2026年までにAIスタートアップの99%が消滅する

この動画は、2026年までにAIスタートアップの99%が消滅するという予測について論じている。話者は1990年代後半のドットコムバブルと現在のAIブームを比較し、多くのAIスタートアップが単なる「LLMラッパー」であり、OpenAIのAPIに美しいUIを被せただけの製品に過ぎないと指摘する。真の価値創造ではなく、既存のAI技術を活用した便利なインターフェースを提供しているに過ぎない企業が多数存在し、これらの企業は競争優位性や参入障壁を持たないため、長期的には淘汰される可能性が高いと分析している。一方で、NVIDIAやMicrosoftといったインフラ層を支配する企業が真の勝者であると論じている。

AIバブルの再来

2026年までにAIスタートアップの99%が消滅するという話なんですが、そもそも99%のスタートアップが2006年や2026年までに消滅するのって普通のことじゃないんでしょうか。実際に成功するスタートアップの割合って、いつでもかなり低いものですよね。

1990年代後半、私はバークレーの学生として、ドットコムブームが熱狂的に展開されるのを目の当たりにしました。トラフィックが収益と同じ意味で、企業名の末尾に「.com」を付けるだけで投資家がお金を投げつけてくる時代でした。ビジネスモデルのないスタートアップがスーパーボウルの広告を買い、多くの人が一夜にして紙の上の億万長者になりました。

1999年のSun Microsystemsでのインターンシップ中、ちなみにSun Microsystemsって本当に伝説的なエンジニアリングをやっていた会社ですよね。ペーパー・ミリオネア、つまり紙の上だけの億万長者の話ですが、101号線を運転するのは人生を憎みたい人向けのアクティビティみたいなものです。これって自慢になると思ってるんでしょうか。誰も101号線を運転したいなんて思わないですよ。

ドットコムバブル時代の記憶

Sun Microsystemsで働いていたと言うのは確かに自慢になりますが、101号線を運転するのは「不安障害になりたいですか？それなら最適な州間高速道路がありますよ」みたいな感じです。本当にひどい場所で、地球上最悪の場所ですよ。

オフィスビルはAlta Vista、Excite、そして2001年までに絶滅する運命にある他の名前の広告に包まれていました。2001年にはそれらのビルは空っぽになっていました。翌年の夏、私はあるローンチパーティーに参加しましたが、そのスタートアップは無料で提供していた製品に課金を開始すると発表するだけのために、50万ドルもかけたに違いありません。会場はベンチャーキャピタリストで溢れていて、誰も眉一つ動かしませんでした。

2000年12月に卒業した頃には、パーティーは終わっていました。バークレーからは、ベイエリアの向こう側で起きた崩壊を完璧に見渡すことができました。

現在のAIブームとの比較

25年後、私たちは再び同じ状況に戻ってきています。私は99年生まれではないので、この時代を実際に体験していました。6年生か7年生の時に株式市場を見るのが好きだった子供でした。朝学校に行く前に毎朝株式市場を見ていたんです。7年生や8年生にしては本当に変な趣味でしたが、当時は本当に面白いと思っていました。

Books-A-Millionという会社を覚えています。この会社の株価チャートを見ることができるかどうか確認してみましょう。もし歴史的なチャートが残っていたら素晴らしいですね。Books-A-Millionは確かに急上昇してから急落しました。その傾斜の角度を見てください。

当時を覚えていますが、1999年にどの株に投資しても儲かりました。とんでもない利益が出ていました。でも、Qualcommは実際に本物の製品を販売していたからうまくいったんです。それでも彼らの評価額は20年先を行っていました。つまり、スケジュールより20年も先に進んでいたということです。それがどれほどクレイジーなことか考えてみてください。

IPOも非常識でした。本当に狂った時代でした。2016年の仮想通貨投資のような感じで、賢くある必要はなく、ただお金を何かに投資すれば上がっていく時代でした。「俺は金融の天才だ、ウォーレン・バフェットよ、どいてくれ」みたいな感じでした。

現在のAI市場の状況

これを現在と比較するのが興味深いのは、確かに多くのAIスタートアップが爆発的に成長しているからです。また、2017年の仮想通貨を思い出させます。John McAfee氏（安らかに眠れ）が出てきて「PlumberCoin」と言った時点で、私はそれが終わりだと分かりました。正式にバカゾーンに突入したと。

ラベルは変わりましたが、ロジックは変わっていません。「AI搭載」が新しい「.com」です。スタートアップのピッチラッパーも、ちなみにラッパーになるのって結構クレイジーなことですよね。文字通りスタートアップなんですから。

現在では、多くの企業が自分たちが構築している技術を所有していると装うことすらしません。AIラッパーがOpenAIに依存し、OpenAIがMicrosoftに依存し、MicrosoftがNVIDIAを必要とし、NVIDIAがすべてのチップを所有している。この力の構造で、誰も責任者がいないし、みんな露出しているのに、誰もそれが問題だと思っていないような状況です。

NVIDIAが真の勝者だということに同意できませんか？ただし、OpenAIがもうMicrosoftにどれだけ依存しているかは分かりません。もうAzure上で動作する必要がなくなったと思います。契約上Azure上で動作することが義務付けられていましたが、もうその必要がなくなったようです。

ラッパー企業の問題点

ラッパーであること自体が悪いわけではありません。ラッパーで何をしているかによるんです。正直に言うと、AI自体を構築することはできません。ほとんどの人が15億ドルとGPUにアクセスできないからです。だから、十分なお金を持ってAIラッパーでなくなるまでは、すべてがAIラッパーなんです。でも、単なるラッパー以外に何を提供しているかが重要です。

いわゆるAIパワードツールのほとんどは、OpenAIのAPIを美しいインターフェースで包んだだけのものです。これは最初は良いと思います。本当に良いツールを作れるなら、良いラッパーには多くの価値があります。

あるポッドキャスト制作ツールにサインアップした時に気づいたことがあります。「トランスクリプトをアップロードして、ソーシャルメディア投稿、要約、さらにはニュースレターの下書きまで手に入れよう」という約束でした。きれいなUX、スムーズなワークフロー、月額60ドル。

でも計算してみたら、同じトランスクリプトをフォルダに入れて直接OpenAI APIを呼び出せば、コードを書かなくても5分でワークフロー全体を4ドル以下で再現できることが分かりました。ChatGPTに手順を教えてもらうこともできます。

プログラマーの思考の罠

ここに私が「プログラマーの問題」と呼ぶものがあります。一定の経験レベルに達したプログラマーは、ほぼすべての製品を作れると信じるようになります。だから月額60ドルの料金を見ると「なぜ60ドル払うんだ？自分で作れるじゃないか」と考えます。長い時間をかけて構築し、事実上何千ドルもの時間を費やして、月額60ドルを節約しようとするんです。

しかし、彼らが気づいていないのは、ファイルが何かすら知らない世代全体が存在するということです。Gen Zの間では実際に起こっていることで、彼らはiPadやアプリ、電話やiPad上で育ったため、実際にファイルが何かを知らないんです。

だから「これは馬鹿げている」と言う時、これらのポッドキャストを運営しているのは、クライアントとサーバーの違いを理解している技術者なのか、それとも単にコンピューターが何をしているかよく分からない人なのかを覚えておく必要があります。彼らにとっては、毎回何時間もかかる作業に月額60ドル払えるなら、それは価値があることなんです。

Cursorの成功例

これらはプロダクトではなく、プロンプトパイプラインがUIにホチキスで留められたものです。そうですね、でもそれは別に構わないと思います。彼が言っていることは理解できますが、彼は自分で作るのがどれだけ簡単かを見ているものの、人々にそれを使ってもらえるなら、それは多くの価値があるということを少し間違って理解していると思います。

プログラマーの頭の中で壊れているのは、便利さを割り引いて考えてしまうことだと思います。彼が間違っているとは思いませんし、この状況で私が間違っているかどうかも分かりませんが、何かが簡単にコピーできるからといって、本当の危険は、あなたの製品が簡単にコピーできるなら、誰か他の人がそれを作って競争に負ける可能性があることだと思います。

でも他のことも考えてみてください。Cursorについても全く同じことが言えたはずです。Cursorは最初から競争の堀を持っていませんでした。彼らは文字通りMicrosoftのエディターをフォークしただけでした。Microsoftがすべてのお金を持ち、OpenAIへのすべてのアクセスを持ち、VS Codeユーザーとしてアクセスできないすべての内部APIを持っていました。Microsoftには勝つためのあらゆる利点がありました。

それでもCursorは9億ドルを調達したばかりです。Cラウンドで、わずか2年後に。彼らは皆、Elonのような髪型をしています。それは本当に大金を稼いでいるということです。

これは良い例で、何かがラッパーで、戦略的な堀を持たないように見えるからといって、それが悪いか良いかは必ずしも意味しないということを示しています。

便利さの価値

どれくらいの人が便利さにお金を払うでしょうか？航空会社に電話することなく、予約を取ってもらうために50ドル払えるなら、私はそうします。人生の特定のことを消してもらうためにお金を払えるなら、もちろんそうします。人々は常に便利さにお金を払っています。これが便利さです。

確かに自分でできますが、それを動作させるために20時間費やす必要があるなら、私の時間が1時間50ドル以上の価値があるなら、同じスタート地点に到達するために1年以上分の時間を費やしたことになり、それでも同じくらい良くない可能性があります。

LLMラッパーの本質

LLMラッパーという言葉の核心は、それがプロダクトではなく、変装だということです。まあ、LLMを使って製品になり得るものを作っているということです。彼が言っていることは理解できますが、本当の価値はLLMにあるという一般的な議論だと思います。LLMに力を与えるのはNVIDIAであり、これが本当かどうかも分からない。LLM自体に多くの価値があると思いますし、NVIDIAにも多くの価値があり、それを本当に良く使えるなら、つまりCursorのように、それにも多くの価値があると思います。

OpenAIの隠れた弱点

誰もがOpenAIを手の届かない存在として扱い、業界全体のインテリジェンス層として見ています。明らかに非常にシンプルなことは、もうモデルがそれほど大きな戦略的堀ではないということです。モデルは以前は大きな戦略的堀でしたが、今では単にモデルをクエリして独自のモデルを訓練し、それを使って他から学習することができます。つまり、DeepSeekです。

DeepSeekはモデルを訓練するのにそれほどお金をかけませんでした。ハードウェアを取得するのに15億ドルかかりましたが、訓練には500万ドルしかかかりませんでした。なぜなら、他の人のモデルから学習できるからです。だから、モデルが以前ほど堀になっているかどうか分からないんです。

2022年後半以降、ほぼすべてのラッパー、エージェント、生産性ツールがOpenAIの肩の上に立っています。彼らは最強のモデルを構築し、最も早いリードを持っていました。誰も市場をOpenAI以上に再形成していません。それでも彼らは露出しています。

彼らの支配は配信に依存しています。配信は、誰もが軽視するまさにそのラッパーから来ています。GPT-4上に構築されたすべてのSaaSツールは、単なる乗客ではありません。彼らはOpenAIの顧客基盤であり、それらのうちいくつかでも崩壊すれば、API収益も一緒に消えます。

依存関係の複雑さ

これが隠れたリスクです。ラッパーは、私がまあ、これの小さな部分は確かに真実だと思います。これらのラッパーがすべて資金調達を受けて、OpenAIへの多くの呼び出しを行って、追加のドルを得ているという意味で。でもそれはAnthropicや他のすべてのモデルキャリアでも同様です。

これが本当に問題なのかどうか実際にはよく分からないんです。もしこれがOpenAIのトークンリクエストのすべてがこれらのスタートアップだとしたら、それらがこれを表すのか、それとも別の何かを表すのか。それらは非常に異なる二つのことです。

私の勘では、彼が特定しているこの問題は、正しいと思いますが、二つの円の小さい方だと思います。実際にはかなり小さな量だと思います。目玉の中の眼球のようなものです。実際にはかなり小さな量で、これらすべてのスタートアップは、彼らがライオンの取り分ではないと思います。

毎月定期的にやってきて、ChatGPTに愚かな質問を一つか五つ質問し、徐々により頻繁に使用するようになる何億人もの人々だと思います。トークンヘビーなワークフローよりも、それがはるかに大きなユースケースだと思います。トークンヘビーなワークフローは確かにトークンヘビーですが、実際に大きなシェアを占めているのでしょうか。

有用なラッパーの例

この議論で欠けているのは、有用なラッパーです。例を挙げてみましょう。Airbnbがこれを持っている、Hospitable（ホスピタブル）だと思いますが、これはプログラムです。コミュニケーション重視のプラットフォーム、つまり一連の顧客にサービスを提供しなければならないプラットフォームを運営している場合、Airbnbは明らかな例ですが、ボタンを押して応答を生成し、それを軽く編集できることは、多くの人にとって本当に素晴らしいことです。

この分野の多くの人にとって、このようなラッパーが文字通りラッパーであっても、コストはすべてのユーザーに転嫁され、メッセージをより速く作成でき、あまり考える必要がなく、コミュニケーションが仕事の全てである多くの人がいます。基本的なテンプレートが出てきて「これとこれとこれを編集する必要がある、よし、できた」と言えるなら、すべてを考え出す必要がないんです。

だから、確かにそれは単なるラッパーですが、実際には非常に有用で、それらのラッパーの多くは製品の一部に組み込まれているため、どこにも行かないと予測しています。人々の生活を少し楽にし、人々がそれを好むからです。

効率性とパーソナライゼーション

コーダーとして、あなたはワードキュレーターの価値を割り引いて考えますが、すべてが同じになってしまいます。効率性へようこそ。私は必ずしもそれが好きではありませんが、同時に、ブラックヒルズで予約するMPA小屋に、あなたとコミュニケーションを取る独自の方法を持ってもらいたいですか、それとも情報をできるだけ早く手に入れたいですか。

現実には、おそらく後者の方を望むでしょうし、そのパーソナルなタッチがおそらくなくなってしまうのは残念ですが、それが正しい情報をより早く提供してくれるなら、あなたはそれほど気にしないでしょう。

ターミネーターの懸念について

ターミネーターはLLMからは来ません。LLMからターミネーターが来る唯一の方法は、私たちが非常に長い間非常に愚かでなければならないことです。私たちは、継続的に実行され、評価するLLMを持つアイデアを何とか理解しなければならず、それにたくさんのものへのフルアクセスを与え、それからロボットを実際に持つ能力をゆっくりと構築しながら20年待たなければなりません。

仮にそれが可能でも、まず「ロボット軍団を構築せよ」という指令を与えなければならず、それから神のみぞ知る期間、それが機能するまで待たなくてはなりません。そして、それが遠い将来まで続き、そのとき初めて「なんてこった、ロボット軍団だ、クレイジーだ、チャレンジアクセプテッド、信じられない」となるわけです。

OpenAIとラッパー企業の関係

OpenAIがテクノロジーを所有しているが、ユーザーは所有していない。ラッパーがユーザーを所有しており、そのラッパーは脆弱です。薄い堀、激しいバーン、わずかなロックイン。もし彼らが倒れれば、OpenAIは顧客を失うだけでなく、ChatGPT以外の収益によって支えられている配信レイヤーを失います。

これが本当かどうかは分かりません。彼が言っていることは好きで、これらのラッパーの多くが失敗するだろうことは絶対に正しいと思いますが、それがOpenAIに跳ね返ってくるとは思いません。なぜなら、10のラッパーが失敗し、100のラッパーが失敗しても、ビジネスモデルがラッパーではない一つが残るからです。

私が実際に聞いているのは、単にラッパーであることは長期的にはそれほど良いアイデアではないということです。人々が実際に使用する、または有用だと思う製品を持つことが重要で、その後ラッパーは素晴らしいものです。

NVIDIAの支配

AIの前、NVIDIAはゲーミング会社でした。GPUは実際には、AIの前はただの仮想通貨ハッシュコンピューターでしたよね。GPUを買いに行った時代を覚えていますか？そして、一生GPUを買うことができなくなったんです。すべてなくなっていて「なぜ全部なくなったんだ」と言うと、ゲーマーはNVIDIAの最小のスライスで、間違いなく最も理解されていない部分です。

彼らは顧客向けではありませんが、エコシステムに対する支配は絶対的です。モデルを構築せず、アプリを実行せず、ChatGPTタブに表示されませんが、AIを使用するたびに、ほぼNVIDIAを使用しています。すべての主要モデル、GPT-4、Claude、Geminiは、NVIDIAハードウェア上で訓練され、提供されています。

モデル訓練の90%以上がNVIDIAチップ上で実行されています。推論、つまり応答を生成するプロセスは、まだ70〜80%がNVIDIA搭載です。OpenAIはMicrosoft内のNVIDIAクラスター上で実行され、GPUサプライを確保しようと競争しています。カスタムシリコンを持つAWSでも、主要なワークロードにはNVIDIAに依存しています。彼らなしには誰もスケールできません。

NVIDIAは単にチップを作るだけでなく、AIサプライチェーンをコントロールしています。AMDがついに実際に何かをしているのでしょうか？幅広いサポートを持っているのか、それともまだ限定的なのか分かりません。

Microsoftの戦略的立場

すべての影響力を持つインフラ仲介人Microsoft。OpenAIが操作の頭脳かもしれませんが、Microsoftは神経系です。すべてのAPI呼び出し、すべてのChatGPT応答、すべてのモデルファインチューニングはAzure上で実行されています。それは脚注ではなく、基盤です。

でも、OpenAIがAzureから離れようとしていると確信しています。私が間違っているのか正しいのか分かりませんが、彼らがAzure上で動作する契約上の義務があったが、その契約が期限切れになり、今では望むなら他の場所に行く能力があると読んだと思います。

MicrosoftがOpenAIに何十億ドルも投資した時、彼らは単に株式を購入しただけでなく、コントロールを購入しました。OpenAIの専属クラウドプロバイダーとして、Microsoftは今、GPTを使用するすべてのLLMラッパーの下に座っています。すべてのトークンがMicrosoftのGPUクラスター上で処理され、彼らが所有し、Azureによってオーケストレーションされ、マージン付きで貸し戻されています。

Googleの立場

Googleは垂直統合の大きな勝者です。でもGoogleの難しいところは、彼らが本当にマインドシェアを失ったことです。つまり、Geminiを専用で使用している人がどれくらいいるか分からないということです。Googleの問題は、彼らがそれを始めたのに、すべての使用法で後れを取ったように感じることです。

AIについて考える時、私は通常GrokやChatGPTに行くことを考えます。Geminiのことは考えません。コーディングについて考える時は、ClaudeやGPTのことを考えます。Geminiのことは考えません。Geminiを使うたびに、それとGPTの大きな違いがよく分かりません。

プログラミングに関してはClaudeを使うのが私のお決まりで、Claudeはいつも本当に最新情報を提供してくれるので、質問にはGrokが素晴らしいです。本当に最新の情報を提供してくれるので、それが気に入っています。

ベンチマークについては気にしません。ベンチマークはすべて操作されていて、すべてでたらめです。「この何番目のベストコーダー」とか言われても気にしません。ベストコーダーの測定方法がくだらないんです。私は使用し、保守し、改善しなければならないソフトウェアを作成しています。それはあなたの小さなベンチマークとは何の関係もありません。

Claude 3.7とClaude 3.5の比較

Claude 3.7はベンチマークでClaude 3.5より良い成績でしたが、Claude 3.5の方がコーディングが得意だと思います。なぜなら、Claude 3.7は「そのボタンを赤にしましょう」と言うからです。また、青だったこの他のボタンも赤にしました。心配しないで、私があなたをサポートします、バム、Claude 3.7。

そして私は「おい、それを青にしたかったんだ」と言います。Claude 3.7は「そのボタンを青に戻しましょう。また、この他のボタンも青に戻しました。あなたのためです、バディ、バム」と言います。「いや、一つを赤に、一つを青にしたかったんだ、やめてくれ、Claude 3.7」みたいな感じです。

Claude 3.7は常に余計なことをして、本当に迷惑です。だから、ベンチマークではずっと良い成績かもしれませんが、私にとってはずっと良くなく、私にとってはずっと悪いんです。推論しすぎるんです。

供給チェーンの脆弱性

NVIDIAに何かが起こったら、供給チェーンの混乱、製造遅延、地政学的制裁、輸出禁止など、AIシステム全体が停止します。トレーニングが遅くなり、推論がボトルネックになり、製品開発が停止し、突然、それは機能の速度や資金調達についてではなく、コンピューティングへのアクセスについて、それを全く持っているかどうかについてになります。

これはいつもこの大きな部分だったと感じます。コンピューティングへのアクセスが非常に大きなセールスポイントだということです。だからAWSとMicrosoftがそのような素晴らしい投資である理由です。コンピューティングへのアクセスについてだからです。

これは仮説的なものではありません。すでに始まっています。ハイエンドチップの輸出規制が厳しくなり、NVIDIA H100の需要が供給を上回っています。非常に長い間供給を上回っています。GPU賃貸料が急騰し、場合によっては4倍になっています。可用性が下がると、これらは市場の一時的な変動ではなく、警告信号です。

OpenAIのAPIからMicrosoftのCopilot、あなたのフィードにあふれるインディーラッパーまで、このエコシステムのすべての層が、一つの会社が一つの地理的制約のある場所で一種類のハードウェアを製造することから始まる供給チェーンに構築されています。それはスタックではなく、断層線です。

AIエコノミーを変える可能性のあるブラックスワン事象

ハードウェアの窒息。NVIDIAの供給チェーンの混乱は、地政学的緊張、原材料不足、製造の減速によって引き起こされ、スタック全体の進歩を停止させます。GPUがなければ、トレーニングも推論もスケールもありません。シリコンはエコシステムの酸素です。

規制のスナップ。主要政府が基盤モデルが国家安全保障上の懸念または公共安全リスクであると決定した場合、規制がAIパイプラインの主要部分を停止する可能性があります。私は正直、これがまだ起こっていないことに驚いています。

ある意味で私は非常に驚いていて、ある意味では驚いていません。政府がこれに対して行動を起こしていない私の個人的な推論理論は、AIの結果が非常に未知であり、もしAIの進歩を停止させれば、中国が勝つだろうし、彼らが何を勝つかは分からないが、何かを勝つということです。

彼らはAIレースで勝つでしょう。結果が何であれ、彼らは後れを取ることができません。だから、それは軍拡競争のように見えるので、政府がOpenAIに歩み寄って「ちょっと待て、OpenAI、あなたは多くのライセンスを破ったコードを大量に作成した、私たちは巨大な集団訴訟を起こして、あなたを潰すつもりだ」と言っていないのだと思います。

大規模な問題があるにもかかわらず、それは軍拡競争のように見えるので、私たちはそれを見ていないのだと思います。一つの判決、一つのモラトリアム、一つのコンプライアンス変更で、インフラがオープンから制約へと一夜にして変わります。脅威は技術的ではなく、政治的です。

パラダイムシフト

最も不安定なシナリオは崩壊ではなく、無関係性です。もし誰かがGPUを必要とせずに競争力のあるモデルを構築したらどうでしょうか？もし知能がスケールではなく信号から現れたらどうでしょうか？もし、より無駄のない、根本的に異なるアーキテクチャがルールを書き換えたらどうでしょうか？システムはクラッシュしません。単に取り残されるだけです。

これは起こるでしょう。ハードウェアへの依存を減らす改善が起こるでしょうが、同時に、次の10年間でハードウェアの処理能力も32倍向上します。だから、32倍強力なハードウェアと、おそらくより良いアルゴリズムを手に入れ、処理と推論で64倍の改善を得るでしょう。だから、より速くなり、物事がより良くなり、物事への依存が少なくなりますが、モデルもおそらくより大きくなるでしょう。

