Renuncia Emad Mostaque, CEO de Stability AI
(stability.ai)- Stability AI pasó a un esquema de co-CEO interinos tras la salida de Emad Mostaque, quien era CEO y miembro de la junta directiva
- La junta dejó la empresa a cargo de la COO Shan Shan Wong y el CTO Christian Laforte hasta nombrar a un CEO formal
- Mostaque eligió dejar Stability AI para enfocarse en impulsar la IA descentralizada
- La empresa está buscando un CEO formal que lidere la siguiente etapa de crecimiento, manteniendo su equipo, tecnología y comunidad actuales
- La clave de este cambio será si puede continuar su estrategia de IA generativa multimodal abierta mientras reduce el vacío de liderazgo
Renuncia del CEO y esquema de co-CEO interinos
- Emad Mostaque renunció a su cargo como CEO de Stability AI y a su puesto en la junta directiva de la empresa
- Después de su salida, decidió concentrarse en impulsar la IA descentralizada
- La junta nombró a dos ejecutivos actuales como co-CEO interinos
- Shan Shan Wong: Chief Operating Officer
- Christian Laforte: Chief Technology Officer
Proceso de nombramiento del CEO formal
- Stability AI está buscando un CEO formal que lidere la siguiente etapa de crecimiento de la compañía
- El nuevo CEO asumirá el rol de dirigir el negocio sobre la base que Stability AI ya ha construido
Cómo ve la junta esta transición de liderazgo
- El presidente de la junta, Jim O’Shaughnessy, expresó su agradecimiento por el liderazgo de Emad Mostaque y su compromiso con Stability AI y el movimiento de código abierto
- Mientras se busca un CEO formal, Shan Shan Wong y Christian Laforte dirigirán la empresa como co-CEO interinos
- La junta considera que las capacidades y experiencias complementarias de ambos son adecuadas para el desarrollo y la comercialización de productos de IA generativa
Mensaje de Emad Mostaque
- Mostaque señaló que, dos años después de contratar al primer desarrollador, Stability AI llegó a contar con cientos de millones de descargas y modelos en varias modalidades
- Afirmó que cree firmemente en la misión de Stability AI y considera que la empresa está bajo un liderazgo competente
- De ahora en adelante, su postura es enfocarse en que la IA siga siendo abierta y descentralizada
Próximos retos de Stability AI
- Este cambio de liderazgo se presenta como una oportunidad para que Stability AI, sus ejecutivos, la junta y los inversionistas concreten la siguiente etapa de crecimiento de la empresa
- La compañía afirmó que mantendrá su excelente equipo actual, su tecnología de punta y su comunidad activa
- Stability AI tiene como objetivo seguir siendo líder en el campo de la IA generativa multimodal abierta
1 comentarios
Opiniones de Hacker News
Parece que 2024 se va a convertir en un año difícil para la IA
La gente con mirada de negocio ya empezó a cuestionar a fondo de dónde sale el valor en relación con el dinero que se invierte en entrenamiento, y muchas empresas de IA generativa tienen ideas interesantes, pero no parecen tener un plan de negocio real
Las grandes empresas de IA también se ven bastante tambaleantes en términos de gobernanza y estabilidad a largo plazo. Stability, pese a su nombre, se volvió muy inestable; el caos de OpenAI todavía no se terminó de ordenar por completo; en Inflection también pasó algo raro esta semana y parece que habrá más
La tecnología en sí me encanta, pero a medida que la realidad se haga evidente, la industria de la IA se va a poner bastante dura, y antes de que aparezca valor sostenible de largo plazo parece necesaria una depuración dolorosa
Incluso el sobreajuste sobre corpus internos ya era suficiente para obtener beneficios de automatización, y el ecosistema de machine learning hoy también es muy sólido. Hace 10 años, SDK como Scikit-learn o PyTorch no eran tan robustos como ahora, pero hoy incluso una implementación de SVM de nivel comercial es bastante intuitiva
Los modelos de machine learning se convirtieron en buena medida en commodities, y en la mayoría de los casos de uso tampoco es difícil implementar modelos internamente
