ボルテージパークのCTO、ソーラブ・ギリ – インタビュー・シリーズ

ソーラブ・ギリは、ボルテージパークのチーフ・プロダクト・テクノロジー・オフィサーであり、取締役でもあります。彼は、会社の戦略的なビジョンを推進し、製品ロードマップを定義し、エンジニアリング・オペレーションを担当しています。以前、ソーラブは、アマゾンのジェネレーティブAIプラットフォームであるAmazon Bedrockを構築、立ち上げ、運用したチームを率いていました。彼のキャリアの初期には、次世代の決済プラットフォームの共同創設者およびCEOであり、将来の市場および曲線アービトラージに特化したアルゴリズムトレーディング会社の共同創設者でもありました。また、戦略、運用、財務に関する事項について、取締役および経営陣にアドバイスを提供していました。

ボルテージパークの使命は、AIを使用して企業がデータをビジネス・インテリジェンスに変えるのを助けることです。6つのデータセンターにわたる数万台のGPUを所有し、ボルテージパークは、顧客が研究者、スタートアップ、または大企業であるかに関係なく、世界クラスのハードウェアと顧客サービスを信じられないほどの価値で提供しています。

あなたはスタートアップと世界最大のクラウド・プロバイダーで働いてきました。インフラストラクチャとAIの世界に最初に惹かれたのは何でしたか?

ジェネレーティブAIは、過去100年でわずかな技術が持っていたように、変革的な変化をもたらすでしょう。OpenAIのGPT-5のような最先端モデルで今日可能なことは、10年前には考えられず、3年前には驚くことであったでしょう。

私たちはまだ初期段階にあります。私にとっての魅力は、そんなに深い技術がどのように活用されるかを決定するインフラストラクチャ・レイヤーを形作る機会です。科学のために、産業のために、そして社会全体のためにです。

AWSでは、Amazon (AMZN ) Bedrockを構築するのを助けました。ボルテージパークでは、どのような製品エンジニアリングの教訓を適用していますか?

Amazon Bedrockは多くの点で新しい道を切り開きました。私は、Bedrockチームが早くに何を成し遂げることができたかをとても誇りに思っています。Bedrockの核心的な洞察は、モデル選択とモダリティを透過的にする抽象化レイヤーが必要であるということでした。そうすれば、ビルダーはインフラストラクチャの複雑さを管理するのではなく、ソリューションを構築することに集中できるようになります。Bedrockは、テキスト、ビジョン、多モーダルなどの複数の基礎モデルにシームレスにアクセスを提供した最初の業界プラットフォームでした。モデル固有のAPIまたはハードウェア制約をナビゲートする必要はありませんでした。

基礎モデル機能は、クラウド・コンピューティング、モバイル、またはインターネットそのものよりも速い驚くべき速度で進化しています。私のBedrockチームは、その速度でイノベーションを出荷し、モデル機能が2〜3世代先にどこにあるかを予測し、その未来に向けて構築しました。

ボルテージパークでは、同じ原則を適用しています。今日の痛み点を解決し、将来の技術が到来したときに顧客が必要とするものを構築するための最先端のインフラストラクチャとソフトウェア抽象化を迅速に提供します。

ハイパースケーラーから資本効率の良いスタートアップであるボルテージパークへの移行で、技術的および文化的な最も大きな変化は何でしたか?

ハイパースケーラーでは、エンジニアリングは成熟したエコシステムの中にあります。ツール、コンプライアンス、마케팅、顧客デリバリーなどで、全体が部分の合計よりも大きくなります。スタートアップでは、そんな風に後押しがありませんが、代わりに速度、結束、影響力があります。構築されたスケルトンはありませんが、遅くするような膨大なビューロクラシーもありません。報酬は文化的結束と、高い影響力の製品を短時間で出荷できることです。

ボルテージパークは24,000以上のH100 GPUを所有し、競合する価格でベア・メタル・アクセスを提供しています。どのような顧客セグメントを主にターゲットにしていますか?

