Ребят, я в Лондоне 4-17 апреля

Расширяю нетворк, готов встречаться общаться знакомиться. Интересны предприниматели в технологиях и технари.

Пишите в личку, и буду благодарен за рекомендации интересных людей: @the_real_jkee

Закрывая главу

На прошлой неделе я официально ушел с позиции Head of AI в Т-Банке.

Это был хороший и важный для меня период длиной в 3.5 года.

Многое получилось. Удалось построить одну из самых сильных технологических AI-команд на рынке. Удалось построить сильные технологии, включая наш опенсорс. Удалось получить значимые эффекты от AI на масштабе компании. Удалось придать смысл и стратегию всему связанному с AI.

Частично удалось сделать то что принято называть “трансформацией” - поменять мышление людей и интегрировать AI-технологии в бизнес. Я оказался не так уж хорош в таких задачах. Эту задачу мы сделали процентов на 40.

Частично удалось ускорить сотрудников новыми технологиями. Эту задачу “закончить” сейчас не получится, слишком быстро всё меняется.

Эти и другие задачи ребята продолжат уже без меня.

Т - сильная и хорошая компания, одна из лучших на рынке РФ. Растущая компания при деньгах. Много свободы, мало булшита. Спрос на технологии в компании растет. Я уверен, что всё будет классно.

Я сильно прокачался в AI. Я сильно прокачался в построении технологий, в очередной раз. Я понял что не люблю трансформации. Я понял что я хочу.

Я никуда не перехожу. Я переключаюсь в исследовательский режим – изучать технологии, рынки, и говорить с людьми. Я хочу ещё глубже прокачаться в технологиях. Я хочу видеть долгосрочные тренды в которые хочется вкладываться. И найти людей, с которыми хочется строить вместе.

Наш мир слишком быстро меняется, чтобы поспешно принимать решения.

Поиски

Все мои предыдущие места работы сами меня находили. Это было довольно удачно, но каждый раз со смыслом было что-то не так.

На этот раз будет иначе.

Меня ждет мой следующий большой профессиональный этап. Я хочу выбрать его аккуратно и хорошо.

1. Я хочу работать в технологиях. Глубже, чем до этого. Я хочу на рычаге новых технологий строить пользу для общества.

2. Мне не нравятся большие компании. Это большие неповоротливые махины – в современном мире это большие тормоза. И мне не нравится играть в чужие игры.

3. Мне важно работать с талантливыми, умными и энергичными людьми. Мне важно находиться в местах с большой плотностью талантов.

Я буду погружаться в технологии, рынки и бизнесы. Здесь буду делиться накопленными идеями и ценностью.

Будет интересно!

Смотрите какие банки Валера @cryptovalerii в Лондоне отрастил
это мы если что в бане, а то ща слухи пойдут

Оптимизация работ

Одна из тем куда активно смотрю – оптимизация работ и общества с помощью AI.

Все цифровые работы сегодняшнего дня будут закрываться AI – и лучше, чем людьми. Это неизбежность. Но сегодня юристы продолжают писать свои бумажки руками.

Это ужасно неэффективно. Большая волна такой оптимизации уже начинает раскатываться.

При этом, делать только софт не имеет никакого смысла. Софт стоит ноль, помним? Нужно предоставлять end-2-end услугу на конкретном рынке и быть значительно лучше норм рынка за счет технологий.

Dwelly – хороший пример. Они схлопывают рынок аренды недвижимости в сильно более эффективное состояние на рычаге AI. Ребята успели войти в top-15 агентств недвижимости в UK всего за два года работы. Имел честь познакомиться в Лондоне!

Подумываю выбрать выбрать индустрию и пойти схлопывать. В напрашивающихся индустриях вроде маркетинга и поддержки уже жуткая толкотня – нужно что-нибудь не sexy.

Диджеев вот многовато развелось 🤡

Про мою роль

Недавно один хороший человек сказал мне что в жизни оказывается можно делать всё что угодно. Я как-то раньше про это не думал, а теперь пришлось думать.

С одной стороны, хочется идти строить свою компанию.

Мой профиль по результатам всяких Hogan чисто предпринимательский. Низкая чувствительность к риску и хаосу (после 4 детей то), амбиции, видение, бла бла.

Делать вроде тоже понятно что. Тут в AI если правильно смотреть понятно что строить, и даже шансы понятно как поднять.

И денег хотелось бы больше чем в найме, иметь шанс выйти на другие слои атмосферы.

И вообще – настоящие пацаны строят компании. Да?..

С другой стороны, хочется делать интересные задачи. И жить тоже хочется.

А в стартапах интересные задачи скорее как получится – надо и счёт банковский открыть, и пиццу людям заказать. Уверенный стартап это обычно скучная работа и unsexy индустрия.

