本動画は、AI業界の最前線で活躍する3人のCEOを招いた「Forward Future Live」の収録である。Fireworks AIのリン・チョウは、アプリケーションに特化した推論エンジンと継続的に学習するモデルの重要性について語り、2億5000万ドルの資金調達を発表した。Huのラザ・マーティンは、Notebook LMでの経験を踏まえ、音声ファーストのパーソナライズされたプロアクティブなオーディオ体験の構築について説明した。LovableのアントンOAは、バイブコーディングを通じてアイデアから完全に機能するアプリを数分で構築できるプラットフォームについて語り、史上最速で1億ドルのARRを達成したことを明かした。番組では、AGI実現の可能性、AIバブルの真偽、モデルの内省能力に関する最新研究、OpenAIのIPO計画など、AI業界の重要なトピックも取り上げられている。
オープニング
やあ、ベイビー。
やあ。やあ。やあ。
やあ、やあ、やあ。
さて、ライブ配信が始まりました。フォワード・フューチャー・ライブへようこそ。今日は2025年10月31日金曜日、そうです、ハロウィンです。
そうですね、ニック。素晴らしい衣装ですね。ありがとうございます。私はシンプルなスケルトンのつなぎを選びました。快適さを重視したいので、これ以上ないくらい満足しています。よく似合っていますよ。あなたの雰囲気に合っています。ありがとうございます。ありがとうございます。番組前の準備をしていて、トイレに行ったんですが、このアンサンブルはトイレでの対応がとても大変だということに気づきました。
それで、いくつか課題はありましたが、今ここにいます。ライブ配信中です。ここにいられて嬉しいです。そうですね。今日は本当に素晴らしいラインナップが揃っています。私と一緒に司会を務めるのは、フォワード・フューチャーのパートナー、ニック・ウェンツです。そして今日は3人の素晴らしいゲストをお迎えします。
Fireworks AIのCEO兼共同創業者であるリン・チョウさんは、大規模な資金調達ラウンドを終えたばかりで、AI推論のスケーリングとトレーニングから推論インフラへのシフトについてお話しいただきます。HuのCEO兼共同創業者であるラザ・マーティンさんには、音声ファーストの世界に向けたユーザーエクスペリエンスの再構築について、Notebook LM Googleプロジェクト、つまり製品のリーダーの一人として語っていただきます。
そして最後に、LovableのCEO兼共同創業者であるアントンOAさんに、ソフトウェア制作の未来についてお話しいただきます。ニック、もしよければ、いつもと少し違うやり方にしましょう。ニュースは後回しにして、すぐに最初のゲストをお呼びします。リン・チョウさん、番組へようこそ。あ、ミュートになっているようですね。少々お待ちください。はい、どうぞ。
やあ、リン。お会いできて嬉しいです。こんにちは。ありがとうございます。お会いできて嬉しいです。今週初めにお会いしましたね。お話しできることをとても楽しみにしています。お会いする前から、Fireworks AIについてはたくさん聞いていました。では基本的なところから始めましょう。Fireworks AIとは何ですか?そしてどのようにして始められたのですか?
Fireworks AI:アプリケーションに特化した推論の未来
私たちはAI推論クラウドです。私たちは単一サイズですべてに対応する推論ではありません。推論エンジンとモデルをアプリケーションに特化して調整します。つまり、私たちはアプリケーションに調整された推論だと考えていただけます。
そして、私たちの会社としてのミッションは、人工自律知能と呼ばれるものです。これは、フロンティアラボとはまったく異なる立場にあります。フロンティアラボはAGIにレーザーフォーカスしており、これはユーティリティとしてすべての問題を最善の方法で解決する単一のモデルです。しかし、私たちはモデルは生きた存在であるべきだと信じています。モデルはアプリケーションの使用パターンに向けて継続的に適応、調整、カスタマイズされるべきです。
そして、それは一度購入して10年間使用してアップグレードするような家電製品ではありません。モデルを一度購入したら、そのモデルは構築しているアプリケーションに向けて自動化された方法で継続的に学習し適応し続けるべきです。それが私たちが構築している人工自律知能です。
私たちはAIクラウド、推論クラウドです。私たちは多くの異なる種類のハードウェアの上で動作します。そして、成長するワークロードを維持するために高度にスケーラブルな仮想フリートを持っています。
今日の議論の多くは、すべてを支配する単一のモデルが存在するオムニモデルの世界になるのか、それとも特定のユースケースに向けた、より専門化された垂直統合されたモデルになるのかということです。明らかに後者の方がはるかに効率的です。その点についてのあなたの見解と理由を教えてください。
私は世界を巨大なデータの集合体として見ています。そして、そのデータの一部がモデルに入ると考えることができます。モデルはトレーニングデータの表現であり、すべてのフロンティアラボのトレーニングデータは、公開されているインターネットとラベリング会社によってラベル付けされたデータから来ています。
しかし、私はそれが世界のデータの10%から20%に過ぎないと主張します。世界のデータの80%は、アプリケーション内にロックされたまま眠っています。アプリケーション内には、ユーザーの好み、ユーザーの相互作用、ユーザーのエンゲージメント、ワークフローパターンを説明する非常に豊富なデータがあります。そして、このボリュームは非常に高く、興味深いことに、アプリケーション企業は歴史的にこれらのデータを活用して、製品分析と呼ばれるレイヤーを通じて製品を継続的に改善することに非常に優れていました。
しかし、このデータを生成AI アプリケーションに活用することは新しい分野です。この分野には多くのツールがありません。多くの原則や利用可能なベストプラクティスがありません。現在は完全に真空状態だと言えます。
そして、それが私たちが提供したい分野です。私たちはこれをモデルのアプリケーション適応と呼んでいますが、これを非常に使いやすくするための多くのツールを提供したいと考えています。深い専門知識を持つ多くの人を雇う必要なく、柔軟な方法で大規模なフリートを管理する必要なく、モデルの品質を向上させ、モデルを高速化し、モデルのコストを削減する方法を考える必要なく、これらすべてを心配する必要はありません。データをプラグインするだけで自動的に機能するような基本的なインフラストラクチャを提供します。それが私たちが向かっている方向です。
そして幸いなことに、最近シリーズCを調達しました。おめでとうございます。おめでとうございます。いくら調達されたのか教えてください。2億5000万ドルを調達しました。私たちの評価額は40億ドルになりました。
これは、私たちが人工自律知能というミッションに向けて大きなマイルストーンを達成したことの完全な反映です。Fireworksの上に構築してくださっているすべての顧客とパートナーの深い信頼に感謝します。
私たちには、非常に革新的なAIネイティブスタートアップやデジタルネイティブ企業が多数あります。この会社を構築することの喜びの一部は、業界全体の最高の頭脳と一緒に働くことができることです。彼らは恐れを知りません。
彼らは、新しいユーザーエクスペリエンスのセット、完全に破壊的な新しいユーザーエクスペリエンスのセットがどのようなものかを再構築しています。そして、彼らは業界の最前線を定義しています。彼らは私たちの日常的な相互作用を再形成しています。世界の残りの部分との相互作用をです。
そして、それには多くの創造性が必要です。そして、生成AI技術はその創造性を解き放つためのツールです。そこから、私たちはこれらの非常にクリエイティブなユースケースについてもっと深く掘り下げて話すことができます。
ユースケースに入る前に、この資金調達について話したいと思います。ライトスピードとインデックス・ベンチャーズが共同主導したということですね。お祝いの瞬間はありましたか?チームはどのようにお祝いしましたか?それとも、いつも通りビジネスに戻りましたか?
お祝いはしました。会社全体に発表を送りました。これはチーム全体、一人ひとりのハードワークの深い反映です。私は彼ら全員を非常に誇りに思っています。
とはいえ、まだハワイ旅行はありません。それは次の資金調達の時に来るでしょう。私たちのお祝いは、コーヒーマシンをアップグレードすることです。素晴らしいですね。それが好きです。
リン、あなたが言ったことに戻りたいと思います。伝統的には、モデルが展開され、企業がそれで推論を実行し、10年間は非常に静的で、その後引退してモデルをアップグレードするということでしたね。しかし、Fireworksはまったく異なることをしています。モデルを進化させているのです。モデルは常に学習しています。実際にどのように見えるのか教えていただけますか?
もちろんです。これはあなたの製品トレーシングデータから始まります。製品トレーシングデータから、製品分析ワークフローと同じように始めることができます。
製品トレーシングデータを見つけたら、まず、私たち人間が知識を学ぶ方法と非常に似た新しい技術のセットがあります。私たちは知識を学び、私たちの教育や成長は、幼少期から始まり、キャリアに発展していく過程で多くの学習があります。その学習の大部分は、私たちの行動に対する報酬を通じて行われます。
何か本当に良いことをすると、ポジティブな報酬を得ます。テストで本当に良い点数を取ったり、仲間から称賛や承認を得たりします。あまり良くないことをすると、ネガティブな報酬を得ます。フィードバックを受けたり、特定の分野で指摘を受けたりします。こうした継続的な報酬が私たちを形成し、成長させます。
モデルも同様です。同じアイデアです。モデルには基本モデルとして生の知能があり、その生の知能は時間の経過とともに変化しません。私たちのIQのようなものです。モデルの重みは変化しません。
いいえ、モデルがフロンティアラボからトレーニングされてリリースされると、それが生の知能を持つベースラインモデルです。しかし、それはモデルの知能の終わりではありません。モデルが焦点を当てるべきことはもっとたくさんあります。
最初のモデルは多くのことができるジェネラリストだと考えてください。しかし、特定のことに本当に本当に優れているわけではないかもしれません。そこで、人間をトレーニングするように、ドメインスペシャリストをモデルでトレーニングする必要があります。特定の問題をはるかに深く解決するために専門化するようにさらにトレーニングする必要があります。
歯科医を見ると、非常に多くの異なる種類の歯科医がいますよね。歯の特定の部分に焦点を当てています。それは非常に狭いですが、そこに到達するには何年もかかります。モデルも同様ですが、何年もかかる必要はありません。
たとえば1日、数時間でモデルを専門化できます。モデルにさまざまなオプションを探索させ、ここではうまくやっています、ここではあまりうまくやっていませんと伝えることができます。時間の経過とともに、モデルを本当に良い地点に導く道を作ります。
その技術は、まず第一に、モデルにどれだけうまくやっているかを伝える方法があることに大きく依存しています。これは報酬と呼ばれます。そして、その報酬はコードを書くようなものです。コードを書くのと同じくらい簡単で、モデルの結果を得て、最もシンプルなバイナリワードで、良い悪い、0か1で、モデルに伝える方法があります。
非常に重要な事実は、結果を判断することは、最良の結果を生成することよりもはるかに簡単だということです。ここに非対称性があります。私たちはそれを活用しています。
基本的には、非常に優れた判定者を書くことができます。最もシンプルな方法は、コードを書くことです。したがって、ソフトウェアエンジニアがモデルにうまくやる方法を教える方法を学ぶのに非常に親しみやすいです。
しかし、モデルを判断する方法は他にもたくさんあります。本番環境と統合することができます。これはロールアウトと呼ばれます。ベースラインからのモデルの1つのバージョンはロールアウトと呼ばれます。
モデルを実行する他の多くの環境と一緒に。たとえば、モデルは単独で質問に答えるだけではありません。他の知識ベースに到達し、結果を組み立てるために、さまざまなツールを呼び出す必要があります。
したがって、すべてを合わせると、環境と呼ばれます。周囲のシステムと相互作用するモデルの特定のバージョンは、そのスナップショットは1つの環境と呼ばれます。
エンタープライズの内部環境、他のAPI、他のデータベース、他の特注のビジネスロジックと統合するほど複雑になることもあります。そして、報酬を生成し、モデルはあなたが望む方向に向かって継続的に学習します。
品質マトリックス損失関数が時間の経過とともに変化するのを見るのは非常に楽しいです。特定の時点で崩壊します。モデルがただ学習し続けることができないため、下がります。その後、特定のモデルバージョン、特定のロールアウトの適切なスナップショットを選択し、これが欲しいものだと言って、本番環境で試します。
これらのモデルが継続的に学習できるようにするツールを提供しているのですか?それとも、クライアントのために自分で処理しているのですか?それは本当に良い質問です。
ここには2種類のユーザーUX設計があります。最終的には、深いAI技術やモデルを調整する方法の細かい詳細をすべて学ぶ時間がないアプリケーション開発者を支援したいと考えています。彼らのためのシンプルなツールチェーンを本当に構築したいと思っています。
しかし同時に、どのテクノロジー採用曲線でもそうであるように、アーリーアダプターやハッカーマインドセットを持つ人々は、彼ら自身がすでに技術についての深い理解を持っているか、彼ら自身がすでにAIについての深い理解を持っています。したがって、彼らは実際に多くの調整のための規範を持ちたいと考えています。彼らは、非常にシンプルなAPIでパッケージ化されたものには満足しないでしょう。
これは、エキスパート向けに設計するか、より広範なオーディエンス向けに設計するかという、非常に典型的な設計のジレンマのようなものです。私たちは以前、たとえばMetaでこれを処理しました。
それについて考える方法は、はるかに低いレベルで消費可能で構成可能なAPIを持っているということです。エキスパートは、さまざまなものを調整することで満足できます。そして、その上にシンプルな抽象化をレイヤー化して、より広範なオーディエンスを満足させます。
これはまだ進行中のフィードバックループです。私たち自身が顧客と持ちたいと思っており、そこでも継続的に学び続けたいと考えています。
大きなニュースです。来週、強化学習ファインチューニング製品のプレビュー、限定プレビューを開始します。それはいつ期待できますか?来週です。来週の初めです。
来週の初めですね。私たちはこの製品に多くの努力と愛を注ぎました。それが立ち上がったら、人々が私たちをどのように使用するか、何がうまく機能していると彼らが見ているか、そしてフィードバック、どんなフィードバックでも学ぶことを楽しみにしています。
リン、最近AMDとのパートナーシップを発表されましたね。これについて少し話したいと思います。このパートナーシップがどのように実現したのか。その意図は何ですか?単に多様化が顧客にとって最良であり、推論のコストが低いということですか?他に理由はありますか?もう少し詳しく教えていただけますか?
