ИИ не достигнет технологического равенства, он будет только поощрять подходящих людей

Технология равенства всегда порождает аристократию, и это всегда верно.

Автор: Наман Бхансали

Сборник: Deep Tide TechFlow

**Путеводитель по глубокому приливе:**В первые дни появления новых технологий всегда существует иллюзия «технологического равенства»: когда фотография, создание музыки или разработка программного обеспечения станут простыми, исчезнет ли конкурентное преимущество? Объединяя свой личный опыт от маленького индийского городка до MIT и предпринимательскую практику в области расчёта зарплаты в ИИ, основатель Warp Наман Бхансали глубоко раскрывает противоречивую истину: чем ниже уровень технологий, тем выше поднимается потолок отрасли.

В эпоху, когда исполнение стало дешёвым и даже может быть «вибекодировано» ИИ, автор считает, что настоящая проблема — это уже не просто распределение трафика, а «вкус», который трудно подготовить, глубокое понимание логики сложных систем и готовность продолжать накапливать проценты в течение десяти лет. Эта статья — не только холодное размышление о предпринимательстве в области ИИ, но и мощный аргумент в пользу закона власти, согласно которому «гражданские технологии ведут к аристократическим результатам».

Полный текст следующий:

Всякий раз, когда новая технология снижает барьер входа, следует тот же прогноз: поскольку теперь это может сделать все, никто не имеет преимущества. Фотоаппараты делают каждого фотографом; Spotify сделал всех музыкантами; ИИ сделал всех разработчиками программного обеспечения.

Эти прогнозы всегда наполовину верны: уровень действительно выше. В создании участвует больше людей, больше выпускает продукты, и всё больше людей присоединяются к конкурсу. Но это предсказание всегда игнорирует потолок. Потолок поднимается быстрее. И разрыв между нижней линией и потолком — то есть между средним уровнем и верхним уровнем — не сужается, а увеличивается.

Это характер законов власти: им всё равно на ваши намерения. Технология равенства всегда порождает аристократию. Каждый раз.

ИИ не исключение и будет вести себя ещё более радикально.

Эволюция рынка

Когда вышел Spotify, он сделал по-настоящему радикальное дело: дал любому музыканту на планете доступ к каналам распространения, которые раньше были доступны только лейблам, маркетинговым бюджетам и большой удачи. В результате музыкальная индустрия произошла взрывной рост: появились миллионы новых исполнителей, а миллиарды новых песен были выпущены. Итог действительно соответствует обещаниям.

Но потом случилось: топ-1% артистов теперь получает большую долю прослушиваний, чем в эпоху CD. Не становиться меньше, а увеличиваться. Больше музыки, больше конкуренции и больше способов находить качественный контент заставили слушателей, которые больше не ограничены географическим положением или местом на полках, приблизиться к топовым произведениям. Spotify не добился того же в музыке, он только усугубил этот турнир.

Та же история происходит в письме, фотографии и программном обеспечении. Интернет породил самое большое количество авторов в истории, но также привёл к более жестокой экономике внимания. Больше участников, более высокие ставки, та же базовая схема: очень небольшое количество людей получает подавляющее большинство ценности.

Мы были удивлены, потому что привыкли мыслить линейно — ожидаем, что прирост производительности будет равномерно распределен, как при наливании воды в плоский контейнер. Но большинство сложных систем так не работают, они никогда не работают. Распределение закона власти — это не особенность рынка или техническое нарушение доверия, а стандартная установка природы. Технологии не создали его, технологии лишь раскрыли её.

Вспомните закон Клейбера. У всех живых существ на Земле — от бактерий до синих китов, охватывающих весы в 27 порядков величины — метаболическая скорость пропорциональна мощности 0,75 массы тела. Метаболизм китов не пропорционален его размеру. Эта связь является степенным законом и сохраняет высокую степень точности почти у всех форм жизни. Никто не проектировал такое распределение, это просто форма энергии в сложной системе, подчиняющаяся своей внутренней логике.

Рынок — это сложная система, а внимание — это ресурс. Когда трение исчезает — география, площадь на полках и расходы на распределение перестают выступать буфером — рынок сходится к своей естественной форме. Эта схема не является колокольной кривой с нормальным распределением, а степенным законом. История равенства сосуществует с последствиями аристократии, поэтому каждая новая технология застает нас врасплох. Когда мы видим рост прибыли, мы предполагаем, что потолок следует с той же скоростью. Это не так, потолок ускоряется.

