シリコンバレーの著名投資家 Sarah Guo が語るAI起業——「大手ラボに一瞬で潰される」への答え
- 起業家がいま最もよく浴びせられる冷や水は「それは Anthropic か OpenAI が自分でやる」。5年前、この文の主語は Google と Amazon でした。
- Sarah Guo の答えはこうです。大手がやるかどうかを問うのではなく、誰を投入するかを先に問う。会社の最強メンバーは一握りで、全員が中核事業に張り付いている。ほかの製品ラインには回ってきません。
- 彼女の読みでは、Anthropic の中核はモデルそのもの、中核ユースケースはコード。それ以外は二の次です。動画・画像モデルをあえてやらないのは、一部は安全性への配慮、一部は集中のため。
- AI はビジネスの基本を何ひとつ免除しません。Anthropic の400億ドル超という売上は、開発者が自分から流れ込んできた結果。営業は主に注文を受けているだけです。
- Conviction のここ数年で最大の考え方の転換は、シリコンバレー正統派の「まず一つを極める」を捨てたこと。顧客は100万社のベンダーなど欲しくない。一点突破は暫定的な状態にすぎません。
起業家がいま最も聞きたくない一言
5年前、新しいプロダクトを持って資金調達に行くと、最もよく返ってきた疑問はこうでした。それは Google が自分でやる、Amazon に一機能へと吸収される、あなたは上書きされる——で、あなたの強みは何ですか？
いま投資家を訪ねれば、同じ疑問はもっと重くのしかかります。AI の時代では、プロダクトが数か月、数週間でモデルのアップデート一発に丸ごと覆われかねないからです。疑問に登場する社名も入れ替わりました。いまは、Anthropic に食われる、OpenAI に一機能にされる、です。
大手があなたを真似て作る。企画を通し、開発を並べ、人を集める必要がある。少なくとも1〜2年は堀を築き、顧客を取りにいく時間があった。
モデルのアップデート一発で丸ごと覆われうる。誰かが狙い撃ちする必要すらない。能力が解放された瞬間、あなたの薄い価値層は消えます。
この問いが Sarah Guo に投げられました。
彼女はシリコンバレーの投資会社 Conviction の創業者です。それ以前は老舗ベンチャーキャピタル Greylock に10年近く在籍し、2022年に独立しました。有名になった理由は単純です。周りが AI へ一斉に舵を切ったのは2023年ですが、彼女は2022年の時点で会社まるごとを AI に賭け、そして当てました。最初期の投資先には Harvey がいます。この AI 法務ツールは後に、AI アプリケーション領域で最も成長の速い会社の一つになりました。その後には Sierra や Open Evidence が続きます。4年で、Conviction はゼロからシリコンバレーで名の通る存在になりました。
司会の Matt MacInnis は、その疑問をそのまま彼女にぶつけます。この言い分はいまも成り立つのか。いずれ Anthropic にやられるという理由で投資を見送ることはあるのか。線はどこに引くのか。
大手で本当に強い人材は一握りしかいない
彼女はまず、その恐怖が本物になるケースを認めます。検索や広告をやるなら、相手は Google の最強メンバー。あの人たちは本当に手強い。
ただし、大半のスタートアップが直面するのはそういう状況ではありません。大手が抱える多数のプロダクトのうち、圧倒的多数には最強の人材が配置されていない。最強の人材は一握りで、行き渡らないからです。
あなたのプロダクトが Google にとって優先度27番目なら、実はそれほど怖くありません。 Sarah Guo
彼女はこれを「組織物理学」と名付けました。会社が同時にうまくやれることには物理的な上限がある、という意味です。創業時から多正面作戦を前提に設計されていない限り、中核事業でだけ優れ、それ以外は平凡になる。経営の巧拙とは関係ありません。単に人手が足りないのです。
スタメンが1セットしかないチームのようなものです。3つのリーグを同時に戦えば、2つの試合には必ず控えが出る。あなたが当たったのが控えの出る試合なら、話は「相手が強い」ほど単純ではなくなります。
つまり彼女が言いたいのは、大手の中核事業の外に広がる領域では、創業者はもっと堂々と勝負していい、ということです。そこに配置されるのは二軍・三軍。スタートアップにとっては余白です。
では Anthropic の中核はどこか
すると疑問が生まれます。ある会社の中核がどこかをどう見抜くのか。うっかり最強メンバーとぶつからないか。司会が突っ込みます——Anthropic は何が得意になるよう作られた会社なのか。
彼女の読みでは、モデルそのものがビジネスであり、中核ユースケースはコードと自己改善するモデル。AGI という目標に向けて能力を上げ続ける。それ以外はかなり優先度が低い。この判断を支えるのは、彼女らが抑制して手を出していないものです。
Anthropic は動画・画像モデルをやりません。理由の一部は安全性への配慮、もう一部は集中それ自体だと彼女は見ています。ある会社があえて捨てたものは、重視すると宣言しているものより、その中核をよく物語ります。