Pavlo Pedenko

Всім гарного робочого тижня! :)

Ми на Матемі нарешті прикрутили промокоди. Дарую 10 безкоштовних перших уроків (first come - first served) - SUMMER-PASHA-100. 1 промокод на 1 юзера. http://mathema.me/ua/ Напишіть тільки, чи флоу зрозумілий 🙂

По наружці в СФ можна зрозуміти, де гроші і двіж. Був дуже здивований побачити купу реклами micro1 - від забрендованих тролейбусів до просто постерів на стіні у форматі фестивальної реклами. micro1 робили маркетплейс з найму віддалених інженерів, але вчасно півотнулись в операційний придатор для аі лаб. Зарейзили багато мільйонів і з останнього великого, що було публічним, наймали компанії тренувати codex в реальних середовищах. Як думаєте, в чому мета комунікації micro1?

Розбираю свої нотатки з СФ, ось про що думаю: 1. Довгостроково, великий і середній бізнес не буде використовувати закриті LLM для своїх щоденних бізнес задач. 2. В human data компаніях вже існують цілі команди, які а) дотреновують відкриті моделі, типу QWEN, на даних, якими вони володіють і ліцензують великим вендорам, і, після цього, інтегровують їх в менші бізнеси. 3. Підтримка моделей, комп’ют (інференс та тренінг) стануть сервісами, які будуть продавати компанії, які зможуть зможуть продавати FDE. Handshake та Mercor вже продають кастомні моделі бізнесам з задачами якого великі ллмки справляються погано. Наприклад, задачі фінансового моделювання. P.S. Всі думки - мої особисті, більше рефлексія, ніж дослідження.

Діма з глово, з яким ми колись записували подкаст (й досі один з найпопулярніших випусків), поділився цікавою статтею. TL;DR через те, що софт робити стало простіше, компаніям все менше треба дизайнити свої воркфлоу навколо вже існуючих воркфлоу запропонованих сторонніми сервісами. Таким чином, все більше твоєю перевагою може ставати те, як ти оперуєш, бо всі компанії починають оперувати так, як це має сенс для них, а не так, як задизайнив умовний Workday чи Atlassian. https://www.implications.com/p/5-things-top-product-leaders-love?publication_id=1256656&post_id=211899247&isFreemail=true&r=1ei7k&triedRedirect=true

Я взагалі зараз не починав би софтверний і бізнес, і не йшов би працювати в бізнес, де основний есет - це софт. Ми наступного місяця заміняємо софт, на якому крутились всі операції, за який ми платили десятки тисяч доларів на рік, власною розробкою, яку зробили за умовні пару тижнів. Правда в тому, що зараз можна зробити будь-який продукт, можна навіть почати заробляти на ньому, але якщо у вас немає: 1. Унікальної експертизи 2. Унікальної дистрибуції 3. Унікальних данних то ви не зможете отримати ніяких мультиплікаторів до оцінки. P.S. Не питайте, як ми почали платити так багато за CRM-ку - це мікс того, що рішення треба було приймати швидко і ми мали оперативно з’їхати з російського софта.

В тему до попередньої публікації - Handshake просто почав супати “документи, які ви створюєте на роботі”. Я не знаю, як це може бути легально :) Але ми ж наче в AI-ері, кого це хвилює? Платять 6 баксів за сторінку. Якщо комусь треба інтро і нормальний об’єм англійською, то пишіть мені.

Вже старі новини, але вчора стало відомо, що Google купив enterprise даних на $10м (що, звичайно, копійки для них) - це 34 роки всієї операційки Spirit Airlines. Всі документи, воркфлоу, сапорт тікети, кодбазу, кожен робочий імейл. Альтернативним бідером був Mercor - вони готові були заплатити $7.5м за такий датасет. В цілому, чому це цікаво: 1. Для мене виглядає, що $10м за 34 роки операційних даних - це дуже дешево. 2. Якщо вже гугл почав скуповувати мертві компанії, то їх агенти стануть кращими - питання часу. Я б не ставив проти них. 3. Скоріше за все, сума така маленька, тому що датасет не включає інформацію, чому те чи інше рішення було прийнято. 4. Не знаю, чи вплинуло це, але Spirit Airlines збанкротували, тому можливо це дало можливість купити данні з дисконтом.

