OpenAIのCOO、Brad Lightcapが語る企業向けAIの現状と未来。テクノロジーバブルは重要な技術シフトに先行する自然な現象であり、現在のAI市場は黎明期にある。GPT-5などの最新モデルにより、エージェントの構築が可能になったが、エンタープライズでの本格的な導入はまだ始まったばかりだ。OpenAIは週間8億人のアクティブユーザーを抱える一方、企業向けのChatGPT for Workは3ヶ月で300万から500万席へと急成長している。しかし、ROIの測定は依然として課題であり、個人の生産性向上という定量化しにくい価値が中心となる。Brad Lightcapは、今後10年で経済全体がAIの基盤上で再構築されると予測し、知的労働の劇的な効率化を展望する。また、OpenAIスタートアップファンドを通じて、モデルの進化から直接恩恵を受ける企業への投資を重視している。
OpenAIのCOOが語るテクノロジーバブルとAIの未来
バブルはほぼ常に重要な技術シフトに先行してきました。こんにちは、こんにちは。Term Sheetポッドキャストへようこそ。私はFortuneのシニアライター、Allie Garfinkelです。毎週このTerm Sheetポッドキャストでは、ベンチャーキャピタル、プライベートエクイティ、スタートアップにおける最新の取引、ニュース、洞察を取り上げています。
毎週、ここでプライベート市場で最もエキサイティングな人物たちの話を聞くことができます。今週はOpenAIにとって大きなニュース週間となりました。複数の理由からです。同社はチップメーカーのAMDとの数十億ドル規模のデータインフラストラクチャパートナーシップを発表し、その後AMDの株価が急騰しました。ほぼ同時に、同社はコーディング、エージェント、アプリ、そしてAPIアップデートに関する新しい一連の製品発表を行いました。これらはすべて2つのことに向けて構造化されています。CanvaやZillowのようなパートナーとの統合、そしてシンプルさです。つまり、私のような誰もがエージェントを作れるという考え方です。
そしてもちろん、数日前には同社が動画モデルのSora 2もローンチしました。さて、OpenAIといえば、今週のゲストの話に移りましょう。今週のゲストはサプライズゲストです。これは土壇場でのチャンスで、私は彼に会うためだけに早めに飛行機に乗ってサンフランシスコに来ました。今週はOpenAIのCOO、Brad Lightcapをお迎えしています。
BradはOpenAIの初期の雇用者の一人で、研究側ではありませんでした。BradはY CombinatorでSam Altmanを知り、同社の目覚ましい成長のほぼすべてのステップを共にしてきました。現在、OpenAIは消費者側で週間約8億人のアクティブユーザーを抱えていますが、長期的に真に成功するためには、企業向けAIの分野でも勝たなければならないという感覚があり、Bradはそれを実現する任務を負っている人物です。Bradと私は、企業向けAIとスタートアップの過去、現在、未来について話し合いました。それではBradです。
Dev Dayでの製品発表とエンタープライズAIの現状
Brad Lightcap、Term Sheetポッドキャストへようこそ。お招きいただきありがとうございます。今日はいくつかの初めてのことがあります。私は初めてのOpenAI Dev Dayに参加しました。これは初めてのライブ録音で、観客の前で行っています。そしてこれは私が自分のアパート以外でこのゲーミングチェアに座った初めてです。つまり、たくさんのことを達成しているわけですね。今、すべてのシリンダーで発火しています。Brad、始める前に面白い話をしていましたね。その話をしましょう。
その面白い話とは何でしたか?ええと、元々のプロンプトは、これまでChatGPTに尋ねた中で最もクレイジーなことは何だったかということだったと思います。観客が尋ねたんですね。そして私はすぐには答えを思いつけませんでしたが、この一つのことは覚えています。名前は伏せますが、ある非常に大きな企業の人から聞いた話です。その企業の非常に上級の幹部が、早い段階で、おそらく最初の真の早期採用者、つまり私たちが出会った企業の早期採用者でした。
彼は会社全体の前でスピーチをしなければならなくて、Dr. Seuss風にスピーチ全体を行ったら面白いだろうと思ったんです。それで、彼は大きな機関のために、彼らの年次総会のような場で会社に向けてスピーチをする際に、スピーチ全体を書いたんです。そのスピーチはどのくらいの長さでしたか?長かったです。彼は会社全体に向けてスピーチをしていて、スピーチ全体をDr. Seuss風に行ったんです。そして彼は、これは面白いと思ったと言っていました。
他のみんなも最終的には面白いと思いました。最初は混乱があったと思います。これはChatGPTが今のようなものになる前のことでした。だから多くの人は、彼がなぜ、どうやってこれをやったのか全く分からなかったんです。でも彼はただそれが素晴らしいと思っていました。つまり、人々は「彼はどうやってこれをやったんだ?なぜこれをやったんだ?」という感じだったんですね。これは他にも多くの企業向けユースケースについて話すことになると思いますが。
Dev Dayから始めましょう。なぜなら、暗黙のうちに、ここで話しているのはエンタープライズのことですよね。Dr. Seussから始めましょう。なぜそうしないんですか。でも、前回のDev Dayでは真実ではなかったことが、今日は真実になっているのは何でしょうか?
