Mira MuratiとIlya Sutskeverの2つの企業は、たった1つのアイデアで何十億ドルもの資金調達に成功しました。これはOpenAIのトップチームの技術力への信頼に基づいていますが、この信頼にはリスクもあります - AI技術が指数関数的成長段階に長期間留まるかどうか、次に、垂直シーンデータが独占的なバリアを形成できるかどうかです。これら2つのリスクが現実的な課題に直面すると（たとえば、多モードモデルの進展が鈍化し、業界データの入手コストが急増するなど）、過熱した資本が業界の再編を引き起こす可能性があります。
シリコンバレーで「OpenAIギャング」が台頭している
著者: フラッグシップ
画像の出所：無界AIによって生成された
市場価値は、「OpenAIの元従業員」の肩書きには実際にどのくらいの価値があるのでしょうか？
Business Insiderの報道によると、現地時間の2月25日、OpenAIの元最高技術責任者であるミラ・ムラティ氏は、新会社Thinking Machines Labが評価額90億ドルで10億ドルの資金調達を開始することを正式に発表したばかりです。
現在、Thinking Machines Labはまだ製品や技術のスケジュールや具体的な詳細を明らかにしていません。この会社の公開情報には、20人以上のOpenAIの元従業員からなるチームと、彼らのビジョンが含まれています：「すべての人が知識とツールを手に入れ、AIが個々のニーズや目標にサービスを提供する未来」。
ミラ・ムラティ&シンキング・マシーン・ラボ
OpenAIの起業家の資本誘力はすでに“雪だるま効果”を形成しています。 Muratiよりも前に、OpenAIの前首席科学者であるIlya Sutskeverが設立したSSIは、OpenAIの遺伝子と1つのアイデアだけで300億ドルの評価を受けました。
2018年にマスクがOpenAIを辞任して以来、元OpenAIの従業員が設立した新しい企業は30社以上で、総調達額は90億ドルを超えています。これらの企業は、AIセキュリティ（Anthropic）、インフラストラクチャ（xAI）、垂直アプリケーション（Perplexity）をカバーする完全なエコシステムを形成しています。
これは、2002年にPayPalがeBayに買収された後、マスク、ピーター・ティールなどの創業者が去り、それによって形成されたシリコンバレーの起業ブームを思い起こさせる- "PayPal Mafia"が、この起業ブームでテスラ、LinkedIn、YouTubeなどの伝説的な企業が台頭しました。OpenAIの脱退者たちも彼ら自身の"OpenAI Mafia"を形成しています。
ただし、「OpenAI帮」のシナリオはさらに過激です。「PayPal帮」が10年で2つの千億ドル企業を築いたのに対し、「OpenAI帮」はChatGPTの登場後、わずか2年で5つの百億ドル企業を生み出しました。その中にはAnthropicの615億ドル、Ilya SutskeverのSSIの300億ドル、マスクのxAIの240億ドルなどが含まれます。将来3年以内には「OpenAI帮」から千億ドルの独角獣が生まれる可能性が非常に高いです。
"OpenAI帮"が引き起こした新たなシリコンバレーの"人材の核分裂"は、シリコンバレー全体に影響を与え、さらには世界のAIの権力地図を再構築する可能性があります。
OpenAIのフィッションパス
OpenAの11人の共同創設者のうち、現在はSam Altmanと言語とコード生成チームのリーダーであるWojciech Zarembaだけが在職しています。
2024年はOpenAIの離脱のピークです。 この年、イリヤ・スツケヴァー(2024年5月退社)、ジョン・シュルマン(2024年8月退社)が相次いで退社。 OpenAIのセキュリティチームは30人から16人に縮小され、47%削減されました。 経営幹部の中には、最高技術責任者(CTO)のミラ・ムラティ氏や最高研究責任者のボブ・マクグルー氏など、主要人物が相次いで退社している。 技術チームでは、GPTシリーズのチーフデザイナーであるAlec Radford氏や、Soraの責任者であるTim Brooks氏(Googleに入社)など、中核となる技術人材が去りました。 ディープラーニングの専門家であるイアン・グッドフェローがGoogleに入社し、アンドレイ・カルパシーが教育会社を立ち上げるために2度目の退社を果たしました。
「集まることは一つの火をなし、散ることは星空を満たす。」
2018年にOpenAIに入社した中核技術者のうち、45%以上が独自のポータルを選択しました。 これらの新しい"ポータル"は、OpenAIの技術遺伝子プールを解体して再構築し、3つの戦略グループに再編成されました。
まず、OpenAIの遺伝子を受け継ぐ「正統な部隊」があります。彼らはOpenAI 2.0の野心家と言えます。
