Tác giả: Flagship
Nguồn hình ảnh: Được tạo bởi Unbounded AI
Danh hiệu “cựu nhân viên OpenAI” có giá trị như thế nào trên thị trường?
Vào ngày 25 tháng 2 theo giờ địa phương, theo Business Insider, Mira Murati, cựu giám đốc công nghệ của OpenAI, vừa công bố công ty mới của mình, Thinking Machines Lab, đang triển khai khoản tài trợ 1 tỷ đô la với mức định giá 9 tỷ đô la.
Hiện tại, Thinking Machines Lab chưa tiết lộ bất kỳ sản phẩm hoặc công nghệ nào về thời gian biểu hoặc thông tin chi tiết cụ thể. Thông tin công khai duy nhất về công ty là đội ngũ hơn 20 cựu nhân viên OpenAI và viễn cảnh mong đợi của họ: xây dựng một tương lai nơi "mọi người đều có thể tiếp cận kiến thức và công cụ để AI có thể phục vụ nhu cầu và mục tiêu riêng của mọi người".
Mira Murati và Phòng thí nghiệm Máy móc Tư duy
Sức hấp dẫn về vốn của các doanh nhân OpenAI đã tạo ra một "hiệu ứng quả cầu tuyết" . Trước Murati, SSI, được thành lập bởi Ilya Sutskever, cựu nhà khoa học trưởng của OpenAI, đã được định giá 30 tỷ đô la chỉ dựa trên gen OpenAI và một ý tưởng.
Kể từ khi Musk rời OpenAI vào năm 2018, các cựu nhân viên của OpenAI đã thành lập hơn 30 công ty mới với tổng số tiền tài trợ lên tới hơn 9 tỷ đô la Mỹ. Các công ty này đã hình thành một Chuỗi hoàn chỉnh bao gồm bảo mật AI (Anthropic), cơ sở hạ tầng (xAI) và các ứng dụng dọc (Perplexity).
Điều này khiến mọi người nhớ đến làn sóng khởi nghiệp ở Thung lũng Silicon được hình thành sau khi PayPal được eBay mua lại vào năm 2002, khi những người sáng lập như Musk và Peter Thiel rời đi, cụ thể là "PayPal Gang". Trong làn sóng này, các công ty huyền thoại như Tesla, LinkedIn và YouTube đã xuất hiện. Những nhân viên rời khỏi OpenAI cũng đang thành lập "Băng đảng OpenAI" của riêng mình.
Chỉ là kịch bản của “Băng đảng OpenAI” còn cấp tiến hơn: “Băng đảng PayPal” đã tạo ra hai công ty nghìn tỷ đô la trong 10 năm, và sau khi ChatGPT ra mắt, “Băng đảng OpenAI” đã tạo ra năm công ty có giá trị hàng chục tỷ đô la chỉ trong hai năm, trong đóAnthropic với giá trị định giá 61,5 tỷ đô la Mỹ, SSI của Ilya Sutskever với giá trị định giá 30 tỷ đô la Mỹ và xAI của Musk với giá trị định giá 24 tỷ đô la Mỹ. Rất có khả năng một kỳ lân nghìn tỷ đô la sẽ ra đời trong “Băng đảng OpenAI” trong ba năm tới.
Vòng "phân chia tài năng" mới ở Thung lũng Silicon do "OpenAI Gang" khởi xướng đã ảnh hưởng đến toàn bộ Thung lũng Silicon và thậm chí định hình lại bản đồ quyền lực AI toàn cầu.
Con đường phân chia của OpenAI
Trong số 11 người đồng sáng lập OpenA, chỉ có Sam Altman và Wojciech Zaremba, người đứng đầu đội ngũ ngôn ngữ và tạo mã, vẫn còn tại vị.
Năm 2024 sẽ là năm có nhiều đơn từ chức nhất tại OpenAI. Trong năm nay, Ilya Sutskever (rời đi vào tháng 5 năm 2024), John Schulman (rời đi vào tháng 8 năm 2024) và những người khác lần lượt rời đi. Đội ngũ bảo mật của OpenAI đã giảm từ 30 người xuống còn 16 người, giảm 47%; các giám đốc điều hành chủ chốt như Giám đốc công nghệ Mira Murati và Giám đốc nghiên cứu Bob McGrew lần lượt rời đi; trong đội ngũ kỹ thuật, những tài năng kỹ thuật cốt lõi như nhà thiết kế chính sê-ri GPT Alec Radford và người đứng đầu Sora Tim Brooks (đã gia nhập Google) đã rời đi; chuyên gia học độ sâu Ian Goodfellow đã gia nhập Google và Andrej Karpathy rời đi lần thứ hai và thành lập một công ty giáo dục.
