גוגל דיפמיינד מאבדת את המוחות שלה - והמשקיעים עומדים בתור עם מאות מיליונים
עשרות חוקרים ובכירים שעברו ב-Google DeepMind יוצאים להקים חברות משלהם, והכסף מגיע כמעט לפני הרעיון: מיליארד דולר לחברה של דייוויד סילבר, עד 700 מיליון דולר ל-Emulate ומאות מיליונים נוספים לחברות שעוד לא הוכיחו שיש להן מוצר; אחרי שמטא ו-OpenAI נלחמו על חוקרים באמצעות חבילות שכר חריגות, קרנות ההון-סיכון מצאו דרך אחרת להמר על אותם אנשים - פשוט לממן להם חברה
לפני כמה שנים חוקר שעבד ב-Google DeepMind היה יכול לבחור פחות או יותר בין להישאר באחת ממעבדות ה-AI הטובות בעולם לבין לעבור למתחרה תמורת חבילת שכר גדולה. היום יש לו אפשרות שלישית, ובמקרים מסוימים הרבה יותר משתלמת: לצאת החוצה, להקים חברה, לגייס עשרות או מאות מיליוני דולרים כמעט מיד ולהפוך בתוך חודשים לבעל מניות בחברה ששווה מאות מיליונים או אפילו כמה מיליארדי דולרים. זה מתחיל להפוך מתופעה נקודתית לפס ייצור של ממש, ו-Google DeepMind, שהייתה במשך שנים המקום שאליו כולם רצו להגיע, הופכת בהדרגה גם לבית הספר שממנו יוצא הדור הבא של חברות ה-AI.
לפי נתונים שפורסמו בענף, יוצאי גוגל ודיפמיינד כבר הקימו יותר מ-40 חברות מהסוג שמכונה לפעמים "neo labs" - מעבדות AI צעירות שמוקמות סביב מספר קטן של חוקרים בכירים ומנסות למצוא את פריצת הדרך הבאה. המספר הזה גבוה מזה של החברות שהקימו יחד יוצאי OpenAI, אנתרופיק ומטא. זה נתון מעניין בעיקר משום שעד לא מזמן דיפמיינד נתפסה כמקום שמצליח לשמר חוקרים לאורך שנים. AlphaGo, AlphaFold, למידת חיזוק, מודלים לעולם הפיזי - חלק גדול מהמחקר שעליו בנוי גל ה-AI הנוכחי עבר בשלב כזה או אחר בלונדון.
עכשיו חלק מהאנשים שבנו את המחקר הזה חושבים שאפשר לעשות משהו אחר מחוץ לגוגל, והקרנות מוכנות לשלם כדי לראות אם הם צודקים.
מיליארד דולר עוד לפני שבנינו ענקית
הדוגמה הבולטת היא דייוויד סילבר, אחד החוקרים המזוהים ביותר עם DeepMind ומי שהיה דמות מרכזית בפיתוח AlphaGo ובתחום ה-Reinforcement Learning. החברה שהקים, Ineffable Intelligence, גייסה השנה סכום של יותר ממיליארד דולר והגיעה לפי דיווחים לשווי של יותר מ-5 מיליארד דולר. הרעיון שלה הוא ללכת מעבר למודל שבו מערכת AI לומדת בעיקר מטקסט ומידע שיצרו בני אדם, ולבנות מערכות שלומדות יותר באמצעות ניסיון, ניסוי וטעייה ומשוב - עיקרון שסילבר עסק בו במשך שנים.
זה לא המקרה היחיד. Emulate, חברה שהוקמה על ידי שלושה יוצאי DeepMind, נמצאת לפי דיווחים במגעים לגיוס של עד 700 מיליון דולר לפי שווי שמתקרב ל-4 מיליארד דולר, זמן קצר מאוד לאחר הקמתה. החברה עובדת על מה שמכונה World Models - מערכות שאמורות להבין ולדמות את העולם הפיזי ולא רק לנבא איזו מילה צריכה להגיע אחרי המילה הקודמת. התחום הזה חשוב במיוחד לרובוטיקה, משחקים, סימולציות ורכב אוטונומי, ובעיני חלק מהחוקרים הוא אחד הכיוונים האפשריים ל-AI שיכול באמת לפעול בעולם ולא רק לדבר עליו.
