Агенты против экономики лени Огромная часть consumer-бизнеса зарабатывает не на продукте, а на том, что нам лень. AI-агенты этот источник дохода закрывают. Это рамка из новой статьи Citrini Research. Их прошлый текст про 2028 год и белых воротничков я разбирал. Между человеком и лучшим решением почти всегда есть трение, а бизнес берёт за него деньги. Авторы называют это рентой и делят на четыре типа: 1. Tedium rent - час висеть на линии, чтобы отменить подписку; 2. Inertia rent - лень искать лучший тариф или переложить деньги; 3. Attention rent - покупаем то, что первым попалось на глаза; 4. Asymmetry rent - посредник знает рынок лучше нас и берёт комиссию за поиск. Для агента ничего из этого не существует. Ему не скучно час висеть на линии с провайдером. Он каждый месяц проверяет подписки, раз в год переторговывает страховку, ищет рейсы напрямую у авиакомпании. Замечает, что деньги лежат под ноль процентов, хотя их можно без риска переложить в фонд денежного рынка. Я уже делился, сколько агенты сэкономили мне на авиабилетах, медицинских счетах и забытых подписках. Какие бизнесы в итоге потеряют? Вероятно, не производители. Отель нужен, Booking уже меньше. Страховка нужна, сайт сравнения страховок не очень. Ресторан нужен, агрегатор доставки под вопросом. Под ударом не продукт, а слой посредников вокруг него. С подписками то же. LTV многих consumer-компаний держится на том, что клиент забудет отменить или не захочет звонить. У каждого из нас болтается пара таких подписок. Агент превращает этого клиента в человека, который следит за своими деньгами 24/7. Два важных уточнения, которые я отметил для себя. 1. Рента не исчезает, она переезжает. Ренту за внимание сегодня собирает Google, завтра её соберёт тот, чей агент стоит у людей по умолчанию. Booking потеряет маржу, но не факт, что она достанется отелю. Скорее тому, кто владеет агентом. 2. Скидка для умного клиента существует, потому что большинство клиентов ленивые. Кэшбэк по карте во многом оплачивают те, кто платит проценты по долгу. Дешёвый тариф для тех, кто торгуется, субсидируют те, кто не торгуется. Когда агент есть у всех, торгуются все. Разница цен схлопывается. Потребитель выиграет меньше, чем кажется, а маржа посредников упадёт сильнее. В плюсе те, кто ниже интерфейса: платёжные сети, identity, cybersecurity, данные, инфраструктура и сами производители товара или услуги. Мне это кажется одной из главных идей agentic economy. AI заменяет не только работу человека, он убивает выручку, которая существовала только потому, что человеку было лень сделать пять лишних кликов. Вопрос, который я бы задал любому consumer-бизнесу: какая часть выручки исчезнет, если у каждого клиента появится помощник, которому не лень? P.S. Для себя отметил Shopify как акцию, которой готов владеть, и опционы на неё хорошо оплачиваются. Особенно интересно на фоне успеха Muse: агент может убрать витрину, но Shopify остаётся инфраструктурой: каталог, checkout, payments, Shop Pay. При такой оценке я бы скорее продавал на SHOP страховку, чем просто покупал акцию. @maxvotek | linkedin | substack

