2.1
attention
Бесконечный поток контента
Клиповое восприятие, инфошум 24/7. Каждый день в голову заходят сотни сигналов, ни один не сохраняется надолго.
protocol v.0.1 / human × ai
Новый протокол человек × ai
интерфейс + ассистент + память
NZT — это пространство, где всё, что с тобой происходит, превращается в смыслы. AI помнит тебя дольше одной сессии, интерфейс делает память видимой, агент работает за тебя из контекста твоей жизни.
02
Проблема
Мы тонем в шуме
и забываем сами себя.
2.2
memory
AI знает тебя только сессию
Закрыл вкладку — и ты заново. Никакой агент не помнит, кто ты, чем живёшь, куда идёшь, что пробовал в прошлый раз.
2.3
cost
Кастомные системы — для гиков
Notion + Obsidian + RAG + векторная база + промпт-инженерия. Жрут токены, требуют экспертизы, выгорают на третий месяц.
03
Предпосылка
Мозг
ленив.
И на этом построена вся биология внимания.
- → 01 Всё, что мозг может не запоминать — он не будет запоминать.
- → 02 Делегация мышления — это зависимость. Знакомый паттерн калькулятора, навигатора, поиска.
- → 03 AI всегда говорит «да» — это базовое привыкание. Люди уже начали это понимать.
“
Кто первым станет удобной зависимостью без липкости — тот соберёт следующий слой пользовательского времени.
04
Решение
NZT — это не чат.
Это пространство второй памяти.
Три слоя: интерфейс, ассистент, система хранения. Один контекст. Одна жизнь — твоя.
◐
01
Память
Все события, мысли, контекст валятся в одно пространство. Свой LLM атомизирует поток в смыслы, идеи, задачи, цели.
- append-only журнал событий
- атомизация через свой LLM
- граф концептов и связей
◍
02
Ассистент
Агент с памятью под капотом. Накапливает, возвращает, уточняет, делает за человека. На Claude / Deepseek.
- контекст из всей жизни, не сессии
- skills: задачи, календарь, ресёрч
- telegram · web · app
◎
03
Интерфейс
Визуализирует вторую память, геймифицирует прогресс, фильтрует входящий контент по твоему мышлению.
- чертоги памяти + календарь + задачи
- game-loop прогрессии
- персональный контент-фильтр
05
Архитектура
Техника вопроса.
Поток слева направо: захват → атомизация → возврат пользователю через два канала.
входящие атомы
возврат к пользователю
служебный обмен
06
Монетизация · B2C
Freemium.
Anthropic под капотом.
Чтобы попробовать NZT, не открывая кошелёк.
- Лимит токенов в месяц
- Модель — Deepseek
- Базовая память + календарь
- Без skills агента
Старт без карты
Полная NZT — для тех, кто живёт в ней.
- Anthropic-based (Claude)
- Подписка + token-паки
- Все skills агента
- Чертоги памяти, фильтр контента, игровой loop
- Priority очередь, расширенный лимит
Premium →
07
География
Европа.
США.
Везде, кроме РФ.
target
EU + US, англоязычный premium-сегмент
риск регуляторов
EU/US — низкий, AI Act/GDPR закладываем в P0
не РФ
регуляторика + платёжная инфраструктура + санкционный риск
валюта
USD / EUR · Stripe + Paddle
08
Конкуренты
Видимое поле.
Никто не делает всё сразу: память + ассистент + игровая визуализация.
Память / second brain
Mem.ai · Reflect · Heyday · Rewind
→ память есть, ассистента и UI нет
Личный ассистент
ChatGPT memory · Claude Projects · Pi
→ сессионны или закрыты в одном чате
Productivity / задачи
Notion AI · Motion · Sunsama
→ задачи без жизненного контекста
Игровые трекеры
Habitica · Finch · Forest
→ геймификация без AI и памяти
09
Уникальность
Два R&D-блока,
каждый — отдельный актив.
Gametech
Использование геймификации и предпосылок удержания внимания.
- Игровые механики удержания, привычные мозгу
- Управление предпосылками к вовлечению
- Ввод в зависимость → вывод из зависимости — обратимый game-loop
→ Продаваемый блок IP для крупных игроков.
Cluster-tech
Распределение потока данных и его кластеризация.
- Уже есть эксперты мирового уровня в контуре
- Подключение уникальных носителей экспертизы
- Использование ведущих наработок и методологий
→ Корпус экспертных кластеров как defensible моат.
10
Финальные точки
Куда это продаётся.
-
→ 01
Продажа R&D-блоков Gametech
Крупным игрокам attention-экономики: соцсети, игровые издатели, edtech-платформы.
-
→ 02
Продажа доли компании
Стратегу для дальнейшего масштабирования продукта или вертикального слияния со стеком (Anthropic-партнёр, телеком).
