Телеграм канал «Дизраптор»

Что сейчас происходит в ИИ-стартапах за пределами "обёрток для GPT"?

GenAI сожрал повестку в стартапах (думаю, вы и без меня это заметили 🤔). Большинство фаундеров, с которыми я общаюсь, делают примерно так: берут LLM(s), фокусируют на конкретной боли, докручивают UX и тарификацию. Подход рабочий, я ничего против не имею. Но анализировать интереснее проекты, где под чат-ботом или генерашкой есть реальное инженерное нутро: компьютерное зрение, своя ML-логика, железо и т.д.

Тут как раз подвернулся хороший срез. Яндекс на днях подвёл итоги Yandex AI Startup Lab - акселератора, который запустился в ноябре 2025-го. Заявок было около тысячи из почти 150 вузов. До финала дошли 12 команд, они 3 месяца работали с менторами компании. По итогам жюри выделило 4 проекта, интересных как раз тем, что почти не пересекаются с мейнстримной "обёрточной" логикой. Итак, это:

Gradius (пилят студенты ВШЭ и НГТУ). Они встраивают контекстную рекламу прямо в ответы нейросетей. Стартап целится сразу в две большие проблемы: окупаемость ИИ-сервисов (это важная боль для LLM-провайдеров) и рост стоимости обычной перфоманс-рекламы. Интересно, что это не "промптик поверх", а отдельный рекламный алгоритм, встроенный в ИИ-инференс. Эти ребята получили самую высокую оценку.

VisioMed AI. Это технология с компьютерным зрением для офтальмологов. Анализирует снимки сетчатки и помогает выявить болячки на ранних стадиях. Круто, что инженеры-исследователи сделали tech-проект, опирающийся в том числе на собственные научные работы. Во время акселерации они доработали технологию по компьютерному зрению и запустили пилоты в Москве и регионах.

Также отметили SANCE AI (сервис для создания ИИ-агентов в продажах и техподдержке, в акселерации нарастили MRR и запустили несколько пилотов) и Barigadam. Остановиться хотел бы на втором. Они делают модульные робото-конструкторы для школ и олимпиад. С открытым протоколом, стандартизированной совместимостью датчиков и поддержкой 3D-печати деталей. Цель - сделать олимпиадную робототехнику дешевле и доступнее. Да, это не "чистый ИИ", но тут классный edutech, где железо и софт работают с ИИ в плотной связке (речь же о роботах).

Теперь пару слов, почему акселератор интересен сам по себе. Ключевой момент - у него фокус в сторону прикладной техно-базы. Это видно и по составу финалистов, и по прокачке конкретных компетенций менторами: ML и генеративные технологии, ИБ, развитие бизнеса, маркетинг и т.д. То есть, набор экспертиз заточен под "дотащить технологию до продукта", а не "упаковать промпт в подписочку".

А дальше простая арифметика того, что вообще нужно ИИ-стартапу на ранней стадии. Деньги - суммарно гранты на 9 млн руб. - это ясно, но не главное. Главное - три месяца работы с менторами по нужным точкам роста, а также возможность развиваться дальше внутри экосистемы Яндекса.

Отдельно хочется отметить, что на программу прилетело почти 1000 заявок - это хороший сигнал, что ИИ/ML-предпринимательство стало у нас мейнстримом ещё с универа. Это радует 👍

Дизраптор

Водителей убивает не алкоголь, а Дрейк и Тейлор Свифт

В феврале команда из Harvard Medical School выкатила крайне любопытное исследование:

Они взяли данные реестра смертельных ДТП в США за 2017-2022 и наложили на них дни релизов самых топовых альбомов на стримингах за эти же годы: Тейлор Свифт, Дрейк, Bad Bunny, Кендрик и прочие бэнгеры.

И получили вот какой вывод: в дни мегарелизов смертельные ДТП в США росли на ~15% (это примерно 20 доп смертей на каждый альбом). Данные поправили на дни недели (релизы обычно по пятницам), праздники, сезонные путешествия и погоду, но всё равно явный эффект остался.

