وجهة نظر Benchmark حول سباق الذكاء الاصطناعي: التحدث مع Miles Grimshaw

في نهاية عام 2020 ، أصبح مايلز جريمشو – ولا يزال – أحدث إضافة إلى شركة المشاريع ذات الطوابق. المعيارالتي رفضت بإصرار تغيير كيفية عملها بشكل أساسي ، على الرغم من التغييرات العديدة التي تبناها بقية العالم الاستثماري – لا سيما فيما يتعلق بحجم الفريق والأصول الخاضعة للإدارة.

مع خمسة شركاء عامين فقط ، وقليل من المديرين في تاريخها الذي يبلغ 28 عامًا حاليًا في وادي السيليكون ، وصندوق بعد صندوق يقل حجمه عن 500 مليون دولار ، كانت الشركة يقال أنه محبط بالتناوب من خلال الاضطرار إلى التنافس ضد المنافسين الذين لديهم دفاتر شيكات أكبر من أي وقت مضى. اليوم ، بالطبع ، تبدو الكثير من تلك الصفقات والصناديق التي تعود إلى حقبة 2021 بمثابة رهانات سيئة لأولئك الذين دعموها ، في حين أن Benchmark – التي تشمل رهاناتها السابقة مثل Uber و Snap و WeWork و Sorare – تبدو ذكية لتمسكها بالمرحلة المبكرة التقليدية الاستثمار.

لقد جعلتنا فضوليين لمعرفة ما هو Grimshaw – خريج جامعة Yale الذي كان سابقًا شريكًا عامًا مع Joshua Kushner تزدهر كابيتال – يوضح طريقة عمل Benchmark. كان لدينا فضول أيضًا لفهم تفكير Benchmark حول فقاعة محتملة أخرى: الذكاء الاصطناعي التوليدي.

بالتأكيد ، يبدو أن شركات Grimshaw السابقة والحالية تتخذ نهجًا مختلفًا تمامًا. انطلق في جولة أخيرة بقيمة 300 مليون دولار في OpenAI بتقييم قدره 29 مليار دولار. في هذه الأثناء ، في أوائل الربيع ، قاد Grimshaw a 10 مليون دولار جولة البذور فيها لانجشينمما يساعد المطورين على إنشاء تطبيقات أكثر تعقيدًا على القمة لنماذج اللغات الكبيرة مثل تلك التي أنشأتها شركة OpenAI.

تحدثنا مع Grimshaw الأسبوع الماضي عن هذه الأشياء وأكثر من ذلك بكثير في محادثة تم اقتباسها أدناه وتم تعديلها بشكل طفيف من أجل الطول والوضوح.

TC: هذه هي المرة الأولى التي نلتقي فيها. ماذا درست في جامعة ييل ، وهل كانت هناك خطوة بين الكلية والانضمام إلى ثرايف كابيتال في نيويورك؟

MG: نعم ، كانت رحلة الذهاب للعمل مع الفريق في Thrive صدفة للغاية في عام 2010. ربما كنت من نواحٍ عديدة طالب فنون ليبرالية كلاسيكية جدًا ، على الرغم من أنني تخصصت تقنيًا في الاقتصاد.

في ذلك الوقت ، كان السؤال هو: هل يمكن أن يكون لديك زقاق سيليكون؟ وأولئك الذين كانوا على الساحل الشرقي وجدوا بعضهم بعضًا وترابطوا معًا وقالوا ، نعم ، يمكننا ، دعونا نفعل ذلك ، دعونا نبني. وهكذا عندما كنت في جامعة ييل ، قابلت ويل جايبريك ، الذي كان في الواقع في كلية الحقوق بجامعة ييل في ذلك الوقت – أصبح أحد شركاء Thrive ثم المدير المالي [and now a unit president] من Stripe – وأصبح هو وأنا أصدقاء بشكل عضوي حول الاهتمامات المتعلقة بالمنتجات وبرامج التطبيقات ، وحدث أن تعرف جوش منذ أيام الدراسة الجامعية ، وبدأت في التسكع معهم في نيويورك في عطلات نهاية الأسبوع ، ثم قلت ، “لنقم كفريق واحد” “،” لذلك انضممت إلى المجموعة رسميًا في عام 2013 ، وكان ذلك عندما تخرجت.

كنت الشخص الرابع أو الخامس. كنا ثمانية أشخاص في المجمل ، على ما أعتقد في ذلك الوقت ، بما في ذلك مدير مالي وخبراء استشاريون ، لذلك كنا في زاوية ما أصبح الآن مكتبًا كبيرًا للغاية وشعرت قليلاً مثل الغرباء الذين يثبتون أنه كان ممكنًا وكان ذلك وقت ممتع حقًا.

هل يمكنني أن أسأل بسرعة: هل أنت أسترالي؟ هل انت من نيوزيلندا

أنا بريطاني. [Laughs.] إنها لهجة مشوشة للغاية لأنني نشأت في المملكة المتحدة حتى كان عمري 12 عامًا ، ثم انتقلت إلى بوسطن. أنا الأكبر بين سبعة أطفال. يمكنك الذهاب إلى الأكبر التالي – بلا لهجة – لذلك كنت على حق في الحفاظ على بضع كلمات.

لقد قرأت بالأمس فقط عن شخص ما تم وصفه بأنه يمتلك ملفلا مكان له لهجة.” كيف تختلف Thrive و Benchmark عن وجهة النظر التشغيلية؟

في Benchmark ، أبقينا الأمر بسيطًا ومتسقًا. نحن الخمسة فقط. إنها دائمًا شراكة متساوية ، في مكان ما في نطاق [traditionally] خمسة إلى ستة شركاء ، يركز كل منهم على تقديم التزام أو التزامين كل عام. جزء كبير منه ليس ، من نواح كثيرة ، رأس المال ولكن الالتزام بالخدمة للمساعدة في تضخيم احتمالات وحجم نجاح المؤسسين.

