Джерело зображення: згенеровано безмежним штучним інтелектом
Титул "колишній працівник OpenAI" насправді коштує на ринку?
За місцевим часом 25 лютого за даними Business Insider, нова компанія Thinking Machines Lab колишнього головного технічного директора OpenAI Міри Мураті тільки що оголосила про запуск фінансування в розмірі 1 мільярд доларів при оцінці в 9 мільярдів доларів.
Наразі Thinking Machines Lab ще не розголошувала жодного графіка або конкретні подробиці продуктів та технологій, їхній відкритий інформації складається лише з команди колишніх співробітників OpenAI, яка налічує понад 20 осіб, та їхньої мети: створення майбутнього, де «кожен зможе отримати знання та інструменти для того, щоб штучний інтелект обслуговував унікальні потреби та цілі людей».
Mira Murati та Лабораторія думок про машини
Привлекаюча сила капіталу підприємців OpenAI вже сформувала "ефект сніжного кома". До Murati SSI, заснований колишнім головним науковцем OpenAI Ільєю Суцкевером, вже лише на основі генетичної спадковості OpenAI та однієї ідеї зміг дістати оцінку в 300 мільярдів доларів.
З моменту виходу Маска з OpenAI у 2018 році колишні працівники OpenAI заснували понад 30 нових компаній, загальний обсяг фінансування перевищує 9 мільярдів доларів США. Ці компанії створили повний екосистему, що охоплює безпеку штучного інтелекту (Anthropic), інфраструктуру (xAI) та вертикальні застосунки (Perplexity).
Це невід'ємно нагадує про той хвилі підприємництва в Силіконовій долині, що виник після поглинання PayPal компанією eBay в 2002 році, коли Маск, Пітер Тіль та інші засновники покинули компанію, що призвело до створення так званого "PayPal-мафії". У цьому періоді з'явилися такі легендарні компанії, як Tesla, LinkedIn, YouTube. Також колишні працівники OpenAI формують свою власну "OpenAI-мафію".
Лише «OpenAI група» є більш радикальною у справжній сенсі: за 10 років «PayPal група» створила 2 компанії з оцінкою в мільярд доларів, тоді як «OpenAI група» за два роки після запуску ChatGPT породила 5 компаній з оцінкою в мільярд доларів, серед яких Anthropic оцінюється в 61,5 мільярда доларів, SSI Ільї Суцкевера - в 30 мільярдів доларів, xAI Ілона Маска - в 24 мільярди доларів, і ймовірно, протягом наступних трьох років в «OpenAI групі» може з'явитися кілька декількох компаній з оцінкою в мільярд доларів.
Нова хвиля "розщеплення талантів" в Силіконовій долині, започаткована "OpenAI Help", впливає на всю Силіконову долину, навіть перетворює геополітичну карту всесвітнього штучного інтелекту.
Шлях розщеплення OpenAI
З 11 співзасновників OpenA наразі лише Сем Олтман і керівник команди мови та генерації коду Войцех Заремба залишаються на посаді.
2024 рік стане піком відхідних робітників з OpenAI. У цьому році з посад пішли Ілля Суцкевер (пішов у травні 2024 року), Джон Шульман (пішов у серпні 2024 року) та інші. Кількість працівників у відділі безпеки OpenAI скоротилася з 30 до 16 осіб, що становить 47% відсотків; ключові посади управління такі як головний технічний директор Міра Мураті, головний дослідник Боб Макгрю тощо відійшли у відставку; серед технічного персоналу відбулися виходи відомих фахівців, таких як головний дизайнер серії GPT Алек Редфорд, керівник проєкту Sora Тім Брукс (приєднався до Google) та інші; експерт з глибокого навчання Іан Гудфеллоу приєднався до Google, а Андрей Карпаті знову покинув компанію, заснувавши освітню компанію.
«Об'єднані - це вогняна купа, роз'єднані - це зіркове небо».
У середовищі ключових технічних кадрів OpenAI, які прийшли до компанії до 2018 року, понад 45% вирішили розпочати новий етап у своїй кар'єрі, ці нові "ворота" також розбирають та знову збирають технологічну генетичну базу OpenAI у три великі стратегічні групи.
Спочатку є 'силова гілка' у спадщині генів OpenAI, які, можна сказати, є амбіційними фанатами OpenAI 2.0.
Лабораторія Thinking Machines Міри Мураті майже повністю трансплантувала дослідницьку архітектуру OpenAI: Джон Шульман відповідає за каркас підсиленого навчання, Ліліан Венг керує системою безпеки ШІ, навіть нейронна архітектура GPT-4 була безпосередньо використана як технічний брифінг нового проекту.
Їхній "Маніфест відкритої науки" прямує до тенденції останніх років у відношенні до OpenAI, планується створити "більш прозорий шлях для розробки AGI" шляхом постійної відкритості технічних блогів, статей та коду. Це також викликало деякі ланцюгові реакції в галузі штучного інтелекту: 3 високопрофесійних дослідників DeepMind з Google приєднуються з архітектурою Transformer-XL.
