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Le PDG de Y Combinator et plusieurs partenaires ont déclaré dans le dernier blog qu'il existe effectivement un battage médiatique autour de l'IA, mais que les bases techniques de l'IA sont plus solides. À long terme, la technologie de l’intelligence artificielle apportera une croissance et une valeur durables aux entreprises, mais il faudra encore un certain temps pour voir son véritable impact.

Y Combinator (YC) est un incubateur entrepreneurial et une société d'investissement en phase d'amorçage de renommée mondiale. Elle est connue pour son modèle unique et son succès dans la Silicon Valley, et est surnommée « l'université des startups ».

YC investit principalement dans des startups en phase de démarrage très précoce, même dans des projets aux idées relativement vagues. L'entreprise investit dans des centaines d'entreprises chaque année, mais les montants investis à chaque fois sont relativement faibles.

Le 23, Garry Tan, PDG de YC, et trois partenaires Jared Friedman, Harj Taggar et Diana Hu ont partagé leur point de vue sur la tendance récente de l'IA dans le dernier podcast.

Ils pensent qu’il y a effectivement un battage médiatique dans l’intelligence artificielle actuelle, mais contrairement au battage médiatique des crypto-monnaies, l’IA a une base technique plus solide, et il faudra un certain temps pour que le développement de l’IA voit son impact réel.

Les points saillants de la conversation sont résumés ci-dessous :

○Le boom actuel de l’intelligence artificielle est exagéré, à l’instar des précédentes bulles Internet. Bien que l’intelligence artificielle ait fait de grands progrès technologiques, des incertitudes subsistent quant à sa valeur et à son modèle économique dans les applications pratiques.

○Si vous réfléchissez à ce qui est à l’origine des récents revenus du Mag 7, il s’agit essentiellement d’un battage médiatique autour de l’IA.

○Le paysage concurrentiel des grands modèles linguistiques a considérablement changé au cours de l’année écoulée. À l'origine, OpenAI était l'acteur dominant, mais il existe désormais de nombreux modèles compétitifs, tels que Claude 3.5 et Llama.

○Il existe encore une grande incertitude dans la répartition de la valeur dans la chaîne de valeur de l'IA. Le développement de nouvelles technologies prend du temps pour être vérifié et mûri. Tout comme la popularité des smartphones a conduit à l’essor d’entreprises comme Doordash et Instacart, il faudra du temps pour que le développement de l’IA prenne son véritable impact.

○Par rapport à la bulle des cryptomonnaies, le battage médiatique autour de l’IA se caractérise également par une surévaluation et un fort caractère spéculatif. Cependant, l’IA dispose de scénarios d’application plus larges et d’une base technique plus solide.

○Malgré le battage médiatique et les bulles à court terme, à long terme, la technologie de l'intelligence artificielle apportera une croissance et une valeur durables aux entreprises.

Le battage médiatique de l’IA stimule les revenus de Mag 7

Garry Tan :

Certaines des choses que les gens disent à propos de l’IA en ce moment, c’est qu’il s’agit d’un cycle de battage médiatique et que personne ne va en tirer profit. Vous pouvez voir combien d’argent est investi dans Nvidia et les centres de données. D’un point de vue numérique, il est impossible de gagner de l’argent dans ce domaine.

C’est comme la bulle Internet et la montée et la chute des crypto-monnaies. Vous savez, le apocalypse, le décélérationnisme, etc. Quand je pense à la manie du marché, un mème qui me vient à l’esprit est un dessin animé très drôle. C'est célèbre. J'ai un titre qui pourrait vraiment bien se porter, se vendre, bien se vendre. Et puis l'image suivante est, c'est fou. Je n'en peux plus. Au revoir, au revoir, au revoir.

C'est comme si une folie s'était emparée du marché. Nous ne connaissons que trop bien le Gartner Hype Cycle, ou notre propre version du cycle de vie d'une startup, les hauts et les bas des faux espoirs et les longues périodes de tristesse avant d'atteindre enfin la terre promise.

Où sommes-nous actuellement? Vous savez, nous avons vu beaucoup de gens qui commençaient tout juste leur carrière nous demander à l'Entrepreneurship School il y a quelques semaines : devrais-je travailler dans l'IA en ce moment ? C'est pour moi la question la plus folle.

Diana Hu :

D'où vient cette peur ? Tous les fondateurs à la recherche d’idées se penchent sur cette question : est-ce réel ou est-ce juste un battage médiatique ?

Garry Tan :

Lorsque vous avez débuté votre carrière, vous avez peut-être entendu parler du cycle de battage médiatique du passé, comme la fête à 200 000 $ qui avait lieu tous les vendredis ou samedis soir et n'était que de l'alcool gratuit et des réjouissances sauvages à San Francisco, en 1999, en 1998, vous lisez ceci et vous entendez, oh, toutes ces entreprises sont mortes, et vous êtes un peu inquiet, est-ce là où nous en sommes maintenant ?

Jared Friedman :

Oui, je dois dire que cela a été une expérience incroyable pour moi parce que nous vivons dans la Silicon Valley et avec nos amis et collègues, les gens parlent tout le temps de l'IA et y sont profondément attachés. C'est un moment incroyable de l'histoire.

