La IA tiene un potencial transformador. Pero si le preguntas a los cofundadores de Modular, una startup que emerge del sigilo hoy, el software utilizado para desarrollarlo es “monolítico”, fracturado en silos apilados con capas de complejidad. Las grandes empresas tecnológicas han realizado contribuciones útiles, como TensorFlow y PyTorch, marcos de desarrollo de IA mantenidos por Google y Facebook, respectivamente. Pero estas empresas, postulan los cofundadores de Modular, muestran una preferencia por sus herramientas e infraestructura a expensas del progreso de la IA.
Modular pretende cambiar eso. Fundada por exingenieros y ejecutivos de Apple y Google, la compañía cerró hoy una gran ronda semilla ($30 millones) liderada por GV (anteriormente Google Ventures), con la participación de Greylock, The Factory y SV Angel para hacer realidad su visión de una plataforma optimizada. -Plataforma de desarrollo de sistemas de IA agnóstica.
“La industria está luchando por mantener y escalar cadenas de herramientas personalizadas y fragmentadas que difieren entre investigación y producción, capacitación e implementación, servidor y perímetro”, dijo el CEO de Modular, Chris Lattner, a TechCrunch en una entrevista por correo electrónico. “Muchas de las empresas tecnológicas más grandes del mundo creen ingenuamente que la comunidad de código abierto y la infraestructura de código abierto propiedad de Google, Meta y Nvidia eventualmente proporcionarán esto, cuando sus prioridades y limitaciones muestren lo contrario”.
Lattner tiene un currículum impresionante, ya que encabezó la creación de Swift, el lenguaje de programación que impulsa gran parte del ecosistema de Apple. Anteriormente fue vicepresidente de la división de conducción autónoma de Tesla y presidente de ingeniería y productos en SiFive, que proporciona propiedad intelectual a empresas de diseño de chips. Durante su permanencia en Google, Lattner administró y creó una variedad de productos relacionados con la IA, incluidos los TPU en Google Brain, una de las divisiones de investigación centradas en la IA de Google, y TensorFlow.
El otro cofundador de Modular, Tim Davis, tiene logros por derecho propio, ya que ayudó a establecer la visión, la estrategia y las hojas de ruta para los productos de aprendizaje automático de Google que abarcan desde pequeños grupos de investigación hasta sistemas de producción. Desde 2020 hasta principios de 2022, Davis fue el líder de producto para las API de aprendizaje automático de Google, los compiladores y la infraestructura de tiempo de ejecución para servidores y dispositivos perimetrales.
Créditos de imagen: Modular
“El problema más apremiante que enfrentan las empresas que no son ‘Big Tech’ es cómo producir IA dentro de los límites de rendimiento, costo, tiempo y talento. El costo de oportunidad de este desafío es enorme. Para las empresas individuales, esto significa que las innovaciones no llegan al mercado, experiencias de productos inferiores y, en última instancia, un impacto negativo en sus resultados”, dijo Lattner. “La IA puede cambiar el mundo, pero no hasta que se pueda curar la fragmentación y la comunidad global de desarrolladores pueda concentrarse en resolver problemas reales, no en la infraestructura en sí”.
La solución de Modular es una plataforma que unifica las interfaces populares del marco de IA a través de componentes comunes modulares y “componibles”. Los detalles son un poco confusos, son los primeros días, advirtió Lattner, pero el objetivo con Modular es permitir que los desarrolladores conecten hardware personalizado para entrenar sistemas de inteligencia artificial, implementar esos sistemas en dispositivos o servidores de borde y, de lo contrario, “escala sin problemas”. [the systems] a través del hardware para que la implementación de la última investigación de IA en la producción ‘simplemente funcione’”, dijo Lattner.
Según una descripción, Modular encaja en la categoría emergente de proveedores de MLOps, y ofrece herramientas para recopilar, etiquetar y transformar los datos necesarios para entrenar sistemas de IA, así como flujos de trabajo para crear, implementar y monitorear IA. MLOps, abreviatura de “operaciones de aprendizaje automático”, busca optimizar el ciclo de vida de la IA mediante la automatización y estandarización de los flujos de trabajo de desarrollo, al igual que DevOps estaba destinado a lograr para el software.
“Los fundadores de Modular se dirigen por un camino familiar: reinventar la infraestructura fundamental con una capa de software modular para priorizar la simplicidad y la facilidad de uso”, dijo a TechCrunch cuando se le contactó para hacer comentarios. “Los ecosistemas de hardware y software que soportan la IA han llegado a un punto de inflexión familiar, donde el entusiasmo por las nuevas capacidades ha generado complejidad y fragmentación que están listas para la simplificación”.
Impulsada por la adopción acelerada de la IA, la empresa de análisis Cognilytica predice que el mercado global de soluciones MLOps tendrá un valor de $ 4 mil millones para 2025, frente a $ 350 millones en 2019. En un reciente encuestaForrester 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.
“La principal competencia de Modular es la mentalidad que domina el desarrollo de software de IA dentro de Big Tech y Big Tech en sí misma”, dijo Lattner. “La razón por la que esas empresas tienen éxito en la implementación de IA es que acumulan ejércitos de desarrolladores, expertos en IA increíblemente talentosos, y utilizan sus vastos recursos informáticos y financieros para promover sus propios esfuerzos y productos, incluidas sus propias nubes y hardware de IA. A pesar de sus increíbles contribuciones al campo, sus preferencias personales resaltan un profundo abismo en la IA y colocan un techo que limita la industria en la capacidad del resto del mundo para usar esta tecnología para combatir algunos de nuestros problemas socioeconómicos y ambientales más importantes”.
Lattner, sin dar nombres, afirma que Modular ya está trabajando con “algunos de los mayores [firms] en tecnología.” El enfoque a corto plazo es expandir el equipo de 25 personas de Modular y preparar la plataforma para su lanzamiento en los próximos meses.
“Las condiciones económicas cambiantes significan que las empresas de IA más grandes del mundo han gastado miles de millones en IA para centrarse en la producción, y ganar dinero, a partir de la IA, en lugar de jugar”, dijo Lattner. “Muchos de los mejores y más brillantes científicos informáticos (efectivamente, los ingenieros 100x dentro de organizaciones donde los ingenieros 10x son la norma) están luchando solo para mantener y hacer que estos sistemas funcionen para casos de uso básicos, la mayoría de los cuales se centran en proyectos de optimización de ingresos, no cambiando el mundo. Con ese fin, los responsables de la toma de decisiones técnicas buscan una infraestructura que sea más utilizable, flexible y eficiente, que agilice el desarrollo y la implementación de e2e AI y permita que la investigación de AI pase a producción más rápido. Realmente solo buscan obtener un valor mucho mayor de la IA a un menor costo de implementación”.
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