Мысли вслух
Открыть в Telegram
Когда я что-то осознаю, мне хочется об этом рассказать. Здесь делюсь мыслями и открытиями - про технологии, предпринимательство и инвестиции. Max Votek @Mkitt - предприниматель, сооснователь Customertimes, инвестор. linkedin.com/in/max-votek
Больше5 825
Подписчики
+124 часа
+387 дней
+67330 день
Загрузка данных...
Похожие каналы
Нет данных
Возникли проблемы? Пожалуйста, обновите страницу или обратитесь к нашему support-менеджеру .
Облако тегов
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
июль '26
июль '26
+699
в 4 каналах
июнь '26
+217
в 4 каналах
Get PRO
май '26
+149
в 3 каналах
Get PRO
апрель '26
+347
в 9 каналах
Get PRO
март '26
+250
в 3 каналах
Get PRO
февраль '26
+144
в 5 каналах
Get PRO
январь '26
+80
в 1 каналах
Get PRO
декабрь '25
+262
в 2 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+648
в 6 каналах
Get PRO
октябрь '25
+238
в 4 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+61
в 4 каналах
Get PRO
август '25
+389
в 10 каналах
Get PRO
июль '25
+512
в 8 каналах
Get PRO
июнь '25
+389
в 10 каналах
Get PRO
май '25
+1 472
в 9 каналах
Get PRO
апрель '25
+653
в 12 каналах
Get PRO
март '25
+6
в 1 каналах
Get PRO
февраль '25
+245
в 1 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 23 июля | +4 | |||
| 22 июля | +3 | |||
| 21 июля | +1 | |||
| 20 июля | +5 | |||
| 19 июля | +9 | |||
| 18 июля | +4 | |||
| 17 июля | +11 | |||
| 16 июля | +18 | |||
| 15 июля | +11 | |||
| 14 июля | +18 | |||
| 13 июля | +26 | |||
| 12 июля | +15 | |||
| 11 июля | +20 | |||
| 10 июля | +59 | |||
| 09 июля | +466 | |||
| 08 июля | +3 | |||
| 07 июля | +6 | |||
| 06 июля | +6 | |||
| 05 июля | +5 | |||
| 04 июля | +2 | |||
| 03 июля | +4 | |||
| 02 июля | +3 | |||
| 01 июля | 0 |
Посты канала
Repost from Сергей Булаев AI 🤖
прочитал на hackernews о дизрапции вендоров оборудования для боулингов
Инженер из Америки купил заброшенный боулинг на восемь дорожек. В его городке семьям было некуда пойти вечером — и он решил это исправить. Здание со всем оборудованием обошлось в 105 тысяч долларов.
Боулинг был заброшен не просто так: крыша текла, проводка искрила, а машинам, которые ставят кегли, — семьдесят лет. Система подсчёта очков — та, на экран которой мы смотрим во время игры, — была установлена в 8-м году и стоила шестизначную сумму. Заменить её на новую — от 80 до 120 тысяч долларов. Столько же, сколько весь боулинг целиком, со зданием и землёй.
Чувак задумался. Что эта дорогущая система реально делает? Она камерами распознаёт кегли и считает скорость шара. Но семидесятилетней машиной она управляет через одно-единственное реле. Один электрический щелчок: «поставь кегли». Всё остальное — чистая механика прошлого века. Запчасти при этом — 4000 долларов на пару дорожек.
Чувак по профессии следит за серверами крупных компаний, придумал оригинальное решение. Копеечные микроконтроллеры, датчики на инфракрасных лучах, обычные реле, одна Raspberry Pi на весь зал. Собрал работающий аналог — 200 долларов на пару дорожек. В пятьсот раз дешевле.
Ремонт теперь занимает пять минут: достал запасную плату из ящика, воткнул, играем дальше. Интерфейсы легко меняются. Захотел неоновое оформление «как в Троне» на тематический вечер — сделал сам. Все данные — его, всё оборудование — его.
Проект он назвал OpenLaneLink и собирается выложить в открытый доступ — чтобы маленькие боулинги не тратили деньги на железо, которое морально устарело ещё до их открытия.
Цена такого оборудования — это не цена технологий внутри. Это цена того, что покупатель не знает, как оно устроено. Как только кто-то разобрался — оказалось, что вместо 100 тысяч достаточно двухсот долларов и пары выходных.
Точно так же как цена работы интеграторов и консультантов - знать код, который они когда то создали. Новому подрядчику было очень трудно разобраться в нём. Это приводило к зависимости. Теперь благодаря инструментам вроде claude code и codex - изучить что то старое всё легче и легче. Рынок меняется.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
| 2 |  Падение Accenture - не самая интересная часть этой истории.
Интереснее то, что рынок начал переоценивать саму модель IT-консалтинга.
После снижения прогноза акции Accenture резко упали, а вместе с ними просели Cognizant, EPAM, Capgemini, Wipro и другие крупные игроки.
Все обсуждают слабый квартал, но за этим, по-моему, стоит куда более фундаментальная штука.
Последние двадцать лет экономика консалтинга была устроена предельно просто: продаём часы умных людей.
Чем больше консультантов и чем сложнее проект, тем выше выручка, и все метрики: загрузка, headcount, utilization - выстроены вокруг этой идеи. AI ломает ровно её.
Архитектуру, документацию, разработку, тестирование и часть внедрения сегодня можно сделать в разы быстрее, и клиенты прекрасно это видят.
Как только себестоимость проекта падает, они начинают требовать фиксированную цену или оплату за результат вместо time & materials.
Но самое сложное для крупных компаний вовсе не внедрить Claude, Cursor или ChatGPT - это сегодня умеют почти все.
Гораздо труднее перестроить систему мотивации, которая десятилетиями поощряла продавать больше часов и нанимать больше людей. Переход к AI окажется для многих не технологической задачей, а организационной.
При этом рынок, по-моему, пока недооценивает ещё один актив.
Люди были главным капиталом консалтинга и останутся ими. Просто ценность теперь у тех, кто умеет дирижировать агентами, и у своего слоя знаний, на котором эти агенты работают.
