Самое важное в IT за неделю: Почему расходы бизнеса на AI выросли в 6 раз

Здравствуйте. Меня зовут Дмитрий Роденко. Я основатель сообщества SaaS Founders. Помогаю фаундерам IT-компаний находить новых крупных клиентов с помощью лидер-генерации в LinkedIn. Сегодня в самых важных новостях в IT за неделю. Почему правительство США планирует манхэттенский AI-проект? Почему расходы бизнеса на AI выросли в 6 раз за последний год? Какие украинские IT-компании выросли в третьем квартале 2024 года? Как AI увеличивает технические долги? Почему стоит перестать переосмысливать собственную стратегию? Я бы сказал, постоянно переосмысливать собственную стратегию. Итак, первая новость от Reuters о том, что комиссия Конгресса США предлагает манхэттенский проект по развитию искусственного интеллекта на фоне усиливающейся конкуренции с Китаем. Комиссия подчеркивает важность государственного частного партнерства в развитии AI, проводя параллель с коллаборацией времен Второй мировой войны. Как вы помните, во время Второй мировой войны государство размещало заказы у частных компаний. Более того, на некоторые частные компании даже вводило контролёров государственных, которые имели достаточно большие возможности и рычаги для управления. И вот эта коллаборация во время Второй мировой войны стремилась к тому, чтобы, с одной стороны, увеличить объемы производства, с другой стороны, не завышать цены в связи с увеличившимися затратами на выпуск. То есть, на самом деле, достаточно серьезное заявление. Теперь посмотрим, что конкретно предлагает комиссия. Она предложила ряд ограничительных мер в экономическом взаимодействии с Китаем, включая отмену льготной пошлины на импортные товары стоимостью до 800 долларов, ограничение капиталовложений в китайские технологические компании и усиление контроля за китайским участием в биотехнологическом секторе США. Комиссия подчеркивает критическую важность сопережения Китая в сфере искусственного интеллекта, особенно в контексте искусственного общего интеллекта. Энергетическая инфраструктура указана как значительное ограничение для обучения больших I-моделей, что требует оптимизации пропускных возможностей для центров обработки данных. Ну вот, собственно, что мы здесь видим? Мы здесь видим продолжение торговой войны, то есть отмена льготной пошлины на импортные товары стоимостью до 800 долларов. Это для того, чтобы недорогие китайские товары были дороже, чем... ну или, скажем так, чтобы цена на китайские товары повысилась. Таким образом, стимулировалось местное производство. Ограничение капиталовложений в китайские технологические компании. Надо смотреть конкретный список. Уже есть такие ограничения. Более того, существуют ограничения, в каких компаниях могут работать граждане США и даже резиденты США. То есть прямо есть список, и часть сотрудников вынуждена была уволиться из китайских технологических компаний, потому что есть законодательные ограничения. Никуда ты ничего с этим не сделаешь. и усиление контроля за китайским участием в биотехнологическом секторе, это что-то новое. Это значит, что поле битвы у нас не только на рынке чипов, не только на рынке электромобилей, но и на рынке искусственного интеллекта и теперь на биотехнологическом рынке. Соответственно, что мы предполагаем? С учетом прихода республиканца Трампа в правительство, скорее всего, будет стимулироваться локальное производство. В частности, будет много инвестиций в энергетическую инфраструктуру для увеличения обучения больших AI-моделей. Соответственно, увеличение инвестиций в центры обработки данных. Ну то есть, видим, что, так сказать, будем надеяться, что Штаты сохранят свое преимущество в данной сфере. стратегическое преимущество, потому что у Китая есть новые интересные модели, которые вполне сравнимы с разработками американских корпораций. Следующая новость от портала CNBC о том, что Корпоративные инвестиции в генеративный AI выросли с 2 млрд в 2023 году до 14 млрд в 2024 году, демонстрируя рост, почти в 7 раз, рост бизнеса к этой технологии. Интересно, портал указывает о перераспределении рыночных долей в конкурентной среде. Если OpenAI за этот год сократил долю с 50% до 34%, а Antropic увеличил свое присутствие, удвоив долю с 12% до 24%. Интересно, как они считают долю в деньгах или в количестве пользователей, потому что по-разному это может быть. То есть OpenAI может зарабатывать гораздо больше, Тренд действительно есть. Для нас с вами, для пользователей это хорошо, потому что когда не существуют монополии, а есть конкуренция, для нас падают цены, как для пользователей, и мы можем получать больше услуг за те же самые деньги. Поэтому я приветствую расширение конкуренции. Для нас с вами это однозначно хорошо. Исследование выявило ведущие направления применения генеративного AI. Генерация кода, более 50%, поддержка чет-ботов и корпоративный поиск данных, подтверждая практическую ценность