OpenAI・Anthropicで働いた元YC創業者、少なくとも105人

 (joinedanthropic.com)
1 ポイント 投稿者 GN⁺ 3 시간 전 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • スタートアップの買収や廃業後の進路を追跡した結果、YC創業者の少なくとも105人が OpenAI または Anthropic で働いていたことが集計された
  • 過去にCEO・CTOだった人たちも、現在は Member of Technical Staff が最も多く、63人で全体の60%を占める
  • 職務別では研究・安全が10人、市場開拓・パートナーシップが8人、リーダーシップが7人、データ・プロダクト・デザインが6人で、残り11人はその他または非公開に分類される
  • Sam AltmanとTom Brownをはじめ、GPT-3 API、o1、GPT-4V、Claude Code、Claude API・SDK、検索評価とRAGなど、主要技術・プロダクト開発に参加した創業者が含まれる
  • YCバッチ別では 2024年14人、2020年13人、2012年11人 が目立つが、YCスタートアップを2度創業した人は各バッチ年に重複して集計される

YC創業者105人の移動経路

  • 2026年7月14日時点で 105件のユニークな創業者経路 を集計しており、公開表にはこのうち20人が表示されている

  • OpenAIへ移った創業者

    • Sam Altman: Loopt S05を創業後、OpenAI CEOを務めている
    • Emmett Shear: Twitch / Justin.tv W07を創業後、2023年のある週末にOpenAIを率い、現在は元メンバー
    • Brian Fioca: RescueTime W08を創業後、応用評価業務を担当
    • Gabor Cselle: reMail W09を創業後、OpenAIの戦略業務を担当し、その後Google Workspace GenAIへ移った
    • EP Elfred Pagan: Stackq S09を創業後、Member of Technical Staffとして勤務
    • Joe Gershenson: GazeHawk S10を創業後、スタートアップを運営し、2026年にOpenAIへ移った
    • Eric Zhang: Flotype W11を創業後、Member of Technical Staffとして勤務中
    • Sridatta Thatipamala: Flotype W11を創業後、検索評価と RAG・エージェントAI を担当
    • Sean Grove: Zenbox S11とOneGraph S18を創業後、事後学習とアラインメントを担当し、その後Linzumiを創業
    • Christopher Berner: Carsabi W12を創業後、Distinguished Engineerとしてロボティクスと次世代コンシューマーハードウェアを率いている
    • Michael Petrov: Couple W12を創業後、GPT-3 APIと応用AI の技術作業を主導
    • Alex Karpenko: Midnox W12を創業後、Research Engineerとして勤務し、o1とGPT-4Vの主要貢献者として参加
    • Alexei Karpenko: Midnox W12を創業後、コアプロダクト担当のMember of Technical Staffとして勤務

  • Anthropicへ移った創業者

    • Peter Lai: Crocodoc W10とEmburse W16を創業後、プロトタイピングチームのMember of Technical Staffとして勤務
    • Brian Krausz: GazeHawk S10を創業後、Claude API・SDKとプラットフォーム を開発するプロダクトエンジニアとして働いている
    • Tom Blomfield: GoCardless S11とMonzo Bankを創業後、Tom BrownとAnthropicのコンピュートチームで勤務
    • Tom Brown: Grouper W12を創業後、Anthropic共同創業者兼 Chief Compute Officer を務めている
    • Igor Kofman: HackPad W12を創業後、Claude Codeの技術リードでありMember of Technical Staffとして勤務
    • Chris Lloyd: Minefold W12を創業後、Claude Codeの TUIレンダリング を担当
    • Kevin Kelley: SolidStage W12を創業後、Member of Technical Staffとして勤務中

技術実務職への集中とYCバッチ分布

  • 現在または最近の役割は、過去のCEO・CTOという肩書きよりも 技術実務職 に集中している
    • Member of Technical Staff: 63人・60%
    • その他または非公開: 11人・10%
    • 研究・安全: 10人・10%
    • 市場開拓・パートナーシップ: 8人・8%
    • リーダーシップ: 7人・7%
    • データ・プロダクト・デザイン: 6人・6%
  • YCバッチ別の人数は、2005年1人、2006年0人、2007年1人、2008年1人、2009年2人、2010年3人、2011年4人、2012年11人、2013年5人、2014年2人、2015年3人、2016年5人、2017年7人、2018年8人、2019年8人、2020年13人、2021年8人、2022年7人、2023年6人、2024年14人、2025年1人
    • 2つのYCスタートアップを創業した人は 両方のバッチ年に含まれる ため、バッチ別の合計はユニークな創業者数と直接一致しない
  • Startups.RIPはスタートアップ失敗の原因の一つとしてタイミングを挙げており、1,841件のスタートアップ事後分析から、再挑戦できる検証済みアイデアを探せるよう構成されている

