Генеральный директор Amazon: годовой доход от AI-бизнеса превышает 25 миллиардов долларов, темпы роста в сотни раз превышают начальные показатели AWS, 220 миллиардов долларов все еще не могут удовлетворить спрос

Недавно генеральный директор Amazon Энди Джасси (Andy Jassy) посетил подкаст известного венчурного капитала a16z, где провел глубокую беседу с соучредителем a16z Беном Хоровицем (Ben Horowitz). В этом интервью Джасси подробно раскрыл стратегический обзор Amazon в условиях волны генеративного ИИ.

Столкнувшись с беспокойством Уолл-стрита по поводу бездонных капиталовложений технологических гигантов, Джасси дал самый прямой ответ на рыночные опасения: спрос не только не замедляется, но, наоборот, стремительно исчерпывает будущие мощности. В то же время он подробно разобрал текущую "барабанную" структуру спроса на рынке ИИ и четко указал, что для реального разблокирования корпоративных приложений ИИ стоимость вычислительных ресурсов должна снизиться на порядок.

"Даже если мы вложим 220 миллиардов долларов, мы все равно оставим значительную часть спроса на столе"

На данный момент основной вопрос, который волнует рынок, заключается в том, превратятся ли многомиллиардные капиталовложения гигантов в избыточные затраты. Джасси ответил на рыночные сомнения с помощью впечатляющих данных о заказах.

"Даже если в этом году мы потратим 220 миллиардов долларов, мы все равно оставим значительное количество значимого спроса на столе." Джасси прямо указал на текущую ситуацию с дефицитом вычислительных мощностей: "Мы всегда будем оставлять определенный процент мощностей для услуг по запросу, но мощности на 2026 год, очевидно, уже распроданы, на 2027 год они также практически распроданы, и даже значительная часть на 2028 год уже распродана."

С точки зрения роста бизнеса, кривая роста, вызванная ИИ, крайне крута. Джасси сравнил ранний и текущий темпы роста AWS (Amazon Web Services): "В первые три года после запуска AWS мы считали, что растем очень быстро, тогда годовой доход составлял около 60 миллионов долларов. Но за первые три года этой волны генеративного ИИ наш годовой доход от ИИ в AWS уже превысил 25 миллиардов долларов. Его скорость в сотни раз выше, чем тогда, мы никогда не видели ничего подобного."

Отвечая на беспокойства капитального рынка, Джасси объяснил логику денежного потока инвестиций в центры обработки данных. Он отметил, что инвестиции в строительство центров обработки данных требуют предварительных вложений за два года, но срок службы составляет 30 лет; в то время как закупка серверов и сетевого оборудования требует лишь нескольких месяцев. Это означает, что компания имеет очень четкое представление о потребностях клиентов. "Если вы обнаружите, что на самом деле не нужно заполнять эти центры обработки данных, вы не будете покупать серверы и сетевое оборудование. Большинство серверных соглашений имеют пятилетний срок, обычно через три года можно достичь безубыточности. Из-за этого денежного цикла, когда вы растете с такой скоростью, ранний свободный денежный поток действительно сталкивается с противодействием, но как только все будет запущено, отдача будет весьма значительной."

Опровержение споров о центрах обработки данных: "Вода, которую использует гольф-поле за два дня, равна тому, что мы используем за год"

В США потребление энергии центрами обработки данных и экологические проблемы становятся предметом политических споров. Джасси жестко ответил на это и поднял вопрос на уровень национальной конкурентоспособности.

"Мы переживаем строительство инфраструктуры, сопоставимое по масштабу с строительством автомагистралей и мостов в США в 50-х годах. Ни страна, ни весь мир не могут позволить себе не строить центры обработки данных, иначе мы обнаружим, что такие страны, как Китай, займут все лидерские позиции и стандарты, что для нас, как на внутреннем, так и на глобальном уровне, неприемлемо."

Что касается обвинений в отношении экологии, Джасси привел шокирующие факты: "Сейчас существует множество утверждений, находящихся между мифом и ложью, потому что политики и спекулянты любят находить простого 'злодея'. На самом деле, количество воды, используемой гольф-полями или для выращивания миндаля, значительно превышает потребление центрами обработки данных. В качестве одного из данных: количество воды, используемой гольф-полем, в 200 раз больше, чем у нас, и за два дня они используют больше воды, чем наши центры обработки данных за год."

Он также добавил, что загрязнение от резервных генераторов также сильно преувеличено: "Вы должны регистрировать загрязнение, исходя из работы на полную мощность круглосуточно, но на самом деле мы используем резервные генераторы только 0,1% времени в год (около 10 часов) для обслуживания."

"Барабанный эффект" спроса на ИИ и основная логика снижения стоимости вывода

Разбирая конкретный спрос на ИИ, Джасси предложил яркую теорию "барабана", что также объясняет, почему Amazon настаивает на стратегии разработки собственных чипов.

"Одна сторона барабана — это лаборатории ИИ, которые потребляют колоссальные вычислительные мощности; другая сторона — это компании, которые в основном используют ИИ для снижения затрат и повышения производительности, например, автоматизация обслуживания клиентов или бизнес-процессов. А в середине барабана находятся текущие производственные нагрузки компаний. Большинство компаний еще не внедрили (вывод ИИ), но я считаю, что через 5-7 лет практически все существующие корпоративные приложения будут глубоко использовать технологии вывода."

Однако, чтобы активировать огромный рынок "середины барабана", цена является самым большим препятствием.

"В последние годы стоимость вывода значительно снизилась, но, на мой взгляд, она все еще слишком высока на порядок." Джасси подчеркивает: "Если вы требуете от компаний переписывать свои существующие приложения на CPU с помощью ускорителей ИИ, если разница в стоимости огромна, порог для переписывания будет очень высоким. Но если вы сможете снизить стоимость вывода, порог значительно снизится. Вот почему мы должны сосредоточиться на бизнесе по разработке собственных чипов."

Джасси высоко оценил сделку по приобретению компании по проектированию чипов Annapurna Labs в 2015 году, назвав ее "самой успешной покупкой в истории Amazon, и даже без исключений". Он сообщил, что с помощью собственных процессоров Graviton (с соотношением цена/качество на 40% выше, чем у других x86) и ускорителей ИИ Trainium (с соотношением цена/качество на 30-40% выше) Amazon активно снижает стоимость вычислительных мощностей.

Реструктуризация: 6 инженеров сделали работу 40 человек за год, все продукты должны быть пересмотрены с нуля

Помимо предоставления вычислительных мощностей внешним пользователям, ИИ также перестраивает внутренние процессы работы огромной машины Amazon, в первую очередь это касается структуры персонала и логики разработки продуктов.

Джасси поделился шокирующим внутренним примером: команда Bedrock (платформа для вывода ИИ Amazon) всего из 6 инженеров за 76 дней перестроила движок вывода, тогда как раньше на это требовалось 40 человек на целый год.

"Это открыло глаза всем." Джасси прямо сказал: "В будущем количество людей, выполняющих ту же работу, будет меньше, чем сегодня. Я не говорю, что люди больше не нужны, но по мере роста бизнеса мы больше не будем вкладывать столько человеческих ресурсов, как раньше. Команды станут меньше, и людям придется работать кросс-функционально, потому что модели могут помочь вам выполнить 80% работы."

На уровне продуктов Джасси считает, что постепенные улучшения больше не работают, необходимо иметь смелость "пересмотреть с нуля".

"Что касается таких продуктов, как Alexa, ее 'мозг' был очень инновационным на этапе разработки, но из-за появления генеративного ИИ границы возможностей полностью изменились. Если вы хотите иметь победный клиентский опыт, вам нужно заново подключить (перепрограммировать) мозг Alexa."

Не только Alexa, Джасси отметил, что все основные потребительские опыты Amazon, такие как розничная торговля, Prime Video, музыка и т.д., должны быть полностью переосмыслены с учетом ИИ в ближайшие несколько лет. "Команды часто сопротивляются из-за гордости и исторического бремени, говоря: 'Мы пробовали это, это не сработало'. Но это (пересмотр) — это необходимая боль, если вы будете думать только о постепенных улучшениях, через три- пять лет вас просто вытеснят."

