昨晚 я наткнулся на довольно интересный анализ: кто-то просмотрел страницы вакансий компаний OpenAI, Anthropic и других, чтобы понять, чем они на самом деле занимаются за кулисами. Многие обычно обращают внимание только на презентации и рейтинги моделей, но на самом деле более достоверный сигнал — это вакансии. Компании не пишут в своих официальных сайтах стратегию, но через должности они показывают, что собираются делать дальше.

Самое заметное изменение за последний год — это значительный рост числа позиций, связанных с продажами. Доля вакансий в Anthropic увеличилась с 17% до 31%, а в OpenAI — с 18% до 28%. И при этом самый быстрый рост — не в традиционных продажах, а в особом типе позиций — тех, кто учит клиентов, как использовать AI.

Например, такие роли, как «Инженер по успеху AI», «Инженер по развертыванию», «Архитектор решений». Их основная задача — не продавать продукт, а помогать компаниям находить сценарии применения и интегрировать AI в реальные бизнес-процессы.

Это очень важный момент. Он показывает одну вещь: проблема не в недостаточной мощности AI, а в том, что большинство людей еще не умеют его использовать. Если вы работали в криптоиндустрии, то это вам знакомо.

Когда только начинали запускать деривативы и DeFi, причина не была в плохом продукте, а в том, что пользователи не знали, как пользоваться. Поэтому появлялись куча туториалов, сигнальных групп, обучающих сообществ. Те, кто реально зарабатывал, зачастую не занимались разработкой базовых технологий, а обучением и помощью в использовании.

Теперь AI прошел тот же путь. Конкуренция в области технологий и моделей почти завершена, и индустрия переходит к внедрению и монетизации.

Если смотреть дальше, то становится еще интереснее. OpenAI одновременно продолжает развивать модели и уже движется в сторону аппаратного обеспечения. В вакансиях есть позиции по созданию камер, операционных систем, а также по разработке собственных чипов. Всё это вместе напоминает портативное устройство с камерой, способное локально запускать модели. Также компания нанимает специалистов по робототехнике и исследует социальные продукты и платформы для трудоустройства.

Это уже не просто компания по созданию AI-инструментов, а скорее попытка создать новый входной портал или даже следующую платформу.

А Anthropic идет по другому пути. Она не занимается разработкой собственных чипов, а активно нанимает специалистов по дата-центрам и сотрудничеству в области вычислительных мощностей, что говорит о ее ориентации на интеграцию ресурсов, а не на создание базовых технологий.

Эти два подхода — как в криптоиндустрии: один — создание своих майнинговых устройств и контроль над инфраструктурой; другой — объединение ресурсов и быстрое расширение.

Но независимо от выбранного пути, уже очевиден один важный тренд: настоящая проблема не в моделях, а в том, как их использовать. Поэтому наблюдается быстрый рост вакансий, связанных с обучением использованию AI, — даже больше, чем в исследовательской сфере.

За этим стоит попытка закрыть пробел между возможностями и практическим применением. Если смотреть с более прагматичной стороны, то сейчас уже не так важно, у кого самая мощная модель, — важнее, кто сможет превратить AI в источник дохода, повысить эффективность или сделать полноценный бизнес.

Множество возможностей уже движутся в этом направлении: услуги по интеграции AI для предприятий, создание отраслевых AI-приложений, упаковка AI в готовые продукты, обучение и разработка решений.

Проще говоря, эта волна уже перешла от «рассказывания историй» к «получению результатов».

Если сказать проще, то сейчас эти компании уже не пытаются сделать AI более впечатляющим, а сосредоточены на том, как заставить клиентов платить и продолжать платить.

Вы все еще смотрите на модели или уже начинаете думать, как зарабатывать на их использовании — между этими подходами уже заметна разница.