12,377 文字
こんにちは、私はパッカー・レイディオです。Sequoiaのパートナーを務めています。今日はソニアとコンスタンティンと私たちSequoiaのパートナー陣が皆さんのホストを務めます。本題に入る前に、私とソニアとコンスタンティンで、この1年ほどで学んだことについていくつか見解を共有したいと思います。
私たちは痛いほど自分たちが前菜であって、メインディッシュではないことを自覚しています。昨日、私が一緒に仕事をしている創業者の一人から「ああ、このイベントには少し遅れて到着するよ。たぶん9時35分くらいに」というメールをもらいました。私は「それはなんて具体的なんだ。それはちょうどJensenが登場する時間だね」と思いました。わかりますよ。でも、いくつか考えを共有してから本題に入りましょう。
まず、キャリブレーションです。AIの世界で何が起きていると思いますか？市場を見るための単純なフレームワーク。それは何か？ドン・バレンタインの質問です。それで？なぜ重要なのか？なぜ今なのか？それは不可避かもしれないが、差し迫っているのか？そして最後に、今何をすべきか？どうやって活用するか？どうやって勝つために戦うか？これらについては過去に話してきましたが、次の数分間で考えを更新していきます。
正直に言うと、「それは何か」についてかなり良いものを用意していたのですが、コンスタンティンが「AIの専門家の部屋でAIが何かを説明するのはあまり良くない」と丁寧に示唆したので、「それで？」に直接飛びます。
さて、楽しみのために、昨年のこのスライドを覚えている人はいますか？ありがとうございます。素晴らしい。上の行はクラウドの移行です。下の行はAIの移行です。ページの左側は「昨日」、真ん中は「今日」、右側は「明日」です。何を示しているかというと、4000億ドルの収益を持つクラウドは、その移行が始まった時点の世界のソフトウェア市場よりも大きいということです。類推で考えると、AIサービスの世界で私たちが狙っている市場の出発点は、少なくとも1桁大きいのです。10年後、20年後の到達点は絶対的に巨大になる可能性があります。重要なポイントです。
実は考えを更新しました。AIが狙っているのはサービス市場だけではなく、サービスとソフトウェアの両方です。これは両方の利益プールが攻撃されているということです。ソフトウェアから始まり、少し賢くなってコパイロットになり、さらに賢くなってオートパイロットになり、ツールを販売するところからソフトウェア予算に売り、成果を売り、労働予算に仕事を売るように進化する会社をたくさん見てきました。これらのTAM（全体市場規模）両方が獲得対象なのです。
昨年のこのスライドを覚えていますか？ああ、少し悲しいですね。それは3、4人だけでした。もう一人。はい、はい、はい。恥ずかしがらないでください。手を挙げてもいいですよ。
このレイヤーケーキは、現在の時点に至るまでの数十年間に積み重なった技術の波を表しています。このスライドには2つのポイントがあります。1つ目、AIは実際に差し迫っていて、単に不可避なだけではありません。前提条件が整っています。コンピューティング、ネットワーク、データ、配信、人材。私たちは必要なすべての材料を持っています。だから、準備はできています。2つ目のポイント、これらの波は通常累加的なので、機会は以前の波よりもはるかに大きくなっています。また、それははるかに速く来ています。
私はこのスライドが嫌いです。X軸は時間、Y軸は虚栄心の指標。人々はこれを使ってあらゆる種類の罪を正当化します。しかし、観察は正しいです。物事は以前よりもどんどん速く、速く、速くなっています。でも多くの人が「なぜ」について掘り下げていません。そこで配信の物理学について少し考えてみましょう。あなたには3つのことだけが必要です。人々があなたのものについて知っていなければならない。それを欲しがらなければならない。そしてそれを買うことができなければならない。それだけです。
このロゴを覚えていますか？クラウド移行が始まった時、誰も注目していませんでした。ベニオフは誰かに注目してもらうために、このような狂ったゴリラマーケティング戦術を使わなければなりませんでした。AIは非常に異なります。2022年11月30日、ChatGPTが登場し、世界中がAIに注目しています。
