Какие компании считаются технологическими и почему – отвечает Deepseek
Спросим про технологичность у передовых технологий
Давно хотел написать пост о том, какие компании обычно считаются технологическими, а какие нет, и почему. Есть примеры очевидно технологических компаний (например, Яндекс). Есть примеры очевидно не технологических компаний (например, Газпром – он конечно использует множество различных технологий, но в первую очередь добывает природный газ и отлично делал это до появления компьютеров и интернета). Но куда отнести компании вроде Whoosh или Ozon или ВсеИнструменты.ру, где явно есть значимая технологическая составляющая, но при этом сам бизнес сильно завязан на физические активы и процессы?
Решил для интереса спросить, что об этом думают разные LLM модели. Большинство ожидаемо дали достаточно шаблонные ответы. Я их приведу только для того, чтобы потом сравнить с хорошими ответами, в которых заключается суть материала. Вот, например, YandexGPT про Whoosh:
А это ответ ChatGPT (бесплатной версии, не проверял в платной):
На мой взгляд не очень информативно – если использовать критерии, которые задали YandexGPT и ChatGPT (использование технологий и т.д.), то почти любую крупную современную компанию можно считать технологической.
А потом спросил Deepseek (о том, что это за зверь писал здесь). На удивление, он дал ответ, который был очень близок к моему мнению не только с точки зрения классификации, но и аргументации (она намного лучше, чем у YandexGPT и ChatGPT). Чтобы все это сформулировать, у меня бы ушло много времени, а Deepseek справился менее чем за минуту. Так что эта статья будет технологичной – далее я приведу ответы Deepseek по нескольким компаниям и дам свои дополнительные комментарии. Заодно это хороший пример того, как можно использовать современные LLM модели на практике, но в конце я также расскажу об их недостатках.
Whoosh
Первое отличие Deepseek от аналогов – в последней версии R1 (нужно включить опцию DeepThink, как на скриншоте) его ответ на любой вопрос состоит из двух частей. Сначала Deepseek “думает” – он буквально описывает как понял заданный вопрос и какую логику использует для ответа. На самом деле все LLM модели приходят к ответу подобным образом, но только Deepseek показывает “размышления”, а остальные сразу выдают ответ.
Вот так выглядят “размышления” для вопроса про Whoosh:
А теперь сам ответ:
Это очень хороший ответ. Whoosh действительно можно считать технологической компанией. Многие думают, что можно просто закупить стандартные самокаты в Китае, расставить их по городу, сделать простое приложение и сервис будет работать. В условном небольшом городе в отсутствии конкуренции это так, но большой бизнес с таким подходом не построить – он не выдержит конкуренции и уйдет с рынка.
На самом деле технологии играют очень важную роль. Во-первых, в самих самокатах Whoosh делает множество доработок под себя, которые позволяют увеличить эффективность и снизить себестоимость. Во-вторых, что еще более важно, для эффективного управления парком из десятков / сотен тысяч самокатов нужны нетривиальные технологии, которые нельзя просто купить на рынке или быстро разработать парой фрилансеров. Без них самокаты будут неэффективно распределены по городу и часто простаивать без дела, не смогут тормозить до 5 км/ч возле Лубянки или любого другого места по требованию городской администрации и т.д.
При этом бизнес напрямую завязан на наличие физических активов (самокатов) и операционные процессы (людей, которые их собирают, заряжают, чинят и т.д.). Наверное единственный момент, где Deepseek немного ошибся – это с масштабированием. Оно довольно жестко ограничено количеством самокатов, за счет технологий можно увеличить количество поездок на десятки процентов, но не в разы. Так что Whoosh – это капиталоемкий бизнес, которому для масштабирования нужно много денег. Но это не означает, что бизнес не технологический.
Например, у Nebius бизнес тоже ограничен физическими активами – емкостью дата-центра в Финляндии (плюс новыми, которые пока строятся) и количеством GPU Nvidia и прочего оборудования, на базе которых потом предоставляют услуги облачных вычислений. Если очень сильно упростить, Nebius сдает во временную аренду GPU как Whoosh самокаты, с точки зрения бизнес модели у него больше общего с Whoosh, чем, например, с поиском Яндекса. Для масштабирования Nebius нужны колоссальные ресурсы, они планируют капекс больше миллиарда долларов на ближайший год. Никто же не будет сомневаться в том, что Nebius – технологическая компания?
