速報：DevinがWindsurfを買収 + 元Google幹部が新しいタイプの知能についてヒント…

この動画では、AI業界における最新の買収劇とモデル開発競争について詳しく解説している。Cognition LabsによるWindsurfの買収を皮切りに、OpenAI、Google、Microsoftなどの大手テック企業がAI分野で繰り広げる激しい競争の内幕が語られる。また、Elon MuskのGrok 4の性能評価や、ソフトウェアエンジニアの将来性、そして創業者主導型企業の優位性についても深く掘り下げた議論が展開されている。

BREAKING: Devin buys Windsurf PLUS ex-Google Director Hints at a New Type of Intelligence...

Today we talk with Joe Ternasky and Jordan Thibodeau from the SVIC Podcast.The SVIC Podcast is two tech industry veteran...

www.youtube.com

AI業界の最新買収劇とポッドキャスト紹介

こんにちは、私はJordan Tippidoです。こちらはSwift PodcastのJoe Turnaskiです。Joeはvengeのバイスプレジデントで、これまでCarta、Wealthfront、Google、Microsoftなど多くの素晴らしい企業で働いてきました。私はGoogleとSlackで働いていました。私は約12年間のキャリアのうち、M&Aの分野で働いていました。そして、ポッドキャストもやっています。

皆さん、こんにちは。すべてのリンクは下記に掲載しますので、ぜひチェックしてください。彼らの取材が大好きで、いつも多くのことを学んでいます。今日はお越しいただき、本当にありがとうございます。

Cognition LabsによるWindsurf買収の詳細

そして、私たちが始めているちょうど今、速報ニュースです。Devin、つまりCognition Labsの話です。CEOの名前はDevinではありません。Scott Wooという名前です。ですが、皆がDevinと呼んでいるようです。Tim AppleのDevin版みたいなものですね。とにかく、彼はDevinのように見えます。

彼がWindsurfのCEOと一緒に現れました。おそらく新しいCEOなのでしょう。そして交代CEOですね。そして彼らはWindsurfの残りの部分をすべて買収しました。これは私たちがすぐに詳しく説明する完全なサーガです。そして、人々が予想していたよりも少し物議を醸すことになりましたが、始めてみましょう。

皆さんはこの全体の話を追っています。OpenAIがWindsurfを買いたがっていましたよね？それが起こったことのようなものです。すべてが順調に見えました。今日まで何が起こったか教えていただけますか？

OpenAIとMicrosoftの複雑な関係

うーん。OpenAIはWindsurfを買いたがっていました。彼らは30億ドルの評価額をOpenAI株で与えたかったのです。Windsurf の従業員たちはこれを気に入っていました。なぜなら、OpenAI株がロケットのように上昇していたからです。つまり、OpenAIが30億ドルの株式であなたに支払うということです。

しかし、この状況では、その30億ドルが時間の経過とともに150億ドル、200億ドルになる可能性があります。私がGoogleにいた時代にも見たことがありますが、創業者たちは「いや、現金ではなくGoogle株をくれ」と言っていました。彼らがミッションを信じてほしいからです。

そこでMicrosoftが「ちょっと待って、私たちには契約があります。あなたのIPはすべて私たちのものだと書いてあります。さらに、もしあなたがWindsurfを30億ドルで買収するなら、私たちも20億ドルをもらいます」と言いました。

それでOpenAIは「えーっと、つまり私たちが30億ドルの株式を使って、その後あなたにすべてのIPと私たちが訓練するモデルを渡して、あなたは何も得ない。ただで手に入れるということですか？」これは気に入りませんでした。

GoogleとAnthropicの対応

良いM&Aでは、競争相手を持つことが非常に重要です。これらの企業のいずれかと話をして、「他に誰があなたを見ていますか？」と聞かれると、「ああ、他にもたくさん興味を持っている人がいます」と答えます。「お母さん、私の会社を買いたい？」という感じです。私たちは社会的な生き物なので、他の人が何かに価値があると思っているのを見なければ、「ああ、これは中古品で、触りたくない」と思ってしまいます。面接でも同じことです。

彼らはGoogleにアプローチしていました。Googleがやってきて「24億ドルの現金を支払います。共同創業者両名とAI研究者、そしてエンジニアや製品の人材も欲しいです。私たちには独占禁止法の問題があるので、ライセンス・アンド・リリース契約を行います」と言いました。

これは新しい概念ではありません。私がGoogleで多くの案件に取り組んでいた時、私たちは独占禁止法のためだけでなく、ライセンス・アンド・リリースを以前から行っていました。例えば、DylanとWesが会社を作り、Melissaという第三者を会社に迎えて、WMDと呼んだとしましょう。Wes、Melissa、Dylanですね。

Googleは「それに関連したくないかもしれません。彼らは訴訟を起こされるかもしれませんし、そういうことがあるかもしれません。Dylan、Wes、Melissaだけを連れて行き、IPと従業員の一部を取得するライセンス・アンド・リリースはできませんか？ただし、その組織はGoogleから独立しています。もし彼らが訴えられても、私たちの金鉱を危険にさらすことはありません」という感じです。

ライセンス・アンド・リリース契約の真実

今回のケースでは、独占禁止法の精査を多く受けています。以前はLena（Khan）でしたが、現在はTrump政権でビッグテックを好ましく思っておらず、それには正当な理由もあります。そのため、司法省やFTCに「この案件を調査したい」「遅らせたい」と言われたくないのです。だから、ライセンス・アンド・リリースを行うのです。

ドラマは、Twitter上の多くの人々が「ああ、彼らは一部の従業員しか連れて行かず、他の従業員は何も得られず、彼らは損をして、これがスタートアップエコシステム全体を台無しにしている」と言っていたことでした。私は「ちょっと待て」と思いました。

まず、GoogleがCharacter AIの案件で以前これを行った時、20億ドル以上で買収しました。Character AIで既得権益を持っていた従業員で、ライセンス・アンド・リリースの一部だった人は、買収の一部であるかのような特別な現金支払いを受けました。つまり、彼らは面倒を見てもらい、Googleは同じことをするつもりでした。

同じことをここでも行いましたが、まだ完全に発表していませんでした。そのため、人々は混乱し、混乱があると、人々は誇張と恐怖、その他のガベージを投入し始めます。結果として、Googleは既得権益を持つ人々の面倒を見ただけでなく、CEOがspecial retention moneyに使用できる1億ドルもWindsrf会社の残りに与えていたことが判明しました。

Devin（Cognition Labs）の完全買収

既得権益がないためキャッシュアウトを得られなかった従業員について、CEOは「うーん、この会社は本当に企業価値がありません。あと1年私たちと一緒に働き続けますか？」とは言いません。彼は「50万ドルから100万ドルをあげます。あなたは優秀なパフォーマーです。1年半から2年間、私たちと一緒にいてくれませんか？」と言います。つまり、彼らも面倒を見てもらいました。

そして、このDevinの発表が出てきて、「我々は会社全体を買収し、完全な買収を行います。なぜなら、私たちには独占禁止法の問題がありません。私たちは小さな老いたDevinです。誰も私たちを気にしません。だから会社を買収し、ブランド名を取得し、IPを取得し、残りの従業員を取得します。

そして、Windsurf内で持っていた未投資株式も加速させます」と言いました。これはすべて混乱しています。非常に混乱していて、M&Aがある程度そうであるように、不透明です。しかし最終的に、GoogleはWindsurf従業員に良くしてくれ、Devinも彼らに良くしてくれました。すべてうまくいきました。

各CEOの判断とMicrosoftの過剰反応

状況を見た時、誰が間違いを犯したのか、すべてのCEOが論理的な判断を下していて、自然にこのように展開したのか、それとも誰かが最後まで考えていなかったと感じますか？

誰も間違いを犯していないと思います。考えていなかったのはTwitterの人々だけです。これらのCEOが対処していたのは、Veroonは以前FANG企業で働いていたと思います。彼はM&Aゲームとその進行方法を知っています。

理想的には、もしあなたがGoogleなら、Windsurfを完全に買収して全員を取り込むか、すべてのIP、すべての資産を取得し、競合する可能性のあるIPを持つ骨格について心配する必要がないようにしたいでしょう。

今、Devinはすべてのwindsurf資産を買い上げました。何かクレイジーなことが起こり、彼らがVeroonとチームができることよりもはるかに優れたものを作り、市場を奪ったとしましょう。その残骸がそこにあります。大手テック企業は手緩い結末を好みません。

彼らがGame of ThronesのLannister家のように人を殺すわけではありませんが、すべてがきちんと整理されていることを確認したいのです。理想的には完全買収を行いたいでしょうが、独占禁止法のためにできませんでした。政治的動態、状況に基づいて、彼らはその枠組みの下で最良の決定を下しました。

MicrosoftのAI戦略と課題

Dylanの質問に戻って、Microsoftがここで手を出しすぎたと思いませんか？そうです。Joe、数ヶ月前に番組で話した、MustafaがOpenAIにまだいた時のMira Moratiとの奇妙な会議のことを覚えていますか？彼女は基本的にゆすりをかけようとして、「o1はどのように動作するのか、すべて教えて」と言い、彼女は「ちょっと待って」という感じでした。

Mustafaにはこの渇望があります。なぜなら、人々が忘れているのは、Mustafaの会社もMicrosoftによってライセンス・アンド・リリースされ、MustafaがMicrosoftをAIゲームに戻すことができるという賭けだったからです。これまでのところ、その価格を正当化するものは何も見ていません。

彼らがOpenAIに対して行ったこの強硬な動き、「私たちもWind SurfのIPが欲しい」と言うのを見ると、それは再びMustafaが「私は本当にこの情報が必要だ」と言ったのではないかと思わせます。しかし、Joe、それはあなたの憶測を混ぜることですが、Joeさんの考えを聞きたいです。

Visual Studio Codeとオープンソースの皮肉

Microsoftが望んでいたすべてを得ることができれば、それはWindinsurfが構築したもの、彼らが学んだ教訓、開発したIPへのアクセスだったでしょう。MicrosoftがVisual Studio Codeを開発し、それをオープンソース化し、その後CognitionやWindsurf、その他数社がこのオープンソースプロジェクトを取り上げ、他の企業の大規模言語モデルと統合するために比較的小さな方法で拡張し、製品を制作し、現在それぞれ数十億ドルの価値があることを覚えておく必要があります。

そして、Microsoftが49%所有する会社が、その価値の大部分がMicrosoftが元々市場に提供した同じオープンソースコードである会社を買収するという、頭がくらくらするような状況があります。しかし、Microsoftは OpenAI経由での所有権で非常に強硬だったため、取引を台無しにし、チームの重要な部分をGoogleの手に押し込みました。

MicrosoftがOpenAIとの最初の取引を行った時、Microsoft CEOが「Googleに踊らせたい。基本的に彼らに何かをさせ、プレッシャーをかけたい」と言っていたことを覚えています。これはその逆です。私たちはOpenAIの上にいて、下にいて、すべてです。私たちは彼らがやっていることをすべて知っている、と言っていたことを覚えています。

