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画像出典：ビジュアルチャイナ

寄稿者 | 周子豪

編集者 | 王偉凱

編集者注:

以来オープンAI生成 AI のパンドラの箱が開かれました。2024 年も大型モデルが最もホットなトレンドとなるでしょう。テクノロジーの発祥の地として、シリコンバレーには人材が溢れています。優れた組織であれば、各個人の創造性を最大限に刺激する方法とそれに対応するツールを見つけているはずです。しかし、もっと重要なのは、天才の一瞬を捉えることです。 『AI ライトイヤー』は、一部の AI 企業の従業員へのインタビューを通じて、国内外の大手モデル企業の現在の変化を記録しています。未来を左右する人材はどこにいますか? ２本目の記事です。

サニーベールからサンフランシスコのダウンタウンまで約 60 マイルを運転するスタンフォード大学の修士課程の学生、チャオ・ミンは、AI ベンチャーキャピタルのイベントに参加します。これは、6 月のある週末の夜の Zhao Ming の活動記録です。

シリコンバレーの地元ドル基金のパートナーがイベントを主催した。出席者には、数十の AI スタートアップの創設者と、さまざまな資本を代表する 50 人近くの投資家が含まれます。イベント中、起業家たちは自らのアイデアを投資家に売り込むためにステージに上がり、AIエンジニアたちは聴衆の中で「市場」を観察した。

「シリコンバレーではこのような光景が毎週起こっている」と、『AI ライトイヤー』の著者であるチャオ・ミン氏は語った。友人の助けで彼はチケットを手に入れた。チャオ・ミン氏はスタンフォード大学でコンピューターサイエンスを専攻し、現在はAI業界への参入を決意している。

彼は、このイベントでより多くのテクノロジー実践者と知り合い、業界の最先端の情報を入手できることを楽しみにしています。しかし驚いたのは、400人以上の参加者の半数が中国人だったことだ。

会話をしているうちに、彼らの正体が徐々に明らかになってきた。投資機会を求めて北京からやって来たベンチャーキャピタリストもいれば、グーグルやマイクロソフトなどで長年働いていた中国人ソフトウェアエンジニアもいた。米国の一流大学でAIを研究していた中国人もいる。

彼らはシリコンバレーにおける中国人の典型だ。アメリカのマクロポロ・シンクタンクの報告書（2022年）によると、当時アメリカで活動していたトップの人工知能研究者のうち、中国の研究者が38％、アメリカ人が37％を占めていた。 2019 年でも、この 2 つの数字は依然として 27% と 31% でした。

中国人は常にシリコンバレーのテクノロジー界の「バックボーン」だった。 AIの新たな波のもとで、シリコンバレーの中国の若者たちはどのような浮き沈みを経験しているのだろうか。

「シリコンバレーに行き、新しい生産力に最も近い場所に行きなさい。」

「シリコンバレーのAI技術者の多くは中国人です」とQin Tian氏は著者に語った。

彼はシリコンバレーの有名なテクノロジー企業の機械学習エンジニア (MLE) です。 2019年に米国トップ30の大学でコンピューターサイエンスの修士号を取得し卒業後、シリコンバレーでAI関連のアルゴリズム研究に従事し始めた。彼のチームでは中国人エンジニアが 40% 近くを占めており、「その他は主にインド出身で、ルーマニアなどの東欧人もいます。」

Silicon Valley Indicators のレポートによると、シリコンバレーの人口は主にアジア人と白人で構成されており、アジア人の人口の中で最も高い割合を占めるのは中国人です。 2022 年には中国人がアジア人口の 31% を占め、シリコンバレーで最も重要なアジア人グループの 1 つになりました。それ以前は、Qin Tian の中国人の友人の多くはソフトウェア エンジニアでした。

しかし、2022 年の初めに、オープンAI最新バージョンの GPT3 と DALL-E 2 のリリース後、この状況は打破され、多くの人が AI に移行し始めました。

Qin Tian を例に挙げると、以前は彼のビジネス分野はまだ AI 機能を備えたモバイル カメラ アプリケーションの開発でした。同社は2022年6月までに突然戦略的調整を発表し、5年近く続いた製品ラインを廃止し、大型モデル分野に移行した。

