Один человек, одна компания, миллион вопросов
Прошлой неделей датируется официальный анонс: Андрей Карпати, человек, чьи лекции по машинному обучению стали библией для поколения разработчиков, присоединился к Thinking Machines в качестве ведущего стратега по фундаментальным исследованиям. Не просто перешел. Не просто сменил работу. Он перешел из мира открытого кода, демократичных трансформеров и публичных Colab-ноутбуков в компанию, которая в 2025 году подняла $2.8 млрд на создание «следующего уровня рассуждающего ИИ» с закрытой архитектурой.
Сообщество взорвалось. На Hacker News тред набрал 1200+ комментариев за сутки. В X (бывший Twitter) хэштег #KarpathyEffect стал трендом. Тревога не о карьере одного человека. Тревога о сигнале, который этот переход посылает всей экосистеме.
Thinking Machines — не стартап-невидимка. После массового исхода талантов из xAI в конце 2025 года, компания агрессивно набирает лучших. Их последняя модель, TM-Reasoner v2.1, уже бенчмаркается наравне с GPT-4.5 и Claude 4.5 в задачах логического вывода. И она полностью проприетарная.
Почему Карпати — это больше, чем Карпати?
Давайте отбросим дипломатию. Карпати был не просто инженером. Он был символом. Его курс CS231n в Стэнфорде — фундамент. Его работа в OpenAI над ранними версиями GPT — часть истории. Но главное — его уход из Tesla в 2022 и последующая фаза как независимого исследователя. Он вел стримы, где с нуля писал локальные языковые модели на Python. Он демистифицировал backpropagation так, что это понимали школьники.
Он олицетворял идеал: гений, который делится знанием, а не запирает его в сейф. Его переход в Thinking Machines, по мнению многих, — похороны этой идеи.
Три конкретные угрозы, которые видят разработчики
Паника в Reddit и Discord-чатах сводится не к абстрактной «потере лидера», а к очень конкретным рискам.
1. Конец эры «на коленке»
Карпати мастерски показывал, как собрать рабочую нейросеть на обычном ноутбуке. Его проект nanoGPT был учебным пособием и одновременно production-реализацией. Страх в том, что его гений теперь будет направлен на создание систем, требующих кластеров из 10 000 GPU H200. Систем, которые физически невозможно повторить вне стен Thinking Machines.
Это создает разрыв. С одной стороны — мегамозги, проектирующие ИИ-богов в закрытых лабораториях. С другой — сообщество, которое пытается понять, как запустить Llama 4 70B на 24 ГБ VRAM. Разрыв становится пропастью.
2. Интеллектуальное черное отверстие
Карпати знает, какие архитектурные тупики ждут open-source в ближайшие 2 года. Он знает слабые места современных подходов к reasoning. Работая в Thinking Machines, он будет обходить эти тупики. Но его решения останутся коммерческой тайной.
Сообщество же будет тратить месяцы, наступая на те же грабли, которые Карпати уже увидел и отметил в внутренней roadmap. Это нечестное преимущество. Это ускорение разрыва.
3. Легитимизация закрытости
Самый тонкий и опасный эффект. Если такой апостол открытости, как Карпати, выбирает закрытую разработку — значит, у него есть железные аргументы. Может, open-source действительно бесперспективен для переднего края? Может, будущее ИИ — это несколько корпоративных супермозгов, а не распределенное сообщество? Его выбор дает легитимность пессимистичному сценарию.
| Аргумент "за" переход | Контр-аргумент сообщества |
|---|---|
| Масштаб ресурсов для прорыва | Прорывы (трансформер, diffusion) часто рождались в академии |
| Безопасность: закрытые модели легче контролировать | Контракты с Пентагоном показывают, что закрытость ≠ этичность |
| Скорость: не нужно тратить время на документацию и поддержку | Именно эта «трата времени» создала целое поколение инженеров |
А что говорят в Thinking Machines? (Ничего)
Официальный пресс-релиз компании — образец корпоративной гладкости. «Мы рады приветствовать Андрея... его видение alignement и reasoning... следующий этап в создании полезного ИИ...». Ни слова о том, будет ли часть его работы открыта. Ни намека на коллаборации с университетами.
Молчание — самый громкий ответ. Оно подтверждает худшие опасения. Thinking Machines покупает не просто экспертизу. Они покупают легитимность и нейтрализуют потенциального критика. Теперь, если Карпати будет выступать с лекциями, он вряд ли станет критиковать модель бизнеса, которая платит ему миллионы.
Есть ли свет в конце тоннеля? Возможно, с Востока
Парадокс в том, что пока Запад переживает кризис open-source, Китай делает на него ставку. Как отмечал Ян ЛеКун в Давосе, китайские модели Qwen 2.5 и DeepSeek-V3 не просто открыты. Они догоняют, а в некоторых нишах превосходят GPT-4.5. Государственная поддержка + открытый код создают альтернативный полюс.
Ирония судьбы. Сообщество, вдохновляемое американцем Карпати, теперь может найти спасение в азиатских open-source проектах, которые не страдают от «утечки мозгов» в Thinking Machines или OpenAI. Потому что их лучшие умы и так работают внутри национальной экосистемы.
Прогноз на 2026-2027: мы увидим раскол. С одной стороны — гипер-капиталистическая модель (Thinking Machines, OpenAI) с закрытыми супермоделями. С другой — государственно-ориентированная open-source модель (Китай, возможно, ЕС). Независимые разработчики окажутся в сложном положении, вынужденные выбирать сторону или пытаться балансировать между ними.
Что делать обычному разработчику? Не паниковать. Копировать.
Сентименты — это одно. Практика — другое. Уход Карпати — болезненный урок, но не конец света. Сообщество выживало и до него.
- Архивируйте все. Его лекции, ноутбуки, стримы. Они остаются бесценным учебным материалом. Создавайте зеркала.
- Удваивайте усилия по reverse engineering. Если закрытые модели становятся умнее — значит, есть архитектурные находки. Задача сообщества — выявлять их через бенчмарки и анализ выходов, как это делали с ранними версиями GPT.
- Поддерживайте альтернативы. Локальные платформы, независимые исследовательские коллективы вроде EleutherAI, новые открытые фонды моделей.
- Не идеализируйте людей. Карпати сделал выбор, который считает лучшим для своей карьеры и, возможно, для своего видения ИИ. Это его право. Сообщество — это не один человек. Это тысячи.
Конец одной эры — начало другой. Возможно, более жесткой, менее романтичной. Но именно сейчас open-source сообществу нужно не ностальгировать по ушедшему гуру, а доказать, что оно может создавать прорывы без него. Или, как минимум, создать условия, чтобы следующий Карпати не счел переход в проприетарную компанию единственным разумным выбором.
А пока что следите за вакансиями в Thinking Machines. Скоро они начнут нанимать учеников Карпати. Цепная реакция только начинается.