А Ilya Sutskever з Safe Superintelligence Inc. (SSI) обрали зовсім інший шлях. Sutskever, разом з іншими двома дослідниками, Даніелем Гроссом та Даніелем Леві, заснував компанію, яка відмовилася від усіх короткострокових комерційних цілей, зосередившись на побудові "незворотнього безпечного суперінтелекту" - це технічна концепція, що майже філософська пропозиція. Компанія тільки що була заснована, але a16z, Sequoia Capital та інші фонди вирішили інвестувати 1 мільярд доларів у ідею Суцкевера.
Ілля Суцкевер та SSI
Ще одна фракція - «перевертень», яка вже покинула ChatGPT раніше.
Anthropic, заснований Даріо Амодеї, перетворився з "опонентів OpenAI" в найнебезпечнішого конкурента. Його моделі серії Claude 3 випереджають GPT-4 у багатьох тестах. Крім того, Anthropic уклав ексклюзивну співпрацю з Amazon AWS, що означає, що Anthropic поступово підіриває основи OpenAI в області обчислювальної потужності. Технологія чіпів, розроблена Anthropic у співпраці з AWS, може подальше підірвати торговельну спроможність OpenAI у закупівлі GPU від Nvidia.
Іншим представником цього течії є Маск, хоча він залишив OpenAI в 2018 році, але серед засновників xAI також є ті, хто раніше працював в OpenAI, зокрема Ігор Бабушкін і пізніше повернувся до OpenAI Кайл Косік. Завдяки сильним ресурсам Маска, xAI становить загрозу для OpenAI в багатьох аспектах, таких як таланти, дані, обчислювальна потужність тощо. Шляхом інтеграції потоку реальних соціальних даних платформи X, яка належить Маску, Grok-3 xAI може миттєво отримувати відповіді на гарячі події на платформі X, тоді як дані тренування ChatGPT закінчуються в 2023 році, що вказує на значну різницю в актуальності даних, що є складним для відтворення в екосистемі Microsoft, від якої залежить OpenAI.
Проте Маск не прагне руйнувати xAI, а хоче повернутися до «початкових цілей» OpenAI. xAI відстоює стратегію «максимально можлива відкритість», наприклад, Grok-1 модель відкрита під ліцензією Apache 2.0, що привертає розробників з усього світу до участі в екосистемі. Це суттєво відрізняється від тенденції OpenAI останніх років до закриття (наприклад, GPT-4 надає лише API-сервіс).
Третій напрямок - це "руйнівники", які перебудовують логіку галузі.
Perplexity, заснована колишнім науковцем OpenAI Аравіндом Срінівасом, є однією з перших компаній, які використовують великі моделі штучного інтелекту для перетворення пошукових систем. Perplexity замінила список посилань на сторінках пошуку, генеруючи відповіді безпосередньо за допомогою штучного інтелекту. Щодня обсяг пошуку перевищує 20 мільйонів разів, а обсяг фінансування перевищує 500 мільйонів доларів США (оцінка 9 мільярдів доларів США).
Засновник Adept - колишній віце-президент з інженерії в OpenAI Девід Луан, який брав участь у дослідженнях технологій мови, суперкомп'ютерів, підсиленого навчання, а також у забезпеченні безпеки та розробці політики проекти GPT-2, GPT-3, CLIP та DALL-E. Adept фокусується на розробці AI агентів з метою автоматизації складних завдань (наприклад, генерація звітів відповідно до вимог, проектування креслень тощо) за допомогою поєднання великих моделей і засобів виклику. Розроблений ними модель ACT-1 може безпосередньо взаємодіяти з офісним програмним забезпеченням, Photoshop тощо. На даний момент ключовий засновницький склад цієї компанії, включаючи Девіда Луана, вже приєднався до команди AGI у Amazon.
Covariant – це втілений стартап інтелекту, який оцінюється в $1 млрд. Його команда засновників належить до розформованої команди роботів OpenAI, а технічні гени отримані з досвіду досліджень і розробок моделей GPT. Зосередьтеся на розробці базових моделей роботів з метою реалізації автономної роботи роботів за допомогою мультимодального штучного інтелекту, особливо приділяючи особливу увагу автоматизації складування та логістики. Однак троє членів основної команди засновників Covariant, Пітер Еббіл, Пітер Чен і Роккі Дуан, приєдналися до Amazon.
Деякі стартапи "OpenAI Help"
Джерело інформації: відкрита інформація, упорядкування: флагман
Штучний інтелект переходить від 'інструментального властивості' до 'фактора виробництва', що призвело до трьох типів галузевих можливостей: сценарії заміщення (наприклад, руйнування традиційних пошукових систем), інкрементальні сценарії (наприклад, інтелектуалізація виробництва в промисловості), реконструкційні сценарії (наприклад, прориви на підґрунті життєвих наук). Спільні риси цих сценаріїв полягають в тому, що вони мають потенціал для побудови обертового моменту даних (дані взаємодії користувачів живлять модель), глибоко взаємодіють з фізичним світом (дані дій роботів/дані біологічних експериментів) і існує середовище сірої зони етичного регулювання.
