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マット・タークがFirstMarkのホストを務めるマット・ポッドキャストへようこそ。今日のゲストは、AIコーディングエージェントの分野で最も注目を集める企業の1つであり、世界中に3,400万人以上のユーザーを持つReplitのCEOであるアムジャド・マサドさんです。
ヨルダンでの学生プロジェクトとしての謙虚な始まりから、Replitを立ち上げるまでの長く曲がりくねった道のりを含む、創業者としての魅力的な旅について、アムジャドさんとの会話を始めました。「会社を始めたいと思っていましたが、この会社を始めたくはなかった」という思いや、Y Combinatorへの3、4回の挑戦、そしてサム・アルトマンからのメールが全てを変えた瞬間「YCを運営していて、あなたの仕事に本当に感銘を受けました。ミッションに来てください」という展開がありました。
その後、プロンプトだけで完全に機能するアプリを誰でも構築できるReplitの新製品「Replit Agent」について掘り下げ、「今日は機能しないかもしれないものを作ろうとしています。しかし、いつか新しいモデルが登場して、それが機能するようになるでしょう」まさにその通りになりました。
また、AIコーディングエージェントがソフトウェア開発の職業と起業家精神に与える影響について議論し、「シリコンバレーの常識では、アイデアは重要ではなく実行だけが重要とされていますが、将来は実行は重要ではなくアイデアだけが重要になるでしょう」という見解を示しました。
最後に、テクノ・オプティミズムとシリコンバレーの未来について、アムジャドさんの考えを伺いました。「私はシリコンバレーに来て、コンピュータを叫び、売り込むエネルギーを取り戻したいと思います。それは誰かを疎外するということではありません。世界中から最高の人材を引き続き惹きつけるでしょうが、エネルギッシュで刺激的である必要があります」
それでは、Replitのアムジャドさんとの幅広い話題に及ぶ、とても楽しい会話をお楽しみください。
アムジャドさん、ようこそ。
ありがとうございます。ここに来られて嬉しいです。
実は、あなたの起業家としての物語から始めるのが面白いと思います。なぜなら、第一にこのミッションに長年取り組んでいて、第二に多くの転換点や学びがあったと思うからです。
ヨルダンで育ち、コンピュータサイエンスを学んだ時からReplitまたはREPLについて考え始めたそうですね。REPLとは何でしょうか？
例えば、DOSやUnixのコマンドラインは一種のREPLです。これは1950年代のMITのLispから来ています。最もシンプルなプログラミング環境を1つのコマンドで作れるものです。Read(読み込み)、Eval(評価)、Print(表示)、Loop(ループ)の頭文字を取っています。コマンドラインからコマンドを読み込み、Lispの文字列として評価し、結果を表示して、最初に戻るという仕組みです。これが世界で最もシンプルなIDEですね。
Replitが生まれたきっかけですが、ヨルダンの大学でコンピュータサイエンスを学んでいた時、ノートパソコンを持っていませんでした。宿題をするたびに開発環境を再インストールしなければならず、それが本当に面倒でした。ギガバイト単位のソフトウェアやパッケージをダウンロードする必要があり、常に何かが上手くいかないんです。
当時、GoogleはドキュメントやGmailをブラウザで提供し始めていました。2008年頃の話です。2008-2009年にChromeが登場し、JavaScriptエンジンでウェブが本格的なアプリケーションプラットフォームになりつつありました。そこで「なぜブラウザでコーディングできないんだろう？」と思い、検索してみると驚いたことに誰も作っていなかったんです。「じゃあ作ってみよう、どれだけ難しいんだろう」と。
実際、プロトタイプはすぐにできました。ブラウザでJavaScriptを評価できるので、テキストボックスとボタンを置いて、少しJavaScriptを書いて実行すると結果がアラートで表示される、というものです。友達に見せたら皆楽しんで使ってくれて、共有や保存といった機能を追加していきました。
次に「他の言語も追加しなきゃ」と思いました。コンピュータサイエンスを学ぶなら、PythonやJavaなど様々な言語を使うことになりますから。しかし、そこで問題に直面しました。ブラウザはJavaScriptしか実行できないからです。これは何年もかかる研究的な取り組みとなり、最終的に友人たちと一緒に様々な言語をJavaScriptにコンパイルすることに成功しました。
Mozillaのライブラリを使用しましたが、そのライブラリは後にWasmとなり、現在のFigmaなど多くのモダンなアプリケーションを可能にしています。当時はただのライブラリで、誰も使っていませんでした。私たちが初めてそれを使ってブラウザで様々なプログラムを実行し、GitHubで公開したところ、Hacker Newsなどで話題になりました。
当時のMozillaのCTOでJavaScriptの発明者であるBrendan Eichが私たちについてツイートしてくれたのは、その時点での人生最高の出来事でした。本当に大きな出来事でしたね。
そしてある日、いつものようにHacker Newsを見ていると、私たちがインフラを全てオープンソース化してから数ヶ月後に、Codecademyというスタートアップを見つけました。クリックしてみると大きな話題になっていて、プログラミングを学ぶための対話型の方法を作っていました。当時のプログラミング学習は教科書的なものでしたが、彼らは講座があなたに話しかけ、演習を与えるような斬新なものを作っていました。
当時はMOOCs（大規模公開オンライン講座）が注目を集めていた時期でした。彼らが私のライブラリを使っているという直感があり、システムの動作の仕方からそう感じました。裏側を確認して検証し、Hacker Newsにコメントを投稿しました。「私のライブラリを使っているんですね」と。
2日後、CTOのRyan Bubinskyから電話がありました。「話がしたい」と。素晴らしかったです。私がヨルダンの若者だということは知らなかったと思います。
そうこうしているうちに大学を卒業し、ヨルダンのYahooで働いていましたよね？
はい、その時には卒業していました。大学での時間は決して順調ではありませんでした。授業に座っているのが好きではなかったんです。また、これについては後で詳しく話すかもしれませんが、多くのSFを読んでいて、AIに非常に興味がありました。脳をどうやって作るのかということに興味があり、認知科学や神経科学についてたくさん読んでいました。
ヨルダンではそれらを学ぶ方法はありませんでしたが、個人的な興味でした。私たちは知能を解明する寸前だと感じていて、コンピュータが自分でプログラミングできるようになると考えていました。そこで「もしコンピュータが自分でプログラミングできるようになったら、私は何ができるだろう？」と考えました。「誰かがこれらのコンピュータを作り、動かす必要がある」と思い、プログラミングではなく電気工学・コンピュータ工学の方向に進みました。
しかし2、3年経って「機械が自分でプログラミングできるようになるのはまだまだ先の話だろう、それは狂気の沙汰だ」と思い直し、コンピュータサイエンスに戻りました。6年かかりましたが、その間ずっとハッキングを続けていました。
もし質問してよければ、私はフランス人で数十年アメリカにいますが未だにこんな訛りがあります。あなたは非常にアメリカ的な話し方をしますね。それはどうしてですか？
私たちはYouTube世代なんです。
本当ですか？
はい、YouTubeは2005年に登場し、その頃から見始めました。
ヨルダンのアメリカンスクールに通っていたわけではないんですね？
いいえ、イギリスの学校に通っていました。
興味深いですね。
ヨルダンはイギリスの植民地だったので、イギリスの影響が強く、IGCSEやOレベル、Aレベルなどを学びました。当時はイギリス風に話すのはダサいと思われていましたが、今は格好いいと思います。
