本動画は、起業家であり著名なエンジェル投資家であるエラッド・ギルを招き、現代のAIスタートアップが直面する課題や戦略について深く掘り下げた対談である。シリコンバレーの既存の常識を疑い、共同創業者の必要性やプロダクトの市場適合性、さらには大規模言語モデル（LLM）の進化がもたらす競争環境の変化について具体的な見解が語られている。また、資金調達の適切な規模や企業の売却タイミング、暗号資産市場のサイクルと人材流動の関係など、テクノロジー業界全体を俯瞰した実践的かつ鋭い洞察が提供されている。
シリコンバレーの常識の嘘とマイナス1からの起業
シリコンバレーには多くの従来の常識がありますが、その中には常に間違っているか、あるいは大抵間違っていると私が考えているものがたくさんありますね。例えば、共同創業者は必ず必要だという考え方です。マイケル・デルにもジェフ・ベゾスにも共同創業者はいませんでした。
最近のAIスタートアップが陥りやすい最もよくある間違いは何でしょうか？
自分のプロダクトがうまくいっていないのに、それにこだわりすぎて長期間しがみついてしまうことですね。今は3、4年前には存在しなかったような新しいものを試そうとする、根本的なオープンさがあります。そしてこれは、多くの人が本当に理解している以上に非常に重要なことなのです。
さて、私たちの親しい友人であり、South Park Commonsの親しい友人でもあるエラッドを、このマイナス1のファイヤーサイドチャットにお迎えできて本当に嬉しく思います。エラッド、ここに3回も来てくれたゲストはあなたが初めてだと思いますよ。
わあ、何度も呼んでいただけるなんて。理由はわかりませんが。
この大規模なファンドを立ち上げ続けてくれているおかげですよ。だから、またお招きする必要があるってわけです。さて、これまで3回ここにお越しいただいていますが、まずはここから始めたいと思います。今日この会場には、これから何に取り組むかというアイデア出しの段階にいる方々がたくさんいらっしゃいます。ご自身でも会社を立ち上げたり、新しいベンチャーファンドを始めたりと様々な段階を経験されてきたわけですが、最初にお聞きしたいのは、今の時代における「マイナス1」からの立ち上げ方についてです。構築するための機能が以前よりずっと顕著になっている一方で、構築するものの能力がある意味でずっとコモディティ化している今の時代は、5年前とはかなり状況が違うのではないでしょうか。もし今ご自身が会社を立ち上げるとしたら、どのようにマイナス1から始めますか？
そうですね、会社を立ち上げる方法はいくつもあると思います。だから、一つの規範的なアプローチや、たった一つの正解があるとは思いません。でも根本的には、今でも現実的に通用するアプローチが2、3種類あると考えています。
一つは当然ですが、非常に顧客中心であることですね。時には自分自身を顧客としてプロダクトを作ることもあります。例えばBraintrustです。アンクル・ゴヤルの会社ですが、あれは評価やプロンプトなどのツールで、彼は事実上、潜在的なユーザーとしての自分自身のためにそれを作りました。彼はそれを何度も何度も作り続けていたんです。特定の顧客のためにそれを行うこともできます。ですから、世界に対する一つのアプローチは、非常に顧客中心になるか、あるいは正直なところ自己中心になることです。
二つ目のアプローチは、今の時代においてとても興味深く、非常にユニークなものだと思います。最近見かけるようになったのですが、AI主導のロールアップや買収を行うというものです。彼らは事実上、会社を買収し、そしてAIを使って劇的に利益率を拡大させています。これには3つのスキルセットが必要です。一つは買収する能力。もう一つは運用を変える能力で、これは大抵の場合ハードワークであり、チェンジマネジメント（変革管理）を伴います。そしてその上にAIの技術を導入する必要があり、それによって実際に利益率を拡大し、より良いビジネスにし、よりソフトウェアに近い形にするんです。
そして3つ目は、皆さんの多くが知っているような色々なものが混ざったアプローチです。色々なものを反復し、発明し、投資家に話し、顧客に試してもらう。ある意味で伝統的なアプローチに近いですが、アイデアを思いついてそれを埋め込み、人々の反応を見るといった、少し曲がりくねった道になる場合もあります。
AI時代における市場の受容性と購買行動の変化
なるほど。では、少し違ったアプローチを取るとして…
あ、話を遮ってすみませんが、今は物事の進むスピードが格段に速くなっていると思います。その部分は劇的に速く、良くなっていますね。速さには2つの意味があって、一つは物をずっと早く作れるようになったことで、これは大きな違いを生みます。二つ目は、顧客がこれまでの私の人生で見たことがないほど、新しいものを試すことに非常に強い関心を持っていることです。AIの登場により、すべてのCEOが「AIで何かをしなければならない」という至上命題を抱えています。「AIに関する懸念にどう答えるのか」「どのようにAIを導入するのか」と問われているわけです。そのため、3、4年前には存在しなかったようなものを試すことに対して、根本的なオープンさがあります。これは私が思うに、ほとんどの人が本当に理解していないほど非常に重要なことです。
私がAIリーガルテック企業のHarveyの最初のラウンドで初期投資し、その後のシリーズBを主導した際のデューデリジェンスを思い出します。デューデリジェンスとしてHarveyの顧客である大手法律事務所に電話をかけました。ところで、法律事務所というのは通常、テクノロジーの導入において非常に遅れているんです。変化をためらいますし、大規模なセキュリティ審査があります。多くの弁護士のラップトップは完全にロックダウンされていて、事務所のCIOの許可なしには何もダウンロードできません。
そこで、世界最大級の法律事務所を経営している10人に電話をして、何が最大の変革だと期待しているのか、なぜそれを導入するのかなどを尋ねました。2、3年前でさえ、彼らの洞察は非常に興味深く、予想外のものでした。彼らは「これはアソシエイト（若手弁護士）の業務を強力に補完するため、同じ仕事量なら少ない人数で回せるようになるだろう」と言ったんです。これによって一人当たりの担当案件を大幅に増やせるようになります。法律事務所ではアソシエイトからパートナーを育てますから、「では将来のパートナーは誰になるのか？適切な人数のパートナーを生み出すのに十分なアソシエイトを確保できるのか？」という問題が生じます。それはトレーニングの一部であり、人を選ぶ過程であり、選考基準であり、フィルターのようなものです。これは洞察として非常に魅力的だと思いましたし、それが3年前とか2年前の認識だったんです。
