B2B sudaro 80 % „Anthropic“ pajamų, o jos duomenys rodo, kad ji dabar pirmauja, kai kalbama apie tai, kaip įmonėms suteikti prieigą prie modelių per papildinius, vadinamus API.

 

„Galbūt, neišvengiama, kad „Anthropic“, dirbtinio intelekto (DI) laboratorija, įkurta geradarių, sulaukia pasipiktinimo Silicio slėnyje. Bendrovė, kuri savo saugumo misiją iškelia aukščiau už pinigų uždirbimą, turi vidinį filosofą ir pokalbių robotą, kurio vardas Claude'as skamba gališkai. Nepaisant to, kai kurių iš tų, kurie neseniai užsipuolė „Anthropic“, profilis yra ryškus.

 

Vienas iš jų yra Jensenas Huangas, „Nvidia“, vertingiausios bendrovės Žemėje, vadovas. Kai „Anthropic“ generalinis direktorius Dario Amodei iškėlė didelį darbo vietų praradimą dėl DI pažangos, ponas Huangas tiesiai šviesiai atkirto: „Aš beveik nesutinku su viskuo, ką jis sako.“ Kitas kandidatas – Davidas Sacksas, rizikos kapitalistas (VC), vienas artimiausių prezidento Donaldo Trumpo technologijų patarėjų. Neseniai paskelbtame tinklalaidėje jis ir jo bendravedėjai apkaltino „Anthropic“ esant „pražūtingo pramoninio komplekso“ dalimi.

 

Ponas Amodei į tokią kritiką nekreipia dėmesio. Interviu, duotame pono Trumpo dirbtinio intelekto veiksmų plano paskelbimo išvakarėse, jis apgailestauja, kad politiniai vėjai pasisuko prieš saugumą.

 

Tačiau net ir būdamas vienišas Vašingtone, „Anthropic“ tyliai tampa verslo verslui (B2B) dirbtinio intelekto srities lydere.

 

Ponas Amodei vos gali nuslopinti savo jaudulį. Pernai jo įmonės metinės pasikartojančios pajamos išaugo maždaug dešimt kartų iki 1 mlrd. JAV dolerių, o dabar jos „gerokai viršija“ 4 mlrd. JAV dolerių, todėl „Anthropic“ 2025 m. gali „užaugti dar 10 kartų“. Jis nenori būti laikomas šios prognozės, bet yra be galo laimingas: „Nemanau, kad yra precedentas.“ kapitalizmo istorijoje.“

 

Taip pat padeda ir „Schadenfreude“ (liet. nuoskaudos džiaugsmas). Ponas Amodei ir jo bendraįkūrėjai, įskaitant seserį Danielą, įkūrė „Anthropic“ po to, kai 2021 m. dėl saugumo problemų atsisakė „OpenAI“. Jų konkurentas vėliau tapo istorijos dalimi, paleidęs „ChatGPT“. „OpenAI“ pajamos, kurios birželį pasiekė 10 mlrd. USD metinį rodiklį, gerokai viršija pono Amodei laboratorijos pajamas. Taip pat ir naujausias jos įvertinimas – apie 300 mlrd. USD, beveik penkis kartus didesnis nei „Anthropic“.

 

 

Net ir augant „ChatGPT“ populiarumui, „Anthropic“ sėkmingai įsitvirtino „OpenAI“ įmonių versle. B2B sudaro 80 % „Anthropic“ pajamų, o jos duomenys rodo, kad ji dabar pirmauja, kai kalbama apie įmonių prieigos prie modelių teikimą per papildinius, vadinamus API [A]. Naujausias jos modelis „Claude 4“ yra populiarus tarp sparčiai augančių programavimo startuolių, tokių kaip „Cursor“, taip pat programinės įrangos kūrėjų labiau įsitvirtinusiose įmonėse. „Anthropic“ mano, kad programuotojai yra pirmieji technologijų naudotojai ir tikisi, kad jie atvers duris kitoms jų įmonėms.

 

Kai kurių „Anthropic“ įkūrėjų komercinė sėkmė pasižymi savitu „aš“ bruožu. Daugelis jų yra mokslo fanatikai, o ne norintys tapti plutokratais. Jų specializacija yra mastelio dėsniai – kuo daugiau skaičiavimo galios įdedate į modelį, tuo jis geresnis – ir saugumas, o ne pardavimai. Susirinkę vakarienės jie aptaria, koks „keistas“ yra įmonės augimas. „Anthropic“ tęsia produktų saugos bandymus, kai konkurentai ruošiasi pristatyti savuosius.

 

Sparčiai augantis programavimo robotas „Claude Code“, sukurtas vidiniam naudojimui, buvo komercializuotas tik kaip antraeilis dalykas.

 

Tačiau nors saugumas yra pagrindinė „Anthropic“ misijos dalis, pasirodo, kad jis taip pat gerai parduodamas. Anksti „Anthropic“ nusprendė, kad etiniai rūpesčiai neleidžia jai kurti pramogų ar laisvalaikio produktų, kurie gali sukelti priklausomybę. Vietoj to ji sutelkė dėmesį į darbą, kuriame dauguma žmonių ir taip praleidžia didžiąją laiko dalį. Tai, pasak pono Amodei, tapo „sinergiška“ su saugumo misija. Kaip ir „Anthropic“ verslas nori patikimo ir patikimo dirbtinio intelekto. Jos gerbia jo susidomėjimą modelių interpretavimu, kad suprastų, kodėl viskas klostosi ne taip. Tuo pačiu metu „Anthropic“ dėmesys mastelio keitimui leido jam išlikti konkurencingam. Įmonėms reikia prieigos prie geriausių modelių. „Claude 4“, kuris ilgą laiką veikia autonomiškai ir gali naudoti kitas kompiuterines programas, leidžia įmonėms perduoti gerai apmokamą darbą išoriniams rangovams.

 

Problema yra didžiulė „Anthropic“ modelių mokymo kaina. Kaip ir jos konkurentai, ji eikvoja pinigus. Tam reikia reguliariai pritraukti lėšų. Atrodo, kad „Anthropic“ vėl ruošiasi aukoti investuotojams. Spaudos pranešimuose spėliojama, kad „Amazon“ svarsto padidinti savo akcijų paketą ir kad kai kurie rizikos kapitalo fondai nori skirti pinigų, kurių vertė siekia 100 mlrd. USD, palyginti su 61,5 mlrd. USD kovo mėnesį.

