Stormbreaker Ventures의 Said Mia와의 인터뷰 시리즈 – Said Mia, Stormbreaker Ventures의 설립자이자 경영 파트너

Said Mia는 Stormbreaker Ventures의 설립자이자 경영 파트너입니다. Stormbreaker Ventures는 초기 단계의 벤처 회사로, 연결성 인프라, AI-RAN, Open RAN, 에지 컴퓨팅, 위성-셀룰러 수렴, IoT, 연결 모빌리티, 미국 제조 현대화 등에 초점을 맞추고 있습니다. 그의 파트너로는 Wade Oosterman (Clearnet Communications의 설립자, Telus에 66억 달러에 매각), Derek Aberle (Qualcomm의 전 대통령), Glenn Lurie (AT&T (T ) Mobility 및 Consumer Operations의 전 대통령 및 CEO) 등이 있습니다. Said의 배경은 텔레콤 투자 은행입니다. 그는 Stormbreaker의 투자 철학을 구상하고 팀을 구성했습니다.

당신은 Citi와 PJT Partners (PJT ) 를 포함한 회사에서 주요 텔레콤, 반도체, 인프라 회사에 대한 고문을 맡았습니다. 하지만 당신은 기존 회사에 고문을 제공하는 것보다 AI 시대에 대한 인프라 레이어를 구축하는 스타트업을 지원하는 것이 더 큰 기회라고 생각하게 된 이유는 무엇인가?

고문 업무를 통해 저는 느린 문제를 직면했습니다. 저는 지구상에서 가장 중요한 인프라 중 일부를 포함한 거래에 참여했으며, 항상 같은 역학을 관찰했습니다. 기존 회사들은 AI 전환의 규모를 지적으로 이해했지만, 자본 할당, M&A 타임라인, 조직적 인센티브가 충분히 빠르게 움직이지 못하게 만들었습니다. 그들은 새로운 네트워크를 위해 움직이는 것이 아니라 기존 네트워크를 최적화했습니다.

저는 여러 번의 참여를 통해 그 관찰을 테스트했으며, 가치 창출이 실제로 기존 회사 내에서 발생하지 않을 것이라는 것이 명백해졌습니다. 그것은 기존 제약 없이 운영할 수 있는 창립자에 의해 구축될 것입니다. 연결성 패브릭, 에지 컴퓨팅 아키텍처, AI 네이티브 네트워크 인프라를 구축하는 것입니다. 어느 시점에서 가장 지적으로 정직한 일은 그 변화를 고문하는 것을 중단하고 자금을 지원하는 것이었습니다.

Stormbreaker는 ‘곡괭이와 삽’ 레이어의 AI 인프라에 중점을 두고 있습니다. 왜 인프라 회사들이 장기적으로 더 많은 가치를 창출할 수 있는지 설명해 주시겠습니까?

애플리케이션 계층은 흥미롭지만 충분히 가격에 반영되지 않은 구조적 취약성도 있습니다. 기반 모델이 범용화되면 많은 애플리케이션 계층의 진입 장벽은 빠르게 사라집니다. GPT-4로 학습한 회사는 이제 GPT-5와 그다음 GPT-6를 고려해야 하며, 애플리케이션이 다른 회사의 인프라 위에 구축되어 있기 때문에 전환 비용도 낮습니다.

물리적 계층은 다르게 작동합니다. 주파수 자산, 무선 접속망, 에지 컴퓨팅 배포, 위성-셀룰러 전환 인프라는 구축 비용이 높고 복제 속도가 느리며 고객의 운영 기반에 깊이 통합됩니다. 네트워크 효과는 실제로 오래 지속됩니다. 산업 제조업체가 생산 현장에 사설 5G와 에지 AI를 통합했다면 새 모델이 출시됐다는 이유로 이를 걷어내지 않습니다. 인프라는 핵심 기반이 됩니다.

