著者: Pondering Circle
テクノロジー業界全体がAIの波を追いかけている間に、セコイアキャピタルはこの技術革命の背後にあるより深い機会について考え始めています。彼らが開催した年次AI Ascent大会では、三人のコアパートナーであるパット・グレイディ、ソニア・ファン、コンスタンティン・ビュラーがAIの発展傾向と市場機会についての独自の見解を共有しました。
プレゼンテーションは、難解な専門用語で埋め尽くされるのではなく、AIがビジネスの世界と私たちの生活をどのように変えているかを平易な言葉で明らかにしました。 市場規模からアプリケーションレイヤーの価値まで、データフライホイールからユーザーの信頼まで、AIスタートアップの主要な成功要因を明らかにしています。 さらに、彼らはAIエージェント経済の到来と、それが私たちの働き方にどのように革命をもたらすかを予測しました。 起業家や投資家にとって、この共有は明確なシグナルを明らかにしています:AIの波はここにあり、今がフルスロットルで進む時です。 マクロ経済のノイズを心配する必要はありません、テクノロジーの採用の波は、市場のボラティリティをかき消すのに十分です。
もしあなたが、なぜセコイアがAI市場をクラウドコンピューティングの10倍の大きさだと考えているのか、スタートアップがこの分野でどのように成功を収め、そして間もなく訪れる「エージェント経済」が私たちの世界をどのように覆すのかを理解したいのであれば、この解説はあなたに第一級の思想的饗宴を提供します。
市場機会：なぜAIが兆ドル級の衝撃波なのか
講演の初めに、Pat Gradyは幾つかの重要な質問を投げかけました：AIとは何か？なぜ重要なのか？なぜ今なのか？そして私たちは何をすべきか？このフレームワークは、シーコースキャピタルの伝説的な創業者であるドン・バレンタイン(によって提唱されたもので、彼はこれらの質問を用いて新興市場を評価しています。
昨年のAI Ascent会議で、セコイアは比較図を示しました。上の行はクラウドコンピューティングの転換、下の行はAIの転換です。今やクラウドコンピューティングは4000億ドルの巨大産業となり、初期のソフトウェア市場が始まった頃の全体市場を上回っています。この類比に従うと、AIサービスの出発点市場は少なくとも一桁大きく、つまりクラウドコンピューティングの初期の10倍になるはずです。今後10年から20年で、この市場は驚異的に巨大になり、私たちの想像を超えるものとなるでしょう。
今年、Sequoiaは、AIがサービス市場のケーキを食べているだけでなく、ソフトウェア市場のケーキも食べているという見解を更新しました。 私たちは、多くの企業がシンプルなソフトウェアツールから始めて、徐々に賢くなり、「副操縦士」)副操縦士(モードから、ほぼ完全に自動化された「自動運転」)autopilot(モードに進化するのを見てきました。 これらの企業は、販売ツールから成果の販売へと移行し、ソフトウェア予算の競争から人事予算の獲得へと移行しています。 AIは、2つの巨大な市場に同時に影響を与えています。
歴史上のすべての技術革命は以前のものよりも大きく、AIは以前のどの技術革命よりも速く来ています。 パットは、なぜこれが当てはまるのかを簡単な分析で説明します:テクノロジーの伝播の物理法則を分析するために必要なのは、人々があなたの製品を知っていること、彼らがあなたの製品を欲しがっていること、そして彼らがあなたの製品を手に入れることができなければならないことの3つだけです。 クラウドコンピューティングが始まった頃と比べると、AIは驚異的な速度で成長しています。 Salesforceの創業者であるマーク・ベニオフ氏は、注目を集めるためにさまざまな「ゲリラ」マーケティング戦術に頼らざるを得ず、2022年11月30日にChatGPTがリリースされるやいなや、世界の注目はすぐにAIに集中しました。 同時に、情報を共有するためのチャネルの数が大幅に増加しており、RedditとTwitter)だけでX(をリブランディングし、月間アクティブユーザー数は12億人から18億人となっています。 インターネットユーザーもその年の2億人から今日では56億人に増加し、世界中のほぼすべての家庭と企業をカバーしています。
"これはインフラが整っていることを意味し、号砲が鳴ったときに普及に障害はない、"とパットは説明しました。"これはAIに特有の現象ではなく、技術配信の新しい現実であり、物理法則は変わりました。軌道はすでに整備されています。"
アプリケーションこそが価値の高地：AI時代に勝つ方法
歴史上のいくつかの重大な技術革命を振り返ると、パソコン、インターネット、モバイルインターネットに関わらず、実際に10億ドル以上の収益を上げた企業のほとんどはアプリケーション層に集中しています。セコイアは、AI分野も同様の法則に従うと確信しています：真の価値はアプリケーション層にあります。
しかし、現在の状況は異なります。大規模モデルの進歩に伴い、それらは推論能力、ツールの使用、エージェント間の通信を通じて、アプリケーション層に深く入り込むことができるようになりました。もしあなたがスタートアップ企業であれば、この状況にどのように対処すべきでしょうか？Patは、顧客のニーズに基づき、特定の垂直市場に焦点を当て、特定の機能に注力し、人間の介在が必要な複雑な問題を解決することを提案しています。これが真の競争の所在であり、価値が生まれる場所です。
