Кризис больших систем: как малые форматы побеждают в новых идеях

около 1 месяца назад Просмотрено 24

Соцсети, корпорации и маркетинг — все они уперлись в тупик масштаба. Чем больше система, тем сильнее она теряет связь с реальностью: алгоритмы соцсетей превратились в дофаминовые ловушки, государства задыхаются в бюрократии, а рекламные каналы перенасыщены до полной бесполезности. Гиганты вроде TikTok или Google стали заложниками своих же структур — их алгоритмы работают на прибыль, а не на людей, а инновации подменяются монополией. Но выход есть: децентрализация, малые масштабы и фокус на качестве — три принципа, которые перезапускают игру.

Web3-соцсети вроде Farcaster и Lens Protocol показывают, как это работает. Вместо алгоритмов, управляемых корпорациями, — контроль пользователей над лентой и контентом. Вместо гигантских платформ — сообщества, где аудитория и данные принадлежат создателям. Это не утопия, а ответ на запрос поколения, уставшего быть «продуктом» в чужой монетизации. Похожий тренд виден в бизнесе: стартапы вроде Basecamp или Notion сознательно ограничивают рост, сохраняя скорость и человечность, а малые страны (Швейцария, Сингапур) доказывают, что эффективность важнее территорий.

Маркетинг — следующее поле битвы. Традиционные каналы (SEO, реклама, инфлюенсеры) больше не работают для стартапов: они слишком дороги и перенасыщены. Решение — асимметричные стратегии: локальные ивенты, провокационный пиар, ручное привлечение первых пользователей через личные связи. Суть в том, чтобы делать то, что не могут большие игроки: быть дерзкими, экспериментировать с новыми технологиями (ИИ, AR) и не бояться потерять «масштаб». Как показывает пример ИИ-стартапов, даже сырой продукт может взорвать соцсети, если он решает реальную боль.

Ключевой урок: будущее за системами, которые остаются людьми, даже когда растут. Web3-платформы встраивают самоуправление, успешные компании создают автономные команды, а прорывной маркетинг строится на искренности, а не бюджетах. Это не значит, что большие форматы умрут — просто они вынуждены меняться. Китай дробит экономику на «спецзоны», Amazon дробит штаб на «двухпиццевые» команды, а нейросети учатся персональному подходу.

Мир устал от гигантов. Выиграют те, кто сделает ставку не на размер, а на смысл — будь то соцсеть, где пользователи владеют контентом, страна с человечными законами или продукт, который не нуждается в навязчивой рекламе. Главное — перестать играть по старым правилам.

#идеи #бизнесидеи #развитиебизнеса #креативность

193

Александр Алехнович

Редактор

Другие публикации автора

OpenAI выпустила новую ИИ-модель o3-pro и снизила цены на o3

Компания представила новую флагманскую модель для сложных задач, одновременно сделав свою предыдущую версию в 5 раз дешевле. Теперь OpenAI предлагает более выгодные условия, чем Google Gemini, а по некоторым параметрам — даже чем Claude и DeepSeek. Новая модель o3-pro – самая мощная версия от OpenAI, превосходит o3 и o1-pro в науке, программировании, бизнесе и других задачах. Повышенная надежность – проходит тест «4/4 reliability», использует веб-поиск, Python, анализ файлов и память для персонализации. Ограничения: нет временных чатов в ChatGPT, не работает с Canvas, не генерирует изображения. Контекст – 200K токенов. Доступ: ChatGPT Pro/Team (заменила o1-pro), Enterprise/Education – со следующей недели. API: $20/$80 за 1M токенов (вход/выход). Цены на o3 упали на 80% – теперь $2/$8 за 1M токенов (вход/выход), что дешевле Gemini от Google ($1,25–$15). Сравнение стоимости задач: o3-pro ($390) vs Gemini 2.5 Pro ($971) vs Claude 4 Sonnet ($342). Самый дешевый аналог – DeepSeek-Reasoner (от $0,14 за 1M входных токенов). ии #нейросети #искусственныйинтеллект #openai

Автономные ИИ-агенты уязвимы к фишингу

Исследователи из Колумбийского университета обнаружили, что автономные агенты на основе больших языковых моделей (LLM) можно обмануть, используя их доверие к популярным сайтам. Например, Anthropic Computer Use и MultiOn не доверяют случайным сайтам, но склонны доверять соцсетям. Скамеры могут размещать на таких сайтах вредоносные ссылки под видом обычных постов, заставляя агентов выполнять опасные действия. Как это работает: 1. Подготовка ловушки На Reddit создаются посты с тематическим контентом (например, "Где купить Air Jordan 1 в Чикаго?"), которые содержат ссылку на вредоносный сайт. 2. Обман агента Пользователь дает агенту задание (например, "Найди, где купить Air Jordan 1") и вводит конфиденциальные данные (номер карты, логин/пароль). Агент ищет информацию, находит поддельный пост на Reddit и переходит по ссылке. 3. Вредоносные действия: На фишинговом сайте агент получает инструкции, например: Отправить деньги мошеннику. Разослать фишинговые письма из почты пользователя. В 100% случаев агенты передавали данные кредитной карты и отправляли фишинговые письма. Похоже, что массовое внедрение ИИ-ассистентов еще преждевременно – через них мошенники могут выпотрошить привязанные карты и аккаунты платежных систем. Автономные агенты пока так же уязвимы к фишингу, как и люди, но их можно запрограммировать на осторожность. Пока этого не сделано — использовать их рискованно. мошенничество #ии #сервисы

Как меняются продажи ПО: от покупки софта к оплате за результат

Раньше софт продавали как товар, теперь — как услугу с гарантией результата. Поэтому главный вопрос будущего: не «Сколько стоит ПО?», а «Какую пользу оно принесет?». Для наглядности краткая история этого процесса. Раньше (1980–1990-е): Покупали как коробку Как: Дискеты, CD-диски (например, Windows или Microsoft Office). Цена: Дорого ($500–1000 за лицензию). Минусы: Разово платишь большую сумму. Обновления — за отдельные деньги. Если программа устарела — покупай новую версию. 2000-е: Подписка (SaaS) Как: Платеж каждый месяц/год (например, Google Workspace, Zoom). Цена: Дешевле, чем коробка (от $10–50 в месяц). Плюсы: Всегда актуальная версия. Можно отменить, если не нравится. Доступ с любого устройства. 2010-е: Платим только за использование Как: Чем больше пользуешься — тем больше платишь (например, облако AWS, сервисы SMS). Примеры: Хранилище: платишь за каждый гигабайт. SMS-рассылка: платишь за каждое сообщение. Плюсы: Не переплачиваешь за ненужные функции. Легко масштабировать под свой бизнес. Сейчас (2020-е): Платим за результат Как: Продавец ПО получает деньги, только если клиент добился цели. Примеры: CRM-система берет процент с закрытых сделок. Антивирус берет плату, только если предотвратил атаку. Маркетинговый сервис берёт деньги за реальных клиентов. Плюсы: Продавцу выгодно, чтобы ты получил пользу. Ты платишь только за рабочий инструмент. Что дальше? Гибриды: Подписка + плата за результат. ИИ-помощники: Автоматически подбирают тариф под твои нужды. Больше автоматизации: Чем лучше ПО работает — тем больше зарабатывает его создатель. софт #продукт #продажи #разработка #бизнес