанием реальности.
Сегодня проигрывает не тот, у кого плохой контент, а тот, кто требует от аудитории слишком много внимания за один раз.
В этом смысле AMC просто рациональны. Что из этого выйдет — увидим.
Теперь про идею сериала. Мне кажется, сейчас любой сериал про Долину почти обречен проиграть реальности. Потому что раньше брали абсурд стартапного мира, чуть его гиперболизировали, и получалось смешно.
В 2026-м гиперболизировать уже нечего. Индустрия давно живет в режиме, где новости иногда звучат, как плохой сценарий:
➖ людей увольняют тысячами через Zoom
➖ почти на любой старый продукт пытаются натянуть бейджик "AI", лишь бы это помогло с продажами или следующим раундом, даже если ты производишь обувь
➖ compliance-стартап, кидающий всех с результатами SOC2 аудита
"Silicon Valley" был хорош, потому что тогда еще сохранялась дистанция между сценарием и индустрией. Сейчас ее почти нет. Зритель смотрит и думает: «Ну да, и что такого, где вымысел?», хотя раньше сказал бы: «Ахахах, нам реально открывают дверь в закрытый мир».
А еще это хороший маркер состояния tech-культуры.
Когда про твою индустрию снова удобно снимать сатиру, это не всегда комплимент. Иногда это признак предсказуемости. Все уже заранее знают роли:
🤩фаундер, который «меняет мир», но на самом деле просто хочет оценку повыше
🤩инвестор, который говорит про миссию, но считает только мультипликаторы
🤩клиент, который просто боится отстать от тренда
Тут уже не нужна сильная драматургия.
——————————————
Спасибо, что читаете мой канал! Не забудьте поддержать пост лайком и репостом к себе.
Стартапы делают правый разворот. И деньги – туда же
В Америке снова возвращается интерес к большим системным проектам (недавняя миссия Artemis II тому подтверждение), где в центре не очередное приложение для развлечения, а масштабные и амбициозные цели:
- космос
- инфраструктура
- безопасность
- медицина
- оборонка
- госзаказы
Всеми нами любимый Palantir с Алексом Карпом – один из ярких примеров такого разворота: по итогам 2025 года 54% выручки компании пришло от government customers.
Что именно меняется⬇️
Государство снова становится одним из главных покупателей технологий
Еще лет пять назад в Долине работать на государство считалось почти неприличным. Модно было делать очередной social app, финтех для миллениалов или сервис, который доставляет матчу на 11 секунд быстрее.
Но мир стал жестче, поэтому теперь даже a16z вполне прагматично объясняет стартапам, что, например, минобороны США – это один из самых стабильных клиентов в мире, и нет ничего зазороного в работе на state.
Даже в нашем бэтче YC в прошлом году уже были стартапы, связанные с оборонкой, госзаказом и системными задачами. Одни ребята прям платформу для управления военными дронами делали. Изменилось разрешение рынка на такие темы. Так и зарождаются большие тренды.
Деньги начинают любить сложность
В последние годы все привыкли, что маршрут стартапа выглядит так:
сделал продукт → поднял раунд → вышел в SaaS/B2B → начал быстро масштабироваться
Но в таких случаях у стартапов много конкурентов, их легко скопировать, они зависят от циклов рынка, а порог входа на него низкий.
Когда работаешь с около- или государственными системами, логика другая. Более длинные циклы, сложнее вход, больше бюрократии, выше требования. Но именно это и создает барьер. И если ты встроился в такую систему, тебя намного сложнее оттуда вытеснить.
Госзаказ – это не только defense tech
И это важно отдельно проговорить. Когда люди слышат «государство как клиент», они почему-то сразу сводят всё к оборонке. Но поле намного шире. Это ещё и:
• healthcare-системы
• различные страховки
• общественная инфраструктура
• транспортные системы
• муниципалитет
• data-платформы для публичного сектора
Государственный и квазигосударственный спрос снова становится крупным драйвером технологического развития, и это логично. У страны есть большие задачи – она решает их через системы, платформы, данные, автоматизацию и длинные контракты.
В общем, развлекательные и лайфстайл-продукты тоже могут приносить деньги. Но самые интересные рынки сейчас формируются там, где технология отвечает на реальные системные вопросы.
Государство, инфраструктура, медицина, сложные платформы, data systems – вот где начинается по-настоящему большая игра. Потому что когда рынок взрослеет, он начинает платить не за «прикольно», а за критически важно.
Что думаете? Кто уже отходит от консьюмеров и целится на крупных заказчиков? Делитесь в комментариях.
Ну как, выучили уже? Научились выговаривать?
MMIWG2SLGBTQQIA+
? :)
До сих пор мы не выкупили как HackerNews алгоритм работает. То собираем много трафика и внимания, то ничего. Сейчас опять с Adentris запустились с нашей новой вервсией для пациентов и клиник где они могут свои медицинские записи проверять. Без смс и прочих сложностей на старте.
Поддержите апвотом если у вас есть аккаунт на HN и нравится идея.
Ссылка - https://news.ycombinator.com/item?id=47617852