本エピソードでは、OpenAIのCFOであるSarah FriarとKhosla VenturesのVinod Khoslaが、AI業界の現状と今後の展望について詳細に語っている。2026年はエージェントシステムの成熟期であり、消費者と企業の両面で能力ギャップを埋めることが焦点となる。AI需要はコンピュートの供給によってのみ制限されており、いわゆる「バブル」論は的外れであるという見解が示される。OpenAIの収益とコンピュート投資の強い相関関係、医療分野での革新的活用、企業における劇的な生産性向上の実例が紹介され、AIが電気のようなインフラストラクチャとして機能する未来が描かれる。さらに、ロボティクスが今後15年で自動車産業を超える規模になるという予測や、AIによって実現される大規模なデフレ経済の可能性についても議論されている。
OpenAIポッドキャストへようこそ
こんにちは、Andrew Mayneです。これはOpenAIポッドキャストです。本日のゲストは、OpenAIのCFOであるSarah Friarと、Khosla Venturesの伝説的投資家Vinod Khoslaです。今回のディスカッションでは、AIエコシステムの現状、バブルの有無、そしてAIが進化する中でスタートアップや投資家がどのように成功できるかについてお話ししていきます。
Netflixのように1日に視聴できる時間が限られているものとは違って、私はこれをもっとインフラストラクチャ、つまり電気のようなものだと考えています。需要は今日、コンピュートの利用可能性以外の何物によっても制限されていません。私たちが議論すべきは、人々が何をするのかということです。2025年はエージェントとバイブコーディングの年でした。
今は2026年です。2026年のストーリーは何でしょうか。私たちは2025年にバイブコーディングで成熟したと思います。しかしエージェントではまだ成熟していないと思います。ですから、エージェント、特にマルチエージェントシステムは、実際に目に見える影響を持つレベルまで成熟するでしょう。企業であれば、マルチエージェントシステムがフルタスクをこなすようになります。例えば、ERPシステムを運用したり、毎日すべての照合を行ったり、毎日発生主義会計を処理したり、毎日契約を追跡したりといったことです。
2026年のAI展望
それが企業側の話です。しかし今日、消費者側では旅行の計画を立てるのはまだ面倒なことです。それは、食事の好みからレストランの予約、航空便のスケジュール、個人のカレンダーまで、さまざまなものを横断的に見るマルチエージェント的なものです。これらは1年後には成熟し始めるでしょう。
ですから、私はそれにかなり期待しています。ロボティクスにおけるモデルや、ロボティクスをはるかに超えた実世界モデル、一般的な直感のようなものは、すべて来年中に実現し始めると思います。ですから、注目すべき分野だと考えています。LLMにおけるメモリや継続的学習、ハルシネーションの影響の軽減といった通常の機能もあります。
能力ギャップを埋める
これらはすべて、私が続けられる分野です。今日AIがうまくできていない半ダースほどの分野があり、それらが対処され始めるでしょう。そうですね。そして、Vinodが言っていることの基本的なところは、26年は能力ギャップを埋め始める年だということだと思います。私たちが知っているのは、人々に膨大な知能を渡したということです。彼らにフェラーリの鍵を渡したのですが、彼らは初めてそれを道路に出す方法を学んでいるところなのです。
消費者にChatGPTが単なるチャットボットの呼びかけと応答ではなく、より簡単な方法をますます提供していく必要があります。今日ほとんどの人はただ質問するために使っているだけです。しかし、それを旅行を予約してくれる、あるいは医師から聞いたことについてセカンドオピニオンを得るのを手伝ってくれる、糖尿病の子供のためのメニューを作成できるようにする、真のタスクワーカーへとどう進化させるのか。実際に自分の生活を改善する成果へと、シンプルな質問からどのように移行させるのかということです。そして企業側では、同じ連続体です。
能力ギャップをどう埋めるのか。昨年末に当社のチーフエコノミストが発表した企業AIと企業レポートの現状から分かることの1つは、フロンティア企業と平均的な企業を比較すると、メッセージ数や中央値が約6倍だということです。これは、すでにフロンティアにいる企業からの使用量が6倍だということを示しています。
そして、フロンティアでさえ最大限まで押し上げられていないことが分かっています。ですから私たちにとって、消費者が真のエージェント的タスクワーキングへと連続体に沿って移動するのをどう支援するかに焦点を当てることです。そして企業については、最も重要なビジネス部分を変革するものへと、おそらく非常にシンプルなChatGPTの実装から全体的に移行できるような、はるかに洗練された垂直方向に特化した成果を企業向けにどう作り出すかということです。
医療提供者にとっては、それは創薬プロセスかもしれません。病院にとっては、患者を入院させてからコミュニティに戻すまでの時間かもしれません。大規模小売業者にとっては、より大きな買い物かごのサイズ、より高いコンバージョン率、そしてはるかに満足度の高い顧客かもしれません。ですから、能力ギャップを埋めるという基本なのです。
AIの潜在能力の活用
もう1つの視点を付け加えたいと思います。技術が進歩し、能力が向上する分野の数について話してきました。私は今日、個人であれ企業であれ、AIを使っている人々のうち、AIの能力の30%でも使っている人は一桁のパーセンテージだと推測します。
ですから、30%や50%、ましてや80%のAIの能力を使っている人々の割合は増え続けるでしょう。人々がAIを使いこなすまでには10年の道のりがあると思います。私はこれを見てきましたが、一部の評論家たちが採用曲線を能力曲線と混同しています。そしてそれが、人々が見てきたところで出てきています。それが私が指摘していることです。
そしてそれは力の倍増装置です。なぜなら今日、毎週8億人以上がChatGPTを使っているからです。今日、毎週8億人の消費者が使っています。しかしその数は数十億人になるべきです。そして彼らは何パーセントの用途で使っているのでしょうか。それは家に電気をつけたばかりのようなものです。家を配線して電気をつけましたが、彼らは今、家を暖めることができるとは全く知りません。
