Editörün yorumu:Bazen, yeni makaleler için fikirlerimiz yaptığımız işten kaynaklanır. Diğer zamanlarda, bir resim veya başlıkla başlar. Bu da o yazılardan biri. Yakın zamanda, bir AI hızlandırıcı çipi tasarlayan gizli modlu bir girişimle bir tanıtım toplantısındaydık. O toplantının ortasında, bir bilgisayarın bir arabayı -gaz pedalına tam basılmış halde- uçurumdan aşağı sürdüğü canlı bir görüntü gördük. Sanki bilinçaltımız bize bir şey anlatmaya çalışıyordu.
AI hızlandırıcıları pazarı kalabalık ve yeni katılımcılara pek yer bırakmıyor. ABD’de şu anda “AI” iş yükleri için özel olarak çip tasarlayan bir düzine kadar şirket var. Çin’de birkaç düzine daha var ve tabii ki tüm hiper ölçekleyicilerin bu çipin bir versiyonu da var.
Manzarayı bu şekilde düzenlediğimizde, sorun açıkça ortaya çıkıyor: Bu çiplerden piyasada çok sayıda var veya yakında piyasaya sürülecek. Peki bunları satın alacak birileri var mı? En iyi tahminimiz, bu girişimlerin çoğunun sonucunun pek de iyi olmayacağı yönünde. Bunu birkaç nedenden dolayı söylüyoruz.
Editörün Notu:
Konuk yazar Jonathan Goldberg, çok işlevli bir danışmanlık firması olan D2D Advisory’nin kurucusudur. Jonathan, mobil, ağ, oyun ve yazılım sektörlerindeki şirketler için büyüme stratejileri ve ittifaklar geliştirmiştir.
Birincisi tarihsel. Bu, AI çip girişimlerinin ilk dalgası değil – üçüncüsü. İlk dalga, Google TPU’yu tanıttığında 2017 civarında ortaya çıktı. Dört yıl önce bir dalga daha vardı ve şimdi ChatGPT tarafından teşvik edilen üçüncü bir dalga var. İlk dalgadaki şirketlerin neredeyse hiçbiri bugün hala mevcut değil – ya satın alındılar, kapatıldılar ya da belirsiz bir durumdalar. İkinci dalga zorlanıyordu ancak ChatGPT etrafındaki heyecan dalgasıyla son dakikada bir destek aldı. Üçüncü dalga daha iyi performans gösterebilirken, yine de önceki ikisini engelleyen aynı zorluklarla karşı karşıya.
İkinci faktör tekniktir. Basitçe söylemek gerekirse, yazılım çok hızlı hareket ediyor. Bu kalıbı daha önce gördük. Bir şirket yeni bir çip için planlarını açıklıyor ve kağıt üzerinde önemli bir performans avantajı sunuyor. Ancak çip banttan çıkarılıp üretime alındığında, çalıştırmak üzere tasarlandığı yazılım o kadar değişmiş oluyor ki çipin artık bir performans avantajı kalmıyor.
Ve unutmayın, bu potansiyel müşterilerin hepsi kendi yongaları üzerinde çalışıyor. Son olarak, herkes Nvidia ile rekabet ediyor…
Üçüncü faktör ticaridir. Müşteriler yeni çipleri denemekten çekinir. Kodu yeni tasarımlara taşımak önemli maliyetler gerektirir ve kimse kobay olmak istemez. Bunun üstüne, bu çipleri veri merkezlerinde kullanabilen sınırlı sayıda müşteri vardır. Ve unutmayın, bu potansiyel müşterilerin hepsi kendi çipleri üzerinde çalışmaktadır. Son olarak, herkes bazen durdurulamaz görünen Nvidia ile rekabet etmektedir.
Basitçe söylemek gerekirse, küçük ve kullanışlı bir pazarın peşinde koşan çok sayıda şirket var.
Açık olmak gerekirse, bu yazıyı yazmaktan nefret ediyoruz. ABD yarı iletken endüstrisinde artan risk sermayesi için büyük savunucularız. Ve çip girişimlerini eleştirmek bizi üzüyor. Bu yazıda kimsenin adını vermediğimizi fark edin. Belki bir veya iki şirket ölçeklenebilir ve büyük ihtimalle çok daha fazlası, yapay zeka tasarımlarına yeni bir yaklaşıma şiddetle ihtiyaç duyan büyük şirketlere dahil edilecektir. Ve belki birileri doğru yapar – teknik zeka, yenilikçi iş modeli ve şansın bir kombinasyonu – ödüller çok büyük olabilir, ancak bunun ötesinde bu alanın çok zorlu olduğu ortaya çıkacaktır.
Sürü psikolojisi ama neden?
Yukarıdakileri yazdıktan sonra aklımıza bir soru geldiğini fark ettik: Neden bu kadar çok benzer görünen şirket sınırlı bir pazarın peşinde? Cevap bize pek çok dost kazandırmayacak.
Özünde, sorun ABD risk sermayesi ekosisteminin yarı iletken yatırımı için kas hafızasını kaybetmiş olmasıdır. Bu konuda daha önce çok şey yazdık. Önümüzdeki 10 yıldaki teknoloji sektörü gelirlerini tahmin ederseniz, %60’tan fazlası donanımdan gelecektir, ancak son on yılda risk sermayesi dolarlarının yalnızca %10’u donanıma gitti.
Önümüzdeki 10 yıl için teknoloji sektörünün gelirlerini tahmin ederseniz, bunun %60’tan fazlası donanımdan gelecektir, ancak son on yılda girişim sermayesinin yalnızca %10’u donanıma gitti.
ChatGPT’den birkaç yıl önce, bir AI çip şirketini, günümüzün yarı iletken devlerinin çoğunun finansmanına yardımcı olan bir firma olan en bilinen Sand Hill Road VC’lerinden biriyle tanıştırdık. Sıcak bir tanışmaya rağmen, bizimle tanışacak doğru kişiyi bulmaları biraz zaman aldı. Sonunda, bu erken yarı iletken anlaşmalarının çoğunu yapmış bir Valley emektarıyla görüştük ve sunumumuzdan gerçekten hoşlandı.
Sorun şu ki, bu noktada artık emekli ortak olmuştu – bizimle görüşmek için onu emeklilikten çıkarmışlardı – ve artık ortaklarını anlaşmaya dahil edecek nüfuza sahip değildi.
Açık olmak gerekirse, bunun nasıl gerçekleştiği konusunda tamamen sempati duyuyoruz. Başlangıç olarak, yarı iletkenlere erken aşamada yatırım yapmak pahalıdır. Kelimenin tam anlamıyla bir garajdaki üç kişi, bir yazılım şirketini milyonlarca dolarlık gelire çıkarabilir. Ancak bir çip şirketinin ilk ürününü çıkarması için 50 milyon dolara ihtiyacı vardır. Ve son 15 yıldır, girişim yarı iletken anlaşmalarının getirileri yetersizdi.
Bu zorluklar olumsuz bir geri bildirim döngüsü yarattı. Kötü bir şekilde sona eren bir çip girişimine yatırım yapan genç ortaklar bu deneyimi hatırlıyor. Kıdemli ortak olduklarında, hala o kötü çıkışın izlerini taşıyorlar ve tüm sektörden uzak duruyorlar. Hala bir işleri varsa bile – 2000’lerde yapılan anlaşmaların bazıları gerçekten kötü sonuçlandı. Her iki durumda da sonuç, büyük girişim fonlarının sektör hakkında herhangi bir bilgisi olan ortakları kademeli olarak elden çıkarması oldu.
Girişim sermayedarları akıllı ve esnektir. Bir fırsat gördüklerinde bunu anlarlar. Ve böylece, Google’ın TPU’su gibi yapay zeka çipleri etrafındaki geçmiş heyecan dalgaları, yatırımcıların ilgisini çekmişti. Sorun şu ki TPU ortaya çıktığında, Vadi’de piyasayı doğru bir şekilde değerlendirebilecek kadar yarı mamul bilgisine sahip neredeyse hiç kimse kalmamıştı.
2010’larda yatırımcıların bazı çip girişimlerinin beklentilerini iyi kavrayamadığının açıkça görüldüğü çoklu inceleme projesine katıldık. Bazen, Vadi’deki tek bir firmanın piyasayı gerçekten anladığı ve neredeyse her anlaşmada yer aldıkları görülüyordu.
Sonuç olarak, yatırımları yönlendiren birden fazla hype döngüsüyle karşılaştık. Piyasa ve LP’ler, çiplere tekrar ilgi duymak için nedenler gördüler ve yatırımcılar riskleri tam olarak anlamadan akın ettiler. Bu süreç şimdi birkaç kez tekrarlandı, ancak sektörde görülen büyük ölçüde zayıf çıkışlar, girişim yatırımcılarının buna olan isteksizliğini daha da güçlendirdi.
Bu yılki çok büyük AI hızlandırıcı fon toplamalarının çoğunun geleneksel olmayan girişim yatırımcıları tarafından yönetilmiş olması dikkat çekicidir. En iyi bilinen firmaların hepsi ilk TPU dönemi dalgasında parmaklarını yaktılar ve çoğunlukla son anlaşmalardan uzak durdular. Belki de bunun en iyi örneği, AI abartısına karşı uyarıda bulunan iki makale yayınlayan Sequoia’dır. Bu notlar kısmen Sequoia’nın kendi LP’lerine yöneliktir ve firmanın bu alana neden yoğun yatırım yapmadığını açıklar.
Tüm bunların en zor kısmı, bir dizi rasyonel kararın istenmeyen bir sonuca yol açmış olmasıdır. Yarı iletkenlere yönelik girişim sermayesi yatırımlarının eksikliğinden yakınırken, bizi buraya getiren mantığı da anlıyoruz. Yerleşik girişim sermayesi yatırımcılarını eleştirmek istemiyoruz; hepsinin eylemleri için iyi nedenleri vardı. Ne yazık ki, onlarca yıllık geçmiş uygulamalar ve kurumsal hafıza gemiyi düzeltmeyi çok zorlaştırıyor. İşleri daha sürdürülebilir bir yöne doğru yönlendirmek için muhtemelen yeni nesil girişim sermayesi şirketlerine ihtiyaç olacak.