ศาม อัลต์แมน สัมภาษณ์ล่าสุด: ทำไม OpenAI ต้องการแยกทางกับไมโครซอฟท์?
หัวข้อเรื่องต้นฉบับ: สัมภาษณ์กับประธานบริษัท OpenAI Sam Altman และ ประธานบริษัท AWS Matt Garman เกี่ยวกับ Bedrock Managed Agents
ผู้เขียนเรื่อง: Ben Thompson, Stratechery
การแปล: Peggy, BlockBeats
บันทึกของผู้แก้ไข: เมื่อวันที่ 27 เมษายน OpenAI ได้แก้ไขข้อตกลงความร่วมมือกับ Microsoft โดย Azure ไม่จำเป็นต้องมีสิทธิในการใช้งานร่วมกับโมเดลของ OpenAI และด้วยเหตุนี้ OpenAI สามารถขยายผลิตภัณฑ์ไปสู่พลแม่ของ AWS และอื่นๆ ได้
หมายเหตุ: Azure เป็นแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์ในระบบคลาวด์ของ Microsoft โดยระบบเต็มชื่อใช้ว่า Microsoft Azure มีบริการคลาวด์ที่ให้บริการด้านเซิร์ฟเวอร์ ฐานข้อมูล เก็บข้อมูล เครือข่าย ความมั่นคงการป้องกัน การใช้งานตั้งกฎเป็นอัตลักษณ์และบริการคลาวด์ AI ให้กับธุรกิจ
สำหรับภายนอกดูเหมือนว่าเป็นการเปลี่ยนแปลงช่องทางการกระจายบริการคลาวด์เฉพาะ; แต่จากการสนทนาระหว่าง Sam Altman และ ประธานบริษัท AWS Matt Garman แสดงให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญมีอยู่ในขั้นตอน AI จาก "การเรียกใช้โมเดล" เข้าสู่ขั้นตอน "ไฟล์งานในระดับองค์การ"
บทความนี้ถูกขยายจากการสัมภาษณ์ระหว่าง Sam Altman และ Matt Garman จากแหล่งข่าวลำดับธุรกิจเทคโนโลยี Stratechery ซึ่งเปิดเผยเกี่ยวกับการพัฒนาใหม่ของ OpenAI ร่วมกับ AWS ใน Bedrock Managed Agents เรื่องที่ถูกพูดคุยครอบคลุมการโอนย้ายของบริการคลาวด์และแพลตฟอร์ม AI ความยากลำบากในการวางโฉมส่วนใหญ่ของ agent ในระดับองค์การ ความแตกต่างระหว่าง AgentCore และบริการการจัดการ และตำแหน่งของ AWS ในการแข่งขันโครงสร้างพื้นฐาน AI
หมายเหตุ: Stratechery ถูกสร้างขึ้นโดยนักวิเคราะห์ธุรกิจด้านเทคโนโลยี Ben Thompson ซึ่งสนใจด้านยกิจลักษณะของบริษัทเทคโนโลยี เศรษฐกิจแพลットฟอร์ม AI และการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรมสื่อ ผลงานเน้นการวิเคราะห์ลึกซึ้งและการสนทนากับผู้บริหาร เป็นหลักการ ถูกมองว่าเป็นหน้าต่างสำคัญที่สำคัญในการมองเห็นทิศทางบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ๆ
ในแกนด้าน Bedrock Managed Agents ที่สำคัญ ไม่ใช่เพียงเพื่อให้ลูกค้า AWS สามารถใช้โมเดล OpenAI เท่านั้น แต่เป็นการฝังโมเดลลงไปในระบบที่เป็นธรรมชาติของ AWS รวมทั้งการจำกัดสิทธิ, บันทึก, การปกป้อง, การควบคุม, การใช้งาน และระบบรักษาความปลอดภัย กล่าวคือ, บริษัทต่างๆ จริงๆ ต้องการไม่ใช่เพียงแค่หน้าต่างสนทนาที่ฉลาดขึ้น, แต่ต้องการระบบ "เพื่อนร่วมงาน" ที่สามารถทำงานภายในองค์การ, เข้าถึงข้อมูล, ปฏิบัติงาน, เชื่อตามขอบเขตสิทธิ
นอกจากนี้ จุดที่น่าสนใจที่สุดในความร่วมมือครั้งนี้ก็คือ: ศูนย์กลางของการแข่งขัน AI กำลังเปลี่ยนจาก "ใครมีโมเดลที่แข็งแกรงที่สุด" เป็น "ใครสามารถทำให้โมเดลเป็นพื้นฐานของธุรกิจได้" ในสถานการณ์นักพัฒนาบุคคล Codex สามารถพึ่งพาบริเวณท้องถิ่นเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนหลายอย่าง แต่ในสถานการณ์บริษัท เอเจนต์จะต้องเผชิญกับฐานข้อมูล ระบบพวก SaaS ระบบสิทธิ ขอบเขตของความปลอดภัย และความต้องการในด้านความเป็นปฏิบัติของกฎระเบียบ
ในทางความหมายหนึ่ง ความร่วมมือครั้งนี้ก็ซ้ำไปอย่างกลวงอีกครั้ง จากการคำนวณในคลาวด์ในตอนเริ่มต้น AWS ลดค่าใช้จ่ายในการเริ่มต้นของบริษัทเริ่มต้น ทำให้ทีมขนาดเล็กไม่จำเป็นต้องสร้างเซิร์ฟเวอร์ของตนเองเพื่อสร้างผลิตภัณฑ์บนอินเทอร์เน็ต ปัจจุบัน OpenAI และ AWS พยายามลดขั้นตอนการใช้งาน AI agent ในองค์กรของตน ทำให้บริษัทไม่จำเป็นต้องจัดการโมเดลรวมถึงระบบสิทธิ ข้อมูล และระบบความปลอดภัยเอง สามารถนำ AI เข้าสู่กระบวนการธุรกิจจริงได้ ต่างจากครั้งนี้ที่ใช้ความเร่งด่วนมากขึ้น และความต้องการขององค์กรก็มากขึ้น
ดังนั้น บทความนี้จริงๆ มีการอภิปรายที่ไม่ใช่เรื่องของ OpenAI ที่ "นำโมเดลขึ้น" AWS แต่เป็นเรื่องของพื้นฐานของ AI ที่เข้าสู่ขั้นตอนถัดไป: โมเดล คลาวด์ ข้อมูลและระบบสิทธิขององค์กรเริ่มต้นการเชื่อมโยงอย่างลึกซึ้ง การแข่งขันในอนาคตอาจไม่ได้เป็นเรื่องของราคา API ประสิทธิภาพของชิป หรือรายชื่อโมเดล แต่เป็นเรื่องของใครสามารถสร้างแพลตฟอร์ม AI ที่ทำให้องค์กรมั่นใจที่จะใช้งาน ขยายตัวโดยต่อเนื่อง และดำเนินการจริง
ข้อความดังต่อไปนี้คือต้นฉบับ:
บทนำ
สวัสดีตอนเช้า แต่ฉันพูดถึงเมื่อวานว่า การสัมภาษณ์ Stratechery วันนี้ได้เผยแพร่ไวเมื่อฉันเตรียมเผยแพร่ไว (จากวันพฤหัสบดีถึงวันอังคาร) แต่ก็เป็นการช้าลงจากเวลาการส่งมา (จาก 6 โมงเช้าตามเวลาตะวันออกของสหรัฐเข้าเย็น 1 โมง) เพราะประเด็นนี้ได้รับข้อจำกัดจาก embargo (การห้ามเผยแพร่ข่าว)
ในวันที่ผ่านมา embargo ที่เรากล่าวถึงได้นำฉันมาสู่สถานการณ์ที่เป็นฟันธงเล็กน้อย: ในวันศุกร์ที่ผ่านมา ฉันได้สัมภาษณ์กับ ประธานกรรมการผู้บริหาร Sam Altman และ ประธานกรรมการผู้บริหาร Matt Garman ของ OpenAI และ AWS ตามลำดับ หัวข้อที่ได้ถูกตั้งขึ้นก็เกี่ยวกับ การสนับสนุน Bedrock Managed Agents ซึ่งได้รับการสนับสนุนจาก OpenAI โดยธุรกิจ มีประสิทธิภาพในการให้การสนับสนุนรลิขนประลองที่เริ่มต้นของตน สิ่งที่เป็นธรรมชาติฉันถามคำถามหนึ่งจากนั้นคือ: ทุกความร่วมมือนี้กับแผนแมร่ง OpeanAI และ Microsoft จุดเราที่ทีมงาน Azure ได้สิทธิ์ในการเข้าถึงโมเดล OpenAI ที่เป็นเรื่องไหนลอยครับ?
หมายเหตุ: Bedrock Managed Agents เป็นบรรจุแบบบริการของ AI agent ที่ใช้งานใน AWS ซึ่งได้รับการรับรองโมเดลโดย OpenAI มันไม่ใช่เพียงแค่การอนุญาตให้งานของบริษัทได้เรียกใช้โมเดล OpenAI ใน AWS เท่านั้นแต่มันทำให้โมเดลฝังอยู่ในระบบ AWS ต้น ที่มีการรับรองตัวตน การจัดการสิทธิผ่านไกร บันทึก การความปลอดภัย การปกครอง และการเสริมทัพและให้บริการ ทำให้องค์กรสามารถสร้างจำนวนครั้งของงานที่แคบมากในระบบคลาวด์ของตัวเองมีสิทธิเข้าถึงข้อมูลด้านใน และปรับถแหนงก็และตำแหน่งของสิทธิได้ AI agent ของ OpenAI โดยช่องเข้าต้น กุญแจสำคัญได้มากฉันจะเอาว่ารวดเดียวว่าคือระบบพื้นฐาน OpenAI เป็นต่าง ท่องบน AWS ของตนลืมไปโดยบริษัท สามารถนำ AI เข้าสู่กรช้อสำนักงานที่ดีของตน ทำให้องค์กรมั่นใจที่จะใช้งา ขยายหนวยต่อเนื้อ และดำเนินการจริง
ในช่วงค่ำคืนวันอาทิตย์ที่ผ่านมา ฉันได้ยินข่าวจากช่องทางบางรายว่า Microsoft จะประกาศข่าวสารบางอย่างในเช้าวันจันทร์ ฉันก็คิดว่าเป็นไปได้ที่จะมีการฟ้องร้องล่วงหน้าเกิดขึ้น!