Mais il y a quelques mois, lorsque nous sommes allés à l'Université de Cambridge, j'ai rencontré des étudiants de startups.Seuls quelques-uns d’entre eux étudient l’intelligence artificielle, et rares sont ceux qui réfléchissent réellement à l’intelligence artificielle. Ils font simplement le même esprit d’entreprise que nous avons vu des étudiants créer leur propre entreprise pendant 20 ans. J'ai été surpris par l'ampleur du fossé entre les deux mondes.

Harj Taggar :

Ce que je trouve inhabituel ou nouveau dans ce cycle de battage médiatique actuel, c'est que j'ai l'impression que le monde des startups traverse toujours une période où l'idée est brûlante et où vous avez l'impression que tout le monde ressemble à ce mème dont vous venez de parler et que les gens commencent à se lancer dans une type d'idée particulier, puis tout à coup, tout le monde travaille sur quelque chose comme Uber pour X ou leur application sociale mobile native. Cette fois, cependant, cela se produit à la fois dans le monde de l’IA et dans celui des startups.

Mais si vous regardez les marchés boursiers publics, l’IA y a également un impact énorme. Par exemple, le marché boursier a augmenté cette année, mais tous les gains proviennent de grandes entreprises technologiques.

Garry Tan :

Tout comme Mag 7

Harj Taggar :

Oui, Mag 7. Je crois qu’il n’y a jamais eu une telle restriction dans l’histoire. Si vous réfléchissez à ce qui génère tous les bénéfices de ces sept grandes entreprises technologiques, il s’agit essentiellement d’un battage médiatique autour de l’IA. Je pense donc que, comme je n'ai jamais vu ces deux choses aussi synchronisées auparavant, les éléments de démarrage et les lots YC tendent de plus en plus vers 100 % d'IA. Et puis, les rendements des marchés publics sont également fondamentalement 100 % basés sur l’IA, c’est pourquoi je pense que cela est pris en compte. Tout le monde a une certaine imagination, mais aussi la peur que cela ne soit pas durable et que tout s'effondre soudainement à un moment donné.

La concurrence pour les modèles linguistiques à grande échelle devient de plus en plus féroce et de nouveaux acteurs émergent

Jared Friedman :

Est-ce qu'il s'effondrera soudainement à un moment donné ?

Diana Hu :

De nombreux articles en ligne affirment que l’IA est surinvestie. Même sur les marchés publics, de nombreux experts s’inquiètent : qu’allez-vous faire de tous ces énormes investissements dans les puces d’IA ? Je veux dire, Nvidia est devenue l’entreprise la plus valorisée au monde. Qui l'aurait pensé ? Et puis c’est la couche inférieure de l’infrastructure. Beaucoup de gens pensent : d’accord, vous avez investi dans toute cette infrastructure, donc quelque chose doit se produire pour que cela rapporte des dividendes, n’est-ce pas ? Un peu comme une première analogie ferroviaire. Alors tu ouvres la route, le train viendra-t-il ?

Garry Tan :

Je veux dire, j'ai l'impression d'être une version très extrême de ce qui nous afflige tous en ce moment, il y a environ un an,Seuls quelques modèles de base semblent pouvoir se démarquer, et il existe une menace de devenir non seulement AGI, mais ASI, la superintelligence artificielle.Vous savez, il y a cette idée de « oh non, et s’il n’y avait plus d’opportunités pour les autres ? Cela pourrait détruire la société.

Vous savez, le sonnet Claude 3,5 est très compétitif. Vous avez en fait des options et nous passons à un autre moment où nous réfléchissons à la manière dont la valeur s'accumule sur le modèle sous-jacent par opposition à la société d'hébergement ? Je pense qu'ils sont les plus grands gagnants. Nous espérons ensuite que les éditeurs de logiciels eux-mêmes, qu’il s’agisse de startups ou d’entreprises établies, bénéficieront également de ces modèles sous-jacents.

Harj Taggar :

On a l’impression que, parce que tout va si vite, il est facile d’en sous-estimer l’importance. Si l’on remonte au début de 2023, quelques mois seulement après le lancement de Chat GPT, nous avons commencé à voir les premiers produits de l’idée de l’IA. Les mèmes du rappeur Chat GPT sont assez populaires, n'est-ce pas ? Tout le monde parle de la façon dont ces startups vont être écrasées parce que GPT et OpenAI vont avoir tout. Un an et demi plus tard, il est clair que ce ne sera pas le cas. Il existe plusieurs modèles. Vous venez de recevoir le premier véritable modèle open source de Facebook, ce que nous n'aurions jamais prédit.

Diana Hu :

Ouais, c'est cool, non ? Qui aurait pensé que le meilleur modèle serait l'open source puisqu'il a 6 mois à un an de retard sur OpenAI, non ?

Harj Taggar :

Je me souviens qu'avant cette dernière version de Llama, nous en parlions tous les quatre, comme s'il y avait juste un écart entre les modèles révolutionnaires et l'open source, chaque fois qu'il y avait une nouvelle version, l'open source pourrait rattraper son retard dans X mois. Si nous pouvions rendre X de plus en plus petit, ce serait très excitant.Mais fondamentalement, au même niveau, je ne pensais pas qu’aucun d’entre nous verrait cela il y a un mois.

Garry Tan :

Nous y sommes. Je veux dire, il y a ce graphique, le modèle open source connaît une croissance exponentielle et le modèle pionnier semble être sur une courbe en S.

