Жги токены, экономь время

Коротко

Naval собрал трёх фронтир-фаундеров (Guillermo Rauch из Vercel, Blake Scholl из Boom Supersonic, Max Hodak из Science) обсудить, как AI меняет инженерный труд. Главный сдвиг: инженер теперь не производит output напрямую, а строит «фабрику», которая выдаёт outputs B–Z. Модели уже не junior, а principal-уровень — возвращаются с trade-offs, но точность оценок (типа «займёт три недели») всё ещё хромает. Спикеры сходятся, что токены — это новые «строки кода», ROI измерять надо временем разработчика и финальным результатом, а не расходом токенов. Открытый вопрос — investable ли «чистый софт», или будущее за hardware + ML-training + reusable building blocks.

Главный тезис

Роль инженера сместилась с «производства output» на «постройку фабрики, которая производит мультипликативные outputs», а ценность AI-моделей пропорциональна судейству и вкусу 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, тогда как «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, потому что модели растут быстрее, чем человек успевает оптимизировать свой воркфлоу под текущее поколение
• Defensibility в эпоху агентов смещается от софта к атомам (железо), битам обучения (модели) и кооперации (общие building blocks)
• Reusable infrastructure имеет ценность не только из-за экономии, но из-за совместимости цивилизаций софта — первопринципное переизобретение разрушает совместимость
• 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 благодаря тому, что исчезло «застревание» — главная причина почему 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, и единственное, что осталось человеческого в этой фабрике, — это вкус, judgment и способность направлять моделей, которые отражают обратно ровно столько, сколько ты в них вкладываешь.