---
title: 'Tokens Can Make You Rich, Just Do This – Mario Zechner'
source: 'https://youtube.com/watch?v=sqtX2OmgOF0'
video_id: 'sqtX2OmgOF0'
date: 2026-09-03
duration_sec: 2861
channel: 'David Ondrej'
---

# Tokens Can Make You Rich, Just Do This – Mario Zechner

> Source: [Tokens Can Make You Rich, Just Do This – Mario Zechner](https://youtube.com/watch?v=sqtX2OmgOF0)

## Summary

Mario Zechner, creator of the coding agent 'Pie', discusses his journey from using LLMs to building his own agent, critiquing the hype around AI and sharing insights on token economics, the future of work, and the importance of human taste in software development.

### Key Points

- **Productivity Advantage** [00:01] — Mario argues that with coding agents, a small team of six can outperform a team of 50-100, emphasizing efficiency over size.
- **Origin of Pie** [00:26] — Mario started using LLMs in 2022, but found Cursor limited. In April 2025, inspired by Claude Code's approach, he began building his own agent, Pie, for full control.
- **Why Build Pie** [03:31] — Mario built Pie because he wanted complete control over his workflows, avoiding the constant changes and breaking updates in tools like Claude Code.
- **Claude Code's Context Issue** [05:03] — Anthropic removed old thinking data from sessions idle over an hour, which Mario compares to 'lobotomizing' the model, affecting its memory and performance.
- **Perceived Model Degradation** [06:51] — Mario attributes perceived quality drops in Claude Code to psychological effects and constant changes, not necessarily model degradation, though he notes others report issues.
- **Benefits of AI Agents** [09:42] — Mario highlights increased productivity and rapid experimentation, allowing him to build features in hours and discard them if they don't work, without wasted time.
- **Hype and Misunderstanding** [09:57] — Mario criticizes the hype around 'vibe coding' and 'Ralph loops', calling them cargo culting, and notes that many people at conferences admit it's just for selling.
- **AI and Wealth Inequality** [11:54] — Mario agrees with Balaji's quote that smart people get richer with AI, as those who can afford tokens and understand tools gain a significant advantage.
- **Empowering Non-Programmers** [15:26] — Mario shares how his wife, a linguist, used Claude Code to increase her research productivity 5x, showing that domain knowledge plus AI can unlock new capabilities.
- **Token Optimization Trend** [17:43] — Mario predicts a trend towards optimizing token usage, with models like DeepSeek V4 offering similar performance at a fraction of the cost, making intelligence more accessible.
- **Open-Weight Models** [20:03] — Mario prefers open-weight models like Kimi and DeepSeek for cost and control, noting they are reaching parity with frontier models, and he's shifting his usage accordingly.
- **Europe's AI Struggle** [24:49] — Mario attributes Europe's lag in AI to talent drain to the US and regulatory complexity, making it harder to invest and scale companies compared to the US.
- **Future of Apps** [28:19] — Mario believes simple apps like fitness trackers will be replaced by AI agents that create and manage data on the fly, but complex services like Spotify will remain due to licensing and infrastructure.
- **Impact on Knowledge Work** [31:34] — Mario thinks knowledge work will see automation, but human coordination remains essential. He supports the Jevons paradox, where AI increases productivity and creates more work.
- **Job Market Changes** [34:43] — Mario predicts mid-career professionals who upskill with AI will replace juniors, and older workers who don't adapt may face layoffs, but he sees a need for mentorship roles.
- **Importance of Architecture** [41:42] — Mario emphasizes that software architecture and design skills are becoming more important than syntax, as agents handle implementation but need human guidance on design.
- **Taste and Judgment** [42:45] — Mario argues that AI lacks taste and judgment, as it's trained on average code, so humans must provide the creative and architectural direction.
- **Limits of LLMs** [44:05] — Mario explains that LLMs can only interpolate within their training data, so they excel at checking ideas but fail at generating novel ones, like business ideas.
- **Training Data Bias** [45:42] — Mario notes that top performers' knowledge is undocumented, and average code dominates training data, making it hard for models to learn exceptional design.

### Conclusion

Mario Zechner's insights highlight the transformative potential of AI agents for productivity, but he stresses the irreplaceable value of human taste, architecture, and judgment in leveraging these tools effectively.

## Transcript

Люди, обладающие средствами производства в том смысле, что они могут позволить себе эти Я заметил, что многие люди на самом деле не верят в здесь просто ради тренда. Они много пытаются сделать, много строят, но
не обязательно должен быть идеальным.  Код может быть совершенно бестолковым, если он позволяет экономить время.  Если вы сможете повысить производительность своих шести сотрудников, предоставив им Codegage Agent, вы легко сможете обойти команду из 50, а может быть, даже и 100 человек.
Да, Марио, значит, очевидно, ты создатель пирога, разработанный тем самым знаменитым агентом по пирогам.  Давайте начнём с того, что натолкнуло вас на идею создания пирога. Я использую LLM-ы примерно с 2022 года, когда Open AI выпустила ChatGPT,
потому что у меня был опыт работы в области обработки естественного языка и машинного обучения в 2000-х годах.  Я следил за развитием этой области и был весьма заинтересован моделями обработки естественного языка, поскольку они могли выполнять практически все задачи обработки естественного языка, которые я кропотливо пытался решить
с помощью менее совершенных моделей.  А поскольку я ещё и разработчик программного обеспечения, я всегда старался использовать их для решения своих задач по разработке ПО. [прокашливается] И это, по-настоящему, начало работать, кажется, только с курсором
где-то в 2024 году. И какое-то время это работало, но было довольно ограниченно, потому что работало только с отдельными файлами, и хотя оно извлекало некоторый контекст из остальной части кодовой базы, это было не очень эффективно.
