The Tiny Teams Playbook
Статья описывает феномен «крошечных команд» (Tiny Teams) — небольших стартап-команд, у которых ARR в миллионах превышает число сотрудников. На конференции AI Engineer World's Fair были представлены семь таких команд, суммарно насчитывающих около 100 человек при $200M ARR. Универсальный плейбук включает: найм только выдающихся senior-дженералистов с оплачиваемыми испытательными проектами, почти полное отсутствие совещаний, автоматизацию рутины с помощью ИИ, простой технологический стек и жёсткую приоритизацию. Среди примеров — Gamma (50 млн пользователей, 30 человек), Bolt.new ($20M ARR за 60 дней с командой из 15 человек), Gumloop (цель — стать единорогом из 10 человек) и Datalab (семизначный ARR при 7 сотрудниках). Концепция Tiny Teams позиционируется как следующая крупная трансформация организационной структуры на пути к AGI третьего уровня.
The Tiny Teams Playbook
Плейбук крошечных команд
What we learned from surveying the top Tiny Teams at the World's Fair
Что мы узнали, изучив лучшие крошечные команды на World's Fair
At the dawn of the decade of agents, AI Engineers and Productivity Agents are combining to create highly efficient teams from the smallest startups to internal skunkworks/refounding moments at decacorns and publicly listed companies.
На заре десятилетия агентов AI-инженеры и агенты продуктивности объединяются, создавая высокоэффективные команды — от самых маленьких стартапов до внутренних «скунс-проектов»/моментов перезапуска в декакорнах и публичных компаниях.
I previously defined “Tiny Teams” aspirationally as “teams with more m in ARR than employees”, because efficiency is the ultimate governing force for intellectual (and capital) honesty, not quantity of tokens or money or lines of code spent vibe coding. It is also a backdoor into a speed discussion, because smaller teams generally move faster, and faster teams generally win. Inter-Human trust & I/O is the bottleneck.
Ранее я давал определение «крошечным командам» (Tiny Teams) — в идеале это «команды, у которых ARR в миллионах больше, чем сотрудников», потому что эффективность — это главная движущая сила интеллектуальной (и капитальной) честности, а не количество токенов, денег или строк кода, написанных в режиме vibe coding. Это также обходной путь к разговору о скорости, ведь маленькие команды обычно двигаются быстрее, а более быстрые команды обычно побеждают. Доверие и обмен информацией между людьми — вот настоящее узкое место.
The Tiny Teams concept has resonated so strongly that it’s pretty clear it is the next major transition of the org chart as we go from level 2 to 3 AGI. If the AI Engineer was the single player game, Tiny Teams are the co-op multiplayer game1, capable of far more adaptability, resilience and “damage per second”. Not all players are human.
Концепция Tiny Teams нашла настолько сильный отклик, что совершенно очевидно: это следующий крупный сдвиг в организационной структуре по мере перехода от 2-го к 3-му уровню AGI. Если AI-инженер — это одиночная игра, то крошечные команды — это кооперативный мультиплеер1, способный на гораздо большую адаптивность, устойчивость и «урон в секунду». Не все игроки — люди.
The study of org design is as old as human civilization, but this is the first time knowledge work can be augmented, automated, and scaled on demand, and organizations that don’t reflect this reality have their head in the sand.
Изучение организационного дизайна ведётся с зари цивилизации, но впервые интеллектуальный труд можно дополнять, автоматизировать и масштабировать по запросу — и организации, которые не учитывают эту реальность, прячут голову в песок.
For AIEWF I curated some of the best examples of Tiny Teams I could find and simply asked them to talk about how they run themselves. We are releasing the full playlist today (which you can find in YouTube and NotebookLM format):
Для AIEWF я собрал лучшие примеры крошечных команд, которые смог найти, и просто попросил их рассказать, как они управляют собой. Сегодня мы публикуем полный плейлист (доступен на YouTube и в формате NotebookLM):
Seriously, bookmark the Tiny Teams NotebookLM! We’ll keep adding to this over time.
Серьёзно, добавьте NotebookLM Tiny Teams в закладки! Мы будем постоянно его дополнять.
The Tiny Teams Playbook
Плейбук крошечных команд
Universal advice from 7 teams w/ 100 people & 200m ARR. manually summarized.
Универсальные советы от 7 команд: 100 человек и $200M ARR. Обобщено вручную.