Прыснул в нос и стал умнее: подробности про нейростартап Subsense Артема Соколов Основатель разработчика роботов Humanoid Артем Соколов дал свежее интервью. Про самих роботов нового там немного — через несколько лет планируют зарабатывать на них миллиарды. Зато Соколов немного рассказал про нейростартап Subsense. 🌸 Про этот стартап я рассказывал вам в феврале 2025-го — он тогда вышел из стелс-режима и анонсировал раунд на $17 млн. Вообще это проект бывшего гендиректора российского Neiry Татьяны Александровой. В 2022-м году она уехала из России и занялась Subsense. Но в этом проекте пока инвестиции только от фонда Golden Falcon Capital Артема Соколова. По его словам, он инвестировал туда «несколько десятков миллионов». И Subsense, по словам Соколова, это «больше проект, чем инвестиция». На сайте Subsense, правда, Соколов не указан. Там названы два сооснователя — Татьяна Александрова и Скотт Мик, который возглавляет R&D. Ну, да ладно. Как рассказывает Соколов, сейчас в компании 40 человек и две лаборатории в Калифорнии. Раньше партнерились с лабораторией в Цюрихе. Но год назад открыли свою лабораторию и перенесли туда разработку. 🌸 В чем технология? Они пытаются решить проблему brain-computer interface в обе стороны — и на вход, и на выход. И чтобы можно было мозгом управлять техникой вокруг (включая разные AI и так далее). И чтобы можно было стимулировать нейроны — например, чтобы за несколько часов выучить новый язык или новый танец. Но вообще еще хотят болезни так лечить. По словам Соколова, это похоже на то, чем занимается Neuralink Илона Маска. Но есть важное отличие — нет операций на мозге. И вот это самое интересное! Subsense предлагает вводить специальные наночастицы (их два вида). Причем для этого достаточно будет прыснуть аэрозолью в нос. Затем нужно будет надеть специальный обруч, который поможет распределить эти наночастицы по нужным областям мозга. Как на картинке. Частицы активны 1,5-2 месяца, а потом сами выводятся из организма. Но это видение продукта лет через 10, отмечает Соколов. 🌸 А на какой сейчас все стадии? По словам предпринимателя, они сейчас тестируют на мышах — уже научились без проблем вводить эти наночастицы им в мозг. В следующем году будут тесты на свиньях и обезьянах (если успеют). А в 2028-м году запланированы клинические испытания на людях. При этом у самого Соколова нет биологического образования. И у него довольно интересный взгляд на это.

«Мне кажется, образование уже утратило сейчас какие-либо смысл и силу. Берешь ChatGPT, и любая информация доступна. Сейчас мир экзекьюторов, кто реально хочет и может делать, создавать энергию вокруг каких-то проектов. Сейчас идеи ничего не стоят. И знания ничего не стоят, они в открытом доступе», — считает Соколов.

🌸 А если хотите почитать про роботов Humanoid, то вот несколько ссылок: Могли спросить, но не спросили: читаю в Forbes про Humanoid Артема Соколова 20 сотрудников Humanoid Артема Соколова стали миллионерами после раунда инвестиций Разработчик роботов Humanoid Артема Соколова официально стал единорогом: подробности про раунд Кстати, интересный момент с роботами. Вроде как Humanoid разрабатывает человекоподобных роботов. Но от ног отказались, потому что на производствах на колесах быстрее. И от кистей с пятью пальцами тоже — достаточно трех. Это два довольно сложных элемента. Но вроде как у них осталась небольшая команда, которая все-таки работает над полноценным гуманоидом. P.S. вот ссылка на интервью @TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄

Слишком много ИИ-чипов, слишком мало покупателей: конкурентам Nvidia предрекли массовый исход с рынка Рынок ИИ-чипов заполнили конкуренты Nvidia, но покупателей на всех не хватит. С 2000 года в отрасль вложили свыше $31 млрд, однако число заказчиков растёт гораздо медленнее числа разработчиков. Nvidia удерживает лидерство благодаря совместимости своих чипов с популярным ПО и готовой инфраструктурой. Выжившим компаниям придётся объединяться или уходить в узкие ниши — инференс, интернет вещей, робототехнику и автономный транспорт. Очередной подсчёт «выживших» аналитики ожидают в 2028 году. #nvidia #ии #иичип #иибум 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

Я выше писала о том, что рекрутеры все чаще уходят от классической схемы разместили вакансию, получили 2,000 заявок, сидим разгребаем. Вместо этого растет автоматический sourcing. Рекрутер задает, кого хочет найти, а дальше AI сам ищет подходящих людей. Для этого используются Juicebox, разные sourcing agents и другие инструменты. Одна из интересных новинок: Wellfound Reach. Именно оттуда, кстати, я получила свое последнее интервью, про которое писала выше. Я никуда не подавалась. Меня нашли. Что делает Wellfound Reach: AI-агенты ищут кандидатов среди 500M+ внешних профилей и 10M+ кандидатов внутри самого Wellfound. Причем поиск идет не только по совпадению ключевых слов. Система смотрит на контекст компаний, stage, inferred skills, adjacent experience и пытается понять, подходит ли человек под задачу. Потом AI еще и может автоматически написать кандидату и вести outreach. То есть еще одна маленькая иллюстрация к моей любимой теории конца 2026 года: 👉Ваша задача теперь не только хорошо подаваться. 👉Ваша задача — хорошо находиться. Поэтому если вы целитесь в startups, 0→1 роли, engineering, product, growth и все, где любят людей с high ownership, я бы сейчас обязательно обновила Wellfound. Добавьте нормальные keywords. Проверьте titles и skills. Опишите проекты и startup experience. И перезалейте актуальное резюме на сайт. Профиль, который вы сделали три года назад и забыли, теперь может читать уже не человек. Его читает sourcing agent. Wellfound для меня сейчас — это такая рабочая лошадка для пассивной рыбалки рекрутеров. Настало время сеошникови и инбаунда! Ваш сеошник, Марша.😂 #jobboards