中央の列は、RedditとかつてTwitterと呼ばれていたものの月間アクティブユーザーを合わせたものです。クラウド移行の開始時には存在せず、モバイル移行の開始時にはほとんど存在していませんでした。今日では12億から18億の人々がこれらのプラットフォームを利用しています。それだけが素晴らしいものを見つける唯一の方法ではありませんが、かなり良い方法です。ページの右側、ベニオフの話を想像してみてください。インターネットに接続されている人は2億人しかいません。今日では56億人です。事実上、世界中のすべての家庭とすべてのビジネスがつながっています。
これは何を意味するのでしょうか？それは、レールが敷設されており、スタートの合図があった時には採用の障壁がなかったということです。これはAI特有の現象ではありません。これは技術配信の新しい現実です。物理学が変わりました。線路は敷設されています。
昨年のもう一つのスライドです。それについて何をするのか？勝つためにどこでプレイするのか？このスライドには2つのポイントがあります。第一に、広大な白いスペースがあります。これは昨年のスライドです。今は少し白いスペースが減りました。人々は突破し始めていますが、ほとんどの場合、機会はまだ広く開かれています。
第二に、これらのロゴは、以前の移行期間中に10億ドル以上の収益を上げた企業を表しています。私たちはユニコーンに興味がありません。私たちは収益とフリーキャッシュフローに関心があります。ページの上部にあるほとんどのものはアプリケーション層にあります。私たちは信じており、AIについても同じことが当てはまると考え続けています。価値はアプリケーション層にあります。
しかし、競争があります。私たちは第2のスケーリング法則を手に入れました。テスト時間のコンピューティングがあります。ツールの使用と相互エージェント通信による推論があり、基盤モデルがアプリケーション層にかなり深く入り込むことができます。垂直統合ビジネスを構築していないスタートアップとして何をすべきでしょうか？顧客からバックワードに考えましょう。垂直特化型を考えましょう。機能特化型を考えましょう。人間をループに入れる必要がある複雑な問題に対処しましょう。しかし、これはレースです。ここに価値があります。これが皆さんの頭の中にあるべきことです。
どうやって勝つために戦うのか？さあ、来てください。笑ってもいいですよ。これはいいものです。どうやって勝つために戦うのか？昨年も見せましたので、昨年見たから笑わないと思います。AIにおける会社の構築の95％は、ただの会社の構築です。それは同じ古いものです。重要な問題をユニークで説得力のある方法で解決します。優れた人々があなたに従うようにします。そのすべての良いものです。残りの5％はAI特有のものです。
そしてアプリケーション層へのレースの文脈では、考慮すべきことがいくつかあります。これはレオーネ・マーチャンダイジングサイクルです。私たちのパートナーであるダグ・レオーネは、この小さなコンテンツを40年間愛情を込めて作りました。これは、頭の中のアイデアを顧客の手の中の製品に変えるために必要なすべてを表しています。そのアイデアは製品に変わり、エンジニアリングチームによって構築され、市場に持ち込まれ、販売されサポートされる必要があります。これがバリューチェーンです。
このページの下部は技術から見た視点です。このページの上部は顧客からバックの視点です。これがバリューチェーン全体にわたってモースを構築する方法です。あなたの顧客はAIから何を望んでいるのかわかりません。あなたには意見があります。ツールを投げ渡すのではなく、単に問題を解決するエンドツーエンドのソリューションを提供できます。
