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シャドーイング練習：AI Sells Labor, Not Software — Legendary Investor Elad Gil

フレーズを聞いてから、声に出してみましょう
フレーズ 1

全文スクリプト

  1. I'm looking at a piece in front of me.目の前の文章を見ています。0:00
  2. This is from a while ago, but it's you discussing long held dogma that ends up being unbiable.これは少し前のものですが、最終的に否定される長年の信条についてのあなたの議論です。0:02
  3. So for instance, the common held belief after PayPal sale to eBay that fraud will kill you in the payment space.例えば、PayPalがeBayに売却された後、決済分野では詐欺が致命的だという一般的な信念がありました。0:11
  4. Right?そうですね？0:17
  5. Yeah.ええ。0:17
  6. And I'm wondering how you orient yourself as an investor to stress test those types of dogma.投資家として、そういった信条をストレステストするためにどのように身を構えるかが気になります。0:17
  7. It's really hard because you often end up, you start off with some set of beliefs.本当に難しいんです。なぜなら、何らかの信念から始まるからです。0:26
  8. You think something's interesting.何かが面白いと思うんです。0:31
  9. Well, maybe you invest in it, maybe you start a company in it.もしかしたらそれに投資するかもしれないし、会社を始めるかもしれない。0:33
  10. And then it turns out that thing you think is really interesting turns out to be really hard and you get killed.そして、本当に面白いと思ったそのことが、実は本当に難しく、失敗してしまうんです。0:36
  11. And then five years later, a company comes up that actually does it and wins.5年後、実際にそれをやってのける企業が現れるんです。0:40
  12. And the question is why?その質問は、なぜ？0:45
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  1. Why did the thing suddenly work when it didn't before?以前はうまくいかなかったのに、なぜ突然うまくいくようになったのか？0:48
  2. Or there's 10 attempts to do X and then suddenly, is it the technology got good enough?または、Xをやろうとする試みが10回あって、それから突然、技術が十分に良くなったのか？0:51
  3. It could be a regulatory change, it could be a market shift, it could be whatever.規制の変化かもしれない、市場のシフトかもしれない、何でもあり得る。0:56
  4. An example that may be Harvey and legal where selling the law firms traditionally has been awful.例えばHarveyと法律分野では、従来から法律事務所への営業はひどかった。0:59
  5. And Harvey's not much broader than that, right?Harveyだってそれより大きくはないですね？1:04
  6. They also had very strong enterprise adoption and lots of different people using them in different ways.彼らはまた、非常に強いエンタープライズの採用と、多くの異なるユーザーが異なる方法で使っていました。1:06
  7. But the dogma was always like building stuff for law firms as crappy as a business and you should never do it.しかし、信条は常に、法律事務所向けのものを作ることはビジネスとしてひどく、決してやるべきではないというものでした。1:11
  8. But what AI did is it shifted things from selling tools to selling work product or selling units of labor.しかし、AIがやったことは、ツール販売から仕事成果の販売、労働単位の販売へシフトさせたことです。1:15
  9. That's really the shift in generative AI.これが本当に生成AIの転換点です。1:21
  10. We're going from seats and we're going from software and SaaS and we're moving into a world where we're selling human labor equivalents, we're selling work hours or labor hoursシートから離れて、ソフトウェアとSaaSから離れて、人間の労働に相当するものを売っている世界に移行しています。仕事時間または労働時間を売っています。1:24
  11. or whatever you want to call it, it's a cognition.または何と呼びたいにせよ、それは認知です。1:34
  12. And so Harvey is effectively helping really augment lawyers in different ways.つまり、Harveyは弁護士をさまざまな方法で実際に強化するのを助けています。1:36
  13. And part of that's a knowledge corpus, but a lot of it is this tooling that really helps lawyers achieve the goals that they have in different ways in aその一部は知識コーパスですが、弁護士が異なる方法で自分の目標を達成するのを助けるこのツール設定が大部分です。1:41
  14. collaborative manner in some cases.いくつかのケースでは協力的な方法で。1:47
  15. And so this is a fundamentally different type of product from what people were selling before.つまり、これは以前人々が販売していたものから根本的に異なるタイプの製品です。1:48
  16. And so it opened up the market in a way that the market wasn't open before.つまり、それは市場を以前は開放されていなかった方法で開きました。1:52
  17. There's actually a broader conversation around is the world market limited or founder limited in terms of entrepreneurial success.実は、世界の市場が起業家的成功という点で限定されているか、創設者が限定されているか、についての広い会話があります。1:55
