Stability-AI-CEO Emad Mostaque tritt zurück
(stability.ai)- Stability AI stellt auf eine Interimsführung mit zwei Co-CEOs um, nachdem Emad Mostaque, bisher CEO und Mitglied des Board of Directors, zurückgetreten ist
- Das Board überträgt COO Shan Shan Wong und CTO Christian Laforte die Leitung des Unternehmens, bis ein regulärer CEO ernannt ist
- Mostaque entscheidet sich, Stability AI zu verlassen und sich auf die Förderung von dezentraler AI zu konzentrieren
- Das Unternehmen sucht einen regulären CEO, der die nächste Wachstumsphase vorantreibt, während bestehendes Team, Technologie und Community erhalten bleiben
- Entscheidend bei diesem Wechsel ist, ob Stability AI die Führungslücke klein halten und seine Strategie für offene multimodale generative AI fortführen kann
CEO-Rücktritt und Interimsführung mit zwei Co-CEOs
- Emad Mostaque tritt von seiner Rolle als CEO von Stability AI und von seinem Sitz im Board of Directors des Unternehmens zurück
- Nach seinem Rücktritt will er sich darauf konzentrieren, dezentrale AI voranzutreiben
- Das Board ernennt zwei bestehende Führungskräfte zu Interims-Co-CEOs
- Shan Shan Wong: Chief Operating Officer
- Christian Laforte: Chief Technology Officer
Verfahren zur Ernennung eines regulären CEO
- Stability AI sucht einen regulären CEO, der die nächste Wachstumsphase des Unternehmens leiten soll
- Der neue CEO wird die Aufgabe übernehmen, auf der von Stability AI aufgebauten Grundlage aufzusetzen und das Geschäft zu führen
Wie das Board den Führungswechsel sieht
- Board-Chair Jim O’Shaughnessy dankt Emad Mostaque für seine Führung und sein Engagement für Stability AI sowie die Open-Source-Bewegung
- Während der Suche nach einem regulären CEO werden Shan Shan Wong und Christian Laforte das Unternehmen als Interims-Co-CEOs leiten
- Das Board bewertet die komplementären Fähigkeiten und Erfahrungen der beiden als passend für die Entwicklung und Kommerzialisierung generativer AI-Produkte
Emad Mostaques Botschaft
- Mostaque erklärt, Stability AI habe innerhalb von zwei Jahren nach der Einstellung des ersten Entwicklers Hunderte Millionen Downloads und Modelle über mehrere Modalitäten hinweg erreicht
- Er glaubt stark an die Mission von Stability AI und sieht das Unternehmen unter kompetenter Führung
- Künftig will er sich darauf konzentrieren, dass AI offen und dezentralisiert bleibt
Die nächsten Aufgaben für Stability AI
- Dieser Führungswechsel wird als Chance für Stability AI, das Management, das Board und die Investoren positioniert, die nächste Wachstumsphase des Unternehmens umzusetzen
- Das Unternehmen erklärt, sein bestehendes starkes Team, seine fortschrittliche Technologie und seine aktive Community beizubehalten
- Stability AI will im Bereich offener multimodaler generativer AI führend bleiben
1 Kommentare
Meinungen auf Hacker News
2024 scheint sich zu einem schwierigen Jahr für AI zu entwickeln
Leute mit Business-Perspektive beginnen bereits ernsthaft zu bezweifeln, wo der Wert im Verhältnis zu den Trainingskosten entstehen soll, und viele Generative-AI-Unternehmen haben zwar interessante Ideen, aber offenbar keinen echten Geschäftsplan
Auch die großen AI-Unternehmen wirken in Sachen Governance und langfristiger Stabilität ziemlich wackelig. Stability ist, anders als der Name vermuten lässt, sehr instabil geworden, das Chaos bei OpenAI ist noch nicht vollständig aufgeräumt, und bei Inflection gab es diese Woche ebenfalls merkwürdige Vorgänge, vermutlich kommt da noch mehr
Ich mag die Technologie selbst wirklich sehr, aber während die Realität sichtbar wird, dürfte es in der AI-Branche ziemlich ruppig werden; vor nachhaltigem langfristigem Wert scheint eine schmerzhafte Bereinigung nötig zu sein
