0:21 Те AI-тренды, которые сейчас в соцсетях за последние 9 месяцев, они все были созданы в Хикслде. Там Уил Смит постил на Хикс видосы. Снопдог много видосов сделал. Мадонна, по-моему, вас тоже. >> Да, Мадонна из LA. Топовые артисты постоянно нам пишут прямо в Instagram. Хотим колабу, хотим что-то сделать. И они такие: "Мы сейчас приедем, давайте встретимся". А мы там из Алботы. У нас 3 ночи просто сидим из офиса. Компания растёт очень быстро, минимум на 50% в месяц. Но некоторые месяцы были и 100, и 150%. >> Да. Ну и скорости у вас, эти хочу сказать несколько шокирует. по оценке больше миллиарда долларов по оценке юникор >> не страшновато >> из-за того что был очень молодой я был супер амбициозный и я думал что я сейчас просто сам в соло создам вот так хиксл
1:09 появился Так. Привет, друзья. Много ли вы знаете компаний, которые смогли стать единорогом всего за 2 года? А вырастили выручку за 9 месяцев до 100 млн долларов. Сегодня у меня в гостях герой, который строит именно такую компанию. Она называется Хиксфилд. Его зовут Ерзад Дулат. Это первый герой нашей программы из Казахстана. А компания эта занимается
1:55 видео, и она уже завирусилась в соцсетях Мадонны, Уила Смита и многих других. Конечно же, это компания из области искусственного интеллекта. А Ерзат- один из, ну, в общем, людей, которые изучают это явление очень глубоко и давно. В общем, сегодня будет очень много инсайтов. Скорее, скорее смотреть. Поехали. Так, ну давай покажем, на что Хиксфилд способен вот прямо сейчас. Так, ну, всё видели. Надеюсь, это заверусится в ТикТоке. Вот. Ерзад, спасибо тебе большое, что ты приехал к нам. >> Я хочу, чтобы ты сам рассказал в двух
2:43 словах, что делает HкField. >> HiField - это компания, которая занимается генерацией видео в своей основе. Основной, да, продук HighfildлдаD - это дать инструменты для людей генерировать видео с помощью AI. Так как если раньше, чтобы снимать видео, нужно было идти в продакшн, строить студии, ходить с камерами, всё это выстраивать, то сейчас а создание видео переходит в компьютер. Теперь можно просто сидя за компьютером, а создавать видео. Сейчас это в основном короткий формат, но уже на том же Хиксилде работают команды, а которые создают уже более длинные форматы. И есть примеры того, что уже делается профессиональная реклама. Никто не знает то, что это AI реклама, а потому что сейчас в индустрии чуть-чуть тоже есть
3:30 хейт вокруг AI, поэтому, но уже есть действительно там реально профессиональные рекламы, которые крутятся, и большая часть рекламы сгенерирована в AI, но это не афишируется. Вот. >> То есть обычный человек не может определить, что это AI сгенерированный ролик. >> Да. Да. Особенно, если это там VFX, то есть какой-то тяжёлый постпродакш. В основном вот в коммерческой рекламе принято делать, а, много различных там, vifix эффектов. Сейчас AI очень качественно это заменяет. Какие-то сложные там камеры техники, когда нужно там камеру к машине прицепить, ну, какие-то сложные инструменты с камерой, то операторы профессиональные уже понимают то, что зачем там строить сложную конструкцию, когда можно в
4:15 Хиксфилде просто сгенерировать там за пару минут. Это будет сильно дешевле и быстрее. Ну вот когда я общался с профессиональными операторами, часто у них есть страх то, что если они скажут, как они это сделали, даже продакшн, который заказывает, будет недоволен. И есть люди, которые скрывают, говорят, что они реально пошли там, отстроили, сняли. А в действительности это я и generated. Там это могут быть какие-то 7 секунд, но они их очень дорого снять. То есть это надо прямо, к примеру, камера грип к машине прицепить камеру. Это один день съёмочного дня и это чтобы получить эти 7 секунд. Да. А это ещё очень дорого, >> да? А можно сгенерировать и эти 7 секунд никто и даже не поймёт то, что это AI generated. >> А это по подписке как бы история. >> Да, конечно. Подписочная модель. >> Сколько стоит?
5:00 >> У нас есть несколько планов. То есть есть дешёвая подписка за 9 долларов. Ей в основном пользуются те, кто для фана, для энтертеймента использует AI. Есть а профессиональные подписки. Они стоят порядка 100 долларов, когда это уже профессионалы используют. Там очень много инструментов есть, много токенов входит в подписку, потому что, да, как и в LLM, нужно тратить токены, чтобы генерировать видео. Как бы юзеры - это профессионалы или люди, которые просто развлекаются? Фишка Хикслда, что мы очень сильно трендимся в соцсетях и у нас очень много пользуется для энтертеймента, то есть это всякие школьники, а там молодые люди, но при этом ахикс изначально это просюмерская тула, то есть для профессионалов и >> проюмер, то есть professionalю
5:48 consumer, да, это тоже такой термин, который очень популярен сейчас стал в GENI, но adoption происходит быстрее на уровне индивидуальных людей. То есть какой-то там графдизайнер или какой-то сэмэмэмщик уже начинает использовать, >> да, он по сути профиг, он в своей работе использует, но бизнесы ещё не успели, то есть они более инерционные, поэтому а сейчас большой пласт AI стартапов, которые быстро растут. Вот последние там Gam Ai, например, делает презентации. >> Да, я пользуюсь, кстати. Ой, она даже там, >> да, и у Гаммы тоже просимеры. То есть, а основная часть клиентов - это ещё не бизнесы, не enterprise, а люди, которые хотят наиболее эффективно своё время тратить, запустить свою продуктивность. И вот они как раз являются просюмерами. И это вот когда мы там пичим VC, а
6:34 всегда, да, спрашивают: "Сколько у вас просюмеров? А какое поведение у просюмеров? >> Сколько у вас просюмеров? >> У нас просюмеров порядка 60%. Это основная наша аудитория, которая рекурентно нам приносит ревеню. То есть виральный в соцсетях - это больше для нас маркетинг. огромные спайки, когда приходят школьники, что-то там генерирую генерируют это в ТикТоке трендится. Вот один из больших трендов летом у нас был такая камера налетает на землю и весь Instagram был этим заполнен. Все там топовые европейские футбольные клубы делали этот эффект с официальных аккаунтов. Златан Ибрагимович с официального аккаунта делал этот эффект. Это тоже сила Хикселда, что мы вот хакнули по сути все AI-тренды, которые сейчас в соцсетях были за последние, наверное, за последние там 9 месяцев,
7:19 они все были созданы в Хикслде. Как бы мы сами их придумали, мы их задистрибьютили, сотни миллионов людей по всему миру этим пользовались. TikTok Мета пытались тоже повторить наш успех. Они свои тренды пытались сделать, но у них вообще даже близко не получилось ни один тренд создать. Все тренды были созданы вот в Хикс. Они с маркетингом как бы вот так завирали не получилось у >> Да, у менты и у ТикТока не получилось. То есть если Да, если посмотреть самые вот популярные за последние 9 месяцев ИI тренды, и в основном эти тренды используют для хуков. То есть хук - это самое важное урилса. Когда вы смотрите в Инстаграме или ставите ленту, очень важно вам первые 2 секунды там заострить внимание пользователя, чтобы он досмотрел это видео. Вот за последние 9 месяцев все поняли, что AI хуки реально
8:04 работают, их достаточно ещё дёшево сделать. То есть, если до этого снять там налетающая камера на землю и потом перехо плавный переход уже в это уже реальное видео, там человек, например, что-то рассказывает, продаёт, но вот вот вот эта штука, когда камера летит, это хук. Такое раньше сделать, это ну стоило порядка там нескольких тысяч долларов. А VFX там специалисты это делали VII это очень, ну, дёшево стоит. Поэтому вот AI хуки, они начали сильно трендиться, и они вот все в Хиксилде были. У нас есть очень классная креативная команда, которая прямо придумывают эти хуки. Мы >> А, то есть такие сидят ээ креаторы, >> да? >> Отдел креаторов, >> да? Да. У нас прямо он большой, топовый отдел просто креативных ребят, которые придумывают эти хуки. Потом они передают ML команде, это машиine learningг
