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El director ejecutivo de Y Combinator y varios socios afirmaron en el último blog que, efectivamente, hay mucha expectación en torno a la IA, pero que la base técnica de la IA es más sólida. A largo plazo, la tecnología de inteligencia artificial aportará crecimiento sostenible y valor a las empresas, pero todavía llevará algún tiempo ver su verdadero impacto.

Y Combinator (YC) es una incubadora de empresas y una empresa de inversión en etapa inicial de renombre mundial. Es conocida por su modelo único y su éxito en Silicon Valley, y es conocida como la "universidad de las startups".

YC invierte principalmente en empresas emergentes en sus etapas iniciales, incluso en proyectos con ideas relativamente vagas. La empresa invierte en cientos de empresas cada año, pero las cantidades invertidas cada vez son relativamente pequeñas.

El día 23, el director ejecutivo de YC, Garry Tan, y tres socios, Jared Friedman, Harj Taggar y Diana Hu, compartieron sus puntos de vista sobre la reciente tendencia de la IA en el último podcast.

Creen que, de hecho, hay exageración en la inteligencia artificial actual, pero a diferencia de la exageración de las criptomonedas, la IA tiene una base técnica más sólida y llevará algún tiempo hasta que el desarrollo de la IA vea su impacto real.

Los aspectos más destacados de la conversación se resumen a continuación:

○El actual auge de la inteligencia artificial está sobrevalorado, al igual que las anteriores burbujas de Internet. Aunque la inteligencia artificial ha logrado grandes avances en la tecnología, todavía existen incertidumbres sobre su valor y modelo de negocio en aplicaciones prácticas.

○Si piensas en lo que está impulsando las ganancias recientes del Mag 7, es esencialmente todo exageración de la IA.

○El panorama competitivo de los grandes modelos lingüísticos ha cambiado significativamente durante el último año. Originalmente, OpenAI era el jugador dominante, pero ahora existen múltiples modelos competitivos, como Claude 3.5 y Llama.

○Aún existe una gran incertidumbre en la distribución del valor en la cadena de valor de la IA. El desarrollo de nuevas tecnologías requiere tiempo para ser verificado y maduro. Así como la popularidad de los teléfonos inteligentes ha llevado al surgimiento de empresas como Doordash e Instacart, el desarrollo de la IA tardará tiempo en ver su verdadero impacto.

○En comparación con la burbuja de las criptomonedas, la exageración de la IA también se caracteriza por una sobrevaluación y una fuerte naturaleza especulativa. Sin embargo, la IA tiene escenarios de aplicación más amplios y una base técnica más sólida.

○A pesar del revuelo y las burbujas a corto plazo, a largo plazo la tecnología de inteligencia artificial aportará crecimiento sostenible y valor a las empresas.

El entusiasmo por la IA impulsa los ingresos de Mag 7

Garry Tan:

Algunas de las cosas que la gente dice sobre la IA en este momento es que es un ciclo de exageración y nadie va a ganar dinero con ello. Puede ver cuánto dinero se está invirtiendo en Nvidia y los centros de datos. Desde una perspectiva numérica, es imposible ganar dinero en este campo.

Es como la burbuja de las puntocom y el ascenso y caída de las criptomonedas. Ya sabes, apocalipsis, desaceleracionismo, etc. Cuando pienso en la manía del mercado, un meme que me viene a la mente es una caricatura muy divertida. Es famoso. Tengo una acción que realmente podría tener un buen desempeño, venderse, tener un buen desempeño, venderse. Y luego, el siguiente cuadro es, esto es una locura. No puedo soportarlo más. Adiós, adiós, adiós.

Es como si una locura se hubiera apoderado del mercado. También estamos muy familiarizados con el Gartner Hype Cycle, o nuestra propia versión del ciclo de vida de una startup, los altibajos de falsas esperanzas y largos períodos de tristeza antes de llegar finalmente a la tierra prometida.

¿Dónde estamos ahora? Sabes, vimos a muchas personas que recién estaban comenzando sus carreras preguntándonos en la Escuela de Emprendimiento hace unas semanas: ¿debería trabajar en IA ahora mismo? Esta es la pregunta más loca para mí.

Diana Hu:

¿De dónde viene este miedo? Todos los fundadores que buscan ideas están mirando esto, ¿es real o es solo una exageración?

Garry Tan:

Cuando empezaste tu carrera, es posible que hayas leído sobre el ciclo de exageración en el pasado, como la fiesta de 200.000 dólares que se celebraba todos los viernes o sábados por la noche y era sólo alcohol gratis y juerga salvaje en San Francisco, en 1999, En 1998, lees esto y escuchas, oh, todas esas empresas están muertas, y estás un poco preocupado, ¿es aquí donde estamos ahora?

Jared Friedman:

Sí, debo decir que ha sido una experiencia increíble para mí porque vivimos en Silicon Valley y, con nuestros amigos y colegas, la gente básicamente habla de IA todo el tiempo y siente mucho al respecto. Es un momento increíble en la historia.

