Said Mia, fondateur et associé gérant de Stormbreaker Ventures – Série d’entretiens

Said Mia est le fondateur et l’associé gérant de Stormbreaker Ventures, une société de capital-risque en phase pré-amorçage et amorçage qui investit dans les infrastructures de connectivité, l’AI-RAN, l’Open RAN, le calcul de bord, la convergence des réseaux cellulaires et satellitaires, l’IoT, la mobilité connectée et la modernisation de la fabrication aux États-Unis. Ses associés gérants incluent Wade Oosterman (fondateur de Clearnet Communications, acquise par Telus pour 6,6 milliards de dollars ; ancien dirigeant de Bell Canada où il a ajouté 50 milliards de dollars de capitalisation boursière), Derek Aberle (ancien président de Qualcomm (QCOM ) pendant près d’une décennie) et Glenn Lurie (ancien président et chef de la direction de AT&T (T ) Mobility et Consumer Operations). Le background de Said est dans la banque d’investissement des télécommunications ; il a conçu la thèse de Stormbreaker et a rassemblé l’équipe.

Vous avez passé des années à conseiller les grandes entreprises de télécommunications, de semi-conducteurs et d’infrastructure chez des sociétés comme Citi et PJT Partners (PJT ) avant de fonder Stormbreaker Ventures. Qu’est-ce qui vous a convaincu que la plus grande opportunité n’était plus de conseiller les entreprises existantes, mais de soutenir les startups qui construisent la couche d’infrastructure pour l’ère de l’IA ?

Le travail de conseil m’a donné un siège au premier rang pour un problème en mouvement lent. J’ai travaillé sur des transactions impliquant certaines des infrastructures les plus importantes de la planète – spectre, architecture de réseau, chaînes d’approvisionnement de semi-conducteurs – et j’ai constamment remarqué la même dynamique : les entreprises existantes comprenaient l’ampleur de la transition vers l’IA sur le plan intellectuel, mais leur allocation de capital, les délais de fusions et acquisitions et les incitations organisationnelles les rendaient structurellement incapables de bouger suffisamment vite pour posséder la couche d’infrastructure que l’IA nécessite réellement. Ils étaient optimisés pour le réseau existant, et non pour le prochain.

Plus j’ai testé cette observation à travers plusieurs engagements, plus il est devenu clair que la véritable création de valeur ne se produirait pas à l’intérieur de ces organisations. Elle serait construite par des fondateurs qui pourraient opérer sans les contraintes du passé – en construisant le tissu de connectivité, l’architecture de calcul de bord et l’infrastructure de réseau native IA que l’économie pilotée par la machine exige réellement. À un certain moment, la chose la plus honnête que je pouvais faire était d’arrêter de conseiller sur cette transformation et de commencer à la financer.

Stormbreaker se concentre fortement sur la couche « pioches et pelles » de l’infrastructure IA. Pourquoi pensez-vous que les entreprises d’infrastructure pourraient finalement capter plus de valeur à long terme que de nombreuses startups d’application de l’IA ?

La couche d’application est excitante, mais elle est également structurellement fragile de manières qui ne sont pas entièrement prises en compte. Lorsque les modèles sous-jacents sont standardisés – et ils le seront – de nombreux avantages concurrentiels de la couche d’application disparaissent rapidement. Les entreprises qui se sont formées sur GPT-4 doivent maintenant faire face à GPT-5, puis à GPT-6, et les coûts de commutation sont faibles précisément parce que les applications sont construites sur l’infrastructure de quelqu’un d’autre.

La couche physique ne fonctionne pas de cette façon. Les actifs du spectre, les réseaux d’accès radio, les déploiements de calcul de bord, l’infrastructure de transfert de cellulaire à satellite – ces choses sont coûteuses à construire, lentes à reproduire et profondément intégrées dans le tissu opérationnel des clients qu’elles servent. Les effets de réseau sont réels et durables. Lorsqu’un fabricant industriel intègre une 5G privée et un edge AI dans son sol de production, il ne le retire pas parce qu’un nouveau modèle est sorti. L’infrastructure devient porteuse de charge.

Il y a également une dimension temporelle qui compte. Nous sommes encore dans le premier chapitre de la construction physique de l’IA. L’écart entre ce que l’économie de l’IA exigera finalement de l’infrastructure de réseau et ce qui existe aujourd’hui est énorme – et combler cet écart prendra une décennie ou plus de capital et d’innovation soutenus. C’est un profil de risque très différent de celui qui consiste à parier sur quel chatbot gagnera le marché de la productivité d’entreprise dans 18 mois.

