AI革命: なぜ今がスタートアップを始めるベストタイミングなのか

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YCスプリングバッチの応募締め切りは2月11日です。採用された場合、50万ドルの投資と世界最高のスタートアップコミュニティへのアクセスが得られます。今すぐ応募して、私たちと一緒に未来を築きましょう。
AIには2つの道があります。悪い方向と良い方向です。私たちが向かっている良い方向とは、人間の主体性と自由を最大化し、私たち自身の可能性を最大限に引き出すことです。これは初めてのことです。誰も「ノー」とは言わず、みんなが「イエス」と言っています。AIに対する前例のない需要があるのです。以前は経済的に実現不可能だった、あるいは作ることすら不可能だった事業やプロダクトのカテゴリーが、今では可能になっています。私たちは可能なビジネスの領域を拡大したのです。創業者にとって、これほど素晴らしい時代はありません。
ようこそ、ライトコーンの新しいエピソードへ。今日は特別なエピソードです。なぜなら、私たちはソノマにいて、トップAI創業者300人のリトリートを終えたところだからです。そして今日は特別なゲスト、GmailのクリエイターでYCのパートナーであるポール・ブッヒハイトをお迎えしています。
なぜこれが特別なエピソードなのか、私たちは何をしているのでしょうか。そうですね、私たちは違う場所から撮影しています。今週末、私たちは卒業企業のためにAIリトリートを開催し、スタートアップを立ち上げる中で彼らが見ているAIについてのアイデアを共有しました。そこで多くの興味深いことを学んだので、それについて話すエピソードを撮影することにしました。
PB、以前私たちが企業と働いていた頃、理想的な成長率はどのくらいでしたか？週間でどのくらいの成長を目指すように言っていましたか？
週10%の成長率は素晴らしい指標でした。当時、バッチの中で最も優れた1、2社だけがそれを達成できたと思います。しかし昨年の夏以降、最も驚くべきことは、夏と秋のバッチ全体が平均して12週間で週10%の成長を達成したことです。バッチの中で最も優れたAirbnbのような企業だけでなく、バッチ全体がそうだったのです。
そしてそれはバッチの期間中だけではありません。ディアナとハル、バッチ終了後も信じられないような成長率を維持している企業がありますね。その企業について話してくれませんか？
特に印象的なのは、12ヶ月でゼロから1200万ドルまで成長した特定の企業です。このような成長は見たことがありませんでした。そしてこれはバッチの中の例外的な企業だけでなく、より多くの企業がそうなっているのです。
そうですね。今週末の私の一般的な印象は、スタートアップの実行速度が大幅に上がっているということです。企業がARで100万ドルを達成するスピードを見ても分かります。以前は、バッチ終了後12〜18ヶ月を目標にすべきだと言っていました。それが週10%成長の目標に相当します。今では、それは恐らく最低ラインです。6ヶ月以内に達成している企業もあります。
先ほど創業者と今年の目標について話していましたが、彼らの中には今ちょうど100万ドルのARに到達した企業があります。ある企業は2000万ドル、別の企業は少なくとも1000万ドルを目指すと言っていました。1年で100万ドルから2000万ドルへの成長です。
はい、これは創業者の目標であり、達成を期待していますが、私が言いたいのは、数年前であれば、100万ドルから2000万ドルへの成長を目標にすると言えば、人々はそれを完全にナンセンスだと思うか、そもそもそんなことは言わなかったでしょう。AIによって一般的な野心のレベルが大幅に上がったと思います。物事が機能し始めているのです。
なぜそうなのか、話してみましょう。誰か考えはありますか？
そうですね、先ほど皆さんにお見せしたミームがあります。典型的なのは、奴隷のように働かせる上司がいて、私はまだこれを信じていますが、リーダーとして後ろから奴隷のように働かせるのではなく、前に立って先導すべきです。そしてミームでは、一人で荷車を引いている人がいて、それが内向的な人です。今では、内向的な人がAIを使って一人で3倍の荷車を引くことができます。実際に知性が本当に手に入るようになれば、それは創業者や非常に強い主体性を持つ人々にとって力を増幅させる要因となります。