технологий. AI-агенты рассматриваются как следующий эволюционный шаг, способный выполнять сложные многоступенчатые задачи без постоянного вмешательства человека. Исследование Manla Ventures среди 600 IT-руководителей представляет уникальный взгляд на корпоративное внедрение искусственного интеллекта. Это, собственно, исследование, результаты которого опубликуют CNBC, проведено компанией Manla Ventures среди 600 IT-руководителей. Интересна достаточно высокая доля генерации кода, более 50%. что говорит о том, что дальше будут развиваться более специализированные системы и фреймворки, которые специализируются только на генерации кода. Поддержка чат-ботов — это сервис Customer Support в разных его формах. Пока в текстовом, что стало уже скорее стандартом, но потихонечку будет переходить и в видеоформат. по мере появления доступных решений, которые позволяют делать это в видео. Корпоративный поиск данных. Действительно, даже самые базовые модели. Условный чат g5e4 от OpenAI позволяет сделать собственную модель искусственного интеллекта, назовем это так. в рамках которой можно загрузить корпоративные данные, не отдавать их наружу и, соответственно, использовать их для поиска данных. Соответственно, смотрим, что будет дальше. Какие будут смотреться агенты? Я думаю, что, в частности, если мы говорим про управление бизнесом, Эти агенты будут специализироваться на оптимизации внутренних процессов на основании тех данных, которые вкладываются в систему, в частности, маркетинг, логистика, продажи, поиск узких мест, разработка рекомендаций и так далее. То есть я думаю, что будут такие AI-консультанты, которые будут предлагать фаундеру компании или борду компаний обратить внимание на ряд узких мест, которые были выявлены на основании данных. Ну, собственно говоря, что еще раз говорит о том, что очень важно иметь все эти данные в электронном виде, иначе без этого бизнес не будет управляемый ни людьми, ни искусственным интеллектом. Новость от швейцарского портала Gauche, новость от Ивана Дойла. Он говорит о том, что AI приводит к удорожанию технического долга, то есть внедрении AI. к удержанию технического долга. Чем он это аргументирует? Искусственный интеллект усиливает разницу в производительности между программными системами с простым и сложным техническим долгом, делая качество кода критичнее, чем когда-либо ранее. Инструменты AI работают значительно эффективнее в понятных, разделенных на части системах, с прозрачными связями между элементами, существенно снижая производительность в запутанных старых проектах. Для полноценного использования возможностей AI команды разработчиков должны сосредоточиться на улучшении структуры программы и общего устройства, постепенно упрощая доставшийся от предыдущих версий код. Современные команды разработки должны стремиться к созданию простых программных систем, которые можно легко объяснить простыми словами и которые имеют четкие правила взаимодействия между составными частями. Вложение в качественное построение программы становится ключевым преимуществом, позволяющим максимально использовать потенциал инструментов с искусственным интеллектом. Логично, но тут возникает, как обычно, вопрос. Может оказаться так, что рефакторинг или переработка старой системы, разделение ее на простые, может оказаться по деньгам сравнимо с запуском новой системы, которая будет более производительна? более удобно пользователям, ну и так далее. Поэтому это новый аспект, то есть искусственному интеллекту сложнее разобраться и сложнее менять более запутанные, более старые программы. Хотя я думаю, что наличие специализированных решений сможет снизить эти риски. Если решения по рефакторингу станут более массовыми, я думаю, это позволит упростить оптимизацию, модернизацию даже старых систем. Здесь вопрос не столько в инструментах разработки, сколько в головах потребителей, то есть в головах заказчиков. Дело в том, что если компания считает, что неважно какой есть технический долг, мы должны максимум выжать из этой системы после 20 лет, то я думаю, что компания будет до последнего использовать то решение, которое было создано. Добавляя различные заплатки, добавляя какие-то минимальные изменения для оптимизации работоспособности системы. И здесь, что бы ты ни делал, пользователя ты не переубедишь. Пока пользователь не столкнется, не упрется в текущее ограничение, он делать ничего не будет. Здесь хочется вспомнить классическую модель сегментации потребителей технологических решений, которую предложил Джеффри Мур еще 25 лет тому назад. То есть есть инноваторы, которых условно 4%, которые постоянно пробуют новые системы, максимум до 10%. Потом есть early adopters, то есть ранние, как их правильно назвать, адоптеры, Early adopters, как это называется в классике. Их порядка 20%. То есть, это люди, которые после инноваторов стремятся попробовать это решение. Говоря, они более продвинутые, чем