Sarah Guo - フロンティアへの資金提供 - [Invest Like the Best, EP.489]

Sarah Guo（サラ・グォー）は、AIネイティブ企業への初期投資に特化したベンチャーファンドConvictionの創業者兼マネージングパートナーである。彼女はAIの最前線で活動する研究者や起業家たちと深い関係を築き、業界で最も注目されるアーリーステージ投資家の一人となった。本エピソードは、ホストのPatrick O'Shaughnessy（パトリック・オショーネシー）が、AI業界の現状、投資判断のプロセス、そして未来への展望について、グォーの洞察を引き出す対話形式で進行する。彼女の投資哲学は、単なる財務分析ではなく、技術の本質的理解と、それを推進する人々への深い信頼に基づいている。

会話の中心にあるのは、グォーの「AIの未来を単一の企業が所有することはない」という確信だ。彼女は、少数の巨大ラボが経済を支配するという見方を明確に否定し、オープンソースモデルの重要性や、分散したエコシステムの価値を強調する。また、投資家としての意思決定プロセス、ロボティクスや生物学など新興分野への投資、そして「コンピュート独立」という概念についても深く掘り下げる。グォーの視点は、AIを単なる技術トレンドとしてではなく、社会の構造そのものを変革する力として捉えており、その楽観主義と現実主義のバランスが、この対話の魅力となっている。

00:02:16バックテスト不能時代の投資戦略

現在の投資環境について、グォーは「バックテストができない」という独特の表現を用いる。過去のデータに基づいて意思決定を行う従来の手法が通用しない、前例のない時代に我々は生きているという認識だ。彼女は投資家仲間のアナロジーを紹介する。「時速90マイルで走りながら、ブレーキを全力で踏みたいと言い続けているようなものだ」という表現は、テクノロジーの変革期における投資家のジレンマを的確に捉えている。機会を逃すことへの恐怖と、過去のバブル崩壊の教訓の間で、投資家は板挟みになっているのだ。

グォーは、この frenzied（熱狂的）な状況が、今後さらに激化すると予測する。彼女自身もファンドを設立して4年が経過し、ファームの持続可能性とキャリア形成という長期的視点と、目の前の機会への対応という短期的視点のバランスに苦心していることを認める。この複雑さは、単なる投資判断の問題ではなく、組織の存続と人材の成長に関わる根本的な問いでもある。

O'Shaughnessyは、Colossus誌に掲載されたグォーのプロフィール「Sarah's Wager」に言及し、彼女が特定の賭けをしているかどうかを問う。グォーはこれに対し、「偉人理論」への信念を語る。歴史において、高い主体性を持つ個人が環境やネットワークに恵まれれば、結果を変えることができるという考え方だ。彼女はこれを「戦争」とは捉えず、むしろオープンソースモデルの発展や米国の産業政策など、重要な局面で個人や起業家が影響を与え得ると主張する。

「1、2、3のフロンティアモデルの所有者が経済を消費する」という極端な見方を、グォーは明確に否定する。彼女は大手ラボの関係者と協力関係にあり、友人も多いが、そのような単極的な未来は望んでいないと語る。彼女の目標は「偉大な女性になること」ではなく、「自分が取り組む分野で最高の投資家になること」だという。この謙虚さと野心のバランスが、彼女の投資哲学の根幹を成している。

00:06:16最高の投資ファームを構築する条件

現在の競争環境で最高の投資家になるために何が必要かという問いに対し、グォーは「これまでのところ、それは比較的シンプルだった」と振り返る。彼女の分析によれば、ファームの成長と世代交代により、アーリーステージ投資の競争環境はかつてほど激しくはなかった。そこに大規模な技術変革が重なり、技術とコミュニティへの深い理解に基づいてファーストプリンシプルからアプローチすれば、他者よりも優れたアクセスと意思決定が可能になるという。

「リスクを取り、集中するだけで、あとは実行の問題だ」とグォーは言う。しかし、そのシンプルさの裏には、共に働く人々の基準の高さがある。彼女のパートナーであるMike（マイク）は、フロンティアで最も興味深い活動をしている起業家と研究者を合わせて約250人に絞って考えているという。グォーは、ファームの目標の一つは、この250人にできるだけ近づき、彼らをあらゆる面で支援することだと説明する。

