a16z

リスク投資機関 a16z は X で共同創設者の Marc Andreessen がオープンソース AI について語ったコメントを発表しました。Marc Andreessen：もし子供が AI を学ぶ唯一の方法が一、二社に就職することなら、親としては受け入れがたい。彼はまた、オープンソースの世界では、すべての子供が関連技術がどのように機能するかを理解できると述べました。オープンソースがなければ、AI は避けられず一、二社に集中し、さらには政府の手に直接落ちることになります。Marc Andreessen は「政府寿司」という比喩を用いて、「政府 AI」を想像するように人々に呼びかけ、オープンソースがこの状況が未来において実現しないことを保証するものであると述べました。

a16z Frontier の創設パートナーである Chris Dixon は、初期の Web2 プラットフォームが脆弱な暗黙の了解の上に築かれていると述べています：独立したクリエイター、ブロガー、ニュースメディア、コミュニティボランティアが高品質なコンテンツを無料で提供し、プラットフォームはトラフィックの配信、オーディエンスの蓄積、商業的利益の機会を提供します。彼は、プラットフォームがネットワーク効果の独占を形成した後、アルゴリズムを厳しくし、クリエイターにトラフィックを得るために支払いを強いることを指摘しています。生成型 AI 時代に入ると、大規模モデル企業はウェブ全体に長期間蓄積されたコンテンツをクローリングし、検索や質問応答のインターフェースで直接答えを提供し、元のウェブサイトへの訪問を分流しなくなり、独立したクリエイターの元々の経済循環が断たれました。Dixon は、この傾向が続くならば、高品質なオリジナルコンテンツが枯渇し、インターネットは機械生成の低品質なコンテンツで溢れる可能性があると考えています。彼は、ブロックチェーンプロトコルを通じて検証可能なデータの帰属権を構築し、データの呼び出し、推論、トレーニングが追跡可能で自動的に経済的報酬を得られるようにすることができると提案しています。この契約を再構築することは、Frontier ファンドの重要な使命の一つです。

Allianceの共同創設者Imran Khanは、a16z cryptoが最先端技術に転向することについて意見を述べました。彼は、2013年にChris Dixonが主導してCoinbaseに投資したa16zに常に感謝しており、これが暗号業界に外部の検証を提供したと述べました。また、Marc Andreessenが2014年に『ニューヨーク・タイムズ』に掲載した『Why Bitcoin Matters』は、彼がキャリアをビットコインに向けるきっかけとなりました。Imran Khanは、その当時、暗号を公然と支持する機関やファンドはほとんどなく、a16zとUSVはブランドリスクを引き受けた2つのファンドであったと述べました。その後、多くの人材が暗号業界に参入し、業界を再構築しました。彼は、現在の人工知能インフラの構築がビットコインのマイニングインフラや暗号から人工知能への人材の流れと実際に関連していると考えています。彼は、暗号からロボット、生物、人工知能、エネルギー、計算能力などの最先端技術に転向することは、過去10年間に暗号で形成された人材と能力がより広範な分野で利用できることを意味すると述べました。彼はデータセンターが抵抗に遭遇した例を挙げ、暗号もかつて反対に直面したが、伝統的な金融は現在、ある程度暗号を受け入れていると述べました。彼は、最先端技術が次世代の技術構築者であり、世界はしばしば数年後に新技術の重要性を認識することになると考えています。