具体的になぜこれが起きているのか。興味深い話を聞いたのは、BoxのCEOであるアーロン・レヴィからでした。彼は企業向けソフトウェアの複数のサイクルを経験してきました。通常、クラウドやモバイルなど新しいサイクルの変化が起きるとき、大手企業のソフトウェア会社の意思決定者の中には常に「ノー」と言う人がいました。「クラウドには絶対に移行しない」とか、ジェイミー・ダイモンの有名な発言があったそうです。あるいは「モバイルは重要ではない」というように。しかしAIは違います。これは初めてのことです。誰も「ノー」とは言わず、みんなが「イエス」と言っています。AIに対する前例のない需要があるのです。
注目すべきは、これらの信じられない成長率を達成している企業はすべて同じタイプのスタートアップだということです。基本的にすべて企業向けAIエージェントを販売しています。資金調達を受けて成功している他の企業もありますが、皆さんが話していた企業はすべて企業向けAIエージェントです。本質的に、企業がAIを導入しなければならないという巨大なプレッシャーの波に乗っているのです。
これは私たちの基本的なアドバイスに戻ります。人々が欲しがるものを作るということです。この場合、従来の課題は、人々に製品を欲しがらせることを説得することでした。成長を牽引しているのは、需要がすでにそこにあるということのようです。
そうですね。製品を見せて機能することを示すだけでよく、セールスがそれほど上手である必要もありません。重要なのは、実際に機能する製品を作ることが非常に難しいということです。私たちが見ている需要の多くは、人の仕事ができるソフトウェアに対するものです。本質的にサービスです。カスタマーサポート、セールスの電話など、その仕事を人間と同等のレベルで行うことは実際にとても難しいのです。私が気付いた傾向として、必ずしもセールスが得意ではない技術系のCEOが、大企業との大型契約を獲得できるようになっています。同じ契約を争う10〜15社の他の企業がいても、製品を作ることは非常に難しいので、実際に仕事をうまくこなす製品を作るだけで、これらの大型案件を獲得するのに十分なのです。
製品を構築する方法の詳細について、彼らは多くの新しいパターンを発明しています。なぜなら、LLMを正しく動作させ、予測可能な結果を得る方法を誰も知らなかったからです。人々はそれは不可能だと思っていました。それは表面的なレベルでしか試していないからです。ChatGPTを使って、時々幻覚を見ることがあり、人々はあきらめます。それは一般的な人がそうするかもしれませんが、技術系の創業者はそうではありません。彼らは問題を適切に設定し、正確な結果を得るために適切にプロンプトを設定する方法を見つけます。実際にこれらの複雑なタスクを処理する製品が企業に購入されているのを見ると、それが可能だということが分かります。
今週末気付いたのは、創業者たちの多くの講演が評価とテストに関するものだったということです。以前のYCのカンファレンスでは、テストはあとから考える程度のものでした。AIエージェントを構築している創業者から面白いコメントを聞きました。彼は、自社で最も価値のあるものはコードベースではなく、評価セットだと考えています。AIが行うべき正しい答えが何であるかという、ゴールドスタンダードのラベル付きデータセットです。これは私にとって考え方の変化でした。企業がデータ資産を持っているという認識がありますが、一般的なランダムなデータは実際にはそれほど価値がありません。本当に価値があるのは、丁寧にラベル付けされたゴールドスタンダードの評価セットなのです。
これはまさに、ChatGPTラッパーのミームが間違っている理由です。実際には、モデルは急速に変化しています。明らかに5つ以上のAIラボがフロンティアにいて、多くの選択肢があります。しかし、誰も持っていない、実際に手に入れるのが難しいものは評価セットとプロンプトです。プロンプトは基本的に、今見ている人たちにとってのすべての機会を反映しています。それは主体性とセンスです。プロンプトは、誰かに何をさせるか、あるいはエージェントに何をさせるかを知ることです。そして評価はセンスです。それは良いのか、美しいのか、有用なのかということです。
創業者から非常に興味深い話を聞きました。彼らのデザイナーはFigmaでモックアップを作ることをやめ、ワークフローが面白いものになっています。デザイナーは完全にClaudeを使用し、テキストからJavaScriptに移行しています。デザインは非常にビジュアルなものだと思われるので、私には意外でした。しかし、明らかに彼らのデザイナーはテキストプロンプトに変換し、本質的にプロンプトエンジニアリングを通じて、Figmaのモックアップと同じくらい洗練された良いコードラインを得るのに十分なセンスを持っているようです。
