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私は原則として、All Hands でも冗談めかして言っていますが、仕事をめちゃくちゃにしようと思って仕事に来る人には会ったことがありません。朝起きて「さあ、太陽だ。仕事に行こう。今日はどれだけひどいことができるか試してみよう」とは思いません。誰もが正しい態度で仕事に来ます。職場で起こることは、意図しない結果を引き起こす私たち自身が作り出しているのです。最初から正しい人、正しいドメイン知識、正しい知性、そして正しい態度を持っている人を見つければ、あとは私たち次第です。
さて、今日のトレーニングデータでは、Palo Alto Networks の CEO である Nikesh Arora を迎えて、非常に特別なエピソードをお届けします。Nikesh は 2018 年に Palo Alto に入社して以来、7 万の顧客と 1200 億ドル以上の市場価値を持つ世界最大かつ最も価値のあるサイバーセキュリティ企業に育て上げました。Palo Alto に入る前は、Google に 10 年間在籍し、最高ビジネス責任者として、会社の収益が 30 億ドルから約 650 億ドルに成長するのを支えました。Nikesh は並外れた CEO であり、好奇心旺盛な精神と、AI の世界で何が起こっているかについて素晴らしい感覚を持っています。Palo Alto とそのすべての顧客とともに、その中心にいるおかげです。AI、セキュリティへの影響、そして優れたリーダーシップとはどのようなものかについて、幅広い会話をお楽しみください。
トレーニングデータにご参加いただきありがとうございます。メールで番組への参加をお願いしたところ、次のような返信がありました。「DeepSeek と新世界秩序について話せるのであれば、ぜひ参加します」とのことでした。まずはそのことからお話しましょう。
私たち全員が AI について独自の解釈を持っていると思いますし、私たちの一部はこれを理解し、合理化しようと、ある種のメンタルフレームワークを作ろうとしています。他の人と同じように、私自身も独自のメンタルフレームワークを持っています。この 12 か月で目にしたことは、本当に驚異的なことだと思います。そして、私たちの一部は、事実上、脳のようなもの、つまり、すべてを記憶し、すべてを処理し、パターン認識を行う膨大な能力を持つ脳を構築しようとしています。これは、私が考える NLP のようなものですね。さて、その脳は、そこにあるデータで訓練されているため、使用するデータの訓練方法によっては、間違った結論に達する可能性があります。これは何も秘密ではありませんし、さまざまな文脈で、幻覚を見たり、これまで見たことがないから正しい答えを持っていなかったりするという話を聞きます。初期の脳と呼んでも構いませんが、ある時点で、これらのものは非常に賢くなるでしょう。
ですから、ソニアの段階に達するまでには、さらに数年かかるでしょう。まさにその通りです。そして、その時点で、私たちは皆、少し心配し始める必要があると思います。問題は、この脳を構築するにはどれくらいの費用がかかるのか、そして、私たち全員がそれを効果的に利用するにはどうすればいいのかということです。特定のユースケースでは、今日、効果的に利用できると思います。創造的なユースケース、検索のユースケース、データ集約のユースケース、またはデータ再構築のユースケースなど、さまざまなユースケースがあります。ある時点で、この脳を取り上げて手足をつけ、何かをさせなければなりません。そこが危険になり始める場所です。そして、人々がこれらの脳に何かをする権限を与えすぎて、早すぎると、無料の車を与えたり、航空券を払い戻したりする例を見てきました。それは良い考えではありません。なぜなら、それは彼らなりの幻覚の見方であり、ものを与えてしまうからです。しかし、一方で、これらの脳に手足が与えられ、ドライバーとともに私たちを運転している車の例もあります。ですから、狭くてタスク固有の、正確なユースケースの例がある場所では、これらのものにアクセスできるようにしています。
長々と前置きをして申し訳ありませんが、新世界秩序という概念全体は、私が 600 万ドルの費用がかかるかどうかについては意見を持っていませんが、私の意見では、誰かが安価に脳を構築し、安価に利用できるようにすれば、多くの新興企業や多くの人々がその脳を展開してさまざまなタスクを実行する機会が広がるということです。そして、それは私にとって、この業界のこれまでの主な状態、つまり、素晴らしいモデルを構築するには多額の費用を費やす必要があるという状態から、大きな変化をもたらすものです。そして、はるかに安価に構築できるタスク固有のモデルが存在する可能性があるように思えます。
幻覚や、これらのモデルを脱獄させたり、プロンプトインジェクションしたりする試みについて言及されました。数日前、DeepSeek R1 に関するレポートが発表され、50 件中 50 件のプロンプトインジェクションが成功した、つまりモデル攻撃の成功率が 100% だったと書かれていました。それは DeepSeek の問題なのか、それともオープンソースの問題なのでしょうか？それについてどのような見解をお持ちですか？おそらく、600 万ドルでOpenAIと同じものが手に入るほど単純な話ではないかもしれません。
問題は、どちらが欲しいかということです。最終的には、すべてのモデルが周囲に多くのガードレールを設けています。これらのモデルはすべて未加工の状態です。未加工の状態にある場合、初期バージョンの ChatGPT や Gemini を覚えていますか？Gemini の前は、Vertex と呼ばれていたと思います。何と呼ばれていたか…、Gemini の前は別の名前で呼ばれていました。それらには、私たちもプロンプトインジェクションを行う機会がありました。ですから、これらのモデルには、ガードレールを構築する必要がありました。そして、それらのもの、つまりガードレールを構築することに費用がかかりました。そして、ご存知のように、初期の頃には、これらの驚異的な話を聞きました。脱獄して、それらを回避し、モデルに狂ったことをさせることができました。ですから、ますます多くのガードレールや、ますます単純な試みが阻止されるようになると思います。より高度なことでさえ、これらのモデル、つまり、あなたの考えではより高価なモデルでさえ、抜け穴があったり、ある程度攻撃に使用できる裏口があったりすると思います。過去にそのようなことが起こったのを見てきました。ですから、おそらく DeepSeek はそれほどガードレールで保護されておらず、安価に構築されたのかもしれません。しかし、最終的には、どのモデルであっても、特定のユースケースに展開して手足をつけた場合、モデルにどのようなガードレールが付属しているかは関係ありません。周囲に優れたガードレールと制御を重ねる必要があります。これは、私たちのような人間が「どんなものを手に入れても関係ない。私は常にすべてのファイアウォールを構築し、これらのものを拘束具で縛り、タスク固有のものにのみ対応させる」と言う理由です。つまり、モデルが製造プロセスを改善するように設計されている場合は、シェイクスピアの書き換えについて話すことはできません。
それについて少しお話しましょう。AI の保護に関して、Palo Alto Networks の範囲内と範囲外は何ですか？
