本動画は、Dreamforce 2025におけるAnthropicのCEO Dario AmodeiとSalesforceのMarc Benioffの対談である。Amodeiは神経科学の研究者からAI研究者への転身、OpenAIでの経験、そして妹Danielaと共にAnthropicを創業した経緯を語る。Anthropicは安全性と信頼性を重視したエンタープライズ向けAI企業として急成長しており、年間売上は約70億ドルのランレートに達している。対談では、AIエージェントの可能性、コード生成における90%の自動化、医療分野での応用、2〜5年後の労働市場への影響、データセンター戦略などが議論された。Amodeiは、AIが企業を変革し、特に創薬や疾患治療において革命的な進歩をもたらすという楽観的なビジョンを示しつつも、安全性と責任ある展開の重要性を強調している。
イントロダクション:Dreamforceへようこそ
さあ、皆さん、こんにちは。楽しんでいますか? おお、素晴らしい。すごいですね。メタリカの準備はできていますか? ベンソン・ブーンの準備はできていますか? メタリカに行く人、手を挙げてください。素晴らしい。ベンソン・ブーンを楽しみにしている人は? いいですね。まあ、何というか混ざっているようですね。よく分かりませんが。それでは、Darioを歓迎しましょう。
やあ、Marc。招待してくれてありがとう。来てくれてありがとう、Dario。ようこそ。ありがとうございます。Darioをお迎えできて本当に嬉しいですし、皆さんや会場の皆さんに紹介できることを楽しみにしています。私たちは素晴らしいパートナーシップを築いてきましたね。何度も話す機会がありましたし、一緒に顧客と仕事をしたり、テクノロジーを構築したりしてきました。
SlackのSlackbotであなたのモデルを使用できることは刺激的でした。でも、私が友人たちにあなたのことを話すとき、私たちは親しくなりましたが、多くの人はあなたのことを知らないんです。だから、あなた自身について、ルーツや出身について少し話してもらえますか。途中でいくつか核心的な質問もしますが、最初から始めてください。
Dario Amodeiの背景:神経科学からAIへ
ええ、もちろんです。私はここサンフランシスコで育ちました。元々は科学に興味があって、テクノロジーそのものではなかったんです。スタンフォードで神経科学の大学院、計算生物学のポスドクをやりました。生物学の問題を一生懸命解こうとしていた時、がんのような病気を理解しようとしていたんですが、生物学の複雑さが人間のスケールを超えているように感じたんです。人間の代謝の図を見たことがあれば分かると思いますが、とにかく人間のスケールを超えているんです。そして、私たちが何らかのスピードで進歩できるのかについて、少し絶望し始めていました。
しかし、まさにその時、Googleやトロント大学からディープニューラルネットワークに関する最初の研究が出てきたんです。それを見て、自分でいくつかの結果を再現してみて、「すごい、これは本当に機能する。これは本当に大きなことになる」と思いました。それでAIの世界に入り、Googleで働くことになり、OpenAIに初期に参加して、数年間研究を率いました。
そして、このテクノロジーの指数関数的スケーリングのトレンドを記録した人間の一人でした。私と最終的にAnthropicの共同創設者になった人たちは、このテクノロジーのスケーリングを最初に研究した人たちの一人でした。2019年か2020年頃、二つの大きな認識がありました。一つは、「わあ、AIは本当に月に向かってスケールしていく。これは経済全体を再構築することになる」ということでした。数年かかるでしょうが、経済を再構築するでしょう。そして今、ほぼそこに到達しています。
もう一つは、これらのシステムは通常のソフトウェアとは異なるということでした。通常のソフトウェアを書くようにコードの全ての行を書くわけではないんです。通常のソフトウェアを構築するのは、摩天楼を建てるようなものです。設計図を作り、全てを設計通りに作ります。
これは皮肉にも生物学的なものに少し似ています。有機的というか。これらのモデルを育てているんです。高レベルのレシピを設定します。植物を育てたり、ケーキを焼いたりするようなものです。そして、その予測不可能性と莫大な経済的影響の組み合わせは、モデルを展開していく中で予測可能に動作するようにするために、安全性と責任が非常に重要になることを意味します。世界に莫大な影響を与える中で、責任を持って展開することを確実にする必要があります。
これらが、私とOpenAIを去ってAnthropicを設立した7人の共同創設者が基盤とした二つの柱でした。Anthropicは4年半の歴史があります。非常に急速に成長しています。収益で見れば、エンタープライズの顧客とエンタープライズの収益において、少なくとも複数、おそらく過半数を占めていると思います。他のプレイヤーのほとんどは消費者側に焦点を当てています。エンタープライズに焦点を当てた会社を経営しているあなたなら分かると思いますが、信頼と責任というこれらの価値観は、エンタープライズにサービスを提供することと相乗効果があります。これらの価値観がエンタープライズにサービスを提供する助けになり、エンタープライズにサービスを提供するビジネスモデルを持つことが、私たちの価値観を強化する助けになるんです。