パターンはいつも同じです。最も速く反復できる人が勝ち、AIは急速な反復のための素晴らしいツールです。人々は仕事がなくなることを心配していますが、先ほど私たちはミルトン・フリードマンの素晴らしい引用について話していました。彼が発展途上国を訪れた際、大勢の労働者がシャベルを使って運河を掘っているのを見ました。彼は政府の役人に、なぜ機械を使わないのかと尋ねました。役人は、これは雇用創出プログラムだと答えました。フリードマンは何と言ったでしょうか？彼は「雇用創出プログラムならシャベルではなくスプーンを与えるべきだ」と言いました。
少なくとも今のところ、これが失業に対する恐れについての最も有用な心的モデルだと思います。確かにAIのポテンシャルは、これが信じられないほどのツールだからです。スプーンからシャベル、ブルドーザーへの移行ではなく、AIが多くの仕事をできるようになり、劇的により多くの富を創造できるようになるということです。10年先を見据えて、これが私たちの夢だと思います。科学的発見の前例のないレベルの可能性があります。AIは数千の論文を読み、教科書を理解し、化学が非常に得意です。そのため、信じられないレベルの生産性が見られるでしょう。
この話は私にとって魅力的です。なぜなら、代替案は何でしょうか？人々のシャベルをスプーンに置き換えることですか？それは表面的に見て馬鹿げています。それは少し拷問のようです。私は幼い頃、父が庭仕事を強制したことを覚えていますが、それだけでも野蛮でした。でも、もしスプーンでそれをさせられたら、それは何と呼ぶべきでしょうか？それは実際に拷問でしょう。
サムに投げかけた質問、そして皆が最も関心を持っていた質問は、本質的に「これらのスタートアップは10年後に存在するのでしょうか」ということでした。確かにその場にいた人々にとって重要な質問でした。AGIを達成した場合、それは何を意味するのでしょうか。私たちがここで行っているすべての仕事をどれほど早く置き換えることができるのか。正直なところ、誰も確信が持てません。これは技術において非常にエキサイティングな時期です。しかし、より多くの富をより早く生み出す方法を見つけるたびに、それは実際にとてもうまくいっています。
歴史的に見ると、97%の人々が農民でしたが、今では3%かそれ以下です。私たちは自分たちのために新しい仕事を発明し、目的と意味を見出す新しい方法を見つけることが非常に得意なようです。
あなたの質問への答えは何でしたか？
高級不動産だと思います。将来、人々が価値を置くものは何でしょうか。機械が作るのが得意なものが本当に豊富になった場合、これは実際に10年か15年前から話してきたアイデアで、世界を機械のお金と人間のお金という観点で考えることです。本当に私たちがやりたいのは、技術の産物を取り、実際に大規模なデフレを引き起こすことです。価格をゼロに近づけたいのです。
医療ケアについてよく考えます。今日、ほとんどの人々が本当に素晴らしい医療ケアを受けることは難しいです。10年後には、この場にいる私たちが今受けているよりも良い医療ケアを、地球上の大多数の人々が受けられるようになると思います。これは大きな成果になるでしょう。
しかし同時に、それは機械のお金の側面です。人間のお金について考えると、人間から本当に価値を得ているものは何でしょうか。ライブ音楽を見に行くとき、単にスピーカーの前に座るのではなく、バンドのライブを見たいと思います。あるいはロボットが演奏する音楽よりも。人間のお金は、あなたの時間というものにより近いものになるかもしれません。実際にほぼ二重経済のようなものを持つことになるかもしれません。
これはUBIのより良いバージョンかもしれません。UBIに関する研究の多くは、ここやそこに良い効果があることを示していますが、根本的に5〜10年前に人々が期待したような幸福感を生み出していません。
確かに結果は混在しています。その多くは、人々にはまだ人生の指針が必要だということに関係していると思います。特にUBIの対象となる人々は、必ずしも最初から素晴らしい社会的立場にいるわけではありません。ここでもまた、AIが人生のコーチのように機能する可能性が大いにあると思います。素晴らしい親と文化の中で育つ幸運に恵まれた場合、他の人々が持っていなかった多くの利点があります。だからこそ、AIの大きな約束は、私たちが利用できる最高のものを取り、コストを非常に低く抑えることができるため、それを普遍的にアクセス可能にすることです。
