เล เวียด กว็อก และอดีตผู้บริหาร Google ตั้งเป้ามูลค่า Discovery Loop ที่ 5 หมื่นล้านดอลลาร์

ตั้งเป้ามูลค่า 5 หมื่นล้านดอลลาร์ ทั้งที่ยังไม่มีผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์

มีรายงานว่า Discovery Loop บริษัทปัญญาประดิษฐ์ที่ก่อตั้งโดย Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals และนักวิทยาศาสตร์ชาวเวียดนาม Le Viet Quoc กำลังมองหาเงินทุนโดยตั้งเป้ามูลค่าบริษัทไว้ที่ราว 5 หมื่นล้านดอลลาร์ เพียงไม่กี่สัปดาห์หลังเปิดตัวเมื่อวันที่ 5 สิงหาคม 2026 บริษัทยังไม่ได้ประกาศผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ และมูลค่าที่เสนอเป็นเพียงเป้าหมาย ไม่ใช่ธุรกรรมที่เสร็จสิ้นแล้ว

รายงานที่เผยแพร่เมื่อวันที่ 11 กันยายนระบุว่า เป้าหมายดังกล่าวเพิ่มขึ้นอย่างมากจากการหารือในเดือนสิงหาคม ซึ่งมุ่งระดมทุนประมาณ 1 พันล้านดอลลาร์ ที่มูลค่าบริษัทประมาณ 1 หมื่นล้านดอลลาร์ เป้าหมายมูลค่าใหม่สูงกว่าตัวเลขก่อนหน้าห้าเท่า หรือเพิ่มขึ้น 4 หมื่นล้านดอลลาร์ ตัวเลขทั้งสองยังไม่ได้ยืนยันว่าผู้ลงทุนให้คำมั่นลงทุนจริงเป็นจำนวนเท่าใด และไม่มีการเปิดเผยวงเงินที่บริษัทกำลังมองหาในการหารือครั้งล่าสุด

ทีมผู้ก่อตั้งต้องการสร้าง AI ที่สามารถเสนอสมมติฐาน ออกแบบและดำเนินการทดลอง วิเคราะห์ผล และใช้ข้อค้นพบเหล่านั้นเพื่อเลือกประเด็นศึกษาถัดไป หัวข้อแรกจะเป็น AI เอง โดย Discovery Loop วางแผนทำให้การวิจัยอัลกอริทึมและระบบแมชชีนเลิร์นนิงเป็นแบบอัตโนมัติ ก่อนขยายไปสู่วงการวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมอื่น ๆ

Wilson Sonsini Goodrich & Rosati สำนักงานกฎหมายของบริษัท ยืนยันการเปิดตัวเมื่อวันที่ 5 สิงหาคมผ่านประกาศเปิดตัวและการจัดหาเงินทุน โดยระบุว่า Discovery Loop เป็นบริษัทเพื่อประโยชน์สาธารณะจดทะเบียนในรัฐเดลาแวร์ และระบุว่า Radical Ventures กับ Khosla Ventures เป็นผู้นำการจัดหาเงินทุนรอบแรก โดยมี Lightspeed, Kleiner Perkins, Doerr Capital และ Alphabet เข้าร่วม

การแยกให้ชัดระหว่างกระบวนการจัดหาเงินทุนที่ประกาศแล้วกับรอบระดมทุนที่ปิดดีลเรียบร้อยมีความสำคัญในกรณีนี้ Discovery Loop ปฏิเสธให้ความเห็นเกี่ยวกับเป้าหมายมูลค่า 5 หมื่นล้านดอลลาร์ตามรายงาน ส่วน Dean ไม่ตอบรับคำขอให้แสดงความเห็น เงื่อนไขอาจเปลี่ยนแปลงได้ และไม่มีการรับประกันว่าผู้ลงทุนจะเห็นด้วยกับมูลค่าดังกล่าว

เกิดอะไรขึ้นระหว่างเดือนสิงหาคมถึงกันยายน?

