«Ни один университет не готовит к этому»: Ник Давыдов об образовании, энергетике и навыках, полезных в эпоху AI

Ник Давыдов (@ ndavidov) — предприниматель из Кремниевой долины, выпускник магистратуры Университета Эдинбурга, работает на стыке AI и венчурных инвестиций. Он провёл QnA-сессию в Instagram Stories и ответил на вопросы подписчиков. Мы расшифровали видеоответы, сгруппировали по темам и оформили в структурированный материал. Цитаты даны максимально близко к оригинальной речи.

Агенты работают — человек гуляет

Калифорнийское утро. Ник ходит по двору и записывает сторис. В это время за него работают AI-агенты — Perplexity Computer ищет информацию, другие агенты пишут код.

«У меня пока там агенты крутятся — Perplexity Computer что-то делает… Я всё загрузил по полной и пошёл на улицу гулять. Как говорят американцы — touch the grass.»
Машины делают. Человек думает. Или гуляет. Или отвечает на вопросы подписчиков. Вот некоторые из этих ответов.

Сломанные институты

Университеты не готовят к миру, который уже наступил

«Образованию надо меняться, потому что сейчас ни один университет не выпускает людей, которые прям готовы к рынку труда.»

Ник смотрит на то, чему учат в его alma mater — Эдинбурге, в Стэнфорде, в Гарварде — и видит одно: никто из них не готовит людей к миру, где нужно уметь работать с AI-агентами и использовать искусственный интеллект ^[1] для собственной продуктивности.

Оговоримся: это спорный тезис. MIT, Carnegie Mellon и ряд других университетов уже запустили специализированные AI-программы. Но Ник говорит не про наличие курсов, а про системную готовность выпускников к новому рынку труда — и здесь, пожалуй, вопрос открытый.

Что делает сам? Пробует: записал младшего сына в Alpha School — образовательный стартап, частную школу, где всю учебную программу сжимают в два часа, а дальше — проектная работа с активным использованием AI.

«Компании будут работать по-новому отчасти, поскольку мы ещё сами не знаем, как это всё будет работать — мы только можем смотреть на тренд и пытаться сделать мыслительный эксперимент. Мы точно знаем, что оно должно меняться. Посмотрим.»

Атомная энергетика: $500 миллиардов и котлован

AI требует электричества. Много электричества. OpenAI, SoftBank, Oracle и другие инвесторы вложили $500 миллиардов в проект Stargate — огромные дата-центры для Super Intelligence. Но реальность прозаичнее.

«Атомная энергетика застряла в бюрократии… и застряла в банальной стройке. Стройку ускорить очень сложно, к сожалению, какой бы ни был искусственный интеллект.»

Google подписал контракт на малые модульные реакторы (SMR), но для них нужен уран, обогащённый примерно до 40%, — а его, по словам Ника, «блин, нет ни хрена». Amazon и Microsoft строят свои мощности.

«Но это всё пока только стройка и котлован.»

И в образовании, и в энергетике мы видим похожую картину: технологии готовы бежать вперёд, а институты — нет.

Что делать конкретному человеку

Три суперспособности эпохи AI

На вопрос о главном навыке Ник не называет Python или prompt engineering. Он говорит о другом:

«Я не знаю, если это можно назвать скиллом, но это точно можно назвать суперспособностью. Это любопытство — умение занырнуть в кроличью нору, посмотреть: а почему это так? Посмотреть на второй уровень, третий уровень, потом отодвинуться, посмотреть на большую картинку. И это скорее способ и паттерн мышления ^[2], который точно тренируется, который можно развивать.»

Дальше — важная деталь: Ник рассказывает, как сам культивирует это качество в детях. Старается подробно отвечать на вопросы «почему» и учить их самостоятельно находить информацию. А дальше — надеяться, что что-то зажжёт их любознательность.

Три суперспособности, когда «intelligence is on tap» (интеллект доступен по запросу):

1. Толерантность к риску — готовность делать ставки в условиях неопределённости

2. Любознательность — умение копать вглубь и видеть связи

3. Способность что-то взять и сделать — не анализ-паралич, а исполнение

Карьера с нуля: конкретный алгоритм

Допустим, вы в начале карьеры. Вот что советует Ник:

«Я бы, наверное, пошёл, нашёл какую-нибудь большую индустрию, не очень хай-тек, устроился бы в неё интерном и занялся бы тем, чтобы описал искусственному интеллекту полностью: что я делаю, почему я делаю, как я делаю. И начал бы задавать вопросы: что можно сделать быстрее? Что можно автоматизировать?»

Дальше — посмотреть курсы от Anthropic или OpenAI, начать автоматизировать свою работу, прийти с результатами к руководству, помочь им улучшить бизнес. Если работает — найти похожую компанию и предложить то же самое. Вот тебе и первый бизнес.

Инструменты: как это устроено у самого Ника

Perplexity: 20% наценка за удобство

На вопрос о том, что под капотом у Perplexity Computer:

«Короткий ответ — на всех моделях. Это отличительная особенность Perplexity: как только выходит какая-то новая самая крутая модель, она появляется на Perplexity обычно в течение двух-трёх часов после выхода.»

Ключевое преимущество — не сами модели, а то, что Ник называет grounded inference: ответы привязаны к фактическим данным из интернета.

«Если бы я пробовал сделать всё то же самое напрямую через API или через OpenClawd, то оно стоило бы мне процентов на 20 дешевле в токенах. Но я бы крепко бы задолбался. Поэтому, конечно, удобство и скорость побеждают всё остальное.»

Бизнес-совет: консалтинг → продукт

Для тех, кто думает о бизнесе, но не хочет строить софтверный продукт:

«Если вы не хотите делать продукт, то и консалтинг в какой-то момент тоже, наверное, должен стать продуктом. Я бы, наверное, что-нибудь делал вокруг реальных производств, машиностроения и физических процессов — если не напрямую, и не софт.»

Один вопрос, на который AI не ответит

В конце — короткий, но ёмкий ответ на вопрос «Чему AI не научится?»:

«Наверное, он не научится наслаждаться жизнью. А всё остальное тут легко представить.»

Можно долго спорить, насколько это точный прогноз. Но как минимум это красивый вопрос, который стоит оставить висеть в воздухе.

P.S. Материал подготовлен с большой благодарностью Нику за его активный вклад в просвещение и визионерство по теме AI, стоящему на самом переднем крае исследования самых свежих технологий и науки.

P.P.S. Подготовлено на основе QnA-сессии Ника Давыдова в Instagram Stories от 3-4 марта 2026 года. Видеоответы расшифрованы с помощью Whisper large-v3. Далее подключили к процессу 7 ИИ-агентов на базе Claude Code, провели несколько интроспективных сессий с прописанной мета-оркестрацией и коммуникационным планом взаимодействия агентов, руками вычитали-вычистили и опубликовали. Мы планируем регулярно оформлять публичные рассуждения Ника в структурированные материалы — следите за обновлениями.