2026年のAI市場を支配する二つの戦略が明確に分岐している。OpenAIとAnthropicという二大企業は、それぞれサム・アルトマンとダリオ・アモデイという対照的なリーダーシップのもと、まったく異なるAI安全性の理論と製品哲学を展開している。OpenAIは「高速リリースと反復」を信条とし、実際の展開を通じて安全性を学ぶアプローチを採用する一方、Anthropicは「理解してから展開」という科学的厳密性を重視する。この根本的な違いは両CEOの経歴と価値観に起因しており、結果としてChatGPTは生活のあらゆる側面に触れる「スーパーアプリ」として、Claudeは高度な判断を要する専門的作業のための「精密なツール」として進化している。どちらが優れているかという問いはもはや無意味であり、むしろ異なるニーズに応える二つのAI経済圏が並存する時代が到来したのである。
二つのAI戦略の衝突
今日は2026年にどのAI戦略が勝利するのかを見ていきます。AI を安全かつ大規模に構築する方法については、実際には二つの理論が存在しています。二つの戦略、二つの哲学が2021年以降分岐し続け、今では完全に異なる企業、完全に異なる製品、そしてますます異なる市場を生み出しています。
私が話しているのはClaudeとChatGPTのことです。一つの理論は、展開することで学ぶというものです。高速でリリースし、数百万人のユーザーからフィードバックを得て反復する。そして一般大衆が事実上、安全性のためのレッドチームとなるのです。もう一つの理論は、展開する前に理解しなければならないというものです。まず安全であることを証明しなければならない。
研究室は研究室であって、世界ではないのです。OpenAIは高速リリース戦略に賭けました。Anthropicは慎重なリリース戦略に賭けました。そして2020年1月までに、私たちはついに各賭けが市場で何を生み出したかを見ることができるようになりました。そしてさらに重要なことに、どの戦略が誰にとって勝利しているのかを見始めることができるのです。そしてここに多くの人が間違って理解していることがあります。
これは一つの企業が無謀で、もう一つが慎重だという話ではありません。それは大きな単純化だと思います。サム・アルトマンもダリオ・アモデイも、安全性が重要だと信じています。ただ、それをどう達成するかについて根本的に異なる理論を持っているのです。そしてそれらの理論は、この二人のリーダーが誰なのか、どこから来たのか、そしてAIに触れる前に何を学んだのかに遡ります。
2年間、実際には2023年後半から2025年後半まで、AI に関する会話全体が一つの問いを中心に組織されていました。どのモデルが優れているのか。ベンチマーク比較、アリーナスコア、バイブテスト。両社が全く同じゴールラインに向かって競争しているように見えた時は、この問いには意味がありました。しかし2024年後半のどこかで、道が分岐し始め、2025年を通じて分岐し続けました。そしてそれを理解するのにしばらく時間がかかったのです。
2026年1月までに、この分岐は非常に完全なものとなり、ClaudeとChatGPTを比較することは、病院とテレビスタジオのどちらが優れているかを尋ねるようなものだと私は感じています。どちらも建物です。どちらも電気を使います。しかし全く異なる目的に役立っているのです。そしてそれはClaudeとChatGPTにますます当てはまると思います。ここに多くの人が見逃していることがあります。
分岐は必然だった
この分岐は戦略の偶然ではありませんでした。市場ポジショニングの結果でもありませんでした。これらの企業が設立された瞬間から必然だったと私は信じています。なぜなら、それは企業のリーダーたちのDNAにコード化されているからです。サム・アルトマンとダリオ・アモデイは、異なるビジネスプランを持つ異なるCEOではありません。彼らは、進歩がどのように機能するかについて異なる理論を持ち、そして最も重要なことに、人工知能において安全性がどのように実現されるかについて異なる理論を持つ、異なる種類の人間なのです。
そしてこの二つの企業がなぜこれほど完全に分岐したのかを理解するためには、この二人の男性がどこから来たのかを理解する必要があります。ダリオは1990年代初頭にサンフランシスコで生まれました。彼の父親はイタリア系アメリカ人の革職人でした。母親は図書館のプロジェクトマネージャーとして働いていました。プロダクトマネジメントの前の時代だったのでしょう。職人技を重視する家庭でした。