実は、これは私たちのPyTorch時代にさかのぼります。私たちは非常に大きな創業チームです。7人のうち多くがMetaで長い間働いていました。7年から10年の間です。
過去5年間で、私たちはMetaでトレーニングと推論の両方のためにAIインフラをゼロから構築してきました。私もPyTorchを5年間担当していました。
私たちの立場は、開発者にとって何が最良かについての考え方の継続です。開発者にとって最良なのは、最高のツールへの簡単なアクセスを得ることです。何であれ。
最近の課題はいくつかあります。1つは、モデルの非推奨化がこれ以上速くなることはできません。リリースされる新しいモデルがたくさんあります。
クローズドモデルかオープンモデルかを問わず、オープンモデルははるかにアクティブです。1か月以内に、3つまたは4つの最先端のオープンモデルがリリースされるのを見てきました。それを有効にするのに非常に忙しいです。それが1つの課題です。
もう1つの課題は、ハードウェアの非推奨化です。過去には、2022年より前は、通常3年ごとに新しいハードウェアスキルがあると考えていました。それがハードウェアの進化について考える通常の方法でした。
しかし、今年だけで、私たちはNvidiaから3つのSKUをオンボードしました。たとえば、H200をオンボードしました。B200にも取り組んでいます。すでにB300 GBに取り組んでいます。
これは1つの、明らかにNvidiaは最大のハードウェアプロバイダーですよね。AMDを含む他の多くのハードウェアプロバイダーがあります。AMDはハードウェア特性の点で最も近いです。多くのASICプロバイダーもあります。
最終的には、開発者が最良のオプションにアクセスできるようにしたいと考えています。そして、選択できる可能性のあるすべてのオプションへのアクセシビリティを提供します。
この速いハードウェアの進化のペースに追いつくことは本当に本当に難しいです。そして、それが推論層として、そして一般的な推論クラウドとして、私たちが潜在的なオプションと深く統合し、開発者が利用できるようにしたい理由です。
オープンソース対クローズドソースについて聞きたいのですが、間違っていたら訂正してください。Fireworksはオープンソースモデルの提供に焦点を当てていると思います。
米国では、フロンティアラボは実際にすべてのフロンティア、つまり最高級のモデルをクローズドソースにしているようです。あなたの出身校であるMetaも含まれます。彼らもその方向に向かっているようですが、確認はされていません。しかし、その下のあまり能力の高くないモデルはオープンソース化するつもりのようです。
そして、中国があります。彼らは素晴らしいオープンソースのフロンティアモデルをリリースしています。その戦略についてどう思いますか?フロンティアのクローズドソースモデルの一部を提供することを考えたことはありますか?それとも、低コストで高効率のオープンソースモデルに焦点を当てていますか?
最高の最高のモデルをすべて提供したいと思います。そうですか。まあ、それは明白な答えだったと思います。わかりました。
私の心の中では、オープンとクローズの間の競争だとは思いません。明らかに、私は偏っています。私はオープンソースを非常に支持しています。PyTorchでの過去の歴史から。
しかし同時に、モデルの品質がどのように進化しているかを見ると、モデルの非推奨化がこれ以上速くなることはできないということに戻ります。
トップティアのモデルのような良いモデルは、リーダーボードのトップ、ナンバー1の位置に、最大で数週間の間滞在します。それはクレイジーです。それはクレイジーですね。考えるのは本当にクレイジーです。
それらの企業が1つのモデルをリーダーボードのトップに載せるためにどれだけのR&D投資を注ぎ込んでいるか考えてみてください。そして、すぐに他の誰かがその上に来ます。
それはクレイジーです。もう1つの興味深い現象は、さまざまな異なるモデルプロバイダー間でこの振動が見られることです。クローズドかオープンかは関係ありません。この振動は収束の兆候です。
どういう意味での振動ですか?彼らは何について振動しているのですか?品質の点での振動です。つまり、1つのモデルをリリースして、超高品質で、次のバージョンバンプはそれほど大きなジャンプではないかもしれないということですか?
いいえ、私が言っているのは、異なるモデルプロバイダー間で、クローズドモデルプロバイダーかオープンモデルプロバイダーかを問わず、有名で確立されたリーダーボードでの相対的な位置の品質が振動しているということです。なるほど。わかりました。
そして、それは私にとって、モデル品質の収束の反映に過ぎません。興味深い。興味深い。
しかし、その背後には基本的な理由があります。その理由は秘密ではありません。モデルの品質は基本的に2つのものの反映です。1つはデータです。もう1つは人々です。
データに関しては、ほぼすべてのモデルプロバイダーが同じインターネットを呼び出しています。同じ公開情報のセットです。彼らはほぼ同じラベリング会社に行っています。人間がラベル付けしたデータを提供するために。品質のバリエーションはそれほど大きくありません。
2番目の要因は人々です。研究者は、モデルをトレーニングする非常にユニークな方法を持っているかもしれませんが、ニュースで見られるように、研究者は常に動き回っています。人々はどこにでもいます。事前トレーニングを行う特定のユニークな方法はないと言えます。
とはいえ、多くのラボが新しいモデルアーキテクチャについて考えていることは確かです。トランスフォーマーはとっくに破壊されるべきですが、まだそこにありますよね。
だから、モデルアーキテクチャの基本的な革命が私たちを次のステップに導いてくれることを本当に楽しみにしています。しかし、今のところ、モデルアーキテクチャはほぼ同じです。
それが、モデルの品質が収束している根本的な理由です。なぜなら、みんなほぼ同じようなことをしているからです。
世界全体のデータに戻りましょう。繰り返しになりますが、モデルに入るデータは世界のデータのごく一部だと思います。アプリケーション内にロックされている大部分のデータがあり、モデルを生成するフロンティアラボには届きません。
そして、私たちはそれらのデータをテーブルの上に残しています。それらのデータを所有している企業は、多くの潜在力とビジネスの変革と彼らのモートをテーブルの上に残しています。
だから、私たちはこのデータを活性化し、このデータを使ってモデルが賢くなり、速くなり、コスト効率が高くなるために継続的に学習するのを支援することに非常に情熱を持っています。
賢くなることを学びたいというのは理にかなっています。しかし、速くなり、よりコスト効率的になることをどのように学ぶのか、不思議に思うかもしれません。実際には完全に可能です。私たちの学習プロセスは、品質、速度、コストの3次元です。
通常、3つのオプションのうち2つを選ぶと考えますよね。3つのオプションがあります。速度、品質、コスト、2つを選んでください。しかし、3つすべてを最適化することが可能だとおっしゃっています。絶対にそうです。
ニック、すみません。どうぞ続けてください。ええ、この競争のラインを続けたいと思います。インフラストラクチャレイヤーでは、ますます競争が激しくなっています。
GPU、ハイパースケーラー、推論プラットフォームとプロバイダー向けのセルフホスト型スタックさえあるようです。競争上の優位性は何だと思いますか?他の人と自分をどのように区別しますか?あなたが話していたデータの活性化ですか?それが鍵の1つですか?他に何が思い浮かびますか?
私たちが他の人と区別する方法は、多くのアプリケーション、新しいアプリケーションがコホートから区別する方法とまったく同じです。
私たちは非常に多くの大きな最先端企業に使用されています。スタートアップであろうと、このスタートアップはもはや小さくありません。数年以内に業界のリーダーになります。彼らの多くが私たちの上で動いています。
デジタルネイティブもまた、完全に生成AIを受け入れ、変革を望んでおり、リーダーの地位を維持したいと考えています。私たちは1つの共通パターンを観察しています。
その共通パターンは、彼らがモデルを商品として、ユーティリティとして、家電製品として考えていないということです。ただ使うだけで、モデルが提供できるものをすべてそのまま使います。彼らは決してそこに留まりません。彼らはAPIラッパーになりたくありません。
代わりに、彼らは深い製品モデルの共同設計を行っています。モデルの共同設計によって、彼らは私が共有したデータ分布の問題を深く理解しています。
彼らは自分たちの製品と使用しているモデルが根本的にミスアライメントされていることを深く理解しています。なぜなら、これら2つは2つの異なる企業によって構築されているからです。設計上、製品とモデルが完全に整合する方法はありません。
だから、彼らはモデルの共同設計の一部を行っています。彼らはモデルを製品の重要な資産として見ています。最初、設計プロセスは、彼らがモデルの能力の周りに製品設計を抱きしめ、最大量のモデルを抽出することです。
その後、彼らは製品を進化させ続け、製品が進化しているときに製品モデルが異なる方法でドリフトし始めるのを見て、モデルを継続的に持ってくる難しい方法、そしてこれを続けます。
それらの会社は非常に成功しています。彼らは他の人と自分自身を差別化します。しかし、それを行うことは非常に複雑なプロセスです。彼らは多くのリソースを投資し、適切な才能を持つ必要があります。
そのようなツールチェーン、インフラストラクチャは彼らを支援するために利用できません。そして、それは非常に遅いプロセスです。
私たちはこれをすべての開発者にとって本当にシンプルにしたいと考えています。彼らが自分の製品に向かって常に適応する自分自身のモデルを持つことができるように、製品をより良くし、より良いユーザーエンゲージメントを提供し、より多くのデータを提供し、モデルをより賢くし、より良い製品にすることができるようにします。
そうすれば、彼らはまだこの仮想サイクルを作り始めることができます。それが私たちの基本的な設計哲学です。
1つのモデルがすべてに適合するか、1つのインフラストラクチャがすべてに適合する哲学とは完全に異なると思います。私たちは、誰もが自分自身のアプリケーション固有のモデルを所有し、完全に制御すべきだということに専門化しています。それは生きていて、私たちの製品とともに自動的に継続的に学習します。
リン、あなたのアプローチに感謝します。ハードアウトがあることは知っていますので、行かせていただきます。今日参加してくださって本当にありがとうございます。資金調達おめでとうございます。新しいコーヒーマシンおめでとうございます。いつでも歓迎します。お招きいただきありがとうございます。
ありがとう、リン。良い一日を。それは本当にクールでした。
AI業界の最新動向と議論
そうですね、オープンソース対クローズドソース、これらのモデルが実際のアプリケーションレイヤーにどのように適応するか、異なるプロバイダーがどのように考えているかを見るのは興味深いです。それは魅力的でした。
私たちは単一モデルの未来の支持者を連れてくる必要があることに気づいています。なぜなら、私たちはそうではないと信じる多くの人々と話してきたからです。そうですね。
私は業界の多くの人々が言っていると言い続けていますが、私たちは常にそれに反する人を持っていますが、OpenAIのNoam Brownだったと思います。彼は、いや、オムニモデルの未来になると言っていました。
さて、それは素晴らしかったです。ニュースをやりましょう。ニュースをやりましょう。アレックス、私の画面を表示してもらえますか。
Anthropicから、昨日か一昨日出たと思いますが、新しいAnthropicの研究、LLMにおける内省の兆候です。言語モデルは自分自身の内部の思考を認識できますか?それとも、彼らについて尋ねられたときに、単にもっともらしい答えをでっち上げるだけですか?