"Khi họ ở bên nhau, họ là một quả cầu lửa; khi họ xa nhau, họ là bầu trời đầy sao."
Trong số những trụ cột kỹ thuật cốt lõi đã tham gia OpenAI trước năm 2018, hơn 45% đã chọn thành lập công ty riêng của họ. Những "cổng thông tin" mới này cũng đã phân tách và tổ chức lại nhóm gen công nghệ của OpenAI thành ba nhóm chiến lược chính.
Trước hết, có những "lực lượng trực tiếp" tiếp tục gen OpenAI. Họ có thể được coi là một nhóm người đầy tham vọng của OpenAI 2.0.
Phòng thí nghiệm Thinking Machines của Mira Murati đã gần như thay thế hoàn toàn kiến trúc R&D của OpenAI: John Schulman chịu trách nhiệm về khuôn khổ học tăng cường, Lilian Weng dẫn đầu hệ thống an toàn AI và thậm chí sơ đồ kiến trúc nơ-ron của GPT-4 cũng được sử dụng trực tiếp làm bản thiết kế kỹ thuật cho các dự án mới.
"Tuyên ngôn Khoa học Mở" của họ chỉ ra trực tiếp xu hướng khép kín của OpenAI trong những năm gần đây và có kế hoạch tạo ra "con đường nghiên cứu và phát triển AGI minh bạch hơn" thông qua việc liên tục công bố các blog, bài báo và mã kỹ thuật. Điều này cũng gây ra một số phản ứng dây chuyền trong ngành AI: ba nhà nghiên cứu hàng đầu từ Google DeepMind đã tham gia và cùng xây dựng kiến trúc Transformer-XL.
Công ty Safe Superintelligence Inc. (SSI) của Ilya Sutskever đã chọn một con đường khác. Sutskever đồng sáng lập công ty với hai nhà nghiên cứu khác, Daniel Gross và Daniel Levy. Họ từ bỏ mọi mục tiêu thương mại hóa ngắn hạn và tập trung vào việc xây dựng "siêu trí tuệ an toàn không thể đảo ngược" - một khuôn khổ kỹ thuật gần như là một đề xuất triết học. Ngay sau khi công ty được thành lập, a16z, Sequoia Capital và các tổ chức khác đã quyết định đầu tư 1 tỷ đô la để "trả tiền" cho lý tưởng của Sutskever.
Ilya Sutskever và SSI
Phe còn lại là những “Sự lật đổ” đã rời khỏi ChatGPT trước đó.
Anthropic, được sáng lập bởi Dario Amodei, đã phát triển từ "đối thủ của OpenAI" thành đối thủ nguy hiểm nhất. Sê-Ri sản phẩm Claude 3 có hiệu suất ngang bằng với GPT-4 trong nhiều thử nghiệm. Ngoài ra, Anthropic đã thiết lập quan hệ đối tác độc quyền với Amazon AWS, điều này có nghĩa là Anthropic đang dần làm xói mòn nền tảng của OpenAI về tỷ lệ băm. Công nghệ chip do Anthropic và AWS cùng phát triển có thể làm suy yếu thêm sức mạnh mặc cả của OpenAI trong việc mua GPU của Nvidia.
Một đại diện khác của phe này là Musk. Mặc dù Musk đã rời OpenAI vào năm 2018, một số thành viên sáng lập của xAI, do ông sáng lập, đã từng làm việc tại OpenAI, trong đó Igor Babuschkin và Kyle Kosic, người sau đó đã quay trở lại OpenAI. Nhờ nguồn lực mạnh mẽ của Musk, xAI đã gây ra mối đe dọa cho OpenAI ở nhiều khía cạnh như nhân tài, dữ liệu và tỷ lệ băm. Bằng cách tích hợp luồng dữ liệu xã hội thời gian thực của nền tảng X của Musk, Grok-3 của xAI có thể ngay lập tức nắm bắt các sự kiện điểm nóng trên nền tảng X và tạo ra câu trả lời. Tuy nhiên, dữ liệu đào tạo của ChatGPT là đến năm 2023 và khoảng cách thời gian là đáng kể. Vòng lặp dữ liệu khép kín này rất khó để OpenAI sao chép bằng cách dựa vào hệ sinh thái Microsoft.
