В Кремниевой долине зарождается «мафия OpenAI»

Автор: Цицзянь

Источник изображения: сгенерировано Wujie AI

Насколько действительно стоит «бывший сотрудник OpenAI» на рынке?

В локальное время 25 февраля, по сообщению Business Insider, новая компания Thinking Machines Lab, недавно анонсированная бывшим главным техническим директором OpenAI Мирой Мурати, начинает раунд финансирования в размере 1 млрд долларов США при оценке компании в 9 млрд долларов.

На данный момент Thinking Machines Lab не раскрывает никаких графиков выпуска продуктов или технологий, а также конкретных деталей. Единственная общедоступная информация о компании — это команда из более чем 20 бывших сотрудников OpenAI и их видение: построить будущее, где каждый сможет получить знания и инструменты для того, чтобы искусственный интеллект служил уникальным потребностям и целям людей.

Мира Мурати и Thinking Machines Lab

Капитальное влияние предпринимателей из экосистемы OpenAI已形成 «эффект снежного кома». Еще до Мурати компания Safe Superintelligence Inc. (SSI), основанная бывшим главным ученым OpenAI Ильей Сутскевером, уже получила оценку в 30 млрд долларов, опираясь исключительно на «гены» OpenAI и одну лишь идею.

С тех пор как Маск покинул OpenAI в 2018 году, бывшие сотрудники основали более 30 новых компаний с совокупным объемом привлеченного финансирования свыше 9 млрд долларов. Эти компании сформировали целостную экосистему, охватывающую безопасность ИИ (Anthropic), инфраструктуру (xAI) и вертикальные приложения (Perplexity).

Это неудержимо напоминает волну стартап-бума в Кремниевой долине, вспыхнувшую после того, как в 2002 году eBay приобрел PayPal, а его основатели, такие как Маск и Питер Тиль, покинули компанию,образовав знаменитую «PayPal мафию». Именно в ту волну выросли такие легендарные компании, как Tesla, LinkedIn и YouTube. Теперь бывшие сотрудники OpenAI формируют свою собственную «мафию OpenAI».

Однако сценарий «мафии OpenAI» идет еще более радикально: «PayPal мафия» создала два предприятия стоимостью в сотни миллиардов долларов за 10 лет, тогда как «мафия OpenAI» всего за два года после запуска ChatGPT породила пять компаний с оценкой в десятки миллиардов долларов, среди которых Anthropic оценивается в 61,5 млрд долларов, SSI Ильи Сутскевера — в 30 млрд долларов, а xAI Маска — в 24 млрд долларов, и в ближайшие три года внутри «мафии OpenAI» вполне могут появиться единороги стоимостью в триллион долларов.

Новая волна «расщепления кадров» в Кремниевой долине, спровоцированная «мафией OpenAI», затрагивает весь регион и даже способна переформатировать глобальную картину властных отношений в сфере искусственного интеллекта.

Путь раскола OpenAI

Из 11 сооснователей OpenAI сейчас только Сэм Альтман и руководитель команды языковой обработки и генерации кода Войцех Заремба остаются в штате.

2024 год стал пиком оттоков кадров из OpenAI. В течение этого года один за другим увольнялись Илья Сутскевер (май 2024 года), Джон Шульман (август 2024 года) и другие. Команда безопасности OpenAI сократилась с 30 до 16 человек, что составляет потерю 47% персонала; среди топ-менеджмента ключевые фигуры, такие как главный технический директор Мира Мурати и глава исследований Боб Макгрю, также последовательно ушли; из технической команды ушли главные архитекторы серии GPT Алек Рэдфорд, руководитель Sora Тим Брукс (перешел в Google) и другие специалисты; эксперт по глубокому обучению Иэн Гудфеллоу присоединился к Google, а Андрей Карпаты во второй раз покинул компанию, чтобы основать образовательный стартап.

«Собранные вместе они образуют пылающее пламя, но, рассеявшись, зажигают все небо звездами».