8:50 специалисты, которые уже эти хуки воплощают в жизнь, а тренируют нейронку, чтобы эти она могла это генерировать. Очень много, да, было трендов. Может, тоже кто в ТикТоке сидит, наверное, видел тренд, а, когда камера в глаз залетает, да, в Инстаграме это камера со спутника налетает сейчас. А вот популярный тренд. Все там, вот мы в Париже находимся, там Gucci и так далее, делают сейчас такой тренд, когда одежда на человеке морфится в другую одежду и под музыку, там под такой под бит, смена аутфитов происходит. Это очень тоже стилёво выглядит. Сейчас этот тренд виралися, и он тоже у нас был сделан. Пользоваться свободным интернетом из России становится всё сложнее. Виpnны,
9:36 особенно бесплатные, постоянно блокируют, а некоторые сервисы умеют распознавать вашу реальную локацию даже при включённом VPN. Например, тот же 11 Laps для генерации речи. Если вы не рассматриваете смену места жительства, единственное решение в таких случаях- индивидуальный проксивер от Proine. В отличие от VPN, он даёт вам персональный IP-адрес, которым пользуетесь только вы. Никакого общего адреса на сотни пользователей и лишнего цифрового следа. Все IP-адреса Proxyine проходят проверку и очистку от спама. Сервис уже 7 лет на рынке и делает ставку на стабильности качества доступа. А ещё у них один из самых широких выборов локаций, более 100 стран, где можно выбрать конкретный
10:21 город. Это преимущество особенно оценят те, кто работает с рекламными кабинетами и разными рынками. Прокси выдаются сразу после оплаты и работают стабильно, а круглосуточная техподдержка ответит на любой вопрос и поможет с настройкой. Стоит это меньше одного доллара за один индивидуальный прокси на 5 дней. Если брать подписку на месяц, получится ещё выгоднее. Купить прокси можно на сайте просилай. А если вы находитесь в России, у сервиса есть рабочее зеркало, которое позволяет обходить блокировки. Также покупку можно оформить через Telegramбот, QR-код которого вы сейчас видите на экране. А если сервис по какой-то причине вам не подойдёт, в течение 48 часов можно гарантированно вернуть деньги. Для зрителей этого
11:08 выпуска действует промокод Осетинская на скидку 10% до 31 марта. Все ссылки в описании. На самом деле, конечно, ты попал в поле моего зрения не только из-за, скажем так, веральности в ТикТоке и прикольных картинок, но потому что бизнес тут я не побоюсь слова прёт. Я недавно видела на Линкидыне вас Страйп поздравил сам. Как я поняла, вы к этому с вашим кофаундером не имели никакого отношения, что вы достигли ээ арралин, >> больше 100 млн. А официально, да, ну STE имеет доступ к нашим данным, и он отслеживает понятно стартапы которые быстро растут. Мы изначально уже летом входили в топ-10 самых быстрорастущих
11:53 страйп-аккаунтов, и они уже тогда начали нас отмечать, как-то с нами общаться, получать от на от нас фидбэк. И вот они первыми, да, увидели, что скорость роста и AR достиг больше 100 млн долларов. Сейчас, на самом деле, ещё больше AR, то есть компания растёт очень быстро, минимум на 50% в месяц, но некоторые месяцы были и 100, и 150%. >> В смысле в месяц на 50 в месяц могло удвоиться, >> да. Поэтому часто, когда спрашивают и мне самому надо смотреть пото что темпы роста, я и видео только сейчас начал набирать обороты, поэтому темп просто очень сейчас быстрый, то есть каждую неделю там можно вырасти и на 90, и на
12:39 120%. Привет. Пришлось нам ещё раз поговорить, потому что такой у вас стартап горячий, чтобы пока мы монтировали, уже столько всего случилось. Ты сказал, что вы очень быстро растёте. А я слышала какие-то уж совсем безумные цифры вашего роста даже с того момента, как мы разговаривали, что у вас растёт просто скачкообразно, >> да? У нас на, ну вот за последние 2 месяца на 100% выросла. И вот страйк ещё одно кейстади сделал про нас очередное. Там просто, да, хороший. Ну, мы видим, что рынок просто сам по себе рынок он очень большой, гены. Я именно в видео генерации, то есть все уже, ну, на это уже стало как бы стандартом индустрии
13:26 делать рекламу для маркетинга с помощ Gen есть рынок уже очень большой и при этом он быстро растёт, поэтому такие темпы роста. >> То есть получается RR сейчас 200, >> да? 200 млн. >> 200 млн в год, >> да? >> Ну, конечно, держу за вас кулаки. Компания создана, скажи просто, когда? То есть это всё вообще происходит вот, ну, грубо говоря, в прямом эфире? >> Да, на самом деле компания уже больше 2 лет, то есть она в двадцать третьем году была создана, но тогда мы только ресёрчем занимались, а сам продукт мы зарелизили в марте этого года. Продукт, как мы его зарелизили, он начал сразу расти такими темпами. А до этого мы занимались именно ресерчем. То есть мы именно пытались понять вообще, как технология должна работать, как она
14:11 должна выглядеть. как её упаковать для консюмера конечного. Полтора года мы занимались ресерм и тестировали много разных прототипов, а запускали их, тестировали. И конечный продукт вот в марте появился, когда мы поняли, что нужно делать именно профессиональный продукт, чтобы настоящие операторы, настоящие режиссёры хотели им пользоваться. Мы для этого в компанию наняли прямо очень там лучших э в СНГ ребят, режиссёров, операторов. Очень сильная команда у нас. Они, сидя вместе с МЛ командой, вот произошёл вот этот синтез, когда начали там профессиональные операторы объяснять эмлщикам, что вообще они хотят, какой продукт. И в этот момент вот эта магия произошла, мы точно в рынок попали и 31
14:59 марта зарелизили вот этот продукт для профессиональных крейторов, который сразу полетел. >> Так, чтобы как бы ещё раз прояснить. То есть сам вот этот платный продукт, он вырос меньше чем за 9 месяцев показателя. >> Да. Да. Поэтому мы обогнали курсор по скорости роста. А мы, я думаю, обогнали Lavable. Надо, конечно, перепроверить, но да, Lavable, кажется дольше, чем мы до 100 млнр добежали с момента выхода продукта. >> Да. Ну и скорость у вас, я тебе хочу сказать, это то есть это несколько шокирует >> Да. Основной как бы мод VI - это скорость. Это уже сейчас все VC понимают, инвестора, то, что очень, ну, VI всё быстро меняется. Там всем же,
15:44 если раньше в классических там интернет-бизнесах, САСах, всегда у инвесторов интерес, где именно defensibility бизнеса будет происходить, где произойдёт именно value capture, во что они инвестируют, что это капитализируется в что-то крупное, например, там нетвор-эффекты все любят. Это там пример, да, самый большой - это мета, а дета эффекты конкретно в AI всё очень быстро меняются. Сложно там первенство держать в индустрии. Поэтому сейчас основной моут - это именно скорость. Насколько быстро компания может адаптироваться, насколько она быстро может релизить новые продукты, потому что каждые несколько месяцев выходят какие-то новые модели, и они начинают всё дисраптить на рынке. Есть вот эта шутка, то, что Open AI там каждым релизом убивает сотни стартапов, потому что >> это факт. Ну, это не шутка, это факт. То
