Последнее интервью a16z с CEO YC: погоня за трендами — это медленное самоубийство. Какой вопрос на самом деле должны задавать основатели?

Источник: Шэньсы Цюань

Вы когда-нибудь серьезно задумывались о том, что люди, которые совершали самые ошибочные суждения в самое неподходящее время, позже часто становились самыми мудрыми? Недавно я посмотрел эпизод беседы от a16z, где президент YC (Y Combinator) Гэрри Тан и Аниш Ачарья разговаривали два часа, обсуждая начало его карьеры, упущенные возможности и то, как AI переписывает правила игры для стартапов. После прослушивания я долго размышлял, потому что многое из того, что он сказал, сильно совпадает с тенденциями, которые я наблюдал сам в последние несколько лет, но он изложил это более острым способом. Я считаю, что этим содержанием стоит серьезно поделиться.

Он отверг Palantir и упустил возможность остаться в web, но эти две ошибки научили его самому важному

Гэрри Тан сказал, что самая большая ошибка в его карьере была не в ошибочном суждении о каком-то продукте, а в том, что он снова и снова гнался за тем, что тогда казалось «горячим», вместо того чтобы坚守 в областях, которые он действительно понимал и которые его действительно интересовали. Когда он окончил Стэнфорд в 2003 году, у него уже был солидный опыт в веб-программировании, но поскольку web 1.0 только что рухнул, Nasdaq обвалился, и все говорили, что web умер, он действительно в это поверил и переключился на погоню за Windows Mobile. Он сказал, что в то время Марк Цукерберг, вероятно, уже делал Facemash, Facebook еще не родился, и он именно в этот момент ушел из веб-программирования: «пошел не в том направлении, оказался в нужное время, вот такая ирония».

Был случай еще дороже. Его братья по студенческому братству в Стэнфорде Джо Лонсдейл и Стивен Коэн тогда были стажерами хедж-фонда Питера Тиля. Когда создавали Palantir, Питер Тиль специально прилетел в Сиэтл, чтобы поужинать с ним, и прямо выписал ему чек на 70 000 долларов, сказав: «это твоя годовая зарплата сейчас, работай с нами». Гэрри Тан сказал спасибо, но в том году он, возможно, получил бы повышение до level 60, поэтому вежливо отказался. В интервью он подсчитал, что этот отказ сейчас представляет собой ошибку стоимостью от 2 до 4 миллиардов долларов. Но он сказал, что корень обеих ошибок был одинаковым: он смотрел на карту, а не на саму местность. Его волновало то, что выглядит круто, что понравится хорошим инвесторам, а не то, чем занимаются самые умные люди вокруг него, если просто открыть глаза.

Я думаю, об этом легко говорить, но невероятно сложно сделать на практике. Потому что «погоня за горячими темами» дает вам мгновенную, положительную обратную связь: окружающие скажут, что вы умны, медиа расскажут, что это风口 (ветер в спину). Но то, о чем говорит Гэрри Тан, сложнее — это верить своему непосредственному опыту, а не позволять уносить себя какой-то статьей в Twitter или Wall Street Journal. Он использовал слово «courage» (смелость), я думаю, выбор слова очень точен. Дело в «Earnestness» (искренность, серьезность), по его мнению, не является наивностью, а是一种 смелостью, которой можно обладать только после созревания — нужно быть достаточно трезвым, чтобы, когда все говорят вам обратное, все еще верить в ту реальность, к которой вы прикасались своими руками.

В чем настоящая магия Silicon Valley: fringe (маргиналы) — это настоящее сокровище

Гэрри Тан высказал точку зрения, которая произвела на меня глубокое впечатление. Он сказал, что по-настоящему великие вещи в Silicon Valley за последние несколько десятилетий почти всегда начинались с чего-то, что тогда выглядело странным, маргинальным, не мейнстримным. Идея «компьютер на каждом столе» в то время была мечтой абсолютного чудака, а те люди из Homebrew Computer Club (Клуб самодельных компьютеров) в глазах посторонних были просто fringe weirdo punk (маргинальными странными панками). Но именно эти люди определили компьютерную эру на следующие несколько десятилетий.

