อดีตผู้ก่อตั้งจาก YC ที่เคยทำงานที่ OpenAI·Anthropic มีอย่างน้อย 105 คน

 (joinedanthropic.com)
1 คะแนน โดย GN⁺ 3 시간 전 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • จากการติดตามเส้นทางหลังจากสตาร์ตอัปถูกซื้อกิจการหรือปิดตัวลง พบว่ามีผู้ก่อตั้งจาก YC อย่างน้อย 105 คน ที่ไปทำงานที่ OpenAI หรือ Anthropic
  • แม้แต่ผู้ที่เคยเป็น CEO·CTO มาก่อน ปัจจุบันตำแหน่งที่พบมากที่สุดคือ Member of Technical Staff จำนวน 63 คน คิดเป็น 60% ของทั้งหมด
  • แบ่งตามสายงาน มีด้านวิจัย·ความปลอดภัย 10 คน ด้าน go-to-market·พาร์ตเนอร์ชิป 8 คน ด้านผู้นำ 7 คน ด้านข้อมูล·ผลิตภัณฑ์·ดีไซน์ 6 คน และอีก 11 คนถูกจัดเป็นอื่น ๆ หรือไม่เปิดเผย
  • มีผู้ก่อตั้งที่มีส่วนร่วมในการพัฒนาเทคโนโลยีและผลิตภัณฑ์สำคัญอย่าง GPT-3 API, o1, GPT-4V, Claude Code, Claude API·SDK, การประเมินผลการค้นหา และ RAG รวมอยู่ด้วย เช่น Sam Altman และ Tom Brown
  • หากแยกตามรุ่น YC จะเห็นว่า ปี 2024 มี 14 คน, ปี 2020 มี 13 คน, ปี 2012 มี 11 คน เด่นที่สุด แต่ผู้ที่ก่อตั้งสตาร์ตอัปใน YC สองครั้งจะถูกนับซ้ำในแต่ละปีของรุ่น

เส้นทางการย้ายงานของผู้ก่อตั้ง YC 105 คน

  • ณ วันที่ 14 กรกฎาคม 2026 มีการนับ เส้นทางของผู้ก่อตั้งที่ไม่ซ้ำกัน 105 เส้นทาง และในตารางสาธารณะมีการแสดงข้อมูล 20 คนจากทั้งหมดนี้

  • ผู้ก่อตั้งที่ย้ายไป OpenAI

    • Sam Altman: หลังจากก่อตั้ง Loopt S05 ปัจจุบันดำรงตำแหน่ง CEO ของ OpenAI
    • Emmett Shear: หลังจากก่อตั้ง Twitch / Justin.tv W07 เขาเคยคุม OpenAI อยู่ช่วงสุดสัปดาห์หนึ่งในปี 2023 และปัจจุบันเป็นอดีตพนักงาน
    • Brian Fioca: หลังจากก่อตั้ง RescueTime W08 เขาดูแลงานด้าน Applied Evals
    • Gabor Cselle: หลังจากก่อตั้ง reMail W09 เขาเคยรับผิดชอบงานด้านกลยุทธ์ของ OpenAI ก่อนจะย้ายไป Google Workspace GenAI
    • EP Elfred Pagan: หลังจากก่อตั้ง Stackq S09 เขาทำงานในตำแหน่ง Member of Technical Staff
    • Joe Gershenson: หลังจากก่อตั้ง GazeHawk S10 เขาไปทำสตาร์ตอัปต่อ ก่อนจะย้ายมา OpenAI ในปี 2026
    • Eric Zhang: หลังจากก่อตั้ง Flotype W11 ปัจจุบันเขาทำงานในตำแหน่ง Member of Technical Staff
    • Sridatta Thatipamala: หลังจากก่อตั้ง Flotype W11 เขาดูแลงานด้านการประเมินผลการค้นหาและ RAG·Agent AI
    • Sean Grove: หลังจากก่อตั้ง Zenbox S11 และ OneGraph S18 เขาเคยรับผิดชอบงานด้าน post-training และ alignment ก่อนจะไปก่อตั้ง Linzumi
    • Christopher Berner: หลังจากก่อตั้ง Carsabi W12 ปัจจุบันเขาเป็น Distinguished Engineer ที่ดูแลงานด้านหุ่นยนต์และฮาร์ดแวร์ผู้บริโภครุ่นถัดไป
    • Michael Petrov: หลังจากก่อตั้ง Couple W12 เขาเป็นผู้นำงานเทคนิคของ GPT-3 API และ Applied AI
    • Alex Karpenko: หลังจากก่อตั้ง Midnox W12 เขาทำงานเป็น Research Engineer และเป็นผู้มีส่วนร่วมหลักของ o1 และ GPT-4V
    • Alexei Karpenko: หลังจากก่อตั้ง Midnox W12 เขาทำงานเป็น Member of Technical Staff ที่รับผิดชอบผลิตภัณฑ์หลัก

