Umesh Padval, Managing Partner, Seligman Ventures – Intervista in serie

Umesh Padval porta con sé decenni di esperienza nell’infrastruttura dei semiconduttori, nella tecnologia aziendale e nel capitale di rischio. Prima di passare al settore degli investimenti di venture capital, ha ricoperto il ruolo di amministratore delegato e presidente di C-Cube Microsystems, aiutando a far crescere l’azienda prima del suo acquisto da parte di LSI Logic. Nel corso della sua carriera di investitore, è stato coinvolto in numerose società tecnologiche di spicco che operano nei settori dell’intelligenza artificiale, dell’infrastruttura cloud, della sicurezza informatica e della rete, tra cui investimenti in società come Cohere, Harness.io, ThousandEyes e Isovalent. Ha anche ricoperto incarichi di consigliere d’amministrazione in diverse società tecnologiche quotate, tra cui Mellanox, IDT, Monolithic Power Systems (MPWR ) e Impinj, riflettendo una lunga tradizione di focus sulle tecnologie di infrastruttura fondamentali che sostengono i moderni sistemi di calcolo e intelligenza artificiale.

Seligman Ventures è il braccio di venture capital di Seligman Investments, una piattaforma di investimenti tecnologici che gestisce circa 30 miliardi di dollari tra mercati pubblici e privati. Guidata dal veterano investitore e ex amministratore delegato Umesh Padval, la società è stata lanciata con un finanziamento di 500 milioni di dollari finalizzato a sostenere società in fase di startup e pre-IPO nei settori dell’infrastruttura di intelligenza artificiale, del cloud computing, della sicurezza informatica e dell’hardware dei moderni data center. La piattaforma si differenzia combinando la profonda competenza nella ricerca dei mercati pubblici con gli investimenti di venture capital, consentendo di identificare precocemente le tendenze tecnologiche a lungo termine e di sostenere i fondatori che costruiscono infrastrutture fondamentali per la prossima generazione di sistemi di intelligenza artificiale e calcolo aziendale.

Hai recentemente lanciato Seligman Ventures come braccio di venture capital di una società di mercati pubblici da 30 miliardi di dollari. Qual era la visione originale alla base della creazione di questa piattaforma e quale lacuna hai visto nel paesaggio degli investimenti in intelligenza artificiale e infrastrutture che gli altri stavano perdendo?

Abbiamo visto un’opportunità per costruire una piattaforma che collega l’innovazione in fase di startup con la scala dei mercati pubblici. Seligman Investments ha trascorso decenni investendo in società tecnologiche attraverso i mercati pubblici e crediamo che la prospettiva sulla durata, i fondamentali e la creazione di valore a lungo termine sia spesso assente nella fase di startup.

Allo stesso tempo, l’intelligenza artificiale sta guidando una riarchitettura una volta in una generazione dell’infrastruttura in tutti i settori, dal calcolo alla rete, alla sicurezza informatica e ai data center, e abbiamo sentito che il mercato era sottopeso in termini di investitori con una profonda convinzione tecnica in queste aree. Sosteniamo i fondatori tecnici visionari con la nostra rete e la nostra esperienza e la nostra visione è di essere parte del loro viaggio dalla fase di startup all’IPO e oltre.

Investi in infrastrutture di intelligenza artificiale, cloud e sistemi di data center moderni. Come vedi l’evoluzione dello stack di infrastrutture di intelligenza artificiale nei prossimi tre o cinque anni e quali livelli sono più probabilità di generare il maggior valore?

Ci aspettiamo che il centro di gravità si sposti dall’addestramento del modello alla grande inferenza e alla distribuzione in produzione. Questo spostamento aumenta l’importanza dell’efficienza in tutto lo stack, dal silicio e dalla memoria alla rete e all’orchestrazione. L’intero stack sta venendo riscritto dalle chip al middleware alle applicazioni verticali di intelligenza artificiale. Ogni livello qui ha un grande premio che porta a vincitori fuori misura. Sebbene i modelli siano importanti, crediamo che una quantità sproporzionata di valore sarà creata nei livelli di infrastruttura che consentono prestazioni, ottimizzazione dei costi e scalabilità in ambienti reali.

