Video Başlığı: Yapay Zeka Sınırı ve Herkesten Önce Milyar Dolarlık Şirketleri Nasıl Tanıyacağınız—Elad Gil
Video Yazarı: Tim Ferriss
Çeviri: Peggy, BlockBeats

Ed. Notu: Yapay Zeka'nın sermaye, hesaplama gücü ve ürün yoğun rekabetine girdiği bir ortamda, endüstri konuşmaları artık "model yeteneklerinin devam edip etmeyeceği"nden "bu altyapı yeniden yapılandırma turunda gerçekten yer edinebilecek olanın kim olduğu"na doğru kaymaktadır. Geçen iki yılda, pazar genellikle yapay zeka rekabetini model parametreleri, ölçüt, finansman boyutu ve değerleme değişimi üzerinden anlamaya alışmıştır; ancak büyük modellerin yetenekleri sürekli artarken, öncü laboratuvarlar arasındaki farklar geçici olarak kapanırken, daha temel bir soru belirmektedir: Yapay Zeka çağının uzun vadeli avantajı, gerçekten teknoloji liderliğinden mi, yoksa yetenekten, hesaplama gücünden, dağıtımdan, organizasyondan ve pazar penceresinden sistemik bir kombinasyondan mı gelmektedir?

Bu makale Tim Ferriss ve Elad Gil arasındaki uzun süren bir söyleşiden derlenmiştir. Elad Gil, Silikon Vadisi'nde tanınmış bir girişimci ve erken dönem yatırımcısı olup Airbnb, Stripe, Coinbase, Perplexity, Harvey, Anduril gibi şirketlere yatırım yapmış, uzun süredir teknoloji döngüsüne ve yüksek büyüme şirketlerinin evrimine odaklanmıştır.

Bu söyleşi sırasında Elad Gil, bir AI şirketinin sonunda galip geleceğini tahmin etmeye çalışmamış, bunun yerine AI rekabetini daha temel bir yapısal sorunlar kümesine ayırmıştır: Yeteneklerin nasıl fiyatlandırıldığı, hesaplama gücü engelinin önde gelen laboratuvarları nasıl farka soktuğu, uygulama şirketlerinin çıkış penceresini nasıl tanımladığı ve girişim şirketlerinin ürün yeteneklerinden gerçek organizasyonel genişlemeye nasıl geçtikleri.

Bu söyleşi beş farklı açıdan anlaşılabilir.

İlk olarak, AI Yetenek Piyasasındaki Değişim. Geçmişte, servet transferi genellikle şirketin halka arzından sonra gerçekleşirdi, bir şirket halka arz olur, erken dönem çalışanlar ve kurucu ekip varlık yeniden değerlemesini tamamlardı. Şimdi, Meta'nın önde gelen AI yeteneklerine yönelik agresif teklifleri, diğer teknoloji devlerini maaş paketlerini eşleştirmeye zorluyor, bu da çeşitli şirketlerde dağınık durumda bulunan araştırmacıların erken bir "kişisel halka arzı" yaşamasına neden oluyor. Bu da demektir ki, AI yetenekleri artık yalnızca bir şirket içindeki AR-GE kaynakları olmaktan çıkıp, teknoloji yarışının hızını belirleyen nadir bir varlık haline gelmektedir.

İkinci olarak, Tek Hızlı Değil, Tedarik Zinciri Sorunu Haline Gelen Hesaplama Engeli. Geçmişte, pazar genellikle AI altyapısını "Kim daha fazla NVIDIA GPU satın alabilir" olarak anlardı. Ancak Elad Gil, mevcut gerçek kısıtlamanın muhtemelen bellek, ambalajlama, veri merkezi inşaatı ve elektrik gibi alanlarda olduğunu vurgulamaktadır. Kısa vadede, bu tedarik zinciri kısıtlaması, OpenAI, Anthropic, Google gibi önde gelen laboratuvarların arasındaki farkı tamamen açamayabilir. Başka bir deyişle, AI rekabeti tek bir nokta geçişi değil, sermaye harcaması, üretim kapasitesi ve altyapı koordinasyon kabiliyeti etrafında uzun vadeli bir savaştır.

Üçüncü olarak, AI uygulama şirketlerinin yaşam döngüsü. Geçmişte, girişimciler genellikle hızlı büyümeyi uzun vadeli değerle eşdeğer görürdü, özellikle teknoloji dalgasının erken dönemlerinde, değerleme, gelir ve kullanıcı büyümesi hızla büyürdü. Ancak Elad Gil'in değerlendirmesi döngüsel bir bakış açısına daha yakın: Her teknoloji devriminde, çoğu şirket sonunda kaybolacaktır, AI istisna değildir. Bu nedenle, birçok başarılı AI uygulama şirketi için, gelecek 12 ila 18 ay, finansmanı sürdürme penceresi değil, değeri maksimize etme çıkış penceresi olabilir. Gerçek sorun, şirketin büyüyüp büyümediğinde değil, on yıl sonra var olup olmadığındadır.

Dördüncü olarak, sıhhiye hendek yeniden tanımlanıyor. Geçmişte, yazılım şirketlerinin avantajı genellikle ürün deneyimi, veri, kanal veya markadan gelirdi; ancak şimdi, AI uygulama şirketleri için anahtar nokta müşteri iş akışına ne kadar gömülebildikleridir, çıkarılması zor bir sistem haline gelebilmeleridir. Temel modelin güçlenmesi, her AI uygulamasına otomatik olarak fayda sağlamaz. Yalnızca, model ilerledikçe ürününün aynı şekilde güçlendiği, aynı anda kurumsal süreçlere derinlemesine bağlı ve özel verilerle ilişkilendirilen şirketler, döngüyü aşabilir.

Beşinci olarak, girişim şirketlerinin genişleme yönteminin yeniden anlaşılması. Elad Gil, "Bir Girişim Şirketini Nasıl Genişletiriz" kitabından bahsederken vurguluyor ki, yüksek büyüme kendiliğinden gerçekleşmez. Yönetim Kurulu, finansman, organizasyon yönetimi, dağıtım ağı ve satın alma kararları, etkin bir şekilde tasarlanmalıdır. Gerçek büyük şirketler genellikle iyi bir ürüne sahip olmanın ötesinde, genellikle güçlü bir dağıtım makinesine de sahiptirler. Google Araç Çubuğu, Facebook'un kullanıcı adı reklamlarını satın alması, TikTok'un kitle çekim yapması, hepsi büyümenin romantik bir hikaye olmadığını, ancak yapılandırılmış bir iş mühendisliği süreci olduğunu gösteriyor.

AI'nın uzun vadeli rekabeti yalnızca model yeteneğine değil, aynı zamanda yeteneklere, hesaplama gücüne, pazar penceresine, dağıtım kapasitesine ve organizasyon tasarımına bağlı olacaktır. Bu anlamda, bu makalede tartışılan konu, artık yalnızca AI şirketlerinin nasıl kazandığı değil, aynı zamanda yeni bir teknoloji döngüsünde, hangi tür şirketlerin bir sonraki aşamaya kadar hayatta kalabileceğidir.

Aşağıda özgün metin içeriği yer almaktadır (okuma anlayışını kolaylaştırmak amacıyla orijinal içerik bazı düzenlemelerden geçmiştir):

Özet

·AI Yetenek Savaşı, işe alma rekabetinden servet değerlemesine dönüştü; Meta, özünde, bir avuç üst düzey araştırmacının erken bir "bireysel IPO"su gerçekleştirmesine izin verdi.

·AI'nın kısa vadeli rekabetin ana darboğazı sadece yonga değil, aynı zamanda bellek, paketleme ve veri merkezi tedarik zinciri sisteminden oluşan bir ekosistemdir; bu durum, önde gelen laboratuvarların önümüzdeki bir veya iki yıl boyunca kesin bir şekilde fark yaratmalarını zorlaştıracaktır.

·AI şirketlerinin büyüme hızı, teknoloji tarihini yeniden yazıyor, ancak tarihî kurallar değişmiyor: Genel eğilim doğru olsa da, çoğu şirket döngüyü aşamıyor.

·Gelecek 12 ila 18 ay, birçok yapay zeka uygulaması şirketi için bir değerleme penceresi olabilir, çünkü büyüme yavaşladığında, ürün laboratuvarda kopyalandığında, çıkış değeri hızla düşecektir.

·Gerçekten ayakta kalabilecek yapay zeka şirketleri, sadece modeli çağıran şirketler değil, aynı zamanda girişi kontrol edebilen, müşteri sürecine entegre edebilen ve temel model güçlendikçe güçlenen şirketlerdir.

·Elad Gil'in yatırım yöntemi, popüler kavramları takip etmek değil, önce pazarın yeterince büyük olup olmadığını, yeni açıldığını değerlendirmek, sonra takımın bu pencereyi yakalayıp yakalayamayacağını görmektir.

·Bir girişimin büyümesi asla doğal değildir, yönetim kurulu, finansman, organizasyon genişlemesi ve dağıtım makinesi hepsi aktif olarak tasarlanmalıdır.

·Yapay zekanın en büyük endüstriyel anlamı, yazılımı daha akıllı hale getirmek değil, kapalı olan hukuk, kurumsal hizmetler, beyaz yakalı işler vb. pazarları yeniden açmak, "araç satmak" yerine "bilişsel emeği satmak"tır.

Röportaj Metni

Yapay Zeka Yetenekleri Kendi İlk Halka Arzını Yaşıyor

Tim Ferriss: Elad, sizi görmekten mutluluk duydum. Zaman ayırdığınız için teşekkür ederim, gerçekten minnettarım.

Elad Gil: Ben de seni görmekten memnun oldum, her zamanki gibi.

Tim Ferriss: Sanırım kayıt öncesinde konuştuğumuz konuya geri dönebiliriz veya belki de geçenlerde açıkladığınız bir yeni olgu hakkında konuşmaya başlayabiliriz. Az önce konuştuğumuz konuyu tekrar anlatabilir misiniz?

Elad Gil: Tabii. Az önce, AI alanında meydana gelen bazı satın almaları tartışıyorduk. Örneğin, XAI'nin yeni bir karşılaşma seçeneği almasına benzer bir şey oldu gibi görünüyor. Tabii ki, Scale de Meta tarafından kısmen satın alındı. Son bir iki yılda, bu tür işlemler birkaç defa meydana geldi.

Bunun dışında, Meta'nın son derece agresif bir şekilde AI yeteneklerini elle tutulur bir bütçeyle kapmak için başladığı en ilginç şeylerden biri olduğunu düşünüyorum. Aslında bu oldukça mantıklı bir strateji. Maliyette milyarlarca dolar harcayacaklarsa, insanları kapmak için gerçek bütçeler ayırmak da mantıklıdır.

Genellikle teknoloji endüstrisinde şöyle bir şey olur: Bir şirket halka açılır, şirketten gelen insanlar büyük bir servet elde eder. Sonra bazı insanlar çalışmaya devam eder, orijinal misyona odaklanır; diğerleri dikkat dağılır. Topluma hizmet eden ilgi projeleri yapabilirler, politikaya katılabilirler, girişim yapabilirler veya sadece deniz kenarına gidip dinlenebilirler.

Son zamanlarda yaşanan ilginç bir gelişme, Meta'nın yüksek teklif vermesi nedeniyle, diğer teknoloji devlerinin de en iyi araştırmacılarını uygun bir teklifle eşleştirmek zorunda kalmasıydı. Sonuç olarak, yaklaşık 50 ila birkaç yüz kişi, aslında bir "Halka Arz" yaşadı—ancak bir şirket olarak değil, bir grup olarak. Bu kişiler aynı şirkette değillerdi, Silicon Valley'in çeşitli yerlerine dağılmışlardı, ancak maaşları aniden büyük ölçüde arttı ve bir şekilde şirketin halka arzının getirdiği zenginleşmeyi yaşadılar. Bu çok nadir bir durum olup, "Bireysel Halka Arzı" olarak adlandırılabilir.

Tarihte benzer bir durumu akla getirebileceğim tek örnek, muhtemelen kripto sektöründeydi. O zaman çok erken dönemdeki bazı kripto para sahipleri veya kurucular, bir grup olarak, 2020'de—daha doğru bir ifadeyle, muhtemelen 2017 civarında—bir şekilde "topluluk halka arzı" gerçekleştirdiler. Son zamanlarda benzer durumlar tekrar yaşandı.

Ancak bu durum gerçekten çok ilginç ve henüz yeterince tartışılmadı. Uzun vadeli büyük etkiler getirmesi gerekmez, ancak belli bir kısım insanın odak noktasının değişeceği kesin. Bazıları büyük çapta bilimsel projeler yapmaya çalışabilir, insanlara yardım etmeye çalışabilir; AI for Science gibi alanlara yönelebilirler; diğerleri ise orijinal yollarını terk edip kişisel misyonları veya başka şeyleri aramaya başlayabilirler.

Tim Ferriss: Evet. Ya da basitçe "sessizce istifa edip", bolca uyuşturucu kullanıp, çeşitli arzuların peşinden koşmaya başlayabilirler. Demek istediğim, bu tür durumlar da olabilir.

Elad Gil: Elbette, kesinlikle olabilir.

Tim Ferriss: Bu durumda, Austin'e bakın, orada "Dellionaires" olarak adlandırılan bir grup var—yani Dell'in halka arzından sonra hisse senetleri sayesinde zenginleşen erken dönem çalışanlar, ilgili kişiler ve benzerleri. Ancak onları bir grup olarak ele alırsak, böyle bir durumda, etkisinin ne kadar büyük olacağını, ne kadar süreceğini bilmiyoruz, ancak açıkça bazı sonuçları olacaktır.

Benim tanıdığım insanlar arasında, hem yeterince teknik bilgiye hem de AI'ı sürekli gözlemleyecek kadar geniş bir vizyona ve bağlantılara sahip olan pek az kişi var. Bir şekilde, bu alanı nispeten kapsamlı bir şekilde gözlemleyebilen birisi varsa, seni bu kategoriye koyarım.

Bu hafta şu konuda bir makale yazdın, diğer faktörlerin yanı sıra AI laboratuvarlarının karşılaştığı işlem gücü kısıtlamaları ve önümüzdeki bir ila beş yıl boyunca olası etkileri hakkında konuştun. Herkesin bu makaleyi okuması gerekiyor, başlığı "Gölgelerin Ötesindeki AI'nın Önünde Olan Bazı Rastgele Düşünceler". Bu arada, başlık güzel.

Elad Gil: Çok dramatik.

Tim Ferriss: Evet, çok dramatik, çok seviyorum, çok görsel. Ancak silah gücü kısıtlaması konusuna girmeden önce - gerçekten bundan sonra konuşmanı isterdim- ancak yetenek savaşıyla ilgili arka planı olmayanlar için, Meta'nın agresif bir şekilde insan avına başladığından bahsettin. Üst düzey yetenek seviyesinde, bu tür maaşlar, hisse senedi paketleri veya genel tazminat planları yaklaşık ne seviyede?

Elad Gil: Tam bir kapsamı veya tüm ayrıntıları bilmiyorum. Ancak duyumlarıma göre ve medyada zaten yer alan bazı söylentilere göre, bu teklifler kişi başına birkaç milyon dolardan milyarlarca dolara kadar değişebilir.

Elbette, bu tür aşırı yüksek muameleyi alan insan sayısı çok az. Ancak temel mantık şudur: Şu anda tarihin en önemli teknoloji yarışlarından birindeyiz. Yapay Zeka ne kadar hızlı güçlenirse, ortaya çıkan ekonomik değer o kadar büyük olur. Bu nedenle, bu alanda gerçekten dünya çapında en üst düzeyde olan birkaç kişi için şirketler olağanüstü fiyatlar ödemeye isteklidir.

Beş yıl, on yıl önce, bu insanlar elbette yüksek maaşlar alıyorlardı, ancak o zamanlar tamamen farklıydı. Çünkü o zamanlar yapay zeka genel teknoloji endüstrisinin merkezi değildi. Daha da önemlisi, toplum, siyaset, eğitim, sağlık gibi alanlardan bakıldığında, yapay zeka oldukça geniş bir etki yaratacaktır. Genel olarak bu etkilerin olumlu olacağını düşünüyorum, ancak bu gerçekten bir geçiş anıdır, bu yüzden bu tür maaş paketlerinin birdenbire dramatik bir şekilde artmasıdır.

Güç Savaşının Engeli, Geçici Olarak Yongada Değil, Bellekte

Tim Ferriss: Son zamanlarda bahsettiğiniz güç kısıtlaması nedir?

Elad Gil: Şimdi herkes bu şirketlere "lab" adını veriyor - örneğin OpenAI, Anthropic, Google, xAI vb. Tüm bu lab'ler, esasında devasa modeller eğitiyorlar.

Daha spesifik olarak, NVIDIA'dan büyük miktarda yonga satın almanız gerekiyor. Ancak aslında inşa ettiğiniz şey bir sistem bütünüdür: İçinde NVIDIA yongaları, SK hynix, Samsung ve diğer üreticilerden gelen bellekler, ayrıca bir veri merkezi kurmanız gerekiyor. Bu büyük ölçekli sistemleri ve veri merkezlerini inşa etmek, bir çok adımı gerektirir.

Temelde on binler, yüz binlerce sistemden oluşan bir küme inşa ediyorsunuz ve ölçeğiniz sürekli büyüyor. Bu sistemler NVIDIA'dan geliyor olabilir, diğer tedarikçilerden de olabilir. Google'ın kendi TPU'su var, sektörde diğer sistemler de var. Bu altyapıyı kullanarak AI modelleri eğitiyorsunuz.

Bu, büyük miktarda veriyi bu büyük bulut kümelerinde çalıştırdığınız anlamına gelir. En çılgın olanı, sonunda çıktı olan model, kelimenin tam anlamıyla bir düz dosya gibidir. Bir metin dosyası gibi bir şey üretirsiniz. Sonra bu dosyayı yüklersiniz ve AI'ı çalıştırmak için kullanırsınız. Düşününce, bu çok çılgın bir şey: Birkaç ay boyunca devasa bir bulut sistemde çalıştırıyorsunuz ve nihai çıktı, aslında küçük bir dosya.

Bu küçük dosya, belirli bir dereceye kadar, internet üzerinde bulunan insan bilgisini, mantığı, akıl yürütme yeteneğini ve diğer yetenekleri taşımaktadır.