Не база документов и не RAG, а проверенная система отраслевой экспертизы, лучших практик, конфигураций, шаблонов и накопленного опыта, на которой работают тысячи агентов.
С понятной моделью монетизации и достаточно уникальная, чтобы её нельзя было заменить очередной новой моделью Anthropic, OpenAI или Cursor.
Вот здесь и будет формироваться новая стоимость бизнеса.
Через несколько лет инвесторы станут смотреть не только на количество сотрудников и EBITDA, но и на то, сколько уникального контекста принадлежит компании, насколько глубоко он встроен в работу агентов и способен ли приносить деньги независимо от того, какая LLM окажется лидером рынка.
Возможно, этот интеллектуальный слой станет для консалтинга тем же, чем данные когда-то стали для Google, а рекомендательные алгоритмы для Netflix.
@maxvotek | linkedin | substack | 1 832 |
| 3 |  Прилетел на несколько дней в Сан-Паулу вместе с сыном, и город оказался одним из самых приятных сюрпризов за последние годы.
Сан-Паулу - техностолица Бразилии: топ‑универы, море инженеров и один из сильнейших финтех‑рынков Латинской Америки, куда программисты целенаправленно переезжают ради карьерного роста.
Чем больше путешествую, тем чаще ловлю себя на готовых ожиданиях от мегаполисов в развивающихся экономиках: хаос, грязь, тяжёлый трафик, постоянное напряжение в воздухе.
Сан-Паулу оказался совсем другим.
Местные, конечно, предупреждают: лишний раз телефон на улице не доставай, с безопасностью тут свои особенности. Но при этом удивительно, насколько расслабленно ведут себя люди.
Кафе полны посетителей с ноутбуками, многие спокойно идут по улице, уткнувшись в экран. Города, который живёт в постоянном страхе, тут не чувствуешь.
Ещё сильнее удивила чистота. Для города, где живёт больше 12 миллионов человек, улицы выглядят очень ухоженными.
Отдельная история - это еда. Огромные итальянская, японская и арабская диаспоры сделали своё дело, и хороших ресторанов здесь невероятное количество почти на любой вкус.
Цены при этом приятно удивляют: после США ужин в приличном месте кажется почти символическим.
Погода сейчас идеальная. Бразильская зима больше похожа на европейскую весну около +20 °C, гулять можно весь день, без жары и духоты.
Несколько фактов, которые меня удивили:
• Это крупнейший город Южного полушария - в агломерации живёт больше 22 миллионов человек. Больше, чем население многих стран.
• Здесь делают около 12% ВВП Бразилии. Финансовая столица Латинской Америки со штаб-квартирами крупнейших банков региона.
• Запрет на наружную рекламу действует с 2007 года и считается одним из самых необычных городских законов в мире. Ни билбордов, ни огромных баннеров.
• Одна из крупнейших в мире систем вертолётного транспорта. Сотни площадок на крышах, и состоятельные жители летают на работу, чтобы не стоять в пробках.
• Крупнейшая японская диаспора за пределами Японии. Район Либердади больше похож на Токио, чем на Бразилию.
• Итальянское влияние не меньше: говорят, в городе ежедневно выпекают сотни тысяч пицц, и многие считают Сан-Паулу одной из мировых столиц пиццы.
Есть ещё деталь, которая меня зацепила: в городе почти нет наружной рекламы, её просто запретили. Казалось бы, мелочь, а без бесконечных билбордов город выглядит заметно спокойнее.
Пока что Сан-Паулу неожиданно выходит у меня в топ городов, где я был. Иногда самые сильные впечатления оставляют именно те места, от которых меньше всего ждёшь.
@maxvotek | linkedin | substack | 2 229 |
| 4 | Нет текста... | 2 460 |
| 5 |  +2Я много писал о жизни во Флориде и по-прежнему считаю Бока-Ратон одним из лучших мест для жизни.
Но у неё есть своя цена, и называется она сезоном ураганов.
Когда живёшь здесь несколько лет, начинаешь принимать решения совсем иначе.
1. При покупке дома первым делом смотришь, есть ли генератор.
2. При выборе машины невольно прикидываешь, увезёт ли она всю семью, собак, вещи и запас топлива, если придётся срочно эвакуироваться.
Кстати, огромное количество больших внедорожников тут вовсе не от американской любви к здоровым машинам. Во время эвакуации в такую можно загрузить детей, животных, документы и чемоданы и уехать за сотни километров.
Проблема в том, что из Южной Флориды на север ведёт всего несколько скоростных коридоров - I-95, Florida's Turnpike и I-75, причём последняя сначала уходит на запад через Alligator Alley к Нейплсу и только потом поворачивает наверх.
Когда объявляют эвакуацию, миллионы людей одновременно пытаются покинуть штат, и дорога, которая обычно занимает несколько часов, легко растягивается на восемнадцать-двадцать.
Билеты на коммерческие рейсы при этом исчезают за считанные часы или начинают стоить тысячи долларов.
На этом и построили новую бизнес-модель.
Стартап PriorityEvac продаёт что-то среднее между страховкой и подпиской: за $1 250 в год вам заранее резервируют место на эвакуационном рейсе.
Если Национальный центр по ураганам объявляет определённый уровень угрозы, вас с семьёй вывозят частным самолётом ещё до того, как встанут дороги и переполнятся аэропорты.
Звучит странно ровно до того момента, пока не сравнишь стоимость такого членства с ценой большого генератора, переплатой за внедорожник или одной экстренной эвакуацией семьи. Тогда идея перестаёт выглядеть безумной.
Меня в последнее время всё сильнее увлекают именно такие модели.
Как хобби я вместе с Claude пишу софт для торговли опционами, и чем глубже погружаюсь, тем яснее вижу, что опцион - это тоже разновидность страхового полиса: кто-то платит за защиту от плохого сценария, а кто-то берёт этот риск на себя и получает за это премию.
PriorityEvac делает ровно то же самое.
Компания оценивает вероятность события, заранее резервирует ресурсы и продаёт людям спокойствие.