Molti investitori descrivono l’intelligenza artificiale come un cambiamento fondamentale simile all’elettricità. Dal tuo punto di vista, quali parti del ciclo di intelligenza artificiale attuale sono sovrastimate e quali aree rimangono sottovalutate?

Immagina l’intelligenza come un servizio pubblico, accessibile a chiunque, con il potere di rendere intelligente qualsiasi applicazione software, apparecchiatura hardware o ambiente virtuale. Ciò sta già accadendo. L’intelligenza artificiale avrà un impatto enorme sulla società, sulla natura del lavoro e sulla produttività umana.

C’è la tendenza a sovrastimare il livello di applicazione e la velocità con cui vengono lanciati nuovi prodotti di intelligenza artificiale. Ciò che rimane sottovalutato sono le limitazioni fisiche e infrastrutturali che si trovano al di sotto della superficie, come la potenza, la termalità, la larghezza di banda della memoria, il movimento dei dati e le limitazioni della catena di approvvigionamento. Questi fattori determineranno in definitiva quanto lontano e quanto velocemente l’intelligenza artificiale possa scalare economicamente.

Con un focus dalla fase di startup alla pre-IPO, come determini se una startup di infrastrutture di intelligenza artificiale ha una vera difensibilità a lungo termine piuttosto che un semplice slancio a breve termine?

Iniziamo con il team. I fondatori tecnici con storie di vita ispiratrici spesso hanno la capacità di rendere possibile l’impossibile. Ripetutamente vediamo articoli di ricerca che affermano che qualcosa non è fattibile mentre i fondatori stanno costruendo prototipi che dimostrano il contrario.

Trascorriamo molto tempo a distinguere tra velocità e durata. La vera difensibilità nelle infrastrutture di intelligenza artificiale deriva da una profonda differenziazione tecnica, dall’approfondimento del flusso di lavoro e dall’integrazione in sistemi critici, non solo dalla prima trazione. Le società di infrastrutture più forti diventano profondamente integrate nello stack, dove i costi di switching, i vantaggi delle prestazioni e l’integrazione dell’ecosistema creano una forza di permanenza a lungo termine.

I moderni data center stanno diventando centrali per la scalabilità dell’intelligenza artificiale. Quali cambiamenti architettonici o innovazioni credi definiranno la prossima generazione di infrastrutture native di intelligenza artificiale?

I moderni data center stanno venendo riarchitettati intorno ai carichi di lavoro di intelligenza artificiale. Ciò include una maggiore densità di potenza a livello di rack, nuovi approcci al raffreddamento e una più stretta integrazione tra calcolo, memoria, archiviazione e rete.

Crediamo che la prossima generazione di infrastrutture native di intelligenza artificiale sarà definita da un design a livello di sistema e da una co-ottimizzazione tra hardware e software, piuttosto che da innovazioni isolate di componenti.

Quali qualità cerchi nei fondatori che costruiscono società di infrastrutture di intelligenza artificiale e cosa differenzia coloro che vanno a costruire aziende che definiscono intere categorie?

I fondatori che si distinguono combinano una profonda competenza tecnica con una comprensione a livello di sistema di come evolvono le infrastrutture. Molti di questi mercati richiedono lunghi cicli di sviluppo, partnership di ecosistema complesse e un coinvolgimento stretto con i clienti, quindi la resilienza, la pazienza e la capacità di eseguire su più anni sono critiche.

I migliori fondatori sono in grado di combinare la visione tecnica con la disciplina operativa e di costruire società durature attraverso più cicli tecnologici.

