LLM становится интерфейсом. Что тогда вообще остаётся от продукта?

Я сделал довольно странную вещь для основателя продукта: начал строить СинАппс так, чтобы его можно было вообще не открывать.

Последние два года почти любой digital-продукт проходил один и тот же ритуал. Берём приложение, добавляем кнопку с искрами, пишем рядом AI - и внутри появляется ещё одно окно чата. У СинАппс AI тоже есть.

Но однажды я поймал себя на неприятном вопросе: зачем человеку ещё один AI-интерфейс, если у него уже есть любимая LLM? Там уже история диалогов, файлы, привычки, подписка. А через полгода любимая модель вообще может поменяться.

Поэтому я решил развернуть конструкцию наоборот. Не встраивать очередную LLM в продукт, а подключить сам продукт к LLM пользователя.

Для этого я открыл публичный MCP СинАппс. Сейчас через него совместимый AI-клиент может обратиться к 26 инструментам по российскому рынку: акциям, облигациям, индексам, Банку России, кривой ОФЗ, скринерам, истории и аналитике.

И вот здесь MCP перестал быть для меня просто ещё одной AI-технологией. Потому что появился вопрос гораздо интереснее самого протокола:

Если LLM становится интерфейсом, что тогда вообще остаётся от продукта?

Меня зовут Артем Медведев. Последние 14 лет я работаю внутри финтеха - Альфа-Банк, БКС, Сбер, СберПервый, МТС Финтех. Сейчас я один строю СинАппс.

Если сильно упростить, СинАппс - независимый AI/fintech-продукт для частного инвестора. Не брокер, не сервис сигналов и не машина с большой зелёной кнопкой «что купить».

Идея выросла из наблюдения, которое я много лет видел изнутри индустрии:

Доступ к инвестициям стал массовым. Понимание - нет.

Купить облигацию можно за несколько секунд. А понять, почему у неё купон 7%, доходность заметно выше, цена выражена в процентах от номинала и что из всего этого важно именно сейчас, уже сложнее.

Поэтому СинАппс строится вокруг слоя до действия: рынок, портфель, риск, акции, облигации, макро, расчёты, данные и AI. До кнопки «купить» у человека должна быть карта решения.

Изначально AI был ещё одним интерфейсом к этой системе. Человек приходил в СинАппс, задавал вопрос и получал ответ.

Логично. Но потом логика начала трещать.

Наша платформа

Представьте обычный AI-продукт 2026 года. Внутри стоит конкретная LLM.

Сегодня она лучшая. Через три месяца другая лучше работает с инструментами. Через полгода третья лучше рассуждает, дешевле стоит или просто больше нравится пользователю.

Получается странная конструкция: самая заметная часть AI-продукта одновременно оказывается самой заменяемой.

Поэтому мне сейчас ближе другая модель.

Было: человек → приложение → AI продукта → данные и логика

Стало: человек → его AI → MCP → СинАппс → данные, расчёты и логика

Снаружи разница небольшая. С точки зрения продукта - почти переворот.

Раньше моя задача была привести человека в СинАппс. Теперь появляется второй сценарий:

СинАппс сам приходит туда, где человек уже работает.

MCP - это Model Context Protocol. Если по-человечески, он позволяет AI-клиенту увидеть набор внешних инструментов, понять, для чего они нужны, и вызвать подходящий под вопрос пользователя.

То есть это не «загрузим модели огромный документ про российский рынок и будем надеяться, что она ничего не перепутает». И не один гигантский prompt со всей логикой продукта.

Это конкретные возможности.

Сейчас публичный MCP СинАппс умеет работать с рынком и индексами, ключевой ставкой и решениями ЦБ, G-curve ОФЗ, акциями и облигациями, историей инструментов, фундаментальными показателями, скринерами, сравнениями, движениями рынка, новостями и образовательным контекстом. Всего - 26 инструментов.

Пользователю при этом не нужно знать ни одного их технического названия. Он спрашивает обычным языком:

«Что сейчас происходит с российским рынком?»

Или:

«Что это за RU000A1038V6?»

Или:

«Сравни эти облигации по доходности и дюрации».

Модель может не пытаться вспомнить ответ из обучающего корпуса, а обратиться к внешней системе за нужными данными и расчётами.

Вот эта формулировка мне нравится больше всего:

Модели больше не обязательно знать российский рынок. Она может в него сходить.

