Наконец дошли руки до ноябрьского эссе Бена Томпсона о пользе пузырей.

OpenAI заключает сделки на $1,4 трлн при выручке ~$13 млрд — это пузырь. Томпсон объясняет, почему это хорошо.

Карлота Перес в 2002 году написала классическую работу "Technological Revolutions and Financial Capital". Главная идея: пузыри создают инфраструктуру, которая переживает банкротства инвесторов. Оптоволокно, проложенное обанкротившимися телеком-компаниями в 2000-х, стало бесплатным фундаментом для сегодняшнего интернета.

Hobart и Huber в книге "Boom" добавляют второй тип пользы — когнитивную координацию. Пузырь работает как механизм синхронизации: множество людей одновременно движутся в одном направлении. Dotcom-эра породила XMLHttpRequest (Microsoft создал его, чтобы убить Netscape, а получился фундамент для веб-приложений) и переход на Linux/x86 вместо дорогих Sun-серверов.

Проблема AI-пузыря: GPU устаревают за 5 лет — это не железная дорога и не оптоволокно. Львиная доля денег идёт Nvidia, но чипы не остаются полностью самортизированными активами, которыми можно пользоваться бесплатно десятилетиями.

Но есть два направления с долгосрочной отдачей. Первое — производство чипов. TSMC и Samsung строят заводы в США, правительство стало акционером Intel. Зависимость от Тайваня начинает снижаться.

Второе — энергетика. Здесь самое интересное: узкое место уже не чипы, а электричество. CFO Microsoft на earnings call: «Последние несколько лет мы испытывали дефицит не GPU или CPU как таковых — нам не хватало пространства и энергии». CEO Amazon говорит то же самое.

Генерация электричества в США стагнирует 20 лет. AI создаёт одновременно экономический стимул (нужно больше энергии) и политический (давление убрать бюрократические барьеры). Если пузырь профинансирует строительство новых мощностей, а потом инвесторы обанкротятся — дешёвая энергия останется навсегда.

Когнитивная часть AI-пузыря уже работает. Substrate пытается создать новый тип литографии в Америке. Extropic делает чипы на основе вероятностной энтропии вместо бинарных вычислений. Без пузыря такие проекты не получили бы финансирование.

Альтернатива пузырю — стагнация. До AI технологии стали скучными: Big Five поделили рынок, стартапы превратились в конвейер SaaS с низким риском. AR/VR развивались как строчка в бюджете Meta и Apple, а не через экосистему стартапов. Результат — медленный прогресс.

Томпсон завершает интересной мыслью: у AI-пузыря есть квазидуховный элемент. Люди в лабораториях верят, что строят бога. Это объясняет инвестиции в модели, которые никогда не окупятся, прежде чем их обгонят следующие. Можно не соглашаться с политическими следствиями в виде попыток регуляций, но именно эта вера — драйвер всего происходящего.

очень рандомный brain dump по наблюдениям за 2025 год в saas x ai

1. AI больше всего отразился на замещении разработчиков.
занятость среди software developers 22–25 лет упала на ~20% с 2022 (Stanford Digital Economy Lab). атрибуция сложная правда, тут и post-ZIRP коррекция, но coding AI agents точно crossed the chasm.

косвенный прокси - отчет Menlo Ventures: корпоративный AI spending вырос до $7.3B в 2025 (+4.1x YoY).
кодинг это $4B, это 55% всего departmental spend. остальное: IT (10%), marketing (9%), customer success (9%), design (7%), HR (5%).

2. больше задач программистов из 2022 берут не-программисты.
уже видел как CPA строят AI-powered tax filing без бэкграунда в коде или как HVAC-компания пилит свою CRM.

когда стоимость создания близка к нулю, стоимость поддержки теряет значение.

поэтому имхо velocity is your moat bs. ты не обгонишь цикл обратной связи пользователя, который решает свою проблему сам.

3. vibe-coding убил low-code
никто почему-то не обсуждает, какое стремительное замещение / disruption категории произошло за 12 месяцев. Webflow, Retool, Airtable имхо рип. обещали демократизацию, но реальность это lock-in и ограниченная кастомизация. Lovable, Bolt, Replit Agent за 12 месяцев набрали $36B+ combined valuation.
Lovable: с $7M до $84M ARR за 6 месяцев. Replit: с $16M до $252M ARR за год (+15.8x). «старый» low-code рынок — $29B. vibe-coding съел его на глазах.