кодовой базы, это было не очень эффективно. А в апреле 2025 года Питер крикнул мне и Армину Ронахеру, известным по сериалам «Фласк» и «Сентри»: «Эй, агенты теперь работают!» Создатель Open AI. И
нахрен". [смех] Э-э, этого не произойдёт, но примерно в это время он начал использовать попробуйте код Клода, чувак».  И это стало настоящим откровением, потому что то, что
Ранее такие агенты, как Cursor и им подобные, индексировали кодовую базу и, по сути, не предоставляли агенту достаточно инструментов для самостоятельного исследования данных.  У компании Anthropic была гениальная идея: сделать так, чтобы агенты,
по сути, использовали ваш компьютер.  Таким образом, мы предоставляем ему своего рода терминал, bash, что-то, что позволяет ему выполнять команды.  А с помощью этих инструментов система могла бы самостоятельно исследовать кодовую базу.  И, как оказалось, студенты магистратуры очень хорошо умеют исследовать кодовые
[смех] Эм, так вот, это, по сути, дало нам возможность провести генетический поиск, как это называется.  И это изменило ситуацию, потому что теперь агент внезапно перестал быть ограничен чем-то вроде курсора,
самостоятельно, а вместо этого получил возможность использовать курсор, который считает, что ему нужно то, что нужно агенту, но при этом делает все самостоятельно.  Именно с этого все самостоятельно.  Именно с этого
, но со временем команда, занимавшаяся облачным программированием, разрослась.  Они начали, ну, наверное, использовать максимальное количество токенов . И они добавляли функции, функции, ошибок, множество изменений в системных подсказках.
сейчас говорим? Э-э, примерно в июле, августе.  Вот тут-то и функции лишние. Да, я немного занимался обратным проектированием В конце концов, если провести обратное проектирование, это всё-таки JavaScript-приложение, так что
особого обратного анализа не требуется, но я заметил, что они натворили много И в качестве предисловия скажу, что я люблю эту команду.  Они, они, они, они создали этот жанр, верно?  Но для меня это перестало быть полезным инструментом, потому что он ежедневно нарушал мои
рабочие процессы.  Так я постепенно, но уверенно начала создавать что-то своё, а потом, кажется, в октябре, полностью переключилась на пироги.  И я очень за исключением части, касающейся LLM.  Я, очевидно, не могу контролировать саму программу LLM,
теперь все, что с этим связано, полностью находится под моим контролем, и это не влечет за собой никаких лишних действий.  Таким образом, мои рабочие процессы остаются достаточно стабильными даже при работе с Итак, как вы думаете, почему это произошло? Это просто естественный жизненный цикл
продукта, или они стремятся больше ориентироваться на потребителей и вынуждены добавлять дополнительные ограничения? Мне кажется, они сами применяют на практике то, о чём говорят. И я считаю, что это совершенно нормально.
Они чем-то похожи на канарейку в угольной шахте, позволяющую оценить, насколько хорошо автономные агенты могут работать в данный момент и насколько Кодекс Клода хорошим произведением. Эм, но у каждого свои впечатления, и
Кодекс Клода, так что для большинства это не так уж и плохо , я полагаю, или они просто Что тоже является своего рода подспорьем. Похоже, они снова взялись за дело , как еще пару дней назад, когда говорили: «Ой, извините, мы что-то
Пересмотр предпринятых усилий.  Они просто тихонько это изменили. Повторное рассмотрение вопроса даже не представляет собой большой проблемы.  Это было просто по умолчанию. По умолчанию вас бы поставили на средний уровень вместо высокого.  Вы можете это изменить.  Но они также сделали следующее: когда
модель начинает думать, она генерирует траекторию мышления, прежде чем создать блок текстового контента на стороне сервера. А Anthro-Anthropic не отправляет это обратно клиенту, то есть Клоду Коду, но позволяет другой модели
клиенту, чтобы у него было что показать. На следующем ходу, когда вы отправляете еще один запрос, этот ход мыслей восстанавливается, исходный, на стороне сервера.  Но оказывается, что же там написано?  26 марта мы внесли
изменение, чтобы удалить старые данные из сессий, которые простаивали более часа, и уменьшить задержку.  Таким образом, если агент пообедать, а затем возвращались, все старые мыслительные процессы
исчезали, что влияло на то, что агент мог вспомнить за этот сеанс. И это очень плохо, потому что это все равно что лоботомизировать модель за этот сеанс, если удалить половину информации, которую она сгенерировала за это
время.   В Ага. Да, это было одним из главных полный контроль над системой, проблема в том, чтобы убедиться, что ваш
ассистент сегодня такой же, как и завтра. Очевидно, что на их бэкэнд-серверах по-прежнему хранятся дополнительные контекстные данные, например, те, которые вы отправили через API, и это Я просто хочу контролировать всё, что я могу контролировать,
и ни один из этих агентов программирования, включая кодекс, не даёт мне такого контроля.  Вот почему я испек пирог. То есть, вы думаете, что нужно приложить усилия, чтобы свести их к минимуму.  Поэтому, поставьте перед собой главную цель — не
допустить раздувания функционала и появления лишних функций. Вы также являетесь пользователем программных агентов Таким образом, у вас, вероятно, очень хорошее интуитивное понимание того, когда модель или агент дают сбой, и обычно это
связано с устареванием контекста или процентом использованного контекста.  Я хочу, чтобы мои разрабатывал все свои программы последние 20 лет, и мне нужен контроль, мои программы будут ужасными.  И если вы делегируете значительную часть работы по созданию программного обеспечения
агентам, вы хотите убедиться, что у них есть максимально высокая вероятность того, что они действительно создадут качественный продукт.  И я не думаю, что это например, облачный код работает за вашей спиной.
антропологических теорий, знаете ли, потому что некоторые вещи были признаны при посмертном исследовании, но более серьезные обвинения касались изменений моделей, происходивших в фоновом режиме.  Вы это заметили или модели? Нет, никогда не испытывал ничего подобного.  Итак, я
.  Первый эффект психологический: появляется новая модель, ты приходишь в неописуемый восторг, выпускаешь триллион токенов и создаешь новые проекты с нуля, и думаешь: "Вау, это потрясающе!", "Мне удалось создать приложение для 3GS, что само по себе
[смех] А потом, в конце концов, ты начинаешь использовать это для чего-то более важного, и видишь: «Черт, это все равно не далее.  Поэтому я думаю, что это в основном психологический аспект, в том смысле, что
первоначальный энтузиазм исчезает по мере того, как вы начинаете использовать эту модель в Хорошо. А вторая часть, ну, я имею в виду, это также касается конкретно кода облаков, он меняется настолько сильно, что
ломает все, просто меняя конфигурационный блок, а не модель.  Лично я двумя факторами: психологическим аспектом и постоянными изменениями и поломками крепления на ягодицах, потому что в PI я не сталкивался с таким ухудшением качества, о котором
не сталкивался с таким ухудшением качества, о котором переменных, и трудно понять, что вызывает эти изменения, и люди Да, они квантовали модель.  Да, конечно, так и было.  Вы знаете, что это означает
запускать модель в квантованном режиме и так далее.   То другое, но это требует усилий, верно?  И хотя это может сэкономить им некоторые затраты на инфраструктуру, запуск этой системы также требует финансовых затрат.  Поэтому я
в этом не убежден, и опять же, я не видел этого в других системах, которые не так сильно меняются, и я думаю, что если вы поговорите с людьми, использующими открытый код и энтропийные модели, они не ощущают этого ухудшения так сильно
или вообще не ощущают его. Так что да, я думаю, это в основном вопрос Да, вероятно, и ещё какой-то коллективный психоз, когда у всех одинаковое мнение. Справедливости ради, у них в
начале этого года был баг, когда они испортили какой-то код в ядре или что-то подобное, из-за которого произошло из-за ошибки в механизме вывода.  Но обычно они сами сразу это чувствуют и исправляют.