ゴールドラッシュの心理

ゴールドラッシュがポイントです。このような波が襲うたびに、同じ心理が引き継がれます。人々は機会を追いかけるのではなく、帰属意識を追いかけます。彼らはその一部になりたい、早い段階でそこにいたと言いたい、AIで構築したと言いたい、ランディングページを持ち、おそらくTechCrunchでの言及を持ちたいのです。

それは何が本物で何が有用かというより、何がシグナルになるかです。製品が持続可能か有用かは関係ありません。重要なのは見た目です。スクリーンショット、トラクションチャート、OpenAIのAPIにホチキス留めされたホッケースティック成長曲線を示す投資家向けデッキです。

これは、あらゆるゴールドラッシュと同じプレイブックです。1800年代には、鉱夫はほとんど負けました。金持ちになったのは、シャベル、宿泊、デニムを売った人たちでした。それがLevi’sの言及ですね。ドットコムブームでは、スーパーボウル広告、ドメインの争奪戦でした。

今はプロンプトラッパー、偽のデモ、AI共同創設者、API呼び出しに相当するフロントエンドスキンのための膨らんだ人員数です。ほとんどのチームは持続的なビジネスを構築しようとしているのではありません。彼らは、調達、買収、アルゴリズムをキャッチするのに十分な期間、すでに持っているように見せようとしているだけです。

これは革新ではなく、演劇です

見ているもののほとんどは舞台技術です。この記事にはまだたくさんありますが、皆さんにこの記事を仕上げてもらいます。説明欄にリンクが貼ってあります。

記事の仮説は非常に興味深く、実際に記事の多くに同意します。面白いのは、人生でこれほど同意し、同意しないことがあった記事は初めてだということです。純粋にAIのラッパーであるこれらのスタートアップのほとんどは、今後2年間で何らかの変化をしなければ、無関係性に消えていくということは完全に確信しています。それはある時点で起こるでしょう。

統合の重要性

私は統合が非常に重要だと思います。仕事が行われる場所に近ければ近いほど良いです。GPTラッパーやGPTはきちんとしていましたが、VS Code内のGPTの方がずっときちんとしています。GPTは良いですが、コマンドライン上のGPTの方がずっとクールです。OpenAI上のGPTよりもメール内のGPTの方がずっと良いです。

統合によって、仕事に関連性が出てきます。仕事が行われる場所に近ければ近いほど良く、そこでより永続的な製品を手に入れることができると思います。すでに実際のプレイがある製品を持っている場合、先ほど挙げたHospitableの例のように、実際にAirbnbで毎日文字通り何百ものメッセージをゲストに書いている人たちがいるので、それらのメッセージの何百もの生成を手助けでき、あなたがそれを調整するだけなら、おそらく大きな違いを生むでしょう。

エージェントについて話しているわけではありません。仕事に近い場所でChatGPTをクエリして、結果をコードに適用できれば、それはCursorですが、エージェントである必要すらありません。それはすでにずっと良く、すでに大きな勝利です。

バックグラウンドエージェントの課題

明らかにバックグラウンドエージェントやこれらのことを人々は本当に好んでいるようですが、これらすべてのエージェントで私がいつも抱える同じ問題は、それらを使って何かをするたびに、いつも物事を非常に間違って取得し、本当にイライラして、最終的にとにかく物事を書き直さなければならないことです。

学習を避けるのではなく、学習しなければならない時に、すべてのプロジェクトの足場と一緒に学習しなければならないということです。「今書きたいか、後で書き直したいか、どちらがいい？」といつも同じ立場に置かれ、最終的にいつも全く同じ立場に置かれます。後で書き直します。UIを立ち上げてください。

LLMの真の価値

正直に言うと、LLMは私にとってCSSを書くことを避ける方法です。私の人生でやりたいことは、ただCSSを書くことを避けることです。「おい、CSSを書いてくれる？なぜならそれを人生で見たくないから」みたいな感じです。Tailwindを使いたい？どうぞ。気にしません。何をしたい？気にしません。そこから出てください。