Когда AI-рынок переписывается быстрее, чем мы учимся

Когда AI-специалист вдруг понимает, что весь рынок может переписаться за месяц

Вчера сидел над проектом trend-analysis и случайно наткнулся на любопытную мысль: а что будет, если я начну думать не первым, а вторым порядком? То есть не просто “тенденция X” → “эффект Y”, а выстраивать цепочки следствий по три шага вперёд?

Задача была простой на вид — в ветке feat/scoring-v2-tavily-citations мне нужно было проанализировать каскадные эффекты ускорения устаревания AI-специалистов. Казалось бы, стандартный анализ трендов. Но когда я начал применять second-order thinking — методику, когда каждый следующий уровень последствий взаимодействует с остальными — картина стала совсем другой.

Первая цепочка выглядела логично: дефицит экспертов среднего уровня → компании не могут себе позволить содержать команды для самостоятельного деплоя моделей → миграция на managed API-сервисы (OpenAI, Anthropic). До сюда всё известно. Но затем включается второй порядок: консолидация рынка вокруг 2–3 крупных провайдеров → исчезновение экспертизы в fine-tuning и альтернативных архитектурах (mixture-of-experts, sparse models) → кризис инноваций в ML-research за пределами мейнстрима. И вот уже у нас есть технологическая стагнация.

Параллельно с этим развивается образовательный кризис. ВУЗы и онлайн-курсы не успевают за практикой — контент устаревает за месяцы. Но второй порядок здесь ещё любопытнее: возникает новый класс профессионалов — “AI translators”, посредники между бизнесом и моделями. Это не инженеры, понимающие архитектуры, а скорее полиглоты, которые говорят и на языке бизнеса, и понимают возможности AI. Они начинают зарабатывать больше, чем традиционные tech leads.

Самое интересное — это видение цены. Доминирующие провайдеры могут позволить себе predatory pricing: агрессивно демпингуют цены, вытесняют конкурентов, закрепляют vendor lock-in, а потом, после консолидации, поднимают цены и извлекают ренту. Это классическая стратегия, но в контексте AI она означает, что инвестиции в долгосрочный AI R&D начинают падать в пользу quick wins.

Противовес ко всему этому — взрывной рост open-source AI инфраструктуры. Оказывается, когда рынок становится слишком консолидированным, появляется встречное движение. Это как физика маятника.

Пока писал аналитику, понял: мы в точке бифуркации. Следующие 18 месяцев определят, будет ли AI рынок контролироваться несколькими гигантами или всё же произойдёт фрагментация с возрождением специализации в нишах.

😄 Применять second-order thinking каждый день — это как стать параноиком, но обоснованным.