Он также сказал кое-что, что вызвало у меня особый отклик: у хорошей идеи есть один признак — вы не можете найти ее границ. Чем глубже вы погружаетесь, тем больше обнаруживаете, что интеллектуальные границы этой темы открыты, бесконечны, а не являются чем-то четко подсчитываемым. По моим собственным наблюдениям, это также верно: действительно перспективные вещи часто трудно определить на раннем этапе, потому что они сами создают новую категорию. Наоборот, возможности, которые можно четко определить с первого взгляда, часто являются местами, где конкуренция уже достаточно высока.

Гэрри Тан упомянул, что делает YC, по сути, превратило этот Silicon Valley, в который раньше можно было попасть только благодаря связям и кругу общения, в место, куда может войти любой, у кого есть хорошая идея и кто может ее исполнить. Он назвал Startup School от YC «birthright for tech (право рождения в мире технологий)»: ежегодно семь тысяч человек приезжают в Сан-Франциско, большинство из них впервые, неважно, откуда вы родом, важны ваша идея и исполнительность. Я думаю, эта позиция верна, потому что то, что YC действительно дает предпринимателям, помимо финансирования и брендинга, — это сообщество, где можно говорить по-настоящему — не那种 социальное представление, где на мероприятиях TechCrunch все говорят друг другу «killing it», а люди, которым можно действительно позвонить и излиться в самые трудные времена.

Один человек может быть равен 400 людям, но это не значит, что все стало проще

Это та часть беседы, которую я считаю наиболее конкретной и достойной неоднократного обдумывания. Гэрри Тан сказал, что сейчас через vibe coding (программирование по настроению) и agentic coding (программирование, управляемое AI agent), один предприниматель может быть равен 400 себе двухлетней давности. Это не преувеличение, а буквальный смысл. Вы можете в одиночку сделать то, для продвижения чего раньше требовалась целая инженерная команда.

Он сказал прямо: золотая эра чистой модели SaaS (программное обеспечение как услуга) скоро закончится. Он провел анализ: чистый per seat SaaS без каких-либо защитных рвов данных, без сетевых эффектов, может перестать существовать в течение пяти-десяти лет. Потому что AI снижает стоимость «создания программного обеспечения» почти до нуля, само программное обеспечение больше не является рвом, им являются данные, отношения с пользователями, сетевые эффекты. Он сказал, что если вы в 2026 году все еще делаете чистый SaaS, лучше убедитесь, что это трамплин к какому-то более глубокому moat (рову), а не конечная точка.

Затем он сказал фразу, которая показалась мне особенно важной: code is no longer precious (код больше не является дефицитным товаром). Я понимаю смысл, стоящий за этими словами — раньше написание кода было дорогим, поэтому прежде чем писать, нужно было подумать, нужно было инициировать проект, провести рецензию, написать spec, сделать QA, каждый этап был направлен на снижение стоимости «ошибки». Теперь написание кода почти ничего не стоит, поэтому предпосылки всего этого процесса фундаментально изменились. По-настоящему дорогими стали taste (вкус и способность суждения) и agency (активность/инициатива). Знание того, что делать, куда стоит направлять усилия, стало сложнее и важнее, чем раньше.

markdown file — это сотрудник, а skill file — это воспроизводимая мышечная память

Это метафора, которую Гэрри Тан использовал в интервью, и я считаю ее очень точной. Он сказал, что логика использования AI agent для обработки различных бизнес-процессов внутри YC такова: вы сначала делаете дело один раз, делаете его идеально, затем превращаете это в markdown file плюс код плюс тесты, что можно вызывать повторно, помещаете в cron job для автоматического запуска. Он сказал: «a markdown file is an employee (файл markdown — это сотрудник)», причем это тот сотрудник, который никогда не совершит одну и ту же ошибку во второй раз, вы говорите ему, где он ошибся, он исправляет это как bug fix, и это исправление остается навсегда.

Описанный им способ работы по сути превращает каждый повторяемый бизнес-процесс в skill file (файл навыков). У инженерии есть engineering skill, у продаж есть sales skill, у службы поддержки есть support skill. При первом запуске chắc будет неправильно, вы даете обратную связь, он корректирует, постепенно этот skill становится точным. Затем это дело больше не требует участия человека,或者说, человек отвечает только за设定 направления и обработку edge case (крайних случаев).

Он также упомянул концепцию «token maxing» (максимизация использования токенов). Он сказал, что если вы действительно хотите почувствовать, каким будет 2028 год, вы можете сделать это уже сейчас, ценой использования таких инструментов, как Open Claw (открытая версия Claude) или Hermes Agent, увеличив context window до 800 000 – 1 000 000 токенов, чтобы agent в каждой задаче думал с полным контекстом. Он сказал, что сейчас это стоит примерно от 50 000 до 100 000 долларов в год, что слишком дорого для большинства, но для CEO или основателя эти инвестиции стоят того, потому что вы等于 живете в мире через три года вперед, используя сегодняшние затраты.

