А ось на противагу класний юзкейс: майстер з Канева генерує в ChatGPT тексти для епітафій на пам'ятниках. Графічні референси робить в Midjourney, старі фото покращує через Remini.

«Звісно, щоб отримати бажаний результат, потрібно зробити три-чотири запити з уточненнями, але навіть у такому випадку часто виходять кращі епітафії, ніж ті, з якими приходять замовники, – продовжує Станіслав. – Здебільшого люди не паряться з цього приводу. У нас 99% запитів дуже примітивні, на кшталт «Пам'ятаємо, любимо, сумуємо…» . Чомусь люди думають, що так потрібно, хоча ми кожному говоримо, що людина – це індивідуальність і не варто робити все під копірку».

В січні писав тут про неймовірну історію підприємниці, яка продала свій стартап банку JPMorgan, сфабрикувавши його кількість підписників в 10 разів. Фактично продала за $175 млн email-лист з фейковими адресами.

Логічне продовження історії: The young founder was arrested Monday night in New Jersey, facing fraud charges from the SEC and Justice Department, where a criminal investigation is underway.

У зв'язку з цим поділюсь гарним критичним профайлом Джавіс від американського Forbes, який читав в січні. Вона не тільки перебільшувала досягнення компанії, але і прямо брехала інвесторам та потенційним партнерам. Розповідала про тисячі користувачів сервісу, коли продукту не існувало, а у відповідь на зауваження пояснювала: ‘Listen, these old people don't understand, this is how it works, you fake it 'til you make it.' Розкидалась іменами, малювала занадто оптимістичні прогнози і так далі, по класиці.

Буде корисно прочитати всім, хто має справу з такими продавцями. Ми читали багато подібних історій — Theranos, FTX, менш відомі імена. Постфактум це легко складається в наратив про засновника-фродстера. Складніше побачити red flags в реальному часі.

Ситуація в індустрії AI: провайдери хмарних сервісів не справляються з попитом. Стільки стартапів бажають тренувати власні ML-моделі, що серверних потужностей не вистачає на всіх.

Стартапи стоять в черзі за серверами GPU або орендують їх у когось, хто забронював раніше. Хмарні провайдери стоять в черзі за GPU від Nvidia, щоб наростити потужності, на закриття потреби піде 2-3 місяці.

Open AI не може продавати користувачам виділені сервери для AI, тому що все це працює на Azure і потужностей не вистачає. Oracle відмовляється від нових клієнтів через нестачу GPU, і так далі.

P.S. Вартість акцій Nvidia зараз на максимумі з початку 2022 року. Правду кажуть, під час золотої лихоманки треба не купувати ділянки, а продавати лопати.

Хороший пост про AI value chain: як саме створюється цінність на кожному з етапів технологічного стека AI, від серверного заліза Nvidia до "фонового" AI в consumer продуктах. Непоганий аналіз з тверезим прогнозом.

https://every.to/napkin-math/who-wins-the-ai-value-chain

І більш детальний аналіз від a16z на цю ж тему.

> What we don’t know, and what has now become the critical question, is: Where in this market will value accrue?

Over the last year, we’ve met with dozens of startup founders and operators in large companies who deal directly with generative AI. We’ve observed that infrastructure vendors are likely the biggest winners in this market so far, capturing the majority of dollars flowing through the stack. Application companies are growing topline revenues very quickly but often struggle with retention, product differentiation, and gross margins. And most model providers, though responsible for the very existence of this market, haven’t yet achieved large commercial scale.

In other words, the companies creating the most value — i.e. training generative AI models and applying them in new apps — haven’t captured most of it.

> it’s reasonable to guess that 10-20% of total revenue in generative AI today goes to cloud providers.

Most of it is spent at the Big 3 clouds: Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), and Microsoft Azure.

> There don’t appear, today, to be any systemic moats in generative AI. As a first-order approximation, applications lack strong product differentiation because they use similar models; models face unclear long-term differentiation because they are trained on similar datasets with similar architectures; cloud providers lack deep technical differentiation because they run the same GPUs; and even the hardware companies manufacture their chips at the same fabs.