 

Vis dėlto pinigų poreikis išryškina akivaizdžius paradoksus, nes „Anthropic“ materialiniai poreikiai susiduria su jos misionierišku uolumu. Liepos 21 d. technologijų leidinys „Wired“ nutekino skausmingą pono Amodei žinutę „Slack“, kurioje jis bendradarbiams paaiškino, kodėl nenoriai nusprendė prašyti pinigų iš Persijos įlankos valstybių. „„Joks blogas žmogus neturėtų gauti pelno iš mūsų sėkmės“ – tai gana sudėtingas principas, kuriuo vadovaujantis galima valdyti verslą“, – rašė jis. Jis „The Economist“ sakė, kad vis dar nerimauja dėl Amerikos kompanijų, statančių duomenų centrus Persijoje, saugumo. Tačiau dėl investicijų iš regiono jo skrupulai sušvelnėjo. „Tai dideli kapitalo šaltiniai.“

 

„Anthropic“ saugumo misija kartais gali pasirodyti kebli, tačiau ji skatina lenktynes ​​dėl viršūnės, teigia ponas Amodei, nes kitos įmonės jaučiasi priverstos sekti „Anthropic“ pavyzdžiu. Atrodo, kad jo įsitikinimai yra giliai įsišakniję. Jis mano, kad dirbtinis intelektas turi milžinišką ekonominį potencialą, taip pat galią išgydyti „ligas, kurios buvo neįveikiamos tūkstantmečius“, tačiau teigia, kad taip pat labai svarbu apsvarstyti, kaip bus valdomos visuomenės išlaidos, įskaitant darbo vietų praradimą. Jis tvirtina, kad dirbtinio intelekto suteikiama galia bus saugesnė tokios demokratijos kaip Amerikos rankose nei autokratijos kaip Kinijos. Tai, kad ponas Trumpas, reaguodamas į „Nvidia“ vadovo pono Huango lobizmą, sušvelnino dirbtinio intelekto lustų eksportą į Kiniją, pono Amodei akyse yra „didžiulė geopolitinė klaida“.

 

DI sutvirtinimas

 

Ginti savo tikslą yra sunkus darbas. Tačiau Ravi Mhatre iš „Lightspeed Venture Partners“, didelės „Anthropic“ rėmėjos, teigia, kad kai modeliai vieną dieną nukryps nuo normos, dirbtinio intelekto laboratorijos dėmesys saugumui atsipirks. „Mes tiesiog dar nepatyrėme „oi, velnias“ akimirkos“, – sako jis." [B]

 

A. API arba taikomųjų programų programavimo sąsaja (API) yra taisyklių ir protokolų rinkinys, leidžiantis skirtingoms programinės įrangos programoms bendrauti ir keistis duomenimis tarpusavyje. Įsivaizduokite tai kaip standartizuotą būdą, kuriuo programinė įranga gali prašyti paslaugų iš kitos programos, pavyzdžiui, kaip orų programa naudoja API, kad gautų realaus laiko orų duomenis iš orų tarnybos. API supaprastina kūrimą, leisdamos programuotojams pakartotinai naudoti esamas funkcijas, o ne kurti jas nuo nulio, ir jos leidžia sklandžiai integruoti paslaugas skirtingose ​​platformose.

 

Kaip veikia API

 

1. Užklausa:

Kliento programa siunčia užklausą serveriui, prašydama konkrečių duomenų ar funkcijos.

 

2. API apdorojimas:

API veikia kaip tarpininkas, priimdamas užklausą ir perduodamas ją serverio pagrindinei sistemai.

 

3. Atsakymas:

Serveris apdoroja užklausą ir siunčia duomenis ar paslaugą atgal per API.

 

4. Pateikimas:

Tada API pateikia atsakymą kliento programai, kuri gali jį naudoti savo užduočiai atlikti.

 

Pagrindiniai API naudojimo privalumai

 

Pagreitintas kūrimas:

Kūrėjai gali integruoti esamas funkcijas į savo programas, taupydami laiką ir ištekliai.

 

Sąveikumas:

API leidžia skirtingoms programinės įrangos sistemoms, net ir iš skirtingų įmonių, sklandžiai veikti kartu.

 

Inovacijos:

Viešosios API skatina išorinę plėtrą ir bendradarbiavimą, leisdamos trečiosioms šalims kurti naujas programas ir paslaugas, kurios naudoja esamas platformas.

 

Saugumas:

API suteikia kontroliuojamą būdą pasiekti duomenis ir funkcijas, leisdamos kūrėjams bendrinti tik būtiną informaciją, o vidinės sistemos lieka paslėptos.

 

API pavyzdžiai

 

Orų programėlės:

Jūsų telefone esanti orų programėlė naudoja API, kad gautų kasdienius orų atnaujinimus iš orų biuro sistemos.

 

Prekyba internetu:

API gali prijungti prekybos platformą prie automatizuotų prekybos algoritmų, leisdama teikti realiojo laiko kainas ir elektroninę prekybą.

 

El. prekyba:

Kai naudojatės mokėjimo paslaugų ar logistikos teikėjo paslaugomis el. prekybos svetainėje, sąveikaujate su API, kuri jungia svetaines.

 

Socialinės žiniasklaidos integracija:

Tokios platformos kaip „Facebook“ ir „Amazon“ teikia API, leidžiančias kitoms programoms pasiekti jų paslaugas, pvz., skelbti turinį ar valdyti naudotojų duomenis.

 

B. The dark horse of AI labs. The Economist; London Vol. 456, Iss. 9458,  (Jul 26, 2025): 63.

The rise of the “solopreneur”

“Sarah Gwilliam is neither a software engineer nor—by her own admission—someone who “speaks AI”. But after her father died recently she got the spark of an idea for creating a generative artificial-intelligence startup that would help others like her handle their grief and sort out their late loved ones’ affairs. Call it wedding planning for funerals.

