На сколько ценится статус "бывший сотрудник OpenAI" на рынке?
По местному времени 25 февраля, по данным Business Insider, новая компания Thinking Machines Lab бывшего технического директора OpenAI Миры Мурати только что начала сбор средств в размере 1 миллиард долларов по оценке в 9 миллиардов долларов.
В настоящее время Thinking Machines Lab не раскрыла расписание или конкретные детали продуктов и технологий. Единственной общедоступной информацией о компании является команда бывших сотрудников OpenAI, в числе более чем 20 человек, и их видение: создание будущего, где каждый может получить знания и инструменты, чтобы искусственный интеллект служил уникальным потребностям и целям людей.
Мира Мурати и лаборатория «Мыслящие машины»
Привлекательность капитала предпринимателя OpenAI уже сформировала "эффект снежного кома". Перед Murati SSI, основанная бывшим главным ученым OpenAI Ильей Суцкевером, уже с оценкой в 30 миллиардов долларов только на основе генов OpenAI и одной идеи.
С момента ухода Маска из OpenAI в 2018 году бывшие сотрудники OpenAI создали более 30 новых компаний, общий объем финансирования которых превысил 9 миллиардов долларов. Эти компании образовали полную экосистему, охватывающую безопасность ИИ (Anthropic), инфраструктуру (xAI) и вертикальные приложения (Perplexity).
Это наводит на мысль о волне стартапов в Силиконовой долине, созданной после того, как в 2002 году PayPal была поглощена eBay, и основатели, такие как Илон Маск, Питер Тиль и другие, ушли. В этой волне восходят легендарные компании, такие как Tesla, LinkedIn, YouTube. Ушедшие сотрудники OpenAI также формируют свою собственную "банду OpenAI".
Только сценарий «Группы OpenAI» более радикален: «Группа PayPal» создала 2 миллиардные компании за 10 лет, в то время как после запуска ChatGPT «Группа OpenAI» за два года породила 5 компаний со стоимостью в десятки миллиардов, в том числе Anthropic со стоимостью 615 миллиардов долларов, SSI Ильи Суцкевера оценивается в 300 миллиардов долларов, xAI Маска оценивается в 240 миллиардов долларов, и в течение ближайших трех лет в «Группе OpenAI», скорее всего, появится единорог стоимостью в миллиард долларов.
Новая волна "расщепления талантов" в Силиконовой долине, инициированная OpenAI, оказывает влияние на всю долину и даже переформатирует карту власти в области искусственного интеллекта по всему миру.
Путь расщепления OpenAI
Среди 11 соучредителей OpenA на сегодняшний день только Сэм Альтман и руководитель команды по языку и кодированию Войцех Заремба остаются на должностях.
2024 год станет пиком увольнений в OpenAI. В этом году ушли Илья Суцкевер (май 2024 года), Джон Шульман (август 2024 года) и другие. Команда по безопасности OpenAI уменьшилась с 30 человек до 16 человек, что составляет 47% сокращение; ключевые фигуры, такие как главный технический директор Мира Мурати, главный исследователь Боб Макгрю и другие, последовательно покидают компанию; в технической команде уходят ведущие специалисты, такие как главный дизайнер серии GPT Элек Рэдфорд, руководитель проекта Sora Тим Брукс (перешел в Google) и другие; эксперт по глубокому обучению Иэн Гудфеллоу переходит в Google, и Андрей Карпатый вторично уходит, чтобы основать образовательную компанию.
«Собранный это огонь, разбросанный это звезды на небе».
В числе ключевых технических кадров, присоединившихся к OpenAI до 2018 года, более 45% выбрали путь самостоятельного развития, превратив технологическое наследие OpenAI в три стратегических группы.
Сначала идет 'правнуковая армия' в духе OpenAI, они, можно сказать, являются амбициозными представителями OpenAI 2.0.
Лаборатория Thinking Machines Mira Murati практически полностью перенесла исследовательскую архитектуру OpenAI: Джон Шульман отвечает за фреймворк обучения с подкреплением, Лилиан Венг руководит системой безопасности и даже нейронная архитектура GPT-4 была прямо использована в качестве технического чертежа для нового проекта.
Их 'Открытая научная декларация' напрямую указывает на тенденцию к закрытости OpenAI в последние годы, с целью создания 'более прозрачного пути развития AGI' путем постоянного публичного доступа к техническим блогам, статьям и коду. Это также вызвало ряд реакций в индустрии искусственного интеллекта: 3 ведущих исследователя из Google DeepMind перешли на работу с архитектурой Transformer-XL.