実際、2022 年にはこの種の調整は珍しいことではありません。その年、Meta、Adobe、Google など、シリコンバレーの多くのテクノロジー巨人は、OpenAI の足跡をたどって、大きなビジネス調整を行い、AI ラージ モデルの分野を開発しました。この変化はまた、多くのソフトウェアエンジニアが人工知能ビジネスセクターに流入することを促し、その多くは中国人です。

張宇氏はカーネギーメロン大学を卒業し、現在はグーグルの親会社に勤務している。オートパイロット会社ウェイモ車載AIシステムの研究開発を担当。張宇はこう紹介した。チャットGPT-4 Waymoは設立後、退職の波に見舞われ、中国人の同僚の中にも退職を選んだ人もいた。 「離職率は変動しており、一部のグループでは1週間に1人が失われる可能性がある」とZhang Yu氏は語った。

これらの同僚のほとんどは、大規模な言語モデルの研究開発に従事するテクノロジー企業に転職したか、Google に戻って AI の研究と他の製品の開発を担当しています。張宇氏はこう嘆いた。GPT自動運転よりも人気の分野となっている。 」

このAIの波に加わっているのは、シリコンバレーで長年懸命に働いてきた「ベテランエンジニア」だけでなく、そのトレンドに追いつくために中国からやって来た「新人」もいる。

シー・チーさん（25）もその一人だ。今年5月に中国からサンフランシスコに飛び、AIに特化した新興企業への入社を決意した。シー・チー氏は、今年中国から何人の同じような人がここに来たのかは分からないが、「才能と資本は常に最も生産性の高い場所に流れ込むだろう」と信じている。

Shiqi 氏がシリコンバレーに来るという決断は、衝動的なものではありませんでした。それまではソフトウェアエンジニアとして2021年に大学卒業後、国内大手インターネット企業に勤務。職場に新人だったシー・チーさんは、当初、ビジネスの現場でできる限り「自分の才能を柔軟に発揮したい」と考えていました。しかしその後、実際の仕事が自分の期待から大きく外れていると感じるようになりました。

2022 年頃、Shi Qi の製品ラインは成長停滞に陥りました。製品エクスペリエンスの最適化がどれだけ行われたとしても、ユーザー数は画期的な増加を示せなくなりました。 「ストック時代が本当に到来したようです。」 Shi Qi は、早くも「引退状態」に入ったと感じています。毎日システムを保守し、必要に応じてコードを修正しています。

996 ではなくなった、10 時から 6 時まで働いて定時に退社する日々が、Shi Qi さんに脅威を感じさせました。私は「自由」ですが、それは「あなたがいてもいなくても同じ」ということでもあります。

この状況をきっかけに、彼はアルバイトを思いつきました。 Shi Qi さんはひょんなことから、米国ミシガン州の AI スタートアップ企業の面接に合格し、リモートで働き始めました。 2022 年の春、会社の上司は突然 Shi Qi にメッセージを送り、会社が OpenAI によって発売された最新の InstructGPT という新しいモデルを入手したと告げ、内部テストに参加するよう誘った。

「これは私がこれまで見てきたAIとはまったく異なります。」 Shi Qiはため息をつきました。 GPT-3 は 2020 年に登場しましたが、InstructGPT は人間のフィードバックからの強化学習 (RLHF) を使用して、人間の好みや意図とより一致した応答を生成します。 Shi Qi は、「何か違うものをもたらすかもしれない」と直感しました。

それ以来、Shi Qi の会社は新製品を開発するためにこの言語モデルに大規模にアクセスし始めました。このことはまた、Shi Qi 氏に中国と米国の AI 推進におけるギャップを感じさせることにもなりました。当時、Shi Qi 氏の周りのソフトウェア エンジニアの中で GPT に接したことのある人はほとんどおらず、オフィスでは変圧器の論文について話す人は誰もいませんでした。しかし米国では、大手テクノロジー企業の間でOpenAIが話題になっている。