4. AI-native application layer быстрее забирает рынок у инкамбентов и растут лучше чем AI-native инфра.
стартапы забрали 63% рынка AI-приложений vs 36% год назад.
application layer = $19B из $37B общего spend.
в кодинге стартапы = 71%,
в sales = 78%,
в finance/ops = 91%. инкамбенты держатся только в инфраструктуре (56%) — Databricks, Snowflake, MongoDB выигрывают за счёт интеграций и доверия.

5. бизнес по майнингу вертикальных данных и продаже норм.
все growth-stage вертикальные ent компании охотятся за владельцы данных, которые решают, кому давать эксклюзивный доступ.

пример: Harvey в 2024 пытался купить vLex (поставщик юридических данных), не договорились, в итоге сделали партнёрство с LexisNexis. vLex достался Clio, другой LegalTech-компании.

чего ожидать: консолидация среди поставщиков данных;

вынужденные сделки для AI-стартапов, потерявших доступ к данным;

вертикальные AI-компании начнут объединяться ради общего пула прав на данные.​​​​​​​​​​​​​​​​

6. сервис vs продукт - граница размывается
инструменты настолько глубоко встраиваются в доменные workflows, что начинают напоминать intelligent service providers. сейчас агенты уже умные, но пользователи ещё требуют внедрение с полным сопровождением. инструменты уже умеют больше, чем юзеры способны освоить.
в некоторых индустриях это видно сильнее. AI SecOps стартапы (Aegis AI, Litt Security) называют себя "AI agent companies", но по сути это аутсорсинг compliance officer. AI SEO тулы то же самое.

консалтинг подтверждает тренд. Accenture, Deloitte, EY растут 11–12% в год McKinsey, BCG, Bain растут 5–6%. хотя их только ленивый не закапывал в 2023. execution-first с AI интеграцией побеждает стратегический консалтинг.

forward deployed engineers который хайпует в долине (Anthropic с Accenture анонсировали 300 FDE; и 470к лицензий с Deloiite)
Accenture берёт на себя «налог на ИИ-неграмотность» от лица корпораций. стартапы не могут с этим конкурировать, потому что каждому стартапу приходится выращивать клиента с нуля.
большинству клиентов white-glove не нужен, они хотят просто работающий продукт.

капиталоёмкость растёт не потому что продукт дорогой, а потому что сервисная обёртка обязательна. доля рынка коррелирует с объёмом привлечённого капитала, не с качеством модели. вертикальный AI масштабируется через людей и эксклюзивные данные, не через вирусный рост.

то есть парадокс с первый тейком - нанимать людей надо больше.

Год назад на все предикты Дарио большая часть моих знакомых смотрела, крутя палец у виска. Сейчас почти все мои знакомые SWE, начиная от стартапа и заканчивая бигтехом, пишут руками меньше 20% кода, а всё остальное делает агент. Я сам давно уже не программист, поэтому не показатель, но с появлением Cursor и Claude Code редко пишу код руками. С появлением Opus 4.5 — все 100% кода пишутся им в Claude Code. Более того, я в терминале работаю через Claude Code — настолько лень стало писать bash-команды самому.

https://news.1rj.ru/str/seeallochnaya/3305

Люблю периодически читать статьи в инженерных блогах разных компаний, как они борются с проблемами скейла и нагрузки. И, чаще всего, самые лучшие способы - самые простые.

Вот и OpenAI рассказали, как они скейлят постгрю. Никаких вам атомных часов и спутников на орбите, чтобы обуздать CAP теорему и eventual consistency, а просто напросто набор прокси, шардирование и много read реплик и итог в виде миллионов qps.

https://openai.com/index/scaling-postgresql/

Уже два дня над этим офигевает вся технотусовка

Разработчик из Google DeepMind Энди Коенен сделал сайт с интерактивной картой Нью-Йорка. В изометрии, как будто из классической игры SimCity 3000.

https://cannoneyed.com/isometric-nyc/

Прикол в том, что каждое здание отрисовано в пиксельарт-стилистике при помощи Nano Banana, но взято с реального. И вся карта города взята с реальных планов Google Maps.

Понятно, что разыгралось воображение: погодите, так можно реальный мир через AI-инструменты вот так перенести в любимую игру? До последнего камушка?

Всю эту штуку Энди сделал за пару недель, не написав самостоятельно ни строчки кода. Сайт упал, хостинг пришлось повышать. чтобы справиться с наплывом, личку завалили — теперь думает, как развивать проект дальше.

