Биткойн достиг исторического максимума, Эфир с целым рядом альткоинов стремительно растет. Но у меня нет ни капли интереса, вблизи вершины этого цикла я размышляю, какая будет дорога с 100-кратным ростом в следующем десятилетии.
А мой ответ: ИИ и стейблкоины
Я в последнее время все больше чувствую, что парадигма производительности, представленная агентами, глубоко меняет нашу информацию, работу и жизнь.
После этого с оценкой в 120 миллионов долларов привлекли 15 миллионов долларов инвестиций от a16z.
Пока не будем говорить о качестве продуктов, я считаю, что этот поворот очевиден: требования к найму и рабочие парадигмы технологических гигантов, таких как Google, явно устарели.
Google была основана в 1998 году и с самого начала подчеркивала важность "умных инженеров" и основ компьютерных наук, особенно алгоритмов и структур данных. На ранних собеседованиях в Google задавали вопросы, такие как "напишите алгоритм поиска с O(log n)", и с ростом успеха Google этот подход к найму стал подражаться многими стартапами.
Но с усилением возможностей программирования ИИ агенты, такие как cursor, claude code, GPT и другие, быстро устраняют этот технологический разрыв.
На самом деле, нам действительно нужны эти знания об алгоритмах?
В недавней лекции в YC У Энда упомянул, что ранее соотношение между менеджерами по продукту и инженерами в их команде составляло примерно 1:6, 1:7. Однако недавно кто-то в их команде предложил изменить это соотношение на 1:0.5.
Это потому, что сейчас с помощью ИИ у нас есть возможность быстро проводить инженерные и продуктовые разработки, в то время как выявление и проверка потребностей стали дефицитом.
Это также означает, что, будь то работа или предпринимательство, ИИ уже наделил нас магической способностью быстро создавать прототипы и масштабироваться. Разрыв между всеми стал вопросом вкуса и тактильных ощущений.
Недавно я очень восхищаюсь и изучаю компанию Loveable, которая является таким примером.
Эта компания является компанией, поддерживающей vibe coding, основанной в конце 2023 года, которая официально запустилась только в ноябре 2024 года, и всего через 8 месяцев (в июле 2025 года) завершила финансирование на этапе A в размере 200 миллионов долларов, с оценкой в 1,8 миллиарда долларов, став одной из самых быстрорастущих стартапов в области ИИ в Европе.
Их доходы растут необычайно быстро:
1⃣ За 4 недели после запуска достигнуто 4 миллиона долларов США ARR (годовой регулярный доход)；
2⃣Запуск через 3 месяца превысил 17 миллионов долларов США ARR, имея 30 тысяч платных пользователей;
3⃣ Запущено 7 месяцев, достигнуто 75 миллионов долларов США ARR, всего зарегистрированных пользователей 2,3 миллиона, из которых 180 тысяч являются платными пользователями.
За всем этим, кроме того, что они попали в нужное время, есть еще одна очень важная причина: они являются "агентом-нативной компанией".
Lovable с первого дня имеет архитектуру "agent-native":
Все рабочие процессы по умолчанию поддерживают вызов и сотрудничество с AI агентом;
Внутренние инструменты (CI/CD, системы развертывания, управление базами данных) также имеют API интерфейсы агента;
Работа команды разработчиков построена вокруг концепции "Что может сделать ИИ, а человек только выполняет ключевую проверку".
Каждый агент имеет "рабочие права", "контекстную память" и "интерфейс общения", которые позволяют общаться напрямую через Slack или командную строку.
Внутри также есть «оценка производительности агента» (аналогичная аттестации), если ожидания не оправданы, то будет произведена замена или корректировка запроса.
Я считаю, что это представляет собой новую структуру компании в будущем, особенно лучшие возможности для малых и средних предприятий (даже для индивидуальных предпринимателей).
Это также один из моих основных приоритетов в компании, давайте постараемся как можно скорее реализовать агентность.
Представьте себе, если каждый день ваш информационный поток будет организован ИИ, который подводит итоги отраслевых тенденций, а затем на основе моделей, скорректированных по прошлым случаям, генерирует предложения о сотрудничестве (tob) для новых возможностей или автоматически обрабатывает задачи и запросы клиентов в рабочих билетах (toc), а также может проводить собственную оценку производительности. Разве это не чудо?
Кроме работы, в жизни, в туризме и во всех аспектах торговли мы можем иметь команду ИИ, которая будет обслуживать нас. Это приведет к увеличению эффективности в сотни раз.
В будущем мы будем не инженерами, аналитиками или бизнесменами, а менеджерами проектов, управляющими командами по разработке ИИ, анализа и бизнеса.
