この動画は、Twitter元CEOのパラーグ・アガーワル氏による、AIエージェント時代の新しいウェブインフラストラクチャー構築に関する深い洞察を提供する。アガーワル氏は現在、AIエージェント向けに最適化された新しいウェブを構築するスタートアップ「Parallel」の創設者兼CEOとして活動している。彼は、AIが人間の数千倍、数百万倍もウェブを使用するようになると予測し、そのためにはウェブ自体が根本的に変革される必要があると主張する。Twitter時代の経験から学んだリーダーシップの教訓、0から1への創業体験、そして現在進行形のAI革命における具体的な技術課題とビジネスモデルについて率直に語っている。
Twitter元CEOによるAI時代のウェブ革命論
ワシ、そんなに公の注目を浴びるのは好きやないんや。Twitterにおった頃は、あんまりしゃべることもできへんかったしな。でも今は、ワシが作りたい未来に向けて、この注目を活用したいと思ってるんや。
みなさん、こんにちは。トッド・ジャクソンです。First Roundのパートナーをやっとります。今日のエピソードでは、パラーグ・アガーワルさんにお話を伺えることになって、めっちゃ嬉しいです。
彼はParallelの創設者兼CEOで、AIエージェントのための新しいウェブを構築するインフラスタートアップをやってはります。ワシらは、AIが人間よりも千倍、百万倍もウェブを使うようになると信じてるんや。
ワシが最初にパラーグと出会ったんは、Twitterで一緒に働いとった時やった。彼は10年以上そこにおって、エンジニアからCTO、そしてCEOまで上り詰めて、最終的にはイーロン・マスクに会社を売ったんや。
紙の上では大きな仕事に見えるような、いくつかの仕事のオファーについて検討しとったこともあるんやけど、どうしてもその使命に参加する気になれへんかったんや。
今や彼は、ChatGPT後の時代に創業した起業家や。ワシらの対話では、彼がTwitterのスケーリングから学んだこと、そして会社の最もドラマチックな局面でそれをリードした経験について深く掘り下げていく。それと同時に、Parallelを構築する中で、これまでの学びを手放さなあかんかった部分についても話を聞くで。
AIエージェント時代の新しいウェブ基盤
また、実際のプロダクションで何が機能して何が機能してないか、エージェントがどこに向かっているか、そして次世代のウェブが根本的に異なって見える理由について探っていく。
ワシらの顧客はAIなんや。ワシらは、めちゃくちゃ遅いAPIを設計することになるんや。
それでは始めましょか。番組へようこそ。
呼んでくれてありがとう。
今日はいろんなトピックについて掘り下げていくつもりやけど、まずはみんなが前提を理解できるように。あなたの新会社Parallelが何をしてるか、高いレベルで説明してもらえますか？
Parallelでは、ワシらはオープンウェブにこだわってるんや。AIが人間よりも千倍、百万倍もウェブを使うようになると信じとって、その結果、ウェブは変革せなあかん。
その変革を推し進めるために、ワシらはAIがウェブのコンテンツにアクセスするために使える最高のツールを構築してきたんや。実際、最近出荷した製品は、様々な深い研究ベンチマークにおいて、人間レベル、さらには人間を上回るレベルの性能を達成する唯一のAPIなんや。これがワシらが取り組んできた重要なマイルストーンで、ついにそれを達成したんや。
あなたは11年間Twitterにいて、2022年の終わりに退社した。そこでちょっとした注目を浴びることになって、Parallelを立ち上げて2024年にシード資金を調達した。つまり会社はまだ18ヶ月未満で、今まではかなり静かにステルスモードで構築してきたってことですよね？
その通りや。そしてワシらのシードラウンドについて知ってるのは、あんたがその道のりで一緒やったからやな。ワシらは黙々と構築してきて、顧客向けの製品を出してて、先進的な顧客と仕事をしてきたんや。それがプライベートな初期段階の会社やったり、もう少し確立された会社やったりするんやけど、カーブの先を行く様々な顧客と仕事をするのは本当に素晴らしかった。彼らが本質的にワシらと製品を形作ってくれたんや。だからワシらは静かにしてきたんやけど、今はワシらの製品が準備できたと思ってる。
実はあんたとワシが出会ったんは10年前、2014年のTwitterでのことやった。一緒に取り組んだ大きなプロジェクトの一つが、Twitterのホームタイムラインにランキングを導入することやったな。これは難しかった。でもこの話を持ち出すのは、あんたが今取り組んでることと比較するととても興味深いからや。あんたは10年以上、Twitterでの大規模な技術的決定に責任を持ち続けて、10年もののインフラの制約と格闘してきた。そして今度は、ChatGPT後の世界で、真っ白な紙から完全に新しくスタートする機会を得たわけや。
Twitterのようにプロダクトマーケットフィットを持つ確立された製品で働くのと、0から1への道のりでは、その移行はどんな感じやったか？
ワシにとっては、10人のチームで働くのと8000人のチームで働くのでは、働き方のすべてが違って感じるんや。ワシの意見では、リーダーとしての実践方法は、レガシーインフラを大規模に抱えた2019年のTwitterで働く場合と、2025年に20人が全員オフィスにいるスタートアップで働く場合では、まったく異なってなければならん。やることすべてが違うんや。
だからある意味で、このスタートアップは、ワシが以前学んだかもしれないすべてを学び直す旅のようなもんや。
スタートアップでの学び直しプロセス
どんな例があるか教えてもらえますか？プレAI時代対ポストAI時代でもいいし、単純に人数の規模でもいいし、既存のものへの段階的な変更対全く新しいもの、みたいな感じでも。
すべてやな。チームを考えてみても、Twitterは有名なリモートフレンドリーやったけど、Parallelでは全員が一つのオフィスで週5日、完全に対面で働いてる。小規模やからこそできることやし、少なくともワシにとっては、今この0から1の瞬間において、こうでないといけない。
プレAI対ポストAIを考えると、実際に製品について全く違った考え方をせなあかんと思う。Twitterでワシのフレームワークや製品構築の仕方を聞かれたら、「人々が何を必要としているか、何が構築可能か」を考えて、その交差点で何かを見つけて、それを出荷しようとする、みたいな感じやった。そして技術変化をある程度追跡して、それを継続的に見つけなあかん。
AIでは、人々はすべてを必要としている。だからそれはもう明らかで、今はワシらは本当に何が機能するか、何が機能し得るか、どこに向かっているかにズームインして、一歩先を見て、それに向けて構築せなあかん。それは非常に異なる技術で、すべてが今や確率的や。以前は決定的システムを構築してたけど、今は確率的システムの構築とコミュニケーションについて本当に考えなあかんから、ワシの頭の中ではまったく違うんや。
そして、6ヶ月、12ヶ月ごとに行われる飛躍的進歩は、ワシにとって本当に驚くべきものや。でも製品に関しては興味深いことに、今のモデルの状況を見て、でも6ヶ月後にはずっと違って、もっと良くなってるってことを前提に製品を設計するにはどうしたらいいか。
