«Это тихая революция в мире ИИ: доступ к мощным технологиям получил практически каждый». Как китайский стартап обрушил фондовый рынок США и почему за нейросетями будущее бизнеса
Кирилл Пшинник — со-основатель и CEO онлайн-университета «Зерокодер», крупнейшего в России по обучению работе с нейросетями, промпт-инжинирингу и разработке без написания кода. Сегодня его экспертиза востребована как никогда: в мире назревает очередная ИИ-революция, а компании повсеместно внедряет инструменты с искусственным интеллектом. Портал «Про бизнес» поговорил с Кириллом о том, как он пришел в сферу ИИ, в чем ее будущее и как стоит реагировать на противостояние американских и китайских языковых моделей.
«Зерокодинг — это возможность в IT для тех, кому классическое программирование по каким-то причинам не подходит»
— Как вы пришли в сферу зерокод-разработки?
— История Университета Зерокодер началась с Telegram-чата под названием «На коленке», где общались люди, так или иначе интересующиеся разработкой на инструментах без кода. Первые ноукод-инструменты появились в 2014—2015 годах в сфере создания сайтов (например, многие хорошо знают Tilda, которая популярна в странах СНГ).
К концу десятилетия появились удобные сервисы, позволяющие автоматизировать процессы, создавать мобильные приложения и чат-ботов без навыков программирования. Постепенно вокруг этой темы сформировалось комьюнити экспертов, где обсуждали не только технические аспекты, но и способы монетизации этих инструментов. Стало понятно, что на этом можно строить бизнес.
Мы были организаторами крупнейшего комьюнити, посвящённого зерокод-разработке. В нём было много людей, желающих учиться, и первые курсы были посвящены обучению инструментам. Всё было по-спартански: записанные Zoom-уроки в Notion, живые созвоны, ссылки на материалы в Telegram. У нас не было ни LMS-платформы, ни нормальной CRM, а продажами занимался один сотрудник из технической поддержки.
Но даже такой подход дал результаты — появились первые продажи и постоянные клиенты. Однако мы столкнулись с серьёзной проблемой: людей, которые хотели изучать ноукод-инструменты, было очень мало. Большинство просто не понимало, что это такое. Дополнительно осложняло ситуацию то, что инструментальные курсы тогда стоили около 10 тысяч рублей, а при такой цене выйти на прибыль было сложно.
Все поменялось, когда в феврале 2021 года мы сделали первый запуск курса именно по профессии зерокод-разработчика.
— То есть вы пересмотрели целевую аудиторию?
— Точно. Вместо инструментальных курсов мы начали продавать профессию. Причём профессию в IT, которая не требует специальных технических знаний. Это была возможность войти в IT для тех, кому классическое программирование по каким-то причинам не подходило. Оказалось, что таких людей очень много. История стала хайповой: спрос на reskilling (смену профессии) рос огромными темпами. Нашим первым продуктом стал курс «Разработчик мобильных приложений на ноукоде».
Мы вложили в маркетинг 300 тысяч RUB, а продаж в первый же месяц получили на миллион.
Тогда мы осознали, что нашли тот самый Product-market fit — продукт, который действительно закрывает потребности рынка и обладает ценностью для потребителя. Стало понятно, что нужно расширять линейку курсов. Мы начали предлагать разные тарифы: базовый и вариант с гарантией трудоустройства.
Всё шло отлично, но недолго. Мы «оседлали взлетающую ракету», но забыли, что она может рухнуть в любой момент, если у неё закончится топливо. В какой-то момент у нас просто не хватило денег — мы попали в жёсткий кассовый разрыв.
Лето — традиционно «низкий сезон» для образования. Это было тяжёлое время: пришлось сократить часть недавно набранного персонала и срочно искать дополнительные источники финансирования.
Осенью ситуация стабилизировалась — мы взяли займ у одного из фаундеров, спрос восстанавливался. Теперь мы больше не сжигали деньги в рекламе бездумно, а научились считать сквозную аналитику, выбирать самые конверсионные каналы и активно работать с базой подписчиков.
«У нас есть клиенты, которые „грелись“ несколько лет»
— Почему вы продаете свои курсы только через вебинары?
— Главная проблема — мало кто по-настоящему понимает, что такое зерокод-разработка. Если запускать прямую рекламу, она просто не работает. Нам пришлось выстроить сложную воронку продаж с вебинарами, цепочками прогрева, email-рассылками.
