Benjy Boxer, CEO e Co-Fondatore di Phaze – Serie di Interviste

Benjy Boxer, CEO e Co-Fondatore di Phaze, è un imprenditore tecnologico che sta costruendo una piattaforma di desktop remoto ad alte prestazioni per ingegneri, designer e altri professionisti che lavorano con applicazioni 3D e CAD molto esigenti. Phaze offre un accesso remoto a bassa latenza ai workstation con controlli di gestione e sicurezza di livello aziendale, consentendo ai team di collaborare in modo impeccabile da qualsiasi luogo. In precedenza, ha co-fondato la società di desktop remoto a bassa latenza Parsec nel 2016 e l’ha guidata attraverso il suo acquisto da parte di Unity per 320 milioni di dollari nel 2021. Dopo l’acquisto, ha ricoperto diverse posizioni di leadership senior in Unity, tra cui Senior Vice President e General Manager di Unity Cloud, dove ha sovrinteso a prodotti che supportano la collaborazione remota, lo sviluppo multiplayer, la gestione degli asset, l’infrastruttura cloud e la creazione di contenuti 3D in tempo reale. Boxer ha lavorato in precedenza nella strategia di prodotto presso NewsCred, nello sviluppo aziendale presso AOL e nella gestione degli asset e delle passività presso la Banca Mondiale.

Phaze è una piattaforma di desktop remoto aziendale progettata per professionisti che lavorano con applicazioni 3D, progettazione assistita da computer, ingegneria e visualizzazione molto esigenti. Fornisce un accesso sicuro a workstation ad alte prestazioni da quasi ovunque, con controlli a bassa latenza, frequenze di fotogrammi elevate, riproduzione dei colori accurata, funzionalità multischermo, pass-through USB e collaborazione di sessione in tempo reale. Per i team IT, Phaze offre una gestione centralizzata dei dispositivi, degli utenti, dei permessi di accesso, dei relay in loco, dell’attività di connessione e dell’autenticazione aziendale, supportata dalla certificazione SOC 2 Type II, test di penetrazione indipendenti, controlli di accesso basati su ruoli e registri di controllo completi.

Hai fondato Parsec intorno all’idea che se il desktop remoto potesse soddisfare le esigenze dei giochi, potrebbe eventualmente funzionare per quasi tutto. Dopo aver venduto Parsec a Unity, cosa ti ha spinto a tornare a questo problema con Phaze e cosa hai imparato da Parsec che ha plasmato Phaze fin dal primo giorno?

A Parsec, abbiamo imparato che le persone non perdonano le prestazioni scadenti. I giocatori notano ogni fotogramma perso e ogni millisecondo di latenza, quindi abbiamo dovuto costruire una piattaforma che scomparisse sullo sfondo. Se gli utenti stanno pensando al desktop remoto, hai già perso. Parsec è diventato popolare negli studi di gioco perché quelle prestazioni contano anche per i creatori.

Ora, crediamo che l’accesso al calcolo ad alte prestazioni sia una richiesta per ogni professionista. Ciò perché ogni pezzo di software si basa sull’accelerazione GPU per offrire funzionalità ai clienti. Le prestazioni grafiche 3D hanno sempre contato per gli ingegneri professionisti, creatori, sviluppatori, architetti, animatori e editor. Phaze è per quegli utenti di workstation e le aziende per cui lavorano. A causa delle esigenze di potenza delle GPU e, francamente, del costo, il hardware potente vive sempre più in un luogo diverso da sotto il banco.

Abbiamo costruito Phaze perché abbiamo visto lo stesso problema emergere in un mercato molto più grande. Le aziende stanno centralizzando il calcolo, ma i dipendenti si aspettano ancora che i loro strumenti si sentano locali. Servire questi clienti aziendali richiede di concentrarsi non solo sul desktop remoto, ma anche sull’amministrazione aziendale e sui prodotti che supportano i team IT nelle grandi aziende che stanno aggiustando le loro strategie per il nostro nuovo mondo.

Phaze è costruito intorno all’idea che le workstation stanno diventando infrastrutture. Come si presenta questo cambiamento all’interno delle aziende oggi?

La workstation sta seguendo lo stesso percorso del server. Le aziende un tempo compravano una macchina potente per ogni ingegnere o designer perché era l’unica opzione pratica. L’IA ha cambiato l’economia dietro questo. I sistemi con GPU di fascia alta sono costosi da comprare, costosi da alimentare e costosi da raffreddare.

