Всем Ханарин

Стартапы vs корпорации 2 недели назад к нам приходил Марк и повторил свой канонический панчлайн "The battle between every startup and incumbent comes down to whether the startup gets distribution before the incumbent gets innovation". Да, разница в скорости между стартапами и корпами минимум 10x. Будучи в стартапе, достаточно легко токенмаксить и пушить код в прод, делая весь цикл агентами. Но причина не в том, что в крупных компаниях тупые люди, а в том что риски выше! Если поместить YC/Speedrun фаундера в Кока-Колу, он будет двигаться примерно со скоростью всей системы, какой бы взорванный токенмаксер, он бы ни был. Поэтому дилемма CEO крупной компании в наше время звучит по-другому - "Is the risk of missing out on AI higher than the risk of breaking stuff?". Мой ответ вы знаете :) https://x.com/dimakhanarin/status/2088363565220798950?s=20

Speedrun начался с питча в Санта-Монике. 2 недели назад, когда все только приехали, a16z не стали растележиваться и сразу организовали 60-секундные питчи - по одному фаундеру от команды. Было клево! Много кто волновался, но были и те кто выступили восхитительно. Питчи, которые запомнились: Space lasers; Lovable for physical devices; музыканты, которые дисраптят систему платежей Spotify; чувак, который продал 3 компании; один чел станцевал! Послушав 90 выступлений в течение 2 часов стало ясно одно - запомнить всех нереально. Как же тяжело VC слушать демо дни YC и спидрана! В какой-то момент это становится кашей и ты выцепляешь лишь что-то прикольное/живое в подаче либо реально впечатляющие факты. Это совсем по-другому ощущается - висцерально, когда ты только что отслушал 90 выступлений. У меня люди запомнили кроксы, кепку, цифры и факт про ко-фаундера, который как Илья Суцкевер :)

На этой неделе к нам приходил Peter Steinberger. Мне было прикольно с ним повидаться и задать вопросы, тк я постоянно его упоминаю/показываю клиентам. Когда кто-то жалуется на token spend или низкую продуктивность инженеров - я достаю его Github (1000+ коммитов в день) и API затраты ($1M/mo). Но некоторые все равно не верят - думают "что нам этот космонавт"! Я рассказал ему эту историю и спросил, что бы он сказал компаниям, которые переживают об этих вещах? Он был политкорректен и мы обсудили, что cost of intelligence упадет и скоро модели уровня Fable 5 будут условно бесплатны. Но они будут бесплатные для всех :) И вопрос лишь в том, сколько ты будешь стоить, когда токены будут стоить 0. Тем не менее, пока я рассуждаю об этом мне пришел счет от Глеба что мы потратили $3k у Антропика за ночь и я быстренько переключился в шляпу "выключаем все токенсы" лол :) LinkedIn

Мы выходим из stealth и запускаем codos.ai, backed by a16z speedrun. Codos помогает компаниям совершить AI-трансформацию, ускоряться и сокращать расходы. Мы: ex-McKinsey, Meta, Tesla, и как нам сказал наш партнер "you guys have a phenomenal founder-market fit". Программа уже началась в SF и теперь я буду делиться больше происходящим - от Q&A с Марком Андриссеном и беседы с Питером OpenClaw до ивентов с OAI и внутрянки процесса отбора. А пока - поддержите комментом/лайком на: • Linkedin • X LFG! P.S. мой замечательный кофаундер не долетел до Калифорнии, поэтому я один на фотке!)