最も大きなことは、モデルが大幅に良くなったということです。そして、今ではモデルの周りに多くの製品エンジニアリングがあります。構築されたすべての足場とインフラストラクチャがあり、それは素晴らしいことですし、そういったものすべてが重要だと思います。でも、やや見失われがちなのは、モデルのクランクを回すたびに、できることや構築できるもののタイプが完全に拡大するという事実です。
だから私にとってDev Dayは、常にこの種のクールな年次チェックインなんです。つまり、1年前には可能ではなかったことが、今ではどんなことが可能になったのかということです。私にとって、それは今日ここで見てきたものを非常に象徴するものです。Agent Kitは、ほぼあらゆる種類の任意のタスクに対して、コンピューター上のワークフローの一連のステップでエンコードできるものについて、非常に確実に信頼性高くエージェントを構築する方法の素晴らしい例です。
そしてそれが真実であるためには何が必要でしょうか。問題を考え抜くことができる一般化された推論能力を持つモデルが必要です。ツールを呼び出せる必要があります。自分自身の間違いを修正できる必要があります。ウェブを使い、コードを書くことができる必要があります。彼らのやや確率的な性質と、ビジネスプロセスに少し決定論を吹き込む方法との間に、ある種のミックスが必要です。
そしてそれがAgent Kitのようなものを構築可能にします。そして1年前にそれを構築しようとしていたら、可能だったかどうか分かりません。つまり、人々は忘れているんですが、o3は確か去年の12月に出ました。つまり1年も前ではないんです。そして今、そのようなことを構築できるGPT-5のようなモデルがあります。それが私にとってエキサイティングなことです。そして来年には、また何か素晴らしいものが見られると思います。
ええ、その点で、今日はAMDの取引を含む多くのニュースがありました。なぜ他のすべての製品発表に加えて、今日AMDの取引を発表したのでしょうか?私はコミュニケーションの決定をする立場ではありませんが、私たちにとって、インフラストラクチャのコンポーネントは、ある意味でコア研究と同じくらい重要になってきています。そして両者は手を取り合って進んでいます、明らかに。
だから、これらのことの両方が同時に発表されることには、ある種の詩的なものがあるのかもしれません。一方では、私たちが行う予定のこの巨大なインフラストラクチャへの投資、そして他にも多くの投資があります。そして他方では、私たちが構築しているプラットフォームと、この部屋にいるすべての開発者や世界中の何百万もの人々が構築できるものについて話す方法があります。そしてこの種の、ある意味での供給と需要が、今日リアルタイムで起こっています。そしてそれはクールだと思います。
私はそのように計画したわけではありません。これは少し事後的な修正主義ですが、クールな並置だと思いました。つまり、私たちはまさにこれに投資したいと思っているわけです。そしてある意味で、午後はその理由を思い出させるものです。午前中にやったことの理由ですね。
そして興味深いのは、AMDの株価が急上昇しましたよね。それは見ましたよね。そしてOpenAIは今、発表をして株式市場が反応するという力を持っているようです。あなた方は非公開企業であるにもかかわらずです。その方程式の部分をどう考えていますか?
ええ、見てください。私たちはそのような意図で物事を考えたことはありません。私たちが本当に焦点を当てているのは、私たちがコントロールできることです。モデルをコントロールできます。製品をコントロールできます。投資するインフラストラクチャの量をコントロールできます。私たちは、世界のAIの供給と、AIへの需要がある場所との間のこの種の導管になる方法を見つけようとしています。
私たちは今、そこにある需要の量に対して劇的に供給不足だと考えています。おそらく世界のどこにもまだ捉えられていない潜在的な需要の何倍もあると思います。だから、私は市場に日々あまり注意を払いません。私はむしろ10年というタイムスケールで考えます。つまり、10年後に実際に真実になると私たちが考えることは何かということです。
そして私たちにとって、Gregや他の人たちが言及してきたように、それは世界が今、知性によって劇的にレート制限されているということです。そして私たちの仕事は知性を構築し、その後何が起こるかを見ることです。では、10年後に何が真実になると思いますか?
経済の多くの部分が、これらのAIレールの上で再構築されると思います。根本的なレベルでは、AIは本当にこれらの知性のユニットであり、生産的なアウトプットのためにパッケージ化され、指示され、構成されることができます。それがあなた個人の何かを助けるものであれ、企業が何かを達成するのを助けるものであれ、新製品を構築しているスタートアップであれ。
つまり、ある意味で世界には十分な知性がないんです。そして私たちが常に持っていたアイデアは、知性の量を増やして本当に安くすることができれば、反対側で劇的に良いことが起こるはずだということでした。もちろん、リスクや害がある場所については注意深くありたいと思います。そしてそれについて本当に思慮深くあろうとしています。
しかし全体として、私たちは楽観主義者であり、10年後、知性の量が100万倍、1億倍、10億倍のような要因で増加すれば、それは世界にとって良いことになると感じています。
あなたが座っている位置について私が本当に興味深いと思うことの一つは、あなたが市場に対してユニークな視点を持っているということです。スタートアップ、既存企業、開発者がすべてどのように相互作用するかを見ています。今、その景観の状態はどうなっていますか?
