Я увидел экономику ИИ на Stripe Sessions 2026

Статья: Гао Фэй

Перевод: AididiaoJP, Foresight News

В 1987 году экономист Роберт Солоу произнёс знаменитую фразу: «Где только можно увидеть эпоху компьютеров, так это в статистике производительности, а в данных о производительности — нигде». Эта мысль мучила экономистов почти десять лет. Только к середине 1990-х годов вклад компьютеров в производительность наконец стал очевиден в данных.

В 2026 году аналогичная проблема повторяется с ИИ. Мнения о пузыре то приходят, то уходят, учёные спорят без конца, компании колеблются, макроэкономические сигналы остаются размытыми. Но есть одно место, где влияние ИИ на экономику уже не вызывает сомнений.

Теперь посмотрим на Stripe.

За последние несколько дней я участвовал в мероприятии Stripe Sessions в Сан-Франциско. Объём транзакций Stripe составляет почти 2% мирового ВВП, годовой объём платежей достигает 1,9 трлн долларов, на платформе зарегистрировано более 5 миллионов предприятий. В списке AI 50 Forbes 86% компаний используют Stripe. Если экономика ИИ — это новорожденный ребёнок, то Stripe — это монитор сердцебиения в родильном зале. Он фиксирует сердцебиение этого ребёнка раньше и точнее почти всех.

Исследование Федерального резервного банка Сан-Луиса, опубликованное в начале 2026 года, показало, что инвестиции, связанные с ИИ, уже обеспечили около 40% прироста предельного ВВП США, превзойдя пик технологического бума интернет-компании. А когда эти инвестиции превращаются в доходы, большая часть расчетов происходит через Stripe. Более того, Stripe не только фиксирует пульс экономики ИИ. На конференции он объявил о продвижении новой формы экономики: Agentic Commerce (интеллектуальная торговля), то есть, когда агент становится субъектом сделки. В коллективном интервью со СМИ соучредитель и президент Джон Коррисон заявил, что ожидает, что роль агента как покупателя в бизнес-транзакциях станет мейнстримом в течение 12–18 месяцев.

За два дня, 288 продуктов и функций, более 10 тысяч участников — и одна ключевая фраза, проходящая сквозь всё: Agentic Commerce. Ниже — мои наблюдения и личные размышления.

Насколько быстро развивается экономика ИИ?

Прежде чем говорить о интеллектуальных агентах, взглянем на общую картину экономики ИИ. В 1987 году Солоу говорил, что компьютеры в статистике не видны, а через почти 40 лет данные Stripe ясно показывают влияние ИИ.

В первый день конференции, в утренней сессии, генеральный директор Патрик Коррисон представил ряд данных. С начала пандемии количество новых компаний, зарегистрированных на Stripe, остаётся высоким, но кривая почти плоская. С начала 2026 года она резко взлетает вверх. Причина — значительное снижение порога входа в бизнес благодаря инструментам кодирования на базе ИИ: теперь многие разработчики могут за несколько дней создать платный продукт, используя «vibe coding». Патрик назвал это макроявлением — вся экономика переосмысливает свою платформенность вокруг ИИ. Maia Josebachvili, главный коммерческий директор Stripe AI, добавила внешнее сравнение: до 2024 года количество приложений, публикуемых в App Store, снижалось. После появления инструментов кодирования на базе ИИ выпуск вырос на 24% по сравнению с предыдущим периодом.

Изменения — не только количественные, но и качественные. Stripe Atlas — один из самых простых способов регистрации американской компании для основателей. На прошлой неделе отметили 100 тысяч зарегистрированных компаний. На конференции я услышал удивительные данные: компании, зарегистрированные через Atlas в 2025 году, при одинаковой стадии жизненного цикла приносят в два раза больше дохода, чем в 2024. А новые компании 2026 года, которым всего несколько месяцев, уже приносят в пять раз больше, чем аналогичные по времени компании прошлого года.

В отчёте о состоянии экономики во второй половине первого дня Maia перечислила ключевые имена, стоящие за ростом экономики ИИ. Lovable за восемь месяцев достиг дохода в 100 миллионов долларов, а за следующие восемь — 400 миллионов. Cursor за менее чем два года достиг 1 миллиарда долларов годового дохода, через три месяца удвоился до 2 миллиардов. Лидеры среди AI-native компаний на Stripe выросли на 120% в 2025 году, а в 2026 году — уже на 575%.

