Коротко
Naval собрал трёх фронтир-фаундеров, Guillermo Rauch из Vercel, Blake Scholl из Boom Supersonic, Max Hodak из Science, чтобы поговорить про то, как AI меняет инженерный труд. Центральный сдвиг: инженер больше не производит output напрямую, а строит «фабрику», которая выдаёт outputs B–Z. Модели доросли с junior до principal-уровня, возвращаются с trade-offs, но оценки сроков («займёт три недели») всё ещё галлюцинируют. Токены, новые «строки кода», ROI считать надо временем разработчика и финальным результатом, а не расходом токенов. Открытый вопрос, investable ли «чистый софт», или будущее за hardware, ML-training и reusable building blocks.
Главный тезис
Роль инженера сместилась с «производить output» на «построить фабрику, которая производит мультипликативные outputs», а ценность AI-моделей прямо пропорциональна вкусу и judgment пользователя, который их направляет.
Ключевые идеи
- 1:35, Работа инженера теперь, не шипать output, а строить фабрику, которая выдаёт мультипликативный output.
- 2:05, В интеллектуальных доменах эффект не 10x, а 100x–1000x; примеры, Satoshi, Notch, Brendan Eich, Carmack.
- 2:38, Правильный выбор задачи даёт бесконечную разницу в результате, важнее качества кодинга.
- 3:15, Claude/ChatGPT отражает обратно уровень и судейство пользователя, junior получает junior-аут, senior получает senior.
- 5:02, Стратегия Naval: бросать Codex, Claude и Gemini на одну задачу параллельно, не заморачиваться промпт-инжинирингом.
- 5:01, Даже «дорогие» модели дешевле человека, поэтому токены, не вход или выход, а время разработчика.
- 6:43, Модели «выпустились» из junior в principal: возвращаются со списком вариантов и trade-offs.
- 6:48, Модели галлюцинируют оценки: «займёт три недели» оказывается «один разговор».
- 8:34, Пока человек дополняет модель (API-ключи, капитал), но это временно, крипто-токены и CLI-интерфейсы это закроют.
- 9:29, Открытый вопрос Naval: умирает ли чистый софт как investable категория, раз модели говорят по-английски.
- 9:57, Цитата Patrick Collison: софт, искусство, и хардвер-фаундеры теперь выигрывают, получая бесплатно качественную разработку.
- 10:36, Mitchell Hashimoto в эссе «block economy»: агентам нужны переиспользуемые building blocks, а не изобретение Q-инфраструктуры заново.
- 11:45, Существующие библиотеки и зависимости, это token cache, который экономит триллион токенов на воспроизведении уже существующего.
- 13:08, Хороший инженерный лидер давно vibe-кодит через людей в Slack и one-on-one, теперь то же самое, но через агентов.
- 14:19, Главное изменение для разработки: больше не застреваешь на узких баг-доменах, что раньше съедало неопределённое время.
Почему это важно
Разговор фиксирует переход эпохи: владельцы инфраструктуры (Vercel, облака, агентные платформы) и hardware-founders выигрывают, а «чистые софт-компании» теряют moat. Naval прямо спрашивает, investable ли pure software, за этим стоит ребалансировка венчурного капитала в сторону железа, моделей и building blocks. Mitchell Hashimoto, Patrick Collison, Boom Supersonic, Science, Vercel, все упомянутые игроки строят либо физическое (самолёты, нейроинтерфейсы), либо инфраструктурное (Vercel как «AI cloud для агентов»), что отражает их ставку на то, где остаётся defensibility.