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1件のコメント

 
GN⁺ 3 시간 전
Hacker Newsの意見

  • YCディレクトリ基準では、これまでの創業者は約13,000人おり、そのうち105人だけを見るのは標本が小さすぎて、このデータだけではあまり意味がない

    • もっと興味深いのは、大規模組織で中核リーダーを担っていた人たちが、Anthropicの個人貢献者(IC) にどれほど多く移ったのかという点
    • 今は1期あたり約150人を年4回選んでいるので、105人はごく一部にすぎない
    • この分析のおかしさを別の角度から見ると、調査対象の約1%がSam AltmanによるOpenAI創業1件で埋まっている
    • 彼らの所得分布がどうなっているのか気になる
    • 13,000人のうち、同じ会社で働くようになった人が100人近くいる別の事例がまったくないなら、話は変わるかもしれない

  • 自分の仕事でAIをどう評価するにせよ、経済全体がAIにすべてを賭ける現象はかなり懸念される
    採算性が期待を下回って市場崩壊につながる可能性や、AI開発の負の外部性だけでなく、機会費用も大きい。あまりに多くの人材と資源がLLMの開発・運用に投入されることで、他の事業や研究の機会が探索されたり投資を受けたりできていない

    • 賢い人材が広告表示を最大化するためにソーシャルネットワークのようなサービスを作っていた以前の状況よりは、こちらのほうがましだ。その後遺症もまだ抱えている
    • こうした見出しだけを見るとそう感じるかもしれないが、LLM企業やデータセンター建設まで含めても経済の一部にすぎず、投資資金ははるかに広く分散している。これらの企業は応募超過で、投資家が望んでも配分を受けにくいほどだ
      YC創業者がごく少数の精鋭だと思うなら、最近の期の規模を見ていないのかもしれない。YC創業者は数万人おり、そのうち大手テック2社に加わった100人を並べただけでは何も証明できない。全体の約1%にすぎず、YCスタートアップはしばしば失敗し、メンバーや創業者は別のスタートアップへ移る。サイトが大げさな現象のように見せていなければ、ほとんど注目に値しない数字だ
    • もう1つのリスクは、この新産業に賭けられた金額が大きすぎて、産業が縮小または崩壊したときに、ドットコム崩壊のような形では終わらない可能性があることだ。投資家はどんな代償を払ってでも資本を守ろうとするかもしれず、強大な影響力を使って政策にも影響を及ぼしうる。産業が成長しても失敗しても、納税者が勝者になるのは難しそうだ
    • ここでいう「経済全体がAIに賭けている」とは、株式市場のように数字が上がるという意味での経済に近い。雇用や住居・食料を提供して大衆の生活を支える意味での経済とは異なる
    • 機会費用の議論はあまり説得力がなく、現在の賭けは期待値がプラスに見える
      上位10%の成功可能性は現在の株価に織り込まれている水準よりはるかに大きく、下位10%の結果も、多くの投資家が大金を失ったあとに構築されたインフラを土台として新企業が数十年成長した2000年と似ているように見える。失敗したとしても、技術がSol/Fableより大きく進歩せず、既存モデルの価格が下がる程度だ。AIバブルが弾けても、長期GDP曲線ではドットコム崩壊のような小さな揺れとして残る可能性が高い

  • この分析はOpenAIやAnthropicに行った創業者だけを扱っているので、タイトルの結論を証明していないが、仮に正しくても驚きではない
    Sam AltmanはYC代表だったので、面接以外の場ですでに実績を確認していたYC人材を多く採用するのは自然だ。会社AからBへ移った人がAの優秀な人材を連れてくるのはどこでも起こることで、ここでは従業員ではなく創業者だという違いがあるだけ

  • YC創業者は数万人おり、AnthropicやOpenAIよりGoogleやFacebookに行った人のほうが多いかもしれない。105人の標本が何を示しているのか不明確だ

    • YCを秘密めいた最上流層集団のように扱うが、実際には、まともなアクセラレーターの中では選抜基準がそれほど厳しくないほうである可能性が高い

  • 業界の役職は、キャッシュフローにどの程度アクセスできるかを決める階層構造のようなものだ。ソフトウェアエンジニアの昇進ラダーを上るより、YC創業者になるほうが上位層を素早く効率的に確保する道だ
    上位層は世代を超えて続く富にアクセスでき、下位層であっても業界外の平均的な人よりは恵まれている。いったん上位に入ると落ちることなく、金が集まる場所を追いかけて取っていく小さな階級社会のように見える

