CEO da Stability AI, Emad Mostaque, renuncia
(stability.ai)- A Stability AI está fazendo a transição para um modelo com co-CEOs interinos após a saída de Emad Mostaque, que era CEO e membro do conselho
- O conselho encarregou a COO Shan Shan Wong e o CTO Christian Laforte de liderarem a empresa até a nomeação de um CEO efetivo
- Mostaque escolheu deixar a Stability AI para se concentrar no avanço da IA descentralizada
- A empresa está buscando um CEO efetivo para liderar sua próxima fase de crescimento, mantendo sua equipe, tecnologia e comunidade atuais
- O ponto central dessa mudança é se a empresa conseguirá reduzir o vazio de liderança enquanto mantém sua estratégia de IA generativa multimodal aberta
Renúncia do CEO e modelo com co-CEOs interinos
- Emad Mostaque renunciou ao cargo de CEO da Stability AI e também à sua posição no conselho da empresa
- Após a renúncia, decidiu se concentrar em promover a IA descentralizada
- O conselho nomeou dois executivos atuais como co-CEOs interinos
- Shan Shan Wong: Chief Operating Officer
- Christian Laforte: Chief Technology Officer
Processo de nomeação do CEO efetivo
- A Stability AI está procurando um CEO efetivo para liderar a próxima fase de crescimento da empresa
- O novo CEO assumirá a base construída pela Stability AI e ficará responsável por conduzir os negócios
Como o conselho vê a transição de liderança
- O presidente do conselho, Jim O’Shaughnessy, agradeceu a Emad Mostaque por sua liderança e por sua dedicação à Stability AI e ao movimento open source
- Enquanto a busca por um CEO efetivo continua, Shan Shan Wong e Christian Laforte liderarão a empresa como co-CEOs interinos
- O conselho avalia que as habilidades e experiências complementares dos dois são adequadas para o desenvolvimento e a comercialização de produtos de IA generativa
Mensagem de Emad Mostaque
- Mostaque afirmou que, em apenas dois anos desde a contratação do primeiro desenvolvedor, a Stability AI passou a ter centenas de milhões de downloads e modelos em várias modalidades
- Ele disse acreditar fortemente na missão da Stability AI e considera que a empresa está sob uma liderança competente
- Daqui para frente, sua posição é a de se concentrar em garantir que a IA permaneça aberta e descentralizada
Próximos desafios da Stability AI
- Essa mudança de liderança é vista como uma oportunidade para a Stability AI, sua diretoria, conselho e investidores concretizarem a próxima fase de crescimento da empresa
- A empresa afirmou que manterá sua excelente equipe atual, tecnologia de ponta e comunidade ativa
- A Stability AI tem como objetivo continuar sendo líder no campo da IA generativa multimodal aberta
1 comentários
Comentários do Hacker News
Parece que 2024 vai se tornar um ano difícil para a IA
Do ponto de vista de negócios, as pessoas já começaram a questionar seriamente de onde vem o valor em relação ao dinheiro gasto em treinamento, e muitas empresas de IA generativa parecem ter ideias interessantes, mas nenhum plano de negócios de verdade
Até as grandes empresas de IA parecem bastante abaladas em termos de governança e estabilidade de longo prazo. A Stability, ao contrário do nome, ficou muito instável, a confusão na OpenAI ainda não foi totalmente resolvida, houve algo estranho na Inflection esta semana também, e parece que ainda vem mais por aí
A tecnologia em si é realmente boa, mas, à medida que a realidade aparece, o setor de IA deve ficar bem turbulento, e parece que será necessária uma faxina dolorosa antes de surgir valor sustentável de longo prazo
Só o sobreajuste em corpora internos já foi suficiente para obter ganhos de automação, e o ecossistema de machine learning hoje também é muito sólido. Há 10 anos, SDKs como Scikit-learn e PyTorch não eram tão robustos quanto agora, mas hoje até implementações de SVM em nível comercial são bastante intuitivas
Os modelos de machine learning se tornaram em grande parte uma commodity, e, na maioria dos casos de uso, o processo de implementar internamente um modelo também não é difícil
O valor real provavelmente está mais no lado de infraestrutura do machine learning. Coisas como simplificar e melhorar o deployment, gerenciar segurança de API, administrar vários deployments simultâneos e maximizar desempenho