正直に言うと、アクセントについては少し意識的に取り組みました。フィットしたいと思ったからです。アメリカ人になりたかったんです。ずっとここシリコンバレーに来たいと思っていました。
「Pirates of Silicon Valley」という低予算映画を見ました。スティーブ・ジョブズとビル・ゲイツの物語を扱った映画で、大げさに脚色されていて半分は間違っていますが、本当に刺激を受けました。「シリコンバレーは素晴らしい場所だ。お互いに叫び合いながらコンピュータやソフトウェアを作れる。これ以上何がいい？」と思いました。
私たちはアメリカ文化の中で育ち、本当にここに来たいという強い思いがありました。
Codecademyが転機となったんですね？
はい。また、このことに非常に情熱を持っていました。Replitのオープンソースバージョンを作った時、それは教育に関するものでした。高価なコンピュータを必要とせずに、どこでもコーディングを学び、コードを書けるようにすることです。
「これが私をこれだけ助けたのなら、世界中の多くの人々の助けになるはずだ」と思いました。プログラミングは富と起業家精神への道を民主化できるものだという理論を持っていて、実際にそうなりつつあります。
そのため、Codecademyに参加することに非常に情熱を持っていました。当時、アフリカやインドで多くの人々がオンラインに接続し始め、Androidも登場したばかりでした。誰もがコンピュータや携帯電話を手に入れられるようになると感じました。私は常にプログラミングを携帯電話で動作させたいと考え、Codecademyでそれを実現しようと懸命に努力しました。今ではReplitにモバイルアプリがありますよ。
ところで、今でも分かりませんが、Codecademyは「Code Academy」と綴られていましたが発音は…
いいえ、Codecademyと発音します。
みんな…
はい、当時はスタートアップの名前の綴りを間違えるのが流行っていましたね。
Theoriumのように文字が足りなくなったとか。
その通りです。
Androidの話が出ましたが、それが次のステップでしたね。Facebookに入社してAndroidチームに参加しました。
はい。ReactJSなどFacebookのオープンソース活動に感銘を受けていて、私はその初期からの参加者でした。また、Zuckerbergのinternet.orgというビジョンにも感銘を受けていました。
覚えていますか？
はい。その考えは、結局Elonが実現することになりましたが、基本的に空からインターネットを提供するというものでした。
これも、より多くの人々がインターネットに接続できるようにするというビジョンに合致していました。これは非常に重要なことだと感じていました。
そこでFacebookに入社した時、internet.orgか、もしくはモバイルの仕事をしたいと思っていました。Facebookでは、最初の3ヶ月はブートキャンプを経て、その後チームを選択するという仕組みでした。何をすることになるかは分かりませんでしたが、Androidの課題に取り組みました。
本当によく頑張って、ブートキャンパーとしては選ぶべきではない最も難しい課題を選びました。ある時点で、1000万人のベータユーザーのAndroidアプリを壊してしまいました。ブートキャンプの段階でそこまでリスクを取って「早く動いて物事を壊す」という姿勢だったので、皆驚いていました。
しかし、internet.orgチームには入れませんでした。ニューヨークにいたため、ほとんどのチームは「ベイエリアに移動する必要がある」と言い、私はここに残りたかったので、基本的に唯一受け入れてくれたフォトチームに約6ヶ月所属しました。
夜間や週末にはReactに貢献していました。モバイルプログラミングをより身近にしようとしていたチームに興味を持っていました。Javaは重くて扱いづらく、コードを1行変更するたびにアプリ全体を再コンパイルする必要がありました。当時のCatalystプロジェクト（後のReact Native）です。
ReactとReact Nativeの創始者であるJordan Walkから、React NativeのJavaScriptツールチェーンの構築を任されました。最初はここニューヨークで1人で構築を始め、「チームを作ってください」と言われました。ニューヨークでJavaScriptコミュニティの重要人物たちと面接を行い、今でも連絡を取り合っている友人たちに出会いました。当時、Joel SpolskyがJavaScriptに関する大きなことをニューヨークでやっていましたよね？
はい。
しかし実際には、ベイエリアに引っ越すことになりました。先ほど話したように、ここには多くの人材がおらず、非常に競争が激しかったからです。ベイエリアでチームを作り、1年後にReact Nativeをリリースしました。それは非常に大きな反響を呼び、多くの人々が使用しました。
話の流れを続けると、ヨルダンでReplitのバージョンを立ち上げ、実質的に数年間それを脇に置いていました。次のステップは、それを再び取り上げることを決めた時ですが、その決断に至るまでの道のりはどのようなものでしたか？
実は手放したいと思っていました。Codecademyでの仕事で燃え尽きていて、他のことをしたいと思っていました。しかし、このプロジェクトは成長し続けていました。オープンソースプロジェクトとしてデモページがあり、メールが来続け、Google Analyticsを見ると1万人のユーザーがいました。この物は本当に死なないんです。
死なないんですね。
そこで少し修正を始めました。すぐにまた成長し始め、1万人から2万人、5万人、10万人とユーザーが増えていきました。
当時、コードの実行をブラウザからバックエンドに移行しました。Dockerが登場したばかりで、バックエンドに移せば、パッケージやサーバーを使用できる完全な開発環境にできると感じました。
ただ、維持するのに莫大なお金がかかっていました。ユーザーの成長が信じられないほど速かったので、売却しようとしました。
Facebookでの時間も自然な終わりを迎えつつあり、「会社を始めたいけど、この会社は始めたくない。もう終わったことだから」と思っていました。しかし、成長し続け、人々は本当に興奮し続けていました。
「よし、この会社を始めなければならない」と思いました。オンラインIDEの状況を見渡すと、たくさんの試みがありましたが、誰も「ウェブネイティブな体験」を作っていませんでした。
私の定義する「ウェブネイティブな体験」とは、素早く読み込めること、URLで共有可能であること（ドキュメントのように、URLを送ればプロジェクトを見ることができる）、デフォルトでマルチプレイヤー対応であること、リアルタイムであることです。既存のIDEはどれもそれを実現していませんでした。
これは信じられないほど複雑な技術的問題ですよね？
そうです。だからこそFigmaは本格的に立ち上がる前に4年間ステルス状態だったんです。
その通りです、Figmaは4年間ステルス状態でした。
そして2016年に正式にReplitを始めました。死ぬことを拒否し、世界に飛び出したこのものがあったからです。まだそのアイデアに情熱を持っていましたが、非常に難しいことになるとわかっていました。
そして起業家の物語の中で、YCの部分に入りますね。何度も挑戦して最終的に入れた話を聞かせてください。
Facebookを辞める前からYCに入ろうとしていました。それがリスクを軽減する方法だったからです。YCは起業家精神のリスクの多くを軽減してくれます。ほとんどは良いことですが、ある程度のリスクは良いことだと思います。
しかし、なかなか入れませんでした。そこで飛び込んだ時、私たちだけでした。Bloomberg betaとbitCapitalから資金を調達することができました。
それがプレシードでしたか？
はい、YC前のプレシードでした。本当のプレシードですね。
