"Cuando empezamos, la primera diapositiva de nuestra presentación al acelerador de startups Y Combinator era '¿Qué es una GPU?'", recuerda el fundador de Paperspace, Dillon Erb.

No es una pregunta que probablemente se plantee nadie en 2024, pero cuando se fundó Paperspace hace una década, el mercado de la nube todavía estaba en pañales. Si bien todos los hyperscalers ya habían lanzado sus productos, solo AWS de Amazon ofrecía GPU; Microsoft Azure no lanzó GPU en su nube hasta 2016, y Google no lo hizo hasta 2017.

“Amazon tuvo un prototipo, pero creo que fuimos la primera nube totalmente basada en GPU”, afirma Erb. “Ahora es obvio, pero pensábamos que las GPU serían una parte importante de la computación en la nube”.

Como proveedor de una nube dedicada a GPU, Paperspace fue pionero en este campo. Pero, ahora que la inteligencia artificial está de moda, la empresa se enfrenta a la necesidad de demostrar que no se adelantó y que puede seguir el ritmo de empresas relativamente nuevas como CoreWeave y Lambda.

Para lograrlo, se convirtió en parte del proveedor de servicios en la nube de nivel medio DigitalOcean (DO) en un acuerdo de 111 millones de dólares en 2023. “Fueron realmente pioneros en centrarse en los desarrolladores, yendo a por desarrolladores y empresas emergentes en el mercado medio-bajo”, dice Erb. “Una vez que te vuelves realmente grande, hay nubes más grandes a las que recurrir”.

Esta estrategia ha resultado algo exitosa para DO, con una capitalización de mercado de $3 mil millones al momento de escribir este artículo, pero también ha limitado el crecimiento. Al centrarse en las operaciones y empresas más pequeñas, ha servido como trampolín hacia los hyperscalers.

A pesar de haber lanzado su negocio en 2011, DO no ha logrado aprovechar la ola de migración a la nube empresarial que impulsó los ingresos de los hyperscalers. Después de cotizar en la Bolsa de Nueva York en 2021 con una valoración de 4.480 millones de dólares y un año inicial de apoyo de los inversores, ha tenido dificultades para convencer al mercado de que puede crecer.

“El negocio que han desarrollado ha tenido mucho éxito a la hora de llegar a ese nivel de clientes”, responde Erb. “Ahora tenemos ambiciones más grandes porque la revolución de la GPU o la IA significa que las empresas más pequeñas pueden hacer mucho más. Estamos trabajando para poder crecer con los clientes a medida que crecen”.

“Aquí hay una enorme oportunidad de crecimiento. La pregunta que todos se hacen internamente es '¿Cómo podemos hacer que esta empresa pase de valer tres o cuatro mil millones a valer diez veces más?' Y, por supuesto, existe la preocupación de que, en algún momento, tendremos un desajuste entre la oferta y la demanda a medida que todos desarrollen sus sistemas informáticos.", agregó.

"Pero mi sensación al respecto, después de observar este espacio, es que la demanda de computación es casi infinita. Hemos inventado estos programas de inteligencia artificial realmente geniales que pueden absorberla toda".

Este comentario optimista está en línea con gran parte del optimismo descontrolado de la industria tecnológica sobre el futuro de la IA, que preocupa a otros de que la realidad eventualmente los alcance.

"Estoy en la burbuja", dice Erb riendo. "Pero la demanda de computación seguirá superando la oferta durante los próximos años. Hay un impulso increíble en torno a ella y sentimos que somos el centro de este universo cuya existencia aún desconoce mucha gente".

Con el entusiasmo en torno a la IA en su apogeo, es difícil evaluar cómo se comparan Paperspace y DO. “En este momento, la realidad es que la demanda de computación es tan alta que, si se pueden apilar y colocar estas cajas de pizza, la gente vendrá y las usará”, dice Erb. “Eso durará algún tiempo”.