Tuy nhiên, mục đích của Musk khi định vị xAI không phải là để Sự lật đổ OpenAI, mà là để tìm ra ý định ban đầu của “OpenAI”. xAI tuân thủ chiến lược "mã nguồn mở tối đa". Ví dụ, mô hình Grok-1 mã nguồn mở theo giao thức Apache 2.0, thu hút các nhà phát triển toàn cầu tham gia xây dựng hệ sinh thái. Điều này hoàn toàn trái ngược với xu hướng nguồn đóng của OpenAI trong những năm gần đây (chẳng hạn như GPT-4 chỉ cung cấp dịch vụ API).
Nhóm thứ ba là một số "người thay đổi cuộc chơi" giúp tái thiết lại logic của ngành.
Perplexity, được thành lập bởi Aravind Srinivas, cựu nhà khoa học nghiên cứu tại OpenAI, là một trong những công ty đầu tiên sử dụng các mô hình AI lớn để chuyển đổi công cụ tìm kiếm. Perplexity thay thế danh sách các liên kết trên trang tìm kiếm bằng các câu trả lời do AI tạo ra trực tiếp. Hiện tại, nó có hơn 20 lần lượt tìm kiếm mỗi ngày và đã huy động được hơn 500 triệu đô la (trị giá 9 tỷ đô la).
Adept được thành lập bởi David Luan, cựu phó chủ tịch kỹ thuật tại OpenAI, người đã tham gia nghiên cứu kỹ thuật về ngôn ngữ, siêu máy tính, học tăng cường, cũng như phát triển chính sách và bảo mật cho các dự án GPT-2, GPT-3, CLIP và DALL-E. Adept tập trung vào việc phát triển các tác nhân AI , với mục tiêu giúp người dùng tự động hóa nhiệm vụ phức tạp (như tạo báo cáo tuân thủ, bản vẽ thiết kế, v.v.) thông qua các mô hình lớn kết hợp với khả năng gọi công cụ. Mô hình ACT-1 do công ty phát triển có thể vận hành trực tiếp các phần mềm văn phòng, Photoshop, v.v. Hiện tại, đội ngũ sáng lập cốt lõi của công ty, bao gồm David Luan, đã gia nhập đội ngũ AGI của Amazon.
Covariant là một công ty khởi nghiệp về trí tuệ nhân tạo được định giá 1 tỷ đô la. Đội ngũ sáng lập của công ty đều xuất phát từ đội ngũ OpenAI, và gen kỹ thuật của công ty bắt nguồn từ kinh nghiệm phát triển mô hình GPT. Công ty tập trung vào phát triển các mô hình robot cơ bản , với mục tiêu đạt được hoạt động robot tự động thông qua AI đa phương thức, đặc biệt tập trung vào tự động hóa hậu cần kho bãi . Tuy nhiên, ba thành viên của "OpenAI Gang" trong đội ngũ sáng lập cốt lõi của Covariant, Pieter Abbeel, Peter Chen và Rocky Duan, đều đã gia nhập Amazon.
Một số công ty khởi nghiệp mà “OpenAI đã giúp đỡ”
Nguồn: Thông tin công khai, biên soạn bởi: Flagship
Sự chuyển đổi của công nghệ AI từ "thuộc tính công cụ" sang "yếu tố sản xuất" đã tạo ra ba loại cơ hội trong ngành: các kịch bản thay thế (như Sự lật đổ các công cụ tìm kiếm truyền thống), các kịch bản gia tăng (như chuyển đổi thông minh trong sản xuất) và các kịch bản tái thiết (như đột phá cơ bản trong khoa học đời sống). Đặc điểm chung của các kịch bản này là: tiềm năng xây dựng bánh đà dữ liệu(mô hình phản hồi dữ liệu tương tác của người dùng), tương tác độ sâu với thế giới vật lý (dữ liệu chuyển động của robot/ dữ liệu thí nghiệm sinh học) và không gian Grayscale để giám sát về mặt đạo đức.
Sự lan tỏa công nghệ từ OpenAI đang cung cấp động lực cơ bản cho quá trình chuyển đổi công nghiệp này. Chiến lược mã nguồn mở ban đầu (như mã nguồn mở GPT-2) đã tạo ra "hiệu ứng bồ công anh" về sự lan tỏa công nghệ, nhưng khi những đột phá về công nghệ bước vào vùng nước sâu, thương mại hóa nguồn đóng đã trở thành một lựa chọn tất yếu.
