Y Combinator（YC）は世界的に有名な起業支援およびシード投資会社です。その独自のモデルとシリコンバレーでの成功で知られ、「起業家の大学」と称されています。

YCは非常に早い段階のスタートアップ企業に主に投資しており、模糊なアイデアさえも含まれるプロジェクトに投資しています。同社は毎年何百もの企業に投資していますが、投資額は比較的小さいです。

23日、YCのCEOギャリータンは、ジャレッドフリードマン、ハージタッガー、ディアナフーと協力して、最新のポッドキャストで最近のAIブームについて共有しています。

彼らによると、現在の人工知能は確かに炒め騒ぎがありますが、暗号資産のような炒め騒ぎとは異なり、AIの技術基盤はさらに堅固であり、AIの成長には本当の影響を見るにはある程度の時間がかかると認識しています。

対話の要点は以下の通りです：

○現在の人工知能ブームには、過剰な炒め騒ぎが存在し、従来のインターネットバブルと同様の特徴があります。人工知能は技術的には大きな進歩を遂げていますが、実際の応用とビジネスモデルには不確実性が残っています。

○最近のMag 7の収益を推進したのは本質的に人工知能の炒め騒ぎであると思ってみると、人工知能の炒め騒ぎについてとなります。

過去1年間、大規模言語モデルの競争構造が大きく変化しました。以前はOpenAIが独占していましたが、現在はClaude 3.5やLlamaのような競争力のあるモデルが複数登場しています。

AIの価値連鎖にはまだ大きな不確実性が残っています。新しい技術の成熟と検証には時間がかかります。スマートフォンの普及がDoordashやInstacartなどの企業の台頭を後押ししたように、AIの発展にもその真の影響を見るには時間が必要です。

暗号資産のバブルと比較して、AIの熱狂も過大評価であり、スペキュレイティブな特性を持っています。しかし、AIの応用シナリオはより幅広く、技術基盤もより頑健です。

短期的には熱狂とバブルが存在しますが、長期的には人工知能技術が企業に持続的な成長と価値をもたらすでしょう。

AI熱狂がMag 7の収益を牽引

ガリータン：

最近、人工知能についての意見の中には、それが熱狂の周期であり、誰もがそこから利益を得ることはない、というものがあります。英伟达とデータセンターにいくらの資金が投入されたかを見れば、数字的にみてこの領域で利益を上げることは不可能です。

これはインターネットバブルや暗号資産の興亡と同じです。あなたは黙示録論、スローダウン主義などをご存じですか。市場熱狂を思い出すと、私の頭に浮かぶのは非常に有名なコミックです。ある株を持っていて、それが本当に素晴らしいパフォーマンスをし、売れる、素晴らしいパフォーマンスをし、売れる。そして次のコマでは、これは狂気ですね。我慢できません。さようなら、さようなら、さようなら。

これは市場を席巻する一種の狂気のようです。私たちはガートナーのハイプサイクルに非常によく知られています。または、私たち自身のバージョンである初期の段階の企業のライフサイクル、虚偽の希望と長い悲しみの起伏、そして最終的な約束の地への到達です。

今、私たちはどこにいますか？あなたは、数週間前の起業スクールでキャリアを始めた人々が私たちに尋ねた、「今、私は人工知能の仕事をすべきか？」これは私にとって最も狂った質問です。

ダイアナフー：

この恐怖はどこから来るのですか？アイデアを探しているすべての起業家がこれを見ていますが、これは本物なのですか？それともハイプなのですか？

ガリータン：

キャリアの初めに、過去のハイプサイクルに関する記事を読んだことがあるかもしれません。例えば、金曜日の夜や土曜日に開催される20万ドルのパーティー、ただの無料のアルコールと狂気のような楽しみがありました。あなたはこれらを読んだり聞いたりしていて、「ああ、すべての会社が倒産した」と気になりました。私たちは現在この位置にいるのでしょうか？

ジャレッドフリードマン：

はい、私は驚くべき経験をしてきたと言わざるを得ません。私たちはシリコンバレーに住んでいて、友人や同僚と一緒にいると、人々は基本的に人工知能について話し、これが歴史的な瞬間だと強く信じています。

しかし数ヶ月前、ケンブリッジ大学に行ったとき、私はベンチャー企業の大学生と会いました。人工知能の研究をしている人はほとんどいませんでしたし、本当に人工知能について考えている人もほとんどいませんでした。彼らは私たちが大学生の時に見たベンチャー企業の20年前と全く同じことをしているだけでした。私はこの2つの世界の差がどれほど大きいかに驚きました。

