Umesh Padval, Managing Partner, Seligman Ventures – Wywiad

Umesh Padval posiada dziesiątki lat doświadczenia w branży infrastruktury półprzewodnikowej, technologii przedsiębiorstw i kapitału venture. Przed przejściem do inwestowania venture pełnił funkcję CEO i prezydenta C-Cube Microsystems, pomagając w skalowaniu firmy przed jej przejęciem przez LSI Logic. W trakcie swojej kariery inwestycyjnej był zaangażowany w wiele prominentnych firm technologicznych, obejmujących AI, infrastrukturę chmurową, cyberbezpieczeństwo i sieci, w tym inwestycje w firmy takie jak Cohere, Harness.io, ThousandEyes i Isovalent. Pełnił również funkcje w radach nadzorczych kilku publicznych firm technologicznych, w tym Mellanox, IDT, Monolithic Power Systems (MPWR ) i Impinj, co odzwierciedla długoterminową koncentrację na technologiach infrastrukturalnych, które są podstawą nowoczesnych systemów komputerowych i AI.

Seligman Ventures to oddział venture kapitału Seligman Investments, platformy inwestycyjnej skupionej na technologiach, zarządzającej około 30 miliardami dolarów na rynkach publicznych i prywatnych. Kierowany przez doświadczonego inwestora i byłego CEO Umesh Padval, firma rozpoczęła działalność z założeniem o wartości 500 milionów dolarów, koncentrując się na wspieraniu firm na wczesnym etapie rozwoju do przed IPO w sektorach takich jak infrastruktura AI, chmura obliczeniowa, cyberbezpieczeństwo i nowoczesne centra danych. Platforma wyróżnia się łącząc głęboką ekspertyzę w badaniach rynku publicznego z inwestowaniem venture, co pozwala jej na wczesne identyfikowanie długoterminowych trendów technologicznych i wspieranie założycieli w budowaniu podstawowej infrastruktury dla następnej generacji systemów AI i komputerowych.

Niedawno uruchomiliście Seligman Ventures jako oddział venture firmy o wartości 30 miliardów dolarów na rynkach publicznych. Jaki był pierwotny cel założenia tej platformy, a jaka luka w krajobrazie inwestycyjnym AI i infrastruktury widzieliście, której inni nie dostrzegali?

Widzieliśmy możliwość zbudowania platformy, która łączy innowacje na wczesnym etapie z skalą rynku publicznego. Seligman Investments spędziło dziesiątki lat inwestując w firmy technologiczne na rynkach publicznych, i uważamy, że perspektywa wokół trwałości, fundamentów i długoterminowego tworzenia wartości często brakuje na wczesnym etapie.

Jednocześnie AI powoduje raz na pokolenie przebudowę infrastruktury w zakresie obliczeń, sieci, cyberbezpieczeństwa i centrów danych, i uważamy, że rynek jest niedoważony inwestorami z głęboką konwiktą techniczną w tych obszarach. Wspieramy wizjonerskich założycieli technicznych naszą siecią i ekspertyzą, a nasza wizja polega na tym, aby być częścią ich podróży od etapu seed do IPO i dalej.

Inwestujecie w infrastrukturę AI, chmurę i nowoczesne systemy centrów danych. Jak widzicie ewolucję stosu infrastruktury AI w ciągu najbliższych trzech do pięciu lat, a które warstwy są najbardziej prawdopodobne do wygenerowania największej wartości?

Oczekujemy, że środek ciężkości przesunie się od szkolenia modeli do dużych inferencji i wdrożeń produkcyjnych. Ten przesuw zwiększa znaczenie wydajności w całym stosie, od krzemów i pamięci do sieci i orchestracji. Cały stos jest przebudowywany od chipów po oprogramowanie po aplikacje AI pionowe. Każda warstwa ma dużą nagrodę, co prowadzi do nieproporcjonalnie dużych zwycięzców. Chociaż modele są ważne, uważamy, że znaczna część wartości zostanie stworzona w warstwach infrastrukturalnych, które umożliwiają wydajność, optymalizację kosztów i skalowalność w środowiskach rzeczywistych.

Wielu inwestorów opisuje AI jako podstawową zmianę podobną do elektryczności. Z Waszego punktu widzenia, które części obecnego cyklu AI są przereklamowane, a które obszary pozostają niedocenione?

Wyobraźcie sobie inteligencję jako użyteczność, dostępną dla każdego, z możliwością uczynienia każdej aplikacji oprogramowania, urządzenia sprzętowego lub środowiska wirtualnego inteligentnym. To już się dzieje. AI będzie miało ogromny wpływ na społeczeństwo, naturę pracy i produktywność ludzką.

Istnieje tendencja do przereklamowania warstwy aplikacji i szybkości, z jaką nowe produkty AI są uruchamiane. To, co pozostaje niedocenione, to fizyczne i infrastrukturalne ograniczenia pod powierzchnią, takie jak energia, ciepło, przepustowość pamięci, ruch danych i ograniczenia łańcucha dostaw. Te czynniki ostatecznie określą, jak daleko i jak szybko AI może się skalować ekonomicznie.

Z focusem od seed do przed IPO, jak określacie, czy startup infrastruktury AI ma prawdziwą długoterminową defensywność, a nie tylko krótkoterminowy pęd?

Zaczynamy od zespołu. Założyciele techniczni z inspirującymi historiami życia często mają możliwość uczynienia niemożliwego możliwym. Wiele razy widzimy artykuły naukowe, które twierdzą, że coś nie jest wykonalne, podczas gdy założyciele budują prototypy, które udowadniają coś przeciwnego.

