Nicolas Sauvage aposta nas partes chatas da IA ​​| TechCrunch

Nicolas Sauvage acredita que leva quatro anos para que as melhores apostas pareçam óbvias – pensando que ele subiu ao palco na semana passada no evento do StrictlyVC em São Francisco, co-organizado pela TDK Ventures. É uma teoria que ele tem trabalhado para provar desde 2019, quando fundou o braço de risco corporativo da gigante japonesa da eletrônica, que agora administra US$ 500 milhões em quatro fundos. A startup de chips de IA Groq, avaliada em US$ 6,9 bilhões durante sua mais recente rodada de financiamento no outono passado, é o exemplo mais destacado desse pensamento. Em 2020, bem antes de o boom generativo da IA ​​fazer com que as apostas em infraestrutura parecessem óbvias, Sauvage assinou um cheque para a empresa, que foi fundada por Jonathan Ross – um dos engenheiros que construiu as unidades de processamento tensor do Google. Groq se concentrou desde o início na inferência: o trabalho pesado computacional que acontece toda vez que um modelo responde a uma consulta. Ross projetou seu chip construindo primeiro o compilador, desmontando a arquitetura até que, como descreve Sauvage, “você não possa remover uma parte e fazê-la continuar funcionando”. Pode ter parecido um nicho para alguns, mas sabendo o que fez em relação às restrições da sua empresa-mãe, Sauvage viu assimetria. Ao contrário do hardware de consumo, que tem um teto natural, a demanda por inferência continua aumentando a cada nova aplicação e a cada novo modelo. Sauvage não poderia saber então que a demanda por inferência explodiria este ano, graças a cada agente de IA que planeja e atua.