Harj Taggar：

私は、この現在のハイプサイクルが特異だったり新鮮だったりするのは、起業界は常にこの種の時期を経験していると思うからです。アイデアが熱くなり、このネタのように誰もが同じものについて話し始め、人々が特定の種類のアイデアに取り組み始め、そして突然、みんながUber for Xや彼らのソーシャルモバイルローカルアプリについて研究し始めます。しかし、今回は人工知能が起業界でも起こっていることです。

しかし、株式市場を見ると、人工知能はそこでも大きな影響力を持っています。例えば今年の株式の上昇は、全て大手テクノロジー企業からのものです。

ギャリー・タン：

まるでMag 7のようなものです

Harj Taggar：

はい、Mag 7です。私は信じています、これまでにないほど制限されていると。これら7つの大手テクノロジー企業のすべての利益が何を推進しているかを考えると、本質的には人工知能のハイプです。だから私は、起業やYCバッチがますます100％の人工知能に向かう傾向があること、そして公開市場の収益も基本的には100％の人工知能によるものだと考えています。だから私はこれがキャプチャされていると思うのです。皆がそれを想像していますが、同時にそれが持続不可能だと恐れています。突然、すべてが崩壊するという考えです。

大型言語モデルの競争がますます激化していますが、新しいプレーヤーが次々と現れています。

ジャレッドフリードマン：

それはいつか突然崩壊するのでしょうか？

ダイアナフー：

インターネット上には人工知能への投資が過剰だというさまざまな記事があります。公開市場でも、多くの専門家が懸念していますが、人工知能チップへの巨額投資についてどのように対処する予定ですか？私の意味するところは、NVIDIAが世界で最も価値のある会社になったことです。誰が予想したでしょう？そして、これは基盤です。多くの人々が考えているのは、あなたがすべてのこの基盤に投資したので、何かが起こってそれに利益をもたらす必要があるだろう、ということです。それはまるで初期の鉄道のたとえのようです。道路を整備したら、列車は来るのでしょうか？

ガリータン：

私の意味するところは、私たち全員を苦しめる非常に極端なバージョンのように感じます。約1年前くらいでは、わずかな基本的なモデルだけが脚光を浴び、AGIだけでなくASI、人工知能のスーパーインテリジェンスの脅威となる存在があるように思われました。ある考え方では、他のすべての人にとっては実際には何もチャンスがないのではないかということです。それは社会を破壊するかもしれません。

あなたは、Claude 3.5 sonnetが非常に競争力があることを知っています。実際には選択肢がありますし、また別の時点に移行して、基礎モデルに価値が蓄積される方法、ホスティング会社ではなく、それを考えていますか？私はそれらが最も大きな勝者だと思います。そして、ソフトウェア会社自体、スタートアップ企業でも老舗企業でも、これらの基礎モデルから利益を得ることができると望んでいます。

Harj Taggar：

すべてが急速に発展しているため、その重要性を過小評価するのは簡単です。2023年初に戻ったら、Chat GPTが数ヶ月前にリリースされたばかりで、人工知能のアイデアの最初のプロダクトが現れ始めたことを見ることができます。Chat GPTのラップ歌手のミームは非常に人気がありましたね。GPTとOpenAIがすべてを支配するだろうという話がありましたが、1年半後には明らかにそうではありません。複数のモデルが存在します。Facebookから最初の本物のオープンソースモデルを手に入れたところ、これは私たちが予測することができなかったことです。

ダイアナフー：

そうです、すごいですね。最高のモデルがオープンソースであるとは誰も考えていなかったでしょう、なぜならOpenAIよりも6ヶ月から1年遅れていたからですね。

Harj Taggar：

私たちは最新のLlamaリリースの前に、このことを私たち4人で話していました。革新的なモデルとオープンソースの差は、毎回のリリースごとにXヶ月で追いつくことができます。Xがどんどん小さくなれば、それは非常に興奮することです。しかし、基本的に同じレベルに到達すると、1ヶ月前に私たちの誰もがそれを見ることはなかったでしょう。

ガリータン：

私たちはそこに到達しました。私の意味は、オープンソースモデルは指数関数的に成長し、パイオニアモデルはS字カーブに見えます。

ダイアナフー：

あなたが言及している、現在の競技において4つのモデルを使用することと、6ヶ月から1年前と比較しての違いは非常に異なっています。以前のバッチの数字をおおよそ覚えていることは確かです。OpenAIモデルを使用していた人はおよそ90%程度だと思います。それは最高のモデルであり、効果的であるため、多くの人がそれを使用していました。