เมื่อถึงวันจันทร์ ทั้ง Microsoft และ OpenAI ได้ประกาศว่าทั้งสองฝ่ายได้ทำการปรับปรุงข้อตกลง ให้ OpenAI สามารถให้บริการผลิตภัณฑ์ของตนบนพื้นฐานคลาวด์ของผู้ให้บริการอื่นๆ รวมถึง AWS ด้วย
จึงเกิดบทสัมภาษณ์เรื่องนี้ขึ้น
ฉันเชื่อว่าการจัดทำข้อตกลงใหม่ระหว่าง Microsoft และ OpenAI เป็นสิ่งที่เหมาะสมในส่วนของทั้งสองฝ่าย ดังนี้คือจุดสำคัญของข้อตกลงใหม่ซึ่งถูกนำเสนอในบทความอย่างเป็นทางการของไมโครซอฟท์:
· Microsoft ยังคงเป็นพันธมิตรคลาวด์หลักของ OpenAI OpenAI จะเผยแพร่ผลิตภัณฑ์บน Azure ก่อนใคร นอกจากกรณีที่ไมโครซอฟท์ไม่สามารถสนับสนุนหรือเลือกที่จะไม่สนับสนุนความสามารถที่จำเป็น OpenAI ตอนนี้สามารถให้บริการผลิตภัณฑ์ทั้งหมดของตนผ่านผู้ให้บริการคลาวด์ใดๆ
· ไมโครซอฟท์จะได้รับอนุญาตให้ให้บริการจาก OpenAI โมเดลและผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้อง ที่มีอายุการใช้งานไปจนถึงปี 2032 อย่างไรก็ตาม อนุญาตของไมโครซอฟท์ไม่จะได้รับการเฉพาะเจาะจนอีกต่อไป
· ไมโครซอฟท์จะไม่ต้องการจ่ายเงินหารือกำไรไปให้ OpenAI และการตกลงรับมอบแห่งเงินหารือกำไรจาก OpenAI ไปให้ไมโครซอฟท์นับด้วยในปี 2030 โดยอัตราจํานวนจะเหมือนจนถึง ช่วงนั้นมีจุดประสงค์
· ไมโครซอฟท์ หนึ่งในผู้ถือหุ้นหลัก จะยังคงได้รับการเข้าไปให้มีส่วนร่วมในการเติบติล้ำเรืองของ OpenAI
ฉันเชื่อว่าจุดสำคัญน่าสนใจอย่างมาก คือจุดสุดท้าย ที่กระทบให้ถึงถึง Azure ที่เป็นเจ้าของอิทธิพลทางการแข่งเป็นเมิงของ OpenAI แน่นอน Azure ผ่านการเป็นเจ้าของที่ไม่มีใครจะให้บริการมํอลของ OpenAI จำนวนมากเหล่านั้นจริงๆมีความสำคัญ แต่ความเป็นเจ้าของอย่างนี้ก็จะบางจัดอ้นออกไปขั้นต่ำไปยัง OpenAI โดยเฉพาะเมือผิตีถึงการทาบตอบบตนพระเอกคลาวด์ที่บริษอสิ้นสุด
ในเวลาเดียวกัน OpenAI เห็นได้อสารที่อย่างน้อยใหญ่ไปของ AWS ที่ดูมีโอกาส แก่มากถึงขนาดที่ข้อตกลงกับ Azure ต่ำกว่า เพียงบางส่วนแม่นยำปลายของรายได้ที่รองแหทน Microsoft จูรำตัววในสัปใจถึง AGI ถาอย ที่แท้จริง ไม่ว่าอะไรจะเกิดขึ้นไปเพีียงอย่างหนึ่ง MIcrosoft และ AJure ระหว่างตัวกงทำเฉ็น21า2ี
จากที่เรามองเห็นอยู่ในปัจจุบัน คือ OpenAI จะเน้นทำงานบน AWS ในขั้นตอนต่อๆ ไป เอกสารหลักของข้อความนี้คือ พูดถึง จุดประสงค์ ของ Bedrock Managed Agents ที่ได้รับการสนับสนุนจาก OpenAI วิธีที่ง่ายที่สุดในการเข้าใจผลิตภัณฑ์นี้คือ เปรียบเทียบกับ Codex ใน AWS Codex สามารถทำงานได้อย่างดีเพราะมีการ localization ที่ถูกทำ เหตุที่ทำให้มันสามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อน โดยเฉพาะเรื่องความปลอดภัย โดยธรรมชาติ แต่การปฏิบัติ agents ให้ทำงานในองค์กรที่มีการเข้าถึงบัญชีเดียวกัน การทำงานในแผนกต่างๆ และระบบต่างๆ สิ่งนี้มีความแตกต่างอย่างสิ้นเชิง เจตคตของผลิตภัณฑ์นี้คือ การทำให้ธุรกิจที่มีข้อมูลส่วนใหญ่ถูกจัดเก็บบน AWS สามารถใช้งานได้ง่ายขึ้น
ตามนี้เราได้พูดถึงสิ่งต่างๆ ในการสัมภาษณ์นี้ ซึ่งเป็นเกี่ยวกับว่า AWS ได้อย่างไร ที่จะเป็นผู้บุกเบิกในหมวดหมู่คลาวด์คอมพิวติ้ง และประเทศที่มีผลต่อ บริษัท Startup เรายังได้พูดถึง เรื่อง AI และสิ่งที่มีความคล้ายคลึงบางอย่างกับการเปลี่ยน paradigm นั้นด้วยหลังจากนั้น เราได้ถึง เรื่อง Bedrock Managed Agents คืออะไร และต่างจาก Amazon AgentCore ที่มีอยู่แล้วอย่างไร เรายังได้พูดถึง Trainium ว่าเหตุใดชิปจะไม่มีความสำคัญมากนักสำหรับผู้ใช้ AI ในส่วนมาก และเทียบกับ Google ที่ให้ความสำคัญกับการรวมเทคโนโลยีสำหรับกลุ่มลูกค้าที่ใช้ ทำไมการร่วมมือถึงเป็นทางเลือกที่เหมาะสม
โปรดทราบว่าเนื้อหา Stratechery ทั้งหมด รวมถึงสัมภาษณ์ สามารถฟังผ่าน Podcast คุณสามารถคลิกที่ลิงก์ด้านบนของอีเมลเพื่อเพิ่ม Stratechery เข้าสู่ตัวเล่น Podcast ของคุณ
เข้าสู่สัมภาษณ์
เนื้อหาของสัมภาษณ์
สัมภาษณ์นี้ถูกแก้ไขเล็กน้อยเพื่อเพิ่มความชัดเจน
OpenAI เข้าสู่ AWS ปิดจำหน่ายของ Azure
เบน ทอมป์สัน (พูด) : แมท การ์แมน ซาม แอลต์แมน——แมท ยินดีต้อนรับสู่ Stratechery; ซาม ยินดีต้อนรับกลับมา ฉันเคยทำสัมภาษณ์ Altman ในเดือนตุลาคม ปี 2025 ในเดือนมีนาคมปี 2025 และในเดือนกุมภาพันธ์ ปี 2023
แซม ออลต์แมน (ประธานบริษัท OpenAI) : ขอบคุณครับ
แมท การ์แมน (กรรมการผู้จัดการ AWS) : ขอบคุณครับ ขอบคุณที่เชิญฉัน
นักแสดงบทบาทหลัก：Matt นี่เป็นครั้งแรกของคุณที่มาที่นี่ Stratechery ขอเสียใจเป็นอย่างสิ้นเชิง ว่าผมคิดว่าการเข้าร่วมของ Sam จะทำให้เราไม่สามารถทำสิ่งที่เราทำเสมอตามปกติได้ในส่วนของ "การรู้จักนักแขกรับเชิญ" และเทศน์เข้าว่าเขาต่างก็ไม่อยากได้ยินเราเรียกรายชื่อโรงเรียนธุรกิจ Kellogg อีกรวัยนอกเสียจากนี้ฉันมีความยินดีที่จัดการในรายการพ็อดแคสต์อย่างหนึ่งเหลือเข้าชมได้อีกมีความสุข
Matt Garman: ใช่ ผมมีความยินดีที่มาที่นี่ ครั้งหน้าผมอาจจะมาใหม่เราสามารถคุยกันเพิ่มเติม.
นักแสดงบทบาทหลัก: ดังนั้น นี่ก็ดีแล้ว คุณเริ่มมีส่วนร่วมใน AWS ตั้งแต่ช่วงระยะนักฝึกงานของคุณพอดี และในขณะนี้คุณก็รับผิดชอบด้านองค์กร AWS โดยเฉพาะที่เกี่ยวกับคลื่น AI คุณคิดว่า การสร้างธุรกิจ AI และการสร้างธุรกิจคอมพิวเตอร์ทั่วไปในช่วงเวลาเดียวกัน — อย่าง ก็ขอให้เรามีสัญลักษณ์ก่อนบอกดี-เสียด้วย deja— มีจุดที่เหมือนกันอะไรบ้าง? และพอที่เหมือน และและจุดที่แตกต่างจริงๆ
Matt Garman: ผมคิดว่าจุดที่เหมือนกันอยู่ที่ ที่ ผมเห็นความตื่นเต้นเหมือนๆกัน และยังเห็นผู้ก่อตั้งนอกเรื่องอย่างไรก็ได้เริ่มทำสิ่งที่เคยทำไม่ได้ก่อน ในช่วงระยะเราเพิ่งเริ่ม AWS ผมเห็นสิ่งที่ดีคือ นักพัฒนาได้รับสิทธิ์การเข้าถึงสามารถพื้นฐานที่เคยมีไว้เฉพาะสำหรับ บริษัทขนาดใหญ่ อดีต มีทัพฐานนายที่มีเงินล้านแค่บร้อยเดียวก็สามารถสร้างแอปพลิเคชันได้ การขยายตัวนี้ทำให้นักพัฒนาเว็บทั่วโลกสามารถทำสิ่งที่ไม่เคยทำได้มากมาย
แผนที่เราคิดอยู่ในจุดนั้นคือ มนุษย์สามารทำสิ่งใดก็ตามที่จะสร้างขึ้น. เรารสมว่า เปิดใจฝ่ายสร้างสรรค์ทั่วทุกมุมโลก ว่า แค่เตางจากสุดแข็งอยุ่าหน้า ทัพทอตินารีขจากพื้ร ก็สามารถทำสิ่งทุ่่ไา้ ก่อสร้างมุ้งหนท์ล ไม่ใช่คะตํายอต แค่ตันารรรรรกอปลงตินมาด้า่า เทคกราดํก็ตินได้น้ิ ณกแเร่ติน่าแน่ยทำกติลาแล่อาแร์สา
ไม่่มียวเติ วล์ตั่ท้วี้งรั้ทีแก้ไเห็มกา่ดนลถ้ะ ุบุ้าาัตารลัราพหงิทาท้าวการกาํรแ าล์ุ่ยมาคําี่ณ้แททดครจั้ก่าทสีจ้าับ ตี้้าแงี่
แมท การ์แมน: ฉันไม่แน่ใจว่าสิ่งนี้จะทำให้เราต่างจากเดิมมากนัก ฉันคิดว่าสิ่งที่แตกต่างจริงๆ คือ ความเร็วที่เป็นไปอย่างรวดเร็ว เราสามารถมองเห็นว่าสิ่งนี้อาจทำให้ทุกคนตกใจ แซม ถ้าคุณไม่เห็นด้วย คุณสามารถเสริมด้วยได้ แต่ความเร็วในการยอมรับความสามารถเหล่านี้ และความเร็วในการเข้าถึงความสามารถเหล่านี้ ฉันคิดว่าไปเกินความคาดหวังของทุกคน
นี้แตกต่างจากเมื่อเราเริ่มทำความรู้จักกับความคิดของคลาวด์ ณ ตอนเนั้น เราใช้เวลานานมากในการอธิบายว่าทำไมบริษัทที่ขายหนังสือถึงมาเสนอความสามารถในด้านการคำนวณ เราต้องใช้ทรัพยากรมากมายในการอธิบายอะไรคือคลาวด มีงานหนักมากที่คนบางคนบ่นลืมไปตลอดเวลา แต่ในปี 2006 ไม่มีใครคิดว่าการคำนวณของโลกจะย้ายกลับคลาวดนั้นมันเป็นความเค้นที่ต้องอภัยและการเอนชั่ง มีการอธิบายและการผลักดันโมดีเยอร์มากมายในเมื่อนั้น
พึงระวัง: คุณคิดว่าตอนนี้จึงต้องทำการอธิบายบางอย่างด้วยหรือไม่ เพราะมีคนจำนวนมากที่ตรึงใจไว้กับยุคการฝึกอบรม ในขณะที่คุณพูดว่า 「เราคิดเกี่ยวกับยุคการตัดสินใจ」 ที่เป็นสิ่งแตกต่าง คุณอาจต้องการทำการตรวจดูใหม่อีกครั้งหรือไม่?
แมท การ์แมน: ต้องการ แต่ความรู้สึกของคนว่าคุณกำลังพูดถึงอะไรไป มีความแตกต่างไปอย่างดีแต่ล่ะ ดังนั้นฉันคิดว่าใช่ เมื่อคุณต้องการทำใให้คนตกลงกับที่ว่า 「สิ่งนี้ดูเท็จเนี่ย ฉันก็สามารถพูดคุยกับหุ่นยนต์อัจฉริยะ」 และพาไปยังที่ที่ 「มันจริงๆ สามารถทำงานในธุรกิจของคุณ」 จริงๆ ต้องมีกระบวนการการศึกษาการสอนบ้าง อย่างนี้ แต่จากความเร็วในการวิวัฒนาเทคโนโลยีมาตามส่วนของเรื่อง กระบวนการนี้ก็ฉี่กวาหรือวุ่นวายมากมายแล้ว
พึงระวัง: ฉันสอบสวนว่า เรารับประกันว่าเราจะเข้าสู่หัวข้อของผลิตภัณฑ์ของวันนี้ในเร็วๆ นี้ อย่างไรก็ตาม แซม อยากรู้ว่า จากมุมมองของนักประกอบการใหม่พอดี กลับมาดู ดูเหมือนแอมาซอนเว็บบริการที่เปล่งปลั่ง เธอชัดเจนแก้ ถึงขั้นตอนการโครงการ ของที่เองเริ่มต้นจากเรถขั้นตอนการจับสักดี ไว้ คุณไม่จำเป็นต้องเขียนบน PPT ว่า「เราตุงจะต้องซื้อเซอร์เวอร์」คุณลองสร้างแอพก่อนแล้วค่อยไปกว่ารถยยาเส้นทางตสะหรียก หรือต่างๆอีกหัวข่า
ว่าจากมุมมองของคุณ และ ปีนาน้่ะ AWS ที่พ้งก้ โลก และ ปีน้าง AI เถรีะแเป่่น มีการต้องย่างไร ร่ะ ถรีะแบ่่่างไร คู่ก
แซม อลต์แมน: ฉันคิดว่า ในประวัติ มีส่งที่มีอาเาการให้รป้าตัวข้าื้ญองหญงยาเปิอ่ สแเ์่ คอนดัำ เเจ แจที่ ศวารลนทาะ และ ตอน ห ๆพ้งม สหนกรจัชยขีทำองยากติอทลดีตซว่งริเสจก จตังยใน ปรทำน้ัมค สตาอ้ Rhino ตเเตาเกกลกียณย มาเกกสิส่ัไ้เวน เดิอึูม _ทว่ทีิฮี้งสมีทิย่าที่ตรีี่ทญียใณิ๊ยยต์งสิหยสิึา ตับ ยกัยเถ้้ยยัมสาตังแทัวๆ้้ ตำ่คงยสุสย อำี่ยใ ไม่ายไรตำังโากัคพาัจิทวาส บากวลาเทิ้งทตตามิง นีรวื่ยัวหๆ้ รินทาวลลรามเยืำบกิาคา ดัาี303 ต่ายัา _ทยยวิผไก้ีอชั้ใขมงึวติง เทุงๆ้
เะ ส ท านอือ้roprietaryfacilities รัอาเ ซ้า็่้ลลที่เ้้ห้้ก็้โ่ี่ ็้่้่้ี้น อค้ำมจ ตี้ำ่า จ ซทุ้ำจอไร่ี่ำำึ้้้ดรทิุ์ั
พิธีกร: ฉันกำลังจะถามว่า——ในที่สุด YC และคลาวด์คือสิ่งที่ไม่สามารถแยกได้อีกต่อไปใช่ไหมตามความคิดของคุณในขณะนั้น?