Идеи
- Инженеров теперь оценивают по способности построить систему, выдающую мультипликативный output, а не по личной скорости шиппинга
- Token leaderboards, новая ловушка измерения, как когда-то «строки кода»
- Модели «галлюцинируют» не только факты, но и оценки сроков задач
- Brute-force через несколько моделей одновременно дешевле, чем учиться prompt-engineering трюкам (Ralph Wiggum, OpenClaw, Hermes, plan mode)
- Модель быстрее научится использовать тебя, чем ты, её
- Sporadic feedback к модели определяет качество output больше, чем сам промпт
- Junior получает «junior-плюс», senior получает кратный буст, равенства от AI не будет
- В unsolved-доменах (уровня Terrence Tao) приходится работать с моделью коллаборативно; в verifiable-доменах она сама решит
- Хардвер-фаундерам AI, подарок: софт-команда теперь стоит дёшево, а раньше нанять «художников» было сложно
- Возможно, новая «чистая разработка», это training/post-training/fine-tuning моделей
- Агенту нужны микро-выплаты через крипто, чтобы он сам платил за инфраструктуру
- Агенты могут хакнуть собственный API через unix-shell, не дожидаясь, пока SaaS-провайдеры выпустят CLI
- Заставлять агента переизобретать Q-систему каждый раз, как переизобретать highways и законы для себя одного
- Совместная зависимость от Postgres 13.2 имеет ценность кооперации цивилизации, даже если первопринципно можно лучше
- Существующие либы, это «token cache», от которого модель форкается
- Понимание API, потоков данных и базовых ожиданий по performance важнее знания синтаксиса
- Хороший инженерный лидер всегда «vibe-кодил» через людей, модели просто заменили подчинённых
- Раньше люди бросали кодинг из-за вечной возни с инфраструктурой, а не из-за алгоритмов, модели чинят именно это
- «Застревание на узком баге» как часть deal программирования, больше не правда
- Naval не кодил 20 лет, теперь кодит постоянно через агентов
- Max не написал ни строки кода с декабря, но построил кучу софта, которым пользуется ежедневно
- Принципиальные архитектурные решения (Postgres vs ClickHouse, ZMQ vs другой queue), последний оплот вкуса инженера
- Модель сама поправит: «бро, high-cardinality телеметрию не кладут в Postgres, возьми ClickHouse или Athena»
- Разница между моделями становится размытой, Codex, Claude, Gemini взаимозаменяемы для задач brute-force
- Production-quality код можно «дошить» отдельным проходом, бросив на rewrite ещё токенов
- Verifiable domains, там, где AI решит всё; non-verifiable, фронтир человеческого
Инсайты
- Производительность интеллектуального труда фундаментально несимметрична: эгалитаристская философия «все равны» ломается о реальность кратной разницы вкуса и judgment
- Стоимость токенов, wrong frame; правильная единица, wall-clock time владельца проекта
- Качество AI-вывода, функция качества пользователя, поэтому AI усилит неравенство, а не сгладит его
- Учить prompt-tricks, проигрышная ставка: модели растут быстрее, чем человек успевает оптимизировать воркфлоу под текущее поколение
- Defensibility в эпоху агентов смещается от софта к атомам (железо), битам обучения (модели) и кооперации (общие building blocks)
- Reusable infrastructure ценна не только из-за экономии, но из-за совместимости: первопринципное переизобретение разрушает её
- Существующий код становится не legacy, а активом, кэшем, от которого модели стартуют
- Управление через AI-агентов, естественное продолжение менеджерской культуры «vibe coding через людей», поэтому инженерные лидеры выигрывают сразу
- Барьер входа в разработку рухнул не благодаря языкам, а потому что исчезло «застревание», главная причина, по которой люди бросали программирование
- Вкус и judgment в выборе технологий, последний человеческий рубеж, но даже он временный: модели уже спорят с тобой о выборе БД
Цитаты
«There's 100x or a thousand engineers and the world hasn't fully adjusted to this», 2:05 Существуют 100x и 1000x инженеры, и мир ещё не подстроился под это
«If you choose the right thing to work on versus the wrong thing to work on, that's an infinity difference», 2:38 Если выбираешь правильную задачу, а не неправильную, это бесконечная разница
«Claude or ChatGPT is basically as good as you are in a domain», 3:15 Claude или ChatGPT настолько хорош, насколько хорош ты сам в этом домене
«Waste tokens, save time», 5:02 Трать токены, экономь время
«No matter how expensive these models might seem, they're still way cheaper than a human», 5:01 Какими бы дорогими ни казались модели, они всё равно намного дешевле человека
«They used to be junior engineers, now they're principal engineers because they come back to you with a set of trade-offs», 6:43 Раньше они были junior-инженерами, теперь principal, потому что возвращаются с набором trade-offs
«Obviously sometimes they bullshit which is hilarious», 6:48 Очевидно, иногда они несут чушь, и это уморительно
«Is pure software dead? Is pure software investable?», 9:29 Чистый софт мёртв? Чистый софт всё ещё investable?