Мне очень нравится, что для такого бизнеса не нужно производить ни самолёты, ни генераторы, ни машины - достаточно правильно посчитать риск, взять его на себя и продать клиенту защиту от неопределённости.
Похоже, таких бизнесов дальше будет только больше.
@maxvotek | linkedin | substack | 2 703 |
| 6 |  +2Ищу к нам в Customertimes - Senior Data Delivery Manager.
Ищем человека, который возьмёт на себя живую, работающую платформу данных. Задача простая на словах и сложная на деле: чтобы цифрам верили без перепроверок.
Три вещи, которые для нас важнее строчек в резюме:
1. Вёл крупные, сложные data / BI-программы от начала до конца, отвечая и за объём работ, и за бюджет, и за клиента.
2. Поднимал настоящий Databricks в проде и читает счёт за вычисления так же спокойно, как другие читают диаграмму Ганта.
3. Умеет превратить тяжёлую встречу с клиентом в план, не выходя из переговорной. Спокоен под давлением и разговаривает с архитекторами на равных.
Удалёнка вне РФ, таймзоны EU/UK. Английский C1+.
Полное описание роли, стек и как проходит интервью на карточках выше.
Буду благодарен, если порекомендуете подходящего человека или просто поделитесь постом. Откликнуться можно в личку @Mkitt
@maxvotek | linkedin | substack | 2 349 |
| 7 |  Когда AI становится слишком дорогим активом, чтобы играть по правилам
Apple подала в суд на OpenAI, и самое интересное тут не сам иск.
По версии Apple, бывший глава по железу OpenAI просил кандидатов на собеседованиях приносить физические компоненты устройств и объяснял, как обходить системы безопасности.
Другой фигурант нашёл баг в облаке Apple и продолжал качать оттуда документы, уже работая у конкурента. Причём поймали его не детективы - Apple увидела это в собственных логах серверов.
Но это только видимая часть.
В феврале Anthropic заявила, что три китайские лаборатории - DeepSeek, Moonshot AI и MiniMax - завели 24 000 фейковых аккаунтов и отправили 16 миллионов запросов к Claude. Никакого взлома и никаких инсайдеров, просто API и грамотные промпты.
Называется это distillation: ты систематически опрашиваешь чужую модель, собираешь ответы и обучаешь на них свою, получая рабочий клон без долгих лет исследований и без миллиардов на вычисления.
Когда Anthropic обновила Claude, MiniMax за сутки перекинула половину своего трафика на новую версию.
Получается промышленный шпионаж, где орудием служит твой же публичный API. Такой вор вообще не оставляет следов в системах безопасности - он просто платит по тарифу.
Вернёмся к Apple. Она требует не денег, а чтобы OpenAI доказала происхождение каждого инженерного решения в новом устройстве с Джони Айвом. Такой запрет способен заморозить релиз, ради которого заплатили $6,5 млрд.
Раньше казалось, что преимущество в AI-гонке даёт скорость найма лучших инженеров, но вместе с людьми из компании уходят её архитектура, процессы и секреты производства, а сегодня всё это можно скопировать вообще без людей.
Значит, конкурировать скоро начнут за происхождение знаний и компаниям придётся доказывать уже не что они создали, а каким путём к этому пришли.
Clean room development, когда разработка ведётся независимо и история каждого решения задокументирована, вполне может стать таким же обязательным стандартом, как финансовый аудит.
Именно это и придётся однажды показывать в суде.
@maxvotek | linkedin | substack | 2 543 |
| 8 | Что делать, если AI доломает экономику IT-компаний?
Если завтра привычные бизнес-модели в IT перестанут работать, что я буду делать, чтобы построить стабильный, регулярный доход?
Скорее всего, куплю скучный бизнес, где основатели устали и собираются на пенсию.
Например:
- ремонт и обслуживание кондиционеров
- бухгалтерскую фирму
- компанию по борьбе с вредителями
- сервис по уборке домов и квартир
- медицинские спа-салоны
- любой бизнес, который каждый месяц стабильно генерирует прибыль
Когда все обсуждают AGI, роботов, AI-агентов и будущих единорогов, идея купить компанию, которая чистит кондиционеры, звучит почти странно.
Но AI сегодня резко снижает стоимость интеллектуального труда. Написать код, сделать маркетинговую кампанию, провести исследование или собрать презентацию становится всё дешевле.
А вот заменить человека, который приезжает к вам домой чинить кондиционер, обслуживает лифт, забирает бельё из прачечной или отвечает за безопасность здания, гораздо сложнее.
Я писал про мастера в Бока-Ратоне, который приехал ко мне менять трубку кондиционера на новом Ford F-150 Raptor за $110k. 30-40 минут работы это $2000.
Получается парадокс.
Самыми устойчивыми могут оказаться не самые технологичные компании, а те, которые соединяют цифровой интеллект с физическим миром.
При этом AI как раз способен сделать такие бизнесы значительно эффективнее:
- автоматизировать бэк-офис
- заменить диспетчеров AI-агентами
- оптимизировать маршруты
- прогнозировать спрос
- автоматизировать продажи и поддержку клиентов
AI не уничтожает такие компании, а увеличивает их прибыльность.
Мне кажется, уже появляется новая волна предпринимателей, которые будут не создавать очередной AI-стартап с нуля, а покупать традиционные компании, чтобы AI сделал его в два раза эффективнее.
@maxvotek | linkedin | substack | 3 678 |
| 9 |  Посмотрел новое интервью Алекса Карпа из Palantir.
Я уже писал, что общество легко записывает необычного человека в чудаки и травит за двадцать секунд странного поведения на сцене, так и не услышав, что он вообще сказал, хотя именно такие люди чаще всего и двигают мир вперёд.
Как бы к нему ни относились, в этом интервью он проговорил вещь, которую стоит услышать каждому, кто строит бизнес.
Покупая AI у больших лабораторий, вы своими руками отдаёте им то, на чём стоит ваш бизнес.
