Nicolas Sauvage consideră că este nevoie de patru ani pentru ca cele mai bune pariuri să devină evidente - o idee pe care a împărtășit-o săptămâna trecută la evenimentul StrictlyVC din San Francisco, co-organizat de TDK Ventures. Este o teorie pe care încearcă să o demonstreze din 2019, când a fondat brațul de capital de risc al gigantului electronic japonez, care acum gestionează 500 de milioane de dolari în patru fonduri.
Startup-ul de cipuri AI Groq, evaluat la 6,9 miliarde de dolari în timpul celei mai recente runde de finanțare de toamna trecută, este exemplul cu cel mai mare profil al acestei gândiri. În 2020, cu mult înainte ca boom-ul AI generativ să facă pariurile pe infrastructură să pară evidente, Sauvage a investit în companie, care a fost fondată de Jonathan Ross - unul dintre inginerii care au construit unitățile de procesare Tensor de la Google. Groq s-a concentrat de la început pe inferență: calculele grele care au loc de fiecare dată când un model răspunde la o interogare. Ross și-a proiectat cipul construind mai întâi compilatorul, eliminând arhitectura până când, așa cum o descrie Sauvage, „nu poți elimina o parte și să mai funcționeze”.
Ar fi putut părea de nișă pentru unii, dar știind ce știa despre constrângerile companiei sale-mamă, Sauvage a văzut asimetria. Spre deosebire de hardware-ul de consum, care are un plafon natural, cererea de inferență continuă să crească cu fiecare aplicație nouă și cu fiecare model nou. Sauvage nu putea ști atunci că cererea de inferență va exploda în acest an, datorită fiecărui agent AI care planifică și acționează în zeci de apeluri (unde o singură interogare era suficientă).
Dar, în unele privințe, Ross a avut și el noroc. La urma urmei, un conglomerat japonez de electronice, cel mai bine cunoscut pentru banda magnetică, nu este, la prima vedere, cel mai evident partener de investiții. De fapt, Sauvage descrie existența TDK Ventures ca fiind foarte improbabilă. Dar, după două prelegeri consecutive la Stanford - una susținând existența VC-ului corporativ, una catalogând toate motivele pentru care eșuează - Sauvage, care este francez și s-a alăturat TDK în Silicon Valley printr-o achiziție, a prezentat ideea superiorilor de la sediul TDK, deși nu avea o poziție evidentă pentru a face acest lucru. („Nu sunt japonez. Nu vorbesc japoneză; nu locuiesc în Tokyo”, a spus el acestui editor.) După ce a refuzat să accepte un refuz, a primit în cele din urmă undă verde pentru a construi un fond al cărui mandat era să răspundă la o singură întrebare: Care este următorul lucru important pentru TDK și ce ar putea să-l omoare?
Portofoliul pe care l-a adunat de atunci este presărat cu tehnologii care au devenit mai interesante pentru VC-uri în ultimul an: transformatoare de rețea în stare solidă, baterii cu ioni de sodiu pentru centrele de date, chimii alternative ale bateriilor care ocolesc fragilitatea geopolitică a litiului și cobaltului.
Disciplina din spatele tuturor este aceeași: identifică blocajul peste patru ani, apoi găsește fondatorii care lucrează deja la el. Întrebarea, desigur, este ce urmează. Pentru el, Sauvage urmărește îndeaproape AI-ul fizic - nu toată robotica, ci roboții cu o sarcină foarte specifică de îndeplinit. Agility Robotics, de exemplu, în portofoliul său, se concentrează pe sarcina simplă de a muta lucruri dintr-un loc în altul în depozitele care se confruntă cu deficit de forță de muncă.
O altă companie din portofoliu, ANYbotics din Elveția, construiește roboți robusti pentru medii prea periculoase pentru muncitorii umani - locuri în care definiția locului de muncă este în esență să meargă acolo unde oamenii nu pot. Firul conducător este claritatea scopului. Roboții pe care pariază Sauvage nu încearcă să facă totul; în schimb, fac un lucru greu în mod fiabil.
Sauvage spune că urmărește, de asemenea, cum stiva de calcul se schimbă din nou. GPU-urile au dominat antrenamentul - calculul masiv, paralel de predare a unui model. Cipurile de inferență precum Groq remodelează ceea ce se întâmplă atunci când acel model vorbește: mai rapid, mai ieftin, la scară. Acum, susține Sauvage, CPU-urile sunt datorate unei renașteri. Nu sunt cele mai puternice cipuri sau cele mai rapide. Dar sunt cele mai flexibile și cele mai potrivite pentru logica de ramificare și luare a deciziilor a orchestrației. Când un agent AI deleagă o sarcină, verifică progresul acesteia și revine în zeci de pași, ceva trebuie să gestioneze întreaga coregrafie. Acel ceva, din ce în ce mai mult, arată ca un CPU.
Și apoi este China. Un raport recent al Eclipse - o firmă de capital de risc pe care o urmărește îndeaproape - a documentat ceea ce Sauvage descrie drept „fabricarea vibrațiilor” - iterarea rapidă, asistată de AI, a prototipării hardware-ului fizic, reflectând ceea ce codificarea vibrațiilor a făcut pentru software. Producătorii chinezi, a constatat raportul, comprimă ciclul de proiectare-construire-testare pentru produse fizice în moduri în care lanțurile de aprovizionare occidentale nu sunt încă echipate pentru a se potrivi. Pentru Sauvage, este un semnal de blocaj - și unul pe care îl abordează deja cu diversele investiții ale TDK Ventures.
O problemă nesoluționată rămasă, spune el, este dexteritatea. Modelele se îmbunătățesc suficient de repede încât AI-ul fizic se simte inevitabil; ceea ce lipsește încă este fluența fizică pentru a se potrivi. Țările și companiile care își dau seama cum să itereze pe atomi la fel de repede ca alții iterează pe cod vor avea un avantaj de producție. Acesta este valul pentru care poziționează TDK Ventures astăzi.