Ниже приведен полный перевод подкаста:
Энди Джасси 00:00

Даже если в этом году мы вложим 220 миллиардов долларов, мы все равно оставим значительную часть спроса на столе. Мы всегда будем оставлять часть мощностей для использования по запросу, но 26 год, очевидно, уже распродан, 27 год практически распродан, а 28 год также имеет значительную часть распроданную.

Энди Джасси 00:14

Финансовые рынки говорят: "Ой, в мире нет столько денег, чтобы финансировать эти вещи." Но все, что мы делаем в этом мире — фондовый рынок, банки, здравоохранение — все это использует центры обработки данных. Наша работа заключается в том, чтобы найти способы иметь как можно больше мощностей; у нас есть возможность охватить гораздо больше клиентских опытов, чтобы сделать их жизнь лучше и легче каждый день. Эти крупные лаборатории готовы платить почти любую цену за электроэнергию, охлаждение и чипы. Возможно, нам стоит выкупить старых клиентов и продать их новым, потому что они готовы платить столько, сколько мы предложим.

a16z 00:48

Энди, добро пожаловать в программу. Мы рады, что вы пришли. Спасибо за приглашение. Итак, вы управляете Amazon уже пять лет и сделали много всего. Прийти сюда само по себе непросто, как CEO у вас много дел, которые продолжают развиваться — у вас сейчас 220 миллиардов долларов капитальных затрат, AWS вырос на 20%, 28%. Да, вы действительно сделали много.

Энди Джасси 01:09

Вы достигли так много, как вы смотрите на амбиции Amazon в 2026 году — по сравнению с 2021 годом, когда вы официально стали CEO? О, 2021 год кажется, что это было очень давно, это как будто, вы знаете, как десять лет назад. Но, вы знаете, мир меняется слишком быстро. И, вы знаете, это…

Энди Джасси 01:30

Если сравнить с 2021 годом, наш общий доход примерно на 80% выше, бизнес AWS вырос почти в три раза, доход от рекламы примерно в два с половиной раза. Так что этот бизнес, вы знаете, растет довольно сильно.

Энди Джасси 01:47

Я думаю, что действительно произошло несколько вещей. Когда я только что пришел на должность — это как раз совпало с концом пандемии — наш розничный бизнес столкнулся с реальной проблемой затрат на выполнение: мы фактически удвоили масштаб нашей сети выполнения. Мы построили сеть, которая заняла 25 лет, и удвоили ее за примерно 18 месяцев; затем за примерно 20 месяцев мы построили сеть доставки, сопоставимую с UPS. И как только вы строите так быстро, вы обязательно оставите множество вещей, которые не были оптимизированы. Затраты на выполнение в нашей сети выполнения не соответствовали тому, что мы хотели. Да, вы знаете, это принесло много вызовов и много тревог.

Я помню, что когда я был на посту менее года, все говорили: "Ой, это худшее время, чтобы взять на себя эту работу, нам не повезло." Но теперь, оглядываясь назад, я думаю, что это на самом деле было очень хорошее время для начала, это действительно было благословением — потому что это заставило нас задуматься о множестве вещей, о которых мы, возможно, не задумывались бы много лет, и эти вещи были очень хорошими идеями для наших клиентов и нашего бизнеса. Одним из самых больших было то, что мы преобразовали нашу изначально плоскую национальную сеть выполнения в США в региональную. Благодаря регионализации мы разместили товары гораздо ближе к клиентам, в результате чего не только снизились затраты на выполнение из-за более коротких расстояний, но и скорость доставки клиентам значительно увеличилась.

Да. В тот момент, когда мы боролись с затратами на выполнение, пересмотр наших самых укоренившихся убеждений действительно освободил огромное количество спроса на скорость доставки и в розничном бизнесе, и это была одна из важных причин, почему мы смогли так быстро расти. Конечно, вы знаете, затем пришел ИИ, который еще больше разжег ситуацию. Не то чтобы ИИ был чем-то новым — мы все давно занимаемся машинным обучением, до этого было несколько волн, которые считались "настоящими поворотными моментами" в ИИ. Но когда вы доходите до 2023 года, вы действительно видите огромные различия, которые приносит генеративный ИИ. Я хочу сказать, что на тот момент наш бизнес AWS уже рос очень быстро.

У нас есть, как вы знаете, очевидно самое широкое покрытие функций, более сильные операционные показатели и безопасность, и я думаю, что есть еще одна уникальная экосистема партнеров. Мы являемся четкими лидерами, и тогда мы считали, что этот бизнес в течение длительного времени — предположим, более десяти лет — может достичь дохода в несколько сотен миллиардов долларов. Теперь мы смотрим на все, что происходит с ИИ, и на то, что каждый клиентский опыт будет переосмыслен благодаря выводам и ИИ, и мы действительно считаем, что бизнес AWS не только растет очень быстро — в прошлом квартале мы выросли на 36,7% по сравнению с прошлым годом, и это на уровне годового дохода в 169 миллиардов долларов — возможности, которые стоят перед нами сегодня, действительно потрясающие.

И, как вы знаете, я думаю, что если вы добавите еще один уровень, у нас есть семена новых бизнесов: независимо от того, что команда сделала с Prime Video — это теперь крупный и прибыльный бизнес; или то, что мы строим с Amazon Leo — спутники на низкой околоземной орбите; или услуги по автономным поездкам, которые мы разрабатываем вместе с Zoox; а также медицинский бизнес и наши действия в области робототехники. Вы знаете, у нас действительно есть возможность помочь гораздо большему количеству клиентов, охватить гораздо больше клиентских опытов и сделать их жизнь каждый день лучше и проще.

И эта миссия "стараться сделать жизнь клиентов каждый день лучше и проще" действительно объединяет все, что мы делаем в компании. У меня есть несколько дополнительных вопросов по этому поводу. Во-первых, вы только что упомянули, что когда вы так быстро расширяете сеть выполнения, она обязательно будет немного неэффективной. Вы знаете, когда вы движетесь так быстро, всегда будут некоторые шероховатости. Так как же вы — и вы также упомянули, что внутри есть некоторые беспокойства по этому поводу — с точки зрения CEO, как вы будете сообщать о том, что вы делаете, и при этом не понижать культурные стандарты? Я имею в виду, что Amazon известен своим превосходством, операционной эффективностью и бережливостью, все эти вещи. Но вы сейчас говорите о том, что мы хотим построить что-то вроде UPS и тому подобное. Так как же вы совмещаете эти два аспекта? Интересно, что у нас есть набор из 16 известных многим принципов лидерства. Многие из этих принципов должны и действительно управляют нашим образом мышления как команды в операционной и культурной сферах.

Но несколько из них находятся в напряжении друг с другом, и иногда люди могут быть в замешательстве из-за этого. Но реальность такова, что это точно отражает способ работы реального мира — ничто не бывает действительно чистым и аккуратным, вы всегда делаете компромиссы. Так что вернемся к тому моменту, когда мы решили так агрессивно и быстро расширять сеть выполнения и сеть доставки на конечном этапе, команда столкнулась с вопросом: мы знаем, что если двигаться так быстро, это будет очень сложно; затраты, вероятно, будут выше, чем если бы мы сделали это медленнее; и мы, вероятно, не сможем сделать все так оптимально, как при более медленном подходе. Но клиенты и продавцы действительно очень нуждаются в этом. Так что, должны ли мы склониться к "сначала сделать это"? Вы должны помнить, что в то время это было в начале пандемии, и все физические магазины были закрыты.

Я имею в виду, если вы посмотрите на роль Amazon в жизни каждого человека во время пандемии, это было действительно прорывным. Поэтому мы должны были задать себе вопрос: должны ли мы строить быстро, возможно, не так оптимально, чтобы хорошо обслуживать этих клиентов и продавцов — тех продавцов, которые также старались поддерживать свой бизнес? Это было первое решение, которое мы должны были принять. И мы решили, как мы почти всегда делаем, склониться к стороне клиента. Вы знаете, затем в процессе строительства стало быстро очевидно — не все, что мы запланировали, продвигалось идеально.