ИИ будет двигать этот процесс быстрее и безжалостнее, чем любая предыдущая технология. Итог растёт в реальном времени — любой может публиковать продукт, проектировать интерфейсы и писать производственный код. Но потолок тоже растёт, и растёт быстрее. Вопрос в том: что именно определяет вашу окончательную позицию?

Когда исполнение становится дешёвым, эстетика становится сигналом

В 1981 году Стив Джобс настаивал, что плата внутри оригинального Macintosh должна быть эстетически привлекательной. Не внешний вид, а интерьер — та часть, которую клиент никогда не увидит. Его инженеры считали его сумасшедшим. Но он не был сумасшедшим. Он понимает то, что легко списать на перфекционизм, но на самом деле это ближе к какому-то доказательству: то, как ты делаешь всё, — это и то, как ты делаешь всё. Человек, который может сделать скрытую часть красивой, не в качестве исполнения, а в том, что он не может терпеть выпуск дефектных продуктов с точки зрения личности.

Это важно, потому что доверие трудно установить, но его легко подделать за короткое время. Мы постоянно проводим эвристики, пытаясь понять, кто действительно исключительный, а кто просто ведёт себя неуверенно. Квалификация полезна, но их можно манипулировать; Происхождение (родословная) полезно, но может передаваться по наследству. Что действительно сложно подделать — это Вкус — настойчивое, наблюдаемое, высокое соблюдение определённого стандарта, которого никто не требует. Джобсу не нужно было делать плату такой красивой. Он это сделал, и сам факт говорит, что он сделает там, где ты не видишь.

В течение большей части последнего десятилетия этот сигнал был частично замаскирован. На пике SaaS (примерно с 2012 по 2022 год) исполнение стало настолько стандартизированным, что распределение стало действительно дефицитным ресурсом. Если вы сможете эффективно привлекать клиентов, строить торговые машины и соблюдать «Правило 40» — сам продукт почти не важен. Если ваша стратегия выхода на рынок достаточно сильна, вы можете выиграть с посредственным продуктом. Сигналы, посылаемые эстетикой, заглушаются в шуме индикаторов роста.

ИИ произвел революцию в соотношении сигнал/шум. Когда любой может создать функциональный продукт, красивый интерфейс и рабочую кодовую базу за один день, «полезность в использовании» чего-то уже не является отличительной чертой. Вопрос в том: действительно ли эта штука лучше? Знает ли этот человек разницу между «хорошим» и «безумно великим»? Даже если никто не заставляет их, достаточно ли они заботятся, чтобы преодолеть этот последний разрыв?

Это особенно актуально для бизнес-критически важного программного обеспечения — тех, что занимается расчётом заработной платы, соблюдением требований, данными сотрудников. Это не те продукты, от которых можно отказаться в следующем квартале. Затраты на переключение реальны, режимы отказа серьёзны, и за последствия несут ответственность те, кто внедряет систему. Это значит, что они запускают все эвристики доверия перед регистрацией. Эстетически привлекательный продукт — один из самых громких сигналов, которые можно отправить. Там говорится: люди, которые его построили, очень внимательны. Им важно то, что вы видите невооружённым глазом, а значит, им важно и то, чего вы не видите.

В мире, где исполнение дешево, эстетика — это доказательство работы.

Что вознаграждается за новый этап

Эта логика всегда была верна, но за последнее десятилетие рыночные условия сделали её почти незаметной. Когда-то самые важные навыки в индустрии программного обеспечения даже не были связаны с самим программным обеспечением.

В период с 2012 по 2022 год была окончательно утверждена основная архитектура SaaS. Облачная инфраструктура дешёвая и стандартизирована, а инструменты разработки становятся более зрелыми. Создать функциональный продукт сложно, но это «решённая сложность» — вы можете сделать это через набор, следовать установленной модели и достичь линии передачи, если у вас достаточно ресурсов. Что действительно редко — это то, что отличает победителей от посредственныхРаспределительная мощность。 Можете ли вы эффективно привлекать клиентов? Можете ли вы установить повторяющиеся продажи? Достаточно ли вы знаете об экономике единиц, чтобы подлить масла в огонь роста в нужный момент?

Большинство основателей в этой среде — из сферы продаж, консалтинга или финансов. Они знают всё о метриках, которые десять лет назад казались небесной книгой: Чистое удержание суммы (NDR), Средняя стоимость контракта (ACV), Магическое число, Принцип 40. Они живут в электронных таблицах и аудитах продаж, и в этом контексте они действительно делают всё правильно. Пик SaaS породил основателей SaaS на их расцвете. Это рациональная эволюционная адаптация.

