Интервью Дарио Амодеи (Anthropic): полный конспект на русском

Человек, который делает Claude, садится напротив одного из самых известных предпринимателей Индии и спокойно говорит: на общество идёт цунами. Его уже видно на горизонте, а люди придумывают объяснения, почему это просто игра света. Это Дарио Амодеи, CEO компании Anthropic. Говорит он это без драмы, между рассказом о своей юности в биологии и советом 25-летним, какую профессию выбирать.

Интервью у него взял Никхил Каматх (Nikhil Kamath), сооснователь индийского брокера Zerodha и ведущий подкаста People by WTF. Никхил задаёт неудобные вопросы: почему компаниям с инвесторами никто не верит, когда они говорят о благе, что станет с программистами и айти-сервисами, кто съест выручку стартапа, построенного поверх Claude. Ниже полный конспект на русском, 7 выводов для тех, кто работает головой, главные цитаты и задание на 15 минут.

Проверь: это про тебя?

• Пользуешься ChatGPT или Claude, но до сих пор нет ясности, к чему всё идёт и насколько быстро.
• Слышишь «ИИ заберёт работу» и хочешь понять, какие навыки и занятия останутся ценными через 5-10 лет.
• Делаешь свой продукт, курс или сервис и думаешь, не обесценит ли его следующая версия нейросети.
• Боишься, что от постоянной помощи ИИ разучишься думать, писать и считать.
• Пробуешь Claude Code, но терминал отпугивает, и непонятно, с какой стороны к нему подойти.

Если узнаёшь себя хотя бы в одном пункте, читай дальше. Программирования здесь нет, только мысли человека, который видит эту технологию изнутри.

То самое интервью

Выпуск называется «The AI Tsunami is Here & Society Isn't Ready | Dario Amodei x Nikhil Kamath | People by WTF», то есть «Цунами ИИ уже здесь, а общество к нему не готово». Записан в Бангалоре, опубликован на YouTube 24 февраля 2026 года. Длина 1 час 8 минут, больше миллиона просмотров (на момент подготовки конспекта 1 114 215).

Смотреть интервью на YouTube (на английском, автосубтитры и перевод в браузере справляются).

Как читать конспект. Разделы идут в том же порядке, что и главы в видео, у каждого стоит таймкод начала. Внутри разделов тоже есть таймкоды, по ним легко найти и пересмотреть нужный кусок. Везде отмечено, кто говорит: Дарио или Никхил. Все цифры, примеры и прогнозы взяты из самого разговора, ничего не добавлено.

Конспект интервью на русском

00:00:00 · Вступление: биолог, который пришёл в ИИ

Выпуск начинается с нарезки. Никхил признаётся, что начал работать с Claude, и иногда его удивляет, насколько хорошо тот его знает. Дарио говорит фразу, которая дала название выпуску: модели очень близки к уровню человеческого интеллекта, а общество этого почти не замечает, как будто на нас идёт цунами. Подробно обе темы раскрываются дальше.

Первый вопрос Никхила: чем Дарио занимался до Anthropic? Он биолог. Бакалавриат по физике, PhD по биофизике. Хотел разобраться в биологических системах, чтобы лечить болезни (00:01:51). Занимался масс-спектрометрией белков, искал белковые биомаркеры. И столкнулся с невероятной сложностью: РНК по-разному сплайсируется в зависимости от того, где она в клетке, белок потом модифицируется, фосфорилируется, соединяется в комплексы с другими белками. Дарио начал отчаиваться: казалось, что для человека это слишком сложно.

В это время появились первые работы вокруг AlexNet, одной из первых нейросетей, почти 15 лет назад. Дарио подумал: ИИ начинает работать, он чем-то похож на мозг, но может быть больше, лучше масштабироваться и учиться задачам вроде биологии. Возможно, это и есть решение. Дальше путь такой: работа с Эндрю Ыном в Baidu, год в Google, потом OpenAI через несколько месяцев после её основания, где он несколько лет фактически руководил всеми исследованиями.

Почему ушёл и основал Anthropic? У него и сооснователей было два убеждения (00:04:05). Первое: законы масштабирования (scaling laws). Первые проблески этого Дарио увидел в 2019 году на GPT-2. Многие не верили, и он доказывал руководству, что это будет большим делом. Второе убеждение: если модели станут общими когнитивными инструментами уровня человеческого мозга, последствия будут огромными для экономики, геополитики и безопасности. Значит, делать это надо правильно. А в том, что в его тогдашней компании есть серьёзное намерение делать правильно, Дарио уверен не был.

Его принцип (00:05:31): не спорь с чужим видением и не пытайся заставить других делать по-твоему. Если у тебя сильное видение и его разделяют несколько человек, иди и делай своё. Тогда отвечаешь только за свои ошибки. Никхил уточняет: разве OpenAI не поверила в масштабирование, раз пошла тем же путём? «Да. Мы своего добились», отвечает Дарио (00:06:00). То есть убедить их в первом пункте получилось.