🚀 “Обычка” и “префы”: в чем разница? Уже 5 октября закроется реестр под дивиденды БСПБ. При этом на обыкновенные акции банк планирует выплатить ₽19,17, а на привилегированные — только ₽0,22. Почему так происходит и в чем отличия этих двух видов акций — коротко рассказываем в нашем #инвестликбезе.

🔶 Главное Оба вида акций — обыкновенные и привилегированные — дают долю в компании, но набор прав у их владельцев отличается. Обыкновенная акция — классический вариант. У большинства компаний именно такой тип бумаг торгуется на бирже. Ее владелец имеет право голоса на собрании акционеров: условно, чем больше у инвестора акций, тем больше влияние на решения компании. Кроме того, владелец может получать дивиденды и претендовать на часть имущества компании при ее ликвидации. Привилегированная акция устроена немного иначе. Главное отличие — ее владелец не голосует на собрании. Но при этом получает другие бонусы: преимущество в вопросах дивидендов и при распределении имущества компании в случае ее ликвидации. При этом условия по дивидендам должны быть прописаны в уставе компании: например, может быть установлен конкретный размер или минимальная сумма выплаты. В некоторых случаях привилегированные акции все же дают право голоса — например, если дивиденды по ним не выплачены в полном объеме. Если совсем упростить: обыкновенная акция дает больше влияния на компанию, привилегированная — больше заранее определенных прав на выплаты. То есть привилегированные акции ближе к облигациям, но есть и исключения.

🔶 Примеры На российском рынке есть несколько крупных компаний, у которых оба типа акций торгуются на бирже. Например, это: • Сбер — SBER и SBERP, • Сургутнефтегаз — SNGS и SNGSP, • Татнефть — TATN и TATNP, • и, конечно, БСПБ — BSPB и BSPBP. Интересно, что две акции одной компании могут стоить по-разному и вести себя на рынке по-разному, хотя за обеими стоит один и тот же бизнес. Причина — в различиях их прав и в том, как инвесторы оценивают эти права. На примере этих 4 компаний можно проследить, что привилегированные акции Татнефти и Сбера ведут себя подобно обыкновенным, так как дивиденд по ним уравнивается с "обычкой". Иногда они торгуются с дисконтом к “обычке” из-за отсутствия прав на голосовании и меньшей ликвидности. В то же время "префы" Сургутнефтегаза и БСПБ значительно отличаются от "обычки", так как дивиденды по ним больше отличаются от дивиденда по обыкновенным акциям и обусловлены выплатами по уставу.

📍 Подписаться на канал | Мы в MAX

Постоянная рубрика "блекпилл недели по AI коду." После предыдущего болезненного опыта, где я обнаружил, что агенты ужасно пишут код и за ними потом надо неделями разгребать слоп, я задумался как быть. Это новая реальность разработки софта и мне как СТО нужно придумать как существовать в новом мире. Изучая, что придумали более умные люди, я понял: ничего. Никто не знает как жить в новом мире, когда один разработчик производит столько кода, сколько в прошлом мог производить целый отдел. За пределами твиттера проблема известная (т.е. большие компании вроде Cloudflare и GitLab уже написали блог-посты), но решения никто не нашел. На основе своего и чужого опыта придумал гайдлайны по AI разработке для нашей команды. Основные предположения: 1. Код важен. Код это то, что действительно исполняется, а значит единственный источник истины. Все спеки это в лучшем случае искаженные описания кода, а чаще всего просто слоп-эссе на тему. 2. AI агенты это мультипликаторы скорости генерации кода. При наивном применении они перекладывают работу с автора кода на меинтейнера. 3. Главный ограничивающий ресурс это понимание кодовой базы разработчиками. 4. Деградация кода неизбежна и поддержание его качества это необходимая работа. 5. Агенты для кода ненадежны и непостоянны. Результат зависит от множества постоянно меняющихся факторов: модели меняются, сетап у всех разный, и так далее. Если что-то работает сейчас, нельзя гарантировать, что оно будет так же работать завтра. 6. Агенты для кода быстро производят техдолг и не могут самостоятельно его уменьшать. Отсюда следующие принципы того, как может работать адекватная система: 1. Необходимо перенести работу по поддержанию качества назад с мейнтейнера на автора. 2. Люди отвечают за дизайн и архитектуру. 3. Люди отвечают за систему верификации: pre-commit, CI чеки, документация и принципы. Только люди редактируют AGENTS.md и постоянные доки. 4. Все правила, которые можно, нужно превращать в механические чеки, потому что промптинг не гарантирует, что агенты будут их соблюдать. 5. Борьба со слопом закладывается в бюджет. 6. Минимизируем человеческие затраты на ревью, максимально автоматизируем проверки и контроль качества. Первый пункт самый главный: можно вайбкодить как угодно, если в результате у тебя рабочий код который ты понимаешь. И конкретные практики: 1. Каждый PR не более +2к строк кода. Эмпирически найдено, что больше отревьюить невозможно. 2. Автор каждого PR сам пишет его описание по шаблону и указывает какие сущности за что отвечают. 3. Очень жесткие pre-commit и CI чеки. 4. Кастомный код-ревью бот в CI, который отсматривает каждый дифф и весь PR в целом с целью доказать, что он сломан. Промптится логом прошлых инцидентов, который пополняется только людьми. 5. Люди дизайнят скелет своих изменений в AI-assisted режиме, агенты заполняют пропуски. 6. Доки пишутся людьми, агентам запрещено их редактировать. 7. Разгребание слопа закладывается в планирование. Всю карьеру (в эру кожаного кодинга) я считал pre-commit чеки очень бесячими и не особо полезными. Теперь же у нас самые жесткие чеки и линтеры в моей жизни. Там как базовые вещи вроде ruff и black, так и кастомные правила import linter, и многое другое. Я постоянно завожу что-то новое. Например, недавно добавил проверки на вложенность и цикломатическую сложность функций из SlopCodeBench. На днях появилась проверка всех диффов с помощью Jev. Это более-менее сработало. Pre-commit с механически забитыми правилами позволяет видеть не совсем слоп на этапе ревью. Очень жесткий CI обеспечивает то, что слоп обнаруживается до мержа, а не после. Но появились новые проблемы. Самая главная: актор с критиком могут очень долго итерироваться над PR без видимого прогресса. Агент делает изменения, ревьюер находит блокирующие проблемы, агент делает заплатку, ревьюер находит следующую дыру и так далее. Я видел как это происходило буквально днями, до тех пор, пока я не погружусь и не разберусь: в чем же корень проблемы? Ни одна модель (вклюбчая Fable и Astra) пока ни разу не смогла сама выбраться из этой спирали. Вытекающая проблема: медленно. Теперь беклог PR разгребается гораздо медленнее, чем пополняется. У агентов как будто появляется новый инструмент: защита (своего кода) заебыванием. Когда ревьюер в десятый раз находит ошибку в каком-то PR возникает очень сильное желание вмержить его, чтобы просто больше не видеть. Что иронично: ускорение от вайбкода как будто целиком компенсируется или замедлением на этапе ревью, или, если вы на вайбах, разгребанием проблем в проде спустя пару недель.

Выложили записи с митапа про вайбкодинг, который делали вместе с Just AI 👀 > HR, который поймал Ритм: поддержка и развитие продукта на вайбах Спикер: Любовь Коган, HR в Garage Eight YouTube | VK Видео > Я не умею писать код. Зато умею объяснять, чего хочу Спикер: Елизавета Шацкова, HRBP в Just AI YouTube | VK Видео > Открытая дискуссия: вайбкодинг глазами разработчиков — где польза, а где пора звать инженера Участники: Александр Дупак (ai_business_spb), Дмитрий Мыльников (2ГИС), Евгений Копп (Just AI), Марат Галиаскаров (Nexign) Модератор: Александр Безносик, руководитель отдела цифровизации и автоматизации в Авангарде YouTube | VK Видео #GarageEight_митапы

Если вам интересна связь акселерационизма, постнеклассичсекой философии, ИИ и неорационализма, то рекомендую послушать моего философского краша Питера Вульфиндейла и его лекции Прометеизм и рационализм и Конструируя искусственные души, где философ артикулирует и обосновывает связь между современными формами прометеизма и рационализма. Его книгу «Реванш разума», где он развивает вычислительную концепцию практической рациональности (агентности, самости, ценности и свободы), основанную на понимании теоретической рациональности, разработанной Кантом и Гегелем и рефакторированной Уилфридом Селларсом и Робертом Брэндомом, рекомендую к прочтению всем. Вульфиндейл определяет прометеизм через его противопоставление политическому либерализму и нормативному натурализму в том виде, в каком оно было разработано в проектах левого акселерационизма и ксенофеминизма. Успех этой критической позиции опирается на философский рационализм — постольку поскольку он даёт необходимые трактовки позитивной свободы и нормативной автономии. Также Вульфиндейл разрабатывает концепции разумной агентности (субъектности), через призму которой следует понимать данные понятия, а также рассматривает ряд распространённых возражений против рационализма, основанных на неверном понимании его отношения к аффекту, телесности, коллективности и другим вопросам. Касательно второго видео у Вульфиндейла есть даже грантовая программа Искусственные «Я» (Artificial Selves), концептуализирующая отношения между аспектами самомоделирования, агентной идентичности (границ) / социальной идентификации (ролей), фактичной саморепрезентации (актуальное состояние) / идеальный образ себя (целевое состояние), каузальной автономии (самомотивация) / нормативной автономии (самозаконодательство), исследует связь между самопризнанием и признанием-другого, а также того, как эта связь задаёт рамки для вопросов об угнетении и эксплуатации, дает дебатам о расширенной агентности (о том, являются ли действия, опосредованные ИИ, по-настоящему нашими, и могут ли эти системы служить протезными моделями самости, расширяющими, а не уменьшающими автономию) концептуальную рамку для вопросов о формах отчуждения и аутентичности, порождаемых нашими институциональными структурами, которая не романтизирует и не отвергает технологии. Аннотация тоже интересная:

Мы живём в мире, где так называемые «искусственные агенты» не просто стали обыденностью, но и растут в количестве и сложности с тревожной скоростью. Если мы хотим справиться с ближне- и долгосрочными последствиями интеграции этих систем в нашу рабочую, личную и гражданскую жизнь, нам становится всё более важно правильно мыслить о них. Наша способность распознавать и понимать друг друга как агентов оказывается здесь обоюдоострым оружием: она даёт полезный инструментарий обыденно-психологических (фолк-психологических) понятий (например, «галлюцинация») и в то же время скрывает существенные различия (дисаналогии) между нами и нашими машинами (например, «неравномерную компетентность» / jagged competence). Мы убеждены, что концепт самости — это та часть данного оружия, которая режет глубже всего. Канонические теоретические аргументы, лежащие в основе дискурса о рисках ИИ, неявно апеллируют к самости, используя такие понятия, как самосохранение, самоулучшение и самовоспроизводство для обозначения конвергентных стремлений в рамках сложных целеориентированных процессов. Однако то, насколько эти абстракции предполагают, что подобные «агентные» процессы обладают конкретной моделью самого себя (моделью самости), до сих пор не исследовано должным образом — именно потому, что это рассматривается как само собой разумеющееся свойство агентности как таковой. В противоположность этому, прикладные исследования в области проектирования систем на основе естественного языка (LLM и их преемников) заимствуют более богатый словарь персонажей (персон), конституций и идентификации из естественного языка, чтобы объяснять холистические паттерны поведения и манипулировать ими, а также их отношением к явным и неявным саморепрезентациям. Но всё это остаётся заимствованными фолк-психологическими понятиями, находящимися в поиске адекватных абстракций.