それが製品を先読みして考える方法にどう影響するか？
それに関連して、ワシらは2つの意見の強いスタンスを取った。早い段階でやったことの一つは、ワシらの顧客はAIやという反対のアプローチを取ったことや。そのことがワシらを導いたのは、めちゃくちゃ遅いAPIを設計するということやった。
人間はウェブで我慢できへんやろ？Twitterを構築してた時、1秒以内にタイムラインを提供できへんかったら、人を失うことになるって考えてた。それは数字に現れるし、メトリクスで見れる。だから1秒以内でできる最善のことを見つけなあかん。ユーザーが待ってる時は、パフォーマンスが非常に重要や。
でも、人間が待ってないバックグラウンドで何かをするエージェントやったり、ワークフローを実行してる時やったり、誰かが大量のデータを収集してデータベースに入力しようとして10,000回、100万回の操作をする時は、各操作のレイテンシーは関係ない。その制約を緩和すると、もっとできるようになる。
今はみんなそれを「深い研究」って呼んでる。「遅い」よりもブランディングが良いからな。エージェントがワシらの顧客やという点で、ワシらは完全な自動化に向けて飛躍したいと思ってて、それがワシらが違った構築をするのに役立った。その日のモデルが十分じゃなくても、モデルが良くなってそれをサポートするようになると賭けて、信念の飛躍を取ったんや。
TwitterでのCEO経験とリーダーシップの学び
Twitterで起こってたことの上に、ドラマは脇に置いといて、あんたは非常に大きな、いわば高度変化を経験した。CTOからCEOへの移行やけど、それはどんな感じやったか？そして、その経験からある意味でより良い創設者になるために装備されたことを学んだか？
CEO役を引き受ける時の一つのことは、それまでワシは本当に会社のニーズに対して多才であること、そして最も効果的になるように自分を形作ることが仕事やと思ってた。それは周りの会社を変えることができないという意味やないけど、会社を自分に合わせて形作ることはできないということや。
CEOを引き受けて経験した大きな変化の一つは、最も生産的な運営方法は会社を自分の周りに形作ることやと決めたことや。会社の創設者の役割を引き受ける。他に方法がないと思うからや。既存の組織、会社、計画に自分を合わせようとしても、その役割に正義をなさないと思う。
だからワシが足を踏み入れた時、「ワシは会社を、ワシが信じることと、ワシが何者かに合わせて形作る」って決めたんや。それがその役割を引き受けた時に取ったマインドセットやった。そしてそれは、その瞬間に会社を変え、Twitterのやり方を変える信念を持つこととして実際に現れた。
CTOとしてもそれをやってたに違いない。あんたにはそんなにスコープがあったから。
同じやとは思わん。すごく違うと思う。確かにワシは多くの主体性と影響力を持ってたけど、「ワシはここで何でも変えることができる」ということを受け入れることは、おそらくワシの失敗やったかもしれん。試したし、よく挫折もした。
だからその役割を引き受けるとすぐにしたことの一つは、会社の構造を変えたことやと思う。リーダーシップチームを大幅に変更した。1ヶ月以内に、Twitterにいる人数と、ワシらのロードマップと優先事項を意味のある形で変更しようとしてた。
結局、それをすべて見届けることはできへんかったけど、本当に重要やと思う。何かを自分に合わせて形作ることと、自分を何かに合わせて形作ることは違うんや。
公の注目とその影響
会社の内部で起こってることに、これほど多くの公の注目が向けられることはどんな感じやったか？そしてそこから何か学んだことはあるか？
ワシはそんなに公の注目を浴びるのは好きやないんやけど、それはとても価値のあることやと思う。創設者として今、実際にワシが推進したい影響を与えるために、ワシが形作りたいように世界を形作るために、公の注目を使って、あんたの使命に参加したい人を見つけて、顧客を見つけて、あんたが住みたい未来を伝道して、パートナーを見つけなあかん。
だからある意味で、公の注目は本当に重要や。でも、Twitter時代に受けた公の注目について不幸やったのは、その瞬間にはあまり多くを語ることができへんかったし、その瞬間はゼロサムゲームを経験してるように感じてたことや。でも今の瞬間は極めてポジティブサムゲームのように感じる。今はワシが構築したい未来に向けて公の注目を活用したいんや。でもその時はそれができへんかった。
外から見てたワシとしては、あんたについていろんなことが言われてたけど、あんたは結構静かにしてなあかんかった。今になって言いたいことはあるか？
たくさんある。でも一つ言うとしたら、会社に10年いた内部の人間がCEOの役割を引き受けるとき、人々は同じ方向に進み続けると思ったり、そう想定したりしたかもしれん。現実は、ワシの目標はTwitterを、それがあるべきやった、そしてあり得た、そしてあるべきやったものにすることやった。
そしてそれには会社、人、製品の大規模な変革が必要やった。そして実際にそのすべてがまとまってきてた。外に出てるけど理解されてへん奇妙な逸話の一つは、会社を売る契約にサインした3日後の月曜日、木曜日がワシらの決算発表やったということや。
その決算発表に向けて、会社を20％から25％程度削減する計画全体があった。なぜならTwitterは変化し、現在の瞬間に適応し、単なる優れた製品から優れた製品と優れたビジネスになる必要があったからや。そしてそれが来るべき変化で、それによって本当の意味で製品をイノベーションできるようになるはずやった。
それを見届けることはできへんかったし、ほとんどの人にそれを理解してもらいたかった。
Twitterの現在への見解
そのチャンスは得られへんかったけど、この2年間でTwitter（今はX）に何が起こったかの観察者として、あんたの見解は？
ワシがその時夢中になってたアイデアがあった。内部でプロジェクト・サターンと呼んでたもので、コンテンツ・モデレーションをめぐる問題全体を取り上げて、実際にTwitterとコミュニティ、そしてユーザーの力を活用して、彼ら自身でそれを行うようにするにはどうするかということやった。
これは理想主義的やけど、可能な領域にあると思う。そしてチームがバード・ウォッチと呼んでたもの、今はコミュニティノートと呼ばれるものに取り組み続けてるのを見てきたように、それは素晴らしいと思う。
透明で、オープンで、人々がTwitterに新しくユニークな方法で貢献して、全体的な体験を向上させることを可能にするという最高の理想に生きてる。だからうまくいったことを考えなあかんとしたら、それはワシが本当に信じてたもので、今も続いてることを本当に嬉しく思うし、今では他の人たちもそれを複製しようとしてるとワシは信じてる。それが続いてるのは本当に素晴らしい。
TwitterからParallelへ受け継いだ価値観
Twitterで過ごした11年間で、リーダーとして、あるいは会社とユーザーベースの精神において学んだことで、Parallelに持ち込んだ1つか2つのことは？
ワシにとってTwitterの核心的な精神、その「なぜ」は、ワシらが使ってた言葉で言うと「公共の会話」やった。でも実際にワシにとってそれは、誰もが許可なしの方法で、他のすべての人、そして彼らの思考やアイデア、あんたが直接つながりたい世界を変える最高の人々を含めて、彼らにフィルターなしでアクセスでき、フィルターなしでそれらを構築できるということやった。
