A IA pode ser a tecnologia mais quentinha desde o pão fatiado. Mas isso não significa que desenvolver e operar essa tecnologia esteja mais fácil. De acordo com uma pesquisa recente do Boston Consulting Group, 74% das organizações estão enfrentando dificuldades para obter valor de seus investimentos em IA.
William Falcon, o criador do PyTorch Lightning, um popular framework de IA de código aberto, afirma que um dos maiores erros que as empresas cometem é subestimar a quantidade de trabalho envolvido na orquestração da IA. “Construir sua própria plataforma de IA hoje é como construir seu próprio Slack — é complexo, caro e não é o núcleo do seu negócio,” disse ele ao TechCrunch. “O valor para as empresas reside em seus dados, conhecimento de domínio e modelos únicos — não em manter a infraestrutura de IA.”
Falcon, um ex-fuzileiro naval e estagiário na pesquisa de IA do Facebook, começou a desenvolver o PyTorch Lightning enquanto era aluno de graduação na Columbia. O framework fornece uma interface de alto nível para a biblioteca de IA PyTorch, simplificando o código necessário para configurar e manter sistemas de IA.
Após desistir do seu programa de doutorado na NYU, Falcon decidiu se juntar a Luis Capelo, ex-líder de produtos de dados da Forbes, para comercializar o PyTorch Lightning. Seu empreendimento, Lightning AI, utiliza o framework de código aberto e adiciona serviços e ferramentas focados em empresas.
“Temos milhares de desenvolvedores treinando e implantando modelos [com o Lightning AI] em uma escala que exigiria equipes de desenvolvedores sem o Lightning,” disse Falcon.
O Lightning AI gerencia tarefas normalmente complicadas, como a distribuição de cargas de trabalho de IA entre servidores e a provisão da infraestrutura necessária para avaliar e treinar a IA. O produto principal da empresa, o AI Studios, permite que os clientes ajustem e executem modelos de IA nos ambientes de nuvem de sua escolha.
As empresas podem até usar o Lightning AI para hospedar aplicativos com IA que funcionam em infraestrutura de nuvem privada ou em seus data centers locais. A precificação é no modelo pay-as-you-go, com um nível gratuito que inclui 22 “horas de GPU” por mês.
Falcon afirma que o objetivo do Lightning AI é tornar o desenvolvimento de IA “tão intuitivo quanto usar um iPhone.” A plataforma ajudou a Cisco a reduzir o tempo de configuração da infraestrutura para dois dias, ele afirma, e permitiu que pesquisadores de sua alma mater, Columbia, concluíssem centenas de experimentos em 12 horas.
“A maioria das pessoas não sabe disso, mas muitos dos principais produtos de IA do mundo foram treinados ou construídos com o Lightning,” disse Falcon. “Por exemplo, a suíte de modelos da Nvidia, NeMo, foi construída usando as ferramentas do Lightning — Stable Diffusion da Stability AI é outro exemplo.”
Certamente, o Lightning AI está em ascensão. Mais de 230.000 desenvolvedores de IA e 3.200 organizações utilizam a plataforma atualmente, e a empresa recentemente levantou US$ 50 milhões em uma rodada de financiamento.
Entretanto, há concorrência. Comet, Galileo, FedML, Arize, Deepset, Diveplane, Weights & Biases e InfuseAI oferecem misturas comparáveis de serviços de orquestração de IA pagos e gratuitos.
Falcon, por sua vez, acredita que o mercado de soluções de IA gerenciadas é grande o suficiente para suportar muitos concorrentes. E ele provavelmente está certo. De acordo com a Fortune Business Insights, o setor de operações de aprendizado de máquina — o setor do Lightning AI — pode ser avaliado em aproximadamente US$ 13 bilhões até 2030.
Com o recente investimento de US$ 50 milhões, liderado pela Cisco com participação do J.P. Morgan e Nvidia, o total arrecadado pela Lightning AI chega a US$ 103 milhões. A empresa, com sede em Nova York e 50 funcionários, planeja usar os fundos para conquistar novos clientes, incluindo clientes do governo, e expandir a plataforma Lightning para novos mercados.
“Com uma equipe enxuta e de alto desempenho e um produto com mais de 90% de margem bruta,” disse Falcon, “estamos a caminho de alcançar de US$ 10 milhões a US$ 20 milhões em receita recorrente anual até o final do próximo ano e alcançar a lucratividade logo em seguida.”
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