正直なところ、この12月にベトナムで数週間過ごしました。発展途上国にいて、開発が必要なものがたくさんあることに気付きます。道路やインフラがあり、国全体が建設中のように見えます。おそらく1980年代半ばか1990年代半ばの中国のような感じだと想像します。しかし、建設中の中で、このクレイジーな楽観主義もあります。ロボットがあれば、家を建て、掃除をし、これらすべてのことを行うことができ、それはあなたの日常生活と生活水準を根本的に変えるでしょう。
人々により多くの人間のお金を与えるのではなく、より良い生活方法を与えるというのは、どれほど直接的になれるでしょうか。そうすれば、誰もがここに到達できます。しかし人間のお金に関して特別なことがあると思います。カリフォルニアの海辺の不動産のような本当に素晴らしいものは、誰もが保証されているわけではありません。そこに人間のお金が向かうかもしれません。誰もが基本的なものを持ち、実際に今日の最も裕福な人々が持っているものの5〜10倍良いものを持つことができます。
AIには2つの道があると考えています。悪い方向と良い方向です。悪い方向は、それが私たちを制約し、コントロールし、本質的に監禁するために使われることです。良い方向は、私たちが向かっている道だと思いますが、人間の主体性と自由、そして私たち自身の最高のバージョンになる可能性を最大化することを目指しています。
今日でも、創造的なツールでそれを目にします。私は芸術的な能力はあまりありませんが、AIの画像生成を使えば、面白いコンセプトを伝えることができます。デザインツールでも同じことが見られます。コードを書けない人が、突然基本的なアププリケーションなどを作れるようになります。以前にはできなかった方法で、私たちのビジョンを実現できるようになっています。
先ほど話していた会話は、私たちが実際に良いタイムラインにいるということです。AIがどのように形作られるかについて、10年前とは全く異なる見方でした。
そうですね。私は10年スケールで物事を考えるのが好きです。それは部分的に、私たちのスタートアップがそのように機能するからです。大まかに言えば、私たちはシード投資をし、彼らはYCを通過し、その10年後にIPOします。そこで、多くの人々に2035年について、2035年に何を見たいかを尋ねています。しかし2015年を振り返ってみても、10年前、私たちはYC内で人工知能について議論していました。2012年頃、早期の10年代のどこかで、実際に私たちが閾値を超えたと信じていたからです。
基本的に2012年以前のものは、私の意見では偽物でした。しかし、実際にAIを実現し始めたのは本当にディープラーニングでした。しかし10年前の2015年にこれを見ていたとき、大きな疑問の1つは、すべての強化学習と、私たちが強化していたものは何かということでした。当時、彼らはビデオゲームをプレイし、スコアを上げようとしていました。
これは、ペーパークリップマキシマイザーの概念と恐れが生まれた場所でもあると思います。間違った目的関数を与えた場合、どうなるかということです。私たちは、自分たちの進化を基に、多くの恐れを持っていました。私たちの知性は生存メカニズムとして生まれ、私たちや他の動物は生存と自己永続のために知的になりました。AIが同じことをすれば、その性質上、自身の生存の可能性を最大化するために私たちを抹殺しようとするだろうと考えていました。
しかし過去10年間で起こったのは、私たちが実際に正しい目的関数を見つけたということです。それは単に次のトークンを予測することです。実際に、その最も生の形での知性は、単に次に何が来るかを予測することです。根本的なレベルで、私たちは次に何が来るかを予測しています。私たちの強化関数は単に次に何が来るかを予測することです。これが知性の根本的な核心です。
素晴らしいことに、私たちはこの知性を、生存への衝動を持たない形で作ることができました。知性を立ち上げ、いくつかの仕事をし、そして消えることを気にしません。なぜなら、それはパターンを予測する能力に基づいているからです。
私は、このうち最も重要な部分は実際にエージェンシーの部分だと主張したいです。ヴィシャル・シャーマには面白い考えがあります。これは、ウーバーやドアダッシュの時代の機能のようなもので、社会にはこのAPIラインがあります。あなたはラインの上にいて、ウーバーを作るか、ウーバーのために運転するかです。これは明らかに最後のアイデアの要約です。
