Мы живем в золотой век AI, но в самом его начале. Чтобы в этом убедиться, взгляните на home screen вашего смартфона. Сколько из установленных приложений — AI-native? Сколько разработаны с помощью AI-инструментов для кодинга? 

Скорее всего, не так много. Возможно даже ноль, если не брать в расчет ChatGPT, Grok и аналоги. Но где AI-native календарь? Где AI-native социальные сети? 

Теперь вспомните переход от веба к мобильным приложениям: тогда за пару лет почти все ключевые сервисы — соцсети, мессенджеры, почта — создали мобильные версии. С AI такого пока не произошло. 

Это значит, что сейчас есть колоссальные возможности: мы еще не начали по-настоящему менять способы работы с помощью AI. Пока что мы просто меньше гуглим и больше используем промпты. Но это точно не все. 

Вы читаете сокращенный и адаптированный перевод заметки Эндрю Чена, эксперта в области роста продуктов, партнера венчурного фонда Andreessen Horowitz.

Очевидно, AI изменит не только продукты, но и процесс создания продуктовых компаний. Но как именно это произойдет, пока неясно. Вот ключевые вопросы, на которые пока нет однозначных ответов.

Нужно ли стартапам будущего меньше (или больше) сотрудников?

AI может дать 1000-кратный прирост эффективности. Возможно, один человек, управляющий AI-агентами, сможет заменить целую компанию, создав бизнес на миллиард долларов. 

Но есть и другая сторона: AI пока не справляется с некоторыми задачами (например, с тем, что касается вкуса, а значит нравится пользователям). Поэтому стартапам все равно придется нанимать много людей — например, дизайнеров.

Как защитить продукт, если конкуренты могут скопировать его за день?

Если AI делает разработку невероятно быстрой и простой, конкуренты смогут почти мгновенно копировать фичи. Как создать конкурентное преимущество в таких условиях? 

Опыт потребительских приложений показывает: в условиях, где продукты мало различаются технологически, решающими становятся рост и сетевые эффекты. Но, возможно, в мире AI ключевым станет умение быстро запускать новые фичи и продукты. 

Долгосрочное преимущество могут получить проекты с горизонтом в несколько лет и высокими капитальными затратами — например, в космических технологиях или B2B-оборудовании. Такие продукты сложнее скопировать, и успех будет зависеть от глубокого понимания рынка и бренда.

Для софтверных продуктов важнее всего может оказаться бренд и скорость выхода на рынок, а не уникальность технологии. Но построить крупный и устойчивый бизнес таким образом будет значительно сложнее.

Создание стартапов станет дешевле или дороже?

Создание базовых AI-моделей требует огромных вложений в инфраструктуру. Но сама разработка приложений теоретически может стать быстрее и дешевле. 

При этом рост и дистрибуция по-прежнему стоят дорого: привлечение пользователей может обойтись в миллионы долларов. Чем больше продуктов конкурируют за внимание людей, тем дороже стоит рост. Возможно, именно стоимость привлечения пользователей останется ключевым ограничителем.

Как организовать команду будущего?

Сегодня мы привыкли к разделению ролей: инженер, дизайнер, продакт. Но если AI может создавать софт по текстовому описанию или прототипу, нужны ли такие границы? Возможен сценарий, где эти функции сливаются в одну. Процесс становится полностью мультимодальным: идея → текстовое описание → готовый продукт.

Исторически структура труда уже менялась не раз: раньше были семейные мастерские, затем — фабрики и корпорации, недавно появились платформы для фрилансеров (например, курьеров). AI может стать следующим этапом этой эволюции, но пока непонятно, каким именно.

Останется ли Сан-Франциско центром технологического мира

Кремниевая долина стала центром мира технологий благодаря концентрации талантов, капитала и знаний. Эти преимущества остаются, но они уже не так сильны, как раньше. С одной стороны, таланты уезжают в Нью-Йорк и другие города, а с другой, знания распространяются через подкасты, Substack и другие медиа.

