离开OpenAI、彼らの資産は何倍になったのか？

本当の情報優位性の使い方は一つだけだ：他人が価格を決める前に、先に賭けることだ。

過去2年間、誰もが不安を抱え、同じ質問の答えを探そうとしていた——AIの次のセクターは何が上がるのか？

ストレージ、光モジュール、AI関連株、エネルギー株など、数ヶ月ごとに語られるストーリーが変わり、そのたびに乗り遅れる人がいて、「次こそは」と言う人が後を絶たない。

しかし、別の質問をする人はほとんどいない。AIを最もよく知る人々は、一体何に賭けているのか？

OpenAIを去った人々の資産価値は、合計で1兆ドル近くに迫っている。そして彼らの起業と投資は、AIの次の時代の始まりを先導している。

Dario AmodeiはAnthropicを創業し、潜在的評価額は9000億。Ilya SutskeverのSSIはプロダクトがなくとも評価額320億。Aravind SrinivasはPerplexityを立ち上げ、評価額212億。Mira MuratiのThinking Machines Labは評価額120億。

つまり、OpenAIがここ数年で生み出した最も重要なアウトプットは、GPT-4ではなく、社会に送り出したこれらの退職者たちかもしれない。

そして、OpenAIに解雇された中で最年少のLeopold Aschenbrennerは、この2年間で資本市場で最も頻繁に引用される名前の一つとなった。

伝説的な記録は、メディアによって何度も繰り返し語られている：23歳でOpenAIを追い出され、165ページの報告書『Situational Awareness』を書き、1年でヘッジファンドを2億2500万ドルから55億ドルに成長させ、原子力と燃料電池に大勝負をかけ、すべてを当てた。

ストーリーは完璧で、コントラストは強烈で、結果はあまりにも成功している。今や、AI時代の投資ロジックを語る上で、彼を避けて通ることはほとんど不可能だ。

しかし、Leopoldはこのグループの中で、最初に目に留まっただけに過ぎない。

OpenAIを去った人々は、やがて二つの道を歩み始めた。

一つはIlya、Mira、Aravindの道：飛び出して起業し、巨額の資金を調達し、次の破壊的プロダクトを目指す。それはシリコンバレーの天才たちが去るたびに繰り返されてきたパターンとまったく同じだ。

もう一つは、はるかに静かな道である。ある一群の人々は、賭けることを選び、実行は他人に任せ、自分は専ら判断に専念する道を選んだ。

Leopoldが歩んだのは、第二の道の極端な形だ。

彼は公開市場に赴き、AI業界のプレイヤーとしての視点から、伝統的なエネルギー株の中に価格が誤って設定されている資産を見つけ出し、大規模に買い占めた。彼はエネルギーに詳しいわけではないが、AIがどれだけの電力を消費するかを知っていれば、それで十分だった。この種の認識は、レポートを読んだり業界会議に参加したりするだけでは決して再現できず、その立場に身を置いた者にしか蓄積できないものだ。

この道の他にも、同じロジックでありながら異なる形態で活動する別のグループがいる。より小規模なファンドで、数時間で他者が数ヶ月かけるデューデリジェンスを完了し、投資リストよりも拒否リストの方が価値がある。彼らは、この大脱出において最も見落とされがちでありながら、最も深く掘り下げる価値のある層を構成している。

ほとんどの人が会社を去るときに持ち出すのは経歴（レジュメ）だ。OpenAIを去る人々が持ち出すのは、他人がまだ自分たちが必要としていることに気づいていない答えのセットなのである。

一、二人目のLeopoldはいない

Leopoldが大勝負をかけたのは、原子力発電会社Vistraと燃料電池会社Bloom Energyだった。

両方の賭けが当たった後、彼は2025年末にかけて段階的にポジションを調整し、Vistraを売却して、資金をBloom Energyとデータセンターインフラにさらに集中させた。

伝統的なエネルギーアナリストなら、これらの二つの銘柄を見て、送電網拡張計画を引き、炭素税政策を比較し、需要成長モデルを構築するだろう。Leopoldのアプローチはこれとはまったく異なっていた。

彼はOpenAIでサーバー室の規模を目の当たりにし、フラッグシップモデルを訓練するための電気代請求書を見て、次世代データセンターはなぜ原子力発電所の隣に建設されなければならないのかについて、エンジニアたちが議論するのを聞いていた。これらの詳細は、どの財務諸表にも、どのアナリストレポートにも載っていない。しかし、それらはどのモデルよりも真実に近い、エネルギー需要に関する結論を形成していた。