Я сам согласен с этой логикой. Фреймворк Skill file решает очень реальную проблему: когда у вас становится все больше AI agent, как гарантировать, что накопленные ими «знания» и «процессы» не исчезнут после окончания каждого диалога? Закрепление их в виде markdown file и code по сути создает для agent долгосрочную память и переносимую мышечную память. Это та же логика, что и при воспитании настоящего сотрудника, только предельные издержки этого сотрудника стремятся к нулю.

Pedro и его agent для протоколов встреч: именно здесь управление должно быть по-настоящему переосмыслено

В интервью была часть, которая произвела на меня крайне глубокое впечатление, Гэрри Тан рассказал, как со-основатель Brex Педро использует AI agent для управления компанией. Педро заставил agent читать протоколы встреч всех своих прямых подчиненных, и этот agent может видеть информацию на два уровня ниже. То есть ему не нужно лично присутствовать на встрече какой-то команды по комплаенсу, agent поможет ему梳理, что обсуждала эта команда за последние три недели, где были разногласия, кто с кем терся. Затем он может внезапно появиться на встрече, имея полный контекст, и прямо сказать: «ты прав, мы делаем по твоему плану», и уйти.

Гэрри Тан сказал, что это самая глубокая управленческая проблема, которую решает AI: когда компания становится настолько большой, что выходит за когнитивные границы одного человека, многие проблемы начинают исчезать на среднем уровне, потому что ни у кого нет достаточной пропускной способности, чтобы по-настоящему понять, что происходит в каждом углу. Предел объема информации, который может обработать человеческий мозг за раз, в психологии есть выражение «7 плюс-минус 2», то есть极限 нашей рабочей памяти составляет около семи единиц. Но один человек плюс настроенный agent могут вместить в голову контекст объемом в три книги о Гарри Поттере. Это не просто повышение эффективности, а расширение когнитивной парадигмы.

Я думаю, этот пример раскрывает нечто более фундаментальное. Традиционный менеджмент существует во многом потому, что поток информации в организации имеет трение, каждый человек может обрабатывать только ограниченный объем информации, поэтому нужны многоуровневые отчеты, многоуровневая координация. Но если основатель может через agent напрямую воспринимать реальное состояние организации на два уровня ниже, то причина существования менеджмента должна быть переопределена. Гэрри Тан сказал прямо: та организационная координация, которую ранее выполняли менеджеры среднего звена, по сути должна выполняться agent, не человеком.

То, что, как считалось, исчезнет очень быстро, на самом деле исчезнет гораздо медленнее. Это хорошая новость

Это та часть интервью, которую я считаю наиболее трезвой и одновременно наиболее подверженной неверному истолкованию. Гэрри Тан сказал, что он верит, что влияние AI будет гораздо медленнее, чем ожидает большинство, но он назвал это суждение «white pill» (оптимистичное лекарство), а не разочарованием.

Его логика такова: инфраструктура всего мира, все компании, все институты, правительства все построены на предпосылке, что «человек每次 может вместить в мозг только 7 плюс-минус 2 вещей». Эта предпосылка была верной на протяжении нескольких тысяч лет, поэтому все организационные структуры, все дизайны процессов по сути были разработаны для应对 ограничений человеческого познания. Но сейчас эта предпосылка ломается AI. Проблема в том, что этот слом не произойдет в одночасье, потому что люди — существа привычки, институты — инерционные системы. Он оценивает, что этот переход займет около 20 лет.

Но он сказал, что эти 20 лет — не плохо, для предпринимателей это окно возможностей. Потому что крупные компании не могут измениться или изменяются очень медленно, и Гэрри Тан сказал фразу, которая показалась мне очень сильной: «an org like Microsoft can't. But a startup can. And every startup must. (Такая организация, как Microsoft, не может. Но стартап может. И каждый стартап должен.)». Когда он работал в Microsoft, ему нужно было связаться с другим отделом по поводу bug fix уровня P3, это заняло четыре часа, он побежал с бейсбольной битой в противоположное здание,对方 даже не ответил на письмо, не пометил won't fix, просто проигнорировал. Этот бюрократический ад в крупных компаниях почти структурный, это не проблема какого-то человека, а неизбежный результат дизайна всей организации.