Но я чувствовал себя задыхающимся.

Я вырос в маленьком городке в Индии, штате с населением 250 миллионов человек. В Индии ежегодно поступают в Массачусетский технологический институт (MIT) всего около трёх студентов. Без исключения все они поступают из дорогих подготовительных школ в Дели, Мумбаи или Бангалоре — тех самых учебных заведений, построенных специально для этой цели. Я был первым человеком в истории своего штата, кто поступил в MIT. Я упоминаю это не для того, чтобы похвастаться, а потому что это миниатюрная версия аргумента из этой статьи:Когда порог входа ограничен, родословная предсказывает исход; Когда вход открыт, всегда побеждают глубокие люди. В комнате, полной знаменитостей, я — фишка, которая выигрывает глубиной. Это также единственный способ, который я знаю для ставок.

Я изучал физику, математику и информатику, и самые глубокие инсайты в этих областях пришли не из оптимизации процессов, а из того, что увидели истину, которую другие упускали. Моя магистерская диссертация была посвящена смягчению Ragggler в распределённом обучении машинному обучению: как оптимизировать это ограничение, не жертвуя общей целостностью, если некоторые компоненты отстают при масштабном запуске системы.

Когда я изучал предпринимательский мир в начале своих двадцатых, я увидел картину, где все эти глубокие прозрения казались несущественными. Рыночная премия даёт «выход на рынок», а не сам продукт. Создание чего-то технически превосходящего может показаться наивным — это воспринимается как нарушение «настоящей игры» (то есть приобретения, удержания и скорости продаж).

Затем, в конце 2022 года, ситуация изменилась.

То, что показывает ChatGPT — более интуитивно и шокирующе, чем годы научных статей — это то, что кривая изменилась. Включена новая S-кривая. Фазовые переходы не вознаграждают тех, кто лучше всего адаптирован к предыдущей фазе, а скорее те, кто видит бесконечные возможности новой фазы до того, как другие увидят цену.

Поэтому я уволился с работы и основал Warp.

Эта ставка очень конкретна. В США существует более 800 налоговых агентств — федеральных, штатных, местных — каждое со своими требованиями к подаче деклараций, сроками и логикой соблюдения. Нет API, нет программных интерфейсов доступа. Десятилетиями каждый поставщик зарплаты справлялся с этим одинаково: нагружая людей. Тысячи экспертов по комплаенсу вручную пользуются этими системами, которые никогда не были разработаны для масштабной работы. Традиционные гиганты — ADP, Paylocity, Paychex — построили полноценную бизнес-модель вокруг этой сложности, и вместо того чтобы решать проблему, они впитывали её в число сотрудников и перекладывали расходы на клиента.

В 2022 году я вижу, что агенты ИИ всё ещё уязвимы. Но я также вижу кривые улучшения. Человек, глубоко вовлечённый в крупномасштабные распределённые системы и наблюдающий за развитием моделей вблизи, может сделать точную ставку: тогда хрупкая технология станет невероятно мощной через несколько лет. Так что мы ставим на то: построить платформу с ИИ, исходя из первых принципов, начиная с самого сложного рабочего процесса в категории — такого, который традиционные гиганты никогда не смогли бы автоматизировать из-за архитектурных ограничений.

Теперь эта ставка обналичивается. Но общая картина такова:Распознавание шаблонов。 Технические основатели эпохи ИИ не только обладают инженерными преимуществами, но и обладают имиПонимание преимуществ。 Они могут видеть разные точки входа и делать разные ставки. Они могут посмотреть на систему, которую все по умолчанию считают «постоянно сложной», и спросить: что нужно, чтобы достичь настоящей автоматизации? Затем главное — чтобы они могли самостоятельно создать ответ.

Гегемон вершины эпохи SaaS — рациональный оптимизатор в условиях ограничений. ИИ снимает эти ограничения и устанавливает новые. В новой среде ограниченные ресурсы уже не связаны с распределением, а с умением видеть, что возможно — и эстетикой и убеждениями, которые формируют их до тех стандартов, которыми они должны быть. Но есть третья переменная, которая решает всё, и именно в ней большинство основателей эпохи ИИ совершают катастрофические ошибки.

Длительная игра на высокой скорости

Сейчас в предпринимательском кругу популярен мем: у тебя есть два года, чтобы выбраться с вечного дна. Быстрое строительство, быстрое финансирование — либо выход, либо завершение.