Apostei dinheiro nessa hipótese, e todos os colegas ao meu redor também a validaram na mesma direção
Parece um movimento para se realinhar com o complexo industrial-militar sem grande repercussão negativa em termos de relações públicas
Mais do que uma crítica, dá a impressão de que robôs assassinos de IA totalmente autônomos, não presos a “alinhamento”, vão chegar muito mais cedo do que se esperava, e o dinheiro imoral sem fiscalização virá do complexo industrial-militar
A Stability está em uma situação interessante. Sobre sua direção e estado atual, algumas observações: primeiro, é preocupante que a Stability AI tenha perdido talentos de pesquisa fundamental
Perdeu um fosso extremamente caro, e ainda havia espaço para criar produtos diferenciados, já que continuam existindo muitos problemas não resolvidos na camada fundamental, como modelos mais rápidos e mais eficientes em energia. O primeiro passo é corrigir os problemas centrais de contratação e voltar a focar no lado de instituto de pesquisa em IA. Será preciso redefinir o rumo do navio e a “missão”
Em segundo lugar, a missão de “criar modelos para todos os formatos em todos os lugares” fez a empresa perder foco. Os recursos ficaram espalhados demais, e, com US$ 100 milhões em investimento, ela deveria ter se concentrado de forma mais afiada em uma área específica, como imagem ou vídeo. A Midjourney mostrou que é possível capturar valor suficiente com um único formato; o StableLM parece uma aposta ruim atrás de receita inicial e com pouca diferenciação
Em terceiro lugar, há concorrência suficiente na camada de API. O compromisso da Stability com open source continuará atraindo pesquisadores e desenvolvedores, mas ela precisa voltar a focar em melhorias na camada de aplicação. Criar wrappers de UX profundos para edição de imagem e vídeo, e possuir a stack end-to-end de geração de imagem ou vídeo, pode ser um bom foco para se diferenciar da concorrência. As pessoas não pagam pela imagem em si, mas por imagens que resolvem seus problemas
Na IA generativa, existem 3 “camadas”: dados, modelo fundamental e camada de interface
Um motivo pelo qual o Sora pode não ser uma grande ameaça é que a Adobe atua não só em dados e modelos fundamentais, mas também na camada de interface. É bem possível que a Adobe conheça melhor do que ninguém as necessidades e fluxos de trabalho de cineastas e, acima de tudo, já tenha cineastas como clientes
Por isso, empresas de produto como Adobe, Microsoft e Google estão em melhor posição para monetizar a IA generativa. Empresas de IA pura como a OpenAI podem estar mais próximas de um negócio B2B, mais especificamente de um negócio de API. Elas têm ótimos dados, constroem modelos fundamentais e oferecem os resultados via API, enquanto outras empresas, mais próximas de seus próprios clientes e necessidades, monetizam isso, e uma parte volta para as empresas de IA pura
[1] no ponto de 5 minutos: https://www.cnbc.com/video/2024/02/20/adobe-ceo-shantanu-nar...
A única forma em que open source realmente funciona é quando uma empresa rica abre em open source parte do que não gera receita
Vai sair para fazer IA descentralizada? A Stability AI estava fazendo exatamente isso até ficar claro que a viabilidade econômica não fechava, e não parece que criar uma nova empresa vá mudar isso
O Emad é conselheiro de uma empresa de GPU descentralizada: https://home.otoy.com/stabilityai/
Considerando as notícias recentes sobre a liderança, talvez seja uma forma educada de se despedir, mas essa justificativa não combina muito bem
Em vez de desperdiçar toda a computação com bitcoin, a ideia seria pré-treinar modelos totalmente abertos que possam rodar no hardware das pessoas. O modelo trinarizado 120B é uma das coisas mais interessantes do mundo hoje, mas, no momento, ninguém consegue treiná-lo porque é preciso um supercomputador de US$ 1 bilhão
Por exemplo, algo como emitir essa moeda e então ganhar acesso àquele modelo
A causa fundamental parece ser que o negócio e os modelos atuais de IA quase não conseguem capturar valor econômico significativo.