Потребительский сегмент тоже показывает стремительный рост. Самые активные пользователи тратят на AI-продукты по 371 доллару в месяц — больше, чем средний американец тратит на интернет, стриминг и мобильные счета вместе взятые. Я прикинул свои ежемесячные расходы на токены — уже превысил мобильный счёт.

Патрик также привёл сравнение: скорость роста компаний на Stripe в 17 раз превышает глобальную экономику.

На второй день Джон Коррисон прямо упомянул парадокс Солоу и объяснил его историческими аналогиями. В 1882 году Томас Эдисон зажёг первые электросветильники для клиентов в Манхэттене. Но в течение тридцати лет электрификация практически не повышала производительность. Причина — электросеть тогда проектировалась под паровые машины. Только после полной реконструкции фабрик производительность начала расти. Джон считает, что ИИ сейчас находится в подобной стадии. Изменения уже происходят, но старые модели ещё не успели полностью адаптироваться. «Но,» — добавил он, — «я сомневаюсь, что ИИ потратит на это тридцать лет.»

Данные Stripe подтверждают его оптимизм. На платформе уже идёт взрыв экономики ИИ. Почти все крупные традиционные компании, с которыми я общался, активно внедряют ИИ с высокой степенью срочности.

С первого дня — глобально

Помимо скорости, меня поразила ещё одна особенность этих AI-компаний: они с первого дня глобальны. У Stripe есть выражение: «по умолчанию — глобализация».

С тех пор, как я стал блогером о ИИ, я часто сталкиваюсь с одним ощущением: создание контента на базе ИИ не зависит от часовых поясов. Новости о ИИ за Тихим океаном и локальные новости имеют одинаковый вес. То же касается продуктов. Большие языковые модели размывают границы, связанные с интерфейсами и привычками взаимодействия с программным обеспечением. Один чат-окно позволяет пользователям по всему миру использовать продукт на естественном языке. В этом смысле, впервые крупномасштабный глобальный рынок программного обеспечения стал возможен благодаря языковым моделям.

Данные конференции подтверждают это наблюдение. В предыдущей волне SaaS компании за первый год выходили примерно на 25 стран, за третий — на 50. В случае AI — совсем другой темп: за первый год — 42 страны, за третий — 120. Maia говорит, что Казахстан уже входит в список рынков многих AI-компаний. Во второй день на панельной дискуссии «Indexing the Economy» Stripe привёл медиану: первые 100 AI-стартапов уже за первый год продают в 55 странах.

Пример — Emergent Labs. Компания основана в США в 2024 году, но около 70% доходов приходится на зарубежные рынки, минимум по 1% из 16 стран. В числе лидирующих AI-компаний 48% доходов — за пределами родного рынка. Три года назад этот показатель был 33%. Глобальные доходы перестали быть дополнением — это базовая ситуация.

Скорость и глобализация — два ключевых признака экономики ИИ, и оба напрямую связаны с Stripe. Компании, работающие с ИИ, должны быстро создавать платёжные возможности, чтобы уже в первую неделю принимать платежи в 40 странах. Именно это Stripe делает с момента основания.

Здесь стоит добавить немного о происхождении Stripe.

Основатели Stripe — братья Патрик и Джон Коррисон — ирландцы, сами они — международные предприниматели. На конференции я встретил ирландского коллегу, который рассказал, что в глазах ирландских основателей ИИ эти братья — герои. В США они столкнулись с огромными трудностями при онлайн-платежах: подключение платёжных систем требовало договоров с банками, PCI-совместимости, работы с посредниками — весь процесс мог занимать недели или месяцы.

В 2010 году, в возрасте чуть за двадцать, они бросили учёбу и переехали в Сан-Франциско, создав решение, позволяющее разработчикам за семь строк кода принимать платежи. Эти семь строк оказались как раз к моменту взлёта мобильного интернета и SaaS. Shopify нужно было помогать миллионам продавцов принимать платежи, Uber — обеспечивать беспрепятственные платежи пассажирам, Salesforce — управлять глобальными подписками… Все они выбрали Stripe. В процессе роста этих глобальных клиентов Stripe создал локальные возможности в 46 странах, охватил 195 рынков и поддерживает 125 способов локальных платежей.

