Summary & Insights
Could a country’s future success be determined not by its military or economic might, but by how quickly it treats AI as a public utility? From South Korea providing premium AI to every citizen to El Salvador implementing AI doctors and integrating Grok into schools, a global race is unfolding. While the U.S. grapples with political headwinds and public backlash over data centers, other nations are accelerating adoption, viewing AI as a national priority akin to the industrialization efforts of the last century.
This global urgency is driving a massive shift in the investment landscape, highlighted by Andreessen Horowitz’s new $1.1 billion “Machine Age Fund.” For decades, venture capital drifted away from hardware in favor of leaner software models. However, the sheer mathematical and compute intensity of generative AI has rendered the existing infrastructure—built for the SaaS era—obsolete. We are currently “limping along” on a “poor man’s version” of infrastructure that wasn’t designed for today’s workloads, creating a desperate need for a complete rebuild of the physical stack.
The focus now shifts to everything below the software: custom silicon, liquid cooling, high-performance networking, and DC-powered data centers. This transition is bringing back a “throwback” generation of entrepreneurs—veterans from the early days of Intel, VMware, and Arista—who possess the deep technical experience and industry relationships required to build physical assets at scale. By investing in the seed and series A stages of these hardware plays, investors are betting that the biggest winners will be those who solve the physical bottlenecks currently throttling the AI revolution.
Surprising Insights
- The Hardware Renaissance: Hardware pitches to a16z have jumped from nearly zero to over 20% of their total deal flow, signaling a dramatic pivot in entrepreneurial “nerd energy.”
- The DC Power Bottleneck: A critical but overlooked constraint is that the next generation of chips will be DC-powered, yet fewer than 2% of U.S. electricians are trained to work with DC power safely.
- AI as the New Industrialization: AI adoption is being viewed by governments as a geopolitical survival mechanism, similar to how early industrialization determined the most successful nations of the 20th century.
- Agent-Driven Demand: The demand for compute is becoming parabolic because AI agents are already consuming five times more tokens than humans.
Practical Takeaways
- Look Beyond the App: For investors and founders, the most significant value accrual is moving from the application layer (software) down to the physical constraints (energy, cooling, and silicon).
- Prioritize “Blank Sheet” Design: When building for AI, avoid “shoehorning” new tech into old infrastructure. The biggest opportunities lie in rebuilding systems from scratch specifically for AI workloads rather than repurposing legacy data centers.
- Leverage Specialized Talent: Companies tackling hardware bottlenecks should seek “veteran” talent—those with 20-30 years of experience in networking and chips—rather than relying solely on new graduates, as these fields require deep institutional relationships with hyperscalers.
Liệu thành công trong tương lai của một quốc gia sẽ không được quyết định bởi sức mạnh quân sự hay kinh tế, mà bởi tốc độ họ coi AI là một tiện ích công cộng? Từ việc Hàn Quốc cung cấp AI cao cấp cho mọi công dân đến việc El Salvador triển khai bác sĩ AI và tích hợp Grok vào trường học, một cuộc đua toàn cầu đang diễn ra. Trong khi Hoa Kỳ phải vật lộn với những trở ngại chính trị và sự phản đối của công chúng về các trung tâm dữ liệu, các quốc gia khác đang đẩy nhanh quá trình áp dụng, coi AI là ưu tiên quốc gia tương tự như những nỗ lực công nghiệp hóa của thế kỷ trước.
Sự cấp bách toàn cầu này đang thúc đẩy một sự thay đổi lớn trong bối cảnh đầu tư, điển hình là quỹ “Machine Age Fund” trị giá 1,1 tỷ USD mới của Andreessen Horowitz. Trong nhiều thập kỷ, vốn mạo hiểm đã rời xa phần cứng để ủng hộ các mô hình phần mềm tinh gọn hơn. Tuy nhiên, cường độ tính toán và toán học khổng lồ của AI tạo sinh đã khiến cơ sở hạ tầng hiện tại—vốn được xây dựng cho kỷ nguyên SaaS—trở nên lỗi thời. Chúng ta hiện đang “vật lộn” với một “phiên bản nghèo nàn” của cơ sở hạ tầng vốn không được thiết kế cho khối lượng công việc ngày nay, tạo ra nhu cầu cấp thiết về việc xây dựng lại toàn bộ hệ thống vật lý (physical stack).