ですから、この状況に重なる形で、本当に信じられないほど興味深い側面が他にもあると思っています。
その観察の延長線上として、私たちの世代でおそらくこれまでにないほど、今日では「買う」ことに対するオープンな姿勢が強まっていると言えるでしょうか。つまり、もし今あなたの作っているものが軌道に乗っておらず、売るのに苦労しているとしたら、それはかなり悪い状況にいるということになりますか？
100パーセントその通りですね。さらに一歩踏み込んで言うと、数年前でさえ… そうですね、シリコンバレーには多くの従来の常識がありますが、その中には常に間違っているか、大抵間違っていると私が思うものがたくさんあります。その一例が「共同創業者は常に必要だ」というものです。世界最大の時価総額を持つ企業を見てください。マイケル・デルには共同創業者がいませんでしたし、ジェフ・ベゾスにもいませんでした。会社を一つ一つ見ていけばわかります。スティーブ・ジョブズは圧倒的な創業者でした。創業者は二人いましたが、彼が実質的なメインでした。もちろん彼が最初からすべてを作ったわけではありませんが。
一つ一つ見ていくと、大抵の場合、パワーバランスは不平等なんです。Y Combinatorが平等性を標準化するまでは。Googleはほぼ平等でしたが、ラリーの方が少し多く株を持っていました。
ラリー・エリソンにも共同創業者は…
いませんでしたね。多くの大企業を見ると、ビル・ゲイツは誰かと共同創業しましたが、ポール・アレンが去った後は実質的に単独の創業者になりました。ですから、最大の企業の多くは、不平等な力関係だったか、単独の創業者だったんです。もちろん、信じられないほどの成功を収めた人々はたくさんいて、平等な場合もあれば不平等な場合もあります。でも、企業が公開される際の資本政策表（キャップテーブル）を実際に見てみると、ほとんどのケースで不平等だったことに気づくはずです。平等性を標準化したのは本当にY Combinatorだったんです。
とにかく、ただ間違っていると私が思う従来の常識はたくさんありますね。
まあ、私たちは平等を愛しているわけではなく、正しいことを愛しているだけですからね。
ええ、そうですね。スタートアップにおいて「勝利」は重要だと思います。よく「スタートアップの文化を決定づける最大の要因は何ですか？」と聞かれますが、私は「勝つこと」だと答えます。コンブチャでも卓球台でもありません。持っているGPUの数でもありません。まあGPUはワクワクしますけどね。勝つことです。
最初の質問に戻りますが、少なくとも私が関わってきた企業でうまくいったものは、早い段階でうまくいく傾向がありました。「70年間頑張って削り出せば、そのうちうまくいく」といったものではなく、大抵は何かを始めたらものすごく早く機能し始めるものです。
その特定の言葉を出されたのは非常に興味深いですね。前回あなたがここでお話しされた際に、私が正確に覚えている言葉の一つが、「スタートアップはしばしばしばらくの間さまよい歩くことがあるが、機能し始めた時は非常に早く機能する傾向がある」というものでした。ゆっくりとしたカーブで成功が訪れるケースもいくつかありますが、最高の企業はフライホイールが回り始めると、さらに早く回転するようになります。
おっしゃる2つのことを合わせると、つまりこういうことですね。もし今の時代に何かを作っているのにそれを売るのに苦労しているなら、それはかなり悪いシグナルだということです。なぜなら、私たちがしばらく見ていなかったような古い規制産業を含め、ほぼすべての業界にわたって購入の意欲が高まっていることに私も同意しますし、もし機能しているなら、それはすぐに機能するはずだからです。
その通りですね。これはシリコンバレーにおける相反する二つの考え方に結びついています。世界には十分な数の創業者がいるのかという問題です。Y Combinatorの考え方は、もっと多くの創業者がいれば、もっと魔法のようなことが起こるはずだというものです。もう一方の視点、私は両方とも部分的に正しいと思っていますが、ある特定の瞬間に開かれている市場は限られているため、大きな会社を構築できる市場も限られているという考え方です。市場が開かれるのは、規制の変更や顧客の行動変化、テクノロジーのシフトによるものです。現在、私たちはテクノロジーの巨大なシフトと購買行動の巨大なシフトを同時に経験しています。だからこそ、私の人生でこれまでに見たことがないほど、非常に多くの市場が今開かれているのです。
モダリティ1とモダリティ2のスタートアップ
私たちがSouth Park Commonsでよく話すフレームワークの一つに、「あなたはモダリティ1にいるのか、モダリティ2にいるのか」というものがあります。モダリティ1とは、実行力が良いか悪いかは実際には関係なく、重要なのは「トロイの木馬がどれくらい魅力的か」だけだという領域です。そういった領域では大抵、プレイヤーは一つだけでなく、2つか3つ存在します。初期の頃はかなり横並びの接戦になることが多いですが、本当に重要なのは実際に勝つことだけです。
一方モダリティ2とは、あなたが実際に何か異端的な、あるいは無意味に思えるものをもたらしている領域です。しかし定義上、それは資金調達が難しいことを意味するはずです。大半の人が実際に笑うか、「これは全く意味がわからない」と言うはずです。多くの人がモダリティ2をやりたがりますが、彼らは依然として顧客であれ従業員であれ投資家であれ、何らかの検証や承認を求めています。私は、モダリティ2は実際には非常に孤独な道だと思っています。そして、それを成し遂げられる企業はそれほど多くないと考えています。優れたモダリティ2の企業を見たことがありますか？
いくつかありますね。また、人々が予想していなかったような形で軌道に乗ったものもたくさんあります。Copilotもそうですが、ChatGPTもそうです。あれは感謝祭の週にローンチされたんですよ。これは本当の話です。2020年11月にひっそりとローンチされたようなもので、「ああ、感謝祭の期間中にローンチしても誰も注目しないだろう」と思われていました。それが何を意味するかというと、何が魅力的なものになるかを予測する私たちの能力がいかに限られているかということです。
基盤モデル市場の予測とオープンソースの動向
