Nicolas Sauvage: Đặt cược vào những phần "nhàm chán" nhưng là xương sống của AI

Nicolas Sauvage tin rằng những khoản đầu tư tốt nhất thường mất tới 4 năm để trở nên rõ ràng với đám đông. Đây là triết lý mà ông đã chia sẻ trên sân khấu tại sự kiện StrictlyVC ở San Francisco tuần trước, sự kiện do TDK Ventures đồng tổ chức.

Đây là lý thuyết mà ông đã nỗ lực chứng minh kể từ năm 2019, khi ông thành lập bộ phận đầu tư mạo hiểm doanh nghiệp (CVC) của gã khổng lồ điện tử Nhật Bản TDK. Hiện tại, quỹ này đang quản lý 500 triệu USD trên bốn quỹ khác nhau. Startup sản xuất chip AI Groq, được định giá 2,8 tỷ USD trong vòng gọi vốn gần nhất vào mùa thu năm ngoái, là ví dụ điển hình nhất cho tư duy này.

Nicolas Sauvage tại sự kiện StrictlyVC

Đầu tư vào hạ tầng "nhàm chán"

Vào năm 2020, rất lâu trước khi làn sóng AI tạo sinh (generative AI) bùng nổ khiến các khoản đầu tư vào hạ tầng trở nên hấp dẫn, Sauvage đã rót vốn vào Groq. Công ty được thành lập bởi Jonathan Ross — một trong những kỹ sư đã xây dựng nên Tensor Processing Units của Google. Ngay từ đầu, Groq đã tập trung vào inference (suy luận): quá trình tính toán nặng nề diễn ra mỗi khi một mô hình AI phản hồi một truy vấn.

Ross đã thiết kế chip của mình bằng cách xây dựng trình biên dịch (compiler) trước, sau đó lược bỏ các thành phần kiến trúc cho đến khi, như Sauvage mô tả, "bạn không thể bỏ đi bất kỳ phần nào mà vẫn khiến nó hoạt động được".

Có thể điều này có vẻ ngách với một số người, nhưng với sự hiểu biết về các hạn chế của công ty mẹ, Sauvage đã nhìn thấy sự bất đối xứng trong cơ hội. Không giống như phần cứng tiêu dùng có trần tự nhiên, nhu cầu về inference liên tục tăng trưởng cùng với mọi ứng dụng mới và mọi mô hình mới. Sauvage không thể biết trước rằng nhu cầu về inference sẽ bùng nổ trong năm nay nhờ các tác nhân AI (AI agents) thực hiện hàng chục cuộc gọi thay vì chỉ một truy vấn đơn lẻ.

TDK Ventures và sự khởi đầu khó khăn

Theo một cách nào đó, Ross cũng may mắn. Một tập đoàn điện tử Nhật Bản nổi tiếng với băng từ từ trường không phải là đối tác đầu tư rõ ràng nhất trên giấy tờ. Thực tế, chính Sauvage cũng mô tả sự tồn tại của TDK Ventures là rất khó tin. Sau hai bài giảng liên tiếp tại Stanford — một bài lập luận cho ủng hộ CVC, một bài liệt kê mọi lý do khiến nó thất bại — Sauvage, người Pháp và gia nhập TDK tại Thung lũng Silicon thông qua thương vụ mua lại, đã đề xuất ý tưởng này với các cấp trên tại trụ sở TDK dù không có vị thế rõ ràng để làm điều đó.

("Tôi không phải người Nhật. Tôi không nói tiếng Nhật; tôi không sống ở Tokyo," ông chia sẻ với người biên tập này).

Sau khi từ chối chấp nhận câu trả lời "không", ông cuối cùng đã nhận được đèn xanh để xây dựng một quỹ với nhiệm vụ trả lời một câu hỏi: Điều gì sẽ là "cái lớn tiếp theo" cho TDK, và điều gì có thể giết chết nó?