А Ilya Sutskever из Safe Superintelligence Inc. (SSI) выбрал другой путь. Сутскевер вместе с другими двумя исследователями Даниэлем Гроссом и Даниэлем Леви основал компанию, отказавшись от всех краткосрочных коммерческих целей, сосредоточившись на создании "необратимого безопасного сверхинтеллекта" - этой почти философской технической концепции, компания только что была создана, и a16z, Sequoia Capital и другие организации решили инвестировать 10 миллиардов долларов в идеалы Сутскевера.
Илья Суцкевер и SSI
Еще одной фракцией являются "подрывники", которые уже покинули ChatGPT.
Компания Anthropic, основанная Дарио Амодеем, превратилась из «оппозиции OpenAI» в самого опасного соперника. Его модели серии Claude 3 находятся на одном уровне с GPT-4 в ряде тестов. Кроме того, Anthropic также установила эксклюзивное сотрудничество с Amazon AWS, что означает, что Anthropic постепенно подрывает фундамент OpenAI с точки зрения вычислительной мощности. Технология чипов, разработанная совместно Anthropic и AWS, может еще больше ослабить позиции OpenAI в закупках графических процессоров Nvidia.
Еще одним представителем этой группы является Маск. Хотя Маск уже покинул OpenAI в 2018 году, некоторые из учредителей xAI также работали в OpenAI, включая Игоря Бабушкина и позднее вернувшегося в OpenAI Кайла Козика. Благодаря сильным ресурсам Маска, xAI представляет угрозу для OpenAI в области талантов, данных, вычислительной мощности и т. д. Путем интеграции потоковых данных о социальных событиях платформы X, принадлежащей Маску, Grok-3 xAI может мгновенно извлекать ответы на актуальные события, происходящие на платформе X, тогда как данные для обучения ChatGPT устарели к 2023 году, что создает значительные различия в актуальности данных, которые OpenAI, зависящая от экосистемы Microsoft, не в состоянии воспроизвести.
Однако позиционирование Маска по отношению к xAI не является переворотом OpenAI, а скорее поиском возвращения к "первоначальной идее" OpenAI. xAI придерживается стратегии "максимально открытый исходный код", например, модель Grok-1 выложена на Apache 2.0, что привлекло разработчиков со всего мира для участия в экосистеме. Это четко контрастирует с последними тенденциями к закрытому исходному коду OpenAI (например, GPT-4 предоставляется только в виде службы API).
Третья группа - это некоторые "раскладчики", перестраивающие отраслевую логику.
Perplexity, основанная бывшим исследователем OpenAI Аравиндом Сринивасом, является одной из первых компаний, которая преобразовала поисковые системы с помощью крупных моделей искусственного интеллекта. Perplexity заменила список ссылок на странице поиска прямым созданием ответов с помощью искусственного интеллекта, и теперь ежедневно обрабатывает более 20 миллионов поисковых запросов, привлекла более 500 миллионов долларов инвестиций (с оценкой в 9 миллиардов долларов).
Основателем Adept является бывший вице-президент по инженерии OpenAI Дэвид Луан, который участвовал в исследованиях технологий языка, супервычислений, обучения с подкреплением, а также в обеспечении безопасности и разработке политики проектов GPT-2, GPT-3, CLIP и DALL-E. Adept сосредоточен на разработке искусственного интеллекта, целью которого является автоматизация выполнения сложных задач пользователей (например, создание отчетов в соответствии с правилами, разработка чертежей и т. д.) путем сочетания крупных моделей с возможностью вызова инструментов. Разработанная ими модель ACT-1 способна напрямую взаимодействовать с офисным ПО, Photoshop и т. д. В настоящее время ключевая команда основателей этой компании, включая Дэвида Луана, уже перешла в команду AGI в Amazon.
Covariant - это стартап с искусственным интеллектом, оцененный в 1 миллиард долларов. Его основной команде робототехников - участники развалившейся OpenAI, их технологическое наследие происходит от опыта разработки модели GPT. Компания специализируется на создании базовых моделей роботов с целью достижения автономной работы роботов с помощью многомодального искусственного интеллекта, особенно в области автоматизации складской логистики. Однако три члена основной команды Covariant, бывшие члены команды OpenAI - Питер Аббил, Питер Чен и Рокки Дуан, уже присоединились к Amazon.
некоторые компании в области стартапов "OpenAI помогают"
Источник информации: открытая информация, разработка: флагман
Переход технологии искусственного интеллекта от 'атрибута инструмента' к 'фактору производительности' породил три типа индустриальных возможностей: сценарии замены (например, подрыв традиционных поисковых систем), сценарии инкрементального роста (например, интеллектуализация производства в промышленности) и сценарии перестройки (например, прорыв на уровне основ науки о жизни). Общими чертами этих сценариев являются: потенциал построения данных как основы (обратная связь данных взаимодействия с пользователями модели), глубокое взаимодействие с физическим миром (данные о движениях роботов / данные биологических экспериментов) и серый пространство нормативного регулирования.