Цена игнорирования. Весь последний год я работаю над тем чтобы внедрять AI в компаниях и создавать для них company brain. Я пообщался с 100+ компаний по всему миру и глубоко знаю десятки. И что меня не перестает поражать, так это игнорирование возможностей людьми. Почти 2 года назад я писал о том, что лучшее что может сделать человек у которого есть свободное время и желание построить карьеру с нуля это начать вайбкодить. И есть люди которые вышли на десятки $k/mo на вайбкодинге за это время с 0, не говоря про улетевшие в космос компании. А этой зимой, почти все фаундеры в моем окружении пошли all-in в агентов, после выхода Opus 4.5-Openclaw и улучшения харнесов. Некоторые из них сократили команды в 2-3 раза, перестроили процессы на AI-native, починили многие внутренние проблемы продукта и воронки с помощью агентов, и находятся на пороге self-improving loops. Одни друзья сократили свою разработку на 85% - и стало лучше, потому что не нужны больше встречи! А что же большинство компаний? Мои прикидки: 25%: парализованы. Пытаются раскатывать подписки, но переживают за бюджеты, не видят эффектов, сомневаются, боятся что Антропик украдет их невероятно секретные данные. Такие в большинстве умрут. 50%: в процессе. Везде есть какой-то AI юнит или хотя бы внутренний драйвер, стараются подойти системно, обсуждают "agentic workflows", "token spend", “Claude Skills”. Но у большинства видимого эффекта пока нет, токены уже поджигают бюджет, беспокоятся что Fable не справится с legacy кодом и то что агенты не имеют контекста людей! 25%: реально ускоряются. Все в разной степени, но эти компании поставили себе жесткие цели и добиваются их, постепенно ускоряя все внутри. Что же отличает таких? Причина номер 1 Там есть Фаундер или CEO кому срочно надо и кто не боится: - Срочно надо выйти в прибыль, победить, построить декакорна, whatever - Не боится заменить всех кто не aligned на тех кто все понимает и хочет. Не боится перетратить, ошибиться, экспериментировать, выглядеть глупым, в конце концов! Я видел много примеров когда СТО-COO-CPO-какой угодно еще O просто боится/видит угрозу/не может и тянет за собой всю компанию. Как известно, скорость системы - это скорость самой медленной шестерёнки. А самое мое любимое это горделивый ignorance - "ваши AI агенты тупые, мы сами все умеем", "пробовал Claude Code год назад - говно", "хаха - вайбкодер прод уронил" и так далее. Особенно это ярко когда бизнес, в целом, чувствует себя нормально - то есть угрозы в этом квартале нет. Но она появится. Десятки тысяч молодых, голодных, заряженных команд по всему миру (и YC/a16z фондируют всего ±1,000, но есть много-много других, включая лабы) работают по 80+ часов в неделю, чтобы отобрать у таких невежественных гордецов их бизнесы и работу.

Картинка дня А насколько рост у вас? https://x.com/AnthropicAI/status/2062568864240836995?s=20

Channel photo updated

Всем привет: я Дима - 5 лет McKinsey, 5 лет предприниматель. Новость: вместе с Глебом, ex-Meta machine learning, мы строим AI-компанию, которая привлекла от a16z speedrun. Наш вижен: создать "company brain", который поможет десяткам тысяч компаний совершить AI-трансформацию и прийти в точку recurring self-improvement. Позже будет полноценный анонс. Мы собираем founding команду: 1. Founding Engineer: сильный инженер, кто уже успешно решал задачу контекста на уровне команды/компании, строил пайплайны агентов и evals, и способен продуктивно потратить >$10k/mo на токены. 2. Founding Product: экс-консалтинг вайбкодер/фаундер или AI-native продакт, который любит решать проблемы юзера, строит продукты и ведет 10+ Codex/Claude Code сессий параллельно. 3. Founding Growth: с успешными кейсами в B2B inbound (content-marketing-SEO-offline), который может вести много экспериментов параллельно и кто успешно раскачивал как минимум один канал на US рынке с AI-компаниями ранней стадии. Форма тут: ссылка. Bay Area компенсация, founding level опционы и безлимит на токены. Отдельно: если у вас глобальная компания и вам нужна AI-трансформация - пишите сюда! А если вы консультант и у ваших клиентов спрос на AI - сюда. Буду благодарен за репосты и интро к сильным людям (успешный реферал - $5k). Без агентств! P.S. диз от друзей из unkwn

Когда Anthropic покупает compute у XAI во время судебного слушания между Сэмом и Илоном. P.S. обожаю судебные тяжбы big tech - столько всего узнаешь! https://x.com/TechEmails/status/2052160625586090215?s=20