시간적 차원이 중요합니다. 우리는 아직 AI의 물리적 구축의 첫 번째 장에 있습니다. AI 경제가 네트워크 인프라에서 요구하는 것과 현재 존재하는 것 사이의 격차는 엄청나며, 그것을 메우는 데 10년 이상의 지속적인 자본과 혁신이 필요합니다. 그것은 18개월 내에 엔터프라이즈 생산성 시장에서 승리하는 채팅봇에 베팅하는 것과는 매우 다른 위험 프로파일입니다.

AI-RAN, 에지 컴퓨팅, 위성-셀룰러 수렴에 대한 관심이 증가하고 있습니다. 벤처 커뮤니티에서 가장 오해받는 변화를 무엇이라고 생각하시나요?

AI-RAN, 의심할 여지 없이. 벤처 커뮤니티는 그것을 텔레콤 이야기로 처리했으며, 기존 무선 액세스 인프라의 증분 개선으로 간주했습니다. 하지만 그것은 실제로 무엇인지 간과했습니다. 네트워크 전반에 지능을 분산시키는 기본적인 아키텍처적 변화를 의미합니다.

전통적인 RAN은 에지에서 지능적이지 않습니다. AI-RAN은 그것을 변경합니다. 실시간 의사 결정과 추론을 무선 레이어 자체에 푸시합니다. 그것은 지연, 에너지 효율성, 그리고 대규모 자율 AI 배포의 경제에 에 중대한 영향을 미칩니다. 이것은 공장의 로봇, 고속도로의 자율 주행 차량, 물류 회랑의 드론이 하이퍼스케일러 클라우드를 통해 모든 결정을 라우팅하지 않고도 밀리초 이하의 반응성을 갖도록 ermög하는 인프라 원시입니다.

대부분의 일반적인 벤처 캐피탈은 텔레콤의 깊이를 갖고 있지 않습니다. 그들은 AI를 애플리케이션과 데이터 레이어에서 이해하지만, 무선 액세스 네트워크는 실리콘 밸리에 역사적으로 블랙 박스였습니다. 그것은 정확히 Stormbreaker가 닫으려는 간격입니다. 우리는 대규모 네트워크를 운영한 경험이 있는 파트너를 가지고 있으며, 기술 아키텍처와 상업적 역학을 이해합니다. 일반적인 투자자들이 이해하지 못하는 방식으로 이해합니다.

legacy 네트워크는 기계 주도 경제에 적합하지 않다고 주장했습니다. 오늘날의 텔레콤 및 산업 시스템이 대규모 자율 AI를 지원하는 데 방해되는 가장 큰 인프라 병목 현상을 무엇이라고 생각하시나요?

저는 항상 세 가지 병목 현상을 생각합니다.

지연 아키텍처. 인터넷과 셀룰러 네트워크는 인간 속도의 상호 작용을 위해 설계되었습니다. 인간은 50 밀리초의 지연을 인지하지 못합니다. 자율 시스템은 그렇지 않습니다. 많은 경우에 그것은 안전한 결정과 재앙적인 결정 사이의 차이입니다. 레거시 코어 네트워크 아키텍처는 자율 시스템의 결정적, 저지연 요구와 호환되지 않는 방식으로 트래픽을 라우팅합니다.

에지의 지능 격차. 대부분의 산업 네트워크는 여전히 에지 인프라를 수동적인 운송으로 취급합니다. 하지만 대규모 자율 AI는 지역적인 지능이 필요합니다. 공장, 항구, 물류 허브를 자율적으로 운영하려면 모든 결정이 WAN을 건너야 하는 것은 아닙니다. 컴퓨팅, 저장, 추론 능력은 작용 지점에 있거나 근처에 있어야 합니다. 대부분의 기존 배포는 그런 방식으로 구축되지 않았습니다.