Да и с временем беда – все нормальные фаундеры которых я видел пашут круглосуточно.

Короче, это психологическая проблема. Хочешь доказать кому-то – открывай компанию. Хочешь жить с интересной работой и спокойствием – найди классное место в найме. Пусть другие ребята риски принимают.

Я пока свою роль не понял.

Про Лондон

Последние пару недель я провел в Лондоне.

Носился как бешеная белка по городу, встречаясь с людьми и жадно хватая контекст. Я встретился с десятками людей и наездил 500 минут на Lime 🚴.

Мои наблюдения:

1. Много крутых русскоязычных ребят – фаундеров и инженеров. Амбициозные, открытые, сильные. Сюда не так просто попасть и здесь дорого жить – это создает хороший базовый фильтр. Разрыв с Москвой большой.

2. Офисы всех топовых лаб – DeepMind, Anthropic, OpenAI, you name it. Anthropic только что объявил о расширении офиса в Лондоне до 800 человек. Меня покормили обедом в DeepMind!

3. Головы у людей на пару лет впереди от среднего в Москве. Я как будто в машину времени попал. Здесь уже никто не «пробует Claude Code».

4. Более опытные люди говорят что UK это промежуточный этап перед US. Просто за счет денежной гравитации. И путь компаний и путь технологий в итоге ведет в Штаты. Увы, для меня это далековато по личным причинам.

Это всё как будто и так было очевидно, но прочувствовать на своей шкуре – совсем другое дело.

Для меня стало критически важно находиться в среде которая тебя учит. Где есть люди поумней тебя, которые прошли больший путь, и явно пройдут ещё больший. Я таких людей только за две недели нашел целую пачку.

Я в процессе оформления Global Talent.

Это не я! Я работу не ищу!

Про рынок РФ, часть 1: мотивация

Делал вчера с ребёнком умного робота. Идея – запихать AI в Raspberry Pi, приделать микрофон, колонки, камеру и колёса. Супер, да?

Но мы делаем это в Москве. Все сервисы заблокированы. Claude Code тоже не поставить. Сижу перебираю варианты заливая код на девайс руками. Ребёнок спрашивает Алису – та рекомендует сервисы Яндекса и Гигачат. Пожалуй, не сегодня.

Через полчаса выяснилось что OpenVPN блокируется провайдером. Ребёнок ковыряет в носу и явно теряет мотивацию. Алиса соболезнует и предлагает прокси сервисы. Меня конкретно бесит что мы даже начать не можем из-за этих тупых проблем.

Спустя ещё несколько неудач я нашел готовый конфиг для linux от одного из VPN-провайдеров. Он заработал сразу, чему я был безумно рад. Дальше дело пошло – сделали умную говорилку, начали прикручивать камеру, ребёнок в восторге.

Это я всё к чему.

Вся эта ситуация – буквально AI на российском рынке.

Тебе нужно:
- Проковырять доступы блокируемые с двух сторон
- Найти как оплатить и не потерять аккаунты
- Понять какие законы РФ ты потенциально можешь нарушить и как этого избежать
- Построить защитных мер от законов РФ
- Прикрутить Яндекс или Гигачат там где иначе никак

Это всё решаемые проблемы. Но мотивация падает – и у инженеров, и у компаний.

В результате отстаёт самое главное – головы людей. Технологии где-то за заборами живут.

Про рынок РФ, часть 2: суверенный AI

Самый популярный вопрос ко мне – сможет ли индустрия РФ создать AI мирового уровня?

Конечно, нет.

Этот ответ людей не удивляет. Но главной причиной часто считают невозможность купить Nvidia. Ну, нет.

Для создания базовых моделей нужны три вещи: вычислительные мощности, данные и таланты.

Мощности стоят денег. Много денег. Для понимания разрыва – траты одного только Amazon на AI-инфраструктуру это четверть годового российского бюджета – порядка $150B за 2026.

Данные тоже стоят денег. Эту часть часто забывают или недооценивают. За OpenAI, Anthropic и прочими стоят компании вроде Surge и Scale AI создающие данные для обучения. Одна только Surge заработывает на данных $1B+ в год.

Таланты тянутся за самыми классными задачами. Самые классные задачи требуют первых двух пунктов. Лучшие ребята стягиваются со всех стран поближе к лабам с деньгами – включая ребят из РФ.

Так что – причины вполне рыночные. У экономики РФ просто не хватит денег. Внутренний рынок довольно скромный и не растет. Экспорт технологий сильно ограничен. Непонятно, как возвращать инвестиции.

Китай – хороший пример “не-США” где локальной экономики вполне хватает чтобы потягаться. Как следствие, локальных “не уехавших” талантов там тоже хватает – внутри интересно.

