Последнее интервью Марка Андриссена: DeepSeek, Unitree и структура власти под влиянием ИИ
Автор: MD
Издательство: Mingliang Company
В последнее время известный американский подкаст Invest Like the Best вновь провел интервью с Марком Андрессеном, одним из соучредителей Andreessen Horowitz. В ходе беседы Марк и ведущий Патрик глубоко обсудили масштабные изменения в технологиях и геополитике, которые искусственный интеллект привносит в современный мир, затронули тему открытого ИИ от DeepSeek и его роль в международной технологической конкуренции, а также поделились мнениями об эволюции глобальной структуры власти и трансформации индустрии венчурного капитала в целом.
Редакция Mingliang Company с помощью инструментов ИИ оперативно подготовила сводку ключевых моментов интервью. Полный текст доступен по ссылке в конце статьи.
Ниже представлен текст интервью (с купюрами):
Об DeepSeek, победителях и проигравших в сфере ИИ
Patrick：Марк, я считаю, что нам нужно начать с самого ключевого вопроса. Можете рассказать, какое мнение у вас сложилось о R1 от DeepSeek?
Marc：Здесь много аспектов. Считается, что США по-прежнему остаются признанными лидерами в научных и технических исследованиях в области искусственного интеллекта. Большинство идей, заложенных в DeepSeek, относятся к последним 20 годам или даже удивительным образом восходят к работам, проведенным 80 лет назад в США или Европе. Первые исследования нейронных сетей начались еще в 1940-х годах в исследовательских университетах Америки и Европы.
Таким образом, с точки зрения развития знаний США по-прежнему значительно опережают других.
Но команда DeepSeek исключительно эффективно применила эти знания. Они совершили невероятный поступок — предоставили свои разработки всему миру в открытом доступе. Это действительно поражает, поскольку здесь наблюдается своего рода переворот. Такие американские компании, как OpenAI, фактически работают полностью в закрытом формате.
Часть требований по иску Илона Маска против OpenAI заключалась в требовании сменить название компании с OpenAI на Closed AI. Первоначально концепция OpenAI предполагала открытый доступ ко всем материалам, но сегодня всё закрыто. Другие крупные ИИ-лаборатории, такие как Anthropic, также полностью закрыты. По сути, они даже перестали публиковать научные статьи, считая всё проприетарной собственностью.
Команда DeepSeek, движимая собственными причинами, реализовала истинное обещание открытости. Они опубликовали код своей LLM (называемой V3) и своей модели рассуждения (R1), а также выпустили подробную техническую статью, описывающую процесс её создания, что фактически служит дорожной картой для всех, кто хочет заниматься аналогичными разработками.
Система стала публичной. Существует ошибочное мнение, будто использование DeepSeek означает передачу всех данных китайцам. Это верно, если вы используете сервис непосредственно на сайте DeepSeek. Однако вы можете скачать код и запустить его самостоятельно. Возьмем пример: Perplexity — американская компания, где можно использовать DeepSeek R1, причем полностью на серверах в США. Корпорации Microsoft и Amazon сейчас предлагают облачные версии DeepSeek, которые можно развернуть на их платформах. Обе компании американские и используют американские дата-центры.
Это крайне важно. Вы можете загрузить эту систему и фактически запустить её на оборудовании стоимостью 6000 долларов дома или в офисе. Её возможности сопоставимы с передовыми системами от OpenAI и Anthropic.
Эти компании вложили огромные средства в создание своих систем. Сегодня вы можете приобрести аналоги за $6000 и получить полный контроль над ними. Запуская модель самостоятельно, вы обладаете абсолютной властью. Вы видите прозрачно, что она делает, можете её модифицировать и осуществлять любые операции.
У неё также есть отличная функция, называемая дистилляцией. Большие модели, требующие дорогого железа, можно сжать и создать их облегченные версии. В интернете уже создали оптимизированные небольшие модели, которые можно запускать на MacBook или iPhone. Хотя они менее умны, чем полные аналоги, они всё ещё довольно способны. Можно создавать кастомные, узкоспециализированные дистиллированные версии, которые показывают выдающиеся результаты в конкретных областях.
Это огромный шаг в направлении демократизации рассуждений больших моделей и применения R1 для программирования и науки. Шесть месяцев назад это было чрезвычайно сложно, дорого и закрыто. Сегодня это стало бесплатным и навсегда доступным для каждого.
Каждая крупная технологическая или интернет-компания, каждый стартап. Только на этой неделе мы увидели десятки, а то и сотни стартапов, которые либо перестраиваются на базе DeepSeek, либо интегрируют его в свои продукты, либо изучают технологию для улучшения существующих ИИ-систем.
Марк Цукерберг из команды Meta недавно заявил, что команда Meta разбирает DeepSeek и абсолютно легально заимствует эти идеи благодаря открытому исходному коду, чтобы обеспечить появление следующей версии Llama с возможностями рассуждения не хуже, а лучше, чем у DeepSeek. Это действительно двигает прогресс вперед.
Из этого мы можем извлечь две главные мысли: ИИ будет повсюду. Множество регуляторов, экспертов по безопасности, чиновников, правительств, ЕС, британцев и др. хотели бы ограничить и контролировать ИИ, однако это фактически гарантирует, что им это не удастся, и я считаю это прекрасным результатом. Это полностью соответствует свободной традиции интернета. Кроме того, происходит тридцатикратное снижение стоимости способности к рассуждению.
Возможно, стоит отметить в завершение, что это доказывает эффективность рассуждений. Рассуждения будут работать в любой сфере человеческой деятельности, при условии, что ответы можно сгенерировать и позже проверить экспертам на корректность.
Мы будем обладать ИИ, способным к рассуждениям человеческого и сверхчеловеческого уровня, который будет применяться в truly важных областях: кодирование, математика, физика, химия, биология, экономика, финансы, право и медицина.
