Amazon tenta atrair pesquisadores de IA com US$ 110 milhões em subsídios e créditos

Uma batalha de chips de IA está se formando entre os principais fornecedores de nuvem. O Trillium do Google, um chip personalizado para treinamento e execução de modelos de IA, recentemente entrou em fase de pré-visualização, e o Maia da Microsoft deve seguir em breve.

Para não ficar atrás, a Amazon Web Services também possui chips de IA: Trainium, Inferentia e Graviton. Em um esforço para chamar a atenção para o Trainium em particular, a empresa está lançando um novo programa de subsídios para pesquisa em IA.

Chamado Build on Trainium, o novo programa premiará um total de $110 milhões para instituições, cientistas e estudantes que pesquisam IA. A AWS concederá até $11 milhões em créditos de Trainium para universidades com as quais possui parcerias estratégicas, juntamente com subsídios individuais de até $500.000 para a comunidade de pesquisa em IA em geral.

A AWS também afirma que está estabelecendo um “cluster de pesquisa” com até 40.000 chips Trainium, que equipes de pesquisa e estudantes poderão acessar por meio de reservas autogeridas.

Gadi Hutt, diretor sênior do Annapurna Labs da AWS, uma empresa de fabricação de chips adquirida pela AWS em 2015, disse que o Build on Trainium tem a intenção de fornecer aos pesquisadores o suporte de hardware necessário para realizar seu trabalho. Os participantes do subsídio também estarão conectados a recursos educacionais sobre Trainium e programas de capacitação, acrescentou Hutt.

“A pesquisa acadêmica em IA hoje está severamente limitada pela falta de recursos e, como tal, o setor acadêmico está ficando para trás rapidamente”, disse Hutt. “Com o Build on Trainium, a AWS está investindo em uma nova onda de pesquisa em IA guiada por pesquisas de ponta em universidades que avançarão o estado de aplicações, bibliotecas e otimizações de IA generativa.”

De fato, os acadêmicos na área de IA carecem da considerável infraestrutura que as grandes empresas de tecnologia têm à sua disposição. A Meta, por exemplo, adquiriu mais de 100.000 chips de IA para desenvolver seus modelos principais. Em contraposição, o Grupo de Processamento de Linguagem Natural de Stanford possui 68 GPUs para todo o seu trabalho.

Mas nem todos acreditam que a AWS será um patrocinador benevolente.

“Isso parece um esforço para generalizar uma corrupção do financiamento de pesquisas acadêmicas,” disse Os Keyes, um candidato a doutorado na Universidade de Washington que estuda o impacto ético das tecnologias emergentes, ao TechCrunch.

Com o Build on Trainium, a AWS terá a palavra final sobre quais projetos receberão subsídios. O processo de seleção é opaco; Hutt disse apenas que a AWS alocará fundos “com base no mérito e nas necessidades da pesquisa” e “avaliará o sucesso e os resultados do programa.”

Um porta-voz da AWS esclareceu mais tarde que um comitê de “praticantes de IA e aplicações” revisará propostas e selecionará “os projetos mais impactantes e promissores que ajudarão a avançar a ciência do aprendizado de máquina.”

Há evidências sugerindo que a pesquisa em IA apoiada por corporações tende a favorecer trabalhos com aplicações comerciais em detrimento de outras áreas de estudo. Em um recente documento, pesquisadores descobriram que as principais empresas de IA apresentam significativamente menor produção de pesquisas que examinam criticamente as implicações éticas da IA em comparação com estudos convencionais. Além disso, a pesquisa de IA “responsável” que grandes empresas realizam é mais limitada em escopo, de acordo com os co-autores, e carece de diversidade nos tópicos abordados.

Pesquisadores têm pedido proteções legais e técnicas para escrutinar a IA sem medo de que os fornecedores suspendam suas contas ou ameaçam ações legais.

Build with Trainium está promovendo, bem, o Trainium. Mas a outra estratégia da AWS está tentando atrair pesquisadores para sua plataforma? Perguntei se os beneficiários do subsídio estarão “presos” ao ecossistema AWS ou Trainium se aceitarem um prêmio. Hutt disse que não estarão, e que os únicos requisitos a serem atendidos são a publicação de um artigo e a “open-sourcing” de seu trabalho no GitHub sob uma licença permissiva.

“Não há um bloqueio contratual que torne as universidades parceiras exclusivas de tecnologia,” ele disse. “O que pedimos em troca é que os resultados da pesquisa sejam open-sourced para o benefício da comunidade.”

De qualquer forma, não está claro se o Build with Trainium fará muito para fechar a lacuna entre a academia de IA e a indústria.

Em 2021, agências do governo dos EUA, além do Departamento de Defesa, alocaram $1,5 bilhão para financiamento acadêmico para pesquisa em IA. No mesmo ano, a indústria de IA em todo o mundo gastou mais de $340 bilhões no total (não apenas para pesquisa).

Quase 70% das pessoas com doutorados em IA acabam na indústria privada, atraídas não apenas por salários competitivos, mas pelo acesso a computação e dados essenciais (e os meios para processá-los). Nos últimos anos, as empresas intensificaram o recrutamento de pesquisadores acadêmicos em IA e reservaram subsídios maiores para estudantes de doutorado realizando pesquisas.

O resultado final? Os maiores modelos de IA desenvolvidos em qualquer ano agora vêm da indústria mais de 90% das vezes, enquanto o número de artigos de IA publicados com co-autores da indústria quase dobrou desde 2000.

Os legisladores tomaram algumas medidas para abordar a lacuna de financiamento entre academia e indústria. No ano passado, a Fundação Nacional de Ciências anunciou um investimento de $140 milhões para lançar sete Institutos Nacionais de Pesquisa em IA liderados por universidades, para examinar como a IA pode mitigar os efeitos das mudanças climáticas e melhorar a educação. Em outros locais, estão em andamento esforços para estabelecer o Recurso Nacional de Pesquisa em IA dos EUA, uma iniciativa de $2,6 bilhões que fornecerá aos pesquisadores e estudantes de IA acesso a recursos computacionais e conjuntos de dados.

Mas isso ainda é pequeno comparado aos programas corporativos. E há pouca razão para acreditar que o status quo mudará tão cedo.