Trọng tâm hiện nay chuyển sang mọi thứ nằm dưới lớp phần mềm: chip tùy chỉnh, làm mát bằng chất lỏng, mạng hiệu suất cao và các trung tâm dữ liệu chạy bằng điện một chiều (DC). Sự chuyển đổi này đang đưa trở lại một thế hệ doanh nhân “hoài niệm”—những cựu binh từ thời kỳ đầu của Intel, VMware và Arista—những người sở hữu kinh nghiệm kỹ thuật chuyên sâu và các mối quan hệ trong ngành cần thiết để xây dựng các tài sản vật lý ở quy mô lớn. Bằng cách đầu tư vào giai đoạn hạt giống (seed) và series A của các dự án phần cứng này, các nhà đầu tư đang đặt cược rằng những người chiến thắng lớn nhất sẽ là những người giải quyết được các “nút thắt cổ chai” vật lý hiện đang kìm hãm cuộc cách mạng AI.
Những góc nhìn bất ngờ
- Sự phục hưng của Phần cứng: Các dự án phần cứng trình bày với a16z đã tăng từ gần như bằng không lên hơn 20% tổng số thương vụ, báo hiệu một sự chuyển dịch mạnh mẽ trong “nguồn năng lượng trí tuệ” của các doanh nhân.
- Nút thắt về năng lượng DC: Một hạn chế quan trọng nhưng bị bỏ qua là thế hệ chip tiếp theo sẽ chạy bằng điện một chiều (DC), nhưng chưa đến 2% thợ điện tại Hoa Kỳ được đào tạo để làm việc an toàn với nguồn điện này.
- AI là cuộc Công nghiệp hóa mới: Việc áp dụng AI đang được các chính phủ coi là một cơ chế sinh tồn địa chính trị, tương tự như cách công nghiệp hóa sớm đã quyết định những quốc gia thành công nhất trong thế kỷ 20.
- Nhu cầu do AI Agent thúc đẩy: Nhu cầu tính toán đang tăng theo cấp số nhân vì các tác nhân AI (AI agents) hiện đang tiêu thụ lượng token gấp 5 lần so với con người.
Bài học thực tiễn
- Nhìn xa hơn các ứng dụng: Đối với các nhà đầu tư và nhà sáng lập, giá trị gia tăng đáng kể nhất đang chuyển dịch từ lớp ứng dụng (phần mềm) xuống các hạn chế vật lý (năng lượng, làm mát và chip).
- Ưu tiên thiết kế “tờ giấy trắng”: Khi xây dựng cho AI, hãy tránh việc “cố nhồi nhét” công nghệ mới vào cơ sở hạ tầng cũ. Những cơ hội lớn nhất nằm ở việc xây dựng lại các hệ thống từ đầu dành riêng cho khối lượng công việc AI, thay vì tái sử dụng các trung tâm dữ liệu cũ.
- Tận dụng tài năng chuyên sâu: Các công ty giải quyết nút thắt phần cứng nên tìm kiếm những tài năng “lão luyện”—những người có 20-30 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực mạng và chip—thay vì chỉ dựa vào sinh viên mới tốt nghiệp, vì những lĩnh vực này đòi hỏi các mối quan hệ tổ chức sâu rộng với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây khổng lồ (hyperscalers).