料理ができる、髪をカールできる、そうでしょう。今できることはたくさんあるのです。私が使ってきた類推は、メールは1990年から2000年の間で実際にはあまり良くなりませんでした。モバイルも同様です。しかし使用量は大幅に増えました。そして問題は、より良いメールが必要だとか、より良いモバイルが必要だということではありませんでした。
人々はそれを何に使えるかをすべて学ぶ必要があるだけなのです。そうですね。そしてもっと洗練された方法で、モバイルは私にとって常に興味深いものです。なぜならモバイルが普及したとき、人々は単にデスクトップのウェブサイトを取ってモバイルに変えただけだったからです。スクロールするのが本当に大変でしたが、少なくともポケットに入っていました。
モバイル革命からの教訓
しかしその後、GPSがあることに気づきました。それで今度はUberが使えるようになり、位置情報を使ったことができるようになった、あるいは手元にカメラがあることに気づきました。さあ、それで友達全員の写真を撮ることができます。でもまた、小切手をスナップして銀行口座に入金することもできます。紙の小切手の件は直すべきだと思いますけど。
でもそれは余談です。それでも、これの写真を撮るだけで今、銀行口座にお金が入るように見えます。そうですね。でも、それはすべてモバイルが利用可能になった瞬間に存在していました。しかし、人間の創意工夫がそれに取り組む能力があっただけです。ですから、あなたの言う通りだと思います。今日持っている以上の知能さえ必要ないかもしれません。成果を大幅に増やすためには。
しかしもちろん、モデルはますます知的になり続けるでしょう。医療について触れられましたが、それはおそらく最も重要なことに関して、私たちが考える本当に重要なことの1つです。そして数年前を考えるのは非常に魅力的です。ChatGPTを手に入れて、非常にシンプルなアプリケーションに使っていました。
医療分野での革新
そして今、HIPAA準拠のデータで信頼しています。それを物事がどれだけ速く、あるいはどれだけうまく加速してきたかの一種の指標として見ていますか。それについて考える他の指標はありますか。さて、ここが新しいレベルだと分かるようなものは。医療は明らかに、専門知識を商品化することで医療を革命的に変えると私が長い間信じてきた分野の1つです。
医療のあらゆる分野で。医療の問題は規制です。まず、AIができることには制約があります。そしてAIは、人間が処方箋を書くよりも優れていたとしても、法的に処方箋を書くことはできません。それはFDAだけでなく、実際にはFDAを超えてアメリカ医師会に及び、制度的にその機能を管理しています。
ですから多くの分野で既存勢力の抵抗があるでしょう。お望みであればそれについて話すこともできますが、診断はFDAが管理しているため、まだ制約があります。医療機器として承認されたAIはまだありません。ですから、幸いなことに、この政権は非常に迅速に動き、適切なレベルのリスクを取っているので、そこで起こっていることを見るのは非常に嬉しいです。
医療面では、私たちのデータでは毎週2億3000万人がChatGPTに健康に関する質問をしています。アメリカの医師の66%が日常業務でChatGPTを使っていると言っています。個人的なレベルでお話しすると、私の兄はイギリスのHDU医師です。彼の仕事は、救急外来に来た人をトリアージする方法が分からないときに、彼のところに送られるというものです。彼のところに行くのは望ましくありません。
彼は非常に優秀ですけどね。彼のやっていることは非常に優秀です。しかしそれは、あなたの状態が良くないということを意味します。でも彼は、今まで存在したすべての病気についてほぼ百科事典的な知識を持っていることを期待されています。ですから私はいつも例を出しますが、彼はスコットランドのアバディーンで働いています。
もしマラリアを患った人が現れたら、彼はそれを思いつかないでしょう。それは彼のパターン認識にはありません。でもそれは起こり得たかもしれません。どこかで休暇に行ったのかもしれません。蚊に刺されたのです。それでアバディーンの救急外来に現れるわけです。ChatGPTや、モデルができることは、医師にとって素晴らしい補助として機能することです。だから66%の医師が使っているのだと思います。そしてその数は増え続けているだけです。おそらくすでにもっと高くなっています。
ですから、医療のようなもので、常に最新の研究を目の前に置き、常に既知の相互作用、例えば誰かの薬のレジメンと個人として生きて経験していることとの間の相互作用を知ることができる医師の恩恵を受けられる素晴らしい例だと思います。しかしそれはまた、消費者の手に一部の自立性を戻すことにもなります。
ですから今、自分の症状が何を言っているかについて事前にリサーチする機会を得られます。そうすれば医師とはるかに教育的な会話ができます。セカンドオピニオンを得ることができるかもしれませんし、セカンドオピニオンを求めたいと知ることができます。また、これらの極端な場所に非常に速く行きます。
しかし、例えば1日に20分運動する時間があるといったことでさえです。1型糖尿病に苦しんでいることは分かっています。20分で何ができるでしょうか。あるいは娘が食べる食べ物に関して興味深い問題を抱えています。ですから、レストランに行くことさえ本当にイライラすることでした。なぜならサーバーにたくさんの質問をしなければならなかったからです。
今、メニューの写真を撮ることができます。チャットは彼女が注文するのに最適な料理がどれかを提案してくれます。そうすれば、もう少し簡潔な会話ができますが、何が有効かについてもう少し生産的になります。そしてそれは、私たちが食事について考える方法を変えました。すべてが食べ物についてではなく、なぜ一緒に夕食に出かけるかについてです。
ですから、医療のようなものには、こうした例がすべてあると思います。それはすでに起こっていて、ますます良くなっていくでしょう。そしてVinodの指摘通り、規制環境が追いつかなければならないと思います。どんなシステムの下にあっても、医療費は各国のGDPを上回る勢いで増加しています。
コンピュート需要と投資