Тим часом технологічний розплив від OpenAI надає основну силу для цієї промислової революції. Їх стратегія відкритого коду в ранній стадії (наприклад, часткове відкриття GPT-2) створює "ефект парашута" для поширення технологій, але коли технологія досягає глибин, що вимагає великих зусиль, комерціалізація залишається єдиною можливістю.
Цей суперечливий конфлікт породив два явища: з одного боку, відправлені працівники переносять технології Transformer, підсиленого навчання та інше в вертикальні сфери (наприклад, виробництво, біотехнології), будуючи бар'єри за даними сценаріїв; з іншого боку, гіганти забезпечують технологічну позицію шляхом придбання талантів і створюють "замкнутий цикл" технологічного збору.
Коли ров стає вододілом
«OpenAI Help» рухається стрімко, тоді як колишній дім OpenAI стримується.
У технічному та продуктовому плані випуск GPT-5 було кілька разів відкладено, тоді як основний продукт ChatGPT загалом вважається ринком інноваційною швидкістю не встигає за розвитком галузі.
На ринку, аутсайдер DeepSeek вже почав поступово доганяти OpenAI, його модель майже дорівнює за продуктивністю ChatGPT, але витрати на навчання становлять лише 5% від GPT-4, ця шлях низькозатратного відтворення починає руйнувати технологічні бар'єри OpenAI.
Проте швидке зростання "OpenAI Help" в значній мірі пов'язане з внутрішніми суперечками компанії OpenAI.
Наразі можна сказати, що основний дослідницький колектив OpenAI розпався, 11 співзасновників залишилися на посадах лише Сем Олтман та Войцех Заремба, 45% ключових дослідників вже покинули компанію.
Войцех Заремба
Співзасновник Ілля Суцкевер залишив посаду та заснував компанію SSI, головний науковець Андрій Карпатій відкрито поділився досвідом оптимізації Transformer, керівник проекту з генерації відео Сори Тім Брукс перейшов до Google DeepMind. У технічній команді понад половина авторів ранніх версій GPT вже покинула посаду, більшість з них вже приєдналися до конкурентів OpenAI.
Тим часом за даними компіляції даних Lightcast, яка відстежує рекрутингову інформацію, фокуси найму власної OpenAI, здається, також змінилися. У 2021 році 23% їх рекрутингової інформації стосувалося посад загального дослідження. У 2024 році загальні дослідження становили лише 4,4% їх рекрутингової інформації, що також вказує на зміни статусу наукових кадрів в OpenAI.
Комерціалізація призводить до того, що конфлікти в організаційній культурі стають все більш помітними: за три роки кількість співробітників збільшилася на 225%, а ранній хакерський дух поступово замінюється системою KPI, деякі дослідники відверто заявляють: "нас змушують переходити від дослідження до ітерацій продукту".
Ця стратегічна гойдалка призвела до потрапляння OpenAI в подвійну трудність: з одного боку, потрібно продовжувати створювати перспективні технології для підтримки оцінки, з іншого - доводиться стикатися з конкурентним тиском від колишніх співробітників, які швидко копіюють досягнення за допомогою його методології.
Перемога в галузі штучного інтелекту не полягає в прориві параметрів в лабораторії, а в тому, хто зможе впровадити технологічний ген у капіляри промисловості - переформатувати базову логіку комерційного світу в потоці відповідей пошукової системи, траєкторії руху робототехнічного руху, молекулярну динаміку біологічних клітин.
Чи розійдеться Silicon Valley з OpenAI?
Швидке зростання "OpenAI групи" та "PayPal групи" в значній мірі пов'язано з благословенням каліфорнійського законодавства.
З моменту прийняття в 1872 році закону, що забороняє угоди про неконкуренцію, Каліфорнія стала унікальним правовим середовищем, що стимулює інновації у Силіконовій долині. Згідно зі статтею 16600 Кодексу комерційного та професійного права Каліфорнії, будь-які обмеження професійної свободи є недійсними, що безпосередньо сприяє вільному рухові технічних кадрів.
Середня тривалість служби програмістів у Кремнієвій Долині становить лише 3-5 років, що вдвічі менше, ніж в інших технологічних центрах. Цей високочастотний рух спричиняє ефект "витоку знань" - на прикладі компанії Fairchild Semiconductor, її колишні працівники заснували 12 напівпровідникових гігантів, таких як Intel, AMD, заклавши промислову базу Кремнієвої Долини.
Закон про заборону конкурентних угод, здається, недостатньо захищає інноваційні компанії, але насправді сприяє інноваціям. Рух технічних спеціалістів прискорює поширення технологій і знижує поріг інновацій.