ВсеИнструменты.ру
А теперь давайте для контраста разберем ВсеИнструменты.ру. Вот что думает Deepseek:
Браво. ВсеИнструменты – это онлайн-ритейлер, который активно применяет разные технологии, но не является технологической компанией. У условного Х5 технологий не меньше, скорее больше. Конкурентное преимущество ВсеИнструменты не в том, что у них какой-то потрясающий неповторимый сайт или сложные алгоритмы управления ассортиментом на основе искусственного интеллекта, а в том, что они грамотно выбрали нишу и выстроили операционные процессы, которые очень похожи на обычный ритейл – они сами закупают товары к себе на баланс, сами открывают ПВЗ для их выдачи и т.д.
Компания конкурирует в основном за счет того, что сделала удобный сервис для B2B клиентов в DIY (от выбора товаров и опций по их доставке до платежей, закрывающих документов и прочих нюансов, которые важны корпоративным заказчикам). B2C сегмент тоже есть, но он проигрывает конкуренцию маркетплейсам и вероятно будет терять долю рынка. Это не означает, что бизнес плохой, мне в целом нравится бизнес модель и сегмент, вопрос цены такого бизнеса.
Попытки затесаться в ряды технологических компаний – не более чем маркетинг, чтобы инвесторы покупали акции по более высоким мультипликаторам. Это, кстати, получилось сделать на IPO, многие с удовольствием купили акции по 200 рублей, а брокеры рисовали еще более высокие оценки. Я делал разбор компании перед IPO и не стал участвовать, так как оценка была явно завышенной.
Ozon
Вот для контраста размышления Deepseek про Ozon:
Ozon действительно можно считать технологической компанией, которая работает на рынке ритейла (в отличие от ВсеИнструменты.ру, который является в первую очередь ритейлером, использующим для работы различные технологии и продающий товары онлайн). Его основная работа не в том, чтобы эффективно закупать товары, управлять ассортиментом и выбирать локации для продажи/выдачи, а в создании платформы, в рамках которой взаимодействуют миллионы покупателей и сотни тысяч продавцов.
У Ozon при этом есть большая собственная логистическая инфраструктура, которая в том числе является конкурентным преимуществом. Но на самом деле ее наличие отчасти вынужденное – в России просто не было нормальных провайдеров логистических услуг и страна слишком большая, чтобы логистикой можно было пренебречь. В мире достаточно примеров маркетплейсов, которые отдают значительную часть логистики на аутсорс и отлично работают, от Alibaba и PinDuoDuo в Китае до Allegro в Польше или Каспи в Казахстане.
Делимобиль и Hertz
Последний пример – разберем бизнес Делимобиль и сравним его с классическими сервисами аренды автомобилей. Например, с Hertz, который работает уже более 100 лет (компания основана в 1918 году). Снова передаю слово Deepseek, сначала про Делимобиль:
Снова 10/10 баллов за ответ Deepseek. Обратите внимание, что вопросы задавались в рамках одного чата и модель ссылается на предыдущие ответы, понимая общий контекст. Я не просил проводить параллели с Whoosh, про который спрашивал ранее, Deepseek сам понял, что бизнес-модель двух компаний похожа, что очень круто. Но больше всего меня удивило то, что Deepseek сам сделал сравнение с дата-центрами облачных провайдеров – оно совсем не очевидное, хотя бизнес модели действительно похожи. Я не давал никаких комментариев на эту тему в чате и сравнение Whoosh с Nebius написал до того, как сгенерировал текст про Делимобиль. Это прямо вау, очень круто.
Делимобиль действительно можно считать технологической компанией, к нему применимы все те же аргументы, что были для Whoosh выше. А чтобы понять разницу с обычным сервисом проката автомобилей, давайте спросим у Deepseek про Hertz:
Первое, что я сам сделал, когда пытался сформулировать ответ на вопрос, чем отличается Делимобиль от Hertz – проверил дату основания Hertz. С учетом того, что бизнес-модель Hertz радикально не поменялась за это время, простой факт что компания работает с 1918 года уже намекает, что бизнес не особо технологический. В то же время появление Делимобиля было невозможным до начала 2010-х готов (его запустили в 2015ом), технологий для подобного сервиса просто не было раньше. То, что Deepseek начал ответ ровно с этого же аргумента – очень круто.
В целом, мне кажется выше достаточно исчерпывающий ответ на вопрос, чем Делимобиль отличается от обычных сервисов проката автомобилей и почему его можно считать технологической компанией, а условный Hertz – нет.
Почему не стоит слепо верить Deepseek и другим LLM моделям
Из описания выше можно подумать, что Deepseek уже может хорошо ответить на любой вопрос. Это не так – у него все еще множество ограничений, как и у других LLM моделей. Например, он может просто придумывать несуществующую информацию, это стандартная проблема, для которой даже есть соответствующее название – галлюцинация. Ниже приведу один пример.