私たちの観点からは、2 つの興味深いユースケースがあります。1 つ目は、従業員、子供、ユーザーなど、多くの人々が何らかの形で AI を利用して日中の仕事を手伝っていることです。今はそれを拡張と呼んでもいいでしょう。もしかしたら、徐々に増えて、日中の仕事のより多くの部分を占めるようになるかもしれません。しかし、現在のところ、人間の拡張として使用されています。なぜなら、私たちはそれを制御できていないからです。AI エージェントに「授業の論文を書いてくれ」とは言いませんし、他のエージェントに「ブログを書いてくれ」とは言いません。おそらく、いつかそうなるでしょうが、今のところは人間の拡張として使用されています。そして、企業では一般的な懸念として、従業員が機密データを持ち出して、それをサブモデルに入力し、トレーニングに使用されるのではないかということがあります。そして、時間の経過とともに、著作権が切れたり、盗まれたり、または一般的な知識ベースの一部になったりするのではないかという懸念があります。そこで、従業員が使用したデータ、またはモデル、または従業員が使用した AI を傍受し、企業に可視性を提供し、制御を提供できるようなユースケースがあります。そうすれば、従業員が何の制御もなしに AI モデルや AI アプリを使用するのを止めることができます。それは一種の興味深いユースケースです。多くの企業が、従業員に AI を利用してほしいと考えていますが、管理された方法で利用できるようにしたいと考えています。もう 1 つのより興味深い新しいケースは、顧客サービスのチャットボットという最も一般的な例から、ワークフローの自動化機能というもう 1 つの例まで、何らかの AI プロジェクトを試していない企業を見つけることができませんでした。極端な例では、ミッションクリティカルではないかもしれない特定の制御システムを、おそらくゆっくりと制御できるようにするために使用している人々もいます。しかし、彼らはそこで実験を行っています。これらのすべてのシナリオで最大の懸念は、モデルが暴走したり、モデルが間違った答えを出したり、モデルが制御を奪ったり、誰かがモデルをハイジャックしたりすることです。これらはすべて、顧客が心配しているシナリオであり、ある程度理解できます。そのようなシナリオでは、効果的な製品があります。以前は AI ファイアウォールと呼んでいましたが、モデルに出入りするものをすべて検査します。モデルに裏口がないこと、誰もアクセスできないこと、データがモデルからどこか別の場所に送信されていないことを確認すること。モデルの振る舞いは、モデルを生成する人々の責任です。私たちの仕事は、モデルがハイジャックされたり、傍受されたり、乗っ取られたり、操作されたりしないようにすることです。そうすれば、人々は「AI ブレイン」の制御を失うことはありません。
AI の真の脅威と、認識されている、または仮説上のリスクについてもう少し詳しく教えていただけますか？昔、自動運転車がまだ少し夢物語だった頃、人々は「道路に敵対的な画像や QR コードがあり、車が武器になる」とか「事態は狂ってしまうだろう」と言っていました。そして、それは非常に学術的で理論的なリスクとして終わりました。LLM ランドでも同じようなことが起こっているように感じます。学術的な作り話のリスクと、AI が実際に悪者に役立つと思う非常に現実的なリスクは何だと思いますか？そして、AI が本当に悪者を助け、私たち自身を守らなければならないのはどこだと思いますか？
2 つのシナリオがありますよね。1 つは、悪者が LLM を使って私たちをより速く攻撃するシナリオです。そのようなことはすでに起こっていますか？それはすでに起こっています。製品に重大なセキュリティインシデントや脆弱性が発生した場合、特定の脱獄モデルやオープンソースモデルにアクセスできます。それらのモデルは、CVE を悪用する方法に関する推奨事項を提供してくれます。Hugging Face には 3,000 個のモデルがあるので、ガードレールや道徳を与えられていないモデル（脳の文脈では効果的と言えます）を選択し、「ここに CVE があります。保護するためにどのような 5 つのステップを踏みますか？」と言うことができます。そして、「悪者が攻撃するために使用する可能性のある 5 つのステップは何ですか？」と言います。すると、「ちなみに、悪者はこれらの 5 つのことをする可能性があることに注意してください」と言います。ですから、CVE を悪用する方法を見つけるためのレシピを実際に提供してくれるモデルが存在します。または、「オプション A で顧客を攻撃しようとしましたが、オプション B を試しましたが、この応答が返されたため、どちらもうまくいきませんでした」と伝えることもできます。すると、「オプション C を試してみてはどうですか？」と言われます。ですから、これらのモデルを非常に便利に利用できる方法はたくさんあります。彼らは今、あなたの問題を解決しようとしています。そして、実際にはリスクだけでなく、実際に今、それは真実です。そして、それが意味することは、攻撃までの平均時間、またはデータ漏洩までの平均時間、または侵害までの平均時間を短縮するということです。つまり、その問題を解決する唯一の方法は、悪者と同じくらい機敏、効果的、そして迅速になることです。それは、私がいつも言っているように、一種の不均衡な問題です。彼らは一度正しければよく、私たちは常に 100% 正しくなければなりません。つまり、彼らはあなたを攻撃するためにほんのわずかなデータが必要かもしれません。私たちは、AI によって引き起こされるほぼすべての活動がどこにあるのかを理解するために、すべての IT システムからの企業ログと企業データ全体のコーパスが必要です。つまり、現時点では、AI は善玉よりも悪玉にとって、より多くの点で役立っていると言えます。
それは展開次第です。私たちの本を売って、「もしあなたが Xim 製品を展開していれば、私たちは同じくらい効果的で、同じくらい役に立ち、悪者を阻止できる」と言うことができます。しかし、はい、それらは完全に展開されているわけではありません。誰もがそれを持っているわけではありません。ですから、攻撃能力を悪者にとってはるかに速くした可能性があるということです。それは単なる認識された脅威ではなく、現実の脅威だと思います。そして、もしあなたが映画を先に進めて、今日のことから目を離し、これが AI のバージョン 1 かバージョン 2 であるとすれば、5 年後にはすべてがリアルタイムに起こるでしょう。すべての悪者、または悪の LLM エージェントは、完全に保護されていないエンタープライズインフラストラクチャを攻撃できるようになり、エージェントがインフラストラクチャ内を走り回り、すべての抜け穴、すべてのドア、すべての窓がロックされ、常に監視されていることを確認しようとするでしょう。ですから、両側にエージェントの戦いを想像することができます。私はそれが不可能だとは思いません。可能です。しかし、そこに到達するには、企業に存在するエンタープライズデータの大規模な混乱が必要です。ところで、組織にとって効果的な AI を実現するためには、自動化、管理、または事業運営のために、多くの優れたデータが必要になるという事実と変わりません。
ソニアが、認識された脅威と現実の脅威のもう 1 つの部分について尋ねました。次のように考えてみましょう。皆さんも、おそらく、私があなた方の発言を聞いたことはありませんが、これらのモデルはますます賢くなり、ますます有能になることに同意すると思います。ですから、それが起こると仮定しましょう。彼らは非常に有能になります。これは、お気に入りの大学の PhD 研究員と同等の人物であり、創薬を行うことができます。さて、あなたはそれを訓練し、企業に存在するすべてのデータ、つまりすべての機密データ、アルツハイマー病、パーキンソン病のすべての薬物データを与えました。お気に入りの研究プロジェクトを選んでください。そして、モデルまたはこの脳に、V 薬の解毒剤を教えてくれるように頼みます。それは社会にとって素晴らしいことかもしれません。問題は、間違った手に渡った場合、この訓練された脳にウイルスを作って、その状況を作り出すように頼むこともできるということです。生物兵器を作り出すことは可能です。この脳にはガードレールがありません。すべてのデータを訓練しました。必要なすべての知識を持っています。問題は、この脳が間違った人々に乗っ取られないように、悪い手に渡らないようにすることができるかどうかということです。
ちょっとした遊びで、もしあなたが宇宙の最高支配者で、魔法の杖を持っていたとしたら、そして、この仮説上のものにどのような規制が適用されるかを正確に決定できたとしたら、どのような種類の規制を作成しますか？