У нас есть, как вы знаете, наша команда выполнения чаще всего находится в офисе, чем большинство других отделов компании. Но даже так, все равно много людей нужно вовлечь в множество дизайнов, планирования и оценок. Люди разбросаны по разным местам, работают удаленно, и вам нужно сбалансировать "приверженность действию" или скорость с "поддержанием очень высоких стандартов" — последнее означает, что вы должны выполнять в соответствии с заранее запланированной структурой затрат, способами доставки и дизайном. Так что вам снова нужно делать компромиссы.

Наш компромисс заключается в том, чтобы встать на сторону клиента, быстро продвигаться, чтобы хорошо обслуживать продавцов и потребителей, и мы тогда уже думали, что впереди будет определенное количество работы по очистке. Так что, знали ли мы тогда точно, что это в конечном итоге станет тем, чем стало позже? Нет. Есть некоторые вещи, которые мы не оптимизировали должным образом, и я не уверен, что мы заранее предвидели, что они не будут оптимизированы. Но если у вас есть хорошие метрики, если ваша культура — это культура честности — это также очень важная часть нашей культуры — мы, вы знаете, ставим данные на стол, ставим проблемы на стол, общаемся напрямую, мы не позволяем другим приукрашивать проблемы. Если у вас есть такая культура, то это будет довольно очевидно в метриках и в обсуждениях.

Затем вам просто нужно найти способ, как это улучшить, различить, какие проблемы являются мелкими вопросами эффективности, а какие являются структурными. Когда мы установили ту партию мощностей, мы действительно пересмотрели ключевые части сети — это дело тогда было примерно на восьмом или девятом месте в списке приоритетов команды, но позже стало гораздо более важным приоритетом, потому что оно действительно могло обеспечить комбинацию скорости и затрат. Да, это интересно. Вы знаете, это немного похоже на то, когда вы основали AWS — вы основали AWS, и тогда подход был немного "построить, и они придут", верно? Вы строите всю эту инфраструктуру, а затем управляете ею. Так что они должны прийти, иначе у вас будут большие проблемы.

Но сейчас это происходит на гораздо большем масштабе: вы и некоторые другие компании — хотя я должен сказать, что в основном это вы, по крайней мере, вы определенно один из крупнейших игроков — строите центры обработки данных и производственные мощности чипов с такой скоростью, что финансовые рынки начинают говорить: "Ой, в мире нет столько денег, чтобы финансировать эти вещи". Затем мы недавно увидели такое напряжение на долговом и акционерном рынках CoreWeave и других местах. Так как же вы определяете — учитывая такой резкий спрос и такой быстрый рост — сколько именно этой волны строительства является слишком большим? И на цепочке поставок также идет борьба, вам нужно бороться за ваше охлаждение, электроэнергию, чипы и все эти вещи. Да, это очень хороший вопрос. Я действительно хотел бы, чтобы был какой-то формула, которая упростила бы это, это сэкономило бы нашей команде много времени.

Ну, я думаю, я скажу так: в первой волне облака, когда мы основали AWS, действительно было немного "мы не знаем, будут ли люди это использовать, так что сначала построим, и они придут". Но у нас были хорошие сигналы внутри компании. В то время, вы знаете, примерно в начале 2000-х, у нас было много команд, которые не двигались так быстро, как мы ожидали — хотя относительно мы уже считали себя достаточно быстрыми. Но мы просто не могли понять, почему это занимает так много времени. Причина на самом деле в том, что наши продуктовые команды тратили 70% до 80% времени на инфраструктурную часть работы, которая не могла дать им дифференциацию; только около 20% времени тратилось на действительно дифференцирующие части продукта.

Так что мы, вы знаете, поняли, что каждая команда повторяет это, каждая команда переизобретает колесо. Поэтому мы изначально задумали AWS, чтобы мы могли двигаться быстрее внутри компании. Наше суждение тогда заключалось в том, что если мы построим набор высокомасштабируемых, высокодоступных, низкозатратных и высокоэффективных базовых модульных услуг, таких как вычисления, хранение, базы данных, распределение контента, сообщения и так далее, мы сможем строить гораздо быстрее в потребительском бизнесе. Затем мы просто сказали, что относительно мы неплохо разбираемся в технологиях, другие компании, вероятно, сталкиваются с теми же проблемами. Но даже до того, как мы выпустили это на рынок, внутри компании было так много команд, которые были заинтересованы, что мы знали, что направление верное. Я не думаю, что кто-то из нас предвидел, что это будет расти так быстро на внешнем рынке.

Что касается ИИ, вы знаете, как вы знаете, ранее было много волн людей, которые говорили: "Вот оно, ИИ наконец пришел". Даже за шесть-семь лет до этой волны генеративного ИИ люди считали, что это эпоха ИИ. Мы создали множество ИИ-сервисов, и на AWS это на самом деле довольно неплохой бизнес. Но это не идет ни в какое сравнение с тем, что мы видим сейчас. На ранних этапах AWS мы, мы считали, что растем очень быстро, и это было приятно — через три года мы достигли примерно 60 миллионов долларов годового дохода. А в первые три года волны генеративного ИИ только наш ИИ-бизнес на AWS превысил 25 миллиардов долларов годового дохода. Так что это быстрее в сотни раз. Это, мы действительно никогда не видели ничего подобного. Так что вопрос стал: сколько капитальных затрат вы хотите вложить, чтобы преследовать эту возможность? Я могу сказать вам, что мы говорили, что в 2026 году мы ожидаем потратить около 220 миллиардов долларов капитальных затрат.

Кстати, я помню, что около 15 лет назад на одном из завтраков с командой руководителей мы не могли поверить, что телекоммуникационная компания потратит 50 миллиардов долларов на капитальные затраты, мы тогда говорили: "Как они могут потратить так много денег на капитальные затраты?" Так что эти цифры, вы знаете, действительно ошеломляющие. И даже если в этом году нам нужно потратить 220 миллиардов долларов капитальных затрат, мы все равно оставили довольно значительную часть спроса на столе. Здесь нам действительно помогает то, что у нас есть хорошая видимость потребностей клиентов. Так что если вы посмотрите на инвестиции в капитальные затраты AWS и на то, как работает денежный цикл, он состоит из двух больших частей: одна часть — это инвестиции в центры обработки данных, другая часть — это инвестиции в серверы и сети. В части центров обработки данных вы должны, вы знаете, инвестировать примерно за два года до того, как вы сможете установить серверы в центре обработки данных и начать получать доход. Хорошая новость заключается в том, что эту инвестицию вам нужно сделать только один раз, это актив с длительным сроком службы, примерно на 30 лет.

Но вы должны сделать эту инвестицию за несколько лет до этого. Серверы и сетевое оборудование требуют лишь несколько месяцев заранее, в зависимости от конкретных компонентов. Так что до того, как вы действительно нажмете на курок, у вас есть хорошая видимость потребностей клиентов. Если в конечном итоге окажется, что вам на самом деле не нужны эти мощности для заполнения этих центров обработки данных, вы не будете покупать серверы и сетевое оборудование. В среднем они, вы знаете, окупаются примерно за три года, а их срок службы в настоящее время составляет около пяти-шести лет.

Большинство сделок, которые мы заключаем, имеют срок около пяти лет. Так что когда вы, как мы, одновременно строите так много центров обработки данных и так быстро, вы будете тратить много капитала, и ваш свободный денежный поток в эти годы будет испытывать противодействие — до тех пор, пока через несколько лет не наступит тот поздний этап: все эти центры обработки данных запущены, начинают приносить доход, вы зарабатываете деньги на инвестициях в серверы и сети. Но из-за того, как работает денежный цикл, в первые годы, когда вы так быстро растете, это действительно создает противодействие. Так что, возвращаясь к тому, когда вы основали AWS, центры обработки данных, вероятно, были одним из самых маловероятных вещей, которые могли бы стать политической темой. Но сейчас мы находимся в такой ситуации, особенно в США.