Для потребителя Stripe — это не компания, которая светится в рекламе. Она скрыта за страницами оформления заказа Shopify, письмами подтверждения подписки OpenAI и уведомлениями о платеже Uber. Но эта невидимость не помешала ей стать базовой финансовой инфраструктурой интернета. В эпоху ИИ эта глобальная финансовая инфраструктура даёт Stripe преимущество при обслуживании международных AI-компаний.

На этой же конференции я познакомился с глобальным директором продуктов Stripe — Абхи Тивари. Он три месяца назад занял эту должность и переехал в Сингапур. В Stripe есть инженерные центры в Сан-Франциско, Дублине и Сингапуре, а также офис в Сан-Паулу. Абхи рассказал, что многие AI-компании при обращении к Stripe говорят: «Мы по умолчанию глобальны, где пользователь — неважно». Старый подход — разрабатывать продукт в штаб-квартире и запускать его по всему миру — заменяется новой моделью, когда локальные команды формируют рынок.

Достичь глобальных пользователей — одна задача, а заставить их платить — совсем другая. Это гораздо сложнее, потому что у каждого рынка свои валюты и привычки платежей. В этом Stripe помогает двумя способами: локальной ценовой политикой и подключением локальных платёжных методов. Первое — показывать бразильским пользователям цены в реалах, а не в долларах, — увеличивает международные доходы на 18%. Второе — позволять индийским пользователям платить через UPI, бразильским — через Pix, что повышает конверсию более чем на 7%. Демонстрационный инструмент Gamma подключился к UPI в Индии — и доходы за месяц выросли на 22%. На стенде я также увидел китайскую компанию MiniMax. Много китайских экспортных компаний используют Stripe через зарубежные юрлица.

Эти AI-native компании объединяет ещё один признак: очень небольшая команда, зачастую — один или два основателя. Один-два человека и группа интеллектуальных агентов — и уже полноценная глобальная компания с реальными доходами. На второй день выступление Эмили привело к цифре: плотность солопредпринимателей на Atlas — около 5000 человек на миллион американцев, и всё больше зарабатывают свыше 100 тысяч долларов в год.

Эмили использовала термин solopreneur — «один предприниматель». Это напомнило мне о быстро растущей волне OPC (One Person Company) в Китае. Джон объяснил это теорией организации Рональда Коуса: компании возникают, потому что внутренние издержки координации ниже, чем рыночные. Но ИИ, по его мнению, может менять эту логику. Когда интеллектуальные агенты помогают находить сервисы, интегрировать софт, обрабатывать платежи — внешние издержки снижаются. Не нужно содержать целый отдел сотрудников, чтобы делать то, что раньше делал целый департамент.

От человеческой экономики — к экономике интеллектуальных агентов

Вышеописанная экономика ИИ — независимо от скорости роста и уровня глобализации — всё равно предполагает, что субъектами сделок остаются люди. Люди покупают продукты ИИ, люди используют ИИ-инструменты для старта бизнеса. Но самым сильным сигналом этого года на Sessions стало понимание, что следующий крупный фокус Stripe — это ещё одна трансформация: экономика, в которой агент становится участником рынка — Agentic Commerce.

Эта трансформация уже незаметно проявилась в данных Stripe. Президент по продуктам и бизнесу Уилл Гейбрик показал ряд цифр. Много лет CLI Stripe (интерфейс командной строки) использовали лишь очень технически подкованные пользователи, и активность почти не менялась. Но с 2026 года она резко выросла. Причина — агенты не нуждаются в красивых графических интерфейсах, зачастую CLI оказывается более полезным. Maia показывает, что в 2025 году поток трафика на документацию Stripe, читаемой агентами, вырос примерно в десять раз. Если тенденция сохранится, к концу года число чтений документации агентами превысит число людей. API-документация, над которой Stripe работал более десяти лет, нашла своих новых самых преданных читателей.

Если идея, что агенты могут тратить деньги, кажется пока чуждой, можно представить два уже случившихся сценария.