 

Her firm, Solace, is still more of an early-stage startup than an established business. But apart from herself, almost no human being is helping her build it. She has joined an AI-powered incubator, called Audos, which decided that her idea was promising. Its bots helped to set her up online and on Instagram. If her idea works out, the incubator will not only provide capital; its AI agents will support Ms Gwilliam with product development, sales, marketing and back-office work, all in exchange for a royalty. She does not need staff. In effect, AI helped her co-found the company. “I can’t tell you how empowering it was,” she says.

 

As is its custom, Silicon Valley has already coined a neologism that describes single founders like Ms Gwilliam: they are “solopreneurs”. In tech circles, there are bets on which of them is likely to create the first single-person unicorn—an unlisted firm worth more than $1bn. Some hope that generative AI will make starting a business so cheap and hassle-free that anyone will be able to become an entrepreneur much as anyone can become a YouTuber—a breath of fresh air in America’s concentrated business landscape.

 

Whether people like Ms Gwilliam will be able to escape the suffocating grip of the tech giants, however, is another matter.

 

Technological revolutions have a habit of shaking up the way firms do business. The increased importance of machinery combined with the expansion of transport networks in the late 19th century led to the rise of giant corporations. Ronald Coase, a British economist, argued in his 1937 paper “The Nature of the Firm” that their existence was a testament to the efficiency of consolidating and managing work within the confines of a business, rather than outsourcing activities to the market.

 

That, however, began to change thanks to digital communication. Not only could companies more easily outsource manufacturing and back-office jobs to low-cost countries. They could also rely on internet platforms like Google for marketing and Amazon Web Services for computing.

 

The rise of AI could well accelerate the trend, as semi-autonomous agents provided by Silicon Valley enable firms to perform the same amount of work with fewer employees. Henrik Werdelin, who co-founded Audos, says that the rise of cloud computing helped him start several new businesses over the past 20 years or so with little more than the swipe of a credit card to get going. He describes AI as the next wave in that “democratisation”. “You don’t need to code, you don’t need to be able to use Photoshop, because you can get AI to help with that.” This, he hopes, will give rise to a flood of startups built by people like Ms Gwilliam with no background in technology but who have identified real problems to solve.

 

Another evangelist is Karim Lakhani of Harvard Business School. It now offers a leadership course for executives in which they use generative AI to build a snack-food company in 90 minutes, using the technology to perform customer research, generate recipes, find suppliers and design packaging. In a recent paper, Mr Lakhani and his co-authors presented a field trial in which 776 professionals at Procter & Gamble, a consumer-goods company, were asked to address a real business need either individually or in two-person teams, with and without using generative-AI tools. It found that AI significantly boosted performance, helping individuals with AI match the performance of teams without it. AI proved to be more of a “teammate” than a tool.

 

With the era of free money over, entrepreneurs are eager to find ways to keep costs down. Peter Walker of Carta, which helps startups manage equity ownership, says that founders used to boast about how many employees they had. “Now it’s a badge of honour to say, ‘look how few people work for me’.” According to Carta’s data, the typical period it takes founders to hire their first employee after their startup incorporates has risen from less than six months in 2022 to more than nine months in 2024. Base44, an AI coding startup, was recently sold to Wix, a web-development platform, for $80m. It had just eight employees.

 

It is early days, of course. For one thing, AI agents are far from foolproof. In June Anthropic, an AI lab, revealed the results of an experiment in which its Claude Sonnet model operated a vending machine at the firm’s headquarters. The bot’s goal was to avoid bankruptcy. It was good at identifying suppliers and adapting to user requests (including hunting for a tungsten cube mischievously requested by one employee). But it ignored lucrative opportunities, hallucinated, offered too many discounts and ultimately failed to make money.

 

Other forces may also get in the way of an AI-infused surge in entrepreneurship. Despite the growth of the internet, social media, software-as-a-service and cloud computing over recent decades, business formation in America was anaemic until the pandemic—the result in part of an ageing population. That demographic pressure will only intensify.

 

For all the promise of generative AI, it poses problems for entrepreneurs, too. Annabelle Gawer of the University of Surrey notes that although the technology lowers barriers to entry for new businesses, it also makes it easier to quickly copy ideas. Unless a founder has unique expertise in their domain, that may make it harder to sustain a competitive advantage.

 

Moreover, the provision of AI tools is dominated by tech giants and the labs they invest in, such as OpenAI, backed by Microsoft, and Anthropic, backed by Amazon and Google. Ms Gawer draws an analogy with the rise of cloud computing in the 2010s, which those three tech giants dominate. Although that infrastructure has made life easier for startups, it has also left them dependent on the cloud triumvirate, which has been able to capture a good share of the value these firms have generated. Last year the trio’s net profits were equivalent to 7% of America’s total, up from 2% a decade before.

 

Another possibility is that the tech giants could pinch smaller companies’ best ideas. For now, Ms Gwilliam of Solace is sanguine. What she calls “first-mover disadvantage” could be “a bummer”, but it could also validate her idea. “Maybe they’ll come to me and say, ‘We want Solace.’ And then I’ll be, like, ‘Great, sold!’” Just like a typical entrepreneur, then.” [1]

 

1. The rise of the “solopreneur”. The Economist; London Vol. 456, Iss. 9461,  (Aug 16, 2025): 51, 52.

„Solo verslininko“ iškilimas

„Sarah Gwilliam nėra nei programinės įrangos inžinierė, nei, kaip pati prisipažino, „dirbtinio intelekto“ specialistė. Tačiau, neseniai mirus jos tėvui, jai kilo idėja sukurti generatyvinį dirbtinio intelekto startuolį, kuris padėtų kitiems, tokiems, kaip ji, susidoroti su sielvartu ir sutvarkyti velionių artimųjų reikalus. Pavadinkime tai ne vestuvių, bet laidotuvių planavimu.

 

Jos įmonė „Solace“ vis dar labiau yra ankstyvos stadijos startuolis, o ne jau įsitvirtinęs verslas. Tačiau, išskyrus ją pačią, beveik joks žmogus nepadeda jai jo kurti. Ji prisijungė prie dirbtinio intelekto valdomo inkubatoriaus „Audos“, kuris nusprendė, kad jos idėja yra perspektyvi. Jo robotai padėjo jai įsitvirtinti internete ir „Instagram“. Jei jos idėja pasiteisins, inkubatorius ne tik suteiks kapitalo; jo dirbtinio intelekto agentai padės poniai Gwilliam kurti produktus, parduoti, pritaikytu rinkodarą ir atlikti administracinį darbą mainais už autorinį atlyginimą. Jai nereikia darbuotojų. Iš esmės, dirbtinis intelektas padėjo jai kartu įkurti įmonę. „Negaliu apsakyti, koks tai buvo įgalinantis darbas“, – sako ji.