今では、非公式な調査を行った結果、Sonnet Claude 3.5を実際に多くの人が使用していますが、以前は1〜2社しか使用していなかったのに、現在は数十社が使用しています。Llamaの使用も大幅に増えました。そのため、OpenAIモデルの使用が減少していると考えられます。なぜならこれらすべてが競争力を持っているからです。

AIの応用分野には莫大な潜在能があります

ジャレッドフリードマン：

私はあなたが価値の蓄積に関して述べたことに同意します。人工知能が巨大なものになろうとも、数兆ドルの価値を作り出すと信じているとしても、非常に多くの不確実性があり、誰が最も大きな部分を手にするかはっきりしません。GPUメーカーですか？ホスティングプロバイダーですか？モデル開発者ですか？アプリ開発者ですか？どの部分が商品化され、どの部分が非常に価値があると見なされますか？

これは私にWeb 1.0とWeb 2.0のことを思い出させます。同じ現象が起こっており、多くの人々がこの領域全体に非常に前向きですが、どの領域に留まるかはっきりとしないのです。Web 1.0に戻っても、ブラウザを所有することについて大きな脚光が浴びていた時期があります。長い間、インターネット上で超富裕になる唯一の方法は、インターネットブラウザを所有することだと信じられていました。なぜならそれがインターネットの入り口だからです、そうでしょう？そして、その当時のNetscapeの価値は何十億ドルか、わかりませんが膨大でした。しかし、その後、それが適切な方向ではないことが明らかになりました。しかし、それは数年間はっきりしませんでした。

Harj Tagga：

私は時間が重要な要素であると考えています。なぜなら、私たちの世界で、私たちのキャリアで、YCの支援を受けたいくつかの最も大きな企業は、DoordashやInstacartのようなものであり、これらは私たち全員がスマートフォンを持ち、スマートフォンで物事を実現したいと思っているからです。また、Uberも明らかに別の大企業ですが、これらはすべて、少なくとも最初のバージョンがiPhoneの発売から約4年後にリリースされました。このようなことには時間がかかり、それから本当の意味でどのアイデアが人気になり、すべての価値がどこに向かうのかがわかるようになるのです。

ガリータン：

私は非常に重要な要素があると考えています。その他の付加価値チェーンが存在することです。もちろん、基本モデル、ホスティングプロバイダ、チップメーカーがありますが、そして私たちが支援するスタートアップ企業、つまりアプリケーションレイヤーもあります。

重要なポイントは、アプリケーションレイヤーの企業を立ち上げるために1億ドルを必要としないということです。結局のところ、あなた自身と、時には協力者がいれば十分です。そして、あなたたちがコーディングを理解しているならば、これらのほぼすべての強力な機能を利用して、新しい市場に進入することができます。あなたたちは製品を作成し、現実の問題を解決し、あなたたちに永遠にお金を払いたいと思っている人たちから資金を得ることができます。そうすれば、彼らの問題を手元の技術で解決することができます。これらすべてを机やビデオを見ているコンピューターで行うことができます。許可が必要なのは、インターネットへのアクセスとノートパソコンだけです。

ジャレッドフリードマン：

それがInstacartやDoordashのストーリーですね？これらは、モバイル電話の技術によってサポートされるアプリケーションレイヤーの企業ですが、自分たちでスマートフォンを製造する必要はありません。

ガリータン：

他のすべての部分も同様です。もちろん、基本モデルの会社を立ち上げるためには500万ドルから1000万ドルの資金が必要かもしれません。ウェハーファブやホスティングやその他すべてのことにそんな金が必要です。ただし、私はそれが完全に正しいとは思いません。それはもっと困難です。

暗号資産バブルと比較して、AI技術はより堅固な基盤を持っています。

Harj Taggar：

私もそう考えています。もし私たちが人工知能のバブルの中にいるのか、それに疑問を持ち、それをより正確に定義しようとするなら、誰もが人工知能に何の価値もないとは言っていません。明らかに、それには価値があります。一般的に、人々が周期について話すとき、彼らが反応しているのは、物事の価格が非常に急速に上昇していることです。パブリックマーケットでの株式（例えば、エヌヴィディア）や、ベンチャーワールドでも、会社が設立後6〜12ヶ月で10億ドルの評価額に到達できるのを見ることがあります。

