TDK Ventures: la strategia per dominare il mercato hardware

TDK Ventures è il braccio di venture capital del colosso giapponese dell’elettronica TDK, fondato nel 2019 da Nicolas Sauvage. Con 500 milioni di dollari distribuiti su quattro fondi, l’organizzazione ha costruito un portafoglio centrato su tecnologie infrastrutturali che spesso restano ai margini dell’attenzione mediatica mainstream. Uno degli esempi più eclatanti e visibili di questa strategia è senza dubbio Groq, una startup che produce chip per l’intelligenza artificiale oggi valutata ben 6,9 miliardi di dollari.

La teoria dei quattro anni di TDK Ventures

Nicolas Sauvage ha una convinzione di fondo che orienta rigidamente ogni sua decisione di investimento: le migliori scommesse impiegano circa quattro anni per sembrare ovvie agli occhi del mondo. È una filosofia affascinante che ha condiviso pubblicamente in occasione del recente evento StrictlyVC di San Francisco, co-organizzato proprio dal suo fondo.

L’idea di base è semplice nella sua forma ma estremamente difficile da applicare sul campo. Si tratta di identificare il collo di bottiglia tecnologico con quattro anni di anticipo, per poi scovare i fondatori che stanno già lavorando attivamente per risolverlo. L’obiettivo non è inseguire tendenze già consolidate, dinamica tipica di chi cerca una exit veloce in ambito startup, ma capire dove si formeranno i nuovi mercati prima ancora che la massa li riconosca.

La stessa nascita di TDK Ventures ha qualcosa di improbabile e affascinante. Sauvage è francese, è entrato in TDK attraverso un’acquisizione e lavora stabilmente nella Silicon Valley. Non parla giapponese e non vive a Tokyo. Eppure, dopo aver seguito due lezioni illuminanti all’Università di Stanford, una a favore del corporate venture capital e una sui motivi per cui solitamente fallisce, ha convinto i vertici dell’azienda asiatica ad autorizzare la creazione del fondo. Il suo mandato è preciso e spietato: capire qual è la prossima grande opportunità per l’azienda madre e cosa potrebbe minacciarla.

Groq e la lungimirante scommessa sull’inferenza

Il caso più rappresentativo del metodo di Sauvage è l’investimento in Groq, effettuato nel 2020, in un’epoca ben precedente al boom dell’AI generativa che ha portato i riflettori sull’infrastruttura di calcolo. La società è stata fondata da Jonathan Ross, uno dei brillanti ingegneri che hanno originariamente progettato le Tensor Processing Unit di Google.

Mentre molti guardavano all’addestramento dei modelli, Groq si concentra esclusivamente sull’inferenza, ovvero il processo computazionale che si attiva ogni singola volta che un modello IA risponde a una richiesta dell’utente. Ross ha progettato il suo chip partendo dal compilatore, semplificando l’architettura fino al punto critico in cui rimuovere un singolo componente renderebbe l’intero sistema non funzionante.

All’epoca questa scelta tecnica poteva sembrare di nicchia. Tuttavia Sauvage aveva individuato un’asimmetria fondamentale del mercato. A differenza dell’hardware di consumo, che ha un tetto naturale di adozione, la domanda di inferenza cresce esponenzialmente ogni volta che nasce una nuova applicazione o viene rilasciato un nuovo modello linguistico. Con l’esplosione degli agenti AI, sistemi complessi che pianificano e agiscono attraverso decine di chiamate concatenate, quella specifica domanda ha continuato ad accelerare senza sosta.

Il portafoglio di TDK Ventures include oggi anche altre tecnologie che negli ultimi mesi hanno guadagnato un’attenzione sempre più ampia nel settore. Tra queste spiccano i trasformatori a stato solido per la rete elettrica, le batterie agli ioni di sodio per i grandi data center e nuove chimiche alternative che riducono la dipendenza da litio e cobalto, materiali sempre più esposti a significative fragilità geopolitiche globali.

Robotica mirata e la potenziale rinascita della CPU

Sul fronte della robotica, Sauvage si distacca dalla massa e non sta puntando su sistemi umanoidi generici, come i modelli capaci di correre una maratona, ma investe su macchine dotate di una funzione altamente specifica. Nel portafoglio del fondo figurano due esempi lampanti di questo approccio pragmatico:

• Agility Robotics, azienda che sviluppa robot per magazzini concentrati sul compito singolo e logorante di spostare oggetti da un punto all’altro, pensati per contesti logistici che faticano a trovare manodopera sufficiente.

• ANYbotics, società svizzera che costruisce robot per ambienti industriali pericolosi, progettati per operare dove la presenza umana è sconsigliata, rischiosa o fisicamente impossibile.

Il filo conduttore di queste scelte è la chiarezza di scopo. Il fondo non cerca sistemi tuttofare, ma soluzioni ingegneristiche in grado di svolgere una singola operazione difficile in modo totalmente affidabile.

Parallelamente, Sauvage sta monitorando un possibile e imminente cambiamento nello stack computazionale. Dopo il dominio assoluto delle GPU nella fase di addestramento dei modelli, e l’ascesa dei chip dedicati all’inferenza come quelli di Groq, potrebbe essere giunto il momento per una clamorosa rinascita della CPU. Questo ritorno non avverrebbe per pura potenza o velocità bruta, ma per necessità di flessibilità. Quando un agente AI deve delegare compiti complessi, monitorarne l’avanzamento in tempo reale e coordinare decine di passaggi differenti, serve un hardware che gestisca l’intera orchestrazione. Quella funzione di coordinamento si adatta in modo particolarmente naturale all’architettura classica della CPU.

Manifattura asiatica e il nodo irrisolto della destrezza fisica

Un’ulteriore area di grande interesse per TDK Ventures riguarda l’evoluzione della manifattura cinese. Un recente e discusso report della società di venture capital Eclipse, che Sauvage analizza con molta attenzione, ha documentato il fenomeno definito vibe manufacturing. Si tratta di un processo di prototipazione fisica rapida profondamente assistita dall’intelligenza artificiale, un concetto analogo a quanto il vibe coding ha fatto di recente per lo sviluppo software.

Stando all’analisi dei dati, i produttori cinesi stanno comprimendo drasticamente l’intero ciclo di progettazione, costruzione e test per i prodotti fisici, operando con tempistiche che le filiere produttive occidentali non sono attualmente in grado di replicare. Per Sauvage si tratta di un segnale inequivocabile di un collo di bottiglia globale su cui il suo fondo si sta già muovendo in anticipo.

Il problema ancora irrisolto a livello mondiale, secondo la visione dell’investitore, è la destrezza fisica. I modelli logici e linguistici migliorano abbastanza velocemente da rendere l’IA fisica una traiettoria quasi inevitabile nel breve termine, ma manca ancora la capacità motoria fine necessaria per tradurre quell’intelligenza in azioni concrete e delicate. I paesi e le aziende private che riusciranno a iterare su oggetti fisici complessi con la stessa velocità e agilità con cui oggi si itera sul codice software, potranno costruire un vantaggio manifatturiero e strategico duraturo.

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