Прогнозується, що Федеральна торговельна комісія США (FTC) у квітні 2024 року повністю заборонить конкурентні угоди, що дозволить додатково звільнити інноваційний потенціал Сполучених Штатів. У перший рік реалізації політики може з'явитися 8,500 нових компаній, кількість патентів може зрости на 17,000-29,000 одиниць, нових патентів може з'явитися від 3,000 до 5,000, а протягом наступних 10 років темп росту кількості патентів складе 11-19% щорічно.
Капітал також є важливим каталізатором підйому OpenAI.
Ризикові інвестиції у Силіконовій долині становлять понад 30% всієї кількості в США, а такі установи, як Sequoia Capital та Kleiner Perkins, створили повний ланцюжок фінансування від початкового раунду до IPO, що призвело до подвійного ефекту у цьому капіталоємному режимі.
Спочатку капітал - це рушійний двигун інновацій, ангели-інвестори надають не лише кошти, а й індустріальні ресурси. У момент заснування Uber мала лише 20 тисяч доларів від двох засновників і всього 3 зареєстровані таксі. Після отримання 1,25 мільйона доларів від ангельських інвестицій почалася швидка фінансування, і до 2015 року її оцінка вже сягала 40 мільярдів доларів.
Капітал ризику тривалий час зацікавлений у технологічній галузі, що також сприяло модернізації технологічної галузі. Венчурний капітал Sequoia здійснив інвестиції в Apple у 1978 році, у 1984 році - в Oracle, закріпивши своє вплив у галузі напівпровідників та комп'ютерів; у 2020 році розпочалося глибоке розміщення у галузі штучного інтелекту, участь у передових проєктах, таких як OpenAI. Міжнародний капітал (наприклад, Microsoft) з інвестиціями на рівні декількох мільярдів доларів у галузь штучного інтелекту призвели до скорочення комерціалізаційного циклу технології AI від декількох років до кількох місяців.
Капітал також надає більш високу толерантність до помилок для інноваційних компаній. Швидкість відбору невдалих проектів акселератором є так само важливою, як і успішних проектів. За даними аналітичної компанії startuptalky, в світі загальний відсоток невдач стартапів становить 90%, у Силіконовій долині - 83%. Хоча стартапам не легко досягти успіху, але в інвестиційній сітці ризикового капіталу досвід невдач може швидко перетворитися на поживу для нових проектів.
Джерело зображення: startuptalky.com
Проте капітал також в певній мірі змінює шлях розвитку цих інноваційних компаній.
Головному проекту з штучного інтелекту вдалося досягти оцінки понад 10 мільярдів доларів, хоча продукт ще не був випущений, що призвело до збільшення удвічі складнощів у здобутті ресурсів для інших малих і середніх інноваційних команд. Ця структурна дисбалансуваність набуває особливого значення в розподілі регіонів, як показав дослідження компанії з управління базами даних Dealroom, за квартал в районі затоки Сан-Франциско залучено інвестицій в ризик на суму 24,7 мільярда доларів, що еквівалентно загальній сумі інвестицій від 2-го до 5-го відомих центрів венчурного капіталу (Лондон, Пекін, Бангалор, Берлін) по всьому світу. У той же час, на ринках, що розвиваються, таких як Індія, вдалося зрости на 133% у привласненні фінансування, проте 97% коштів пішли в компанії-"єдинороги", оцінені в понад 10 мільярдів доларів.
Крім того, у капіталу є сильна "залежність від шляху", капітал вибірково сприймає області з квантифікованим поверненням, що також призводить до того, що багато інновацій у сфері новітніх базових наук зазнають відсутності ефективної підтримки на рівні фінансування. Наприклад, у галузі квантових обчислень засновник компанії Quantum Core Гуо Гуопін вже на початковому етапі підприємництва продавав житло через недостатність фінансування. Перший раз Гуо Гуопін зробив залучення коштів у 2015 році, інформація, опублікована Міністерством науки того року, свідчила, що загальні витрати на наукові дослідження Китаю становили менше 2,2% вВП, при цьому видатки на базові дослідження складали лише 4,7% від усіх витрат на дослідження та розробку.
Не лише відсутня підтримка, а й великий капітал приваблює топ-таланти через спокусу 'грошей', що призводить до того, що зарплата на посаді CTO в стартапів фактично зафіксована на семизначному рівні (для американських компаній - у доларах, для китайських компаній - у юанях), утворюючи 'монополію талантів гігантів - переслідування гігантів капіталом'.
Однак ці значні передплати 'OpenAI допомогають' також мають певний ризик.
Обидва підприємства Mira Murati та Ilya Sutskever отримали десятки мільярдів доларів інвестицій лише на основі однієї ідеї. Це свідчить про довіру до технічних можливостей висококваліфікованої команди OpenAI, але така довіра також несе ризики - чи зможе штучний інтелект тривалий час перебувати на стадії експоненційного зростання, а також чи буде вертикальні дані сценаріїв створювати монопольні бар'єри. Коли ці два ризики стикаються з реальними викликами (наприклад, сповільнення прориву багатоформатних моделей та стрімке зростання витрат на отримання галузевих даних), перегрів капіталу може призвести до реструктуризації галузі.
