La explosión de empresas de IA ha incrementado drásticamente la demanda de capacidad de cómputo, y empresas como CoreWeave, Together AI y Lambda Labs han capitalizado esta demanda, atrayendo grandes cantidades de atención y capital por su habilidad para ofrecer capacidad de cómputo distribuida. Sin embargo, la mayoría de las empresas todavía almacenan datos con los tres grandes proveedores de la nube: AWS, Google Cloud y Microsoft Azure, cuyos sistemas de almacenamiento fueron diseñados para mantener los datos cerca de sus propios recursos de cómputo, no dispersos en múltiples nubes o regiones.
Modernización del Almacenamiento de Datos
Ovais Tariq, cofundador y CEO de Tigris Data, ha expresado su objetivo de proporcionar opciones de almacenamiento distribuido adecuadas para las cargas de trabajo modernas de IA, destacando que sin un almacenamiento adecuado, el cómputo es inútil. Tigris, fundada por el equipo que desarrolló la plataforma de almacenamiento de Uber, está construyendo una red de centros de almacenamiento de datos localizados que afirma pueden satisfacer las necesidades de cómputo distribuido de las cargas de trabajo de IA modernas. La plataforma de almacenamiento nativa de IA de Tigris permite que los datos se repliquen automáticamente donde se encuentran las GPU, admite miles de millones de archivos pequeños y proporciona acceso de baja latencia necesario para el entrenamiento, inferencia y cargas de trabajo agentivas.
Para lograr esto, Tigris ha recaudado recientemente 25 millones de dólares en una ronda de Serie A liderada por Spark Capital, con participación de inversores existentes, incluido Andreessen Horowitz.
Problemas con los Grandes Proveedores de la Nube
Tariq ha señalado que los grandes proveedores de la nube no solo ofrecen un servicio de almacenamiento de datos más costoso, sino también menos eficiente. Estos proveedores históricamente han cobrado tarifas de salida si un cliente desea migrar a otro proveedor de nube o mover sus datos para, por ejemplo, usar una GPU más económica o entrenar modelos en diferentes partes del mundo simultáneamente. Además, la centralización del almacenamiento puede generar problemas de latencia que no pueden seguir el ritmo de un ecosistema de IA descentralizado y de alta velocidad.
Seguridad y Control de Datos
Otra razón significativa por la que las empresas desean tener datos más cerca de sus opciones de nube distribuida es la seguridad en campos altamente regulados como las finanzas y la salud. Tariq también menciona que las empresas cada vez desean tener más control sobre sus propios datos, como se evidenció cuando Salesforce bloqueo a sus rivales de IA de usar datos de Slack a principios de este año.
Con los fondos recién obtenidos, Tigris tiene la intención de continuar construyendo sus centros de almacenamiento de datos para soportar la creciente demanda, y ya tiene centros de datos en Virginia, Chicago y San José. El objetivo es continuar expandiéndose en los EE. UU., así como en Europa y Asia, específicamente en Londres, Fráncfort y Singapur.
Consejos para Emprendedores y Negocios
- Innovar en Tecnología y Estrategia: Aprovechar tecnologías emergentes y modelos de negocio innovadores como el almacenamiento distribuido puede ser clave para mantenerse competitivo.
- Control de Datos: Mantener el control sobre sus propios datos es crucial en la economía de hoy, particularmente con el rápido desarrollo de herramientas de IA.
- Expansión Geográfica: Considerar la expansión geográfica para mejorar la eficacia del servicio y cumplir con regulaciones locales en mercados internacionales.
- Financiación Efectiva: Buscar inversores que no solo proporcionen capital, sino que también comprendan y apoyen la visión a largo plazo de la empresa.
Conclusiones
La transformación en la forma en que las empresas de IA gestionan sus recursos de cómputo y almacenamiento es evidente con la aparición de startups como Tigris, que desafían a los gigantes de la nube con soluciones más adecuadas para las cargas de trabajo de IA actuales. Además de la capacidad de computación distribuida, el control y la seguridad de los datos son igualmente esenciales para empresas que operan en sectores sensibles o altamente regulados. Estos desarrollos subrayan la importancia de una estrategia de datos bien ejecutada para mantener una ventaja competitiva en el ámbito de la inteligencia artificial.