ビデオタイトル：The AI Frontier and How to Spot Billion-Dollar Companies Before Everyone Else—Elad Gil
ビデオ作成者：Tim Ferriss
翻訳：Peggy，BlockBeats

Editor’s Note: Against the backdrop of AI entering a competition-intensive landscape of capital, computing power, and product, industry discussions are shifting from "Will model capabilities continue to leapfrog" to "Who can truly stand out in this round of infrastructure reconfiguration." Over the past two years, the market has been accustomed to understanding AI competition through model parameters, benchmarks, funding size, and valuation changes; but as large model capabilities continue to converge and the gap among top labs temporarily narrows, a more fundamental question emerges: Where does the long-term advantage of the AI era truly come from—technological leadership or a systemic combination of talent, computing power, distribution, organization, and market positioning?

This article is a translation of a lengthy conversation between Tim Ferriss and Elad Gil. Elad Gil is a well-known Silicon Valley entrepreneur and early-stage investor who has invested in companies such as Airbnb, Stripe, Coinbase, Perplexity, Harvey, and Anduril, focusing on technology cycles and the evolution of high-growth companies.

In this conversation, Elad Gil does not attempt to predict which AI company will ultimately succeed but rather breaks down AI competition into a set of more fundamental structural questions: how talent is being repriced, how the bottleneck of computing power limits the widening gap among top labs, how applied companies identify their exit windows, and how startup companies transition from product capabilities to true organizational expansion.

This conversation can be understood from five aspects.

First is the change in the AI talent market. In the past, wealth transfer often occurred after a company's IPO, where a company going public led to a reassessment of assets for early employees and the founding team. Now, Meta's aggressive bidding for top AI talent has forced other tech giants to match compensation packages, causing a small group of researchers scattered across different companies to undergo a "personal IPO" ahead of time. This means that AI talent is no longer just an internal R&D resource but is becoming a scarce asset determining the speed of the technological race.

Second is the shift of computing power constraints from a single-chip issue to a supply chain issue. In the past, the market often understood AI infrastructure as "who can buy more NVIDIA GPUs." However, Elad Gil emphasizes that the real bottleneck currently may lie in aspects such as memory, packaging, data center construction, and electricity. In the short term, this supply chain constraint may actually make it difficult for leading labs like OpenAI, Anthropic, and Google to completely widen the gap. In other words, AI competition is not about a single breakthrough but a long-term war revolving around capital expenditure, manufacturing capacity, and infrastructure coordination.

第三は、AI アプリケーション企業のサバイバルサイクルです。過去、起業家はしばしば高成長を長期的な価値と同一視しやすかった。特にテクノロジーブーム初期には、企業価値、収入、ユーザー成長が急速に拡大することがよくありました。しかし、Elad Gil の考え方はサイクル的な視点により近いです。技術革命ごとに、ほとんどの企業が最終的に消滅するというのが歴史的な傾向であり、AI も例外ではありません。したがって、多くの成功した AI アプリケーション企業にとって、将来の 12 から 18 か月は資金調達のチャンスではなく、価値最大化の退出のチャンスかもしれません。本当の問題は、企業が成長しているかどうかではなく、10年後も持続可能かどうかです。

第四は、モートを再定義することです。過去、ソフトウェア企業の強みは製品体験、データ、チャネル、またはブランドによってもたらされることがよくありました。しかし、現在、AI アプリケーション企業の鍵は、顧客のワークフローにどの程度組み込めるかであり、取り外しが困難なシステムになることです。基盤となるモデルが強くなっても、すべての AI アプリケーションが恩恵を受けるわけではありません。モデルの進化に合わせて製品が強化され、同時に企業プロセスと独自データに深く結びついている企業だけが、サイクルを超える可能性があります。

第五は、起業企業の成長戦略の再認識です。Elad Gil は、「How to Scale Startups」の書籍に触れながら、高成長は自然に起こるものではないと強調しています。取締役会、資金調達、組織管理、ディストリビューションシステム、M&A 決定など、すべてが積極的に設計される必要があります。真の大企業は、優れた製品だけでなく、非常に強力なディストリビューションエンジンを持っていることがよくあります。Google のツールバー、Facebook のユーザー名広告の購入、TikTok の大規模広告展開は、成長がロマンチックな物語ではなく、システム的に実行されるビジネスエンジニアリングであることを示しています。

AI の長期的な競争は、モデルの能力だけで決まるのではなく、人材、コンピューティングパワー、市場の機会、ディストリビューション能力、組織設計が共に決定するでしょう。この意味で、本文で議論されている対象は、AI 企業が勝つ方法だけでなく、新しい技術サイクルで、次の段階まで生き残る資格を持つ企業についてです。

以下は元の記事内容（読解を助けるため、元のコンテンツが若干整理されています）：

要約

・AI 人材戦争は、採用競争から資産再評価へと移行しました。Meta の人材獲得は、トップリサーチャーの一握りを事実上「個人IPO」に早めることに成功しました。

・AI 短期競争の主要なボトルネックは、チップだけでなく、メモリ、パッケージング、データセンターから成るサプライチェーンシステムです。これにより、トップ研究所が今後1〜2年で徹底的に差をつけるのは難しい状況になります。

・AI 企業の成長速度は、科学技術史を更新していますが、歴史の法則は変わっていません：大きなトレンドが存在することは、多くの企業がそのサイクルを乗り越えられるということを意味しません。

·12〜18ヵ月後の将来は、多くのAIアプリケーション企業にとって評価期間になる可能性があります。成長が鈍化し、製品が研究室で複製されると、退出価値は急速に低下します。

·生き残ることが本当にできるAI企業は、単純なモデル呼び出し企業ではなく、エントリを制御し、顧客プロセスに組み込み、基礎となるモデルが強力になるにつれて同期して強力になる企業です。

·Elad Gilの投資手法は、人気のあるコンセプトを追求するのではなく、まず市場が十分に大きいかどうか、またはまだ開かれているかどうかを判断し、その後、チームがその機会をつかむことができるかどうかを考慮します。

·スタートアップが拡大することは決して自然に起こることではありません。取締役会、資金調達、組織の拡大、配布システムはすべて積極的にデザインする必要があります。

·AIの最も重要な産業上の意味は、ソフトウェアをより賢くすることではなく、閉鎖されたままだった法律、企業サービス、ホワイトカラーの仕事などの市場を再び開き、単なる「ツールの販売」から「認知労働の販売」に転換することです。

Interview Original Text

AI Talent is Undergoing a Personal IPO

Tim Ferriss: Elad, nice to meet you. Thank you for taking the time, I really appreciate it.

Elad Gil: Nice to meet you too, as always.

Tim Ferriss: I think we can start with the topic we were just discussing before recording, or rather, a new phenomenon you were just explaining. Can you tell us about the topic we were just talking about?

Elad Gil: Of course. We were just talking about some acquisitions happening in the AI field. For example, it looks like xAI just got an actual acquisition option from Cursor. Of course, Scale was also partially acquired by Meta. These kinds of transactions have happened quite a bit in the past year or two.

In addition, we are also discussing: What does this mean for the AI research community and the entire AI community? I think one of the most interesting things that has happened in the past year or so is that Meta has started aggressively bidding for AI talent. This is actually a very rational strategy. Since they are investing tens of billions in computing power, it makes sense to allocate a real budget to poach people.

Usually in the tech industry, something like this happens: a company goes public, a group of people from that company suddenly become immensely wealthy. Then, some of these people continue to work hard, focusing on the original mission; others start to lose focus. They may engage in some community service projects, get involved in politics, start a new business, or simply withdraw and relax by the beach.

そして最近起こったことは、Meta が高額なオファーを提示したため、他のテクノロジージャイアントも自社のトップ研究者に対応するために適切なオファーをしなければならなかったため、おそらく 50 ～ 数百人が実際に「IPO」を経験したことです。これは、会社の一部としてではなく、グループとしてです。彼らは同じ会社に所属しているわけではなく、シリコンバレーのさまざまな場所に分散していますが、彼らの給与パッケージは急激に増加しました。ある意味、企業の上場による富の飛躍を経験したと言えます。これは非常に稀なことであり、「個人 IPO」と呼ばれるものです。

私が思いつく歴史上で唯一似た状況は、おそらく暗号通貨業界で起こったものです。当時、非常に早期の暗号通貨の保有者や創設者が、あるグループとして、2020年 - 正確に言えばおそらく2017年前後 - ある種の「集団上場」を突然果たしたことがありました。その後も、より最近でも同様の状況が再び起こりました。

しかし、このことは非常に興味深く、議論がまだ足りないと思います。これが必ずしも長期的な影響をもたらすとは限りませんが、一部の人々の焦点が変わることを意味します。彼らは人類を助けるために大規模な科学プロジェクトに着手するかもしれません。AI for Science のような方向に進むかもしれません。また、一部の人々は、元の道を離れて、個人の使命や他のことを追求するかもしれません。

Tim Ferriss：はい。あるいは単に「クワイエットリシグニング」として、大量の麻薬を摂取し、さまざまな欲望を追求し始めることもあります。つまり、そのような状況もあります。

Elad Gil：確かに、それもあります。

Tim Ferriss：この場合、オースティンを見ると、「Dellionaires」と呼ばれる一団がいます。これは、デルが上場した後、株式で大金持ちになった初期の従業員や関係者などを指します。しかし、このような状況が発生したとき、彼らを一つのグループとして見ると、私たちがそれがどれほど大きな影響を持ち、どれほど長く続くかを正確にはわかりませんが、明らかにいくつかの結果が生まれるでしょう。

私の知り合いで、技術に精通し、広い視野と人脈を持ち、AI を持続的に観察できる人はほんの数人しかいません。ある意味では、この分野を比較的包括的に観察できる人がいれば、私はあなたをこのカテゴリに分類します。

今週、あなたはこの分野で起こっている他の要因についても触れた記事を書きました。例えば、AI ラボが直面する計算リソースの制約や、それが将来1年から5年にかけてもたらす可能性の影響などです。皆さんは、この記事を読むべきです。タイトルは「The Random Show: Some Thoughts on the Murky Frontier of AI」です。ちなみに、タイトルは素晴らしいです。

Elad Gil：非常に劇的です。

Tim Ferriss：はい、とてもドラマティックで、私はそれが好きです。そして、非常にビジュアルで面白いです。ただし、私たちが計算能力の制約について話す前に――あなたが続けて話してくれることを本当に望んでいるのですが――人材戦争についてあまり背景を持っていない人々のために、あなたがMetaが積極的にトップ人材を引き抜き始めたことを述べました。ハイエンドの人材において、これらの給与、株式パッケージ、または総合的な補償パッケージはおおよそどの程度ですか？

Elad Gil：私は正確な範囲の具体的な情報を把握しておらず、すべての詳細を把握していません。しかし、ウワサやメディアで既に報じられているいくつかの発言に基づくと、これらのオファーはおおよそ数千万ドルから数十億ドルの間にあると思われます。

もちろん、このような非常に高待遇を受けられる人はごくわずかです。しかし、中心的なロジックは、私たちは史上最も重要な技術競争の1つにいるということです。AIがより速くより強力になるにつれて、それに伴う経済的価値も大きくなります。そのため、この分野で世界的に最高水準にいるわずかな人々に対して、企業は通常よりもはるかに高額な価格を支払うことに同意しています。

5年や10年前、これらの人々ももちろん高額な給与をもらっていましたが、それはまったく別の話でした。なぜなら、当時AIはまだ技術業界全体の中心ではありませんでした。さらに重要なのは、社会、政治、教育、医療など、AIが非常に広範囲に影響を与えるであろうことです。私は全体として、これらの影響はポジティブなものになると考えていますが、確かにこれは転換期であり、したがってこれらの給与パッケージは急激に増加したのです。

計算力戦争のボトルネックは、チップではなくメモリに一時的に存在する

Tim Ferriss：あなたが最近の記事で言及した計算能力の制約とは具体的にどのようなものですか？

Elad Gil：現在、これらの企業は「ラボ」と呼ばれています――例えば、OpenAI、Anthropic、Google、xAIなどです。これらのすべてのラボは、基本的には巨大なモデルをトレーニングしています。

具体的には、あなたはNVIDIAから大量のチップを購入する必要があります。しかし、実際には、あなたが構築しているのは一連のシステムです：NVIDIAのチップがあり、SK hynix、三星、および他のメーカーからのメモリがあり、データセンターを構築する必要があります。この大規模なシステムとデータセンターを構築するには、多くの段階が必要です。

基本的には、数十万台から数百万台のシステムで構成されるクラスターを構築していますし、その規模も着実に拡大しています。これらのシステムはNVIDIAから提供される場合もありますし、他のベンダーからも提供される場合もあります。Googleには独自のTPUがあり、業界には他のシステムもあります。これらのインフラストラクチャを使用してAIモデルをトレーニングします。

これはつまり、あなたが大量のデータをこれらの巨大なクラウドクラスターで実行することを意味します。最も狂気じみているのは、最終的に出力されるモデルは、文字通り平坦なファイルのようなものです。それはテキストファイルを出力するようなものです。そして、そのファイルを読み込んで、AIを実行するのです。これをよく考えてみると、非常に狂気じみたことです：あなたは数ヶ月間大規模なクラウドシステムで実行し、最終的に生成されるものは、実際には小さなファイルなのです。