Hiring
Hire right or not at all: have to be excited about the candidate or it’s a no
Work Trials: paid projects for 4days-3months to be sure it’s a good fit
Product-Led Hiring: top customers who quit their jobs to join you
Top of market salaries: 95th+ percentile salaries
Small (<15) crew of senior generalists: much fewer juniors
Culture & Value: keep a living culture deck and live it
Low ego, high trust: trust = speed, ownership
Independence, Grit & Resilience: ignore standard VC advice, persevere
Radical transparency and accountability: wall of work, show & tells
User focus: Work closely with users, celebrate them, delight in feedback
Camaraderie, speed: Have fun, do retreats, avoid burnout
Operations
Almost no meetings: “deep focus” - building instead of talking about building
AI Chief of Staff: automate research, marketing etc w/ Gumloop or Lindy
AI Support: very well fleshed out at this point. e.g. see Parahelp and Railway
Let Fires Burn: in order to prioritize on the 10% critically important
Compound learning: Oleve phrases it “Don’t Learn It Twice” - build reusable templates and playbooks
In Person: either have an office, or VERY frequent AirBnB hack weeks
Tech and Product
Simple, Boring Tech Stack: shell scripts over k8s, keep code modular.
Simple Product: start from UI wrapper over one API call to a LLM.
Feature Flags/Experimentation: one of Oleve’s core principles.
Benchmarks: create top tier internal evals for LLMs/harnesses. Market them.
НаймНанимайте правильно или не нанимайте вообще: кандидат должен вызывать восторг, иначе это отказИспытательные проекты: оплачиваемые задания от 4 дней до 3 месяцев, чтобы убедиться в совместимостиНайм через продукт: лучшие клиенты, которые увольняются, чтобы присоединиться к вамЗарплаты на уровне верхнего рынка: 95-й+ процентильМаленькая (<15 человек) команда старших дженералистов: минимум джуниоровКультура и ценности: поддерживайте живой документ о культуре и живите по немуНизкое эго, высокое доверие: доверие = скорость, ответственностьНезависимость, упорство и устойчивость: игнорируйте стандартные советы VC, проявляйте настойчивостьРадикальная прозрачность и подотчётность: стена задач, демонстрации и обсужденияФокус на пользователе: работайте в тесном контакте с пользователями, отмечайте их, радуйтесь обратной связиКомандный дух, скорость: получайте удовольствие, устраивайте выезды, избегайте выгоранияОперацииПочти никаких совещаний: «глубокий фокус» — строить, а не обсуждать строительствоИИ-шеф персонала: автоматизация исследований, маркетинга и прочего с помощью Gumloop или LindyИИ-поддержка: на данный момент очень хорошо проработана — см. Parahelp и RailwayПозвольте пожарам гореть: чтобы сосредоточиться на критически важных 10%Накопление знаний: Oleve формулирует это как «Не учи одно и то же дважды» — создавайте переиспользуемые шаблоны и плейбукиОчно: либо офис, либо ОЧЕНЬ частые хакатон-недели на AirBnBТехнологии и продуктПростой, скучный технологический стек: shell-скрипты вместо k8s, модульный кодПростой продукт: начинайте с UI-обёртки над одним API-вызовом к LLMFeature Flags / эксперименты: один из ключевых принципов OleveБенчмарки: создавайте первоклассные внутренние оценки для LLM/обвязок. Продвигайте их.
(this section is being updated live - if you are reading this on email, this will be updated on the live blog on Latent.Space. We’re shipping this out so you can just watch the talks without our commentary, but of course we actually want to absorb the lessons using human attention. Come back in a few days.)
(этот раздел обновляется в реальном времени — если вы читаете по email, обновлённая версия будет на сайте Latent.Space. Мы выпускаем это, чтобы вы могли сразу посмотреть доклады без наших комментариев, но, конечно, мы хотим усвоить уроки с помощью человеческого внимания. Загляните через пару дней.)
Gamma: Generalists + Coaches + Culture
Gamma: дженералисты + наставники + культура
Gamma is one of the top 25 consumer AI products in the world, serving 50 million users with a remarkably lean team of only 30 people. CEO Grant Lee attributes it to three pillars: generalists, player-coaches, and brand/culture of a “small tribe”.
Gamma — один из топ-25 потребительских ИИ-продуктов в мире: 50 миллионов пользователей при удивительно компактной команде всего из 30 человек. CEO Grant Lee объясняет это тремя столпами: дженералисты, играющие тренеры и бренд/культура «маленького племени».
Gumloop: Extreme Hiring, No Meetings, Automate Everything
Gumloop: экстремальный найм, никаких совещаний, автоматизация всего
Gumloop was one of the inspirations for Tiny Teams with the stated goal to be a 10-person unicorn. CEO Max explains the extreme lengths he goes to to be super picky, from “product led hiring” to 4 day work trials all over the world.
Gumloop стал одним из вдохновителей концепции Tiny Teams с заявленной целью — стать единорогом из 10 человек. CEO Max рассказывает, на какие крайности он идёт ради сверхтщательного отбора: от «найма через продукт» до 4-дневных испытательных проектов по всему миру.