閉鎖的で、許可制で、招待のみで、アクセス制限された環境にいる代わりに、人々へのアクセスの大規模な民主化があったんや。誰にでも文字通りDMできる。今でも素晴らしいことや。
そしてそれは機能する時に魔法を生み出すし、人々の悪行動のような解決する必要がある問題を引き起こす。でも、それが生み出すすべてのポジティブのために、それらの問題を解決する価値があると思う。
そしてそれがワシらがParallelで取ってる同じ精神やと思う。ワシらはウェブがオープンで、許可なしで、自由市場であることを望んでて、AIを含めてすべての人がすべてにアクセスできることを望んでる。AIがウェブ全体にアクセスできることを望んでて、それがTwitterから引き出されるParallelを動機づける共通の糸や。
起業への決断
これ、7000人の公開企業をリードしてて、その後にできる100万のことがあったのに、全くのゼロから新しいことの創設者として一番最初から始めることを決めた。そんな決断をどうやって下したのか？
最初はオープンマインドやったけど、コードをたくさん書いて、人生を楽しんで、世界に好奇心を持ってた。とてもグリーンフィールドやった。紙の上では大きな仕事に感じられるかもしれない仕事を引き受けることについて、いくつかの電話を検討してた。
でもワシはTwitterに十分長くいて、開放性と直接的なつながりと公的情報と公的データというこの概念を信じるために提供してたKool-Aidを飲んでしまってたから、使命に参加するために、ワシは単に使命に参加することができへんかった。
だからワシは数ヶ月後に何かを始めることを知ってたと思う。あんたもこの話を知らんと思うけど、その頃どこかでJoshに出会ったんや。その時にはワシは会社を始めることに決めてたけど、いつ、どうやってそれを進めるかは全くわからんかった。
そしてJoshがワシにくれたアドバイスが心に残ったんや。「急ぐな。これはあんたの人生の10年以上になるから、急ぐな。最初のことに飛びつくな」って。
エンジニアとして、創設者として、あんたは構築する筋肉を発達させてて、構築がとても上手や。でも一度か二度しかしないのは、取り組むことを選ぶことや。そしてVCとして、ワシらVCが持つ贅沢の一つは、多くのことを見ることができて、多くのことを選ぶことができることや。選択の筋肉が発達する。
創設者として取り組むことを選ぶ時、それが境界と制約を設定する。会社がうまくいってる場合の人生の次の10年のためにな。だからそれは重要や。
アイデアの着想過程
その話をしよう。あんたが選んだこのアイデアは、現象的に興味深く拡張的なアイデアやと思う。このアイデアはどうやって来たのか？
実はワシは医療で何かをしようと考えてた。医療を研究するために自分用のエージェントをハッキングしてた。時間が経つにつれて、ウェブの未来により多くの時間を費やすようになって、ある抽象的な形でこのアイデアに夢中になった。ほとんどこのサイエンスフィクションの中で生きてたんや。
Twitterで下したすべての決定について、ワシらはこのサービスが100ミリ秒のSLAを持つことを考えてた。なぜなら約1秒を持つモバイルデバイス上の最終顧客について考えてて、これがスタックにあったからや。そしてワシは本当にこの概念の中で生き始めた。それはすべて完全に変わる。
ワシらが構築した、考えた、すべてのインフラストラクチャは、完全に異なって見えることになる。ワシらが考えたすべてのビジネスモデルは、完全に異なって見えることになる。だからそれは本当に、ウェブの主要な消費者が今やエージェントになるという、このサイエンスフィクションとして始まった。
その一つの仮定を変えると、グリーンフィールドで、この世界はどのように見えるか？ワシはこれについて強迫的に考えてて、このスペースで何かを始めるとは実際には思ってなかった。なぜならそれは単なるサイエンスフィクションやったから。
ワシは人々とそれについて話すだけやったし、ある時点でそれは「これが起こり得るなら、良い方法と悪い方法がある。ワシは良い方法を望む。何ができるかについていくつかの見解がある」みたいになり始めた。そしてこのアイデアを中心に道を探求し、人々と話し、理解し、研究することに数ヶ月かかって、ある日「これをやる」って言える確信を得たんや。
AI向けウェブ設計の違い
そのアイデアをもう少し理解しやすくしてくれ。そのアイデアは、今知ってるウェブが人間ユーザー向けに設計されてて、リンクとナビゲーションとページとページロードとかそういうものが全部あるってことで、AIやったらその多くは基本的にあんたのためには設計されてない。データをもっと早く消費できるし、一度に一ページ見る必要もない、みたいな感じやな。
人間の代わりにAIをユーザーとして構築する時に、どんな異なる仮定や構築パターンを作るか、もう少し詳しく教えてくれ。
人間は、ワシがフレームワークとして考えるに、非常に狭い帯域で動作する。ワシらには1秒か2秒の忍耐がある。ワシらは探してるものを過小指定する。暗黙的にアプリをクリックして、そのアプリがワシらが欲しいものを理解してワシらに見せてくれることを期待する、Twitterのように。
あるいはワシらは不完全なキーワードセットを入力したり、どこかへナビゲートするためにリンクをクリックしたりする。そしてベストを期待して、物事を成し遂げるためにこのランダムボックスに向かう。
ワシらはまた、一度に10個のクリック対象、2〜3ページのコンテンツのような少数の決定を消費することができる。そしてウェブ上のほとんどのインフラストラクチャは、ワシらが何をしようとしてるかを理解し、推測し、正しい方向に向けようとしてるだけや。
AIでは、実際にこの多くを逆転させることができるし、その逆転は実際にワシらが見始めてることやと思う。AIは解決しようとしてることを指定できる。実際、eval goalを評価できるように、RLシステムを訓練するには、最終目標が何で報酬が何かを知る必要がある。
そしてそれを始めると、それを下向きにコミュニケートし始めることができる。そしてそれは基盤となるインフラストラクチャにとって完全に異なるインターフェースやろ？具体的には、このユーザーが何をしようとしてるかを推測する必要がもうない。
答えの一貫したフォーマットや、答えの決まった量や、答えの1秒のレイテンシーエッセイを生成することに縛られることがなくなって、時にはAIとして呼び出しをかける時に、10分で欲しい時もあれば100の文書が欲しい時もあるし、一言の答えが欲しい時もある。だから問題空間が本当に拡大するんや。
今、ワシらはこの拡大した問題セットの中で、潜在的な顧客と多くの時間を過ごした後に、どの小さなスライスが最初に重要になるかについて、意見の強い狭い決定セットを作った。そしてそれがワシらがこの場所を取った場所や。人間はAIと異なる。彼らはこれらすべての方法で異なる。クエリ言語は拡大するやろうけど、今、ワシらが攻撃すべき最も興味深いスライスは何か？そしてワシらは遅い完全自動化測定可能反復的eval対応作業の端に向かった。
初期顧客と使用事例
最初のいくつかの使用例、顧客、この種のアーキテクチャが本当に強力になり得ると感じたシナリオについて話してくれ。