Bunu insan beyni açısından da anlayabilirsiniz. İnsan vücudu üç veya dört milyar DNA baz çiftine sahiptir, bunlar sizi fiziksel olarak belirler, aynı zamanda beyniniz, zihniniz, nasıl işlediğiniz, nesneleri nasıl gördüğünüz, nasıl konuştuğunuz, tat aldığınız, çeşitli duyulara sahip olduğunuz gibi şeyler hepsi bu baz çiftleri içinde kapsanmıştır.

Benzer şekilde, insan bilgisi de aslında bu tür küçük bir dosyaya etkili bir şekilde paketlenebilir.

Tim Ferriss: Peki, bu kısıtlamalara nasıl bakıyorsunuz? Kısıtlamalar nerede?

Elad Gil: Her yıl, bu yapay zeka eğitimi için büyük bulut kümeleri oluşturma çabaları bazı kısıtlamalarla karşılaşacaktır. Ayrıca inference adı verilen, yani mantık aşaması da vardır: Bu çipleri gerçekten yapay zeka sistemini anlamak, yürütmek için kullandığınızda, NVIDIA çiplerine büyük miktarda ve TPU'ya ve diğer çiplere ihtiyaç duyulacaktır.

Ancak çiplerin kendisi dışında, başka şeylere de ihtiyacınız olacaktır. Örneğin, bu çipleri gerçekten paketlemek için paketleme yeteneğine ihtiyacınız vardır. Bu nedenle, bu sistemler etrafında bir tedarik zinciri vardır.

Bu tedarik zincirinin farklı aşamalarında, farklı zamanlarda farklı Engellerle karşılaşacaksınız. Şu anda ana engel bellektir, veya daha doğru bir ifadeyle, belirli bir tür bellektir. Bu tür bellek genellikle Koreli şirketler tarafından üretilir, elbette daha geniş kapsamlı tedarikçiler de vardır.

Endüstri genelinde, bu bellek engelinin yaklaşık iki yıl süreceği ve biraz dalgalanma olacağı yaygın bir kanıdır. Çünkü sonuç olarak, bu şirketlerin üretim kapasitesi sistemin diğer kısımlarının üretim kapasitesinin altındadır.

Bazılarına göre, gelecekteki diğer kısıtlamalar veri merkezinin inşa kapasitesi veya bu sistemleri çalıştırmak için gereken güç ve enerji olabilir. Ancak şu anda, ana kısıtlama bellektir.

Tüm endüstri, şu anda ne kadar güç satın alabileceğiniz ve bu gücü model eğitimi ve yürütme için nasıl kullandığınız konusunda kısıtlıdır. Bu bir sonuç doğuracaktır: Kısa vadede, model boyutunu ne kadar genişletebileceğinize bir tavan ekler. Çünkü her laboratuvar mümkün olduğunca çok güç satın almaya çalışıyor, birçok girişim şirketi de mümkün olduğunca çok güç satın almaya çalışıyor, herkes sıkışıp kalmış durumda.

Bu, kısa vadede, bir modelin ne kadar büyük olabileceği, çıkarımın ne kadar çalışabileceği, şu anda ne kadar iş yapabileceğinizin yapay bir tavanla sınırlandığı anlamına gelir.

Ancak bu aynı zamanda, aslında hiçbir laboratuvarın çok uzağa geçemeyeceği bir durum oluşturdu: Çünkü başka birinin on katı güce sahip olamaz.

Ayrıca, bu durumda bir ölçek yasasının da geçerli olduğunu görüyoruz: Sahip olduğunuz hesaplama gücü ne kadar fazlaysa, genellikle daha büyük AI modelleri eğitebilirsiniz; birçok durumda, modelin nihai performansı da o kadar güçlü olacaktır.

Bu, gelecekte yaklaşık iki yıl boyunca, bu laboratuvarların yeteneklerinin nispeten benzer olma olasılığının yüksek olduğu anlamına gelebilir. Çünkü kimse bu kadar hızlı bir şekilde fark yaratacak kadar üretim kapasitesine sahip değil.

Ancak bu kısıtlama kaldırıldığında, bir şirketin diğerlerine aniden büyük ölçüde üstün olma olasılığı gerçekten var. Şu anda OpenAI, Anthropic, Google, aslında yetenek açısından oldukça benzer durumda, tabii ki bazı şirketler belirli konularda önde olurken, diğerleri başka alanlarda önde olacaktır. Genel olarak, bu engelin varlığı nedeniyle, en azından önümüzdeki iki yıl boyunca, bu göreceli benzer durumun genel olarak devam etmesi beklenmektedir.

Tim Ferriss: Google da Samsung, Micron gibi şirketlerin bellek tedarik kısıtlamalarından etkileniyor mu? Onlar da diğer oyuncular gibi benzer kısıtlamalardan mı muzdarip?

Elad Gil: Şu anda neredeyse herkes temelde benzer sınırlamalardan etkileniyor. Bazı laboratuvarlar ya kendi çiplerinde ya da kendi sistemlerinde ilerleme kaydediyor. Örneğin, Google'ın TPU gibi bir şeyi var, Amazon da kendi çipini, Trainium adını verdiği bir şeyi geliştirdi. Farklı şirketler farklı sistemlere sahip olsalar da, temelde hepsi üretebilecekleri ve satın alabilecekleri miktarla sınırlıdır.

Bir ya da iki yıl önce, ana kısıtlama paketlemeydi; şimdi bellek. İki yıl sonra kim bilir, belki başka bir şeye dönüşebilir. Bu altyapı inşası döngüsünü ilerletirken, sürekli olarak yeni engellerle karşılaşacağız.

Tim Ferriss: Bu sorum belki acemi gibi gelebilir çünkü ben bir "muggle"ım, teknik beyaz kağıt yazamam ve o tür içeriğe yaklaşamam. Ancak bana kalırsa—tabii ki sadece ben söylemiyorum—biz muhtemelen sorunları tahmin etmede daha iyiyiz, çözümleri tahmin etmekten.

Örneğin, uzun zaman önce, benzine fiyatı belirli bir seviyenin üzerine çıktığında, herkes felaketi ve çöküşü tahmin etmeye başladı. Ancak varil başına fiyat belirli bir seviyenin üzerine çıktığında, yeni çıkarma yöntemleri birdenbire mümkün hale geldi ve fonlar hidrolik kırık gibi teknolojilere yöneldi.

Yani bir AI hesaplama engeli konusunda, bir şekilde atlatılacak bir yolun ortaya çıkması da mümkün mü? Bu tür bir mantık var mı, mantıklı olup olmadığını bilmiyorum. Belki hiç yoktur.

Elad Gil: Bildiğim kadarıyla, en azından şu anda böyle bir şey yok. Kısmen bunun sebebi, bu şeylerin yapım şeklinin onların atlanması konusunda çok zor olmasıdır.

Örneğin, belleğin ihtiyaç duyduğu üretim kapasitesi, temelde belirli bir yonga fabrikasına bağlıdır. Bu nedenle yonga fabrikasını inşa etmek, ekipman satın almak, üretim hattını kurmak için zaman gereklidir. Bu, geleneksel sermaye harcaması ve altyapı inşası döngüsüdür.

Ancak bu şirketler önceden bu alana yeterince yatırım yapmadılar çünkü o zamanlar diğer insanların yapay zeka talebine tam olarak inanmıyorlardı. Şimdi sadece yetişmek için çaba harcıyorlar.

Bu nedenle durum şöyle bir hâl aldı: Herkes "Yapay Zeka bu kadar hızlı büyürken, bu hızı nasıl devam ettirebilir?" diyor. Ama gerçekten hâlâ bu şekilde büyümeye devam ediyor ve sürekli büyüyor. Bu, bu yeteneklerin etkisinin çok büyük ve çok önemli olmasından kaynaklanmaktadır.

Bu şirketlerin gelirlerine baktığınızda, çok ilginç olacak. Size daha sonra resmi gönderebilirim. Ekibimizden Jared, farklı şirketlerin gelirlerinin 1 milyar dolara ulaşmasından, 1 milyar dolardan 100 milyar dolara ve ardından 100 milyar dolardan 1 trilyon dolara ulaşmasına kadar geçen süreleri derlediği bir grafik hazırladı.

Tarihsel olarak, gerçekten bu ölçeğe ulaşabilen şirketlerin sayısı çok azdır. Farklı nesillerdeki şirketlere göre sürelerini görebilirsiniz. Mesela hatırlamıyorum, belki ADP gibi bir şirketti, 1 milyar dolar gelire ulaşmak için 30 yıl harcadı. Oysa Anthropic ve OpenAI bir yılda bunu başardı.

Google muhtemelen dört yıl sürmüştür, tam sayıyı hatırlamıyorum ama genel olarak şöyleydi: Geçen nesile doğru gittiğinizde, ölçeğe ulaşma hızı daha da hızlanıyor. Şimdiye kadar OpenAI ve Anthropic'in yıllık gelirinin 300 milyar dolar civarında olduğu söyleniyor.

Tim Ferriss: Bu çok çılgınca.

Elad Gil: Çünkü dört yıl önce hiç gelir elde etmiyorlardı. Ve 300 milyar dolar, yaklaşık olarak ABD GSYİH'sının %0.1'ine denk geliyor. Bu nedenle yapay zeka muhtemelen sıfırdan GSYİH'nın %0.5'ine, en azından gelir katkısı açısından, büyümüştür.

Bu büyümeye devam ederlerse, gelecek bir yıl, iki yıl veya belirli bir noktada 1 trilyon dolar gelire ulaşırlarsa, o zaman şöyle bir duruma yaklaşacağız: Bu şirketlerin her biri muhtemelen GSYİH'nın %1'ini veya %2'sini oluşturacak. Detaylıca düşününce gerçekten inanılmaz bir durum.

Tim Ferriss: Çok çılgınca, gerçekten çok çılgınca.

Elad Gil: Bu şeyler gerçekten çok önemli ve çok faydalı. Ve bu, Azure'ın yapay zeka işinden elde ettiği bulut gelirlerini içermez, ayrıca Google Cloud veya Amazon'un ilgili gelirlerini de içermez. Burada sadece OpenAI ve Anthropic şirketleri hakkında konuşuyoruz. Gerçekten abartılı.

Tim Ferriss: Benim düşünme tarzınızı daha detaylı şekilde anlamak istiyorum çünkü gördüğüm insanlar arasında, birinci ilke düşünme konusunda en yetenekli ve sistemik düşünme konusunda da en iyilerden birisiniz. Sizinle konuşmayı çok seviyorum çünkü her zaman yeni bir şey öğreniyorum ve bu her zaman belirli bir veri noktası olmak zorunda değil, çoğu zaman bir problemi anlama bakış açısı ya da bir düşünme çerçevesi oluyor.

Ayrıca kullandığınız çerçeve de sürekli olarak evrim geçiriyor. Ben örneğin sizi ve First Round Capital ile yaptığınız bir röportajı izlemiştim, bu oldukça uzun zaman önce olmalı. O zamanlar yatırım yaparken önce pazarı, sonra takımın gücünü incelediğinizi söylemiştiniz. Ayrıca o dönemde Lyft'ın C turu yatırımını kaçırdığınızı da belirtmiştiniz. O zaman bu değerlendirme büyük ölçüde pazarın durumuna olan inancınıza bağlıydı: ya bir firma her şeyi kapacak, ya da oligopolistik rekabet olacak, ya da başka bir yapı.

Ben yapay zeka alanında bu konuyu nasıl ele aldığınızı merak ediyorum çünkü tanıdığım insanlar arasında nerdeyse bu yöne en erken yatırım yapanlardan birisiniz, hatta belki de en erken olanı.

Şimdi ne düşünüyorsunuz? Bu aynı zamanda makalenizde bahsettiğiniz bir cümleyle de ilgilidir. Başka kimseyi bunu söylerken duymadım ama bu cümleyi ipucu olarak vermek istiyorum—tabii ki ipucuna ihtiyacınız olduğunu düşünmüyorum.

Şunları yazdınız: Başarılı bir yapay zeka şirketi yöneten kurucuların, gelecek 12 ila 18 ay içinde çıkış stratejilerini ciddi şekilde ve düşünceli bir şekilde düşünmeleri gerektiğini düşünüyorum. Bu, sonuçların en yüksek değerine ulaşmanın zaman aralığı olabilir.

Ayrıca, İnternet balonunun patlamasında şirketin hayatta kalma oranlarını ve daha sonra gerçekten büyük başarıya ulaşan şirketlerin oranını da gözden geçirdiniz. Bu konuyu nasıl değerlendiriyorsunuz? Bu cümleyi açıklayabilir misiniz?

Elad Gil: Tabii.

Tim Ferriss: Ayrıca, şu anda bu pazarın sonunda ne tür bir yapı oluşturacağını nasıl gördüğünüzü de açıklamak istiyorum. Sizce kazanan her şeyi mi kapacak, yoksa oligopol rekabet mi olacak? Ya da başka bir dinamik mi ortaya çıkacak?

Elad Gil: Eğer tarihe bakarsanız—tabii ki bu yapay zeka mutlaka aynı yolu tekrarlayacak anlamına gelmiyor—ama neredeyse her teknoloji döneminde, şirketlerin %90'ı, %95'i veya hatta %99'u sonunda çökecek.

Bu yüz yıl kadar öncesinin "yüksek teknoloji" endüstrisi olan otomotiv endüstrisine kadar geriye gidebilir. O zamanlar Detroit'te onlarca otomobil şirketi vardı ve yüzlerce tedarikçi vardı, sonunda endüstri birkaç otomobil şirketi ile daraldı. Bu yeni bir hikaye değil.

90'lı yıllarda İnternet döngüsüne veya İnternet balonuna bakarsak. 1999 yılında yaklaşık 450 şirket halka arz oldu, 2000 yılının başlarında yaklaşık 450 şirket daha halka arz oldu, yani toplamda 900 civarı. Önceki yıllarda halka arz olan 500 ila 1000 arasındaki şirketlerle birlikte toplam sayı yaklaşık 1500 ila 2000 arasındaydı.

Bu şirketlerin hepsi halka arz edildi, yani bir şekilde başarılı oldular demektir. Ancak bu şirketler arasında bugün hala var olan kaç tane var? Belki ondan fazla, belki yirmiden fazla. Yani, 2000 şirketin içinde, yaklaşık 1980'inin bir şekilde ortadan kaybolduğunu veya çok düşük bir fiyata satın alındığını söyleyebiliriz.

Dolayısıyla yapay zeka döngüsünün farklı olacağını düşünme nedenimiz yok. Her döngü bu şekildedir. SaaS böyledir, mobil internet böyledir, kripto endüstrisi de öyledir. Çoğu şirket başarılı olmayacak, sadece birkaçı hayatta kalacak. Hangi şirketlerin hayatta kalacağını tartışabiliriz.

Bu nedenle, şu anda bir AI şirketi işletiyorsanız, kendinize şu soruyu sormalısınız: Şirketiniz gerçekten ne tür bir dayanıklılığa sahip? On yıl sonra, o ondan az şirketten, belki yirmiden az şirketten gerçekten önemli olanlardan biri mi olacaksınız? Yoksa şu anda aslında satmak için çok iyi bir pencere mi? Çünkü yaptığınız şey ticarileştirilebilir, doğrudan büyük modele karşı rekabet edilebilir veya pazar veya teknoloji değişiklikleri sizi modası geçmiş hale getirebilir.

Tabii ki, birkaç şirket çok büyük olmaya devam edecek. Satmamalı, çekilmemeli, ileri gitmeli. Ancak muhtemelen birçok şirketin, şu anda veya gelecek 12 ila 18 ay içinde, yaptıkları şeyin en yüksek değerlemeyi alabilecekleri en iyi zaman olduğu söylenebilir.

Her şirket için, bir değer en üst düzeye çıkma zamanı olacaktır. Belirli bir zirveye ulaşacaklar ve bu zirve genellikle bir pencere dönemidir. Genellikle 6 ay, 12 ay. O süre zarfında, yaptıklarınız yeterince önemlidir, büyüme yeterince hızlıdır, her şey iyi çalışır ve bazı ters rüzgarlar gerçekten gelmemiştir.

Bazen, bu ters rüzgarlar aslında öngörülebilir olabilir, onu yaklaşmakta görebilirsiniz. Ve çoğu zaman, büyümenizin ikinci türevinden onu görebilirsiniz. Yani, büyüme hızınız biraz yavaşlamaya başlar. Bu noktada, ya yükselmeye devam edersiniz ya da satmayı düşünmelisiniz. Bu, gerçekten ifade etmek istediğim şeydir.

Daha önceki konuşmamızdan da anlayabileceğiniz gibi, yapay zekaya son derece güveniyorum. Yani, yapay zekanın getirdiği genel dönüşümü beğenmediğim anlamına gelmiyor, bunun yerine, bu dönüşümde, sonunda sadece birkaç şirketin sürekli olarak önemli olacağını söylüyorum. Esas soru şudur: Siz gerçekten bunlardan biri misiniz?

Eğer öyleseniz, o zaman satmamalısınız, asla, asla, asla.

AI Şirketi Nasıl Döngüyü Aşar? Ya Girişi Kontrol Edersiniz ya da İş Akışına Gömülürsünüz

Tim Ferriss: Peki bu birkaç şirketin özellikleri nelerdir? Yani, gerçekten kalıcı bir avantaja sahip olan şirketler. 2000 yılına geri dönüp baktığınızda, o zaman Google ve Amazon'ı seçmek için ne tür bir ölçüt kullanmalıydınız?

Elad Gil: Evet.

Tim Ferriss: İnternet balonu sadece karşılaştırma açısından en iyi olduğunu söylemiyorum. Ancak şu anda AI şirketlerinin kar fırtınası gibi yükseldiği bu dalgada, hangi şirketlerin kalıcı bir avantaja sahip olduğunu düşünüyorsunuz?

Elbette, bazı tanınmış büyük model laboratuvarları zihninize doğal olarak gelecektir. Belki de bunlar diğer tüm uygulamaların giriş noktası haline gelir, kim bilir. Ancak siz nasıl cevap verirdiniz? Ortak özelliklerden mi yoksa belirli şirket isimlerinden mi yola çıkarak, ayakta kalabileceğini düşündüğünüz az sayıda şirket ve diğer şirketler arasındaki fark nedir?

