Нікола Сова́ж вважає, що найкращим ставкам потрібно близько чотирьох років, аби вони почали здаватися очевидними. Такою думкою він поділився минулого тижня на сцені заходу StrictlyVC у Сан‑Франциско, який TDK Ventures співорганізовувала.
Цю теорію він намагається довести з 2019 року, коли заснував корпоративний венчурний підрозділ японського електронного гіганта. Зараз він керує $500 млн у межах чотирьох фондів. Найгучніший приклад такого підходу — стартап зі створення AI‑чипів Groq, оцінений восени минулого року у $6,9 млрд під час останнього раунду фінансування.
У 2020‑му, задовго до буму генеративного ШІ, який зробив інфраструктурні інвестиції «очевидними», Соваж виписав чек компанії Groq, заснованій Джонатаном Россом — одним з інженерів, що створювали Tensor Processing Units у Google. Groq від початку сфокусувався на інференсі: обчислювальній «важкій роботі», яка відбувається кожного разу, коли модель відповідає на запит. Росс спроєктував свій чип, спершу створивши компілятор і «обрізаючи» архітектуру доти, поки, за описом Соважа, «не лишилося жодної деталі, яку можна вилучити, щоб усе ще працювало».
Комусь це могло здаватися нішевою історією, але з огляду на обмеження материнської компанії Соваж побачив там асиметрію. На відміну від споживчої електроніки, яка має природну стелю попиту, потреба в інференсі накопичується з кожною новою програмою та кожною новою моделлю. Соваж тоді ще не міг знати, що попит на інференс вибухне саме цього року завдяки AI‑агентам, які планують і діють у рамках десятків викликів моделі там, де раніше вистачало одного запиту.
В якомусь сенсі Россу також пощастило. Японський електронний конгломерат, найбільш відомий магнітною стрічкою, на перший погляд не виглядає очевидним інвестором у такі проєкти. Сам Соваж описує існування TDK Ventures як «досить малоймовірне». Однак після двох послідовних лекцій у Стенфорді — одна була на підтримку корпоративного венчурного інвестування, а друга систематизувала всі причини його провалів — Соваж, француз за походженням, який потрапив до TDK у Кремнієвій долині через придбання компанії, вирішив запропонувати ідею створення фонду топменеджменту TDK, попри те, що формальних підстав для цього майже не мав. «Я не японець. Я не говорю японською, я не живу в Токіо», — розповів він цій редакторці.
Відмовляючись приймати «ні» як відповідь, він зрештою отримав «зелене світло» на створення фонду з мандатом відповісти на одне запитання: що стане наступною великою ставкою для TDK і що потенційно може її знищити?
З того часу сформований ним портфель наповнився технологіями, які за останній рік стали значно цікавішими для венчурних інвесторів: твердотільні трансформатори для енергомереж, натрій‑іонні акумулятори для дата‑центрів, альтернативні хімії батарей, що обходять геополітичну вразливість літію та кобальту.
Дисципліна за всім цим однакова: виявити вузьке місце на горизонті чотирьох років і знайти засновників, які вже над ним працюють.
Постає запитання — що буде далі. Своєю чергою, Соваж уважно стежить за фізичним ШІ — не за всією робототехнікою, а за роботами з дуже конкретно визначеним завданням. Наприклад, Agility Robotics з його портфеля зосереджується на одній буденній задачі — переміщенні речей з місця на місце на складах, що стикаються з нестачею робочої сили. Інша портфельна компанія, швейцарська ANYbotics, створює захищених роботів для середовищ, занадто небезпечних для людей — там, де суть роботи зводиться до «йти туди, куди люди не можуть». Спільна риса — чітка мета. Роботи, на яких робить ставку Соваж, не намагаються вміти все; замість цього вони надійно роблять одну дуже складну річ.
Соваж каже, що також спостерігає за черговою зміною в обчислювальному стеку. GPU домінували на етапі навчання — масового паралельного обчислення для «навчання» моделі. Чипи для інференсу, як у Groq, змінюють те, що відбувається, коли модель «говорить»: швидше, дешевше, у масштабі. Тепер, на думку Соважа, на черзі ренесанс CPU. Вони не є найпотужнішими чи найшвидшими чипами. Але вони — найгнучкіші й найкраще підходять до розгалуженої логіки прийняття рішень і оркестрації. Коли AI‑агент делегує завдання, стежить за його виконанням і повертається до нього знову й знову впродовж десятків кроків, хтось має керувати всією цією хореографією. І цим «кимось» дедалі частіше виглядає CPU.
І ще є Китай. Нещодавній звіт фонду Eclipse, за яким Соваж уважно стежить, зафіксував явище, яке він описує як «vibe‑виробництво» — швидку, за допомогою ШІ, ітерацію фізичних прототипів апаратного забезпечення, яка віддзеркалює те, що vibe‑coding зробив для софту. Як з’ясували автори, китайські виробники стискають цикл «проєктування — виготовлення — тестування» фізичних продуктів у спосіб, з яким західні ланцюжки постачання поки не можуть змагатися.
Для Соважа це сигнал нового «вузького місця» — і над ним він уже працює через інвестиції TDK Ventures. Однією з невирішених проблем, за його словами, залишається спритність (dexterity). Моделі вдосконалюються настільки швидко, що фізичний ШІ здається неминучим; але досі бракує відповідної «фізичної плавності» рухів. Країни й компанії, які навчаться ітерувати «з атомами» так само швидко, як інші ітерують із кодом, отримають виробничу перевагу. Саме під цю хвилю Соваж нині позиціонує TDK Ventures.