Фактически это гарантирует, что через пять лет у каждого человека на Земле будет свой сверхчеловеческий ИИ-юрист и ИИ-врач, готовые к работе в любое время, просто как стандартная функция смартфона. Это сделает мир более прекрасным, здоровым и удивительным.
Patrick：Но это также самая нестабильная часть: модели устаревают уже через два месяца. На каждом технологическом уровне происходят массовые инновации. Если судить только по текущему моменту и этому новому парадигме, если писать колонку о победителях и проигравших среди всех заинтересованных сторон — новых разработчиков приложений, существующих софтверных компаний, поставщиков инфраструктуры вроде NVIDIA, открытых и закрытых ИИ-компаний. — кто по вашему мнению является победителем и проигравшим после выпуска R1?
Marc：Если снять снимок прямо сейчас, то с точки зрения нулевой суммы и расстановки сил в данный конкретный момент времени, победителями являются все пользователи, все потребители, каждый отдельный человек, а также каждая компания, использующая ИИ.
Некоторые стартапы, например занимающиеся юридическими услугами на основе ИИ, всего неделю назад тратили в 30 раз больше на использование ИИ.
Для компании, разрабатывающей ИИ-адвоката, падение стоимости ключевого входа в 30 раз подобно снижению стоимости бензина в дороге. Внезапно за те же доллары можно проехать в 30 раз дальше или потратить сэкономленное на другие цели. Все эти компании либо радикально расширят применение ИИ во всех сферах, либо смогут предлагать услуги дешевле или бесплатно. Для пользователей и мира в целом это превосходный результат при неизменном размере рынка.
Проигравшими оказываются компании, владеющие проприетарными моделями, такие как OpenAI, Anthropic и другие. Вы заметите, что за последнюю неделю они оба опубликовали довольно жесткие, но оправдательные сообщения, объясняя, почему это не их конец. В бизнесе и политике есть старое правило: когда ты начинаешь объясняться, ты проиграл.
Второй пример — компания NVIDIA. О ней много говорят, но NVIDIA производит стандартные ИИ-чипы, которыми пользуются люди. Существуют альтернативы, но большинство выбирает именно NVIDIA. Маржинальность их чипов достигает 90%, что отражено и в курсовой стоимости акций. NVIDIA — одна из самых дорогих компаний в мире. Одна из вещей, которую сделала команда DeepSeek в своем исследовании, заключается в том, что они придумали, как использовать более дешевые чипы, фактически оставаясь на платформе NVIDIA, но используя их гораздо эффективнее.
Часть снижения затрат в 30 раз обусловлена тем, что вам просто нужно меньше чипов. Кстати, Китай создает собственную цепочку поставок чипов, некоторые компании начинают использовать чипы китайского производства, что, безусловно, представляет для NVIDIA более фундаментальную угрозу. Итак, это снимок конкретного момента. Но суть вопроса заключается в другом подходе: в динамике во времени вы хотите увидеть эффект эластичности. Сатья Наделла использовал термин «парадокс Джевонса».
Представьте бензин. Если его цена резко упадет, внезапно люди начнут ездить чаще. Это часто встречается в городском планировании. Возьмем такой город, как Остин с пробками: кто-то решит построить новую магистраль рядом со старой. И всего за пару лет новая дорога тоже заполнится машинами, возможно, станет даже сложнее добраться из пункта А в пункт Б. Причина в том, что снижение цены ключевого ресурса стимулирует спрос.
Если ИИ вдруг подешевеет в 30 раз, люди, вероятно, станут использовать его в 30 раз больше, или, кстати, в 100 или даже 1000 раз. В экономике это называется эластичностью спроса.
Следовательно, снижение цены равносильно взрывному росту спроса. Я вижу вполне реалистичный сценарий, при котором DeepSeek прекрасно чувствует себя на другой стороне медали, так как объем использования вырастет лавинообразно. Кстати, OpenAI, Anthropic, NVIDIA и китайские производители чипов также выиграют от этого.
Затем вы увидите эффект прилива: вся отрасль взлетит. Мы лишь начали понимать, как пользоваться этими технологиями . Рассуждения стали реально работать только за последние четыре месяца. Модель рассуждения o1 от OpenAI вышла лишь несколько месяцев назад . Это похоже на то, как достали огонь с горы и передали его всему человечеству. Пока большинство людей еще не пользуется огнем, но обязательно начнет.
И, честно говоря, это возвращает нас к идее творчества и постоянных улучшений: если вы OpenAI или аналогичная компания, вашего прошлого успеха уже недостаточно. Но таков мир. Нужно становиться лучше. Это гонка. Эволюция обязательна. Поэтому это мощный катализатор, заставляющий многие существующие компании реально повышать планку и действовать агрессивнее.
......
Patrick：……, если китайская компания использует модель, разработанную в США, которая стола огромных инвестиций, и в итоге эта технология обогащает весь мир, это звучит трудно воспринимаемо. Мне очень интересно услышать вашу реакцию с этих двух точек зрения.
Marc：Да, здесь возникает ряд серьезных вопросов. В таких аргументах есть ирония, и вы действительно сталкиваетесь с подобными высказываниями. Ирония в том, что OpenAI не изобрела Transformer. Основной алгоритм больших языковых моделей называется Transformer.
Он был изобретен не в OpenAI, а в Google. Google создал его, опубликовал соответствующую статью, и, кстати, не стал коммерциализировать продукт. Они продолжали исследования, но не выводили на рынок, посчитав это «безопасным» риском. Так что идея пролежала на полке пять лет, пока команда OpenAI не взяла её за основу и не развила дальше.
Anthropic является спин-оффом OpenAI. Anthropic также не изобретала Transformer. Таким образом, будь то эти компании, другие американские лаборатории или любые другие проекты с открытым кодом, все они строятся на фундаменте, который сами не создавали и не разрабатывали изначально.