2年間ほど、先ほど話したインフラの多くを構築する仕事に没頭しました。しかし、かなり孤独で、多くのエンジニアを雇うことができませんでした。シリコンバレーの話題や盛り上がりの一部ではありませんでしたし、当時のツールは特に興奮する分野ではありませんでした。GitHubの買収前でしたからね。GitHubの買収が本当に…
はい。
そこで、私たちが取り組んでいることについて書くことにしました。2週間ごとに、直面しているエンジニアリングの課題について書こうと思い、それが良い採用ツールやマーケティングツールになると考えました。Hacker Newsは私の文章を本当に気に入ってくれて、常にトップに上がっていました。今では嫌われていますが、それがHacker Newsの自然な進化ですね。
YCには何度挑戦したんですか？
3、4回です。回数を忘れてしまいました。
断られた理由は？
連絡すらありませんでした。自動返信メールが来るだけでした。
当時、シリコンバレーで必ずしも人気のないことをたくさんしていましたよね。実質的に学生や趣味のプログラマーを対象にしていたわけですから。
プラットフォームを使用する開発者は大勢いましたが、「お金は払わないよ。便利なものだけど、なくても死ぬわけじゃない」という感じでした。しかし、本当に依存していたのは学生たちでした。それも驚くことではありません。なぜなら、そのために作ったのですから。
趣味のプログラマーや、プログラミング環境のセットアップ方法を知らない人々がいました。そこで私たちはそれを収益化し始めました。学校への販売を始め、APIも販売しました。他の企業も私たちの上に構築して学校に販売していました。
しかし、教育市場への販売は、必ずしもシリコンバレーが最も興奮することではありません。理解できます。教育起業家の方々には本当に敬意を表します。本当に根気が必要で…
ミッションに基づいていなければなりませんね。
50ドルの小切手を受け取ったりして…
YCの話を締めくくりましょう。最終的にどうやって入れたんですか？
Paul Graham（PG）は既に引退していて、2015年にSamに指揮を渡していたことを覚えているでしょう。2017-18年、SamはOpenAIのCEOになる前でした。
はい、現OpenAIのCEOであるSam Altmanです。YCの歴史の説明として。
そうです。YCの創設者であるPaul Graham（PG）は当時、毎日Hacker Newsを読んでいました。私の投稿の1つを見つけ、数日後、ある朝目が覚めると、Sam Altmanからメッセージが来ていました。おそらく今でもDMsに残っているはずです。
それは保存しておくべきですね。
「こんにちは、YCを運営しています。あなたの仕事に本当に感銘を受けました」と。私は「はい、あなたが誰か知っています」と。「会いたい」と言われ、ミッションに来るように言われました。それはYCのオフィスではありませんでした。
右側にNeuralinkが、左側にOpenAIがありました。OpenAIに行って「なぜここにいるんだろう？」と思いました。
当時は両方ともElonの帝国の一部でしたね。
まあ、Elonはちょうどその時投資したばかりでした。
いや、Elonは今その建物を取り戻しましたね。
はい、今はXがそこにあります。
素晴らしいですね、それは面白い。
そこには何かメッセージがあると思います。「私たちは…」
「PGがあなたの会社を見つけて、長い間探していたものだと言っています。イギリスに会いに行きませんか？」と言われました。私は「プライベートジェットでも用意してくれるんですか？」と。ヨルダン人としてイギリスのビザを取得するのに1年はかかったでしょう。「まずはメールでやり取りしましょう」と提案しました。
ところで、PGはZoomでの通話はほとんどしません。
その通りですね。
そこからPGとのメールのやり取りが始まりました。これは素晴らしかったです。個人的なPGのエッセイをもらっているような感じで、とても光栄でした。プログラミングの難しさについて話し合いました。
PGは、自身のViaWeb（後にYahooに売却されたオンラインストア）からの洞察を教えてくれました。「人々はストアをカスタマイズしたがり、コードを入れたがる」と。ブラウザ環境でコーディングができ、簡単にアプリを生成できれば、起業家精神にとって素晴らしいだろうと常に想像していたそうです。
この点で私たちは本当に意気投合しました。インターネットという驚くべき富の創造エンジンに、より多くの人々が参加できるようにすることが私の情熱でもありました。また、技術的な側面やプログラミング言語についても意気投合しました。
メールのやり取りを楽しんでいると、彼は「今から旅行に行くけど、YCがまさに始まろうとしています」と。文字通り数日後にYCが始まるところでした。「バッチに参加してはどうですか？」と言って、オフラインになってしまいました。
そこでそのメッセージをSamに転送し、「PGがYCに参加すべきだと言っています」と。共同創業者で、今も会社にいる妻（デザイン責任者）と相談しました。兄弟も…
兄弟もいるんですね、家族経営ですね。
はい、兄はエンジニアリングの一部を統括しています。
「YCに参加すべきか？」と。これまで何度も断られてきて、お金も稼げ始めていました。7%を渡す必要があるのか？と。
そこでSamとPGにメールを送り、「あなたたち2人にアクセスできるなら参加します。ただのランダムなスタートアップになりたくない」と。彼らは同意してくれました。「よし、参加しよう」と。
するとSamが「形式的なことだけど、応募書類を記入して」と。「この応募書類は何度も書いてきたんだ」と。ビデオを撮って話して送って、返事が来ないというトラウマを思い出すような感じでした。
急いで応募書類を書いて、翌日YCに行きました。まさにキックオフの日でした。夕食会があり、外で座っていました。おそらく最後の面接だったと思います。2、3時間外で座って、遅い面接のスタートアップが出入りするのを見ていました。
呼ばれて入ると、GustafとJaredなど素晴らしいYCのパートナーたちがいました。最後にはMichaelがいました。当時彼がCEOで、Sam Altmanがプレジデントでした。彼は大柄な人で、握手をすると強く握られ、「この人は何だ？」と思いました。
椅子に座る前に、彼は本当に怒った顔で「なぜ私たちをRickrollしたんだ？」と。
YCのビデオを作るのに疲れていて、形式的なものだと思っていたので、YCの応募にRick Astleyの「Never Gonna Give You Up」の曲を入れてしまいました。今でもYCのプロフィールを見ると、ビデオを公開していて、クリックするとまだRickrollが見られます。時々人々が発見するんですよ。
面接の直前に応募書類を確認していて、全員でパソコンの前に集まって動画をクリックした時に、みんなRickrollされたんです。だから本当に怒っていました。YCの歴史で最も厳しい面接を受けることになりました。本当に厳しく、プレッシャーがかかる質問が、あちこちから飛んできました。バッチの他の友人たちに聞いても、そんなに激しい面接は誰も受けていなかったそうです。
面接が終わって外に出た時、妻に「ダメだと思う。最後のチャンスを台無しにしてしまった」と言いました。Uberを呼んだところ、知らない番号から電話がかかってきました。
出てみると、Adora Changでした。彼女も面接の部屋にいました。「YCに入れることになりました。どう思いますか？」と。「本当ですか？みなさんを怒らせてしまったのに？」「いいえ、戻ってきて書類を早く済ませましょう。夕食会が始まるところですから」と。
そうやってYCに入ることができました。
ところで、これはYCについて良いことを示していますね。SamやPGのような立場にいると、応募が殺到して完全に受け身の状態になりがちですが、彼らは非常に積極的にあなたにアプローチしてくれました。
その通りですね。とても良い指摘です。