  18. The way I culminate our school of thought is that we just don't have enough founders and if we had 10 tens of many founders, we'd have 10 tens of私たちの思想学派を総括する方法は、創設者が十分にいないということです。もし10倍多くの創設者がいれば、10倍多くの。2:03
  19. many big companies.大企業があるでしょう。2:08
  20. And there's an alternate school of thought, which is how many markets are actually open in any given moment in time.そして、別の思想学派があり、特定の時点で実際にいくつの市場が開放されているか、ということです。2:10
  21. And those are the ones where you can build big companies because if the market isn't open to innovation or change or whatever or hasn't is undergoing a shift, youそしてそれらは、あなたが大企業を構築できる場所です。なぜなら、市場が革新や変化に開かれていないか、あるいはシフトを経ていない場合、あなたは。2:15
  22. can't really build anything or any house.本当に何も構築することはできません。2:22
  23. So why do it?では、なぜやるのか？2:24
  24. And the striking thing about AI is it's opened up tons and tons of markets that were closed for a long time and it's opened it up because of capabilities.AIについて印象的なことは、長い間閉じられていた多くの市場を開き、能力のために開いたことです。2:25
  25. But it's also opened it up because every CEO is asking themselves what's my AI story and the worry more open us to try things that I've ever seen inしかし、すべてのCEOが自分のAI戦略は何か自分自身に尋ねているために、それも開いており、心配は私が今まで見たことがあるより多くのことを試すために私たちを開いています。2:33
  26. my life.私の人生で。2:41
  27. And so we have this odd moment in time where things are massively available for founders to do new things.つまり、創設者が新しいことをするために物が大規模に利用可能である、この奇妙な時点があります。2:41
  28. And if you're an AI company and you're not seeing explosive growth quickly, something's fundamentally broken because the markets are so open that you can suddenly grow at a rateそして、あなたがAI企業であり、急速な爆発的成長を見ていない場合、市場が非常に開放されているため、何か根本的に壊れています。あなたは突然成長できます。2:48
  29. that you've never grown before.あなたが以前成長したことがない速度で。2:58
  30. There's always been cases of companies that just go like this.常にこのようにして進む企業のケースがありました。2:59
  31. But again, you look at the ramps of open and anthropocon, it's the fastest ramps to tens of billions ever percentages of GDP.しかし再度、OpenとAnthropicのランプを見ると、GDPの数十億への最速のランプです。3:02
  32. It's like crazy.それは狂っています。3:08
  33. If we come back to your comment of not necessarily market first and strength of team second all the time, but like you said, you 90 % agree with that,市場優先ではなく、チームの強さが常に2番目であるというあなたのコメントに戻れば、あなたが言ったように、あなたは90%それに同意しますね？3:08
  34. right?ですね？3:18
  35. And if you have an excellent team in a terrible market, that's going to be a difficult one to execute.そして、悪い市場で優れたチームを持っていれば、実行するのは難しくなります。3:19
  36. How do you determine what is a good versus great market or just what is a great market?良い市場と素晴らしい市場をどのように区別しますか、またはそもそも素晴らしい市場が何であるかをどのように決定しますか？3:26
  37. What do you look for?何を探していますか？3:31
  38. And the example you gave, I might be over reading this, but when you said that when Google shut down, I think it was Maven, right?そしてあなたが与えた例で、私はこれを過読もしれませんが、GoogleがMavenをシャットダウンしたと言ったとき、ですね？3:32
  39. That's an interesting kind of event based approach as an input to investing, right?それは投資への入力として、興味深い種類のイベントベースのアプローチですね？3:40
  40. Because you're like, okay, if they're not going to build it, that suddenly creates a playing field for startups to play in that space.なぜなら、彼らがそれを構築しないなら、それはスタートアップがその分野で遊ぶためのプレーイングフィールドを突然作成するからです。3:45
  41. So could you speak to more of how you determine or look for great markets?では、素晴らしい市場をどのように決定または探すのかについてもっと話していただけますか？3:56
  42. I mean, there's a few different ways to think about it.つまり、それについて考える方法はいくつかあります。4:00
  43. One is like, some people take the framework of why now, what's shifted now that makes it something an interesting market because people have been trying to do things for1つは、なぜ今、何が今変わったのか、それが人々が何かをしようとしている興味深い市場にしたのか、というフレームワークです。なぜなら。4:02
  44. a long time in every market.長い間、すべての市場で。4:09
  45. And so that may be a regulatory shift, right?つまり、それは規制のシフトかもしれませんね？4:10