体系的思考、細部への注意を大切にしていました。しかしアモデイを本当に際立たせたのは、知識に対する彼の姿勢でした。インタビューで、彼はこのことについて驚くほど明確に語っています。私はほぼ完全に数学と物理学に興味がありました。彼は言いました。ウェブサイトを書くことには実際まったく興味がありませんでした。私は基礎的な科学的真理を発見することに興味があったのです。
これについてちょっと考えてみてください。これは地球上で最も価値のある人工知能企業の一つのCEOです。この人は多くの人々がウェブサイトを構築するために使用している製品を出荷しています。そして彼はあなたに、シリコンバレー全体の文化、アプリ、製品、スタートアップが、彼にとって全く魅力がなかったと言っているのです。
彼は人々が日常的に使用しているもの、評価額を押し上げるものを構築することに惹かれているわけではありません。皮肉なことに、彼はスタートアップのCEOなのですが。彼は物事がどのように機能するかを理解することに惹かれています。彼は科学者なのです。アモデイはカリフォルニア工科大学で物理学を学び始め、スタンフォードに転校して学士号を取得し、その後プリンストンで博士号を取得しました。
そして彼は彼の将来の仕事に深く関連する何かを研究しました。神経回路の電気生理学です。彼は文字通り、生物学的ニューロンがどのように情報を処理するか、そして個々の細胞とその集合的行動のレベルで脳がどのように機能するかを理解しようとしていました。しかしプリンストンで悲劇的なことが起こり、それ以来彼のすべてを形作ってきました。
ダリオ・アモデイの原点
彼の父親が稀な病気で亡くなったのです。そしてわずか4年後、医学的ブレークスルーによって、以前は致命的だったその病気はほぼ治癒可能なものになりました。このタイミングは非常に痛ましく、慢性疾患で苦しんだことのある誰もが理解できるものです。治療法は間違った時点で存在することがあります。治療法は遅すぎることがあるのです。
そしてこの経験が彼の中で何かを本当に結晶化させたようです。なぜなら、それ以来私たちは彼のキャリアにおいて科学的進歩への焦点を見てきたからです。科学的知識の価値への焦点を。アモデイはその後、研究の焦点を理論物理学から生物物理学と計算神経科学へとシフトさせました。人間の病気に直接取り組む研究です。
さて、彼が企業を設立したとき、その哲学は彼とともにありました。実際、私はそれがAnthropicの構築アプローチと哲学の多くを定義し続けており、2026年以降彼らから私たちが期待できることの多くを定義していると主張します。では、サム・アルトマンを振り返ってみましょう。これと対比してみましょう。アルトマンは1985年にミズーリ州セントルイスで生まれました。
彼は非常に早く、8歳でプログラミングを学びました。彼はスタンフォード大学でコンピューターサイエンスを学び、その後すぐに中退して会社を設立しました。ソーシャルネットワーキングアプリで、失敗しました。市場は準備ができていませんでした。ユーザー維持率は低かった。私たちは皆そこにいたことがあります。確かに、ほとんどの創業者は失敗した場所にいたことがあります。
しかしアルトマンは他の多くの創業者とは違いました。彼はその失敗を、速すぎることについての警告の物語として経験しませんでした。彼はそれを反復についての教訓として経験したのです。失敗は単により賢く再び始める機会です。彼はそう言いました。そして彼はY Combinatorに参加し、最初はパートナーとして、その後YCの社長になりました。
そしてY CombinatorはOpenAIのアプローチの多くを形作りました。高速でリリースし、ユーザーフィードバックを得て、反復する。これらはY Combinatorが教えていることであり、OpenAIも深く信じていることです。そしてサムのリーダーシップの下、Y Combinatorはシリコンバレーで最も影響力のある機関の一つになりました。Airbnb、Dropbox、Redditを立ち上げました。
それは創業者の世代に速度と規模で考えることを訓練しました。間違いなく、シリコンバレーでの起業家精神についての本を書きました。そして2015年にアルトマンがOpenAIを共同設立し、後にCEOになったとき、彼はその世界観を持ち込みました。速く動き、実験を出荷し、市場シェアを獲得し、大規模にユーザーから学ぶ。
違いが見えますか。ダリオは起業家になった科学者です。展開する前に理解するという本能を持っています。自分が構築する価値が実際にどのように周囲の世界を形作るかを理解する本能です。そしてサムはテクノロジーリーダーになった起業家です。理解するために展開するという本能を持っています。実際にユーザーから直接学ぶために、ただ出荷するのです。
