The Truth About The AI Bubble (Рубрика #AI)

Очередной эпизод подкаста Lightcone от ребят из Y Combinator был посвящен теме пузыря AI, поэтому я посмотрел его с большим интересом. Ребята успели обсудить следующие темы

1️⃣ Anthropic стал №1 среди YC-стартапов
Стартапы из Winter 26 batch YC стали использовать чаще Anthropic модели, а не OpenAI:
​- Anthropic Claude: 52% (был ~20-25% в 2024)
- OpenAI: упал с 90%+ до <50%
- Google Gemini: 23% (был в single-digit)

Гипотезы авторов о том, почему Claude впереди
- Лучшая модель для coding
​- Enterprise market share: 32% vs OpenAI 25%
- ​Фокус на safety и надежности для корпораций
- Целенаправленная оптимизация под coding (northstar eval от Tom Brown, co-founder Anthropic)

2️⃣ Vibe Coding стал мейнстримом
Выглядит это как
- ​Разработка через описание задачи на естественном языке LLM
- Генерация кода без детального review
- Фокус на итерациях и результате, а не на структуре кода

Популярные инструменты:
​- Cursor (VS Code + GPT-4o/Claude)
- Claude Code от Anthropic
​- GitHub Copilot, Lovable, Replit, Bolt

3️⃣ AI-экономика стабилизировалась
По мнению одного из партнеров нс Jared Friedman: "Самое удивительное для меня — насколько стабилизировалась AI-экономика. У нас есть компании модельного слоя, прикладного слоя и инфраструктурного слоя. Кажется, что все будут зарабатывать много денег, и есть относительно понятный playbook для построения AI-native компании поверх моделей."

Что изменилось:
- Раньше каждые несколько месяцев новые релизы моделей делали возможными совершенно новые идеи → легко было pivot
- Теперь поиск стартап-идей вернулся к "нормальному уровню сложности"

4️⃣ Модели превращают друг друга в commodity
​Стартапы строят orchestration layer и переключаются между моделями:
- Используют Gemini 2.0 для context engineering
- Затем передают в OpenAI для execution
Выбор модели основан на proprietary evals для specific задач
Аналогия: как эпоха Intel/AMD — конкуренция архитектур, но пользователи могут их взаимно заменять

Что это значит:
- Ценность смещается с моделей на application layer
- Модельные компании коммодитизируют друг друга
- Application-layer стартапы получают преимущество

5️⃣ AI Bubble — это хорошая новость для стартапов
Ребята вспоминают пузырь доткомов, что привел к инвестициям в инфру, а дальше поверх этого пришел условный YouTube и смог существовать — дешевый bandwidth был результатом пузыря
Сейчас:
- Большие компании (Meta, Google, OpenAI) должны инвестировать capex в GPU и дата-центры
- Если спрос упадет — это их capex, не стартапов
- Инфраструктура останется и будет дешевой
Ребята вспоминают про фреймворк Carlota Perez, в котором есть две фазы: installation phase (сейчас), deployment phase (следующие x лет). В первой фазе CAPEX расходы, а во второй создание экономической ценности и появление новых bigtech компаний аля Google.

6️⃣ Космос как решение energy bottleneck
Как оказалось для AI bubble недостаточно электроэнергии на Земле - нечем запитать AI дата-центры. А дальше история
- Лето 2024: StarCloud предложила дата-центры в космосе → люди смеялись
- 18 месяцев спустя: Google и Elon Musk делают это

7️⃣ Больше стартапов делают специализированные модели
Harj отмечает рост интереса к созданию smaller, specialized models в последних YC batches:
- Edge device models
- Voice models для specific языков
- Domain-specific models
Аналогия: как в ранние дни YC знания о стартапах стали распространенными → explosion SaaS-компаний. Сейчас знания о training models становятся common knowledge.

#AI #Engineering #ML #Architecture #Software #Economics #Future