KevinSimback

Мы все знаем, что ИИ пока что не обладает хорошим вкусом, по крайней мере, во многих областях
Так что этот навык остается полностью человеческим
Но еще одним мощным человеческим навыком является умение хорошо распознавать буль$shit детектор ИИ — нужно знать, когда ставить под сомнение выводы, а когда принимать их как должное

Горячая точка зрения: Anthropic оценивается как полностью совершенная
> Mythos должен оправдать ожидания
> предприятия должны оставаться гибкими в расходах на токены
> внедрение должно продолжаться в темпах с января по май на оставшуюся часть года
> вычислительные мощности должны быть масштабированы
> отсутствуют государственные или общественные препятствия
Не ставлю против них, чтобы достичь $100b темпа к концу года, но они не могут позволить себе никаких ошибок

Эта последняя группа крипто-ИИ проектов довольно отличается
Люди все еще используют цену токена как показатель качества продукта
Но после глубокого анализа этой группы проектов я могу сказать, что эта связь не работает
Альфа заключается в действительно тщательной оценке продуктов

Моя основная область внимания в области ИИ в настоящее время — это поиск компаний, которые делают либо следующее:
> помогают снизить счета за API Frontier Lab
> предоставляют / обеспечивают альтернативы использованию Frontier Lab (90% задач, которым оно не нужно)
От чистого максимизации токенов до оптимизации стоимости токенов

Использование планов подписки на LLM сегодня похоже на поход в роскошный буфет «все включено»
Это не стоит вам ничего, чтобы попробовать всё, поэтому вы едите ради этого
Наслаждайтесь, пока это длится, следующий шаг — диета по токенам, затем появятся эквиваленты токенов GLP-1, чтобы мы потребляли меньше

Это немного не по теме, но ретратрутид (маленькая доза 1 раз в неделю) + 10-20 г/день креатина кажется чит-кодом
Потерял несколько фунтов, сила выросла на 10-15% за 2 месяца, и чувствую себя бодрее с примерно на час меньшим сном

Мне вполне ясно, что лучшая возможность для бизнес-руководителей и владельцев использовать ИИ следующая:
> обнаружить лучших исполнителей в ваших рабочих процессах
> создать агентов на основе рабочих процессов этих лучших исполнителей
> поместить этих агентов в циклы самосовершенствования в рамках этих процессов
> позволить этим самосовершенствующимся агентам координировать действия между процессами, чтобы переосмыслить, как ведется бизнес
> люди должны контролировать всё это
Все инструменты уже есть, остается только вопрос, какие организации смогут вынести эту идею

Мы будем вспоминать 2026 год как золотой век субсидируемого интеллекта
За ту же цену, что и Netflix, вы можете получить почти неограниченный доступ к передовым моделям
За $200 в месяц вы можете нанять рой агентов для создания всего, что захотите
И предприятия получают выгодные сделки, чтобы обеспечить привязку к поставщику
Все это субсидируется инвесторами
Но волны начинают меняться
Передовые лаборатории повышают цены (скромно, пока что) и начинают переводить продвинутые возможности за модели оплаты за использование
Чем ближе они к пост-IPO, тем больше им приходится оценивать по

Пирог ИИ растет так быстро, что легко пропустить тренды внутри тренда
Один из них, за которым стоит следить:
Серьезные продукты используют собственный RL на базе открытых весов вместо простого маршрутизации к передовым API
Они внедряют постобучение внутри компании и достигают лучших результатов, чем просто маршрутизация к передовым API
Пример лучшего — Composer 2 от Cursor
25% вычислений на базе Kimi и 75% на собственном RL Cursor, использующем их траектории кодирования
Многие другие делают это тихо, многие пойдут этим путем
Базовая модель — это товар, а постобучение — это рвы
Единственная сло

Пока все обращают внимание на лаборатории на передовой, есть сегмент рынка, который:
> хочет открытые веса
> не может или не хочет использовать китайские модели
> ценит нейтральность поставщика
Я дам вам 1 догадку, кто идеально подходит под это описание
Вопрос в том, насколько большим и быстрым станет рост этого сегмента