  • ผู้ก่อตั้งที่ย้ายไป Anthropic

    • Peter Lai: หลังจากก่อตั้ง Crocodoc W10 และ Emburse W16 เขาทำงานเป็น Member of Technical Staff ในทีม prototyping
    • Brian Krausz: หลังจากก่อตั้ง GazeHawk S10 ปัจจุบันเขาเป็น Product Engineer ที่พัฒนา Claude API·SDK และแพลตฟอร์ม
    • Tom Blomfield: หลังจากก่อตั้ง GoCardless S11 และ Monzo Bank เขาทำงานร่วมกับ Tom Brown ในทีม compute ของ Anthropic
    • Tom Brown: หลังจากก่อตั้ง Grouper W12 ปัจจุบันเขาเป็นผู้ร่วมก่อตั้ง Anthropic และดำรงตำแหน่ง Chief Compute Officer
    • Igor Kofman: หลังจากก่อตั้ง HackPad W12 เขาเป็นหัวหน้าด้านเทคนิคของ Claude Code และทำงานในตำแหน่ง Member of Technical Staff
    • Chris Lloyd: หลังจากก่อตั้ง Minefold W12 เขารับผิดชอบ การเรนเดอร์ TUI ของ Claude Code
    • Kevin Kelley: หลังจากก่อตั้ง SolidStage W12 ปัจจุบันเขาทำงานในตำแหน่ง Member of Technical Staff

การกระจุกตัวในสายงานเทคนิคภาคปฏิบัติและการกระจายตามรุ่น YC

  • ตำแหน่งปัจจุบันหรือช่วงล่าสุดกระจุกตัวอยู่ใน สายงานเทคนิคภาคปฏิบัติ มากกว่าตำแหน่ง CEO·CTO ในอดีต
    • Member of Technical Staff: 63 คน·60%
    • อื่น ๆ หรือไม่เปิดเผย: 11 คน·10%
    • วิจัย·ความปลอดภัย: 10 คน·10%
    • go-to-market·พาร์ตเนอร์ชิป: 8 คน·8%
    • ผู้นำ: 7 คน·7%
    • ข้อมูล·ผลิตภัณฑ์·ดีไซน์: 6 คน·6%
  • จำนวนคนในแต่ละรุ่น YC คือ ปี 2005 จำนวน 1 คน, 2006 จำนวน 0 คน, 2007 จำนวน 1 คน, 2008 จำนวน 1 คน, 2009 จำนวน 2 คน, 2010 จำนวน 3 คน, 2011 จำนวน 4 คน, 2012 จำนวน 11 คน, 2013 จำนวน 5 คน, 2014 จำนวน 2 คน, 2015 จำนวน 3 คน, 2016 จำนวน 5 คน, 2017 จำนวน 7 คน, 2018 จำนวน 8 คน, 2019 จำนวน 8 คน, 2020 จำนวน 13 คน, 2021 จำนวน 8 คน, 2022 จำนวน 7 คน, 2023 จำนวน 6 คน, 2024 จำนวน 14 คน และ 2025 จำนวน 1 คน
    • ผู้ที่ก่อตั้งสตาร์ตอัปใน YC สองแห่งจะ ถูกนับรวมในทั้งสองปีของรุ่น ดังนั้นผลรวมรายรุ่นจึงไม่ตรงกับจำนวนผู้ก่อตั้งแบบไม่ซ้ำโดยตรง
  • Startups.RIP ชี้ว่าเรื่องจังหวะเวลาเป็นหนึ่งในสาเหตุของความล้มเหลวของสตาร์ตอัป และถูกออกแบบมาเพื่อช่วยสำรวจไอเดียที่ผ่านการพิสูจน์แล้วว่าสามารถลองใหม่ได้ จากบทวิเคราะห์หลังการปิดตัวของสตาร์ตอัป 1,841 แห่ง