Иначе люди, впервые попадая на наш сайт и видя цену курса — 60 тысяч рублей (сейчас она ещё выше, около 100 тысяч), сразу уходили, потому что не видели для себя чёткой ценности. В итоге мы начали привлекать аудиторию через достаточно кликбейтные заголовки в духе: «Освой новую профессию без программирования и зарабатывай от 150 тысяч рублей в месяц!» А уже на вебинарах в течение двух часов подробно объясняли, почему зерокод — это круто, востребовано и реально может стать профессией.
История с прогревами себя оправдала, и такая схема работы остаётся с нами до сих пор. Но проблема в том, что прогрев может быть неприлично длинным. Конечно, есть те, кто покупает курс сразу после вебинара, в течение 3−5 дней. Но есть и клиенты, которые «грелись» несколько лет. По кагортной аналитике я вижу, что некоторые из них пришли к нам ещё на первой рекламной кампании, но приняли решение купить курс только сейчас.
Чтобы быстро расти, мы очень много средств вкладывали в маркетинг. Эффективность этих вложений стала постепенно снижаться из-за того, что мы вышли на большую аудиторию. Именно в такой момент мы поняли, что если мы хотим продолжать рост — нам нужны были инвестиции.
— Но это же и стало катализатором для поиска инвестиций?
— Да. Однако это дело не быстрое, поэтому до закрытия сделки приходилось выживать. Кассовый разрыв случился ещё летом, в июле 2021 года, и мы сразу начали искать деньги. Но получили их только в январе 2022-го. Так что оперативно закрыть кассовый разрыв не удалось (смеётся, — прим. авт.).
Там была очень весёлая история: нотариус дважды ошибался в документах. Примерно 1 декабря мы начали процесс подписания, но из-за ошибок договор приходилось переподавать на регистрацию. В итоге мы попали на праздничные дни и смогли получить деньги только 15 января.
Первым нашим инвестором тогда стал Сергей Солонин (сооснователь Qiwi). А через месяц началась СВО, и мы потеряли часть аудитории. Тогда мы начали изучать рынок Латинской Америки — смотрели на Мексику, Бразилию, Аргентину и другие страны. Казалось, что там схожая ситуация с русскоязычным рынком.
Но, пообщавшись с предпринимателями, которые уже запускали образовательные продукты в Латинской Америке, мы поняли, что лучше оставаться в русскоязычном сегменте. Часть партнёров тогда отделилась и занялась другими проектами, а мы продолжили развиваться в России и работать с русскоязычной аудиторией за пределами страны. Например, за всё время у нас обучилось около 300 клиентов из Беларуси.
Теперь у нас два юридических лица — в России и Казахстане, а команда разбросана по разным странам.
«Я, если честно, был в шоке от того, как это работает»
— Как получилось, что вы переключились на искусственный интеллект?
— В 2023 году мы неожиданно сделали пивот. История развивалась так: в феврале я впервые попробовал ChatGPT и, если честно, был в шоке от того, как это работает — абсолютно адекватный текст генерировался моментально.
Сначала я даже подумал, что это какой-то фейк, что там сидит сотня людей и вручную пишет ответы. Но потом осознал, насколько это фантастическая технология. Я пришёл к команде и сказал: «Ребята, это бомба. Мы все должны этим пользоваться, и нам нужно срочно делать по этому курсы». Но на меня посмотрели, как на сумасшедшего.
На тот момент не было ни экспертов по этой теме, ни хотя бы минимального опыта. Чтобы самому разобраться, я купил иностранные курсы — заплатил около $ 100, но они оказались абсолютно бесполезными. Там просто показывали, куда вставлять промт, и всё. А на русскоязычном рынке тогда вообще не было ничего подобного.
В марте мы решили провести тестовый запуск — вебинар по нашей базе. Я договорился с директором по продукту: если с вебинара будет хотя бы 10 продаж, запускаем курс, если меньше — нет. В итоге мы сделали 100 продаж за неделю, а за месяц — 400. Это фундаментально изменило направление компании.
Если сейчас посмотреть на нашу продуктовую линейку, то значительная её часть связана с искусственным интеллектом. Это был очередной Product-market fit.
Примерно 3−4 месяца мы продавали только курсы по нейросетям. Конечно, курсы по зерокоду оставались, но мы в них вообще ничего не вкладывали. Все ресурсы, которые у нас оставались после первого раунда инвестиций, мы резко направили в маркетинг нейросетей. Выкупили всех известных блогеров и вообще всё, что работало. Так мы достаточно быстро заняли новую нишу — обучение гражданскому применению ИИ.