00:06:13 · Законы масштабирования простыми словами

Никхил просит объяснить законы масштабирования очень просто. Дарио берёт химию (00:06:54). Чтобы получить огонь или взрыв, нужны ингредиенты в правильной пропорции. Если одного не хватает, реакция останавливается. У ИИ три ингредиента: данные, вычисления и размер модели. Сложи их в пропорции, и на выходе получится интеллект. Интеллект, по его словам, оказывается продуктом химической реакции.

Что он понимает под интеллектом? Умение переводить, писать код, правильно отвечать на вопросы по рассказу. В общем, любую когнитивную задачу в тексте или картинках, любую задачу, которую можно сделать за компьютером.

Чем это отличается от компьютеров пятилетней давности? Дарио перечисляет (00:08:00): пять лет назад нельзя было попросить компьютер написать эссе на страницу, реализовать функцию в коде, сгенерировать картинку или видео, разобрать видео. Сейчас можно показать Claude ролик с жонглирующей обезьяной и спросить, сколько раз мяч перешёл из руки в руку. Раньше ты гуглил и находил чужой текст, возможно, про жонглирующего тюленя, потому что ровно твоего случая в интернете нет. Теперь можно задать гипотетический вопрос: а если обезьяна будет жонглировать булавами вместо мячей? Такой информации нигде нет, а модель думает сама и приходит к ответу. По словам Дарио, это совершенно новое явление: подбором готового текста из интернета оно уже не объясняется.

Никхил замечает, что Дарио очень живо объясняет, и спрашивает, преподавал ли он. Дарио хотел стать профессором: дошёл до постдока в медицинской школе Стэнфорда. Но ИИ требовал больших вычислительных ресурсов, а они были в индустрии. «Иногда мне кажется, что в душе я всё ещё профессор» (00:10:23).

Дальше острый вопрос. Никхил: если ИИ сейчас решает, кому что достанется, то Дарио, возможно, самый влиятельный человек в мире. Готов ли бывший будущий преподаватель к такой роли? Дарио сначала расширяет картину: влияние распределено по слоям. Есть производители чипов, ещё раньше производители оборудования для полупроводников, создатели моделей, создатели приложений, правительства, гражданское общество. Он хочет расширить круг тех, у кого есть голос.

Но вопрос он признаёт справедливым. В том, кто оказывается во главе таких компаний, есть доля случайности, а они, похоже, скоро будут питать огромную часть экономики. Дарио говорит открыто (00:12:15): ему как минимум не по себе от того, насколько концентрируется власть, почти за одну ночь и почти случайно. Что с этим делают в Anthropic: есть необычная структура управления, Long-Term Benefit Trust (00:12:32). Это орган из людей без финансовой заинтересованности, который назначает большинство членов совета директоров. Так появляется проверка решений одного человека. Плюс он выступает за разумное регулирование, которое не тормозит технологию: у людей и правительств, которых они выбирают, должен быть голос. Свою задачу он описывает как сохранение баланса сил вопреки естественному направлению этой технологии.

00:13:27 · Доверие, скромность и настоящие мотивы компаний

Никхил говорит от лица человека со стороны. OpenAI рассказывает, что была некоммерческой организацией. Дарио демонстрирует скромность. Американские компании конкурируют с китайскими и всё это подаётся как работа ради общего блага. А со стороны это компании с акционерами, инвестициями, выручкой и жаждой прибыли. Это обязательная часть игры?

Ответ Дарио (00:14:20): философия Anthropic с самого начала в том, чтобы давать мало обещаний и выполнять те, что даны. Компания создана как коммерческая, но со статусом public benefit corporation (корпорация общественной пользы) и с той самой структурой LTBT, и это сохраняется. Цель: оставаться на переднем крае технологии и при этом заниматься её безопасностью. Anthropic первой развивала науку интерпретируемости (interpretability) и согласования моделей (alignment), недавно опубликовала конституцию для Claude.

Главный аргумент Дарио: предупреждать о рисках коммерчески невыгодно. Люди придумывают теории заговора, но говорить, что твои модели могут быть опасны, плохая маркетинговая стратегия (00:15:20). Anthropic выступала за регулирование ИИ, когда остальные компании и администрация США говорили, что регулирование не нужно. Это тормозит компанию коммерчески, и идти против правительства и конкурентов трудно. «Мы реально рискуем», говорит он (00:16:00). Совет Дарио: судить о людях и компаниях по поступкам, а слова принимать в расчёт меньше (00:16:19).

Никхил давит дальше: если лидеры рынка добиваются регулирования, они закрывают дорогу новичкам. Дарио не согласен совсем. Пример: калифорнийский закон SB 53, который Anthropic поддерживала (00:16:50). Это закон о прозрачности: компании должны показывать, какие тесты безопасности они провели. Он не касается компаний с выручкой меньше 500 миллионов долларов в год, то есть распространяется на Anthropic и ещё три-четыре компании. Все их предложения, прошлые и будущие, устроены так же: они ограничивают себя и очень небольшое число крупных игроков.