Карп называет это «альфой», а проще говоря - это всё, что делает вас вами: ваши данные, ваши процессы, то, как именно вы зарабатываете там, где конкурент не умеет.
Прогоняя всё это через чужую модель, вы показываете ей внутреннюю кухню своего бизнеса и ещё платите за это по счётчику.
Вот его удар по всей этой экономике токенов:
«Если это так ценно и я могу принести тебе миллиард - почему бы мне не сказать: принесу миллиард, но хочу 30%? Почему они берут за токены, если это так ценно?»
Если бы модель правда приносила миллиарды, её продавали бы за долю в этих миллиардах, а раз продают по счётчику - значит настоящие деньги не там.
Настоящая цена для клиента спрятана в другом - в том, что завтра его бизнес окажется внутри чужой модели и повторить его сможет кто угодно.
Отдать поле боя своей страны «консенсусу Кремниевой долины» он называет полным безумием, а одну и ту же модель, по его словам, спокойно продают и тебе, и твоему противнику.
Предприниматели, с которыми он говорит без камер, в бешенстве и говорят ему, что платят за токены, которые не приносят ничего, пока эти люди тащат веса и альфу их бизнеса.
Когда ведущая замечает, что он злится, Карп отвечает, что злится не он, а через него говорит американский бизнес.
Сэма (OpenAI) и Дарио (Anthropic) называет прямо, но добавляет, что спорить с Дарио для него удовольствие и претензия не к ним лично, а к тому, что вся конструкция поехала не туда.
Вместо всего этого он предлагает строить свой собственный слой поверх модели, который держит данные у вас, не даёт модели их запоминать и уносить и позволяет менять одну модель на другую без потерь.
У Palantir этот слой зовётся онтологией, и зарабатывают они именно на нём, а не на самой модели, и ровно поэтому у них сделка с Nvidia и ставка на открытые модели, где веса контролируешь ты, а не поставщик.
Всегда интересуйтесь, кто продаёт вам AI, кто владеет данными, где они лежат, защищены ли промпты и не утекает ли всё это к нему.
Модель сегодня можно арендовать у кого угодно, а вот данные, процессы и свою альфу арендовать нельзя, и держать их при себе - это теперь и есть работа собственника.
@maxvotek | linkedin | substack | 4 540 |
| 10 |  Давно слежу за тем, как AI заходит в биомедицину.
Большую часть своих данных по ДНК и здоровью и данных из медицинской карты стараюсь анализировать c Claude Code, а по совету друга, который глубже в теме - перепроверяю результаты в Codex.
Анонс Claude Science от Anthropic удивил широким покрытием научных инструментов и тем что постарались собрать все в одном месте.
Биомедицина и медцинскиая статистика - это много рутины. Десятки баз данных, каждая со своей схемой. Форматы файлов, под которые нужны отдельные пайплайны загрузки.
В Claude Science один агент анализирует литературу, гоняет многошаговые исследования, собирает графики и черновики статей вплоть до готового к публикации.
Внутри 60+ баз и специализированные агенты по геномике, протеомике, химинформатике. Отдельный агент-ревьюер проверяет цитаты и расчёты.
После анонса, Anthrpoic в тот же день объявили, что берутся разрабатывать лекарства сами.
Пионеры отрасли вроде Insilico Medicine, где есть медицинские лаборатории и проприетарные модели уже показали, что можно значительно ускорить цикл от изобретения лекарства до вывода на рынок до нескольких лет, но AI компаний мы здесь еще не видели.
Обычно AI-компания даёт инструмент, а искать препараты идут небольшие компании, у которых молекулы покупают фармгиганты, а тут Anthropic запускает собственные доклинические программы и целится туда, куда фарма традиционно не смотрит в редкие и забытые болезни.
Cистема здравоохранения заточена подмассовое и стандартное, а всё редкое и неудобное отсекает первым.
Пациентов мало, выгодной мишени нет, а бремя болезни для тех, кто с ней живёт, абсолютно реальное.
Наняли Эрика Каудерера-Абрамса руководить life sciences, купили стартап Coefficient Bio за ~$400 млн и открыли собственные лаборатории.
Биологию он называет самым важным направлением в Anthropic и обещает сократить сроки разработки лекарств в 10 раз. Ресурсы под ставку есть: выручка $42 млрд и оценка $965 млрд - дороже любой health-компании, кроме Eli Lilly.
Очень интересно, сможет ли Anthropic со своей финансовой мощью, лабораториями и моделями изменить картину там, где остальная индустрия отказалась.
@maxvotek | linkedin | substack | 3 677 |
| 11 | О клонах, которые убивают сделки.
Раньше хороший enterprise-софт считали дорогим, медленным и сложным для копирования. Поэтому за такие компании платили большие мультипликаторы.
Вчера увидел новость, о том что консультанты Bain & Company тихо вайбкодят замену тех самых компаний, которые их private equity клиенты собираются покупать.
Не весь продукт и не базу клиентов, только ядро функциональности, собранное через описание задачи AI-инструменту. Чтобы ответить на один неприятный вопрос до сделки: стоит ли нам вообще это покупать или это легко скопировать?
Начиная с 2023 этим занималась отдельная команда Claude Code эти проверки стали значительно быстрее и проще.
Если маленькая команда поднимает правдоподобную версию твоей платформы за пару дней, то, что ты продавал как преимущество, было просто форой. А фора быстро заканчивается и это уже убивает сделки по покупке компаний.
Инвесторы рассказали FT, что теперь проверяют AI-риск в каждой цели на поглощение: если риск подтвержден, то выходят из сделки. В одном из примеров клон аналитической платформы сделанным при помощи coding assistants прямо повлиял на отказ от инвестиций в компанию.
Понятно, что клон легко повторяет то, что видно на экране: кнопки, интерфейс, набор функций и почти не повторяет то, что под ним. А под ним обычно и есть вся ценность. Базы, которые не разваливаются под нагрузкой. Данные, которым реально доверяют и именно это работает годами.
Есть вещи, которые не склонируешь в принципе. Контракты. Лицензии и разрешения. Данные, которые ты собирал годами и которые больше никто легально не соберёт. Привычка пользователей, которую пока не пропишешь промптом.