    • ソフトウェアエンジニアの昇進とYC創業の両方を経験し、その2つの道を選んだ人も多く見てきたが、起業が最も効率的な道ではない。失敗したスタートアップ2社、週80時間労働の10年、何度かの資金枯渇危機は外から見えないため、そう信じてしまうのだ
      Jensen Huangでさえ、正気なら会社を始めようとはしないと言っている: https://www.cnbc.com/amp/2024/05/11/jensen-huang-i-didnt-kno...
    • YCは5,000社を超える企業に投資しているので、1社あたり共同創業者が2〜3人なら合計1万〜1万5,000人になる。その大多数は世代を超えて続く富を築けていない
      閉鎖した会社、かろうじて生き延びている会社、創業者が普通の仕事に戻った会社は美化されないが、特に最近の分散投資型の期ではこうした結果のほうがずっと一般的だ
    • 大手テック企業で働きながら、毎週YC創業者たちの応募書類を不採用にしている。大半は失敗中の会社のせいで一文無しになり、FAANGの快適な中堅エンジニア・管理職ポジションを望んでいる。少数の成功した創業者のせいで認識が歪んでいるが、99%は平均的な企業エンジニアより結果が悪い
    • 創業者のうちごく一部がシリーズAまで進み大きなチームを育てたなら、キャリア上の利点が生まれるかもしれないが、多くの人のようにシード段階を越えられなかったり、シード投資すら受けられなかったりすれば、その後の求職は人脈がすべてになる。NBAの先発選手になることがバスケットボールのコーチ職を得る良い方法だと言うようなものだ
      就職が目標なら、スタートアップを始めるのではなく、最初から就職したほうがよい。起業で多くを学べるのは確かだが、その能力を直接売るのは難しく、ほとんどの創業者は始める時点で何も知らないので、「多くの経験」というのも相対的な表現にすぎない

  • なぜこれらの企業がこのような人材を採用するのか、そしてその慣行が採用基準と資本の浪費について何を示しているのかが気になる
    YCスタートアップをやっていた人が、Slurm、集団通信（collectives）、NUMAシステム、RDMA、コンパイラ、システムプログラミング、HPCの性能推定・測定、CUDA、ROCM、GPGPU・アクセラレーテッドコンピューティングを専門的に扱っていた可能性はきわめて低いが、これらこそが両社の中核事業である。資金が潤沢で大規模採用を行うのは驚くことではないが、国立研究所のHPC専門家を連れてくる代わりに、「犬向けUber」のような見せかけのアプリを作っていた人たちを選んだのは意外だ

    • YCが別の「犬向けUber」や、会議にすばやく参加できるようにする月額10ドルのTouch Barボタンになぜ投資するのか、という同じ問いも立てられる
      YCはアイデアよりも人に投資するので、少なくとも多くの場合、優れた経歴と年齢に比して卓越した能力を持つ人がばかげたアイデアを作っているだけで、就職市場での競争力は十分にある。他の要因もあるだろうが、YCに入れるほど優秀な人が良い職も得ることには正当な理由があり、道端で無作為に選んだ起業家とは違う
    • 上位層のYC創業者は実際かなり有能であり、深いインフラや研究分野でなくても、強い実行力と起業家的能力はこうした企業で大いに役立つ
    • AIスタートアップの実際のAI技術は、絶えず汎用化される危険にさらされている。企業の生存は、顧客を獲得し、競合へ移れないよう自社製品に囲い込む能力にかかっている
      防御力のないスタートアップを運営したことがある人なら、この領域に関わる能力を備えている可能性が高い
    • これらの企業はHPC専門家も採用している。コミュニティが小さく、外部にはあまり知られていないだけだ
      この100人は研究所全体の人員のごく小さな割合にすぎず、研究所の従業員のかなりの部分はモデル自体を作るのではなく、モデルの上に製品を構築している
    • そうした技術と従来のディープラーニング・機械学習の経験があるが、今からでも競争に飛び込む価値があるのか気になる。実際の採用対象がコネの豊富な現地ネットワークの内部者だけなのかも疑問だ

  • 依然として、LLMよりも毎日もっと頻繁に使うサービスを作る人たちが残っていてほしい。ただ結局のところ、ほとんどの創業者は資金が集まる場所を追いかけるようだ

    • よくある買収発表文を信じるなら、彼らは顧客をよりよく支援するためだけに買収されるこの時代の利他的な陰の英雄たちだ

  • 次のクエリのように対象を選んだのなら、選択バイアスがあるのではないかと思う
    SELECT * FROM yc_founders WHERE employer IN ('OpenAI', 'Anthropic');
    YC創業者が7,000人いるなら、グラフはそのうち1.5%しか示していない: https://www.ycombinator.com/investors

  • 彼らがエンジニアとして加わるのか、リーダーとして加わるのか気になる。AnthropicにはMember of Technical Staffの役割しかないが、VP以上だった人たちがエンジニアとして入ったのなら、社内で何を作っているのか知りたい

  • YCは5,000社超に投資しており、このページが扱う創業者は100人にすぎないので、タイトルに「大半」という表現を使うべきではない

    • 5,000社を超えるという数値の出典リンクが必要だ