そしてYCを経て、今日に至るまでの旅、特に機械学習とAIの側面について話しましょう。Replitが商業的な組織として始まった当初から、以前のプロジェクトではなく、商業的な組織としてスタートした時から、機械学習が重要な部分だったように聞こえます。シードラウンドを調達した時も、それが核となる原則の1つでしたよね？
はい、シードデッキはインターネットのどこかで公開されていて、そこにはAIを含むマスタープランが書かれていました。
FacebookとCodecademyの両方で、コンパイラとインタプリタの仕事をしていました。これは非常に繊細なプログラミングの作業です。コードを取り、それを構造化されたツリーに解析する、これがコンパイラの仕組みです。ツリーをどのように走査するかによって、プログラムを評価します。
この全てを手作業でやる代わりに、機械学習を使えるのではないかと常に考えていました。自然言語処理も向上していました。2015-16年にチャットボットのブームがあったことを覚えていますか？
はい、当時NLPのブレイクスルーがありましたが、十分ではなかったですね。みんな偽装していました。Facebook Mなんかは人間が…
人間の集団でしたね。
コードに対する深層学習が多くの可能性を開くという直感がありました。また、大きなコミュニティを構築すれば、それを助けるデータを多く収集できると感じていました。
そこで毎年何かをプロトタイプ化していましたが、リリースできるほど良いものは作れませんでした。しかしGPT-2が登場した時、これは何かブレイクスルーだと感じました。GPT-2は筋の通ったコードを書くことができたからです。
GPT-3が登場した時、私たちはその上に何かを構築した最初の企業の1つだったと思います。最初に作ったのは、コードを選択して説明してくれる機能でした。
メモを取っていました。それは「Explain Code」という製品でしたね？
はい。まだ多くの趣味のプログラマーや学生がプラットフォームを使っていて、Stack Overflowやライブラリのコードをコピー＆ペーストすることが多いので、コードを選択して説明してくれる機能は本当に便利です。今でも製品に搭載されていて、よく使われています。
LLMがなければ、それを概念化することすらできなかったでしょう。しかし、本当に作りたかったのは、真のオートコンプリートコード生成システムでした。GPT-3ではそれを構築するのは本当に難しく、高価で遅かったです。
OpenAIと何かすることについて話し始めましたが、MicrosoftがCopilotをベータ版でリリースしました。「これを本当にやらなければならない。これは未来だ。やらなければ会社が死んでしまう」と思いました。コーディングの全てがそうなると思ったからです。
会社内でも多くの懐疑的な声がありましたが、これが大きな賭けになると感じました。2022年頃のことです。ジレンマに陥りました。GPT-3上に構築するのはCopilotがGPT-3の何らかの微調整版や蒸留版を使用していたため、本当に良くありませんでした。
OpenAIとは合意に至ることができず、自分たちで構築する必要があると決意しました。当時、誰もそれをしていませんでした。みんなOpenAIに依存していて、オープンソースAIはまだ本当の意味では存在していませんでした。
ニュースをよく追っていたところ、Salesforceに小さな研究チームがあり、コードモデルに取り組んでいることを発見しました。モデルアーキテクチャの関係で非常に遅かったものの、まずまずのモデルを作っていました。コードをある程度生成することができました。
それがCodegenですね。
はい。Codegenを採用し、コードを書き直してAOTで高速化し、リリースできるように多くのエンジニアリング作業を行いました。これがGhostwriterのベータ版となりました。事実上、最初のCopilotの代替を構築したんです。
大きな反響を呼びました。OpenAIに依存せずに、スタートアップでAIを構築できる世界があることを人々に想像させたからです。当時は「OpenAIがこれを発明し、それは魔法のようなもので、誰も複製できない。それは暗黒の技術だ」という感じでした。OpenAIは研究とモデルの公開を停止していました。
私たちは、オープンソースが可能で、オープンモデルが可能だということを多くの人々に示唆したと思います。しかし、Codegenはまだ本当に良くはありませんでした。そこで、自分たちのモデルを訓練することを決意し、そのために私たちのデータを使用したいと考えました。
そのデータというのは、ユーザーが構築する時の動作、何が機能して何が機能しないか、それをLLMに学習させるためのものですね？
ところで、Codegenをリリースした時は、私とインターンの2人だけでした。インターンを1人採用して…
モデルを訓練する段階になると、より多くの、より優れた人材が必要でした。ちなみに、他の社員も参加してきて機械学習を学び始め、データサイエンスチームの何人かも参加しました。
私たちは常にGoogleのプラットフォーム上に構築していたので、Googleと話を始めました。彼らから連絡があり、「GPT-3の代替を構築していて、使ってみたいかどうか確認したい」と。「はい、Palm（当時）は素晴らしく見えます。使いたいです」と。
話は進展しましたが、そこでブロックされました。「リリースしません。検索チームが法的リスクが大きすぎると判断したので、LLMをリリースしません」と。
Googleのもう一方の研究者で、この会話に参加していた人物は、これに非常に苛立ちを感じていて、どちらにせよ退社を考えていました。彼の名前はMichela Paganiniで、Palmチームの研究者でした。
「このモデルを訓練するつもりですが、少なくともパートタイムでモデルの訓練に参加しませんか？」と誘いました。「はい、何か素晴らしいことをしましょう」と。
「資本と人材に制約があるので、その範囲内で働く必要があります」と伝えました。そこで、非常に小さなモデルを訓練することにしました。
当時、Llamaが登場したばかりで、研究論文では、小さなモデルを長時間訓練すれば、はるかに大きなモデルと同じパフォーマンスを得られると書かれていました。つまり、コスト効率が非常に高いのです。
30億パラメータのモデルを訓練しました。これはコーディングにおいて最先端のオープンソースの30億パラメータモデルとしては初めてのものでした。他のオープンソースモデルよりも優れ、実際にPalmのコーディングよりも優れていました。
これはAIコミュニティでもう1つの大きな瞬間となりました。その時までにGhostwriterは、私たちが誇りに思える製品に成長し、市場に出して販売できるようになりました。商業的なビジネスとしては2023年の初めに始まりました。
2023年の初めですね？
はい、2023年の非常に早い時期です。
ChatGPTが viral になっていた頃ですね。
そして、ここ数ヶ月で会社にとって大きな瞬間がありましたね。少なくとも外から見ると、本当のヒット商品となった新製品、まだ新しいですが「Replit Agent」があります。
その物語を聞かせてください。あなたがPGのように、創業者モードの瞬間があったと読みました。長年考えていたことの多くが可能になる時が来たと判断した時のことですが、その時何が起こったのでしょうか？
Ghostwriterをリリースして大きな反響があり、GoogleのクラウドとAI部門と大きな契約を結び、大きなラウンドの資金調達をした後、「会社として成熟する時が来た」と思いました。多くの幹部を雇い、ビジネスを成長させ、エンタープライズに進出し、教科書通りのことをすべて行おうとしました。
それと同時に、製品を少し疎かにしてしまいました。文化も同様でした。それまでの6年間、私は全員と面接をしていましたが、「大人の帽子」をかぶった時、これら全てを委任することにしました。より高いレベルで、より多くの構造と管理を加えることにしました。
突然、私たちは遅れを取り始めました。オートコンプリートはもはや最先端ではなくなりました。人々はAIをコーディングに使い始め、Cursorが登場し、エージェントやその他の様々な探索が行われていました。