Shi Qi 氏は、GPT に注目した中国のエンジニアの最初のグループが GitHub (オープンソース コミュニティ) にアクセスするのが好きだったことを思い出しました。当時、本土のエンジニアの一部が GPT の API にアクセスしてシェル アプリケーションを作成し始めました。しかし資本が国産大型モデルを欲しがるようになったのは、2022年末にGPT-3.5がリリースされてからである。 2023年、メディアでは「100モデルの戦い」に突入したとも言われている。

2023 年末、Shi Qi さんはこれまでのリモートワークの経験を活かして退職することを選択し、現在の会社から招待を受けました。 「シリコンバレーに行って、新しい生産性に最も近い場所に行ってください。」と彼は言いました。

大企業のボリュームモデル、新興企業がB面を争う

会社が AI に全面的に取り組んで以来、Qin Tian 氏は仕事のプレッシャーが増大していると感じていました。

Qin Tian 氏の理解によると、2022 年の夏までは職場の雰囲気は比較的リラックスしていました。「これは、以前の情報化時代から残っていた競争の壁によるものです。」彼はバックエンド開発を担当しており、毎日同じ時間に仕事を終えます。新しい製品をリリースするというプレッシャーはあまりありません。「古いインターネット製品は収益を維持しており、新しい製品は 2 ～ 3 日後にリリースされるのが普通です。何年も。」

現在、シリコンバレーの大手テクノロジー企業は、AI 競争で手を緩めようとはしません。ビジネスラインの調整により、Qin Tian さんの日常生活はよりコンパクトになり、午後 11 時に退社するのが当たり前になり、週末の残業は避けられなくなりました。

AIGC における OpenAI の進歩はあまりにも速すぎて、シリコンバレーの他の企業に多大なプレッシャーを与えました。 2024 年 2 月、OpenAI が Sora をリリースした後、Qin Tian の会社の株価は猛烈な打撃を受けました。たった1春の間に、価格は30％以上下落した。昨年、資本市場は依然として同社の戦略的調整に対する信頼に満ちており、株価は一時的に60％以上上昇した。

OpenAI などの大手メーカーとの競争に直面している Qin Tian の会社は、この技術革新の波の中でも競争力を維持し、写真に撮られることを避けるために、製品の更新のペースを加速し、リリース サイクルを少なくとも 6 か月に 1 回に短縮しました。ビーチ。

「製品は加速したペースで反復される必要があり、同時に、より多くの最先端の論文を研究する必要がある」とQin Tian氏は、シリコンバレーで新たなテクノロジーの軍拡競争が起こっていると述べた。 Qin Tian は主にマルチモーダル大規模モデル (MLLM) の開発を担当しています。簡単に言うと、モデルが言語、ビデオ、オーディオ、その他のデータの入力を同時に受け入れて、コンテンツをより理解して生成できるようにします。総合的に。

マルチモダリティの分野は、AI エンジニアによる探索を待っている新しい鉱山です。 5 月に発行された業界論文では、適用範囲を拡大し、パフォーマンスの低下を最小限に抑えながらリソース消費を削減することが、今日の MLLM の主な研究開発目標であることが示されました。

最近、China Wisdom と多くの国内大学が提案したマルチタスク長時間ビデオ理解評価ベンチマークである MLVU が、最新の人気のあるマルチモーダル大規模モデル 20 個を評価したところ、第 1 位の GPT-4 の単一選択正解率が高いことがわかりました。 65% では不十分でしたが、既存のモデルは依然として長いビデオの理解において大きな課題に直面しています。

「私たちはこの新しい分野に対処するための新しい技術の出現に常に注意を払う必要があります。」とQin Tian氏は述べました。たとえば、Open AI で使用される DIT (Diffusion Transformer) アルゴリズム アーキテクチャがより優れたビデオを生成すると、Qin Tian 氏と彼の同僚はそれをすぐに追跡して、製品のイテレーションの方向性を決定します。