Pero hace unos meses, cuando fuimos a la Universidad de Cambridge, me reuní con estudiantes universitarios de nuevas empresas.Sólo unos pocos de ellos están estudiando la inteligencia artificial y pocos están realmente pensando en la inteligencia artificial. Simplemente hacen el mismo emprendimiento que hemos visto a estudiantes universitarios iniciar sus propios negocios durante 20 años. Me sorprendió lo grande que era la brecha entre los dos mundos.

Harj Taggar：

Lo que creo que es inusual o novedoso acerca de este ciclo de exageración actual es que siento que el mundo de las startups siempre pasa por un período en el que la idea está de moda y sientes que todos son como ese meme del que acabas de hablar y la gente comienza a entrar en un tipo de idea en particular y, de repente, todos están trabajando en algo como Uber para X o su aplicación social nativa para dispositivos móviles. Esta vez, sin embargo, está sucediendo tanto en el mundo de la IA como en el de las startups.

Pero si nos fijamos en los mercados bursátiles públicos, la IA también tiene un gran impacto allí. Por ejemplo, el mercado de valores ha subido este año, pero todas las ganancias provienen de las grandes empresas tecnológicas.

Garry Tan:

Como Mag 7

Harj Taggar：

Sí, Mag 7. Creo que nunca ha habido tal restricción en la historia. Si piensas en lo que impulsa todas las ganancias de estas siete grandes empresas tecnológicas, básicamente es todo exageración sobre la IA. Entonces creo que, como nunca antes había visto estas dos cosas tan sincronizadas, las cosas de inicio y los lotes de YC tienden cada vez más hacia el 100% de IA. Y luego, los rendimientos del mercado público también están básicamente impulsados ​​al 100% por la IA, por lo que creo que eso se captura. Todo el mundo tiene algo de imaginación, pero también miedo, de que esto sea insostenible y de que todo se derrumbe de repente en algún momento.

La competencia por modelos lingüísticos a gran escala es cada vez más feroz y están surgiendo nuevos actores.

Jared Friedman:

¿Colapsará repentinamente en algún momento?

Diana Hu:

Hay muchos artículos diferentes en línea que dicen que se invierte demasiado en IA. Incluso en los mercados públicos, muchos expertos están preocupados: ¿qué van a hacer con todas estas enormes inversiones en chips de IA? Quiero decir, Nvidia se convirtió en la empresa más valiosa del mundo. ¿Quién lo hubiera pensado? Y luego esa es la capa inferior de infraestructura. Mucha gente piensa, está bien, usted invirtió en toda esta infraestructura, por lo que es necesario que suceda algo para que pague dividendos, ¿verdad? Algo así como una analogía del ferrocarril temprano. Entonces pavimentas el camino, ¿vendrá el tren?

Garry Tan:

Quiero decir, me siento como una versión muy extrema de lo que nos aflige a todos ahora mismo, hace como un año,Sólo unos pocos modelos básicos parecen poder destacarse, y existe la amenaza de convertirse no sólo en AGI, sino en ASI, superinteligencia artificial.Ya sabes, existe la idea de, oh no, ¿qué pasa si en realidad no quedan oportunidades para otras personas? Podría destruir la sociedad.

Ya sabes, el soneto Claude 3.5 es muy competitivo. En realidad, tiene opciones y estamos pasando a otro momento en el que pensamos, bueno, ¿cómo se acumula el valor en el modelo subyacente en comparación con la empresa de hosting? Creo que son los mayores ganadores. Entonces esperamos que las propias empresas de software, ya sean nuevas o establecidas, también se beneficien de estos modelos subyacentes.

Harj Taggar：

Parece que como todo avanza tan rápido, es fácil subestimar la importancia de esto. Si nos remontamos a principios de 2023, apenas unos meses después del lanzamiento de Chat GPT, comenzamos a ver los primeros productos de la idea de IA. Los memes del rapero Chat GPT son bastante populares, ¿verdad? Todo el mundo habla de cómo estas startups van a ser aplastadas porque GPT y OpenAI lo tendrán todo. Un año y medio después, está claro que ese no será el caso. Hay varios modelos. Acabas de recibir el primer modelo real de código abierto de Facebook, algo que nunca hubiéramos predicho.

Diana Hu:

Sí, eso es genial, ¿verdad? ¿Quién hubiera pensado que el mejor modelo sería el de código abierto, ya que está entre 6 meses y un año por detrás de OpenAI, verdad?

Harj Taggar：

Recuerdo que antes de este último lanzamiento de Llama, los cuatro estábamos hablando de ello, como si hubiera una brecha entre los modelos innovadores y el código abierto, cada vez que había un nuevo lanzamiento, el código abierto podría ponerse al día en X meses. Si pudiéramos hacer que X fuera cada vez más pequeño, sería muy emocionante.Pero básicamente en el mismo nivel, no pensé que ninguno de nosotros vería esto hace un mes.