AI企業を構築することに特別な点はありますか？Patは、95％の内容は普通の企業を設立することと何も変わらないと述べています——重要な問題を解決し、独自で魅力的な方法を見つけ、優秀な人材を引き付けることです。AI特有のものはわずか5％で、特に3つの点を強調しました：
まず、「雰囲気収益」の)vibe revenue(に注意しましょう。 パット氏は、多くの起業家が「アンビエント・レベニュー」を好み、それがクールだと感じており、会社は急速に成長しているように見えるが、実際には、実際の行動変容ではなく、顧客が水域をテストしているだけかもしれないと説明した。 彼は創業者に対して、ユーザーの採用、エンゲージメント、リテンションを再確認し、人々が実際に製品で何をしているのかを確認するようアドバイスしています。 自分に本当の収益があると思い込まないでください、しかしそれは単なる「雰囲気の収益」であることが判明し、それはあなたを傷つけることになります。
"現在の発展段階では、信頼はあなたの製品よりも重要です。"Patは強調しました、"製品は徐々に良くなります。もし顧客があなたがそれをより良くできると信頼しているなら、問題はありません；もし彼らがあなたを信頼しなければ、あなたは困ったことになります。"
第二に、粗利率。Patは、彼らがスタートアップの現在の粗利率にあまり関心を持っていないと述べています。なぜなら、AI分野のコスト構造が急速に変化しているからです。過去12〜18ヶ月で、各トークンのコストは99％減少しました。起業家が販売ツールから成果の販売に成功し、バリューチェーンの上流へと進むことができれば、価格ポイントも上昇します。今は粗利率が理想的ではないかもしれませんが、企業は健康的な粗利率への明確な道筋を持つべきです。
第三に、データフライホイール。Patは聴衆の起業家に尋ねた："誰がデータフライホイールを持っていますか？このデータフライホイールはどのビジネス指標の向上を促進することができますか？"彼は、この質問に答えられないのであれば、いわゆるデータフライホイールは単なる空想に過ぎない可能性があると指摘した。それは具体的なビジネス指標と関連付けなければならず、さもなければ意味がない。この点は特に重要であり、データフライホイールはスタートアップが構築できる最も強力な競争優位性の一つだからである。
彼の話の最後に、パットは興味深い例えを使いました:「自然は掃除機を嫌います。 彼は、現在、市場ではAIへの巨大な「吸引」があり、関税や金利変動などのすべてのマクロ経済ノイズは無関係であると述べました。 テクノロジーの採用の増加傾向は、市場のボラティリティを完全にかき消します。 「市場には大きな影響力があり、あなたが有利なスタートを切らなければ、他の誰かが先手を打つでしょう。 ですから、先ほど堀やメトリクスなどについて何を言ったかに関係なく、あなたは必死に走る必要がある業界にいます。 今こそ、全力を尽くして、最高速度で前進し続ける時です。 "
炒作から真の価値へ：AIのユーザー参加度が大幅に向上
次に、Sonya Huangは過去1年間のAIアプリケーションの顕著な進展を振り返りました。彼女は興味深いデータを共有しました：2023年、ネイティブAIアプリのDAU/MAU比率)DAU/MAU(は非常に低く、ユーザーは好奇心から試してみるものの、頻繁には使用していないことを意味します。誇大広告が実際の価値をはるかに上回っています。しかし、今、状況は劇的に逆転しました。ChatGPTのDAU/MAU比率は急上昇しており、現在ではRedditのレベルに近づいています。
"これは素晴らしいニュースです," ソニアは興奮して言いました、"つまり、ますます多くの人々がAIから真の価値を得ており、私たちは皆、AIを日常生活にどのように取り入れるかを共に学んでいます。"
この使用法には気軽で楽しい側面もあれば、深い実用的価値もあります。ソニアは、自身が「ジブリ化」するために驚異的な数のGPUを消費したと認めています。しかし、これらの面白い応用を除いて、さらに興奮させるのは、広告分野で驚くほど正確で美しい広告コピーを作成できる深層的な応用や、教育分野で新しい概念を即座に視覚化できること、医療健康分野ではOpenEvidenceのようなアプリケーションが診断をより良くサポートできることです。
「私たちは可能性の氷山の一角にまだ触れたばかりです。」とSonyaは言いました。「AIモデルの能力が向上し続ける中で、この「フロントドア」を通じて私たちができることはますます深くなるでしょう。」
音声の突破とプログラミングの爆発：二つの重要な分野
2024年、AI分野には特に注目すべき2つの突破口があります。1つ目は音声生成技術です。ソニアはこれを音声分野の「『彼女』の瞬間」と呼び、映画『Her』でホアキン・フェニックスがAIアシスタントに恋をする物語を引用しています。音声生成技術は「ほぼ成熟」に達し、「恐怖の谷」を完全に越え、ほぼ本物のようなレベルに達しました。
現場で、ソニャは音声デモを再生しました。その声は非常に自然で、人間かAIかを見分けるのが難しいほどでした。「サイエンスフィクションと現実の間の溝が驚くべき速さで埋められつつあり、チューリングテストが本当に静かに私たちのそばにやってきたように感じます。」
