Lightning AI, la startup de infraestructura de IA respaldada por Nvidia, lanza una plataforma de alquiler de GPU única que permite a los clientes comparar procesadores de Hiperescaladores como Google con Neoclouds como Lambda, según informó la compañía.
Tradicionalmente, las empresas que buscan GPU han tenido que elegir entre ambas opciones. Proveedores de nube como Microsoft, Google y AWS ofrecen unidades gráficas en alquiler y servicios de aprendizaje automático que ayudan a optimizar la capacitación y la implementación, pero suelen tener un coste superior al del emergente sector de la Neonube, que incluye empresas como CoreWeave y Lambda. Si bien son más económicas, las Neonubes no cuentan con las mismas herramientas adicionales que las grandes tecnológicas, lo que obliga a los clientes a construir su propia infraestructura. Además de ofrecer una comparación directa —que los clientes podían realizar previamente con un poco de trabajo preliminar—, Lightning proporciona su propia plataforma de aprendizaje automático para modelos de entrenamiento y escalado, imitando lo que ofrecen los Hiperescaladores y acortando la distancia con las Neonubes.
«El objetivo siempre ha sido ser el ‘iOS’ de las plataformas de desarrollo de IA», declaró Priya Shivakumar, directora de producto, sobre el lanzamiento del martes.
Con la alta demanda de procesadores gráficos para el desarrollo de IA, la oferta pretende hacer la tecnología más accesible y simplificar el proceso de venta. La startup afirma que su plataforma podría reducir los costes de IA en un 70% al ofrecer opciones de alquiler de GPU más asequibles y facilitar el cambio entre unidades, reduciendo así la capacidad de pago no utilizada.
El mercado opera dentro de la plataforma de desarrollo de IA existente de Lightning, en lugar de como un servicio independiente. Los usuarios pueden acceder a la tecnología de forma gratuita, comenzando con el nivel de suscripción más bajo. Los equipos pequeños suelen pagar 140 dólares por usuario al mes, y las empresas reciben precios personalizados.
Las grandes tecnológicas podrían beneficiarse de la exposición a desarrolladores de software más pequeños y dinámicos que normalmente no iniciarían sus cargas de trabajo con Hiperescaladores. Mientras tanto, la integración del ecosistema de GPU en una sola plataforma podría resaltar aún más la disparidad de precios entre las opciones y atraer a los clientes hacia las Neoclouds más económicas. También otorga nueva credibilidad a las empresas emergentes que hasta ahora han sido una apuesta arriesgada para los inversores.
La startup de 60 personas comenzó a ganar reconocimiento alrededor de 2021, después de que su framework de aprendizaje profundo PyTorch Lightning cobrara relevancia en la comunidad investigadora. Hasta la fecha, ha sido descargado 200 millones de veces, según Shivakumar.
La empresa no reveló su valoración, pero PitchBook la estima en unos 315 millones de dólares. Entre los inversores se encuentran Cisco, JPMorgan y Nvidia, que ofrece un servicio de alquiler de GPU similar al que lanzó Lightning, llamado DGX Cloud Lepton. El mercado de Lightning se diferencia al ofrecer más recursos a los desarrolladores, afirmó Shivakumar.
«No ha generado ningún tipo de conflicto ni nada parecido», afirmó, y añadió que las empresas colaboran habitualmente, incluyendo el desarrollo de una extensión de PyTorch llamada Thunder.
Entre las Neonubes, CoreWeave destaca por su alta competitividad frente a los Hiperescaladores, gracias a su enfoque en las GPU y sus capacidades avanzadas, como comprobaciones de estado automatizadas y sistemas de triaje, que, según el informe de junio de Artemis Research, las grandes tecnológicas solo ofrecen de forma rudimentaria. Durante la presentación de resultados del primer trimestre de CoreWeave, el director ejecutivo Michael Intrator abordó las disparidades entre los servicios en la nube existentes y los de su propia empresa: «Estas nubes se crearon para alojar sitios web y ejecutar aplicaciones SaaS, no para ejecutar cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia de alto rendimiento. El crecimiento exponencial y el éxito de los productos de IA de nuestros clientes impulsan la demanda de nuestros servicios diferenciados».
