# Эрик Бернхардссон: «Инференс открытых моделей вырастет в 20 раз»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=1dwyL6Iz_PU
Канал: 20VC (Harry Stebbings)
Опубликовано: 02.11.2026

---

В новом выпуске подкаста 20VC Гарри Стеббингс обсуждает с сооснователем и генеральным директором Modal Эриком Бернхардссоном трансформацию вычислительной инфраструктуры искусственного интеллекта. Компания преодолела рубеж в $1 млрд регулярной годовой выручки (ARR) и закрыла раунд Series D на $750 млн при оценке $15,75 млрд, превратившись в одного из ключевых игроков эпохи генеративного ИИ. В центре дискуссии — фундаментальные сдвиги на рынке инференса, дефицит вычислительных мощностей, неизбежное снижение маржинальности классического софта и реальное будущее профессии разработчика в эпоху автономных агентов.

## 💻 Путь от кода на Mac Plus до единорога: почему Бернхардссон отвергает культ страданий
[[JUMP:01:42]]

Эрик Бернхардссон увлекся программированием в 1992 году, когда ему было всего восемь лет [01:46]. Первой машиной стал компьютер Mac Plus с 1 МБ оперативной памяти, на котором будущий создатель рекомендательной системы Spotify пытался разрабатывать видеоигры [01:46]. В школьные годы увлечение переросло в участие в спортивных олимпиадах по программированию [02:27].

Свой первый масштабный бизнес Бернхардссон основал довольно поздно по меркам Кремниевой долины — в 36 лет [02:54]. По его собственному признанию, в молодости ему не хватало уверенности в себе и финансовой подушки, однако сегодня он скептически смотрит на 21-летних выпускников Стэнфорда, стремящихся сразу построить глобальные корпорации [02:40], [03:21]. По мнению Бернхардссона, оптимальный возраст для запуска технологического стартапа — около 32 лет, когда фаундер уже накопил опыт найма, увольнений и понимания командной динамики [03:33].

Глава Modal категорически не согласен с распространенным в венчурной индустрии нарративом о том, что руководство стартапом сродни «поеданию битого стекла» [03:47]:

*   Работа фаундера должна приносить искреннее ежедневное удовольствие от создания продуктов, а не восприниматься как непрерывная боль ради гипотетического приза в финале [03:59];
*   Сложные решения, включая увольнения и тяжелые переговоры, являются естественной частью жизни, а не поводом для героизации страданий [04:12];
*   Основатель строит компанию с горизонтом в 20–50 лет и категорически не планирует продавать бизнес: по его словам, в случае продажи он бы на следующий же день запустил Modal 2 [04:26], [04:38].

Стеббингс отметил, что этот прагматичный и спокойный взгляд контрастирует с американской стартап-культурой. Бернхардссон объяснил свою позицию шведским менталитетом, где самореализация через любимое дело традиционно ценится выше статусной погони за сверхбогатством [05:16].

## 📑 Философия фандрейзинга: отказ от питч-деков и опасность завышенных оценок
[[JUMP:05:32]]

Несмотря на статус главы компании стоимостью более $15 млрд, Бернхардссон признается в неприязни к процессам привлечения венчурного капитала [05:29]. При этом предприниматель ни разу в жизни не создал классического инвестиционного питч-дека для Modal [05:56].

Вместо масштабных роуд-шоу стратегия Modal строится на выстраивании долгосрочных партнерских отношений задолго до открытия раунда [06:06]. Например, перед закрытием раунда Series D на $750 млн Бернхардссон общался с партнерами фонда Accel более года [06:06]. Когда возникла потребность в капитале, стороны согласовали базовые условия в кратчайшие сроки [06:19].

Предприниматель предостерегает основателей от попыток выжать максимальную оценку на ранних стадиях [06:25]:

1.  Венчурные фонды часто навязывают компаниям избыточные деньги, что приводит к размытию долей фаундеров и завышенным ожиданиям [06:47].
2.  Привлечение меньших чеков по разумным оценкам оставляет венчурным инвесторам стимул поддерживать компанию на последующих этапах [06:47].
3.  На ранних этапах у стартапов нет классических «защитных рвов» (moats), описанных в бизнес-литературе вроде книги Hamilton Helmer «7 Powers» [08:03]. Единственное реальное преимущество молодого бизнеса — скорость разработки и запуска фич, подобно персонажу сказки «Пряничный человечек» из эссе Бена Томпсона [08:42].

