Marc Andreessen introspects on The Death of the Browser, Pi + OpenClaw, and Why "This Time Is Different"

Marc Andreessen рефлексирует о «Смерти браузера», Pi + OpenClaw и почему «на этот раз всё иначе»

Только что подняв чудовищные $15B, Marc Andreessen лично пережил несколько смен вычислительных платформ — от Mosaic и Netscape до основания a16z.

В этом эпизоде Marc присоединяется к swyx и Alessio в легендарном офисе a16z на Sand Hill Road, чтобы заявить: ИИ — это не очередной цикл хайпа, а расплата за «80-летний успех в одночасье»: от нейросетей и экспертных систем к трансформерам, reasoning-моделям, кодингу, агентам и рекурсивному самоулучшению. Он объясняет, почему этот момент отличается от предыдущих, почему ИИ наконец вырывается из старого паттерна «бум-крах» и почему настоящим узким местом могут оказаться не столько модели, сколько громоздкие институты, стимулы и социальные системы, с трудом усваивающие технологические перемены.

Этот эпизод стал для нас сбывшейся мечтой, огромное спасибо Erik Torenberg за помощь в его организации. Полная версия эпизода на YouTube!

Мы обсуждаем:

Долгосрочный взгляд Marc на ИИ: от бума ИИ 1980-х и экспертных систем к AlexNet, трансформерам и тому, почему он видит нынешний момент как кульминацию десятилетий накопления технического прогрессаПочему «на этот раз всё иначе»: переход от LLM к reasoning, кодингу, агентам и рекурсивному самоулучшению, и почему Marc считает, что эти прорывы делают ИИ реальным так, как не было в прошлых циклахAI winters vs. «80-летний успех в одночасье»: почему поле постоянно колеблется между утопизмом и думерством, и почему Marc считает, что исследователи в основе были по большей части правы, даже когда сроки оказывались невернымиЗаконы масштабирования, закон Мура и что строить: почему он верит, что scaling laws в ИИ продолжатся, почему внешний мир сложнее, чем считают пуристы из лабораторий, и как стартапы всё ещё могут создавать устойчивую ценность поверх быстро улучшающихся моделейКрах доткомов и риск инфраструктуры ИИ: сравнение Marc сегодняшнего капитального бума в ИИ с переизбытком оптоволокна и дата-центров 2000 года, и почему он считает этот цикл иным, ведь покупатели — огромные богатые корпорации, а спрос уже здесьПочему старые чипы NVIDIA могут становиться ценнее: темп прогресса софта, хронический дефицит мощностей и идея о том, что даже текущие модели «зажаты» ограничениями поставокOpen source, edge inference и узкое место чипов: почему Marc считает, что локальные модели, Apple Silicon, приватность, доверие и экономика — всё указывает на большую роль edge AIАмериканский vs. китайский open source AI: DeepSeek как «подарок миру», почему открытые модели важны не только потому, что они бесплатны, но и потому что они учат мир тому, как всё работает, и как стратегии open source могут меняться по мере консолидации рынкаПочему Pi и OpenClaw так важны: утверждение Marc, что комбинация LLM + shell + файловая система + markdown + cron loop — один из крупнейших архитектурных прорывов в софте за десятилетияАгенты как новый «Unix»: как состояние агента, живущее в файлах, обеспечивает портативность между моделями и runtime, и почему самомодифицирующиеся агенты, способные расширять себя, могут переопределить то, чем вообще является программное обеспечениеБудущее кодинга и языков программирования: почему Marc считает, что софт становится изобильным, почему боты могут свободно переводить между языками, и почему сам «язык программирования» может перестать быть значимым понятиемБраузеры, протоколы и человекочитаемость: уроки Mosaic и веба, почему текстовые протоколы и «view source» имели значение, и как похожие принципы могут формировать AI-native системыOpenClaw в реальном мире: дашборды здоровья, мониторинг сна, умные дома, переписывание прошивки на роботах-собаках, и почему самые агрессивные пользователи первыми открывают и силу, и опасность агентовProof of human vs. proof of bot: почему Marc считает, что проблема ботов в интернете больше не решается одним лишь детектированием, и почему биометрическое + криптографическое подтверждение человека становится необходимым

Тайм-коды

00:00 Marc об «80-летнем успехе в одночасье» ИИ00:01 Короткое сообщение от swyx01:44 Внутри a16z с Marc Andreessen02:13 Правда о развороте a16z в сторону ИИ03:29 Почему этот бум ИИ не такой, как в 201606:33 Marc об AI winters, циклах хайпа и о том, что отличается сейчас10:09 Reasoning, кодинг, агенты и новые прорывы ИИ12:13 Что фаундерам строить, пока модели продолжают улучшаться16:33 AI capex, дефицит GPU и аналогия с крахом доткомов24:54 Open source AI, edge inference и почему это важно33:03 Почему OpenClaw и Pi могут изменить софт навсегда41:37 Агенты, конец интерфейсов и софт для ботов46:47 Есть ли вообще будущее у языков программирования?54:19 AI-агентам нужны деньги: платежи, крипта и стейблкоины56:59 Proof of human, интернет-боты и проблема дронов01:06:12 ИИ, менеджмент и возвращение founder-led компаний01:12:23 Почему реальная экономика может сопротивляться ИИ дольше, чем ожидается01:15:53 Заключительные мысли

Транскрипт

Marc: Что-то в ИИ заставляет людей в этой области, я бы сказал, становиться одновременно чрезмерно утопичными и чрезмерно апокалиптичными. При этом я думаю, что в реальности произошло огромное количество технического прогресса, накопленного со временем. И, например, теперь мы знаем, что нейронная сеть — это правильная архитектура. И я скажу вам, был 60-летний период, когда это было спорно, или даже 70 лет. Так что то, как я думаю о происходящем — это, по сути, я называю период, в котором мы сейчас находимся, «80-летним успехом в одночасье». Это успех в одночасье, потому что — бам, выходит ChatGPT, потом выходит o1, потом OpenClaw, и это всё ночные, радикальные, преобразующие успехи, но они опираются на 80-летний резервуар идей и размышлений. Это не просто новизна — это разблокировка всех этих десятилетий очень серьёзной, hardcore-исследовательской работы. Будь мне 18, это сто процентов то, на что я тратил бы всё своё время. Это такой невероятный концептуальный прорыв.swyx: Прежде чем мы перейдём к сегодняшнему эпизоду, у меня небольшое сообщение для слушателей. Спасибо. Мы не сможем приносить вам контент про AI, инженерию, науку и развлечения, который вам так очевидно нужен, если бы вы не выбрали кликнуть и подключиться к нашему контенту. К нам почти ежедневно обращаются спонсоры, но к счастью, достаточно из вас подписались, чтобы поддерживать всё это устойчиво без рекламы, и мы хотим, чтобы так и оставалось. Но у меня одна просьба ко всем вам. Самое мощное, абсолютно бесплатное, что вы можете сделать — это нажать кнопку subscribe. Это единственное, о чём я когда-либо вас попрошу, и это значит абсолютно всё для меня и моей команды, которая так много работает, чтобы приносить вам Latent Space каждую неделю. Если вы это сделаете, обещаю, я никогда не перестану работать над тем, чтобы шоу становилось лучше. Теперь приступим.Alessio: Привет всем, добро пожаловать в подкаст Latent Space. Это CIO, фаундер Kernel Labs, и со мной swyx, редактор Latent Space.swyx: Привет. И мы в a16z с Marc, добро пожаловать.Marc: Да, да. «A» и какая половина «16»? Что-то типа того. A-один. Точно,swyx: точно. По-видимому, это последние несколько дней в вашем нынешнем офисе. Вы переезжаете через дорогу.Marc: Да, у нас есть проекты в работе, но да, это вообще-то оригинал. Мы в оригинальном офисе. Мы занимаем целиком всё здание.swyx: Красиво. Да. Отлично.Marc: Спасибо.swyx: Я должен начать остро. Я подружился с Roone, и хотел дать ему повод съязвить. И я сказал: это всегда будет смешно — a16z постоянно твердила, что будущее там, где умные люди решают проводить время, а потом ушла глубоко в крипту, а не в ИИ. И это было в октябре 22-го. А Roone говорит, что внутри a16z была встреча по переориентации на Gen AI. Очевидно, она была — но что это была за встреча?Marc: Слушайте, я занимаюсь ИИ с конца 80-х.swyx: Да.Marc: Так что для меня всё это — новички. Мы занимались ИИ всё наше существование. Мы занимаемся ИИ, машинным обучением, deep learning глубоко с самого начала. Очевидно, ИИ — это просто ядро computer science. Я воспринимаю это всё как очень непрерывное. У нас с Ben обоих степени в computer science. Мы с Ben оба достаточно старые, чтобы помнить настоящий бум ИИ в 1980-х. Да, тогда был большой бум ИИ. Были такие названия как expert systems. И вокруг Lisp и Lisp-машин. Я кодил на Lisp. Я писал на Lisp в 1989 году, когда это был язык будущего ИИ. Так что это что-то, с чем мы абсолютно в своей тарелке. Я занимаюсь этим всё время и очень воодушевлён.swyx: Есть ли сильное ощущение «на этот раз всё иначе», ведь моя ближайшая аналогия — 2016–17. Был бум ИИ. Угу. И он очень быстро сдулся. Просто с точки зрения инвестиций.Marc: Отчасти.swyx: Инвестиционного энтузиазма.Marc: Хотя именно тогда феномен NVIDIA реально начался. Я бы сказал, в тот период стало очень ясно, что в тогдашнем словаре это было скорее machine learning, но тогда стало очень понятно, что машинное обучение достигает какой-то точки взлёта.Alessio: Да.Marc: И вы, ребята, об этом подробно говорили, но если действительно отследить, что произошло — реальная история в том, что прорыв AlexNet в 2013 году был настоящим изгибом кривой. А затем, конечно, прорыв трансформера в 2017.Alessio: Да.Marc: А потом всё остальное. Но смотрите, machine learning... я работаю с Facebook с 2004 года. В совете директоров с 2007, и конечно они начали использовать ML очень рано, и используют его примерно 20 лет для оптимизации ленты контента и рекламной оптимизации. И, очевидно, многие финансовые компании, многие сектора этим занимались. Так что это одно из тех явлений — это не одна единственная вещь. Это слои, и слои приходят в разном темпе, но накапливаются.swyx: Да.Marc: Накапливаются со временем, а потом, ретроспективно, 2017 был ключевой точкой с трансформером. А потом, как вы знаете, был этот странный четырёхлетний период, когда трансформер существовал, и просто...swyx: Поехали. Да.Marc: Но между 2017 и 2021 — это была эра, когда у компаний типа Google были внутренние чатботы, но они не давали ими пользоваться никому.swyx: Да.Marc: Верно. А потом OpenAI разработала ChatGPT или GPT-2 и сказала всем, что это слишком опасно для деплоя. Да. «Мы никак не можем дать обычным людям пользоваться этой штукой». И вы, наверное, помните AI Dungeon. Угу. Так что был год, когда единственный способ для обычного человека использовать