ซิลิคอนวัฒนธรรมกำลังเฟ้นหา "OpenAI มาเฟีย"

ผู้เขียน：旗舰

ภาพที่มา: ที่มาจาก AI ไร้ขีดจำกัด

ค่าของตำแหน่ง "พนักงานเก่าของ OpenAI" บนตลาดมีค่าเท่าไรแท้จริง?

ในวันที่ 25 กุมภาพันธ์ โดยตามข้อมูลจาก Business Insider รายงานว่า บริษัท Thinking Machines Lab ซึ่งเป็นบริษัทใหม่ที่ถูกประกาศโดย Mira Murati ซึ่งเป็นสมาชิกผู้ก่อตั้ง และเป็นหัวหน้าเทคโนโลยี OpenAI กำลังเริ่มต้นการจัดหาเงินทุน 10 พันล้านเหรียญสหรัฐ ที่มีมูลค่าประมาณ 90 พันล้านเหรียญสหรัฐ

ขณะนี้ Thinking Machines Lab ยังไม่เปิดเผยกำหนดเวลาหรือรายละเอียดเฉพาะเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือเทคโนโลยี ข้อมูลสาธารณะของบริษัทนี้มีเพียงทีมงาน OpenAI ที่มีคนเกิน 20 คน และวิสัยทัศน์ของพวกเขา: สร้าง "อนาคตที่ทุกคนสามารถได้รับความรู้และเครื่องมือให้ AI บริการตามความต้องการและเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจงของมนุษย์"

Mira Murati และ Thinking Machines Lab

พลังบัญชาการของผู้ก่อตั้ง OpenAI ได้สร้างเอฟเฟกต์บอลล์สําหรับการเริ่มต้น "เปลวไฟ" ก่อน Murati โดย SSI ที่ถูกสร้างขึ้นโดย Ilya Sutskever นักวิทยาศาสตร์ชีววิทยารุ่นแรกของ OpenAI และมีความคิดเชิงบวกเพียงอย่างเดียวและได้รับการประมาณค่ามูลค่า 300 ล้านดอลลาร์

ตั้งแต่ปี 2018 เมื่อมัสก์ออกจาก OpenAI พนักงานเก่าของ OpenAI ได้สร้างบริษัทใหม่มากกว่า 30 บริษัท ทั้งหมดมียอดเงินทุนรวมกว่า 90 พันล้านเหรียญสหรัฐ บริษัทเหล่านี้รวมกันเป็นส่วนประกอบที่สมบูรณ์ของโครงสร้างนิเวศที่ครอบคลุมความปลอดภัยทาง AI (Anthropic) โครงสร้างพื้นฐาน (xAI) และการใช้ประโยชน์ในด้านต่าง ๆ (Perplexity)

นี่ทำให้คนทั่วไปไม่ได้คิดถึง 2002 ปีกว่า PayPal ถูกซื้อโดย eBay หลังจากนั้น มัสก์ พีเตอร์ ทิร์ และผู้ก่อตั้งคนอื่น ๆ ได้รับการแตกต่าง มีการเกิดกระแสธุรกิจในซิลิคอนวัลลีย์ - "PayPal ช่วย" สิ่งที่เกิดขึ้นในคลื่นนี้ได้ก่อตั้งบริษัทตำนานอย่าง Tesla LinkedIn YouTube และอื่น ๆ OpenAI มีพนักงานที่ออกไป ก็กำลังจะสร้าง "OpenAI ช่วย" ของพวกเขา

เพียงแต่ "OpenAI บัญชี" มีบทละครที่ตื่นเต้นมากขึ้น: "PayPal บัญชี" ใช้ 10 ปีสร้าง 2 สถานประกอบการมูลค่าพันล้านเหรียญ ในขณะที่ "OpenAI บัญชี" หลังจาก ChatGPT ถูกเปิดตัวเพียง 2 ปีก็สร้าง 5 บริษัทมูลค่าร้อยล้านเหรียญ ซึ่งรวมถึง Anthropic มูลค่า 615 พันล้านเหรียญ ค่า SSI ของ Ilya Sutskever มูลค่า 300 พันล้านเหรียญ และ xAI ของ Musk มูลค่า 240 พันล้านเหรียญ ในอีก 3 ปีข้างหน้า "OpenAI บัญชี" มีโอกาสในการเกิดยูนิคอร์นมูลค่าพันล้านเหรียญ

