La apuesta de 150 millones de dólares de Nvidia por BaseTen: asegurar la infraestructura de inferencia de IA

La revolución de la inteligencia artificial está entrando en su siguiente fase importante. El punto débil ahora se encuentra en el paso de la creación de modelos a su uso en el mundo real. Mientras que el entrenamiento es la etapa inicial, la inferencia es la práctica diaria. Es en este momento cuando un modelo entrenado, como ChatGPT, genera una respuesta a tu pregunta. Esta distinción es crucial, ya que, a medida que la adopción de la IA aumenta exponencialmente, la inferencia se convierte en el principal desafío en términos de costos y rendimiento.

Cada interacción, cada solicitud, genera nuevos datos y tokens. Esto implica un costo computacional adicional en cada paso del proceso. Esto crea una nueva capa de infraestructura en la que la optimización del software en términos de velocidad, costo y confiabilidad es más importante que el poder del hardware en sí. La oportunidad de mercado aquí se define por una curva exponencial. A medida que los modelos se vuelven más capaces y se implementan en millones de aplicaciones, el volumen de solicitudes de inferencia aumenta enormemente. No se trata de un costo de entrenamiento único; se trata de una operación continua y de alta frecuencia.

Las condiciones económicas son claras: las empresas deben generar más tokens con la máxima velocidad y calidad posibles, mientras se evita que los costos aumenten excesivamente. El Informe sobre IA de Stanford destaca los avances logrados hasta ahora: los costos de procesamiento para un sistema del nivel GPT-3.5 han disminuido en más de 280 veces entre finales de 2022 y finales de 2024. Sin embargo, esta rápida reducción también demuestra cuán importante es ganar cada punto porcentual en eficiencia, ya que esto se traduce en ahorros significativos a gran escala.

Esto sienta las bases para un cambio de paradigma en el área de infraestructura. El enfoque ahora se centra en no solo proporcionar más capacidad de procesamiento, sino también en optimizar cómo se utiliza esa capacidad. El éxito se mide por tres objetivos contradictorios: baja latencia para respuestas instantáneas, alta capacidad de procesamiento para manejar a muchos usuarios, y costos mínimos por token. Aquí es donde la inversión de 150 millones de dólares de Nvidia en Baseten se vuelve estratégica. La empresa está invirtiendo en el software que se encuentra encima del hardware, con el objetivo de resolver los problemas complejos relacionados con el enrutamiento, la gestión y la aceleración de las cargas de trabajo de inferencia. En la próxima fase de crecimiento exponencial, los ganadores no solo tendrán los chips más rápidos, sino también el software más inteligente para aprovechar al máximo todo el rendimiento y eficiencia de esos chips.

La estrategia de Nvidia: complementar Groq con diferenciación en software.

La inversión de 150 millones de dólares de Nvidia en Baseten no es un acto independiente. Se trata, en realidad, de una acción destinada a complementar su adquisición de Groq, por valor de 20 mil millones de dólares. Esto constituye una estrategia bien definida para dominar todo el sector de la inteligencia artificial. La adquisición de Groq garantiza la posición de Nvidia en el nivel de hardware de alto rendimiento. Por su parte, la inversión en Baseten asegura que su ecosistema de software se convierta en la opción predeterminada para la implementación y escalamiento de modelos de aprendizaje automático.

Este enfoque dual aborda un cambio fundamental en la competencia por las infraestructuras de inteligencia artificial. El mercado está pasando de la simple alquiler de GPU a plataformas que resuelven los complejos aspectos relacionados con el software necesario para su uso en producción. Como se mencionó anteriormente, plataformas como Baseten atraen financiación de capital riesgo, lo que les permite desarrollar software diferenciado, lo que les otorga una mayor ventaja competitiva en comparación con los proveedores de hardware convencionales. Al apoyar a Baseten, Nvidia está apostando por un enfoque centrado en el software para mejorar la eficiencia de las inferencias. Esto puede llevar a un mayor uso de sus GPU y generar ingresos recurrentes a partir de su amplio ecosistema de clientes, fijándolos en un flujo de trabajo basado en tecnología Nvidia.

La sinergia ya es tangible. Baseten ha informado de ello.Un 225% en mejoramiento del costo-eficacia para el procesamiento de inferencias de alto rendimiento.Se utiliza la tecnología de las GPU Blackwell de Nvidia. Esto no es simplemente una afirmación de marketing; se trata de una demostración poderosa de cómo el software optimizado puede permitir obtener beneficios exponenciales gracias al hardware utilizado. Para los clientes empresariales, esto significa que pueden ejecutar modelos de IA más complejos a un costo accesible y en escala amplia. Además, esto acelera directamente la adopción de los últimos chips de Nvidia, ya que proporciona un camino claro y eficiente hacia la producción real.

Visto de otra manera, esta estrategia garantiza la dominación de Nvidia en la próxima fase de crecimiento exponencial. La adquisición de Groq le permite controlar los chips de inferencia más rápidos. Además, la alianza con Baseten asegura que el software más avanzado pueda funcionar en esos chips. Esto crea una barrera muy sólida para Nvidia. A medida que se agudice el problema de la inferencia, las empresas buscarán soluciones que maximicen el rendimiento y minimicen los costos. Al poseer tanto el hardware como la capa de software optimizada, Nvidia se posiciona como la infraestructura indispensable para el próximo paradigma de la IA.