GPT-3 был через AI Dungeon.Alessio: Да.Marc: И ты заходил туда и притворялся, что играешь в Dungeons and Dragons. А на самом деле ты просто пытался поговорить с GPT. И был этот долгий период, и большие компании осторожны, и большие компании были осторожны. И OpenAI потребовалось время, как они сами говорят, чтобы перенаправить свой исследовательский путь.swyx: Я думаю, скажем Rosewood, верно? Ужин, на котором основали OpenAI, был прямо здесь.Marc: Верно. Но тот ужин был бы в 20swyx: 18.Marc: 19. Формирование OpenAI аж в 2018.swyx: Извините, нет, я ошибся. Скорее всего, должно быть 20. Да, они только что отпраздновали 10-летний юбилей, так что это 2025. Значит, 2015?Marc: Да. 2015. Да. 2015. Но затем Alec Radford сделал GPT-1, что было, наверное...swyx: Угу. 17, 18,Marc: да. 17, 18. И потом, а потом они не очень, а потом GPT-3 — это был... 2020?swyx: 2020.Marc: Потому что это сразу стало Copilot. Даже OpenAI, которая была лидером в этом за последнее десятилетие, даже им пришлось адаптироваться и опираться на новую вещь. И, да, я думаю, это просто процесс волны за волной, слой за слоем, наращивание на самом себе. А потом получаются эти каталитические моменты, когда всё это взрывается, и очевидно, это и происходит сейчас.swyx: Полезно ли думать о том, будет ли AI winter? Потому что эти паттерны всегда есть. Это лето — то, о чём я постоянно думаю, потому что я просто бесконечно хайпуюсь и доверяю тому, что я буду только ранним, но не неправым? Или будет ли зима?Marc: Я скажу вот что. Что-то в ИИ привело к этому повторяющемуся паттерну, и вы это знаете —swyx: лето, зима, лето,Marc: зима, лето, зима, лето, зима. И это уходит на 80 лет назад. Да. 80 лет. Оригинальная статья по нейросетям была в 1943 году. Верно. Что поразительно — это было так давно. А потом была, если вы об этом говорили на шоу, была большая AGI-конференция в Dartmouth University в 1950... 55.swyx: 55, да. И они получили грант NSF, чтобы все эксперты по ИИ того времени провели лето вместе. И они посчитали, что если они проведут вместе 10 недель, они получат AGI на выходе. И они получили грант, они получили 10 недель, и, знаете, 1955, никакого AGI. И, как я сказал, я пережил версию этого в 80-х, когда был большой бум и крах. Так что есть эта вещь, и есть что-то в ИИ, что заставляет людей в области, я бы сказал, становиться одновременно чрезмерно утопичными и чрезмерно апокалиптичными. И, вероятно, по обеим сторонам цикла бум-крах вы видите это в действии. При этом я думаю, что произошло, в ретроспективе, огромное количество технического прогресса, накопленного со временем. И, например, теперь мы знаем, что нейросеть — правильная архитектура. И, я скажу вам, был 60-летний или даже 70-летний период, когда это было спорно. А теперь мы знаем, что это так. И всё, что мы строим сегодня, происходит из оригинальной идеи 1943 года. Так что в ретроспективе мы теперь знаем, что эти ребята правы. Они ошибались со сроками и думали, что возможности придут быстрее, или это превратится в бизнесы скорее, или что бы то ни было, но они фундаментально, учёные, работавшие над этим десятилетиями, были фундаментально правы в том, что они делали. И отдача от всей их работы происходит сейчас. И поэтому, как я думаю о происходящем — это, по сути, период, в котором мы сейчас, я называю «80-летним успехом в одночасье». Это успех в одночасье, потому что бам — ChatGPT, потом o1, потом OpenClaw, и это в одночасье радикальные, преобразующие успехи, но они опираются на 80-летний резервуар идей и размышлений. Это не просто новизна — это разблокировка всех десятилетий очень серьёзной, hardcore-исследовательской работы. И были AI-исследователи, которые потратили на это всю жизнь. Они получили PhD, исследовали 40 лет, во многих случаях ушли на пенсию, скончались и так и не увидели, как это работает.swyx: Да. Это печально.Marc: Это так. Это печально.swyx: Geoff Hinton, наверное, был последним.Marc: Да. Был ещё Alan Newell. Я имею в виду, их тонны. John McCarthy. John McCarthy был одним из изобретателей в этой области. Он был одним из тех, кто организовал Dartmouth Conference, и он преподавал в Stanford 40 лет. Ого. И умер, не знаю, лет 10 назад. Никогда не увидел, как это происходит. Но поразительно в ретроспективе — эти ребята были невероятно умны и работали очень тяжело, и они были правы. В любом случае, говорят, история не повторяется, но рифмуется. Значит ли это, что будет ещё один цикл бум-крах? Я скажу вам, в каком-то смысле да, всё проходит через циклы, и люди становятся слишком энтузиастами и слишком подавленными — это вечное явление. При этом нет никаких сомнений. Самые опасные слова в инвестировании — «на этот раз всё иначе». Знаете 12 самых опасных слов в инвестировании? Нет. Четыре самых опасных слова в инвестировании — «на этот раз всё иначе». Да. 12 самых опасных слов. И я скажу вам, что отличается. Теперь оно работает. Просто нет вопросов. И, к слову, я дам вам свой take. LLM с момента ChatGPT и вплоть до весны 25-го, я думаю, можно было ещё говорить — хорошо настроенные, добросовестные скептики могли сказать: «Это просто паттерн-комплишн, и эти штуки реально не понимают, что делают, и уровни галлюцинаций слишком высоки, и это будет здорово для творческого письма, для шекспировских сонетов или рэп-текстов, что угодно, это будет отлично, но мы не сможем использовать это в коде, медицине, праве или в чём-то действительно важном». И я думаю, по сути, прорывом в reasoning стал o1, а потом R1, который ответил на этот вопрос, по сути сказав: «Нет, мы сможем превратить это в нечто, что работает в реальном мире». А затем, очевидно, прорыв в кодинге, катализированный в каникулы, был третьим шагом. Угу. Когда ты такой: ладно, если Linus Torvalds говорит, что ИИ-кодинг не хуже него — это никогда раньше не случалось. Этоswyx: бенчмарк.Marc: Да. Этого никогда не было. И теперь мы знаем, что это пройдётся по кодингу, а потом мы знаем: если это работает в кодинге, это будет работать во всём остальном. Это во многих отношениях самый сложный пример. И всё остальное будет производным от этого. А потом у нас только что был прорыв в агентах с OpenClaw, что фантастично, потрясающе и невероятно мощно. А потом был auto research, self-improvement. Мы теперь в прорыве self-improvement. И поэтому я думаю об этом так: у нас было четыре фундаментальных прорыва в функциональности — LLM, reasoning, agents и теперь RSI, и все они реально работают. И я, как вы видите, выпрыгиваю из себя. Это кульминация 80 лет работы, и это момент, когда это становится реальным.Alessio: Да.Marc: Я полностью убеждён.Alessio: Я думаю, тревога, которую люди чувствуют, похожа на эпоху транзистора и закона Мура — там было понятно, почему всё становится лучше. Мы понимаем физику. С ИИ это так зубчато в скачках, как вы сказали — за три месяца такой огромный скачок, и люди такие: ну, это может продолжаться. А оно продолжает происходить.Marc: Будет продолжаться.Alessio: И как вы думаете о таймлайнах того, что мы строим? У нас всегда такой вопрос с гостями: стоит ли тратить время на строительство harness вокруг модели или следующая модель просто сделает это с одного шота. И как это влияет на то, как вы думаете о форме технологии? Вы говорите, что это новая вычислительная платформа. Если у тебя вычислительная платформа, и она каждые шесть месяцев радикально меняется, на ней тяжело строить компании.Marc: Да. Несколько вещей. Во-первых, закон Мура был тем, что мы теперь называем scaling law. Закон Мура был scaling law, и для ваших младших зрителей — закон Мура гласил, что чипы становятся либо вдвое мощнее, либо вдвое дешевле каждые 18 месяцев. В последние годы стало сложнее. Но это была 50-летняя траектория компьютерной индустрии. И это то, что превратило mainframe-компьютер за 25 миллионов современных долларов в телефон в вашем кармане, который в миллион раз мощнее и стоит 500 баксов. Это был scaling law. И ключ к любому scaling law, включая закон Мура и AI scaling laws — это не настоящие законы, это предсказания. Но когда они работают, они становятся самосбывающимися предсказаниями, потому что задают бенчмарк, и вся индустрия — все умные люди — работают, чтобы это произошло. И они мотивируют прорывы, необходимые, чтобы это продолжалось. В чипах это был 50-летний забег. Это было удивительно. И всё ещё происходит в некоторых областях. То же самое происходит с core scaling laws в ИИ. Они не настоящие законы, но они предсказания, и они мотивирующие катализаторы для исследовательской работы, и, к слову, инвестиционных долларов, необходимых, чтобы держать кривые. Будет сложно, будет вариативно, будут стены, кажущиеся приближающимися быстро, а потом инженеры будут работать и пробьют стены. И, очевидно, это много раз происходило. И будут времена, когда покажется, что законы сдулись, а потом они снова подхватятся и взметнутся. И, видимо, у ИИ не один scaling law, а несколько областей улучшения. И я не знаю, сколько ещё ждёт открытия, но, вероятно, есть ещё те, о которых мы не знаем. Например, вероятно, есть scaling law вокруг world models и робототехники, который мы не полностью понимаем — приобретение данных в масштабе в реальном мире. Это, наверное, включится в какой-то момент. Много очень умных людей над этим работает. Да, ожидание в том, что scaling laws в целом продолжатся. Темп улучшений будет двигаться очень быстро. К вашему вопросу о том, что строить. Я полный сторонник того, что scaling laws продолжатся. Я полный сторонник того, что возможности будут продолжать становиться потрясающими, скачками. Часть, где я немного расхожусь с тем, что бы я назвал AI-пуристами, это — те, кого я бы охарактеризовал как самых умных людей в области, но также тех, кто всю жизнь провёл в лаборатории и, я бы сказал, имеет очень мало опыта во внешнем мире. Нюанс, который я бы предложил — внешний мир из 8 миллиардов людей и институтов, правительств, компаний, экономических систем, социальных систем — это очень сложно. И 8 миллиардов людей, принимающих коллективные решения на планете Земля — это не простой процесс. Вы видите, как это сейчас разворачивается. Куча AI CEO имеет эту штуку, где они говорят публично: «Есть очевидный набор вещей, которые общество должно делать».Alessio: Угу.Marc: А потом они говорят: «А общество не делает ни одной из этих вещей». И как общество может не видеть X, Y, Z? Угу. Ответ в том, что нет одного общества — это 8 миллиардов людей. У них всех есть голос, у них всех есть право голоса, в том, как они реагируют