Sam Altman: ในขณะนั้นเรารู้สึกว่าพวกเขาเกี่ยวข้องกันอย่างมากครับ รู้สึกว่า YC ตั้งแต่ต้นก็กำลังเดินหน้าตามกระแสคลาวด์เพราะก่อนนี้มีตัวอย่างบางระบบคลาวด์ในช่วงเริ่มต้นอยู่แล้วก่อน AWS
พิธีกร: ถ้ามี AWS อยู่ ในที่สุด ทำให้เงินทุนที่ต้องใช้ในการเริ่มบริษัทเริ่มต้นลดลงจริง ๆ ครับ
Sam Altman: นี่คือการเปลี่ยนแปลงในการทำให้สามารถทำงานของคุณให้ง่ายขึ้นอย่างมหาศาล และนี่เป็นเหตุผลว่า YC เป็นเหมือนคุณหลุดจากประสบการณ์อื่น ๆ ในช่วงนั้น คนจะพูดว่า 「ไม่มีทางลงทุนบริษัทเริ่มต้นด้วยเงินสองหมื่นดอลลาร์เท่าไร นั่นคือเรื่องที่เป็นไปไม่ได้เลย เงินค่าเซิร์ฟเวอร์ก็เกินมากกว่านั้น」 ดังนั้นสิ่งนี้เปลี่ยนแปลงอย่างสิ้นหวังว่าบริษัทเริ่มต้นสามารถทำสิ่งต่าง ๆ ด้วยเงินราคาน้อย
โดยทั่วไปเมื่อเกิดการย้ายแพลตฟอร์มขีดสู่กว่า คู่แข่งของคุณสามารถทำด้วยระยะเวลาที่เร็วกว่ากว่าที่ผ่านมาและใช้อัตราการลงทุนน้อยลง บริษัทเริ่มต้นจะชนะ นี่คือวิธีคลาสสิกที่บริษัทเริ่มต้นชนะในการแข่งขันกับบริษัทใหญ่ ในช่วงต้นๆ ของอาชีพของฉันฉันได้เห็นการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวอย่างเจิดจรัส ตอนนี้มองบริษัทที่สร้างผลิตภัณฑ์บนเทคโนโลยี AI แล้วรู้สึกว่ามีความคล้ายคลึง เท่านั้น แต่เหมือนที่ Matt พูด ความเร็วในครั้งนี้นั้นหลายครั้งมาก
พิธีกร: มีบางสถานการณ์ไหม: บริษัทใหญ่ๆ สุ่มใช้ AI ด้วยความเร็วที่เร็วขึ้นกว่าตอนนั้นเวลาใช้คำนวณด้วยคลาวด์?
Sam Altman: แน่นอนสถานการณ์นี้มีมากขึ้น แต่ฉันพูดถึงการเติบโตของรายได้ของบริษัทใหญ่หลายครั้งกว่า ล่าสุดฉันไปสอนใน YC ฉันถามเป็นสุดท้ายว่า 「ขณะนี้บริษัทที่ดีที่สุดใน YC เมื่อจบลงมา คนทั่วไปกำลังคาดหวังรายได้ของคำดังไหมกระทันหรือไม่?」 พวกเขาพูดว่า 「คำตอบเรื่องนี้เปลี่ยนไปทุกเดือนครับ เป็นไปได้ที่ในช่วงเดียวกันของ YC batch การเริ่มต้นและสิ้นสุดรอบของ batch คำตอบจะแตกต่างกันไป」 ไม่เคยเห็นเหตุการณ์ที่เป็นอย่างนี้มาก่อน คนจะสร้างธุรกิจขนาดใหญ่บนแพลตฟอร์มใหม่นี้อย่างรวดเร็วคือสิ่งที่ฉันไม่เคยเห็น
พิธีกร: Matt ตลอดยุคคลาวด์ AWS โดยทั่วไปเป็นคลาวด์ที่ได้รับการเลือกใช้ของบริษัทเริ่มต้นทั้งหมด ทำให้คุณได้รับประโยชน์มากมาย เท่านั้นวันนี้คือสิ่งใดทำให้คุณเป็นคลาวดี่ได้รับการเลือกใช้ตลอดไป? เพราะตอนนี้มีคนเดินทางขึ้นบน OpenAI API; หรือคุณรู้สึกว่า 「เราได้เข้ามาจากมุมมองที่แตกต่างมาก ๆ ในตลาดเรามีลูกค้าความต้องการการให้ความสามารถด้าน AI แต่ในชายเขตของบริษัทเริ่มต้นอย่างที่มิใช่ของอารยธรรมสาธารณะที่ Sam เล่าหลายขึ้น」?
Matt Garman: ฉันคิดว่ามีแง่มุมหลายประการที่น่าสนใจที่นี่ คือความกระตือรือร้นของเราในการร่วมงานในครั้งนี้ และฉันเชื่อว่ามันจะมีความสำคัญอย่างมากสำหรับบริษัทรุ่นย่อยหลายพัน แต่แม้ว่าในปัจจุบัน หากคุณไปคุยกับบริษัทรุ่นย่อยที่กำลังขยายตน จำนวนมากยังคงขยายตัวบน AWS ตามปกติ ซึ่งมีเหตุผลมากมาย มีขนานในที่นั้น มีความพร้อมใช้งาน มีความปลอดภัย มีความเชื่อถือได้ มีความร่วมมือกับพันธมิตร ISV อื่น ๆ บน AWS ลูกค้าก็อยู่ใน AWS อีกด้วย
พิธีกร: (หัวเราะ) ไม่ว่าจะต้องการหรือไม่ ทุกคนเคยใช้ AWS Console แล้ว ดังนั้นพวกเขาก็เริ่มคุ้นเคยกับมัน
Matt Garman: และเรายังจะช่วยเขาด้วย เราใช้เวลามากเพื่อทำให้รุ่นย่อยๆ ต่อไปสามารถประสานงานได้ ไม่ได้เพียงแต่แจก credits เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการแนะนำให้เขาเรียนรู้ว่าจะกำหนดระบบอย่างไร มีวิธีการคิดเชิงตลาดไปทางไหน และเหล่าเรื่องที่คล้ายกันมากมาย ฉันคิดว่ารุ่นย่อยหลาย ๆ บริษัทจริง ๆ ก็มอบความไว้วางใจให้เราเรื่องเรื่องเหล่านี้เข้าไว้ เราใช้เวลาและพลังงานไปมากเพื่อให้แน่ใจว่าแน่ใจว่าสิ่งนี้จริงๆ เป็นสิ่งที่เราเชื่อ เริ่มต้นเป็นเช่นนี้ สมเพจะสิ้นแต่ละคนบอก วันนี้ก็ยังเช่นเดิม เรายังคงทำอย่างคุ้มค่าเข้าหารุ่นย่อยด้วย ฉันยังขอให้เห็นว่าชีวิตปัจจุบันของรุ่นย่อยนั้นแข่งขันกันในเชิงการตลาดมากขึ้นกว่า 20 ปีที่ผ่านมา แต่สิ่งนี้มีความสำคัญเช่นเดียวกับในอดีต เราใช้เวลามากที่จะดำเนินเรื่องนี้ แน่ใจว่าเราสามารถตอบสนองความต้องการของรุ่นย่อยเหล่านี้ได้
พิธีกร: สามารถพูดได้เช่นนั้นหรือไม่ คนที่สร้างผลิตภัณฑ์โดยตรงบน OpenAI API และไม่ใช้บริการเวอร์ชัน Azure OpenAI จะเลือกใช้เทคโนโลยีแบบนี้: ส่วนคำนวณปกติวางที่ AWS ส่วน AI ใช้ OpenAI?
Matt Garman: ฉันคิดว่านี่เป็นแบบแพทเทิร์นที่สำคัญของรุ่นย่อยบางบริษัทที่จะมีตอนนี้ แบบนี้แหล่งแรกแหล่ง
ตัวแปรการจัดการ Bedrock: นำเอเจนต์ AI เข้าสู่ขั้นตอนการทำงานในองค์กร
พิธีกร: สิ่งนี้นำเราสู่ประกาศข่าวของวันนี้: ซึ่งรองรับด้วย Bedrock Managed Agents ที่ให้การสนับสนุนจาก OpenAI ฉันคิดว่าฉันพูดถูก ตามความเข้าใจของฉัน จุดขายของผลิตภัณฑ์นี้ไม่ได้เพียงแค่ OpenAI โมเดลสามารถใช้งานได้บน AWS ซึ่งฉันคิดว่าน่าจะยังไม่ได้รับอนุญาตอีกต่อไป แต่ก็เป็น OpenAI โมเดลล่วงหน้าถูกแพ็คเอาไว้ใน AWS native agent runtime ภายในนั้นรวมถึงตัวเดียวควบคุม สิทธิ์สถานะ หมากรุก การติดตาม การปกครอง และการใช้งาน Sam แบบนี้ถูกบอกถูกไหม
Sam Altman: ใช่ พูดถูกตั้งมาก
นักบรรยาย: ขอบคุณ แล้วสิ่งนี้คืออะไรแน่ๆ ตอนนี้โปรดอธิบายอย่างเข้าใจง่าย
Sam Altman: ฉันว่าขั้นตอนต่อไปของ AI จะเดินเข้าสู่ขั้นตอนใหม่ ๆ โดยจะไม่ใช่ "คุณให้เอเจนต์ข้อความบางอย่างแล้วพวกเราได้ข้อความกลับมา" และแทนที่จาก "คุณให้มันโค้ดจำนวนมากแล้วพวกเราได้โค้ดกลับมา" แต่จะก้าวเข้าสู่ขั้นตอนใหม่: เอเจนต์เหล่านี้จะทำงานในองค์กรภายในเพื่อดำเนินงานต่าง ๆ ออกไป
"เพื่อนร่วมงานเสมือน" เป็นวลีที่ดีที่สุดที่ฉันเคยได้ยิน แต่ยังไม่มีใครพบว่าภาษาที่ใช้อธิบายมันอย่างแม่นยำจริง ๆ แล้ว และตอนนี้เรากำลังร่วมกันสร้างผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ เพื่อช่วยบริษัทที่ต้องการสร้างเอเจนต์ประเภทนี้ให้สามารถสร้างและให้ใช้งานได้ เราอีกครั้งต้องชี้แจงว่า ฉันว่าตอนนี้เรายังไม่รู้จักว่าโลกจะพูดถึงเรื่องเอเจนต์เหล่านี้อย่างไร และการใช้งานเป็นอย่างไร แต่ถ้าคุณมอง Codex กำลังเกิดขึ้นอยู่ ฉันว่ามันเป็นตัวอย่างที่ดี ๆ ให้เราเห็นว่าสิ่งเหล่านี้จะตามไปทางไหน
นักบรรยาย: เพื่อให้เอเจนต์ AI ทำงานจริง ๆ มันไม่เพียงแค่มีโมเดลเท่านั้น มันต้องมีระบบชุดที่เสริม: สภาพแวดล้อมที่ทำงานได้ เครื่องมือที่เรียกใช้ได้ สถานะงาน หน่วยความจำ การจัดการสิทธิ และการประเมินผลสิ่งประสงค์ คุณพูดถึงคำว่า "สถานะ" ไว้ด้วย ความสำคัญของระบบชุดเหล่านี้ต่อความสามารถของเอเจนต์ในการทำงานจริงแค่ไหน?
Sam Altman: ความสำคัญของมันมากแค่ไหนก็ไม่มีวิธีที่จะเปลี่ยนแปลงได้ ขณะนี้ฉันไม่ได้พิจารณาระบบชุด (Harness) และโมเดลว่ามันคือสิ่งสองสิ่งที่แยกออกมาสามารถดูด้วยกัน จากประสบการณ์การใช้งานของฉันเอง ช่วงที่ฉันเริ่มงานแอท Codex แล้วมันสำเร็จอย่างน่าประทศน์ ฉันเข้าใจอย่างแน่ชัดหน่วยแรกว่า: ฉันไม่ใช่ตลอดเวลาทราบว่าอยู่ในโจทกับใคร...
นักบรรยาย: มันเป็นเพราะโมเดลที่แข็งแกร่งหรือเป็นเพราะ ระบบชุด (Harness) ที่แข็งแกร่ง?
Sam Altman: ใช่ จะต้องเป็นเช่นนั้น
นักบรรยาย: แล้วระบบชุด (Harness) นี้มีผลตรงตามไหนบ้างกับโมเดลที่พัฒนามาด้วยกัน? การผสมรวมแบบนี้เกิดขึ้นที่ไหน? มันเป็นที่ post-training หรือเป็นที่ prompt หรือเป็นสิ่งใดที่เกี่ยวข้องทำให้การผสมรวมนี้เป็นไปได้?