一個國家的未來成敗，是否不再取決於軍事或經濟實力，而是在於將 AI 視為「公共事業」的推動速度？從南韓為每位公民提供頂級 AI 服務，到薩爾瓦多部署 AI 醫生並將 Grok 納入學校教育，一場全球競賽正悄然展開。當美國仍在與政治阻力以及公眾對數據中心的抵制作鬥爭時，其他國家正加速採納 AI，將其視為如同上世紀工業化進程般的國家優先事項。
這種全球性的緊迫感正驅使投資格局發生巨變，Andreessen Horowitz（a16z）新成立的 11 億美元「機器時代基金」（Machine Age Fund）便凸顯了這一趨勢。數十年來，風險投資一直遠離硬體，轉而追求更精簡的軟體模型。然而，生成式 AI 巨大的數學運算量與計算強度，使得為 SaaS 時代構建的現有基礎設施已顯得過時。我們目前是在使用一個並非為今日工作負載而設計的「窮人版」基礎設施「勉強維持」，這導致對物理堆棧（physical stack）進行全面重建的需求變得極其迫切。
現在的焦點已轉向軟體之下的所有環節：定制芯片、液冷技術、高性能網絡以及直流電（DC）供電的數據中心。這一轉型正召回一群「回歸」的創業家——他們是來自 Intel、VMware 和 Arista 早期的資深人士，擁有大規模構建物理資產所需的深厚技術經驗與產業人脈。通過對這些硬體項目的種子輪和 A 輪進行投資，投資者押注最大的贏家將是那些能解決目前扼殺 AI 革命之「物理瓶頸」的人。
驚人洞察
- 硬體復興： 向 a16z 提交的硬體項目提案已從近乎為零增加到總交易流水的 20% 以上，標誌著創業者的「極客能量」（nerd energy）發生了戲劇性的轉向。
- 直流電供電瓶頸： 一個關鍵但被忽視的限制是，下一代芯片將由直流電供電，然而美國僅有不到 2% 的電工受過安全操作直流電的訓練。
- AI 是新工業化： 各國政府將 AI 的採納視為一種地緣政治的生存機制，正如早期的工業化決定了 20 世紀最成功的國家一樣。
- 智能體驅動的需求： 對計算力的需求正呈拋物線式增長，因為 AI 智能體（AI agents）消耗的 Token 數量已經是人類的五倍。
實踐啟示
- 目光超越應用層： 對投資者和創業者而言，最顯著的價值增長正從應用層（軟體）向下移至物理限制層（能源、冷卻與芯片）。
- 優先考慮「白紙」設計： 為 AI 構建設施時，應避免將新技術「強行塞入」舊基礎設施。最大的機會在於專為 AI 工作負載從零開始重建系統，而非對舊有數據中心進行改造。
- 利用專業資深人才： 致力於解決硬體瓶頸的公司應尋找「資深」人才——即在網絡和芯片領域擁有 20 至 30 年經驗的人，而非僅依賴應屆畢業生，因為這些領域需要與超大規模雲端業者（hyperscalers）建立深厚的體制內關係。
Le succès futur d’un pays pourrait-il être déterminé non pas par sa puissance militaire ou économique, mais par la rapidité avec laquelle il traitera l’IA comme un service public ? De la Corée du Sud, qui fournit une IA premium à chaque citoyen, au Salvador, qui déploie des médecins IA et intègre Grok dans ses écoles, une course mondiale est lancée. Alors que les États-Unis sont aux prises avec des vents politiques contraires et une levée de boucliers publique concernant les centres de données, d’autres nations accélèrent l’adoption, considérant l’IA comme une priorité nationale comparable aux efforts d’industrialisation du siècle dernier.
Cette urgence mondiale entraîne un changement massif du paysage des investissements, illustré par le nouveau « Machine Age Fund » d’Andreessen Horowitz, doté de 1,1 milliard de dollars. Pendant des décennies, le capital-risque s’est détourné du matériel au profit de modèles logiciels plus légers. Cependant, l’intensité mathématique et de calcul de l’IA générative a rendu obsolète l’infrastructure existante, conçue pour l’ère du SaaS. Nous « boitons » actuellement avec une « version pour pauvres » d’une infrastructure qui n’a pas été conçue pour les charges de travail d’aujourd’hui, créant un besoin urgent de reconstruction complète de la pile physique.
L’attention se porte désormais sur tout ce qui se trouve sous le logiciel : le silicium personnalisé, le refroidissement liquide, les réseaux haute performance et les centres de données alimentés en courant continu (DC). Cette transition fait revenir une génération d’entrepreneurs « nostalgiques » — des vétérans des débuts d’Intel, VMware et Arista — qui possèdent l’expérience technique approfondie et les relations industrielles nécessaires pour construire des actifs physiques à grande échelle. En investissant dans les phases d’amorçage (seed) et de série A de ces projets matériels, les investisseurs parient que les plus grands gagnants seront ceux qui résoudront les goulots d’étranglement physiques qui brident actuellement la révolution de l’IA.