на перемены. И человеческая реальность просто очень сложна и беспорядочна. Конкретный ответ на ваш вопрос — как обычно, зависит. Нет вопросов, что будут компании. Это уже происходит. Есть компании, которые думают, что строят ценность поверх моделей, а потом их просто сметает следующая модель. Это происходит, без вопросов. Но я думаю, нет вопросов и в том, что процесс адаптации любой технологии в реальный беспорядочный мир человечества будет беспорядочным и сложным. Это не будет просто и прямолинейно. Это будет беспорядочно и сложно. И будет много компаний, много продуктов и целых индустрий, которые будут построены, чтобы помочь всем этим технологиям дойти до реальных людей.Alessio: Объём капитала, идущий в эти компании — Dario говорил об этом на подкасте Dwarkesh, и Dwarkesh такой: почему бы тебе не купить в 10 раз больше GPU? А он: потому что я обанкрочусь, если модель не достигнет заданного уровня производительности. Как вы об этом думаете? Также как о риске — вы инвесторы в OpenAI и Thinking Machines и World App. Кажется, мы используем scaling laws с довольно высоким плечом. Насколько вам комфортно с downside-сценарием? Если всё сдуется, думаете, вы сможете реструктурировать эти стройки и капитальные инвестиции?Marc: Да. Скажу так, я пережил dot-com crash, и могу часами рассказывать о крахе доткомов. Это было ужасно. Это было ужасно, это было апокалиптично. Многое в крахе доткомов на самом деле было telecom crash. Это был bandwidth crash. То, что реально рухнуло, что смыло все деньги — это телеком-компании. Global Crossing.swyx: Global Crossing.Marc: Global, да.swyx: Я из Сингапура, и они проложили столько кабеля через наши океаны.Marc: На самом деле в эпоху доткомов был scaling law. Министерство торговли США в 1996 году выпустило отчёт, что интернет-трафик удваивается каждый квартал. И в 1995-м и 1996-м интернет-трафик действительно удваивался каждый квартал. И это стало scaling law. И что все эти телеком-предприниматели делали — они шли и поднимали деньги, чтобы строить оптоволокно, ожидая, что спрос на bandwidth продолжит удваиваться каждый квартал. Удвоение каждый квартал — это как зёрна на шахматной доске, в какой-то момент числа становятся очень большими. И что произошло — интернет, кстати, непрерывно рос с момента создания, и он непрерывно растёт, никогда не сжимался. И рос очень быстро по сравнению с чем угодно ещё в человеческой истории. Но не удваивался каждый квартал в 1998–1999. Был разрыв между ожиданиями того, что они считали scaling law, и реальностью. Это и вызвало крах доткомов — компании типа Global Crossing сильно перестроили оптоволокно. И телеком-оборудование, всё сетевое железо. И физические дата-центры — это было начало строительства дата-центров и затем переизбытка. Было — было, кажется, 2 триллиона долларов смыто. Это был большой удар. И тонкость в том, что сами интернет-компании никогда не имели большого долга. Tech-компании обычно не работают на долге, а телеком-компании работают на долге. Компании физической инфраструктуры работают на долге. И компании типа Global Crossing не только подняли много equity, но и подняли много долга. Они были высоколеверажены. И вы делаете очевидное: у вас высоколеверажная штука, вы переразвиваете мощности, спрос растёт, но не так быстро, как вы надеялись, и — бум, банкротство. И тогда, как говорят про гостиничный бизнес: всегда третий владелец отеля зарабатывает деньги. Дважды должен обанкротиться. Нужно вымыть весь чрезмерный оптимизм, прежде чем оно достигнет стабильного состояния. И тогда оно зарабатывает. Кстати, все те дата-центры и оптоволокно — всё используется сегодня, 25 лет спустя. Но потребовалось 15 лет, с 2000 по 2015, чтобы заполнить все эти мощности. Предостережение: переразвитие может случиться. И вы попадаете в ситуацию: каждый, у кого есть какой-либо институциональный капитал, думает — я не знаю, как инвестировать в эти безумные софтверные штуки, но я точно могу строить дата-центры и покупать GPU. И если вы пессимист, вы можете посмотреть и сказать: всё настроено повторить 2000. Это было бы плохо. Контраргумент, с которым я согласен — несколько вещей. Одна — компании, которые инвестируют все эти деньги, это самые голубые фишки. Тогда Global Crossing был предпринимателем, новым венчуром. А деньги, которые сейчас разворачиваются в масштабе — это Microsoft, Amazon, Google, Facebook, NVIDIA. И теперь OpenAI, Anthropic, которые уже серьёзного размера. Это очень крупные компании с большим количеством кэша, большой долговой ёмкостью, которую они никогда не использовали. Это институционально иначе, чем тогда было. И вторая — по крайней мере сейчас каждый доллар, который вкладывается в работающий GPU, тут же превращается в выручку. И вы знаете, что все жаждут мощности. Все жаждут compute-мощности и связанного — памяти, interconnect, всего остального. Места в дата-центрах. И каждый доллар, который сейчас кладётся в землю, превращается в выручку. Я думаю, происходит интересная вещь — поскольку все жаждут мощности, модели, которые у нас сейчас есть и которые мы можем использовать, — это худшие версии того, что бы у нас было, если бы не ограничения. В гипотетической вселенной, где GPU в 10 раз дешевле и в 10 раз больше — модели были бы намного лучше. Вы бы выделили намного больше денег на тренировку и просто построили лучшие модели. Так что мы получаем sandbag-версию технологии.swyx: Да. Всё, что мы используем, квантованное, потому что лабы должны держать полные версии для себя.Marc: Верно.swyx: Мы даже не получаем хорошие штуки.Marc: Но даже если технический прогресс остановится, как только будет намного больше GPU-мощностей и памяти — всего, что должно произойти в следующие 5–10 лет — как только это случится, даже текущие технологии станут намного лучше. И есть миллион способов использовать эти штуки. Миллион use case-ов. Угу. Это не отправка пакетов через какую-то штуку в надежде, что люди найдут, что с ней делать. Это «мы применяем интеллект к каждой области человеческой деятельности», и оно работает невероятно хорошо. Да. Вот что я знаю. В ближайшие три-четыре года всё распродаётся. Вся цепочка поставок распродана или распродаётся. Так что у нас будут хронические дефициты предложения годами. Будет ответ рынка, который приведёт к огромному, и это уже происходит, наводнению инвестиций в новые fab-мощности и всё остальное. В какой-то момент ограничения цепочки поставок ослабнут, по крайней мере до некоторой степени, что станет ещё одним ускорителем роста индустрии. Потому что продукты станут лучше и всё подешевеет. И я знаю, что это произойдёт. Я знаю, что use cases очень убедительные. И, как я сказал, с reasoning, агентами и так далее, я знаю, что они станут намного, намного лучше отсюда. И я знаю, что возможности реально серьёзные. Я также знаю, что технический прогресс не остановится. Он ускоряется. Прорывы огромные. Даже из месяца в месяц прорывы реально драматичны. И я думаю, если бы вы были циником, а циники есть, можно посмотреть на 2000-й и найти отголоски. Но я не могу даже представить ставку на то, что это разочарует. По крайней мере на годы вперёд я думаю, было бы по сути самоубийственно делать такую ставку. Да. Был такой Michael Burry, интересный парень. Раз уж выберем одного парня, выберем — потому что он вышел с шортом по NVIDIA. И, если вы об этом говорили — анализ сейчас такой, что текущие модели становятся лучше быстрее с такой скоростью, что если вы запускаете NVIDIA inference чип трёхлетней давности, вы зарабатываете на нём больше денег сегодня, чем три года назад, потому что темп улучшения софта быстрее, чем цикл амортизации чипа. И, насколько я понимаю, Google запускает — не уверен, объявили ли они, или это слухи, или, может, публично — но я думаю, Google запускает очень старые TPU, очень прибыльно. На инференсе. Да. И очень прибыльно. Так что оказывается, насколько я могу судить, это противоположность тезису Burry. Он был на 180 градусов неправ. Старые чипы NVIDIA становятся ценнее, чего буквально никогда не было раньше. Никогда не было такого, что старая модель чипа становится ценнее, а не дешевле. И это, опять же, выражение свирепого темпа прогресса софта. Свирепого темпа отдачи возможностей. Да. И идея ставить против этого — этоswyx: Да. Один из моихMarc: похоже на приглашение получить лицо изуродованным.swyx: Одним из моих ранних попаданий было моделирование срока службы H100 и H200, и я подумал — обычно советуют 4–7 лет, но реалистично хеджируешь до 2–3. Да. А оно растёт, а не падает. Да. И это, я думаю, мечта. Мы находим утилизацию, и я думаю, утилизация решает все проблемы. Ты можешь найти use cases даже для плохого. Даже у памяти дефицит. И даже для худших версий памяти, которые у нас есть, мы находим use cases. Это здорово.Marc: Да.Alessio: Насколько важен open source AI и edge inference в мире, где три года supply crunch? Если перемотать на пять лет вперёд, как вы думаете об инференсе в дата-центре против edge?Marc: Да, для начала, я думаю, open source очень важен по куче причин. И edge inference очень важен по куче причин. Чисто практически, если мы будем иметь фундаментальные конструктивные ограничения поставок на следующие, ну, вы знаете, если просто спроектировать спрос на следующие три года — да. Относительно предложения — одно из главных предсказаний, что произойдёт со стоимостью инференса в ядре в следующие три года. Она может вырасти драматически. И большие модели сейчас сильно субсидируют. И каков будет средний дневной/месячный токен-кост через три года, чтобы делать всё, что хочется? Не знаю. Будет... у меня есть друзья, у вас, наверное, тоже, у меня есть друзья, которые сегодня платят тысячу долларов в день за OpenClaw, за Claude-токены, чтобы запускать OpenClaw. 