2つ目の大きなブレークスルーは、プログラミングの分野です。 ソーニャは、これが製品市場適合)screaming fit(の「絶叫」レベルを達成する領域であると指摘しました。 昨年秋にAnthropicの「Claude 3.5 Sonnet」がリリースされて以来、プログラミングの世界)vibe shift(急速に「ムードシフト」が起こっています。 現在、人々は AI プログラミングを使用して、DocSend の日曜大工の代替手段を「バイブ コーディング」方式で作成するなど、印象的な結果を生み出しています。
"経験豊富な'十倍効能'エンジニアであろうと、プログラミングをまったく理解していない人であろうと、AIはソフトウェアの創造性、速度、経済的利益の可用性を根本的に変えています。"とソニアは説明しました。
技術的な観点から見ると、事前学習モデルの進歩は鈍化しているように見えますが、研究エコシステムは新たな突破口を探しています。最も重要な進展はOpenAIの推論能力であり、合成データ、ツールの使用、AIエージェントのオーケストレーション)AIスキャフォールディング(などの技術も急速に発展しています。これらの要素が組み合わさることで、ますます複雑なタスクを遂行できる人工知能が生み出されています。
価値はどこで生まれるのか：アプリケーション層の戦場が白熱化
ソニャは、同僚たちとAIの価値創造について議論したことを思い出しました。彼女は当時、GPTパッケージアプリケーションに対して懐疑的であったことを認めていますが、彼女のパートナーであるパットは、価値はアプリケーション層で生まれると信じていました。今振り返ると、パットが正しかったようです。価値創造の実際の状況から見ると、HarveyやOpenEvidenceのように顧客のニーズに基づいて焦点を合わせた企業は、確かに巨大な価値を創造しています。
「私たちは、アプリケーション層が最終的な価値の集約の場所であると非常に信じています」とソニアは言いました。「そして、基盤モデルがこの層にますます浸透するにつれて、この戦場はますます激しくなっています。」
もちろん、彼女は冗談で、本当の勝者はNVIDIAのCEOである黄仁勲かもしれないと指摘しました。彼の会社はAIチップの販売から巨額の利益を得ています。
ソニヤは、最初のAIの「キラーアプリケーション」がすでに登場していると考えており、ChatGPT、Harvey、Glean、Sierra、Cursorなどの有名なアプリケーションに加えて、新興企業がさまざまな専門分野で台頭していると述べています。彼女は特に、多くの新しい企業が「エージェント優先」)agent-first(であり、販売されるエージェントは現在の単なる簡単なプロトタイプから、本当に強力な製品へと進化するだろうと指摘しました。
垂直型エージェント：特定の分野に特化したAI代理人
2025年のスマートエージェント市場において、Sonyaは特に垂直型エージェント)vertical agents(の発展に期待しています。これは、特定の分野に特化した起業家にとって絶好の機会を提供します。これらの垂直型エージェントは、特定のワークフローに対してエンドツーエンドのトレーニングを行い、合成データやユーザーデータを含む強化学習技術を使用して、AIシステムが非常に具体的なタスクで優れたパフォーマンスを発揮できるようにしています。
すでに興奮を呼び起こす初期の事例があります。セキュリティ分野では、Expo社が彼らの知能エージェントが人間のペネトレーションテスターを超えることを示しました；DevOps分野では、Traversal社が最も優れた人間のトラブルシューティング担当者よりも優れたAIトラブルシューティング担当者を作成しました；ネットワーク分野では、Meter社のAIもネットワークエンジニアを超えました。
これらのケースはまだ初期段階にありますが、特定の問題を解決するために訓練された垂直型エージェントは、今日の最も優れた人間の専門家を超えるパフォーマンスを発揮することができると楽観的に信じています。
ソニアは "富足時代" )abundance era( の概念を提唱しました。プログラミングを例にとると、労働力が安価で豊富になると何が起こるでしょうか？私たちは大量のAI生成の低品質コンテンツを得ることになるのでしょうか？ "品味" )taste( が希少な資産となった場合はどうでしょう？これらの質問の答えは、AIが他の業界をどのように変えるかを示すでしょう。
インテリジェントエコノミー：AIの次の重要な段階
講演の最後の部分で、コンスタンティン・ビュラーはAIの次の重要な段階である「エージェント経済」)agent economy(について展望しました。1年前のAIアセント会議では、エージェントについての議論が始まりましたが、その時点ではこれらの機械アシスタントは商業モデルを形成し始めたばかりでした。現在、これらは「エージェント群」)agent swarms(と呼ばれる機械ネットワークが多くの企業で重要な役割を果たしており、AI技術スタックの重要な部分となっています。
コンスタンティンは、今後数年間で、これはエージェント経済にさらに発展し成熟すると予測しています。この経済では、エージェントは単に情報を伝達するだけでなく、資源を移転し、取引を行い、行動を相互に記録し、信頼性と信頼を理解し、自らの経済システムを持つことができます。
"この経済システムは人間を排除するものではなく、完全に人間を中心に展開されています。"とKonstantineは説明しました。"エージェントは人間と協力し、人間もエージェントと協力し合い、このエージェント経済を共に構成しています。"
