- Competir con Nvidia se considera una idea bastante mala para las nuevas empresas de Silicon Valley.
- Sin embargo, hay una nueva generación de nuevas empresas de chips de IA que incluso están tratando de desafiar el software de Nvidia.
- Positron AI está aprovechando los FPGA, mientras que exejecutivos de Google Chrome OS iniciaron Rivos.
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Hay un chiste que circula en Silicon Valley. No es tan gracioso.
Pudiste invertir mucho dinero en nuevas empresas de chips de Inteligencia Artificial (IA) hace varios años. O pudiste poner ese dinero en acciones de Nvidia y ganar mucho más.
Tomemos Graphcore como ejemplo. En diciembre de 2018, recaudó 200 millones de dólares (mdd) de inversionistas como Microsoft, Samsung y Atomico, una de las principales empresas de capital de riesgo de Europa.
Graphcore diseña chips alternativos a las GPU de Nvidia para cargas de trabajo de IA. La startup también creó una pila de software completa, llamada Poplar, para perseguir la plataforma CUDA dominante de Nvidia.
Hasta el momento, el plan no ha salido muy bien. Graphcore advirtió en una presentación regulatoria el año pasado sobre la incertidumbre de la «empresa en funcionamiento”.
Es seguro decir que no ha sido una buena inversión. Si esos inversionistas hubieran puesto sus 200 mdd en Nvidia a finales de 2018, ¿qué habría pasado?
Las acciones de Nvidia han subido alrededor de un 3,000% desde entonces. Eso habría convertido 200 mdd en 6,200 mdd. Al final, obtuvo unos fantásticos beneficios de 6,000 mdd en 5.5 años.
‘Una inversión muy estúpida’
En palabras de un experimentado capitalista de riesgo, que preferiría permanecer en el anonimato: «Apostar contra Nvidia se considera una inversión muy estúpida”.
Ahora bien, ¿qué es lo que mejor hace Silicon Valley? A menudo prospera cuando los verdaderos tecnólogos siguen atacando algo en lo que creen, incluso si todos los demás piensan que es una tontería.
Esto está sucediendo con una nueva generación de nuevas empresas que intentan competir con Nvidia cuando el gigante de los chips está en su momento más poderoso.
«Enfrentarnos a ellos es una locura”, dijo Thomas Sohmers, CEO de Positron AI, una startup de chips que surgió de manera sigilosa hace unos meses.
Escalando el Monte Nvidia
Dada la montaña que Positron debe escalar, Sohmers y sus colegas están adoptando un enfoque relativamente eficiente en términos de efectivo para comenzar. Sin embargo, tienen planes a largo plazo mucho más grandes.
Mi VC anónimo dijo que el equipo de Positron es “increíble”. También que Sohmers era una especie de adolescente prodigio técnico, que trabajaba en un laboratorio de investigación del MIT a los 13 años.
Positron se centra (por ahora) solo en los modelos de transformadores. Esta es la arquitectura que sustenta los modelos GPT de OpenAI , que son la base de ChatGPT.
La mayoría de los avances en IA últimamente provienen de estos modelos, por lo que Positron ha diseñado un servidor llamado Atlas que tiene ocho de sus chips especiales de IA.
Estos componentes tienen mucha más memoria que las GPU de Nvidia, una configuración que se adapta mejor a los modelos de transformadores, dijo Sohmers a Business Insider.
Positron también comienza con la inferencia. Esta es la parte en la que, después de crear un modelo de IA, lo ejecuta, lo monitorea y lo evalúa a medida que recibe solicitudes y proporciona resultados.
Entrenar modelos de IA es una tarea enorme y costosa, pero Sohmers y otros esperan que el mercado de inferencia crezca con el tiempo.
¿Qué pasa con la capa de software?
Por ahora, Positron admite una biblioteca de modelos de transformadores que están disponibles en Hugging Face, un centro popular para modelos de IA de código abierto.
Actualmente existen más de 100,000 de estos modelos, lo que en este momento es un mercado bastante grande para Positron, de acuerdo con Sohmers.
En cuanto al hardware, la startup está utilizando matrices de puertas programables en campo (FPGA), que son las “navajas suizas» del mundo de los semiconductores. Una vez fabricados e instalados estos chips, aún puedes programarlos para que hagan otras cosas.
Sohmers aseguró que esto está ayudando a Positron a lanzar su primer producto más rápido que otras nuevas empresas de chips de IA. El servidor Atlas de primera generación se enviará a los primeros clientes este mes, poco más de un año desde que comenzó Positron.
“El modelo de nuevas empresas de chips de IA que necesitan recaudar entre decenas y cientos de mdd antes de probar realmente la adecuación del producto al mercado es una locura”, añadió.
“Cuando salen al mercado con su chip de primera o segunda generación, descubren que en realidad construyeron algo equivocado”.