現在、最先端を支配しているプレイヤーは3つか4つ、まあ3つと言っておきましょうか。いや4つですね。当然OpenAIがあり、Anthropicがあり、Googleがあり、そして中国のすべてのオープンソースモデルを独自のカテゴリーにまとめることができるでしょう。これら4つの大きなカテゴリーがあるとして、この状況は安定していると思いますか？それとも、例えば5年という期間でシフトしていくと予想しますか？
そうですね、そしてxAIも継続的な富の源泉としてあります。
あ、すみません、その通りですね。もし話題に挙げるなら、xAIのGrokがその中でもトップクラスですからね。
ええ。それで、私はこのことについて3、4年前にブログ記事を書き、基盤モデル市場がどうなるか予測しようとしました。当時私が起こるだろうと考えていたのは、3つのプレイヤーが残り、それぞれがハイパースケーラー（大規模クラウド事業者）と提携するというものでした。ハイパースケーラーが資金を提供し、そのプラットフォーム上の鍵となるような、ある種の専属的なハイパースケーラー・モデルの関係になるだろうと。
だから、GCP（Google Cloud Platform）を持つGoogleが自社のために一つ、そしてOpenAIとMicrosoftは深い関係になるだろうと考えました。そしてAnthropicはAmazonか何かと提携するかもしれないと。また、Nvidiaがオープンソースの主要な資金提供者になるだろうと考えていました。歴史的に見て、すべての技術の波において、オープンソースに資金を提供し、それを収益化する大企業が存在するからです。90年代のLinuxの時はIBMでした。彼らはLinuxの開発に事実上数十億ドルを費やし、サービスを通じて販売することで大きな利益を得ました。
しかし、私の予測は部分的に正解で、部分的に間違っていました。寡占市場になるという考えは正解でした。なぜなら、それを実現するために必要な資本の規模が莫大だからです。最終的には、競争できるような新しい参入者は現れなくなります。
間違っていたのはいくつかの点です。一つは、当面の間、米国を拠点とするオープンソースの資金提供者になったのはMetaだったということです。そして中国政府がオープンソースモデルに対するもう一つの主要な経済的資金源となりました。また、モデルの提供企業がよりアグレッシブに、横断的なパートナーシップを結んでいる点でも私の予想は外れました。AnthropicはGCPやAmazonと提携し、Microsoftは複数のモデルと協力し、GoogleもAnthropicと連携しています。私が予想していたよりも、はるかに相互に重複した世界になっています。これは正直なところ、中国で過去に何度か起きた技術の波に近いですね。中国の大企業が事実上、中国版のUberや次世代アプリケーションに資金を提供したような状況です。
いずれかの企業が他の企業を大きく引き離してモデルの能力を飛躍的に向上させない限り、自然な構造としては寡占状態が続くと思います。今のところそれが自然な状態に思えます。
モデルの乗り換えとインターフェースの重要性
一つ興味深い進展として現れてきたのは、Claude Codeのようなアプリケーションに見られる、モデルを使いやすくする「ハーネス（操作環境・インターフェース）」の重要性です。私が観察した大きな変化は、OpenAIから新しいモデルが出たときのことです。それが少し優れたモデルだと主張する人もいましたが、私が予想したほど乗り換えは起きませんでした。というのも、人々はすでにハーネスの中でClaudeを使用しており、それがClaudeを使うために非常によく最適化されていたため、予想よりも乗り換える人が少なかったのです。
モデルがわずかにしか改善されていなかったからかもしれませんし、様々な考え方があるかもしれません。ですから私の頭の中にある未解決の問いは、「定着率において、今やコアのモデル自体よりも、ハーネスがどれだけ重要になっているのか？」ということです。もしそのシフトが起きているなら、物事の考え方に非常に深い意味を持ちます。
もう一つの興味深い問題は、「特定のモデルの機能がいつ漸近線（限界）に達するのか」ということです。もし限界に達した場合、他の要素が乗り換えの有無においてより重要になります。もし限界に達せず、「何が最高のモデルか」が引き続き問われる状況なら、先ほどのハーネスを捨てるほど劇的に違うのかどうかという条件が重なってきます。そして「エンタープライズ版のハーネスとはどのようなものか？」という疑問も湧いてきます。
この部屋にいる誰も、その漸近線に達しつつあるかどうか自信を持って予測できないと思います。なぜなら、過去3年半ほどの間、3〜4ヶ月ごとに誰かが飛躍的な進歩を遂げるというサイクルにいるように思えるからです。
私はClaude Codeについてよくツイートするのですが、そうするとOpenAIのCodexにいる友人たちが「ねえ、乗り換えて使ってみてよ」と言ってきます。でも私は「いや、私にはたくさんのコンテキストがあって、これをどう使うか分かっているから、乗り換えるのは難しいんだ」と答えます。ですから、ハーネスの壁は本物のようですし、最新のモデルを試してみようという議論があまり起きていないことにも驚いています。あなたの言う通りかもしれませんね。わずかな改善にとどまっているのかもしれませんし、Claude 3 Opusがかなり近い時期に出たからかもしれません。そういったことがすべて影響しているのでしょう。
でもここで質問したいのは、モデルの意義ある反復的な進化が限界に近づいていると思いますか？ 私個人としては、データが尽きない限りそうは思いません。
ええ、私もそうは思いません。まだまだ進化の余地はたくさんあります。問題はむしろ、各モデルの間の差がどれくらい近いか、そしてハーネスのような付随的なものを通じて得られる実用性がどれくらいあるかということです。ブランド力も含まれると思います。
そうですね、友達に何を使っているか言えるかどうかというのも。
ええ、ええ。冗談抜きでそれは重要ですよ。ですから、いくつか異なる要素が絡んでいると思います。特定の構成に慣れてしまったり、異なる種類のプロンプトに慣れたり、すべてが自分用にセットアップされていることに慣れてしまうわけです。これは最近の現象だと思います。とても新しいことなので、一つの要素としてあまり議論されていないのだと思います。
AIモデルの今後の進化とスタートアップの堀（モート）
あなたの視点から見て、私たちは長めの思考連鎖（Chain of Thought）、より良い強化学習（RL）、より長いコンテキスト、マルチモーダル、オムニモーダル、世界モデルなど、継続的に革新を続けています。2024年というスパンで見た時、これらのモデルがどのように進化していくとお考えですか？