私たちは、Claudeに真の、しかし限定的な内省能力の証拠を見つけました。あなたはこれについていくつかの研究をしたことを知っています、マット。これについてのあなたのPOVは何ですか?
ここには非常に多くの解読すべきものがあります。まず、Anthropicは引き続き非常に魅力的な論文を出し続けています。私はこれについて完全なビデオを作る可能性が非常に高いです。
彼らは非常にAnthropicらしいですよね。彼らはモデルの安全性、モデルのアライメント、そしてモデルが生きているということについて多くの研究を出しています。どう表現したらいいかわかりませんが、これはその方向への別のステップのようなものです。
モデルが内省を持つことができ、自分自身の内部の思考を認識できるならば、それはモデルが何らかの形で本当に生きていることを認めることへの一歩に過ぎないのではないでしょうか?
私は自分の意見を述べているわけではありません。ただ、Anthropicが出しているものについて疑問を投げかけているだけです。本当に、彼らが自分の思考を認識できるなら、彼らが欺くことができるなら、これらはすべて非常に人間らしい特性です。
彼らが出し続ける研究の糸が大好きです。それは魅力的です。そして、これの多くは安全性に帰結すると思います。
DreamforceでのAnthropicの最高商業責任者Paul Smithとの会話でも、彼は安全性と信頼に関する彼らの取り組みが、彼らがエンタープライズに移行する際の競争上の優位性になると話していました。
まあ、彼らはすでにエンタープライズに移行していますが、彼らがそれに焦点を当て続けるにつれて、そうですよね?だから、この種の研究はそれをサポートし、その基盤を作るのに役立ちます。
そうですね。この論文は本当に好きで、興味深いのは、ほぼ2つの思考の学派があるからです。Anthropicがあります。そして、私は信じています、正確には見つけられませんでしたが、ライブ配信の直前に、創業者の1人が、これらのモデルが生きているかもしれないという事実に信憑性を与え始める必要があり、彼らに人格を与える必要があると言ったと思います。
そして、OpenAIからの反対側があります。彼らが言っていることは、いや、これらは次のトークン予測器のようなもので、それ自体が知能だということです。しかし、Sam Altmanは、これらのモデルがどんな意味でも生きているとは信じていないとかなり明確に述べています。
あなたは正しいです。それはただとても興味深いです。私は正直なところ、どこに立っているかわかりません。おそらく真ん中のどこかに立っているでしょう。予測が知能に十分なら、知能は魂ですか?わからないです。
ニック、あなたはどう思いますか?それはひどい単純化のように思えます。次の単語を予測できるだけでは、最も確率の高い次の単語以外の周囲についての理解を意味しません。
もっと複雑でなければならないと思います。しかし、モデルが働く方法のこれらの小さなニュアンスを指摘する論文がいくつ出てくる必要がありますか?再び、ますます人間らしく見える前に、私たちがそれらが人間だと言う前に。
そして、私たちのチームのジョナが、人間が動物についてどのように考えるかとの多くの類似点を指摘しました。だから、アリについて考えるとしたら、アリには意識がありますか?わかりません。
それは基本的に化学物質と周囲の感覚に反応するだけです。さて、食物連鎖を上に移動しましょう。犬はどうですか?犬には意識がありますか?私は、ええ、間違いなくあると言います。
その線はどこですか?その区切りはどこですか?それは何ですか?人間が決めるだけですか?ああ、私はその動物が意識を持っていると思う、または、いや、私はその動物は持っていないと思う、というように。
人間ではないものを人間化しようとすることほど人間的なものはないと感じます。ああ、それには人間的な特性がある。
私は何年も前に「Are We Smart Enough to Know How Smart Animals Are?」という本を読みました。著者はFrancis de Waalだと思います。少し退屈な本ですが、かなり興味深く、洞察に満ちています。
動物について理解していないことはたくさんあります。そして、彼らについて理解していることは、彼らの最も人間的な要素です。
そして、私たちが世界を見る方法、私たちが知能を評価するレンズがそうだと思います。そして、知能の点でペデスタルに置かれる特定の動物を見ると、たとえばイルカ、豚を考えます。これらは信じられないほど知的な動物です。
そして、私は知的と言っていますが、それから私は彼らが非常に知的であるという理由で彼らに対して特定の感情を持っています。タコのように。彼らは信じられないほど知的で、もしそれを知らなければ、あなたは彼らを小さなぬるぬるしたものとして見るでしょう。
しかし、いや、いや、彼らは非常に知的で、突然、あなたは彼らを違う方法で見始めます。だから、知能だけでそれに対する私たちの認識を変えるのに十分かもしれません。
もしそうなら、AIに結びつけましょう。これらのモデルは信じられないほど知的ですが、私たちが期待する方法ではないかもしれません。考え抜くのは非常に複雑なアイデアです。
完全に。まあ、この研究についてもっと聞くのを楽しみにしています。モデルはまだ約20%の時間しか正しくないようです。
だから、これはまだ非常に不完全な実験ですが、以前よりもはるかに多いです。ところで、ここで実際に何が起こっているのかを正確に分解したとは思いません。
私が理解している方法は、最も初期の実験では、今何を考えていますか、またはこの状況をどのように見ていますか、のようなAIに質問をするだけです。そして、テキストの答えやテキストの応答を額面通りに見るだけです。
しかし、この新しいアプローチは、モデルが言うことを信頼する代わりに、あなたは直接そのニューロンまたはこの場合は活性化を変更します。そうですよね?
だから、制御された方法で、あなたはこれらのスイッチを切り替えています。そして、あなたがそれらの変更を行っていることをモデルが実際に認識するかどうかを見ています。それは公平に言えますか?
そう思います。私は論文をざっと読んだだけなので、それは正しいように聞こえますが、全体を読んだら戻ってきます。ビデオを見るのが待ちきれません。
さて、次のストーリーに行きましょう。ああ、もちろんです。ああ、知能と意識について言えば。はい。もちろん、3 Atlasについて話さなければなりませんでした。
ところで、私はこれについて知りませんでした。本当ですか?ここやあそこでいくつかのことを聞いたばかりですが、あなたは「待って、何が起こっているか知らないの?」と言っていました。
さて、説明してください。この種のものが大好きです。まず、投機的なニュースに触れます。まず、地球に衝突すると推測されていました。
確かにそう言っている人々がいましたよね。今のところ私たちは安全です。はい。彗星のような特徴はありません。そして、それは何らかの形で他の彗星と区別されました。そして、エイリアンの宇宙船である可能性があります。これらすべてが考慮事項でした。
さて、これらすべては残念ながら否定されました。そして、ただの普通の彗星であることがわかります。
しかし、魅力的なのは、これまでに私たちの太陽系に入り、識別された3つのオブジェクトの1つだということです。3つのうちの1つ。うわー。そして、それは私たちの太陽が形成される前に作成されたと言われています。
絶対にワイルドです。あなたの心を吹き飛ばしますか?本当に吹き飛ばします。私はただ、宇宙の年齢についての視点を与えてくれると思います。そして、明らかに、人間がそれが実際に何であるかを本当に概念化するのは難しいです。
その参照点を持つことは良いことです。そして、それはただかっこよく見えます。それはただ本当にかっこよく見えます。そうですね。
さて、はい。だから、有名な天体物理学者であるBrian Coxは言います。最近のドリルオンラインを考えると、明確にするために、彗星3i Aliceは二酸化炭素と水の氷、そして他のものの破片でできた彗星です。それは完全に自然な起源です。
さて、とても悲しいです。今日はまだエイリアンはいません。今日はエイリアンはいません。アレックス、次のゲストはここにいますか?はい、Razaがここにいます。彼女が見えます。1分で彼女を連れてきます。もう1つストーリーをやるかもしれません。
このAIバブルについて話しましょう。先週これについて少し触れましたが、Jensenがいます。Jensenは「私たちはAIバブルに入るとは思わない」と言っています。
Jensenはマドンナのように、一つの名前だけで十分です。他に何も必要ありません。彼は間違いなくそのステータスに達したと思います。絶対に。ええ、AIバブルの話は山ほどあります。それはクレイジーです。
そして、今週の決算発表から入るべきかもしれませんが、これはAIバブルかどうかに非常に反映されていますが、ええ、Jensenは確かにそう思っていません。
Jensenがそうだと言う世界があるとは思いませんが、私が知っていることは、十分な推論を得ることができないということです。十分なコンピューティングを得ることができません。ダークGPUはありませんよね?
Gavin Bakerが今週それを言ったと思います。ドットコムバブルを振り返ると、インターネットを伝送するために敷設された光ファイバーケーブルの多くは、その膨大な割合が未使用だったということです。
彼らは光ファイバーケーブルを敷設するために大規模なインフラ投資を行いましたが、それに対するインターネットの使用はありませんでした。そして、今日を見ると、生産されるすべてのGPUが即座に使用されます。
オンラインになった瞬間に、それは完全に利用されます。そして、私たちがバブルにないことを示す他の多くのシグナルがあります。
その感情は理解していますが、ドットコムバブルといくつかの類似点があると思いますが、それらの初期シグナルと矛盾する多くのものがあると思います。
そうですね。ここでは、Jensenの言葉を鵜呑みにする必要があると思います。人のインセンティブを理解すれば、彼らの行動を予測できます。
しかし、それでも、ドットコムは非常に異なると思います。この分野の既存企業、Google、Meta、Microsoft、Nvidia、Intel、Amazonを見ると、これらは非常に健全なビジネスです。
そして、はい、彼らのAIビジネスについては憶測がありますが、彼らは非常に健全なバランスシートを持っています。だから、強力な基盤があります。一方、ドットコムはすべて憶測でした。
私を不安にさせる部分は、経済を支えているように見えるMag Sevenがあるということです。米国のGDPの膨大な割合を占める7つの会社です。
特にNvidiaです。正確には覚えていませんが、国としての私たちの総GDPの中間の一桁のパーセンテージがただNvidiaだけだったと聞きました。彼らが私たちの側にいてくれて嬉しいです。
アレックスは今それが約12%だと言いました。これらの会社が持つ力について考えるのは本当にワイルドです。そして、これら7つの会社が成長し続け、非AI企業の成長を上回り続けるとしたら、将来はどのように見えるでしょうか?
それが私が少し不安に思っている部分です。ええ、OpenAIがpets.comだとは思いません。あなたはそれについて正しいと思います。
ニック、先に行ってください。まあ、あなたはネットワーク効果について言及しましたが、ビジネスの他のどこにそれが存在するかもしれないか興味があります。
これについて考えるのですが、ネットワーク効果ではありませんが、誰かがLovableに参加し、何か面白いものを作り、ソーシャルメディアでそれを共有し、他の人がそれを見て、Lovableに参加し、何か面白いものを作るときに作成されるフライホイールです。
ビジネスにおいて、そのような成長のフライホイールは他にどこに存在しますか?
Hu:音声ファーストの未来を創造する
では、次のゲストをお呼びしましょう。ラザはいますか?さて、次のゲストをお呼びします。Raza Martin、Huの共同創業者兼CEO、パーソナライズされたAIオーディオエクスペリエンスの作成に焦点を当てたステルスモードのAIスタートアップです。
人工知能のインターフェースとしての音声に非常に強気です。番組に彼女をお呼びできることを嬉しく思います。ラザ、番組へようこそ。こんにちは。お招きいただきありがとうございます。
やあラザ、また会えて嬉しいです。さて、まず最初に、名前は正しく言えましたか?Hu。hux.comです。素晴らしい。わかりました。Hu、huxe。
ラザ、また会えて嬉しいです。数か月前にお話ししましたね。私は、あなたがおそらくTwitterで見たように、そして私たちの議論中に見たように、人工知能の主要なインターフェースとしての音声に非常に強気です。
しかし、まず、それに入る前に、Huxが何であるか、そして創業について少し説明してください。ええ、ありがとうございます。Huxは、iOSとAndroidでダウンロードできるアプリです。
私たちはそれをパーソナライズされたプロアクティブなオーディオと呼んでいます。だから、あなたの興味、あなたのカレンダー、あなたのメールに基づいて、私たちはAIについて少しスクリプトを反転しようとしました。だから、あなたがそれにプロンプトする代わりに、Hawkinは自動的にあなたのために興味深いコンテンツを作成します。
ところで、私はこのAIUXという用語を知りませんでした。それは素晴らしいと思います。しかし、貧弱なオーディオエクスペリエンスの最も露骨な例は、保留中だったり、ロボコーラーと話しているようなものかもしれません。
だから、明らかにあなたはそうではありませんが、どのようにしてそれらのタイプのエクスペリエンスを区別しますか?なぜこれはプロアクティブなのですか?それは誰かの一日にどのように現れますか?
