Пересмотр Claude от Anthropic: пример трансформации инфраструктуры искусственного интеллекта

Ryze и парадигмальный сдвиг в AI-инфраструктуре

Опыт Ryze служит отличным примером того, как быстро может измениться инфраструктура искусственного интеллекта. Вместо постепенного спада, всего одно обновление Claude AI от Anthropic — в сочетании с Meta Ads-коннекторами от Manus AI — практически мгновенно сделало целую специализированную категорию продуктов устаревшей. Это демонстрирует огромный эффект инноваций на уровне платформы: новая функция способна радикально изменить рынок всего за несколько дней.

Данные наглядно показывают резкое падение. Ryze заняла сильную нишу, привлекла несколько сотен платных клиентов всего за два месяца и добилась 70% конверсии сделок. Этот импульс исчез за одну ночь. После обновления их конверсия упала до 20%. Это было не просто потерей позиций в конкуренции — продукт, построенный на фундаментальной платформе, оказался внезапно неактуальным. AI-агент Ryze, созданный для автоматизации управления рекламой в Google и Meta, столкнулся с встроенным конкурентом, обладающим такими же основными возможностями и поддерживаемым компанией с гораздо большими ресурсами и широкой экосистемой.

Эти перемены сигнализируют о появлении нового инфраструктурного слоя: Model Context Protocol (MCP). Цель — позволить AI-агентам бесшовно выбирать и координировать инструменты, устраняя необходимость ручного выбора пользователем. Этот сдвиг напоминает трансформационный эффект App Store. Когда Apple запустила App Store для iPhone в 2008 году, это было не просто появление нового приложения — изменилась сама система поиска, распространения и использования ПО, сделав отдельные магазины приложений устаревшими для целого поколения разработчиков. Аналогично, MCP может стать стандартным интерфейсом для AI-агентов, позволяя им выбирать лучший инструмент для задачи и избавляя пользователя от необходимости вручную интегрировать сторонние платформы автоматизации, такие как Ryze.

В настоящее время угроза все еще развивается. Сейчас Claude может только анализировать данные и не имеет прямого доступа к Google Ads, поэтому основное предложение Ryze пока еще имеет временное окно возможностей. Однако направление очевидно. Как отмечает основатель Ryze Айра Боднар, «дайте пару месяцев — и будет». Быстрое внедрение AI-функций означает, что любое преимущество, скорее всего, будет недолгим. Базовая инфраструктура меняется, а разработчики платформ закладывают новую основу.

Новая инфраструктура: вычисления и нативные AI-возможности

Дестабилизация Ryze была вызвана не просто изменением программного обеспечения — это был скачок в базовой AI-инфраструктуре. Новый фундамент опирается на два ключевых столпа: беспрецедентную вычислительную мощность и продвинутые нативные способности агентов. Эти экспоненциальные факторы позволяют платформам поглощать и превосходить специализированные решения.

Самым заметным достижением стало контекстное окно в 1 миллион токенов в бета-версии Claude Sonnet 4.6. Это настоящий прорыв. Ранее AI-моделям приходилось обрабатывать длинные документы или сложные кодовые базы частями, часто теряя контекст. Теперь модель способна обрабатывать целые наборы данных или документы за раз, обеспечивая глубокое, длинное рассуждение и планирование — что критически важно для управления комплексными, многоканальными рекламными кампаниями.

Не менее значителен скачок в навыках взаимодействия с компьютером. В конце 2024 года Anthropic представила эту экспериментальную функцию, превратив неуклюжие и подверженные ошибкам взаимодействия в почти человеческий уровень мастерства. AI теперь может напрямую управлять интерфейсами программ — нажимать кнопки, перемещаться по меню, вводить текст — без кастомных коннекторов. Для управления рекламой это закрывает критическую нишу. AI, способный пользоваться компьютером как человек, потенциально может напрямую управлять Google и Meta Ads, устраняя необходимость во внешних инструментах автоматизации вроде Ryze.

Возможно, самым преобразующим достижением стала скоординированная автономия. Функция agent teams в Claude Opus 4.6 позволяет нескольким специализированным агентам работать параллельно, каждый из которых решает часть сложной задачи, а затем объединяет результаты. Этот подход имитирует работу человеческой команды, позволяя AI решать сложные процессы, ранее недоступные для автоматизации. Это создает основу для настоящей, многошаговой автоматизации.

Вместе эти инновации формируют новый технологический стек: огромное контекстное окно обеспечивает память, навыки работы с компьютером — интерфейс, а команды агентов — координацию. Эта интеграция позволяет платформам вроде Claude напрямую конкурировать со специализированными инструментами, такими как Ryze. Речь идет не о постепенных улучшениях — сама платформа становится инфраструктурой для следующей волны рабочих процессов.