Но самое интересное - это профиль аварий. Музыкальные новинки "убивали" больше именно трезвых и молодых водителей, которые едут одни, причём чаще - в хорошую погоду. То есть, бьются не пьяные подростки на скользкой трассе с плохой видимостью, и не дедули, засыпающие лбом в баранку. Нет, взрослые люди без явных проблем со здоровьем спокойно ведут тачку, но потом лезут в Spotify и бдыщ.

И тут самое время вспомнить про Сэма Пельцмана. Это экономист из Чикагского университета, который в 1970-х опубликовал работу про ремни безопасности. Логика американского транспортного регулятора тогда была такая: ремни → пристёгиваемся → меньше смертей. А Пельцман показал, что в реальности эффект бывает обратным: чувствуя себя защищённее, водители начинают агрессивнее обгонять, подрезать и непременно гонять шашечкой.

Из-за чего общая смертность водителей, да, падает, но вот пешеходов и велосипедистов - растёт. Этот механизм назвали эффектом Пельцмана или компенсацией риска: чем безопаснее условия, тем расслабленнее поведение. Это что получается, турецкие и узбекские таксисты просто заботились о моей безопасности? 🤔

С релизами на Спотике та же история, но в обратную сторону. Трезвый водитель в солнечный пятничный денёк думает: "Ну, изи катка - гляну, что там за треки вышли". Солнце и трезвость дают карт-бланш на распущенность, а смартфон становится оружием не хуже бутылки.

И ладно бы стриминги. Это отдельные сервисы, и взрослый водитель сам решит (на свой страх и риск), пользоваться за рулём или нет. Но производители тачек сами подливают масла в огонь, когда вкорячивают ол-тач системы управления (почти все компании), ублюдошные изогнутые панельки (Porsche) или даже рекламные пуши, перекрывающие весь экран прям во время движения (Jeep).

Возможно, ультра-аналоговый реднекмобиль Slate от Безоса - не такая уж плохая идея. Пельцмана на них нет!

Ну а стримингам стоит подумать над деактивацией при подключении через CarPlay всех функций, кроме строго-потоковой плейлиста. Можно даже поэкспериментировать и сделать его AI-generated, как в Mubert, но лучше не надо 🤔

Этот пост не является рекомендацией бухать за рулём и ездить без ремня, если что.

Дизраптор

Разбираем Марка Андриссена

Сначала - факт, выносящий мозг. Ещё в 1943 году Маккаллок и Питтс описали нейрон как формальную логическую единицу, и это фундамент того, что сейчас крутится в ваших ИИ-чатиках.

Это исследование лежало в чулане 80 лет. Да, были кое-какие попытки, но в целом технологии выбрали другой путь - развивать добавочные вычисления (те самые компьютеры) вместо моделирования мозга. И только когда в 2010-х у человечества накопилось достаточно мощностей (компьюта), идея 1943 года наконец заработала, да ещё как. То есть, ChatGPT - это не внезапная инновация, а закономерный результат, который ждал своего часа 80 лет.

Это не я придумал. Это говорит Марк Андриссен. Если кто не в курсе - Андриссен в 22 года написал Mosaic (первый нормальный браузер), соосновал Netscape (продали AOL за $4,2 млрд ещё до пузыря доткомов), а дальше запустил a16z a.k.a. Andreessen Horowitz - один из самых влиятельных венчурных фондов планеты, который раньше других заходил в Twitter, Skype, Airbnb, Coinbase или Lyft. А в 2011 Андриссен написал "Why Software Is Eating the World" - фрейм, под которым прошли все 2010-е.

В общем, Андриссен - уникальный товарищ, который строил и инвестировал в каждый предыдущий технологический цикл: веб, мобайл, облако, соцсети, а сейчас ИИ.