การปรากฏตัวอย่างรวดเร็วของ Discovery Loop ประกอบด้วยความเคลื่อนไหวสามเรื่องที่แยกจากกัน ได้แก่ การเปิดตัวต่อสาธารณะ ความพยายามจัดตั้งทีมและโครงสร้างพื้นฐานระยะแรก และรายงานเกี่ยวกับการเจรจาระดมทุนเพิ่มเติม เหตุการณ์เหล่านี้ไม่ควรถูกมองเป็นหลักฐานว่าบริษัทมีขนาดหรือความก้าวหน้าถึงระดับที่เป้าหมายระดมทุนบ่งชี้แล้ว

• 5 สิงหาคม 2026: Discovery Loop ประกาศเปิดตัวและการจัดหาเงินทุนระยะแรก โดยมีอดีตนักวิจัย Google สี่คนเป็นผู้ก่อตั้ง
• 9 สิงหาคม 2026: ประกาศของ Dean ซึ่ง Radical Ventures นำมาเผยแพร่ซ้ำ ระบุว่าทีมคาดว่าจะปิดรอบซีดในช่วงหลายสัปดาห์ถัดไป และจะหาพื้นที่สำนักงานพร้อมรับพนักงาน
• สิงหาคม 2026: มีรายงานเกี่ยวกับการหารือระดมทุนประมาณ 1 พันล้านดอลลาร์ ที่มูลค่าบริษัทประมาณ 1 หมื่นล้านดอลลาร์
• 11 กันยายน 2026: มีรายงานเกี่ยวกับเป้าหมายมูลค่าใหม่ที่ประมาณ 5 หมื่นล้านดอลลาร์ โดยไม่ได้ยืนยันว่าปิดดีลแล้ว

รายงานแต่ละฉบับอธิบายสถานะของรอบระดมทุนแรกไม่ตรงกันทั้งหมด บางฉบับระบุว่า Radical Ventures และ Khosla Ventures เป็นผู้นำการจัดหาเงินทุนรอบซีด ขณะที่ประกาศทางกฎหมายเมื่อวันที่ 5 สิงหาคมระบุว่าทั้งสองบริษัทกำลังร่วมเป็นผู้นำรอบดังกล่าว ส่วนแถลงการณ์ของ Dean เมื่อวันที่ 9 สิงหาคมระบุว่าคาดว่าจะปิดรอบในช่วงหลายสัปดาห์ถัดไป ข้อมูลเหล่านี้ระบุผู้เข้าร่วม แต่ไม่ได้ยืนยันวันปิดรอบหรือวงเงินสุดท้าย

ข้อมูลการรับสมัครงานสะท้อนสถานการณ์คนละช่วงเวลา ไม่จำเป็นต้องขัดแย้งกัน ก่อนเปิดตัว บริษัทยังไม่ได้เช่าสำนักงานหรือเริ่มรับสมัครงาน ต่อมา Dean ประกาศแผนรับพนักงาน และรายงานฉบับหลังระบุว่าหน้ารับสมัครงานของบริษัทมีตำแหน่งว่างหนึ่งตำแหน่ง Radical Ventures อธิบายว่าแผนการทำงานคือทีมที่ทำงานร่วมกัน ณ สำนักงานใน Palo Alto

ทำให้กระบวนการทดลองเป็นอัตโนมัติ ไม่ใช่แค่หาคำตอบ

เป้าหมายหลักของ Discovery Loop คือทำให้วงจรการทดลองเป็นระบบอัตโนมัติ แทนที่จะให้ระบบ AI เพียงตอบคำถามหรือเขียนโค้ด บริษัทต้องการให้ระบบระบุแนวคิดที่มีศักยภาพ ตัดสินใจว่าจะทดสอบอย่างไร ดำเนินการทดสอบ ตีความผล และปรับแนวทางของตน

ในการวิจัยแมชชีนเลิร์นนิง ระบบอาจเสนอแบบสถาปัตยกรรมโมเดลใหม่ ฝึกหรือทดสอบโมเดล วัดประสิทธิภาพ และเลือกแนวทางปรับปรุงขั้นต่อไป สถาปัตยกรรมคือการจัดวางองค์ประกอบการคำนวณของโมเดล ซึ่งส่งผลต่อการเรียนรู้และประมวลผลข้อมูลของโมเดล Discovery Loop ยังไม่ได้เปิดเผยระบบเชิงพาณิชย์ที่ใช้งานได้และทำกระบวนการทั้งหมดนี้