私はこれらの方向性のどちらかが間違っていると主張しようとしているのではありません。それは貧しい見方だと思います。私が主張しているのは、それらが進歩がどのように起こるかについての異なる理論であり、根本的に異なる組織につながるということです。そしてこの瞬間のために、これら二人のリーダーと彼らの異なる哲学が実際に人工知能の未来と私たち全員が働く方法を形作っているのです。
彼らがどのように考えているかを理解する価値があり、その結果として彼らが会社をどこに連れて行こうとしているのかを考える価値があります。そしてそれがこのビデオの最後で取り上げることです。これらのリーダーが持つ安全性についての異なる理論について少し時間を割いて話したいと思います。なぜなら、それは広く誤解されていると思うからです。
安全性に対する二つの理論
ほとんどのAI報道はこれを間違えています。私は標準的な物語が、一部の企業は安全性を気にかけ、一部は気にかけないというものだと信じています。それは正しくないと思います。OpenAIが高速で出荷するのは無謀だからだ、という一般的な物語があります。Anthropicが遅く出荷するのは慎重だからだ、という一般的な物語があります。
そう読まないでください。サムもダリオもAI安全性が非常に重要だと信じています。しかし、それをどう達成するかについて非常に異なる理論を持っているのです。サムは安全性は展開から生まれると信じています。そしてそれは戦略として装った怠慢ではありません。それは首尾一貫した哲学であり、YCのトレーニングから直接来ています。
YCでは、ガレージで永遠に理論化することはできるが、ユーザーがそれと相互作用するまで実際に製品を理解することはできないと学びます。市場はあなたが他の方法では学べないことを教えてくれます。実世界のフィードバックは、あらゆる量の内部テストの100倍、1000倍価値があります。そしてサムはこの正確なフレームワークをAI安全性に適用しています。
彼の著作で、彼は非常に明示的であり、引用します。「AIシステムを安全にする最善の方法は、それを世界に反復的かつ段階的にリリースし、社会に技術に適応し、共進化する時間を与えることです。」そしてダボスで、彼は拡張しました。反復的開発とは、社会が技術に慣れることができることを意味します。
社会と技術を共進化させ、非常にタイトなフィードバックループで段階的にそこに到達するのです。それはYCのように聞こえます。サムのフレームワークでは、一般大衆はある意味でテスト環境なのです。そして私は、彼らがこれらのモデルについて内部テストをしていないことを示唆したくありません。OpenAIはモデルをリリースする前に広範な内部テストを行っています。
彼らはモデルカードを作成し、安全機能と彼らが行ったテスト作業をリストアップしています。そして彼らには完全な安全フレームワークがあります。ですから、この大きな哲学的声明を、彼らがモデルリリース前に安全性について考えていないということだと読まないでください。それは正しくありません。しかし、チームがテストし、モデルがリリースするのに十分安全だと判断された後、彼らはユーザーからフィードバックを収集し、製品を改善するために熱心に反復します。
何百万人ものユーザーが問題を発見して報告すると、OpenAIはそれらを修正します。ChatGPT Healthの立ち上げは、これの良い例だと思います。彼らはユーザーが健康問題についてChatGPTとどのように相互作用してきたかを見てきました。彼らはフィードバックを聞き、反復し、安全な環境で記録をアップロードしてChatGPTとチャットできる専用製品を立ち上げました。
言い換えれば、彼らはユーザーがすでに行っていることを取り上げ、既存のChatGPTプロセスの痛点を調べ、迅速に何かを出荷しました。これは人類史上最も重要な技術に適用されたYCの中核的教訓です。あなたは理論化するだけではなく、展開することによって何が安全かを学ぶのです。しかしダリオは正反対を信じています。ダリオにとって、安全性は展開の前提条件であり、それから生まれるものではありません。
リリースする前に理解する。スケールする前に安全性を肯定的に実証する。これは憲法的AIを発明した企業です。一般大衆をレッドチームとして扱うのではありません。彼らをシステムが機能することを知る資格がある人々として扱うのです。それを彼らの手に渡す前に。彼のエッセイ「愛と優雅の機械」で、ダリオは本当に重要なことを明確にしました。
AI技術の基本的な開発とその利点の多くは避けられないように見え、強力な市場の力によって根本的に推進されており、リスクは事前に決定されていません。これはレバレッジについての議論ですよね。市場は自動的に利益を処理します。ダリオによれば、企業は自動的にAIをより有用にするために競争します。