รอบใหม่ของ "talent fission" ใน Silicon Valley ที่กําหนดโดย "OpenAI Gang" จะส่งผลกระทบต่อ Silicon Valley ทั้งหมดและแม้กระทั่งปรับโฉมแผนที่พลังงานของ AI ทั่วโลก

เส้นทางการแยกตัวของ OpenAI

ใน 11 คนก่อตั้งร่วมของ OpenA ในปัจจุบัน มีเพียง Sam Altman และ Wojciech Zaremba ผู้ดูแลภาษาและทีมสร้างรหัส ที่ยังคงทำหน้าที่

ปี 2024 เป็นยอดสูงของการลาออกของ OpenAI ในปีนี้ Ilya Sutskever (ลาออกเมษายน 2024) และ John Schulman (ลาออกสิงหาคม 2024) เป็นต้นมาที่ลาออก OpenAI ทีมด้านความปลอดภัยลดลงจาก 30 คน เหลือ 16 คน ลดลง 47% ผู้บริหารสำคัญอย่าง หัวหน้าเทคโนโลยี Mira Murati หัวหน้างานวิจัย Bob McGrew และบุคคลสำคัญคนอื่น ๆ ในทีมเทคโนโลยี GPT หัวหน้าดีไซน์ Alec Radford คนรับผิดชอบ Sora Tim Brooks (เข้าร่วม Google) และผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียน Ian Goodfellow กลายเป็น Google Andrej Karpathy ก็ออกอีกครั้งแล้วร่วมกับการก่อตั้ง บริษัทการศึกษา

“การรวมกันคือเป็นไฟ การแตกแยกคือเป็นดาวบนฟ้า”

ในกลุ่มผู้เชี่ยวชาญทางเทคโนโลยีหลักของ OpenAI ที่เข้าร่วมก่อตั้งในปี 2018 มีมากกว่า 45% ที่เลือกที่จะเป็นอิสระ และกลายเป็น "ประตู" ใหม่ ที่จะทำให้สามารถถอดรหัสและรวมตัวพันธุกรรมเทคโนโลยีของ OpenAI ใหม่ เป็น 3 กลุ่มยุทธศาสตร์ใหญ่

เริ่มแรกคือ "กองทัพลูกพันของ OpenAI" ที่สามารถพูดได้ว่าเป็นกลุ่มคนที่ทะเยอทะยานของ OpenAI 2.0

Thinking Machines Lab ของ Mira Murati ได้ทำการย้ายโครงสร้างการวิจัยของ OpenAI ไปที่เต็มรูปแบบ: John Schulman รับผิดชอบกรอบการเรียนรู้เสริม, Lilian Weng นำทีมระบบความปลอดภัย AI, และโครงสร้างประสาทของ GPT-4 ถูกใช้เป็นแผนผลิตฉบับใหม่โดยตรง

คำปฏิญาณวิทยาศาสตร์ที่เปิดเผยของพวกเขาเข้าถึงแนวโน้มการปิดกั้นของ OpenAI ในปีสุดท้าย โดยวางแผนที่จะสร้าง 'เส้นทางการวิจัย AGI ที่โปร่งใสมากขึ้น' ผ่านการเปิดเผยต่อเนื่องของบล็อกเทคโนโลยี บทความ และรหัส

แต่ Ilya Sutskever ของ Safe Superintelligence Inc. (SSI) ได้เลือกเส้นทางอีกแบบ Sutskever ร่วมกับ Daniel Gross และ Daniel Levy สองคนคิดค้น บริษัท พวกเขาละทิ้งเป้าหมายทางธุรกิจระยะสั้นทั้งหมด โดยมุ่งเน้นการสร้าง "ความชาญฉลาดเชิงเลวร้ายอย่างไม่สามารถย้อนกลับ" - โครงสร้างเทคโนโลยีที่เกือบจะเป็นคำถามปรัชญา บริษัทกำลังจะถูกสร้างขึ้น และ a16z และ Redpoint Ventures เป็นต้นเขาที่ตัดสินใจลงทุน 10 พันล้านดอลลาร์ให้กับความฝันของ Sutskever