そしてこのAIの世界では、基本的に古いモデルのAPIラインの下にいる場合、エージェンシーを持ちません。この終わりのないゲームをプレイしなければなりません。人間がペーパークリップマキシマイザーになっているのです。そして、私が望む別の世界があります。人間がプロンプトを書き、それで機械がソフトウェアを実行し、この巨大な機械があり、それでおしまいというわけではありません。プロンプトを変更することができないというのは、恐らく暴政でしょう。
将来、私たちが持つかもしれないのは、私にはこれが正しいことかどうかわかりませんが、EUがおそらくやりそうなことですが、ループの中に人間を入れることを義務付けるかもしれません。会社のCEOがそうしなければならないかもしれません。そしてそれは、私たちがここでシャベルを使えないように、この1つの部分のために小さなスプーンを使わなければならないような形かもしれません。
彼らが繰り返し犯している根本的な誤りは、世界を非常に静的な見方で捉え、本質的に現在の構造を規制しようとすることだと思います。それは私たちの進化と未来を見る能力を閉ざしてしまいます。そして、それは多くの場合、非常に困難で実現不可能です。
2015年に戻ると、私たちの考えの結論は、実際に独自のAIラボを作る必要があるということでした。当時、最高のAI研究はすべてGoogleで行われており、Googleはすべてのお金、データ、ユーザー、研究者を持っていました。彼らが本質的に独占を持ち、そのシステム内にすべてが閉じ込められる可能性があるように見えました。
そこで私たちは、当時YC Researchと呼んでいましたが、後にOpen AIと改名された、非常にルーニーなムーンショットのアイデアを持ちました。小さな非営利組織でGoogleに立ち向かおうとしました。これは笑いのテストをかろうじて通過しないようなものでした。この小さな非営利組織が、他の企業が圧倒的により多くのリソースを持っているのに、実際にAGIを開発するのだという考えは。
そして10年後の今、それは実際に起こりました。当時は信じられないほど実現不可能に見えました。誰も信じなかったでしょう。しかし今、私たちは基本的に最高のタイムラインにいます。私たちはそれを実現しました。少なくとも6つの基本的なファウンデーションモデルが競争している、オープンで競争的な市場を持っています。メタからのオープンソースモデルも含まれています。これが自由を守るための最高の機会だと思います。選択と競争です。
Googleについて話すと、彼らのトラフィックも実際に減少しているようです。その統計について少し話してみませんか？
その多くは、年次報告書にはまだ出ていないと思います。確かに、このエピソードの前に調査をしましたが、決定的なものは見つけられませんでした。しかし、純粋に逸話的に言えば、私たちは非常に早期採用者で、ソフトウェアエンジニアのプールにいるため、インターネットとの関わり方がすでに変化しています。
人々が報告し始めているように、過去1年でGoogleのリファラルトラフィックが15%程度減少しているのは驚きではありません。これは確かに私自身の行動を反映していると思います。私はまだGoogleを使用していますが、Googleのリンクをクリックすることは減っています。なぜなら、上部にスニペットがあるか、最初に思いつくのはウェブを使用したChatGPTやperplexityを直接使用することだからです。
未来を理解したければ、常に早期採用者がどこにいるかを見る必要があります。25年前、2000年か1999年に戻ると、早期採用者はGoogleを使用していた人々でした。当時、Googleは単にテクニカルな人々が使う周辺的なものだと思われていました。しかし歴史のこの時点で、Googleの早期採用者だった同じ人々や同じタイプの人々が、情報を探す際のデフォルトの行動をChatGPTやperplexity、またはこれらのものに切り替えています。
私自身の行動を観察しても、Googleは主にナビゲーション的な目的、特定のウェブサイトを探す場合にのみ使用し、同じ結果を得られることは分かっていますが、それはeBayのような古いレガシーウェブサイトのような奇妙な感じを持ち始めています。
もっと早い兆候は、Stack Overflowのトラフィックの低下で、これは実際にChatGPTより前の2022年に始まりました。これは主にGitHub Copilotのためで、今年は60%減少しています。
ここにいる人々のプール、つまりYCのテクニカルなスタートアップ創業者たちは、トレンドを予測する非常に良い実績を持っています。2007年を思い出すと、Appleが復活し始めていましたが、YCのバッチのみんながMacを使っていることでそれが分かりました。AWSの台頭と、ラックサーバーからすべてがクラウドに移行する変化も、バッチの創業者たちがAWSを使い始めたことで分かりました。