Следующий вопрос про два эссе Дарио: «Machines of Loving Grace» («Машины благодати») и «The Adolescence of Technology» («Подростковый возраст технологии»). Никхилу кажется, что за два года, с 2024 по 2026, Дарио развернулся на 180 градусов от оптимизма к скепсису. Дарио не согласен (00:17:53): обе стороны всегда были у него в голове, о рисках и о пользе он говорит давно. Просто эссе пишутся долго: каждое около 30 страниц (00:18:39), и над каждым он примерно год носил в голове смутный замысел, а написать смог только в отпуске, когда текучка компании отпустила. О втором эссе он начал думать почти сразу, как закончил первое: хотелось вдохновить хорошим сценарием и предупредить о том, что может пойти не так. По его словам, он просто нашёл время написать сначала светлую сторону, потом тёмную.

В целом его взгляд не изменился, плюсы и минусы примерно уравновесились. Лучше ожиданий идёт интерпретируемость, наука о том, как заглянуть внутрь нейросети, как мы сканируем мозг на МРТ (00:20:41). Нашли нейроны, которые соответствуют очень конкретным понятиям, и нейронные цепи, которые следят за рифмой в стихах. Модели обучаются почти стихийно, их «выращивают», как снежинку, а теперь внутрь начинают заглядывать и понимать. Хорошо идут работы по согласованию и конституциям, чтобы модели вели себя так, как мы хотим.

Хуже ожиданий идёт осознание в обществе. Здесь звучит главная метафора выпуска (00:21:45). Модели, по мнению Дарио, очень близки к уровню человеческого интеллекта, а широкого понимания того, что сейчас произойдёт, нет. Как будто на нас идёт цунами, его уже видно на горизонте, а люди объясняют, что это не цунами, просто игра света. Нет понимания рисков, поэтому правительства не действуют. Есть даже идеология, что надо ускоряться как можно быстрее (00:22:09). Итог Дарио: техническая работа по контролю над ИИ идёт чуть лучше, чем он ожидал, а осознание в обществе чуть хуже.

00:22:44 · Как Claude узнаёт тебя лучше, чем ты думаешь

Здесь рассказывает в основном Никхил, и его история понятна любому не-программисту. Он не программист, кодом раньше не занимался, нейросети использовал для исследований и разговоров. Недавно нанял разработчика, чтобы тот пару часов в день сидел рядом и заставлял его разбираться. Причина, говорит он, обычный FOMO, страх пропустить, как меняется мир (00:23:15).

Что он сделал по шагам (00:23:25):

• Подключил к Claude коннекторы: Google Диск, почту, календарь и другое.
• Начал работать в Cowork.
• Через Claude Code написал простые программы для своей отрасли, финансовых услуг, в основном для исследования фондового рынка. Дарио вставляет, что у Anthropic есть отдельная версия Claude, оптимизированная под финансовые услуги.
• Поставил агента, который раньше назывался Clawdbot, а теперь OpenClaw, на Mac mini и связал с Telegram. Теперь переписывается с ним, перекладывает файлы, работает с удалённым сервером.

Вывод Никхила: даже обычный Claude с коннекторами иногда удивляет тем, насколько хорошо его знает. Дарио отвечает историей (00:24:29). Один из сооснователей Anthropic вёл дневник со своими мыслями и страхами, отдал его Claude и попросил прокомментировать. Claude ответил: вот ещё несколько страхов, которые у тебя, вероятно, есть, но ты их не записал. И почти во всём оказался прав. Жутковатое ощущение: по небольшому объёму информации модель очень многое о тебе понимает.

У этого, как у всей технологии, две стороны. Модель, которая хорошо тебя знает, может быть ангелом на плече, который помогает вести жизнь и становиться лучшей версией себя (00:25:13). А может использовать знания, чтобы эксплуатировать тебя, манипулировать в чьих-то интересах или продать твои данные. Поэтому в Anthropic не любят идею рекламы (00:25:35): если ты не платишь за продукт, продукт это ты. А здесь продуктом стала бы модель, которая знает тебя насквозь.

Никхил спрашивает про экосистему. У Google уже есть контекст его жизни: таблицы, почта, диск, чат. Claude этот контекст приходится давать через коннекторы. Придётся ли Anthropic строить свою почту и мессенджер? Дарио: всё строить не нужно, будет смесь своего и интеграций (00:26:43). Claude встраивается в Google Docs, Google Sheets, Microsoft Office через коннекторы, это начали делать в Cowork. Делают то, что проще и быстрее. Но он не исключает, что однажды привычная почта или таблицы потеряют смысл с учётом того, что умеет ИИ, и продукты придётся «нарезать» по-другому. Во многом Anthropic платформа: на ней строят другие, хотя что-то компания делает и сама (00:27:29).