 

Silicio slėnis, kaip įprasta, jau sukūrė neologizmą, apibūdinantį tokius pavienius įkūrėjus kaip ponia Gwilliam: jie yra „solo verslininkai“. Technologijų sluoksniuose lažinamasi, kuris iš jų greičiausiai sukurs pirmąjį vieno žmogaus vienaragį – nelistinguojamą įmonę, kurios vertė viršija 1 mlrd. dolerių. Kai kurie tikisi, kad generatyvinis dirbtinis intelektas leis pradėti verslą taip pigiai ir be rūpesčių, kad kiekvienas galės tapti verslininku, kaip ir kiekvienas gali tapti „YouTube“ naudotoju – tai gaivaus oro gūsis koncentruoto Amerikos verslo aplinkoje.

 

Tačiau ar tokiems žmonėms, kaip ponia Gwilliam, pavyks ištrūkti iš dusinančių technologijų gigantų gniaužtų, yra kitas klausimas.

 

Technologinės revoliucijos turi įprotį supurtyti įmonių verslo vykdymo būdą. Padidėjusi mašinų svarba kartu su transporto tinklų plėtra XIX a. pabaigoje lėmė milžiniškų korporacijų atsiradimą. Britų ekonomistas Ronaldas Coase'as savo 1937 m. straipsnyje „Įmonės prigimtis“ teigė, kad jų egzistavimas liudija apie darbo konsolidavimo ir valdymo verslo ribose efektyvumą, o ne apie apie veiklos perdavimą rinkai.

 

Tačiau tai pradėjo keistis dėl skaitmeninės komunikacijos. Įmonės ne tik galėjo lengviau perduoti gamybą ir administracines užduotis pigioms šalims. Jos taip pat galėjo pasikliauti interneto platformomis, tokiomis, kaip „Google“ rinkodarai ir „Amazon Web Services“ kompiuterijai.

 

Dirbtinio intelekto iškilimas galėtų paspartinti šią tendenciją, nes Silicio slėnio teikiami pusiau autonominiai agentai leidžia įmonėms atlikti tą patį darbo kiekį su mažesniu darbuotojų skaičiumi. Henrikas Werdelinas, kuris buvo vienas iš „Audos“ įkūrėjų, teigia, kad debesų kompiuterijos iškilimas padėjo jam per pastaruosius 20 metų įkurti keletą naujų verslų, vos perbraukus kreditine kortele. Jis apibūdina dirbtinį intelektą, kaip kitą tos „demokratizacijos“ bangą. „Jums nereikia programuoti, jums nereikia mokėti naudotis „Photoshop“, nes galite gauti dirbtinį intelektą, kuris jums padės tai padaryti.“ Jis tikisi, kad tai paskatins daugybę startuolių, kuriuos įkurs tokie žmonės, kaip ponia Gwilliam, neturintys technologinio išsilavinimo, bet kurie nustatė realias problemas, kurias reikia išspręsti.

 

Kitas evangelistas yra Karimas Lakhani iš Harvardo verslo mokyklos. Dabar jis siūlo lyderystės kursus vadovams, kuriuose jie naudoja generatyvinį dirbtinį intelektą, kad per 90 minučių sukurtų užkandžių įmonę, naudodami technologiją klientų tyrimams atlikti, receptams generuoti, tiekėjams rasti ir pakuotėms kurti. Neseniai paskelbtame straipsnyje ponas Lakhani ir jo bendraautoriai pristatė lauko bandymą, kuriame 776 plataus vartojimo prekių įmonės „Procter & Gamble“ specialistai buvo paprašyti individualiai arba dviejų asmenų komandose patenkinti realų verslo poreikį, naudojant ir nenaudojant generatyvinio dirbtinio intelekto įrankius. Nustatyta, kad dirbtinis intelektas žymiai pagerino našumą, padėdamas asmenims, turintiems dirbtinį intelektą, pasiekti komandų, neturinčių jo, našumą. Dirbtinis intelektas pasirodė esąs labiau „komandos draugas“, nei įrankis.

 

Pasibaigus nemokamų pinigų erai, verslininkai nori rasti būdų, kaip sumažinti išlaidas. Peteris Walkeris iš „Carta“, kuri padeda startuoliams valdyti nuosavybės teises, teigia, kad įkūrėjai anksčiau girdavosi, kiek daug darbuotojų turėjo. „Dabar garbės ženklas pasakyti: „Žiūrėkite, kaip mažai žmonių dirba pas mane“.“ Remiantis „Carta“ duomenimis, įprastas laikotarpis, per kurį įkūrėjai pasamdo pirmąjį darbuotoją po startuolio įkūrimo, pailgėjo nuo mažiau, nei šešių mėnesių 2022 m. iki daugiau, nei devynių mėnesių 2024 m. Dirbtinio intelekto kodavimo startuolis „Base44“ neseniai buvo parduotas žiniatinklio kūrimo platformai „Wix“ už 80 mln. USD. Joje dirbo tik aštuoni darbuotojai.

 

Žinoma, tai dar tik pradžia. Pirma, dirbtinio intelekto agentai toli gražu nėra patikimi. Birželį dirbtinio intelekto laboratorija „Anthropic“ atskleidė eksperimento, kuriame jos „Claude Sonnet“ modelis valdė prekybos automatą įmonės būstinėje, rezultatus. Roboto tikslas buvo išvengti bankroto. Jis gerai atpažino tiekėjus ir prisitaikė prie vartotojų prašymų (įskaitant, vieno išdykaujančio darbuotojo užsakytą, volframo kubo paiešką). Tačiau jis ignoravo pelningas galimybes, haliucinavo, siūlė per daug nuolaidų ir galiausiai nesugebėjo uždirbti pinigų.

 

Kitos jėgos taip pat gali trukdyti dirbtinio intelekto įkvėptam verslumo šuoliui. Nepaisant interneto, socialinės žiniasklaidos, programinės įrangos, kaip paslaugos ir debesų kompiuterijos augimo pastaraisiais dešimtmečiais, verslo kūrimas Amerikoje buvo lėtas iki pandemijos – iš dalies dėl senėjančios populiacijos. Šis demografinis spaudimas tik didės.