  46. Some SARA, the fleet management company benefited from the fact that some of those regulation around needing in -cap monitoring of drivers.艦隊管理会社のSARAなどは、ドライバーの車内監視に関するいくつかの規制から利益を得ました。4:13
  47. So you had suddenly cameras watching people so they don't fall asleep while they're driving trucks on the road, right?つまり、あなたは突然、彼らが道路でトラックを運転している間に眠りに落ちないように、人々を見ているカメラを持っていました、ね？4:19
  48. And so that was another entry point at that start building, not a suite of software.つまり、それはその開始段階での別のエントリーポイントでした。ソフトウェアスイートではなく。4:24
  49. But it was a regulatory shift.ただそれは規制の転換だった。4:27
  50. Sometimes there's technology shifts like what's happening in AI.AIで起きているような技術的な転換が時々ある。4:28
  51. And the crazy thing about the AI shift is that foundation models instantly plugged into a massive set of markets, which is basically all enterprise data and information and emailAIの転換について面白いのは、基礎モデルが瞬く間に膨大な市場に対応したこと。基本的に全企業データや情報、メール4:31
  52. and just all -way color work was suddenly available to AI because it was the perfect technology for that.そして全てのホワイトカラー業務がAIに突然利用可能になった。それがそれに最適な技術だったから。4:43
  53. It also plugged into code, which is a type of white color work.コードにもプラグインされた。それはホワイトカラー業務の一種。4:49
  54. So suddenly it just inserts into language and languages used everywhere in enterprises as well as in consumers.だから突然、言語に挿入されるだけ。企業でもコンシューマーでも至る所で使われている言語に。4:51
  55. So there's just a massive market to tap into and transform a set of markets.だから活用して変革できる膨大な市場がある。4:56
  56. Robotics is a little bit different from that because even if you had the world's best robotic model, the sub markets that already have robotic hardware are quite small onロボティクスはちょっと異なる。なぜなら世界最高のロボティクスモデルを持っていても、既にロボティクスハードウェアを持ってる下位市場はかなり小さい5:00
  57. a relative basis.相対的に見ると。5:06
  58. And so you don't have that instant runway that you would with language unless you come up with something new there.だから言語ほどのインスタントな滑走路がない。新しい何かを思いつかない限り。5:08
  59. That's kind of an aside.これはいわば余談だけど。5:15
  60. But I think robotics is really interesting and will be important.でもロボティクスは本当に興味深いし、重要だと思う。5:16
  61. It's more just that nuance of like, what's that instant thing you plug into commercially?むしろそのニュアンス。商業的にプラグインするその即座のものは何?5:18
  62. And then there's regulatory shifts, there's technology shifts, there's incumbency or company shifts, competitive shifts.そして規制転換、技術転換、既存勢力や会社転換、競争転換がある。5:22
  63. A company may blow itself up and may get bought by a competitor.会社は自分自身を吹き飛ばすかもしれず、競合に買収されるかもしれない。5:29
  64. One company I'm excited about on the security side is called InPhysical and they're basically competing in part with Hashi.セキュリティ側で私が興奮している1社がInPhysicalで、基本的に一部HashiCorp と競争してる。5:32
  65. Hashi got bought by IBM.HashiCorp はIBMに買収された。5:38
  66. Anytime you get bought by IBM, you slow down a lot usually.IBMに買収されたら、たいてい大きく減速する。5:39
  67. Certainly it creates more opportunity for a startup.確かにそれはスタートアップにより多くの機会を生む。5:42
  68. So I just feel like there are these different things that can change at a given moment in time.だから、ただこれらの異なるもの、与えられた時点で変わることができるものがあると感じる。5:44
  69. It could be the market's growing really fast.市場が本当に速く成長しているかもしれない。5:49
  70. That's Coinbase and crypto, right?それはCoinbaseと暗号通貨だろ?5:50
  71. You just have something of this adoption and proliferation of token types.ただこのトークンタイプの採用と拡散の何かを持ってるだけ。5:52
  72. There's lots and lots and lots of different markets that are interesting.興味深い異なる市場がいっぱいいっぱいある。5:55
  73. The commonality is usually like, is it also big?共通点は通常、それもビッグ?5:58
  74. Is there a big enough TAM and there's two types of TAMs?十分に大きなTAMがあるか、そして2つのタイプのTAMがあるか?6:01
  75. There's fake TAM.偽のTAMがある。6:03
  76. Just for people listening who might not have it, a total addressable market.それを持たないかもしれない聴いてる人のために、総提供可能市場。6:03
  77. Probably a best market.おそらく最良の市場。6:07
  78. So what's the market you're in?だから、あなたはどの市場にいるのか?6:07