Spędzamy dużo czasu na odróżnianiu prędkości od trwałości. Prawdziwa defensywność w infrastrukturze AI pochodzi z głębokiej technicznej różnicy, wglądu w przepływ pracy i integracji z krytycznymi systemami, a nie tylko wczesnym impetem. Najmocniejsze firmy infrastrukturalne stają się głęboko osadzone w stosie, gdzie koszty przełączania, przewagi wydajności i integracja ekosystemu tworzą długoterminową siłę.

Nowoczesne centra danych stają się centralne dla skalowalności AI. Jakie zmiany architektoniczne lub innowacje uważacie, że zdefiniują następną generację infrastruktury AI?

Nowoczesne centra danych są przebudowywane wokół obciążeń AI. Obejmuje to wyższą gęstość mocy na poziomie szafy, nowe podejścia do chłodzenia i ściślejszą integrację między obliczeniami, pamięcią, magazynowaniem i sieciami.

Uważamy, że następna generacja infrastruktury AI będzie definiowana przez projektowanie systemowe i ko-optymalizację sprzętu i oprogramowania, a nie innowację składników izolowanych.

Jakie cechy szukacie u założycieli budujących firmy infrastruktury AI, a co różni tych, którzy budują firmy definiujące kategorie?

Założyciele, którzy wyróżniają się, łączą głęboką ekspertyzę techniczną z systemowym zrozumieniem, jak ewoluuje infrastruktura. Wiele z tych rynków wymaga długich cykli rozwojowych, skomplikowanych partnerstw ekosystemowych i bliskiej współpracy z klientami, więc wytrwałość, cierpliwość i zdolność do wykonania przez wiele lat są kluczowe.

Najlepsi założyciele potrafią łączyć wizję techniczną z dyscypliną operacyjną i budować trwałe firmy przez wiele cykli technologicznych.

Jak powinni założyciele podchodzić do budowania przyszłości, w której obliczenia, energia i lokalizacja danych stają się równie krytyczne jak oprogramowanie?

Założyciele muszą budować z uwzględnieniem ograniczeń. Obliczenia, energia i lokalizacja danych nie są już abstrakcyjnymi rozważaniami; są to parametry projektowe pierwszego rzędu.

Najbardziej przekonywujące firmy są te, które traktują wydajność, skalowalność i rzeczywistości operacyjne jako podstawowe wymagania produktowe od samego początku, a nie optymalizacje dodane później.

Istnieje rosnąca obawa, że wyceny w AI przewyższają fundamenty. Gdzie obecnie widzicie największą dysproporcję między ceną a prawdziwą wartością?

Jesteśmy w środku raz na całe życie zmiany technologicznej. Zwycięzcy tutaj mogą stać się większymi niż wiele z największych firm publicznych dzisiaj.

Widzimy obszary, w których wyceny są przed fundamentami, szczególnie w obszarach z niskimi barierami wejścia. Jednocześnie niektóre z najbardziej technicznie złożonych warstw infrastrukturalnych, szczególnie te, które rozwiązują trudne problemy inżynierskie z długimi cyklami rozwojowymi, pozostają niedocenione w stosunku do ich długoterminowej wartości strategicznej.

Z Waszego punktu widzenia, jak popyt przedsiębiorstw kształtuje następną generację platform AI, szczególnie w obszarach takich jak cyberbezpieczeństwo i infrastruktura chmury?

AI jest teraz nakazem na poziomie zarządu dla przedsiębiorstw wszystkich rozmiarów. Zespoły priorytetowo traktują narzędzia AI, aby pomóc im stać się znacznie bardziej produktywnymi, a wiele proof-of-conceptów przechodzi teraz z eksperymentów do środowisk produkcyjnych.

Ten przesuw tworzy nowe wyzwania związane ze skalowalnością, obserwowalnością, niezawodnością i bezpieczeństwem. AI jednocześnie rozszerza powierzchnię ataku, tworząc jednocześnie narzędzia potrzebne do jej obrony. Agenci AI mogą być atakowani z zewnątrz, podatności mogą być wprowadzane podczas rozwoju, a egzekwowanie zasad w czasie wykonywania staje się znacznie bardziej złożone w systemach probabilistycznych.

To wymaga nowych architektur, nowych modeli operacyjnych i nowych sposobów myślenia o bezpieczeństwie i infrastrukturze. Popyt przedsiębiorstw na niezawodne, skalowalne i bezpieczne systemy AI będzie nadal napędzał znaczącą innowację w całym stosie przez lata.

Spójrzmy w przyszłość na najbliższe dziesięć lat, jaki jest długoterminowy przyszłościowy wygląd infrastruktury AI, a które technologie lub trendy dzisiaj dają Wam najmocniejszy sygnał tej przyszłości?

W ciągu najbliższych dziesięciu lat infrastruktura AI stanie się tak podstawowa, jak chmura obliczeniowa jest dzisiaj. Centrum danych i sieć energetyczna nie są jeszcze w pełni przygotowane do świata, w którym AI staje się powszechna w branżach i codziennych workflow.

Wzdłuż wektorów kosztu, efektywności energetycznej, konsumpcji tokenów, heterogeniczności sprzętu i ruchu danych jest jeszcze wiele pracy do wykonania, aby świat agenci-native stał się rzeczywistością. Oczekujemy, że zobaczymy większą specjalizację w całym stosie, ściślejszą integrację sprzętu i oprogramowania oraz kontynuację koncentracji na efektywności i optymalizacji systemowej.

Firmy, które wygrają, będą tymi, które mogą dostarczyć wydajność w skali, jednocześnie nawigując w rzeczywistych ograniczeniach wokół mocy, kosztów, niezawodności i dostaw.

Dziękujemy za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej o tej firmie VC, powinni odwiedzić Seligman Ventures.