Elad Gil: Temel büyük model laboratuvarlarının oldukça uzun bir süre var olacağını düşünüyorum. Örneğin, OpenAI, Anthropic, Google gibi şirketler, bir tür kaza, felaket veya iç patlama benzeri bir çöküş yaşanmadıkça, oldukça sağlam bir konumda gibi görünüyorlar.

Bahsettiğiniz piyasa yapısına gelince, yaklaşık üç yıl önce bu konuda bir Substack yazmıştım, o zamanlar bunun bir oligopol piyasası olabileceğini tahmin etmiştim: Birkaç büyük şirket olacak ve bulut sağlayıcılarıyla ilişkilendirilecekler. Şimdi baktığımızda, genel hatlarıyla bu gerçekten böyle. Tabii ki şu anda Meta, xAI gibi ve durumu değiştirebilecek diğer oyuncular da var. Ben o yazıyı yazdığımda, bu değişkenler henüz mevcut değildi.

Ancak bana göre, kısa vadede hala oligopol bir piyasa. Doğal olarak bir tekelleşme pazarına dönüşecek bir nedeni yok, yalnızca bir şirket yetenek açısından diğerlerinden çok daha önde olursa ve bu nedenle doğal olarak herkesin varsayılan tercihi haline gelirse. Bu senaryo elbette gerçekleşebilir, ancak şu anda gerçekleşmiş değil. Ve bahsettiğimiz işlem gücü kısıtlaması, bu durumu kısa vadede engelleyebilir veya en azından belli bir sınırlama getirebilir.

Eğer teknoloji yığınına doğru ilerlerseniz, uygulama katmanına girersiniz ve farklı tipte uygulama şirketleri görürsünüz. Örneğin hukuk alanında Harvey, tıp alanında Abridge, müşteri başarısı alanında Decagon ve Sierra. Her uygulama alanında birkaç şirket var.

Bu şirketlerin uzun vadede ayakta kalıp kalamayacağını değerlendirmek için üç dört farklı bakış açısı kullanabilirsiniz.

İlk olarak, temel model daha iyi hale geldiğinde, ürününüz veya hizmetiniz müşteriler için belirgin bir şekilde daha iyi hale gelir mi ve müşteriler hala sizi kullanmaya devam etmeyi istiyorlar mı?

İkinci olarak, ürün bakış açısından, ne kadar derin ve geniş bir şekilde çalışıyorsunuz? Birden fazla ürün mü inşa ediyorsunuz? Bu ürünler tutarlı bir bütün oluşturuyor mu? Gerçekten kurumsal iç süreçlere gömülmüş mü ve çıkarılması zor bir seviyede mi?

Çoğu zaman, şirketlerin AI'ı benimseme gerçek sorunu, "bu AI ne kadar iyi?" değil, "onu benimsemek için mevcut iş akışını ne kadar değiştirmem gerekiyor ve çalışanların iş yapma şeklini ne kadar değiştirmem gerekiyor?" oluyor. Bu genellikle bir değişim yönetimi sorunu, bir teknik sorun değil.

Yani, eğer zaten müşterinin iş akışına, iş yapış şekline, kurumsal işbirliğine ve çeşitli sistemler arasındaki bağlantıya yeterince derinlemesine entegre olmuşsanız, bu konum genellikle daha kalıcı olacaktır.

Üçüncü olarak, özel verileri yakalıyor, depoluyor ve kullanıyor musunuz? Bazen bu çok faydalı olabilir. Genel olarak, "veri kale moat" olarak adlandırılan şeyin sık ​​sık abartıldığını düşünüyorum, ancak bazı durumlarda gerçekten çok değerli olduğunu düşünüyorum. Bu genellikle bir "kayıt sistemi" (system of record) düşüncesine karşılık gelir.

Yenilenme savunmasına sahip olup olmadığını belirlemek için bir dizi ölçüt olacaktır. Ve uygulama seviyesinde, bu genellikle önemli bir bakış açısıdır.

Tim Ferriss: Benim bir sorum var. Diyelim ki izleyicilerden biri bu konumda ve şu anda bir girişimci olarak, şirketinin değerinin en yüksek olduğu kısa bir pencereyi tanımlamayı ve belirli bir noktada "paraşüt açmayı" düşünmeyi düşünmelidir. Hangi seçeneklere sahipler?

Çünkü aklıma bazı şirketler geliyor - isim vermiyorum - şu anda birçok şirketin değeri milyarlarca doları aştı. Benim gibi çoğu zaman acemi birinin bakış açısından, bu şirketlerin şu anda sattıkları ürünler, büyük ölçekli laboratuvarın kendi başına yapamayacağı çok karmaşık gibi görünmüyor.

Bu şirketler acaba bir büyük ölçekli laboratuvar tarafından satın alınmayı hedeflemeli mi? Eğer öyleyse, laboratuvar için "kendin yap ya da satın al" bir karar olacaktır. Ya da hedeflerine OpenAI, Anthropic gibi şirketler yerine, oyunun daha derin katılımını isteyen şirketlerden biri olan Amazon gibi şirketler varsa onlara mı yönelmeliler? Çıkış seçeneklerine nasıl bakıyorsunuz?

Elad Gil: Bence çıkış seçenekleri aslında çok çeşitli. Ve şu anda çok çılgınca olan bir şey var, eğer 10 veya 15 yıl öncesine geri gidersek, dünyanın en büyük şirketlerinin piyasa değeri yaklaşık olarak 3 trilyon dolar civarındaydı. En büyük teknoloji şirketlerinin piyasa değeri, hatırladığım kadarıyla yaklaşık 2 trilyon dolar civarındaydı. O zamanlar en büyük şirketlerden biri Exxon gibi enerji şirketleri gibi görünüyordu.

Ancak son 10 ila 15 yılda, durum ani bir şekilde değişti: Birkaç trilyon dolarlık şirket grubuna sahip olmaya başladık. O zaman herkes bunun çok abartılı olduğunu düşünüyordu, ancak aslında şirketlerin boyutlarının muhtemelen daha da büyüyeceği bir gerçek. Geleceğin en büyük kazananı muhtemelen daha güçlü bir birleşme etkisine sahip olacak, daha da yayılmış değil.

Şu anda, şirketlerin piyasa değerinin 1 trilyon dolar ile onlarca trilyon dolar arasında olduğu daha fazla bir durumla karşı karşıyayız, bu hiç yaşanmamış bir şey. Bu, onların muazzam bir alım gücüne sahip oldukları anlamına geliyor. Çünkü bir 30 trilyon dolarlık bir şirketin %1'i, 300 milyar dolardır. Yani, yalnızca %1 hisseyi sulandırmamız gerekiyor ve 300 milyar dolar karşılığında bir şirketi satın alabiliriz. Bu çok çılgınca.

Bu gerçekten eşine az rastlanır bir durum. İşte bu yüzden şimdi bu tür büyük ölçekli satın almalar gerçekleşebilir.

Tim Ferriss: Aklımdan geçen o şirketler - isim vermek istemiyorum yine de - yaşam süreleri kısıtlı gibi görünebilir. Sık sık bazı küçük gruplarla ve çok başarılı teknoloji yatırımcısı olan bazı arkadaşlarla sohbet ederim. Sonra onlara şöyle sorarım: "Peki, diyelim ki burada beş şirket var, 10 fişiniz var, nasıl dağıtırdınız?" Bazı şirketler genellikle adı duyulmuş olsa da neredeyse her zaman 0 fiş alır. O zaman laboratuvarlar neden bu tür şirketleri satın alıyor?

Elad Gil: Bu tamamen o şirketin ne olduğuna bağlı. Ve alıcı her zaman büyük model laboratuvar olmak zorunda değil, aynı zamanda büyük teknoloji devi de olabilir. Örneğin Apple, Amazon, Google - her ikisi de belirli bir dereceye kadar. Ayrıca Oracle, Samsung, Tesla, şimdi SpaceX de bu pazara girmeye başladı ve ilgili bazı şeyler yapıyor. Gerçekten farklı türde alıcılar var. Ayrıca Snowflake, Databricks var. Finansal hizmetler yapıyorsanız, belki Stripe, Coinbase gibi şirketler de olabilir. Aslında, çok sayıda şirket çok büyük boyutlara ulaştı, işte bu da önemli olan.

Yani, bir şirket genellikle dört tür alıcıdan birine satılır.

İlk tür, büyük model laboratuvarlar, süper büyük ölçekli bulut sağlayıcılar veya büyük teknoloji şirketleridir.

İkinci tür, niş alanınızı çok önemseyen şirketlerdir. Örneğin hukuk, muhasebe veya benzeri bir alanda çalışıyorsanız, Thomson Reuters gibi şirketler ilginizi çekebilir.

Ayrıca, şu anda yeterince görülmeyen bir şey olduğunu düşünüyorum, o da rakipler arasındaki birleşmeler, özellikle özel şirketler arasındaki birleşmeler. Çünkü eğer ana hedefiniz pazarı ele geçirmek ise ve sürekli olarak eşit güce sahip olduğunuz bir rakip varsa, her seferinde rekabet ediyor ve birbirinizi fiyat konusunda alt ediyorsanız, belki daha iyi bir seçenek birleşmektir.

Aslında bu, 90'ların X.com ve PayPal durumu gibidir. O zamanlar Elon Musk ve Peter Thiel farklı şirketler işletiyorlardı, daha sonra birleşmeye karar verdiler, çünkü fark ettiler: "Her iki tarafta da aynı şeyi yapıyorsak, neden savaşmaya devam edelim?"

Tim Ferriss: Evet. Ya da çok daha önce Uber ve Lyft. Belki birleşme olarak kabul edilemez, daha çok satın alma gibiydi.

Elad Gil: Evet. Dedikodulara göre, o durum neredeyse gerçekleşiyordu, sonra Uber vazgeçti. Ancak Uber'ın Lyft ile rekabet etmek için harcadığı tüm paralar, o zaman onu satın almak belki daha iyiydi. Tabii ki belki de böyle olmadı, detaylı hesaplar hakkında bilgim yok.

Ancak çoğu zaman, "Peki, artık birbirimizi tüketmeyelim, doğrudan birleşelim ve birlikte kazanalım" demek mantıklıdır. Çünkü eğer başlıca hedef piyasayı kazanmaksa ve zaten bir grup sektör deviyle rekabet halindeyseniz, neden işi daha da zor hale getirmek isteyesiniz?

Tim Ferriss: Bu konuyu sıkça konuşuruz. Ancak bu sefer yatırımcı olarak bakış açınızı konuşmak istiyorum. Ancak tam anlamıyla "tam zamanlı yatırımcı" kaskınızı takmadan önce, arka planınızda pek çok şey vardı ve bunlar size yardımcı olmuş olabilir ya da olmayabilir. Sizi biyolojik geçmişinizin, matematik geçmişinizin, veya diğer deneyimlerinizin yatırım düşünceniz üzerinde önemli bir etkisi olduğunu düşünüyor musunuz? Sizin için herhangi bir avantaj sağladı mı? Elbette, işlemleri kazanmak farklı aşamalarda gerçekleşir, ancak önce yalnızca elemeyi, seçme sürecini konuşalım.

Elad Gil: Matematiğin bana iki yönden yardımcı olduğunu düşünüyorum.

İlk olarak, belirli teknik konuları anlamamı sağladı, özellikle algoritmalar, bilgisayar bilimiyle ilgili şeyler. Bazen, bu tür bir şeyin AI içinde nasıl çalıştığını anlamak çok faydalı olabilir. Ya da en azından sayılara, verilere daha aşina olmanızı sağlayabilir. Bunu "kitap kurdu dili" olarak adlandırmak zorunda değilim, ama genel olarak o tarz bir şey.

Aslında, o zamanlar matematik okumamın nedeni sadece ilgi duymamdı. Gerçekten yardımcı olduğunu düşündüğüm yer de burası. Sadece temel matematik okudum, çok derinlemesine gitmedim, ancak okuduğum şey oldukça soyut matematiğin ta kendisiydi.

Bunun gerçekten iyi bir egzersiz olduğunu düşünüyorum; sizi adım adım mantıklı düşünmeye zorlar. En azından, o zamanlar bir kanıt yapmayı öğrenirken, genel bir süreç şuydu: Önce bir mantıksal sıra oluşturursunuz, ama bazen sezgisel atlamalar da yapabilirsiniz, sonra geri dönüp bunu kendinize ispatlamaya, ya da bu sezgisel zemindeki mantığı tamamlamaya çalışırsınız.

Yatırımın bazen biraz buna benzeyebileceğini düşünüyorum.

Tim Ferriss: Kendinizi yatırımda başarılı olabileceğinizi fark ettiğiniz ilk an neydi? Bu yatırım genel anlamda olabilir, ya da bizim konuştuğumuz bağlamda girişimci şirketlere yatırım, melek yatırımlar olabilir. İlk kez "Hmm, belki bu konuda iyi olabilirim" dediğiniz bir anınız oldu mu? Sizi bu noktaya düşündüren bir an, bir işlem veya başka bir şey var mı?

Elad Gil: Aslında böyle bir anım yok. Kendime çok zorlu standartlar koyuyorum, bu yüzden şu ana kadar bile kendimi sık sık sorguluyorum. Birisi bana bir zamanlar, kendilerine işler ters gittiğinde en çok kendisini suçlayan iki kişiden birinin ben, diğerinin ise çok tanınmış bir kurucu ortak ve yatırımcı olduğunu söyledi.

Dolayısıyla, "Vah vah, bu gerçekten benim için yapılmış bir iş gibi" dediğim tek bir an yok. Bunun daha çok doğal bir şekilde devam eden bir süreç olduğunu düşünüyorum. Çünkü çok güçlü şirketlere yatırım yaptım ve bu da bana devam etme şansı verdi. Evet, kendim için bir "aydınlanma anı" olmasını isterdim.

Tim Ferriss: Lanet olsun, her başarılı kurucu gibi, başlangıç hikayeni değiştirmen gerekiyor.

Elad Gil: Evet, yedi yaşımdayken bile teknoloji şirketlerine yatırım yapmayı düşünüyordum.

Tim Ferriss: Peki bu işlemlere nasıl girdin? Bazı insanlar bilgi üstünlüğüne sahiptir ve kendilerini bilgiye erişebilecekleri bir konumda bulurlar. Bu soruyu çok yönlendirici sormak istemiyorum, ancak benim için, eğer 2000 yılında Silikon Vadisi'ne taşınmasaydım, daha sonra orada kalmaya devam etmeseydim, özellikle San Francisco'ya taşındıktan sonra, melek yatırımlarında başarılı olmam mümkün olmazdı.

Ancak senin hikayen açıkça bununla sınırlı değil. Çünkü birçok insan, umutla girişim şirketleri aracılığıyla zengin olma hedefiyle, hangi kimlikte olursa olsun, oraya taşındı. Elbette, senin böyle bir nedenle taşındığını söylemiyorum. Ancak seni bu işlemlere girebilmek için neyin başardığını? Geçmişimizdeki sohbetlerimize dayanarak, bazı faktörler aklıma geliyor, ancak şu anda söylemeyeceğim. Neden bu işlemlere girebildin veya bu işlemleri seçebildin?

Elad Gil: İlk başta olanlarla şimdi olanlar arasında farklılıklar bulunmaktadır. Bu iki aşama farklıdır.

Söylediğin gibi, bir sektöre girmek isteyen herkes için en önemli şey, o sektörün merkezine taşınmak veya endüstri kümelenmesinin bulunduğu yere gitmektir. Olayların gerçekten gerçekleştiği yere taşınmalısın. "Her şeyi her yerden yapabilirsin" veya "her şey uzaktan yapılabilecek" tavsiyeleri tamamen yanlıştır. Bunun sadece teknoloji sektörü değil, tüm sektörler için geçerli olduğunu söyleyebilirim.

Eğer sinema sektörüne girmek istiyorsanız, size kimse şunu demez: "Sen herhangi bir yerde senaryo yazabilirsin, herhangi bir yerde dijital müzik ekleyebilirsin, herhangi bir yerde kurgu yapabilirsin, ayrıca herhangi bir yerde çekebilirsin. Bu yüzden gidip Dallas'a katıl, onların hızla büyüyen sinema çevresine katıl." İnsanlar sana "Hollywood'a git" der.

Eğer finans sektörüne girmek istiyorsanız, belki şunları söylersiniz: "Herhangi bir yerde finansman sağlayabilirim, herhangi bir yerde işlem stratejileri düşünebilirim, hedge fon stratejileri düşünebilirim ve her şeyi her yerde yapabilirim." Ancak insanlar size "New York'a git, veya bir finans merkezine git" der.

Teknoloji sektörü de aynı şekildedir.

Takımımızdan Shreyan, bir "Efsanevi Tekboynuzu Analizi" yapıyordu, özel teknoloji şirketlerinin değerlemesinin nerede yoğunlaştığını araştırıyordu. Geleneksel olarak, bu değerlemelerin yaklaşık yarısı ABD'de yoğunlaşıyor ve ABD içinde de yaklaşık yarısı Körfez Bölgesi'nde yoğunlaşıyor. Ancak Yapay Zeka döneminde, özel teknoloji şirketlerinin %91'inin değeri Körfez Bölgesi'nde yoğunlaşmıştı. Küresel AI özel pazarının toplam değerinin %91'i, yaklaşık 10 mil uzunluğunda 10 mil genişliğinde bir bölgede yoğunlaşmıştı.

Yapay Zeka yapmak istiyorsanız, muhtemelen Körfez Bölgesi'nde olmalısınız. İkinci tercih muhtemelen New York olacaktır, daha sonrası büyük bir düşüşle devam eder. Gerçekten merkezi yer yine Körfez Bölgesi.

Eğer savunma teknolojisi yapmak istiyorsanız Güney Kaliforniya'ya gitmelisiniz, SpaceX, Anduril ve benzeri şirketlerin bulunduğu yere yakın, örneğin Irvine, Orange County, El Segundo vb. yerler. Orada birçok startup bulunmaktadır.

Eğer finansal teknoloji ve kripto yapmak istiyorsanız, muhtemelen New York'ta olmalısınız.

