シリコンバレーに「OpenAIギャング」が台頭している
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シリコンバレーに「OpenAIギャング」が台頭している
OpenAIの分岐する道。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察筆者：旗艦
画像出所：無界AIが生成
「OpenAI元従業員」という肩書きは、市場でいったいどれほどの価値を持つのか？
現地時間2月25日、Business Insiderの報道によると、OpenAIの元最高技術責任者（CTO）であるミーラ・ムラティが設立した新会社「Thinking Machines Lab」が、90億ドルの評価額を基に10億ドルの資金調達を開始した。
現在、Thinking Machines Labは製品や技術のタイムライン、具体的な詳細について何も公表していない。公開されている情報といえば、20人以上からなるOpenAI出身者のチームと、「誰もが知識やツールにアクセスでき、AIが個人のニーズや目標に応じて役立つ未来を構築する」というビジョンだけだ。
ミーラ・ムラティとThinking Machines Lab
OpenAI系起業家の資本動員力はすでに「雪だるま式効果」を生み出している。ムラティ以前にも、OpenAIの元チーフサイエンティストであるイリヤ・サツケバーが設立したSSIは、OpenAIとの関係性と一つの理念だけで300億ドルの評価額を得ていた。
2018年にマスクがOpenAIを退いた以降、OpenAIの元従業員らは30社以上を設立し、合計で90億ドル以上の資金を調達している。これらの企業は、AIセキュリティ（Anthropic）、インフラ（xAI）、垂直型アプリケーション（Perplexity）などを網羅する完全なエコシステムを形成している。
これは2002年にPayPalがeBayに買収された後、マスクやピーター・ティールらが独立して巻き起こしたシリコンバレーの起業ブーム——いわゆる「ペイパル・ギャング（PayPal Mafia）」を思い出させるものだ。この波の中で、テスラ、LinkedIn、YouTubeといった伝説的な企業が誕生した。OpenAIの元従業員たちもまた、「OpenAIギャング」と呼ばれる勢力を形成しつつある。
ただし、「OpenAIギャング」の展開はさらに急進的だ。「ペイパル・ギャング」が10年かけて2つの千億ドル企業を生み出したのに対し、「OpenAIギャング」はChatGPTのリリース後わずか2年で5つの100億ドル級企業を生み出した。その中には、評価額615億ドルのAnthropic、評価額300億ドルのイリヤ・サツケバーのSSI、評価額240億ドルのマスクのxAIがあり、今後3年以内に「OpenAIギャング」から兆円規模のユニコーンが登場する可能性すらある。
「OpenAIギャング」による新たなシリコンバレーの「人材分裂」は、シリコンバレー全体に影響を与え、さらにはグローバルなAIの権力地図を再編しつつある。
OpenAIの分裂の軌跡
OpenAIの11人の共同創業者のうち、現在まで在籍しているのはサム・アルトマンと言語・コード生成チームの責任者ウォイチェフ・ザレンバの2人だけだ。
2024年はOpenAIにおける退職のピークとなった。この年、イリヤ・サツケバー（2024年5月退職）、ジョン・シュルマン（2024年8月退職）などが相次いで退職した。安全チームは30人から16人に縮小され、47％の人員削減となった。幹部ではCTOのミーラ・ムラティ、研究責任者ボブ・マクグリューなどが続々と退職。技術チームでも、GPTシリーズのチーフデザイナーであるアレック・ラドフォード、Soraプロジェクトの責任者ティム・ブルックス（後にGoogleへ移籍）といった核心技術者が離脱。ディープラーニングの専門家イアン・グッドフェローはGoogleに、アンドレイ・カルパシーは二度目の退職後に教育系スタートアップを設立した。
「集まればひとつの炎、散れば満天の星」。
2018年以前にOpenAIに入社した主要技術メンバーのうち、45％以上が独立起業を選んでいる。こうした新たな「門戸」は、OpenAIの技術遺伝子を再構成し、三つの戦略グループに分かれている。
まず一つ目は、OpenAIの遺伝子を継承する「正統派」であり、いわばOpenAI 2.0を目指す野心家たちだ。
ミーラ・ムラティのThinking Machines Labは、ほぼそのままOpenAIの研究開発体制を移植している。ジョン・シュルマンが強化学習フレームワークを担当し、リリアン・ウェンがAIセキュリティシステムを主導。さらにGPT-4のニューラルネットワーク構造図さえ、新プロジェクトの技術設計図としてそのまま使用されている。