Mâu thuẫn này đã làm nảy sinh hai hiện tượng: một mặt, những nhân tài rời đi chuyển giao các công nghệ như kiến trúc Transformer và học tăng cường sang các kịch bản dọc (như sản xuất và công nghệ sinh học) và xây dựng các rào cản thông qua dữ liệu kịch bản; mặt khác, những gã khổng lồ đạt được vị thế công nghệ thông qua việc sáp nhập và mua lại nhân tài, hình thành nên một vòng lặp khép kín của "thu hoạch công nghệ".
Khi hệ thống bảo vệ trở thành lưu vực
Trong khi "OpenAI Gang" đang có những bước tiến lớn thì công ty cũ OpenAI lại đang gặp khó khăn.
Về mặt công nghệ và sản phẩm, ngày phát hành GPT-5 đã bị hoãn lại nhiều lần và sản phẩm ChatGPT chính thống thường được thị trường cho rằng không thể theo kịp sự phát triển của ngành về tốc độ đổi mới.
Trên thị trường, DeepSeek đến sau đã bắt đầu dần vượt qua OpenAI. Hiệu suất mô hình của nó gần bằng ChatGPT, nhưng chi phí đào tạo chỉ bằng 5% GPT-4. Con đường tái tạo chi phí thấp này đang phá vỡ các rào cản công nghệ của OpenAI.
Tuy nhiên, sự lớn mạnh nhanh chóng của "OpenAI Gang" phần lớn là do những xung đột nội bộ trong OpenAI.
Hiện tại, đội ngũ nghiên cứu cốt lõi của OpenAI có thể nói là đã tan rã. Trong số 11 người đồng sáng lập, chỉ có Sam Altman và Wojciech Zaremba vẫn còn tại vị, và 45% các nhà nghiên cứu cốt lõi đã rời đi.
Wojciech Zaremba
Nhà đồng sáng lập Ilya Sutskever rời đi để thành lập SSI, nhà khoa học trưởng Andrej Karpathy đã chia sẻ công khai kinh nghiệm tối ưu hóa Transformer của mình và Tim Brooks, người đứng đầu dự án tạo video Sora, đã chuyển đến Google DeepMind. Trong đội ngũ kỹ thuật, hơn một nửa số tác giả của các phiên bản đầu tiên của GPT đã rời đi và hầu trong đó đã gia nhập hàng ngũ đối thủ cạnh tranh của OpenAI.
Trong khi đó, theo dữ liệu do Lightcast biên soạn, công ty theo dõi các bài đăng tuyển dụng, ưu tiên tuyển dụng của OpenAI dường như đã thay đổi. Năm 2021, 23% số việc làm mà công ty đăng tuyển là vị trí nghiên cứu chung. Năm 2024, nghiên cứu chung chỉ chiếm 4,4% thông tin tuyển dụng, điều này cũng gián tiếp phản ánh rằng địa vị nhân tài nghiên cứu khoa học tại OpenAI đang thay đổi.
Xung đột văn hóa tổ chức do chuyển đổi thương mại gây ra ngày càng trở nên rõ ràng. Trong khi quy mô nhân viên đã tăng 225% trong ba năm, tinh thần hacker ban đầu đã dần được thay thế bằng hệ thống KPI. Một số nhà nghiên cứu đã thẳng thắn tuyên bố rằng họ "bị buộc phải chuyển từ nghiên cứu thăm dò sang lặp lại sản phẩm".
Sự dao động chiến lược này đã đặt OpenAI vào tình thế tiến thoái lưỡng nan: công ty cần tiếp tục tạo ra các công nghệ đột phá để duy trì định giá, đồng thời phải đối diện áp lực cạnh tranh từ những nhân viên cũ sử dụng phương pháp của công ty để nhanh chóng sao chép kết quả của họ.
Chìa khóa thành công trong ngành AI không nằm ở những đột phá về thông số trong phòng thí nghiệm, mà nằm ở việc ai có thể đưa gen công nghệ vào các mao mạch của ngành - tái cấu trúc logic cơ bản của thế giới kinh doanh trong luồng câu trả lời của công cụ tìm kiếm, quỹ đạo chuyển động của động lực của tế bào sinh học.
Liệu Thung lũng Silicon có đang cố gắng chia tách OpenAI không?