率直に言って、それはFreundな状況だと思います。そして私はここで多くの時間を過ごします。それが今私が時間を費やしていることのほとんどです。だから私はなぜそうなのかについて多くの時間を考えています。そしていくつかのことが真実だと思います。
一つは、私たちはまだ本当に、本当に初期段階にいるということです。これらのものは、最初は奇妙に混沌としている傾向があります。誰もがあらゆるインフラストラクチャの断片を構築しようとしていて、「いや、私のものを使って。いや、私のものを使って」という感じです。そしてこれらの中間層がすべて構築され始めます。そしてあなたは「私はこれらのどれを使っているんだ?これらのどれが2分後に本当に存在するんだ?」という感じです。
そしてまた別の層があって、あなたは「これはなぜまたここにあるんだ?」という感じです。ええ、つまり、すべてが構築され、再構築され、古いものが再び新しくなるという感じです。そしてこれは、この種の技術的な局面転換を得るときの自然なことだと思います。初期のインターネットでも真実でしたし、ここでも同様に真実だと思います。
それは市場が自分自身を組織化しようとしているだけです。人々が需要があると考える場所に反応しているんです。世界の需要の形や領域は、特にこの世界では高速で動いています。だから人々はただ、自分たちがどこで構築できるかを正確に見つけ出そうとしているんです。
明らかに、ここにはモデル層があります。その下にインフラストラクチャ層があり、それらはある程度の一貫性を持っています。ただし、すべての定義において、それらも時間とともに変化してきた点でFreundだったと言えます。
だから私は思います。まず第一に、最終的にそのようなものは落ち着き始めるでしょう。共通の層、共通のレール、人々がインフラストラクチャを構築し始めるために使う反復可能なソリューション、そして他のものが出現し始めるために構築される必要がある核となる正規の断片が出現し始めるでしょう。
だから実際にテーマ的に、それが今日ここでやろうとしていることの大きな部分なんです。Apps SDKのようなもの、Agent Kitのようなもの、そして明らかに私たちのプラットフォームに存在するすべてのもの、Agentic Commerceのようなものを通してです。Agentic Commerceプロトコルですね。
だから私たちがやろうとしているのは、実際にこの種の中間レベルのインフラストラクチャの多くを構築することです。それはみんながどのように構築し取引できるかのルールを明確にし、アプリケーションが構築され、これらのものが有用になり始めることができるようにするものです。
ただし、それには数年かかります。だからもう少し時間が必要です。なぜなら、今多くの語られている物語は、実際には今までよりも構築が簡単になっているということだからです。私は実際に座っていて、自分でエージェントを構築すべきかもしれないと考えていました。私はコーディングができません。これまで一度も…実際に試してみるつもりです。だから結果を報告します。
でも、構築の容易さはより多くの断片化を生み出すのでしょうか、それとも時間とともに実際には価値の統合に役立つと思いますか?
私は、それはより多くの機会を生み出すと思います。だから、基本的には個人へのエンパワーメントを押し出しているんです。例えば、クラウドから生まれた素晴らしいことの一つは、個々のソフトウェアエンジニアの劇的なエンパワーメントでした。突然、もう巨額のベンチャーキャピタルを調達する必要がなくなりました。自分の決済インフラストラクチャを立ち上げる必要がなくなりました。すべての独自バージョンを立ち上げる必要もなくなりました。
共通の、基礎となるインフラストラクチャを活用するだけでよくなりました。それはAPIを通じて呼び出せます。オンデマンドで呼び出せ、オンデマンドで支払いができます。だからインフラストラクチャ層の細分化が、ある意味で、トップ層でのこの種のイノベーションを可能にしたんです。
そして、ここでも同じようなことが起こると思います。非常に断片化されているものがありますが、最終的には非常にプロトコル的なインフラストラクチャ層として一緒になるべきものであり、それが最終的にトップ層でのより多くの構築を可能にします。
AIについて、テーマ的に私たちが見ているものの一つは、それが人々に非常にエンパワーメントを与えるものだということです。個人に非常にエンパワーメントを与えます。だからそれが個々のソフトウェアエンジニアであれ、アイデアを持つ個々のクリエイティブな人であれ、今、頭の中のものからその創造物までの時間は基本的にゼロに圧縮されます。
だから、作られるものの爆発が見られると思います。だから私たちは「構築者であることにこれほど良い時期はなかった」と言うんです。それはSoraのようなもので真実です。頭の中にクリエイティブなアイデアを持つことができます。起業家が頭の中に構築したいアプリケーションを持っているのと同じように、その両方が真実です。あるいは、メールのトリアージを夢見ている私のような人にとっても。
ええ、メールの受信トレイを解決できます。約束には注意してください。約束には注意してください。でも私はあなたを信じています。なぜなら、この断片化の中で他にもあることは、この断片化した市場の一部は他よりもうまくいくだろうという明白な疑問があるからです。つまり、明らかに「バブル」という言葉が出てきます。
きっと一度や二度聞いたことがあると思います。AIバブルの議論についてあなたの見解は何ですか?