Diana Hu：

これは非常に有名なAI研究チームでも起こったことです。私はDeepMindやOpenAIで働いたことがあります。彼らは去って、製品と市場のフィットがない状態で、6カ月後には巨大な評価額を持つようになりました。

ガリータン：

私はわかりません、そうですね。それはまるで暗号資産ブームの時のコイン採掘のようなものです。分散システムの経験があり、最初に出会った暗号資産VCに直接会うことができるとするなら、コードの行もなく、ホワイトペーパーも何もなく、10億ドルから50億ドルの市場価値を手に入れることができます。

Harj Tagga：

暗号資産は完璧な例です。これが最後だというのはまだそんなに遠くない過去のことですが、もう2年も経ちました。これは最後の市場サイクルを感じる時間だとさえ定義されています。これらの企業の価値は持続不能な速度で成長しているように見えますよね。これらの暗号資産会社全体で、トークンのリリースを行っているし、単純に株式ラウンドを資金調達して企業価値が3〜6ヶ月ごとに2倍から3倍になっているというのを目撃しています。ですから、きっと傷跡が残っているはずです。

一方で、これはスタートアップ界の常です。例えば、Stripeについて話す人たちがこう言っていました。Stripeの立ち上げ時にSilicon Valleyの投資ファームから1億ドル以上の大型資金調達を行い、時価評価額は1億ドルと推定されていますが、私はまだ公式に公表されていないと思います。これは創業者と市場に対する信念の一部です。したがって、投資家が投資をする理由の一部は利益を上げたいということです。彼らが利益を得る方法は、彼らが今日支払った価格によって将来の会社の成長がどれだけか決まるからです。

ダイアナフー：

ただし、技術企業とより投機的な資産の評価方法については、微妙な違いがあるかもしれませんね？暗号資産の世界では、そういったものがたくさん存在していますから。ですので、それについて本物の技術と比較して議論することができます。

ギャリー・タン：

私はこれを純粋な投機とは言いません。数十億ドルの市場価値を持つことは、人々にとって少し理にかなっていないかもしれませんが、分散システムの教授であり、あるネットワークを所有し、人々が信頼し、アプリケーションを構築するための暗号資産を実際に作り出す必要がある場合、それは理にかなっています。それは実現可能なグループの一つです。そして、お金が閉じてしまったところです。私はCognition LabsやDevinのようなものを持つこと、Harveyのようなものを持つことが市場にとって、本当に賢い人材の才能がどこにあるのかを知るための試行だと思います。

ガリータン：

YCチャンネルにも実際にそういった議論があります。ですので、それは完全に非合理ではありませんが、ある程度は冷笑の対象になるかもしれません。

Harj Taggar：

私はこれが最近の暗号通貨への公平な見方だと思っています。その時期には、資産投機と言えるものに分けることができます。それは代号の価格を上げようとする人々に焦点を当てる非常に速い代号の発売に集中していました。しかし、新しいプロトコルを開発し、既存のサービスを分散化バージョンに変えようと努力している合法で非常に優れた技術チームもあります。私は投資家の考え方があなたの言うこととほとんど同じだと思います。

実際、私たちは非常に難しい技術的な問題を解決しようとするスマートな技術者たちに反対すべきではありません。暗号通貨には多くのそうした問題があります。したがって、私たちは製品と市場の適合が起こる前に投資すべきです。なぜなら、これらの人々は未来のスマートな人々を引き寄せるでしょう。もしそうなることがあれば、彼らはそれを理解するでしょう。

ジャレッドフリードマン：

私は暗号通貨の類似性が非常に良いと思っています。ハーバードやMITの優秀な学生たちと話をすると、一致した意見として、彼らの多くが暗号通貨のブームサイクルによって傷ついたと感じていると聞かされました。個人的にも友人や、あるいは2021年や2022年の暗号通貨のブームサイクルを経験した年長者も同様です。多くの人々は現在、人工知能や他の新しいホットなものに対していくぶん懐疑的になっています。

ですので、YouTubeはCoinbaseの創業投資家であり、世界で最も成功した暗号通貨投資家の一人です。2021年の暗号通貨の出来事と現在の人工知能をどのように比較しますか？類似点はありますか？異なる点はありますか？

