Практическое руководство по ключевым идеям Марка Андриссена о софте и ИИ — что это значит для продуктов, стартапов, работы, регулирования и куда может двигаться технология дальше.
Марк Андриссен — предприниматель и инвестор из Кремниевой долины, наиболее известный как соавтор Netscape (одного из первых массовых веб‑браузеров) и сооснователь венчурной фирмы Andreessen Horowitz. Люди следят за его мнениями, потому что он видел несколько технологических волн изнутри — создавая продукты, финансируя компании и публично споря о том, куда движутся рынки.
Этот раздел не биография и не одобрение. Суть проще: идеи Андриссена — влиятельные сигналы. Основатели, топ‑менеджеры и регуляторы часто реагируют на них — либо принимают его рамки, либо пытаются их опровергнуть. В любом случае его тезисы формируют то, что строят, финансируют и регулируют.
Читайте статью как набор практических линз для принятия решений:
Если вы делаете продуктовые ставки, задаёте стратегию или распределяете бюджет, эти линзы помогут задать лучшие вопросы: что становится дешевле? что становится дефицитным? какие новые ограничения появляются?
Начнём с оригинального тезиса «software eats the world» и почему он всё ещё объясняет многие изменения в бизнесе. Затем перейдём к ИИ как новому платформенному сдвигу — что он позволяет, что ломает и как меняет динамику стартапов.
В конце рассмотрим человеческие и институциональные последствия: работа и рабочие места, открытые против закрытых систем ИИ и напряжение между регулированием, безопасностью и инновациями. Цель — дать вам более ясное мышление, а не лозунги, о том, что будет дальше.
Тезис Марка Андриссена «software eats the world» — простое утверждение: всё больше экономики управляется, улучшается и разрушается программным обеспечением. Это не только «приложения», а код как слой принятия решений и координации, который говорит бизнесам, что делать — кого обслуживать, сколько брать, как доставлять и как управлять риском.
Чтобы софт «пожирал» отрасль, не обязательно, чтобы отрасль стала полностью цифровой. Это означает, что самое ценное преимущество смещается от физических активов (магазины, фабрики, автопарк) к системам, которые их контролируют (данные, алгоритмы, workflow и цифровое распределение).
На практике софт превращает продукты в сервисы, автоматизирует координацию и делает производительность измеримой — а значит, оптимизируемой.
Несколько знакомых кейсов показывают этот паттерн:
Современный бизнес использует софт не только для «IT», но и для ключевых операций: CRM для управления выручкой, аналитика для расстановки приоритетов, автоматизация для сокращения цикла и платформы для выхода к клиентам. Даже компании с осязаемыми продуктами конкурируют по тому, насколько хорошо они инструментируют свои операции и учатся на данных.
Именно поэтому софт‑компании могут расширяться в смежные категории: когда вы владеете контрольным слоем (workflow и данными), добавлять соседние продукты становится проще.
Тезис не утверждает, что всё станет софт‑компанией за одну ночь. Многие рынки остаются привязаны к физическим ограничениям — производственные мощности, цепочки поставок, недвижимость, энергоносители и человеческий труд.
И преимущество от софта может быть временным: фичи быстро копируют, платформы меняют правила, и доверие клиентов теряется быстрее, чем нарабатывается. Софт смещает власть, но не отменяет фундаментальные вещи вроде структуры затрат, каналов распределения и регулирования.
ИИ проще всего понимать практически: это набор натренированных моделей (часто «фундаментальных моделей»), упакованных в инструменты, которые генерируют контент, автоматизируют шаги в workflow и поддерживают принятие решений. Вместо ручного кодирования правил вы описываете цель на естественном языке, и модель заполняет недостающую работу — набрасывает тексты, классифицирует, суммирует, планирует или отвечает.