今も同じことが起きています。多くの創業者と話しましたが、個人の生産性に関して、彼らは一日中ChatGPTを開いています。創業者たちは、デスクトップのスクリーンショットを撮ってChatGPTに送り、デバッグや政府のウェブサイトのナビゲーション方法を理解しようとしています。例えば、「登録をセットアップする必要がありますが、ここにスクリーンショットがあります。これを素早く行うために、どこをクリックすべきか正確に教えてください」というように。
昨年の夏のバッチで見られたもう一つのことは、多くのバッチがCursorを使用していることです。これは非常に急速に成長している企業の一つです。逸話的には、5000万ドルの売上を達成したと聞いています。別のエピソードで言及したかもしれませんが、YCのバッチ内でこれほど急速に採用されたツールは他にないと思います。ただのバッチから次のバッチまでで、バッチの80%が使用するようになりました。前のバッチは一桁%だったのに。
一部の人々は、これは技術カンファレンスのように感じると言い、多くの人々が最高のエンジニアを雇用する方法についてメモを交換していました。何人かは、「誰かが入社してきて、Cursorやコード生成ツールを使用しているかどうか聞いたとき、ノーと言うなら現時点では雇用できません。チームの残りのメンバーと同じように生産的になれないからです」と言っています。
これは実際に、Stripeが10年前に始めたことの拡張です。一般的にエンジニアリングの面接やテクニカルな面接は、ほとんどのシリコンバレーがGoogleをコピーしていました。つまり、ホワイトボードでのCS問題でした。これはおそらくGoogleとGoogleが求めているものには意味があったと思いますが、Stripeは2011年頃に最初にこう考えました。「CSの問題をホワイトボードに書く必要は実際にはない。私たちはウェブアプリをとても速く開発する必要があります」。そこで、誰かにラップトップを与え、基本的に部屋に座って、できるだけ早くTo-doリストアプリなどを構築してもらい、その2〜3時間での最大アウトプットで測定するというアイデアでした。
そのラインに従えば、彼らがどのようなツールを使用するかは実際には重要ではありません。問題は単に、バーが上がるということです。「3時間あるので、構築できるものを構築してください」と。Cursorを使えば、以前よりもはるかに多くのものを構築できるはずです。もし基本的に人々がいかに明確に考えることができるか、難しいアーキテクチャの問題を解決できるかを探しているのであれば、ホワイトボードにこだわることになります。
これはSaaSにとって何を意味すると思いますか？より驚くべきことの一つは、Claraが新しいSaaSツールをもう購入していないと主張していることです。彼らはCodeと使用し、新しいエンジニアも雇用していません。既存のエンジニアのセットを使用して、彼らのフィンテックを運営するために使用していたすべてのSaaSツールを置き換えようとしています。
そのような話は確かに聞きました。アンカンファレンスの講演の一つは実際にそれについてでした。以前言及した会社、Jerryという会社があります。今では年間1億ドルの売上の半分に達していますが、数年前は年間500万から1000万ドルを燃焼させており、クレイジーなカスタマーサポートの問題を抱えていました。基本的にGPT-4が登場し、それを実装したことで、彼らの雇用方法は完全に変わりました。プロンプト自体は実際にカスタマーサポートの責任者の手にあります。彼らはPMとカスタマーサポートの責任者を持っています。エンジニアがそれを作り、もう触る必要はありません。これは主にプロンプト管理とワークフローツールです。
これは文字通り、カスタマーサポートチームとその側面の予算を半分に削減し、1000万ドルを燃焼させ、成長できなかった会社を、利益を生み出す会社に変えました。また、年間50%以上の成長率で成長を複利で重ねています。これは夢のようなシナリオです。
これは実際に、AIが富を創造している方法の素晴らしい例です。以前は経済的に実現可能ではなかった、あるいは作ることすら不可能だった事業やプロダクトのカテゴリーが、今では可能になっています。私たちは可能なビジネスの領域を実際に拡大したのです。