Diana Hu :

Ce que vous dites à propos de la différence entre l'utilisation de quatre modèles dans le jeu actuel par rapport à il y a six mois ou un an est très différent. Je me souviens des chiffres approximatifs des lots précédents. Je dirais qu'environ 90 % des gens utilisent le modèle OpenAI parce que c'est le meilleur et, en termes simples, il fonctionne.

Maintenant, nous avons fait une enquête informelle, Sonnet Claude 3.5, et il y a en fait beaucoup de gens qui l'utilisent, mais à l'époque il n'y avait qu'une ou deux entreprises, maintenant il y en a des dizaines qui l'utilisent. Il y a aussi beaucoup plus de lamas. Je pense donc que nous constatons une diminution de l’utilisation des modèles OpenAI à mesure que tous deviennent compétitifs.

Le niveau d’application de l’IA a un énorme potentiel

Jared Friedman :

Je pense que vous avez fait valoir un bon point sur le manque de clarté de l’accumulation de valeur. Même si l’on pense que l’IA va devenir énorme et qu’elle créera des milliards de dollars de valeur, il reste encore beaucoup d’incertitude quant à savoir qui obtiendra la plus grande part. Est-ce un fabricant de GPU ? Est-ce un hébergeur ? Est-ce un développeur de modèles ? Est-ce un développeur d'applications ? Quelles pièces sont banalisées et lesquelles deviennent très précieuses ?

Cela me rappelle le Web 1.0 et le Web 2.0, vous avez le même phénomène où beaucoup de gens sont très optimistes sur l'ensemble de l'espace, mais on ne sait pas clairement dans quel espace vous voulez vivre. Même si vous revenez au Web 1.0, il y avait un énorme battage médiatique autour de l’idée d’avoir un navigateur. Pendant longtemps, les gens ont cru que pour devenir super riche sur Internet, il fallait posséder un navigateur Internet. Parce que c’est l’entrée d’Internet, n’est-ce pas ? Et Netscape valait, je ne sais pas, des milliards de dollars à l'époque. Il s’avère que ce n’est pas un endroit pour jouer. Mais cela n’a pas été évident avant quelques années.

Harj Tagga :

Je pense que le temps est un facteur important. Parce que si vous y réfléchissez, dans notre propre monde, dans nos carrières, certaines des plus grandes entreprises financées par YC sont probablement Doordash et Instacart, qui sont motivées par le fait que nous possédons tous des smartphones et souhaitons faire des choses sur nos téléphones. . Uber est évidemment une autre grande entreprise, mais celles-ci ont été publiées, ou du moins les premières versions sont sorties environ 4 ans après la sortie de l'iPhone. Ces choses prennent un certain temps avant que vous sachiez vraiment quelles idées vont faire leur chemin et où ira toute la valeur.

Garry Tan :

Je pense qu’un facteur très important est qu’il existe tous ces autres maillons de la chaîne de valeur.Évidemment, il y a le modèle de base, les fournisseurs d’hébergement, les fabricants de puces, puis il y a les startups que nous finançons, qui constituent la couche application.

La chose importante à noter est que vous n’avez pas besoin de 100 millions de dollars pour démarrer une entreprise de couche applicative. Tout ce dont vous avez besoin, c'est de vous, parfois juste de vous, et généralement d'un co-fondateur. Et puis, si vous connaissez tous les deux le codage, vous pouvez utiliser ces fonctionnalités super puissantes qui sont désormais disponibles dans le commerce et vous lancer sur un autre marché où vous pouvez créer un produit qui résout un problème réel et attire des personnes prêtes à vous payer pour toujours. financement, si vous parvenez à résoudre leur problème avec la technologie disponible. Vous pouvez faire tout cela depuis votre bureau ou votre ordinateur sur lequel vous regardez cette vidéo. Vous n'avez besoin d'aucune autorisation, à l'exception d'une connexion Internet fonctionnelle et de votre ordinateur portable.

Jared Friedman :

C'est exactement l'histoire d'Instacart et Doordash, n'est-ce pas ? Il s'agit de sociétés de couche applicative alimentées par la technologie de téléphonie mobile, mais elles n'ont pas besoin de construire les téléphones elles-mêmes.

Garry Tan :

Toutes les autres parties sont du genre, oui, vous avez peut-être besoin de 50, 1 million de dollars pour faire décoller votre entreprise modèle de base. Peut-être avez-vous besoin d'autant d'argent pour les usines de fabrication, l'hébergement ou toutes ces autres choses. Mais même ainsi, je suppose que ce n’est pas tout à fait vrai. C'est juste beaucoup plus difficile.

Par rapport à la bulle des crypto-monnaies, les fondations de la technologie de l’IA sont plus solides

Harj Taggar :

Je pense aussi que si nous revenons à la question de savoir si nous sommes dans un cycle de battage médiatique sur l’IA et que nous essayons d’être comme si nous la définissons plus précisément, personne ne dit que l’IA n’a aucune valeur. Il est clair que cela a de la valeur. Je pense que généralement, lorsque les gens parlent de cycles, ils réagissent par le fait que les prix augmentent très rapidement.Qu'il s'agisse d'une action boursière comme NVIDIA, que vous avez mentionnée, ou dans le monde des startups, vous voyez des entreprises atteindre une valorisation d'un milliard de dollars dans les six à 12 mois suivant leur création.