彼らが掲げる「オープンサイエンス宣言」は、近年のOpenAIの閉鎖化傾向への直接的な反論であり、技術ブログ、論文、コードの継続的公開を通じて「より透明性の高いAGI開発プロセス」を実現しようとしている。この動きはAI業界にも連鎖反応を引き起こしており、Google DeepMindのトップ研究者3人がTransformer-XLアーキテクチャとともに移籍している。
一方、イリヤ・サツケバーのSafe Superintelligence Inc.（SSI）は別の道を選んだ。サツケバーと他の2人の研究者ダニエル・グロス、ダニエル・レヴィが共同で設立した同社は、短期的な商業化目標を一切放棄し、「不可逆的に安全な超知能」——哲学的な命題ともいえるこの技術枠組みに専念している。会社設立直後から、a16zやシーケンシャル・キャピタルなどの機関が10億ドルを投資することで、サツケバーの理想に「支払い」を決めた。
イリヤ・サツケバーとSSI
二つ目の派閥は、ChatGPT登場前にすでに退社した「破壊者」たちだ。
ダリオ・アモダイが設立したAnthropicは、「OpenAI反対派」から最も危険な競合へと進化した。同社のClaude 3シリーズは複数のテストでGPT-4と同等の性能を発揮している。加えて、Amazon AWSとの独占提携により、徐々にOpenAIの基盤である計算資源を侵食している。AnthropicとAWSが共同開発するチップ技術は、OpenAIがNVIDIAのGPU購入において持つ交渉力をさらに弱体化させる可能性がある。
この派閥のもう一人の代表格はマスクである。彼は2018年にすでにOpenAIを去っているが、彼が設立したxAIの創業メンバーの中にはOpenAI出身者もいる。例えばイゴール・バブシュキンや、後に再びOpenAIに戻ったカイル・コシックなどがいる。マスクの強大なリソースにより、xAIは人材、データ、計算能力の面でOpenAIに脅威を与えてきた。マスク傘下のXプラットフォームのリアルタイムソーシャルデータを統合することで、xAIのGrok-3はX上のホットトピックを即座に取得し回答を生成できる。一方、ChatGPTの学習データは2023年までに限定されており、鮮度の差は歴然だ。このようなデータのクローズドループは、Microsoftエコシステムに依存するOpenAIが模倣するのは難しい。
しかし、マスクがxAIを位置づけているのはOpenAIの「破壊者」ではなく、「OpenAI本来の理念」の回復者だ。xAIは「最大限のオープンソース化」を貫き、たとえばGrok-1モデルをApache 2.0ライセンスでオープンソース化し、世界中の開発者をエコシステム構築に参加させている。これは、GPT-4のようにAPI提供のみにとどまるOpenAIの近年の非公開化傾向と鮮明な対比を成している。
三つ目は産業のロジックを再構築する「突破口開拓者」たちだ。
OpenAIの元研究者アラビンド・スリニバスが設立したPerplexityは、AI大規模モデルで検索エンジンを改造した先駆者の一つである。Perplexityは検索ページのリンク一覧を、AIが直接回答を生成する形式に置き換えている。現在、毎日の検索回数は2000万回を超え、資金調達額も5億ドルを超える（評価額90億ドル）。
Adeptの創業者はOpenAIの元エンジニアリング副社長デイビッド・ルアンであり、言語処理、スーパーコンピューティング、強化学習の研究に加え、GPT-2、GPT-3、CLIP、DALL-Eプロジェクトのセキュリティおよびポリシー策定にも関わっていた。AdeptはAIエージェントの開発に特化し、大規模モデルとツール呼び出し機能を組み合わせることで、ユーザーの複雑なタスク（例：コンプライアンス報告書の作成、設計図の作成など）を自動化することを目指している。同社が開発したACT-1モデルは、OfficeソフトやPhotoshopなどを直接操作できる。現在、この会社のコア創業チーム、デイビッド・ルアンを含め、すでにAmazonのAGIチームに移籍している。
Covariantは具身知能（Embodied AI）のスタートアップで、評価額10億ドル。創業チームは全員、OpenAIの解散したロボットチーム出身であり、その技術的源流はGPTモデルの開発経験にある。同社はロボット基礎モデルの開発に注力し、マルチモーダルAIによってロボットの自律的作業を実現することを目指しており、特に倉庫物流の自動化に焦点を当てている。しかし、現在Covariantのコア創業チームのうち、「OpenAIギャング」出身のピート・アベール、ピーター・チェン、ロッキー・ドゥアンの3人はすでにAmazonに移籍している。