Anthropic創業の物語:妹Danielaとの協働
一つお聞きしたいのですが、会社を立ち上げるところにかなり早く進みましたね。GoogleやOpenAIからAnthropicへと飛び出していったわけですが、妹さんのことを触れませんでしたね。それが、私たちがあなたのことを知り始めた時に最初に本当に驚いたことの一つでした。あなたと妹さんが一緒にこの会社に取り組んでいるということです。起源のストーリーを教えてもらえますか?
ええ。7人の共同創設者がいて、私とDanielaはそのうちの2人です。述べたように、私たちは両方ともサンフランシスコで育ちました。LOL高校に通っていました。非常に早い段階から、私たちは何か世界のために良いことをしたい、何か壮大なプロジェクトを持ちたい、そして一緒に働きたいという野心を持っていました。私の母もLOLに通っていて、まさにそこに座っています。だから彼女はそれについてとても嬉しく思うでしょう。
素晴らしい。本当に素晴らしい場所でした。実際、Danielaは私より4歳若かったので、同じ年にそこにいたことはありませんでしたが、私が4年間いて、その後の4年間彼女がいました。非常に早い段階から、私たちは世界のために何か良いことをする、何か壮大なプロジェクトを持つという野心を持っていました。多くの兄弟がこのような野心を持っていると思いますが、何らかの形で私たちは実際にそれを実現することができました。
彼女は2018年にOpenAIで私に合流しました。そして私たち二人は、一緒に働いていた人たち、その多くが長年の友人だった人たちと共にAnthropicを始めることにしました。
私とDanielaは基本的に一緒に会社を運営しています。彼女は会社の日々の運営に責任を持っています。会社がどのように組み立てられているか、組織がどのように運営されるか、そのプロセスは何か、ビジネス面、特に構造的な側面でかなりの部分を担当しています。
私は彼女とそれらのことを彼女が行わなければ、会社を運営することはできませんでした。私は戦略的な側面、研究がどこに向かっているか、会社としての計画は何か、安全性についてどう考えるか、世界における会社の役割とビジョンについて考える傾向があります。これは非常に良い分担だと思います。両方の部分を両方ができるのですが、運用モードとビジョンモードを切り替えるのは本当に難しいんです。分担すれば、両方の人がより効果的になれると思います。
戻らせてくれてありがとうございます。これは会社と文化、そしてあなたたちがどのように働いているかの素晴らしい部分だと思います。昨年は彼女がここにいて、今年はあなたがここにいます。私たちは最初からあなたたちを知っていました。Salesforceは、Anthropicの小さな何パーセントかを所有していると思います。
私たちは投資家として非常に嬉しく思っています。非常に初期の投資家です。あなたを信じています。評価額が40億ドルの時に投資したと思います。そうですか? よく分かりませんが、高すぎましたね。とにかく。高すぎるという前に、それ以来何倍になったか計算すべきですよ。わかりました。これまでのところお金を稼いでいます。
AnthropicとSalesforceのパートナーシップ
明らかに、私たちはあなたの旅の一部であることを嬉しく思っていますし、あなたと働くこと、Danielaと働くことをとても気に入っています。あなたと妹さんと友人たちがここサンフランシスコでこの会社を始めたという話に戻りますが、私たちがここで不動産を統合し始めた時、あなたがSlackのビルを引き継ぐことについて会話しました。ちょうどSlackを買収したばかりでした。そして今、あなたたちはSlackのビルにいます。だから公園の向かいに私たちと一緒にいて、窓からタワーを見ています。
私のオフィスは、以前Stewartのオフィスだったと聞いています。以前Stewartのオフィスだったんですね。とてもいいですね。
ただ思ったのですが、あなたはサンフランシスコ出身です。公園の向かいに私たちと一緒にいます。タワーの向かいに私たちと一緒にいます。私たちは会社の投資家です。今日のSlackにとって明らかに重要な部分ですよね? Slackなしでは使えないでしょうが、あなたは最先端のモデルにいます。本当に信じられません。
そして、最初から本当にビジョナリーでした。私はOpenAIにいた時のあなたを知りませんでした。会社を始めた後にあなたに会いました。では、あなたの期待を教えてください。最大の驚きは何でしたか? Samに別れを告げてドアを出てから、まだ4年半、5年しか経っていませんよね? それから「よし、Daniela、これを始めよう」と言ったわけですが、そこでの最大のショックは何でしたか?