ワシらが最初に追求した最初のいくつかの使用例は、BPOやKPOに外注するかもしれない反復的な作業という概念やった。そしてそれはある意味で偶然の発見やった。これをやってる顧客と話してて、彼らが「あんたのシステムがこれを上回る性能を出せるなら、それはクールやな。実際にワシらは試してみることができるかもしれん」って言ったんや。
そしてワシらは、反復的でよく指定された作業がある時、AIのパフォーマンスは向上するけど、反復作業をするために50人を訓練しなあかん時、人間のパフォーマンスは低下することに気づいたんや。
これらは机上調査をする人々や、保険金請求処理や引受、政府が公開した何かに基づいて何をどれだけ課税するか、何にどう準拠するかを理解するためのデータセット、純粋なデータセットを作成するためにウェブから金融データを引き出すこと。
こういう作業がたくさん起こってる。ワシらはウェブに夢中やけど、価値を追加したかったし、これをワシらが最初に取り組むことと選んで、システムで品質を提供することの限界を本当に押し広げたんや。だからワシらはシステムで正確性と品質だけを気にすることにした。レイテンシーは気にしない。
それが最初に遊びたかったセットやったから、その決定をしたんや。
数字が正しければ、Parallelには現在100以上の有料顧客がいるってことで、本当にエキサイティングや。使用例について教えてくれ。彼らはAPIを何に使ってるのか？
ますます多くの顧客と仕事をするのは本当にエキサイティングやったし、顧客数の面でも、今サービスしてる使用例の広さの面でも、ワシらが一緒に仕事をしてきた顧客の規模を本当に拡大してきた。
一方の極端では、これらの極めて長時間実行される深い研究使用例をサービスしてる。これは他の方法では人間によって行われるもんや。もう一方の極端では、コーディングエージェントが使うかもしれない検索ツールとしてサービスして、それを呼び出して3秒以内に答えを得て、コースコレクトが必要な時にライブウェブが必要かもしれないドキュメンテーションを調べる。
だからワシらには使用の幅がある。これを構築してきて見てきたもう一つの素晴らしいことは、それがどうスケールしてきたかや。ワシらは今、一日に何百万もの何百万ものリクエストをサービスしてて、ワシらのシステムで最も安いリクエストは0.5セント未満で、今日ワシらのシステムで最も高いリクエストは10ドルかかることがある。
そして今年に入って、顧客の幅、使用の規模、これらすべてがこの瞬間に一緒になってるのを見るのは素晴らしい。ワシには想像できへんかったことや。
顧客パートナーシップとベンチマーク開発
あんたがすべての顧客で挙げたたくさんの異なる使用例が興味深い。早期に一緒に働いた顧客で、本当にあんたを押し広げて、Parallelがどうなるかを形作るのに役立った例や逸話で、頭に残ってるものはあるか？
初期の頃、ワシらがこれらの保険使用例の一つに取り組んでた時、実際にバーは、人間の操作の結果として生成されてるデータセットがあって、ワシらはそのデータセットを手に入れた。それは基準真理のようなもんで、問題はAIシステムが昨年、それと競争したり、生産性を推進したり、完全に置き換えたりできるかということやった。
ワシらがそれに取り組む中で、低いスコアを取ってて、そしてデータセットを掘り下げなあかんかった。基準真理は決して基準真理やないことが判明した。だからワシらの世界観で完全に変えたことの一つは、基準真理は決して基準真理やないということで、実際に品質の比較分析をして、二つの代替案を比較することを中心に、すべての顧客との会話を本当に再フレームしなあかんということやった。
そしてワシらはそれを行う創造的な方法を見つけた。複雑やないやろ？問題を解決する二つの方法は、いくつかの場合で一致して、それらを見る必要がない。彼らが一致しない場合、小さなサンプルを取って、そのサンプルの5つか10でどちらを好むかをグレードする。そうすれば大体どちらが良いかがわかる。
だからワシらはその一つの顧客の旅から始めた。ワシらはデザインパートナーシップでこのオーダーメイドプロセスを経験した。でもそれからワシらはこの非常にシンプルなパターンを学んで、それは品質バーで最も選択的で、人間の操作やスケールされた人間操作に取り組んでて、それらを自動化したい時に、本当に機能してきたもんなんや。
そのような例をいくつか聞きたい。ワシが知ってる顧客の一つは、First Roundの会社でもあるClayや。企業同士が顧客になるのは明らかに大好きや。Clayのparallel使用例と、彼らが何をしようとしてたか、そして彼らの代替案が何やったかもしれんかについて教えてくれ。
偶然のように見せてるけど、あんたがワシらをClayとつないでくれたんや。それは前向きな人々、本当にイノベーションしてる人々を発見する上で非常に価値があることの一つや。彼らはワシらとベンチマークを構築することに取り組んだ初期の人々の一人やった。多くの人々にAIをもたらし、それを素晴らしい体験、本当に強力な体験にすることでカーブの先を行ってたんや。
彼らは非常に早期にワシらと一緒に働くことに賭けて、ワシらとベンチマークを構築し、ワシらと協力し、ワシらの技術を押し広げて、うまくいけば彼らの製品を前進させることで何らかの利益を得た。
初期のパートナーシップとして、本当に共創やったと言えると思う。でも反復的なウェブ研究について考えると、すべての見込み客や現在の顧客について、それらについてのすべて、それらの間での優先順位付け、そして人々が大規模でやりたいあらゆる種類のことを理解することで、人々に極端なレバレッジを与える。
この作業でワシらが達成できる正確性の限界を押し広げることができた。なぜならそれは彼らの使用例にとって重要やったからや。そしてその意味で、要求の厳しい洗練された顧客として本当にワシらを押し広げてくれる、本当に素晴らしい関係パートナーシップやった。
Parallelが彼らに提供してるAPIで、彼らが活用してるのは何か？
ParallelタスクAPIで、これは構造化された充実を返すことを可能にするワシらのAPIや。効果的に計算予算を指定することもできる。そしてワシらは単に答えを生成する。
今、彼らは本当にAIフレンドリーなAPIを最終顧客にアクセス可能にしてる。彼らは人々が小さな過小指定されたプロンプトを入力できるように、ワシらのAPIの上でオーケストレーションするシステムを持ってるけど、彼らは顧客ベース全体でパターンマッチングしてて、誰かが欲しがるかもしれない出力の意味を知ってて、それらのクエリをワシらのシステムに指定してくる。
彼らの最終ユーザーは基本的に自然言語で書いてる。ClayにはAIオーケストレーターのようなルーティングシステムがあって、AIがワシらにクエリしてる。そう、ワシが顧客って言う意味はそれや。ワシらは顧客がクエリを書くAIになることを望んでた。
ワシらのシステムは自然言語用に構築されてるけど、さっき言ったように人間は物事を過小指定する。人間が物事を過小指定しないように手助けして、クエリのようなものを書くためにAIを使うことができる。だからワシらは特にAPIを人間フレンドリーにすることは最適化してない。顧客がそれをできると期待してるからや。
