Nicolas Sauvage apuesta por las partes aburridas de la IA | TechCrunch

Nicolas Sauvage cree que se necesitan cuatro años para que las mejores apuestas parezcan obvias, pensando que compartió en el escenario la semana pasada en el evento de StrictlyVC en San Francisco, que TDK Ventures fue coanfitrión. Es una teoría en la que ha estado trabajando para demostrar desde 2019, cuando fundó la división de riesgo corporativo del gigante japonés de la electrónica, que ahora gestiona 500 millones de dólares en cuatro fondos. La startup de chips de IA Groq, valorada en 6.900 millones de dólares durante su ronda de financiación más reciente el otoño pasado, es el ejemplo más destacado de este pensamiento. En 2020, mucho antes de que el auge de la IA generativa hiciera que las apuestas en infraestructura parecieran obvias, Sauvage firmó un cheque para la empresa, fundada por Jonathan Ross, uno de los ingenieros que construyó las unidades de procesamiento tensorial de Google. Groq se centró desde el principio en la inferencia: el trabajo pesado computacional que ocurre cada vez que un modelo responde a una consulta. Ross había diseñado su chip construyendo primero el compilador, desmontando la arquitectura hasta que, como lo describe Sauvage, "no se puede quitar una parte y hacer que siga funcionando". Puede que a algunos les haya parecido un nicho, pero sabiendo lo que hacía con respecto a las limitaciones de su empresa matriz, Sauvage vio asimetría. A diferencia del hardware de consumo, que tiene un límite natural, la demanda de inferencia sigue aumentando con cada nueva aplicación y cada nuevo modelo. Sauvage no podía saber entonces que la demanda de inferencia se dispararía este año, gracias a cada agente de IA que planifica y actúa.