Куда двигать свой AI-стек: подписки, локальные модели и железо

Куда двигать свой AI-стек прямо сейчас: мысли про тарифы, локалки и железо Вчера писал про браузер Comet от Perplexity, а сегодня хочу развернуть более глобальную картину того, что сейчас происходит с подписками и куда вообще катится рынок. 1. Конец эпохи подписок по $20 Perplexity - относительно небольшой стартап, особенно на фоне Google или Anthropic. Они находятся в куда более уязвимом положении, работая по API, поэтому первыми начали активно резать функционал и просить деньги за базовые вещи. Но этот тренд неизбежно дойдет и до остальных гигантов. Ограничения и рост цен продиктованы банальным дефицитом видеокарт, видеопамяти и общим кризисом на рынке полупроводников. Мы проживаем последние моменты условной халявы в стандартных тарифах. Базовым минимумом для нормальной работы становится подписка за $100-200, куда компании сейчас стараются напихать максимум возможностей. Но и эта щедрость ненадолго, думаю, что на горизонте года и их будут резать. Поэтому мой посыл - залетайте в эти тарифы нужно прямо сейчас, пока дают максимум (как тот же Google со связкой сервисов вроде NotebookLM), быстро выстраивайте рабочие процессы, пробуйте все, что там доступно, чтобы к моменту неизбежных урезаний точно понимать, за что вы готовы платить. 2. Инвестиция в локальное железо Для большинства ежедневных задач огромные облачные LLM объективно не нужны. Локальные модели развиваются бешеными темпами: если год назад для схожего качества требовалось шаманить с SGR, то сейчас условная Gemma E4B из коробки отлично закрывает базовые кейсы. Я уверен, что в течение года модели в этом размере станут еще круче. Показательный пример - недавний запуск Perplexity Local Computer в рамках их экосистемы. Ребята развивают направление AI Harness и выкатили решение, работающее либо на Qwen, либо на собственном обученном оркестраторе. Но чтобы крутить локально модели такого уровня (27B и выше), нужно железо. На фоне дорожающей памяти и урезания базовых комплектаций производителями, лучшая инвестиция в свой AI-стек прямо сейчас - это покупка мощной машины. В идеале - Mac с объединенной памятью от 64 ГБ (или хороший ПК на Windows). Это дает полную автономность от облачных лимитов и подписок, которая через год станет еще более критичной. 3. Как оптимально собрать стек под себя Формула эффективного рабочего сетапа на ближайшее время выглядит так: одна сильная подписка ($100+) + локалка на хорошем железе + 1-2 ситуативных сервиса под узкие задачи. • Выбор флагмана. Если ваш фокус - разработка и код, логичнее держаться Claude или ChatGPT. Если вы глубоко сидите в экосистеме Google и хотите максимум отдачи на каждый доллар - Google AI с тарифом уровня Ultra полностью закрывает потребности. У меня этот переход, например, снял необходимость держать пачку параллельных подписок. • Вайб-кодинг и сторонние тулзы. Сервисы вроде Lovable, Bolt или Granola - неплохая точка входа, но платить за них бесконечно нет смысла. Гораздо перспективнее сразу учиться работать с AI-кодингом через Claude Code, Codex или Antigravity. Если нужно пилить прототипы - вы вполне сможете делать это в них. Если нужен узкий тул для своих задач - вы сможете накодить его. Как только вы понимаете механику, необходимость в промежуточных сервисах отпадает сама собой. 🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов