فيليب كلارك (@PJClark)، شريك في Thrive Capital (@ThriveCapital)، يستفيد من استثماراته في OpenAI وCursor، وPhysical Intelligence، وخلفيته في أشباه الموصلات ليعرض 3 نقاط رئيسية حول حالة تطوير الذكاء الاصطناعي: 1.) إنجازات الذكاء الاصطناعي ليست خطية. تأتي على شكل موجات معمارية، تماما مثل السيليكون. تشبيه فيليب بأشباه الموصلات يعيد صياغة تقدم الذكاء الاصطناعي كسلسلة من التحولات النمطية الشبيهة بالأجهزة. عندما يصل مسار واحد إلى حده (النواة الواحدة → متعدد النواة؛ التدريب المسبق → ما بعد التدريب)، تظهر بنية جديدة. الذكاء الاصطناعي لا يتطور من خلال الضبط التدريجي.. إنها تتقدم من خلال إعادة ابتكار هيكلية. 2.) التعلم المعزز هو العصر المعماري القادم (في الوقت الحالي) يؤطر فيليب التعلم المعزز كخليفة لما بعد التدريب: أساس جديد، وليس تحسين. لكن بشكل حاسم، يؤكد أنها لن تكون الأخيرة. تماما كما استمرت الأجهزة في القفز من النواة الواحدة إلى متعددة النوى إلى وحدات معالجة الرسوميات، سيشهد الذكاء الاصطناعي عدة موجات نموذجية، كل منها يفتح سقوفا أداء جديدة. التعلم المعزز هو ببساطة الموجة التالية، وليس الأخيرة. 3.) خندق OpenAI ليس النماذج.. بل قدرتها على الاستمرار في اكتشاف النموذج التالي. يجادل فيليب بأن الميزة الأساسية تكمن في بداية المنتج: كل اختراق معماري كبير في النماذج الكبيرة نشأ من OpenAI. دفاعهم يأتي من اختراع "الشيء التالي" المتكرر مع تفعيل الشيء السابق في نفس الوقت.. وهو مزيج نادر في أي صناعة، ناهيك عن أن يعرف بالقفزات المتقطعة. . . . مولي: "أحد الرعاة الذين يفتخرون برعاية Sourcery هو @turingcom، لذا حصلت على خبرة مع الجانب البحثي الذكاء الاصطناعي — مسرع أبحاث الذكاء الاصطناعي [أجرينا مقابلة مع الرئيس التنفيذي @jonsidd]. يساعدون في العارضات. والآن، يلاحظون تحولا حادا في الربع أو الربعين الماضيين من البيانات المقلدة والبيانات التركيبية إلى التعلم المعزز. لذا أنا فضولي لمعرفة كيف ترى الأمر من الناحية التقنية، وأيضا من ناحية التطبيق؟" فيليب: "أعتقد أن الذكاء الاصطناعي يشبه أشباه الموصلات إلى حد ما—إذا سمح لي بالعودة إلى أشباه الموصلات، فهي المرجع العظيم. بمعنى أن هناك العديد من الموجات ونحن نحاول الحصول على أداء أفضل وأفضل. كما تعلم، مع أشباه الموصلات، كنا نمتلك أشباه الموصلات أحادية النواة. ثم لم نعد نستطيع استخراج المزيد من نواة واحدة، لذا انتقلنا إلى النوى المتعددة. ثم انتقلنا إلى وحدات معالجة الرسومات. وأعتقد أننا نرى شيئا مشابها جدا مع الذكاء الاصطناعي، وهو أننا بدأنا بالتدريب المسبق في عصر GPT-1، GPT-2، GPT-3. هذا أخذنا إلى GPT-4. ثم بدأنا باستخدام العديد من تقنيات ما بعد التدريب ل ChatGPT — الضبط الدقيق تحت الإشراف، والتعلم المعزز مع تغذية راجعة بشرية. وهذا ما سمح للنماذج بأن تكون أقل ذكاء فضائيا وأكثر مساعدين مفيدا. والآن، مع استخلاص الكثير من الثمار السهلة من تلك المكاسب (رغم أنه لا يزال هناك الكثير للقيام به)، أصبح التعلم المعزز هو التحول الكبير التالي في الذكاء الاصطناعي وإلى أين تذهب الكثير من الموارد. توقعي أنه سيكون هناك المزيد من هذه الحالات. هذه ليست نهاية القصة. نحن في الوقت الحقيقي نتعلم كيف نصنع الكيمياء القديمة لتحويل قطع المعدن إلى آلات تفكير، إذا جاز التعبير، وهذا أمر صعب وصعب حقا. وأعتقد أن الأمر المثير حقا في OpenAI هو أنه، نعم، واحدة من أعظم شركات المنتجات اليوم، لكنه أيضا جهد بحثي. هذه ليست أمور اكتشفناها أو اكتشفناها بالكامل بعد. لذا أعتقد—بعبارة طويلة—أن الميزة التنافسية النهائية للمختبرات، وخاصة ل OpenAI، هي القدرة على معرفة النموذج التالي باستمرار حتى أثناء إنتاجك وتنفيذ النموذج الأخير. وأعتقد أن أحد أعلى الشهادات التي يمكنني تقديمها ل OpenAI هو أن كل نموذج رئيسي في النماذج الكبيرة على المستوى الكلي، حسب معرفتي، جاء من OpenAI أو على الأقل نشأ فيه. وهذا يعكس بقوة قدرتهم على دفع حدود البحث المستقبلي. مولي: "واحدة من العبارات التي تخرج من كورسور هي: "ماذا يأتي بعد الكود؟" ما الذي يأتي بعد OpenAI؟ هذا هو السؤال لك."