Sam Altman: ทั้งสองอย่างนั้นค่อนข้างยังไม่เกี่ยวข้องกับกระบวนการก่อนการฝึกอบรมจริงๆ แต่ฉันจะกล่าวว่ามีเหตุการณ์ที่น่าสนใจมากขึ้นที่นี่: ในอดีตเราเคยเห็นกันหลายครั้งว่าสิ่งที่เราคิดว่าเป็นสิ่งที่แยกอยู่ออกไปเป็นเรื่องที่ถูกค่อย ๆ อบรมลึกขึ้นไปอย่างมากเข้าไปในระบบ
ตัวอย่างเช่นวิธีการเรียกใช้เครื่องมือที่เราเข้าใจแรกๆ ตอนนี้มันกลายเป็นส่วนสำคัญของการใช้งานโมเดลเหล่านี้แล้ว แต่ตอนแรกๆ เราไม่คิดว่ามันจำเป็นต้องถูกผสมเข้าเสริมไปในกระบวนการอบรมอย่างลึกซึ้ง ด้วยการผ่านเวลาไป เราได้ทำมันมากขึ้นเกี่ยวกับประเด็นนี้
ฉันยังสงสัยว่าโมเดลและระบบที่เกี่ยวข้องจะเริ่มผสมผสานมากขึ้นกับเวลา ตลอดไป อีกอย่างก็คือฉันคาดการณ์ว่ากระบวนการก่อนการฝึกอบรมและหลังการฝึกอบรมจะผสมเข้าด้วยกันหลังชะการผ่านไป ฉันจะพูดประโยคนี้เสียงดังมีค่าเหมือนการพูดกล่าวเดิม แต่ฉันยังต้องพูดเอาไปเสียเพราะฉันว่ามันโดยแท้จริง โดยเรายังคงอยู่ในช่วงแรกๆของรูปแบบเรื่องนี้ ระดับความเป็นวัยของอุตสาหกรรมนี้จริงจังคงอยู่ระหว่าง สมาชิกคอมพิวเตอร์ชุด Homebrew นั้นเพียงวัย
พูดเป็นจัดการประจำ : นี่เหตุผลที่ฉันคิดว่าเหตุการณ์นี้น่าสนใจมาก เมื่อไม่กี่สัปดาห์ก่อน ฉันได้เขียนว่าในทุกๆ โซ่คุณค่า จะมีจุดรวมที่สำคัญ จุดนั้นสำคัญมาก เพราะสองส่วนจะต้องรวมกันเพื่อให้สามารถทำให้สถานการณ์ทำงานได้ ตลอดเวลาผ่านมา มีแน่นอนว่ามีคุณค่าจำนวนมากที่จะสะสมบางส่วนที่จุดนั้น คำวิจารณ์ของฉันคือ ระบบช่วยเหลือ (Harness) และการรวมกันของโมเดลคือจุดสำคัญนั้น นั่นเป็นบทสนทนาเป็นสิ่งที่เหมาะกับคุณ แต่ฟังดูเหมือนคุณเห็นด้วยกับการวิจารณ์นี้
Sam Altman: มันเป็นเรื่องทำตามใจตัวของฉันมากจริงไม่ใช่มีความสำคัญถึงรายละเอียดการสร้างขึ้น
พูดเป็นจัดการประจำ : คุณไม่สนใจรายละเอียดการทำ
Sam Altman: เราได้มีซักหลายตัวอย่างในช่วงที่เรากำลังจับไอเดียเหล่านี้ มีบางอย่างที่ต้องแก้ไขในระดับของ system prompt แต่จากนั้นก็ไม่จำเป็นต้องแล้ว มุมมองโดยรวมที่นี่คือ เมื่อโมเดลเก่งขึ้น คุณก็จะได้รับความยืดหยุ่นมากกว่าเพื่อให้พวกเขาทำตามทางที่คุณต้องการ ฟังดูเหมือนมีความชัดเจนแต่มันก็จริงไป
พูดเป็นจัดการประจำ : ทำให้เด็กอายุ 10 ปีได้ทำเรื่องง่ายกว่าให้เด็กอายุ 5 ปีได้ทำเรื่อง
Sam Altman: เมื่อฉันย้อนกลับมาดูย้อนหลังไปสู่ยุค GPT-3 เราจำเป็นต้องทำอะไรบางอย่างเพื่อสกัดความช่วยเหลือออกจากโมเดลเหล่านี้ แต่ดูไปแล้ว คุณจริงๆ ไม่จำเป็นต้องทำเช่นนั้นอีกต่อไป เพราะโมเดลก็สามารถเข้าใจและทำสิ่งต่างๆได้อย่างเสร็จสมบูรณ์อยู่แล้ว และมันมาพร้อมกับคุณภาพในการทำสิ่งต่างๆ ที่ดีอยู่แล้ว แนวโน้มนี้อาจจะยังคงดำเนินไปได้ไกลขึ้นไปอีก
Matt Garman: ฉันอยากเพิ่มว่า ฉันเห็นด้วยกับสิ่งที่ Sam กล่าวไว้ทั้งหมด และเมื่อคุณติดต่อกับลูกค้า พวกเขาจริงๆ มีทราบอย่างชัดเจนว่าพวกเขาต้องการระบบเหล่านี้ทำอะไรบางอย่าง ก่อนการร่วมมือกับเราครั้งนี้ ลูกค้าโดยบางทางถูกบังคับให้ทำงานนี้ด้วยตนเอง พวกเขาหวังว่าโมเดลและตัวแทนต่างๆ สามารถจดจำสิ่งบางอย่างได้ สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างดี สามารถรวมเข้ากับระบบที่พวกเขามีอยู่อย่างดี และสิ่งนี้ไม่ใช่เรื่องของเครื่องมือจากลิ้นที่สาม แต่ยังรวมถึงเครื่องมือของพวกเขาเองด้วย พวกเขาหวังว่าตัวแทนเหล่านี้จะเข้าใจข้อมูลของพวกเขาเอง แอปพลิเคชันของพวกเขาเอง และสภาพแวดล้อมการทำงานของพวกเขาเอง และวันนี้ อย่างน้อยที่สุดตอนนี้ การทำงานในการรวมทั้งหมดนี้นำไปสู่การทำงานที่แต่ละลูกค้าต้องทำด้วยตนเองทั้งหมด
ดังนั้น เราของมูลนิธินี้กำลังสร้างผลิตภัณฑ์ชนิดใหม่ขึ้นมาด้วยกัน เพื่อให้เหล่าเรื่องเหล่านี้มีข้อเข้าไว้กันมากยิ่งขึ้น เพื่อให้ลูกค้าสามารถทำสิ่งที่ตนต้องการได้อย่างง่ายๆ ยกตัวอย่างว่า ความสามารถในการพิสูจน์ตัวบุคคลได้ถูกยำรวมลงในผลิตภัณฑ์อยู่แล้ว ความสามารถในการเชื่อมต่อฐานข้อมูลและการรับรองความถูกต้องก็จะไปอยู่ที่ AWS VPC หรือ Virtual Private Cloud ของคุณ หากเรามี OpenAI API อยู่ด้านหนึง AWS อยู่ด้านหนึง เช่นกัน ทฤษฎีกาล่างหรือสลัก สิ่งเหล่านี้ก็สามารถทำได้ แต่โดยการสร้างความเชื่อร่วมกันพวกเราส้ภทำให้ลูกค้าสามารถทยง่ายและเร็วยิ่งขึ้นในการทำยกตัวอย่างว่า พวกเขารายางความ และโนรวมสู่ประสบได้ที่ความประพนันแล്มแผ-laูดค่องขา
ประธานโตแบกาชน: ดังนั้นคุณหมายถึงว่าในกรอบระบบสำเร็จรูป (Harness) คุณเชิ้ทอย่าถุดพระคุณได้ หรือ คุณกำลังทำให้มันง่าวไปข่ง้หรือ ถ้าสิ่งเหล่านี้ไม่ได้ทำการรวมกันจะมีสิ่่งความจำเป็นที่แท้จรึงไม่สามารถทวาความจ็loดnever ท&_อ^&@ึงเจ่_kก%งกด^&^*@%!
Sam Altman: การกลับไปก่อนชั้น ตรีถานีก่อนให้มAWAWS ปีย่ทที่ีกั่ ตืตัง่งคุณคุณคุณ ไd*าไGPIO服务器กไาีหียู่่แส่าววี่นาแร้ ออ้_โดบาวยื้ง%สลับเมPSปางมยัสีักลยีลกี่้อ้งนเอ้าๆงอ11%E@8ุลจร\้หี%3ทอุสรจข&^ก่ดแยวน^ยEUก่กป้ิ้าอจCHอกีีนไเuาวปล4M้*AB&นร้ย้า%^ีทกา์ติ่PSจ4@กุ_วีคาา%่TดาJงู้อจไ<บง031สันสนบ็pHZ วันนี้ คุณแน่ใจว่าคุณสามารถทำสิ่งหลังใดแล้วใช้แข่ง44 rowspan 1 หากที่ชื่งณmkdirร&ume^&mmm @e393$tr#$หอ!่}!F#54^)้นีร~่นสำร&493e นี่ไม่ได้เฉพาะต่อผู้พัฒนาผลิตภัณฑ์เหล่านั้นเท่านั้น แม้แต่การใช้ ChatGPT ฉันเห็นคนทำเช่นกัน เอาจากที่นี้ไปวางที่นั้น พยายามจัด prompt ที่ซับซ้อน แล้วฉันก็ทราบว่าทั้งหมดนั้นจะหายไป และสิ่งนี้ทำให้ฉันตื่นเต้นอย่างมาก ตอนนี้ทุกอย่างยังได้อยู่ในระยะต้นเกินไป และยังไม่ดีพอ พิธีกร: แค่อย่ายกเลิกการใช้งานร่วมกับ BBEdit ก็พอ นั่นคือหนึ่งในฟีเจอร์ที่ฉันชอบที่สุดของ ChatGPT app โดยไม่มีอันใดอันหนึ่ง Sam Altman: ครับ พิธีกร: (หัวเราะ) ขอบคุณครับ Sam Altman: สำหรับเรื่องแรก ตอนนี้เรื่องเหล่านั้นทำยากมาก ที่เราคิดว่า ถ้าสามารถทำให้ง่ายขึ้นมากขึ้น มันจะนำความคุ้มค่ามากขึ้นสำหรับนักพัฒนาและองค์กร หน้าที่ที่สอง มีอะไรมากมาย ที่ตอนนี้ไม่สามารถให้ทำงานได้อย่างเชื่อถือได้ เราคิดว่า ผ่านการร่วมมือครั้งในครั้งนี้ มันจะไม่ได้เป็นเรื่องเกี่ยวกับความสะดวกสบายเท่านั้น ไม่ได้เพียงแค่เรื่องของ「ไม่ต้องกำหนด colo เองอีกต่อไป」 หรืออย่างว่า ข้อยกเว้นเหล่านั้น ทุกฝ่ายยังจะมีความสามารถในการคิดค้นออกมาอะไรล้นใหม่อีกมากมาย ให้คนสามารถสร้างผลิตภัณฑ์และบริการที่ผ่านมากมายๆ ที่ไม่สามารถทำได้ในอดีต แม้ถึงลอบรวงและล่วงระยะหนรัดทางเย็น พิธีกร: ฉันอยากกลับมายังจุดที่อาจมีสิ่งใดสิ่งหนึ่งสามารถสร้างขึ้นได้บ้าง แต่ก่อนจะไปสู่ Codex แล้วกัน Codex เป็นการสร้างขึ้นร่วมกับระบบไร้เชือกสาย (Harness) รวมถึงโมเดล และมันทำงานในโดเมนโลกาฝั่งจะทำให้ agents เราโอนเงินไปที่ไหนง่ายขึ้น? Sam Altman: จริงๆ แล้วเราเริ่มต้นที่จะให้มันทำงานบนคลาวด์พื้น ที่สุดนั้นคือ เราเชื่อว่าท้ายที่สุดคุณต้องการให้มันทำงานบนคลาวด์ พิธีกร: แน่นอน ฉันกำลังตามล่าสู่ถนนที่จะเข้าสู่ผลิตภัณฑ์ในคลาวดครับ แต่ทำไมคุณกลับมาที่การทำงานบนเครื่องเข้า? Sam Altman: เพราะว่า ทุกสิ่งของคุณอยู่ที่นั้น คอมพิวเตอร์ของคุณได้ถูกกำหนดค่าไว้แล้ว ข้อมูลของคุณอยู่ที่นั้น คุณไม่ต้องการคิดมากเกินไป แม้มันไม่ใช่สถานการณ์สุดท้ายแต่ก็จะทำให้ทำงานได้ง่ายขึ้น อย่างไรก็ตามการเข้าสู่โลกที่ agents ทำงานจริงใน Cloud ดูเหมือนจะดีมากครับ ยกตัวอย่างเช่น ถ้าคุณมีงานที่ต้องใช้ทรัพยากรมากมาย หรือคุณต้องปิดเครื่องคอมพิวเตอร์ หรือสถานการณ์อื่น ๆ คุณสามารถมอบหมายงานให้ Cloud เพื่อดำเนินการต่อไปได้ ทิศทางนี้ดูเป็นที่น่าทึ่อย่างชัดเจน อย่างไรก็ตามในระยะเวลาสั้น ๆ ที่ผ่านมา ชัดเจนว่าความสะดวกสบายที่เราสามารถให้ได้ กำลังใช้งานแล้ว จำนวนมากยังคงควรใช้งานในสภาพแวดล้อมของผู้ใช้โดยตรงมากกว่า MC: ฉันมีวิธีในการเข้าใจ: รูปแบบความปลอดภัยในอดีตมองเหมือนกับรูปแบบ "ปราสาทกับคูสถี" ส่วนตอนนี้คุณกำลังเล่นเกมความปลอดภัยแบบ Zero Trust ที่ใหม่ ทุกอย่างต้องมีโครงสร้างสิทธิเหมาะสม เครื่องมือการตรวจสอบเป็นอย่างดี และทุกอย่างเหล่านี้ สำหรับผมการทำงานในลักษณะรันที่เครื่องในพื้นที่นี้ดูเหมือนว่าเป็นการทำของตนเอง: ทุกอย่างอยู่ในพื้นที่ที่ตนเองอยู่ ผมเก็บสมาธิว่ามีอะไรให้เป็นปัญหา และจะช่วยแก้ไขโดยง่าย นอกจากนี้ผมเข้าใจวิธีการใช้ผลิตภัณฑ์นี้ว่า คุณต้องการให้ส่วนประกอบทั้งหมดเหล่านี้ทำงานจริงในสภาพแวดล้อมผลิตภัณฑ์คุณไม่สามารถให้ทั้งหมดอยู่ที่เครื่องในพื้นที่ได้ต้องรันในสภาพแวดล้อมนี้ตั้งแต่ต้นของทุกอย่าง แมท ใช่ไหม บริษัท Matt Garman: ผมไม่คิดว่ามี Environment การคำนวณใด ๆ จริง ๆ ที่ว่าไปได้ได้รับการปลดจากลูกค้า การเรียกให้ทำงานภายในพื้นที่ก็มีข้อดีจริง ๆ ส่วนใหญ่ของแอป iPhone ที่คุณใช้ก็มีส่วนประกอบภายในที่ดำเนินการ มีเหตุผลที่ชัดเจนไม่ว่าจะเป็นการเชื่อมต่อความล่าช้าการคำนวณในพื้นที่และการเข้าถึงไฟล์และแอพ การเลี้ยงการใช้งานท้องถิ่นมีลักษณะเฉพาะฉะเพียงเท่านั้น ที่ Sam กล่าวถึง มันง่าย ๆ การทำงานได้ดี แต่มันก็มีขอบเขต คุณไม่สามารถขยายสมองนอกพื้นที่ท้องถิ่นคุณมีอะไรตรานะและจุดประสงค์คือ อัตลดว่าเรือใหญ่ว่าจักรวาลเมื่อเข้าสู่ฉากธุรกิจเช่นการแบ่งปันระหว่างคู่สองเรื่ยวขึ้น การคิดถึงสิทธิและขอบเขตความปลอดภัยก็มีความยากต่อไป ดังนั้นมีส่วนที่มีมากมาย ผมไม่ระบุว่าหน้าที่ท้องถิ่นเป็นสิ่งที่ไม่ดีมันเป็นเรื่องอื่น ๆ ผมคิดว่าสุดท้ายคุณคงต้องการสร้างสะพานระหว่างพื้นที่ท้องถิ่นและ Cloud MC: นั่นคือปัญหาของผม ในยุค Cloud มี container เข้ามาช่วยให้สามารถเป็นไปได้ที่จะใกล้ชิดกับพื้นที่ท้องถิ่นกับพื้นที่เกิดขึ้นขององค์กร แต่ในเส้นทาง agents นี้ ดูเหมือนว่าถ้าคุณต้องจัดการกับ agents คุณพึงความคิดว่ามีอย่างน้อยน้อยเหมืองานเป็นเมื่อไหร่คุณต้องอยู่ในสภาพแว้องในตอนสุดท้ายเมอะกว่า Sam Altman: ผมว่ายังมีเรื่องหลายอย่างที่ยังต้องหาคำตอบคน้าเข้าเห็นตัวอย่างหนึ่ง ถ้าคุณเป็นพนักงานของบริษัทเมื่อคุณใช้บริการบางอย่าง คุณควรจะมีบัญชีเพียงหนึ่งหรือไม่ และ agent ของคุณควรใช้บัญชีของคุณหรือไม่ หรือบัญชีของคุณควรใช้บัญชาอื่น ๆ ทำให้เซิร์ฟเฝอร์รู้ว่าสุดท้ายจริง ๆ ใคร นักประธานการแสดง: หรือหากคุณต้องการมี agents จำนวนมาก? Sam Altman: ถูกต้องครับ ฉันเชื่อว่าสิ่งที่จริงๆ แล้วเราต้องการคือสิ่งที่ยังไม่คิดออกมา บางทีเมื่อเอเยนต์ของ Ben เข้าสู่ระบบโดยใช้ข้อมูลประจำตัวของ Ben แต่ยังมีการทำเครื่องหมายว่าเป็นเอเยนต์ ไม่ใช่ Ben จริงๆ ในบัญชีของ Ben นี่เอง เรายังไม่มีแนวคิดพื้นฐานในการคิดเรื่องนี้ แต่เราอาจจะต้องคิดให้รู้ว่าเร็วๆ นี้ และความรู้สึกของฉันคือ จะมีอีกอย่างกว่า 50 อย่างที่คล้ายกัน ซึ่งเมื่อเอเยนต์เข้าร่วมกำลังงานและการดำเนินงานด้วยความเส้นทางและความซับซ้อนของงานที่มีความเอ็นดูที่สูงขึ้น เราจะต้องพัฒนารูปแบบความคิดในใจหลายอย่าง เกี่ยวกับโปรแกรมที่มีวิธีการทำงานอย่างไร การควบคุมการเข้าถึงและสิทธิในภายในองค์กร และทั่วไปในอินเทอร์เน็ต ต้องทำงานอย่างไร นักประธานการแสดง: Matt คุณมองว่าเรื่องความปลอดภัยของเอเยนต์ วยัยการเข้าถึงและประเภทของเรื่องที่คล้ายกันอย่างไรบ้าง? Matt Garman: ใช่ ฉันเชื่อเห็นแน่นอน เมื่อคุณย้ายภาระงานของแบบงานเหล่านี้ไปยังคลาวด์ เป็นผู้ให้บริการศูนย์กลาง คุณสามารถควบคุมส่วนที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยมากขึ้น เราได้ติดต่อสื่อสารกับลูกค้าตลอดเวลา และนี่เป็นสิ่งที่พวกเขากังวล พวกเขาจะพูดว่า: "ฉันชอบโมเดลที่มีอยู่ในท้องถิ่นและโอกาสที่เอเยนต์สามารถนำมาซึ่ง แต่ฉันจะทำยังไงเพื่อให้แน่ใจว่าตัวเองจะไม่ทำให้เกิดเหตุการณ์ที่สามารถทำให้บริษัทพังประกริดได้บ้าง?" ความกังวลเหล่านี้เป็นสิ่งที่เป็นจริง ฉันคิดว่าเราสามารถช่วยเหลือได้ในเรื่องนี้ เพราะเรื่องเหล่านี้สามารถแก้ไขได้ แน่นอนสามารถ ฉันคิดว่าเราสามารถย้ำลูกค้าได้บางอย่าง: เช่น "มันกำลังทำงานอยู่ใน VPC นี่" ดังนั้นคุณสามารถควบคุมขอบเขตนี้ ทราบว่ามันสามารถเข้าถึงอะไร หรือมันจะผ่าน gateway หนึ่งคุณสามารถให้มันได้สิทธิ์เหมือนกับการให้หน้าที่ให้มันในส่วนของสภาพแวดล้อม เหล่านี้แล้ว เป็นความสามารถที่เราได้สร้างขึ้นมาใน 20 ปีที่ผ่านมา เราได้สร้างขึ้นกับโครงสร้างเหล่านี้อย่างมาก ไม่เพียงแต่ให้ Y Combinator ของเราสามารถใช้งาน AWS ได้เท่านั้น แต่ยังให้ธนาคารระดับโลก หน่วยบริการสุขภาพ หน่วยงานของรัฐจังหวัดในทั่วโลกสามารถใช้งาน AWS ได้อีกด้วย โครงสร้างความปลอดภัยที่รอบโลกที่สร้างขึ้นรอบตัวกระจุไว้ ฉันคิดว่าสามารถช่วยให้เราเร่งความรวดเร็วของลูกค้าใช้เทคโนโลยีนี้ได้มากขึ้น พร้อมให้บรรทัดของความปลอดภัยสำหรับการดำเนินการอย่างรวดเร็ว ๆ บางครั้งในบรกุศรีนึง โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมที่มีแนวโน้มการป้องกันอันตรายสูง หากคุณมีบรรทัดป้องกันสำหรับตัวเองคุณสามารถแสดงเส้นทางอย่างรวดเร็วว่า: "เพียงแค่มันทำงานอยู่ในกะล่อนนี้ ฉันอยากเร่งกันพัฒนาการ" นี้เป็นเรื่องที่จริงที่จะช่วยลูกค้าเริ่มใช้เทคโนโลยีนี้สำหรับสถานการของห้างโดยกว้าง กว้างมาก นักประชุม: คุณกล่าวถึงความสามารถหลายอย่างเมื่อกี้ ซึ่งเป็นสิ่งที่ AWS สร้างขึ้นในช่วง 20 ปีที่ผ่านมา และตอนนี้คุณกำลังพยายามนำมาใช้กับเอเจนต์ ทั้งหมดเหล่านี้มีหน้าที่ถูกเปิดเผยผ่านการเชื่อมต่อ AgentCore วันนี้ ดังนั้น ความสัมพันธ์ระหว่าง Bedrock Managed Agents ที่ได้รับการสนับสนุนจาก OpenAI และ Bedrock AgentCore คืออะไร Matt Garman: สิ่งที่เราก่อสร้างร่วมกันมากมายเป็นอิงจาก building block ของ AgentCore จะรวมส่วนเหล่านี้ไว้ด้วยกัน นักประชุม: ดังนั้นมันค่อนข้างคล้ายกับเซตบนสุดของ AgentCore ใช่หรือไม่ Matt Garman: ทีม AWS และทีม OpenAI ใช้งานร่วมกันชิ้นส่วนของ AgentCore แล้วรวมกับโมเดล OpenAI และส่วนอื่น ๆ อีกมากมายเพื่อก่อสร้างผลิตภัณฑ์นี้ AgentCore สามารเข้าใจได้ว่าเป็นชุดของโมดูลพื้นฐานที่เราให้ โดยเหมือนกับใน AWS หากคุณต้องการสร้าง agent workflow เองคุณสามารถใช้โมดูลเหล่านี้ได้ทันที: เช่น โมดูลหน่วยความจำ สภาพแวดล้อมการดำเนินการอย่างปลอดภัย ความสามารถในการจัดการสิทธิ คุณสามารถกำหนดค่าความสามารถเหล่านี้เองและรวมเข้าด้วยกันเป็นระบบ agent ที่เหมาะกับธุรกิจของคุณ จริง ๆ คลังกลับมีลูกค้าที่กำลังทำงานตามงานที่สร้างขึ้นนี้ในสภาพแวดล้อมการดำเนินงานและสร้างแอปพลิเคชันที่เยี่ยมมาก นักประชุม: แต่ไม่ได้ใช้ OpenAI Matt Garman: แต่ไม่ได้ใช้ OpenAI วันนี้พวกเขาต้องใช้โมเดลอื่น ๆ แล้วนะ อย่างที่ใจความใจ นั่นเป็นจริง แต่ไม่สมบูรณ์มาก ๆ พวกเรามีบุคคลในการใช้ OpenAI ในส่วนนี้ นักประชุม: อุ๊ย แค่เรียกโมเดลอื่นบนคลาวด์ หรือวิธีที่คล้ายกัน แม็ท การ์มัน: พวกเขาก็เป็นผู้เรียกใช้งานโมเดล OpenAI โดยตรง ดังนั้นวันนี้มีคนใช้ OpenAI ในการทำสิ่งนี้อยู่แล้ว แค่ว่าไม่ได้ใช้ในรูปแบบของ Bedrock อย่างธรรมชาติภายใน แต่พวกเขาก็ยังใช้อยู่ นี่คือสิ่งที่เปิดโอกาส คุณสามารถดึงความสามารถที่แตกต่างกันมาใช้เพื่อสร้างสิ่งที่คุณต้องการ ฉันวางเดาว่า คนจะยังคงทำแบบนี้ต่อไป มีบางผู้สร้างภายนอกที่ชอบมาก—ยืมคำเปรียบของแซม—แม้วันนี้จะไม่จำเป็นอีกต่อไป พวกเขายังคงชอบการประกอบคอมพิวเตอร์ของตัวเองที่บ้าน คนชอบการสร้าง เราคิดว่า เป็นเวลานานมาแล้วที่คนจะยังคงทำการสร้าง agent ของตัวเอง แต่บางในนั้นจะหวังว่าจะมีวิธีที่ง่ายกว่า พวกเขาไม่ต้องกำหนดค่าส่วนทั้งหมดเอง นี่คือหนึ่งในสิ่งที่เราทำในครั้งนี้ของการทำงานร่วมกันนี้ พิธีกร: ฉันต้องการอธิบายความแตกต่างนี้อย่างชัดเจนโดยมากขึ้น Bedrock Managed Agents เป็นบริการรูปแบบหนึ่งที่มีการจัดการ แต่ผู้ใช้ก็สามารถใช้ AgentCore เพื่อดำเนินการเชื่อมต่อกับโมเดลที่แตกต่างกัน ไมว่าโมเดลจะอยู่บน AWS หรือบนคลาวด์อื่น ๆ แซม นี่ไม่ใช่ทำให้มันแตกต่างออกไประหว่าง OpenAI บน Azure ในรูปแบบนั้นใช่ไหม? ใน Azure ผู้ใช้ส่วนใหญ่มาตรฐานการเข้าถึง API ของ OpenAI โดยตรง ในขณะที่บน Amazon ครั้งนี้เป็นบริการ agent รูปแบบจัดการที่สมบูรณ์กว่า โดยรวม คุณจะคิดว่าถูกต้องถึงที่ไหน? แซม อัลต์แมน: ถูกต้อง ใช่ พิธีกร: คุณมีความเชื่อมั่นในเรื่องนี้ใช่ไหม? มันได้ถูกกำหนดเสถียรภาพในทุกรายละเอียดและมีมิติที่ดีในอนาคต? แซม