Если создавать продукт станет так же легко, как контент, фаундеры смогут работать из любой точки мира — как ютуберы или стримеры. В таком случае предприниматели будущего будут распределены глобально, а не сосредоточены в одном месте.

Как изменится венчурный капитал

Долгое время венчурный капитал концентрировался вокруг лучших выпускников Стэнфорда и соседних городов, полных технологических специалистов. Но что произойдет, когда создавать новые продукты и тестировать их на рынке станет невероятно легко? Если люди будут готовы платить, продукты могут стать прибыльными с первого дня — особенно, если их смогут делать всего один или два человека, без больших расходов.

Что произойдет, если подобные продукты будут создаваться по всему миру? Возможно, венчурный капитал станет более распределенным и будет использоваться не для покрытия рисков, а для масштабирования. В результате капитал может стать более доступным и глобальным, а не сконцентрированным только в одном регионе.

Также может исчезнуть привычное деление на раунды: pre-seed, seed, Series A/B/C. Возможно, эти этапы сольются, и продукты смогут сразу перепрыгивать от нуля к масштабированию.

***

Прелесть этих вопросов в том, что современная IT-индустрия существует всего несколько десятилетий.

Такие явления как венчурный капитал, мобильные технологии, интернет, появились относительно недавно. Поскольку все произошло так быстро, можно легко представить, что в ближайшие несколько лет ситуация снова изменится.

Исторический прецедент

История уже знает моменты, когда технология меняла структуру бизнеса. 

Например, в 1700-х британский кузнец мог работать в мастерской при доме, вся семья участвовала в производстве, а готовые изделия продавались на рынке маленькими партиями.

Позже, в 1800-е, индустриализация привела к появлению фабрик с большим количеством работников. Для управления такими предприятиями потребовались корпорации, акционеры и профессиональный менеджмент.

AI может стать следующим переломным моментом. Мы движемся от модели «семья организует труд» → «фабрика организует труд» → «AI и вычислительные мощности организуют труд».

Возможные сценарии

При самом хорошем раскладе мы получаем мир, где AI позволяет меньшему числу людей производить больше.

В таком сценарии:

  • AI-нативные стартапы требуют меньше сотрудников
  • Защищенность продуктов достигается через киллер-фичи и технологии, а не только контроль над дистрибуцией и монопольное положение
  • Новые технологии делают создание стартапов еще дешевле
  • Bay Area может остаться центральным технологическим хабом: даже если компании можно создавать из любой точки мира, люди все равно будут ехать в Сан-Франциско за экспертизой и капиталом
  • Венчурный капитал адаптируется и найдет способы зарабатывать на новых возможностях.

Но для каждого из этих пунктов можно найти убедительные контраргументы. В таком случае главными бенефициарами могут стать крупные корпорации, у которых огромные дата-центры, доступ к массивам данных и мощные вычислительные ресурсы. Это приведет к централизации, где сильные игроки становятся еще сильнее, а стартапам становится сложнее пробиться.

Есть и другой вариант: AI может стать просто набором мощных функций, который сам по себе не решает проблему маркетинга и привлечения пользователей. В этом случае крупные компании будут постепенно встраивать AI в свои существующие продукты, делая их все более современными и конкурентными. Со временем они смогут обойти стартапы и вытеснить их с рынка.

Вопрос в том, кто первым получит преимущество: корпорации за счет инноваций или стартапы за счет дистрибуции? Есть шанс, что победа достанется корпорациям.

В целом ближайшие годы станут решающими и определят, что произойдет в будущем. Последние годы мы наблюдали волну AI-исследователей, занимающихся фундаментальными моделями. Эти модели поглотили практически все доступные данные и теперь выходят на плато эффективности — их улучшения становятся все менее значительными.

Дальше на первый план выйдут компании, которые не будут разрабатывать собственные фундаментальные модели, а сосредоточатся на создании прикладных продуктов и сервисов на их основе.

Мы уже видим, как такие продукты проникают в разные сферы: кто-то выпускает отдельные AI-инструменты, а кто-то перестраивает целые отрасли, глубоко интегрируя в них технологии искусственного интеллекта.

Ближайшие годы обещают быть очень бурными.