Платформенный сдвиг происходит, когда новый уровень вычислений становится стандартом для создания и использования софта — как ПК, веб, мобильность и облако. Многие рассматривают ИИ в этой же категории, потому что он меняет интерфейс (с ним можно «говорить» с софтом), строительные блоки (модели становятся возможностями, которые подключают) и экономику (новые фичи можно выпускать без лет работы дата‑саенса).
Традиционный софт детерминирован: одинаковый ввод даёт одинаковый вывод. ИИ добавляет:
Это расширяет «софт» от экранов и кнопок до работы, похожей на способного ассистента, встроенного в продукт.
Полезно уже: написание и правка текстов, триаж поддержки клиентов, поиск по внутренним документам, помощь при программировании, протоколы встреч и автоматизация рабочих процессов при проверке человеком.
Всё ещё хайп: полностью автономные агенты, замещающие команды; идеальная фактическая точность; одна модель, безопасно делающая всё. Ближайшие победители трактуют ИИ как новый слой в продуктах — мощный, но управляемый, измеряемый и ограниченный.
ИИ смещает продуктовую стратегию от выпуска фиксированных фич к выпуску возможностей, которые адаптируются к грязным, реальным входам. Лучшие команды перестают думать «какой новый экран добавить?» и начинают спрашивать «какой результат мы можем надёжно доставить и какие ограждения это сделают безопасным?».
Большинство ИИ‑фич строятся из небольшого набора компонентов:
Продуктовая стратегия, игнорирующая любой из этих элементов (особенно UX и права на данные), обычно застревает.
Слабее, но встроенная в продукт модель может выиграть, потому что дистрибуция (существующие workflow, интеграции, дефолты) снижает трение при принятии. И доверие компонирует: пользователи готовы мириться с периодическими недочётами, если система прозрачна, последовательна и аккуратно обращается с их данными.
Доверие строится через предсказуемое поведение, указание источников там, где возможно, паттерны «проверить прежде чем отправить» и ясную грань между «ассистировать» и «действовать от имени пользователя».
Частые причины провала:
Пользуйтесь им перед началом разработки:
ИИ тянет игру стартапов в двух противоположных направлениях: он делает разработку значительно быстрее и одновременно ослабляет преимущество «уметь это построить». Если «software eats the world» описывал, как код масштабирует бизнес, то ИИ показывает, что команды тоже масштабируются — потому что больше работы, требовавшей людей, можно сжать в инструменты и workflow.
С помощью ИИ‑ассистированных инструментов для кодинга, дизайна, исследований и поддержки ленивые команды могут выпускать прототипы за дни, быстро тестировать сообщения и итеративно улучшать с реальным фидбеком вместо долгих планёрок. Эффект композиции важен: более быстрые циклы означают, что вы раньше находите правильную форму продукта и меньше времени тратите на полировку неверной идеи.
На практике здесь начинают играть роль платформы ««vibe‑coding»»: для многих внутренних инструментов и ранних продуктов узким местом становится не написание каждой строки, а превращение рабочего процесса в пригодное приложение быстро и безопасно.
ИИ меняет представление о том, что значит «строить». Появляются новые роли:
Эти роли не только технические; они про перевод грязных реальных потребностей в системы с предсказуемым поведением.
Когда все могут быстро выпускать фичи, дифференциация смещается к фокусу, скорости и специфичности.
Стройте для узкого клиента с неотложной проблемой. Владейте workflow целиком. Учитесь быстрее конкурентов. Ваше преимущество — доменный инсайт, дистрибуция и доверие, а не демонстрация, которую можно скопировать.
AI‑стартапы уязвимы. Зависимость от одного модельного провайдера может привести к ценовым шокам, риску политики или внезапным изменениям качества. Множество ИИ‑фич легко реплицировать, толкая продукты к коммодификации и утончению моатов.
Ответ не в «избегать ИИ». Сочетайте ИИ‑возможности с чем‑то труднокопируемым: доступ к проприетарным данным, глубокая интеграция в workflow или бренд, которому клиенты доверяют, когда результаты должны быть корректными.