Dean ซีอีโอของ Discovery Loop อธิบายจุดมุ่งเน้นในระยะใกล้ไว้ในแถลงการณ์เปิดตัวบริษัท ซึ่ง Radical Ventures นำมาเผยแพร่ซ้ำเมื่อวันที่ 9 สิงหาคม เขาอธิบายว่าผู้ก่อตั้งตั้งใจใช้ความต้องการด้านการวิจัยของตนเองเป็นพื้นที่ทดลองแห่งแรก:

เราจะเริ่มสร้างโครงสร้างพื้นฐาน โมเดล AI และระบบ เพื่อรับมือกับสาขาแรกของเรา นั่นคือการทำให้การทดลองขนาดใหญ่สำหรับการวิจัยและวิศวกรรมแมชชีนเลิร์นนิงเป็นระบบอัตโนมัติ โดยเราจะเป็นลูกค้ารายแรกของเราเอง

เป้าหมายที่วางไว้คือการทดลองหลายพันรายการพร้อมกัน การทดสอบไปพร้อมกันอาจช่วยให้ระบบเปรียบเทียบแนวทางที่เป็นไปได้หลายแบบได้ โดยไม่ต้องรอให้การทดลองหนึ่งเสร็จก่อนจึงเริ่มอีกการทดลองหนึ่ง อย่างไรก็ตาม นี่เป็นเป้าหมายการพัฒนา ไม่ใช่ผลการดำเนินงานที่เปิดเผยแล้ว

เหตุใดงานวิจัยของ Le Viet Quoc จึงสอดคล้องกับพันธกิจ

Le Viet Quoc ซึ่งเป็นที่รู้จักในแวดวงวิชาชีพในชื่อ Quoc Le มีประวัติการวิจัยที่เชื่อมโยงโดยตรงกับเป้าหมายระยะแรกของบริษัท เขาเกิดเมื่อปี 1982 ที่เมืองเฮืองถุย จังหวัดเว้ ประเทศเวียดนาม เข้าเรียนที่โรงเรียนมัธยมเฉพาะทาง Quoc Hoc Hue ก่อนสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์จากมหาวิทยาลัยแห่งชาติออสเตรเลีย ต่อมาเขาสำเร็จปริญญาเอกด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์จากมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด ภายใต้การดูแลของ Andrew Ng

เมื่อยังเด็ก เขาอาศัยอยู่ในหมู่บ้านที่ไม่มีไฟฟ้าจนกระทั่งอายุเก้าขวบ ต่อมาเขาทำงานวิจัยเกี่ยวกับวิธีที่คอมพิวเตอร์เรียนรู้การแทนข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลปริมาณมาก เขาเข้าร่วม Google Brain ในปี 2011 และเป็นหนึ่งในนักวิจัยที่เกี่ยวข้องกับงานบุกเบิกด้านดีปเลิร์นนิงของหน่วยงานดังกล่าว

ในปี 2012 Le เข้าร่วมโครงการฝึกโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่ด้วยภาพหลายล้านภาพจากวิดีโอ YouTube โหนดบางส่วนในเครือข่ายตอบสนองอย่างชัดเจนต่อภาพแมว แม้ระบบจะไม่ได้รับการฝึกแบบดั้งเดิมด้วยชุดภาพแมวที่ติดป้ายกำกับครบถ้วน ผลลัพธ์นี้แสดงให้เห็นการเรียนรู้คุณลักษณะทางภาพ ไม่ใช่ความเข้าใจแบบมนุษย์ว่าแมวคืออะไร

ในปี 2014 Le, Ilya Sutskever และ Vinyals เผยแพร่งานวิจัยเรื่องการเรียนรู้แบบลำดับต่อลำดับ ซึ่งเป็นวิธีแปลงลำดับข้อมูลขาเข้าให้เป็นลำดับข้อมูลขาออก ตัวอย่างหนึ่งคือการแปล ซึ่งประโยคในภาษาหนึ่งจะถูกแปลงเป็นประโยคในอีกภาษาหนึ่ง ในปีเดียวกัน Le ยังได้รับการยกย่องในโครงการ TR35 สำหรับนักนวัตกรรมรุ่นใหม่