Sự trỗi dậy nhanh chóng của "OpenAI Gang" và "PayPal Gang" phần lớn là do luật pháp của California.
Kể từ khi California ban hành luật cấm các thỏa thuận không cạnh tranh vào năm 1872, hoàn cảnh pháp lý độc đáo của tiểu bang này đã đóng vai trò là chất xúc tác cho sự đổi mới ở Thung lũng Silicon. Theo Mục 16600 của Bộ luật Kinh doanh và Nghề nghiệp California, bất kỳ điều khoản nào hạn chế quyền tự do nghề nghiệp đều không hợp lệ. Thiết kế hệ thống này trực tiếp thúc đẩy sự lưu thông tự do của các tài năng kỹ thuật.
Nhiệm kỳ trung bình của các lập trình viên tại Thung lũng Silicon chỉ là 3-5 năm, thấp hơn nhiều so với các trung tâm công nghệ khác. Luồng tần suất cao này đã tạo ra hiệu ứng "lan tỏa kiến thức". Lấy Fairchild Semiconductor làm ví dụ, các cựu nhân viên của công ty này đã thành lập 12 gã khổng lồ bán dẫn bao gồm Intel và AMD, đặt nền móng công nghiệp cho Thung lũng Silicon.
Luật cấm các thỏa thuận không cạnh tranh có vẻ như không bảo vệ đủ cho các công ty sáng tạo, nhưng trên thực tế, chúng lại thúc đẩy sự đổi mới. Dòng nhân lực kỹ thuật đã đẩy nhanh quá trình phổ biến khoa học và công nghệ và hạ thấp ngưỡng đổi mới sáng tạo.
Năm 2024, Ủy ban Thương mại Liên bang Hoa Kỳ (FTC) dự đoán rằng sau lệnh cấm toàn diện đối với các thỏa thuận không cạnh tranh vào tháng 4 năm 2024, sức sống đổi mới của Hoa Kỳ sẽ được giải phóng thêm. Trong năm đầu tiên thực hiện chính sách, có thể có thêm 8.500 công ty mới, số lượng bằng sáng chế sẽ tăng vọt 17.000-29.000 và 3.000-5.000 bằng sáng chế mới sẽ được thêm vào. Trong 10 năm tới, tốc độ tăng trưởng bằng sáng chế hàng năm sẽ là 11-19%.
Vốn cũng là động lực quan trọng thúc đẩy sự phát triển của OpenAI.
Quy mô vốn đầu tư rủi ro ở Thung lũng Silicon chiếm hơn 30% tổng số vốn đầu tư ở Hoa Kỳ. Các tổ chức như Sequoia Capital và Kleiner Perkins Caufield & Byers đã xây dựng một chuỗi tài chính hoàn chỉnh từ vòng hạt giống đến IPO. Mô hình thâm dụng vốn này đã tạo ra hiệu ứng kép.
Trước hết, vốn là động lực thúc đẩy sự đổi mới. Các nhà đầu tư thiên thần không chỉ cung cấp vốn mà còn tích hợp các nguồn lực của ngành. Khi Uber được thành lập, vốn ban đầu của công ty chỉ là 200.000 đô la từ hai nhà sáng lập và chỉ có ba xe taxi được đăng ký. Sau khi nhận được 1,25 triệu đô la tiền đầu tư từ thiên thần, công ty bắt đầu huy động vốn nhanh chóng và định giá đạt 40 tỷ đô la vào năm 2015.
Sự quan tâm lâu dài của vốn rủi ro vào ngành công nghệ cũng thúc đẩy nâng cấp ngành công nghệ. Sequoia Capital đã đầu tư vào Apple vào năm 1978 và Oracle vào năm 1984, tạo dựng ảnh hưởng trong lĩnh vực bán dẫn và máy tính; vào năm 2020, công ty bắt đầu triển khai độ sâu trí tuệ nhân tạo và tham gia vào các dự án tiên tiến như OpenAI. Hàng chục tỷ đô la đầu tư vào AI từ nguồn vốn quốc tế (như Microsoft) đã thúc đẩy chu kỳ thương mại hóa công nghệ AI tạo sinh từ vài năm xuống còn vài tháng.