Именно за это и платят. Когда SpaceX купил Cursor за $60 млрд, он платил не за интерфейс редактора. Илон покупал дистрибуцию, уже подключённые 67% Fortune 500 и место в своём вертикальном AI-стеке.
Каждой продуктовой компании пора начать проверять насколько их софт легко скопировать по доступной документации, интерфейсу, опубликованным научным статьям и тп.
@maxvotek | linkedin | substack | 3 544 |
| 12 |  +2О недоступности Claude Code
Поймал себя на интересной мысли: за последние месяцы Claude Code незаметно превратился для меня в одну из ключевых операционных систем бизнеса.
Для меня он не просто инструмент, а основной интерфейс, через который проходят десятки процессов.
По сути, это консоль, в которой я провожу значительную часть дня.
Сегодня утром он оказался недоступен, X мгновенно наполнился шутками про forced digital detox, а я вспомнил начало эпохи SaaS и первые крупные внедрения Salesforce.
Тогда для многих компаний Salesforce тоже становился критической частью инфраструктуры и когда что-то ломалось и на статус-панели загорались красные индикаторы, доверие мгновенно падало.
Клиенты нервничали, рынок реагировал, акции проседали.
Anthropic сейчас находится примерно в такой же точке. Рост фантастический, но вместе с ростом приходит ответственность за надежность инфраструктуры.
Доверие в enterprise-мире зарабатывается не качеством демо, а годами стабильной работы без сбоев. Но сегодняшний инцидент заставил меня задуматься еще об одном.
Насколько опасно строить свои процессы вокруг одной AI-операционной системы, особенно учитывая, недавную блокировку новой модели, которой успел повосхищаться пару часов.
• Claude Code мой основной инструмент.
• Codex я использую почти исключительно для code review.
• Cursor открыл для меня мир vibe coding и является по сути привычным резервом
• Gemini Coding Assistant пока даже не пробовал.
При этом вижу коллег, которые уже делают крупные Salesforce-проекты практически полностью через Cursor, без разработчиков и тестировщиков.
Возникает логичный вопрос: если одна платформа недоступна, насколько быстро можно пересесть на другую и продолжить работу?
А может быть, правильный путь - вообще строить собственную консоль и навыки вокруг панели из нескольких инструментов включая локальные модели.
Кстати, про резервирование.
Недавно заказал для домашней лаборатории пару ASUS Ascent GX10 (пока пришел только один) и развернул несколько open-weight моделей.
Первое впечатление удивило: субъективно уровень ChatGPT прошлого года уже вполне достижим локально. Работает быстро, компактно, энергопотребление небольшое и низкий уровень шума.
Пока это не замена лучшим моделям Anthropic. Но для многих рутинных процессов уже вполне рабочий резервный контур.
Все данные по ДНК и здоровью постараюсь сначала анализировать локально, учитывая, что Fable запретили отвечать на медицинские вопросы.
Emergency GPT Kit потихоньку становится реальностью и необходимостью, чтобы не стать жертвой процессно ориентированной медицины страховых компаний, которые исключают все нестандартные вопросы врача в поиске диагнозов.
Похоже, что AI-native компания ближайшего будущего и образованный человек будет оцениваться не только качеством использования AI, но и способностью продолжать работать тогда, когда очередная модель, API или облако внезапно становятся недоступны.
@maxvotek | linkedin | substack | 4 148 |
| 13 | Про автоматизацию и библиотеку решений.
Недавно разбирал статью Наделлы про «капитал в токенах». Если коротко, то главный актив компании не модели, которые она арендует, а та система обучения, которую она строит поверх них.
По совету друга прочитал ещё одну статью - автор отталкивается ровно от этой мысли Наделлы, но дожимает её до неудобного вывода про автоматизацию, и я с ним во многом согласен.
Вокруг все бросились автоматизировать: код, тесты, документацию, консалтинг. Я и сам этим плотно занимаюсь.
Только вот фокус в том, что как только процесс хорошо автоматизирован - он становится коммодити по цене токенов. Через год так будут делать все, и никакого преимущества тут не остаётся.
Преимущество сидит в том, что Наделла и называет внутренним контуром - в нескольких критических решениях, которые определяют исход. Продлит ли клиент контракт, выстрелит проект или заглохнет, того ли человека ты поставил руководить.
Развилок таких немного, но цена ошибки на них огромная.
Вот их-то под пошаговую инструкцию не загонишь. Спроси сильного продавца, почему он закрыл сделку, или консультанта, почему клиент ему доверяет - внятного алгоритма не услышишь.
Это тот самый judgement, о котором я писал.
Вот тут появляется идея Resolution Library. Каждое крупное решение по проекту фиксировать со всей историей вокруг. Что у клиента происходило, какой архитектурный вариант выбрали, от чего отказались.
Потом, когда становится ясен результат, дописывать чем всё закончилось. Где-то понятно через месяц, где-то только через пару лет.
Собрать такое автоматически не выйдет, в этом весь смысл. Приходится себя приучать: закрыл важный вопрос - потрать полчаса, опиши почему пошли этим путём и чем дело кончилось. Занудно, отдачи сразу никакой, поэтому обычно на это и забивают.
Не надо гнаться за автоматизацией всего подряд. Гораздо важнее понять, какие признаки за полгода предсказывают срыв проекта, какие действия Customer Success реально поднимают NPS, какие комбинации ролей дают успешный go-live.
Я уже писал об этом в посте про свидетелей выручки: когда срезаешь всё лишнее, остаётся только то, что реально создаёт ценность.
Будущее за теми, кто лучше всех собирает и накапливает историю правильных и неправильных решений, а это требует времени и терпения, которое есть далеко не у всех.
@maxvotek | linkedin | substack | 2 872 |
| 14 |  Том Ди Мино — самоучка-инженер и любитель лингвистики из Нью-Йорка — заявил, что расшифровал Линейное письмо А (Linear A), загадочную минойскую письменность, датируемую 1800–1450 гг. до н.э.