И технологиями OpenAI происходит технологический перенос, обеспечивающий основную движущую силу для этой индустриальной революции. Его стратегия раннего открытого исходного кода (например, частичное открытие GPT-2) создает "эффект одуванчика" технологического распространения, но когда технология проникает в глубокие воды, ее закрытость и коммерциализация становятся неизбежным выбором.
Это противоречие породило два явления: с одной стороны, увольняющиеся специалисты переносят архитектуру Transformer, обучение с подкреплением и другие технологии на вертикальные сценарии (такие как производство, биотехнологии), создавая барьеры с помощью сценариев; с другой стороны, гиганты через поглощение талантов реализуют технологическое зажатие, образуя замкнутый цикл "технологической выкачки".
Когда ров превращается в водораздел
«OpenAI帮» взлетает на крыльях успеха, в то время как старый друг OpenAI терпит неудачу.
В техническом и продуктовом плане дата выпуска GPT-5 неоднократно откладывалась, а основные продукты ChatGPT, как считается на рынке, не успевают за темпами индустрии в развитии.
На рынке новичок DeepSeek уже начал постепенно догонять OpenAI, его модель обеспечивает производительность, приближенную к ChatGPT, но стоимость обучения составляет всего 5% от GPT-4, этот путь низкозатратного воспроизводства угрожает технологическому барьеру OpenAI.
Однако, быстрый рост “помощника OpenAI” во многом обусловлен внутренними противоречиями в компании OpenAI.
На сегодняшний день ядерная исследовательская группа OpenAI, можно сказать, развалилась, из 11 соучредителей остались только Сэм Альтман и Войцех Заремба на службе, 45% исследователей уже ушли.
Войцех Заремба
Сооснователь Ilya Sutskever ушел в отставку, чтобы основать компанию SSI, главный научный сотрудник Andrej Karpathy открыто поделился опытом оптимизации Transformer, руководитель проекта по созданию видеороликов Sora Тим Брукс перешел в Google DeepMind. В технической команде более половины авторов ранних версий GPT уже ушли, и большинство из них уже присоединились к конкурентам OpenAI.
Тем временем, согласно данным, собранным Lightcast, отслеживающим информацию о найме, собственные приоритеты по найму в OpenAI, кажется, также изменились. В 2021 году 23% вакансий в компании были обычными исследовательскими должностями. В 2024 году доля обычных исследовательских вакансий сократилась до 4,4%, что также косвенно указывает на изменение статуса научных кадров в OpenAI.
Коммерциализация привела к все более явным конфликтам корпоративной культуры, в то время как количество сотрудников выросло на 225% за три года, идеи ранних хакеров постепенно уступают место системе KPI, исследователи прямо говорят "мы вынуждены перейти от исследований к продуктовой итерации".
Это стратегическое колебание приводит к тому, что OpenAI оказывается в двойном тупике: они должны постоянно производить революционные технологии, чтобы поддерживать оценку, но им также приходится столкнуться с конкурентным давлением от бывших сотрудников, которые быстро копируют их методологию для воссоздания результатов.
Победа в индустрии искусственного интеллекта не заключается в преодолении параметров в лаборатории, а в том, кто сможет впрыснуть технологический ген в капилляры промышленности - в поток ответов поисковика, траекторию движения манипулятора, молекулярную динамику биологических клеток, перестраивая основные логические принципы бизнес-мира.
Собирается ли Силиконовая долина расколоть OpenAI?
Быстрое восхождение "OpenAI Gang" и "PayPal Gang" во многом обусловлено благоприятным законодательством Калифорнии.
С тех пор, как в 1872 году в Калифорнии был принят закон, запрещающий конкурентные соглашения, ее уникальная правовая среда стала катализатором для инноваций в Силиконовой долине. Согласно статье 16600 Кодекса коммерции и профессий Калифорнии, любые ограничения на профессиональную свободу являются недействительными, и этот дизайн системы прямо способствует свободному движению технических кадров.
Средний срок службы программистов в Кремниевой долине всего 3-5 лет, что значительно ниже, чем в других технологических центрах. Этот высокий уровень текучести кадров создает эффект "перелива знаний" - например, ушедшие сотрудники компании Шинто создали 12 полупроводниковых гигантов, включая Intel и AMD, заложив основу индустрии в Кремниевой долине.
Закон о запрете конкуренции, кажется, недостаточно защищает инновационные компании, на самом деле, он способствует еще большему развитию инноваций. Подвижность технических специалистов ускоряет распространение технологий и снижает порог инноваций.