ギャリー・タン：

私は実際、Coinbaseはあくまで暗号通貨ではないと思っています。それは必要な技術を実現するためのツールです。彼らはまだその旅にいます。言いたいことは、ブライアン・アームストロングと収益について話し始めたのはこの週ですが、私たちは実際に世界中のあらゆる金融機関と協力して、ブロックチェーン技術を実際の金融の規格に統合しています。私がBrianに初めて会ったとき、私はAirbnbの詐欺防止エンジニア出身で、彼の約束に興奮しました。そうですね。

Harj Taggar：

本質的には、市場です。他のスタートアップとはそれほど大きな違いはないように見えますが、まあ、ねえ、これがあるということです、人々がお互いに売買したいと思っています。それを実現するための十分な市場はありません。それではなぜ私たちは信頼できる市場を築かないのでしょうか？

ガリータン：

それはエッジでニッチです。当時、人々はそれがこの道を進むとは思いませんでした。

ハージ・タッガー：

Coinbaseの不明な点は市場の規模ですが、早期にそれに関心を持つ人々と非常に明確な製品市場の適合性があります。まるでビットコインを買い売りしたい人々が絶対にいるように、それを実現するためのより良い方法が必要です。そのため、Coinbaseが以下の意味で有用性を持っていると疑う人は誰もいませんでした：ねえ、グループの人々が何かをしたいと思っていますが、Coinbaseはそれをより簡単にするのを手伝っています。

私は現在、人工知能と暗号資産の違いはテストすることです。したがって、製品を見るとき、特に多くのWeb3製品を見ると、ほとんどの人にとって実際にはテストされていないようなものです。私はそれがなぜ使用する必要があるのかわかりません。しかし、人工知能製品を見ると、明らかに、50ページのPDFの市場分析レポートを要約して、3つのキーポイントを実際に抽出することができることがわかります。これは明らかに誰かがそれにお金を支払いたいと思うための有用性です。

多くの人工知能のベンチャー企業の評価は過大評価されています

ガリータン：

私の意味は、現在、私のYCチームには、アカウントの支払いを行うことができる会社があります。彼らは12人のチームから、アカウントの支払いに責任を持つ1人のチームになりました。他の11人は財務面の他のすべてのことに責任を持つことができます。これは、可能な限り具体的なものを得ることができるようになりました。まるで人間がバターを渡す以上のことをするかのようです。私たちは彼らをバターを渡すロボットで置き換えています。

実際、これは「Rick and Morty」のジョークのようなものですが、一方で実際には非常に真剣です。ソフトウェアがすることのすばらしさについて話しているのです。実際には人間が最も優れたことをするものではありません。それは電子メールと銀行の記録を調整して必要な支払いを行うことです。それはあなたの創造性を引き出すものではありませんね。

これは時に苦痛を与えることがあります。私たちは人々に他のことをさせることができるのです。それが私たちが今見ていることです。

ハージ・タッガー：

実際に私たちはそれを見ましたね？

ダイアナフー：

私の意味は、面白い統計があります。前のエピソードで言及したのは、YCに応募する会社が持つ収入の合計です。合計収入は600万ドルです。バッチの終わりに、約3、4ヶ月後、彼らが成長した収入をすべて加えると、それは2000万ドルになります。これは、わずか三、四ヶ月での巨大な成長です。それは私たちがまだ野心的な提案をしている中で、成功しています。たとえば、月間の成長率を20％にすることを試みています。

これは依然として指数的な成長です。このベンチマークを使用すると、6か月で600万ドルを20%ずつ増やすことになり、3〜4か月の間で1200万ドルになります。したがって、私たちが見ているのは、実際に収入が増えている点です。企業が良いアイデアを見つけると、価値のあるものが顧客に認識されるという点です。つまり、顧客は見識があり、それに対して支払い、価値を見出しています。

ガリータン：

そして、私が最も厄介だと考えているのは、それが最初の更新契約だけであっても、第二の更新契約だけであってもできないことであり、実際にはすべての更新契約を耐えなければならないということです。エンタープライズの価値が尚流れの未来一砂現金フローの唯一の方法であること。ですので、これは保持がすべての取引の顧客である必要があり、一番良いのは永遠にその顧客を持つことです。このようにしなければ、どんなスケールのビジネスも作ることができません。

ハージ・タッガー：

これは問題の核心に触れているように思われます。私たちは短期のサイクル争いにいるのではないかと。 YCで、私たちはすべてがいくつかの企業の例を底上げし、これらの企業のARR成長率が私たちが見ているバッチよりもはるかに速いことに気付いています。

