Se está gestando una competencia entre las grandes empresas de la nube por desarrollar chips de inteligencia artificial (IA). Google ha presentado su chip Trillium, diseñado para entrenar y ejecutar modelos de IA, mientras que Microsoft lanzará su chip Maia pronto. Amazon Web Services (AWS) también tiene chips de IA: Trainium, Inferentia y Graviton. Para destacar Trainium, AWS ha lanzado un nuevo programa de subvenciones para la investigación en IA llamado “Build on Trainium”, que otorgará un total de 110 millones de dólares a instituciones, científicos y estudiantes que investiguen sobre IA.
AWS ofrecerá hasta 11 millones de dólares en créditos de Trainium a universidades con las que tiene asociaciones estratégicas, además de subvenciones individuales de hasta 500,000 dólares para la comunidad de investigación en IA en general. También se establecerá un “cluster de investigación” de hasta 40,000 chips Trainium al que los equipos de investigación y estudiantes podrán acceder mediante reservas autogestionadas.
Gadi Hutt, director senior de Annapurna Labs de AWS, explicó que “Build on Trainium” busca proporcionar a los investigadores el soporte de hardware necesario para llevar a cabo su trabajo. Los participantes del programa también tendrán acceso a recursos educativos sobre Trainium. Hutt mencionó que la investigación académica en IA está limitada por la falta de recursos, lo que hace que el sector académico se quede atrás rápidamente. Con este programa, AWS pretende invertir en una nueva ola de investigación en IA guiada por las universidades, que avance en aplicaciones de IA generativa y optimizaciones.
Sin embargo, no todos creen que AWS sea un patrocinador benevolente. Os Keyes, un candidato a doctorado en la Universidad de Washington, expresó que esto podría ser un intento de corromper la financiación de la investigación académica. Con “Build on Trainium”, AWS tendrá la última palabra sobre qué proyectos reciben subvenciones. El proceso de selección no es claro; Hutt solo mencionó que AWS asignará fondos “basados en el mérito de la investigación y las necesidades”.
Un portavoz de AWS aclaró que un comité de “practicantes de IA y aplicaciones” revisará las propuestas y seleccionará los proyectos más impactantes. Hay evidencia que sugiere que la investigación en IA respaldada por empresas tiende a favorecer trabajos con aplicaciones comerciales, en detrimento de otros estudios. Investigadores han pedido protecciones legales y técnicas para examinar la IA sin temor a represalias por parte de las empresas.
El programa “Build on Trainium” busca promover Trainium, pero también podría estar intentando atraer a investigadores a su plataforma. Hutt aseguró que los beneficiarios de las subvenciones no estarán “atados” al ecosistema de AWS y que solo deberán publicar un artículo y “liberar” su trabajo en GitHub bajo una licencia permisiva.
No está claro si “Build on Trainium” logrará cerrar la brecha entre la academia y la industria de la IA. En 2021, las agencias gubernamentales de EE. UU., excluyendo el Departamento de Defensa, destinaron 1.5 mil millones de dólares a la financiación académica para la investigación en IA, mientras que la industria de IA gastó más de 340 mil millones de dólares en total. Casi el 70% de los doctores en IA terminan en la industria privada, atraídos no solo por salarios competitivos, sino también por acceso a recursos computacionales y datos.
En los últimos años, las empresas han aumentado la contratación de investigadores académicos en IA y han reservado mayores subvenciones para estudiantes de doctorado. Como resultado, más del 90% de los modelos de IA más grandes desarrollados en un año provienen de la industria. Aunque se han tomado algunas medidas para abordar la brecha de financiación entre la academia y la industria, como la inversión de 140 millones de dólares de la Fundación Nacional de Ciencias para establecer institutos de investigación en IA, estos esfuerzos son pequeños en comparación con los programas corporativos. No hay muchas razones para pensar que la situación cambiará pronto.
