Ключевые выводы
- Теория «четырёх лет» утверждает, что действительно прорывные инвестиции становятся очевидными только спустя четыре года.
- TDK Ventures вложил $500 млн в стартап Groq, который сейчас оценён в $6,9 млрд благодаря росту спроса на инференс‑чипы.
- Будущее физического ИИ — специализированные роботы и возрождение CPU как центрального элемента оркестрации AI‑агентов.
Николас Соваж, глава TDK Ventures, делится, как он умеет видеть «узкие места» задолго до того, как рынок их ощутит, и почему именно такие находки становятся рентабельными через четыре года.
Четырёхлетняя формула «очевидных» ставок
На конференции в Сан‑Франциско Николас Соваж заявил, что лучшие инвестиционные идеи выглядят очевидными только спустя четыре года. Он проверяет эту гипотезу с 2019 года, когда создал корпоративный венчурный фонд TDK Ventures.
Фонд управляет $500 млн в четырёх фондах и делает ставку на технологии, которые сейчас находятся в «своём» узком месте, но через несколько лет станут массовыми.
Самый яркий пример – стартап Groq. В 2020‑м году, задолго до AI‑бумы, Соваж вложил деньги в компанию, основанную Джонатаном Россом, инженером, который участвовал в создании TPU от Google.
Groq создал чип, оптимизированный под инференс – процесс, когда обученная модель отвечает на запрос. Благодаря «переписанному» компилятору и минимальному набору компонентов, их решение работает быстрее и дешевле, чем традиционные GPU.
Почему инференс‑чипы сейчас на пике?
Раньше простая модель отвечала на один запрос. Теперь каждый AI‑агент совершает десятки вызовов, проверяя прогресс и меняя планы. Это создает огромный спрос на быстрое и экономичное вычисление.
Groq, оценённый в $6,9 млрд в осеннем раунде 2025 года, показывает, как правильный фокус на инференсе может превратить нишевый продукт в лидера рынка.
Сравните с GPU‑доминированием в обучении: GPU дают «массовую» параллельность, но для конечного вывода (inference) они часто избыточны. Специализированные чипы, такие как у Groq, сокращают энергопотребление и стоимость облачных запросов.
Физический ИИ: роботы, которые делают одну вещь отлично
Сейчас Соваж смотрит на «физический ИИ» – роботов, решающих одну чёткую задачу. Примеры из портфеля TDX Ventures:
- Agility Robotics – мобильные роботы‑переносчики для складов, где не хватает рабочей силы.
- ANYbotics – прочные роботы для опасных мест: шахты, атомные станции, нефтяные вышки.
Идея проста: вместо того, чтобы пытаться сделать «универсального» робота, сосредоточьтесь на одной сложной задаче и делайте её надёжно.
Эта стратегия помогает избежать «проклятия широких плеч», когда продукт ни в чём не выигрывает.
CPU‑ренессанс: оркестратор AI‑агентов
С ростом инференс‑чипов появляется необходимость в «дирижёре», который координирует действия множества AI‑модулей. По мнению Соважа, здесь на сцену выходят CPU.
CPU не самые быстрые и не самые мощные, но они гибкие и способны управлять ветвлением и логикой оркестрации. Когда агент делегирует задачу, проверяет её статус и возвращается к следующему шагу, именно CPU принимает решение.
Это открывает новые возможности для гибридных систем, где GPU/AI‑чипы занимаются тяжёлой матемatikой, а CPU – принимают решения.
Китайский «vibe manufacturing» и ускоренный цикл прототипирования
Отчёт венчурного фонда Eclipse выявил, что китайские производители используют AI для ускорения разработки физических продуктов – процесс, сравнимый с «vibe coding» в софте.
Это «сжатие» цикла «дизайн‑производство‑тест» ставит китайскую индустрию в лидеры, а западные цепочки поставок пока отстают.
Для инвесторов это сигнал: компании, способные быстро менять физическую форму продукта (например, новые материалы, альтернативные батареи), получат конкурентное преимущество.
Куда движется TDK Ventures?
Сейчас фонд сосредоточен на трёх направлениях:
- Инфраструктура инференса (Groq, специализированные AI‑чипы).
- Физический ИИ – роботы с узкой специализацией (Agility Robotics, ANYbotics).
- Технологии ускоренного прототипирования и альтернативные батареи (твердотельные трансформаторы, натриевые батареи).
Следующим «узким местом», по его мнению, будет «dexterity» – моторика, позволяющая роботам манипулировать мелкими объектами так же, как человек.
Те, кто решит эту задачу, получат «производственное преимущество», сравнимое с тем, как GPS изменил навигацию.
Справка
Николас Соваж – французский инвестиционный менеджер, с 2019 года возглавляет корпоративный венчурный фонд TDK Ventures. Ранее работал в Siemens и в стартапах AI. Известен своей «четырёхлетней» теорией инвестиций.
TDK Ventures – корпоративный венчурный фонд японского конгломерата TDK, управляет $500 млн, инвестирует в стартапы в области электроники, энергетики и AI.
Groq – основана в 2019 году Джонатаном Россом, инженером TPU. Разработала инференс‑чип, который сегодня оценён в $6,9 млрд.
Agility Robotics – американский стартап, создатель двухногого робота «Digit», использующегося в логистике для переноса посылок внутри складов.
ANYbotics – швейцарская компания, выпускает роботов‑исследователей для опасных сред (например, модели «ANYmal» для инспекции труб).
Итог прост: увидеть, где через четыре года появятся реальные ограничения, и вложить деньги в тех, кто уже работает над их решением. Это и есть основа стратегии TDK Ventures.