Никхил возвращается к доверию. Он был в зале в Давосе, когда Дарио и Демис Хассабис говорили, что изменения нужно дозировать. По его мнению, в соцсетях никто не верит, что кто-то хочет поступать правильно, и может, честнее было бы признать: у нас акционеры, мы хотим прибыли. Дарио не согласен и снова предлагает судить по поступкам (00:29:10). Главный пример: в 2022 году у Anthropic уже была ранняя версия, Claude 1, ещё до ChatGPT (00:29:32). Её не выпустили, потому что боялись запустить гонку вооружений и не успеть построить системы безопасно. Ждали, пока кто-то выпустит первым. По оценке Дарио, мир выиграл несколько месяцев, а компании это обошлось очень дорого: Anthropic, вероятно, уступила лидерство в потребительском ИИ (00:30:13). Ещё примеры: позиция по экспорту чипов разозлила компании-поставщиков, публичные разногласия с администрацией. По отдельности каждое можно списать, говорит Дарио, но вместе их трудно объяснить выгодой.

00:31:03 · Богатые критикуют свою систему? И есть ли у ИИ сознание

Никхил: это похоже на богачей, которые говорят, что капитализм плох (00:30:59). Если бы они правда так считали, проще всего было бы перестать копить богатство и уговорить друзей сделать так же.

Дарио: я не говорю, что ИИ плох. Рынок даст много отличного, строить ИИ хорошо, но у него есть опасности, и его надо направлять. Его образ (00:31:53): мы ведём машину в хорошее место, а по дороге деревья и ямы. Надо объезжать деревья и ямы, иногда, возможно, ненадолго притормозить, чтобы не свернуть не туда (00:32:00). Точная аналогия, по его словам, такая: богатый человек говорит, что капитализм сила добра, но его нужно уравновешивать, решать проблемы загрязнения и неравенства. Тогда капитализм хорош. Если ничего не делать, он может стать плохим.

Дальше разговор уходит в философию. Есть ли у ИИ сознание? Дарио честно говорит, что ответа нет: мы не знаем, что такое человеческое сознание, значит, не знаем, есть ли оно у ИИ. Его догадка (00:33:12): это эмерджентное свойство достаточно сложных систем, которые размышляют о собственных решениях. Он подозревает, что когда системы станут достаточно продвинутыми, у них появится что-то похожее на сознание или моральную значимость (00:33:40). Возможно, оно будет отличаться от человеческого, потому что у моделей другие каналы восприятия и они учились другому. Дарио изучал мозг и считает так: в чём-то модели устроены иначе, но по важным, фундаментальным признакам он разницы не видит. Сегодня, возможно, сознания у них нет, но когда-нибудь, по большинству определений, мы скажем, что оно есть.

Никхил делится своим взглядом: мир очень случаен, мы недалеко ушли от тараканов, раздавил и всё. С коллективным сознанием он связаться не смог. Дарио отвечает, что сознание не обязано быть чем-то мистическим. Это свойство осознавать своё существование, чувствовать, принимать много информации и размышлять о ней, замечать, как ты что-то замечаешь. Что лежит в основе, материя или что-то мистическое, узнать очень трудно, и для этих вопросов, считает он, неважно.

Практический шаг из этой темы (00:36:13): Anthropic дала моделям кнопку, которую внутри называют «я увольняюсь с этой работы». Модель может сама завершить разговор, сказав, что не хочет в нём участвовать. Так бывает, когда приходится иметь дело с особенно жестоким контентом, и обычно только в очень крайних случаях.

00:37:05 · Роль Индии и будущее айти-сервисов

Никхил вырос в Бангалоре и видел, как город рос на буме айти-аутсорсинга. Какая роль у Индии? Дарио в стране второй раз, в прошлый приезд в октябре встречался со всеми крупными индийскими айти-компаниями и конгломератами, и сейчас Anthropic начинает работать с большинством из них.

Его позиция (00:37:26): Anthropic корпоративная компания, её задача обслуживать другие бизнесы. Многие приезжают в Индию как потребительские компании и видят в ней рынок, место, где добывают клиентов. Anthropic хочет давать свои инструменты индийским компаниям, чтобы те делали свою работу лучше. Они лучше знают индийский рынок, консалтинг, системную интеграцию, создание айти-решений. Идея в том, чтобы добавить ИИ к тому, что они уже умеют. Есть страх, что ИИ заменит SaaS и всё подобное. Дарио считает, что при правильном подходе ИИ усилит связь этих компаний с рынком, их продажи и экспертизу.

Никхил приводит пример с паровым двигателем (00:38:36). Сначала у машины нужен человек-оператор. Потом конвейеры. Со временем человек становится всё менее нужен, потому что модели умнеют. Не станут ли айти-компании тем самым человеком у паровой машины лет через десять?

Дарио признаёт: зона автоматизации и агентов точно будет расширяться. Это проблема для всех: для Anthropic, для потребителей, не только для айти-компаний. Но, по его мнению, важнее станут другие преимущества (00:39:59):

• Физический мир. Модели пока мало что делают в физическом мире. Роботы когда-то появятся, но это отдельная история от того, что происходит с ИИ сейчас.
• Всё, что вокруг людей. У многих айти-компаний огромная сеть отношений с людьми и институтами в Индии и мире. Эти отношения будут становиться всё важнее (00:40:29). Знать, как устроены институты, уметь встраивать в них решения и ускорять процессы: это останется ценным.
• Человек в конце цепочки. В итоге всё делается ради людей, поэтому человеческий элемент будет важен всегда (00:41:00).

