a16zの共同創業者マーク・アンドリーセンが、AIの現状と将来展望について包括的に語った対談である。AIを「自身の人生における最大の技術革命」と位置づけ、1930年代のニューラルネットワーク理論から現在のChatGPTの登場に至るまでの歴史を振り返りながら、現在のAI産業が驚異的な成長を遂げていることを解説。米中AI競争、オープンソースvsクローズドソースの議論、州レベルのAI規制問題、AIの価格設定モデルなど、多岐にわたるトピックについて深い洞察を提供している。特に、DeepSeekやKimiといった中国発のオープンソースモデルの台頭が米国の政策環境に与える影響や、AI企業の収益成長が過去に類を見ない速度で進んでいることを強調。大規模モデルと小規模モデルの共存、スタートアップとインカンベントの競争構図、そしてベンチャーキャピタルとしての投資戦略についても詳細に論じた内容となっている。
AI革命の幕開け
この新しいAI企業の波は、実際の顧客収益、実際の需要が銀行口座に振り込まれるドルに変換されるという形で、本当に前例のない離陸速度で収益を伸ばしています。企業がはるかに速く成長しているのを目の当たりにしています。私は、今日人々が使っている製品の形態が、5年後や10年後に使っているものと同じだとは非常に懐疑的です。ここからさらに洗練されていくと思います。だから、まだまだ長い道のりがあると思うのです。
これらは1兆ドル規模の質問であり、答えではありません。しかし、誰かがそれが可能であることを証明すると、他の人々がキャッチアップすることはそれほど難しくないようです。はるかに少ないリソースしか持っていない人々でさえもです。
企業が根本的にオープンな戦略的または経済的な質問に直面すると、それはしばしば大きな問題になります。企業はこれらの質問に答える必要があり、答えを間違えると本当に困ったことになります。ベンチャーでは、同時に複数の戦略に賭けることができます。私たちは、うまくいく可能性があると考えられるすべての戦略の背後に積極的に投資しています。
人々を理解したいなら、基本的に二つの方法があります。一つは彼らに尋ねること、もう一つは彼らを観察することです。政治やその他の社会のさまざまな側面を含む人間の活動の多くの領域で、人々に尋ねた時に得られる答えと、彼らを観察した時に得られる答えは非常に異なることがよくあります。
例えばアメリカの有権者がAIについてどう思っているかについてアンケートや世論調査を行うと、彼らは完全にパニック状態です。「ああ、大変だ、これはひどい、すべての仕事がなくなる、すべてが台無しになる」と。しかし顕示選好を見ると、彼らは皆AIを使っているのです。
対談の導入
多くの方が事前に質問を送ってくださり、私はそれをいくつかの異なるセクションにまとめました。今朝のマークとのAMAです。
では、4つの大きなトピックをカバーしようと思います。AIと市場で起きていること、政策と規制、a16zに関するすべて、そしてもし時間があれば触れる楽しい雑多なトピックをサンドボックスと呼んでいます。
まず最大の質問から始めましょう。私たちはAI革命の真っ只中にいます。マーク、今何回表だと思いますか？そして何に最も興奮していますか？
まず言いたいのは、これは私の人生における最大の技術革命だということです。願わくば今後30年ほどでこのようなものをもっと見たいと思いますが、これが大きなものです。
規模感で言えば、これは明らかにインターネットより大きいです。比較対象はマイクロプロセッサ、蒸気機関、電気といったものです。これは本当に大きなものです。車輪もそうですね。
ニューラルネットワークの歴史
これがなぜこれほど大きいのか、この時点で皆さんには明らかかもしれませんが、手短に説明します。
1930年代まで遡ると、『Rise of the Machines』という素晴らしい本がこの歴史を追っています。1930年代まで遡ると、実際にコンピュータを発明した人々の間で議論がありました。彼らは実際にコンピュータを作る前に計算理論を理解していたのです。
そして、コンピュータは基本的に当時「加算機」や「計算機」と呼ばれていたもの、つまり本質的にはレジのようなものをモデルに作るべきかどうかという大きな議論がありました。IBMは実際にアメリカの全国金銭登録機会社の後継企業です。そしてもちろん、業界が取った道はこれでした。1秒間に数十億回の数学的演算を実行できる、この種の超リテラルな数学マシンを作ることでしたが、もちろん人間が扱われたいように人間を扱う能力はありませんでした。つまり、人間の言葉や言語を理解することはできませんでした。
それが過去80年間に構築されたコンピュータ産業であり、メインフレームからスマートフォンに至るすべての世代のコンピュータを通じて、過去80年間にコンピュータ産業のすべての富と財務的リターンを築いてきたのです。
しかし、彼らは当時、30年代の時点で人間の脳の基本構造を理解していました。彼らは人間の認知の理論を持っていて、実際にニューラルネットワークの理論を持っていました。最初のニューラルネットワークの学術論文は1943年に発表されました。80年以上前のことで、これは非常に驚くべきことです。
インタビューを読んだり、YouTubeでインタビューを見たりできます。著者のマカラとピッツという二人の、マカラのインタビューをYouTubeで見ることができます。1946年かそこらのもので、彼は古代にテレビに出ていたのです。これは素晴らしいインタビューです。彼はビーチハウスにいて、なぜかシャツを着ていなくて、ニューラルネットワークを通じて人間の脳をモデルにしたコンピュータが作られる未来について話しているのです。
そしてそれが選ばれなかった道でした。基本的に起こったのは、コンピュータ産業が加算機のイメージで構築されたということです。ニューラルネットワークは基本的に実現しませんでしたが、アイデアとしてのニューラルネットワークは学術界や先端研究で探求され続けました。最初はサイバネティクスと呼ばれ、その後人工知能として知られるようになった、いわば残党による運動として、基本的に過去80年間続いてきました。
本質的にそれはうまくいきませんでした。基本的に、過度な楽観の後に失望が続く10年が何度も何度も繰り返されました。私が80年代に大学にいた頃、80年代にベンチャーとシリコンバレーで有名なAIブーム・バストのサイクルがありました。現代の基準では小さなものでしたが、当時は大きな出来事でした。
89年に大学に入学した頃には、コンピュータサイエンス学部でAIは傍流の分野で、誰もが実現しないだろうと思っていました。しかし、科学者たちは彼らの名誉のために働き続け、概念とアイデアの巨大な貯蔵庫を築き上げました。そして基本的に私たち皆がChatGPTの瞬間で何が起こったかを見ました。
突然、それが結晶化しました。「ああ、なんてことだ、実際にうまくいくんだ」と。それが今私たちがいる瞬間です。そして本当に重要なことに、それは3年も経っていませんよね？2022年のクリスマスでした。つまり、私たちは効果的に80年の革命の約3年目にいるのです。代替の道、つまり人間の認知モデルの道にいた人々が最初から見ていたすべての約束を実際に実現できるようになったのです。
AIの民主化と消費者への浸透
そしてこの技術の素晴らしいニュースは、すでに超民主化されているということです。世界最高のAIが利用可能です。GPT、Grok、Gemini、その他の製品を起動して使えます。どのように機能するか見ることができます。ビデオも同様で、SoraやVOで最先端のものを見ることができ、音楽ではSunoやUdioなどを見ることができます。
つまり、私たちは基本的にそれが起こっているのを見ていて、今シリコンバレーはこの信じられないほどの熱狂の波で応えています。そして本当に重要なのは、これがシリコンバレーの魔法につながるということです。
シリコンバレーはとっくにシリコンを作る場所ではなくなりました。それはずいぶん前にカリフォルニアから出て行き、最終的には米国から出て行きましたが、今は戻そうとしています。しかし、シリコンバレーの過去80年にわたる存在の大きな美徳は、以前の技術の波から人材をリサイクルして新しい技術の波に活かし、まったく新しい世代の人材にインスピレーションを与えてプロジェクトに参加させる能力です。
シリコンバレーには、資本と人材を再配分し、熱意を構築し、クリティカルマスを構築し、資金サポートを構築し、人的資本を構築し、熱意を構築するという繰り返しのパターンがあります。それぞれの新しい技術の波に対して。それがAIで起きていることです。
私が言える最も大きなことは、本質的に毎日驚かされているということです。私たちは幸運にも二つの角度からそれを見ることができる立場にいます。一つは、基礎となる科学と研究を非常に注意深く追跡していることです。毎日、まったく予想していなかった新しい能力、新しい発見、新しい開発についての新しいAI研究論文を見て、完全に圧倒されます。「わお、これが起きているなんて信じられない」と。
そしてもう一方では、もちろん新製品と新しいスタートアップの流れを見ています。定期的に顎が落ちるような思いをしています。
この巨大な展望が開けたような感じがします。紆余曲折があると思います。これらは乱雑なプロセスです。この業界は日常的にリスクを過大評価し、約束しすぎる傾向があります。「これは人々が思っていたほどうまくいかない」とか「これは高すぎて経済性が成り立たない」といった瞬間は確かにあるでしょう。
しかし、それに対して言えるのは、その能力は本当に魔法のようだということです。そしてそれは消費者がそれを使う時に経験していることだと思います。企業がパイロットに取り組み、導入を検討している時にも、ほとんどの場合それが経験です。そしてそれが基礎となる数字に反映されています。
この新しいAI企業の波は、実際の顧客収益、実際の需要がドルに変換されて銀行口座に振り込まれるという形で、本当に前例のない離陸速度で収益を伸ばしています。企業がはるかに速く成長しているのを見ています。本当のブレークスルーを持ち、非常に魅力的な製品を持つ主要なAI企業は、私がこれまで見たことのない速度で収益を伸ばしています。
そのすべてから、まだ初期段階のように感じられます。何らかの形でピークに達したとは想像しにくいです。すべてがまだ発展途上に感じられます。正直に言うと、製品はまだ非常に初期段階に感じられます。今日人々が使っている製品の形態が、5年後や10年後に使っているものと同じだとは非常に懐疑的です。ここからさらに洗練されていくと思います。だから、まだまだ長い道のりがあると思います。
