Nicolas Sauvage percaya bahwa perlu waktu sekitar empat tahun agar taruhan terbaik terlihat jelas. Kebijakan ini dia ungkapkan dalam sebuah acara di San Francisco yang diadakan oleh StrictlyVC dan disponsori oleh TDK Ventures.
Ini adalah teori yang ia coba buktikan sejak 2019, saat ia mendirikan divisi venture corporate dari raksasa elektronik Jepang, yang kini mengelola dana sebesar $500 juta di empat dana. Salah satu contoh paling mencolok dari pemikiran ini adalah Groq, sebuah startup chip AI yang dinilai mencapai $6,9 miliar dalam putaran pendanaan terbarunya tahun lalu.
Pada 2020, jauh sebelum ledakan AI generatif membuat investasi infrastruktur mulai terlihat jelas, Sauvage sudah menulis cek untuk perusahaan ini, yang didirikan oleh Jonathan Ross, salah satu insinyur di balik Google Tensor Processing Units. Sejak awal, Groq fokus pada inferensi, yaitu proses pemrosesan berat yang terjadi setiap kali sebuah model merespons sebuah permintaan. Ross merancang chip-nya dengan membangun compiler terlebih dahulu, mengurangi arsitektur hingga, seperti yang dijelaskan Sauvage, “tidak ada bagian yang bisa dihilangkan dan masih berfungsi.â€
Meski terlihat seperti niche bagi sebagian orang, Sauvage melihat ketidaksimetrian berdasarkan apa yang ia ketahui tentang batasan perusahaan induknya. Tidak seperti perangkat keras konsumen yang memiliki batasan alami, permintaan untuk inferensi terus bertambah seiring dengan setiap aplikasi baru dan setiap model baru. Pada saat itu, Sauvage tidak tahu bahwa permintaan untuk inferensi akan meledak tahun ini, berkat setiap agen AI yang merencanakan dan bertindak di berbagai panggilan (di mana biasanya satu permintaan sudah cukup).
Namun dalam beberapa hal, Ross juga beruntung. Setelah semua, sebuah konglomerat elektronik Jepang yang paling dikenal untuk kaset magnetik bukanlah mitra investasi yang paling jelas. Sauvage menjelaskan bahwa keberadaan TDK Ventures sendiri sangat tidak mungkin. Namun setelah dua kuliah berturut-turut di Stanford — satu yang mengadvokasi corporate VC, satu lagi yang mencatat setiap alasan mengapa corporate VC gagal — Sauvage, yang merupakan orang Prancis dan bergabung dengan TDK di Silicon Valley melalui akuisisi, mengajukan ide kepada atasan di kantor pusat TDK meskipun ia tidak memiliki posisi yang jelas untuk melakukannya. (“Saya bukan orang Jepang. Saya tidak bicara bahasa Jepang; saya tidak tinggal di Tokyo,†ujarnya.)
Setelah berusaha keras, ia akhirnya mendapatkan lampu hijau untuk membangun dana yang mandatnya adalah menjawab satu pertanyaan: Apa hal besar berikutnya untuk TDK, dan apa yang mungkin menghancurkannya?
Portofolio yang telah ia bangun sejak saat itu dipenuhi dengan teknologi yang semakin menarik bagi para VC selama setahun terakhir: transformator grid solid-state, baterai sodium-ion untuk pusat data, dan kimia baterai alternatif yang menghindari kerentanan geopolitik lithium dan kobalt.
Inti dari semua ini adalah sama: mengidentifikasi kendala empat tahun ke depan, lalu mencari para pendiri yang sudah mengerjakan hal tersebut.
Pertanyaannya adalah, apa yang akan terjadi selanjutnya? Bagi Sauvage, ia sedang mengamati AI fisik secara dekat — bukan semua robotika, melainkan robot dengan tugas spesifik yang harus dilakukan. Agility Robotics, misalnya, dalam portfolionya, fokus pada tugas sederhana yang membosankan yaitu memindahkan barang dari satu tempat ke tempat lain di gudang yang menghadapi kekurangan tenaga kerja. Perusahaan dalam portofolio lainnya, ANYbotics dari Swiss, membangun robot yang tahan banting untuk lingkungan yang terlalu berbahaya bagi pekerja manusia — tempat di mana tugasnya pada dasarnya adalah pergi ke tempat yang tidak bisa dijangkau orang. Garis besarnya sangat jelas: robot yang diinvestasikan Sauvage tidak mencoba untuk mengerjakan segalanya; sebaliknya, mereka melakukan satu hal yang sulit dengan andal.
Sauvage juga mengamati pergeseran tumpukan komputasi. GPU mendominasi pelatihan — proses pengajaran model yang sangat besar dan paralel. Chip inferensi seperti milik Groq sedang merombak apa yang terjadi saat model tersebut berbicara: lebih cepat, lebih murah, dalam skala besar. Sekarang, menurut Sauvage, CPU siap untuk mengalami kebangkitan. Meskipun bukan chip yang paling kuat atau tercepat, CPU adalah yang paling fleksibel dan paling cocok untuk logika pengambilan keputusan yang kompleks. Ketika sebuah agen AI mendelegasikan tugas, memeriksa kemajuan, dan kembali di banyak langkah, sesuatu harus mengelola seluruh koreografi tersebut. Sesuatu itu, semakin jelas, tampaknya adalah CPU.
Dan ada juga China. Laporan terbaru dari Eclipse — sebuah firma ventura yang ia ikuti — mendokumentasikan apa yang Sauvage gambarkan sebagai “vibe manufacturing†— iterasi cepat yang dibantu AI dalam prototyping hardware fisik, mencerminkan apa yang dilakukan vibe coding untuk perangkat lunak. Pelaporannya menemukan bahwa produsen China sedang mempercepat siklus desain-bangun-uji untuk produk fisik dengan cara yang belum dapat ditandingi oleh rantai pasokan Barat.
Bagi Sauvage, ini adalah sinyal adanya kendala — dan satu masalah yang belum terpecahkan adalah ketangkasan. Model berkembang cukup cepat sehingga AI fisik terasa tak terhindarkan; namun, yang masih kurang adalah kelancaran fisik yang sepadan. Negara dan perusahaan yang berhasil mengiterasi atom secepat orang lain mengiterasi kode akan memiliki keuntungan dalam manufaktur. Itulah arah yang sedang diposisikan TDK Ventures saat ini.