市場はその仕事をし、ダリオによれば支持者を必要としません。しかしリスク、そこでダリオは、それらは積極的な介入を必要とすると言っています。それらは、展開前に理解することを主張し、ブレーキを踏むことができる誰かを必要とします。そしてそこが、集中的な努力が実際に結果を変え、彼がAnthropicの役割を見ている部分なのです。
これがAnthropicが、病原体を扱うためのバイオセーフティレベルをモデルにしたAI安全レベルを構築した理由です。たとえばASL3では、システムは生物兵器の作成を有意義に支援することができ、Anthropicは展開前に意味のある壊滅的な誤用リスクがないことを実証することにコミットしなければなりません。言い換えれば、基準はテストして問題を見つけなかったではありません。それが安全であることを証明できる、です。
そしてスケーリングが安全性を確保する能力を上回る場合、Anthropicは非常に明確に、トレーニングを一時停止する用意があると述べています。彼らは減速する用意があり、急ぐつもりはありません。GoogleがGeminiを立ち上げたときにOpenAIで何が起こったかと比較してください。サムは伝えられるところによればコードレッドを宣言し、ChatGPT 5の公開を加速しました。
2をリリースし、OpenAIの史上最速のターンアラウンドの一つで立ち上げを前倒ししました。競争圧力が襲ってきたとき、OpenAIは加速してきた歴史があります。Anthropicは、それを実行するガバナンス構造とともに、潜在的に減速することにコミットしています。これらは異なる認識論です。これらは世界を見る全く異なる方法です。
そしてここにほとんどの人が知らないことがあります。ダリオは2016年に研究担当副社長としてOpenAIに参加しました。彼はOpenAIの元の憲章を書くのを手伝いました。4年間、彼はGPT-2とGPT-3の構築において中心的な役割を果たしました。最終的に、彼は異なるビジョンを信じてAnthropicを設立するために去りました。それは、世界に立ち上げる前にAIのリスクを低減する必要があるという、彼の長期的視点により合致したものでした。
したがって、AnthropicはダリオによるAI安全企業を構築する最初の試みではありません。実際には2回目であり、彼はそこから学び、だからこそ彼はAnthropicを構築したのです。AIのインセンティブが非常に強力な時代において、ガバナンス危機を管理しやすくするためのチェックアンドバランスとともに。この全体の会話について私が最も興味深いと思うことの一つは、これらの企業の製品ビジョンが安全性と実験に関するこの視点を反映しているということです。
製品ビジョンの違い
Anthropicは、インテリジェンスが垂直的、つまり特定の顧客が莫大なプレミアムを支払う専門分野であることに賭けました。そこで彼らは注意をそらすものを取り除くことに決めました。Anthropicからのビデオ生成はありません。Anthropicからの画像生成はありません。GeminiやChatGPTが仲間として振る舞おうとしているような、コンパニオンチャットボットもありません。彼らは推論密度、コードの信頼性、解釈可能性、複雑な領域での幻覚の削減、ツール使用にすべてを注ぎ込みました。
そしてそれは報われました。なぜなら2026年までに、専門職階級の多くの認知労働の中核的なオペレーティングシステムになったからです。弁護士が幻覚的な引用を許容できない場合、彼らはしばしばClaudeに頼ります。開発者が本番コードを書かなければならない場合、彼らはClaudeに頼ります。アナリストが市場インテリジェンスを統合しなければならない場合、お察しの通り、彼らはClaudeに頼ります。
皮肉なことに、コンピューティングを操作する方法としてのコードに賭け、Claude Code、チャットボット、そして最近ではChromeの拡張機能を通じてそれを正しく行うことを確実にすることによって、ダリオが行ったことは、専門家が仕事をより効果的に行うのを助ける汎用エージェントに最も近いものを作成したということです。
その焦点こそが、2025年の最後の月から2026年1月にかけて見られたClaude Codeの使用における驚異的なブームで報われたものです。さて、OpenAIは正反対に賭けました。YCのような高速出荷の実験のアイデアは、実験を出荷することが奨励される文化に翻訳されました。
そして、基本的に私が見ている哲学は、OpenAIがインテリジェンスを、人間の生活の絶対的にすべてに触れる水平的インターフェースとして見ているということです。そのため、AIは一種の消費者向けスーパーアプリとして扱われています。ビデオのためのSora、医療相談のためのChatGPT Health。検索統合があります。音声が今あります。ChatGPTには画像生成があります。
ブラウザがあります。ChatGPTは本当にチャットボットではありません。それは医者です。それは映画製作者です。それは検索エンジンです。それはコーディングアシスタントです。それはすべてです。それは生活の炎です。そして私は、これが会社が考える方法、サムが立ち上げについて考える方法に非常に意図的に戻ると信じています。つまり、立ち上げて、何が機能するかを見て、それを倍増させるのです。
それはまるで、OpenAIが自社内で一連のY Combinator企業をインキュベートしているかのようであり、彼らは試して何が機能するかを見て、うまく機能するものをスケールし、うまく機能しないものをスケールしないつもりです。私は、これら二つの製品ビジョンを見れば、もはや私たちは一つのAI経済にいないことがわかると信じています。
これは非常に大きな革命です。私は側を選ぶことに興味がありません。私は勝者を選ぶことに興味がありません。AIにおいてはすべての人が勝つほど大きな世界です。私たちはもはや一つのAI経済にいません。私たちは非常に異なるルールの下で運営されている少なくとも二つの経済にいます。経済1は、豊富なインテリジェンスの極めて迅速な生成に焦点を当てています。
あなたの仕事が出力、コンテンツ、メディア、ドラフト、創造的探索、そしてそうです、Codexを通じたコードの生産を含む場合、あなたはOpenAIの世界に住んでいます。彼らは限界費用をゼロに向けて推進しています。Soraは、数千かかるビデオが数分でできることを意味します。今、ChatGPT Healthは、キッチンテーブルでトリアージできることを意味します。そして彼らは、ExcelやWordドキュメントを完成させるのを助けるツールを生産しています。
そして常にCodexで行えるコードレビューがあります。そして彼らの戦略的命令は、ユーザーの生活のできるだけ多くの側面にChatGPTの表面を駆動し、深い習慣的採用を推進することです。そして市場は自動的に利益とどれが勝つかを処理します。
あなたはできるだけ早く、できるだけ多くのショットをボードに置こうとしているだけです。ユーザーの生活におけるさまざまなユースケースでの採用のために。それがOpenAI戦略の最も明確な説明だと私は考えています。一方、経済2は複雑性の管理についてです。これは非常に専門的な作業環境ですよね。あなたの仕事が判断を行使すること、本番コードや法的分析や高リスクの決定や、エラーが高くつくもの何でも含む場合、あなたはしばしばAnthropicの世界に住んでいます。
Claudeは専門家を置き換えるのではなく、増幅し、強化します。それは専門家の心のための自転車になります。そして、そこでの戦略的命令は採用品質です。あなたの判断を強化し保持しながら、どのようにAIと協力することを学ぶか。それがClaude体験における多くの秘密のソースです。
これらが非常に異なることがわかりますよね。この時点ではもはや同じユーザーでもありません。両社がプレイしているところで、私が指摘したいことの一つは、CodexとClaude Codeの違いが、人々が考えるほど直接的に競合していないということです。なぜなら、Anthropicがコードをコンピューティングエコシステム全体で何でもできるようにするツールとして使用することに焦点を当てているからです。
CodexとClaude Codeの違い
私が前に述べたように、Claude Codeは事実上、最初の汎用エージェントになりました。同時に、Codexはコード品質、特に大規模でのコード品質に執着してきました。Codexは多くの問題でClaude Codeほど速くありませんが、OpenAIはYCスタイルのエンジニアやユーザー(OpenAIで常にそれを使用しているエンジニアを含む)との深い相互作用を通じて、何か有用なものを構築するためには正しいコードを出荷する必要があると賭けています。
そして、少し時間がかかっても、正確性に対する信頼度が高ければ、それは価値があると。そしてCodexは高品質のコードレビュー、バグの発見で有名です。人々は「Claude CodeのコードをCodexに入れてレビューすると恩恵を受ける」と言うでしょう。そして私が見ているのは、エンジニアが時間を費やす場所の顕著に異なるビジョンです。