あなたは自分の製品の使用データでデータフライホイールを構築できます。これは他の誰も持っていないものです。業界のためのオープンエビデンスが医療業界に対してしているように、産業のために産業のためにできます。彼らの言語を話すことができます。ハーヴェイは弁護士を法律事務所と話すために派遣します。正直に言うと、フォードがエンジニアを配備することはお勧めしませんが、それはできます。厳しい生き方ですが、できます。おそらく基盤モデルではないような方法で、顧客をしっかり抱きしめることができます。ちなみに、基盤モデルも大好きですが、ほとんどの方が基盤モデルを構築しているわけではないと想定しています。ほとんどの方はアプリケーションを構築しています。
あと2枚のスライドがあります、それから引き継ぎます。よく質問されることがあります。AI企業に何を求めていますか？繰り返しますが、95％は他の企業に求めるものと同じです。以下はAI特有の5％です。ポイント番号1、収益。バイブ収益はあなたを殺す可能性があります。
誰もがバイブ収益を愛しています。とても気持ちがいいです。「ああ、私たちはたくさんの収益がある」。見てください。それはタイヤ蹴りですか、それとも実際に持続可能な行動変化を生み出していますか？「ああ、それを測定する指標がない」。はい、あります。採用、エンゲージメント、保持率を調べてください。人々はあなたの製品で実際に何をしていますか？そしてバイブ収益があるときに実際の収益があると自分を欺かないでください。それはあなたを傷つけるでしょう。
このバイブスの良い部分も重要です。実は、アンドリュー・リード、ここにいますか？バイブチェック。みんなどうですか？あなたのことは気にしていません。みんなどうですか？完璧です。完璧なバイブスを感じました。素晴らしい。顧客と良いバイブスが必要です。
それはどういう意味でしょうか？顧客はあなたを信頼する必要があり、あなたはその信頼を獲得する必要があります。サイクルのこの時点では、信頼はあなたの製品よりも重要です。製品は良くなるでしょう。彼らがそれを良くするためにあなたを信頼しているなら、あなたは良い形です。彼らがあなたを信頼していないなら、あなたは悪い形です。
ポイント番号2、マージン。今日あなたの粗利益がどこにあるかは必ずしも気にしません。そのCOGS（売上原価）の構成要素はおそらく下がり続けるでしょう。トークンあたりのコストは過去12〜18ヶ月で99％下がっています。そのコスト曲線は続くでしょう。それらのCOGSは下がります。
テスト時間のコンピューティングなどでステップアップしていることは知っていますが、それも下がるでしょう。価格の構成要素について、ツールの販売から成果の販売に成功し、そのバリューチェーンを上昇し、より多くの価値をキャプチャできれば、あなたの価格ポイントもおそらく上がるでしょう。そして、あなたの粗利益は今日はあまり良くないかもしれませんが、時間の経過とともに本当に健全な粗利益への良い道筋を持つべきです。
そしてポイント番号3、データフライホイール。データフライホイールを持っている人は手を挙げてください。そのデータフライホイールはどのビジネス指標を動かしますか？あまり確信が見られませんね。良いニュースと悪いニュースがあります。良いニュースは、その質問に答えられなくても、まだあなたを愛しています。悪いニュースは、あなたのデータフライホイールはクソです。データフライホイールを持っていないか、それは単に重要ではありません。ビジネス指標に結びつける必要があります。そうでなければ重要ではありません。これは非常に重要です。なぜなら、これはあなたが構築できる最良の防御の一つだからです。
最後のスライドです。これら2つがどのように一緒に行くのか誰が教えてくれますか？本当に感心しますよ。全く論理的ではありません。自然は真空を嫌います。そこに行きましょう。
自然は真空を嫌います。現在、市場ではAIに対する大きな吸引音があります。すべてのマクロ経済的なこと、関税や金利のノイズは関係ありません。技術採用の上昇の波は、市場で見られるどんな変動よりも絶対的に圧倒します。無視してください。
市場には大きな吸引音があり、あなたがそれに対処しなければ、誰か他の人がするでしょう。自然は真空を嫌うからです。そして、私たちが先ほど言ったモードや指標などについてのすべてのことにもかかわらず、あなたは今、全力疾走するビジネスにいます。今が常に最大速度で進む時です。