現段階では、基盤モデルの会社で働くのが一番かもしれませんね。
ええ、長期的には私たち全員がそうなるでしょうね。
ハハハ、ええ。みんな吸収されて鉄道工事で働くことになるんです。
それは非常に長持ちするビジネスですね。
そうですね。モデルにはいくつか異なる種類があると思います。私たちが主に話題にするLLMのようなコアとなる言語基盤モデルがありますね。そこでは、2、3年前には誰もが「これは時間とともにエージェント化していくだろう」と考えていました。エージェント的なものにはある種の永続的な記憶が必要で、こうした行動を起こせる必要があり、様々なシステムと統合できなければなりません。何をすべきかはかなり明確で、あとはそれを実行する時間の問題でしたよね。
推論機能（Reasoning）が来ることもわかっていました。他の文脈で間違いなく推論機能を見ていたからです。ですから、その多くは合理的に予測可能だったと思います。Magicを率いるエリック・スタインバーガーと話したのを覚えていますが、3年前、彼はコードにとって超ロングコンテキストウィンドウが信じられないほど重要になると話していました。なぜなら、コードベース全体を投入して全体にわたって作業できるようになるからです。ですから、最も賢い人たちはこれらすべてのアイデアをすでに持っていたのだと思います。
同様に、他の分野に何が来るかについても、非常に明確なロードマップがあると思います。まだまだ本当にクールなことがたくさんありますよ。「物理シミュレーションに最適なモデルは何か？」「材料科学に最適なモデルは何か？」など、カテゴリーや分野ごとに見ていくと、非常に興味深い課題があります。それが経済的価値から切り離せるかどうかが、私がバイオ分野のモデルの一部に対して抱いている大きな疑問です。人々がやっているより幅広い取り組みもありますが、例えば薬の開発コストを見ると、もしそれが15億ドルかかり、15年かかるとしたら、そのうち数千万ドルは分子を見つけるための前臨床研究です。そして残りの14億5000万ドルが臨床試験なわけです。
分子の質によって臨床試験の成功率に影響を与えられるかもしれません。AI創薬やその他の側面もありますが、基本的には、私の意見では、これらの会社の多くは最終的に単なる創薬企業になるでしょう。問題は、彼らが本当に体系的な優位性を持っているかどうかです。ですから、そうしたカテゴリーは、物理学や言語、画像生成などの分野に比べて少し難しいように感じます。
つまり、あなたが何をしているのか、それがどれだけ高度か、どれだけ興味深いか、どれくらいの実用性があるか、ということに尽きます。そしてそれに重なるのが、「その種のモデルを使って、あなたが扱おうとしている経済的なビジネスモデルは何か？」ということです。
おそらく2つの質問を1つにまとめてお聞きします。ここ6週間ほどで、基盤モデルがより多くの異なる領域に侵食してきていると思います。営利目的の思考連鎖、法律、金融、そしてもちろんコーディングに関連するあらゆることなどです。ここでの2つの質問は、もしあなたが会社を立ち上げるとしたら、これらのモデルができることの有効な影響範囲（爆風の及ぶ範囲）をどう考えるかということです。そして関連して、アプリケーションやプロダクトが持ち得る「永続的な堀（モート）」とは何でしょうか。
過去にあなたが言っていたことで私自身非常に共鳴したのが、「データは堀として過大評価されているかもしれない」という言葉です。誰もが「我々には独自のデータがあるから、コンテキストウィンドウへの詰め込みをもっと上手くやれる」と言いますが、それは最終的な防御壁としては少し薄っぺらく感じます。
技術の歴史を見ると、新しいプラットフォームが登場するたびに、それはそのプラットフォームにおける最も価値のあるアプリケーションへと前方統合（フォワードインテグレーション）していきます。例えば、MicrosoftのOSは、後にWord、Excel、PowerPoint、Accessとなるものを前方統合しました。彼らは基本的にそれらを作っていた会社をキラー買収し、ブラウザも統合しました。それが90年代のNetscapeとの有名な戦いでしたよね。
Googleも2000年代に、最大の垂直検索カテゴリーへと前方統合しました。ローカル検索、旅行、金融などを手がけました。これは常に起こることです。ですから、基盤モデルの企業や研究所が、コードから始めて最大のアプリケーションへと前方統合していくのは不思議なことではありません。
特にコードには興味深い特性があります。非常に強力なコーディングモデルを持っていれば、それは次のモデルをより速く生成するのに役立つんです。コードを書くのを手伝ってくれ、データのラベリングも手伝ってくれます。シンギュラリティへの真の飛躍がどのように起こるかについての仮説の一つは、モデルがモデルを作り、さらにそのモデルがモデルを作ることで一気に離陸するというものです。ですから、研究所がそこに焦点を当てているのは驚くべきことではありません。変化のスピードにおいて最も大きな加速要因になりそうです。最終的には、進化するモデルや進化の系統樹ができ、同じものの50のバージョンがスポーンされ、ある効用関数に対してテストされ、あらゆる狂気のような変化が起こる… いつか起こりそうなことですね。
我々はみんな、墓地の端っこに立つことになるでしょうね。ちょっと話が逸れました。
私は幸せに死ぬだろうと言おうとしていたんです。こんな質問を私にするべきじゃありませんよ。これは誘導尋問です。私は面接を受ける余裕なんてありませんよ。
ええ、その通りですね。
プロダクトの多角化とプラットフォーマーとの競争
永続性について見ると、永続的になれる方法が2つあります。ちなみに、単にモデルの「ラッパー」になっているという考えは、私はあまり信じていません。なぜなら、SaaS企業を見れば、それは単なるSQLデータベースのラッパーではないかと言えますし、実際多くのものがそれに噛みついているからです。
大抵の場合必要なのは、マルチプロダクト企業を作ることだと思います。システム・オブ・レコード（記録システム）が存在する理由には3つの理論があります。基本的に、ある物事に関するコアデータとすべての属性がそこに保存されているからです。それは会社で働くすべての人にとってのWorkdayのようなものです。その周りに12個のアプリケーションを構築できれば、それは非常に永続的になります。それが永続性を生み出すものに関する一つの仮説です。