Теперь, если мы полностью погрузимся, мы сможем получить опережающее понимание на одно поколение.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Биткойн достиг исторического максимума, Эфир с целым рядом альткоинов стремительно растет. Но у меня нет ни капли интереса, вблизи вершины этого цикла я размышляю, какая будет дорога с 100-кратным ростом в следующем десятилетии.
А мой ответ: ИИ и стейблкоины
Я в последнее время все больше чувствую, что парадигма производительности, представленная агентами, глубоко меняет нашу информацию, работу и жизнь.
После этого с оценкой в 120 миллионов долларов привлекли 15 миллионов долларов инвестиций от a16z.
Пока не будем говорить о качестве продуктов, я считаю, что этот поворот очевиден: требования к найму и рабочие парадигмы технологических гигантов, таких как Google, явно устарели.
Google была основана в 1998 году и с самого начала подчеркивала важность "умных инженеров" и основ компьютерных наук, особенно алгоритмов и структур данных. На ранних собеседованиях в Google задавали вопросы, такие как "напишите алгоритм поиска с O(log n)", и с ростом успеха Google этот подход к найму стал подражаться многими стартапами.
Но с усилением возможностей программирования ИИ агенты, такие как cursor, claude code, GPT и другие, быстро устраняют этот технологический разрыв.
На самом деле, нам действительно нужны эти знания об алгоритмах?
В недавней лекции в YC У Энда упомянул, что ранее соотношение между менеджерами по продукту и инженерами в их команде составляло примерно 1:6, 1:7. Однако недавно кто-то в их команде предложил изменить это соотношение на 1:0.5.
Это потому, что сейчас с помощью ИИ у нас есть возможность быстро проводить инженерные и продуктовые разработки, в то время как выявление и проверка потребностей стали дефицитом.
Это также означает, что, будь то работа или предпринимательство, ИИ уже наделил нас магической способностью быстро создавать прототипы и масштабироваться. Разрыв между всеми стал вопросом вкуса и тактильных ощущений.
Недавно я очень восхищаюсь и изучаю компанию Loveable, которая является таким примером.
Эта компания является компанией, поддерживающей vibe coding, основанной в конце 2023 года, которая официально запустилась только в ноябре 2024 года, и всего через 8 месяцев (в июле 2025 года) завершила финансирование на этапе A в размере 200 миллионов долларов, с оценкой в 1,8 миллиарда долларов, став одной из самых быстрорастущих стартапов в области ИИ в Европе.
Их доходы растут необычайно быстро:
1⃣ За 4 недели после запуска достигнуто 4 миллиона долларов США ARR (годовой регулярный доход)；
2⃣Запуск через 3 месяца превысил 17 миллионов долларов США ARR, имея 30 тысяч платных пользователей;
3⃣ Запущено 7 месяцев, достигнуто 75 миллионов долларов США ARR, всего зарегистрированных пользователей 2,3 миллиона, из которых 180 тысяч являются платными пользователями.
За всем этим, кроме того, что они попали в нужное время, есть еще одна очень важная причина: они являются "агентом-нативной компанией".
Lovable с первого дня имеет архитектуру "agent-native":
Все рабочие процессы по умолчанию поддерживают вызов и сотрудничество с AI агентом;
Внутренние инструменты (CI/CD, системы развертывания, управление базами данных) также имеют API интерфейсы агента;
Работа команды разработчиков построена вокруг концепции "Что может сделать ИИ, а человек только выполняет ключевую проверку".
Каждый агент имеет "рабочие права", "контекстную память" и "интерфейс общения", которые позволяют общаться напрямую через Slack или командную строку.
Внутри также есть «оценка производительности агента» (аналогичная аттестации), если ожидания не оправданы, то будет произведена замена или корректировка запроса.
Я считаю, что это представляет собой новую структуру компании в будущем, особенно лучшие возможности для малых и средних предприятий (даже для индивидуальных предпринимателей).
Это также один из моих основных приоритетов в компании, давайте постараемся как можно скорее реализовать агентность.
Представьте себе, если каждый день ваш информационный поток будет организован ИИ, который подводит итоги отраслевых тенденций, а затем на основе моделей, скорректированных по прошлым случаям, генерирует предложения о сотрудничестве (tob) для новых возможностей или автоматически обрабатывает задачи и запросы клиентов в рабочих билетах (toc), а также может проводить собственную оценку производительности. Разве это не чудо?
Кроме работы, в жизни, в туризме и во всех аспектах торговли мы можем иметь команду ИИ, которая будет обслуживать нас. Это приведет к увеличению эффективности в сотни раз.
В будущем мы будем не инженерами, аналитиками или бизнесменами, а менеджерами проектов, управляющими командами по разработке ИИ, анализа и бизнеса.
Теперь, если мы полностью погрузимся, мы сможем получить опережающее понимание на одно поколение.
Следующая тема - стабильные токены.