Ancak gerçek şu ki, bu endüstri kümeleri son derece güçlü. Bu yüzden ilk nokta, dediğin gibi, ben o zaman gerçekten doğru yerdeydim. Doğru ağ içindeydim. Başka bir varsayımım da, kendi girişimimi yürütüyordum. Google'da birçok yıl çalıştım, sonra ayrılıp girişim yaptım. İnsanlar aktif olarak bana danışmaya başladılar.

Örneğin, sonunda Airbnb'ye yatırım yapma şeklim şuydu: O zamanlar yaklaşık sekiz kişilik bir ekibiydiler, onlara Seri A turunda yardım ediyordum. Onlara bazı insanları tanıttım, stratejik olarak da çok hafifçe yardımcı oldum. Elbette, ben olmasam da fonlama gerçekleşirdi. Sonunda onlar dediler ki: "Hey, bu tur bittiğinde, biraz yatırım yapmak ister misin?" Ben de dedim ki: "Tabii, harika görünüyor." Bu süreç çok doğal gerçekleşti.

Bir diğer örnek olarak Stripe'a yatırım yapmam. O zamanlar, Twitter'a yaptığım altyapı odaklı, erken dönem API şirketimi satmıştım. O sırada Twitter'da yaklaşık 90 kişi vardı. Sonra, Stripe'ın CEO'su Patrick'a bir e-posta gönderdim, "Senin hakkında çok güzel şeyler duydum, Stripe'ın ne yaptığını gerçekten beğeniyorum. Kendi girişimim olsaydı, onu kullanırdım. Kendim yeni bir API şirketimi sattım, biraz sohbet etmek ister misin?"

Birkaç kez birlikte dolaştık. Bir iki hafta sonra bana bir mesaj gönderdi, "Hey, fon topluyoruz, yatırım yapmak ister misin?" Yani benim ilk yaptığım yatırımlar çok doğal bir şekilde gerçekleşti. Kurucular, "Senin de katılmanı umarım" derdi.

O zamanlar düşünmemiştim: "Oh, bir yatırımcı olmalıyım, sonra projelerin peşinden koşmalıyım." Sadece akıllı insanlarla sohbet etmeyi çok seviyordum, bazı iş sorunlarını çözmekten keyif alıyordum ve teknolojiyi ve teknolojinin nasıl gerçek dünyada uygulandığına olan ilgimi seviyordum. Kendi başıma çok kitap okuyan biriyim ve başka kitap okuyanlarla karşılaştım, herkesle iyi anlaşıyorduk. Bu benim erken dönem hikayemdi.

Tim Ferriss: Bir cümle aklıma geldi, kesinlikle duymuşsundur, herkesin duymuş olması gereken bir cümle: Eğer para istiyorsan, danışmanlık ara; eğer tavsiye istiyorsan, para ara. Birden aklıma geldi, bu cümlenin tersinin de geçerli olduğu. Yani sürekli çok fazla tavsiye veriyorsanız, çoğu zaman sonunda para yatırma fırsatı elde edersiniz. Tersine, eğer hemen parayı vermek istiyorsanız, başkaları size danışmak için gelebilir.

Elad Gil: Evet, çok güzel söylüyorsunuz.

Tim Ferriss: 'High Growth Handbook' kitabını ne zaman yazdınız? O kitap ne zaman yayımlandı?

Elad Gil: Biraz zaman geçti. Yaklaşık yedi yıl önce falan, neredeyse.

Tim Ferriss: Yedi yıl önce. Peki, bu konuya birazdan geri döneceğiz. Çünkü coğrafi olarak gerçekten doğru yerdesiniz. Anahtar noktadasınız. Diyorsunuz ya, en erken ve en dikkate değer yatırımların hepsi çok doğal bir şekilde gerçekleşti.

Benim merak ettiğim şey, 1 olarak yaptığınız şeyi az önce bahsettiniz, şimdi ise başka bir şey yapıyorsunuz. Ancak bu iki şey arasında aslında bir evrim var. Mesela şunu sormak istiyorum, şimdi hala bu cümleye katılıyor musunuz? Daha önce de bahsettiğim First Round röportajında geçen bir şey: "Bir genel kural olarak, yatırım yaparken ilk olarak pazarı, ikinci olarak ise takımın sağlamlığını incelerim." Sonra daha fazla içerik var. Ancak hala bu cümleye katılıyor musunuz?

Elad Gil: %90 katılıyorum. Arasıra çok özel birini bulursunuz ve onu desteklersiniz, özellikle çok erken aşamada.

Mesela Perplexity'nin ilk turda aldığı yatırımı ben yönettim, çok çok erken bir aşama. Olayın başlangıcı, Perplexity'nin CEO'su Aravind'in bana LinkedIn'de bir mesaj gönderdiği gibi görünüyor. O dönemde henüz kimse yapay zeka ile ilgilenmiyordu, o zamanlar OpenAI'nın bir mühendisi ya da araştırmacısıydı.

Şöyle diyor: "Merhaba, Ben OpenAI'dayım." Tabii o zamanlar kimse OpenAI'ı pek umursamıyordu. "Yapay Zeka ile ilgili bir şeyler yapmayı düşünüyorum. Senin bu konuları konuştuğunu duydum ve diğer insanlar pek bu konuları konuşmuyor. Buluşabilir miyiz?"

Sonra her iki haftada bir buluşmaya başladık, beyin fırtınası yapmaya başladık. Sonra bu yatırıma dönüştü. Bu bir "insan odaklı" bir şeydi, çünkü o gerçekten olağanüstüydü. Her toplantıdan sonra bir hafta sonra döner ve konuştuğumuz şeylerin ürününü getirirdi. Kim böyle yapar?

Tim Ferriss: Evet, bu harika bir işarettir.

Elad Gil: Gerçekten inanılmaz yetenekliydi.

Bir diğer örnek olarak, sonradan Anduril'e yaptığım yatırımın şekli. O dönem Google, Maven'ı kapattı, yani savunma projelerini. O zaman düşündüm: "Eğer bu büyük oyuncular yapmak istemiyorsa, bu erken aşama şirketleri için giriş yapabilecekleri harika bir fırsat değil mi?" Çünkü Silicon Valley ile savunma endüstrisi arasında zaten uzun bir geçmiş var, HP gibi, birçok erken dönem markası da buna benzerdi.

Dolayısıyla o zamanlar bu alanda bir şeyler yapan birinin olup olmadığını arıyordum. O zamanlar bu alan çok popüler değildi. Sonradan sanırım bir brunch etkinliğinde veya benzer bir ortamda, Founders Fund'dan Anduril'in kurucu ortaklarından Trae Stephens ile karşılaştım.

Bu bir kez daha gösteriyor ki, doğru şehirde olmalısınız. O dedi ki: "Oh, ben yeni bir savunma projesi üzerinde çalışıyorum." Ben de dedim ki: "Harika, hadi konuşalım."

Bazen, ben pazar içinde aktif olarak bu tür şeyleri arıyorum; bazen de önce insanlarla karşılaşıyorum. Anduril pazarı görmüştü ve ardından çok yetenekli insanları bulmuştu. Perplexity ise ikisinin arasında bir yerdeydi: O zamanlar sürekli olarak yapay zeka ile ilgili birçok şeyi inceliyordum, çünkü onun son derece önemli hale geleceğini düşünüyordum, ancak o zaman ona odaklanan insan sayısı çok azdı. Sonra karşıma büyük yetenekli biri çıktı.

Ben OpenAI'ye yatırım yaparken de aynı şekildeydim. Harvey'e yatırım yaparken, yani erken dönemdeki bir hukuk yapay zeka şirketine yatırım yaparken, aynı durumdaydım. O zamanlar, benim için son derece önemli olan pazarda gerçekten iş yapan insanlar, o zamanlar azınlıkta olan çok erken aşama projelere yatırım yaptım.

Tim Ferriss: Az önce bahsettiğiniz birkaç şeye dönmek istiyorum. Perplexity'nin kurucusundan veya daha sonra kurucu olmaya karar veren o kişiden bahsetmiştiniz, sizi yapay zeka hakkında konuşurken gördüğünü veya duyduğunu söyledi. Peki, bu tam olarak nerede oldu? Blog yazınızda mı? Yoksa başka bir yerde mi? Nerede olduğunuzu nasıl fark etti? Bu konularda sizinle iletişim kurmasına neyin sebep olduğunu düşünüyorsunuz?

Elad Gil: Bence bana ulaşmasının bir nedeni, o zamanlar Airbnb, Stripe, Coinbase, Instacart, Square gibi birçok önceki nesil teknoloji şirketinde yer almış olmamdan kaynaklanıyor. O zamanlar hem girişimci hem yatırımcı olarak belirli bir tanınırlığa sahiptim.

Bunun dışında, o zamanlar sürekli olarak AI araştırmacılarını "taciz" ediyor ve şu anda neler olup bittiğini sormaya devam ediyordum, çünkü bu konu gerçekten çok ilginçti. O zamanlar birçok kişi, sanat için kullanılan bir şey olan GAN adı verilen bir şeyle uğraşıyordu, yani üretken zorbalık ağı.

Ben de bu tür şeylerle ilgileniyordum. Bir zamanlar bir mühendis işe almayı denedim, bana Midjourney'e temelde benzer bir şey yapmamda yardımcı olabilecek bir şey yapmam için, çünkü bence, eğer AI ile sanat üretmeyi çok kolay hale getirebilirsek, bu çok havalı olur.

Tim Ferriss: Biraz duracağım, çünkü bu benim ikinci sorum, şimdi tam olarak bunu soracağım. Az önce AI'ı bahsettiğinizde, o zamanlar onun son derece önemli hale geleceğini düşündüğünüzü söylediniz. Bunu nasıl anladınız? Sizi şu ileride ortaya çıkan duman dediğiniz şey, yani bu ilginç bir yönelim olan şey hakkında şu anda ne düşündüğünüzü düşündüren nedir?

Elad Gil: Sanırım bunun yaklaşık olarak iki veya üç ana nedeni var.

Yapay Zeka her zaman insanların uzun süredir konuştukları bir şeydi. Ben matematik okudum zamanında, çok sayıda teorik bilgisayar bilimi dersi aldım, erken dönem sinir ağı dersleri gördüm ve altında yatan matematiksel temellerle ilgilendim. İnsanlar her zaman bir tür yapay zeka oluşturmayı bekliyorlardı.

Bir anlamda, hatta Google'ın AI odaklı ilk şirket olduğunu söyleyebilirsiniz. Sadece o zamanlar buna makine öğrenmesi diyor, ve bir şekilde, teknik temelleri de farklıydı.

2012 yılının bir kırılma noktası olduğunu düşünüyorum. O yıl AlexNet ortaya çıktı ve model ölçeğini genişletmeye başlayabileceğinizi ve ölçeklendikçe AI sisteminin çok ilginç özellikler sergileyeceğini kanıtladı.

Sonra 2017'ye geldiğimizde, Google'ın bir ekibi Transformer mimarisini icat etti. Şimdi neredeyse her şey bu mimariye dayanıyor, veya genel olarak buna dayanıyor. Mesela ChatGPT'deki GPT'ye baktığınızda, o "T" Transformer'ı ifade ediyor.

Ve yaklaşık olarak 2020'ye geldiğimizde, GPT-3 ortaya çıktı. GPT-2'ye kıyasla büyük bir sıçrama yaşadı. O zamanlar hala her şey için gerçekten harika değildi ancak fark ediyorsunuz: "Vay, büyüklük kuralıyla ilgili makaleler çıktı, yeteneklerde devrim niteliğinde bir değişim var."

Aniden, API aracılığıyla çağrılabilen evrensel bir modeliniz var, herkes erişebilir durumda. Bu şeyi bir sonraki adıma taşırsanız, bunun büyük öneme sahip olacağını keşfedeceksiniz.

Yani temelde, ben bu tür yetenek sıçramalarını izliyorum, bu teknolojileri kendim deneyimliyorum ve büyüklük kuralıyla ilgili makaleler okuyorum. Ya da daha geniş kapsamlı bir şekilde söylemek gerekirse, büyüklük kuralının birçok şey için geçerli olduğunu fark ediyorum. "Vay, bu şey çok, çok önemli hale gelecek, o zaman ben de bu konuya dahil olmalıyım" diye düşüneceksiniz.

Tim Ferriss: Matematik geçmişiniz olmasaydı, bu tür bir değerlendirmeyi yapabilir miydiniz? Tahminimce başkalarının da bunu yaptığını görebilirim. Ancak buradan şu soruyu çıkarıyorum: Bu bilgileri nasıl keşfettiniz ve öğrendiniz? O zamanlar toplulukta popüler bir konu muydu? Yani, sosyal çevrenizde ve ağınızda herkes zaten bunu açıkça tartışıyor muydu, bu yüzden doğal olarak katıldınız? Yoksa farklı alanlardan bilgi emen ve AI tam da ilginizi çeken özel bir alan mıydı?

Elad Gil: Üç şey olduğunu düşünüyorum.

İlk olarak, çeşitli alanlardan çok miktarda bilgi edinmeye her zaman devam edeceğim çünkü çeşitli konuları öğrenmeyi severim. Matematik, biyoloji, anime, sanat ve diğer şeylerin bir arada bulunduğu biriyim ve her zaman bu karışık durumdaydım.

İkinci olarak, gerçekten de bu, arkadaşlarımın konuştuğu bir konuydu, ancak o zamanlar daha çok oyuncak gibi bir tartışma gibiydi. Mesela, "Oh, bu çok havalı, bak onun ne ürettiğine." Ancak çoğu insan daha derinlemesine düşünmedi. Bu biraz erken dönem kripto para birimleri veya Bitcoin gibiydi: herkes konuşuyordu, ama gerçekten satın alan insanlar çok azdı. Bence bu, bunun bir kısmıydı.

Üçüncü olarak, dürüst olmak gerekirse, bu tür şeyleri çok ilginç bulduğum için sürekli olarak bununla oynuyorum.

Bu, GAN ve AI Sanatı konusuna geri dönüyor. O zamanlar farklı modeller sürekli olarak ortaya çıkıyor, denemek için alabiliyordunuz.

Bu turun temel modeli, AI ve ilgili tüm değişiklikler hakkında, aslında önemli bir şeyin çok ciddi şekilde yanlış anlaşıldığı bir konuya dayanıyor. Geçmişte AI veya makine öğrenmenin işleyişi genellikle şöyleydi: Şirketinizde bir ekip veya başka bir yerde bir ekip bulunur ve daha sonra sözde MLOps ekibiniz olurdu. Yani Makine Öğrenimi Operasyonları ekibi. Onların işi, bir modeli eğitmek için tüm verileri, boruyu ve ilgili süreçleri ayarlamanıza yardımcı olmaktı.

Eğittiğiniz model, belirli kullanımınız için özelleştirilmişti, yapmak istediğiniz şeye odaklanmıştı. Ve sonra bu modelle etkileşime girmek için bir sürü iç hizmet oluşturmanız gerekiyordu.

Bu nedenle, bir makine öğrenimi sisteminin gerçekten çalışmasını ve üretime girmesini sağlamak çok acı verici bir süreçti.

Sonra ansızın, işler şöyle bir hal aldı: Sadece bir API çağırmanız yeterli hale geldi. Birkaç satır kod veya kod parçasıyla, dünyanın herhangi bir yerinden herkes ona erişebilir.

Ve sadece bu da değil, o artık genel amaçlı. Artık sadece belirli bir senaryo için özel olarak yapılmış bir şey değil, örneğin yazım denetimi gibi. Onunla herhangi bir şey yapabilirsiniz. Bir şekilde, bilgi tabanında tüm internet gömülüdür. Ayrıca daha ileri seviye bir akıl yürütme yeteneği kazanmaya başladı.

Ancak en önemli noktalardan biri şudur: Birkaç satır kodla ona erişebilirsiniz. MLOps ekibi kurmanıza gerek yoktur, kendi barındırmanıza gerek yoktur, bir sürü etkileşim süreciyle uğraşmanıza gerek yoktur, tüm bu ek işleri yapmanıza gerek yoktur. Kullanılabilirdir.

Bu gerçekten çok önemli.

Tim Ferriss: Bu çok önemli. Bu noktayı abartmak gerçekten zordur.

Sana sormak istediğim bir milyon sorum var. Sorun şu ki, konuşabileceğimiz çok fazla yönlü bir hale geldi, neredeyse "utanç verici derecede zenginiz".

Ben ve ekibim şu anda Claude Code ve çeşitli araçlar kullanarak birçok şey yapıyoruz. Bunlardan biri, tam da senin çok iyi olduğun ve çok deneyimli olduğun alanla örtüşen bir şey, yatırım melekliği.

Bu, gerçekten bunu yapabileceğim yeteneğe sahip olduğumu hissettiğim ilk an. Tabii ki, düşündüğün gibi, bu hala bir miktar insan müdahalesi gerektiriyor. Ama şimdi geriye dönüp, geçmiş 20 yıllık melek yatırım deneyimimi analiz edebilir ve birçok farklı şey yapmaya çalışabilirim.

Beni ilgilendiren birçok şeyin aslında pek bir işe yaramadığından şüphe duyuyorum, örneğin bazı kontrollü deneyler yapma: Her yatırımımı üç yıl, beş yıl veya başka bir süre tutarsam ne olurdu? Bu genellikle Opus Dei tarzı öz yönetim şeklinde, çoğu zaman sadece kendini sırtından vurmanın ötesine geçmediğini düşünüyorum.

Ancak bu tür analizler yaparken, bazı sorular hemen aklıma geliyor ve gerçekten üzerinde düşünmeye değer olabilir. Eğer sen olsaydın, bu işe kalkışır mıydın; eğer kalkışırsan, nasıl yapardın, duymak isterim.

Şeffaf olmak gerekirse, bunun bir kısmı sadece meraktan. Kendime anlattığım o hikayelerin gerçek olup olmadığını gerçekten merak ediyorum. Örneğin, bazı tanıtımların aslında kimin yaptığını merak ediyorum. Acaba bazı insanlar gerçekten o hızla ilerleyen şirketleri—temelde ölüm döşeğindeki bir hasta gibi—bana getirip, son bir şansı kullanıyorlar mı? Ya da gerçekten bana sürekli olarak iyi projeleri tavsiye eden insanlar var mı?

Bu verileri sorgulamak ve zenginleştirmek için yüzlerce farklı yol bulabilirim. Şu anda bunu Claude ve diğer araçlarla yapmaktayız, oldukça başarılı gidiyor. OpenAI bu konuda çok güçlü.