У мене є один проект, якому я допомогаю як консультант - дуже early stage, але фаундер - former deepmind researcher. Місяць тому ми зустрілися і зрозуміли, що в нього є бачення технології, але немає бачення продукту. Ми пробрейнштормили, зрозуміли, як потенційно ця технологія могла б розвинутися у продукт, я попросив його знайти декілька користувачів, з якими потнеційно можна поговорити. Сьогодні зустрілися - він каже, що “ми зробили агента, який шукає згадування проблем у науковій літературі, і будує впевненність базуючись на цьому”. Я питаю - а кому ти це будеш продавати? Короче, походу, у продактів ще трохи буде роботи. Не такі ми вже й безкорисні.

Я вчора повернувся з СФ назад в Європу (дякую всім, хто вигулював мене в СФ - чекаю в гостях в Лондоні). Швидкі думки про поїздку: 1. Взагалі, якщо ви в tech і у вас є можливість переїхати - я б їхав вже завтра. Рівень можливостей неспівмірний з будь-яким європейським містом. 2. Концентрація грошей на ринку просто нереальна. Покладу в перспективу. В СФ живе 800 тисяч людей. Антропік та ОпенАІ вже створили майже 20 тисяч мільйонерів. Доступ до ангельських грошей швидший і простіший. 3. ЛЛМ-агенти-агенти-інференс-інференс. Ботлнеком стає інференс, а не модель. Половина білбордів в СФ - це агенти і інфра для них. Половина - це інференс провайдери. 4. Serendipity. У мене, звичайно, є привілегія з хорошим українським нетворком, але те, як швидко ти можеш отримати доступ до потрібнох тобі людей та інсайти від них… у мене такого досвіду в житті ще не було. Мінусів, звичайно, теж достатньо. Наркомани на вулиці виглядають дистопічно. Смердить багато те. Ну, і взагалі, це місто - це монокультура, де всі працюють в tech, або навколо. Таке або подобається, або ні.

Знаю, що хороших людей знайти завжди важко, але допомагаю знайти в Lemon.io ще одного product manager. Я допоміг їм суттєво оновити свій роадмеп. Ось, що вони запустили нещодавно: 1. Побудували систему, яка сильно прискорює проходження суттєвої частини веттінг процесу для інженерів, які працюють на маркетплейсі. Достатньо складний агент, який робить софт скіл інтерв’ю, перевіряє на скам, приймає рішення, чи пропускати людину далі на технічне з живим інтерв’ювером. 2. Прямо зараз вони будують продукт, який має сильно прискорити сорсинг. За подібні продукту конкуренти чарджать дуже багато доларів, вони будують його з двома інженерами і великою кількістю агентів. 3. Я вже написав “агенти”? Вони деплоять їх в усіх частинах операційки, яку, нарешті, можна маштабувати (поки що агенти все працюють з супервіжном). Так от. Допоможіть їм знайти людину в продукт. Ось тут всі контакти і посилання на вакансію. Буду вдячний за шер на LinkedIn чи взаємодію, щоб вакансію побачили релевантні люди.

На фоні успіху Kimi, дуже цікавий лонгрід про те, як побудована робота в компаніях, що роблять LLM-ки в Китаї. • Багато студентів та ентрі-левел студентів, які працюють в лабораторіях. • Тотальна недостача компьюту (є huawei, але непорівнювано мало nvidia). • Практично відсутня індустрія human data, рісьорчери роблять свої середовища, а лаби мають команди підготовки даних (мені сказали, що це фігня, і китайські лаби купують данні, так само, як і американські, але базуюсь лише на статті). • Тільки ByTeDance робить закриту модель (типу того, що роблять OpenAI та Anthropic), всі інші - відкриті. • Майже відсутня погоня за комерціалізацією моделей. Важливо зробити найкращу модель, значно менше тиску на комерційні показники (мабуть, тому ми і не чуємо історій, типу Kimi сама по собі зламала Hugging Face, і вкрала необхідний дата-сет). P.S. Для тих, хто читає мене недавно, пожити і попрацювати в Китаї було моєю дитячою мрією - я трохи пожив у Шеньчжені, але нічого толкового зробити там не зміг. Якщо цікава стаття, то читайте повну версію тут (безкоштовно, без смс).

Жиза.

AI лаби купили данних мінімум на $8,5млрд в 50 найбільших data компаніях в 2026. Статистика, звісно, приблизна. micro1 та Turing ще недавно були маркетплейсами для найму інженерів. Якби я був на борді великого аутсорсу, то я б прямо зараз трансформовував його в завод по створенню long horizon інженерних задач.

🤣

Дуже цікавий брейкдаун того, куди, скоріше за все рухається ринок збору структурованих даних. Якщо коротко: 1. Скоріше за все, бюджет на данні, які фронтір-лаби витрачатимуть на данні в 2030 році, досягне 100 мільярдів доларів на рік. 2. Вартість датасетів буде рости, тому що, якщо ми залишимось в рецепті, де автоматизувати роботу можна за принципом: багато компьюту, pre-training на данних з інтернету та RL на своїх данних, то вартість датасету, який зможе автоматизувати створення економічного вихлопу може стати нескінченним. 3. Знову ж таки, враховуючи, що компьют у всіх лаб буде однаковим, якщо не буде технологічного прориву, то єдиним диференціатором мають стати данні. 4. В публічному інтернеті є всього 300 трильйонів токенів, відкритий інтернет не може продукувати достатньо данних, щоб моделі прогресували. 5. Суверенність цілих країн може стати питання сувернності данних, які є в цих країн в наявності (наприклад, уряд UK вже починає говорити про припинення контрактів з Palantir, бо не хоче, щоб данні всіх йшли до пана Тіля). P.S. Цей розумний текст написаний не мною, я просто взяв цитати, які виглядають логічними. Цікаво, що ви думаєте.

Буду в Сан-Франциско з 27 липня по 9 серпня. Як завжди - радий реконектитись зі старими друзями та знайомитися з новими. Останній раз був там у 2018 році - це як в іншому житті. MacPaw, київські продакт-мітапи, життя в Китаї та Raply. Буде цікаво побувати там вже “іншою людиною”.

Іноді твій продукт купують просто тому, що це дозволяє продавати основний сервіс дорожче. Пам’ятаєте, коли тільки з’явився ChatGPT 3, то медіа кричали, як ця мовна модель вб’є модель billable hours? Власне, ця модель - це те, на чому працює більшість консалтингу. Коли платять за годину роботи експерта, а не за результат їх роботи. Так от, за словами інсайдерів, 1. Юридичні компанії купують продукти Legora та Harvey, найбільш зафанджені юридичні АІ компанії. Задача - показати лого в пітчі. Ми - інноваційні. 2. Індустріч не відмовляється від billable hours. Це не вигідно юридичним фірмам. Не подобається? Ну, можеш зробити свій договір з Claude. Хто в такому випадку нестиме відповідальність? 3. Замовники послуг розуміють, що billable hours, як модель, залишиться, але масово просять дисконти: “ми розуміємо, що ви робите роботу з LLM-ками, ми знаємо, що ви збільшується свою маржу, але ми все одно хочемо, щоб у нас був підрядник, який відповідає за роботу. Ми не хочемо відповідати за неї самі”

Ваш календар теж так виглядає?