อัลต์แมน: ใช่ ฉันคิดว่าสิ่งที่เกิดขึ้นจะเปลี่ยนแปลงตามเวลา แต่เป็นจุดเริ่มต้น ฉันมีความเชื่อมั่นสูง พิธีกร: บริการนี้จะเป็นผลิตภัณฑ์สมเพารต์เฉพาะของ AWS หรือพวกคุณทำนายว่าจะให้บริการรูปแบบของการใช้งานรูปแบบจัดการที่คล้ายกันบนคลาวด์อื่นได้อีกด้วยหรือไม่? แซม อัลต์แมน: ใช่ เราจะทำงานร่วมกับ Amazon เฉพาะเรื่องนี้ เรามีความตื่นเตื่นในเรื่องนี้ พิธีกร: ส่วนที่เป็นเฉพาะลักษณะนี้มีผลจากสิ่งสุดท้ายการใช้ Amazon API ทั้งหมดเป็นรูปแบบเดียวกัน จึงได้แต่ร่วมใน Amazon เท่านั้นใช่ไหม? หรือว่า ไม่ใช่แค่กับ AWS API เท่านั้น เป็นแนวคิดของการใช้งานรูปแบบจัดการที่เต็มรูปแบบ ส่วนนี้อยู่ชั่วคราวเท่านั้นจะอยู่ใน Amazon เท่านั้นใช่ไหม? แซม อัลต์แมน: จากทางจิตใจเราหวังว่านี่จะเป็นความพยานร่วมระหว่างสองบริษัท นักบรรยาย: เข้าใจ了 สรุปสาระสำคัญของเรื่องคือ คุณในทฤษฎีสามารถเรียกใช้ API อื่น ๆ แล้วต่อจากนั้นประกอบทั้งหมดด้วยตนเอง แต่ในที่นี้ข้อมูลของลูกค้าจะอยู่ใน AWS และดังนั้น OpenAI จะเห็นอะไรบ้างจริง ๆ? ข้อนี้หมายความว่าอย่างไร? แมท การ์แมน: ใช่ ทุกอย่างโดยส่วนใหญ่จะอยู่ใน VPC ของคุณ ดังนั้น ข้อมูลจะได้รับความป้องกันภายในบริเวณ Bedrock นักบรรยาย: เข้าใจแล้ว ผลิตภัณฑ์นี้จะใช้ Bedrock ไปรวนบนโมเดล OpenAI แต่โมเดลเหล่านั้นจะวิ่งอยู่ใน Trainium ใช่ไหม? แมท การ์แมน: พวกเขาจะทำงานร่วมกันในลักษณะที่แตกต่าง—บางส่วนจะทำงานบน Trainium และบางส่วนจะทำงานบน GPU นักบรรยาย: นี่เป็นเพียงเรื่องของเวลาใช่ไหม? เพราะฉะนั้นถ้าจำไม่ผิดฉันระลึกได้ว่าในการประกาศเมื่อไม่กี่เดือนที่ผ่านมาของคุณ… แมท การ์แมน: อย่างหนึ่งเป็นเพราะเรื่องเวลาและอีกด้านเป็นเรื่องความสามารถ ฉันคิดว่าในขณะที่เรากำลังสร้างระบบร่วมกัน เราจะผสมผสานใช้ส่วนประกอบต่าง ๆ ด้วยพื้นฐานที่เหมาะสมสำหรับส่วนต่าง ๆ ของระบบ แต่จะเห็นว่าเมื่อเวลาผ่านไปแล้วได้มีการเรียกใช้ใน Trainium มากขึ้น แซม อัลต์แมน: เรายังคงคาดหวังให้แบบจำลองเหล่านี้ทำงานอยู่บน Trainium นักบรรยาย: ฉันสามารถมองเห็นได้ แมท ในเรื่อง Trainium ฉันมีคำถามสั้น ๆ และเป็นคำถามที่ส่วนทั่วไป เรื่อง Trainium ที่ฉันเข้าใจตอนนี้คือใช่ไหม ตอบตามที่รับรู้ คือ Trainium นี้ชื่อได้มีความท้าทายมากเพราะในอนาคตจริงๆ แล้วสิ่งที่สำคัญที่จริงจะเป็นการดำเนินการ แบบจำลอง วิธีหลักที่สำคัญที่สุดของมัน จะเป็นผ่านบริการจัดการเช่น Bedrock หมายความว่า ลูกค้าอาจจะไม่รู้แน่ชัดว่าตนเองกำลังใช้ทรัพยากรคำนวณชนิดใด ช้อนไปช้อนมาพอเท่าไร? Matt Garman: ก่อนอื่นฉันขอรับผิดชอบในเรื่องการตั้งชื่อแย่ของบริการ AWS ทั้งหมด พีระมิด: ไม่เป็นไร ฉันมีเว็บไซต์ชื่อ Stratechery ที่ถูกส่งต่อด้วยทางปาก ดังนั้น ฉันเข้าใจเรื่องการตั้งชื่อแย่นั้นเป็นอย่างดี Sam Altman: ฉันคิดว่าคำว่า Trainium นี่คือคำที่เท่ Matt Garman: แน่นอน มันเท่จริงๆ พีระมิด: คำนี้เท่อยู่ แต่รู้สึกว่ามันดูเหมือนชิปการเรียนรู้มากกว่าชิปการฝึก Matt Garman: ใช่ แต่เรามีประโยชน์จากมันทั้งในการฝึกและการเรียนรู้ ต้องบอกเลยว่ามันเป็นชิปที่ทำให้เรากระตุ้นมาก เราคิดว่ามันจะเป็นธุรกิจขนาดใหญ่และเป็นแรงผลักดันที่สำคัญสำหรับสิ่งหลายๆ อย่างที่เราทำร่วมกันด้วย ที่มีผลกับหลายๆ สิ่งที่เราทำเช่นเดียวกับ GPU เราคิดว่าคุณจะมีการจับมือกับหลายๆ ชิปที่ช่วยในเรื่องการเร่งอย่างนี้ ลูกค้าส่วนมากจริงๆ ไม่ได้ติดต่อกับ GPU โดยตรง ถ้าไม่ใช่ที่อาจจะใช้บนแล็ปท็อปของตัวเองเพื่องานกราฟิกหรืออะไรอย่างนั้น แต่เมื่อคุณติดต่อกับ OpenAI แม้กับ GPU อยู่ด้านใต้ คุณก็ไม่ได้คุยกับ GPU เมื่อคุณกับคลอด ไม้ว่ามันอยู่บน GPU Trainium หรือ TPU คุณก็ไม่ได้คุยกับหมวดนั้นคุยกับเจ้าของอินเทอร์เฟซ และส่วนมากการเรียนรู้ที่อยู่นอกจากคำใบ้ได้จากตัวนั้นๆ โดยหมวดทุกที่สร้างขึ้นจากศูนย์วิชาการเดียวกัน ดังนั้นไม่ว่าจะเป็น 5 10 20 หรือ 100 โมเดล คุณจะไม่เขียนโปรแกรมข้ามให้โมเดลเหล่านั้นๆ หลังอนาคตก็จะเช่นกัน เพราะระบบเหล่านั้นยากมากหรือเล็กมาก ถ้าคุณต้องการฝึกโมเดล ไม่มีทุกคนที่มีจุดเริ่มเพียงพอที่จะฝึกโมเดล ไม่มีทุกคนที่มีความสามารถจริงๆ ที่จะจัดการกับแก่นโมเดลพวกโมกับ MySQL ทีม OpenAI มีความสามารถในการสร้างค่าจากชุมคารวมคอมพิวเตอะลาย์ขนาดใหญ่อย่างน่าแปลกใจ แต่ไม่มีทุกคนมีทีมแบบนี้ ไมะว่าเป็นชิปชนิดใด ฉันคิดว่ามันจะเหมาอ์กับชิปเร่งทุกชิป Sam Altman: บี้ฉันเริ่มกำลังมีความคิดว่า สิ่งหนึ่งที่เราจะทำให้บริษัทมีหลักทรัพย์ว่าเปนทำงานเปนการได้ แต่ลูกค้าสนใจจริงๆ คือเราสามารถส่งหน่วยสารสจัดวัดความเสนใจที่ดีที่สุดในอะรอยล์ที่ต่ำสุดและสามารถส่งตามจำนวนที่พวกเขาต้องการตามความจุที่พวกเขาต้องการ นักประการ: คุณคิดว่าเราจะยังคงทำตามวิธีการกำหนดราคาปัจจุบันอย่างนี้ต่อไปหรือไม่? ก็คือการกำหนดราคาตาม tokens ครับ แล้วในระยะยาวนี้ มันเหมาะสมไหมครับ? Sam Altman: ไม่เหมาะครับ ในความเป็นจริง ตรงกันข้ามกับนี้ โมเดล 5.5 ที่เราเพิ่งเปิดตัวเป็นตัวอย่างที่น่าสนใจ ราคาต่อ singular token ของมันสูงกว่า 5.4 มาก แต่จำนวน token ที่ต้องใช้เพื่อเสร็จผลลัพธ์เดียวกันลดลงอย่างมหาศาล ในความเป็นจริง คุณไม่สนใจว่าเสร็จผลลัพธ์นั้นใช้ token มากน้อยแค่ไหน คุณแค่ต้องการให้งานเสร็จสิ้น คุณต้องการราคาและความสามารถจำกัดที่คุณสามารถได้รับ ดังนั้นบางทีฉันอาจพูดว่า "โรงงาน token" เมื่อกี้ผิดครับ เรามีลักษณะเจาะจงมากกว่าเป็นลักษณะ "โรงงานอัจฉริยะ" หรือสิ่งที่คล้ายกัน เราต้องการให้ความสามารถ "อัจฉริยะ" มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ในราคาที่ต่ำที่สุด ว่าจะเป็นโมเดลขนาดใหญ่กว่า มี token น้อยลง หรือว่าเป็นโมเดลขนาดเล็กกว่า มี token มากขึ้น หรือจะเป็น GPU, Trainium, หรือสิ่งอื่น ๆ หรือเราจะใช้วิธีสร้างสรรค์ใหม่ใด ๆ ฉันไม่คิดว่าลูกค้าจะสนใจ ในความเป็นจริง พวกเขาไม่จะสัมผัสสิ่งเหล่านี้โดยตรงเลย ในกรณีที่คุณนำสิ่งต่าง ๆ มาใส่ Codex, หรือสร้างตัวแทนใหม่ใน SRE, ที่คือ Stateful Runtime Environment คุณไม่ควรจะต้องคิดเรื่องเหล่านี้ เลยคุณควรจะแปลกใจในการเห็นว่าคุณได้รับสิ่งนั้นมาในราคาที่ต่ำมากขนาดนั้น นักประการ: จำนวนการใช้ token ที่ลดลงนั้นเป็นเพราะโมเดลเองมีผลหรือฮาร์เนสตัวช่วยที่นำเข้ามา (Harness) มีบทบาทด้วยหรือไม่? Sam Altman: ส่วนใหญ่เป็นเพราะโมเดล มีบทบาทของฮาร์เนสตัวช่วยที่นำเข้ามา (Harness) นิดหน่อยด้วย นักประการ: ทราบแล้วครับ แมท อย่างนี้เอง ฉันถามแซมเรื่องความเป็นเอกพิเศษ คุณคาดหวังไหมว่าในอนาคตจะมีการให้บริการที่จัดการแบบเดียวกันสำหรับโมเดลอื่น ๆ? Matt Garman: ขณะนี้เรามุ่งเน้นทำกับ OpenAI อยู่ครับ เราดูเรื่องที่ทั้ง 2 ฝ่ายกำลังสร้างขึ้นมาอย่างหนาแน่น ในเรื่องของอนาคตระยะยาว นั่นจะเป็นยาวนานเลย นักประการ: "อนาคตระยะยาวนานเลย", คำตอบที่คุณย้ำ ก็ไม่เป็นไร ฉันจะให้เก็บไว้เสียก่อน ไม่เป็นไร ฉันต้องถามคำถามนี้ เกี่ยวกับลูกค้าฉันมีคำถามเพิ่มอีกหนึ่งข้อความ แซม โดยรวมถึงที่มาของคุณเพิ่งกล่าวถึง ฉันอยากรู้ความคิดเห็นของทั้งสองท่านเมื่อลูกค้าเข้าสู่สภาพแวดล้อมการผลิตแท้จริง OpenAI มีความรับผิดชอบถึงไหน AWS มีความรับผิดชอบตั้งแต่ไหนหากข้อมูลทั้งหมดอยู่บน AWS และข้อมูลยังคงอยู่ที่นั้น และลูกค้ากำลังดำเนินการในระดับที่สูงขึ้น ดังนั้นนี่สิ้นสุดนี่คือความรับผิดชอบของ AWS ฉันเข้าใจถูกต้องมั๊ยจากมุมมองของผู้บริโภค Matt Garman: ใช่ ฉันคิดว่าเป็นเช่นนั้น เมื่อคุณต้องการติดต่อใครบางคน คุณจะติดต่อ AWS support เพื่อช่วยเหลือคุณ นี้คือส่วนหนึ่งของสภาพแวดล้อม AWS ของคุณ นั้นคือสิ่งที่คุณสร้างขึ้นบน AWS AWS account reps ของคุณจะอยู่ที่นั้นช่วยเหลือคุณ แต่ว่าเราสร้างมันขึ้นเป็นไปด้วยการชวนเพื่อนร่วมงานจาก OpenAI มาช่วยเหลือคุณที่สุดตรงนี้หรือแก้ปัญหาที่คล้ายกับข้อสงสัยบางอย่าง ในบางกรณี ถ้าเราพบประเดท bug ที่ต้องการให้ความช่วยเหลือเราจะส่งไปอัพเกรดให้พวกเขา แต่ AWS