К слову, Google изобрела Transformer в 2017 году, но сама концепция основана на нейронных сетях. Идея нейросетей уходит корнями в 1943 год. Таким образом, оригинальная статья о нейронных сетях была опубликована 82 года назад, а Transformer вырос на основе 70 лет исследований, большинство из которых финансировались федеральным правительством США и правительствами европейских стран в университетах.
Следовательно, это длинная линия передачи знаний и идей. Большинство концепций, заложенных в эти системы, разработаны не теми компаниями, которые создают их сегодня. Ни одна компания, включая нашу, не может претендовать на особые моральные права считать, что построила всё с нуля и должна полностью контролировать процесс. Это просто не факт.
Поэтому я скажу: подобные аргументы продиктованы текущим разочарованием. К тому же они бессмысленны, потому что Китай уже сделал это, это произошло, и остановить это нельзя. Сейчас идет спор об авторских правах. Разговоры с экспертами показывают, что многие пытаются понять причины успеха DeepSeek. Одна из непроверенных теорий, которой верят специалисты, заключается в том, что китайские компании могли использовать данные для обучения, недоступные американским фирмам.
Особенно удивительно то, что DeepSeek превосходно справляется с творческим письмом. DeepSeek, вероятно, лучший в мире ИИ для английской креативной литературы. Звучит странно, ведь официальный язык Китая — китайский. Хотя есть выдающиеся китайские авторы на английском, общепринято считать, что лучшие тексты рождаются на Западе. Тот факт, что DeepSeek превосходит их всех, потрясен.
Отсюда следует теория о возможных источниках данных DeepSeek. Существуют платформы типа Libgen — гигантские репозитории интернета, забитые пиратскими книгами. Я сам, конечно, не пользуюсь Libgen, но у меня есть друг, который делает это регулярно. Это супер-версия магазина Kindle. Там есть каждая цифровая книга в формате PDF для бесплатного скачивания. Как Торрент-сайт Пиратской бухты для кино.
Американские лаборатории могут не считать для себя приемлемым просто скачивать книги с Libgen для обучения, но, возможно, китайские лаборатории посчитали возможным. Отсюда потенциальное преимущество. Тем не менее, остается спор об авторских правах. Вопрос требует осторожности: издатели хотят запретить генеративным ИИ-компаниям вроде OpenAI, Anthropic и DeepSeek использовать их материалы.
Один аргумент гласит: материалы защищены авторским правом и не должны использоваться свободно. Другой утверждает: обучение ИИ на книгах — это не копирование, а чтение. Чтение книг ИИ законно.
Нам разрешено читать книги, кстати. Мы берем их в библиотеках, берем у друзей. Это законно. Нас учат читать и учиться по книгам, затем мы живем жизнью, обсуждая полученные идеи. Обучение ИИ ближе к чтению человеком, чем к краже.
Также существует прагматичный риск: если ИИ сможет обучаться на всех книгах, а американские компании окажутся юридически заблокированными от этого процесса, США могут проиграть гонку ИИ.
Практически это может стать решающим ударом, словно они победили, а мы проиграли. Есть сложности вокруг споров. DeepSeek не раскрывает данные для обучения. Скачивая DeepSeek, вы получаете не сырые данные, а веса модели. Вы получаете нейросеть, обученную на материалах. Но извлечь обучающие данные оттуда крайне сложно или невозможно.
Anthropic и OpenAI также не раскрывают обучающие данные. В индустрии идут горячие дискуссии о содержании датасета OpenAI. Они считают это коммерческой тайной и не раскроют информацию. Возможно, китайский DeepSeek отличается от них, возможно, нет. Они могут иметь иные методы обучения. Мы не знаем наверняка.
Мы не знаем точный алгоритм OpenAI и Anthropic, так как он не открыт. Неизвестно, насколько он лучше или хуже публичного алгоритма DeepSeek.
Об открытых и закрытых системах
Patrick：Вы считаете, что закрытые модели, участвующие в конкуренции, такие как OpenAI и Anthropic, в конечном итоге станут похожи на iOS Apple и Android от Google?
Marc：Я выступаю за максимальную конкуренцию. Кстати, это соответствует роли венчурного инвестора. Если вы основатель, управляя ИИ-компанией, вам нужна четкая стратегия с плюсами и минусами, требующая компромиссов.
Венчурному инвестору это не требуется. Я могу делать взаимоисключающие ставки . Это то, о чем Питер Тиль говорит как о «детерминированном» и «недетерминированном оптимизме». Основатели и CEO должны быть детерминированными оптимистами: нужен план и необходимость тяжелых компромиссов ради его реализации. Венчурные инвесторы — недетерминированные оптимисты. Мы можем профинансировать сто компаний со ста разными планами и противоречащими друг другу гипотезами.
Суть моей работы в том, что мне не приходится выбирать то, что вы описали. Это позволяет мне философски обосновать и искренне поддерживать максимальную конкуренцию. Глубже это означает поддержку свободного рынка, максимальной конкуренции и свободы.
По сути, чем больше умных людей предложат уникальных решений и протестируют их в свободном рынке, тем быстрее мы узнаем реальность. В контексте ИИ это значит, что я поддерживаю максимально быстрый рост крупных лабораторий.
Я на 100% поддерживаю OpenAI и Anthropic в любых их действиях, выпуске продуктов и максимизации развития. При отсутствии преференций, субсидий или господдержки они вправе вести бизнес как угодно.
Конечно, я поддерживаю стартапы. Мы активно финансируем ИИ-стартапы разных масштабов. Я надеюсь на развитие open source. Даже если некоторые бизнес-модели рухнут из-за этого, польза для мира и индустрии настолько велика, что мы найдем новые способы заработка. ИИ станет универсальнее, дешевле и доступнее. Это отличный результат.
Важная причина поддержки open source: без него всё становится черным ящиком. Без него монополии контролируют скрытые системы, которые могут сговариваться с государством, о чем можно говорить отдельно. Open source дает возможность заглянуть внутрь механизма.