パット、これは興味深い議論です。そして、あなたと私は、これの規制側面に関わっている非常に賢明な人物と、このことについて議論しました。最終的には、2 つのバージョンがあると思います。1 つ目は、重要システムです。重要システムの AI 制御を与える前に、米国政府のいくつかの機関との厳格な認証発見プロセスを経る必要があります。貨物船の航路を管理したり、燃え上がったりする可能性のある貨物コンテナを運行したり、米国の電力網全体を制御したりするために、AI に制御システムを与えることはできません。制御を適切に行い、フォールバックとは何か、制御とは何かについて、対話できる必要があります。ですから、ある程度の協議、ある程度の認証、検証が必要な、一連の機密活動があると思います。医薬品の承認を FDA が行うようなものです。ですから、AI 承認のあるバージョンが必要になるでしょう。それは、AI に制御を与えた場合に、重大な不可逆的な影響を与える可能性があります。そして、ある種の認証メカニズムが必要になると思います。そして、それほど致命的ではない、重要ではない場所では、ある程度の自己責任があるでしょう。あなたが悪い車を作れば、人々は問題を起こします。すべての車が検査プロセスを経るわけではありませんが、自動車会社には、シートベルトがない、規制に準拠していない、悪い結果に対して責任を負うことについて、非常に大きな説明責任があります。この方法では、AI を悪い方法で展開し、企業内で手足を制御できるようにした場合、あなたは責任を負います。ある程度の責任が必要になるでしょう。なぜなら、どの規制当局にとっても、この量のコンピュータデータを検査し、毎回正しく行う検査システムを作成することは不可能だからです。ですから、自己監視と自己説明責任が必要になるでしょう。今日、多くの業界で存在するように。
AI 研究所は国営化されると思いますか？この、宇宙の最高支配者のあなたのバージョンでは？
研究所が国営化されることはないと思います。問題は、もし、新しいモデルをはるかに低いコストで生産できるとしたら、それは一桁の数百万ドルか、数千万ドルだとしたら、AI 研究所はどこにでもあり得ると仮定すると、それを見つけて発見し、制御することは不可能でしょう。では、何がそれを阻止しているのでしょうか？これらの規制の概念に挑戦することは、今日、私たちが事実上、国境のない世界に住んでいるグローバルベースでは非常に危険です。たとえ、国境をめぐるまったく異なる議論があることは知っていますが、概念的には、規制が不足している国に 5,000 万ドル相当のサーバークラスターを展開したり、そこでそれを構築したり、誰かがそこでそれを構築したりするのを、何が阻止しているのでしょうか？ですから、5,000 億ドルのクラスターが必要で、世界最高の脳、AGI を構築する必要があるという考えであれば、おそらく、ある程度の監視を維持する方法を見つけることができるとは思いません。しかし、答えが「これは 2,000 万ドルで、非常に賢い世界クラスのモデルを構築できる」ということなら、私はすべての賭けが無効になると思います。
私が必ずしも CISO ではなく、CEO だとしましょう。AI の可能性を感じているので、試してみたいと思っていますが、非常に怖いです。従業員が AI を使用すると、攻撃対象領域が増え、脆弱性が高まると思うからです。また、悪者が AI を武器として利用し、以前は侵入できなかった方法で侵入してくるのではないかと心配しています。どのようなアドバイスをしますか？この人にアドバイスする 3 つの重要なことは何ですか？不必要なリスクを冒さずに AI の恩恵を得るために、人々は何ができるでしょうか？
それは私の考えでは、情報に基づかない恐れだと思います。確かに、あなたが想像できるような、あなたが管理できない方法で従業員に実験させることさえ可能です。興味深くなり始めるのは、おそらく危険ではないのは、AI にあなたの代わりに行動させ始めるときだと思います。どのような能力であっても。そして、それは、私たちがどのような人であっても、CEO だけでなく、誰でも、さまざまな状況でどのように反応するかを確認するために、厳格な量のテストを経なければならないと思います。なぜなら、あなたが何に対して制御を与えているかに応じて、あなたが運営している製品、サービス、ビジネスに大きな影響を与える可能性があるからです。それが、より興味深くなる場所だと思います。しかし今のところは、実験を行い、ハイジャックされたり、操作されたりしないモデル、暴走しないモデルを実行しています。今日のすべてが可能です。企業が実験しないのは無責任だと思います。
なぜなら、このことはなくなることはないと思うからです。将来にたどり着く方法を正確に知らなくても、何もしなければ取り残されるでしょう。私はインド行きのフライトで ChatGPT について知りました。卒業生に講演するためにそこに行ったのですが、このことについて読みました。ドバイ空港に座って、2 時間何もすることがなかったので、ずっと遊んでいました。そして、スピーチ全体を書きました。そして、「今から、あなたは最大の技術革新を目撃しようとしています」と言いました。今では、Jensen Huang の前に言ったと言っています。これは iPhone の瞬間ですが、もっと重要なのは、彼がより大きな口を持っており、AI の最高司令官であるということです。ですから、彼にその言葉をattributedしましょう。それはそれでいいのです。そして、私はそれが重要な瞬間だと感じました。そして、戻ってきて、「まず第一に、私はこのことについて何も知らない」と言いました。そこで、チームのメンバーを何人か呼びました。「あなた方はこのことについて何か知っていますか？」と聞くと、「私たちは何も知らない」と言いました。重要な情報を持たない重要な人間でしたが、意見はありました。そこで、まず最初にしたことは、全員をトレーニングルームに入れ、Thomas Dohmke チームから Nat Friedman、そして彼のチームの全員を招き、私たちに情報をdumpしてもらいました。そして、それを 2 日間行いました。月に一度、人々をブレインダンプさせ、アイデアを持った人たちを集めました。70 個のアイデアがありましたが、実行する人はいませんでした。7 つに絞り込み、試してみることにしました。私は、Vertex AI や ChatGPT の最初のモデル、または Claude の最初のモデルで実行できるすべての問題を試しました。あらゆるものを試しました。AI を搭載したモデルや、セマンティック検索を搭載したモデルを実行していました。あらゆる種類のデータでトレーニングしていました。何が有用で、何が有用でないかを学びました。現在では、Jerry Rig する必要のあることをいくつか自分で行っていますが、完全に無知であるよりも部分的に知っている方がましです。
それらの学習から最大の驚きは何でしたか？
最大の驚きは、初期バージョンでは、パターン認識がデータの要約であり、無限の記憶と呼べるものだったことです。一度何らかのデータでトレーニングすると、決して忘れません。このケースでは、50 人が同じ問題を解決しているユースケースがあります。電話に出る人によって、解決方法が異なります。このケースでは、チーム全体の一般的な認識と知識のレベルを向上させました。答えを教えてもらい、そこから作業できるようにしました。ですから、チームの平均的な知性、平均的な能力を確かに向上させました。そして、それがどんどん良くなっていくにつれて、答えまでの時間が短縮されると思います。つまり、最終的には、この多くのものを顧客に公開したいのです。そうすれば、彼らはこの問題を解決できるようになります。私の問題は、すべてのスタートアップが学習しているときに学習を始めなければ、最終的にはスタートアップがあなたのビジネスを奪ってしまうということです。そのような技術革新を何度も経験してきたでしょう。クラウド、モビリティ、インターネットなど、あらゆる場面でそれを見てきました。そして毎回、これらの大規模な、今ではレガシーと呼ぶことができますが、支配的な市場シェアを持つ大規模なビジネスがありました。あらゆる資産を自由に使えるので、展開できたはずですし、競合する新しいテクノロジーが登場するはずはありませんでした。しかし、なぜか毎回、振り返ると、Travis がいたり、YouTube の Chad Hurley がいたり、Larry Page がいたり、Mark Zuckerberg がいたり、そして私たちもいました。課題は、できるだけ早くこれを受け入れ、他の人たちが学習している間に学習しなければ、遅れてしまい、意図しない結果を招くリスクがあるということです。