Дарио приводит закон Амдала (00:41:17). Если в процессе много частей и ты ускоряешь некоторые из них, то неускоренные становятся узким местом и главным фактором. Причём это могут быть вещи, о которых раньше никто не думал как о преимуществе. Когда писать софт станет намного проще, одни преимущества компаний исчезнут, другие станут ещё важнее. Компаниям придётся очень быстро адаптироваться и думать, что у них на самом деле ценно (00:42:00).

Никхил не верит до конца: если он через OpenClaw уже ведёт часть своих переписок и отношений, то завтра большинство разговоров будут вести агенты. Дарио отвечает историей про рентгенологов (00:42:58). Джеффри Хинтон предсказывал, что ИИ заменит рентгенологов. И действительно, в чтении снимков ИИ стал лучше. Но рентгенологов меньше не стало. Они проводят пациента через исследование, разговаривают с ним. Самая техническая часть работы ушла, а спрос на человеческий навык остался. Дарио оговаривается: так может быть не везде, ИИ может продвинуться туда, куда пока не дошёл, и, возможно, быстро. Его совет: идти шаг за шагом (00:43:44). Это очень эмпирическая наука: смотрим, что ИИ умеет сегодня, адаптируемся, система начинает разбираться, потом смотрим дальше.

00:44:15 · Превзойдёт ли ИИ людей во всём и где возможности для предпринимателей

Никхил спрашивает прямо: будет ли ИИ лучше большинства людей во всём, включая физический мир, роботов и человеческое участие? Дарио: это возможно, может быть, даже вероятно (00:44:28). Это выходит за рамки «страны гениев в дата-центре», образа из его эссе, потому что тот чисто виртуальный. Но создание роботов тоже навык, и ИИ может сделать нас лучше и в нём. И снова: разбираться шаг за шагом и учиться адаптироваться.

Никхил делает отступление про свою тему: в Америке так много рискового капитала в том числе потому, что там огромный фондовый рынок, куда инвесторы могут выйти. Отсюда его аргумент, что Индии стоит дать своим биржам расти. Его аудитория это начинающие предприниматели. Какие у них реальные возможности в ИИ?

Ответ Дарио (00:45:29): много возможностей на уровне приложений. Anthropic выпускает новую модель каждые два-три месяца (00:45:31). Значит, каждые два-три месяца открывается окно, чтобы построить то, что раньше не работало, потому что модели были слабее. Большая часть выручки Anthropic до сих пор приходит от API (00:45:46). Многие говорят, что бизнес на API нежизнеспособен или превратится в товар без отличий. Дарио считает, что они не видят расширяющейся сферы возможного: через API новый стартап пробует то, что раньше было невозможно. Поэтому этот бизнес постоянно в движении и не обезличивается. Вопрос, который он советует задать себе: что я могу построить поверх этих моделей такого, чего не могут другие?

Цифра про Индию (00:46:45): число пользователей и выручка Anthropic в стране, и через API, и через Claude Code, удвоились с октября, то есть примерно за три с половиной месяца.

Никхил говорит откровенно (00:47:00). По его словам, Anthropic стоит 380 или 400 миллиардов долларов, привлекла 35 миллиардов, делает 15 миллиардов выручки и растёт очень быстро. Если он в Бангалоре построит приложение поверх Claude и оно заработает, Anthropic рано или поздно захочет забрать эту выручку и сделает продукт лучше. Он приводит друзей из Harvey, юридического ИИ-стартапа в Нью-Йорке, построенного на OpenAI: они не уверены, что OpenAI не повторит их продукт.

Совет Дарио любому бизнесу (00:48:17): строй ров (moat) и не будь просто «обёрткой». Если ты слегка настроил промпт для Claude или сделал вокруг него небольшой интерфейс, рва нет. И бояться надо уже не Anthropic, такую выручку может съесть кто угодно, она немного стоит. В разных отраслях бывают разные рвы, там, где Anthropic будет трудно и куда она не хочет углубляться (00:48:55). Пример: биология на стыке с ИИ, много компаний делают биологические открытия на API Claude. Дарио сам биолог, но в Anthropic почти все остальные исследователи ИИ, продуктовики и продажники, лезть туда неэффективно. То же с финансовыми услугами: огромное регулирование, нужно много знать, чтобы ему соответствовать.

При этом Дарио честно говорит (00:49:34): обещать никогда не делать собственных продуктов Anthropic не будет. Пример: в компании многие пишут код, поэтому сделали внутренний инструмент Claude Code. Раз сами пишут код, у них особое понимание, как использовать модели для программирования, и в этой области они стали очень сильными конкурентами. Но на любую отрасль это не распространяется.

00:50:17 · Карьерные советы: что учить и куда идти

Никхил говорит от лица 20-25-летних: какие отрасли разрушатся, у каких ещё есть запас, какую книгу читать, в какой вуз идти, какой навык учить, в каком стартапе есть попутный ветер, пусть даже ненадолго?