В сети много нытья про то, что завалили ии слопом open source проекты, расчехлив свой клод код. Я че понять не могу - ныть всем на показ проще, чем в ответ расчехлить свою подписку и фильтрануть все мусорные пул реквесты?

Продолжение мысли про кодинг агентов.

Когда говорят "агенты будут писать код", большинство слышит "агенты заменят разработчиков". Но правильное прочтение другое: работа смещается.

Десятилетиями основная работа в разработке была в переводе. PM формулирует что нужно → дизайнер переводит в макеты → разработчик переводит в код. Каждый этап перевода съедал время и создавал потери. Кто работал в больших командах, знает сколько всего теряется между "что имел в виду PM" и "что в итоге написал разработчик".

Сейчас этап перевода в код схлопывается. Агент берёт задачу, контекст, критерии — и выдаёт работающий код. Но работа никуда не исчезает. Она перетекает на края.

На один край — в начало. Что именно нужно сделать. Какую проблему решаем. Какие ограничения. Как поймём что получилось. Формирование задачи становится важнее, потому что агент действует напрямую из того, что ты ему дал.

На другой край — в конец. Ревью, тестирование, проверка что результат соответствует задаче. Когда агенты выдают много кода быстро, нагрузка на финальную проверку растёт.

И тут интересно посмотреть, кто реально под ударом. Все ждут, что AI ударит по технарям. Но под ударом оказываются конкретные типы людей во всех ролях.

Со стороны продактов — те, у кого всё в голове и всё через личные коммуникации. Они могут быть очень эффективны. Деливерят хорошо, команда их любит, результаты есть. Но цифрового следа не оставляют.

Чтобы агенты помогали, всё должно быть оцифровано. Задачи, критерии приёмки, контекст, связь с фидбеком от пользователей. Не "я разрабу на созвоне объяснил", не "цели со стейкхолдерами на словах согласовал", не "ожидаемые метрики у меня в голове". Агент не может залезть тебе в голову. Агент не был на том созвоне. Агент видит только то, что записано. Если там ребус — он и сделает ребус.

Со стороны разработчиков — те, кто был чистым кодером. Получил спеку, написал код, закрыл тикет. Не вникал в задачу, не понимал зачем это пользователю, не думал о контексте. Просто переводил требования в синтаксис.

Именно этот перевод теперь делает агент. Быстрее и дешевле.

А вот разработчики, которые умеют разбираться в задаче, понимать бизнес-контекст, ревьюить чужой код (включая код агента), находить edge cases, тестировать — становятся ценнее. Потому что именно туда смещается работа.

Получается симметрия. Продакт, который умеет формулировать задачи письменно и оставлять контекст — ценнее того, кто договаривается голосом. Разработчик, который понимает что и зачем он делает — ценнее того, кто просто писал код по спеке.

Навыки, которые раньше считались "мягкими" или "бюрократией", становятся конкурентным преимуществом. А чисто технический навык перевода — обесценивается.

Работа не исчезает. Она требует других навыков. И это касается всех ролей в команде.

Знаете с чего меня выносит каждый раз, когда я об этом вспоминаю? Что десятилетия научного прогресса, исследований и передовых методов добычи энергии сводятся к нагреванию воды

Главное, что я понял из истории выложенных файлов Эпштейна — нетворкинг решает и это супер скилл.

Частая ошибка начинающих пипл менеджеров - думать про команду как про задачу с конечным состоянием. "Вот наймем ещё двоих и команда собрана". Как будто есть момент, когда можно поставить галочку и перейти к следующему пункту.

Такого момента не существует. Команда - это перманентный work in progress. И дело даже не только в найме и увольнениях. Меняется всё одновременно - и люди, и контекст вокруг них.

Условный Вася полгода назад фигачил во все весла, генерил идеи, брал на себя больше. А потом женился, родился ребенок и приоритеты сместились. Он не стал хуже, он стал другим. Ему нужны другие условия, другой темп, может быть другая роль.

А условная Алиса год сидела тихо, делала минимум, была в затяжной депрессии. Потом рассталась с парнем, расцвела и начала генерить одну гениальную идею за другой (не пропаганда расставания с партнерами!). Ей уже тесно в текущей роли, и если ты это не заметишь - она уйдет туда, где заметят.

Параллельно меняется рынок, технологии, пользователи. Компетенции, которые были критичны год назад, могут стать нерелевантными. Человек, который идеально закрывал задачи в одном контексте, может не подходить в новом - и это не его вина и не твоя.

И вот ты как менеджер сидишь с той же "собранной" командой, а она по факту совершенно другая. Состав тот же, люди другие, задачи другие.