Invece di comprare una workstation per ogni dipendente, le aziende stanno mettendo quelle macchine nelle stanze dei server, nelle strutture di colocazione e negli ambienti cloud. Questo cambiamento migliora l’utilizzo degli asset, la sicurezza dei dati e la gestione del hardware. Il hardware rimane in un solo posto, mentre i dipendenti lo accedono da dove capita che stiano lavorando.

Perché le workstation desktop tradizionali non sono più sufficienti per i team che lavorano con AI, rendering in tempo reale, simulazione, CAD, 3D e calcolo visivo?

Non si tratta del fatto che le workstation desktop tradizionali stanno fallendo le persone. I paletti si spostano ogni volta che viene resa disponibile una nuova generazione di GPU. Ogni volta che c’è più VRAM, gli ISV lo utilizzano per generare pixel più realistici, simulazioni migliori e AI più intelligenti. I carichi di lavoro stanno cambiando, quindi le aziende devono aggiornare il loro hardware. L’addestramento di modelli di AI, il rendering di scene complesse, l’esecuzione di simulazioni e il lavoro con software di calcolo visivo moderno richiedono tutti molto più potere GPU di quanto non facessero anche solo pochi anni fa. Le workstation professionali moderne possono assorbire oltre 1.200 watt solo per l’elaborazione grafica, il che le rende difficili da distribuire su larga scala all’interno di un’organizzazione. Le aziende hanno ancora bisogno di quelle prestazioni. Stanno solo consegnandole in modo diverso, centralizzando il hardware e lasciando che i dipendenti si connettano a esso in remoto.

Molta della copertura dell’infrastruttura AI si concentra sui modelli, le GPU, i data center e l’inferenza. Dove si inserisce l’accesso al desktop remoto nella pila dell’infrastruttura AI?

Questi si concentrano sulla generazione di token che diventano un input su come gli esseri umani interagiscono con il software sui computer. Crediamo che più computer con cui le persone interagiscono vivranno altrove. Ciò significa che un creatore, ingegnere, designer o sviluppatore avrà la possibilità di accedere a un computer ad alte prestazioni su qualsiasi schermo. Il desktop remoto è il livello di accesso tra gli utenti e i computer di cui si fidano. Le grafiche e la latenza contano ancora quando gli esseri umani interagiscono con il loro computer, specialmente quando lavorano in CAD o 3D. Phaze dà priorità alle prestazioni per quei casi d’uso e dà a tutti l’accesso al calcolo quando ne hanno bisogno, indipendentemente da dove si trovano.

Phaze parla sia di dipendenti che di agenti AI che hanno bisogno di accesso a macchine potenti. Come cambia la definizione di “utente” quando gli agenti AI iniziano ad accedere ai computer insieme alle persone?

Al lavoro, le persone cercano di raggiungere obiettivi con i computer ogni volta che li utilizzano. Ora, un essere umano può interagire con il computer per raggiungere quell’obiettivo, o può impiegare un agente per fare lo stesso al suo posto. In ogni caso, il risultato è lo stesso, è solo un utente diverso. Crediamo che le aziende debbano trattare gli agenti proprio come i dipendenti e gestire e proteggere il loro accesso di conseguenza.

Quali tipi di attività richiederanno agli agenti AI l’accesso ai workstation remoti che non possono essere gestite in modo pulito solo attraverso le API?

C’è un dibattito in corso tra modelli di utilizzo del computer versus progettazione CLI/API-first. Credo che la maggior parte dei fornitori di software consegnerà un’interfaccia per gli agenti AI da consumare. Ma ci sono scenari in cui l’obiettivo è testare come un essere umano utilizzi il software o quando il lavoro da fare richiede l’interazione con un computer completo. In quei due scenari, un modello di utilizzo del computer sarà la migliore soluzione. Quindi, se si sta testando una nuova applicazione per i clienti o si sta cercando di risolvere un problema dell’utente finale sul suo computer, credo che si avrà bisogno di un modello di utilizzo del computer.

L’accesso remoto accelera il raggiungimento di quegli obiettivi. A volte, distribuire agenti ai dispositivi degli utenti finali è fastidioso o richiede molte conoscenze tecniche. Ci sono anche scenari in cui avere una gestione centralizzata degli agenti connessi a molti computer è vantaggioso. Inoltre, le persone potrebbero non voler eseguire un modello di utilizzo del computer sul loro dispositivo principale, quindi possono richiedere attività da eseguire mentre si concentrano su altri elementi sul loro computer.

Come dovrebbero pensare le aziende ai rischi di sicurezza di dare agli agenti AI l’accesso a macchine complete con file, applicazioni, permessi e risorse di calcolo?