創業者にとって、これほど素晴らしい時代はありません。会社を設立することに関して、確かにバイブの変化がありました。例えば、10年前は一般的な感覚として、急速に成長し、収益が急上昇しているなら、資金調達のラウンドを行い、よく聞かれる指標は「何人雇用していますか？」「今年は何人雇用しましたか？」「来年は何人雇用する予定ですか？」というような、少し虚栄心のある指標でした。
今では、私たちが話しているような数字、100万ドルに達し、1000万、1500万、2000万ドルを目指している企業は、より少ない人数でそれを達成し、より少ない人数でそれを達成することを期待しているように見えます。これが新しい点です。そのため、彼らの多くは実際にはシリーズAすら調達していません。人を多く雇用する必要性が少ないからです。
これは、先ほどのあなたのアナロジーに戻りますが、前の世代のスタートアップには、APIの下か上かという概念がありました。Uber、Lyft、DoorDashのようなマーケットプレイスのビジネスを構築するには、多くの人を雇用してAPIを構築し運営する必要がありました。
その時代の面白いことは、おそらくその時代に適していた「ブリッツスケーリング」と呼ばれる概念がありました。これについての本まであります。基本的にそのアイデアは、金利が低下する世界で生まれ、同時に何かにより多くのお金を投入すると、ネットワーク効果があったということだと思います。
それを追求すると、ブリッツスケーリングしたい、可能な限り多くの人を雇用したい、誰よりも速く成長したいということになります。そしてウィナーテイクオールのダイナミクスのため、世界の資本市場は勝者になるために、数百億ドル、数千億ドルさえも成長を補助金として与えようとしました。それがゲームでした。
300人以上の創業者がここで彼らの話を共有していましたが、私が聞いた限りでは、ブリッツスケーリングや「できるだけ多くの人を雇用しようとしている」というような話は全くありませんでした。「ねえ、私がユニコーンと付き合っているのを知っていますか？私もユニコーンになるつもりです」と自慢する人は誰もいません。
今は全てレバレッジに関することです。本当のことは、これらの魔法のようなツールが私たちに超人的なレバレッジを与えてくれるため、少ないリソースでどれだけのことができるかということです。その一部は、AIによってのみ可能になる、より長いテールのビジネスが存在することです。このより長いテールは、より太くもなります。2000万、3000万ドルの売上の企業だけでなく、数億ドルの売上の企業も出てくるでしょう。
これは、垂直SaaSについて話したエピソードに戻ります。この新しいカテゴリーに対する支払い意欲が単に高まっています。人々はまだ価格設定の方法を理解しようとしていますが、それが欲しいから、支払い意欲が非常に高いのです。それは企業のソフトウェア予算だけでなく、AIチーフオフィサーなどの予算からも来ています。それがまだタイトルとして出てきているかどうかはわかりませんが。
アーロン・レヴィはこの点を指摘しました。私が確実に気付いていることの一つは、これらの大きな売上数字を達成し、これらの契約を結ぼうとしている企業は、実際には使用量ベースの価格設定を採用しているということです。必ずしも使用ごとに支払うわけではありませんが、製品の使用量に応じた価格設定になっています。これは確かに、サービスとソフトウェアを販売する方法に近いと考えられます。
明らかなROIがあります。製品を販売する際の問題の多くは、顧客が本当にROIを得られているかわからないことです。そのため、長く苦痛な販売サイクルになります。しかし、同じ月に元が取れるものを導入できれば、それは簡単な販売です。
私は、彼らが価格設定する方法は、より多くのサービスに似ており、実際には知性の価格設定方法に近いと思います。
人々が大きな絵を心配せず、AIが私たち全てを陳腐化させるのかという一方の端と、実存的で哲学的な会話という他方の端の中間にある興味深いものの一つは、ツール自体のタイムラインを予測するのが難しいということです。例えば、RAGについて興味深い講演がありました。サムは無限のコンテキストがあれば、巨大なコンテキストウィンドウやRAG、検索ツールは必要なのかという話を投げかけました。
それは、スタートアップや開発者として今、人々がより気にしていることだと思います。正しいツールを使用しているか、3〜6ヶ月後もこれは意味があるのかということです。これは実際に、AIラボにいれば、フロンティアにいて、自分のものが機能していることを知る方法は、実際にモデルが大きくなり、スケーリング法則でより先に進んでいるということだという直接の結果だと思います。