상호 운용성 및 단편화. 산업 환경은 OT 시스템, 독점 프로토콜, 레거시 하드웨어의 패치워크입니다. 그것들은 현대의 연결성 표준보다 수십 년 앞서서 개발되었습니다. 그 시스템을 지능적으로 연결하는 것은 대규모 통합 과제입니다. 그것은 실제로 배포를 시도하지 않았으면 간과하기 쉽습니다. 그 문제를 해결하는 스타트업은 엄청난 가치를 갖게 될 것입니다.

Qualcomm , Ericsson (ERIC ), Nokia와 같은 회사들이 AI 및 소프트웨어 인수를 점점 더 추구하고 있습니다. 텔레콤 및 인프라 기술 전반에 걸친 장기적인 통합 주기를 시작하는 것으로 보이는가요?

그렇습니다. 저는 아직 초기 단계에 있다고 생각합니다. Qualcomm, Ericsson, Nokia에서 보이는 것은 기회주의적 인 매수는 아닙니다. 그것은 전략적 필요입니다. 이 회사는 소프트웨어 및 AI 지능 레이어에서 인프라의 경제가 이주하고 있으며, 아무도 필요한 모든 것을 유기적으로 구축할 수 없다는 것을 이해합니다.

더 깊은 역학은 AI 네이티브 스타트업이 기존 회사 내부에서 진정으로 복제할 수 없는 능력을 구축하고 있다는 것입니다. 레거시 제품 라인을 보호하거나 100억 달러의 고객 관계를 유지할 필요가 없으면, AI 시대에 대한 시스템을 처음부터 설계할 수 있습니다. 그것은 구조적으로 다른 출력입니다.

Stormbreaker의 관점에서 볼 때, 이것은 포트폴리오 회사들의 출구 테제의 중요한 부분입니다. 우리는 잠재적인 전략적 인수자와 관계를 구축하고 있습니다. 우리의 GP 팀은 여러 조직의 의사 결정자와 개인적인 업무 관계를 가지고 있습니다. 그것은 대부분의 초기 투자자가 가지지 못하는 M&A 로드맵에 대한 가시성을 제공합니다. Nokia Growth Partners 또는 Ericsson Ventures가 자금 조달에 참여할 때, 그것은 단순히 자본의 검증이 아닙니다. 그것은 전략적 관심이 어디로 향하는지에 대한 신호입니다.

다음 5년 동안 에지 AI는 어떤 중요성을 가지게 될까요? 특히 제조, 물류, 로봇 공학, 산업 자동화와 같은 분야에서 지연과 신뢰성이 중요한 경우에요.

그것은 다음 5년 동안의 가장 결정적인 인프라 테마가 될 것입니다. 질문은 에지 AI가 중요하냐는 것이 아닙니다. 그것은 에지 AI를 지원하는 데 필요한 인프라를 갖추고 있는지의 여부입니다.

제조는 아마도 가장 발전된 분야입니다. AI 기반 품질 관리, 예측 유지 보수, 자율 생산 라인의 경제는 이미 매력적입니다. 빠르게 움직이는 큰 제조업체는 ROI가 측정 가능하고 즉각적이기 때문에 그렇게 합니다. 제한은 AI 모델이 아닙니다. 그것은 생산 라인에서 실시간 추론을 가능하게 하는 네트워크 및 컴퓨팅 인프라입니다.

물류와 연결된 이동성은 약간 더 초기이지만 빠르게 움직일 것입니다. 자율적인 화물, 스마트 항구 운영, AI 기반 공급망 관리의 단위 경제는 엄청납니다. 투자자에게 중요한 것은 에지 AI가 단일 인프라 카테고리가 아니라는 것입니다. 그것은 스택입니다. 컴퓨팅, 연결성, 전원 관리, 소프트웨어 오케스트레이션이 모두 에지에서 함께 작동해야 합니다. 스택 전반에 걸친 통합 솔루션을 구축하는 회사는 지속 가능한 것입니다.

산업 현대화와 재조립은 미국과 캐나다에서 주요 정책 우선 순위가 되었습니다. 현재 AI 인프라 붐은 순수하게 상업적 수요보다 지오폴리틱스와 국가 안보 우려로 인해 주도되는 정도는 얼마입니까?