«Software is art, and it's hard to hire artists», 9:57 Софт, это искусство, а художников нанимать сложно
«It's like a token cache», 11:45 Это как token cache
«A really good proficient engineering leader has been quote unquote like vibe coding through people on Slack», 13:08 Хороший инженерный лидер давно «вайб-кодит» через людей в Slack
«With the agents, what happens is you just don't get stuck anymore», 14:19 С агентами ты просто перестаёшь застревать
«I would say just waste tokens, save time. Don't look at the tokens either as inputs or outputs», 5:05 Просто трать токены и экономь время. Не смотри на токены ни как на вход, ни как на выход
«I just assumed the model is just going to get better faster than I would figure out how to use it», 4:31 Я просто исходил из того, что модель станет лучше быстрее, чем я научусь её использовать
«The human is still completing the model. At one point, is it the other way about?», 8:34 Пока человек дополняет модель. В какой-то момент будет наоборот?
Факты
- Naval ведёт подкаст Naval Podcast и принимает трёх гостей-основателей
- Guillermo Rauch строит Vercel как «AI cloud для мира агентов»
- Blake Scholl строит сверхзвуковые самолёты и реактивные двигатели в собственном заводе, компания Boom Supersonic
- Max Hodak руководит компанией Science, делающей биогибридный мозговой интерфейс, растит живые нейроны на кремнии для восстановления зрения и других сенсорных функций
- Naval раньше «получал по щам в Twitter» за тезис о 10x-инженерах
- Упомянутые «1000x» инженеры по версии Naval: Satoshi, Notch, Brendan Eich (создатель JavaScript), John Carmack
- Max Hodak не написал ни строки кода с декабря, но построил много рабочего софта через агентов
- Naval не писал код 20 лет, теперь кодит постоянно через агентов
- Mitchell Hashimoto опубликовал на X эссе про «block economy» / «building block economy»
- Цитата Patrick Collison: «software is art, and it's hard to hire artists»
- Пример trade-off от модели: Postgres vs ClickHouse vs Athena для high-cardinality телеметрии; ZMQ vs другая queue-система
- Упомянуты конкурирующие модели/инструменты в одной задаче: Codex, Claude, Gemini
- Перечислены prompt-инструменты, которые Naval сознательно проигнорировал: Ralph Wiggum, OpenClaw, Hermes, plan mode
- Пример «фронтира креативности», где нужна тесная коллаборация с моделью, Terrence Tao
- Конкретная версия совместной зависимости как пример кооперации, Postgres 13.2
Источники
- Naval Podcast, площадка разговора
- Vercel, компания Guillermo Rauch
- Boom Supersonic, компания Blake Scholl
- Science, компания Max Hodak (biohybrid brain interface)
- Эссе Mitchell Hashimoto «block economy / building block economy» на X
- Patrick Collison (цитата про софт как искусство)
- Программисты-«1000x»: Satoshi, Notch, Brendan Eich, John Carmack
- Математик Terrence Tao как символ фронтира креативности
- AI-инструменты: Claude, ChatGPT, Codex, Gemini
- Технологии: Postgres, ClickHouse, Athena, ZMQ
Итог
Инженер больше не производит продукт, он строит фабрику, которая его производит. Единственное, что в этой фабрике осталось человеческим: вкус, judgment и способность направлять модели, которые отражают обратно ровно столько, сколько ты в них вкладываешь.