Geriye dönüp baktığında, benim durumumda, yaklaşık 20 yıllık bir yatırım kaydıysa, daha ilginç bulduğun sorular nelerdir veya değerlendirilmeye değer hangi analiz yolları vardır?

Elad Gil: Evet. Son zamanlarda çok garip bir şey yapıyorum: Kurucuların fotoğraflarını yüklüyorum, sonra modelin bu kişilerin başarılı bir kurucu olup olmayacağını tahmin etmesine izin veriyorum.

Tim Ferriss: Oh, wow.

Elad Gil: Çünkü düşünebiliyorsun, aslında biriyle tanıştığımızda sürekli olarak bu işi yapıyoruz. Bir kişi hakkında hızlıca bir değerlendirme yapmaya çalışırız: Kişiliği nasıl, hangi tür biridir.

Burada çok sayıda küçük özellik var. Örneğin, göz köşelerinde kaz ayakları var mı, bu gülücüğünüzün samimi olup olmadığını ima edebilir. Bu da sizin ne tür bir mizah anlayışınız olabileceğini gösterir mi? Veya uzun süre kaş çatıyorsanız, bunun anlamı nedir?

Birçok bu tür küçük özellik var. Birine baktığınızda, aslında çok hızlı bir şekilde öncül bir izlenim oluşturursunuz. Tabii ki, bu her zaman doğru demek değil. Ancak insanlar olarak, gerçekten çok hızlı bir şekilde bunu yaparız.

Yıllardır yalnızca eğlence amaçlı bir ipucu setiyle oynuyorum. Sorun şu ki: Birkaç fotoğrafa dayanarak bir kişinin kişiliğini çıkarabilir miyiz? Eğer mümkünse, o zaman hareketlerini belirli bir dereceye kadar tahmin edebilir miyiz? Bence bu oldukça ilginç.

Tim Ferriss: Evet. Şu anda içeride sinyaller buluyor musunuz? Yoksa hala emin değil misiniz?

Elad Gil: Aslında sonuç oldukça iyi. Son zamanlarda oldukça garip bazı testler yapıyorum, gömlek gibi, değil mi?

Tim Ferriss: Evet, gülümsemeyi gözlemleme egzersizi.

Elad Gil: Evet, evet.

Ama bence bu ilginç, çünkü zaten hep insanları okuyoruz. Bu ipuçlarının da bir parçası. Örneğin şunu belirtebilirsiniz: Çok iyi mikro ifadeleri, yüz özelliklerini vb. bilgileri okuma konusunda yeteneklisiniz. Sonra bu şeyleri açıkça yazın.

Sonra, sadece bu kişi hakkında yorum yapmakla kalmayıp, her bir değerlendirmenin arkasındaki belirli mikro özellikleri açıklamanızı istersiniz. Adım adım açıklamada bulunacak. Gerçekten şaşırtıcı. Bu teknolojinin ne olduğunu düşünmek bile delice.

Bir kez daha vurgulamak istiyorum, bunun tam olarak doğru olduğunu söylemiyorum, aynı şekilde belirleyici olduğunu da iddia etmiyorum. Ancak birine "doğru bakabilmek" konusunda, oldukça iyi iş çıkarıyor.

Şunu bile söyleyebilir: "Bu kişinin belirli bir mizah anlayışı olabilir." veya "Bu kişi çoğu sosyal ortamda oldukça sınırlı olabilir, ancak beklenmedik bir şekilde kurnaz, soğuk mizah tarzında yorumlar yapabilir." Çok spesifik olacak.

Tim Ferriss: Çok açıklayıcı.

Elad Gil'in Yatırım Yaklaşımı: Önce Piyasaya Sonra Takıma Bak

Elad Gil: Evet. Çok şaşırtıcı. Son zamanlarda benzeyen şeyler yapmaya devam ediyorum. Bu belki gerçekten sormak istediğiniz soru olmayabilir, ama bence oldukça ilginç.

Tim Ferriss: Aslında ilgili. Elbette, bazı adımları kaçırdığımı kesinlikle biliyorum. Ancak melek yatırımları seviyorum, sadece "doza bağlı olarak zehir" diyorum. Bu yüzden genellikle bir kritik noktaya gelindiğinde, düşünürüm: "Tamam, bu artık eğlenceli değil."

Ben de bitter çikolatayı severim, ama bütün gün zorla beslenmek istemem. Daha önce de bunu konuştuk ama dürüst olmak gerekirse, bu sürecin öğrenme kısmını gerçekten seviyorum, bu "rekabetçilik"i ve çok, çok zeki insanlarla uğraşmayı seviyorum. Tabii ki, herkesin nihayetinde başarılı bir şirketin kurucusu olamayacağı doğru. Ancak aslında, sinyal ve gürültüyü ayırt etmeye çalışıyorum.

Ayrıca, hangi yöntemi kullandığınıza bakılmaksızın, bu örnekte yatırım yaptığınızda çok ilginçtir çünkü bunu kullanarak düşüncelerinizi geliştirebilir, inançlarınızı sınayabilir ve bazı tahminlerinizi destekleyen temel varsayımları test edebilirsiniz.

Ben sadece merak ediyorum, geçmiş girişim yatırımlarınıza geriye dönük bir analiz yaptınız mı? Yoksa, Marc Andreessen gibi sadece ileriye mi bakıyorsunuz?

Elad Gil: Evet. Yatırımlara yeni başladığımda, her bir şirkete çok sayıda boyutta puan vererek uzun bir tablo oluşturdum ve daha sonra bu değerlendirmelere geri dönüp doğrulayıp doğrulamadığımı kontrol ettim. Genel olarak doğruydu.

Ancak zorluk, sonuçlarda çok miktarda rastlantısallık olmasıdır. Bazı şirketlerin zaten battığını düşündüğünüz ancak sonra birkaç milyar dolarlık satış gerçekleştirdiği veya benzeri şeylerin yaşandığı durumlar var. Anlıyor musunuz?

Tim Ferriss: Tabii ki.

Elad Gil: Bu durumda nasıl puan verirsiniz? Örneğin, şu anda çok garip bir piyasa anında bulunuyoruz, trilyonlarca dolarlık piyasa değerine sahip şirketler aynı ödülü kovalıyor. Normal şartlarda yaşanmayacak birçok olay gerçekleşiyorlar.

Bu nedenle, bu tür faktörleri değerlendirmeye dahil etmek aslında çok zor. Genel olarak, Ben daha çok Marc Andreessen tarzına yaklaşıyorum. Nadiren geçmişi düşünüyorum. Kendim için geçmişime neredeyse hiç bakmam. Daha çok "devam etmek" üzerinde duruyorum.

Belki bu iyi değil, belki daha fazla ve derinlemesine öz inceleme yapmalıyım. Şu anda elimden geldiğince düşünmeye çalışıyorum, ama tüm hayatımı ve tüm kararlarımı yeniden analiz etmeye, sorgulamaya çalışmıyorum.

Gerçek şu ki, pek çok karar aslında beni sonradan kendime kızdıran kararlardır, çünkü o zaman yeterince radikal olmadığımı düşünüyorum. Yani, bir şirkete yatırım yaptım, ancak daha fazla yatırım yapmam gerektiğini düşünüyorum, hatta o zamanlar zaten çok çok fazla çalışmış olsam bile.

Çünkü gerçekten önemli olan şirketler sadece birkaç tane. Ve bir yatırımcı için, bu en önemli şeydir. Tabii ki, bir birey olarak, farklı şirketlerle çalışmayı, farklı kurucularla çalışmayı ve onlara yardımcı olmayı, sonuç ne olursa olsun, seviyorum. Ayrıca, bir teknolojinin kendisi ilginç olduğu için içinde yer almaktan keyif alıyorum.

Ancak geri dönüş açısından, gerçeklik çok belirgin bir güç yasasına sahiptir. İnsanlar genellikle buna değinirler ve gerçekten doğrudur.

Bir arkadaşın yaptığı bir analizi hatırlıyorum, belki Yuri Milner'dı, belki başka biri. 2000 veya 2004 civarından günümüze kadar tüm teknoloji şirketlerini inceledi. Tarihleri kesin hatırlamıyorum, ancak genel olarak sonuç şuydu: Yaklaşık 100 şirket toplam getirinin %90'ından fazlasını sağladı ve toplamda 10 şirket son 20 yılda teknoloji sektörünün toplam getirisinin %80'ini oluşturdu.

Eğer o 10 şirketten birine yatırım yapmamışsan, kötü bir yatırımcısın demektir. Bu zayıf kuyumcu problemiyle, outlier sonuçlar ve tüm bu faktörlerle yüzleşmeye başladığınızda, kendinizi nasıl değerlendirirsiniz?

Temelde şudur: Bir yatırımcı olarak, o 10 şeyden birine yatırım yapmış mıydınız? İşte gerçek ölçüt buradadır. Yatırım için, bu belki de doğru değerlendirme yaklaşımı olabilir.

Tim Ferriss: Bu podcast bölümünde mümkün olduğunca erken dönem kararlar üzerinde odaklanmak istiyorum. Dediğiniz gibi, bunlar daha erken dönem kararlarıdır. Geçmişteki uygulamalarınız vardı, şimdi ise mevcut uygulamalarınız var. Bu, hangisinin daha iyi olduğunu belirtmek değil, ancak geçmişte yaptıklarınız genellikle şimdi ne yapabileceğinizi ve nasıl yaptığınızı etkiler.

Merak ettiğim şey, bunun üzerinde çok fazla zaman harcamayacağız, ancak dinleyiciler için oldukça ilginç olabilir: Tek başınıza melek yatırım yaptığınızdan, diğer yatırımcıları da işlemlerinize dahil etmeye ne zaman geçtiğinizdir?

Bunun birçok şekilde yapılabilir. Ancak bunu neden sormak istediğim, birçok SPV gerçekleştirdiniz çünkü. Önce biraz açıklama yapayım, SPV Özel Amaçlı Taşıyıcı anlamına gelir. Herkes risk sermayesi şirketlerini daha iyi tanıyabilir: Fonları vardır, örneğin 100 milyon dolarlık bir fon toplarlar. Elbette miktar daha fazla veya daha az olabilir. Sonra parayı birçok farklı şirkete yatırır, sonunda hangi şirketlerin kazandığına, hangilerinin kaybettiğine bakar. Kar elde ederse, geleneksel el kitabı örneğine göre, risk sermayesi şirketi genellikle %20 kâr payını, LP'ler yani parasını koyanlar ise %80'ini alır.

Risk sermayesi şirketleri ayrıca işletmeyi sürdürmek için yönetim ücreti alırlar. Elbette, gerçek durum genellikle sadece "işletmeyi sürdürme" kadar basit değildir.

Ancak SPV genellikle belirli bir şirkete yatırım yapar. Basitleştirmek gerekirse, tek bir şirket olduğunu varsayalım. SPV'yi başlatan kişi için bu yapı, bazı açık ve net avantajlara sahiptir. Ancak itibar riski de büyüktür. Çünkü eğer bir fonunuz varsa ve birkaç şirket iflas ederse, yatırımcılarınız otomatik olarak sıfıra inmez; ancak bir SPV yapıyorsanız ve o sıfır olursa, bu sizin itibarınıza ciddi zarar verebilir.

Erken dönemde yaptığınız bazı SPV'lerde, açıkça Instacart gibi birçok tanınmış şirketi içeriyordu. O dönem hangi şirketlerin SPV için uygun olduğunu nasıl seçtiniz? Çünkü bu, size daha fazla seçenek hakkında daha sonra sahip olabileceğiniz önemli bir karar kümesi gibi görünüyor.

Elad Gil: Evet. Dediğiniz gibi, başkalarının paralarını kaybetmekten her zaman çok korktum. Kendi paramı kaybedersem sorun değil, bu benim kendi kararım. Ben bir yetişkinim, sonuçlarını üstlenebilirim.

Ancak başkalarının bana verdikleri parayı, birey veya kurum olsun, onları temsil ederek yatırım yapma konusunda hep çok titiz oldum. Benim en büyük korkum da başkalarının para kaybetmesidir.

Bu nedenle, erken dönemde SPV yaparken her zaman çok dikkatli olmaya çalıştım. Odak noktam, potansiyel olarak çok büyük bir şirket haline gelebileceğini düşündüğüm projeleri seçmekti. Bahsettiğin gibi, Instacart, erken dönemde Stripe, Coinbase ve diğer birkaç şirket, benim en erken yaptığım SPV'lerden bazılarıydı.

Odak noktam çok açıktı: Bu şirketin gerçekten büyük bir şey haline gelebileceğine inanıyor muyum? Aynı zamanda kendime şunu sorardım: Yeterince aşağı yönlü korumaya sahip mi? Yani, benim hayal ettiğim kadar başarılı olmasa bile, yatırımcılar için hala iyi bir sonuç olabilir mi?

Bunu çok ciddiye alırdım.

Bu çok ilginç çünkü birçok insan bana danışmaya gelir, yatırımcı olmak istediklerini veya belirli bir fon için scoutluk yaptıklarını söylerler. Scout'luk kavramı basitçe bir risk sermayesi fonunun onlara bir miktar para vererek fon adına yatırım yapmalarını sağladığı anlamına gelir. Sequoia'nın çok ünlü bir scout projesi var, bazı insanlara para verir ve kendi adına yatırım yapmalarını ister.

Konuştuğum bazı scout'lar bu parayı genellikle "bedava para" veya bir seçenek olarak görürler. Onların zihniyeti şudur: "Rastgele bir sürü şeye yatırım yap, belki biri başarılı olur." Ben onlara şunu hatırlatırım: "Hey, eğer ileride gerçekten bir profesyonel yatırımcı olmak istiyorsanız, bu sizin yatırım geçmişinizdir."

İlk olarak, bir şekilde siz bir güven ilişkisindesiniz. Belki bu açıdan bakıldığında biraz daha dikkatli olmanız gerektiği anlamına gelir.

İkinci olarak, bu sizi izleme kaydınızı oluşturur, yani performans kaydınızı. İyi bir kayda mı sahip olmak istersiniz, yoksa kötü bir kayda mı? Bu konuda nasıl düşünmelisiniz?

Elbette, bazen insanlar gerçekten sadece şanslı olurlar, 100 projeden birine yatırım yaparlar ve o proje tüm zararları telafi edecek şekilde geri döner, böylece çok başarılı görünürler. Ancak bu konuda sürekli olarak iyi iş çıkarmak veya sürekli olarak harika şirketlere yatırım yapmak çok zordur.

Tim Ferriss: Peki, şimdi bahsettiğiniz konuları derinlemesine ele almak istiyorum. Belki bir anonim örnek üzerinden bizi götürebilirsiniz, şirket adını söylemeniz gerekmiyor.

Önceki fondlarınızı toplamadan önce bu konuda çok iyi bir iş çıkardınız. Umarım, değerlendirme yaparken ne tür adımlar attığınızı veya farklı faktörlere nasıl ağırlık verdiğinizi açıklayabilirsiniz.

Ayrıca, şu anda bahsettiğiniz "yeterli bir aşağı koruma"dan bahsettiniz —— bunun kesin olarak sizin orijinal ifadeniz olup olmadığından emin değilim —— ve bu işlemleri eleme sürecinizde neleri düşündüğünüzü duymak isterim. Çünkü detaylı inceleme açısından bakıldığında, birçok farklı işlemi seçebilirdiniz.

Genellikle hangi konulara daha fazla odaklanıyorsunuz? Diğer insanlardan daha fazla önemsediğiniz konular nelerdir? Aksine, hangi konulara pek aldırış etmiyorsunuz?

Elad Gil: Evet. Benim görüşüme göre erken aşama ve geç aşama projeleri arasında büyük farklılıklar var.

Erken aşamada, yukarıda belirtildiği gibi, çoğu erken yatırımcıdan farklı olarak, ben pazar araştırmasına daha fazla zaman ayırıyorum. Birçok erken yatırımcı, "Ben sadece ekibe odaklanırım, onların ne kadar güçlü olduklarına odaklanırım." diyecektir. Ancak çok iyi bir ekip gördüm ki kötü bir pazar tarafından alt edildi, aynı şekilde oldukça vasat bir ekip tarafından yapılan bir şey çok iyi işledi.

Bu yüzden şu anda, pazarın daha önemli olduğunu düşünüyorum. Tabii ki, harika bir ekip yön değiştirmeye istekliyse genellikle kendi yolunu bulabilir. Ancak erken aşamada, pazarı çok ciddiye alırdım. Bu, müşteri görüşmeleri yapmayı gerektirebilir veya şunu anlamaya çalışmayı içerebilir: Bir şeye çok büyük bir fırsat tanıdığımı düşünüyor muyum?

Bazen bu sadece bir tür içgüdü olabilir. Örneğin: "Hey, savunma çok önemli, ancak kimse savunma yapmıyor. O zaman bir savunma şirketi bulayım." genellikle bu noktaya çok dikkat ederim.

Bununla ilgili olarak, her zaman "bilimsel projelerden" kaçınma eğiliminde oldum. Bazı insanlar bu tür şeylere çok kolayca ilgi duyarlar: "Vahşi, bu çok harika, kuantum ve ne bileyim ne." Ancak genellikle bu tür şeylerden kaçınırım. Bazen bu, bazı çok iyi fırsatları kaçırmama neden olabilir, ancak genellikle bu karar doğru olmuştur.

Aslında, SPAC'lar zor teknoloji ve bilimsel yatırım sektörünü kurtardı. Çünkü geriye dönüp baktığınızda, piyasa zirvesinde bir grup SPAC, özel piyasada finanse edilmeyi sürdüremeyen birçok şirketi halka açtı.

Bu şirketlere hayatta kalabilmeleri için yeterli parayı verdi. Daha da önemlisi, bazı zor teknoloji fonlarının sermayelerini geri kazanmalarını sağladı, böylece kapanmalarını önledi. Bu fonlara geri dönüş sağladı. Temelde bu SPAC çağıdır. Chamath aslında zor teknolojiyi kurtardı. Ciddiyim, şaka yapmıyorum.

Ben genel olarak bu tür şirketlerden kaçındım. Kendimi çok zeki olarak görmüyorum, çünkü yatırım yapsaydım, aslında para kazanabilirdim. Ancak o zamanlar, bu tür şirketlerin sermaye yapısı sorunları, bilimsel riskler, pazar riskleri ve birçok diğer sorun olduğunu düşündüm.