Дальше мы начали изучать, куда двигаться, и оказалось, что ИИ отлично ложится на концепцию зерокода. Это подход для людей, которые раньше никогда не программировали, но теперь могут зарегистрироваться в сервисе и начать создавать сложные и крутые вещи. Через какое-то время разработчики зерокод-инструментов начали массово внедрять AI в свои платформы.
В итоге мы немного опередили рынок — как бы предсказали этот тренд. Теперь зерокод уже невозможно отделить от AI.
Понятно, что нейросети — это гораздо более широкая история, чем ноукод, но они идут сейчас вместе. Если человек хочет что-то делать на нейронках (причем что-то круче, чем генерация изображений или текстов), то, скорее всего, ему нужен какой-то ноукод-инструмент, который позволит это все собирать. И наоборот, если человек приходит учиться какому-то ноукод-инструменту, ему обязательно нужно знать нейронки, потому что они сильно расширяют функционал ноукода.
«Мы начали учить людей не синтаксису языка програмирования Python, а созданию на нем готовых приложений»
— Но, как я понимаю, вы пошли ещё дальше и сузили фокус до Python-разработки с использованием искусственного интеллекта. Почему?
— Я посмотрел лекцию в Гарварде о том, как нейросети могут писать код. Начал глубже изучать тему, разбирать исследования и понял, как это работает. Родилась идея, и мы быстро провели вебинар для проверки гипотезы в январе 2024 года. После него запустили новый продукт — обучение разработке на Python с использованием искусственного интеллекта.
Мы полностью перевернули традиционную методологию обучения. В классических университетах студентов сначала учат синтаксису языка, а затем постепенно наращивают сложность. Мы пошли другим путём: сразу даём инструментарий, позволяющий создавать готовые приложения, а уже на их примере объясняем, как всё устроено. То есть студенты учат синтаксис не в вакууме, а через разбор работающего приложения. Такой подход оказался очень эффективным.
Наши студенты уже через 3−4 недели начинают собирать полноценные коммерческие приложения. Порог входа в Python-разработку существенно снизился. Теперь это одно из наших ключевых направлений, которое мы называем «Зерокодинг на Python».
Название звучит немного безумно, но на практике оказалось, что это вполне реально. Нейросеть генерирует готовые куски кода, а дальше архитектор — некий зерокодер — собирает из этих модулей полноценное приложение. В результате скорость разработки значительно увеличивается.
— Как вам удаётся продавать такие дорогие курсы? Есть какие-то особые методы продаж?
— Основное возражение, с которым сталкиваются наши менеджеры, — это неуверенность людей в том, что новая профессия действительно поможет с трудоустройством. Кроме того, многие, кто приходит переучиваться, потеряли работу, а значит, испытывают финансовые трудности.
Мы долго искали решение этой проблемы и буквально недавно запустили специальный финансовый инструмент — ISA (income share agreement). Его суть в том, что клиент учится бесплатно, а после трудоустройства выплачивает процент от своей заработной платы.
Пока мы тестируем этот инструмент на двух направлениях — 1С-разработке и Анализе данных. Здесь сразу несколько причин.
Во-первых, 1С — один из самых передовых и востребованных импортозамещённых инструментов. Сейчас спрос на таких специалистов огромный: на Headhunter открыто 11 тысяч вакансий, и каждый день добавляется примерно полторы тысячи новых. При этом кандидатов с нужными компетенциями всего 5−6 тысяч.
Во-вторых, «Аналитик данных» — тоже крайне востребованная профессия, с более чем 14 тысячами открытых вакансий. Причём нейросети серьёзно упрощают работу аналитика: помогают писать Python-код и SQL-запросы к базе данных, анализировать данные, строить отчёты и визуализации.
— После привлечения инвестиций у вас больше не было кассовых разрывов?
— Периодически возникали. Например, перед вторым раундом инвестиций в 2024 году. На тот момент мы уже финально договорились с новым инвестором и понимали, что можем проинвестировать больше средств в маркетинг. Поэтому просто взяли дополнительные кредиты, которые сразу же погасили после закрытия сделки с фондом.
На самом деле, мы уже достигли уровня, когда привлекать финансирование становится проще. Когда твоя выручка превышает 200−300 миллионов рублей, в тебя охотнее вкладывают для поддержания ликвидности.
