Said Mia, fondateur et associé gérant GP de Stormbreaker Ventures — série d’entretiens

Said Mia est le fondateur et associé gérant, ou managing general partner (GP), de Stormbreaker Ventures, une société de capital-risque qui investit aux stades de préamorçage et d’amorçage dans les infrastructures de connectivité, l’AI-RAN, l’Open RAN, l’informatique en périphérie, la convergence des réseaux satellitaires et cellulaires, l’IoT, la mobilité connectée et la modernisation de l’industrie manufacturière américaine. Ses associés GP comprennent Wade Oosterman (fondateur de Clearnet Communications, rachetée par Telus pour 6,6 milliards de dollars ; ancien membre de la direction générale de Bell Canada, où il a ajouté 50 milliards de dollars de capitalisation boursière), Derek Aberle (ancien président de Qualcomm (QCOM ) pendant près de dix ans) et Glenn Lurie (ancien président et directeur général d’AT&T (T ) Mobility and Consumer Operations). Said vient de la banque d’investissement spécialisée dans les télécommunications ; il a conçu la thèse d’investissement de Stormbreaker et réuni l’équipe.

Avant de créer Stormbreaker Ventures, vous avez conseillé pendant des années de grandes entreprises des télécommunications, des semi-conducteurs et des infrastructures chez Citi ou PJT Partners (PJT ). Qu’est-ce qui vous a convaincu que la principale occasion n’était plus de conseiller les acteurs établis, mais de soutenir les startups construisant les infrastructures de l’ère de l’IA ?

Le conseil m’a permis d’observer de près un problème qui se développait lentement. Je travaillais sur des opérations touchant certaines des infrastructures les plus importantes de la planète : spectre radio, architecture des réseaux, chaînes d’approvisionnement en semi-conducteurs. Je retrouvais toujours la même dynamique : les acteurs établis comprenaient intellectuellement l’ampleur de la transition vers l’IA, mais leur allocation du capital, leurs calendriers de fusions-acquisitions et leurs incitations organisationnelles les empêchaient structurellement d’aller assez vite pour maîtriser les infrastructures dont l’IA a réellement besoin. Ils optimisaient le réseau existant, pas le suivant.

Plus je confrontais rigoureusement ce constat à différentes missions, plus il devenait évident que la véritable création de valeur ne viendrait pas de l’intérieur de ces organisations. Elle viendrait de fondateurs libres des contraintes des systèmes anciens, capables de bâtir la trame de connectivité, l’architecture informatique en périphérie et les réseaux conçus dès l’origine pour l’IA qu’exige une économie pilotée par les machines. À un certain stade, le choix intellectuellement le plus honnête était de cesser de conseiller sur cette transformation et de commencer à la financer.

Stormbreaker privilégie les moyens fondamentaux de l’infrastructure IA, ce que l’on décrit par la métaphore des « pioches et pelles ». Pourquoi les entreprises d’infrastructure pourraient-elles conserver une valeur à long terme plus durable que de nombreuses startups d’applications IA ?

La couche applicative est passionnante, mais elle présente des fragilités structurelles qui ne sont pas pleinement intégrées aux valorisations. Quand les modèles sous-jacents deviendront des produits standardisés et interchangeables — et ils le deviendront —, beaucoup d’avantages concurrentiels des applications disparaîtront rapidement. Les entreprises qui ont entraîné sur GPT-4 doivent maintenant composer avec GPT-5, puis GPT-6. Le coût du changement est faible précisément parce que les applications reposent sur l’infrastructure d’un tiers.

La couche physique fonctionne autrement. Ressources spectrales, réseaux d’accès radio, installations informatiques en périphérie et infrastructures de transfert des connexions entre satellite et réseau cellulaire coûtent cher à construire, prennent du temps à reproduire et s’intègrent profondément aux opérations des clients. Les effets de réseau sont réels et durables. Un industriel qui intègre un réseau 5G privé et de l’IA en périphérie dans son usine ne les démonte pas à la sortie d’un nouveau modèle. L’infrastructure devient un pilier de ses opérations.

Le temps compte aussi. La construction du socle physique de l’IA ne fait que commencer. L’écart entre ce que l’économie de l’IA exigera des réseaux et la situation actuelle est immense. Le combler nécessitera dix ans ou davantage d’investissements et d’innovation continus. Le profil de risque est très différent d’un pari sur le chatbot qui remportera le marché de la productivité des entreprises dans dix-huit mois.

Les réseaux d’accès radio avec intelligence artificielle (AI-RAN), l’informatique en périphérie et la convergence satellitaire-cellulaire suscitent un intérêt croissant. Quel changement reste le plus mal compris par l’ensemble du capital-risque ?