Non credo che ci sia un aumento significativo del rischio rispetto a dare ai dipendenti lo stesso accesso. Le aziende hanno molta esperienza nel garantire che i computer siano isolati, sicuri e abbiano accesso solo ai file che dovrebbero. Sospetto che gli agenti di utilizzo del computer ereditino gli stessi permessi dell’utente che richiede all’agente di fare qualcosa. C’è un vantaggio anche nel fatto che gli agenti di utilizzo del computer operino i computer tramite l’accesso remoto, perché allora l’agente non è installato direttamente sul computer che sta controllando. Un essere umano può guardare l’agente che agisce attraverso il prodotto di accesso remoto, o l’ambito degli input che può controllare può essere gestito attraverso i protocolli di accesso remoto.

Il desktop remoto esiste da decenni, ma molti utenti lo associano ancora a ritardi, scarsa qualità visiva o workflow IT goffi. Cosa è cambiato tecnicamente che rende questa categoria più rilevante ora?

Per molto tempo, il desktop remoto meritava quella reputazione. Le cose sono cambiate intorno alle tecnologie che i protocolli di desktop remoto utilizzano. Internet è migliorato molto. Quasi tutti hanno una connessione a larga banda a casa. E adesso, se la tua compagnia aerea fa un accordo con Starlink, puoi avere una connessione a larga banda anche in aria. Inoltre, è stato rilasciato hardware che include chip progettati specificamente per decodificare e codificare flussi video rapidamente. Questa combinazione, insieme a innovazioni tecniche, rende le esperienze passate inaccettabili oggi.

Le persone accettavano ritardi, immagini sfocate e prestazioni instabili perché non c’era un’alternativa migliore. Costruire Parsec ci ha costretto a risolvere quei problemi perché i giocatori semplicemente non li avrebbero tollerati. Se l’esperienza non fosse stata senza soluzione di continuità, avrebbero smesso di utilizzarla.

Oggi quelle stesse aspettative esistono in tutta la computazione professionale. Ingegneri, designer, sviluppatori e creatori si aspettano tutti che l’accesso remoto si senta come se stessero seduti di fronte alla macchina. Mentre le aziende spostano le workstation nelle infrastrutture condivise, quel livello di prestazioni non è più opzionale.

Quali settori pensi che adotteranno per primi i workstation remoti pronti per l’AI: gioco, architettura, ingegneria, film, produzione, robotica, laboratori di AI o qualcos’altro?

La prima ondata è già abbastanza chiara. È qualsiasi settore in cui le persone trascorrono la loro giornata lavorativa con software intensivo GPU.

Ciò include ingegneria, architettura, produzione, effetti visivi, sviluppo di film, sviluppo di giochi, simulazione, ricerca di AI. Queste organizzazioni dipendono già da hardware costoso, quindi vedono un valore immediato nel centralizzarlo invece di distribuire macchine a ogni persona. Le persone che lavorano con le simulazioni più intense, le scene visive più complesse, progettano i prodotti e gli edifici più complessi si affidano tutti alle workstation più recenti alimentate da GPU.

Nel tempo, quel gruppo si espanderà man mano che l’AI diventerà parte di più software professionale. Più dipendenti avranno bisogno di accesso occasionale a calcolo potente anche se non necessitano di una workstation dedicata.

Guardando cinque anni avanti, pensi che la workstation aziendale sarà ancora un dispositivo personale o diventerà un pool condiviso di infrastrutture alimentate da GPU accessibili sia agli esseri umani che agli agenti AI?

Credo che guarderemo indietro alle workstation dedicate nello stesso modo in cui guardiamo ai server dedicati.

Ci saranno sempre eccezioni, ma per la maggior parte delle organizzazioni, ha più senso costruire pool condivisi di calcolo ad alte prestazioni e lasciare che le persone si connettano alle risorse di cui hanno bisogno. Questo è un uso migliore del hardware costoso e dà alle organizzazioni molta più flessibilità man mano che i carichi di lavoro continuano a evolversi. Vorremmo vedere un mondo in cui le persone hanno accesso al calcolo di cui hanno bisogno, indipendentemente da dove si trovano e senza pensare a quanto spesso devono aggiornare il loro hardware. Crediamo che ciò sia possibile se il modo in cui si accede all’hardware è abbastanza buono da scomparire sullo sfondo e non ricordare all’utente che si sta accedendo al calcolo in remoto.

La workstation non scompare. Sta solo spostandosi nel data center. La vera sfida è rendere quella transizione invisibile alle persone che la utilizzano. È questo che stiamo costruendo.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Phaze.