Shomik Ghosh, Partener la Sierra Ventures – Seria de Interviuri

Shomik Ghosh este Partener la Sierra Ventures. Anterior, a fost Partener la Boldstart Ventures, unde s-a axat pe investiții la începutul companiilor tehnice care construiau produse pentru a rezolva problemele întreprinderilor, cum ar fi Cloudquery, Kiln AI și Noded AI. Înainte de aceasta, a fost investitor în stadiul de creștere la Top Tier Capital, investind de la seria B până la pre-IPO, cum ar fi CircleCI, Anaplan și Shape Security.

Sierra Ventures este o firmă de capital de risc care se axează pe sprijinirea startup-urilor inovatoare de întreprindere și tehnologie profundă. Compania investește în principal în stadiul de semințe și seria A, în domenii cum ar fi inteligența artificială, securitatea cibernetică, infrastructura de întreprindere și tehnologiile cloud. În ultimii ani, Sierra Ventures a pus un accent deosebit pe investițiile în AI, sprijinind companiile care construiesc platforme AI fundamentale, infrastructură de învățare automată, sisteme autonome și aplicații AI de întreprindere. Prin strategia de investiții și rețeaua de consilieri experimentați din industrie, compania ajută startup-urile emergente să-și perfecționeze strategia de produs, să-și extindă operațiunile și să accelereze adoptarea soluțiilor avansate de AI în diferite industrii.

Ai trecut de la investiții de creștere la Top Tier Capital la conducerea investițiilor de stadiu incipient în AI la Sierra Ventures, după ce ai sprijinit companii de succes la Boldstart Ventures. Cum te-a influențat această călătorie în a distinge AI-ul de frontieră de AI-ul aplicat astăzi?

Multe lucruri s-au schimbat în acest interval de timp. AI-ul reprezintă o schimbare masivă de enablement care a pătruns în industrii mai repede decât schimbările tehnologice anterioare, deoarece AI-ul stă pe umerii schimbărilor anterioare. Calculul în cloud, dispozitivele PC/Mobile și fiecare val de avansări AI anterioare au furnizat blocurile de construcție pentru AI-ul modern să se răspândească rapid. Acest lucru explică de ce impactul se simte atât de rapid și brusc, cu mișcări dramatice pe piața bursieră și chiar afectând războiul modern. Ceea ce căutăm sunt fondatori care iau un pas înainte în viitor. Ei îmbrățișează toate riscurile de a construi funcționalități și capacități pentru o lume care încă nu există, dar care sunt capabili să uimească clienții cu rezultate niciodată văzute, permițând o scalare mai rapidă. Atât în AI-ul de frontieră, cât și în cel aplicat, acest lucru există de la robotică la aplicații AI verticale.

În termeni practici, cum definiți “AI-ul de frontieră” versus “AI-ul aplicat” atunci când evaluați startup-urile de stadiu incipient, și unde vedeți cele mai mari concepții greșite în discuțiile despre aceste categorii în cadrul narativului mai larg al AI-ului?

AI-ul de frontieră înseamnă a utiliza tehnologia pentru a aborda problemele de la marginea a ceea ce este posibil. Până în prezent, nu am avut roboți care să permită în mod semnificativ industria din afara depozitelor, nu am avut cipuri de semiconductor sau ochelari proiectați folosind tehnologie laser nouă și materii prime brute. AI-ul aplicat înseamnă a utiliza tehnologia pentru a aborda probleme cunoscute astăzi, dar care nu au putut fi rezolvate anterior la aceeași scară. Un exemplu bun este agenții vocale, unde companii precum Smallest AI ajută clienții să ofere experiențe de chat umane și să livreze rezultate clienților, mai degrabă decât un produs care ajută la atingerea rezultatului. Acest aspect al livrării de rezultate în loc de a ajuta la îmbunătățirea procesului este o schimbare cheie pe care AI-ul aplicat o aduce în industrii.

De pe poziția dvs. de lucru strâns cu fondatori din inovația modelului, robotică și AI verticală, unde sunt cele mai semnificative descoperiri în acest moment?