AI企業のビジネスモデルと経済性
そのトピックについてですが、大きな批判の一つは、確かに収益は莫大だが、費用もそれに追いついているようだということです。この議論やトピックについて、人々は何を見落としているのでしょうか？
はい。まずコアビジネスモデルから始めましょう。おっしゃる通り、この業界には基本的に二つのコアビジネスモデルがあります。消費者向けビジネスモデルと、いわゆるエンタープライズまたはインフラストラクチャビジネスモデルです。
消費者側では、私たちはインターネットが存在し、完全に展開されている非常に興味深い世界に住んでいます。例を挙げましょう。「AIはインターネット革命のようなものですか？」と聞かれることがあります。まあ、少しそうですが、インターネットの場合は実際にインターネットを構築しなければなりませんでした。ネットワークを実際に構築し、膨大な量の光ファイバーを地中に敷設し、膨大な数の携帯電話の基地局を建て、スマートフォンやタブレット、ラップトップを膨大な数出荷して人々をインターネットに接続させなければなりませんでした。信じられないほどの物理的な重労働がありました。
そして人々は、それがどれほど時間がかかったかを忘れています。インターネット自体は1960年代、1970年代の発明です。消費者向けインターネットは90年代初頭の新しい現象でした。しかし、家庭へのブロードバンドは2000年代まで実際には普及しませんでした。ドットコムバブル崩壊後まで実際には展開が始まりませんでした。これはかなり驚くべきことです。
そしてモバイルブロードバンドは2010年頃まで来ませんでした。人々は忘れていますが、オリジナルのiPhoneは2007年に登場しましたが、ブロードバンドはありませんでした。狭帯域の2Gネットワークでした。高速データに似たものは何もありませんでした。つまり、モバイルブロードバンドを手に入れたのは実際には約15年前のことです。
インターネットは大規模な作業でしたが、構築されました。スマートフォンは普及しました。だから今、地球上の50億人がモバイルブロードバンドインターネットの何らかのバージョンに接続しています。世界中でスマートフォンは10ドル程度で売られています。インドのJioのような素晴らしいプロジェクトがあり、これまでオンラインではなかった地球の残りの人口をオンラインにしています。
つまり、50億、60億人の話をしているのです。消費者向けAI製品は、基本的に人々が採用したいと思う速度でこれらすべての人々に展開できます。インターネットは、AIが世界の広い人口基盤に光速で普及するためのキャリアウェーブなのです。
これは、これまで可能だったどんなものよりもはるかに速い、新技術の潜在的な普及速度です。電気をダウンロードすることはできませんでしたよね？屋内配管をダウンロードすることはできませんでした。テレビをダウンロードすることはできませんでした。でもAIはダウンロードできるのです。
そしてこれが私たちが見ていることです。AI消費者向けキラーアプリケーションが信じられない速度で成長しています。そして非常によく収益化されています。一般的に言って、収益化は非常に良好です。
ちなみに、より高い価格帯でもです。AIの波を見ていて好きなことの一つは、AI企業はSaaS企業や消費者向けインターネット企業よりも価格設定においてより創造的だと思います。例えば、消費者向けAIで月額200ドルや300ドルのティアを持つことが今や日常的になっています。これは非常にポジティブだと思います。多くの企業は価格を低く抑えすぎることで機会を制限していると思うからです。AI企業はそれを押し上げる意欲があり、それは良いことだと思います。
つまり、これが消費者収益の範囲について相当な合理的楽観主義を持つ理由だと思います。
エンタープライズ側では、基本的に知性の価値は何かという質問です。ビジネスにより多くの知性を注入する能力があり、最も平凡なことでも、例えば顧客サービスのスコアを上げたり、アップセルを増やしたり、解約を減らしたり、マーケティングキャンペーンをより効果的に実行する能力があるなら、これらすべてにAIは直接関係しています。これらは直接的なビジネスの見返りであり、人々はすでに見ています。
そして新製品にAIを注入する機会があり、突然車があなたに話しかけ、世界中のすべてのものが点灯し始めて本当にスマートになり始める。それはいくらの価値がありますか？ここでも観察するだけで、「わあ、主要なAIインフラ企業は信じられないほど速く収益を伸ばしている」と感じます。需要は本当に途方もないです。信じられないほどのプロダクトマーケットフィットのように感じられます。
コアビジネスモデルは実際に非常に興味深いです。基本的にトークンを従量制で購入するというものです。1ドルあたりの知性のトークンです。
そしてちなみに、これが面白いもう一つのことで、AIの価格を見ると、AIの価格はムーアの法則よりもはるかに速く下落しています。詳細に説明できますが、基本的にAIへのすべての入力は、単位あたりのコストが崩壊しています。その結果、単位コストのハイパーデフレーションがあり、それが弾力性を伴う需要成長を促進しています。ここでも、このものがどれほど高価か安価かを理解し始めたばかりのように感じられます。
間違いなく、従量制のトークンはここからさらに安くなります。それは莫大な需要を促進すると思います。そしてコスト構造のすべてが最適化されます。チップやAI構築のための単位入力コストについて人々が話すとき、大量需要の法則が働きます。商品的な特性を持つ市場では、過剰供給の最大の原因は不足であり、不足の最大の原因は過剰供給です。
GPUの不足、推論チップの不足、データセンタースペースの不足があっても、需要に応じて物を構築してきた人類の歴史を見れば、物理的に複製できるものの不足がある場合、それは複製されます。これらすべてのものに数千億ドル、あるいはこの時点で数兆ドルが投入されています。AI企業の単位コストは今後10年で急落します。
経済的な質問はもちろん非常に現実的であり、これらすべてのビジネスに関するミクロ経済学的な質問がありますが、少なくともここでは基礎となるマクロの力は非常に強いと思います。この技術の消費者とエンタープライズユーザーの両方にとっての基礎的な価値と、人々が生活やビジネスでこれを使うすべての方法の信じられないほど積極的な発見を考えると、これが大きく成長し、莫大な収益を生み出さないとは考えにくいです。
GPUの寿命と大規模モデル vs 小規模モデル
実際、2、3週間前にAWSが、使用しているGPUの寿命を7年以上に延長できたと言っていました。つまり、使用しているGPUの耐用年数が、おそらく過去数サイクルよりも良く最適化できる形で延びているということです。そのように考えるのは正しいでしょうか？
はい、その通りです。そしてそれは非常に重要な質問と観察であり、それが実はこの別の種類の質問にもつながります。異なる理論があります。基本的に大規模モデル対小規模モデルの議論です。
データセンター建設の多くは、大規模モデルのトレーニングとサービング、ホスティングに向けられています。明らかな理由からです。しかし、小規模モデル革命も同時に起きています。様々な調査会社がこれらのチャートを持っていますが、最先端モデルの能力を時間とともに追跡すると、6ヶ月から12ヶ月後には同じ能力を持つ小規模モデルがあることがわかります。
つまり、この追跡関数が起きています。大規模モデルの能力が基本的に縮小され、より小さなサイズ、したがってより低いコストでかなり迅速に提供されています。
最近の例を挙げましょう。過去2週間で起こったことで、これも衝撃的なことです。Kimiというモデルを生産している中国の会社があります。会社名は忘れましたが、K-i-m-iと綴ります。中国からの主要なオープンソースモデルの一つです。Kimiの新バージョンは、少なくともベンチマークによればGPT-5の推論能力を基本的に複製した推論モデルです。
GPT-5のこれらの新しいモデルはGPT-4から大きな進歩であり、もちろんGPT-5は開発とサービングに莫大なお金がかかります。そして突然、6ヶ月後にはKimiというオープンソースモデルがあり、1台か2台のMacBookで動作するまで縮小されたと思います。
つまり、突然、GPT-5と同等の推論モデルを持ちたいビジネスがあって、でもGPT-5のコストを払いたくない、あるいはホスティングしたくなくてローカルで実行したい場合、それができるようになりました。これも別のブレークスルーです。また別の火曜日、また別の大きな進歩です。
そしてもちろん、「じゃあOpenAIは何をするの？」となります。明らかにGPT-6に行きますよね。この階段のようなものが起きていて、業界全体が前進しています。大規模モデルはより能力が高くなり、小規模モデルがそれを追いかけ、小規模モデルは非常に低い価格帯でまったく異なる展開方法を提供します。
業界には、最終的にすべては大規模モデルでしか動かないと考える非常に賢い人々がいます。大規模モデルが常に最も賢いからで、したがってどんなアプリケーションでも常に最も知的なものを求めるはずです。最も知的でないものを求める理由があるでしょうか。
反論は単純に、経済や世界で行われるタスクの膨大な数はアインシュタインを必要としないということです。IQ 120の人で十分で、弦理論の博士号を持つIQ 160の人は必要ありません。有能で能力のある人がいればそれで素晴らしいのです。
私たちは以前も話しましたが、AI産業はコンピュータ産業が最終的に構造化されたのと同じように構造化されると考えています。基本的にスーパーコンピュータに相当するものが少数あり、これらは巨大なデータセンターで動作する、私たちが「神モデル」と呼ぶ巨大なものです。
そして確信はありませんが、私の作業仮説は、その後より小さなモデルのカスケードがあり、最終的には組み込みシステムで動作する、世界中のすべての物理的なアイテム内の個々のチップで動作する非常に小さなモデルまで下がっていくということです。