גם ננדו דה פרייטס, שעבד קרוב לעשור ב-DeepMind ובהמשך במיקרוסופט, מקים את Revolution Labs ומנסה לפי הדיווחים לגייס לפחות 100 מיליון דולר בשלב הראשון. הכיוון שלו הוא מודלי Diffusion, אותה משפחה טכנולוגית שהתפרסמה בעיקר ביצירת תמונות ווידאו, אבל יכולה לשמש גם לבניית סוגים אחרים של מערכות AI. המטרה היא לבדוק אם אפשר להתרחק במידה מסוימת מהארכיטקטורה שמכתיבה היום כמעט את כל השוק - Transformer, הבסיס שעליו נבנו ChatGPT, ג'מיני, קלוד ורוב מודלי השפה הגדולים.
תור גראפל, גם הוא מוותיקי DeepMind, עובד על Metis Reasoning ומנסה לגייס כסף לפיתוח מודלים שממוקדים ביכולת הסקה ופתרון בעיות. Generalist, שהוקמה בין היתר בידי שני יוצאי DeepMind ומתמקדת ברובוטיקה, כבר גייסה מאות מיליוני דולרים והגיעה לפי דיווחים לשווי של כ-3 מיליארד דולר. במקרה אחר גייס יזם יוצא DeepMind עשרות מיליוני דולרים לחברת AI חזותי לפי שווי של מאות מיליוני דולרים עוד לפני שהציג מוצר מסחרי.
כלומר, המשקיעים כבר לא מחכים לראות הכנסות, ובחלק מהמקרים אפילו לא מוצר. הם קונים קודם כל את האנשים.
וזה מתחבר למלחמה הרחבה שמתנהלת כבר יותר משנה סביב הטאלנטים של ה-AI. מטא הציעה לחוקרים מובילים חבילות תגמול שהגיעו לעשרות ואף מאות מיליוני דולרים, OpenAI, אנתרופיק וגוגל מחזירות מלחמה, והמחיר של מספר מצומצם מאוד של חוקרים הפך כמעט למחיר של רכישת חברה שלמה. אם חוקר כזה יכול לקבל כשכיר סכומים חריגים, הוא יכול בצדק לשאול למה לא לקחת את אותו ביקוש לשוק הפרטי, לגייס כסף ולהחזיק בעצמו חלק גדול מהחברה.
למה הם עוזבים דווקא עכשיו?
הכסף הוא חלק מהתשובה, אבל לא כולו. השינוי שעובר על גוגל חשוב לא פחות. החברה נמצאת כרגע במרוץ מסחרי קשה מול OpenAI ואנתרופיק, ולכן הרבה יותר מהמשאבים שלה מופנים לג'מיני, למוצרי AI לצרכן ולארגונים וליכולת להוציא מודלים חדשים בקצב מהיר.
מבחינת גוגל זה הגיוני. היא מוציאה עשרות מיליארדי דולרים על תשתיות, שבבים ומרכזי נתונים ולא יכולה להרשות לעצמה שהמחקר שלה יישאר רק מחקר. אלא שמבחינת חלק מהמדענים, זה משנה את אופי העבודה. חוקר שרוצה לבדוק ארכיטקטורה חדשה לחלוטין, מערכת שלומדת באופן רציף או מודל שאינו קשור ישירות למודל השפה הבא של ג'מיני, עלול לגלות שהעדיפות הארגונית נמצאת במקום אחר.
השינוי בצמרת חיזק את התחושה הזאת. גוגל כבר עברה בחודשים האחרונים טלטלה בהנהגת פעילות ה-AI שלה, כאשר דמיס האסביס התרחק מהניהול השוטף ועבר להתמקד יותר בתפקיד מדעי ובאסטרטגיה ארוכת טווח, ובכירים וחוקרים נוספים יצאו לדרך עצמאית. ג'ף דין, אחת הדמויות החשובות ביותר בהיסטוריה ההנדסית של גוגל, עזב יחד עם חוקרים ותיקים נוספים והקים את Discovery Loop, חברה שמתכוונת להשתמש ב-AI כדי להאיץ מחקר מדעי.