ありがとう、パット。私は自分のセクションを使って、現在AIで何が起こっているかに焦点を当てます。まず、顧客からバックと技術から見た1年の振り返りから始めましょう。
まず、1年の振り返りです。2023年、私たちはAIネイティブアプリケーションの日次アクティブユーザーと月次アクティブユーザーの比率を、従来のモバイルアプリと比較したグラフを示しました。当時の結論は、AIアプリのエンゲージメント比率は恐ろしいものだったということでした。誇大宣伝が現実のデータを上回っていました。その結論が劇的に変わったことを報告できて非常に嬉しいです。例えば、ChatGPTの日次月次アクティブ比率がカーブを上昇し、現在はRedditレベルに近づいていることを見るのは驚くべきことです。
これは非常に良いニュースだと思います。それはより多くの人々がAIから価値を得ており、私たち全員がAIを日常生活に織り込む方法のはしごを一緒に登っていることを意味します。そして時にその使用は良くて楽しいものです。私は個人的に恥ずかしい数のGPUをすべてをJibしようとして溶かしました。
しかしJibの瞬間は楽しくて流行したものですが、もっと面白いのは、私たちがまだ表面をなでているだけの深いことです。例えば、広告、驚くほど正確で美しい広告コピーを作成する能力。教育、新しい概念を指先で視覚化する能力。ヘルスケア、Open Evidenceのようなアプリで患者をより良く診断する能力。私たちはまだ可能性の表面をなでているだけです。そしてAIモデルがますます能力を高めるにつれて、この入り口を通じて私たちができることはますます深遠になります。
映画「Her」を見たことがある人はいますか？そして、今日は観客の中にブレンダンもいます。私たちにはまだAIのスカーレット・ヨハンソンはいませんが、2024年は私が「Her」の瞬間と呼ぶものを音声にもたらしました。音声生成は「ほぼそこまで来た」から「不気味の谷を完全に超えた」状態になりました。何人かの人がそう言っていましたが、カードを胸に近づけておいてください。本当にあなたの心を吹き飛ばせるかどうか見てみましょう。
「映画『Her』を見たことがありますか？ああ、はい。『Her』、古典ですね。ウォーキング・フェニックスは本当にOSに恋することを見事に演じましたね。未来は何をもたらすのだろうと思わせますね。ブレンダン、Sesameの音声デモは素晴らしかったです。あなたが何を構築するのか楽しみにしています。そしてSFと現実の間のギャップがこれほど急速に狭まっているのは驚くべきことです。」
そして、チューリングテストが本当に私たちに忍び寄ってきたように感じます。実は、それについてはジム・ファンに感謝します。彼がツイートしたものをこのプレゼンテーションのために盗みました。こんにちは、ジム。
最後に、今年のブレイクアウトアプリケーションカテゴリーはコーディングでした。これは猛烈な製品市場フィットに達しました。AnthropicのClaude 3.5 Sonnetが昨秋リリースされ、コーディングの風景に急速なバイブシフトをもたらしました。そして今、人々はAIコーディングを本当に印象的なことに使っています。例えば、この人はバイブコーディングで自分自身のdocendの代替品を作りました。
そして、あなたがベテランの10倍エンジニアでも、コーディング方法を全く知らない人でも、AIはソフトウェア作成のアクセシビリティ、スピード、そして経済性を根本的に変えていると思います。
技術的な観点から見ると、悪いニュースは事前トレーニングが減速しているようです。Alexet時代以来、事前トレーニングを9桁か10桁スケールアップしてきましたが、それは手軽な実を多く摘み取ったことを意味します。研究エコシステムは突破する新しい方法を見つけています。最も重要なブレークスルーはOpenAIの推論でした。昨年のAI Ascentで、ストロベリーチームのノーム・ブラウンから推論で何が起こるかのプレビューを聞く幸運に恵まれ、今年はダン・ロバーツが観客の中にいて、O3と推論について別の講演をする予定です。