งานช่วงหลังของเขาด้านแมชชีนเลิร์นนิงอัตโนมัติ ซึ่งรวมถึงการค้นหาสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียม มีความเกี่ยวข้องกับ Discovery Loop เป็นพิเศษ งานวิจัยดังกล่าวมุ่งทำให้บางส่วนของการเลือกและทดสอบรูปแบบโมเดลเป็นระบบอัตโนมัติ ซึ่งหากทำด้วยวิธีเดิม นักวิจัยต้องทดลองสำรวจตัวเลือกมากมายด้วยตนเอง ความทะเยอทะยานของ Discovery Loop คือการต่อยอดแนวคิดนี้ให้ครอบคลุมวงจรที่กว้างขึ้น ทั้งการวางแผน การทดลอง และการปรับปรุงแนวทาง

ผู้ก่อตั้งสี่คนกับประสบการณ์ที่เกื้อหนุนกัน

Dean เข้าร่วม Google ในปี 1999 ช่วยก่อตั้ง Google Brain ดำรงตำแหน่งหัวหน้านักวิทยาศาสตร์ของ Google DeepMind และ Google Research และมีส่วนร่วมในการนำด้านเทคนิคของ Gemini ประสบการณ์ของเขาเชื่อมโยงงานวิจัย AI เข้ากับระบบคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่ที่จำเป็นต่อการนำงานวิจัยไปใช้จริง

Ghemawat นักวิจัยที่ทำงานกับ Google มาอย่างยาวนานอีกคนหนึ่ง มีส่วนช่วยพัฒนา Google File System และ Bigtable เทคโนโลยีเหล่านี้รองรับการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลบนคอมพิวเตอร์จำนวนมาก ประสบการณ์ดังกล่าวเกี่ยวข้องกับแนวคิดของบริษัทที่ต้องการประสานการทดลองหลายพันรายการ ซึ่งต้องอาศัยระบบจัดตาราง การจัดการข้อมูล และโครงสร้างพื้นฐานคอมพิวเตอร์ที่เชื่อถือได้

Vinyals เคยดำรงตำแหน่งรองประธานฝ่ายวิจัยที่ Google DeepMind และมีส่วนช่วยนำการพัฒนา Gemini งานวิจัยของเขาครอบคลุมการสร้างแบบจำลองลำดับและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ซึ่งระบบเรียนรู้ผ่านผลตอบรับจากการกระทำและผลลัพธ์ที่ตามมา ทั้งเขาและ Le ยังมีประสบการณ์จากการทำงานร่วมกันก่อนหน้านี้เกี่ยวกับโมเดลลำดับต่อลำดับ

Radical Ventures ซึ่งเป็นผู้ลงทุนในบริษัท อธิบายการผสมผสานทักษะเหล่านี้ไว้ในประกาศการลงทุน โดยชี้ถึงประสบการณ์ตั้งแต่ชิป โมเดล AI ขนาดใหญ่ ไปจนถึงการประมวลผลแบบกระจาย การประเมินนี้มาจากผู้สนับสนุนทางการเงิน ไม่ใช่การประเมินเทคโนโลยีของ Discovery Loop โดยอิสระ

ผู้ก่อตั้งกล่าวว่าพวกเขาทำงานร่วมกันมาระหว่าง 14 ถึง 30 ปี เอกสารนำเสนอบริษัทระบุชื่อ Google Search, Ads, Gemini และ Gmail เป็นผลิตภัณฑ์ที่พวกเขามีส่วนร่วมสร้าง คุณสมบัติเหล่านี้ช่วยอธิบายความสนใจของผู้ลงทุน แต่ไม่ได้ยืนยันว่าบริษัทใหม่สร้างระบบวิจัยอัตโนมัติขึ้นแล้ว

Google ยังเป็นทั้งผู้ลงทุนและพันธมิตรด้านคอมพิวเตอร์

การลาออกไม่ได้หมายถึงการตัดขาดจาก Google โดยสิ้นเชิง Alphabet เป็นผู้ลงทุนตั้งแต่เริ่มต้น และ Discovery Loop ได้ทำข้อตกลงความร่วมมือด้านทรัพยากรคลาวด์และคอมพิวเตอร์ ทั้งบริษัทและ Google ยังมองเห็นความเป็นไปได้ที่จะร่วมมือด้านระบบแมชชีนเลิร์นนิงและโครงสร้างพื้นฐานที่เกี่ยวข้อง