Среди ключевых технических специалистов, присоединившихся к OpenAI до 2018 года, более 45% решили открыть свои собственные проекты. Эти новые «двери» также позволили разложить и заново собрать технологический генетический пул OpenAI в три стратегических кластера.

Во-первых, существуют «родные войска», продолжающие гены OpenAI, которых можно назвать амбициозными лидерами новой волны OpenAI 2.0.

Thinking Machines Lab под руководством Мира Мурати практически полностью переняла исследовательскую архитектуру OpenAI: Джон Шульман курирует фреймворк обучения с подкреплением, Лилиан Венг возглавляет работу над системой безопасности ИИ, а нейронная архитектура GPT-4 была напрямую использована в качестве технического плана для нового проекта.

Их «Декларация об открытой науке» прямо указывает на тенденцию OpenAI к закрытости в последние годы. Компания планирует создать «более прозрачный путь разработки AGI» через постоянную публикацию технических блогов, научных статей и исходного кода. Это вызвало цепную реакцию в индустрии ИИ: трое ведущих исследователей из Google DeepMind перешли в команду, принеся с собой архитектуру Transformer-XL.

А Safe Superintelligence Inc. (SSI) под руководством Ильи Сутскевера выбрала другой путь. Вместе с двумя другими исследователями, Дэниелом Гроссом и Дэниелом Леви, Сутскевер основал компанию, которая отказывается от всех краткосрочных коммерческих целей, сосредотачиваясь на создании «необратимо безопасного суперразума» — почти философского технологического фреймворка. Компания едва открылась, как такие институты, как a16z и Sequoia Capital, решили инвестировать 1 млрд долларов, чтобы поддержать идеал Сутскевера.

Илья Сутскевер и SSI

Другой фракцией являются «повстанцы», покинувшие компанию еще до появления ChatGPT.

Anthropic, основанный Дарио Амодеи, эволюционировал из «оппозиции OpenAI» в самого опасного конкурента. Серия моделей Claude 3 демонстрирует результаты, сопоставимые с GPT-4, в ряде тестов. Кроме того, Anthropic заключил эксклюзивное партнерство с Amazon AWS, что означает постепенное подрывание фундаментальных позиций OpenAI в области вычислительных мощностей. Разрабатываемая совместно с AWS технология чипов может дополнительно ослабить переговорную позицию OpenAI при закупках GPU NVIDIA.

Еще одним представителем этого крыла выступает Маск. Хотя он покинул OpenAI еще в 2018 году, среди соучредителей созданной им компании xAI есть и те, кто ранее работал в OpenAI, в том числе Игорь Бабушкин и вернувшийся впоследствии в OpenAI Кайл Косик. Благодаря мощной ресурсной поддержке Маска, xAI оказывает давление на OpenAI сразу в нескольких аспектах: подбор кадров, доступ к данным и вычислительные мощности. Интегрируя потоки социальных данных платформы X в реальном времени от Маска, модель Grok-3 от xAI способна мгновенно обрабатывать актуальные тренды платформы и формировать ответы, в то время как данные для обучения ChatGPT ограничены рубежом 2023 года, что создает существенный разрыв в актуальности. Подобный замкнутый цикл работы с данными сложно повторить OpenAI, зависящей от экосистемы Microsoft.

Однако定位 xAI для Маска заключается не в том, чтобы стать подрывателем для OpenAI, а в том, чтобы вернуть «изначальный дух OpenAI». xAI придерживается стратегии «максимального open source»: например, модель Grok-1 распространяется под лицензией Apache 2.0, привлекая разработчиков со всего мира к созданию экосистемы. Это резко контрастирует с недавней тенденцией OpenAI к закрытости (например, предоставление доступа к GPT-4 только через API).

Третью группу составляют «прорывники», перестраивающие логику отрасли.