私たちも早い段階でそのような探索を多く行っていましたが、現行のモデルの世代に最適化することに注力していたため、少し遅れを取り始めていました。これは今、心に留めている教訓です。次世代のモデルを考えるのではなく、Ghostwriter V2のようなものを構築していたのです。
2024年を130人で始め、大量の資金を燃やしていました。商業的な側面は、燃焼率とチームの規模に追いついていませんでした。
エンジニアの多くは本当に不幸でした。初期のエンジニアですら、官僚的に感じ始めたため離職し始めました。多くの企業がこのような状況を経験します。
また、顧客層も明確に定義していませんでした。Replitは常にプログラミングの民主化に関するものでした。私たちのミッションは最初「プログラミングをより身近にする」でした。その後、より野心的な「10億人のソフトウェアクリエイターを支援する」に更新しました。
しかし、社員は混乱していました。「開発者向けに作っているのか、ノーコードの人々向けに作っているのか」と。
根本的な変化が必要だと感じました。燃焼率を下げ、リセットが必要で、再びイノベーションを起こす必要があると感じました。今日は機能しないAI製品を構築する必要があると。
思考実験として、「次世代のモデルが可能にするものを構築しよう」と考えました。これは実際には非常に難しいことです。これらのモデルの能力をどのように予測し、いつ実現するのか、そこにはとても大きなリスクがあります。
2023年のTEDトークで、今日実際に行っていることの一部は10年後まで可能にならないかもしれないと言っていましたよね？
そうです。プログラミングエージェントが業界を変え、技術的なスキルがない人々でも、これらのエージェントに命令するだけでソフトウェアを構築できるようになると話しました。
Replitと世界のための非常に野心的なビジョンを示しましたが、その時は「おそらく今後10年の終わりまでには実現するだろう」と感じていました。
2024年の初め、創業者モードに戻り、チームの半分をレイオフし、幹部チームを縮小し、管理構造を見直して、非常に強い焦点を持つ小さなチームに戻りました。その1つの焦点は「エージェントのバージョンを作ろう」というものでした。
2024年の3月か4月に「Agent Task Force（エージェントタスクフォース）」を作り、それが会社で唯一行っていることでした。非常に早く何かを作り上げ、それは機能し始めましたが、非常に不器用でした。
大きなブレイクスルーは2024年の6月、7月にSonnet 3.5が登場した時でした。Anthropicです。Sonnet 3.5が基本的にベータテストでした。「今日は機能しないかもしれないものを作ろう。しかし、いずれ新しいモデルが登場して、それが機能するようになる」そしてまさにそれが起こりました。
それも非常に早く起こりましたね。
はい。4oでは製品の使用はほとんどなく、バグも多く、ランダムな結果を生成し、非常に遅かったです。todo appを作るのに100ドルもかかりました。Devinなどの動画を見ても、同様の問題を抱えていました。非常に遅く、高価で、Cognitionという会社が作った別の競合コーディングエージェントもありました。
Sonnetが登場すると、すぐに製品は改善されました。スコープも大幅に縮小しました。Devinなど、資金を得た他のプロジェクトは完全自動化エージェントを目指していましたが、私たちのアプローチは人間と機械の共生を目指すものでした。これについては2017年に書いたことがあります。
完全自律システムを作れる段階ではないと考えていたので、人間が介在するシステムを構築することにしました。エージェントは10回から20回ほど反復を行い、ユーザーに戻って「作ったものは期待通りですか?テストしてもらえますか?」と確認します。現在のエージェントは視覚的なテストが苦手なためです。
9月にアーリーアクセスを開始した時点で、市場に出ているプログラミングエージェントは他になく、最初の製品でした。多くの人々の想像力を捉え、ローンチビデオはバイラルになりました。テストユーザーを想定していましたが、予想以上に多くのユーザーが集まりました。良い面も悪い面もありましたが、まだ完全な準備ができていませんでした。
期待値を適切に設定することは常に重要です。9月のローンチ時と比べて、今は5倍以上良くなっています。今年中にさらに10倍良くなると感じています。収益も5倍になりました。いや、今では6倍か7倍ですね。リセットの年であり、様々な変化がありました。
コーディング向けAIの分野を理解していない人のために説明すると、GitHubのCopilotモデルやGhostWriterのように、コーディング中にAIがアシストしてくれるものがあります。そして完全自律型のエージェントモデルもあります。
アシスト型と自律型の中間的なものもあります。Cursorモデルがそれで、Copilotのような入力補完ではありませんが、完全なエージェントでもなく、ファイル全体を生成できる中間的な存在です。これが彼らの成功の要因となりました。
Replitエージェントの魔法は、プロンプトで指示できることです。アプリを作ってと頼んだり、夢見るアプリのスクリーンショットを見せて「これを作って」と言うことができます。
プログラマーでなくても使えるようにしたいと考えています。現在のユーザーはシリコンバレーの専門家や金融などの業界の人々が中心ですが、より伝統的な産業にも広がり始めています。私たちのビジョンでは、最終的には10億人のユーザーを目指しています。Excelに10億人のユーザーがいるように、Excelを使える人なら誰でもエージェントを使えるようになるはずです。
プロンプトを書くと、プログラマーが必要とするものをすべて用意してくれます。開発環境を整え、ライブラリを導入し、データベースをプロビジョニングします。これは、これまでReplitで構築してきたすべてのものを活用しています。
単なる魔法のようなクラウドIDEではなく、データベースやクラウドデプロイメントなど、ソフトウェア作成者が技術的な知識がなくても完全に機能するアプリケーションを構築できます。コードからデータベース、クラウドデプロイメントまで、フルスタックの体験を提供している唯一の企業だと思います。
Sonnet 3.5では、IDEに入ってコーディングする機能にはあまり注目していません。まだ可能ですが、私たちの見方では、エディタでコードを書くことはTeslaの自動運転解除のようなものです。Teslaが追跡する主要な指標は、解除までの走行マイル数です。v13のチャートを見ると、v12と比べて10倍以上になっています。
私も今では職場まで一度も解除せずに行けます。解除が発生すると、それはバグとみなされ、フィードバックを求められます。そういう考え方をしています。コーディングAIの周りに構築したものはもはやそれほど重要ではありません。本当に重要なのは、エージェントとチャットしてアプリケーションを得ることです。
コントロールパネルのような概念があり、YouTubeの動画でスクリーンショットをお見せできると思います。これにより、非技術系のソフトウェア作成者も、技術系のユーザーも利用できる製品になっています。技術系のユーザーはコードに入って、行き詰まった時に手助けができます。
Replitの掛け算的な性質も見られます。エンジニアをプロジェクトに招待できる機能や、バウンティシステムもあります。たとえば、個人起業家がアプリケーションを80%完成させたものの、ある問題で行き詰まった場合、Upworkなどのプラットフォームを利用することもできますが、Replitを知らない人だと混乱を招く可能性があります。そこで、Replitコミュニティから誰かを雇って、アプリケーションを完成に導くことができる小さなコミュニティを構築しました。
Sonnet 3.5のスタックについて、ファインチューニングやプロンプトエンジニアリング、RAG(検索拡張生成)など、現在のAIエンジニアリングの構成要素はどのように組み込まれているのでしょうか?