Mira MuratiのThinking Machines Labは、ほぼ完全にOpenAIの研究構造を移植しています。ジョン・シュルマン（John Schulman）は強化学習フレームワークを担当し、Lilian WengはAIセキュリティシステムをリードしており、さらにGPT-4の神経構造図は新しいプロジェクトの技術ブループリントとして直接使用されています。
彼らの「オープンサイエンス宣言」は、最近のOpenAIの閉鎖傾向に直面し、技術ブログ、論文、およびコードの継続的な公開を通じて、「より透明なAGI研究開発パス」を構築することを計画しています。これはAI業界でいくつかの連鎖反応を引き起こしました：Google DeepMindの3人のトップ研究者がTransformer-XLアーキテクチャを携えて転職しました。
Ilya Sutskever氏のSafe Superintelligence Inc.(SSI)は、別の道を選びました。 ダニエル・グロス氏とダニエル・レヴィ氏という2人の研究者とともに同社を共同設立したサツケヴァー氏は、短期的な商業化目標をすべて放棄し、「不可逆的なセキュリティ・スーパーインテリジェンス」、つまり哲学的命題に近い技術的枠組みの構築に集中し、会社設立と同時に、a16z、セコイア・キャピタル、その他の機関は、サツケヴァー氏の理想に「支払う」ために10億ドルを投資することを決定しました。
イリヤ・スツケヴァーとSSI
もう1つの派閥は、以前にChatGPTを離れた「ディスラプター」です。
Dario Amodeiが設立したAnthropicは、「OpenAIの反対派」から最も危険な競合他社に進化しました。Claude 3シリーズモデルは、多くのテストでGPT-4と肩を並べています。さらに、AnthropicはAmazon AWSとの独占的な提携を結んでおり、これはAnthropicが計算能力の面で徐々にOpenAIの基盤を侵食していることを意味します。AnthropicとAWSが共同開発したチップ技術は、OpenAIのNVIDIA GPU購入における交渉力をさらに弱める可能性があります。
この分野の別の代表的な人物はマスクです。マスクは2018年にOpenAIを離れましたが、設立されたxAIの設立メンバーには、OpenAIで働いていたIgor Babuschkinや後にOpenAIに戻ったKyle Kosicも含まれています。マスクの強力なリソース支援のおかげで、xAIは人材、データ、計算力など、多くの面でOpenAIに脅威を与えています。マスクが所有するXプラットフォームのリアルタイムソーシャルデータフローを統合することで、xAIのGrok-3はXプラットフォームのホットイベントを即座にキャッチし、回答を生成します。一方、ChatGPTのトレーニングデータは2023年までで、時代遅れのデータループがあります。これは、OpenAIがMicrosoftエコシステムに依存しているために再現が難しいです。
ただし、マスクはxAIをOpenAIの打倒者としてではなく、「OpenAI」の原点に戻すことを目指しています。xAIは「最大限度にオープンソース」の方針を貫いており、例えばGrok-1モデルはApache 2.0ライセンスでオープンソース化され、世界中の開発者を生態系の構築に参加させています。これは、OpenAIが最近傾向してきたクローズドな傾向（例：GPT-4はAPIサービスのみ提供）とははっきり対照をなしています。
第三の派閥は、産業ロジックを再構築する「破局者」です。
OpenAIの元研究者であるAravind Srinivasによって設立されたPerplexityは、AIの大規模モデルを使用して検索エンジンを改造した最初の企業の一つです。 Perplexityは、検索ページのリンクリストを直接AIが生成した回答に置き換え、現在では1日あたり2000万回以上の検索が行われており、資金調達額も5億ドルを超え（90億ドルの評価額）、成長しています。
Adeptの創設者は、OpenAIの元技術副社長であるDavid Luanであり、言語、スーパーコンピューティング、強化学習の技術研究、GPT-2、GPT-3、CLIP、DALL-Eプロジェクトのセキュリティとポリシー策定に携わってきました。AdeptはAIエージェントの開発に特化し、大規模モデルとツール呼び出し能力を組み合わせ、ユーザーが複雑なタスク（合規報告の生成、設計図の作成など）を自動化するのを支援することを目指しています。同社が開発したACT-1モデルは、オフィスソフトウェアやPhotoshopなどを直接操作できます。現在、David Luanを含む同社の中核的な創設チームは、AmazonのAGIチームに参加しました。
Covariantは、10億ドルの価値がある身元の知能スタートアップ企業です。創業チームは全員がOpenAIで解散したロボットチーム出身であり、技術の遺伝子はGPTモデルの開発経験に由来しています。機械人の基本モデルの開発に特化し、多様なAIを活用して機械人の自律運用を実現することを目指しており、特に倉庫物流の自動化に焦点を当てています。ただし、現在、Covariantの中核的な創業チームの3人である「OpenAIクルー」のメンバーであるPieter Abbeel、Peter Chen、およびRocky DuanはすでにAmazonに参加しています。