バッチ内での上場後6か月から12か月でさえ、収益成長は印象的です。グスターヴは、AIテクノロジーを用いた法律業務の自動化を行っているLeiaについて話し続けています。

ダイアナフー：

昨年協力していた企業の収益が、今年の年末には1000万ドルに達するかもしれません。これは、その発見後のわずか12か月間です。

ガリータン：

アイデア。仲間、10倍後にIPOできるよ。

Harj Taggar：

ジャレッドと私がサンフランシスコに引っ越したときの感触は、全く違うと思うんです。2007年って感じですよね。だって、そのとき誰もが何かを追い求めていたもの。あなたは明らかにそのばかげたものに執着していますね。みんなが追い求めていたのはページビュー数。そう、ページビュー数、そしてアクティブユーザーです。でも私は、登録アカウントがどんなものであっても、わかっています。

ガリータン：

でも、そうですね、たくさんの指標があります。そう、あなたが言っていることは、あなたを良い気分にさせるものです。でも。

ジャレッドフリードマン：

まあ、私はハーシュが前に触れたポイントに飛び込みたいと思います。それは、ハイプ周期を資産が大幅に過大評価される状況と定義するとしたら、今がその状況かもしれません。エヌビディアは現在世界で最も価値のある企業です。それが適切なのかどうかはわかりませんが、おそらくエヌビディアは高く評価されているのかもしれません。TPUが始動することで、すべてが変わるかもしれません。10億ドル以上の評価額を誇るスタートアップもいくつかあります。

事後に見れば、いくつかの取引は非常に愚かに見えるかもしれません。当社の業種にとって、良いニュースは私たちが気にしないことです。たとえば、もし私たちが公開市場の投資家であるなら、英伟达が過大評価されているかどうかを非常に心配するかもしれません。しかし、私たちが遊んでいる分野を考えると、実際にはそれはあまり重要ではありません。

Garry Tan:

私は、アマゾンドットコムの創業者は最良の例だと思います。

Jared Friedman:

はい、その通りです。いくつかのものが過大評価されていても、それは大丈夫です。

Garry Tan:

私は実際には、これは生態系全体に対するフリーマネーの一種だと考えています。たとえば、英伟达が過大評価されているということは、彼らが資金調達を必要とする場合、彼らは非常に安く資金を調達できるということです。これはさらに多くの資本を意味し、彼らが将来の成長をより速やかに推進するのに役立ちます。そして、生態系内の他の人々も基本的に恩恵を受けるでしょう。

Harj Taggar:

私たちと創業者、および上場企業との最大の違いは、上場企業は四半期ごとに業績を提出する必要があることです。収益報告を見逃すと株価が急落し、従業員も不安になり始めます。これは大きな干渉です。しかし、YCにとっては、我々は人々のアイデアに投資し、10年以上かかってもその有効性を知ることを期待していません、そうでしょう？創業者にとっても同じで、10年後の視点から見れば、今日が過大評価されているかどうかは重要ではありません。あなたはただ方向性だけを気にし、将来の10年間が今日よりも価値があるかどうかを心配していますか？

Garry Tan:

これらの企業は実際にはもっと健康的になる可能性があると思いますが、常にそうとは限りません。例えば、プロファウンドは数億ドルを集めましたが、今日、世界最大のベンチャーキャピタルファンドにも愛されている人工知能の有望株たちが収入を全く上げていないかもしれません。

まるでエベレストを見上げて、「どうすれば登れるだろう？」と言うのと同じです。これは私たちが見ている多くのYC企業とは鮮明な対照を形成しています。これらの企業はDemo Dayから100万ドルから200万ドルを調達するだけで、500万ドルや1000万ドルのマイルストーンに到達し始めます。実際、最初の日から利益を上げ始めたか、相対的に早く利益を上げ始めたので、彼らの銀行口座は常に増加しています。彼らはうなずいて、「私はシードラウンドを調達しましたが、取締役会がなく、会社を売る必要もありません。だから、自分が望むように会社を構築する理由がありません」と言います。

私は、おそらく10年前には、YCの世界にはこのような例がなかったと思います。例えば、Weeblyはシードラウンドのみを調達し、それからSquareに巨額で売却されました。彼らがこれを実現できたのは、ソーシャルソフトウェア時代に利益を上げていたからです。それに今日でも、Zapierは最も主導的な純粋なソフトウェア企業の1つかもしれないが、1ラウンドのシードマネーしか調達していません。彼らは数十億ドルの収益を生み出しています。これは彼らにとってクレイジーな瞬間です。