そして、この小さなファイルは、インターネット上で入手可能な人類の知識、論理、推論能力、および他の能力をある程度混合して含んでいます。

これを人間の脳の視点から理解することもできます。人間には30〜40億のDNA塩基対があり、それらはあなたの物理的な存在、脳、心、機能、物事を見る方法、話す方法、味わう方法、さまざまな感覚を持つ方法を規定するのに十分です。すべては、比較的小さな遺伝子グループに封じ込められています。

同様に、人類の知識もこのような小さなファイルに効果的に封じ込めることができます。

Tim Ferriss: それでは、これらの制約についてどう思いますか？ 具体的にどこに制約がありますか？

Elad Gil: 毎年、これらのAIトレーニング用の大規模なクラウドクラスタを構築する際には、いくつかの制約に直面します。さらに、推論、つまり推論段階もあります。これは、これらのチップを実際に使用してAIシステムそのものを理解し、実行する際に、大量のNVIDIAチップ、またはTPU、および他のチップが必要になります。

ただし、チップ自体だけでなく、他にも必要となる要素があります。たとえば、チップを効果的に封じ込めるためのパッケージング能力が必要です。したがって、これらのシステムを構築する際には、供給チェーン全体が存在します。

この供給チェーンの異なる部分には、異なる時点で異なるボトルネックが発生する場合があります。現在、主要なボトルネックはメモリ、あるいはより正確には特定タイプのメモリです。この種のメモリは主に韓国の企業が生産しており、他のより広範な供給業者も存在します。

業界全体が考えると、このメモリのボトルネックはおおよそ2年続く可能性があり、ある程度の変動があります。なぜなら、結局のところ、これらの企業の生産能力は、システム内の他の部分よりも低いからです。

将来、他の制約がデータセンター自体の構築能力、またはこれらのシステムの実行に必要な電力とエネルギーに変わる可能性もあります。しかし、現時点では、主要な制約はメモリです。

業界全体が現在、どれだけの計算リソースを入手できるかに制約されており、これらのリソースをモデルのトレーニングと運用に投入しています。その結果、短期間で、モデルのスケール拡大に天井が設けられています。なぜなら、すべての研究室ができるだけ多くの計算リソースを購入しており、多くのスタートアップ企業もできるだけ多くの計算リソースを購入しており、みんなが立ち往生しているからです。

これは、短期的には、モデルがどれだけ大きくなれるか、推論がどれだけできるか、現在実際にAIを使って何ができるかが、人為的な制約に制限されることを意味します。

ただし、このことは、実際には一種の状況を強制することも意味しています：どの研究室も他のすべてを圧倒することはできないという状況です。なぜなら、他の人の10倍の計算リソースを購入することはできないからです。

そして、ここには規模の法則が存在します：所有する計算能力が多いほど、通常より大きなAIモデルを訓練できる可能性が高く、多くの場合、モデルの最終的なパフォーマンスもより優れたものになります。

これは、おおよそ次の2年間において、これらの研究所の能力が比較的近いものになる可能性が高いことを意味します。なぜなら、誰もが距離を急激に広げられるだけの生産能力を持っていないからです。

しかし、この制約が解除された場合、ある企業が他社を大きくリードする可能性が確かに存在します。現時点では、OpenAI、Anthropic、Googleは実際には能力が比較的近いですが、一部の企業は特定の面でリードし、他の企業は別の面でリードしています。この制約により、少なくとも次の2年間ほど、このような相対的に近い状態がおおよそ続くと広く考えられています。

Tim Ferriss: Googleも三星やMicronなどのメモリ供給の制約を受けていますか？彼らは他のプレイヤーと同様に、類似の制約を受けていますか？

Elad Gil: 現時点で、ほぼ全員が基本的に同様の制約を受けています。一部の研究所は自社チップを開発しているか、自社システムを開発しています。たとえば、GoogleはTPUなどを所有していますし、AmazonもTrainiumという自社チップを製造しています。異なる企業は異なるシステムを持っていますが、基本的には、それぞれがどれだけ生産できるか、どれだけ購入できるかに制約されています。

1〜2年前は、主要な制約がパッケージングにありましたが、現在はメモリが制約となっています。この2年後は誰にもわかりませんが、別のものになる可能性もあります。このインフラストラクチャの展開を推進する過程で、新たな制約にぶつかることが続くでしょう。

Tim Ferriss: この質問は外部からすると非常に見えるかもしれませんが、私は素人です。技術的なホワイトペーパーも書けませんし、そのようなコンテンツに近いものも書けません。しかし、私の見解では—もちろん私だけがそう言っているわけではありませんが—私たちは問題を予測するのにはもっと長けているかもしれません。解決策を予測することには。

非常に昔、ガソリン価格が特定の水準を超えると、災害や崩壊が予測され始めました。しかし、ある水準を超えた後、新たな採掘手法が急に実現可能になり、資金がハイドロフラクチャリングなどの技術に向けられました。

ですので、AI計算能力の制約においても、迂回策が現れる可能性があるでしょうか？このような論理に基づいて、言及する意味があるかどうかわかりません。恐らくそうではないでしょう。

Elad Gil: 私の知る限り、少なくとも現時点ではそうしたものは存在しません。部分的な理由の1つは、これらのものの構築方法が迂回されにくいということです。

例えば、メモリへの需要容量は、その本質的にはある種のウェハーファブに依存しています。ですので、ウェハーファブの建設、機器の調達、生産ラインの敷設には時間がかかります。これは伝統的なキャピタル支出とインフラ整備サイクルです。

そして、これらの企業は以前、この分野への投資が不足していました。その当時、彼らは他の人々のAIに対する需要予測に完全に信頼していなかったからです。今、彼らはただ追いつこうと努力しています。

ですので、これは一種の状況になります：みんなが言っているのは、「AIはこんなに急速に成長しているのに、その速度を維持し続けるなんて不可能だろう？」ということですが、確かにその成長は続いており、そしてただひたすら成長し続けています。その理由は、これらの能力の影響が大きすぎるし、重要すぎるからです。

これらの企業の収益を見ると、非常に興味深いです。後で、図をお送りできます。当社のチームのJaredが、異なる企業が収益が10億ドルに達するまでにかかった時間、そして10億ドルから100億ドル、そして100億ドルから1000億ドルに成長するまでにかかった時間を整理した図を作成しました。

これまでに、本当にこれらの規模に到達した企業は、実際のところ数が少ないです。異なる世代の企業ごとにかかった時間を見ると面白いです。私が覚えている限り、おそらくADPなどの企業は、収益が10億ドルに達成するまで30年かかりました。一方、AnthropicとOpenAIは1年で達成しました。

Googleは当時、おそらく4年かかったでしょう、具体的な数字はあまり覚えていませんが、おおよそそんな感じでしょう：進んでいくと企業の世代が進むほど、規模に達する速度が速くなります。現在、OpenAIとAnthropicの推定年間収益はそれぞれ約300億ドルになっています。

Tim Ferriss: 信じられない！

Elad Gil: 四年前、彼らはまだ収益がありませんでした。そして300億ドルは、おおよそアメリカのGDPの0.1%に相当します。ですので、AIは恐らくゼロからGDPの0.5%に成長したと考えられます、少なくとも収益貢献の観点からはそうです。

外挿し続けると、彼らが将来的に1,000億ドルの収益に達する場合、我々はこのような状態に近づくでしょう：これらの企業はそれぞれGDPの1%または2%を占める可能性があります。よく考えると、これは本当に信じられないことです。

Tim Ferriss: 信じられない、本当に信じられない。

Elad Gil: これらのものは実際に非常に重要であり、非常に有用です。さらに、これにはAIビジネスによるAzureのクラウド収入や、Google CloudやAmazonの関連収入は含まれていません。ここではOpenAIとAnthropicの2社について語っています。本当に大げさです。

Tim Ferriss：あなたの考え方についてもっと深く知りたいと思っています。私が出会った人々の中で、あなたは最初の原則思考に長けていて、システム思考にも長けた人のうちの1人です。あなたと話すのがとても好きです。なぜなら、新しいことを学ぶことができるからです。それが特定のデータポイントである必要はないことが多く、問題を見る視点や考え方の枠組みです。

そして、あなたの枠組み自体も常に進化しています。以前にあなたと First Round Capital が行ったインタビューを見たことがありますが、それはかなり前のことだったと思います。当時、投資を考える際にはまず市場を見て、次にチームの力を見ると話していました。また、あなたがかつて Lyft のCラウンド投資を逃したとも述べていました。その判断は、当時の市場の状況に基づくものでした。市場が勝者総取りになるのか、寡占競争になるのか、それとも他の形態になるのか。

私はAI分野で、あなたが今どのようにその問題を考えているのかに興味があります。私の知る人々の中で、あなたはほぼ最初にこの方向に進んだ人の1人であり、おそらく最初の人かもしれません。

それで、あなたは今どう考えていますか？また、あなたの記事で触れた一文とも関連しています。他の誰もがそのように言ったことを聞いたことがないかもしれませんが、私はこの文をヒントとして提示できると思います—あなたにヒントは必要ないと思いますが。

あなたはこう書いています：成功したAI企業を経営している創業者は、将来の12〜18ヶ月での退出を真剣かつ冷静に考えるべきです。これが最も価値を最大化できる時期かもしれません。

また、あなたはインターネットバブルが崩壊したときの企業の存続率、そして後に本当に脱出した企業の割合について振り返りました。この問題についてどのように考えていますか？この文を説明していただけますか？

Elad Gil：もちろんです。

Tim Ferriss：さらに、市場が最終的にどのような構図になると考えているかも教えていただきたいです。勝者が独り勝ちになると思いますか、それとも寡頭競争になりますか？それとも他のダイナミクスが現れると思いますか？

Elad Gil：過去の先例を見ると——もちろん、これはAIが同じような道を辿ることを意味するわけではありませんが——ほとんどのテクノロジーサイクルでは、90％、95％、または99％の企業が最終的に倒産します。

これは、100年前のいわゆる「ハイテク」業界である自動車業界でも同じように起こりました。当時、デトロイトには数十の自動車会社があり、数百のサプライヤーがいましたが、最終的に業界全体が数社の自動車会社に縮小されました。これは新しい話ではありません。

再び90年代のインターネットサイクルを見てみましょう、またはインターネットバブルとも言います。1999年には約450社の企業が上場し、2000年初めにはさらに約450社が上場し、合計で約900社になりました。さらに、以前に上場した数百から数千社の企業を加えると、おおよそ1500から2000社の間になります。

これらの企業はすでに上場しており、ある程度成功していると言えます。しかし、これらの企業の中で、今日も存続しているのはいくつあるでしょうか？おそらく10社以上、20社以上かもしれません。つまり、2000社の中で約1980社がある形で消えたか、非常に低い価格で買収されたと考えられます。

ですので、AIのサイクルが何か特別なことをするとは考える理由はありません。すべてのサイクルはこのようになります。SaaSも、モバイルインターネットも、暗号通貨業界も同様です。ほとんどの企業は成功しないでしょうし、残るのはわずかです。どの企業が残るかについて議論することができます。

ですので、現在AI企業を経営している場合は、自分に1つの質問をする必要があります：あなたの会社は本当にどのような持続性を持っていますか？10年後、あなたはその10社または20社の中で本当に重要な企業の1つになることができるでしょうか？それとも、実際には今が売却の良いタイミングなのでしょうか？なぜなら、あなたがやっていることは商品化される可能性があり、大規模モデル研究所と直接競争する可能性があり、また市場の変化や技術の変化によって時代遅れになる可能性があります。

もちろん、わずかな企業が非常に偉大になり続けるでしょう。売却してはいけませんし、撤退してはいけません。前進し続けるべきです。しかし、多くの企業が、今、または次の12〜18か月以内に、自社の行動で最高の評価を得る最適な時期かもしれません。

どの企業にとっても、最大化すべき価値の瞬間があります。あるピークに達し、そのピークは通常、窓口期です。通常、6か月、12か月です。その間、行っていることが非常に重要であり、成長が速ければ速いほど、すべてがうまくいっているほど、特定の逆風がまだ本当に襲ってこないことがあります。

時には、これらの逆風は実際に予見できるものであり、それが近づいているのが分かります。そして、多くの場合、成長の2階微分からそれを見ることができます。つまり、成長率が徐々に緩やかになり始めています。このような場合、前進し続けるか、売却を検討するべきです。これが私が実際に伝えたいことです。

前の議論からもわかるように、私はAIに非常に期待しています。ですので、これはAIによる全体的な変革を否定しているわけではありません。むしろ、この変革の中で、最終的に残るのはわずかな企業だけだと言っているのです。肝心なのは、あなたがそのうちの1つなのかどうかです。

もしそうならば、あなたは売却すべきではありません。永遠に。

AI企業がサイクルを乗り越える方法：エントリを制御するか、ワークフローに組み込むか

Tim Ferriss：だとしたら、そのわずかな企業にはどんな特徴があるのでしょうか？私は言いたいのですが、持続的な優位性を本当に持つ企業。2000年を振り返ってみると、当時、GoogleやAmazonを選び出す基準は何だったのでしょうか？

Elad Gil: はい。

Tim Ferriss: 互联网のバブルが最良の比較対象であるとは言っていません。しかし、現在のこの AI 企業の雪崩のような台頭の波の中で、どの企業が持続的な優位性を持っていると考えていますか？

