Cuando Nicolas Sauvage subió al escenario en el evento StrictlyVC en San Francisco la semana pasada, no estaba vendiendo el próximo gadget de consumo. Estaba presentando un horizonte de cuatro años para las partes de la inteligencia artificial que la mayoría de los inversores pasan por alto – la infraestructura que hace que los modelos funcionen, no solo se entrenen.

Desde que fundó TDK Ventures, la rama de capital de riesgo corporativo del conglomerado electrónico japonés, en 2019, Sauvage ha supervisado $500 millones a través de cuatro fondos. Su apuesta inicial en Groq, la startup de chips de inferencia cofundada por el ex ingeniero de Google TPU Jonathan Ross, dio sus frutos de manera generosa. La ronda de financiación más reciente de Groq elevó su valoración a $6.9 mil millones, un testimonio de la creciente demanda de inferencia de modelos rápida y barata a medida que los agentes de inteligencia artificial se proliferan en decenas de llamadas por consulta.

El enfoque de Groq – despojar la arquitectura hasta que nada pueda ser eliminado sin romper la funcionalidad – le gustó a Sauvage porque se alineaba con las propias limitaciones de TDK. A diferencia del hardware de consumo, que alcanza un techo natural, las cargas de trabajo de inferencia siguen creciendo a medida que surgen nuevas aplicaciones y modelos más grandes. El resultado es un mercado que explotó este año, impulsado por agentes de inteligencia artificial que planifican, actúan e iteran en múltiples pasos.

Más allá de los chips, la cartera de TDK Ventures refleja el mismo mantra de "cuello de botella en cuatro años". El fondo apoya transformadores de red de estado sólido, baterías de iones de sodio para centros de datos y químicas alternativas que evitan la fragilidad geopolítica del litio y el cobalto. En robótica, el enfoque es estrecho pero profundo: Agility Robotics construye movilizadores de almacenes para abordar las escaseces de mano de obra, mientras que ANYbotics, con sede en Suiza, crea máquinas resistentes para entornos demasiado peligrosos para las personas.

"Los robots que apoyamos no intentan hacer todo", dijo Sauvage. "Hacen una cosa difícil de manera confiable". Esa claridad de propósito, argumenta, es lo que separa las apuestas de hardware viables del hype.

Ahora la conversación está cambiando nuevamente, esta vez hacia las unidades centrales de procesamiento. Las GPU dominan la fase de entrenamiento, pero la orquestación de los agentes de inteligencia artificial – la logica de toma de decisiones que coordina docenas de llamadas de inferencia – puede pertenecer a las CPU. Sauvage ve un "renacimiento" para estos chips flexibles, que podrían convertirse en el pegamento que coordina los flujos de trabajo de agentes complejos.

En el otro lado del Pacífico, un informe de la firma de capital de riesgo Eclipse señaló un nuevo fenómeno que él llama "fabricación de vibraciones". Los fabricantes chinos están comprimiendo el ciclo de diseño-construcción-prueba de productos físicos con iteración asistida por inteligencia artificial, superando a las cadenas de suministro occidentales. Para Sauvage, la velocidad a la que una empresa puede iterar en átomos refleja la rápida iteración de código que ha impulsado los avances en software.

El desafío persistente, según Sauvage, es la destreza. Aunque los modelos mejoran lo suficientemente rápido como para hacer que la inteligencia artificial física sea inevitable, el hardware aún carece de la fluidez de movimiento fino para igualar las manos humanas. Las empresas que resuelvan ese problema podrían asegurar una ventaja en la fabricación que rivaliza con cualquier ventaja en software.

En resumen, el libro de jugadas de Sauvage combina visión a largo plazo con la voluntad de defender las partes de la inteligencia artificial que no hacen titulares pero impulsarán la próxima ola de aplicaciones. Ya sea que se trate de chips de inferencia, robots especializados o las CPU que los coreografían, sus apuestas apuntan a mantener a TDK Ventures a la vanguardia de un futuro de inteligencia artificial impulsado por la infraestructura.

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