Benjy Boxer, CEO y Co-Fundador de Phaze – Serie de Entrevistas

Benjy Boxer, CEO y Co-Fundador de Phaze, es un empresario tecnológico que está construyendo una plataforma de escritorio remoto de alto rendimiento para ingenieros, diseñadores y otros profesionales que trabajan con aplicaciones 3D y CAD exigentes. Phaze ofrece acceso remoto de baja latencia a estaciones de trabajo con controles de administración y seguridad de nivel empresarial, lo que permite a los equipos colaborar de manera fluida desde cualquier lugar. Anteriormente, co-fundó la empresa de escritorio remoto de baja latencia Parsec en 2016 y la lideró a través de su adquisición por $320 millones por parte de Unity en 2021. Después de la adquisición, ocupó varios puestos de liderazgo senior en Unity, incluyendo Vicepresidente Senior y Gerente General de Unity Cloud, donde supervisó productos que respaldaban la colaboración remota, el desarrollo de juegos en línea, la administración de activos, la infraestructura en la nube y la creación de contenido 3D en tiempo real. Boxer trabajó anteriormente en estrategia de producto en NewsCred, desarrollo corporativo en AOL y administración de activos y pasivos en el Banco Mundial.

Phaze es una plataforma de escritorio remoto empresarial diseñada para profesionales que trabajan con aplicaciones 3D, diseño asistido por computadora, ingeniería y visualización exigentes. Proporciona acceso seguro a estaciones de trabajo de alto rendimiento desde prácticamente cualquier lugar, con controles de baja latencia, altas tasas de cuadros, reproducción de color precisa, funcionalidad de varios monitores, passthrough de USB y colaboración de sesión en tiempo real. Para los equipos de TI, Phaze ofrece administración centralizada de dispositivos, usuarios, permisos de acceso, relés en el lugar, actividad de conexión y autenticación empresarial, respaldada por la certificación SOC 2 Tipo II, pruebas de penetración independientes, controles de acceso basados en roles y registros de auditoría completos.

Fundaste Parsec alrededor de la idea de que si el escritorio remoto podía satisfacer las demandas de los juegos, eventualmente podría funcionar para casi cualquier cosa. Después de vender Parsec a Unity, ¿qué te hizo decidir regresar a este problema con Phaze, y qué aprendiste de Parsec que dio forma a Phaze desde el primer día?

En Parsec, aprendimos que la gente no perdona un mal rendimiento. Los jugadores notan cada cuadro caído y cada milisegundo de latencia, así que tuvimos que construir una plataforma que desapareciera en el fondo. Si los usuarios están pensando en el escritorio remoto, ya has perdido. Parsec se hizo popular en los estudios de juegos porque ese rendimiento es importante para los creadores también.

Ahora, creemos que el acceso a la computación de alto rendimiento es un requisito para cada profesional. Eso se debe a que cada pieza de software depende de la aceleración por GPU para ofrecer características a los clientes. El rendimiento de gráficos 3D siempre ha sido importante para los ingenieros, creadores, desarrolladores, arquitectos, animadores y editores profesionales. Phaze es para los usuarios de estaciones de trabajo y las empresas para las que trabajan. Debido a las demandas de energía de las GPU y, francamente, el costo, el hardware potente cada vez más vive en otro lugar que debajo del escritorio.

Construimos Phaze porque vimos el mismo problema que emerge en un mercado mucho más grande. Las empresas están centralizando la computación, pero los empleados todavía esperan que sus herramientas se sientan locales. Servir a estos clientes empresariales requiere que nos enfoquemos no solo en el escritorio remoto, sino también en la administración empresarial y los productos que respaldan a los equipos de TI en las grandes empresas que están ajustando sus estrategias para nuestro nuevo mundo.

Phaze se basa en la idea de que las estaciones de trabajo se están convirtiendo en infraestructura. ¿Cómo se ve este cambio dentro de las empresas hoy en día?

La estación de trabajo sigue el mismo camino que el servidor. Las empresas solían comprar una máquina potente para cada ingeniero o diseñador porque esa era la única opción práctica. La inteligencia artificial cambió la economía detrás de esto. Los sistemas de GPU de alta gama son caros de comprar, caros de alimentar y caros de enfriar.

En lugar de comprar una estación de trabajo para cada empleado, las empresas están poniendo esas máquinas en salas de servidores, instalaciones de alojamiento y entornos de nube. Hacer este cambio mejora la utilización de activos, la seguridad de los datos y la administración de hardware. El hardware se mantiene en un lugar, mientras que los empleados lo acceden desde dondequiera que estén trabajando.