Schon Overfitting auf interne Korpora reichte aus, um Automatisierungsgewinne zu erzielen, und das Machine-Learning-Ökosystem ist inzwischen sehr solide. Vor 10 Jahren waren SDKs wie Scikit-learn oder PyTorch noch nicht so robust wie heute, aber mittlerweile sind selbst produktionsreife SVM-Implementierungen ziemlich intuitiv
Machine-Learning-Modelle sind zu einem großen Teil zu Commodities geworden, und für die meisten Anwendungsfälle ist es auch nicht besonders schwierig, Modelle intern zu implementieren
Der eigentliche Wert dürfte eher auf der Infrastruktur-Seite von Machine Learning liegen: Wege, Deployment zu vereinfachen und zu verbessern, API-Sicherheit zu verwalten, mehrere gleichzeitige Deployments zu managen und Performance zu maximieren
Auf diese Hypothese habe ich auch Geld gesetzt, und alle Kollegen in meinem Umfeld haben sie in dieselbe Richtung bestätigt
Aus PR-Sicht wirkt es wie ein Versuch, sich ohne großen Nachhall wieder stärker am militärisch-industriellen Komplex auszurichten
Das ist weniger als Kritik gemeint; eher so, dass vollständig autonome AI-Killerroboter, die nicht an „Alignment“ gebunden sind, wohl viel früher kommen werden als erwartet, und dass ungeprüftes, unmoralisches Geld aus dem militärisch-industriellen Komplex kommen wird
Stability befindet sich in einer interessanten Lage. Zu Richtung und aktuellem Zustand ein paar Punkte: Erstens ist es besorgniserregend, dass Stability AI Grundlagenforschungstalente verloren hat
Damit ging ein enorm teurer Moat verloren, und auf der Basisschicht gibt es noch genug ungelöste Probleme wie schnellere Modelle und energieeffizientere Modelle, sodass Raum für differenzierte Produkte bestanden hätte. Der erste Schritt wäre, das Kernproblem bei der Einstellungspolitik zu korrigieren und den Fokus wieder auf ein AI-Lab zu legen. Man müsste die Richtung des Schiffs und die „Mission“ neu ausrichten
Zweitens hat die Mission, „Modelle für alle Modalitäten überall“ zu bauen, den Fokus verwässert. Die Ressourcen wurden zu dünn verteilt; mit 100 Mio. Dollar Finanzierung hätte man sich spitz auf einen bestimmten Bereich wie Bilder oder Video konzentrieren müssen. Midjourney hat gezeigt, dass schon eine einzige Modalität genug Value Capture ermöglichen kann, und StableLM wirkt wie eine schlechte Wette auf frühe Umsätze, zudem mit schwacher Differenzierung
Drittens gibt es auf der API-Schicht genügend Wettbewerb. Stabilitys Bekenntnis zu Open Source wird weiterhin Forschende und Entwickler anziehen, aber der Fokus sollte wieder auf Verbesserungen der Anwendungsschicht liegen. Tiefe UX-Wrapper für Bildbearbeitung und Videobearbeitung zu bauen und den End-to-End-Stack für Bild- oder Videogenerierung zu besitzen, könnte ein guter Fokus sein, um sich vom Wettbewerb abzuheben. Menschen zahlen nicht für das Bild an sich, sondern für ein Bild, das ihr Problem löst
Bei Generative AI gibt es drei „Schichten“: Daten, Basismodelle und die Interface-Schicht
Der Grund, warum Sora möglicherweise keine große Bedrohung ist, liegt darin, dass Adobe nicht nur bei Daten und Basismodellen aktiv ist, sondern auch auf der Interface-Schicht. Adobe kennt wahrscheinlich besser als alle anderen die Bedürfnisse und Workflows von Filmemachern und hat vor allem bereits Filmemacher als Kunden
Deshalb sind Produktunternehmen wie Adobe, Microsoft und Google besser positioniert, Generative AI zu monetarisieren. Reine AI-Unternehmen wie OpenAI sind eher B2B-Geschäfte, genauer gesagt API-Geschäfte. Sie verfügen über gute Daten, bauen Basismodelle, stellen die Ergebnisse per API bereit, und andere Unternehmen, die näher an ihren jeweiligen Kunden und Bedürfnissen sind, monetarisieren sie; ein Teil davon fließt dann an das reine AI-Unternehmen zurück
[1] Ab Minute 5: https://www.cnbc.com/video/2024/02/20/adobe-ceo-shantanu-nar...