O'Shaughnessyは、LP（リミテッドパートナー）アンケートでグォーが常にトップクラスにランクされている事実を指摘し、その成功の要因をさらに掘り下げようとする。グォーは、他者が行わないような賭けに出ることを厭わない姿勢が一因だと認める。彼女は、どの市場が重要になるか、この時代の創業者に何が求められるかを慎重に分析し、その結論が他者にとって非自明であることを重視してきた。

具体例として、法律業界向けAI企業Harveyへの投資を挙げる。グォーは2022年末時点で、言語による次トークン予測が可能ならば、法律は構造化された言語であり、文書読解、検索、テキスト生成という法律業務の特性がAIと極めて親和性が高いと判断した。創業者のWinstonとGabeは、AIが法律実務を変革するという強い信念を持っており、カリフォルニアの賃貸契約書の分析から、Activision BlizzardのM&A業務の85%をAIが担う未来までを見据えていた。この「技術的論理」に基づく投資判断は、当時の一般的なアプローチとは一線を画していた。

00:11:00フロンティアAI人材の心理と競争

フロンティアで活動する約250人の研究者たちが現在何を議論しているのか。グォーによれば、競争環境は「暴力的に」激化しており、12ヶ月前よりもさらにその傾向が強まっているという。特に注目すべきは、研究者たちの間に広がる「再帰的自己改善」への信念だ。AI研究モデルが自身を改善できるようになれば、1年から2年以内に何らかの指数関数的知能が実現するという考え方が、多くの研究者の間で新たに広がっている。

しかし、この信念には逆説的な効果がある。大手ラボが計算資源と人員の面で巨大化するにつれ、個々の研究者の貢献感が薄れているのだ。「OpenAIの200人の研究者の針を動かせるという感覚はない」とグォーは言う。もし問題の解決が7500億ドルの計算資源の投入と何千人もの人員によって達成されるのであれば、個人の努力は重要ではないという認識が広がっている。

この状況は、研究者たちの心理に二つの反応を生み出している。一つは「自分が何をしても結局モデルがやってくれる」という無力感、もう一つは「重要なのは計算資源の規模だけだ」という決定論的な見方だ。どちらも個人の主体性を奪うものであり、グォーはこの点を憂慮している。彼女は、ある起業家から「あなたが投資した企業のうち、あなたがいなければ投資されなかったものは何パーセントか」と問われた経験を語る。彼女の答えは「5%から10%が最大」というものだった。優秀な人材は他の投資家を見つけることができるからだ。

それでも、トップクラスの研究者の中には、自分の貢献が重要かどうかに関わらず、その仕事に取り組みたいと考える人々もいる。グォーは、この分野の最前線で働く研究者全員が「自分は機械に不可欠だ」と感じているわけではないと指摘する。この現実は、投資家として人材を見極める際の重要な視点となる。

00:13:50計算資源の制約とエネルギー問題

現在のAI業界で最も不健全な側面は何かという問いに、グォーは「計算資源（コンピュート）」と即答する。彼女は、今後5年から10年の間に十分な計算資源を確保できるかどうかが最大の懸念事項だと語る。あるハイパースケーラーのインフラ責任者との会話を紹介し、「2030年以前に十分な規模で我々のニーズを満たすものは何もない」という発言を引用する。これは、AIの進化を阻む物理的な制約を如実に示している。

問題の本質は、技術や資本主義ではなく、規制と合意形成にあるとグォーは主張する。ニューヨークにデータセンターを建設するには、ニューヨーク市民を説得する必要がある。原子力発電をベースロード電源として競争力のある価格にするには、安全性を説得し、数千基の建設を許可する必要がある。技術的・起業家的な能力は既に存在するが、物理的なサプライチェーンと社会の合意形成が、ソフトウェアの意思決定速度に追いつかないのだ。

