AI, un amplificador de la inteligencia humana
Asistí a la Cumbre TechSurge de Celesta Capital el 13 de febrero de 2023 en el Museo de Historia de la Computación. En este artículo hablaré sobre la entrevista con Nick Brathwaite, fundador y socio gerente de Celesta Capital, así como con Sriram Viswanathan (también con Celesta y muy involucrado en inversiones de riesgo en India), y un panel de discusión de John Hennessy (presidente de Alphabet).
En un artículo complementario, hablaré sobre mi entrevista con John Hennessy, presidente de Alphabet (la empresa matriz de Google) y Vint Cerf, también de Google, durante la cumbre TechSurge. Además, también discutiré algunas notas relacionadas con un panel de semiconductores en la Cumbre que incluyó a Sanjay Mehrotra (CEO de Micron).
Celesta Capital es una empresa de inversión de Venture Capital (VC) y organizaron la Cumbre para explorar el futuro y el estado de la inversión en tecnología profunda, que van desde las tendencias de inversión en tecnología profunda hasta las tendencias de la industria que aumentan la demanda de nuevos avances tecnológicos y por qué las inversiones deben Centrarse en tecnologías que permitan la adopción masiva de aplicaciones emergentes. Intentaré dar algunas ideas relacionadas con este tema, especialmente con respecto al crecimiento de las tendencias de datos y almacenamiento digital.
Primero de mi entrevista con Nic Brathwaite y Sriram Viswanathan, primero les pregunté sobre su experiencia con Flex y lo que él ve como el futuro del hardware. Nic indicó que el crecimiento de las tecnologías y aplicaciones emergentes en el espacio de la tecnología profunda tiene un crecimiento fenomenal por delante. Por ejemplo, 5G permite IoT y vehículos autónomos, lo que requiere muchos sensores y almacenamiento de datos, así como comunicación. Cada tecnología tendrá requisitos de hardware adicionales. En el lado de la fabricación, tiene el lado ODM y los productos de hardware con productos OEM innovadores.
También pregunté sobre posibles inversiones de capital de riesgo impulsadas por nuevas tecnologías de almacenamiento y memoria, como NVMe-oF y CXL. Sriram respondió y dijo que venía de Intel y estaba involucrado en algunos de estos temas. Dijo que las inversiones de la empresa cambian con el tiempo y ha habido un cambio de paradigma, por lo que empresas como Apple están construyendo sus propios chips M1 y M2 en TSMC (que nunca habrían anticipado en 2005). Existe una necesidad mucho mayor de una integración más estrecha del hardware ligado estrechamente al software, ya sea en el centro de datos o en el perímetro. A menos que haga esto, no podrá ofrecer la potencia y el rendimiento necesarios para muchas aplicaciones.
La próxima etapa va más allá de la integración del núcleo y el software e incluye la integración de la memoria, el almacenamiento y las comunicaciones. La interconexión es el principal cuello de botella. Invirtieron en innovium (vendido a Marvel). El software en el borde y la nube también necesitan una integración más estrecha con la seguridad. Puede ajustar legers distribuidos (blockchain) para evitar comprometer la infraestructura. Dijo que están invirtiendo en otra empresa en el espacio de Kubernetes, Platform 9, que se enfoca en los datos en lugar del transporte de datos. Las bases de datos empresariales no estarán completamente en la nube o en múltiples nubes o en las instalaciones y esto crea nuevas oportunidades de inversión.
Nic fue brevemente director general interino de una empresa en el espacio de conducción autónoma. Están entregando su primera máquina peta-OPS que consume 20 vatios de potencia en un chip de 5 nm. La industria automotriz está cambiando mucho, pero si observa el espacio de la IA generativa, la infraestructura actual del centro de datos es lamentablemente inadecuada. Necesita potencia y rendimiento a un precio que tenga sentido. Dijo que Azure tenía un exceso de capacidad del 20 %, especialmente con IA generativa. Tienen inversiones en empresas que trabajan con datos no estructurados en lugar de bases de datos y se ocupan de las discontinuidades en los requisitos de hardware y software.
Hubo una discusión en uno de los paneles sobre el uso de IA generativa para aplicaciones particulares. Nic dijo que para proporcionar el rendimiento y las capacidades emergentes, se necesitan dispositivos semiconductores de propósito especial porque los dispositivos de propósito general son lo suficientemente potentes y ajustados para esas aplicaciones. Para que una empresa de sistemas cree diferenciación necesita la combinación correcta de software y hardware. La diferenciación debe hacerse a nivel de componente.
John Hennessey estuvo en una sesión inicial entrevistado por Kia Kokalitcheva, Axios. Ella le preguntó qué pensaba sobre Chat GBT. John dijo que estaba impresionado con la calidad de la capacidad del lenguaje natural y dijo que, al menos en un nivel superficial, a menudo hace las cosas bien, pero que siempre confía en que tiene la respuesta correcta. Habló un poco sobre la historia de la IA que se remonta a John McCarthy y Deep Blue de IBM. Dijo que Deep Blue usaba computación de fuerza bruta pero Alpha Go no. Dijo que el desarrollo de la IA se está moviendo más rápido que la Ley de Moore y que la cantidad de artículos sobre este tema se está acelerando.
Se le pidió que comentara cuándo Chat GBT se equivoca. Comentó que hubo al menos un caso en el que Chat GBT inventó las referencias. Pensó que sería mejor entrenar una IA de este tipo con datos más útiles en lugar de un montón de sitios web aleatorios. Sugirió que, por ejemplo, Wikipedia sería una buena fuente y que pasarán varios años más antes de que la IA generativa se convierta en algo de lo que podamos estar orgullosos. Luego, Kia le preguntó cuál pensaba que era el lugar de la IA generativa en las aplicaciones. Pensó que podría usarse para hacer un buen resumen de un tema y tal vez ayudar a hacer una hermosa presentación de PowerPoint y potencialmente podría revolucionar los informes legales.
También dijo que el costo actual de la inferencia es demasiado alto y que Chat GBT suele estar ocupado. Pensó que había oportunidades para construir sistemas de IA entrenados y enfocados en usos particulares, lo que conduciría a modelos más pequeños y serían más prácticos. Pensó que estamos a 1 o 2 años de productos útiles, particularmente en inteligencia comercial. También dijo que el uso de IA nos permite programar con datos en lugar de muchas líneas de código. Google dudaba en producir algo como Chat GBT, no querían que el sistema dijera cosas incorrectas o tóxicas. Dijo que la industria de la tecnología debe ser más cuidadosa para alentar a una sociedad civil y que no se anticipó que muchas herramientas, como Internet, se usarían para hacer cosas malas.
John dijo que la IA puede ser un amplificador de la inteligencia humana. Podría usarse para ayudar a enseñar a los niños en un salón de clases con instrucción personalizada para que coincida con su ritmo y tipo de aprendizaje. Dijo que la posibilidad de hacer una verdadera IA general es mucho más probable que en el pasado. También hizo comentarios sobre tecnologías defensivas, blockchain, la lucha contra el cambio climático, el futuro de la tecnología de semiconductores en EE. UU. e innovaciones médicas.
TechSurge Summit de Celesta cubrió las tendencias de inversión en tecnología profunda e incluyó información sobre el crecimiento y la demanda de datos. John Hennessy, CEO de Alphabet, cubrió muchos temas, incluido cómo la IA puede ser un amplificador de la inteligencia humana.