エージェント経済を構築するための三大技術的課題
この壮大なビジョンを実現するためには、私たちは3つの重要な技術的課題に直面しています：
最初の課題は、持続的なアイデンティティ)persistent identity(です。コンスタンティンは、持続的なアイデンティティには実際に2つの側面があると説明しました。まず、エージェント自体は一貫性を保つ必要があります。もしあなたがビジネスをしている相手が毎日変わっているなら、長期的な関係を築くことは難しいでしょう。エージェントは、自身の個性と理解力を維持できる必要があります。次に、エージェントはあなたを記憶し、理解する必要があります。もしあなたのパートナーがあなたについて何も知らず、あなたの名前をほとんど覚えていない場合、信頼性と信頼に挑戦をもたらすことになります。
現在の解決策、例えばRAG)、検索強化生成(、ベクトルデータベース、長いコンテキストウィンドウは、この問題を解決しようとしていますが、真の記憶、記憶に基づく自己学習、およびエージェントの一貫性を維持することに関しては、依然として重大な課題があります。
2つ目の課題は、シームレスな通信プロトコルです。 「TCP/IPとインターネットのないパーソナルコンピューティングを想像してみてください」とKonstantine氏は述べています。 特に、情報の移転、価値の移転、信頼の移転のための一連の将来のプロトコルの1つにすぎないMCP)モデルコラボレーションプロトコル(の開発について言及しました。
第三の挑戦は安全です。パートナーと対面でコミュニケーションを取れないとき、安全と信頼の重要性がさらに際立ちます。エージェント経済では、安全と信頼が現在の経済よりも重要になり、信頼と安全を中心とした完全な産業が生まれるでしょう。
確定性からランダム性へ：思考様式の根本的な変化
コンスタンティンは、エージェント経済の到来が私たちの考え方を根本的に変えると考えています。彼は「ランダム性思考」)stochastic mindset(の概念を提唱しており、これは従来の決定論的思考とは全く異なります。
「私たちの多くがコンピュータサイエンスを愛する理由は、それが非常に確実だからです。」と彼は説明しました。「あなたがプログラムを作ってコンピュータに何かをさせると、それは必ずそうします。たとえ結果がセグメンテーションエラーであっても。今、私たちはランダム性を持つ計算の時代に突入しようとしています。」
彼は簡単な例を使って説明します：もしあなたがコンピュータに数字73を覚えさせると、明日、来週、来月もそれを覚えています。しかし、人間やAIに覚えさせると、73を覚えるかもしれないし、37、72、74、次の素数79を覚えるかもしれないし、何も覚えないかもしれません。この思考方法の変化は、私たちがAIやエージェントを扱う方法に深遠な影響を与えるでしょう。
第二の変化は管理マインドセット)management mindset(です。エージェント経済において、私たちはエージェントが何をできるか、何ができないかを理解する必要があります。これは独立した貢献者から管理者への移行に似ています。私たちは、特定のプロセスを停止するタイミングやフィードバックを提供する方法など、より複雑な管理上の意思決定を行う必要があります。
第三の主な変化は前の二つの結合です：私たちはより強いレバレッジ効果を持つことになりますが、確実性は大幅に低下します。「私たちは、より多くのことができる世界に入っていますが、その不確実性とリスクを管理できる必要があります」とコンスタンティンは言います。「この世界では、ここにいる皆さんが非常に繁栄するのに適しています。」
レバレッジ効果の極致：仕事、会社、経済を再構築する
1年前、セコイアは組織内の各機能部門がAIエージェントを持ち始め、徐々に統合され、最終的にはプロセス全体がAIエージェントによって完了するようになると予測しました。彼らはさらには「一人ユニコーン企業」が登場するとの大胆な予測もしました。
"一人独角兽"はまだ実現していませんが、私たちは企業がかつてない速度で拡大しているのを目の当たりにしており、使用されている人数はこれまで以上に少なくなっています。Konstantineは、私たちが前例のないレバレッジレベルに達するだろうと信じています。
"最終的に、これらのプロセスとエージェントは統合され、神経ネットワークのネットワークを形成するだろう"と彼は展望し、"これがすべてを変え、個人の働き方を再構築し、企業の構造を再形成し、全体の経済を再構築するだろう。"
紅杉の三人のパートナーはこの講演を通じて、AIが現在の発展から未来にどのように進化するかの明確な道筋を描きました。市場機会のマクロ分析から、アプリケーション層の価値に関する洞察、さらには知能エージェント経済の展望に至るまで、彼らはWhatとWhyを説明するだけでなく、さらに重要なことにHowを指し示しました——この兆ドル規模の機会の中でいかにして先取りし、価値を創造するか。
起業家にとって、これは単なる思想の饗宴ではなく、行動のガイドでもあります：アプリケーション層の価値を捉え、"雰囲気"ではなく実際の収益を構築し、データのフライホイールを確立し、これからのスマートエージェント経済に備え、常に思い出してください——今こそ全力を尽くし、最大の速度で前進する時です。