Open Source funktioniert im Grunde nur dann, wenn ein wohlhabendes Unternehmen einen Teil, der keinen Umsatz generiert, als Open Source veröffentlicht
Er geht, um dezentrale AI zu machen? Genau das hat Stability AI doch gemacht, bis sich zeigte, dass die Ökonomie tatsächlich nicht aufgeht, und ich sehe nicht, warum eine neue Firma daran etwas ändern sollte
Emad ist allerdings im Beirat eines dezentralen GPU-Unternehmens: https://home.otoy.com/stabilityai/
Angesichts der jüngsten Nachrichten zur Führung ist das wohl eine höfliche Formulierung zum Abschied, aber diese Begründung passt nicht wirklich
Statt sämtliche Rechenleistung auf Bitcoin zu verschwenden, würde man ein vollständig offenes Modell vortrainieren, das auf der Hardware der Leute laufen kann. Ein ternäres 120B-Modell wäre derzeit das Spannendste überhaupt, aber aktuell braucht man dafür einen Supercomputer für 1 Mrd. Dollar, sodass es niemand trainieren kann
Zum Beispiel: Wenn man diese Coin ausgibt, erhält man Zugriff auf jenes Modell, so in der Art
Die eigentliche Ursache liegt darin, dass das aktuelle KI-Geschäft und die Modelle kaum nennenswerten wirtschaftlichen Wert abschöpfen
Irgendwann wird man dort ankommen, aber es braucht noch mehr Arbeit. Ein paar Jahre mehr wären gut, wenn nicht Jahrzehnte.
Das Problem ist nicht die Kommerzialisierung von Bildgenerierungs-KI, sondern dass Emad und Stability kaum einen plausiblen Geschäftsplan hatten
Der Plan wirkte im Grunde wie „Schritt 1: SD kostenlos veröffentlichen, Schritt 2: ???, Schritt 3: Gewinn“
Da die meisten Nutzer nicht die Schritte gehen wollen, die nötig sind, um es lokal auszuführen, dürfte die Open-Source-Philosophie auch kein ernsthaftes Hindernis für eine breitere kommerzielle Einführung gewesen sein
Eine kostenpflichtige, einfache und robuste UI rund um die Stability-Modelle hätte oberste Priorität haben müssen, aber selbst damit wurde viel zu spät begonnen
Für Stable-Diffusion-Modelle sind viele erstaunliche Erweiterungen wie ControlNet und Dreambooth entstanden, und weil die Forschungsgemeinschaft an Stability-Modellen festhielt, gab es auch viel kostenlose Forschung und Implementierung, aber Stability scheint nichts davon wirklich monetarisiert zu haben
Nach 3 bis 5 Jahren nach der Einführung wird sich zeigen, dass die Entlassungen eine furchtbare Entscheidung waren und der angerichtete Schaden im Verhältnis zum Nutzen viel zu groß war. Ob sich dieser Schaden im Gewinn zeigt, wird je nach Unternehmen unterschiedlich sein, aber sie werden eindeutig in ein unangenehmes Tal geraten
Nach 6 bis 8 Jahren werden Studios wie verrückt einstellen, um verlorenes Talent zurückzugewinnen. Sie werden nicht mehr so groß sein wie früher, aber wieder auf ein normaleres Betriebsniveau wachsen