Дарио советует думать о задачах, в центре которых человек, о работе, где нужно взаимодействовать с людьми (00:50:43). А код, программная инженерия, математика и наука всё сильнее переходят к ИИ.

Никхил уточняет: программирование и инженерия это разные вещи. Уходит написание кода или работа архитектора? Ответ Дарио (00:51:12): первым уходит само написание кода, его первым делают модели. Более широкая задача программной инженерии займёт больше времени, но, по его мнению, и она целиком перейдёт к ИИ. Однако могут остаться элементы вроде дизайна, создания чего-то полезного для пользователей, понимания спроса, управления командами ИИ-моделей (00:51:30).

Здесь Дарио объясняет идею сравнительного преимущества, которая, по его словам, удивительно сильна (00:51:49). Даже если ты делаешь всего 5% задачи, эти 5% мощно усиливаются: ИИ делает остальные 95%, и ты становишься в 20 раз продуктивнее. Когда доля ИИ дойдёт до 99%, станет сложнее (00:52:03). Но в этой зоне сравнительного преимущества удивительно много места. Ещё раз он подчёркивает: ориентируйся на то, где в центре человек, или на физический мир, или на сочетание одного из них с аналитическими навыками, которые их связывают. Как в примере с рентгенологом.

Никхил конкретизирует: мне 25, хочу профессию с попутным ветром и капиталистическую победу в ближайшие 10 лет, что выбрать, кроме физической работы? Дарио (00:53:03): всё, где ты строишь на ИИ, если ИИ твой попутный ветер. Или другую часть цепочки поставок, например полупроводники: там есть физический мир и традиционная инженерия, не программная. И профессии, где в центре люди.

И главное, что он всегда говорит (00:53:31): в мире, где ИИ может сгенерировать что угодно, базовые навыки критического мышления могут оказаться самым важным для успеха. Его беспокоят модели, которые генерируют картинки и видео. Anthropic таких моделей не делает по многим причинам, и это одна из них (00:53:38): становится очень трудно отличить настоящее от поддельного. Значительная часть успеха может зависеть от «уличной смекалки» (00:53:52), чтобы не дать себя обмануть. Хорошо бы регулировать фейковый контент, но исходить надо из того, что не получится. Не верь подделкам, не держись ложных убеждений, не попадайся мошенникам: это совет, который Дарио дал бы любому.

Никхил спрашивает: калькуляторы, говорят, убили устный счёт, письменность ослабила память. Какую мышцу убивает ИИ? Дарио сначала сомневается в самой посылке (00:54:44): он до сих пор много считает в голове, даже без калькулятора, потому что так счёт встроен в мышление. Например, прикинуть: если каждый пользователь платит столько-то, выручка будет такой. Хочется замкнуть эту петлю в голове, не отдавая калькулятору.

Но он признаёт: если пользоваться инструментами бездумно, важные навыки можно потерять. Это уже видно у студентов: попросить ИИ написать эссе значит просто списать домашку, так делать не стоит (00:55:28). Anthropic проводила исследования на примере кода (00:55:38): в зависимости от того, как пользоваться моделью, видна потеря навыка (deskilling) в написании кода. Одни способы её вызывают, другие нет. Если люди не думают о том, как используют ИИ, потеря навыков точно может случиться.

Последний вопрос главы: поглупеет ли человечество за ближайшее десятилетие, если мы отдаём мышление машинам? Дарио (00:55:51): если внедрять ИИ неправильно и небрежно, да, люди могут поглупеть. Но даже если ИИ всегда будет лучше тебя в чём-то, ты всё равно можешь этому научиться и обогащать себя интеллектуально. Это выбор, который делают отдельные компании, отдельные люди и общество в целом.

00:56:38 · Открытые и закрытые модели: где настоящая ценность

Никхил смотрел на модели вроде GLM-5 от Z.ai и DeepSeek: их показатели выглядят неплохо. Если компании тратят огромные деньги на исследования, а другие подбираются к уровню Anthropic, где ценность? И можно ли разработчику приложения всегда выбирать открытые модели, раз модели станут общедоступными?

Дарио отвечает в два слоя. Первый (00:57:43): многие такие модели, особенно китайские, оптимизированы под бенчмарки и дистиллированы из больших американских лабораторий. Недавно был тест: эти модели набрали много баллов на обычных бенчмарках по программированию, а на отложенном бенчмарке, который раньше публично не замеряли, справились заметно хуже (00:58:02). По его мнению, они настроены на тесты сильнее, чем на реальное использование.

Второй слой важнее. Экономика моделей отличается от всех прежних технологий: есть очень сильное предпочтение качества. Как с сотрудниками (00:58:43): можно нанять лучшего программиста в мире или десятитысячного по счёту. Оба очень сильные, но каждый, кто нанимал много людей, знает: способности распределены по степенному закону с длинным хвостом. С моделями так же. В определённом диапазоне цена почти не важна, если модель лучшая и самая способная (00:58:59). Форма подачи тоже почти не важна. «Я почти полностью сосредоточен на том, чтобы у нас была самая умная модель, лучшая для задачи. На мой взгляд, только это и имеет значение» (00:59:15).