Допустим, завтра пользователь поменял одну LLM на другую. Через год появился новый AI-клиент. Потом чат вообще перестал быть главным интерфейсом.

Что тогда остаётся от СинАппс?

Данные. Модель может прекрасно знать, что такое ключевая ставка. Но текущее значение ставки, цена бумаги или форма кривой ОФЗ должны откуда-то прийти.

Финансовая семантика. Цена акции и цена облигации - не одно и то же. Если отдать модели просто price: 53.1 и оставить смысл «на догадаться», можно получить очень красивое объяснение совершенно неправильной вещи.

Расчёты. Я не хочу, чтобы LLM «примерно чувствовала» YTM или дюрацию. То, что можно посчитать детерминированно, должен считать инструмент. LLM лучше оставить то, что она действительно делает хорошо - объяснение.

Возможности. В старой логике продукт состоял из экранов: рынок, облигации, карточка акции. В agent-first логике продукт всё чаще начинает состоять из действий: показать рынок, разобрать инструмент, сравнить, отфильтровать, объяснить.

И, наконец, ограничения. В финансах это не менее важная часть продукта, чем возможности. Публичный MCP СинАппс сейчас read-only: он может дать данные и контекст, но не должен сам принимать за человека инвестиционное решение и двигать деньги.

Отсюда у меня постепенно появилась формула:

LLM - заменяемый интеллект. Продукт - система вокруг него.

До сих пор software распространялся через понятные каналы: сайт, мобильное приложение, API, SDK, расширение, бот.

MCP добавляет ещё один вариант:

Чужой AI может использовать возможность вашего продукта до того, как человек вообще открыл ваш продукт.

Представьте последовательность. Человек задаёт вопрос своей LLM. Та вызывает СинАппс. Человек получает полезный результат. И только потом может заинтересоваться, откуда этот результат вообще пришёл.

Это почти обратный product-led growth.

Обычно сначала происходит знакомство с продуктом, потом onboarding, потом value moment. Здесь первым может случиться value moment, а бренд и интерфейс появятся уже после него.

Если такая модель закрепится, продукты начнут конкурировать не только за MAU, SEO и место на экране телефона. Появится ещё одна конкуренция:

Чьи capabilities выберет агент?

Правда, бесплатных обедов здесь нет. Если интерфейс принадлежит чужому AI, создатель продукта теряет часть контроля над UX. Нельзя заранее знать, какой моделью воспользуется человек, как она сформулирует ответ и какие инструменты решит вызвать.

Получается интересный обмен:

меньше контроля над интерфейсом → потенциально больше дистрибуции.

И мне кажется, вокруг этого trade-off в ближайшие годы будет гораздо больше интересного, чем вокруг очередной кнопки «Ask AI».

Я открыл этот эксперимент наружу:

Для тестирования публичного MCP регистрация не нужна. И да, доступ сейчас бесплатный.

https://sinapps.tech/mcp

Сейчас там 26 инструментов. Для тестирования публичного MCP регистрация не нужна. И да, доступ сейчас бесплатный.

Ключевое слово - сейчас :)

Если будете пробовать, не начинайте с «сколько стоит Сбер?». Это скучно. Гораздо интереснее дать задачу, где одной котировки недостаточно:

«Что сейчас происходит на российском рынке и какие данные это подтверждают?»

«Как выглядит текущая кривая ОФЗ и чем короткий конец отличается от длинного?»

«Сравни несколько облигаций по доходности, дюрации и структуре купона».

«Почему эта акция сегодня движется сильнее рынка и что из доступных данных это реально объясняет?»

Если получится поставить систему в тупик - тоже интересно.

Но после запуска у меня остался вопрос, который кажется важнее конкретного MCP:

Если LLM действительно становится интерфейсом, кому тогда должен принадлежать UX продукта?

Создателю приложения? Создателю AI-клиента? Самой модели? Или к привычным frontend и backend действительно придётся добавить третий самостоятельный слой - agent interface?

Пока у меня нет окончательного ответа. Но, кажется, сам разворот уже начался.

Последние два года все пытались встроить AI в каждый продукт. Теперь интересно проверить обратное: какие продукты стоит встроить в AI.

СинАппс не является брокером и не даёт индивидуальных инвестиционных рекомендаций. Материал носит информационно-аналитический характер. Решение об операциях с финансовыми инструментами пользователь принимает самостоятельно