Perplexity, основанный бывшим научным сотрудником OpenAI Аравиндом Шринивасом, относится к числу первых компаний, использующих большие языковые модели для трансформации поисковых систем. Perplexity заменила традиционные списки ссылок в результатах поиска прямыми ответами, генерируемыми ИИ. В настоящее время платформа обрабатывает более 20 миллионов запросов в день, а объем привлеченного финансирования превысил 500 млн долларов (оценка компании достигла 9 млрд долларов).

Основателем Adept является бывший вице-президент по инженерии OpenAI Дэвид Луан. Он принимал участие в исследованиях в области естественного языка, суперкомпьютинга и обучения с подкреплением, а также обеспечивал безопасность и разработку политик для проектов GPT-2, GPT-3, CLIP и DALL-E. Adept специализируется на разработке AI-агентов, цель которых — помогать пользователям автоматизировать сложные задачи путем комбинации больших моделей с функциями вызова инструментов (например, создание отчетов о соответствии, проектирование чертежей и т.д.). Разработанная ими модель ACT-1 способна напрямую управлять офисными программами, Photoshop и другими приложениями. На текущий момент ядро основателей компании, включая Дэвида Луана, уже перешло в команду AGI компании Amazon.

Covariant — это стартап в сфере робототехники и физической интеллектуальной системы с оценкой в 1 млрд долларов. Ее основатели ранее работали в распущенной робототехнической команде OpenAI, перенеся туда технологический опыт разработки моделей GPT. Компания сосредоточена на разработке роботизированных базовых моделей, стремясь обеспечить автономное управление роботами через мультимодальный ИИ, особенно уделяя внимание автоматизации складской логистики. Тем не менее, трое ключевых членов основательского состава «мафии OpenAI» в Covariant — Питер Аббейл, Питер Чен и Рокки Дуан — уже присоединились к Amazon.

Некоторые стартапы «мафии OpenAI»

Источник: открытые данные, составлено: Цицзянь

Переход технологий ИИ от «инструментального свойства» к «фактору производительности» породил три категории отраслевых возможностей: сценарии замены (например, разрушение традиционных поисковых систем), сценарии добавленной стоимости (например, цифровая модернизация производства) и сценарии перестройки (например, прорывы в фундаментальных основах наук о жизни). Общая черта этих сценариев заключается в наличии потенциала для построения «снежного кома данных» (взаимодействие пользователей питает модели), глубоком взаимодействии с физическим миром (данные движений роботов / данные биологических экспериментов), а также в наличии серой зоны этического регулирования.

Эффект утечки технологий из OpenAI придает этому процессу структурных изменений фундаментальную импульсную силу. Ранняя стратегия open source (например, частичное открытие исходного кода GPT-2) породила «эффект одуванчика» в распространении технологий, однако по мере углубления технологических прорывов коммерческая закрытость становится неизбежным выбором.

Это противоречие порождает два явления: с одной стороны, ушедшие специалисты переносят технологии вроде архитектуры Transformer и обучения с подкреплением в нишевые сценарии (производство, биотехнологии), строя барьеры через отраслевые данные; с другой стороны, корпоративные гиганты осуществляют позиционирование через поглощение талантов, замыкая цикл «технологической жатвы».

Когда защитные рвы превращаются в линию раздела

«Мафия OpenAI» бурно развивается, а её бывший работодатель OpenAI буквально «шагом не шагнет».

В плане технологий и продуктов дата релиза GPT-5 неоднократно переносилась, а основной продукт ChatGPT, по мнению рынка, в целом отстаёт от темпов развития индустрии.

Что касается рынка, то начинающий карьеру DeepSeek уже начал постепенно обгонять OpenAI: производительность его моделей приближается к ChatGPT, но затраты на обучение составляют всего 5% от затрат на GPT-4. Этот путь дешевой репликации разрушает технологические барьеры OpenAI.

Однако быстрое формирование «мафии OpenAI» во многом обусловлено внутренними противоречиями самой компании OpenAI.

На сегодняшний день основное исследовательское ядро OpenAI, по сути, распалось: из 11 сооснователей в штате остались лишь Сэм Альтман и Войцех Заремба, а 45% ключевых исследователей уже покинули компанию.

