Основная идея подхода Николя Соважа
Ключевой принцип: определить узкое место на 4 года вперёд, затем найти основателей, которые уже работают над его устранением. Эту теорию Соваж развивает с 2019 года.
Деятельность TDK Ventures
Николя Соваж — основатель корпоративного венчурного подразделения TDK (японского гиганта в сфере электроники).
Основные показатели:
- создано в 2019 году;
- управляет 4 фондами;
- общий капитал — 500 млн долларов.
Как появилось подразделение:
- Соваж прочитал две лекции в Стэнфорде: о корпоративном венчурном инвестировании и о причинах его неудач.
- Несмотря на отсутствие формальных полномочий (он француз, не говорит по‑японски и не живёт в Токио), предложил идею высшему руководству TDK.
- После настойчивых попыток получил одобрение на создание фонда.
Цель фонда: понять, что станет следующим прорывом для TDK и что может его погубить.
Успешные инвестиции и примеры стартапов
1. Groq (самый яркий пример):
- специализация — чипы для искусственного интеллекта, логический вывод (инференс);
- оценка осенью прошлого года — 6,9 млрд долларов;
- основатель — Джонатан Росс (один из инженеров, создавших тензорные процессоры Google);
- особенность разработки: Росс начал с создания компилятора и упрощал архитектуру до тех пор, пока «нельзя было убрать ни одну деталь, чтобы система продолжала работать».
2. Agility Robotics:
- специализация — роботы для перемещения товаров на складах (решение проблемы нехватки рабочей силы);
- фокус — выполнение одной рутинной задачи.
3. ANYbotics (швейцарская компания):
- производит защищённых роботов для опасных условий;
- фокус — выполнение задач, недоступных для человека.
Ключевые технологические тренды, за которыми следит Соваж
1. Физический искусственный интеллект (не робототехника в целом, а узкоспециализированные роботы):
- роботы не пытаются делать всё подряд;
- надёжно выполняют одну сложную задачу.
2. Сдвиг в вычислительном стеке:
- эпоха графических процессоров (GPU) — доминировали в обучении моделей (масштабные параллельные вычисления);
- инференциальные чипы (например, Groq) — меняют представление о работе модели при ответах на запросы (быстрее, дешевле, масштабируемее);
- ренессанс центральных процессоров (CPU) — самые гибкие чипы, подходят для логики разветвлений и принятия решений в процессе оркестровки (когда ИИ‑агент делегирует задачи, проверяет их выполнение и возвращается к предыдущим шагам).
3. «Вибрационное производство» в Китае (по данным отчёта Eclipse):
- быстрая итерация физического прототипирования с помощью ИИ (аналогично разработке ПО);
- китайские производители сокращают цикл проектирования, производства и тестирования физических продуктов;
- западные цепочки поставок пока не могут с ними сравниться.
Стратегия TDK Ventures на текущий момент
Соваж видит узкое место в гибкости:
- модели совершенствуются быстро;
- физический ИИ кажется неизбежным;
- не хватает физической гибкости — способности работать с атомами так же быстро, как с кодом.
Стратегический фокус TDK Ventures: инвестиции в проекты, которые помогут преодолеть это узкое место и получить производственное преимущество.
Краткий итог
Николя Соваж строит инвестиционную стратегию TDK Ventures вокруг прогнозирования узких мест на 4 года вперёд. Сейчас его фокус — физический ИИ с узкой специализацией, эволюция вычислительных чипов (CPU, GPU, инференциальные) и преодоление отставания в гибкости производства (на фоне китайских инноваций). Успех Groq подтверждает жизнеспособность его подхода.
