Lightning AI, la startup detrás del marco PyTorch Lightning de código abierto, anunció hoy que recaudó $ 40 millones en una ronda de Serie B dirigida por Coatue con la participación de Index Ventures, Bain, Chainsmokers’ Mantis VC y First Minute Capital. El CEO William Falcon le dijo a TechCrunch que el nuevo dinero se usará para expandir el equipo de 60 personas de Lightning AI mientras apoya a la comunidad en torno al desarrollo de PyTorch Lightening.
Lightning AI, anteriormente Grid.ai, es la culminación del trabajo que comenzó en 2018 en el Laboratorio de inteligencia computacional, aprendizaje, visión y robótica (NYU CILVR) de la Universidad de Nueva York y Facebook AI Research (ahora Meta AI Research). Después de que Falcon comenzara a desarrollar PyTorch Lightning como estudiante universitario en Columbia en 2015, fundó Lightning AI en 2019 con Luis Capelo, exdirector de productos de datos de Forbes. Mientras trabajaba en su Ph.D. en NYU y Facebook AI Research, Falcon de código abierto PyTorch Lightning y, según él, el proyecto ganó terreno rápidamente.
“[W]Nos dimos cuenta de que el mayor desafío que frenaba la adopción de IA a gran escala era la fragmentación del ecosistema de IA”, dijo Falcon. “Noté por primera vez el impacto del ecosistema de IA fragmentado en 2019. Debido a que la adopción de IA a escala era y sigue siendo tan incipiente, cada pocos meses descubríamos una parte ‘faltante’ de la pila de aprendizaje automático. La razón por la que esto es importante es que cada pieza faltante del rompecabezas ralentiza el ritmo general de la innovación de la IA… Llevar un modelo hasta el punto en que se puede poner en producción requiere cientos, si no miles, de horas de desarrollador dedicadas exclusivamente a la infraestructura”.
Marco de desarrollo de IA
Con PyTorch Lightning, Falcon buscaba desvincular los flujos de trabajo de I+D de la ingeniería, haciendo que los experimentos de IA fueran más fáciles de leer y reproducir (en teoría). PyTorch Lightning proporciona una interfaz de alto nivel para PyTorch, el popular marco de aprendizaje profundo de Facebook, que abstrae el código que normalmente se requiere para configurar y mantener los sistemas de IA.
PyTorch Lightning incluye una colección de herramientas relevantes para el aprendizaje automático, como la programación de flujos de trabajo para computación distribuida (es decir, la distribución de cargas de trabajo en varias máquinas) y la gestión y el aprovisionamiento de infraestructura a través del código. Una galería de aplicaciones de IA seleccionadas por el equipo de Lightning está disponible para su uso o desarrollo, al igual que una biblioteca de componentes que agregan capacidades a las aplicaciones de IA, como la extracción de datos de la transmisión de video.
Las aplicaciones creadas con PyTorch Lightning pueden ejecutarse en una infraestructura de nube privada o en entornos locales. Como alternativa, Lightning AI proporciona una plataforma de alojamiento para implementar y monitorear aplicaciones en la nube.
“La visión que he estado persiguiendo desde mi tiempo en NYU siempre ha sido construir algo así como un sistema operativo para IA que permitiera que todas las piezas dispares del ecosistema de IA trabajaran juntas”, dijo Falcon. “No tienes que saber nada sobre el motor de combustión interna para conducir a la tienda de comestibles; ¿Por qué deberías saber sobre [containers], infraestructura en la nube, sistemas de archivos distribuidos y capacitación tolerante a fallas para simplemente dar vida a su proyecto de IA? Las soluciones actuales le entregan las piezas dispares de un automóvil en funcionamiento y esperan que pueda ensamblarlas en algo que pueda usar para conducir”.
Con este fin, la galería de aplicaciones de Lightning contiene modelos de IA listos para implementar diseñados para realizar tareas como diagnosticar cáncer en mascotas, ejecutar cargas de trabajo en la nube y poner en marcha proyectos de IA en la nube. Falcon ve la galería de aplicaciones Lightning como una forma de lanzar sistemas de IA “distribuidos en varias nubes” a “escala empresarial” y, además, como un componente básico para la “próxima generación” de empresas emergentes de IA aplicada.
“Descubrimos que muchas nuevas empresas lanzadas en los últimos dos años podrían haberse creado como aplicaciones Lightning”, dijo Falcon. “Nos consideramos la tienda de aplicaciones de Apple pero para la IA. Algunas de las empresas más grandes del mundo se lanzaron por primera vez como Apple Apps: estamos haciendo lo mismo con la IA”.
Un ecosistema en ciernes
Las aplicaciones PyTorch Lightning y Lightning se ubican en la categoría de software MLOps, que admite el ciclo de vida de la IA al orquestar la experimentación, el entrenamiento del modelo de IA, la implementación del modelo en producción y el seguimiento del modelo. Hay un gran interés en MLOps. En una reciente encuesta, Forrester descubrió que el 73 % de las empresas cree que la adopción de MLOps las mantendría competitivas, mientras que el 24 % dice que las convertiría en líderes de la industria. Deloitte predice que MLOps será un mercado de $ 4 mil millones para 2025.
Existen muchas alternativas a PyTorch Lightning, entre ellas PyTorch Ignite y Fast.ai. Pero Falcon apunta a las métricas como evidencia de que el proyecto de Lighting AI se adelantó al resto: hasta la fecha, PyTorch Lightning se ha descargado cuatro millones de veces y es utilizado por aproximadamente 10,000 empresas en producción. En 2019, NeurIPS, una de las conferencias de IA más grandes del mundo, adoptó PyTorch Lightning como estándar para enviar código PyTorch.
“[With PyTorch Lightning,] las empresas pueden comprender qué están haciendo los sistemas que construyen e incluso vincular a miembros del equipo que no son ingenieros, por ejemplo, de cumplimiento, para ayudar a eliminar el riesgo comercial de un sistema que lleva a la empresa a la bancarrota o se vuelve racista en Twitter”, dijo Falcon. “Las empresas que crean soluciones con Lightning AI no estarán limitadas a ningún proveedor de nube o de hardware específico… Finalmente, Lightning AI cuenta con la tecnología de la comunidad de IA de código abierto, lo que significa que las empresas pueden aprovechar las últimas y mejores herramientas de código abierto sin pasar meses integrando cualquiera de ellos.”
A pesar de sus orígenes en código abierto, Lightning AI podría percibirse como una competencia con nuevas empresas como Hugging Face, que también brinda servicios de alojamiento de aplicaciones de IA. Empresas como Comet, Iterative, Weights & Biases e InfuseAI ofrecen una combinación comparable de soluciones MLOps pagas y gratuitas.
Sin embargo, a Falcon no le preocupa la competencia. Afirma que la trayectoria de ingresos de Lightning AI está en camino de ser un flujo de caja positivo en los próximos 36 meses; la compañía gana dinero principalmente a través de su producto PyTorch Lightning completamente administrado. Si bien no se comprometió con los planes de contratación, Falcon señaló que Lightning AI duplicó su equipo a 60 personas el año pasado.
“Crecí en una Venezuela devastada por la inflación, durante algunos de los días más oscuros de los mercados financieros. Como resultado, siempre me equivoco por el lado de la precaución y me aseguro de que estamos bien capitalizados para posibles reducciones a largo plazo”, dijo Falcon. “Si bien muchos anticipan una recesión que sacudirá nuestra economía en los próximos años, hemos mantenido nuestro consumo bajo y recaudado suficiente capital para brindarnos una pista de al menos varios años”.
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