L’AI-RAN, sans hésitation. Le capital-risque l’a surtout traitée comme une évolution des télécommunications : une amélioration progressive des infrastructures radio existantes. Il a manqué sa véritable nature, un bouleversement architectural fondamental de la répartition de l’intelligence dans le réseau.

Les RAN traditionnels n’ont pas d’intelligence propre en périphérie. L’AI-RAN change cela en plaçant l’inférence et les décisions en temps réel dans la couche radio elle-même. Les conséquences sont profondes pour la latence, l’efficacité énergétique et la viabilité économique du déploiement massif de l’IA autonome. Cet élément fondamental permet à un robot d’usine, un véhicule autonome sur autoroute ou un drone dans un corridor logistique de répondre en moins d’une milliseconde sans envoyer chaque décision vers le cloud d’un hyperscaleur.

La plupart des investisseurs généralistes n’ont pas une connaissance assez approfondie des télécommunications pour percevoir clairement cette distinction. Ils comprennent l’IA dans les applications et les données, mais les réseaux d’accès radio ont longtemps été une boîte noire pour la Silicon Valley. Stormbreaker est née précisément pour combler ce manque. Parmi nos associés, certains ont exploité ces réseaux à grande échelle. Nous comprenons l’architecture technique et les dynamiques commerciales à un niveau que les généralistes n’atteignent tout simplement pas.

Vous jugez les réseaux anciens mal adaptés à une économie pilotée par les machines. Quels grands goulets d’étranglement empêchent les systèmes industriels et télécoms actuels de prendre en charge l’IA autonome à grande échelle ?

Je pense constamment à trois goulets d’étranglement.

Architecture de latence. Internet et les réseaux cellulaires ont été conçus pour des interactions à vitesse humaine. Une personne ne remarque pas cinquante millisecondes de latence. Un système autonome, si, et cela sépare souvent une décision sûre d’une catastrophe. L’ancienne architecture du cœur de réseau achemine le trafic d’une manière incompatible avec les exigences de latence faible et déterministe de l’IA industrielle.

Le déficit d’intelligence en périphérie. La plupart des réseaux industriels considèrent encore l’infrastructure périphérique comme un simple transport passif de données vers un environnement central de traitement. Mais l’IA autonome à grande échelle nécessite de l’intelligence locale. Impossible d’exploiter une usine, un port ou un pôle logistique de façon autonome si chaque décision traverse le WAN. Le calcul, le stockage et l’inférence doivent se trouver au point d’action ou à proximité ; la plupart des installations actuelles ne sont pas construites ainsi.

Interopérabilité et fragmentation. Les environnements industriels mêlent systèmes de technologies opérationnelles (OT), protocoles propriétaires et matériels anciens, antérieurs de plusieurs décennies aux normes modernes de connectivité. Les faire communiquer de façon cohérente avec une couche IA est un immense défi d’intégration, facile à sous-estimer sans avoir réellement tenté un déploiement dans ces milieux. Les startups capables de devenir le lien intelligent entre les opérations physiques et la couche IA supérieure auront une très grande valeur.

Qualcomm, Ericsson (ERIC ) et Nokia multiplient les acquisitions dans l’IA et le logiciel. Y voyez-vous le début d’un long cycle de consolidation des télécommunications et des technologies d’infrastructure ?

Oui, et nous n’en sommes, je pense, qu’au début. Les opérations de Qualcomm, Ericsson et Nokia ne relèvent pas de l’opportunisme, mais d’une nécessité stratégique. Ces entreprises comprennent que le centre de gravité économique des infrastructures se déplace vers le logiciel et l’IA. Aucune ne peut développer en interne tout ce dont elle a besoin au rythme imposé par le marché.

Plus fondamentalement, les startups conçues dès l’origine pour l’IA créent des capacités que les acteurs établis ne peuvent véritablement pas reproduire en interne. Ce n’est pas une question de talent ou de capital, mais de liberté architecturale. Sans ancienne gamme de produits à protéger ni relation client de dix milliards de dollars à préserver, on peut concevoir des systèmes pour l’ère de l’IA à partir des principes fondamentaux. Le résultat diffère structurellement.

Pour Stormbreaker, cela compte dans notre thèse de sortie des investissements dans les participations. Nous développons de manière proactive des relations avec les acquéreurs stratégiques les plus probables. L’équipe de GP entretient des relations professionnelles personnelles avec les décideurs de plusieurs de ces organisations, ce qui nous donne accès à des plans de fusions-acquisitions hors de portée de la plupart des investisseurs en phase initiale. La participation de Nokia Growth Partners ou Ericsson Ventures à un tour de financement ne confirme pas seulement la confiance des investisseurs : elle signale la direction de l’intérêt stratégique.