Geç aşamaya geldiğinizde, zorluk genellikle şurada olur: Kağıt üzerindeki modele göre, her geç aşama şirketinin yatırım getirisinin 2 ila 3 kat olacağı görünür. Çünkü bunları hedefleyen fonlar, belirli bir IRR saatine göre yatırım varsayımlarını yapıyorlar, örneğin %25 içsel getiri oranı veya benzeri standartlar. Bu nedenle herkes çeşitli modeller yapar ve bu modellerin sonunda hepsi şunu gösterir: Bu şirketlerin çoğu temelde 2 ila 3 kat artabilir.

Gerçek sanat veya bilim — ne isterseniz ona öyle deyin — şudur: Bu şirket gerçekten 0.5 kat mı, yoksa 10 kat mı? Değeri düşecek mi? Yoksa 10 kat artacak mı? Bu şirketin 10 kat, 2 ila 3 kat veya 0.5 kat olduğunu nasıl anlarsınız?

Büyüme aşaması yatırımını zorlaştıran şey işte budur. “Bu şirketin sürekli büyüyeceğine dair bir inancınız olabilir ve bunun nedeni şudur,” diyeceğiniz şey genellikle matematiksel değildir. Bu tür değerlendirmeler genellikle bir pazar dinamiğinden, bir temel içgörüden veya bir pazar payı meselesinden gelir.

İnsanlar genellikle bu konuyu çok karmaşık hale getirir, karmaşık çok sayfalı modeller oluşturur, 50 sayfalık notlar yazarlar, falan. Ancak çoğu zaman, bu tür şeyler sonunda “Ben gerçekten bu şirkete neyi inanmalıyım ki, gerçekten büyük olacağını düşüneyim?” sorusuna indirgenebilir.

Eğer üç şeye inanmanız gerekiyorsa, bu çok karmaşıktır ve muhtemelen sürdürülemezdir. Eğer hiçbir şeye inanmanız gerekmiyorsa, o zaman anlamsızdır. Genellikle, bir sonucu gerçekten anlamanın yolu, yalnızca bir veya iki temel içgörüyü ele geçirmektir.

Tim Ferriss: Bir örnek verebilir misiniz? Mesela, belirli bir şirket için o merkezi inanç nedir?

Elad Gil: Tabii, size bir iki örnek vereyim.

Örneğin, Coinbase'in temel mantığı şudur: O, kripto endüstrisinin endeksini oluşturur ve kripto endüstrisi büyümeye devam ederse. Çünkü Coinbase her ana kripto parayı işlem yapıyorsa ve her işlemden kesinti yaparsa, işlem hacmi yeterince büyükse, Coinbase'e yatırım yapmak aslında bir kripto para sepeti satın almakla eşdeğerdir. Bu o zamanın önermesiydi.

Stripe'ın mantığı şudur: O, e-ticaretin endeksini oluşturur ve e-ticaret büyümeye devam eder. Tabii ki şimdi Stripe çok daha karmaşık hale geldi, performansını etkileyen çeşitli faktörler var.

Anduril'in mantığı ise şudur: Görüntü işleme ve insansız hava araçları önemli hale gelecek, yapay zeka ve insansız hava araçları da savunma alanında önemli olacak.

Tim Ferriss: Tam olarak.

Elad Gil: Tabii ki, gerçek durum daha karmaşıktır. Ben sadece özetledim.

Tim Ferriss: Evet, evet. Yani, merkezi inanç olarak, işte bu.

Elad Gil: Anduril içinde maliyet artı modeli ve donanım karlılık oranı gibi sorunlar var. Aslında dört beş önemli faktöre sahip, bir tür savunma teknoloji şirketini değerlendirirken bir kontrol listesine benziyor. Ancak birçok diğer şirket için, merkezi değerlendirme gerçekten “E-ticaret çok iyi olacak” şeklinde olabilir.

Tim Ferriss: Bu soru belki biraz sektör içine yönelik olabilir, ama bahsettiğin şirketlerden bahsederken, SPV yaptığın zaman bu şirketler yaklaşık hangi aşamadaydı? Yaklaşık olarak anlatır mısın?

Elad Gil: Stripe için, Stripe'a ilk yatırımı yaptığımda sadece sekiz kişilik bir ekipti. Sonrasında hep ortak yatırım yaptım. Açıkçası, kendi paramı da yatırdıktan sonra, yani SPV'ye başladığım zaman, yaklaşık olarak Stripe'ın C turu civarında ilk SPV'yi yaptım, o aşamadaydı.

Tim Ferriss: Anladım. Diğer şirketler de benzer aşamadaydı mı? Mesela Instacart falan?

Elad Gil: Genel olarak, hepsi C turu, D turu civarındaydı. O zamanlar fonum falan yoktu, bu yüzden elimden geldiğince ne kadar kişisel yatırım yapabiliyorsam yapmaya çalıştım. Sadece erken aşamalarda değil, dürüst olmak gerekirse, fırsat olduğu sürece devam ettim yatırıma.

Tim Ferriss: Bir şirketin gerçekten 0.5 kat mı yoksa 10 kat mı olduğunu anlamaya çalıştığında, o temel inançların dışında, hangi denetim seviyesi unsurlarını kullanarak onun bu aralıkta nerede olduğunu belirlemek için neler yaparsın?

Elad Gil: Çok sayıda denetim yaparım. Örneğin CFO ile defalarca görüşmek, finansal verilere ayrıntılı olarak bakmak, finansal modelleri incelemek, müşteri durumuna bakmak, müşterilere telefon açmak, yönetici ekibini araştırmak. Birçok şey yaparım.

Bildiğim kadarıyla, benim fonum gerçekten nakit denetimi yapan tek fon. Son aşama projeler için nakit denetimi yaparız, nakit akışına bakarız. Bu yüzden çok fazla denetim yaparım, çünkü yanlış bir şey yapmadığımdan emin olmak istiyorum.

Ama diğer yandan, çoğu denetim sonunda yine o bir soruna odaklanır.

Yani ben bir şirketle çalıştığımda, aslında denetim sürecini çok hızlı ve doğrudan yapmaya çalışırım. Şöyle derim: İlk olarak, finansal verilerin doğru olduğunu ve temel konularda sorun olmadığını doğrulamamız gerekiyor; ikinci olarak, sorunu bir iki temel soruna odaklanarak daraltırız, bu sorunlarla şirketin büyümeye devam edip edemeyeceğini anlarız. 30 sayfalık önemsiz soruları ortaya koymazsınız.

Tim Ferriss: Evet.

Elad Gil: Birçok insan, "Hey, bu küçük ürünün ikincil kohort verilerini bilmemiz gerekiyor" der. Ama bu kimin umurunda? Sadece zaman kaybı, zaman kaybı yaratıcının zamanı, ekibin zamanı. Bu durumu çok ama çok sıkı çalışarak kaçınmaya çalışırım.

Çünkü kendim de önceden bir girişimci olduğum için zamanın ne kadar değerli olduğunu biliyorum ve o tür sorunların ne kadar sinir bozucu olduğunu biliyorum.

Tim Ferriss: Aslında senin bu konuda bir makalen vardı, çok eskilere dayanıyor, sanırım 2011 yılında yazılmıştı, VC'lerin girişimcilere sorduğu soruları listelediğin. Bahsettiğin türden soruları, o makalede bazılarını atladığını söyledin.

Ama merak ediyorum, Kurucularla konuşurken, erken dönem veya ileri dönem projeleri olsun, hala kullanabileceğin sorular var mı? Veya şu anda sormayı düşündüğün başka sorular var mı? 2011'de yazılmış bir makale olduğu için makaleyi hatırlamanı beklemiyorum tabii.

Elad Gil: Evet. Uzun zamandır o makaleyi okumadım. Şu anda aslında 0'dan 1'e girişim şirketleri hakkında başka bir kitap yazıyorum, içinde benzer sorular olacak. Ama gerçek şu ki, o makaleyi yazdığımdan bu yana, risk sermayesi endüstrisi çok büyük değişimler geçirdi. Çünkü 2011'de, risk sermayesi fonları genellikle tohum turundan D turuna, E turuna kadar gidiyor, sonra şirket halka arz oluyordu. Şimdi ise bu "özel şirket 20 yıl varlığını sürdürüyor" durumu o zamanlar yoktu.

Hisse senetlerinin niçin dört yıllık hizmet süresi var biliyor musun?

Tim Ferriss: Bilmiyorum. Neden? Şimdi IPO'ya geçtik, biraz tahmin edebilirim ama sen anlat, niçin?

Elad Gil: Evet. 1970'lerde, personel hisse opsiyonları için insanlar dört yıllık dönemi tasarladılar, çünkü şirketler genellikle dört yıl içinde halka açılıyordu. Sonra işler bitti. Kelimenin tam anlamıyla böyleydi.

Yani genellikle dört yıllık bir saat gibidir. Sonra Google altı yıl sürdü halka açılmak için, herkes "Tanrım, ne kadar yavaş halka açıldılar, altı yıl sürdü." derdi. Yani, anladın mı?

Tim Ferriss: Anladım.

Elad Gil: Gerçekten, insanlar o zamanlar böyle derdi. Yani eski risk sermayesi, genellikle çok erken aşamadaki yatırımlardı. Ve bugün dediğimiz büyüme aşama yatırımları, aslında geçmişte halka açık piyasa yatırımlarındandı. Şirket kurulduktan dört beş yıl sonra, halka açık piyasa yatırımcılarının yaptığı işlerdi.

Yani, geçmişte halka açık piyasa çok erken aşamada yer alırdı. Sonra Sarbanes-Oxley Yasası yürürlüğe girdi ve şirketler halka açılmak istemez oldu, aynı zamanda özel pazardaki sermaye miktarı arttı, şirketlerin halka açılma süresi sürekli uzadı.

Böylece, risk sermayesi fonları birdenbire geçmişte halka açık pazar yatırımlarına ait olan büyüme aşaması yatırımlarını yapmaya başladılar. Ve 2011 yılında, bu durum henüz çok yaygın değildi. O zamanlar başlıca DST'nin Yuri Milner ve birkaç kişi bu işi yapıyordu, ancak henüz çok büyük bir endüstri değildi.

Bu nedenle son 15 yılda, risk sermayesinin doğası köklü bir şekilde değişti. Bu aynı zamanda, o yıllarda ortaya koyduğum soruların, bugün daha çok büyüme aşaması olarak gördüğüm soruları içermediği anlamına geliyor, çünkü o zamanlar risk sermayesinde büyüme aşamasında pek fazla yatırım yapılmıyordu.

Tim Ferriss: Büyüme aşamasıyla ilgili bazı örnekler verebilir misiniz?

Elad Gil: Açıkçası, bazı sorunlar erken aşamadaki sorunlarla örtüşecektir. Ancak çok sonraki aşamalara geçildiğinde, sorunlar daha çok maliyete odaklanacaktır.

Genellikle ben ve ekibim şuna bakarız: Bu şirketin temel işi nedir? Gelecekte nasıl genişleyebiliriz? Sonra, şirketin yaptığı yan işler nelerdir? Bu şeyler neredeyse geleceğe yönelik seçenekler gibidir, gerçekleşebilir veya gerçekleşmeyebilirler.

Bu nedenle genellikle yatırım kararımızı temel işe dayandırırız: Şu anda yaptığı işi sürekli yapabilir mi? Çoğu şirket genellikle büyük bir şey üzerine kurulmuştur. En azından ilk on yıl boyunca durum budur. Birden fazla işi aynı anda yürüten şirketler gerçekten çok azdır.

Genellikle önce bir şey başarılı olur, sonra on yıl sonra belki de gerçekten etkili bir ikinci şey yapılır. Örneğin Google'ın Google Cloud'u. Tabii ki Google'ın YouTube'u da var, şu anda birçok başka şey var, Waymo gibi ve çeşitli ilginç işletmeler var. Ancak hepsi uzun bir zaman aldı.

Aslında uzun bir süre boyunca, Google aslında arama, arama ve reklam demekti. Ancak bazen şirketin çok ilginç büyüme itici faktörleri haline gelen ilave işletmeleri olabilir. Örneğin SpaceX başlangıçta fırlatma işiydi, daha sonra uydu işine dönüştü, yani Starlink.

Tim Ferriss: Evet, Starlink gerçekten harika bir şey. Ne yazık ki burada ağaçlar çok fazla ve görüşümü engelliyor, bu yüzden sık sık bulunduğum yerlerde kullanamıyorum.

“Girişim Şirketlerinin Genişlemesi” Kitabı: Yönetim Kurulu, Dağıtım ve Organizasyon Genişlemesini Proaktif Bir Şekilde Tasarlamalı

Ancak şimdi “Yüksek Büyüme El Kitabı” kitabına geçelim. Bu kitap yaklaşık yedi yıl önce yayımlandı. Gerçekten harika bir kitap, herkesin kesinlikle bir göz atması gereken bir kitap, özellikle eğer risk sermayesi destekli bir girişim şirketiyle uğraşıyorsanız. Alt başlığı neydi? “10 Kişiden 10.000 Kişiye, Girişim Şirketlerinin Genişlemesi”. Bu kitapta çok sayıda harika öneri var.

Size sormak istiyorum, bu kitapta, girişimcilere, yani kitabın hedef kitlen olan kişilere daha fazla odaklanmalarını umduğunuz içerik var mı? Ya da şu an eklemek veya genişletmek istediğiniz bir içerik var mı?

Elad Gil: Evet. Bu kitabı yazarken aslında bir konu başlığı vardı ve bölüm sayısına göre, kitabın gerçek halinin iki ila üç katı boyutundaydı. Bu yüzden içine yazamadığım birçok içerik var, örneğin satış, pazarlama, büyüme ve birçok diğer şey.

Ama bu kitap temelde bir taktik rehberi, baştan sona okunması gereken bir kitap değil. İçinde birçok farklı insanla yapılmış röportaj var ve onları dünya genelinde kendi alanlarında en iyi uygulayıcılardan biri olarak görüyorum.

Ama temelde, bu kitap şöyle kullanılıyor: Aniden birleşme ve devralma işleriyle uğraşmanız gerekiyorsa, birleşme ve devralma bölümüne atlayın ve onu okuyun. Sonra kitabı bir kenara koyun. Daha sonra işe alımda sorunlarla karşılaşırsanız ve ilgili içeriği kontrol etmeniz gerektiğinde, o bölüme açın.

Yine de bu kitap gerçekten bir el kitabı, bir rehber veya bir kurucuya eşlik eden bir araç kitabı gibidir. Bu, "Baştan sona okuyacağım, içinde bazı derinlemesine alıntılar olacak" türünde bir kitap değildir.

Ayrıca, yalnızca bir kavramı 500 sayfa anlatan türde bir kitap da değildir. Böyle bir şeyden kaçınmaya çalıştım. Bu yüzden çok taktiksel, çok spesifik ve çok uygulanabilir bir kitaptır.

Şu anda yazmakta olduğum yeni kitap, temelde bu kitabın 0'dan 1'e sürümüdür. Örneğin, bir startup olarak ilk beş çalışanı nasıl işe alırsınız? Birisi sizi devralmak istiyor, ne yapmalısınız? İlk tur finansmanı nasıl tamamlarsınız? Bu tür içeriklerdir. Bu yüzden, bir 0'dan 1'e taktik rehberi gibidir.

Elad Gil: Evet, toplam adreslenebilir pazar, yani TAM. Anahtar, aslında hangi pazarda olduğunuzdur? Bazen insanlar sahte pazarlar uydururlar. "Oh, küresel e-ticareti teşvik ediyoruz ve küresel e-ticaret pazarı - rastgele bir rakam uydurayım - yılda 30 trilyon dolar, bu yüzden bir yıl boyunca 30 trilyon dolarlık bir pazardayız. Eğer sadece %0.1'lik bir pay alırsak, o zaman 300 milyar dolar gelir elde ederiz."

Sonra düşünürsünüz: Bu gerçekten sizin pazarınız değil. Pazarınız, orta ölçekli işletme web siteleri için bir küçük optimizasyon motoru gibi bir şey yaptınız, bu, 30 trilyon dolarlık bir pazar değil.

Dolayısıyla, gerçekten önemli olan pazarı tanımlamaktır.

Burada, pazarı nasıl yeniden tanımlamanın sizi o pazarı nasıl algıladığınızda nasıl değiştirebileceğine dair çok ünlü bir örnek vardır, o da Coca-Cola. Uzun yıllar boyunca, Coca-Cola ve Pepsi'nin pazar payı neredeyse aynıydı. Sonrasında bir Coca-Cola CEO'su şöyle dedi: "Belki kendimizi gazlı içecekler pazar payıyla ölçmememiz gerekiyor, ancak tüm sıvı içeceklerin payıyla bakmamız gerekiyor."

Bu nedenle, pazar payları aniden %50'den%0.5'e düştü. Bu, daha sonra Dasani'yi satın alıp diğer birçok pazarın içine girmelerinin nedeniydi. Çünkü fark ettiler ki, kendi pazarlarını yanlış tanımladık. Biz gazoz işinde değil, içecek işindeyiz.

Bu yüzden bazen yaptığınız şeyi yeniden anlamanın, gerçekten hırsınızı değiştirebileceğini ve işinize yaklaşımınızı değiştirebileceğini düşünüyorum.

Tim Ferriss: Evet. AI dünyasında "ödeme alanında dolandırıcılık sizi öldürebilir" gibi bir dogma arıyorsanız, artık geçerli olmayabilecek veya iki yıl sonra tamamen geçerli olmayacak, ancak birçok kişinin belli bir "yapılabilir" veya "yapılamaz" şeklinde algıladığı bir inanç haline getirdiği bir şey var mı düşünüyorsunuz?

Elad Gil: Emin değilim. Geçmişte geri dönüş oranının bu tür devasa sermaye harcamalarının geri dönüşünü sağlayıp sağlayamayacağı hakkında bazı söylemler vardı ve bunların muhtemelen yanlış olduğunu düşünüyorum.

Ancak temelde, bazı durumlarda, zıt yönde düşünmek çok akıllıca olabilir; aynı şekilde, bazı durumlarda, fikir birliğine uymak, yapabileceğiniz en akıllı şey olabilir. Sanırım şu anda işte bu durumdan bahsediyoruz: Fikir birliğinin yanında durmak çok doğru.