一部「OpenAIギャング」系スタートアップ
資料出所：公開情報、整理：旗艦
AI技術が「ツール的属性」から「生産要素」へと飛躍する中、三種類の産業的チャンスが生まれている：代替型シナリオ（例：従来の検索エンジンの破壊）、増分型シナリオ（例：製造業のスマート化）、再構成型シナリオ（例：生命科学の基盤的突破）。これら共通の特徴は、データフライホイールの構築可能性（ユーザーとのインタラクションデータがモデル改善にフィードバックされる）、物理世界との深層的相互作用（ロボットの動作データ／生物学実験データ）、そして倫理・規制のグレーゾーンにあることだ。
OpenAIの技術流出は、このような産業変革に根本的な原動力を与えている。初期のオープンソース戦略（例：GPT-2の一部オープン）は技術拡散の「タンポポ効果」を生み出したが、技術的ブレークスルーが深水領域に入った後は、非公開化と商業化が必然的な選択となった。
この矛盾が二つの現象を生んでいる。第一に、退職人材がTransformerアーキテクチャや強化学習などの技術を特定分野（例：製造業、バイオテクノロジー）に移転し、シナリオ固有のデータで防衛壁を築くこと。第二に、大手企業が人材買収を通じて技術的優位を確保し、「技術収穫」の閉ループを形成すること。
守りの川が分水嶺に変わるとき
「OpenAIギャング」が快進撃を続ける一方、旧東家OpenAIは「足踏み状態」にある。
技術・製品面では、GPT-5の発表時期が繰り延べられ続け、主力製品ChatGPTも業界の進展に比べて革新スピードが遅れていると広く見なされている。
市場面では、後発のDeepSeekがすでにOpenAIに徐々に迫っており、そのモデル性能はChatGPTに匹敵するものの、学習コストはGPT-4の5％に過ぎない。この低コストでの再現路線が、OpenAIの技術的防衛線を蝕んでいる。
しかし、「OpenAIギャング」の急速な成長の背景には、OpenAI内部の矛盾がある。
現在のOpenAIのコア研究チームは事実上崩壊状態にある。11人の共同創業者のうち、サム・アルトマンとウォイチェフ・ザレンバの二人だけが残っており、コア研究者の45％が流出している。
ウォイチェフ・ザレンバ
共同創業者のイリヤ・サツケバーは退職してSSIを設立し、チーフサイエンティストのアンドレイ・カルパシーはTransformer最適化のノウハウを公開し、Soraビデオ生成プロジェクトの責任者ティム・ブルックスはGoogle DeepMindに移籍した。技術チームでは、GPT初期バージョンの半数以上が既に退職しており、多くはOpenAIの競合企業に加入している。
同時に、採用情報分析企業Lightcastのまとめたデータによると、OpenAI自身の採用重点も変化している。2021年には同社の23％の求人が一般研究職だったが、2024年にはその割合は4.4％に低下している。これは研究人材の地位がOpenAI内で変化していることを示唆している。
商用化への転換がもたらす組織文化の衝突はますます顕著になっており、従業員数が3年間で225％拡大する一方で、初期のハッカー精神はKPI体制に取って代わられつつある。ある研究者は「探索的研究から製品の反復開発へと強制的に方向転換させられた」と率直に語っている。
このような戦略の揺れは、OpenAIを二重の窮地に陥れている。即ち、評価額維持のために画期的な技術を継続的に生み出す必要がある一方で、元従業員が自社のメソドロジーを使って成果を迅速にコピーするという競争圧力にも直面しているのだ。
AI産業の勝敗は、実験室でのパラメータ突破にあるのではなく、誰が技術の遺伝子を産業の毛細血管に注入できるかにある——検索結果の流れ、マニピュレータの運動軌道、生物細胞の分子動力学の中に、ビジネス世界の基盤的ロジックを再構築できるかどうかが問われている。
シリコンバレーがOpenAIを分裂させようとしているのか？
「OpenAIギャング」や「ペイパル・ギャング」の急成長は、大きくはカリフォルニア州の法律の「恩恵」を受けている。
カリフォルニア州は1872年以来、競業避止契約を禁止する法律を制定しており、この独自の法的環境がシリコンバレーの革新の触媒となっている。『カリフォルニア州商業職業法典』第16600条によれば、職業の自由を制限するいかなる条項も無効とされる。この制度設計は、技術人材の自由な移動を直接促進した。
シリコンバレーのプログラマーの平均在任期間は3〜5年と、他のテックセンターに比べて遥かに短い。この高頻度の流動性は「知識の流出（knowledge spillover）」効果を生み出した。たとえばフェアチャイルド・セミコンダクターの元従業員らは、インテル、AMDなど12の半導体大手を設立し、シリコンバレーの産業基盤を築いた。