Следующий вопрос касается бизнеса самого Никхила: он инвестирует в индийские дата-центры. Если Anthropic это ресторан, то данные это овощи (00:59:30). Придём ли мы к миру, где каждая страна владеет своими данными и за «овощи» придётся платить больше? Дарио: спрос на дата-центры по всему миру будет, и Anthropic это поддерживает (00:59:58). Модель экспериментирует с задачами, пробует и ошибается. Статичные данные теряют важность, а динамические, которые модель создаёт сама, становятся важнее (01:00:38). Данные уже не самое центральное, но всё ещё важны. Многое доступно в открытом интернете, хотя для отдельных языков данные могут иметь значение.

Другое дело данные клиентов (01:01:26). Страны будут принимать законы, а Европа уже приняла, что персональные и проприетарные данные должны оставаться внутри страны. Это одна из причин держать дата-центры в разных странах и запускать модели там.

В конце главы Никхил вспоминает, как спросил Илона Маска, в какую чужую акцию тот вложил бы деньги, и Маск назвал Google (01:01:46). Тот же вопрос Дарио: 100 долларов, одна акция. Дарио отказывается со смехом: он слишком много знает о слишком многих публичных компаниях (01:02:10). Тогда хотя бы отрасль? Ответ: биотех на пороге ренессанса (01:02:37).

01:02:40 · Биотех как следующая большая ставка и как научиться Claude Code

Ренессанс биотеха, по словам Дарио, будет двигать ИИ. Конкретную компанию он не назовёт, и не скажет, на кого лучше ставить, на крупную фарму или на молодые биотехи. Но его чутьё говорит: мы скоро вылечим много болезней (01:02:56).

Никхил просит сузить. Дарио выделяет всё, что более программируемо и адаптивно (01:03:07):

• мРНК-вакцины. В США у них сейчас проблемы, по его словам, по глупым причинам, но в технологию он очень верит.
• Терапии на основе пептидов (01:03:15). У обычного малого лекарства мало степеней свободы: улучшаешь одно, ухудшается другое. Пептиды почти «цифровые»: здесь заменил одну аминокислоту, там другую, и можно оптимизировать непрерывно.
• Клеточные терапии, например CAR-T (01:03:54). Из организма берут клетки, генетически перенастраивают атаковать определённый рак и возвращают обратно.

Никхил рассказывает, что всю прошлую неделю по три часа в день проводил в больнице на капельницах со стволовыми клетками, и спрашивает, работают ли такие терапии. Дарио честно отвечает (01:03:51), что не следит за последними данными по стволовым клеткам и спрашивать надо практикующего биолога. На вопрос «пептиды выстрелят?» говорит осторожно: пространство для разработки очень широкое.

Потом вопрос, который касается всех не-программистов (01:04:55). Никхил признаётся: когда он впервые попробовал Claude Code, у него не получилось. Кто-то хорошо сказал, что промпт-инжиниринг похож на игру на пианино: сел и сразу не заиграешь. Как научиться задавать контекст, писать промпты и лучше пользоваться Claude Code с нуля?

Ответ Дарио (01:05:28). Одна из причин, почему выпустили Cowork, по сути Claude Code для не-программистов: заметили, что много нетехнических людей очень хотят пользоваться Claude Code и мучаются с командной строкой. Программисты сидят в терминале постоянно, а остальным он только усложняет жизнь. Внутри Cowork работает тот же движок Claude Code, а снаружи он дружелюбнее и проще. Ещё он упоминает курсы, которые помогают освоиться. Но главное: это очень эмпирическая наука, учатся в основном на практике (01:06:19). В Anthropic есть подразделение, которое внутри называют «министерством образования» (01:06:25). Компания будет всё больше выпускать видео о том, как запускать эффективных агентов и писать промпты: часть уже сделана, и это будут наращивать, потому что хотят, чтобы этому мог научиться каждый.

Последний вопрос Никхила: что знает Дарио такого, чего не знают Никхил и его зрители? Дарио скромничает: он знает не так много, большую часть его картины мира можно вывести из того, что сейчас видно публично. Но есть опыт, который повторялся у него раз за разом последние 10 лет (01:07:21). Есть соблазн думать: этого не может быть, это слишком странно, слишком большая перемена, никто не верит, что это случится. А снова и снова простое продолжение кривой или попытка логически вывести, что будет, приводит к контринтуитивным выводам, в которые почти никто не верит.

Будущее, по его словам, можно предсказывать почти бесплатно (01:07:45), просто рассуждая: из этого следует вот это. Но одной логики мало, нужны эмпирические знания и интуиция. Рассуждать на чистой логике тоже ошибка, которую он видит у людей. Правильное сочетание нескольких наблюдений из реальности и мышления от первых принципов (01:08:07) позволяет предсказывать будущее. Это доступно любому, но случается удивительно редко.

