A Amazon Corre Contra a Microsoft e a Google na IA Generativa com Chips Personalizados da AWS
- A Amazon corre para alcançar a IA generativa com chips personalizados: Inferentia e Trainium.
- A AWS aproveita o domínio da nuvem e ferramentas diversificadas para expandir a IA generativa.
- O silício personalizado pode dar à Amazon uma vantagem, mas as GPUs da Nvidia ainda dominam o treinamento.
Num edifício de escritórios discreto, no centro de Austin, Texas, uma pequena equipa de funcionários da Amazon trabalha incansavelmente no design de dois microchips distintos, adaptados para o treino e aceleração da IA generativa. Estes chips personalizados da AWS, denominados Inferentia e Trainium, apresentam uma alternativa viável para os clientes da AWS que procuram treinar os seus modelos de linguagem massivos sem depender de GPUs Nvidia, cada vez mais escassas e dispendiosas.
O CEO da Amazon Web Services (AWS), Adam Selipsky, referiu numa entrevista de junho que a procura por chips para alimentar a IA generativa está a disparar globalmente. A abordagem proativa da Amazon visa satisfazer esta procura, afirmando que a empresa está bem posicionada para fornecer a capacidade necessária para atender às exigências coletivas dos seus clientes.
A jogar apanhar no rasto numa indústria em expansão
No entanto, outros concorrentes avançaram, investindo substancialmente para aproveitar o boom da IA generativa. Quando a OpenAI lançou o seu ChatGPT em novembro, a Microsoft chamou a atenção ao hospedar este chatbot viral e ao comprometer-se a investir cerca de 13 mil milhões de dólares na OpenAI. A Microsoft integrou rapidamente modelos de IA generativa nos seus produtos, incorporando-os no Bing até fevereiro. No mesmo mês, a Google lançou o Bard, o seu modelo de linguagem de grande escala, e investiu 300 milhões de dólares na concorrente da OpenAI, a Anthropic.
A Amazon demorou um pouco mais a entrar no cenário. Só em abril é que a Amazon revelou a sua linha de modelos de linguagem de grande escala, sob a marca Titan, juntamente com o serviço Bedrock, destinado a ajudar os desenvolvedores a melhorar o software com capacidades de IA generativa. Esta entrada tardia levou alguns especialistas a sugerir que a Amazon, normalmente conhecida por ser pioneira em mercados, agora se encontra a jogar apanhar no rasto no campo da IA generativa.
Diferenciação técnica com Silicon personalizado
Chirag Dekate, Analista VP na Gartner, acredita que o silicon personalizado da Amazon poderá eventualmente proporcionar uma vantagem competitiva no setor da IA generativa. As capacidades técnicas distintas oferecidas por estes chips personalizados, Inferentia e Trainium, podem distinguir a Amazon. Notavelmente, a Microsoft não possui equivalentes ao Trainium e ao Inferentia.
A Amazon iniciou a sua jornada com silicon personalizado em 2013, começando com hardware especializado denominado Nitro. Com o tempo, o Nitro tornou-se no chip AWS de maior volume, com mais de 20 milhões de unidades em uso, presente em todos os servidores da AWS.
Em 2015, a Amazon adquiriu a startup israelita de chips Annapurna Labs. Em 2018, a empresa lançou o seu chip de servidor baseado em Arm, o Graviton, para rivalizar com as CPUs x86 dominantes de gigantes da indústria como a AMD e a Intel. No mesmo ano, a Amazon entrou no mercado de chips focados em IA. Isto ocorreu alguns anos após a Google ter introduzido a sua primeira Unidade de Processamento Tensor (TPU). Enquanto isso, a Microsoft manteve-se reservada sobre o seu chip de IA Athena, desenvolvido em colaboração com a AMD.