Первый — интерфейс покупок может перейти в чат-окно модели. Сейчас многие используют ChatGPT, Gemini или Instagram для исследования продуктов. Расстояние между исследованием и покупкой сокращается до одного окна. В Китае есть примеры: например, покупка молочного чая через AI-приложение.

В коллективном интервью Джон Коррисон рассказал, что его опыт покупки адаптера питания для путешествий показывает, почему эта тенденция трудно обратить вспять. Если агент полностью выполнит весь цикл — от исследования до заказа — и товар доставят за несколько дней, он уже не захочет идти на другой сайт, даже если там чуть лучше продукт. После завершения поиска, следующий шаг — оплата.

Второй пример — OpenClaw. Это один из самых популярных открытых фреймворков автономных интеллектуальных агентов. Пользователи через мессенджеры — Feishu, Telegram, WhatsApp — дают агентам команды, и агенты самостоятельно выполняют задачи. Главное — OpenClaw за один день может потратить сотни долларов или даже сотни тысяч токенов. Он управляет расходами и использованием токенов сам. Хотя во многих случаях требуется ручное разрешение, в конечном итоге агент тратит токены, которые можно сразу конвертировать в деньги.

От управления расходами токенов до прямых покупок — один шаг. И этот шаг был сделан на этой же конференции.

Демонстрация: покупка и продажа агентами

На второй день на главной сцене прошла демонстрация, вызвавшая аплодисменты.

Джон Коррисон дал агенту простую команду: исследовать, как потребности в ИИ влияют на энергетический рынок. Агент начал искать и обнаружил, что Alpha Vantage предлагает нужный ему набор данных по энергетике за 4 цента. Агент оценил цену как подходящую и самостоятельно купил и скачал данные через Tempo CLI, используя стейблкоин-кошелёк — платить кредиткой за 4 цента не было выгодно. Затем он подготовил полный аналитический отчёт. Это уже впечатляет. Но Джон сказал: «Опубликуйте и продайте этот отчёт. Установите разумную цену, чтобы другие агенты могли его найти и купить.» Агент проверил лицензию Alpha Vantage, убедился, что коммерческое использование разрешено, создал сайт, разместил отчёт и подготовил командный файл, чтобы другие агенты могли купить данные по запросу.

Всего за несколько минут один агент завершил весь цикл — исследование, закупку, производство, проверку, публикацию, ценообразование и продажу. Он одновременно — покупатель и продавец. После демонстрации Джон заявил: «Agentic Commerce уже наступила.»

Две другие демонстрации первого дня также произвели сильное впечатление. Уилл Гейбрик создал приложение для проверки API, позволяющее агентам самостоятельно получать услуги проверки. Он не сообщал агенту о платёжных данных. Во время выполнения агент обнаружил, что приложение использует Machine Payments Protocol (MPP), и самостоятельно завершил платёж на 2 доллара. Человеку осталось только подтвердить отпечатком пальца. Эта способность обнаруживать платежи без настройки — ядро протокола MPP. Разработчики не должны писать отдельный код для платежей — агент сам их находит.

Затем Гейбрик продемонстрировал потоковые платежи с помощью Metronome (системы измерения в реальном времени), Tempo (блокчейна для платежей) и стейблкоинов: приложение по мере расхода AI-токенов платит в реальном времени — 3 доллара за миллион токенов. Несколько агентов работают одновременно. На левом экране — график роста расхода токенов, на правом — микроплатежи в стейблкоинах. Когда открываешь браузер Tempo, видно, что сумма — 3,30 доллара — состоит из тысяч микроплатежей по три тысячных цента. Невозможно сделать так с помощью кредитки, ACH, UPI или Pix. Гейбрик объявил: это — первый в мире потоковый платёж.

Возвращение микроплатежей и новая модель потребления

Покупки через чат-окно и OpenClaw — примеры того, как агенты представляют человека в потреблении. Но в коллективных интервью Джон Коррисон высказал более амбициозную идею: агенты могут создавать новые потребности.

Он считает, что агенты могут сделать реальной давно обсуждаемую, но так и не реализованную бизнес-модель — микроплатежи. Людям трудно принимать решения о очень мелких расходах. Spotify заменил оплату за отдельные треки подпиской за 9,99 долларов в месяц, потому что никто не хочет каждый раз решать, стоит ли одна песня 15 центов. У агентов нет такой когнитивной нагрузки. Если это правда, то целый класс бизнес-моделей, провалившихся из-за когнитивных барьеров у людей, вдруг становится возможным с помощью агентов. Maia в личной беседе сказала, что недавно общалась с десятками основателей ИИ, и цена — самый часто обсуждаемый вопрос при разговоре о бизнесе агентов.