Garry Tan:

Aquí estamos. Quiero decir, ahí está ese gráfico, el modelo de código abierto está creciendo exponencialmente y el modelo pionero parece estar en una curva S.

Diana Hu:

Lo que estás diciendo sobre la diferencia entre usar cuatro modelos en el juego actual en comparación con hace seis meses o un año es muy diferente. Recuerdo los números aproximados de lotes anteriores. Yo diría que alrededor del 90% de las personas utilizan el modelo OpenAI porque es el mejor y, en pocas palabras, funciona.

Ahora, hicimos una encuesta informal, Sonnet Claude 3.5, y en realidad hay mucha gente que lo usa, pero entonces solo había 1 o 2 empresas, ahora hay docenas que lo usan. También hay muchas más Llamas. Entonces creo que estamos viendo una disminución en el uso de modelos OpenAI a medida que todos se vuelven competitivos.

El nivel de aplicación de la IA tiene un enorme potencial

Jared Friedman:

Creo que usted hizo un buen comentario acerca de que la acumulación de valor no está clara. Incluso si se cree que la IA va a ser enorme y que generará billones de dólares en valor, todavía hay mucha incertidumbre sobre quién se quedará con la mayor parte. ¿Es un fabricante de GPU? ¿Es un proveedor de hosting? ¿Es un desarrollador de modelos? ¿Es un desarrollador de aplicaciones? ¿Qué partes se mercantilizan y cuáles se vuelven muy valiosas?

Me recuerda a la web 1.0 y la web 2.0, tienes el mismo fenómeno en el que mucha gente es muy optimista en todo el espacio, pero no está claro en qué espacio quieres vivir. Incluso si volvemos a la web 1.0, hubo un gran revuelo por tener un navegador. Durante mucho tiempo, la gente creyó que la manera de volverse súper rico en Internet era tener un navegador de Internet. Porque esta es la entrada a Internet, ¿verdad? Y Netscape valía, no sé, miles de millones de dólares en ese momento. Resulta que este no es lugar para jugar. Pero esto no fue evidente durante algunos años.

Harj Tagga:

Creo que el tiempo es un factor importante. Porque si lo piensas bien, en nuestro propio mundo, en nuestras carreras, algunas de las empresas más grandes que YC ha financiado son probablemente Doordash e Instacart, impulsadas por el hecho de que todos tenemos teléfonos inteligentes y queremos hacer cosas en nuestros teléfonos. . Obviamente, Uber es otra gran empresa, pero estos se lanzaron, o al menos las primeras versiones de estos salieron aproximadamente 4 años después del lanzamiento del iPhone. Estas cosas toman un tiempo antes de que realmente sepas qué ideas se van a popularizar y a dónde irá todo el valor.

Garry Tan:

Creo que un factor muy importante es que existen todas estas otras partes de la cadena de valor.Obviamente, está el modelo base, los proveedores de alojamiento, los fabricantes de chips y luego están las nuevas empresas que financiamos, que es la capa de aplicación.

Lo importante a tener en cuenta es que no se necesitan 100 millones de dólares para iniciar una empresa de capa de aplicación. Todo lo que necesitas eres tú, a veces solo tú, y normalmente un cofundador. Y luego, si ambos saben codificación, pueden tomar estas funciones súper poderosas que básicamente ya no están disponibles e ir a otro mercado donde puedan crear un producto que resuelva un problema real y consiga personas que estén dispuestas a pagarle para siempre. financiación disponible, si puede resolver su problema con la tecnología disponible. Puedes hacer todo esto desde tu escritorio o tu computadora donde estás viendo este video. No necesita ningún permiso excepto una conexión a Internet que funcione y su computadora portátil.

Jared Friedman:

Esta es exactamente la historia de Instacart y Doordash, ¿verdad? Se trata de empresas de capa de aplicaciones impulsadas por la tecnología de telefonía móvil, pero no necesitan fabricar los teléfonos ellas mismas.

Garry Tan:

Cualquier otra parte es como, sí, tal vez necesites $ 50, $ 1 millón para hacer despegar tu empresa modelo base. Tal vez necesites esa cantidad de dinero para fábricas, hosting o todas esas otras cosas. Pero aun así, supongo que eso no es del todo cierto. Es mucho más difícil.

En comparación con la burbuja de las criptomonedas, la base de la tecnología de inteligencia artificial es más sólida

Harj Taggar：

También creo que si volvemos a la pregunta de si estamos en un ciclo de exageración de la IA y tratamos de decir, si lo definimos con mayor precisión, nadie está diciendo que la IA no tiene ningún valor. Está claro que tiene valor. Creo que normalmente cuando la gente habla de ciclos, lo que responde es que ve que el precio de las cosas aumenta muy rápidamente.Ya sea que se trate de una acción del mercado público como NVIDIA, que mencionaste, o en el mundo de las startups, ves empresas como, ya sabes, que alcanzan valoraciones de mil millones de dólares dentro de los seis a 12 meses posteriores a su fundación.

