Nicolas Sauvage’as mano, kad prireikia ketverių metų, kad geriausi statymai atrodytų akivaizdūs – jis tai teigė praėjusią savaitę dalyvaudamas „StrictlyVC San Francisco“ renginyje, kurį kartu surengė TDK Ventures.
Tai teorija, kurią jis stengėsi įrodyti nuo 2019 m., kai įkūrė Japonijos elektronikos milžino verslo padalinį, kuris dabar valdo 500 mln. USD keturiuose fonduose. AI lusto startuolis „Groq“, kurio vertė per paskutinį finansavimo etapą, įvykusį praėjusį rudenį, buvo 6,9 mlrd. USD, yra garsiausias tokio mąstymo pavyzdys.
2020 m., gerokai prieš generatyvų dirbtinio intelekto bumą, kai infrastruktūros statymai atrodė akivaizdūs, Sauvage’as parašė čekį įmonei, kurią įkūrė Jonathanas Rossas – vienas iš inžinierių, sukūrusių „Google“ tenzorių apdorojimo blokus. „Groq“ nuo pat pradžių buvo sutelktas į išvadas: skaičiavimo sunkumų kilnojimą, kuris nutinka kiekvieną kartą modeliui atsakant į užklausą. Rossas sukūrė savo lustą pirmiausia sukūręs kompiliatorių, išardydamas architektūrą, kol, kaip apibūdina Sauvage’as, „negalite pašalinti vienos dalies ir ji vis tiek veikia“.
Kai kuriems tai galėjo atrodyti nišinė, tačiau žinodamas, ką jis padarė dėl savo pagrindinės bendrovės suvaržymų, Sauvage’as pastebėjo asimetriją. Skirtingai nuo vartotojų techninės įrangos, kuri turi natūralias lubas, išvadų poreikis nuolat didėja su kiekviena nauja programa ir kiekvienu nauju modeliu. Tada Sauvage’as negalėjo žinoti, kad šiais metais išvadų poreikis sprogs, nes kiekvienas dirbtinio intelekto agentas planuoja ir atlieka daugybę skambučių (kur užtekdavo vienos užklausos).
Tačiau tam tikra prasme Rossui taip pat pasisekė. Galų gale, japonų elektronikos konglomeratas, geriausiai žinomas dėl magnetinės juostos, nėra akivaizdžiausias investavimo partneris. Tiesą sakant, Sauvage apibūdina „TDK Ventures“ egzistavimą kaip labai mažai tikėtiną. Tačiau po dviejų nuoseklių Stanfordo paskaitų – vienoje buvo kalbama apie įmonės VC, o vienoje – kataloguojant visas priežastis, dėl kurių nepavyksta – Sauvage’as, kuris yra prancūzas ir įsigijo TDK Silicio slėnyje, perdavė idėją aukštesniems TDK būstinės atstovams, nors neturėjo akivaizdžios pozicijos tai daryti. („Aš nesu japonas. Nekalbu japoniškai; negyvenu Tokijuje“, – sakė jis šiam redaktoriui.)
Atsisakęs priimti atsakymą „ne“, jis pagaliau gavo žalią šviesą steigti fondą, kurio mandatas buvo atsakyti į vieną klausimą: koks bus kitas didelis TDK dalykas ir kas gali jį nužudyti?
Nuo tada jo surinktas portfelis yra nusėtas technologijomis, kurios per pastaruosius metus tapo plačiau įdomesnės VC: kietojo kūno tinklo transformatoriai, natrio jonų baterijos duomenų centrams, alternatyvios baterijų cheminės medžiagos, kurios apeina geopolitinį ličio ir kobalto trapumą.
Techcrunch renginys
San Franciskas, Kalifornija
|
2026 m. spalio 13-15 d
Viso to disciplina yra ta pati: po ketverių metų nustatykite kliūtis, tada suraskite steigėjus, kurie jau dirba su ja.
Žinoma, kyla klausimas, kas bus toliau. Savo ruožtu Sauvage atidžiai stebi fizinį dirbtinį intelektą – ne visą robotiką, o robotus, kurie turi atlikti labai specifinį darbą. Pavyzdžiui, „Agility Robotics“ savo portfelyje sutelkia dėmesį į vienintelę, kasdienę užduotį perkelti daiktus iš vienos vietos į kitą sandėliuose, kuriuose trūksta darbo jėgos. Kita portfelio įmonė, Šveicarijos portfelis ANYbotics, kuria tvirtus robotus aplinkai, kuri yra per daug pavojinga žmonėms – ten, kur darbo apibrėžimas iš esmės yra ten, kur žmonės negali. Perėjimo linija yra tikslo aiškumas. Robotai, į kuriuos Sauvage lažinasi, nesistenkite daryti visko; vietoj to jie patikimai atlieka vieną sunkų dalyką.
Sauvage sako, kad jis taip pat vėl stebi skaičiavimo krūvos pasikeitimą. GPU dominavo mokymas – didžiulis lygiagretus modelio mokymo skaičiavimas. Išvadų lustai, tokie kaip Groq’s, keičia tai, kas nutinka, kai šis modelis kalba: greičiau, pigiau, dideliu mastu. Dabar, Sauvage teigia, CPU turi atgimti. Jie nėra patys galingiausi ar greičiausi. Tačiau jie yra lankstiausi ir geriausiai tinka orkestravimo šakų, sprendimų priėmimo logikai. Kai dirbtinio intelekto agentas deleguoja užduotį, tikrina jos eigą ir grįžta per kelias dešimtis žingsnių, kažkas turi valdyti visą choreografiją. Tas kažkas vis dažniau atrodo kaip centrinis procesorius.
Ir tada yra Kinija. Neseniai paskelbtoje „Eclipse“ – rizikos įmonės, kurią jis atidžiai stebi, ataskaitoje buvo užfiksuota tai, ką Sauvage apibūdina kaip „vibe gamybą“ – greitą, dirbtinio intelekto padedamą fizinės aparatinės įrangos prototipų kūrimo iteraciją, atspindinčią tai, ką atmosferos kodavimas padarė programinei įrangai. Ataskaitoje nustatyta, kad Kinijos gamintojai glaudina fizinių produktų projektavimo, kūrimo ir bandymo ciklą taip, kad Vakarų tiekimo grandinės dar neturi tam tinkamos įrangos.
Sauvage’ui tai yra kliūties signalas, ir jis jau tęsia įvairias TDK Ventures investicijas. Viena iš likusių neišspręstų problemų, anot jo, yra vikrumas. Modeliai tobulėja pakankamai greitai, todėl fizinis AI atrodo neišvengiamas; ko dar trūksta, tai fizinio sklandumo. Šalys ir įmonės, kurios išsiaiškina, kaip kartoti atomus taip greitai, kaip kitos kartoja kodą, turės gamybos pranašumą. Būtent tokiai bangai jis šiandien skiria TDK Ventures.