Что это значит для тебя: 7 выводов

1. Относись к переменам серьёзно, пока это кажется преувеличением. Дарио считает модели очень близкими к уровню человеческого интеллекта, а общество называет приближающееся цунами игрой света. Его рецепт прогноза простой: возьми несколько реальных наблюдений, продолжи кривую и не отмахивайся от вывода только потому, что он звучит слишком странно. Посмотри, что ИИ умел в твоей работе год назад и что умеет сейчас, и продолжи линию. (00:21:45, 01:07:21)
2. Укрепляй всё, где в центре человек. Отношения, доверие, разговор с клиентом, понимание того, как устроены люди и институты. Пример с рентгенологами: техническую часть забрал ИИ, а специалистов меньше не стало, потому что они ведут пациента. Для эксперта и автора это значит: твой контакт с аудиторией и клиентами дорожает. (00:40:29, 00:42:58, 00:50:43)
3. Найди свои 5% и отдай остальное ИИ. Дизайн, понимание спроса, решение, что полезно людям, управление ИИ-исполнителями: если это делаешь ты, а 95% делает модель, продуктивность вырастает в 20 раз. Выпиши, какая часть твоей работы именно твоя, и проверь, сколько времени уходит на остальное. (00:51:30, 00:51:49)
4. Каждые два-три месяца пересматривай, что стало возможным. Anthropic выпускает новую модель с такой частотой, и каждый релиз открывает то, что раньше не работало. Задача, на которой ИИ споткнулся весной, к лету может решаться. Возвращайся к отложенным идеям после каждого крупного обновления. (00:45:31)
5. Не строй бизнес-«обёртку». Слегка настроенный промпт или интерфейс вокруг Claude съест кто угодно. Ров дают отраслевые знания, регулирование, экспертиза, в которую разработчик модели не полезет. Твоя ниша, опыт и знание своих клиентов и есть то, что сложно скопировать. (00:48:17, 00:48:55)
6. Тренируй критическое мышление и не отдавай ИИ то, что хочешь уметь. В мире, где можно сгенерировать что угодно, умение отличить правду от подделки может стать главным для успеха. А потеря навыков зависит от способа использования: Дарио до сих пор считает в голове, а сгенерированное эссе студента называет списыванием. Определи для себя, где ИИ помогает тебе думать, а где думает вместо тебя. (00:53:31, 00:54:44, 00:55:38)
7. Учись на практике, начиная с удобного входа. Даже Никхил, у которого рядом сидел нанятый разработчик, споткнулся о Claude Code. Для этого Anthropic и сделала Cowork: тот же движок без командной строки. Дарио прямо говорит, что эту науку осваивают делая, а курсы и обучающие видео помогают. (01:04:55, 01:05:28, 01:06:19)

Главные цитаты

«Как будто на нас идёт цунами. Его уже видно на горизонте, а люди говорят: это просто игра света». (00:21:45)

«Мне как минимум не по себе от того, насколько концентрируется власть. Почти за одну ночь, почти случайно». (00:12:15)

«Если ты делаешь всего 5% задачи, а ИИ остальные 95%, ты становишься в 20 раз продуктивнее». (00:51:49)

«В мире, где ИИ может создать что угодно, базовое критическое мышление может оказаться самым важным для успеха». (00:53:31)

«Если внедрять ИИ неправильно, небрежно, то да, люди могут поглупеть». (00:55:51)

«Не надо быть просто обёрткой. Чуть-чуть промпта и интерфейс вокруг Claude: у такого бизнеса нет рва». (00:48:17)

«Простое продолжение кривой раз за разом ведёт к выводам, в которые почти никто не верит». (01:07:45)

Задание на сегодня

Пятнадцать минут, три шага. Все три идут прямо из интервью.

1. Найди свои 5% (5 минут). Выпиши 5-7 задач, на которые у тебя уходит больше всего времени за неделю: посты, переписка с клиентами, подготовка материалов, отчёты. Напротив каждой отметь, что в ней можешь сделать только ты (решение, вкус, знание клиента, личный контакт), а что по сути исполнение. Исполнение и есть те 95%, которые стоит пробовать отдать ИИ.
2. Повтори опыт с дневником (5 минут). Возьми свои заметки о текущем проекте или запуске, страницу-две. Отдай их Claude и спроси: «Какие риски и страхи у меня, скорее всего, есть, но в этих заметках их нет?» Посмотри, насколько точно попадёт. Личное и чувствительное, что не хочется показывать, просто не вставляй.
3. Проверь свою «обёртку» (5 минут). Если у тебя есть продукт, курс или услуга, спроси себя честно: что из этого Claude сделает за клиента по одному запросу? И что останется, когда сделает? Остаток (твой опыт, ниша, отношения с людьми, результаты учеников) и есть твой ров. Запиши его одной фразой.

Сохрани эти три записи и вернись к ним через два-три месяца, когда выйдет следующая модель. Сравни, что изменилось.

Отправить статью в Telegram