大企業は大型モデル路線で急速に進歩しており、人口が密集するシリコンバレーの新興企業も独自のAIキャンプを設立している。

Shi Qi 氏の観察によれば、多くのシリコンバレーの新興企業は B エンドの製品ラインを開発していますが、これはこれらの企業の大企業の上司の過去の背景に関連している可能性があります。 「彼らは職場で蓄積した人脈を利用して、より迅速にビジネスチャネルを開拓できる」とShi Qi氏は語った。

現在、Shi Qi 氏と彼のチームは、AI を通じてプログラマーの作業効率を向上させる、企業向けのエンドツーエンドの開発者ツールを開発しています。 Microsoftも昨年9月に同様のアプリケーション「copilot」をリリースし、開発者がコードを書く際にこれらのプログラミングアシスタントに依頼して作業をより効率的に完了できるシナリオを実現したいと考えている。

「テクノロジー効率の向上は、米国の多くの新興企業の競争の方向性であり、エンドツーエンドとは自動化されたワークフローを構築することを意味します」とShi Qi氏は述べた。プロセス全体が AI によって完全に実装されるため、顧客は最終的に生成された結果が期待どおりかどうかのみに注意を払う必要があります。 「コーナーで追い抜きたいなら、こうした大企業との差別化された競争についてもっと考えなければならない」とShi Qi氏は語った。

しかし、シリコンバレーのエンジニアは依然としていくつかの技術的問題を抱えています。 Shiqi 氏の見解では、製品の精度の向上は、緊急に突破する必要がある技術的なポイントです。ユーザーのシナリオが異なれば、精度の基準も異なります。

ユーザーの感情的な付き合いに重点を置いた C エンド製品の場合、70% の精度率で十分な場合があります。しかし、企業レベルのニーズの場合、80% が追い求めている目標です。これにより、モデルのトレーニング用に、より正確なナレッジ ベース データを見つけることも必要になります。

競争するためには、お金を燃やすことは避けられません。 Shi Qi 氏の会社では、たとえ小規模プロジェクトであっても、企業にサービスを提供するたびに、毎月の推論コストが数千ドルになります。 「発展途上国におけるこのような単一プロジェクトのコストは、フルタイムのアルゴリズム エンジニアの月給に相当します。」

高いコストに直面して、Shi Qi 氏は、同社はまだ収益性を達成していないと率直に述べましたが、最近では多くの大手企業がサービス契約を締結しており、1 年以内に収益性を達成できると見込んでいます。 「少なくともお金を払うことは前向きな兆候だ」とShi Qi氏は語った。

レイオフ、起業、そして中国への復帰: シリコンバレーのトリオ

Silicon Valley Index の統計によると、2019 年から 2023 年にかけてシリコンバレーとサンフランシスコ地域で 3,000 社近くのスタートアップが誕生し、過去最高に達しました。その中には多くの中国のCEOの名前が見られます。現在、中国創業の AI 企業 4 社 (Scale AI、Cognition AI、Imbue、Cresta) がユニコーンの仲間入りを果たしており、その評価額は合計 180 億ドルを超えています。

シリコンバレーでは、起業家の富に関する神話が事欠かないが、熾烈な競争に直面すると、起業家精神はリスクも意味する。 Qin Tian 氏の友人の範囲には、大工場を辞めて自分のビジネスを始めた少数の中国人エンジニアがまだおり、静観することを選択する人も依然として増えています。

同時に、AI が資本市場に新たな熱狂の波を引き起こしているにもかかわらず、シリコンバレーでは過去 2 年間、継続的な解雇の波が続いています。

シリコンバレーで働くアリアさんは、周囲の多くの中国人同僚がこの解雇の波の影響を受けていることを『AI Light Years』の著者に明かした。彼女によると、解雇されたエンジニアは主に基本的なコードの作成やデバッグなどのデバッグ作業に従事しているという。明らかに、これはAIに置き換えられやすい種類の仕事です。

雇用追跡会社Layoffs.fyiの推計によると、2022年初め以降、技術系の雇用は40万人以上削減された。別のデータによると、2022年から2023年にかけて、米国のテクノロジー企業による世界全体の人員削減数は合計50万人を超えるという。これはテクノロジー業界における2008年の金融危機以来最大規模の人員削減となる。