Descoperirile se întâmplă peste tot! Generarea de cod AI permite cicluri de produs mai rapide decât înainte. Modelele oferă noi capacități cu gestionarea memoriei și medii de învățare automată adaptate la diverse cazuri de utilizare, astfel încât halucinațiile sunt reduse rapid, în timp ce acuratețea pentru munca de cunoaștere crește exponențial. Acest lucru se hrănește din sine. În robotică, vedem semne timpurii că legile de scalare funcționează la fel ca în LLM-urile. Acesta este un progres enorm, deoarece, înainte, LLM-urile erau în mare parte bazate pe text sau imagine, dar acum modelele antrenate pe lumea fizică, care trebuie să înțeleagă fizica, arată legi de scalare similare. Noi articole, precum articolul despre LLM-urile recursive, arată cum modelele pot să se îmbunătățească singure prin lucru împreună. Vedem structuri de modele Sistem 1 și 2 care încep să apară și care sunt similare cu dinamica pe care o vedem în creier. Modelele specifice domeniului devin mai ușor de antrenat și de distilat din modelele de raționament deschis de frontieră pentru a ajuta constructorii de AI verticală să livreze rezultate mai bune clienților.

Când evaluați o companie AI de stadiu incipient, cum echilibrați noutatea tehnică împotriva potrivirii pieței și a tracțiunii clienților din lumea reală?

În final, noutatea tehnică în sine este de obicei mai utilă pentru domeniul de cercetare. În modelele de bază, de exemplu, noutatea tehnică ar putea duce la o descoperire care prezintă apoi o nouă scală verticală. Dar pentru majoritatea startup-urilor, noutatea tehnică este un mijloc pentru a livra un rezultat mai bun clienților. Fondatorii startup-urilor nu ar trebui să construiască ceva doar pentru că este greu de construit din punct de vedere tehnic, ci mai degrabă ca rezultat al construirii în acest mod, ceea ce duce la rezultate mai bune pentru clienți și, de asemenea, la o moat mai bună în jurul afacerii care face mai greu pentru alții să o copieze. În era generării de cod AI, multă noutate tehnică poate fi încălcată rapid, așa că, din ce în ce mai mult, este vorba despre înțelegerea ingineriei bazate pe rezultate în loc de inginerie pur tehnică.

Dincolo de tehnologie în sine, ce căutați în mod specific la un fondator care construiește o companie AI la stadiul incipient?

Vrem să vedem fondatori care construiesc pentru viitorul care încă nu s-a întâmplat. Ei fac pariuri calculate pe agenți, modele și îmbunătățiri ale hardware-ului care sunt probabil să se întâmple în termen scurt și construiesc produse care capitalizează pe acestea. Apoi vrem ca fondatorul să ne explice de ce acel viitor se va întâmpla și de ce construirea pentru acel viitor de acum va îmbunătăți viața clienților de 10 ori în viitor, pregătindu-se pentru acel viitor de acum. De asemenea, vrem fondatori care îmbrățișează în totalitate AI-ul. Dacă nu folosiți Cursor, Codex, Claude Code pentru a experimenta și a învăța, este greu să vă imaginați viitorul, având în vedere ritmul de îmbunătățire pe care aceste produse îl aduc universului software. Aceste schimbări au un impact în aval asupra universului hardware, deoarece, din ce în ce mai mult, hardware-ul și software-ul sunt strâns integrate pentru a permite luarea deciziilor autonome de către hardware pentru a livra rezultate mai bune clienților.

Ce semnale sugerează că o companie AI tehnic ambițioasă are potențialul de a evolua într-o afacere scalabilă, gata pentru întreprindere, și nu rămâne doar o încercare condusă de cercetare?

De obicei, fondatorii care au început într-o încercare condusă de cercetare au în vedere un obiectiv final. Ei pot dori să continue să facă cercetare pentru a avansa în domeniu, dar ei înțeleg și că monetizarea cercetării aplicate ajută la furnizarea combustibilului pentru acele avan­sări. Așa că, de fapt, încercăm doar să înțelegem cum gândește un fondator care este în modul de cercetare despre aplicațiile acelei cercetări și ce ipoteze are pentru a testa progresul cercetării în lume pe parcurs, pentru a reduce riscul stadiului de cercetare.

