Ilya Sutskever verliet OpenAI om de AI-race opnieuw te definiëren.Ilya Sutskever left OpenAI to redefine the AI race.
In mei 2024 nam Ilya Sutskever, medeoprichter en voormalig chief scientist van OpenAI, een beslissing die de AI-wereld op zijn kop zette. Na een mislukte poging om CEO Sam Altman te ontslaan — waarbij hij een sleutelrol speelde in wat later bekend zou worden als de „OpenAI-coup” — verliet hij het bedrijf dat hij had helpen oprichten.In May 2024, Ilya Sutskever, co-founder and former chief scientist of OpenAI, made a decision that turned the AI world upside down. After a failed attempt to dismiss CEO Sam Altman — in which he played a key role in what would later become known as the ‘OpenAI coup’ — he left the company he had helped to found.
Slechts een maand later, in juni 2024, kondigde Sutskever de oprichting aan van Safe Superintelligence Inc. (SSI). Zijn missie? Eén doel, één product: veilige superintelligentie.Just a month later, in June 2024, Sutskever announced the founding of Safe Superintelligence Inc. (SSI). His mission? One goal, one product: safe superintelligence.
De opmerkelijkste investering in de AI-geschiedenisThe most remarkable investment in AI history
Wat volgde was ongekend in de techwereld. Tegen april 2025 had SSI $3 miljard opgehaald tegen een waardering van $32 miljard. Ter vergelijking: deze waardering is hoger dan die van veel gevestigde techbedrijven met duizenden werknemers en miljarden aan omzet.What followed was unprecedented in the tech world. By April 2025, SSI had raised $3 billion at a valuation of $32 billion. For comparison: that valuation exceeds that of many established tech companies with thousands of employees and billions in revenue.
SSI heeft op dit moment:At this moment, SSI has:
- ongeveer 20 medewerkers wereldwijdaround 20 employees worldwide
- geen enkel gelanceerd productnot a single launched product
- een website die niet meer is dan een missieverklaringa website that is nothing more than a mission statement
- kantoren in Palo Alto en Tel Avivoffices in Palo Alto and Tel Aviv
De investeerders? Greenoaks leidde de ronde met $500 miljoen, met deelname van Andreessen Horowitz, Lightspeed Venture Partners en DST Global. Zelfs Alphabet (Googles moederbedrijf) en NVIDIA zijn investeerders, terwijl Google Cloud TPU’s (tensor processing units) levert voor SSI’s onderzoek — een zeldzame stap, aangezien Google deze chips voorheen alleen intern gebruikte.The investors? Greenoaks led the round with $500 million, joined by Andreessen Horowitz, Lightspeed Venture Partners and DST Global. Even Alphabet (Google’s parent company) and NVIDIA are investors, while Google Cloud supplies TPUs (tensor processing units) for SSI’s research — a rare move, given that Google previously used these chips only internally.
Het is een raadsel hoe Ilya het voor elkaar kreeg om een waardering van $32 miljard neer te zetten. „Wat heeft hij tegen die durfinvesteerders gezegd?”It is a mystery how Ilya managed to command a $32 billion valuation. ‘What on earth did he tell those venture capitalists?’
Het post-scaling-tijdperkThe post-scaling era
De kern van Sutskevers visie draait om wat hij het „post-scaling-tijdperk” noemt. In een recent interview legde hij uit dat de AI-industrie drie fasen heeft doorgemaakt:The core of Sutskever’s vision revolves around what he calls the ‘post-scaling era’. In a recent interview he explained that the AI industry has gone through three phases:
2012–2020: het tijdperk van onderzoek. Dit was de periode van fundamentele doorbraken, met het beroemde ImageNet-moment in 2012, toen deep learning bewees dat het beeldherkenning kon revolutioneren.2012–2020: the era of research. This was the period of fundamental breakthroughs, with the famous ImageNet moment in 2012, when deep learning proved it could revolutionise image recognition.
2020–2025: het tijdperk van schalen. De ontdekking dat je door simpelweg meer rekenkracht, meer data en meer parameters toe te voegen betere resultaten kreeg. Dit leidde tot de explosieve groei van modellen als GPT-3, GPT-4, GPT-5 en hun concurrenten.2020–2025: the era of scaling. The discovery that simply adding more compute, more data and more parameters produced better results. This led to the explosive growth of models such as GPT-3, GPT-4, GPT-5 and their competitors.