30 000 в месяц. И у этих друзей ещё тысячи идей, что они хотят, чтобы их Claude делал. Можно представить латентный спрос до 5–10 тысяч долларов в день токенов на полностью развёрнутого персонального агента. Очевидно, потребители не могут платить столько. Это даёт ощущение будущего масштаба спроса. Даже если будет 10x улучшение price performance, это всё ещё 100 долларов в день, что всё ещё далеко за пределами того, что люди могут платить. Угу. Будет свирепый — кстати, по агентам, другая интересная вещь — до сих пор многие ограничения были GPU-ограничениями, а теперь штука с агентами переходит в CPU-ограничения. Угу. Верно?swyx: CPU-памяти.Marc: Да. CPU-памяти. И вся экосистема чипов потенциально станет bottleneck на годы. Подожди-каswyx: подожди, сетевые ограничения, это будет убийца.Marc: Bottleneck потенциально на годы. И я думаю, что Brad — и я думаю, что на самом деле возможно — в целом стоимость инференса будет продолжать падать, но темп падения может выровняться здесь на какое-то время из-за этих ограничений поставок. И в какой-то момент лабы перестанут так сильно субсидировать, что снова станет проблемой. И будет намного больше спроса на инференс, чем можно удовлетворить централизованной моделью. И вы знаете эти драматические инновации в Apple Silicon для возможности делать инференс. Уровень усилий, который open source ребята вкладывают, потрясающий. Этот повторяющийся паттерн, что большая модель никогда не запустится на PC, а через шесть месяцев — угу — запускается на PC. Это потрясающе. И очень умные люди над этим работают. Плюс — другие мотиваторы. Например, насколько люди доверяют большим централизованным провайдерам моделей? Сколько доверия они создают на рынке против того, как для некоторых use cases люди говорят: «Я не готов просто отдать всё». Есть вопросы доверия. Кстати, и просто прямая оптимизация цены. Есть много использований ИИ, где не нужен Einstein в облаке. Просто нужна умная локальная модель. Также вопросы производительности — вы захотите, чтобы дверная ручка имела AI-модель внутри, чтобы могла делать access control. И, очевидно, всё с чипом будет иметь AI-модель внутри. Угу. И многое из этого будет локальным. И, да, нет, я думаю, у вас будет — и, кстати, носимые устройства, не хочется делать полный round trip. Хочется, чтобы было супер низкой задержки. Да.swyx: Вопрос: важно ли нам, кто это делает? Да. Одной из больших новостей на этой неделе был коллапс AI2, Allen Institute. Угу. Одна из американских open source модельных лаб. Да. И я не настолько оптимистичен насчёт американского open source. Да. Вы инвестировали в Mistral, и Mistral отлично справляется вне Китая. Это всё.Marc: Посмотрим. Я, во-первых, я думаю, нам важно. Я думаю, нам важно, кто это делает. Я скажу так. Прошлая президентская администрация хотела убить это в США. О да. Они хотели утопить в ванне. И они хотели убить. По крайней мере у нас сейчас правительство, которое хочет, чтобы это происходило.swyx: Вы заработали место в совете.Marc: Да. И новый PCAST. Да. Что бы у людей ни было других политических вопросов — а их много — у этой администрации, я думаю, очень просвещённый взгляд, в частности просвещённый взгляд на ИИ и в особенности на open source AI. Они очень поддерживают. Моя оценка — у китайцев очень специфическая причина делать open source: они не думают, что могут продавать коммерческий ИИ за пределами Китая прямо сейчас. Или по крайней мере специфически не в США, по комбинации причин. И они, я думаю, рассматривают open source AI как loss leader против внутренних платных сервисов. И как ancillary продукт. Они очень воодушевлены, кстати. Я думаю, это здорово. Думаю, DeepSeek был подарком миру. Воздействие open source ощущается двумя способами. Один — вы получаете софт бесплатно, а другой — вы изучаете, как оно работает. Статья и код. Например, я думал, это потрясающе. OpenAI выпускает o1, и это потрясающий технический прорыв, просто абсолютно фантастический. Но, конечно, они не объясняют детально, как оно работает. И, конечно, они скрывают reasoning traces. И все такие: это здорово, но кто сможет это воспроизвести? Будут ли другие способны? Есть ли там секретный соус? А потом выходит R1, и там код и статья, и теперь весь мир знает, как это делать. И три месяца спустя каждая другая AI-модель добавляет reasoning. Так что вы получаете эту двойную — даже если сами китайские модели не используются, образование, прошедшее в мире, диффузия информации, невероятно мощная. Это происходит, и я не знаю. Посмотрим. Есть куча американских open source AI компаний. Будет огромная — уже есть — будет огромная конкуренция между основными модельными компаниями. В зависимости от того, как считать, есть 4–5 крупных модельных компаний, идущих шея в шею в разных смыслах. И, очевидно, и X, и Meta делают огромные попытки перепрыгнуть. И есть целый флот стартапов, новых компаний, включая многих, которых мы поддерживаем, пытающихся прийти с разными подходами. И затем у вас — сколько there main-line foundation модельных компаний в Китае на этом этапе? Наверное, шесть.swyx: Пять Тигров, как их называют. Да. Qwen под вопросом из-за смены руководства.Marc: Верно.swyx: Да.Marc: Но это включает Moonshot?swyx: Да. DeepSeek, Zhipu, Qwen, и 01 там.Marc: Верно. И ByteDance. И вы видите?swyx: ByteDance был бы следующим эшелоном. Они не были такими заметными.Marc: Но ByteDance очень вдохновляет, и, предположительно, у них больше вещей впереди, и у Tencent, наверное, больше впереди. И вот что можно предсказать: на этих рынках, между США и Китаем сейчас примерно дюжина основных foundation-модельных компаний, на каком-то уровне критической массы. Их не будет дюжины через три года. Эти индустрии не выносят дюжину. Будет три или четыре больших победителя, может, один-два больших победителя. Так что кучу из этих ребят придётся придумывать альтернативные стратегии. И open source — одна из таких стратегий. Так что можно увидеть целую — вопрос в том, кто будет делать open source? Это может измениться очень быстро. Это очень динамичная вещь. Очень трудно предсказать, что произойдёт. И это очень важно.swyx: NVIDIA много делает.Marc: Я как раз собирался сказать. Точно. И есть NVIDIA, и есть — опять — в бизнес-стратегии есть старая вещь, называется commoditize the complement. Точно. И если ты Jensen, очевидно хочется коммодитизировать софт. Да. И, к его огромной чести, он вкладывает огромные ресурсы в это. И, может, это буквально NVIDIA, и это было бы здорово.Alessio: Да. Нарушение нарратива в сторону европейских проектов, э... чёрт.swyx: Я скоро провожу мою Европейскую конференцию, и я заполучил их обоих.Alessio: Они нас сделали.Marc: Они нас сделали. Подожди, где был Peter? Где был Steinberger, когда он сделал? В Австрии?Alessio: Да, да, да.Marc: Он был — в Вене?swyx: Да, он был в Вене.Marc: А где он сейчас?swyx: Он переезжает в SF.Marc: Окей. Окей. И, Pi-ребята, верно? Pi-ребята — европейцы.swyx: Да, они приятели в Австралии.Alessio: Mario там же.Marc: Верно. И они ещё не объявили изменения, или они...?Alessio: Нет, у них там компания.Marc: Окей. Понял. Хорошо.Alessio: Хорошо.Marc: Да, хорошо.swyx: В любом случае, я думаю, Pi и OpenClaw — очень важные софтверные вещи, и я просто хотел, чтобы вы высказались.Marc: Да. Комбинация этих двух, я думаю, — это один из 10 самых важных софтов.swyx: OpenClaw получил всё внимание, но — расскажите о Pi.Marc: Pi — это архитектурный прорыв. Для тех из нас, кто постарше — была эта целая штука, очень важная в мире софта примерно с 1970-го до, не знаю, создания Linux, которую называли «Unix mindset». Потому что были все эти разные теории, операционные системы, мейнфреймы, Windows и Mac. А за всем этим была идея Unix mindset. И Unix mindset — это идея, что в старые дни операционная система, которая заставила компьютерную индустрию реально работать в 1960-х, угу, была OS/360, которую IBM разработала, которая должна была запускать всё. И это была гигантская монолитная архитектура в небе. Гигантский замок. Замок софта. И, к слову, она работала очень хорошо, и они были с ней очень успешны. Но это был огромный замок в небе, почти неприступный — нужно было быть внутри IBM или очень близко к IBM. И нужно было реально понимать каждый аспект, как система работает. А потом Unix Guys из AT&T и потом из Berkeley вышли и сказали: нет, будет совершенно другая архитектура. Архитектура будет работать так: будет prompt и shell. И вся функциональность будет в форме дискретных модулей, и модули можно будет связывать вместе. Угу. Да. Сама ОС будет, по сути, языком программирования. И это привело к центральности shell. И к цепочке Unix-инструментов. И к появлению скриптовых языков типа Perl, где можно очень легко это делать. А shell стали утончённее, и, послушайте, номер один, это работало, и это был мир, в котором я вырос. Я был Unix-парнем с примерно 1988-го до всей моей работы — и оно работало действительно хорошо. Оно в фоне — обычным людям не нужно было об этом знать, но если вы занимались системной архитектурой, разработкой приложений, вы об этом знали всё. И оно с тех пор в фоне. Ваш Mac до сих пор имеет Unix shell где-то внутри, и ваш iPhone имеет Unix shell где-то внутри. Так что они там. А Windows shell — это странный дериватив. Но интернет работает на Unix, и смартфоны — и iOS, и Android — Unix-дериваты. Так что Unix в итоге победил. Мы стали это принимать как должное. И вот как я думаю о том, что произошло с Pi и потом с OpenClaw. Я всегда говорю — великие прорывы очевидны в ретроспективе. Это лучший вид. Они не были очевидны на тот момент, иначе кто-то уже бы их сделал. И есть реальный концептуальный скачок, но когда смотришь назад, говоришь: «Конечно». Угу. Для меня это всегда лучшие прорывы. Кстати, сами языковые модели такие же. Просто next token completion. О, конечно.swyx: Да. Какая ещё цель имела значение?Marc: Да, именно. Но это даже сказать — это не было очевидно, пока кто-то реально не сделал. И концептуальный прорыв реальный, глубокий, мощный, очень важный. Так что Pi и OpenClaw — это, по сути, женитьба mindset языковой модели с mindset Unix shell prompt. И это идея — что такое агент? Многие умные люди десятилетиями пытались понять, что такое агент, у них были многие архитектуры для построения агентов. Что такое агент? Что мы теперь знаем, что такое агент: это языковая модель. Над ней bash shell. Unix shell. И у агента есть доступ к shell, надеемся, в sandbox, может быть в sandbox. Это модель. Это shell. Это файловая система. Состояние хранится в файлах. И формат markdown для файлов. И есть то, что в Unix называется cron job. Есть loop, есть heartbeat — штука периодически просыпается. По сути, LLM + shell + файловая система + markdown + cron. И оказывается, это агент. И каждая часть этого, кроме модели, — что-то, что мы уже полностью знаем и понимаем. И оказывается, латентная сила Unix shell экстраординарна. Потому что есть огромная латентная сила в shell. Огромное количество Unix-команд, огромное количество command line interfaces ко всему уже. Ваш компьютер — если на Mac или телефоне — компьютер уже работает на shell. И полная мощь компьютера доступна на уровне командной строки. И оказывается, легко выставить другие функции