16:30 есть когда он пошёл вертикали и сказал: "А мы будем делать там, я не знаю, какие-нибудь там доски для там совеща вот, ну, вот этого, да, то есть любые какие-то тут какие-то документы, да? То есть это сразу выносит огромное количество. Но здесь есть вопрос как бы к тебе: а что, если Open AI или Мета, ну, собственно, у Мета есть тоже видеорешение, пойдёт и поставит целью вас вынести с рынка? Да, и здесь вот и у инвесторов тоже ужас, когда они видят, как Openя убивают там стартапы. У них у них прямо ужас, когда они это всё видт, и они очень боятся и следят за там крупными, что происходит. И вот за последние там полтора года все поняли то, что стартапы, которые быстро растут и побеждают, это в итоге стартапы, которые просто самые быстрые, например, как курсор или Lavable. Потому что
17:18 курсор даже в отличие от нас, потому что мы делаем свои модели, а, и используем, а, чужие модели по API Foundational модели. Курсор он только сейчас начал делать свою модель. До этого он, а, использовал модель Open AI, антроopic. А за счёт чего курсор так быстро рос? Просто курсоры, это, кажется, когда они выросли, это вообще они рекорд за всю историю человечества по росту ARR сделали. За счёт чего? За счёт того, что когда какой-то крупный игрок там дропает новую модель, которая у неё супермощные capabilities, она там очень многое может, то появляется много низковисящих фруктов, которые можно сптимизировать, и курсор начинает все эти низковисящие фрукты оптимизировать. То есть курсор знает, что конкретно разработчикам нужно, то, что там Open AI или Antropic про это даже не думают, потому что они
18:04 настолько большие, они гегемоны. И как правило, гегемон он, ну, слепой. То есть он уже на вот эти мелкие вещи не смотрит, и курсор начинает просто все вот эти низковисящие фрукты собирать. Мы примерно то же самое делаем. >> Извини, что ты относишь к низковесящим фруктам? >> К примеру, все знают VO3 модель от Гугла, то есть очень крутая видеомодель, но она не даёт такого контроля камерой, которую мы даём. Модель суперкрутая, мощная, её можно там промтить, и она невероятные вещи может генерировать. Но конкретно там какую-то камеротехнику, которая реально профессионалу нужна. Э а Google даже не думал про это, чтобы >> ему некогда идти, условно говоря, к профессионалу, который стоит у нас за камерой, с ним разговаривать, что-то его звать там куда-то, >> да, да. Они просто хотят натренировать
18:50 большую модель, которая может всё. А когда модель может всё, там уже появляется вот промтинг. И сейчас все знают, что появилась новая, да, профессия промт инжиниринг. Порог входа высокий, чтобы из такой модели, а, вытащить контролируемое какое-то движение камеры. Ну, вообще контролируемость модели, которую можно для профессиональных юзкейсов использовать. И вот вот эти низковися фрукты мы как раз собираем. А мы знаем, что нужно рынку, что нужно просюмерам, и быстро это имплементим быстрее всех на рынке. Там просюмеры уже ждут, то есть они ждут наши дропы. Они понимают то, что новые capability у модели появились. И они ждут, когда мы их там упакуем, сделаем контролируемыми, и они начинают это использовать. И курсор для разработчиков то же самое делает
19:40 основатель Амазона Джеф Безс как-то сказал: "Меня часто спрашивают, что изменится в ближайшие 10 лет, но важнее вопрос, что не изменится. Так вот, в бизнесе неизменными остаются три вещи: команда, организация процессов и роль фаундера. Если этого фундамента нет, начинается хаос, а основатель становится самым уязвимым звеном в своей же компании. Можно работать по 10-12 часов, но проблем меньше не станет. Чтобы выйти из этого цикла, нужна система. И здесь я рекомендую вам бесплатный мастер-класс Александра Высоцкого. Как усилить команду, укрепить фундамент бизнеса и выйти на новый уровень. Александр - практик с тридцатилетним опытом, который сам последние 20 лет полностью находится
20:26 вне операционки. Он помог тысячам владельцев бизнеса перейти от хаоса к системе, почувствовать уверенность и спокойствие, чтобы вы понимали масштаб. Элементы бизнес-операционной системы Бизнес Booster используют более 13.000 компаний в 83 странах. На мастер-классе Александр расскажет про 12 ключевых инсайтов при построении системы, которую он извлёк, пройдя пять кризисов. Вы узнаете, как разделить роли владельца и директора, чтобы перестать работать по 10 часов в день без выходных. Как делегировать задачи так, чтобы они не возвращались к вам бумерангом в виде проблем? И в какой последовательности внедрять систему, чтобы бизнес стал устойчивым? Участие бесплатное, а сразу
21:13 после регистрации вы получите пошаговый план перехода от операционного хаоса к системному бизнесу. Он поможет понять, на какой стадии ваш бизнес сейчас и что делать дальше. Ссылка в описании. Регистрируйтесь, забирайте бонус и стройте систему, которая позволит вам заниматься стратегией, а не вечным тушением пожаров. А я правильно понимаю, что у вас никакого промта вообще не надо писать? У нас есть разные интерфейсы, да, но то, что сильно выстрельнуло, это клиck to video мы называем, когда по одному клику без промта вообще это мечтать, то есть, ну, как, ну, это как бы какие-то стандартные, то есть, ну, набор как-то как PowerPoint, наверное, да, который даёт вот темплейтов, я не знаю, там 40 штук, да, и можно вот хочешь пиши там про МС, будет у тебя вот
21:58 твоя индивидуальная презентация, а хочешь вот такая по по шаблону, >> да, и из шаблонов у нас сотни таких, то есть мы их очень большое количество делаем И они постоянно вот дальше в социальных сетях виралятся. Например, сейчас тоже виральный тренд, когда такой транзиition, когда человек превращается в стаю ворон, перелетает красиво и там человек в другом месте оказывается. Это очень эффектно выглядит, который вот прямо сейчас в Инстаграме, а вералится. И эти темплейты, да, любой человек без навыка промтинга может использовать. И здесь что интересно, так как мы проксируем ещё не только свои модели, а модели там очень китайцы мощные в этом рынке, наверное, даже сейчас обгоняет Google по качеству. >> Под TikTok, наверное, они, да, фигачат, >> да. Ну, в Китае вообще гигантский рынок в видя консампшена вообще глобально. То
22:45 есть они там просто переписывают правила рынка сейчас. И китайские продакшн компании сейчас в Америке захватывают все рынки. Например, есть китайские мобильные приложения, а, которые уже обогнали Netflix по ARR, по подпискам именно мобильному ревеню. Китайские там приложения обогнали Netflix в Америке. >> Они все э AI. >> А, нет, это пока не AI, это классические классические видео. Но из-за того, что в Китае видео продакш вообще рынок он гигантский, >> а сильно больше, чем в остальном мире. И китайские видео яй компании, они это даже не стартапы, это есть QШО компания, она там 28 млрд долларов капитализации. Это старая уже компания и у них одна из самых лучших моделей на данный момент даже лучше, чем у Гугла модель. Мы перепродаём эти модели по API, но мы
23:32 умеем эти модели упаковывать грамотно. Мы настолько хорошо это умеем делать, то, что крупные провайдеры моделей, как Google или Q, вот Clлиink, другие компании, аа они за нас борятся, кто первее на Хиксфилде зарелизит моде модель. То есть мы сейчас в таком положении, а, находимся, так как мы очень хорошо контролируем вообще distстрибью на рынке, что вот эти гигантские компании, они в переговорах мы себя очень уверенно с ними чувствуем. >> А как они, в смысле, они у вас релизят модель? Да. >> То есть, в смысле, они вам как будто бы поставляют её, >> да, они поставляют нам >> какую из них, чью вы будете использовать, грубо говоря, >> да, и мы уже сами можем выбирать, чью модель мы будем юзеру давать, чью модель мы будем ещё передавать нашим инженерам, которые будут, а, давать контроль поверх
