シエラ・ベンチャーズのパートナー、ショミック・ゴーシュ – インタビュー・シリーズ

ショミック・ゴーシュは、シエラ・ベンチャーズのパートナーです。彼は以前、ボールドスタート・ベンチャーズでパートナーを務め、クラウドクエリー、キルンAI、ノーデッドAIなどの企業への出資を行い、企業の痛み点を解決するための製品を開発する技術者たちに出資していました。その前は、トップ・ティア・キャピタルで成長段階の投資家として、シリーズBからIPO前の段階まで、サークルCI、アンアプラン、シェイプ・セキュリティなどの企業に出資していました。

シエラ・ベンチャーズは、革新的な企業とディープ・テクノロジー・スタートアップを支援するための初期段階のベンチャー・キャピタル・ファームです。同社は、主にシードとシリーズA段階で投資を行い、人工知能、サイバーセキュリティ、企業インフラストラクチャ、クラウド・テクノロジーなどの分野に投資しています。近年、シエラ・ベンチャーズは、基礎的な人工知能プラットフォーム、機械学習インフラストラクチャ、自律システム、企業向け人工知能アプリケーションを開発する企業への初期投資に重点を置いてきました。同社の投資戦略と、経験豊富な業界アドバイザーのネットワークを通じて、同社は、エマージング・テクノロジー企業が製品戦略を洗練し、運用を拡大し、先進的な人工知能ソリューションの採用を促進するのに役立ちます。

トップ・ティア・キャピタル・パートナーズでの成長段階投資から、シエラ・ベンチャーズでの初期段階の人工知能投資への移行、ボールドスタート・ベンチャーズでのブレークアウト・カンパニーの支援について、どのようにしてフロンティアAIと適用AIを区別するようにしましたか。

その間、多くのことが変わりました。人工知能は、以前のテクノロジー・パラダイム・シフトよりも速く業界に浸透しています。クラウド・コンピューティング、PC/モバイル・デバイス、以前の人工知能の進歩は、現代の人工知能の急速な拡散の基盤となりました。これが、株式市場や現代の戦争に大きな影響を及ぼす理由です。私たちが探しているのは、将来に踏み出す起業家たちです。彼らは、機能と能力を構築するリスクを負っていますが、将来に存在しない世界のために構築しています。しかし、顧客を驚かせることができ、急速にスケールアップすることができます。フロンティアAIと適用AIの両方に、ロボティクスから垂直AIアプリケーションまで、存在しています。

実用的には、初期段階のスタートアップを評価する際に、フロンティアAIと適用AIをどのように定義しますか。また、より広い人工知能の物語の中で、これらのカテゴリについてどのような誤解があると考えていますか。

フロンティアAIとは、可能な限りの边境で問題に取り組むことを意味します。現在、ロボットが倉庫以外の業界で有意義に機能することはできていません。新しい半導体チップや眼鏡が新しいレーザー技術や原材料を使用して設計されることはありません。適用AIとは、今日知られている問題に取り組むことを意味しますが、以前は同等の程度で解決することはできませんでした。良い例は、声のエージェントです。Smallest AIなどの企業は、人間のようなチャット体験を顧客に提供し、製品ではなく結果を提供しています。結果を提供することと、プロセスを改善することの違いは、適用AIが業界にもたらす重要な変化です。

モデル・イノベーション、ロボティクス、垂直AIにわたる起業家たちと密接に協力している立場から、現在、最も有意義なブレークスルーが起こっている場所はどこですか。

ブレークスルーは、どこでも起こっています。AIコード生成は、以前よりも迅速な製品サイクルを可能にしました。モデルは、メモリ管理と強化学習環境を改善し、知識作業の精度を指数関数的に向上させながら、ホールシネーションを減らしています。これらはすべて、相互に作用しています。ロボティクスでは、LLMと同様のスケーリング法則が機能している兆候が見られます。これは大きなブレークスルーです。以前、LLMは主にテキストまたは画像ベースでしたが、物理世界を理解するモデルがスケーリング法則を示しています。新しい論文、たとえば、再帰的なLLMの論文は、モデルが共同で作業することで自己改善できることを示しています。システム1とシステム2のモデル構造が、脳のダイナミクスに似たものが現れています。ドメイン固有のモデルは、フロンティアOSS推論モデルからより簡単にトレーニングおよび蒸留され、垂直AIビルダーが顧客に優れた結果を提供できるようになっています。