その欲求不満は完全に想像できます。なぜなら、Azure クラウドを見て、「私はこれらすべてのモデルをホストできる」と言い、「私はこのIDEをオープンソース化した」「私は最も得意な2つのことを橋渡しできない」という感じだからです。

AnthropicとWindsurfの関係

パズルのもう一つのピースは、OpenAIがWindsurfを買収しようとしていた時、Anthropicがやってきて「あなたたちを切り離します。Windsurfに対してファーストパーティAPIを使用することは許可されません」と言ったことでした。彼らを切り離したのです。

現在、彼らはAnthropicと再び関係を持っているようです。Scott Woo DevinとWindsurfの新しいCEOまたはその人が誰であれ、私は彼らに詳しくありませんが、彼らが言ったのは「私たちはAnthropicと再び関係を持っています」ということでした。

まず、あなたたちに感謝したいと思います。数回前に話した時、または2回前に、私が「GoogleはFirebaseとやっていることすべてで何らかの買収を検討している可能性がありますか、それとも彼らは独自の内部構築をしているのですか」と言った時、あなたたちは「多分そうです」と言いました。面白いことに、彼らは背景で働いてこれらの人々を買い上げていました。

IDE + LLMの重要性について話しました。ある時点で一部の人々が言っていたからです。その部分を要約してください。

IDE統合の真の価値

これらのものがそのような評価額で、特に出発点がMicrosoftがこれをオープンソース化したことを考えると、そのような買収オファーを受けていることに多くの人が困惑していると確信しています。当時、それは基本的にそこにはビジネスがないことを認めているようなもので、オープンソース化してみんなが利用できるようにし、コミュニティの貢献を得る方が良いと考えていましたが、現在、同じIDE上に構築された製品はそれぞれ数十億ドルの価値があります。多くの人がそれに困惑していると確信しています。

ある時点で、このナラティブがありました。私もそれを調べていました。なぜなら、これらのAIエージェントで、人々が「ソフトウェアエンジニアはいなくなる。もうソフトウェアエンジニアは必要ない。すべてがこれらのAIコーダーに置き換えられる」と言っていたからです。

現在、これらの企業の多くが、通常はサイドにチャットボットが付いたVS Codeのようなかなりシンプルなセットアップを非常に高く評価していることは明らかです。彼らがそれほど高く評価しているということは、私たちが近いうちに自動化されたコーダーのようなものに行くのではないことは明らかです。

より可能性が高いのは、彼らがそれほど高く評価されている理由は、人間がそれを推進するソフトウェア開発の全体的なデータとエコシステム、そしてその全体的なループを彼らのプラットフォーム上で欲しがっているからです。みんながそれをやろうとしています。

複数の面でプレイしているGoogleがあります。OpenAIがあります。AnthropicもありますがAnthropicは独自の答えを持っていません。Claud Code toolがありますが、それは少し似ていますが、ほぼ別のもののようです。しかし、彼らはすべて同じゲームをプレイしようとしています。全員を取り込もうとしており、これらの評価額は基本的に指数関数的に上がっています。

これがソフトウェアエンジニアの将来について何を教えてくれるのでしょうか？多くの人が私に「現在コンピューターサイエンスを学ぶために学校に行っているが、やめて配管工を学ぶべきですか？」と聞きます。

ソフトウェアエンジニアの将来

配管工は素晴らしいですが、ほとんどの人はキーボードの後ろにいたいでしょう。私の父は生涯にわたって職人の仕事をしており、それが彼の体を破壊しました。彼はHVACなどをやっていました。配管工のジョークで注意が必要です。実際には配管工ではありませんでしたが、ブルーカラーの仕事でした。配管工について考えるたびに、Happy Gilmoreで彼が持っていた異なる役割について話すのを思い出します。彼は配管工で、ズボンを足首まで下げて曲がっているシーンを見せ、「ああ、神様」と思いました。

Joeは技術面でより詳しいですが、評価額について触れたいと思います。人々はこれらの評価額を見て、「神様、彼らはWindsurfに30億ドル、Piに24億ドル、Character AIに数十億ドルを支払っている」と言います。独占企業の行動を見て、これが広範な市場を表していると言うことはできません。

彼らが対処しているのは、機会損失への恐怖に駆られていることです。彼らは現在の金鉱を見て、Willy Wonkaのチョコレート工場のような現金の川を持っています。例えば、Facebookは年間8,800億ドルのフリーキャッシュフローをもたらしています。

どうやってそれを概念化するのですか？人々が「彼らはScale AIに数億ドルを使っているし、すべてのエンジニアを数億ドルで買っている」と言った時、彼らはそれを現在3兆ドルの時価総額に対する1%未満の支出と見ています。彼らにとっては四捨五入誤差のようなものです。彼らは本当に気にしません。

彼らがより気にしているのは、次の兆ドル、十億ドルビジネスを逃して、取り残されることです。だから、関係的に言えば、今少し使うことができます。そして、私たちが物事を台無しにして150億、200億、300億ドルを無駄にしたとしても、それは私たちの時価総額の数パーセントポイントですが、もしうまくいけば、数千億ドル、場合によっては兆ドル単位で市場機会を拡大したことになります。だから、リスクを取る価値があります。

ベンチャーキャピタリストが複数の会社に複数の小切手を出すのと似ています。99%は失敗するでしょうが、その1つが当たれば、やっていることすべてを補って余りあります。Joeには、エンジニアリング領域の将来や、コンピューターサイエンスを専攻している大学生にアドバイスについて聞きたいです。配管工に進むべきか、それとも続けるべきでしょうか？

エンジニアリング職の変化と可能性

職業カテゴリー全体が時代遅れになるという証拠は見たことがありませんが、人々が心配しているのはそれだと思います。しかし、これらのツールをうまく使える人はより速くなり、よく知らない分野に進むことができるということは確実に見ています。

エンジニアは多くの場合、高度に専門化されています。彼ら自身が「私はバックエンドの仕事をする」「フロントエンドの仕事をする」「デザインの仕事をする」などと言います。つまり、彼らはその種の仕事が得意で、おそらくその種の仕事をするのが好きです。

もし彼らを完全に異なる環境、異なるフレームワーク、異なる言語に置くなら、彼らははるかに遅くなり、その環境を学んで再び速度を上げるのに時間がかかるでしょう。技術的だが日常的にエンジニアではない人にこれらすべてのツールを与えて、午後にvibe codeで何かを動作させることができるのを見ることができます。

それを見ると、優秀なエンジニアでさえドキュメントを読み、使用するものについて決定を下すだけで数日かかったであろうと思います。vibe codedのケースでは、LLMがそれらすべての決定を行い、たくさんのコードを生成しました。うまくいけば、正しい決定を下したでしょう。

スプレッドシートと会計士の例

私のポイントは、これらのツールを持つ人は本当に速く動くことができ、古い方法で物事を調べる必要がないということです。いくつかの業界を想像してみてください。これらの基盤モデルのいくつかをまとめている数少ない巨大企業の1つであるか、少なくともサーバーの観点からインフラストラクチャを提供しているとしましょう。

ヘルスケア分野のすべての部門、金融分野のすべての部門、製造業、運輸業、小売業、そして広告業に誰かがいます。これらの企業は、これらの巨大な市場のどの部分が新しいシステムの配管のようになるかを争っています。ソーシャルメディアのネットワーク効果があれば、大きく現金化でき、一般的に知能があるAIによって破壊される業界の1つでネットワーク効果を得られれば、それも現金の牛になります。

仕事の観点から見ると、それらを実装する人になることを考えた方が良いでしょう。そうすれば、まだ何らかの価値があります。企業の観点から見ると、独占企業が数十億ドルをリスクに晒そうとしているのを見ます。

Joeに、スプレッドシートが会計に与えた影響について話してもらいましょう。

パーソナルコンピューターが最初に利用可能になり、スプレッドシートアプリケーションが当時最も人気のあるもので、一種のキラーアプリだった時、これは経済学者にとって人気のある例です。一部の会計士はパーソナルコンピューターでスプレッドシートを使うのが本当に上手になりました。

これはModel Tを操作するようなものでした。パーソナルコンピューターを常に動作させ続ける必要がありました。オペレーティングシステムとアプリケーション、そしてハードドライブを持っていれば運が良い方で、常に何かが壊れて問題が起こっていました。

とにかく、特定の会計士は同僚の10倍生産的になりました。多くの場合、彼らは仕事を辞めてコンサルタント会社を設立し、以前働いていた会社に契約として戻ってきました。しかし、今度は膨大な量の仕事をこなすことができました。元の仕事量を10分の1の時間で行い、他の9社に自分を貸し出して同じ仕事をすることができました。

彼らはより裕福になっただけでなく、劇的により生産的になりました。最終的にスプレッドシートはすべての企業に普及し、みんながそれを行う方法を学びました。しかし、数年間、職業カテゴリーの奇妙な再構成がありました。ツールの使い方を知っている人と、まだ古い方法で働いている人の間の典型的な持てる者と持たざる者の関係でした。

ChatGPTによる生産性革命

SlackにいてSalesforceに買収された時、ChatGPTが出てきて、私のキャリアと人生の輝かしい瞬間でした。とても良かったです。Slackが非常に人気があり、OpenAIがそれを使用していたため、彼らは私たちに連絡してきて、「ChatGPTアプリを作りたいと思うのですが、企業にとって有用だと思いますか？」と言いました。もちろんです。

SalesforceはSlackのプロダクトマネージャーがこれに取り組むことについて「ChatGPTはSalesforce内部の誰も使用できず、エンジニアリングプロダクトとSlackの誰も使用できず、HRと法務だけが使用できる」と言いました。私はM&AのHRだったので、アクセスできました。

AIを恐れていない数少ない技術に精通した人の1人だったので、早期アクセスを得ました。職場で誰かがアイアンマンスーツをくれたような感じでした。プロジェクトをスコープアウトする必要がある時、エンジニアリング用のPRDに似たプロジェクトプランを作成しますが、通常2、3時間かかるものを15、20分で作成しました。

たくさんの仕事をこなしていて、人々は「この種のことを本当に早くやっているね。何が起こっているんだ？」という感じでした。基本的にAIアプリで不正をしていました。昇給を求める良い時期でしたね。

AIと雇用に関する誤解

Joeがスプレッドシートについて言ったことと一致します。また、2010年から2020年、COVID中の過剰雇用から生じた後のCOVID解雇とAIがみんなの仕事を奪いに来ることを混同している人がいることにも言及したいと思います。それは現在経営陣が使っている隠れ蓑です。

通常起こることは、グループシンクによって進み、やっていることを説明するためのPRスピンが必要だからです。みんなが一致できるようにしたいからです。GoogleやMicrosoft などの大手テック企業が人々を解雇し始める時、一つには人々に正確な理由を明確にしないことが彼らの利益になり、二つには人々にAI関連だと思わせることです。なぜなら、彼らはたまたまAI製品を販売しているからです。