24:19 этой модели. То есть надо понимать то, что эти компании сотни миллионов долларов на тренировки тратят, а потом им нужно тренировку окупить. Поэтому им очень важно, чтобы эта модель потом ей реально начали пользователи выйти народ, так сказать. А какие у вас каналы? Вот ты говоришь, что мы хорошо прокачали каналы. >> А если, да, брать distстрибьюшн, то да, вот за счёт того, что мы трендимся в Instagramрилсах, в ТикТоке, сейчас мы очень хорошо начали себя чувствовать в YouTube. И это основные наши каналы, откуда трафик приходит >> у нас с свои, а, да, аккаунты. А, и также у нас большая сеть профессиональных крейторов, которые нами постоянно пользуются, на нас, а, всё это генерят и выставляют, снимают туториалы, как пользоваться Хикслдом. Основное -
25:05 это именно вот эта сеть инфлуенсеров, креаторов, с которыми мы построили отношения, которые вот без остановки постят >> а видео и плюс постоянные тренды, которые сами по себе появляются. То есть у нас в принципе нету перформанс маркетинга, что мы там закупаем трафик, как-то перепродаём. У нас всё на на органики. 60% трафика - это чисто органика. Остальное - это люди приходят с Ютуюба, Инстаграма, с рилсов, с ТикТока. А 60% - это просто люди где-то. >> В смысле, они вбивают хиксfield в куда-то в телефоны. >> Да, у нас есть опросик. Мы спрашиваем у юзера: "Откуда вы узнали про Хиксел". И 60% - это им кто-то сказал. То есть это не там не из Ютюбани узнали, а им уже кто-то сказал, большая часть органического трафика. И это вот тоже
25:50 очень важно, потому что а венчерные капиталисты, они не любят перформанс маркетинг конт, >> потому что ты берёшь деньги у них и сжигаешь их на маркетинг, >> да, сжигаешь их на маркетинг. И тут вопрос, когда ты перестанешь это делать, что будет происходить? А где вот defensibility, где val capture происходит? Слушай, насчёт рейза. Я читал о трёхдву с поно раундах. Первые деньги, я так понимаю, дал вообще конзастанский предприниматель, >> да, >> и потом был сит такой более формальный. И потом самый крупный раунд был 50 >> Series A >> Series A, на котором, я так понимаю, вы получили оценку, что вы Юникорн, >> да? А мы на самом деле больше птидесяти подняли. Наш Ser из двух раундов
26:37 состоял. И вот когда мы подняли первый series A150, то мы, да, про него уже сказали, ну там объявили, а и далее, так как рост был очень быстрый, а очень много пришло инвесторов, которые захотели присоединиться к раунду, это было сложно упаковать как Series B, потому что, ну, мы только Series A подняли, и мы это в итоге, да, упаковали как Series A2, да, уже по оценке больше миллиарда долларов. Ну да, пацанки юникорна подняли мы, да, сильно больше пятидесяти, но мы ещё не объявили >> при этом сколько, потому что мы уже в процессе поднятия SeriesB, потому что с тех пор мы опять там в несколько раз выросли, да, стартапов, как мы не так много, которые вот так быстро растут, и,
27:24 конечно, очень большой интерес от инвесторов. >> На прошлой неделе ээ было объявление о каких-то инвестициях. Это то, о чём мы говорили, продолжение раунда А или новый раунд? Да, это было продолжение раунда А, то есть такой экстеншн от инвесторов-инсайдеров. То есть инвесторы, которые уже в нас инвестировали, вот они захотели доложить денег и чтобы это произошло наиболее быстро, сделали как extension Series A. То есть это все те же инвесторы, которые уже инвестировали на Series Aixfeld. >> То есть у вас теперь там пишут, что 138 млн, что ли, что-то такое поднято. А нет, общий должно быть больше. А-э, а этот раун, да, он 130 млн. И до этого 16
28:12 млн кажется было. >> А, а вы ещё уже вроде готовите, да, следующий раунд? >> Мы, да, мы уже в процессе поднятия Series B. Там тоже огромный интерес к нам, так как стартап очень быстро растёт, темп просто не только ускоряются, поэтому, да, SeriesB сейчас тоже, как бы, можно сказать, активно закрывается. Сколько вы ищете, зачем, от кого? Ну что можешь сказать? Ну, мы сейчас, конечно, в состоянии Price Discoverovery, то есть огромный интерес от топовых всех фондов, и сейчас идёт как бы уже между ними борьба за лучшие условия, поэтому вот а то есть пока ещё не подписано, поэтому
28:59 А, ну мы, естественно, хотим для себя лучшие условия получить. Ну я-то слышала, не то, что я слышала, а многие слышали, что можно и 20 к выручке получить сейчас оценку, и 30 к выручки получить оценку. >> Да, 30 - это, ну, если брать там lavable, там гамма, кажется, курсор. Ну да, 30 - это такой, ну, хороший стартап и быстрорастущий. >> Не страшновато. >> Ну, как-то не успеваем даже про это думать. В основном, да, у нас очень такой плотный бэклок задач. У нас постоянно у всех фома в компании, то, что мы понимаем, что сильно больше можно сделать, времени нет, и мы все на сильном фо. То есть мы очень сильно понимаем, куда индустрия будет двигаться. Она очень быстро туда движется. Конечно, возможно, да, Алис
29:44 больше про это рефлексирует, так как он прямо фултайм фандрейзом занимается, но я фултайм думаю про Ревеню, а поэтому бэклок гигантский у нас, что нужно сделать. Вот. То есть у вас скорее страх, что вы под скорости потеряете, нежели что вы слишком высоко себя оцените. >> Наверное, да, как-то так можно сформулировать. Мы глобально понимаем то, что кучу вещей уже сейчас возможно сделать, и их ещё никто не сделал. И это мы называем это, ну, низковисящие фрукты, потому что >> то есть они ещё висят, >> их очень много. И у нас, ну, в компании все их знают. Понятно, гены я невозможно там предсказать на несколько месяцев вперёд, что будет происходить, но локально на неделе мы чётко понимаем, что нужно делать, и объём огромный. И мы
30:30 хотим, как команда просто, ну, ей просто не терпится как можно быстрее там всё это зарелизить. А креативная команда кучу всего придумывает. машиine learning команда постоянно в видео GenI, ну, сейчас просто бум происходит, потому что в отличие от LLM, где всё, ну, промтами, а, работает, то видео можно по-разному контролировать. Можно там контролировать через стрелочки, направления какие-то, то есть, ну, направлять, что вот я сижу здесь и там можно нарисовать стрелку, что я там в ту сторону пойду. И можно контролировать модель на уровне, там мы это назвали draw to video. Это у нас очень тоже сильно хайпануло в августе наша вот эта технология, что можно просто взять там фотографию какую-то, нарисовать поверх, как режиссёр там
31:16 направляет актёров и, да, далее модель послушается и очень контролируемо всё сгенерирует. Модели можно ускорять. Наши МЛ инженеры одни из лучших в мире, кто умеет ускорять модели. Первая компания ALК тоже про это была, про ускорение моделей. Мы, в принципе, тоже помимо, ну, вот репутации, то, что мы очень быстрые в индустрии, у нас очень крутая репутация, что мы очень экономные с точки зрения компьюта, именно датацентров. Мы можем с одного дата-центра в другой там, ну, у нас так уже много раз было, там мы с Тайвань переезжали там в Израиль за один день, то есть всю инфраструктуру, это 1.000 GPU, весь там infence без практического даунтайма для юзеров. Потому что в начале мы зарейзили там сильно меньше, чем наши там американские конкуренты. Если там в двадцать третьем году мы зарейзили 8 млн сит, наши конкуренты