投資家の視点からは、この状況は別の問題を生み出している。AI企業の多くは初期段階から資本集約的であり、創業者は投資家に自社のストーリーを説明する必要がある。しかし、投資家の中には技術の本質的理解よりも、経歴や他の投資家の存在など「判読可能なシグナル」に判断を委ねる者が増えている。グォーは、ある優秀な投資家との議論を振り返り、「8年間知っている人物の質は分かるが、技術理論とビジネスが理解できない」という彼の説明に危機感を覚えたという。

「ペディグリー以外にビジネスについての見解を持たないことは危険だ」とグォーは警告する。彼女は、投資家が技術そのものに対する直感を磨くことの重要性を強調する。計算資源の制約は、単にインフラの問題ではなく、投資家の判断力の質にも影響を及ぼしているのだ。

00:19:10ロボティクスの未来と投資判断の実際

グォーが最も感銘を受けた研究者として挙げるのは、ロボティクス企業Skild AI（スキルドAI）の創業者であるTony Zhao（トニー・ジャオ）とChang Chi（チャン・チー）だ。彼らはスタンフォード大学の博士課程在学中に、Toyota Research、DeepMind、Teslaでの経験を経て、わずか25歳で会社を設立した。グォーは彼らの業績を「過去4年間のロボティクスAIにおける最も興味深いアイデアのほとんどを、二人だけで生み出した」と評価する。

彼らの革新的なアプローチは、ロボティクスにおけるデータ収集の問題に焦点を当てている。ロボティクス業界では「ロボティクスデータのインターネット」があれば汎用ロボットが実現するという信念があるが、そのデータをどこから得るかが最大の課題だ。TonyとChangは、現実世界の環境とタスクの分布をサポートする方法で、最も安価にデータを収集する方法を考案した。データの形状、収集方法、モデル学習との相互作用を技術的問題として捉える彼らの創造性は、グォーを初回ミーティングで即座に投資決定させるに至った。

「何も出荷されるまでは真実ではない」という信念のもと、同社は設立から2年足らずで、家庭用の汎用半人型ロボットのベータ版を今年末にリリースする計画だ。スタンフォード大学の地下室の段ボールから、フルスタックの製造まで、数百回のハードウェアとモデルの反復を経てきたスピードは「驚異的」だとグォーは語る。ロボティクス業界全体の見方も「もし問題ではなく、いつ問題」に変わりつつあるが、同社は「今年でなければ来年」というさらに速いタイムラインで動いている。

投資判断のプロセスについて、グォーは自身のアプローチを詳細に説明する。彼女は人に対する直感を重視し、多くの場合、初回ミーティングで即座に「8か9」（10段階評価）のスコアをつけるという。その後、意思決定までの間に、自分の理解の穴を埋める作業を行う。生物学、防衛、ロボティクス、法律など、すべての領域に精通することは不可能であり、専門外の分野では「数日から数週間かけて集中的に学習する」という。

グォーはメモを書くことを重視し、ファーム設立当初から、Greylockスタイルの完全なメモを作成し、信頼できる投資家仲間に意見を求めてきた。現在も、パートナーのBella、Pranav、Mikeからのフィードバックを得て、判断の精度を高めている。彼女の意思決定スタイルは「高い確信から始めて、逆算して検証する」というもので、徐々に確信を積み上げるタイプとは対照的だ。

00:26:13時間配分と資金調達の哲学

グォーの現在の時間配分について、彼女は「3分の2から5分の3をポートフォリオ企業の支援に費やしている」と明かす。具体的には、人材採用、戦略的思考の支援、外部エコシステムへの影響力行使などが含まれる。次に大きな割合を占めるのが新規企業の評価で、週に4〜6社を見るという。これは彼女が以前のファームで経験した「最初の数ヶ月で500社」というハイボリュームなアプローチとは大きく異なる。

「今はよりキャリブレーションが効いている」とグォーは言う。少数の企業を深く見ることで、判断の質が向上したのだ。残りの時間は、パートナーの案件検討の支援、世界について学べる人々との交流、異なる視点を持つ投資家との対話に充てられている。特に公開市場の投資家との交流は、彼女にとって新しい学びの源となっている。

資金調達について、グォーは「人々の反対意見や質問を理解すべきだが、彼らの望むことを話すべきではない」という信念を持っている。彼女はファンド1の調達時に、差別化されたストーリーを要求するプライベートエクイティ投資家の友人からアドバイスを受けたが、それを拒否した。「正直なところ、まだ分からない。だから資金を集めて、実験して、見つけ出す必要がある」と彼女は考えた。