しかし、それは推論だけではなく、合成データ、ツールの使用、AIcスキャッフォールディングです。これらすべてが組み合わさって、私たちが知性をスケールする新しい方法を作り出しています。AnthropicのMCPは強力なエコシステムとネットワークを作り出し、エージェンティックなツール使用を加速させることが何をもたらすかも楽しみにしています。
より大きな基本モデル、推論時間の推論、ツールの使用、これらすべてが組み合わさって、ますます洗練されたタスクをこなすことができるAIを生み出しています。メーターベンチマークはこれの良い定量的な測定方法の1つです。しかし、私はさらに強力なのは、O3やオペレーターやDeep ResearchやSonnetのおかげで今だけ可能なことについて皆さんと話し合うことだと思います。
そして最後に、現在のAIにおける最もエキサイティングな技術革新の多くは、研究と製品の間のぼやけた境界で起こっています。そして、昨年のこの2つの画期的な例はDeep ResearchとNotebook LMでした。そして、今日の観客の中にこれらの製品の作成者を迎えることができて嬉しいです。NotebookのHuという新しい会社を立ち上げるリサとジェイソン、そしてOpenAIのイッサ・ハルフォードです。
AIスタックで価値が発生する場所について話しましょう。当時、私はSequoiaの素晴らしいパートナーたちとこの質問について議論したことを覚えています。個人的には「GPGラッパーについてはよくわからない」と言っていた中間の頭脳でした。パートナーたち、特にパットが、価値はアプリケーション層に集まるだろうと断固として主張していたのを覚えています。「オーケー、パット、もちろん、幸運を」と思いました。
しかし、過去数年がどのように展開されたかを見て、パット、あなたは正しかったと思います。あなたはこちらに属します。素晴らしい仕事です。価値がどこで作られたかを見ると、ハーヴェイやOpen Evidenceのような企業が本当に顧客からバックの価値を作り出しているのを見ると、私たちは非常にアプリケーション層に価値が集まると信じており、基盤モデルがますますここで競争するにつれて戦場が激化しています。
ちょっと脱線しますが、実際のジョークは私たち全員に対するものです。なぜなら、スタックの本当の王者、すべてのドルを稼いでいたのは、ジェンセン・ファンでした。彼からもうすぐ聞くことになります。
さて、アプリケーション層に戻りましょう。現在、AIのキラーアプリの最初のコホートが登場したと考えています。ChatGPT、Harvey、Glean、Sierra、Cursor、A Bridgeなど、Listen Labs、Open Evidenceを含む非常に豊かで多様なエンドマーケットにわたる新しい企業の一連が台頭しています。今日はその多くをご紹介できることを楽しみにしています。
もう一つの予測は、これらの新しい企業の多くがエージェントファーストになり、これらの企業が販売するエージェントは、今日ではしばしば寄せ集められたプロトタイプから、本当に堅牢なものへと進化するでしょう。そして、企業がそれを構築する2つの経路があると見ています。道1は厳格なテストと評価による調整、道2はエンドツーエンドのタスクに調整されたエージェントです。これについては、LangchainのハリソンとOpenAIのイッサから今日詳しく聞くことを楽しみにしています。
2025年のエージェント企業の形態に関する次の予測は垂直エージェントです。垂直エージェントは、ドメインを深く理解しているスタートアップ創業者にとって素晴らしい機会です。そして、私たちは特定のワークフローで優れるようにエンドツーエンドでトレーニングされたエージェントを作成している企業を見ています。合成データとユーザーデータでの強化学習などの技術を使用して、AIシステムが特定のタスクで非常に優れた性能を発揮するようにしています。