Ilya Sutskever และ SSI

อีกฝ่ายคือ "กลุ่มที่บุกเบิก" ซึ่งออกจาก ChatGPT มาก่อน

Anthropic ที่ถูกสร้างขึ้นโดย Dario Amodei ได้พัฒนาจาก "พรรคต้าน OpenAI" ให้กลายเป็นผู้แข่งขันที่เต็มไปด้วยความเสี่ยงที่สุด ๆ โมเดลซีรี่ย์ Claude 3 ของมันได้ผ่านการทดสอบหลายรายการและมีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับ GPT-4 อีกทั้งยังมีการร่วมมือกับ AWS ของ Amazon ซึ่งหมายความว่า Anthropic กำลังย่อยแย้งพื้นฐานของ OpenAI ในด้านกำลังคำนวณ ทั้งนี้เทคโนโลยีชิปที่พัฒนาขึ้นร่วมกับ AWS โดย Anthropic ย่อมมีโอกาสทำให้ OpenAI สูญเสียความสามารถในการต่อรองราคาการซื้อ GPU จาก NVIDIA ได้มากยิ่งขึ้น

อีกคนหนึ่งที่เป็นตัวแทนสำคัญในวงการนี้คือมัสก์ แม้ว่ามัสก์จะได้ออกจาก OpenAI ตั้งแต่ปี 2018 แต่มีบางคนที่เคยทำงานใน OpenAI ก่อนหน้านี้เช่น Igor Babuschkin และ Kyle Kosic ซึ่งกลับมาทำงานใหม่ใน OpenAI อีกครั้ง ด้วยการร่วมมือกับทรัพยากรที่มัสก์มีอย่างมาก xAI ทำให้มีการคุ้มครองทั้งด้านความสามารถ ข้อมูล และพลังการคำนวณ ซึ่งทำให้ OpenAI ต้องเผชิญกับการแข่งขันจากทาง xAI ผ่านการรวมข้อมูลโซเชียลแบบเรียลไทม์จากแพลตฟอร์ม X ซึ่ง Grok-3 ของ xAI สามารถคัดกรองเหตุการณ์ที่กำลังได้รับความสนใจจากแพลตฟอร์ม X และสร้างคำตอบได้ทันที ในขณะที่ข้อมูลการฝึก ChatGPT มีการคัดกรองไปจนถึงปี 2023 ซึ่งมีความล่าช้า การปิดวงจรข้อมูลแบบนี้เป็นสิ่งที่ OpenAI ได้รับการพึ่งพาจาก Microsoft และยากที่จะทำซ้ำได้

อย่างไรก็ตาม การตั้งตำแหน่งของมัสก์ต่อ xAI ไม่ใช่การล้มเลิก OpenAI แต่คือการกลับคืนไปสู่ 'จุดเริ่มต้น' ของ OpenAI xAI ยืนยันถึง 'การเปิดโอกาสอย่างสูงสุด' แบบนี้ เช่น โมเดล Grok-1 ถูกเปิดเผยในรูปแบบของสัญญาอับาชี 2.0 ที่ดึงดูดนักพัฒนาทั่วโลกให้มีส่วนร่วมในการสร้างนิเวศอนาสัตว์ นี้ แตกต่างอย่างชัดเจนจากแนวโน้มที่เข้าปิดของ OpenAI ในไม่กี่ปีที่ผ่านมา (เช่น GPT-4 ให้บริการ API เท่านั้น)

กลุ่มที่สามคือ "ผู้ทําลายเกม" ที่สร้างตรรกะของอุตสาหกรรมขึ้นมาใหม่

Perplexity ที่ถูกสร้างขึ้นโดย Aravind Srinivas นักวิจัยก่อนหน้าของ OpenAI เป็นหนึ่งในบริษัทที่เป็นที่แรกที่ใช้ AI ขนาดใหญ่ในการปรับปรุงเครื่องมือค้นหา โดย Perplexity ทำการสร้างคำตอบโดยตรงจาก AI แทนที่รายการลิงก์ในหน้าค้นหา ปัจจุบันมีปริมาณการค้นหาเกิน 20 ล้านครั้งต่อวัน และขนาดของการระดมทุนเกิน 5 พันล้านเหรียญสหรัฐ (มูลค่า 90 พันล้านเหรียญสหรัฐ)