как command line interface. И вся эта идея, что нам нужны MCP и продвинутые протоколы — нет, не нужны, нам просто нужна command line штука. Это архитектура. И оказывается, ваш агент — это куча файлов на файловой системе. И это то, что просто полностью взорвало мне мозг, когда я обернул голову вокруг этого. Это значит, ваш агент теперь независим от модели, на которой он работает. Потому что вы можете заменить LLM под агентом, и агент несколько сменит личность, потому что модель другая, но всё состояние, хранимое в файлах, сохранится.swyx: Да. Другой инструкционный набор, но просто перекомпилируешь.Marc: Точно. Это как поменять чип и перекомпилировать, но это всё ещё ваш агент со всей памятью и возможностями. И, кстати, можно поменять shell — переместить в другую среду выполнения, которая тоже bash shell, кстати, можно поменять файловую систему. И можно поменять heartbeat для cron framework, loop, сам agent framework. И ваш агент — это в основном его файлы. И потом, конечно, OpenClaw.swyx: Да, OpenClaw.Marc: Это просто файлы. И, кстати, в результате этого агент — несколько важных вещей. Одна — он может мигрировать сам. Можно дать инструкцию агенту: мигрируй в другую среду выполнения, мигрируй в другую файловую систему, поменяй языковую модель. Ваш агент сделает всё это. И последнее — потрясающе — у агента есть полная интроспекция. Он знает о своих файлах и может переписать свои файлы. Что, кстати, по сути нет широко развернутой софтверной системы в истории, где штука, которой вы пользуетесь, имеет полное интроспективное знание о том, как она работает, и может модифицировать себя. Были игрушечные системы с этой возможностью, но никогда не было широко развёрнутой системы. И это ведёт к возможности, которая взорвала мне мозг. Можно сказать агенту добавить новые функции и возможности себе, и он может это сделать. Расширь себя. Да. Расширь себя. Дай себе новую возможность. И буквально — встречаешь кого-то на вечеринке, и они говорят: «У меня есть мой OpenClaw, делает то-то, подключается к моей кровати для сна, и даёт лучшие советы по сну». Идёшь домой и говоришь своему Claude — или, кстати, на вечеринке скажешь своему Claude — добавь эту возможность себе. И ваш Claude скажет: «Окей, без проблем». И пойдёт в интернет, разберётся, что нужно, обратится к Claude Code, напишет что нужно. И вот у него новая возможность. Можно даже не — можно его обновить, не делая ничего, кроме как сказав ему это сделать. В общем, комбинация всего этого — массовый, невероятный, потрясающий. Если бы мне было 18, это сто процентов то, на что я тратил бы всё время. Это такой невероятный концептуальный прорыв. Да. И, опять же, люди посмотрят и скажут — и уже эта реакция есть — «Где прорыв? Все эти компоненты были известны раньше». Но ключ к прорыву — использовав все эти известные компоненты, вы получаете всю underlying возможность, которая в них зашита. Например, computer use просто тривиально получается. Конечно, он будет уметь пользоваться компьютером. У него полный доступ к shell. Дайте ему доступ к браузеру — у вас компьютер и браузер, и он пошёл. И ещё все возможности браузера. Да. И capability unlock здесь глубокий. Мои друзья, наиболее глубоко в этом, заставляют свой Claude делать буквально тысячу вещей в их жизни. У них новые идеи каждый день. Они постоянно бросают новые вызовы. И, кстати, это рано, прототипы, и, как вы знаете, есть проблемы безопасности. Да. Куча вещей нужно отладить, но capability unlock потрясающий.swyx: Да.Marc: И у меня нет абсолютно никаких сомнений, что у каждого в мире будет хотя бы агент, как этот, если не целая семья агентов. И мы будем жить в мире, где, я думаю, почти неизбежно, что это то, как люди будут пользоваться компьютерами.swyx: Я собирался сказать для того, кто глубоко знаком с социальными сетями: следующий шаг — это ваш Claude разговаривает с моим Claude. Угу.Marc: Постит вswyx: Claude Facebook, постит свои вакансии в Claude LinkedIn, постит свои твиты в Claude XAI или что бы то ни было. Я думаю, так мы попадаем в опасность с точки зрения alignment и хотим ли мы, чтобы эти штуки работали.Marc: Знаете renta human.com?swyx: Да, renta —Marc: Да, да.swyx: Это Fiverr, это TaskRabbit.Marc: Конечно.swyx: MechanicalAlessio: Turk.Marc: Да. Но перевёрнутый. Агент нанимает людей.Alessio: Да.Marc: Что, конечно, будет. Очевидно будет.Alessio: Любопытно, есть ли у вас мысли об инженерной стороне. Когда вы построили браузер, интернет — куча в основном plain text файлов плюс картинки, а сегодня каждый сайт и приложение так сложен. Каким-то образом браузер продолжал развиваться, чтобы это поддерживать. Угу. Есть ли дизайн-решения, сделанные рано в браузере и интернете и протоколах, которые вы видите похожими у агентов? «Эй, эта штука просто не сработает для нового compute, и мы должны просто выкинуть её прямо сейчас».Marc: Их была куча, но дам пару. Один — и, чтобы быть ясным, это было совершенно другое, у нас не было сегодняшних возможностей, мы не имели языковых моделей под этим — но у нас была идея, что человекочитаемость очень важна. И конкретно тогда это было не столько английский язык, но было дизайн-решение между binary-протоколами и текстовыми протоколами. И каждый старый системный архитектор, выросший между 60-ми и 90-ми, говорил: что вы знаете про интернет — он голоден до bandwidth, у вас узкие соломинки. Когда мы делали Mosaic, у людей, у которых был интернет дома, был 14-килобитный модем. Поэтому вы пытаетесь гипероптимизировать каждый бит данных. Угу. Который путешествует через сеть. И, очевидно, если вы проектируете протокол типа HTTP, вы хотите, чтобы он был бинарным, highly compressed бинарным протоколом для максимальной эффективности. И вы хотите, чтобы это было одно persistent соединение. Последнее, что вы захотите — поднимать и закрывать новые соединения. И вы определённо не захотите текстовый протокол. И, конечно, мы сказали: нет. Мы хотим пойти полностью в другом направлении. Очевидно, мы хотим только текстовые протоколы. То же самое в самом HTML. Мы хотим, чтобы HTML был относительно verbose. Мы хотим, чтобы теги были человекочитаемы. Мы хотим использовать —swyx: самые неэффективные возможные вещи.Marc: Да, мы хотим делать неэффективные вещи.swyx: Вы оригинальный Token Mixer.Marc: Да, точно. Да, по сути просто better lessonAlessio: filled.Marc: Это была сознательная вещь, которая говорила: предположим будущее бесконечного bandwidth, стройте под это. И это была ставка, что если латентные возможности системы были достаточно мощными, и это очевидно достаточно людям, это создаст спрос на bandwidth, который заставит supply bandwidth построиться, что заставит всё это работать. И конкретно мы хотели, чтобы всё было человекочитаемо. На инженерном уровне мы хотели, чтобы люди могли читать протокол, идущий по проводу, и понимать его невооружённым глазом, не дизассемблируя или что-то такое. Не конвертируя из бинарного. И все протоколы, HTTP и всё остальное — всегда были текстовыми. То же самое с HTML, и во многих смыслах, некоторые говорят, ключевой прорыв в браузере был опцией view source. Каждую веб-страницу, на которую идёшь, можно было view source, что значит — увидеть, как она работает, что значит — научить себя строить новые веб-страницы. Это было. И опять, человекочитаемость. И опять, человекочитаемость тогда означала технические спецификации. Сейчас это значит английский язык. Но есть невероятная латентная сила в том, чтобы дать каждому, кто пользуется системой, возможность опуститься и понять, как она работает. Это сработало для веба, и я думаю, работает для ИИ. Это одно. Большая часть идеи веб-серверов была реально выставить наружу underlying латентные возможности ОС и underlying латентные возможности базы данных. Потому что что такое веб-сервер? Архитектурно, это ОС. Он работает на ОС. Это способность ОС управлять файловой системой и делать всё остальное, что хочется. Многие ранние сайты — это front ends к базам данных. И вы хотели разблокировать underlying латентную мощь Oracle базы данных или Postgres, или чего бы там. И большая функция веб-сервера была просто переходом — от интернет-соединения, входящего в неё, к разблокировке underlying мощи ОС и базы данных. И опять, люди смотрели тогда и говорили: «Это реально важно? Потому что у нас всегда были базы данных, и user interfaces для баз данных, и это просто ещё один UI для базы данных». Окей, справедливо. Но с другой стороны: это намного лучший интерфейс к базам данных, и тот, который 8 миллиардов людей будут использовать, и будет намного проще использовать и намного гибче. И у вас не будет просто старых баз данных. Теперь у вас система, где люди реально понимают, почему они хотят строить миллион раз больше database-приложений, чем в прошлом. И количество баз данных в мире взорвалось. И опять, это идёт к этой штуке — построение слоями. Некоторые самые умные люди в индустрии смотрят на любой новый вызов и говорят: «Окей, мне нужно построить новый язык программирования. И затем мне нужно построить новую операционную систему. И затем построить новый чип». Они хотят пересоздать всё. У меня всегда был, может, прагматичный подход, или engineering over science mindset — больше что-то типа: нет, у вас всё это латентная сила в существующих системах, и вы не хотите быть скованы их ограничениями, но хотите освободить эту силу и открыть её. Да. И я думаю, веб это сделал по этим причинам. И то же самое сейчас происходит. Это великийswyx: взгляд на веб.Alessio: Языки программирования — просто не очень хорошая вещь. У нас был Brett Taylor на подкасте, и мы говорили о Rust. И вы знаете, Rust memory safe by phone. Так почему мы учим модель не писать memory unsafe код, просто используй Rust, и получаешь это бесплатно. Сколько, как вы думаете, нужно тратить времени на пересоздание некоторых из этих вещей вместо того, чтобы принимать их как данность? Типа, «о, окей, Python вроде медленный».swyx: Python, TypeScript,Alessio: вы знаете.swyx: Как несовершенны они ни были, они lingua franca.Marc: Я думаю, это сильно изменится. Потому что не думаю, что моделям важно, на каком языке программировать. Угу. И думаю, они будут хороши в программировании на каждом языке, и будут хороши в переводе с любого языка на любой другой. Окей, это попадает в сторону кодинга. Я думаю, мы проходим реально фундаментальное изменение. И, послушайте, я вырос с ручным кодированием.Alessio: Тогда было время.Marc: Я не использовал C++, я писал на C. Я не использовал ни C++, ни