セキュリティでは、Expoが人間の侵入テスターを上回るエージェントを持っていることを示しています。DevOpsでは、Traversalが最高の人間のトラブルシューターよりも優れたAIトラブルシューターを作成できることを示しています。ネットワークエンジニアとのネットワーキングでもMeterと同様です。これらすべてのデータポイントはまだ初期段階ですが、特定の問題を解決するためにトレーニングされた垂直エージェントが今日最高の人間よりも優れた性能を発揮する可能性があると非常に楽観的です。
2025年のエージェントに関する最後の予測です。私たちは豊富な時代に入りつつあります。最初に傾いた市場カテゴリーとしてのコードは、その豊富な時代が実際に何を意味するかを垣間見せてくれます。労働力が安くて豊富になるとどうなるのでしょうか？たくさんのAIスロップを手に入れることになるのでしょうか？そして趣味が希少な資産になるとどうなるのでしょうか？コーディングエージェントの継続的な進歩と、それが技術的な風景に何をもたらすかを見るのが楽しみです。また、他の産業がAIによってどのように変化するかの前兆としても楽しみです。
コンスタンティンに引き継ぎます。
ありがとう、ソニア。さて、皆さん、おはようございます。ソニア、ありがとう。パット、ありがとう。私たちはとても大きな重要なトピックについて話してきました。それはなぜ、なぜこれがとても重要なのか。今何が、世界で何が起きているのか、今日のAIの状態とその直接的な未来について。
今、ちょっと一歩下がって、中長期的に何が来るかについて予測を考えてみましょう。このセクションでは、3つのパートがあります。まず、私たちが次の大きな波と見なしているものについて話します。次に、その波を達成するために必要な技術について掘り下げます。そして最後に、それが私たち一人一人にとって、私たちの日常生活にとって何を意味するのかについて話します。
1年前のAIスセントは、すべてエージェントについてでした。私たちはエージェントについて話し、それらはビジネスとしてまとまり始めたところでした。話題は、これらの機械アシスタントがやがて機械ネットワークとしてまとまるだろうというものでした。これらの機械ネットワークは現在、広くエージェントスウォームと呼ばれています。
それらはあなたの会社の多くで役割を果たし、AIスタックの本当に重要な部分を形成し始めています。お互いに協力したり、対立したり、協力したり、お互いと推論したりするエージェント。今後数年で、これがさらに成熟して、エージェントエコノミーになると考えています。エージェントエコノミーとは、エージェントが単に情報を伝達するだけでなく、リソースを転送し、取引を行い、お互いを追跡し、信頼性と信頼を理解し、実際に自分たち自身の経済を持つものです。
しかし、この経済は人間を排除するものではありません。それはすべて人間についてです。エージェントは人々と協力し、人々はこのエージェントエコノミーでエージェントと協力します。
しかし、私たち全員が入っていくこの非常に大きな重要な次の波を達成するためには、多くの重要な技術的課題があり、その3つについて話します。正直に言って、この部屋はあなたが構築する際にそれら3つに対処することになります。
最初は永続的なアイデンティティです。永続的なアイデンティティについて話すとき、私たちは実際に2つのことを意味します。最初は、エージェント自体が永続的である必要があります。誰かとビジネスをしていて、彼らが日々変わるなら、おそらくあなたは長くビジネスをしないでしょう。その劇的に異なる経験は犠牲を払うでしょう。エージェントは自分の性格と自分の理解に基づいて持続できる必要があります。
2番目のタイプの永続性はあなたを理解することです。同様に、あなたがビジネスをしている相手があなたについて何も覚えていない、あなたの名前をほとんど覚えていないなら、それも信頼と信頼性にとって大きな課題です。私たちはRAGやベクトルDBから本当に長いコンテキストウィンドウまですべてを試してきましたが、この部屋の誰もが、真のメモリとその真のメモリでの自己学習、そして実際にエージェントが重要な場所で一貫性を持ち、異なるべき領域でのみ異なることができるようにすることには、まだ大きな課題があることを知っています。