ผู้ก่อตั้ง Adept คือ ดาวิด ลูแอน อดีตรองผู้บริหารวิศวกรรมของ OpenAI ที่เข้าร่วมการวิจัยเทคโนโลยีทางภาษา คอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูง การเรียนรู้แบบเสริม และการกำหนดนโยบายและความปลอดภัยของโครงการ GPT-2 GPT-3 CLIP และ DALL-E Adept มุ่งเน้นการพัฒนา AI Agent โดยมีเป้าหมายในการช่วยผู้ใช้ทำงานที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติ (เช่น การสร้างรายงานที่เป็นไปตามข้อบังคับ การออกแบบแผนผัง ฯลฯ) โดยโมเดล ACT-1 ที่พัฒนาขึ้นสามารถใช้งานซอฟต์แวร์สำนักงาน Photoshop เป็นต้น ขณะนี้ทีมผู้ก่อตั้งคลังแก็งสำคัญของบริษัทนี้ รวมถึงดาวิด ลูแอน ได้ย้ายไปทำงานกับทีม AGI ของ Amazon แล้ว

Covariant เป็นบริษัทริเริ่มที่มีค่างาน 10 พันล้านเหรียญสหรัฐ ทีมผู้ก่อตั้งมาจากทีมหุ่นยนต์ที่ถูกยุบ OpenAI มีสายพันธุ์เทคโนโลยีมาจากประสบการณ์การพัฒนาโมเดล GPT โฟกัสการพัฒนาโมเดลพื้นฐานของหุ่นยนต์เพื่อให้หุ่นยนต์ดำเนินการเองผ่าน AI แบบหลายโหมด โดยเฉพาะการอัตโนมัติในการจัดเก็บสินค้าและสายพันธุ์การขนส่งสินค้า อย่างไรก็ตาม ปัจจุบัน สามสมาชิกหลักในทีมผู้ก่อตั้งของ Covariant ที่เป็นสมาชิกของ 'OpenAI ช่วย' Pieter Abbeel, Peter Chen และ Rocky Duan ได้เข้าร่วม Amazon แล้ว

บางส่วนของ "OpenAI ช่วย" บริษัทริเริ่มต้น

ข้อมูลที่มา: ข้อมูลสาธารณะ, การจัดเรียง: 旗舰

เทคโนโลยี AI ที่กระโดดขึ้นจาก "คุณสมบัติของเครื่องมือ" ไปสู่ "ปัจจัยของการผลิต" ได้สร้างโอกาสทางธุรกิจที่สามประเภท: ฉากทดแทน (เช่นการทำลายสถาบันการค้นหาแบบดั้งเดิม) ฉากเพิ่มเติม (เช่นการปรับโครงสร้างอุตสาหกรรมไปสู่อัจฉริยะ) ฉากสร้างใหม่ (เช่นการเจาะลึกในฐานะหลักวิทยาศาสตร์ชีวภาพ) ลักษณะที่เป็นร่วมกันของฉากเหล่านี้คือ: มีศักยภาพในการสร้างลูกกลิ้งข้อมูล (ข้อมูลการโต้ตอบของผู้ใช้ที่ย้อนกลับสู่แบบจำลอง) การโต้ตอบอย่างลึกซึ้งกับโลกสารพัด (ข้อมูลการกระทำของหุ่นยนต์/ข้อมูลการทดลองชีวภาพ) และพื้นที่แสงเทียมของจรรยาบรรณและการควบคุม

การรั่วไหลของเทคโนโลยีของ OpenAI เป็นแรงผลักดันพื้นฐานสําหรับการเปลี่ยนแปลงทางอุตสาหกรรมนี้ กลยุทธ์โอเพ่นซอร์สในช่วงต้น (เช่น GPT-2 โอเพ่นซอร์สบางส่วน) ก่อให้เกิด "เอฟเฟกต์ดอกแดนดิไลอัน" ของการแพร่กระจายเทคโนโลยี แต่เมื่อความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเข้าสู่พื้นที่น้ําลึกการค้าแบบปิดกลายเป็นทางเลือกที่หลีกเลี่ยงไม่ได้