Diana Hu:

Esto les ha sucedido a estos famosos equipos de investigación de IA. Solía ​​​​trabajar en Deep Mind u OpenAI. Se marcharon y empezaron, no tenían ningún producto adecuado en el mercado y, seis meses después, tenían esta enorme valoración.

Garry Tan:

No lo sé, ¿verdad? Sí, algo así como el Profesor Coin durante el auge de las criptomonedas. Si tiene experiencia con sistemas distribuidos y lo sabe, puede simplemente ingresar al primer VC de criptomonedas que encuentre y salir con entre mil millones y cinco mil millones de dólares en valor de mercado, como sin una sola línea de código, ni siquiera una papel blanco, nada.

Harj Tagga:

Las criptomonedas son el ejemplo perfecto. Como si fuera la última vez. Ni siquiera ha pasado tanto tiempo, han pasado dos años. Esta es la última vez que parece que hay un ciclo de exageración. Se define específicamente como, oye, nos parece que el valor de estas empresas está aumentando a un ritmo insosteniblemente rápido. Son todas estas empresas de criptomonedas las que están lanzando tokens o incluso simplemente recaudando rondas de capital y viendo que las valoraciones se duplican y triplican cada tres a seis meses. Entonces creo que debe haber algo de tejido cicatricial.

Por otro lado, este es sólo el mundo de las startups. Siempre recuerdo que la gente decía esto sobre Stripe porque cuando se lanzó por primera vez, Stripe recaudó esta ronda masiva de financiación de Sequoia a una valoración de alrededor de $ 100 millones, y no creo que ni siquiera la lanzaran públicamente. Todo es creencia en el fundador, en la idea del mercado. Entonces, parte de la razón es que los inversionistas invierten con la esperanza de ganar dinero.La forma en que ganan dinero es que cualquier precio que paguen hoy es una ganancia sobre cuánto crecerá la empresa en el futuro.

Diana Hu:

Pero hay una gran diferencia, probablemente una diferencia sutil, sobre cómo valorar las empresas de tecnología versus algo más parecido a la especulación de activos, ¿verdad? Porque en el mundo de las criptomonedas hay muchas de estas cosas. Entonces podemos hablar de ello en comparación con la tecnología real.

Garry Tan:

No diría que esto es pura especulación. Probablemente sea un poco irrazonable pensar en los miles de millones de dólares en valor de mercado que la gente está obteniendo, pero si eres profesor de sistemas distribuidos y posees una red y necesitas crear una criptomoneda en la que la gente confíe y crear aplicaciones, es razonable de. En realidad, este es un grupo de personas que pueden hacerlo. Entonces Qian cerró la puerta detrás de él. Creo que eso es lo que hay con cosas como Cognition Labs y Devin, tienes cosas como Harvey, es el mercado tratando de descubrir dónde está el talento de las personas realmente inteligentes.

Garry Tan:

Creo que en realidad está en este canal de YC. Así que no es del todo irrazonable, pero en cierto modo es digno de ridículo.

Harj Taggar：

Creo que esta es una visión justa de las criptomonedas últimamente. Creo que durante ese tiempo, se podía dividir en especulación de activos,Se trata esencialmente de personas que se centran en lanzar estas monedas muy rápidamente y tratar de aumentar el precio de las mismas.. Pero también hay algunos equipos técnicos legítimos y muy feroces que intentan desarrollar nuevos protocolos y transformar los servicios existentes en versiones descentralizadas. Creo que la mentalidad del inversor es más o menos la que dijiste.

De hecho, no deberíamos oponernos a que tecnólogos inteligentes intenten resolver problemas técnicos muy difíciles. Existen muchos problemas de este tipo en las criptomonedas. Así que invirtamos antes de que el mercado de productos encaje, porque estas son las personas que atraerán a las próximas personas inteligentes en el futuro. Si existe tal cosa, estas personas lo descubrirán.

Jared Friedman:

Entonces, creo que la analogía con las criptomonedas es realmente buena porque cuando hablo con muchos estudiantes excelentes en Harvard y el MIT, lo que escuchamos constantemente es que muchos de ellos se sienten quemados por el ciclo exagerado de las criptomonedas, ya sea un individuo o un amigo, o tienen la edad suficiente para haber experimentado el ciclo de exageración de las criptomonedas de 2021 y 2022. Mucha gente se muestra un poco escéptica sobre la inteligencia artificial y cualquier cosa nueva y de moda en este momento.

Como tal, YouTube es un inversor fundador de Coinbase y uno de los inversores en criptomonedas más exitosos del mundo. ¿Cómo se compara lo que está sucediendo con las criptomonedas en 2021 con lo que está sucediendo con la inteligencia artificial ahora? ¿Cuáles son las similitudes? ¿Cuál es la diferencia?