Ты знаешь, это довольно интересно, я уверен, что ты тоже это переживал ------ нигде в мире люди не относятся к центрам обработки данных так, как в политических кругах США, независимо от причин. Так что, ты знаешь, как это в конечном итоге повлияет на это дело? Я хочу спросить, есть ли хоть какое-то основание у аргументов против центров обработки данных? И как это, в свою очередь, повлияет на твою стратегию ------ что ты строишь здесь, что ты строишь в других регионах? Ну, хорошо, я могу дать тебе некоторый контекст, который я имею, по крайней мере, в который я верю. Подумай, все, что мы делаем в этом мире сегодня ------ фондовый рынок, банки, здравоохранение, развлечения, покупки, образование, бизнес, такси ------ все, что мы делаем, управляется данными, и все это связано с центрами обработки данных, проще говоря, это так. Нет, все это так; я против себя, я больше не хочу использовать свой телефон.

Но они все используют центры обработки данных. И это еще до появления ИИ. ИИ является крупнейшей технологической революцией нашего времени ------ учитывая, что мы пережили интернет, облачные технологии и мобильный интернет, это весомое заявление. Так что реальность такова, что для поддержки того быстрого роста, о котором мы только что говорили в контексте ИИ, нам нужна такая инфраструктура, которая, вероятно, не имела аналогов с тех пор, как мы начали строить автомагистрали и мосты в 1950-х годах. Я имею в виду, что мы сейчас переживаем строительство такого масштаба. И эта страна ------ я думаю, что в целом мир таков, но я хочу особенно отметить США ------ не может позволить себе не строить центры обработки данных, иначе мы обнаружим, что такая страна, как Китай, установит все лидерства и все правила там. Я думаю, что никому из нас это не понравится, ни внутри страны, ни на глобальном уровне.

Так что сейчас нам нужно строить центры обработки данных. Итак, считаю ли я, что как отрасль мы можем сделать это лучше, чем сейчас? Конечно. Я думаю, что все развивается очень быстро, и все учатся вместе. Но сейчас есть группа ------ я бы назвал это чем-то между мифами и недостоверной информацией ------ которая распространяется, потому что это такая тема, где каждый может найти готового "злодея". В политике иногда оппортунисты любят указывать на этого злодея. Я могу привести тебе примеры. Водопотребление в гольф-индустрии или в индустрии миндаля гораздо больше, чем у центров обработки данных.

Вот тебе одна статистика: водопотребление на гольф-полях в 200 раз больше, чем у всех наших центров обработки данных; за два дня они потребляют больше воды, чем наши центры обработки данных за год. Так что таких примеров много, это хороший пример. Или ты можешь говорить о загрязнении. Реальность такова, что когда ты регистрируешь новое место, устанавливаешь резервные генераторы, ты должен зарегистрировать и задекларировать: если ты будешь работать на полную мощность, круглосуточно, сколько будет выбросов. Но, конечно, этого никогда не происходит. Резервные генераторы работают всего лишь одну тысячную времени в год, например, 10 часов в год на обслуживание.

Так что, ты знаешь, или ты говоришь о ценах на электроэнергию ------ если ты посмотришь на разные регионы, где у нас есть крупные центры обработки данных, в некоторых местах цены на электроэнергию выросли, в некоторых местах снизились. Но настоящая проблема в том, что как страна мы не инвестировали в нашу инфраструктуру электросетей должным образом. Здесь обязательно будет значительный рост, так что всегда что-то будет толкать это к критической точке, где нужно будет инвестировать. В результате ИИ ------ потому что он растет так быстро и в таком объеме ------ стал тем, что толкает это вперед. Но как только ты действительно создашь мощности, ты обнаружишь, что в большинстве регионов цены на электроэнергию в конечном итоге выровняются или даже снизятся, как это произошло в Индиане, Джорджии или Миссисипи.

Так что есть некоторые области, где мы можем сделать лучше. Еще один момент, который люди легко забывают: в этих регионах крупные поставщики центров обработки данных платят много налогов. Посмотри, например, на округ Святого Иосифа в Индиане, мы уже заплатили около 3 миллиардов долларов налогов. Сообщества получили эти деньги и могут потратить их на то, что действительно важно для этих сообществ. Так что сообщества тоже получают от этого выгоду. Мы построили несколько проектов, таких как Built Together (Совместное строительство), и мы только что пообещали вложить еще 1 миллиард долларов в те сообщества, где у нас есть центры обработки данных, в течение следующих пяти лет. Так что я думаю, что мы должны продолжать работать с сообществами, чтобы продвигать это дело. Это должно быть партнерство между государственным и частным секторами. Но это строительство слишком важно для будущего этой страны ------ представь, что было бы, если бы мы не построили автомагистрали.

a16z 20:44

И мосты ------ это определит экономическое процветание и границы возможностей этой страны. Так что мы должны смотреть на это с разумной перспективы, и мы должны стать партнерами тех сообществ, которые мы строим. Вернемся к вопросу капитальных затрат. Эти 220 миллиардов долларов, то есть 600 миллионов долларов в день. Я просто хочу, ты знаешь, поставить это в контекст. Мне любопытно, как ты сейчас смотришь на спрос на ИИ ------ когда мы говорили наедине, ты описал это как……

Энди Джасси 21:10

структура "гантель" (barbell). Может быть, ты можешь прояснить или обозначить текущее состояние спроса на ИИ. Ну, я хочу сказать, что первый контекст это то, о чем я говорил ранее ------ я просто не могу поверить, что ИИ вырос так сильно и так быстро. Ты знаешь, он вырос в сотни раз быстрее, чем в начале AWS; за первые три года мы достигли 25 миллиардов долларов годового дохода только от ИИ в AWS. Так что это действительно очень большой объем. Но в то же время, если ты посмотришь на структуру спроса, она действительно имеет форму гантели. На одном конце гантели находятся те ИИ-лаборатории, которые потребляют огромные, огромные объемы вычислительной мощности, масштабы которых я никогда не видел. А на другом конце находятся несколько популярных приложений, таких как ChatGPT, Claude Code и тому подобное.

Энди Джасси 21:59

На другом конце гантели находятся предприятия, которые в основном используют ИИ для снижения затрат и повышения эффективности, например, автоматизация обслуживания клиентов, борьба с мошенничеством или автоматизация бизнес-процессов. В середине гантели находятся текущие производственные рабочие нагрузки предприятий, многие из которых работают на AWS и уже используют выводы. Но я хочу сказать, что подавляющее большинство из них еще не использует это каким-либо проникающим образом ------ ты знаешь, и я думаю, что это станет самой большой частью использования ИИ. Я думаю, ты это увидишь.

Энди Джасси 22:38

Мне трудно предсказать скорость, с которой это произойдет. Это, ты знаешь, происходит в большей степени каждый год. Но я думаю, если ты посмотришь на перспективу ------ на пять лет, на пять-семь лет ------ и посмотришь, как это будет выглядеть; и я не думаю, что это произойдет только через пять-семь лет, это никогда не происходит мгновенно. Но если ты сможешь отдалить перспективу до пяти-семи лет, я думаю, что довольно много, даже большинство из тех бизнес-приложений, которые мы используем и существуем сегодня, будут использовать выводы проникающим образом. Так что у нас еще есть много пространства для роста.

Как ты смотришь на это? Потому что мы сталкиваемся с надвигающимся дефицитом центров обработки данных, чипов, памяти ------ всего ------ и это действительно произойдет в 2027 году, потому что все сейчас строят, но к концу этого года это может не быть готовым, а спрос не ослабевает. Так что как ты думаешь в этой ситуации ------ когда эти крупные лаборатории готовы платить, возможно, любую цену, почти любую цену за электроэнергию, охлаждение, чипы; а у тебя есть эти старые клиенты, которые платят по обычным тарифам, чтобы вести свой бизнес. Есть ли какое-то коммерческое давление, которое заставляет тебя думать: ну, возможно, нам стоит выкупить старых клиентов и продать их новым клиентам, потому что они готовы платить больше? А старые клиенты, я не могу удвоить их цены, это было бы несправедливо. Или как ты смотришь на это? Потому что это действительно странно ------ у тебя есть группа людей, которые были с тобой 20 лет, занимающиеся тем, что, как ты сказал, вероятно, перейдет к выводам; а затем у тебя есть новые клиенты, которые жадны и готовы купить все.