บทความที่เกี่ยวข้อง

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 3 시간 전
ความเห็นจาก Hacker News

  • อ้างอิงจากไดเรกทอรีของ YC จนถึงตอนนี้มีผู้ก่อตั้งประมาณ 13,000 คน และการดูเพียง 105 คนในนั้นเป็นกลุ่มตัวอย่างที่เล็กเกินไป จึงแทบไม่มีความหมายอะไรจากข้อมูลนี้เพียงอย่างเดียว

    • สิ่งที่น่าสนใจกว่าคือ คนที่เคยรับบทบาทผู้นำหลักในองค์กรขนาดใหญ่ ย้ายไปเป็น individual contributor (IC) ของ Anthropic มากแค่ไหน
    • ตอนนี้มีการคัดเลือกราว 150 คนต่อรุ่น ปีละ 4 ครั้ง ดังนั้น 105 คนจึงเป็นเพียงส่วนน้อยมาก เท่านั้น
    • หากมองความน่าขบขันของการวิเคราะห์นี้จากอีกมุมหนึ่ง ราว 1% ของกลุ่มที่ถูกสำรวจถูกเติมเต็มด้วยการก่อตั้ง OpenAI ของ Sam Altman เพียงกรณีเดียว
    • อยากรู้ว่า การกระจายรายได้ ของคนเหล่านี้เป็นอย่างไร
    • เรื่องอาจเปลี่ยนไปได้ หากไม่มีกรณีอื่นเลยที่คนเกือบ 100 คนจากทั้งหมด 13,000 คนไปทำงานที่บริษัทเดียวกัน

  • ไม่ว่าจะประเมิน AI ในงานของตัวเองอย่างไร ปรากฏการณ์ที่ ทั้งเศรษฐกิจทุ่มหมดหน้าตักกับ AI ก็น่ากังวลไม่น้อย
    ไม่ใช่แค่ความเป็นไปได้ที่ความคุ้มค่าทางเศรษฐกิจจะต่ำกว่าคาดและนำไปสู่การล่มสลายของตลาด หรือผลกระทบภายนอกเชิงลบจากการพัฒนา AI เท่านั้น แต่ ต้นทุนค่าเสียโอกาส ก็สูงมากเช่นกัน คนเก่งและทรัพยากรมากเกินไปถูกทุ่มให้กับการพัฒนาและดำเนินงาน LLM ทำให้ธุรกิจและโอกาสงานวิจัยอื่น ๆ ไม่ได้ถูกสำรวจหรือได้รับเงินลงทุน