El valor real probablemente esté del lado de la infraestructura de machine learning: formas de simplificar y mejorar el despliegue, gestión de seguridad de APIs, gestión de múltiples despliegues simultáneos y maximización del rendimiento
También aposté dinero a esta hipótesis, y todos los colegas a mi alrededor la validaron en la misma dirección
Parece un movimiento para volver a alinearse con el complejo militar-industrial sin grandes repercusiones de relaciones públicas
Más que una crítica, creo que los robots asesinos con IA totalmente autónomos y no atados al “alineamiento” llegarán mucho antes de lo esperado, y el dinero inmoral sin auditoría vendrá del complejo militar-industrial
Stability está en una situación interesante. Sobre su rumbo y estado actual, primero, preocupa que Stability AI haya perdido talento de investigación fundamental
Perdió un foso carísimo, y todavía quedan suficientes problemas sin resolver en la capa fundamental —modelos más rápidos, modelos más eficientes energéticamente— como para crear productos diferenciados. El primer paso es corregir el problema central de contratación y volver a enfocarse en el lado de laboratorio de investigación en IA. Tendrá que redefinir el rumbo del barco y la “misión”
Segundo, perdió foco por la misión de “crear modelos para todas las modalidades en todas partes”. Sus recursos se dispersaron demasiado, y con una inversión de 100 millones de dólares debería haberse concentrado con precisión en un área concreta, como imagen o video. Midjourney demostró que se puede capturar suficiente valor con una sola modalidad, y StableLM parece una mala apuesta persiguiendo ingresos tempranos, además de tener poca diferenciación
Tercero, ya hay suficiente competencia en la capa de API. El compromiso de Stability con el open source seguirá atrayendo a investigadores y desarrolladores, pero debería volver a enfocarse en mejorar la capa de aplicaciones. Crear wrappers de UX profundos para edición de imágenes y edición de video, y poseer el stack end-to-end de generación de imágenes o generación de video, podría ser un buen foco para diferenciarse de la competencia. La gente no paga por la imagen en sí, sino por una imagen que resuelve su problema
En la IA generativa hay tres “capas”: datos, modelos fundacionales y capa de interfaz
La razón por la que Sora podría no ser una gran amenaza es que Adobe opera no solo en datos y modelos fundacionales, sino también en la capa de interfaz. Es probable que Adobe conozca mejor que nadie las necesidades y flujos de trabajo de los cineastas y, sobre todo, ya los tiene como clientes
Por eso, empresas de productos como Adobe, Microsoft y Google están en mejor posición para monetizar la IA generativa. Las empresas puras de IA como OpenAI pueden estar más cerca de un negocio B2B, o más exactamente, de un negocio de APIs. Tienen buenos datos, construyen modelos fundacionales y ofrecen el resultado vía API; otras empresas, más cercanas a sus propios clientes y necesidades, lo monetizan, y una parte vuelve a la empresa pura de IA
[1] En el minuto 5: https://www.cnbc.com/video/2024/02/20/adobe-ceo-shantanu-nar...
La única forma en que el open source funciona se parece a cuando una empresa rica libera como open source una parte que no genera ingresos
¿Se va para hacer IA descentralizada? Eso era exactamente lo que hacía Stability AI hasta que quedó claro que la economía realmente no cerraba, y no creo que crear una nueva empresa cambie eso
Emad sí es asesor de una empresa de GPU descentralizadas: https://home.otoy.com/stabilityai/
Considerando las noticias recientes sobre liderazgo, probablemente sea una forma cortés de despedirlo, pero ese argumento no encaja bien
En vez de desperdiciar todo el cómputo en Bitcoin, se trataría de preentrenar un modelo completamente abierto que pueda ejecutarse en el hardware de la gente. Un modelo ternario de 120B es lo más interesante del mundo ahora mismo, pero hoy nadie puede entrenarlo porque se necesita una supercomputadora de 1.000 millones de dólares
Por ejemplo, algo como emitir esta moneda para obtener acceso a aquel modelo
La causa de fondo es que el negocio y los modelos de IA actuales casi no están capturando valor económico significativo.