そしてAIが必要だったように思えます。今必要でした。そして、指摘された通り、役立つことができます。そして指摘された通り、医療インテリジェンスのコストが前年比で低下したのは初めてです。しかしそれには多くのコンピュートの需要が伴います。そして私たちには、答えてもらいたい質問がさらにたくさんあります。
確かに人々はより多くのコンピュートの必要性を理解できますが、OpenAIがコンピュートに投資している規模と範囲は信じられないほど巨大です。本当に理解するのが難しい数字について話しています。OpenAIはその必要性をどのように判断しているのでしょうか。その需要があると考えるための指標は何でしょうか。そうですね、これだけ支出する必要があると。まず第一に、私たちは収益のペースに合わせてコンピュートへの投資を続けるようにしています。
そして期間内のコンピュートと期間内の収益の間に非常に強い相関関係があることが分かっています。例を挙げましょう。23年、24年、25年を振り返ると、私たちのコンピュートは200メガワット、600メガワットで、昨年終了時点で2ギガワットでした。それに対して、数字が一致しているので非常に簡単なのですが、23年はARR20億ドルで終了しました。
つまり200メガワット、20億ドルです。24年は60億ドルで終了しました。つまり60億ドル、600メガワットです。メガワットです。そして昨年は200億ドルを少し超えて終了しました。200億ドル、2ギガワットです。実際、加速しています。ですから、線の傾きを見るだけでも、より多くのコンピュート、より多くの収益と言っています。
今、確かにタイミングのミスマッチがあります。なぜなら今日、26年や27年ではなく、28年、29年、30年にコンピュートがあることを確実にするための決定をしなければならないからです。なぜなら今日注文を出さず、データセンターを作るための信号を出さなければ、それは存在しないからです。今日、私たちはコンピュートに絶対的に制約を感じています。もし今日もっとコンピュートがあれば、ローンチできる製品がさらにたくさんあり、訓練するモデルがさらにたくさんあり、探索するマルチモダリティのものがさらにたくさんあるでしょう。
ですから例えば、昨年だけでも、世界的なハードウェア投資全体が約2200億ドル増加したと思います。それが実際の支出がどれだけ増えたかです。チップを見ると、チップの予測も同様に約3340億ドル増加しています。ですからOpenAIだけではありません。環境全体からの信号は、AIは本物だということです。
私たちはパラダイムシフトの中にいます。例えば、先ほど話したすべてのことを人々が行うために必要な知能を提供するために投資する必要があります。ですからOpenAIの内部に戻ると、消費者、企業、開発者における需要信号が何かについて非常に深く掘り下げることに多くの時間を費やしています。私たちは、基盤となるインフラストラクチャレイヤーで、まずモザイクについて考えます。最大のオプション性を作るにはどうするか。ですからマルチクラウド、マルチチップでありたいと考えており、それがインフラストラクチャレイヤーで興味深いレイヤーを提供してくれます。
製品レイヤーで1つ上に行くと、私たちはより多次元的になりたいとも考えています。以前は1つの製品、ChatGPTだけでした。今日、私たちは消費者向けのChatGPTで、その中にヘルスケアなどのすべてのブレードがあります。仕事用のChatGPTですが、新しいプラットフォームとしてSoraもあります。変革的な研究プロジェクトもいくつかあります。
1つ上に行くと、ビジネスモデルのエコシステムもはるかに多次元的になっています。ChatGPTをローンチしてコンピュートの支払い方法が必要だったため、単一のサブスクリプションから始まりました。今では複数の価格帯があります。ちなみに、最初のChatGPTサブスクライバーです。そのことを愛しています。複数のサブスクリプションです。
企業に行き、SaaSベースの価格設定を行いました。高い価値が見出されている場所では、クレジットベースの価格設定があります。人々はもっと得るためにもっと支払いたいと考えています。コマースや広告のようなものについて考え始めています。そして長期的には、例えば、創薬において、私たちの技術をライセンスした場合、画期的な成果が得られるようなライセンスモデルが好きです。
その薬が市場に出て、私たちはその売上のライセンス部分を得ます。それは顧客との素晴らしい連携です。ですから、これらの3つの層について考えると、私は実際にはルービックキューブのように考えています。ですから、単一のブロック、1つのCSP、Microsoft、1つのチップ、1つの製品、1つのビジネスモデルから、今では全体的な3次元のキューブになりました。
ルービックキューブについて私が大好きなことの1つは、おそらく数字を正確に覚えていないと思いますが、43京通りの異なる状態になり得ると思います。大学時代、いつも私の心を吹き飛ばしました。ですから今、そのキューブが回転していると考えてください。低レイテンシーのチップを選び、人々が期待するペースの5倍のコーディングのようなものと並べます。
それに対して高額のサブスクリプションを請求できます。ですから、キューブを並べて片側に3色を得るようなものです。キューブを再び回転させて、低レイテンシーチップ、より速い画像生成、より多くの無料ユーザーが入ってくると言えます。しかしそれは最終的にはおそらく広告プラットフォームのためのより多くのインベントリを作成します。ですから、過去12ヶ月の目標が、私たちのミッション、人類の利益のためのAGIを本当に達成するために必要なコンピュートの支払いを続けられるようにする、ますます多くの戦略的オプションを作り出すことだったかがお分かりいただけ始めると思います。
それを簡単にする方法は、需要は今日、コンピュートの利用可能性以外の何物によっても制限されていないということです。Soraであれ、より広くであれ。そして価格弾力性があり、そこでコンピュートの需要は無限です。ですからそれが考え方だと思います。価格弾力性のレバーを行使し始めてさえいません。
バブル論争への反論
単に需要を満たすことができないだけです。そしてそれはコンピュートによって制限されています。ですから、バブルなどについて話しているすべての人々は、間違った道を進んでいると思います。彼らはこの変化がどれほど大きいか、どれだけ多くの需要弾力性があるかについて全く感覚を持っていません。API呼び出しの必要性について。OpenAIの最初期の投資家の1人として、あなたは早期に賭けをしました。