Perspectives Surprenantes
- La Renaissance du Matériel : Les propositions de projets matériels soumises à a16z sont passées de presque zéro à plus de 20 % de leur flux total de transactions, signalant un pivot spectaculaire de l’énergie entrepreneuriale « geek ».
- Le Goulot d’Étranglement du Courant Continu : Une contrainte critique mais négligée est que la prochaine génération de puces sera alimentée en courant continu, alors que moins de 2 % des électriciens américains sont formés pour travailler en toute sécurité avec le courant DC.
- L’IA comme Nouvelle Industrialisation : L’adoption de l’IA est perçue par les gouvernements comme un mécanisme de survie géopolitique, à l’image de la manière dont l’industrialisation précoce a déterminé les nations les plus prospères du XXe siècle.
- La Demande Dictée par les Agents : La demande de puissance de calcul devient parabolique car les agents d’IA consomment déjà cinq fois plus de jetons (tokens) que les humains.
enseignements Pratiques
- Regarder au-delà de l’Application : Pour les investisseurs et les fondateurs, la création de valeur la plus significative se déplace de la couche applicative (logiciel) vers les contraintes physiques (énergie, refroidissement et silicium).
- Privilégier la Conception « Page Blanche » : Lors de la construction pour l’IA, évitez de vouloir « insérer de force » les nouvelles technologies dans d’anciennes infrastructures. Les plus grandes opportunités résident dans la reconstruction de systèmes à partir de zéro, spécifiquement pour les charges de travail de l’IA, plutôt que dans le recyclage de centres de données hérités.
- S’appuyer sur des Talents Spécialisés : Les entreprises s’attaquant aux goulots d’étranglement matériels devraient rechercher des talents « vétérans » — ceux ayant 20 à 30 ans d’expérience dans les réseaux et les puces — plutôt que de compter uniquement sur les nouveaux diplômés, car ces domaines exigent des relations institutionnelles approfondies avec les hyperscalers.
Könnte der zukünftige Erfolg eines Landes nicht durch seine militärische oder wirtschaftliche Macht bestimmt werden, sondern dadurch, wie schnell es KI als öffentliches Versorgungsgut (Public Utility) behandelt? Von Südkorea, das jedem Bürger Premium-KI zur Verfügung stellt, bis hin zu El Salvador, das KI-Ärzte implementiert und Grok in Schulen integriert – es entfaltet sich ein globaler Wettlauf. Während die USA mit politischem Gegenwind und öffentlicher Ablehnung gegenüber Rechenzentren kämpfen, beschleunigen andere Nationen die Einführung und betrachten KI als nationale Priorität, vergleichbar mit den Industrialisierungsbemühungen des letzten Jahrhunderts.
Diese globale Dringlichkeit führt zu einer massiven Verschiebung in der Investmentlandschaft, was durch den neuen 1,1 Milliarden Dollar schweren „Machine Age Fund“ von Andreessen Horowitz unterstrichen wird. Über Jahrzehnte driftete das Venture Capital weg von der Hardware hin zu schlankeren Softwaremodellen. Doch die schiere mathematische und rechnerische Intensität der generativen KI hat die bestehende Infrastruktur – die für die SaaS-Ära gebaut wurde – obsolet gemacht. Wir „hinken“ derzeit mit einer „Armeleute-Version“ der Infrastruktur hinterher, die nicht für die heutigen Workloads konzipiert wurde, was die dringende Notwendigkeit eines kompletten Neubaus des physischen Stacks schafft.
Der Fokus verschiebt sich nun auf alles unterhalb der Software: maßgeschneiderte Silizium-Chips, Flüssigkeitskühlung, Hochleistungsnetzwerke und Gleichstrom-betriebene (DC) Rechenzentren. Dieser Übergang bringt eine „Throwback“-Generation von Unternehmern zurück – Veteranen aus den frühen Tagen von Intel, VMware und Arista –, die über die tiefgreifende technische Erfahrung und die Branchenkontakte verfügen, die erforderlich sind, um physische Assets in großem Maßstab aufzubauen. Indem Investoren in die Seed- und Series-A-Phasen dieser Hardware-Projekte investieren, setzen sie darauf, dass die größten Gewinner diejenigen sein werden, die die physischen Engpässe lösen, welche die KI-Revolution derzeit ausbremsen.