グォーはスライドを作らず、具体的な戦略を語ることもせず、自身の経歴と投資実績をまとめた2ページの書類だけをLPに渡したという。「私は非凡な人々を見極め、その人々に役立つことをするのが得意だ」というシンプルな主張だった。このアプローチは一部のLPには受け入れられなかったが、彼女の誠実さを評価した初期の支援者たちは、今でも深く感謝されている。

00:30:49両親から学んだ価値観とインスピレーションの源泉

グォーの両親はともに起業家であり、彼女の価値観形成に大きな影響を与えた。彼女は「子供時代を通じて、両親がいつも自分に寄り添ってくれていると感じた瞬間がなかった」と振り返る。両親は常に働いていたが、彼女は独立心の強い子供だったため、それが問題になることはなかった。むしろ、「家族はあなたを世界の中心のように感じさせるが、彼らは他の興味を持つ完全な人間である」という認識を得たことが重要だった。

家族の価値観として、誠実さ、自分で考えること、思考の独立性を挙げる。特に「思考の独立性」は最も特徴的な価値観であり、両親にとっては道徳的な問題だった。「他人がどう思うかを心配してはいけない」という教えは、グォーの投資哲学にも深く影響している。しかし、彼女自身は「エコシステム内の競争心を煽ること」を心配することがあると認める。友好的な性格でありながら、伝統的なシリーズAファンドのゼロサム的な競争姿勢とは距離を置きたいと考えている。

インスピレーションの源泉について、グォーは「起業家への愛情と倫理観」を挙げる。彼女は両親が大企業に挑む姿を見て育ち、「技術が優れ、製品が優れ、顧客がそれを望むなら、勝つことができる」という信念を培った。しかし、現代の起業家文化には「マーケティングとブランドがすべて」という冷笑主義が広がっていることを憂慮する。「価値創造に集中し、人を大切にし、非凡な人々と働き、ビジョンに価値があれば、それは思っている以上に機能する」と彼女は主張する。

具体的なインスピレーションの源として、音楽生成AI企業Sunoの創業者Mikey Schulman（マイキー・シュルマン）を挙げる。グォーは彼への投資を断ったことを後悔しており、「多くの人が音楽を作りたいとは思わない」という自身の直感が間違っていたことを認める。「AIツールにおける創造やエンターテイメントの表現の量を過小評価していた」と彼女は振り返る。

00:34:38オープンソースAIの重要性と安全保障

オープンソースAIモデルをめぐる議論について、グォーは明確な立場を示す。現実として、過去3年間で中国を中心に、米国や欧州からも競争力のあるオープンソースモデルが登場している。最近では、ThinQubit、Poolside、Reflection、Nvidia、Mistralなどが強力なモデルをリリースしている。「猫は袋から出てしまった」とグォーは言い、これらのモデルは世界中で使用されている。

経済的な観点から見ると、フロンティアプロバイダーのモデルは「高すぎる、機密性が高すぎる、遅すぎる」という理由で使用できないケースが多数存在する。AIの活用方法が増えるにつれ、この傾向はさらに強まるとグォーは予測する。「能力がより民主化されれば、より多くの方法で使用されるようになるのは客観的事実だ」と彼女は主張する。

安全保障の観点では、フロンティアモデルの安全性プロファイルを理解することの重要性を認める。防衛的なサイバーセキュリティや生物学の研究にフロンティアモデルを使用する企業があるならば、同じ技術が攻撃的な用途にも使用され得ることを認識すべきだという。しかし、オープンソースモデルの使用を制限することは「法律を遵守する米国企業だけを制限し、敵対的な攻撃者には影響を与えない」と彼女は指摘する。

グォーの提案は、フロンティアモデルに対する厳格なテストと理解を進めることだ。中国製モデルのバックドア（バックドア）行為についての懸念は、推測ではなく、実際の研究を通じて検証すべきだと主張する。「Sam（サム・アルトマン）が言うように、計測不能なほど安価な知能への広範なアクセスという未来は来る。それはオープンソースによって支えられるだろう」と彼女は確信する。

