e/acc

DHS (министерство безопаности США) выкатило список из 22 людей, которые будут решать что может и не может знать, говорить, делать и думать ваш ИИ (а, следовательно, и вы). Ищите свою фамилию в списке.

Вышел перевод на русский язык моей статьи о киберэкономике и децентрализованном AGI. Спасибо редакции Компьютерры за перевод и оформление! В своё время, в 90-е и начале 2000х. помню, каждую неделю покупал новый выпуск бумажной Компьютерры после школы. Был by far любимый журнал, откуда я подчерпнул значительную долю любви и знаний о софте, интернете, компьютерах, роботах, кибернетике. А спустя пару десятков лет там публикуется моя статья :)

Киберэкономика: как связь блокчейна и ИИ изменит мир Появление ИИ и автономных агентов представляет важный поворотный момент в эволюции человечества. ИИ-агенты с Web3 — это следующая итерация в технологии сетевых и автономных систем, которая называется кибернетической экономикой. В будущем такие сети автономных агентов с экономическими возможностями сформируют AGI — ИИ, способный выполнять задачи не хуже человека. Степан Гершуни, Principal в VC фонде cyber.fund, написал статью о том, как ИИ-агенты изменят экономику, чем грозит централизованный ИИ, как работают программируемые рынки и на каких «строительных блоках» основывается децентрализованная сеть ИИ-агентов. Мы перевели полный материал, каждую часть которого можно изучить по ссылкам: ▪️Киберэкономика — часть 1: как ИИ-агенты и децентрализация изменят экономику ▪️Киберэкономика — часть 2: чем экономике грозит централизованный ИИ ▪️Киберэкономика — часть 3: как построить децентрализованную сеть ИИ-агентов Оригинальный материал на английском языке читайте на сайте cyber.Fund. А еще больше про киберэкономику, ИИ и Web3 читайте в канале Степана Гершуни e/acc. Читать статьи | Подписаться

Работаю над инвестиционным тезисом для фонда про ИИ и децентрализованный ИИ. В прошлый раз это был лонгрид про тренды и важные проблемы. Сейчас работаю над тем, чтобы превратить это в максимально конкретный список тем и продуктов, которые кажутся наиболее интересными сегодня. 1. Специализированные модели Причина: по мере развития gen AI, мы отходим от моделей с триллионами параметров в сторону более компактных и специализированных вокруг конкретного языка, культуры, бизнес-ниши моделей. Открытые проблемы: smol language models, пайплайн данных (скейпинг, синтетика, дистилляция), лейбелинг и курация данных, оптимизация железа и архитектур NN. 2. User-owned AI Причина: для скорости, приватности и гибкости нужны локальные и/или приватные модели в облаке Открытые проблемы: приватный, контролируемый пользователем ИИ с помощью криптографии (FHE, TEE, zk), либо оптимизация для слабых устройств и CPU 3. Bespoke AI Причина: чем больше ИИ знает о вас, тем он полезнее Открытые проблемы: работа с графом знаний о пользователе или организации, UX (проактивность, мобильность, интеграции), суверенность данных 4. Агенты Причина: ИИ не умеет эффективно и автономно взаимодействовать с внешним миром Открытые проблемы: фреймворки и платформы для агентов, интерфейсы взаимодействия включая голос, AR/VR, носимые устройства, embodiement 5. Мультиагентные системы Причина: для решения сложных задач необходимо взаимодействие многих систем Открытые проблемы: экономика в форме коммуникации и платежей между людьми и агентами в разных композициях, маркетплейсы с репутацией и учетом loss агента относительно задачи, децентрализованная агрегация и оркестрация, выбор оптимальной цепочки агентов для задачи Подробнее обо всех этих направлениях и примерах продуктов/стартапов в них расскажу на вебинаре завтра.

Я много пишу о стартапах с точки зрения фаундера, нередко упоминая инвесторов (в основном добрым словом). Но на те же самые процессы и явления есть взгляд с другой стороны - инвесторской, который полезно знать! Так что в качестве дружеского пиара хочу порекомендовать канал Андрея Резинкина - действующего angel-инвестора, в портфеле которого Educate Online, Refocus, EBAC и др. Вот несколько характерных постов, предлагаю начать с них: 1️⃣ Как составить правильный subject письма инвестору, чтобы он точно ответил (я же люблю письма!). Андрей предлагает понятную формулу из 4 элементов - вероятность попасть инвесторам в pipeline сильно возрастает. https://t.me/startup_venture/205 2️⃣ Сколько денег просить у инвестора? По-детски простой калькулятор, который рассчитывает сколько инвестиций нужно вашему стартапу. Очень удобный тул, чтобы рассчитать минимальные инвестиции в стартап. https://t.me/startup_venture/274 3️⃣ Какая доля останется у фаундера после 5 раундов инвестиций? Вот здесь Андрей строит модель для идеального стартапа и делится ей, чтобы вы могли сделать прогноз размытия фаундеров для своего стартапа. https://t.me/startup_venture/289 Вообще взгляд инвестора - это в некотором смысле “мета-анализ“ ввиду огромного количества просмотренных стартапов. У Андрея есть эта насмотренность! Короче говоря, если вы фаундер, планируете им стать или просто работаете в стартапе, то этот канал точно вам пригодится. Рекомендую подписаться! #реклама