Пару месяцев назад он подробно рассказал свою позицию по технологиям и ИИ на открытой AMA-сессии a16z. И там было много такого, после чего хочется закрыть ноутбук и пересмотреть свои планы и стратегии на ближайшие пять лет. Например:

- Почему все неверно воспринимают Китай в ИИ-гонке, и где конкретно США уже проиграли.
- Почему весь нынешний "дефицит ИИ-талантов" - временное явление на 3–5 лет. И почему компании, которые сейчас делают ставку на "лучшую ИИ-команду", вполне могут проиграть.
- Почему венчурные фонды сейчас мыслят правильнее, чем корпорации. И как этим пользоваться, даже если вы не Andreessen Horowitz.
- И вообще, где в индустрии временный хаос, а где крепкая структура - и как их не перепутать.

Проблема в том, что Андриссен говорит фрагментами, скачет, недосказывает. Если вы просто посмотрите видео - будет каша. Поэтому вчера я целый день переваривал его интервью, выявил самое важное, подробно это разобрал и получил стройную модель мира, через которую Андриссен (как мне видится) принимает решения, на что ставить, а на что - нет. Результаты его ставок мы видим в виде оценок стартапов в портфеле a16z - то есть, модель явно работает.

Разбор уже на Лабе. Раскрываю 4 ключевых тезиса, формирую из них единый "фрейм реальности", а в конце даю практические выводы отдельно для фаундеров, руководителей, инвесторов, специалистов и просто пользователей.

Доступ здесь: @Disruptor_lab_bot. Подробнее про Лаб - вот тут.

Там же есть аналогичный разбор фрейма от Дженсена Хуанга. Но ИМХО "линза Андриссена" получилась даже более целостной, и куда более практичной (можно прям брать и внедрять в работу).

ИИ - это убийца и спаситель поиска одновременно

Один из главных AI-related техно-холиваров звучит так:

Убьёт ли ИИ поисковики?

Ох, сколько я всего на эту тему прочитал. Но правильный ответ: и да, и нет. Давайте на примере:

YouTube начал тестить (пока на премиум-юзерах в США) чатботный поиск "Ask YouTube". Рядом с полем поиска Ютуба есть кнопка - тыкаете - проваливаетесь в ИИшный интерфейс. Там можно спросить "чип-техпроцессы TSMC" или "рецепты блинчиков из кабачков" (зависит от ситуации) и получить текстовую выжимку с буллетами плюс подборку видосов и шортсов с нужными таймкодами. Задать уточняющие вопросы тоже можно.

Это максимально яркий лакмус для всего поиска будущего. Смотрите:

Последние пару лет нам твердят, что ИИ непременно убьёт поиск. И, в целом, это правда - у того же Гугла AI Overviews уже сожрали часть кликов и соответствующей рекламной выручки, сайты потеряли трафик, а у многих юзеров (включая меня) вымерла привычка сразу идти в поисковик - ну, если запрос сложнее википедийного определения. Это убивает классическую поисковую выдачу как явление.

Но прикол в том, что параллельно происходит обратный процесс: ИИ насаждает поиск там, где его раньше не было.

Youtube никогда не был поисковиком. Базой знаний - возможно, но не поисковиком. Это была залипательно-алгоритмическая платформа, куда юзеры заходят, лента суёт им видосики, они смотрят, лента суёт следующие видосы, и так по кругу. Да, поиск там был, но скорее как костыль для редких сценариев а-ля "помню название песни, хочу клип". Платформа жила юзерами, которые приходили без запроса и на пару часов падали в кроличью нору, где их доили встроенной рекламой.

А теперь Ask YouTube превращает платформу в полноценную ПОИСКОВУЮ базу знаний. В техничку этой штуки лезть не будем. Скажу лишь, что алгоритм раскладывает видос на смысловые сущности, единицей контента становится не видео, а конкретный таймкод внутри, а дальше ИИ собирает из всего этого винегрета ответ в виде гибридного паззла (текст + куски видосов/шортсов + уточнения).

Получается, Ютубчик превращается из телека 2.0 в такой... Stack Overflow с видеоподкреплением.