Федеральная торговая комиссия США (FTC) прогнозирует, что после полного запрета конкурентных соглашений в апреле 2024 года инновационный потенциал США будет дополнительно освобожден. В первый год реализации политики может быть добавлено 8500 новых предприятий, количество патентов взлетит на 17000-29000, добавится 3000-5000 новых патентов, а в течение следующих 10 лет годовой темп роста патентов составит 11-19%.
Капитал также является важным стимулом для подъема OpenAI.
Размер венчурных инвестиций в Долине Силов составляет более 30% от общего объема в США, институты, такие как Redwood Capital и KPCB, создали полную цепочку финансирования от зернового раунда до IPO, что привело к двойному эффекту этого капиталоемкого моделирования.
Капитал - двигатель инноваций, ангельские инвесторы предоставляют не только средства, но и интеграцию отраслевых ресурсов. У Uber было всего 20 тысяч долларов США от двух основателей и всего 3 зарегистрированных такси. После привлечения 1.25 миллиона долларов США ангельских инвестиций начался быстрый привлечение средств, и к 2015 году оценка достигла 400 миллиардов долларов США.
Долгосрочное внимание венчурного капитала к технологической отрасли также способствует ее модернизации. Венчурный фонд Sequoia Capital вложил средства в Apple в 1978 году и в Oracle в 1984 году, что заложило его влияние в области полупроводников и компьютеров; с 2020 года он также начал активно развивать искусственный интеллект, участвуя в передовых проектах, таких как OpenAI. Инвестиции международных капиталов (например, Microsoft) в миллиарды долларов в область искусственного интеллекта способствуют сокращению времени коммерциализации технологий генеративного искусственного интеллекта с нескольких лет до нескольких месяцев.
Капитал также обеспечивает более высокую степень допустимых ошибок для инновационных компаний. Скорость отбора неудачных проектов акселератором так же важна, как и успешных проектов. По данным аналитического агентства startuptalky, уровень неудач в мире составляет 90%, а в Кремниевой долине - 83%. Хотя успех не легок для стартапов, опыт неудач быстро превращается в пищу для новых проектов в сети венчурного капитала.
Источник изображения: startuptalky.com
Однако капитал в определенной степени также изменяет путь развития этих инновационных компаний.
AI-проекты, которые еще не выпустили продукт, оцениваются в более чем 10 миллиардов долларов США, что фактически приводит к удвоению сложностей в получении ресурсов для других малых и средних инновационных команд. Этот структурный дисбаланс более заметен в региональном распределении, как показывают результаты исследования компании по управлению базами данных Dealroom: сумма венчурных инвестиций, полученных за один квартал в заливе Сан-Франциско (247 миллиардов долларов США), равна сумме инвестиций в центры венчурных инвестиций со 2-го по 5-ое место в мире (Лондон, Пекин, Бангалор, Берлин). В то же время, хотя Индия и другие развивающиеся рынки достигли 133% роста финансирования, 97% средств направлены в "единорогов" с оценкой более 10 миллиардов долларов США.
Кроме того, капитал имеет сильную 'путевую зависимость' и предпочитает области с квантифицируемой отдачей, что также означает, что многие инновации в области новейших базовых наук трудно получают крепкую поддержку на уровне финансирования. Например, в области квантовых вычислений основатель китайской стартап-компании по квантовым вычислениям Guo Guoping, основатель компании Quantum Source, из-за нехватки средств продал дом в начале своего предпринимательства. Первый раз Guo Guoping заявил о получении инвестиций в 2015 году, и согласно данным, опубликованным Министерством науки и технологий в том же году, общие инвестиции в исследования в Китае составили менее 2,2% ВВП, причем финансирование базовых исследований составило всего 4,7% от общих расходов на НИОКР.
Не только отсутствие поддержки, большие капиталы также используют 'деньги' для привлечения талантливых специалистов, что приводит к тому, что зарплата CTO в стартапах почти всегда составляет семизначную сумму (в американских компаниях - в долларах, в китайских - в юанях), образуя 'монополию гигантов на таланты - гонку гигантов за капиталом'.
Однако существует определенный риск сильного предварительного оценивания стоимости этих "помощников OpenAI".
Обе компании Миры Мурати и Ильи Суцкевера получили десятки миллиардов долларов инвестиций, основанных на одной только идее. Это произошло из-за доверия к техническим возможностям передовой команды OpenAI, однако это доверие также несет риски - сможет ли AI-технология длительное время оставаться в фазе экспоненциального роста, и возможность формирования монопольных барьеров на основе вертикальных сценариев данных. Когда эти два риска столкнутся с реальными проблемами (такими как замедление прорыва в мульти-модельных моделях, резкое увеличение стоимости получения данных в отрасли), перегрев капитала может привести к реструктуризации отрасли.