この戦略は、投資界では「業際認知アービトラージ（跨行业认知套利）」と呼ばれている。ある業界の内部情報を、別の業界で過小評価されている資産として翻訳する手法だ。

かつてこれは、トップマクロヘッジファンドだけの専売特許であり、世界マクロ経済の全体像を捉える視点に依存していた。

Leopoldが行ったのは、より精密なことだった。彼はAI業界のプレイヤーとしての視点を用いて、伝統的なエネルギー公開市場で価格設定が遅れている隙間を見つけ出したのだ。

この道を再現するのは難しい。

二、Zero Shot：最も価値があるのは拒否リスト

Zero Shotファンドの創業者Evan MorikawaもOpenAI出身で、技術的なバックグラウンドも確かで、彼はVCの道を選んだ。

同じ学校の出身でありながら、その道筋はまったく異なる。

Leopoldの判断力は、AIの最も中核的なポジションでの具体的な経験、すなわちモデルのトレーニングコスト、データセンター計画、エネルギー需要に関するファーストハンドの感覚に由来している。その立場にいなければ蓄積できず、早送りは効かない。OpenAIの中核ポジションで、この問題を真に解く資格を持つ者はごくわずかだ。

今年4月、1億ドル規模の新しいファンド、Zero Shotがひっそりと姿を現した。

これはAIトレーニングの用語で、モデルがサンプルを一切見ずに直接回答することを指す。

3人の共同創業者は全員OpenAI出身である：元DALL-EおよびChatGPTアプリケーションエンジニアリング責任者のEvan Morikawa、OpenAI最初期のプロンプトエンジニアAndrew Mayne、そして元研究員兼エンジニアのShawn Jain。

彼らはすでに3社に投資している：AIエンタープライズワークフロー企業のWorktrace、AI拡張工場ロボット企業のFoundry Robotics、そしてもう一つのまだ公開されていないプロジェクト。

1億ドルは、今日の、動けば数百億のAIファンドの中では、とても小さい数字だ。

しかし、彼らがどのセクターへの投資を拒否したかを語る方が、より問題の本質を物語る。

Mayneは、いわゆる「雰囲気プログラミング（氛围编程）」ツールの大半に弱気だと公言している。これは自然言語でコードを書くのを支援する類の製品だ。

その理由はかなり直接的で、彼はOpenAI内部がプログラミング分野で何を蓄積しているかを知っており、そのようなツールの堀（モート）が、いかに短期間で基盤モデルによって直接削り取られるかを知っているからだ。Morikawaは、ロボットセクターにおける「人間中心のビデオデータ企業」の多くに対して距離を置いている。人間の動作データを収集してロボットを訓練することに特化した企業で、彼の見解では、この技術路線は壁に突き当たるだろうという。

この二つの判断は、普通のVCにはできない。

彼らは情報の源流に身を置いたことがなく、社内の議論を見たことがないため、どの道が行き止まりかを判断する材料がないのだ。

Zero Shotの強みは、その拒否リストに隠されている。誰もがAIスタートアップを叫ぶ市場において、どこが落とし穴かを知ることは、誰に賭けるべきかを知ることよりも価値がある。すでに鉱山を掘ったことがある者にとって、宝の地図よりも、地雷原の報告書の方が役に立つのだ。

彼らは意図的にファンド規模を1億ドルに抑えている。その理由は具体的だ。

彼らは自分たちの強みがどの段階で最も価値を発揮するかを理解している：技術路線がまだ収束していない初期段階だ。その段階では、内部事情に詳しい人は、どの道が通じるかを一目で見分けることができる。

プロジェクトがシリーズCやDラウンドに進むと、財務データや公開情報が情報優位性を覆い隠し、そのカードは使い果たされてしまう。

規模が大きくなればなるほど、「確実性の高い巨大セクター」を追い求める必要が生じ、他人のやり方で戦うことになる。

1億ドルという数字は、自分たちの優位性の限界に対する、彼らの正直な判断なのだ。

三、エンジェル投資は別のビジネス

Mira MuratiとZero Shotファンドは、どちらも元OpenAI同僚のAngela Jiangが経営するWorktraceに出資している。AIを使って企業のワークフローを最適化する会社だ。

