Как я иду к своей цели в $100 млн

Почему я за это взялся

ИИ — самая большая возможность, которую я видел за 12 лет работы в бизнесе. Я целый год работал с ИИ, в общей сложности около 5 000 часов. Сейчас я использую полученный опыт, чтобы создавать бизнесы, которые можно масштабировать.

Моя цель — $100 млн. Я имею в виду деньги, которые бизнесы заработают со временем за вычетом расходов, а не оценку компании, объявленную после чьих-то инвестиций. Я хочу создать что-то, что работает достаточно хорошо, чтобы люди продолжали за это платить.

Деньги важны для меня из-за возможностей, которые они дают. По ним я могу отчасти судить, работает ли бизнес, и с ними у меня есть свобода поддержать следующую идею. Некоторые проекты, которым я хочу помочь, сами зарабатывать не будут. Прибыльный бизнес может дать им шанс.

О самих проектах я пока не рассказываю, но могу поделиться тем, что стоит за работой над ними и как я вижу следующие шаги.

На что ушли 5 000 часов за один год

Я хотел как следует разобраться в ИИ, поэтому попробовал с его помощью сотни разных вещей. По моей оценке, на это ушло около 5 000 часов. Часто я работал по десять-двадцать часов в день, иногда проводя за одним проектом два-три дня. По моим замерам, за всё это время было сгенерировано около одного триллиона токенов.

К тому моменту я уже взял перерыв от Instagram и Facebook и думал, что со временем вернусь. Но когда увлёкся ИИ, возвращаться расхотелось. Примерно год я почти никуда не выходил и редко сам связывался с людьми. Сейчас я не пользуюсь ни соцсетями, ни мобильным телефоном, ни обычными телефонными звонками. Это был очень насыщенный период моей жизни, а не совет, как стоит жить другим.

Я вложил около $200 000 в обучение, эксперименты и домашнюю систему с несколькими Mac, мощным компьютером для работы с программной платформой CUDA от NVIDIA и необходимой инфраструктурой. Мне хотелось понимать, что происходит на моих собственных машинах, а не только пользоваться сервисом, который построил кто-то другой.

Так я пришёл к коду, дизайну, репозиториям, контейнерам Docker, серверам и архитектуре систем. Мне хотелось понять, как связаны между собой части сложного проекта. Запустить что-то — только часть дела. Я также хотел знать, что может сломаться и как я буду искать причину.

Например, что произойдёт, если время ожидания ответа на платёжный запрос истечёт? Платёж мог пройти, даже если ответ так и не пришёл. Изучая ключи идемпотентности, я понял, как система может распознать повторный запрос и не списать с человека деньги дважды. А работая с локальными моделями ИИ, узнал, почему память для KV-кэша, в котором хранится информация из разговора, может быть не менее важна, чем сама модель. От таких деталей зависит, будет ли система работать и сколько это будет стоить.

По ощущениям, я стал в сто раз продуктивнее. Наконец-то смог взяться за то, что годами держал в голове. Это не означало, что я стал экспертом во всех областях. Просто теперь я мог гораздо дальше продвинуться самостоятельно, лучше понимать работу и задавать более точные вопросы, когда требовалась помощь.

Почему небольшая команда теперь может больше

Меня воодушевляет возможность самому переходить между задачами, для которых раньше требовалось несколько человек ещё до первой проверки идеи. Я могу изучить проблему, продумать дизайн, написать программу и оценить результат, не собирая отдельный отдел для каждого этапа. Мне по-прежнему нужны люди с более глубокими знаниями, но теперь я могу прийти к ним с чем-то конкретным.

Представьте восемнадцатилетнего человека с ноутбуком и доступом к хорошим моделям ИИ. Он может пробовать создавать продукт, продолжая учиться. Ему не нужна моя домашняя система или бюджет, хоть сколько-нибудь близкий к моему. Если вы только начинаете, попробуйте поручить ИИ часть задачи, в которой уже разбираетесь, а потом сами проверьте результат. Так можно многому научиться ещё до серьёзных трат.

Сами инструменты тоже становятся лучше. AlphaEvolve от Google DeepMind — пример того, как ИИ помогает улучшать алгоритмы, на которых основаны вычисления и обучение ИИ. Думаю, мы ещё в начале пути. Я ставлю на то, что в ближайшие пять-десять лет технологических изменений будет необычайно много. Но строить бизнес уже сейчас меня побуждает то, что я могу делать сегодня.

Для меня это возможность, которая выпадает раз в жизни. Она не отменяет необходимости понимать клиентов, хорошо делать свою работу и управлять бизнесом. Она позволяет мне гораздо лучше применять эти навыки.

Как я планирую к этому прийти

Бизнес научил меня тому, что упорно работать и работать над правильной задачей — разные навыки. Мне пришлось освоить оба и научиться понимать, за что лучше не браться. ИИ даёт больше вариантов, но выбрать бизнес за меня он не может.

Прежде чем далеко продвинуться в разработке, я хочу понять, чем клиент пользуется сейчас, что его не устраивает и почему он станет платить за переход на другое решение. Затем проверю с ним небольшую версию продукта. Мне нужны люди, которые платят и возвращаются, а не просто одобряют идею. Если этого не происходит, надо что-то менять или двигаться дальше. Быстрая разработка даёт мне такую возможность.

Мне также нужно понимать, во сколько на самом деле обходится обслуживание клиента: использование ИИ, серверы, поддержка и проверка работы людьми. Я хочу работать с небольшими командами, а не всю жизнь делать всё сам. Буду нанимать там, где важен опыт, и позабочусь о том, чтобы люди могли вести свою часть бизнеса, не дожидаясь меня. Продукт, который мне приходится спасать каждый день, не приведёт меня туда, куда я хочу.

Я буду вкладывать прибыль обратно в бизнесы, которые работают, и направлять её на проверку новых идей. Так я намерен двигаться к $100 млн.