Positron ha recaudado alrededor de 12 mdd y tiene 20 empleados. Hasta ahora ha gastado alrededor de la mitad de este dinero, detalló Sohmers.
De las TPU a Groq
Aproximadamente la mitad del equipo de Positron procedía de Groq , una startup de chips de IA que existe desde hace más tiempo.
Groq ha recaudado 367 millones de dólares hasta ahora y está buscando más financiación. Fue fundada en 2016 por ex ingenieros de Google, algunos de los cuales ayudaron a diseñar TPU (la respuesta de Google a las GPU de Nvidia).
También se enfoca en el mercado de inferencia y también cuenta con soporte de software, a través de GroqWare y un Groq Compiler. (Los compiladores traducen el código escrito en un lenguaje de programación a otro).
De Chrome a Rivos
Si deseas atacar la plataforma de desarrollo de IA dominante, es útil contar con expertos que hayan creado plataformas digitales antes.
Rivos está dirigido por exempleados de Google que ayudaron a desarrollar el sistema operativo Chrome del gigante de Internet y el hardware que lo acompaña. Por ejemplo, las computadoras portátiles Chromebook.
Puneet Kumar, CEO de Rivos, fue director senior de Google y pasó más de una década allí. Mark Hayter, director de estrategia de Rivos, estuvo en Google durante unos 11 años y trabajó en hardware Chrome. Andrew de los Reyes, líder de software de Rivos, pasó 14 años en Google.
Rivos combina una CPU —el chip principal que realiza la mayoría de las tareas informáticas estándar —con una GPU optimizada para modelos de lenguajes grandes. Utiliza la licencia RISC-V de código abierto, en lugar de una licencia Arm.
La startup también persigue CUDA. Rivos dice que tiene una pila de software que permite recompilar aplicaciones y modelos de IA sin necesidad de rediseñarlos.
En abril, recaudó 250 mdd de inversionistas como Matrix Capital, Intel y MediaTek.
Ese dinero está pagando la grabación del primer chip de Rivos. Esta es la etapa final del proceso de diseño antes de enviar el componente a fabricar.
Rivos también está ampliando sus operaciones de fabricación y gastando en hardware de plataforma, ingeniería de software y funciones de soporte.
De Harvard a Etched
Etched fue cofundado por dos investigadores de matemáticas de Harvard, Gavin Uberti y Chris Zhu.
Uberti es un experto en compiladores de IA, lo que debería resultar útil si intentas superar el sistema de software CUDA de Nvidia.
Etched está diseñando GPU específicamente para arquitectura de transformadores.
Está “lloviendo” IA
Rain AI se fundó en 2017 y cuenta con el respaldo de Sam Altman de OpenAI. A principios de 2022, esta startup recaudó 25 millones de dólares en nuevo financiamiento.
También está trabajando en chips aceleradores de IA, con un diseño escalable para el entrenamiento y la inferencia de modelos.
Esta semana, una revisión del sitio web de Rain AI encontró que la startup también ofrece licenciar la propiedad intelectual de sus diseños de chips y su pila de software.
“El hardware estará disponible pronto”, dijo.
Mucho dinero, grandes chips
Cerebras es otra startup de chips de IA que ha recaudado enormes cantidades de dinero. Fue fundada en 2016 y a finales de 2021 recaudó 720 mdd.
Esta cifra ha pagado el desarrollo de grandes chips. En marzo, anunció un nuevo chip de IA para entrenamiento de modelos que tiene 4 billones de transistores y es 56 veces más grande que la GPU H100 de Nvidia.
La startup también ofrece una plataforma de software —llamada Cerebras Software Framework— que brinda soporte para PyTorch, una popular biblioteca de inteligencia artificial, y técnicas de vanguardia, como modelos multimodales y una combinación de expertos.
Tigris
Altman de OpenAI también puede estar trabajando en su propio lanzamiento de chip de IA.
A fines del año pasado, Bloomberg News informó que Altman trata de recaudar miles de mdd para una nueva empresa de chips con el nombre en código Tigris.
La idea suena familiar: producir semiconductores que compitan con las GPU de Nvidia.
Izanagi de Masa
¿Quién rivaliza con Altman en lo que respecta a la hutzpah tecnológica? Masayoshi Son de Softbank.
Son invirtió miles de mdd en WeWork, que quebró en Estados Unidos. Masa también respaldó a Alibaba desde el principio e hizo una fortuna impresionante. Además, Softbank es propietario de Arm, una empresa líder en licencias de chips.
Asimismo, intentó comprar Nvidia, sin éxito, hace unos años.
Por lo tanto, es lógico que Masa esté intentando recaudar dinero para la puesta en marcha de un chip de IA.
A principios de este año, Bloomberg reportó que Son busca hasta 100,000 mdd para una empresa que proporcionaría semiconductores para la IA.
Nombre en clave: Izanagi.
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