Eventualmente vão chegar lá, mas ainda falta trabalho. Talvez não décadas, mas seria bom ter mais alguns anos
O problema não era a comercialização da IA de geração de imagem, e sim que Emad e a Stability quase não tinham um plano de negócios plausível.
O plano parecia basicamente “Etapa 1: liberar o SD de graça, Etapa 2: ???, Etapa 3: lucro”.
Como a maioria dos usuários não quer passar pelas etapas necessárias para rodar localmente, a filosofia open source provavelmente nem era um obstáculo tão sério para uma adoção comercial mais ampla.
Uma UI paga, fácil e robusta em torno dos modelos da Stability deveria ter sido a prioridade número 1, mas demoraram demais até para começar.
Os modelos Stable Diffusion ganharam muitas extensões incríveis, como ControlNet e Dreambooth, e a comunidade de pesquisa se apegou aos modelos da Stability, gerando muita pesquisa e implementação gratuitas, mas a sensação é que a Stability não conseguiu monetizar nada disso direito
Entre 3 e 5 anos após o lançamento, vai ficar claro que as demissões foram uma escolha terrível e que o dano causado foi grande demais em relação ao benefício. Se isso vai aparecer no lucro depende de cada empresa, mas com certeza vão bater no vale da estranheza.
Entre 6 e 8 anos, os estúdios vão contratar loucamente para recuperar o talento que perderam. Não vão voltar ao tamanho de antes, mas crescerão até um nível operacional mais normal.
Entre 10 e 12 anos, vai surgir uma empresa tipo a “Apple” da IA, que finalmente vai encontrar o equilíbrio certo entre eficiência e rentabilidade. Espero que isso não destrua os trabalhadores, mas não dá para garantir. Os concorrentes também virão atrás e finalmente desbloquearão de verdade as promessas atuais da IA.
Em uns 15 anos, pipelines de IA, treinamento, disciplinas universitárias e limites jurídicos estarão estabelecidos, e ela será uma ferramenta padrão tão comum quanto usar uma IDE.
Hoje, tanto as empresas quanto a tecnologia de IA fingem estar no ponto de daqui a 10 anos, mas na realidade ainda estamos na fase de debate jurídico e de descobrir para quê e onde a IA deve ser usada. Pessoalmente, espero que a arte generativa receba regulação suficiente para não valer a pena para grandes estúdios usá-la com facilidade. Por exemplo, algo como arte generativa fazer você perder direitos autorais e de marca mesmo usando IP próprio; talvez não tão extremo, mas algo parecido
O motivo é que a Stability.ai deu tudo de graça. Até recentemente, nem tentava cobrar pelos modelos.
Ouvi dizer que o único motivo de ainda não ter fechado as portas é que está revendendo cotas de GPU alugadas anos atrás. Como a Stability reservou muita capacidade de GPU de longo prazo, outras empresas estariam sublocando isso dela.
Aqui não existe plano de negócios. É a MoviePass da IA
É realmente uma pena. Quando Emad começou a postar bobagem de cripto no Twitter, já dava para ver para onde a Stability estava indo, mas eu não esperava que fosse tão rápido.
Acho que vai desaparecer depois de mudar para modelos fechados
ele foi demitido e agora está se movimentando para ganhar dinheiro com a onda cripto enquanto ela durar
Mesmo sendo uma verdadeira “Open AI”, a Stability não tinha condições de se sustentar assim
Na prática, a Stability AI parece RIP.
Gosto dos modelos e gosto do quanto eles melhoraram todo o ecossistema de IA open source, mas, com uma rentabilidade tão baixa, o desfecho sempre pareceu inevitável.