대부분의 투자자가 공개적으로 말하는 것보다 더 많습니다. 저는 직접적으로 말하겠습니다. 국가 안보 오버레이는 실제로 구조적인 후방 바람입니다. 인프라 레이어에 대한 것이 아니라, 지오폴리틱스와 국가 안보에 대한 것입니다.

미국 정부는 AI 리더십이 순수하게 경제적 질문이 아니라는 것을 결론지었습니다. 그것은 주권 질문입니다. AI가 실행되는 물리적 인프라를 누가 제어하고, 누가 반도체를 제조하며, 누가 사설 네트워크를 공장 내에 구축하는지 – 이것들은 모두 국가 안보 결정입니다. CHIPS 법, 중요 인프라 보호를 위한 행정 명령, 국방부의 에지 AI 및 주권 컴퓨팅에 대한 투자 태도 – 이것들은 일시적인 정치 현상이 아닙니다. 그것은 국내 인프라 능력의 전략적 중요성에 대한 지속 가능한 양당 합의를 반영합니다.

Stormbreaker에게 이것은 특정 카테고리의 회사로 이어집니다. 국가 안보 사용 사례와 상업적 사용 사례가 합쳐지는 인프라 비즈니스입니다. 그 환경의 고객 – 연방 기관, 국방 계약업체, 중요 인프라 운영업체 -는 순수하게 상업적 고객이 가지지 못하는 예산 확신과 전략적 인내를 갖고 있습니다. 그 조합은 우리가 초기 인프라 회사에서 원하는 것입니다.

당신의 운영 네트워크에는 AT&T Mobility, Bell Canada, Qualcomm과 같은 회사에서 온 전임 임원들이 포함되어 있습니다. 경험이 풍부한 텔레콤 리더들이 전통적인 실리콘 밸리 투자자들이 간과하는 운영적 통찰력을 제공하는 것은 무엇입니까?

정직한 답은 다음과 같습니다. 물리적 인프라 환경에서 대규모로 배포하고 운영하는 데 필요한 것을 깊이 존중하는 것입니다.

실리콘 밸리 투자 문화는 역사적으로 소프트웨어에 최적화되었습니다. 높은 마진, 빠른 반복 주기, 상대적으로 낮은 자본 집약도, 고객 확보 동태가 깨끗하게 모델링될 수 있습니다. 인프라는 그렇게 작동하지 않습니다. 네트워크 배포에는 기업 및 캐리어 고객과 함께 여러 해에 걸친 판매 주기가 있습니다. 기존 OT 환경과 통합은 복잡하고 느립니다. 규제적 접촉은 실제로 있으며 출시 시간을 물리적으로 영향을 줄 수 있습니다. 운송업체 관계 – 캐리어 수락, 네트워크 통합 계약, 스펙트럼 액세스 -는 형식주의가 아닙니다. 그것은 전략적 자산입니다. 그것을 구축하는 데 몇 년이 걸립니다.

Wade Oosterman, Clearnet을 구축하고 Bell Canada에서 500억 달러의 시장 가치를 창출한 사람, 그리고 AT&T Mobility 및 Consumer Operations의 전 대통령 및 CEO인 Glenn Lurie를 GP로 두어, 저희는 다른 초기 투자자가 접근할 수 없는 표준으로 창립자와 회사들을 평가할 수 있습니다. 창립자가 주요 캐리어와의 시장 출시를 발표할 때, 저희는 제품-시장 적합성에 대한 질문만이 아니라, 상업적 구조가 실제로 작동하는지에 대한 질문을 할 수 있습니다. 운영적 깊이가 있기 때문에, 저희의 포트폴리오 회사들은 자본 이상을 받습니다. 의사 결정자에게 소개, 기업 판매 주기 탐색에 대한 지침, 그리고 Stormbreaker 이름이 뒤에 있는 개인들로 인해 가중되는 신뢰를 받습니다.

