SkyPilot recauda $20 millones para ser la Suiza de la computación de IA
La empresa salió de la clandestinidad el martes. Los fundadores la construyeron en UC Berkeley, en el mismo laboratorio que produjo Spark, Databricks y Anyscale. El equipo incluye a Zongheng Yang y a los cofundadores de Databricks, Ion Stoica y Scott Shenker.
El cheque estelar
Lux Capital lideró la ronda de semillas de 20 millones de dólares, informó primero Fortune. Coatue, Amplify, Foundation, Race y The House Fund también escribieron cheques. La lista de ángeles es la clave. Va desde Ali Ghodsi de Databricks y Jeff Dean de Google hasta los jefes de Vercel, Replit y Hugging Face.
Están apostando por una capa que Nvidia ya quería. Compró Run:ai por aproximadamente 700 millones de dólares en 2024 para resolver una versión de este problema. Los analistas esperan que el mercado de orquestación de IA crezca de aproximadamente 14 mil millones de dólares este año a más de 60 mil millones de dólares para 2034.
Un grupo de computación dispersa
El problema que SkyPilot aborda es la fragmentación. La demanda de GPU supera con creces la oferta. Así que cada equipo de IA ahora llama a cinco o diez proveedores en el primer día solo para reunir chips, como explica SiliconAngle. Luego lucha por usarlos juntos.
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SkyPilot es un plano de control que agrupa todo en una sola interfaz, a través de más de 20 nubes, neoclouds, Kubernetes y Slurm. Elige el hardware más disponible, empaqueta cargas de trabajo en chips inactivos y mueve trabajos sin necesidad de reescritura. La versión de código abierto ha superado los 14 millones de descargas. Las implementaciones principales ya utilizan más de 10,000 GPUs.
Por qué la neutralidad es la ventaja
SkyPilot no responde a ninguna nube o fabricante de chips en particular. Cuenta a Nebius y CoreWeave como socios, no rivales. Su ventaja es simple: envía tu carga de trabajo donde sea más barato.
Eso replantea la pregunta que pesa sobre la industria: ¿pueden las empresas de IA ganar dinero? Yang señala a Cursor, cuyas márgenes eran negativas hasta que dejó de alquilar modelos de un rival y entrenó los suyos propios. Él llama a ese cambio “inteligencia personalizada”, ahora más barata gracias a los modelos de peso abierto que se clasifican cerca de GPT y Claude.
El inconveniente
Hay un agujero obvio. El código ha estado disponible de forma gratuita en GitHub durante años, así que ¿qué impide a un cliente usarlo sin pagar? Brandon Reeves de Lux tiene una respuesta: la versión gratuita es, dice, “probablemente como el 1% de lo que se necesita”.
La apuesta más profunda es el propio Stoica. Su laboratorio en Berkeley ya produjo dos empresas multimillonarias. Eso lo convierte en un imán para los estudiantes que construyen la siguiente. SkyPilot está vendiendo una promesa tanto como un producto. Quien controle la capa de computación, no un solo chip, puede ganar la próxima fase de la IA.
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