    • แบบนี้ยังดีกว่าสถานการณ์ก่อนหน้านี้ที่คนเก่ง ๆ ไปสร้างบริการคล้ายโซเชียลเน็ตเวิร์กเพื่อเพิ่มการแสดงโฆษณาให้สูงสุด ผลพวงจากเรื่องนั้นเรายังต้องรับมืออยู่จนถึงตอนนี้
    • ถ้าดูแค่พาดหัวแบบนี้ก็อาจรู้สึกเช่นนั้นได้ แต่แม้รวมบริษัท LLM และการก่อสร้างดาต้าเซ็นเตอร์แล้ว ก็ยังเป็นเพียงส่วนหนึ่งของเศรษฐกิจ และ เงินลงทุนกระจายตัวกว้างกว่านั้นมาก บริษัทเหล่านี้มีความต้องการลงทุนล้นจนต่อให้นักลงทุนอยากได้โควตาก็ยังได้ยาก
      ถ้าคิดว่าผู้ก่อตั้ง YC เป็นชนชั้นนำจำนวนน้อยมาก ก็อาจไม่ได้ดูขนาดของรุ่นล่าสุด ๆ ผู้ก่อตั้ง YC มีเป็นหมื่นคน และการยกชื่อ 100 คนที่ไปร่วมงานกับบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่สองแห่งไม่ได้พิสูจน์อะไรเลย เป็นเพียงประมาณ 1% ของทั้งหมดเท่านั้น และสตาร์ทอัพ YC ก็ล้มเหลวบ่อย สมาชิกทีมและผู้ก่อตั้งก็ย้ายไปสตาร์ทอัพอื่น ตัวเลขนี้แทบไม่ควรค่าแก่การสนใจด้วยซ้ำ ถ้าเว็บไซต์ไม่ได้ปั้นให้ดูเหมือนเป็นปรากฏการณ์ยิ่งใหญ่
    • ความเสี่ยงอีกอย่างคือ เงินที่ผูกอยู่กับอุตสาหกรรมใหม่นี้มีขนาดใหญ่มาก จนเมื่ออุตสาหกรรมหดตัวหรือล่มสลาย มันอาจ ไม่ได้จบลงแบบเดียวกับฟองสบู่ดอตคอมแตก นักลงทุนอาจพยายามปกป้องทุนของตนไม่ว่าจะต้องแลกด้วยอะไร และอาจใช้อิทธิพลอันมหาศาลไปส่งผลต่อนโยบายด้วย ไม่ว่าอุตสาหกรรมจะเติบโตหรือล้มเหลว ก็ดูยากที่ผู้เสียภาษีจะเป็นฝ่ายชนะ
    • สิ่งที่เรียกว่า “ทั้งเศรษฐกิจกำลังเดิมพันกับ AI” ในที่นี้ใกล้เคียงกับ เศรษฐกิจในความหมายที่ตัวเลขปรับขึ้น เช่น ตลาดหุ้น มากกว่า ไม่ใช่เศรษฐกิจในความหมายที่ค้ำจุนชีวิตประชาชนด้วยงาน ที่อยู่อาศัย และอาหาร
    • เหตุผลเรื่องต้นทุนค่าเสียโอกาสไม่ค่อยน่าเชื่อ และการเดิมพันในปัจจุบันดูมี expected value เป็นบวก
      โอกาสสำเร็จในกรณีบนสุด 10% สูงกว่าระดับที่สะท้อนอยู่ในราคาหุ้นปัจจุบันมาก และผลลัพธ์ในกรณีล่างสุด 10% ก็ดูคล้ายปี 2000 ที่หลังจากนักลงทุนจำนวนมากเสียเงินก้อนโต บริษัทใหม่ ๆ ก็เติบโตต่อเนื่องหลายสิบปีบนโครงสร้างพื้นฐานที่สร้างไว้ ต่อให้ล้มเหลว เทคโนโลยีก็อาจเพียงพัฒนาไปไม่ได้ไกลกว่า Sol/Fable มากนัก และราคาของโมเดลเดิมลดลงเท่านั้น แม้ฟองสบู่ AI จะแตก ในเส้นโค้ง GDP ระยะยาวก็น่าจะเหลือเป็นเพียงแรงสั่นสะเทือนเล็ก ๆ แบบฟองสบู่ดอตคอมแตก