Итак, что Мне нравится, что я могу быть гораздо продуктивнее и заниматься проектами, за которые раньше не бралась, потому что у меня просто не хватало на них времени.
Мне также нравится, что это позволяет мне быстро экспериментировать.  Например, если у меня уже есть готовый продукт, я могу просто сказать: «Агент, создайте мне эту новую функцию», достаточно, чтобы этот продукт существовал, чтобы я мог оценить его и понять, насколько он полезен
далее.  Я могу быстро внедрить новую функцию в уже существующий проект с участием пользователей за час- передать нескольким людям для тестовой среды или для тестирования на промежуточном этапе
это хорошо.  А если нет, я просто выбрасываю .  И я не потратил на это ни времени, ни сна, и это просто удивительно.  Но это также означает, что А больше всего я ненавижу эту чертову шумиху.  Это просто ужасно утомительно.  Например,
Циклы Ральфа могут работать, но люди неправильно понимают, почему и как они работают.  Эм, я думаю, что автомобильные вечеринки и исследования — это лучший пример петли Ральфа, потому что это, по сути, и есть петля Ральфа.  Таким образом, вы задаете модели конкретные
критерии успеха и целевую функцию, которая позволяет модели оценить, удалось ли ей что-либо улучшить или нет.  Это как научная петля Ральфа, и она действительно работает.  Но цикл Ральфа — это когда у меня есть PRD-файл, файл спецификации и так далее
будет реализовано то, что указано в файле спецификации.  Я никогда не видел, чтобы это работало.  Если у людей это получится, тем лучше для них.  Для меня это карго- культизм.  Две недели назад я был в Лондоне на крупной конференции AI Engineering Europe , и за кулисами ко мне
подходило много людей, разговаривали со мной и говорили: «Да, вся эта ерунда, вроде нам все равно нужно это продавать». [смех] И я, честно говоря, не понимаю, зачем люди так делают, ведь мы ещё
это, использовать то, что есть, и сделать это хорошо.  Но, похоже, людям необходима подобная рекламная машина.   Как вы думаете, это просто нетерпение, или это похоже на ситуацию, когда люди приходят в сферу ИИ по неправильным причинам?  Как я
фундаментальные принципы этой технологии.  Они здесь просто ради тренда или, знаете, ради и тому подобного. Многие специалисты по Web 3 перешли в сферу искусственного интеллекта.  А еще, когда Web 3 стал менее успешным с
людей, которые понятия не имеют о технологиях.  Но с другой стороны, есть и очень талантливые и умные люди, которые действительно разбираются в технологиях.  У вас есть стимул продать вам идею, которая еще не стала реальностью,
потому что они на этом зарабатывают деньги.  Я их понимаю .  Так добывают себе пропитание, но лично мне это не нравится.  У меня нет сигнала людей, которые не разбираются в технологиях, но хотят ими пользоваться, и они
громче всех об этом кричит.  А это обычно заканчивается болью, слезами и потерей денег.  Так что я не вы думаете, искусственный интеллект сделает так, как гласит замечательная цитата Баладжи: «Умные становятся еще
богаче, потому что у них есть свободные средства, которые они могут инвестировать.  Умные как создавать собственные системы защиты или, например, как связаться с инженерным отделом.  Они используют инструменты, поэтому получают больше преимуществ. Вы считаете, что это может произойти, или вы
Люди, которые понимают суть разработки программного обеспечения и имеют некоторый опыт в этой области, безусловно, имеют определенное преимущество по сравнению с молодыми специалистами, которые начинают использовать агенты.  В конечном итоге, я думаю, эта разница, вероятно,
думаю, эта разница, вероятно, исчезнет по мере совершенствования моделей.  Потому что вам, как разработчику модели или разработчику агента, может измениться.   То есть, можно сказать, что это первый
самые новые модели, верно?  Как и в случае с управляли многомиллиардной компанией с корпоративным контрактом с Anthropic, это действительно нужно для кибербезопасности».  И, конечно же, вы можете направить 10%
потраченных токенов на исследования и разработки или на что угодно другое, верно?  Это уже правда, но я межличностном общении.  В то время как, знаете, прямо сейчас вы можете получить невероятную выгоду от плана Cortex за 200 долларов в месяц .  Это уже делает жилье недоступным для
Я определенно думаю, что это будет игра для богатых.  Люди, обладающие они могут позволить себе эти токены, имеют огромное преимущество перед теми, кто не может себе их позволить.  Забавно, что вы говорите, что 200 долларов в месяц уже сейчас являются
, потому что большинство наших коллег в области ИИ так не считают сделку. избалованные мелкие разработчики программного обеспечения с
доходом в несколько сотен тысяч долларов в год. Для них это сущие пустяки.  Ибо знают, как получить преимущество. Да, я имею в виду, да. людей, которые действительно создавали успешные, финансово успешные проекты после
, по крайней мере, в моей группе старых, ворчливых компьютерщиков, так это то, что [смех] Ммм. Потому что большая часть того, что они строят, никогда не достраивается.  Эмм, я не знаю.  Но вы
так что, может быть, вы могли бы подробнее рассказать об этом.  Что, что ты видишь? этого не понимают.  Люди ожидают появления множества новых продуктов, и очевидно, что именно этого им сейчас не Ммм. Но я бы сказал, что, вероятно, от
Ммм. Что касается существующих компаний и предприятий, где, например, люди в моей команде, люди, совершенно не разбирающиеся в технике, например, видеоредакторы и, знаете, люди, для которых нет никаких причин заниматься
разработкой программного обеспечения, занимаются разработкой программного обеспечения. А благодаря некоторой помощи, например, с опыт, они способны создавать полезные внутренние инструменты, которые повышают нашу производительность.  Например, на YouTube давайте выявим
различные варианты воронки, верно?  Например, для учета или для целей бухгалтерского учета, например, для внутреннего учета. Это не общедоступный продукт, которым может пользоваться кто угодно, но вы можете спросить любого сотрудника компании, и он вам это мгновенно подтвердит
эти люди — разработчики.  Это люди, которые знакомы с видеомонтаже.  И они понимают, что нужно для использования видеомодели или модели изображения, чтобы создать на её основе отличный инструмент.  Думаю, именно там кроется большая часть
создать на её основе отличный инструмент.  Думаю, именно там кроется большая часть могли бы. Я с вами полностью согласен.  Впервые я это заметил прошлым летом, когда сказал жене, что
она лингвист, а не специалист в технических вопросах.  Я предоставила ей программу для кодирования, потому что она работает с большим объемом лингвистических данных, например, проводит интервью, расшифровывает
затем помещает все это в таблицу Excel с 18 000 строками, вручную преобразует данные, И я дал ей Cloud Code, и в течение двух вечеров обучал её работе с этим программным обеспечением, и внезапно её научная производительность увеличилась в 5 раз.