Quelle importance prendra l’IA en périphérie dans les cinq prochaines années, notamment dans la fabrication, la logistique, la robotique et l’automatisation industrielle, où latence et fiabilité sont cruciales ?

Ce sera le thème d’infrastructure déterminant de ces cinq années dans ces secteurs, point. La question n’est pas de savoir si elle compte, mais si les entreprises qui la déploient disposent des infrastructures capables de la soutenir de façon fiable.

La fabrication est probablement la plus avancée. Les bénéfices économiques du contrôle qualité avec IA, de la maintenance prédictive et des chaînes de production autonomes sont déjà convaincants. Les grands industriels avancent vite parce que le retour sur investissement est mesurable et immédiat. La limite n’est pas le modèle IA, mais les infrastructures de réseau et de calcul qui rendent l’inférence en temps réel possible dans l’usine.

La logistique et la mobilité connectée sont à un stade légèrement plus précoce, mais progresseront vite. Le fret autonome, les opérations portuaires intelligentes et la gestion des approvisionnements avec IA ont un effet immense sur les coûts et revenus unitaires. Pour les investisseurs, le point important est que l’IA en périphérie n’est pas une catégorie unique : c’est un ensemble de couches. Calcul, connectivité, gestion de l’énergie et orchestration logicielle doivent fonctionner ensemble en périphérie. Les entreprises qui bâtissent des solutions intégrées sur l’ensemble de ces couches, plutôt que des produits isolés, seront les plus durables.

La modernisation industrielle et le retour de la production dans le pays sont devenus des priorités politiques aux États-Unis et au Canada. Quelle part de l’essor actuel des infrastructures IA vient de la géopolitique et de la sécurité nationale, plutôt que de la seule demande commerciale ?

Plus que la plupart des investisseurs du secteur ne veulent le reconnaître publiquement. Soyons directs : la sécurité nationale est un facteur favorable réel et structurel pour les infrastructures, pas un simple élément de langage.

Le gouvernement américain a conclu — à juste titre, selon moi — que le leadership en IA n’est pas seulement une question économique, mais de souveraineté. Qui contrôle l’infrastructure physique de l’IA, qui fabrique les semi-conducteurs et qui construit les réseaux privés dans les installations industrielles critiques sont des décisions de sécurité nationale autant que commerciales. Le CHIPS Act, les mesures de l’exécutif pour protéger les infrastructures critiques et l’orientation des investissements du département de la Défense vers l’IA en périphérie et le calcul souverain ne sont pas des phénomènes politiques passagers. Ils reflètent un consensus durable entre les deux partis sur l’importance stratégique des capacités d’infrastructure nationales.

Stormbreaker y voit une catégorie précise d’entreprises attrayantes : celles dont les infrastructures répondent à la fois aux besoins de sécurité nationale et aux usages commerciaux. Leurs clients — agences fédérales, prestataires de la défense et opérateurs d’infrastructures critiques — disposent d’une certitude budgétaire et d’une patience stratégique que les clients purement commerciaux n’ont souvent pas. Cette combinaison de demande durable et d’applications essentielles à leur mission est précisément ce que nous cherchons dans une entreprise d’infrastructure en phase initiale.

Votre réseau de professionnels expérimentés comprend d’anciens dirigeants d’AT&T Mobility, Bell Canada et Qualcomm. Quelles connaissances opérationnelles ces vétérans des télécommunications apportent-ils, que les investisseurs traditionnels de la Silicon Valley négligent souvent ?

La réponse honnête est un profond respect pour ce qu’exigent réellement le déploiement et l’exploitation d’infrastructures physiques à grande échelle.

La culture d’investissement de la Silicon Valley a historiquement été optimisée pour le logiciel : marges élevées, cycles de développement rapides, intensité capitalistique relativement faible et mécanismes d’acquisition des clients clairement modélisables. Les infrastructures sont différentes. Les projets de réseaux ont des cycles de vente de plusieurs années auprès des entreprises et des opérateurs. L’intégration avec les environnements OT existants est complexe et lente. Les exigences réglementaires sont réelles et peuvent modifier sensiblement les délais d’accès au marché. La relation avec l’opérateur — son acceptation, les accords d’intégration réseau, l’accès au spectre — n’est pas une formalité, mais un actif stratégique construit sur plusieurs années.