עוד קודם לכן עזב ג'ון ג'אמפר, זוכה פרס נובל ואחד האנשים המרכזיים מאחורי AlphaFold, ועבר לאנתרופיק. נועם שזיר, אחד ממחברי המאמר ההיסטורי שהציג את ארכיטקטורת ה-Transformer, עבר ל-OpenAI. מבין החוקרים שהיו חתומים על העבודה המקורית של AlphaGo, רק חלק קטן עדיין נמצא היום ב-DeepMind.
זה עדיין לא אומר שגוגל נשארת בלי חוקרים. להפך. היא מחזיקה כנראה באחד ממאגרי המחקר העמוקים ביותר בעולם, תקציב שכמעט אף סטארט-אפ לא מסוגל להתחרות בו, שבבי TPU שפיתחה בעצמה, כמויות עצומות של כוח מחשוב וגישה למוצרים שבהם משתמשים מיליארדי אנשים. האסביס עצמו דוחה את הטענה שמדובר ב"בריחת מוחות" וטוען שתנועת עובדים בין המעבדות הגדולות מתרחשת כל הזמן ושגם גוגל ממשיכה לגייס אנשים חזקים.
- ה-AI פיצח מסרי אניגמה שלא פוענחו
- מי מפחד מה-AI ומי חושב שנחיה טוב יותר? 5 מהאנשים שמבינים אותו הכי טוב מסתכלים קדימה
אבל יש כאן שינוי אחר: פעם מי שעזב את DeepMind עבר בעיקר למעבדה מתחרה. עכשיו הוא יכול להפוך למתחרה בעצמו.
הקרנות כבר מוכנות לשלם כמעט כל מחיר
וכאן נמצאת אולי התופעה המעניינת יותר. ההון שמחפש היום השקעות בתחום ה-AI גדול בהרבה ממספר החוקרים שבאמת יכולים להציע טכנולוגיה חדשה. התוצאה היא תחרות הפוכה: במקום יזמים שמתחננים בפני קרנות לקבל כסף, הקרנות מנסות להגיע לחוקרים עוד לפני שהם החליטו בדיוק מה החברה שלהם תעשה.
בחלק מהגיוסים נעשה שימוש במבנה של כמה שלבים. משקיע גדול נכנס ראשון לפי שווי נמוך יחסית, השם שלו הופך לחותמת איכות, ואז משקיעים נוספים נכנסים בסבב הבא במחיר גבוה יותר. חברה יכולה כך להכריז על גיוס עצום ועל שווי של מיליארדים בתוך תקופה קצרה מאוד, גם אם הפעילות המסחרית שלה עדיין כמעט לא קיימת.
זה מזכיר במידה מסוימת את מה שקרה סביב Thinking Machines של מירה מוראטי, שגייסה מיליארדים עוד לפני שהיה ברור לציבור מה בדיוק המוצר שהיא מתכוונת למכור. רק שעכשיו השיטה מתרחבת: שם חזק מאחת ממעבדות ה-AI הגדולות, צוות של כמה חוקרים עם מאמרים חשובים ורעיון שנשמע כמו הדרך שאחרי מודלי השפה - ולפתע אפשר לדבר על שווי של מאות מיליוני דולרים עוד בשלב שבו סטארט-אפ רגיל היה מגייס כמה מיליונים.
גם בתוך התעשייה מתחילים לתהות אם המחירים התרחקו יותר מדי מהמציאות. בשנים קודמות חברת תוכנה שנסחרה או גייסה לפי פי 10 מההכנסות נחשבה יקרה. בחלק מעסקאות ה-AI מדברים היום על מכפילים של פי 200 ופי 300, ולעיתים אין עדיין הכנסות שעליהן בכלל ניתן לחשב מכפיל. להרחבה: בפד שואלים אם ה-AI נעשה גדול מכדי ליפול.
במובן הזה, DeepMind הפכה למשהו שגוגל כנראה לא תכננה כשקנתה אותה ב-2014: לא רק אחת ממעבדות ה-AI החשובות בעולם, אלא גם אחת מחממות היזמים היקרות בעולם. השאלה הגדולה שהכסף מנסה לענות עליה עכשיו היא איזה מהחוקרים האלה באמת מחזיק בפריצת הדרך הבאה - ומי פשוט מגיע בזמן הנכון, עם השורה הנכונה בקורות החיים, לשוק שבו יש יותר מדי כסף שמפחד לפספס את הדבר הבא.