А с помощью Cloud Code она, по сути, знала только входные данные и то, как Теперь ты мой маленький друг-программист. Я не разбираюсь в программировании, но доверяю тебе. Ты просто пишешь мне скрипты на Python, которые принимают мои входные данные и выдают
выходные данные в нужном мне формате, а также графики в нужном мне формате. Таким образом, она поняла, что, хотя и не умеет программировать, она понимает, какими должны быть входные данные и как должны выглядеть выходные, чтобы проверить,
должны выглядеть выходные, чтобы проверить, быть совершенно небрежным, главное, чтобы он обеспечивал такую ​​экономию времени — это просто потрясающе.   То же самое я слышу и о
специалисты, которые теперь понимают, как использовать программные агенты для написания небольших программ или для анализа и преобразования данных. Да, я согласен, это самое масштабное разблокируемое событие.  Проблема в том, что в таких компаниях, как ваша, я полагаю,
много молодых людей, разбирающихся в технологиях — не в том смысле, что они умеют программировать, а в том, что они хорошо в них разбираются . Эм, я имею в виду, для тебя это проще простого, как
дважды два, верно?  Если вы работаете в крупной корпорации, где численность персонала составляет от 20 до 60 человек, то да.  Это не работает.  Итак, в компаниях, подобных вашей, сколько человек в вашей компании? 10? Как 4 или 5, как 6.
дает вам преимущество, потому что если вы сможете повысить производительность своих шести человек, предоставив им агентов по программированию или агентов для помощи в их повседневных задачах, вы легко сможете победить команду из 50, а может быть, даже
100 человек, если будете действовать умно. Особенно если команда из 50 или 100 человек — это команда старой закалки, которой очень трудно адаптироваться к новым технологиям.   Да , это очень круто.
Что вы думаете об оптимизации использования токенов, ведь мы наблюдаем особенно среди компаний, которые тратят огромные суммы, но даже отдельные люди, как я сам, боятся проверять свои расходы в OpenRouter и
Frolic?  И теперь, я думаю, особенно после вчерашнего релиза Deep Seek V4, мы начинаем наблюдать тенденцию к оптимизации под получить 97% той же
производительности, тот же интеллектуальный функционал за 1/10 или 1/7 стоимости.  Как вы думаете, 1/10 или 1/7 стоимости.  Как вы думаете, я надеюсь, что так и будет. Потому что интеллект должен быть
доступен каждому человеку в мире.  Я не хочу, чтобы это была технология из разряда "технологий развитых стран", которая ужасно плоха.  А китайские лаборатории, да благословят их Бог, Они вмешиваются в экономику токенов американских лабораторий, и мне это нравится,
потому что я знаю, по крайней мере, какую прибыль получают американские компании на этапе выводов, и Ага.  Так что да, это может быть даже больше, чем просто это. [смех] Так что да.  Я думаю, что
Так что да.  Я думаю, что оптимизация токенов станет очень важной задачей, и, используя Open Router, вы увидите, что сейчас в интернете существует огромное количество поставщиков токенов и подобных маршрутизаторов, поэтому
токенах, и я думаю, что это произойдет, и лично я считаю, что это моделям взвешивания, таким как DeepSeek или Kimiko 2.6. Честно говоря, я пользуюсь Kimiko уже 3 года и 4 дня.
я могу развернуть это на своем небольшом кластере графических процессоров в облаке по цене, сопоставимой с той, которую мне пришлось бы заплатить, если бы я обратился, скажем, в Anthropic и Claude.  И необходимые данные имеются
.  На самом деле мне не нужно ничего больше, чем то, что предлагает мне Кимико.  Так что дальше будет только лучше.  И я не думаю, что передовые модели по-прежнему обладают каким-либо преимуществом в интеллекте .  Я вижу, что
в некоторых задачах и в некоторых отраслях наблюдается регресс. Так что, да.  Если мы достигнем пика интеллекта, и именно это мы будем наблюдать в течение следующих 2-3 лет, я буду доволен, и я обязательно перейду на модели с открытыми весами, потому что они уже достигли нужного уровня.