おそらく、その流れで、1 つ理解したいことがあります。セキュリティ業界で最大のプラットフォーム企業は、ファイアウォール、境界線としてのアイデンティティ、おそらくクラウド、そして CSPM など、これらのプラットフォームの変革の周りに形成されているようです。AI は、セキュリティの観点から新たなプラットフォームの変革の機会になると思いますか？そして、新たなセキュリティプラットフォーム企業（それはあなた方かもしれません）が登場すると思いますか？それとも、これは非常に、以前と似たようなツールのセットが AI 優先の世界に対応していくと思いますか？
AI は、セキュリティを一変させる機会があると思います。なぜそう言うのかというと、セキュリティは針と干し草の山の問題だからです。心配する必要があるまで心配する必要はありません。つまり、突然目を覚まし、非常に、非常に迅速に賢くなる必要があります。なぜなら、インフラストラクチャで何かが起こったからです。そして、0 から、一夜にして、誰かが電話をしてきて「私たちのインフラストラクチャに誰かがいます。何かを奪い去りました。または、データを奪い去ろうとしています」と言うのは不可能です。従来のセキュリティは、境界線または予防で 95%、検出と修復で 5% だったと言えるでしょう。ファイアウォールを購入すると、入ってくるすべてのものを検査し、多くのものをブロックします。何らかのリモートアクセスエンドポイントエージェントを購入し、エンドポイント XDR 機能を購入します。それはすべて、そのようなものです。そして、それはすべて、その過程で起こる多くの予防策によって機能します。しかし、侵害の問題は、何を予防するかではなく、何を入れるかということです。そして、ゼロデイ攻撃のようなものがあります。これは、これまで見たことがないものです。ですから、あまり頻繁に見るわけではありません。予防することはできません。そして、あなたがそれらのすべてのものを理解する唯一の方法は、大量のデータを取り込み、それを見て、異常な行動を探すことです。セキュリティ署名に頼ることはできません。もしあなたが異常な行動を見ようとしているのであれば、すべてのデータを取り込む必要があります。それを見て、パターン認識を行い、「これはいつもこうなるのか？」と言います。「わからないけど、何かが違うようだ」と言います。ですから、パターン認識を行い、大量のデータを取り込み、その場で分析し、何かを探すというこの概念全体を行うことは、機械学習と呼ぼうが、AI と呼ぼうが、何と呼ぼうが、簡単に可能です。しかし、それが私たちがリアルタイムのスピードでこれを行うことができる唯一の方法だと思います。
では、この新しい世界で、セキュリティチーム、CISO、セキュリティ担当者であることの意味はどうなるのでしょうか？そして、私たちは毎週 20 件のピッチを受けています。「AI 搭載の SOC アナリスト」や「AI SOC」などと言っています。どのようなビジョンをお持ちですか？どのようなものが進化し、最終的な状態になるのでしょうか？人間とセキュリティの関係は？セキュリティでは、非常に根本的なレベルで、2 つのものを販売しています。1 つは、境界線の端で感知するセンサーです。境界線が何であれ、それがあなたのラップトップであれ、顧客があなたの銀行口座にアクセスするアプリケーションであれ、それが境界線です。境界線は、あなたの技術的な足跡の端です。それが境界線です。ですから、私たちは皆、境界線に設置され、検査を行うセンサーを販売しています。それは、境界線にデジタル警備員がいるようなものです。私たちは皆、境界線を販売し、境界線を保護し、境界線を検査し、境界線をブロックしています。そして、何が起こるかというと、誰かが悪いアプリを書き、誰かが裏口から入り、誰かが誤って脇道から入ります。すると、人々はそこから入ってきます。ですから、私たちはセンサーを販売しています。私たちは境界線を保護しています。そして、バックエンドでデータを分析し、インフラストラクチャによって作成された可能性のある脆弱性を探しています。その脆弱性は、将来悪用される可能性があります。ですから、私たちは潜在的な悪用を探しています。そして、それが私がやっていることです。つまり、私がこの話をあなたにしている理由は、もし私が AI 搭載の何かを販売したいのであれば、あなたの企業内のデータ収集ポイントにいる必要があるからです。なぜなら、AI にはデータが必要だからです。ですから、これは古い格言ですよね。私はこのすべてのデータを収集し、分析するのに最適な場所にいます。もちろん、それは何の意味もありません。歴史の中で、最高の場所にいた人々は、膝から崩れ落ち、他の誰かがより良いものを構築してやって来たからです。彼らは怠惰で、先入観に固執していました。今、唯一の問題は、私たちが怠惰になりたくない、先入観に固執したくないということです。私たちは、スタートアップとしてできる限り速く、できる限り機敏に、活動しています。しかし、企業としては十分に機敏です。私たちは、魔法のコーディネーターの右側に 27 個の製品を投入しました。ですから、私たちは臆病ではありません。しかし、すべてのセキュリティ企業、すべてのセキュリティスタートアップは、すべての顧客に「これを作ってあげます」と言うでしょう。顧客は「素晴らしい。どうすればいいですか？」と言います。すると、「境界線の周りにたくさんのセンサーを展開してデータを収集しましょう」と言います。私は「すでに業界の多くの人たちがそこにセンサーを持っています」と言います。では、何をしろと言うのですか？「すべてのデータをください」と言います。「ちょっと待ってください。すべてのデータが欲しいのですか？あなたは誰ですか？」と言います。ですから、それが、あなたが遭遇するリスクの種類だと思います。これは大きなデータ問題であり、大きなデータ問題はスタートアップとしては解決するのが難しいのです。それが実行されていないとは言いません。5 億ドルを調達している人々がいますが、誰もがそれを行えるわけではありません。
セキュリティチームは、手足を、いわばエージェント的なものを与えることに抵抗があると思いますか？そうですね。彼らは恐れていると思います。それはいつか変わると思いますか？そして、いつ変わるのでしょうか？ほとんどのセキュリティチームは尋ねられないと思います。Waymo は、Tesla の FSD が存在しなかったとしたら存在しなかったでしょう。一部のセキュリティ担当者は「あなたは狂っている。車に制御を与えている。あらゆる種類の悪いことが起こりうる」と言うでしょう。セキュリティの観点からは、これらはすべて悪いことです。セキュリティリーダーは、ほとんどの場合、リスク管理者です。彼らはリスク管理者です。彼らはビジネスニーズを理解しようとしており、可能な限り最小限のリスクでビジネスニーズをどのように提供するかを模索しています。世界で最も安全な部屋は、窓もドアもない部屋ですが、あまり役に立ちません。ですから、ドアや窓を作る必要があります。つまり、リスクを管理しているのです。セキュリティ担当者はリスク管理者です。彼らはビジネス担当者と話し合い、潜在的なリスクがどのようなものかを理解します。彼らは、そのリスクからどのように保護するかについていくつかのアイデアを提供し、多くの安全対策を講じます。「ゲート 1、ゲート 2、ゲート 3 があります。そこで止まらなければ、ここで止まります。ここで止まります」といった具合です。ですから、セキュリティ担当者は、手足を許可する必要があります。それが時代の要請だからです。問題は、どのような種類のセキュリティツールを導入すれば、顧客がこれらの機能を快適に利用できるようになるかということだと思います。しかし、それはすべてのテクノロジーに当てはまります。私たちのパートナーである Jim Getty 氏は、Palo Alto との関わり合いについて、そして Jim に精通していないリスナーのために、Jim は Palo の設立以来関わっています。そして、Jim は創造的な精神を持っています。Jim が言及したことの 1 つは、あなたが CEO として約 7 年前に就任した後、Palo Alto のイノベーションエンジンが本当に加速し始めたということでした。