TDK Ventures'ın kurucusu ve CEO'su Nicolas Sauvage, geçen hafta San Francisco'da düzenlenen ve TDK Ventures'ın da ev sahipliği yaptığı StrictlyVC etkinliğinde, yapay zekanın gözden kaçan ancak kritik altyapı ve fiziksel uygulamalarına odaklanan yatırım stratejisini paylaştı. 2019'dan bu yana (yedi yıldır) uyguladığı bu stratejiyle, dört yıl sonrasının teknolojik darboğazlarını öngörerek ve bu alanlarda çözüm üreten kuruculara erken aşamada yatırım yaparak TDK'nın gelecekteki fırsatlarını ve tehditlerini belirlemeyi hedefliyor. Bu yaklaşım, 2026 yılında çıkarım (inference) talebindeki patlamayla birlikte stratejisinin doğruluğunu kanıtlar nitelikte.
Groq Yatırımı: Üretken Yapay Zeka Patlamasından Önceki Öngörü
Nicolas Sauvage'ın bu vizyoner yaklaşımının en bilinen örneği, yapay zeka çip girişimi Groq'a yapılan yatırım. 2025 sonbaharındaki son finansman turunda $6.9 milyar değerlemeye ulaşan Groq, Sauvage'ın 2020 yılında, yani üretken yapay zeka patlaması altyapı yatırımlarını bariz hale getirmeden çok önce desteklediği bir şirket. Google'ın Tensor İşleme Birimleri (TPU) mühendislerinden Jonathan Ross tarafından kurulan Groq, en başından itibaren çıkarıma odaklandı: bir modelin her sorguya yanıt verdiğinde gerçekleşen yoğun hesaplama yükü. Ross, çipini önce derleyiciyi inşa ederek tasarladı ve mimariyi, Sauvage'ın deyimiyle, “bir parçasını bile çıkaramayacağınız ve hala çalışır durumda kalacak” bir noktaya kadar basitleştirdi.
Bazılarına niş görünse de, Sauvage ana şirketinin kısıtlamalarını bilerek bir asimetri gördü. Tüketici donanımının doğal bir tavanı varken, çıkarım talebi her yeni uygulama ve modelle katlanarak artmaya devam ediyor. Sauvage o zamanlar, tek bir sorgunun yeterli olduğu onlarca çağrıda planlama ve eylem yapan her yapay zeka ajanı sayesinde çıkarım talebinin 2026 yılında patlayacağını bilemezdi.
TDK Ventures'ın Zorlu Kuruluşu ve Misyonu
Sauvage, manyetik bantlarıyla tanınan bir Japon elektronik holdinginin en bariz yatırım ortağı olmadığını kabul ediyor. Hatta TDK Ventures'ın varlığını bile "çok düşük bir ihtimal" olarak tanımlıyor. Fransız olan ve bir satın alma yoluyla TDK'ya Silikon Vadisi'nde katılan Sauvage, şirket içi girişim sermayesinin faydalarını ve başarısızlık nedenlerini anlatan iki Stanford dersinin ardından, TDK genel merkezindeki üst düzey yöneticilere bu fikri sundu. Japon olmadığını, Japonca konuşmadığını ve Tokyo'da yaşamadığını belirtmesine rağmen, "hayır" cevabını kabul etmeyerek sonunda yeşil ışık aldı. Kurduğu fonun temel amacı tek bir soruyu yanıtlamaktı: TDK için bir sonraki büyük şey ne olacak ve onu ne yok edebilir?
Geleceğin Darboğazları: Fiziksel Yapay Zeka ve CPU Rönesansı
Sauvage'ın bugüne kadar oluşturduğu portföy, son bir yılda VC'ler için daha geniş çapta ilgi çekici hale gelen teknolojilerle dolu: katı hal şebeke trafoları, veri merkezleri için sodyum-iyon piller, lityum ve kobaltın jeopolitik kırılganlığını aşan alternatif pil kimyaları. Tüm bunların arkasındaki disiplin aynı: dört yıl sonrasının darboğazını belirlemek, ardından zaten üzerinde çalışan kurucuları bulmak.
Sıradaki soru elbette "ne olacak?" Sauvage kendi adına fiziksel yapay zekayı yakından takip ediyor – robot bilimin tamamını değil, belirli bir işi yapmak üzere tasarlanmış robotları. Örneğin, portföyündeki Agility Robotics, iş gücü sıkıntısı çeken depolarda eşyaları bir yerden başka bir yere taşıma gibi tek, sıradan bir göreve odaklanıyor. Başka bir portföy şirketi olan İsviçreli ANYbotics, insan işçiler için çok tehlikeli ortamlarda, yani insanların gidemeyeceği yerlerde çalışmak üzere sağlamlaştırılmış robotlar üretiyor. Ortak nokta, amacın netliği. Sauvage'ın yatırım yaptığı robotlar her şeyi yapmaya çalışmıyor; bunun yerine, tek bir zor işi güvenilir bir şekilde yapıyorlar.
Sauvage, hesaplama yığınının tekrar değiştiğini de gözlemliyor. GPU'lar, bir modeli eğitmenin devasa, paralel hesaplaması olan eğitimi domine etti. Groq'unkiler gibi çıkarım çipleri, model konuştuğunda ne olduğunu yeniden şekillendiriyor: daha hızlı, daha ucuz, ölçeklenebilir. Şimdi, Sauvage'a göre, CPU'lar bir rönesans yaşayacak. En güçlü veya en hızlı çipler değiller, ancak en esnek olanlar ve orkestrasyonun dallanma, karar verme mantığına en uygunlar. Bir yapay zeka ajanı bir görevi delege ettiğinde, ilerlemesini kontrol ettiğinde ve onlarca adımda geri döndüğünde, tüm koreografiyi yönetecek bir şeye ihtiyaç duyulur. Bu "bir şey", giderek daha fazla bir CPU gibi görünüyor.
Çin'in 'Vibe Üretimi' ve El Becerisi Açığı
Bir de Çin faktörü var. Yakından takip ettiği bir girişim firması olan Eclipse'in yakın tarihli bir raporu, Sauvage'ın "vibe üretimi" olarak tanımladığı şeyi belgeledi – fiziksel donanım prototiplemesinin hızlı, yapay zeka destekli iterasyonu, "vibe kodlama"nın yazılım için yaptığını yansıtıyor. Rapor, Çinli üreticilerin fiziksel ürünler için tasarım-inşa-test döngüsünü, Batı tedarik zincirlerinin henüz eşleşmeye hazır olmadığı şekillerde sıkıştırdığını ortaya koydu.
Sauvage için bu bir darboğaz sinyali – ve TDK Ventures'ın çeşitli yatırımlarıyla zaten üzerinde çalıştığı bir konu. Çözülmemiş bir sorun ise el becerisi (dexterity). Modeller yeterince hızlı gelişiyor, bu da fiziksel yapay zekayı kaçınılmaz kılıyor; hala eksik olan ise buna uygun fiziksel akıcılık. Atomlar üzerinde, başkalarının kod üzerinde yaptığı kadar hızlı iterasyon yapmayı çözen ülkeler ve şirketler bir üretim avantajına sahip olacak. Sauvage'ın beklediği dalga bu.