彼らは基本的に「これらがあんたが達成しなあかんベンチマークや」って言ってたのか？それはどう機能したのか？
そうやない。彼らは顧客に持たせたい製品に関する実際のベンチマークと、持ちたい正確性を構築してた。彼らはまた、それらのベンチマークを実際に解決できる多くのAI技術も構築してた。
でも彼らは、一緒に働くことでより良くできたり、顧客に選択肢を提供できるなら、ワシらと働くことにオープンマインドやった。Clayは人々に多くの多くの異なる方法で物事を行う選択肢を提供することがすべてや。そしてワシらは彼らが顧客に提供できる選択肢の一つになって、顧客は非常に創造的な方法で使用する。
理想的な顧客像
Clayは、どれだけ先進的で、持ってるボリュームの量や、あんたのシステムに高い要求を持ってることを考えると、一緒に働く素晴らしいデザインパートナーのように、ある種の完璧な初期顧客のように聞こえる。彼らが理想的な顧客なのか、それとも今あんたが拡大しようとしてる中で、理想的な顧客は誰なのか？
今はワシらが非常に幅広い顧客セットにサービスしてる。Clayは、スケールされた反復的なウェブデータが本当に重要で正確性が重要やという理想的なパターンの一つや。でも反対の極端では、ワシらのAPIのいくつかを使ってるコーディングエージェントもある。でもそこではワシらはプロンプトの5％ぐらいに現れるかもしれん。最近のドキュメンテーションを調べる時なんかにな。
だからそれは実際にツールを呼び出すエージェントで、ワシらの完全なタスクAPIを使う代わりに、ツールとして検索APIを使うんや。保険でクレーム処理をしてて、その上に人間がQAをしてるワークフローを実行してる顧客もいる。
さっき言及したBPOやKPOの一部は、今やワシらの顧客でもある。だからワシらは非常に水平的な製品を構築してて、今は非常に多様な顧客セットがあって、ニーズが本当に収束してて、ワシらが設計しようとしてるAPIは、単一のICPに当てはまらないこの非常に多様な顧客セットにサービスできるようにしたかったんや。
彼らの顧客が収集してAIに利用可能にしようとしてるデータについて、代替案は何か？BPOやろな。人間に極めて高品質なデータセットを作成してもらう。そしてワシらはそれに対して異なる価値提案を持ってて、実際に品質で彼らと競争する。
他のケースでは、ワシらがよく遭遇する代替案は、ある種の自作か、単純にOpenAIを使うことや。彼らは最近検索を出荷した。両方のケースで、ワシらの主要な価値提案は品質、品質、品質や。
そして二次的な価値提案は価格性能や。ワシらにとって価格性能をそんなに気にする理由は、AIがウェブを多く使って多くの価値を創造すべきやというビジョンに戻ると、新しい使用例を解放する唯一の方法は、できることを取って、人々にそれを100倍の規模でやることを動機づけ、極めて低いコストで極端な性能を持つことで基本的にその周りの摩擦を除去することやと思うからや。
競争環境について
これは実際にあんたが考えたに違いない質問に入る。このアイデアを考えてた時に、潜在的な競争とこの市場がどう形成されるかについてや。これについて考える一つの方法は、ハイパースケーラーや主要ラボの領域対、このような次世代AI infuraに関して新しいスタートアップが利用できる機会についてや。
ワシは競争力学についてあんまり考えない。二つの理由がある。一つ目は、ワシらが今後数年間で最もポジティブサムな未来に住むことになると思うし、だから完全に明確にできなくても、人々が動員して影響を与える機会セットは極めて高い。
ハイパースケーラーは機会を捉えるのに十分速く動くことができない、十分速く構築することができないと思う。ラボは素晴らしくて、本当に本当に速く動くけど、ワシらが動ける速さに比べると遅いんや。そしてイノベーションする場所がたくさんある。ワシらは毎日顧客からそれを見てる。
もちろん日常的には、顧客が持つ選択肢と、なぜ彼らがあんたとパートナーし、協力し、あんたから購入しなければならないかという文脈で考えなあかん。そしてその意味でワシらは本当にそれについて考えるけど、それは製品をどう差別化し、カーブの先を行くかという本当に製品決定なんや。そしてワシらはそれを強迫的に考えてる。
製品ローンチとタイミング
あんたがしばらくステルスモードやったって前に言ったけど、ほぼ頭を下げて構築、販売、構築、販売してたけど、今はこのローンチでもう少し注目を集め始めてる。最近セルフサーブオプションをローンチしたと信じてて、人々が単にParallelに来て欲しいものを見つけることができるようになった。
いつローンチするか、いつ製品をもっとオープンにするかを見つけ出してる他のAI創設者にどんなアドバイスをするか？どう考えたのか？
この会社を始める時に得たアドバイスの一つで、StripeのPatrick Collisonと話したんや。APIビジネスの構築について。彼は「あんたの最初のAPI設計は間違ってる。それを知っとけ」って言った。
これが意図されてたかどうかわからんけど、ワシはそれを本当に、顧客セットを小さく親密に保つことを意味するものとして受け取った。そうすれば、それが間違ってて、ワシらが構築することを制限してるとわかった時、後方互換性がなくてもAPIの次のバージョンに移行できるような柔軟性を維持したかったんや。
だからワシらは、考え抜いてないと感じてる間は、APIを持つ顧客数を制限するという非常に意図的な決定をした。ラボでAPIを設計したくなかったけど、永遠にサポートすることに縛られるAPIも欲しくなかった。だからその意図的な選択をしたんや。
もう一つやったことは、ワシらが一緒に働くのが大好きで、ワシらと一緒に働くのが大好きな顧客に非常に選択的やったことや。それがエネルギーの面であんたを駆動するもんやからな。
資金調達とチーム構築
資金調達について簡単に聞きたいことがある。創設者が本当に大きなラウンドを調達してるのを見てるけど、同時に過去数年よりも小さなチームを構築してる。AI企業の創設者、特にすべてが今とても速く動いてて、とても多くの派手さがある中で、どんなアドバイスを共有するか？
資金調達についてどう考えたか？
たぶん二つの異なる次元がある。一つ目は、誰と働くか？そしてワシには非常にシンプルな基準があった。人々、ワシにとってそれは単に一緒に時間を過ごす人々や。
そして彼らがワシに何かを言って、ワシが劇的にそれに反対した場合、なぜかを調整しようとして眠れない夜を過ごすことになるか？そういう風に感じる人々を、ワシは自分の周りに欲しい。
Khosla VenturesのShard、First Round CapitalのあんたとJoshと働いてるIndex Venturesとの連携は興味深い。あんたたち全員がワシらの会社とビジョンに少し異なるレンズで来てくれて、ワシが全員から得るアドバイスは少し異なる。ワシはこれらの人々すべてを尊敬してる。
ワシは自分で構築して、その瞬間のワシにとって正しくないからアドバイスを多くの場合無視することを期待してるけど、アドバイスを得て、それが何かについてのあんたの考え方を変える時は、非常に重要やと思う。それがワシが投資家選択で見る真の価値やと思う。