Garry Tan:

En mi opinión, Coinbase no es una criptomoneda per se. Es la tecnología habilitadora necesaria para que esto suceda. Creo que todavía están en ese viaje. Quiero decir, Brian Armstrong y las ganancias, acabas de empezar a hablar esta semana, ya sabes, en realidad estamos trabajando con todas las instituciones financieras del mundo para integrar la tecnología blockchain en las normas financieras reales. Creo que esa es la promesa que me entusiasmó cuando conocí a Brian cuando era ingeniero de fraude en Airbnb. Sí, como.

Harj Taggar：

Básicamente un mercado. No creo que se vea muy diferente de cualquier otra startup, como, oh, oye, existe una cosa en la que la gente quiere comprar y vender entre sí. No hay un buen mercado para hacer eso. Entonces, ¿por qué no construimos un mercado confiable?

Garry Tan:

Es marginal y de nicho. No creo que la gente pensara que iría por ese camino en ese momento.

Harj Taggar：

Lo que se desconoce sobre Coinbase es qué tan grande es el mercado, pero está muy claro que tiene un producto que encaja en el mercado con personas que se preocuparon por él desde el principio. Así como hay absolutamente gente que quiere comprar y vender Bitcoin, es necesario que haya una mejor manera de hacerlo. Así que nunca ha habido ninguna duda de que Coinbase tiene utilidad en el sentido de: Oye, hay un grupo de personas que quieren hacer algo y Coinbase se lo está facilitando.

Creo que la diferencia entre la IA y las criptomonedas en este momento es la prueba de olfateo. Entonces, cuando miras los productos, especialmente muchos productos web 3, para la mayoría de las personas, eso nunca pasa la prueba de olfateo, como si no entendiera por qué usaría esto.Pero cuando nos fijamos en los productos de IA, queda claro que poder resumir un informe de análisis de mercado en PDF de 50 páginas y extraer tres conclusiones clave es claramente una funcionalidad por la que alguien está dispuesto a pagar.

Muchas nuevas empresas de IA están sobrevaloradas

Garry Tan:

Quiero decir, ahora tengo una empresa en mi equipo de YC que se ocupa de cuentas por cobrar. Pasaron de un equipo de 12 personas a una persona que se ocupaba de las cuentas por cobrar y otras 11 personas se encargaban de todo lo demás financieramente. Es algo tan tangible como se puede conseguir. Como si en realidad estuvieras haciendo algo mejor que los humanos repartiendo mantequilla y los estuviéramos reemplazando con robots repartidos de mantequilla.

En realidad, es como una broma de Rick y Morty, pero, por otro lado, también es bastante serio. Lo bien que el software hace eso, ya sabes, no es en realidad lo mejor que los humanos pueden hacer, que es conciliar correos electrónicos y registros bancarios para realizar los pagos requeridos. No es el tipo de trabajo que te inspira, ya sabes, abre tu creatividad, ¿verdad?

Es algo que a veces puede ser doloroso y, ya sabes, podemos darle a la gente algo más que hacer. Ese es el tipo de cosas que estamos viendo ahora.

Harj Taggar：

De hecho vimos eso, ¿verdad?

Diana Hu:

Quiero decir, una estadística interesante es, la mencionamos antes en un episodio anterior, si sumamos todos los ingresos que ingresan cuando la compañía solicita YC, los ingresos totales son de $ 6 millones. Al final del tramo, unos tres o cuatro meses después, si sumamos todos los ingresos que han alcanzado, son 20 millones de dólares, una cifra enorme en sólo tres o cuatro meses. Supera con éxito muchas de las recomendaciones aún ambiciosas que damos, como intentar hacer crecer su empresa un 20% mensual.

Esto sigue siendo un crecimiento exponencial. Si se utiliza ese punto de referencia, un aumento mensual del 20% de seis meses a 6 millones de dólares durante tres o cuatro meses equivale a sólo unos 12 millones de dólares. Entonces, lo que estamos viendo son ingresos reales, que en realidad se acumulan.Cuando una empresa encuentra una buena idea, ese valor del que hablabas, sus clientes lo reconocen. Quiero decir, los clientes son exigentes, pagan por ello y hay un aspecto de valor en ello.

Garry Tan:

Y luego creo que la parte más complicada es que no puede ser solo la primera o la segunda renovación, como si realmente tuvieras que pasar por todas las renovaciones. Es como si la única forma en que una empresa tuviera valor empresarial fuera su flujo de caja descontado futuro. Entonces, lo que eso significa es que la retención debe consistir en que por cada cliente que obtenga, será mejor que tenga ese cliente para siempre. Sólo entonces podrás construir un negocio de cualquier tamaño.