ええと、バブルはこれの自然な部分です。そして歴史を見ると、バブルはほぼ常に何らかの重要な技術シフトに先行してきたというのはやや真実だと思います。その理由は実際には非常に合理的です。人々が機会が何であるかを認識するからです。資本が空間に流れ込みます。
景観は、私たちが言ったように、非常に断片化され、非常に混沌としています。だから、資本が吸収されうるあらゆる種類の領域への資本の効率的な配分がないんです。一部のバリュエーションは、基礎となるトラクションを大きく上回ります。
だから、クレイジーなバリュエーションが存在すると思いますか?分かりません、意見はありません。知るのは難しいです。これがすべて実際にはハイパー合理的である可能性は十分にあります。すべてが10倍以上過小評価されているかもしれません。でも、多くの熱狂があると思います。そしてこの時点で、私たちは目の前のことに集中しようとしています。
そしてエコシステムの他のすべてについては、もし人々がそれについて意見を持っているなら、その意見に投資するのは自由です。
本当に世界中で話題になったものの一つは、MITの研究でした。見ましたか?生成AIパイロットの95%が失敗するという。研究の方法論について多くの疑問がありますが、それが心に響いたことは否定できません。なぜ心に響いたと思いますか?そして実際には何が起こっているのでしょうか?
ええと、私は研究にあまり注意を払いません。研究を行って一つのことを言うのは非常に簡単で、それから別の研究を行って別のことを言うのも簡単だと思います。見てください、私たちはこれについて非常に長期的な見方をしています。これらの変革は一夜にして起こるものではありません。企業は巨大で複雑な生命体です。
私たちが研究ロードマップをどのように進めるかを考えるとき、実際には大規模な組織でインパクトを与えることができるAIという観点で考えます。それは実際には技術的なことのようなベンチマークです。私たちはまだそこに到達していません。だから私たちはまだ、ツールを使用し、アクションを取ることができるモデルを初めて持ち始めているこの時代にいます。
彼らは問題をインテリジェントに解決する方法を知っており、ある意味で自分自身の問題解決の欠如を修正する方法も知っています。でもまだ構築しなければならないものがたくさんあります。企業は、アクセス許可、アイデンティティ、セキュリティなど、その環境でソフトウェアにサービスを提供するために構築しなければならなかったすべてのインフラストラクチャを何十年もかけて構築してきました。
そして私は、この世界でそれらすべてのものが必要でなくなるとは必ずしも思いません。ある意味で、それらの多くはほぼより複雑になります。もし今、企業の意味のある部分がタスクやプロセスを常に実行しているエージェントに作業をオフロードしているなら、どうやってそれらのエージェントを管理し識別するかという概念がほぼ必要になります。
そして、あなたと私が企業で互いに話し、関わり合うように、それらをどのようにオーケストレーションし、それらの間の取引を促進するかという概念が必要です。だからほぼこの全く新しいものが構築されなければなりません。そして私たちはこの全体のシフトの4秒目にいるんです。
だからある意味で、MITの研究に戻ると、それが何を言っているかは本当に重要ですか?つまり、もし誰かが企業でAIを解決したと言っているなら、私は驚きます。
私は、一部の人々が直接そうは言わないかもしれないけれど、確かにそれを示唆するだろうと思っていました。そしてあなたが言っていることの一部は実際には、技術がちょうどそこに到達しつつあり、モデルがちょうどそこに到達しつつあり、これの一部が可能になり始めているということのようですね。
ええ、それが私の見解です。つまり、私は一日中企業と働いていますが、まだこの種の取り込みプロセスがあると思います。これらのものを確実にワークフローに統合し、単なるベーパーウェアのようなものではないものを持つことが実際に何を意味するかの学習プロセスがあります。つまり、「ああ、私はものを出荷して、それをエージェントと呼ぶけれど、実際には何も有用なことをしない」というようなものではないものです。
ここで話しているのは、実際に本当に意味のある量の作業をオフロードできるエージェント的なシステムについてです。そしてそのシフトは、まだ進行中だと思います。
今日ここで発表しているものや、今後出てくる他のものは、それらのタイプのものが企業がその移行を始めることを可能にするこれらの核となる柱や基礎的な部品になり始めるでしょう。だから私たちが言ったのと同じように、すべては混沌から始まります。
それは互いを追いかけている15匹の猫のようなもので、それが今では一直線に歩くことができる1匹の巨大な猫になっているようなものです。そのプロセスは進行中です。そして、目を細めて見ると、これらのエージェントの一部が意味のある、意味のあるインパクトを与えることができ始めているところが見え始めていると思います。
Codexは素晴らしい例です。今や、何千行ものコードを書くことができるソフトウェアエンジニアリングエージェントがいます。彼らは何時間も長時間実行されるタスクを解決することができます。それらの次元は増加するだけです。だから少なくともその一つの狭い、一つの狭い領域で、それはすべての領域がどのようになりうるかの未来への垣間見だと思います。
でもそのすべてのものは、企業向けAI導入という観点で、まだ構築されなければなりません。
ROIをどのように測定しますか?これは多くの点で実存的な問いであることは認識していますが、そのプロセスについて何が真実だと分かっていますか?