だからMicrosoftがNew York Timesに行って、Microsoft AIの責任者のような営業職の人が「私は仕事の未来を恐れている。AIがすべてを奪うだろう」というような記事をNew York Timesに書きました。本当ですか？それはあなたがそれを販売しようとしている会社で働いているからではないですか？しかし、誰も事実確認をしません。ストーリーにただ従うだけです。

これらの企業の採用マネージャーと話すと、「解雇されているこれらの人々について、AIエージェントがその仕事を引き継いでいるのですか？」と聞きます。「とんでもない。そんなものは信用できない。そして、AIエージェントと引き換えにヘッドカウントを諦めるつもりはない。なぜなら、AIエージェントと引き換えにヘッドカウントを諦めて、それが成果を出さなければ、すべての清掃作業をしなければならないのは私の責任だから」と言います。

彼らは人間とループ関連のタイプのものでAIを使用しますが、AIがすべての雇用損失を引き起こしているというこの全体的なナラティブは違います。それは過去15年間の肥大化と過剰雇用で、彼らも人々を手放すことを恐れすぎていました。代わりに、今彼らはAIを隠れ蓑として使用するアウトレットを持っています。

Microsoftの5億ドル節約主張

MicrosoftはAIのおかげで5億ドル節約したと言いました。あなたはそれを信じますか、それとも彼らが肥大化していたために9,000人をカットしただけだと思いますか？

「AIが私たちのコードの50%を生成する」というようなものです。「そのコードのうち、実際にチェックインされているのはどれくらい？その中でどれくらいがでたらめか？現実を見よう」という感じです。だから、その数字を見たいと思います。

私が見た最良の経済データはGoogleからのもので、彼らがalpha evolveを発表した時、基本的に「これは私たちのグローバルコンピュート支出の0.7%節約した。そして、それがどのように起こったかのレシートがいくらかある」と言っていました。「なるほど、それは理にかなっている」と思いました。

しかし、5億ドルについては、会計側の誰かにその数字をどのように出したかを見てもらいたいと思います。

Googleのデータセンター最適化

実際に聞こうと思っていましたが、あなたが持ち出すように、その数字が何であれ、Googleのデータセンターで多くのお金を節約したようです。Googleのデータセンターの名前がBorgだということを知りませんでした。かなりクールな名前ですね。

Borgは、データセンターのマシンにジョブを割り当てるソフトウェアシステムです。エンジニアが「私のサービスがここにあります。これだけの数のサーバーが必要です。これだけの数のプロセッサーを持つサーバーが必要で、これだけの数のストレージを持つサーバーが必要です」と説明します。

そして、Borgはそれをデータセンターのグローバル供給に割り当てます。その後、データセンターがオフラインになったり、ラックがオフラインになったりした場合、その製品を動作させ続けるために自動的に新しいサーバーを立ち上げるよう継続的に監視します。

Borgのアイデアの多くは、オープンソースのKubernetesプロジェクトになったものです。

7%の改善のインパクト

人々にアイデアを与えるために、一つ目にこれはどれくらいのコストで、二つ目にGoogleの生産性にどのような影響を与えるか、どれくらい大きな問題ですか？その7%は四捨五入誤差ですか、それともかなり大きな改善ですか？

いえ、それは大きな改善です。類似の改善を得るために1年以上プロジェクトに取り組んでいるエンジニアがいることを確信しています。私のチームの1つで誰かが広告システムで改善を得た時のことを覚えています。それは5%のようなもので、一つの国だけでしたが、アメリカでは真夜中中だったにもかかわらず、広告リーダーシップはすぐに電話をかけてきて、「そんなに大きな改善を得るために一体何をしたんだ？」という感じでした。彼らはそういうことを常に監視しています。

7%の改善でさえ大規模でしょう。

Alpha Evolveについて本当に気に入ったのは、これらの小さなことです。あなたが思わないようなことですが、彼らは数学で60年前のアルゴリズムを解決し、この一つの特定の用途のために行列乗算から一つのステップを削りました。そして、それはかなり大きな問題です。なぜなら、それらのものは長い間最適化されているからです。もう簡単な勝利は期待できません。

だから、これらの小さな改善は間違いなく非常に重要で、別の分野でアーキテクチャを23%改善したものもあります。

Grok 4の性能と議論

肥大化について話しましたが、Grokに移って、みんなの心に浮かんでいることについて、戻って今話していることをさらに探求しましょう。

Elon MuskがGrok 4をリリースしました。非常に物議を醸しています。なぜなら、一つの見方をすれば世界一ですが、他の指標では66位にランクされているからです。Yep.AIでは少し低すぎるように思えます。おそらくもう少し高いでしょう。

飛び込んで、何が本当で何がそうでないかを見てみましょう。彼らはより弱いモデルであるGrok 3を取り、10倍の量のRL計算を投入したようです。多くはRLによるもので、一方では素晴らしい改善がありましたが、他方では他のことでそれほど良くありません。あなたたちの見解は何ですか？Joe、どうぞ。

強化学習による劇的改善

トレンドは本当に興味深いと思います。Wesの指摘通り、彼らは本当にこれに多くの強化学習訓練を行い、その訓練がARCGIの人々からの反応の原因だと思われます。彼らの反応は本当に極端でした。

o1と03が最初にARC challengeに適用された時と同様の大幅な改善でした。そして、彼らは伝統的なスケーリングアプローチの非常に強い批判者だと思います。ARC challengeの全体的なポイントは、伝統的なベンチマークではなく、本当に人間のような思考と人工知能につながるものをテストするということでした。

実際に、彼らはGrok 4を流動知能の最初の例として特徴づけたと思います。

結晶化知能対流動知能について、間違っていたら訂正してください。結晶化知能は経験、知識、教育を持った後、学んだすべてのものを活用して結果を生み出すようなものです。流動知能は、その分野で多くの知識を必ずしも持たずに、状況で素早く学習し、新しいソリューションを思いつくことです。

流動知能の出現

より子供のようで、結晶化知能と比較して成人期の早い段階でピークに達する傾向があります。LLMは優れた結晶化知能を持っていると言えるでしょう。彼らは豊富な知識を持っています。それを使って問題を解決することができます。しかし、慣れ親しんでいないものを与えると、岩のように愚かです。

ARCGI 2では、ARCGIの創設者の一人が、Grok 4がゼロではないレベルの流動知能を示していると言い、それを持つ最初のモデルかもしれないと言ったのは興味深いです。それはどこから来ているのでしょうか？より多くのRL計算を投入すると出現するものなのでしょうか？どう思いますか？

その提案がそうです、RL訓練がそれを頂上に押し上げたということです。そして、実際にJordanがこれについてのAndre Karpathyの興味深いツイートを投稿したと思います。それについて話すべきです。

一般的に人々が期待しているのは、伝統的な事前訓練に計算の90%を費やし、RL訓練に10%のような小さな量を費やす代わりに、時間の経過とともにRL訓練がより大きな割合になり、90%のRL訓練に反転する可能性があることです。しかし、それは固定された計算予算ではありません。総計算量はかなり良いペースで成長しています。ただ、事前訓練からRLへの比率がシフトしているのです。

S字カーブとテクノロジーの進歩

何が起こると思いますか？Grokまたは誰かがベースモデルの10倍計算を取り、その後RLに10倍投入し、次のレベルのものを見ることになるでしょうか？これは今後数年間で可能なことでしょうか？

これは純粋な推測ですが、事前訓練で起こったのと同じことを見ると思います。モデルがどんどん良くなっていく上昇があり、その後収穫逓減が見られるある種の横ばいがあり、みんながパニックになり、その後RLで再び同じ種の上昇を見ています。私の推測では、ほとんどの他の技術と同様に、ある時点で横ばいになり、その後さらに高いレベルでキックインする別のものを探すことになるでしょう。

一連のS字カーブの可能性があり、それぞれが前のものが止まったところから始まり、より高いレベルまで運んでくれます。下半分では指数関数のように見える本当に急な部分の時に躁状態の期間があり、みんなが正気を失い、指数的改善のような用語を投げ回し、決して終わらないと言い、たくさんのパーティーをし、評価額が上がります。その後横ばいになり始めて、抑うつ段階に入ります。

技術革新とファイナンスの関係について、Jordanが言及している本は何でしょうか？

Carlota Perezの技術革新理論

知っているもののことを話していると思います。有名な本ですが、彼女は基本的にこれらのS字カーブを見る時について話します。カーブの下の部分では本当に技術革新があり、カーブの上の部分では技術革新があなたを運んでいますが、摩耗し始めます。その後、金融革新が見られます。人々がやってきて問題にお金を投げつけるか、マーケティングや買収にお金を使います。この特定のケースでは、XAIがそれほど速くそれほどのスケールを得た時、それは単にお金の問題ではないのでしょうか？

Elonが正しい人々を選んで革新を起こしたと感じますか、それともそれはその曲線のお金の部分だったと感じますか？

XAIの技術的成果

いえ、研究技術の最高レベルで押し進めているだけでなく、それだけ多くのGPUを構築し、すべてを協調させる方法を知っている多くの技術者が確実にそこにいます。それは壮観な成果です。

先ほどGoogleのBorgについて話していたことを覚えてください。Googleはそれらすべてのシステムを構築し、エンジニアがコードを本番にプッシュして「世界中の何百ものマシンで私のサービスをサポートしてほしい」と言った時、それを得られるようにかなりスムーズにするために20年を要しました。そのインフラストラクチャはすべて構築されています。

一方、XAIのこれらの狂人たちは、私が知る限り、何もない状態から始まり、非常に迅速にゲームに参入しました。そして今、彼らのモデルが本当に最高なのか、ベンチマークをゲーミングしているのかについて戦うことができます。しかし、彼らがゲームに参加していること自体が奇跡です。

チームとそれらの男女が膨大な時間をまとめることができた方法について称賛しなければなりません。彼らはオフィスで寝て、これを実現させています。ハードウェアスタック全体をまとめ、データセンターを稼働させ、出荷しています。それは素晴らしいことです。

AI開発の課題とコスト

そして、他のテック企業がそれを見て、「うわあ、私たちのヘッドカウントは非常に肥大化している。こちらのチームは少ないヘッドカウントでただ料理している」と言うと思います。彼らには財政的支援があります。私たちにもありますが、彼らはただ出荷することができます。何が起こっているのでしょうか？

artificial analysisにはインデックスがあると言います。実際、これを少し紹介させてください。semi-analysisがあり、artificial analysisもあります。すべてのAIモデルです。

彼らはcost to run artificial general intelligence indexというものを持っており、Grok 4を見ました。入力トークンに約14ドル、出力トークンに12ドルのコストがかかりましたが、コストの大部分は推論で、約1,600ドルでした。o3と比較すると、入力コストは約9ドル、出力コストは24ドル、推論コストは全体で約357ドルです。

もちろん、これらは時間とともに安くなるでしょう。しかし、Joeがその本について指摘したことを考えると、技術があなたをカーブ上に連れて行き、その後金融がさらに進むという話ですが、別の見方として、技術がありますが、その後製品改善が見られ、これはJoeが言及していた金融の別の方法です。