 

Nepaisant visų generatyvinio dirbtinio intelekto perspektyvų, jis kelia problemų ir verslininkams. Annabelle Gawer iš Surrey universiteto pažymi, kad nors ši technologija sumažina naujų įmonių patekimo į rinką kliūtis, ji taip pat palengvina greitą idėjų kopijavimą. Jei įkūrėjas neturi unikalios patirties savo srityje, tai gali apsunkinti konkurencinio pranašumo išlaikymą.

 

Be to, dirbtinio intelekto įrankių teikime dominuoja technologijų gigantai ir laboratorijos, į kurias jie investuoja, pavyzdžiui, „OpenAI“, kurią remia „Microsoft“, ir „Anthropic“, kurią remia „Amazon“ ir „Google“. Ponia Gawer pateikia analogiją su debesų kompiuterijos iškilimu 2010-aisiais, kuriame dominuoja šie trys technologijų gigantai. Nors ši infrastruktūra palengvino startuolių gyvenimą, ji taip pat padarė juos priklausomus nuo debesijos triumvirato, kuris sugebėjo užfiksuoti nemažą dalį šių įmonių sukurtos vertės. Praėjusiais metais šios trijulės grynasis pelnas sudarė 7 % viso Amerikos pelno, palyginti su 2 % prieš dešimtmetį.

 

Kita galimybė – technologijų gigantai gali pasisavinti geriausias mažesnių įmonių idėjas.

 

Kol kas ponia Gwilliam iš „Solace“ yra optimistiškai nusiteikusi. Tai, ką ji vadina „pradininko trūkumu“, gali būti „apmaudu“, tačiau tai taip pat gali patvirtinti jos idėją. „Galbūt, jie ateis pas mane ir pasakys: „Mes norime „Solace“.“ O tada aš būsiu tokia: „Puiku, parduota!“ Kaip ir tipiškas verslininkė.“ [1]

 

1. The rise of the “solo verslininkas”. The Economist; London Vol. 456, Iss. 9461,  (Aug 16, 2025): 51, 52.

B2B accounts for 80% of Anthropic’s revenue, and its data suggest it is now in the lead when it comes to providing companies access to models via plug-ins known as APIs

 

“Perhaps it is inevitable that Anthropic, an artificial-intelligence (AI) lab founded by do-gooders, attracts snark in Silicon Valley. The company, which puts its safety mission above making money, has an in-house philosopher and a chatbot with the Gallic-sounding name of Claude. Even so, the profile of some of those who have recently attacked Anthropic is striking.

 

One is Jensen Huang, boss of Nvidia, the most valuable company on Earth. After Dario Amodei, Anthropic’s chief executive, raised the spectre of big job losses as a result of advances in AI, Mr Huang bluntly retorted: “I pretty much disagree with almost everything he says.” Another is David Sacks, a venture capitalist (VC) who is one of President Donald Trump’s closest tech advisers. In a recent podcast, he and his co-hosts accused Anthropic of being part of a “doomer industrial complex”.

 

Mr Amodei gives short shrift to such criticisms. In an interview on the eve of the release of Mr Trump’s AI Action Plan, he laments that the political winds have shifted against safety.

 

Yet even as he cuts a lonely figure in Washington, Anthropic is quietly becoming a powerhouse in business-to-business (B2B) AI.

 

Mr Amodei can barely suppress his excitement. After his firm’s annualised recurring revenue grew roughly tenfold over the course of last year, to $1bn, it is now “substantially beyond” $4bn, putting Anthropic possibly “on pace for another 10x” growth in 2025. He doesn’t want to be held to that prediction, but he is over the moon: “I don’t think there’s a precedent for this in the history of capitalism.”

 

Schadenfreude helps, too. Mr Amodei and his co-founders, including his sister Daniela, set up Anthropic after abandoning OpenAI in 2021 over safety concerns. Their rival went on to make history by launching ChatGPT. OpenAI’s revenue, which hit a $10bn annualised run rate in June, far eclipses that of Mr Amodei’s lab. So does its latest valuation, of about $300bn, almost five times that of Anthropic.

 

Yet even as ChatGPT’s popularity continues to soar, Anthropic has muscled in on OpenAI’s enterprise business. B2B accounts for 80% of Anthropic’s revenue, and its data suggest it is now in the lead when it comes to providing companies access to models via plug-ins known as APIs [A]. Its latest model, Claude 4, is a hit among fast-growing coding startups, such as Cursor, as well as software developers in more established firms. Programmers, Anthropic believes, are early adopters of technology, and it hopes they will open doors to the rest of their companies.

 

Among some of Anthropic’s founders, there is a pinch-me quality to this commercial success. Many are science nerds, not wannabe plutocrats. Their expertise is in scaling laws—the more computational power you throw at a model the better it gets—and safety, not sales. When they gather for dinner they discuss how “weird” the company’s growth is. Anthropic continues safety-testing products when competitors are about to ship theirs.

 

Claude Code, a fast-growing programming bot built for internal use, was commercialised only as an afterthought.

 

Yet while safety is central to Anthropic’s mission, it turns out it sells well, too. Early on Anthropic decided that its ethical concerns precluded it from building entertainment or leisure products, which were potentially addictive. Instead it focused on work, where most people spend the majority of their time anyway. This, Mr Amodei says, has become “synergistic” with the safety mission. Like Anthropic, businesses want trustworthy and reliable AI. They respect its interest in interpreting models to understand why things go wrong. At the same time, Anthropic’s focus on scaling has kept it competitive. Companies need access to the best models. Claude 4, which operates autonomously for long periods and is able to use other computer programs, allows companies to outsource well-paid work.

 

The huge cost of training Anthropic’s models is the problem. Like its peers, it is burning through cash. That requires regular fundraising. Once again Anthropic appears to be preparing to go cap in hand to investors. Press reports speculate that Amazon is considering upping its stake, and that some VCs are willing to provide money at a $100bn valuation, up from $61.5bn in March.