[смех] Да, я имею в виду, мне интересно, почему не наблюдается более активного перехода отдельных лиц и компаний на модели с открытыми весами?  Это попытка Китая запугать людей или что-то вроде концепции антропогенного
Думаю, дело в бренде.  Компания Anthropic очень агрессивно подходит к своей рекламной предприятий. И они добиваются больших успехов.  Я имею в виду, вы также должны признать, что бренд действительно хорош.  Возможно,
ерунды за последние пару месяцев, я больше не буду сотрудничать с разработчиками. Да, за последние 3 дня, да. [смех] Но что касается корпоративных предвзятости в корпоративных компаниях, у них есть идеальная история.  А вот OpenAI — не
думаю, что у Anthropic просто очень хороший бренд, по крайней мере, в западном мире, в Европе и США.   Да , и ещё много но, честно говоря, как европеец, я считаю, что и Китай, и США,
как европеец, я считаю, что и Китай, и США, промышленного шпионажа, равны мне как европейцу.  Я [смех] Так что мне это безразлично.  Я воспользуюсь услугами
того, кто предоставит мне наиболее качественную информацию по наиболее выгодной цене.  Эм, и, надеюсь, в конечном итоге Европа сможет предоставлять свою собственную разведывательную информацию по приемлемой цене, Ага.  И, как вы сказали, если вы можете взять Kimi или Deep Seek, развернуть
и, знаете, запускать их с аналогичными затратами, если не дешевле, то вы получаете огромное преимущество в том, что данные остаются вашими. Ага. мне не нужно развертывать его индивидуально.  Я могу взять еще пять
человек, и кластер с удовольствием будет обслуживать всех нас с производительностью. Эм [фыркает] Так вот, это может быть действительно очень дешево, если вы объединитесь и,
я рассматриваю такой вариант для одной из компаний, в которой работаю, но да, немного поэкспериментировать с этим и посмотреть, насколько это посмотреть, насколько это
это уже сейчас?  Я экспериментировал с этим в прошлом году, и пока что результат меня не совсем устроил .  Ни с точки зрения интеллекта, ни с точки зрения стоимости, но я думаю, мы приближаемся к цели. Что представляет собой ваша компания, ориентированная на ИИ и изначально созданная с использованием ИИ
в отношении источников получения разведывательной информации? Да, поэтому мы используем API.  Мы не размещаем сайты на собственных серверах.  Я имею в виду, что я запускаю всё больше и больше моделей локально.  В начале 2024 года я принял мудрое решение
.  Так что теперь, с выходом «Джеммы 4», это действительно приносит свои плоды.  И знаете, модели, особенно прогресс в разработке небольших моделей с открытым исходным кодом и открытыми весами, развиваются даже быстрее, чем, например, более крупные.  Поэтому я думаю, что
мне очень хочется, чтобы у следующего MacBook было около 256 ГБ оперативной памяти.   Да Таким образом, мы могли бы запускать
использовать это для большинства рабочих процессов.  А если вам действительно нужны самые передовые технологии или, например, для решения каких-то задач требуется лучшее из лучшего, я использую OpenRouter для большинства своих проектов, потому что там можно использовать все
модели, и я, честно говоря, постоянно вношу изменения, но за последние 30 дней я достиг скорости обработки около 6000 запросов в месяц на Anthropic API, а сейчас я переориентируюсь на это
с выходом GPT-4.5, DeepMind 4 и OpenSource 4.7, а я использовал 4.6 в быстром режиме, который в шесть раз дороже. да, я, по всей видимости, собираюсь это сделать.
Да, но, знаете, мне очень нравилась скорость, поэтому я был доволен ею, но теперь 4,7 — это немного, знаете ли, я не знаю.  Лично мне ощущения немного не соответствуют, но мне нравится 5.5, поэтому я буду чаще использовать Codex, и да
а OpenAI просто предоставляет гораздо больше возможностей для вывода данных за ту же цену.  Что касается этих двух вариантов, выберете ли вы тариф за 100 долларов, потому что OpenAI также добавил тариф за 100 долларов. Anthropic, разница действительно ощутима .  Например, я никогда не достигаю
лимитов на Codex стоимостью 200 долларов и всегда запускаю несколько программ параллельно.  С помощью кода Клода два.  Вы легко можете достичь своего предела. Да, это моя ситуация, и передать API-ключ двум разным членам команды, верно?  Например, если я
знаю, что кто-то действительно хорош, я могу просто дать ему ключ API OpenRouter с делать то, что ему нужно.  Если кто-то, скажем так , новичок, и у него, например, [смех], что он, вероятно,
система управления, когда все ключи находятся у вас, и вы можете просто указать, у кого есть ключ, и распределить их между пользователями. Мне это нравится.  Вы затронули тему Европы, я тоже хочу это сделать.  Почему в Европе не ведется более активная работа в области искусственного интеллекта?  Это
Да, в основном это Америка переманивает таланты из Европы и Китая .  Я имею в виду, что среди коренных жителей США есть и замечательные специалисты по искусственному интеллекту, это очевидно.  Но талантливые люди уезжают в США, потому что там больше
денег. вас также нет такой инфраструктуры, как в Европе. в Европе представляет собой проблему, поскольку, например, в Калифорнии действуют аналогичные правила
.  У них тоже свой закон об ИИ, и штате действуют свои собственные правила, тогда как в ЕС, по .   Что ж, лично я считаю это вполне приемлемым.   Да
, в основном дело в деньгах.  Эм, я имею в виду, просто посмотрите на все основном это европейские и китайские имена.  Да, Да, это довольно грустно.
Многие из ключевых сотрудников OpenAI — поляки, знаете ли?  Так что, как правило, всякий раз, когда что-то происходит, либо венчурные капиталисты, либо крупная технологическая компания приходят Ага. Ага.  Это печально.  Итак, что же, по-вашему, должно
произойти?  Как нам привлечь больше инвестиций, больше венчурных капиталистов, больше Это просто европейский акции и недвижимость, или нет? Честно говоря, я не думаю, что в этом
проблема.  Я думаю, проблема в основном связана с нормативно-правовой базой. и правовая база. Инвестирование в европейскую компанию, в акции, RSU и все такое — это очень просто сделать в США, но
Особенно если вы хотите развивать свою компанию и иметь несколько офисов по всей Европе.  Потому что в каждой новой стране, где вы обосновываетесь, вам приходится иметь дело со структурой этой страны
с точки зрения того, как люди могут инвестировать в нее, как сотрудники могут получить акции и так далее. И это чертовски усложняет ситуацию, корпорацию в Делавэре, и всё работает как по маслу. Неважно, где находятся ваши офисы — в
Бостоне, Нью-Йорке или Сан-Франциско. Это касается всех без исключения .  Итак, это один из пунктов. Здесь сложно создать компанию, учитывая существующую правовую базу, которая затрудняет инвестиции и предоставление
сотрудникам определенных льгот.  И второе: для инвесторов инвестирование в европейскую компанию с точки зрения налогообложения и всего остального — это совсем другое дело, и условия там не такие хорошие, как в США.
