Forwarded from Радиорубка Лихачёва
Ходит денежка по кругу. Триллионный план инвестиций в AI-индустрии
Все инвестируют друг в друга, накачивая капитализацию. Что-то напоминает, да?
Bloomberg опубликовал материал про денежные потоки в AI-экосистеме. И, главное, визуализировал, как эта схема выглядит — получился мем про план эвакуации при пожаре: просто круг со стрелочками и паника «А-а-а-а-а!».
Вот как работает накачка:
— OpenAI за $500 миллиардов закупает GPU у Nvidia
— Nvidia инвестирует обратно в OpenAI до $100 миллиардов
— OpenAI заключает облачный контракт с Oracle на $300 миллиардов
— Oracle покупает чипы у Nvidia на десятки миллиардов
— OpenAI договаривается с AMD о GPU мощностью на 6 ГВт, а AMD получает опцион на покупку 160 миллионов акций OpenAI
— Microsoft инвестирует в OpenAI, OpenAI арендует мощности у Microsoft
— А ещё есть правительство США, которое получает 10% в Intel и 15% в экспорте Nvidia в Китай, Nebius Воложа, Mistral, xAI…
И так по кругу. Каждая сделка увеличивает капитализацию всех участников, создавая иллюзию бешеного роста рынка.
Прикол в том, что уже ОЧЕНЬ сильно напоминает классические схемы манипуляции рынком. Когда компании инвестируют друг в друга не столько ради реальной выгоды, сколько ради накачки оценок перед инвесторами.
Основной посыл — никогда ещё столько денег не тратилось на технологии без доказанной способности приносить прибыль.
Все инвестируют друг в друга, накачивая капитализацию. Что-то напоминает, да?
Bloomberg опубликовал материал про денежные потоки в AI-экосистеме. И, главное, визуализировал, как эта схема выглядит — получился мем про план эвакуации при пожаре: просто круг со стрелочками и паника «А-а-а-а-а!».
Вот как работает накачка:
— OpenAI за $500 миллиардов закупает GPU у Nvidia
— Nvidia инвестирует обратно в OpenAI до $100 миллиардов
— OpenAI заключает облачный контракт с Oracle на $300 миллиардов
— Oracle покупает чипы у Nvidia на десятки миллиардов
— OpenAI договаривается с AMD о GPU мощностью на 6 ГВт, а AMD получает опцион на покупку 160 миллионов акций OpenAI
— Microsoft инвестирует в OpenAI, OpenAI арендует мощности у Microsoft
— А ещё есть правительство США, которое получает 10% в Intel и 15% в экспорте Nvidia в Китай, Nebius Воложа, Mistral, xAI…
И так по кругу. Каждая сделка увеличивает капитализацию всех участников, создавая иллюзию бешеного роста рынка.
Прикол в том, что уже ОЧЕНЬ сильно напоминает классические схемы манипуляции рынком. Когда компании инвестируют друг в друга не столько ради реальной выгоды, сколько ради накачки оценок перед инвесторами.
Основной посыл — никогда ещё столько денег не тратилось на технологии без доказанной способности приносить прибыль.
Альтман «способен обрушить мировую экономику на десятилетие или привести нас всех в землю обетованную», — написала Стейси Расгон, аналитик Bernstein Research, в заметке для инвесторов на этой неделе. «Прямо сейчас мы не знаем, что за карты у него в руке».
🔥16❤5👍5🤯4🤔2😁1
Недавно общался с коллегой, и он задал интересный вопрос: есть ли какой-то один вопрос, который помогает сразу понять, хороший перед тобой продакт или плохой.
Такого вопроса-убийцы я не придумал. Но в ходе разговора осознал, что есть отличный «разрезающий пас», отделяющий одних от других - посмотреть, как человек мыслит о будущем. Плохой продакт говорит о будущем фактами. Хороший - гипотезами.
Эта разница в мышлении - ключевая. Плохой продакт верит, что его работа - это составить красивый план и следовать ему. Он приносит роадмап, где на год вперед расписаны фичи, и продает его как набор будущих фактов. Это успокаивает бизнес, создает ощущение предсказуемости, но по сути является профанацией. Это попытка натянуть детерминированность на хаотичную по своей природе реальность.
Хороший продакт, наоборот, принимает неопределенность. Он строит свою работу вокруг гипотез, про которые я уже не раз писал. У него есть четкая структура: есть наблюдение/феномен, из него рождается предположение, которое превращается в эксперимент с ожидаемым результатом. Это не план по захвату мира, а план по обучению.
И вот этот маркер - факты против гипотез - сразу вскрывает, кто перед тобой. Один пытается продать уверенность там, где её нет. Другой - принимает неопределенность и оптимизирует процесс под скорость обучения.
Такого вопроса-убийцы я не придумал. Но в ходе разговора осознал, что есть отличный «разрезающий пас», отделяющий одних от других - посмотреть, как человек мыслит о будущем. Плохой продакт говорит о будущем фактами. Хороший - гипотезами.
Эта разница в мышлении - ключевая. Плохой продакт верит, что его работа - это составить красивый план и следовать ему. Он приносит роадмап, где на год вперед расписаны фичи, и продает его как набор будущих фактов. Это успокаивает бизнес, создает ощущение предсказуемости, но по сути является профанацией. Это попытка натянуть детерминированность на хаотичную по своей природе реальность.
Хороший продакт, наоборот, принимает неопределенность. Он строит свою работу вокруг гипотез, про которые я уже не раз писал. У него есть четкая структура: есть наблюдение/феномен, из него рождается предположение, которое превращается в эксперимент с ожидаемым результатом. Это не план по захвату мира, а план по обучению.
И вот этот маркер - факты против гипотез - сразу вскрывает, кто перед тобой. Один пытается продать уверенность там, где её нет. Другой - принимает неопределенность и оптимизирует процесс под скорость обучения.
4👍41❤28🤔1
Forwarded from Strategic move: стратегия, продукт и AI (Julia Bilinkis)
В прошлых постах мы посмотрели, как работают цепочки создания ценности. В этом я напишу про интересный феномен, достойный научной статьи: пример того, как цепочки создания ценности могут «сворачиваться в петлю», и почему анализ стратегических позиций в цепочке критически важен.
В классической цепочке создания ценности капитал и добавленная ценность движутся по линии:
инвесторы → производители → посредники → конечные пользователи.
Но есть феномен, который называют круговым финансированием, и именно это мы сейчас видим на рынке AI: капитал ходит по кругу между крупными игроками, которые одновременно инвестируют друг в друга и являются друг другу клиентами. Ну или короче компании покупают у себя самих, создавая видимость бурного роста.
Когда Microsoft одновременно крупнейший клиент, инвестор и облачный оператор для OpenAI, невозможно чётко определить, где в цепочке создаётся ценность, а где просто перераспределяются инвестиции. Или Nvidia - не просто поставщик. Она инвестирует в OpenAI, продаёт OpenAI чипы.
Что мы в итоге имеем: когда стратегические позиции выстраиваются на внутреннем контуре, а не на внешнем рынке, цепочка становится хрупкой: любое падение реального спроса разрушает весь круг финансирования. Дальше возможны два сценария:
1. реальный спрос догоняет инвестиции - экосистема устаканивается;
2. или пузырь лопается, как в 2000-м, когда обнаруживается, что «внешнего» рынка недостаточно, чтобы поддерживать такую архитектуру.
Еще раз это не мошенничество - это типичная схема экосистемного кросс-субсидирования. Но для она может маскировать реальный рыночный спрос, особенно если такие внутренние потоки велики. Наши любимые экосистемы зачастую так и работают, раздувая свои финансовые показатели.
В классической цепочке создания ценности капитал и добавленная ценность движутся по линии:
инвесторы → производители → посредники → конечные пользователи.
Но есть феномен, который называют круговым финансированием, и именно это мы сейчас видим на рынке AI: капитал ходит по кругу между крупными игроками, которые одновременно инвестируют друг в друга и являются друг другу клиентами. Ну или короче компании покупают у себя самих, создавая видимость бурного роста.
Когда Microsoft одновременно крупнейший клиент, инвестор и облачный оператор для OpenAI, невозможно чётко определить, где в цепочке создаётся ценность, а где просто перераспределяются инвестиции. Или Nvidia - не просто поставщик. Она инвестирует в OpenAI, продаёт OpenAI чипы.
Что мы в итоге имеем: когда стратегические позиции выстраиваются на внутреннем контуре, а не на внешнем рынке, цепочка становится хрупкой: любое падение реального спроса разрушает весь круг финансирования. Дальше возможны два сценария:
1. реальный спрос догоняет инвестиции - экосистема устаканивается;
2. или пузырь лопается, как в 2000-м, когда обнаруживается, что «внешнего» рынка недостаточно, чтобы поддерживать такую архитектуру.
Еще раз это не мошенничество - это типичная схема экосистемного кросс-субсидирования. Но для она может маскировать реальный рыночный спрос, особенно если такие внутренние потоки велики. Наши любимые экосистемы зачастую так и работают, раздувая свои финансовые показатели.
❤16👍6💯3🔥1
К слову о том, что развитие LLM уткнулось в потолок. Новый Haiku 4.5 от Anthropic на бенче кодинга выдает результаты лучше, чем у Sonnet 4, которые вышел всего полгода назад и считался SOTA в кодинге, но стоит в несколько раз дешевле и в несколько раз быстрее работает. А теперь представьте, что текущий уровень GPT-5 через несколько лет влезет в айфон для локального инференса
👍29
Forwarded from RationalAnswer | Павел Комаровский
Андрей Карпатый у Дваркеша Пателя, и нейровещества для нейроторчков
Новое интервью с топовым AI-чуваком, такое мы смотрим! Говорит, «до нормальных умненьких AI-агентов нам еще лет десять, уж поверьте мне – деду, который в индустрии 15 лет, и всяких обещаний успел наслушаться».
Но вообще, мне там вот какой момент показался забавным: Карпатый говорит, что обучение с подкреплением – это «ужасный способ учиться»; просто все остальные доступные нам сейчас варианты обучения нейронок еще хуже. Дескать, при RL (reinforcement learning) происходит «всасывание обучения через соломинку».
Грубо говоря, чтобы научиться решать какую-либо задачу таким макаром, нейронке надо сначала вслепую попробовать порешать ее сотней разных способов. И те способы, что случайно привели к правильному решению, вознаграждаются в форме усиления тех весов (условно, нейронных связей), которые участвовали в «успешных» способах. Но при этом поощряются вообще все совершенные действия в рамках давшего результат способа – даже какие-то глупые случайные метания, которые реально ничего полезного в себе не несут.
Люди учатся совсем не так: они делают гораздо меньше попыток, но зато потом сильно вдумчивее разбирают результат – пытаются понять, что конкретно реально сыграло роль в успехе, а что нет.
Так вот, для тренировки моделей так тоже иногда пытаются сделать – каким-то образом поощрять их не только за финальное решение, но и за промежуточные «правильные» шаги. Правда, делать это силами людей – практически неподъемная задача (слишком дорого). Поэтому… да, вы угадали: исследователи пытаются заставить одни языковые модели разбирать решения других, и оценивать их по шагам.
Но там возникает другая проблема: очень часто «обучающаяся» модель находится хитрые лайфхаки, как ей обмануть «модель-учителя» – и заставить ее поощрять не шаги к правильному решению, а какую-то бессмыслицу. К примеру, случайно выясняется, что у модели-оценщика есть какой-то странный кинк на последовательность букв «dhdhdhdh»: каждый раз, когда она ее видит в решении, она дичайше кайфует и сразу ставит за это наивысшую оценку. Видя это, модель-ученик начинает все свои «решения» писать исключительно в формате «dhdhdhdhdhdhdhdhdhdh» (думаю, не стоит уточнять, что реально решить поставленную задачу это не помогает вообще никак).
Мне кажется, здесь есть забавная аналогия с веществами для людей. В чистом виде химические соединения в такой концентрации, от которой «торчат» люди, в природе не встречаются – вот люди и не эволюционировали, чтобы иметь возможность противостоять им. Так что, когда люди занюхивают какой-нибудь пресловутый порошочек – их «функция вознаграждения» приходит в экстаз и просит еще и еще такого же.