底層にはReplitコンテナがあり、PID1と呼ばれるプロセスがあります。これはコンテナ内の最初のプロセスで、すべてを統括します。パッケージのインストール、ファイルの読み書きなどのサービスを提供し、さらにファイルシステムを監視して、すべての編集をベクターDBに更新するサービスも備えています。つまりRAGが組み込まれています。
これは完全にカプセル化されたシステムで、オペレーティングシステムのような外観を持ちます。エージェントにクリーンなインターフェースを提供し、パッケージのインストール、ファイルの読み書き、削除、データベースのプロビジョニングなど、ReplitエディタとIDEを使用する人間が利用できるすべての機能を公開しています。
エージェントのアーキテクチャに関しては、マルチエージェントシステムになっています。ロビーと呼ばれる場所でエージェントと会話する際、それは主に会話型エージェントで、あなたのためにプランを立てます。多くのツールは持っていませんが、検索周りのツールは持っています。
プランが始まると、プロトタイピングエージェントに移行します。このエージェントは初期アプリケーションの生成を担当し、できるだけ完全なものを目指しますが、人々は大きなPRDを提出するので、プログラムの野心と範囲を縮小しようとします。
その後、プロジェクト管理エージェントに引き継がれ、これが主要なエージェントとなってユーザーと会話します。このエージェントはメモリを持ち、ユーザーとの接続を維持し、ルーターエージェントとして他のエージェントを起動します。
新しいタスク、たとえば機能追加を指示すると、エディタエージェントをプロビジョニングします。エディタエージェントはコンテキストとファイルを取得し、ファイルの編集を繰り返し試みます。モデルはdiffの生成が苦手で、行番号もうまく扱えないので、編集には複雑なシステムが必要です。
エディタが完了すると、プロジェクトマネージャーに戻って実行内容のサマリーを提供し、それがメモリに保存されます。プロジェクトマネージャーはアプリケーションを再起動し、ユーザーにアプリケーションを提示するためのプロセスを開始します。
この過程でエラーに遭遇することもあります。アプリケーションの再起動時にコンパイルエラーが発生したり、エディタが構文エラーに遭遇したり、ランタイムエラーやデータベースエラーが発生する可能性があります。そこでデバッグループに入り、デバッグループがエディタに戻ることもあります。
これが自律性が発揮される部分です。アプリケーションを最終状態にしてユーザーに提示できるよう、異なる状態を遷移していきます。つまり、これは完全にエージェントの家族であり、マルチエージェントシステムです。
各エージェントをクリーンなインターフェースでカプセル化できます。なぜなら、すべてを1つの場所で行うとコンテキストが非常に混乱するからです。LLMはすべて長いコンテキストモデルとして売り込まれていますが、長いコンテキストでの推論は実際にはあまり良くありません。32,000トークンを超えると、推論のパフォーマンスは急激に低下します。
問題を小さな部分に分割することで対処し、メモリを監査できるようにしています。サブエージェントが作業を行う際、すべてがメモリに戻ってコンテキストを汚染することがないよう、この分離を重視しています。
評価について、特にハルシネーションなどに関してどのように考えていますか?一般的に評価はAIエンジニアリングの大きな課題の1つですが、どのように取り組んでいますか?
ソフトウェアエージェントには、U-benchと呼ばれるベンチマークがあります。ソフトウェアエンジニアリングベンチで、皆がこれを競っています。しかし、私たちはそれには参加していません。なぜなら、私たちは異なるオーディエンスのために構築しているからです。
U-benchを構築している人々は、問題やゼロチケットからプルリクエストを作成するエージェントを作っています。一方、私たちは高レベルの製品説明からアプリを作ることを目指しており、これは根本的に異なる問題です。
私たちにとって難しいのは、アカデミックなベンチマークがないことです。ベンチマークがあれば、スタートダッシュができます。そのため、独自のベンチマークを構築する必要があり、ユーザーが増えるにつれてデータが集まり、そこからベンチマークを作成できるようになります。これはかなり難しい問題です。私たちは独自の内部評価とベンチマークを持っています。
ACI(AIコンピュータインタラクション)対HCI(ヒューマンコンピュータインタラクション)について、機械との対話と人間との対話から学んだことを教えてください。
Replit環境を人間のために構築する際、「これがエディタで、ここでコードを入力し、これがエディタのUIで、行番号があり、これがコンソールでコードを実行する場所で、ターミナルのUIがあり、ファイルがあり、ファイルのUIがあり、これが動作方法です。デプロイやデータベースの追加も、このようにプロビジョニングし、このUIで操作します」というように考えます。
エージェントのようなものを構築し始めると、これらすべてをAPIとして提供すれば機能すると期待します。しかし、そのままの形では最高のパフォーマンスは得られないことがすぐにわかります。
オープンソースでエージェントに取り組んでいる人々から出た論文で、ACIという用語が導入されました。HCIはヒューマンコンピュータインタラクションですが、ACIはエージェントまたはAIコンピュータインタラクションです。
その論文の主な発見は、言語モデル用に設計されたUIのようなものを持つツールを作る必要があるということです。興味深い哲学的な点は、言語モデルは実際には人間の模倣機械だということです。インターネット上の私たちのコンテンツで学習するため、私たちに似たようなものになり、世界の見方も純粋なプログラムよりも私たちに近いものになります。
その論文では例えば、エディタ全体のファイルを与えるのではなく、ファイルのビューを与えてページアップやページダウンで操作させる方が良いとしています。つまり、エージェント用のエディタを構築しているのです。これはスタック全体に及びます。
私たちはエージェントに「目」を与えています。スクリーンショットツールで、ブラウザでアプリケーションがどうなっているかを確認できます。コードを編集する際にはコンパイルエラーなどのフィードバックも得られます。AIのためのツールを作ることに多くの時間を費やしていますが、これは少し不思議な感覚です。
まだうまくいかないのは推論の部分です。推論が正しく機能するまでには時間がかかると予測していましたが、予想より早く進んでいます。ただし、推論はまだ完全ではありません。もちろん、o1やこれらのテスタム・コンピュートモデルで状況が変わる可能性はありますが、現在のモデルは基本的に補完エンジンです。
これがLLMの学習方法で、次のトークンを予測しようとする自己回帰モデルです。まだ次のトークン予測マシンに過ぎません。推論は異なります。次のトークン予測は直感に近く、「次に何を言うか分かる」というものです。
一方、推論は「これが起こり、おそらくこれが原因で、ここに仮説があり、考えてみましょう。あ、間違っていました。別の仮説を考えてみましょう」というようなものです。直感とは質的に異なります。
文献ではシステム1対システム2と呼ばれており、ダニエル・カーネマンの著書『ファスト&スロー』でも取り上げられています。現在のモデルは「ファスト」な思考をしますが、「スロー」な思考はまだできません。o1がそれを実現できるという議論もありますが、まだ初期段階で、本当に良いエージェントが構築できるかどうかは判断が分かれるところです。
では、プロフェッショナルなソフトウェア開発者にとって、これらはどのような意味を持つのでしょうか?非技術者が完全に機能するアプリを構築できるエージェントを作るとすれば、ソフトウェア開発の未来はどうなるのでしょうか?