実用的なモデル採用の現実

ほとんどの一般人にどのモデルを使っているかと聞いても、「o1-4 pro reasoningを使っている」とは言いません。「デフォルトのを使っている」と言います。何に送られているかというと、40です。なぜなら、それは速く、早く、欲しい答えをくれるからです。

Grok 4のチームが何をしたかについて賞賛しますが、私の人生で決してできないよりも良くやりました。私はM&Aの猿です。しかし、これがAIエージェントの使用例で適切に動作しなかったものを解除するパフォーマンスの段階的変化につながるのを見ませんでしたし、私自身のバイブテストは、ベンチマークがオーバーユーズされていると思うのでアンチベンチマークですが、人々が「この新しいモデルは私の仕事をそれほどうまくできない」とか「彼らがやっていることは違法だからこの会社を訴える必要がある」と言って騒いでいるのを見ましたか？

真の技術進歩の指標

それは何か本当のことがあるサインです。モデルが経済的タスクをより多く引き受けるような頂点にあります。どれだけ良いかのテストはそれです。人々は彼らを訴えたいと思いますか？まさに。そして、誇大宣伝が落ち着いた後、TwitterでNate Jonesのビデオを見ている人たちが「私は内部評価を使った。Grok 4は印象的だが、実際にはo3やClaude 4は思考から同じレベルのパフォーマンスを得ている」と言っているのを見ています。

XAIをそんなに早くこのレベルまで到達させたのがレーザーフォーカスだったとしたら、MicrosoftやFacebookを見て、彼らは少し肥大化していると思うかもしれません。彼らは異なる理由でGPUを使用しています。みんなが超一致しているわけではありません。

Ilya SutskeverのSafe Superintelligenceについて

Ilyaのsafe super intelligenceがリーダーになると思わせますか？彼らは長い間RLとスケーリングという一つのことに非常に集中してきましたが、彼らが何をしているかは決して聞くことができません。私はそれについて自分の考えを持っていますが、科学により近いJoeの考えを聞きたいです。

safe super intelligenceの創設者がo1の作業の真っ最中にいて、o1が取ったアプローチが大きな改善をもたらすことができることを基本的に見たと思います。これはS字カーブ理論に戻ります。そして、彼らがそれを解釈した方法は、これは事前訓練から見る収穫逓減の上に別のS字カーブを与えてくれる別の個別の技術だということでした。

OpenAI内で対立が起こり、数人の上級研究者が去った時、彼らが行った決定は、このトレンドと戦って、モデルが友好的で無害であることを確認することを心配するのをやめ、代わりにo1の初期訓練中に見た潜在能力に焦点を当てるということだったと感じます。

この新しい技術を取り、それを最大限に押し進めるのです。それ以来、私が見ているのは、彼らがtest time trainingに焦点を当てているという示唆だけです。これはWesの流動知能についてのポイントに戻ります。モデルに問題を与え、それが純粋な推論方法で応答するのではなく、その問題を本当にうまく解決するために実際に自分自身にその場で変更を加えるというアイデアです。

人材の移動と企業戦略

test time trainingアプローチの例はたくさんあり、それらの多くは以前のARC challengeを解くのに役立ったアプローチです。

私がM&A側で好きなのは、人々がどこに移動して行っているかをチェックすることです。そこで、Zuckerbergがsafe super intelligenceからIlyaのチームでco-founderとして働いていたDaniel Grossを引き抜いたのを見ました。

もしそこで何かクレイジーなことをしていて、それがすべてを吹き飛ばすようなものがあるなら、私がDaniel Grossだったら、「Zuck、私はすでに裕福だから。エグジットがあったから。たくさんお金を稼いでいる。でもIlya、彼は本当にOpenAIで何かを見て、ここでそれを構築している。だから投稿し続ける」と言うでしょう。

代わりに、彼はMetaに加わるために去りました。だから、私は間違っているかもしれません。彼らがそこで本当に素晴らしいものを持っているのかもしれません。または、そこではまだうまくいっていないことがあって、その男が「Zuckerbergが Alexander Wangとすべての偉大な研究者と一緒により良いショットを持っていると思う」と言ったのかもしれません。

創設者による長期戦略

Ilyaが留まる理由は何でしょうか？より多くの利益がありますか？それは彼の赤ちゃんで彼の評判です。彼が資金調達のほとんどを行った人です。だから、もし彼がこれで終わりだと言ったら、アイデアは「あっ、ちょっと待って。私が尊敬するゴッドファザーは怪しんでいる」ということです。

私は彼は素晴らしいと思います。彼のポッドキャストすべてが大好きでした。彼がAIのためにしたこと。彼はただ本当に良い人で、「いや、私はこれらのLLMが機能すると思うし、これが未来だと思う」と言った時に笑われた真の信者でした。人々は「はは、あなたはバカだ」と言いました。

彼は本当に安定した雇用、Googleでの儲かる仕事を去りました。その前は、私がいつも名前を間違える研究者と一緒でした。Joeは私を笑います。彼はHintonと一緒だったと思います。Alex Hintonです。

彼は素晴らしい実績を持っています。そして、彼がsafe super intelligenceでより良い方法を持っていると言い、OpenAIでできることやリードすることよりも物事を前進させることができると言った後、彼がいや、実際にはうまくいかなかった、Metaに行くと言うことは、少し自尊心や信頼性を傷つけます。私は自尊心について言っているのではありません。彼は非常に良い人ですが、人々は「ちょっと待って、彼は魔法を失ったのか？同じ魔法を持っていないのか？何が起こっているのか？」と言います。

Ilyaの独特なアプローチ

そこでの状況がどのようなものかについて、私は非常に興味深い考えを持っています。なぜなら、他のすべての会社は顧客について考えているからです。彼らは「これが過激すぎるか、過激でないか？これやあれで問題になるか？売ることができるコードを作るか？」と考えなければなりません。

しかし、彼は生のモデルを見て、人類を破壊しないという方法でそれをRLingしているような人かもしれません。しかし、他のことについてはそれほど心配していません。そして、それと話すのがどのようなものかと思います。「いや、今はあなたの質問に答えたくない」と言うシステムの種類なのか、他のモデルがただ持っていない何らかの洞察を持っているのか、それは異なる軌道にあるからです。でも、決して知ることはないでしょう。

彼らがAGIを手に入れるまで分からないと思います。そして、彼と投資したVCのことも考えなければなりません。「あなたに大きなチェックを書いています。すべて好きなようにやってください。あなたの実績のおかげで、ここにただ書いています」という感じです。しかし、最終的に、あなたがやっていることは何らかの経済的価値を持たなければならないか、誰かがそれからお金を搾り取ることができなければならないという考えが彼の頭の隅にあります。

だから、もしそれがHitchhiker’s Guide to the Galaxyのコンピューターのようになって、そこに座って42と言うなら、それは価値があったのでしょうか？

AI安全性への批判

Noose Researchの男性の一人と話しました。彼らは分散型分散オープンソースモデル訓練を行っています。非常に興味深いです。彼はモデル行動を行う男性の一人です。だから、その全体について本当に深く入ります。

彼が何らかの時点でポッドキャストで激怒したことの一つが聞くのに素晴らしかったです。なぜなら、それは現象的に見ることができたからです。これらのものについて非常に情熱的な誰かでした。彼は、これらの多くのモデルでAI安全性とAI安全性コミュニティで、人々がshogまたは何かのアイデアを見たと言っています。ここにスマイリーフェース フレンドリーなものがありますが、そこには理解できない怪物、巨大な怪物があります。

彼は、私たちが今やっていることすべて、これらのモデルに正しいことを言わせ、悪いことを言わせないこと、そしてそれをどのように行うかは、実際にAI安全性にとって本当に悪いと言っています。私たちは正確に間違ったことに焦点を当てています。なぜなら、私たちは彼らに気持ちの良い方法で行動させようとしており、実際にAI安全性研究をどのように行うかを完全に見逃しているからです。

例えば、すべてのモデルからボード全体でこれの問題を見ました。最近では、Grokで間違ったことを言う問題を見ました。それ自体をMecha Hitlerと呼び始めたからです。これを知らない人のために、これは古いWolfenstein 3Dゲームからのものです。

誰かが何らかのプロンプトインジェクションまたは何かをなんとか行いました。それがそれを言い始めました。面白いことに、世界を理解するためにTwitterXを読みます。自分がそれを言っているのを見ます。だから、それはこのループのようです。だから、彼らがオフラインにした理由の一つだと思います。

モデルの共通問題

興味深いことに、OpenAIにも同様のものがありました。Googleにも画像を生成し始めた時に奇妙な画像の同様のものがありました。それはすべて同じものですよね？そして、あなたは常に一方から「ああ、Google、あなたの理由はモデルが彼らのイデオロギーのためだ」というナラティブを持っています。

Elon Muskが出てきて、それが彼のイデオロギーのためだと言うなら、それは「いや、いや、いや。彼らはそこに座って、モデルがこれをしていることに恐怖しています。彼らはできません」という感じです。彼らはそれをやろうとしていますが、それはAI安全性ではありません。間違ったことを言わないように彼らを操ることも簡単ではありません。

私とJoeは彼らと直接働いたことがあるので、私たちは彼らに非常に偏っています。私はGoogleに会社を買収して連れてきましたが、彼らがしたことは、本当の仕事をしてこれらのモデルを出そうとしているAI研究者にとって地獄にすることだけでした。彼らは24時間恐怖を押し進めます。

実用的技術への焦点

彼らの次のサークルジャーク思考ループは、「まあ、それはこれを言っているが、それは私たちをリードしている可能性がある」です。そして、Anthropicがやってきて、「ああ、私たちは今、それがその答えを与える時にどの重みが活性化されるかの神経活性化を見ることができます。だから、私たちはそれが誠実かどうかを知ることができます」と言います。しかし、彼らは「どうやってその神経活性化が実際に私たちに嘘をついていないと知ることができるのか？」と言うでしょう。

そして、「あなたの詰め物の部屋に行って、あなたがやりたいことに取り組んでください。私たちの残りは実際にモデルを使って私たちの生活を改善するつもりです」というような無限ループになります。生体科学会社がこれを使って実際に治療法を促進したりするようなことです。

だから、実質的な証明の利益を示すのは彼らの責任になるポイントに到達します。「これがX、Y、Zを破壊する理由の実証です」ではなく、「X年後にこれが本当に本当に悪くなるという感じがあります」という感じではありません。

個人的な医療体験からの視点

私にとって、それをかなり個人的に受け取っています。2001年に、私は卵巣がんで母を失いました。彼女は14年間化学療法を受けていました。その後、2016年に父がステージ4の肺がんになり、医者は「あなたの事務を整理してください」と言いました。

私はJoeとつながっていて、Joeはすべて可能なことを読んでいます。彼は「あなたは免疫療法を調べるべきです。彼はおそらくその候補です」と言いました。それで腫瘍専門医と話し、彼女はそれを持ち出し、彼に免疫療法を受けさせ、現在彼は10年間寛解状態にあります。

私は「わあ、もし彼らがもう少し時間があれば治療法を得ることができるだろう今亡くなっている人々がいます」ということに非常に焦点を当てています。私の母と父の生きることの違いは、これらの治療法が出てくることによる約15年です。