そして、AI にどれほど迅速に対応しているかという点で、今日でもそれを目にしていると思います。質問は 2 つあると思います。1 つ目の質問は、もしあなたが自分自身を評価しなければならないとしたら、Palo Alto を評価しなければならないとしたら、機敏性、市場の状況に対応する能力について、あなたは厳しい採点者なので、A+ を与えることはできないと思いますが、どのように採点しますか？そして 2 つ目の質問は、あなたは規模、データ、流通、そして検出、修復に必要な情報を収集する必要のあるポイントなど、あらゆる点で有利な立場にありますが、大規模な組織が市場に対応するのに十分な速さで動くことは難しいということです。1 つ目の質問は、どのように採点しますか？2 つ目の質問は、この規模でどのように機敏性を維持するのでしょうか？具体的にどのようなことをして、それを実現するのでしょうか？まず最初のステップですが、機敏性については、10 段階で 7 または 7.5 を与えます。なぜなら、約 15,000 人の従業員がおり、製品部門には 5,000 人から 6,000 人の従業員がいるからです。ですから、多くのことがあり、多くの複雑さがあり、多くのレガシーなものがあり、持ち込む必要があります。多くのものを殺して、これらのものが機能するようにする必要があります。そして、あなたが知っているように、私たちが抱える課題の 1 つは、70,000 人の顧客ベースがあるということです。あなたが 70,000 人の顧客に影響を与えるような変更を加えると、彼らのインフラストラクチャがダウンし、事業許可を失います。ですから、壁に何かを投げつけて、何がくっつくかを見て、それを採用し、他のものを無視するというわけにはいきません。ですから、私たちは深刻な責任を負っています。私たちが構築し、導入するものは、常に機能し続け、誰のインフラストラクチャもダウンさせてはなりません。なぜなら、最高のセキュリティはインラインだからです。私たちは、インラインセキュリティに関して、より高い精度基準を適用しなければならない、可用性の観点から非常に高い責任を負っています。その観点からは、7.5 は悪くないと思います。おそらく 7 年前は 3 か 4 だったでしょう。業界として Palo Alto を 3 か 4 と言うのではなく、業界が機敏性を高めたと言います。もし私が新しいプレーヤーの一部を見ると、彼らはより速く動いています。彼らはもう座ってはいません。なぜなら、彼らは将来の戦略が、他の人たちが新しいレーンに入ってきて「お会いできて嬉しいです。おめでとうございます。素晴らしい仕事ですね」と言うようなものではないことを知っているからです。今では「一体どうやってそこまでたどり着いたんだ？追いかけなければ」という感じです。ですから、業界の力学は変化したと思います。機敏性を維持する方法ですが、おそらく Jim や私たちとの会話からご存知のように、私たちはそれを非常にうまくやっている人々を見つけて受け入れ、「あなたはそれを理解したんですね。一緒にやりましょう。速く走りましょう」と伝えることに何の躊躇もありません。企業は、「私は非常に多くのリソースを持っているので、彼らを打ち倒すことができる」という考えに陥ることがあります。彼らは、あなたのような人々から資金提供を受けている 1,000 人のやる気のあるチームが、光速で走っているようなものを理解していません。彼らは他の誰かが素晴らしい製品を構築し、日々市場で競合し、ますます良くなり、強くなっているとしたら、彼らをチームに迎え入れる時が来たと言うべき時なのでしょうか？19 回もそうしてきたように、私たちはイノベーションを受け入れることを恥ずかしがりません。社内でイノベーションが起こらない場合は。そして、そう言って、最近それを見ていたのですが、当社の製品の半分以上は Palo Alto で作られていると思います。買収したものではありません。ですから、私たちは 1 つの戦略しか持っているわけではありません。場合によっては、何かを買収して統合するのに時間と費用をかけるよりも、プラットフォーム上で構築する方が、市場投入と展開の観点からはるかに簡単だからです。ですから、ある時点で、Palo Alto で構築されたものが 50% を超えました。統合、市場投入、展開の容易さ、および機敏性については、約 50% が買収されました。ですから、私たちが迅速に対応できることが重要だと思います。他者がより良く行っていることをどのように受け入れるか、そして間違ったことをすることもある程度許容しなければなりません。重要なのは、顔を殴られたときにどれだけ早く立ち直るかということです。10 まで数えさせないことです。それが、機敏性を維持する方法です。そして、もう 1 つだけ、絶え間ない検査、市場投入能力、取引の絶え間ない検査と呼んでいます。
それはどのような形を取るのでしょうか？そのような絶え間ない検査の会話で、他の人がやらないようなことは何でしょうか？例を挙げます。長い間、私たちは特定のことにおいて非常にうまくいっているのを見てきました。そして、私たちのチームは、人々が販売するよう促すため、より多くの行動を促すために、これらすべてのインセンティブプログラムを作成しました。そして、営業リーダーに「誰もがアカウントプランを持っている」と言われました。「これらのことは非常に興味深いものに見えるので、調べてみるべきだ」と思いました。そこで、ある日、おそらく 1 年半前のことですが、厳しい四半期を迎えていました。「よし、これをやろう」と言いました。「顧客番号 1 から始めて、継続しよう」と言いました。彼らにアカウントプランを見せるように言いました。それはどういう意味ですか？5 枚のスライドを送って、それらの 5 枚のスライドを記入して Zoom 電話会議に参加し、それらのアカウントプランを私に説明してもらうように言いました。そして、早送りします。おそらく、これまで 750 件ほど参加しました。昨日も 15 件ほど参加しました。それはまるで今では当たり前のようになっています。全社から 500 人がダイヤルインして、アカウントレビューとプロセスを視聴することができます。なぜなら、私にとって、それは基本的に彼らがやり方を学ぶことだからです。そして、私たちはそれを見て、「担当者は誰か？購入者は誰か？製品を理解しているか？何を売り込んだか？どのように売ったか？これを売ったか？これについて話したか？これについて話さなかったか？なぜこれについて話したのか？」と言います。そして、私たちのチームにとって最も良いことは、もしこれが私たちが望むほど強力ではないと感じたら、私に教えてください。B. Jenkins 大統領、多くの製品リーダーが関わっています。私たちはただ検査しているだけではありません。実際に支援しているのです。そして、人々がラップトップを開いていて、人々が LinkedIn で ping して、人々にテキストメッセージを送っているのを見ると、驚くでしょう。「ねえ、この会社の人を知っていますか？私たちの計画は十分に強力ではないと思います。適切な人々を知らないので、行きましょう」という感じです。それが、私がオフィスにある小さなホワイトボードに、チームに覚えてほしいことを書いているようなものです。そして、2 番目に書かれているのは「営業は数学の問題である」ということです。人々は理解するのが難しいようですが、「市場で最高の製品を持っていて、年間数十億ドルの TCV を獲得できるようになったとしたら、なぜ負けているのか？製品ではない。製品を買っている人がいる。製品は機能している。誰もが買いたいと思っているわけではない。多くの人が買いたいと思っているわけではない。その過程で何が起こったのか？あなたが売っていたのに、他の誰かが勝った。それを調べてみましょう」という感じです。そして、時には修正する必要のある製品のことがいくつか見つかります。多くの場合、実行エラーが見つかります。「さあ、続けましょう」という感じです。