Jared Friedman:

そして、彼らは人工知能に莫大な賭けをしています。

Garry Tan:

これは非常に興味深い時です。本当に大規模な投資ラウンドが必要ですか？実際、大規模な投資ラウンドは、首に巨大な岩のようになり、克服することは永遠にできません。

Diana Hu:

魅力的なことは、私たちが言及したこれらのすべての企業が利益または損益均衡を実現し、資金調達の必要がないこと、そして収入が指数的に増加し続けることです。したがって、彼らについてはあまり多くのニュースを聞かないかもしれません。彼らは上場せず、大規模な投資ラウンドの資金調達を試みる必要がないため、彼らは実際には長期的なゲームをしているのです。

AIGCのビジネス可能性は非常に大きいです

Diana Hu:

もし私が今、より多くのデータを持っていると考えた場合、私たちは事物のカテゴリーを始めることができるでしょう。私たちは現実のワールド+人工知能のあらゆる領域で早期の兆候が起こっているのを見ています。例えば、生成型人工知能を使用して画像を生成することが過度に語られていると考えられているものでさえ、それがただのおもちゃやアートやエンターテイメントのためだけだと想像するのは難しいですよね？しかし、実際に収入を上げている会社、例えばPhoto Roomがあります。彼らはeコマースのために画像を生成しています。

ですので、特定の領域に入ると、彼らは何かを考え出します。彼らは生成型AIを非常に利益を得るものにしており、ブランドは製品画像や製品配置を撮影するのが難しいため、これらはすべて困難です。彼らは非常に安価な方法で仕事をしています。カメラマンや編集チームは必要ありませんよね？これが私が思いつく例です。また、AI代理店やAIワークフローについても多く話しましたね？あなたは、はい、Green Lightなどが例ですと言いました。

Harj Taggar:

Green Lightは非常に素晴らしいです。もう1つの例はPermit Flowで、これは許可証のプロセスを埋めるために人工知能を使用する企業です。もし私たちがこのようなものに反対意見を出す魔鬼のアドボケイトとして振る舞おうとすると、攻撃は2つの方法で行われます。まず、これらのものは自動化されていると言いますが、それらはまだ完全に機械が人間の制御を離れていないということです。したがって、これらの評価を解除し、そのような高い価値に到達するために、彼らは機械を人間の制御から離れさせなければなりません。

第2の視点は、企業はこれらのものを永遠に信頼しないというものです。したがって、大手14500社と6桁または7桁の契約を結ぶことはありません。完全に人工知能に依存することはありません。

Jared Friedman:

ああ、私はあなたが言ってる厳しい視点が第2の視点であり、それらは商業化されるでしょうと思います。それらはGPT Wrapperのようなもので、本当の価値はすべて基本モデルに帰属し、100のライセンスフローが存在するでしょう。では、彼らはどのように実際の価値を捉えるのでしょうか？

Harj Taggar:

その視点は？私はただ、それが実際に最大の批判だと思います。これは約1年前に主要な攻撃でした。たぶん、私はただそれを非常に信じているので、そう言っているだけかもしれませんが、私たちが話しているすべて、複数のモデル、オープンソース、ライセンスフローがあなたのフィールドで勝者になる方法について、私が知る限りでは、それはすべて製品を販売し、ユーザーインターフェースを適切に処理するための詳細、すべてのこれらの小さな詳細を持っていることに関するものです。

Jared Friedman:

あなたの視点に同意します。私は他の人の意見も考慮しています。はい、それはむしろ逆の状況が起こる可能性が高いです。つまり、価値はすぐにライセンスフローに取り込まれるでしょう。

Diana Hu:

技術のレベルでも、それは単なるパッケージャーではありません。彼らは特定の領域において微調整を行うために多くの仕事をしていることを知っています。これらの領域では、プライベートデータが非常に強力であり、例えばライセンス、銀行データなど、これらのデータは完成や複製ができません。実際に彼らは非常に巧妙なことをしており、単なるパッケージャーではありません。本当に慎重に考えられた仕事をしています。

Harj Taggar:

これは非常に良い視点です。私はマーク・ザッカーバーグがこう言ったと思います。おそらく1〜2週間前に、彼はすべてのモデル開発の進行が今日停止されても、モデルの上にアプリケーション層を構築することで5年間のイノベーションの余地があると言いました。

Diana Hu:

コンパイラの場合でも、そうでしょう？Githubのコンパイラを使用していても、最もよく知られている例は明らかにGithubの成長が最も速い製品です。報道によると、最近の収入の40％を占めています。数十億ドルの収益を得ているとの噂もあります。これはまだ確認する必要がありますが、その数字はかなり相当です。そうですね？

Harj Taggar:

もう1つのエピソードでは、真の価値があるためには、機械を完全に人間の制御から解放する必要があることが証明されています。私がいくつかのスタートアップから聞いた逸話によれば、彼らはそれをワークフローに組み込んで、人工知能が仕事を完成させることができるが、ユーザーインターフェースを通じてチェックしたり、人の監査にかけたりすることもできます。しかし最近では、それを使わないお客様がますます増えています。だから彼らはただ...