Vốn cũng cung cấp cho các công ty sáng tạo khả năng chịu đựng sai sót tốt hơn. Tốc độ mà accelerator sàng lọc các dự án thất bại cũng quan trọng như tốc độ sàng lọc các dự án thành công. Theo số liệu thống kê từ startuptalky, một công ty phân tích khởi nghiệp, tỷ lệ thất bại của các công ty khởi nghiệp trên toàn thế giới là 90% và tỷ lệ thất bại của các công ty khởi nghiệp ở Thung lũng Silicon là 83%. Mặc dù các công ty khởi nghiệp không dễ dàng thành công, nhưng trong lưới đầu tư của vốn đầu tư rủi ro, kinh nghiệm thất bại có thể nhanh chóng chuyển thành chất dinh dưỡng cho các dự án mới.
Nguồn hình ảnh: startuptalky.com
Tuy nhiên, vốn cũng đã thay đổi con đường phát triển của những công ty đổi mới này ở một mức độ nhất định.
Dự án AI hàng đầu này đã được định giá hơn 1 tỷ đô la Mỹ trước khi phát hành bất kỳ sản phẩm nào, điều này khiến đội ngũ đổi mới vừa và nhỏ khác gặp khó khăn hơn rất nhiều trong việc tiếp cận nguồn lực. Sự mất cân bằng về mặt cấu trúc này nổi bật hơn trong phân phối theo khu vực. Theo một cuộc khảo sát của công ty quản lý cơ sở dữ liệu Dealroom, vốn đầu tư rủi ro mà Vùng Vịnh Hoa Kỳ nhận được trong một quý (24,7 tỷ đô la) tương đương với tổng số vốn đầu tư mạo hiểm đứng thứ hai đến thứ năm trên thế giới (London, Bắc Kinh, Bangalore và Berlin). Đồng thời, mặc dù các thị trường mới nổi như Ấn Độ đạt mức tăng trưởng tài chính 133%, nhưng 97% số tiền này lại chảy vào các công ty "kỳ lân" có định giá trên 1 tỷ đô la Mỹ.
Ngoài ra, vốn có "sự phụ thuộc vào đường dẫn" mạnh mẽ và thích các lĩnh vực có lợi nhuận định lượng. Điều này cũng khiến nhiều sáng kiến khoa học cơ bản mới nổi khó nhận được sự hỗ trợ mạnh mẽ ở cấp độ tài chính. Ví dụ, trong lĩnh vực điện toán lượng tử, Guo Guoping, người sáng lập Origin Quantum, một công ty khởi nghiệp về điện toán lượng tử trong nước, đã bán nhà để khởi nghiệp do thiếu vốn trong những ngày đầu kinh doanh. Guo Guoping lần huy động vốn vào năm 2015. Dữ liệu do Bộ Khoa học và Công nghệ công bố năm đó cho thấy tổng đầu tư của Trung Quốc vào nghiên cứu khoa học chưa đến 2,2% GDP, trong đó kinh phí nghiên cứu cơ bản chỉ chiếm 4,7% đầu tư cho R&D.
Không chỉ thiếu sự hỗ trợ, mà các tập đoàn vốn lớn còn sử dụng sự cám dỗ của "tiền bạc" để giữ chân những nhân tài hàng đầu, dẫn đến mức lương của giám đốc công nghệ tại các công ty khởi nghiệp về cơ bản bị khóa ở mức bảy con số (USD đối với các công ty Hoa Kỳ và RMB đối với các công ty Trung Quốc), tạo thành một chu kỳ "những gã khổng lồ độc quyền nhân tài - vốn đuổi theo những gã khổng lồ".
Tuy nhiên, vẫn có một rủi ro nhất định trong việc định giá trước đáng kể của các "băng đảng OpenAI" này.
Cả công ty của Mira Murati và Ilya Sutskever đều huy động được hàng tỷ đô la chỉ bằng một ý tưởng . Tất cả đều xuất phát từ lòng tin mà họ đặt vào năng lực kỹ thuật của đội ngũ lãnh đạo OpenAI, nhưng lòng tin này cũng đi kèm rủi ro- liệu công nghệ AI có thể duy trì giai đoạn tăng trưởng theo cấp số nhân trong thời gian dài hay không và thứ hai, liệu dữ liệu cảnh dọc có thể tạo thành rào cản độc quyền hay không. Khi hai rủi ro này gặp phải những thách thức thực sự (chẳng hạn như sự chậm lại trong đột phá của các mô hình đa phương thức và sự gia tăng chi phí thu thập dữ liệu ngành), vốn quá nóng có thể gây ra sự xáo trộn trong ngành.