最も賢いモデルは常にトップにいますが、モデルのボリュームは実際には外に広がる小さなモデルになるでしょう。それがマイクロチップで起こったことであり、コンピュータがマイクロチップになったことで起こったことであり、オペレーティングシステムやソフトウェアで構築した他のすべてのもので起こったことです。だから、そうなると思います。
チップ産業の競争とNvidia
チップ側について手短に言うと、チップ産業の歴史全体を見れば、不足は過剰供給になります。そして新しいチップカテゴリに巨大な利益プールがあるたびに、誰かがしばらくリードを持ち、私たちが「強固な市場シェア」と呼ぶものに適切な利益を得ます。しかし時間とともに、それは競争を引きつけ、もちろん今まさにそれが起きています。
Nvidiaは絶対的に素晴らしい企業であり、彼らがいる地位は完全に値するものであり、生み出している利益も完全に値するものです。しかし、彼らは今や非常に価値があり、非常に多くの利益を生み出しているので、チップ産業の残りの部分にとって史上最大の警報信号となり、最先端AIチップを進歩させる方法を見つけようとしています。
ちなみに、それはすでに起きています。AMDのような他の大企業が彼らに向かってきています。そして非常に重要なことに、ハイパースケーラーが自社チップを構築しています。大手テック企業の多くが自社チップを構築しています。そしてもちろん中国も自社チップを構築しています。
つまり、5年後にはAIチップが少なくとも今日の状況と比較して安価で豊富になる可能性が非常に高いです。これは私たちが投資する種類の企業の経済性にとって非常にポジティブになると思います。
スタートアップも新しいチップ設計に取り組み始めていますね、これはエキサイティングです。
そうですね、チップに関してはもう一つあります。私たちはチップに大きく投資していません。大企業のことなので。しかし、AIがいわゆる「GPU」で動いているのは少し歴史的な偶然です。GPUはGraphical Processing Unitの略です。
基本的に、追っていない人のために説明すると、パーソナルコンピュータを可能にした基本的に二種類のチップがありました。いわゆるCPU、Central Processing Unitで、古典的にはコンピュータの頭脳であるIntel x86チップでした。そしてもう一つのチップがGPU、Graphical Processing Unitで、すべてのPCの第二のチップでグラフィックスを担当していました。ゲーム用の3Dグラフィックス、CAD CAM、Photoshop、その他視覚的なものを多く含むものなど。
パーソナルコンピュータの標準的なアーキテクチャはCPUとGPUでした。ちなみにスマートフォンも同じです。時間とともに、これらは融合してきて、多くのCPUが今やGPU機能を内蔵しています。実際、多くのGPUが今やCPU機能を内蔵しています。これは時間とともに曖昧になってきましたが、それが古典的な区分でした。
その区分があったことで、IntelがCPUで長い間独占していた一方で、GPUという別の市場がありました。Nvidiaは基本的に30年間GPUの戦争を戦い、勝者として出てきました。この分野で最高の会社でした。しかし、グラフィックスプロセッサの市場は超競争的で、実際にはそれほど高マージンではなく、実際にはそれほど大きくもありませんでした。
そして基本的に、非常に価値があることが判明した他の二つの計算形式があり、それらはたまたま大規模に並列処理で動作し、GPUアーキテクチャに非常に良く適合していました。その二つの非常に収益性の高い追加アプリケーションは、約15年前から始まった暗号通貨と、約4年前から始まったAIでした。
Nvidiaは非常に賢くこれに非常によく適合するアーキテクチャを設計しましたが、AIがキラーアプリであるとすれば、GPUアーキテクチャがそれに最適なレガシーアーキテクチャであることが判明したのは少し運命のいたずらでもあります。
これを話すのは、今日ゼロからAIチップを設計するなら、完全なGPUを構築しないでしょう。AIにより特化した専用AIチップを構築し、はるかに経済的に効率的になるでしょう。ジョン、あなたの指摘のように、まったく新しい種類のチップを構築しているスタートアップがあり、AI専用に設計されています。何が起こるか見なければなりませんが、ゼロから新しいチップ会社を構築するのは難しいです。
これらのスタートアップの一つ以上が独自に成功する可能性があり、いくつかは非常にうまくいっています。もちろん、彼らが大企業に買収される可能性もあり、それらの企業にはスケールさせる能力があります。だから、それがどう展開するか見ていきます。
もちろん、韓国人は確実にこの分野に参入するでしょう。日本人も参入するでしょう。そして中国も大きな形で参入します。彼らには独自のネイティブなチップエコシステムがあり、構築中です。将来、AIチップの選択肢は多くなります。それは巨大な戦いになり、私たちは非常に注意深く観察し、私たちの企業がそれを最大限に活用できるようにします。
中国のAI：オープンソースモデルと地政学的懸念
国際的な話題について、先ほどKimiに言及されました。今日の最高のオープンソースモデルの一部は中国からのもののようです。これは懸念すべきことでしょうか？このトピックについてワシントンDCの人々とどのように話し、考えていますか？先週そこにいらっしゃったと思います。中国が太陽光市場、自動車市場で不自然なことをしてきたのを見て、これはどの程度米国企業にとって懸念でしょうか？彼らはエコシステムを氾濫させて、最終的にシェアを取り、ますますエコシステムを支配しようとしているのでしょうか？
はい、いくつか言うことがあります。まず、これらの議論を始めるには、率直に言って、私たちが中国と新しい冷戦に入っているかどうか、どの程度彼らを敵対的に見るべきかについて、米国や世界中で活発な議論があることを認める必要があります。
非常に説得力のある議論があり、20世紀の米ソ関係のような新しい冷戦に入っているという見方は非常に魅力的です。反論としては、米国とソ連は貿易面で本当に絡み合っていなかったので、それよりも複雑だということです。率直に言って、その大部分はソ連が他の誰も必要としないものしか作っていなかったからです。武器以外は。ソ連の主な輸出品は文字通り小麦と石油でした。
一方、中国はもちろん膨大な数の物理的なものを輸出しています。アメリカのメーカーが作るすべてのものに入る部品のサプライチェーンの大部分を含めて。アメリカの会社がおもちゃや車、コンピュータやスマートフォンなどを市場に出す頃には、中国で作られた多くの部品が入っています。
だから、アメリカ経済と中国経済の間には、アメリカ経済とソビエト経済の間よりもはるかに緊密な相互関係があります。アダム・スミスか誰かは、それが平和にとって良いニュースだと言うかもしれません。両国がお互いを必要としているのですから。
ちなみに、その議論のもう一つの部分は、中国の統治モデルは基本的に高雇用に基づいているということです。地政学の専門家たちが言うように、もし中国で25％や50％の失業率になれば、市民の不安を引き起こすでしょう。それはCCPが最も望まないことです。
対応する貿易圧力の部分は、中国はアメリカの輸出市場を必要としているということです。アメリカの消費者は世界経済の3分の1を占めています。世界の消費者需要の3分の1です。だから、中国がアメリカの輸出市場を必要としていなければ、工場の多くが突然破産し、大量失業と中国での不安を引き起こすでしょう。
とにかく、複雑に絡み合った関係があります。
とはいえ、ワシントンDCのムードは過去10年間、超党派で、アメリカは中国を地政学的な敵としてもっと真剣に受け止める必要があるというものでした。その思考の下では、軍事的な側面があります。南シナ海での何らかの戦争のリスク、台湾をめぐる何らかの戦争のリスクがあり、それがワシントンの全員を高度な警戒状態にしています。
また、アメリカの脱工業化と潜在的な再工業化をめぐる経済的な質問もあり、それが中国への依存について何を意味するか。そしてこのAIの質問があります。AIの質問は経済的な質問ですが、地政学的な質問でもあります。
基本的に、AIは本質的に米国と中国でのみ構築されています。世界の他の地域は構築できないか、構築したくないかのどちらかです。だから基本的に米国対中国です。そしてAIは世界中に広がります。世界中に広がるのはアメリカのAIでしょうか、それとも中国のAIでしょうか？
ワシントンDCでは党派を超えて、私が今説明したことが彼らの見方です。そして中国はゲームに参加しています。中国は確実にゲームに参加しています。ソフトウェアでは、DeepSeekがソフトウェアレースのスタートの合図を出しました。
今、4社あると思います。DeepSeekは実際に中国のヘッジファンドからのAIモデルで、多くの人を驚かせました。それからQwenがAlibabaのモデル。Kimiは別のスタートアップからで、会社名はMoonshotです。そしてTencent、Baidu、ByteDanceがあり、すべてAIで多くの仕事をしている主要な企業です。
つまり、3社から6社の主要なAI企業があり、膨大な数のスタートアップがあります。彼らはソフトウェアのレースに参加しています。チップでは追いつこうとしています。まだそこには至っていませんが、追いつくために信じられないほど懸命に働いています。
その例として、少なくとも米国での一般的な理解では、DeepSeekの新バージョンがまだ出ていない理由は、基本的に中国政府が中国チップエコシステムを立ち上げるための動機付けとして、中国製チップでのみ構築するよう指示したからです。そこでの主なチップ会社はHuaweiですが、将来はもっと増えるかもしれません。
そしてその後に続くすべてのもの、基本的にロボット形態のAIがあります。この基本的にグローバルな技術的経済的ロボティクス競争が始まっています。中国はロボティクスで優位からスタートします。ロボットに入る部品の多くで先行しているからです。電気機械的なもののサプライチェーン全体が基本的に30年前に米国から中国に移動し、戻ってきていません。
それがワシントンDCの見方です。ワシントンDCはかなり注意深く見ています。今年の大きなスーパーノバの瞬間はDeepSeekのリリースでした。DeepSeekのリリースはいくつかの面で驚きでした。
一つはどれほど優れていたかということで、再び、クラウドの大規模モデルで動作していた能力セットを取り、ローカルハードウェアの少量で実行できる縮小されたサイズ、同等の能力のより小さなバージョンに縮小しました。それがありました。