Il y a une attention croissante autour des réseaux d’accès radio artificiels (AI-RAN), du calcul de bord et de la convergence cellulaire-satellitaire. Quel est le déplacement que vous pensez être le plus mal compris par la communauté des entreprises de capital-risque ?

AI-RAN, sans question. La communauté des entreprises de capital-risque a largement traité cela comme une histoire de télécommunications – amélioration incrémentale de l’infrastructure de réseau d’accès existante – et a manqué ce que cela est réellement : un changement fondamental dans la manière dont l’intelligence est répartie sur un réseau.

Le RAN traditionnel est stupide à la limite. L’AI-RAN change cela. Vous poussez l’inférence et la prise de décision en temps réel dans la couche radio elle-même, ce qui a des implications profondes pour la latence, l’efficacité énergétique et les économies de déploiement de l’IA autonome à grande échelle. C’est l’infrastructure primitive qui permet à un robot sur un sol de fabrication, un véhicule autonome sur une autoroute ou un drone dans un corridor logistique de fonctionner avec une réactivité sub-milliseconde sans acheminer chaque décision vers un cloud hyperscaler.

La plupart des VCs généralistes n’ont pas la profondeur des télécommunications pour voir clairement cette distinction. Ils comprennent l’IA à la couche d’application et de données, mais le réseau d’accès radio a historiquement été une boîte noire pour la Silicon Valley. C’est exactement l’écart que Stormbreaker a été construit pour combler – nous avons des opérateurs dans notre équipe de partenariat qui ont dirigé ces réseaux à grande échelle, et nous comprenons à la fois l’architecture technique et la dynamique commerciale de manière que les investisseurs généralistes ne le font simplement pas.

Vous avez soutenu que les réseaux hérités sont mal adaptés à une économie pilotée par la machine. Quels sont les principaux goulets d’étranglement d’infrastructure qui empêchent les systèmes de télécommunications et industriels actuels de prendre en charge l’IA autonome à grande échelle ?

Il y a trois goulets d’étranglement auxquels je pense constamment.

Architecture de latence. Internet et les réseaux cellulaires ont été conçus pour des interactions à la vitesse humaine. Les humains ne remarquent pas 50 millisecondes de latence. Les systèmes autonomes le font – et dans de nombreux cas, c’est la différence entre une décision sûre et une décision catastrophique. L’architecture de réseau héritée achemine le trafic de manière incompatible avec les exigences déterministes et à faible latence de l’IA industrielle.

Le fossé d’intelligence à la limite. La plupart des réseaux industriels traitent encore l’infrastructure de limite comme un transport passif – des tuyaux qui déplacent les données vers un environnement de calcul central pour le traitement. Mais l’IA autonome à grande échelle nécessite une intelligence locale. Vous ne pouvez pas exploiter de manière autonome une usine, un port ou un hub logistique si chaque décision doit traverser le WAN. La capacité de calcul, de stockage et d’inférence doit vivre à la limite ou près du point d’action, et la plupart des déploiements existants ne sont pas construits de cette façon.

Interopérabilité et fragmentation. Les environnements industriels sont un patchwork de systèmes OT, de protocoles propriétaires et de matériel hérité qui précède les normes de connectivité modernes de plusieurs décennies. Faire en sorte que ces systèmes parlent de manière cohérente à une couche d’IA est un défi d’intégration massif – un défi facile à sous-estimer si vous n’avez pas essayé de déployer dans ces environnements. Les startups qui résolvent ce problème, qui peuvent servir de tissu de connexion intelligent entre le monde opérationnel physique et la couche d’IA ci-dessus, seront extrêmement précieuses.

Des entreprises comme Qualcomm, Ericsson (ERIC ) et Nokia sont de plus en plus engagées dans des acquisitions d’IA et de logiciels. Voyez-vous cela comme le début d’un cycle de consolidation prolongé à travers les télécommunications et les technologies d’infrastructure ?

Oui, et je pense que nous sommes encore dans les premiers stades de celui-ci. Ce que vous voyez de la part de Qualcomm, Ericsson et Nokia n’est pas une prise de décision opportuniste – c’est une nécessité stratégique. Ces entreprises comprennent que la couche d’intelligence logicielle et d’IA est où les économies de l’infrastructure migrent, et aucune d’entre elles ne peut construire tout ce dont elles ont besoin de manière organique au rythme que le marché exige.