a16zの暗号パートナーであるAli YahyaはXに投稿し、a16zを離れ、サンフランシスコに移住して会社を設立することを決定したと述べた。彼は、会社に参加してからほぼ10年が経ち、2017年にChris Dixon、Ben Horowitz、Marc Andreessenと出会ったとき、彼はGoogle Brainでロボット研究を行っているエンジニアで、オープンソースに強い興味を持っていたが、投資については理解していなかった。Ali Yahyaは、その時Chris DixonがCoinbaseなどの会社に投資することで、初期の暗号分野におけるa16zの布石を打っていたが、会社の暗号チームはChris Dixon一人だけであり、チームを拡大したいと考えていたと述べた。Chris Dixonは彼にGoogleを離れ、会社の暗号ビジネスを構築する手助けをするよう招待した。彼は、その後チームを共に組織し、創業者の仕事を支援することが彼の人生で最も意義深い経験であり、Chris、Ben、Marc、そしてチームに感謝していると述べた。起業の方向性について、Ali Yahyaは現在まだ初期段階にあるとし、彼が最も注目しているのはオープンソフトウェアエコシステムを支えるインフラであると述べた。彼は二つの観察を提起した：現在のAIはほとんどが個人使用の技術であり、将来的には多くの人と複数の知能エージェントが協力する方向に移行し、大規模なオープンネットワークが出現する可能性がある；ソフトウェアの作成コストは大幅に低下しており、必要に応じて生成され、一度使用した後に廃棄されることができるため、ソフトウェアスタックは変化し、AI仲介による新しいオペレーティングシステムやAIネイティブ開発者エコシステムが生まれる可能性がある。彼は関連する方向に従事している人々、特に湾岸地域にいる人々との交流を招待した。

a16zの普通パートナーであるChris Dixonは、10月23日にa16z cryptoの名称をa16z Frontierに変更することを発表しました。投資範囲は暗号スタートアップからより広義のフロンティアテクノロジースタートアップに拡大し、新技術を構築し、新市場を開拓し、成熟するまでに数年を要する可能性のある企業を対象とします。Dixonは、この調整は範囲の拡大であり、転向ではないと強調し、チームは引き続き暗号および関連ビジネスに投資し、合理的な暗号規制を推進していくと述べました。Dixonは、ブロックチェーンがより広く普及するにつれて、ウォール街とフィンテック企業がオンチェーン製品を常態的に提供するようになり、「暗号企業」というラベルの重要性が低下し、企業は使用する技術ではなく、ビジネス自体によって定義されるべきだと述べました。彼の説明はAIの波にも向けられており、既存の仕事をより速く、より良く行うためにAIを使用するだけでなく、そこから生まれる新しい用途、ソフトウェアとハードウェアを統合したフルスタックスタートアップ、そして人とインテリジェントエージェントをつなぐ新しいネットワークに注目しています。Dixonは、ブロックチェーンが依然として重要な役割を果たし、インターネットに迅速で安価、グローバルかつプログラム可能な資金の流れを提供すると考えています。ステーブルコインはフィンテックと機関の標準的なツールとなり、機械間取引や新しいネットワークのコールドスタートを支えることができます。このファンドは、Dixonとa16zの創設者であるMarc Andreessen、Ben Horowitz、そして普通パートナーのEddy Lazzarin、Guy Wuolletが共同でリードし、運営チームは引き続き規制、市場参入、人材、マーケティング、技術開発などの面で既存および将来の投資先企業にサービスを提供します。

a16zは10月22日に、フラッグシップブロックチェーンファンドの名称からCryptoを削除し、a16z Frontierに改名したことを発表しました。長期の普通パートナーであるAli Yahyaが退任しました。このニュースは、この動きが暗号通貨分野への投資を放棄するものではなく、投資範囲をさらに広げるためであると述べています。このファンドはこれまでに約100億ドルを調達しており、2022年の45億ドルと今年の22億ドルのFund 5を含んでおり、業界内で最大規模の機関の一つです。今年Fund 5を募集する際、a16zは業界が価格サイクルから使用サイクルに移行していると述べ、安定コイン、オンチェーン金融、予測市場、資産トークン化などのインフラの実現に重点を置いているとし、単に市場の動向を追いかけるのではないとしています。a16z cryptoの創設者兼管理パートナーであるChris Dixonは引き続き留任します。暗号資産とブロックチェーン関連の投資は依然としてコアの方向性の一つですが、全体のラベルと戦略の焦点は調整され、より広範な最先端技術分野をカバーするようになりました。