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Кремнієва долина відроджується з «бандою OpenAI»
Автор: Флагман
Джерело зображення: згенеровано безмежним штучним інтелектом
Титул "колишній працівник OpenAI" насправді коштує на ринку?
За місцевим часом 25 лютого за даними Business Insider, нова компанія Thinking Machines Lab колишнього головного технічного директора OpenAI Міри Мураті тільки що оголосила про запуск фінансування в розмірі 1 мільярд доларів при оцінці в 9 мільярдів доларів.
Наразі Thinking Machines Lab ще не розголошувала жодного графіка або конкретні подробиці продуктів та технологій, їхній відкритий інформації складається лише з команди колишніх співробітників OpenAI, яка налічує понад 20 осіб, та їхньої мети: створення майбутнього, де «кожен зможе отримати знання та інструменти для того, щоб штучний інтелект обслуговував унікальні потреби та цілі людей».
Mira Murati та Лабораторія думок про машини
Привлекаюча сила капіталу підприємців OpenAI вже сформувала "ефект сніжного кома". До Murati SSI, заснований колишнім головним науковцем OpenAI Ільєю Суцкевером, вже лише на основі генетичної спадковості OpenAI та однієї ідеї зміг дістати оцінку в 300 мільярдів доларів.
З моменту виходу Маска з OpenAI у 2018 році колишні працівники OpenAI заснували понад 30 нових компаній, загальний обсяг фінансування перевищує 9 мільярдів доларів США. Ці компанії створили повний екосистему, що охоплює безпеку штучного інтелекту (Anthropic), інфраструктуру (xAI) та вертикальні застосунки (Perplexity).
Це невід'ємно нагадує про той хвилі підприємництва в Силіконовій долині, що виник після поглинання PayPal компанією eBay в 2002 році, коли Маск, Пітер Тіль та інші засновники покинули компанію, що призвело до створення так званого "PayPal-мафії". У цьому періоді з'явилися такі легендарні компанії, як Tesla, LinkedIn, YouTube. Також колишні працівники OpenAI формують свою власну "OpenAI-мафію".
Лише «OpenAI група» є більш радикальною у справжній сенсі: за 10 років «PayPal група» створила 2 компанії з оцінкою в мільярд доларів, тоді як «OpenAI група» за два роки після запуску ChatGPT породила 5 компаній з оцінкою в мільярд доларів, серед яких Anthropic оцінюється в 61,5 мільярда доларів, SSI Ільї Суцкевера - в 30 мільярдів доларів, xAI Ілона Маска - в 24 мільярди доларів, і ймовірно, протягом наступних трьох років в «OpenAI групі» може з'явитися кілька декількох компаній з оцінкою в мільярд доларів.
Нова хвиля "розщеплення талантів" в Силіконовій долині, започаткована "OpenAI Help", впливає на всю Силіконову долину, навіть перетворює геополітичну карту всесвітнього штучного інтелекту.
Шлях розщеплення OpenAI
З 11 співзасновників OpenA наразі лише Сем Олтман і керівник команди мови та генерації коду Войцех Заремба залишаються на посаді.
2024 рік стане піком відхідних робітників з OpenAI. У цьому році з посад пішли Ілля Суцкевер (пішов у травні 2024 року), Джон Шульман (пішов у серпні 2024 року) та інші. Кількість працівників у відділі безпеки OpenAI скоротилася з 30 до 16 осіб, що становить 47% відсотків; ключові посади управління такі як головний технічний директор Міра Мураті, головний дослідник Боб Макгрю тощо відійшли у відставку; серед технічного персоналу відбулися виходи відомих фахівців, таких як головний дизайнер серії GPT Алек Редфорд, керівник проєкту Sora Тім Брукс (приєднався до Google) та інші; експерт з глибокого навчання Іан Гудфеллоу приєднався до Google, а Андрей Карпаті знову покинув компанію, заснувавши освітню компанію.
«Об'єднані - це вогняна купа, роз'єднані - це зіркове небо».
У середовищі ключових технічних кадрів OpenAI, які прийшли до компанії до 2018 року, понад 45% вирішили розпочати новий етап у своїй кар'єрі, ці нові "ворота" також розбирають та знову збирають технологічну генетичну базу OpenAI у три великі стратегічні групи.
Спочатку є 'силова гілка' у спадщині генів OpenAI, які, можна сказати, є амбіційними фанатами OpenAI 2.0.
Лабораторія Thinking Machines Міри Мураті майже повністю трансплантувала дослідницьку архітектуру OpenAI: Джон Шульман відповідає за каркас підсиленого навчання, Ліліан Венг керує системою безпеки ШІ, навіть нейронна архітектура GPT-4 була безпосередньо використана як технічний брифінг нового проекту.
Їхній "Маніфест відкритої науки" прямує до тенденції останніх років у відношенні до OpenAI, планується створити "більш прозорий шлях для розробки AGI" шляхом постійної відкритості технічних блогів, статей та коду. Це також викликало деякі ланцюгові реакції в галузі штучного інтелекту: 3 високопрофесійних дослідників DeepMind з Google приєднуються з архітектурою Transformer-XL.