Получается, с нейронками происходит примерно то же самое: в огромном корпусе текстов, на которых они тренировались, никогда не встречалась эта бессмысленная последовательность «dhdhdhdh». Но по некой случайности веса модели сложились так, что она (без всякого глубокого смысла) кайфует именно от этих символов в этой последовательности. И когда модель внезапно встречает эту штуку в своей жизни – она уходит в неконтролируемый запой и трясущимися руками пытается потребить как можно больше именно этой наркоты.
В общем, ждем появления нейроройзмана, который будет пристегивать LLM к нейробатареям…
Новое интервью с топовым AI-чуваком, такое мы смотрим! Говорит, «до нормальных умненьких AI-агентов нам еще лет десять, уж поверьте мне – деду, который в индустрии 15 лет, и всяких обещаний успел наслушаться».
Но вообще, мне там вот какой момент показался забавным: Карпатый говорит, что обучение с подкреплением – это «ужасный способ учиться»; просто все остальные доступные нам сейчас варианты обучения нейронок еще хуже. Дескать, при RL (reinforcement learning) происходит «всасывание обучения через соломинку».
Грубо говоря, чтобы научиться решать какую-либо задачу таким макаром, нейронке надо сначала вслепую попробовать порешать ее сотней разных способов. И те способы, что случайно привели к правильному решению, вознаграждаются в форме усиления тех весов (условно, нейронных связей), которые участвовали в «успешных» способах. Но при этом поощряются вообще все совершенные действия в рамках давшего результат способа – даже какие-то глупые случайные метания, которые реально ничего полезного в себе не несут.
Люди учатся совсем не так: они делают гораздо меньше попыток, но зато потом сильно вдумчивее разбирают результат – пытаются понять, что конкретно реально сыграло роль в успехе, а что нет.
Так вот, для тренировки моделей так тоже иногда пытаются сделать – каким-то образом поощрять их не только за финальное решение, но и за промежуточные «правильные» шаги. Правда, делать это силами людей – практически неподъемная задача (слишком дорого). Поэтому… да, вы угадали: исследователи пытаются заставить одни языковые модели разбирать решения других, и оценивать их по шагам.
Но там возникает другая проблема: очень часто «обучающаяся» модель находится хитрые лайфхаки, как ей обмануть «модель-учителя» – и заставить ее поощрять не шаги к правильному решению, а какую-то бессмыслицу. К примеру, случайно выясняется, что у модели-оценщика есть какой-то странный кинк на последовательность букв «dhdhdhdh»: каждый раз, когда она ее видит в решении, она дичайше кайфует и сразу ставит за это наивысшую оценку. Видя это, модель-ученик начинает все свои «решения» писать исключительно в формате «dhdhdhdhdhdhdhdhdhdh» (думаю, не стоит уточнять, что реально решить поставленную задачу это не помогает вообще никак).
Мне кажется, здесь есть забавная аналогия с веществами для людей. В чистом виде химические соединения в такой концентрации, от которой «торчат» люди, в природе не встречаются – вот люди и не эволюционировали, чтобы иметь возможность противостоять им. Так что, когда люди занюхивают какой-нибудь пресловутый порошочек – их «функция вознаграждения» приходит в экстаз и просит еще и еще такого же.
Получается, с нейронками происходит примерно то же самое: в огромном корпусе текстов, на которых они тренировались, никогда не встречалась эта бессмысленная последовательность «dhdhdhdh». Но по некой случайности веса модели сложились так, что она (без всякого глубокого смысла) кайфует именно от этих символов в этой последовательности. И когда модель внезапно встречает эту штуку в своей жизни – она уходит в неконтролируемый запой и трясущимися руками пытается потребить как можно больше именно этой наркоты.
В общем, ждем появления нейроройзмана, который будет пристегивать LLM к нейробатареям…
Dwarkesh
Andrej Karpathy — AGI is still a decade away
"The problems are tractable, but they're still difficult”
🔥35👍7❤6😁3
Клод с приходом соннет 4.5 стабильно называет меня Адамом Овсесяном, хотя я ему уже везде указал свою настояющую фамилию. Что-то, походу, какие-то веса зацепились за мое армавирское прошлое
😁64
Недооцененный, на мой взгляд, инструмент культурных изменений.
Но есть нюансы:
- такое можно делать, когда культурная перестройка идет полным ходом, чтобы не выглядело все обманом и привело к разочарованию новых кадров и дискредитации репутации.
- как следствие, у новых ребят должна быть поддержка и тулы для применения нового культурного кода. И наоборот: отсутствие жестких барьеров, иначе смотрите пункт 1.
https://news.1rj.ru/str/leadgr/2131
Но есть нюансы:
- такое можно делать, когда культурная перестройка идет полным ходом, чтобы не выглядело все обманом и привело к разочарованию новых кадров и дискредитации репутации.
- как следствие, у новых ребят должна быть поддержка и тулы для применения нового культурного кода. И наоборот: отсутствие жестких барьеров, иначе смотрите пункт 1.
https://news.1rj.ru/str/leadgr/2131
Telegram
Teamlead Good Reads – ежедневные советы про менеджмент людей и команд
Про самосбывающиеся пророчества
Обычно про самосбывающиеся пророчества говорят в негативном контексте. Например, команда, которая не верит в успех продукта, вряд ли на самом деле его увидит.
Но этот механизм можно использовать и в обратном направлении –…
Обычно про самосбывающиеся пророчества говорят в негативном контексте. Например, команда, которая не верит в успех продукта, вряд ли на самом деле его увидит.
Но этот механизм можно использовать и в обратном направлении –…
❤6👍2
Forwarded from Strategic move: стратегия, продукт и AI (Julia Bilinkis)
Завтра выступаю тут c темой Как внедрить AI в бизнес и не потратить деньги впустую
👍10❤3💯1
Forwarded from Аня Подображных [Будни продакта]
Много времени сейчас уделяю развитию команды (да и себя тоже). Сделали с Адамом карту скиллов для продактов на разных грейдах, чтобы было понятно, как развиваться.