Nach 10 bis 12 Jahren wird ein Unternehmen, das so etwas wie das „Apple“ der KI ist, endlich die richtige Balance zwischen Effizienz und Profitabilität finden. Ich hoffe, dass es die Arbeitnehmer nicht kaputtmacht, aber garantieren kann ich das nicht. Wettbewerber werden nachziehen und das, was KI heute verspricht, richtig erschließen
Nach etwa 15 Jahren werden sich KI-Pipelines, Training, Hochschulkurse, rechtliche Grenzen usw. etabliert haben, und KI wird ein so normales Standardwerkzeug sein wie eine IDE
Derzeit tun Unternehmen und KI-Technologie so, als wären sie schon an dem Punkt in zehn Jahren, tatsächlich befinden wir uns aber noch in rechtlichen Debatten und überhaupt erst dabei herauszufinden, wofür und wo KI eingesetzt werden sollte. Persönlich hoffe ich, dass es genug Regulierung für generative Kunst geben wird, sodass sie für große Studios nicht leicht nutzbar und wertvoll ist. Zum Beispiel könnte generative Kunst selbst bei Nutzung eigener IP zum Verlust von Urheber- und Markenrechten führen; ganz so extrem muss es nicht sein, aber in diese Richtung sollte es gehen
Der Grund ist, dass Stability.ai alles kostenlos abgegeben hat. Bis vor Kurzem haben sie nicht einmal versucht, Geld für ihre Modelle zu verlangen
Ich habe gehört, der einzige Grund, warum sie noch nicht dichtgemacht haben, sei, dass sie vor ein paar Jahren gemietete GPU-Kapazitäten weiterverkaufen. Weil Stability viele langfristige GPU-Rechenkapazitäten gesichert hat, mieten andere Unternehmen sie nun von Stability weiter
Hier gibt es keinen Geschäftsplan. Es ist das MoviePass der KI
Wirklich schade. Als Emad anfing, auf Twitter Krypto-Unsinn zu posten, konnte man sehen, wohin es mit Stability gehen würde, aber ich hätte nicht gedacht, dass es so schnell passiert
Ich vermute, sie werden auf geschlossene Modelle umstellen und dann verschwinden
Er wurde gefeuert und versucht nun, während des aktuellen Krypto-Booms dort Geld zu verdienen
Obwohl Stability die eigentliche „Open AI“ war, hat es nicht die Mittel, sich auf diese Weise selbst zu tragen
Ich sehe Stability AI praktisch als RIP
Ich mag ihre Modelle, und ich mag auch, dass sie das gesamte Open-Source-KI-Ökosystem zum Besseren verändert haben, aber angesichts der viel zu geringen Profitabilität war das Ende immer absehbar
Wenn sie ihre Technologie nicht einfach kostenlos verteilt hätten, gäbe es die KI-Startup-Szene oder soziale Gruppen wie e/acc wohl nicht in dem heutigen Ausmaß
Interessanterweise haben Stability AI und dessen VC-Geld viel effektiver als eine gemeinnützige Wohltätigkeitsorganisation gehandelt, die KI-Entwicklung beschleunigt und die Ergebnisse als Open Source veröffentlicht, als andere Unternehmen, die genau dafür eigentlich gedacht waren. Natürlich ist es mangels Gewinn nur scherzhaft gemeinnützig
Es war wirklich das echte ActuallyOpenAI
Wenn man die Welt verbessern will, könnte der beste Weg sein, VC-Investoren dazu zu bringen, die Technologie zu finanzieren, und die Ergebnisse dann kostenlos an alle zu verteilen
Inwiefern ist das kein Betrug?