Überraschende Erkenntnisse
- Die Hardware-Renaissance: Die Anzahl der Hardware-Pitches bei a16z ist von nahezu Null auf über 20 % ihres gesamten Dealflows gestiegen, was einen dramatischen Wendepunkt in der unternehmerischen „Nerd-Energie“ signalisiert.
- Der DC-Strom-Engpass: Eine kritische, aber oft übersehene Einschränkung ist, dass die nächste Generation von Chips mit Gleichstrom (DC) betrieben wird, jedoch weniger als 2 % der US-Elektriker darin geschult sind, sicher mit DC-Strom zu arbeiten.
- KI als die neue Industrialisierung: Die Einführung von KI wird von Regierungen als geopolitischer Überlebensmechanismus betrachtet, ähnlich wie die frühe Industrialisierung die erfolgreichsten Nationen des 20. Jahrhunderts bestimmte.
- Agenten-getriebene Nachfrage: Die Nachfrage nach Rechenleistung nimmt parabolisch zu, da KI-Agenten bereits fünfmal mehr Token verbrauchen als Menschen.
Praktische Schlussfolgerungen
- Über die App hinausblicken: Für Investoren und Gründer verlagert sich die signifikanteste Wertschöpfung von der Anwendungsebene (Software) hin zu den physischen Beschränkungen (Energie, Kühlung und Silizium).
- „Blank Sheet“-Design priorisieren: Vermeiden Sie es beim Bau für KI, neue Technologien in alte Infrastrukturen „hineinzuzwingen“. Die größten Chancen liegen im Neuaufbau von Systemen speziell für KI-Workloads, anstatt bestehende Rechenzentren umzufunktionieren.
- Spezialisiertes Talent nutzen: Unternehmen, die Hardware-Engpässe angehen, sollten nach „Veteranen“ suchen – Personen mit 20 bis 30 Jahren Erfahrung in den Bereichen Netzwerktechnik und Chips –, anstatt sich ausschließlich auf Absolventen zu verlassen, da diese Felder tiefe institutionelle Beziehungen zu Hyperscalern erfordern.
a16z Managing Partner and Head of Global Partnerships Jen Kha joins MTS hosts Theo Jaffee and Sophia Dew to discuss a16z’s Machine Age Fund and the investment thesis behind rebuilding the physical infrastructure that powers AI.
Jen explains why chips, networking, memory, cooling, data centers, and other parts of the physical computing stack are becoming investable again after decades in which software captured much of the industry’s attention. As AI demand pushes existing infrastructure to its limits, she explains why a16z created a dedicated fund and why hardware founders are increasingly rethinking the stack from first principles.
They also discuss the global race to adopt AI, what hardware startups need beyond capital, the backlash against data centers in the U.S., and why experienced systems builders are returning to entrepreneurship as a new generation of infrastructure gets built.
Resources:
Follow Jen Kha on X: https://x.com/jkhamehl
Follow Theo Jaffee on X: https://x.com/theojaffee
Follow Sophia Dew on X: https://x.com/sophiadew
Follow MTS on X: https://x.com/mtslive
Stay Updated:
Find a16z on YouTube: YouTube
Find a16z on X
Find a16z on LinkedIn
Listen to the a16z Show on Spotify
Listen to the a16z Show on Apple Podcasts
Follow our host: https://twitter.com/eriktorenberg
Please note that the content here is for informational purposes only; should NOT be taken as legal, business, tax, or investment advice or be used to evaluate any investment or security; and is not directed at any investors or potential investors in any a16z fund. a16z and its affiliates may maintain investments in the companies discussed. For more details please see a16z.com/disclosures.
Hosted by Simplecast, an AdsWizz company. See pcm.adswizz.com for information about our collection and use of personal data for advertising.
Leave a Reply
You must be logged in to post a comment.