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セコイアアメリカの最新の内部共有：AIの兆ドルの機会をどのように掘り出すか？
著者: Pondering Circle
テクノロジー業界全体がAIの波を追いかけている間に、セコイアキャピタルはこの技術革命の背後にあるより深い機会について考え始めています。彼らが開催した年次AI Ascent大会では、三人のコアパートナーであるパット・グレイディ、ソニア・ファン、コンスタンティン・ビュラーがAIの発展傾向と市場機会についての独自の見解を共有しました。
プレゼンテーションは、難解な専門用語で埋め尽くされるのではなく、AIがビジネスの世界と私たちの生活をどのように変えているかを平易な言葉で明らかにしました。 市場規模からアプリケーションレイヤーの価値まで、データフライホイールからユーザーの信頼まで、AIスタートアップの主要な成功要因を明らかにしています。 さらに、彼らはAIエージェント経済の到来と、それが私たちの働き方にどのように革命をもたらすかを予測しました。 起業家や投資家にとって、この共有は明確なシグナルを明らかにしています:AIの波はここにあり、今がフルスロットルで進む時です。 マクロ経済のノイズを心配する必要はありません、テクノロジーの採用の波は、市場のボラティリティをかき消すのに十分です。
もしあなたが、なぜセコイアがAI市場をクラウドコンピューティングの10倍の大きさだと考えているのか、スタートアップがこの分野でどのように成功を収め、そして間もなく訪れる「エージェント経済」が私たちの世界をどのように覆すのかを理解したいのであれば、この解説はあなたに第一級の思想的饗宴を提供します。
市場機会：なぜAIが兆ドル級の衝撃波なのか
講演の初めに、Pat Gradyは幾つかの重要な質問を投げかけました：AIとは何か？なぜ重要なのか？なぜ今なのか？そして私たちは何をすべきか？このフレームワークは、シーコースキャピタルの伝説的な創業者であるドン・バレンタイン(によって提唱されたもので、彼はこれらの質問を用いて新興市場を評価しています。
昨年のAI Ascent会議で、セコイアは比較図を示しました。上の行はクラウドコンピューティングの転換、下の行はAIの転換です。今やクラウドコンピューティングは4000億ドルの巨大産業となり、初期のソフトウェア市場が始まった頃の全体市場を上回っています。この類比に従うと、AIサービスの出発点市場は少なくとも一桁大きく、つまりクラウドコンピューティングの初期の10倍になるはずです。今後10年から20年で、この市場は驚異的に巨大になり、私たちの想像を超えるものとなるでしょう。
今年、Sequoiaは、AIがサービス市場のケーキを食べているだけでなく、ソフトウェア市場のケーキも食べているという見解を更新しました。 私たちは、多くの企業がシンプルなソフトウェアツールから始めて、徐々に賢くなり、「副操縦士」)副操縦士(モードから、ほぼ完全に自動化された「自動運転」)autopilot(モードに進化するのを見てきました。 これらの企業は、販売ツールから成果の販売へと移行し、ソフトウェア予算の競争から人事予算の獲得へと移行しています。 AIは、2つの巨大な市場に同時に影響を与えています。
歴史上のすべての技術革命は以前のものよりも大きく、AIは以前のどの技術革命よりも速く来ています。 パットは、なぜこれが当てはまるのかを簡単な分析で説明します:テクノロジーの伝播の物理法則を分析するために必要なのは、人々があなたの製品を知っていること、彼らがあなたの製品を欲しがっていること、そして彼らがあなたの製品を手に入れることができなければならないことの3つだけです。 クラウドコンピューティングが始まった頃と比べると、AIは驚異的な速度で成長しています。 Salesforceの創業者であるマーク・ベニオフ氏は、注目を集めるためにさまざまな「ゲリラ」マーケティング戦術に頼らざるを得ず、2022年11月30日にChatGPTがリリースされるやいなや、世界の注目はすぐにAIに集中しました。 同時に、情報を共有するためのチャネルの数が大幅に増加しており、RedditとTwitter)だけでX(をリブランディングし、月間アクティブユーザー数は12億人から18億人となっています。 インターネットユーザーもその年の2億人から今日では56億人に増加し、世界中のほぼすべての家庭と企業をカバーしています。
"これはインフラが整っていることを意味し、号砲が鳴ったときに普及に障害はない、"とパットは説明しました。"これはAIに特有の現象ではなく、技術配信の新しい現実であり、物理法則は変わりました。軌道はすでに整備されています。"
アプリケーションこそが価値の高地：AI時代に勝つ方法
歴史上のいくつかの重大な技術革命を振り返ると、パソコン、インターネット、モバイルインターネットに関わらず、実際に10億ドル以上の収益を上げた企業のほとんどはアプリケーション層に集中しています。セコイアは、AI分野も同様の法則に従うと確信しています：真の価値はアプリケーション層にあります。
しかし、現在の状況は異なります。大規模モデルの進歩に伴い、それらは推論能力、ツールの使用、エージェント間の通信を通じて、アプリケーション層に深く入り込むことができるようになりました。もしあなたがスタートアップ企業であれば、この状況にどのように対処すべきでしょうか？Patは、顧客のニーズに基づき、特定の垂直市場に焦点を当て、特定の機能に注力し、人間の介在が必要な複雑な問題を解決することを提案しています。これが真の競争の所在であり、価値が生まれる場所です。