本当に慎重に計画してから、Codexに噛み砕かせる問題を思慮深く与えるのに時間を費やすつもりですか。それとも、より反復的にClaude Codeに仕事を与えるか、あるいはClaude Codeにインタビューさせて仕事のパラメータを発見し、その後合意された方向にエージェントを集中させるつもりですか。これらは将来私たちが時間をどのように配分するかについての異なるビジョンであり、私はコードが、これらの分岐する企業と企業戦略から私たちの時間と仕事への直接的な影響を見る最初の場所の一つになりつつあると思います。
2026年には、どのAIが優れているかを尋ねるのをやめて、私たちはAIで何の仕事をしているのか、何が有用なのかを尋ね始めることを私は望んでいます。そんなに競争的にならないでください。サムが構築したものは豊穣のエンジンだと私は表現します。あらゆる場所でのインテリジェンス、展開から生まれる安全性、毎日製品を使用して有用なフィードバックを与えている数百万人のユーザー。
そしてそのすべてのYCトレーニングと立ち上げ本能が、ChatGPTを何億人もの人々のためのスーパーアプリにすることにつながっています。ダリオは判断のための正確なレバーを構築しました。それはインテリジェンスが広くなる前に深くなったようなものです。そして彼は人工知能宇宙の弧を、自分自身の中に深い一貫性を持つシステムに向けて曲げることに焦点を当てています。
誠実性を持つシステム、構造を持つシステム、そしてそうです、道徳的核心を持つAI。そして彼が行ったすべてが、Claudeを非常に高リスクの仕事のためのオペレーティングシステムにすることにつながっています。コーディングの仕事だけでなく、一般的な知識労働、法的作業が思い浮かびます。取締役会デッキを作成する仕事、正確で正しくなければならないあらゆるもの。
さて、両者はAIが変革的であり得ると信じています。両者は安全性が重要だと信じています。しかし、人工知能についてどう考えるか、世界で安全性をどう達成するか、高い結果をもたらすインテリジェンスを立ち上げる企業をどう運営すべきか、速度と注意のバランスをどう取るかについてのこれらの根本的に異なるアプローチ。
これらが私たちの世界全体を形作っています。汎用知能レースはプレスが話したがるものだと思いますが、最近ますます、それは役に立たない特徴づけだと思います。自動車市場でも同じことが起こりました。車が最初に発売されたとき、どの車が最高かについて話しました。1990年代にAppleとWindowsが戦争状態だったとき、AppleとWindowsのどちらが最高かについて話しました。
しかし、私たちが成長するにつれて、市場が成熟するにつれて、どちらが最高かは無意味になりました。なぜなら製品が異なるニーズに応えるために差別化されたからです。私たちはAIでより速くそこに到達しています。なぜならAIではすべてがより速いからです。すべてに触れ、エコシステム全体が意味を成し、互いに話し合い、多くの異なるメディアと形式にわたって非常に多く生成する世界にいるなら、おそらくサム・アルトマンの世界にいます。
複雑性を管理していて、それが非常に高い判断であり、あなたの思考を増幅しなければならない世界にいるなら、あなたはしばしばダリオの世界にいます。そして私たちの多くが両方にいることを私は知っています。だからこそ、私はここに勝者が一人しかいないとは思わないことを強調し続けているのです。しかし、異なる哲学を理解することは価値があると思います。なぜなら、それらは私たちが得る製品の種類を形作るからです。
Claudeが非常に近い将来に画像生成ツールを出すことを期待すべきではありません。ビデオ生成ツールを期待すべきではありません。Claudeは焦点を絞った企業です。Claudeは並外れて優れたツール呼び出しエージェントを出荷し続けるでしょう。一方、OpenAIが積極的に実験し続けることを期待すべきです。OpenAIが制作した映画が今後数年以内にアニメーション賞のレースに参加することを私は期待しています。
彼らは見つけられるところならどこでも境界を押し続けるでしょう。なぜならそれが企業として彼らがすることだからです。彼らは試し、実験します。彼らは試し、推進します。彼らは迅速にフィードバックを得ようとし、進化しようとします。教育分野で遊ぶときも同じことを期待すべきです。健康分野でも同じです。
そして彼らはただ出荷し続けるでしょう。なぜなら、事実上彼らはAIのY Combinatorだからです。このビデオが、これら二つの企業のリーダーシップが文化、戦略、そして最終的に毎日10億人以上の私たちがすでに触れているAIをどのように形作っているかについての感覚を与えたことを願っています。違いを理解することは価値があると思いますし、それらの違いが来年私たちが期待できることをどのように形作るかを理解することは価値があると思います。
私はどちらに傾くか興味があります。OpenAIですか、それともAnthropicですか。
コメント