시에라 벤처스의 Shomik Ghosh – 인터뷰 시리즈

Shomik Ghosh는 시에라 벤처스의 파트너입니다. 그는 이전에 Boldstart Ventures의 파트너로 기술 창업자를 대상으로 기업의痛点을 해결하는 제품을 개발하는 초기 투자를 담당했습니다. Cloudquery, Kiln AI, Noded AI와 같은 기업이 있습니다. 이전에는 Top Tier Capital의 성장 단계 투자자로 Series B에서 사전 IPO까지 투자했습니다. CircleCI, Anaplan, Shape Security와 같은 기업이 있습니다.

시에라 벤처스는 초기 단계의 벤처 캐피탈 회사로 기업과 深技術 스타트업을 지원하는 회사입니다. 이 회사는 주로 시드와 시리즈 A 단계에서 투자하며 인공지능, 사이버 보안, 기업 인프라, 클라우드 기술과 같은 분야에 중점을 두고 있습니다. 최근 몇 년 동안 시에라 벤처스는 초기 AI 투자에 중점을 두고 있습니다. 기초 AI 플랫폼, 기계 학습 인프라, 자율 시스템, 기업 AI 애플리케이션을 개발하는 회사들을 지원하고 있습니다. 투자 전략과 산업 전문가 네트워크를 통해 시에라 벤처스는 새로운 기술 회사들이 제품 전략을 정교화하고 운영을 확대하며 고급 AI 솔루션을 산업 전반에 걸쳐 채택할 수 있도록 도와줍니다.

Top Tier Capital의 성장 단계 투자에서 시에라 벤처스의 초기 AI 투자로 전환한 후, 어떻게 하면 프론티어 AI와 적용된 AI를 구분할 수 있나요?

많은 것이 변경되었습니다. AI는 이전 기술 패러다임 변화를 능가하는 속도로 산업을 변화시키고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅, PC/모바일 디바이스, 이전 AI 발전은 현대 AI의 빠른 확장을 위한 기초를 제공했습니다. 이것이 왜 영향이 इतन 빠르고突然하게 느껴지는지 설명합니다. 우리는 미래를 향한 발걸음을 내딛는 창업자를 찾습니다. 그들은 기능과 능력을 구축하는 рис크를 감수하지만 고객에게 이전에 볼 수 없었던 결과를 제공함으로써 빠른 확장을 가능하게 합니다. 프론티어 AI와 적용된 AI 모두에서 이것이 존재합니다. 로봇공학에서 수직 AI 애플리케이션까지입니다.

실제적으로, 초기 단계의 스타트업을 평가할 때 프론티어 AI와 적용된 AI를 어떻게 정의하시나요? 그리고 이러한 범주에 대한 더 큰 오해는 무엇인가요?

프론티어 AI는 기술을 사용하여 현재 가능한 것의 한계를超える 문제를 해결하는 것을 의미합니다. 현재로서는 로봇이 의미있는 산업을 가능하게 하지 못했고, 새로운 반도체 칩이나 글래스를 설계하는 데 새로운 레이저 기술과 원材料를 사용하지 못했습니다. 적용된 AI는 기술을 사용하여 현재 알려진 문제를 해결하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 음성 에이전트는 Smallest AI와 같은 회사들이 고객에게 인간 같은 채팅 경험을 제공하고 결과를 제공하는 데 도움을 주고 있습니다. 결과를 제공하는 것과 과정을 개선하는 것의 차이는 적용된 AI가 산업에 가져오는 중요한 변화입니다.

모델 혁신, 로봇공학, 수직 AI와 같은 분야에서 창업자와密接하게 협력하면서, 현재 가장 의미 있는 혁신은 어디에서 일어나고 있나요?