большинство, но менее склонны к риску, чем инноваторы. Это early adopters, потом идет early majority. Их порядка, по-моему, 30%. Это люди, которые посмотрели, окей, инноваторы попробовали, early majority попробовала, тоже работает. И это вот, собственно говоря, на этом этапе решение становится максимально востребованным, массовым, здесь оно генерирует максимальную прибыль. Потом идет late majority, их там тоже около порядка 30%. Это люди, которые посмотрели, сказали, окей, мне это решение подходит, все уже попробовали, оно отстроено, оно безопасно, стабильно, будем его использовать. И последнее это laggards или отстающие, их там порядка 10% тоже. То есть классическое распределение по РТО, когда мы имеем просто адаптированное под рынок потребления эти услуги. И здесь получается, что многое зависит от того, как… от модели потребления в данной истории. То есть инноваторы постоянно будут менять новые решения, будут внедрять искусственный интеллект и так далее. Лаггард или отстающие, они никогда это не будут делать. Они будут делать, скажем так, будут внедрять решение только в том случае, если все рухнуло, все не работает и так далее. То есть и то будут делать это минимально. Поэтому искусственный интеллект, видите, он еще подчеркивает эту разницу. Он заостряет эту стоимость. И вот этот вот разрыв между данными четырьмя группами, он их увеличивает. Делает его более дорогостоящим. Что в принципе? В принципе, интересный факт. Давайте учитывать его при нашей работе с клиентами. Следующая новость от Bloomberg. Министерство юстиции США предлагает принудить Google продать браузер Chrome, который может стоить до 20 миллиардов долларов. Антимонопольные органы планируют требовать мер по демонополизации искусственного интеллекта, операционной системы Android и лицензирования данных. Дело Google является самой агрессивной попыткой ограничения технологической компании со времен судебного процесса против Microsoft два десятилетия назад. Chrome контролирует 61% рынка браузеров США, я думаю, в мире больше, и является ключевым элементом рекламного бизнеса Google. и потенциальные меры включают комплексные структурные изменения в бизнесе Google. От продажи Chrome и лицензирования результатов поиска до разъединения Android от других продуктов компаний и ограничения использования данных в AI-моделях, что принципиально может изменить существующую экосистему технологического гиганта. Возможными покупателями Chrome могут быть такие компании, как OpenAI, что поможет продвижению американских AI-технологий. Судебное решение ожидается до августа 2025 года. Google планирует обжаловать антимонопольные обвинения. Что мы видим здесь? Это аналогичная ситуация, как и была с Microsoft 20 лет назад, когда компания становится настолько крупной, что влияет на развитие рынка, собирает с него максимальную рыночную ренту, то есть является, по сути, классическим монополистом. Для рынка это не сильно хорошо, потому, с одной стороны, стандарт становится массовым, все привыкают работать в определенной технологии, ее адаптация, ее внедрение становится массовым и максимально дешевым. С другой стороны, замедляется конкуренция и замедляется внедрение новых технологий. Сейчас мы видим следующую ситуацию. Google, как существующий монополист в течение последних 20 лет, монополист в первую очередь на рекламном рынке, потихоньку из-за искусственного интеллекта, за счет того, что они позднее увидели, чем тот же OpenAI, эти возможности, будет терять свое лидерское положение на рынке, и его заместит кто-то, какой-то из новых игроков, либо из старых игроков, который построит поисковую систему или заменит поисковую систему условным Search GPT, который сейчас планируют внедрить в компанию OpenAI. Поэтому это очень интересный момент. Интересно, когда ты можешь наблюдать такие Изменение, кардинальное изменение рынка раз примерно в 15-20 лет, когда заходит одна технология, и компания, которая наиболее успешно не придумала, а масштабировала данную технологию, становится лидером рынка. Сейчас время Google потихонечку заканчивается в этой сфере. Google останется нишевым игроком в сфере B2C хранения данных, B2C хранения данных, возможно, там, B2C в SMB сегменте также. Но их, так сказать, доходы от рекламы будут потихонечку снижаться, потому что внимание потребителей будет переключаться на решения вроде Search GPT. Естественно, Google будет этому сопротивляться, но я думаю, что Министерство юстиции добьется разделения бизнеса, Как минимум, выделение Android в некое условно-независимое решение для того, чтобы стимулировать дальнейшее развитие и конкуренцию с другими существующими платформами. Следующая новость от Павла Полстенсик о том, что нужно перестать переосмысливать свою стратегию. Тезисы следующие. Крупная компания склонна к жесткому долгосрочному планированию, в то время как малые компании нуждаются в гибкой emergent strategy, стратегии, основанной