Lightning AI ו-Voltage Park מכריזות על מיזוג שיגדיר מחדש את ערימת הענן של בינה מלאכותית

בינה מלאכותית של Lightning מגיעה ברגע זה בקנה מידה משמעותי ובעלת טווח הגעה למפתחים. הפלטפורמה משמשת יותר מ-400,000 מפתחים, סטארט-אפים וארגונים גדולים, והחברה גם עומדת מאחורי... ברק PyTorch, מסגרת בה זוכה לאמון של למעלה מ-5 מיליון מפתחים וארגונים ברחבי העולם. נוכחות זו חשובה: משמעותה היא שתוכנת Lightning כבר משולבת עמוק בתהליכי עבודה של בינה מלאכותית במחקר, ניסויים וייצור.

Voltage Park משלימה את אימוץ התוכנה הזה עם תשתית בבעלות ובהפעלה. באמצעות המיזוג, משתמשי Lightning מקבלים גישה ליותר מ-35,000 כרטיסי מסך, כולל חומרה ברמת H100, B200 ו-GB300, מה שמאפשר אימון, הסקה וקיבולת פרץ בקנה מידה גדול מבלי להסתמך אך ורק על היפר-סקיילרים של צד שלישי.

גישור בין תוכנה למחשוב בקנה מידה גדול

לפני מיזוג זה, רוב צוותי הבינה המלאכותית התמודדו עם פשרה לא נוחה. עננים מסורתיים נבנו עבור עומסי עבודה הממוקדים במעבד כמו אתרי אינטרנט ושירותים ארגוניים, ולא עבור הדרכה או הסקה עתירי GPU. בתגובה, השוק התמלא בכלים חד-תכליתיים - פלטפורמה אחת לאימון, אחרת להסקה, אחרת לתצפיות - לצד ספקי GPU נפרדים ותהליכי רכש.

השילוב של Lightning–Voltage Park נועד במפורש לקפל את השכבות הללו. מחסנית התוכנה של Lightning כבר מאפשרת לצוותים לאמן מודלים, לפרוס אותם לייצור ולהריץ הסקות בקנה מידה גדול מסביבה מאוחדת. על ידי שילוב תוכנה זו עם תשתית GPU בבעלות החברה, החברה שואפת להסיר מקור חיכוך עיקרי: תיאום יכולות תוכנה עם זמינות מחשוב, תמחור וביצועים.

מייסד ומנכ"ל Lightning ויליאם פלקון תיארה את המצב הנוכחי של כלי בינה מלאכותית כמקוטע שלא לצורך - והשוותה אותו לנשיאת מכשירים נפרדים עבור פונקציות בסיסיות במקום שימוש במוצר משולב יחיד. המיזוג מוצב כדרך לספק את החוויה המשולבת הזו לצוותי בינה מלאכותית, החל מסטודנטים לתואר ראשון ועד ארגונים בקנה מידה גדול של Fortune.

מה משתנה - ומה לא - עבור הלקוחות

עבור לקוחות קיימים, החברות מדגישות המשכיות. ישנן אין שינויים בחוזים או בפריסות, וללא הגירות כפויות. תמיכה בריבוי עננים נותרה בליבת הפלטפורמה של Lightning: צוותים יכולים להמשיך להריץ את Lightning על AWS או ספקי ענן אחרים, ולפרוץ עומסי עבודה לתשתית ה-GPU של Lightning עצמה כאשר הם זקוקים לקיבולת נוספת.

מה שכן משתנה הוא ההיקף. לקוחות Voltage Park מקבלים גישה אופציונלית לתוכנת הבינה המלאכותית של Lightning - הכוללת הגשת מודלים, ניהול צוותים ותצפיות - מבלי להוסיף שכבות של כלים נוספים בעלי מטרה אחת. לקוחות Lightning, בתורם, מקבלים גישה למאגרי נתונים גדולים של כרטיסי מסך לפי דרישה המיועדים לעומסי עבודה של בינה מלאכותית, במקום להתאים תשתית ענן למטרות כלליות.