AI企業を構築することに特別な点はありますか？Patは、95％の内容は普通の企業を設立することと何も変わらないと述べています——重要な問題を解決し、独自で魅力的な方法を見つけ、優秀な人材を引き付けることです。AI特有のものはわずか5％で、特に3つの点を強調しました：
まず、「雰囲気収益」の)vibe revenue(に注意しましょう。 パット氏は、多くの起業家が「アンビエント・レベニュー」を好み、それがクールだと感じており、会社は急速に成長しているように見えるが、実際には、実際の行動変容ではなく、顧客が水域をテストしているだけかもしれないと説明した。 彼は創業者に対して、ユーザーの採用、エンゲージメント、リテンションを再確認し、人々が実際に製品で何をしているのかを確認するようアドバイスしています。 自分に本当の収益があると思い込まないでください、しかしそれは単なる「雰囲気の収益」であることが判明し、それはあなたを傷つけることになります。
"現在の発展段階では、信頼はあなたの製品よりも重要です。"Patは強調しました、"製品は徐々に良くなります。もし顧客があなたがそれをより良くできると信頼しているなら、問題はありません；もし彼らがあなたを信頼しなければ、あなたは困ったことになります。"
第二に、粗利率。Patは、彼らがスタートアップの現在の粗利率にあまり関心を持っていないと述べています。なぜなら、AI分野のコスト構造が急速に変化しているからです。過去12〜18ヶ月で、各トークンのコストは99％減少しました。起業家が販売ツールから成果の販売に成功し、バリューチェーンの上流へと進むことができれば、価格ポイントも上昇します。今は粗利率が理想的ではないかもしれませんが、企業は健康的な粗利率への明確な道筋を持つべきです。
第三に、データフライホイール。Patは聴衆の起業家に尋ねた："誰がデータフライホイールを持っていますか？このデータフライホイールはどのビジネス指標の向上を促進することができますか？"彼は、この質問に答えられないのであれば、いわゆるデータフライホイールは単なる空想に過ぎない可能性があると指摘した。それは具体的なビジネス指標と関連付けなければならず、さもなければ意味がない。この点は特に重要であり、データフライホイールはスタートアップが構築できる最も強力な競争優位性の一つだからである。
彼の話の最後に、パットは興味深い例えを使いました:「自然は掃除機を嫌います。 彼は、現在、市場ではAIへの巨大な「吸引」があり、関税や金利変動などのすべてのマクロ経済ノイズは無関係であると述べました。 テクノロジーの採用の増加傾向は、市場のボラティリティを完全にかき消します。 「市場には大きな影響力があり、あなたが有利なスタートを切らなければ、他の誰かが先手を打つでしょう。 ですから、先ほど堀やメトリクスなどについて何を言ったかに関係なく、あなたは必死に走る必要がある業界にいます。 今こそ、全力を尽くして、最高速度で前進し続ける時です。 "
炒作から真の価値へ：AIのユーザー参加度が大幅に向上
次に、Sonya Huangは過去1年間のAIアプリケーションの顕著な進展を振り返りました。彼女は興味深いデータを共有しました：2023年、ネイティブAIアプリのDAU/MAU比率)DAU/MAU(は非常に低く、ユーザーは好奇心から試してみるものの、頻繁には使用していないことを意味します。誇大広告が実際の価値をはるかに上回っています。しかし、今、状況は劇的に逆転しました。ChatGPTのDAU/MAU比率は急上昇しており、現在ではRedditのレベルに近づいています。
"これは素晴らしいニュースです," ソニアは興奮して言いました、"つまり、ますます多くの人々がAIから真の価値を得ており、私たちは皆、AIを日常生活にどのように取り入れるかを共に学んでいます。"
この使用法には気軽で楽しい側面もあれば、深い実用的価値もあります。ソニアは、自身が「ジブリ化」するために驚異的な数のGPUを消費したと認めています。しかし、これらの面白い応用を除いて、さらに興奮させるのは、広告分野で驚くほど正確で美しい広告コピーを作成できる深層的な応用や、教育分野で新しい概念を即座に視覚化できること、医療健康分野ではOpenEvidenceのようなアプリケーションが診断をより良くサポートできることです。
「私たちは可能性の氷山の一角にまだ触れたばかりです。」とSonyaは言いました。「AIモデルの能力が向上し続ける中で、この「フロントドア」を通じて私たちができることはますます深くなるでしょう。」
音声の突破とプログラミングの爆発：二つの重要な分野
2024年、AI分野には特に注目すべき2つの突破口があります。1つ目は音声生成技術です。ソニアはこれを音声分野の「『彼女』の瞬間」と呼び、映画『Her』でホアキン・フェニックスがAIアシスタントに恋をする物語を引用しています。音声生成技術は「ほぼ成熟」に達し、「恐怖の谷」を完全に越え、ほぼ本物のようなレベルに達しました。
現場で、ソニャは音声デモを再生しました。その声は非常に自然で、人間かAIかを見分けるのが難しいほどでした。「サイエンスフィクションと現実の間の溝が驚くべき速さで埋められつつあり、チューリングテストが本当に静かに私たちのそばにやってきたように感じます。」