The Informationの報道によると、a16zはそのフラッグシップブロックチェーンファンドの名称から「Crypto」を削除し、「a16z Frontier」に改名し、他の投資分野に重点を移すとのことです。また、このファンドの最初の創設メンバーも退職する予定です。

市場の情報によると、ロボットスタートアップのEka Roboticsは、1.5億ドルのAラウンド資金調達を完了し、投資後の評価額は14.5億ドルで、a16zとF-Primeが共同でリード投資を行った。この会社はMITの教授Pulkit Agrawalと元Google DeepMindの研究員Tuomas Haarnojaによって設立された。Ekaは、力感知型グリッパーと「視覚-力-動作」モデルを組み合わせた操作アーキテクチャを開発しており、主流の「視覚-言語-動作」モデルとは異なる。このモデルは物理シミュレーターと大規模な強化学習トレーニングを利用して、数分で数千時間のロボット経験を生成できるとされている。同社によれば、そのロボットは1時間あたり約1,500個の重量1キログラム以下の物体をつかむことができ（人間は約600個）、成功率は95％を超えている。そのグリッパーのハードウェアコストは1,000ドル未満で、定格寿命は500万回のサイクルであり、産業用ロボットアームの2,000万回の基準を目指している。

a16zの普通パートナーであるDavid Haberは、長期的なインテリジェントエージェントが数十のステップやさまざまなインタラクション方法を横断し、数週間から数ヶ月の間に目標を持続的に推進できるようになったと発表しました。彼は、AIは以前は境界が明確な短いタスクを多く処理しており、カスタマーサービスは結果が検証可能で、エッジケースは人間が引き継ぐことができるため、早期に実用化されていたと述べています。現在、インテリジェントエージェントは、保険の顧客を初回の電話から支払いまで、住宅ローンを事前承認から決済まで、企業のリードをデモから契約まで進めることができ、コスト削減だけでなく収益の成長に基づいてリターンを得ることができます。彼は、原告弁護士の案件準備を例に挙げ、このプロセスはリレーのようで、引き継ぎの部分で価値が失われやすいと述べました。潜在的な顧客はしばしば複数の法律事務所に同時に連絡を取り、応答や評価が遅れると失われる可能性があります。契約後の証拠収集は人手に制限されており、事務所は未接続の証人に5回目の連絡をすることは必ずしもなく、低額案件を項目ごとにレビューすることも難しく、見落とされた請求書や説明されていない治療の空白が和解金額を押し下げることがあります。長期的なインテリジェントエージェントは、24時間体制で即時評価を行い、サブエージェントを呼び出して電話、メール、またはSMSを通じて証拠収集と顧客の更新を進め、通話記録から医療記録までの完全なアーカイブを保持します。Haberは、3つの商業化の道を提案しました：既存のチームにプラットフォームを販売すること、アウトソーシングされたサービスを引き受けること、または全スタックサービスプロバイダーとして垂直統合すること、例えば自ら債務ポートフォリオを購入し、回収を完了することです。彼は、アメリカのほとんどの州では非弁護士が弁護士費用を共有することを禁止しているため、原告の法律シーンでは価格設定を和解金額に合わせる必要があるが、直接的な分配はできないと述べました。

Axiosの報道によると、リスク投資機関のAndreessen Horowitz（a16z）は、投資先企業の人材採用を支援する34人のチームの大多数を解雇したとのことです。Axiosはこの情報が複数の情報源から得られたものであると述べており、会社のスポークスパーソンはコメントを拒否しました。報道によれば、このサービスはa16zがテクノロジーの創業者に提供する主要なサポートサービスの一つです。同社のフルスタックタレントチームの残留メンバーは、成長投資や暗号投資などの専門投資グループに再配属される予定であり、各グループはニーズに応じてチームを自ら構築する計画で、集中チームには依存しなくなるとのことです。現在、すべてのチームメンバーは依然として会社のウェブサイトに掲載されています。