А Ilya Sutskever з Safe Superintelligence Inc. (SSI) обрали зовсім інший шлях. Sutskever, разом з іншими двома дослідниками, Даніелем Гроссом та Даніелем Леві, заснував компанію, яка відмовилася від усіх короткострокових комерційних цілей, зосередившись на побудові "незворотнього безпечного суперінтелекту" - це технічна концепція, що майже філософська пропозиція. Компанія тільки що була заснована, але a16z, Sequoia Capital та інші фонди вирішили інвестувати 1 мільярд доларів у ідею Суцкевера.
Ілля Суцкевер та SSI
Ще одна фракція - «перевертень», яка вже покинула ChatGPT раніше.
Anthropic, заснований Даріо Амодеї, перетворився з "опонентів OpenAI" в найнебезпечнішого конкурента. Його моделі серії Claude 3 випереджають GPT-4 у багатьох тестах. Крім того, Anthropic уклав ексклюзивну співпрацю з Amazon AWS, що означає, що Anthropic поступово підіриває основи OpenAI в області обчислювальної потужності. Технологія чіпів, розроблена Anthropic у співпраці з AWS, може подальше підірвати торговельну спроможність OpenAI у закупівлі GPU від Nvidia.
Іншим представником цього течії є Маск, хоча він залишив OpenAI в 2018 році, але серед засновників xAI також є ті, хто раніше працював в OpenAI, зокрема Ігор Бабушкін і пізніше повернувся до OpenAI Кайл Косік. Завдяки сильним ресурсам Маска, xAI становить загрозу для OpenAI в багатьох аспектах, таких як таланти, дані, обчислювальна потужність тощо. Шляхом інтеграції потоку реальних соціальних даних платформи X, яка належить Маску, Grok-3 xAI може миттєво отримувати відповіді на гарячі події на платформі X, тоді як дані тренування ChatGPT закінчуються в 2023 році, що вказує на значну різницю в актуальності даних, що є складним для відтворення в екосистемі Microsoft, від якої залежить OpenAI.
Проте Маск не прагне руйнувати xAI, а хоче повернутися до «початкових цілей» OpenAI. xAI відстоює стратегію «максимально можлива відкритість», наприклад, Grok-1 модель відкрита під ліцензією Apache 2.0, що привертає розробників з усього світу до участі в екосистемі. Це суттєво відрізняється від тенденції OpenAI останніх років до закриття (наприклад, GPT-4 надає лише API-сервіс).
Третій напрямок - це "руйнівники", які перебудовують логіку галузі.
Perplexity, заснована колишнім науковцем OpenAI Аравіндом Срінівасом, є однією з перших компаній, які використовують великі моделі штучного інтелекту для перетворення пошукових систем. Perplexity замінила список посилань на сторінках пошуку, генеруючи відповіді безпосередньо за допомогою штучного інтелекту. Щодня обсяг пошуку перевищує 20 мільйонів разів, а обсяг фінансування перевищує 500 мільйонів доларів США (оцінка 9 мільярдів доларів США).
Засновник Adept - колишній віце-президент з інженерії в OpenAI Девід Луан, який брав участь у дослідженнях технологій мови, суперкомп'ютерів, підсиленого навчання, а також у забезпеченні безпеки та розробці політики проекти GPT-2, GPT-3, CLIP та DALL-E. Adept фокусується на розробці AI агентів з метою автоматизації складних завдань (наприклад, генерація звітів відповідно до вимог, проектування креслень тощо) за допомогою поєднання великих моделей і засобів виклику. Розроблений ними модель ACT-1 може безпосередньо взаємодіяти з офісним програмним забезпеченням, Photoshop тощо. На даний момент ключовий засновницький склад цієї компанії, включаючи Девіда Луана, вже приєднався до команди AGI у Amazon.
Covariant – це втілений стартап інтелекту, який оцінюється в $1 млрд. Його команда засновників належить до розформованої команди роботів OpenAI, а технічні гени отримані з досвіду досліджень і розробок моделей GPT. Зосередьтеся на розробці базових моделей роботів з метою реалізації автономної роботи роботів за допомогою мультимодального штучного інтелекту, особливо приділяючи особливу увагу автоматизації складування та логістики. Однак троє членів основної команди засновників Covariant, Пітер Еббіл, Пітер Чен і Роккі Дуан, приєдналися до Amazon.
Деякі стартапи "OpenAI Help"
Джерело інформації: відкрита інформація, упорядкування: флагман
Штучний інтелект переходить від 'інструментального властивості' до 'фактора виробництва', що призвело до трьох типів галузевих можливостей: сценарії заміщення (наприклад, руйнування традиційних пошукових систем), інкрементальні сценарії (наприклад, інтелектуалізація виробництва в промисловості), реконструкційні сценарії (наприклад, прориви на підґрунті життєвих наук). Спільні риси цих сценаріїв полягають в тому, що вони мають потенціал для побудови обертового моменту даних (дані взаємодії користувачів живлять модель), глибоко взаємодіють з фізичним світом (дані дій роботів/дані біологічних експериментів) і існує середовище сірої зони етичного регулювання.