ความขัดแย้งชนิดนี้ได้สร้างเกิดปรากฏการณ์ 2 อย่าง: ฝ่ายหนึ่ง บุคคลที่ลาออกจะย้ายโครงสร้าง Transformer, การเรียนรู้แบบเสริมเชื่อมแบบอื่นๆ ไปยังสถานการณ์แนวตั้ง (เช่น อุตสาหกรรมการผลิต, ชีววิทยา) โดยการสร้างกำแพงด้วยข้อมูลสถานการณ์; ในฝ่ายอีกฝ่าย บริษัทใหญ่ ๆ จะใช้บุคคลที่มีความสามารถในการรวมกลุ่มเพื่อควบคุมเทคโนโลยี และสร้างโครงสร้างที่ปิดเพื่อ "เก็บเกี่ยวเทคโนโลยี"

เมื่อคูน้ำกลายเป็นเส้นหิน

"OpenAI Gang" กําลังก้าวหน้าอย่างมาก แต่ OpenAI สโมสรเก่ากําลัง "ดิ้นรน"

ในด้านเทคโนโลยีและผลิตภัณฑ์ GPT-5 ได้เลื่อนวันเปิดตัวหลายครั้ง ส่วนผลิตภัณฑ์ ChatGPT รุ่นหลักถูกเชื่อว่าความเร็วในการนวัตกรรมไม่สามารถทันตามการพัฒนาในวงการ

ในด้านตลาด DeepSeek ผู้ที่เข้ามาในภายหลังได้เริ่มเร่งตัวเหนือ OpenAI โดยประสิทธิภาพของโมเดลใกล้เคียงกับ ChatGPT แต่ต้นทุนการฝึกอบรมเพียง 5% ของ GPT-4 เส้นทางการคัดลอกที่มีต้นทุนต่ำนี้กำลังทำลายอุปสรรคทางเทคโนโลยีของ OpenAI

อย่างไรก็ตาม, การขยายตัวของ "OpenAI 帮" อย่างรวดเร็ว เป็นในที่ส่วนใหญ่เนื่องจากข้อขัดแย้งภายในของ บริษัท OpenAI

ทีมวิจัยหลักของ OpenAI ณ ตอนนี้สามารถบอกได้ว่าได้แยกตัวออกจากกันแล้ว พวกเขามี 11 คนสร้างก่อสร้างทีม แล้วเหลือเพียง Sam Altman และ Wojciech Zaremba อยู่ในตำแหน่ง และนักวิจัยหลัก 45% ได้หลบหนีไปแล้ว

Wojciech Zaremba

ผู้ก่อตั้งร่วม Ilya Sutskever ออกไปสร้างบริษัท SSI โดยศาลา Andrej Karpathy เปิดเผยประสบการณ์การปรับปรุง Transformer หัวหน้าฝ่ายวิทยาศาสตร์ Tim Brooks ผู้รับผิดชอบโครงการสร้างวิดีโอ Sora ได้ย้ายมาทำงานที่ Google DeepMind ในทีมเทคโนโลยี มีผู้เขียนรุ่นเริ่ม GPT มากกว่าครึ่งออกจากงานแล้ว โดยส่วนใหญ่ได้เข้าร่วมกับคู่แข่งของ OpenAI

ในขณะเดียวกัน ตามข้อมูลที่รวบรวมโดย Lightcast ที่ติดตามข้อมูลการรับสมัครงาน จะเห็นว่าศูนย์มุ่งหมายในการรับสมัครงานของ OpenAI เองก็เปลี่ยนไป ในปี 2021 มี 23% ของข้อมูลการรับสมัครงานของบริษัทเป็นตำแหน่งงานวิจัยทั่วไป ในปี 2024 งานวิจัยทั่วไปเพียง 4.4% ของข้อมูลการรับสมัครงานของบริษัท ซึ่งยังแสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในตำแหน่งงานด้านวิจัยใน OpenAI

การเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจทำให้การชนกันทางวัฒนธรรมขององค์กรเป็นเรื่องที่ชัดเจนมากขึ้น ขณะที่ขนาดของพนักงานขยายตัวขึ้น 225% ในระยะเวลา 3 ปี วินาทีนี้จุดประกายใจเหล็กในช่วงเริ่มต้นได้ถูกระบบ KPI แทน มีนักวิจัยกล่าวว่า "ถูกบังคับให้เปลี่ยนจากการวิจัยเชิงสำรวจไปสู่การพัฒนาผลิตภัณฑ์"

ยังคงสนับสนุนการแสดงผลที่โดดเด่นเพื่อรักษาการประเมินมูลค่าในขณะเดียวกันต้องเผชิญกับความดันจากการแข่งขันของพนักงานเก่าที่ใช้วิธีการของตนให้เกิดผลลัพธ์ที่เร็วขึ้น

ความสำเร็จของอุตสาหกรรม AI ไม่อยู่ที่การบุคลากรในห้อง实验室 แต่อยู่ที่ใครสามารถฉีดสารพันธุกรรมเข้าสู่หลอดเลือดของอุตสาหกรรม ในกระแสคำตอบของเครื่องมือค้นหา ทางการเคลื่อนไหวของก้อนแขนกล และพลวัตของเซลล์ชีวภาพ การสร้างโลจิกฐานข้อมูลของโลกธุรกิจ

OpenAI จะแยกตัวจากซิลิคอนวัลลีย์หรือไม่?

การเจริญรุ่งขึ้นอย่างรวดเร็วของ "OpenAI บัง" และ "PayPal บัง" ในความหมายใหญ่มาจากการได้รับ "พร" จากกฎหมายแห่งรัฐแคลิฟอร์เนีย

สภาพแวดล้อมทางกฎหมายที่เป็นเอกลักษณ์ของแคลิฟอร์เนียเป็นตัวเร่งให้เกิดนวัตกรรมใน Silicon Valley ตั้งแต่ปี 1872 เมื่อมีการออกกฎหมายเพื่อห้ามข้อตกลงที่ไม่แข่งขัน ภายใต้ California Business & Professions Code มาตรา 16600 บทบัญญัติใด ๆ ที่ จํากัด เสรีภาพทางวิชาชีพเป็นโมฆะและระบบนี้ออกแบบมาเพื่อส่งเสริมการเคลื่อนไหวอย่างอิสระของผู้มีความสามารถที่มีทักษะโดยตรง

ระยะเวลาการดํารงตําแหน่งเฉลี่ยของโปรแกรมเมอร์ใน Silicon Valley เพียง 3-5 ปีซึ่งต่ํากว่าศูนย์เทคโนโลยีอื่น ๆ มากและการไหลความถี่สูงนี้ได้สร้างผลกระทบ "ความรู้รั่วไหล" - ในกรณีของ Fairchild Semiconductor อดีตพนักงานได้ก่อตั้งบริษัทเซมิคอนดักเตอร์ยักษ์ใหญ่ 12 แห่งเช่น Intel และ AMD ซึ่งเป็นรากฐานทางอุตสาหกรรมของ Silicon Valley

กฎหมายที่ห้ามสัญญาการแข่งขัน ดูเหมือนจะไม่คุ้มค่าในการป้องกันบริษัทสตาร์ทอัพ แต่จริงๆแล้วก็เพิ่มส่งเสริมนวัตกรรมมากขึ้น การเคลื่อนไหวของพนักงานด้านเทคโนโลยี ช่วยเร่งกระจายเทคโนโลยี ลดความยากลำบากในการนวัตกรรม

ในปี 2024 คาดว่า คณะกรรมการการค้าระหว่างประเทศของสหรัฐอเมริกา (FTC) จะห้ามข้อตกลงการแข่งขันอย่างสมบูรณ์ในเมษายน 2024 ธุรกิจนวัตกรรมของสหรัฐอเมริกาจะมีพลังงานเพิ่มเติม โดยปีแรกของการใช้นโยบายอาจจะมีธุรกิจเพิ่มขึ้น 8,500 บริษัท จำนวนสิทธิบัตรเพิ่มขึ้น 17,000-29,000 รายการ สิทธิบัตรเพิ่มขึ้น 3,000-5,000 รายการ ในช่วง 10 ปีข้างหน้า อัตราการเพิ่มขึ้นของสิทธิบัตรต่อปีจะเป็น 11-19%