Я также спрашивал Deepseek про Яндекс, он очевидно является технологической компанией. Не буду приводить полный ответ, остановлюсь только на небольшом отрывке. В качестве одного из аргументов Deepseek сказал, что Яндекс разрабатывает автономные технологии и у него есть проекты Яндекс.Самолет и Яндекс.Aero.
Я никогда о них не слышал, а в поиске самого Яндекса или Гугле не нашел никаких упоминаний, хотя беспилотные автомобили и дроны (роботы) доставщики действительно есть. Поэтому дальше спросил, где Deepseek о них узнал.
На самом деле таких проектов, судя по всему, нет – Deepseek просто придумал их названия при ответе исходя из какой-то неизвестной внутренней логики. Далее Deepseek расписал статус инициатив Яндекса в области беспилотников и роботов-доставщиков с ссылками (я обрезал ответ, чтобы он не был слишком длинным), но уже не использовал названия Яндекс.Самолет и Яндекс.Aero.
Это типичный пример галлюцинации, которая может случиться при ответе на любой запрос, даже самый простой. По этой причине LLM моделям пока нельзя слепо доверять и если речь идет о какой-то важной информации, нужно всегда ее перепроверять самостоятельно или задавать уточняющие вопросы и просить привести ссылки на источники.
Есть конечно маленькая вероятность, что в Яндексе действительно были проекты с такими рабочими названиями, которые упоминались только во внутренних коммуникациях, и Deepseek каким-то образом получил к ней доступ. Я в этом сильно сомневаюсь, но если у вас есть доступ к внутренним ресурсам Яндекса и вы там найдете информацию про Яндекс.Самолет или Яндекс.Aero, в рамках которых была речь о разработке беспилотников и дронов – буду рад, если напишите в личку, будет интересно обсудить. Интересно, что Deepseek сделал комментарий на эту тему – выглядит как попытка объяснить собственные придуманные названия, но мало ли.
Выводы
Граница между технологическими и не технологическими компаниями в современном мире очень условная – почти любой достаточно крупный бизнес использует множество современных технологий в своей работе. Чтобы понимать, является ли компания технологической, нужно погрузиться в ее суть и понять, есть ли у нее самостоятельно разработанные технологии, которые лежат в основе бизнеса и являются необходимыми для его успешной работы. Примеры выше, на мой взгляд, хорошо показывают, как может выглядеть такой мыслительный процесс.
Если говорить про конкретные компании на российском рынке, Ozon, Whoosh и Делимобиль скорее можно отнести к технологическим, а ВсеИнструменты – скорее нет. Выше я постарался подробно объяснить подход, который можно использовать для понимания бизнеса компаний, а заодно показал, как можно использовать Deepseek и прочие LLM для экономии времени на подобный анализ.
Но на самом деле это упражнение нужно лишь для более удобной классификации и сравнения компаний. Если компания является технологической, это не означает, что она автоматически “лучше”, должна торговаться по более высоким мультипликаторам или подход к ее оценке должен сильно отличаться от других типов компаний. Обычно у технологических компаний более высокие мультипликаторы обусловлены особенностями бизнес-модели, темпами роста, отдачей на вложенный капитал и прочими характеристиками конкретного бизнеса, а не “технологичностью” самой по себе.
И последнее – большая часть контента для статьи сгенерирована Deepseek, я честно сам не ожидал такого качества ответов с точки зрения логики и аргументации. Последние версии LLM моделей уже научились хорошо агрегировать информацию и выдавать ответы, которые как минимум выглядят логично, особенно если человек не погружен в контекст. Я кстати уверен, что многие блогеры уже активно используют LLM и часть постов, которые вы видите (особенно всякие шаблонные обзоры отчетов и т.д.), частично или полностью сгенерированы. Правда раньше они, скорее всего, использовали копирайтеров, суть работы которых не сильно отличалась от того, что делает LLM.
Но на самом деле оценить качество ответа можно только в случае, если сам хорошо разбираешься в теме. Большинству людей и ответы YandexGPT или ChatGPT про Whoosh в начале статьи могут показаться хорошими, хотя на самом деле они поверхностные и неполные. И придуманные несуществующие названия проектов в Яндексе я бы мог легко счесть за правду или просто не заметить, если бы не был хорошо знаком с компанией, потому что остальные ответы были логичными.
В общем, LLM модели вполне можно использовать для анализа, они могут здорово экономить время в некоторых случаях. Но пока нужно все перепроверять, четко формулировать запрос и спрашивать ссылки на первоисточники. Последняя модель Deepseek пока выглядит самой продвинутой, как минимум из бесплатно доступных. Но ситуация может сильно поменяться за считанные месяцы, прогресс в этой области очень быстрый.