Помимо этого, open source необходим для академических исследований и преподавания. Ранее, два года назад, когда базовых открытых LLM не существовало, Meta выпустила Llama, затем французский Mistral, теперь DeepSeek.
До появления этих открытых моделей университеты переживали кризис: исследователи Стэнфорда, MIT и Беркли не могли позволить себе миллиардные закупки чипов NVIDIA, чтобы участвовать в гонке ИИ.
Два года назад компьютерные факультеты волновало, что у вузов нет средств для конкурентоспособности. Объединив ресурсы, университетская сеть всё равно не сравнится с финансами корпораций.
Открытый код вернул университеты в гонку. Теперь профессора Стэнфорда, MIT, Беркли или других колледжей могут использовать Llama, Mistral или DeepSeek для обучения, исследований и прорывов. Мы публикуем результаты, демонстрируя реальные достижения.
Новое поколение студентов сможет освоить технологии. Если бы это были черные ящики, невозможно было бы учиться. Нам нужен open source так же, как свобода слова, академические и исследовательские свободы.
Моя схема проста: большие, малые компании и open source конкурируют между собой. Компьютерная и интернет-отрасли доказали эффективность этого подхода. Убежден, ИИ последует тому же пути.
Patrick：Существует ли предел максимальному темпу эволюции и конкуренции? Если лучшее делается в Китае… есть ситуации, когда вы говорите да, максимальная эволюция и конкуренция важны, но национальные интересы иногда превышают желание развивать скорость и прогресс?
Marc：Это серьезный аргумент, часто обсуждаемый в ИИ. Сегодня мы сидим в мире с двумя факторами. Во-первых, существуют ограничения на продажу западными и американскими компаниями высокотехнологичных ИИ-чипов Китаю. Например, NVIDIA официально не может легально продавать свои передовые чипы в Китай. Мы живем в реальности принятой политики.
Правительство Байдена выпустило административный приказ (возможно, уже отмененный) о подобных ограничениях на ПО. Это активная дискуссия. После инцидента с DeepSeek в Вашингтоне началась новая волна дебатов.
В политических debates часто сталкиваешься с классической ситуацией: есть рациональная версия («что отвечает интересам государства»), а есть политическая («как политика реагирует на это?»). Рациональные доводы редко побеждают в политическом механизме, выдавая результат отличный от первоначальных ожиданий.
Третий фактор — влияние коррупции крупных корпораций . Если вы большая компания, видя растущую конкуренцию из Китая и угрозы от open source, вы неизбежно попытаетесь использовать правительство США для защиты. Может ли это соответствовать госинтересам?未必. Но компания всё равно будет лоббировать. Именно это усложняет дебаты.
Запрет на экспорт передовых ИИ-чипов тормозит Китай в некоторых аспектах. Это может быть благом. Посмотрим на три последствия.
Первое следствие дало мощный стимул китайским компаниям оптимизировать работу на дешевой архитектуре. Прорыв DeepSeek во многом в использовании легальных, соответствующих нормам более дешевых чипов для задач, ранее требовавших мощных решений США. Низкая стоимость объясняется тем, что они вложили много времени в оптимизацию кода для бесперебойной работы на несанкционированных чипах. Вы вынуждаете эволюционный ответ.
Первая реакция возможна контрпродуктивна. Второе: вы мотивируете госсектор и бизнес Китая создать параллельную чиповую индустрию. Зная о невозможности покупки US-чипов, они развивают собственные мощности. Уже сейчас ведется национальная программа независимости от США.
Теоретически без ограничений они бы покупали наши чипы. Теперь им придется научиться производить самим. Возможно, через пять лет это случится. Но достигнув самостоятельности, они станут прямыми конкурентами на мировом рынке. К тому времени мы теряем контроль. Они могут демпинговать и делать что угодно.
Как способности ИИ к рассуждению изменят индустрию VC и инвестиций
Patrick：Как всё это повлияет на распределение капитала? Меня интересует, как через пять лет изменится ваша компания Andreessen Horowitz (a16z). Инвестиционные фирмы объединяют привлечение средств, качественный анализ и оценку талантов, особенно ранних стадий. Как функция оценки людей и анализа изменится с появлением продвинутых ИИ-моделей рассуждения?
Marc：Надеюсь, в аналитике произойдут колоссальные изменения. Лучшие инвестфонды мира будут мастерски использовать технологии для своей работы.
Есть поговорка «сапожник без сапог». Возможно, одни из самых радикальных венчурных фондов в ИИ те, кто сами недостаточно радикально применяют эти инструменты. В нашей компании много внутренних проектов, я возбужден этим. Нам нужно догнать тренд, и мы точно сделаем это.
В отрасли уже ведутся работы? Возможно, еще нет или недостаточно. Для поздних раундов или публичных рынков многие говорят аналитически. Есть великолепные инвесторы, как Уоррен Баффет. Слухи говорят, он никогда не встречает CEO.
Patrick：Ему нужны «компании с бутербродами с ветчиной».
Marc：Да, он любит простые, как сэндвич, бизнесы. Думаю, он опасается соблазниться красивой историей. Многие CEO харизматичны: «волосы идеальны, зубы белые, обувь сияет, костюм безупречен». Они отлично продают, особенно акции компании.
Баффет, сидя в Омахе, читает годовые отчеты. Компании обязаны раскрывать правдивую информацию по федеральному закону. Вот ваш инструмент анализа. Могут ли модели рассуждения типа o1, o3, o7 или R4 анализировать отчеты лучше большинства инвесторов вручную? Вероятно, да.
Известно, инвестиции напоминают гонку вооружений. Если метод работает для одного, сработает для всех. Сначала это будет арбитраж, потом норма. Индустрия управления капиталом внедрит это. Станет стандартом.
