Perplexity прибирает себе не Apple, а Samsung

Корейский гигант близок к заключению обширной сделки по встраиванию ИИ-помощника Perplexity в свои устройства, сообщает Bloomberg. Из конкретики пока что — предустановка приложения Perplexity на будущие устройства Samsung, а также встраивание его поисковых функций прямо в браузер по умолчанию. Обсуждают и внедрение Perplexity в Bixby, уже существующего помощника Samsung.

Кроме того, Samsung может стать одним из крупнейших инвесторов Perplexity — в ближайшем раунде стартап собирается поднять 500 млн долларов при оценке в 14 млрд долларов. Интеграции покажут уже в этом году, а в следующем можно ожидать, что Perplexity станет помощником по умолчанию в Galaxy S26.

Я ранее писал, что в переговорах с Perplexity была Apple — на мой взгляд, покупка или крупная инвестиция помогла бы гиганту резко поменять курс развития своей Siri и поисковых функций. Однако Apple предпочла заняться переработкой ИИ через внутренние команды, а на WWDC через неделю вообще не будет ничего про AI — говорить будут про дизайн и ребрендинг названий: похоже, теперь индекс будет соответствовать году выпуска, и следующие операционки и устройства будут иметь индекс 26: iOS 26, tvOS 26, iPhone 26.

Тут действительно произошёл некоторый зоопарк с неймингом из-за разных поколений айфонов, часов и более новых устройств типа AirPods и Vision Pro: даже айфон современный — iPhone 16, а последняя iOS — 18. Но и тут первенство за Samsung: это они ещё в 2020 году перешли на нейминг в соответствии с годом выпуска, а не порядковыми номерами продуктов. А теперь Samsung делает стратегические инвестиции в ИИ, пока Apple собирается пропустить ещё один сезон на динамично изменяющемся рынке.

Когда вышел Civil War от A24, мне говорили, что это левацкая пропаганда. А оно во как все развернулось. Пророческий фильм, получается.

Персонализация — это next level в AI ассистентах. Думаю, кто обуздает это на максимум, тот и будет доминировать в следующем витке продуктовой борьбы. Сейчас почти у всех сервисов есть память, но работает она не всегда хорошо, так же можно настроить промпт о себе. Но когда работает, это очень круто. Мне теперь не надо каждый раз объяснять, какая у меня камера и что я юзаю лайтрум для редактирования, тот же Perplexity сразу понимает, что искать нужно объектив с учетом того, что у меня камера Sony, она компактная, поэтому объектив не должен менять весовой баланс и противоречить философии и т.д. Задача сделать так, чтобы работало хорошо всегда и не запоминало всякую дичь из тредов. Пример: я искал как-то что-то про гомеопатию, а потом увидел в памяти "предпочитает гомеопатию". Так быть не должно!

Я не просто промпт инженер. Я промпт инженер промптов, которые пишут промпты

Думаю, все видели свежую статью от AI Research лабы Apple про reasoning в LLM. Если нет, то вкратце: ризонинг на самом деле — не настоящий ризонинг, а просто, грубо говоря, выученные цепочки рассуждений и расход токенов на предсказание этих паттернов. Сетки могут продолжать пытаться рассуждать, даже если в цепочке уже пришли к правильному выводу, просто чтобы сжечь бюджет на рассуждения.

По факту, ребята поставили эксперимент, получили результаты, озвучили интерпретацию. С этим можно не соглашаться, задавать вопросы к дизайну эксперимента, выводам и так далее. Но что делает интернет-общественность? Докапывается до личностей и авторитетов — ad hominem. Почти вся критика, которую я видел, сосредоточена на двух вещах:
— Личность автора: главным автором числится студентка PhD, стажёрка. Да ещё и женщина! Что она себе позволяет? Кто она такая, чтобы делать громкие заявления?
— Apple: компания, у которой нет ни одной своей большой LLM и которая проиграла AI-гонку. Что они себе позволяют? Вот когда сделают что-то серьёзное, тогда и поговорим.

Всё, что нужно знать о поехавших фанатосах.

Что-то много стало воя про то, что люди ведут каналы с помощью GPT. Особенно забавно это слышать на фоне того, что большая часть продуктовых каналов — это откровенная копипаста статей Ленни и Reforge без указания ссылок. А у многих инфлюенсеров и вовсе копирайтеры на ставке сидят. Это другое?