そしてオープンソースとしてリリースされたことも驚きでした。特に中国からのオープンソースは、中国にはオープンソースの長い歴史がないので。
また、実際にヘッジファンドから来たことも驚きでした。大きなR&D研究所や大手テック企業からではなく、ヘッジファンドから来ました。私たちが知る限り、これは多少特異な状況で、この信じられないほど成功したクオンツヘッジファンドがあり、超天才たちがいて、そのヘッジファンドの創業者が基本的にAIを構築することを決めました。
少なくとも外部の兆候では、これは中国政府にとっても驚きでした。中国政府が何に驚いたかを証明することは不可能ですが、少なくとも雰囲気的には、これは正確に計画されたものではなく、国家チャンピオンのテック企業ではなく、DeepSeekがリリースされた時点では左翼から出てきたものでした。
ちなみに、これはこの分野にとって非常に励みになります。無名の誰かがそれをできたということは、これらの超天才スーパースター研究者が全員必要なわけではなく、実際に賢い子供たちがこのようなものを構築できるということを意味するからです。私はそれが物事が向かっている方向だと思います。
だから、それがこの種の傾向を引き起こしたと思います。DeepSeekの成功と、中国からのオープンソースとしてのDeepSeekの成功が、中国がこれらのオープンソースモデルをリリースする傾向を引き起こしました。
ワシントンDCの皮肉屋は、「そうだね、明らかにダンピングしている」と言うでしょう。彼らは西側がこのAI産業を構築する機会を持っているのを見て、最初からそれを商品化しようとしているのだと。おそらくそれには何かあります。中国の産業経済には、補助金付き生産の歴史があり、場合によっては原価以下で販売につながります。
しかし、それはあまりにも皮肉な見方だとも思います。「すごい、彼らは本当にレースに参加している」という感じです。オープンソースかクローズドソースか、彼らは実際に本当にレースに参加しています。
過去にLPコールで話したことがありますが、過去2年間ワシントンDCで行ってきた政策の戦いについてです。2年前、米国政府内で多くのAIを基本的に制限または完全に禁止しようとするかなり大きな動きがありました。一国だけが独占している場合、そのような議論をするのは非常に簡単です。しかし、実際に中国と競争している場合は、まったく別のことになります。
だから、実際にワシントンDCの政策環境は、これが二頭のレースであり、一頭のレースではないという認識の結果として、劇的に改善したと思います。
州レベルのAI規制問題
その点について、先に政策と規制にジャンプします。州ごとに50の異なるAI法があるという現在のスタンスは、AIレースで片手を背中に縛られた状態に置くような壊滅的な方法のようです。それについての計画はありますか？人々はそれが進歩と開発にとって壊滅的であると認識していますか？今日、ほとんどの人はこのトピックについてどこに立っていますか？
少し複雑です。2年前を振り返ると、AIに関する本当に破滅的な連邦法について非常に心配していました。私たちは当時非常に深く関与し、過去に話したことがあります。その点については、今日ここに座っている時点で、そのリスクは非常に低いと思います。
ワシントンDCでは両党のどちらにも、私たちが中国に勝つことを妨げるようなことをする意欲はほとんどありません。だから連邦側では、物事はかなり良くなっています。問題はあり、システムには緊張がありますが、物事はかなり良く見えています。
ジェンのおっしゃる通り、それは多くの注目を州に移しました。基本的に、連邦主義の下で、州は多くのことについて独自の法律を通過させることができます。だから、ええ、多くの善意の人々が州レベルで何をすべきか考えようとしていますし、もちろんAIがホットなトピックなので便乗もあります。積極的な州議員で知事、そして大統領に立候補したい場合、熱に自分をつけたいでしょう。だから、州レベルのことをする政治的動機があります。
今日ここに座って、私たちは50州で約1,200の法案を追跡しています。ちなみに、青い州だけでなく、赤い州もです。私は過去5年ほど、民主党の政治家がテクノロジーを攻撃すると脅していることについて多くの時間を費やして不満を言ってきましたが、共和党員もブロックではありません。異なる州には、誤った情報や助言を受けた見解を持ち、悪い法案を出そうとしている地方の共和党員もかなりいます。
これが起きているのは少し奇妙で、連邦政府は州際通商の規制を持っています。技術、AIは定義上州際です。カリフォルニアだけで、あるいはコロラドやテキサスだけで運営するAI企業はありません。AIはすべての技術の中で、明らかに国家規模のものです。明らかに連邦政府が規制者であるべきで、州ではありません。
しかし、連邦政府は自己主張し、介入する必要があります。実際にそれを行う試みがありました。州レベルのAI規制のモラトリアムを追加する試みがあり、基本的に連邦政府のAI規制権を留保し、州がこれらの法案を進めることを防ぐものでした。
それは「一つの大きな美しい法案」の交渉の一部だったと思いますが、その背後にあった合意は土壇場で崩壊し、モラトリアムは実現しませんでした。公平に言えば、そのモラトリアムの批判者にとって、それはおそらく可決するのに十分な支持を得るには無理がありすぎました。しかし、州が本当にできるべきある種の規制を制限するという点でも、おそらく無理がありすぎました。だからまとまりませんでした。
私たちは今、ワシントンDCで次の展開について非常に活発な議論をしています。政権は、連邦政府がこれを担当するという考えを非常に支持していると思います。実際の50州の問題として、国家的重要性の問題として。そして、両党のほとんどの議員がこれを理解していると思います。だから、これを着地させる方法を見つければいいのですが、それは実現すると思います。
州レベルの法案の中にはひどいものがあります。コロラドは昨年、非常に厳格な規制法案を通過させました。デンバーとボルダー周辺のローカルなスタートアップエコシステムからの猛烈な反対にもかかわらずです。実際、彼らは今その法案から逆戻りしようとしています。1年後に。
アルゴリズム差別のような微妙なものや、提案の極端なバージョンがどのようなものだったかということです。
ええ、本当に厳格だったのは、私たちが懸命に戦ったのはカリフォルニアのもので、SB1047と呼ばれていました。それは基本的にEU AI法をモデルにしていました。欧州連合のAI法です。
これがすべての米国のことの背景で、EUは2年ほど前にAI法と呼ばれる法案を通過させ、基本的にヨーロッパでのAI開発を殺しました。大部分において。それは非常に厳格で、AppleやMetaのような大きなアメリカ企業でさえ、ヨーロッパで製品に最先端のAI機能をローンチしていません。その法案がどれほど厳格だったかを示しています。
これは典型的なヨーロッパのものです。彼らはこう考えているのです、彼らは文字通りこう言っています、「イノベーションのリーダーになれないなら、少なくとも規制のリーダーにはなれる」と。そしてこの信じられないほど破滅的な自傷行為のようなものを通過させ、数年経って「なんてことをしてしまったんだ」となっています。彼らは今、独自のバージョンでそれを経験しています。
ちなみに、私がヨーロッパについて話すとき、全体について非常に暗い見方をしがちです。私が知っている最も暗い人々は、米国に移住したヨーロッパの起業家たちです。ヨーロッパでこのことについて起きていることに絶対的に激怒しています。
しかし、そこでさえ、ヨーロッパではあまりにもひどいことになっています。彼らは自分の足を撃ちすぎたので、実際にEUでそれを解除しようとするプロセスが今あります。彼らはGDPRを解除しようとしています。
とにかく、ヨーロッパを追跡している人のために、マリオ・ドラギ、イタリアの元首相だと思いますが、約1年前に「ドラギ報告書」と呼ばれるものを出しました。ヨーロッパの競争力に関する報告書で、ヨーロッパがいかに自分自身を抑制しているかを詳細に概説し、その一部がAIのような分野での過剰規制でした。だから彼らはそれから逆戻りしようとしています。あるいはジェスチャーを示していますが、何が起こるか見ていきましょう。
そのすべての真っ只中で、カリフォルニアは不可解なことに基本的にEU AI法をコピーしてカリフォルニアに適用しようとしました。これは完全に狂気に見えるかもしれません。それについて私は「はい、カリフォルニアへようこそ」と言うでしょう。
基本的に、このサクラメントの政治的ダイナミクスが暴走しました。カリフォルニアでのAI開発を完全に殺すところでした。幸いにも知事が土壇場で拒否権を発動しました。両院の議会を通過しましたが、土壇場で拒否権を発動しました。
ジェンのおっしゃる点に関して、それは多くの破滅的に悪いことをしたでしょう。しかし、それがしたであろうことの一つは、オープンソース開発者に下流の責任を割り当てることでした。
私たちは中国のオープンソースのことについて話しました。だから中国はオープンソースを持っています。今、オープンソースAIを持つアメリカ企業があるでしょう。そしてちなみに、夜と週末にオープンソースを開発しているアメリカの学者や独立した人々もいます。これはこの技術が普及する重要な方法です。
この法律は、オープンソースの誤用に対する下流の責任を元の開発者に割り当てたでしょう。だから、独立した開発者や学者やスタートアップがAIモデルを開発してリリースし、AIモデルがリリース日に正常に動作し、素晴らしい。しかし、5年後にそれが原子力発電所に組み込まれ、原子力発電所のメルトダウンがあり、誰かが「AIのせいだ」と言う。
その原子力のメルトダウンやその後の数年間に続く他の実際の現実世界のことに対する法的責任は、そのオープンソース開発者に遡って割り当てられることになります。もちろん、これは完全に狂気です。オープンソースを完全に殺します。オープンソースをやっているスタートアップを完全に殺します。学術研究をその分野で完全に、その全体において殺します。
それが火遊びのレベルです。これらの州レベルの政治家が夢中になっているものです。