คำอธิบายเรื่องระยะเวลาของความร่วมมือแตกต่างกันไป รายงานระบุว่า Google จะสนับสนุนบริการคลาวด์ในปีแรกของบริษัท ขณะที่ Wilson Sonsini เรียกข้อตกลงนี้ว่าเป็นความร่วมมือระยะยาวกับ Alphabet รายละเอียดที่เผยแพร่ไม่ได้ระบุระยะเวลาทั้งหมด เงื่อนไขทางการเงิน กำลังประมวลผลที่จัดให้ หรือข้อตกลงเป็นสิทธิ์เฉพาะหรือไม่

ความสัมพันธ์นี้ทำให้ Alphabet มีสองบทบาท ได้แก่ ผู้ลงทุนในธุรกิจใหม่และผู้จัดหาทรัพยากรที่จำเป็นต่อการวิจัย Discovery Loop ได้เข้าถึงกำลังประมวลผล ขณะที่ Google ยังคงเชื่อมโยงกับนักวิจัยที่ช่วยพัฒนาส่วนสำคัญในการดำเนินงานด้าน AI ของบริษัท ไม่มีการเปิดเผยตัวเลขมูลค่าการลงทุนหรือข้อตกลงด้านคอมพิวเตอร์

มีรายงานว่า Sundar Pichai ซีอีโอของ Alphabet หารือหลายครั้งเพื่อโน้มน้าวให้ผู้ก่อตั้งอยู่กับ Google ต่อ Vinyals กล่าวว่าความยากในการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ภายในองค์กรขนาดใหญ่เป็นเหตุผลส่วนหนึ่งที่ทำให้พวกเขาตั้งบริษัทแยก การตัดสินใจลาออก แต่ยังคงความสัมพันธ์ด้านการลงทุนและโครงสร้างพื้นฐานไว้ สะท้อนถึงการแสวงหาอิสระในการบริหารจัดการ มากกว่าการยุติความร่วมมือ

AlphaEvolve เกี่ยวข้องอย่างไร และไม่เกี่ยวข้องอย่างไร

AlphaEvolve ของ Google DeepMind เป็นตัวอย่างเปรียบเทียบที่จับต้องได้สำหรับงานบางส่วนที่ Discovery Loop เสนอจะทำ AlphaEvolve ค้นหาและปรับปรุงอัลกอริทึม โดยใช้ AI สร้างตัวเลือกและประเมินว่าทำงานได้ดีขึ้นหรือไม่

Google ระบุว่าระบบดังกล่าวช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กับระบบจัดเก็บข้อมูล Spanner และสนับสนุนการพัฒนาหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ หรือ TPU รุ่นถัดมา ซึ่งเป็นชิปเฉพาะทางสำหรับการคำนวณ AI ก่อนหน้านี้ Dean เคยนำเสนอการออกแบบวงจรที่ AlphaEvolve ค้นพบและถูกนำไปใช้ใน TPU รุ่นใหม่

ความแตกต่างอยู่ที่ขอบเขต AlphaEvolve มุ่งเน้นการค้นหาและปรับอัลกอริทึมให้เหมาะสม ส่วน Discovery Loop เสนอว่าจะทำให้กระบวนการทดลองที่กว้างกว่านั้นเป็นระบบอัตโนมัติ และในอนาคตจะขยายออกไปนอกเหนือจากแมชชีนเลิร์นนิง การค้นพบโค้ดหรือการออกแบบวงจรที่ดีขึ้นไม่ได้พิสูจน์ด้วยตัวเองว่า AI สามารถทำวิจัยที่เชื่อถือได้ในด้านการแพทย์ วัสดุศาสตร์ หรือพลังงาน

ในขณะนี้ บริษัทเลือกแมชชีนเลิร์นนิงเป็นจุดเริ่มต้น เพราะสามารถใช้ระบบของตนเองเป็นสิ่งทดลองและประเมินผลได้โดยตรง ส่วนการขยายไปสู่การพัฒนายา การออกแบบชิป วัสดุศาสตร์ และพลังงานสะอาดยังเป็นเพียงความตั้งใจ ยังไม่มีการประกาศการค้นพบที่เสร็จสมบูรณ์ในสาขาเหล่านั้น