Пост, который вам не понравится! Мысли про supply-demand big labs. Послушал свежий выпуск с Диланом из Semianalysis - великий и ужасный Антропик, который был на коне последние полгода, уперся в compute быстрее всех остальных. Все кто используют Клод чувствовали на себе - Opus тупеет, урезали лимиты на Max, отрезали от Openclaw и тд. Я, например, на этой неделе съел все $200 Max лимиты за 3 дня, хотя кода написал в 2 раза меньше чем в феврале! А extra usage супер дорогой. Использую Codex за $20 как 2nd driver :) При этом, безумный Сэм анонсировавший $1T capex до 2032, и уже в 3 раза привлекший больше денег чем Дарио - внезапно оказывается в лучшем положении: - Codex вырос до 4м юзеров - Лимиты реальное широкие - $20 OAI как $100-200 Антропика - На масштабе организации it makes a difference - Если 5.5 будет реально хорош, то с нестабильным уровнем reasoning Опуса переезд на OAI покажется логичным многим! И в итоге, проблемы Лаб такие же как у ларька с шаурмой: банальная кривая спроса и предложения, и ее очень тяжело предугадать! Купил мало мяса, пришло много людей = порции уменьшились = люди ушли к конкурентам И эта проблема стара как мир - как предсказать спрос? Особенно интересно видеть разрыв между тем что говорит Антропик (AGI завтра=бесконечный спрос) и тем что делает (вложили в compute сильно меньше конкурентов). В этом плане Сэм более последователен и всегда был compute-maxi. https://x.com/patrick_oshag/status/2047344831253315886?s=46&t=_neXVi3p4qP6Z6PqcZ3NJA

Ситуация в AI на этой неделе.

Вчера проводил дружеский воркшоп для курса AI Mindset. Несмотря на пятничный вечер пришло 100+ человек - заряженные фаундеры и топ-менеджеры, которые реально хотят построить AI-native команды. С моей стороны было три тезиса: 1) People, Not Technology: вайбкодить легко, а менять поведение сотен людей сложно. Рецепт здесь похож на секрет долголетия Брайана Джонсона - максимальное скучные вещи, которые все вроде бы знают, но ни у кого не хватает одержимости их делать хорошо: - дать всем поголовно доступ к Claude, а не утопать в бюрократии расчета эффектов - подавать личный пример и публично поддерживать всех, кто уже как-то пытается использовать AI - поставить жесткие цели, но давать бонусы - искать CAIO и AI native людей - начинать с пилотов в самых жирных функциях, раскатывать что получается - и не стесняться увольнять! 2) Начать строить онтологию и базу контекста всей компании Изрядно погрузившись в тему LLM памяти и контекста стало ясно что решается она в лоб - через параллельный агентский поиск. Но для организации еще нужна онтология - карта людей, функций, процессов, событий. И нужны специализированные агенты, которые постоянно обновляют эту карту. 3) Нужно подрывать свой же бизнес Обучение людей занимает время, которого все меньше. Что имеет смысл - запускать микро-команды из 1го вайбкодера-пирата и 1го архитектора, чтобы быстро тестировать продуктовые гипотезы, которые могут «убить» legacy business или функции. Удивительный мир - Peter Steipete делает 10000 коммитов в GitHub в свой лучший день, а обычный инженер, презирающий Claude - меньше 1го. Успех - если AI-native команда из 5 человек может обогнать 100. —— Прикольно поговорили с ребятами - были классные вопросы, о которых я много думаю - один из них про психотипы «пиратов» и «архитекторов», и как будут выглядеть продуктовые команды в будущем