Логика такая:
- Есть обязательные скиллы (Product Fundamentals), которые нужны всем продактам: гипотезы, стратегия, системное мышление, работа со стейкходерами. И ML-скиллы для тех, кто развивает ML-продукты (хотяя думаю, и они скоро будут нужны всем)
- Есть НЕобязательные скиллы, которы зависят от типа выполняемой работы: Core Product Work / Growth / Monetization / Efficiency. Быть крутаном во всех этих областях не нужно — важно качать те, которые вы реально используете в работе. Например, если вы занимаетесь core-работой, критично разбираться в исследованиях и UX, понимать пользователей и превращать их потребности в решения. Важно владеть аналитикой, чтобы измерять влияние фич на метрики, и понимать технический стек для реализации решений. А вот глубокое знание монетизации и маркетинга не критично — в этом типе работы фокус на создании ценности, а не на привлечении или её монетизации
Внутри карты: скиллы, способ их оценки, минимальные требования на разных грейдах и материалы, которые помогут прокачаться. Лайк, шер (ну вы поняли): https://annapodobrazhnykh.notion.site/Skills-Map-Product-Manager-2960ae565f1180a49b65cdf17c7bea79?source=copy_link
Логика такая:
- Есть обязательные скиллы (Product Fundamentals), которые нужны всем продактам: гипотезы, стратегия, системное мышление, работа со стейкходерами. И ML-скиллы для тех, кто развивает ML-продукты (хотяя думаю, и они скоро будут нужны всем)
- Есть НЕобязательные скиллы, которы зависят от типа выполняемой работы: Core Product Work / Growth / Monetization / Efficiency. Быть крутаном во всех этих областях не нужно — важно качать те, которые вы реально используете в работе. Например, если вы занимаетесь core-работой, критично разбираться в исследованиях и UX, понимать пользователей и превращать их потребности в решения. Важно владеть аналитикой, чтобы измерять влияние фич на метрики, и понимать технический стек для реализации решений. А вот глубокое знание монетизации и маркетинга не критично — в этом типе работы фокус на создании ценности, а не на привлечении или её монетизации
Внутри карты: скиллы, способ их оценки, минимальные требования на разных грейдах и материалы, которые помогут прокачаться. Лайк, шер (ну вы поняли): https://annapodobrazhnykh.notion.site/Skills-Map-Product-Manager-2960ae565f1180a49b65cdf17c7bea79?source=copy_link
🔥21❤9😁1
Все любят кидаться термином "дилемма инноватора" (я тоже!). Звучит очень красиво на питчах инвесторам, когда рассказываешь, как твой AI-стартап сейчас убьет Google. Но, как обычно, есть нюанс, который превращает эту красивую теорию в тыкву.
Сама по себе дилемма не гарантирует вам победу. Это просто окно возможностей, которое когда то закроется. На мой взгляд, есть всего два варианта, как этим окном можно реально воспользоваться:
1. Ваши конкуренты - это классические Kodak, Nokia, Blackberry или Blockbuster. Они сидят на горе кэша, игнорируют дизрапт, считают вас игрушкой и не видят угрозы. Вы успеваете вырасти и захватить рынок, пока они осознают, что произошло, но к этому моменту уже слишком поздно.
2. Ваши конкуренты не игнорят (что в современном мире происходит гораздо чаще). Они видят угрозу, у них есть ресурсы, и они начинают быстро адаптироваться. И вот тут ваша задача - не просто сделать продукт, а найти масштабируемые каналы дистрибуции и обрасти устойчивыми и долгосрочными moats (сетевые эффекты, экономика масштаба, switching cost, бренд) быстрее, чем они разрешат свою дилемму.
Если вы не попадаете ни в один из этих двух сценариев - это верная смерть. Конкурент просто переедет вас своим масштабом, как только адаптирует технологию, а вы останетесь красивой, но мертвой строчкой в истории.
Google, как раз, пример последнего случая. Они прекрасно понимают к чему идет все и достаточно агрессивно действуют.
Так что "дилемма инноватора" - это не гарантия, а просто фора на старте, которой надо суметь воспользоваться. По сути, это частный случай контр-позиционирования (писал тут), который работает в начале, но не обеспечивает долгосрочный "ров".
Сама по себе дилемма не гарантирует вам победу. Это просто окно возможностей, которое когда то закроется. На мой взгляд, есть всего два варианта, как этим окном можно реально воспользоваться:
1. Ваши конкуренты - это классические Kodak, Nokia, Blackberry или Blockbuster. Они сидят на горе кэша, игнорируют дизрапт, считают вас игрушкой и не видят угрозы. Вы успеваете вырасти и захватить рынок, пока они осознают, что произошло, но к этому моменту уже слишком поздно.
2. Ваши конкуренты не игнорят (что в современном мире происходит гораздо чаще). Они видят угрозу, у них есть ресурсы, и они начинают быстро адаптироваться. И вот тут ваша задача - не просто сделать продукт, а найти масштабируемые каналы дистрибуции и обрасти устойчивыми и долгосрочными moats (сетевые эффекты, экономика масштаба, switching cost, бренд) быстрее, чем они разрешат свою дилемму.
Если вы не попадаете ни в один из этих двух сценариев - это верная смерть. Конкурент просто переедет вас своим масштабом, как только адаптирует технологию, а вы останетесь красивой, но мертвой строчкой в истории.
Google, как раз, пример последнего случая. Они прекрасно понимают к чему идет все и достаточно агрессивно действуют.
Так что "дилемма инноватора" - это не гарантия, а просто фора на старте, которой надо суметь воспользоваться. По сути, это частный случай контр-позиционирования (писал тут), который работает в начале, но не обеспечивает долгосрочный "ров".
👍21❤8🔥1
Очередная ода любви к Granola.
Относительно недавно появилась фича с возможностью чатиться с транскриптом встречи прям по ходу нее. Для меня, как человека с проблемами с фокусом из-за СДВГ, это прям спасение, ибо отвлечься во время встречи или собеседования и очутиться в ступоре от непонимания, что происходит, - в порядке вещей. Теперь мое спасение в этом чате, где я могу спросить что-то в духе "Так а в чем там его результаты были?"
Относительно недавно появилась фича с возможностью чатиться с транскриптом встречи прям по ходу нее. Для меня, как человека с проблемами с фокусом из-за СДВГ, это прям спасение, ибо отвлечься во время встречи или собеседования и очутиться в ступоре от непонимания, что происходит, - в порядке вещей. Теперь мое спасение в этом чате, где я могу спросить что-то в духе "Так а в чем там его результаты были?"
😁28👏3👍1
Чекнул тут эссе Эндрю Чена про то, как он 15 лет смотрит на кривые ретеншна. Работал основателем, продактом в Uber и прочем бигтехе, сейчас инвестор в a16z. Смотрит сотни стартапов в год. Видит паттерны. Они достаточно очевидные, но я часто вижу, как их многие не понимают
Главное:
1/ Плохое удержание не починить. Команды думают: "давайте добавим пуши, протестируем варианты страницы, запилим новые фичи". Не работает. Если в первый день возвращается 10% вместо 50%, у вас нет продукта, который нужен людям. Локальные оптимизации не спасут. Нужен не фикс - нужен полный редизайн или пивот.
2/ Удержание падает по геометрической прогрессии. Типичная кривая: первый день падает на 50% к седьмому. Седьмой падает еще на 50% к тридцатому. Обратные примеры это супер редкие исключения. Если раннее удержание плохое - позднее тоже будет плохим.
3/ Revenue retention растёт, retention rate падает. В B2B SaaS это золотое правило. Slack теряет пользователей (кто-то не заходит), но компании платят больше, потому что продукт растёт внутри организации. В консьюмерских продуктах бывает похоже: люди начинали с книг на Amazon, теперь покупают всё. Использование падает, ценность клиента растёт.
4/ Удержание зависит от категории. Не получится сделать ежедневное приложение из продукта для бронирования отелей. Если хочется высокое удержание, нужно выбирать категорию, где люди уже используют продукт каждый день и/или у них потребность позникает каждый день. Приложение должно заменить существующую ежедневную привычку.
5/ Метрики ухудшаются при росте. Лучшие пользователи приходят первыми - через рекомендации, с высокой мотивацией. Потом добавляете андроид, международку, платную рекламу - метрики катятся вниз. Первая когорта всегда лучшая. Вопрос не в том, как вернуть те показатели, а в том, остаются ли новые когорты прибыльными.
6/ Отток асимметричен. 90% пользователей уходят в первые 30 дней. Вернуть их почти невозможно. Автоматические письма с дискаунтами и напоминалками - дорого и бесполезно. Что работает - когда существующий активный пользователь приглашает ушедшего обратно через продукт (коллега добавляет в проект). Доступно только продуктам где ценность растёт с количеством людей.
7/ Вирусный рост + плохое удержание = фейл. Эксперимент проводили много раз. Видео в тиктоке взорвало установки, но удержание на нуле. Первая волна схлынет, останется плохое привлечение + плохое удержание. Единственный способ - делать продукт с отличным удержанием с первого дня.
8/ Великое удержание - это магия. Когда через 30 дней возвращается 50% - бывает раз в пару лет. Нельзя протестировать путь к такому ретеншну. Нужно новое понимание рынка или пользователей. Видеоконференции, исчезающие фото, ИИ которая отвечает на любой вопрос. Понятно в ретроспективе, но никто этого не предвидел.
Что делать? Чен даёт рецепт: выбирай категорию с уже высоким удержанием. Находи продукт, который люди используют каждый день. Делай что-то, что заменит этот продукт. Нужно отличие на 20%, не на 80%. Описание должно быть понятным за 60 секунд использования.
Тайминг решает. Должно произойти что-то, что делает твоё отличие важным прямо сейчас. Языковые модели стали достаточно хороши. Люди устали от ленты соцсетей. Удалённая работа стала нормой. Без такого момента у тебя просто лучший продукт в категории, где никто не хочет переключаться.
Стартапы это понимают. Все эти "Cursor для X" и "Figma для X" - попытка снизить риск. Берут рабочую категорию, ловят момент изменений, добавляют отличие. Рыночный риск минимален, технологический риск остается.
Главное:
1/ Плохое удержание не починить. Команды думают: "давайте добавим пуши, протестируем варианты страницы, запилим новые фичи". Не работает. Если в первый день возвращается 10% вместо 50%, у вас нет продукта, который нужен людям. Локальные оптимизации не спасут. Нужен не фикс - нужен полный редизайн или пивот.
2/ Удержание падает по геометрической прогрессии. Типичная кривая: первый день падает на 50% к седьмому. Седьмой падает еще на 50% к тридцатому. Обратные примеры это супер редкие исключения. Если раннее удержание плохое - позднее тоже будет плохим.
3/ Revenue retention растёт, retention rate падает. В B2B SaaS это золотое правило. Slack теряет пользователей (кто-то не заходит), но компании платят больше, потому что продукт растёт внутри организации. В консьюмерских продуктах бывает похоже: люди начинали с книг на Amazon, теперь покупают всё. Использование падает, ценность клиента растёт.
4/ Удержание зависит от категории. Не получится сделать ежедневное приложение из продукта для бронирования отелей. Если хочется высокое удержание, нужно выбирать категорию, где люди уже используют продукт каждый день и/или у них потребность позникает каждый день. Приложение должно заменить существующую ежедневную привычку.
5/ Метрики ухудшаются при росте. Лучшие пользователи приходят первыми - через рекомендации, с высокой мотивацией. Потом добавляете андроид, международку, платную рекламу - метрики катятся вниз. Первая когорта всегда лучшая. Вопрос не в том, как вернуть те показатели, а в том, остаются ли новые когорты прибыльными.
6/ Отток асимметричен. 90% пользователей уходят в первые 30 дней. Вернуть их почти невозможно. Автоматические письма с дискаунтами и напоминалками - дорого и бесполезно. Что работает - когда существующий активный пользователь приглашает ушедшего обратно через продукт (коллега добавляет в проект). Доступно только продуктам где ценность растёт с количеством людей.
7/ Вирусный рост + плохое удержание = фейл. Эксперимент проводили много раз. Видео в тиктоке взорвало установки, но удержание на нуле. Первая волна схлынет, останется плохое привлечение + плохое удержание. Единственный способ - делать продукт с отличным удержанием с первого дня.
8/ Великое удержание - это магия. Когда через 30 дней возвращается 50% - бывает раз в пару лет. Нельзя протестировать путь к такому ретеншну. Нужно новое понимание рынка или пользователей. Видеоконференции, исчезающие фото, ИИ которая отвечает на любой вопрос. Понятно в ретроспективе, но никто этого не предвидел.
Что делать? Чен даёт рецепт: выбирай категорию с уже высоким удержанием. Находи продукт, который люди используют каждый день. Делай что-то, что заменит этот продукт. Нужно отличие на 20%, не на 80%. Описание должно быть понятным за 60 секунд использования.
Тайминг решает. Должно произойти что-то, что делает твоё отличие важным прямо сейчас. Языковые модели стали достаточно хороши. Люди устали от ленты соцсетей. Удалённая работа стала нормой. Без такого момента у тебя просто лучший продукт в категории, где никто не хочет переключаться.
Стартапы это понимают. Все эти "Cursor для X" и "Figma для X" - попытка снизить риск. Берут рабочую категорию, ловят момент изменений, добавляют отличие. Рыночный риск минимален, технологический риск остается.
Substack
Why retention is so hard for new tech products
And how to apply these lessons to the current gen of AI apps
4🔥42❤15👍7🤯2
Почему стратсессии не работают? Все просто - by design.
Типичный сценарий: 100500 человек в загородном доме на 2-3 дня, флипчарты, стикеры, внешний фасилитатор. На выходе - документ про vision на 5 лет и список инициатив, который никто не будет исполнять. Через месяц все делают то же, что делали до сессии.
Проблема не в плохой модерации. Проблема в том, что стратсессия решает не ту задачу.
Что должна делать стратегия:
- Жесткий выбор между альтернативами (кто-то проигрывает)
- Признание ограничений (некомфортно публично)
- Отказ от части инициатив (чья-то работа обнуляется)
- Интеллектуальная честность (противоречит корпоративной дипломатии)
Что делает стратсессия:
- Создает иллюзию участия
- Легитимизирует уже принятые решения
- Дает всем почувствовать себя вовлеченными
- Никого не обижает
Это не баг, это фича. Просто не та, что декларируют.
Структурные причины провала:
1/ Невозможно синхронизировать ментальные модели большого количества людей за короткий период. 80% времени уходит на выравнивание контекста, обсуждение идет на уровне наименее информированного участника - банальная теория ограничений.
2/ Игры статусов убивают качество мышления. Младшие не спорят со старшими. Все считывают "что хочет услышать босс". Политически опасные идеи ("наш продукт не нужен рынку") не озвучиваются.
3/ Ложная срочность: "У нас стратсессия в пятницу, нужно выйти с решением". Хорошие стратегические идеи вызревают через недели глубокого погружения и множественные итерации. Формат "пришли-обсудили-решили" - симуляция работы.
4/ Нет механизма выбора. Консенсус = выхолащивание до минимального общего знаменателя. Голосование = популярные идеи, которые часто плохие. Решает лидер = зачем тогда сессия?
Что работает:
До сессии: один человек (или группа 2-3) пишет полноценный документ (к примеру, амазон стайл 6-pager). Не слайды - текст с аргументацией. Включает диагноз, несколько альтернативных стратегий, четкую рекомендацию. Обязательное чтение. Лучше прям в начале встречи тоже в стиле амазона.
На сессии (1-2 часа): не презентация, а обсуждение критических развилок. Где автор не уверен, где есть серьезные возражения. Фокус на выборе между конкретными альтернативами.
После сессии: лидер принимает решение сам (не консенсус). Финальная версия документа с обоснованием. План с четким ограничением по времени для проверки на практике.
Альтернатива: формат Red Team. Автор готовит стратегию заранее. Задача группы на сессии - сломать её. "Вы конкурент, как атакуете?", "Вы инвестор, почему не вложитесь?". Цель - найти слабые места, не поддерживать автора.
Жесткая правда:
Большинство компаний не хотят настоящую стратегию. Хотят документ, который оправдывает текущие действия, не создает конфликтов и выглядит серьезно для инвесторов. Позволяет всем продолжать делать то, что делали.
Почему это важно:
Настоящая стратегия - результат глубокого аналитического процесса, а не коллективного творчества. Румельт называет это ядром: диагноз проблемы, направляющая политика, согласованные действия.
Диагноз требует понимания источников силы и слабости - своих и конкурентов. Где рычаг? Какие ограничения? Это работа на недели-месяцы погружения в данные, разговоры с клиентами, анализ рынка. Не решается за 3 часа в переговорке.
Направляющая политика - это выбор, как использовать ресурсы против конкретного препятствия. Не список всего, что хотелось бы сделать. Не vision на 5 лет. А конкретный ответ: "мы делаем X вместо Y, потому что Z".
Хорошая стратегия появляется через итерации: гипотеза → проверка на реальности → корректировка → повторить. Нужно время на обдумывание между циклами. Групповой формат убивает этот процесс.
Если стратсессия не работает, вопрос не "как улучшить формат". Вопрос - нужна ли вообще стратегия или нужен ритуал под этим названием?
Типичный сценарий: 100500 человек в загородном доме на 2-3 дня, флипчарты, стикеры, внешний фасилитатор. На выходе - документ про vision на 5 лет и список инициатив, который никто не будет исполнять. Через месяц все делают то же, что делали до сессии.
Проблема не в плохой модерации. Проблема в том, что стратсессия решает не ту задачу.
Что должна делать стратегия:
- Жесткий выбор между альтернативами (кто-то проигрывает)
- Признание ограничений (некомфортно публично)
- Отказ от части инициатив (чья-то работа обнуляется)
- Интеллектуальная честность (противоречит корпоративной дипломатии)
Что делает стратсессия:
- Создает иллюзию участия
- Легитимизирует уже принятые решения
- Дает всем почувствовать себя вовлеченными
- Никого не обижает
Это не баг, это фича. Просто не та, что декларируют.
Структурные причины провала:
1/ Невозможно синхронизировать ментальные модели большого количества людей за короткий период. 80% времени уходит на выравнивание контекста, обсуждение идет на уровне наименее информированного участника - банальная теория ограничений.
2/ Игры статусов убивают качество мышления. Младшие не спорят со старшими. Все считывают "что хочет услышать босс". Политически опасные идеи ("наш продукт не нужен рынку") не озвучиваются.
3/ Ложная срочность: "У нас стратсессия в пятницу, нужно выйти с решением". Хорошие стратегические идеи вызревают через недели глубокого погружения и множественные итерации. Формат "пришли-обсудили-решили" - симуляция работы.
4/ Нет механизма выбора. Консенсус = выхолащивание до минимального общего знаменателя. Голосование = популярные идеи, которые часто плохие. Решает лидер = зачем тогда сессия?
Что работает:
До сессии: один человек (или группа 2-3) пишет полноценный документ (к примеру, амазон стайл 6-pager). Не слайды - текст с аргументацией. Включает диагноз, несколько альтернативных стратегий, четкую рекомендацию. Обязательное чтение. Лучше прям в начале встречи тоже в стиле амазона.
На сессии (1-2 часа): не презентация, а обсуждение критических развилок. Где автор не уверен, где есть серьезные возражения. Фокус на выборе между конкретными альтернативами.
После сессии: лидер принимает решение сам (не консенсус). Финальная версия документа с обоснованием. План с четким ограничением по времени для проверки на практике.
Альтернатива: формат Red Team. Автор готовит стратегию заранее. Задача группы на сессии - сломать её. "Вы конкурент, как атакуете?", "Вы инвестор, почему не вложитесь?". Цель - найти слабые места, не поддерживать автора.
Жесткая правда:
Большинство компаний не хотят настоящую стратегию. Хотят документ, который оправдывает текущие действия, не создает конфликтов и выглядит серьезно для инвесторов. Позволяет всем продолжать делать то, что делали.
Почему это важно:
Настоящая стратегия - результат глубокого аналитического процесса, а не коллективного творчества. Румельт называет это ядром: диагноз проблемы, направляющая политика, согласованные действия.
Диагноз требует понимания источников силы и слабости - своих и конкурентов. Где рычаг? Какие ограничения? Это работа на недели-месяцы погружения в данные, разговоры с клиентами, анализ рынка. Не решается за 3 часа в переговорке.
Направляющая политика - это выбор, как использовать ресурсы против конкретного препятствия. Не список всего, что хотелось бы сделать. Не vision на 5 лет. А конкретный ответ: "мы делаем X вместо Y, потому что Z".
Хорошая стратегия появляется через итерации: гипотеза → проверка на реальности → корректировка → повторить. Нужно время на обдумывание между циклами. Групповой формат убивает этот процесс.
Если стратсессия не работает, вопрос не "как улучшить формат". Вопрос - нужна ли вообще стратегия или нужен ритуал под этим названием?
1❤72👍38🔥18👏4💯4🤔3
Недавно спросили про три главных качества в продакт-менеджере, которые проверяю на собесах. Начал отвечать про продактов, но понял, что это не только про них, это про любого человека в tech индустрии.
- Системное мышление: способность структурировать хаос, видеть паттерны в разрозненных данных, большое делить на мелкое, мелкое собирать в большое. Без этого получается либо паралич от сложности, либо хаотичное блуждание. Разработчик не может разбить задачу на подзадачи, дизайнер не видит, как элементы связаны, продакт не понимает, с чего начать.
- Открытое мышление: готовность менять мнение при появлении новых данных, сомневаться в своих убедениях, быть открытым к фидбеку. Tech - это работа в условиях неопределённости на основе неполной информации. Закрытое мышление убивает продукт. Человек влюбляется в своё решение, игнорирует метрики, отстаивает гипотезу против данных. Защищает код/дизайн/стратегию, потому что вложил время, а не потому что это правильно. Открытое мышление - это не про отсутствие убеждений, это про то, что убеждения должны быть пропорциональны доказательствам.
- Коммуникация: способность донести свою мысль так, чтобы собеседник понял именно то, что хотел сказать, и способность услышать, что говорят тебе. В этой индустрии никто не работает в вакууме. Любой результат - это результат взаимодействия людей. Плохая коммуникация убивает работу, хорошая - позволяет добиваться результата.
- Системное мышление: способность структурировать хаос, видеть паттерны в разрозненных данных, большое делить на мелкое, мелкое собирать в большое. Без этого получается либо паралич от сложности, либо хаотичное блуждание. Разработчик не может разбить задачу на подзадачи, дизайнер не видит, как элементы связаны, продакт не понимает, с чего начать.
- Открытое мышление: готовность менять мнение при появлении новых данных, сомневаться в своих убедениях, быть открытым к фидбеку. Tech - это работа в условиях неопределённости на основе неполной информации. Закрытое мышление убивает продукт. Человек влюбляется в своё решение, игнорирует метрики, отстаивает гипотезу против данных. Защищает код/дизайн/стратегию, потому что вложил время, а не потому что это правильно. Открытое мышление - это не про отсутствие убеждений, это про то, что убеждения должны быть пропорциональны доказательствам.
- Коммуникация: способность донести свою мысль так, чтобы собеседник понял именно то, что хотел сказать, и способность услышать, что говорят тебе. В этой индустрии никто не работает в вакууме. Любой результат - это результат взаимодействия людей. Плохая коммуникация убивает работу, хорошая - позволяет добиваться результата.
❤55👍20
Vibe coding уже все знают, но я почти не пишу код. Основные артефакты моей работы - документы: отчеты интервью, 6-pagers стратегии, гайды процессов - Vibe docing.
Работает на двух уровнях:
- Первый - базовый. Надиктовал что хочу, Claude/Notion структурирует в нормальный документ. Недавно за 5 минут надиктовал в Notion про свой набор парфюма и вишлист и получил по итогу красивую и структурированную базу данных. Раньше потратил бы час на то, чтобы сделать ее самому.
- Второй - со skills в Claude. Когда документ повторяется регулярно и есть устоявшиеся принципы написания. Behavioral интервью - у меня есть skill с фреймворком оценки, структурой отчета, критериями. Надиктовываю наблюдения с интервью, получаю отчет по шаблону с правильными секциями и оценками. То же с 6-pagers стратегии - есть skill с Amazon форматом, надиктовал мысли, получил документ по канонам. Скилы тут пригодились очень круто. В отличии от Projects еще позволяет комбинировать разные скилы в пайплайн.