ええ、私たちはいくつかの異なる方法でそれを見ています。一つは測定が難しいものです。もう一つは測定が簡単なものです。
測定が難しいものは、実際には今、企業でのAI導入の最先端として私が見ているもので、それは一種のユーザーレベルでの導入です。だから人々は、ChatGPTが最初に出たとき、それを仕事に持っていきたいと思ったことは非常に明確でした。だから私たちが初期に直面したことの一つは、さて、今や私たちはデフォルトで仕事用の製品を持っているということでした。
そして企業でChatGPTを実装することが実際に何を意味するのか、そしてそれが何をするのかのストーリーを語ることです。そして皮肉なことに、私たちが常に苦労してきたことの一つは、ChatGPTのROIストーリーとは何かということです。なぜなら、考えてみてください。私たちは導入するほぼすべての企業で信じられないエンゲージメント率を持っています。従来のSaaSに対して重力に逆らうレベルのエンゲージメント率です。
それでも、AIがエンタープライズのユーザーに対して正確に何をするのかを一行で完璧に表現できる人はいません。その理由は、みんながそれを異なる方法で使うからです。みんなの仕事は少し違います。そしてChatGPTは、仕事の周りを埋める仕事のような製品なんです。つまり、メールを書く必要があるけれど、これの正しいトーンが何なのか完全には分からない。
だから、ChatGPTにドキュメントを入れて、トーンをモデル化して正しい返信を得られるか見てみようという感じです。それは他の場所で起こっていた作業ではありません。それはあなたの頭の中で起こっていたことでしょう。
そしてあなたはおそらく1時間か2時間、そのことでもたもたしていたでしょう。でも今では30秒で起こります。そしてどうやってその時間の圧縮を測定するのでしょうか?それに対する良い指標はありません。理論的には、人々はより重要で有用なことに時間を費やすべきで、費やすことができるはずだということ以外には。ソフトウェアエンジニアリングでも同じ、マーケティングでも同じ、セールスでも同じです。
だからそれが私たちの課題でした。ユーザー側でそのROIを実際にどのように定量化するのかということです。2つ目は簡単です。ビジネスプロセス側です。例えば、T-Mobileのような企業と協力して、重要なワークフローとしてカスタマーサポートの周りに多くのツールを構築した場合、応答率、たらい回し率、NPS、CSATのようなものを測定できます。
そして実際に、AIが貢献し生産できるものと、人間のエージェントが貢献し生産できるものについて、これら2つのものがほぼ一致するかどうかを言うことができます。そしてAIについての本当にクールなことは、実際にそれらの指標を取り、それらを使ってモデルを微調整し始めることができるということです。それらの指標をさらに推進するのに良いタイプのことについてです。
そしてその種の、ええ、正のフィードバックループですね。その種のリアルタイム学習プロセスにより、AIは適応可能になり、仕事中に継続的に学習することができます。それは重要で、やや探求されていないパラダイムだと思います。
でも私たちが企業に展開する多くの領域では、それは実際に私たちが構築する方法の本当に重要な部分です。
企業顧客から受ける最も一般的な質問は何ですか?
最も一般的な質問は、私たちOpenAIとして、OpenAIを何に使っているかということです。
その答えは何ですか?
ええと、私たちは多くのことに使っています。私たちはこれの一部を詳しく説明したブログ投稿をリリースしました。私たちはそれを、私が言ったように、ほぼ仕事の周りの仕事を埋めるような感じで使っています。だから私たちはまだこれらすべての種類の正規のシステムを使っています。セールスチームはSalesforceで動いています。私たちはおそらくOpenAI内部でSlackの世界で最もアクティブなユーザーです。私たちはすべての正規の、SaaSシステムのようなものを使っています。
これらはOpenAIにとって本当に、本当に重要なシステムだと思いますし、しばらくの間、本当に、本当に永続的で重要なシステムであり続けると思います。でも私たちができることの一つは、実際にAIシステムを使って、ユーザーがそれらのシステムでできる必要があることと、それらのシステムがワークフローの観点で表すものとの間の隙間に基本的に住むことを助けることです。
例えばあなたがセールスパーソンで、会議の準備をしようとしているとします。その顧客やお客様に対する準備をどう考えるかには多くの要因が集約されます。歴史的には、それらをすべて自分で集める必要がありました。すべての要点を自分で統合する必要がありました。分析を実行し、データを引っ張り、プロフィールを書き、それを他のコンテキストが必要な人に引き継ぐ必要がありました。
そのすべてが今では圧縮できます。だから私たちはその周辺に多くのツールを構築し、セールスチームをはるかに生産的で効率的にすることができました。そして私たちはすべての人をそのバーに保っています。だから私たちがこれを見る方法は、実際に組織でアウトプットを推進し、インパクトを推進する方法を考えることが仕事であるチームがいます。
だから、セールスパーソン、またはマーケターまたはソフトウェアエンジニアまたは誰であれ、私たちのチームに加わったとき、彼らは本当により高いベースラインレベルの生産性から始まっています。そして彼らは、5つのアカウントや10のアカウントを管理する代わりに、もしかしたら20のアカウントを管理できるかもしれないというようなことをもっと考え始めることができます。そしてそれは私たちのビジネスにおいて信じられないレバレッジです。
さて、これは難しい質問です。市場には確実に認識があります。OpenAIは多くの点で逃げ切った消費者側の勝者だが、Anthropicのような競合他社がエンタープライズ側では勝っているという認識です。ここで記録を正してください。何が起こっているのですか?