もちろん、いくつかの有名な大規模モデルラボが当然のように頭に浮かびます。おそらくそれらは他のすべてのアプリケーションの入り口になるかもしれません。しかし、どのようにお答えいただけますか？共通の特徴から見た場合や、具体的な企業名から見た場合、残るであろう少数の企業とその他の企業との違いは何ですか？

Elad Gil: 私は、コアな大規模モデルラボがかなり長い間存在すると考えています。たとえば、OpenAI、Anthropic、Googleなど、ある種の事故、災害、または内部的な崩壊的な問題がない限り、それらは比較的安定した位置にあるように見えます。

市場構造について言及しましたが、約3年前に寡占市場である可能性があると予測し、これが実際に起こる可能性があると述べた Substack を書いたことを覚えています。ごく少数の企業が存在し、クラウドプロバイダーと結びついていることになるでしょう。今見てみると、それは大まかにその通りです。もちろん、現在はMeta、xAIなど、状況を変える可能性のある他のプレーヤーも存在します。私がその記事を書いたとき、これらの変数は存在していませんでした。

しかし、私の観点では、現時点ではこれはまだ寡占市場です。それが自然に独占市場に変わる理由はありません。そのうちの1社が能力面で著しくリードしすぎて、自然に他のすべての人のデフォルトの選択肢になる可能性がある場合は別ですが、それはまだ起こっていません。そして、先ほど述べた算力の制約により、少なくとも短期的にはそのような状況が阻まれる可能性があり、少なくともそれに一定の制約が設けられる可能性があります。

技術スタックを上に進んでアプリケーション層に入ると、さまざまなタイプのアプリケーション企業が見られます。たとえば、法律分野のHarvey、医療分野のAbridge、カスタマーサクセス分野のDecagonやSierraがあります。各アプリケーション方向には多くの企業が存在します。

これらの企業が長期的に生き残るかどうかを判断するには、いくつかの視点から見ることができます。

第一に、基盤となるモデルがより優れるようになった場合、製品やサービスは顧客にとって著しく改善され、引き続き使用したいと思わせるものになりますか？

第二に、製品の観点から見て、いかに深く、広く取り組んでいますか？複数の製品を構築していますか？これらの製品はシームレスに統合されていますか？それは本当に企業内プロセスに浸透しており、取り除くことが困難な状態にされていますか？

多くの場合、企業がAIを採用する上で本当の問題は、「そのAIが実際にどれだけ優れているか」という点ではなく、「それを採用するために現在のワークフローをどれだけ変更する必要があり、従業員が作業する方法をどれだけ変える必要があるか」です。これは通常、技術的な問題ではなく、変革管理の問題です。

したがって、お客様のワークフロー、ビジネス方法、組織の協力方法、およびさまざまなシステム間の接続方法に深く浸透している場合、このようなポジションは通常、より持続可能となります。

第三に、プロプライエタリデータをキャプチャ、保存、および使用しているかどうかを考えていますか？ これは時々非常に役立ちます。一般的に、「データのモートゥセラ」はしばしば誇張されると考えていますが、特定の状況では非常に価値があります。これは通常、「レコードのシステム」（system of record）スタイルの世界観に対応しています。

したがって、何かが長期的な防御を持っているかどうかを判断するには、いくつかの基準があります。そしてアプリケーションのレイヤでは、これがしばしば重要な視点の1つとなります。

Tim Ferriss: では、質問があります。聴衆の中には、自社の評価を最大化する一時的な機会にいます。そしてある程度まで「パラシュートを開く」べきだと考えている創業者がいるとします。 では、どの選択肢がありますか？

私が考えるに、数十億ドルに達する評価額を持ついくつかの企業——具体的には言及しませんが——が存在します。私のようなほとんど素人的な視点から見ると、これらの企業が現在販売しているものは、自分たちでそれを作り出すのはそれほど難しくないように思えます。

したがって、これらの企業は、どこかの大規模モデルラボに買収されることを狙うべきですか？ その場合、ラボは「自分で作るか買収するか」という意思決定をすることになります。または、彼らが狙うべきは OpenAI や Anthropic などの企業ではなく、このゲームにより深く関与したいと考える企業、例えば Amazon や他の類似のプレーヤーでしょうか。 あなたはどのように彼らの退出オプションを見ていますか？

Elad Gil: 実際、退出オプションはさまざまです。そして現在、非常にクレイジーなのは、10年前や15年前に戻ると、世界で最も大きな会社の時価総額はおそらく3000億ドルでした。最大のテクノロジー企業の時価総額は、覚えている限りではおそらく2000億ドル程度でした。当時、最大の企業はエクソンなどのエネルギー企業だったような気がします。

しかし、過去10年から15年で、状況は急に変わりました。突然、数兆ドル規模の企業グループが現れ始めました。当時、誰もがこれはあまりにも過大評価されていると感じていましたが、実際には、企業の規模はますます大きくなる可能性があります。将来の最大の勝者は、より強力な集積効果、分散化よりもむしろ出てくる可能性があります。

現在、ますます多くの企業が1000億ドルから数兆ドルの間の時価総額を持っており、これは前例のないことです。これは彼らが膨大な買収力を持っていることを意味します。たとえば、3兆ドルの時価総額を持つ企業の1%は300億ドルです。つまり、1%の株式を希釈するだけで、300億ドルで企業を買収できます。これは非常にクレイジーなことです。

これは確かに前例のないものです。そのため、これらの巨額の買収が実現できるようになったのです。

Tim Ferriss: 私が考えるいくつかの企業 — 名前は控えますが — は、ライフサイクルが限られているように見えるかもしれません。私は頻繁に小さなグループや成功したテック投資家の友人たちとチャットします。そして私は彼らに尋ねます。「さて、ここにこれらの5社が並んでいるとします。あなたには10チップがありますが、どのように配分しますか？」いくつかの企業は一般的に有名ですが、ほとんどの場合、0チップを獲得します。では、なぜこれらのラボがそのような企業を買収するのでしょうか？

Elad Gil: それはその企業が具体的に何かに依存します。そして購入者は必ずしも大規模なラボである必要はなく、大手テック企業である可能性もあります。たとえば、Apple、Amazon、Googleのような。また、Oracle、Samsung、Tesla、そして最近ではSpaceXもこの市場に参入し、関連する活動を行っています。様々なタイプの購入者が実際に存在します。Snowflake、Databricksもいます。金融サービスを提供している場合、Stripe、Coinbaseもいます。実際、非常に多くの企業が非常に大きな規模であるというのがポイントです。

ですので、ほとんどの企業は最終的に4つのタイプの購入者のいずれかに販売されることが一般的です。

第1のタイプは、大規模なラボ、超大規模なクラウド事業者、または大手テック企業です。

第2のタイプは、あなたが所属する垂直分野に非常に重点を置く企業です。法律、会計、または関連分野を扱う場合、Thomson Reutersのような企業が興味を示す可能性があります。

また、私は、競合他社間の合併がまだそれほど多く発生していないと考えています。特に、非公開企業間の合併です。市場で勝つことが最優先であり、あなたともう1つの競合相手が常に拮抗しており、すべてが競争しており、価格を崩壊させる状況であれば、合併する方が良い選択肢かもしれません。

これは実際には90年代のX.comとPayPalの状況です。当時、Elon MuskとPeter Thielはそれぞれ別々の会社を経営していましたが、後に合併するという選択をしました。なぜなら、彼らは気づいたのです。「私たちはどちらも同じことをしているので、なぜ引き続き競合する必要があるのか？」

Tim Ferriss: そうですね。または、はるか昔のUberとLyftです。それは合併ではなく、むしろ買収に近いかもしれません。

Elad Gil: そうです。噂によると、そのような状況は差し迫っていましたが、後でUberがそれを断念したと言われています。しかし、Lyftと競争するためにこれらの年月にUberが費やしたお金は、当時Lyftを直接買収するよりも多いかもしれません。もちろん、そうとは限りませんし、具体的な数字は分かりません。

しかし、多くの場合、「もうお互いに摩耗するのはやめよう。直接統合して一緒に勝ちに行こう」という選択肢は理にかなっています。なぜなら、最優先の目標が市場で勝つことであり、既存の巨人たちと競争している最中に、なぜわざわざ事態をより困難にする必要があるのでしょうか？

Tim Ferriss: これについてよく話しますね。でも、今回はあなたが投資家としての視点について話してみたいと思います。ただし、あなたが本当に「フルタイムの投資家」として活動する前に、バックグラウンドにはさまざまな要素があり、あなたをサポートしたかもしれませんし、そうでなかったかもしれません。自分の生物学的バックグラウンドや数学的バックグラウンドを振り返ってみると、それらの要素や他の経験が、投資に対する考え方に実質的な影響を与えたと感じますか？何らかの利点を享受しましたか？もちろん、取引の勝利にはさまざまな段階がありますが、今は単にスクリーニングや選択プロセスに焦点を当てています。

Elad Gil: 数学は私に2つの面で助けになったと感じています。

まず第一に、それは特定の技術的問題を理解するのに役立ちました。特に、アルゴリズムやコンピュータサイエンスに関連するものについてです。時々、これはAIの中で何かがどのように機能しているかを理解するのに役立ちます。また、数字やデータに慣れるのにも役立ちました。それを「ナード言語」と呼ぶ必要はありませんが、おそらくそれに近いものです。

実を言うと、数学の学位を取ったのは、単純に好きだったからです。実際、それが本当に役立ったのはここです。私は純粋な数学を学びましたが、それ以上は掘り下げませんでした。でも、私が学んだのは非常に抽象的な純粋数学でした。

これは非常に良いトレーニングだと思います。あなたを段階的に論理的思考に追い込むものです。少なくとも、私が証明の方法を学んだときは、おおよその方法は次のようなものでした：最初に論理的なシーケンスを構築し、しかし時には直感的にジャンプすることもあり、その後、戻ってそれを自分自身に証明したり、その直感の背後の推論を補完したりすることがありました。

私は、投資も時折このようなものだと思います。

Tim Ferriss: 投資に自分が得意かもしれないと最初に気付いたのはいつですか？この投資は広義の意味での投資かもしれませんし、私たちの会話の文脈での起業家への投資やエンジェル投資かもしれません。あなたが「ああ、多分私はこのことに向いているかもしれない」と感じた最初の瞬間はありましたか？それを思わせるような瞬間や取引、あるいは他に何かがありましたか？

Elad Gil: 実は、ありません。私は自分に非常に厳しい要求をしているので、今でも自問自答を繰り返すことがよくあります。ある人から、「後で自分を何度も責めるのが最も好きな人は、あなたと、非常に有名な起業家兼投資家である別の人」と言われたことがあります。

だから、「わぁ、これは本当に私に向いていることだ」と思うような明確な瞬間はありません。それはむしろ自然の流れのなかで起こっています。非常に優れた企業に出資しましたし、それが私に継続して活動する機会をもたらしました。もちろん、「悟りの瞬間」を持ちたいとは思いますが。

Tim Ferriss: くそっ、優れた起業家のように、自らの初期のストーリーを書き直す必要がある。

Elad Gil: はい、7歳の頃から、私は常にテクノロジー企業への投資について考えていました。

Tim Ferriss: それでは、あなたはそれらの取引にどのように参加したのですか？ 一部の人々は情報の優位性を持ち、自らを情報の優位性を得られる位置に置くでしょう。この質問はあまり先導的であってほしくありませんが、私にとっては、もし私が2000年にシリコンバレーに引っ越さず、その後もそこに留まらず、特にサンフランシスコに引っ越していなかったら、エンジェル投資で達成したことは何もありませんでした。

しかし、あなたの物語は明らかにそれだけではありません。多くの人々が、どんな身分であれ、起業企業を通じて富を得る希望を抱いて、そこに移住しました。もちろん、あなたがそのために移住したとは言っていません。しかし、あなたがそれらの取引に参加できたのは何故ですか？ 過去の会話を考えると、私の頭にはいくつかの要因が浮かびますが、今は言いません。なぜあなたはそれらの取引に参加できたのか、あるいは選択されたのか？

Elad Gil: 私が考えるに、初期に起こったことと現在起こっていることは異なります。これらの2つの段階は異なります。

あなたが言うように、どんな業界に参入したい人にとって、最も重要なことの1つは、その業界の本拠地、あるいは産業クラスターがある場所に行くことです。その出来事が本当に起こっている場所に移動する必要があります。どこでも何でもできると言うアドバイスは嘘です。テクノロジー業界だけでなく、すべての業界がそうです。

映画業界に参入したいなら、「どこでも映画の脚本を書ける、どこでもデジタル音楽を制作できる、どこでも編集できる、どこでも撮影できる」とは言われません。だから、ダラスに行ってそこの活気ある映画コミュニティに参加してくださいとは言われません。代わりに、「ハリウッドに行け」と言われます。

金融業界に入ろうと思ったら、「どこでも資金調達できる、どこでも取引戦略を考えられる、ヘッジファンド戦略を考えられる、どこでもこれらを行える」と言ってもらえるかもしれません。しかし、代わりに「ニューヨークに行け、あるいは金融センターに行け」と言われます。