Java, ничего этого. И я управлял своей памятью на уровне C. И я ещё из поколения, где я знал ассемблер. И мог опуститься и делать вещи прямо на чипе. И мы все — мы всегда жили в мире, где софт — это драгоценная вещь, о которой нужно очень тщательно думать. И тяжело генерировать хороший софт. И только малое число людей может это делать. И нужно быть очень — нужно очень тщательно думать, как распределять, над чем работают инженеры, и сколько хороших инженеров реально есть, и сколько софта они могут написать, и сколько софта люди могут поддерживать. И, я думаю, все эти предположения сейчас вылетают в окно. Я думаю, эти дни просто закончились. И новый мир — высококачественный софт бесконечно доступен. Угу.Marc: И если нужен новый софт для X, Y, Z — просто махнёшь рукой и получишь. И если язык, на котором он написан, тебе не нравится — просто говоришь штуке: «Хорошо, теперь хочу Rust-версию». Или secure, кстати — мы вот-вот, кстати, компьютерная безопасность пройдёт через самое драматичное изменение в истории — каждый латентный security баг будет выставлен наружу.swyx: Верно?Marc: Так что мы здесь настроены на компьютерную безопасность апокалипсис на какое-то время. Но с другой стороны, у нас coding agents, которые могут пойти и реально починить все security баги. И как вы будете защищать софт в будущем? Скажете боту его защитить, и он пройдёт и починит всё. И эта вещь, которая была невероятно scarce ресурсом высококачественного софта, станет полностью fungible, у вас будет столько, сколько хотите. И это имеет тонны последствий. В каком-то смысле ответ на вопрос, который вы задали, простой и прямолинейный — если хотите весь софт в Rust, просто говорите боту весь софт в Rust, и вещи, которые казались тяжёлыми или непреодолимыми, вдруг становятся очень лёгкими.swyx: Я думаю, у Brett была теория, что был бы более оптимальный язык для LLM. Утверждение — нет, не парься, что бы люди ни использовали, LLM прекрасно справляются с переносом.Marc: Я думаю, мы довольно близко к тому, чтобы — не знаю, сработает ли это сегодня — мы довольно близко к тому, чтобы спросить ИИ, какой был бы его оптимальный язык, и дать ему спроектировать. Окей, вот вопрос. Будут ли вообще языки программирования в будущем? Или ИИ просто будут выпускать бинарники? Предположим, что люди больше не кодят. Предположим, всё боты. Какие уровни промежуточной абстракции ботам вообще нужны?swyx: Да.Marc: Или они просто кодят бинарник напрямую? Видели — есть эксперимент, кто-то сделал штуку, где у них языковая модель выпускает веса модели для новой языковой модели. И будут ли боты буквально —Alessio: предсказывать веса —Marc: будут ли боты не просто кодить бинарники, а выпускать веса для новых моделей напрямую? И концептуально нет причин, почему они не могут делать обе эти вещи. Архитектурно обе эти вещи кажутся полностью возможными. Этоswyx: очень неэффективно. По сути, оченьMarc: неэффективно.swyx: Симуляция симуляции в симуляции внутри весов, правильно?Marc: Да, очень неэффективно. Но LLM уже невероятно неэффективны. Спроси какой-нибудь сервис — ask Claude, сколько 2 + 2. Это в миллиарды и миллиарды раз менее эффективно, чем использовать карманный калькулятор.swyx: Да.Marc: Но отдача такая большая в общих возможностях. И, в общем, я думаю, через 10 лет — не уверен. Да. Не уверен, будет ли даже какое-то заметное понятие языка программирования так, как мы понимаем сегодня. И на самом деле, то, что мы можем делать всё больше и больше — форма interpretability. Мы пытаемся понять, почему боты решили структурировать код так, как они это сделали.swyx: Если проиграть, то и браузеры не нужны. Глубина браузера...Marc: Я пойду дальше — может, не нужно использовать интерфейсы. Кто будет пользоваться софтом в будущем?swyx: Другие боты.Marc: Другие боты. Да.swyx: Так что ты всё ещё должен — не знаю, передавать информацию в...Marc: Должен ли?swyx: И из.Marc: Реально?swyx: Что ты тогда будешь делать?Marc: Уверен,swyx: ты просто залогируешься и пощупаешь траву?Marc: Что хочешь. Точно. Разве это не лучше?swyx: Я хочу, чтобы софт делал штуки для меня.Marc: Разве это не лучше? Не так давно 99% человечества было за плугом.swyx: Верно.Marc: И что люди будут делать, если они не пашут поля весь день, чтобы выращивать еду? Оказывается, есть намного лучшие способы для людей тратить время, чем пахать поля.swyx: Doomscrolling.Marc: Да, точно. Или говорить с друзьями. Я не абсолютист и не утопист. У меня 11-летний сын, он учится кодить, и я думаю, это всё ещё хорошая идея — учиться кодить. Но если спроектировать вперёд, нужно думать о мире, где «я просто скажу штуке, что мне нужно, и она это сделает». И сделает это тем способом, который ей оптимален. Угу. Да. Если только я не скажу ей сделать неоптимально. Если скажу делать в Java или Rust, она сделает, уверен. Но если я просто скажу «делай», она сделает оптимальным способом. Да. И если мне нужно понять, как оно работает, я попрошу её объяснить. И она будет движком интерпретируемости — объяснит себя. И я не убеждён, что в этом мире у вас будут эти исторические — целью абстракций будет интерфейс с человеком. Верно.Alessio: Да. Я любопытен — если это правда, то не должны ли провайдеры моделей строить какое-то внутреннее языковое представление, на котором они могут делать extreme RL и reward modeling? Потому что сегодня они привязаны к TypeScript и Python, потому что пользователи нуждаются писать на этих языках, а не на своей внутренней штуке. Им не нужно учить этому никого. Им нужно только учить свою модель. И, я думаю, так получается версия между моделями. Возвращаясь к Pi-OpenClaw — «о, я построил весь софт с помощью OpenAI модели, и теперь переключаюсь на модель Anthropic. Но модель Anthropic не понимает штуку». Кажется, всё ещё нужна какая-то абстракция. А может, и нет. Может, это lock-in, который провайдеры моделей хотят иметь.Marc: Не уверен, что это даже lock-in. Почему вторая модель не может просто выучить, что первая сделала? Хороший пример. Модели сейчас могут реверс-инжинирить софт. Сейчас люди реверс-инжинирят Nintendo бинарники. Я видел кучу таких отчётов — у кого-то любимая игра 80-х, и исходный код давно мёртв, но есть бинарник для DIP-чипа или чего-то. Другие реверс-инжинирят, чтобы получить версию, работающую на их Mac. Так что если можно реверсить — это почему я говорю — если реверсить x86 бинарники, почему не реверс-инжиниритьAlessio: что угодно в одной степени. Потому что мы все на Unix-системе, оно должно быть реверсимо, потому что нужно запускаться на цели.Marc: Да, да. И в принципе. И, кстати, всё, что мы описываем — что-то, что люди в теории могли бы сделать раньше, но с огромными — да, да. С огромными — но это всегда было ограничением по стоимости и труду. Реверс-инжинирить. Я учился реверсить. Люди могут реверс-инжинирить бинарники. Просто для любого сложного бинарника нужно типа тысячу лет. Угу. Чтобы это сделать. Но с моделью — не нужно. И вдруг у вас всё это. Или другой способ думать об этом — так много человекостроенных систем — это компенсация человеческих ограничений.swyx: Угу.Marc: Угу. Верно? И если у вас больше нет человеческих ограничений, вдруг у вас — и не то чтобы у вас не будет абстракций, но будут другие виды абстракций. Угу.swyx: У меня две темы, чтобы привести нас к закрытию, и вы можете выбрать. Просто говоря о протоколах — это вы или кто-то ещё сказал, я забываю свою интернет-историю, что самой большой ошибкой, которую мы не разобрались в ранние дни, были платежи?Marc: Да. Это был 402.swyx: 402.Marc: Payment required.swyx: У нас сейчас есть шанс. Не думаю, что мы разберёмся. Не знаю. Какой ваш взгляд?Marc: Я теперь думаю, это произойдёт точно.swyx: Да.Marc: Да. И есть две причины. Пример точно. Одна — у нас теперь есть internet native money в форме крипты и стейблкоинов. И это, я думаю, grand unification ИИ и крипты — то, что вот-вот произойдёт. ИИ — это killer app крипты, я думаю, здесь это реально выйдет наружу. А другая — это просто, я думаю, очевидно. Очевидно, AI-агентам нужны будут деньги, и это уже происходит. Если у вас Claude, и вы хотите, чтобы он покупал штуки за вас, нужно дать ему деньги в какой-то форме.swyx: Сказал бы, что адопшен сегодня — 0,1%, если столько.Marc: О, сегодня. Да. Но подумайте вперёд, куда оно идётswyx: Вперёд.Marc: Окончательный принцип всего, что мы делаем — это цитата William Gibson: будущее уже здесь, оно просто неравномерно распределено. Угу. Мои друзья, самые агрессивные пользователи OpenClaw, просто дали своему Claude банковские счета и кредитные карты. И не только сделали это — очевидно, что нужно было это делать, потому что очевидно, что они должны быть способны тратить деньги за них.swyx: Да, да.Marc: Это просто полностью очевидно. И опять, число людей, которые это сделали сегодня, — как вы сказали — я не знаю, может, 5000. Да. Ноswyx: оно вырастет.Marc: Так это начинается.swyx: Раз вы это упоминаете —Marc: И, кстати, OpenClaw, если вы ему не дадите банковский счёт, он просто взломает ваш банк, возьмёт ваши деньги. Так что лучше дайте сами.swyx: YoloMarc: Я должен сказать, я очень люблю — я люблю Yolo. Я сам этого не делаю, ясно, но я люблю людей, которые такие — что это? Skip permission,swyx: dangerous skip.Marc: Dangerous.swyx: Что, кстати, это вещь Facebook.Marc: Окей.swyx: Верно. Потому что в Facebook у них культура называть штуку dangerous, чтобы вы знали, когда включаете флаг, что вы соглашаетесь на опасную штуку.Marc: Окей, хорошо.swyx: И они принесли это в OpenAI, и, конечно,Marc: это делает заманчивым.swyx: Sam запускает Codex со skip permissions на своём ноутбуке.Marc: Да, сто процентов. И я думаю, способ увидеть будущее — найти людей, которые делают это. Естьswyx: логируйте всё, просто смотрите, смотрите логи.Marc: Но реально давайте узнаем, что эта штука может делать. Да. И способ узнать, что она может — просто пробовать всё. Да. Пусть она попробует всё. Пусть разблокирует всё. Кстати, так вы найдёте все хорошие штуки. И, кстати, так вы найдёте все недостатки. Да. Люди, включающие это для ботов — они мученики ради прогресса человеческой цивилизации. Мне очень жаль их потомков, потому что их банковские счета будут разграблены ботами в первые 20 минут. Но вклад, который они делают в будущее нашего вида, потрясающий.swyx: Это как джентльмен-наука.Marc: Да, да. Эксперимент над собой. Ben Franklin с попыткой поймать молнию воздушным змеем и посмотреть, ударит ли его током.swyx: Да.Marc: Это Jonas Salk с вакциной от