Разочарование в OpenClaw, Labs vs Startups, сценарий коллапса S&P 500 и "delusioned" президент YC О чем я думал на этой неделе: 1. OpenClaw хайп наконец-то окончен: все инфлюенсеры-не инженеры, кто сходил с ума в начале февраля с десятками Mac Mini и лаптопов, кажется осознали ограниченность и риски сетапа; общая публика поигралась, не нашла юз-кейсов и бросила; Claude Code выпустил уже практически все фичи-заменители Openclaw; и только Jensen Huang продолжает топить за концепт выпустив NanoClaw. Даже чувак, который изначально продавал установку OpenClaw за $1k, теперь наелся проблем и теперь каждый второй твит пишет про сложности, и берет $3-5k 🙂 OpenClaw - уникальное явление, но не решение всех проблем - он заставляет думать больше, а не меньше, потому что нужно инвестировать часы каждый день в поддержку и дебаг. У меня есть два always-on агента - свой сетап на основе Claude Code и OpenClaw, и CC работает гораздо стабильнее! —————— 2. Yuchen Jin хорошо отразил сентимент больших Лаб (который я тоже слышу в SF) - стартапам конец, конкурировать с нами бессмысленно - наши harness станут сверх мощными и начнут деплоить себя сами - каждый сектор экономики будет нами занят. Антитезис этого - a16z и в частности Olivia Moore: у Лаб есть свои ограничения и фокусы (например, OAI на этой неделе развернул курс в сторону enterprise чтобы догонять Антропик), и устойчивые бизнесы будут созданы там где сейчас хаос и AI не справляется - легаси системы, люди, пересечения сложных процессов и в целом, доведение результата от 80-90% к 95-100%, что очень сложно. Я же считаю что места хватит всем. Трансформация экономики это рынок в триллионы $ и процесс длиной в годы. Но прогресс Лаб сокращает количество лет, на то чтобы успеть трансформироваться, добежать, продать бизнес - возможно что всего несколько! В некотором смысле это и есть конец традиционной венчурной модели, когда можно верить что через 10 лет случится IPO, а компанию можно оценить по бесконечному FCF. И об этом неплохо высказался персонаж ниже. —————— 3. Печально известный Chamath из All-In подкаста (он же SPAC-король 2020): выдвигает тезис что S&P 500 может упасть в 4 раза если AI Лабы продолжат разрушать конкурентные преимущества бизнесов - сейчас S&P торгуется с 22 P/E, а быстро растущие SaaS оцениваются по 10-20x к выручке. А что если предположить, что у многих компаний/секторов осталось 3-5 лет? Переоценка может быть жесткой! Я считаю такой сценарий развития (конкретно для S&P500) скорее unrealistic, потому что если Лабы выйдут на IPO, и станус настолько успешными как они себе представляют, то они войдут в индекс и будут толкать его вперед, вместе с очевидными бенефициарами AI экономики в виде большей части FAANG. При этом, да - много кто из индекса выпадет и умрет, но такое уже было много раз - например, вся торгово-промышленная экономика 20-го века (Coca-Cola's of the world) уже давно не в топе. —————— 4. Самое забавное видео недели это дисс от одного AI-инфлюенсера в X на Гарри Тана (президента YC): Гарри выложил GStack - свой Claude Code сетап с набором Skills, который позволяет хорошо планировать разработку: по очередно "надевая" шляпы CEO-CTO-QA и тд. Получается реально неплохо и я использую сам - это сильно дольше чем просто сделать один план с CC и дальше отдать нескольким агентам, но для важных фич стоит того. Но Гарри не-инженер и за прошлый год сделал 0 коммитов в GitHub. В этом году, его как и многих из нас "прорвало" с выходом Codex-5.2 и новых моделей CC. И конечно же вайбкодеры сейчас delusioned, хайпуя про GStack как будто это прорыв в архитектуре моделей 🙂 —————— И последнее, Антропик каждую неделю показывает всем как меняется работа с AI: если вы и ваши сотрудники не начали совмещать роли - you are ngmi (not gonna make it). Хорошие тексты про: • Работу продактов: продакт=билдер (инженер/дизайнер/продакт). 80-90% работы каждой функции может закрывать 1 дженералист сейчас. • Growth Marketing: 10x output growth

Крутая неделя и много прикольных релизов в AI. Мой-топ: 1. Opus 1M контекста - наконец-то! Это game changer для всех агентов и операционных систем. 1M это 2,500 страниц текста или: десятки транскриптов звонков, документов, писем и переписок. В своем сетапе я переезжаю с работы с саммари артефактов на сырые данные/транскрипты - буду тестировать разницу в качестве. 2. Autoresearch от Андрея Карпатого - это топ. Он запустил процесс с несколькими агентами, которые автономно тюнили его модель nanochat. И за 2 дня они сократили время тренировки на 11%! Но главное, что этот же принцип можно переиспользовать для улучшения любого процесса где есть четкая метрика и параметры, которые агенты могут менять и экспериментировать. Люди уже начали запускать похожие штуки для холодного аутрича (оптимизируем reply rate), трейдинг ботов и других процессов. Тестирую сегодня на одном сайд проекте - пока нравится! 3. Skills от Garry Tan (YC President): тестил всю неделю, круто работает для планирования - сначала "агент" CEO чтобы глубоко продумать суть, а затем "CTO" чтобы понять ограничения и архитектуру. А затем еще review, qa и retro. Получается долго, но качественно! 4. Тоби Лутке (Shopify CEO) выпустил QMD 2.0 - это локальный векторизатор данных, который быстро индексирует локальные файлы и здорово работает с Claude Code/Codex и любым сетапом OpenClaw. Для меня это удачное дополнение к родному агентскому поиску по файлам в Claude Code. В целом, для меня лично, на этой неделе проблема LLM памяти решена на 98% - 1M Opus, QMD Тоби плюс родная cross-session memory от Claude Code и нормальный context management закрывают почти все кейсы любого офисного сотрудника. Год назад проблема LLM memory мне казалась самой важной и вот - она практически решена.