ワシにとって会社を構築することは二進法や。成功するか、成功しないかで、その中間は何もない。だからワシは自分に質問をした。その金額まで、ワシのバイナリオッズが何らかの理由で増加すると信じる理由があると論じることができる金額を調達すべきで、その場合を作ることができなくなったら、それ以上調達すべきやない。
無限の金額を調達できて、ワシらは幸運やったことに、次の数年間の計画に基づいてワシが思った収穫逓減点を調達することができた。実際、逓減すらしてないと思う。ある時点で負のリターンがあると思う。それがワシらが使った決定フレームワークや。科学はない、すべて直感や。
xミリオン対yミリオンを調達した場合、ワシらが成功する可能性がずっと高くなるシナリオを想像できるか？yミリオンを調達しよう。zミリオンやったらどうか？実際にはそうでもない。yだけ調達しよう。
チーム構築について、シードラウンドが起こった時、あんたは既に5、6人の本当に本当に良いエンジニアを並べて準備してたと思う。2025年にエンジニアがどれだけ生産的になり得るかを考えて、今Parallelでエンジニアを雇う時、5、6年前に探してたものと比べて何か違うものを探すか？
もちろんTwitterでワシは素晴らしいエンジニアを知り、一緒に働くことができた。同時に、周りには極めて高いポテンシャルを持つ素晴らしい若いエンジニアがたくさんいる。ワシは本当にこの会社に両方の最高のものを一緒に持ち込みたかった。
Parallelでのワシの雇用哲学の一つは、雇用を通してどれだけアルファを得ることができるかを最大化したいということや。アップサイドは何か？だからポテンシャルに賭けなあかん。「そこにいた、やった」やない。
でも20人の全チームを単にポテンシャルに賭けて一緒にまとめることはできないし、それを完全に排除することもできない。だからワシはチームを雇う。だから個人の選択やないけど、チーム上の全員が、ポテンシャルに賭けてリスクを取ってる場所にいるか、極めて高いポテンシャルを持つ人々を取って、彼らにクリエイティブになる余地を与えながら使命に向けて彼らをチャネルすることが特に上手やから雇ってる人や。顧客のための単一の結果に向けて彼らを整合させながら。
この種の賭けを取る、雇用でリスクを取ることを受け入れるなら、解雇することにもある程度良くなければならんということが本当に重要や。
特にアップサイドに賭けようとしてる時、間違いをしない雇用が上手になる方法をワシは知らん。だから学んで期待値を設定して、解雇が上手な世界で働かなあかん。そしてこれらをまとめると、速く構築し、この現在の瞬間のために構築できる素晴らしい高性能チームを持つことができる。そしてそれがワシらが本当に受け入れてきた哲学や。
非常に高いポテンシャルを持つ、多分早期キャリアの、多分少しカオティックな人々の半分と、この分野で多くを見てきた非常にシニアな人々、安定した手のような人々を持ってるように聞こえる。でもそれ以上のことがあると思う。単に年功序列についてやない。
高いアルファの人々から最高を引き出すことが上手で、それを行った実績を持つ人々についてやと思う。より広く、エンジニアの数に関して、信じられない製品を構築するために必要な組織設計に関して、これがどう変化してると思うか？これらすべてでワシらはどこに向かってると思うか？
あんたを異なる方向に引っ張る二つの力がある。一つ目は、多くを開発できる、多くの階層は必要ない。ワシらには今階層がない。あまり多くもない、役割について話さない、チームがない、階層がない。ワシらは非常にカオティックや。22人の中に正式なサブチームはない。正式なサブチームはない。
人々は小さなプロジェクトグループで働くけど、それらは回転する。もちろん、人々は構築したシステムの所有権を取るけど、多くの流動性がある。これまでのところ正式なチーム構造や管理者やそのようなものはない。だからそれはこの規模でできることやと思う。このサイズの倍にスケールするとは思わんけど、今のところはこれができる。
でも実際に、より多くの人を雇う方向にあんたを引っ張る力は、可能性が無限やということや。一度顧客と問題空間で働いてて、需要のある製品を構築できる顧客のニーズは。あらゆる場所に機会を見る。すべてが手の届く範囲にあるように感じる。だからそれはより多くの人を持つ方向にあんたを引っ張る。
だからワシは時間が経ってどちらに収束するかわからんけど、でも確実により少ない人でより多くが行われることを期待すべきやと思う。AIと働く明らかに非生産的な方法があって、ワシは個人的にこれを多くやったけど、系統的に適切な人を雇って、彼らが良い判断を持ってれば、AIの良い部分を得るやろう。
個人的に見た、AIと働く非生産的な方法は何か？
個人的に、ワシがエンジニアリングできて、ワシがより良くやるやろうことがあるけど、ワシが本当にワシらのコードベースでコーディングすることを受け入れて楽しみ始めたら、ワシは個人的により時間がかかるかもしれんし、それは貧弱で、学習されたスキルやとワシの意見では思わなあかんということや。
あんたは本当に集合的に時間と生産性を無駄にできる、やってることを深く完全に理解せずに、クレイジーなコードレビューや下流で修正してるバグで他の人を気を散らすかもしれん。AIと働く悪い方法がある。
本当の本番システムでAIと生産的になることは学習されたスキルやと思う。そしてワシは個人的に、ワシのチームがこれを見てることを知ってる。ワシが何をしてるかを深く完全に理解せずにコードを書いて、ワシのチームがワシの後ろを片付けなあかんかったことを。だからそれと働く悪い方法がある。
でも大体において、人々は何が良い方法かを理解すると思う。特にチームでな。多くのコードレビュー学習や経験的学習と共有が起こって、コードベースをAIにとってより生産的になるように設定して、あんたの経験と他の人の経験から何が機能して何が機能しないかを理解することで、本当に正しいパターンに合わせることができる。
だからより多くの生産性を期待するし、そこからさらに増加するだけやと思う。
チームのサイズと使ってるAIコード生成の量で最大限生産的になるために、コードベースを有効にするために意図的にしなあかんかったことはあるか？
非常に戦術的なことや。ワシらには大規模なクローラーとインデックスインフラストラクチャがあって、それは標準的な小さなフロントエンドコードベースやPythonスクリプトのようなもんやないけど、この大きなインフラストラクチャプロジェクトや。テストを実行するだけでも時間がかかるから、AIにワシらのCIへのアクセスを与えて、そのようなことをトリガーして小さなことをできるように本当にフックアップしなあかんかった。エージェントがコードベースを使いやすくするためにな。
ワシらはコードレビューでもそれをたくさん使うし、すべてのエンジニアに極端な実験ライセンスを与えてる。人々がどうやってやるかを標準化しない。みんな自分のやり方でやって、実験する。人によっては他の人よりも実験的で、異なる方法でやることを実験する。
だからそれがワシらが取ったアプローチや。すべてが常に変わる。ワシらは車線を選んでそれに固執するよりも、常に探索・活用モードでいたい。
ソフトウェアエンジニアの役割の変化
コード生成に関するこの議論で、あんたはどこに落ち着くか？2025年のソフトウェアエンジニアの役割について、数年後はどう見えるかについて、人々は非常に異なる意見を持ってると思う。