テクノロジー業界も同じです。

私たちのチームのShreyanは、常に「ユニコーン分析」というものをしており、民間テクノロジー企業の時価総額が実際にどこに集中しているかを研究しています。伝統的には、その半分が米国に集中し、米国内でのさらに半分が湾岸に集中しています。しかし、AIの段階では、民間テクノロジー企業の91%の時価総額が湾岸に集中しています。グローバルAI民間市場の総時価総額の91%が、おおよそ10マイル四方の地域に集中しています。

ですので、AI をやりたいのであればおそらくシリコンバレーに行くべきです。2 番目の選択肢はニューヨークですが、その先は急激な落ち込みがあります。本当に重要なのはシリコンバレーです。

国防技術を手がけたいのであれば、南カリフォルニアに行くべきかもしれません。SpaceX や Anduril に近い場所、たとえば Irvine、オレンジ郡、エルセグンドなどが該当します。そこには多くのスタートアップがあります。

金融テクノロジーや暗号通貨を手がけたいのであれば、おそらくニューヨークになるでしょう。

しかし、現実はこれらの産業クラスターがとても強力であることです。ですので、最初の点は、あなたが言ったように、私はその時正しい場所にいたということです。私は正しいネットワークの中にいます。もう 1 つのデフォルト条件は、私自身もスタートアップを経営しているということです。私は長い間 Google で働いた後、退職して起業しました。人々は積極的に私に助言を求めていました。

たとえば、最終的に Airbnb に投資した方法は、その時点で彼らが約 8 人しかいなかった時で、私が A ラウンドで彼らを支援していました。私は彼らにいくつかの人を紹介し、戦略的にも少し手助けしました。もちろん、私がいなくても彼らは資金調達を達成していたでしょう。最後に彼らは言いました、「ねえ、このラウンドが終わったら、少し投資したいですか？」私は言いました、「うん、いい音がしますね。」このことは非常に自然なものでした。

さらに、Stripe への投資方法です。その時、私は自分のインフラストラクチャ型の初期の API 企業を Twitter に売却しました。その時点で Twitter には約 90 人の従業員がいました。そして、Stripe の CEO パトリックにメールを送り、「あなたについて多くのいいことを聞いていますし、Stripe の取り組むことが好きです。自分が起業していたら、それを使うでしょう。自分が API 企業を売却したばかりなので、これらのことについて話したいですか？」

私たちは数回一緒に散歩しました。1 〜 2 週間後、彼からメッセージが届き、「ねえ、私たちは資金調達を行っています。投資したいですか？」と。ですので、私が最初に行ったいくつかの投資は、非常に自然に行われました。創業者が言った、「あなたに参加してほしいです」と。

その時、私は「ああ、私は投資家になるべきだ、そしてプロジェクトを追い求めるべきだ」とは考えませんでした。私は単に賢い人々とお話しするのが好きで、いくつかのビジネス問題を解決するのが好きで、技術や技術が現実世界にどのように展開されるかが大好きでした。私はただの書き手で、他の書き手に出会い、皆が非常に意気投合して話していました。これが私の初期のストーリーです。

Tim Ferriss: 突然思い浮かんだ一言ですが、おそらくお聞きになったことがあると思います。皆が知っている言葉です。「お金が欲しいなら助言を求めよ、助言が欲しいならお金を求めよ」と。私はちょうど気づいたのですが、この言葉は逆にも成り立ちます。つまり、多くの助言を提供し続けると、最終的にはお金を投資する機会が得られることが多いということです。逆に、最初からお金を出したがると、他人は助言を求めてくるかもしれません。

Elad Gil: はい、言い得もっともです。

Tim Ferriss: 『High Growth Handbook』をいつ執筆したのですか？その本はいつ出版されましたか？

Elad Gil: それはかなり前のことです。およそ7年前くらいだったと思います。

Tim Ferriss: 7年前ですね。よし、後でまたこのトピックに戻ります。なぜなら、あなたは正しい場所にいると地理的に言っていますね。あなたは交差点にいるのです。言った通り、初期の顕著な投資家たちは非常に自然な流れでした。

私が興味を持っているのは、あなたが言ったように、以前はある種のものをしていたが、今は別のものをしているということです。しかし、その間に進化がありました。たとえば、私が聞きたいのは、先ほどのFirst Roundのインタビューで言及されていた次の声明についてです。「一般的な原則として、私が投資を行う際には、まず市場を見て、次にチームの力を見ます。」と。その後にも続きがあります。しかし、この声明には今も同意していますか？

Elad Gil: 90% 同意します。時々、非常に特別な人に出会うことがあり、その人をサポートすることがある。特に非常に早い段階で。

例えば、Perplexityの最初の資金調達は私がリードしたものです。非常に非常に早い段階でした。そのきっかけは、PerplexityのCEOであるAravindがLinkedInで私にメッセージを送ってきたようなものでした。当時はまだAIをやっている人はほとんどおらず、彼はOpenAIのエンジニアまたは研究者でした。

彼は言いました:「こんにちは、私はOpenAIにいます。」もちろん、その当時はOpenAIには誰も興味を示していませんでした。「AIに関連する何かを考えています。あなたがこれについて話していると聞きましたが、他の人はあまり話していません。会って話をしてもいいですか？」

そして、私たちは毎週2回会ってブレインストーミングを始めました。後に、これは投資につながりました。これは「人を最優先」することであり、彼が非常に優秀だったからです。私たちが話をするたびに、1週間後には話し合った内容の完成作品を持って戻ってきました。誰がそんなことをするでしょうか？

Tim Ferriss: そうですね、それはとても良いサインです。

Elad Gil: 彼は本当にすごいです。

さらに、私が最終的にAndurilに投資した方法もあります。当時、GoogleはMaven、つまり彼らの国防プロジェクトを打ち切りました。そのとき私は考えました:「もしこれらの既存の巨大企業がやりたがらないなら、これはスタートアップが取り組める良い機会ではありませんか？」なぜなら、シリコンバレーと国防産業の間には長い歴史があり、HPのようなものがたくさんあります。

だから、当時誰かがこの方向で何かしているのかを探していた。その時、この方向は非常に人気がなかった。後で、朝食会か似たようなイベントで、Anduril の共同創業者の一人である Trae Stephens に出会いました。彼も Founders Fund に所属しています。

これは再び、正しい都市にいることの重要性を示すものです。彼は言いました：「ああ、私は新しい国防プロジェクトをやっています。」私は言いました：「素晴らしい、話しましょう。」

だから、時々、私は市場で積極的にこれらのものを探しています；時には、最初に人に出会います。Anduril は最初に市場を見て、非常に優秀な人材を見つけました。Perplexity はその間に位置しています：その時、私は常に AI のさまざまな側面を見ていて、それが非常に重要になると考えていましたが、その時にそれに注目している人は多くありませんでした。そして、私は非常に優れた人に出会いました。

私が OpenAI に投資したのも同じです。私が Harvey に投資したのも同じです。私は非常に早い段階の多くのプロジェクトに投資しました。なぜなら、それらはその時点で、私にとって非常に重要だと思われる市場で実際に何かをしている少数の人たちだからです。

Tim Ferriss：さっき言ったことに戻りたいと思います。あなたは Perplexity の創設者、あるいは後に創設者となったその人物について触れましたが、彼はあなたが AI について話しているのをどこで見たか、または聞いたかを指摘しました。具体的にはどこでですか？あなたのブログ記事でしょうか？それとも他の場所でしょうか？彼はどのようにしてあなたがこれらのことについて話しているのを発見したのでしょうか？

Elad Gil：彼は、私が以前に Airbnb、Stripe、Coinbase、Instacart、Square などの先進的なテクノロジー企業に多く関わっていたことから、部分的に私に連絡を取ったと思います。その当時、私は創業者や投資家としてかなり有名になっていました。

その他にも、当時私は積極的に AI 研究者たちに「迷惑をかけて」、その時点で何が起こっているのかを繰り返し尋ねていました。なぜなら、それは非常に興味深いことだからです。当時、多くの人が GAN と呼ばれるものを使用して芸術をしていました。それは敵対的生成ネットワークです。

私もこれらのものを試していました。以前、エンジニアを採用しようとしていて、本質的に Midjourney に似たものを作ろうとしていました。なぜなら、AI による芸術創作を簡単にすることができれば、それはとても素敵だと思ったからです。

Tim Ferriss：少し立ち止まりたいと思います。これが私の2つ目の質問ですが、それを今尋ねるのはちょうどいいタイミングです。先ほどAIについて触れましたが、当時それが非常に重要になると感じたのはどんな兆候からでしょうか？遠くに見える「煙」は何で、あなたが「ああ、これは興味深い方向だな」と感じたのでしょうか？

Elad Gil: たぶん2〜3つの要因があると思います。

AI は長い間人々が話してきたものです。数学の学位を取得したとき、多くの理論計算機科学の授業を受け、初期のニューラルネットワークの授業やその数学的基礎に触れました。人々は常にある種の人工知能を構築することを期待していました。

ある意味では、Google が最初の AI 中心の企業だったと言えます。ただし、当時は機械学習と呼んでおり、技術的な基盤もある意味異なりました。

私にとって、2012年は転換点でした。その年、AlexNet が登場し、モデルの規模を拡大し始めることができることが証明されました。そして、規模が拡大するにつれ、AI システムは非常に興味深い特徴を示すようになりました。

そして2017年に、Google のチームが Transformer アーキテクチャを発明しました。今やほぼすべてがこのアーキテクチャに基づいて構築されているか、大まかに言えばそうです。例えば、ChatGPT の中の GPT は、その「T」が Transformer を指すものです。

そして2020年ごろ、GPT-3 が登場しました。それは GPT-2 に比べて大きな進歩でした。当時はまだ多くのことに広く活用できるほど十分に優れていませんでしたが、あなたは気付くでしょう：「おや、規模の法則に関連する論文が出てきました。能力上の進化が著しいです。」

突然、誰もがアクセスできる汎用モデルをAPI経由で利用できるようになりました。これをさらに推進すれば、それが非常に重要になることは間違いありません。

したがって、基本的に私はこのような能力の進歩を見ており、これらの技術を実際に試用し、規模の法則に関連する論文を読んでいました。あるいはより広く言えば、規模の法則が多くの事柄に当てはまることに気づいたのです。あなたは思うでしょう：「おや、このことは非常に非常に重要になるでしょう。だから私は参加すべきです。」

Tim Ferriss: 数学のバックグラウンドがない場合、これらの判断をすることができたと思いますか？恐らく他の人もできたかもしれません。しかし、これは次の質問を導入します：あなたはこの情報をどのように発見し吸収しましたか？それは当時話題の中心でしたか？つまり、あなたのソーシャルサークルや人脈ネットワークでは、人々がすでにこの話題を公然と議論していたので、自然に参加することになったのでしょうか？それとも、本来あなたは異なる分野から多くの情報を吸収していたため、AI が特に魅力的な方向の1つだったのですか？

Elad Gil: 私は3つのことがあると考えています。

第一，私は常にさまざまな分野から多くの情報を取り入れ続けてきました。私はさまざまなものを学ぶことが好きなので、数学、生物学、アニメーション、アートなどが混在した人間です。これまでずっとこのような混合状態でした。

第二、これは確かに私の友人と議論する話題でもありましたが、当時はおもちゃのような議論に近かったように思います。「ああ、これはすごいね、これが生成したものを見てごらん。」しかし、ほとんどの人はそれ以上の展開をしなかったです。これは初期の仮想通貨やビットコインのようなものと似ています：みんなが話題にしていましたが、実際に購入した人はほとんどいませんでした。私はこれがその一部の理由だと考えています。

第三、正直なところ、私はこれらのことが非常に興味深いと感じたので、ずっと関わっていました。

これは GAN と AI アートへとつながるものです。その当時、さまざまなモデルが次々と登場し、試してみることができました。

このラウンドに関する基本モデル、AI、およびすべての関連変化について、実際には非常に重要なことが軽視されていると感じます。過去、AIや機械学習の取り組み方は通常次のようなものでした：会社内にチームがいるか、他の場所にチームがいて、いわゆる MLOps チームがある。つまり、機械学習運用チームです。彼らの仕事は、データ、パイプライン、および関連プロセスをすべて設定して、モデルをトレーニングするのを手伝うことです。

トレーニングしたモデルは、あなたの特定の使用シナリオや達成したいタスクに合わせてカスタマイズされています。そして、そのモデルとやり取りするための多くの内部サービスを構築する必要があります。

したがって、実際には、利用可能な機械学習システムを本当に稼働させ、本番環境に導入することは非常に困難な作業でした。

そして突然、事が変わりました：API を呼び出すだけで十分になったのです。数行のコード、または数行のコードを使えば、世界中の誰もがアクセスできるようになりました。

そして、それだけでなく、それは汎用的です。それはもはや特定のシナリオに特化したものではありません。例えばスペル修正などに特化したものではありません。それを使って何でもすることができます。ある意味で、その知識ベースにはインターネット全体が埋め込まれています。そして、より高度な推論能力を備えるようになりました。

しかし、最も重要な点の一つは：数行のコードでそれが手に入るということです。MLOps チームを組織する必要はありませんし、それを自分でホストする必要もありません。多くの対話プロセスを処理する必要も、すべてのその他の作業を行う必要もありません。それはただ使えるのです。