「OpenAI Gang」スタートアップの一員
出典:公開情報、照合順序:旗艦
AI技術は、「ツール属性」から「生産要素」への飛躍により、置換型シーン（従来の検索エンジンの転覆など）増加型シーン（製造業の知能化改造など）、再構築型シーン（生命科学の基盤突破など）など、三つの産業機会を生み出しました。これらのシーンの共通特徴は、データフライホイールの構築ポテンシャル（ユーザーインタラクションデータのモデルフィードバック）、物理世界との深い相互作用（ロボットアクションデータ/生物実験データ）、倫理監視のグレースケール空間を持っています。
OpenAIの技術の外部への流出は、この産業改革に基盤となる力を提供しています。同社の初期のオープンソース戦略（たとえば、GPT-2の一部がオープンソース化されている）は、技術の拡散を促進する"タンポポ効果"を生み出しましたが、技術が深い領域に突入すると、クローズドソースの商業化が不可避な選択肢となります。
この矛盾から、2つの現象が生まれました：一方では、退職した人材がTransformerアーキテクチャ、強化学習などの技術を垂直シーン（製造業、バイオテクノロジーなど）に移植し、シーンデータを使用して障壁を構築しています。他方では、巨大企業が人材の買収を通じて技術を獲得し、"技術収穫"の閉ループを形成しています。
城壁が分水嶺になるとき
「OpenAI帮」は躍進していますが、古いOpenAIは苦戦しています。
技術と製品に関しては、GPT-5のリリース日が何度も延期され、主流のChatGPT製品は市場で一般的に革新のスピードが業界の発展に追いついていないと考えられています。
市場では、後発のDeepSeekがOpenAIを徐々に追い越し始めており、そのモデルの性能はChatGPTに近く、しかし訓練コストはGPT-4の5%だけです。この低コストの再現パスはOpenAIの技術的バリアを崩壊させています。
ただし、「OpenAI帮」の急速な拡大の大きな理由の一部は、OpenAI社内の葛藤にあります。
現在、OpenAIの中心研究チームは崩壊しており、11人の共同創設者のうちサム·オルトマンとWojciech Zarembaだけが在職しており、中心の45%の研究者が流出しています。
ヴォイチェフ・ザレンバ
共同創設者のIlya SutskeverはSSI社を設立するために退職し、チーフサイエンティストのAndrej KarpathyはTransformerの最適化経験を公開し、Soraビデオ生成プロジェクトのリーダーであるTim BrooksはGoogle DeepMindに転職しました。技術チームでは、GPTの初期バージョンの著者の半数以上が退職し、そのうち多くがOpenAIの競合他社に参加しています。
一方で、求人情報を追跡するLightcastがまとめたデータによると、OpenAI自体の採用重点も変わっているようです。2021年、同社の採用情報の23%が一般研究職でした。2024年には、一般研究は採用情報の4.4%にすぎず、これはOpenAIにおける研究者の地位の変化を間接的に反映しています。
ビジネス化の転換に伴う組織文化の対立がますます明確になり、従業員数が3年間で225%拡大する一方で、初期のハッカー精神は徐々にKPIシステムに置き換えられ、研究者たちは"探索的研究から製品の継続的改善への強制"だと率直に述べています。
この戦略的な揺れがOpenAIを二重のジレンマに陥れる：画期的な技術を持続的に生み出して評価額を維持する必要があるが、かつての従業員がその方法論を素早く複製して競争の圧力に直面せざるを得ない。
AI産業の勝敗は、実験室のパラメーターの突破ではなく、誰が技術遺伝子を産業の毛細血管に注入できるかにかかっています。検索エンジンの回答フロー、ロボットアームの運動軌道、生物細胞の分子動力学を通じて、ビジネス世界の基本的な論理を再構築することが重要です。
シリコンバレーはOpenAIを分裂させるつもりですか？
「OpenAI帮」、「PayPal帮」の急速な台頭は、大きくはカリフォルニアの法律の「おかげ」によるものです。
1872年の立法以来、カリフォルニア州は独自の法的環境となり、シリコンバレーの革新を促してきました。カリフォルニア商業および職業コード第16600条によると、職業の制限はすべて無効とされ、この制度は技術人材の自由な流動を促進しています。
シリコンバレーのプログラマーの平均任期はわずか3〜5年であり、他のテクノロジーセンターよりもはるかに低いため、このような高頻度の流動性は「ナレッジスプリーディング」効果を生み出しています。例えば、退職したエンジェル半導体の従業員は、インテル、AMDなどの12社の半導体大手企業を立ち上げ、シリコンバレーの産業基盤を築きました。