Оптимистичная позиция Андриссена часто начинается с наблюдения: новое ПО меняет чем люди занимаются раньше, чем меняет нужны ли они вообще. В случае ИИ ближайшие эффекты в ряде ролей — перераспределение задач: больше времени на суждение, контекст клиента и принятие решений, меньше — на повторяющееся создание черновиков, поиск и суммирование.
Большинство работ — набор задач. ИИ встраивается в те части, которые тяжело себяявляются языковыми, паттерн‑ориентированными или правилозависимыми.
Типичные примеры задач, которые можно ассистировать:
Результат — чаще повышенная пропускная способность и сокращение циклов, без немедленного удаления самой роли.
Внедрение работает лучше, если это проектирование процессов, а не вольный бросок инструментов.
Некоторые роли и задачи сократятся, особенно там, где работа уже стандартизирована. Это делает переквалификацию реальным приоритетом: переводите людей к более высококонтекстной работе (отношения с клиентами, владение системами, контроль качества) и инвестируйте в обучение заранее, до того как давление станет критичным.
Вопрос «быть ли ИИ открытым или закрытым» стал прокси‑битвой за то, кто строит будущее и на каких условиях. На практике это дебат о доступе (кто может использовать мощные модели), контроле (кто может их менять) и риске (кто отвечает, когда что‑то идёт не так).
Закрытый ИИ обычно — проприетарные модели и инструменты: доступ через API с ограниченной видимостью данных обучения, весов модели или внутренних методов безопасности.
Открытый ИИ может означать разные вещи: открытые веса, open‑source код для запуска или дообучения моделей, или открытые инструменты (фреймворки, эвалюации, стек для сервинга). Многие продукты «частично открыты», поэтому важно спрашивать, что именно и не делится.
Закрытые опции выигрывают в удобстве и предсказуемости: управляемая инфраструктура, документация, гарантия аптайма и регулярные апгрейды. Цена — зависимость: тарифы могут меняться, условия ужесточаться, и вы можете упереться в ограничения кастомизации, размещения данных или задержек.
Открытые опции хороши, когда нужна гибкость. Свой запуск модели (или специализированной открытой модели) может снизить стоимость при больших объёмах, дать глубокую кастомизацию и больше контроля над приватностью и деплоем. Цена — операционная нагрузка: хостинг, мониторинг, safety‑тестирование и обновления моделей становятся вашей заботой.
Безопасность сложна в обеих парадигмах. Закрытые провайдеры часто имеют встроенные ограждения, но вы не всегда можете их инспектировать. Открытые модели прозрачны и подвержены аудиту, но это упрощает злоупотребления.
Открытые веса и инструменты снижают стоимость экспериментов. Команды быстро прототипируют, дообучают под узкие домены и делятся методиками оценки — так инновация распространяется быстрее, а дифференциация смещается от «у кого есть доступ» к «кто построил лучший продукт». Это давление заставляет закрытых провайдеров улучшать цены, политику и функциональность.
Начните с ограничений:
Практичный подход — гибрид: прототипируйте на закрытой модели, затем мигрируйте селективные нагрузки на открытые/саморазвёртываемые модели, когда понятны продукт и профиль затрат.
ИИ возобновляет знакомую дискуссию в техе: как устанавливать правила, не задушив прогресс. Про‑инновационный взгляд (часто связанный с оптимизмом в духе Андриссена) утверждает, что жёсткое превентивное регулирование закрепляет нынешних игроков, повышает издержки для стартапов и сдвигает эксперименты в юрисдикции с меньшими ограничениями.
Опасение не в «нет правил», а в правилах, написанных слишком рано — до того, как станет ясно, какие применения действительно вредны, а какие просто непривычны.
