Nicolas Sauvage dari TDK Ventures mengungkapkan strategi investasinya pada infrastruktur AI melalui chip Groq yang kini bernilai US$6,9 miliar. Tren ini menandai pergeseran fokus industri dari sekadar pembuatan model ke penguatan infrastruktur komputasi yang lebih efisien dan terukur.
Nicolas Sauvage, pendiri sekaligus pimpinan TDK Ventures, memiliki tesis unik dalam dunia modal ventura: butuh waktu empat tahun agar sebuah taruhan teknologi terlihat masuk akal bagi publik. Sejak 2019, ia mengelola dana sebesar US$500 juta (sekitar Rp8 triliun) untuk mencari komponen-komponen "membosankan" yang justru menjadi fondasi revolusi kecerdasan buatan.
Salah satu bukti ketajaman prediksinya adalah investasi pada Groq, startup chip AI yang kini valuasinya meroket hingga US$6,9 miliar (sekitar Rp110,4 triliun). Sauvage menyuntikkan modal ke Groq pada 2020, jauh sebelum demam AI generatif melanda dunia. Saat itu, ia melihat potensi besar pada fokus Groq terhadap inference—proses komputasi yang terjadi setiap kali model AI merespons permintaan pengguna.
Fokus pada Bottleneck Infrastruktur AI
Berbeda dengan investor yang mengejar aplikasi konsumen, Sauvage lebih tertarik pada masalah arsitektur chip. Groq, yang didirikan oleh Jonathan Ross (salah satu perancang Google TPU), mendesain chip dengan pendekatan radikal: membangun compiler terlebih dahulu baru kemudian memangkas arsitektur chip hingga paling efisien.
Strategi ini terbukti tepat saat permintaan akan inference meledak tahun ini. "Anda tidak bisa membuang satu bagian pun dan membiarkannya tetap berfungsi," ujar Sauvage mendeskripsikan efisiensi chip tersebut. Bagi TDK, investasi ini bukan sekadar mengejar profit, melainkan menjawab ancaman eksistensial mengenai teknologi apa yang bisa mendisrupsi bisnis komponen elektronik mereka di masa depan.
Prediksi Kebangkitan Kembali Chip CPU
Setelah dominasi GPU dalam fase pelatihan (training) model AI, Sauvage melihat arah angin mulai berubah. Meski chip khusus seperti milik Groq unggul dalam kecepatan, ia memprediksi CPU akan mengalami masa kejayaan kembali (renaissance) dalam ekosistem AI.
- Fleksibilitas: CPU dianggap paling cocok untuk logika pengambilan keputusan yang bercabang pada agen AI.
- Orkestrasi: Saat AI menjalankan tugas kompleks yang terdiri dari puluhan langkah, CPU berperan sebagai pengelola koreografi tugas tersebut.
- Efisiensi Biaya: Penggunaan CPU untuk tugas-tugas manajemen instruksi lebih masuk akal dibandingkan membakar daya GPU yang mahal.
Transisi ini sangat relevan bagi industri pusat data di negara berkembang, termasuk Indonesia. Efisiensi energi dan penggunaan perangkat keras yang lebih fleksibel dapat menekan biaya operasional pengembangan solusi AI lokal tanpa harus selalu bergantung pada suplai GPU yang langka dan mahal.
Robotika dan AI Fisik yang Spesifik
Selain sektor semikonduktor, portofolio TDK Ventures kini mulai merambah ke "AI Fisik". Sauvage tidak mencari robot humanoid serbaguna yang bisa melakukan segalanya, melainkan robot dengan tugas yang sangat spesifik dan membosankan namun esensial.
Sebut saja Agility Robotics yang fokus memindahkan barang di gudang untuk mengatasi kelangkaan tenaga kerja. Ada juga ANYbotics asal Swiss yang memproduksi robot untuk lingkungan berbahaya yang tidak bisa dijangkau manusia. "Garis merahnya adalah kejelasan tujuan. Robot-robot ini tidak mencoba melakukan segalanya; sebaliknya, mereka melakukan satu hal sulit secara andal," tegas Sauvage.
Langkah TDK Ventures ini memberikan gambaran bagi pelaku industri teknologi di Indonesia bahwa peluang AI sesungguhnya berada pada penyelesaian masalah infrastruktur yang nyata. Fokus pada efisiensi baterai data center, seperti penggunaan baterai natrium-ion (sodium-ion) yang juga ada dalam portofolio Sauvage, bisa menjadi celah industri baru di tanah air.
Kini, Sauvage terus memantau perkembangan manufaktur berbasis AI yang mampu melakukan iterasi perangkat keras secara cepat. Dengan empat dana kelolaan yang ada, TDK Ventures memposisikan diri sebagai jembatan antara raksasa manufaktur Jepang dan inovasi radikal dari Silicon Valley.