Рекомендую!

Зараз детально досліджую цю тему, буду шерити багато матеріалів. Все більше людських і економічних ресурсів вливається в сферу Gen AI. Не стоїть питання "як технічно все зробити", з цим все більш-менш ясно. Ключове питання — як створити цінність і як її захопити (= змусити когось платити за продукт).

Продовжуємо досліджувати нову економіку AI.

В попередніх постах ми розглянули, як формується AI value chain — від заліза і хмарних потужностей, через моделі і до кінцевого продукту.

На кожному з етапів спрощується поріг входження: будь-хто може створити writing tool, використовуючи Open AI API, але навряд чи хтось може створити з нуля конкуренцію для Nvidia. А що з проміжним етапом — моделей?

TechCrunch описує пітчдек AI-research стартапа Anthropic, створеного виходцями з Open AI. Вони піднімають раунд для створення нової AI-моделі, в 10 раз потужнішої за наявні зараз. На це витратять $1 млрд за півтора роки. Всього за наступні два роки планують підняти $5 млрд. Трохи цікавих деталей:

> Anthropic describes the frontier model as a “next-gen algorithm for AI self-teaching,” making reference to an AI training technique it developed called “constitutional AI.” At a high level, constitutional AI seeks to provide a way to align AI with human intentions — letting systems respond to questions and perform tasks using a simple set of guiding principles.

Anthropic estimates its frontier model will require on the order of 10^25 FLOPs, or floating point operations — several orders of magnitude larger than even the biggest models today. Of course, how this translates to computation time depends on the speed and scale of the system doing the computation; Anthropic implies (in the deck) it relies on clusters with “tens of thousands of GPUs.”

> This frontier model could be used to build virtual assistants that can answer emails, perform research and generate art, books and more, some of which we have already gotten a taste of with the likes of GPT-4 and other large language models.

“These models could begin to automate large portions of the economy,” the pitch deck reads. “We believe that companies that train the best 2025/26 models will be too far ahead for anyone to catch up in subsequent cycles.”

> Dario Amodei, the former VP of research at OpenAI, launched Anthropic in 2021 as a public benefit corporation, taking with him a number of OpenAI employees, including OpenAI’s former policy lead Jack Clark. Amodei split from OpenAI after a disagreement over the company’s direction, namely the startup’s increasingly commercial focus.

> Google is also among Anthropic’s investors, having pledged $300 million in Anthropic for a 10% stake in the startup. Under the terms of the deal, Anthropic agreed to make Google Cloud its “preferred cloud provider” with the companies “co-develop[ing] AI computing systems.”

👆🏻Стратегічний хід Google — вони інвестують в перспективного гравця на рівні моделей і водночас гарантують масштабного клієнта для своїх хмарних сервісів, тобто захоплюють цінність відразу на кількох рівнях AI value chain.

What a telling story.

EU allocated hundreds of millions of euros for equity-free funding for Polish startups. That created an opportunity for corruption. €12M went to a 10-day-old company founded by a 27 yo bartender; another €27M went to a company connected to the advisory board of the govt body that distributed the grants. Now all the payments are suspended because of an anti-corruption investigation. Legit startups which rely on this financing are facing huge trouble, cutting spending and firing people.

I heard from colleagues within the Ukrainian VC industry that the Polish VC market was overfilled with accessible money in the last few years, creating unrealistic valuations, etc. Now this story... One more proof that too much money is a problem, not a solution.

P.S. Can't stop thinking about the expected inflow of EU grants for Ukrainian startups in the following years.

Завтра буду тут.