最大の要素は、ほぼ同じ顧客やユーザーにクロスセルできるような、12の異なるプロダクトを作れるかどうかだと思います。それらが深く統合されていれば、複数のワークフローを持つことになり、非常に防御力が高くなります。例えばHarveyが、異なる法律アプリケーションやユースケース向けに2ダースのワークフローを持っていれば、それは防御力が高いと言えます。ただ法律文書を使ってチャットするだけなら、あまり防御力はありません。
素晴らしい観察ですね。おそらく公の場でも言われたことがあるかもしれませんが、興味深いです。パーカーがいつも「厚みのあるスタートアップ」について話していることの変形版ですね。RipplingやHubSpot、あるいはMicrosoftがまさにそれです。
今はそういうものをサクッと作れてしまうので、ずっと実現しやすくなっていますね。プロダクトの表面積はどれくらいか、ということです。これは非常に過小評価された議論だと思います。多くの場合、収益ドライバーとして語られますし、実際にそうなのですが、クロスセルに使える様々な楔（くさび）を持てるということです。同じアカウントにクロスセルできるなら、それは非常に防御力が高いんです。
通常起こるのはこういうことです。創業者が会社を立ち上げ、一つのプロダクトを作ります。そのプロダクトが10倍優れているために彼らは勝ち、それが流通をもたらします。そして彼らは進み続けますが、自分たちが今や既存企業であり、これらすべての顧客を抱えているという事実を忘れてしまいます。彼らは、最高のものの80%程度の良さのプロダクトを作っても、ただクロスセルするだけで勝てるんです。彼らはすでにセキュリティ審査を通過し、購買プロセスをクリアし、調達部門を通り抜け、法務もすべて済ませています。だからクロスセルを始めるのは本当に簡単で、そうなれば非常に防御力が高くなりますよね。たった一つのプロダクトではなく、1ダースのプロダクトを引き剥がすのは本当に難しいことですから。
だから我々はMicrosoft Teamsを手放せないわけですね。
Teamsはまさにその非常に興味深い例ですね。
ええ、実際あなたが言ったことの興味深い実例ですね。
Teamsを見ると本当に魅力的です。スタートアップの初期段階において、主な競争相手は他のスタートアップです。そして、既存企業は大抵、対応するのに5〜7年の猶予がありました。彼らは文字通り全員にクロスセルできたからです。それがSlackやZoom対Teamsの構図です。両者は同じように成長していましたが、横ばいになり、最終的にSlackは身売りしなければなりませんでした。その理由は、MicrosoftがそれをTeamsにバンドルし、全員に提供したことで、彼らの成長を断ち切って勝ったからです。
かつて、前回の10年代のような時代には、他のスタートアップと戦う時間が5〜7年あり、その後既存企業が参入してきて、その既存企業から逃げ切ることができれば勝ちでした。しかし今は、コードを非常に素早く反復でき、市場が開かれており、その他すべての条件が揃っているため、既存企業が反応するまでの時間が短くなっているかもしれません。しかし同時に、既存企業も、たとえ自らの足枷があったとしても、はるかに速いスピードでシェアを拡大できるのです。ですから、そのタイムラインが両側で短縮されるべきだという興味深いダイナミクスがあります。そこで何が起こるか見ていくことになりますね。
でも興味深いですね。スタートアップが始める際のベースラインのスピードが何であれ、それをはるかに速い指数関数的なペースで加速させることができるはずだという主張もできます。コードを次々と打ち出せる世界では、技術的には有利なはずです。MicrosoftやGoogleが大量のものを生み出すのは依然として難しいと私は主張したいですが、どうなるかはわかりません。彼らも動きが速く、優れた企業ですからね。
企業を見てください。彼らには流通網がありますし、伝統的に、おそらく彼らにとって最大の頭痛の種はその5〜7年間にあり、もしかしたら今は2〜3年かもしれませんが、まだ時間はあります。
AIスタートアップが陥りやすい失敗と資金調達
時間はありますね。最近のAIスタートアップ、あるいは今の環境下のスタートアップ全般に見られる、最もよくある間違いは何でしょうか？今の環境に基づいて現れている共通の失敗パターンはありますか？
失敗のパターンは3種類あると思います。一つの失敗パターンは、自分のプロダクトが機能していないのに長期間こだわりすぎることです。最終的には本当に機能するものへと反復していくべきです。もし2年経っても何も機能していないなら、考え直すべきです。すべてではありませんが、大抵の場合はそうです。反例もありますけどね。
二つ目は、うまくいっている企業に対して、何も成功させたことのない人々から非常に悪いアドバイスが与えられることです。かつてよくあったのは、プロダクト・マーケット・フィットを見たことのある創業者が、まだそれを見ていない創業者にアドバイスをするというものでした。彼らは「営業チームを雇って、すごく速くスケールさせ、大金を燃やしてやれ」と言いましたが、それは最悪のアドバイスでした。
しかし、逆のことも起こります。何かが本当にうまくいっているのに、人々が「できるだけ無駄を省き、役員は雇わず、スケールさせるな」と言うんです。それはひどいアドバイスです。そこで多くの企業がしばらくの間つまずいてしまいます。その間に、スケールさせようとする競合他社が参入してくるんです。うまくいっているものに対して、創業者が会社を一つのプロダクトとして構築せず、十分に攻撃的な姿勢で挑まないというのは、非常によくあるパターンです。これが大きな失敗パターンだと思います。
もう一つの失敗パターンは、重要でないものにお金を使ってしまうことです。例えば、既存の最先端（SOTA）モデルを使って人々がそれを欲しがるかどうかを純粋にテストする代わりに、何かのためにクレイジーなモデルを自社でトレーニングし始めてしまうといったことです。
最後の点について興味があります。エラッド、あなたはかなり初期段階の企業に対して巨額の資本を投じていますよね。1億ドルや2億ドルといった資金をライフサイクルのかなり早い段階で調達している多くの企業について、彼らがその資金の正しい使い方を知っていると思いますか？「12ヶ月で…」とか、モデルをトレーニングするなら別ですが、最終的には税金のようなものになってしまうのではないでしょうか？
実は、そのような企業にはあまり資金を提供していません。
なるほど。そうすると、私たちはおそらく同じ前提条件を持っているようですね。シードラウンドで1億ドルを調達したとして、自分自身に1億ドルを払うわけにはいきませんからね。創業者として、まあ払おうと思えば払えるでしょうけど…