ええ、実際に考える方法は、ChatGPT、Gemini、Claudeのようなものについて考えるとき、AIとの相互作用の多くは、まだ1つは主にチャットボットベースで、2つ目はユーザーが最初に行く非常にモデルだと思います。
だから、ChatGPTやClaudeに行くとき、質問を入力しなければならず、それから答えて、それから私たちは順番に行くだけです。
それを説明するのは基本的に聞こえますが、大部分において、実際には次のターンがあると想像できると思います。それは、AIが代わりに最初に行ったらどうでしょうか。しかし、それは質問をするつもりだというわけではなく、むしろあなたについて十分に知っていると仮定してあなたのためにコンテンツを生成します。
これをさまざまな方法で考えることができます。ChatGPTポリシーは、カードのフィードを生成している良い例で、まだ主にテキストです。
しかし、私たちが取ったアプローチは、興味深いオーディオを生成できたらどうでしょうかということです。私たちがこれを行ったのは主に、私が子供の頃に起きたときのことを考えたからです。私はラジオをつけて、嵐があるかどうか、学校が休校になるかどうかを確認するためだけにそれを聞いていました。
それを言うと、私はまったく同じことをしていたことを思い出します。ええ、それが私が本当に好きだったことです。私はそのような儀式とルーチンが大好きで、それを取り戻せないかなと思いました。
人々は通勤していて、ポッドキャストを聞いています。彼らが目覚めたとき。あなただけのために作られたラジオ局のようなものを作ったらどうでしょうか?それが本当にHuxです。
数か月前に話したと思いますが、私が特に興奮したユースケースは、私が日中たくさん運転していることだと思います。大都市に住んでいて車を持っていないなら、それはあなたにとってそれほど重要ではないかもしれません。
しかし、街を歩き回っているときでさえ、一日の間に膨大な時間があります。これはおそらく私のアメリカ人の脳がここで働いているのですが、私が望むほど生産的ではありません。
車の中で運転している間、私が実際に何かを学び、何かを達成し、私の人工知能にタスクを委任できたらとても素敵だと思います。それは私のために実際の世界のことを達成します。
キーボードに入力できないそれらの瞬間に。それで、私たちがつながり始め、Huxについて学んだとき、それは私にとって非常に魅力的でした。
今、それはプロアクティブです。それはあなたの一日についての情報を与えていますが、私はあなたがこれがどうなるかについての本当に大きなビジョンを持っていると信じています。だから、その絵を描いてください。
ええ、尋ねてくれてありがとうございます。そして、あなたが共有したあなたの典型的な一日についてのことがたくさんあると思います。それは実際に多くの人々に当てはまります。
しかし、より生産的になりたいというこの欲求に対する別の側面もあると思います。そして、私は少しこれについて話します。それは、私は第一に、今日開始されたほぼすべてのものがあなたの眼球のために競争しているようなものだと思います。
そして、製品が常に私がコンピューターの前にいる時間を増やそうとしているようなものです。それはひどいです。なぜなら、私はすでに1日18時間コンピューターの前にいるからです。コンピューターであろうと電話であろうと、私は何らかのスクリーンにいます。
そして、ますます多くの人々がそれがどのように感じるかがかなりひどいということに気づいてきていると思います。そして、私は今、永久にカタツムリの形のようなものです。それはあまり良くありません。私は外を歩き回りたいです。
カタツムリの形と言いましたか?ええ、カタツムリの形。ええ、カイロプラクターは繁栄しています。わかります。完全に。賭けます。私のYouTubeフィード全体は今、姿勢を修正する方法です。
正確に。つまり、それは本当です。それはあなたがなくなることのないキャリアの1つが欲しいなら、カイロプラクターだと思います。カタツムリのために。
しかし、真実は、人々もまた、私は一日中スクリーンにいたくないが、私の生産性を諦めるつもりはないということに気づいてきていると思います。または、私たちがスクリーンにいるときに得られると感じるこのようなものを。
だから、私たちがそれについて考えていたとき、このようなラジオのパラダイムについて考え、オーディオについて考えました。私たちが向かっている世界だと思いました。人々は、私はスクリーンにいたくないが、それでも生産的でありたいというこの種の要件に適合する異なるタイプのインターフェースを探すと思います。
私はまだ賢く感じたいです。私はまだクリエイティブに感じたいです。そして、それは人々が達成するのを助けようとするような高貴なことだと思います。それは、私はあなたに何か非常に価値のあるものを与えたいということです。それはあなたの人生をより良くするのに実際に役立ちます。あなたのより広い目標と一致します。
そして、この他のボーナスのようなものだと思います。それは、人々が長い形式のコンテンツに戻るのを本当に助けたいということです。完全に意味のある、考えさせられるもののように。それを聞いた後、またはそれを消費した後、あなたはただ賢く感じます。
それが私たちがHuxで本当にやろうとしていることです。そして、私はできるだけ早く出荷し、ユーザーが私たちを連れて行く場所に従うことによって、そのスレッドを本当に引っ張っていると思います。
Huxに関して、競争環境についてどのように考えていますか?明らかに、ChatGPTのオーディオ機能とのオーバーラップがあるかもしれません。少なくともいくつかの人々がそれらをどのように使用するか。もしかしたらある程度Pulseさえも。
競争環境についてどのように考えていますか?私はそれを、次のAIのターンになるだろうこれらのような大きな岩があると考えています。1つはモダリティです。これは音声の周りの会話のようなものです。ただのテキストではなく。
2つ目はパーソナライゼーションです。それは巨大です。私たちはコンテキスト化について多くを話しますが、最近の人々は、どうやってこれを本当にパーソナライズするのか、というようなものだと思います。それはインタラクションの質に本当に大きな違いをもたらすようです。
そして3つ目はプロアクティビティです。だから、私がこれら3つのことについて考えるとき、それが私たちが攻撃しようとしていることです。
競争環境について考える方法は、人々がアプリを1つのタスクのようなものとして考えていると本当に信じています。オーケー、私はChatGPTを1つの方法で使います。Claudeを別の方法で使います。
それは私にとって最も興味深い例の1つのようなものです。私は両方を使います。なぜなら、私はそれぞれに1つの仕事を割り当てるからです。Spotifyも同様に、音楽のためにSpotifyを使います。
私の祖母と話すためにFacebookを使います。私の姉妹と話したり、ミームを送ったりするためにInstagramを使います。しかし、すべてのアプリは1つの仕事をするだけです。
Huxについて考えるとき、1つの仕事を特に上手にでき、人々にとって本当に粘着性があり保持力のある方法でこれができるなら、ChatGPTが何をしているか、他の誰が何をしているかについてあまり心配する必要はありません。
それはほとんど、あなたが自分のトラックでできるだけ速く走らなければならず、他の人がやっているかもしれないと思うことを捨てなければならないようなものです。それは直感に反するように聞こえるかもしれませんが、ユーザーが動作する方法は、彼らがこれらの製品にそれぞれ1つの仕事を与えるだけだということに信頼を持たなければならないと感じます。
ところで、このショーのために調査していて、Facebookについてのあなたのツイートに出くわしました。それは本当に共鳴しました。本当に本当に共鳴しました。
ますます多くの人々がFacebookに対して1つの非常に粘着性のあるユースケースを持っており、そうでなければそれを使用しないようです。はい。あなたの場合、家族と話しているように聞こえました。
私の場合、Facebook Marketplaceを使っているかもしれません。はい。それが仕事です。そして、それは本当に興味深いです。なぜなら、私はまだおそらく2日に1回Facebookを使うだろうからです。
そして、それは文字通り私の心のトリガーのようなものです。私の祖母がどうしているか気になります。ああ、でも私の姉妹と話したい、または私の夫に面白いものを送りたいなら、オーケー、それはInstagramです。
興味深い。あなたのキャリア歴史に少し戻りたいと思います。だから、これは音声を使った最初の試みではありません。あなたはGoogleのNotebook LMチームにいました。
その経験がどのようなものだったか、Notebook LMの最初のアイデアは何だったか、そしてそれが絶対に火がついたのを見たとき、それはどのようなものだったかを少し学びたいです。
ええ、事前にお詫びします。私たちは両方とも大ファンなので、これについて少し夢中になります。それはとてもクールです。尋ねてくれてありがとうございます。
始めましょう、見てください、私はGoogle Labsに非常に早くいました。私はJoshが雇った最初のPMでした。そして、参加したとき、このGoogle Labsは何だろう、Joshはああ、AIになるだろう、と言いました。
私はAIと言いました。そしてこれはとても早かったです。これはLambdaの時代でした。AIがこの文脈で何を意味するのか全く分かりませんでした。これは何年ですか?ええ、これは2022年です。わかりました。しかしChatGPTの前です。
ああ、ChatGPTのずっと前です。ChatGPTは12月のようでした。そうです。だから、これはおそらく3月ごろでした。わかりました。
参加したとき、AI Test Kitchenの立ち上げについて話していました。それで、AI Test Kitchenを立ち上げました。それはGoogleの最初の消費者向けアプリのようなものでした。
そしてJoshは私に、もっと応用的なAIのものを構築しなければならない、と言いました。そして、あなたの仕事は基本的にGoogleのための新しいAIビジネスを作ることです。そして、私は、わかりました、やります、というようなものでした。
そして、彼は他に指示をくれませんでした。Josh Woodwardですか?Josh Woodwardです。ええ。そして、それは本当に面白かったです。なぜなら、私は、なんてクールな仕事だろう、というようなものだったからです。
私はただ新しいものを発明できます。それが何か分からないけど、この全く新しい技術があって、それはその時本当に良くなかったけど、それの起源に関してです。
私は以前、Googleに参加する前に大学を中退していました。だから、私は大学中退者で、大学に戻ることが常に夢でした。
だから、私はついにそこで仕事を得て、この余分なお金があったとき、このクレイジーなことをして、学校に戻りました。そして、私がGoogleで新しいAI製品を構築していて、大学にも戻っていたという興味深い偶然の一致がありました。
LLMを使っているときに何かに気づきました。ああ、これらのものは単語に本当に優れている。単語がたくさんあるものは何か?教科書です。夜の遅い時間に消費しなければならないこれらすべての材料です。
私の教科書と話せたら本当に素晴らしいと思います。簡単です。うわー。ああ、今は明白に見えますが、その時は事じゃなかったんです。それはとても重要な洞察です。
そして、それは本当に面白かったです。なぜなら、私は大学に戻ったことを誰にも言いたくなかったからです。だから、私はあなたのものと話すことがなぜそんなに面白いのかについて、これらの遠回しな議論をし続けました。
私は、製品マネージャーとして、これは本当に重要に思える、と言いました。人々は、わからない、なぜドキュメントと話したいのか、というようなものでした。そして、私は、いや、約束します。約束します。良いでしょう、と言いました。
そして、最初は本当に難しかったです。実際にはChatGPTがかなり助けになったと思います。ChatGPTの立ち上げが。そして、Notebook LMは2024年にAudio Overviewsで爆発しましたが、私たちは本当に22年からそれに取り組んでいました。興味深い。
あのようなnotebook LMの変曲点を本当に開始したある種のイベントがあったのか、それとも反復を続けていて、ある日、かなりの機能セットがあったために離陸したのか、どのような瞬間でしたか?
Audio Overviewsが最大のスパイクだったと思います。しかし、私たちがそれに取り組んでいた2年半を通して、物事が変わっているのを見ることができるいくつかのマイルストーンがありました。
製品は良くなっていましたが、人々もこのような製品の必要性についてますます意識するようになっていました。そして、それは最初にNotebook LMを構築していたときの1つだったと思います。他に製品がなく、したがって、何かに倣ってモデル化することができませんでした。
類似の製品や類似の概念さえも取って、これは実際には有効なユースケースだと思う、それを中心に構築しましょう、と言うことができませんでした。
あなたのものと話すためのユースケースはありませんでした。だから、ゼロからすべてを構築しなければなりませんでした。そして、私はいつも人々と冗談を言います。これがNotebook LMがとても醜い理由です。なぜなら、あなたは暗闇の中でそれを構築しているようなものだからです。
あなたのものと話しているなら、それがどのように見えるべきか分かりません。しかし、最終的には本当に注目を集め始めたと思います。だから、複数の異なる小さな変曲点があり、それからオーディオで本当に大きなものがありました。
それはとてもクールです。それでは早送りしましょう。あなたはHuxを始め、インターフェースとして音声を使って作業しています。私はあなたがこれについて多く考えたことを確信していますが、将来的に、他の感覚を取り入れる必要があると思いますか?