Выживание в условиях изменений: стратегические повороты для стартапов

История Ryze — это четкое предупреждение для стартапов: инфраструктурный слой теперь стал главным полем битвы. Когда платформа вроде Claude внедряет основную функцию, нишевые продукты, построенные на ней, могут потерять свой рынок практически мгновенно. Главный вопрос — как выжить. Основатель Ryze Айра Боднар уже сменила стратегию — от продажи базового инструмента автоматизации к разработке сложных AI-ориентированных рабочих процессов для крупных рекламных агентств. Ее новый фокус — агентства, управляющие сотнями аккаунтов, где масштаб и сложность требуют глубокой интеграции и человеческого контроля, а не просто автоматизации.

Этот сдвиг — прямая реакция на текущие границы разрушения. Хотя угроза реальна, она пока не тотальна. Как отмечает Боднар, Claude может только анализировать данные и не имеет прямого доступа или возможности изменять аккаунты Google Ads. Это создает короткое, но важное окно, в течение которого специализированные инструменты все еще могут приносить пользу, интегрируясь с AI-агентами и предоставляя недостающие функции. Сейчас выживание означает быть необходимым связующим звеном в этот переходный период.

Смотря в будущее, Боднар видит мир агентской коммерции, где AI-агенты самостоятельно делают покупки, сравнивают продукты и выбирают лучшие варианты. Это приведет к стандартизации целых категорий, к снижению маржи и к устареванию традиционных стратегий продаж. Послание для стартапов ясно: если ваш продукт может быть автоматизирован AI-агентом — это товар. Настоящее конкурентное преимущество — в дизайне рабочих процессов, интеграции или «человеческом факторе», который AI пока не способен воспроизвести.

В конечном итоге инфраструктура эволюционирует. Стартапам нужно выбирать: строить на новых рельсах или рисковать быть вытесненными. История Ryze показывает один из путей: использовать перемены как мотивацию двигаться вверх по цепочке создания стоимости, фокусируясь на сложных, значимых задачах, требующих большего, чем просто автоматизация. В эпоху быстрого внедрения AI это единственная устойчивая стратегия.

AI-инфраструктура: катализаторы, риски и что дальше

Борьба за определение следующего слоя AI-инфраструктуры сейчас находится на турбулентном начальном этапе. Для стартапов успех зависит от своевременного определения правильных трендов и управления ключевым риском: построением продуктов на платформах, которые сами стремительно меняются. Победят те, кто предугадает парадигмальные сдвиги, а не просто реагирует на них.

Самым актуальным катализатором является интеграция Manus AI с Google Ads. Meta уже начала внедрять свою интеграцию, и некоторые рекламодатели Meta получают уведомления о доступности функций Manus прямо в Ads Manager. Это первый шаг к сокращению разрыва, который сейчас защищает специализированные инструменты. Как только Google разрешит нативные, полнофункциональные коннекторы для своей платформы, оставшаяся ниша для сторонних инструментов автоматизации, таких как Ryze, исчезнет. Это ускорит превращение базового управления рекламой в стандартный товар, заставив всех игроков либо переходить к более ценным предложениям, либо быть поглощенными платформами.

В более широком масштабе внедрение протоколов вроде Model Context Protocol (MCP) станет ключевым сигналом. Если MCP станет стандартом для взаимодействия агентов с инструментами, это определит экосистему новых приложений. Разработчики будут искать конкурентное преимущество не в отдельных приложениях, а в рабочих процессах и интеграциях, работающих внутри этого протокола. Платформа, которая установит стандартный интерфейс — как когда-то App Store — будет доминировать. Отслеживание, какие инструменты набирают популярность в MCP и какие платформы его поддерживают, позволит выявить будущих лидеров инфраструктуры.

Основной риск для стартапов ясен: экспоненциальные перемены делают инфраструктурный слой настоящим полем битвы. Создание инструмента для задачи, которую могут автоматизировать AI-агенты, — это создание товара. Единственное долгосрочное преимущество — в рабочих процессах, интеграции или человеческом контроле — в областях, которые AI еще не способен полностью воспроизвести. Как отмечает Боднар, сейчас Claude может только анализировать данные и не имеет прямого доступа к Google Ads, но это временное преимущество. Реальный риск в том, что любой продукт, построенный на быстро развивающейся платформе, может устареть еще до выхода на масштаб. Гонка идет не только за функции — речь о позиционировании для следующей волны изменений.