競業避止契約の禁止は、表面上は革新企業の保護が不十分に見えるが、実はむしろ革新を促進している。技術者の移動は技術の拡散を加速させ、革新のハードルを下げているのだ。
2024年、米連邦取引委員会（FTC）は、2024年4月に競業避止契約を全面禁止すると予想しており、これにより米国の革新活力がさらに解放されるとされている。政策施行初年度に8,500社の新企業が誕生し、特許出願が17,000〜29,000件増加し、新規特許が3,000〜5,000件追加され、今後10年間で年間特許出願の伸び率が11〜19％になると予測されている。
資本もまた、「OpenAIギャング」台頭の重要な推進力である。
シリコンバレーのベンチャーキャピタル規模は全米の30％以上を占めており、シーケンシャル・キャピタル、KPCBなどの機関が、シードラウンドからIPOまでの一貫した資金調達チェーンを構築している。この資本集中型モデルは二重の効果を生んでいる。
まず、資本は革新のエンジンである。エンジェル投資家が提供するのは資金だけでなく、業界リソースの統合支援も含まれる。Uberのシード資金は創業者の20万ドルと登録タクシー3台だけだったが、125万ドルのエンジェル投資を受けたことで急速に資金調達を進め、2015年には評価額400億ドルに到達した。
リスク資本がテクノロジー産業に長期的に注目してきたことも、産業のアップグレードを促進した。シーケンシャル・キャピタルは1978年にAppleに投資し、1984年にはOracleに投資することで、半導体およびコンピュータ分野での影響力を確立。2020年からはAI分野に本格的に参入し、OpenAIなどの先端プロジェクトに参加した。国際資本（例：Microsoft）によるAIへの数百億ドル規模の投入により、ジェネレーティブAIの商業化サイクルが数年から数ヶ月レベルにまで短縮された。
資本は革新企業に高い失敗許容度も提供している。アクセラレーターにとって、失敗プロジェクトの迅速なスクリーニングは成功プロジェクトと同等に重要だ。スタートアップ分析機関startuptalkyの統計によると、世界的なスタートアップの失敗率は90％、シリコンバレーでは83％。スタートアップの成功は難しいが、リスク資本の投資ネットワークの中では、失敗経験がすぐに新プロジェクトの養分に変わる。
画像出所：startuptalky.com
しかし、資本はこれらの革新企業の発展経路を一定程度変えてもいる。
トップクラスのAIプロジェクトは製品未リリースの段階で数十億ドルの評価額を得ており、これは中小規模の革新チームがリソースを獲得する難度を倍増させている。この構造的不均衡は地域分布でも顕著だ。データベース管理会社Dealroomの調査によると、米国湾岸地域（ベイエリア）が四半期に得るベンチャーキャピタル（247億ドル）は、世界第2〜5位のVCセンター（ロンドン、北京、バンガロール、ベルリン）の合計に相当する。一方、インドなどの新興市場では133％の資金調達増加を遂げても、97％の資金が評価額10億ドル超の「ユニコーン企業」に集中している。
さらに、資本には強い「パス依存性」がある。資本は定量的にリターンが測定可能な分野を好むため、多くの新興基礎科学研究は資金面で十分な支援を受けられない。例えば量子コンピューティング分野では、中国の量子スタートアップ「本源量子」の創業者郭国平は、創業初期に資金不足から自宅を売却して起業した。郭氏が初めて資金調達を試みたのは2015年のことだが、当時中国科技部が発表したデータによると、研究開発総支出はGDPの2.2％未満であり、そのうち基礎研究費は4.7％に過ぎなかった。
支援不足に加え、大資本は「金銭」という誘惑でトップ人材をロックインしており、これによりスタートアップのCTOクラスの報酬は基本的に7桁（米国企業は米ドル、中国企業は人民元）に固定され、「大手が人材を独占→資本が大手を追う」という循環が生まれている。
とはいえ、「OpenAIギャング」の評価額が大幅に前倒しされていることには一定のリスクもある。
ミーラ・ムラティとイリヤ・サツケバーの二社は、いずれもまだ理念だけの段階で数十億ドルの資金を調達している。これは彼らがOpenAIのトップチームの技術力に対する「信頼プレミアム」によるものだが、この信頼にはリスクも伴う——AI技術が長期的に指数関数的成長を続けられるかどうか、また特定分野のデータが独占的防衛壁を形成できるかどうか。この二つのリスクが現実の課題に直面したとき（例：マルチモーダルモデルの進展鈍化、業界データ取得コストの急増）、資本の過熱が業界の再編を引き起こす可能性がある。
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