Также, как правило, если возникают споры и тому подобное, вам нужно назначить суд, где вы хотите, чтобы дело рассматривалось между просто полный бардак.  В то время как в США все, по сути,
снова тяготеют к Делавэру.  Так что, да.   Там есть некоторый прогресс в этом вопросе, как это называется?  Движение «ЕС Инк.».  И ЕС заявил: «Да, ЕС в некотором смысле согласился с тем, что хочет сделать то, что предложило это движение,
и что предложили Андреа Клингнер и другие , но я люблю Европейский союз».  Я ненавижу эту чертову реализацию [смех] этой идеи.  Я почти уверен, что они и это испортят.  Так что, да, я не
Ага. Хорошо.  Итак, переходим к теме потребителей и приложений.  Ну, не обязательно для потребителей, но как приложения, верно?  Как вы думаете, большинство современных приложений вообще будут существовать в будущем?  Или же вы, как
человек, будете общаться со своим агентом, а агент сделает 90-95% работы за вас? Ммм.  Хороший вопрос. Итак, мой опыт в разработке мобильных игр начался примерно в 2010 году, а приложения для мобильных устройств были
приложения для мобильных устройств были готовы к 2016 году.  Как будто рынок был в плачевном состоянии из-за избытка приложений, которые никому не нужны. Если посмотреть на приложения, отправляемые в Apple Store и Android Play Store, то можно увидеть
огромное количество приложений, которые никому не нужны, потому что теперь все никому не нужны, потому что теперь все переносят свои приложения в эти магазины. вопрос: создаст ли моя бабушка себе собственный Spotify? И сегодня
я скажу, что, скорее всего, нет. Потому что Spotify — это не просто приложение, ним, лицензионные соглашения на музыку, как это называется?  Музыкальная мафия. И всё это, и люди
не видят тех мягких человеческих составляющих, которые на самом деле делают это программное обеспечение тем, чем оно является. А что касается таких приложений, как Spotify, я не думаю, что их в ближайшее время заменят .
Что касается фитнес-трекеров, трекеров диеты и всего прочего подобного рода, я думаю, с этим покончено. Я не вижу [фыркает] будущего для этого.  Но я также не вижу, чтобы обычные люди заходили в приложение и просили: «Создайте мне
приложение для отслеживания питания».  Дело в том, что приложение с ИИ-агентом, которое у вас есть, просто будет делать создает приложение в фоновом режиме.  Оно достаточно умное, чтобы информацию всякий раз, когда она вам нужна.  Так что, да.  Я надеюсь, что это будущее, потому что
да.  Я надеюсь, что это будущее, потому что когда мне нужно было отслеживать калории, вместо того, чтобы заходить в App Store и скачивать приложение, моей первой мыслью было
использовать OpenClaw, чтобы просто создать CSV-файл и записывать туда количество потребленных калорий.  А затем я создал второй файл, который представляет собой файл Markdown с утвержденными блюдами, и, знаете, в нем есть как, ну, вы понимаете, отследить 50 грамм черники.  И оно точно знает, какие именно у
меня ягоды черники, и вуаля.  И это мне говорит: « не сравнимо, потому что вы также можете сказать: „Я немного устал, и у меня скоро будет подкаст“» .  Мне нужно что-то
Ни одно из этих приложений в App Store не может дать вам, знаете ли, интеллект. Так вот, интеллект — это... И если я читаю новую статью о диетах или спорте, я могу сразу же применить полученные знания на практике, понимаете?
И ни одно приложение в мире этого не делает.   И это, и это просто замечательно.  Я делаю то же самое с Фи.  У меня есть небольшой экземпляр Fi, с которым я могу общаться через Slack. целей.  Кроме того, если я не знаю калорийность еды, которую
ем в данный момент, я просто фотографирую её и пишу что-то вроде «примерно» но я примерно записал, что съел эту дрянь, так что да.   На самом деле даже когда рестораны указывают калорийность, они обычно говорят гораздо
агенты, по крайней мере, я знаю, что у них нет скрытых мотивов. будущем рынка труда, как вы видите нашу работу через 2-3 года? Давайте поговорим и о людях, находящихся на
людях. Можно привести веские аргументы в пользу того, что многие из существующих рабочих мест, где недостаточно физической работы, но много интеллектуального труда, уже можно заменить соответствующими рабочими процессами.
года, как это будет выглядеть и как будет выглядеть передовой период Позвольте мне сначала спросить, каково ваше образование и опыт работы ?  Вы по профессии разработчик программного обеспечения или просто технолог? Да, мой первый проект, как ни странно, был
. Это не принесло никакой прибыли.  Зато скачали около 1000 раз.  Но я был предпринимателем с 16 лет. Я был предпринимателем всю свою жизнь.  Я разбираюсь в технике, но не так, как
вы, понимаете, я не великий программист.  У меня всё хорошо, но всего. Да, я тоже.  Так что мы больше ничем не Эм, да, причина, по которой я задаю этот вопрос, вот в
в этой отрасли, в сфере программного обеспечения и, в большей [смех] И работа с информацией закончилась, потому что мы можем автоматизировать всю эту ерунду».
Когда-то SVM могли заменить секретаря, сортирующего электронные письма, а теперь это LLM, выполняющие какие-то агентные рабочие процессы. И я думаю, что работниками интеллектуального труда, на самом деле могут быть полностью заменены автоматизацией.
Я пока не убежден, что самого работника интеллектуального труда можно заменить. Я думаю, нам все еще нужен человек в процессе координации, и еще то, что мы, программисты, всегда думаем, что
понимаем мир, потому что можем заставить компьютеры делать что-то. Но если вы когда-нибудь работали в компании, не занимающейся программным обеспечением, отличается от того, что о нем думают разработчики программного обеспечения или ИТ-индустрия. Многие
вещи, даже в сфере интеллектуального труда, очень сложно автоматизировать, составляющих. И у меня есть опыт работы почему я немного колеблюсь.  Я говорю, что интеллектуальный труд
5-10 лет в смысле уменьшения числа людей и увеличения автоматизации. Я большой сторонник парадокса Джевонса, согласно которому большой сторонник парадокса Джевонса, согласно которому
делают людей еще более продуктивными. И я надеюсь, по крайней мере, что именно в таком мире я хочу жить. Я не хочу жить в антиутопии, где ни у кого больше нет работы. И мы все получаем универсальный базовый доход, или как он там называется, в
универсальный базовый доход, или как он там называется, в зависимости от государства, и я не хочу этого – это ужасно. Мне нравится, мне это нравится, я полностью за это, да.
