Piotr Tomasik, Co-Fundador y Presidente de TensorWave – Serie de Entrevistas

Piotr Tomasik, Co-Fundador y Presidente de TensorWave, es un veterano empresario de tecnología y ejecutivo de infraestructura de inteligencia artificial con más de dos décadas de experiencia en inteligencia artificial, SaaS, computación en la nube, fintech y la economía de los creadores. Antes de co-fundar TensorWave en 2023, co-fundó Influential, una plataforma de marketing de influencia impulsada por inteligencia artificial que posteriormente fue adquirida por Publicis por aproximadamente $500 millones, donde se desempeñó como CTO antes de pasar a un papel asesor.

A lo largo de su carrera, Tomasik también ha fundado o dirigido empresas como Lets Rolo, On Guard Data y ActiveSide, mientras ocupaba puestos de alto nivel en tecnología en CARD.com y Marker Trax. Además de sus roles operativos, es socio general de 1864 Fund y co-fundador de StartUp Vegas, donde apoya activamente el ecosistema de startups de Las Vegas y el talento emergente en tecnología. Como graduado en ciencias de la computación de la UNLV y líder tecnológico reconocido, Tomasik se ha convertido en una figura clave para posicionar a TensorWave como una empresa de infraestructura de computación de inteligencia artificial en rápido crecimiento, centrada en plataformas de nube de GPU a gran escala impulsadas por aceleradores de AMD.

TensorWave es una empresa de infraestructura de inteligencia artificial que se centra en ofrecer computación en la nube de alto rendimiento impulsada por GPUs de AMD, posicionándose como una alternativa a los ecosistemas de inteligencia artificial más cerrados. Fundada en 2023 y con sede en Las Vegas, la empresa construye clusters de GPU a gran escala optimizados para el entrenamiento y la implementación de modelos de inteligencia artificial avanzados, con un enfoque en el rendimiento, la flexibilidad y la eficiencia de costo. Al aprovechar los ecosistemas de hardware y software abiertos, TensorWave busca ampliar el acceso a recursos de computación de inteligencia artificial potentes para empresas, investigadores y desarrolladores, permitiendo cargas de trabajo de inteligencia artificial escalables sin las limitaciones del bloqueo de proveedores tradicional.

Nvidia (NVDA ) domina la mayor parte del mercado de GPUs—¿por qué decidiste ir a por AMD y qué ventajas ofrece esa elección a TensorWave y sus clientes?

Después del lanzamiento de ChatGPT, la demanda de inteligencia artificial se disparó. Las GPUs se agotaron rápidamente, y NVIDIA era básicamente la única opción si podías conseguirla, y si podías manejar el costo. Esa escasez generó un gran interés en alternativas. Ahora que hemos superado la histeria inicial, hay una oportunidad real de desafiar el dominio de Nvidia con soluciones que son accesibles, rentables y fáciles de usar.

Como startup, siempre hemos tomado decisiones comerciales con un enfoque y propósito claros. Es por eso que no hemos experimentado con Nvidia, y hemos seguido desarrollando nuestras capacidades en AMD. La próxima fase de nuestra empresa se centra en aprovechar esas capacidades enfocadas para que cualquier persona pueda sumergirse y hacer algo significativo con la inteligencia artificial. AMD es una alternativa creíble con una escala de fabricación real, una postura de software abierta y una hoja de ruta de memoria para la inteligencia artificial moderna.

¿Cómo se diferencia el enfoque de TensorWave hacia la infraestructura de inteligencia artificial de los proveedores de nube de GPU tradicionales?

Nuestra diferenciación es directa: somos la única nube exclusiva de AMD a gran escala, con el objetivo de restaurar la elección en la computación de inteligencia artificial, romper el dominio de Nvidia y democratizar el acceso. Pero también se trata de nuestra ética y compromiso para ofrecer una alternativa real al mercado. En primer lugar, queremos ofrecer infraestructura de AMD excepcional a gran escala. A partir de ahí, expandiremos hacia servicios de primer nivel sobre ella: Modelos como Servicio, Inteligencia Artificial como Servicio, haciendo que todo sea más simple.