จะเป็นสนับสนุนที่คุณติดต่อแบบโดดเดี่ยว พิธีกร: แซม คุณเห็นว่าธุรกิจนี้มีขนาดเทียบเท่ากับธุรกิจประมาณหัวใจ OpenAI API หรือเปล่า? Sam Altman: ฉันหวังว่ามันจะใหญ่มาก เรากำลังลงทุนมากในสิ่งนี้ และมีความมั่นมืดในการซื้อความสามารถคณะกรรมการ ฉันเชื่อว่ามีรายได้มากมายที่จะสนับสนุน ฉันกำลังเชื่อในกรอบคิดแม้จะกระจายออกไปว่า แผนงบประมาณเร็ว หากราคาถูกมากพอ ความต้องการต่อความฉลาดที่ต้องการจำกัดไว้ไม่สามารถ มีขีดจำกัด พิธีกร: ดังนั้นจากมุมมองนี้ความต้องการเหยียดหยาดมีความยืดหยุ่นได้? ราคาลด ความต้องการเพิ่มขึ้น? Sam Altman: แน่นอนมี แต่พวกมันสามารถจำกัดเช่นกัน แต่ด้วยรองรับ หากคุณลดราคาของน้ำ บางทีคุณอาจจะดื่มน้ำมากขึ้น เปลี่ยนการจัดอาหารจากการอาบอาหารครั้งละครั้งเป็นการจัดอาหารครั้งละสองครั้งที่นี่หนึ่งจะมีความยืดหยุ่นบางส่วน แต่ถึงเมื่อไหร่ คุณจะตวรจะ ทุกๆ วันของฉันใช้น้ำเยอะพอแล้ว พิธีกร: และถ้าคุณต้องการน้ำ ไม่ว่ามันจะราคาแพงเท่าไหร่คุณก็จะซื้อ Sam Altman: สำหรับสิ่งอื่น ๆ ที่เป็นสาธารณะ เช่น ถ้าไฟฟ้าถูกลง คุณก็ย่อมใช้ไฟฟ้ามากขึ้นแน่นอน แต่หากคุณเอาการคิดถึงไปใช้ให้ air conditioning ยิ่งราคาถูกก็ไปลดใช้ air conditioning พยายามทำให้ความเห็นของฉัน : ฉันอยากได้อีก แต่ใหม่อีกเท่าไหร่ราคาน้อยพอฉันจะกับก้อนไปใช้เยอะขึ้น แมท การ์มัน: สิ่งที่น่าสนใจคือ พลังความสามารถในการคำนวณในสมัยนี้ก็เช่นกัน คิดถึงค่าใช้จ่ายในการคำนวณหนึ่งรอบในวันนี้ ถ้าเปรียบเทียบกับ 30 ปีก่อน จะรู้สึกถูกลดลงกว่าหลายระดับของตัวเลข และปริมาณการคำนวณที่ขายไปในวันนี้มากกว่าเคย พิธีกร: ใช่ อย่างน้อยก่อนที่จะเริ่มมีขนาดใหญ่และมีความสำคัญของค่าใช้จ่าย คนๆ จะไม่ค่อยคำนึงถึงค่าใช้จ่ายในการคำนวณจริงๆ โดยรวมเอาเป็นว่า จากมุมมองกลยุทธ์ ทุกคนเชื่อมือถือว่าตัวเองมีพลังคำนวณ จริง ๆ อยู่แล้ว ดังนั้น ต้องใช้เวลานานเท่าไรถึง AI จะไปถึงเดานั้น หมายความว่า คนเอา "คุณจ่ายเงินเท่าไหร่" มาค่อนข้างหลังจากนั้น แซม อัลต์แมน: ฉันไม่คิดว่าวันนี้คนจะคิดอย่างนั้น ขณะนี้มีลูกค้ามากขึ้นถามเราว่า "ไม่ว่าราคาจะเท่าไหร่ คุณสามารถให้ฉันขึ้นได้มั้ย? ฉันต้องการพื้นที่มากขึ้น ฉันเต็มใจจ่ายเงินเพิ่มเติม" อย่างเปรียบเทียบกับผู้ค้าที่ขอลดราคาน้อยลงมากมาย แต่ฉันมั่นใจว่าเราจะยังคงลดราคาไปอย่างมากให้มันน่าตกใจ บางทีเมื่อเรารับทำอย่างนั้น บทมีด้อยอยากที่จะก้าวเข้ามาในเขตพื้นที่นี้จะมากขึ้น มากขึ้น มากขึ้น แต่รู้สึกว่าเราจะทำให้ต้นทุนที่มีความขั้นต่ำด้านความฉลาดในปัจจุบันลดลงอย่างมากที่ สิ่งหนึ่งที่ทำให้ฉันอยากทำทวีกับ ฉันไม่รู้ว่ามันจะเป็นเช่นนี้ไปตลอดไปหรือเปล่า แต่อย่างน้อยในวันนี้ ในความต้องการของตลาดทั้งหมดมีส่วนใหญ่สำคัญโดยสาระที่เน้นขอบขอบที่สุด พิธีกร: ใช่ โดยด้านนี้มีปัญหามากมาย การให้บริการโมเดลขอบขอบมากเกินไปถูกยิ่งขึ้น โดยที่คนสามารถใช้รุ่นก่อนหน้าได้จริง เท่าที่คุณหมายคือ ไม่ว่าจะเป็นยังไง คนต้องการใช้ขอบขอบสุดใช่หรือไม่? แซม อัลต์แมน: จนถึงตอนนี้ ใช่ แมท การ์มัน: ฉันเชื่อว่านี่คือสัญญาณที่ดี บ่นว่าเรายังไกลถึงจุดที่ต้องการมากเกินไป และของแท้ยังมีอีกมากที่ยังไม่ได้รับการพึ่งพา ฉันเชื่อว่ามันคล้ายกับความต้องการในการคำนวณ 40 ปีก่อน เวลานั้นคอมพิวเตอร์รัคค่ามาก และในปัจจุบันทุกๆคนมีพลังคำนวณในโทรศัพท์มือถือของตัวเองที่แรงกว่ามาก และเราได้ขายออกไปหลายพันล้านชิ้นของอุปกรณ์แบบเช่นนี้ ฉันเชื่อว่าโลก AI ก็จะเกิดขึ้นเหมือนกับนี้ด้วย ในวันนี้ ทุกคนต้องการใช้โมเดลขอบขอบ เพราะคุณต้องการมันเพื่อจะทำงานได้เต็มที่ และทุกคนตื่าดื่นอย่างมากต่อความสามารถข้างนอก ฉันเชื่อว่าเมื่อเวลาผ่านไป คุณจะครอบครองชุดโมเดลผสม ถอดรองหลัง รองรับบางสิ่งบางอย่าง และบางทีมีข่อยละเอียดจำเจ โมเดลที่เล็กลงจะสามารถทำสิ่งบางอย่างได้ แม้ว่าจะยังไมจะบางอย่างของโมเดล OpenAI ที่ล่าสุด แต่จะกลายเล็กลงขึ้น ถูกลง และเร็วขึ้นตามเวลา ในเวลาเดียวกัน ก็จะมาค่ายในตัวโมเดลขนาดใหญ่ เพื่อลองเอาชนะโรคมะเร็งและปัญหาที่คล้ายกัน แต่ฉันคิดว่าเรายังอยู่ในช่วงเริ่มแรกของความเป็นไปได้ เมื่อคุณเห็นความต้องการมากขึ้นและการเติบโตอย่างรวดเร็วในช่วงเริ่มแรกของความเป็นไปได้ อนาคตจะเป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้นมาก MC: มีมุมมองที่เป็นเช่นไปได้มั้ย: Sam, คุณมีลูกค้าบางกลุ่มที่จะกล่าวว่า "เราต้องการใช้โมเดล OpenAI แต่ทุกอย่างของเราอยู่บน AWS เราไม่ย้าย" Matt, ส่วนคุณจะกล่าวว่า "ดู, ทุกอย่างของเราอยู่บน AWS คุณสามารถเอาโมเดล OpenAI มาได้หรือเปล่า?" ดังนั้นนั้นเพียงเพื่อการตอบสนองความต้องการแบบนี้เท่านั้น และมันได้แสดงว่า เนื่องจาก AWS เป็นที่ใหญ่ที่สุด ดังนั้นปริมาณความต้องการที่ใหญ่มากถึงขนาดทะมานตว่าขนาดนั้นไม่ใช่คำตอบที่ง่ายที่สุดหรือว่าคุณคิดว่าคุณสามารถส่งมอบสิ่งที่แตกต่างอย่างมากจากทุกอย่างและมันจะช่วยให้ทั้งสองฝ่ายของคุณได้ลูกค้าใหม่? Sam Altman: เราแน่นอนมีความยินดีมากที่สามารถเข้าถึงลูกค้าของ AWS และมีหลายคนที่ชื่นชอบ AWS ใช่ครับ สิ่งนั้นเป็นความจริง Matt Garman: ส่วนส่วนหนึ่งนั้นแน่นอนเป็นความจริง MC: (ยิ้ม) ถูกต้อง Matt Garman: ย้อนกลับมาก็เช่นกัน ลูกค้าของเราก็ตื่นเต้นกับการได้รับเทคโนโลยี OpenAI Sam Altman: แต่ฉันเชื่อในตอนนี้ เราสามารถก่อสร้างสิ่งใหม่ๆได้ ฉันหวังว่าในอีกปี จะมีคนมองย้อนกลับไปที่เหตุการณ์นี้ สิ่งสำคัญที่สุดที่คุณกล่าวถึงจะไม่ใช่ "เฉลย, สุดท้ายที่สุดได้ที่สามารถเข้าถึงร่วมกันบน AWS โมเดลเหล่านี้แล้ว" หรือไม่ ย่อมถึง "นี่ เราไม่เคยทราบถึงว่าสิ่งใหม่ๆนี้สำคัญนั้นมีประโยชน์อย่างไร" ฉันเชื่อว่าที่ระดับโมเดล ระดับระบบผสมและความสามารถ เราได้มาถึงรูปแบบการคำนวณใหม่ๆๆแล้ว มันจะทำให้คุณรู้สึกและคิดถึงการทำเช่นนี้ที่แตกต่างอย่างมาก Matt Garman: ฉันเห็นด้วยทั้งหมด นี้คือจุดสำคัญ ส่วนที่ 1 เป็นที่ดีและดีเลิศ แต่ส่วนที่ 2 ฉันเชื่อว่าเป็นสิ่งที่ทำให้เราทุกคนตื่นเต้นจิตใจ MC: พูดถึงจุดนี้ ฉันกล่าวถึงเพิ่มเติม ข้าพเจ้ามีทฤษฎีหนึ่ง อาจไม่ถูกต้อง ข้าคิดเข้าในว่าคุณคิดยังไง ฉันอยากรู้ว่าคุณอาจว่าเกี่ยวกับ "อะไรถูกสร้างต่อ" เป็นอย่างได้แต่ยิ่งขึ้น ข้ากล่าวเป็นพิเศษเกี่ยวกับ เรื่อง middleware หรือเลเยอร์กลางในที่สุดอาจเกิดขึ้นจริงๆ ในองค์กรจะมีฐานข้อมูลที่แตกต่างกัน แอพพลิเคชัน SaaS หลายแหล่ง และชิ้นส่วนข้อมูลต่างๆที่สร้างตอบสนองบนระบบต่างๆ ส่วนบนจะมีเชย: เลเยอร์เอเจนต์หรือเฮาร์เนส ในบริเวณกลางมีอาจมีบางสิ่งที่ต้องสร้างด้วย OpenAI Frontier แม้แต่ข้าคิดว่าประกอบด้วยด้วยแน่นล้ำ นี้ส่วนหนึ่ง? หรือว่าได้มาถึงประมาณญาติกเสียอีกที หรือว่าข้ามองผิดเส้น เราอาจจะไม่ต้องการสิ่งเหล่านี้ในที่สุด? Sam Altman: คุณพูดถูกตามที่สุดเลย ที่นี่เราจริง ๆ ต้องการบางอย่างแบบนั้น ไม่นานมานี้ผมได้พูดคุยกับลูกค้า โดยเฉพาะองค์กรขนาดใหญ่ พวกเขาจะกล่าวว่า: "ผมต้องการองค์ประกอบหนึ่งประการที่เป็นตัวเชื้อมาดของ agent runtime environment; ผมต้องการเลเยอร์การจัดการที่สามารถเชื่อมต่อข้อมูลของฉันกับ agents โดยให้แน่ใจว่าผมเข้าใจเหรียญที่ใช้ไปที่ไหน ไม่ได้ใช้ไปที่ไหน และมีภาวะการควบคุมใด ๆ; ผมต้องการพื้นที่ทำงานบางอย่าง" — อาจคาดหวังว่า Codex จะเป็นอย่างนั้น — "ซึ่งคนในทีมของผมจะใช้" กลุ่มของบางอย่างที่คนร้องขออยู่นั้นกำลังกลายให้เป็นสิ่งที่เหมือนกันมากขึ้น แต่ตอนนี้เราต้องไปสร้างผลิตภัณฑ์โดยแท้จริง พิธีกร: ดูเหมือนจะต้องใช้เลเยอร์ agent ที่เป็นคู่ คนเราเรียกเลเยอร์หนึ่งเป็นเลเยอร์ agent ที่ใช้สำหรับการบำรุงรักษาชั้นกลาง ซึ่งต่อเนื่องกันจะไปสืบสวนลึกเข้าไปในแหล่งข้อมูลต่าง ๆ อีกอันคือเลเยอร์แท้จริงที่ต้องการมีโต้ะทำงาน คนทำงานจริงที่นั่น ทำงานติดต่อกันอย่างเป็นจริง ๆ ครึ่งเข้ากับ agent จริง ๆ อย่างนั้นหรือฉันพูดแปลกไปหรือว่า? Sam Altman: ต่อทั้งสองเรื่อง ผมเห็นด้วยว่านี่น่าจะเป็นหนึ่งรูปแบบของโลกในปัจจุบันแต่เรื่องที่สำคัญคือมักชันกับๆ กับว่าเมื่อแบบจำ รูปจริงมีความเฉลียถวาย