良いニュースは、連邦政府はこれを理解していると思うことです。これは解決されると思いますが、解決される必要があります。なぜなら、国として、州がこのように自殺的に行動するのを許すことは意味がないからです。だからそれが私たちがやっていることです。
私たちはこれについて話し、「リトルテックアジェンダ」と呼んでいます。私たちは極めてスタートアップがイノベーションする自由に焦点を当てています。他の多くの問題を議論しようとはしていません。完全に超党派の方法で運営しています。両党からの広範な支持があり、両党のためにあります。だからこれは本当に超党派の取り組みで、非常に政策ベースで、広く国の利益と一致していると思います。
私たちはそれをやっています。そして私たちが得るもう一つの質問、場合によってはLPから、多くの場合は実際には従業員からですが、「なぜ私たち？」ということです。このような政策の質問では、常に集団行動の問題があります。共有地の悲劇です。理論上、すべてのベンチャーファーム、すべてのテック企業がこれらのことについて意見を述べるべきです。実際には、ほとんどの企業は単純にそうしません。
だから、ある時点で誰かの肩にこれらのことと戦う責任が落ちます。そしてベンと私は基本的に、ここでの賭け金があまりにも高いと結論付けました。私たちが業界のリーダーになるなら、私たち自身の運命に責任を取らなければなりません。良くも悪くも、それがこの分野で今リーダーでいることのビジネスのコストだと思います。
AIの価格設定モデル
AIのトピックから離れる前に、提出された一つの質問に戻りたいと思います。使用量ベースまたはユーティリティベースは、シートと比較してAIの価格を設定する正しい方法だと思いますか？
ああ、それは素晴らしい質問です。これは私が「1兆ドルの質問」と呼ぶものの一つで、これがどう答えられるかによって、数兆ドルの市場価値が決まります。
ええ、使用量ベースの価格設定は、スタートアップの観点から、ベンチャーの観点から考えると、何が起きたかは実際にかなり驚くべきことです。私はこれを公に話していません。やめてほしくないからです。実際にかなり驚くべきことだと思います。
つまり、これらの大手テック企業、これらの信じられないようなR&D能力を持つテック企業が、この信じられないような新しい種類の知性を持つ大きなAIモデルを構築しています。そして、彼らはすでに戦争中だったことが判明しました。彼らはすでにクラウド戦争中でした。だから彼らはすでにクラウドサービスのための競争の中にいました。これはAWS対Azure対Google Cloudです。そしてこれらの他のすべてのクラウドの取り組み。
実際に起こったのは、別の宇宙では、彼らは基本的に魔法のAIを秘密にして独占的に保ち、自社のビジネスでのみ使用するか、より多くのカテゴリーでより多くの企業と競争するためにのみ使用したでしょう。しかし、代わりに彼らがやったことは、基本的に、コモディティ化は強すぎる言葉ですが、彼らはクラウドビジネスを通じて魔法の新技術を普及させました。このビジネスは信じられないほどのスケールの要素を持っています。
しかし、プロバイダー間の超競争と、非常に速く下がるこれらの価格があります。だから、世界で最も魔法のような新技術があり、それは基本的にそれらの企業によってクラウドビジネスとして提供され、地球上のすべての人がクリックして使えるようになっています。比較的少額のお金で、そして使用量ベースで。
使用量ベースはスタートアップにとって素晴らしいです。なぜなら簡単に始められるからです。AIアプリを構築するスタートアップには基本的に大きな固定費がありません。OpenAIやAnthropic、Google、Microsoftなどのクラウドの、知性のトークンを従量制で提供するサービスにタップするだけで始められます。
だからスタートアップの観点からすると、世界で最も魔法のようなものが従量制で利用できるというこの素晴らしいことです。絶対に驚くべきことです。
ちなみに、そのモデルはうまくいっていて、それらの企業は喜んでいて、非常に速く成長していて、大規模なクラウド収益の成長を喜んで報告していて、マージンに満足しています。だから一般的にうまくいっていると思います。それらのビジネスははるかに大きくなる可能性が高いと思います。だから一般的にそれはうまくいくでしょう。
しかし、質問に対しては、それはすべてのアプリケーションの最適な価格設定モデルが従量制のトークンであることを意味するわけではなく、実際に非常にそうではないと思います。
私たちは多くの時間を費やして…実際に会社に価格設定の専門家がいます。価格設定について会社と多くの時間を費やしています。なぜなら、それは本当に魔法のような芸術と科学であり、多くの企業が十分に真剣に取り組んでいないからです。だから価格設定について他の企業と多くの時間を費やしています。
もちろん、価格設定の核心原則は、可能であればコストで価格設定したくないということです。価値で価格設定したい。特にビジネスに販売する場合、提供しているビジネス価値のパーセンテージとして価格設定したい。
だから、ある種のことについて従量制で価格設定しているAIスタートアップもありますが、他の価格設定モデルを探求している多くの他の企業もあります。SaaS価格設定モデルの複製もありますが、他の価格設定モデルを探求している企業もあります。
例えば、AIが実際にコーダーの仕事ができる、あるいはAIが医師や看護師や放射線科医や弁護士やパラリーガルや教師の仕事ができる場合、価値で価格設定でき、そうでなければ文字通り人だったものの価値のパーセンテージを得られますか？
あるいは同様に、限界生産性で価格設定できますか？人間の医師を取って、AIを与えることではるかに生産的にできる場合、人間とAIの共生関係からの生産性向上のパーセンテージとして価格設定できますか？
スタートアップランドで私たちが見ているのは、これらの価格設定モデルで多くの実験が行われているということです。そしてそれは超健全だと思います。
私はこの小さなスピーチをします、高い価格は本当に過小評価されています。高い価格はしばしば顧客のお気に入りです。実際に面白いことに、価格設定についての素朴な見方は、価格が低いほど顧客にとって良いというものです。より洗練された見方は、高い価格はしばしば顧客にとって良いということです。なぜなら、高い価格はベンダーが製品をより速く良くできることを意味するからです。実際に、より高い価格、より高いマージンを持つ企業は、実際にR&Dにもっと投資でき、製品を実際により良くできます。
ほとんどの人がものを買う時、最も安い価格を探しているわけではありません。本当にうまく機能するものが欲しいのです。だから、しばしば高い価格は、顧客は決してこれを言いませんが、調査に現れることもありませんが、高い価格は実際に顧客への贈り物になり得ます。なぜなら、ベンダーをより良くし、製品をより良くし、最終的に顧客をより良くできるからです。
だから、AI起業家たちがこれらの実験を実行する意欲があることに非常に励まされています。どこに落ち着くか見なければなりませんが、少なくとも今のところ、業界のそれについての態度は良いと感じています。
オープンソース vs クローズドソースモデル
実際、あなたが話している間に、おそらく10のフォローアップの質問がありましたが、実際には、先ほど簡単に触れたトピック、「1兆ドルの質問」に戻りたいと思います。オープンソースとクローズドソース、どちらが勝つでしょうか？この議論から結論が出たように感じますか、それともどこに置いていますか？
いいえ、これはまだ未決だと思います。これはまだ非常に未決だと思います。
クローズドソースモデルは良くなり続けています。ちなみに、一般的に大きなラボで大きなプロプライエタリモデルに取り組んでいる人々に温度を測ると、一般的に彼らが言うのは、進歩は非常に速いペースで続いているということです。
オンラインや市場で定期的に出てくる懸念があります。これらのモデルの能力がピークに達しているかもしれないという。いくつかの領域では人々が取り組んでいますが、大きなラボで働いている人々は「いやいや、800の新しいアイデアがある、新しいやり方のアイデアがたくさんある。スケールする新しい方法を見つける必要があるかもしれないが、それをする方法についてたくさんのアイデアがある。これらをより良くする多くの方法を知っていて、基本的に常に新しい発見をしている」と言っています。
だから、すべての大きなラボで働いている人々は一般的にかなり楽観的だと言えます。だから、大きなモデルはここから非常に迅速に良くなり続けると思います。全体的に。そしてオープンソースモデルも良くなり続けています。
言ったように、毎月かそこらで、このKimiのようなものの別の大きなリリースがあります。「わあ、すごい、彼らは本当にそれを縮小して、非常に小さなフォームファクターでその能力を得た」と。
そして三つ目に取り上げるべきことは、オープンソースのもう一つの本当に素晴らしい利点は、オープンソースは学びやすいものだということです。
コンピュータサイエンスの教授でAIのクラスを教えたい場合、あるいはそれについて学ぼうとしているコンピュータサイエンスの学生の場合、あるいは普通の会社の普通のエンジニアでこの新しいことを学ぼうとしている場合、あるいはちなみにスタートアップのアイデアを持って夜に地下室にいる誰かの場合。
これらの最先端のオープンソースモデルの存在は素晴らしいです。なぜならそれが必要な教育だからです。これらのオープンソースモデルは実際にすべてをどうやるかを示してくれます。
だから、AIを構築する方法についての知識の普及は非常に速く拡大しています。すべてが基本的に2、3の大企業に閉じ込められていた反実仮想の世界と比較して。
オープンソースは知識も普及させ、その知識は多くの新しい人々を生み出しています。皆さんが今日ここに座って見ているように、AI研究者は莫大なプレミアムがついています。今日、AI研究者はプロのアスリートより多く稼いでいます。
それは供給と需要の不均衡です。十分な数がいません。しかし、再び、不足は過剰を生みます。これらのものを構築する方法を非常に迅速に習得している世界中の賢い人々の数…世界最高のAIの人々の中には22、23、24歳の人もいます。定義上、彼らは長い間この分野にいることはできません。彼らは過去4、5年の間に習得してきたはずで、彼らがそれをできたなら、将来それをする人がもっと多くなるでしょう。
