L’essor de l’IA rend à nouveau opportun les paris sur une infrastructure plus ancienne
Nicolas Sauvage plaide pour une partie du marché de l’IA qui reçoit rarement autant d’attention que les produits destinés au grand public: le matériel, les compilateurs et les systèmes énergétiques qui rendent possible le calcul à grande échelle. En prenant la parole lors de l’événement StrictlyVC à San Francisco, le fondateur de TDK Ventures a expliqué que les bons paris de venture ont souvent besoin de plusieurs années avant que le marché ne les considère comme évidents. Son repère est de quatre ans, et il tente de démontrer cette idée depuis 2019, lorsqu’il a lancé la branche de capital-risque d’entreprise du groupe japonais d’électronique TDK.
Cette patience semble aujourd’hui mieux calibrée qu’au départ. TDK Ventures gère 500 millions de dollars répartis sur quatre fonds, et l’un de ses succès les plus visibles est Groq, la start-up de puces IA qui a atteint une valorisation de 6,9 milliards de dollars lors de sa dernière levée de fonds à l’automne dernier. Sauvage a soutenu l’entreprise en 2020, bien avant que l’IA générative ne place l’infrastructure d’inférence au centre des discussions d’investissement.
Pourquoi l’inférence comptait avant de devenir à la mode
Dès le départ, Groq s’est concentrée sur l’inférence, c’est-à-dire le travail de calcul effectué chaque fois qu’un modèle répond à une requête. Cet accent est important, car l’économie de l’IA est de plus en plus façonnée non seulement par l’entraînement des modèles de pointe, mais aussi par leur fourniture répétée à grande échelle. À mesure que davantage de produits intègrent l’IA dans la recherche, le code, le service client et l’automatisation, le nombre d’appels d’inférence augmente avec eux.
Sauvage a perçu très tôt cette courbe de demande. Selon le récit de TechCrunch de ses propos, il a compris que l’inférence continuerait de croître à mesure que les nouvelles applications et les nouveaux modèles se multiplieraient. L’essor actuel des agents IA n’a fait que renforcer cette logique. Une tâche qui nécessitait autrefois une seule réponse de modèle peut désormais impliquer un système qui planifie, exécute et vérifie le travail à travers de nombreux appels. Ce changement exerce une pression pour disposer d’une infrastructure d’inférence plus rapide et plus efficace.
L’approche technique de Groq correspondait aussi à cette thèse. Jonathan Ross, le fondateur et ancien ingénieur ayant travaillé sur les Tensor Processing Units de Google, a d’abord construit le compilateur, puis réduit l’architecture de la puce jusqu’à ce qu’aucune partie ne puisse être retirée sans casser le système. Pour un investisseur généraliste, cela aurait pu sembler trop étroit. Pour Sauvage, cela paraissait asymétrique.
Une branche de capital-risque d’entreprise construite à contre-courant
L’histoire institutionnelle du fonds est elle aussi atypique. TDK est surtout connue pour l’électronique et les bandes magnétiques, pas comme un sponsor évident de capital-risque dans la Silicon Valley. Sauvage a lui-même décrit la création de TDK Ventures comme improbable. Il a rejoint TDK en Silicon Valley à la suite d’une acquisition, puis a poussé l’entreprise à créer une branche de venture capital malgré l’absence du profil habituel d’un initié de Tokyo. Selon ses propres mots, il est français, ne parle pas japonais et ne vit pas à Tokyo.
Il a persisté malgré les résistances internes et a finalement obtenu l’approbation pour bâtir un fonds autour d’une question stratégique simple: quelle est la prochaine grande chose pour TDK, et qu’est-ce qui pourrait la menacer? Ce cadrage aide à expliquer pourquoi le portefeuille dépasse les seules start-up IA. L’enjeu n’est pas seulement de courir après la croissance, mais d’identifier suffisamment tôt les technologies habilitantes et les risques de rupture pour qu’ils comptent vraiment.
Le portefeuille reflète un rééquilibrage industriel plus large
Les entreprises et technologies mises en avant par Sauvage suggèrent que le cycle d’investissement dans l’IA s’étend aux systèmes énergétiques, aux matériaux et à l’infrastructure industrielle. Son portefeuille comprend des transformateurs de réseau à l’état solide, des batteries sodium-ion pour centres de données, ainsi que des chimies de batteries alternatives conçues pour réduire l’exposition aux chaînes d’approvisionnement du lithium et du cobalt.
Ces domaines partagent un trait commun: ils s’attaquent à des goulets d’étranglement qui deviennent plus visibles à mesure que la demande de calcul augmente. Si l’inférence IA croît comme beaucoup d’investisseurs l’anticipent, alors l’alimentation électrique des centres de données, l’intégration au réseau et la résilience des approvisionnements en batteries se rapprochent du cœur de la pile technologique. Dans cette optique, les parties “ennuyeuses” de l’IA ne sont pas périphériques. Elles font partie du système qui détermine si l’IA peut évoluer à l’échelle économique et géopolitique.
Cela ne signifie pas que tous les paris précoces sur l’infrastructure fonctionneront. Ces marchés sont capitalistiques, techniquement exigeants et plus lents à valider que le logiciel. Mais la logique derrière cette stratégie devient de plus en plus difficile à écarter. La récente vague IA a récompensé les investisseurs qui ont repéré non seulement les créateurs de modèles, mais aussi les technologies moins glamour situées en dessous.
Pourquoi c’est important maintenant
L’argument de Sauvage arrive à un moment où l’investissement dans l’IA cherche sa prochaine couche. La première phase d’enthousiasme s’est concentrée sur les modèles, les chatbots et les start-up d’applications. La phase suivante révèle les limites de l’acheminement de l’énergie, des chaînes d’approvisionnement et de l’efficacité matérielle. C’est là que sa thèse devient plus pertinente: les opportunités les plus précieuses pourraient encore se trouver sur des marchés qui paraissent peu excitants jusqu’à ce qu’un changement plus large les rende incontournables.
Pour TDK Ventures, cela signifie parier sur l’infrastructure plusieurs années avant que le consensus ne rattrape l’idée. Pour le marché dans son ensemble, c’est un rappel que les cycles technologiques se gagnent souvent dans des endroits que les consommateurs ne voient jamais. L’IA peut faire les gros titres, mais les puces d’inférence, le matériel de réseau et la chimie des batteries font de plus en plus partie de la véritable histoire.
Cet article s’appuie sur un reportage de TechCrunch. Lire l’article original.
Originally published on techcrunch.com