Энди Джасси 24:35

Да, это хороший вопрос. Ты знаешь, мы смотрим на это немного иначе, чем ты описал, но я полностью понимаю. Если ты подумаешь, сегодня центры обработки данных и электроэнергия имеют свои пределы, память тоже имеет свои пределы, и я не думаю, что этот дефицит закончится в 2027 году.

Я думаю, я верю ------ возвращаясь к теме капитальных инвестиций, я считаю, что мы можем инвестировать гораздо больше, и это не будет плохим использованием капитала, одной из причин является то, что 26-й год на этом этапе явно распродан, 27-й год в основном распродан. Мы всегда оставляем часть для использования по мере необходимости, будь то в наших сервисах вывода Bedrock или в EC2 ------ но в основном все распродано, все крупные объемы распроданы. В 28-м году тоже значительная часть уже распродана. Спрос так велик, что ты не можешь…… Если ты посмотришь на бизнес ИИ и то, что мы называем основным бизнесом ------ основной можно понимать как не ИИ часть ------ они сейчас растут очень быстро.

И ты знаешь, если у тебя есть только столько памяти, ты должен решить, сколько памяти выделить для HBM, то есть для ИИ-ускорителей, а сколько выделить для DRAM, то есть для твоего основного бизнеса. Так что это реальные компромиссы, которые ты должен сделать. Но я хочу сказать, что наша отправная точка в этом вопросе - это клиенты.

Для нас в AWS у нас глубокие отношения и сотрудничество с клиентами. Как во время пандемии ------ тогда наши конкуренты, я думаю, думали о том, как оптимизировать за один квартал, чтобы в мире, где все должны оптимизировать затраты, максимально увеличить доход; а мы поступили иначе. Мы активно отправили нашу команду, чтобы помочь клиентам найти способы оптимизации затрат, хотя мы знали, что это ослабит наш краткосрочный и среднесрочный доход. Но ты знаешь, мы хотим помочь клиентам добиться успеха, потому что мы очень уверены: если мы будем долго помогать клиентам, наш бизнес также последует за этим. То же самое касается основного бизнеса. Я думаю, ты действительно можешь провести некоторые расчеты и определить: из-за дефицита и готовности клиентов платить, ты можешь выжать немного больше денег из основных клиентов. Но они ведут свой бизнес на AWS, все их основные приложения работают на нем.

Мы не будем давить на наших клиентов, мы будем обеспечивать их возможность расширяться. И наша работа заключается в том, чтобы найти способы иметь как можно больше мощностей, чтобы не только наши основные клиенты, но и все, кто хочет использовать ИИ у нас, а также те, кто хочет использовать нас для ИИ, могли это сделать, и чтобы это происходило экономически устойчивым образом для нас. Так что, я действительно надеюсь, что смогу сказать тебе, что дефицит будет только проблемой 2027 года; я думаю, что в разных компонентах мы будем видеть это в течение нескольких лет. Мы всегда были агрессивными, я думаю, что мы поставляем мощности, вероятно, больше, чем кто-либо другой, потому что мы действительно очень вовлечены и преданы тому, чтобы продолжать быть важным лидером в области инфраструктуры и ИИ, как мы всегда и были.

Но, как я уже говорил, в этом году мы собираемся потратить 220 миллиардов долларов, и на самом деле мы могли бы потратить гораздо больше. Это не было бы плохим использованием капитала. И, смотря в среднесрочной и долгосрочной перспективе, я думаю, что мы, вероятно, все еще не сможем удовлетворить весь спрос. Текущий спрос просто потрясающий. Так что, продолжая эту тему, в 2015 году вы сделали одну вещь — вы приобрели Annapurna Labs. В то время вы, вероятно, еще не думали о том, что в 2015 году будет огромный спрос на ИИ, потому что в 2015 году спрос на ИИ изначально был невелик. Так что же стало движущей силой решения о покупке? И как это принесло отдачу в этом новом мире? Да, я считаю, что команда Annapurna — одна из самых талантливых команд и групп людей, с которыми мне повезло работать, это одна из лучших покупок в истории Amazon, если не самая лучшая.

Да, мы предвидели некоторые из этих аспектов, но я не думаю, что мы изначально приобретали Annapurna исключительно ради ИИ-микросхем. Дело в том, что когда вы достигаете определенного масштаба, вы можете получить доступ к поведению клиентов на огромном масштабе, и вы осознаете, что если вы сможете сделать вертикальную интеграцию, сможете создать некоторые возможности сами, вы сможете предоставить клиентам больше ценности и принести лучшую экономику для самого бизнеса. Поэтому старт Annapurna для нас был сосредоточен вокруг основных серверов EC2: мы считали, что тратим слишком много серверных ресурсов на виртуализацию, сеть, безопасность и хранение, и мы хотели, чтобы почти 100% серверных ресурсов использовались для предоставления вычислений клиентам.

Поэтому еще до приобретения мы уже работали с Annapurna над этой сетевой картой (NIC) — разгружая эти компоненты на сетевую карту, чтобы мы могли оставить как можно больше серверов для вычислений. Нам очень нравилась эта команда, и нам очень нравился продукт, который мы создали вместе. Мы осознали, что то, что мы собираемся купить, в конечном итоге будет установлено почти в каждом сервере EC2 — и действительно, оно было установлено во всех наших серверах.

Таким образом, мы изначально приобрели его, потому что это станет одной из наших ключевых возможностей в области вычислений; также потому что эта команда была настолько талантлива в создании микросхем, что мы думали, что они, вероятно, смогут создать и другие микросхемы. В то время у нас были очень глубокие партнерские отношения с Intel — мы до сих пор поддерживаем глубокое сотрудничество с этой компанией. Но проблема заключалась в том, что Intel тогда почти полностью контролировала рынок процессоров; а когда у вас есть партнер, который контролирует почти весь рынок, они обычно не думают о том, как улучшить соотношение цены и качества, они думают о других функциях, которые могут дать им большую долю рынка и больше доходов.

Кстати, это вполне понятно, это часть динамики работы рынка и одна из причин появления "дилеммы новатора". Поэтому в то время мы хотели продвинуть соотношение цены и качества, но было трудно привлечь к этому внимание. Но у нас были клиенты, которые хотели перенести все больше локальных рабочих нагрузок в облако, им нужно было лучшее соотношение цены и качества. Поэтому мы поручили команде Annapurna сделать следующую вещь — создать процессорную микросхему. Они создали Graviton — сегодня 99% из первых тысячи клиентов EC2 используют его очень широко. Его соотношение цены и качества примерно на 40% выше, чем у других процессоров x86, что оказало огромное влияние на наших клиентов и наш бизнес. Затем, несколько лет назад, мы увидели ту же "ленту" в области ИИ: там действительно был очень хороший ведущий поставщик. У нас были очень глубокие партнерские отношения с ним — мы по-прежнему поддерживаем глубокое сотрудничество, и, насколько я могу предсказать, это будет продолжаться в обозримом будущем.

Но у них есть огромный рынок, и много разных продуктов и приоритетов, которые они разрабатывают. И мы знали, что нашим клиентам нужно лучшее соотношение цены и качества, поэтому мы создали еще одну команду в Annapurna для разработки ИИ-ускорителей, мы назвали его Trainium, его соотношение цены и качества также на 30% до 40% выше, чем у сопоставимых процессоров. И, как вы знаете, когда мы говорим о средней части штанги — о той, о которой мы только что говорили — если вы спросите: какие вещи изменят среднюю часть штанги, чтобы больше текущих корпоративных производственных приложений использовали вывод? Есть несколько вещей. Одна из них — это кадры: некоторые люди уже привыкли к постобучению и тонкой настройке, им также нужны организационные способности, которые знают, как расставлять приоритеты, что атаковать и как это делать.