これがどこに向かっているかを見ていましたが、ドットコムバブルを見ました。そこで何が起こったかを見ましたが、モバイル革命など他のことも見てきました。これが他の分野で起こるのを見てきました。そして幅広いという言葉に触れました。それがあなたの確信の源ですか、それが触れるさまざまな分野の多さですか。見てください、私たちが投資したとき、1つのシンプルな指標がありました。
見るべき予測も、見るべき製品計画も、見るべきChatGPTもありませんでした。それは非常にシンプルにアイデアでした。人間の知能に近いところまで発展すれば、人間の知能を超えることは言うまでもなく、その影響は巨大になるでしょう。ですからそれは、成功の結果は本当に重大なものになるだろうという、この手を振るようなアプローチでした。
だからやってみないかということでした。バブルについてのおかしな概念もあります。人々はバブルを株価と同一視しますが、それは投資家の恐怖と欲以外の何物とも関係ありません。ですから私は常に、バブルはAPI呼び出しの数で測定されるべきだと考えています。あるいはドットコムバブルでは、人々が参照する、インターネットトラフィックの量で測定されるべきです。株価で測定されるべきではありません。なぜなら誰かが過度に興奮したり興奮しなかったりして、1日でNVIDIAを愛することから過大評価だと言ってNVIDIAを嫌うことまで行けるからです。
これらの変動は現実ではありません。現実は根本的なAPI呼び出しの数です。ドットコムバブル中のインターネットトラフィックを見ると、価格は激しく上昇し、激しく下降したかもしれません。インターネットトラフィックにバブルは検出されていません。API呼び出しの数にバブルは見られないとほぼ保証できます。
そしてそれがあなたのAIの実際の使用、AIの有用性、AIの需要の基本的な指標であれば、API呼び出しにバブルは見られないでしょう。ウォール街がそれをどうするかは、私は本当に気にしません。ほとんど無関係だと思います。報道機関がコラムを埋めなければならないため、プレス記事には最適です。
インチですが、それは現実ではありません。ですから物の価格は現実ではありません。株価、非公開企業の評価も。現実は、AIの実際の需要は何か、それはAPI呼び出しの数です。そうですね。そして1999年を振り返ったその瞬間を考えると、人々が当時インターネットから得ていた価値は実際には非常に、非常に若く、初期段階だったため、それが彼らの生活をどのように変えているかを実際に見ることができませんでした。
AIについては、その変化が非常に速く起こったと思います。それは非常に現実的です。CFOとして、OpenAIのCFOであることは忘れて、CFOとして、私の組織で起こっていることを見ると、以前はかなり平凡なことをしているますます多くの人々を追加し続けなければならなかったタスクを本当に引き受けています。
収益管理のようなものを取り上げましょう。収益管理を行うチームでは、毎日行うことの1つは、前日または週を通じて署名したすべての契約をダウンロードしなければならないということです。そして予期しない条件、つまり実質的に非標準の条件がないことを確認するために、これらすべての契約を読まなければなりません。
非標準の条件は、収益認識の変更が発生しなければならない可能性があることを意味するからです。そしてそれは財務チームにとって非常に大きな問題です。通常、監査人があなたを監査しに来る際の第1の事項です。私たちが成長しているペース、その毎日の契約数は倍数で増加しています。
ですからAI以前の世界での私の唯一の選択肢は、より多くの人を雇うことだったでしょう。そしてそれらの人々の仕事がどのようなものか想像してください。毎日仕事に来て契約を読み、次の契約を読み、また次を読みます。それは非常に平凡で単調作業です。そしてそれは人々が学校に行き、会計分野について学んだり、財務専門家になることについて考えたりした理由ではありません。
しかしそれが、私たちがエントリーレベルの仕事として彼らに渡す仕事の種類なのです。今日、ここOpenAIで私たち自身のツールを使用して、私は今、一晩で、それらの契約のすべてがシステムから引き出されます。それらは私たちの場合Databricksデータベースという表形式のデータベースに入れられます。エージェントまたはインテリジェンスが通過できます。
何が非標準でなぜそうなのかを正確に示してくれます。したがって、収益認識が何であるかを提案してくれます。しかしまた洞察も提案してくれます。つまり、この条件はそもそもここにあるべきでしょうか。営業担当者はすべきでないことを単に譲ったのでしょうか。その場合、私は彼らを指導します。それは実際に私のビジネスについて何かを教えてくれているのでしょうか、それは変化し始めているのでしょうか。
その場合、この非標準の条件は実際には標準の条件になるべきです。そして私が実際に経験しているのは、私のビジネスモデルのシフトです。それは実際には良いことかもしれません。あるいはおそらく、顧客が求めているもの、営業担当者が求めているものを得るのに役立つ別の方法を見つけたいと思いますが、私の収益認識、現在のビジネスモデルを維持したいのです。
私のより若いエントリーレベルの人々は、その議論の右側にいて、彼らが愛していた仕事を再発見しているのです。それが私にとってバブルではない理由です。なぜなら価値は現実的で具体的だからです。それはまた、私がおそらくより小さなチームを持てることを意味します。はるかに高いパフォーマンスのチーム、チームのはるかに高いモラル、より良い定着率を持てます。これらすべてを数字にして、私のビジネスが今より健全だと言えます。そして報道機関がバブルの会話などで先導しようとしているとき、彼らは単にそれを見逃していると思います。
私たちは需要に合わせて投資しており、現時点では何かと言えば需要の後ろにいます。バブルとは、需要の前に投資していて、ギャップが生じるということを意味します。そして生産性の数字を見ると、AIを適応させている企業、特に技術志向の新しい企業群では上昇しています。
生産性向上の実例
数字は本当に驚くべきものです。私のお気に入りの1つは、Slashという小さな会社です。ARR約1億5000万ドルです。会計に1人しかいません。コントローラーだけです。なぜならAI志向のERPシステムを適応させたからです。NetSuiteをそれに置き換えました。しかし彼らができることは驚くべきものです。そしてCEOは私に謝っていました。