и вы либо тратите их, либо не используете, либо можете перепродать их, либо это уже лучше. Действительно интересная идея, да. Да, люди всегда, знаете ли, не смотрят на
универсального базового дохода.  Базовый доход, универсальный высокий доход, знаете, как его популяризировал Илон Маск. Это как: «Хорошо, но тогда кто будет контролировать доход?» Да. Хорошо, так что вы не видите, чтобы
кардинально изменился. Я думаю, что рынок труда изменится, но в том смысле, что многим людям придется повысить квалификацию. Многим из тех, кому за 40 и 50, придется начать пользоваться услугами агентов.
этого сделать, и, вероятно, окажутся под угрозой увольнения. Также они видят, что многие начинающие специалисты не получат работу, потому что опытные специалисты плюс агент говорю не о программном обеспечении, а обо всех видах интеллектуального труда. Опытный
специалист на должности, требующей интеллектуального труда, теперь может заменить двух начинающих специалистов агентом. И при этом сохранить свою производительность. Так что эти две вещи, пожилые и молодые люди, это действительно сложно. Я думаю, что будут некоторые
небольшие изменения. Так что эллипс «Job Cop» будет наблюдаться некоторое время, пока ситуация не выровняется, пока мы снова не достигнем равновесия, когда компании потому что в конечном итоге у них закончатся опытные специалисты, так как все они уходят на
И когда мы найдем способ повысить квалификацию пожилых людей, у которых возникают трудности с этой технологией. молодых людей гораздо
более высокая нейропластичность, поэтому они могут... И вы сказали, что они технически подкованы неочевидным образом. Когда люди слышат «технический», они всегда предполагают, что это больше о том,
настройкам? Это на самом деле гораздо важнее, чем запоминание синтаксиса или чего-то еще. Так что, разве вы не думаете, что аргумент, который вы привели, что даже молодые специалисты будут испытывать трудности, но контраргумент заключается в том, что молодые специалисты
повсеместно внедряют ИИ? Да, нет, нет, определенно. Я думаю, что да. Это Сложно... Позвольте мне ненадолго отвлечься . Я занимаюсь программированием уже очень давно. И за последние 15 лет сложилась
Думаю, она существует даже дольше. Примерно в 1999 году люди начали говорить: с интернетом, и они будут очень ориентированы на компьютеры».  Им программирование и пользоваться компьютером. Они просто по осмосу станут
А я этого не видела. Например, [смех] Я также думала, что в школах, среди 12-16-летних, у меня было некоторое представление о том, как они используют технологии, и они не цифровые аборигены. Они цифровые аборигены только в том
смысле, что они цифровые потребители, но в среднем они не цифровые Да. И такие люди, как вы, очевидно, цифровые производители. Вы на самом деле цифровое абориген. Вы знаете, как не только
да? Но большинство детей этого не умеют. И поэтому я думаю, что мало что изменилось. Любой, кто достаточно мотивирован, сделает что-то хорошее.
А любой другой, кто просто служит приливам, потерпит неудачу, и так было всегда . Так что я не обязательно знаю, есть ли у молодых людей огромное преимущество. У них, очевидно, огромное преимущество благодаря нейропластичности.
проблема скорее в том, что  Предприятия не хотят нанимать молодых людей, потому что их в курс дела и сделать продуктивными. Я думаю, это неправильно. Я думаю, что если, по крайней мере в разработке программного обеспечения
, у вас есть младший специалист, агент и старший специалист, который может наставлять этого младшего специалиста, то это идеально. Мы так делаем в компаниях, с которыми я работаю, Просто многие думают: «Нет, нам больше не нужны младшие специалисты».   «
Они просто истощают наши ресурсы». Это просто глупо. Мне очень нравится различие между создателем и потребителем. И, знаете, когда вы это сказали, я провел параллель с контентом, верно?
Мы все являемся потребителями контента, но лишь малая часть людей создает его, будь то статьи, видео, подкасты. То же самое и людей не будут создавать свои собственные приложения, свои собственные альтернативы,
создали другие. Они умеют хорошо пользоваться телефоном, чтобы листать TikTok или Instagram, но они не умеют использовать приложение Canva на своем телефоне для создания графики, верно? Так же и с кодом.
Кстати, о коде, как выглядит ваш рабочий процесс при разработке вы используете, какие именно? Да. Я имею в виду, что с октября я использую Pie в качестве агента.
агента. Я обычно не запускаю много агентов параллельно. Обычно я  У меня И у меня очень строгий рабочий процесс. Например, у меня есть множество шаблонов подсказок
для разных частей моего рабочего процесса. У меня есть шаблон подсказки для её анализа таким-то и таким-то образом. Дайте мне анализ, план реализации или описание ошибки, анализ ошибки, что, по вашему мнению,
же самое для запросов на слияние (pull requests), и все мои рабочие процессы в основном выглядят так: я беру задачу или запрос на слияние из GitHub, добавляю его в качестве аргумента в свой шаблон подсказки. Затем я ухожу или начинаю новую сессию
и как только один из них возвращается ко мне с первым результатом анализа, я могу И эта работа обычно зависит от масштаба проблемы. Например, если кто-то хочет новый флаг где-то, новый интерфейс,
да, конечно. Реализуйте и добавьте его. Мне всё равно . тестированию. Так что в моём случае...  Это легко тестировать. Но то же самое можно сказать и о веб-интерфейсе.