• Письмо не могли прочитать более 100 лет. Для сравнения: схожее Линейное письмо Б расшифровал в 1952 году архитектор-любитель - и это попало на первую полосу NYT
• Ди Мино считает, что за письмом стоит вымерший семитский язык — предшественник библейского иврита, как латынь является предком итальянского
• Ключевой прорыв случился 22 мая 2026 года при анализе молитвенных надписей с пяти критских святилищ, был найден общий глагольный корень nawaya («обитать»). Он используется в иврите, аккадском и финикийском
• Для работы с корпусом текстов он использовал Claude Code - написал набор Python-скриптов для систематического анализа базы данных Linear A в масштабе, который вручную был бы нереален
Результат: 408 переведённых слов, прочтение 40 знаков (включая 13 ранее неизвестных) и 9-страничный черновик грамматики
Работу сейчас проверяют лингвисты Ратгерского университета и Кембриджа
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только | 2 391 |
| 15 |  Прочитал свежую статью Сатьи Наделлы про то, как меняется устройство компании в AI-эпоху.
После погружения в экосистему Cursor, я понимаю, что по сути сейчас за рекордно короткие сроки перерождаются операционные системы, на которых работает бизнес.
Самая важная мысль из статьи - "капитал в токенах". Наделла говорит, что у каждой компании теперь два типа капитала.
Первый - человеческий: знания, опыт, суждение, отношения и способность видеть закономерности у людей внутри компании.
Второй - "капитал в токенах": AI-возможности, которые компания сама строит и которыми владеет.
Контринтуитивное в этой модели в том, что человеческий капитал не обесценивается с ростом AI.
Он наоборот становится дороже, потому что без человеческой режиссуры AI бегает по кругу: цели и связи между разными областями всё равно ставит человек, а не модель.
AI без людей - это просто дорогие серверы, которые греют атмосферу.
Учитывая, что технологические гиганты строят новые системы на основе очень схожих технологий и принципов, то Наделла четко ставит акцент не на выбор лучшей модели, а про систему обучения, которую компания строит поверх любых моделей.
Рабочие процессы, накопленный опыт, отраслевые знания превращаются во внутреннюю систему, которая улучшается с каждым использованием. Должна появиться новая метрика AI-обучаемости компании, которая напрямую влияет на успехи в бизнесе.
Знания теперь важно накапливать в форме доступной для использования агентами и дообучать модели на реальных кейсах изнутри компании, а не на абстрактных данных.
Этот внутренний контур и становится главным активом и Наделла называет его машиной восхождения на холм:
Задачу можно делегировать, работу можно поручить, но обучение и накопленный опыт важно держать при себе и хранить как зеницу ока.
Чтобы не повторить уроки нулевых, когда на бумаге ВВП-цифры выглядели прилично, а целые индустрии оказались выпотрошены аутсорсингом - производство уехало, рабочие места пропали политикам придется ограничивать концентрацию зависимости от фронтир-моделей и мы уже видим первые сигналы.
Это совпадает с тем, что я уже писал про то, что ценность накапливается у тех, кто владеет результатом, а не продаёт инструмент, так же с моими наблюдениями про рынок AI-тренеров, который растёт ровно потому, что человеческий капитал внутри компаний.
Это та часть формулы Наделлы, без которой "капитал в токенах" сам по себе не работает.
Преимущество остаётся у компаний, которые строят собственную систему обучения внутри, а не арендуют чужие модели в чистом виде.
Кто сейчас вкладывается в свои внутренние замеры качества, дообучение моделей и базы корпоративных знаний, через два-три года получат отрыв, который не скопировать одной подпиской.
Если последние десять лет CTO выбирали облако и набор SaaS-сервисов, то сейчас на первое место выходит другой выбор: как компания будет накапливать собственный опыт через AI, чтобы сохранить конкурентоспособность.
@maxvotek | linkedin | substack | 2 962 |
| 16 |  SpaceX купил Cursor за $60 миллиардов.
Партнёрство тянется с апреля, когда Cursor дал SpaceX опцион: либо купить компанию за $60B позже, либо заплатить $10B за совместную работу.
Сделка случилась сегодня, после рекордного IPO SpaceX, который привлёк больше $75B и сделал компанию пятой по капитализации в США. То есть Маск вышел на биржу и сразу пустил часть нового капитала на консолидацию AI-стека.
Сам Cursor возник в 2022 году. Четверо фаундеров: Майкл Труэлл, Суале Асиф, Аман Сангер, Арвид Луннемарк - до Cursor пробовали "копайлот для mechanical инженеров" и проект по шифрованию сообщений.
AI-кодинг сначала отбросили как слишком конкурентный рынок, но через пару пивотов всё-таки вернулись и сделали Cursor.
К ноябрю 2025-го у них уже $1B годовой выручки, тогда же закрыли Series D на $2.3B при оценке $29.3B - среди инвесторов NVIDIA и OpenAI. К моменту сделки в июне - $2.6B годовой выручки и 67% Fortune 500 в клиентах, включая Salesforce, Samsung, PwC.
Труэлл стал миллиардером в 25, Forbes оценивает его состояние в $1.3B+. Код с одиннадцати лет, частная школа в Бронксе, MIT с 2018-го, стажировка в Google на восемнадцати на проектах с языковыми моделями, отчисление ради стартапа. Скорость, с которой это превратилось в $60B экзит за три года, впечатляет.
SpaceX покупает Cursor не только ради инженерной команды, но для консолидации вертикального AI-стека: Colossus как тренировочная инфраструктура мощностью миллион H100 эквивалент, xAI и Grok как линейка моделей, Cursor как канал распространения.
Пока связка железо → модели → канал, у OpenAI и Anthropic пока разорвана между ними и облачными провайдерами, SpaceX закроет все от начала до конца.
Для Cursor сделка стала необходимостью в первую очередь из-за compute. Они быстро росли на чужих моделях через API OpenAI и Anthropic с маркапом и зависимостью от поставщиков, которые им же и конкурируют.