— Какая у вас сейчас выручка?
— За 2024 год у нас 332 миллиона рублей. А в 2023-м была 230 миллионов.
— Кого в команде больше?
— Достаточно большой отдел продаж, потому что лидов много, с ними надо работать. И широкая кураторская команда, которая занимается поддержкой учеников.
— Вы несколько раз упомянули, что основная часть инвестиций уходила на маркетинг. Это осознанная стратегия?
— Да, мы маркетинг-дривен компания, то есть в первую очередь ориентируемся на продукты, которые продаются. Для нас главный критерий успешности продукта — его продажи. Если мы можем его продавать, значит, будем запускать.
Но при этом у нас есть и второй принцип: после прохождения курса человек должен иметь возможность трудоустроиться. Мы не запускаем курсы только ради продаж, если в сфере нет перспектив для выпускников.
«Джина, на мой взгляд, уже выпустили из горлышка, и остановить это невозможно»
— Какие перспективы открывает для бизнеса приход AI-технологий?
— Программирование с помощью AI — это, прежде всего, сокращение затрат на ФОТ. Если вместо тысячи сотрудников можно нанять 700, это уже серьёзная экономия. Тем более, что сейчас найти квалифицированных специалистов становится всё сложнее — безработица практически нулевая.
Кроме того, AI упрощает запуск технологичных бизнесов.
Раньше, чтобы сделать техностартап, нужна была команда и миллион долларов. Сейчас в некоторых случаях достаточно одного человека, потому что значительную часть задач можно передать языковой модели.
Собрать рабочий прототип с помощью зерокод-инструментов и AI — больше не проблема.
— Нет ли опасности в том, что компании, разрабатывающие нейросети, фактически монополисты и собирают огромное количество данных от пользователей языковых моделей?
— Конечно, такая опасность есть на 100%. Но при этом на рынке не одна компания. Есть мощные китайские игроки, которые тоже активно развиваются. В России тоже появились сильные нейросети — ЯндексGPT и GigaChat от Сбера.
Сейчас, на мой взгляд, они отстают от OpenAI примерно на полгода-год, но это совсем небольшой разрыв. Со временем другие компании будут сокращать это отставание и приближаться к лидерам.
— А как вы оцениваете феномен китаской DeepSeek и почему, по-вашему, эта нейросеть на днях обрушила фондовый рынок США?
— Разговоры о появлении нового мощного конкурента OpenAI начались еще осенью 2024 года, когда китайская компания DeepSeek объявила о разработке нейросети, способной конкурировать с GPT-4o. Первые версии модели не впечатлили: в ответах часто встречались ошибки, галлюцинации, а иногда появлялся китайский язык. Поэтому, когда была представлена новая версия — DeepSeek-R1, ее восприняли скептически, ожидая очередную «заурядную» модель.
Однако вскоре стало ясно: DeepSeek R1 не просто догнала GPT-4o, но и обошла флагманскую модель OpenAI o1 по большинству тестов и бенчмарков. Главным же прорывом стало то, что DeepSeek — это открытая модель, в отличие от решений OpenAI и Anthropic. Любой желающий может скачать ее, запустить на своем сервере и обучить на собственных данных. Это стало настоящей революцией в индустрии: еще никогда столь мощные языковые модели не были в открытом доступе. При этом компания заявила, что потратила на обучение модели всего $ 6,5 миллиона — на порядок меньше, чем гиганты из Кремниевой долины.
— Как выход новой модели повлиял на рынок? Как реагировать на это бизнесу?
— Новость мгновенно разлетелась по сообществу исследователей, техноблогеров и экономистов. За сутки приложение DeepSeek стало лидером загрузок в Google Play и App Store, а его распространение вызвало настоящий экономический шок: американский фондовый рынок обвалился на $ 1 трлн, Капитализация Nvidia упала на $ 600 млрд, что стало самым крупным обвалом техногиганта за все время, о DeepSeek высказались ведущие мировые экономисты, технокомпании и даже президент США Дональд Трамп.
Впервые в истории глава крупнейшей экономики мира прокомментировал запуск нейросети, назвав это событие «вызовом для национальной безопасности США». Ситуация обострилась на фоне первых дней его президентства и объявления о выделении $ 500 млрд на поддержку OpenAI. В ответ власти Китая объявили о стратегическом вливании 1 трлн юаней в развитие искусственного интеллекта, закрепляя за страной статус лидера в этой области.