  • การวิเคราะห์นี้พูดถึงเฉพาะผู้ก่อตั้งที่ไป OpenAI หรือ Anthropic จึงพิสูจน์ข้อสรุปในหัวข้อไม่ได้ แต่ต่อให้ถูกต้องก็ไม่น่าแปลกใจ
    Sam Altman เคยเป็นประธาน YC ดังนั้นจึงเป็นเรื่องธรรมชาติที่เขาจะจ้างคนเก่งจาก YC จำนวนมาก ซึ่งเขาเห็นผลงานมาแล้วนอกห้องสัมภาษณ์ เหตุการณ์ที่คนซึ่งย้ายจากบริษัท A ไปบริษัท B แล้วดึงคนเก่งจาก A ตามไปเกิดขึ้นได้ทุกที่ เพียงแต่ในกรณีนี้ต่างกันตรงที่เป็นผู้ก่อตั้งแทนที่จะเป็นพนักงาน

  • ผู้ก่อตั้ง YC มีเป็นหมื่นคน และคนที่ไป Google หรือ Facebook อาจมีมากกว่าคนที่ไป Anthropic และ OpenAI ด้วยซ้ำ ไม่ชัดเจนว่า กลุ่มตัวอย่าง 105 คน แสดงอะไร

    • มีการปฏิบัติกับ YC ราวกับเป็นกลุ่มชนชั้นสูงลึกลับ แต่ในความเป็นจริง ในบรรดา accelerator ที่ใช้ได้ YC อาจเป็นกลุ่มที่ เกณฑ์คัดเลือกไม่เข้มงวดนัก ด้วยซ้ำ

  • ตำแหน่งงานในอุตสาหกรรมเหมือน โครงสร้างชนชั้น ที่กำหนดระดับการเข้าถึงกระแสเงินสด การเป็นผู้ก่อตั้ง YC เป็นเส้นทางที่เร็วและมีประสิทธิภาพกว่าในการคว้าชนชั้นระดับบน เมื่อเทียบกับการไต่บันไดเลื่อนตำแหน่งของวิศวกรซอฟต์แวร์
    ชนชั้นบนเข้าถึงความมั่งคั่งที่จะส่งต่อกันรุ่นสู่รุ่น ส่วนชนชั้นล่างก็ยังมีฐานะดีกว่าคนทั่วไปนอกอุตสาหกรรม เมื่อเข้าสู่ระดับบนแล้วก็ดูเหมือนสังคมชนชั้นเล็ก ๆ ที่ไม่ตกลงมา แต่ย้ายตามแหล่งเงินและตักตวงไปเรื่อย ๆ

    • ผมเคยทั้งไต่ตำแหน่งวิศวกรซอฟต์แวร์และก่อตั้งบริษัทผ่าน YC และก็เห็นคนที่เลือกทั้งสองเส้นทางมามาก แต่ การก่อตั้งบริษัทไม่ใช่เส้นทางที่มีประสิทธิภาพที่สุด เหตุที่เชื่อแบบนั้นเพราะจากภายนอกมองไม่เห็นสตาร์ทอัพที่ล้มเหลวสองแห่ง การทำงานสัปดาห์ละ 80 ชั่วโมงตลอด 10 ปี และวิกฤตเงินหมดหลายครั้ง
      แม้แต่ Jensen Huang ยังบอกว่าถ้ามีสติครบถ้วนก็คงไม่เริ่มตั้งบริษัท: https://www.cnbc.com/amp/2024/05/11/jensen-huang-i-didnt-kno...
    • YC ลงทุนในบริษัทมากกว่า 5,000 แห่ง ดังนั้นหากมีผู้ร่วมก่อตั้ง 2–3 คนต่อบริษัท ก็รวมเป็น 10,000–15,000 คน คนส่วนใหญ่ในกลุ่มนี้ไม่ได้สร้าง ความมั่งคั่งที่จะส่งต่อกันรุ่นสู่รุ่น
      บริษัทที่ปิดตัวลง แค่ประคองตัวรอด หรือผู้ก่อตั้งกลับไปทำงานประจำธรรมดา ๆ ไม่ได้ถูกเชิดชู แต่ผลลัพธ์แบบนี้พบได้บ่อยกว่ามาก โดยเฉพาะในรุ่นหลัง ๆ ที่ลงทุนแบบกระจายจำนวนมาก
    • ผมทำงานในบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่และกำลัง ปฏิเสธใบสมัครจากผู้ก่อตั้ง YC ทุกสัปดาห์ ส่วนใหญ่หมดตัวเพราะบริษัทที่กำลังล้มเหลวและอยากได้งานวิศวกรหรือผู้จัดการระดับกลางที่สบายใน FAANG การรับรู้ถูกบิดเบือนจากผู้ก่อตั้งจำนวนน้อยที่ประสบความสำเร็จ แต่ 99% มีผลลัพธ์แย่กว่าวิศวกรบริษัททั่วไป
    • หากผู้ก่อตั้งส่วนน้อยมากไปถึง Series A และขยายทีมใหญ่ได้ ก็อาจเกิดข้อได้เปรียบทางอาชีพ แต่ถ้าเหมือนคนส่วนใหญ่ที่ไปไม่พ้นรอบ seed หรือไม่ได้แม้แต่เงินลงทุนรอบ seed การหางานหลังจากนั้นจะกลายเป็นเรื่องของ คอนเนกชันล้วน ๆ คล้ายกับการบอกว่าการเป็นตัวจริง NBA เป็นวิธีที่ดีในการได้งานโค้ชบาสเกตบอล
      ถ้าเป้าหมายคือการได้งาน ก็ควรไปสมัครงานโดยตรงแทนที่จะเริ่มสตาร์ทอัพ การก่อตั้งบริษัทช่วยให้เรียนรู้อะไรได้มากก็จริง แต่ทักษะนั้นขายตรง ๆ ได้ยาก และผู้ก่อตั้งส่วนใหญ่ไม่รู้อะไรเลยตอนเริ่มต้น ดังนั้นคำว่า “ประสบการณ์มาก” จึงเป็นคำที่สัมพันธ์กับบริบท