ええと、一つには、まだ早期段階だと思います。だから誰が何に勝ったかを宣言するのは難しいと思います。あなたは何と言いましたか?シフトの4秒目にいると、ええ、特にエンタープライズでは。だから誰が何かに勝ったと宣言するのは難しいと思います。
二つ目は、この市場は巨大だと思います。私たちはここで何兆、何兆ドルもの総市場価値、企業価値について話しています。
だから、多くの企業が存在し、重要なツールの重要な部分を構築した多くの重要な企業が存在することになると思います。システムのツールの部分です。だからこの種の、それは一つか、もう一つかということですが、それは正しい物語ではないと思います。
ただし、私が言いたいのは、エンタープライズで私たちが構築しようとしている場所では、複数のレベルで構築しようとしているということです。一般的にスマートで一般的に高い有用性を持つ、本当に有用なモデルを構築しようとしています。それらはChatGPTのような製品で表現され、ChatGPT Enterpriseで今や500万席を超える狂気の成長を見てきました。それは300万席からだったと思います、2、3ヶ月前です。
3ヶ月前ですか。ええ、成長率は狂気です。そして私は、人々が仕事に持っていくための素晴らしいツールを構築することが、P zeroのようなものだと思います。それは私たちの優先順位リストの一番です。エンタープライズプロセス、ビジネスプロセスに入り始めるにつれて、バーティカルについてもっと考え始めると、これらはまだ十分に活用されていない領域です。そして誰もまだここで十分に活用していないと思います。
ワークフローがより複雑だからです。失敗の機会が少ないです。確実に、一貫して提供できる回復力のあるシステムが必要で、セキュリティ、許可、アイデンティティ、そのすべてが重要になり始めます。だからそのすべてはまだこれからだと思います。そして、勝者を宣言するのは時期尚早だと思います。
しかし最終的に、私が毎日仕事に行って考えていることは、どうやって顧客にとって最も有用なものを構築し、そこから進むかということです。
あなたが歴史専攻だったのを見ました。過去からのどんな教訓が、今日のAIを理解する上で役立つと思いますか?
興味深いことに、ある意味では、以前の技術サイクルを研究してきたことから多くを学びました。韻を踏むものがあると思います。私たちは先ほどそれらについて少し話しました。そして多くの点で、AIは奇妙でもあります。
良い意味で奇妙なのか、それとも奇妙な意味で奇妙なのか。両方です。私がそう言う理由は、過去の技術を見ると…魔法のサイクルを見ると、ほぼ常に一つのイノベーションがあり、その後、そのサイクルの残りのすべては一種の持続的なイノベーションでした。人々は、時々これをJ曲線と呼びます。
Carlota Perezの素晴らしい本があります。読む価値があります。これらのタイプの変革が歴史でどのように展開してきたかについて語っています。そして彼女のポイントは、基本的にこれらは実際に非常に一貫して展開してきたということで、実際にこれらのものを反復可能な現象としてほぼ理解することができるということです。
AIは異なります。なぜなら基盤が絶え間ない進化の状態にあるからです。だからそれを、私たちが今いる場所から汎用知能のようなもの、または超知能、または何と呼びたいものでもいいですが、それへのロードマップのようなものとして考えると、その道は指数関数的ですが、継続中でもあります。だから私たちが明日やっていること、使っていることは、今日やっていること、使っていることと同じではありません。
GPT-6はGPT-5とは非常に異なるモデルになるでしょう。GPT-5はGPT-4とは異なるモデルで、というように続きます。そしてそれが、ある意味で環境のFreundな性質を増幅させるようなものを作り出します。私の意見では、構築者であることにとって素晴らしい時期です。もしあなたがスタートアップなら、存在することに素晴らしい時期だと思います。なぜなら、ゲームボードがそのように毎日揺さぶられているとき、それは機会だからです。
そして、破壊の中で生きる方法を見つけ出すことができる人は誰でも、完全にそうですね。そして、この波の最前線で生き、本当にこれが続いていく中で押し寄せる波と共に動き続ける方法を見つけ出すことができれば、素晴らしい場所にいると思います。
そしてこれをやってきた企業の素晴らしい例があります。つまり、Cursorチームはここで信じられない仕事をしてきました。そして彼らはただ、適切なAIの使用と適切なエルゴノミクスを持つ適切な製品との交差点を見つけ、素晴らしい製品と素晴らしい会社を構築しました。
そしてそれがうまくいくとき、本当にうまくいきます。そしてそれはエキサイティングだと思います。でもこれは、その点で過去の技術革命とは異なるものになるでしょう。
さて、これは実際にOpenAIスタートアップファンドへの良いセグエです。それは何ですか?そしてどんな創業者を探していますか?