Запуск DeepSeek R1 стал не просто технологическим прорывом, а глобальным политико-экономическим событием. Он показал, что в гонке искусственного интеллекта открытые технологии способны бросить вызов закрытым экосистемам, а доминирование западных компаний — уже не аксиома.
— Почему возник такой переполох?
— Во-первых, мало кто верил в успех молодого стартапа, существующего на рынке меньше года и не имеющего корней в Силиконовой долине. DeepSeek выделяется тем, что для ее обучения используются менее известные и более дешевые чипы, в отличие от OpenAI и Anthropic, что позволяет значительно снизить затраты. Кроме того, ключевое преимущество DeepSeek — это открытый код (open source) с открытыми весами (числовыми значениями модели, определяющими силу влияния входных данных на результат). Это значит, что любой разработчик или компания может развернуть DeepSeek-R1 на своих серверах, дообучить ее на специфичных данных и использовать в своих продуктах.
По бенчмаркам DeepSeek-R1 показывает впечатляющие результаты, обгоняя GPT-o1, самую совершенную модель OpenAI. Например, на сложнейшем олимпиадном задании из демо-версии российского ЕГЭ по прикладной математике: DeepSeek-R1 решила задачу за 2 минуты, а GPT-o1 справилась за 8 минут. Но главное — модель DeepSeek-R1 поддерживает reasoning (механизм логического мышления), который показывает, как нейросеть анализирует информацию и формирует ответ.Ранее такие решения были крайне дорогими в эксплуатации. Например, использование reasoning-решений от OpenAI обходится в 10 раз дороже, чем базовая GPT-4o. В конце 2024 года компания даже ввела новый тариф $ 200 в месяц, что делает ее доступной только для крупных бизнесов. В разгар этой ситуации DeepSeek-R1 предложила уникальную альтернативу — открытую reasoning-модель в формате open source. Это стало настоящей тихой революцией в мире ИИ: доступ к мощным технологиям получил практически каждый — от независимых разработчиков до крупных корпораций.
Сейчас мир следит за стремительным развитием событий. 2025-й год только начался, а уже каждая новая неделя, а то и час, приносит новые повороты. Например, Alibaba уже активизировалась, бросая вызов не только OpenAI, но и DeepSeek. Гонка только начинается.
— Может ли Qwen2.5-Max от Alibaba конкурировать с DeepSeek?
— В новой языковой модели Qwen2.5-Max от Alibaba есть существенное упущение — отсутствие reasoning-функции. В отличие от DeepSeek-R1, она не позволяет анализировать ход мыслей и аргументацию нейросети, что критично для пользователей, работающих с аналитическими текстами и сложными документами. Представители Alibaba заявляют, что Qwen2.5-Max превосходит предыдущую модель DeepSeek-V3 (выпущенную в конце декабря 2024 года) и сравнима с GPT-4o от OpenAI. Это действительно сильный результат, учитывая, что еще месяц назад такие модели считались «восточными конкурентами» американским разработкам. Однако с появлением DeepSeek-R1 все изменилось — теперь Qwen2.5-Max заметно уступает по большинству бенчмарков.
У Qwen2.5-Max есть встроенные функции генерации фото и видео, написания кода и поиска информации в интернете. Это весомое преимущество для базового использования, однако в Китае уже существует множество нейросетей, которые генерируют изображения и видео лучше, чем Qwen2.5-Max. Пока точно можно сказать одно — конкуренция стремительно нарастает, и для конечного пользователя это отличная новость. Чем больше мощных и доступных моделей, тем шире выбор и ниже барьер входа.Для российских и белорусских пользователей ситуация еще выгоднее: теперь на рынке есть сразу две передовые нейросети, которые открыто работают, бесплатны и легко доступны.
— Что стоит за заявлениями Alibaba?
— Alibaba громко заявила, что Qwen2.5-Max «дисраптит» рынок, но это, скорее, попытка подчеркнуть свое доминирующее положение как крупнейшего китайского технологического концерна. Очевидно, компания не собирается уходить в тень, даже если DeepSeek усилит свое лидерство или столкнется с инвестиционными проблемами.
2025 год обещает быть невероятно интересным в развитии ИИ. Мы стоим на пороге новой технологической эпохи, где китайские компании уже не просто догоняют американских конкурентов, а начинают определять правила игры.