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Кремниевая долина поднимается 'OpenAI мафия'
Автор: Flagship
Источник изображения: создано AI без границ
На сколько ценится статус "бывший сотрудник OpenAI" на рынке?
По местному времени 25 февраля, по данным Business Insider, новая компания Thinking Machines Lab бывшего технического директора OpenAI Миры Мурати только что начала сбор средств в размере 1 миллиард долларов по оценке в 9 миллиардов долларов.
В настоящее время Thinking Machines Lab не раскрыла расписание или конкретные детали продуктов и технологий. Единственной общедоступной информацией о компании является команда бывших сотрудников OpenAI, в числе более чем 20 человек, и их видение: создание будущего, где каждый может получить знания и инструменты, чтобы искусственный интеллект служил уникальным потребностям и целям людей.
Мира Мурати и лаборатория «Мыслящие машины»
Привлекательность капитала предпринимателя OpenAI уже сформировала "эффект снежного кома". Перед Murati SSI, основанная бывшим главным ученым OpenAI Ильей Суцкевером, уже с оценкой в 30 миллиардов долларов только на основе генов OpenAI и одной идеи.
С момента ухода Маска из OpenAI в 2018 году бывшие сотрудники OpenAI создали более 30 новых компаний, общий объем финансирования которых превысил 9 миллиардов долларов. Эти компании образовали полную экосистему, охватывающую безопасность ИИ (Anthropic), инфраструктуру (xAI) и вертикальные приложения (Perplexity).
Это наводит на мысль о волне стартапов в Силиконовой долине, созданной после того, как в 2002 году PayPal была поглощена eBay, и основатели, такие как Илон Маск, Питер Тиль и другие, ушли. В этой волне восходят легендарные компании, такие как Tesla, LinkedIn, YouTube. Ушедшие сотрудники OpenAI также формируют свою собственную "банду OpenAI".
Только сценарий «Группы OpenAI» более радикален: «Группа PayPal» создала 2 миллиардные компании за 10 лет, в то время как после запуска ChatGPT «Группа OpenAI» за два года породила 5 компаний со стоимостью в десятки миллиардов, в том числе Anthropic со стоимостью 615 миллиардов долларов, SSI Ильи Суцкевера оценивается в 300 миллиардов долларов, xAI Маска оценивается в 240 миллиардов долларов, и в течение ближайших трех лет в «Группе OpenAI», скорее всего, появится единорог стоимостью в миллиард долларов.
Новая волна "расщепления талантов" в Силиконовой долине, инициированная OpenAI, оказывает влияние на всю долину и даже переформатирует карту власти в области искусственного интеллекта по всему миру.
Путь расщепления OpenAI
Среди 11 соучредителей OpenA на сегодняшний день только Сэм Альтман и руководитель команды по языку и кодированию Войцех Заремба остаются на должностях.
2024 год станет пиком увольнений в OpenAI. В этом году ушли Илья Суцкевер (май 2024 года), Джон Шульман (август 2024 года) и другие. Команда по безопасности OpenAI уменьшилась с 30 человек до 16 человек, что составляет 47% сокращение; ключевые фигуры, такие как главный технический директор Мира Мурати, главный исследователь Боб Макгрю и другие, последовательно покидают компанию; в технической команде уходят ведущие специалисты, такие как главный дизайнер серии GPT Элек Рэдфорд, руководитель проекта Sora Тим Брукс (перешел в Google) и другие; эксперт по глубокому обучению Иэн Гудфеллоу переходит в Google, и Андрей Карпатый вторично уходит, чтобы основать образовательную компанию.
«Собранный это огонь, разбросанный это звезды на небе».
В числе ключевых технических кадров, присоединившихся к OpenAI до 2018 года, более 45% выбрали путь самостоятельного развития, превратив технологическое наследие OpenAI в три стратегических группы.
Сначала идет 'правнуковая армия' в духе OpenAI, они, можно сказать, являются амбициозными представителями OpenAI 2.0.
Лаборатория Thinking Machines Mira Murati практически полностью перенесла исследовательскую архитектуру OpenAI: Джон Шульман отвечает за фреймворк обучения с подкреплением, Лилиан Венг руководит системой безопасности и даже нейронная архитектура GPT-4 была прямо использована в качестве технического чертежа для нового проекта.
Их 'Открытая научная декларация' напрямую указывает на тенденцию к закрытости OpenAI в последние годы, с целью создания 'более прозрачного пути развития AGI' путем постоянного публичного доступа к техническим блогам, статьям и коду. Это также вызвало ряд реакций в индустрии искусственного интеллекта: 3 ведущих исследователя из Google DeepMind перешли на работу с архитектурой Transformer-XL.
