Тимур Беликов — о ставках Кремниевой долины и роли человека в эпоху ИИ

По наблюдениям Беликова, интерес к Physical AI — системам, которые взаимодействуют с физическим миром, — заметно вырос за последние три месяца. Речь идет о роботах, устройствах со встроенными вычислительными системами и новых способах взаимодействия ИИ с окружающей средой. Следующим шагом могут стать AI-native устройства, изначально спроектированные вокруг искусственного интеллекта. Один из разработчиков Anthropic, с которым общался Беликов, сказал ему: «Мы еще очень далеки от предела возможностей AI-моделей».

ИИ меняет и привычную организацию труда: алгоритмы готовят письма, ответы, поручения и отчеты. Беликов описал риск такой автоматизации фразой: «Люди становятся мясными прокси между двумя ИИшками». По его мнению, преимущество могут получить специалисты, способные сочетать знания из разных областей, формулировать задачи для ИИ, оценивать его результаты и доводить решения до практического применения. Небольшие команды инженеров и предпринимателей, как ожидается, смогут выполнять работу, для которой прежде требовались целые организации.

Еще одна обсуждаемая стратегия — приобретать действующие сервисные компании, объединять их процессы и внедрять ИИ. Беликов привел в пример оценочный бизнес: у таких небольших организаций могут быть клиентская база, региональная репутация, аккредитации и повторяющиеся операции, подходящие для автоматизации. В одном из обсуждавшихся сценариев отдельные компании покупают примерно за три EBITDA, а объединенную группу оценивают в восемь-десять EBITDA. Это пример инвестиционной логики, а не универсальные рыночные мультипликаторы. Среди публичных примеров подобных подходов Беликов упомянул General Catalyst.

По данным NVCA и PitchBook, венчурные инвестиции в США в 2025 году составили около 320 млрд долларов — в среднем примерно 877 млн долларов в день. Но большой объем капитала не означает, что финансирование легко получить: важны контакты, репутация и умение объяснить ценность проекта. Беликов советует основателям не спешить с поиском денег в первый месяц, а сначала изучить экосистему и познакомиться с участниками рынка.

Автоматизация, считает собеседник, может затронуть и человеческие отношения. Персонализированные ИИ-ассистенты способны быть доступными и подстраивать ответы под пользователя, но привычка к удобному общению может снизить готовность принимать чужую самостоятельность и несовершенство. Одновременно может вырасти спрос на продукты с человеческим происхождением — Made by Human, хотя часть потребителей, напротив, может перестать различать, кто создал результат. Беликов также затронул риски синхронных решений торговых алгоритмов и возможные социальные выплаты за счет дополнительного налогообложения крупных компаний, использующих ИИ. Главный вопрос, по его словам, не только в том, что можно автоматизировать, но и в том, какие цели люди выберут для освободившегося времени.