Меня в комментах часто спрашивают, а как конкретно в работе применяю AI штуки.
В последнее время супер активно ревьюю 2-/ 6- pager'ы команды и других команд в рамках всяких stage-gate. Читать текст и давать фидбек весьма накладно по времени, а учитывая, что принципы хорошего пейджера стандартные и общие, сделал проект в клоде, куда загрузил доку по stage-gate, принципам хорошей стратегии и продуктовой разработки, принципам написания хорошего пейджера, примеры таких и дал инструкции для трех типов задач:
- когда прошу клод дать фидбек;
- когда прошу оценить его свой фидбек, чтобы удостовериться, что я не галлюцинирую и объективен;
- инструкции написания финального коммента с фидбеком автору документа.

И в этом проекте просто стартуешь новый чат, прикладываешь пейджер и, надиктовывая собственные мысли по нему, получаешь ответ. Смотришь, копипастишь, правишь, отправляешь.

Теперь хочу сделать агента, к которому дам доступ ребятам, чтобы они сначала об него обстучали, а потом уже мне кидали во имя максимально быстрых итераций.

Вот так я делегировал работу ИИ и продолжаю получать свою зарплату. Главное, чтобы начальство не узнало. Oh wait...

К слову о важности ревью пейджеров.

Спасибо @partially_unsupervised за шутку

Почитал интересное эссе «The internet killed general-purpose products. AI will bring them back» (Dan Hock)

Основная мысль:
В последние годы интернет постепенно вытеснил универсальные продукты "для всех". Компании научились делать узконаправленные решения, заточенные под конкретные потребности разных групп клиентов. Но сейчас мы наблюдаем поворот: AI технологи могут вернуть универсальные продукты в нашу жизнь, только теперь они будут гораздо умнее - способны подстраиваться под каждого пользователя и обеспечивать действительно высокое качество.

Как это произошло:
• Раньше универсальные продукты (например, универмаги) были «достаточно хороши» по всем параметрам: ассортимент, цена, качество, опыт покупки. Но такой подход нестабилен — большинство клиентов ценит лишь 1–2 параметра, и компании, которые фокусируются на них, выигрывают конкуренцию.
• Пример: Costco, Walmart, Temu, Shein победили за счёт низких цен; Amazon — за счёт удобства; Nordstrom и D2C-бренды — за счёт качества; локальные магазины — за счёт клиентского опыта. Универмаги умерли, потому что не смогли конкурировать с нишевыми игроками.
• Этот тренд наблюдается не только в ритейле, но и в других сферах — медиа (YouTube/TikTok для персонализации, Голливуд и спорт для массового опыта, престижное ТВ для интеллектуалов) и образовании (университеты теряют позиции из-за онлайна и специализированных программ).

Почему так происходит:
• Считается, что побеждают либо очень крупные, либо очень мелкие компании («barbell effect»), а середина вымирает. Автор считает это объяснение неполным.
• По Майклу Портеру, чтобы выиграть, компания должна иметь:
• Ярко выраженное ценностное предложение
• Специализированную цепочку создания ценности
• Умение делать выбор (trade-offs), от чего-то отказываться ради фокуса
• В зрелых индустриях появляются кластеры компаний, каждая из которых оптимизирует свой параметр, а те, кто остаётся «посередине», вымирают.

Что изменит AI:
• За последние годы интернет открыл новые горизонты в распространении товаров и услуг, что привело к появлению узкоспециализированных продуктов.
• Сейчас AI делает следующий шаг: он не просто меняет способы доставки, а переосмысливает сам продукт. Теперь можно создавать решения, которые подстраиваются под каждого покупателя и сочетают в себе всё лучшее — от качества до удобства.
• Возьмём розничную торговлю: благодаря AI тот же Amazon сможет предложить каждому именно то, что ему нужно. Больше не придётся выбирать между премиальным магазином и масс-маркетом.
• В сфере медиа мы увидим площадки, которые будут создавать контент специально для вас, не жертвуя при этом качеством и не теряя широкий охват.
• А в образовании умные AI-наставники смогут учить каждого студента индивидуально, причём гораздо эффективнее, чем традиционные вузы или онлайн-курсы. Они также лучше справятся с оценкой знаний.

