Dentro de una sala cavernosa esta semana en un edificio de un piso en Santa Clara, California, máquinas de seis pies y medio de altura giraban detrás de gabinetes blancos. Las máquinas eran una nueva supercomputadora que entró en funcionamiento el mes pasado.
La supercomputadora, que fue presentada el jueves por la empresa emergente Cerebras de Silicon Valley, fue construida con los chips especializados de la compañía diseñados para alimentar productos de inteligencia artificial. Los chips se distinguen por su tamaño, como el de un plato, o 56 veces más grandes que un chip comúnmente utilizado para la IA. Cada chip Cerebras contiene la potencia informática de cientos de chips tradicionales.
Cerebras dijo que construyó la supercomputadora para G42, una compañía de inteligencia artificial. El G42 dijo que planea usar la supercomputadora para construir y potenciar productos de inteligencia artificial para el Medio Oriente.
«Lo que estamos mostrando aquí es que existe la oportunidad de construir una supercomputadora muy grande dedicada a la IA», dijo Andrew Feldman, director ejecutivo de Cerebras. Agregó que su puesta en marcha quería «mostrar al mundo que este trabajo se puede hacer más rápido, se puede hacer con menos energía, se puede hacer a un costo menor».
La demanda de poder de cómputo y chips de IA se disparó este año, impulsada por un auge global de IA. Gigantes tecnológicos como Microsoft, Meta y Google, junto con una miríada de nuevas empresas, se han apresurado a implementar productos de IA en los últimos meses después de que el chatbot ChatGPT impulsado por IA se volviera viral por la prosa extrañamente humana que podía generar.
Pero la fabricación de productos de inteligencia artificial generalmente requiere cantidades significativas de potencia informática y chips especializados, lo que lleva a una búsqueda feroz de más de estas tecnologías. En mayo, Nvidia, el principal fabricante de chips utilizados para impulsar los sistemas de inteligencia artificial, dijo que el apetito por sus productos, conocidos como unidades de procesamiento de gráficos o GPU, era tan fuerte que sus ventas trimestrales serían más de un 50% superiores a las estimaciones de Wall Street. Las predicciones empujaron el valor de mercado de Nvidia por encima de $ 1 billón.
“Por primera vez, estamos viendo un gran aumento en las necesidades informáticas” debido a las tecnologías de IA, dijo Ronen Dar, fundador de Run:AI, una empresa emergente de Tel Aviv que ayuda a las empresas a desarrollar modelos de IA. Esto ha «creado una gran demanda» de chips especiales, agregó, y las empresas se han «apresurado a asegurar el acceso a ellos».
Para tener en sus manos suficientes chips de IA, algunas de las compañías tecnológicas más grandes, incluidas Google, Amazon, Advanced Micro Devices e Intel, han estado desarrollando sus propias alternativas. Startups como Cerebras, Graphcore, Groq y SambaNova también se han unido a la carrera, con el objetivo de entrar en el mercado dominado por Nvidia.
Los chips están configurados para desempeñar un papel tan importante en la IA que podrían cambiar el equilibrio de poder entre las empresas tecnológicas e incluso entre las naciones. La administración Biden, por su parte, sopesó recientemente las restricciones a la venta de chips de IA a China, y algunos funcionarios estadounidenses dijeron que las capacidades de IA de China podrían representar una amenaza para la seguridad nacional de EE. UU. Unidos en el fortalecimiento del aparato militar y de seguridad de Beijing.
Ya se han construido supercomputadoras de IA, incluso por parte de Nvidia. Pero es raro que las nuevas empresas los creen.
Cerebras, con sede en Sunnyvale, California, fue fundada en 2016 por el Sr. Feldman y otros cuatro ingenieros, con el objetivo de construir hardware que acelere el desarrollo de la IA. A lo largo de los años, la empresa ha recaudado 740 millones de dólares, incluso de Sam Altman, que dirige el laboratorio de inteligencia artificial OpenAI, y empresas de capital de riesgo como Benchmark. Cerebras está valorada en 4.100 millones de dólares.
Dado que los chips que normalmente se utilizan para impulsar la IA son pequeños, a menudo del tamaño de un sello postal, se necesitan cientos, si no miles, de ellos para procesar un modelo de IA complicado. En 2019, Cerebras presentó lo que afirmó era el chip de computadora más grande jamás construido, y Feldman dijo que sus chips pueden entrenar sistemas de inteligencia artificial entre 100 y 1000 veces más rápido que el hardware existente.
G42, la empresa de Abu Dhabi, comenzó a trabajar con Cerebras en 2021. Usó un sistema Cerebras en abril para entrenar una versión árabe de ChatGPT.
En mayo, G42 le pidió a Cerebras que construyera una red de supercomputadoras en diferentes partes del mundo. Talal Al Kaissi, director gerente de G42 Cloud, una subsidiaria de G42, dijo que la tecnología avanzada permitiría a su empresa crear chatbots y usar IA para analizar datos genómicos y preventivos.
Pero la demanda de GPU era tan alta que era difícil conseguir suficientes para construir una supercomputadora. La tecnología de Cerebras estaba disponible y era rentable, dijo el Sr. Al Kaissi. Entonces, Cerebras usó sus chips para construir la supercomputadora G42 en solo 10 días, dijo Feldman.
“El plazo se ha reducido considerablemente”, dijo Al Kaissi.
Durante el próximo año, dijo Cerebras, planea construir dos supercomputadoras más para el G42, una en Texas y otra en Carolina del Norte, y, después de eso, seis más repartidas por todo el mundo. Él llama a esta red Condor Galaxy.
Sin embargo, es probable que las empresas emergentes tengan dificultades para competir con Nvidia, dijo Chris Manning, científico informático de Stanford cuya investigación se centra en la IA. Eso se debe a que las personas que construyen modelos de IA están acostumbradas a usar software que se ejecuta en los chips de IA de Nvidia, dijo. .
Otras empresas emergentes también intentaron ingresar al mercado de chips de inteligencia artificial, pero muchas «fallaron efectivamente», dijo el Dr. Manning.
Pero Feldman dijo que tenía esperanza. Muchas empresas de inteligencia artificial no quieren estar encerradas solo en Nvidia, dijo, y existe una demanda mundial de otros chips potentes como los de Cerebras.
“Esperamos que esto impulse la IA hacia adelante”, dijo.