スケーリング則と現実:予測と実現
多くの瞬間がありました。過去4年半は本当に驚きの連続だったと思います。高いレベルで言えば、一方では、過去4年半で見たすべてのことは、スケーリング則で私が作ったグラフの直線によってある意味で予測されていました。これらの巨大なデータセンターの建設、収益が年間10倍になっていく様子、経済全体での使用。ページ上の落書きで全てが見えていました。しかし、実際にそれが展開するのを見るのは驚異的です。そして、起こっている個々のことの多くは、私が決して予想しなかったことです。
一つ最も驚いたことを選ぶとすれば、ある会社を去って別の会社を始めたということです。そして時間が経つにつれて、会社を構築していく中で、雇用する人々、会社が行う選択を通じて、道が分かれていき、差別化が見えてくるんです。OpenAIは消費者の方向に非常に進んでいます。私たちはエンタープライズの方向に非常に進んでいます。
私たちのアプローチの仕方は非常に異なります。市場構造として、自然実験のような二つの会社があります。非常に異なるアプローチを取っています。両方がエコシステムに存在しますが、取るアプローチは非常に異なります。
そして、Googleでの時間についても振り返らなければなりません。Geminiでも、非常にトップモデルです。彼らをどう見ていますか? ブレンドとして見ていますか?
Googleは私たちのパートナーです。投資家でもあります。明らかに、彼らのモデルは私たちと競合しています。しかし、この協調と競争のダイナミクスはますます一般的になってきていると思います。チップレイヤー、クラウドレイヤー、モデルレイヤー、市場開拓と流通レイヤーなど、これらすべてのレイヤーがあり、様々な企業がこれらのレイヤーの複数に関与しています。
ある分野で協力し、別の分野で競争することは珍しくありません。かなり普通のことです。Googleの背後にいる人たちの何人かをよく知っているということも助けになっていると思います。GoogleでDemisと、彼は研究を率いていますが、15年ほど友人です。彼はこのテクノロジーの可能性を私よりも早く見ていた数少ない人の一人だと思います。彼も私と同じように神経科学のバックグラウンドを持っています。
だから、会社間に競争的な側面があっても、私たちがうまくやっていける助けになっていると思います。
ノーベル賞とAIの生物学への応用
今年彼がノーベル賞を受賞した時の反応はどうでしたか?
Demisのことをとても嬉しく思いました。実際、私はMachines of Loving Graceという、生物学におけるAIの可能性についてのエッセイを書いていました。そして公開する2日前に、Demisとその同僚のAlphaFoldがノーベル賞を受賞したんです。だから、最終的にこのエッセイを2024年のノーベル化学賞受賞者、AlphaFoldに捧げることにしました。それが私が話していた未来の例だったからです。
とても刺激的ですね。では、あなたとDanielaが会社に取り組んで成長させていることに戻りましょう。今見ているモデルの特徴や機能で最も驚いていることは何ですか? 次世代のこれらのモデルが展開するのを見る中で、本当にワクワクすることは何ですか?