Однако по мере масштабирования роль защитного барьера начинает играть бренд. Стеббингс выделил три критерия первоклассного стартапа: команда из верхнего 1%, предельная скорость продуктовых решений и сильный бренд [09:09]. Бернхардссон соглашается, подчеркивая, что разработчики выбирают Modal благодаря безупречному опыту взаимодействия (DX), активному сообществу и харизме продукта, выгодно отличающейся от конкурентов вроде Fireworks AI или BaseTen [09:34], [11:08].

## 🔌 «Уличный рынок наркотиков»: реальность дефицита GPU и агрегация мировых вычислений
[[JUMP:16:33]]

Описывая кулуары индустрии ИИ-чипов на отраслевых конференциях вроде Nvidia GTC, Бернхардссон сравнивает поиск видеокарт с «уличным рынком наркотиков», где покупатели мечутся между сотнями облачных провайдеров в попытках законтрактовать любые доступные мощности [16:40]. 

Modal берет эту сложность на себя, избавляя клиентов от необходимости вести тяжелые инфраструктурные переговоры [17:06]. Компания агрегирует мощности более чем 25 так называемых «нео-облаков» (специализированных дата-центров) и контролирует порядка 0,1% всех мировых вычислительных мощностей ИИ [17:06].

Архитектурный фундамент Modal создавался полностью с нуля без использования готовых решений вроде Kubernetes или стандартного Docker [17:30]. Компания разработала собственные контейнерные рантаймы, планировщик задач и распределенную файловую систему [17:30]. Это позволяет решать ключевые проблемы инфраструктуры:

*   **Пулинг мощностей:** разнородные серверы по всему миру объединены в единую виртуальную фабрику ресурсов [17:43];
*   **Сглаживание пиков:** непредсказуемые скачки нагрузки тысяч клиентов математически усредняются в стабильный и эффективный общий поток [18:13];
*   **Отказ от резервирования:** разработчикам не нужно подписывать 3-летние контракты на конкретное число карт — Modal предоставляет ресурсы по посекундной модели pay-as-you-go и способна мгновенно выделить сотни GPU под внезапный запуск проекта, как это произошло при старте платформы TypeSafe [18:40], [19:06].

Планирование закупок ведется с горизонтом в 3–4 месяца при стабильном ежемесячном росте спроса внутри платформы на 30–40% [19:20], [19:32]. Бернхардссон опровергает тезис о физической невозможности достать чипы: Nvidia отгружает сотни тысяч ускорителей архитектуры Blackwell, и вопрос упирается исключительно в готовность платить рыночную цену [19:46], [19:59]. При этом, по оценке главы Modal, закон снижения стоимости «железа» фундаментален: в долгосрочной перспективе цены на аппаратное обеспечение неизбежно пойдут вниз, как только предложение догонит спрос [20:53].

## 📉 Экономика инференса: конец 90%-й маржи и фрагментация рынка
[[JUMP:11:43]]

Рынок исполнения моделей (инференса) становится новым фундаментом облачных вычислений [12:01]. Однако чистая продажа токенов, по мнению Бернхардссона, обречена стать низкомаржинальным коммодити без переключающих барьеров: если сервис просто продает генерацию токенов за доллары, клиент в любой момент может уйти к более дешевому провайдеру [12:40].

Чтобы построить устойчивый бизнес, инфраструктурная платформа обязана предлагать законченный стек продуктов: специализированные изолированные среды (sandboxes), механизмы дообучения с подкреплением (RL), оркестрацию рабочих процессов и разделение на инференс с ультранизкой задержкой и пакетную обработку [12:14], [12:54].

Бернхардссон утверждает, что эпоха классической для Кремниевой долины валовой рентабельности в 90% окончательно осталась в прошлом [14:13]:

*   Цепочка создания стоимости ИИ многослойна: выручка распределяется между производителями чипов (Nvidia), дата-центрами, инфраструктурными платформами, разработчиками моделей и конечными приложениями [14:28];
*   Каждый слой цепочки забирает свои 20–30% валовой маржи [14:28];
*   Для инфраструктурных платформ вроде Modal реалистичным ориентиром долгосрочной валовой маржи является диапазон 40–60%, но показатели классических SaaS-компаний недостижимы [14:56].

Вопреки ожиданиям аналитиков об унификации, рынок инференса продолжит дробиться на узкоспециализированные ниши [15:09]. Общий объем рынка превзошел самые смелые прогнозы в 10–100 раз, создав пространство для параллельного существования решений для пакетной обработки, генерации в реальном времени, узких аудиомоделей и комплексных мультиагентных систем [15:22], [16:00].