これは本当に非常に重要です。

Tim Ferriss：これは非常に重要です。これを過小評価するのは本当に難しいです。

私はあなたに尋ねたい質問がたくさんあります。質問は、私たちが進むべき方向があまりにも多岐にわたっているため、「困ったほど裕福」なのです。

私と私のチームは現在、Claude Code およびさまざまなツールを使用して多くのことに取り組んでいます。その中で、あなたが得意であり経験豊富な分野と偶然にも重なることがあります。それは天使投資です。

これが私が本当にこのことをやる能力があると感じた初めての時でした。もちろん、ある程度の人間の投与は必要ですが、今は過去20年間の天使投資経験を振り返り、さまざまなことを試みることができます。

私が実際に興味を持っている多くのことが実際にはあまり役立たないと疑っています。たとえば、ある種の事実に反する分析をするということです：もし私がすべての投資を3年、5年、または他の期間保有した場合、どうなるでしょうか？これは基本的に Opus Dei のような自己懲罰であり、ほとんどの場合、自分に鞭を打つだけです。

しかし、このような分析を行う際に、いくつかの疑問がすぐに浮かび上がり、本当に研究に値するかもしれません。あなただったら、このようなことをしますか？もしするなら、どのようにしますか。

率直に言って、これは一部が単なる好奇心からです。自分に語りかけている物語が本当かどうかを知りたいのです。たとえば、私は興味を持っています：特定の紹介を実際にした人は誰なのか？実際には、いくつかの人々がその走るのが限界寸前の企業を、まさに緊急治療室のような状態で私のところに持ち込んで、最後の一搏をかけさせただけなのではないか？それとも、私に安定して良いプロジェクトを紹介してくれる人が実際にいるのか？

私はこれらのデータを繕い、豊かにするために数え切れないほどの方法があります。私たちは現在、Claude と他のツールを使ってこれを行っており、それなりにうまくいっています。OpenAI もこの分野で非常に強力です。

振り返って、私の場合、おそらく20年ほどの投資記録を持っていますが、より面白い質問や調査すべき分析経路は何だと思いますか？

Elad Gil：はい。最近、私は非常に奇妙なことをしています：創業者の写真をアップロードし、その人が優れた創業者になるかどうかをモデルに予測させています。

Tim Ferriss：ああ、すごい。

Elad Gil：なぜなら、考えてみると、実際には私たちは人と会う際にいつもこのことをしているからです。私たちはすぐにその人を判断しようとします：彼の性格はどのようなもので、彼はどんな人でしょう。

ここにはさまざまな微細な特徴があります。たとえば、目尻にしわがあるかどうか、これはあなたの笑顔が誠実かどうかを示すかもしれません。それはまた、あなたがどのようなユーモアセンスを持っている可能性があるかを示すでしょうか？または、あなたがいつも眉をひそめているかどうか、これは何を意味するのでしょうか？

こうした微細な特徴がたくさんあります。ある人に会うと、実際には彼らに対してすぐに初めての印象を持ちます。もちろん、これが正確であることを意味するわけではありません。しかし、我々人間として、私たちは本当に速くこれを行います。

だから、わたしはただ楽しいためにヒントワードのセットを使って遊んできました。問題は次のとおりです: 数枚の写真をもとにして、人の性格を推測できるかどうかですか？できるとしたら、その人の行動をある程度予測できるかもしれませんか？それは面白いと思います。

Tim Ferriss：そうですね。今、その中にシグナルを見つけましたか？それとも、まだ確信が持てないですか？

Elad Gil：実際に効果はかなりあります。最近、シャツなどに関してかなり奇妙なテストを続けてきました、ですよね？

Tim Ferriss：ええ、微笑みを観察する練習をしていますね。

Elad Gil：はい、そうです。

でも、このことは興味深いと感じました。私たちは元々他人を読んできました。これもヒントワードの一部です。たとえば、あなたは微細な表情、顔の特徴などの情報に基づいて冷読を行うのが得意な人間である、と設定できます。そして、それらのものを具体的に書き出すことができます。

その後、そのシステムに、その個人に対する解釈だけでなく、それぞれの判断の背後にある具体的な微観察についても説明させます。それは個別に分解するのに役立ちます。本当に素晴らしいですね。この技術が一体何なのか考えると、それは狂気じみています。

もう一度強調しますが、それは完全に正確であるとは言っていませんし、それが必ずしも予測可能であるとは言っていません。しかし、「人を見抜く」という点では、それはかなりうまくやっています。

それは、「この人はある種のユーモアセンスを持っているかもしれません」といったような判断すら提供してくれます。あるいは、「この人はほとんどの社交的な場面で控えめかもしれませんが、予測不可能な機知のある、冷たいユーモアのコメントを突然入れることがあります」といった具体的なものです。それは非常に具体的です。

Tim Ferriss：非常に具体的です。

Elad Gilの投資アプローチ: 市場を先行して、その後チームを見る

Elad Gil：はい、それは素晴らしいことですね。最近、同様のことを続けています。おそらくあなたが本当に知りたいと思っていることではないかもしれませんが、それは非常に興味深いと思います。

Tim Ferriss：実際には関連しています。もちろん、いくつかのステップが抜けているかもしれません。でも、わたしはエンジェル投資が好きですし、ただ「量が毒性を決定する」と考えています。ですから、通常はある臨界点に達したときに、「まあ、これはもう楽しいことではない」と思うことがあります。

わたしはダークチョコレートも好きですが、1日中強制的に食べさせられたくはありません。以前もその話をしましたが、率直に言って、学ぶプロセスや、この「競争」、そして非常に非常に賢い人々と関わることは本当に楽しんでいます。もちろん、すべての人が最終的に成功した会社の創設者になれるわけではありません。でも、最終的には、わたしはシグナルとノイズを区別しようとしています。

また、どのような方法であれ、この例では投資である場合でも、それは非常に興味深い理由であり、自分の考えを磨き、信念を試す、および特定の予測を裏付ける基本的仮定を支持するために使用できる点が面白いです。

だから私はただ興味がある、あなたは過去の起業投資について事後分析を行ったことがありますか？それとも、あなたは Marc Andreessen のように、ただ前だけを見るタイプですか？

Elad Gil：はい。私が投資を始めたとき、私は非常に多くの次元で各企業にスコアを付ける非常に長いスプレッドシートを作成し、その後これらの判断が正しかったかどうかを振り返りましたが、大筋では正しかったです。

しかし、難しいのは、結果には多くのランダム要素が存在することです。いくつかの企業はもともと死んでいると思っていたものの、最終的に数十億ドルで売却されたり、同様のことが起こったりします。そうでしょう？

Tim Ferriss：もちろんです。

Elad Gil：それをどのように評価しますか？例えば、今私たちは非常に奇妙な市場の時期にいます。数兆ドル規模の企業がすべて同じ賞品を追い求めています。彼らは通常では発生しないさまざまな行動を取ります。

ですから、このような要素を評価に取り込むのは非常に難しいのです。全体的に、私は Marc Andreessen 派により近いです。私は過去を考えることはめったにありません。私はむしろ「前に進むだけです」。

それが良くないかもしれませんし、もっと多く、より深い自己反省をすべきかもしれません。私はできるだけ現在に集中しようとしますが、自分自身の生活全体やすべての決定を再考し、検討しようとはしません。

実際、多くの決定は、当時自分には十分な進化がなかったと自分を後悔させる決定だと思っています。つまり、ある企業に投資したが、そのときにはすでに非常に多くの努力をしていたにもかかわらず、もっと積極的に投資するべきだったと感じたことです。

なぜなら、本当に重要な企業は数社しか存在しないからです。そして、投資家にとって、それが最も重要なことです。もちろん、私としては、異なる企業に関与し、異なる創業者と協力し、彼らを助けることが好きですが、最終的な成功についてはどうでもいいのです。また、ある技術そのものが非常に興味深いために参加することもあります。

しかし、リターンの観点からすると、現実は非常に明確なべき乗則の分布です。人々はよくこのことを話し、それは実際に真実です。

私は、友人が2000年頃または2004年頃から現在までのすべてのテクノロジー企業を調査した分析を行ったことを覚えています。具体的な日付は思い出せませんが、おおよその結論は、約100社の企業が過去20年間で総収益の90％以上をもたらし、合計で10社の企業が過去20年間のテクノロジー業界の総収益の80％をもたらしたというものでした。

もしもあなたがその10社に投資していないなら、あなたは悪い投資家です。べき乗則分布、超大物、およびすべてのこれらの要素に直面し始めたら、どのように自分を評価しますか？

本質的には：あなたはその10個のうちの1つに投資していますか？これこそが真の評価基準です。投資にとって、これが正しい評価方法かもしれません。

Tim Ferriss：このポッドキャストでは、なるべく初期段階の意思決定に焦点を当てたいと思っています。あなたが言うように、それらはすべて初期段階の決定です。過去にはあなた自身の方法があり、現在には現在の方法があります。どちらが良いかというわけではありませんが、過去に行ったことは、通常、今やることや方法に影響を与え、そして今やり方をどうするかにも影響を与えます。

私が興味を持っているのは、それにあまり時間を割かないでしょうが、聴衆にとっては興味深いかもしれない：あなたはいつ、単純に自分自身のエンジェル投資を行うだけでなく、他の投資家もあなたの取引に参加させるように切り替えましたか？

これにはいくつかの方法があります。しかし、私がこれを尋ねた理由は、あなたが多くのSPVを行っているからです。まず説明しますが、SPVとは特別目的会社のことです。皆さんはおそらくベンチャーキャピタルファンドについてより詳しく知っているでしょう：それらにはファンドがあり、例えば1つのファンドに1億ドルを調達します。もちろん、それ以上でも、それ以下でも構いません。それから彼らはそのお金をたくさんの異なる会社に投資し、最終的にどの会社が勝者であるか、どの会社が敗者であるかを見ます。利益が出れば、従来のテキストブックの例に従って、ベンチャーキャピタルファンドは通常、利益の20%を持ち帰りますが、LP、つまり出資者は80%を持ち帰ります。

ベンチャーキャピタルファンドはまた、運営を維持するための管理料を受け取ります。もちろん、実際の状況は通常、「単なる運営の維持」ということではありません。

一方、SPVは通常、特定の1社に投資されます。簡単のために、私たちは1社だけと仮定します。SPVの発起人にとって、この構造にはいくつかの明確な利点がありますが、それは同様に大きな信用リスクを伴います。なぜなら、もしもあなたが1つのファンドを持っていて、そのファンドのうちいくつかの企業が失敗した場合、あなたの出資者が自動的にゼロになるわけではありません；しかしもしもあなたがSPVを行い、それがゼロになった場合、あなたの信用に重大なダメージを与える可能性があります。

私はあなたの初期のいくつかのSPVを見てみましたが、それには明らかにInstacartなどの有名企業が含まれています。当時、どの企業がSPVに適しているかをどのように選んだのですか？なぜなら、これは非常に重要な決定グループであり、あなたが後でより多くの選択肢を持つための基盤を築くであろうからです。

Elad Gil：はい。あなたが言ったとおり、私は他人のお金を失うことを非常に恐れています。もしそれが私自身のお金を失ってもかまいませんが、これは私自身の決定です。私は大人であり、結果に責任を持つことができます。

しかし、他人からの投資を受ける際には、個人であろうと機関であろうと、その投資を代行することは常に非常に慎重に行ってきました。同様に、他人に損失を被らせることを本当に恐れています。

そのため、SPVを行う際には常に非常に慎重でした。重要なのは、超大規模の企業に成長する可能性があると思われるプロジェクトを選択することでした。あなたが言及したように、Instacart、初期のStripe、Coinbase、および他のいくつかの企業は、私が最初にSPVを行ったプロジェクトの一部でした。

私の重点は非常に明確でした：その企業が大きな成功を収める可能性があると考えていますか？同時に、自らに問うています：それには十分な下方リスク防衛があるか？つまり、私が想像していたほど成功しなくても、投資家にとってはまだ良い結果になり得るかどうかです。

私はこれに非常に真剣に取り組みました。

これは非常に興味深いテーマです。多くの人が私に投資家になる方法を尋ねてきたり、あるファンドのスカウトをしていると告げられることがあります。スカウトとは、基本的にはリスク投資ファンドが少額の資金を提供し、そのファンドを代表して投資を行うことです。Sequoiaには非常に有名なスカウトプログラムがあり、いくつかの人々に資金提供して自身のために投資させます。

私が話をしたいくつかのスカウトは、その資金を「無料の資金」と考えたり、オプションだと考えたりしています。彼らの考え方は、「とりあえずたくさん投資し、もしかしたら1つ成功するかもしれない。」というものです。私は彼らに忠告します。「ねえ、将来本当にプロの投資家になりたいと思うのであれば、これはあなたの投資記録です。」

まず第一に、ある意味ではあなたは信託受託者です。この観点から出発すると、もう少し慎重に行動すべきかもしれません。

第二に、これはあなたの実績記録を構築することになります。良い記録が欲しいですか、それとも悪い記録が欲しいですか？この点についてどのように考えますか？

もちろん、時折、個人は本当に運が良いことがあり、100件のプロジェクトのうち1つに投資するだけで、そのプロジェクトのリターンがすべての損失を上回ります。その結果、非常に優れたように見えます。しかし、このことを継続するか、または継続して優れた企業に投資するかは非常に難しいことです。

Tim Ferriss：わかりました、さっきの話のいくつかについて掘り下げてみたいと思います。匿名のケーススタディを用いて説明していただければと思いますが、企業名は不要です。