しかし、その投資ロジックは「関係の良さ」よりもはるかに根拠が確かだ。

Miraは、AngelaがOpenAIの高圧的な環境でどのように意思決定を行うか、AI製品の境界線についてどのような判断を下すか、現実的な制約の下でどのように実行力を発揮するかを目の当たりにしてきた。こうした点は、2時間のファウンダーピッチでは偽装できず、どんなに細かいデューデリジェンスでも再現できない。

AngelaはMiraに自分を信じさせる必要はない。なぜならMiraはとっくに判断を形成しているからだ。エンジェル投資の情報コストはゼロに近いが、情報の質は市場平均をはるかに上回る。

より大きなフライホイールは、Sam Altmanのところにある。

報道によると、Altmanは元従業員が起業したと聞けば、数時間以内にフォローオン投資を決定し、さらにOpenAIスタートアップファンドの資金と大量のAPIリソースを上乗せするという。

彼自身はOpenAIの株式を保有していないが、同窓生たちの成功一つ一つが、OpenAIのデータ入口、流通チャネル、政策影響力を拡大している。彼は資本を用いて、自分に属さないが、継続的に自分に利益をもたらすエコシステムを維持しているのだ。これは目に見えない株式だが、確実に複利効果を生み出している。

このエコシステムにより、多くの人々はこれを単なる旧友同士の結束と誤解している。

これをPayPalマフィアと比較すると、その違いは明確になる。

PayPalマフィアの結束力は、共通の苦難に由来する：決済戦争を共に戦い抜き、eBayによる買収を経験し、死にかけたあの日々の中で戦友としての絆を形成した。この信頼は本物だが、未来に対する彼らの判断は各々異なる。Thielはベンチャーキャピタルへ、Muskはロケット製造へ、Hoffmanはソーシャルネットワークへと、道は四方に散らばった。

OpenAIの同窓生たちを結束させているのは、未来への共通の賭けである：AGIは来る、好機の窓は限られている、今は千載一遇の布石のタイミングだ。信念の原動力は友情よりも持続的であり、それは利益に直接結びつき、各々の賭けの方向性が正しければ、ネットワーク全体が恩恵を受けるからだ。

このことは、このサークルの参入障壁を非常に微妙なものにしている。

プロダクトが十分に優れていれば、これらの人々からの資金調達は問題にならないだろう。しかし、もしAIの未来に対して懐疑的であったり、起業のロジックが「AGIはまだ遠い」という前提に基づいているなら、プロダクトがどれほど優れていても、このグループから小切手を引き出すのは難しい。

世界観の相違は、握手の前に会話を終わらせてしまうだろう。

四、ビルダーから投資家へ

OpenAIの同窓生たちの行き先は、大きく分けて三つのタイプに集約される。

Ilya、Aravind、Miraは起業を選んだ。

しかし、同じ起業とはいえ、彼らがやっていることはまったく異なる。Aravindは競争の激しい消費者ビジネスに取り組み、Miraはツールプラットフォームを構築し、IlyaのSSIにはプロダクトすらなく、320億の評価額で、「安全性」という言葉そのものに賭けている。

LeopoldとZero Shotは投資を選んだ。

Leopoldは公開市場へ、Zero ShotはアーリーステージVCへ。どちらも判断を資本として外在化するものであり、自ら実行することではない。これはOpenAIの同窓生の中では少数派だが、この少数派はそれだけで注目に値する：自ら実行せずに賭けることを選ぶ人は、通常、その結果に対する判断が、行動による探索を必要としないほど明確であることを意味するからだ。

天才の最高の表現形態は創造であると一般に考えられている。しかし、このグループは別の答えを提示している：判断が十分に明確であるなら、認知を複数の方向に分散して賭け、実行力のある人々に構築を任せる方が、効率の良い選択なのである。

Leopoldの報告書のタイトルは『Situational Awareness（状況認識）』であり、軍事用語で、パイロットが戦場全体をリアルタイムで認識する能力を指す。

パイロットの状況認識が、2秒後の機動を決定し、それを失うことは死を意味する。この人々がOpenAIから持ち出したものこそ、このAI戦場における状況認識なのである。彼らは戦局の行方を知り、どこが高台かを知り、どの塹壕が死路に通じているかを知っている。

彼らが今やっていることは、それに基づいて陣を敷くことである。

時代の最も賢い人々がALL INを選び始めたということは、彼らの目には答えが十分に明確であり、もはや自ら手を動かして検証する必要がないほどにクリアになっていることを示している。