32:03 рейзили по 80 млн. Так как мы были сильно меньше в ресурсах, мы смогли очень эффективно работу построить. И у нас инфраструктура, она очень эффективная с точки зрения там, ну, именно вот ГПУ инфраструктуры. И поэтому к нам охотно шли сильнейшие МЛинженеры, которые хотели как можно быстрее начать уже реально тренировки делать на огромных кластерах. Мы научились это очень костфн делать, то есть и мы очень быстро можем переезжать с ГПУ на ГПУ. А рынок ГПУ он непредсказуем тоже. А из-за того, что он непредсказуем, а крупный в индустрии. Почему он непредсказуем? >> А потому что Nvidia может очень много произвести ГПУ. А очень много датацентров, компаний, которые берут крупные кредиты, а чтобы построить датацентры. Кто-то, например, может
32:50 чуть-чуть ошибиться, там не допродать. Кто-то, наоборот, понимает то, что у него ещё они дата-центр грамотно упаковали, как это Nibус, например, сделали. То есть у них топовые у Небиуса мы их клиенты, одни из первых стартапов и вообще клиентов Нибиюса. Мы с момента прямо основания, как Nбюс появился, стали их клиентами, итерировали с ними их инфраструктуру, и она >> это ты потому что одну школу с Волжем закончил, >> да? Да, мы тоже про это, да, много, да, шутили, что, да, мы там, ну, и мы вот самые, да, первые клиенты, кто на небисе разворачивал, когда у них в начале была, понятно, не суперустойчивая инфраструктура, но сейчас у них топ-тир, одна из лучших в мире, поэтому там акции растут и действительно, ну, Nebс получилось построить просто, ну,
33:35 нереально крутую топовую компанию. То есть в Америке убиса сейчас одна из самых лучших репутаций. У AI LAAB у NBС одна из самых лучших репутаций, потому что у них инфраструктура очень. А скажи, почему сложно было рейзить >> первого инвестора, кто поверил, было сложно найти это вот Menла Ventures были >> тоже такой, ну, легендарный фонд, старейший, один из старейших в долине. Но до этого мы там порядка, наверное, не знаю, 100 митингов сделали, потому что мы тоже мы могли поднять и быстро утир два фандов, но мы, конечно, хотели сразу поднять утир один. А почему? >> Потому что, ну, мы понимали то, что делать я и стартап, это нужно будет постоянно рейзить. То есть в любом случае будет момент, когда нужно нужно будет подойти к тир один фандам, потому что у них, ну, уже гигантские, да,
34:23 капиталы, АУМ гигантский. И чтобы всё, что после, ну, уже, начиная с Series A, уже нужно гигантские раунды поднимать. И это только, да, тир1 фанды крупные. >> А вроде ещё примерно в это время в вас Илья Гельсонбин проинвестировал. >> Да. Да. как бизнес-ангел. >> А как вот в этот же в этот же, >> да, чуть раньше. То есть, да, мы сразу начали, ну, рейзить у ангелов и в нас, да, инвестировали очень там крутые там сети Adдоobe инвестировал, SECO АвтоДЕДES инвестировал. То есть да, это тоже важно для стартапа, чтобы были крутые бизнес-ангелы, которые могут помочь там с советами, с интродакшенами, да, классные фонды инвестировали. Также нас мало кто на самом деле знает. У нас Джорне инвестировали, то есть ещё в
35:09 двадцать третьем году, хотя сейчас мы уже конкурируем с ними. >> А в нас Стэнфорд инвестировал сам университет. >> Стнфорд вас инвестировал. Ничего себе, >> да? То есть фонд Стэнфорда инвестировал и там уже на сиде. >> А, да, это уже на сиде, то есть >> ну это уж топтир, так топтир уж. >> Да, да, это большая заслуга, конечно, Алекса. То есть он гигантскую работу сделал, чтобы это произошло. Мы делали один прототип в день. Мы мы когда рейзили сит, >> у вас же не было ещё продукта. >> У нас мы тогда даже не знали, что мы будем видео заниматься. Мы просто, >> Да, мы просто собрались. Мы такие, мы хотим, ну, понятно, там пришло время, когда всё AI, пришёл момент истории, когда можно там, ну, не там не какой-то, да, стартап там за сотни миллионов, а можно реально построить там компанию на десятки или даже на сотни миллиардов долларов. Этот момент сейчас вот
35:54 происходит, и просто нужно на этот поезд успеть там сесть. Алекс пытался понять нарративы, что виси хотят, во что они верят. И мы, как и инженеринг команда, мы постоянно делали продукты. И мы делали один продукт в день буквально. То есть мы делали, но не >> это было всё не видео. То есть это был у нас, мы например сделали продукт, что можно то, что сейчас Мирати сделала компания Senky Machines. Мы ещё тогда в двадцать третьем году сделали такое приложение, где можно было тренить LLM а как сервис. То есть просто прийти и даже заплатить 50 долларов, и мы вам натреним там огромный лм. За счёт того, что у нас экспертиза была вот хорошая в инфраструктуре, мы мы сделали такой сервис, и он завирусился в Редите там. К
36:41 нам начали пичдишники с Беркли, со Стэнфорда приходить тренировать модели. Параллельно мы >> да делали а систему того, что это двадцать третий год, а тогда ещё был популярен UGC игры, то есть Robl, Minecraft, и все думали, как AI с роблоксом, с Майнкрафтом, как это всё поженится. И мы сделали систему AI агентов в Майнкрафте, которые там строили прямо миры, строили, по сути игру внутри другой игры. >> А что вы искали? То есть, ну, а что вы не стали вот делать вот эту тренировочную для лмак? Или вы хотели больше? >> Мы хотели максимизировать матожидание успеха, то, что мы точно грамотно определим а сферу, куда мы пойдём, и сможем ещё founder fit, founder marкеet
37:27 fit произойдёт, пото что мы ещё те фаундеры, которые там лучшие в этой сфере окажутся. А, например, чтобы какую-то инфраструктурную историю строить, то, ну, самая крутая сейчас компания - это Data Bricks, например, и, а, Snoweflake. Это всё-таки нужно большой опыт иметь, а, в B2B, а, cloudд-бизнесе. А Алекс, например, он с Сnпчата, то есть это всё-таки больше нтертеймент. >> Вот. А в играх у нас опыта глобально не было, но очень горячая тема была на тот момент, и мы много прототипов вокруг AI агентов и игр сделали. >> Огромное количество. отказались всё-таки, >> да, в итоге отказались. И видео заниматься уговаривал Алекс. Я вначале скептически относился, а я видео до этого не занимался. В итоге Алек всё равно говорил заниматься видео, потому
38:12 что, ну, во-первых, он заинтересовал тем, что здесь можно с нуля первыми одними из первых модель вообще с нуля обучить. И для меня, как мл инженера, это ну очень круто звучало. >> А ещё не было никаких >> А на тот момент вот Open Ai сору не выпустили. Тогда её даже не было в планах. Никто даже не знал, что она будет. Да. Алекс долго уговаривал команду заниматься видео. И ещё у него был такой аргумент, то что, а, будет ниже конкуренция в видеоспейсе, потому что самые умные речеры хотят заниматься AI, то есть строить именно General Intelligence, и все туда идут. >> Алек что-то понимает вообще в этой жизни. >> Вот, как я говорю, он очень рационально мыслит. У него вообще зиро стереотипов, он всегда может чётко логически. >> Ну и видео кажется, что, ну, как бы весь контента станет ещё больше. Э, и весь
38:57 контент как бы будет видео, да. >> Кажется, что это настолько огромное как бы потребление будет ещё больше. Вот ещё то есть это бесконечная возможность продавать. >> Да. Да. Ну и глобально все пиксели в итоге через какое-то время, ближайшее уже будут сгенерированы на видео, а там они отсняты или не отредеренные. То есть это будет генерации. Это Дженсон Хуан, то есть это его фраза, то, что все пиксели в будущем будут и generator. >> В смысле, наши с тобой пиксели? >> Да. Да. Мы в итоге начали заниматься видео. Я в видео вообще ничего не мыслил. Ли-инженеры наши тоже. И мы прямо с нуля начали там читать пейперы, что вообще происходит в видеомоделях. И, ну действительно ну быстро разобрались, конечно, начали тренировать модели. И вот в этот момент мы начали