Як завжди: tech, VC, стартапи — підходьте, буде гарний нетворкінг 🤝

Завжди радий поділитись своїми думками про тренди tech-індустрії з провідними медіа. Поговорив в ефірі Радіо НВ про штучний інтелект, його загрози та регулювання. Глибоко не занурювались через особливості формату, але загалом вийшло динамічно!

https://youtu.be/ov-t9orS7b4

Цікавий виступ Грега Брокмена, кофаундера Open AI. Він показує нові можливості ChatGPT — плагіни для інтеграції з інтернет-сервісами, фактчекінгу, роботи з зображеннями і електронними таблицями. Glimpse into the future. Буквально за півроку такі фічі будуть доступними в багатьох аналогічних продуктах.

https://youtu.be/C_78DM8fG6E

📈 Трохи технічного аналізу AI-хайпу.

За оцінками equity-аналітиків JPMorgan, хайп навколо AI пояснює 53% зростання індексу S&P 500 з початку року.

Лише 6 тех-компаній, які є лідерами в AI, — Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta, Nvidia, Salesforce — сумарно зросли в ринковій вартості на $1,4 трлн.

Аналітики JPM відзначають, що це рекордна концентрація індексів (narrow stock leadership) на зростаючому ринку з початку 90-х і вбачають в цьому один з індикаторів можливої рецесії.

Стільки цікавого зараз відбувається в сфері AI. Щодня дивлюсь відео, проглядаю новини, розсилки, нові продукти, і не встигаю ділитись навіть частиною всього цього.

Одне з джерел, які подобаються — канал AI Explained, автор доступно переказує новини AI: https://youtu.be/E2aZiejw-8A

А цього хлопця ви пам'ятаєте — Трістан Харріс, один з головних спікерів руху за людяні технології, консультант фільму Social Dilemma. Разом з колегою зробили презентацію про ризики AI, як органічне продовження історії з соціальними медіа. Трохи провокацій, трохи спекуляцій, в цілому варто переглянути, щоб задуматись про те, про що не задумуєшся в потоці щоденних оптимістичних новин про AI.

https://youtu.be/xoVJKj8lcNQ

🚀 Сьогодні запустився кластер оборонних технологій Brave1. Довгоочікувана подія — тепер броунівський рух українських оборонних технологій буде краще організованим. Написав детальніше в ФБ, що думаю про це.

🧠 Цікавезне інтерв'ю з одним з батьків глибокого навчання Джефрі Хінтоном. Толковий інтерв'юер і слухати Хінтона — одне задоволення. Хід думок, формулювання, бачення... Послухайте 40 хв розмови, воно того варте.

https://youtu.be/qpoRO378qRY

📺 Сьогодні спілкувались з Андрієм Яніцьким в ранковому ефірі про ШІ. Зокрема про два важливих питання: як навчатись користуватись ШІ і як він змінить ринок праці. Розповім тут детальніше.

1. В Kyiv School of Economics діє крута ініціатива AI Lab, щотижня збирається ініціативна група і вивчає нові способи використовувати ШІ. Рекомендую! Також Тимофій Милованов читає суперпрактичні воркшопи з того, як використовувати LLM як персонального асистента, наступне заняття вже завтра — не пропустіть! Для технічних спеціалістів рекомендую ініціативу AI HOUSE (канал). Почитати — книгу The Alignment Problem про те, як передавати розумним машинам людські цінності.

2. Щодо ринку праці. Розробники Open AI оцінили, що завдяки LLMs 19% робочих місць в США мають шанс автоматизації 50% задач. Найбільш вразливі до автоматизації навики — programming, writing, найменш — science, critical thinking.
Аналітики Goldman Sachs очікують, що Generative AI призведе до зростання світового ВВП на 7%. Але разом з тим може зробити непотрібними 300 млн робочих місць глобально, зокрема 2/3 робочих місць в США та розвинених країнах, особливо в сферах office and administrative support та legal. Проте і створить багато нових робочих місць. Питання, як швидко. І як будуть розподілені між багатими та бідними країнами прибутки від продуктивності та втрати від автоматизації...

Зараз працюємо з колегами з магістратури КШЕ над такою оцінкою для українського ринку праці. Це непросто, адже структуру зайнятості населення і до вторгнення було важко точно оцінити, а зараз і поготів. Якщо маєте доступ до непублічних даних про стан українського ринку праці наразі, буду вдячний за допомогу.