競業禁止契約の法律は、創業企業の保護が不十分に見えるかもしれませんが、実際にはイノベーションを促進しています。技術者の流動性は技術の拡散を加速し、イノベーションの敷居を下げています。
2024年、米国連邦取引委員会（FTC）は、2024年4月に競業禁止協定を完全に禁止することを予測しており、米国のイノベーション活力はさらに高まると見込まれています。政策の実施初年度には、企業が8500社増加し、特許の数が17000-29000件増加し、新たに3000-5000件の特許が追加されると予想されています。今後10年間で、特許の年間増加率は11-19%になる見通しです。
資本は、OpenAIギャングの台頭の重要な推進力でもあります。
シリコンバレーのベンチャーキャピタルの規模は全米の30%以上を占めており、Redwood CapitalやKPCBなどの機関がシードラウンドからIPOまでの完全な資金調達チェーンを構築しています。この資本集約型モデルは二重効果を生み出しました。
まず、資本はイノベーションを推進するエンジンであり、天使投資家が提供するのは資金だけでなく、業界リソースの統合も含まれています。Uberは創業時にわずか20万ドルのシードマネーを持つ2人の創業者だけで、登録タクシーはわずか3台でした。125万ドルの天使投資を受けた後、急速な資金調達が始まり、2015年までに評価額は400億ドルに達しました。
ベンチャーキャピタルは、技術産業に長年にわたる関心を寄せることで、技術産業のアップグレードを促進してきました。1978年にアップルに出資し、1984年にオラクルに投資したシリコンバレー、ベンチャーキャピタルは、半導体およびコンピュータ分野での影響力を築きました。2020年には、人工知能を深く展開し、OpenAIなどの先端プロジェクトに参加しました。マイクロソフトなどの国際的な資本がAIに数百億ドルを投資することで、生成型AI技術のビジネス化サイクルが数年から数か月に短縮されることが促進されました。
資本はイノベーション企業に対してより高い許容能力を提供しています。アクセラレータは失敗プロジェクトの選別速度が成功プロジェクトと同じくらい重要であり、スタートアップ分析機関startuptalkyによると、グローバルなスタートアップの失敗率は90％で、シリコンバレーのスタートアップの失敗率は83％です。スタートアップの成功は簡単ではありませんが、リスク資本の投資グリッドでは、失敗経験が素早く新しいプロジェクトの栄養源に変換されることができます。
画像ソース:startuptalky.com
しかし、資本はこれらの革新的な企業の発展経路をある程度変えています。
ヘッドAIプロジェクトは製品を発売していないにもかかわらず、100億ドルを超える評価を受けており、これは他の中小企業のイノベーションチームがリソースを獲得する難しさを倍増させています。この構造的な不均衡は、地域の分布においてさらに顕著であり、データベース管理会社Dealroomの調査結果によると、シリコンバレーが1四半期に受け取ったリスク投資（247億ドル）は、ロンドン、北京、バンガロール、ベルリンのグローバル第2位から第5位のベンチャーキャピタルセンターの合計に匹敵します。同時に、インドなどの新興市場では、資金調達が133%増加しましたが、97%の資金流入が100億ドルを超える「ユニコーン」企業に向けられています。
また、資本には非常に強力な" パス依存性" があり、資本は量的なリターンが好ましい領域を好む傾向があり、これにより多くの新興基礎科学のイノベーションが資金面で十分なサポートを受けにくくなっています。 例えば、量子計算分野では、国内の量子計算スタートアップ企業である本源量子の創業者である郭国平氏は、創業初期に資金不足のために家を売って起業しました。 郭国平氏が初めて資金調達を実施したのは2015年であり、その年の科技部の発表によると、中国の研究開発に対する総投資はGDPの2.2％未満であり、基礎研究の経費は研究開発投資のうちのわずか4.7％しか占めていませんでした。
サポートが不足しているだけでなく、大手資本も「お金」の誘惑を通じてトップ人材を獲得しようとしています。これにより、スタートアップ企業のCTO職の給与は基本的に7桁（米国企業は米ドル、中国企業は人民元）に固定され、"巨大企業が人材を独占し、資本が巨大企業を追いかける"という循環が生まれています。
ただし、「OpenAI帮」の評価額が大幅に前倒しされていることには、一定のリスクも存在しています。
Mira MuratiとIlya Sutskeverの2つの企業は、たった1つのアイデアで何十億ドルもの資金調達に成功しました。これはOpenAIのトップチームの技術力への信頼に基づいていますが、この信頼にはリスクもあります - AI技術が指数関数的成長段階に長期間留まるかどうか、次に、垂直シーンデータが独占的なバリアを形成できるかどうかです。これら2つのリスクが現実的な課題に直面すると（たとえば、多モードモデルの進展が鈍化し、業界データの入手コストが急増するなど）、過熱した資本が業界の再編を引き起こす可能性があります。