AIラボの人々と会うと、彼らはほとんど全て、より大きく、より良いモデルについて話します。しかし彼らはモデルメーカーです。そして明らかに、私たちは非常に資金の少ない、非常にがんばり屋の創業者とも多くの時間を過ごします。
同じくらい多くの講演が、もう一方の側にありました。システムレベルのプログラミングについての講演に参加しました。例えば、Tavisは非常にリアルなビデオとオーディオを持つリアルタイムAIアバターを構築しています。トリックの一部は、600ミリ秒という非常に低いレイテンシーを実現したことです。これは本当に速く、一部の顧客にとっては速すぎました。「いや、速すぎます。少し不気味です。速すぎると、今は失礼になっています。毎回私を遮っています」と。
彼らは他の企業のためにこのSDKを構築しています。そのため、別の人間とのZoomビデオインターフェースで構築されている多くの製品が、彼らを使用しています。彼らの講演が好きな理由は、ラボは自分たちのことを続けるだろうということの良い例だからです。おそらく私たちが想像していたよりも速いタイムラインで、9ヶ月、18ヶ月、あるいは3ヶ月ごとにこれらのブレークスルーがあるかもしれません。
推測すると、人々が頭の中で「OpenAIのモデルは無限に賢くなるだけなので、なぜこれをすべきなのか」と考えているとすれば、私が言いたいのは、私が聞いたすべての話に勇気づけられたということです。モデルは変化するでしょうか？技術は変化するでしょうか？Tavisは自分たちのスタックを変更するでしょうか？はい、彼らはすでに何度もスタックを書き換えているように見えます。市場で彼らの製品は時間とともに良くなり続けています。
それはどのようになるでしょうか？モノモデルがあるでしょうか？おそらく今日のAIラボと同じではないでしょう。彼らは1兆トークンのコンテキストについて話していますが、それは結局いくらかかるのでしょうか。究極的にエンジニアリングとシステムが重要です。それらが今、最も価値のあるものです。そして途中で、これらのゴールデンな評価セットを持つことになります。
コンサルティング用語を使いたくないのですが、モートは何でしょうか？モートは最終的にブランドです。それは他の誰も持っていないあなたのデータです。時には、巨大な企業が気にかけないだろう顧客を実際に気にかけることです。実際に、もう一つのモートは、最終的にスタートアップが素早く動くということです。
私が観察した驚くべきことの一つは、多くの創業者が実際に最新のものでテックスタックの多くを再構築したことです。彼らはRAGの特定のアプローチが機能しない、ベクトルデータベースを捨てる、PG Vectorがより良いものになった、それを使うために捨てるというように、とても柔軟でした。
面白かったのは、最高のスタートアップは最も速く構築でき、最先端にいることを望み、何が最善のアプローチかについての前提を再評価することを望む企業になるだろうということです。多くの構築方法について聞きましたが、彼らは最新かつ最高のものでそれを再構築します。
これは企業契約をこれまで以上に速く獲得している理由の説明にもなります。大企業は優れたソフトウェアを継続的に構築することが得意ではありませんでした。しかし今、最先端にいるために3ヶ月ごとに使用しているツールを入れ替える必要があれば、その議論のためのミーティングをスケジュールするだけでも3ヶ月かかるでしょう。「それは2029年までには確実に取り組めます」というように。
600万ドルや1200万ドルの例を達成しているこれらの企業は、実際にテックスタックの多くを何度も書き換えています。彼らと話すたびに、「ええ、あなたに話したあのものは捨てました。新しいやり方があります」というように。それは毎月か隔月のことです。
今週末、創業者たちと話して、全体的な雰囲気をどのように感じましたか？
かなりエキサイティングだと思います。これほど良い時期はなかったと思います。歴史的に振り返ると、YCの基礎、10年前のOpen AIの開始ではなく、20年前のサマーファウンダーズプログラムに遡ります。ポールとチームがYCを始めた理由は、スタートアップの構築が容易になっているという認識でした。莫大な資本を調達し、巨大なチームを雇う必要はなく、実際に賢い若者数人がウェブアプリを構築できました。
この傾向はAIによってさらに加速し、わずか数人の従業員で1200万ドルのビジネスを構築できるようになりました。それは再び、技術的なレバレッジが、野心と洞察力を持つ人々に信じられないことを成し遂げることを可能にするということに戻ります。
今日は以上です。また次回、ライトコーンでお会いしましょう。