パフォーマンスを向上させる、人々を鼓舞するという点で、このスレッドについてもう少し掘り下げていきましょう。なぜなら、Jim が言ったことの 1 つに、あなたは非常に優れた能力を持っていて、本当に優れた人々を採用し、定着させることができるということ、そして、あなたは独特な方法で支持者を増やしているということがあります。あなたは人々に対して非常に厳しく、彼らに多くのことを要求します。昨日、Google で一緒に働いていた人のために講演に行きました。彼女の名前は Lexi Reese と言い、上院議員に立候補したことがあり、現在はスタートアップを経営しています。彼女は私を紹介する際に、「あなたが一緒に働いていた時はあまり楽しい時間ではありませんでしたが、私はより良い人間になりました。多くのことを学びました」と言いました。ですから、「どちらでも構いません」と言いました。いずれにせよ、それを受け入れます。Jim は、あなたが非常に人間的なアプローチでバランスを取っており、人々はあなたが彼らを気遣っていることを知っており、適切な状況では彼らのために奔走するだろうと言っていました。さまざまな状況で役員を務めてきましたが、毎回成功しています。Google は消費者向けビジネスであり、Palo Alto は企業向けビジネスです。あなたはマーケティングと営業を中心に成長し、より製品担当者になりました。そして、あなたは多様な経験を積んでいます。あなたは企業担当者であり、今では本格的な企業担当者になりました。どのようなリーダーシップ原則、またはリーダーシップテクニックが、あなたのキャリアの各段階で機能した、文脈に依存しないものですか？そして、Palo Alto 固有のものもあるのでしょうか？しかし、私は主に、人々を率いるあなたの中核となる原則のようなものに興味があります。
Palo Alto 固有のものはあまりありません。最終的には、私の幹部社員は製品文書を書いているわけではありません。彼らは戦略を分析し、市場投入方法を分析し、私たちが現在理解していることを理解しています。もちろん、セキュリティの専門家がいるでしょうか？もちろん、それなしでは生き残れません。ですから、私たちの創設者である Nir Zuk、Le Clarie 製品責任者、その他の製品リーダーには、非常に賢い人たちがいます。彼らは、私たちの製品がこの業界に存在していることを理解しています。彼らは、私に挑戦する際のサウンドボードとして機能することがあります。ですから、適切なドメイン知識なしにこれを成し遂げることはできません。ですから、あなたはそれを持っている必要があります。しかし、ドメイン知識があるという事実以外に、あなたは依然として適切な人々を持っている必要があります。私が他のことで多くのことを解決できるとしても、他のことで解決できないことがあることは、おそらく理解されていると思います。そして、もし誰かがそれを理解していなければ、確実にそうします。そして、あなたは自分の周りに賢い人々がいることを確認する必要がありますが、彼らを見つけ、彼らを維持します。なぜなら、次の問題は、「これらの人々がどのような態度でテーブルに着くか」ということだからです。彼らが学ぶ意欲があり、謙虚であり、自分たちがチームの一員であることを理解している限り、すべて順風満帆です。私は、All Hands でも冗談めかして言っている原則を持っています。「仕事をめちゃくちゃにしようと思って仕事に来る人には会ったことがない」と。朝起きて「さあ、太陽だ。仕事に行こう。今日はどれだけひどいことができるか試してみよう」とは思いません。誰もが正しい態度で仕事に来ます。職場で起こることは、意図しない結果を引き起こす私たち自身が作り出しているのです。最初から正しい人、正しいドメイン知識、正しい知性、そして正しい態度を持っている人を見つければ、あとは私たち次第です。そして、問題は、経営陣が人々が成功できる環境をどのように作り出すかということです。それは単に「幸せな」環境だけではありません。私がいつも言っているように、リーダーとして私たちには 3 つの仕事があります。1 つ目は、北極星を特定しなければならないということです。人々は、どの山に登るのかを知っている必要があります。最高の登山家を見つけて、どの山に登るのかを伝えました。彼らは皆、あなたの周りの 8 つの異なる山にいます。「一体何が起こったんだ？彼らは皆、違う場所にいる」という感じです。ですから、私の仕事は、どの山に登るのかを特定することを確認することです。私は戦い、議論し、討論します。最終的には誰かが決断を下さなければなりませんが、十分な意見を聞く必要があります。しかし、最終的には誰かが決断を下さなければなりません。次に重要なのは、それが達成可能かどうかということです。それを実現するための計画を立てることができるでしょうか？なぜなら、あなたが望んでいるのは、人々が「わかりました。あなたはこれを建てたかったのですが、あなたは私に 1 つのつるはしと 1 つのシャベル、そして 2 人しか与えませんでしたよね。そして、あなたは私がプラチナ鉱山を掘りに行くことを望んでいます」と言うことです。それにはもっと多くのものが必要です。ですから、次の問題は、それを成し遂げるための実行可能な計画なのか、そして、適切なリソースを投入しているのかということです。そして、非常に多くの場合、企業はそうしています。この業界を見てください。私が Palo Alto に来たとき、多くの人が正しいアイデアを持っていました。時々冗談めかして言うのですが、私は何も違うことはしていません。クラウドセキュリティの買収を行っていました。XDR の買収を行っていました。SIM を構築するというアイデアを持ってました。それをリソース化していませんでした。将来はどうなるのか、議論も議論もしていませんでした。必要なリソースも持っていませんでした。必要な資源がなかったので、計画もありませんでした。アイデアだけでは十分ではありません。計画と北極星が必要です。実行できる計画にリソースを投入する必要があります。3 番目の仕事は、それを伝え続け、計画の実行を妨げるものを取り除くことです。それが、人がそれを行っていないことであれ、利用できないリソースであれ、機能し始めた契約であれ、妨害し、対処し、チームがあなたの後ろで実行できるように道を開くことです。ですから、それらの原則に従って、周りに適切な人々を見つけ、愚か者を我慢せず、楽しみながらそれを行うのであれば、時には他の人よりも多くの監視を受ける人もいますが、それは彼らのキャリアのため、そして彼らの性格のためには良いことです。素晴らしいですね。管理、リーダーシップについてもう 1 つ質問させてください。その後、AI の話題に戻りましょう。あなたは過去 6、7 年間に買収した 19 社について言及しました。それについて 2 つ質問があります。1 つ目は、トリガーを引く瞬間に、どのようなことが頭をよぎるかということです。買収を行うかどうかを決定する際に、どのように決定するのでしょうか？そして 2 つ目の質問は、私たちのパートナーである Jim が言及したことの 1 つに、Palo Alto Networks と力を合わせた創業者のほとんどが、そこに残っているということがあります。買収後に彼らをそこに留めておくために、実際にはどのようなことをするのでしょうか？それは、あなたが一般的にリーダーシップについて話していたことと同じことかもしれません。もう少し詳しく教えてください。買収を行うかどうかを決定する前に、数時間、または数日間、その企業と関わる価値があるかどうかを理解するために、十分な時間を費やしています。そして、いくつかの原則があります。私は 2 番目または 3 番目の企業を買収するのが好きではありません。多くの創業者や多くの企業が、「そうですね。1 番目は 10 億ドル、3 番目は 3 億ドルです。3 番目を受け取りましょう。十分なリソースがあるので、磨いて輝かせれば、10 億ドル相当になるでしょう」と言います。それには理由があります。彼らは、顧客が特定したいくつかのギャップを持っている可能性があり、あなたは持っていないからです。2 つ目は、市場で最大のプレーヤーを実際に排除していないということです。それはまだあなたより 4 歩先にいます。ですから、あなたがしたことは、機敏なスタートアップ、おそらく 3 番目の企業を、あなたがどれほど愛情を注いでも遅くしただけです。「それでは、私を連れて行ってください」という感じです。