Для венчурных инвестиций на ранних стадиях ситуация иная. Следующие слова могут показаться моим личным желанием. Будто последний японский солдат на далеком острове в 1948 году. Но скажу это: на раннем этапе мы делаем много работы, фактически углубленно оценивая людей первые пять лет,затем тесно сотрудничая с ними.
Почему венчур сложно масштабировать, особенно географически. Эксперименты с географическим масштабом обычно не проходят. Потому что требуется долгое личное взаимодействие не только при оценке, но и при построении бизнеса. Первые пять лет компании обычно не на автопилоте.
Нужно тесно сотрудничать, обеспечивая успех. Глубокие отношения, диалоги, менторство. Мы учимся у них, они у нас. Двусторонний процесс.
У нас нет всех ответов, но есть широкий взгляд, они видят детали. Много двустороннего взаимодействия. Тайлер Каун говорит об этом как о «selection of projects».
«Поиск талантов» — другая версия. В истории новых отраслей всегда есть новаторы с уникальными характерами и профессиональные спонсоры. Дэвид Геффен в музыке, Давид Селзник в кино помогали начинающим артистам стать звездами. Или 500 лет назад капитанов китобоёв выбирали в местных тавернах.
Королева Изабелла слушала Колумба и говорила: «Звучит разумно. Почему бы и нет?» Алхимия взаимодействия между новаторами и поддерживающими слоями существует столетиями, тысячелетиями.
Тысячи лет назад вожди племен слушали молодых воинов у костра: «Пойду туда искать лучшую добычу». Вождь решал. Это очень человеческое взаимодействие. Верю, оно продолжится. Если алгоритм сделает это лучше меня, я немедленно уйду в отставку. Посмотрим.
Patrick：Вы строите одну из крупнейших компаний в этой сфере. Как меняете стратегию развития под новые технологии? Какие корректировки внесли в практику и направление?
Marc：Важнейшая часть управления венчурной фирмой — набор ценностей и поведения, которые мы называем вечными. Например, уважение к предпринимателям. Нужно глубоко уважать их путь. Вникайте, не поверхностно.
Стройте глубокие отношения, долго сотрудничайте. Крупные компании не строятся за ночь. Великие создаются за 10, 20, 30 лет. NVIDIA — пример.NVIDIA скоро отметит 40 лет, один из первых венчуров компании все еще в совете директоров. Отличный пример долгосрочного строительства.
Есть ядро убеждений, которое не меняется. Вторая вещь — личное общение. Его нельзя заменить дистанционным. Но с другой стороны, нужно успевать за скоростью технологий, моделей и конкурентной динамики.
Среда стала сложнее из-за геополитики. Ранее нас не беспокоило политическое давление на наши инвестиции, лишь около восьми лет назад. Пять лет назад давление усилилось. Раньше в венчуре это не было проблемой, теперь является.
Нужно адаптироваться, участвовать в политике. Возможно, ИИ-компании фундаментально отличаются. Их организационная структура или софтверные операции кардинально иные.
Часто спрашиваем: какая оргструктура у компании, максимально использующей ИИ? Похожа на текущую или радикально иная? Однозначного ответа нет, но мы серьезно анализируем.
Ежедневная тонкая работа — найти баланс между вечным и актуальным. Концептуально это навигация между ними, четкое разграничение.
Patrick：Ваша фирма огромна, напоминает KKR или Blackstone. Вы с Хоровицем основатели с опытом. Schwarzman тоже не инвестор до Blackstone. Посмотрите на развитие.
Похоже, что Founded-led подход ведет к огромным ubiquitous платформам. У вас вертикали на стыке технологий. Имеет ли смысл, что лучшие капаллокаторы создаются основателями, а не инвесторами?
Marc：Да, наблюдение верно. Инвестфонды часто называют партнерствами. Малый сад в комнате, идеи, инвестиции. Нет баланса-листов. Private partnership. Годовой бонус. Традиционная модель.
Шесть GP сидят за столом. Помощники, ассистенты. Основа — люди. Часто они не особо любят друг друга.
Mad Men отлично это показывает. В 3-4 сезоне участники уходили, ненавидя друг друга, но собирались ради компании. Private partnership, таким и осталось.
Такие фирмы сложно поддерживать. Нет брендовой стоимости. Нет потенциала. Передаются наследникам, те не тянут, нет asset value. Третье поколение провалится. Появится в Wikipedia: «была такая фирма, исчезла, заменена другими, как корабли ночью».
Традиционный путь. Инвестиционное образование учит инвестициям, а не созданию бизнеса. Не ваше сильное место. Инвесторы долго работали так, зарабатывали много. Работало.
Другой путь — создать компанию, корпорацию с устойчивой брендовой ценностью. Blackstone, KKR, Apollo — огромные публичные. Раньше банки были private partnerships. Goldman Sachs и JPMorgan 100 лет назад были похожи на маленькие VC. Лидеры превратили их в гигантов. Публичные компании.
Создание franchise. Нужна теория существования. Бизнес навыки. Управление предприятием: операционная модель, ритм, менеджмент, штат, иерархии, специализация.
Масштабирование, потенциал asset value — стоимость не только в текущих людях. Не стремимся срочно分发 прибыль. Мы хотим строить нечто устойчивое.
Не спешим с IPO. Главная цель — устойчивая структура.
Patrick：Что нового хотите во второй половине десятилетия? Что никогда не должно меняться, чтобы не скатиться в традиционную(asset management)?
Marc：Быстрая эволюция: объекты, модели, бэкграунд founders. 60 лет консенсус: не финансировать исследователей. Деньги сгорят, результата ноль.
Но топ AI-фирмы основаны исследователями. Пример: «вечные» ценности требуют адаптации. Нужна гибкость. Поддержка зависит от изменений.
Одно из главных изменений — огромный политический отдел. 4 года назад пустота. Сейчас критическая часть бизнеса. Непредвиденное ранее.