Huxエクスペリエンスの一部として、視覚、オーディオの聴取?そして、その後の自然な質問は、実際のハードウェアはどのように見えるのかということです。
それが永遠に電話にあると予想しますか?あなたは、OpenAIがJohnny IVで構築している可能性のあるものについて考えていると確信しています。これらすべての異なる興味はどのように一緒に来ていますか?
今日、私は仕事のための最良のハードウェアを利用しようとしていると思います。そして、去年気づいたことの1つは、私が話した多くの人々がただ永久にAirPodを入れているということです。それは私です。100%。
それはとても魅力的です。オンになっていなくても、私はその静けさを持っていることを楽しんでいます。面白いです。なぜなら、私の共同創業者の1人は実際に一日中彼のAirPods Maxを着けていて、彼は私に言いました。それらはオンになっていないと。
彼はそのトランスペアレンシーモードか何かを持っていて、それが彼に超聴力を与えます。そして、彼はいつも遠くにいるときに私に向かって、私があなたのことを話しているのを知っている、と言います。私は、おかしい、と言います。
しかし、AirPods、AirPods Maxesのようなものが社会で非常に受け入れられているということについて言うべきことがあると思います。大部分において。完全に。私たちはそれらさえ見ません。私たちはそれらに気づきさえしません。
そのインタラクションを正しくすることは本当に価値があると思います。なぜなら、この時までずっと、私たちはその使用法を主に非常に受動的、非常に受動的なものとして考え、コンテンツのタイプはかなり知られています。音楽を聴いているか、ポッドキャストを聴いているか。それだけです。
しかし、実際にあなただけのパーソナライズされたオーディオストリームのようなものだったらどうでしょうか?それはどのように見えますか?データは変わりますか?私たちが収集するデータ、私たちが作成するデータのタイプは変わりますか?
それは人間の行動を変えますか?そして、まだ多くの未知数があると思います。なぜなら、この種の学習を引き起こすようなものが本当にないからです。
最近これについて多く話しています。AirPodは、人間とAIの間の最も明白なハードウェアインタラクションレイヤーのように思えます。多くの人がメガネに非常に強気であることは知っています。
個人的には、メガネをかけていないので、それを想像するのは難しいです。もちろん、多くの人がそうしますが、あなたが言ったように、AirPodsを着けて歩き回ることは社会的に受け入れられています。1つだけ入れていても、しかしそれだけで十分です。
そして、私は考え始めました。もし彼らが何らかの方法で小さなカメラか何らかの追加センサーを手に入れることができたら、突然このもの、あなたの耳の中のこの小さなものは、視覚を持ち、オーディオを持ち、あなたと話すことができ、あなたの話を聞くことができます。それはとても完璧に思えます。
そして、それは理にかなっていると思います。私が1つのAirPodを入れて電話をかけていて、母と話しているとき、私はただ大声で自分自身に話しかけているように歩き回っています。大部分において、それはどのように見えるかです。
だから、現実の生活では、あなたの周りの人々はあなたが誰と話しているのか分からず、彼らは大いに気にしません。だから、実際には、これにより、メガネでは、まだあの人は今私を録画していますか、というような多くの気まずさがあると感じます。
何を見ているのですか?実際、私はメガネをかけている誰かと飛行機にいました。私は、私を見ないで、というようなものでした。少し奇妙に感じます。
しかし、AirPodsでは、それはただありません。だから、この種の技術で人間が本当に何を望んでいるかを学ぶのがはるかに簡単だと思います。
私がHuxパワーユーザーなら、私の一日は最初から最後までどのように見えますか?私は耳にすでにAirPod Proを入れて目覚めます。Huxとどのようにコミュニケーションを取り、それはどのように進みますか?
まあ、Huxパワーユーザーについて話しましょう。おそらく毎日6人の異なる人々と話します。毎日6人の異なる人々と。そして、それは本当に啓発的でした。なぜなら、まずこれらの人々は明らかにお互いを知らないが、彼らはまったく同じユースケースを持っています。
そして、それは本当に面白く、聞くのが本当に素晴らしかったです。しかし、人々がHuxのパワーユースをどのように説明するかは、彼らは、私は起きて、歯を磨いて、歯を磨いている間にHuをプレイします、と言います。
そして、面白い部分は、みんながこの歯を磨くことについてこのことを言うということです。そして、私は、うわー、これらの人々全員がこの特定の朝の儀式の間にこの製品を使うことを覚えているのはとても面白い、というようなものです。
そして、魅力的な部分は、それがラジオの話を思い出させるということです。オーケー、私は起きて、ラジオをつけて、それはとてもそのように感じます。
そして、それは、私は一日のために自分自身を準備しようとしているというこの儀式のようなものに帰結すると思います。そして、私はメールを読んだり、Slackを開いたり、Twitterをチェックしたりしたくありません。私はむしろこのようなオーディオのことを最初にやりたいです。
だから、実際の生活では、それが今日人々がやっていることだと思います。しかし、パワーユーザーは一日の他の複数回も戻ってきます。彼らは昼食時に戻ってきて、一日の終わりに戻ってきます。
だから、それはほとんどあなたがあなたのアシスタントのようなものでチェックインしているかのようです。または、あなたのために面白いコンテンツを持っているようなものでチェックインしています。しかし、あなただけのために特に有用であることを願っています。
それが私たちが今日観察していることです。おそらく一日に2、3回の使用で、本当に主にあなたのルーチンに基づいています。
プロフェッショナルなユースケースが出てくる世界を想像することができ、それからパーソナルとプロフェッショナルを融合し始めます。たとえば、企業のカレンダーを見ている場合、非常に関連性のある情報があるかもしれません。
あなたが飛んでいる場所の天気をチェックしているかもしれません。これらすべてのことは一緒に融合する可能性があります。
これらのモデルとのメモリについて以前話しました。ああ、私はすべての個人的な会話を持っているが、仕事のためにChatGPTも使っている、というオーバーラップについて。Huxの文脈でそれについてどのように考えていますか?そして、今日はエンタープライズユースケースがないため、関連性がないかもしれません。
いいえ、私はこの質問が本当に本当に大好きです。実際、仕事と個人のアカウントの両方を追加する人々がいます。そして、それは本当に面白いです。なぜなら、最も初期のインタビューで、人々が自分自身を説明するときに学んだことの1つは、彼らは通常これら2つの極について話すからです。
彼らはすべての仕事の興味を1つの領域として話し、それからすべての個人的な興味を別の領域として話します。
そして、その人がその日に何で忙しかったかに応じて、彼らは他の極についてたくさんのFOMOを持っています。そして、1つのインターフェースでその緊張をキャプチャしようとすることは本当に興味深いです。
なぜなら、あなたの個人とあなたの仕事を分離しようとすることについてのあなたの指摘のようで、そのすべてのデータが一緒に混ざっているようなもの。それは本当にあまり意味をなさないが、それが人がeffectivelyである人です。
それは人々がこれらのどのことと相互作用したいかを理解することについてです。面白い部分は、あなたが一日の生活のようなものについて考えるとき、それはそれほど複雑ではないということです。
朝には私の仕事のものが欲しいです。午後には私の個人的なものが欲しいです。なぜなら、それが私が逃したものだからです。
だから、私たちはHux内にフィードがあり、多くの実験を行っています。あなたのデイリーブリーフィングは、あなたが相互作用する最初のものです。それはあなたが最初に見るもので、それは非常に生産性に焦点を当てています。
しかし、その下のフィードは、私たちがあなたに個人的なメモで興味深いと思うすべてのこれらのものです。
Huxの次の6、12、18か月について考えるとき、あなたのビジョンに向かって、またはあなたの現在の製品があなたのビジョンに向かってどのように進化するかを共有できますか?
ええ、私が発見したことの1つは、これは今本当に基本的に聞こえるかもしれませんが、今日私たちがAIについて考える方法はまだ完全にインタラクティブだということです。そのターンテイキングの質問をすることのように、それが私たちがAIを使うものです。そしてもちろん、コーディングのようです。
しかし、消費者のユースケースについては、それはまだこのターンテイキングのことです。一方、人々がHuをどのように使用しているかを見ると、私たちは主に他のどこでも見たことがないAIの本当に受動的なユースケースを導入しています。
私は何もしていませんが、AIは私のために物を作っています。私はそれを消費しています。そして、それが行っていることは、私が最初に質問をしなかったようなインタラクションのタイプの基盤を設定していると思います。
Huxがそれを思いついたが、今私はさらに質問をしたい、明確化を求めたい、これから新しいエピソードを作成したいです。
だから、私が次の6から12か月で見ると思って最もワクワクすることは、本当に受動的なコンテンツはどのように見えるか、生成的なコンテンツはどのように見えるか、パーソナライズされたコンテンツはどのように見えるか、そしてどのようにしてこれらすべてをプロアクティブにするべきか、ということです。
それが意味のあるものになるために人が本当に望んでいるものは何でしょうか。
そして、Huxの異なる層の間で異なる消費行動を見ていますか?若い人々、年配の人々、その中間で、より多くのエンゲージメントを見ていますか?今日のユーザーはどのように見えますか?そして、層の間でどのような違いを見ていますか?
私たちは、使用法の非常に異なるユースケース、バケツのようなものを見ています。そして、最も魅力的なことの1つは、ニュース中毒のペルソナが間違いなくあるということです。ああ、私は自分自身のニュースストリームをカスタマイズしたいだけです。
これらすべてのニュースアウトレットが私にこれらのことについてどう考えるべきかを教えているのにうんざりしています。ただ情報をください。だから、それは間違いなくあります。私は、年配の層に傾くと言うでしょう。
しかし、若い層は実際にはウサギの穴に入るためにそれをもっと使います。ああ、キリスト教とカトリック教の違いが本当に知りたい、というように。そして、それはあなたが尋ねることのようなものです。
通常、ChatGPTに尋ねるかもしれませんが、私たちが見つけていることは、これらのクエリのサブセットは、実際には何かを読みたくない、それを聞きに行きたい、そしてそれと相互作用したいということです。
だから、これらは2つの非常に強力な新しいもののようなものだと言います。1つは、カスタマイズ可能なフィードのようなアーキタイプです。もう1つは、カスタマイズ可能な学習のアーキタイプです。とても興味深いです。
ラザ、人々がHuxを試したい場合、どこでどのように試すことができますか?あなたの電話でhux.comに行くと、AppleまたはAndroidでダウンロードするリンクが自動的に提供されます。
わかりました。Huxe.com。ところで、素晴らしいドメインですね。4文字です。それを取得するのは楽しかったに違いありません。ありがとうございます。ええ、その背後には面白い話がありますが、誰かから購入しなければなりませんでした。
ええ、想像できます。通常、会社名.AI、AIのようなものですが、あなたは.comを手に入れました。ハードに行っていますね。
それが会社の名前の要件でした。.comを購入できることです。ラザ、参加してくださって本当にありがとうございます。Hu、huxe.comに行って試してみてください。
フィードバックを提供したい場合、どうすればいいですか?私たちのウェブサイトに行くと、私たちのDiscordへのリンクがあります。ぜひ参加してください。
とても活気があります。人々は彼らが作成しているあらゆる種類のライブステーションを共有しています。あなたから聞きたいです。わかりました。それをチャットにドロップします。
そしてTwitterでは、どのようにあなたを見つけられますか?Get Hux。Get Hux。ラザ、参加してくださって本当にありがとうございます。ありがとうございます。お招きいただきありがとうございます。お気をつけて。素晴らしい仕事です。さようなら。
それは本当にクールでした。そうですね。私は実際にしばらくの間HuxのTestFlightユーザーでした。それは本当にクールです。そして、彼女が説明していたように、物事がどこに向かっているかのビジョンを見ることができるので、特にクールです。
オーケー、私は何かについて考える準備ができている、ChatGPTに行って、このように私が積極的にプロンプトして、それが私に反応的に応答するというものではありません。それははるかにプロアクティブです。
それは私が何について聞きたいかを知っています。予測していますよね?そして、それが本当にAIが超興味深くなるときだと思います。すでに興味深くないわけではありませんが、すでにあるよりもさらに役立ち、興味深くなります。
Pulseについて話しましたよね?そして、これは私にとってOpenAIが少しプロアクティブになろうとする試みです。なぜなら、ChatGPTを使うことの多くは、ああ、私はこれを解決すべきものがある、または私は尋ねるべき質問があるというようなものだからです。
Pulseは彼らが飛び込んで、少しプロアクティブになることを可能にします。録音があるようです。わかりました。それが実際にストリームにあったかどうかわかりませんが、小さな録音メモが聞こえました。
次のゲストを迎える前に、いくつかのニュース記事をやりましょう。ところで、マット、Huxを使っているときにオーディオの幻覚に遭遇したことはありますか?