Elbette, aşırı düşünebilirsiniz, mesela "Ne tür zıt görüşler var? Bir sürü donanım yapmalıyız, çünkü şu bu..." ama belki de en basit cevabın şu olduğunu fark edebilirsiniz: Daha fazla AI satın alın. Ne demek istediğimi anlıyor musunuz? İnsanların bu konuları gereğinden fazla karmaşık hale getirdiğini düşünüyorum.

Tim Ferriss: Evet, kesinlikle. Hayatın her yönü muhtemelen böyledir.

Peki sizin için, "yapılacak yatırım" listesine hangi şeyler girecek? Diyelim ki çok önemsediğiniz birini rehberlik ediyorsunuz. Bir karakter uydurabiliriz, mesela en iyi arkadaşınızın yeğeni, oğlu veya kızı, çok zeki, MIT'de mühendislik diplomasına sahip, melek yatırımında iyi başarılar elde etti, ve sonra şöyle der: "Tamam, sanırım ben de bir fon oluşturmaya başlamalıyım." Ama sizin AI alanındaki projelerle ilgili kaynaklarınız yok. Diyelim ki durum böyle. Bir kategori olarak, AI tarafından yok edilme, yutulma veya çoğaltılma olasılığı yüksek olan şeyler hakkında ona ne söylerdin?

Elad Gil: Gerçeği söylemek gerekirse, insanlar yatırım yapmaya başladıklarında genellikle erken aşama fonları yapabiliyorlar çünkü başkalarına yardım etmeye başladığınızda her zaman şirketin en erken evrelerinde yatırım fırsatı bulabilirsiniz.

Aslında bunu yanlışlıkla yaptığım bir şeydi. Ama gerçek şu ki, bu durumu sıkça gördüm: Doğru insanların bulunduğu bir grupla iletişime geçersiniz, çünkü en zeki insanlar doğal olarak bir araya gelir. Ve sonra başkalarına yardım etmeye başlarsınız, size yatırım yapmak isteyip istemediklerini sorarlar. Yatırım yapmaya başlarsınız, birden iyi bir performans kaydınız olur. Daha sonra daha büyük fonlar toplayabilir ve daha sonraki projelere yatırım yapmaya başlayabilirsiniz. Çünkü o grup da büyümüştür ve daha sonraki şirketler kurmaya başlarlar, böylece diğer projelerin kaynaklarına neden birden ulaşabileceğinizi anlarımış olursunuz.

Bu temelde geleneksel risk sermayesi hikayesi budur. Bir şekilde, bunun böyle olduğu onlarca yıldır devam etti. Bu yüzden bunun hala tamamen uygulanabilir olduğunu düşünüyorum. Bu AI'da yapabilirsiniz, herhangi bir alanda da yapabilirsiniz. Enerji yatırımları gibi şeyler yapmak zorunda olduğunuzu düşünmüyorum.

Tim Ferriss: Daha önce Vinod Khosla'dan öğrendiğiniz önemli bir deneyimi (belki "önemli deneyim" demek biraz abartılı olduğunu düşünebilirsiniz, beni düzeltebilirsiniz) bahsetmiştiniz. Genel olarak, Pazar Giriş Stratejiniz genellikle Pazarı Devirme Stratejinizden farklı olabilir.

Elad Gil: Evet.

Tim Ferriss: Bunu açıklayabilir misiniz?

Elad Gil: Yaklaşık olarak iki üç farklı versiyonu vardır burada.

İlk versiyon, başlangıçta yaptığınız şeyin tuhaf göründüğü ancak sonunda çok önemli hale geldiği bir şeydir. Örneğin Instagram, Twitter veya bazı sosyal ürünlere benzer ürünler. Bunların ilk kullanım senaryoları ve insanların bugün kullandığı şekil çok farklıdır. Ürün kendisi evrildikçe, insanlar onu anlama ve kullanma biçimleri de evrilmektedir.

Bu versiyon genellikle tüketici ürünlerine daha yöneliktir.

Diğer bir versiyon SpaceX ve Starlink'tir. SpaceX başlangıçta uzaya fırlatma yapıyordu. Sonra, uydu fırlatmada maliyet avantajına sahip olduklarını fark ettiler. Böylece Starlink ağını oluşturdular ve Starlink şu anda işlerinin önemli bir itici gücü haline gelmiştir.

Bu yüzden, yaptıkları şey büyük ölçüde genişledi ve değişti. Bir şekilde, Pazar Giriş Stratejileri uzaya fırlatma üzerineydi, ancak gerçek Devirme Stratejisi Starlink'tir. Bence, tarih boyunca benzer örnekler çoktur.

Belirsizlik çağında, bilgi üstünlüğü modelden, uzmandan ve uzun vadeli plandan gelir

Tim Ferriss: Bilgi edinme ve tüketme konusuna geri dönelim. Genellikle nasıl bilgi ediniyorsunuz? Bir pasta grafiğine döksek, podcast, kitaplar, X, white paper, makaleler veya diğer kanallar sırasıyla ne kadarını oluştururdu?

Elad Gil: Şu anda bilgi kaynaklarımın temelde üç kategoriye yakınsadığını düşünüyorum.

İlk olarak X. İkinci olarak bazı teknik makaleleri veya dergileri okumak. Arada bir, biyolojiye yönelik olsa da biyoinvestisyon yapmıyorum, sadece ilgimi çeken bir konu. Üçüncüsü ise insanlarla konuşmak.

Ancak, şu anda AI alanındaki rekabet çok şiddetli olduğundan, AI endüstrisindeki makale kalitesi ve miktarı açıkça düştü. Özellikle belirli bir konuda son derece akıllı biriyle 20 dakika konuşmanın, genellikle kendi başıma detaylı bir araştırma yapmamdan daha fazla bilgi, kavrayış ve bir sonraki okumam gereken şey hakkında ipucu elde edebileceğimi fark ettim.

Aslında dördüncü bir kaynak daha var, o da şu anda benim araştırmamı yapmamda bana yardımcı olan modeller. Bu OpenAI olabilir, Claude olabilir, Perplexity olabilir, Gemini olabilir. Bunlar farklı şeylere uygun, ben onları farklı görevlerde kullanacağım.

Tim Ferriss: Farklı modelleri farklı şekillerde mi kullanacaksınız?

Elad Gil: Bir örnek vereyim, detaya girmeyeceğim.

Mesela Gemini, eğer bir etkinlikle ilgili bilgi arıyorsam, mesela "bir seyahat planlamak istiyorum". Google'ın dil bilgisi havuzuyla ve uzun zamandır biriktirdikleri şeylerle, bazı seyahat türleri için önerilerin oldukça yararlı olduğunu düşünüyorum. Bu yüzden bu, özellikle Gemini'yi kullanacağım bir senaryo.

Bu, diğer modellerin iyi olmadığı anlamına gelmez, ancak onu kullandığımda genellikle aldığım sıralama daha doğru buluyorum. Ona birden fazla boyutta ayrıştırma, sıralama, puanlama yaptıracağım.

Daha önce ADHD ve ASD'nin birkaç yönünü derinlemesine inceledim.

Tim Ferriss: ASD nedir?

Elad Gil: Oh, özür dilerim, Otizm Spektrum Bozukluğu.

Tim Ferriss: Anladım.

Elad Gil: Otizme bakarsanız, tanı oranında büyük bir değişiklik olduğunu görürsünüz. Rakamları yanlış hatırlıyor olabilirim, daha sonra tekrar kontrol etmeliyim. Ancak hatırladığım kadarıyla, otuz veya kırk yıl önce, otizm teşhisi konulan insanların yaklaşık binde biri kadarıydı, şimdi ise %3 civarında olabilir.

Yani şöyle sorabilirsiniz: Bu tam olarak ne? Daha yaşlı ebeveynlerin daha fazla çocuk mu yapması sonucu mu? Sonuçta, bunun ana itici faktör olmadığını fark ettim. Ortamda bazı değişiklikler mi oldu? Sonunda, görünüşe göre, asıl neden sadece tanı kriterlerinin değiştiğiydi.

Ayrıca, okul sistemlerinde çeşitli teşvikler var, insanları çocuklara teşhis koymaya itiyor. Bu nedenle şimdi neden bu kadar çok çocuğun dikkat eksikliği olarak sınıflandırıldığını veya neden otizm olarak sınıflandırıldığını görebiliriz. Dikkat eksikliği tarafında, doktorların da finansal teşviki var, çünkü ilaç yazabiliyorlar. Ve otizm teşhisi de büyük ölçüde artmış durumda.

Ancak gerçekten bu tür sorunları olan daha fazla insan var mı, emin değilim. Daha olası olan, tanı kapsamının büyük ölçüde genişlediği.

Tim Ferriss: O zaman bunu araştırmak için hangi modeli kullandınız?

Elad Gil: Genellikle böyle bir şey yaptığımda, genellikle iki üç modele birden bakarım. Sonra onlardan ilk elden literatür isteyerek, bir özet tablo oluşturmalarını isterim.

Aslında benim belirlediğim bir dizi çıktı gereksinimim var; böylece istediğim formatta sonuçlar üretirler, böylece verileri kontrol edebilir, literatürü okuyabilir ve diğer kontrolleri yapabilirim.

Otizm konusu özellikle ilginç. Bazı araştırmalar, annenin yaşı etkisinin aslında babanın yaşı etkisinden daha büyük olduğunu gösteriyor. Ancak insanlar genellikle babanın yaşından bahseder. Sonra şöyle sorarsınız: “Neden herkes sadece babanın yaşından bahsediyor? Bu durumda belirli bir toplumsal özendirme var mı? Belirli bir siyasi inanç sistemi var mı? Neden vurgu her zaman burada yapılıyor?” Bu çok ilginç bir konu, değil mi? Bu tür çalışmalar genellikle “neden” sorularına yol açar.

Tim Ferriss: Bunu özel olarak neden araştırıyorsunuz?

Elad Gil: Bence bu ilginç.

Tim Ferriss: Anladım.

Elad Gil: Bir oranın çok arttığını gördüğümde, nedenini anlamaya çalışırım.

Ayrıca, o zamanlar bir arkadaşımla konuşuyordum. Yaklaşık otuz beş-altmış yaşları arasında olan ve kırklı yaşlarına yaklaşan veya kırkı aşkın bir erkekle randevulaşan bir kadındı. Eğer ileride çocukları olacaklarsa, otizm riski konusunda endişeli olduğunu ve neler olabileceğinden korktuğunu söyledi. Bu yüzden bu konuyu derinlemesine araştırmamın bir kısmı da buydu.

Sonuç olarak, şu andaki sonucu tam olarak hatırlamıyorum. Örneğin, aklımdan bir sayı söylerim, bu sayıyı alıntılamayın. Sonra bakabilirim. Ancak genel olarak, baba ve anne yaşları her 5 ila 10 yıl arttığında, riskin yaklaşık %10 arttığını hatırlıyorum.

Ayrıca, tekrar belirtmek gerekirse, bazı veri setlerinde, aslında annenin yaşı etkisi biraz daha fazladır. Sorun, eğer otizmin toplumdaki gerçek oranının binde beş olduğunu düşünüyorsanız, bu %10, %20'lik farkın genel frekans açısından o kadar önemli olmadığıdır. Gerçek değişiklik, tanı kriterlerinde gerçekleşir.

Tim Ferriss: Evet, bu birçok tanı için geçerlidir.

Elad Gil: Birçok şey de böyledir. Ancak toplum bize der ki: “Oh, otizm oranları artıyor, bunun nedeni esas olarak ebeveynlerin yaşıdır.” Sonra düşünürsünüz: “Hayır, aslında bu teşvik mekanizmalarından kaynaklanır.”

Sonra bazı okul sistemlerine bakarsınız ve mesela bir eyalet -galiba New Jersey- otizm tanılarının %60'ının aslında herhangi bir klinik standarttan değil, öğretmenin sadece bu kişinin otizmi olduğunu söylemesinden kaynaklandığını görürsünüz.

Tim Ferriss: Tanrım, bu çok kötü.

Elad Gil: Bu yüzden bu konuları derinlemesine araştırmaya başladığınızda, "Vay, bu gerçekten ilginç!" diye düşüneceksiniz. Bu modeller bu açıdan çok değerli ve çok yardımcı oluyor.

Yani, size sorduğunuz kaynaklar konusuna geri dönersek, şu anda ilgimi çeken konuları model üzerinden derinlemesine araştırarak bilgi ediniyorum. Onları klinik deneme verilerini toplamaya ya da farklı bilgi türlerini bir araya getirmeye yönlendiriyorum, sonra bana ilk elden kaynaklar, özetler sağlıyorlar ve karşılaştırmalı bir şekilde kontrol ediyorlar.

Verileri temizlemek ve kontrol etmek için kullanacağım bir dizi ipucum var. Bu yüzden bu oldukça eğlenceli. Ve her zaman farklı modelleri aynı anda kullanırım, her birinin ne çıkardığına bakarım.

Tim Ferriss: Birisiyle sohbet ettiğinizde, bu konu biraz geniş olabilir, derinlemesine işlenemeyebilir. Ama diyelim ki 20 dakika sohbet edecek birini buldunuz, genellikle bu tür insanları nasıl buluyorsunuz?

Birçok yol olduğunu tahmin ediyorum, ama onları X yoluyla mı buluyorsunuz, teknik makaleler aracılığıyla mı buluyorsunuz, yoksa başka bir yerden mi buluyorsunuz? Yaklaşık olarak nasıl bulduğunuzu anlamak istiyorum. Ve sonra, bu tür insanlarla konuşurken, tekrar kullandığınız bazı soru ipuçları var mı, veya belirli bir sorgulama yönteminiz var mı?

Elad Gil: Bence üç durum var.

İlk durum: "Hey, belirli bir alanda derinlemesine araştırma yapıyorum, çünkü bu benim ilgimi çekiyor, veya yatırım yapmak istediğim bir yönlendirme ile ilgili olabilir." Ama dürüst olmak gerekirse, çoğu zaman sadece ilginç olduğu için yaparım.

Sonra hızlıca üçgenleme yaparım: Bu alandaki en zeki kişi kim? Bu teknik makaleden olabilir, herkesle konuştuğumda sorarım: "Bu alanda gerçekten zeki olan kim?"

Bu bir türdür. Bu bilgi odaklıdır, bir şeyi derinlemesine anlamaya çalışıyorum. Örneğin, Google'dayken erken AI araştırmacılarıyla çalıştım. Bu yüzden Noam Shazeer'ı tanıdım, sonra Character'ı kurdu ve daha sonra tekrar Google'a döndü. Bu sayede birçok başka insanı tanıdım.

Ama bazı insanlar, sadece ilginç bir makale gördüğüm için araştırıyorum. Ya da herkes o kişinin çok zeki olduğunu söylediğinde, onunla konuşmaya gidiyorum. Bu da bir türdür.

İkinci tür, gerçekten zeki insanların genellikle bir araya geldiğine inanıyorum. Bu yüzden, sürekli olarak zeki insanlarla takılıyorsanız ve sürekli olarak başka zeki insanlarla tanışıyorsanız, bu ağ doğal olarak genişler. Bilgili insanlar genellikle bilgili insanlarla bir araya gelir. Bir şekilde, benzerler benzerleri çeker. Bu ikinci türdür.

Bunlar muhtemelen en önemli iki türdür. Tabii ki, bazen birini direkt olarak tanıtırlar. Şöyle derler: "Hey, sanırım aranızda iyi anlaşacaksınız."

Bir diğer durum ise, bazı insanlarla sürekli olarak iletişim halinde olurum. Örneğin, birine yapay zekânın geleceğini en iyi anlayanlardan biri olduğunu düşünüyorsam, sık sık onunla konuşurum.

Ya da uzun yaşam konusunda, bazı son derece zeki insanlar var. BioAge'in CEO'su Kristen gibi. Ona bazen rastgele uzun ömürlülüğe dair sorular sorduğumda ararım, çünkü o bu alandaki her konuya çok hakim. Derinlemesine düşünüyor ve varsayımlarını sorgulamaya çok istekli.

O gerçekten gerçeği arayan biri. Çoğu insan "gerçeği arama" terimini kullanır, ama o gerçekten şu türden biri: "Doğru olan nedir? Hadi bunu netleştireyim." Biyoinformatik ve yaşlanma araştırması alanında doktora ve doktora sonrası deneyimi olan çok profesyonel biridir. Dolayısıyla uzun yaşamla ilgili bir konuysa, danışmak için arayacağım kişilerden biridir.

Dolayısıyla, farklı konulara göre belirli kişilerle iletişim kurarım.

Tim Ferriss: Biyoloji hakkında belirli bir anlayışınız var. Enteresandır, ilk Keşfedilmiş Benlik buluşmasına katıldığımda, yaklaşık 2008 civarında olmalıydı, sadece 12 kişi Kevin Kelly'nin evinde oturup vücut verilerini Excel tablosuna nasıl kaydettiklerini konuşuyordu. Şimdi dünya değişti, değil mi? Şimdi binlerce biohacker olan insan uzun yaşamı tartışıyor. Tabii içlerinde birçok saçmalık da var.

Sizin için şahsen, şu anda müdahale yöntemlerine karşı veya kendinize müdahale etme düşünceniz nerede?

Elad Gil: Çok fazla yapmadım. Sonuçta birçok şey "iyi uyumak, çok egzersiz yapmak" gibi şeylerle sonuçlanabilir. Ayrıca iyi beslenmenin de bazı şeyler için önemli olduğunu düşünüyorum. Bu yüzden birçok şeyi temel bu unsurlara indirgiyorum.

Belki faydalı olabilecek bir veya iki şey olduğunu düşünüyorum. Denemek istediğim bazı şeyler var, ama henüz yapmadım.

Tim Ferriss: Mesela ne gibi?

Elad Gil: Mesela bir RepaMycine atışması denemek gibi. Bence çok havalı olurdu, bu tarz şeyler gibi. Ama gerçek şu ki, aslında gerçekten etkili ilaçları bekliyorum, o zaman belki kullanırım.

Bazılarının uzun yaşamı gerçekten etkilediğini veya belirli sistemleri etkilediğini düşündüğüm şeyler var. Örneğin, yaşlandıkça, göz merceğini kontrol eden kaslar zayıflar, bu da odaklanma yeteneğinizin sorun yaşamasının bir kısmıdır. Yani teorik olarak, bu sorunu hedefleyen göz damlaları olması gerektiğini düşünüyorum.