Diana Hu :

C’est ce qui est arrivé à ces très célèbres équipes de recherche en IA. J'ai travaillé chez Deep Mind ou OpenAI. Ils sont partis et ont commencé, n'ayant aucun produit adapté au marché, et six mois plus tard, ils avaient cette énorme valorisation.

Garry Tan :

Je ne sais pas, n'est-ce pas. Oui, un peu comme le professeur Coin lors du boom des cryptomonnaies. Si vous avez de l'expérience avec les systèmes distribués, et vous savez, vous pouvez simplement entrer dans le premier VC de crypto-monnaie que vous rencontrez et vous en ressortirez avec 1 à 5 milliards de dollars de valeur marchande, comme sans une seule ligne de code, pas même un livre blanc, rien.

Harj Tagga :

Les cryptomonnaies en sont le parfait exemple. Comme si c'était la dernière fois. Cela ne fait même pas si longtemps, cela fait deux ans. C’est la dernière fois qu’on a l’impression qu’il y a un cycle de battage médiatique. C'est spécifiquement défini comme suit : il nous semble que la valeur de ces entreprises augmente à un rythme insoutenable. Ce sont toutes ces sociétés de crypto-monnaie qui lancent des jetons ou même qui lèvent simplement des fonds et voient les valorisations doubler et tripler tous les trois à six mois. Je pense donc qu'il doit y avoir du tissu cicatriciel.

D’un autre côté, ce n’est que le monde des startups. Je me souviens toujours que des gens disaient cela à propos de Stripe, car lors de son lancement initial, Stripe avait levé cette énorme levée de fonds auprès de Sequoia pour une valorisation d'environ 100 millions de dollars, et je ne pense même pas qu'ils l'aient lancé publiquement. Tout dépend de la confiance dans le fondateur, dans l'idée du marché. Cela s’explique en partie par le fait que les investisseurs investissent dans l’espoir de gagner de l’argent.La façon dont ils gagnent de l’argent est que tout prix qu’ils paient aujourd’hui constitue un bénéfice sur la croissance future de l’entreprise.

Diana Hu :

Mais il y a une grande différence, probablement une différence subtile, entre la façon de valoriser les entreprises technologiques et quelque chose qui s'apparente davantage à de la spéculation sur les actifs, n'est-ce pas ? Parce que dans le monde des cryptomonnaies, il y a beaucoup de ces choses. On peut donc en parler par rapport à la vraie technologie.

Garry Tan :

Je ne dirais pas que c'est de la pure spéculation. Il est probablement un peu déraisonnable de penser aux milliards de dollars en valeur marchande que les gens obtiennent, mais si vous êtes professeur de systèmes distribués et que vous possédez un réseau et que vous devez réellement créer une crypto-monnaie à laquelle les gens font confiance et créer des applications, c'est raisonnable. Il s'agit en fait d'un groupe de personnes qui peuvent le faire. Puis Qian ferma la porte derrière lui. Je pense que c'est ce que vous avez avec des choses comme Cognition Labs et Devin, vous avez des choses comme Harvey, c'est le marché qui essaie de déterminer où se trouve le talent des personnes vraiment intelligentes.

Garry Tan :

Je pense que c'est en fait sur cette chaîne YC. Ce n’est donc pas complètement déraisonnable, mais cela mérite d’être ridiculisé d’une certaine manière.

Harj Taggar :

Je pense que c’est une vision juste des crypto-monnaies ces derniers temps. Je pense que pendant cette période, on pourrait décomposer cela en spéculation sur les actifs,Il s’agit essentiellement de personnes qui se concentrent sur le lancement de ces pièces très rapidement et qui tentent d’augmenter le prix des pièces.. Mais il existe également des équipes techniques légitimes et très féroces qui tentent de développer de nouveaux protocoles et tentent de transformer les services existants en versions décentralisées. Je pense que la mentalité des investisseurs correspond à peu près à ce que vous avez dit.

En fait, nous ne devrions pas nous opposer à ce que des technologues intelligents tentent de résoudre des problèmes techniques très difficiles. Il existe de nombreux problèmes de ce type dans les crypto-monnaies. Investissons donc avant de s’adapter au marché des produits, car ce sont ces personnes qui attireront les prochaines personnes intelligentes à l’avenir. Si une telle chose existe, ces gens le comprendront.

Jared Friedman :

Je pense donc que l’analogie avec la crypto-monnaie est vraiment bonne, car lorsque je parle à de nombreux étudiants formidables de Harvard et du MIT, ce que nous entendons constamment, c’est que beaucoup d’entre eux se sentent brûlés par le cycle de battage médiatique des crypto-monnaies. ami, ou ils sont assez vieux pour avoir vécu le cycle de battage médiatique des crypto-monnaies de 2021 et 2022. Beaucoup de gens sont un peu sceptiques quant à l’intelligence artificielle et à tout ce qui est nouveau et brûlant en ce moment.

En tant que tel, YouTube est l’un des investisseurs fondateurs de Coinbase et l’un des investisseurs en cryptomonnaies les plus prospères au monde. Comment comparez-vous ce qui se passe dans le domaine de la cryptographie en 2021 à ce qui se passe actuellement dans le domaine de l’intelligence artificielle ? Quelles sont les similitudes ? Quelle est la différence ?