Impacto financiero y panorama competitivo

Las posibilidades financieras en el mercado de la infraestructura de inferencia son significativas. Este segmento está ganando una posición destacada en el panorama competitivo del área de la inteligencia artificial. Empresas líderes como Baseten tienen un papel importante en este campo.Valor de 2.15 mil millones de dólaresFireworks AI tiene una valoración de 4 mil millones de dólares. Estos números reflejan la confianza que tienen los inversores en el modelo de software definido para la implementación de la inteligencia artificial. A diferencia de los proveedores puros de servicios GPU, que cada vez son más comunes, las plataformas de inferencia atraen financiamiento para desarrollar soluciones software diferenciadas que simplifiquen la complejidad del proceso de producción.

Esto crea una dinámica competitiva muy interesante. El éxito en este campo podría transformar el escenario de la competencia, pasando de un enfoque basado únicamente en el rendimiento del hardware, a un modelo híbrido en el que la eficiencia definida por el software se convierte en el factor clave para diferenciarse de los demás. El mercado ya no se limita a la simple renta de chips. Como muestran las pruebas, empresas como Baseten se centran en hacer que el despliegue de modelos sea algo sencillo, manejar el proceso de containerización, escalar automáticamente y monitorear el rendimiento de las herramientas utilizadas. Esta abstracción de la infraestructura les da una ventaja competitiva mayor que a los revendedores de hardware, quienes están obligados a competir por obtener ganancias cada vez más reducidas al alquilar GPU.

Para Nvidia, esta estrategia constituye una forma excelente de mitigar los riesgos. Al invertir en el nivel de software, la empresa logra superar los riesgos inherentes al alquiler de GPUs. La asociación con Baseten permite crear un nivel de software con mayores márgenes de ganancia, lo que aumenta el valor de su hardware. No se trata simplemente de vender más chips; se trata de crear una fuente de ingresos recurrentes y de atraer a los clientes para que utilicen el trabajo con hardware desarrollado por Nvidia.Un 225% en mejoramiento del costo-rendimiento para la inferencia de alto rendimiento.El uso de las GPU de Blackwell es un ejemplo concreto de cómo el software optimizado puede fomentar la adopción de este tipo de tecnología y aumentar la dependencia que los clientes tienen en ella.

En resumen, Nvidia está consolidando su posición en la capa de infraestructura del próximo paradigma tecnológico. Al apoyar a BaseTen, Nvidia asegura que su hardware sea la plataforma predeterminada para los programas de inferencia más eficientes. Este enfoque dual: controlar los chips más rápidos y poseer el software más inteligente, crea una ventaja considerable para Nvidia. A medida que se reduzca el cuello de botella en términos de rendimiento, las empresas buscarán soluciones que maximicen el rendimiento y minimicen los costos. Al tener controlados ambos aspectos de la cadena de valor, Nvidia se posiciona como la opción indispensable para el crecimiento exponencial de la IA en la producción.

Catalizadores, riesgos y lo que hay que tener en cuenta

El éxito de la estrategia de inferencia de Nvidia depende de algunos hitos claros y de un riesgo que se avecina. El catalizador principal es la capacidad de Baseten para integrarse profundamente con las herramientas de hardware y software de Nvidia, y así poder escalar las implementaciones para los principales clientes empresariales. La plataforma ofrece grandes posibilidades…Los tiempos de ejecución del modelo más rápidos.Los flujos de trabajo sin interrupciones deben convertirse en una práctica común y ampliamente utilizada en la realidad. Esté atento a los anuncios relacionados con implementaciones en múltiples nubes, así como a los estudios de casos que demuestren ahorros significativos en costos y mejoras en el rendimiento. Esto demostrará si el nivel de optimización del software es capaz de impulsar la adopción exponencial que Nvidia espera lograr.

El mayor riesgo es que los software de inferencia se conviertan en una herramienta comúnizada. El mercado ya está lleno de empresas como Fireworks AI y Together AI, todas ellas intentando simplificar el proceso de implementación de los modelos. Si la pila de software necesaria para ejecutar los modelos se vuelve estandarizada y fácilmente replicable, la fuente de ingresos recurrentes que Nvidia espera obtener podría desaparecer. Como se mencionó anteriormente, la principal ventaja de estas plataformas es su…Capa de software diferenciadaEso hace que el despliegue del producto sea algo sencillo. Pero si esta diferenciación se pierde, todo el modelo de negocio relacionado con los software de alto margen se derrumba.

El próximo factor importante que contribuirá a este proceso será la comercialización de modelos y marcos de inferencia más eficientes. El Índice de Inteligencia Artificial de Stanford muestra que los costos relacionados con la inferencia han disminuido.Más de 280 vecesEn solo dos años, esta tendencia seguirá acelerándose. Los nuevos modelos y técnicas pondrán a prueba constantemente las afirmaciones de que las plataformas como Baseten son eficientes en términos de costo y rendimiento. La inversión de Nvidia es una apuesta por un software optimizado que pueda seguir el ritmo de estos avances. Pero es necesario innovar continuamente para mantener esa ventaja del 225%. La competencia no se trata solo de chips más rápidos, sino también de un software más inteligente que pueda aprovechar al máximo la eficiencia de la próxima generación de modelos.