Harj Taggar：

Esto también parece llegar al meollo de la pregunta: ¿estamos en un debate sobre el ciclo de exageración? Porque siento que en YC, todos los que estamos en la base estamos viendo ejemplos de empresas que están creciendo en ARR mucho más rápido que lo que hemos visto en un grupo de empresas.

Incluso seis o doce meses después de que un grupo de empresas saliera a bolsa, el crecimiento de los ingresos ha sido impresionante. Gustav ha estado hablando de Leia, que acaba de completar su financiación Serie A y están utilizando IA legal para automatizar el trabajo legal.

Diana Hu:

Hay una empresa con la que trabajé el año pasado que probablemente alcanzará los 10 millones de dólares a finales de este año. Esto es sólo 12 meses después de que encontraron esto.

Garry Tan:

idea. Hombre, después de 10x, puedes hacer una oferta pública inicial.

Harj Taggar：

Creo que es una sensación muy diferente a cuando Jared y yo nos mudamos a San Francisco, como en 2007, ¿verdad? Porque eso es lo que todos perseguían en ese momento. Obviamente tú también tienes este ridículo. Lo que todo el mundo persigue son las visitas a la página. Sí, visitas a la página y luego usuarios activos, solo sé, regístrese para obtener una cuenta, sea lo que sea.

Garry Tan:

Pero sí, muchas métricas. Sí, dijiste algo que te hizo sentir bien. pero.

Jared Friedman:

Bueno, quiero saltar a un punto que Harsh mencionó anteriormente, es decir, si se define un ciclo de exageración como una situación en la que un activo está enormemente sobrevaluado. Este puede ser el caso ahora. Nvidia es actualmente la empresa más valiosa del mundo. No sé si se supone que sea así, tal vez Nvidia esté sobrevalorada y los TPU comiencen a funcionar, ya sabes, todas estas cosas podrían cambiar. Hay startups que han recaudado valoraciones superiores a los mil millones de dólares.

En retrospectiva, algunas de estas operaciones pueden parecer francamente tontas. La buena noticia para nuestro negocio es que no nos importa. Ya sabes, si fuéramos inversores del mercado público, probablemente te preocuparía mucho si Nvidia está sobrevalorada. Pero dado el campo en el que estamos jugando, eso realmente no importa.

Garry Tan:

Creo que los fundadores de Amazon son el mejor ejemplo de ello.

Jared Friedman:

Sí, eso es realmente bueno. Esto es cierto incluso si algunas cosas están sobrevaloradas.

Garry Tan:

Creo que es esencialmente dinero gratis para todo el ecosistema. Por ejemplo, el hecho de que Nvidia esté sobrevalorada significa que si necesitan financiación, pueden conseguirla a un precio muy bajo. Esto equivale a más capital,puede ayudarles a impulsar el desarrollo futuro más rápido. Entonces, básicamente, todos los demás miembros del ecosistema se benefician.

Harj Taggar:

La mayor diferencia entre nosotros y los fundadores y las empresas públicas es que las empresas públicas tienen que generar resultados trimestre tras trimestre. Si no presentan un informe de ganancias, el precio de las acciones se desploma y los empleados comienzan a enfadarse. Esta es una gran distracción. Pero para YC, invertimos en las ideas de las personas y no esperamos saber si algo funciona en más de 10 años, ¿verdad? Lo mismo ocurre con los fundadores, desde una perspectiva de 10 años no importa si hoy está sobrevalorado. Sólo te importa la dirección. ¿Será más valiosa en los próximos 10 años que hoy?

Garry Tan:

Creo que estos negocios pueden ser más saludables, pero no siempre es así. Creo que el profesor Coin recaudó cientos de millones de dólares y nunca lo lanzó, o algunos de los favoritos de la IA de hoy que pueden haber sido favorecidos por los fondos de capital riesgo más grandes del mundo con $100 millones, $200 millones o $500 millones en sus balances, pero sin ingresos. en absoluto.

Es como mirar al Monte Everest y decir: ¿cómo puedo escalar hasta allí? Esto contrasta marcadamente con muchas empresas de YC que vemos, que pueden haber recaudado solo entre 1 y 2 millones de dólares desde el Día de demostración, pero luego comienzan a alcanzar hitos de 5 o 10 millones de dólares. De hecho, debido a que fueron rentables desde el primer día, o lo hicieron con relativa rapidez, sus cuentas bancarias siguieron creciendo. Mirarán hacia abajo y dirán: he recaudado una ronda de semillas, no tengo una junta directiva, no tengo que vender mi empresa. Entonces, ¿por qué no estructuro la empresa como quiero?

Creo que hace quizás 10 años no había ejemplos de esto en el mundo de YC. Por ejemplo, Weebly solo generó una ronda inicial y luego la vendió a Square por una enorme cantidad de dinero. Pueden hacerlo porque son rentables en la era del software social. Incluso hoy, Zapier, probablemente una de las empresas de software exclusivas más dominantes, ha recaudado solo una ronda inicial. Están generando cientos de millones de dólares en ingresos. Es una especie de época loca para ellos.

