Umesh Padval, Managing Partner, Seligman Ventures – Intervieuserie

Umesh Padval bringer årtiers erfaring inden for halvleder-infrastruktur, virksomheds-teknologi og venturekapital. Før han skiftede til venture-investering, fungerede han som CEO og præsident for C-Cube Microsystems, hvor han hjalp med at skala virksomheden før dens overtagelse af LSI Logic. I løbet af sin investeringskarriere har han været involveret i en række fremtrædende teknologivirksomheder, der spænder over AI, cloud-infrastruktur, cybersikkerhed og netværk, herunder investeringer i virksomheder som Cohere, Harness.io, ThousandEyes og Isovalent. Han har også haft bestyrelsesposter i flere offentlige teknologivirksomheder, herunder Mellanox, IDT, Monolithic Power Systems (MPWR ) og Impinj, hvilket afspejler en langvarig fokus på grundlæggende infrastrukturteknologier, der understøtter moderne computering og AI-systemer.

Seligman Ventures er den tese-drevne venture-kapitalarm af Seligman Investments, en teknologi-fokuseret investeringsplatform, der administrerer omkring 30 milliarder dollar på tværs af offentlige og private markeder. Ledt af den erfarne investor og tidligere CEO Umesh Padval, lancerede firmaet med en rapporteret 500 millioner dollar-allokering fokuseret på at støtte tidlige virksomheder gennem pre-IPO-virksomheder i sektorer som AI-infrastruktur, cloud-computing, cybersikkerhed og moderne datacenter-hardware. Platformen adskiller sig selv ved at kombinere dyb offentlig-markeds-forsknings-ekspertise med venture-investering, hvilket giver det muligt at identificere langsigtede teknologiske skift tidligt og støtte grundere, der bygger grundlæggende infrastruktur for den næste generation af virksomheds-AI- og computingsystemer.

I har lige lanceret Seligman Ventures som venture-armen af en 30 milliarder dollar offentlig markeds-firma. Hvad var den oprindelige vision bag oprettelsen af denne platform, og hvilken lukketøj så du i AI- og infrastruktur-investeringslandskabet, som andre manglede?

Vi så en mulighed for at opbygge en platform, der brobygger tidlige innovationsfaser med offentlig markedsskala. Seligman Investments har brugt årtier på at investere i teknologivirksomheder gennem offentlige markeder, og vi mener, at perspektivet om holdbarhed, grundlæggende værdi og langsigtede værdiskabelse ofte mangler på tidlige faser.

På samme tid driver AI en gang-i-livet-ombygning af infrastruktur på tværs af compute, netværk, cybersikkerhed og datacentre, og vi følte, at markedet var undervejet investorer med dyb teknisk overbevisning i disse områder. Vi støtter visionære tekniske grundere med vores netværk og ekspertise, og vores vision er at være en del af deres rejse fra seed til IPO og derefter.

De investerer på tværs af AI-infrastruktur, cloud og moderne datacenter-systemer. Hvordan ser du på, at AI-infrastruktur-stakken udvikler sig over de næste tre til fem år, og hvilke lag er mest sandsynligt at generere mest værdi?

Vi forventer, at tyngdepunktet vil skifte fra model-træning til storstile-inferens og produktionsudvikling. Den skift indebærer en øget betydning af effektivitet på tværs af stakken fra silicium og hukommelse til netværk og orkestrering. Hele stakken bliver genopbygget fra chips til middleware til vertikale AI-applikationer. Hvert lag her har en stor pris, der fører til usædvanlige vindere. Selvom modeller er vigtige, mener vi, at en uforholdsmæssig stor del af værdien vil blive skabt i infrastruktur-lagene, der muliggør ydeevne, omkostningsoptimering og skalerbarhed i virkelige miljøer.

Mange investorer beskriver AI som en grundlæggende skift lignende elektricitet. Fra dit perspektiv, hvilke dele af den nuværende AI-cyklus er overhypede, og hvilke områder forbliver underanskrevet?

Forestil dig intelligens som en utility, der er tilgængelig for alle, med kraften til at gøre enhver software-applikation, hardware-applikation eller virtuel miljø intelligent. Dette sker allerede. AI vil have en massiv indvirkning på samfundet, arbejdets natur og menneskelig produktivitet.

Der er en tendens til at overindeksere på applikationslaget og hastigheden, hvormed nye AI-produkter lanceres. Hvad forbliver underanskrevet, er de fysiske og infrastruktur-begrænsninger under overfladen, såsom kraft, termiske, hukommelses-båndbredde, data-bevægelse og leverandør-begrænsninger. Disse faktorer vil ultimativt bestemme, hvor langt og hvor hurtigt AI kan skala økonomisk.

Med fokus fra seed til pre-IPO, hvordan bestemmer du, om en AI-infrastruktur-startup har sandt langsigtede forsvarbarhed frem for kortsigtede momentum?

Vi starter med holdet. Tekniske grundere med inspirerende livshistorier har ofte evnen til at gøre det umulige muligt. Gang på gang ser vi forskningspapirer, der hævder, at noget ikke er muligt, mens grundere bygger prototyper, der beviser det modsatte.