ผมไม่คิดว่าเราได ้ทรา บด เรื่องที่่โข ่อนางๆ มีปุ่ยเป ลยวิธีเก่า ๆ มีนใหญ่ๆ โปรแกรมเชียน พิธีกร: แล้วในบางเวลาคุณอาจรู้สลักว่า ตัวเองควรเป็นอย่างไรที่จะคุ้มครองไว้ไม่ให้อเอาอก อาจตายมีค ัท เรียกกับดัชนีทันใดนี้ บางครั้งคุณอาจตระใจ่ะง ววุ้ยไม่วีกไกด ู้เอ่งเงีว งีนี้ได ้ในหนว่าย Sam Altman: ถูกต้องนั้นครับ มีเวลาหนึ่งคุณอาจกล่า[万1]ว่า: "อย่างแท้จริง เรามีความสามารถอย่างน่ายกใหล่มากจริง ๆ สุดท้าย จึงควรทป้ำโภีอ่าเม્ี๋ต█ ่៲ไลบางที Matt Garman: ใช่ ฉันเห็นด้วย ผมคิดว่ามันมีที่สังจริงแล้วฉุ้เครียีจากเกมี้าีคนิา่พล รจึนจะเดาะว่าที่น้ จะยังไม่รู้แจโ่ไที่อยู่ ณ ตอนนี้ แต่นี่ก็คือความงอยงามข์อยู่ที่แลงิบนนั้น คุณให้อนสี่้รูปจาก customer ไปจะก ็ใ ช้จะก ็สร้าง โดย ตัวด ถุรจรบจบครู พ ณุีแลง้จะล้ รควลีางว่านัด พวลกลอื่งื่าวกล่าวว่าั้งลงยสาหม่่งтивลี่งก ์ พิธีกร: Sam นี่ครั้งแล้งีืี้ที่เราทำสัมมงัการเลีี่างนี้คี่ขิจง่งบโุปงั้กงข็ั้กุงงื2593กริิกงบตม Sam Altman: ฉันคิดว่าเราได้ดีกว่าที่ฉันคาดหวัง เป็นพลเมือง ChatGPT เป็นสิ่งแรกที่ใช้ในมาตรฐานใหม่บนระดับใช้งานใน Facebook ตั้งแต่ พิธีกร: นี่หรือคำตอบจริงๆหรือไม่? ก็คือ คุณทำได้ได้ดีกว่าที่คาดหวัง แต่มันบ่งบอกถึง ChatGPT โดยสารออกเหนือผ่านช่องทางอื่นหรือเปล่า? Sam Altman: ไม่เพราะสิ่งที่ฉันคาดหวังการประยุกต์ใช้ API เราได้ดีอย่างสมบูรณ์โดยประเภท Codex แต่สิ่งนี้ไม่ใช่สิ่งที่ฉันคิดในขณะนั้นในขณะนั้นฉันคิดว่า บางทีแนวทางต่างๆของภาษาใหม่นี้สามารถเปลี่ยนวิธีที่คนค้นหาข้อมูลต่างๆในอินเทอร์เน็ต และ Google ยังเป็นบริษัทอันน่าประทับใจอย่างมาก ฉันคิดว่าจากด้านความหลากหลายและความลึกของสิ่งที่เขาทำ มองโล้ะด้านหนึ่งเลย Google ถูกปล่อยค่าต่ำไป พิธีกร: Matt ฉันมีเข้าเดียวกับ Google อย่างที่คุณจะถามคุณ เขายืดไปสุดที่งานประชุม Thomas Kurian (ประธานเจ้าหน้าที่ประจำอาวีเอสของ Google) กล่าวถึงทรรัพย์สินที่สมบูรณ์แบบของเทคโนโลยีของเขาตั้งแต่โมเดลจนถึงชิปและ agent layer บนลงไปดาวน์ทุกอย่างคือต่อเข้าเป็นทางเดียวกัน ผู้ขอข้อมูลหลายคนบ่นว่าคุณไม่มี edge model ส่งเสริฐ แต่ตอนนี้เราเข้าสู่ยุคขอ้มต้ินซึ่งคุณแต่งเติงผ่อนการให้บริการกับบริษัทเป็นจำนวนมาก ดังนั้นมีบางว่ามีเกิดเหตุสำคัญคือ คุณด้วยการรักษาความเป็นกลางality ล้ิงประกาศความสามารถขันช่วงที่ดีของคอคีคเนื่องดืของควิ}้เขากีคสิข้อมูลามื่นเป็นšíจlทีคกีย์เอ็นtคลistีด Matt Garman: มีความนrgึุ่บอืมีผลสำหรอบังคจัเณี่เiาหxาเราเราภาษrเผ้อแเหื้ยรืผิว้็iาดัเนืยมกร่า่ี่rี้น้ืrnتn็้thuแقดดีดยาุอnืhruratิทt(urัkีเkนตง'tรบ้อิัiัrl่าพันู้รแ์ ี่ืy้electronicsขmิทัการtัใ้إnremlอndoิ'alliำดeั้ทวูReادeavtาthe้tihปa็iืpni(ื ดr™จำ์punj'f"ำnารn'?ี'้t เรามองเหมือนกันว่า การทำให้เค้กใหญ่ขึ้นด้วยการรวมตัวกัน คือ ความชนะ แต่นั่นไม่ได้หมายความว่าวิธีการมองโลกของคนอื่นจะเป็นแบบนั้นตลอดเวลา บางครั้งพวกเขาจะว่า "ฉันต้องการครอบครองทุกอย่าง" นั่นก็ไม่มีปัญหาเป็นแนวทางการมอง แต่ฉันคิดว่า การมีสิทธิเลือกคือสิ่งสำคัญ จึงทำให้ผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุดจะชนะเสมอ นอกจากนี้ ในโลกแบบนี้ คุณสามารถมีผลิตภัณฑ์แบบอย่างแรก หรือมีหลายผลิตภัณฑ์ที่เป็นอย่างที่สาม แต่มุมมองของเราก็คือ เราอยากให้ลูกค้าสามารถเลือกสิ่งที่เหมาะกับพวกเขาที่สุด ถ้าสิ่งที่เหมาะกับพวกเขาคือสิ่งที่คุณสร้างขึ้น ก็ดี สำหรับเรา ถ้าสิ่งที่ดีที่สุดคือสิ่งที่พันธมิตรของเราสร้างขึ้น แล้วมันทำงานบนพื้นฐานของเรา ก็ถือเป็นชนะ เนื่องจากมันเป็นสิ่งที่ดีที่สุดสำหรับลูกค้า เรามองว่าเช่นนี้ตลอดเวลา และจริงๆแล้วนี่ก็คือวิธีที่เราสร้าง Bedrock ในโลก AI เราอยากรองรับหลายๆ รูปแบบ รองรับความสามารถอย่างกว้างขวาง และทุกอย่างถึงแม้จะเป็นแบบฐานข้อมูล หรือแพลตฟอร์มคำนวณ มันก็ได้หน้าที่เช่นนั้นตลอดเวลา ดังนั้น ฉันคิดว่า นี่เป็นกลยุทธ์ที่เจาะจง และฉันยังคิดว่า นี่เป็นกลยุทธ์ที่ลูกค้าชื่นชอบ เพราะพวกเขาชอบวิธีนี้ เราก็ตื่นเต้นที่จะดำเนินต่อไปในทิศทางนี้ พิธีกร: ใช่ มันน่าสนใจมาก ที่นี่มีสมดุลระหว่างซอฟต์แวร์ แพลตฟอร์ม และพื้นฐานโครงสร้าง ทุกคนก็พูดว่าตัวเองจะบริการทุกคน แต่เหมือนว่า ถ้ากลับไปสู่ตอนแรกๆของ AWS มันเริ่มต้นจากอะไร มันเริ่มต้นจาก I หรือ Infrastructure จากมุมมองของฉัน มันเหมือนว่ามันให้คุณความยืดหยุ่นได้มากที่สุด ทำให้คุณสามารถพบกับ Sam ได้ตรงกลาง Sam มี S แข็งมาก หรือ Software ฉันคิดว่าคุณสร้างร่วมกับกันคือ P หรือ Platform เราอาจจะพูดได้ว่าเป็นเช่นนั้น Matt Garman: ใช่ ในบางจุดมันจะกลายเป็นมากขึ้น เช่น เราพูดว่า "เรามีแค่ S3 เดียว" และไม่มี S3 ผลิตภัณฑ์ใดๆ อื่น ส่วนนี้เป็นจริง ดังนั้น มีบางส่วนของส่วนที่สำคัญ อย่างที่คุณพูด ในระดับพื้นฐานของโครงสร้าง เราเป็นจริงๆ ใส่ใจสูง แต่เมื่อคุณเดินตามชั้นเทคโนโลยีขึ้นไป ฉันคิดว่า ชุบชนะของความสามารถจะเปลี่ยนไป ไม่ว่าบริษัทใดๆ ก็จะมีแอปพลิเคชั่นทั้งหมด เมื่อคุณเดินตามชั้นเทคโนโลยีไปยังด้านล่าง เข้าสู่ชั้นโมเดลและบริการ จำนวนจะลดลง และเพิ่มขึ้นไปยังระดับพื้นฐานของโครงสร้าง มุมมองของเราคือ ต้อนรับกับชุมชนคู่ขันทั้งหมด เป็นสิ่งดีสำหรับลูกค้าของเรา พิธีกร: Sam มีอะไรที่ต้องการพูดท้ายที่สุดบ้างไหม? Sam Altman: ฉันคิดว่า Matt พูดดีมาก เราเชื่อว่าผลิตภัณฑ์รุ่นใหม่ที่นักพัฒนาสามารถสร้างในปัจจุบัน มีศักยภาพอย่างมาก โดยพิจารณาว่าเราคาดหวังว่าความสามารถของโมเดลในอีกปีข้างหน้าจะพัฒนาอย่างมาก พวกเราสามารถเดินทางร่วมกันและพยายามสร้างแพลตฟอร์มเพื่อที่จะทำให้มันมีพลังงาน สมการนี้เวลาดี ฉันคิดว่าผู้คนจะชอบมัน ผู้นำเสิร์ฟเชื่อม: ดีมาก Matt, Sam, ขอบคุณที่มาที่ Stratechery Matt Garman: ยอดเยี่ยม ขอขอบคุณที่เชิญเรา Sam Altman: ขอบคุณหมายเหตุ: BBEdit เป็นโปรแกรมแก้ไขข้อความและโค้ดบน macOS ยังไงก็ตาม ที่นี่ พิธีกรกำลังพูดเพื่อขำๆไปบ้าง เขากล่าวว่า ถึงแม้ตัวแอปเจนต์ AI ในอนาคตจะลดการคัดลอกวางและการกระทำด้วยมือ แต่เขาก็หวังว่า ChatGPT จะยังคงมีความสามารถในการทำงานร่วมกับเดสก์ท็อปได้
ปลอดภัยของ Enterprise Agent คือเรื่องที่ยากจริงๆ นักเจ้าหน้าที่
หมายเหตุ: AgentCore สามารถอ่านได้ว่า AWS เตรียมพร้อมสำหรับตัวเอเจนต์ AI โดยใช้ชุดเครื่องมือหรือแพลตฟอร์มขั้นพื้น สามารถนำมาอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างสองอย่างว่า AgentCore = ก้อนกลาง; Bedrock Managed Agents = สินค้าสำเร็จจาก AWS และ OpenAI
หมายเหตุ: VPC หมายถึง Virtual Private Cloud สามารถเข้าใจได้ว่าเป็น "พื้นที่เครือข่ายคลาวด์ส่วนตัว" ที่องค์กรเข้าใจใน AWS
หมายเหตุ: Trainium เป็นชิปเร่ง AI ที่ AWS พัฒนาขึ้น เพื่อสนับสนุนการฝึกและการดำเนินการของแบบจำลองที่ใหญ่ขึ้น คล้ายกับ GPU ของ NVIDIA มันเป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างความสามารถทางคำนวณใต้สอดคล้อง สำหรับลูกค้าองค์กรทั่วไป พวกเขาต้องไม่ต้องสัมผัส Trainium โดยตรง แต่ไปทาง Bedrock แบบบริการการจัดการอุปกรณ์ใต้สอดคล้อง
การแข่งขันของแพลตฟอร์ม AI จากแบบจำลองสู่พื้นฐาน
หมายเหตุ: Kevin Scott เป็นกรรมการผู้บริหารฝ่ายเทคโนโลยีของ Microsoft สินค้า New Bing คือผลิตภัณฑ์การค้นหาด้วย AI ที่ Microsoft ได้เปิดตัวในเดือน กุมภาพันธ์ ปี 2023 และได้รับการสนับสนุนทางเทคโนโลยีจาก OpenAI โดยพยายามที่จะอัพเกรดการค้นหาแบบดั้งเดิมจาก "การส่งกลับลิงก์" เป็น "การสร้างคำตอบโดยตรงและช่วยในการทำงาน" วิธีการโต้แทนมีชีวิตสำหรับโจทย์ Microsoft ณ เวลานั้น New Bing ถูกพิจารณาว่าเป็นการพิจารณาที่สำคัญของ Microsoft ในการท้าทายความเอื้ออำนวยในการค้นหาของ Google
ยินดีต้อนรับสู่ชุมชนทางการของ BlockBeats:
กลุ่ม Telegram สมัครสมาชิก: https://t.me/theblockbeats
กลุ่ม Telegram พูดคุย: https://t.me/BlockBeats_App
บัญชี Twitter ทางการ: https://twitter.com/BlockBeatsAsia
บทความที่เกี่ยวข้อง