Я понимаю, откуда берётся такой подход. Скорость эволюции ИИ вызывает у людей ощущение своего рода экзистенциального кризиса, и окно для этой волны кажется крайне узким. Молодые люди, которые видят истории о мгновенной славе в Твиттере, воспринимают как должное, что суть игры — скорость — побеждают те, кто бежит быстрее всех за короткое время.

Это верно в совершенно неправильном измерении.

Скорость исполнения действительно критична. Я был в этом убеждён — это даже было выгравировано в названии моей компании (Warp). НоСкорость исполнения отличается от короткого зрения. Основатели, способные создать самые ценные компании в эпоху ИИ, — это не те, кто зарабатывает деньги за двухлетний спринт. Это те, кто бежит десять лет и получает сложные проценты.

Ошибка недальновидности заключается в том, что самые ценные вещи в программном обеспечении — личные данные, глубокие отношения с клиентами, реальные затраты на переключение, экспертиза в области регулирования — накапливаются годами и не могут быстро воспроизводиться, независимо от того, сколько капитала или возможностей ИИ привезут конкуренты. Пока Warp обрабатывает расчёт заработной платы для многоштатных компаний, мы собираем данные о соблюдении требований в тысячах юрисдикций. Каждое урегулированное налоговое уведомление, каждое рассмотренное дело о границах, каждая завершённая регистрация в государственном правительстве штата обучают систему, которую со временем становится всё труднее воспроизводить. Это не функциональная точка, это ров, и он существует потому, что мы пахали достаточно глубоко с чрезвычайно большой массой, чтобы создать массовую плотность.

Этот сложный процент не виден в первый год. на втором курсе. К пятому году всё сводится к игре.

Фрэнк Слутман, бывший генеральный директор Snowflake, который создал и масштабировал больше программных компаний, чем кто-либо ещё, выразился просто: привыкай к «дискомфорту». Не для бега, а как постоянное состояние. Ранний «туман войны» стартапов — ощущение дезориентации, неполная информация и необходимость принимать решения — не исчезнет через два года. Она просто развивается, и новые неопределённости заменят старые. Основатели, которые могут выжить, — это не те, кто нашёл уверенность, а те, кто научился ясно двигаться в тумане.

Строить компанию крайне жестоко, и эту жестокость трудно донести до тех, кто этого не делал. Вы живёте в постоянном лёгком страхе, который время от времени сопровождается более высоким уровнем ужаса. Вы принимаете тысячи решений, имея неполную информацию, зная, что серия плохих решений приведёт к концу. «Мгновенные успехи», которые вы видите в Твиттере, — это не только исключения в распределении законов о власти, но и крайности в исключениях. Оптимизировать стратегию на основе этих примеров — это как тренироваться к марафону, изучая результаты тех, кто пробежал не в ту сторону и по ошибке пробежал 5 км.

Так зачем же это делать? Не ради комфорта, не из-за высоких шансов на победу. Потому что для некоторых людей не делать этого не кажется, что они действительно живут. Потому что единственное, что хуже страха «построить что-то из ничего» — это молчаливое удушье от «никогда не пытаться».

И — если вы правильно поставите, если видите правду, которую другие не оценили, если вы будете выполнять это с эстетикой и убеждённостью в течение длительного времени — результат будет не только финансовым. Ты создаёшь что-то, что действительно меняет то, как люди работают. Вы создаёте продукт, который людям нравится использовать. В бизнесе, который вы построили своими руками, вы наняли и достигли тех, кто здесь показывает лучшие результаты.

Это проект на десять лет. ИИ не может этого изменить, он никогда не изменит.

То, что изменил ИИ — это потолок, которого можно достичь за последнее десятилетие для основателей, способных выдержать до конца.

Потолок, на который никто не обращает внимания

Итак, с другой стороны, как будет выглядеть программное обеспечение?

Оптимисты считают, что ИИ создаёт изобилие — больше продуктов, больше создателей, больше ценности, распределённой среди большего числа людей. Они правы. Пессимисты утверждают, что ИИ уничтожает ров программного обеспечения — за один день можно воспроизвести всё что угодно, оборона мертва. Они также частично верны. Но обе фракции смотрят в пол, и никто не обращает внимания на потолок.