А Ilya Sutskever из Safe Superintelligence Inc. (SSI) выбрал другой путь. Сутскевер вместе с другими двумя исследователями Даниэлем Гроссом и Даниэлем Леви основал компанию, отказавшись от всех краткосрочных коммерческих целей, сосредоточившись на создании "необратимого безопасного сверхинтеллекта" - этой почти философской технической концепции, компания только что была создана, и a16z, Sequoia Capital и другие организации решили инвестировать 10 миллиардов долларов в идеалы Сутскевера.
Илья Суцкевер и SSI
Еще одной фракцией являются "подрывники", которые уже покинули ChatGPT.
Компания Anthropic, основанная Дарио Амодеем, превратилась из «оппозиции OpenAI» в самого опасного соперника. Его модели серии Claude 3 находятся на одном уровне с GPT-4 в ряде тестов. Кроме того, Anthropic также установила эксклюзивное сотрудничество с Amazon AWS, что означает, что Anthropic постепенно подрывает фундамент OpenAI с точки зрения вычислительной мощности. Технология чипов, разработанная совместно Anthropic и AWS, может еще больше ослабить позиции OpenAI в закупках графических процессоров Nvidia.
Еще одним представителем этой группы является Маск. Хотя Маск уже покинул OpenAI в 2018 году, некоторые из учредителей xAI также работали в OpenAI, включая Игоря Бабушкина и позднее вернувшегося в OpenAI Кайла Козика. Благодаря сильным ресурсам Маска, xAI представляет угрозу для OpenAI в области талантов, данных, вычислительной мощности и т. д. Путем интеграции потоковых данных о социальных событиях платформы X, принадлежащей Маску, Grok-3 xAI может мгновенно извлекать ответы на актуальные события, происходящие на платформе X, тогда как данные для обучения ChatGPT устарели к 2023 году, что создает значительные различия в актуальности данных, которые OpenAI, зависящая от экосистемы Microsoft, не в состоянии воспроизвести.
Однако позиционирование Маска по отношению к xAI не является переворотом OpenAI, а скорее поиском возвращения к "первоначальной идее" OpenAI. xAI придерживается стратегии "максимально открытый исходный код", например, модель Grok-1 выложена на Apache 2.0, что привлекло разработчиков со всего мира для участия в экосистеме. Это четко контрастирует с последними тенденциями к закрытому исходному коду OpenAI (например, GPT-4 предоставляется только в виде службы API).
Третья группа - это некоторые "раскладчики", перестраивающие отраслевую логику.
Perplexity, основанная бывшим исследователем OpenAI Аравиндом Сринивасом, является одной из первых компаний, которая преобразовала поисковые системы с помощью крупных моделей искусственного интеллекта. Perplexity заменила список ссылок на странице поиска прямым созданием ответов с помощью искусственного интеллекта, и теперь ежедневно обрабатывает более 20 миллионов поисковых запросов, привлекла более 500 миллионов долларов инвестиций (с оценкой в 9 миллиардов долларов).
Основателем Adept является бывший вице-президент по инженерии OpenAI Дэвид Луан, который участвовал в исследованиях технологий языка, супервычислений, обучения с подкреплением, а также в обеспечении безопасности и разработке политики проектов GPT-2, GPT-3, CLIP и DALL-E. Adept сосредоточен на разработке искусственного интеллекта, целью которого является автоматизация выполнения сложных задач пользователей (например, создание отчетов в соответствии с правилами, разработка чертежей и т. д.) путем сочетания крупных моделей с возможностью вызова инструментов. Разработанная ими модель ACT-1 способна напрямую взаимодействовать с офисным ПО, Photoshop и т. д. В настоящее время ключевая команда основателей этой компании, включая Дэвида Луана, уже перешла в команду AGI в Amazon.
Covariant - это стартап с искусственным интеллектом, оцененный в 1 миллиард долларов. Его основной команде робототехников - участники развалившейся OpenAI, их технологическое наследие происходит от опыта разработки модели GPT. Компания специализируется на создании базовых моделей роботов с целью достижения автономной работы роботов с помощью многомодального искусственного интеллекта, особенно в области автоматизации складской логистики. Однако три члена основной команды Covariant, бывшие члены команды OpenAI - Питер Аббил, Питер Чен и Рокки Дуан, уже присоединились к Amazon.
некоторые компании в области стартапов "OpenAI помогают"
Источник информации: открытая информация, разработка: флагман
Переход технологии искусственного интеллекта от 'атрибута инструмента' к 'фактору производительности' породил три типа индустриальных возможностей: сценарии замены (например, подрыв традиционных поисковых систем), сценарии инкрементального роста (например, интеллектуализация производства в промышленности) и сценарии перестройки (например, прорыв на уровне основ науки о жизни). Общими чертами этих сценариев являются: потенциал построения данных как основы (обратная связь данных взаимодействия с пользователями модели), глубокое взаимодействие с физическим миром (данные о движениях роботов / данные биологических экспериментов) и серый пространство нормативного регулирования.