最も良い考え方は、同様のことが起きた他の産業を見ることです。現在、iPhoneで素晴らしい写真を撮ることは非常に簡単です。Appleは「Shot on iPhone」というキャンペーンを展開し、多くの人々がiPhoneだけで素晴らしいコンテンツを作っています。
プロの写真家は消えませんでした。人口の成長は鈍化したかもしれませんが、彼らは存在し、独自の機材を持っています。プロの写真家の市場規模が縮小したかどうかは分かりませんが、おそらく一定を保っているでしょう。
ソフトウェアエンジニアリングも同じようになると思います。過去10年間のコンピュータサイエンスの成長は鈍化するでしょう。企業がより効率的になり、必要性が減少するからです。
ザッカーバーグは最近ローガンの番組で、2025年には中級ソフトウェアエンジニア相当のコーディングエージェントができ、コードをコミットできるようになると話していました。少し大げさかもしれませんが、間違っているとは思いません。
ジュニアから中級レベルのエンジニアリングタスクを自動的に行える方向に向かっています。最初はリファクタリングやテストから始まり、やがて基本的な機能やUIの移動なども可能になるでしょう。
ソフトウェアエンジニアリングの需要は減少するでしょう。非プロフェッショナルなソフトウェアエンジニアが自分でソフトウェアを構築できるようになると、現在の豊富なSaaSへの需要も減少するでしょう。
ユースケースに合わせてソフトウェアをその場で生成できるようになるからです。とはいえ、SaaSがすぐになくなることはありません。セキュリティなど、企業をサポートする重要な方法がたくさんあるからです。
しかし、多くのロングテールSaaSは消えていき、人々は自分でソフトウェアを生成できるようになるでしょう。これによりソフトウェアエンジニアリングの需要は減少すると思います。ソフトウェアエンジニアの人口は恐らく一定を保ち、あまり成長しないでしょう。
開発者の未来とソフトウェア業界、SaaSの未来について、いくつか掘り下げてみましょう。開発者に関して、よく聞かれる明白な質問は、ジュニアや中級レベルの基本的なタスクを行う段階がなくなった場合、シニア開発者になるにはどうすれば良いのか、そもそもジュニア開発者としての経験がないのにシニア開発者とは何を意味するのか、ということです。
これはアカウントエグゼクティブになるのにSDRがいなくなるようなものですね。SDRはなくなりそうですよね。これは一般的なエントリーレベルの仕事に関する質問です。答えは持ち合わせていませんが、どう思いますか?
非常に興味深い未来ですね。ソフトウェアという異質なものを作り出すのと同様に、プロフェッショナルの意味も異質なものになっていくと思います。私たちにはまだ想像もつかないような超能力を手に入れることを期待しています。
よく聞かれるのは、直感力や営業力、ネットワーク作り、人脈作りなどの能力が、技術的スキルと同じくらい重要になるだろうということです。
AIが人間を教育するというのも考えられます。教育は今ひとつで、教育向けの販売も難しいですが、AIの応用分野としてまだ十分に探求されていない分野の1つだと感じています。AIを使ってジュニアプログラマーを教育し、シニアへの成長を加速させることも可能かもしれません。
普通のプログラマーがReplitやコーディングエージェントで素晴らしいアプリケーションを作れるようになると、次のボトルネックは何になるのでしょうか?創造性でしょうか?
工場のラインやパイプラインとして考えると、ボトルネックは常にものを作る部分にありました。アイデアがあっても、それを作るのが難しく、販売や配布については時間とともに容易になってきています。
PLG(製品主導の成長)はその一例で、広告なども含め、今日では企業が急速に成長できる方法が多くあります。ものを作ることがボトルネックで、資金があってもものを作るのは依然として難しいのです。
投資家としても、会社に投資しても機能しないことがあります。お金をいくら与えても、Magic LeapやQuibiなど、多くの資本を吸収しながら行き詰まった企業の例がたくさんあります。
しかし、ソフトウェアの作成が劇的に容易になり、改善されれば、ボトルネックは別の場所に移るでしょう。私の予測では、アイデアの側面にボトルネックが移ると思います。
これは直感に反するかもしれません。シリコンバレーの教義では、アイデアは重要ではなく、実行が重要だとされています。しかし、将来は逆に、実行は重要ではなく、アイデアだけが重要になるかもしれません。
世界には素晴らしいアイデアがそれほど多くないからです。振り返ってみれば素晴らしく見えるアイデアでも、10年前にできたはずのことが、誰かが素晴らしいアイデアを持つまで実現しなかったということがよくあります。
これは企業レベルだけでなく、個人レベルでも言えることです。幅広い水平プラットフォームの問題として、明日からでも、あるいは今日からでもReplitで任意のアプリを作れるとして、では何を作る必要があるのでしょうか?
これはChatGPTに最初に直面したときの問題と同じです。このボックスを手に入れて、2年経った今でも、人々はようやくできることの範囲を理解し始めたところです。
それはスキルです。問題を解決するのはスキルですが、Replitエージェントでものを作れるようになっても、世界の中で解決できる問題を見つけるスキルを磨く必要があります。
このボトルネックは、科学や数学、人類の発明のあらゆる部分でも同じです。実験室が完全に自動化され、ロボティクスがあると仮定しても、実験を実行するボトルネックは何でしょうか?アイデアです。
素晴らしい定理証明器などがあり、物事を素早く試せるとしても、新しい数学的洞察を得るためのボトルネックは何でしょうか?それは試すべき新しいことやアイデアです。
これは次世代の人々、子どもたちをどのように教育するかという問題を提起します。より創造的になるよう教えるには?その方法は分かりません。
ソフトウェアに話を戻すと、これはSaaS産業やソフトウェア全般に大きな混乱をもたらす可能性があります。準備する際に見たツイートの中で、PGのものが非常に話題になりました。
中規模のテック企業のCEOと話をして、FigmaをReplitに置き換えたと言っていました。同じビジネスだとは思っていなかったので驚きましたが、Replitはアプリを生成するのが非常に上手いので、今では直接プロトタイプに進むそうです。
また、Chris Branridgeは、Replit AIエージェントを使って20分で350ドルでTypeformのクローンを作ったとツイートしています。
これらは一例に過ぎませんが、どんなソフトウェアでも作れるとすれば、それは起業家精神やベンチャー投資にどのような意味を持つのでしょうか?少なくとも技術的な観点から、企業にモードはあるのでしょうか?それは良いことでしょうか、悪いことでしょうか?