Vi bruger meget tid på at skelne mellem hastighed og holdbarhed. Sandt forsvar i AI-infrastruktur kommer fra dyb teknisk differentiering, workflow indsigt og integration i kritiske systemer, ikke kun tidlig traction. De stærkeste infrastruktur-virksomheder bliver dybt integreret i stakken, hvor skift-omkostninger, ydeevne-fordele og økosystem-integration skaber langsigtede fastholdelsesevne.

Moderne datacentre bliver centrale for AI-skalerbarhed. Hvad arkitektoniske skift eller innovationer tror du vil definere den næste generation af AI-naturlig infrastruktur?

Moderna datacentre bliver genopbygget omkring AI-workloads. Dette inkluderer højere effekttæthed på rack-niveau, nye tilgange til køling og tættere integration mellem compute, hukommelse, lagring og netværk.

Vi mener, at den næste generation af AI-naturlig infrastruktur vil blive defineret af systems-niveau-design og samoptimering på tværs af hardware og software snarere end isoleret komponent-innovation.

Hvad søger du efter i grundere, der bygger AI-infrastruktur-virksomheder, og hvad adskiller dem, der går videre til at bygge kategori-definerende forretninger?

Grundere, der står ud, kombinerer dyb teknisk ekspertise med en systems-niveau-forståelse af, hvordan infrastruktur udvikler sig. Mange af disse markeder kræver lange udviklingscykler, komplekse økosystem-partnerskaber og tæt engagement med kunder, så udholdenhed, tålmodighed og evnen til at udføre over flere år er kritiske.

De bedste grundere kan kombinere teknisk vision med operativ disciplin og bygge varige virksomheder gennem multiple teknologicykler.

Hvordan bør grundere tilgang til at bygge for en fremtid, hvor compute, energi og data-lokalitet bliver lige så kritiske som software?

Grundere skal bygge med begrænsninger i mente. Compute, energi og data-lokalitet er ikke længere abstrakte overvejelser; de er første-orden-design-parametre.

De mest overbevisende virksomheder er dem, der behandler effektivitet, skalerbarhed og operationelle realiteter som kerne-produkt-krav fra dag én snarere end som optimeringer, der tilføjes senere.

Der er en stigende bekymring om, at vurderinger i AI overstiger grundlæggende værdi. Hvor ser du nu den største afbrydelse mellem pris og reel værdi?

Vi er midt i en gang-i-livet-teknologisk skift. Vinderne her kunne blive større end mange af de største offentlige virksomheder i dag.

Vi ser dog områder, hvor vurderinger er foran grundlæggende værdi, især i områder med lave barrierer for indtræden. På samme tid forbliver nogle af de mest teknisk komplekse infrastruktur-lag, især dem, der løser hårde ingeniør-problemer med lange udviklingscykler, underanskrevet i forhold til deres langsigtede strategiske værdi.

Fra dit synspunkt, hvordan former virksomheds-efterfrage den næste generation af AI-platforme, især i områder som cybersikkerhed og cloud-infrastruktur?

AI er nu en bestyrelses-niveau-mandat for virksomheder af alle størrelser. Hold prioriterer AI-værktøj til at hjælpe dem med at blive materiel mere produktive, og mange proof-of-concepts er nu på vej fra eksperiment til produktion-miljøer.

Dette skift skaber nye udfordringer i forhold til skalerbarhed, overvågning, pålidelighed og sikkerhed. AI udvider på samme tid angrebs-overfladen, mens det skaber de værktøjer, der er nødvendige for at forsvare det. AI-agenter kan angribes eksternt, sårbarheder kan introduceres under udvikling, og gennemførelse af politikker på kørselstid bliver betydeligt mere kompleks i probabilistiske systemer.

Dette kræver nye arkitekturer, nye operations-modeller og nye måder at tænke om sikkerhed og infrastruktur på. Virksomheds-efterfrage for pålidelige, skalerbare og sikre AI-systemer vil fortsætte med at drive betydelig innovation på tværs af stakken i årevis.

At se fremad i de næste ti år, hvad ser den langsigtede fremtid for AI-infrastruktur ud til, og hvilke teknologier eller tendenser i dag giver dig den stærkeste signal om denne fremtid?

Over de næste ti år vil AI-infrastruktur blive lige så grundlæggende som cloud-computing er i dag. Datacentret og energinet er endnu ikke fuldt ud forberedt på en verden, hvor AI bliver mainstream på tværs af industrier og daglige arbejdsprocesser.

Langs vektorerne for omkostning, energi-effektivitet, token-forbrug, hardware-heterogenitet og data-bevægelse er der stadig betydeligt arbejde required for en agent-naturlig verden at blive virkelighed. Vi forventer at se større specialisering på tværs af stakken, tættere integration mellem hardware og software og fortsat fokus på effektivitet og systems-niveau-optimering.

De virksomheder, der vinder, vil være dem, der kan levere ydeevne i skala, mens de navigerer i virkelige begrænsninger omkring kraft, omkostning, pålidelighed og levering.

Tak for det store interview. Læsere, der ønsker at lære mere om dette VC-firma, skal besøge Seligman Ventures.