พันธกิจเพื่อประโยชน์สาธารณะกับคำถามด้านธุรกิจ

การจดทะเบียน Discovery Loop เป็นบริษัทเพื่อประโยชน์สาธารณะในรัฐเดลาแวร์ ทำให้พันธกิจด้านวิทยาศาสตร์ที่บริษัทประกาศไว้มีสถานะอย่างเป็นทางการในโครงสร้างธุรกิจ บริษัทประเภทนี้สามารถสร้างสมดุลระหว่างผลประโยชน์ทางการเงินกับประโยชน์สาธารณะที่กำหนดไว้ และผลประโยชน์ของผู้ที่ได้รับผลกระทบจากกิจกรรมของบริษัท สถานะดังกล่าวไม่เท่ากับการเป็นองค์กรการกุศลหรือองค์กรไม่แสวงหากำไร

Dean กล่าวว่าผู้ก่อตั้งอาจตัดสินใจโดยให้ความสำคัญกับประโยชน์ต่อสังคมโดยรวมมากกว่าผลประโยชน์ทางการเงินของบริษัท อย่างไรก็ตาม ประกาศที่เผยแพร่ไม่ได้ให้รายละเอียดถ้อยคำเกี่ยวกับประโยชน์สาธารณะในเอกสารกำกับดูแลของบริษัท หรืออธิบายว่าจะตัดสินใจเรื่องการแลกเปลี่ยนผลประโยชน์ในแต่ละกรณีอย่างไร

พันธกิจนี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การพัฒนาโมเดล AI ให้ดีขึ้น Radical Ventures ระบุว่าสาขาที่ตั้งใจทำงานด้วย ได้แก่ วิศวกรรม การแพทย์ วัสดุศาสตร์ และพลังงานสะอาด Dean ยังกล่าวถึงความเป็นไปได้ในการนำไปใช้กับโจทย์ย่อยใน 14 ความท้าทายครั้งใหญ่ของวิศวกรรมศาสตร์ที่สถาบันวิศวกรรมแห่งชาติสหรัฐฯ กำหนดไว้ ซึ่งเป็นชุดเป้าหมายสำคัญด้านวิศวกรรม

คำกล่าวเหล่านี้แสดงถึงความทะเยอทะยาน ไม่ใช่กำหนดการนำไปใช้งาน บริษัทไม่ได้เปิดเผยว่าจะเริ่มจำหน่ายผลิตภัณฑ์แก่บุคคลภายนอกเมื่อใด ลูกค้าจะชำระเงินอย่างไร หรือผลลัพธ์แบบใดจะทำให้บริษัทขยายจากการทดลอง AI ภายในไปสู่วงการอื่น รายได้และความสนใจจากลูกค้ายังไม่มีการเปิดเผย ซึ่งต่างจากการยืนยันว่าไม่มีรายได้หรือไม่มีลูกค้า

ผู้ลงทุนกำลังจ่ายเงินเพื่ออะไร

การหารือระดมทุนของ Discovery Loop เป็นส่วนหนึ่งของแนวโน้มการลงทุนจำนวนมากในทีมวิจัย AI ก่อนที่จะมีผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ Thinking Machines Lab ซึ่งก่อตั้งโดย Mira Murati อดีตประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของ OpenAI ระดมทุนได้ประมาณ 2 พันล้านดอลลาร์ ที่มูลค่าบริษัท 1.2 หมื่นล้านดอลลาร์ในเดือนกรกฎาคม 2025 ทั้งที่ยังไม่มีรายได้หรือผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์

มีรายงานว่า Safe Superintelligence ซึ่งร่วมก่อตั้งโดย Ilya Sutskever อดีตหัวหน้านักวิทยาศาสตร์ของ OpenAI มีมูลค่าบริษัท 3.2 หมื่นล้านดอลลาร์จากการระดมทุนในเดือนเมษายน 2025 โดยมี Alphabet และ Nvidia เข้าร่วม เป้าหมายมูลค่า 5 หมื่นล้านดอลลาร์ของ Discovery Loop จะสูงกว่าตัวเลขดังกล่าว แต่ยังเป็นเป้าหมายระหว่างการเจรจา ไม่ใช่ธุรกรรมที่ได้รับการยืนยัน