Недавно как раз коллега говорит: "раньше думала - вот щас соберем команду и все, а потом поняла что такого момента никогда не наступало. Не было ни одного дня, когда я этим не занималась."

Работа над командой - это как тренировки. Нельзя "дотренироваться". Нельзя прийти в форму и перестать ходить в зал. Это не проект с дедлайном, это стиль жизни. Вопрос только в трекшне - становится лучше или хуже, растут люди или стагнируют, ты замечаешь изменения или нет.

Одна из причин, почему я ненавидел классический SWE - ловить какие нибудь непонятные ошибки, починка которых требовала навыков экзорцизма. Самая частая из них - сегфолт, потому что расчехлять gbd и спускаться в недра ада, чтобы обниматься с чертями, мне не по душе было, я эстет.

Появление AI тулов должно было меня избавить от этого, но вот сижу я с клодом, пишу ему, что надо сделать, а он мне вот такую ошибку выкидывает и тригерит мой ПТСР. "Поскользнулся, упал, очнулся - гипс" и холодный пот по телу.

Когда с утра тебе на почту приходит письмо от антропиков, что вышел опус 4.6 и тебе дали ресерч превью доступ к функционалу роя агентов с p2p координацией.

Пример реального кейса, где Claude тащит.

У нас есть интервью на хард скилы при найме продактов - решаются кейсы. В вики подробный гайд: описание секций и конкретных кейсов для каждой. Провожу в среднем 2 интервью в день, и по ходу дела кейсы эволюционируют - меняю формулировки условий, добавляю уточняющие вопросы, иначе расставляю акценты. Гайд отстал от реальности.

Классический путь: выделить время, покопаться в голове, вспомнить что и как менял, отрефлексировать, переписать. Часа 2-3 минимум, и результат зависит от того, насколько хорошо я помню свои же паттерны.

Что сделал вместо этого: скормил Claude транскрипты записей собеседований и текущий гайд. Попросил проанализировать каждый транскрипт в отдельном субагенте (чтобы не забивать контекст), вытащить как я реально даю кейс - условие, формулировки, на что акцентирую, какие наводящие вопросы задаю. Потом соотнести с тем, что написано в гайде, и выдать конкретные рекомендации что обновить.

Результат точнее, чем если бы делал сам, так как Claude еще нашел паттерны в моем поведении на интервью, которые я не осознавал как систему - просто делал интуитивно. Теперь это задокументировано и воспроизводимо для других интервьюеров.

Время: ~15 минут вместо 2-3 часов.

Свежее эссе Бена Томпсона - Microsoft and Software Survival

Microsoft - следующий бигтех гигант “под прицелом” AI-эры.

AI-написанный код не убьет софтверные компании. Большинство бизнесов не хотят заниматься софтом - это не их кор компетенция. Написать приложение - только начало: поддержка, секурити, комплайнс. Покупают не код, а продукт. Сами софтверные компании станут главными бенефициарами - будут писать больше кода быстрее.

Реальная угроза - конкуренция внутри SaaS. Когда все могут писать бесконечный код через AI, аккуратно разделенная SaaS-экосистема (одна функция = один продукт) рушится. Рост пирога закончился, начинается борьба за него. Все начнут атаковать смежные территории. Создатели моделей станут торговцами оружием.

Microsoft делает ставку на Work IQ - агентный слой поверх Active Directory и корпоративных учетных записей. Логика правильная: они владеют графом “кто, что, где, с кем” внутри организаций. Но per-seat модель обесценивается если число людей в компаниях снижается. Значит надо агрессивно расширять функциональный охват.

Промах Azure на квартале - осознанный выбор. Microsoft аллоцировал GPU в пользу собственных продуктов (M365 Copilot, GitHub Copilot, R&D) вместо Azure. CFO прямо сказала: если бы все GPU пошли в Azure, рост был бы 40%+. Рынок снял $357 млрд за день, но Томпсон считает решение правильным - LTV собственных продуктов выше.

Импликация для рынка облаков: если все гиперскейлеры приоритизируют свои нужды, появляется ниша для чистых “фабрик токенов”. Аналогия с TSMC против фабрик Intel - чистое производство без конфликта интересов. Oracle и независимые облака могут оказаться ценнее, чем казалось.

Вывод Томпсона: софт не мертв, но экосистема SaaS будет перестроена. Microsoft выживет благодаря масштабу и готовности инвестировать вычислительные мощности в себя, а не только продавать их.​​​​​​​​​​​​​​​​