Через пару лет это упёрлось бы в потолок: своего Colossus с нуля не построить, а оставаться лицензиатом значит отдавать маржу другим. SpaceX даёт им собственную тренировочную инфраструктуру, линейку моделей xAI и капитал в виде акций. По сути, это была единственная сделка, которая снимала их главное долгосрочное ограничение.
Структура сделки тоже показательна. All-stock, не cash. Маск не тратит ликвидность, а распределяет долю в свежепубличной SpaceX.
Фаундеры Cursor становятся крупными миноритариями четвёртой по капитализации компании США - это связывает их с экосистемой Маска на годы и одновременно удерживает команду от оттока сразу после сделки.
Мы в Customertimes партнеры с Cursor и понимаем, что кроме coding assistants они наряду с Antropic и OpenAI также метят в новую операционную систему для больших бизнесов, на которой корпорации будут строить все свои решения и переписывать SAAS и on prem, а потом на новой невиданной скорости растить бизнесы.
Благодаря раннему входу на рынок - у Cursor большая лояльная база enterprise клиентов, которые пришли через разработчиков- энтузиастов, но уже прошли закупки и стали approved vendor во многих Fortune 500 компаниях.
Редкий случай, когда сделка такого масштаба закрывает обеим сторонам то, чего поодиночке они бы не получили.
@maxvotek | linkedin | substack | 3 382 |
| 17 |  О важности полевых исследований
Сегодня в Париже ехал на встречу. Таксист, пользуясь выделенными полосами, буквально спасал ситуацию несмотря на трафик, мы почти успевали вовремя.
Но в момент оплаты начался настоящий квест. Я протянул карту, а терминал завис.
Чтобы его перезагрузить, водителю понадобилось минут десять. Всё это время мы стояли посреди улицы, сзади сигналили машины, водитель нервничал, я смотрел на часы и понимал, что сейчас опоздаю на встречу.
Когда терминал наконец заработал, он еще и зажевал чек. Я поймал себя на мысли: кто бы ни производил этот терминал, кто-то в этой компании явно недостаточно часто пользуется собственным продуктом.
Меня всегда впечатляла история про первый iPhone. Команда Apple была одержима тем, чтобы интерфейс реагировал мгновенно.
Потому что когда ты сам ежедневно живешь со своим продуктом, начинаешь чувствовать каждую секунду ожидания так же остро, как пользователь.
С терминалом было ровно наоборот. Проблема в том, что в офисе такие вещи кажутся мелочами.
В реальной жизни они превращаются в большие последствия:
- водитель рискует получить штраф
- клиент опаздывает на встречу
- все участники процесса испытывают стресс
- доверие к продукту падает практически до нуля
За последние годы я все больше убеждаюсь, что самые ценные инсайты невозможно получить из презентаций, Jira или отчетов. Их можно получить только в поле.
Поэтому мне очень нравится идея регулярно приводить продуктовые команды, разработчиков и руководителей к заказчику и пользоваться собственными продуктами в реальных условиях.
Желательно там, где ошибка дорого стоит.
Очень многие решения перестают казаться хорошей экономией после первого же контакта с живым пользователем.
Еще я почти уверен, что если бы создатели этого терминала хотя бы раз сами простояли 10 минут посреди Парижа под сигналы машин, следующая версия устройства выглядела бы совсем иначе.
@maxvotek | linkedin | substack | 2 753 |
| 18 |  Lovable собрал $400M ARR на команде из 146 человек и не вложил ни доллара в платную рекламу, пока не дошёл до $300M.
История обычно ходит вокруг качество продукта, но тут интересна внутренняя культура и механика, которую они выстроили.
Я нередко встречаю фанатов Lovable, которые не просто пользуются, но и искренне любят этот продукт и для меня было большим открытием узнать, что большую часть лояльности Lovable построили за счет своей культуры контента, выстроенной вокруг того что они любят и чем делятся с миром.
У них есть Slack канал. Когда кто-то из команды публикует пост в LinkedIn, канал активируется, и в течение двух часов вся компания заходит, лайкает, комментирует и шарит, пока органический охват ещё не начал падать.
Elena Verna, отвечающая у них за growth, говорит, что маркетинг у них не отдельный отдел, а распределённая функция всей команды.
Самое любопытное то, что каждый человек закреплён за своим аудиторным сегментом.
Anton Osika, фаундер, построил свою аудиторию ещё до Lovable. Его GPT Engineer стал самым быстрорастущим репозиторием на GitHub в 2023 году с 54K звёзд, и к моменту запуска Lovable у него уже была кредибилити среди технических фаундеров, которые годами наблюдали, как он строит. Сегодня у него 182K подписчиков.
Elena Verna пришла со 100K и сразу начала публично переписывать growth-плейбуки изнутри той компании, которая реально растёт. Её собственный контент стал доказательством их концепции. Сегодня у неё 220K.
Fabian Hedin, CTO, пишет про инженерные решения - никакого growth-контента, чистое доверие от для тех, кто может сомневаться и интересуется инфраструктурой
Monica Perez превращает истории клиентов в социальные доказательства в реальном времени.
Девять человек, каждый из которых достаёт аудиторию, недоступную остальным, и каждый рассказывает свой кусок одной общей истории.
Я уже писал, что контент сегодня работает как визитка 24/7 и что бизнес - это сумма ценностей и смыслов, которые ты транслируешь в мир.
Один фаундер с постами в LinkedIn - это начало, но настоящий результат получается, когда вся команда работает как карта аудиторных сегментов, и за каждым постом стоит внутренний механизм усиления.
В этом и есть разница между случайной органикой и осознанно спроектированным Social-Led Growth: одно - побочный эффект продукта, другое - отдельный канал привлечения, в который компания вкладывается с первого дня и Lovable смогли построить свою секту искренних поклонников своего продукта.
@maxvotek | linkedin | substack | 2 727 |
| 19 |  Недавно увидел интервью на Bloomberg: на Уолл-стрит появились AI-тренеры, которые берут до $25,000 в день за обучение сотрудников работе с AI.