Wojciech Zaremba

Сооснователь Илья Сутскевер уволился и основал SSI, главный ученый Андре Карпаты открыто делится опытом оптимизации Transformer, руководитель проекта видеогенерации Sora Тим Брукс перешел в Google DeepMind. Среди технической команды более половины авторов ранних версий GPT уже уволились, и большинство из них теперь работают в конкурирующих с OpenAI компаниях.

Тем временем, согласно данным Lightcast, отслеживающим информацию о найме, сам OpenAI тоже, похоже, сместил приоритеты в найме. В 2021 году на должности общего профиля приходилось 23% вакансий компании. К 2024 году эта доля упала до 4,4%, что косвенно отражает изменение статуса научно-исследовательских кадров в структуре OpenAI.

Конфликт организационных культур, вызванный переходом к коммерциализации, становится все более очевидным: на фоне роста штата на 225% за три года ранний хакерский дух постепенно заменяется системой KPI, причем одни исследователи прямо заявляют, что их «принудительно перевели от исследовательской работы к итерациям продукта».

Такая стратегическая нерешительность загнала OpenAI в двойную ловушку: компания обязана непрерывно выпускать прорывные технологии для поддержания оценки, но одновременно сталкивается с давлением конкуренции со стороны бывших сотрудников, быстро клонирующих успехи с помощью старых методологий.

Ключ к победе в индустрии ИИ кроется не в лабораторных прорывах параметров, а в том, кто сумеет впустить технологический код в капилляры экономики — перестроить базовую логику бизнеса через потоки ответов поисковиков, траектории движений манипуляторов или молекулярную динамику биологических клеток.

Это Кремниевая долина раскалывает OpenAI?

Быстрый взлет «мафии OpenAI» и «мафии PayPal» во многом обязан «благу» калифорнийскому законодательству.

После принятия закона 1872 года, запрещающего соглашения о ненарушении конкуренции, уникальная правовая среда Калифорнии стала катализатором инноваций в Кремниевой долине. Согласно статье 16600 Коммерческого и профессионального кодекса Калифорнии, любые положения, ограничивающие свободу профессии, признаются недействительными. Эта институциональная конструкция напрямую способствовала свободному перемещению технических кадров.

Средний срок пребывания программистов в Кремниевой долине составляет всего 3–5 лет, что намного ниже показателей других технологических центров. Такая высокая частота ротации создает эффект «экспортирования знаний»: возьмем, к примеру, Fairchild Semiconductor, уволенные сотрудники которой основали 12 полупроводниковых гигантов, включая Intel и AMD, заложив промышленный фундамент региона.

Запрет соглашений о неконкуренции, внешне кажется недостаточной защитой для инновационных компаний, но фактически стимулирует инновации еще сильнее. Перемещение специалистов ускоряет распространение технологий и снижает порог входа для создания новых решений.

В 2024 году Федеральная торговая комиссия США (FTC) прогнозирует, что после полного запрета соглашений о неконкуренции в апреле 2024 года инновационный потенциал Америки будет высвобожден еще шире. За первый год реализации политики может появиться до 8500 новых предприятий, количество патентов увеличится на 17000–29000 единиц (из них новых — 3000–5000), а средний годовой рост патентов в течение следующих 10 лет составит 11–19%.

Также важным двигателем роста «мафии OpenAI» стал капитал.

Объем венчурных инвестиций в Кремниевой долине составляет более 30% от национального показателя США. Такие институты, как Sequoia Capital и Kleiner Perkins, выстроили полную цепочку финансирования от посевного этапа до IPO. Эта капиталоёмкая модель породила двойственный эффект.

Во-первых, капитал выступает драйвером инноваций: ангельские инвесторы предоставляют не только деньги, но и ресурсы для интеграции отраслей. Семенной фонд Uber при создании составлял всего 200 тыс. долларов собственных средств двух основателей и три зарегистрированных такси. Получив затем инвестицию в 1,25 млн долларов от ангельских фондов, компания начала стремительно привлекать дальнейшее финансирование, и к 2015 году её оценка достигла 40 млрд долларов.

