Los proveedores de servicios en la nube están buscando startups de inteligencia artificial muy prometedoras, y la última en unirse a esta tendencia es World Labs, fundada por Fei-Fei Li. Esta startup ha elegido a Google Cloud como su principal proveedor para entrenar modelos de IA, un acuerdo que podría valer cientos de millones de dólares. Sin embargo, Google afirma que la relación previa de Li como científica principal de IA en Google Cloud no influyó en esta decisión.
Durante la Cumbre de Startups de Google Cloud, se anunció que World Labs utilizará gran parte de su financiación para licenciar servidores GPU en la plataforma de Google Cloud, con el objetivo de entrenar modelos de IA que sean “inteligentes espacialmente”. Startups bien financiadas que desarrollan modelos de IA son muy buscadas en el mundo de los servicios en la nube. Algunos de los acuerdos más grandes incluyen a OpenAI, que entrena y ejecuta modelos de IA exclusivamente en Microsoft Azure, y Anthropic, que utiliza AWS y Google Cloud. Estas empresas suelen pagar millones de dólares por servicios de computación y, a medida que sus modelos de IA crecen, podrían necesitar aún más recursos, lo que las convierte en clientes valiosos para Google, Microsoft y AWS.
World Labs está creando modelos de IA multimodales únicos que requieren mucha capacidad de computación. La startup recaudó recientemente 230 millones de dólares, alcanzando una valoración de más de mil millones de dólares, en un acuerdo liderado por A16Z, para desarrollar modelos de IA del mundo. James Lee, gerente general de startups y IA en Google Cloud, comentó que los modelos de IA de World Labs podrán procesar, generar e interactuar con datos de video y geoespaciales, a los que llaman “inteligencia espacial”.
A pesar de los vínculos de Li con Google Cloud, la empresa niega que este acuerdo sea resultado de esa relación, argumentando que sus servicios, como el Kit de Herramientas de Alto Rendimiento para escalar cargas de trabajo de IA y su amplia oferta de chips de IA, fueron factores más importantes. Google Cloud ofrece a las startups la opción de utilizar sus chips de IA propios, las unidades de procesamiento tensorial (TPUs), o las GPUs de Nvidia, que tienen un suministro más limitado. Google Cloud busca que más startups entrenen modelos de IA en TPUs para reducir su dependencia de Nvidia.
Aunque algunas startups están entrenando exclusivamente en TPUs, las GPUs siguen siendo las favoritas en la industria para el entrenamiento de IA. World Labs decidió entrenar sus modelos de IA en GPUs en este acuerdo, aunque Google Cloud no reveló los motivos detrás de esta elección. Lee mencionó que trabajaron con Li y su equipo de producto, y que en esta etapa del desarrollo del producto, tenía más sentido utilizar la plataforma de GPU. Sin embargo, esto no significa que sea una decisión permanente, ya que podrían optar por diferentes plataformas en el futuro.
Lee no reveló el tamaño del clúster de GPUs de World Labs, pero los proveedores de nube suelen dedicar supercomputadoras masivas para startups que entrenan modelos de IA. Google Cloud prometió a otra startup, Magic, un clúster con “decenas de miles de GPUs Blackwell”, cada una con más potencia que una PC de juegos de alta gama. Sin embargo, cumplir con estas promesas puede ser complicado. Microsoft, competidor de Google en servicios en la nube, está teniendo dificultades para satisfacer las enormes demandas de computación de OpenAI, lo que ha llevado a la startup a buscar otras opciones.
El acuerdo de World Labs con Google Cloud no es exclusivo, lo que significa que la startup podría establecer acuerdos con otros proveedores de nube. Sin embargo, Google Cloud afirma que obtendrá la mayor parte de su negocio en el futuro.