هل نمت تزدهر كثيرا؟ لقد قاموا بتنمية أصولهم تحت الإدارة.

لا أعرف بالضبط نوع الأرقام مؤخرًا. لكن جوش وكارين [Zaki] وفينس [Hankes] والفريق هناك ، لدي احترام وإعجاب هائلين لطموحهم في خدمة الناس بعدة طرق مختلفة. أعرف بعد أن غادرت ، كان هناك 2 مليار دولار وأعتقد أنه منذ صندوق آخر بقيمة 3 مليارات دولار. لست متأكدًا بالضبط من حجم الفريق لاحقًا ، لكنني أعتقد أنهم استمروا في بناء وظائف مختلفة ودعم المؤسسين ، وبالتالي فإن آخر ما سمعته ، كان أكبر بضع مرات مما كنت قد غادرت.

على جبهة الذكاء الاصطناعي ، لقد قادت جولة البذور في Langchain. ما هو نموذج العمل هناك؟ هل هذا عمل SaaS؟

أجل ، بالضبط. في الفراغ بين تجربة التطبيق التي سيتم بناؤها والنموذج الموجود في الجزء السفلي من تلك المجموعة ، هناك مجموعة واسعة من الاحتياجات التي يتم تقديمها مع برامج رائعة. [Thanks to the large language models we’re seeing like GPT-4]، تم رفع المستوى ورفع ما نتوقعه من البرامج ، ولا تريد أي شركة أن تكون ديناصورًا بعد النيزك ، تنهال وتتجول ، معتقدة أن كل شيء سعيد. ما يدعمه LangChain هو مطورو التطبيقات الذين يأتون إلى السوق قائلين ، “حسنًا ، رائع ، هناك نموذج اللغة هذا الذي يبث الرموز المميزة – كيف يمكنني صياغة ذلك في مهام سير العمل وتجربة منتج رائعة لعملائي؟”

أين هؤلاء المطورين الذين يجدون LangChain؟

لديها كلمة شفهية رائعة من نواح كثيرة. نحن بالتأكيد لا نقوم بالتسويق. لقد بدأنا في وقت سابق من هذا العام ولدينا الآن عدد قليل من المهندسين ولكن لا يوجد أحد خارج مهندس في الفريق ، والذي من الواضح أنه نشط للغاية في مجتمع المصادر المفتوحة. أعتقد أن Discord لديها الآن ما يقرب من 20000 عضو. الفريق [also] في الكثير من الأحداث حيث يوجد طوفان من مهندسي التطبيقات والمطورين الذين يأتون ويحاولون التعلم والتخيل والإبداع. ولذا فهم في تيار كل تلك الطاقة.

كنت مهتمًا برؤية أنك قادت جولة أولية بقيمة 10 ملايين دولار في هذه الشركة ، وهذا ، مثل بعد اسبوع، سيكويا قاد جولة 20 مليون دولار. هل هذا صحيح؟

نسيت التوقيت الدقيق ، لكن نعم.

هل Benchmark مستثمر في أي من هذه الشركات النموذجية التأسيسية؟

نحن شركاء مع Cerebrus ، شركة شرائح GPU [off which AI models run] لكننا لسنا شركاء على مستوى النموذج الأساسي.

هل سنحت لك فرصة للاستثمار في هذه الشركات؟ من الواضح أن هذه الجماعات جمعت الكثير من المال. أتساءل عما إذا كان هذا عاملاً.

نحن لا نبدأ اتخاذ القرار من منظور ، سنقيد أنفسنا بمبلغ 10 ملايين دولار أو 5 ملايين دولار أو أي استثمار آخر. نبدأ من الطموح لأن نكون الشريك الأول والأكثر تأثيرًا للمؤسسين وأن نخدم في مجالس إدارتهم لعقد من الزمان ، وأن هذا يمثل حقًا مجموعة العمل ، وإذا كان مبلغ التمويل في البداية أكبر من المعتاد ، فسنحل ذلك معاً .

لكننا لم نعثر على القناعة بتخيل الحصة السوقية الضخمة الدائمة التي قد يمتلكها أحدهم. أعتقد أنك ترى هذا في المصدر المفتوح الآن الذي يخرج ويلحق بالركب بسرعة. يمكنك تخيل المدخلات لبعض هذه [large language models] من الواضح أن التكلفة تنخفض بمرور الوقت ، سواء كان ذلك هو مقدار الحوسبة المتاحة على شريحة أو تكلفة أي شريحة. من الواضح أن المعرفة منتشرة ، ويعرف المزيد من الناس كيفية القيام بذلك ولا يحتاجون إلى الكثير من المال لمجرد محاولة معرفة كيفية القيام بذلك. وبذلك تكون قد شاهدت معدل الاستهلاك في بعض الأشخاص مثل نماذج OpenAI. مثل ، فكر في مدى سرعة تجاوزهم كل ما أنفقوه على GPT-2 أو GPT-3.

نحن بالتأكيد ممتنون لكل العمل الشاق ونعتقد بالتأكيد أنها يمكن أن تكون أعمالًا جيدة ، لكننا بدلاً من ذلك ركزنا على طبقة المطور فوق ذلك. . .و نركز بشدة وحريصون على الالتقاء والشراكة مع الناس في تلك الرحلة.