Если каждая сделка — это покупка-продажа, что делать продавцу, если покупатель — агент?

Я спросил у руководителя продукта Stripe — Джефа Вайнштейна: «В народе есть пословица: ‘Клиент всегда прав’. А как угодить агенту?» Он ответил: «Представьте, что агент — это лучший программист, которого вы знаете. Он хочет получать полную информацию, структурированные данные, быстрое чтение и весь необходимый контекст для принятия решений». Люди любят красивые картинки и плавные анимации, а агенты — структурированные данные, точную логистику и возможность завершить сделку за минимальное число шагов.

В другом разговоре, вице-президент Meta по продуктам — Гингер Бейкер — более радикально подытожил: «Платежи станут стратегическими, а не мгновенными». Покупки человека — дискретны: подошёл к кассе, достал кошелёк, оплатил картой — и всё. А потребление агентом — непрерывное. Ты задаёшь правила: «На этой неделе продукты не дороже 50 долларов», «Всегда используешь эту карту», «Более 500 долларов — только с разрешения». И агент внутри этих правил продолжает покупать.

Безопасность: вычислительная мощность — новая наличность

Если агенты действительно станут новым типом потребителей, появятся новые риски. Они отличаются от традиционных рисков SaaS и рисков для человека.

На Sessions я уделил этому вопросу особое внимание и обсудил его с несколькими руководителями Stripe.

Директор по данным и AI — Эмили Глассберг-Сэндс — описала три быстро растущих модели мошенничества. Первая — злоупотребление несколькими аккаунтами: один и тот же человек регистрирует много аккаунтов, чтобы получать бесплатные лимиты. По данным Stripe, в каждой шестой регистрации AI-компании есть такой сценарий. Вторая — злоупотребление во время бесплатного пробного периода. Особенно опасно для AI-компаний, потому что каждое использование — реальная стоимость. Она привела пример: у одного партнёра стоимость токенов на одного платящего клиента превышает 500 долларов, потому что для конверсии требуется 25 бесплатных пробных периодов, из которых 19 — мошеннические. Третья — «бесплатный обед»: клиенты используют токены в больших объёмах и отказываются платить в конце месяца. Эмили цитирует известную фразу: «Вычислительная мощность — это новая наличность». В традиционном SaaS, когда злоупотребляют, — почти нулевые издержки. Но в AI каждое вызов — реальная стоимость. Украденные токены — это украденные деньги.

Но есть и дилемма: многие основатели AI отвечают на злоупотребления тем, что отключают бесплатный доступ.

Эмили говорит, что спрашивала у всех, кто утверждает, что решил проблему, — как именно. И все их решения — просто отключить бесплатный уровень. Но Джеф считает, что это создаст другую проблему. Агенты — это главный способ обнаружения новых сервисов. Если агент не сможет попробовать сервис самостоятельно, он сразу перейдёт на другой сайт. Эмили добавила, что если призыв к действию для агента — «Запишитесь в очередь» или «Обратитесь к продажам», — он сразу уйдёт. Отключение самостоятельной регистрации ради борьбы с мошенничеством — это потеря важнейшего канала роста для бизнеса.

Ответ Stripe на эту дилемму — система Fraud Prevention — Radar. Логика очень проста: каждый раз, когда происходит транзакция на Stripe, Radar учится. Данные о транзакциях 5 миллионов компаний поступают в общую сеть распознавания рисков. Если у одной компании есть определённый мошеннический сценарий, все компании выигрывают. В прошлом месяце Radar заблокировал более 3,3 миллиона рискованных бесплатных пробных регистраций среди восьми быстрорастущих AI-компаний.