Come dovrebbero approcciare i fondatori la costruzione di un futuro in cui il calcolo, l’energia e la località dei dati stanno diventando altrettanto critici quanto il software?

I fondatori devono costruire tenendo presenti le limitazioni. Il calcolo, l’energia e la località dei dati non sono più considerazioni astratte; sono parametri di progettazione di primo ordine.

Le società più convincenti sono quelle che trattano l’efficienza, la scalabilità e le realtà operative come requisiti fondamentali del prodotto fin dal primo giorno, piuttosto che come ottimizzazioni aggiunte in un secondo momento.

C’è una crescente preoccupazione che le valutazioni nell’ambito dell’intelligenza artificiale stiano superando i fondamentali. Dove vedi attualmente la più grande disconnessione tra prezzo e valore reale?

Ci troviamo in mezzo a un cambiamento tecnologico senza precedenti. I vincitori qui potrebbero diventare più grandi di molte delle più grandi società quotate di oggi.

Vediamo aree in cui le valutazioni sono davanti ai fondamentali, in particolare in aree con basse barriere all’ingresso. Allo stesso tempo, alcuni dei livelli di infrastruttura tecnica più complessi, in particolare quelli che risolvono problemi di ingegneria difficili con lunghi cicli di sviluppo, rimangono sottovalutati rispetto al loro valore strategico a lungo termine.

Dal tuo punto di vista, come la domanda aziendale sta plasmando la prossima generazione di piattaforme di intelligenza artificiale, in particolare in aree come la sicurezza informatica e l’infrastruttura cloud?

L’intelligenza artificiale è ora un obiettivo a livello di consiglio di amministrazione per le aziende di tutte le dimensioni. Le squadre stanno priorizzando gli strumenti di intelligenza artificiale per aiutarle a diventare materialmente più produttive e molti proof-of-concept stanno passando dall’esperimento agli ambienti di produzione.

Questo cambiamento crea nuove sfide relative alla scalabilità, all’osservabilità, all’affidabilità e alla sicurezza. L’intelligenza artificiale sta simultaneamente espandendo la superficie di attacco mentre crea gli strumenti necessari per difenderla. Gli agenti di intelligenza artificiale possono essere attaccati esternamente, le vulnerabilità possono essere introdotte durante lo sviluppo e l’applicazione delle politiche in fase di esecuzione diventa significativamente più complessa in sistemi probabilistici.

Questo richiede nuove architetture, nuovi modelli operativi e nuovi modi di pensare alla sicurezza e all’infrastruttura. La domanda aziendale di sistemi di intelligenza artificiale affidabili, scalabili e sicuri continuerà a guidare una significativa innovazione in tutto lo stack per anni a venire.

Guardando avanti nei prossimi dieci anni, qual è il futuro a lungo termine delle infrastrutture di intelligenza artificiale e quali tecnologie o tendenze di oggi ti danno il segnale più forte di quel futuro?

Nel prossimo decennio, le infrastrutture di intelligenza artificiale diventeranno altrettanto fondamentali quanto il cloud computing lo è oggi. I data center e la rete di energia non sono ancora completamente pronti per un mondo in cui l’intelligenza artificiale diventa mainstream attraverso le industrie e i flussi di lavoro quotidiani.

lungo i vettori del costo, dell’efficienza energetica, del consumo di token, dell’eterogeneità hardware e del movimento dei dati, c’è ancora un lavoro sostanziale da fare per rendere il mondo degli agenti una realtà. Ci aspettiamo di vedere una maggiore specializzazione in tutto lo stack, una più stretta integrazione tra hardware e software e un focus continuo sull’efficienza e l’ottimizzazione a livello di sistema.

Le società che vinceranno saranno quelle che potranno offrire prestazioni su larga scala mentre navigano le limitazioni del mondo reale intorno alla potenza, al costo, all’affidabilità e alla fornitura.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più su questa società di venture capital possono visitare Seligman Ventures.