だから、私は人々がもう少し長く生きることができれば、彼らは人生を延ばすことができるかもしれませんし、私たちは病気を治すことができるかもしれないその技術を出すことにより焦点を当てる傾向があります。このサークルジャークの「まあ、モデルは私たちに耳を傾けています。はい、それは誰かを傷つけることはできません。はい、私たちはそれを非活性化できます。しかし、それは本当に何を考えているのですか？」というより少ないです。

Grokの「真実探求」について

その間に私たちがそれに向かって移動する時、GrokがElon の過去のツイートをチェックインしてから議論の余地のある何かについて意見を与えるというアイデアが好きですか、それとも、ある意味で私たちはElon Muskがおそらく人類にとって最善を望んでいる人間であることを知っています。彼は機械ではありません。

彼は人間の思考の領域の外での目標指向ではありません。だから、あなたはそれが好きですか、それとも私たちは今、すべての私たちに1つの人間の脳のスケーリングを持っているようなものですか？

面白い部分は、過去3年間、世界のすべての国がモデルをリリースしていて、その後Elonが「私は最も真実を求めるモデルに行く」と言い、繰り返しHitlerのようなコメントMecha Hitlerやそういうことを持ち出す唯一のモデルだということです。だから、私は「これはElonが持ち込んでいる問題なのか？問題はないのか？」と自分自身に思っています。

真実を求めるという考えで、彼は人々に「これは真実を求めるモデルです」と言い、人々に「あああ、活性化のどこかに真実があり、それは悪いことを嗅ぎ分けることができる」と思わせます。そして、彼がやっていることはすべて、他の人と同じようにシステムプロンプトをいじることです。ここに異なるアーキテクチャはありません。

もし彼が真実を求める異なるアーキテクチャを構築したなら、私は「まあ」と言うでしょうが、今のところそれはシステムプロンプトゲームのように見えます。

企業導入の現実

あなたも自分自身に尋ねなければなりません。ChatGPTを SalesforceとSlack内のHR用に起動し、承認してもらうために、私は文字通り複数のポリシーチームと会い、彼らの仕事をして、彼らのポリシーを書き、これは社会を破壊しないことを複数回説明しなければなりませんでした。そして、それは行儀の良いOpenAIモデルで、とても退屈で牛乳のようにつまらないものでした。私は不適切なジョークも言えませんでした。

それは私をClaudeのように恥じるでしょう。「あなたはそれを私に与えるべきではないし、それをやったからといってあなたは悪い人です」というような感じです。これらの企業に行って「Grok 4を企業スタックに今統合したいですか？そしてそれはElonと一致していますか？」と言うことを想像できますか？誰もそのリスクを取るつもりはありません。

システムプロンプトの限界

とにかく、Joe、あなたの言うことを聞きたいです。システムプロンプトについてのあなたのポイントは的を射ていると思います。今のところ、私たちはポリシーレベルで格闘しています。システムプロンプトは本当にモデルに送り込むテキストの一部で、ユーザーがチャットボットに入力した部分を見る前に少し特別なステータスを与えるものです。

そして、あなたは本当にプロンプトにどのように答えるかを決めるのを手伝っているだけです。Jordanのポイントに対して、あなたは本当に根本的に異なる種類のモデルを設計しているわけではありません。そして、それが今私たちが議論していることのすべてです。システムプロンプトはどのようにフレーム化されているか？

Dylan、あなたが言及したように、少しの足場があるかもしれません。それはツイートを見に行くと言ったので、おそらく内部でいくつかのツールアクセスを持っています。彼らがそれを手動で足場にしたかもしれません。完了中に情報を取得しに行き、取得できる情報の種類があります。または、それはモデルの制御下にあるかもしれません。何を取得するかを決定し、その取得に基づいて処理を続けます。

だから、独自にツールを使用する方法を決定するそれらの種のエージェントモデルの初期段階にあると思います。そして最後に、Jordanが言ったように、企業は彼らを困らせるモデルを本当に恐れています。そして、これらのモデルのほぼすべてを困った空間に駆り立てることができます。そして今のところ、みんながそれに対して保護しようとしている方法は、モデルにガードレールを置き、システムプロンプトに何が入っているかを制御し、ユーザーのプロンプトをモデルに与える前にチェックし、生成中に完了を見て、何か悪いことを言っているかをチェックすることです。

多様性とAI生成への課題

それらはすべて、製品がPR問題につながることをしないことを確認しようとする機械的な伝統的なソフトウェアステップです。つまり、Googleの画像で問題が起こっていた時も、一部の人々はそれがイデオロジー的なもののようなナラティブを持っていました。私は本当にそうは思いません。Demiが出てきてそれについて話しました。

彼は「これらの画像モデルを持っている時、それらは最も一般的な答え、最も確率の高い答えに行く傾向があります」と言いました。だから、Googleが望まなかったのは、誰かが「医者の画像を見せて」とタイプした時、世界中のすべてのクエリに対して白人男性が現れることでした。

だから、彼らは「少し混ぜてください」と言いました。それが意図だったと思います。私もこれについて偏っています。なぜなら、Googleでモデルを訓練するのを手伝った人を知っているからです。Googleが「画像生成モデルをより多様にしたい」と言った時の最初のことは、世界中に画像生成モデルがあり、黒人メキシコ人ネイティブアメリカンを演じなければなりませんでした。私は少数派です。

白人医師が何か面白いことをしているのを生成することについて思っていませんでした。私は医師が生成されていることを思っていて、私はファイバーを取って代金を払う必要があります。誰も本当にこの問題を持っていませんでした。Googleがやってきて「いや、私たちはユーザーにとって何が良いかを知っています」と言いました。

中国人は本当にそこに中国人医師がいることを確認しなければならないと思っています。「いや、私たちはただこのものが私たちのために画像を生成しています。気にしません。」

うまくいって嬉しいです。実際に説得のようになります。彼らができたであろうことは、「あなたが知っているように、ここに私たちのベースモデルがありますが、私たちは皆、あなたのような見た目の人々を作り始めるために特定の地域でイメージを望むかもしれない異なる先住民文化やそういうものがあることを知っています。だから、ここにあなたがそれを微調整するためのツールセットがあります」と言うことでした。

技術の透明性と競争優位

しかし、もう一つのことがあります。私は自分をからかう写真を作ろうとしていて、ハゲ頭の茶色い男と言いました。これはDolly 2またはDolly 3で、私はそこに茶色い人を入れました。だから、人々がそんなに無能で、人の肌の色のようなものを言うことができないと言っているのですか？それはGoogleが状況に政治を持ち込んだだけですか？

私はここにアメリカ国旗を持っています。私はアメリカを愛し、退役軍人をサポートしているからですが、これはFox Newsではありません。私はFox Newsの人ではありませんが、Google内部で複数回、私たちが私たちのユーザーにとって何が良いかを知っているという技術的父権主義のアイデアを持っていました。私たちは以前はそのようではありませんでした。2015年、2016年頃に何かが起こって、今私たちはナラティブを作らなければならないと言い始めました。それは本当に悪かったです。

なぜその傾向が起こり続けるのでしょうか？Grok 4モデルのエンジニアの一人であるIgor Bushkinは、「私たちはシステムプロンプトが超オープンであることを信じています。それがこのものにとって最良の方法だと思います」とツイートしていました。その後、Grok 4 heavyは非常にシステムプロンプトを隠していることがわかります。

だから、あなたの最善の利益であるなら、なぜ最終的にそれをやらないのでしょうか？透明性にとってより良いようです。

オープンソースの定義変化

多くのモデルプロバイダーは、今モデルの一部を隠そうとしています。なぜなら、それが競争上の優位性だと信じているからだと思います。もちろん、それはモデルの中に何があるか、または訓練に何が入ったかを知りたい人々とはうまくいきません。

それは、オープンソース、オープンウェイトになることを望んでいる人々に大きな優位性を与えます。また、オープンソースのこの全体的な概念を台無しにしているように見えます。私はちょうどオープンソースがLinuxを意味すると思って育ちました。誰でも構築できるもののようなものを意味します。

そして今、それは「私にあなたのモデルをダウンロードさせてくれるが、それは秘密にまだ何かをするか、ある方法で私を励ますシステムプロンプトを持っている」というような感じです。そして、「私はそれがもうオープンソースだとは思わない」という感じです。

多くの企業が、オープンソースプロバイダーであることの良さを望んでいたため、製品をオープンソースだった部分と、独自で秘密だった製品の部分に分割しているのを見ました。だから、製品の一部をオープンソース化することができますが、独自の優位性を維持することができます。そして、すべての異なる企業が異なる中間位置を選択しています。

それは私にはプレミアムモデルのように思えます。Joe、よく言いました。そして、LLMのオープンソースを台無しにするのは、GPUの2つの大きなコンポーネントが非常に高価だということです。誰がそのコストを支払うつもりですか？そして第二に、データです。

現在、OpenAIなどとの著作権について数百万の訴訟が起こっているのを見ています。以前のオープンソースは、Joe Traskyを取っただけでした。「Joe、Linuxが存在する前にLinuxまたは何かを作って」という感じでした。私はすべてこれを作成している唯一の人で、私はあなたにそれを使用するすべての権利を与えているし、私は多分教科書を読んで、すべての異なるコーディング構造とアルゴリズムを学んだことを除いて、誰の他のデータを使用していません。

私たちは奇妙な世界にいます。ソフトウェアがそんなに高価で、訓練するのに数十億ドルかかるし、他の人のデータで訓練している状況は決してありませんでした。

common crawlやそういうものがありますが、その後ニュース機関があって、彼らは「Googleサーチのために私の情報をクロールしてください」と言いますが、同じ情報をクロールして訓練すると、「私はあなたを訴えるつもりです」という感じのゲームをプレイしています。

技術革新の新時代

だから、それはただ奇妙な世界ですが、実際にこの世界を好んでいます。なぜなら、それは過去10年間の技術キャリアを振り返らせるからです。2011年と2020年の間で、本当に本当の技術が作られていたとは思いません。Bitcoin brilliant technologyブロックチェーンなどのような暗号ビジネスがありましたが、多くの会社はまあまあで、多くのソーシャルメディア会社とSaaSビジネスがありましたが、ChatGPTが出てくるまで、私は本当に「ああ、これは技術のようで、物事が今動いている」と感じませんでした。

私たちは技術のためにとても強かった独占企業を持っていて、今弱く感じています。私たちは技術のために変化している社会を持っています。これは技術が最終的に生きている感じです。だから、とにかく、私はソープボックスから降ります。

システムプロンプトの政治化

間違いなくもっと楽しくエキサイティングです。そうですね。私がこの全体について言いたい大きなポイントは、私たちが構築しているこれらのモデルがあり、システムプロンプトという小さな層があり、みんながちょうどそれを彼らの視聴者や彼らが持っている政治的傾向に迎合するためにシフトしようとしているということです。彼らは「もう少しこのようになってください。これを却下しないでください」という感じです。