だから、この技術に関する専門知識のレベルの広がりは今非常に迅速に起きています。
だから、ええ、言ったように、これはまだレースだと思います。そしてちなみに、長期的な答えは単に両方かもしれません。私のピラミッド産業構造を信じるなら、コストがいくらであっても最も賢いものの大きなビジネスが確実にあるでしょう。しかし、どこにでも広がるより小さなモデルの巨大なボリューム市場もあるでしょう。それが私たちが見ていることでもあります。
インカンベント vs スタートアップの競争
もう一つあなたが当時提起した質問は、インカンベント対スタートアップのどちらが勝つかということで、当時はインカンベントがどのようにAIにアプローチしているかについて混在した状況だったと思います。過去2年で劇的に変わったと思います。そして逆の例として、スタートアップの開花、その時点からどれほど大きくなったかを考えると、インカンベントのカテゴリーに移行しつつあるかもしれません。
その質問について、世界の状況についてのあなたの評価を聞かせてください。
ええ。だから、見てください、大企業は確実に懸命に取り組んでいます。Googleは懸命に取り組んでいます。Metaは懸命に取り組んでいます。Amazon、Microsoft、これらの企業の多くが非常に積極的に参入しています。そしてAnthropicやOpenAIのような、私たちが新しいインカンベントと呼ぶものがあります。
しかし、過去2年でも、突然、ほぼ即座のインカンベントとなる全く新しい企業の誕生がありました。xAIはその一つと言えるかもしれません。ちなみに、Mistralは私の先ほどのヨーロッパの話の大きな例外です。Mistralは実際に非常にうまくいっています。ヨーロッパのAIチャンピオン、フランスの国家的、ヨーロッパ大陸的なものとして。ルールを証明する例外のようなものです。
しかし、今これらの多くがかなりうまくいっていて、新しいインカンベントになりつつあります。そしてもちろん、大量のスタートアップがあります。そして実際のファウンデーションモデルのスタートアップもあります。
私たちはOpenAIからのIlyaに資金提供して新しいファウンデーションモデル会社を設立しました。同じくOpenAIからのMira Muratiにも資金提供しました。スタンフォードからのFei-Fei Liにも資金提供してワールドファウンデーションモデル会社を設立しました。新しいインカンベントを迅速に構築するための新しいスイングがあります。まだ初期ですが、非常に有望です。
だからそれがすべて起きていて、その上にAIアプリケーション企業の巨大な爆発があります。基本的に技術を取って特定のドメインに展開する企業、通常はスタートアップです。法律、医療、教育、クリエイティビティなど。ここでも、物事がどれほど迅速に洗練されているかは驚くべきことです。
アプリケーション企業について少し話しましょう。典型的な例はCursorのようなアプリケーション企業です。彼らはコアAI能力を従量制でAnthropicやOpenAI、Googleから購入します。従量制のトークンです。そして基本的にコードエディタ、私たちが以前IDEと呼んでいたもの、統合開発環境、基本的にソフトウェア作成システムを構築します。だから彼らはAnthropicやOpenAIなどの大きなモデルの上にAIコーディングシステムを構築します。
業界でのこれらの企業への批判は、「ああ、それらはいわゆるGPTラッパーだ」という蔑称です。基本的な考え方は、彼らは実際に価値を維持するものを何もしていない。なぜなら、彼らがやっていることの全体のポイントはAIを表面化することだが、それは彼らのAIではない。表面化されているAIは他の誰かからのものだ。だから、これらは最終的に価値を持たないパススルーのシェルのようなものだというものです。
実際に起きていることはその逆です。Cursorのような主要なAIアプリケーション企業は、まず彼らが発見しているのは、単一のAIモデルだけを使っているのではないということです。これらの製品がより洗練されるにつれて、実際にこれらの製品がどう機能するかの特定の側面に合わせてカスタマイズされた多くの異なる種類のモデルを使うことになります。
だから、一つのモデルから始めるかもしれませんが、最終的には12のモデルを使うことになり、最終的には製品の異なる側面に50や100の異なるモデルを使うかもしれません。
そして彼らは多くの独自モデルを構築することになります。これらの最先端のアプリケーション企業の多くは実際に後方統合して独自のAIモデルを構築しています。なぜなら、彼らは自分たちのドメインについて最も深い理解を持っていて、それに最も適したモデルを構築できるからです。
そしてちなみに、AIオープンソースもあります。クラウドサービスプロバイダーから従量制で知性を買う経済性が気に入らなければ、これらのオープンソースモデルの一つを取ってきて代わりに実装できます。これらの企業はそれもやっています。
だから、AIアプリケーション企業の最高の企業は、実際に本格的な深い技術企業であり、実際に独自のAIを構築しています。
小規模モデルだけですよね、マーク？ゴッドモデル対小規模モデルとして説明していた時、それは小さいとカテゴライズしますか？
そうですね、いくつかは…彼らが何をしているか、適切な時に発表させますが、いくつかは今大規模モデルの開発もしています。これも過去2年の学びの一部です。
過去2年からの非常に興味深い大きな学びがあります。2年前か3年前には確実に、「わあ、OpenAIは本当に先行していて、誰も追いつけないだろう」と言ったでしょう。そして「でもAnthropicは追いついた、でも彼らはOpenAIから出てきて、すべての秘密を知っていたから追いつけた、だから追いついた。でも彼らの後に誰も追いつけないはずだ」と。
そして非常に迅速にその後、他の多くの企業が非常に速く追いつきました。xAIはおそらくその最良の例です。xAI、イーロンの会社、xAIが会社名でGrokが消費者製品バージョンです。xAIは基本的に、ゼロからスタートして12ヶ月もかからずに最先端のOpenAI、Anthropicレベルに追いつきました。
だから、再びそれはどの一つのインカンベントによる永続的なリードに反対する議論になります。市場全体を基本的に独占できるという。そのように追いつけるなら。
そして議論したように、中国の部分は過去1年ですべて新しいです。DeepSeekの瞬間は今年の1月か2月だったと思います。12ヶ月も経っていません。そして今、事実上追いついた4つの中国企業があります。
だから、「わあ、オーケー」という感じです。これらは1兆ドルの質問であり、答えではありません。しかし、「わあ、誰かがそれが可能であることを証明すると、他の人々が追いつくのはそれほど難しくないようだ、はるかに少ないリソースの人々でさえも」という感じです。
だから、それがどうするか分かりません。おそらく大きなプレイヤーの長期的な経済性について少し懐疑的にさせるかもしれません。一方で、おそらくスタートアップエコシステムについてより楽観的にさせます。確実にスタートアップのアプリケーション企業が面白いことをできることについてより楽観的にさせるはずで、それが私たちがそれについてとても興奮している理由です。
おそらく中国についてもう少し興奮させるべきでしょう。一方で、中国の競争がアメリカのシステムに自滅しないよう圧力をかけているのは非常にポジティブです。だから、おそらく米国についても少し楽観的にさせるべきです。
だから、ええ、これらは生きたダイナミクスであり、正確な答えを知るにはもっと時間が経つ必要があると思います。
これを言うべきですが、時々言わないことがあります。これらが未決の質問だと言うと、人々を怖がらせることがあるので。
企業が根本的に未決の戦略的または経済的な質問に直面すると、それはしばしば大きな問題です。なぜなら、企業は戦略を持つ必要があり、戦略は非常に具体的である必要があるからです。企業は投資ドルと人員をどこに配置するかについて非常に具体的で具体的な選択をしなければならず、戦略は論理的で一貫性がなければ、企業は混乱に陥ります。
だから、企業はこれらの質問に答える必要があり、答えを間違えると本当に困ります。
ベンチャーには問題がありますが、私たちが持つ大きな利点は、同時に複数の戦略に賭けられることです。そして私たちはそうしています。大規模モデルと小規模モデル、事前学習モデルとオープンソースモデル、ファウンデーションモデルとアプリケーション、消費者とエンタープライズに賭けています。
ポートフォリオアプローチの性質は、私たちが特定した、もっともらしい成功の可能性があると考えるすべての戦略の背後に積極的に投資しているということです。たとえそれが私たちが投資している別の戦略と矛盾していても。
一つは、世界は乱雑で、おそらく多くのことがうまくいくだろうということです。だから、多くのことにきれいなイエス・ノーの答えはないでしょう。多くの答えは「かつ」の答えになるでしょう。
しかし、もう一つは、これらの戦略の一つがうまくいかない場合、正確にヘッジしようとしているわけではありませんが、ポートフォリオに代替戦略の代表があり、勝つための複数の方法があるということです。
それが目標です。それが、私たちがこの分野で取っているアプローチの理論です。そして、これらの大きな未決の質問があると言う時に私が大きな笑顔を浮かべている理由です。それは実際に私たちの有利に働くと思うからです。
a16zに関する質問：マークとベンの関係
a16zの質問への良いセグウェイですね。いくつか質問が来ていて、事前に送られてきたものもあります。広いトピックから始めましょう。あなたとベンが「意見の相違はあるがコミットする」ということについて、何がありますか？
意見の相違はあるがコミットする。ええと、私たちは同意しています。つまり、ベンと私は…「古い夫婦だから常に言い争っている」と言おうとしていました。
ロマンスは死んだ。
ロマンスはとっくに死んでいます。そうです。火は消えて久しいです。公園で口論しています。
だから、ええ、私たちはすべてについて議論します。すべてについて言い争います。とはいえ、私たちのパートナーシップがうまくいっている理由の一つは、同じ結論に達する傾向があることです。私たちはお互いに説得されることに開かれていて、ほとんどの場合同じ結論に達します。