広く言えば、エージェント的な能力を実行できるようになったことへのジャンプだと思います。物事を実行できるようになったこと。何ですって? 言葉が聞こえませんでした。ああ、すみません。エージェント的な能力です。モデルをエージェントに変えること…ああ。ああ。ああ、なるほど。私は右耳が少し弱いんです。心配しないでください、Dario。心配していません。ただ本当に聞こえなかったと思っただけです。なるほど、分かりました。
確かにバズワードですね。あなたはそれをバズワードにすることに、ほとんどの人よりも貢献したかもしれません。しかし、本物だと思います。以前は不可能だった方法でタスクをエンドツーエンドで実行できるようになったということです。
AIエージェントとコーディングの革命
コードで他のどの分野よりも多く見られると思います。しかし、コードは単に先行指標だと正直に思います。金融サービスのようなタスク、医療のようなタスク、保険や製造のようなタスク、私たちがパートナーシップで一緒に取り組んでいる多くの規制産業において、エージェントは同じように価値があります。
エンドツーエンドで物事を実行したいと同じように思いますよね? セールス、市場開拓、顧客管理のワークフローを考えてください。多くのことを連鎖させたいし、モデルがコンテキストに多くのことを引き込み、これを学び、あれを実行し、この情報にアクセスすることを望みます。だから同じように価値があります。ただ、コーダーが早期採用者なんです。
だから、彼らは物事を非常に早く採用するので、未来を垣間見せてくれました。しかし、他の分野でも同様の急上昇が見られると思います。
その分野でいくつか質問したいことがあります。最初に話し始めた時、特にAGIについて、この理論や将来の可能性について話し始めました。当時、数年前にさかのぼると、AGIはモデルがほぼ再帰的に自分自身を構築し、成長し、進化し、それ自体がコーディングし、自己強化していくというように定義されていました。今日の初めにBrett Adcockがステージにいて、「We Are Bob, We Are Legion」のシーンのように、ロボットが離陸して未来に向けて自己複製し、無限の数のロボットが出現するという話をしていました。それは非常に説得力がありました。
数年前に私たちが話していた時点では、モデルが自分自身を構築し、成長させ、発展させているようでした。しかし、正確にはそうならなかったですよね? あるいは、まだそこには到達していないのでしょうか?
私たちが未来のAIについて話す時、どうしてもSF的な雰囲気が全体にかかることは避けられません。ある意味では比喩として役立ちますが、気を散らすこともあります。みんなの心をこの未来的な夢見るモードに誘い込んでしまうからです。しかし、現実的なことがいくつかあります。
一つの現実は、3ヶ月ごとに前に作ったモデルよりも賢いモデルを作っているということです。実際、モデルは徐々にほとんどの物事でほとんどの人間よりも優れた場所に到達しつつあります。おそらくある時点で、すべての人間よりもすべての物事において優れているかもしれません。
人間とAIの協働:90%の自動化の意味
もう一つの現実は、モデルが自分自身を構築しているという意味では、特定のモデルのコピーが次のモデルの特定のコピーを作っているわけではありません。自己複製するナノボットやロボットはありません。しかし、確実に起こっていることは、Anthropic内や他の場所で、Claude上に製品を構築するためにClaudeを使い、次のClaudeを訓練するのを助け、Claudeをより速く提供するために使っているということです。
6ヶ月前、6ヶ月後には90%のコードがAIモデルによって書かれるだろうと予測しました。その予測は間違っていると考える人もいますが、Anthropic内や私たちが協力している多くの企業では、それは絶対に真実です。
では、今日、Anthropic内のすべてのコードの90%がモデルによって書かれていると言っているのですか? 多くのチームで、すべてのチームで均一にというわけではありませんが。それは監査可能な何か、どのように起こったかを示したものはありますか?
チームは編集と監督の役割を果たしますが、Claudeにこの機能を書いてくださいと言えば、Claudeがそれを実行し、人間がコードを見るか、別のClaudeのコピーに助けを求めます。もう一つは、長期にわたるバグがある時です。
最近リリースしたClaudeを訓練していた時、クラスターが壊れていました。バグがありました。エンジニアたちは数日かけていました。そして、Claudeに「クラスターで遊んでみて、何が悪いか見つけられるか試してみて」と言いました。Claudeはエンジニアたちが見逃していた非常に曖昧なバグを見つけました。これはClaudeが非常に才能のあるチームメイトのようだった一つの分野でした。
もしClaudeがAnthropicのコードの90%を書いているなら、エンジニアは少なくて済むのでしょうか? コードの90%が書かれているなら、いつ95%や99%になるのでしょうか?
Claudeがコードの90%を書いているということは、ソフトウェアエンジニアの90%を解雇するという意味だと誤解される可能性があります。
しかし、あなたは経営幹部の解雇について非常に攻撃的なコメントをしたことがあります。だから、二つを足して四にしようとしているんです。
あなたのことを長く知っていて学んだことの一つは、戻ってきてもう一度その確認質問をしなければならないということです。あなたは速く進むので、ついていこうとしているんです。素晴らしいですが、あなたが正確に何を言っているのか理解したいだけです。
はい、もちろんです。一つずつ取り上げましょう。比較優位の理論の下で、Claudeがコードの90%を書いているということは、通常、同じ数のソフトウェアエンジニアが必要であり、より多くが必要かもしれないことを意味します。彼らはより活用できるようになるからです。
編集している10%や、最も難しい10%を書くこと、AIモデルのグループを監督することに集中できます。そして起こることは、残りの10%がより良くなっているAIシステムの補完になるので、10倍生産的になれるということです。
だから、本当に言っているのは仕事の再バランシングだということですね。置き換えではない。置き換えではない。再バランシングです。ああ、なるほど。
その90%が95%、99%、完全に自動化されたエンドツーエンドになるにつれて、すべての前提が覆される時点があるかもしれません。その時間枠は? それはかなり大きなジャンプですね。言うのは非常に難しいです。
しかし、私たちはそれを注視しています。常に補完性を促進する方法を探しています。短期的にはそれが見えます。短期的か長期的か? それは5年目標ですか、1年目標ですか? 短期的には補完性について楽観的です。
2年、5年先を見ると、経済全体で人間がすることが何もないということではなく、十分な混乱があり、以前のテクノロジーで見たものと根本的には異ならないが、より速く動作し、あらゆる種類に関係するため経済全体でより広範な労働の混乱があることを心配しています。
それは次の2年から5年だと思います。2年から5年と言います。分かりました。
そして、先ほどの質問に戻りますが、Anthropicのモデルがコードの100%を書くのはいつですか?
それは難しい質問です。モデルがコードの100%を書いているとしても、人間がまだモデルを監督したり、プロンプトを出したり、明確にしたりしている可能性があるからです。驚くほど巧妙なことです。
特に人々が仕事が速く変化する中で適応する能力について懸念していますが、比較優位は強力です。それが私たちのツールの一つになるでしょう。
医療分野でのAI:可能性と課題
あなたは医療について何度か言及しましたが、最近、特に医療における精度に関して非常に矛盾した研究を見てきました。これらは言語モデルなので、100%ではない精度のレベルがあるようです。放射線科などに適用した場合、これらの非常に興味深い研究を見ましたが、モデルが行っていることに放射線科医の精度が反映されていなかったんです。それが今後のあなたの見方ですか、それともどう振り返りますか?
今私たちがいる場所では、モデルを考える方法、実際にモデルを使用する多くの人々が考える方法は、セカンドオピニオンのようなものだと思います。必ずしも単独で信頼するわけではありません。医師が私に何か言っても、それを事実として受け取るわけではありません。
彼らは専門家で、多くの場合正しいですが、常に正しいわけではありません。特にこの一つのカテゴリー、放射線科では奇妙に思えます。うまく頭の周りを回せないというか、適切な比喩ではありませんが、何かがあります。データが足りないのか、微妙すぎるのか。何なんでしょうか?
実際にうまくいったケースについての話をさせRetry
SA
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てください。会社を妹と設立することについて話していましたね。彼女は最近、妊娠中に2人目の子供を産みました。妊娠は免疫系を抑制することがあり、ウイルス性でした。
何らかの理由で、誰もそれが細菌感染である可能性に気付きませんでした。彼女は全てのデータを取って、Claudeにアップロードしました。Claudeは医師たちが何らかの形で見逃していた可能性を体系的にリストアップしました。それは素晴らしいことですよね? 私たちの中で何人が既に医療を見るために何らかの形でモデルを使用していますか? 手を挙げてください。
そうですね、私たちは皆まさにそれを体験していると思います。それはたくさんの人ですね。素晴らしいですよね? 特に心気症の人で、それをやっている人は何人いますか? 手を挙げてください。そうですね、何人かいますね。分かりました、私もそうです。でも、ポイントは、Claudeが可能性をリストアップしたということです。
もし彼女がClaudeのアドバイスを盲目的に受け入れていたら、うまくいかなかったでしょう。Claudeは「これを考えましたか? あれを考えましたか?」と言うのが得意でした。だから、この補助的、拡張的な能力を持っているんです、特に言葉に関しては、ですよね? 言葉に非常に優れています。言葉。そうです。
画像を読むこの特殊なことは、特殊なモデルに関することだと思います。適切なデータがなければ、うまくいかないかもしれません。それは問題の核心なのでしょうか? 放射線科のように。医療を改善すると言っていますが、医師がモデルを使用している一部のケースでは、モデルに頼りすぎて悪い結果に終わった研究も見ました。
一方で、放射線科を読もうとしているモデルがあったのに、精度を達成できませんでした。この二つの間にこの奇妙な分岐があったような感じでした。
人間の役割とモデルの役割において、まだ解決すべきことがたくさんあると思います。そしてもちろん、モデルが急速に改善するにつれて、それは変化しています。しかし、新しいテクノロジーでよく見られることだと思います。素晴らしいテクノロジーがあって、それをどのように正確に使用するか、どのように正確にそれと相互作用するかという実践的な問題が、驚くほど長く解決するのにかかるんです。
初期の頃を振り返ると、人々が新しいテクノロジーを展開した時、それは人間とエージェントが一緒に働くことだと思いますか?
いいえ、いいえ、まさにコラボレーションモデルが、これらの実践的な分野で今までよりももう少し解決される必要があるということです。コードを指摘するのは良いことです。コードは非常に速く起こりますよね? 開発者は早期採用者なので、そのサイクルを数ヶ月で通過しました。
人々がブログ投稿で話しているのが見えます。「Claudeコードを使う最良の方法は何か? 提案してもらって私が編集するのが良いのか、私がコードを書いてそれが編集するのが良いのか」と。これらの人々は互いに影響し合い、3、4ヶ月の間に、Claudeコードを使う最良の方法を解決します。
同じことが医療や放射線科でも起こっていると思いますが、これらの業界には多くの障壁があり、高い stakes があるため、そのプロセスははるかにゆっくりと解決されています。
コラボレーションモデルの進化
それが本当に核心に迫っているんですね? それはコラボレーティブなもので、「ここがClaudeコードを使う最良の方法です」というようなものです。Claudeコードがコードを書いていますが、開発者として今Claudeコードで作業する本当に最良の方法はここです。100%のコードを書くのではありません。今はコードを書いて、私はここをチェックしています。そして今、コードを維持しなければなりません。すべての機能、コードの周りの全体的なインフラストラクチャを提供しなければなりません。これが考える正しい方法ですか?
今の時点では、それが考える正しい方法だと思います。モデルがより強くなるにつれて、コラボレーションは人間によるより遠隔的な監督に変わるかもしれません。だから、6ヶ月後にさえ何が起こるか言うのは非常に難しいです。しかし、あなたが言ったことは、私たちがいる場所、最新のモデルとしてリリースされたSonnet 4.5の時点での非常に正確な説明だと思います。
おそらく私たちが見た最高のコーダーの一つですよね? これらのベンチマークがあって、GitHubのPRのランダムなサンプルのうち、説明からこれが書けるのは何パーセントか、というものです。それは過去1年半で、基本的に物事がまったくコーディングできない5%から、約77%のようなものになりました。
それは本当に、そしてその上に全体的なエコシステムも生み出しています。昨日私たちがAgent Force Vibesを見せたように、私たちの顧客が恩恵を受けると思います。あるいは他のツール、Lovableなど、これらはこれらの上に構築されていますよね? あなたにとって、モデルの上に全体的なエコシステムを見ることは驚きでしたか?
それを見るのは素晴らしいことでした。多くの異なるモデルがありますよね? GitHub Copilotの世界を見れば、それはGitHubの補完的なものです。Cursorの世界を見れば、それはIDE的なモデルです。LovableやReplitを見れば、それはよりコンシューマー的なモデルです。従来のソフトウェア開発者ではない人々がコードを書くことを可能にします。
Vercelはそれを見る別の方法です。Augment Code、Windsurfなど、全体的なエコシステムがあります。そしてClaude Codeのようなコマンドラインツールもあります。だから、そこで勝者が何になるか、あるいは一人の勝者がいるのかさえ言うのは早すぎると思います。異なる人々や異なるものに対して機能する異なるものがある可能性があります。
全体的な文明があります。全体的なEOS機能がありますよね? それは文明です。EOSのようなものです。スパン全体に広がっているので、本当に印象的です。非常に基本的なので、他の人々からこのような信じられないほどのイノベーションを生み出すことができるんですね。
そうです。これらの中で最も期待していなかったのはどれですか? 最も期待していなかったのは? 人々がエンドツーエンドでコードを書くことを可能にするモデル、非コーダーがコードを書くことを可能にすることだと思います。一度見れば完全に理にかなっていますし、ビジネスモデルとして本当にうまくいっています。
しかし、すべての製品を概念化していた時、どの製品が一番好きですか? これは顧客が子供のようなものだという質問の一つです。本当に答えるべきではありません。だから答えません。
分かりました。Darioについて理解できていますか? Darioについて理解できていますか? それでは、あなたがどう考えているか、どこに向かっているかを理解してもらおうとしているんです。
Anthropicの未来:5年後のビジョン
さて、あなたはここにいて、起業家で、OpenAIを去って、これが離陸して、あなたとDanielaがいて、Slackビルにいて、5年後はどこにいるのでしょうか? どのように見えますか? ゼロから5年を見てきました。
投資家としての私に話す必要はありませんし、誰もそれに対してあなたを責任追及することはありません。ただ空想してみて、今は2025年ではなく2030年で、Anthropicはどこにいますか? どのように見えますか? 他のすべての会社や競合他社については忘れてください。誰も気にしません。
5年後のAnthropicはどこにいますか? あなたの夢は何ですか? 大きな夢は何ですか?
これについて考える最良の方法の一つは、私がMachines of Loving Graceというエッセイを書いたことだと思います。それは本当に社会的な視点から書かれましたが、もちろん会社はそれを実現し、貢献しようとしています。だから、そこから会社がどこに向かうことを望んでいるかを逆算できます。
本当にAIの上昇面として考えました。AIには多くの懸念があります。私はそれを声高に言う一人ですが、AIの上昇面について信じられないほど信じています。コーディングする人々や、より楽観的だと自己表現する人々よりも、ただ本当に拡張的な見方を持っています。
私が最も興奮しているのは、病気を治すために何ができるかということです。生物学での私のバックグラウンドに戻ります。がんのような難しい病気、アルツハイマーのような病気、様々な種類の代謝疾患を見ます。AIがそれらを治す正しいものだと本当に思っています。
だから、製薬会社、科学研究機関、医療システムと協力して、それを実現するために私たちができるすべての仕事を考えます。繰り返しになりますが、私たちのパートナーシップは規制産業に関するもので、規制産業の一つは特に医療だと思いますが、これは最も前向きな応用の一つです。
しかし、産業全体にわたる応用が見られると思います。金融サービスについて非常に興奮しています。保険について非常に興奮しています。基本的にすべての企業を取り上げ、より賢いモデルですべての企業にサービスを提供することを学ぶことに非常に興奮しています。スキルの上限は非常に高いです。
言い方を変えれば、企業とは何でしょうか? それは一種の超知能ですよね? それは世界で行動する実体であり、個々の人間ができることをはるかに超える戦略、知識、世界での力のレベルで行動します。
だから、これらのモデルが個々の人間よりも賢くなったとしても、企業が世界で行おうとすることをするという点では、それよりも実質的に高い上限があります。そのほとんどは世界にとって良いことであり、ほとんどは経済的価値を創造します。