ええ、スタートアップファンドは数年前に立ち上げました。そしてそれは非常にシンプルなアイデアでした。基本的には、当時私たちのAPIで構築していた企業をサポートするためのファンドでした。これはGPT-4の前だったと思います。だからGPT-3で会社を構築できると考えるほどクレイジーだった人々がたくさんいました。
あなたはそれについて笑いますが、なぜなら、ああ、私たちはそういう人々を愛しています。私たちはそういう人々を愛しています。私はそれらの創業者の一人一人と深い、深い絆を持っていました。そして初期にはそれほど多くはいませんでしたが、当時は本当に逆張りなアイデアでした。本当にそうでした。
でもファンドは基本的に、私たちと構築していた創業者のセットをサポートするために存在していました。そして私たちは、その初期サイクルを通じて出てきた本当に最も興味深い企業のいくつかをバックする幸運に恵まれたと思います。だから実際にCursorのような企業、ヘルスケアのAmbienceのような企業、他の多くの企業です。
そして私たちにとって、サービスプロバイダーとして毎日私たちに頼っている創業者たちとのこの本当に、本当にタイトなフィードバックループとつながりを作り、人々がモデルをどのように使っているかを見ることができたのは素晴らしいことでした。
AIが素晴らしいのは、多くの点で、共同開発されることを意図した技術だからです。あなたの話し方からすると、本質的に協力的だということですね。ええ、一般化可能なベースモデルを構築するだけでは、まあ、良いですし、楽しいです。そしてGPT-5はクールです。
でも、それが本当に輝くのは、そのモデルを取って、非常に特定の製品環境で、非常に特定のハーネスで、非常に特定の目的に向けて改善のループを本当に回すことができるときだと思います。表面的には、モデルが実際にそのレベルで一貫してそのことをできるようになる方法はないと思うでしょう。でもそれができるんです。
そして素晴らしい部分は、それが魔法のように感じられるということです。だからファンドは存在し続けると思います。私たちはファンドの将来について本当にエキサイトしています。ファンドはエコシステムに多くの投資を続けると思います。今ではずっと大きくなっています。
そして最近はどんな創業者を探していますか?何も変わっていません。本当ですか?
ええ、いいえ。私たちは、AIについて本当に、超、超熱心で、フロンティアプロダクトを構築することが何を意味するかについて非常に深い理解を持つ人々を探しています。それを正しく理解できていない企業がたくさんあると思います。
ちなみに、頼まれてもいないアドバイスですが、ここの創業者への私の一般的なアドバイスは、あなたの会社がモデルの改善から直接恩恵を受ける方法を見つけ出そうとすることです。
それが常に、あなたが本当に永続的な会社を持っているという一貫して良いシグナルでした。次のモデルがいつ出るのかを私たちに尋ねるべきです。なぜならそれがあなたを5倍加速させるからです。次のモデルが出るのを恐れている企業とは対照的です。そして私たちはファンドでそういう企業を探しています。
さて、あなたはスタートアップのバックグラウンドを持っています。YCから来ました。YCでの時間から持ち続けている最大の教訓は何ですか?
スタートアップエコシステムに反対する賭けをしないことです。
それはどこから来ましたか?YCから来ました。YCから来ました。つまり、あなたにとってそれが結晶化した瞬間を覚えていますか?それとも常に信じていたことですか?
私は常にそれを信じていました。つまり、それがそもそも私をYCに引きつけたものです。私はYCにいる前にYC企業にいたんです。だから私はある意味、完全に逆のサイクルを経験しました。YCにバックされた企業にいて、YCに参加し、それからYCにバックされた、まあ技術的にはそうではありませんでしたが、傘下にあるような企業に参加するために去りました。
そしてそれが私が常に真実だと思っていたことです。私は東海岸で育ったので、カリフォルニアで育ったわけではありません。だからこれは私の裏庭ではありません。私のホームグラウンドではありません。あなたは常にスタートアップにいたかったのですか?