Тим часом технологічний розплив від OpenAI надає основну силу для цієї промислової революції. Їх стратегія відкритого коду в ранній стадії (наприклад, часткове відкриття GPT-2) створює "ефект парашута" для поширення технологій, але коли технологія досягає глибин, що вимагає великих зусиль, комерціалізація залишається єдиною можливістю.
Цей суперечливий конфлікт породив два явища: з одного боку, відправлені працівники переносять технології Transformer, підсиленого навчання та інше в вертикальні сфери (наприклад, виробництво, біотехнології), будуючи бар'єри за даними сценаріїв; з іншого боку, гіганти забезпечують технологічну позицію шляхом придбання талантів і створюють "замкнутий цикл" технологічного збору.
Коли ров стає вододілом
«OpenAI Help» рухається стрімко, тоді як колишній дім OpenAI стримується.
У технічному та продуктовому плані випуск GPT-5 було кілька разів відкладено, тоді як основний продукт ChatGPT загалом вважається ринком інноваційною швидкістю не встигає за розвитком галузі.
На ринку, аутсайдер DeepSeek вже почав поступово доганяти OpenAI, його модель майже дорівнює за продуктивністю ChatGPT, але витрати на навчання становлять лише 5% від GPT-4, ця шлях низькозатратного відтворення починає руйнувати технологічні бар'єри OpenAI.
Проте швидке зростання "OpenAI Help" в значній мірі пов'язане з внутрішніми суперечками компанії OpenAI.
Наразі можна сказати, що основний дослідницький колектив OpenAI розпався, 11 співзасновників залишилися на посадах лише Сем Олтман та Войцех Заремба, 45% ключових дослідників вже покинули компанію.
Войцех Заремба
Співзасновник Ілля Суцкевер залишив посаду та заснував компанію SSI, головний науковець Андрій Карпатій відкрито поділився досвідом оптимізації Transformer, керівник проекту з генерації відео Сори Тім Брукс перейшов до Google DeepMind. У технічній команді понад половина авторів ранніх версій GPT вже покинула посаду, більшість з них вже приєдналися до конкурентів OpenAI.
Тим часом за даними компіляції даних Lightcast, яка відстежує рекрутингову інформацію, фокуси найму власної OpenAI, здається, також змінилися. У 2021 році 23% їх рекрутингової інформації стосувалося посад загального дослідження. У 2024 році загальні дослідження становили лише 4,4% їх рекрутингової інформації, що також вказує на зміни статусу наукових кадрів в OpenAI.
Комерціалізація призводить до того, що конфлікти в організаційній культурі стають все більш помітними: за три роки кількість співробітників збільшилася на 225%, а ранній хакерський дух поступово замінюється системою KPI, деякі дослідники відверто заявляють: "нас змушують переходити від дослідження до ітерацій продукту".
Ця стратегічна гойдалка призвела до потрапляння OpenAI в подвійну трудність: з одного боку, потрібно продовжувати створювати перспективні технології для підтримки оцінки, з іншого - доводиться стикатися з конкурентним тиском від колишніх співробітників, які швидко копіюють досягнення за допомогою його методології.
Перемога в галузі штучного інтелекту не полягає в прориві параметрів в лабораторії, а в тому, хто зможе впровадити технологічний ген у капіляри промисловості - переформатувати базову логіку комерційного світу в потоці відповідей пошукової системи, траєкторії руху робототехнічного руху, молекулярну динаміку біологічних клітин.
Чи розійдеться Silicon Valley з OpenAI?
Швидке зростання "OpenAI групи" та "PayPal групи" в значній мірі пов'язано з благословенням каліфорнійського законодавства.
З моменту прийняття в 1872 році закону, що забороняє угоди про неконкуренцію, Каліфорнія стала унікальним правовим середовищем, що стимулює інновації у Силіконовій долині. Згідно зі статтею 16600 Кодексу комерційного та професійного права Каліфорнії, будь-які обмеження професійної свободи є недійсними, що безпосередньо сприяє вільному рухові технічних кадрів.
Середня тривалість служби програмістів у Кремнієвій Долині становить лише 3-5 років, що вдвічі менше, ніж в інших технологічних центрах. Цей високочастотний рух спричиняє ефект "витоку знань" - на прикладі компанії Fairchild Semiconductor, її колишні працівники заснували 12 напівпровідникових гігантів, таких як Intel, AMD, заклавши промислову базу Кремнієвої Долини.
Закон про заборону конкурентних угод, здається, недостатньо захищає інноваційні компанії, але насправді сприяє інноваціям. Рух технічних спеціалістів прискорює поширення технологій і знижує поріг інновацій.