## 🛡 Монополия Nvidia и пределы нео-облаков: почему CUDA — не главный ров
[[JUMP:22:43]]

Появление специализированных аппаратных чипов от Cerebras, Etch или Groq не уничтожит бизнес Nvidia, считает глава Modal [23:16]. Рынок расширяется настолько стремительно, что нишевые чипы найдут применение в специализированных задачах, пока флагманские графические процессоры Nvidia продолжат удерживать ядро вычислительной нагрузки [23:16].

Широко обсуждаемый программный слой CUDA Бернхардссон называет переоцененным фактором: работать напрямую с CUDA неудобно [23:41]. Истинное конкурентное преимущество Nvidia заключается в зрелости всей экосистемы: глубокой оптимизации ядер, интеграции фреймворков (PyTorch) и движков инференса с открытым исходным кодом (vLLM, SGLang), которые изначально создаются в расчете на оборудование «зеленого гиганта» [23:54], [24:08]. Альтернативы в лице TPU от Google, Trainium от AWS или карт AMD прогрессируют, но по-прежнему существенно отстают в комплексной готовности софта [24:32].

Оценивая попытки нео-облаков (таких как Nebius или CoreWeave) подняться выше по технологическому стеку и занять нишу платформ инференса, Бернхардссон выражает скептицизм [25:12]:

*   Успех провайдеров GPU-облаков строится на финансовой инженерии: умении привлекать многомиллиардный долговой капитал, закупать серверы под долгосрочные контракты и обслуживать заемные обязательства [26:18], [26:32];
*   Создание надежной программной платформы требует решения фундаментальных распределенных задач: оркестрации сотен тысяч параллельных заданий, масштабирования контейнеров за миллисекунды и управления миллионами песочниц [25:39];
*   Попытка одновременно преуспеть в капиталоемком строительстве дата-центров и тонкой разработке системного софта создает конфликт фокуса [25:12].

## 📦 Прорыв песочниц и масштабирование Modal: путь к $1 млрд ARR
[[JUMP:32:57]]

Финансовые показатели Modal демонстрируют феноменальную динамику: компания достигла рубежа в $1 млрд регулярной годовой выручки (ARR), показав 15-кратный рост год к году, при этом бизнес сохраняет чистую прибыль по P&L [07:37], [39:11], [39:43]. Денежный поток остается отрицательным исключительно из-за масштабных капитальных затрат на закупку оборудования и расширение вычислительных кластеров [07:37].

Главным драйвером неожиданного взлета стал запуск изолированных сред исполнения кода — Sandboxes [34:41]:

*   Продукт был представлен еще в 2023 году, однако на протяжении почти двух лет приносил незначительную долю выручки [34:53];
*   Перелом произошел летом 2025 года с появлением передовых рассуждающих моделей (уровня GPT-4.5 и Claude 3.5 Sonnet), способных самостоятельно генерировать целые приложения [34:53];
*   Автономным агентам потребовалась безопасная и быстрая среда для выполнения кода в реальном времени, что вызвало взрывной спрос;
*   Направление Sandboxes выросло в самостоятельный бизнес с выручкой $300 млн ARR, обеспечивая треть всех доходов Modal [35:08].

Бернхардссон признает, что создание инфраструктурных продуктов требует доверия к собственной инженерной интуиции: зачастую создатели платформы не могут заранее предсказать сценарий применения («killer use case») [35:58]. Запущенная в 2021 году бессерверная платформа раскрылась только на волне популярности Stable Diffusion и ChatGPT, а песочницы — на волне автономных агентов и тренда vibe-кодинга [36:26], [36:38].

Следующими крупными точками роста Modal должны стать инструменты пост-тренировки моделей (запуск которых нацелен на $100 млн ARR в течение года), пакетная обработка данных, пайплайны CI/CD и векторные хранилища [41:04], [41:42].

## 🌐 Судьба опенсорса, пост-тренировка и парадокс ценности открытых моделей
[[JUMP:26:47]]

Снижение стоимости вызовов проприетарных моделей (таких как Haiku от Anthropic) породило мнение о скором закате открытого ПО. Гарри Стеббингс сослался на тезис венчурного эксперта Джейсона Лемкина о том, что инференс опенсорсных LLM уже прошел свой исторический пик из-за демпинга проприетарных лабораторий [38:24].

Бернхардссон категорически не согласен с концепцией «игры с нулевой суммой» [38:50]:

*   По его оценке, оба сегмента — и проприетарные API, и открытые модели — вырастут в 5–20 раз в ближайшие 12 месяцев [38:50];
*   Опенсорс незаменим для задач, требующих полного контроля задержек, предсказуемости поведения и гарантии того, что модель не будет изменена или закрыта внешним вендором [27:53], [49:34];
*   Отношения между открытыми и закрытыми LLM повторяют историческое сосуществование Windows и Linux [27:53].