Al final se va a llegar ahí, pero hace falta más trabajo. Estaría bien que hubiera unos años más, si no décadas.
El problema no es la comercialización de la IA generativa de imágenes, sino que Emad y Stability casi no tenían un plan de negocio creíble.
El plan básicamente parecía “Paso 1: liberar SD gratis, Paso 2: ???, Paso 3: ganancias”.
Como la gran mayoría de los usuarios no quiere seguir los pasos necesarios para ejecutarlo localmente, tampoco parece que la filosofía open source haya sido un obstáculo serio para una adopción comercial más amplia.
Una UI paga, fácil y sólida alrededor de los modelos de Stability debió haber sido la prioridad número uno, pero empezaron demasiado tarde.
Para los modelos de Stable Diffusion salieron muchas extensiones increíbles como ControlNet y Dreambooth, y como la comunidad de investigación se aferró a los modelos de Stability también surgieron mucha investigación e implementaciones gratuitas, pero da la impresión de que Stability no logró monetizar nada de eso correctamente.
Entre 3 y 5 años después del lanzamiento quedará claro que los despidos fueron una decisión terrible y que el golpe recibido fue demasiado grande en comparación con los beneficios. Si ese golpe se reflejará en las ganancias dependerá de cada empresa, pero sin duda se toparán con un valle desagradable.
Entre los años 6 y 8, los estudios contratarán como locos para recuperar el talento perdido. No serán tan grandes como antes, pero crecerán hasta un nivel operativo más normal.
Entre los años 10 y 12, alguna empresa tipo la “Apple” de la IA por fin encontrará el equilibrio adecuado entre eficiencia y rentabilidad. Espero que no destroce a los trabajadores, pero no puedo garantizarlo. Los competidores también la seguirán y habilitarán correctamente las cosas que la IA promete hoy.
Alrededor de los 15 años, los pipelines, el entrenamiento, las clases universitarias, los límites legales y demás de la IA ya estarán establecidos, y será una herramienta estándar tan común como usar un IDE.
Ahora mismo, tanto las empresas como la tecnología de IA actúan como si ya estuvieran en el punto de dentro de 10 años, pero en realidad todavía estamos en discusiones legales y apenas tratando de averiguar para qué y dónde usar la IA. Personalmente, espero que haya suficiente regulación sobre el arte generativo para que a los grandes estudios no les resulte fácil ni valioso aprovecharlo. Por ejemplo, que con el arte generativo se pierdan derechos de autor y marcas registradas incluso si se usa IP propia; no espero que sea tan extremo, pero sí algo parecido.
La razón es que Stability.ai regaló todo. Hasta hace poco ni siquiera intentaba cobrar por los modelos.
Escuché que la única razón por la que todavía no cerró es que está revendiendo la asignación de GPUs que alquiló hace unos años. Como Stability aseguró mucha capacidad de procesamiento de GPUs a largo plazo, otras empresas la están realquilando desde Stability.
Aquí no hay plan de negocio. Es el MoviePass de la IA.
Es una verdadera lástima. Cuando Emad empezó a publicar tonterías cripto en Twitter, ya se veía el futuro de Stability, pero no pensé que fuera a llegar tan rápido.
Creo que pasarán a modelos cerrados y luego desaparecerán.
lo despidieron, y ahora está moviéndose para ganar dinero ahí mientras dure el boom cripto actual.
Aunque era una verdadera “Open AI”, Stability no tiene margen para sostenerse de esa manera.
Creo que Stability AI está básicamente RIP.
Me gustan sus modelos y también me gusta que hayan cambiado para mejor todo el ecosistema de IA open source, pero el desenlace siempre se veía venir por lo baja que era su rentabilidad.
