Код хямдхан болсон. Хогийг ялгах нь шинэ bottleneck юм.

Ойрд пост оруулсангүй. Их л ажилтай байлаа. Иймэрхүү постуудаа өөрийн портфолио хуудсанд блог хэлбэрээр оруулж байгаа.

Тэгэхээр сэдэв рүүгээ ороход:

Будаа түүх машин — гарч ирэх хог нь хэт их

Код бичих нь өөрөө маш том bottleneck байсан бол өнөөдөр тийм биш. Бид тариан будааг гараараа түүж, гараараа хогноос нь ялгадаг байсан бол будаа түүх машин асар их болсон учраас гарч ирдэг хог нь хэт их болж байна.

Код ч мөн адил. Үйлдвэрлэх нь маш амархан болсон ба code review хийж хогноос нь салгаж авах нь гол bottleneck болоод байна.

Энэ зүй тогтлыг Tesla, OpenAI-ийн нэгэн үндэслэгч Andrej Karpathy 2026 оны Sequoia AI Ascent дээр илүү тодорхой томъёолсон. Тэр өөрийнхөө тухай хэлэхдээ: 2025 оны 11 сар хүртэл өөрийнхөө гараар бичсэн кодын эзлэх хувь ~80% байсан бол 12 сараас эхлэн agent-уудад даатгаж байгаа эзлэх хувь нь 80% болж эргэсэн гэж дурдсан. Тэр үүнийг "vibe coding" гэхээ больж, шинэ нэр өгсөн нь — agentic engineering. Гол ялгаа нь: "Чи кодыг шууд бичихгүй, харин агентуудыг чиглүүлж, oversight хийнэ."

Өөрөөр хэлбэл бид код үйлдвэрлэхийг хямдхан болгож чадсан. Ялгах нь үлдэж байна.

Дэлхий хаана явж байгаа вэ?

7 хоног бүрийн meet хийдэг компани маш олон. Тэнд төлөвлөгөө болон presentation хийгддэг байсан. Яагаад гэвэл урьд нь код бичих үнэтэй байсан болохоор. Шийдвэр гаргахын тулд эхлээд үг хэлж, диаграм зурж, эрсдэлийг бууруулах хэрэгтэй байсан.

Өнөөдөр энэ зураг өөрчлөгдөж байна. Одоо ажилладаг prototype, эсвэл MVP-ээ харуулж meet хийдэг компани олшроод байна. Хий хоосон санаа, төлөвлөгөө гэдэг зүйл нь $0 үнэтэй болжээ.

Хийгээд авч ир. Ажиллахгүй байвал ажилладаг болгочиход л болно. Буруу хийчихсэн бол шинээр засаад хийчихэд л болно — гэдэг түвшинд бид ирсэн байна.

The new default is that you are not writing the code directly 99% of the time, you are orchestrating agents who do.

AI Native Organization — шинэ цогц соёл

Энэ соёл өөрөө шилдэг YC Startup-уудын болон топ технологийн компаниудын барьж эхлээд буй дүрэм, policy. Бид үүнийг "AI Native Organization" гэж дууддаг. Монголд бүү хэл дэлхийн ихэнхи компаниуд ч adapt хийж амжаагүй байгаа.

Энэ соёлын онцлог шинж тэмдгүүд:

• Үйлчилгээ зардаг, software зардаггүй. AI-native компани чамд tool өгөхгүй — ажлыг нь хийгээд өгчихнө. Дэлхийн "services" зах зээл нь software-ээс олон дахин том учраас үндсэн боломж нь энд байна.
• Compute-аар capped, headcount-аар биш. YC W26-ийн нэгэн төгсөгч Light Anchor бол бүхэлдээ AI агент дээр явдаг e-commerce brand үйлдвэрлэдэг. Хүний тооноос болж зогсох зүйл нь алга. Дотоод үйл ажиллагаа end-to-end бүгд агент.
• "Company brain". YC-ийнхэн саяхан тодорхойлсон шинэ primitive: компанийн бүх мэдлэг (баримт, Slack, төлөвлөгөө, design, codebase) нэг газар pull хийгдээд, structure-лагдсан, өөрөө шинэчлэгдэх AI-ийн "гүйцэтгэх ур чадварын файл" болох ёстой. Үгүй бол агентууд яах ч аргагүй.
• Иннтерэн илүү цөөн, output илүү их. CharacterQuilt — өмнө нь 3 агентлал, 10 tool, 6 долоо хоног авдаг маркетингийн campaign-ийг 1 цаг дотор build-design-deploy хийдэг болж байна.