Se eles não tivessem simplesmente distribuído a tecnologia de graça, talvez a cena de startups de IA e grupos sociais como e/acc nem existissem no nível atual.
Curiosamente, a Stability AI e seu financiamento de VC agiram muito mais como uma instituição beneficente sem fins lucrativos altamente eficaz em acelerar o desenvolvimento de IA e divulgar os resultados em open source do que empresas que desde o começo deveriam fazer esse tipo de trabalho. Claro, é sem fins lucrativos na piada, já que não tem lucro.
Era realmente a verdadeira ActuallyOpenAI.
Se você quer melhorar o mundo, talvez a melhor forma seja enganar investidores de VC para financiarem tecnologia e depois distribuir os resultados gratuitamente para todo mundo
Como isso não seria fraude?
Nos últimos meses, muitas startups de IA parecem estar passando por alguma turbulência e confusão.
Primeiro veio a revolta na OpenAI em novembro, depois a Microsoft levou a Inflection AI numa aquisição de talentos de US$ 600 milhões para não precisar pagar os US$ 4 bilhões inflados, e agora a Stability AI também está mostrando instabilidade com a saída de muitos funcionários seguida da renúncia do CEO.
O que isso diz sobre outras empresas de IA que levantaram enormes quantias de VC, mas não geram receita significativa? Parece estar contribuindo para um estouro da bolha em que só algumas poucas empresas vão sobreviver
Parece haver uma enorme bagunça nas aplicações de IA. Quase ninguém quer se dedicar a um foco ou aplicação só; todos querem ser tudo para todos.
O jeito comprovado de construir algo grande é bootstrappar um killer app que resolva um problema real e depois expandir horizontalmente para outras áreas de problema.
Essas empresas estão tentando fazer coisas demais cedo demais. Provavelmente porque têm restrições financeiras pequenas demais. Falta foco
Parece que ele foi para o lado das criptomoedas
https://x.com/sreeramkannan/status/1771340250801127664?s=46
especialmente nesse contexto, chamar tudo isso simplesmente de “criptomoedas” não é preciso
Jogos de soma infinita, hein
Vendo a turbulência no lado da IA generativa na semana passada, na Inflection AI o CEO foi para a MSFT, e na Stability AI o CEO foi para algum lugar. É EigenLayer e jogos de soma infinita?
O que mais vem por aí? Ainda não existe um site estilo “GenAI is going great”, como o “web3 is going great”? https://www.web3isgoinggreat.com/
Houve controvérsias anteriores relacionadas ao CEO em 2023: https://www.forbes.com/sites/kenrickcai/2023/06/04/stable-di...
Na prática, Mostaque não tem mestrado por Oxford, e sim diploma de bacharel. Depois de um ano bem-sucedido no hedge fund, o ano seguinte foi tão fraco que ele fechou poucos meses depois, e a ONU não trabalhou com ele por vários anos. Stable Diffusion foi o principal motivo pelo qual sua startup, a Stability AI, ficou famosa, mas o código-fonte foi escrito por outro grupo de pesquisadores
O professor Björn Ommer, que liderou a pesquisa, disse à Forbes: “Quando nós criamos isso, a Stability, pelo que eu sabia, nem sabia que isso existia. Eles só embarcaram nessa onda depois”
Também houve quem dissesse que “no que ele é bom é em pegar o trabalho dos outros e colocar o próprio nome, ou fazer coisas que não dá para verificar se são verdadeiras”
Antes da era do ChatGPT, isso parecia uma loucura, mas olhando para trás foi uma decisão enormemente recompensada
A maioria dessas “controvérsias” veio de um cofundador e investidor ressentido que vendeu sua participação antes do sucesso do SD1.4. Talvez isso não prove que o Emad era competente o bastante para tocar um grande laboratório de pesquisa em IA no longo prazo, mas essas reclamações estão mais para pequenas “controvérsias”
Esse também é o contexto
Fico pensando quantas pessoas no mercado de VC ou PE também dão uma incrementada no próprio currículo e nos próprios sucessos