Bolt.new: Ruthless Prioritization, even with Fires
Bolt.new: безжалостная приоритизация, даже в условиях пожаров
Full disclosure, I am an investor since the Stackblitz days, and we’ve done a podcast with Eric and Itamar, but the story of how Bolt kicked off the “AI Builder” category hitting $20m ARR in 60 days with 15 people is very compelling. CEO Eric says "Focusing on 10% of tasks often yields the majority of desired results, forcing clearer thinking."
Полная прозрачность: я инвестор ещё со времён Stackblitz, и мы записывали подкаст с Eric и Itamar, но история о том, как Bolt запустил категорию «AI-билдеров», достигнув $20M ARR за 60 дней командой из 15 человек, впечатляет. CEO Eric говорит: «Фокус на 10% задач часто даёт основную часть желаемых результатов, заставляя мыслить яснее.»
Oleve: Harvesters vs Cultivators
Oleve: жнецы против садоводов
We previously did a lightning pod with Sid so we were somewhat familiar with the Oleve story, and, fun fact, since then, this tiny team has launched a THIRD multi million dollar product that will be announced soon. (Consumer product studios operate very stealthily out of necessity). Palantir’s philosophy informs this tiny team.
Мы ранее записали блиц-подкаст с Sid, поэтому уже были знакомы с историей Oleve. Забавный факт: с тех пор эта крошечная команда запустила ТРЕТИЙ мультимиллионный продукт, о котором скоро будет объявлено. (Студии потребительских продуктов по необходимости работают очень скрытно.) Философия Palantir лежит в основе этой крошечной команды.
Hassan El Mghari: Simple but Exciting
Hassan El Mghari: просто, но захватывающе
Together.ai raised eyebrows as it is not “tiny”, but Hassan is classically a one man tiny team, and no stranger to the AIE stage. He now boasts 3m users with a small team.
Together.ai вызвала удивление, поскольку не является «крошечной», но Hassan — классический пример команды из одного человека, и он не новичок на сцене AIE. Сейчас у него 3 миллиона пользователей при небольшой команде.
Datalab: Layoffs = Good
Datalab: увольнения = хорошо
Vik is author of Marker and Surya, but there are many open source vision/pdf/OCR custom models and when I invested it wasn’t obvious how something like this could turn into a profitable company — 7 figure ARR with 7 people, serving tier 1 AI labs. Stretching out the “golden period” of startups where high trust and careful, deliberate hiring of senior generalists dominate is key - per Jeremy Howard.
Vik — автор Marker и Surya, но кастомных open-source моделей для обработки изображений/PDF/OCR много, и когда я инвестировал, было неочевидно, как подобный проект может стать прибыльной компанией — семизначный ARR при 7 сотрудниках, обслуживающих ведущие ИИ-лаборатории. Ключевое — растягивать «золотой период» стартапа, когда высокое доверие и тщательный, продуманный найм старших дженералистов играют главную роль — как говорит Jeremy Howard.
Every: Benchmarks are Memes
Every: бенчмарки — это мемы
We think Evals are important, yes, but not enough teams create their own benchmarks to eval models and harnesses to improve their product… and market themselves. Every is “high-taste tester central” and just raised $2m from Reid Hoffman et al. Every’s head of AI Practice Alex Duffy talks about how they see benchmarks and launches AI Diplomacy.
Мы считаем, что оценки важны, но слишком мало команд создают собственные бенчмарки для оценки моделей и обвязок с целью улучшения продукта… и маркетинга. Every — это «центр экспертизы с высоким вкусом», который только что привлёк $2M от Reid Hoffman и других. Руководитель ИИ-практики Every Alex Duffy рассказывает об их подходе к бенчмаркам и запускает AI Diplomacy.
Addendum
Дополнение
There are more Tiny Teams than just the ones we managed to feature of course. Cognition was until recently a team of 80 making well north of $100m, and we’ve been blessed to have Scott Wu come by to tell the story of Devin 1.0 and Devin 2.0. Clearly “Devin 3.0” will involve a VSCode Fork, as everyone, even Amazon, has to do in 2025.
Крошечных команд, конечно, больше, чем мы смогли охватить. Cognition до недавнего времени была командой из 80 человек с выручкой значительно выше $100M, и нам посчастливилось пригласить Scott Wu рассказать историю Devin 1.0 и Devin 2.0. Очевидно, что «Devin 3.0» будет включать форк VSCode, как это приходится делать в 2025 году всем, даже Amazon.
Stay tuned to Latent Space for more Tiny Teams….
Следите за Latent Space — впереди ещё больше крошечных команд…