Основатель a16z: В эпоху агентов то, что действительно имеет значение, изменилось

Оригинальный заголовок: Марк Андрессен размышляет о смерти браузера, Pi + OpenClaw и о том, почему «на этот раз все по-другому»

Оригинальный текст: FuturePulse

Источник сигнала: Это основатель a16z Марк Андрессенпоследнее интервью на подкасте Latent Space. Он известный американский интернет-предприниматель и одна из ключевых фигур в раннем развитии интернета; после основания a16z он стал представительной фигурой среди ведущих инвесторов в Силиконовой долине. Весь разговор посвящен истории и последним тенденциям в развитии ИИ, что делает его очень интересным для чтения.

I. Этот раунд ИИ - не внезапное появление, а первое всестороннее "начало работы" после 80-летнего технологического марафона

• Этот раунд ИИ — это не внезапное появление, а результат 80-летнего технологического марафона.

• Марк Андрессен напрямую называет настоящее «80-летним мгновенным успехом», имея в виду, что внезапный взрыв в общественном мнении на самом деле является результатом накопления десятилетий технологических резервов.

• Он прослеживает эту технологическую нить до ранних исследований нейронных сетей и подчеркивает, что теперь в отрасли принято мнение о том, что «нейронные сети — это правильная архитектура».

• В его рассказе ключевыми узлами являются не отдельные моменты, а серия накоплений: AlexNet, Transformer, ChatGPT, модели рассуждения, а затем агенты и самосовершенствование.

• Он особо подчеркивает, что на этот раз не только генерация текста стала более сильной, но и одновременно появились четыре типа функциональностей: LLM, рассуждение, кодирование и агенты/рекурсивное самосовершенствование.

• Он считает, что "на этот раз все по-другому" не потому, что повествование более убедительно, а потому, что эти возможности начали работать над реальными задачами.

II. Архитектура агентов, представленная Pi и OpenClaw, представляет собой более глубокое изменение архитектуры программного обеспечения, чем чат-боты

• Он очень конкретно описывает агентов: по сути "LLM + оболочка + файловая система + markdown + cron/loop". В этой структуре LLM является ядром рассуждений и генерации, оболочка предоставляет среду выполнения, файловая система сохраняет состояние, markdown делает состояние читаемым, а cron/loop обеспечивает периодическое пробуждение и продвижение задач.

• Он считает, что важность этой комбинации заключается в том, что, помимо самой модели, все остальные компоненты являются частью программного мира, которые уже созрели, понятны и могут быть повторно использованы.

• Состояние агента сохраняется в файлах, что позволяет мигрировать между моделями и средами выполнения; базовую модель можно заменить, но память и состояние все еще сохраняются.

• Он неоднократно подчеркивает интроспекцию: агенты знают свои собственные файлы, могут читать свои собственные состояния и даже переписывать свои собственные файлы и функции, двигаясь к "расшири себе".

• По его мнению, настоящий прорыв заключается не только в том, что "модель будет отвечать", но и в том, что агенты могут использовать существующие инструментальные цепочки Unix для использования потенциальных возможностей всего компьютера.

III. Эпоха браузеров, традиционных графических интерфейсов и программного обеспечения, в которое "человек нажимает", будет постепенно заменена методами взаимодействия, ориентированными на агентов.

• Марк Андрессен ясно заявил, что в будущем "возможно, вам больше не понадобится пользовательский интерфейс".

• Он далее отмечает, что основными пользователями программного обеспечения в будущем могут быть не люди, а "другие боты".

• Это означает, что многие интерфейсы, разработанные для человеческого нажатия, просмотра и заполнения форм, будут снижаться до уровня выполнения, вызываемого агентами.

• В этом мире люди больше похожи на тех, кто ставит цели: они говорят системе, чего они хотят, а затем агенты вызывают службы, управляют программным обеспечением и выполняют процессы.

• Он связывает это изменение с более широким будущим программного обеспечения: высококачественное программное обеспечение станет все более "обширным", перестанет быть дефицитным продуктом, созданным вручную несколькими инженерами.

• Он также предсказывает, что важность языков программирования будет снижаться; модели будут писать программы на разных языках и переводить между ними, и в будущем люди могут больше заботиться о том, чтобы объяснить, почему ИИ организует код определенным образом, а не придерживаться определенного языка.

• Он даже упоминает более радикальное направление: концептуально, ИИ может не только выводить код, но и напрямую выводить бинарный код более низкого уровня или веса модели.

IV. Этот инвестиционный цикл в области ИИ похож на интернет-пузырь 2000 года, но структура спроса и предложения в нем отличается.