初期段階の人工知能企業を評価する際に、技術的新規性と製品市場適合性、リアルな顧客のトラクションのバランスをどのようにとりますか。

最終的には、技術的新規性自体は、研究分野にとって通常より有用です。基礎モデルでは、技術的新規性はブレークスルーにつながり、スケーリング・ 垂直に新しい機会をもたらす可能性があります。しかし、ほとんどのスタートアップでは、技術的新規性は、顧客に優れた結果を提供するための手段です。起業家たちは、技術的に難しいものを構築するためにビジネスを構築するのではなく、顧客に優れた結果を提供するためにビジネスを構築するべきです。AIコード生成の時代に、技術的新規性はすぐに侵害される可能性があります。したがって、結果駆動型エンジニアリングではなく、単純な技術エンジニアリングについて考えることが重要です。

技術そのものを超えて、初期段階の人工知能企業を構築する起業家に何を探していますか。

将来に起こることを見据える起業家たちを探しています。エージェント、モデル、ハードウェアの改善が近い将来起こる可能性が高く、顧客に前例のない結果をもたらす製品を構築する起業家たちを探しています。起業家たちに、その将来がなぜ起こるのか、その将来を今構築することで顧客の生活を10倍改善できるのかを説明してもらいたいと思います。また、人工知能を完全に受け入れている起業家たちを探しています。Cursor、Codex、Claude Codeを使用して実験し、学習していない場合、急速に進化しているソフトウェア宇宙で将来を見据えることは難しいです。これらの変更は、ハードウェア宇宙にも影響を与え、ハードウェアとソフトウェアが緊密に統合されて、自動化された意思決定を可能にし、顧客に優れた結果をもたらすからです。

技術的に野心的で、研究主導の努力に留まるのではなく、スケーラブルでエンタープライズ・レディなビジネスに進化する可能性のあるシグナルは何ですか。

通常、研究主導の努力を始めた起業家たちは、目標を見据えています。彼らは研究を続けるために、応用研究の商業化が重要であることを理解しています。したがって、私たちが理解しようとしているのは、現在研究モードにある起業家が、その研究の応用についてどのように考えているか、そして研究の進歩をテストするための仮説を持っているかです。

明確な近期の収益化の見通しがない、高度な技術プラットフォームを構築する起業家たちにとって、近期の収益化の見通しが明確なスタートアップとは異なり、どのようにマイルストーンと投資家との会話を構造化するべきですか。

とても難しいです。各スタートアップには独自の側面があります。ロボティクス企業の場合、収益化の見通しは長期間ないかもしれませんが、途中のマイルストーンは、エマージェント・キャパビリティ、モデルのスケーリング・ロウ、以前不可能だったアクションになる可能性があります。AIインフラストラクチャの場合、2〜3の設計パートナーに、チームが喜んで使用する製品を提供することが、マイルストーンになる可能性があります。垂直AIの場合、通常、近期の収益化の見通しはより明確です。垂直で大きな痛み点を解決する顧客の結果を提供する場合、顧客は通常すぐに支払う用意があります。

エンタープライズ環境内で自律エージェントを構築するスタートアップについて、長期的な成功の可能性は何ですか。

Nvidia (NVDA ) のジェンセン・ハワングは、Openclawはエージェントの時代のChatGPTの瞬間だと言いました。私は、それがすべてを言っているようです。エンタープライズでのエージェントのタイムラインは、長期的な賭けではなくなりました。エージェントは、組織全体で採用され、ガバナンス、セキュリティ、監視、インフラストラクチャ、コンピューティング、データ・レールが必要になります。

人工知能の分野で、投資家の信頼を維持している起業家やドメインのパターンは何ですか。また、ナラティブに過度に依存している可能性のある分野は何ですか。

私は、起業家たちが同じ分野でビジネスを構築する機会があまりにも多すぎると考えています。法テックの分野では、Harvey、Legora、Eudiaなどの企業が成功していますが、まだ毎日新しい企業が登場しています。私のメッセージは、人工知能は大きなエナブリング・シフトであり、世界のあらゆる側面に影響を与えているということです。したがって、製品を構築し、問題を解決するための表面面積は無限です。成功した企業が多額の資金を調達したことに着目し、同じ分野でビジネスを構築するのではなく、将来に起こり得る問題について考える時間を費やし、人工知能がそれらの問題を解決するのにどのように役立つかを考えることを奨励します。人工知能を使用して、生活を変える結果をもたらすことができます。

今後5年間で、人工知能の能力が成熟し、市場が安定するにつれて、初期段階の人工知能企業の構築はどのように進化すると思いますか。

私は、「市場の安定」という用語を使用するのではなく、人工知能は指数関数的に改善されており、多くの混乱が生じるだろうと考えています。しかし、混乱は無数の機会をもたらします。したがって、初期段階の企業構築は、近年で最もダイナミックな時代に入ると考えています。OpenAIやAnthropicなどの企業は10年未満で既にメガキャップ・テック企業と見なされています。能力が急速に拡大するため、多くの大規模な企業が構築される時間のウィンドウがあります。私は、これが私の人生で経験した最も興奮するテクノロジーの時代であると考えています。

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