Como una nube de AMD exclusiva, tenemos experiencia en software construida específicamente para AMD desde el primer día. Este enfoque nos permite optimizar el silicio, la red y el software de extremo a extremo, asegurando que los equipos puedan escalar cuando lo necesiten.

¿Cuál es el papel de su asociación estratégica con AMD en el crecimiento y la diferenciación de TensorWave?

Es fundamental. AMD invirtió en TensorWave, nos invitó al lanzamiento de MI300X Instinct y seguimos colaborando estrechamente en hardware, habilitación de software y crecimiento del ecosistema. Ser una nube de AMD exclusiva significa que podemos movernos rápidamente con cada generación de Instinct, y servir como un laboratorio en vivo que ofrece, a gran escala, alternativas dentro de nuestro mercado. Nuestra diferenciación exclusiva de AMD nos ha permitido trabajar a un ritmo que no es tan alcanzable en el mercado de infraestructura de inteligencia artificial. Su asociación nos permite cerrar brechas rápidamente, enviar primero en nuevos GPUs y publicar rendimiento real a gran escala.

El acceso a las GPUs sigue siendo un cuello de botella importante para los equipos de inteligencia artificial—¿cómo está abordando TensorWave este desafío?

Estamos abordando estos cuellos de botella en primer lugar a través de la independencia de suministro: al construir sobre AMD, evitamos las peores limitaciones de suministro de otros fabricantes de chips, y pasamos la disponibilidad a los clientes. La independencia de suministro a través de AMD garantiza que nuestros clientes no estén atrapados esperando en la misma cola que todos los demás.

Las brechas en el ecosistema de infraestructura de inteligencia artificial existen porque muchos jugadores están construyendo soluciones similares, creando mucho solapamiento. Eso a menudo se debe a una falta de conciencia sobre lo que está sucediendo en todo el mercado. El primer paso para cerrar esas brechas es entender quién está haciendo qué, dónde hay oportunidades de colaboración, dónde la competencia puede impulsar la innovación y, en última instancia, cómo el ecosistema puede mejorar en su conjunto. Una brecha única en el mercado de infraestructura de inteligencia artificial es la energía; incluso si las GPUs están disponibles, a menudo no hay suficiente energía para respaldar el creciente número de aplicaciones de inteligencia artificial. Resolver estos desafíos de recursos es nuestra clave para permitir un crecimiento y una innovación sostenibles en el futuro.

¿Cómo mejoran el rendimiento y la eficiencia de costo características como el enfriamiento líquido directo y la red UEC (Consorcio de Ethernet Universal)?

El enfriamiento líquido directo y la red UEC son fundamentales para lo que hace que una nube de inteligencia artificial moderna sea viable económicamente a gran escala, y ambos son centrales en cómo hemos diseñado TensorWave.

Sobre DLC: las generaciones de aceleradores más nuevas, MI355X y MI455X de AMD, funcionan en envolturas térmicas que el aire simplemente no puede manejar de manera eficiente. Estamos hablando de 1400W+ de TDP por GPU. El enfriamiento líquido directo elimina el calor en la fuente a través de diseños de placa fría o inmersión, lo que hace tres cosas para nuestros clientes. En primer lugar, permite una densidad de rack sustancialmente mayor, 120-300kW+ por rack en lugar de 30 a 40kW, lo que comprime la huella y reduce los costos de distribución de energía y espacio por megavatio. En segundo lugar, impulsa el PUE hacia 1.1, en comparación con 1.4 a 1.5 para las instalaciones de enfriamiento por aire heredadas; a nuestra escala, eso se traduce en decenas de millones de dólares en ahorros de servicios públicos anuales. En tercer lugar, y a menudo subestimado, el DLC mantiene el silicio a temperaturas de unión más bajas y estables, lo que preserva las tasas de reloj sostenidas durante las largas carreras de entrenamiento y extiende la vida útil del hardware. Ese último punto es enormemente importante cuando estás respaldando un activo de seis años.

Sobre UEC: la especificación del Consorcio de Ethernet Ultra, que AMD ayudó a fundar y que alcanzó la versión 1.0 en 2025, nos da una red de silicio mercantil abierta que cumple o supera a InfiniBand en las métricas que realmente importan para el entrenamiento distribuido. La latencia de cola en colectivos, la banda ancha efectiva bajo contención y el comportamiento de escalado más allá del umbral de 100,000 GPUs. La historia del costo es estructural. El Ethernet tiene una media docena de proveedores de silicio mercantil creíbles que compiten en precio, en comparación con una alternativa de una sola fuente que lleva un premio bien documentado. Para un sitio de 100 MW, elegir una red UEC en lugar de una red propietaria es típicamente una decisión de CAPEX de nueve cifras, y las ventajas operativas se acumulan porque nuestros ingenieros de red ya conocen el Ethernet.

Tomadas en conjunto, estas elecciones nos permiten ofrecer una mejor economía de entrenamiento que las nubes heredadas. Los clientes ven un mayor rendimiento efectivo de FLOPs por dólar, tiempos de paso más predecibles en trabajos grandes y una carrera clara a medida que los modelos se escalan. Para nosotros, significan una estructura de costo más defensible y la flexibilidad para ofrecer tarjetas de tarifa genuinamente competitivas.

¿Puedes compartir ejemplos de cómo los clientes están utilizando TensorWave para entrenar modelos de inteligencia artificial a gran escala?

Los clientes de TensorWave necesitan computación de inteligencia artificial de alto rendimiento sin escasez de GPUs, bloqueo de proveedores o costos descontrolados. TensorWave ofrece una nube de AMD exclusiva: abierta, optimizada para memoria y lista para producción, lo que da a los equipos infraestructura de inteligencia artificial escalable que es accesible, flexible y rentable.

Por ejemplo, Modular eligió ejecutar su pila de inferencia MAX en la infraestructura de GPU de AMD de TensorWave porque TensorWave ofrece una economía de costo-rendimiento significativamente mejor para la inferencia de inteligencia artificial a gran escala. Al ejecutar MAX de Modular en el cómputo de AMD de TensorWave, logran un ahorro de costo de hasta un 70% por millón de tokens, un 57% más rápido y un costo general menor que otras pilas de GPU.

Con el dominio continuo de Nvidia, ¿dónde ves las mayores oportunidades para los desafiantes como TensorWave?

En un espacio de computación de inteligencia artificial dominado por unos pocos jugadores importantes, los mayores desafíos son lograr la velocidad de comercialización, ofrecer la última tecnología y brindar un apoyo excepcional. Los hipercalificadores a menudo ofrecen una amplia gama de opciones, pero luchan por brindar el enfoque o la orientación personalizada que los clientes necesitan. Para romper este espacio dominado, TensorWave se centra en nuestras fortalezas, mientras colabora para ofrecer la mejor tecnología posible y garantiza que los clientes tengan opciones alternativas.

Las dos mayores oportunidades para los desafiantes del dominio de Nvidia en la infraestructura de inteligencia artificial están en los ecosistemas abiertos y la memoria. Los ecosistemas abiertos eliminan el bloqueo en cada capa (hardware, interconexión y software). Además, la memoria asociada con el entrenamiento/inferencia optimizado para la red invierte la curva de costo.

Mirando hacia adelante cinco años, ¿cómo visualizas el futuro de la infraestructura de inteligencia artificial y el papel de TensorWave en él?

Durante años, el objetivo en la infraestructura de inteligencia artificial fue hacer que fuera buena, estable y fácil de usar. La próxima fase será sobre lo que puedes ofrecer encima de eso: servicios administrados, Inteligencia Artificial como Servicio, cualquier cosa que ayude a los clientes a implementar y escalar más fácilmente.

Estamos al comienzo de una gran transformación. La tecnología de inteligencia artificial sigue avanzando, y alternativas como AMD están volviéndose más y más viables. A medida que sucede esto, los clientes se sentirán más cómodos al implementarlos a gran escala, y todo el ecosistema comenzará a abrirse y crecer.

Gracias por la gran entrevista, cualquier persona que desee obtener más información sobre esta innovadora empresa de infraestructura de inteligencia artificial puede visitar TensorWave.