Si no hubieran regalado su tecnología, creo que la escena de startups de IA o grupos sociales como e/acc no existirían tanto como ahora.
Curiosamente, Stability AI y su financiamiento de VC actuaron mucho más como una organización benéfica sin fines de lucro eficaz para acelerar el desarrollo de IA y publicar los resultados como open source que otras empresas que supuestamente estaban creadas desde el inicio para hacer eso. Claro, es sin fines de lucro en broma porque no hay ganancias.
Realmente era la verdadera ActuallyOpenAI.
Si alguien quiere mejorar el mundo, tal vez la mejor forma sea engañar a inversionistas de VC para que financien tecnología y luego repartir los resultados gratis a todos.
¿Cómo no sería eso fraude?
En los últimos meses parece que muchas startups de IA han pasado por algo de turbulencia y confusión.
Primero estuvo la rebelión de OpenAI en noviembre; luego Microsoft absorbió Inflection AI en forma de adquisición de talento por 600 millones de dólares para no pagar los inflados 4,000 millones de dólares; y ahora Stability AI también tiene inestabilidad, con muchos empleados yéndose y el CEO renunciando.
¿Qué nos dice esto sobre otras empresas de IA que levantaron enormes cantidades de capital de VC pero no generan ingresos significativos? Parece que está contribuyendo al estallido de una burbuja en la que solo sobrevivirán unas pocas empresas.
Se ve una enorme confusión en las aplicaciones de IA. Casi nadie quiere comprometerse con un solo foco o aplicación; todos intentan ser todo para todos.
La forma probada de construir algo grande es bootstrappear una killer app que resuelva un problema real y luego expandirse horizontalmente hacia otras áreas problemáticas.
Estas empresas están intentando hacer demasiadas cosas demasiado pronto. Probablemente porque tienen muy pocas restricciones financieras. Les falta foco.
Parece que se fue hacia el mundo de las criptomonedas
https://x.com/sreeramkannan/status/1771340250801127664?s=46
En particular, en este contexto no es preciso llamar a todo eso simplemente “criptomonedas”
¿Juegos de suma infinita?
Viendo las sacudidas de la semana pasada en la IA generativa: el CEO de Inflection AI se fue a MSFT, y el CEO de Stability AI se fue a algún lado. ¿A EigenLayer y a juegos de suma infinita?
¿Qué más habrá? ¿Todavía no hay un sitio web tipo “GenAI is going great” al estilo de “web3 is going great”? https://www.web3isgoinggreat.com/
Las controversias previas relacionadas con el CEO fueron en 2023: https://www.forbes.com/sites/kenrickcai/2023/06/04/stable-di...
En realidad, Mostaque no tiene una maestría de Oxford, sino una licenciatura. El año posterior al año exitoso del hedge fund fue tan malo que cerró unos meses después, y la ONU no trabajaba con él desde hacía años. Stable Diffusion fue la principal razón por la que su startup Stability AI se hizo famosa, pero ese código fuente lo escribió otro grupo de investigadores
El profesor Björn Ommer, que lideró la investigación, le dijo a Forbes: “Cuando lo creamos, Stability, hasta donde yo sé, ni siquiera sabía de su existencia. Se subieron a la ola recién después”
También se dijo que “lo que se le da bien es tomar el trabajo de otros y ponerle su nombre, o hacer cosas cuya veracidad no se puede comprobar”
En la era anterior a ChatGPT parecía una locura, pero en retrospectiva fue una decisión tremendamente recompensada
La mayoría de esas “controversias” vienen de un cofundador e inversionista descontento que vendió su participación antes del éxito de SD1.4. Puede que Emad no haya demostrado ser lo suficientemente competente como para dirigir un gran laboratorio de IA a largo plazo, pero esas quejas se parecen más a “controversias” menores
También existe ese contexto
Me pregunto cuánta gente en el sector de VC o PE también adorna su trayectoria y sus éxitos