ตัวเลขที่มีรายงานชุดหนึ่งระบุว่า ในปี 2026 มีบริษัทในสหรัฐฯ 19 แห่งที่มีมูลค่าบริษัทอย่างน้อย 1 หมื่นล้านดอลลาร์ เทียบกับสถิติสูงสุด 22 แห่งในปี 2021 ซึ่งน้อยกว่าสถิติเดิมสามแห่ง บริษัทที่มีมูลค่าอยู่ในกลุ่มนี้มักถูกเรียกว่าเดคาคอร์น ไม่ควรเข้าใจว่า Discovery Loop ระดมทุนได้ตามเป้าหมายล่าสุดแล้ว เพียงเพราะกำลังหารือเรื่องดังกล่าว

Vinod Khosla ผู้ก่อตั้ง Khosla Ventures แสดงเหตุผลในการลงทุนผ่านแถลงการณ์ต่อสาธารณะเกี่ยวกับทีมของบริษัท บริษัทของเขาเป็นหนึ่งในผู้นำการจัดหาเงินทุนรอบแรกของ Discovery Loop และถ้อยคำของเขาระบุผลลัพธ์ในลักษณะที่มีเงื่อนไข:

ทีมนี้สามารถพลิกโฉมวิธีการทำวิจัยด้านวิศวกรรมและวิทยาศาสตร์ได้ หากทำสำเร็จ ผลกระทบจะไม่ได้วัดจากฟีเจอร์ซอฟต์แวร์หรือคะแนนเบนช์มาร์ก แต่วัดจากวิทยาศาสตร์ใหม่ที่ช่วยยกระดับชีวิตของผู้คนหลายพันล้านคน

ความไม่แน่นอนในระยะใกล้เป็นเรื่องที่จับต้องได้มากกว่าความทะเยอทะยาน ได้แก่ รอบระดมทุนล่าสุดจะปิดดีลหรือไม่ มูลค่าและวงเงินสุดท้ายเป็นเท่าใด บริษัทจะได้กำลังประมวลผลมากเพียงใด และการทดลองภายในจะแสดงผลอย่างไร แถลงการณ์ของ Dean ในเดือนสิงหาคมคาดว่าจะปิดรอบซีดภายในไม่กี่สัปดาห์ แต่ยังไม่มีการเปิดเผยกำหนดเวลาที่แน่นอนสำหรับการระดมทุนมูลค่า 5 หมื่นล้านดอลลาร์ตามรายงาน หรือการเปิดตัวเชิงพาณิชย์

สรุปประเด็นสำคัญ

• Discovery Loop เปิดตัวเมื่อวันที่ 5 สิงหาคม 2026 โดยมี Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Le Viet Quoc และ Oriol Vinyals เป็นผู้ก่อตั้ง
• มีรายงานว่าบริษัทกำลังมองหาการลงทุนที่มูลค่า 5 หมื่นล้านดอลลาร์ สูงกว่าเป้าหมายประมาณ 1 หมื่นล้านดอลลาร์ที่หารือกันในเดือนสิงหาคมห้าเท่า ยังไม่มีการยืนยันว่าปิดดีลที่มูลค่านี้แล้ว
• เป้าหมายระยะแรกคือทำให้การทดลองแมชชีนเลิร์นนิงเป็นระบบอัตโนมัติ โดยบริษัทจะเป็นลูกค้ารายแรกของตนเอง
• Radical Ventures และ Khosla Ventures เป็นผู้นำการจัดหาเงินทุนระยะแรก ส่วน Alphabet เป็นทั้งผู้ลงทุนและพันธมิตรด้านคอมพิวเตอร์
• Discovery Loop เป็นบริษัทเพื่อประโยชน์สาธารณะจดทะเบียนในรัฐเดลาแวร์ และกำลังสร้างทีมที่ทำงานร่วมกัน ณ สำนักงานใน Palo Alto
• ยังไม่มีการเปิดเผยผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ ตัวเลขรายได้ คำมั่นจากลูกค้า หรือกำหนดการขยายไปสู่วงการวิทยาศาสตร์อื่น ๆ