И технологиями OpenAI происходит технологический перенос, обеспечивающий основную движущую силу для этой индустриальной революции. Его стратегия раннего открытого исходного кода (например, частичное открытие GPT-2) создает "эффект одуванчика" технологического распространения, но когда технология проникает в глубокие воды, ее закрытость и коммерциализация становятся неизбежным выбором.
Это противоречие породило два явления: с одной стороны, увольняющиеся специалисты переносят архитектуру Transformer, обучение с подкреплением и другие технологии на вертикальные сценарии (такие как производство, биотехнологии), создавая барьеры с помощью сценариев; с другой стороны, гиганты через поглощение талантов реализуют технологическое зажатие, образуя замкнутый цикл "технологической выкачки".
Когда ров превращается в водораздел
«OpenAI帮» взлетает на крыльях успеха, в то время как старый друг OpenAI терпит неудачу.
В техническом и продуктовом плане дата выпуска GPT-5 неоднократно откладывалась, а основные продукты ChatGPT, как считается на рынке, не успевают за темпами индустрии в развитии.
На рынке новичок DeepSeek уже начал постепенно догонять OpenAI, его модель обеспечивает производительность, приближенную к ChatGPT, но стоимость обучения составляет всего 5% от GPT-4, этот путь низкозатратного воспроизводства угрожает технологическому барьеру OpenAI.
Однако, быстрый рост “помощника OpenAI” во многом обусловлен внутренними противоречиями в компании OpenAI.
На сегодняшний день ядерная исследовательская группа OpenAI, можно сказать, развалилась, из 11 соучредителей остались только Сэм Альтман и Войцех Заремба на службе, 45% исследователей уже ушли.
Войцех Заремба
Сооснователь Ilya Sutskever ушел в отставку, чтобы основать компанию SSI, главный научный сотрудник Andrej Karpathy открыто поделился опытом оптимизации Transformer, руководитель проекта по созданию видеороликов Sora Тим Брукс перешел в Google DeepMind. В технической команде более половины авторов ранних версий GPT уже ушли, и большинство из них уже присоединились к конкурентам OpenAI.
Тем временем, согласно данным, собранным Lightcast, отслеживающим информацию о найме, собственные приоритеты по найму в OpenAI, кажется, также изменились. В 2021 году 23% вакансий в компании были обычными исследовательскими должностями. В 2024 году доля обычных исследовательских вакансий сократилась до 4,4%, что также косвенно указывает на изменение статуса научных кадров в OpenAI.
Коммерциализация привела к все более явным конфликтам корпоративной культуры, в то время как количество сотрудников выросло на 225% за три года, идеи ранних хакеров постепенно уступают место системе KPI, исследователи прямо говорят "мы вынуждены перейти от исследований к продуктовой итерации".
Это стратегическое колебание приводит к тому, что OpenAI оказывается в двойном тупике: они должны постоянно производить революционные технологии, чтобы поддерживать оценку, но им также приходится столкнуться с конкурентным давлением от бывших сотрудников, которые быстро копируют их методологию для воссоздания результатов.
Победа в индустрии искусственного интеллекта не заключается в преодолении параметров в лаборатории, а в том, кто сможет впрыснуть технологический ген в капилляры промышленности - в поток ответов поисковика, траекторию движения манипулятора, молекулярную динамику биологических клеток, перестраивая основные логические принципы бизнес-мира.
Собирается ли Силиконовая долина расколоть OpenAI?
Быстрое восхождение "OpenAI Gang" и "PayPal Gang" во многом обусловлено благоприятным законодательством Калифорнии.
С тех пор, как в 1872 году в Калифорнии был принят закон, запрещающий конкурентные соглашения, ее уникальная правовая среда стала катализатором для инноваций в Силиконовой долине. Согласно статье 16600 Кодекса коммерции и профессий Калифорнии, любые ограничения на профессиональную свободу являются недействительными, и этот дизайн системы прямо способствует свободному движению технических кадров.
Средний срок службы программистов в Кремниевой долине всего 3-5 лет, что значительно ниже, чем в других технологических центрах. Этот высокий уровень текучести кадров создает эффект "перелива знаний" - например, ушедшие сотрудники компании Шинто создали 12 полупроводниковых гигантов, включая Intel и AMD, заложив основу индустрии в Кремниевой долине.
Закон о запрете конкуренции, кажется, недостаточно защищает инновационные компании, на самом деле, он способствует еще большему развитию инноваций. Подвижность технических специалистов ускоряет распространение технологий и снижает порог инноваций.