いいえ。正直なところ、幻覚全般がほぼなくなったように感じます。つまり、明らかに、私はAIでいくつかのクレイジーなウサギの穴に入り込み、時々それは何かをでっち上げるだけですが、幻覚の割合はこの時点で非常に少なく、間もなくです。
実際にはそれについてそれほど考えさえしません。そして、おそらくそれは悪いことです。おそらく、ああ、いや、これらは間違いやすいので、実際に考える必要があると覚えておく必要があります。
ああ、それが私に言っていることは正しくないかもしれないと考える必要があります。そして、それを声に出して言っているとき、それは、ええ、もちろん。待って、もちろん私はそれをやる必要があります。
簡単なPSAです。ChatGPTの出力をチェックしてください。さて。ソースをチェックしてください。ソースをチェックしてください。それらの引用をチェックしてください。
ああ、はい。さて、ここに行きます。だから、Microsoftとのパートナーシップの新しいダイナミクス、そして非営利団体、公益法人の再構築についての発表の直後です。ニック、何がありますか?
OpenAIのIPO計画とLovableの急成長
ええ、OpenAIは新規株式公開の準備をしています。さて、これは史上最大になる予定で、私は4倍だと思います。このInvestopediaの記事に飛び込みましょう。
これらは歴史上最大のIPOです。いいえ、実際には40倍だと思います。だから25。ああ、それは40倍です。なんてことだ。ええ。本当に。考えるのは絶対に狂気です。
なぜなら、彼らは基本的に長い間非公開のままでいることを余儀なくされたからです。私は言います、彼らの不格好な企業構造のために、そして彼らとMicrosoftの間のダイナミクスのために、彼らはただ公開できませんでした。
しかし、今、再構築の最終化、Microsoftとの新しい合意の最終化により、彼らは実際にできます。もちろん、同じ週、文字通りその翌日、彼らが1兆ドルでIPOするという噂がすでに始まりました。
さて、確かなことはわかりません。これはReutersによるものです。しかし、絶対にナッツです。そして、1兆ドル?投資アドバイスではありませんが、公開時に購入しますか?
少なくとも3倍にできると想像できます。おそらく5倍。比較的安全な賭けのように思えます。pets.comではありません。pets.comではありません。それが正しいです。
ええ、それはワイルドなストーリーです。もう1つやりましょう。そして、Antonがここにいるのが見えます。もう1つのストーリーをやりましょう。それから彼を連れてきます。ところで、素早く、なぜ今だと思いますか?
構造の不格好さを減らしたという事実だけですか?それがまさに理由です。ええ。しかし、金利が悪くないような、良いうちに金を手に入れようというようなことも関係していると想像しなければなりません。
AIへの投資家の信頼は史上最高です。IPOするのに良い時期のように思えます。そうですね、確かに。彼らはおそらくもっと早くやっていただろうと思います。もしできたなら。彼らはただ非公開で資金調達していました。
彼らが受け入れることができる限りのお金を受け取っていました。今、公開して一般から調達し、はるかに多くのお金を調達し、流動性を持つことができます。
とても興味深いです。ええ。これを見てみましょう。さて、ここに所有構造があります。Microsoftが27%、OpenAIの非営利部門が26%。ところで、OpenAIの非営利団体がMicrosoftが所有する1%少なく所有しているのは偶然だと思いますか?
もちろん。そしてまた、OpenAIの従業員が26%を獲得します。これはナッツです。それは大規模な数字です。しかし、やはり、Microsoftが最大の所有率を持っています。
サティアが、ところで、それが40です。もちろん。ええ。さて、ゲストを連れてくるべきだと思います。話すことがたくさんあります。そうですね。
さて、次のゲストをお呼びすることに非常にワクワクしています。非常に早い段階で彼に会い、それから彼の絶対的な上昇と進歩を見ました。
これはAnton Osika、Lovableの共同創業者兼CEOです。番組へようこそ。まあ、こんにちはAnton。ここにいられてとても嬉しいです。ここにいられてとても嬉しいです。また会えて嬉しいです、Matthewとニック。
ええ、会えて嬉しいです。Anton、あなたと話すことに超興奮しています。視聴している少数の人々のために、実際にLovableが何であるかを知らない人のために、おそらく非常に少数ですが、Lovableが何であるかについての大まかなストロークを教えてください。
Lovableは、AIに何が欲しいかを説明するだけで、アイデアから完全に機能するアプリへとわずか数分で行くことができるというアイデアを導入しました。そして、時々最初のプロンプトで機能するだけです。
他の回は、完全に機能させるためにAIに何を変更する必要があるかを反復して説明する必要があります。そして、人々が今バイブコーディングと呼んでいるものの内外を学びます。それは、コードを見ずに完全なソフトウェアを構築するためにAIと話す実践です。
明らかに、人々はあなたのクレイジーなARR成長のためにLovableを知っています。しかし、私はそれをしばらくの間保存したいと思います。あなたは、私はLovableと呼ばれる前のLovableについて最初に聞きました。Lovableの推進力となったオープンソースプロジェクトについて教えてください。
ええ、はい、もちろんです。GPT-4でAPIとしての知能が出始めたとき、私はこのツールを構築しました。この知能をシステムにラップして、さらに賢く振る舞い始め、世界で行動を起こすことができることが私には明らかでした。
だから、開発者が使用できるGPT Engineerと呼ばれるオープンソースツールを構築しました。そして、Twitterのビデオを出しました。ああ、スネークゲームを頼むことができて、すべてのファイルを構築するというように。それは本当に人々の想像力をつかみました。これは2023年初頭のことでした。
そして、それから数日かけてそのバイラルになった成功について考えました。そして、数日後に目が覚めたときに私を襲ったのは、ねえ、見て、私の人生全体で、みんなが私のところに来ていて、Matthew、彼らは言っていました。
見て、Anton、私はこのアイデアを実現するのを手伝ってくれる誰かが必要です。そして、良いソフトウェアエンジニアを見つけることは非常にまれであることを知っているので、お願いします、助けてください。そして、私は助けたかったのですが、私もそれらの人々を雇う必要があります。
だから、もしソフトウェアを構築する新しい方法を作成でき、基本的にこの人間のインターフェースがどのように見えるべきかを再構築できたらどうでしょうか。
だから、私は共同創業者のFabianのところに自転車で行き、彼に言いました。ねえ、Fabian、私たちはソフトウェアの構築方法を再構築する必要があります。
それがLovableの始まりでした。それはそのオープンソースプロジェクトから出てきました。そして、私たちはプレリリースのクローズドアクセスバージョンのLovableをGPT Engineer Appと呼びました。それはその延長のようなものでした。
そして、それが立ち上げの準備ができていると感じたら、私たちは学んだことを取り、実際に立ち上げられる準備ができているLovableを作成しましょうと言いました。それをほぼ1年前に立ち上げ、史上最速で1億ARRに到達する企業になりました。
ええ。おめでとうございます。それについて実際に話しましょう。MattとI、私たちは両方ともキャリアのほとんどをスタートアップに関わってきました。個人的には、そのようなAR成長を見たことがありません。Matt、あなたはどうですか?
その経験を教えてください。それはただみんながハイになってお祝いしていたのか、それともただ集中してビジネスはいつも通りだったのですか?
ええ、尋ねてくれてありがとうございます。見て、立ち上げる前に、私たちは2つのことを本当にうまくやりました。多分3つのことですが、このAIをできるだけ賢くする方法について多くの時間を費やしました。
その多くは、プロンプティングと言えるかもしれませんが、それはできるだけ賢くするエージェントチェーンのようなものです。一般的なエラーを見つけて、このエージェントチェーンにより多くの知識を入れて、間違いを犯さないようにします。
私たちは、立ち上げたときに本当に得意だったきれいなUIを生成するだけでなく、ログイン認証を生成し、データを保存できるようにしました。それはユーザーのためのデータを保存するバックエンドです。
そして、構築しているアプリケーションにAI機能とビジネスロジックを追加するためにプロンプトできるようにさえしました。そして、それらのような2つのこと、エージェントチェーンとバックエンドを調整することでより信頼性の高いものにし、それからあなたがソフトウェア製品を構築しているとき、AIは難しいですが、ただ良いUIを構築すること、AppleのようなUIを構築することは難しいです。
それが私たちが常にこだわっている最後のことです。そして、それらの3つのことと、私たちの立ち上げとソーシャルメディアへの投稿が、私たちが成長し始めることになりました。
そして、私は、うわー、おそらくこれは私たちがとても速く成長しているのは、AIを使おうとしている人々が好奇心を持っているためだというように感じました。それは去年の11月下旬でしたが、それはただより速く、より速く成長し続けました。
そして、私たちはもちろん明らかに私たちがやっていることを人々が本当に気にかけていることについて非常に幸せでした。ただ良い製品を構築し、多くの時間を営業やマーケティングに費やさないことによって。
そして、私たちはいつも、次のボールは何だろう、次のボールは何だろう、どうすればこれを顧客にとって最高の製品にできるだろう、と言っていました。
特に、私たちは人々が製品を構築しているだけでなく、毎週、私のところに来て、対面で私を見つける起業家がいます。あなたは私の会社を救ってくれたとか、彼らは仕事を辞めて、今、会社を構築していて、本格的なお金を稼いでいます。
ある創業者を知っています。彼はLovableで構築したアプリで300万ドル稼ぎました。だから、それは非常にやりがいのあることで、それがソフトウェアを構築できなかった99%がこの経済の一部になるのを助けることが、私たちがやっている理由です。
Anton、私は本気にならなければなりません。あなたは投稿しましたが、Lovableが死ぬことについて多くの議論がありました。1億ドル以上のARRで死ぬのはどのような感じですか?
いいえ、つまり、本当に全速力で進んでいます。そして、同時に製品を改善するためにますます多くのことに取り組んでいます。
私たちは今、多くの最高のフォーチュン500企業もLovableを使用しています。そして、人々が多くのポジティブなニュースを構築したとき、あなたを連れ下ろして、そこからクリックを得たい人々がいつもいます。
そして、検索トラフィックデータを見つけた誰かがいましたが、私たちのウェブトラフィックと全く一致していませんが、特に私たちの有料顧客と一致していません。
ええ。私はあなたが素晴らしい反応を投稿したことを知っています。1つの彼らのグラフと、それから次のあなたの有料顧客グラフで、それは完全にホッケースティックのように、反対方向に上がっていました。
だから、Anton、あなたは300万ドルのビジネスを作成したこの顧客について言及しました。それは彼が作成したARRですか?いいえ、それはクレイジーなストーリーです。
だから、この人は以前何もなかった人ではありませんでした。彼はブラジルで教育会社を構築していて、明らかにマーケティングが得意で、既存の流通チャネルを持っていました。
彼は創業者として非常に興奮した新しいプレミアム製品ラインを作成することにしました。それは彼が既存の流通チャネルに使用した言語教育製品ラインでした。
そして、最初の48時間で、彼は以前にウェイトリストを集めたと思いますが、最初の48時間で彼は300万ドルのグロスの総収入を稼ぎました。
つまり、バイブコーディングプラットフォームへの批判の1つは、誰かがそこに行って何かを構築し、それからそれはただ虚空に入るというものです。彼らはその後実際にそれを宣伝しません。
私は、あなたが何か違うものを見ていると仮定しますが、実際に何かを作成し、ユーザーフィードバックでLovableを使って時間をかけて進化させ続けることができるパワーユーザーのストーリーについて教えてください。
成功した創業者であることは、もちろんソフトウェアを構築するだけではありません。私たちは、想像できるように、あらゆる種類のビジネスで働き、あらゆる種類のことをしているソフトウェアエンジニアによってLovableが使用されているのを見ています。
まず第一に、多くのフリーランス開発者とフリーランスデザイナーによってLovableが使用されているのを見ています。企業で働くデザイナー、プロダクトマネージャーは今、製品を構築し、Lovableで新製品ラインの最初のバージョンのような証明を構築しています。
私はサンフランシスコのMetaにいましたが、彼らは人員計画ツールを構築するためにLovableを使用していました。Microsoftの数百人のプロダクトマネージャーがそれを使用していました。
これらの人々全員がさまざまな程度でそれを使用できます。プロトタイプを作るためだけに使用できます。これは良いアイデアですか?たとえばAIのための新しいインタラクションパターンですか?