Через 10 лет инвестируем в непостижимое сегодня, новые модели. Полная открытость к переменным. Но core values останутся, тщательно обдуманные, фундамент.
Подчеркиваю команде и LPs：масштабируемся не ради масштаба. Многие AF увеличивают AUM до триллионов. Это критикуют за фокус на fees, а не performance. Наша цель не это.
Рост ради поддержки founded компаний. Увеличиваем размеры, веря в пользу миссии.
Сердце — early-stage VC. Сколько бы ни выросли, даже growth funds для больших чеков (AI надо много). Growth fund появились постепенно по рынку.
Core — early VC. Внешне много денег под управлением.疑惑: почему VC потратит время на me, given $100M later vs $5M Series A? Will they still pay attention?
Ответ: core always early VC. Финансово returns ранних и поздних этапов сравнимы для startups. Важнее: knowledge, network, USP — deep insights & connections at early stage.
Если мир сломается, sacrifice, early VC never die. Core всегда. Много времени с ранними founders. Интересно и много learnings.
Смена глобальной структуры власти: элиты и антиэлиты
Patrick：Глобальная власть меняется. Какие центры меняются, набирают или теряют влияние?
Marc：The Machiavellians. sure 10+ рекомендовали. One of greatest books of 20th c. theory political/social/cultural power. Ключевой тезис, видимый везде сейчас: concept elites vs anti-elites.
Thesis: democracy itself myth. Never perfect democracy. US republic not democracy. Good «democracies»倾向 republican nature (lowercase r). Have parliament/congress/senate, representative body.
Reason: iron law of oligarchy described in book. Direct democracy problem masses can organize. Can't make 350m people act. Too many.
So every political system history: small organized elite governing massive unorganized masses. From hunting tribes to US/modern states, Greeks/Romans/empires/nations.
Small organized elite governs massive unorganized masses. Dangerous relation masses obey temporarily not forever. If oppressive masses vastly outnumber elite. Sometimes torches & spears appear. Tension exists. Many revolutions because masses decide elite no longer represent them.
Society same. Massive unorganized masses. Very small organized elite. US built system two elites Democrat & Republican. Large overlap, some call «single party». More common between elites than with masses.
Long time GOP elite Bush family. DEM elite Obama. Past decade, basically rebellion within both sides elites. Key Mach point change usually not masses vs elites directly. Event new anti-elite emergence.
New anti-elite emerges try replace current elite. Current affairs reading generally, currently running world elites found doing badly. Discuss reasons later. Generally Western leaders approval, institutions dropping everywhere. If incumbent institution, newspaper, TV network, university, government, approval rating disaster. People saying ruling elites fail us.
Then anti-elites appear say «I know better way represent masses take over». My new anti-elite move should replace current like Dem case. 2016 Bernie Sanders, AOC progressive wave. GOP side Trump MAGA movement everything represents.
But BTW dynamics happening UK too. Conservative collapsed now Reform Party Nigel Farage very threatening. Jeremy Corbyn also anti-elite from left.
Germany same. Actually this week dramatic thing Germany AfD rising rapidly. Leader Alice Weidel German politics history first 50+ years CDU actually allied AfD something. Suddenly AfD viable competitor. They anti-elite attempt takeover German right wing.
So basically wherever world corner, anti-elite emerge say «I can do better». Struggle among elites. Masses aware watching democracies eventually decide who vote.
That why Rep voters decided vote Trump Jeb Bush. Anti-elite beat elite case. Also relates Trump criticism interesting Trump criticized existing elites say «Oh he not man people Super rich billionaire lives golden attic everywhere people drive him If Kentucky Wisconsin rural farmer you shouldn't think him your guy.»
Focus never Trump man people.Focus Trump anti-elite he better represent people. Foundation whole movement. BTW media field same. Everything you described exactly media happening. Elite media ruled 50 years TV news cable newspapers famous magazines. Now anti-elite anti-elite Patrick you Joe Rogan famous podcaster. More people.
BTW look numbers very clearmasses viewers readers leaving old media turning new media. Existing elites very angry. Furious write negative articles about guys white supremacists whole thing terrible. Like world way. So we midst all. Don't know transition correct term. More like fierce battle old elites new elites.
Patrick：What initial seeds caused previous generation elites decline resulting 11% approval? Mainly attribute what?
Marc：Two theories. Theory approvals wrong another theory approvals right. Through «wrong», I mean measured correctly but people gave wrong answers.
If CNN Harvard head responsible similar institution approval only 11%... Gallup 50 years doing amazing survey named Institution Trust. You Google search «2024 Gallup Institution Trust Survey» see spectacular charts find institution trust basically late 60s early 70s peak then kept falling.
BT phenomenon predates internet appearance. Interestingly blamed internet but predates internet. So phenomenon developing since 70s continuously accelerating. BT since 2020 approvals declining faster.
Sliding like this then straight drop after 2020. TV network news don't know exact number single digits people completely stop believing. Stop believing TV news said content. BT viewership ratings also declining same way.
So one theory if NBC News CNN Harvard head theory might «Oh people wrong. People misled deceived populist demagogues deceived disinformation.» That's why concept disinformation became so popular.... People malicious actors populists demagogues deceived just matter time until we explain people deceived. They believe us again.
So one theory. Another theory elites already corrupted. Already corrupted dysfunctional corrupt no longer serve under theory these numbers approvals decline correct every time see Congress blatantly spend money various crazy things. Go CNN NBC News always lying thousand different things. Go Harvard teach racial communism America evil etc crazy things.
Under theory people correct people already saw through elites.Elites basically ruling too long possess too much power lack sufficient scrutiny lack sufficient competitive pressure already rotting原地no longer serve reality possibly both. Easy next demagogue appear just start throwing stones rulers say anything.
If today lack political power want easiest thing appear start yelling current elites corrupt. Maybe slightly true demagoguery slightly work whatever but... mostly reason elites already corrupted.