Главный вывод:
AI возвращает эру универсальных продуктов, только теперь они смогут быть одновременно отличными по разным параметрам, устраняя необходимость жёстких компромиссов между качеством, удобством, персонализацией и масштабом. Это приведёт к новой централизации рынков вокруг крупных AI-универсалов

зашел тут на реддит и наткнулся на пост который прям в точку попадает в сегодняшние разговоры у кулера между разработчиками. чувак расписывает как он теперь с claude code вообще не кодит сам а просто говорит чего хочет и все готово. и самое жесткое что это реально работает

вот прям цитата из поста: он пишет что теперь не будет нанимать людей под конкретные языки типа питон разработчик или реакт разработчик. теперь важно только умение решать проблемы а на чем писать уже пофиг. и еще говорит что за неделю сделал десктопное приложение которое откладывал 10 лет. за неделю!

в комментах конечно срач знатный. кто то пишет что это все хайп и на реальных проектах ai сливает. другие рассказывают как уволили целые команды и теперь один человек с ai делает работу за десятерых. особенно зацепил коммент от архитекта который написал что 90 процентов его навыков теперь стоят ноль долларов а оставшиеся 10 процентов выросли в цене в 1000 раз

еще один чувак в комментах написал что раньше тратил выходные на написание saas сервисов и зарабатывал по 4к евро в месяц. теперь может сделать такое же приложение за выходные но так могут еще 20 миллионов человек с claude code. так что теперь если повезет заработает тысячу евро в год. жестко

кстати про дизайнеров тоже пишут. figma make уже делает брендинг ui и готовые сайты. автор поста говорит что через год вообще не понимает зачем ему будет нужен дизайнер

самое дикое что многие в комментах до сих пор в отрицании. типа да это только для простых проектов работает а на энтерпрайзе все сложно. но другие отвечают что уже видели как компании увольняют целые отделы и оставляют пару человек с ai

в общем картина вырисовывается печальная. это реально происходит прямо сейчас а не через 5-10 лет как многие думают. да и я сам недавно в кулуарах вастрик кэмпа слышал несколько разговоров разработчиков про это в духе уже думал что будешь делать дальше и пока что самый уверенный ответ звучит как ну наверное вместо погонщика разработчиков стану погонщиком нейронок. люди пока даже не готовятся к тому что их ждет

единственное что радует так это комменты про то что все равно нужны будут люди которые понимают архитектуру систем девопс и могут решать сложные проблемы. но это скорее звучит как утешение для сеньоров

Пока все кричали, что продакты не нужны, пришли нейронки и показали, что они самые нужные

Кстати, хорошее обьяснение процесса из комментов. Кодеры исчезнут, останутся инженеры.

В связи с уходом важных спецов из Open AI в Meta, на фоне слов Альтмана о том, что Open AI нельзя бросить ради денег или чего-то другого, ибо они дают гораздо большее, хочу сказать следующее: гордыня не предшествует падению, она и есть падение.

Кстати, про Stage-Gate. За последние пару недель было несколько оч похожих разговоров, вся суть которых сводилась к тому, что Stage-Gate это модель/процесс корпораций, а в "реальном" мире его нет и он не нужен.

В целом, это так и есть, тяжело поспорить, ибо это реально процесс, который берет корни из интерпрайза, где была задача научиться управлять продуктовым портфелем, зафиксировать правила игры и принимать решение об инвестировании.

С другой стороны, я не согласен с этим. Во первых, корпорации это все таки реальный мир, а не воображариум доктора Парнаса. Во вторых, когда говорят про "реальный" мир, обычно, имели ввиду мир tech стартапов и VC, но там работают те же принципы, ибо все инвесторы все так же управляют своим продуктовым портфелем, прозрачные правила игры важны для улучшения инвест климата, а решения об инвестировании все так же нужно принимать.

Я, конечно, не эксперт в этой области и ни разу на это не претендую, но мне повезло побывать с обеих сторон этого мира: со стороны тех, кто приходит за инвестициями, со стороны тех, кто их дает. Ну и постоянно общаюсь с людьми из этих миров.