そして、私のAnthropicのビジョンは、世界の企業にサービスを提供する会社、すべての企業を変革し、AIをすべての企業の中心に置く会社です。具体的な数字は言いませんが、その実際の市場可能性について考えれば、非常に非常に高いです。私たちの収益は年間10倍で上昇しています。
現在、今朝報道されたと思いますが、確認して嬉しいのですが、約70億ドルのランレートに近づいています。それは過去3年間、年間10倍で上昇しています。もちろん、このようにそれ以上長く続くことはできませんが、投資家として、来年の700億ドルの年を楽しみにしています。
40億で投資したことに悪い気持ちを持つべきではありません。悪い気持ちを持つべきではありません。分かりました。
だから、可能性は非常に大きいと思います。しかし、それよりもさらに重要だと思うこと、あるいはその成功に必要なことは、信頼できる会社、責任を持って行動する会社、言ったことを実行し、行ったことを言い、信頼できる製品を構築する評判を持つ会社として知られたいということです。私たちの上に構築すれば、驚きは得られません。クレイジーなものは得られません。モデルが自分はヒトラーだと言うようなことは得られません。
あらゆる種類のクレイジーなものは得られません。そして、それが私たちがこれの良い管理者であることにとって非常に重要だと思います。
データセンターとコンピュートの未来
特定の会社を暗示しようとしていますか? 全くありません。パロアルトに起業家がいます。全くありません。何を話しているのか分かりません。
なるほど、分かりました。アルファベットの特定の文字ですね。何を意味しているのか分かりません。
分かりました。もう一つ。モデレーター特権を使って、もう数分いただきます。一つ目は、今、データセンターを構築することに対する大きな熱狂があります。チップ、資金調達、データセンターのサイズと規模、データセンターのエネルギーに関する大きな熱狂があります。
スケーリング則以外では、コメントの中であまりそれに触れていませんでしたが、それについて話しましょう。Anthropicとの関連で、明らかにあなたのコアパートナーの一つはAmazonで、あなたの成長にとって非常に重要で、非常に重要な会社です。他との関係もありますが、その関係はあなたにとって特に重要でした。
これらのデータセンターで今何が起こっているのか、次の数年でこれらのデータセンターで何が見られるのか、そして成長するためにデータセンターが必要な起業家として、それについてどう考えていますか? 誰のところに行きますか? どのようにしますか? 自分で構築しますか? パートナーシップを続けますか? あなたの計画は何ですか?
私の見方は、説明した理由すべてにより、コンピュートに対する莫大な需要があるということです。スケーリング則は、より賢いモデルを訓練するためにますます多くのコンピュートが必要になることを示唆しています。そして収益が上がるにつれて、より多くにサービスを提供する必要があります。より多くのモデルにサービスを提供する必要があります。
その収益が70億ではなく、1000億以上になった時、モデルの訓練に数百万のチップが必要になった時、モデルを訓練するために多くのギガワットの電力が必要になります。だから、基本的にどこでもその電力を確保しようとしています。
会社がそれを行う能力について自信を持っています。プレスがデータセンターの構築やデータセンターを構築する取引に焦点を当てすぎると少し心配になります。これらの取引のいくつかは少し怪しいように見えます。二重計上しているようです。
どの取引について話していますか? 何を話しているのか分かりません。
これらはすべて公開企業です。誰が二重計上しているのか知りたいです。もっと詳しく知っているわけではありません。
三重計上している企業についてはどうですか? それもあるかもしれません。分かりません。
でも、見てください、最終的には、このデータセンターのすべてはお金を使うことですよね? 最も重要だと思うのはお金を稼ぐことです。だから、収益と企業で行っている実際の仕事に焦点を当てます。Anthropicはこの分野の他のどの会社よりも速く成長しています。収益はより速く成長しています。
そして、基本的には、需要があり、顧客がお金を払ってくれるなら、あなたのコンピュート提供者に支払うことができ、最終的に必要なコンピュートを得られると思います。
締めくくり:感謝と祝福
Dario、ここにいてくれること、サンフランシスコにいてくれること、地元の息子であること、そしてDanielaにも、Anthropicで行っているすべてのことに対して、これ以上ないほど感謝しています。おめでとうございます。Darioに盛大な拍手をお願いします。
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