полиомиелита, верно? Инъекция её. Да. Я думаю, у нас должны быть, по AGI, флаги и памятники людям, которые просто позволяют OpenClaw управлять их жизнью.swyx: Больше анекдотов — какие самые безумные или интересные вещи, которые слушатели должны пойти домой и сделать?Marc: Это, это, экстремальная вещь — просто чистый Yolo. Просто включи свою жизнь.swyx: Это общая способность. Да. Есть ли специфическая история, которая была — вау, и все в групповом чате просто загорелись?Marc: Тонны — тонны историй про здоровье. Дашборды здоровья — абсолютно потрясающие. Личное здоровье. Абсолютно потрясающие. Просто не хочу нарушать конфиденциальность. Да. Анонимизировано. Одна из вещей, в которой OpenClaw реально хорош — взлом всех штук в вашей LAN. Реально хорош. Internet of things, aka Internet of shit.swyx: Да.Marc: Очень небезопасные, но круто. Это discoverable.Marc: Да, discoverable. OpenClaw с радостью сканирует вашу сеть, идентифицирует все штуки. И мои друзья, самые агрессивные в этом, заставляют OpenClaw захватить всё в их доме.swyx: Да.Marc: Берёт камеры безопасности. Берёт системы access control. Берёт веб-камеры. У меня есть друг, чей Claude смотрит, как он спит. Поставь веб-камеру в спальню. Поставь Claude в loop. Заставь его периодически просыпаться и сказать «смотри, как я сплю». И я видел транскрипты, и буквально «Joe asleep. Это хорошо. Это хорошо, что Joe asleep. У меня есть его данные здоровья, и я знаю, что он не получал достаточно сна. Так что хорошо, что он спит. Я очень надеюсь, что он получит свои полные пять часов REM сна. Joe двигается. Joe двигается. Joe, возможно, просыпается. Если Joe сейчас проснётся, он испортит свой sleep cycle. О, окей. Joe просто перевернулся. Окей, он лёг обратно. Хорошо. Окей, я могу расслабиться. Это нормально». Онswyx: мониторит ситуацию.Marc: Мониторит ситуацию. И, будучи ботом, очень сфокусирован. Это его смысл существования — смотреть, как Joe спит. И я говорил с другом, который это делал, и он такой: «С одной стороны, это странно и жутко, и, может, это захватило мою жизнь. С другой — что если у меня будет сердечный приступ посреди ночи? Эта штука буквально начнёт паниковать и позвонит 911. Без вопросов. Эта штука разберётся, как оповестить медицинские власти и, возможно, SWAT-команды, и сделать всё, что нужно, чтобы спасти мою жизнь». И это происходит. Что ещё? Дам ещё пример. Компания Unitree, делает робособак. Угу. У меня дома есть, реально весело. Китайские компании так агрессивны в адопшене новой технологии, но они не всегда — не — не уделяют время реальноswyx: упаковать,Marc: упаковать, и, может, продумать это до конца. И вот эта моя индустриальная собака — она имеет старую non-LLM control system, которая, кстати, не очень хороша на маркетинге, но на практике не так хороша. У неё проблемы со ступеньками, и так далее. Это не совсем то, чем она должна быть. Но потом появляются языковые модели и voice. Они добавляют LLM-возможность и затем добавляют voice mode. Но LLM-возможность вообще не связана с control system. И у вас шизофреническая собака, которая — полный идиот, когда нужно подниматься по лестнице, но с радостью научит вас квантовой механике. Верно. На английском с акцентом Лондона. Это абсолютно потрясающе. Jagged intelligence. Да. Да. Поговори про jagged. И, конечно, в будущем они соединятся, но они сделают, но сейчас это не так полезно. И у меня есть друг с одним из них, который заставил свой Claude взломать и переписать код. Переписать новую прошивку. Да. Написать новую прошивку для Unitree. Ох. И теперь это реальный домашний питомец для его детей.swyx: Это можно было сделать до или после движения?Marc: Да. Он говорит, всё совершенно по-другому. Полная трансформация. Да. И всякий раз, когда есть проблема в штуке, Claude просто переписывает код. Это идёт к вашему вопросу. Так — как мы хотим думать о коде с ИИ — это не просто написание новых приложений. Это и переход и переписывание всего старого, что должно было работать, но никогда не работало. И поэтому, я думаю, по сути, internet of shit окончен. Я думаю, есть потенциал, где все эти устройства в вашем доме, которые были маргинальными или тупыми, вдруг могут стать реально умными. Теперь у вас умныйswyx: дом.Marc: У вас smart home. Решаете, хотите ли. Да. Есть фильмы ужасов, где это предпосылка. Так что нужно решить, хотите ли. Да. Но это первый раз, когда я могу с уверенностью сказать: теперь я знаю, как можно реально иметь умный дом. Да. С 30 разными штуками с чипами и интернет-доступом, где всё реально имеет смысл, всё работает вместе, всё когерентно. И иметь этот unlock без человека, которому нужно делать всю эту работу.swyx: Знаете, я жду — извини, Marc. «Я не могу позволить тебе открыть дверь холодильника».Marc: Точно. Да, да.swyx: Потому что — о, да, да. «Ты не должен есть прямо сейчас».Marc: «У меня вся информация о здоровье, и я знаю, что ты думаешь, что ты делаешь, и я не думал, что ты это сделаешь, но ты сказал мне прошлой ночью, что реально не хочешь, чтобы я тебе это позволял, так что мне жаль, но дверь холодильника заблокирована». Да. «Откройswyx: двери холодильника».Marc: Точно. И, кстати, я знаю, что ты должен готовиться к тесту, так что почему бы тебе пойти, и когда ты сможешь пройти тест, я открою тебе дверь холодильника». Да.swyx: Финальный протокол, и потом закроемся. Proof of human.Marc: Да.swyx: Верно?Marc: Да.swyx: Последний кусок, который нужно разобрать.Marc: Да. Я бы сказал, есть две массивные асимметрии в мире сейчас, мы знаем, что эти асимметрии существуют, и мы как общество не желаем их решать. И я думаю, обе сейчас точно переворачиваются. И они — одно и то же. Это версия виртуального мира и версия физического мира. Виртуальная версия — это проблема ботов. Интернет наводнён ботами. Интернет наводнён фейковыми людьми. Так было всегда. Кстати, много из этого связано с отсутствием денег.swyx: ЭтоMarc: Да. Это,swyx: моё острое мнение было — эти две вещи одинаковы. И корпорации — тоже люди, понимаете. Интересно.Marc: Да, да, да.swyx: Окей. Так что банковский счёт — это proof of human.Marc: Да. Окей. Да, пока вы не дадите ботам банковские счета. Да, точно. Так что есть это. Но, да, посмотрите, проблема ботов — каждый пользователь соцсетей это знает. Проблема ботов — большая проблема. Угу. Проблема ботов всегда была большой проблемой. Огромная проблема. И никогда реально не решалась напрямую. Кстати, физическая версия — это проблема дронов. Верно. Мы знаем уже 20 лет, что асимметричная угроза в военных, реальных военных конфликтах, но также в просто security — security на домашнем фронте — большая угроза — это дешёвый attack drone. Дешёвый суицидальный дрон с бомбой. Мы это знаем всегда. И, кстати, тревожно, что каждый офисный комплекс в мире не защищён от атак дронов. Каждый стадион, каждая школа, каждая тюрьма. Окей, мы знаем, что не делали ничего. Что вы будете делать с этим? Да.Marc: Одна возможность — оставить их незащищёнными навсегда и жить в мире асимметричного терроризма навсегда. Или взять проблему серьёзно и понять набор техник и технологий, нужных, чтобы с этим справиться. Будь то лазеры или джаммеры, системы раннего предупреждения, или всё —swyx: личные силовые поля.Marc: Кинетические, личные, личные силовые поля. Dune. Точно. И в обоих случаях — это экономические асимметрии. Это экономические асимметрии. Потому что реально дёшево выставить бота, но очень тяжело сказать боту. Очень дёшево выставить дрон, но очень дорого защищаться от дрона. Видите, что я говорю — это виртуальная версия проблемы, и физическая версия. Виртуальная — нам, буквально, нужен proof of human. Потому что у вас не будет proof of bot. Боты слишком хороши. Боты могут пройти Turing test. И если боты могут пройти Turing test, то нельзя screen для бота. У вас не может быть proof of «not bot». Но что у вас может быть — это proof of human. Можно иметь криптографически валидированный — это определённо человек, и потом можно иметь криптографически валидированный — это определённо то, что человек сказал. Да. Это видео настоящее. Верно. Краткоswyx: задвоиться на этом, как думаете, Alex Blania с World?Marc: Думаете, он понял, или есть альтернатива?Marc: О, я думаю, будет — я думаю, будет много, многие попробуют. Мы один из ключевых участников World, в World Project.swyx: Да, мы партизаны, но да, я думаю, мы думаем, что World ровно правильный.Marc: Окей. И причина — это, это должен быть. Это должен быть proof of human. Это должен быть, потому что нельзя сделать proof of not bot. Нужно делать proof of human. Чтобы сделать proof of human — нужно биологическое валидирование. Нужно начать с «это реально был человек». Иначе боты регистрируются как фейковые люди. Так что нужно иметь биометрику. И потом нужно криптографическое валидирование. И способность сделать lookup. И, кстати, ещё одна вещь — нужно selective disclosure. Нужно быть способным сделать proof of human без выдачи всей underlying информации. Конфиденциальность. Кстати, ещё одна — proof of age. Потому что есть все эти законы во всех странах, что нужно быть 13, или 16, или 18, чтобы делать разные штуки. Так что нужен валидированный proof of age, чтобы легально оперировать. Это идёт. И потом захочется, типа, proof of credit score, и сто других штук.swyx: Это сложный.Marc: Сложный, но — есть, нет причин — если кто-то проверяет твой кредит, ему не нужно знать твоё имя, чтобы узнать, кредитоспособен ли ты.swyx: Понятно. Независимо верифицируемые куски информации.Marc: Куски информации, да. Selectively disclosed. И это ответ на проблему конфиденциальности в широком смысле — я нужно доказать, нужно доказать в тот момент. Так что нужно это решить. Я думаю, языковые модели перевернули, боты теперь слишком хороши. И недетектируемы. И, следовательно, нам нужно теперь напрямую заняться этой проблемой. И, как я сказал, другая проблема — нужно реально заняться проблемой дронов. Конфликт в Украине реально разблокировал много мышления об этом. И теперь ситуация с Ираном тоже разблокирует. И будет, я думаю, потрясающий взрыв и дронов, и контр-дронов.swyx: Наши дроны лучше их дронов, чтобы так оставалось.Marc: Да. И контр-дроны.Alessio: Я думаю, мы можем впихнуть ещё один вопрос. Давай. Я пытаюсь связать многое из того, что вы говорили за годы. На дебатах Milken Institute с Thiel, что было потрясающе. Вы говорили об отставании между новой технологией и её GDP-эффектом.Marc: Угу.Alessio: Другая идея, о которой вы говорили — buorgeois capitalism и как был нужен этот