La dynamique plus profonde est que les startups d’IA natives dans cet espace sont en train de construire des capacités que les entreprises existantes ne peuvent réellement pas reproduire en interne – non pas en raison du talent ou du capital, mais en raison de la liberté architecturale. Lorsque vous n’avez pas une ligne de produits héritée à protéger et une relation client de 10 milliards de dollars à préserver, vous pouvez concevoir des systèmes à partir de principes fondamentaux pour l’ère de l’IA. C’est une sortie structurellement différente.

Pour Stormbreaker, cela constitue une partie importante de la thèse de sortie de nos participations. Nous développons de manière proactive des relations avec les acquéreurs stratégiques probables. Notre équipe de GP connaît personnellement des décideurs dans plusieurs organisations, ce qui nous donne une visibilité sur les feuilles de route M&A inaccessible à la plupart des investisseurs early-stage. La participation de Nokia Growth Partners ou Ericsson Ventures n’est pas seulement une validation financière, mais un signal sur l’orientation de l’intérêt stratégique.

Quelle importance l’IA en périphérie prendra-t-elle au cours des cinq prochaines années, notamment dans la production, la logistique, la robotique et l’automatisation industrielle où latence et fiabilité sont critiques ?

Ce sera le thème d’infrastructure déterminant des cinq prochaines années dans ces secteurs. La question n’est pas de savoir si l’edge AI compte, mais si les entreprises qui la déploient disposent de l’infrastructure nécessaire pour la soutenir de façon fiable.

La production est probablement la plus avancée. L’économie du contrôle qualité par IA, de la maintenance prédictive et des lignes autonomes est déjà convaincante ; les grands fabricants avancent vite parce que le ROI est mesurable et immédiat. La contrainte n’est pas le modèle, mais le réseau et le calcul qui rendent possible l’inférence en temps réel dans l’usine.

La logistique et la mobilité connectée sont un peu moins avancées, mais progresseront rapidement. Le fret autonome, les ports intelligents et les chaînes logistiques pilotées par IA offrent des économies considérables. L’edge AI n’est pas une seule catégorie mais une pile où calcul, connectivité, énergie et orchestration logicielle doivent fonctionner ensemble. Les solutions intégrées seront plus durables que les produits ponctuels.

Combien de l’actuel boom d’infrastructure d’IA est motivé par la géopolitique et les préoccupations de sécurité nationale plutôt que par une demande commerciale pure ?

Plus que ce que la plupart des investisseurs dans cet espace sont prêts à dire publiquement. Je serai direct à ce sujet : le cheval de bataille de la sécurité nationale est un vent arrière structurel réel pour la couche d’infrastructure, et non un point de discussion.

Le gouvernement américain a conclu – et je pense à juste titre – que le leadership de l’IA n’est pas uniquement une question économique. C’est une question de souveraineté. Qui contrôle l’infrastructure physique sur laquelle l’IA s’exécute, qui fabrique les semi-conducteurs, qui construit les réseaux privés à l’intérieur des installations industrielles critiques – ce sont des décisions de sécurité nationale autant que des décisions commerciales. La loi CHIPS, les actions exécutives autour de la protection des infrastructures critiques, la posture d’investissement du DOD envers l’IA de bord et le calcul souverain – ce ne sont pas des phénomènes politiques temporaires. Ils reflètent un consensus bipartisan durable sur l’importance stratégique de la capacité d’infrastructure nationale.

Pour Stormbreaker, cela crée une catégorie précise et convaincante : les entreprises d’infrastructure où convergent usage de sécurité nationale et usage commercial. Agences fédérales, fournisseurs de la défense et opérateurs critiques offrent une certitude budgétaire et une patience stratégique souvent absentes chez les clients purement commerciaux. Cette combinaison de demande durable et d’application critique correspond exactement à ce que nous recherchons.

Votre réseau d’opérateurs comprend d’anciens dirigeants d’AT&T Mobility, Bell Canada et Qualcomm. Quelles connaissances opérationnelles les dirigeants expérimentés 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 à grande échelle d’une infrastructure physique.

