Ніколя Соваж, керівник венчурного підрозділу TDK Ventures, дотримується думки, що найкращі інвестиції стають очевидними лише через кілька років. Він активно впроваджує цю стратегію з 2019 року, коли заснував корпоративний венчурний фонд японського електронного гіганта TDK, який нині управляє портфелем у $500 млн, розподіленим між чотирма фондами.
Про це розповідає ProIT
Ставки на інфраструктуру та проривні AI-технології
Одним із найяскравіших прикладів такого підходу стала компанія Groq, яка розробляє спеціалізовані AI-чипи для інференсу. Соваж інвестував у Groq ще у 2020 році, задовго до буму генеративного штучного інтелекту, коли інфраструктурні рішення не здавалися настільки перспективними. Засновник Groq, Джонатан Росс, до цього працював над створенням Google Tensor Processing Units. Він спершу розробив компілятор, а потім спростив архітектуру чипа до мінімуму, залишивши тільки необхідне для роботи інференсу. За словами Соважа, ця стратегія дозволила Groq швидко стати лідером у сфері інферентних рішень для AI.
“Я не є японцем. Я не розмовляю японською мовою; я не живу в Токіо”, — так Соваж описує свій шлях до створення фонду TDK Ventures після двох лекцій у Стенфорді, які змінили його підхід до корпоративного венчурного інвестування.
Інвестиційна стратегія Соважа полягає у виявленні вузьких місць за кілька років до того, як вони стануть очевидними для ринку, та пошуку команд, які вже працюють над їх вирішенням. З кожним новим додатком і моделлю попит на інференс лише зростає, і Соваж завдяки своєму досвіду в TDK зміг побачити цю асиметрію раніше за інших.
Робототехніка та майбутнє виробництва
Портфель TDK Ventures також включає низку компаній у сфері нових матеріалів і енергетики: трансформатори для енергомереж нового покоління, натрій-іонні акумулятори для дата-центрів, альтернативні хімічні склади батарей, що не залежать від літію та кобальту. Однак сьогодні Соваж особливу увагу приділяє фізичному AI — не всій робототехніці загалом, а вузькоспеціалізованим роботам, які вирішують конкретні завдання.
Зокрема, Agility Robotics створює роботів для переміщення вантажів у складах із нестачею робочої сили, а швейцарська ANYbotics проєктує роботів для роботи у небезпечних для людини умовах. Важливою рисою для Соважа є чітке визначення функцій: такі роботи мають вирішувати одну складну задачу стабільно й ефективно, а не намагатися бути універсальними.
На тлі зростання попиту на швидке прийняття рішень у системах штучного інтелекту Соваж прогнозує відродження популярності центральних процесорів (CPU). Якщо графічні процесори (GPU) домінували у тренуванні моделей, а спеціалізовані чипи, як у Groq, — у фазі інференсу, то CPU завдяки своїй гнучкості залишаються незамінними для складної логіки управління та координації завдань у багаторівневих AI-системах.
Окремо Соваж відзначає лідерство Китаю у сфері швидкого прототипування фізичних продуктів із використанням AI, що дозволяє суттєво скоротити цикл створення нових пристроїв. Цей підхід, який експерти назвали “vibe manufacturing”, вже дає конкурентну перевагу китайським виробникам над західними ланцюгами постачання.
На думку Соважа, головна проблема, яку ще належить вирішити, — це моторика та спритність роботів. І країни чи компанії, які першими навчаться ітеративно вдосконалювати фізичні продукти так само швидко, як зараз вдосконалюють програмне забезпечення, отримають вирішальну перевагу у світовому виробництві. Саме на це наразі робить ставку TDK Ventures.