2人目を雇わなければならないかもしれないと。そして彼らは本当に急速に動いています。私は話を見ました。誰かが10人のSDRを1人のSDRとAIに置き換えた、本質的にその1人の残ったSDRが監督するというものです。成長を生み出さない分野で誰かを雇う代わりに、今度は雇うときに、会社のためにはるかに多くの成長を生み出している人々を雇えるという話を聞いています。
だからこれらのテクノロジー企業の多くが非常に速く構築しているのを見ているのです。未来は今ここにあるが、均等に分配されていないという古いフレーズを知っていますね。はい。私は、生産性の大幅な向上や効率の向上、敏捷性の向上、より速く動く能力といった、これらすべての単一のポイントを見ています。しかし世界の、あるいはアメリカの、あるいは世界中の人々の非常に小さな割合しか、これらを適応させたり、それらが存在することを知ったりさえしていません。
ですから需要に戻って、私はこれらのアイデア、これらの例のいくつかが時間とともにすべての人に広がると思います。そしてこれらの技術の採用の指数関数的な成長を見るでしょう。だから需要は問題ではないと思います。そうですね。Vinodは完全に正しいです。McKinseyが行った調査では、上位四分位にいる企業について、あなたが引き出すであろう任意の種類の財務指標によって測定される彼らの生産性は27から33パーセント上昇していることが示されました。
それは本当に意味のある飛躍です。あなたが向かっていたところは、必ずしも全体的に従業員が少なくなるということを意味しないということだと思います。確かにより多くの成長志向の仕事に人々をシフトさせる場所があります。私は今週末、皆さんがご存知の非常に大規模なコンサルティング会社を経営している人とハイキングをしていました。
そして彼は、自分と、彼がよりバックエンドシステムと考えているものについて話していました。そこのリーダーは今、自分の組織を人プラスエージェントとして考えています。そして彼女は1対5の比率、1人対5エージェントを持っています。しかしフロントエンドでは、実際にクライアントがAIの展開について考えるのにより多くの支援が必要なため、成長のために実際に再雇用しています。
ですから実際にシフトして戻っていると言えます。人々がやりたい仕事に、おそらく単に彼らに開かれていた仕事ではなく。なぜなら世界がますます多くなっていたからです。この種の、非常に多くの情報を人々が解析していました。今、私たちはついに機械とエージェントインテリジェンスがそれを解析するところに戻っています。
消費者向けAIと広告モデル
消費者側に話を戻したいと思います。広告について触れられました。そして確かに、広告によって人々への利益を増やすことができるという主張をしました。より多くのサービス、より多くのAIを提供できます。コンピュートの支払いを助けることができ、人々はそれらの層からより多くを得ることができます。しかしそれは信頼の問題を提起します。
人々が最初にAIに質問することさえ考えたとき、人々はChatGPTが自分の情報をどうするのかを心配しました。広告が機能し始めると、人々はそれについて心配します。なぜならそれがしばしば、それが製品と組織の残りの部分にどのように影響するかという大きな問題だからです。そうですね。ですから、あなたが正しい場所から始めたと思います。それは今日、消費者側で私たちのユーザーの95%が無料でプラットフォームを使用しているということです。
そしてそれは絶対に私たちのミッションがある場所です。人類の利益のためのAGI、支払える人類の利益のためではありませんよね。ですからアクセスは非常に重要です。広告の観点から、第一に、モデルが提供できる最良の答えを常に得られることを全員が理解するようにしなければならないと思います。支払われた答えではありません。
そして他のプラットフォームはそこに戻ってしまっていて、これがスポンサーリンクなのか、それとも本当に最良の結果なのかが分からなくなっています。私たちにはノーススターがあります。それはモデルが常に最良の答えを提供するということです。理解すべき2番目のことは、広告には多くの有用性があり得るということだと思います。
ですから、人々が一緒に作業しているのが広告であるとき、それを確実に知ってもらいたいと思います。しかし例えば、好きな都市への週末の旅行を検索した場合、サンディエゴとしましょうか、Airbnbの広告は実際に非常に役立つかもしれません。そしてChatGPTの設定で広告または広告主と議論したいと思うかもしれません。それは非常に豊かですが、この場合は広告設定にあることが明確です。
そしてこれは、プラットフォームに固有のものに感じられるものについて、古い世界のバナー広告を貼り付けるだけではなく、より多くのイノベーションが必要な場所だと思います。そして私にとっての3番目で最後のことは、繰り返しますが、広告が存在しない層が常になければならないということです。ですから私たちはユーザーにいくつかの選択肢と制御を与えます。
しかし私たちはあなたのデータを非常に気にしています。Healthをリリースしたとき、私たちは非常に明確でした。あなたのデータは片側にあります。訓練に使用されないなどです。そして私たちは、広告のようなものに関してでさえ、その種の信頼がOpenAIにとってすべてであり、私たちがこれらの原則を守るということをユーザーに与え続ける必要があると思います。
消費者側では、多くの異なるAIサービスへのサブスクリプションがある世界になるのでしょうか。すべてのモデルがあると思います。ほとんどの人は複数のサブスクリプションを持つでしょう。メディアが良い例です。ほとんどの人は複数のメディアサブスクリプションを持っています。ですからそれは消費者行動の良い代理です。
異なる人々は、無料の選択肢を含む異なる選択肢を選ぶでしょう。これは広告サポートのメディアもそうです。ですから同じサービスでも有料または無料で得られます。幅広い多様性が見られると思います。しかし異なるプラットフォームに行く費用についてはどう考えますか。私はChatGPTのメモリが好きです。