La culture d’investissement de la Silicon Valley a été optimisée pour le logiciel : marges élevées, itérations rapides, faible intensité capitalistique et acquisition client facile à modéliser. L’infrastructure fonctionne autrement. Les cycles de vente durent des années, l’intégration OT est lente et complexe, et la réglementation affecte les délais. L’acceptation des opérateurs, les accords d’intégration et l’accès au spectre sont des actifs stratégiques construits sur plusieurs années.

La présence comme GPs de Wade Oosterman, qui a créé Clearnet puis généré 50 milliards de dollars de capitalisation chez Bell Canada, et de Glenn Lurie, ancien dirigeant d’AT&T Mobility, nous permet d’évaluer les fondateurs selon un niveau rarement accessible. Nous pouvons vérifier si une stratégie avec un grand opérateur est réaliste et offrir aux participations accès aux décideurs, accompagnement commercial et crédibilité, au-delà du capital.

L’infrastructure IA exige toujours plus d’énergie et de capitaux et dépend davantage des chaînes d’approvisionnement. Qu’est-ce qui distingue les startups capables de survivre de celles qui peuvent échouer malgré une technologie solide ?

Les entreprises qui survivent sont celles qui transforment l’intensité capitalistique en avantage plutôt que de la considérer comme un poids.

Architecture de mise sur le marché. Les entreprises dépendant uniquement de la vente directe aux grandes organisations évoluent lentement et restent fragiles. Celles qui distribuent via opérateurs, intégrateurs ou marchés publics déploient plus vite et créent des revenus récurrents adaptés à leurs besoins de capitaux.

Profil client et structure contractuelle. Une infrastructure edge ou réseau gourmande en énergie exige des clients dont le comportement d’achat correspond au cycle du capital. Contrats longs, déploiements de référence et partenaires qui co-investissent ne sont pas facultatifs : ils conditionnent la survie.

Profondeur opérationnelle de l’équipe, pas seulement ingénierie. Des startups techniquement brillantes échouent faute de maîtriser la chaîne d’approvisionnement, les fournisseurs ou un déploiement à grande échelle sans épuiser leur capital. Les fondateurs qui ont déjà déployé une infrastructure physique disposent d’un avantage considérable.

À l’avenir, dans cinq à dix ans, à quoi ressemblera réellement la pile d’infrastructure qui alimente l’économie de l’IA ? Voyez-vous un avenir dominé par des hyperscaleurs centralisés ou quelque chose de plus distribué à travers les réseaux de bord, le calcul souverain et les systèmes d’IA industriels ?

Distribué – mais pas uniformément distribué, et pas sans que les hyperscaleurs jouent un rôle. L’image honnête est une architecture en couches qui est plus complexe et plus intéressante que le récit « les hyperscaleurs gagnent tout » ou le contre-récit « le bord remplace le cloud ».

Les hyperscaleurs continueront à posséder les charges de travail d’entraînement et d’inférence à grande échelle. C’est un jeu de capital qui favorise la consolidation, et les hyperscaleurs l’ont gagné de manière décisive. Mais l’inférence au point d’action – sur le sol de fabrication, à l’intérieur du véhicule autonome, à la base de la tour de cellule, à l’intérieur du centre de données souverain du gouvernement – sera largement distribuée. La physique de la latence, les économies de la bande passante et la politique de la souveraineté des données poussent tous dans la même direction : l’intelligence doit vivre plus près de l’endroit où elle agit.

Ce que je trouve le plus intéressant dans l’image dix ans, c’est l’émergence d’une nouvelle catégorie d’infrastructure qui n’a pas d’analogie claire dans la génération précédente de l’informatique : des réseaux de calcul souverains et industriels qui sont privés, construits à des fins spécifiques et profondément intégrés avec l’environnement opérationnel physique qu’ils servent. Ce sont des réseaux que une autorité portuaire, un sous-traitant de la défense, un grand fabricant ou un gouvernement national construit et contrôle – non pas parce que l’option hyperscaleur n’existe pas, mais parce que la sensibilité des données, les exigences de latence et l’importance stratégique des charges de travail exigent cela. C’est la couche d’infrastructure que nous construisons à Stormbreaker. Les entreprises qui émergent comme fondamentales pour cette pile d’infrastructure distribuée, souveraine et native IA seront parmi les entreprises d’infrastructure les plus importantes construites dans cette décennie – et la plupart d’entre elles n’ont pas encore été fondées.

Remerciements pour cette grande interview. Les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter Stormbreaker Ventures.