И вот тут вылезает главный парадокс. Да, ИИ убивает классический поиск, но одновременно встраивает его там, где его отродясь не водилось. Поиск как паттерн никуда не девается, он просто... переезжает. Раньше все шли искать в Гугл/ Яндекс/ Baidu/ Naver/ ... . Но скоро ИИ и поиск сольются в экстазе и родят формат доступа к знаниям настолько вариативный и гибкий, что он будет тупо везде.

Проще говоря, гугл гуглович со списком из 10 ссылочек может и правда сдохнет, но как точка запуска гибридного инфо-запроса - ой не факт. А где именно он будет стоять - в браузере, в Ютубе, на экране в тачке, на вашем умном тостере или на нейрочипе прям в башке - это уже совсем другой вопрос.

Не знаю, как вас, а меня такое будущее очень даже устраивает 👍

Дизраптор

Создатель AlphaGo поднял миллиард на одном тезисе,
и почему это важно для всего ИИ

Олды помнят, что до всех этих наших GPT фурор произвела штука под названием AlphaZero. Суть была такая:

В 2017 году чуваки из DeepMind выкатили нейросеть (c алгоритмическим обвесом) и загрузили в неё шахматные правила. Не партии гроссмейстеров или учебники по эндшпилю и мияги, а просто правила: конь ходит буквой гэ, ладья вот так, мат это вот, и т.д.

AlphaZero стала играть сама с собой. Через 4 часа она обыграла Stockfish - топовый шахматный не ИИшный движок, в который десятилетиями зашивали всю шахматную мудрость человеков. Потом фокус повторили с го и сёги (это такие "японские шахматы"). Без человеческих знаний и опыта - просто через правила.

AlphaZero быстро побила многие рекорды. Но интереснее было то, как именно она играла. Она жертвовал фигуры так, как ни один кожаный не догадался бы, и делала ходы, которые противоречили учебникам. Гроссмейстеры до сих пор разбирают её партии и достают оттуда новые идеи. То есть, машина не просто обыгрывала сильнейших, а вышла за пределы того, как вообще играют люди (в том числе, потому что ей было пофиг на людские фреймы).

Это была прелюдия, а теперь к сути. У AlphaZero был принципиально другой способ обучения, не как у современных LLM. GPT учится на текстах от людей, и его потолок - это продвинуто "попугаить" то, что лежит в интернетах. А AlphaZero учился через себя же - и потолка у него не было (ну, по идее).

Главного архитектора AlphaZero зовут Дэвид Сильвер. Год назад они вместе с Ричардом Саттоном (это тоже серьёзный дядька, его называют "крёстным отцом" обучения с подкреплением) выкатили манифест "Welcome to the Era of Experience". Основной тезис там такой:

Эпоха LLM - всё, потому что человеческие тексты в интернете тоже всё. Корм для моделей кончился. И дальше править бал будет тот ИИ, который умеет учиться на собственном опыте. Типа как AlphaZero - но не для шахмат и других настолок, а вообще.

В конце 2025 Сильвер ушёл из DeepMind и основал в Лондоне стартап Ineffable Intelligence (прихватив туда ещё троих топов из DeepMind). У стартапа нет ни продукта, ни выручки, ни другой конкретики, есть только вот этот тезис и команда. А ещё цель:

"Сделать первый контакт со сверхинтеллектом" (это прямая цитата).

На прошлой неделе Ineffable вышел из тени и сразу поднял $1,1 млрд. Причём бабло занесли очень серьёзные ребята - включая гигантов венчура вроде Sequoia и Nvidia.

Возможно, это один из переломных моментов всей ИИ-индустрии. Если Сильвер прав, то текущие модели OpenAI, Anthropic или Google могут скоро стать "кнопочными телефонами из 2007-го". Учитывая это, кстати, вдвойне прикольно перечитывать про псиопы Альтмана: как он пытается убедить весь мир, что AGI (на базе нынешних LLM) уже вот-вот, пока его коллеги по индустрии гребут миллиарды под тезис "как бы да, но как бы всё вообще по-другому будет, лол".