¿Por qué las estaciones de trabajo de escritorio tradicionales ya no son suficientes para los equipos que trabajan con inteligencia artificial, renderizado en tiempo real, simulación, CAD, 3D y computación visual?

No se trata de que las estaciones de trabajo de escritorio tradicionales fallen a la gente. Los objetivos cambian cada vez que una nueva generación de GPU se vuelve disponible. Siempre que hay más VRAM, los proveedores de software lo utilizan para generar píxeles más realistas, simulaciones mejores y una inteligencia artificial más inteligente. Las cargas de trabajo están cambiando, así que las empresas necesitan actualizar su hardware. Capacitar modelos de inteligencia artificial, renderizar escenas complejas, ejecutar simulaciones y trabajar con software de computación visual moderno todos exigen mucha más potencia de GPU de lo que lo hacían incluso hace unos años. Las estaciones de trabajo profesionales modernas pueden consumir más de 1.200 vatios solo para el procesamiento gráfico, lo que las hace difíciles de implementar a gran escala en una organización. Las empresas todavía necesitan ese rendimiento. Simplemente lo entregan de manera diferente al centralizar el hardware y dejar que los empleados se conecten a él de forma remota.

Gran parte de la cobertura de la infraestructura de inteligencia artificial se centra en los modelos, las GPU, los centros de datos y la inferencia. ¿Dónde se ajusta el acceso al escritorio remoto en la pila de infraestructura de inteligencia artificial?

Estos se centran en la generación de tokens que se convierte en una entrada en cómo los humanos interactúan con el software en las computadoras. Creemos que más computadoras con las que las personas interactúan vivirán en otro lugar. Eso significa que un creador, ingeniero, diseñador o desarrollador tendrá la capacidad de acceder a una computadora de alto rendimiento en cualquier pantalla. El escritorio remoto es la capa de acceso entre los usuarios y las computadoras en las que confían. Los gráficos y la latencia todavía importan cuando los humanos interactúan con su computadora, especialmente cuando trabajan en CAD o 3D. Phaze prioriza el rendimiento para esos casos de uso y da a todos acceso a la computación cuando la necesitan, sin importar dónde estén.

Phaze habla de que tanto los empleados como los agentes de inteligencia artificial necesitan acceso a máquinas potentes. ¿Cómo cambia la definición de un “usuario” cuando los agentes de inteligencia artificial comienzan a acceder a las computadoras junto con las personas?

En el trabajo, las personas tratan de lograr objetivos con las computadoras cada vez que las utilizan. Ahora, un ser humano puede interactuar con la computadora para lograr ese objetivo, o pueden emplear a un agente para hacer lo mismo en su nombre. De cualquier manera, el resultado es el mismo, solo es un usuario diferente. Creemos que las empresas necesitan tratar a los agentes exactamente como a los empleados y administrar y proteger su acceso en consecuencia.

¿Qué tipo de tareas necesitarán los agentes de inteligencia artificial acceso a estaciones de trabajo remotas para que no puedan ser manejadas limpiamente a través de API solas?

Hay un debate en ciernes entre los modelos de uso de computadoras versus el diseño CLI/API primero. Creo que la mayoría de los proveedores de software entregarán una interfaz para que los agentes de inteligencia artificial la consuman. Pero hay escenarios en los que el objetivo es probar cómo un ser humano usaría el software o cuando el trabajo que se debe hacer requiere interactuar con una computadora completa. En esos dos escenarios, un modelo de uso de computadoras será la mejor solución. Así que, si estás probando una nueva aplicación para los clientes o estás tratando de resolver un problema del usuario final en su computadora, creo que necesitarás un modelo de uso de computadoras.

El acceso remoto acelera el logro de esos objetivos. A veces, implementar agentes en los dispositivos de los usuarios finales es engorroso o requiere mucho conocimiento técnico. También hay escenarios en los que tener una administración centralizada de agentes que se conectan a muchas computadoras es ventajoso. Además, las personas pueden no querer ejecutar un modelo de uso de computadoras en su dispositivo principal, así que pueden solicitar que se realicen tareas mientras se enfocan en otros elementos en su computadora.

¿Cómo deberían pensar las empresas sobre los riesgos de seguridad de dar a los agentes de inteligencia artificial acceso a máquinas completas con archivos, aplicaciones, permisos y recursos de computación?

No creo que haya un aumento significativo en el riesgo relativo a dar a los empleados el mismo acceso. Las empresas tienen mucha experiencia en asegurarse de que las computadoras estén aisladas, seguras y solo tengan acceso a los archivos que deberían. Sospecho que los agentes de uso de computadoras heredarán los mismos permisos que el usuario que solicita que el agente haga algo. Hay un beneficio también al tener que los agentes de uso de computadoras operen las computadoras a través del acceso remoto porque entonces el agente no se instala directamente en la computadora que está controlando. Un ser humano puede ver al agente tomando acción a través del producto de escritorio remoto, o el alcance de las entradas que puede controlar se puede administrar a través de los protocolos de escritorio remoto.

El escritorio remoto ha existido durante décadas, pero muchos usuarios todavía lo asocian con retrasos, visuales pobres o flujos de trabajo de TI torpes. ¿Qué ha cambiado técnicamente que hace que esta categoría sea más relevante ahora?

Durante mucho tiempo, el escritorio remoto merecía esa reputación. Las cosas han cambiado en torno a las tecnologías que utilizan los protocolos de escritorio remoto. Internet ha mejorado mucho. Casi todos tienen una conexión de alta banda ancha en casa. Y ahora, si su aerolínea hace un trato con Starlink, puede tener una conexión de alta banda ancha en el aire también. Además, se lanzó hardware que incluye chips diseñados específicamente para decodificar y codificar flujos de video rápidamente. Esta combinación, junto con las innovaciones técnicas, hace que las experiencias pasadas sean inaceptables hoy en día.

La gente aceptó la latencia, las imágenes borrosas y el rendimiento poco fiable porque no había una alternativa mejor. Construir Parsec nos obligó a resolver esos problemas porque los jugadores simplemente no los tolerarían. Si la experiencia no era fluida, dejaban de usarla.

Hoy en día, esas mismas expectativas existen en toda la informática profesional. Los ingenieros, diseñadores, desarrolladores y creadores todos esperan que el acceso remoto se sienta como si estuvieran sentados frente a la máquina. A medida que las empresas mueven las estaciones de trabajo a la infraestructura compartida, ese nivel de rendimiento ya no es opcional.

¿Qué industrias cree que adoptarán primero las estaciones de trabajo remotas con inteligencia artificial: juegos, arquitectura, ingeniería, cine, fabricación, robótica, laboratorios de inteligencia artificial o algo más?

La primera ola ya es bastante clara. Es cualquier industria donde la gente pasa su día trabajando con software intensivo en GPU.

Eso incluye ingeniería, arquitectura, fabricación, efectos visuales, desarrollo de películas, desarrollo de juegos, simulación y investigación de inteligencia artificial. Estas organizaciones ya dependen de hardware costoso, así que ven un valor inmediato en centralizarlo en lugar de distribuir máquinas a cada persona. Las personas que trabajan con las simulaciones más intensas, las escenas visuales más complicadas, los productos y los edificios más complejos todos confían en las estaciones de trabajo con GPU más recientes.

Con el tiempo, ese grupo se expandirá a medida que la inteligencia artificial se convierta en parte de más software profesional. Más empleados necesitarán acceso ocasional a la computación potente, incluso si no necesitan una estación de trabajo dedicada.

Mirando hacia adelante cinco años, ¿cree que la estación de trabajo empresarial seguirá siendo un dispositivo personal o se convertirá en un grupo compartido de infraestructura con GPU al que acceden tanto los humanos como los agentes de inteligencia artificial?

Creo que miraremos hacia atrás a las estaciones de trabajo dedicadas de la misma manera que miramos hacia los servidores dedicados.

Siempre habrá excepciones, pero para la mayoría de las organizaciones, tiene más sentido construir grupos compartidos de computación de alto rendimiento y dejar que la gente se conecte a los recursos que necesitan. Eso es un mejor uso del hardware costoso, y da a las organizaciones mucha más flexibilidad a medida que las cargas de trabajo continúan evolucionando. Nos gustaría ver un mundo donde la gente tenga acceso a la computación que necesitan, sin importar dónde estén y sin pensar en cuántas veces necesitan actualizar su hardware. Creemos que eso es posible si la forma en que acceden al hardware es lo suficientemente buena como para desaparecer en el fondo y no recordarles que están accediendo a la computación de forma remota.

La estación de trabajo no desaparece. Se está moviendo al centro de datos. El verdadero desafío es hacer que esa transición sea invisible para las personas que la utilizan. Eso es lo que estamos construyendo. Queremos recordarles que están accediendo a la computación de forma remota. La estación de trabajo no desaparece. Se está moviendo al centro de datos. El verdadero desafío es hacer que esa transición sea invisible para las personas que la utilizan. Eso es lo que estamos construyendo.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que desean aprender más pueden visitar Phaze .