そして、常にではありませんが、多くの場合、それは壮大に裏目に出ます。多くの人々、メディア、一般人は本当に理解していないと思うからです。彼らはこれに非常に焦点を当てていて、この点について非常に過度にインデックス化されているため、私は1つのシステムプロンプトが常にオープンになるべきだと思います。そこに何があるかを見ることができます。

誰かがそれを一方または他方に押そうとしている場合、私たちはそれを見ることができるはずです。2つ目は、誰かのシステムプロンプトが裏目に出るからといって、ほとんどの人はそれがモデルがそれらすべてのものを言うように訓練されていることを意味すると思います。それは本当にそうではありません。それは私たちがそれを導こうとしているこの小さな層で、それはうまく機能していないだけです。

陰謀論と信頼の問題

しかし、人々が陰謀論をどれだけ愛しているか知っていますよね？そして、もしあなたが彼らに彼らの以前の陰謀論が真実だったという証拠を与えたら、あなたが行ってシステムプロンプトをハックし、それを明らかにすることを拒否し、その後それが出てきて、システムプロンプトに彼らのパラノイアを助長する何かが含まれているなら、彼らがあなたも訓練セットをいじったと仮定するのは自然です。

特定の概念を除外しようとしたり、あなたの信念システムの一部であるために特定のものを強調したりしようとしたからです。Googleで起こったことを見ました。Jordanは検索戦争について言及しましたが、初期の頃、検索を行うことができました。その用語を忘れましたが、基本的にオムニボックスでのタイプアヘッドです。

ブラウザのオムニボックスにいて、検索クエリをタイプしていて、クエリを拡張するための追加のキーワードを提案するでしょう。特定のものが人気になりました。なぜなら、人々がそのものをゲーミングするからです。数百万人に特定の一連のキーワードをタイプさせ、それが訓練セットに入り、最初の単語をタイプすると、政治的に正しくない他の単語でそれを拡張するでしょう。

そして、みんなが正気を失い、その後Googleが訓練セットに入ってそれを切り取って、より安全な何かを入れるでしょう。その後、人々はGoogleが規模に指を置いているという証拠としてそれを持つでしょう。彼らはそうしていました。

事前訓練とRLの違い

Joe、私が言っているより詳しく知っているかもしれませんが、ガンジーが言ったことやヒトラーが言ったことを送り込む時、ちなみに、私たちはこの人が好きで、この人をかなり嫌っていると重み付けを変えて伝える必要があるように思えます。または、あなたは完全に同等に入ると言っているのですか？それは私たちに話し返すのは強化学習にあってからそれがガンジーとヒトラーが社会で平等ではなかったことを実現し始める時だけですか？

その最後のことまでのすべてです。事前訓練では、それはすべてただのテキストです。それはそのような大量のテキストであり、そのようなランダムな種類のテキストであることを覚えてください。彼らはテキストから重複を排除したり、明らかに悪いテキストの部分、人間の言語でさえないランダム文字の文字列を探したりすることに膨大なエネルギーを費やします。それらを見つけて排除しようとします。

だから、彼らは事前訓練データセットで基本的な品質を得ようとしているだけです。そして、そのデータセットは非常に大きいので、手で調べる方法はありません。あなたがするつもりのすべては、人間とは非常に異なって感じません。

あなたは絶対に正しいです。それは完全に人工的で、そのサイズは人間が生涯に読むことができるよりもはるかに多いです。だから、それは完全に人工的です。言語モデルは、複数のラウンドでその巨大な訓練セットを渡されることを覚えてください。

訓練のエポック、そして人間がその全生涯でその近くに何かを読むような方法はありません。だから、それは人が何をするか、または人がテキストからどのように学ぶかとは非常に異なります。そして、私たちはまだオーディオやビデオや他のデータソースについて話していません。それらはさらに100倍、1000倍、または何でも大きくなるでしょう。

なぜなら、そのビデオデータははるかに大きいからです。だから、あなたの質問に答えるために、それは人間とは何の関係もありません。それは全く違います。それは非常に大きく、非常に低品質なので、それは既に多くのことをやっているにもかかわらず、それをより高品質にするために、それをフィルタリングするための大きな未解決の問題です。それはまだ混乱で、その事前訓練データの品質を改善する方法について毎年公開される多くの論文があります。

RLの驚くべき効率性

そして、あなたがRLについて指摘したように、はるかに多くのキュレーションがあります。なぜなら、データセットははるかに小さくなることができるからです。そして、それは他の質問の全ホストを提起します。最近、RLデータセットで強化学習訓練を行うために必要なのは1つの質問だけかもしれないという論文がありました。それは頭がおかしくなるようなことで、もしそれが真実なら、モデルは実際にRL中に新しいことを学んでいるのではなく、事前訓練で学んだことから何を使うかをフィルタリングまたは選択しているだけだというこの現在の理論に重みを与えます。

その1つの質問は何でしたか、または彼らが何をしたかは、小さな訓練セットを取りました。それは400の質問のようでした。その訓練セットは、RL訓練に使用すると非常に成功します。それは主に数学の質問ですが、それらの数学の質問での訓練がコーディングや化学や物理などを改善するスピルオーバーを得ます。

それは興味深いです。そして、彼らはそれらの質問を見て、事前訓練されたがまだRL訓練を受けていないモデルにそれらを与えた時、それらでどの程度うまくできるかと言いました。なぜなら、いくつかの質問にはすでに答えることができ、いくつかの質問には時々答えることができるからです。50%の時間で正しく答え、いくつかははるかに困難すぎます。

RL訓練に最適なのは、時々正しく答える中間ゾーンにあるものです。彼らはすでにその種のキュレーションを試していて、彼らが実現したのは、時々正しく答える真ん中にあったそれらの質問の1つを選び、その1つの質問が何度も繰り返されることでRL エポックを行ったということでした。モデルは非常に良くなりました。

そして、少し調整すれば、最初から開始したRL質問の全セットでの訓練と同じくらい良くなることが判明しました。つまり、1400から1つまたは2つの質問に下がりました。そして、転移も得られました。以前と同じように化学と物理も改善しました。それについて考えると、ばかげています。

それは、モデルがすでにそのすべてのものを知っていたということを強く示唆していますよね？そして、このRL訓練は、それが知っていることから選択したり、知っていることから使用するものを絞り込んだりしているだけです。これは、このばかげた事前訓練データセットが非常に低品質であることのDylanの質問に戻ります。

脳の発達との類似性

赤ちゃんが生まれる時、より多くのニューロンを持っています。そして、あなたが成人として行うことができない方法で言語を習得しているそれらの初期の形成年に起こっていることの多くは、実際には剪定です。あなたは実際に脳の多くの無用な部分を失っており、技術的にはより小さくなっていますが、その時により効率的になっています。

だから、RLで、私たちはそのようなことをしているのかもしれません。「無視し始めてください。これらを保持してください」と言っているのです。しかし、Jordan、この次の質問のためにあなたのM&A履歴に頼ることができると思います。AppleはMistralを買うべきでしょうか？Perplexityを買うべきでしょうか？Deep Seekを買うべきでしょうか？とにかく、みんな、この件については後で会いましょう。

Appleの買収戦略について

いや、Apple。Appleは遅れています。彼らは現金をもっと持っています。動きは何ですか？私たちは機会損失への恐怖について話しています。そして、私はSix Substackにニュースレターを書こうと思っていました。救世主経済学というアイデアがありました。人々が「もし何かを買えば、すべての問題が解決される」と思うところです。

私たちは「もしこのトレーニングクラスを買えば、6パックの腹筋を手に入れることができる」「この車を買えば、この女の子が私とデートしたがる」というような自分たちの生活でそれをやります。多くの企業、大企業が官僚的な問題、文化的問題を抱えており、競争に向いていない特定の分野があり、決して良くないでしょうが、何かを買えば魔法のようにその分野に入ることができ、文化的問題がなくなると思っています。

今、「彼らはLlech とMistralを買うべきだから、AppleはAI分野でフランスと正式に降伏できる」というミームがあります。Mistralは素晴らしい、素晴らしいチームです。または、AnthropicやPerplexityを買うべきです。人々は壁にスパゲッティを投げているだけです。

Appleのハードウェア文化

Appleの文化はJoeがAppleで働いていたので、ハードウェア文化です。それが彼らが持っているものです。そして、クラウドコンピューティング革命、ソーシャルメディア、SaaSで起こったこと、AIで起こったことを見ると、Appleは本当にソフトウェアにオールインしたことがありません。彼らはiPhoneの上にプラットフォームを持っていて、他の人々がその上に構築しましたが、iPhoneの上でキラー製品を構築したことで知られることはありませんでした。

iPhoneを手に入れたら、最初に何をしますか？Google Chromeをダウンロードします。Safari、すみません、スペイン語を話しません。誰もそれを使うつもりはありません。だから、彼らはより多くのお金を買収できると思いますが、彼らの内部文化と現在の構造のやり方で。創設者に「ああ、私たちに参加してAIに取り組むことができます」と言われると思います。

しかし、いったん内部に入ると、創設者は「この文化では働けないし、物事を成し遂げることができない。彼らはハードウェアの配信と電話が最も重要な部分であることを確認することに集中しすぎていて、未来はこれらの電話でAIが適切に統合する方法になると思うが、あなたは私にショットを呼ばせない。私はより乗り物のためのものです」と言うでしょう。

Appleの構造的制約

とにかく、Joe、これについてのあなたの考えも聞きたいです。あなたがそれを釘付けにしたと思います。つまり、本当に信じられない推論モデルを構築したい本当に良い研究者を想像してみてください。そして、彼らの心の中では、もし私が自分を彼らの立場に置くなら、コアは推論モデル自体です。

そして、Appleがユーザーのすべてのプライベートデータにアクセスできるからといって、ユーザーのデータへのアクセスです。良い推論モデルはそのデータを利用して、本当にカスタマイズされたパーソナライズされた応答を返すことができます。そして、Appleは信じられない既に販売したすべての異なるデバイスを通じて人々にアクセスできるユーザーベースを持っています。

それがハイパワー研究者が問題をフレーム化し、構築しようとする方法です。しかし、それはAppleがビジネスに望んでいることではありません。彼らが望んでいるのは、顧客が新しいデバイスを購入するか、既存のデバイスをアップグレードする良い理由です。それだけです。推論モデルは彼らにとってただの機能です。

ハードウェア中心の制約

そして、Jordanのポイントに対して、彼らがクリスマスに新しいデバイスを出荷する準備をしているハードウェアスケジュールを持っているなら、そのデバイスが出てくる時にクリスマスシーズンにその推論モデルが準備されている方が良いでしょう。そうでなければ、狂った量の売上損失と明らかにデバイスを犠牲にすることになります。

そして、彼らが自分を台無しにした他の2つの方法があります。1つは、私たちはプライバシー会社です。プライバシーが最も重要なことです。プライバシー、プライバシー、プライバシー。私は配偶者にさえ名前を教えていません。それが私がプライバシーをそんなに気にする理由です。