Политика часто концентрируется вокруг рисков:
Рабочий компромисс — регулирование, основанное на рисках: лёгкие требования для низко‑рисковых применений (маркетинговые черновики), более жёсткий контроль для высокорискованных областей (медицина, финансы, критическая инфраструктура). Сопроводите это ясной ответственностью: определите, кто отвечает при использовании ИИ — вендор, деплойер или оба, и требуйте аудируемых контролей (тестирование, отчётность инцидентов, пороги человеческого контроля).
Формируйте «готовность к комплаенсу» в продуктовых привычках: документируйте источники данных, проводите red‑team тесты, логируйте версии моделей и промпты для чувствительных workflow и держите «kill switch» для вредных поведений.
Самое важное — разделять исследование и деплой. Поощряйте быстрые прототипы в песочницах и затем закрывайте выпуск в продакшен чек‑листами, мониторингом и ответственностью. Это сохраняет темп инноваций, позволяя безопасности и регуляции быть частью дизайна, а не экстренной мерой.
«Моат» — это причина, по которой клиенты продолжают выбирать вас, даже когда есть альтернативы. Это смесь издержек переключения, доверия и преимущества, делающая ваш продукт дефолтным выбором — не просто симпатичным демо.
ИИ удешевляет и ускоряет создание фич, поэтому многие продукты быстро станут похожими. Моаты, которые выстоят, чаще связаны не с фичами, а с тем, где вы находитесь в ежедневной работе клиента.
Если ваше преимущество — «мы добавили чатбот», или набор промптов, который может скопировать кто угодно, предполагайте, что фича будет воспроизведена быстро.
Задайте четыре вопроса:
Ключевая мысль Андриссена остаётся: преимущества софта компаундируются. В ИИ компаундирование чаще исходит из принятия, доверия и встраивания — а не из новизны.
Самый непосредственный экономический эффект ИИ — это больше выхода на час работы. Менее очевидный эффект — изменение того, сколько стоит производство вещей, что перекраивает ценообразование, конкуренцию и, в конечном счёте, спрос.
Если команда с ИИ может генерировать копию, варианты UI, суммировать звонки и триажить тикеты, тот же штат может выпускать больше. Но более глубокое изменение — в структуре затрат: часть работы переходит из «оплата за час» в «оплата за запрос», а часть затрат смещается с труда на вычисления.
В правдоподобных сценариях это может:
Когда затраты падают, цены часто следуют — по крайней мере в конкурентных рынках. Низкие цены могут расширить рынок, но также повышают ожидания. Если пользователи привыкнут к моментальным ответам, персонализации и «всегда‑включенному» сервису, ранее премиальные функции станут обязательными.
Здесь «software eats the world» получает новый поворот: ИИ делает некоторые услуги обильными, и тогда ценность переходит к тому, что дефицитно — доверию, дифференциации и отношениям с клиентами.
ИИ не только снижает затраты; он делает продукты жизнеспособными для большего числа людей и случаев.
Пара правдоподобных примеров расширения спроса:
Ни одно из этого не гарантировано. Победители — те, кто рассматривает ИИ как возможность перестроить бизнес‑модель, а не только ускорить существующие процессы.
Стратегия по ИИ проясняется, когда превращается в набор вопросов, ответы на которые можно подтвердить данными — а не чувствами. Используйте вопросы ниже на совещании по стратегии или в ревью продукта, чтобы решить, куда ставить ставки, что пилотировать и чего избегать.
Спросите:
Спросите:
Спросите:
Спросите:
Выберите один workflow с высоким объёмом и понятной метрикой (триаж поддержки, черновики писем продаж, суммаризация документов). Запустите 4‑недельный пилот:
Метрики успеха: время цикла, оценка качества (человеческая), стоимость за исход и принятие пользователями.
Если вы экспериментируете с внутренними инструментами или лёгкими клиентскими приложениями, платформы вроде Koder.ai могут помочь превратить описание workflow в чат‑прототип веба или бэкенда быстрее — при этом давая возможность экспортировать исходники при готовности к продакшену.