Жизненный цикл стартапа очень сильно привязан к стадиям фандрейзинга:

Pre-Seed
Кто инвестирует: основатели, FFF (Friends, Family, and Fools), бизнес-ангелы, микро-фонды
Инвесторы хотят видеть подтвержденную проблему с доказательствами того, что она реально болит клиентов, глубокое понимание рынка и то, что фаундер уже серьезно покопался в теме. Деньги идут на создание прототипа, интервью с клиентами, валидацию гипотез.
Чем более успешный основатель, тем легче поднять раунд. На этой стадии чаще инвестируют в команду, а не в продукт.

Seed
Кто инвестирует: seed-фонды, бизнес-ангелы, early-stage VC
Создание MVP и доказательство product-market fit. Нужны первые платящие клиенты, работающая unit economics, воспроизводимый процесс продаж. Деньги на развитие продукта и команды.

Series A/B/C+
Кто инвестирует: классические VC-фонды, growth-фонды, стратегические инвесторы
Series A - доказанная масштабируемость и расширение рынка. Series B - лидерство на рынке и несколько векторов роста. Series C+ - путь к прибыльности и подготовка к выходу. Обычно! Часто бывает, что это доливание топлива в растущую компанию с устойчивой бизнес-моделью.

IPO
Кто инвестирует: публичные рынки
Экзит, когда компания достигла значительных размеров с предсказуемым ростом.

Аналогия с классическим Stage-Gate
Если посмотреть на эти стадии через призму продуктового stage-gate, то получается почти идеальное соответствие:

Pre-Seed → Discovery - подтверждение гипотез, проектирование решения, тестирование без полноценной разработки

Seed → Delivery - создание MVP, тестирование с пользователями, вывод продукта на рынок с ключевой целью доказать P/M Fit

Series → Scale - масштабирование доказанного ранее P/M Fit, расширение на новые рынки и сегменты, оптимизация процессов для устойчивого роста

Все эти критерии не жесткие и зависят от экономических циклов. Когда денег много и они дешевые - инвесторы готовы рисковать на более ранних стадиях. Когда денег мало и они дорогие - даже на seed уже требуют серьезный traction. А при хайпе вокруг технологий (как сейчас с AI) инвестируют из FOMO.

В последние годы все больше появляется фондов, которые специализируются именно на ранних стадиях - high risk, high reward.

И еще одна штука про Gen AI. Раньше чтобы показать что твоя технология работает, нужно было потратить кучу времени и денег. Теперь можно довольно быстро накидать работающий прототип с помощью AI. Поэтому вопрос "а сможете ли вы это вообще сделать?" стал менее актуальным. Зато куда важнее стало "а зачем это нужно пользователям?" и "чем вы отличаетесь от остальных?".

В итоге получается, что stage-gate в стартапах есть, просто он не формализован. Это система, которая выстроилась у инвесторов годами практики, и она работает по тем же принципам, что и в корпоративном мире.

Узнал, что ребята пошли дальше. После поста про автоматизацию оценки пейджеров оказывается команда не остановилась на документации. Загнали в GPT еще и дамп всех постов с моего канала и сделали себе Адам-бота.

Забавная ирония - я тут пишу про то, как AI заменяет разработчиков, а сам оказывается усердно размечаю данные для собственной замены. Главное в резюме не забыть указать опыт AI-тренера.

Этот пост был написан новым браузером от Perplexity без моего вмешательства created with Comet Assistant

Почему роадмапы с диаграммами Ганта — это самообман

Недавно на митинге увидел роадмап на полгода с диаграммой Ганта. Это один из лучших способов спровоцировать у меня бомбежку. Каждая фича была расписана по неделям, с зависимостями и milestone'ами. Могло показаться красиво и профессионально. Жаль только, что с реальностью это имело общего примерно столько же, сколько астрология с астрономией.

❌ Проблема не в диаграмме Ганта, а в головах

Основная проблема таких роадмапов — мы планируем output вместо решения проблем. Вместо того чтобы сфокусироваться на том, какую проблему решаем и как, мы детально расписываем, когда выкатим какую фичу. Это как планировать маршрут в тумане с точностью до метра.

📊 Математика планирования проста:
• Спринт (2 недели) — ~80-90% точности
• Квартал — ~60-70%
• Полгода и больше — астрология, а не планирование

📉 Почему диаграммы Ганта вредят продукту

Ложная детализация. Чем больше деталей в долгосрочном плане, тем больше иллюзия контроля. Но детализация ≠ точность.

Игнорирование неопределенности. Мы живем в мире неопределенности, а диаграммы Ганта создают видимость, что все предсказуемо.