彼がバックオフィスの管理を全部やって給料をもらうとかですね。でも、自分に支払える範囲はシリコンバレーで受け入れられる範囲でかなり限られています。人を雇い入れるスピードにも限界がありますし、優秀な人材を早く雇うのは簡単ではありません。ですから、もし5億ドルの評価額で1億ドルを調達したとしたら、「それは可能だけど、12〜18ヶ月間すべてが完璧に進む必要がある」と伝えます。途中で何か少しでもつまずきがあれば、会社の方向性をジグザグに変えるのは本当に難しくなります。
これは大抵の人が予想することの逆ですよね。多くの人は「大金を調達したから、間違える余裕ができた」と考えますが、実際には間違えることがずっと難しくなるんです。お金はあっても、自分の道を修正する余地が実際にはないわけですから。
そうですね、自分に対する期待値が異なってくるんだと思います。1億ドルを調達して、例えばPhysical Intelligenceがロボティクス分野でやっているような、ロボティクスのための基盤モデルを構築するような状況もあるでしょう。あれには大量のコンピューティングとトレーニングデータが必要だったので、多額の資金が必要でした。素晴らしいことです。それには合理的な理由があります。
私が言いたいのは、何をしようとしているかによっては難しい場合があるということです。だからこそ、実際に何を達成しようとしているのか、そしてそのうちGPUと人員の割合はどれくらいなのかに合わせて調整されなければなりません。よくあるのは資金を調達して、その80%はGPUに使い、残りの20%が人員というようなケースです。このような異なる比率がある一方で、ただ人を雇うためだけに1億ドルを使うというのは、非常に初期の会社にとっては厳しいことだと思います。
暗号資産（クリプト）のサイクルと人材の移動
前回いらした時から少し話題を変えましょう。AIの話ばかりでしたから。またAIの話に戻りますから心配しないでください。前回いらした時は、クリプトとWeb3がまだ「冬の時代」の悲しみの中にありました。しかし今、再び興味深い企業が出てきているように見えます。
質問したいのは、クリプトの基盤や分散型金融トランザクションなどにおいて、あなたは投資を行っていますか？また、エージェントが結局のところ、クリプトやWeb3の世界でしか存在しないようなトランザクション基盤を利用可能にするための、重要な触媒の一つになるのではないかという議論も盛んにあります。あなたはその分野に強気ですか？同意しますか？
そうですね、最終的には決済用のAPIがたくさんあるので、プログラム可能なものであればエージェントはやり取りできると思います。
ええ。
それがステーブルコインであれ、従来の決済システムであれ。重要なのは、どういったアクセスを提供するのかということです。Stripeは効果的に両方を行ってきたと思います。彼らは決済のためのエージェント・エンティティAPIについて考えてきましたし、ステーブルコインに関しても非常に興味深い取り組みを行っています。私はStripeを、彼らが行っている買収などの水面下の動きを見ると、誰も語っていない隠れたクリプト企業のように見ています。
ええ、彼らは興味深いことをやっていますね。
私は長期的なクリプト強気派です。ただ、サイクルというものがあり、現在は明らかに下降サイクルにあります。私の予想では、これは投資アドバイスではありませんが、良くなる前に悪くなるだろうということです。過去のサイクルを見ると、ビットコインはおそらく3万5000から4万ドル台まで下がるはずです。もしかしたら下がらずに、今回のサイクルではもっと良くて5万ドルや6万ドル台かもしれませんし、実際すでに6万ドル台になったこともあります。
でも全体を見てみると、非常に標準的なクリプトのサイクルがあり、半減期があり、また上昇する、という同じことの繰り返しです。毎回「このサイクルではもう適用されない」と言われながら適用され、いつかは本当に適用されなくなる時が来るでしょう。しかし、クリプトの世界の富の多くがビットコインに結びついているため、それがクリプトにおける多くの付随的な行動を牽引しています。ビットコインを比較的安定したプールの一つとして、そこから様々なクリプト資産を次々とトレードしていく人々がいます。その上に他のトークンがあり、他の会社があるわけです。
ですから、このブームのサイクルが創業者を引き寄せたり遠ざけたりしているのだと思います。本当に面白いと思うことの一つは、学校を卒業したタイミングによって、クリプトに行くかAIに行くかが分かれた特定の技術系創業者がいることです。文字通り6ヶ月の違いなんです。これについてサム・バンクマン＝フリード以前か以降かという文脈で分析した人がいます。
ええ、本当にそうですね。ChatGPT以前か以降か、みたいなことですね。それが人々のキャリアの結果を大きく左右するんです。
不況の時に卒業するか、ブームの時に卒業するかで、キャリア全体で稼ぐ額が劇的に少なくなるという、非常に興味深いデータを見たのを覚えています。その理由は、機会が少なく、仕事がなく、早い段階で人のマネジメントを経験できないからです。ブームのサイクルに伴うすべてのものを逃し、弱気サイクルの困難さに直面するわけです。楽観的にもなれません。私も同じ研究を読みましたが、世界がそのようなものだと予想してしまうんですよね。人生というものは…
ガンを治しているような気持ちになりますよね（笑）
つまり、世界の成長は低く、自分が繁栄するのを妨げるもっと大きな体系的な力が存在すると期待してしまうわけです。「YOLO（人生一度きり）」みたいに上へ上へと向かっていくのではなく。
ええ、ですから同じことが… 経済的なことだけでなく一般的な意味で、クリプトとAIの分断があったと思います。クリプトの会社を始めて多くのケースでそれに固執した創業者たちと、数ヶ月の違いでAIの会社を始めた人たちがいました。彼らは全く同じタイプの人たちなんです。これはとても魅力的だと思いますし、背景では私たちが語っていないような奇妙な調整の力学がたくさん働いているのだと思います。
優秀な人材の分布と「エージェンシー（実行力）」の重要性
もう一つ興味深い問題があります。話したくなければ飛ばしてもいいですが、シリコンバレーは5〜7年のコホート（世代）で動いているようにも見えます。そこで「人はどのようにして複数のサイクルにまたがって関連性を維持するのか？」あるいは「等しく優秀に見える二人がなぜ全く異なる結果になるのか？」という興味深い問いが生まれます。それは彼ら自身の問題なのか、確率的なものなのか？もし人の人生のモンテカルロ・シミュレーションを10億回実行したら、その人の期待される結果はどうなるのか？そして状況はそれにどう影響するのか？才能や結果について考えるとき、これらすべての本当に面白い側面があります。