Вместе с тем глава Modal выразил обеспокоенность доминированием китайских лабораторий в опенсорс-сегменте, признавая при этом их выдающийся инженерный уровень [27:28]. По его мнению, Европе трудно конкурировать в этой гонке: несмотря на колоссальный человеческий капитал, европейская экосистема не умеет консолидировать таланты и собирать гигантские пулы финансирования внутри одной структуры, как это делают США и Китай [28:07], [29:14]. Именно поэтому шаги Nvidia по покупке и спонсированию американских открытых моделей Бернхардссон считает стратегически выверенными [28:39], [29:02].

## 🤖 Будущее инженерии, агентский код и гонка зарплат в $20 млн
[[JUMP:42:28]]

Смещение фокуса индустрии с предобучения (pre-training) на пост-тренировку (post-training) и обучение с подкреплением (RL) обусловлено наличием задач с короткой обратной связью [42:34], [42:48]. В программировании, математических доказательствах (Lean) и кибербезопасности агент может мгновенно протестировать результат в песочнице и скорректировать действие [43:01], [43:13]. Однако в профессиях с длительными циклами валидации возможности RL пока ограничены [43:38].

Бернхардссон категорически отвергает панические прогнозы о вымирании программистов [44:13]:

*   Суть профессии инженера никогда не сводилась к трансляции технического задания на английском языке в строчки кода [44:44];
*   Инженер выступает мостом между человеческими потребностями бизнеса и аппаратной системой, формулируя логику процессов [44:44];
*   История отрасли показывает, что каждый скачок производительности (от перфокарт и ассемблера к C++, Python, а теперь — к агентам) лишь снижает себестоимость создания ПО и многократно увеличивает совокупный спрос на софт [44:56], [46:42].

Внутри Modal около 150 штатных инженеров ежемесячно тратят порядка $500 тыс. на инференс агентских систем кодинга [45:26], [45:36]. И хотя некоторые технологические компании уже тратят на вычисления втрое больше фонда оплаты труда разработчиков, в Modal этот процесс органично интегрирован в ежедневный рабочий процесс [45:48].

Одновременно на рынке труда разворачивается беспрецедентная охота за редкими талантами. По словам Бернхардссона, ведущие лаборатории искусственного интеллекта (включая OpenAI) предлагают исключительным выпускникам вузов компенсационные пакеты, превышающие $20 млн [00:26], [55:32]. Чтобы удерживать позиции в топ-5% работодателей, Modal делает ставку на потенциал роста опционов и регулярную организацию программ ликвидности (secondary sales), позволяя сотрудникам продавать до 10% акций за реальные деньги [54:40], [56:13].

## 🔮 Инвестиционный взгляд: пузыри, OpenRouter и ожидание коррекции
[[JUMP:51:24]]

В рамках короткого инвестиционного блица участники обсудили устойчивость смежных бизнес-моделей в ИИ-экосистеме:

*   **Маршрутизация моделей (Routing):** Бернхардссон, будучи инвестором сервиса OpenRouter, убежден, что маршрутизаторы способны генерировать колоссальный денежный поток сегодня, но в долгосрочной перспективе должны стать частью более широких платформ [51:47], [52:27]. Будучи членом совета директоров, он бы рекомендовал фаундерам отклонять любые предложения о поглощении из-за стремительного роста выручки [52:40];
*   **Синтетические данные:** Компании, поставляющие датасеты и верификационные среды ведущим ИИ-лабораториям, Бернхардссон называет «печатными станками наличных», советуя основателям извлекать максимальную прибыль прямо сейчас, даже если долгосрочная защита бизнеса вызывает вопросы [47:11], [48:01];
*   **Фавориты среди стартапов:** Среди молодых инфраструктурных проектов глава Modal выделяет датскую компанию TurboPuffer, строящую специализированную векторную базу данных [57:10];
*   **Опасные активы:** Предприниматель категорически избегает инвестиций в бизнесы, чья выживаемость напрямую зависит от непрерывного притока венчурного капитала без понятного горизонта самоокупаемости [58:12].

В заключение Бернхардссон спрогнозировал неизбежную коррекцию сектора: в определенный момент рынок ИИ переживет спад на 20–30%, что спровоцирует панику в медиа и разговоры о лопнувшем пузыре [53:45]. Однако для фундаментальных инфраструктурных игроков временная просадка станет лишь здоровой перезагрузкой, открывающей дорогу к построению индустрии на десятилетия вперед [54:13]. Главной же персональной надеждой в сфере применения прикладного ИИ Эрик Бернхардссон назвал проектирование лекарств (AI drug discovery), способное кардинально продлить здоровую жизнь человека [1:01:07].