Nicolas Sauvage mise sur les aspects moins glamours de l'IA

Introduction

Nicolas Sauvage, fondateur de TDK Ventures, croit qu'il faut quatre ans pour que les meilleures opportunités d'investissement deviennent évidentes. Cette théorie, qu'il a partagée lors d'un événement à San Francisco, est mise en pratique depuis 2019, avec des investissements dans des startups comme Groq, spécialisée dans les puces d'inference pour l'IA.

Contexte Technique

Sauvage a investi dans Groq en 2020, bien avant que le boom de l'IA générative ne fasse de l'infrastructure un choix évident. La startup, fondée par Jonathan Ross, un ingénieur qui a travaillé sur les unités de traitement tensoriel de Google, se concentre sur l'inference, c'est-à-dire le traitement des requêtes par les modèles d'IA. La puce de Groq a été conçue en commençant par le compilateur, puis en simplifiant l'architecture jusqu'à ce qu'il ne soit plus possible de supprimer une partie sans affecter le fonctionnement.

TDK Ventures gère désormais 500 millions de dollars à travers quatre fonds et a investi dans des technologies telles que les transformateurs de grille à l'état solide, les batteries au sodium pour les centres de données et les chimies de batterie alternatives qui évitent la fragilité géopolitique du lithium et du cobalt.

Analyse et Implications

L'approche de Sauvage consiste à identifier les goulets d'étranglement dans quatre ans, puis à trouver les fondateurs qui travaillent déjà sur ces problèmes. Il surveille actuellement l'IA physique, en particulier les robots avec une tâche spécifique, comme Agility Robotics, qui se concentre sur le déplacement d'objets dans les entrepôts, ou ANYbotics, qui construit des robots robustes pour les environnements dangereux.

Sauvage est également attentif au changement dans la pile de calcul, avec les GPU dominants pour la formation des modèles, les puces d'inference comme celles de Groq pour la prise de décision, et les CPU qui pourraient connaître un renouveau en raison de leur flexibilité et de leur capacité à gérer la logique de l'orchestration.

Perspective

Enfin, Sauvage note que la Chine est en train de compresser le cycle de conception, de construction et de test des produits physiques grâce à l'IA, ce qui pourrait donner un avantage manufacturier aux pays et aux entreprises qui parviennent à résoudre le problème de la dextérité, c'est-à-dire la capacité à itérer sur les atomes aussi rapidement que sur le code.