私は常に、ここで何か本当に重要なことが起こっているという感じがしていました。そして私は常に、革新的な製品を構築するというアイデアが本当に好きでした。私が11歳くらいのときにiPodが最初に出たとき、両親がiPodを買ってくれなかったのを覚えています。私はそれがすごく欲しかったです。
そして私は彼らのためにレポート全体を書きました。iPodがこれまでに構築された最も重要な製品である理由、どこかにあると思います。そしてついに彼らは私にiPhoneを買ってくれました。
だから私は常に、新しいものを構築したい、物事を行うより良い方法を見つけ出したいという人々に対して、この引きつけられる感覚を持っていました。そしてそれはYCでは並外れた程度に真実です。私がそこにいたときは、年に2回、1回につき約400社だったと思います。つまり年間800社がやってきました。HVAC企業のためのより良いツールを構築することに興味があるというような、非常に具体的なアイデアから始まるものまで、あらゆるものです。
そしてあなたは「オーケー、それは重要そうだ」という感じです。そして実際にそれらの創業者と話すと、「待って、なぜこれをやっているんですか?」となります。そして彼らは「なぜならHVAC企業は経済の最も重要なサブセットの一つで、彼らにはツールがないからです。彼らは毎日仕事に行って、クリップボードとペンと紙を使っていて、ビジネスを効率的に運営できないんです」と言います。
そしてあなたは「ああ、待って、これは意味がある」となります。コンピューティング企業のようなものまで、すべてです。あなたは「オーケー、わあ、もしこれがうまくいけば、世界を本当に変える大きなチャンスがある」という感じです。明らかに、そこには多くの科学的リスクがあるので、それをどう投資するかを知る必要があります。
でもそのスペクトラムは本当に美しかったと思います。それは私たちの国が何であるかを代表しているようなものです。そして私は、ある意味でその一部になりたかったと思います。
さて、基本的に時間ですが、もう一つだけ質問させてください。ええ、可能な限り短い言葉で、OpenAIの初期の記憶を一つ、あなたが参加した頃の。
ええ、最初に参加したとき、OpenAIは全員が研究者でした。私はおそらく会社に参加した最初の非研究系の人間の一人だったと思います。そして私は参加する前からしばらくOpenAIと働いていましたが、初期には非常に小さなサブセットの人々にしか接触がありませんでした。
だから最初に参加したとき、それはオフィスに現れて、廊下を歩き回って時間を過ごす初めての経験のようなものでした。
あなたは新人でしたね。私は新人でした。みんなは「彼は何をするんだ?彼は研究をするのか?もし研究をしないなら、何をするんだ?」という感じでした。広報とか。そして私はランチテーブルに座っていて、何か非常に難解なトピックについて非常に激しい議論をしている研究者たちのグループと座りました。
そして繰り返しますが、人々は私が正確に誰なのかを知りません。私はそこに座ってランチを食べながら、ただ聞いて、すべてを吸収しようとしていました。そしてある時点で誰かが私に振り向いて「あなたはどう思いますか?」と言いました。そして私は「ミーティングがあると思います。行かなきゃ」という感じでした。
だからでも、OpenAI、実際に初期のOpenAIはこの話は正義をなしていません。OpenAI、それは実際には信じられないほど知的に温かい場所でした。誰にでもアプローチして何でも話すことができました。彼らが取り組んでいることが何であれ、彼らは喜んであなたに説明してくれました。
人々は自分の仕事を愛しています。努力と追求を愛しているようです。そして人々は、深い技術的概念を人間の言葉で理解を助けようとすることを愛しています。そしてそれは、これは感傷的に聞こえることを意図していませんが、人々が行う仕事には人間的な要素があるからだと思います。
人々は、自分たちが構築しているものが持つかもしれない影響についての意識と認識を持っていると思います。だからそれについてコミュニケーションできることは、会社のみんなの気質に深く固有のものだと思います。そしてそれは真実であり続けています。
そしてそれがOpenAIを特別にしているものだと思います。もしあなたがそこに来て学びたいなら、それは本当に地球上で最高の場所です。
AIを構築することは、実際には多くの点で深く人間的な努力だと常に思ってきました。
ここで締めくくりましょう。どうもありがとう、Brad。ええ、お招きいただきありがとうございました。
それがBradでした。2つのことがあります。まず、私のゲーミングチェアをサンフランシスコに魔法のように出現させてくれたOpenAIのCJに感謝します。もう一つ、これが本当に考えさせられたのは、私がこれらのAIスタートアップについてどう考えるかということです。
もちろんBradは、企業向けAIの状態について特定のストーリーを語るインセンティブを持っています。とはいえ、企業向けAIがまだ本当に初期段階にあるという彼の言い分は正しいと思います。そして、それが本当だと知るために実際に知る必要があることは、企業でROIについて話すことがどれだけ難しいかということだけです。
私はこれが今後の私の会話の一部を変えると思います。そして、誰もが「ああ、私たちは最初のイニングにいる」と言いたがるのと同じくらい、実際にそれは本当で、AIが実際にどのように企業やアメリカの法人を変えようとしているのかについて、私たちがまだ知らないことが本当にたくさんあります。
聞いていただきありがとうございました。またすぐにお会いしましょう。Term SheetはFortune誌のポッドキャストです。プロデューサー兼エディターはHélène EstèvesとAllison Rodgersです。エグゼクティブプロデューサーはLydia Randallです。プロダクションマネージャーはSam Freundです。Fortuneのビデオ責任者はAdam Banickiです。
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