だから、具体的に今日ここに座って、「信じられない、この彼がやっている狂ったことに我慢しなければならない」と思うような問題はゼロです。本当に同意できないけどコミットしなければならないようなことは。逆もないと思います。
だからそういうものはありません。正直に言うと、彼と私が話し合う最大のこと、誰かが質問したので言いますが、これは私たちがやっている最も重要なことではありませんが、話題です。
彼と私が話し合う最大のことで、私は常に自問したり、どこに落ち着くべきか分からないことは、基本的に会社のパブリックフットプリントです。私たちの世界での存在、パブリックステートメント、論争、私たちの見解をどう表明し表現するかという点で。
そこには本当の緊張があります。一般的に言って、私たちがより外に出て、より率直で、より論争的であるほど、ビジネスにとって良いです。起業家たちがそれを愛しているという意味で。
今、創業者たちが基本的に勇敢で論争的で、論争的な立場を取り、物事を明確に表現する人々と働きたいと思っているのは非常に明らかです。彼らはいくつかの理由でそれを望んでいます。一つは勇気の実証であり、彼らはそれを高く評価します。もう一つは、彼らに会う前から私たちが誰であるかを教えてくれるからです。
これは信じられないほどの競争優位性であることが証明されています。長期のLPは知っているでしょうが、これが私たちが最初から非常に活発なマーケティング戦略で始めた理由で、完全にうまくいきました。
全体の理論は、私たちのメッセージを放送し、私たちの信念について非常に明確であることができれば、たとえそれが論争的であっても、世界最高の創業者たちは私たちに会う前から私たちを理解するだろうということでした。彼らは私たちに会う前から私たちを知っているでしょう。当時すべてを静かにしていた他のすべてのベンチャーと対照的に、創業者はこれらの人々が誰で何を信じているか全く分かりませんでした。
だからそれは信じられないほどうまくいきました。今もうまくいき続けています。ちなみに、これは業界全体に一般的に当てはまります。
一方で、公に見えることと論争的であることには、多くの面で外部性があります。私たちはこの針の穴を通そうと非常に努力しています。だから、私たちは一般的にアウトバウンドをたくさんする会社であることから後退していません。
エリック・ウォーレンバーグと彼が構築したチーム、過去に皆さんに話したことがありますが、すでに走り出しています。重要な技術とビジネスの問題を明確に表現するリーダーであるという考えに3倍賭けしています。人々が確実に理解する必要がある問題について。これは非常に効果的であることが証明されています。
ちなみに、私たちのコミュニケーションのかなりの部分は実際にワシントンに向けられています。なぜなら、ワシントンの政策立案者で3,000マイル離れて座っていて、情報源全体がシリコンバレーを嫌う東海岸の新聞だとしたら、それは悪いことです。
だから、技術について情報に基づいた視点を放送する私たちの能力…ワシントンDCで常に人々に会い、「ええ、このトピックについて知っていることのほとんどはあなたたちから学びました。ポッドキャストを聴いて、記事を読んで、YouTubeチャンネルを見て」と言われます。
だから、私たちはそれを続けます。全体的に、私たちはそのようなことについて前向きです。しかし、ええ、彼と私は、どれだけの第三のレールのトピックに触れるべきか、どれくらいの頻度で、について行ったり来たりします。私たちはそれを和らげようとしています。
エリザベス・テイラーが言ったように、私たちの名前のスペルさえ正しければ、ほとんどのシナリオで、特にリトルテックに関しては良いことが多いです。
その質問には、おそらくあなたとベンの関係についてある程度含まれていると思います。今30年以上ですよね。
「マーク・アンドリーセン・ホロウィッツ」が一人を表すようになり、両方を表す「マークとホロウィッツ」が結合して一人の人物になったと言う人もいます。30年以上一緒に働いた結果ですね。
a16zの再編成とAI戦略
若くいる良い方法です。AIを中心に再編成して、ADを立ち上げてから2年が経ちました。最もうまくいったと思うことは何ですか？そして振り返って、その決定プロセスで過小評価したり見逃したことはありますか？
いいえ、つまり、私たちは十分な間違いを犯しました。それらは正しい判断だったと思います。AIは言ったように、全体の理論に戻ると、ベンチャーの全体の理論、私たちが最初から持っていて、私たちの前の多くの人々も持っていた、非常に正しいと思う理論は、ベンチャーでお金を稼ぐのは、基本的なアーキテクチャシフト、技術ランドスケープの根本的な変化がある時だということです。
これはベンチャーにとって基本的にずっと真実でした。理由は、技術に根本的な変化があれば、創造性の期間があり、基本的に攻撃的な人々がこれらの新しい企業を始め、大企業が対応できる前にカテゴリーを勝ち取る機会があるからです。
技術の根本的な変化がなければ、スタートアップを機能させるのは非常に難しいです。大企業が結局すべてをやってしまうからです。だからベンチャーは、これらの波、これらの移行に基づいて生きるか死ぬかです。
常にこの質問があります。歴史上最高のベンチャーキャピタルファームは、波から波へと最も積極的にナビゲートできたファームだと思います。
私がシリコンバレーに来た94年、私はこの恩恵を受けました。1994年には「インターネットベンチャーキャピタルファーム」というようなベンチャーファームは存在しませんでした。しかし、当時のベンチャーキャピタルファーム、Kleiner Perkinsは「これは新しいアーキテクチャだ。新しい技術変化だ。完全に狂って見える。誰もがお金を稼げないと言っている。この子供たちは馬鹿だ」と言っても、それらの賭けをする意思がありました。
だから彼らは投資しました。ちなみに、90年代のKPは私たちだけでなく、AmazonにもGoogleにも投資しました。会社に次ぐ会社に。At Homeにも投資しました。これが基本的に家庭へのブロードバンドを機能させました。企業の群れに投資し、彼らは1970年代に始まったベンチャーキャピタルファームで、当時「ミニコンピュータ」と呼ばれていたものの周りで始まりました。3世代前の技術です。彼らは波から波へとナビゲートしました。
Sequoiaも同じです。30年、40年、50年ビジネスをしている成功したベンチャーファームは基本的にすべてそうです。だからこのビジネスでは、すべてのビジネスの中でも、新しいものに乗る必要があります。
正直に言うと、ベンチャーエコシステムのほとんどが暗号を座視することを決めたのはかなり驚くべきことでした。2009年のビットコインホワイトペーパーの公開から2021年の暗号戦争の始まりまでの間に話したVCの数で、基本的に「暗号はやらない」と言った人の数はかなり驚くべきことでした。
「新しい技術の波があって、私は意図的にそれに参加しない」と言うVCにどう対応すべきか分かりません。常に「それが仕事じゃないの？」と思います。だから、暗号に飛び込まなかったVCにはかなり驚きました。
彼らは過去3、4年の暗号戦争の間、一時的に賢く見えましたが、今は少し賢く見えなくなっていると思います。
AIも同様で、飛びついているファームもあれば、座視して見守っているファームもあります。そしてちなみに、インターネットに移行しなかったファームもありました。80年代に非常によく知られていて成功していたファームが、インターネットへのジャンプをせず、基本的に消えていきました。
だから長々と言いましたが、このビジネスでは、すべてのビジネスの中でも、新しい波に飛び乗らなければならないと思います。そして、その大きさについて正しかったと思います。これは会社内での根本的な変革だということ。
ADはうまくいっています。AD自体もAIの恩恵を受けていると思います。二つの方法で。一つは、AD企業が構築する製品の多くがAIから恩恵を受けること。そしてAIはエネルギーや材料のようなADの他のセクターへの需要の原動力です。だから一般的にそれは非常に一貫していてうまくいっていると思います。
ちなみに、暗号はすべての政策変更の結果として、再びエキサイティングな産業に戻っています。そしてAIと暗号の間には実際にかなりの交差があると思います。
そしてバイオ、バイオテックも、ヘルスケアも明らかにAIによって変革されると思います。ヘルスケア側と実際の創薬側の両方で。それは進行中です。
だからとにかく、会社での個々の取り組みは良い感じがしますし、時代に適しています。チーム間の相互作用、複数の角度からこれらのことに取り組んでいるハイブリッドなアイデア、企業は本当に良い感じがします。
相関的な質問は、今何が欠けていると感じているかです。答えは、今欠けている垂直はないと思います。今、「ああ、新しいユニットか新しいファンドの同等物が必要だ」というような特定の垂直はないと思います。今は見えません。むしろ、私たちの前にある垂直で非常にうまく実行することだと思います。そしてポートフォリオ企業にとって可能な限り最高のパートナーになること。
社会とAI採用の加速
実際、ADの点について、AIが仕事を奪うという議論が多いですが、皮肉なことに、物理的な世界、エネルギーやデータセンター建設などに関連するADセクターでの仕事はかつてないほど需要があります。振り子は社会の観点からも加速剤として揺れているようです。
社会もテクノロジー採用の準備ができている必要があることの重要性について話されました。最近それが加速しているのを見ていますか？テクノロジーが実装されている速度と採用の収束を確実にするために、それをどう増加させるかについての感想は？
ええ、以前話したことがありますが、非常に長い間、テクノロジーはあまり関係ありませんでした。300年ほど遡ると、新しいテクノロジーによって引き起こされるパニックとフリークアウトの波が繰り返しあります。
500年遡れば、印刷機まで行き着きます。これは基本的にプロテスタンティズムの創造と密接に関連していて、本当に物事を変えました。そして継続的なパニックが常にありました。
過去200年間、オートメーションパニックが複数回ありました。マルクス主義の下にある基礎的なパニックの多くは、基本的にオートメーションの適用によって仕事がなくなることへの恐れでした。
