NVIDIA CEO, ejecutivos europeos de IA generativa discuten claves para el éxito.

NVIDIA CEO y ejecutivos europeos de IA generativa discuten claves para el éxito.

Tres destacadas startups europeas de IA generativa se unieron esta semana al fundador y CEO de NVIDIA, Jensen Huang, para hablar sobre la nueva era de la informática.

Más de 500 desarrolladores, investigadores, emprendedores y ejecutivos de toda Europa y más allá se reunieron en el Spindler and Klatt, un elegante lugar junto al río en Berlín.

Huang comenzó la recepción hablando sobre el mensaje que entregó el lunes en la Cumbre de Berlín para Motores de Virtualización de la Tierra (EVE), una colaboración internacional centrada en la ciencia del clima. Compartió detalles de la iniciativa Earth-2 de NVIDIA y cómo la computación acelerada, la simulación aumentada por IA y los gemelos digitales interactivos impulsan la investigación científica del clima.

Antes de sentarse a conversar con los fundadores de las tres startups, Huang presentó algunos “invitados especiales” al público: cuatro de los principales científicos de modelado climático del mundo, a quienes llamó los “héroes desconocidos” que salvan al planeta.

• Robot se posiciona en el podio como director de orquesta en Seúl.
• Tour de France incorpora ChatGPT y tecnología de gemelos digitales.
• Casas de cuidado en Japón utilizan Big Data para impulsar a los cuidadores y aligerar las cargas de trabajo.

“Estos científicos han dedicado sus carreras a avanzar en la ciencia del clima”, dijo Huang. “Con la visión de EVE, son los arquitectos de la nueva era de la ciencia del clima”.

Afrontando fuerzas formidables

“Hay una enorme cantidad de startups de IA en Alemania, y me alegra verlo”, dijo Huang. “Están en una era de computación completamente nueva, y cuando eso sucede, todos están en la misma posición”.

Huang dio la bienvenida al escenario a los fundadores de Blackshark.ai, Magic y DeepL. La gestión planetaria, la inteligencia artificial general o AGI y la traducción de idiomas son algunas de las formas en que las startups utilizan la IA generativa.

• Blackshark.ai utiliza IA y computación espacial distribuida de hiperescalado para convertir imágenes en 2D en mundos tridimensionales ricos en datos.
• Magic está desarrollando un ingeniero de software AGI, que permite a los equipos pequeños escribir código de manera significativamente más rápida y económica.
• DeepL tiene como objetivo ayudar a que todo se comunique con todos los demás con su herramienta de traducción impulsada por IA.

Las tres compañías ofrecen soluciones que podrían considerarse como competencia de productos de empresas establecidas.

“¿Por qué decidieron enfrentarse a fuerzas tan formidables?”, preguntó Huang a los fundadores.

Michael Putz, cofundador y CEO de Blackshark, compartió que el producto de la startup es similar a lo que se puede ver en Google Earth.

Pero Blackshark afirma que su cobertura del planeta es del 100%, en comparación con el 20% de Google Earth. Y mientras que Google puede tardar varios meses en actualizar partes de su mapa, a Blackshark solo le lleva tres días, según dijo Putz.

Eric Steinberger, cofundador, CEO y líder de IA de Magic, explicó cómo su empresa está tratando de construir un ingeniero de software AGI AI que funcione como si fuera un equipo de humanos.

Dijo que recordará conversaciones de hace meses y se le puede enviar mensajes a través de una aplicación como cualquier otro ingeniero. En lugar de crear una alternativa a las soluciones existentes, Magic se ve a sí misma intentando construir algo categoricamente diferente.

“Es difícil de construir, pero si lo logramos, estaremos en igualdad de condiciones, incluso frente a los gigantes”, dijo Steinberger.

Jaroslav Kutylowski, fundador y CEO de DeepL, dijo que el trabajo de su empresa fue inicialmente un desafío intelectual. “¿Podrían hacerlo mejor que Google?”, se preguntó el equipo. Para Kutylowski, eso sonaba divertido.

Intuición, Eficiencia y Resiliencia

Steinberger hizo reír a la audiencia al preguntarle a Huang sobre su proceso de toma de decisiones para impulsar a NVIDIA. “Tienes razón, siempre o casi siempre. ¿Cómo tomas esas decisiones antes de que sea obvio?”

“Esa es una pregunta difícil”, respondió Huang.

Huang habló sobre la intuición que proviene de la toma de decisiones, diciendo que en su caso proviene de la experiencia de vida e industrial. En el caso de NVIDIA, dijo que proviene de tener muchas ideas “cocinándose” al mismo tiempo.

Explicó que con la invención de la GPU, la intención nunca fue reemplazar la CPU, sino hacer que la GPU sea parte de la próxima gran computadora mediante un enfoque de pila completa.

Con los centros de datos y la nube, Putz pidió consejo sobre el mejor enfoque para las startups en cuanto a la informática.

NVIDIA se unió a la industria de “semiconductores sin fábrica”, donde se requería muy poco capital para que una fábrica canalizara recursos a equipos de I+D de 30-50 ingenieros en lugar de 500, como en una empresa de semiconductores más tradicional.

Hoy en día, Huang explicó, con la generación de software 2.0, las startups no pueden gastar todo su dinero en ingenieros, necesitan ahorrar algo para prototipar y refinar su software.

Y es importante utilizar las herramientas adecuadas para realizar cargas de trabajo eficientes en costos. Una CPU puede ser más barata que una GPU por instancia, pero ejecutar una carga de trabajo en una GPU tomará “10 veces menos tiempo”, dijo él.

Kutylowski preguntó sobre los desafíos más significativos que NVIDIA y Huang han enfrentado a lo largo de los 30 años de la compañía.

“Entro en las cosas con la actitud de, ‘¿Qué tan difícil puede ser? Bueno, resulta que es súper difícil”, respondió Huang. “Pero si alguien más puede hacerlo, ¿por qué no puedo yo?”

La respuesta incluye la actitud correcta, la confianza en uno mismo, la disposición para aprender y no establecer una expectativa de perfección desde el primer día, dijo. “Ser resiliente al fracasar hasta el punto en que finalmente tienes éxito, ahí es cuando aprendes”, dijo Huang.

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