Но большая часть заключается в том, что за последние несколько лет стоимость вывода значительно снизилась, но, на мой взгляд, она все еще слишком высока, чтобы ее можно было использовать как можно шире. Потому что если вы хотите, чтобы компании переписывали приложения, которые сегодня работают на CPU, на ИИ-ускорители, если разница в стоимости между ними очень значительна, тогда они должны получить очень высокую дополнительную выгоду от ИИ-ускорителей, чтобы быть готовыми переписывать эти приложения — это гораздо более высокая планка. Но если вы сможете снизить стоимость вывода, эта планка станет гораздо ниже, и все приложения станут лучше, умнее и мощнее благодаря ИИ-ускорителям и выводу. Поэтому для клиентов, которые могут широко использовать ИИ, очень важным моментом является снижение стоимости вывода, и наш бизнес по производству микросхем является одной из его больших частей. Да, действительно. Я могу сказать вам на примере нашей компании, что это действительно может стать очень дорогим. У нас есть сотрудник, который потратил 2 миллиона долларов за последние несколько лет — он занимался ценным делом.

Но верно, что тогда было ощущение: ну да, этот вывод действительно не дешев. Так что вы сделали одно — вы сделали некоторые инвестиции, особенно в Anthropic и OpenAI, это были очень крупные инвестиции, я помню, что в Anthropic это было 18 миллиардов долларов, а в OpenAI около 50 миллиардов долларов. Так что же заставило вас сделать это? И такие инвестиции, вместе с инвестициями в NVIDIA и подобные компании, немного нервируют Уолл-стрит, потому что это напоминает им о тех ужасных старых временах пузыря интернета. Как вы смотрите на это — особенно учитывая, что они также ваши клиенты? Почему это имеет смысл? Эти две компании — это очень выдающиеся команды и очень выдающиеся компании; темпы роста их бизнеса — по крайней мере, на стороне доходов — я не знаю, видели ли мы что-то подобное. Действительно, это просто невероятно.

Поэтому для нас это комбинация нескольких факторов: какие команды это такие, какие технологии и модели они создают, а также некоторые приложения, которые они разрабатывают; мы верим в трансформирующую силу ИИ; мы верим, что они станут двумя из самых успешных компаний в этой области на долгое время — конечно, в этой области не все станут победителями, но появится много очень успешных компаний, и мы верим, что они будут среди них. Кроме того, мы так тесно сотрудничаем. Я начну с Anthropic — мы сотрудничаем с ними дольше. У нас много клиентов, которые используют Anthropic в нашей службе вывода Bedrock. И я считаю, что клиенты, использующие Anthropic в Bedrock, являются самыми успешными. У нас глубокое сотрудничество в области микросхем — они уже некоторое время строят на Trainium. Я думаю, это очень хорошо для Anthropic, очень хорошо для нашей команды Trainium, и я думаю, что обе стороны многому научились друг у друга. Поэтому у нас глубокое сотрудничество — независимо от нашей веры в будущее ИИ, веры в эти компании или самой природы этого сотрудничества, мы считаем, что разумно инвестировать как часть этого сотрудничества.

Затем, с OpenAI, у нас просто слишком много клиентов, которые хотят использовать OpenAI на AWS, но не могут сделать это из-за предыдущих коммерческих соглашений. И на протяжении долгого времени, я думаю, обе компании испытывали много уважения и желания сотрудничать друг с другом. Так что это тоже такая ситуация: после серии многомесячных разговоров — мы смогли запустить OpenAI в Bedrock; мы вместе создали уникальный продукт, это состояние выполнения (stateful runtime environment), я думаю, что в будущем все агенты будут построены таким образом, вам нужно будет состояние; и они, как и Anthropic, сделали многолетние и многогигаваттные обязательства по Trainium. И мы верим, что это станет одной из самых успешных компаний в этой области на долгое время. Все это заставляет нас считать, что углубление сотрудничества и инвестиций имеет смысл. Поменяем тему, поговорим о том, как вы используете ИИ для построения компании. Я помню, вы говорили, что команда Bedrock с 6 инженерами за 76 дней восстановила ваш движок вывода, тогда как это изначально требовало бы 40 человек на год. Это довольно большая разница.

И, как вы знаете, Amazon известна "командами из двух пицц". Так что сейчас, какова ваша концепция проектирования организации? Учитывая эту технологию — она, похоже, действительно изменила все. За эти годы мы стали крайне специализированными: у нас есть дизайнеры, менеджеры продуктов, фронтенд-инженеры, бэкенд-инженеры и так далее. А теперь, похоже, все снова стали универсалами. Так что, с точки зрения проектирования организации, как вы смотрите на это? Да, я согласен с вами. Я думаю, что тот опыт с Bedrock, о котором вы упомянули, был очень поучительным для всех здесь.

Мы также потратили много времени на внутреннее распространение этой истории, чтобы вдохновить людей и напомнить им, что возможно. Потому что с течением времени в конечном итоге происходит следующее — я присоединился к компании 29 лет назад. Я начинал как помощник менеджера по продукту, и тогда я отвечал за пять продуктов, не зная, что делать. А сегодня, когда компания успешна, масштабируется и продукты становятся больше, вы приходите к такому состоянию: один менеджер по продукту отвечает только за один продукт и только за один его сегмент — например, он отвечает только за ценообразование и тому подобное. Каждый становится более специализированным, и каждый принимает: если вы хотите расти и развиваться, это необходимый способ работы. Но это не так, и когда вы смотрите на все, что происходит с ИИ, это абсолютно не так.

Например, на прошлой неделе мы занимались некоторыми вещами, связанными с агентами в потребительском бизнесе. У нас там было много вложений, но у нас была одна очень интересная идея, и в четверг мы решили попробовать, сможем ли мы создать действительно работающий прототип. И что вы думаете, мы с четырьмя-пятью людьми начали работать в выходные, и к воскресенью он уже работал на 80% готовности к выпуску. Это правда — это совершенно два разных мира. Поэтому я думаю, что это означает для будущего организации: во-первых, я думаю, что в будущем людей, занимающихся теми же задачами, будет меньше, чем сегодня. Просто посмотрите, сколько кода сейчас пишется агентами, посмотрите, сколько работы в области обслуживания клиентов, бизнес-анализа и исследований выполняется.

Да, подумайте об этом: как будут создаваться таблицы, сколько юристов вам нужно ------ я просто думаю, что вы не станете без людей, но вам не понадобится так много людей; в прошлом, по мере роста бизнеса, мы постоянно добавляли людей, в будущем это будет не так. Появятся разные и новые работы, некоторые из которых мы знаем, а некоторые еще не знаем. С развитием ИИ, роботов и космоса они появятся. Будет множество новых работ, но людей, занимающихся тем, что делают сегодня, станет меньше. Я думаю, что команды будут гораздо меньше, чем сейчас. У вас будут более маленькие команды, в которых люди смогут работать кросс-функционально; вы не будете позволять одному человеку владеть одним маленьким кусочком, потому что модель может помочь вам достичь 80%. В многих из этих различных функциях я думаю, что каждая команда начнет с гораздо более высокой отправной точки, чем в прошлом, поэтому я думаю, что вы сможете изобретать более широко и быстрее.

Я действительно считаю, что много вещей должно измениться. Большинство стартапов, основанных сегодня, с самого начала работают как агенты, или изначально на основе ИИ. А все зрелые компании, которые уже работают какое-то время, должны понять, как строить с той же скоростью. Я думаю, что часть из них это поймет. И у вас всегда есть такая ситуация: когда у вас есть большой бизнес с множеством возможностей и преданными клиентами, некоторые компании будут очень медленно разбираться, и, на мой взгляд, они будут более уязвимы перед стартапами.

Я предсказываю, что компании будут вынуждены переписать почти весь код, чтобы у них появились возможности агента; они должны позволить агентам обновлять различные фрагменты кода, и вам нужно будет установить ограничения. Я думаю, что только в области безопасности это очень интересно. Если вы посмотрите на различные напряжения вокруг моделей за последние месяц-два, они сосредоточены на более фантастических сценариях.

Кстати, эти сценарии возможны: возможно ли, что злонамеренная бот-сеть захватит все? Я имею в виду, что это возможно; возможно ли внедрить злонамеренные намерения в роботов? Это тоже возможно. Я лично считаю, что как отрасль, вместе с государственным и частным секторами, мы решим эту проблему. Но вам нужно начать с того, чтобы сосредоточиться на некоторых вещах. Да, но интересный момент в том, что я думаю, что обсуждение более недавних рисков недостаточно ------ эти риски в основном сосредоточены вокруг кибербезопасности. Эти модели слишком мощные, они могут находить гораздо больше уязвимостей, чем люди когда-либо находили в прошлом. Возможно, вы можете спорить о том, могут ли люди это обнаружить, но факт в том, что они этого не сделали. Поэтому, если мы посмотрим вперед, я думаю, что приложения должны реагировать на срочные угрозы безопасности в течение минут.

