Cel mai cunoscut exemplu al acestei abordări este Groq, un startup de cipuri AI evaluat la 6,9 miliarde de dolari în ultima rundă de finanțare din toamna trecută. În 2020, cu mult înainte ca boom-ul AI generativ să facă investițiile în infrastructură să pară evidente, Sauvage a scris un cec pentru această companie fondată de Jonathan Ross – unul dintre inginerii care au construit unitățile de procesare tensorală (TPU) ale Google. Groq s-a concentrat de la început pe inferență: munca grea de calcul care are loc de fiecare dată când un model răspunde la o întrebare. Ross și-a proiectat cipul construind mai întâi compilatorul, simplificând arhitectura până când, așa cum descrie Sauvage, „nu poți elimina o parte fără ca totul să înceteze să funcționeze”.
Pentru unii, acest lucru părea de nișă, dar Sauvage a văzut asimetria. Spre deosebire de hardware-ul de consum, care are un plafon natural, cererea de inferență se acumulează continuu odată cu fiecare aplicație nouă și fiecare model nou. La acea vreme, Sauvage nu putea ști că cererea de inferență va exploda în acest an, datorită agenților AI care planifică și acționează prin zeci de apeluri (acolo unde înainte o singură întrebare era suficientă). Dar, într-un fel, și Ross a avut noroc. La urma urmei, un conglomerat electronic japonez cunoscut mai ales pentru benzile magnetice nu este, la prima vedere, cel mai evident partener de investiții.
De fapt, Sauvage descrie însăși existența TDK Ventures ca fiind foarte puțin probabilă. După două prelegeri consecutive la Stanford – una care argumenta în favoarea capitalului de risc corporativ, alta care cataloga fiecare motiv pentru care eșuează – Sauvage, care este francez și a ajuns la TDK în Silicon Valley printr-o achiziție, a propus ideea conducerii de la sediul central TDK, deși nu avea nicio poziție evidentă pentru a face acest lucru. („Nu sunt japonez. Nu vorbesc japoneză; nu locuiesc în Tokyo”, i-a spus el editorului.) După ce a refuzat să accepte un „nu” ca răspuns, 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 mare lucru pentru TDK și ce l-ar putea distruge?
Portofoliul pe care l-a construit de atunci este presărat cu tehnologii care au devenit mai interesante pentru investitorii de capital de risc în ultimul an: transformatoare de rețea în stare solidă, baterii cu sodiu-ion pentru centre de date, chimii alternative de baterii care ocolesc fragilitatea geopolitică a litiului și cobaltului. Disciplina din spatele tuturor acestora este aceeași: identifică blocajul peste patru ani, apoi găsește fondatorii care lucrează deja la el.
Întrebarea, desigur, este ce urmează. Sauvage urmărește îndeaproape AI-ul fizic – nu toată robotica, ci roboții cu o sarcină foarte specifică de îndeplinit. De exemplu, Agility Robotics, aflat în portofoliul său, se concentrează pe sarcina simplă și monotonă de a muta obiecte dintr-un loc în altul în depozitele care se confruntă cu lipsa de forță de muncă. Un alt startup din portofoliu, elvețianul ANYbotics, construiește roboți robusti pentru medii prea periculoase pentru lucrătorii umani – locuri unde definiția jobului este, în esență, să meargă acolo unde oamenii nu pot. Firul comun este claritatea scopului. Roboții pe care Sauvage pariază nu încearcă să facă totul; în schimb, fac un lucru dificil în mod fiabil.
Sauvage spune că urmărește și schimbarea stivei de calcul. GPU-urile au dominat antrenarea – calculul masiv paralel al învățării unui model. Cipurile de inferență precum cel al Groq remodelează ceea ce se întâmplă atunci când acel model vorbește: mai rapid, mai ieftin, la scară. Acum, Sauvage susține că procesoarele CPU sunt pe cale să aibă o renaștere. Nu sunt cele mai puternice cipuri sau cele mai rapide. Dar sunt cele mai flexibile și cele mai potrivite pentru logica ramificată și decizională a orchestrației. Când un agent AI delegă o sarcină, verifică progresul și revine în zeci de pași, ceva trebuie să gestioneze întreaga coregrafie. Acel ceva, din ce în ce mai mult, pare a fi un CPU.
Și apoi este China. Un raport recent de la Eclipse – o firmă de capital de risc pe care o urmărește îndeaproape – a documentat ceea ce Sauvage descrie drept „vibe manufacturing” – iterația rapidă, asistată de AI, a prototipării hardware-ului fizic, oglindind ceea ce „vibe coding” a făcut pentru software. Producătorii chinezi, potrivit raportului, comprimă ciclul de proiectare-construire-testare pentru produse fizice într-un mod pe care lanțurile de aprovizionare occidentale nu sunt încă echipate să îl egaleze. Pentru Sauvage, acesta este un semnal de blocaj – și unul asupra căruia acționează deja cu diversele investiții ale TDK Ventures.
O problemă nerezolvată, spune el, este dexteritatea. Modelele se îmbunătățesc suficient de rapid încât AI-ul fizic pare inevitabil; ceea ce lipsește încă este fluența fizică pentru a se potrivi. Țările și companiile care își dau seama cum să itereze asupra atomilor la fel de repede cum alții iterează asupra codului vor avea un avantaj în producție. Acesta este valul pentru care se poziționează TDK Ventures astăzi.
De ce este important:
Abordarea lui Nicolas Sauvage demonstrează că investițiile în tehnologii „plictisitoare” – cum ar fi inferența AI, roboții specializați sau componentele hardware de bază – pot genera randamente uriașe pe termen lung. Într-o eră a exagerărilor și a bulelor speculative, strategia sa de a identifica blocajele viitoare și de a investi cu patru ani înainte ca acestea să devină evidente oferă o lecție valoroasă pentru investitori și antreprenori. Mai mult, accentul pe producția fizică și pe dexteritatea robotică subliniază că următoarea frontieră a AI nu este doar software, ci și hardware-ul care interacționează cu lumea reală.