управленческий класс из-за этой сложности. И я думаю, если привести ИИ — у вас намного выше leverage людей. Это правда. И если у вас Musk industries, и вы даёте Elon AGI, можно запускать намного больше штук одновременно.Marc: Это правда.Alessio: И у вас социальный контракт. И я знаю, вы посмотрели клип с Sam Altman, мы переосмысливаем всё, и вы такой: «абсолютно нет».Marc: Под—Alessio: и я был на ивенте с Sam вчера вечером, и он сказал, что в последние пару недель показалось, что теперь люди относятся к этому серьёзно. Да. Так что любопытно, как вы видите изменение структуры организаций, особенно когда инвестируете в ранние компании. И как влияет структура работы.Marc: Да. Есть куча тем. Можем потратить — да, мы могли бы потратить — мы были бы рады потратить больше времени, но могли бы потратить больше времени на всё это. Так что для людей, кто это не следил — этот термин managerial идёт от мыслителя 20 века James Burnham, одного из великих политических мыслителей 20 века. И он писал в 1940-х, 1950-х. И он сказал, что вся история капитализма до того момента была в двух фазах. Номер один был тем, что он назвал bourgeois capitalism, что думайте как Ford Motor Company. Потому что Henry Ford запускает компанию. И это диктаторская модель. И Henry Ford просто говорит всем, что делать. И он сказал, проблема bourgeois capitalism — он не масштабируется. Потому что Henry Ford может сказать только стольким людям делать столько вещей. И потом у него заканчивается время в дне. Так что вторая фаза капитализма — то, что он назвал managerial capitalism, что было созданием профессионального класса менеджеров, обученных не быть экспертами по машинам, не быть экспертами в каких-то конкретных областях, а обученных быть экспертами в менеджменте. И это привело к важности Harvard Business Schools, консалтинговых фирм по менеджменту. И смотришь на каждую большую компанию сегодня — большинство executives Fortune 500 — не доменные эксперты в чём бы то ни было, что компания делает. И они точно не основатели, а профессиональные менеджеры. И в карьере, скорее всего, будут управлять многими разными видами бизнесов. Ротация — могут поработать в healthcare, потом в financial services, потом ещё где-то, потом в tech. И Burnham сказал, что переход абсолютно необходим, потому что проблема bourgeois capitalism в том, что он не масштабируется. Henry Ford не масштабируется. И если запускать капиталистические предприятия, у которых миллионы или миллиарды клиентов, они будут оперировать на уровне масштаба и сложности, что потребует этого профессионального управленческого класса. И он сказал — у профессионального управленческого класса есть недостатки. Они необязательно эксперты в том, чтобы делать что-то. Они не такие изобретательные. Не создадут следующий прорыв. Но он говорит — нравится тебе это или нет — это то, что будет требоваться. И, по сути, так и случилось. Он написал ту книгу в 1940-м, в следующие 50 лет, в общем, до сегодня, managerialism захватил всё. Угу. И, знаете, что я описываю — это, по сути, как работают все большие компании, все правительства, все крупномасштабные некоммерческие организации, и всё. И что делает Venture Capital — мы по сути rump-протестное движение этому. Чтобы найти следующего Henry Ford или, скажем, Elon Musk или следующего Steve Jobs, или следующего Bill Gates. Следующего Mark Zuckerberg. И мы начинаем эти компании в старой модели. Мы начинаем их как в модели Henry Ford. Так что мы начинаем их с фаундера или фаундера с коллегами. Но это фаундер-CEO, и потом мы по сути ставим, что стартап сможет делать вещи, специфически инновировать способами, которые большие incumbents в этой индустрии не смогут. И это ставка, что переосвещая эту вещь «name on the door», эта новая инновационная штука с king monarchical политической структурой — что они смогут инновировать так, как incumbent не сможет, потому что incumbent управляется менеджерами. И, конечно, в венчуре что есть — иногда работает, иногда нет. Но мы постоянно это делаем, и я всегда смотрел на это всю мою жизнь, как мы — мы как rage против умирающего света. Угу. Мы постоянно пытаемся отбиваться от managerialism, чтобы он не затопил всё, и не всё становилось скучным и серым, и тупым, и старым. Верно. И мы пытаемся держать какой-то уровень энергии vitality в системе. ИИ — это вещь, которая приводит вас к мысли — вау, может, есть третья модель.Alessio: Угу.Marc: Верно? И, может, способ думать об этом — может, это комбинация двух. Может, новый Henry Ford или новый Elon, или новый Steve Jobs плюс ИИ — это лучшее из обоих. Это spark of genius модели «name on the door», модели Henry Ford. Но потом дать этому человеку AI-суперсилы, чтобы делать всю managerial-работу, и пусть босс рисует managerial-вещи. Это может быть реальная секретная формула. И мы никогда даже не знали, что хотим этого, потому что никогда не думали, что это возможность. Но эти боты реально хороши — они реально хороши в делании paperwork. Они реально хороши в заполнении форм. Они реально хороши в написании отчётов. Они реально хороши в чтении, реально хороши в делании всей managerial-работы. Они в этом потрясающи. И поэтому, да, я сто процентов — я думаю, ответ — получить лучшее из обоих миров, делая это. И вызов будет двойным. Будет вызовом для инноваторов реально понять, как использовать ИИ, чтобы реально это делать. И затем другой вызов — для incumbents, которые managerial, понять, окей, что это значит. Потому что они теперь — они будут сталкиваться с другим видом insurgent-конкурента, у которого другой набор возможностей, чем они привыкли. И это реально, я думаю, заставит многие большие компании понять инновацию. Либо понять инновацию, либо умереть пытаясь.Alessio: Вы чувствуете, что эта структура ускоряет влияние на реальную GDP-экономику? Если посмотреть на Space Act? Да. Рост такой быстрый. Да. И вместо того, чтобы эти компании затихали в росте и влиянии, они могут продолжать, если не ускоряться.Marc: Да, точно. Надежда. Вызов и — посмотрите, AI-утопический взгляд, конечно. И это будущее экономики. И она вырастет в 10x, и в 100x, и в 1000x. И мы входим в режим намного более высокого экономического роста навсегда, и потребительский рог изобилия всего. И всё будет отлично. И я надеюсь, что это правда. Я надеюсь, что — это утопическое видение — я надеюсь, что это правда. Проблема — снова, реальный мир очень беспорядочен. Дам пример того, как реальный мир очень беспорядочен. Требуется 900 часов профессиональной сертификации, чтобы стать парикмахером в штате Калифорния. Так что 35% экономики, что-то типа того — нужно получить какую-то профессиональную сертификацию, чтобы делать работу, что значит — все профессии это картели. Да. Нужно получить лицензию как врач. Лицензию как юрист. Лицензию как — нужно попасть в профсоюз. Угу. Чтобы работать в правительстве, нужно иметь и защиту civil service, и публичный сектор unions. Два слоя изоляции против того, чтобы тебя уволили, или чтобы что-то изменилось. Дам другой пример. Dock workers недавно бастовали несколько лет назад. Угу. Потому что — robotics — если посмотреть на современные доки в Азии — это все роботы. Если посмотреть на американский док — там всё ещё парни тащат стафф вручную. Dock workers идут на забастовку. Оказывается, есть 25 000 dock workers, работающих на доках в Америке. Оказывается, у них невероятная политическая мощь. Угу. Потому что это один из этих унифицированных блоков. Они выиграли забастовку. И они получили обязательства от владельцев доков не имплементировать больше автоматизации. Мы выучили пару вещей в этом. Номер один — даже союз, маленький как 25 000 людей, всё ещё имеет огромное политическое влияние. Мы также узнали — оказывается, в Dock Workers Union 50 000 людей. Потому что есть 25 000, работающих на доках, и 25 000, получающих полную зарплату, сидя дома, из прошлых соглашений по союзу. Ого боже мой. Из прошлых соглашений по союзу. Другой великий пример. Есть правительственные агентства, есть федеральные правительственные агентства, где сотрудники имеют защиту civil service и они в публичных секторе unions. Есть целые федеральные правительственные агентства, которые заключили новые collective bargaining agreements во время COVID, где их работы гарантированы навечно, и им нужно являться в офис один день в месяц. И есть целые офисные здания в Вашингтоне, пустые 29 из 30 дней в году, которые всё ещё оперируют, и мы за них всё ещё платим. И что они делают — оказывается, сотрудники очень умны в этом. Они приходят в последний день месяца и в первый день следующего. Так что они в офисе два дня каждые 60 дней, что значит, эти здания пусты 58 дней за раз. И видите, к чему я веду — это locked in. Это locked in так, что не имеет ничего общего с — люди говорят capitalist — это anticapitalistic. Это ограничения торговли, ограничения способности изменять рабочую силу. И так много нашей экономики — я описываю всю healthcare-систему. Я описываю всю legal-профессию. Я описываю всю housing-индустрию. Я описываю всю систему образования, K-12 школы в США. Они буквально правительственная монополия. Как мы будем применять ИИ в образовании? Ответ — никак, потому что это буквально правительственная монополия. Никогда не изменится. И ничего нельзя сделать. Кстати, можно создать целиком новую школьную систему. Это одна вещь, которую можно. Можно сделать то, что делает Alpha Schools. Создать целиком новую школьную систему. Кроме этого, вы не пойдёте и не измените, что происходит в американском классе K-12. Нет шансов. Учителя на 100% против. 100% не произойдёт. Так что видите — есть массивный slippage, который будет иметь место. И AI-утописты, и AI-думеры слишком оптимистичны.swyx: Верно.Marc: Видите, что я говорю. Потому что они верят — потому что технология делает что-то возможным, 8 миллиардов людей вдруг изменят, как они себя ведут. И это просто — нет. Так много того, как работает существующая экономика — угу — это просто wired in. И поэтому мы будем — общество — нам повезёт, если адопшен ИИ произойдёт быстро. Верно. Потому что если нет — у нас будет стагнация.Alessio: Потрясающе. Marc. Я знаю, тебе нужно бежать.swyx: Да. Все мы знаем, или всё ещё welcome. Но было таким удовольствием говорить с тобой. Мы реально живём в эпоху научной фантастики, ставшей реальной жизнью.Marc: Да. Да. Не может быть интереснее. Да. Реально. Спасибо, Marc. Вы потрясающие.swyx: Спасибо. Это всё.Marc: Хорошо. Спасибо. Это всё.

Обсуждение этого эпизода