  • สงสัยว่าบริษัทเหล่านี้จ้างคนแบบนี้ไปทำไม และแนวปฏิบัตินั้นสะท้อนอะไรเกี่ยวกับ มาตรฐานการจ้างงานและการผลาญเงินทุน
    โอกาสที่คนที่เคยทำสตาร์ทอัพ YC จะเชี่ยวชาญด้าน Slurm, การสื่อสารแบบรวม (collectives), ระบบ NUMA, RDMA, คอมไพเลอร์, การเขียนโปรแกรมระบบ, การประเมิน·วัดประสิทธิภาพ HPC, CUDA, ROCM, GPGPU·accelerated computing นั้นต่ำมาก แต่สิ่งเหล่านี้คือธุรกิจหลักของทั้งสองบริษัท การที่บริษัทมีเงินทุนหนาและจ้างคนจำนวนมากไม่ใช่เรื่องน่าแปลกใจ แต่การเลือกคนที่เคยทำแอปหลอกตาอย่าง “Uber สำหรับสุนัขเลี้ยง” แทนที่จะดึงผู้เชี่ยวชาญ HPC จากห้องปฏิบัติการแห่งชาติมานั้นเป็นเรื่องเหนือความคาดหมาย

    • คำถามเดียวกันนี้ก็ถามได้ว่า ทำไม YC ถึงลงทุนใน “Uber สำหรับสุนัขเลี้ยง” อีกแห่ง หรือปุ่ม Touch Bar ราคาเดือนละ 10 ดอลลาร์ที่ช่วยให้เข้าประชุมได้เร็วขึ้น
      YC ลงทุนใน คนมากกว่าไอเดีย ดังนั้นอย่างน้อยในหลายกรณี คนที่มีพื้นฐานดีและมีความสามารถโดดเด่นเมื่อเทียบกับอายุ เพียงแต่กำลังทำไอเดียโง่ ๆ อยู่ ก็ยังมีศักยภาพในการหางานได้เพียงพอ ปัจจัยอื่น ๆ ก็อาจมีอยู่ แต่คนที่เก่งพอจะเข้า YC ได้ย่อมมีเหตุผลที่สมควรจะได้งานดี ๆ ด้วย และต่างจากผู้ก่อตั้งที่สุ่มหยิบมาจากข้างถนน
    • ผู้ก่อตั้ง YC ระดับท็อปนั้นมีความสามารถสูงจริง และแม้จะไม่ใช่สายโครงสร้างพื้นฐานเชิงลึกหรือสายวิจัย ความสามารถในการลงมือทำอย่างแข็งแกร่งและทักษะผู้ประกอบการ ก็ช่วยได้มากในบริษัทแบบนี้
    • เทคโนโลยี AI จริง ๆ ของสตาร์ทอัพ AI มีความเสี่ยงที่จะถูกทำให้เป็นของทั่วไปอยู่ตลอดเวลา การอยู่รอดของบริษัทขึ้นอยู่กับ ความสามารถในการดึงลูกค้าเข้ามาและผูกไว้กับผลิตภัณฑ์ของตัวเอง จนย้ายไปหาคู่แข่งไม่ได้