С другой стороны, реальный мир - это не шахматы, и лаже не го, а чуть (совсем слегка) более сложная система, где нет чётких правил и понятных метрик победы. И вот эта проблема, ИМХО, пока не решена примерно никак (в том числе Сильвером и его командой).

P.S. Стартап называется "Ineffable" ("невыразимое"). Неплохо для компании, которая собирается научить ИИ всему, что человеки не сумели выразить словами.

Дизраптор

Гонка за компьют идёт быстрее, чем я прогнозировал

Недавно я писал про "битву за компьют" - как цифровые гиганты параллельно строят в России новый инфраструктурный этаж цифровой экономики. Я писал, что активная фаза стройки продлится 3-5 лет, и только потом инфраструктура перейдёт в стабильную фазу заработка.

Но, кажется, всё идёт стремительнее. Переход во вторую фазу уже идёт, и него есть любопытный триггер:

Яндекс на днях отчитался по сегменту B2B Tech за первый квартал. Цифры там солидные - выручка +36%, EBITDA +49%. Но интересно вот что:
1. Потребление токенов через Yandex AI Studio выросло в 30 раз год к году - до 109 млрд токенов в марте.
2. На платформе запилили >16 тыс. ИИ-агентов.
3. И главное - 29% всего клиентского потребления токенов приходится на агентов, а не на людей в чатиках.

Причём это не стартаперы балуются. Больше трети компаний из РБК-500 уже сидят на Yandex Cloud, и именно крупные корпораты дают больше половины выручки. То есть треть токенов потребляют агенты, в основном развёрнутые в серьёзных компаниях, а не в пет-проектах от технобро.

И вот эта цифра - 29% - и есть маркер сдвига. И (важный момент) - сейчас на агенты приходится почти треть, но доля будет расти нелинейно. Вот почему:

Когда говорят "бизнес внедряет ИИ", мы обычно представляем примерно такой сценарий:
Сотрудник открывает чатик → что-то спрашивает → получает ответ → копирует в док.
Токенов он жжёт мало, а потребление линейно зависит от числа кожаных юзеров.

Но агент работает вообще по другой логике:
Он получает задачу → сам её декомпозирует → дёргает API → разбирает данные → опять дёргает API → проверяет → корректирует.
Один адекватный агент для бизнеса за день может сожрать столько же токенов, сколько человеческий сотрудник за месяц вдумчивой переписки с чатиком. А агентов у одной компании может быть сто/тысяча/... . Сколько угодно, на самом деле - по числу автоматизируемых процессов, а не по числу единиц в штате.

Когда на крупной облачной платформе доля агентов дорастает до трети всего потребления - это значит, что бизнес перешёл от "давайте дадим ИИшку маркетологам" к "давайте автоматизируем процессы целиком". А это уже совсем другая история.

И вот тут стоит вернуться к битве за компьют. Сейчас её главный вопрос звучит так: "Кто соберёт сверху удобную платформу, на которой будут жить агенты?". Ну, потому что агенты - это арендаторы с высокой маржой, ради которых всё и затевалось. Только пришли они раньше (сильно раньше), чем многие ожидали. В битве за компьют начался второй акт, и в нём конкурируют уже не "числом лопат, проданных старателям", а fit-ом платформы для агентной экономики. А экономика эта, судя по этим 29%, уже вовсю цветёт и пахнет.

P.S. Забавно, что первая публичная метрика этого большого сдвига в РФ пришла не из очередного отчёта футурологов, а из отчётности одного из лидеров рынка. Впрочем, будущее обычно так и выглядит - как скучная (на первый взгляд) строчка с циферками. Именно поэтому не только лишь все могут быстро его разглядеть и осознать.

Дизраптор

Ладно, ИИ-агентные симуляции, геймификация домашек и flipped classed - это всё фигня и полумеры. На самом деле будущее школьного образование вот в чём (и это, кстати, вообще не шутка):