Генеративный ИИ стремительно развивается, но энтерпрайз только сейчас, спустя полтора года после выхода ChatGPT дошел до масштабных внедрений. И пока что это чат-боты, а не агенты и полноценные воркфлоу. Я общаюсь с крупными банками, ритейлом, производителями — у всех примерно такой уровень: попробовали, бюджет выделили, ищем решения. Большие компании невероятно инертны и медлительны, но я уверен, что нет ни одной Furtune 500 компании, которая не запланировала хотя бы $10М на эксперименты с ИИ. И, конечно, они не идиоты, и понимают, что это неизбежно и необходимо для выживания на рынке, как когда-то было с компьютерами и интернетом. Moderna, крупная фарма компания, утверждает что 100% их лигал команды плотно сидит на GPT, они разработали 400+ внутренних GPTs для автоматизации работы, используют для обработки данных для дозирования лекарств. Понятно, что этот ролик скорее рекламный ролик OpenAI. Но, главное: для нас кажется что 50-100 обращений к LLM в ходе рабочего дня это норма и так живет весь мир, но на самом деле адопшен в энтерпрайзе только начинается. И не потому что там работают какие-то дураки, а потому что процесс изменения привычки, особенно на уровне корпоративной культуры для 100,000 сотрудников, это штука медленная. Долго запрягают, но когда запрягут — только успевайте электростанции строить.

В эту пятницу 26 апр в 18мск будем говорить с Байрамом про автономных агентов, стартапы и продукты в ИИ и тернистый путь до AGI. Записаться на вебинар можно в боте; запись будет. Вот некоторые темы, которые мы затронем: - когда случится decentralized AGI? какую роль в нем играют автономные агенты? кто и как их будет делать? - для чего нужны агенты? как они встроятся в экономику? - как делать агентов, чтобы их не убил OpenAI? как создавать сильные конкуретные преимущества? - как децентрализованно создать ИИ модели? как ими управлять? - как людям и бизнесам нанимать агентов? как агентам нанимать людей? какая экономика нужна, чтобы сделать это возможным? - какие существуют и будут конкурентные защитные позиции в ИИ? как создать долгосрочный бизнес/продукт? Полезно для инвесторов, фаундеров, продактов и инженеров в ИИ и смежных областях.

Что отличает хороших VC от крутых VC? Нашел очень любопытный рисерч на тему. Вот несколько инсайтов: 1. Средний хороший фонд дает около 3.5x возврат на капитал. Лучшие фонды делают 18х. У лучших фондов в 2.5 раза больше сверхуспешных инвестиций (больше 10х). 2. Количество провальных сделок и стартапов примерно одинаковое (46-48% стартапов обнуляются). Что отличает лучшие фонды — это масштаб выигрыша. Они зарабатывают 68x в среднем на сверхуспешных сделках; средние фонды — 27х. 3. Главное отличие успешного фонда — умение делать double down в победителей. Они инвестируют до 40% фонда в небольшое количество стартапов, которые дают непропорционально хороший результат. От себя добавлю, что скорее всего это связано с отбором лучших на ранних этапах (фаундеры и рынок) и работой с проектами: умением трекать метрики и вовремя заметить PMF/гипер-рост и задеплоить максимум капитала как только это происходит. Лучшие VC, с которыми я работаю, невероятно полезны и (про)активно помогают проектам, но, при этом, в интересных им сделках супер агрессивны по аллокации и пытаются забрать максимум раунда.

Что отличает хороших VC от крутых VC? Нашел очень любопытный рисерч на тему. Вот несколько инсайтов: 1. Средний хороший фонд дает около 3.5x возврат на капитал. Лучшие фонды делают 18х. У лучших фондов в 2.5 раза больше сверхуспешных инвестиций (больше 10х). 2. Количество провальных сделок и стартапов примерно одинаковое. Что отличает лучшие фонды

Что происходит с NVIDIA? Ответ: все хорошо, но рынок становится более конкурентным. За последние 3 месяца все крупнейшие покупатели чипов объявили, что они будут дизайнить и производить свои собственные чипы для ИИ и уже выделили по $100 млрд на это. А именно: Meta, OpenAI, Microsoft, Amazon. Google уже говорит, что все их модели тренируются на собственных проприетарных чипах. Мне кажется, люди не понимают объем ресурсов, которые большие тех компании тратят и будут тратить на ИИ в ближайшее время. Из уже анонсированных проектов это около $400В.