на быстрых экспериментах и моментальном реагировании. В отличие от корпорации, малые компании имеют преимущество в скорости изменений. Решения могут приниматься за считанные недели, а может даже и дни, а не месяцы, что позволяет оперативно тестировать и внедрять новые идеи. И это, кстати, в продолжение прошлой новости, почему новые, молодые игроки могут побеждать старых, таких уже бронзовых, забронзовевших динозавров. Потому что у динозавров согласование и принятие решений требует очень большого количества времени. Молодая компания, маленькая компания может очень быстро меняться, разворачиваться в нужную потребителю сторону и за счет этого гораздо быстрее расти. А дальше уже вопрос масштабирования. Соответственно, Emerging Strategy — это не просто временное решение из-за ограничений ресурсов, а мощный инструмент развития, позволяющий компаниям быстро учиться, адаптироваться и создавать высокую динамику в команде. Соответственно, рекомендация автора — ключ к успеху малых компаний — культура краткосрочных экспериментов, быстрое принятие решений моментальная оценка результатов и постоянная корректировка стратегий. Стратегия для малого бизнеса — это не статичный план, а мышца, которую необходимо постоянно тренировать через быстрые действия, тестирование и обучение. Классика жанра, 100%, так оно и есть. Более того, я скажу, что планирование для малого бизнеса ценно не столько планом, Сколько планированием как процессом, тем, что фаундеры и ключевое руководство компании размышляют в рамках различных стратегий, сценариев, и за счет этого сценарного планирования лучше готовятся к различным сценариям реальности. То есть, продумав эти сценарии, компания более готова к тем или иным решениям, к тому или иному варианту будущего, которые реализуются, становятся действительностью. Поэтому сам план как таковой имеет меньшую ценность, а вот это вот мышца планирования, мышца стратегирования, мышца Скажем так, подготовки к различным вариантам событий, она очень важна, потому что она, собственно говоря, и позволяет быстро переориентироваться, снижать убытки, наращивать доходы и быть более конкурентоспособным на рынке. Так. Смотрим. Окей. Следующая новость про то, каким украинским IT-компаниям удалось вырасти в третьем квартале 2024 года. Это новость от Forbes Украина. Forbes Украина провела анализ финансовых отчетов пяти крупнейших украинских компаний. Сейчас попробуем вернуться на новость по Forbes. Да-да-да, вот они. Вот они, друзья, по Forbes. Да, значит, которые столкнулись с вызовами на рынке из-за нехватки зарубежных контрактов, что отразилось на их финансовых показателях. И PAM Systems демонстрирует неоднозначную динамику. Одно юридическое лицо уменьшило выручку на 11%, до 8 миллиардов гривен. Второе выросло на 20%, до 5 миллиардов. Скорее всего, пошло перераспределение потоков. В октябре компания наняла 170 новых сотрудников после роста глобальной выручки на 1%. То есть, по сути, идет какая-то внутренняя коррекция. Globalogic, третья крупнейшая украинская IT-компания, показала незначительный рост выручки на тот же 1%, до 8,8 миллиардов гривен, и смогла найти проекты для 1115 специалистов. Люксофт имеет контрастные результаты. Одно юридическое лицо выросло почти на 40%, до 4 миллиардов, второе сократилось на 8%, 350 миллионов гривен. В целом в Украине компания работает с 3400 сотрудниками. Интериас уменьшил выручку на 5% до 3 миллиардов гривен, однако руководство ожидает рост глобального бизнеса на 10-20% в 2025 году. Сайклон демонстрирует негативную динамику, выручка снизилась на 14% до 2,5 миллиардов гривен из-за уменьшения количества реализированных специалистов, работающих по международным контрактам. Что мы здесь видим? Видите, идет перераспределение ситуации внутри. Раз. Внутри компаний по проектам. Какие-то части бизнеса растут, какие-то части бизнеса падают. Это раз. Второе. Если крупным компаниям, у ряда крупных компаний есть падение на 15%, на 10%, кто-то растет немножко и так далее, то малому и среднему бизнесу за счет более высокой динамики сложнее, и это падение может быть больше, может быть 20-25%, 30% и так далее. Поэтому надо, собственно говоря, во-первых, сосредоточиться на удовлетворении на работе с существующими клиентами, это те деньги, которые у вас максимально близкие, и искать тех клиентов, которые сейчас меняют поставщиков. хотят дешевле, хотят проще, хотят гибче и так далее. То есть вот это время снижения объемов, это время изменения ситуации на рынке, время выхода, время замещения одних решений другими. Раньше все устраивало, раньше все было окей, сейчас не можем платить. Соответственно, приходите, предлагайте решения другие, предлагайте решения дешевле, предлагайте оптимальные схемы сотрудничества и за счет этого переключаете крупных клиентов на себя. Желаю всем новых крупных контрактов, желаю отличных результатов и до скорой встречи. Пока-пока.