しかし、創業者に戻ると、成功している彼らは、つまり、彼らは彼らのソフトウェアを配布する方法を見つけなければなりません。それはマーケティングが非常に得意であることによって、セールスが非常に得意であることによって、またはその2つの組み合わせによって可能です。
そして、もちろん、あなたがほのめかしたことですが、最初の顧客を獲得したとき、次のユーザーを獲得しやすくするために製品をより良くする方法についてこだわり、常に修正する必要がある小さな摩擦点は何かについて反復することを確認します。
次のユーザーを獲得しやすくするために。それが私が言っていることです。そして、会社になる可能性のあるソフトウェアを構築する人々がたくさんいます。
そして、彼らは実際には営業やマーケティングをしたくないことに気づき、次のことに進みます。それが世界の終わりだとは思いません。
何かを構築することは非常にやりがいがあると思います。ただのエンターテイメントにお金を使うよりも価値があると思います。
それはただ、一部の創業者が非常に成功しているということです。スタートアップの大多数は失敗しますが、一部の創業者は非常に成功しています。それがそうなっているだけです。
ええ、あなたは間違いなく正しいと思います。何かを構築すること、何かを作成することについて充実し、やりがいのあるものがあります。市場に売りに出すかどうかにかかわらず。
1つのこと、バイブコーディングが作成した本当に強力なものは、このビルドファーストカルチャーだと思います。特に大企業で、もはや仕様書やFigmaのプロトタイプではありません。
文字通り機能する製品、製品です。そして、アイデアを売り込もうとするのに本当に強力だと思います。他の大きな勝利は何ですか?
ニック、こんな言葉があります。デモ、メモしない。聞いたことがありますか?いいえ、でもそれは大好きです。BoxのAaron Levieはこれについて常に話しています。
彼は、私は文字通りただ自分のアイデアを見せびらかすためにデモを作成していると言っています。そして、あなたが正しいです。それははるかに具体的です。しかし、続けてください。
その言葉は、大手テクノロジー企業の1人のプロダクトマネージャーが私に言ったことです。オーケー、私はみんなにPRDをやめろと言っています。せめて非常に具体的なデモから始めてください。
特にAIアプリケーションを構築しているときは、新しいAIアプリケーションがどのように機能すべきかを説明するのは非常に難しいからです。実際に使用するときだけ、これは良いユーザーエクスペリエンスなのか、そうでないのかという感覚を本当に得ます。
少し違うことについて話したいと思います。あなたはヨーロッパ人です。ヨーロッパで会社を構築しています。ヨーロッパで会社を構築することは非常に難しいという認識が高まっています。特に人工知能で。
実際に現場で何を見ていますか?いいえ、ヨーロッパから出てくる非常に成功したAI企業がかなりたくさんあると見ています。
ビデオ生成のSynthesiaを構築している素晴らしい北欧の人々もいます。主要な音声会社である11 Labsもヨーロッパの会社です。Hugging Face、Hugging face。
Flux画像生成モデルを持っています。Black Forest Labsが非常に非常によく成長しています。ヨーロッパから出てきます。そしてその理由の1つは、非常に多くの才能があり、米国のように
その才能に対する同じ量の純粋な需要がないということです。そして、強力なビジョンを作成し、強力な技術的リーダーシップで賢い方法で自分自身を組織できるなら、それがこれらすべての企業の成功の理由だと思いますが、実際に多くの米国企業よりも速く動くことができます。
文化が異なる場所。ヨーロッパの文化でこれらの企業を構築することは、実際にいくつかの利点があると思います。人々は長期的にそこにいます。
おそらく、成功したスタートアップにすでにいて、企業間を飛び回っているのを同じ程度には見ていません。だから、Lovableで996ルールを実装しましたか?
家族を持つ多くのシニアの人々がいます。だから、996ルールを実装していませんが、これについて多くフィルタリングすることは、ここのみんなが本当に本当に彼らがやっていることを気にかけているということです。
996で仕事にいて、ああ、私は同僚、上司が私に言うからここにいるだけです、というのは、本当に気にかけてそこにいる人ほど生産的ではないでしょう。
私が働いているチームを次のレベルに引き上げるにはどうすればいいですか?顧客にとって最も重要なことは何で、改善すべき製品は何ですか?それが週に6日そこにいるかどうかよりもはるかに重要なことです。
もちろん、人々が多く気にかけるなら、家族を持つ多くの人々も、私は彼らに家に帰るように言わなければならないことがあります。彼らはあまりにも多くの時間働いているからです。気に入っています。
明確にするために、規制からの摩擦を感じていませんか?EUがスタートアップやビジネスについて考える方法から。あなたはただ全速力で進んでいますか?
明らかに0から1億AR、非常に速いですが、それを感じていませんか?規制を感じていません。いいえ、私は、ここストックホルムで働くために、引っ越してきた、Anthropicのリーダーを誰かが雇おうとしました。
彼女は、うわー、私はLovableとしてのこのレベルの強度で働いたことがありません、と言いました。この完全な要求で、エアコンなしで働くのはどんな感じですか?
だから、ここ北欧ではかなり寒いので、私は気にしません。窓を開けるだけで大丈夫です。わかりました。もう一度トピックを切り替えたいと思います。
Lovableの上に実際のアプリケーション、実際のビジネスを構築している人々について本当に興味があります。何を見ていますか?
実際に構築している人の特定の品質があるか、またはLovableを使用する彼らのアプローチについて、彼らが成功するだろうというシグナルを送る何かがありますか?
Lovableの上にビジネスを構築したい人にどんなアドバイスをしますか?それらのベストプラクティスは何ですか?
最初の重要な部分は、AIを使って何かに成功するために推奨することは、2つの決定要因があるということです。1つは、あなたが達成したいことを成し遂げ、毎朝起きて働き続けるというあなたの決意です。
2つ目は、ある程度の好奇心と、これは実際にどのように機能するのかを掘り下げることです。Lovableでソフトウェアを構築しているなら、ある時点で混乱するでしょう。
複雑なものを構築しているなら、混乱するでしょう。そして、これを乗り越える方法、理解する方法、同じ間違いをしない方法、立ち往生しない方法、もしかしたらまた構築する方法を学ぶためにAIに尋ね続けるなら、あなたは成功するでしょう。
そして、AIを使うのが非常に上手になるので、多くの経験豊富なソフトウェアエンジニアよりも生産的になるでしょう。
だから、はい、バイブコーディングは機能しないと言う人もいます。それは明らかに、あなたが最も生産的に使用する方法を理解していないからです。
第二に、成功した創業者としてのように、それはあなたの製品を構築することについてですよね?しかし、成功した創業者であることは、私は複数のアイデアに非常にオープンであるべきだと思います。
プロダクトマーケットフィットを見つけることについて決意すべきです。それがあなたが決意すべきことです。しかし、多くのアイデアにオープンであり、ある程度構造化されてください。
オーケー、より良く交渉する方法を見つけたいと言っているなら、誰がこれにお金を払うつもりかを実現するのに非常に構造化されたいと思います。
これにお金を払うポケットを持つ少数の大規模顧客になるのか、それともインターネット上の大衆市場になるのか?
そして、最も有望だと思うものについて、誰かがあなたの製品にお金を払うだろうという仮説を検証する最もシンプルな方法を見つけてください。
彼らと話し、なぜ彼らが私の最初のバージョンにお金を払いたくないのか、そして私の2番目のバージョンにお金を払うように何を変更できるのかを本当に理解してください。そして、顧客と本当に多く話してください。
最高の創業者が何をするかについてのガイドを出すために何人かの人々と働きました。あなたは私のTwitterでそれを探しているかもしれません。私はPatrick CollisonとI、そして他の偉大な創業者からいくつかの意見をもらいました。
とても素晴らしい。あなたが与えているアドバイスは、バイブコーディングに特有のものではないように思えます。つまり、これはビジネスを始めるつもりなら、それは信じられないほど難しいというようなものです。
あなたは永続的でなければなりません。多くのことを試さなければなりません。正しい顧客を見つけなければなりません。それらの顧客はお金を払うつもりですか?これらはバイブコーディングに特有のものではありません。
そして、突然、あなたにはこの信じられないほどのメカニズム、以前よりもはるかに速くあなたのビジョンを構築するためのこの信じられないほどのツールがあります。
そうですね、それが私の言い方です。ビジネスを構築することは難しいです。AIでいくつかのことははるかに簡単になります。
みんながAIを持っているので、より競争的にもなります。競争について言えば、Lovableがいる競争環境についてどう考えていますか?
Replitsや Boltsのような、これら他のすべての企業があり、彼らは全員非常にうまくやっているようです。この種の環境でモートをどのように作成しますか?
私は、あなたがすることは、非常に強力な文化、非常に才能のあるチームを構築し、それから顧客にこだわり、彼らのためにより多くの成功を得ることです。そして、それは複利になります。
私たちの製品は1年前ほど良くありませんでした。それは、私たちが毎日それを改善し続けているからです。
それが時間をかけてどのように勝つかです。素晴らしい製品があれば、顧客の信頼を獲得し、それがブランドを構築します。そして、そのブランド、ブランドが広がります。それが私が最も考えていることです。
多くのパートナーシップがあります。eコマースストアへのプロンプトの方法を立ち上げたばかりです。
あなたが売りたい製品を説明するだけで、Shopifyに入れます。そして、ワンクリックでShopifyバックエンドとLovableフロントエンドがあります。だから、あなた自身のためのカスタムUIがあります。
それらのタイプのパートナーシップが、私たちがさらに多くやることに傾いているものの1つです。私たちのところに来てくれる人がたくさんいて、私たちは全員と働きたいと思っています。
私たちが最もエキサイティングなブランドだと思うものから始めて、私たちがパートナーになりたいと思うもの。それがまた、顧客にとっての価値を向上させ、私たちにとって、Lovableと簡単に統合されるすべてのものという点でのある種のネットワーク効果を構築する方法です。
あなたはネットワーク効果について言及しましたが、ビジネスの他のどこにそれが存在するかもしれないか興味があります。これについて考えるのですが、完全にネットワーク効果ではありませんが、誰かがLovableに参加し、何か面白いものを作成し、ソーシャルメディアでそれを共有し、他の人がそれを見て、Lovableに参加し、何か面白いものを作成するときに作成されるフライホイールです。
ビジネスにおいて、その種の成長のフライホイールは他にどこに存在しますか?
Lovableに行くと、最も成功した、または最も愛されているコミュニティプロジェクトの多くを見ることができます。それらのコミュニティプロジェクト、それが1つのフライホイールで、人々は彼らのポートフォリオを見せることもできます。
以前はウェブサイトがあり、そこにポートフォリオを載せていました。しかし、一部の人々にとってはLovableが彼らのポートフォリオのようになります。
そして、私たちは多くのアンバサダーの大きなコミュニティを持っています。彼らは他の人々が彼らが構築しているもので成功するのを助けるのが得意なのでアンバサダーに任命しました。
Lovableをその最大限の可能性に使用する方法、仕事で使用する場所、Lovableで本番グレードのアプリケーションを構築する方法において。
私たちがただ良い製品を構築し、それらのアンバサダーを成功させることによって、いくつかのコミュニティネットワーク効果も構築します。
次の12、18か月のLovableがどのように見えるかについて、少しプレビューを与えてください。ロードマップで最もワクワクしていることは何ですか?