혁신은 모든 곳에서 일어나고 있습니다! AI 코드 생성은 이전보다 빠른 제품 사이클을 가능하게 합니다. 모델은 기억 관리와 RL 환경을 개선하여 다양한 사용 사례에서 홀루션을 줄이고 지식 작업의 정확도를指数적으로提高합니다. 로봇공학에서는 LLMs와 유사한 확장 법칙이 작동하는 초기 징후를 보이고 있습니다. 이것은 큰 혁신입니다. 이전에는 LLMs가 주로 텍스트 또는 이미지 기반으로 작동했지만, 이제 물리적 세계를 이해해야 하는 모델이 유사한 확장 법칙을 보여주고 있습니다. 새로운 논문인 Recursive LLMs 논문은 모델이 함께 작동하여 자신을 개선할 수 있음을 보여줍니다. 우리는 시스템 1과 2 모델 구조가 나타나고 있습니다. 이것은 뇌의 역학과 유사합니다. 도메인 특정 모델은 더 쉽게 훈련되고 전방향 OSS 推論 모델에서 추출하여 수직 AI 빌더가 고객에게 더好的 결과를 제공할 수 있도록 도와줍니다.

초기 AI 회사에서 기술적 혁신과 제품-시장 적합성 및 실제 고객 수요를 어떻게 균형 있게 평가하시나요?

최종적으로, 기술적 혁신은 연구 분야에서 더 유용합니다. 예를 들어, 기초 모델에서 기술적 혁신은 새로운 확장垂直을 제공할 수 있는 혁신을 가져올 수 있습니다. 그러나 대부분의 스타트업에서는 기술적 혁신은 고객에게 더好的 결과를 제공하는 수단입니다. 스타트업 창업자는 기술적으로 어려운 것을 구축하기 위해 구축해서는 안 됩니다. 구축하는 방식으로 인해 고객 결과가 더 좋고 비즈니스에 대한 더好的 방어막을 제공하는 경우에만 그렇게 해야 합니다. AI 코드 생성의 시대에는 기술적 혁신이 빠르게 침해될 수 있으므로 점점 더 결과 중심의 엔지니어링을 이해하는 것이 중요합니다.

초기 AI 회사를 구축하는 창업자에게서 무엇을 찾으시나요?

우리는 미래를 향한 발걸음을 내딛는 창업자를 찾습니다. 에이전트, 모델, 하드웨어 개선과 같은 리스크를 감수하면서 भविष逸에 고객을 놀라게 할 수있는 결과를 제공하는 제품을 구축하는 창업자입니다. 우리는 창업자가 왜 그 미래가 발생할 것인지, 왜 그 미래를 지금 구축하는 것이 고객의 삶을 10배로 개선할 것인지 설명하도록 원합니다. 우리는 또한 AI를 완전히 수용하는 창업자를 찾습니다. Cursor, Codex, Claude Code를 사용하여 실험하고 학습하지 않는다면, 소프트웨어 우주에서 그 제품들이 가져오는 발전의 속도에 따라 미래를 상상하기 어렵습니다. 하드웨어와 소프트웨어는 점점 더緊密하게 통합되어 고객에게 더好的 결과를 제공하는 自動적 의사 결정을 가능하게 합니다.

기술적으로 야심적인 AI 회사가 연구 중심의 노력에서 벗어나서 확장 가능하고 기업이 준비된 비즈니스로 발전할 수 있는 잠재력을 가졌는지 어떻게 알 수 있나요?

通常, 연구 중심의 노력을 시작한 창업자는 최종 목표를 가지고 있습니다. 그들은 연구를 계속하기 위해 적용된 연구를 모노화하는 데 도움이 됩니다. 우리는 창업자가 현재 연구 모드에서 연구의 적용에 대해 어떻게 생각하는지, 연구의 진행을 테스트하기 위한 가설이 무엇인지 이해하려고 합니다.

명확한 근시적 수익성이 없는 기술적으로 야심적인 플랫폼을 구축하는 창업자에게, 어떻게 하면 투자자와의 대화를 다르게 구조화해야 하며, 투자자와의 마일스톤을 어떻게 다르게 설정해야 하나요?

