Nicolas Sauvage apuesta por la parte aburrida de la IA

Nicolas Sauvage cree que se necesitan cuatro años para que la mejor apuesta se considere acertada. Estoy pensando en cuando dije esto en el escenario la semana pasada en el evento de StrictlyVC en San Francisco, coorganizado por TDK Ventures.

Es una teoría que ha estado tratando de probar desde 2019, cuando fundó la división de riesgo corporativo del gigante japonés de la electrónica, que ahora administra 500 millones de dólares en cuatro fondos. Groq, una startup de chips de IA valorada en 6.900 millones de dólares en su última ronda de financiación el otoño pasado, es el ejemplo más destacado de esta idea.

En 2020, mucho antes de que el auge de la IA generativa convirtiera a la infraestructura en el lugar de referencia para la financiación directa, Sauvage emitió un cheque a nombre de la empresa fundada por Jonathan Ross (uno de los ingenieros que construyó la unidad de procesamiento de tensores de Google). Desde el principio, Groq se centró en la inferencia, el trabajo pesado computacional que ocurre cada vez que un modelo responde a una consulta. Ross primero construyó un compilador y luego diseñó el chip eliminando la arquitectura hasta el punto en que, como dice Sauvage, «se podían quitar partes y aún así hacerlo funcionar».

Puede que a algunos les haya parecido un nicho, pero Sauvage, sabiendo lo que estaba haciendo frente a las limitaciones de su empresa matriz, vio una oportunidad. A diferencia del hardware de consumo, que tiene un límite superior natural, las demandas de inferencia continúan creciendo en complejidad a medida que surgen nuevas aplicaciones y nuevos modelos. En ese momento, Sauvage no podría haber predicho que la demanda de inferencia se dispararía este año, gracias a que todos los agentes de IA planificaron y ejecutaron docenas de llamadas (anteriormente una consulta era suficiente).

Pero en cierto modo, Ross también tuvo suerte. Después de todo, el conglomerado japonés de electrónica más conocido por la cinta magnética no es el socio de inversión más natural en la superficie. De hecho, Sauvage dice que la existencia de TDK Ventures es muy poco probable. Pero después de dar dos conferencias seguidas en la Universidad de Stanford, una vez defendiendo el capital de riesgo corporativo y otra enumerando todas las razones de su fracaso, Sauvage, un francés que se había unido a TDK en Silicon Valley a través de una adquisición, presentó la idea a la alta dirección de la sede de TDK, a pesar de no tener una posición clara. (“No soy japonés. No hablo japonés. Ni siquiera vivo en Tokio”, le dijo a este editor).

Después de negarse a aceptar un no por respuesta, finalmente recibió luz verde para crear el fondo. Su misión es responder una pregunta: ¿Cuál es el próximo gran avance para TDK y qué podría acabar con él?

La cartera que ha reunido desde entonces está repleta de tecnologías que se volvieron de mayor interés para los capitalistas de riesgo el año pasado, incluidos transformadores de red de estado sólido, baterías de iones de sodio para centros de datos y químicas de baterías alternativas que evitan las vulnerabilidades geopolíticas del litio y el cobalto.

La disciplina detrás de todo es la misma. Identifique el cuello de botella después de 4 años y encuentre fundadores que ya estén trabajando en ello.

La pregunta, por supuesto, es qué sucederá después. Sauvage está analizando de cerca la IA física. No se trata solo de robótica, sino de robots que tienen trabajos muy específicos que realizar. Por ejemplo, Agility Robotics de su cartera se centra en la tarea única y mundana de mover cosas de un lugar a otro en almacenes que enfrentan escasez de mano de obra. Otra empresa de la cartera, la cartera suiza ANYbotics, fabrica robots resistentes para entornos que son demasiado peligrosos para los trabajadores humanos, lugares donde la definición de trabajo impide inherentemente que las personas vayan. La coherencia es claridad de propósito. Los robots a los que apuesta Sauvage no intentarán hacerlo todo. En cambio, se aseguran de hacer una cosa difícil.

Sauvage dijo que también está atento a otro cambio en la informática. La capacitación (computación paralela masiva para enseñar modelos) ha estado dominada por las GPU. Los chips de inferencia como Groq están remodelando lo que sucede cuando sus modelos hablan más rápido, más baratos y a escala. Sauvage sostiene que las CPU están atravesando un renacimiento. Estos no son los chips más potentes ni los más rápidos. Sin embargo, son los más flexibles y los más adecuados para ramificar la lógica de decisiones en orquestaciones. A medida que un agente de IA delega tareas, verifica su progreso y retrocede docenas de pasos, algo debe gestionar toda la coreografía. Ese algo se parece cada vez más a una CPU.

Y luego está China. Un informe reciente de Eclipse, una empresa que sigue de cerca, documenta lo que Sauvage describe como «fabricación de vibraciones», el uso de IA para iterar rápidamente en la creación de prototipos de hardware físico, reflejando lo que la codificación de vibraciones ha hecho por el software. Según el informe, los fabricantes chinos están acortando los ciclos de diseño, fabricación y prueba de productos físicos en formas que las cadenas de suministro occidentales aún no están equipadas para igualar.

Esta es una señal para Sauvage, que está trabajando en varias inversiones para TDK Ventures. Una cuestión que sigue sin resolver, afirma, es la destreza. Los modelos están mejorando a tal ritmo que la física de la IA parece inevitable. Lo que todavía falta es una fluidez física comparable. Los países y empresas que descubran cómo iterar átomos tan rápido como otros países y empresas iteran código tendrán una ventaja de fabricación. Esa es la ola en la que hoy posiciona a TDK Ventures.