Yaşlanmaya karşı sinirsel duyu bozulması hakkında birçok şey var, bu konuda bir start-up şirketini desteklemek istiyorum.

Görünümsel yaşlanma hakkında da birçok şey var, sürekli olarak bu konuyu konuşuyorum ve ilgili projeleri desteklemek istiyorum. Aslında bu alandaki yatırımın ciddi şekilde yetersiz olduğunu düşündüğümden, bu doğrultuda Stanford Üniversitesi'nde bir klinik deneye de destek oldum.

Benim görüşüme göre, peptid ürünleri de esasen bu yönde ilerliyor. Birçok insan peptidleri sağlık amaçlı veya güzellik uygulamaları için kullanıyor, örneğin GHK-Cu, melatonin vb. gibi, bunların çoğu temelde güzellik odaklı ürünler.

Tim Ferriss: Az önce bahsettiğiniz, yenmeye değer gibi görünen birkaç şey var. D vitamini gibi şeyleri mi kastediyorsunuz? Yoksa başka şeyler de mi var? Kısa listenizde neler var?

Elad Gil: D vitamini ve kreatin.

Tim Ferriss: Anladım.

Elad Gil: Eğer kas yapmak istiyorsanız.

Tim Ferriss: Evet.

Elad Gil: Bilmiyorum. Sizin listinizde neler var? Bu konuda benimden çok daha fazla düşünen birisiniz. Şu anda ne yiyorsunuz veya ne düşünüyorsunuz?

Tim Ferriss: Aslında insanlar benim kadar muhafazakar olduğumu düşündüğümden daha da fazla muhafazakar olduğumu görecektir. Gençken pek çok şey denedim ve bunların çoğunun riski nispeten kontrol edilebilirdi.

Örneğin 2008 veya 2009 yılında ilk nesil Dexcom sürekli glukoz monitorünü denedim ve bu cihaz çok rahatsız ediciydi. O dönemde, tip 1 diyabet hastaları dışındakilerin kullandığını bilmiyordum.

Ancak tartışmalı olduğu söylenebilecek şeyleri pek denemedim, örneğin başka ülkelere gidip belirli gen terapileri yaptırmak veya follikül inhibe edici gibi şeyleri kullanmak. Eleştirmek istediğim anlamına gelmiyor, ancak "biyolojide bedava öğle yemeği yok" temel kuralı basit olmasına rağmen oldukça yararlıdır. En azından sizi birçok sorundan uzak tutabilir.

Dolayısıyla, bir şeyleri deniyorum elbette. Örneğin farklı keton esterleri ve keton tuzları, bazılarının beyin damarları için çok ama çok ilginç olabileceğini düşünüyorum.

Ailemde Alzheimer, Parkinson gibi tarihi olan kişiler bulunmakta, APOE3 gibi diğer birçok risk faktörü de açıkça mevcut. Bu konuya çok dikkat ediyorum.

Obicetrapib dikkate değer bulduğum bir şey, ancak henüz geniş çapta kullanılabilir noktaya gelinmedi. Aynı zamanda repamycin çok ilginç. Gerçekten repamycin'in ilginç olduğunu düşünüyorum, ancak bunu belirtirken çok dikkatli olmalı çünkü ne yaptığınızı bilmiyorsanız kendinize zarar verebilirsiniz. Eğer bağışıklık sistemini baskılayan herhangi bir şeyi deniyorsanız, çok dikkatli olmalısınız.

Örneğin, yapabileceğim bir deney, Norveç tipi 4×4 aralıklı antrenmanı ve Rapamycin atışma programını birleştirerek, hipokampüs ve diğer beyin bölgelerinin hacimlerinde bir değişiklik olup olmadığını gözlemlemek olabilir.

Tamam, tabii ki, eğer sadece bir müdahale yaparsam, sinyal daha temiz olurdu. Ancak gerçek hayat bazen bilimsel sonucu beklemekten farklı olabilir.

Bu yüzden bunun test etmeye değer ve ilginç bir hipotez olduğunu düşünüyorum. Bunun dışında yaptığım şeyler genellikle çok temel şeylerdir: kreatin, D vitamini.

Eğer metilasyon sorununuz varsa veya benim gibi proton pompa inhibitörü gibi ilaçlar kullanıyorsanız, magnezyum emilimini engelleyebilir ve diğer şeyleri etkileyebilir, bu yüzden bunlara dikkat etmeniz gerekir. Ancak genel olarak çok da gösterişli değil.

Bence A veorotinibi de oldukça ilginç, ilgili veri sürekli artıyor. Bu yüzden gerçekten mitokondri sağlığına ilgiliyim.

Bu ayrıca düzenli aralıklı oruç, ve ara sıra üç ila yedi günlük oruç da içerebilir. Son zamanlarda benim için, bu Dominic D’Agostino doktorun önerdiği simüle oruç diyetine dayalı olabilir. Hedef, belirli aralıklarla otofaji ve mitokondri otofajını teşvik etmektir, ancak sürekli olarak bunu yapmamak.

Elad Gil: Tabii.

Tim Ferriss: Ben bu konuyu sürekli olarak optimize etmek istemiyorum.

Elad Gil: Ben sürekli olarak bir şeyi düşünmekteyim. Bir bilgisayara baktığınızda, bir dizüstü bilgisayarı tamir etmek veya herhangi bir sistemi düzeltmek için anahtar genellikle doğrudan yeniden başlatmaktır, değil mi? Sistemi tekrar yüklersiniz, aniden normal şekilde çalışmaya başlar, pek çok karışık sorun da temizlenir. Peki insan vücudu benzer bir şeye sahip mi? Narkoz gibi mi? Geçtiğimiz günlerde bazı insanların sinir blokajı gibi bir şey yaptığını duydum.

Tim Ferriss: Evet, emin değilim. Kulağa biraz ürkütücü geliyor. Oh, yani sinir blokajı mı söylüyorsunuz?

Elad Gil: Evet, tam olarak bu, sinir blokajı.

Tim Ferriss: Evet. Bu "yeniden başlatma" konusunda——kısa bir iç çekme yapmam gerekiyor çünkü gerçekten ilginç bazı seçenekleri var, ancak genellikle çok belirli kullanım senaryoları için geçerlidir.

Kavramsal olarak, mantıklıdır. Belki de bu konuda benimden daha fazla bilgili olabilirsiniz, ancak gerçekten birçok zamanımı nörobilimcilerle ve beyin bilimcilerle geçirdim. Bilgi girişiminin önemli bir kısmı, nörobilime ilişkin içerikleri okuyarak veya en azından anlamaya çalışarak geçiyor. Neyse ki, AI araçları olduğundan beri, bu iş biraz daha kolaylaştı. Sadece bir özet çıkarmakla kalmıyor, aynı zamanda hiyerarşik olarak kavramları anlama konusunda yardımcı oluyor.

Çok sayıda nörobilim içeriği okudum, aynı zamanda optikle ilgili birçok içerik de okudum. Aslında, bu iki alan arasında oldukça güçlü bir kesişim olduğunu görmek pek de şaşırtıcı değil. Örneğin, PBM'ye, yani Fotobiyo Modülasyonuna baktığınızda, bu göz aracılığıyla müdahale anlamına gelir. Tabii ki, transkranial olarak da gerçekleştirilebilir. Ancak herkesi bu tür şeylere karşı dikkatli olmaları konusunda uyarırım.

"Yeniden Başlatma" konusuna gelince, bir örnek vereyim. Bazı insanlar GLP-1 reseptör agonistlerini kullanırken kilo verirken, benzer değişiklikleri belirli bir ölçüde deneyimleyebilirler. Örneğin, sigarayı bırakabilirler, alkol tüketimini azaltabilirler veya belirli bir sistemik dürtü kontrolü iyileşmesi ortaya çıkabilir.

Elad Gil: Evet.

Tim Ferriss: Bir opiat bağımlısı için, ibogainin bir "yeniden başlatma" seçeneği olabileceğini düşünüyorum. Belki de gelecekte bir aktif metabolit formunda ya da benzer bir formda ortaya çıkacak. Ancak en azından şu anda, sözde "flood dosing" yani görece yüksek dozda şok tedavisi şeklindeki uygulamanın hala oldukça gerekliliği var gibi görünüyor.

Tabii ki, bunun tıbbi gözetim altında yapılması gerekmektedir çünkü bu ölümcül kalp olaylarına neden olabilir. Magnezyumun kullanımının yararlı olabileceği görünmektedir, ancak yine de bu tehlikeli bir şeydir, herkes dikkatli olmalıdır.

Tarihte, bu konuda tanınmayı hak eden birçok insan var, örneğin Howard Lotsof ve eşi. Opioid bağımlıları yüksek doz ibogain tedavisi aldıktan sonra bir pencere dönemi yaşayabilirler, bu süre zarfında çekilme belirtilerini yaşamazlar, en azından fiziksel olarak yaşamazlar.

Benim düşünceme göre, ibogain veya ibogaine benzeri farmakolojik müdahalelerin, başka uygulamaları da olabilir. Açıkçası, bu molekülle ilişkili en çılgın şeylerden biri, "beyin yaşının" tersine çevrilmesi olabilir. Tabii ki, bu basit bir açıklamaya şüpheyle bakıyorum.

Ancak manyetik rezonans görüntüleme (MRI) ile bakıldığında, gerçekten beyin durumunu değiştirebileceği görülmektedir. Nolan Williams—ruhu şad olsun—ve ekibi, travmatik beyin yaralanması geçirmiş askerlerin ibogain almadan önce ve sonra yaşadıkları değişiklikleri çok dikkatli bir şekilde incelemişti. Bu etkilerin bir kısmı, astrosit kaynaklı nörotrofik faktörlerle ilişkili olabilir. Herkes BDNF'den, yalnızca sinir hücre kaynaklı nörotrofik faktör olarak bilinen beyin kaynaklı nörotrofik faktörden daha fazla haberdar olabilir.

Dolayısıyla, ibogain ilginç bir seçenektir.

Narkoz konusuna gelince, şimdi genel anestezi konusunda çok daha dikkatli oldum. Dün ameliyat oldum ve yerel anesteziyi tercih ettim. Bu durumda herhangi bir sorun yok çünkü sadece kafamdan bir şey kesildi, şu anda bile görebiliyorsun.

Ancak, bahsettiğiniz otizm spektrum bozukluğu ve ADHD örneklerine geri dönecek olursak, motivasyon mekanizmasından bahsettiniz, bazı durumlarda aşırı tanı teşhisi ile ilgili ters teşvik olabileceğini belirttiniz. Munger'ın deyişiyle, onun sık sık alıntı yapmak istemem ama şöyle dediği sözü hatırlıyorum: "Para nereye gidiyorsa oraya git."

Birçok insan aslında genel anesteziye ihtiyaç duymaz, ancak genel anesteziyle uyuşturulur. Ancak genel anestezi faturaya çok, çok, çok büyük bir maliyet ekler. Ayrıca bazı insanlar genel anestezi altında olduktan sonra artık aynı bellek geri çağırma yeteneğine sahip değillerdir. Kişilikleri belirli bir dereceye kadar istikrarsız hale gelebilir.

Gerçek şu ki, birçok anestezinin nasıl çalıştığı konusundaki anlayışımız çok sınırlıdır, gerçekten çok sınırlıdır. Etkili olduğunu biliyoruz, ancak mekanizmasını çok iyi anlamıyoruz. Birçok insan bunun farkında değil, aslında bu normaldir, ta ki bu konuları araştırmak için ciddi zaman harcayana kadar.

Çok tanınmış, yaygın olarak yazılan birçok ilaç da işleyiş mekanizmaları aslında çok net olmayan, hatta hiç bilinmeyen ilaçlardır. Yalnızca araştırmalara dayanarak, bunların tolerabilitesinin iyi olduğunu, yan etki spektrumunun A'dan Z'ye olduğunu, belirli bir etki yarattığı veya belirli bir biyobelirteç üzerinde etkili olduğunu biliyoruz gibi görünüyorlar. Ancak aslında bunun nasıl işlediğini gerçekten bilmiyoruz.

Birçok şey de bu kategoriye girer. Bu yüzden birçok şeye karşı çok dikkatliyim.

Ancak soruna dönersek, önceki bir TED konuşması yaptım gibi hissettim. "Yeniden Başlat" konusuna gelince, gördüğüm en ilginç şey ibogain olduğunu söyleyebilirim. Tabii ki bunu sadece bir dopamin sistemiyle ilişkilendirmek istemiyorum, çünkü ilgili olan şeyler bundan çok daha fazlası. Ancak ibogainin, belki de sadece ibogainin kendisi değil, neyin mümkün olduğunu gösterdiği daha önemli olduğunu düşünüyorum.

Ayrıca, bu tür bir olasılığın yalnızca ilaçlarla sınırlı olup olmadığını da bilmiyorum. Beyin uyarımına çok olumlu bakıyorum, elbette arada birkaç başarısızlık olacak, bazı hoş olmayan yan etkiler olacak. Ancak düşünüyorum ki, beyin uyarımı ve daha genel anlamda biyoelektronik tıp, önümüzdeki önemli konulardan biri olacaktır. Sadece sözde ruh sağlığı sorunlarını tedavi etmek için değil, aynı zamanda performansı artırmak için de kullanılacaktır.

Şu anda bu alan da "neden şimdi" sorusuna cevap verme aşamasında, değil mi? Bir alan olarak, gerçekten güzel "neden şimdi" cevapları var. İnsanların bu konuları büyük ölçüde deneyeceklerini ve bunu haplar, solüsyonlar, intravenöz infüzyonlar yerine invaziv olmayan beyin uyarımı yoluyla yapacaklarını düşünüyorum. Elbette, implantasyon senaryolarında da bazı invaziv yaklaşımlar olabilir.

Bu yüzden bu uzun bir yanıt oldu. Ancak şu an düşündüğüm ve takip ettiğim yönlendirme bu. Bazı şeylerin hala gözlemlenmesi gerekecek, ama gelecekte birçok şeyin poliklinik süreçlere dönüşebileceğini düşünüyorum. İçeri girer, bir saat ya da iki saat bekler, sonra çıkar. Beklemedeyiz.

Son birkaç soru sorayım. Sonra konuşmak istediğiniz başka bir şey varsa, konuşmaya devam edebiliriz. Ancak gerçekten zaman ayırdığınız için çok teşekkür ederim.

Tim Ferriss: Beş yıl sonraki Elad'ın bugünkü Elad'a geri dönüp baktığında, yapabileceğiniz ve yapamayacağınız, AI'la ilgili olabilecek veya olmayabilecek inançlarınız veya duruşlarınızdan birinin, muhtemelen yanlış olduğunu düşündüğünüzü düşündüğünüz bir şey var mı?

Elad Gil: Bu harika bir soru. Birçok şeyi yanlış yapacağımı düşünüyorum. Büyük bir değişim dönemi yaşıyoruz ve büyük değişim büyük belirsizlik anlamına gelir.

Dolayısıyla, şu anda olacakları tahmin etsem bile, sonunda gerçekleşmeyen şeylerin yarısı, daha şiddetli bir şekilde gerçekleşen veya başka bir şekilde gelişen şeyler olursa şaşırmam. Bu sürecin ilginç yanlarından biri de budur.

Geleceğin mükemmel bir şekilde tahmin edilebilir olması çok sıkıcı olurdu çünkü sonraki adımların ne olacağını kesin olarak bilirdik, bu da çok kötü olurdu. Bu aynı zamanda özgür irade ve benzeri kavramlarla da ilgilidir. Bu yüzden kesinlikle birçok şeyde yanılabileceğimi düşünüyorum.

Ayrıca, son zamanlarda üzerinde düşündüğüm ayrı bir konu daha var. Daha önce hiç yapmadığım bir egzersiz. Hayattaki birçok şey, John Lennon'ın söylediği gibi; hayat, başka planlar yaparken başımıza gelen şeylerdir.

Fakat bu benim gerçekten ilk kez düşündüğüm bir şeydi: Hayatımın farklı yönlerinden bakarak, on yıllık planım nedir?

Temel sorun şu ki, kesinlikle doğru plan yapmayacağım. Bir on yıllık plan yapmaya çalışabilirsiniz, ancak elbette ki istediğiniz gibi tam olarak gerçekleşmeyecektir. Daha da önemlisi, bu hedeflerinizin kapsamını değiştirecek mi? Hayata bakış açınızı değiştirecek mi?

Dolayısıyla son zamanlarda sürekli şöyle düşünmeye çalışıyorum: Gelecek on yılda ne yapmak istiyorum? Ve bu da demek oluyor ki, o pozisyona on yıl sonra ulaşabilmek için şu anda ne yapmalıyım?

Bu benim için çok aydınlatıcı bir deneyim oldu. Denemem gereken şeyleri ve denememem gereken şeyleri belirleme şeklimi değiştirdi.

Tabii ki, AGI'ye inananlar, "İki yıl sonra AGI'ye sahip olacağız, o yüzden senin planların aslında önemli değil." diyebilirler. Ancak bence bu çok başarısız bir dünya görüşü. Sanki o olasılık var diye vazgeçmeliymişim gibi.

Bunun yerine, "Harika, önce bu planı yapayım, sonra gerektiğinde ayarlamalar yaparım." demeyi tercih ederim. Bu değişim döneminde, dünyada yapılacak çok ilginç şeyler olabilir.

Tim Ferriss: Elad, bitirmeden önce söylemek istediğiniz başka bir şey var mı? İzleyicilere iletmek istediğiniz mesaj var mı, istekleriniz var mı, ya da herkesin göz atmasını istediğiniz bir şeyler var mı? Sizi X platformunda @eladgil hesabından bulabilirler, ayrıca eladgil.com'a veya Substack blogunuza blog.eladgil.com adresine gidebilirler. Tüm bağlantıları bölüm notlarına ekleyeceğiz. Bunların dışında eklemek istediğiniz bir şey var mı?

Elad Gil: Hayır. Seninle sohbet etmek her zamanki gibi çok keyifli. Gerçekten keyif aldım, bu yüzden beni davet ettiğin için teşekkür ederim.

Tim Ferriss: Teşekkürler, kardeşim. Her zamanki gibi memnunum.

[Video Linki]

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia