The Truth About The AI Bubble (Рубрика #AI) Очередной эпизод подкаста Lightcone от ребят из Y Combinator был посвящен теме пузыря AI, поэтому я посмотрел его с большим интересом. Ребята успели обсудить следующие темы 1️⃣ Anthropic стал №1 среди YC-стартапов Стартапы из Winter 26 batch YC стали использовать чаще Anthropic модели, а не OpenAI: - Anthropic Claude: 52% (был ~20-25% в 2024) - OpenAI: упал с 90%+ до <50% - Google Gemini: 23% (был в single-digit) Гипотезы авторов о том, почему Claude впереди - Лучшая модель для coding - Enterprise market share: 32% vs OpenAI 25% - Фокус на safety и надежности для корпораций - Целенаправленная оптимизация под coding (northstar eval от Tom Brown, co-founder Anthropic) 2️⃣ Vibe Coding стал мейнстримом Выглядит это как - Разработка через описание задачи на естественном языке LLM - Генерация кода без детального review - Фокус на итерациях и результате, а не на структуре кода Популярные инструменты: - Cursor (VS Code + GPT-4o/Claude) - Claude Code от Anthropic - GitHub Copilot, Lovable, Replit, Bolt 3️⃣ AI-экономика стабилизировалась По мнению одного из партнеров нс Jared Friedman: "Самое удивительное для меня — насколько стабилизировалась AI-экономика. У нас есть компании модельного слоя, прикладного слоя и инфраструктурного слоя. Кажется, что все будут зарабатывать много денег, и есть относительно понятный playbook для построения AI-native компании поверх моделей." Что изменилось: - Раньше каждые несколько месяцев новые релизы моделей делали возможными совершенно новые идеи → легко было pivot - Теперь поиск стартап-идей вернулся к "нормальному уровню сложности" 4️⃣ Модели превращают друг друга в commodity Стартапы строят orchestration layer и переключаются между моделями: - Используют Gemini 2.0 для context engineering - Затем передают в OpenAI для execution Выбор модели основан на proprietary evals для specific задач Аналогия: как эпоха Intel/AMD — конкуренция архитектур, но пользователи могут их взаимно заменять Что это значит: - Ценность смещается с моделей на application layer - Модельные компании коммодитизируют друг друга - Application-layer стартапы получают преимущество 5️⃣ AI Bubble — это хорошая новость для стартапов Ребята вспоминают пузырь доткомов, что привел к инвестициям в инфру, а дальше поверх этого пришел условный YouTube и смог существовать — дешевый bandwidth был результатом пузыря Сейчас: - Большие компании (Meta, Google, OpenAI) должны инвестировать capex в GPU и дата-центры - Если спрос упадет — это их capex, не стартапов - Инфраструктура останется и будет дешевой Ребята вспоминают про фреймворк Carlota Perez, в котором есть две фазы: installation phase (сейчас), deployment phase (следующие x лет). В первой фазе CAPEX расходы, а во второй создание экономической ценности и появление новых bigtech компаний аля Google. 6️⃣ Космос как решение energy bottleneck Как оказалось для AI bubble недостаточно электроэнергии на Земле - нечем запитать AI дата-центры. А дальше история - Лето 2024: StarCloud предложила дата-центры в космосе → люди смеялись - 18 месяцев спустя: Google и Elon Musk делают это 7️⃣ Больше стартапов делают специализированные модели Harj отмечает рост интереса к созданию smaller, specialized models в последних YC batches: - Edge device models - Voice models для specific языков - Domain-specific models Аналогия: как в ранние дни YC знания о стартапах стали распространенными → explosion SaaS-компаний. Сейчас знания о training models становятся common knowledge. #AI #Engineering #ML #Architecture #Software #Economics #Future