00:40:55コンピュート独立と産業基盤の再構築

「計測不能なほど安価な知能」が実現しない世界を想像できるかという問いに、グォーは「絶対に想像できる」と答える。特に、競争力のある形での実現は決して必然ではないと警告する。米国が産業基盤を再構築するには自動化が不可欠であり、人材を輸入せず、人件費が高く、特定のスキルが不足している現状では、誰が製品を生産するのかという根本的な問題が浮上する。

「米国の人々は時給13ドルの非人間的な仕事を望んでおらず、そうあるべきでもない」とグォーは言う。彼女が危惧するのは、AIが雇用に与える影響への合理的な恐怖や、少数のテクノロジー企業によるレントの収奪への不満が、反資本主義的な方向性と結びつき、エネルギーやインフラ、産業能力の構築を遅らせることだ。

「コンピュート独立」という概念について、グォーはデータセンターから逆算して考える。GPUを搭載したデータセンターには、冷却、電力、トレーニングと推論のサポートが必要であり、これらすべてのインプットにはグローバルなサプライチェーンが存在する。TSMCのマグカップを手に取りながら、彼女は「サプライチェーンの一部は、米国とその同盟国にとって必ずしも安定していない場所にある、非常に薄いふるいのようなものだ」と説明する。

具体的な取り組みとして、Jacob Helberg（ジェイコブ・ヘルバーグ）が進めるPAC silicaプロジェクトを紹介する。これはサプライチェーンのあらゆる部分に投資し、独立した経路を特定することを目指すものだ。「すべてを米国内で生産する必要はない。比較優位は現実のものだが、複数の供給源を持つことは誰もが望む立場だ」とグォーは言う。

Convictionの投資戦略として、データセンターとロボティクスの労働力ギャップ、原子力エネルギー、代替チップアーキテクチャに投資してきたことを明かす。データセンター建設業者や太陽光・バッテリー設置業者なども継続的に検討しているが、まだ投資には至っていない。「本質的にはテクノロジー投資家であり、人々が構築している永続的な製品資産が何かを理解したい」と彼女はその理由を説明する。

00:43:14Conviction内部の議論と生物学への投資

Conviction内で行われている主要な議論について、グォーは「伝統的なソフトウェア領域ではない分野への投資可能性」を挙げる。半導体企業へのベンチャー投資は、長い間「最悪のビジネス」とされてきた。しかし、パートナーのBellaが検討を始めた結果、需要が明確に存在することが分かってきた。アクセラレーターへの大規模な需要の集約や、サプライチェーン独立への欲求が、これらの企業のリスク方程式を変えている。

「我々は皆、TSMCの一つのラインに張り付いているわけにはいかない」とグォーは言う。宇宙産業がベンチャー投資に適さない市場であるのと同様に、太陽光、バッテリー、原子力、タービン製造、ロボティクス、生物学など、それぞれの分野が独自の議論を必要としている。

生物学への投資について、グォーは「データを経験的に見ることで、議論の一方の側に強く傾いた」と語る。彼女はChai Discovery（チャイ・ディスカバリー）への最初の投資家となり、同社はトップ10の製薬会社数社とR&Dプロセスの加速で協力している。従来の常識では、バイオテックや製薬業界へのサービスで利益を上げる唯一の方法は「薬を作り、バイオバックス取引を得る」ことだとされていた。

「ソフトウェア投資家は、製薬会社にソフトウェアを売って利益を上げることはできない」というのが従来の見方だった。しかし、グォーはモデルの登場により状況が変わりつつあると確信する。「規制や物理世界の速度、安全性といった課題は残るが、治療法の開発は大幅に加速するはずだ」と彼女は予測する。転換点となったのは、顧客企業の科学者やツールのユーザーとの対話を通じて、実際に価値が認識されていることを確認できたことだという。

00:48:58「Conviction」という名前の由来とリスクテイク

ファンド名を「Conviction（確信）」と名付けた理由について、グォーは「願望が込められている」と説明する。伝統的なアーリーステージ投資の形態は、早期に参入し、大きなポジションを取り、決して売却せず、成功するか失敗するまで会社と共に働くことだ。このアプローチには、素晴らしい整合性とシンプルさがある。