39:44 пичить Menла Ventures. И мы на тот момент тоже что-то промежуточное пичили. Мы ещё не на 100% там видеомодели пичили, а что-то такое промежуточное. И они в нас поверили. И >> А промежуточно это вообще было что? >> Это было мобильные приложения, которые будут вокруг видео. В итоге, да, мы сейчас у нас основной основной наш продукт - это веб-сайт, то есть десктоп приложение. Ну да, инвестировали в нас как, да, в приложение, что мы именно построим консюмерское такое хайповое при >> прямо презентация есть приложение. Дада. там прямо презентация, мы там придумали дизайн этого приложения, как на на мобильном телефоне будет выглядеть эдитинг. И в итоге всё, что мы тогда нарисовали в двадцать пятом году, мы это
40:30 уже а ну у нас есть мобильная версия сайта, и это реализовано. >> Я хочу поговорить про твою персональную историю, потому что, э, зрители-то не знают в большинстве своём. Кто-то может тебя раньше на Ютбе смотрел, что ты начал изучать искусственный интеллект, собственно, после школы сам, >> да? >> То есть ты не пошёл ни в какой вуз учиться, а просто, как говорится, своей дорогой, как Ломоносов. >> А расскажи, во-первых, про школу. Что за школа? >> Я законил закончил физико-математический лицей РФМША. Это есть, ну, в СССР была сеть физмат-лицеев интернатов. А она
41:16 была по всему СССР, её ещё, ну, автор там был Колмыгоров, практически делал Зильдович, это там великий физик, а теоретик и прикладной физик. Это топовая школа в Казахстане. А её также там закончили создатели Яндекса, основатели Волош и Сеголович, >> собственно, да, они там познакомились, по-моему, за одной партой, >> да, они за одной партой сидели. И прикольно когда >> ты трогал эту парту. Ээ, >> ну да, школа не прямо большая, поэтому мы, да, там, и она, ну, когда я учился, там не было реновации. Она прямо с Советского Союза была такой же. Прикольно, когда заходишь на Facebook страницу школы, там можно просто посмотреть альбомы и там можно, да, увидеть как >> в выпуске проли, >> имеется в виду, приходят выпускники и
42:03 там просто прикольная фотография Воложе, как он там просто по школе ходит со своими одноклассниками уже там все взрослые люди, они там какие-то деревья сажают. Вот это просто там на Фейсбуке страницы школы и ну и многие там предприниматели из Казахстана там большинство казахстанских там мультимиллионеров миллиардеров закончили эту школу. Эта школа и даже в СССР очень много победителей международных олимпиад, которые от СССР, то есть со всего Союза, это выпускники РФМША. То есть у меня очень мощная база, а, физмат-база. Там я занимался олимпиадами по физике, а, конечно, хотел поступать на Фистек. Дальше меня родители не хотели отпускать на Фях. Фистях. >> То есть не хотели в Россию отпускать, >> да? Они не хотели. А тогда какие-то
42:48 новости были негативные вокруг там в Москве и к иностранцам. При этом, ну, я очень хотел Фистек. То есть я, в принципе, когда уже в одиннадцатом классе учился, я всю программу ФИСТЕха по физике за четыре курса хорошо знал. Ну, я её прямо прорешивал. И это, ну, это норма для олимпиадчиков. То есть все прорешивают просто вот эти экзамены фистеха там на первый, второй, третий курс. на улишатся, читают и так далее. Интуитивно мне было страшно идти в физику, потому что я понимал, что как будто физики застой, как будто физике непонятно, куда она дальше будет развиваться. Мои близкие друзья в итоге некоторые стали сейчас топовыми физиками там, а кто-то уже профессорские имеет должности в Принстон, Колтех, там ETH Тюрих, ребята с олимпиад. И да, мы
43:35 общаемся, то, что действительно, да, физики чуть-чуть застой. В физике тоже есть мода, культура, и теория струн была очень очень модной, и было круто ей заниматься, и она хорошо финансировалась. Но в итоге она она была очень плодовитой для математики. То есть она для >> это же это же в основном пока математика, а нет, как это сказать, >> это да. То есть она очень стала плодовитой в итоге для математической физики. То есть это уже раздел математики, хоть так и называется. А для реальной физики а оказалось, что да, теория струн пока ещё, ну, не дала плодов каких-то. И даже у меня есть друзья, кто уже смотрит в сторону Я и на каком-то таком супертеоретическим, >> сложном уровне, >> а менее прикладном, но они они очень умные ребята, если они реально займутся
44:22 я и не могут большой вклад внести. Вот как Илия Суцкевер говорит, нужны новые идеи. >> Физх ты не пошёл. >> Фистех не пошёл. И при этом я >> есть много же вузов, кроме Фистех. >> Я только Фистех хотел, потому что, ну, я там со школы учился на фистеховском лоре, на фистеховских учебниках, а, и так далее. В итоге, да, но глобально я просто один раз себя поймал на мысли, что мозг - это же просто, ну, орган, почему он не изучен, почему, ну, мы не можем там искусственный интеллект создать, воспроизвести. У меня просто такое осинение произошло. Я помню, я просто по улице шёл и начал про это думать. При этом, ну, возможно, это заложило в детстве. Я много книг читал про искусственный интеллект, и у меня, ну, прикольная есть такая, наверное, история. Я когда был в третьем-четвёртом
45:08 классе, а, мне очень повезло, у меня есть тётя, которая мне дарила очень классные книги. Книги многие были не по возрасту, то есть это были, ну, это были даже не энциклопедии, а такие, ну, книги уровня там первого курса университетов, то есть там по общей физике. тётя, конечно дала >> да, и очень классные такие книги. Я помню, там была книга по маркетингу, книга по физике, книги были по химии ещё, по искусственному интеллекту. Я не знаю почему, но я в детстве, ну, может быть, интернета тогда не было развлечений, а я ещё за городом вырос, там в основном не было вокруг много детей, двора, то есть я всегда сам по себе был. Я вот эти книги читал, перечитывал постоянно, и я ничего не понимал в них, но я просто их читал весь день. Я мог там вот читать книгу по
45:55 физике, но я вообще не понимал, что я читаю. И это была книга по квантовой физике, то есть это не была книга по хотя бы по общей физике, где понятно, ну, там какие-то блоки, да, какие-то движения, машины ездят там. >> У, то есть взял сразу самое сложное, >> да, и там ничего непонятно. Я просто это всегда читал. Потом, когда физика в школе появилась, она у меня сразу попёрла. Я не знаю, может, это почему-то отложилось, возможно, где-то. Я сразу начал очень хорошо учиться по физике, хотя я был всегда троечник. То есть я учился плохо в школе. А, и вот когда появилась физика, я стал по ней отличником, а у нас был очень крутой учитель. Все отличники в школе стали двоешниками в первой четверти, потому что он всех завалил, а я получил пятёрку. Единственный вообще в школе в этот момент, да, я начал там физикой заниматься и искусственный интеллект. Я
46:41 очень хорошо знал историю искусственного интеллекта. Это у меня отложилось из книг. Я знал, что в пядесятых годах ресрч нейронных сетей шёл. Потом был ресрч рекомендательных систем. За счёт рекомендательных систем появились современные базы данных. То, что вообще надо глобально понимать то, что многое, что в IT, в интернете и так далее появилось, оно в корне имеет, а, реш по искусственному интеллекту. Знание вот этого всего лора искусственного интеллекта, это на самом деле очень важно, потому что в классических университетах это не изучали, то есть просто индустриально изучают. Вот есть база данных, есть там классический там компьютер science, но так как искусственный интеллект сам по себе ещё, ну, никакого трекшена не имел, только как такой highlevel resarch, >> ну и вообще это какая-то философия на