Звучит аномально дорого, но если на тренинге сидят 20-30 банкиров, то выходит около $1,000 на человека.
Для инвестиционного банка это стоимость пары часов работы сотрудника, а если после обучения производительность команды вырастает хотя бы на 10-20%, инвестиция окупается быстро.
Ожидание, что AI сразу начнёт массово заменять людей, пока не оправдывается. Вместо этого появилась новая статья затрат и много новой работы, возник огромный спрос на тех, кто умеет объяснять людям, как использовать AI эффективно.
Это напомнило мне один из первых крупных проектов в моей карьере - внедрение SAP CRM для большой фармкомпании.
Тогда мне казалось, что самое сложное - это настроить систему, но довольно быстро выяснилось, что техническая часть составляет лишь половину задачи.
Гораздо сложнее оказалось объехать десятки стран и регионов, провести обучение, сделать курсы понятными для людей с разным уровнем подготовки и придумать, как вообще мотивировать сотрудников пользоваться новой технологией.
Мы постоянно экспериментировали. Что работает лучше: KPI или признание? Обязательное использование или добровольное вовлечение?
Со временем стало понятно, что лучший способ внедрить новую технологию, так это найти внутри компании тех, кто искренне поверил в неё раньше других.
Сегодня Anthropic называет таких людей ambassadors, и я записался в их программу. Cursor для своих проводит хакатоны. В SAP-мире мы называли их power users.
Именно они выступали на внутренних конференциях, показывали свои результаты, делились лайфхаками и становились примером для коллег. Их влияние на внедрение всегда было намного больше, чем влияние любого руководителя.
Недавно на Techflow в Майами слушал лекцию для начинающих по Claude Code. Автору удалось показать инструменты на понятных примерах для очень разнообразной аудитории и заинтересовать людей сделать первый шаг и попробовать в действии. Такие навыки сегодня дорогого стоят.
За двадцать лет технологии сильно изменились, а люди нет. Компании продолжают покупать новые инструменты, надеясь получить мгновенный результат, но между покупкой технологии и реальным эффектом всегда лежит изменение привычек людей.
Поэтому я считаю, что рынок AI-тренеров, AI-коучей и AI-трансформации только начинает формироваться, и это самые быстрые и понятные деньги, которые будут заработаны на AI после датацентров и оборудования.
Соревнования между AI-компаниями нужно устраивать не за то, у кого модель чуть умнее, а за то, кто быстрее научит тысячи людей действительно использовать AI в ежедневной работе.
@maxvotek | linkedin | substack | 2 654 |
| 20 |  Про «Сталкера» Тарковского
Посмотрел «Сталкера» после «Андрея Рублёва» и опять поймал себя на том, что вижу в фильме предпринимательство.
Если смотреть на Зону не как на мистическое место, а как на новый рискованный рынок или стартап становится узнаваемо до неловкого.
Зона - это рынок с огромным upside и без понятных правил, куда нельзя зайти по прямой и под который не работают стратегии на 5 лет вперёд.
Сталкер всё время петляет, бросает гайки, проверяет путь и возвращается назад, что очень похоже на фаундера, который не идёт all-in на первой идее, а тестирует гипотезы маленькими экспериментами.
В новом рынке чужой опыт помогает, но не спасает, и то что сработало вчера, сегодня может стать аномалией.
Технологические революции, интернет-бум, Web 2.0, Web 3.0, мобильные приложения, AI - везде одна логика: огромная возможность и невидимые риски.
Сталкер по сути и есть фаундер. Он не продаёт гарантированный результат, а продаёт доступ к возможности, и не обещает, что Комната исполнит желание, а обещает только довести до порога.
Это очень близко к ранним стадиям бизнеса, где фаундер часто продаёт не сам продукт, которого ещё нет в нормальном виде, а vision, маршрут и собственную способность провести команду, инвесторов и клиентов через неизвестность.
Главный его капитал не деньги, а чутьё, интуиция, опыт ошибок и понимание, где можно наступать, а где лучше бросить гайку и подождать.
Писатель и Профессор тоже узнаваемые типажи. Писатель хочет признания, но презирает коммерческий успех, хочет результата, но боится, что результат обесценит его страдание.
Профессор - рационалист, который хочет всё просчитать и обезопасить, а если не получается - предпочёл бы уничтожить Комнату, чем допустить хаос.
В стартапе это постоянный конфликт между верой и Excel, vision и risk management, романтикой продукта и реальностью рынка.
Где-то посередине стоит фаундер, чья работа удержать всех от двух крайностей: не дать рациональности убить движение и не дать мечте превратиться в пустую религию.
Но самая сильная метафора фильма - это Комната желаний, которая исполняет не то, что ты декларируешь, а то, чего ты хочешь на самом деле. Очень предпринимательская мысль.
Стартап в итоге проверяется не pitch deck'ом, не миссией на сайте и не словами для инвесторов - он проявляет настоящую мотивацию фаундера: деньги, власть, свобода, статус, желание создавать, желание доказать, желание убежать.
Если мотивация токсичная, успех её не лечит, а просто ускоряет разрушение, потому что бизнес усиливает то, что уже было внутри. Поэтому путь к Комнате - это не только путь к рынку, это due diligence самого себя.
Многие доходят до порога и не входят, потому что страшно узнать, чего ты на самом деле хочешь.
В предпринимательстве это один из главных вопросов: ты строишь компанию, чтобы создать что-то ценное, или чтобы доказать кому-то, что ты был прав? Усиливаешь людей или строишь Комнату, которая монетизирует их слабости, страхи и бессознательные желания?
Особенно сейчас, в AI, это уже не философский вопрос. Можно строить продукты, которые дают людям силу, а можно системы, которые эксплуатируют внимание, тревогу, зависимость и лень.
Снаружи разница не видна: рост, метрики, клиенты, выручка одинаковые, но Зона всё равно покажет, кто ты есть.
Наверное, поэтому «Сталкер» так цепляет. Это фильм не про то, как дойти до цели, а про то, кем ты становишься по дороге.
@maxvotek | linkedin | substack | 2 258 |