My version very direct Burnham talked this book. Talked «cycle elites». Said make elite truly healthy authentic productive not corrupt needs constantly inject fresh talent. Does this via elite cycling process.
So does identify promising young talent invite join elite. Does two reasons. One self renewal. Other most likely become anti-elites. So also prevent future competition. So my experience starting 22 hello Mark really hope come Davos. Really hope Aspen. Really hope NY attend large conference. Really hope attend NYT dinner party. Hope hang-out journalists 25 years.That's what I did sounding great. These world best people control everything. Possess best degrees graduated best schools possess all power positions. Like me. Think fantastic.
Constantly praising me, Wisconsin cornfields. Arrived entered elite.
All need do never argue anything. Agree NYT said anything agree Davos said anything vote should vote donate should donate never ever ever deviation track. Become part elite.
Many peers achieved this. Some now world largest Democrat donors fully integrated elite there having fun think everything great fantastic. Some think fine maybe correct thing.
Some reached moment look around. Like J.D. Vance story. Grew up Kentucky rural Ohio Appalachia eventually Yale eventually invited all inner circles.
Finally look around just say:Wow these people absolutely imagine differently. Selfish corrupt lie everything engage speech suppression extremely authoritarian plundering public finance. Oh God life long deceived. Deserve respect have maybe new elite should rule.So unfolding many arguments yes case study.
Оптимизм и пессимизм: станет ли мир лучше?
Patrick：Wear optimistic glasses emphasize early VC. Meet all young smart people establish future. Let's wear optimistic assume AI generated most positive impact all areas verify results. Reasoning became so powerful.
Then which related bottlenecks hinder expected tech revolution eruption? Might medical clinical trials certain things progress slower AI not question crave progress.
But atom world surveillance world clinical trial world etc might become limiting factors rather intellect knowledge most interested bottlenecks?
Marc：Always thought tech change used three lines chart now four lines. Soone line tech change speed one line everything usually getting better. Then periodically see discontinuous jumps something dramatically better happened last week AI.
Then have another line above social change basically when world ready accept new things. Sometimes phenomenon new things actually existed before world ready somehow adopted. Then five fifty suddenly took off developed rapidly. So social layer above financial layer capital markets willing fund can generate return?
Believe entrepreneur tech investor art trying cross these three.
So try support something tech truly ready society ready adopt actually fund list make public.
So must align these three curves.
Much daily work aligning three curves. Fourth line appeared past five years. Past four years overwhelming answer government. Strange disturbing met first didn't accustomed never considered participate political partisan really tried seek Washington favor neither tried obtain subsidies either believed necessary do anything avoid trampled. Then situation suddenly happened.
......
Patrick：How feel most elites want destroy you? Manifested?
Marc：Roughly coincided national mood shift probably 2013-2017. Grew 90s politically Clinton Gore default Democrat. Then Deal big D yes Democrat Democrats pro business love tech love startups. Clinton Gore loved Silicon Valley. Loved new tech. Always excited thing done. Always willing help countries target whatever. Always tried help support.
Yes can pro-business pro-tech Democrat. Great. Earn lots money. Write great articles donate all become philanthropist great.
Die obituary say great entrepreneur great philanthropist everything wonderful. Basically starting 2013 deal aspect collapsed. Showed many aspects first media coverage. Mainstream official institutions began turn us everything done evil. Quite surprising. 2012 mainstream media viewed social media absolute pure good helped Obama reelection....
Everyone knew would elect only correct political candidates,.... Then 2016 narrative completely reversed. Social media internet technology destroying democracy everything ruined. Media coverage like coal mine canary.
Part reason workforce radicalized BT. Strange situation large investment managers appear require take radical political stance company completely absurd then. Finally government itself appeared Trump administration bureaucracy started doing beyond direct control.
But Biden admin became organized campaign describe destructionaccompanied endless prosecutions investigations Wells notices debanking censorship attacks attempting全面 destroy entire industry. Obviously finally reason react. Hope everything ended. Meaning new admin taking very different approach stop doing things.
Then hope next Dem gov realize attack tech attack startups actually unnecessary. Fact possibly counterproductive Elon Musk drive camp consequences. Spoke many Dems company support many Dems congressmen senators speak again next week.
Basically told look internal civil war Dem一邊 consider party return center stop attacking capitalism attacking business attacking tech simply re-win election.
Some think party actually need become more radical need distinguish further opposite need become extreme economic policy tech policy social policy. Fighting hope return center never experience anymore. Maintain positive relationships parties see happen.
Patrick：Me others many interested global supply chain nature status. Dig deep drugs ingredients many other things see world mutually dependent especially US external world dependence general supply chains.
Curious think hope state evolve approx next decade obviously go global reasons. Now global supply chains indeed many fragile links. How view economy story part evolution? Back mentioned hoped US win supply chain manufacturing how US win competition hear today all exciting ideas.
Marc：Yes really important quite different past.... As know supply chain complexity. Take iPhone typical product. File online download maybe slightly outdated. But lists components iPhone components come from. File read ten years ago maybe updated version now file read ten years ago showed least那时 parts came from 40 different countries.
So when iPhone assembled Foxconn factories China actually 39 nations already sent parts parts assembled sub-components sub-components then become components. Cars same robots will be anything complex anything computerized mechanical will have attribute. BT actually hard get trade numbers because believe correct.
China actually export numbers got entire iPhone export value all Credit although economic value-added occurred China actually single digit percentage. Because most iPhone things come other 39 nations. Actually want do analysis called economic value-added analysis. Basically want say well entering iPhone 1000 dollars things value come dollars? Answer come all over world.
That about simply offshore outsourcing reverse globalization debate not talking bringing steel mills China back US. Talking unwinding involving 40 nations supply chains nations things shuttling back forth because everything being built assembling. BT also modern economy problem conflicts reality multiple ways.