2番目の主要な技術シフトは、シームレスな通信プロトコルが必要だということです。素晴らしいニュースは、今や誰もがこれに焦点を当てているということです。しかし、シームレスな通信プロトコルなしのパーソナルコンピューティングを想像してみてください。TCP/IPなし、インターネットなし。私たちはちょうどそのプロトコル層を構築し始めています。
そして、MCPについては確かに多くの興奮があります。大手企業が協力し、情報の転送、価値の転送、そして信頼の転送を可能にするプロトコルのシリーズの一つとしてこれを考え出すために一緒に取り組んでいるのを見るのは素晴らしいことです。
最後にセキュリティです。これは台頭しつつあるトピックであり、確かにあなた方の多くの心の上にあります。ビジネスをしている相手と手に手を、顔を合わせて会うことができないなら、セキュリティと信頼の重要性はさらに高まります。エージェントとはそれができません。だから、その信頼、そのセキュリティの周りに全体的なコテージ産業が形成されるでしょう。それは現在の経済においてよりもエージェントエコノミーではさらに重要になるでしょう。
この大きな波、このエージェントエコノミーに到達するために必要な技術について話しました。さて、それが私たち一人一人にとって何を意味するのかについて少し話しましょう。まず、それは私たちの考え方を変えるでしょう。そして正直に言って、この部屋はすでに私たちが確率的思考と呼んでいるものにいます。
確率的思考は決定論からの出発です。皆さんの多くは、それが非常に決定論的だったからコンピュータサイエンスに恋したのではないでしょうか？コンピュータにあることをするようにプログラムすると、それをします。それがセグメンテーション違反になったとしても。今、私たちは確率的になるコンピューティングの時代に入りつつあります。コンピュータに73という数字を覚えるように頼むと、それは明日も、来週も、来月も覚えているでしょう。
人やAIに頼むと、73を覚えるかもしれません。あるいは37、72、74、次の素数である79、または何も覚えていないかもしれません。ここでのポイントは、これが過去の数十年間に私たちがしてきたことと物質的に異なる思考になるということです。
2番目の変化は管理思考です。そしてこの管理思考は、あなたのエージェントが何をできて何ができないかを理解することに関するものです。本当に良いICエンジニアであることと優れたエンジニアリングマネージャーであることは相当に異なることを誰もが知っています。そしてこれが、ほとんどの経済がプロセスのブロックやフィードバックの提供などのより複雑な管理上の決定に移行することになる移行です。
そして私は本当にそれがエージェントの年末レビューにつながらないことを願っています。それを避けるようにしましょう。
私たち一人一人にとっての3番目の大きな変化は、前の2つの組み合わせです。はるかに少ない確実性で、はるかに多くのレバレッジです。私たちはより多くのことができる世界に入りつつありますが、その不確実性とリスクを管理できなければなりません。そしてこの世界では、この部屋の誰もが繁栄するために非常に適しています。
1年前のAIスセントで、私たちはこのチャートについて話し、組織の個々の機能がAIエージェントを持ち始めるだろうとレバレッジについて話しました。そして、私たちはこれらの機能が統合し始めると予測しました。それらはクラスタ化され、全体のプロセスがAIエージェントによって完了されるでしょう。私たちは最初の一人ユニコーンが現れるという予測さえしました。
それはまだ起こっていませんが、これまでよりも少ない人数で、これまでよりも速く拡大している企業は見ています。そして、私たちはこの経済で今まで見たことのない最高レベルのレバレッジに到達すると思います。
最終的に、これらのプロセスとエージェントは統合されるでしょう。非常に大きな複雑なニューラルネットワーク内にニューラルネットワークを持つことになります。これらのニューラルネットワークのネットワークです。そしてこれはすべてを変えるでしょう。個人の仕事を再発明し、企業を再配線し、経済を再創造するでしょう。
皆さん、今日のAIスセントにご参加いただきありがとうございます。皆さんと一緒にいることをとても感謝しています。
コメント