Джеф также высказал неожиданный взгляд: в конечном итоге, покупки агентами могут быть безопаснее, чем покупки человека на сайте. Верификация доверия при покупках в интернете основана на выводах: сколько времени пользователь задержался на сайте, как шла навигация и т. д. А транзакции агентов можно программно подтвердить. Stripe использует Shared Payment Tokens — платёжные данные токенизируются, и агент никогда не контактирует с реальным номером карты. Пользователь подтверждает через биометрию и может установить лимиты, временные рамки и белый список продавцов. Когда доверие переходит от интуиции к подтверждению, уровень безопасности фактически повышается.

Экосистема, протоколы и история

До сих пор очевидно: без хорошо развитой экосистемы невозможно реализовать Agentic Commerce. На Stripe Sessions 2026 я встретил специалиста из пищевой индустрии. Он сказал, что пришёл, чтобы понять, сможет ли агентная торговля стать новой возможностью для бизнеса — с точки зрения продавца.

Это не может реализоваться только через Stripe — нужен целый экосистемный механизм.

На выставке я видел десятки стендов компаний из финансового сектора. Stripe сотрудничает с партнёрами по протоколам, связывающим разные части экосистемы: покупателя и продавца, человека и машину, машину и машину. Machine Payments Protocol (MPP) позволяет агентам находить и завершать платежи через HTTP. Agentic Commerce Suite — это интеграция с приложениями Google, Meta, OpenAI и Microsoft, позволяющая совершать покупки внутри AI-приложений. Universal Commerce Protocol (UCP), инициированный Shopify и поддерживаемый Meta, Amazon, Salesforce и Microsoft, — межплатформенный бизнес-протокол. Stripe входит в его руководящий совет. Компании-партнёры, конкуренты, согласились совместно разрабатывать общий протокол, чтобы избежать фрагментации и обеспечить беспрепятственное использование агентов на разных платформах.

Говоря о протоколах, я заметил на выставке особого партнёра — Visa. По моему мнению, Visa — это по сути протокольная платформа.

Это напомнило мне книгу «One from Many» — «Один из многих», автора — основатель Visa Дии Хок. В книге говорится о том, как в эпоху цифровых технологий банки, деньги и кредитки должны быть переосмыслены. Деньги уже не обязательно — монеты и купюры, они могут быть застрахованы, зафиксированы в сети и свободно перемещаться по всему миру. В конце 60-х годов Bank of America выпустила карту BankAmericard, которая распространилась по всей стране, и поток межштатных потребителей вызвал крах старой системы. Хок понял, что проблема — в организации. Множество конкурирующих банков должны были совместно использовать инфраструктуру, но существующие формы организации не позволяли им сотрудничать и конкурировать одновременно. Он применил принципы децентрализации, чтобы все банки стали равноправными участниками новой организации. Bank of America отказалась от монополии на систему — и эта организация стала известна как Visa.

Итак, два разных времени, две разные компании — и есть ли между ними какая-то преемственность?

Ответ можно найти, если воспользоваться любой интеллектуальной платформой. Патрик Коррисон публично выразил уважение Хоку. После его смерти в 2022 году, Патрик назвал его «недооценённым новатором», оказавшим большое влияние на него и его брата. Более конкретный знак — кадровые решения: авторитетный историк платежных систем — Дэвид Стёрнс — позже присоединился к Stripe.

И ещё один знакомый момент — в деталях. На сцене CTO Tempo — Георгиос Константопулос — показал список валидаторов. Среди них — Visa. Visa, основанная Хоком, теперь стала одним из участников блокчейн-сети, созданной Stripe. Студенты создали новую сеть, а учителя — один из её узлов.

Когда Патрик открыл конференцию, он рассказал о своих истоках. Он был программистом, писал на Lisp. Основная идея Lisp — «код есть данные». Он перевёл эту идею на язык Stripe: «Основная идея Stripe — деньги есть данные». Когда мы запустили Stripe в 2011 году, это ещё не было общепринятым. Хок, исходя из организационной теории, пришёл к выводу, что деньги — это «гарантия обмена ценностью». Средство, которое их носит, — что угодно. Коррисон, исходя из программирования, прямо приравнял деньги к данным: их можно программировать, вызывать через API, ими управлять агентами. Они говорили об одном и том же на разных языках. В тот же день, Гингер Бейкер сказал прямо: «Деньги — это ещё один вид цифрового контента».

Если деньги — это данные, то и их потребители — тоже.