Сегодняшняя ситуация такова: вы обнаруживаете уязвимость, кто-то классифицирует уязвимость, кто-то разрабатывает патч; и даже если эта часть делается быстро, большинству компаний требуется много времени для развертывания, из-за различных зависимостей. В будущем вам нужно будет завершить развертывание за минуты. Поэтому, если вы не перепишите приложение так, чтобы его могли обновлять агенты, у вас не будет шансов в этом новом мире. Поэтому я думаю, что все организации будут переосмыслены, и те компании, которые первыми займутся этим, будут в гораздо лучшем положении, чем те, кто этого не сделает.

Да, и похоже, что как отрасль, когда мы проектируем все ------ от крупных систем до встроенных устройств ------ мы не очень хорошо справляемся с архитектурой безопасности. И время расплаты пришло. Но я думаю, что хорошая новость заключается в том, что это огромная возможность для новых компаний, новых попыток и для людей, чтобы делать вещи. Но да, как мы говорили, эта угроза ------ теоретические, мысленные эксперименты, ну, возможно, они произойдут, а возможно, и нет. Но это ясно и реально.

Да, почти все наши партнеры и клиенты на стороне AWS, независимо от их размера, каждая компания беспокоится о безопасности. Вы знаете, у нас есть бизнес профессиональных услуг, который помогает клиентам с этим, мы также создали сервис под названием Continuum, который может выявлять множество таких уязвимостей и генерировать патчи. Но это, вы знаете, легко сказать, трудно сделать. На самом деле, потому что многие компании и многие инженеры иногда считают, что сосредоточение на безопасности не так уж и захватывающе, они легко могут дождаться, пока не произойдет проблема. Но если вы защищаете важные данные, это плохая идея. И я думаю, что в большинстве компаний ------ возвращаясь к нашему предыдущему разговору ------ специализация в области безопасности, вероятно, является худшим сценарием: у вас есть эти очень глубокие инженеры по безопасности, которые не любят работать с другими инженерами, они являются дефицитом ресурсов и тому подобное.

В результате в большинстве компаний, в большинстве программных компаний, их практики безопасности при написании программного обеспечения не очень хороши. Я думаю, что это явно должно измениться. Хорошая новость заключается в том, что у нас есть инструменты, которые могут помочь решить эту проблему. Как вы сказали, хорошая новость заключается в том, что вам нужно нанять специалистов по тестированию на проникновение, но количество доступных вам специалистов по безопасности ограничено, и они могут охватить только ограниченное количество приложений. Модели в сочетании с автоматизацией позволят вам лучше проводить тестирование на проникновение по всей атакующей поверхности, и вы найдете некоторые вещи, которые, если бы не удача, вы могли бы не обнаружить. Поэтому, когда мы наблюдаем за этим рынком, есть одна интересная вещь: с помощью ИИ вы можете делать много вещей. Один из способов заключается в том, чтобы использовать его для сокращения затрат, уменьшения количества необходимых вам бухгалтеров или юристов.

Сейчас действительно много венчурных компаний говорят: хорошо, мы купим эти старые компании и сократим их затраты. Это никогда не было для нас особенно интересно, потому что мы думаем: хорошо, если это ваша идея, то ваша идея слишком мала. Другой способ заключается в том, чтобы сказать: хорошо, мы создадим что-то, чего мир никогда не видел. Это очень захватывающе. Но есть и третий способ, когда вы делаете что-то вроде Alexa: у вас есть продукт ------ успешный продукт ------ и затем вы говорите, хорошо, мы полностью переосмыслим это, потому что у нас есть эта новая платформа. Как вы приходите к этому? В каких случаях это имеет смысл? Да, я думаю, что вы очень интересно разделили это на три категории. И я думаю, что, как мы только что обсуждали, организации действительно изменятся и станут более упрощенными.

Если вы сделаете это правильно, это позволит вашим действительно выдающимся создателям и этим маленьким командам создать то, что вы называете вторым типом вещей ------ то, что люди никогда не видели, вы сможете это сделать. И когда у вас есть такой опыт, о котором я говорил ранее ------ сделать новую идею на 80% за четыре дня ------ это очень вдохновляет людей, они действительно будут тратить больше свободного времени и больше свободных циклов мышления на новые идеи. Для меня это одна из самых захватывающих частей того, что происходит с ИИ.

Но я также думаю, что для тех компаний, которые уже масштабируют успешный клиентский опыт, если они понимают ИИ в основном как просто постепенное улучшение опыта, то через три-пять лет они, вероятно, не будут иметь тех победных опытов. Потому что я думаю, что каждый опыт, который мы знаем ------ даже те, которые кажутся наиболее трудными для изменения ------ через несколько лет будут значительно отличаться из-за ИИ.

Так что это означает, что если вы хотите не просто постепенного улучшения, вам нужно найти способ, чтобы команда заново переосмыслила, как должны выглядеть эти приложения ------ предположим, вы используете все доступные новые технологии для их создания. В некоторых случаях, например, с Alexa, я думаю, что нам нужно сделать это довольно очевидно. "Мозг" Alexa в момент его создания действительно был очень креативным. Но из-за генеративного ИИ возможности этого "мозга" теперь совершенно другие, так что если вы хотите предоставить отличный клиентский опыт и хотите оставаться актуальным в долгосрочной перспективе, вам нужно будет перепрограммировать мозг Alexa. Так что это довольно очевидно. Кстати, несмотря на то, что это довольно очевидно, на практике это очень сложно ------ потому что команды и то, что они создают, имеют эмоциональную связь, они гордятся тем, что создали, и у них есть болезненный опыт понимания того, что работает, а что нет.

Заставить их полностью начать с нуля и переосмыслить требует времени, потому что команды скажут: ну, мы так не делаем; мы пробовали это, не сработало. Или что-то в этом роде. Но я думаю, что более сложным является следующее: если взять наш другой потребительский опыт ------ взять наш розничный бизнес, или бизнес Prime Video, Fire TV, Prime Music ------ в этих опытах технологии сегодня имеют гораздо лучшие решения, это не так очевидно. Но я действительно верю, что в каждом из этих бизнесов нам нужно переосмыслить; и у нас уже есть команды, работающие над полностью переосмысленными версиями этих бизнесов.

Так что, я думаю, мы можем сделать это правильно с самого начала? Вероятно, нет. Мы найдем способ итеративно войти в это, но это уже порождает множество новых идей и клиентских опытов, которые мы считаем очень привлекательными. Затем интересным будет такой забег: вы хотите совершенно другой опыт ------ почти как новое приложение ------ или новые вещи развиваются достаточно быстро, чтобы вы могли интегрировать их в существующий опыт, постепенно и существенно изменяя общий клиентский опыт в течение следующих двух-трех лет? По мере того, как вы находите элементы, которые работают. Но я действительно считаю, что если вы хотите стать успешным лидером, каждый из этих опытов должен стать другим в ближайшие несколько лет.

Да, это очень сложная проблема лидерства. Это напоминает мне, когда я только начинал как инженер. Я спорил с кем-то по какому-то вопросу. Мой босс сказал: слушай, Бен, ты должен понять одну вещь ------ до того, как будет написана первая строка кода, все можно обсуждать; после этого это становится верой. Я предполагаю, что вы тоже прошли через это с Alexa. Но интересно, что все эти знания, весь этот опыт, все, что использовалось для создания того первоначального продукта ------ теперь вы говорите, хорошо, мы готовы отказаться от значительной части этого, чтобы перейти в этот новый мир.