• Он напоминает, что в 2000 году крах произошел не из-за того, что «интернет перестал работать», а из-за чрезмерного строительства инфраструктуры телекоммуникаций и пропускной способности, когда оптоволокно и центры обработки данных были проложены заранее, а затем последовал долгий период переваривания.

• Он считает, что сегодня действительно есть опасения по поводу «чрезмерного строительства», но нынешние инвесторы — это в основном крупные компании, такие как Microsoft, Amazon и Google, у которых есть достаточно наличных денег, а не хрупкие игроки с высоким уровнем задолженности.

• Он особо отмечает, что сейчас, если инвестиции формируют работоспособный GPU, их обычно можно быстро конвертировать в доход, что отличается от большого количества простаивающих мощностей в 2000 году.

• Он также подчеркивает, что то, что мы используем сейчас, на самом деле является «ограниченной» версией технологии: из-за недостаточного количества GPU, памяти, центров обработки данных и т. д. потенциал моделей не был полностью раскрыт.

• По его мнению, реальные ограничения в ближайшие годы будут заключаться не только в GPU, но и в взаимосвязанных узких местах CPU, памяти, сетей и всей экосистемы чипов.

• Он противопоставляет законы масштабирования ИИ прошлому закону Мура, полагая, что они не только описывают закономерности, но и постоянно стимулируют капитал, инженерные и промышленные разработки.

• Он упоминает очень необычное, но важное явление: по мере увеличения скорости оптимизации программного обеспечения, некоторые чипы старого поколения могут даже стать более экономически ценными, чем когда они были впервые приобретены.

V. Открытый исходный код, эッジ-интерпретация и локальное выполнение не являются второстепенными, а являются частью конкурентного ландшафта ИИ

• Марк Андрессен твердо убежден, что открытый исходный код очень важен не только потому, что он бесплатен, но и потому, что он «учит весь мир, как это делается».

• Он описывает выпуски с открытым исходным кодом, такие как DeepSeek, как «подарок миру», потому что код + статья быстро распространят знания и повысят уровень всей отрасли.

• В своем рассказе он утверждает, что открытый исходный код — это не просто технический выбор, но и геополитическая и рыночная стратегия: разные страны и компании будут использовать разные стратегии открытости в зависимости от своих бизнес-ограничений и целей влияния.

• Он также подчеркивает важность локального вывода: в ближайшие годы затраты на централизованный вывод могут быть недостаточно низкими, и многие приложения потребительского уровня не смогут нести долгосрочные высокие затраты на облачный вывод.

• Он упоминает повторяющуюся закономерность: модели, которые сегодня кажутся «невозможными для запуска на ПК», часто действительно могут работать на локальных машинах всего через несколько месяцев.

• Помимо стоимости, факторами, способствующими локальной реализации, являются доверие, конфиденциальность, задержка и сценарии использования: носимые устройства, дверные замки, портативные устройства и т. д. подходят для вычислений на месте с низкой задержкой.

• Его мнение очень прямолинейно: почти все устройства с чипом могут в будущем содержать модель ИИ.

VI. Реальные проблемы ИИ заключаются не только в возможностях модели, но также в безопасности, идентификации, финансовых потоках, организационном и институциональном сопротивлении.

• Что касается безопасности, его мнение очень резкое: почти все потенциальные ошибки безопасности будет легче обнаружить, и в краткосрочной перспективе может произойти "катастрофа в области компьютерной безопасности".

• Но он также считает, что программируемые агенты будут масштабировать возможность исправления уязвимостей; в будущем способ "защиты программного обеспечения" может заключаться в том, чтобы позволить ботам сканировать и исправлять его.

• Что касается вопроса идентичности, он считает, что "доказательство бота" нецелесообразно, поскольку боты будут становиться все более мощными; действительно жизнеспособным направлением является "доказательство человека", которое представляет собой сочетание биометрии, криптографической проверки и выборочного раскрытия.

• Он также обсуждает часто упускаемый из виду вопрос: если агенты должны работать в реальном мире, им в конечном итоге понадобятся деньги, возможности оплаты и даже некая форма банковских счетов, карт или инфраструктуры, похожей на стейблкоины. На организационном уровне он заимствует из рамок управленческого капитализма, считая, что ИИ может укрепить компании, возглавляемые основателями, поскольку боты отлично справляются с отчетностью, координацией, документацией и большим количеством "управленческой работы".

• Однако он не верит, что общество быстро и безболезненно примет ИИ: он приводит примеры, такие как профессиональные лицензии, профсоюзы, забастовки докеров, государственные департаменты, образование K-12 и здравоохранение, чтобы проиллюстрировать, что в реальном мире существует множество институциональных препятствий.

• Его мнение заключается в том, что как утописты ИИ, так и пессимисты склонны упускать из виду один момент: то, что технология возможна, не означает, что 8 миллиардов человек сразу изменятся.