ですから、あなたは突然 3 番目の企業を遅くし、1 番目または 2 番目の企業の機会を高めました。ですから、あなたは「わかりました」と言います。そして、多くの場合は冗談めかして、「この競合他社が誰かに買収されることを願っています。なぜなら、彼らは遅くなるから」と言います。ですから、私たちは最高でも 1 番と 2 番だけを見ていることを確認します。時には彼らは首尾一貫しており、時には彼らは 2 つの異なる部分を選んでいます。そして、私たちはブラウザ分野でそれを行いました。Talent の買収に非常に満足しています。Dig との DPM で非常にうまくいっていると思います。私たちの業界では、Ben と Sonia 以降に起こったことは、最初は人々が私を見て「一体この男は何をしているんだ？私は彼の計画を知らない」と言っていました。そして今では、実際にスライドを持っています。あるカテゴリーで何かを買うと、そのカテゴリーが熱くなるのを追跡しています。ですから、人々は私たちが何かを知っていると思っているようです。私たちはそれについてうまくやってきました。しかし、原則は、市場で正しい、つまり正しいプレーヤーを買収していることを確認する必要があるということです。そして、彼らが Better Together ストーリーを Go Alone ストーリーよりも信じていることを創業者たちを説得する必要があるということです。彼らはBetter Together ストーリーを、Go Alone ストーリーよりも信じているということです。売って捨てるようなことはありません。資産を奪うつもりはありません。買収するときは、基本的に北極星、実行計画、そして実行するチームを買収しているからです。しかし通常、彼らは旅の 3 分の 1 か 40% 程度しか進んでいません。優れた製品を構築するには通常 7 年以上かかります。通常、これらのものは 3 年、4 年ほどしか経っていません。彼らは完全に成熟した、市場で勝てる製品にはなっていません。ですから、彼らをそばに置いておく必要があります。そして、チームをそばに置いておく必要があります。そして、私たちが実際にそれに取り組み、実際にうまくいくことを確信したら、私はチームに伝え、それを実践しています。「初日から彼らをチームの一員として扱ってください」と言います。なぜなら、彼らがあなたと一緒に働くのであれば、すべてのやり取りを覚えているからです。そして、非常に多くの企業、最も善意のある企業でさえ、買収者と被買収者として扱い始めることに気づきます。私は、買収されたり、支配されたりしたことのある国出身なので、この考え方が好きではありません。一方があちらを支配するようなことはありません。私たちはチームの一員であり、この取引が成立したその日から、私たちは皆同じページに立ち、同じ株価と事業を推進しようとしています。ですから、あなたが議論段階にいる 6 週間の間、なぜあなたが買収者であり、被買収者であることが重要なのでしょうか？
私たちが企業を気に入り、財務、会計担当者、そして法務担当者を派遣してデューデリジェンスを行うとします。そして、創業者とそのチームにこう伝えます。「次の 6 週間のあなたの仕事は、共同製品計画と共同組織図を作成することです。6 週間の終わりに、あなたが製品計画を気に入らない場合、または私が気に入らない場合、あなたが組織図を気に入らない場合、または私が気に入らない場合、取引はありません。これは学習済みの行動です。最初の 2、3 回はそうしませんでした。そして、製品がどうあるべきか、誰がボスであるべきかについて、次の 6 か月間議論することになることを知りました。これはうまくいきません。これは悪い考えです。「ねえ、お金が欲しいなら、お金をあげてもいいよ。私の家だから、黄色く塗るよ。色が気に入らないなら、今教えて。他の誰かにピンク色に塗ってもらってもいいよ。問題ないよ」というような考え方です。それは素晴らしい浄化作用を持っています。なぜなら、すべての事実を目の前にして決断を下しているからです。「もし私が Palo Alto の一部になるなら、これが製品戦略になるだろう。それはあなたのものかもしれないし、私のものかもしれない。私はそれほど賢くないので」という感じです。しかし、私たちは共同製品戦略、北極星、そして共同実行計画を持っています。そして、非常に多くの場合、Pat は Jim のコメントに戻ります。ほとんどの場合、私たちが企業を買収した創業者は、当社のシニアバイスプレジデントになり、事業を運営しています。私たちの人々は彼らのために働いています。これは市場ではユニークだと思います。非常に多くの場合、買収担当の SVP がいて、暗号通貨、ブロックチェーン、またはお気に入りのもの（無実の人々を守るために、非セキュリティ用語を使用しています）を運営しています。「私がこれに責任を負っているので、これらの人々は私のために働くことになる」という感じです。「ちょっと待ってください。あなたはすべてのリソースを持っていましたが、彼らに負けましたよね。彼らをあなたの下で働かせるわけにはいきません。おそらく何かを学ぶことができるでしょう」という感じです。私たちはそれを何度も行いました。そして、場合によっては、私たちのチームは彼らのために非常にうまく働きました。場合によっては、私たちのチームはただ辞めていきました。ですから、それらは、これらの素晴らしい創業者がここで働き、私たちのためにより多くの価値を共同で生み出すことを可能にするもののいくつかだと思います。
Nikesh、AI ステージで今起こっているチェスについてお尋ねしたいのですが、あなたはセキュリティ市場でチェスゲームを完璧にプレイしてきたと思います。そして、あなたは明らかに勝者として台頭しました。セキュリティ、AI スペースは対照的に、今は非常に競争が激しく、弱肉強食の状態だと思います。あなたの見解をお聞かせください。もっと明確だと思います。ただ、一般の人にはわからないだけだと思います。もっと明確だと思います。
AI の成熟度について考えると、2 つの極端な例があります。非常に正確な、AlphaGo 型の状況と呼べるものがあります。これは、Demis と Google が共同で構築したもので、私は微調整されたモデルだと思います。これらは、創薬やバイオ医薬品分野向けに設計されています。そして、彼らは本当に良い仕事をしたと思います。彼らは正しいデータでトレーニングすることに焦点を当て、社会にとって実際に有用なものになるように Ms をトレーニングしたと思います。ですから、非常に調整された AI モデル、非常にタスク固有またはカテゴリ固有のものがあります。そして、一般的なものがあります。一般的なものは、クラウド、M 社、Gemini、そして世界の OpenAI の間で、今日話題になっているものです。そして、それらは大規模で、すべてを包含し、すべてを知っています。しかし、私たちは以前にもこの映画を見たことがありますよね？検索でこの映画を見ました。Google では、大規模な Google 検索ではローカル検索ほどうまくできなかったため、ローカル検索がありました。製品検索ほどうまくできなかったため、Amazon に製品検索がありました。では、前回の技術革新でできなかったことを、この分野ですべてにおいて素晴らしい成果を上げることができるでしょうか？ですから、時間の経過とともに、大規模な、すべてを知っていて、すべてできるモデルである汎用モデルと、タスクに合わせて微調整されたモデルとの違いを理解する必要があります。そして、世界中のすべての完璧な情報が、専門知識なしに構築できるオープン ドメインに存在すると信じているわけではありません。大規模なアプリケーション向けに、特殊化が限られた、より安価なモデルを構築するのでしょうか、それとも、高価ではあるものの、すべてを驚くほどうまくこなすことができる AI の文脈におけるスーパーモデルを構築するのでしょうか？どちらの答えを教えてくれますか？そうすれば、私の答えを教えることができます。