Garry Tan :

À mon avis, Coinbase n’est pas une crypto-monnaie en soi. C'est la technologie habilitante nécessaire pour y parvenir. Je pense qu'ils sont toujours dans ce voyage. Je veux dire, Brian Armstrong et les bénéfices, vous venez de commencer à parler cette semaine, vous savez, nous travaillons ou travaillons avec toutes les institutions financières du monde pour intégrer la technologie blockchain dans les normes financières actuelles. Je pense que c'est la promesse qui m'a enthousiasmé lorsque j'ai rencontré Brian pour la première fois lorsque j'étais ingénieur en fraude chez Airbnb. Oui, genre.

Harj Taggar :

Essentiellement un marché. Je ne pense pas que cela soit trop différent des autres startups, du genre, oh, hé, il y a ce truc où les gens veulent s'acheter et se vendre. Il n'y a pas de bon marché pour faire ça. Alors pourquoi ne pas créer un marché digne de confiance ?

Garry Tan :

C'est marginal et de niche. Je ne pense pas que les gens pensaient que cela emprunterait cette voie à l’époque.

Harj Taggar :

L'inconnue à propos de Coinbase est la taille du marché, mais il est très clair qu'il correspond à un marché de produits adapté aux personnes qui s'en souciaient dès le début. Tout comme il y a absolument des gens qui veulent acheter et vendre du Bitcoin, il doit y avoir une meilleure façon de le faire. Il n'y a donc jamais eu de doute sur l'utilité de Coinbase dans le sens de : Hé, il y a un groupe de personnes qui veulent faire quelque chose, et Coinbase leur facilite la tâche.

Je pense que la différence entre l’IA et la crypto-monnaie à l’heure actuelle réside dans le test de détection. Donc, quand vous regardez les produits, en particulier de nombreux produits Web 3, pour la plupart des gens, cela ne réussit jamais vraiment le test de détection, comme si je ne comprenais pas pourquoi j'utiliserais cela.Mais lorsque vous regardez les produits d'IA, il est clair que pouvoir résumer un rapport d'analyse de marché PDF de 50 pages et en extraire trois points clés est clairement un aspect pratique pour lequel quelqu'un est prêt à payer.

De nombreuses startups d’IA sont surévaluées

Garry Tan :

Je veux dire, en ce moment, j'ai une entreprise dans mon équipe YC qui s'occupe des comptes clients. Ils sont passés d'une équipe de 12 personnes à une personne s'occupant des comptes clients et à 11 autres personnes s'occupant de tout le reste financièrement. C'est quelque chose d'aussi tangible que possible. Comme si vous faisiez quelque chose de mieux que des humains livrant du beurre, et que nous les remplaçons par des robots livrant du beurre.

C'est en fait un peu comme une blague sur Rick et Morty, mais d'un autre côté, c'est aussi assez sérieux. Vous savez, l'efficacité d'un logiciel n'est pas la meilleure chose que les humains puissent faire, c'est-à-dire rapprocher les e-mails et les relevés bancaires pour effectuer les paiements requis. Ce n'est pas le genre de travail qui vous inspire, vous savez, qui ouvre votre créativité, n'est-ce pas ?

C'est quelque chose qui peut parfois être douloureux et, vous savez, nous pouvons donner aux gens autre chose à faire. C'est le genre de chose que nous constatons actuellement.

Harj Taggar :

Nous l’avons réellement vu, n’est-ce pas ?

Diana Hu :

Je veux dire, une statistique intéressante est que, nous l'avons déjà mentionné dans un épisode précédent, si nous regroupons tous les revenus générés lorsque l'entreprise postule à YC, le revenu total est de 6 millions de dollars. À la fin de la tranche, environ trois ou quatre mois plus tard, si nous ajoutons tous les revenus générés, cela représente 20 millions de dollars, ce qui est énorme en seulement trois ou quatre mois. Il surpasse avec succès bon nombre des recommandations encore ambitieuses que nous donnons, comme essayer de faire croître votre entreprise de 20 % par mois.

Il s’agit encore d’une croissance exponentielle. Si vous utilisez ce point de référence, une augmentation mensuelle de 20 % de six mois à 6 millions de dollars pendant trois à quatre mois ne représente qu'environ 12 millions de dollars. Donc, ce que nous constatons, ce sont des revenus réels, qui s’accumulent réellement.Lorsqu’une entreprise trouve une bonne idée, cette valeur dont vous avez parlé, ses clients la reconnaissent. Je veux dire, les clients sont exigeants, ils paient pour cela, et il y a un aspect valeur là-dedans.

Garry Tan :

Et puis je pense que la partie la plus délicate est qu'il ne peut pas s'agir uniquement du premier ou du deuxième renouvellement, comme si vous deviez réellement passer par tous les renouvellements. C'est comme si la seule façon pour une entreprise d'avoir de la valeur d'entreprise était de disposer de ses flux de trésorerie futurs actualisés. Cela signifie donc que la fidélisation doit être telle que chaque client que vous obtenez, vous feriez mieux de l'avoir pour toujours. Ce n’est qu’alors que vous pourrez créer une entreprise de n’importe quelle taille.

Harj Taggar :

Cela semble également toucher au cœur de la question : sommes-nous dans un débat de cycle de battage médiatique ? Parce que j'ai l'impression qu'à YC, nous voyons tous des exemples d'entreprises qui développent le ARR beaucoup plus rapidement que ce que nous avons vu dans un groupe d'entreprises.