В будущем появятся тысячи точечных решений — крошечные, функциональные, сгенерированные ИИ инструменты, способные решать узкие задачи. Многие из них даже не создаются компаниями, а разрабатываются отдельными людьми или внутренними командами для решения собственных проблем. Для некоторых категорий программного обеспечения с низким барьером и легко заменяемыми рынок будет по-настоящему демократизирован. Итоги высоки, конкуренция крайне жёсткая, а маржа прибыли такая же слабая, как крылья цикады.

Но дляКритически важное для бизнеса программное обеспечение(Бизнес-критически важное программное обеспечение) — те, что занимаются денежными потоками, соблюдением требований, данными сотрудников и юридическими рисками — это совсем другая история. Это рабочие процессы с очень низкой отказостойкостью. Когда система расчёта заработной платы рушится, сотрудники не получают оплату; Когда налоговая декларация идёт не так, IRS приходит к вам на дверь; Когда выплата по выплате прерывается в период открытого страхования, реальный человек теряет защиту. Человек, который выбирает программное обеспечение, должен нести ответственность за последствия. Это чувство ответственности нельзя передать ИИ, который «вибекодует» днём.

В таких рабочих процессах бизнес продолжит доверять поставщику. Среди этих поставщиков,Динамика «победитель получает всё» будет более радикальной, чем у предыдущих поколений программного обеспечения. Это связано не только с более сильными сетевыми эффектами (хотя так и есть), но и потому, что накапливающееся преимущество платформы, нативной на базе ИИ, которая работает в масштабах, накапливает приватные данные по миллионам транзакций и тысячам соответствующих крайних случаев, делает практически невозможным для поздних пользователей «прыгать на месте». Ров больше не является набором функций, а поле, наказывающее ошибки и качество, которое было достигнуто благодаря поддержанию высоких стандартов эксплуатации со временем.

Это означает, что рынок программного обеспечения будет более интегрирован, чем в эпоху SaaS. Я не ожидаю увидеть 20 компаний с однозначной долей рынка в HR и расчёте зарплаты за десятилетие. Я ожидаю, что две-три платформы займут большую часть стоимости, а длинный список альтернативных решений — это лишь часть пирога. Та же модель будет наблюдаться во всех категориях программного обеспечения, где сложность соответствия, накопление данных и затраты на переключение сталкиваются вместе.

Компании, находящиеся на вершине этих дистрибутивов, будут выглядеть очень похоже: основаны техническими талантами с реальной эстетикой продукта; С первого дня построен на архитектуре, нативной для искусственного интеллекта; Работать на рынках, где действующие гиганты не могут структурно реагировать без ликвидации существующих бизнесов. Они сделали уникальную ставку на инсайты с самого начала — увидели правду о чём-то, созданном ИИ, но ещё не оценено — и держались достаточно долго, пока не стали видимы сложные проценты.

Я описывал таких основателей в абстрактных терминах. Но я очень хорошо знаю, кто он, потому что стараюсь быть им.

Я основал Warp в 2022 году, потому что считаю, что весь комплекс операций для сотрудников — расчёт зарплаты, налоговое соответствие, льготы, адаптация, управление оборудованием, HR-процессы — построен на ручном труде и старых структурах, а ИИ может быть тщательнымзаменёних. Это не улучшение, а замена. Устоявшиеся гиганты строят миллиардные бизнесы, впитывая сложность в свой штат; И мы будем строить наш бизнес, убирая сложность из источника.

Три года подтвердили ставку. С момента запуска мы обработали транзакции на сумму более 500 миллионов долларов и быстро растут, обслуживая компании, которые создают самые важные технологии мира. Каждый месяц накопленные нами данные о соблюдении требований, обрабатываемые крайние случаи и интеграции, которые мы создаём, делают платформу более сложной для копирования и более ценной для наших клиентов. Ров всё ещё находится на ранней стадии, но уже формируется и ускоряется.

Я говорю это не потому, что успех Warp предопределён — в мире распределения степенных законов ничего не предопределено — а из-за логики, которая приводит нас сюда, той же логики, которую я описываю в полном тексте:Увидеть правду. Бурите глубже, чем кто-либо другой. Установить высокий стандарт, который можно поддерживать без внешнего давления. Держитесь достаточно долго, чтобы убедиться, что вы правы.

Выдающиеся компании в эпоху ИИ будут строиться теми, кто понимает следующее: доступ никогда не был дефицитным ресурсом, инсайт — это дефицит; Исполнение никогда не было ровом, эстетика — да; Скорость никогда не была преимуществом, глубина — да.

Закон власти не заботится о ваших намерениях. Но он вознаграждает правильные намерения.