Troppa intelligenza artificiale, poca potenza di calcolo. La startup FlexAI vuole porre rimedio a questa preoccupazione condivisa dall’intero settore. La giovane azienda francese, creata da due ex dipendenti di Nvidia, ha appena raccolto 28,5 milioni di euro dal fondo lussemburghese Alpha Intelligence Capital (AIC), dalla francese Elaia Partners e dalla danese Heartcore Capital.
La sua risposta al problema della potenza di calcolo non è cercare di competere con Nvidia, il principale fornitore di GPU. Una scommessa del genere verrebbe persa in anticipo. L’azienda punta invece su un migliore accesso ai calcolatori e su un loro utilizzo più efficiente. Il suo prodotto, che sarà commercializzato quest’anno, è una sorta di infrastruttura “universale”. Ciò consentirà di armonizzare le soluzioni esistenti per facilitare l’accesso alle risorse informatiche.
“La domanda di potenza di calcolo ha continuato ad aumentare dal lancio di ChatGPT. Tuttavia, il fornitore principale (Nvidia) sarà esaurito per i prossimi due anni. La domanda è circa il doppio dell’offerta esistente”, sottolinea Brijesh Tripathi, CEO e cofondatore dell’azienda. “ E siamo solo all’inizio. »
“Metallo raro”
Segno della rarità di questa risorsa: il giornale di Wall Street ha riferito lo scorso febbraio che Sam Altman, CEO di OpenAI, sarebbe alla ricerca di 5.000-7.000 miliardi di dollari per creare una grande rete di produzione di chip. IL New York Times racconta la guerra tra startup del settore per ottenere le GPU. “Lo considero un metallo raro in questa fase”paragona uno degli imprenditori intervistati dai media.
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Sebbene giganti come Google, Amazon e Microsoft offrano risorse di elaborazione per aiutare le aziende prive di GPU, questi servizi sono spesso complicati da utilizzare. Ogni fornitore ha le proprie regole e i propri strumenti, che possono creare confusione nell’utilizzo generale, osserva Brijesh Tripathi. FlexAI prevede di risolvere questo problema introducendo un nuovo livello software che unifica questi diversi servizi. L’azienda collabora con AMD, Amazon Web Services, Google Cloud, Intel, NVIDIA e InstaDeep. Si dice anche che sia in trattativa con i fornitori cloud francesi.
Oltre a mancare di GPU, le usiamo male
Inoltre, Brijesh Tripathi ritiene che l’attuale infrastruttura informatica dedicata all’intelligenza artificiale sia inaffidabile. “È paragonabile all’industria generale dei supercomputer di vent’anni fa”. Risultato: le aziende non utilizzano tutte le capacità informatiche a loro disposizione. “ Nonostante gli sforzi, OpenAI utilizza solo il 50% delle sue risorse »stima Dali Kilani, l’altro cofondatore.
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FlexAI mira a massimizzare l’efficienza dell’uso delle risorse informatiche. Funziona non solo per coordinare meglio i livelli software tra loro, ma anche per ottimizzare la connessione tra i server.. Afferma guadagni di efficienza dal 20 al 30%. Per fare ciò si avvale di un team multidisciplinare di 40 dipendenti, di cui 25 in Francia, 12 in India dedicati in particolare allo sviluppo del proprio server e 3 negli Stati Uniti.
“Essere in Francia ci ha permesso anche di accedere a queste competenze, essendo Parigi diventata un hub per l’intelligenza artificiale,” sottolinea Dali Kilani. “Oggi, solo una manciata di aziende – Meta, OpenAI, Microsoft – dispone di team sufficientemente grandi da coprire tutta questa conoscenza”aggiunge Dali Kilani.
La startup intende anche cambiare il modello di business del noleggio delle GPU. Oggi le aziende noleggiano un certo numero di GPU a un costo orario prestabilito. Il sistema di FlexAI sarà diverso. I suoi clienti avranno un prezzo fisso per il progetto che vogliono sviluppare e, se dura più a lungo, se ci sono problemi, il prezzo rimarrà lo stesso, promette l’azienda. “È un sistema in stile Uber”paragona Dali Kilani. “Conosci il prezzo della corsa prima di salire sul veicolo. Questo è un punto importante perché molte aziende stanno evidenziando come l’imprevedibilità dei costi dell’IA sia un ostacolo. »
Nel mirino: agli sviluppatori LLM piace Mistral
FlexAI si rivolge innanzitutto agli sviluppatori di grandi modelli linguistici europei, con i quali è in trattative. Pensiamo in particolare a Mistral AI o LightOn, anche se l’azienda non li cita direttamente. “ Non hanno necessariamente bisogno di accedere alle risorse informatiche perché sono molto ben finanziate, ma cercano di utilizzare queste risorse nel modo più efficiente possibile, vale a dire di far funzionare i loro modelli più rapidamente. »
Il campione francese Mistral AI rende la sua migliore intelligenza artificiale più accessibile alle imprese
L’altra categoria di clienti nel mirino sono le aziende, di vari settori (bancario, sanitario, ecc.), che vorrebbero spendere qualche centinaio di migliaia di dollari, o anche uno o due milioni, per un progetto di intelligenza artificiale, ma che oggi Oggi non lo fanno avere accesso alle infrastrutture necessarie. “L’accesso alle GPU può essere difficile per le aziende che non possono permettersi di investire milioni. In questo momento nessuno ti parlerà sotto i 10 milioni di dollari”, fette Dali Kilani. Egli ritiene che FlexAI consenta così di abbassare la barriera di accesso all’intelligenza artificiale.
Questi due obiettivi rendono la Francia e l’Europa un buon terreno di gioco per le startup. Negli Stati Uniti, i grandi protagonisti dell’intelligenza artificiale fanno parte dell’élite che ha già accesso alla potenza di calcolo necessaria e ai team competenti per ottimizzarne l’utilizzo.