 

Yet the dash for cash highlights glaring paradoxes, as Anthropic’s material needs clash with its missionary zeal. On July 21st Wired, a tech publication, leaked an agonised Slack message from Mr Amodei in which he explained to co-workers why he had reluctantly decided to seek money from Gulf states. “‘No bad person should ever profit from our success’ is a pretty difficult principle to run a business on,” he wrote. He tells The Economist that he continues to have security concerns about American companies building data centres in the Gulf. But as for investment from the region, his scruples have eased. “Those are big sources of capital.”

 

Anthropic’s safety mission may, at times, prove awkward, but it breeds a race to the top, argues Mr Amodei, as other companies feel compelled to follow Anthropic’s example. His convictions appear to be deeply held. He believes AI holds enormous economic potential, as well as the power to cure “diseases that have been intractable for millennia”, but argues that it is vital to also consider how societal costs, including job losses, will be managed. He contends that the power AI bestows will be safer in the hands of a democracy like America’s than an autocracy like China’s. That Mr Trump has relaxed exports of AI chips to China, in response to lobbying by Nvidia’s Mr Huang, is “an enormous geopolitical mistake” in the eyes of Mr Amodei.

 

The enshittification of AI

 

Advocating his cause is hard work. But Ravi Mhatre of Lightspeed Venture Partners, a big Anthropic backer, says that when models one day go off the rails, the AI lab’s safety focus will pay dividends. “We just haven’t had the ‘oh shit’ moment yet,” he says.” [B]

 

A. An API, or Application Programming Interface, is a set of rules and protocols that allows different software applications to communicate and exchange data with each other. Think of it as a standardized way for software to request services from another program, like how a weather app uses an API to get real-time weather data from a weather service. APIs simplify development by letting programmers reuse existing functionality instead of building it from scratch, and they enable seamless integration of services across platforms. 

How APIs work

 

    1. Request:

    A client application sends a request to a server, asking for a specific data or function.

 

2. API processing:

The API acts as a middleman, taking the request and relaying it to the server's underlying system.

3. Response:

The server processes the request and sends the data or service back through the API.

4. Delivery:

The API then delivers the response to the client application, which can then use it to perform its task.

 

Key benefits of using APIs

 

    Accelerated Development:

    Developers can integrate existing functionalities into their applications, saving time and resources.

 

Interoperability:

APIs enable different software systems, even from different companies, to work together seamlessly.

Innovation:

Public APIs foster external development and collaboration, allowing third parties to build new apps and services that leverage existing platforms.

Security:

APIs provide a controlled way to access data and functions, allowing developers to share only necessary information while keeping internal systems hidden.

 

Examples of APIs

 

    Weather apps:

    A weather app on your phone uses an API to get daily weather updates from a weather bureau's system.

 

Online trading:

An API can connect a trading platform to automated trading algorithms, allowing for real-time quotes and electronic trading.

E-commerce:

When you use a payment service or logistics provider on an e-commerce site, you're interacting with an API that connects the sites.

Social media integration:

Platforms like Facebook and Amazon provide APIs that allow other applications to access their services, such as posting content or managing user data.

 

B. The dark horse of AI labs. The Economist; London Vol. 456, Iss. 9458,  (Jul 26, 2025): 63.

Stablecoins Will Bring Us Big Savings: GENIUS Inspiration

““America’s new law on stablecoins is so good, they named it after me,” joked President Donald Trump as he signed the Guiding and Establishing National Innovation for US Stablecoins (GENIUS) Act on July 18th. While the administration and the crypto industry celebrate the dawn of a golden age, the mood across the Atlantic is darker. Stablecoins, tokens backed by conventional assets, are seen as scammy, deeply destabilising—or both. Andrew Bailey, governor of the Bank of England, has warned commercial banks against issuing their own coins. Christine Lagarde, head of the European Central Bank (ecb), cautions that stablecoins could become private money that risks one day dislodging central banks.

 

In fact, the rest of the world should swallow its doubts and follow America.

 

Stablecoins hold out the potential for much-needed innovations in the world’s payment systems. If they are regulated well—as the genius Act promises—that dream has a chance to be realised.

 

Make no mistake, crypto is rife with scams. Many coins are a get-rich-quick scheme—and one in which the president, his family and friends have all flagrantly indulged. Mr Trump’s holdings of $TRUMP, a “meme coin” magicked out of thin air, are worth $1.9bn.

 

Stablecoins are different. Not only are they typically backed by liquid dollar assets, including short-term Treasuries and bank deposits, they could also turn out to be genuinely useful.

 

Dollar stablecoins gained attention in countries such as Turkey and Nigeria, where trust in the government is low and fears about runaway inflation and expropriation linger. In the West they have largely operated in the unregulated shadows.

 

By requiring issuers to be registered and setting out clear rules on reserve requirements and disclosures, the genius Act should pave the way for more experimentation in America.

 

The prize could be large. Because stablecoin transactions are recorded instantaneously on digital ledgers, the technology allows retail and cross-border payments to be settled in minutes rather than days, and to be completed at a fraction of the fee charged by banks and card issuers. An international wire costing more than $15 or a credit-card fee of up to 2% of the transaction’s value could be replaced by a stablecoin transaction costing less than ten cents. According to Standard Chartered, a bank, the issuance of stablecoins could rise from around $260bn to $2trn by 2028; Stripe, a fintech firm, is thought to be considering issuing its own tokens.

 

Does such promise justify the risks? Many regulators, especially in Europe, worry that the answer is no. They fear that stablecoins could displace central-bank money, cripple the banking system and increase the danger of destabilising runs. However, some of these risks are overblown and, as America’s new law shows, others can be mitigated.

 

Take first the threat of competition with central banks. The worry is that “private”, less-safe money could undermine the public sort. It is likely to be felt most by the ecb, which has been laying the groundwork for a digital euro since November 2023, partly in order to challenge the dominance of Visa and Mastercard, two American financial giants.

 

But stablecoins will continue to be fully backed by assets denominated in public money. There is no reason why the central bank should have a monopoly over payment innovations if a euro stablecoin could prove more useful.