SF = Bubble? Находясь в SF или много читая Твиттер складывается стойкое ощущение, что все уже в космосе: OpenClaw агенты сами зарабатывают $50k в неделю, OpenAI и Anthropic уже не пишут код сами, а уже сильные компании сокращают по 40% людей. Однако, общаясь…

SF = Bubble? Находясь в SF или много читая Твиттер складывается стойкое ощущение, что все уже в космосе: OpenClaw агенты сами зарабатывают $50k в неделю, OpenAI и Anthropic уже не пишут код сами, а уже сильные компании сокращают по 40% людей. Однако, общаясь с десятками реальных компаний каждый месяц и погружаясь глубоко в некоторые, я вижу другую картину. Усредненный сотрудник компаний: • Не читает Твиттер • Не пробовал Cursor или Claude Code • Не имеет прямой мотивации работать больше/быстрее • Боится AI и/или не верит что он может быть полезен конкретно в его случае Технология готова, а люди нет. Я вспоминаю свои проекты в McKinsey, где мы делали внедрения чего-либо - большая часть это работа с сопротивлением и change management: ролевые модели, обучение, процессы, коммуникация и тд. А теперь всей экономике требуется AI-трансформация, но, как говорится, в завтрашний день посмотрят не все :)

Бежать ли ставить OpenClaw? OpenClaw из каждого утюга - надеюсь все слышали. Создатель уже присоединяется к OAI. Каждый второй пост - "я заменил себе команду агентами". Звучит красиво. Но вот что я понял за месяцы постройки своего AI-сетапа: 24/7 агенты без базы бесполезны. Что такое база: 1. Твой контекст. Агент без контекста - хуже ChatGPT :) Ему нужно знать: кто ты, твои цели, все рабочие данные, что было на звонках и т.д.. У меня это лежит в Obsidian vault, в который грузятся данные из Granola, Telegram, Gmail, Calendar, Slack, и т.д. На основе их уже формируются markdown файлы с простой памятью обо мне - агент читает их при каждом запуске и реально понимает ситуацию. 2. Claude Code (CLI). Не Cursor, не ChatGPT, не веб-интерфейс. CLI с доступом к файлам, терминалу, MCP-серверам. Это как дать агенту руки вместо рта. Он может сам читать почту, искать в Slack, писать в Telegram, генерить документы. В целом, Opus 4.6 справляется практически со всеми задачами. UI может быть любой. Cursor, Obsidian + Terminal, кастомный. Не важно. Важно что ты через него взаимодействуешь с первыми двумя слоями. Видел десятки кейсов как не-инжинеры привыкали к терминалу за пару часов! Мой поинт: гнаться за OpenClaw на надо :) Контекст + CLI + Obsidian это уже топ. А вы как организовали свой AI-сетап? Поделюсь своим на неделе, в т.ч. какую роль у меня играет OpenClaw агент. P.S. делаю канал открытым, тк крипто-эпоха закончилась!

Глава Everclear заканчивается. В прошлом году я отошел от операционного управления - Никита новый СЕО Foundation, лучший из всех что были до этого :) Было круто работать вместе и теперь видеть новый этап. Я all-in on AI. Буду писать про это больше. Вот такое видео сделал в remotion про 2 года - как вам?

Итоги года с Сережей Цель на 2025: догнать Барона Трампа 😀 Цель на 2026: не дать Андрею Карпатому догнать нас 😀 https://x.com/karpathy/status/2004607146781278521?s=46&t=_neXVi3p4qP6Z6PqcZ3NJA Наши предсказания 2026: - Autonomous software development agent - разработка полного цикла софта будет решена несколькими командами - Autonomous general analyst - работа аналитиков VC, консалтинга (Excel, Power Point, и тд) тоже будет решена. Что это значит - надо ускоряться. Всем ускорения в 2026 🎉