In den letzten Monaten scheinen viele KI-Startups etwas Turbulenz und Chaos erlebt zu haben
Zuerst gab es im November die OpenAI-Rebellion, danach übernahm Microsoft Inflection AI in Form einer 600-Millionen-Dollar-Acqui-Hire, um keine überbewerteten 4 Milliarden Dollar zu zahlen, und nun gibt es auch bei Stability AI Instabilität, nachdem viele Mitarbeitende gegangen sind und der CEO zurückgetreten ist
Was sagt das über andere KI-Unternehmen aus, die enorme VC-Summen eingesammelt haben, aber keinen nennenswerten Umsatz erzielen? Es scheint zu einem Platzen der Blase beizutragen, bei dem nur wenige Unternehmen überleben
Bei KI-Anwendungen scheint es enorme Verwirrung zu geben. Kaum jemand will sich auf einen einzigen Fokus oder eine einzelne Anwendung festlegen; alle wollen alles für alle sein
Die bewährte Methode, etwas Großes aufzubauen, besteht darin, zunächst eine Killer-App zu bootstrappen, die ein reales Problem löst, und sich dann horizontal in andere Problembereiche auszuweiten
Diese Unternehmen versuchen viel zu früh viel zu viel. Vermutlich, weil sie zu wenig finanzielle Einschränkungen haben. Es fehlt an Fokus
Er scheint in Richtung Kryptowährungen gegangen zu sein.
https://x.com/sreeramkannan/status/1771340250801127664?s=46
Gerade in diesem Kontext ist es nicht präzise, all das einfach als „Kryptowährungen“ zu bezeichnen.
Infinite-sum games also.
Wenn man sich die Erschütterungen im Bereich generative KI in der vergangenen Woche ansieht: Bei Inflection AI ist der CEO zu MSFT gegangen, bei Stability AI ist der CEO irgendwohin gegangen. Zu EigenLayer und Infinite-sum games?
Was gibt es noch? Gibt es noch keine Website im Stil von „web3 is going great“ namens „GenAI is going great“? https://www.web3isgoinggreat.com/
Frühere Kontroversen rund um den CEO gab es 2023: https://www.forbes.com/sites/kenrickcai/2023/06/04/stable-di...
Tatsächlich hat Mostaque keinen Master-Abschluss aus Oxford, sondern einen Bachelor. Auf das erfolgreiche Jahr des Hedgefonds folgte ein so schwaches Jahr, dass er wenige Monate später geschlossen wurde, und die UN arbeitete seit Jahren nicht mehr mit ihm zusammen. Stable Diffusion war der Hauptgrund, warum sein Startup Stability AI bekannt wurde, aber der Quellcode wurde von einer anderen Forschergruppe geschrieben.
Professor Björn Ommer, der die Forschung leitete, sagte Forbes: „Als wir es gebaut haben, wusste Stability meines Wissens nicht einmal, dass es existiert. Sie sind erst später auf diesen Zug aufgesprungen.“
Es hieß auch: „Was er gut kann, ist, die Arbeit anderer Leute zu nehmen und seinen Namen daraufzusetzen oder Dinge zu tun, bei denen sich nicht überprüfen lässt, ob sie wahr sind.“
In der Zeit vor ChatGPT wirkte das verrückt, aber rückblickend war es eine Entscheidung, die sich enorm ausgezahlt hat.
Die meisten dieser „Kontroversen“ stammen von einem unzufriedenen Mitgründer und Investor, der seine Anteile vor dem Erfolg von SD1.4 verkauft hatte. Es mag sein, dass Emad nicht bewiesen hat, dass er langfristig kompetent genug ist, ein großes KI-Forschungslabor zu führen, aber diese Beschwerden wirken eher wie kleine „Kontroversen“.
Diesen Hintergrund gibt es auch.
Ich frage mich, wie viele Leute es in der VC- oder PE-Branche gibt, die ihre Karriere und ihre Erfolge ausschmücken.