Pentru fondatorii care construiesc platforme tehnice foarte complexe fără o vizibilitate imediată a veniturilor, cum ar trebui să structureze obiectivele și conversațiile cu investitorii în mod diferit față de startup-urile cu căi de monetizare mai clare pe termen scurt?

Foarte greu de spus. Fiecare startup are aspecte unice. O companie de robotică poate să nu aibă vizibilitate a veniturilor pentru o perioadă lungă de timp, dar obiectivele de-a lungul drumului ar putea fi capacități emergente, legi de scalare în modele, acțiuni care nu au putut apărea anterior. În infrastructura AI, ar putea fi livrarea unui produs către 2-3 parteneri de design care oferă rezultate pe care echipele le apreciază și sunt dispuse să ia riscul de a-l folosi în producție, chiar dacă este devreme. În AI-ul vertical, de obicei aveți o cale mai clară spre monetizare pe termen scurt, deoarece, dacă livrați un rezultat pentru client într-un sector vertical care rezolvă o durere semnificativă, clienții sunt dispuși să plătească pentru asta, de obicei, imediat.

A existat un impuls semnificativ în jurul startup-urilor care construiesc agenți AI—care este perspectiva dvs. asupra potențialului de succes pe termen lung al companiilor care se axează în primul rând pe agenți autonomi în medii de întreprindere?

Jensen Huang de la Nvidia (NVDA ) a spus că Openclaw a fost momentul ChatGPT pentru era agenților. Cred că asta spune totul. Timeline-ul pentru agenți în întreprindere nu mai este o pariu pe termen lung, ci una care vine rapid la îndeplinire, fie că întreprinderile doresc sau nu, deoarece utilizarea computerului, a browserului și a agenților personali se răspândește în organizații, începând de la utilizarea de jos în sus. Era agenților este aici, întreprinderile vor adopta agenți în fiecare aspect al organizației, și vor avea nevoie de guvernanță, securitate, monitorizare, infrastructură, calcul și căi de date pentru a deservi toate acestea.

Ce modele vedeți în tipurile de fondatori AI sau domenii care atrag încrederea investitorilor pe termen lung, comparativ cu cele care pot fi supra-indexate pe narativ?

Cred că există prea multe oportunități pentru fondatori de a construi în același domeniu. Tehnologia juridică, cum ar fi Harvey, Legora, Eudia, a făcut bine, dar totuși există noi companii care apar în fiecare zi în acest domeniu. Mesajul meu pentru fondatori ar fi că AI-ul este o schimbare masivă de enablement. Acesta afectează fiecare aspect al lumii. Având în vedere acest lucru, suprafața produselor de construit și a problemelor de rezolvat este nelimitată. Gândiți-vă mai mare decât doar urmărirea unei companii de succes pe care ați văzut-o strângând multă bani. Putem folosi AI-ul pentru a livra rezultate care schimbă viața, și aș încuraja fondatorii să petreacă mai mult timp gândindu-se la problemele pe care le-ar iubi să le rezolve și apoi lucrând înapoi la modul în care AI-ul ar putea ajuta la rezolvarea lor.

Privind înainte, cum anticipați că construirea de companii AI de stadiu incipient va evolua în următorii cinci ani, pe măsură ce capacitățile se maturizează și piețele se stabilizează?

Nu sunt sigur că “stabilizarea pieței” este un termen pe care l-aș folosi. Cred că AI-ul se îmbunătățește exponențial și, ca urmare, va exista multă perturbare. Dar perturbarea creează oportunități nelimitate, și construirea de companii de stadiu incipient intră în una dintre cele mai dinamice epoci pe care le-am văzut în ultimii ani. Uităm, dar companii precum OpenAI și Anthropic sunt mai vechi de un deceniu și sunt deja considerate companii mega cap tehnologice. Există o fereastră de timp în care capacitățile se extind rapid, permițând construirea a multe companii masive. Acesta este unul dintre cele mai excitante momente din tehnologie pe care le-am experimentat în viața mea.

Mulțumim pentru interviul excelent, antreprenorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze Sierra Ventures.