NeuReality, compañía de Inteligencia Artificial participada por la gestora de Venture Capital Cardumen Capital, ha anunciado el lanzamiento de NR1, una solución de inferencia de Inteligencia Artificial totalmente integrada que facilitará el procesamiento de Inteligencia Artificial a los grandes datacenters centrados en CPU de hoy en día que sufren de alta ineficiencia y gasto.
“El chip de NeuReality ofrece un rendimiento 10 veces superior y un ahorro de costes de 90 céntimos por cada dólar invertido en operaciones de Inteligencia Artificial”, según afirma la compañía. Junto a sus socios comerciales y clientes, NeuReality presenta servidores centrados en Inteligencia Artificial para la inferencia; es decir, el funcionamiento diario de un modelo de Inteligencia Artificial entrenado.
NeuReality presenta servidores centrados en Inteligencia Artificial para la inferencia; es decir, el funcionamiento diario de un modelo de IA entrenado
A pesar de lo caro que resulta hacer funcionar la Inteligencia Artificial en directo, la inferencia sigue siendo un punto ciego en nuestro sector, según Moshe Tanach, cofundador y CEO de NeuReality. “ChatGPT es un ejemplo nuevo y popular, por supuesto, pero la Inteligencia Artificial generativa se encuentra en un estado incipiente. Las empresas actuales se están esforzando en incorporar de forma asequible y cotidiana a su actividad aplicaciones de IA, desde sistemas de reconocimiento de voz y motores de recomendación hasta visión computacional y gestión de riesgos”, afirma Tanach.
La anticipación de la necesidad de una inferencia de Inteligencia Artificial más asequible, rápida y escalable llevó a Moshe a fundar NeuReality en 2019, recibiendo posteriormente la inversión de Cardumen Capital.
La empresa se centra en uno de los mayores problemas de la inteligencia artificial: hacer que la fase de inferencia sea económicamente sostenible y lo suficientemente escalable como para soportar la demanda de consumidores y empresas a medida que la Inteligencia Artificial se acelera.
La cuestión es que por cada dólar que se gasta hoy en entrenar un modelo de IA, las empresas gastan unos 8 dólares en ejecutar esos modelos
La cuestión es que por cada dólar que se gasta hoy en entrenar un modelo de IA, las empresas gastan unos 8 dólares en ejecutar esos modelos, según Tanach. “Ese astronómico coste energético y financiero no hará más que crecer a medida que el software y las aplicaciones de la Inteligencia Artificial se disparen en los próximos años sobre modelos más grandes y sofisticados”.
Datacenters centrados en IA
Con el sistema NR1, los datacenters centrados en la Inteligencia Artificial tendrán una capacidad de rendimiento 10 veces superior para ayudar a las empresas financieras, sanitarias, gobiernos y pymes a crear mejores experiencias de cliente con Inteligencia Artificial en sus productos, explica la empresa. Esto, a su vez, puede ayudar a las empresas a generar más ingresos y reducir los costes en un 90%.
“El sistema de inferencia de Inteligencia Artificial de NeuReality llega en el momento adecuado, cuando los clientes no solo desean un rendimiento escalable y un menor coste total, sino que también quieren soluciones de Inteligencia Artificial open-choice, seguras y sin fisuras que satisfagan sus necesidades”, afirma Scott Tease, vicepresidente y director general de Inteligencia Artificial y HPC WW de Lenovo.
La solución de NeuReality se comercializará a finales de 2023.