И, кстати, с клиентами то же самое: у вас будет множество клиентов, которые любят текущий опыт, верно? Да, каждая большая трансформация ------ по крайней мере, по моему опыту, возможно, вы можете привести примеры, которые не такие ------ но почти каждая большая трансформация требует огромных изменений: технологии, продукты, клиентский опыт и бизнес-аспекты должны быть достаточно убедительными, чтобы заставить людей захотеть изменений. Но даже тогда это не произойдет автоматически. Это огромный процесс управления изменениями ------ как переход от локального развертывания в облако, это та же самая трансформация: многие руководители инфраструктуры гордятся тем, что они создали, они знают это как свои пять пальцев, они находятся в центре действий и не хотят учить что-то новое.

Это будет то же самое, что я только что упомянул. То же самое будет и с переосмыслением всего вашего клиентского опыта. Мы все гордимся тем, что мы создали за последние десять лет в этих опытах, у нас есть 100 вещей, которые могут сделать их лучше, мы все взволнованы этим, мы тратим все свое бодрствующее время на это. Думать о том, "как я могу полностью начать с нуля", вы знаете, это трудно как с рациональной, так и с эмоциональной точки зрения. Да, без сомнения.

a16z 53:06

Кроме того, Энди, несколько недель назад мы только что инкубировали Harwood и Jason Academy, чтобы помочь молодым людям подготовиться к трансформации, о которой мы говорим. Вы говорили, что ИИ делает создание проще, но молодые люди все равно должны учиться, вы знаете, настоящим профессиональным навыкам. Мне интересно: если бы вы были 18-летним в 2026 году, какой совет вы бы дали себе, чтобы подготовиться к этой трансформации, в которую мы входим?

Энди Джаcси 53:29

Ну, у меня есть один ребенок 25 лет и один 22 года. Поэтому я думаю, что этому 22-летнему ребенку было 19, когда он начал действительно развиваться. Я быстро понял: вы не можете сказать им не использовать ИИ в образовании. Этот корабль уже отплыл, или, скажем, этот поезд уже отправился. И я думаю, что разумный подход для университетов — не противостоять этому. Я считаю, что это просто инструмент, который люди будут использовать.

Andy Jassy 53:54

Но в то же время я думаю, что все молодые люди — и я должен сказать, что для нас это тоже актуально, у нас много людей, у нас есть культура письма, все используют ИИ для написания текстов — вы можете увидеть, что написано ИИ: это просто не совсем правильно, те части не были соединены вместе. И вы знаете, поэтому мой совет молодым людям — это также совет, который я даю своим детям.

Andy Jassy 54:18

Вы не можете избежать этого, вы знаете, вы также не можете надеяться, что это исчезнет. Это будет в вашей жизни, в каждом опыте, который вы пытаетесь использовать, в вашей работе, оказывать огромное влияние; и это позволит вам изобретать так, как мы раньше не могли. Поэтому вам действительно нужно понять это, вам нужно самообучаться, вам нужно активно использовать это. Вам нужно попробовать. Попробуйте сделать что-то, выходящее за пределы вашей зоны комфорта.

Andy Jassy 54:48

Мои двое детей не разработчики, но они, вы знаете, использовали ИИ для создания приложений. Рассматривайте это как фокус вашего дня и инструмент, который вы используете на работе. Но я не думаю, что это заменит критическое мышление и рассуждение. И я думаю, что для университетов это также актуально. Я во многом думаю о… Я приведу пример бизнес-школы. Вы получите три случая для анализа, вам нужно будет много читать, делать заметки, выяснять, в чем заключаются ключевые проблемы. Затем вы получите кучу вспомогательных материалов, и вам также нужно будет делать заметки по ним. Затем вам нужно будет объединить то, что, по вашему мнению, компания должна сделать. И вы знаете, часто бывает так, что куча людей вообще не делает эту работу — они не читают, не исследуют, не делают заметки. И все это ИИ может помочь вам решить, он может быстрее привести всех к этой более высокой точке.

Andy Jassy 55:52

Но я также должен сказать, что действительно соединить эти точки, эти фрагменты — независимо от того, нужно ли сформировать стратегию, идею, план, новый продукт или новый клиентский опыт — я не думаю, что ИИ сможет сделать это в большинстве случаев для большинства людей. Я не говорю, что это никогда не произойдет.

Andy Jassy 56:10

Я все еще считаю, что вам нужны человеческие суждения, креативность, изобретательность, дух эксперимента и способность думать о том, как все части соединяются вместе, чтобы в конечном итоге создать потрясающий опыт и бизнес. Поэтому я считаю, что вы должны использовать эти инструменты, они будут огромной поддержкой, но я все еще считаю, что критическое мышление и рассуждение будут очень важны во всем, что мы делаем. Мы близки к завершению. То, что вы делаете в бизнесе, — это как…

a16z 56:43

от спутниковых соединений до роботов, до медицины, так разнообразно. Я имею в виду, это амбиция невероятна. Подумайте о том, что этот бизнес начался с продажи книг в Интернете, а теперь он стал таким. Как вы смотрите на то, что, эм, связывает эти разные…

Andy Jassy 57:00

бизнес-линиями вместе? Или как вы определяете, какие бизнес-линии стоят того, чтобы инвестировать в них в течение нескольких лет? Или как вы гарантируете, что не будете слишком распыляться? Или как вы понимаете эту чрезвычайно широкую картину?

Andy Jassy 57:11

Ну, я бы сказал несколько вещей. Во-первых, я думаю, что мы находимся в трех крупнейших трансформациях за нашу жизнь — возможно, за всю историю: ИИ, робототехника и освоение космоса. Все они огромны и полностью изменят многие клиентские опыты, с которыми мы все столкнемся. И мы находимся в самом центре этих трех больших трансформаций.

Andy Jassy 57:40

Если вы посмотрите на то, что мы делаем в розничной торговле, и как мы используем роботов, что мы делаем в области ИИ — это включает как упрощение для внутренних и внешних создателей успешных ИИ-приложений и агентов, так и переосмысление всех наших потребительских опытов.

Andy Jassy 57:58

Если вы подумаете о Amazon Leo — мы строим низкоорбитальную спутниковую констелляцию для 500 миллионов семей по всему миру, которые еще не имеют широкополосного подключения — там происходит ряд невероятных трансформаций, и у нас есть возможность помочь клиентам использовать их, улучшая их жизнь. И то, как мы это делаем, помогает клиентам и приносит нам долгосрочный устойчивый бизнес. И, вы знаете, я думаю, что у нас есть возможность стать более актуальными для клиентов в большем количестве областей. Это еще не учитывает то, что мы делаем в области продуктов питания, в области автономных такси и медицины, а также, вы знаете, это.

Andy Jassy 58:47

Вы знаете, что касается нашей организационной структуры, в последние годы у нас часто были такие внутренние дебаты, и многие внешние люди задавали тот же вопрос: не слишком ли мы распыляемся? Я думаю, что это в некоторой степени зависит от того, как вы организуетесь и сколько вы готовы вложить. Потому что мы не позволяем одной и той же группе людей управлять несколькими бизнесами, мы организуемся в таком децентрализованном "однопоточном" формате. Пока у вас есть подходящие лидеры и подходящие создатели в этих командах, пока этот опыт достаточно велик, чтобы продвигать показатели роста, пока у вас есть дифференцированная идея в области, где сервис не очень хорош, у вас есть возможность одновременно преследовать много таких вещей — и мы делали это на протяжении долгого времени. Затем все сводится к тому, сколько вы готовы вложить.

Некоторые компании — что вполне понятно — скажут: мы просто должны делать свое дело, мы сосредоточимся на нашем основном бизнесе и будем его развивать. Кстати, это тоже может быть очень успешной стратегией. И мы также очень сосредоточены на том, чтобы продолжать развивать и укреплять наш существующий бизнес, я думаю, что мы довольно успешны и движемся с хорошей скоростью. Но есть так много других клиентских опытов, которые мы знаем, что клиенты действительно хотят, чтобы мы помогли решить, и мы можем это сделать — они помогут нашим клиентам и в долгосрочной перспективе изменят наш бизнес. Поэтому мы будем продолжать стремиться к этим целям. Это вдохновляющее завершение — бесконечные амбиции. Эндий, большое спасибо, что пришли на программу. Да, спасибо, что пригласили меня. Большое спасибо всем.