Chips personalizados e os seus papéis
Uma visita por bastidores ao laboratório de chips da Amazon em Austin revela o desenvolvimento e teste do Trainium e do Inferentia. Matt Wood, VP de Produto, explica os seus papéis. O machine learning compreende duas etapas: o treino dos modelos e a execução de inferências contra os modelos treinados. O Trainium, introduzido em 2021, oferece uma melhoria substancial de 50% no custo-benefício em comparação com outros métodos de treino de modelos de machine learning na AWS. O Inferentia, lançado em 2019 e agora na sua segunda geração, destaca-se no processamento de inferências de machine learning de alta taxa de transferência e baixa latência.
Apesar dos esforços da Amazon, as GPUs da Nvidia dominam atualmente o treino de modelos. Em julho, a AWS introduziu hardware de aceleração de IA alimentado por Nvidia H100s, destacando a forte posição da Nvidia no cenário da IA.
Aproveitar a dominância na cloud para vantagem
A dominância da Amazon no domínio da cloud distingue-a da concorrência. Com uma base de instalação cloud massiva, a força da Amazon reside em permitir que os clientes existentes expandam a criação de valor utilizando a IA generativa. Milhões de clientes da AWS, já familiarizados com a plataforma, podem achar tentador utilizar os serviços da Amazon para tarefas de IA generativa, construindo sobre as suas aplicações e armazenamento de dados existentes.
A AWS detém a maior parte do mercado de computação em cloud, comandando 40% em 2022. Apesar das quedas recentes no rendimento operacional, a AWS ainda contribui com um significativo 70% para o lucro operacional global da Amazon. As suas amplas margens operacionais superam as da Google Cloud.
O conjunto de ferramentas de IA generativa em expansão da AWS
A AWS foca-se num conjunto diversificado de ferramentas para IA generativa, em vez de desafiar diretamente o ChatGPT. O AWS HealthScribe, lançado em julho, utiliza IA generativa para ajudar os médicos a redigir resumos de consultas aos pacientes. O SageMaker, um hub de machine learning, oferece algoritmos e modelos. O CodeWhisperer, um companheiro de programação, aumentou a produtividade dos programadores em 57% em média. No ano passado, a Microsoft reportou melhorias de produtividade semelhantes com o GitHub Copilot.
Em junho, a AWS anunciou um centro de inovação de IA generativa de 100 milhões de dólares. A empresa visa orientar os clientes na compreensão do potencial da IA generativa dentro dos seus contextos empresariais, oferecendo assistência personalizada de especialistas.
Ponte para as preocupações de segurança
A proliferação da IA também levanta preocupações de segurança, particularmente em torno de informações proprietárias nos dados de treino utilizados para modelos de linguagem públicos. A AWS aborda estas preocupações garantindo que os modelos de IA generativa acedidos através do seu serviço Bedrock operam dentro de ambientes de nuvem privada virtual isolados. Esta configuração garante encriptação e controlos de acesso AWS consistentes, aliviando as preocupações sobre fugas de dados.
O impulso contínuo da Amazon na IA generativa
A Amazon continua a avançar no domínio da IA generativa. Embora mais de 100.000 clientes estejam atualmente a utilizar machine learning na AWS, isto constitui apenas uma fração da vasta base de clientes da AWS. No entanto, os analistas acreditam que a proeminência e a reputação da Amazon como fornecedor confiável podem influenciar as empresas a explorar mais extensivamente o ecossistema de IA generativa da Amazon.
Chirag Dekate enfatiza que é improvável que as empresas mudem as suas estratégias de infraestrutura apenas com base nos avanços de um concorrente na IA generativa. Para os clientes existentes da Amazon, o apelo do extenso ecossistema da Amazon pode desempenhar um papel pivotal nas suas decisões.
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John Palmer
John Murangiri chegou à Cryptopolitan com habilidades em análise de mercado. John (também conhecido como JP) formou-se na Universidade de Nairobi com bacharelado em comunicação social e estudos de mídia. Ele já contribuiu anteriormente com insights sobre o mercado de criptomoedas para InsideBitcoins.com e Metacoingraph.