......
Then political economic pressures US political system assumed 30 years can offshore outsource manufacturing US those seeing all factories closed Midwest South communities just sit idly figure out other ways. Many places US never figured new ways. Turns out still can vote.
Part reason country US many radicalized because government enterprises seemed hollow economy send everything overseas acceptable.
So happened US political system part reason decided no longer accept practice vote support different things. Someone proposed view but economic efficiency argument won brought benefits. Paid aspects. But many Americans radicalized. Come many radicalized place because government enterprises seemed hollow economy send everything overseas acceptable.
So even gained return economic efficiency political system might unbearable. Regret greatly. Think simple answers anyone opinion whoever says simple answers wrong. Complicated.
Possible situation world maintain highly interdependent large pressures back-and-forth fluctuations. Dynamic continue tariffs trade negotiations. Continuous process twists along fundamentally world maintain interconnected many ways cope.
Question if sometime war worse pandemic similar thing interdependence seriously pressured break point. Hope won happen. Somewhat world more connected more resilient because more ways do things people more adaptation ways everything can change. Then some respects world more connected things more dangerous because one part breaks entire system breaks. So real tug-of-war.
Об Unitree и индустрии робототехники Китая: «Эта специфическая среда называется Шэньчжэнь»
Patrick：Another lurking tech frontier area haven't seen talk much robot technology. Everyone excited potential. Easily imagine humanoid robot do around all humans no longer need. Make world reality need massive tech breakthroughs. What think robotics field? Overestimated? Underestimated? View it?
Marc：List four things. Say smartphones drones cars robots. Basically climbing ladder.BT not merely products entire supply chain ladder.**
So China became all phones assembled manufactured place. As know established complete ecosystem thousands specialized companies basically manufacture various electronics hardware mechanical computing related things.
Specific environment called Shenzhen thousands company clusters basically manufacture various electronics hardware mechanical computing related things. So phones supply chains then leverage supply chain won drone market China. Consumer drones DJI. Basically China won global drone market share exceed 99%.
......
Many ways drone like flying phone. Lots identical devices then some new wanted enter field till recently. Now entering auto field.Reason modern autonomous EV more like rollingwheelslaptop or more like rolling smartphone traditional ICE vehicles.
Tesla US example Tesla computer many batteries wrapped frame outside some tires. Good change illustration traditional auto dealers service areas compare Tesla dealerships. Traditional industry service areas everywhere oil dirt everyone work clothes all day wipe hands dirty rag.
Go Tesla dealership service area looks like operating room. Everything clean electric vehicle no ICE. All oil dirt things gone just computer. Chinese basically now auto field doing formerly drone smartphones fields i.e. established complete ecosystem leveraging other supply chains. Established complete ecosystem possessing manufacturing autonomous EV required parts. Now pushing autos market. Suddenly became very good like China smartphones drones good completely modernized very advanced very cheap tech frontier. Autos also became very good prices only third quarter American counterparts.
Fourth phase robots. Phones drones cars supply chains almost possessed manufacturing robots everything. Next phase. Doing certainly US Elon companies manufacturing humanoids. Hope expect do well. China definitely doing too.
Most focused company Chinese national champion called Unitree (宇树科技). Not involved but Unitree selling robotic dogs Boston Dynamics robotic dogs comparable. Boston Dynamics robotic dogs priced $50k-$100k that's rarely see them. Unitree dogs start $1500 BT.
Have two excellent. Backflips climb stairs talk embedded LLMs teach quantum physics running yards excellent. Now also launch humanoids prices far lower. Definitely moving robotics direction.
Real tug-of-war believe humanoids emerge indeed believe massively willing price $10k-$20k manufacture billions buy suddenly robots build houses gardening do whatever want robots wait serve then China manufactures sell cheap work excellently fantastic.
......
Smartphones drones already fierce issue cars robots will fiercer. Not fully happened robotics field hasn't fully erupted believe robotics field will erupt next few years.
Patrick：Watching race manufacturing bodies brains robots very interesting. Physical Intelligence US companies striving building datasets haven't open networks once trained AI. See exciting fields many young people companies excite feel market hasn't realized happening possible potentials?
Marc：Probably biotech. Good news modern world many interested new technologies many discuss. When kid early adoption market sizes very small. Want first PCs things tiny fraction.
Now 50m 100m early adopters just want latest always discussing online. Unsure still delays biotech fields everything e.g. life extension embryo selection possible reproductive tech embryos stem cells etc.
Embryos stem cells know might know many situations young fertility issues ages reach fertility issues want more kids forced make difficult choices involving IVF different donor types.
Look able obtain embryos stem cells so older biological children gestation awhile maybe someday big issue. Often discuss birth rates. Well 60s continue reproduce surrogate carry dozen more choose? Maybe.
Aspect one. Another gene optimization. Endless hot topic intelligence enhancement. CRISPR gene editing technologies.
Scientists identifying hundreds genes corresponding IQ ability boost IQ triggering series downstream questions.
......
Patrick：Fascinating.
Marc：Described becoming possible health societal implications incredible appearing next centuries. Think people might start realizing more discussions needed these areas rather currently doing.
......
Patrick：Quick final question.... besides aforementioned The Machiavellians which one choose?
Marc：Still strongly agree named The Weirdest People in the World author Joseph Henrich. Book maybe ten years old think didn't receive enough attention. Book cultural essence diverse cultures incredibly insightful.
As know current politics Western culture contents immigration meanings different debates etc. To me most informative book attempting understand thinking culture.
Patrick：Marc thank you very much time.
Marc：Okay. Thank you Patrick.
Источник:https://joincolossus.com/episode/the-battle-for-tech-supremacy/
Присоединяйтесь к официальному сообществу TechFlow
Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
X (Twitter):https://x.com/TechFlowPost
X (Twitter) EN:https://x.com/BlockFlow_News