それがますます役立つと感じています。なぜなら1つのことについて尋ねると、おそらく数週間前、数ヶ月前に話したことを覚えているからです。Pulseは、今日は広く配布されていませんが、今の私の朝の目覚め方です。素晴らしいです。非常に素晴らしいです。そしてカレンダーのようなものに接続し始めると、あなたがAIデータセンターに非常に興味があると言うだけでなく、明らかに私が地球上で最も退屈な人間だと思っているに違いありません。なぜなら私がたくさん見るのはこれだからです。
しかしまた、カレンダー上で、今日Vinodと座ることになっていると言います。これらのことのいくつかを覚えておいてください。それは非常に役立ちます。しかし複数のサービスを使っている場合、利益を失っています。それはWall Street Journal、The Economist、New York Timesにサブスクライブする場合とは同じではありません。
私が他の場所で読んでも、同じように損失を被るわけではありません。あるいは私が損失を被るわけではありません。そうですね。ですから、メモリは重要な質問だと思います。モデルごとに1つあるのか、それともモデルごとに複数あるのか。各モデルには、異なるトレードオフを提供する可能性のある複数のサービスがあるでしょう。
ですから健康やメディアについて話していても、OpenAIモデル上でさえ、サービスを提供している人が複数います。ですからそれが私がマルチホーミングを考えていたことです。しかし明らかに、OpenAIが市場の100%になるとは思いません。そうなることを願っています。私もそう願っています。それで大丈夫です。興味深いビジネスモデルです。
人々が頭を悩ませるのは難しいと思います。Netflixは素晴らしい会社ですが、人々がNetflixを見ることができる時間は地球上に限られているからです。そうですね。そしてモバイルは素晴らしいです。私は週ごとにそれをするのに必要なモバイルの分数しか必要ありません。AIと知能については。
より多くの知能を持つことができます。より多く購入してより良い答えを得ることができます。そして私はそれがどこに行くのかまだ頭を悩ませようとしていると思います。無料で使い始めるようなレベルから始めるというアイデアです。それから小さな層に行きます。そしてそれがより有用になるにつれて、それを増やし始めます。
どこに行くのでしょうか。ですからNetflixのようなもの、彼らが1日に実行している非常に多くの時間とは異なり、私はそれをもっとインフラストラクチャ、電気のように考えています。1日にどれだけの電気を使いますか。分かりません。今日部屋に入ったら扇風機が回っていました。本当に良かったです。涼しくなりました。
今、私たちの周りには明かりがついています。非常に多くあります。一晩中電話を充電して、一日中機能しました。ですから今日私たちが住んでいる状態は、ChatGPTを呼び出す、それを起動するというよりもっとそうだと思います。知能がただ組み込まれるのではなく。それが今後数年間の大きな変化だと思います。
振り返ると、私たちがこれをやっていたことがほとんどおもちゃのように感じるでしょう。代わりに、それはただ私たちの周りのあらゆる場所にあります。ですから、あなたが尋ねている質問に完全に答えているわけではありませんが、人々が物事を行う時間が非常に多くしかないということにそれほど囚われません。なぜなら人生で行うほとんどすべてのことに知能が必要だと感じるからです。なぜなら私はうまくいけばここに何らかの知能を持って歩き回っているからです。
そしてそれを増強できれば、それは私たちを驚かせると思います。始める前に話していたように、電話で突然懐中電灯とカメラがあることを発見したときについて言いました。それは、言うと、非常に明白です。しかしChatGPTでは、ほとんどかわいいユースケースのように感じるものを発見するたびに、私はとても感動します。
昨日の朝のように、私はThe Economistが大好きです。社説を読みたかったです。階上に行って準備をするために走っていたので、本当にたくさんの時間はありませんでした。ですから社説の写真を撮りました。なぜなら彼らは非常に良いからです。1ページにまとめてくれます。そしてChatGPTに読んでもらうように頼みました。そしてそれをやってくれました。そして私は、ああ、なんてことだ、これは素晴らしい、と思いました。
マルチモーダルの可能性
ですから、私たちがまだ始まったばかりの瞬間がすべてあると思います。そしてマルチモーダルは、おそらく最大のものだと思います。なぜなら電話は親指で話すことを私たちに教えたからです。そして私たちが移行しているこの新しい世界では、私たちが話せる、聞ける、見える、書けることを本当に理解するのに役立つ新しいハードウェアがあるでしょう。
私たちが表面をなぞっているだけの非常に人間的な方法で、これらすべてのことができます。それについて別のフレームを与えましょう。私はそのすべてに同意します。以前にインターネットについて話したこと、それに関連するバブルを見ると、インターネットが行ったことは、メディア、YouTubeビデオ、TikTok、あるいは何でも、あらゆる種類の情報など、はるかに多くのものへのアクセスを与えることでした。
しかしそれは、人間が実際にインターネットを完全に使用できない程度まで拡大しました。私はAIを、1日8000時間程度に制限されていることを考えると、そのうちのいくつかは睡眠のためのものですが、あなたの時間をはるかに効率的にするものだと考えています。ですからインターネットは、あなたが使用できない程度まで、利用可能な情報を爆発させました。
そしてAIが行うことは、あなたの毎時間を最も効果的な時間にするためにそれをフィルタリングすることだと思います。もしあなたがその使い方を知っていれば。ですから知能は、世界を私にとって最も関連性の高いもの、そして彼女にとって最も関連性の高いものに要約するでしょう。それらは異なります。ですから知能が、インターネットが情報を爆発させたときに、情報を最も関連性の高いものに削減するために使用される能力はほぼ無制限だと思います。そうですね、そうですね。
企業向けAI市場での勝利
消費者側について多くを話してきましたが、OpenAIは消費者側で非常に勝っているように感じます。企業についての質問が出てきます。OpenAIはその分野でどのように競争して勝つつもりですか。ですから、私たちはすでにこの分野で勝っていると思います。
