この動画では、xAIのGrokがOpenAIに対抗できるかという議論が展開される。イーロン・マスクの戦略として、献身的なエンジニア文化と真実追求、そして物理世界での工場建設能力が挙げられている。OpenAIの製品力の優秀さを認めつつも、垂直統合とデータのオープンソース化が競争優位をもたらす可能性について論じられる。また、Sam AltmanによるOpenAIの方向転換やAI開発における「bitter lesson」の適用についても言及されている。
GrokがOpenAIに挑戦する戦略
もしあなた方がGrok 4を運営しているなら、それはとても楽しいでしょうね。OpenAIに対してどのように柔道の技で形勢逆転するのでしょうか。彼らは10億のMAU、そして10億のDAOに向けて着実に進軍している巨大な勢力ですから。その瞬間により良い製品を使って、より劣った製品を柔道の技で覆すにはどうすればよいのでしょうか。
そうですね、つまりこういうことです。イーロン流のやり方をするのです。つまり、献身的な、完全に献身的なエンジニアたちを集めて、彼らに2倍働いてもらい、超激烈な真実探求の文化を持つのです。そして政治や官僚主義、くだらないことに巻き込まれることなく、ただそれに向かって突き進むのです。
そして、科学的な突破口、科学的手法によって真実で勝ち始めるのです。それがOpenAIの製品の素晴らしさに立ち向かい始めると信じています。でもOpenAIの製品部門、あの人たちは本当に圧倒的です。彼らは本当に優秀で、ゲームで先行しているだけでなく、様々な分野でリードしているように感じられます。
しかし、もしあなたが真実においてより優れているなら、最終的にはAI製品マネージャーを持つことになるでしょう。
イーロンの工場建設能力と垂直統合
技術的な観点でも、人々はイーロンが工場や物理的な現実世界でどれほど優秀かを忘れています。彼がColossusを立ち上げたときの成果を見て、Jensen Huangでさえ「どうしてこんなことが可能なのか」と言ったほどです。
工場を建設する彼の能力、そして彼が何度も言っているように、Teslaにとって工場こそが製品なのです。工場から出てくる車やバッテリーではなく、工場そのものが製品なのです。
もし彼が一方でソーラーと、もう一方でバッテリーでエネルギー問題を解決し続け、Colossus 2、3、4、5を立ち上げることができれば、そこで大きなアドバンテージを得ることになるでしょう。
それに加えて、Travis、つまり献身的な個人たちです。ちなみに、これはSam AltmanがOpenAIの元々の献身的な基盤を堕落させ、それをClosed AIにして、彼に対して中傷的なことを言うつもりはありませんが、彼がイーロンを騙して背中から刺したことをイーロンが支持していたものでした。個人的なことではありません。
つまり、彼はただイーロンを騙したのです。
彼を騙したと言えるでしょうか。
彼は騙して、欺いて、惑わせたのです。どの言葉を選んでも構いませんが、彼はそれを汚いやり方でやったのです。
元々のミッションは献身的であり、このすべてのコンテンツをオープンソースにすることでした。それがもう一つの要素であり、私はワイルドカードだと思います。そして、Keithの立場に座ってから言いますが、これらの一部をオープンソース化することは深刻な影響をもたらす可能性があります。
オープンソース戦略の可能性
自動運転データをオープンソース化することは、本当に深刻な影響をもたらす可能性があると思います。イーロンは本当に破壊的なことをしたがっていました。彼が充電のための特許をオープンソース化したように。
もし彼がデータセットと自動運転をオープンソース化したら、彼ができる規模でロボタクシーを製造する能力を誰かが持っているでしょうか。私はそうは思いません。
Travisの仮説が正しければ、そうです、みんなが… みんなが何をするって？すみません、みんなが何をするのですか。
Chamath、もしコンピュートを買うお金にアクセスできれば、誰でもその問題を解決できるでしょう。
どの部分について話しているのですか。彼は、もし彼がすべてのFSDデータを公開したら、誰かが自動運転車を作ることができるかと言いました。はい、でも誰かが工場でバッテリーを搭載した1億台のロボタクシーを製造できるでしょうか。それは、それは別の問題です。
そして実際にはそうではありません。なぜなら前回私がAll Inのゲストだったとき、垂直統合について話したからです。製品は本当に垂直統合を必要とします。
垂直統合の重要性
最終的に、自動運転になることを知っているために特別に作られた自動運転の何かがあり、それは異なる相互作用をします。コスト構造が異なり、制御が異なり、座席が異なり、すべてが違います。
最も競争優位性を持っているスタッフを活用して製品を構築し、それを活用してそれを強化するのです。それでもAppleが、AI波を逃したにもかかわらず、経験的な観点から見ると、まだかなり良い会社である理由です。
つまり、過去70年間で最も重要な技術でのパフォーマンスは絶対的に悲惨ですが、垂直統合されているため、会社はまだ生きており、まだ何兆ドルもの価値があります。
あなたの指摘通り、OpenAIは良い製品チームを持っており、工場レベルで競争できないため、製品レベルで先行し続ける必要があります。
デバイス開発の必要性
製品レベルで先行し続ける方法は、デバイスを出荷することです。彼らはデバイスを出荷しなければなりません。それは良いものでなければならず、正しくなければならず、正しいフォームファクターでなければならず、人間にとって予期しないことをしなければなりません。
しかし、もし彼らがそれをすれば、AppleプラスAIのようになります。
Chamath、あなたが前に話していた論文は何でしたか。その名前をもう一度教えてください。
The bitter lessonです。それが自動運転に適用される可能性があります。現在はまだ「人間のように運転するにはどうすればよいか」という感じです。私たちはそれについて話しました。
The Bitter Lessonと将来の展望
しかし、ここでの飛躍的な瞬間は「車を運転し、効率的であることを確認する。誰にもぶつからず、それを1垓回シミュレートすれば、すべて良い」ということかもしれません。
しかし現在、私たちは十分なデータを持っておらず、したがって十分なコンピュートを実行できないため、まだ人間のように運転しようとしています。それがグローバルな教訓です。
ちなみに、Chamath、あなたは完全に正しいです。概念的に、そのブログ投稿は正しいですが、それは十分なデータがある場合にのみ当てはまります。そして使用例によっては、必要なデータのレベルは何年、何十年も不可能かもしれず、人間の相互作用を通してそこに向かってハックする必要があるかもしれません。
物理世界のAIはデータが不足しており、そのため人間を近似しようとするだけなのです。
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