AI 인프라는 점점 더 전력 집약적, 자본 집약적, 공급망 의존적이 되고 있습니다. 이러한 환경에서 살아남을 수 있는 스타트업과 어려움을 겪을 수 있는 스타트업을 구별하는 것은 무엇입니까?

살아남는 회사는 자본 집약성을 자신의 비즈니스에 유리하게 만드는 방법을 찾은 것입니다.

시장 출시 아키텍처. 자본 집약적 인프라 비즈니스가 직접 기업 판매에만 의존하는 경우, 느리게 확장되고 취약합니다. 캐리어 파트너, 시스템 통합업체 또는 정부 조달 채널을 통해 배포를 개발하는 회사는 더 빠르게 배포하고 자본 요구를 지원하는 재발성 수익 스트림을 만들 수 있습니다. 비즈니스 모델은 환경을 위해 설계되어야 합니다.

고객 프로파일 및 계약 구조. 전력 집약적 에지 컴퓨팅 또는 네트워크 인프라를 구축하는 경우, 구매 행동이 자본 주기에 일치하는 고객이 필요합니다. 장기 계약, 앵커 배포, 전략적 파트너가 인프라에 공동 투자하는 경우 – 이것들은 좋을 뿐만 아니라, 생존의 필수입니다.

운영, 엔지니어링뿐만 아니라 팀의 깊이. 저는 기술적으로 훌륭한 인프라 스타트업이 공급망 복잡성, 벤더 관계, 대규모 배포를 관리하지 못해 실패하는 것을 보았습니다. 실제로 물리적 인프라를 대규모로 배포한 창립자는 엄청난 이점을 가지고 있습니다.

5년에서 10년 후를 내다보면, AI 경제를 구동하는 인프라 스택은 어떤 모습일까요? 중앙 집중식 하이퍼스케일러가 지배하는 미래를 상상하시나요, 아니면 에지 네트워크, 주권 컴퓨팅, 산업 AI 시스템이 분산된 미래를 상상하시나요?

분산형이지만 균일하게 분산되지는 않으며, 하이퍼스케일러도 계속 역할을 맡을 것입니다. 실제 모습은 ‘하이퍼스케일러가 모든 것을 차지한다’는 주장이나 ‘에지가 클라우드를 대체한다’는 반론보다 더 복잡하고 흥미로운 계층형 아키텍처입니다.

하이퍼스케일러는 훈련과 대규모 추론 워크로드를 계속 보유할 것입니다. 이는 통합에 유리한 자본 경쟁이며, 하이퍼스케일러가 결정적으로 앞섰습니다. 그러나 공장 현장, 자율주행차 내부, 기지국, 주권 정부 데이터센터처럼 행동이 일어나는 지점의 추론은 널리 분산될 것입니다. 지연 시간의 물리학, 대역폭의 경제성, 데이터 주권의 정치가 모두 같은 방향을 가리킵니다. 지능은 행동하는 곳 가까이에 있어야 합니다.

저는 10년 후의 그림이 가장 매력적입니다. 주권 및 산업 컴퓨팅 네트워크가 개인적, 목적적, 그리고 운영 환경과 깊이 통합된 새로운 인프라 카테고리가 나타날 것입니다. 포트 기관, 국방 계약업체, 주요 제조업체 또는 국가 정부가 구축하고 제어하는 네트워크입니다. 하이퍼스케일러 옵션이 없기 때문에, 데이터 민감성, 지연 요구, 전략적 중요성으로 인해 그렇게 하는 것입니다. 그것이 Stormbreaker가 구축하고 있는 인프라 레이어입니다. 그 분산된, 주권적, AI 네이티브 인프라 스택에 기초하여 나타날 회사들은 이번 10년 동안 구축된 가장 중요한 인프라 비즈니스 중 하나가 될 것입니다. 그리고 대부분은 아직 설립되지 않았습니다.

감사합니다. 더 많은 것을 배우고 싶은 독자는 Stormbreaker Ventures를 방문하십시오.