2つ目の大きなブレークスルーは、プログラミングの分野です。 ソーニャは、これが製品市場適合)screaming fit(の「絶叫」レベルを達成する領域であると指摘しました。 昨年秋にAnthropicの「Claude 3.5 Sonnet」がリリースされて以来、プログラミングの世界)vibe shift(急速に「ムードシフト」が起こっています。 現在、人々は AI プログラミングを使用して、DocSend の日曜大工の代替手段を「バイブ コーディング」方式で作成するなど、印象的な結果を生み出しています。
"経験豊富な'十倍効能'エンジニアであろうと、プログラミングをまったく理解していない人であろうと、AIはソフトウェアの創造性、速度、経済的利益の可用性を根本的に変えています。"とソニアは説明しました。
技術的な観点から見ると、事前学習モデルの進歩は鈍化しているように見えますが、研究エコシステムは新たな突破口を探しています。最も重要な進展はOpenAIの推論能力であり、合成データ、ツールの使用、AIエージェントのオーケストレーション)AIスキャフォールディング(などの技術も急速に発展しています。これらの要素が組み合わさることで、ますます複雑なタスクを遂行できる人工知能が生み出されています。
価値はどこで生まれるのか：アプリケーション層の戦場が白熱化
ソニャは、同僚たちとAIの価値創造について議論したことを思い出しました。彼女は当時、GPTパッケージアプリケーションに対して懐疑的であったことを認めていますが、彼女のパートナーであるパットは、価値はアプリケーション層で生まれると信じていました。今振り返ると、パットが正しかったようです。価値創造の実際の状況から見ると、HarveyやOpenEvidenceのように顧客のニーズに基づいて焦点を合わせた企業は、確かに巨大な価値を創造しています。
「私たちは、アプリケーション層が最終的な価値の集約の場所であると非常に信じています」とソニアは言いました。「そして、基盤モデルがこの層にますます浸透するにつれて、この戦場はますます激しくなっています。」
もちろん、彼女は冗談で、本当の勝者はNVIDIAのCEOである黄仁勲かもしれないと指摘しました。彼の会社はAIチップの販売から巨額の利益を得ています。
ソニヤは、最初のAIの「キラーアプリケーション」がすでに登場していると考えており、ChatGPT、Harvey、Glean、Sierra、Cursorなどの有名なアプリケーションに加えて、新興企業がさまざまな専門分野で台頭していると述べています。彼女は特に、多くの新しい企業が「エージェント優先」)agent-first(であり、販売されるエージェントは現在の単なる簡単なプロトタイプから、本当に強力な製品へと進化するだろうと指摘しました。
垂直型エージェント：特定の分野に特化したAI代理人
2025年のスマートエージェント市場において、Sonyaは特に垂直型エージェント)vertical agents(の発展に期待しています。これは、特定の分野に特化した起業家にとって絶好の機会を提供します。これらの垂直型エージェントは、特定のワークフローに対してエンドツーエンドのトレーニングを行い、合成データやユーザーデータを含む強化学習技術を使用して、AIシステムが非常に具体的なタスクで優れたパフォーマンスを発揮できるようにしています。
すでに興奮を呼び起こす初期の事例があります。セキュリティ分野では、Expo社が彼らの知能エージェントが人間のペネトレーションテスターを超えることを示しました；DevOps分野では、Traversal社が最も優れた人間のトラブルシューティング担当者よりも優れたAIトラブルシューティング担当者を作成しました；ネットワーク分野では、Meter社のAIもネットワークエンジニアを超えました。
これらのケースはまだ初期段階にありますが、特定の問題を解決するために訓練された垂直型エージェントは、今日の最も優れた人間の専門家を超えるパフォーマンスを発揮することができると楽観的に信じています。
ソニアは "富足時代" )abundance era( の概念を提唱しました。プログラミングを例にとると、労働力が安価で豊富になると何が起こるでしょうか？私たちは大量のAI生成の低品質コンテンツを得ることになるのでしょうか？ "品味" )taste( が希少な資産となった場合はどうでしょう？これらの質問の答えは、AIが他の業界をどのように変えるかを示すでしょう。
インテリジェントエコノミー：AIの次の重要な段階
講演の最後の部分で、コンスタンティン・ビュラーはAIの次の重要な段階である「エージェント経済」)agent economy(について展望しました。1年前のAIアセント会議では、エージェントについての議論が始まりましたが、その時点ではこれらの機械アシスタントは商業モデルを形成し始めたばかりでした。現在、これらは「エージェント群」)agent swarms(と呼ばれる機械ネットワークが多くの企業で重要な役割を果たしており、AI技術スタックの重要な部分となっています。
コンスタンティンは、今後数年間で、これはエージェント経済にさらに発展し成熟すると予測しています。この経済では、エージェントは単に情報を伝達するだけでなく、資源を移転し、取引を行い、行動を相互に記録し、信頼性と信頼を理解し、自らの経済システムを持つことができます。