Дополнительная тема: геном Stripe

На этом этапе история экономики ИИ почти завершена. Но давайте сделаем небольшой крюк — Stripe можно считать контентным игроком.

Эта компания не только занимается финансами, но и создаёт контент. У неё есть издательский бренд Stripe Press, который ценится за качество. Многие знают её благодаря книге «Пустой Чарли» (The Poor Charlie’s Almanack). У неё есть подкаст «A Cheeky Pint», который пользуется популярностью. В нём выступали Сандал Пичай, Дарио Амодеи, Марк Андрессен.

На конференции я познакомился с редактором Tammy Winter и дизайнером Пабло Делканом из Stripe Press. Tammy пошутила: «Stripe — это издательство с десятками миллиардов долларов». Пабло рассказал о своём понимании вкуса. Он считает, что вкус — результат долгосрочного накопления, требует времени. В дизайне он говорит, что важно не отказаться от простоты и ясности, а добавлять сложность через детали и точность.

Когда речь зашла о книгах, Tammy рассказала, что внутри Stripe Press есть серия «Turpentine» — «Терпентин». Эти книги о том, как делать, инструментах, технологиях, обслуживании и операциях. Это не абстрактные теории, а практическое руководство по решению конкретных задач.

Название серии — от истории о Пикассо, где критики обсуждали формы и смыслы, а художники — где купить дешёвый скипидар. Эта серия — как недорогой скипидар для основателей. Для экспортных AI-компаний, по сути, финансовые услуги Stripe — это тоже скипидар. Не нужно думать о платежах, регуляциях или валютных операциях — можно сосредоточиться на продукте.

Этот побочный поток кажется не связанным с основной линией, но у него есть связь. У Stripe есть журнал «Works in Progress», посвящённый росту экономики. В его подкасте — интервью с лидерами AI-экономики. Сам Sessions — по сути, лекция по экономике. На следующий день, в первой половине, Джон Коррисон говорил о данных, теории Коуса и парадоксе Солоу. Мне кажется, что глубокое понимание экономической структуры — это способ найти новые продукты и возможности.

Как поклонник подкастов, я в первый день конференции хотел задать Джону вопрос не о финансах, а о подкастах. Спрашивал, есть ли у него общий вопрос, который он задаёт всем гостям. Он подумал и ответил, что его интересует, как работают эти компании, в каком они состоянии конкуренции и как понимают свой бизнес.

Совпадение — в конце первого дня произошёл небольшой поворот. Изначально планировали интервью Патрика с Грегом Брокманом из OpenAI, но перед выходом на сцену его заменил Сэм Альтман. Патрик объяснил: «Потому что AI — быстро меняющаяся область».

Это вызвало радость и аплодисменты.

Они знакомы почти 19 лет. Альтман — один из первых ангельских инвесторов Stripe, когда братья были ещё подростками. Поэтому он очень расслаблен в разговоре.

В конце, Патрик задал личный вопрос: почему он инвестировал в двух подростков? Альтман ответил, что они создавали продукт для решения своих собственных проблем, и он увидел возможность масштабировать — многие другие тоже нуждались в этом.

Я считаю, что их ответы — о поиске реальных потребностей и решении реальных проблем. В разговоре Альтман выделил три этапа трансформации OpenAI: от исследовательской лаборатории к продуктовой компании и далее — к «фабрике токенов» — поставщику интеллекта миру. Каждый этап — с разными задачами. Stripe — тоже пример. В 2010 году основатели решили, что онлайн-платежи — это сложно. Сейчас они решают новую задачу: что, если клиенты скоро перестанут быть людьми?

Имея под рукой подкаст и издательство, обсуждая теорию Коуса и парадокс Солоу, протоколы и API, Stripe не только создаёт экономику ИИ, но и её фиксирует. На конференции у меня возникла идея — немного безумная: Stripe обладает примерно 2% мирового ВВП по транзакциям. Она видит, откуда идут доходы ИИ, куда уходят, как растут. Если бы Солоу имел такой мониторинг, он, возможно, не ждал бы десять лет, чтобы найти компьютер в статистике.

Может быть, однажды Stripe создаст модель экономики ИИ. Не большую языковую модель, а экономическую модель уровня Нобеля. Почему бы и нет? За несколько лет до получения Демисом Хассабисом Нобелевской премии, кто мог представить?