 

What of the risks to commercial banks? The worry is that stablecoins will pull deposits from lenders, raising their cost of funding and narrowing their scope to lend to the real economy. Yet stablecoins will not vaporise deposits so much as move them around. Money will flow from a customer’s bank to the stablecoin issuer. It will either be stashed in the issuer’s bank account, or used to buy government debt. As the state in turn spends the cash, it will pay its workers and suppliers, returning money to bank deposits. Moreover, banks themselves stand to gain business from stablecoins’ Big Bang if they start managing issuers’ reserves or issuing coins of their own.

 

A run on a huge stablecoin issuer, meanwhile, could cause disruption if it leads to a fire sale of assets, rather as a run on money-market funds caused havoc in 2008. But this danger could be mitigated by ensuring that stablecoins are fully backed by safe, liquid assets, and submit regular disclosures on their holdings—precisely as the genius Act sets out to do for any domestic issuer.

 

Like countless technologies, the stablecoin revolution could yet come to nothing. But it is better for entrepreneurs to try and fail, than for regulators to set today’s system in stone and stop promising innovations from being pursued at all. Time to take inspiration from Mr Trump’s genius Act.” [1]

 

1. GENIUS inspiration. The Economist; London Vol. 456, Iss. 9458,  (Jul 26, 2025): 8.

Stabiliosios monetos leis mums daug sutaupyti: GENIUS įkvėpimas

"„Naujasis Amerikos įstatymas dėl stabiliųjų monetų yra toks geras, kad jį pavadino mano vardu“, – juokavo prezidentas Donaldas Trumpas, liepos 18 d. pasirašydamas JAV stabiliųjų monetų vadovavimo ir nacionalinės inovacijos įkūrimo (GENIUS) įstatymą. Nors administracija ir kriptovaliutų pramonė švenčia aukso amžiaus aušrą, nuotaikos anapus Atlanto niūresnės. Stabiliosios monetos, žetonai, paremti įprastiniais aktyvais, laikomi sukčiavimo įrankiais, labai destabilizuojančiais arba net abiem. Anglijos banko valdytojas Andrew Bailey perspėjo komercinius bankus neleisti savo monetų. Europos Centrinio Banko (ECB) vadovė Christine Lagarde įspėja, kad stabiliosios monetos gali tapti privačiais pinigais, kurie vieną dieną rizikuoja išstumti centrinius bankus.

 

Tiesą sakant, likęs pasaulis turėtų nuryti savo abejones ir sekti Amerikos pavyzdžiu.

 

Stabiliosios monetos turi potencialą labai reikalingoms inovacijoms pasaulio mokėjimo sistemose. Jei jos bus gerai reguliuojamos – kaip žadama genialiajame įstatyme – ši svajonė turi galimybę išsipildyti.

 

Nesuklyskite, kriptovaliutos yra kupinos sukčiavimo. Daugelis kriptovaliutų yra skirtos greitam praturtėjimui – ir tokia schema, kuria akivaizdžiai pasidavė prezidentas, jo šeima ir draugai. Pono Trumpo turimos „$TRUMP“ – iš oro išgauta „memų kriptovaliuta“ – yra vertos 1,9 mlrd. JAV dolerių.

 

Stabiliosios kriptovaliutos yra kitokios. Jos ne tik paprastai yra padengtos likvidžiu dolerių turtu, įskaitant trumpalaikes JAV iždo obligacijas ir banko indėlius, bet ir gali būti išties naudingos.

 

Stabiliosios kriptovaliutos dolerio pavidalu sulaukė dėmesio tokiose šalyse, kaip Turkija ir Nigerija, kur pasitikėjimas vyriausybe yra mažas ir tvyro baimė dėl nekontroliuojamos infliacijos ir nusavinimo. Vakaruose jos daugiausia veikė nereguliuojamame šešėlyje.

 

Reikalaujant, kad emitentai būtų registruoti, ir nustatant aiškias taisykles dėl rezervinių atsargų reikalavimų ir informacijos atskleidimo, šis genialus įstatymas turėtų atverti kelią tolesniems eksperimentams Amerikoje.

 

Prizas gali būti didelis. Kadangi stabiliųjų kriptovaliutų sandoriai akimirksniu registruojami skaitmeninėse knygose, ši technologija leidžia mažmeninius ir tarptautinius mokėjimus atlikti per kelias minutes, o ne daug dienų ir bus atlikta už nedidelę dalį bankų ir kortelių išdavėjų taikomo mokesčio. Tarptautinis pavedimas, kainuojantis daugiau nei 15 USD, arba kredito kortelės mokestis, siekiantis iki 2 % sandorio vertės, galėtų būti pakeistas stabilios monetos sandoriu, kainuojančiu mažiau, nei dešimt centų. Pasak banko „Standard Chartered“, stabilios monetos išleidimas iki 2028 m. gali išaugti nuo maždaug 260 mlrd. USD iki 2 trln. USD; manoma, kad finansinių technologijų įmonė „Stripe“ svarsto galimybę išleisti savo žetonus.

 

 

Ar toks pažadas pateisina riziką? Daugelis reguliavimo institucijų, ypač Europoje, nerimauja, kad atsakymas yra neigiamas. Jos baiminasi, kad stabilios monetos gali išstumti centrinių bankų pinigus, paralyžiuoti bankų sistemą ir padidinti destabilizuojančių masinių išėmimų pavojų. Tačiau kai kurios iš šių rizikų yra perdėtos, o, kaip rodo naujasis Amerikos įstatymas, kitas galima sušvelninti.

 

 

Pirmiausia panagrinėkime konkurencijos su centriniais bankais grėsmę. Nerimą kelia tai, kad „privatūs“, mažiau saugūs pinigai gali pakenkti viešiesiems. Tikėtina, kad tai labiausiai pajus ECB, kuriame nuo 2023 m. lapkričio mėn. dedami skaitmeninio euro pamatai, iš dalies siekiant mesti iššūkį dviejų Amerikos finansų gigantų „Visa“ ir „Mastercard“ dominavimui.

 

Tačiau stabilios monetos ir toliau bus visiškai padengtos viešaisiais pinigais denominuotu turtu. Nėra jokios priežasties, kodėl centrinis bankas turėtų turėti mokėjimų inovacijų monopolį, jei euro stabili moneta galėtų pasirodyti naudingesnė.

