Nicolas Sauvage کا خیال ہے کہ بہترین دائو کو واضح نظر آنے میں چار سال لگتے ہیں - یہ سوچ کر کہ اس نے گزشتہ ہفتے StrictlyVC کے سان فرانسسکو ایونٹ میں اسٹیج پر اشتراک کیا، جس کی TDK Ventures نے مشترکہ میزبانی کی۔
یہ ایک نظریہ ہے جسے ثابت کرنے کے لیے وہ 2019 سے کام کر رہا ہے، جب اس نے جاپانی الیکٹرانکس دیو کے کارپوریٹ وینچر بازو کی بنیاد رکھی، جو اب چار فنڈز میں $500 ملین کا انتظام کر رہی ہے۔ AI چپ سٹارٹ اپ Groq، جس کی مالیت 6.9 بلین ڈالر ہے، پچھلے موسم خزاں میں اپنے حالیہ فنڈنگ راؤنڈ کے دوران، اس سوچ کی اعلیٰ ترین مثال ہے۔
2020 میں، اس سے پہلے کہ جنریٹو AI بوم نے انفراسٹرکچر کی شرطیں واضح دکھائی دیں، Sauvage نے کمپنی میں ایک چیک لکھا، جس کی بنیاد جوناتھن راس نے رکھی تھی - ان انجینئرز میں سے ایک جنہوں نے گوگل کے ٹینسر پروسیسنگ یونٹس بنائے تھے۔ Groq شروع سے ہی اندازہ پر مرکوز تھا: کمپیوٹیشنل ہیوی لفٹنگ جو ہر بار ماڈل کے کسی سوال کا جواب دینے پر ہوتا ہے۔ راس نے سب سے پہلے کمپائلر بنا کر اپنی چپ کو ڈیزائن کیا تھا، فن تعمیر کو اس وقت تک نیچے اتارا جب تک کہ Sauvage نے اس کی وضاحت کی، "آپ ایک حصہ کو ہٹا نہیں سکتے اور اسے ابھی بھی کام نہیں کر سکتے۔"
ہو سکتا ہے کہ یہ کچھ لوگوں کے لیے مناسب لگ رہا ہو، لیکن یہ جانتے ہوئے کہ اس نے اپنی پیرنٹ کمپنی کی رکاوٹوں کے بارے میں کیا کیا، ساویج نے غیر متناسب دیکھا۔ صارفین کے ہارڈ ویئر کے برعکس، جس کی قدرتی حد ہوتی ہے، ہر نئی ایپلیکیشن اور ہر نئے ماڈل کے ساتھ تخمینہ کی طلب بڑھتی رہتی ہے۔ Sauvage کو معلوم نہیں تھا کہ اس سال تخمینہ کا مطالبہ پھٹ جائے گا، ہر AI ایجنٹ کی بدولت جو درجنوں کالوں پر منصوبہ بندی کرتا ہے اور اس پر عمل کرتا ہے (جہاں ایک سوال کافی ہوتا تھا)۔
لیکن کچھ طریقوں سے، راس بھی خوش قسمت ہوا۔ بہر حال، مقناطیسی ٹیپ کے لیے مشہور جاپانی الیکٹرانکس کا گروہ، اس کے چہرے پر، سب سے واضح سرمایہ کاری کرنے والا پارٹنر نہیں ہے۔ درحقیقت، Sauvage TDK Ventures کے اپنے وجود کو انتہائی غیر امکان کے طور پر بیان کرتا ہے۔ لیکن دو بیک ٹو بیک اسٹینفورڈ لیکچرز کے بعد — ایک کارپوریٹ VC کے لیے کیس بناتا ہے، ایک اس کے ناکام ہونے کی ہر وجہ کی فہرست دیتا ہے — Sauvage، جو فرانسیسی ہیں اور ایک حصول کے ذریعے TDK میں سیلیکون ویلی میں شامل ہوئے، نے ایسا کرنے کے لیے کوئی واضح موقف نہ ہونے کے باوجود TDK ہیڈ کوارٹر میں اعلیٰ افسران کے لیے خیال پیش کیا۔ ("میں جاپانی نہیں ہوں۔ میں جاپانی نہیں بولتا؛ میں ٹوکیو میں نہیں رہتا،" اس نے اس ایڈیٹر کو بتایا۔)
جواب کے لیے نہ لینے سے انکار کرنے کے بعد، آخر کار اسے ایک فنڈ بنانے کے لیے گرین لائٹ مل گئی جس کا مینڈیٹ ایک سوال کا جواب دینا تھا: TDK کے لیے اگلی بڑی چیز کیا ہے، اور اسے کیا مار سکتا ہے؟
اس کے بعد سے اس نے جو پورٹ فولیو جمع کیا ہے وہ ٹیکنالوجیز سے بھرا ہوا ہے جو گزشتہ سال کے دوران VCs کے لیے زیادہ دلچسپ ہو گئی ہیں: سالڈ سٹیٹ گرڈ ٹرانسفارمرز، ڈیٹا سینٹرز کے لیے سوڈیم آئن بیٹریاں، متبادل بیٹری کیمسٹری جو لیتھیم اور کوبالٹ کی جغرافیائی سیاسی نزاکت کو پس پشت ڈالتی ہیں۔