Même six ou douze mois après l’introduction en bourse d’un groupe de sociétés, la croissance des revenus a été impressionnante. Gustav a parlé de Leia, qui vient de finaliser son financement de série A, et ils font de l'IA juridique pour automatiser le travail juridique.

Diana Hu :

Il y a une entreprise avec laquelle j'ai travaillé l'année dernière et qui atteindra probablement 10 millions de dollars d'ici la fin de cette année. C'est seulement 12 mois après qu'ils ont découvert cela.

Garry Tan :

idée. Mec, après 10x, vous pouvez entrer en bourse.

Harj Taggar :

Je pense que c'est un sentiment très différent de celui lorsque Jared et moi avons déménagé à San Francisco, comme en 2007, n'est-ce pas ? Parce que c’est ce que tout le monde recherchait à l’époque. Vous avez évidemment aussi ce ridicule. Ce que tout le monde recherche, ce sont les pages vues. Ouais, les pages vues, puis les utilisateurs actifs, juste, je sais, créez un compte, quel qu'il soit.

Garry Tan :

Mais oui, beaucoup de mesures. Oui, tu as dit quelque chose qui t'a fait du bien. mais.

Jared Friedman :

Eh bien, je veux revenir à un point soulevé plus tôt par Harsh, à savoir si vous définissez un cycle de battage médiatique comme une situation dans laquelle un actif est massivement surévalué. Cela pourrait être le cas maintenant. Nvidia est actuellement l'entreprise la plus valorisée au monde. Je ne sais pas si c'est censé se passer comme ça, peut-être que Nvidia est surévalué et que les TPU vont commencer à fonctionner, comme, vous savez, toutes ces choses pourraient changer. Certaines startups ont augmenté leur valorisation à plus d’un milliard de dollars.

Avec le recul, certaines de ces transactions peuvent paraître carrément idiotes. La bonne nouvelle pour notre entreprise, c’est que nous ne nous en soucions pas. Par exemple, vous savez, si nous étions des investisseurs sur le marché public, vous seriez probablement très préoccupés par la surévaluation de Nvidia. Mais étant donné le terrain dans lequel nous jouons, cela n’a pas vraiment d’importance.

Garry Tan :

Je pense que les fondateurs d’Amazon en sont le meilleur exemple.

Jared Friedman :

Oui, c'est vraiment bien. Cela est vrai même si certaines choses sont surfaites.

Garry Tan :

Je pense qu'il s'agit essentiellement d'argent gratuit pour l'ensemble de l'écosystème. Par exemple, la surévaluation de Nvidia signifie que s’ils ont besoin de financement, ils peuvent le trouver à très bas prix. Cela équivaut à plus de capital,peut les aider à accélérer leur développement futur. Ensuite, pratiquement tous les autres acteurs de l’écosystème en bénéficient.

Harj Taggar :

La plus grande différence entre nous et les fondateurs et les entreprises publiques est que les entreprises publiques doivent produire des résultats trimestre après trimestre. S’ils manquent un rapport sur les résultats, le cours de l’action s’effondre et les employés commencent à s’énerver. C'est une énorme distraction. Mais pour YC, nous investissons dans les idées des gens, et nous ne nous attendons pas à savoir si quelque chose fonctionne dans plus de 10 ans, n'est-ce pas ? Il en va de même pour les fondateurs : dans une perspective à 10 ans, peu importe si l'action est surévaluée aujourd'hui. Vous ne vous souciez que de la direction. Aura-t-elle plus de valeur dans les 10 prochaines années qu’elle ne l’est aujourd’hui ?

Garry Tan :

Je pense que ces entreprises peuvent en réalité être plus saines, mais ce n’est pas toujours le cas. Je pense que le professeur Coin a levé des centaines de millions de dollars et n'a jamais lancé, ou certains des chouchous de l'IA d'aujourd'hui qui ont peut-être été favorisés par les plus grands fonds de capital-risque au monde avec 100 millions de dollars, 200 millions de dollars ou 500 millions de dollars dans leurs bilans, mais aucun revenu. du tout.

C'est comme regarder le mont Everest et se demander : comment puis-je y grimper ? Cela contraste fortement avec de nombreuses entreprises YC que nous voyons, qui n'ont peut-être levé que 1 à 2 millions de dollars lors du Demo Day, mais elles commencent ensuite à atteindre des jalons de 5 ou 10 millions de dollars. En fait, parce qu’elles étaient rentables dès le premier jour, ou qu’elles le devenaient relativement rapidement, leurs comptes bancaires n’ont cessé de croître. Ils baisseront les yeux et diront : j’ai organisé une ronde de financement, je n’ai pas de conseil d’administration, je n’ai pas à vendre mon entreprise. Alors pourquoi ne pas structurer l’entreprise comme je le souhaite ?

Je pense qu'il y a peut-être 10 ans, il n'y avait aucun exemple de cela dans le monde du YC. Par exemple, Weebly n'a collecté qu'un tour de table, puis l'a vendu à Square pour une somme énorme. Ils peuvent le faire parce qu’ils sont rentables à l’ère des logiciels sociaux. Même aujourd’hui, Zapier, probablement l’un des éditeurs de logiciels pure-play les plus dominants, n’a levé qu’un seul tour de table. Ils génèrent des centaines de millions de dollars de revenus. C'est une période un peu folle pour eux.