Jared Friedman:

Y están haciendo grandes apuestas por la inteligencia artificial.

Garry Tan:

Entonces es un momento muy interesante. ¿Realmente necesitas una gran ronda de inversión? De hecho, una gran ronda de inversión puede parecer una roca alrededor del cuello que nunca podrá superar.

Diana Hu:

Lo fascinante es que todas estas empresas que mencionamos son rentables o están en equilibrio, no necesitan financiación y tienen ingresos que crecen exponencialmente, no es necesario. Así que probablemente no escuches mucho sobre ellos porque no salen a bolsa ni intentan realizar grandes rondas de inversión porque realmente están jugando a largo plazo.

AIGC tiene un enorme potencial de comercialización

Diana Hu:

Si creo que ahora tenemos más datos, las categorías de cosas que podemos empezar a ver, creo que en todas las áreas de la realidad aumentada, la inteligencia artificial, estamos viendo señales tempranas de que las cosas están funcionando. Incluso para algunas cosas que la gente piensa que están sobrevaloradas, como el uso de IA generativa para generar imágenes, creo que es difícil imaginar si esto es solo para juguetes, arte o entretenimiento. Pero una empresa, Photo Room, en realidad está ganando dinero real. Creo que recientemente anunciaron que valen 500 millones de dólares y que están generando imágenes para el comercio electrónico.

Entonces, cuando entres en vertical, se les ocurrirá algo.Han hecho que la IA generativa sea muy rentable porque a las marcas les resulta difícil tomar imágenes de productos y colocarlos, todo lo cual es difícil. Hicieron el trabajo muy barato.No necesitas un equipo de fotógrafos o editores, ¿verdad? Aquí hay un ejemplo que se me ocurre. Otra categoría de la que hablamos mucho es el flujo de trabajo de los agentes de IA, ¿verdad? Está reemplazando a un equipo de personal operativo. Mencionaste, sí, como Luz Verde.

Harj Taggar:

La luz verde es impresionante. Otro ejemplo es Permit Flow, una empresa que utiliza inteligencia artificial para completar el proceso de permiso. Si intentamos hacer de abogado del diablo y plantear objeciones a estas cosas, hay dos formas de atacar. En primer lugar, dice usted, estas cosas se están automatizando, pero todavía no están sacando completamente las máquinas del control humano. Entonces, para desbloquear estas valoraciones y alcanzar valores tan altos, tienen que sacar las máquinas del control humano.

La segunda opinión es que las empresas nunca confiarán en estas cosas. Así que no vas a firmar un contrato de seis cifras o de un millón de dólares con una gran empresa de 14.500 y depender únicamente de la inteligencia artificial.

Jared Friedman:

Oh, creo que el segundo punto duro que usted planteó es que se van a convertir en productos básicos. Son como envoltorios de GPT, todo el valor real irá al modelo base y habrá un proceso de 100 permisos. Entonces, ¿cómo capturarán el valor real?

Harj Taggar:

¿Qué pasa con esa perspectiva? Simplemente creo que esa es realmente la mayor crítica. Este fue el ataque principal hace aproximadamente un año. Tal vez solo digo esto porque creo mucho en ello, pero todas las cosas de las que hablamos, como modelos múltiples, código abierto, procesos de licencia para ser un ganador en su espacio, hasta donde yo sé, se trata de cómo vender, obtener los detalles de la interfaz de usuario correctamente, tener todos esos pequeños detalles para que el producto sea perfecto.

Jared Friedman:

Estoy de acuerdo contigo y estoy considerando los puntos de vista de otras personas. Sí, parece más probable que suceda lo contrario, donde el valor se absorbe rápidamente en el proceso de concesión de licencias.

Diana Hu:

Incluso a nivel técnico, no es sólo un envoltorio, sé que han trabajado mucho para ajustarlo realmente para áreas específicas.En estos ámbitos, los datos privados tienen mucho poder, como las licencias, los datos bancarios, que no se pueden completar ni copiar. En realidad, hacen algo bastante bueno y son más que un simple envoltorio. Hicieron un trabajo muy bien pensado.

Harj Taggar:

Este es un buen punto. Creo que Mark Zuckerberg dijo esto. Tal vez hace una o dos semanas, dijo, incluso si todo el progreso en el desarrollo del modelo se detuviera hoy, todavía habría cinco años de espacio para la innovación, como construir una capa de aplicación de soluciones puntuales sobre el modelo.

Diana Hu:

Incluso del lado del compilador, ¿verdad? Incluso con el compilador de Github, el ejemplo más famoso es obviamente el producto de más rápido crecimiento de Github. Según se informa, recientemente representó el 40% del crecimiento de los ingresos. Se rumorea que están generando cientos de millones de dólares en ingresos. Esto aún no se ha verificado, pero ronda ese número, lo cual es bastante impresionante en comparación con el momento en que se lanzó. ¿Bien?