AI – не та индустрия, где получится отстроить независимость.

Кстати, я не согласен с общественным насмеханием над самой идеей суверенного ИИ. Стараться повышать независимость индустрии – это хорошо.

Суверенный ИИ это не российский прикол – это мировой тренд на Sovereign AI. Никто не хочет оказаться в зависимой позиции в ещё одной индустрии.

Но тут вариантов не вижу. Если открытые модели начнут отставать, придётся закупать.

What next?

Активно исследую что строить дальше. Делюсь – в формате открытых рассуждений.

Я хочу работать с генеративными технологиями. Я хочу решать реальные проблемы этого мира – иметь здесь high agency.

Я хочу область где новые технологии действительно всё меняют. Забавно, что пришлось отмести финтех. Hot take: финтех практически не затронут новой AI-волной.

Я сразу отметаю B2C. Кровавая мясорубка из компаний, в которой я участвовать не хочу. Привлечение очень сложное, 50 стартапов на одну идею, в любой момент тебя сжирает Google и так далее.

Я отмёл core технологии и платформенные слои. Сами модели – у меня нет там leverage, без меня разберутся. Платформенные слои – слишком медленно и инженерно, хочется ближе к эффекту на общество.

Мне нравятся индустрии где есть сложные интеллектуальные workflow – и на них всё работает. Это классная задача, мне хочется её решать.

Простые и популярные индустрии – маркетинг, продажи, etc – я тоже отмёл. Малый порог входа, очень много игроков – малая вероятность успеха даже если ты молодец. Меньше зависит от самих технологий.

Бывают и слишком сложные индустрии. Моё восхищение вызывает Physics X – AI-проектирование двигателей, крыльев, процессоров, материалов и так далее. Но мой индекс Хирша для такого маловат. Буду с восторгом смотреть со стороны.

Что попадает в фильтр? О, много чего классного.

Проектирование зданий, электроники, мебели и даже ювелирки. Документы, бухгалтерия и налоги – как же много тут страданий людей! Медицина. Креативные индустрии. И ещё множество чего.

Столько всего можно сделать лучше!

Я продолжаю разбираться дальше. Ваши комментарии которые помогут мне в этом пути – приветствуются.

The Bitter Lesson

Когда решаешь сложную задачу – всегда помогает набрать побольше экспертизы в доменной области и воспользоваться чужим опытом. Надёжный уверенный способ решать задачи.

Так вот – в AI всё работает иначе. Каждый раз побеждает другая парадигма – взять огромные вычислительные мощности и накидать туда данных или симуляций.

Такой подход выиграл в шахматах – AlphaZero учился без экспертизы. Паттерн повторился в CV, распознавании речи, ботах в Dota 2 и позже в LLM. Каждый раз люди сопротивляются такому подходу – это противоречит нашему человеческому опыту. Эксперты ходят и грустят "а как же наша экспертиза". Знакомо, разработчики?

Этот урок известен как The Bitter Lesson – горький урок необратимой победы большого компьюта и масштаба над доменными экспертными решениями. Название пошло от одноименного эссе Ричарда Саттона.

Ричард описывает корневую причину как закон Мура в его современных формах. Рост компьюта продолжает расти – значит, решения масштабируемые по компьюту в итоге победят. Экспертность не масштабируется.

Ключевые навыки для продвижения вперёд это scalable search and learning – а не экспертные знания. На поиск и обучение раскладывается примерно любой современный AI – и если компьют продолжит расти, эта парадигма победит.

В robotics сейчас происходит борьба этих двух подходов. Лагерь запомнивших bitter lesson ставит на VLA и world models. Лагерь более классических подходов сопротивляется – и не без оснований. Сильные аргументы есть с обеих сторон – но будущее уже предопределено. Правда, непонятно, когда.

Интересно, что похожий паттерн видно везде. Мы учим наши AI-системы доменное-специфичным вещам и прочим claude.md хакам – чтобы в очередной итерации развития моделей получить очередной bitter lesson – и выкинуть это всё на помойку. Мы строим экспертные компании на доменных знаниях – и потом массово закрываем их получив очередной горький урок.

The Bitter Lesson – важнейший концепт для понимания технологий сегодня, стоит его изучить. Прочитайте эссе, оно короткое.

p.s. пост заведомо однобокий для усиления. есть сильные аргументы в другую сторону, включая огромное количество экспертов в обучении современных llm

Кстати, если ещё не смотрели Pantheon – бегите смотреть!

Сериал про Uploaded Intelligence – людей загружают в облако и они начинают там другую жизнь. Очень технологичный, супер актуальный, великолепно сделан. И прямо в точку.

Вайбы Love, Death & Robots и Black Mirror. Netflix