シリコンバレーの多くのベンチャーキャピタルがGPUの計算能力を確保し、自社のAIスタートアップに専用リソースを提供しようと争っています。a16zは早くも2024年に約2万台のGPUの計算プールを設立し、データセンター企業のSwitchやVoltaと拡張について交渉しています。General Catalystは投資先企業向けのデータセンターを建設する計画を立てており、今年の5月にはNVIDIAのDGX Cloudの前責任者を迎え入れ、AIインフラビジネスを統括しています。AIスタートアップは資金調達を完了しても、必ずしもGPUを迅速にレンタルできるわけではありません。今年の4月、Microsoftなどの大手クラウドプロバイダーが内部チームや大口顧客に優先的に計算能力を提供していることが報じられ、一部のスタートアップは数ヶ月の待機を余儀なくされています。a16zは以前、計算能力が不足している場合、元々は半年契約で享受できる価格が、3年契約を求められる可能性があると明らかにしました。モデルのトレーニングには短期間で大量のGPUを集中して使用する必要があり、推論の需要は予測が難しく、数年分の計算能力を事前に確保することは資金の無駄を引き起こす可能性があります。a16zはOxygenプロジェクトを通じて計算能力を集中調達・レンタルし、それを自社のスタートアップに再配分することで、大口顧客が享受する価格や契約条件を得られるようにしています。今年の8月、a16zはVoltaの3億ドルの資金調達を共同でリードし、後者の評価額は24億ドルで、投資はAIスタートアップと計算能力を提供するデータセンター企業の両方をカバーしています。小型ベンチャーキャピタルのCrucible Capitalは、576台のNVIDIA B300 GPUを持つクラスターを設置し、自社のスタートアップにテストを提供するとともに、一部の計算能力を最先端のAIラボに販売しています。このモデルにより、ベンチャーキャピタルは過去に主にクラウドプロバイダーやデータセンター運営者が負担していた投資を引き受けることができます。

a16z cryptoはスタンフォード大学の教授Dan Boneh、a16z cryptoのパートナーEddy Lazzarinなどの専門家を招いて、AIが暗号学に与える脅威について議論しました。専門家は、最近のAIの数学分野での進展は暗号学の成果を含んでおらず、特定の暗号学的仮定の安全性が低下したことを証明していないと指摘しました。専門家は、現代の暗号学は特定の数学的問題に効率的なアルゴリズムが存在しないという仮定に依存しており、その仮定が成り立つ場合、AIがどれほど強力であっても存在しないアルゴリズムを見つけることはできないと述べました。この仮定は計算機科学における未解決のP対NP問題に関連しており、現在のAIの進展はこの問題にはまだ触れていません。専門家は、AIが暗号学の審査時間を大幅に短縮できると考えており、過去に10年かかって検証された仮定が、今ではモデルを1ヶ月間実行することで解読を試みることができると述べています。同時に、量子の脅威によって進められている移行作業は、一部のAIリスクに対する準備を提供しており、暗号の柔軟性はシステムが弱点を発見した際に方法を切り替えるのに役立ちます。開発者にとって、最も直接的な機会はソフトウェアの展開前にAIを利用してより多くの脆弱性を発見することです。

人工知能会社 TypeSafe AI は A ラウンドの資金調達を完了したと発表し、金額は 8.7 億ドル、評価額は 75 億ドルである。このラウンドは Andreessen Horowitz が主導し、Sequoia Capital、既存の投資家 DCVC および一部のエンジェル投資家が参加し、Andreessen Horowitz のパートナー Martin Casado が取締役会に加わった。会社は、資金をユーザーの利益に変換し、開発者向け製品 Jev をさらに磨き、より多くの機械ネイティブモデルを提供し、インテリジェントソフトウェアを構築するために必要なインフラを構築すると述べた。会社によれば、フォーチュン 500 の企業の三分の一が Jev を使用しており、この製品は生産環境で顧客に数百万ドルの節約をもたらしており、今後はユーザーが要求する企業機能を追加する予定である。