Danh mục đầu tư mà ông đã tập hợp kể từ đó bao gồm nhiều công nghệ đã trở nên thú vị hơn với các nhà đầu tư mạo hiểm trong năm qua: biến điện lưới trạng thái rắn, pin ion natri cho trung tâm dữ liệu, và các hóa học pin thay thế tránh được sự mong manh về địa chính trị của lithium và coban.

Kỷ luật đằng sau tất cả điều này là như nhau: xác định nút thắt cổ chai trong 4 năm tới, sau đó tìm kiếm các nhà sáng lập đang làm việc trên vấn đề đó.

Tương lai của AI vật lý và Chip

Vấn đề tất nhiên là gì sẽ tiếp theo. Đối với phần mình, Sauvage đang theo dõi sát sao AI vật lý (Physical AI) — không phải tất cả robot mà là những robot có một công việc cụ thể cần hoàn thành. Ví dụ, Agility Robotics trong danh mục đầu tư của ông, tập trung vào nhiệm vụ đơn giản và nhàm chán là di chuyển đồ vật từ nơi này đến nơi khác trong các kho hàng đang thiếu hụt nhân lực. Một công ty khác trong danh mục là ANYbotics (Thụy Sĩ) xây dựng các robot bền bỉ cho các môi trường quá nguy hiểm cho con người — nơi mà định nghĩa công việc cơ bản là đi đến nơi con người không thể đến.

Điểm chung là sự rõ ràng về mục đích. Những robot mà Sauvage đặt cược không cố gắng làm mọi thứ; thay vào đó, chúng làm tốt một việc khó.

Robot trong kho hàng

Sauvage cũng cho biết ông đang theo dõi sự dịch chuyển của ngăn xếp tính toán (compute stack) một lần nữa. GPU đã thống trị việc đào tạo (training) — quá trình tính toán song song khổng lồ để dạy mô hình. Các chip inference như của Groq đang định hình lại những gì xảy ra khi mô hình đó nói: nhanh hơn, rẻ hơn, ở quy mô lớn. Bây giờ, Sauvage lập luận, CPU đang bước vào thời kỳ phục hưng. Chúng không phải là chip mạnh nhất hay nhanh nhất. Nhưng chúng linh hoạt nhất và phù hợp nhất với logic phân nhánh và ra quyết định của việc điều phối (orchestration). Khi một tác nhân AI ủy nhiệm một nhiệm vụ, kiểm tra tiến trình và lặp lại qua hàng chục bước, cái gì đó phải quản lý toàn bộ vũ điệu đó. Cái đó, ngày càng nhiều, trông giống như một CPU.

Vibe manufacturing và lợi thế sản xuất

Và sau đó là Trung Quốc. Một báo cáo gần đây từ Eclipse — một quỹ đầu tư mạo hiểm mà ông theo dõi sát sao — đã ghi lại những gì Sauvage mô tả là "vibe manufacturing" — sự lặp lại nhanh chóng các mẫu vật lý phần cứng được hỗ trợ bởi AI, phản chiếu những gì vibe coding đã làm cho phần mềm. Các nhà sản xuất Trung Quốc, theo báo cáo, đang nén chu trình thiết kế-xây dựng-kiểm tra cho các sản phẩm vật lý theo cách mà chuỗi cung ứng phương Tây chưa thể bắt kịp.

Đối với Sauvage, đây là tín hiệu của một nút thắt cổ chai — và một tín hiệu mà ông đã đang hành động với các khoản đầu tư khác nhau của TDK Ventures. Một vấn đề chưa được giải quyết, ông nói, là sự khéo léo (dexterity). Các mô hình đang cải thiện đủ nhanh để AI vật lý trở nên tất yếu; điều vẫn còn thiếu là sự lưu loát vật lý để tương xứng. Những quốc gia và công ty tìm ra cách lặp lại trên các nguyên tử (atoms) nhanh như những người khác lặp lại trên mã nguồn (code) sẽ có lợi thế sản xuất. Đó là con sóng mà TDK Ventures của ông đang định vị để đón đầu hôm nay.