هذه القبعة رائعة. منتجات عالية الجودة @DraftKings 🙏🏼

فيليب كلارك (@PJClark)، شريك في Thrive Capital (@ThriveCapital)، حول أهم 5 رؤى وراء استراتيجيتهم الاستثمارية المركزة بشكل كبير: 1.) "كل الانتصارات يجب أن تشعر بالروعة وكل الخسائر يجب أن تؤلم، ويجب أن يكون لدينا مظهر حقيقي في اللعبة." 2.) "إذا كنا سنستثمر في شخص ما، يجب أن يؤمن حقا أن نجاح وفشل الشركة يهمنا كمستثمرين" 3.) "من الواضح جدا أن عددا قليلا من الشركات يدفع جزءا غير متناسب من القيمة الاقتصادية والاجتماعية في العالم.. أعتقد أنني الآن سأحتاج للتحقق من أحدث الإحصائيات، لكن Mag 7 وNASDAQ، الأسهم السبعة الأوائل، تمثل أكثر من 50٪ من القيمة السوقية لناسداك 4.) "نريد الاستثمار في العدد القليل من الشركات التي تقع على الذيل الصحيح للتوزيع في قانون الطاقة والتي ستكون الأهم لكيفية عمل العالم مع مرور الوقت" 5.) "بمجرد أن نعتقد أن الشركة بهذا الحجم، نركز أكبر قدر ممكن من رأس المال في تلك الشركة." . . . MO: "بيتر ووكر (@PeterJ_Walker) [رئيس قسم الرؤى في @cartainc] .. شاركت مؤخرا هذا الرسم البياني [من @credistick] الذي أظهر التنافس بين الصناديق المركزة والسبري. اتضح أن صناديق التمويل المركزة عاليا، عادة ما تكون حوالي 20 شركة لكل محفظة، وتتفوق على الرش والصلاة. لكن رذاذ ودعاء يبدو جيدا [بشكل عام] لأن لديك الكثير من الرهانات المحتملة. لذا أنا فضولي بشأن الشائعات والمبلغ - ربما لم يتم الإبلاغ عنها ربما يشاع أن 25 مليار دولار من أصول الاستخدام، كيف تفكرون في مكان تركيز رهاناتكم؟" فيليب: "نعم، أعتقد أن هناك جانبين مهمين حقا، أحدهما أن تختار استراتيجية حقيقية لكيفية عملك كمستثمر.. شريكي كريم (@kareemszaki) غالبا ما يقول إنه من الناحية الرياضية هناك ربما العديد من الطرق التي يمكننا من خلالها تحقيق أرباح كشركة استثمارية - السؤال هو ما الذي يبدو متوافقا حقا مع المؤسسين الذين نتعاون معهم وأعتقد أنه قبل كل شيء يمكنني التحدث عن سبب كوننا نعتبر التركيز استراتيجية مالية رائعة حقا وسأفعل، لكن الأهم هو أنه يسمح لنا بأن نكون متوافقين بعمق مع المؤسسين الذين نعمل معهم. إذا كنت تعمل مع مؤسس عمل حياة، فهذا هو ملف أعمال لهم. وقد يكون لدينا ملف من بعضهم.. لكن لا ينبغي أن يكون لدينا محفظة من هذا العدد لأن كل الانتصارات يجب أن تكون رائعة وكل الخسائر يجب أن تؤلمنا ويجب أن يكون لدينا مهام حقيقية في اللعبة. لذا أعتقد أن الطريقة التي نحب أن نضع بها أنفسنا هي أنه إذا كنا سنستثمر في شخص ما، يجب أن يؤمن حقا أن نجاح وفشل الشركة يهمنا كمستثمرين وأعتقد أن هناك جانبا عاطفيا وأيديولوجيا في هذا. هناك أيضا واقع قانون القوة، وهو أنني لا أحتاج لتوثيق ذلك لكم، فمن الواضح جدا أن عددا قليلا من الشركات يدفع جزءا غير متناسب من القيمة الاقتصادية والاجتماعية في العالم أعتقد أنني الآن سأحتاج للتحقق من أحدث الإحصائيات، لكن Mag 7 وNASDAQ هما الأسهم السبعة الأولى تمثل أكثر من 50٪ من القيمة السوقية لناسداك وهذا يوضح لك أن القليل من الشركات مهمة حقا لذا فإن استراتيجيتنا في التركيز تعكس هذا الواقع. نريد أن نستثمر في عدد قليل من الشركات التي تقع على الجانب الصحيح من التوزيع في قانون الطاقة والتي ستكون الأهم في كيفية عمل العالم مع مرور الوقت وهذا لا يعني أنه لا توجد شركات عظيمة أخرى قد تحقق لنا أرباحا يمكننا الاستثمار فيها بنهج أقرب إلى المؤشر، لكنك تعرف أن الطريقة التي نعتقد بها أننا نستطيع تحقيق عوائد مترابطة متباينة لشركائنا هي من خلال الاستثمار في أفضل الشركات. ومتى ما اعتقدنا أن الشركة بهذا المستوى، نركز أكبر قدر ممكن من رأس المال فيها." "مو: بداية مثالية. حسنا، سنتحدث عن OpenAI"