매우 어려운 문제입니다. 각 스타트업에는 고유한 측면이 있습니다. 로봇 회사에서는 수익성이 나타나기까지 오랜 시간이 걸릴 수 있지만, 중간 마일스톤은 출현하는 기능, 모델의 확장 법칙, 이전에 발생하지 않았던 행동일 수 있습니다. AI 인프라에서는 2-3개의 디자인 파트너에게 제품을 제공하여 팀이 제품을 생산에서 사용할 수 있도록 하는 마일스톤이 될 수 있습니다. 수직 AI에서는 일반적으로 더 명확한 근시적 수익성 경로가 있습니다. 고객에게 결과를 제공하여 큰痛点을 해결할 수 있다면, 고객은 일반적으로 즉시 지불할 것입니다.

AI 에이전트를 구축하는 스타트업에 대한 장기적인 성공 가능성에 대한您的 관점은 무엇인가요?

Nvidia (NVDA ) 의 Jensen Huang는 Openclaw가 에이전트 시대에 ChatGPT와 같은 순간이라고 했습니다. 이것이 모든 것을 말해줍니다. 기업 환경에서 에이전트의 타임라인은 더 이상 장기적인 베팅이 아닙니다. 에이전트가 기업에 채택되면서 컴퓨터 사용, 브라우저, 개인 에이전트가 조직을 통해 확산되기 시작했습니다. 에이전트 시대가 왔습니다. 기업은 조직의 모든 측면에서 에이전트를 채택할 것입니다. 에이전트를 지원하기 위해 거버넌스, 보안, 모니터링, 인프라, 컴퓨팅, 데이터 레일이 필요할 것입니다.

AI 창업자나 도메인에 대한 투자자들의 信頼度를 유지하는 패턴은 무엇인가요? 그리고 어떤 분야에서는 quá 강조된 이야기로 인해 투자자들의 관심을 끌고 있나요?

저는 demasi 많은 기회가 있는 분야에서 창업자가 구축하고 있다고 생각합니다. 법률 기술과 같은 분야에서 Harvey, Legora, Eudia와 같은 회사들이 성공을 거두었습니다. 그러나 여전히 이 분야에서 새로운 회사들이 나타나고 있습니다. 저의 메시지는 AI가巨大한 启用 변화를 가져온다는 것입니다. 이것은 모든 산업에 영향을 미치고 있습니다. 기회와 문제를 해결할 수 있는 제품을 구축할 수 있는 표면적은無限大합니다. 성공적인 公司が 많은 돈을 모금한 분야에만 집중하지 마십시오. AI를 사용하여 삶을改变하는 결과를 제공할 수 있습니다. 창업자들에게는 문제를 해결하고 싶은 것을 생각하고, 어떻게 AI를 사용하여 그 문제를 해결할 수 있는지 역으로 생각하도록 권장합니다.

초기 단계의 AI 회사 구축이 향후 5년 동안 어떻게 발전할 것으로 예상하시나요?

저는 “시장 안정화”라는 용어가 적절하지 않다고 생각합니다. AI는 지수적으로 개선되고 있습니다. 따라서 많은 혼란이 발생할 것입니다. 그러나 혼란은 끝없는 기회를 창조합니다. 초기 단계의 회사 구축은 최근 몇 년 동안 가장 다이나믹한 시기를 맞이할 것입니다. 우리는 OpenAI와 Anthropic과 같은 회사들이 10년도 되지 않아 이미 메가 캡 기술 회사로 간주되고 있다는 것을 잊었습니다. 능력이 빠르게 확장하는 동안 많은 대규모 회사들이 구축될 수 있는 창이 열렸습니다. 이것은 제가 경험한 가장 흥미로운 기술 시기입니다.

감사합니다. 시에라 벤처스에 대해 더 알고 싶은 창업자는 시에라 벤처스를 방문하십시오.