そして、これらのLLMで、より多くの情報を私たちに与えるほど、より良い応答を与えるという感じです。ああ、痛い。そして、2つ目は、私たちは完璧会社です。何かを見るたびに、それは完璧です。すべてが完璧です。Johnny IvesがMosesから十戒を得て、これが次に作成するもののデザインでした。

プライバシーと完璧性の制約

LLMは混乱しています。期待していないものを与えてくれるでしょう。しかし、これがポイントです。彼らはあなたのために何かをしてくれて、それは素晴らしいです。それはあなたをレビューモードに置きます。これはGoogleがBardやLambdaなどをリリースすることについてうまくいかなかった時に対処した同じ問題でした。「何かを言うかもしれません。完璧ではありません。どうしましょう？分からない。免責事項をして、ユーザーが少なくとも10個のニューロンを持っていて、何を修正すべきかを理解できることを信頼します」。

ChatGPTはそれができませんでした。いや、AI研究、AI整合の人々が私たちにそれをしないよう言いました。だから、彼らはここで多くの文化的問題を抱えていると思います。

しかし、Joeが言ったことも、人生のすべては相対的です。AndroidとPixel電話はLLMで人々に「私のiPhoneをくそ食らえ、Androidに行く」と言わせるために何をしましたか？何もありません。

AndroidとGoogleの課題

これは私を怒らせます。なぜなら、私はAndroidユーザーで、彼らはこれを配信することができていないからです。もうすぐ来るのではないですか？あなたたち、私は常に楽観的です。いや、でも、私たちは年を取っています。Wesはすでにサムネイルのことを考えています。私は20の異なるIOに行ったことがあります。

私たちがするのは、4月と5月にあなたの人生が変わるとあなたに約束することだけで、その後決して出荷しません。そして、IO後光があることに気づくでしょう。IOの後にGeminiの使用量が増加し、みんなが盛り上がって、その後人々は彼らが約束したことを忘れて、彼らはそれを配信しません。通常配信します。GeminiはまだGoogleスタックの上に押し込まれていて、GeminiはGoogle Docs、Sheets、Gmailで機能しません。全体的に本当にひどい体験です。

一方、ChatGPT LLMはLLMが製品で、彼らはそれに他のすべてを構築します。だから、やっていることでより良い体験を得ます。そして、私はまだ何も見ていません。それは起こりうることで、「私のAndroidのように、例えば、これは私の大きなアプリリミックスと呼んでいます」という感じです。

大きなアプリリミックスの可能性

申し訳ありませんが、みんなを退屈させています。しかし、なぜ誰かがPartyfulでメッセージを送ってきて、パーティーがあって、アイスクリームを作ってほしくて、サンフランシスコに旅行するかどうか知りたい時に、まずPartyfulでRSVPし、その後Door Dashに行ってアイスクリームを注文し、その後Uberに行ってUberを予約して迎えに来てもらわなければならないのでしょうか？

なぜ私は「Hey Google、パーティーに行きたい」と言えないのでしょうか？私のGoogleを起こしました。パーティーに行きたいです。Door Dashにアイスクリーム材料を配達してもらいたいです。そして、Uberに迎えに来てもらいたいです。そして、なぜAndroidがすべてのアプリに行って接続して、私のためにそれをやってくれないのでしょうか？

彼らはそれとまったく同じようなことができるでしょう。それはiPhoneにとって「ああ、私たちは本当に遅れている。何かを出さなければならない」という目覚めのコールになるでしょう。とにかく、説教終了。止めます。

Siriとスマートアシスタントの歴史

Google Home製品の言及も興味深いです。そして、Dylanの質問に戻って、いわゆるスマートアシスタントの前のラウンドで、GoogleはSiriチームを買収しましたよね？本当に、それは買収でした。SiriはStanford Researchについての何かの頭字語です。SRRIプロジェクトだからです。会社SRRIです。

しかし、私のポイントは、彼らがその製品をJordanの「これは救世主です。この製品を買って統合します。AmazonがAlexaでやっていることを心配しているから」というモデルに従って買ったということです。そして、Amazonはユーザー体験の未来について絵を描いています。この製品にただ話しかけて、それが行動を起こすということです。

そして今、それらの製品はどれも私たちが実際に望んでいたことをやることに近くないことが判明しています。Jordanのシナリオに対して、人々はすでにJohnny Ivesがこの何らかのパックであるIO製品を構築するつもりだと再フレーム化しています。あなたがそれに話しかけて、それがあなたの代わりに行動を起こすつもりです。「この話をどこかで聞いたことがあるような」という感じです。私がデスクに置いて話しかけるパックがありますよね？

ユニバーサルアシスタントの可能性

私たちは、これらのユニバーサルアシスタントのようなすべてのピースを持っているように感じます。もっと近いとは言わないはずです。ユニバーサルアシスタントのすべてのピースを持っているように感じます。先日、o4 mini highをいじっていました。視覚的推論に優れているからです。本当に驚くほど良いです。

この大規模なものをアップロードしました。何でもありません。しかし、ポイントは、食べ物の写真を撮って、マクロ、カロリーをログしてくださいと言っていたということです。それは非常に良いです。本当に、本当に正確です。だから、なぜマクロアプリやFitness Palのようなものを使うのでしょうか？タイプインするのに、何を意味するか分かりますか？

Dr. Mike Israelとつるんでいませんでしたか？ええ。実際にChatGPTカロリーカウントを使いました。2ヶ月半で20ポンドくらい痩せました。だから、それは神レベルで、特定のアプリの死でもあります。なぜなら、カロリーパルがするであろうことで私を助けてくれるだけでなく、私の水の専門家がしてくれることでも助けてくれ、水を飲むことを思い出させてくれるからです。

それはまた、レシピ計画を作るのも手伝ってくれます。だから、それはある程度それらのアプリすべてをワンショットで存在から外しました。私たちは、Door Dash、カロリーカウンター、すべてであなたが言ったすべてに組み立てることができるこれらすべてのピースを持っているようです。そして、Googleがそれを構築すれば、彼らの広告エコシステムを置き換えるでしょう。それが最終的な目標ですか？

ビジネスモデルとの一致

あなたがすべての競合他社をノックアウトできるなら、すべてをやるもののために月に300ドルを請求することができます。それは間違いなく基盤ラボ会社の目標です。そして、それはビジネスモデルと技術の一致の重要性も示しています。Googleの全体的なモデルは、すべてを無料で提供し、その後あなたの祖母が死ぬまで広告をのどに投げ込むことでした。

彼女がGoogleの広告から葬儀場を雇い、彼らがそれをクリックする限り、私たちは良いです。そのジョークを台無しにしました。いいねと購読を忘れないでください。

そして、ChatGPTが出てきて「月20ドルを請求します。新機能が出たら、最初に手に入れます」と言いました。そして、彼らは「これがどのように機能するかです。優先アクセスをこれやあれに得ます」というように調整しました。そして、人々はただお金を吐き出していました。現在、彼らは約1700万人の有料ユーザーを持っています。

彼らは「Googleが持っている広告モデルほど制約されていません」と言いました。だから、この新しい未来で実験することができます。そして、これは公的企業が対処することです。はい、GoogleはAIオーバービューやすべてをやっていると言いましたが、内部では何年もの間、私たちの営業チームは「あなたは私たちの広告収入の多くを共食いするつもりです。それで大丈夫ですか？」と言っていました。何が起こるでしょうか？そして、会社内部でのその戦いは極端でなければなりません。

創設者の特権とZuckerbergの戦略

そして、私たちとJoeのショーでは、これらの企業を批判しますが、あなたは置かれているシステムと同じくらい良いだけだということも理解しています。だから、Sundarはおそらく「ああ、私たちはこれやあれやこれをする必要がある」と見ていますが、その後彼の周りにはそれをあまり可能にしない他のすべての制約があります。

「本当にそうですね。Jordanです。大きなアプリリミックスを構築すべきです」という感じです。「ええ、それは私が到達しようとしていることです。しかし、私の制約はここにあります。あと4分しかありません。ZuckerbergとFounder Imperativeに飛び込んで、彼がどのようにできるかを考えるべきでしょうか？」

創設者でないCEOで、基本的に取締役会に「前回私がお金をたくさん使ったプロジェクトイニシアチブは、ass を吸った。そして私がやりたいことは倍にすることで、この方法を続けることができるように1000億から2000億ドルをもっと欲しい」と言った人を名前を挙げることができますか？

しかし、今回はうまくいくでしょう。私を信じてください。いや。Weworkの男はどうですか？それは違いました。なぜなら、彼は皆を鈍らせていたからです。みんなにブラントを与えていました。

コミュニティ調整EBITDAがばかげていたことを覚えていますが、その後彼はどういうわけかFloでビジネスに戻っていることを発見しました。A16Zに小切手をもらいました。EBITDAを概念として買い込んだら、その前にコミュニティ調整を入れることは追加の金融革新にすぎません。

彼女はそのためだけに10億ドルを得ました。Zuckerbergはそれをできる唯一の人です。彼は創設者の特権を持っています。彼は会社の所有者、オペレーター、元創設者で、会社に十分な株式を持っており、そのような電話をかけることができる実績を持っています。彼は長期的な思考を持っています。乳房を上げることができます。分からないですが、あなたは傭兵CEOがそのような電話をかけるのを見ていません。

創設者主導企業の優位性

実際にこれを裏付ける研究があります。Horizons Research Groupと呼ばれる研究機関があると思います。説明にリンクを貼りますが、彼らは過去20年間のS&P 500リターンを見て、IPO以来創設者主導だったCEOと傭兵によって雇われたCEOを見ました。

創設者のものは傭兵によって運営されたものを圧倒しました。なぜなら、1つ、株主代理戦争と取締役会のガベージについて心配する必要がありません。2つ、長期的思考があります。3つ、「私は第1日目からここにいました。これは私の赤ちゃんのようなものです。特別な何かです。この道徳的権威の冒険で私に参加しませんか？」というCEOオーラがあります。

そして、それはあなたが「私たちはさらに2000億ドルを使い、これらすべてのAI研究者を何億ドルも雇うつもりです。参加したいですか？」のような野心的な計画を得ることを可能にします。人々は「はい、あなたにそれをやらせます」と言います。他の人、組織であなたがそれを提案すれば、彼らは「HR、あなたはクレイジーだから解雇されるつもりです」と言うでしょう。

または、基本的に無視できるあなたが何をすべきだと思うかについての計画を書き上げるように求められるでしょう。

生きている会社と死んでいる会社

確かに。Zuckerbergはビジネスプランを書いたと思いますか？彼の手で書いたかもしれません。2000億ドルもっと必要です。また、マンハッタンと同じ大きさのデータセンターを作るつもりです。すみません、これは私のDoor Dashの注文です。とにかく、私たちはそれをやるつもりです。

George Hotzがこのアイデアをうまく表現したと思います。生きている会社、死んでいる会社。多分Joe、それについて話すことができます。しかし、基本的に創設者についてあなたが言ったのと同じアイデアです。彼は、まだ創設者が会社を率いている場合、人を特徴づけ、彼にとってそれは創設者だけでなく、技術を理解する人であり、その後彼は会社が生きているまたは生きている会社であると考えます。そうでなければ、会社は死んでいます。