La escasez de GPU está empezando a desaparecer, aunque la industria de los centros de datos aún no puede construir y alimentar centros de datos lo suficientemente rápido como para satisfacer la demanda, lo que lleva a los clientes a comprometerse con quién hacen negocios.

Cuando eso comience a mejorar y las empresas puedan ser más exigentes con la elección de proveedores, Erb espera que la experiencia del desarrollador pase a primer plano.

"En eso es en lo que DO es mejor, tenemos cientos de miles de clientes. Todo se ha basado siempre en la simplicidad, frente a hyperscalers enormemente complejos".

De manera similar, cree que otras nubes de IA tendrán dificultades para alcanzar la pila de software en la nube de DO, incluso mientras avanzan rápidamente con más implementaciones de GPU. "¿Qué tiene que hacer un CoreWeave o un Lambda en el futuro para convertirse en una empresa de computación en la nube?

"En realidad, no es fácil hacerlo: es necesario estar distribuido globalmente, se necesitan cortafuegos, se necesitan balanceadores de carga, etc. Creo que DO es un caso aislado en este aspecto. Creo que estamos bien posicionados para convertirnos en uno de los mejores, si no el mejor, en este mercado".

Paperspace opera desde tres centros de datos, que se suman a la sólida red de 15 centros de datos de DO. Todavía no está claro cuántos de los sitios agregarán una importante red de GPU - "no estamos tratando de modernizar los centros de datos antiguos para convertirlos en nuevos" - pero Erb espera apoyarse en el alcance global de la empresa para diferenciarse de otras nubes de IA. "Todo el mundo está tratando de hacer IA, no solo en Estados Unidos".

Al igual que el resto de la industria, la velocidad de su expansión dependerá en cierta medida de la rapidez con la que pueda conseguir las GPU más recientes y de la cantidad de ellas que pueda conseguir. Pero como muchos de sus clientes son empresas pequeñas, todavía hay oportunidades en los equipos más antiguos.

“Entre nuestra base de clientes, hay mucha gente que dice 'No necesito el B100 o el B200 más nuevos'”, afirma Erb. “No necesitan entrenar los modelos en cuatro días, les basta con hacerlo en dos semanas por una cuarta parte del coste. De hecho, todavía tenemos GPU de la generación Maxwell [lanzadas por primera vez en 2014] que se están ejecutando en producción. Dicho esto, estamos invirtiendo mucho en la próxima generación”.

Erb, que se hace eco de la lucha de muchos en el sector de la IA, cree que las diferentes generaciones de GPU de Nvidia representan el alcance de la fragmentación de la computación en IA. "Tengo la esperanza de que haya más opciones [más allá de Nvidia]", afirma.

Paperspace fue el primer lugar donde la gente pudo probar la IPU de Graphcore, pero la compañía ha estado al borde de la quiebra durante algún tiempo después de no poder competir con Nvidia y la recientemente fue comprada por SoftBank.

"Nuestra premisa inicial fue que seríamos más agnósticos y estamos trabajando en estrecha colaboración con Cerebras, SambaNova y Groq", dice Erb. "He visto un montón de hardware específico para transformadores en camino, pero no estoy seguro de si apostaría en contra de la máquina [Nvidia]".

Para la capacitación, "el 99 por ciento de las veces es Nvidia porque no se puede convencer a la gente de que aprenda una nueva pila", dice Erb, pero el fundador de Paperspace ve una oportunidad para nuevas arquitecturas "a medida que avanzamos hacia la inferencia, si se puede cambiar Groq detrás de escena, y su precio por rendimiento es mejor, creo que se verá cierta presión a la baja".

Erb, que opera con una presencia global y una amplia gama de recursos informáticos, espera que DO pueda ejercer su propia presión a la baja sobre la industria de la nube. “DigitalOcean simplemente no ha estado presente en este ecosistema”, afirma. “Por eso, si podemos actuar con rapidez y aportar lo mejor de lo que hicimos y de lo que ellos están haciendo, creo que será muy atractivo”.