После повторного чтения Situational Awareness я переписал инвест-чеклист
Что инсайдер обещал и что сбылось
Эссе строится на пяти тезисах: темп прогресса измеряется в порядках величины каждый год, «дроп-ин удалённый работник» появится к 2027 году, $1 трлн уйдёт в физическую инфраструктуру, государство США встроится в индустрию через регулирование, Китай догонит США быстрее, чем рассчитывают.
Через 22 месяца картина такая. Темп прогресса — подтвердился: GPT-5 в августе 2025-го, семейство Claude 4 с обновлениями каждые 3-4 месяца, новые модели от Google и xAI. Триллион в инфраструктуру — подтвердился: январь 2025-го, Stargate на $500 млрд от OpenAI, Oracle и SoftBank, Microsoft с атомной станцией Three Mile Island, Amazon с долгосрочными контрактами на атомную энергию, xAI с кластером Colossus на 100 тысяч GPU. Государство встроилось — подтвердился через executive orders и экспортный контроль на чипы.
Дроп-ин удалённого работника — пока сбылся частично. Полноценной замены среднего сотрудника AI ещё не делает, но AI-агенты закрывают многошаговые задачи в коде, B2B-продажах, аналитике. Из всех тезисов этот пока самый «в процессе».
Не сбылся один — про механизм догоняющего Китая. Ашенбреннер ставил на шпионаж и копирование. Реальность — DeepSeek в декабре 2024-го показал, что фронтирные модели можно обучать на меньшем compute. Это сломало одну из его базовых предпосылок и одну сессию обвалило капитализацию NVIDIA на $600 млрд. Прогноз про результат («Китай догонит») — верный, прогноз про путь — нет.
Что это меняет в инвестчеклисте
Из попаданий и непопаданий я для себя сделал три практических вывода для инвестрешений.
Первое — я закрыл несколько направлений, которые ещё год назад казались мне нормальными вертикалями для венчура. Это компании, которые делают «помощника специалисту» в маркетинге, аналитике, копирайтинге, рутинной операционке. Если темп прогресса не замедлится, к 2027 году эти компании окажутся в зоне, где между «AI помогает специалисту» и «AI заменяет специалиста» разница в пару поколений модели. То есть продукт устаревает быстрее, чем компания успевает построить устойчивую выручку. Я перестал ставить на эти ниши, теперь смотрю на тех, кто сразу проектирует продукт как «AI выполняет функцию», а не «AI помогает».
Второе — я перераспределил долю в портфеле в сторону компаний, которые работают на горизонте 3-4 года, а не 5-7 лет. Это противоположно тому, как венчур думал десятилетиями. Логика простая: если к концу 2027 года в значимой части ролей появится дроп-ин AI, бизнес-модели и команды, которые сейчас строятся на 5-7 летнем горизонте, будут вынуждены переписываться по дороге. Тот, у кого короткий цикл до выручки и понятный exit, успеет завершиться раньше, чем рынок перетряхнётся.
Третье — я стал внимательно смотреть на open-source AI как на стратегический фактор для российских компаний. Один из ключевых эффектов DeepSeek — зависимость от западных вендоров и доступа к их API перестала быть единственным сценарием. Для российских стартапов, особенно работающих на внутреннем рынке, open-source модели (DeepSeek, Qwen, Llama) дают альтернативный путь, который год назад выглядел маргинальным. Это резко поднимает реалистичность сценариев, в которых стартап в России строит AI-функцию без зависимости от OpenAI или Anthropic.
Где прогноз может ещё не сыграть
Я не стал бы делать ставку на эссе как на полное руководство. Несколько вещей могут изменить картину.
Если фронтирные модели упрутся в качественный потолок при текущих архитектурах, темп прогресса замедлится, и сценарий дроп-ина к 2027 году съедет на 2028-2029-й. Это меняет окно для инвестрешений, и часть моих корректировок может оказаться преждевременной.
Если регуляторы развитых рынков (ЕС, США) ужесточат правила обучения и использования AI — а сейчас в эту сторону движение есть — часть продуктов AI-приложенческого слоя получит существенно более сложный путь к рынку. Сюда я смотрю отдельно, потому что регуляторный риск пока недооценён.
Если геополитика обострится и доступ к compute для российских компаний дополнительно ограничится, тезис про «open-source как альтернатива» начнёт работать сильнее, чем сейчас. Это сценарий, в котором ставка на российские AI-стартапы становится менее рискованной, чем кажется со стороны.
Что забрать
Эссе Ашенбреннера год спустя показывает себя на 70-80% точности. Это много для прогноза такого масштаба, и одновременно недостаточно, чтобы слепо опираться на любой из его сценариев. Самый практический вывод для основателя — не «AGI к 2027 точно будет», а «темп смены поколений моделей не замедлится, и продукт, который сейчас „AI помогает“, к концу 2027 рискует устареть быстрее ожидаемого».
Не уверен, что мой пересмотр инвестчеклиста окажется единственно правильным. Но игнорировать сигналы от человека, который видел индустрию изнутри и за 22 месяца попал в 70-80% тезисов, мне кажется неосторожным.
Про сделки и сигналы AI-рынка из практики YellowRocks.vc пишу в Telegram-канале — если тема близка, заходи.