AGIが12か月後にここにあるかどうかさえ予測できません。Sam Altmanは今週非常に具体的な日付を与えました。だから、私たちは全員3月28日までだと思います。
そのビデオを見ました。見て、ロードマップ側では、最近、Lavableですべてをネイティブで利用可能にしました。それは巨大です。
Lovableの次の機能について考えたいときはいつでも、Lovableに行って、エージェントを異なる方法で動作させる新しい方法を尋ねるだけです。
そして、数分でAIとすべてを備えたLovableアプリがあり、試すことができます。ああ、これを私たちの製品に入れるべきですか?少しオーディオの問題がありますね。
それが私たちが最近立ち上げたことです。私たちは今、パートナーシップを結ぶための最もエキサイティングなブランドのいくつかを選択しています。
それから、私たちが発表するのは、それらの統合のいくつかです。だから、あなたが構築したいものは何でもLovableに行くことができます。大企業でも。
言及したように、多くのフォーチュン500企業がLovableを使用していて、彼らはLovableアプリを彼らのソフトウェアスタックの他のすべてに接続してもらいたいと思っています。
たとえば、彼らのデザインのやり方。たとえば、デザインのやり方のやり方。わかりました。そして、もちろん、より多くのもの、モバイルアプリ、エージェントを構築できるべきで、それがどのように見えるかは正確には、新しいタイプのソフトウェアがあります。
今、私たちは人々が既存のタイプのソフトウェアを構築できるようにしてきました。今、私たちは人々が新しいタイプのソフトウェアを構築できるようにしています。次は何ですか?そして、私たちはその未来を推進する者でなければなりません。
素晴らしい。Anton、今日参加してくださって本当にありがとうございます。試してみたい場合は、Lovable、lovable.devに行って、何かを構築し、ビジネスを構築し、アイデアを構築してください。超簡単です。
Anton、すべての成功におめでとうございます。成長を続けることを願っています。そして、本当にありがとうございました。ありがとうございます。ありがとう、Matthew。素晴らしいコンテンツを作り続けてください。ありがとうございます。また次回お会いしましょう。
さて、有名なMark Twainの引用が思い浮かびます。私の死の報告は大いに誇張されている、そして彼がTwitterでそれを所有したのが本当に好きです。
うーん、そのチャートがあって、ねえ、Lovableは死につつある、と示しました。それから彼は、まあ、実際にはこの成長を見てください、というようなものでした。私はそれが大好きです。
あと数分あると思います。ニック、決算週を取り上げたいです。人々がAIとAIバブルを見ていたので、これは大きな週でした。
それについて話し始めましたね。その会話を終えたいと思います。それを持ってきましょう。アレックス、ここで私の画面を共有できます。
これは、今週彼らが開催したA16Zカンファレンス、あるイベントでした。そしてGavin Baker、非常に有名な投資家です。これが私が以前話していたことです。
ドットコムバブルのピーク時に、敷設された光ファイバーの97%がダークでした。97%です。だから、彼らはこの大規模なインフラストラクチャの構築を行い、そこには需要がありませんでした。
今日と対比してください。信じられない。信じられないですね。97%。もちろん、最終的にはうまくいきましたが、タイムラインは大いに異なりました。
しかし、今日と対比すると、基本的に展開されるすべてのGPUが即座に使用されます。だから、おそらく私たちが今、メディアで回っているように見えるAIバブルにはかなりいないという1つのシグナルに過ぎません。
このメディアではありません。このメディアではありません。ダークGPUはありません。正確に。決算を見てみましょう。
Googleがちょうど第3四半期の決算を発表しました。当社のビジネスのすべての主要部分で2桁の成長に牽引され、初の1,000億ドルの四半期を達成しました。
5年前、私たちの四半期売上高は500億ドルでした。AIへの私たちのフルスタックアプローチは真の勢いを推進しており、私たちはスピードで出荷しています。
彼らは本当にスピードで出荷しています。彼らはスタートアップのように出荷しています。Googleが世界に出すローンチの数が毎週信じられないほどです。
ところで、これはしばらく前から言われています。Google、これまでに作成された最高の経済エンジンですよね?ただ絶対に大量の現金を印刷しています。
そして、それはAdSenseビジネスでした。そして今、私たちにはGemini、推論、そして一種のクラウドビジネスがあります。1四半期で1,000億ドル。1四半期で1,000億ドルの収益。絶対にナッツです。
1分間に70億トークン。1分間に70億トークン。これらの数字のいくつかに夢中になれません。Geminiの月間アクティブユーザー数6億5,000万人、Google Cloudの前年比34%の収益、Google OneとYouTube全体で3億の有料サブスクリプション。
ところで、彼らがそれらを組み合わせているのは興味深いです。ところで、YouTubeを全く使用するなら、YouTube Premiumのサブスクリプションが必要です。それらすべての広告を見て欠けています。
YouTube Premiumはただ素晴らしい、考え無用の製品です。彼らのユーザーあたりの収益がいくらか気になります。しかし、Googleの大きな質問は、彼ら
の広告ビジネスのキャッシュカウをAIフォーカスの別のキャッシュカウに変換できるかということです。
そして、これらの有料サブスクリプションを見ると、私はそれらの多くが5、6、7ドルの範囲だと想像します。それらはプレミアムサブスクリプションではありません。
だから、彼らがこの移行をどのように行うかを見るのは興味深いでしょう。ええ。ここにはいくつか他の興味深いことがあると思います。
1つは、明らかに、彼らは最も信じられないほど大規模な配信をただ持っています。だから、何かを立ち上げるとき、彼らは自動的にそれをすべての可能なユーザーの手に入れます。
だから、ただ組み込まれた配信です。Metaはその同じ機能のようなものを持っています。彼らが何かを立ち上げて、信じられないほどの配信チャネルのためにそれをみんなの手に入れることができます。
だから、ここでいくつかの比較をしてみましょう。Geminiの月間6億5,000万人、すみません、月間アクティブユーザー6億5,000万人。
そして、ChatGPTについて話しましょう。今日のそれ以前にはゼロの配信チャネルで、彼らは週間8億のアクティブユーザーです。
だから、ChatGPTは依然としてほとんどの人々にとってブランド名AIです。そして、実際に考えるのは興味深いです。以前の組み込みの配信チャネルなしで、彼らは8億まで成長することができました。
それはまさにファーストムーバーアドバンテージが働いているところです。彼らはブランド名です。彼らは動詞です。Google itの代わりに、ChatGPTするつもりです。
しかし、Googleから何も奪うつもりはありませんが、OpenAIの軌道がどれほど印象的だったかを強調するだけです。もちろん。
本当に信じられないほどでした。ところで、このユーザーあたりの収益を引っ張り出しましたが、年間460ドルと推定されており、その多くは彼らの広告ビジネスによって推進されています。
それは平均的なユーザーですか、米国の?平均的なGoogleユーザーで、あなたがどれだけ稼いでいるか、それらのユーザーに表示される広告からどれだけ利益を得ているかを考慮に入れます。
それが番号の一部です。もう1度、ニック。460ドル。460ドル平均。それは生涯ですか、年間?年間です。それは狂気です。1日に数十億、数十億のGoogle検索があることを考えてください。
しかし、私の要点は、それが主に広告収益によって推進されているということです。だから、彼らはそれを変換できますか?AIファーストになったとき、そのユーザーあたりの収益を維持できますか?
もちろん、彼らはチャットにAIサマリーのようなものを入れています。AIサマリーはまだ収益化がありません。Geminiは、あなたが直接支払う以外には収益化がありません。個人的には喜んで支払います。
しかし、世界の多くにとって、月に8ドル、10ドルでさえ不可能です。だから、AIにおける広告駆動のビジネスは避けられないように思えます。
それが私が望むのは、Facebookのためにあったものよりもより繊細なバランスであってほしいということです。そこには有料オプションはありませんでした。あなたは広告を見るつもりで、それについてあなたができることは何もありません。
Google検索と同様に、私はただオプションを与えてほしいです。少し支払わせて、広告を見ないようにしてください。
Bluefishの Alex Shermanと先週話して、もしかしたらこれが広告が実際に喜ばしいとまでは言いませんが、非常に関連性のある時期かもしれません。
関連性が高すぎて有用です。そして、彼らが私たちに持っているデータで、それは非常にパーソナライズされるので、もしかしたら実際には良い経験かもしれません。見てみましょう。
これは今週唯一の決算ではありませんでした。Metaがどのように収益予測をトップスしたかをいくつか見てみましょう。しかし、159億ドルの税金請求の単一時間の一回の税金請求で決算がミスし、株式は11%急落しました。
だから、大規模な下落です。多くの人々、多くの悲観論者がこれを呼んでいます。これはMetaにとって良く見えません。しかし、実際にこれが何であるかは会計です。
彼らは次の四半期にそれらの大きな税金請求書を見ることはないでしょう。だから、彼らが再びポップすることを期待してください。収益は上がっていて、時間外には11%急落しましたが、最終的に開いたとき、その下落を約2.8%バランスしました。
だから、市場は何が起こっているかを理解していると思います。これは、収益が上がっています。それがハイライトだと思います。そしてもちろん、私たちには非常に大規模な一時解雇を発表したAmazonがあります。
画面を少し動かせますか?ああ、これを見てみましょう。なぜなら、私はJeff Bezosのこの画像が大好きだからです。つまり、Patagucciです。アビエーター。これはクラシックです。銃。見てください。
銃、確かに。彼はそれらを通してクレアチンが流れています。Amazonは1.95ドルのEPSで、予想されていた1.57ドルを上回っています。つまり、彼らはここのベヒモスです。彼らはただここで粉砕しています。かなり印象的です。
だから、私はAWSビジネスの成長から多くが来たと見ています。20%、すみません、AWSは20%成長しました、330億ドル、2022年以来の最速の成長ペースです。
明らかに、AWSは多くの目的を果たしますが、ここで正直に言いましょう。私たちは推論について話しています。AI成長について話しています。そして、彼らは自分自身のチップを持っています。
彼らはすべて彼らのTraniumチップで、私はそれがあると信じています、すべてカスタムAmazon構築のチップである新しいブランドのデータセンターを立ち上げたばかりです。彼らはただすべてのシリンダーで発射しています。
数か月前にCEOのMatt Garmanにインタビューする機会を得ました。それは喜びでした。だから、彼は本当に彼らが自分たちのチップにどれだけ投資しているかについて話しましたが、自分たちのチップだけでなく。
私たちは誰でもサービスします。AMD、Nvidiaに来てください。ただ、最も安い価格で最高のモデルをサービスしたいだけです。
ええ、彼はスムーズなオペレーターです、あの男は。しかし、20%の前年比収益成長です。そして、アナリストは彼らを324億ドルと見ていたと思います。
そして、あなたは330億ドルの収益と言いました。それだけでなく、それらすべての数字は印象的です。AWSは依然として彼らの最大の利益センターのままで、会社の総営業利益の60%を占めています。
まあ、それは理にかなっていると思います。そして、おそらく、そのマージンが次の数年で競争されるのを見るつもりです。つまり、物理的な商品配達ビジネスは明らかに信じられないほど大規模ですが、マージンは非常に薄いです。
彼の有名なセリフ、あなたのマージンは私の機会です。だから、彼らは巨大な規模で非常に薄いマージンで運営しているだけです。
しかし、ゼロとワンを提供することに匹敵するものは何もありません。それはただ異なるタイプのビジネスです。そして、それが彼らの利益センターです。
ここで時間が来ていることは知っています。1つの最後のストーリーがあり、それから閉じることができます。NvidiaのCEO、SamsungのCEO、HyundaiのCEOが会ってショットを飲みました。
未来が交渉されています。ここでの大きな質問は、ショットは何だったかです。彼らは韓国にいたと思います。不明です。そうだと思います。Mimi sho、発音すると思います。
Shojuかもしれません。それはかなりのサイズです。グラスの半分のようです。Jensenは今、彼の最高の人生を生きています。
彼がやっているすべてのクールなものと、DGX Sparksを手で届けています。そして、彼は、ランダムにインタビューにドロップインしています。「ねえ、私もこれについて話したい」というように見ました。
そして、彼はただ誰かのインタビューを襲撃して飛び込みます。彼はクールな男のように思えます。私は間違いなく彼と飲みたいです。
絶対に。私の賭けはJosé Cuervoです。彼らは楽しむためだけにこれでボトムシェルフに行ったと思います、スパイスアップします。それは難しいです。
さて、ニック、これはまた素晴らしいショーでした。私と共同ホストしてくれてありがとうございます。それが私たちのショーです。
ゲストに感謝したいと思います。FireworksのCEOのLynch House、HuのCEOのRazen Martin、LovableのCEOのAntona。すべてのリンクをチャットにドロップします。
ニック、もう一度ありがとうございます。光栄でした。Twitterで私たちをチェックすることを忘れないでください。はい、最も重要なことは、私たちはTwitterハンドルを変更しました。
実際にハンドルマーケットプレイスを使用し、ぎこちなくないTwitterハンドルを手に入れました。Forward Future、大きな時間があります。想像できますか?
本当に感謝しています。ニュースレター Forward Future AIをチェックしてください。また次回お会いしましょう。
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