Harj Taggar:

Otra anécdota que ilustra este punto es que para ser realmente valiosas, como todo el mundo dice, las máquinas necesitan estar completamente fuera del control humano. Según anécdotas que he escuchado de algunas empresas emergentes, lo están integrando en el flujo de trabajo para que la IA haga el trabajo, pero puedes verificarlo a través de la interfaz de usuario o hacer que un humano realice el proceso de revisión. Pero cada vez más, los clientes ya ni siquiera utilizan esta función. Entonces ellos simplemente...

Diana Hu:

Yo también he oído eso. Hay otra empresa que básicamente reemplazó muchos centros de llamadas y maneja cientos de miles de llamadas. Lo mismo, despidieron a todo el centro. Esta gran empresa está utilizando esta startup, 20 veces, 100 veces más rápida y más económica. Lo mismo.

Harj Taggar:

Volviendo a tu punto, aunque no es perfecto en este momento y no habrá otro modelo de límites 10x en el corto plazo,Es muy posible que todo el trabajo, como el ajuste, la recopilación de datos, los depósitos de datos privados, sólo para exprimirlos y alcanzar el nivel adecuado de calidad, haga que las grandes empresas empiecen a gastar millones o incluso decenas de millones de dólares en todo lo relacionado con estos soluciones.

Diana Hu:

De hecho, creo que hay una cuarta categoría que está funcionando. Si bien en este momento existen muchas herramientas que se pueden crear, evaluar, ajustar, etc., varias empresas de nuestra empresa han tenido éxito con el ajuste, especialmente esta herramienta para empresas que utilizan sus propias herramientas. datos privados, si desea omitir aplicaciones específicas, incluso las herramientas tienen valor.

Jared Friedman:

También creo que hay muchos lugares donde se puede aplicar LMS en los que la gente ni siquiera ha pensado todavía. Diane y yo tenemos una empresa en nuestro equipo que estuvo en esta conferencia de revisión de la industria hace apenas dos semanas y tuvieron un momento de ajá en el que se dieron cuenta de que toda la industria es una aplicación perfecta para un LMS y cualquier técnico ni siquiera lo sabía o lo sabía. existió. Entonces nadie lo ha probado. Son simplemente, ya sabes, como las carreras, hay una oportunidad de mil millones de dólares en un vago rincón del mundo que es perfecto para esta tecnología. Como dijiste, creo que aún quedan muchos años para desbloquear la tecnología actual.

Garry Tan:

Creo que, en última instancia, eso es lo que está ocurriendo aquí. Esto ocurre en cada ciclo de exageración, ciclo de auge y caída, no solo en la tecnología sino en el mundo en general, donde hay un frenesí que comienza como si el mundo fuera a cambiar, y luego es difícil entender realmente lo que está pasando. donde muchos son rumores o informes de los medios.

Eso es lo que dijo X, ya sabes, en Product Hunt, hay una especie de niebla de guerra a su alrededor. El resultado es un concurso de popularidad. Básicamente es en el corto plazo, todas las empresas están votando y se ven afectadas por los votos de las máquinas de votación, ¿no? Como si realmente no hubiera sucedido todavía. Sucede tan rápido que los humanos somos máquinas de crear significados y nos lleva tiempo comprenderlo.

Por lo tanto, a corto plazo, nos dejamos engañar por charlatanes que hablan rápido. Nos dejamos engañar por credenciales sofisticadas o, ya sabes, trabajé para una empresa como esta. Son esos desertores de Stanford que hablan rápido y que estafaron millones de dólares a inversores muy inteligentes, ¿verdad? Se ve mucho de eso y es simplemente la aleatoriedad y la locura de las máquinas de votación, ¿verdad? Es como si la gente no estuviera tratando de invertir su dinero en una estafa. Es más, no podemos entender el mundo lo suficientemente rápido simplemente debido a efectos puramente sociales. Básicamente, la mafia estaba equivocada.

Por otro lado, a largo plazo, cada empresa vale sus flujos de efectivo descontados futuros.Ya sabes, necesitas que tus clientes realmente resuelvan un problema. La gente les paga y luego, ya sabes, tus clientes se quedan contigo para siempre. Es por eso que cuando miras a Google o Meta o cualquiera de las Siete Grandes, estas empresas son las más valiosas del mundo, porque la gente piensa, ya sabes, estas empresas probablemente ganarán dinero para siempre, ¿verdad? Y siéntete seguro en el proceso.

Garry Tan:

Eso es lo que la gente cree ahora, y eventualmente los mercados públicos, ya sabes, son máquinas de votación completamente locas, pero eventualmente se convierten en máquinas de pesar. Al final hay que ganar dinero. En definitiva, hay que tener clientes. En este punto, necesitas crear algo que realmente tenga peso y peso, y que realmente funcione. Eso es todo de lo que podemos hablar hoy. Nos vemos la próxima vez.