Если вам нужна помощь с выбором тарифа или модели использования, смотрите /pricing. Для практических плейбуков — /blog.
Сквозная мысль Андриссена проста: рассматривайте технологию как рычаг. Сначала это был софт как универсальный инструмент масштабирования идей; теперь ИИ добавляет новый слой — системы, которые не только исполняют инструкции, но помогают генерировать, суммировать, принимать решения и творить.
«ИИ меняет всё» — не стратегия. Ясное мышление начинается с конкретной проблемы, пользователя и результата, который можно измерить: сэкономленное время, сниженная доля ошибок, выручка на клиента, отложенные тикеты поддержки, снижение оттока. Когда ИИ‑работа привязана к метрикам, проще избегать блестящих демо, которые не воплощаются в продукт.
Прогресс ИИ заставляет делать выборы, которые не всегда легко разрешить:
Смысл не в том, чтобы навсегда выбрать «правильную» сторону, а в том, чтобы явно фиксировать компромисс и пересматривать его по мере изменения возможностей и рисков.
Запишите один workflow, на котором команда теряет часы еженедельно. Прототипируйте ИИ‑ассистированную версию за дни, а не месяцы. Решите, что значит «хорошо», запустите с небольшой группой и оставьте то, что действительно двигает метрику.
Для дополнительных фреймворков и примеров смотрите /blog. Если вы оцениваете решения и стоимость — начните с /pricing.
Марк Андриссен был очевидцем нескольких платформенных трансформаций (веб, софт-эра в облаке и теперь ИИ как новый слой). Даже если вы не согласны с его выводами, его фреймворки часто влияют на то, что строят основатели, какие компании получают финансирование и что обсуждают регуляторы — поэтому полезно воспринимать его идеи как «сигнал», на который стоит реагировать более точными вопросами и стратегией.
Это значит, что конкурентное преимущество в ряде отраслей смещается от владения физическими активами к владению контрольным слоем: данные, программные workflow, цифровые каналы распределения и умение измерять и оптимизировать результаты.
Ритейлер остаётся «физическим», но ценообразование, инвентарь, логистика и привлечение клиентов всё чаще становятся задачами программного обеспечения.
Нет. Мы не говорим, что мгновенно все компании станут «софт-компаниями». Статья утверждает, что софт меняет способы работы и конкуренции, но фундаментальные факторы остаются:
Платформенный сдвиг — это когда новый уровень вычислений становится стандартным способом строить и использовать софт (как ПК, веб, мобильные и облако). ИИ меняет:
Итог: команды поставляют «возможности», а не только статические экраны и правила.
Практически полезны сценарии с участием человека в цикле, где скорость и охват важны, а ошибки контролируемы. Примеры:
Шаблон: ИИ , человек (особенно на ранних этапах).
Поскольку создание ИИ-функций всё легче копируется, прочные преимущества чаще всего исходят из:
Если ваше преимущество — «мы добавили чатбота», рассчитывайте быстрое выравнивание у конкурентов.
Простой чеклист перед разработкой:
Частые причины неудач после релиза:
Эффективные меры: сузить область, требовать человеческую проверку, логгировать ошибки и итеративно улучшать на реальных примерах.
Closed AI обычно предполагает проприетарные модели и сервисы через API с ограниченной видимостью веса/данных обучения; это удобно и предсказуемо, но создаёт зависимость. Open AI — это открытые веса, инструменты и стек; даёт гибкость, контроль и прозрачность, но требует операционной поддержки.
Практичный подход часто гибридный:
Обращайтесь с внедрением как с проектированием процессов, а не как с раздачей инструментов:
Для старта проведите 4‑недельный пилот по одному высокообъёмному workflow и оцените результаты перед масштабированием. Дополнительные плейбуки — в /blog; для вопросов по стоимости — /pricing.