เงินทุนยังเป็นส่วนสำคัญในการสนับสนุนการเติบโตของ OpenAI

อัตราการลงทุนในเวลาที่ครึ่งแรกของปี 2019 มาจากวอลล์สตรีต จากการลงทุนในความเสี่ยงของภูมิภาคเกิน 30% และหลายองค์กร เช่น แรกเซ้นก๊อป และ คายเวิง ช่วยสร้างโครงสร้างการทุนที่สมบูรณ์จากการลงทุนเมล็ดพันธุ์ถึง IPO รูปแบบแบบนี้ทำให้เกิดผลกระทบทวิตถี

เงินทุนเป็นเครื่องยนต์ที่ขับเคลื่อนนวัตกรรม นักลงทุนทรงเท้าไม่ให้เพียงแค่เงินเท่านั้น ยังรวมถึงการรวมทรัพยากรในอุตสาหกรรมด้วย ยูเบอร์เมื่อถูกสร้างขึ้นมีเงินทุนเริ่มต้นเพียง 200,000 ดอลลาร์จากผู้ก่อตั้ง 2 คนเท่านั้น มีรถแท็กซี่ลงทะเบียนเพียง 3 คัน เมื่อได้รับเงินลงทุนจากนักลงทุนทรงเท้า 1,250,000 ดอลลาร์ เริ่มเร่งระดับการเงิน ถึงปี 2015 มูลค่าประมาณ 400 พันล้านดอลลาร์

การลงทุนเสี่ยงในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีมีผลทำให้อุตสาหกรรมเทคโนโลยีพัฒนาขึ้น บทลงทุนของฮ่องกง ในปี1978 ลงทุนให้กับแอปเปิ้ล และในปี1984 ลงทุนให้กับออราเคิล ฐานการทำงานของพวกเขาในด้านอุตสาหกรรมชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์ และในปี2020 เขาเริ่มต้นการวางแผนอย่างลึกซึ้งในด้านปัญญาประดิษฐ์ การเข้าร่วมในโครงการล้ำหน้าอย่าง OpenAI และการลงทุนระดับหลายพันล้านเหรียญสหรัฐของทุนระหว่างประเทศ (เช่นไมโครซอฟท์) ในปัจจุบันส่งผลให้รอบการค้าของเทคโนโลยีประเภท AI ที่เป็นระดับพันล้านดอลลาร์มีการเปลี่ยนแปลงจากเวลาที่เป็นหลายปีเหลือเพียงเวลาไม่กี่เดือน

เงินทุนยังเสนอความสามารถในการยอมรับความผิดพลาดที่สูงขึ้นสำหรับบริษัทสตาร์ทอัพ เร่งความเร็วในการคัดเลือกโครงการที่ล้มเหลวเทียบเท่ากับโครงการที่ประสบความสำเร็จ ตามสถิติจาก startuptalky ผู้วิเคราะห์ธุรกิจระดับเริ่มต้น ระดับโลกมีอัตราการล้มเหลวของบริษัทระดับเริ่มต้นทั่วโลกอยู่ที่ 90% อัตราการล้มเหลวของบริษัทระดับเริ่มต้นในซิลิคอนวัลลีย์อยู่ที่ 83% แม้ว่าบริษัทระดับเริ่มต้นจะไม่ง่ายที่จะประสบความสำเร็จ แต่ในเครือข่ายลงทุนเสี่ยง เสี่ยง ประสบการณ์ที่ล้มเหลวสามารถกลายเป็นปุ๋ยสำหรับโครงการใหม่ได้ทันที

แหล่งที่มาของรูปภาพ：startuptalky.com

อย่างไรก็ตาม ทุนยังเปลี่ยนแปลงเส้นทางการพัฒนาของบริษัทสตาร์ทอัพเหล่านี้ในปริมาณที่หนึ่ง