Diana Hu:

私も聞いたことがあります。また、1つの企業が多くのコールセンターをほぼ取って代わり、数十万の電話を処理しています。同じようなことが、彼らは中心全体を解雇しました。この大手企業はこの新興企業を利用しており、20倍、100倍の速さで、かつより安価に処理しています。同じことです。

Harj Taggar:

あなたの視点に戻ると、それが今のところ完璧でなくても、そして短期間に10倍のエッジモデルが出てこなくても、微調整、データの収集、プライベートデータストアなど、すべてが非常に可能性が高く、それらだけで十分な品質水準に到達し、大企業はこれらのソリューション全般に何百万ドル、さらには何千万ドルも費やすことになるでしょう。

Diana Hu:

実際には、私は別の4つ目のカテゴリーが効果的であると考えています。現在は多くのツールが構築、評価、微調整などを行うことができますが、当社のいくつかの企業は実際には微調整に成功しており、特に企業向けのこれらのツールで、独自のプライベートデータを使用しています。特定のアプリケーションをスキップしたい場合でも、ツール自体は価値があります。

Jared Friedman:

私もLMSを応用できる場所がまだたくさんあると考えています。人々はまだ考えていないことさえあるのです。私とDianaは私たちのチームの1つの企業が、つい2週間前にこの業界のレビュー会議に出席し、彼らは瞬時に気付きました。業界全体がLMSの完璧な適用であり、技術者さえ知らないか、存在を知らないことです。だから誰も試みたことがありません。彼らはただ、あなたのように言ったように、数十億ドルの機会が世界のぼんやりした隅にあるようなもので、この技術には非常に適しています。あなたが言ったように、私は現在の技術を解き放つためにはまだ数年かかると思います。

Garry Tan:

私は最終的にはここで起こっていると考えています。これは、各騒動サイクルや繁栄・不況サイクルで何度も上演されており、技術分野にとどまらず、世界全体で起こっています。世界が変わることを示唆する熱狂が始まり、その後、実際に何が起こったのかを理解するのは困難であり、多くはうわさやメディア報道によるものです。

これがXの言ったことです。Product Huntでは、まるで周りに戦争の霧があるような感じがあります。そして、その結果として、人気競争が起こります。これは基本的には、短期間にすべての企業が投票し、投票マシンの影響を受ける競争ですね。まるでまだ本当に起こっていないかのようなものです。それは非常に急速に起こるため、人間は意味を理解するための時間が必要です。

したがって、短期間では、私たちは話術の詐欺師に騙されます。私たちは華やかな証明書や、私自身がそうした会社で詐欺にあったような詐欺師に騙されます。彼らは非常に頭の良い投資家から何百万ドルも騙し取りました。そのようなケースをたくさん見ますが、それは単なる投票マシンの偶然性と狂気ですね。まるで人々が詐欺にお金を投資しようとしているわけではないようなものです。むしろ、この世界を迅速に理解できないという純粋な社会的効果のためです。したがって、暴漢は間違っていました。

一方、長期的には、各企業の価値は将来の現金フローに割り引かれます。あなたは顧客が本当の問題を解決してくれる必要があります。人々は彼らにお金を払い、あなたの顧客と永遠に一緒にいるでしょう。それがGoogleやAppleなどのセブンテックジャイアントが世界で最も価値のある会社とされる理由です。人々はこれらの会社が永遠に利益を上げる可能性があると考え、その過程で安心感を得ています。

Garry Tan:

これが人々が今信じていることであり、最終的には公共市場も同じです。それら自体が完全に狂った投票マシンであるが、最終的には重さを持つ道具になります。最終的にはお金を稼ぐ必要があります。最終的には顧客が必要です。この点で、あなたは本物で重要なものを創造し、本当に効果的でなければなりません。今日はここまでにしましょう。また次回。