Nicolas Sauvage apuesta por la parte aburrida de la IA

Nicolas Sauvage cree que se necesitarán cuatro años para que las mejores apuestas queden claras, un recordatorio que compartió en el escenario la semana pasada en el evento StrictlyVC en San Francisco, que Negocios TDK coanfitrión.

Es una teoría que ha estado tratando de probar desde 2019, cuando fundó la división de riesgo del gigante japonés de la electrónica, que ahora administra 500 millones de dólares en cuatro fondos. El comienzo de los chips de IA Grokque fue valorada en 6.900 millones de dólares en su última ronda de financiación el otoño pasado, es el ejemplo más destacado de este pensamiento.

En 2020, mucho antes de que el auge de la IA generativa dejara en claro lo que estaba en juego en la infraestructura, Sauvage emitió un cheque a nombre de la empresa, fundada por Jonathan Ross, uno de los ingenieros que construyó la Unidad de Procesamiento Tensor de Google. Groq se ha centrado desde el principio en la inferencia: el trabajo computacional pesado que ocurre cada vez que un modelo responde a una consulta. Ross ha diseñado sus chips construyendo primero el compilador, eliminando la arquitectura hasta que, como explica Sauvage, “no se puede quitar una sola parte y hacer que siga funcionando”.

Para algunos, esto puede parecer un nicho, pero sabiendo lo que hace en contra de las limitaciones de su empresa matriz, Sauvage ve una asimetría. A diferencia del hardware de consumo, que tiene limitaciones naturales, la demanda de inferencia continúa creciendo con cada nueva aplicación y cada nuevo modelo. Sauvage no podría haber imaginado que la demanda de inferencia se dispararía este año, gracias a que cada agente de IA planifica y actúa en docenas de llamadas (donde normalmente una sola consulta sería suficiente).

Pero en cierto modo, Ross también tuvo suerte. Después de todo, el conglomerado japonés de electrónica más conocido por sus bandas magnéticas podría no ser, a primera vista, el socio inversor más obvio. De hecho, Sauvage describe la existencia de TDK Ventures como muy improbable. Pero después de dos conferencias consecutivas en Stanford (una sobre el caso de capital de riesgo de la compañía y otra catalogando todas las razones de su fracaso), Sauvage, que es francés y se unió a TDK en Silicon Valley a través de una adquisición, presentó la idea a los altos mandos de la sede de TDK a pesar de no tener una base clara para hacerlo. (“No soy japonés. No hablo japonés; no vivo en Tokio”, le dijo a este editor).

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

La cartera que ha reunido está llena de tecnologías que se han vuelto cada vez más atractivas para los capitalistas de riesgo durante el año pasado: transformadores de red de estado sólido, baterías de iones de sodio para centros de datos, químicas de baterías alternativas que evitan la fragilidad geopolítica del litio y el cobalto.

La disciplina detrás de todo esto es la misma: identificar los obstáculos en los próximos cuatro años y luego encontrar fundadores que ya estén trabajando en ellos.

La pregunta, por supuesto, es qué sucederá después. Mientras tanto, Sauvage está analizando de cerca la IA física: no todos los robots, sino robots con tareas muy específicas que completar. Robótica de destrezapor ejemplo, en su cartera se centra en la tarea cotidiana de mover mercancías de un lugar a otro en un almacén que enfrenta escasez de mano de obra. Otra empresa en cartera, cartera suiza CUALQUIER BOTIKconstruir robots resistentes para entornos que son demasiado peligrosos para los trabajadores humanos: lugares donde la definición de trabajo es básicamente ir donde los humanos no pueden ir. El camino decisivo es la claridad de propósito. Los robots de apuestas de Sauvage no intentan hacerlo todo; en cambio, hacen algo difícil de manera confiable.

Sauvage dijo que también está observando cómo cambia nuevamente la pila informática. Las GPU dominan la capacitación: computación masivamente paralela en la enseñanza de un modelo. Los chips de inferencia como el de Groq cambian lo que sucede cuando el modelo habla: más rápido, más barato y a escala. Ahora, sostiene Sauvage, las CPU están a punto de experimentar un renacimiento. No es el chip más potente ni el más rápido. Sin embargo, son los más flexibles y los que mejor se adaptan a la lógica de la orquestación ramificada y la toma de decisiones. Cuando un agente de IA delega una tarea, comprueba su progreso y repite docenas de pasos, algo tiene que orquestar la coreografía general. Ese algo se parece cada vez más a una CPU.

Luego está China. Un informe reciente de Eclipse (una empresa de riesgo que sigue de cerca) documenta lo que Sauvage describe como una “fábrica de vibraciones”: una iteración rápida, asistida por IA, de creación de prototipos de hardware físico que refleja lo que la codificación de vibraciones hace en el software. El informe encontró que los fabricantes chinos están comprimiendo el ciclo de diseño, construcción y prueba de productos físicos de una manera que las cadenas de suministro occidentales aún no han igualado.

Para Sauvage, esto fue una señal de resistencia y desde entonces ha seguido adelante con varias inversiones en TDK Ventures. Una cuestión no resuelta, afirmó, es la agilidad. Los modelos están evolucionando lo suficientemente rápido como para que la IA física parezca inevitable; lo que todavía falta es una fluidez física acorde. Los países y empresas que sepan cómo iterar sobre átomos tan rápido como otros países y empresas iteran sobre código tendrán una ventaja de fabricación. Esa es la ola en la que está posicionando a TDK Ventures hoy.