47:27 стыке наук >> его, да, его не изучали в университетах. >> То есть некуда было пойти, >> да, некуда было пойти. И тогда нейроны сети ещё не настолько сильно хайпанули. И поэтому я, в принципе, изучал весь искусственный интеллект, то есть все подходы. И >> в смысле ты сел сам, >> да? Дома, >> да, дома. Ну, в олимпиадах по физике там тоже все в основном в Казахстане особенно нету вот такой сильной сети тренеров по физике, которые тренируют учеников. В Казахстане больше всё равно мы сами учились. И вот этот был навык, что можно всему самому научиться, если есть доступ к материалам, книгам. >> А где у тебя был доступ к этим книгам? Они выложены были или в библиотеку ходил? Нет, это в начале, да, это я ходил в библиотеку, искал там книги, вот
48:16 у меня прямо есть толстые книги по нейронным сетям дома. Они очень устаревшие, там очень плохо материал по подаётся. Может быть, даже их не стоило читать, но да, это вначале были просто книги, а потом, да, это, конечно, интернет, когда, ну, читаешь книги, уже чуть-чуть начинаешь ориентироваться, понимаешь landп и дальше >> уже, ну, гуглишь, понимаешь, там, кто крутой учёный, кто нет. Вот. как сказал, что в какой-то момент, то есть я так прики ты школу закончил в тринадцатом, в семнадцатом про тебя узнали в Open AI. А что ты ты стал публиковать какие-то статьи? >> Да, и я начал различные алгоритмы в Open source публиковать. Есть социальная сеть, да, GitHub для программистов. И в принципе сейчас, если люди в гитхабе много там звёзд имеют, они могут раунды
49:03 поднимать. >> Вот там тоже фаундер рассказал тут в Париже про про GitHub подробно. Да, да, на тот момент, а раунды нельзя было поднимать, если ты просто в гитхабе, ну, инфлюнсер, да. Но сразу тебя все замечали в индустрии. И у меня, ну, было тогда много подписчиков на гитхабе. Я публиковал с большим количеством людей познакомился, так как это Open source, это может кто угодно использовать. И мне писали письма там с Гарварда какие-то PhD студенты, что они там меня цитировали и на моём на моих алгоритмах, на моём каком-то ресерче тоже что-то поверх строили с различных там университетов. Это GitHub - это очень, да, крутая возможность. Я всем советую, молодым ребятам, у кого есть время, действительно можно войти в индустрию просто через >> То есть там заметят просто, если если
49:49 куда идти. Ну, то есть это как как сабстек, что ли, >> да? Да, как сабстек, наверное, да, для для медиа. >> Угу. Для медиагиit, да, для кода. В гитхабе, ну, можно быстро валидацию получить и, ну, никому не будет интересно, если человек куда-то не туда. Поэтому очень важно, если там человек занимается каким-то своим проектом с нуля, важно быстро валидацию получить, чтобы, ну, куда-то не урыться совсем. И GitHub вот как раз хорошее место. >> Так, до нашего стартапа остаётся ещё какое-то время, >> да. И вот как раз, как я говорил, я думал, что уже всё, в восемнадцатом, там, девятнадцатом году будет уже чат GPT, все пойдут использовать и я и внедрять её. И этого не происходило, даже было чуть-чуть депрессивно от этого. И тогда я понял, что такое вообще
50:35 инерционность рынка. Тогда я понял, что реально не на, ну, рынок не настолько эфинт, то, что люди, у которых есть капитал, они даже не знали про УИ. То есть понятно, если человек там тогда уже, ну, кто инвестировал в И если, кстати, посмотреть там, например, инвесторов в первых антроopic, то это просто рандомные люди. Там нету каких-то какого-то паттерна чётко, что это топтир фанды, что это там такие-то фанты, фанды. Это просто рандомные люди, который убедили. Просто случайно. То же самое. Openi. >> Слушай, я хотел спросить, а почему ты в найм в тот момент не пошёл? То есть, собственно, тебя Open AI обратил внимание, ты же мог уехать и как бы просто сейчас бы зарплата была бы у тебя 100 млн, перешёл бы из Open в мету, как некоторые. >> Да, здесь надо отметить, что на тот
51:21 момент я из-за того, что был очень молодой, я был супер амбициозный, и я думал, что я сейчас Aйс просто сам в солодам. И я на тот момент просто я был настолько уверен, поэтому я там все книги читал, всё подряд изучал, там книжки по философии, да, я был уверен там. И Open AI - это была маленькая достаточно компания на тот момент, то есть это не текущий Open. И это даже не самая топовая лаба на тот момент была. Я как-то к этому, ну, спокойно очень отнёсся. Понятно. >> Ну, то есть ты в найм вообще никуда не хотел идти? >> Приходилось, конечно, работать. И так как, э, в самом начале, а, когда я изучил искусственный интеллект и машинообучения, а, чуть-чуть у нас в индустрии начало это появляться. И в основном это банки и телеком, кто начал, а, у себя использовать анализ данных.
52:08 Это, в основном, не нейронные сети, а более классические машины машины обучения. И я начал заниматься консалтингом, я начал заниматься обучением. То есть, а, меня нанимали крупные компании типа банков, к примеру, и я просто департамент машинного обучения там делал. В основном это просто выпускники с какого-нибудь там ВМК МГУ приходили или с Михмата, и их нужно было обучить вот самым последним трендом для вот анализа данных. В основном я этим занимался. И далее, так как у меня GHUB раскачивался, я работал со стартапами, далее с международными, с Америки, с Европой, но это всегда было не fullтайм, то есть фултайм я всегда пытался, а, ну, сперва просто амбициозно создать там сильный искусственный интеллект потом когда ну понял что
52:55 достаточно это всё сложно сделать >> самому, да, и плюс, а, конечно, я думал про создание стартапа, но рынок тогда был очень очень негативно относился к искусственному интеллекту. Я просто, ну, по сути, выжидал вот этот момент, когда он >> А что в Яндекс не думал пойти в это время? >> Нет. В Яндексе я очень много времени проводил вот в школе анализа данных, >> да, читал семинары там, потому что, ну, я уже хорошо. >> А, смысле, ты учил, >> да? Ну, не то, что учёлы, это семинары я проводил, потому что, ну, за счёт тоже там за счёт того, что в L комьюнити меня уже знали и Яндекс на тот момент создавал там курсы уже по deплорнгу, по, а, и коммьюнити было тоже небольшое
53:41 русскоязычное. И да, я приезжал в Яндекс глобально Яндекс он, то есть он не сделал ставку на нейронные сети, на deep плеarning глобально. При этом талант в Яндексе был на уровне Open AI deep mind. Я это тоже понимал. И у я помню просто физический дискомфорт, когда я был в шаде, и я вижу столько людей, которые нереально умные, у них есть всё крутая математическая база, они очень сильные инженеры, они читают все последние пейперы, но в самом Яндексе я не видел, что там кто-то >> переложить это, >> да, что кто-то это прикладывает, что кто-то там что-то наподобие дипмайнда делает или Open. AI. Я просто не понимал, почему это происходит. И в Москве был Samsung AI центр, и туда многие ушли. Потом они просто лабы
54:27 сделали пой. Там не надо было ничего прикладывать, это была просто лабо. Вы делали пейперы, публиковали и там много сильных ребят. И туда я думал пойти. >> Это она спонсировалась Samsung, >> да? Samsung ient это все топовые на тот момент в Москве ребята там были. >> А Ветров есть такой профессор, а он, кажется, из Вышки, насколько я знаю. Он был, ну, и сейчас есть он топовый рерчер мирового уровня, и он, кажется, возглавлял её, но там был подход байсовские методы. Байсовские методы - это такой метод, где очень много прикольной математики, а в AI нету прямо чёткой математики. И Хинтон, например, он бывший, он, кажется, у него обыгран какнитивная психология вообще, который отецоснователь. Янкун, он в Bellaps работал, то есть он инженер изначально.