Мое собственное ощущение таково, что суждение Гэрри Тана关于 20 лет — это и утешение для тех, кто слишком тревожится, и предупреждение для тех, кто думает, что можно лечь и ждать ветра. Это медленно, но это обязательно произойдет, и перед тем как это произойдет, это будет постоянно создавать неравномерное распределение возможностей — разрыв между теми, кто умеет использовать agent, и теми, кто не умеет, будет становиться все больше, просто этот разрыв не станет очевидным в течение одного квартала.

Каким будет следующий компьютер: voice, memory, harness wars (битва за платформы)

Суждение Гэрри Тана о форме компьютера следующего поколения, я считаю, является самой前瞻ной частью всей беседы. Он сказал, что в краткосрочной перспективе интерфейс, возможно, останется прежним, но голосовое взаимодействие — почти определенное направление. Важнее измерение memory (памяти). Он сказал, что希望 будущий компьютер был не просто инструментом, отвечающим на вопросы, а benevolent (доброжелательным) существом, которое понимает ваши надежды, страхи и желания и постоянно помогает вам их реализовывать.

Он назвал 2027 год началом «harness wars» (битвы за AI-ассистентов), имея в виду, что вычислительная стоимость самых передовых моделей当前 снизится в десятки раз в течение двух-трех лет, и тогда у потребительских AI-продуктов начнется настоящая большая война. Возможность моделей, которую сегодня вы можете получить за 50 до 100 долларов, возможно, будет тем уровнем интеллекта, который сейчас является самым顶尖. К тому времени пользовательский опыт, дизайн memory, способы мультимодального взаимодействия станут真正的 точками конкуренции. Он сравнил это с возвращением войн браузеров.

Мое собственное суждение таково, что ядро этих harness wars не в том, чья модель умнее, а в том, кто сможет лучше интегрировать историческую память пользователя, предпочтения в поведении, рабочий контекст в повседневное взаимодействие. Сейчас все используют ChatGPT или Claude, каждый диалог基本上 начинается с нуля, модель не знает, какие решения вы принимали на прошлой неделе, какие у вас долгосрочные цели, какой способ коммуникации вы ненавидите. Как только эта проблема будет по-настоящему решена, AI-ассистент превратится из «инструмента» в «партнера», стоимость миграции пользователя резко возрастет, вот это и есть настоящий moat.

Мое самое большое впечатление: agency и taste — вот что действительно дефицитно в эпоху AI

Прослушав все это интервью, я больше всего размышлял над двумя словами, которые Гэрри Тан неоднократно упоминал: taste и agency. Он сказал, что эти две вещи сейчас стали off the charts important (важность вышла за пределы шкалы), но многие еще не осознают этого.

Мое понимание таково, что появление AI снизило порог «создания вещей» почти до нуля, но оно не снизило сложность «знания, что делать», даже сделало это сложнее, потому что количество возможностей увеличилось. Раньше вы были ограничены ресурсами, поэтому выбор автоматически фильтровался более чем наполовину. Теперь ограничения исчезли, вы сталкиваетесь с бесчисленным количеством почти одинаково «выполнимых» направлений, и в это время真正 дефицитным становится способность суждения.

Гэрри Тан сказал, что он сам является «late bloomer» (человеком, поздно добившимся успеха), совершил много ошибок, отверг Palantir, ушел из web, но он сказал, что его жизнь — это доказательство: вы можете ошибаться, затем серьезно рефлексировать, затем сделать другой выбор. Я думаю, эта фраза реальнее многих мотивационных выступлений, потому что она не говорит, что вы обязательно добьетесь успеха, она говорит только одно: способность к introspect (самоанализу) и iterate (итерациям) — это то, что действительно ценно в быстро меняющейся среде.

От погони за Windows Mobile в 2003 году до упущенного Palantir, до последующего руководства YC, путь, который прошел Гэрри Тан, в каком-то смысле является缩影 этих двадцати лет Silicon Valley: полон ошибочных суждений о timing (时机), полон путаницы между «горячим» и «правильным», но также полон тех, кто готов признать ошибку, готов корректировать, готов делать это, когда все говорят «нет». Я думаю, в эпоху AI эта черта важнее, чем когда-либо, потому что никогда еще эпоха не давала этим людям такого большого рычага, как сейчас.