概念があまりにも大きすぎて理解するのが難しいと感じます。ベンチャーキャピタリストはすでに、SaaSの黄金時代が終わりに向かっていることを直感的に理解しているようです。
American Dynamismのトレンド、ビットから原子の世界への移行を見ることができます。防衛分野が大きなトレンドとなり、多くのVCが参入しています。政府全般も注目されており、AIチップなど、かつてハードテックと呼ばれていたものがトレンドになっています。
おそらくベンチャーキャピタル投資の大半がそちらに向かうでしょう。ソフトウェアにもまだネットワーク効果のあるビジネスがあり、十分に防御可能です。Facebookを生成したとしても、10億人のユーザーを獲得する必要があります。
コンシューマーソーシャルなどのカテゴリーはVCにとってより重要になるかもしれません。おそらくベンチャーキャピタリストの統合も起こるでしょう。アーリーステージのラウンドには多くのエンジェルやソロキャピタリストが参入でき、レイターステージのラウンドは非常に高額で資本集約的なため、わずかな企業しか実行できないという状況になっています。
起業家精神については、今日のシリコンバレーでは、ベンチャー規模のビジネスを構築することと定義されています。シリコンバレー以前のアメリカでは、誰でもビジネスを構築できることを意味していました。
新規企業の創設数を見ると、1960年代や70年代から減少傾向にあります。今日はスタートアップについて多く語られているのに、これは奇妙なことです。新型コロナウイルスの流行で若干の上昇があり、多くの人々が仕事を辞めてオンラインビジネスを始めましたが、その傾向が続いているかどうかは分かりません。
起業家精神は、より小規模なビジネスの起業家精神の形に戻るかもしれません。
最後に、あなたについて調べる中で、また以前からオンラインで見ていて非常に興味深いと感じたのは、創業者としてのあなたには、哲学や政治などのトピックについて深く考える側面があることです。
この会話の最後の数分で、そのことについて触れたいと思います。まず、あなたはテクノ・オプティミストとして説明されており、それはシリコンバレーのムーブメントの一部とされていますが、それは正しいですか?そのように自分を考えていますか?
世界を見る方法は2つあると思います。原始主義者かテクノ・オプティミストのどちらかです。ヨーロッパ式の「もう終わりで、富を分配して規制するだけ」というアプローチは、全く機能しないと思います。
資本主義は成長に基づいており、成長がないと実際には衰退が起こります。「実際に後退して、技術は悪いものであり、縮小が実際には良いことだ」と言うこともできます。これは「もう終わり」という考えよりも一貫性のある見方だと思います。
つまり、縮小か成長のどちらかで、中間はありません。成長には私たちが話したようなマイナス面があり、子どもたちに何を教えるべきか分からないという怖さもあります。物事は急速に変化するでしょう。しかし、より原始的な世界に戻るよりも、人類の未来に対して私はずっと楽観的です。
あなたは自身を「シビライゼーション主義者」と呼んでいますが、それはどういう意味で、なぜあなたにとって重要なのですか?
私は常に自分の世界観を説明するのに苦労してきましたが、最も良い説明方法は、文明に対する畏敬の念を持っているということです。世界を100回リセットしても、おそらく少数の場合にしか、現在のレベルの文明には到達できないでしょう。
単細胞生物から多細胞生物に進化するのは非常に難しく、より複雑になるのも難しく、進化が止まる可能性は多くあります。しかし、人類文明が石器時代や農業時代で止まる可能性もあったと思います。さらに発展し続ける理由は必ずしもなかったのです。それが何世紀にもわたって続いたわけです。
当たり前のように考えていますが、新型コロナウイルスは文明がいかに脆弱であるかを示しました。文明は非常に頑健ですが、輸送の混乱が様々な下流の影響を引き起こしました。
食料の世界的な供給が簡単に混乱し、人々が死ぬ可能性があったり、ウイルスが急速に広がっているのに政府が機能不全で対処できないという場面がありました。極端に厳格になるか、手を上げて対処しないかのどちらかでした。
政府や機関に対する大きな不信感があり、その時期を経て、私が最も価値を置き、保護し、発展させ続けるべきだと感じたのは人類文明です。これはテクノ・オプティミズムにもつながります。
政府の機能不全やその他の問題に関して、新政権に大きな期待を持っているようですが、成功とは何でしょうか?
バイデン政権と世界の地政学的状況を見ると、ウクライナ・ロシア戦争があります。これは微妙な問題ですが、私たちにも責任があり、この問題を誇張し、解決を避け、継続させる動機があったと信じています。
中国との関係も大幅に悪化しました。トランプが始めたことですが、驚くべきことにバイデンはさらに一歩進めました。関係を修復できる機会もありましたが、習近平が訪米した同じ日にバイデンが侮辱するなど、小さな出来事がありました。
中東の状況も、バイデンがより強い立場を取り、双方に圧力をかければ解決できたと思います。アメリカにはそれを実現する大きな力がありますが、バイデン政権は弱く、世界に対する一貫したビジョンを持っていませんでした。
トランプにはもちろんデメリットがありますが、地政学的には強力な存在だと思います。ディールメーカーであり、アメリカの強さを示すため、就任前でも人質解放と停戦合意が実現しました。
まだ見守る必要があり、うまくいかない可能性も多くありますが、テクノロジーとシリコンバレーの観点から、何が重要だと思いますか?
安定した世界がなければテクノロジーは存在できません。テクノ・オプティミズムを望むなら、地政学を本当に気にかける必要があります。安定した世界が必要です。私たちが作り上げた世界はグローバルな世界だからです。
グローバリストですよね。AIによる再工業化のような考えには戻れません。バイデン政権は実効的利他主義運動の影響を強く受け、彼らはロビー活動などに多くの資金を費やし、AI開発を停止または減速させようとしました。それが行政命令につながりました。
今では5000億ドルのプロジェクトTargetがあります。この収録は発表の翌日ですね。トランプが投資を引き付けるのに大きな役割を果たしたようです。
宇宙や火星到達に向けたエネルギーも多く、これは再工業化や、イーロンが常に話題にしている米国の競争力向上にも役立つでしょう。未来を見て、それに興奮できる必要があります。
シリコンバレーの雰囲気も全般的に良くなっています。アイデンティティ政治に非常に注目が集まる段階に達し、これは民主党が推進し成功を収めたものですが、ザッカーバーグがFacebookまたはMetaをハッカー文化に戻し、アイデンティティに基づく採用や昇進などを大幅に見直しているのが見えます。
ローガンの番組で「より男性的な会社が必要だ」と言い、素晴らしいミームになりました。シリコンバレーにやって来たのは、コンピュータを叫んで売るためです。シリコンバレーの活気に満ちたエネルギーを取り戻すことが重要です。
これは誰かを疎外したいという意味ではありません。実際、世界中から最高の人材を引き続き引き付けると思います。しかし、エネルギッシュで刺激的である必要があります。この政権の副次的な効果として、起業家が創業者モードになることが可能になっています。
素晴らしい終わり方ですね。ありがとうございました。
はい、こちらこそありがとうございます。
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