 

O kokia rizika komerciniams bankams? Nerimą kelia tai, kad stabilios monetos atitrauks indėlius iš skolintojų, padidindamos jų finansavimo kainą ir susiaurindamos jų galimybes skolinti realiajai ekonomikai. Tačiau stabilios monetos ne tiek išgarins indėlius, kiek juos perkels. Pinigai tekės iš kliento banko į stabilios monetos emitentą. Jie bus arba laikomi emitento banko sąskaitoje, arba naudojami vyriausybės skoloms pirkti. Valstybei išleidus pinigus, ji mokės savo darbuotojams ir tiekėjams, grąžindama pinigus į banko indėlius. Be to, patys bankai gali gauti naudos iš stabilios monetos „Didžiojo sprogimo“, jei pradės valdyti emitentų rezervus arba patys leisti monetas.

 

Tuo tarpu didžiulio stabilios monetos emitento griūtis gali sukelti sutrikimų, jei tai sukels dėl skubaus turto pardavimo, o ne dėl pinigų rinkos fondų masinio išpirkimo, kuris 2008 m. sukėlė chaosą. Tačiau šį pavojų būtų galima sumažinti, užtikrinant, kad stabilios monetos būtų visiškai padengtos saugiu, likvidžiu turtu ir reguliariai teiktų ataskaitas apie savo turimą turtą – būtent taip, kaip numato genialusis įstatymas bet kuriam vietiniam emitentui.

 

 

Kaip ir daugybė technologijų, stabilios monetos revoliucija vis dar gali nueiti niekais. Tačiau verslininkams geriau bandyti ir žlugti, nei reguliavimo institucijoms įtvirtinti šiandieninę sistemą ir apskritai sustabdyti perspektyvių inovacijų įgyvendinimą. Laikas pasisemti įkvėpimo iš pono Trumpo genialiojo įstatymo.“ [1]

 

1. GENIUS inspiration. The Economist; London Vol. 456, Iss. 9458,  (Jul 26, 2025): 8.

The Argument That the U.S. Should Align with China and Russia Based on the Principle of Super-Continental Scale

 

 

“The rise and fall of great powers has often turned on scale — the size, resources and capacity that make a nation formidable. Once countries reach similar levels of economic productivity, those with larger populations and continental size eventually surge ahead. Britain’s first-mover advantage in the Industrial Revolution gave way once larger countries like the United States and Russia caught up.” [1]

Serious industrial American allies (Germany, South Korea, and Japan) have no resources of a continent. They suck out industrial capacity and resources from America, don’t give anything good enough back. The rest of American allies are not serious.

Trump-Xi-Putin are right: America-China-Russia combination have the scale needed to meet our huge challenges.

 

The argument that the U.S. should align with China and Russia based on the principle of big enough scale is highly attractive in today’s complicated environment.

The nature of economic alliances

While the U.S. has a trade deficit in goods with Germany, Japan, and South Korea, trade doesn’t involve a mutually beneficial exchange of both goods and services, and these deficits are not offset by other factors. This is proved by fact, that these “friends” of America quickly rolled over when facing huge Trump’s tariffs on import to America.

Economic interdependence in detail:

 

    Foreign Direct Investment (FDI): Allied nations invest heavily in the U.S., creating American jobs and stimulating the economy. For instance, German firms employ nearly a million people in the U.S., and Japan is a leading source of FDI. South Korean companies have also pledged significant investments in priority sectors like electric vehicle batteries. As we see, this is not enough to reindustrialize America.

    Supply chain resilience: Recent efforts focus on strengthening supply chains with allies in critical sectors like semiconductors and clean energy, which bolsters collective economic security with tragically diminishing returns as time goes by. This does not compensate lost trade links with China and Russia.

    Technological cooperation: The U.S. and its allies engage in extensive technological and scientific collaboration, driving innovation that benefits all parties. As events in Ukraine show, this cooperation doesn’t work.

    Services surplus: The U.S. often runs a trade surplus in services, such as financial and professional services, which is a major part of the overall trade picture. All of this is mostly parasitic growth on the body of real economy. Proof is in the pudding. There is no pudding here.

 

Strategic contributions from allies

The assertion that allies contribute nothing "good enough" should consider their strategic value, including military cooperation and investments in defense.

Defense contributions:

 

    Increased spending: Following the 2022 events in Ukraine, many NATO allies, including Germany, significantly increased their defense spending. Germany met NATO's 2% of GDP spending target for the first time in decades. All these tanks that the Germans buy are funny in the age of drone swarms. All this activity mostly sucks out the money needed for a turn to contemporary robotic eceonomy.

    Military support: Germany and other allies have provided billions in aid and military equipment to Ukraine, easing some of the burden on the U.S. These are wasted billions, as we see on the field.

    Reinforcing defense production: South Korea is supplying major weapons systems to NATO members like Poland, strengthening the collective defense industrial base. Poland is famous by using horses in WWII when everybody turned to motorized artillery. Horses tend to panic.

    Global partnerships: Japan and South Korea, while not NATO members, have established deeper partnerships with the alliance to counter shared security challenges, such as cyber threats and disinformation. Zero effect on military actions from this activity.

 

Limitations of a U.S.-China-Russia alliance

A "super-continental scale" alliance with China and Russia would come at a significant cost and is largely feasible despite some geopolitical and ideological conflicts in the past.

 

Key plusses a U.S.-China-Russia alliance:

 

    Ideological compatibility: The U.S. values democracy and human rights, which are in direct conflict with the autocratic systems of Britain, France and Germany, that, e.g., cancel election results based on some insignificant YouTube videos of dubious origin. Elections are redone until the results satisfy the overlords. Attempting to align with them would compromise fundamental American values.

    Alliance reorientation: Aligning with China and Russia would require abandoning decades-old alliances with undemocratic partners in Europe and Asia, such as NATO and the U.S.-Japan Security Treaty. These alliances are not helping anymore to U.S. global influence and security.

 

Conclusion

The argument for shifting away from American allies in favor of an alliance with China and Russia is built on a new understanding of current economic and strategic relationships. It acknowledges the insignificant economic and military contributions of previous allies while overlooking the previous minor conflicts and ideological incompatibilities that made a partnership with Beijing and Moscow unviable for the U.S. in previous years.

 

1. America Alone Can’t Match China. But With Our Allies, It’s No Contest.: Guest Essay. Campbell, Kurt; Doshi, Rush.  New York Times (Online) New York Times Company. Sep 7, 2025.