55:14 То есть это люди не с крутым математическим бэкграундом. В Москве я видел ситуацию, что много людей с сильным математическим бэкграундом, очень сильной математики, и им просто нейронные сети по приколу там тренировать, копаться в них как просто такой непонятном каком-то блкбоксе. Им было >> Это же и есть Blackбокс. >> Это Да, это blackбокс. И это больше похоже на авиационную инженерию, потому что, например, в в аэродинамике там есть там уравнения на Vestalks и так далее, у них нету аналитических решений. Поэтому строят вот эти трубы, там двигатели крутят, замеряют, эксперименты ставят. И вот как в аэротрубе там двигатель замеряют и снимают, и какие-то инженерные решения как-то полуинтуитивно полуинженерно да строят и потом замеры делают. То же самое с GPU в нейронных сетях люди
56:01 делали. >> Что-то там как-то >> в Москве же все пытались какую-то хорошую математику применить. И вот байсовские методы они были повсеместно. И в итоге, да, Aйцентр в Самсунге, он занимался баевсовскими методами. Самые большие на тот момент семинары в Москве, они были тоже вокруг байевсовских методов. Ну для меня это было очень далеко. То есть я считал, что этот подход он не, ну не приведёт к успеху. И в итоге, нуские методы сейчас не не популярны стали. Мне был вот вот этот ближе подход, то, что Хинтон говорил и Хинтон наоборот говорил: "То, что мы не понимаем, как нейронные сети внутри работают, это наоборот круто. Это фича, потому что мы же не понимаем, как мозг работает". А почему мы должны понимать, как нейронны сети, >> как мозг, как озарение происходит, мы же нету происходит. Типа, если у нас будет какая-то технология, что мы будем её
56:46 чётко понимать, тогда и мозг мы должны как-то чётко понимать, если это всё в итоге к искусственному интеллекту ведёт. Это такая тоже логика, но у него бэкграунд, когнисвная психология. То есть он чуть-чуть по-другому мыслит хинтон. И такие люди они, ну, и победили в итоге в AI. В какой-то момент к вам пришла мета с предложением о покупке? >> Да, это было буквально через где-то, наверное, два-полтора месяца после вот нашего релиза. Мы в марте этого года зарелизились, >> и в мае пришла мета. Как я ранее говорил, мы, по сути, мы те, кто сделал адопtion я и трендов в мейнстриме, потому что до этого особенно там ещё у
57:33 нас тренды такие модные, многие тренды у нас такие моднявые. И до этого был сильный хейт в AI, что AI там это что-то AI слоп, так называемый, типа AI - это значит низкокачественно, не стильно, не круто. И вот, а мы как раз сделали вот такой стильный яй, который трендится, виралися, и мета пришла к нам. И да, мы там потратили какое-то время даже. Ну, >> похоже на историю с призм, >> да? Да, это да, думаю, похоже. То есть, ну, конечно, да, они сразу, ну, дали понять, что они это хотят интегрировать и >> всё к себе, всё к нам, >> да. А и я тоже к нам приходил. То есть это всё одновременно было. И >> то есть ещё и было конкурирующее предложение, >> да. Но мы рады, что мы в итоге, ну,
58:18 продолжили дальше, потому что >> там они предлагали уже миллиард, а >> нет, на тот момент ещё миллиард нету. Ну, это там 2 месяца с момента релиза. То есть мы ещё не добежали до 100 млн иргда, наверное. Ну вот был там 10-11 млн. И они вот с такими классическими мультипликаторами предлагали их выкупить. Там очень много, понятно, потратили на R&D, на Resarch. Ну и когда предлагают уже продаться, да, живые деньги и начинаешь задумываться деньги. >> Но сейчас мы понимаем то, что очень хорошо, что мы не продались, потому что, ну, то есть тоже многие говорили: "Ну, вы там завиралились и виральность пойдёт". >> Да. Но на тот момент я лично чётко понимал, что это не удача, а это именно контролируемая виральность, что мы сможем постоянно её повторять. И сейчас,
59:04 когда мы уже Bраундрей, то есть это мне уже легко пичить, мы знаем, что такое контролируемая веральность. Мы очень хорошо понимаем, а, тренды в соцсетях. Это, наверное, тоже наша сила относительно стартапа в Долине, потому что, как я ранее говорил, Долина вообще раньше не любила B2C. В Долине мало, в принципе, я думаю, стартапов, которые хорошо понимают вот B2C виральные тренды и циклы. А это наша как бы философия вообще компании в то, что мы верим, что в принципе наш а вин на то, как эволюция всего человечества происходит, именно эволюция культуры, то, что в самом начале культурные тренды, они очень медленно происходили за счёт того, что информация медленно передавалась. То есть, например, вот была там Библия, одну Библию там сотни лет, её все обсуждали. Я вот недавно Джона Лока
59:52 перечитывал, и у него есть такая книга "О чудесах". То есть Джон Лок - это там человек, который либерализм придумал. Я такой: "О, классное название о чудесах". Наверное, там Джон Лок что-то про либерализм напишет, а там вся книга про Библию. То есть даже на тот момент основной какой-то источник, ну, был на весь мир. Там их было несколько штук. Потом там пресса появилась, газеты, всё это начало ускоряться. Потом телевидение и тренды начали итерироваться там не годами и столетиями, а уже там месяцами. И потом появился интернет, а всё начало сильнее ускоряться. На данный момент это AI рекомендательные системы, то, что делает TikTok и потом Марк Цыкерберг начал копировать в Reills, то, что тренды начинают уже жить там максимум неделями, днями, а они очень быстро, а итерация культуры очень быстро
1:00:38 происходит. И тут вопрос на куда идёт это направление. У меня, в принципе, очень позитивный, а, настрой на культуру там человечества, человечества, то, что она быстро итерируется, и мы всё больше и больше каких-то классных культурных вещей находим, как человечест каких-то классных новых нарративов, каких-то новых дизайн дизайнов, эстетик и так далее. Мне нравится то, что скорость очень быстро происходит, потому что, ну, это апдейтится, это быстро происходит. То есть, ну, что такое тренды? То есть это может быть музыка, это может быть фэшн, это может быть дизайн, там какие-то тренды, они действительно медленно, например, там причёски людей, они медленно сменяются и тренд медленно устаревает. Там вот, наверное, вот в нулевых, да, когда Виктория Беэх была
1:01:25 модная причёска, которую она, ну, популизировала. И потом через пару лет только уже где-то на окраинах уже начали эту причёску носить, и этот тренд перестал быть модным, и нужно было что-то новое перепридумывать. И вот причёски, например, у них, а, цикл достаточно медленный, сменяемости. Фэшionн - это сейчас очень быстро из-за ТикТока. Сейчас все фэшн-бренды, они уже, если раньше это был там журналы, да, как там кондонаст, который через них это происходило, то сейчас это всё UDC через TikTok происходит. Очень быстро тренды сменяются. Какая-нибудь там, а, не знаю, девушка где-нибудь в Оклахоме может как-то какой-то классный аутфит одеть, сфоткать себя, снять видео в TikTok, он может завиралиться и там через неделю там Белла Ходит это будет
1:02:11 носить и потом там Мейсон Марджела уже начнёт, ну, это там подхватывать. И TikTok очень сильно вот итерации этих трендов ускоряет. То же самое видеоэдитинге, то есть эдитинг видео он, а тоже трендовый. То есть если вы будете смотреть шарцы, рилсы двухгодичной давности, они будут, ну, уже не свежо выглядеть. Эдитинг тоже быстро эволюционирует. И вот за счёт за счёт AI хуков, за счёт AI native эдитинга это ещё быстрее ускоряется, и мы находим ещё более какие-то прикольные, а, визуальные решения, эдитинг решения, как это всё можно вот вот эту, а, визуальную культуру итерировать далее. >> Ну, извини, оно же не может бесконечно ускоряться, то есть есть, как говорится, предел человеческих возможностей, >> да? Ну, скорее всего, это уже восприятие
1:02:57 физиологического, то есть где-то уровне, да, то есть уже иначе это всё проносится, как бы, знаешь, не оставляя никакого следа. >> Ну, на самом деле след остаётся всё равно. Это же потом, ну, это как постмодернизм, да, то, что потом это всё начинает переосмысливаться. И вот мы сейчас на улицах Парижа, да, сейчас очень популярен Инди слис стиль, который был там в 2000 там седьмо-вом году популярен. И сейчас мы видим вот в Париже все вот модные там люди это носят. Но при этом, а, до этого ещё были там десятые года и ещё какие-то были итерации, моды. До инди слиза был популярен там стиль, а, Y2K нулевых, а, то, что там Britney Spears и так далее. И это и то, что сейчас мы видим, это всё начинает ещё сильнее синтезироваться.
1:03:43 То, что индили 2K и то, что происходило там после 2010х годов. И и то есть это всё друг на друга накладывается и постоянно что-то новое появляется. Я вижу то, что это эстетически, ну, в правильное, красивое направление двигается, наверное, да. Почему я про это говорю? Потому что мы в Париже находимся. И Париж, и Токио, наверное, два таких города, где, а, визуальный какой-то дизайн больше всего итерировался там за последние 100 лет. И для нас, как и я, и компании, мы всё-таки про визуал, про видео и про картинки. У нас также есть картиночная модель Soul, которая стала самой эстетичной моделью в мире. А мы за счёт вот это сказал, что >> кто вас оценил? >> Наверное, это можно оценить с точки зрения того, что много моделей на рынке
1:04:29 картиночных есть. Есть очень мощные модели, которые могут генерировать очень качественно что угодно. Это вот нанобана модель от Гугла, которая сейчас хайпует. Но при этом мы видим то, что сол модель, вот модели появляются от гугла, от Open AI, от китайцев, но со всегда растёт. Хотя соу мы зарелизили летом и уже несколько месяцев прошло и и usage соула растёт. Со знают в Корее, в Японии, а в Европе там креативные директоры крутых а фэшн брендов компаний а используют СО и знают про СО. Наша суть нашей компании, наша сила, что мы очень понимаем тренды последние. И мы, когда релизим модель, она сразу релевантная, она сразу мы попадаем в тренд. То есть,
…