      คนที่เคยบริหารสตาร์ทอัพที่ไม่มีแนวป้องกัน น่าจะมีทักษะที่เกี่ยวข้องกับด้านนี้มาก
    • บริษัทเหล่านี้ ก็จ้างผู้เชี่ยวชาญ HPC ด้วย เพียงแต่คอมมูนิตี้มีขนาดเล็กและไม่ค่อยเป็นที่รู้จักภายนอก
      คน 100 คนนี้เป็นสัดส่วนที่เล็กมากของบุคลากรทั้งหมดในห้องแล็บ และพนักงานจำนวนมากของห้องแล็บไม่ได้สร้างตัวโมเดลเอง แต่สร้างผลิตภัณฑ์บนโมเดล
    • มีประสบการณ์ด้านเทคโนโลยีดังกล่าว รวมถึง deep learning·machine learning แบบดั้งเดิม เลยสงสัยว่าตอนนี้ยังคุ้มที่จะลงไปแข่งหรือไม่ และก็สงสัยด้วยว่ากลุ่มที่ถูกจ้างจริง ๆ มีแค่ คนวงในเครือข่ายท้องถิ่น ที่มีคอนเนกชันมากมายหรือเปล่า

  • หวังว่ายังจะมีคนที่สร้างบริการที่เราใช้บ่อยกว่า LLM ในแต่ละวันหลงเหลืออยู่บ้าง แต่สุดท้ายผู้ก่อตั้งส่วนใหญ่ก็ดูเหมือนจะตามไปยัง ที่ที่เงินไหลไป

    • ถ้าเชื่อตามประกาศการเข้าซื้อกิจการทั่วไป พวกเขาคือ วีรบุรุษผู้เสียสละที่ซ่อนอยู่ของยุคนี้ ซึ่งถูกซื้อกิจการก็เพื่อสนับสนุนลูกค้าให้ดีขึ้นเท่านั้น

  • ถ้าเลือกกลุ่มเป้าหมายด้วยคิวรีแบบต่อไปนี้ ก็น่าจะมี อคติจากการคัดเลือก หรือเปล่า
    SELECT * FROM yc_founders WHERE employer IN ('OpenAI', 'Anthropic');
    ถ้าผู้ก่อตั้ง YC มี 7,000 คน กราฟนี้ก็แสดงเพียง 1.5% ของทั้งหมด: https://www.ycombinator.com/investors

  • สงสัยว่าพวกเขาเข้าร่วมในฐานะวิศวกรหรือผู้นำ ที่ Anthropic มีแค่บทบาท Member of Technical Staff ถ้าคนที่เคยเป็น VP ขึ้นไปเข้ามาในฐานะวิศวกร ก็อยากรู้ว่าภายในเขากำลังสร้างอะไรกัน

  • YC ลงทุนในบริษัทมากกว่า 5,000 แห่ง และหน้านี้พูดถึงผู้ก่อตั้งเพียง 100 คน ดังนั้นไม่ควรใช้คำว่า “ส่วนใหญ่” ในหัวข้อ

    • ต้องมีลิงก์แหล่งที่มาของตัวเลขว่ามากกว่า 5,000 แห่ง