私が見ているのは、企業の90%が、今後12ヶ月間にOpenAIを使用しているか、使用する予定であると言っているということです。2番目はMicrosoftで、Microsoftは私たちの技術を使用しています。ですから実際には、消費者が企業のフライホイールの本当に強力な部分であると思います。
ですから先ほど言ったように、誰かが、あなたが昔iPhoneを職場に持ち込み始めたとき、企業はあなたにそうしてほしくなかったとき、消費者の好みという津波にノーと言うことはできないことを発見しました。ですから私がすでに使っているもの、すでにポケットに入っているもの、そして仕事に着く、私の期待は、仕事は少なくとも同じくらい良く、できればより良いということです。
そしてそれが実際に私たちの企業ビジネスを推進するのに役立ったものです。プラットフォーム上で100万の企業に到達した史上最速の企業です。そして私たちはそれを約1年半で達成しました。しかしここからどこへ。なぜなら明らかに私たちは表面をなぞっているだけだからです。ですからその一部は確かに、彼らの言語で彼らと話すように、垂直方向に顧客と会うことです。
そして私たちは企業販売の技術を学びました。それは、私の製品についてすべて話すのではなく、あなたの問題を理解させてくださいということです。CEO、あなたの取締役会があなたに強制していることは何ですか。あなたの顧客が最も望んでいて、あなたが提供できないことは何ですか。さあ、それに対して知能を投入し始めましょう。
次に、それを軽い垂直方向の特化からかなり重い垂直方向の特化まで落とし込むことができます。ユースケースに非常に関連するRLingモデルのようなもの。例えばエネルギー会社では、その特定の油井またはすべての地震データを本当に理解することかもしれません。このガス田から得られる回収量は何かと言うために。それは深い特化です。
そして私たちが始めたいくつかの大きな変革的研究プロジェクトの全体まで到達すると思います。そこでは実際に誰かのビジネス全体をほぼ引き継ぎ、最終的に彼らの主要なビジネス指標を推進する、よりスマートで、より速く、より良い方法でそれを再考するのを助けています。ですからそれは旅です。
ほとんどの企業は壁から壁までのChatGPTから始めたと思います。それは簡単な出発点です。彼らはいくつかのコーディングを行いました。そして多くの場合、多くのコーディングを行いました。企業と話すとき、CEOは私のすべての本番コードの60%がエージェントによって構築されたと言い始めています。そして私は、あなたは12ヶ月前に本番コードが何を意味するかさえ知らなかったのに、と思います。
でも今それを言っています。それは良いことです。なぜならそれを追跡しているということを意味するからです。しかしエージェントについては、まだ始まったばかりです。アメリカの企業を調査すると、今日何かエージェント的なものを使用している顧客は約14%しか見られません、14%です。私の財務組織で何が起こっているかを説明したところです。
ですからまだ始まったばかりだと思います。しかし機会についてこれ以上ワクワクすることはありません。それは巨大です。さて、しかし私がスタートアップで、OpenAIが行っているすべてを見たら、私の居場所はあるのかと尋ねるかもしれません。私は何をすることになるのでしょうか。見てください、モデルはより良くなり続け、ますます多くのことを行うでしょう。しかし上に構築する余地はたくさんあると信じています。
スタートアップの機会
地球上のすべてを1つの会社が行うことはできません。AIが助けることができる仕事をしている何十億もの人々がいます。OpenAIや他がすべての人に特化するとは思いません。ですから注意すべきことは、モデルがどこに行くか、OpenAIまたは他が、そして彼らが何をできるようになるかを明確にすることです。
そしてそれを最もうまく使用して、よりおもしろい世界に特化する方法は。基本モデルに追加的な何かを追加する何らかの特化です。そして率直に言って、知能だけがソリューションを提供するための唯一のものではありません。知能以外にソリューションの周りに行く他のたくさんのものがあります。
ですからこれらのモデルの上に構築する機会はたくさんあると思います。そしてそれらがより強力になるほど、それに追加する機会の数は劇的に増加します。考え方として、多くのデータがすでに集約されているユースケースについて多く考えます。おそらくそのスタートアップによって、その会社によって、今日、実際には世界の情報の95%が企業のファイアウォール、大学のファイアウォールなどの後ろにあると思います。
ですから、発生した膨大なトレーニングについて話しても、繰り返しますが、まだ始まったばかりです。しかしすでにそのデータを集約したビジネスを構築した企業はそれにアクセスできます。そしてその上に、複雑なワークフローを管理してきました。ですから私はよく調達システムの例を挙げます。
調達システム自体は、それほど複雑ではありません。しかしそれが非常にうまく行うことは、権限委譲のようなものを理解することです。ですから承認限度額に関して取締役会が承認したことを知っています。ですからこのソフトウェア契約が入ってきたとき、それがX額を超えていることを知っているので、私だけが承認できます。あるいはそれより下であれば、VPが承認できることを知っています。
AndrewがVPであることは知りませんが、人事システムに触れて彼のレベルが何かを確認することを知っています。ですから全体の調達フローは、コンプライアンスとガバナンスがあり、うまくいけば会社全体をより速く動かす方法で発生させることができます。それらはスタートアップにとって興味深い場所です。ですから、複雑なワークフローを持つユニークなデータへのアクセスがどこにあるか。
その周りにはより多くの堀があるように感じられます。私たちはあなたと一緒に働きたいと思います。しかし汎用モデルはそのすべてを自分で行うつもりはありません。そうですね、いや、私はそれを完全に理解します。機会はたくさんあると思います。データの周りの許可だけでかなりの数のスタートアップを見てきました。そうですね。誰がどの情報にアクセスできるか。