稲妻が二度とないとしたら、どうすればわかるでしょうか？いくつかの点で違いがあります。AI インフレが起こった場所を見てみると、それはまだ配管の中にあります。そして、配管は本物です。人々が実質なしに配管を押し上げているわけではありません。なぜなら、2 年前に販売したよりも 4 倍または 10 倍多くのチップを販売しているからです。ですから、それを裏付ける実際の収益があります。明らかに、人々はそれを私が理解できない軌道に投影しています。そして、毎日新しい開発を目にします。「Target が未来なのか、DeepSeek が未来なのか」と教えてくれます。そして、すべての否定的な意味合いを含めて言うのではありません。概念として、私たちは特殊化が限られた大規模なアプリケーション向けに、より安価なモデルを構築するのでしょうか、それとも AI の文脈におけるスーパーモデルを構築するのでしょうか？高価ではあるものの、すべてを驚くほどうまくこなすことができるのでしょうか？どちらの答えを教えてくれますか？そうすれば、私の答えを教えることができます。
では、電光石火のラウンドに進みましょうか？それとも、質問はありますか？
素晴らしい、電光石火のラウンドに行きましょう。
あなたはクリケットチームを買収したばかりですが、なぜですか？
私たちの一部が一緒にいます。私だけでなく、パートナーの Jim Getty を含む 10 人がいます。私たちは皆、失敗したクリケット選手であり、スポーツ志望者です。ですから、それは情熱の一部であり、「才能がなくても最高レベルのスポーツに関わることができるなんて、ちょっと面白い」というものです。それが理由の 1 つです。私たち全員が買収したわけではありません。ビジネスに精通した人々がいて、「ここにビジネスモデルがあるのか？」と言っています。そして、もしあなたがそれを見ると、ストリーミングで残っている唯一のものは、スポーツです。ニュース、テレビ、映画はどれもリニアではありません。リニアなのはスポーツだけです。いつ起こるのかを見たいのです。ほぼ間違いなく、それが終わると、スコアがわかり、そのイベントを見る興味がなくなります。ポストイベントの視聴率は、ライブ視聴率よりもはるかに低くなります。他のすべてのストリーミングコンテンツは逆です。映画、テレビ、ポッドキャスト、またはビデオストリーミングなど、その他すべてのストリーミングコンテンツは逆です。ポストローンチの視聴率は、ローンチ時の視聴率よりも高くなります。うまくいけば、これは正しいでしょう。ですから、そこに唯一のリニアスポーツがあります。クリケットは世界で 2 番目に視聴されているスポーツです。IPL は最大のフランチャイズであり、Hundreds は次に優れています。クリケットの本拠地である国にあります。そして、あなたは私がスタートアップについて話したのと同じ哲学に従っていますか？何かを買収するのであれば、最高のものを買収しましょう。ですから、クリケットの本拠地である LS を買収しました。楽しいことになるでしょう。
クリケットは人生やリーダーシップについて何を教えてくれましたか？
チームスポーツです。他の 10 人がどれほどひどくても、あなたがどれほど優れていても関係ありません。それを教えてくれます。あなたは悪い日を過ごしても、他の 10 人と一緒に参加したので、勝つことができます。ですから、人生について、ビジネスについて教えてくれます。あなたは Pebble Beach のプルオーバーを着ています。最近プロアマで優勝したそうですが、ハンディキャップは？
ハンディキャップは 9 です。NCGA です。最高のプロを見つけ、幸運といくつかの誤った良いショットを組み合わせたものです。
Nvidia は 1 株 118 ドル、市場価値は 2 兆 9000 億ドル、収益は前年比約 150% 増加しています。買いですか、売りですか？
理解できません。
もし Jensen だったら、同じような行動を取りますか？
Jensen は非常に長いゲームをプレイしてきました。彼は驚異的なフランチャイズを築き上げてきたと思います。彼がやってきたことは、Elon が電気自動車でやってきたことと変わりません。彼はゲーム用に作ったものを取り上げ、コンピューティングの大きなニーズを理解し、すべてのエネルギーをそれに注ぎ込みました。彼は世界で最も長く CEO を務めている人物です。ですから、彼からそれを奪うことはできません。彼がやってきたことを軽視することさえできません。私たちは彼を最大限の敬意をもって語らなければなりません。彼がやってきたことは素晴らしいことです。彼はビジョンを持っており、それを単なるチップを超えたものにしています。なぜなら、彼は自分のチップが他の多くのものと一緒に機能するエコシステムをゆっくりと構築しているからです。ですから、長期的な視点から、AI が関連性がないとは言えないと思います。長期的な視点から、コンピューティング、帯域幅、メモリが縮小したことは人類の歴史の中で一度もないとは言えないと思います。ですから、今から始まるわけではありません。彼は驚異的な資産を持っています。今日は 3 兆ドルの資産でしょうか？10 年後には 3 兆ドルの資産になるでしょうか？おそらくもっと多くなるでしょう。
最も尊敬する CEO は？
尊敬する CEO のコレクションがあります。CEO が示す特性を尊敬しています。1 人の偶像を持つのは非常に難しいです。なぜなら、1 人の偶像は失望する可能性があるからです。しかし、特定のこと、特定の人々が行うことを尊敬していれば、その側面から多くのことを学ぶことができます。そして、同じ状況に陥った場合、同じことをするかもしれません。異なる状況では、異なることをするかもしれません。Elon の創造性と、彼が世界のためにやってきたことを尊敬しています。彼のために働きたいとは思いませんが、彼がやってきたことを尊敬しています。それは素晴らしいことです。いつもチームに冗談めかして言っています。「あなたの周りの人たちが作ったロケットで火星に行くか？」と。そうは思わないでしょう？しかし、想像してみてください。彼にはロケットを作り、人々がその中を飛び回る人たちがいます。それは素晴らしいことです。しかし、運転手がいない車に乗っています。そして、人々はそれをやってのけました。Microsoft の Satya Nadella については、彼が誰もが不可能だと信じていた 3 兆ドルの会社を立て直し、それを成し遂げたことを尊敬しています。素晴らしいことです。Tim Cook については、Steve Jobs は手ごわい相手でしたが、Tim はその素晴らしい会社を引き継ぎ、中心を維持し、常に革新するという素晴らしい仕事をしてきました。Mark Zuckerberg については、最近、彼は会社を立て直し、それを成功させました。彼らがやったことの中で、私が尊敬することがあるという事実は、彼らの人生の他の部分については何も意味しません。そして、私がそれを心配する必要はありません。
現在 AI で最も優れた実行をしている CEO は？
Sam Altman をめぐるすべての会話の中で、彼がやってきたことは素晴らしいと思います。ChatGPT が登場する前は、AI について話していませんでしたよね？そして、ChatGPT が登場する前は、Google が AI について知らなかったと思いますか？私が Google にいたとき、AI について知っていました。Google が自動運転車を持っていなかったと思いますか？彼らは持っていました。Satya Nadella が AI の意味を知らなかったと思いますか？彼は知っていました。しかし、今何が起こっているかを見てください。あなたは簡単に欲張ることができません。Sam は、次の技術革新の推進力となるものを生み出しました。Steve Jobs が iPhone でやったのと同じように。そして、彼が真顔で、インフラストラクチャの構築に 5000 億ドルを費やすことを人々に約束させることができるという事実は、驚異的です。Mag 7 のすべての CEO は、誰もが取り残されたくないので、コンピューティングとデータセンターの構築にもっと多くのお金を費やしています。Sam が AI を実行しているのは当然です。歴史は厳しく、ビジネスは厳しく、将来の勝者になるかどうかはわかりませんが、彼が私たちを今の場所に連れてくるために素晴らしい仕事をしてきたことは間違いありません。
これで終わりだと思います。Nikesh、ありがとうございました。
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