Jared Friedman :

Et ils misent énormément sur l’intelligence artificielle.

Garry Tan :

C'est donc un moment très intéressant. Avez-vous vraiment besoin d’un énorme cycle d’investissement ? En fait, un énorme cycle d’investissement peut ressembler à un rocher autour du cou dont vous ne pourrez jamais vous remettre.

Diana Hu :

Ce qui est fascinant, c'est que toutes ces entreprises que nous avons mentionnées sont rentables ou atteignent le seuil de rentabilité, qu'elles n'ont pas besoin de financement et que leurs revenus augmentent de façon exponentielle, ce n'est pas nécessaire. Donc, vous n’entendez probablement pas beaucoup parler d’eux parce qu’ils ne se rendent pas en bourse et n’essaient pas de faire d’énormes cycles d’investissement parce qu’ils jouent vraiment le jeu à long terme.

AIGC a un énorme potentiel de commercialisation

Diana Hu :

Si je pense que nous avons plus de données maintenant, les catégories de choses que nous pouvons commencer à voir, je pense que dans tous les domaines de la réalité augmentée, de l'intelligence artificielle, nous voyons les premiers signes que les choses fonctionnent. Même pour certaines choses que les gens trouvent surfaites, comme l'utilisation de l'IA générative pour générer des images, je pense que c'est difficile à imaginer, est-ce uniquement pour les jouets, l'art ou le divertissement ? Mais une entreprise, Photo Room, gagne réellement de l’argent. Je pense qu'ils ont récemment annoncé qu'ils valaient 500 millions de dollars et qu'ils généraient des images pour le commerce électronique.

Ainsi, lorsque vous vous dirigez vers une verticale, ils vont trouver quelque chose.Ils ont rendu l'IA générative très rentable car il est difficile pour les marques de prendre des images de produits et de placer des produits, qui sont tous difficiles. Ils ont fait le travail à moindre coût.Vous n’avez pas besoin d’une équipe de photographes ou de rédacteurs, n’est-ce pas ? Voici un exemple auquel je peux penser. Une autre catégorie dont nous parlons beaucoup est celle du workflow des agents IA, n'est-ce pas ? Vous remplacez une équipe d'opérationnels. Vous avez mentionné, oui, comme Green Light.

Harj Taggar :

Le feu vert est génial. Un autre exemple est Permit Flow, une entreprise qui utilise l’intelligence artificielle pour remplir le processus de permis. Si nous essayons de nous faire l'avocat du diable et de soulever des objections à ces choses-là, nous avons deux manières d'attaquer. Premièrement, dites-vous, ces choses sont automatisées, mais elles ne rendent pas encore complètement les machines hors du contrôle humain. Ainsi, pour débloquer ces valorisations et atteindre des valeurs aussi élevées, ils doivent sortir les machines du contrôle humain.

Le deuxième point de vue est que les entreprises ne feront jamais confiance à ces choses-là. Vous n’allez donc pas signer un contrat à six chiffres ou à un million de dollars avec une grande entreprise de 14 500 habitants et vous fier uniquement à l’intelligence artificielle.

Jared Friedman :

Oh, je pense que le deuxième point dur que vous avez soulevé est qu'ils vont être banalisés. Ils sont comme des wrappers GPT, toute la valeur réelle ira au modèle de base et il y aura un processus de 100 autorisations. Alors, comment vont-ils capturer une valeur réelle ?

Harj Taggar :

Qu’en est-il de cette perspective ? Je pense juste, je pense que c'est vraiment la plus grande critique. C'était la principale attaque il y a environ un an. Peut-être que je dis cela parce que j'y crois tellement, mais toutes les choses dont nous avons parlé comme les modèles multiples, l'open source, les processus de licence pour être un gagnant dans votre espace, pour autant que je sache, tout dépend de la façon de vendre, obtenir les bons détails de l'interface utilisateur, avoir tous ces petits détails pour rendre le produit parfait.

Jared Friedman :

Je suis d'accord avec toi et je prends en compte les points de vue des autres. Oui, il semble que le contraire soit plus probable, lorsque la valeur est rapidement absorbée dans le processus de licence.

Diana Hu :

Même sur le plan technique, ce n'est pas qu'un simple emballage, je sais qu'ils ont fait beaucoup de travail pour le peaufiner dans des domaines spécifiques.Dans ces domaines, les données privées ont beaucoup de pouvoir, comme les licences, les données bancaires, qui ne peuvent être complétées et copiées. En fait, ils font quelque chose d’assez soigné et sont plus qu’un simple emballage. Ils ont fait un travail très réfléchi.

Harj Taggar :

C'est un bon point. Je pense que Mark Zuckerberg a dit cela. Il y a peut-être une semaine ou deux, a-t-il déclaré, même si tous les progrès en matière de développement de modèles s'arrêtaient aujourd'hui, il resterait encore cinq ans de marge pour l'innovation, comme la construction d'une couche d'application de solutions ponctuelles au-dessus du modèle.

Diana Hu :

Même du côté du compilateur, non ? Même avec le compilateur Github, l'exemple le plus célèbre est évidemment le produit à la croissance la plus rapide de Github. Cela aurait récemment représenté 40 % de la croissance des revenus. La rumeur veut qu'ils gagnent des centaines de millions de dollars de revenus. Cela reste à vérifier, mais il se situe autour de ce chiffre, ce qui est assez impressionnant par rapport à l'époque de sa sortie. Droite?

Harj Taggar :

Une autre anecdote qui illustre ce point est que pour avoir vraiment de la valeur, comme tout le monde le dit, les machines doivent être complètement hors de contrôle humain. D'après les anecdotes que j'ai entendues de la part de certaines startups, elles l'intègrent au flux de travail afin que l'IA fasse le travail, mais vous pouvez le vérifier via l'interface utilisateur ou demander à un humain de faire le processus de révision. Mais de plus en plus de clients n’utilisent même plus cette fonctionnalité. Alors ils ont juste...

Diana Hu :

J'ai entendu ça aussi. Il existe une autre entreprise qui a essentiellement remplacé de nombreux centres d’appels et traite des centaines de milliers d’appels. Pareil, ils ont viré tout le centre. Cette grande entreprise utilise cette startup, 20x, 100x plus rapide et moins chère. Même chose.

Harj Taggar :

Revenons à votre point, même si ce n'est pas parfait pour le moment et qu'il n'y aura pas de prochain modèle de limite 10x,Il est très possible que tout le travail, comme le réglage fin, la collecte de données, les référentiels de données privés, juste pour les extraire et atteindre le bon niveau de qualité, les grandes entreprises commencent à dépenser des millions, voire des dizaines de millions de dollars pour tout cela. solutions.

Diana Hu :

En fait, je pense qu'il existe une quatrième catégorie qui fonctionne. Bien qu'il existe actuellement de nombreux outils qui peuvent être créés, évalués, peaufinés, etc., plusieurs sociétés de notre société ont en fait réussi à les peaufiner, en particulier cet outil destiné aux entreprises qui utilisent leur propre outil. données privées, si vous souhaitez ignorer des applications spécifiques, même les outils ont de la valeur.

Jared Friedman :

Je pense également qu'il existe de nombreux domaines où les LMS peuvent être appliqués auxquels les gens n'ont même pas encore pensé. Diane et moi avons une entreprise dans notre équipe qui participait à cette conférence d'examen de l'industrie il y a à peine deux semaines et ils ont eu un moment aha où ils ont réalisé que l'ensemble de l'industrie est une application parfaite pour un LMS et que toute personne technique, même ni l'un ni l'autre ne le savait ou ne le savait. existait. Donc personne ne l'a essayé. C'est juste que, vous savez, comme la course, il existe une opportunité d'un milliard de dollars dans un coin vague du monde qui est parfait pour cette technologie. Comme vous l’avez dit, je pense qu’il reste encore de nombreuses années pour débloquer la technologie actuelle.

Garry Tan :

Je pense qu'en fin de compte, c'est ce qui se joue ici. Cela se produit dans chaque cycle de battage médiatique, d'expansion et de récession, non seulement dans le domaine technologique mais dans le monde en général, où il y a une frénésie qui commence comme si le monde allait changer, et ensuite il est difficile de vraiment comprendre ce qui se passe, où beaucoup sont des ouï-dire ou des reportages médiatiques.

C'est ce que X a dit, vous savez, sur Product Hunt, il y a comme un brouillard de guerre autour de lui. Le résultat est un concours de popularité. C'est essentiellement à court terme, toutes les entreprises votent, étant affectées par les votes des machines à voter, n'est-ce pas ? Comme si cela n'était pas encore vraiment arrivé. Cela arrive si vite que les humains sont des machines à créer du sens et il nous faut du temps pour comprendre.

Par conséquent, à court terme, nous sommes trompés par des charlatans qui parlent vite. Nous nous laissons berner par des informations d'identification fantaisistes ou, vous savez, j'ai travaillé pour une entreprise comme celle-ci. Ce sont ces décrocheurs de Stanford qui parlent vite et qui ont escroqué des millions de dollars à des investisseurs très intelligents, n'est-ce pas ? Vous en voyez beaucoup et c'est juste le caractère aléatoire et la folie des machines à voter, n'est-ce pas ? C’est comme si les gens n’essayaient pas d’investir leur argent dans une arnaque. C'est plutôt que nous ne pouvons pas comprendre le monde assez rapidement, simplement à cause d'effets purement sociaux. Donc, fondamentalement, la foule avait tort.

En revanche, sur le long terme, chaque entreprise vaut ses flux de trésorerie futurs actualisés.Vous savez, vous avez besoin que vos clients résolvent réellement un problème. Les gens les paient et puis, vous savez, vos clients restent avec vous pour toujours. C'est pourquoi, lorsque vous regardez Google, Meta ou l'un des Big Seven, ces sociétés sont les sociétés les plus valorisées au monde, parce que les gens pensent, vous savez, que ces sociétés vont probablement gagner de l'argent pour toujours, n'est-ce pas ? Et sentez-vous en sécurité dans le processus.

Garry Tan :

C'est ce que les gens croient aujourd'hui, et finalement les marchés publics, vous savez, sont eux-mêmes des machines à voter complètement folles, mais ils finissent par devenir des machines à peser. Finalement, il faut gagner de l'argent. En fin de compte, il faut avoir des clients. À ce stade, vous devez créer quelque chose qui a vraiment du poids et du poids et qui fonctionne réellement. C’est tout ce dont nous pouvons parler aujourd’hui. A la prochaine fois.