今日AIについて聞くのと同じ議論、AIがすべての富を少数の人々に集中させ、他の全員が貧しく悲惨になるという議論は、基本的にマルクスが言っていたことです。ちなみに、当時も今も間違っていたと思いますが、話すことができます。
1960年代でさえ、AIがすべての仕事を置き換えることについてのパニックがありました。長い間忘れられていましたが、当時は大きなことでした。ジョンソン政権時代に、この偉大な…今日出てくるAI一時停止レターを読むと、数週間前にハリー王子が見出しに載ったやつが出ました。
そしてAIはすべてを台無しにすると話していて、1964年には基本的に学界、科学、公共問題の第一人者のグループがいました。「三重革命委員会」というものがありました。「三重革命委員会 ジョンソン ホワイトハウス」とかでグーグル検索すると出てきます。
非常に似たようなマニフェストでした。今日テクノロジーの進歩を止めなければ、すべてを台無しにするというもの。
そして過去20年でさえ、2000年代には実際にアウトソーシングがすべての仕事を奪うというパニックがあり、2010年代にはロボットがありました。これは驚くべきことです。ロボットは2010年代には機能さえしていなかったし、今もあまり機能していませんが、それについてのパニックがあり、今は何らかのレベルのAIパニックがあります。
だから、それについては、私たちシリコンバレーでは常に私たちがやっている仕事が重要であってほしいと思ってきました。私たちは正直なところ、ほとんどの時間、私たちがやっていることはすべて愚かでうまくいかないと言われています。それがデフォルトのポジションです。
そして基本的にそれがある時点で、すべてを台無しにするというパニックに変わります。ここに座っている私たちにとってはそれについて皮肉になりがちです。特に時間とともにパターンを見ると。
私の見方では、それについて非常に敬意を払い、非常に認識し、基本的に重要なことに取り組みたいと思ってきて、重要なことに取り組んでいて、社会の他の人々は本当にこれらのことを気にしていて、それをすべて非常に慎重に考え、良い仕事をする責任があるということです。
技術を構築するだけでなく、説明することも。私たちには本当に自分自身を説明し、これらの問題に取り組む義務があると思います。
どう測定するかというと、これは古典的な社会科学の質問です。基本的に人々のパターンを理解したい場合、人々が何をして何を考えているかを理解する基本的に二つの方法があります。一つは彼らに尋ねること。もう一つは彼らを観察することです。
すべての社会科学者、すべての社会学者がこれを教えてくれますが、人々に尋ねることができます。調査、フォーカスグループ、世論調査で彼らの考えを聞くことができます。しかし、彼らを観察して「顕示選好」と呼ばれるものを見ることもできます。実際の行動を観察できます。
そして政治やその他の社会や文化のさまざまな側面を含む人間の活動の多くの領域で、人々に尋ねた時に得られる答えと、彼らを観察した時に得られる答えは非常に異なることが多いのです。
理由は…これについて多くの理論がありえます。マルクス主義者は人々には「虚偽意識」があると主張します。私が信じる説明は、人々は特に自分を表現できる文脈にいる時にあらゆることについて意見を持ち、非常に熱心な方法で表現する傾向があるが、彼らの行動を観察すると、彼らは実際にやることにおいてはるかに冷静で、はるかに測られていて、はるかに合理的であることが多いということです。
AIで今起きていることは、例えばアメリカの有権者がAIについてどう思っているかをアンケートや世論調査で聞くと、彼らは完全にパニック状態です。「ああ、大変だ、これはひどい、すべての仕事がなくなる、すべてが台無しになる」と。
顕示選好を見ると、彼らは皆AIを使っています。アプリをダウンロードしています。仕事でChatGPTを使っています。議論をしています。オンラインでよく見かけます。ボーイフレンドやガールフレンドと議論していて、何が起きているか分からない。テキストのやり取りを取って、ChatGPTにコピペして、パートナーが何を考えているか説明してもらい、彼や彼女がもう怒らないように私がどう答えるべきか教えてもらう。
あるいは、皮膚の状態があって医者がどうこうで、写真を撮って、やっと自分の健康について学んでいる。仕事で使って、月曜の朝までにこのレポートを準備しなければならなくて時間がなくなって、ChatGPTが本当に助かった。
だから人々は日常生活で、データを見れば分かりますが、この技術を使っているだけでなく、愛しています。そして可能な限り速く採用しています。
だから、これについての公の議論はしばらく行ったり来たりすると思います。人々が言っていることとやっていることの間にこの乖離があるからです。しかし、人々がやっていることが最終的に勝つのは明らかにそちらの部分だと思います。
ちなみに、この技術は他のすべてと全く同じになると思います。ここで起こることは、これが非常に広く普及し、みんなを怖がらせ、そして20年後にはみんなが「神様ありがとう、これがあって。これがなかったら人生は惨めだったろう」と言うでしょう。あるいは5年後、1年後に人々はその結論に達するでしょう。
だから、これがどこに落ち着くかについては非常に楽観的です。ただ、途中で乱気流があるでしょう。
私も微笑んでいます。実際にそれを野生で目撃したので。文字通り先週遅く、飛行機に乗っていて、隣の人がチャットに話しかけていました。見えたんですが、「このフライトの遅延についてのユナイテッドへのエスカレーションレターを書くのを手伝って」と。「あなた今フライトに乗ってるんですよ。少なくとも終わるまで待ってください」と思いました。とても良かったですけど。きっと素晴らしいメールが作成されたでしょう。
ライトニングラウンド：いくつかの楽しい質問
では、いくつかの楽しい質問に切り替えます。ライトニングラウンドのつもりです。最近考えを変えたことは何ですか？ボーナスポイントは、あなたより若い人に影響されたなら。
毎日のようにあります。常に何が可能かの領域についてです。具体的な例を挙げるのは苦手なので、すぐに思いつくものはありませんが、常にあります。誰かが書いたものや言ったことです。そして非常に頻繁に非常に若い人です。日常的な経験です。
若くいる良い方法ですね。若さといえば、冷凍保存される予定はありますか？
現在の冷凍技術ではしません。その実績はあまり良くありません。そして話はやや恐ろしいですが、見てみましょう。
まだ時間がありますからね。あなたの影響力自体が周りの現実を歪めるかもしれない時、どうやって地に足をつけていますか？
ええ、良いニュースは、いくつかの面で懸念は現実だと言えます。私のミッドウエスト的な、ミッドウエスト人は非常に謙虚か、謙虚を装うのが非常に上手いかのどちらかですが、話すのは難しいですが、ある程度の内省が必要です。
現実歪曲効果は確かに現実です。ちなみに、現実歪曲効果には非常に大きな利点があります。それは人々に望むことをさせる能力です。だから別の側面もあります。しかし、実際に何が起きているかの正確な理解を持つという点では確かに懸念です。
二つのことを言います。一つは、ベンを含む私のパートナーたちは、私が間違っている時にはかなり率直に言ってくれると思います。しかし、より一般的に、私たちは非常に現実に晒されています。
若くいる方法とか、髪が生えなくなる方法とか言いましたが、私たちはこれらの実験を行います。投資するかしないかの決定を下し、これらの企業と取り組み、すべてのことをします。現実はすぐに追いついてきます。このビジネスでは幻想は長く続きません。
これらのことはうまくいくか、いかないかです。この理論やあの理論についての長い精巧な議論があり、そして現実が完全に顔面を殴ってきます。「このバカ」と。「何を考えていたんだ」と。
このビジネスの究極のフラストレーションであり、また非常にモチベーションになるのは、優れた分析を適用したと思い、その分析に基づいて投資するかしないかを決め、分析が完全に間違っていたことが判明する回数です。これらのことを認識論的に分析する能力を完全に過大評価していて、基本的に害を与えた。
質問は常に、私たちがやるすべての活動は価値を加えているのか、それとも実際には価値を減じているのかです。このビジネスではすべてのビジネスの中でもそうで、それは私自身のすべての貢献にも当てはまります。
だからそれがあります。そしておそらく最後に言えることは、私が馬鹿だと言ってくれるインターネット全体があるので、それも定期的にそうしてくれるので、悪くないです。
先ほど企業への投資の決定について触れていましたが、私のお気に入りのラインだと思うのは、Cheeky Pointのインタビューからだったと思いますが、「企業に投資して、うまくいかなければ少なくとも倒産する。うまくいって、ファンタスティックにうまくいったら、毎日それについて聞くことになる」と。
人生の残りの間。次の30年間。現実が顔面を殴って「このバカ」と。オフィスにあったんだ。「はい」と言えばよかっただけなのに。
ちなみに、すべての偉大なVCは基本的にこの歴史を持っています。VCがお互いに話す話。すべての偉大なVCは基本的に「なんてこった、オフィスにあったのに。オフィスにあったのに「ノー」と言って、もし「イエス」と言っていただけなら」という歴史を持っています。
だから、ウォールストリートジャーナルとCNBCで毎日巨大な間違いを犯したという継続的なリマインダーは、ええ、古い謙虚さの要因に非常に良いです。
非常に謙虚になります。常に地に足をつけていられます。
最後の質問です。その機会が訪れた時、火星に行く予定はありますか？
おそらくないです。
私のサブリミナルZoom背景がポジティブなバイブを送っていませんでしたね。
いや、私はカリフォルニアを離れる気もないです。家を離れる気もほとんどありません。だから、おそらくVRでしょうか。
それから見ていきましょう。とはいえ、イーロンはやり遂げると思います。だから、分かりません。予測はしたくありません。これは予測ではありませんが、10年以内に定期的な往復便があっても驚かないでしょう。
だから、これは実際に実用的な質問になるかもしれません。ちなみに、おそらく行く人を私は多く知っています。
私も含めて。リストに入れてください。世界中のフライトが火星への6ヶ月の旅の準備になったので、大丈夫でしょう。
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