Сейчас осознал, что если мне надо будет делать док самому, то я буду жестко тупить, ибо уже отвык от этого.
Работает на двух уровнях:
- Первый - базовый. Надиктовал что хочу, Claude/Notion структурирует в нормальный документ. Недавно за 5 минут надиктовал в Notion про свой набор парфюма и вишлист и получил по итогу красивую и структурированную базу данных. Раньше потратил бы час на то, чтобы сделать ее самому.
- Второй - со skills в Claude. Когда документ повторяется регулярно и есть устоявшиеся принципы написания. Behavioral интервью - у меня есть skill с фреймворком оценки, структурой отчета, критериями. Надиктовываю наблюдения с интервью, получаю отчет по шаблону с правильными секциями и оценками. То же с 6-pagers стратегии - есть skill с Amazon форматом, надиктовал мысли, получил документ по канонам. Скилы тут пригодились очень круто. В отличии от Projects еще позволяет комбинировать разные скилы в пайплайн.
Сейчас осознал, что если мне надо будет делать док самому, то я буду жестко тупить, ибо уже отвык от этого.
Claude
Introducing Agent Skills | Claude
Claude can now use Skills to improve how it performs specific tasks. Skills are folders that include instructions, noscripts, and resources that Claude can load when needed. Claude will only access a skill when it's relevant to the task at hand.
❤31👍17🔥4
Забавно как все зацикливаются на Майкле Бьюри, который "предсказал ипотечный кризис и теперь ставит против NVIDIA". Пошел проверять его трек рекорд, а там из попаданий собсна сам ипотечный кризис и 400% на GameStop, но и то продал прям перед мем-сквизов, и в довесок 10+ несбывшихся предиктов, за некоторые из которых извинялся в твитторе.
Получается 2 успеха против десятка провальных предсказаний краха. Классический cherry picking - люди помнят только Big Short и игнорируют все промахи. Как в анекдоте про экономистов: "предсказал 9 из последних 2 кризисов".
Получается 2 успеха против десятка провальных предсказаний краха. Классический cherry picking - люди помнят только Big Short и игнорируют все промахи. Как в анекдоте про экономистов: "предсказал 9 из последних 2 кризисов".
1😁53❤5💯3🤯2👍1
Forwarded from Investing Notes (Yuri Mayorov)
The big (fake?) AI short
Медиа торгует вниманием. Модель простая: покупаем, а лучше бесплатно получаем внимание, и перепродаём его рекламодателям. Беспроигрышный способ намайнить бесплатного внимания – выдавать пугающие прогнозы. Желательно сопровождать их большими, впечатляющими числами. В этом смысле Майкл Бюрри – идеальный ньюсмейкер.
Все уже написали про его недавние твиты и форму 13-F. Типичные заголовки: «Бюрри зашортил Nvidia и Palantir на 80% фонда», «Бюрри поставил $900 млн. против Палантира». Поразительно, но такую лажу выдают даже уважаемые профильные издания вроде Financial Times. Уж если FT пишет такое, то не приходится многого ожидать от комментаторов, которые делятся в соцсетях своими умозаключениями по этому поводу на основе статей из прессы.
Что на самом деле можно сказать, глядя на форму 13-F Scion Asset Management? Почти ничего определённого. Во-первых, раскрытию подлежат только длинные позиции, поэтому мы не знаем, не шортил ли фонд одновременно акции или коллы на акции. Во-вторых, раскрывается только число опционов, но не дата экспирации и страйк. Таким образом, сумма ставки Бюрри через путы может лежать в очень широком диапазоне. Если опционы короткие, а страйки очень низкие, то размер ставки близок к нулю.
Реальность скучная и неоднозначная, поэтому рассказывать будут о выдуманных миллиардных ставках. Благодарные слушатели этих рассказов находятся, внимание продаётся, менеджеры медиа-компаний говорят спасибо Бюрри и идут искать следующий инфоповод.
Медиа торгует вниманием. Модель простая: покупаем, а лучше бесплатно получаем внимание, и перепродаём его рекламодателям. Беспроигрышный способ намайнить бесплатного внимания – выдавать пугающие прогнозы. Желательно сопровождать их большими, впечатляющими числами. В этом смысле Майкл Бюрри – идеальный ньюсмейкер.
Все уже написали про его недавние твиты и форму 13-F. Типичные заголовки: «Бюрри зашортил Nvidia и Palantir на 80% фонда», «Бюрри поставил $900 млн. против Палантира». Поразительно, но такую лажу выдают даже уважаемые профильные издания вроде Financial Times. Уж если FT пишет такое, то не приходится многого ожидать от комментаторов, которые делятся в соцсетях своими умозаключениями по этому поводу на основе статей из прессы.
Что на самом деле можно сказать, глядя на форму 13-F Scion Asset Management? Почти ничего определённого. Во-первых, раскрытию подлежат только длинные позиции, поэтому мы не знаем, не шортил ли фонд одновременно акции или коллы на акции. Во-вторых, раскрывается только число опционов, но не дата экспирации и страйк. Таким образом, сумма ставки Бюрри через путы может лежать в очень широком диапазоне. Если опционы короткие, а страйки очень низкие, то размер ставки близок к нулю.
Реальность скучная и неоднозначная, поэтому рассказывать будут о выдуманных миллиардных ставках. Благодарные слушатели этих рассказов находятся, внимание продаётся, менеджеры медиа-компаний говорят спасибо Бюрри и идут искать следующий инфоповод.
1🤯10❤5👏1
Вчера вечером как-то странно начал себя чувствовать, не мог понять что. В голове очень странное ощущение, непонятное. Сегодня утром усилилось и я понимаю, что прям кружится голова и странное ощущение вокруг глаз. Пошел побазарил с клодом, а он такой: "А ты там с ципралекса не слез случаем? Похоже на синдром его отмены", и осознал, что забываю его пить уже 4ый день, так как он закончился и я забыл купить. Чертяга! Совсем бы скурвился без ИИ
😁37🤯7❤5