もう一つ人材に関する質問をします。ジェンスン・フアンは素晴らしいCEOで、優秀で、優れた戦略家であり、会社の舵取りをコントロールする能力に長け、世界最大の時価総額を持ち、高いEQを備え、非常に技術的で、素晴らしい人物です。彼は何年もの間、60億ドル規模の会社を経営していましたよね。
30年間ですね。
30年間会社を経営し、彼は素晴らしいCEOの隠れた原石であり続け、最終的にAIへと舵を切り、ゲームオーバー（一人勝ち）にしたわけです。今ブームではない市場で公開企業を経営している、非常に才能のある「もう一人のジェンスン・フアン」が世の中に何人いるでしょうか？ゼロなのか、彼だけが独自に優れているのか。それも真実かもしれません。100人いるのか？どうやってそういう人たちを見つけ出し、その力を解き放つのか？これは、地球上に存在する才能の総量はどれくらいで、それをどう異なる形で活用するかという、非常に興味深い人材に関する問いだと思いますが、これまでほとんど議論されたことがないように思います。
シリコンバレーの中心的な問いの一つである、「良い機会が十分にないのか、それとも良い創業者が十分にいないのか」という点について、あなたはどちらの立場を取りますか？
おそらく、良い創業者は十分にいるけれど、単に正しい方向を向いていないだけだと思います。つまり、機能していない、あるいは欠陥のある検索関数のようなものです。起業家精神について考えてみれば、それは世界の経済的状況に対する分散型の検索のようなものです。それが実際に起きていることです。経済全体にわたって巨大な検索関数を実行しているわけです。しかし、それは効率的なプロセスではありませんし、情報の非対称性やアクセスの不平等などがあります。だからうまく機能しないのですが、正しい方向に向ければ良い人は十分にいると思います。
しかしその反面、「地球上に素晴らしいプロダクト人材は何人いるか？」と聞くと… 最も興味深いプロダクト企業の一つを経営している、非常に有名な公開企業のCEOにこの質問をしたことがあります。「シリコンバレーやテック業界に、優れたプロダクト人材は何人いると思いますか？」と。彼は「多くても数百人だろう」と答えました。つまり、各企業に多くても数人しかおらず、彼らが高い実行力（エージェンシー）を持ち、それらの巨大企業のために大きなプロジェクトを懸命に進めているというわけです。
彼が間違っているかもしれません。間違った出発点に数万人がいるのかもしれませんし、50人かもしれません。わかりませんが、すべてが正規分布だとすれば、何かを並外れて上手くやるには、複数の側面の複数の正規分布で外れ値になる必要があります。小さな確率を掛け合わせることになるので、どんな分野であれそれほど多くの人はいないというのも一つの主張です。そしてその正規分布の一つは、ほぼ常に「エージェンシー（実行力）」です。
私がシリコンバレーに長くいるほど、最も決定的な要因だと感じるのは、まさにその「エージェンシー」です。特定の状況が与えられたときに、最初の反応が「とにかくやる、物事を進める、何とか解決する」となるかどうかです。「これはものすごく難しそうだな」と反応するのではなく、「やらなきゃいけないから、何とかして道を見つける。自分を止めるものなんて何もない」と。もちろん実際に止められないわけではありませんが、最初の反応が常に「ああ、解決しなきゃ。道は自分で切り開く」となるかどうかです。
私にとっての未解決の問いは、これが本当に教え込んだり開発したりできるものなのか、それとももう少し本質的なものなのかということです。おそらく両方だと思います。最後に聞こうと思っていた質問ですが、今聞いてしまいましょう。この信じられないような技術的能力の時代に、あなたは子供たちに何を持たせたいですか？最初の答えはまさに「エージェンシー」です。子供たち全員にそうなってほしいですね。
ビットコインって言うかと思いましたよ（笑）
先週リッチーの兄が訪ねてきて、実は彼に6年前に子供たち全員にビットコインをプレゼントしたんですが、「あのキーはどこにある？」って聞いたら、「失くした」って言うんですよ。エージェンシーが正解みたいですね（笑）
今はビットコインETFが買えますからね。
でもビットコインが下がればそれも下がりますよ。私たちにはIronKeyがありますから。
「ハイグロース・ハンドブック」と企業の急成長
面白いですね。エラッドは『ハイグロース・ハンドブック』という素晴らしい本を書いていますね。マーク・アンドリーセンもその本に章を寄せていますよね。パルプ・フィクションのハーヴェイ・カイテルのキャラクター、「ザ・ウルフ」にちなんで名付けられたような… あの本が書かれたのは何年前ですか？10年前？7年ほど前ですね。少し時間が経ちましたが、今、最もアドバイスしたいこと、あるいはアップデートして短くするなら何でしょうか？AIはそれをうまく読み取れますかね？
ええ、もうしばらく経ちますね。本の大部分は今でも十分に通用すると思います。なぜなら、人の問題や資金調達の基礎、初めて人を解雇する方法、役員の雇い方、M&Aのやり方などについて書かれているからです。スタートアップの主要な資金提供者など、当時の時代背景に基づいた部分もありますが、全体的にはまだかなり役立つと思います。実は今、スタートアップについて別の本を書いていまして、ゼロから1（ゼロ・トゥ・ワン）のフェーズについて書いてほしいと頼まれて取り組んでいます。これもプロジェクトとしてかなり楽しいですね。
今の時代において、「急成長（ハイグロース）」とはどのようなものを指すのでしょうか？例えば企業のトップを見たとき、「これはものすごい勢いで成長している」と判断する指標は何ですか？もちろん数字には注目するでしょうが。
ええ、一つの規範的な指標を持っているわけではありません。市場セグメントによって少し異なるからです。防衛技術の会社を見るなら、AIのバーティカル企業を見るのとはかなり異なるでしょう。しかし全体的に言えるのは、あらゆるものが誰もが予想する以上に速く成長しているということです。