Qin Tian 氏はまた、2024 年のシリコンバレーでの雇用機会は 2019 年よりも大幅に減少するとはっきり感じています。

昨年末には米国のインフレ率は年率換算で一時３％を下回り、２０２３年初めの６％と比べるとほぼ半分となった。シリコンバレーの雇用分析会社CGCは、インフレ率が低下するとテクノロジー企業には価格を引き上げる余地がなくなり、人員削減が支出を抑制する最も直接的な選択肢になると説明した。

「かつてGoogleに解雇された中国人エンジニアが当社に面接に来たことがある」とShi Qi氏は『AIライトイヤー』の著者に語ったが、結局彼の会社は彼を採用しなかった。 Qin Tian氏によると、シリコンバレーでは、約3年間勤務したAIアルゴリズム研究エンジニアの平均年収は約45万ドルで、これは多くの新興企業にとってかなりの費用となる。

「解雇の波により、起業家としての夢を持つ多くの中国人が行動を起こさなくなった」とチン・ティアン氏は語った。

一方で、ビザの厳格な規定により「選択の自由」が欠けていることもある。米国の移民規制によると、OPTインターンシップビザまたはH-1B就労ビザを持つ失業者は、グリーンカードを取得する前に60日または90日以内に新しい仕事を見つけなければならず、そうしないと本国に強制送還されるリスクに直面することになる。国。

ベンチャー事業が失敗した場合、失業によりシリコンバレーに留まることはできないかもしれない。 アリア氏は、多くの中国の AI 企業が直面している状況と同様に、今は AI ビジネスを開始するのに良い時期ではないと考えており、シリコンバレーでも「AI 製品を適切に商業化する方法が依然として問題となっている」としている。

海の向こうの中国でも、AIに対する熱狂はまさに最高潮に達しているようだ。少し前に、世界人工知能会議が上海で閉幕したばかりです。外国におり、仕事のエネルギーも限られているため、Qin Tian 氏は国内の AI 産業の発展における新たな展開にはあまり注意を払っていませんが、国内の学者はすでに AI アルゴリズムの研究において非常に進んでいると信じています。

世界最大のオープンソース大規模モデルコミュニティであるHugging Faceが発表した世界オープンソースモデルランキングでは、かつて中国の多くのオープンソースモデルが最前線を占めていた。

しかし、Qin Tian 氏は開発のために短期的に中国に戻る予定はなく、大規模なモデルのトレーニングにはコンピューティング能力が不可欠であり、高度なコンピューティング能力の不足は中国の AI 企業にとって常に問題となっていると考えています。解決する。

2022 年 8 月、Nvidia は米国から、A100 および H100 チップの中国への輸出を停止するよう求める通知を受け取りました。

今年7月17日、ブルームバーグは、バイデン政権が米国製技術を使用した外国製品の規制を可能にする規制強化を導入するかどうか検討していると報じた。日本の東京エレクトロンやASMLなど、チップ製造機械を業界にとって重要な企業とする企業の中国事業が標的となる。

地政学的な要因により、シリコンバレーの多くのAI技術人材は中国帰国後の雇用開発に疑問を抱いている。

「たとえ就職競争が熾烈であっても、シリコンバレーへの進学を諦めることはできない」とスタンフォード大学の修士課程学生であるチャオ・ミン氏は著者に、米国のAI修士課程の学生の多くが米国への留学を検討していると嘆いた。彼らの第一選択として。このため、多くの学生は「luma」などの活動プラットフォームで最新の業界交流活動をフォローすることになります。彼の考えでは、ソーシャルネットワーキングを通じて仕事を見つけるのが、現時点のシリコンバレーでは最も現実的な近道だという。

今年5月、ヤブリフォーラムで、金沙江ベンチャーキャピタルのマネージングディレクター兼パートナーであるディン・ジャン氏は、かつてはシリコンバレーのAI大学院生の70％以上が中国に帰国できたが、現在はほとんどゼロになったと述べた。

「グリーンカードを保証できなくても、シリコンバレーで働いた経験があることは決して悪いことではありません」とZhao Ming氏は言う。

（趙明、秦天、張宇世斉はいずれも仮名）