2025 en verder: terug naar onderzoek. Sutskevers controversiële stelling: „Ik denk niet dat 100× meer schaal alles zou transformeren.” De schaal is nu zo groot dat naïef schalen niet meer genoeg is. Er zijn nieuwe algoritmische doorbraken nodig.2025 and beyond: back to research. Sutskever’s controversial claim: ‘I don’t think 100× more scale would transform everything.’ The scale is now so large that naive scaling is no longer enough. New algorithmic breakthroughs are needed.
Superintelligentie „oneshotten”‘Oneshotting’ superintelligence
Waar andere labs geleidelijk naar superintelligentie toewerken via steeds capabelere producten, wil Sutskever het in één keer goed doen. Hij noemt dit „oneshotting superintelligence” — het bouwen van een systeem dat vanaf het begin veilig en superintelligent is, in plaats van achteraf veiligheidsmaatregelen toe te voegen.Where other labs work towards superintelligence gradually through ever more capable products, Sutskever wants to get it right in one go. He calls this ‘oneshotting superintelligence’ — building a system that is safe and superintelligent from the start, rather than bolting on safety measures afterwards.
Dit is een radicaal andere aanpak dan die van partijen als OpenAI, Anthropic en Google. Zij zijn verwikkeld in een commercieel gevecht om kwartaal na kwartaal (week na week?) nieuwe producten te lanceren. SSI heeft bewust géén kortetermijn-productcyclus. Alle middelen gaan naar fundamenteel langetermijnonderzoek.This is a radically different approach from that of players like OpenAI, Anthropic and Google. They are locked in a commercial battle to launch new products quarter after quarter (week after week?). SSI deliberately has nó short-term product cycle. All resources go to fundamental long-term research.
AGI als leervermogenAGI as the capacity to learn
Een van Sutskevers meest intrigerende ideeën gaat over de definitie van AGI zelf. In zijn visie hebben mensen geen AGI — niemand weet alles — maar ze kunnen wél alles leren wat ze nodig hebben. Hij stelt voor om AGI te definiëren als „een AI die buitengewoon leervermogen heeft, die kan leren wat het moet leren wanneer het dat moet leren”.One of Sutskever’s most intriguing ideas concerns the definition of AGI itself. In his view, humans do not have AGI — nobody knows everything — but they cán learn everything they need. He proposes defining AGI as ‘an AI with extraordinary learning ability, that can learn what it needs to learn when it needs to learn it’.
Dit verschuift de focus van kennisopslag naar adaptief leervermogen, wat fundamenteel andere architecturen vereist dan de huidige transformer-modellen.This shifts the focus from knowledge storage to adaptive learning capacity, which requires fundamentally different architectures from today’s transformer models.
De implicatiesThe implications
Als Sutskever gelijk heeft — als we inderdaad het post-scaling-tijdperk zijn binnengegaan — dan heeft dat enorme implicaties:If Sutskever is right — if we have indeed entered the post-scaling era — the implications are enormous:
- Voor de AI-race: puur kapitaal en rekenkracht zijn niet meer voldoende. Algoritmische innovatie wordt weer de bepalende factor.For the AI race: pure capital and compute are no longer enough. Algorithmic innovation once again becomes the deciding factor.
- Voor investeerders: de waardering van SSI suggereert dat sommige investeerders wedden op een fundamentele verschuiving in hoe AI-doorbraken worden bereikt.For investors: SSI’s valuation suggests that some investors are betting on a fundamental shift in how AI breakthroughs are achieved.
- Voor onderzoekers: na jaren van „scale is all you need” wordt fundamenteel onderzoek weer cruciaal.For researchers: after years of ‘scale is all you need’, fundamental research becomes crucial again.
De komende jaren zullen uitwijzen of Sutskevers benadering vruchten afwerpt. Maar één ding is zeker: de man die de schaalwetten populair maakte, gelooft nu dat schalen alleen niet genoeg is.The coming years will show whether Sutskever’s approach bears fruit. But one thing is certain: the man who popularised the scaling laws now believes that scaling alone is not enough.
→ Meer lezen: Verdieping: de schaalwetten uitgelegd (roibot.cloud).→ Further reading: Deep dive: the scaling laws explained (roibot.cloud, in Dutch).
Eerder verschenen op roibot.cloud, 11 december 2025.Previously published on roibot.cloud, 11 December 2025.