Mantan Karyawan OpenAI Dorong Rekan Kerja untuk Cairkan Saham Sebelum IPO
OpenAI
Seorang mantan karyawan OpenAI yang baru saja meninggalkan perusahaan menyarankan rekan-rekannya untuk menjual saham mereka sekarang daripada menunggu IPO, dengan alasan pesimisme tentang valuasi laboratorium AI terdepan. Ia berpendapat bahwa valuasi saat ini didasarkan pada ekspektasi yang terlalu optimistis dan bisa berkurang setengahnya jika pasar kembali rasional. Karyawan tersebut sendiri memegang sekitar 700.000 dolar AS dalam bentuk ekuitas OpenAI, tetapi tidak dapat menjualnya selama penawaran tender terakhir.
Andrew Ho, yang bergabung dengan tim teknis OpenAI pada akhir tahun 2025 dan keluar setelah sekitar delapan bulan, telah vokal di media sosial, memberi tahu mantan rekan kerjanya untuk berpartisipasi dalam setiap penawaran tender dan segera mencairkan saham mereka alih-alih menunggu IPO. Ia percaya bahwa logika penilaian berbeda secara fundamental antara pasar privat dan publik: pasar privat memungkinkan adanya narasi dan ekspektasi optimis, sementara pasar publik menuntut arus kas, laba, dan pertumbuhan nyata. Ia juga menyoroti masalah praktis seperti periode lock-up dan potensi tekanan jual setelah lock-up berakhir. Ho sendiri memiliki sekitar $700.000 dalam bentuk ekuitas OpenAI tetapi melewatkan penawaran tender terbaru pada bulan Oktober, ketika lebih dari 600 karyawan menjual saham dalam kesepakatan yang memecahkan rekor. Meskipun demikian, ia tetap pesimis terhadap penilaian lab AI terdepan, dengan alasan bahwa mereka memiliki biaya tinggi untuk melatih model generasi berikutnya, pendapatan yang tidak pasti, dan terjebak dalam perlombaan Red Queen di mana mereka harus terus berinvestasi untuk tetap kompetitif. Ia menghitung bahwa untuk mendukung kapitalisasi pasar $1 triliun, sebuah lab membutuhkan pendapatan tahunan $100-200 miliar, yang ia anggap tidak realistis. Ia juga menyebutkan bahwa peningkatan model sebagian besar terjadi pada tugas-tugas yang dapat diverifikasi seperti matematika dan kode, sementara tugas-tugas dunia nyata yang kompleks berjalan lambat. Meskipun demikian, ia tetap optimis tentang masa depan AI tetapi percaya bahwa hambatan berikutnya akan menjadi data pelatihan berkualitas tinggi, bukan hanya daya komputasi, dan ia telah mendirikan startup untuk menyediakan dataset pembelajaran penguatan ke lab-laboratorium terdepan.
Sumber: QbitAI 量子位 —
asli