いくつかのことが重要であり続けると思う。何を構築するか、必ずしもどう構築するかやなくて、そして味覚。それらのことはソフトウェアエンジニアの役割に残ると思う。良いソフトウェアエンジニアは常にそれを持ってたし、それが残ると思う。
このトピックについてワシが持つ最も意見の強いスタンスは、実際にワシらのAPIが宣言的になるように設計されてるということや。宣言的とは、あんたが欲しい出力について話すけど、どうやってやるかは教えないということや。そしてますますそれがワシらが行き着く方向やと思う。
今日ワシらが書くコードがやり方で、ワシらがAIエージェントやコードエージェントと持つ会話は、本質的にフィードバックと「これをするな」とどうやって実際にやるかの組み合わせを通してコミュニケートしようとしてるけど、ワシらがやろうとしてることについて合意してるけど、まだそれを合意したり明確にしたりレポに保存したりしてない。
AI導入の成功パターンと課題
製品にAIを導入してる会社について、本当に価値のある方法で今日実際にやってることについて、ワシらが本当に考えて話したいことの一つや。人々はあらゆる種類の予測をするし、あんたの顧客は定義上、技術の限界を押し広げようとしてる。
だから、これらのエリートチームが2025年に実際にやってることへのユニークな窓を持ってる。あんたの顧客が、機能してる方法や、他の人が学べるかもしれない本当に興味深いことをしてるAIの使い方は？
ワシらが焦点を当ててない非常に難しい問題の一つやけど、ワシらの顧客が例外的なのは、最終的な人間にAIとどう協力し、パートナーするかをコミュニケートすることや。
期待値設定、人々が彼らと反復するための反復プレイグラウンドの作成、答えが常に正しいわけやないことのコミュニケート、そしてそれを顧客にとって意味のある方法で行う、このエージェントが出て行って仕事をしてる間に何が起こってるかのコミュニケート。
エリートAIチームの一部は、異なる顧客のために異なるモダリティでそれを行う意見の強い方法を持つことに本当に長けてる。それがワシらが見る共通の糸や。
ワシらが顧客と見るもう一つの共通の糸は、あんたが聞いてる質問とは少し異なるかもしれんけど、彼らがこの極端な創設者モードで動作してることや。つまり、ワシらの顧客の一部は確立された会社、BPOやとかやけど、ワシが特定できるすべてに共通する糸は、彼らが超前向きで、自分のビジネスでリスクを取り、イノベーションし、創設者モードで動作してることや。
そしてそれを見るのは興味深い。でもワシはそれがワシにとって、ワシらが本当に共同イノベーションする方法を見る方法やと思う。
逆に、AIを本番に導入しようとする時に企業が犯してる間違いや、失敗してる、機能してないことは何か？
ワシらParallelでは、すべての人が品質を測定するのを助けることが得意やない。evalは有名に難しい問題で、あらゆる種類の汎用evalやevalケースを構築できるけど、各顧客シナリオは異なるし、evalは実際に常に変化してる。
そしてワシらはまだ、人々が品質を理解し、ワシらから顧客に、そして顧客から彼らの顧客にそれをコミュニケートする方法をダイヤルインしてないと思う。そしてAIがいつ機能していつ機能しないか、いつ使っていつ使わないかを理解するために、まだイノベーションすることがたくさんあると思う。そしてそれは部分的にワシらが解決する負担やと思うし、ワシらはまだそれを完璧にしてないと思う。
それがどう見えるかについてアイデアはあるか？
ワシらはある意味でevalの出力を自動化し、推定したい。推定問題は実際の評価問題よりも簡単やと思う。だからワシらは内部でそれをある程度やって、ワシらが良い仕事をしなかったケースを特定する。内部で回帰テストを構築する。
それらのことはまだワシらにとって、顧客契約をその周りに確立できるほど十分に機能してない。でもしたいやろ？彼らにとって関連があり、彼らにとって重要な品質に関する顧客契約を確立できるようになりたい。
確かに。本当に測定する標準的な方法がないことや。もしあんたが顧客で、使ってるAIからある程度の品質を期待してて、ワシらがそれを正しく解放すれば、実際に大量の使用例と実際の顧客にアクセスできるやろう。今日少し懐疑的かもしれん、機能しなかったものを試して火傷したかもしれん、より高い品質SLAを望むかもしれんけど、それをどう測定するか、どう求めるか、いつそれがそこにあるかないかを知る方法すら知らないかもしれん。
エージェントの現状と未来
エージェントという言葉は、少なくともワシが聞く最も使いすぎられた言葉の一つやと思う。エージェントが実際に本当に有用にやってることで、日常的に見てることと、2年後にはどう見えると思うかは？
エージェントは遅いもののコードやって冗談を言ってたけど、実際には今、エージェントのもっと明確な定義がある。だからワシは実際にその用語を受け入れ始めてる。
それはAIが問題を解決したい方法について決定を下す主体性を持つことを許可し、そのためにツールのコレクションへのアクセスを持ち、あまり制約を加えず、最終状態を達成するために多くの異なるパスが発生することを可能にする時やと思う。それがエージェントの合理的な定義やと思う。
明らかなことは、小さな含まれたコーディングプロジェクトをするエージェントの仕事で、常に機能するわけやないけど、2年前に思ってたよりもずっと多く機能する。だからそれは機能するケースやと思う。
ワシらのエージェントのようなエージェントは、多くの多くの使用例で驚くほどよく機能するし、コーディングエージェントに比べて信頼性の面でそんなに違わないと思う。
だから、深いウェブ研究のような、オープンウェブ上で仕事をする種類の使用例は機能してると思う。
Parallel APIが今日例外的にうまくやってることは何で、それから投資して改善したいと思ってることで、2026年、2027年のParallelはどこか？
Parallel APIは最高品質のウェブ研究で本当に優れてる。ワシらが本当にうまくやる二つ目のことは、ウェブ研究が行われた特定のソースへの非常に細かい粒度での本当に良い帰属や。そしてそれによって、ワシらの出力要素すべてに対する信頼度スコアリングという差別化要素を構築できる。
だからワシらのシステムは、いくつかの答えを間違ったかもしれない時を知るように調整されてる。そしてそれはワシらにとって核心的なことやったし、多くの顧客にとって核心的なニーズや。なぜなら彼らはAIを信頼したいし、ワシらはワシらのAIの性能を測定したい。研究をしてる間により多くの計算と検索資金をどこに配分するかを見つけたい。
そしてこれらすべてのことについて、あんたがより間違ってる可能性が高い時を知ることは本当に重要や。そしてワシらはそれに多くの時間を費やしてきた。でもそれは顧客にとっての価値提案として現れることでもある。
エージェントの糸を続けて、現代のエージェンティックスタックがどう見えると思うか、そしてなぜウェブツールがその本質的な部分なのか？
仕事について考えると、知識労働は使いすぎやけど考えるのに有用で、エージェントがあんたのためにそれをしたり、より生産的になるのを助けたりすることについて考えると、ワシらが使うすべてのソフトウェア、それがエージェントであろうとなかろうと、何らかの形の高度なAI、LLMや何らかのマルチモーダルバージョンを使わなければならんという期待があると信じてる。