תנוחה היברידית זו בולטת. במקום למצב את עצמה כתחליף להיפר-סקיילר, Lightning AI מציגה את עצמה כשכבה מקורית לבינה מלאכותית שיכולה להתקיים לצד השקעות קיימות בענן, תוך שהיא מציעה אינטגרציה הדוקה יותר כאשר הביצועים או הכלכלה דורשים זאת.

אינטגרציה אנכית כיתרון תחרותי

נושא חוזר בתגובות התעשייה למיזוג הוא אינטגרציה אנכיתככל שמודלים של בינה מלאכותית גדלים ועלויות הסקה הופכות גלויות יותר, ביצועים, יעילות עלויות ומהירות איטרציות תלויים יותר ויותר באופן שבו תוכנה ותשתית משולבות יחד באופן הדוק.

מנהלים ומנהיגים בתעשייה שצוטטו בהודעה טוענים כי שליטה על יותר מהמחסנית הופכת חיונית. הרעיון פשוט: כאשר תוכנה, מומחיות אופטימיזציה ומחשוב מתוכננים יחד, צוותים יכולים לכוונן מערכות בצורה הוליסטית במקום לפצות על שכבות לא תואמות. בסביבה שבה רווחי יעילות קטנים יכולים להתבטא בחיסכון של מיליוני דולרים, שילוב זה הופך לאסטרטגי ולא קוסמטי.

זה משקף מעברים קודמים לענן. בדיוק כפי שמכונות היפר-סקיילר עיצבו מחדש את עידן האינטרנט על ידי שילוב הדוק של מחשוב, אחסון ורשתות, כעת צצות פלטפורמות מבוססות בינה מלאכותית המתייחסות למעבדים גרפיים, תזמור וכלי בינה מלאכותית כמערכת אחת.

השלכות רחבות יותר על שוק הענן של בינה מלאכותית

במבט לאחור, המיזוג של Lightning AI ו-Voltage Park משקף מגמת קונסולידציה רחבה יותר בתשתיות הבינה המלאכותית. גלים מוקדמים של אימוץ בינה מלאכותית יצרו מערכת אקולוגית מקוטעת של כלים שפתרו בעיות צרות. ככל שבינה מלאכותית עוברת מניסויים לפעילות עסקית מרכזית, ארגונים נותנים עדיפות גוברת... ערימות פשוטות יותר, עלויות צפויות, ו פחות נקודות אינטגרציה.

מיזוגים כאלה מצביעים על שלושה שינויים גדולים יותר:

• פלטפורמות מבוססות בינה מלאכותית על פני שרשראות כלים תפורות
  צוותים נוטים לכיוון מערכות מקצה לקצה המיועדות לעומסי עבודה של בינה מלאכותית, במקום להרכיב שילובים שבירים של פתרונות נקודתיים.

• לחץ חדש על מכשירי היפרסקיילר
  בעוד ש-hyperscarlers נותרו דומיננטיים, פלטפורמות המתמקדות בבינה מלאכותית יכולות להתחרות על מיקוד - זמינות GPU, כלכלת הסקה וזרימות עבודה שנבנו במיוחד לפיתוח מודלים.

• איחוד כחפיר
  בעלות על תוכנה ותשתית כאחד מאפשרת לספקים לשלוט בצווארי בקבוק בביצועים, בתמחור ובאמינות, ולהפוך אינטגרציה אנכית ליתרון תחרותי לטווח ארוך.

במובן זה, מיזוג זה פחות עוסק בקנה מידה כשלעצמו ויותר בכיוון. הוא מאותת לאן שוק הענן של בינה מלאכותית הולך: לכיוון ערימות משולבות, מבוססות בינה מלאכותית נועד לגרום לבנייה והפעלת מודלים להרגיש פחות כמו ניהול תשתיות - ויותר כמו משלוח מערכות אמיתיות במהירות.