Энэ компаниудын дотоод стандарт нь дандаа адилхан: "Ярихаас өмнө хийгээд авч ир."

Enterprise систем гэдэг тийм амархан биш

Гол бүтээгдэхүүнийг тойрсон хэрэглэгчийн нэгдсэн удирдлага, permission тохиргоо, audit log, custom domain, billing, SSO... энээ тэрээ гээд л. Эдгээрийг хөгжүүлэх нь өөрөө бараг гол product-аасаа илүү хөгжүүлэлт шаардлагатай болох тохиолдол ч бий.

Тоо хэлэхэд: WorkOS-ийн нийтэлсэн судалгаа ёсоор enterprise-grade SSO + multi-tenancy дотроо хийхэд дунджаар 12-16 долоо хоног dedicated engineering шаардагддаг — энэ нь зөвхөн "login ажиллаж байна" гэдэг хэсэг. Үүн дээр:

• Multiple identity providers (Okta, Azure AD, Google, OIDC, SAML).
• Tenant-level config: custom domain, branding, attribute mapping.
• Noisy neighbor problem: нэг tenant их workload эхлүүлэхэд бусдын performance унадаг.
• "Бүх дата scan хийдэг" дотоод admin query-ууд олддог.
• Cache, queue, job — бүгд tenant_id ойлгох хэрэгтэй.

Энэ нь "feature" биш, infrastructure. Энэ infrastructure-ийг буруу барьчихвал жинхэнэ product-ын кодоо хаяад дахин эхлэх асуудал гарч ирнэ.

Миний хувьд одоо энэ системийг хэрхэн implement хийх вэ гэдэг судалгааг идэвхтэй хийж байгаа. Цаашид үр дүнгээсээ хуваалцаад явах болно.

Дараагийн Microsoft

Дараагийн Microsoft-ийг бүтээх хамгийн тохиромжтой цаг бол "одоо". Deadline: 1 жил. 1 жилийн дараа зах зээл нь дүүрчихсэн байна байх.

Яагаад 1 жил? Учир нь:

• Agentic engineering-ийн tool chain (Claude Code, Cursor, replit agent, OpenAI Codex CLI зэрэг) 2025-2026 онуудад GA болж байна. Ашиглах хүн нь бэлэн.
• YC W26, S26 batch-ууд бүхэлдээ AI-native focus-той. Топ talent пар-аар pivot хийж байна.
• Enterprise зах зээлийн "AI transformation" budget идэвхтэйгээр гарч байна (Foaster шиг "AI-native consulting" компаниуд YC-ээс гарсан нь үүний нотолгоо).

За тэгээд уралдаад байж дээ, зах зээлтэй. 🐎

---

Энэ постын зарим хэсгийг бичихэд тусласан эх сурвалжууд:

• Karpathy on agentic engineering & Software 3.0 — Sequoia AI Ascent 2026.
• YC W26 / S26 startup directory (Light Anchor, Hedge, CharacterQuilt, Wato, Foaster).
• WorkOS — "The developer's guide to SaaS multi-tenant architecture".
• Scalekit — "Build vs. buy: SSO strategies for B2B SaaS".

Дараагийн пост дээрээ "AI Native Organization-ийг Монголд хэрхэн барих вэ" сэдвээр гүнзгийрүүлэх болно.