そしてそれをやってるなら、ウェブにアクセスしないのはほとんど馬鹿げてる。だから、ワシらが相互作用するすべてのソフトウェアの期待は、すぐにLMにアクセスし、ウェブにアクセスすることになる。
今エージェントを拡大して考えると、仕事環境内のエージェントについて考えて、個人エージェントは忘れて、それはあらゆる種類の内部ツールとデータにアクセスしなければならん、そのエンタープライズで、ウェブにアクセスしなければならん、おそらくコーディングがとても得意やから、コードを書いて実行できるサンドボックスにアクセスしなければならん。
そして他にもいくつかのツールが必要になるかもしれんけど、それがトップ3やと思う。ウェブへのアクセス、内部データへのアクセス、コードサンドボックスへのアクセス、そしてツール4番、ツール5番を持つことができるけど、ワシらはウェブツールを構築してる。
ウェブの未来とインセンティブ設計
エージェントが大規模にウェブと相互作用することを考える時、ほとんどの人がまだ気づいてない難しい問題は何か？
スタック全体にわたって非常に多くの難しい問題がある。一つは、データアクセスに関する難しい問題がある。エージェントがいるこの未来のウェブのビジネスモデルと経済学をどうインセンティブ整合するか？
ワシらはオープンデータのみを扱う。そしてワシは、ワシらがこのデータをオープンに保つインセンティブとなる方法で問題を理解し解決しない限り、ウェブがますます閉鎖するかもしれんという実存的リスクがウェブにあると思う。そしてウェブに彼らのコンテンツ、アイデア、製品、その他彼らが公開することを投稿する人々にとって最適でなければならん。
彼らが最大の価値を追加でき、実際に彼らのビジネス、目標、経済学、その他を維持できるようになればならん。そして有料壁や閉鎖よりもオープンである方が彼らの目標にとって良くなければならん。そしてそれが起こることは明らかやない。
そしてそれがワシらが現れたい理由で、オープン市場を通してインセンティブを閉鎖するよりもオープンであり続けるようにウェブが行き着く道を舗装したい。
非常に価値のある独自データがあって、そのデータの生産者が何らかの方法でそれを収益化したいと当然理解できるすべてがある。これがすべて今後数年でどう整理されるかについてアイデアはあるか？
いくつかの特性と信じる理由について話せる。一つの特性は、AIを通して非常に多くの価値を追加すると信じてることや。ポジティブサムのテーマに戻ると、非常に多くの余剰があるから、ゲートを作る代わりに共有と協力を推進する世界を受け入れなければならん。
パイが大きくなる時、実際に人々を協力させる方法を見つけることができる。だから今日、すべての人にパイが大きくなることが明らかなその瞬間を持ってて、そのマインドセットを取らなければならん。
それが信じる一つの理由や。興味深いもう一つの特性は、情報について考える時、広告が本当にうまくやったことは、大規模で効率的な差別価格設定やったということや。それは何を意味するか？つまり、どう見ても、ほとんどの広告支援ビジネスは、クエリユーザーが広く広くすべての人にアクセス可能で、極度に補助金を受けて無料やということや。
でも彼らはユーザーの小さな割合から金を稼ぐ。それによって非常に広いユーザーの範囲にアクセス可能になることができる。多くのユーザーで損をするけど、それがビジネスの仕組みで、差別価格設定や。
そしてワシらはその特性をウェブで公開してる人々に持ち込む必要があると思う。非常にシンプルな例で、本当に高価なモデルを通して誰かのコンテンツを消費して、First Roundで何かの仕事をするのに4ドルのGPUを使う対、単にニュースを読んでる引退したワシの父親。
あんたがワシの父親を補助すべきやから、まったく同じコンテンツに対してまったく同じ金額を払う必要はない。そして文脈を持つことができるオープンで、異なる人々によって使われる同じコンテンツで、そのコンテンツを評価する異なる閾値を持つ、ワシらは差別価格設定が必要で、これを理解するためのスケーラブルな市場メカニクスが必要や。
そしてソースへの多くの帰属をする理由の一部は、その数学をできるように、実現可能性を理解できるようにするためや。ワシらは本当に、すべての人がオープンであり続けるインセンティブを持つオープンソリューションを作りたいし、AIが使用するためにウェブがオープンであることのすべての受益者になるやろう。
非常に興味深いアイデアや。これをどう始めるか？これは、Parallelが非常に興味深いと思った特定のデータコーパスを見つけて行って、でも支払わなければならんもののための方法を理解し始める方法としてのもんなのか？
そうや。でも支払う必要がない時でも、人々がワシらと積極的に共有し、彼らの貢献を認識し、それに対して支払うことをインセンティブしたい。だからワシらは本当にこのオープン市場を構築したい。
そしてそれはワシらがパートナーを見つけ、イノベーターを見つけ、ワシらが数学を一緒に学ぶ間にリスクを取る人々を見つけ、オープンウェブの未来のビジョンを共有し、そのように見ることができる人々を見つけることを要求するやろう。
そしてワシは、AI世界とウェブ公開側から適切なパートナーを引っ張れば、可能やと思う。
個人的な関心と成長
パラーグ、個人的な質問でいくつか締めくくろう。今個人的に本当に深く入り込んで、オタクになってるトピックは何か？
単にウェブについてずっとオタクになってる。でもこれ以外では、未来のウェブインデックスとそれがどう構築されるかについて考えてる。だから多くの研究論文を読み、多くのAI研究者と話す。ワシらは研究チームを構築するやろうし、そこでやるべき非常に興味深いことがあると思う。だからそれが現在のオタクな執着や。会社にとって重要なことや。
読んだ興味深い論文や、新しい考えはあるか？
ワシの世界観は現在、推薦システムと検索システムとデータベースシステムの収束に形作られてる。それらはすべて同じもののように見え始めると思う。
信じられない創設者、CEOとしてレベルアップすることについて、再び個人的に考えてることは何か？
Twitterで言ってたことがあったんや。あんたが聞いたことがあるかわからんけど、ワシは自分を雇わないような仕事だけをしたいって。そしてそれは、ワシが少し不快で、不安で、それに適さないと感じる時に最高になるんや。
そしてそれが創設者になりたかった理由の一部で、それはそんな風に感じさせる種類の仕事やからや。素晴らしいことは、創設者の旅のどこにいても、そんな風に感じさせることや。あんたの野望と志と会社があんたに必要とすることに対して、常に資格不足を感じる。
だから今日、ワシが本当にレベルアップしなければならんところを考えなければならんなら、ワシらがやってることを単純化することや。ワシらがやってることをコミュニケートすることや。ワシらがオープンウェブに向けて構築してる連携を拡大すること、顧客セットを。
ワシらの連携はワシらの顧客や。そしてそれをすることにはやることがたくさんある。毎日、ワシの自由になる非常に多くのAIがあるにもかかわらず、やりたかったことの3分の1しかできたと感じる。
パラーグ、ありがとう。これは非常に興味深い会話やった。非常に楽しんだ。一緒にいてくれてありがとう。
コメント