Прогнозується, що Федеральна торговельна комісія США (FTC) у квітні 2024 року повністю заборонить конкурентні угоди, що дозволить додатково звільнити інноваційний потенціал Сполучених Штатів. У перший рік реалізації політики може з'явитися 8,500 нових компаній, кількість патентів може зрости на 17,000-29,000 одиниць, нових патентів може з'явитися від 3,000 до 5,000, а протягом наступних 10 років темп росту кількості патентів складе 11-19% щорічно.
Капітал також є важливим каталізатором підйому OpenAI.
Ризикові інвестиції у Силіконовій долині становлять понад 30% всієї кількості в США, а такі установи, як Sequoia Capital та Kleiner Perkins, створили повний ланцюжок фінансування від початкового раунду до IPO, що призвело до подвійного ефекту у цьому капіталоємному режимі.
Спочатку капітал - це рушійний двигун інновацій, ангели-інвестори надають не лише кошти, а й індустріальні ресурси. У момент заснування Uber мала лише 20 тисяч доларів від двох засновників і всього 3 зареєстровані таксі. Після отримання 1,25 мільйона доларів від ангельських інвестицій почалася швидка фінансування, і до 2015 року її оцінка вже сягала 40 мільярдів доларів.
Капітал ризику тривалий час зацікавлений у технологічній галузі, що також сприяло модернізації технологічної галузі. Венчурний капітал Sequoia здійснив інвестиції в Apple у 1978 році, у 1984 році - в Oracle, закріпивши своє вплив у галузі напівпровідників та комп'ютерів; у 2020 році розпочалося глибоке розміщення у галузі штучного інтелекту, участь у передових проєктах, таких як OpenAI. Міжнародний капітал (наприклад, Microsoft) з інвестиціями на рівні декількох мільярдів доларів у галузь штучного інтелекту призвели до скорочення комерціалізаційного циклу технології AI від декількох років до кількох місяців.
Капітал також надає більш високу толерантність до помилок для інноваційних компаній. Швидкість відбору невдалих проектів акселератором є так само важливою, як і успішних проектів. За даними аналітичної компанії startuptalky, в світі загальний відсоток невдач стартапів становить 90%, у Силіконовій долині - 83%. Хоча стартапам не легко досягти успіху, але в інвестиційній сітці ризикового капіталу досвід невдач може швидко перетворитися на поживу для нових проектів.
Джерело зображення: startuptalky.com
Проте капітал також в певній мірі змінює шлях розвитку цих інноваційних компаній.
Головному проекту з штучного інтелекту вдалося досягти оцінки понад 10 мільярдів доларів, хоча продукт ще не був випущений, що призвело до збільшення удвічі складнощів у здобутті ресурсів для інших малих і середніх інноваційних команд. Ця структурна дисбалансуваність набуває особливого значення в розподілі регіонів, як показав дослідження компанії з управління базами даних Dealroom, за квартал в районі затоки Сан-Франциско залучено інвестицій в ризик на суму 24,7 мільярда доларів, що еквівалентно загальній сумі інвестицій від 2-го до 5-го відомих центрів венчурного капіталу (Лондон, Пекін, Бангалор, Берлін) по всьому світу. У той же час, на ринках, що розвиваються, таких як Індія, вдалося зрости на 133% у привласненні фінансування, проте 97% коштів пішли в компанії-"єдинороги", оцінені в понад 10 мільярдів доларів.
Крім того, у капіталу є сильна "залежність від шляху", капітал вибірково сприймає області з квантифікованим поверненням, що також призводить до того, що багато інновацій у сфері новітніх базових наук зазнають відсутності ефективної підтримки на рівні фінансування. Наприклад, у галузі квантових обчислень засновник компанії Quantum Core Гуо Гуопін вже на початковому етапі підприємництва продавав житло через недостатність фінансування. Перший раз Гуо Гуопін зробив залучення коштів у 2015 році, інформація, опублікована Міністерством науки того року, свідчила, що загальні витрати на наукові дослідження Китаю становили менше 2,2% вВП, при цьому видатки на базові дослідження складали лише 4,7% від усіх витрат на дослідження та розробку.
Не лише відсутня підтримка, а й великий капітал приваблює топ-таланти через спокусу 'грошей', що призводить до того, що зарплата на посаді CTO в стартапів фактично зафіксована на семизначному рівні (для американських компаній - у доларах, для китайських компаній - у юанях), утворюючи 'монополію талантів гігантів - переслідування гігантів капіталом'.
Однак ці значні передплати 'OpenAI допомогають' також мають певний ризик.
Обидва підприємства Mira Murati та Ilya Sutskever отримали десятки мільярдів доларів інвестицій лише на основі однієї ідеї. Це свідчить про довіру до технічних можливостей висококваліфікованої команди OpenAI, але така довіра також несе ризики - чи зможе штучний інтелект тривалий час перебувати на стадії експоненційного зростання, а також чи буде вертикальні дані сценаріїв створювати монопольні бар'єри. Коли ці два ризики стикаються з реальними викликами (наприклад, сповільнення прориву багатоформатних моделей та стрімке зростання витрат на отримання галузевих даних), перегрів капіталу може призвести до реструктуризації галузі.