例えば、各企業が自分たちの履歴と優先事項のためにモデルをカスタマイズすることに関する多くのスタートアップを見てきました。そしてエージェント、エージェントの全体的なアイデンティティ側、エージェントがエージェントと話し、エージェントと話すときに発生する可能性のあるリスクの両方を理解し始めたところだと思いますが、それをどのように許可するか、そしてエージェント的コマースのようなものについて考え始めるか、来ている複雑さもかなり大きいです。
ですからスタートアップとしてもう機会がないと示唆するのは、おそらくこれほど興味深く楽しいことはなかったと思います。そうですね。これまで以上に多くの機会があると思います。今何を探していますか。企業と話すとき、何があなたをワクワクさせますか。最も難しいことは、常に素晴らしい人々です。
しかし他に不足していると思うことは、人々が物事を実現させる主体性を持っているところです。繰り返しますが、それは人々に帰着しますが、非常に多くの機会があります。スペースを知っていることやスペースを経験することのような伝統的なことは、今ではそれほど関連性がないと思います。もっと主体性です。
ロボティクスと実世界モデルとそのすべての全く新しい世界については話していません。それはそれ自体で全体的なスペースであり、おそらく時間がないでしょう。でもあるでしょうか。その時間があります。その時間があります。ぜひそこに行きたいです。そうですね、なぜならどこに向かっているかについて話してきたからです。
ロボティクスの未来
そしてあなたは2050年の役割について有名に話し、物事は速く動いています。モデルはより速く、より有能になっています。そしてロボティクスのようなものがどこに向かっていると見ていますか。2年前にTEDで講演したとき、ロボティクスビジネス、二足歩行とその他のロボットの両方が、15年後には今日の自動車産業よりも大きなビジネスになると言いました。
私たちは自動車産業を地球上で最大のビジネスの1つと考えています。そしてこの他のものはより大きくなるでしょう。自動車会社がその方法で世界を考えているとは思いません。彼らは組み立てラインでロボットを使用する方法について考えています。そのビジネスが現在のビジネスよりも大きいということではなく、すべてロボットの知能によって推進されています。
ですからスタートアップにとって大規模な機会があります。そして私たちは多くの活動を見ています。そうですね。そして時々過小評価していると思います。ですから家庭内のロボットについて考えると、非常に肥沃な分野ですが、誰も本当に画期的な成果を上げていません。複雑さに関するさまざまな問題があります。
実際、AIでより多くの時間を過ごすほど、ある意味で人間の状態に対してより尊敬の念を抱くようになります。なぜなら私たちが世界を動き回り、ロボティクスの人々が服を折りたたむロボットについて非常に興奮しているのを見たときに行う能力は、おそらく私の18歳の子供についても同じくらい興奮するでしょう。
しかし平均的な人間にとっては、服を折りたためると仮定します。しかしロボティクスのハローワールドです。しかし彼らが何らかの形で人間でなければならないという頭の中で少し立ち往生します。しかし、単にこれらの画期的な瞬間があるかもしれないことが判明します。例えば、家庭内でのコンパニオンシップ。私たちには高齢化人口があります。
デフレ経済への展望
最大のものの1つは何でしょうか。世界の流行病について話します。孤独はおそらく最大の流行病の1つです。一人暮らしで、おそらく配偶者を失ったばかりの人が最も価値を置くものは何でしょうか。直感的で人間的に感じられる方法で誰かと会話することです。人々がこの会話のためにChatGPTをますます使用しているのを見ています。
しかし、コーヒーを作ったり、服を折りたたんだり、皿洗いをしたりする必要がないところに人型ロボットのような画期的な成果があるでしょうか。それも良いですが。しかしそれはもう少しシンプルなもので、まだ多くの価値を加え、Vinodが話しているこの種の未来の最初のハイハイ、歩き、走りにすぎないかもしれません。その複雑な全体が自動車で見たよりもX倍価値があるところの。
現在を考えて、ロボットを場所に置いてそのようなことをすることができるので興味深いと思います。本当に極めて低コストの労働製造などがあるときを考えるのは本当に難しいです。そしてそこから構築できる世界は。なぜならそれは今の良い解決策だと見ることができるからです。しかし素晴らしい最先端の補助生活施設を建設するコスト、多くの人々を一緒に置くことができる場所、コストが下がるとき。
私にとって最も難しい問題は、コストを下げることが本当に何を意味するかを本当に考えることです。私たちは知能のコストを下げました。労働のコストを本当に下げることは何を意味するでしょうか。私の個人的な見解は、おそらく次の10年の終わりに向けて、大規模なデフレ経済を目にするでしょう。
なぜなら労働はほぼ無料になるからです。専門知識はほぼ無料になります。ほとんどの機能はほぼゼロコストになります。それが正確にどのように展開するか、少し分かりにくいです。購買力対商品とサービスの生産がどのように展開するか。しかし人々が計画していないレベルで、大規模なデフレ経済を見ることになると予想しています。
ですからAIの適応の社会的側面はまだ処理されていません。私たちが持つべき会話は、人々が何をするかということだと思います。よく聞かれます。人々はどのように生計を立てるのか。政府が人々に保証できる最低生活水準は、収入を得る必要なく、はるかに、はるかに高くなると思います。
つまり、月に1ドルで今日の10倍のプライマリーケアのようなもっと良いプライマリーケアが起こらないことは想像できません。それがどのように起こるか想像するのが難しいです。それは真実になるでしょう。ほぼ無料のプライマリーケア、無料の教育を持つのにほぼ何もかかりません。すべての人のためのAIチューター、すべての子供のための個人チューターのようなものです。
それはすでに起こっています。ですから無料になるサービスのセットがあります。解決すべき難しい問題がいくつかあります。住宅が難しいものです。アメリカの人口の下半分の人々にとって、彼らは収入の40数パーセントを住宅と食料に費やしています。ですからいくつか難しい問題があります。しかし両方ともロボティクスとより良いアプローチによって対処可能だと思います。
これは非常に興味深い会話でした。物事がどこに向かっているかを見るのが楽しみです。ポッドキャストにご参加いただきありがとうございました。ありがとうございます。ありがとうございます。
コメント