Долгосрочный фокус венчурного капитала на технологическую отрасль также стимулирует обновление сектора. В 1978 году Sequoia провела инвестиции в Apple, а в 1984 году — в Oracle, что заложило основу ее влияния в сфере полупроводников и компьютеров; начиная с 2020 года фонд активно расширяет присутствие в искусственном интеллекте, участвуя в передовых проектах, таких как OpenAI. Многомиллиардные вложения международного капитала (например, Microsoft) в сферу ИИ позволяют сократить цикл коммерциализации генеративного ИИ с нескольких лет до месяцев.

Капитал также придает инновационным компаниям повышенную толерантность к ошибкам. Способность акселераторов так же быстро отсеивать провальные проекты, как и поддерживать успешные, имеет критическое значение. По данным аналитической платформы для стартапов startuptalky, глобальный уровень провала новых компаний составляет 90%, а в Кремниевой долине — 83%. Несмотря на сложность достижения успеха, в сетке венчурных инвестиций неудачный опыт быстро конвертируется в полезный материал для будущих проектов.

Источник изображения: startuptalky.com

Тем не менее, капитал в определенной степени изменил траекторию развития этих инновационных компаний.

Проекты в сфере ИИ, относящиеся к числу лидеров, получают оценку свыше миллиарда долларов еще до выпуска продукта, что косвенно многократно усложняет доступ к ресурсам для остальных средних и малых команд. Эта структурная диспропорция особенно заметна в географическом распределении: согласно результатам исследований базы данных Dealroom, венчурные инвестиции, полученные в первом квартале в районе залива Сан-Франциско (24,7 млрд долларов), эквивалентны сумме инвестиций, полученных центрами инвестирования с 2-го по 5-е место в мире (Лондон, Пекин, Бангалор, Берлин). Одновременно рынки развивающихся стран, такие как Индия, продемонстрировали рост привлечения финансирования на 133%, однако 97% всех этих средств ушло в «единорогов» с оценкой свыше 1 млрд долларов.

Кроме того, капитал обладает ярко выраженной «зависимостью от пути»: инвесторы предпочитают области с измеримой доходностью, из-за чего многим новаторским разработкам в фундаментальной науке трудно обеспечить надежное финансирование. Например, в сфере квантовых вычислений основатель китайского стартапа Origin Quantum Го Гопин еще на старте своего дела был вынужден продать дом из-за нехватки средств. Первое привлечение инвестиций Го Гопин совершил лишь в 2015 году. Данные Министерства науки и технологий Китая за тот год показали, что общие расходы страны на научные исследования составили менее 2,2% ВВП, а на базовые научные исследования из всей суммы расходов на НИОКР уходило всего 4,7%.

Дело не только в недостатке поддержки: крупный капитал также стремится монополизировать лучшие кадры, соблазняя их высокими зарплатами. Это привело к тому, что зарплаты руководителей уровня CTO в стартапах обычно фиксируются на уровне семизначных сумм (в долларах для США, в юанях для Китая), замыкая цикл «монополия гигантов на таланты — гонка капитала за гигантами».

Однако значительное опережение в оценке стоимости «мафии OpenAI» также несет определенные риски.

Обе компании Мира Мурати и Ильи Сутскевера получили финансирование на несколько миллиардов долларов, имея лишь одну концепцию. Такой премиум за доверие базируется на уверенности инвесторов в техническом потенциале лучших кадров OpenAI, однако эта уверенность сопряжена с рисками: сможет ли технология ИИ долго продолжать экспоненциальный рост, и сформируют ли отраслевые данные в узких нишах монополистические барьеры. Когда эти два риска столкнутся с реалиями (например, замедлением прорывов в мультимодальных моделях или резким удорожанием сбора данных), перегрев капитала может спровоцировать отраслевую консолидацию.