"この経済システムは人間を排除するものではなく、完全に人間を中心に展開されています。"とKonstantineは説明しました。"エージェントは人間と協力し、人間もエージェントと協力し合い、このエージェント経済を共に構成しています。"
エージェント経済を構築するための三大技術的課題
この壮大なビジョンを実現するためには、私たちは3つの重要な技術的課題に直面しています：
最初の課題は、持続的なアイデンティティ)persistent identity(です。コンスタンティンは、持続的なアイデンティティには実際に2つの側面があると説明しました。まず、エージェント自体は一貫性を保つ必要があります。もしあなたがビジネスをしている相手が毎日変わっているなら、長期的な関係を築くことは難しいでしょう。エージェントは、自身の個性と理解力を維持できる必要があります。次に、エージェントはあなたを記憶し、理解する必要があります。もしあなたのパートナーがあなたについて何も知らず、あなたの名前をほとんど覚えていない場合、信頼性と信頼に挑戦をもたらすことになります。
現在の解決策、例えばRAG)、検索強化生成(、ベクトルデータベース、長いコンテキストウィンドウは、この問題を解決しようとしていますが、真の記憶、記憶に基づく自己学習、およびエージェントの一貫性を維持することに関しては、依然として重大な課題があります。
2つ目の課題は、シームレスな通信プロトコルです。 「TCP/IPとインターネットのないパーソナルコンピューティングを想像してみてください」とKonstantine氏は述べています。 特に、情報の移転、価値の移転、信頼の移転のための一連の将来のプロトコルの1つにすぎないMCP)モデルコラボレーションプロトコル(の開発について言及しました。
第三の挑戦は安全です。パートナーと対面でコミュニケーションを取れないとき、安全と信頼の重要性がさらに際立ちます。エージェント経済では、安全と信頼が現在の経済よりも重要になり、信頼と安全を中心とした完全な産業が生まれるでしょう。
確定性からランダム性へ：思考様式の根本的な変化
コンスタンティンは、エージェント経済の到来が私たちの考え方を根本的に変えると考えています。彼は「ランダム性思考」)stochastic mindset(の概念を提唱しており、これは従来の決定論的思考とは全く異なります。
「私たちの多くがコンピュータサイエンスを愛する理由は、それが非常に確実だからです。」と彼は説明しました。「あなたがプログラムを作ってコンピュータに何かをさせると、それは必ずそうします。たとえ結果がセグメンテーションエラーであっても。今、私たちはランダム性を持つ計算の時代に突入しようとしています。」
彼は簡単な例を使って説明します：もしあなたがコンピュータに数字73を覚えさせると、明日、来週、来月もそれを覚えています。しかし、人間やAIに覚えさせると、73を覚えるかもしれないし、37、72、74、次の素数79を覚えるかもしれないし、何も覚えないかもしれません。この思考方法の変化は、私たちがAIやエージェントを扱う方法に深遠な影響を与えるでしょう。
第二の変化は管理マインドセット)management mindset(です。エージェント経済において、私たちはエージェントが何をできるか、何ができないかを理解する必要があります。これは独立した貢献者から管理者への移行に似ています。私たちは、特定のプロセスを停止するタイミングやフィードバックを提供する方法など、より複雑な管理上の意思決定を行う必要があります。
第三の主な変化は前の二つの結合です：私たちはより強いレバレッジ効果を持つことになりますが、確実性は大幅に低下します。「私たちは、より多くのことができる世界に入っていますが、その不確実性とリスクを管理できる必要があります」とコンスタンティンは言います。「この世界では、ここにいる皆さんが非常に繁栄するのに適しています。」
レバレッジ効果の極致：仕事、会社、経済を再構築する
1年前、セコイアは組織内の各機能部門がAIエージェントを持ち始め、徐々に統合され、最終的にはプロセス全体がAIエージェントによって完了するようになると予測しました。彼らはさらには「一人ユニコーン企業」が登場するとの大胆な予測もしました。
"一人独角兽"はまだ実現していませんが、私たちは企業がかつてない速度で拡大しているのを目の当たりにしており、使用されている人数はこれまで以上に少なくなっています。Konstantineは、私たちが前例のないレバレッジレベルに達するだろうと信じています。
"最終的に、これらのプロセスとエージェントは統合され、神経ネットワークのネットワークを形成するだろう"と彼は展望し、"これがすべてを変え、個人の働き方を再構築し、企業の構造を再形成し、全体の経済を再構築するだろう。"
紅杉の三人のパートナーはこの講演を通じて、AIが現在の発展から未来にどのように進化するかの明確な道筋を描きました。市場機会のマクロ分析から、アプリケーション層の価値に関する洞察、さらには知能エージェント経済の展望に至るまで、彼らはWhatとWhyを説明するだけでなく、さらに重要なことにHowを指し示しました——この兆ドル規模の機会の中でいかにして先取りし、価値を創造するか。
起業家にとって、これは単なる思想の饗宴ではなく、行動のガイドでもあります：アプリケーション層の価値を捉え、"雰囲気"ではなく実際の収益を構築し、データのフライホイールを確立し、これからのスマートエージェント経済に備え、常に思い出してください——今こそ全力を尽くし、最大の速度で前進する時です。