Федеральная торговая комиссия США (FTC) прогнозирует, что после полного запрета конкурентных соглашений в апреле 2024 года инновационный потенциал США будет дополнительно освобожден. В первый год реализации политики может быть добавлено 8500 новых предприятий, количество патентов взлетит на 17000-29000, добавится 3000-5000 новых патентов, а в течение следующих 10 лет годовой темп роста патентов составит 11-19%.
Капитал также является важным стимулом для подъема OpenAI.
Размер венчурных инвестиций в Долине Силов составляет более 30% от общего объема в США, институты, такие как Redwood Capital и KPCB, создали полную цепочку финансирования от зернового раунда до IPO, что привело к двойному эффекту этого капиталоемкого моделирования.
Капитал - двигатель инноваций, ангельские инвесторы предоставляют не только средства, но и интеграцию отраслевых ресурсов. У Uber было всего 20 тысяч долларов США от двух основателей и всего 3 зарегистрированных такси. После привлечения 1.25 миллиона долларов США ангельских инвестиций начался быстрый привлечение средств, и к 2015 году оценка достигла 400 миллиардов долларов США.
Долгосрочное внимание венчурного капитала к технологической отрасли также способствует ее модернизации. Венчурный фонд Sequoia Capital вложил средства в Apple в 1978 году и в Oracle в 1984 году, что заложило его влияние в области полупроводников и компьютеров; с 2020 года он также начал активно развивать искусственный интеллект, участвуя в передовых проектах, таких как OpenAI. Инвестиции международных капиталов (например, Microsoft) в миллиарды долларов в область искусственного интеллекта способствуют сокращению времени коммерциализации технологий генеративного искусственного интеллекта с нескольких лет до нескольких месяцев.
Капитал также обеспечивает более высокую степень допустимых ошибок для инновационных компаний. Скорость отбора неудачных проектов акселератором так же важна, как и успешных проектов. По данным аналитического агентства startuptalky, уровень неудач в мире составляет 90%, а в Кремниевой долине - 83%. Хотя успех не легок для стартапов, опыт неудач быстро превращается в пищу для новых проектов в сети венчурного капитала.
Источник изображения: startuptalky.com
Однако капитал в определенной степени также изменяет путь развития этих инновационных компаний.
AI-проекты, которые еще не выпустили продукт, оцениваются в более чем 10 миллиардов долларов США, что фактически приводит к удвоению сложностей в получении ресурсов для других малых и средних инновационных команд. Этот структурный дисбаланс более заметен в региональном распределении, как показывают результаты исследования компании по управлению базами данных Dealroom: сумма венчурных инвестиций, полученных за один квартал в заливе Сан-Франциско (247 миллиардов долларов США), равна сумме инвестиций в центры венчурных инвестиций со 2-го по 5-ое место в мире (Лондон, Пекин, Бангалор, Берлин). В то же время, хотя Индия и другие развивающиеся рынки достигли 133% роста финансирования, 97% средств направлены в "единорогов" с оценкой более 10 миллиардов долларов США.
Кроме того, капитал имеет сильную 'путевую зависимость' и предпочитает области с квантифицируемой отдачей, что также означает, что многие инновации в области новейших базовых наук трудно получают крепкую поддержку на уровне финансирования. Например, в области квантовых вычислений основатель китайской стартап-компании по квантовым вычислениям Guo Guoping, основатель компании Quantum Source, из-за нехватки средств продал дом в начале своего предпринимательства. Первый раз Guo Guoping заявил о получении инвестиций в 2015 году, и согласно данным, опубликованным Министерством науки и технологий в том же году, общие инвестиции в исследования в Китае составили менее 2,2% ВВП, причем финансирование базовых исследований составило всего 4,7% от общих расходов на НИОКР.
Не только отсутствие поддержки, большие капиталы также используют 'деньги' для привлечения талантливых специалистов, что приводит к тому, что зарплата CTO в стартапах почти всегда составляет семизначную сумму (в американских компаниях - в долларах, в китайских - в юанях), образуя 'монополию гигантов на таланты - гонку гигантов за капиталом'.
Однако существует определенный риск сильного предварительного оценивания стоимости этих "помощников OpenAI".
Обе компании Миры Мурати и Ильи Суцкевера получили десятки миллиардов долларов инвестиций, основанных на одной только идее. Это произошло из-за доверия к техническим возможностям передовой команды OpenAI, однако это доверие также несет риски - сможет ли AI-технология длительное время оставаться в фазе экспоненциального роста, и возможность формирования монопольных барьеров на основе вертикальных сценариев данных. Когда эти два риска столкнутся с реальными проблемами (такими как замедление прорыва в мульти-модельных моделях, резкое увеличение стоимости получения данных в отрасли), перегрев капитала может привести к реструктуризации отрасли.