Жесткость системы. Когда план детальный, его сложно менять. А менять приходится постоянно.

Фокус на процессе вместо результата. Команда начинает выполнять план ради плана, а не решать проблемы пользователей.

✅ Правильный подход: стратегическое мышление

Используйте принципы хорошей стратегии:

1️⃣ Диагностируйте корневую проблему — не симптомы. В чем реальная причина того, что не работает?

2️⃣ Выберите фокус — стратегия это в первую очередь выбор того, что НЕ делать. Максимум 3-5 ключевых ставок.

3️⃣ Определите принцип решения — не конкретные фичи, а подход. КАК будем решать проблему?

4️⃣ Используйте Now Next Later структуру:

🎯 Было vs Стало

❌ БЫЛО (планирование фич):

Q1: 
• Недели 1-3: Редизайн главной страницы
• Недели 4-6: A/B тест новых кнопок
• Недели 7-9: Интеграция с аналитикой
• Недели 10-12: Мобильная оптимизация

Q2:
• Недели 13-17: Новый онбординг
• Недели 18-22: Push-уведомления

✅ СТАЛО (планирование результатов):

🔥 Диагноз: Конверсия из регистрации в активного пользователя упала с 35% до 22%. Основная проблема — пользователи не понимают ценность продукта в первые 5 минут.

⚡ Принцип решения: Сокращаем time-to-value — пользователь должен получить первую ценность максимум за 2 минуты после регистрации.

📅 Now Next Later:

▶️ NOW (2 спринта):
Убираем все лишнее из первого экрана, оставляем только ключевое действие. Цель: повысить конверсию в первое действие с 45% до 65%.

⏭️ NEXT (квартал):
Если гипотеза с упрощением сработает — строим персонализированный онбординг под разные пользовательские сегменты. Если нет — тестируем гипотезу про демо-контент.

🔮 LATER (полгода+):
Ставка на retention через выстраивание привычки использования. Конкретные механизмы определим после валидации текущих гипотез.

💡 Заключение

Примите неопределенность как данность. Лучше честно признать, что после квартала план — это гадание на кофейной гуще, чем красиво врать себе и стейкхолдерам детальными диаграммами.

Планируйте результаты и подходы, а не фичи и даты.

В общем, после суток с Comet делюсь впечатлениями:

• Что это вообще такое? Это браузер на базе Chromium, который по сути представляет собой Perplexity, который имеет доступ к твоему браузеру, ибо это теперь и есть браузер, вкладкам в нём и прочему. Это позволяет ему работать в режиме оператора: ходить по сайтам, делать какие-то действия в интернете без твоего участия и т. д.

• Там есть несколько точек взаимодействия:
◦ на главной строка входа, идентичная главной Perplexity
◦ браузерная строка, где можно вбить классическим образом сайт или поисковый запрос, который запустит поиск в обычном режиме (без research или lab)
◦ справа в браузере есть ассистент, который можно вызвать и сделать с ним то же самое, как в голосовом режиме, так и в обычном. Отличие в том, что ещё можно использовать для этого контент открытой вкладки и других тоже
◦ отдельная кнопка для саммаризации контента страницы. Офигенно работает, когда надо саммаризовать видео на каком-нибудь ютюбе

• почему-то не работает экстеншн паролей icloud, который мне крайне необходим, ибо я по умолчанию юзаю сафари и всю экосистему эпла для паролей/ключей, поэтому логиниться приходится каждый раз руками без автоподстановки кредов

• выглядит всё найс. Как я говорил ранее, визуальный язык, который использует Perplexity, мне очень нравится.

Но самое главное! Я не придумал реальных задач, где агентность в браузере мне может быть полезна. Не поиграться, а где реально это мне поможет и я могу это доверить машине. Для поиска я так и так юзаю перплексити. Для саммаризации контента страниц и подобного у меня есть Highlight AI, который к тому же более универсален и имеет доступ к MCP серверам и не ограничен браузером. То есть я не понимаю, где браузер, который сам за меня что-то кликает, может быть полезен на daily основе. Иногда бывают задачи типа заполнить таможенную декларацию для посылок с iherb, но они достаточно редкие. В общем, Comet, похоже, будет у меня просто в доке лежать на тот случай, пока я не придумаю для него задач.