あなたは、ファンド調達をする前の自分の投資実績について非常にうまくやっていました。デューデリジェンスの際に何をしていたのか、または異なる要因にどのようなウェイトを置いていたのかについて説明していただけると嬉しいです。

その他、あなたはさきほど「十分なダウンサイド保護」について触れましたが──これが正確にあなたの言葉だったかどうかは確信が持てませんが── これらの取引を選別する際に考慮したことについても聞かせていただきたいです。なぜなら、デューデリジェンスの視点から見ると、多くの異なる取引を選択できたはずです。

通常、あなたは何に特に注意を払っていますか？他の人よりも重視していることは何ですか？逆に、あまり重要視していない点は何でしょうか？

Elad Gil: はい。私は早期のプロジェクトと後期のプロジェクトとの間には大きな違いがあると考えています。

初期段階では、さきほど言ったように、多くの早期投資家よりも市場調査に時間を費やす傾向があります。多くの早期投資家は「私はチームに焦点を合わせ、彼らがどれだけ強力かを重視している」と言うことがあります。しかし、非常に優れたチームが悪い市場に圧倒されるのを見たことがあり、かなり平凡なチームが非常にうまくやってのけた例もあります。

ですので今では、私は市場がより重要だと考えています。もちろん、優れたチームが方向転換を行い、通常は自分たちの道を見つけられることが多いのも事実です。しかし初期段階では、私は市場に非常に重きを置いています。これは、顧客インタビューを行うことを意味するかもしれませんし、あるいはある事柄が十分に成長の機会があると感じるかどうかを理解しようとすることかもしれません。

時には、これは直感に基づくものかもしれません。たとえば、「国防は非常に重要ですが、誰もその領域に取り組んでいません。ですので私は国防企業を探そう。」というようなものです。私は一般にこれに非常に重きを置く傾向があります。

関連することとして、私は常に「科学プロジェクト」を避けるようにしています。この種のプロジェクトには非常に引きつけられる人もいますが、「ワウ、これはとてもクールだし、量子だし、その他もろもろだし。」といった具合になりがちです。しかし、私は基本的にこれらのことを避ける傾向にあります。これによっていくつかの素晴らしい機会を逃すことがありますが、多くの場合、この判断が正しいと言えます。

私は実際、SPAC がハードテックノロジーや科学技術分野の投資業界を救ったと考えています。なぜなら、市場のピーク時に、多くの企業がプライベートマーケットでの資金調達が不可能となった後も、いくつかの SPAC がこれらの企業を公開市場に引き上げたからです。

これによりこれらの企業は生き残るのに十分な資金を得ました。さらに重要なことは、これらのハードテックノロジーファンドに資金を回収させることで、破綻を回避したことです。彼らにリターンをもたらしました。基本的には SPAC 時代です。Chamath は実際にハードテックノロジーを救ったのです。冗談ではありません。

私はこの種の企業を大まかに避けています。自分が非常に賢明だと言っているわけではありませんが、もし投資していたら、本来利益を得られた可能性もあります。しかし、私は当時、この種の企業には資本構造の問題や科学的リスク、市場リスク、および他にも多くの問題が存在すると考えていました。

後期の段階では、難点は通常、各後期企業の投資収益がモデル上では2倍から3倍に見えることです。これは、これらのラウンドを推進するファンドが、IRRクロックに従って投資仮定を行っているためであり、例えば25%の内部収益率などの基準に基づいています。そのため、誰もがさまざまなモデルを作成し、これらのモデルは最終的には、これらの企業が基本的に2倍から3倍に上昇するだろうと示します。

真のアート、またはサイエンス、あるいは何と呼ぶべきかは関係ないが、本質は判断力にある：この企業は本当に 0.5 倍なのか、それとも 10 倍なのか？その価値は下がるのか？それとも 10 倍になるのか？なぜそれが 10 倍なのか、2～3 倍に留まるのか、1/2 倍に戻るのか、どうやって知るのか？

ここが成長段階の投資が最も難しいところである。何かしらに基づいて「この企業は成長し続けるだろうと判断する理由はこちらだ」と判断することが多いが、このような判断はしばしば数学的なものではない。それは市場のダイナミクス、特定の核心的洞察から来ることが多い。

人々はしばしばこの問題を非常に複雑にしてしまい、複雑な複数ページのモデルを作成したり、50 ページのメモを書いたりするが、これらの多くは最終的に一つの質問に帰着することが多い：一体この企業に対してどの信念を持てば、それが非常に大きくなり続けると考えられるのか？

もし三つの信念を持たねばならないなら、それはあまりに複雑で成立しないかもしれない。一切の信念を持たぬ場合はそれもまた意味がない。通常、1つか2つの核心的洞察を把握することで、結果を真に理解することができる。

Tim Ferriss: 例を挙げていただけますか？例えば、ある企業に対するその核心的信念は何ですか？

Elad Gil：もちろんです、2～3 例挙げます。

例えば Coinbase、その核心的論理の一つは：それは暗号通貨業界の指標であり、暗号通貨業界は引き続き成長するだろう。なぜならば Coinbase があらゆる主要な暗号通貨を取引し、各取引から手数料を徴収している限り、取引量さえ十分に大きければ、Coinbase に投資することは本質的には暗号通貨のバスケットを購入することに等しい。これが当時の前提だ。

Stripe の論理は：それは電子商取引の指標であり、電子商取引は引き続き成長するだろう。もちろん今では Stripe はもっと複雑になり、それを促進するさまざまな要因がある。

Anduril の論理は：コンピューター ビジョンとドローンが重要になるだろう、AI とドローンも国防領域で重要になるだろう。

Tim Ferriss: そういうことですね。

Elad Gil：もちろん、実際の状況はこれよりも複雑です。私は単に簡潔に述べただけです。

Tim Ferriss: そうですね、その通りです。それが核心的信念としてのそれです。

Elad Gil: Anduril にはコスト追加モデルとハードウェア利益率の問題があります。実際には4つまたは5つの重要な要素があり、国防技術企業を判断する際のチェックリストのようなものです。しかし、多くの他の企業にとって、核心的判断は実際には「電子商取引はうまくいくだろう」ということかもしれません。

Tim Ferriss: この質問は少し業界用語かもしれませんが、さっき述べた企業について、SPV を行った際、それらの企業は大まかにどの段階にいたのでしょうか？ざっくりと説明していただけますか。

Elad Gil: Stripe に関しては、最初に Stripe に投資したとき、その時はたった 8 人のチームでした。その後、私は継続的にフォローアップ投資を行ってきました。正直言って、後に私の個人投資枠を使い果たした後、つまり自分の SPV を開始した時期には、Stripe はおそらく C ラウンドの頃でした。そのあたりの段階です。

Tim Ferriss: なるほど。他の企業もほぼ同じですか？例えば Instacart などはどうでしょうか？

Elad Gil: ほぼすべてが同様の時期、C ラウンドや D ラウンドの頃です。その時点では私はまだファンドを持っていなかったので、自分ができるだけ多く投資しました。始めからというわけではなく、率直に言って、機会があればずっと継続して投資していました。

Tim Ferriss: 企業が 0.5 倍なのか 10 倍なのかを判断しようとしている際に、その中核となる信念以外に、どのようなデューデリジェンスの側面を使って、その企業がその範囲のどこに位置するかを判断しますか？

Elad Gil: 大規模なデューデリジェンスを行います。たとえば CFO と何度も会い、財務データを項目ごとに見たり、財務モデルを見たり、顧客状況を見たり、顧客に電話をかけたり、経営陣を調査したりします。多くのことを行います。

私の知る限り、私のファンドは現金の照合を本当に行っている唯一のファンドです。後段階のプロジェクトに関しては、現金監査を行い、その現金フローを確認します。したがって、自分が不適切なことをしていないことを確認したいので、非常に大規模なデューデリジェンスを行います。

しかし、反面、ほとんどのデューデリジェンスは最終的には一つの問題に収束します。

したがって、企業と協力する際に、私はデューデリジェンスプロセスを非常に迅速で直接的にするよう努めます。私は言います：“まず、財務データが正しいこと、基本事項に問題がないことを確認する必要があります。そして、問題を一つか二つの中核的な問題に絞り込み、それらを使用してこの企業が成長を続けられるかどうかを理解します。30ページもの無関係な質問を出すのではなく。”

Tim Ferriss: なるほど。

Elad Gil: 多くの人々が“そうですね、この小さな製品のサブコホートデータを知る必要があります”と言いますが、誰がそのことを気にしますか？彼らはただ時間を浪費していますし、創業者の時間を浪費していますし、チームの時間を浪費しています。私はそのような状況を非常に、非常に避けるように努めます。

私が以前起業家だったので、時間の貴重さとそれらの問題の面倒さをよく理解しています。

Tim Ferriss: この質問をする予定でしたが、時間をあまり取り過ぎる必要はありません。あなたはかなり昔に書かれた記事を持っており、おそらく2011年に書かれたもので、VCがスタートアップ企業にする質問がリストされています。あなたが先ほど言及した種類の質問は、その記事でいくつか省略されていました。

しかし、私は興味があります。あなたが創業者と話すとき、早期でも後期でも、まだ使う質問がありますか？または、今でも尋ねる質問がありますか？2011年の記事であるため、記事そのものを覚えているかどうか期待していません。

Elad Gil: はい、私はその記事をずっと読んでいません。実際、私は現在別の本を執筆しており、スタートアップが0から1に到達する過程について語っているので、そこではいくつかの類似の質問が取り上げられます。ただし、私がその記事を書いて以来、ベンチャーキャピタル業界は大きく変化しました。というのも、2011年当時、ベンチャーキャピタルファンドは主にシードラウンドからDラウンドやEラウンドあたりを行い、その後企業が上場していました。そのような「民営企業が20年続く」という状況は当時存在していませんでした。

株式がなぜ4年のベストバイバック期間を持つのか知っていますか？

Tim Ferriss: 知りません。なぜですか？私たちは今IPOについて話していますが、おそらく少し想像できますが、あなたが言ってみてください。なぜですか？

Elad Gil: はい。1970年代、人々は従業員の株式オプションのために4年のベストバイバック期間を設計しました。なぜなら企業は通常、4年以内に上場していたからです。それで物事は終わりました。文字通りです。

だから通常、それは4年のクロックだったのです。後でGoogleが6年かかって上場しましたが、誰もが言っていました。「まあ、彼らは上場が遅すぎると思った。なぜなら6年かかったから。彼らはただ待っていた。」わかりますか？

Tim Ferriss: わかります。

Elad Gil: 本当に、その当時人々はそう言っていました。ですので、過去のベンチャーキャピタルは主に非常に早期の投資でした。そして今日私たちが成長段階投資と呼ぶものは、実際にはかつて公開市場投資に属していました。それは企業が設立してから4、5年の間に、公開市場の投資家が行うことでした。

つまり、以前は公開市場が非常に早く参入していました。しかし、サーベンス・オックスリー法が制定され、企業が上場したがらなくなり、同時に非公開市場の資本が増え続け、企業の上場期間が長引いています。

したがって、リスク投資ファンドは突然、かつて公開市場投資に属していた成長段階の投資を開始しました。 2011年には、これが大規模に行われていませんでした。その時は、主にDSTのYuri Milnerとわずかな人々だけが行っていましたが、それはまだ大きな業界ではありませんでした。

したがって、過去15年間で、リスク投資の性質は根本的に変化しました。これはまた、私が当時挙げた質問には、今日ではより成長段階に偏ったと考える問題が含まれていないことを意味します。その時は成長段階の投資があまり多くなかったからです。

Tim Ferriss: 成長段階の問題についていくつか例を挙げることはできますか？

Elad Gil: 率直に言って、それは初期段階のいくつかの問題と重なることがあります。しかし、非常に後期になると、問題はより財務的な視点にシフトします。

通常、私たちチームは次のような点を考えます：この会社のコアビジネスは何ですか？将来の展望をどのように予測できますか？また、会社が行っている付随するビジネスは何ですか？これらはほぼ将来のオプションのようであり、一部は実現するかもしれませんが、しないかもしれません。

そのため、通常、私たちはコアビジネスに基づいて投資判断を行います：それが今やっていることを継続できるかどうか？ほとんどの会社は主に1つのことで成長しています。少なくとも最初の10年間はそうです。本当に複数のビジネスを同時に展開して成功した会社は非常に少ないです。

通常、1つのことが最初に成功し、そして10年後、本当に有益な2つ目のことができるかもしれません。たとえばGoogleのGoogle Cloudです。もちろん、GoogleにはYouTubeや今では多くの他のものがあり、Waymoやさまざまな興味深いビジネスを含みます。しかし、それらは非常に時間がかかりました。

実際、Googleは長い間、検索だけでした。検索と広告だけでした。しかし、時として、会社には非常に興味深い成長ドライバーとしての追加ビジネスが現れることがあります。例えば、SpaceXは最初は打ち上げビジネスでしたが、後に衛星ビジネス、つまりStarlinkに変わりました。

Tim Ferriss: そうですね、Starlinkは本当に素晴らしいものです。残念ながら、ここには木が多すぎて、覆いが過ぎるので、私がよくいる場所からは使用できません。

「ハイグロースハンドブック：取締役会、ディストリビューション、および組織の拡大は積極的にデザインする必要がある」

しかし、私たちは「ハイグロースハンドブック」に移りましょう。それはおよそ7年前に出版された本です。これは非常に優れた本であり、特にリスク投資支援されたスタートアップを行っている場合は、あなたが本当に見るべき本です。サブタイトルは何でしたっけ？「10人から10000人へ、スタートアップ企業の拡大方法」というものです。この本には多くの素晴らしいアドバイスがあります。

私はあなたに尋ねたいと思います。この本には、起業家、つまりこの本のターゲット読者が特に注目すべき内容がありますか？また、現在追加したい追加の内容がありますか？

Elad Gil：はい。私がこの本を書いた当時、本来のアウトラインがあり、その章の数からすると、実際の出版物はその2〜3倍になる可能性がありました。ですので、販売、マーケティング、成長など、多くの内容が含まれていませんでした。

ただし、この本は基本的に戦術ガイドです。最初から最後まで読む必要のある本ではありません。本にはさまざまな人々へのインタビューが含まれており、彼らは各々が世界で最も優れた実践者の1人だと考えています。

しかし、根本的には、この本は次のように使用されます：突然M&Aに取り組む必要がある場合は、M&Aのセクションに移動して、それを読みます。そして、一度本を置いておきます。その後、採用で問題が発生したときに参照する必要がある場合は、関連するセクションに移動します。

つまり、それは実際にはマニュアルであり、ガイドであり、または創業者のためのツールとして機能します。それは、「冒頭から終わりまで読んで、中にいくつかの要約された言葉が含まれている」という本ではありません。

そして、1つの概念に対して500ページ語る本でもありません。私はそのようなものをできるだけ避けようとしています。したがって、それは非常に戦術的であり、非常に具体的であり、非常に実用的です。

そして、私が現在執筆中の新しい本は、基本的にはこの本の0から1へのバージョンです。例えば、スタートアップ企業として、最初の5人の従業員をどのように採用しますか？誰かがあなたを買収しようとしている場合、どうすればよいですか？最初の融資ラウンドをどのように完了しますか？といった内容です。したがって、これは0から1への戦術ガイドのようなものです。

Elad Gil：はい、total addressable market、つまり全体市場規模です。重要なのは、あなたが実際にどのような市場にいるのかということです。時々、人々は架空の市場を作ります。彼らは言います。「私たちは世界のeコマースを促進しており、世界のeコマース市場-ここで適当な数字を挙げます-年間30兆ドルです。したがって、私たちは年間総額30兆ドルの市場にいます。我々はそのうちの0.1％しか手に入れない場合でも、3000億ドルの収益になります。」

それからあなたは考えます：それは完全にあなたの市場ではありません。あなたの市場は、中小企業のウェブサイト向けに小規模な最適化エンジンを提供したものであり、それは30兆ドルの市場ではありません。

したがって、市場を定義することが本当に重要です。

ここには、市場を再定義することがどのようにしてそれを理解を変えるかを示す非常に有名な例があります。それはコカ・コーラです。数十年にわたり、コカ・コーラとペプシ・コーラの市場シェアはほぼ同じでした。後に、コカ・コーラのあるCEOは言いました。「おそらく、私たちは自分を炭酸飲料市場のシェアで評価すべきではなく、すべての液体飲料のシェアで考えるべきだと思います。」

そして、彼らの市場シェアは一気に 50％ から 0.5% に減りました。これが後に Dasani を買収し、他の多くの市場に参入する理由でもあります。自分たちの市場の定義が間違っていたことに気づいたからです。私たちは炭酸飲料ビジネスにいるのではなく、飲料ビジネスにいるのです。

ですので、私は時々、自分がやっていることを再評価することで、本当に野心が広がり、自社ビジネスに対する考え方が変わることがあると考えています。

Tim Ferriss：そうですね。AI の世界で、「支払いの領域では詐欺が致命的である」といったような教義に似たものを探ろうとしていた場合、今でも成立しなくなった可能性がある、または2年後には完全に成立しなくなると考えられる教義はありますか？多くの人がそれをある種の「やってはいけないこと」または「やらなければならないこと」と見なしている信条になっているものですか？

Elad Gil：私は確信が持てません。過去には、巨額の資本支出に対する投資収益率に関して、本当に回収できるのかどうかといった意見があったが、それらの意見は誤っているのではないかと思います。

しかし、根本的には、時には逆の考え方をすることが賢明であり、時にはコンセンサスに従うことが最も賢明な選択であることがあります。私が今そのような瞬間だと考えています：コンセンサスの側に立つことが非常に正しいことです。

もちろん、過度に考えすぎることもできます。「逆の観点は何か？私たちは多くのハードウェアを作るべきですか、なぜならこれやそれが……」と。しかし、答えは最も単純なものかもしれません。「AI を多く購入することです。」 私の言いたいことがわかりますか？人々はこれらのことを複雑に考えすぎていると思います。

Tim Ferriss：確かに、その通りです。人生のあらゆる側面がおそらくそうでしょう。

それでは、あなたにとって、「投資しないでください」というリストにはどのようなものがありますか？想像上のシナリオを作りましょう。あなたが非常に尊敬している誰かを指導するとします。キャラクターを作り上げることができます。たとえば、親友の甥や息子、または娘で、非常に頭の良い人で、MIT を卒業し、天使投資でいくつかの成功を収めているとします。そして、「よし、私はファンドを立ち上げることにしようと思っています。」と言いました。

しかし、彼にはあなたが持つような AI 領域のプロジェクトチャネルが必ずしもありません。そのような場合を想定してください。彼に、AI によって破壊されたり、飲み込まれたり、複製されたりしそうなものに投資しないように伝えるカテゴリーがあれば、教えますか？

Elad Gil：現実として、人々が投資を始めたばかりのとき、人々はいつも会社の最初期の段階で投資機会を得ることができるため、早期のファンドを立ち上げることができるということがよくあります。

これは実際、私が何度か誤ってやったことです。しかし、現実として、私はこのような状況を何度も見てきました：あなたが正しい人々の団体に入ると、最も賢明な人々は自然に集まります。そして、人々を手伝い始めると、人々は投資して欲しいとあなたに尋ねます。投資を始め、突然、あなたは素晴らしいパフォーマンス記録を持つことになります。そして、より大きなファンドを調達し、より後の段階のプロジェクトに投資し始めます。なぜなら、そのグループも成長し、後の段階の会社を始めるようになり、あなたも他のプロジェクトのチャネルを突然手に入れることができるからです。

これは基本的には伝統的なベンチャーキャピタルの物語です。ある意味では、数十年にわたって常に同様のものでした。なので、私はこれがまだ完全に実現可能だと考えています。AI でこれを行うこともできますし、どんな分野でも行うことができます。エネルギー投資などを行う必要があるとは思いません。

Tim Ferriss：以前に Vinod Khosla から学んだ重要な経験について言及したことがあります。おそらく「重要な経験」と言うのは少々誇張かもしれませんが、私を訂正していただけます。要点は、あなたの市場参入戦略は、しばしばあなたの市場変革戦略とは異なるということでした。

Elad Gil：はい。

Tim Ferriss：これについて話していただけますか？

Elad Gil：大まかに言って、ここには2〜3種類のバージョンがあります。

最初のバージョンは、最初に行ったことがおもちゃのように見え、最終的には非常に重要になったというものです。例えば、Instagram、Twitter、またはいくつかのソーシャル志向の製品などです。これらの製品の初期の使用シーンと、今日人々がそれらを使用する方法は非常に異なります。製品自体が進化し、人々の理解と使用方法も進化しています。

このバージョンは通常、消費財製品により関連しています。

もう1つのバージョンは SpaceX と Starlink です。SpaceX が最初に行ったのはローンチで、物を宇宙に打ち上げることでした。後に彼らは気づきましたが、衛星打ち上げにおいてコスト上の優位性を持っていました。それで彼らは Starlink ネットワークを構築し、現在、Starlink は彼らのビジネスの重要なドライバーとなっています。

したがって、彼らが行ってきたことは大幅に拡大し、変化しました。ある意味では、彼らの市場参入戦略は宇宙ローンチでしたが、真の変革戦略は Starlink でした。私は、歴史にはこれに類する多くの例があると考えています。

不確実な時代において、情報の優位性はモデル、専門家、長期計画から得られる

Tim Ferriss：情報取得と消費に戻りますが、通常、どのように情報を入手していますか？円グラフにして、Podcast、Book、X、Whitepaper、Paper、その他のチャンネルそれぞれが大体どれくらいを占めていると思いますか？

Elad Gil：私の情報源は現在、基本的に3つのカテゴリに収束していると考えています。

最初は X です。2番目は技術論文やジャーナルを読むことです。時々、バイオロジーに興味があるので、バイオ投資は行いませんが、ただ好きです。3番目は人々との会話です。

ただし、現在、競争が非常に激しいAI分野では、AI業界の論文の質と量が明らかに減少しています。一つのトピックについて特に賢い人と20分間話すことが、自分で徹底的な検索を行うよりも、より多くの情報や洞察、次に何を読むべきかの手がかりを得る上で、より効果的であることが分かりました。

実は、もう 1 つデータソースがあります。それは、現在、モデルが私の研究をサポートしてくれています。それは OpenAI かもしれませんし、Claude や Perplexity、Gemini かもしれません。それぞれが異なることに適しており、私は異なるタスクにそれらを使用します。

Tim Ferriss: それぞれのモデルを別々にどのように使用する予定ですか？

Elad Gil: 例を挙げましょうが、一つ一つは詳しくは立ち入りません。

Gemini の場合、例えば「旅行を計画したい」といったアクティビティ系の情報を調べる場合。私は Google のコーパスや彼らが長年にわたり蓄積してきた情報が、特定のタイプの旅行アドバイスに非常に役立つと考えます。したがって、これは私が特に Gemini を使用するシーンです。

これは他のモデルがうまくいかないということではなく、そのモデルを使用すると通常よりもランキングがより正確になることに気づきました。私は、それらを複数の側面で分解し、ランク付けし、スコア付けなどさせます。

以前、ADHD と ASD のいくつかの側面を詳しく研究していました。

Tim Ferriss: ASD とは何ですか？

Elad Gil: ああ、すみません、自閉症スペクトラム障害のことです。

Tim Ferriss: 了解しました。

Elad Gil: 自閉症を見ると、その診断率が大幅に変化しています。私が数字を間違えているかもしれませんが、30〜40 年前、自閉症と診断された人はおそらく 1000 人に 1 人程度でしたが、今ではおそらく 3% 前後でしょう。

ですので、疑問に思うでしょう：これは一体何なのか？年配の親がもっと多くの子供をもうけたからですか？ 結果として、そのような主要な要因ではないことがわかりました。 環境に何らかの変化があったのでしょうか？ 最終的には、主な原因は単に診断基準が変わったためです。

さらに、学校制度には多くのインセンティブがあり、人々を子供に診断するよう促しています。これが、なぜ今、多くの子供が注意欠陥と診断されるか、または自閉症と分類されるのかの理由です。注意欠陥の場合、医師にも財務的なインセンティブがあります。自閉症の診断も大幅に増加しています。

ただし、これらの問題を抱えている人が本当に増えているのかはわかりません。むしろ、診断範囲が大幅に広がった可能性が高いです。

Tim Ferriss: あなたはその時、どのモデルを使用して研究しましたか？

Elad Gil: 通常、このようなことをするときは、2、3 つのモデルを同時に使用します。それから、それらに文献を提供するよう依頼し、サマリーやグラフをまとめさせます。

私は実際に出力要件の一連のセットを持っています。これらを私が求める形式で生成して、データを再確認し、文献を読み、他のチェックを行うことができます。

自閉症というトピックは特に興味深いです。なぜなら、いくつかの研究によると、母親の年齢の影響は実際には父親の年齢よりも大きいとされています。しかし、人々は常に父親の年齢について話しています。するとあなたは尋ねます：「なぜみんなが父親の年齢についてだけ話しているのでしょうか？ここにはある種の社会的インセンティブがあるのでしょうか？政治的信念体系があるのでしょうか？なぜ重点が常にここに置かれるのでしょうか？」これは非常に興味深いと思いませんか？この種の研究は、「なぜ」に関する多くの質問を呼び起こします。

Tim Ferriss: なぜあなたはこれを専門的に研究することになったのですか？

Elad Gil: それが面白いと思ったからです。

Tim Ferriss: 理解しました。

Elad Gil: 私は「この割合が大幅に増加したように見えるので、なぜなのかを理解しようと試みる」と考えます。

さらに、その当時私は友人と話していました。彼女はおそらく35〜36歳から38〜39歳で、40代後半から50歳近く、または50代初めの男性とデートしていました。彼女は、将来子供を持つことになれば、自閉症のリスクや何が起こる可能性があるかを心配しています。したがって、これも私が詳しく調査する理由の一部でした。

最終的な結論は今はあまり覚えていません。たとえば、数値を口にすると、その数値を引用しないでください。後で調べることができます。でも、おおよそ、父親と母親の年齢がそれぞれ5〜10年増加すると、リスクが約10％増加するというようなものでした。

そして、再度、いくつかのデータセットでは、母親の年齢の影響が実際にはわずかに強いです。問題は人口全体での自閉症の実際の割合が1/500などの割合であると考える場合、このような10％や20％の違いは、全体の頻度から見るとそれほど重要ではないということです。本当に大きな変化は診断基準にあります。

Tim Ferriss: はい、多くの診断に当てはまります。

Elad Gil: 多くのことがそうです。しかし、社会は私たちに言います。「ああ、自閉症率が上昇していますが、それは主に親の年齢によるものです。」その後、あなたは考えます。「いや、実際にはこれらのインセンティブメカニズムが原因です。」

そして、いくつかの学校システムを見ていくと、例えば、ある州—おそらくニュージャージー州だったと記憶していますが—の自閉症診断の60％は、実際には臨床基準に基づいていないのです。先生が口にしただけでその人に自閉症があると言っているだけです。

Tim Ferriss: まあ、それはひどいですね。

Elad Gil: だから、これらのことを掘り下げ始めると、「わぁ、これは面白い」と感じるようになります。そして、これらのモデルはこの点において非常に価値があり、非常に役立ちます。

ですので、あなたが尋ねた情報源に戻りますが、私は今、モデルを使って私が興味を持っている質問に深く立ち入った研究を行う一部の情報を持っています。それらは臨床試験データを集約したり、さまざまな種類の情報を集約したりして、私に第一次情報、要約、およびクロスチェックを行います。

私にはデータをクリーンアップし、データをチェックするためのヒントがたくさんあります。だからこれはとても楽しいです。そして私は常に複数のモデルを同時に使って、それぞれが何を導き出すかを見ています。

Tim Ferriss: 人と話をする際、このトピックは多少広範すぎて、深く掘り下げることができないかもしれません。しかし、20分話したい人を見つけたと仮定すると、通常、どのようにしてこれらの人を見つけますか？

多くの方法があると思いますが、彼らを見つけるために X を使うのか、技術論文を使うのか、それとも他の方法を使うのか？大まかに理解したいと思います。そして、こうした人々と通話する際に、再利用される質問の手がかりや、特定の質問方法はありますか？

Elad Gil: 3つのケースがあると思います。

1つ目は：「ねえ、私はある領域について深い研究をしています。それは面白いと思うか、私が投資したい方向と関連している可能性があります。」しかし、正直なところ、多くの場合、それはただ単に面白いからです。

そして私は素早く三角測量します：その領域で最も賢い人は誰か？これは技術論文から得られるかもしれませんし、私が話す人に「その領域で本当に賢い人は誰ですか？」と尋ねるかもしれません。

これはそのうちの1つの形式です。これは情報型に傾いており、私は何かを深く理解しようとしています。たとえば、私が Google で働いていたとき、初期の AI 研究者と一緒に仕事をしていました。これが私が Noam Shazeer を知っていた理由でもあり、彼は後に Character を設立し、後に Google に戻りました。さらに、これによって多くの他の人と知り合うことができました。

ただし、興味深い論文を見たから特定の人を調べることもあります。あるいは、誰もがその人を本当に賢いと言っているため、その人と話すために行くこともあります。これは1つの形式です。

2つ目の形式は、実際、賢い人はお互いに集まりやすいと思っています。ですので、賢い人々と頻繁に一緒にいると、彼らが他の賢い人々を知り合うのを常に見ています。博識な人は博識な人と一緒にいることが多いです。ある意味では、同じような人々は同じような人々を引き付けます。これが2番目のタイプです。

これはおそらく最も一般的な2つの方法です。もちろん、時々誰かが直接他の人を紹介してくれることもあります。彼らは言うでしょう：「ねえ、きっとあなたたちは仲良くなれると思うよ。」

もう1つのケースは、私が何度も同じ人に会いに行くことです。たとえば、私はある人がAIの将来を理解していると考えているなら、私は彼と頻繁に話すでしょう。

また、長寿に関するトピックでは、非常に賢い人もいます。たとえば、BioAgeのCEOであるKristenは、長寿に関連するランダムな質問があると、そのトピックについて非常に多くのことを知っているので、彼女に電話をかけることがあります。彼女は非常に深く考え、自分の仮定に疑問を投げかけることを非常に喜びます。

彼女は真実を追求する人です。多くの人が「truth-seeking」という言葉を使いますが、彼女は本当にそのタイプです。「何が正しいのか？それを理解させてください」という人です。彼女は生命情報学と老化研究の博士号を持ち、博士研究員の経験もあり、非常に専門的です。そのため、長寿に関連する問題については、私が質問したい人の1人です。

したがって、さまざまなトピックについて、定期的に話を聞きたい人がいます。

Tim Ferriss：あなたは生物学にかなり詳しいです。興味深いと思います。私が初めてQuantified Selfのミートアップに参加したのは、おそらく2008年ごろで、12人しか集まらず、ケビン・ケリーの家でExcelスプレッドシートを使って体のデータを記録する方法について話し合っていました。世界は今ではかなり変わりましたね？今や何千人ものバイオハッカーを名乗る人々が長寿について話しています。もちろん、中には的外れな人もいますが。

個人的には、あなたが今、介入方法や自己への介入について考えている位置はどこですか？

Elad Gil：あまりやっていません。結局のところ、ほとんどのことは最終的に「よく眠る、運動するなど」という結論に辿り着くことができます。また、良い食事をすることなど、いくつかの重要なこともあります。そのため、私は多くのことをこれらの基本項目に収束させています。

おそらく役立つと思われるものが1つか2つあるかもしれませんが。また、実験してみたいと思っていることもいくつかありますが、まだやっていません。

Tim Ferriss：たとえば？

Elad Gil：例えば、レパメシンのパルス療法を試してみるようなものです。それは面白いと思います。しかし、現実には、私は実際に有効な薬が出てくるのを待っています。そのときには使用するかもしれません。

いくつかは、確かに寿命に影響を与えると思われるか、あるいは特定のシステムに影響を与えると思われます。年を取るにつれて、眼の水晶体を制御する筋肉が弱くなり、焦点を合わせる能力に問題が生じる理由の一部です。そのため、この問題に対処する目薬があるはずだという理論があります。

神経感覚の老化に関することは他にもたくさんあり、そうしたスタートアップ企業に資金提供したいと思っています。

外見の老化に関することも他にもたくさんあり、私はそれについて話し続け、関連するプロジェクトに資金提供したいと考えています。 実際、この分野への投資が深刻に不足していると考え、Stanford の臨床試験を支援しました。

肽製品も基本的にこの方向性に繋がると私は考えています。多くの人々が健康上の目的や美容目的で肽を摂取しており、GHK-Cu、メラトニンなど、これらのものは基本的に美容に関連するものが多いです。

Tim Ferriss: さっき言及した、食べる価値のあるものはいくつかあります。ビタミン D などのことを指していますか？それ以外にもありますか？あなたの短いリストには何が含まれていますか？

Elad Gil: ビタミン D とクレアチンです。

Tim Ferriss: 分かりました。

Elad Gil: 筋トレをしたいのであれば。

Tim Ferriss: そうですね。

Elad Gil: 分かりませんね。あなたのリストには何がありますか？あなたは私よりもはるかに多く考えているでしょう。今、何を摂取しているか、または考えているかについて教えてください。

Tim Ferriss: 実際、私は人々が想像するよりもずっと保守的です。若い頃、いくつかのリスクが比較的制御可能なものを試しました。

たとえば、2008年または2009年に初代のDexcom 継続血糖モニタリングシステムを試用しましたが、それを身に着けるのは非常に不快でした。当時、1 型糖尿病患者以外が使用していることを知りませんでした。

しかし、海外に行って遺伝子療法を受けたり、卵胞抑制剤のようなものを使用するなど、かなり議論の余地のあるものを試みることはほとんどありませんでした。 批判しようとしているわけではありませんが、「無料の昼食はない」という基本的なヒューリスティックは非常に単純ですが非常に有用です。少なくとも、多くの落とし穴を避けるのに役立ちます。

ですので、私はいくつかのことを試しています。ケトンエステルやケトン塩の異なる形式など、そのうちのいくつかは非常に興味深い可能性を持つと考えています。

私の家族にはアルツハイマー病、パーキンソン病などの病歴があり、APOE3 の人も含まれていますので、明らかに他にも多くのリスク要因が存在します。 私は非常にこれに関心があります。

Obicetrapib は注目に値すると思うものの、現時点ではまだ広く使用できる段階には達していません。 レパサヴァスチンも興味深いです。 私はレパサヴァスチンには興味があると考えていますが、非常に用心する必要があります。 自己が何をしているのかわからない場合、免疫抑制剤を試みる場合、非常に慎重でなければなりません。

例えば、私が行うかもしれない実験の1つは、ノルウェー式の 4×4 インターバルトレーニングとレパ酵素パルススキームを組み合わせ、海馬および他の脳の領域の体積が変化するかどうかを観察することです。

もちろん、1つの介入のみを行うと、シグナルはよりクリーンになります。しかし、現実の生活は科学的結論を待つこととは異なることがあります。

そのため、これは試験に値する興味深い仮説だと考えています。それ以外に、私が行っているのは基本的に非常に基本的なものです：クレアチン、ビタミン D。

メチル化の問題がある場合や、私のようにプロトンポンプ阻害剤を服用している場合は、マグネシウムの吸収が抑制されたり他のことに影響を与えたりする可能性があるため、これに留意する必要があります。しかし、全体としてはあまり派手ではありません。

尿ペプチド A も興味深いと思います。関連データは常に増加しています。そのため、私は実際にミトコンドリアの健康に興味があります。

これには、定期的なインターバル断食や時々の 3 〜 7 日間の断食も含まれるかもしれません。最近の私にとって、Dominic D'Agostino 博士の提案に基づいた模擬断食食事がそれに当たるかもしれません。目標は、定期的にオートファジーとミトコンドリアのオートファジーを促進することですが、常にそれを行うわけではありません。

Elad Gil: もちろん。

Tim Ferriss: 私はこのことを常に最適化したいとは思っていません。

Elad Gil: ずっと考えていたことがあります。コンピュータを見ると、ノートパソコンを修復したり、システム全体を修復したりする鍵は、単純に再起動することですよね？システムを再ロードすると、不思議なくらい正常に動作し、色々な問題も解決されます。では、人間の体には似たようなものがありますか？全身麻酔のようなものでしょうか？最近、神経遮断などを行っている人もいます。

Tim Ferriss: はい、私は確信が持てません。ちょっと怖いですよね。あぁ、星状神経節ブロックのことを言っているのでしょうか？

Elad Gil: そうです、星状神経節ブロックです。

Tim Ferriss: はい。この「再起動」に関する話 — あぁ、まずため息をつかないと。非常に興味深い選択肢があることは確かですが、通常、非常に特定の使用シナリオに適用されます。

概念的には、それは理にかなっています。あなたはおそらく私よりもこの話の資格がありますが、私は確かに多くの時間を神経科学者と過ごしてきました。私の情報処理には、神経科学に関するコンテンツを読んだり、できる限り読んだりすることも含まれています。幸運なことに、AI ツールがあるおかげで、これがはるかに簡単になりました。それはあなたに要約だけでなく、概念を比較的論理的な順序で段階的に理解するのを助けるだけでなく、役立ちます。

私はたくさんの神経科学コンテンツを読んでいて、光学関連のコンテンツも読んでいます。実際、これら2つの領域にはかなりの重なりがあり、それは意外ではないかもしれません。たとえば、PBMを見てみると、光バイオモジュレーション、目を介した介入があります。もちろん、経頭蓋も可能です。ただし、この種のものには慎重である必要があることを皆さんに念頭に置いておいてください。

「リブート」というアプローチについては、例を挙げましょう。GLP-1受容体作動薬を使用して体重を減らすと、いくつかの人々は、ある程度の変化を体験することがあります。たとえば、禁煙したり、飲酒量を減らしたり、ある種の系統的な衝動制御の改善が見られるかもしれません。

Elad Gil: はい。

Tim Ferriss: オピオイド依存症者にとって、私はイボガインを「リブート」オプションの1つと考えています。将来、それはある種の活性代謝物として登場するか、類似の形態で登場するかもしれません。しかし、少なくとも現時点では、いわゆる洪水量投与、つまり比較的高用量のショック療法が依然として非常に重要であるようです。

もちろん、これは医療監督の下で行う必要があります。致命的な心臓事象を引き起こす可能性があります。マグネシウムの併用が有効であるようですが、それでもこれは危険なものであり、皆さんは注意を払う必要があります。

歴史的には、多くの人々がこれによって称賛されるに値します。Howard Lotsof氏と彼の妻などです。オピオイド依存症者は、イボガインの高用量治療を受けた後、断薬症状を経験しない、少なくとも身体的な断薬症状を経験しないウィンドウ期間を得る可能性があります。

私は、イボガインまたはイボガインに類似した薬理学的介入には、他の応用もあるかもしれないと考えています。率直に言って、この分子に関連付けられているいくつかの最も狂気じみたことの1つは、「脳の年齢」の逆転と呼ばれるものです。もちろん、私はこの単純な記述には懐疑的です。

しかし、MRIからは、実際に脳の状態を変化させる可能性があるようです。Nolan Williams氏—彼が安らかに眠ることを—と彼の研究室は、イボガイン治療を受ける前後の外傷性脳損傷退役軍人の変化について非常に注意深く研究しました。その一部の効果は、グリア細胞由来神経栄養因子と関連している可能性があります。皆さんは、脳源性神経栄養因子であるBDNFにより詳しくなるかもしれません。

したがって、イボガインは興味深い選択肢です。