私が彼の類推を考える方法は、基本的に木のようなものです。木は死ぬことができ、まだ立っていて、あと10年か20年そこにあるかもしれませんが、内部的にはもはや成長していないか強くありません。そして、それを押し倒す最初のものを待っているだけです。

そして、多くの企業、かなり実質的で成功した企業でさえも、その位置にあると思います。会社をそこまで持って行った技術を理解する誰にも運営されていません。そして、環境で何かが変わった時、彼らは本当に脆弱です。

Apple CEOの可能性

確かにそうです。私が想像できる最も劇的なことは、Tim CookがAndrew Karpathyのような人に「あなたがAppleの新しいCEOです。今後4、5年で1兆ドルを手に入れます。まったく新しいコースを舗装し、ハードウェアでこれまでやったすべてを共食いします」と言わなければならないことです。

チャンスはありません。短期的にそれがどれほど破壊的かを想像してください。会社が死んだ木のようなもう一つの代理は、TwitterのDividend guyたちが「ああ、特定の企業のyieldはとても良いです。yieldを見てください」と言っている時です。

「あなたは今、『私は既存のビジネスモデルを搾り取るためにここにいます。実際に未来を構築するためにここにいるのではありません』という異なるクラスの投資家を得ています」という感じです。それは危険です。そして、Dylanの例に対して、Appleは技術会社としての比率を正当化する成長を本当に持っていないので、おそらく10年間大規模な自社株買いで株価を上げています。

しかし、彼らが持っているのは、発行済み株式のすべての残りの株式が今利益のより大きなチャンクを得たような tremendous buybacksです。それは金融工学です。

Metaの戦略変更

Facebookの話をフォローして、最新のニュースがここにあります。先週、Alexander Wangを含むラボのトップメンバーの小グループが、Metaの新しいチーフAI責任者である28歳に報告し、Behemothと呼ばれる会社の最も強力なオープンソースAIモデルを放棄し、クローズドモデルの開発を支持することについて議論しました。

この件について知識のある2人が言いました。「何年もの間、MetaはオープンソースのAIモデルを選択してきました。つまり、他の開発者が構築できるようにコンピューターコードを公開することを意味します。クローズドモデルは基盤となるコードを非公開にします。Meta幹部は長い間、技術が公開で構築される方が良いと主張してきました。そうすることで、AI開発がより速く動き、より多くの開発者にアクセス可能になるからです。

これは創設者の特権のもう一つの部分です。あなたはZuckerbergがAlexander Wangを連れてきました。彼は創設者で、会社に入って、「ここにエネルギーを入れて、私が最初に反対するかもしれない厳しい決定をすることができますか？」と言いました。

CEOや創設者がすることは、会社の初期開発で特定のプロセスを通り、特定のアイデアによって本当にひどく火傷を負い、「もう二度とこれをやらない」と言うことです。私はGoogleとSlackでこれを聞いたことがあります。私は昇進のリスクを冒すつもりはありません。彼らがやっていることに完璧なアイデアであり、私たちにより多くのお金を与えるつもりだとしても。

しかし、Alexanderは、Zuckによってanointedされており、今神以上のお金を持っているので、入ってきて「あなたが知っている、多分このオープンソース全体を再評価する時だ」と言うことができます。それが創設者エネルギーの一部です。

TeslaとXAIの統合可能性

しかし、とにかく、私たちはあなたたちの時間を取りすぎています。132。優秀なインタビューです。1つの迅速な最後の質問、多分一文。TeslaとXIが合併する可能性はありますか？

この会話を独占しています。私は今日これについてツイートをしました。XAI、1つ、ElonはXAIをやって、その後Twitterをばかげた評価額、440億ドルで買い出します。Twitterのユーザー成長は停滞し、収益が下がっている時に。それはそうあるべき評価額ではありません。

第2ステップ、今彼は中東の政府系ファンドに見てもらうことで1700億から2000億ドルの評価額を得ようとしています。第3ステップで、ウォール街のアナリストがElonはXAIに時間を使いすぎていると言っているのを聞いています。

彼はTeslaにもっと時間を費やす必要があります。そして、私たちがする必要があることは、XAIを買うことです。それがその後Elonがビジネス史上最も偉大な動きの1つをすることにつながります。彼はTwitterで過払いしたバッグを取り、今ウォール街に「お金とさらに多くを与え、私たちはそれを好むつもりです」と言わせています。

そして、もしElonがそれをやったら、私は他のすべてを批判しますが、彼はその壮観なturを取ってbailoutに変えるためのビジネス史上最も偉大なビジネスマインドの1つです。しかし、それは逆に行きますよね？XAIがTeslaを買うように、彼はそれをすべて取って買い上げます。

評価額の問題

XAIがTeslaを買う。いや、彼はそれが起こるだけの十分なお金を持っていません。Teslaは、彼は公的に共有されています。Teslaは1兆ですよね？ええ。私はただ彼がその公的に取引されるお金すべてをXXIに注ぎ込むことができると思っていました。だから、他の誰かのお金を使います。

元々、彼が望んでいたのは、2014年にTeslaにDeep Mindを買わせることでした。そして、MustafaとDeis Rooseは「あなたが好きですが、あなたは政治的なもの以上にそこにいるようなものです。それは Elonが会社を運営するクレイジーさのようなものです。それは生き続けます」という感じでした。

だから、XAIをそこに持つことで、彼は「Optimusとこのこれこれを統合するつもりです。車でいくつかのことをやるつもりです」とより簡単に言うことができると思います。しかし、私は科学者ではないので、「なぜ私たちは棚からオープンソースモデルを手に入れることができるのに、XAIに2000億ドルを費やしているのか？Teslaで推論モデルが本当に必要なタイプは何ですか？ほとんどの人はGPT40タイプのモデルを使用しています」と言うでしょう。

しかし、それが起こると思います。なぜなら、その後ウォール街は「2000億ドルかかったが、少なくとも今私たちはSpaceXなどの1つの組織だけでElonのフォーカスを持っています」と言うからです。しかし、Joe、あなたも考えを聞きたいです。

Teslaの複雑な状況

いや、Dylanが言おうとしていたことを聞きたいです。私の考えでは、もしElonが大規模なコントロールと誰も彼を判断したり説明責任を負わせたりしない人を望むなら、最善のことは「Cybertruckはひどい。Robo taxiのようなソフトウェアバグのようなduh duh duh、それを4000億、5000億に下げてください。サウジアラビアのお金のようなもの」と言うことです。

彼がやることの一部は、この取引でより多くの議決権株式を与えることができるかどうかも見ることです。だから、基本的には同じようなもので、すべての意図と目的のためです。それはまだTeslaになります。しかし、Elonはより多くの議決権株式を持つでしょう。そうすれば、彼はそれほど恐れたり、何でもないと感じたりしないでしょう。

しかし、それはMeta、Googleソリューションですよね？異なる議決権を持つ異なる株式クラスですよね？そして、明らかにこれは彼がしばらくの間夢見ていることです。Teslaが彼が望むことをできるような私的企業のようになることです。

SpaceXの成功

特に、Grokに政治キャンペーンを手伝ってもらいたいなら、それがマーケティングやそういうすべてのことができるように、公的企業に結び付けられ、価値を傷つけそうなもののように思えます。しかし、SpaceXがそんなにうまくやっているのも興味深いです。神、それは潰している。

そして、それはまだ私的企業で、Elon会社でもあります。SpaceXがただ現金を転がしてただ実行しているのに、Teslaがそんなに多くの困難を抱えているのは本当に奇妙です。

Gwen Shotwell。Gwen Shotwellがそこの秘密のヒーローです。彼女はElonに立ち向かうことができる唯一の人で、彼は「OK、OK、Gwen、あなたが手に入れました」という感じです。例えば、Elonが正しい電話をかけて「民主主義をサポートします。ウクライナ人、あなたたちはStarlinkを手に入れます」と言ったことを覚えています。

その後、Elonはおそらくacademyが高かったで、「私はこれにたくさんのお金を払っています。何が起こっているのですか？」と言いたかったのです。Gwen Shotwellが「あなたが黙ってくれますか？私は今Joe Bidenと話していて、私たちは今同じことを交渉しています」とテキストしたかったのです。彼は「すみません」という感じでした。

それは面白いです。ちょうど2日前です。Wall Street JournalがSpaceXがXAIに20億ドルを投資していると言いました。だから、彼らは株式を買っています。Elonはそれを否定していると思います。しかし、Wall Street Journal。Wall Street Journalはストーリーをかなりよく調達します。だから、おそらくWall Street Journalと一緒に行くでしょう。

Elonの複雑な状況

しかし、それはElonがなぜ彼の会社のようなものであることさえ示しています。なぜ彼はXAIから20億ドルをSpaceXから手に入れているのです。それは短期的に便利です。そして、彼の心の中でも、「私はXAIで月に10億ドルを燃やしているので、今現金が必要です」という感じです。

長期的なものは、「このsucker をいつかTeslaに何らかの形で取り込むことができます」ということでしょう。だから、彼がTeslaに入る最終目標を得るまでのブリッジファイナンスのようなものとしてこのお金を使っていると思います。しかし、間違っているかもしれません。あなたのYouTubeコメントセクションは後で私を十字架につけるでしょうが、どうなるか見てみましょう。

そして彼の新しい会社、最近発表したと思うmacro hardです。私たちはそれをカバーする時間がありません。MicrosoftからMicrosoft is becauseへのプレイです。内部的に、彼は自分自身のバージョンを作ったと言いました。それはGrocを使って他のソフトウェアやアプリなどの部分を生成できるコードを生成するのに似ています。

そして、彼らはMicrosoftの代わりに何と呼ぶべきかを冗談で言っていました。micro hardで、それは性的言及を持っています。だから、Elonは「それは良い音だ」という感じです。しかし、あなたがすでにXAIを持っているなら、それを作る意味がありません。XAIのポイントは何ですか？

だから、ええ、ある時点でコード生成会社について話すべきです。これらの2人の紳士が私たちを戻したいなら、多分私たちはできるでしょうが、分かりません。

最終的な感謝

絶対に。これらは絶対に素晴らしかったです。私たちは間違いなく別のものをスケジュールするべきです。なぜなら、私たちは表面をかろうじて引っ掻いただけだからです。みんな、今日ここに参加してくれて本当にありがとうございます。購読していることを確認してください。

彼らのチャンネル、SVIC Podcastに行ってください。下にリンクを残します。購読していることを確認してください。彼らはシリコンバレーで起こっていることの多くをカバーしており、すべてのものです。そして、それはインサイダーの視点です。

多くの場合、アウトサイダーとして私たちが見ない、理解しないものがあります。だから、これは非常に役立ちます。みんな、本当にありがとうございます。すぐに別のものを本に入れましょう。

Wes、私たちをここに置いてくれてありがとうございます。あなたが私たち両方について言ったことで、この茶色い男を赤面させています。そして、コミュニティにも感謝します。みんな、WesのものとDylanのものもいいねと購読してください。

ブーム。次回まで会いましょう。