Wade Oosterman a créé Clearnet, puis ajouté cinquante milliards de dollars à la capitalisation de Bell Canada. Glenn Lurie a dirigé AT&T Mobility et connaît le raisonnement des grands opérateurs sur les fournisseurs et l’adoption technologique. Les avoir comme GP nous permet d’évaluer fondateurs et entreprises selon un niveau d’exigence inaccessible à la plupart des investisseurs en phase initiale. Lorsqu’un fondateur présente sa stratégie d’accès au marché avec un grand opérateur, nous posons les bonnes questions : pas seulement sur l’adéquation produit-marché, mais sur le réalisme du montage commercial compte tenu du fonctionnement réel des services achats. Cette expérience signifie que nos participations reçoivent plus que du capital : présentations aux décideurs, conseils pour traverser les cycles de vente aux entreprises et crédibilité dans les réunions où le nom Stormbreaker compte en raison des personnes qui l’incarnent.

Les infrastructures IA consomment toujours plus d’électricité et de capitaux et dépendent davantage des chaînes d’approvisionnement. Qu’est-ce qui distingue les startups capables de survivre dans ce contexte de celles qui pourraient être en difficulté malgré une technologie solide ?

Celles qui survivent ont trouvé comment tirer parti de l’intensité capitalistique, plutôt que de la considérer comme un poids.

Stratégie d’accès au marché. Les entreprises d’infrastructure à forte intensité capitalistique qui ne comptent que sur les ventes directes aux entreprises croissent lentement et sont vulnérables. Celles qui développent la distribution par des opérateurs partenaires, intégrateurs de systèmes ou marchés publics peuvent déployer plus vite et produire des revenus récurrents soutenant leurs besoins de capitaux. Le modèle économique doit être conçu pour cet environnement.

Profil des clients et structure contractuelle. Les infrastructures informatiques périphériques ou de réseau énergivores nécessitent des clients dont les achats correspondent au cycle du capital. Contrats à long terme, déploiements fondamentaux servant de base au développement et partenaires stratégiques co-investissant dans l’infrastructure ne sont pas de simples avantages facultatifs : ce sont des conditions de survie.

Expérience opérationnelle de l’équipe, pas seulement ingénierie. J’ai vu des startups d’infrastructure techniquement brillantes échouer faute de gérer la complexité des approvisionnements, de négocier les bonnes relations avec les fournisseurs ou de réaliser un déploiement massif sans épuiser leur capital. Les fondateurs qui ont déjà véritablement déployé des infrastructures physiques à grande échelle ont un avantage immense sur les primo-entrepreneurs disposant seulement de solides qualifications techniques.

Dans cinq à dix ans, à quoi ressemblera l’ensemble des infrastructures alimentant l’économie de l’IA ? Imaginez-vous la domination d’hyperscaleurs centralisés ou davantage de distribution entre réseaux périphériques, calcul souverain et systèmes industriels d’IA ?

Distribué, mais pas uniformément, et pas sans rôle pour les hyperscaleurs. Le tableau réel est une architecture à plusieurs niveaux, plus complexe et intéressante que les récits « les hyperscaleurs gagnent tout » ou « la périphérie remplace le cloud ».

Les hyperscaleurs continueront à dominer l’entraînement et l’inférence à grande échelle. C’est une compétition de capitaux favorisant la consolidation, qu’ils ont remportée de manière décisive. Mais l’inférence au point d’action — dans l’usine, dans le véhicule autonome, au pied de l’antenne cellulaire ou dans le centre de données gouvernemental souverain — sera largement distribuée. La physique de la latence, l’économie de la bande passante et la politique de souveraineté des données poussent toutes dans le même sens : l’intelligence doit être plus proche de l’endroit où elle agit.

Le plus intéressant sur dix ans est l’apparition d’une catégorie d’infrastructure sans équivalent évident dans la génération informatique précédente : des réseaux de calcul souverains et industriels privés, construits pour des usages précis et profondément intégrés à leur environnement opérationnel physique. Une autorité portuaire, un prestataire de la défense, un grand fabricant ou un gouvernement national les construit et les contrôle, non faute d’option hyperscaleur, mais parce que la sensibilité des données, la latence et l’importance stratégique des tâches l’exigent. C’est vers cette infrastructure que nous avançons chez Stormbreaker. Les entreprises qui constitueront le socle de cet ensemble distribué, souverain et conçu dès l’origine pour l’IA figureront parmi les entreprises d’infrastructure les plus importantes créées durant cette décennie. La plupart n’ont pas encore été fondées.

Merci pour cet excellent entretien. Les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent consulter Stormbreaker Ventures.