特にAIの分野では、大規模な成長軌道が見られます。Cursorが今や20数（百万ドル）だと噂されていますし、信じられないほどの成長軌道です。急速に成長している複数の企業を見かけます。Harveyも非常に急速に成長していますし、Cursorなどもそうです。これらの企業が離陸していくのを目の当たりにするわけですが、先ほどの話に戻ると、これらの市場が開かれており、能力が巨大で、移行の規模が大きく、プロダクトを反復する能力が高く、誰もが今すぐ新しいものを試したがっているからです。ですから、非常に魔法のような瞬間であり、非常に熱狂的な瞬間でもあります。
企業の売却タイミングとCEOの役割
歴史を振り返って90年代を見てみると、99年には450社が上場しました。2000年の最初の数ヶ月でさらに450社が上場しました。5年間で1500〜2000社が上場したとして、そのうち今でも関連性を保っている企業はいくつあるでしょうか？正確な数字はわかりませんが、1ダースか2ダースといったところでしょう。非常に少ないです。ほとんどの会社はゼロになりました。これらは上場を果たした、最も成功した企業たちですよ。平均的な企業ではありません。最も成功した企業の90数パーセントが消え去ったのです。
これをAIの文脈で考えてみると、「OK、これらの企業のほとんどは存在しなくなるだろう。一握りの企業がAmazonやGoogleのようになるだろう」とわかります。では、創業者としてそれをどう考えるべきか？すべての会社の中で、永遠に成長し続ける会社は一握りです。OpenAIやAnthropicなど、永遠に続く企業がいくつかあります。今は非常に調子が良さそうな多くの企業も、おそらくどこかの時点で売却するでしょう。すべての企業には、その企業が歴史上最も価値があり重要になる「価値の最大化期間」とも呼べる12ヶ月間が存在します。そして多くの場合、これらの企業はゼロに近い状態になります。
そこで、これに関して良い「衛生管理」を保つために一部の人々がやっていることですが、もし取締役会があるなら、年に1回、出口（イグジット）について話し合うための取締役会をあらかじめスケジュールしておくべきです。「我々は会社を売るべきか？」「もしそうならどうするか？」「今が価値を最大化するタイミングか？」と。年に1回の定期的なスケジュールに組み込むことで、そこから感情を排除できます。「売ろうとしている」「売りたがっている」とか、「売ることに反対している」といった風に見えなくなります。市場、競争状況、自社のポジション、成長率について、論理的で合理的な会話ができるようになります。
もし成長が横ばいになり、二次導関数が変化しているのが見えたら、「よし、もしかしたら今が売るタイミングかもしれない。あるいは問題を修正できるかもしれない」と考えられます。ですから、進行中の会話として持っておく価値はあります。なぜなら、これらのサイクルのほとんどにおいて、うまくいっているように見えても、90数パーセントのものは最終的にうまくいかないからです。
今日の世界におけるCEOの仕事は、過去に求められていたものとは少し違いますよね。すべてのCEOは、例えば自分自身で構築（ビルド）する必要があるのでしょうか？技術の最前線に立ち続けることは可能ですか？スティーブ・ジョブズはビルドしていましたか？ジェフ・ベゾスはビルドしていましたか？彼らはClaude Codeにアクセスできたでしょうか？
さあ、どうでしょうね。だからAmazonはあんなに成功しているんですよ（笑）
ジェフ・ベゾスは今、またビルドに戻っていると聞いていますが。
「ビルド」をどう定義するかによりますね。彼は技術者ではありませんでしたから、何かを作るために人を雇ったわけです。Uberを見てください。トラビス・カラニックが公の場で話していますが、トラビスとギャレットはそれをサイドプロジェクトとして始めました。彼らはTwitterでCEOのライアンを見つけました。文字通り「ねえ、こんなサイドプロジェクトがあるんだけど、誰か経営したい人いる？」とツイートし、Twitterで手を挙げたのがライアン・グレイブスでした。彼らは最初はアプリの開発を第三者の開発者に外注し、その後社内に持ち込んだと思います。それが初期のTwitter…
私は書類上は初期のCEOでしたからね。
ええ、彼らはTwitterで彼を見つけたんです。では、彼らはビルドしていたと言えるでしょうか？
ジェフ・ベゾスはいつも、最初のデスクは自分が作ったと言っていますね。まあ、すごく上手く作ったのかもしれません。
私が言いたいのは、歴史的な前例を見るのは興味深いということであって、私たちにはこうした「神話」があるということです。そしてそれは90%は事実かもしれません。
先日、サンフランシスコの148 Townsend StreetにあるCoveのオフィスの前を歩いていたんですが、当時サンフランシスコでタクシーを捕まえるのが不可能だったのを思い出しました。私の初めてのUberは、148 Townsendからノイバレーの家までのUber Blackでした。「サンフランシスコでタクシーを探さなくていいなんて最高だ」と思ったのを覚えています。そのことを考えていました。
話を戻しますが、自分でビルドするCEOの方が上手くいく傾向があると思います。
ええ、平均的にはそうですね。ですから全く否定しているわけではなく、反例もあると言っているだけです。プロダクトの詳細や細かい作業に深く入り込んでいるからこそ、それを可能にするための別の人間を必要とせず、自分で出荷でき、パイロットテストが大きなものである理由など、様々なことを理解できるわけです。一般的には技術系の創業者と仕事をすることが多いですが、それが当てはまらない例もあるということです。
おそらくこの質問のより大きな意味は、5年前よりもCEOが実務（ハンズオン）に関わる必要があるのではないかということです。なぜなら、かつてはマネージャーモードとメーカーモードの分岐がかなり明確でしたが…
常にハンズオンであるべきだったと思いますし、マイクロマネジメントは過小評価されていると思います。
ええ、私もそう思います。
私は両方だと思います。マイクロマネジメントから「任せる、任せる、任せる」へと移行しましたが、実際には「めちゃくちゃ多くのことを任せるべきだ」というところに戻ってきたと思います。
ええ。
しかし、自分自身が深く関わり、個人的にマイクロマネジメントすべきこともたくさんあります。それが最も成功している企業です。
そのバランスですね。どちらか一方ではありません。時代とともに人々はどちらかの方向に偏りすぎてきたのだと思います。
実は、自分自身をマイクロマネジメントすべきなんです。それが最も重要で、最大のシード（種）ですからね。
いい言葉ですね。ありがとうございました。
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