  79. And sometimes people come up with these fake markets.そして時々、人々はこれらの偽の市場を思いつく。6:09
  80. They're like, oh, well, we are facilitating global e -commerce and global e -commerce.彼らはそんな感じで、ああ、まあ、私たちはグローバルeコマースを促進してる。6:11
  81. I'm making up the numbers.私は数字を作ってる。6:18
  82. $30 trillion a year.年間30兆ドル。6:19
  83. And so we're in a $30 trillion a year market.だから私たちは年間30兆ドルの市場にいる。6:20
  84. And if we get just a tenth of a percent of that, it's $300 billion of revenue.そしてそれのほんの10分の1パーセントを得たら、3000億ドルの収入。6:22
  85. That's not your market.それはあなたの市場じゃない。6:25
  86. Your market is like, you built this little optimization engine for SMB websites or whatever.あなたの市場はそんな感じ。SMBウェブサイト向けにこの小さな最適化エンジンを構築した。6:28
  87. That's not a $30 trillion market.それは30兆ドルの市場じゃない。6:33
  88. And so really, it's kind of defining the market.だから本当に、市場を定義するようなもの。6:36
  89. There's a really famous example of this.これの本当に有名な例がある。6:38
  90. We're defining your market changes.私たちはあなたの市場変化を定義してる。6:40
  91. How you think about it.どう考えるか。6:42
  92. And so that's Coca -Cola, right?だからそれはコカ・コーラだ、ね?6:43
  93. So Coke and Pepsi were roughly neck and neck in terms of market share for decades.だからコークとペプシは数十年間、市場シェアでほぼ互角だった。6:45
  94. And then one of the Coke CEOs said, hey, maybe we should be thinking about our share is share of liquid sold, like drinks, not share of soda.そしてコークのCEOの1人は、ああ、多分私たちは自分たちのシェアを売られた液体のシェアとして考えるべきだと言った。ソーダのシェアじゃなく、飲み物のような。6:50
  95. And so we just went from 50 % market share to 0 .5%.だから私たちはちょうど50%の市場シェアから0.5%に下がった。7:02
  96. And that's why they bought the Sony and that's why they entered all these other markets, because they said our definition of our market is wrong.そしてそれが彼らがソニーを買った理由で、そしてそれが彼らがこれら全ての他の市場に入った理由。彼らは私たちの市場の定義は間違ってるって言ったから。7:06
  97. We're out of the set of pop business, we're in the drinks business.私たちはポップビジネスから外れてる、飲み物ビジネスにいる。7:13
  98. And so I think also sometimes reconceptualizing what you're doing can really help change your scope of ambition or how you think about what you're doing.だから時々、あなたがしてることを再概念化することは、あなたの野心の範囲や、あなたがしてることについての考え方を本当に変えるのに役立つと思う。7:15
  99. If you were trying to spot along the lines of the fraud will kill you in the payment space, any dogma in the AI world, the sphere of AI, anythingもし詐欺があなたを支払いスペースで殺す可能性があるという線に沿ってスポットしようとしていたなら、AIの世界のどんな教義、AIの領域、何でも7:22
  100. hop to mind where you think, maybe that's not true now, or maybe in like two years, it'll be completely untrue, but people will have latched onto this belief as心に浮かぶ。多分それは今事実じゃない、または多分2年のようなもので、それは完全に真実じゃないだろう。でも人々はこの信念に固執してるだろう。7:35
  101. one of the thou shalt not or thou shalt commandments.～してはならない、またはしなければならないコマンドメントの1つとして。7:46
  102. I don't know.わかりません。7:52
  103. I mean, there's some things that have circulated in the past around what's the ROI and the capex spend of the whatever be paid back.つまり、ROIと資本支出支出が何であれ返済されるについて、過去に流布されてきた何かがある。7:52
  104. And I just like, I think that stuff is probably off.そしてただ、そのものはおそらく間違ってると思う。7:58
  105. But yeah, I think fundamentally, there are moments in time where it's very smart to be contrarian.でもああ、根本的に、逆張りになるのが非常にスマートな時間の瞬間がある。8:01
  106. And there are moments in time where being consensus is the smartest possible thing you can do.そしてコンセンサスであることが、あなたができる最もスマートなことである時間の瞬間がある。8:06
  107. And I think right now we're in a moment in time where being consensus is very right.そして今、私たちはコンセンサスであることが非常に正しい時間の瞬間にいると思う。8:10
  108. You can really overthink it and what's a contrarian thing, we should go do a bunch of hardware stuff because blah, blah, blah.あなたは本当にそれを過度に考える、そして何が逆張りのものであるか。私たちは多くのハードウェア関連をやるべき。理由はブラブラブラ。8:15
  109. You know, it may just buy more AI, you know what I mean?もっとAIを導入することになるだけかもしれませんね。8:21
  110. I think people make these things way too complicated.人がこういうのを複雑にしすぎているんだと思いますよ。8:23

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