о веб-интерфейсе. Агенту же задается цель, и он может проверить, так ли это на самом деле. Так просто, правда? Другие вещи, такие как рефакторинг, я все еще в
рефакторинг, я все еще в некоторой степени делаю вручную. Я захожу в код и изменяю типы, интерфейсы и API, просто чтобы понять суть вещей и при этом разобраться в коде. Потому что я обнаружил, что агенты, особенно
усвоить все изменения. Поэтому они начинают исправлять ошибки локально, а затем происходит множество глобальных исправлений. человек должен понимать хотя бы то, как код работает. Не
нужно понимать каждую строчку. Например, в Pi, наверное, 30% кода я не понимаю или никогда не читал. Но это такие вещи, как экспорт сессии в HTML. Мне, блин, все равно. Я не хочу читать этот код. Но другой
код, например...  Сам цикл работы агента я знаю наизусть. Потому что это действительно продукта. Мой рабочий процесс разделен на два варианта: внедрить функцию или исправить ошибку, потому что я знаю, что он
может это сделать, или же работать в сотрудничестве с ним. То есть, это либо участие человека, либо ручная работа. И это действительно зависит только от того, насколько я доверяю агенту в его способности выполнить эту
Насколько я вовлечен в процесс. Похоже, что навыки проектирования программного обеспечения и архитектуры кодовой базы будут становиться все более важными, чем знание специфического программирования. О да, определенно. Мне
больше не важен синтаксис, и это очень хорошо. Я также могу использовать языки, которые я давно не использовал или никогда не использовал, потому что я понимаю их, например, я создавал компиляторы и отладчики в прошлой жизни. Я знаю, как все работает. Я
например. Но пока я знаю семантику, все в порядке . Я могу позволить агенту...  Пишет на любом языке, на котором захочет. Ну да, безусловно. Архитектурное и системное мышление, вероятно,
станет еще важнее, и это предупреждение для молодежи. Я думаю, этому можно научиться, только если делать часть работы вручную. И я не говорю, что нужно писать код вручную, а проектировать что-то вместе, используя агента
для набора текста, но нужно думать о дизайне. Так что не позволяйте агенту проектировать за вас, потому что он всему этому научился это мой старый дерьмовый код и старый дерьмовый код многих
других пожилых людей, и это [ __ ]. Примерно 90% этого кода — [ __ ], и именно такую архитектуру и систему предложит ваш агент. Не мозг. Да, особенно для малоизвестных
Да. Да. Так насколько важны тогда вкус и суждение? Потому что, по моему опыту, ИИ очень плохо справляется с описали, где находятся обучающие данные. Просто, знаете,
в среднем это полная ерунда, а потом, если вы скажете: «Дайте мне бизнес-идею», чуть лучше среднего, верно? Так в чём ваша вина? Может ли ИИ быть таким же креативным, как современная архитектура,
Ну, я имею в виду, с математической точки зрения, он чему-то научился, поэтому есть небольшое облако, которое представляет всё, чему он и он может интерполировать между двумя точками в этом облаке, да? Таким образом, он может
вещи, которые являются комбинацией того, что он видел, и это может быть новым. Но всё, что находится за пределами облака, он не может сделать, верно? Потому что он не может интерполировать между точкой внутри этого облака, то есть между тем, чему
он научился, и тем, что находится за пределами облака, тем, чего он ещё не видел. Так что, всё зависит от ситуации. Если вы затронете случай с бизнес-идеей, я бы не доверил, идею, но как только у меня появится бизнес-идея, я могу доверять
магистру права, что он скажет мне: «О, вы забыли об этом».  «Это нужно каждому бизнесу». Или «О, вы забыли подумать об этой правовой базе». Или что-то в этом роде. Так что, он отлично перепроверяет ваши человеческие
идеи, но я бы не доверил ему бизнес-идею. Он в этом ужасен. будущее, будь то через 5, 10 или 20 лет, где мы просто даём инициативу? Как будто зерно исходит
делают всё остальное. Да, может быть. Я имею в виду, мы ещё не там , но может быть. У меня есть некоторые теоретические причины, почему это не сработает, и это [прокашливается] в основном сводится к обучающим данным.
Эм, но я бы хотел, чтобы это было будущим. Как компьютер из «Звёздного пути», э-э, вот Просто дайте ему высокоуровневую инструкцию, и он сам разберётся, нарисует остальную чёртову сову. Эм, но извините за ругательства. Я знаю, что вас
Хорошо.  Всё [смех] хорошо. Так причина, по которой я считаю, что мы туда не доберёмся, по крайней мере, с программами LLM, заключается в способе обучения. Так вот, программирование — очень хороший
пример. Мы уже говорили о проектировании и архитектуре систем, нет. Но реализация функции, например, чего-то простого , — да. И причина, по которой одно в том, что, во-первых, у нас есть обучающие данные. У нас есть множество следов
реализованных функций. Это могут быть записи Codex или облачных сессий кода с апреля. Или коммиты в репозитории GitHub. Чего у нас нет, так это процесса проектирования систем и архитектур,
Да. Да. Поэтому я думаю, что мы можем туда добраться, но, вероятно, не доберёмся, а генерировать обучающие данные для этого очень сложно.
по сути, лучшие 0,01% людей, будь то специалисты по программному обеспечению, композиторы, величайшие предприниматели, обладают знаниями и навыками, которые не задокументированы и не могут быть преобразованы
в файлы Markdown и токены. Поэтому обучать модели на этом очень сложно. идея. Да, и это даже не лучшие 1%. Дело даже не в том, есть ли это в обучающих данных или нет, а в том, как
часто это встречается в обучающих данных. И средний код гораздо чаще встречается в обучающих данных, чем высококачественный, высокоэффективный. И в этом также проблема с кодом. Примерно 90% кода в
обучающих данных — это мусор, а 10%, которые безупречны, великолепны, потрясающи, они существуют, но у них настолько мало статистической мощности во время обучения, что они не учитываются в
одна проблема. Другая проблема  Дело в том, что некоторые вещи очень сложно закодировать в виде токенов. Например, как Невозможно.
весь ваш жизненный опыт, все ваши вкусы, понимаете? И именно поэтому я думаю, что в конечном итоге LLM-ы и агенты сделают нас невероятно те мягкие человеческие части, те вещи, которые вы только что описали, которые делают вас вами и
обеспечивают успех вашего бизнеса, сложно закодировать в токенах, и именно поэтому сложно обучить модель делать то же самое. Хорошо. Думаю, здорово закончить на этом. Спасибо, Марио. Куда
людям следует обратиться? pi.dev, если вы хотите использовать агента кодирования Pi. Есть также Discord, и мы там болтаем. Так что заходите поздороваться . А в остальном, наверное, Twitter. Но Logic Games в Twitter, и да, в общем-то, это всё
Хорошо, я оставлю все эти ссылки ниже.  Видео. Еще раз большое спасибо за внимание thank you for your time. >> Thanks for having me.