グォーとMikeは、Sigma、Notion、Ripplingなど、軌道に乗るまでに時間がかかった企業の成長過程に関わってきた経験がある。「市場が非自明な視点を取り、それが真実になるまで疑いを保留し、完全な信念を持って行動する能力」こそが、ビジネスを構築する人々にとって最高のパートナーシップの形だと彼女は考える。

リスクテイクについて、グォーは「Founders Fundの友人たちとは異なり、反対意見を持つことへの本能はない」と認める。しかし、「自分が何を考えるかを決め、他人がどう思うかをあまり心配しないこと」が基本だと主張する。「真実を見つけ、それが誤って価格設定されているなら、それを保持することで良いポジションを得られる。非対称な情報と、他の人がまだ理解していない意見を保持する自信が必要だ」と彼女は説明する。

「真実を見つける」ことと「ノイズから身を守る」ことの具体的な方法として、グォーは「世界を変えている人々から学ぶこと」を挙げる。ポートフォリオ企業の創業者や、彼女の理解を超える行動を起こしている創業者たちとの対話が最も有益だという。一方で、大手ラボの戦略についての「確実な論理」を分析することは、意思決定にはあまり役立たないと彼女は考える。

「我々が1%の道のりにいるなら、次の99%の普及は何かを考えることにエネルギーを注ぎたい」とグォーは言う。彼女は、投資家が「どのレイヤーが勝つか」という壮大な戦略的フレームワークを考えすぎることを批判し、より具体的な普及のプロセスに焦点を当てるべきだと主張する。

00:54:161年後の世界とAIによる変革

1年後の世界について、グォーは「ジェボンズのパラドックスが実際に起こることを期待している」と語る。AIエージェントや製品が日常生活のさまざまな領域で退屈な作業をより効果的に処理するようになれば、ソフトウェアエンジニアリングで起こった変革が他のすべての分野でも起こるはずだという。

具体的な例として、ポートフォリオ企業のマーケティング部門が「1人の人間とAI」で運営されている事例を挙げる。「マーケティング担当者が自分のレバレッジを生み出すことに興味を持ち、自律的なマーケティング部門を作り上げた」という。このような変革は、あらゆる企業のあらゆる機能で起こりつつある。

「AIで生産性が向上した今、あなたはより少なく働いていますか？」というO'Shaughnessyの問いに、グォーは「いいえ、より多く働いています」と即答する。これはNVIDIAのJensen Huang（ジェンセン・フアン）の「我々は皆、より雇用されるようになる」という知恵を裏付けるものだ。「人々がツールにアクセスし、教育を受けることを確保する必要がある」と彼女は強調する。

O'Shaughnessyは、グォーの功績を称え、「あなたは偉大なものには常に余地があるという素晴らしい例だ」と語る。Conviction設立時には多くのアーリーステージ投資ファームが存在していたが、4年後、彼女は独自の地位を確立した。「実行ゲームだ」とグォーは言い、差別化されたストーリーよりも、実際の行動と結果が重要だと主張する。

結びに

本エピソードの核心は、AIの最前線で活動する人々の心理と、それを取り巻く投資環境の変化を、グォーの独自の視点から描き出した点にある。彼女は、技術の本質的理解と人材への深い信頼に基づく投資哲学を展開し、単なるトレンド追従ではない、持続可能な価値創造の重要性を説く。特に印象的なのは、「コンピュート独立」という概念を通じて、AIの未来が技術的な問題だけでなく、エネルギー政策、規制、社会の合意形成といった広範な要素に依存していることを明らかにした点だ。

また、グォーの「偉人理論」への信念と、それを自身のキャリアに適用しないという謙虚さのバランスは、投資家としての成熟度を示している。彼女は「真実を見つけ、ノイズから身を守る」という原則を実践し、ペディグリーや派手なストーリーではなく、実際の価値創造に焦点を当てている。AIが社会の構造そのものを変革する過渡期において、彼女の楽観主義と現実主義のバランスは、投資家のみならず、テクノロジーの未来に関心を持つすべての読者にとって示唆に富むものだ。