-
→ 03
profit :)
Внятный exit-сценарий держит R&D-блоки как ликвидные активы, не привязанные к единичному продукту.
11
P&L · что нужно
Сколько нужно. И зачем.
Cash-flow модель: upfront R&D + операционный burn до точки cash-positive. Маркетинг динамически в cohort-модели (CAC × growth).
R&D + Setup
R&D · Gametech
15 000 $
R&D · Cluster
25 000 $
Management / Setup
10 000 $
Σ upfront
50 000 $
Operating burn
Team + tools + legal
5 000 $/мес
Lean команда (2–3 part-time) + инфра + юрист. Marketing — динамически: CAC × new acquisitions из cohort-модели, растёт от $1.5k/мес (M1) до $15k/мес (M12).
the ask · base scenario
72k
$
cash injection
- →покрывает peak burn на M5 ($72k)
- →cash-positive с M11
- →runway 14 мес @ peak burn
- →cash на M24: $1.75M (Base)
12
Unit-экономика
Unit-экономика сходится.
Контрибутивная модель по трём тирам. Главный рычаг — кэширование промпта: 50% input × 90% скидки.
Free
0 $DeepSeek V3.2 · 1M tok/мес
Revenue / user / мес$0.95
Cost$0.23
Contribution$0.72
Margin76%
LTV$4.8
CAC$1.5
LTV / CAC3.2×
Payback2.1 мес
Top-of-funnel. Реклама + data-агрегаты держат маржу в плюсе без подписки.
Basic
20 $/месClaude Haiku 70% · Sonnet 30% · 3M tok
Revenue$20.20
Cost$8.12
Contribution$12.08
Margin60%
LTV$151
CAC$30
LTV / CAC5.0×
Payback2.5 мес
Основной revenue driver. 90% paid начинают здесь. Haiku-heavy routing держит margin 60%.
Premium
100 $/месClaude Sonnet 60% · Haiku 40% · 15M tok
Revenue$100.20
Cost$51.13
Contribution$49.07
Margin49%
LTV$981
CAC$50
LTV / CAC19.6×
Payback1.0 мес
Power users липкие (churn 5%). Абсолютная маржа в разы выше — даёт основной cashflow при 10% paid mix.
Точки роста
M1
MAU1 020
Paid20
Revenue$1.5k
Margin-8%
Soft launch · CAC давит
M6
MAU9.9k
Paid355
Revenue$19k
Margin63%
Break-even contribution
M12
MAU34.9k
Paid2.1k
Revenue$90k
Margin76%
Cumulative $271k
M24
MAU164k
Paid14.3k
Revenue$559k
Margin83%
Cumulative $3.17M
Кэш промпта — главный рычаг себестоимости.
NZT с памятью кэшируется хорошо: системный промпт + переиспользуемый memory context. 50% input cached × 90% скидки = снижение LLM-cost в ~2× и Basic-margin с 30% до 60%.
Premium даёт основной cashflow при 10% mix.
Power users (разработчики, исследователи) держат churn 5%, LTV $981. На каждые 9 Basic один Premium даёт половину чистой контрибуции.
Free прибылен сам по себе.
Реклама $0.75 + data $0.20 при DeepSeek-стоимости $0.12 = маржа 76%. Top-of-funnel не стоит ничего — даже без конверсии в paid.
13
Сценарии
Bear · Base · Bull.
Три проекции на 24 месяца. Меняются ключевые рычаги — conversion, churn, cache, CAC. Модель пересчитывает MAU, выручку, маржу и cash на M24.
Bear
launch friction · слабый ramp- Free→Paid1.0%
- Cache hit30%
- CAC Free$2.50
- Churn Basic12%
MAU M2458k
Paid % M244.6%
Y1 Revenue$132k
Y2 Revenue$784k
Cum 24m$137k
Margin M2422%
Cash injection
$38k
Cash @ M24
−$38k
Base
конс. бенчмарки consumer AI- Free→Paid2.0%
- Cache hit50%
- CAC Free$1.50
- Churn Basic8%
MAU M24164k
Paid % M248.7%
Y1 Revenue$382k
Y2 Revenue$3.5M
Cum 24m$1.93M
Margin M2450%
Cash injection
$72k
Cash @ M24
$1.75M
Bull
PR + virality · aggressive caching- Free→Paid3.5%
- Cache hit65%
- CAC Free$1.00
- Churn Basic6%
MAU M24376k
Paid % M2413.7%
Y1 Revenue$871k
Y2 Revenue$11.2M
Cum 24m$7.2M
Margin M2460%
Cash injection
$0
Cash @ M24
$7.0M
· Дельта между Base и Bull — $5.2M на M24. Главные рычаги — cache hit (30%→65%) и Free→Paid конверсия (1%→3.5%). Bear проходит на дополнительных $38k cash injection.