Битва между OpenAI и Anthropic вступает в новую фазу: их продуктовые стратегии окончательно сошлись в одной точке — создании универсальных ИИ-агентов. Генеральный директор Box Аарон Леви в беседе с Алексом Кантровицем анализирует, почему автоматизация офисной работы станет рынком, который в десятки раз больше сегмента программирования, и почему нынешнее противостояние лабораторий напоминает «облачные войны» 2010 года.
⚔️ Великая конвергенция: OpenAI против Anthropic 0:00
На начальном этапе развития рынка OpenAI и Anthropic занимали разные ниши: OpenAI доминировала в потребительском сегменте с ChatGPT, а Anthropic делала ставку на корпоративный сектор и написание кода . Однако, по мнению Аарона Леви, сейчас их дорожные карты практически идентичны. Оба гиганта стремятся создать «суперприложение», которое будет не просто чат-ботом, а полноценным ассистентом, способным выполнять работу за пользователя .
Аарон Леви выделяет несколько ключевых моментов этой конкуренции:
- ChatGPT активно «просочился» в корпоративную среду, став стандартом для сотрудников многих компаний, независимо от официальных API-продаж .
- Anthropic успешно закрепилась в сегменте написания кода, что стало фундаментом для создания более сложных агентов .
- В декабре модели кодинга достигли уровня, позволяющего им работать над длительными задачами без вмешательства человека, что открыло двери для автоматизации более широкого круга офисных задач .
Леви считает неизбежным, что лаборатории будут конкурировать лоб в лоб за каждый сценарий использования ИИ, так как сверхинтеллект в конечном итоге должен решать все типы задач .
🤖 Эпоха ИИ-агентов: от чатов к автономным действиям 3:42
Главный прорыв последних месяцев, по словам Аарона Леви, заключается в применении навыков программирования ИИ к обычной офисной работе. Если раньше агент был хорош только в написании кода для ПО, то теперь те же способности — использование инструментов, запуск скриптов и манипуляции с компьютером — применяются в маркетинге, юриспруденции и науке .
Ключевые тезисы Леви о будущем агентов:
- Смена парадигмы: Мы переходим от модели «вопрос-ответ» (чат-бот) к модели, где агенту дают задачу и доступ к ресурсам (данным, облачным инструментам), и он работает над ней часами или даже днями .
- Масштаб рынка: Если рынок ИИ-кодинга ограничен числом инженеров, то рынок ИИ-агентов охватывает всех «белых воротничков» (knowledge workers). По оценке Леви, этот рынок в 30–50 раз больше по количеству потенциальных пользователей и сценариев .
- Приоритет бизнеса: Хотя агентов можно использовать и в личных целях (как «личный ноутбук»), основная экономическая ценность и окупаемость (ROI) токенов будут сосредоточены в корпоративном секторе, так как ИИ напрямую влияет на ВВП компании .
🧱 Главный барьер: ИИ-проблема — это на самом деле проблема данных 24:10
Несмотря на оптимизм Кремниевой долины, Аарон Леви предупреждает, что внедрение агентов в реальном бизнесе займет гораздо больше времени, чем кажется . Основная причина — отсутствие контекста и хаос в данных крупных корпораций.
Леви приводит аналогию с «гениальным стажером»: представьте сотрудника с докторской степенью, который пришел в компанию минуту назад . У него есть доступ к инструментам, но он не знает «племенных знаний» (tribal knowledge) компании: какой из пяти контрактов в системе — актуальный, а какой маркетинговый актив — финальный .
Основные сложности внедрения по мнению гостя:
- Разрозненность систем: В крупных компаниях данные могут быть распределены по 20–100 различным сервисам .
- Отсутствие верификации: В отличие от программирования, где код либо работает, либо нет, в маркетинге или юриспруденции результат субъективен, и его проверку пока невозможно полностью автоматизировать .
- Устаревшая инфраструктура: Агенты плохо работают с наследуемыми (legacy) системами, которые не проектировались для взаимодействия с ИИ .
🛡️ Безопасность и делегирование контроля 29:03
Алекс Кантровиц выразил сомнение в том, готовы ли люди отдавать ИИ контроль над своей почтой или мессенджерами . Леви подтвердил, что вопросы безопасности и ответственности являются критическими.
Для решения этих проблем гость предлагает следующие подходы:
- Разграничение доступа: Не давать ИИ доступ ко всей почте или архиву, а создавать для агента отдельную учетную запись (как для коллеги) и делиться с ним только нужными файлами .
- Проблема ответственности: В медицине или юриспруденции пока неясно, кто несет ответственность за ошибку агента — разработчик модели (лаборатория) или пользователь . Текущее законодательство за последние 100 лет всегда предполагало, что на другом конце транзакции находится человек .
- Риск «инъекций»: Сохраняется опасность prompt-инъекций, когда злоумышленник может обмануть агента и заставить его выдать конфиденциальные данные .
📊 Вертикальные решения против «Горького урока» 40:46
В индустрии идет спор: выиграют ли узкоспециализированные ИИ-агенты (для юристов, медиков) или победят общие горизонтальные модели от OpenAI и Anthropic. Леви ссылается на концепцию «Горького урока» (Bitter Lesson), согласно которой в долгосрочной перспективе всегда побеждают вычисления и общие алгоритмы, а не заложенные человеком знания .
Тем не менее, Леви считает, что специализированные игроки выживут:
- Клиенты больше доверяют компаниям, которые «просыпаются каждое утро, думая только об их конкретном рабочем процессе» .
- Специализированные приложения будут строиться «поверх» интеллекта больших лабораторий, так что в выигрыше останутся все стороны .
- Чем сложнее и регулируемее отрасль (финансы, здравоохранение), тем выше спрос на готовые коробочные решения, а не на «голые» модели .
📈 Будущее: «Облачные войны» на стероидах 47:15
Обсуждая новые модели (такие как Spud от OpenAI и следующее поколение Claude от Anthropic), Аарон Леви подчеркнул, что мы еще далеки от «плато» или «стены» в развитии технологий . Последние тесты Box показывают двузначный рост точности выполнения сложных задач всего за несколько месяцев .
На вопрос о том, кто победит в схватке OpenAI и Anthropic, Леви ответил аналогией с 2010 годом:
- В 2010 году выручка AWS составляла всего $500 млн, Azure только запустилась, а Google Cloud назывался Google App Engine и не воспринимался всерьез .
- Сейчас рынок облаков — это сотни миллиардов долларов, и на нем успешно сосуществуют минимум 4 гиганта (включая Oracle) и множество нишевых игроков .
- По мнению Леви, ИИ-рынок еще больше, и нынешние лидерские позиции могут меняться каждые 6–12 месяцев, но в итоге все ключевые лаборатории станут в десятки раз крупнее .