اس سب کے پیچھے نظم و ضبط ایک ہی ہے: چار سال بعد رکاوٹ کی نشاندہی کریں، پھر اس پر کام کرنے والے بانیوں کو تلاش کریں۔
سوال، یقینا، آگے کیا ہے. اپنی طرف سے، Sauvage فزیکل AI کو قریب سے دیکھ رہا ہے - تمام روبوٹکس نہیں بلکہ روبوٹ کے ساتھ ایک انتہائی مخصوص کام کرنا ہے۔ چستی روبوٹکس، مثال کے طور پر، اپنے پورٹ فولیو میں، افرادی قوت کی کمی کا سامنا کرنے والے گوداموں میں چیزوں کو ایک جگہ سے دوسری جگہ منتقل کرنے کے واحد، غیر معمولی کام پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔ ایک اور پورٹ فولیو کمپنی، سوئس پورٹ فولیو ANYbotics، ایسے ماحول کے لیے ناہموار روبوٹ بناتی ہے جو انسانی کارکنوں کے لیے بہت زیادہ خطرناک ہیں - وہ جگہیں جہاں کام کی تعریف بنیادی طور پر ایسی جگہوں پر جانا ہے جہاں لوگ نہیں جا سکتے۔ تھرو لائن مقصد کی وضاحت ہے۔ روبوٹ Sauvage شرط لگا رہا ہے کہ سب کچھ کرنے کی کوشش نہ کریں۔ اس کے بجائے، وہ ایک مشکل کام قابل اعتماد طریقے سے کرتے ہیں۔
Sauvage کا کہنا ہے کہ وہ دوبارہ کمپیوٹ اسٹیک شفٹ کو بھی دیکھ رہا ہے۔ GPUs کی تربیت پر غلبہ ہے - ایک ماڈل کی تعلیم دینے کا بڑے پیمانے پر، متوازی حساب۔ Groq's جیسے انفرنس چپس نئی شکل دے رہے ہیں جب وہ ماڈل بولتا ہے تو کیا ہوتا ہے: تیز، سستا، پیمانے پر۔ اب، Sauvage کی دلیل ہے، CPUs ایک نشاۃ ثانیہ کے لیے ہیں۔ وہ سب سے زیادہ طاقتور چپس یا تیز ترین نہیں ہیں۔ لیکن وہ آرکیسٹریشن کی شاخ سازی، فیصلہ سازی کی منطق کے لیے سب سے زیادہ لچکدار اور بہترین موزوں ہیں۔ جب ایک AI ایجنٹ کسی کام کو سونپتا ہے، اس کی پیشرفت کو چیک کرتا ہے، اور درجنوں مراحل سے پیچھے ہٹ جاتا ہے، تو کسی چیز کو پوری کوریوگرافی کا انتظام کرنا ہوتا ہے۔ کہ کچھ، تیزی سے، ایک CPU کی طرح لگتا ہے. اور پھر چین ہے۔ Eclipse کی ایک حالیہ رپورٹ - ایک وینچر فرم جس کی وہ قریب سے پیروی کرتا ہے - دستاویزی ہے جسے Sauvage "وائب مینوفیکچرنگ" کے طور پر بیان کرتا ہے - فزیکل ہارڈویئر پروٹو ٹائپنگ کی تیز رفتار، AI کی مدد سے تکرار، اس بات کی عکاسی کرتی ہے کہ وائب کوڈنگ نے سافٹ ویئر کے لیے کیا کیا۔ رپورٹ کے مطابق چینی مینوفیکچررز فزیکل پروڈکٹس کے لیے ڈیزائن کی تعمیر کے ٹیسٹ کے چکر کو اس طرح کمپریس کر رہے ہیں کہ مغربی سپلائی چینز ابھی تک میچ کے لیے لیس نہیں ہیں۔
Sauvage کے لیے، یہ ایک رکاوٹ کا اشارہ ہے - اور وہ پہلے ہی TDK Ventures کی مختلف سرمایہ کاری کے ساتھ آگے بڑھ رہا ہے۔ ایک باقی حل طلب مسئلہ، وہ کہتے ہیں، مہارت ہے۔ ماڈلز اتنی تیزی سے بہتر ہو رہے ہیں کہ جسمانی AI ناگزیر محسوس ہوتا ہے۔ جو ابھی تک غائب ہے وہ میچ کرنے کے لیے جسمانی روانی ہے۔ وہ ممالک اور کمپنیاں جو یہ جانتی ہیں کہ ایٹموں پر اتنی تیزی سے اعادہ کیسے کیا جائے جتنا کہ دوسرے کوڈ پر اعادہ کرتے ہیں انہیں مینوفیکچرنگ فائدہ ہوگا۔ یہی وہ لہر ہے جس کے لیے وہ آج TDK Ventures کو پوزیشن دے رہا ہے۔
