CEO Speechify: стоимость AI-токенов в скором времени превысит зарплаты сотрудников

Клифф Вайцман, основатель и CEO Speechify AI, в одном из эпизодов видеосерии 20VC утверждает, что современные софтверные компании должны фундаментально перестроить операции, чтобы справляться с растущими затратами на AI-вычисления. Вайцман считает, что традиционные управленческие практики не переживут этот сдвиг, и что компании нужно убрать любой проект, который напрямую не приводит платящих клиентов — чтобы финансировать расходы на «машинный интеллект».

Продажи-Первыми как главный принцип

Вайцман выступает за ориентированный на продажи подход ко всем решениям компании. Он рассматривает маркетинг как уравнение конверсии, а не как задачу построения бренда, заявляя: «Рост — это просто игра в арбитраж. Вы конкурируете со всеми остальными людьми в мире, которые хотят донести свой продукт до пользователей».

С этой философией Speechify тестирует почти тысячу AI-генерируемых рекламных объявлений ежедневно, чтобы понять, что именно превращает пользователей в платящих клиентов. Вайцман подчеркивает: «Делайте только то, что приводит к конверсии. Если вы не получаете людей, которые реально конвертятся на вашем продукте, то нет смысла делать ту работу, которой вы занимаетесь».

AI-реклама и таргетинг по данным

Когда компании переходят к AI-инструментам чата, которые собирают персональные пользовательские данные, появляются новые рекламные возможности — но одновременно растут и риски для приватности. Вайцман отмечает потенциал этих данных: «Огромный. Потому что он знает о вас так много… OpenAI знает все о вашей истории и о том, что вас интересует в вашей психике».

Он утверждает, что высокие рекламные расходы становятся неважными, если доказан возврат инвестиций за счет корректного трекинга. «Нормально платить высокий CPM, пока люди конвертируются и пока у вас есть атрибуция», — объясняет Вайцман, отмечая, что недавно запущенный OpenAI SDK для трекинга «действительно важен» для такого подхода.

Расходы на токены как стандартная операционная статья

Вайцман прогнозирует фундаментальный сдвиг в бюджетах компаний: «В следующем году я ожидаю, что будем тратить больше на токены, чем на зарплаты. Сейчас это нетипично, но я не думаю, что так останется в долгосрочной перспективе».

Чтобы убедиться, что AI-инструменты реально используются, он требует от сотрудников предоставлять скриншоты или видеозаписи, показывающие их ежедневную работу с технологией. Руководители инженерных команд должны давить на команды, чтобы те «сжигали» тысячи compute-credits каждый день.

Операционная скорость через отказ от встреч

Вайцман вводит жесткие операционные правила, направленные на ускорение разработки продукта:

• Сотрудники отправляют ежедневные цели своим руководителям
• Звонки заменяют длинные цепочки сообщений
• Проверки ускоряются для задач между проектами
• Для внутренних сообщений вводится ограничение на ответ за 60 секунд
• Запрещаются традиционные статусные встречи

Он утверждает, что встречи, где «один человек говорит, а остальные пассивно слушают», без необходимости замедляют компании.

Производство как единственный показатель эффективности

В системе управления Вайцмана вместо традиционных оценок эффективности выступает выпущенный код. «Если вы сделали что-то потрясающее, но это не в продакшене — это трата времени… вы не получите никакого признания, если это не в продакшене… вам не нужна оценка эффективности».

Оптимизация инфраструктуры и юнит-экономика

Вайцман признает, что на раннем этапе расходы на вычисления были настолько высокими, что Speechify «скорее ощущала себя как благотворительная организация, чем как бизнес». Компания оптимизировала инфраструктуру, пока обработка миллиона символов не стала стоить всего несколько долларов.

Он внимательно отслеживает юнит-экономику, проверяя, приносит ли каждая пользовательская интеракция прибыль, и ожидая планы по снижению затрат на вычисления со временем. Хотя он считает допустимой ранней стратегией временные убытки, финансируемые венчурным капиталом, направленным провайдерам AI-инфраструктуры, он подчеркивает: решение проблемы стоимости compute критично для достижения прибыльности в будущем.

Более широкие последствия для неравенства

Вайцман утверждает, что дорогая вычислительная мощь дает преимущество крупным технокомпаниям и ломает традиционные карьерные траектории. Он советует людям постоять за себя в этой реальности, применяя принцип и к регулируемым отраслям вроде здравоохранения: «Проблема не в врачах, проблема — в системе».

Он считает, что доступ к технологиям становится необходимым для экономического выживания, заявляя: «Не иметь телефона — это безумие», поскольку смартфоны превратились в базовую потребность.

Контраргумент: внешние исследования и альтернативные взгляды

Хотя подход Вайцмана делает упор на агрессивное внедрение AI и соответствующие расходы, внешние исследования добавляют нюансы:

Об AI-генерируемой рекламе: исследование 2026 года, освещенное MarTech, показало, что 57% потребителей больше доверяют брендам, когда те используют AI, но 34% переживают из-за приватности данных, а 24% не любят чрезмерно персонализированные сценарии. Это указывает, что агрессивные тесты AI-рекламы могут улучшать конверсию, но несут риск попадания в то, что Вайцман называет «жуткую зону», если персонализация выходит за рамки комфортного для пользователя.

О расходах на токены и выводе: отчет DORA от Google за 2025 год утверждает, что AI в основном усиливает сильные и слабые стороны организации, а крупнейшие отдачи дают улучшения базовых организационных систем, а не просто добавление инструментов. Это означает, что давление на сотрудников, чтобы они «сжигали» больше compute-credits, может увеличить активность, но не гарантировать лучшие продукты, если не сильны процессы рабочего процесса, проверки и инженерная культура.

О динамике стоимости compute: в 2025 году Nvidia сообщила, что затраты на инференс снижаются благодаря оптимизации моделей и улучшениям инфраструктуры. Однако анализ AI-инфраструктуры ARK’s 2026 AI infrastructure analysis все еще ожидает, что расходы на AI-инфраструктуру почти утроятся: с US$500 миллиардов в 2025 году до почти US$1,5 триллиона к 2030. Это говорит о том, что победителями станут компании, которые превратят падающую юнит-стоимость и растущий спрос в устойчивые маржи, а не просто те, кто больше всех тратит на compute.

Этот обзор основан на эпизоде видеосерии 20VC с участием Клиффа Вайцмана и создан с помощью AI-ассистента и редакционного просмотра.