โครงการ AI ชั้นนำที่ยังไม่เปิดตัวสินค้าได้รับการประเมินมูลค่าเกิน 10 พันล้านดอลลาร์นี้ทำให้ทีมงานนวัตกรรมขนาดเล็กและกลางมีความยากลำบากในการเข้าถึงทรัพยากร โครงสร้างที่ไม่สมดุลในเชิงโครงสร้างนี้เป็นที่เห็นได้ชัดในการกระจายตัวในภูมิภาค ผลสำรวจจากบริษัทจัดการฐานข้อมูล Dealroom แสดงว่า งบลงทุนเสี่ยงของเขตอ่าวของสหรัฐ (247 พันล้านดอลลาร์) มากกว่ารวมกันของศูนย์ลงทุนธุรกิจระดับโลกอันที่ 2-5 (ลอนดอน เปก ปักหลัง และเบอร์ลิน) ในหนึ่งไตรมาส ในเวลาเดียวกัน ตลาดใหม่อย่างอินเดียก็มีการเติบโตในการระดมทุนถึง 133% แต่ 97% ของเงินทุนไปสู่ "ยักษ์ครอง" ธุรกิจที่มีมูลค่าเกิน 10 พันล้านดอลลาร์

นอกจากนี้, ทุนมี 'การขึ้นอยู่กับเส้นทาง' ที่แข็งแกร่งมาก, ทุนมักชอบด้านที่มีการผลตอบแทนที่เป็นจำนวนได้, ส่งผลให้นวัตกรรมในสาขาวิทยาศาสตร์พื้นฐานหลายอย่างมีความยากที่จะได้รับการสนับสนุนที่มีประสิทธิภาพในด้านเงินทุน ตัวอย่างเช่นในด้านการคำนวณควอนตัม, ผู้ก่อตั้งของบริษัท Startup ด้านการคำนวณควอนตัม บันทึกทิ้งกวาง ในช่วงเริ่มต้นของการประกอบการได้ต้องขายบ้านเพื่อเริ่มต้นธุรกิจ บันทึกทิ้งกวางได้ดึงเงินครั้งแรกในปี 2015, ข้อมูลที่ประกาศโดยกรมเทคโนโลยีในปีเดียวกันแสดงว่า การลงทุนทั้งหมดในส่วนของวิจัยและพัฒนาของประเทศไม่ถึง 2.2% ของ GDP, ในส่วนของเงินทุนสำหรับการวิจัยพื้นฐานเพียง 4.7% ของการลงทุนในการวิจัยและพัฒนา

ไม่ใช่การขาดการสนับสนุนเท่านั้น ยังมีกิจกรรมของกลุ่มทุนใหญ่ที่ใช้"เงิน"เป็นเครื่องมือสำคัญในการล็อกนักบริหารที่ยอดเยี่ยม ซึ่งส่งผลให้ค่าตอบแทนของตำแหน่ง CTO ในบริษัทเริ่มต้นเกือบติดลบหลักเก้า (บริษัทในสหรัฐอเมริกาเป็นดอลลาร์ บริษัทในจีนเป็นหยวน) สร้าง"การมีอำนาจของยักษ์ใหญ่ - การแย่งชิงทุนของยักษ์ใหญ่" เป็นวงวาร

อย่างไรก็ตามยังมีความเสี่ยงบางอย่างที่การประเมินมูลค่าของ "แก๊ง OpenAI" เหล่านี้มีความสําคัญ

บริษัทของ Mira Murati และ Ilya Sutskever ทั้งสอง ได้รับเงินทุนหลายพันล้านดอลลาร์จากความเชื่อในความสามารถทางเทคโนโลยีของทีมชาติสมาสิก OpenAI แต่ความเชื่อนี้ก็มีความเสี่ยง - ว่าเทคโนโลยี AI สามารถอยู่ในช่วงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องได้นานมากถึงไหน และข้อมูลฉายาทางดิจิทัลสามารถเป็นอุปสรรคที่ไม่สามารถเอาชนะได้ ขณะที่เหตุการณ์ทั้งสองเจอความท้าทายจริงๆ (เช่นการลดความเร็วของโมเดลหลายโหมด ค่าใช้จ่ายในการเข้าถึงข้อมูลในอุตสาหกรรมเพิ่มขึ้น) การลงทุนมากเกินไปอาจส่งผลให้เกิดการปรับเปลี่ยนในอุตสาหกรรม