私たちのプラットフォームは、ベア・メタル、仮想マシン、管理されたKubernetes、管理されたSlurm、およびAIワークロード用に設計されたソフトウェア・スタックを提供しています。私たちは、AI製品を構築する人やAIを使用する人をサポートしています。研究者、スタートアップ、企業などです。世界で最も先進的なモデル・ビルダーであるCursorは、ボルテージパークでモデルをトレーニングしています。多くの有名なAI製品会社も、ボルテージパークで推論ワークロードを実行しています。企業の場合、プロトタイプから製品化への移行を容易にし、ワークロードを信頼性高くスケールアップできるようにコストと専門知識の敷居を下げています。

インフラストラクチャの拡大に伴って、エネルギー使用、コスト効率、持続可能性をどのように管理していますか?

私たちは、効率的にデータセンターを運用するための重要な投資を行ってきました。予測メンテナンスを使用することで、予測メンテナンスを使用することで、無駄を避け、ダウンタイムを削減することで、エネルギー使用とコストを削減することができました。現在のインフラストラクチャの大部分は、99%以上の再生可能エネルギーとグリーンエネルギーによって推進されており、拡大するにつれてその比率はさらに高まる予定です。

ボルテージパークのフルスタックAIインフラストラクチャ・プロバイダーとしての進化を形作るパートナーシップと標準はどのようなものですか?

私たちは、理論的なものから変革的なものへのAIの移行を促進する会社と提携しています。例えば、Matrice.aiへの出資を主導しました。彼らのドメインの専門知識は、ビジョン・モデルを活用して、さまざまな業界で垂直的に特化したソリューションを提供することができます。私たちは、モデル・プロバイダーにモジュラーで統合されたハードウェアとソフトウェアのスタックを提供し続け、パフォーマンスを提供することなくセキュリティとデータのプライバシーを妥協しないようにします。

私たちはまた、オープンソース・コミュニティに積極的に貢献しています。例えば、SGLangのインフラストラクチャ・パートナーとして、SpecForgeのような高品質のオープンソース・プロジェクトをコミュニティに提供しています。また、米国国家科学財団と提携して、NAIRRパイロットをサポートしています。これは、研究者や教育者が全国規模で最先端のAIツールにアクセスできるようにするための公私提携の取り組みです。

AI開発者向けにどのようなエンタープライズ・グレードの管理、監査可能性、セキュリティ機能を優先していますか?

セキュリティ、データのプライバシー、コンプライアンスは、私たちのAIファクトリー・プラットフォームの基礎的な機能です。顧客は、エンタープライズ・グレードのスタックで作業する安心感を得ることができます。私たちは、ソフトウェア・スタックを構築して追加の顧客の痛み点を解決するにつれて、リソースとデータのパーミッション、階層的な監査トレイル、セーフティ・ガードレール、およびエンタープライズのデータ・パイプライン、API、およびエージェント・フレームワークとのシームレスな統合などの機能を追加しています。目標は、クラウドのアジリティとオンプレミス・環境のコントロールを顧客に提供することです。

今日のコンピューティング資源が制約された環境で効果的にスケールすることを目指すAI研究者とインフラストラクチャ・チームにどのようなアドバイスがありますか?

AI研究者と企業は、インフラストラクチャの課題に時間を費やすのではなく、透過的な価格、専門的な運用サポート、優れたエンジニアリングの専門知識を提供するパートナーを選択することで、実験とスケールアップを加速できることを目指すべきです。

3年後のボルテージパークの姿をどう見ていますか?フルスタックのAI-as-a-Serviceへの道を進むのでしょうか?それともエッジ・コンピューティングのような新しい分野に進出するのでしょうか?

AIの景観では、3年は1つの時代です。私たちは、顧客第一の会社として、3年後も現在と同様に、AI製品の構築やAIの使用におけるリアルな顧客の痛み点に焦点を当てています。私たちは、ソフトウェア・スタックの幅と深さにさらに多くの洗練度を持ち、世界をリードする企業がAIの採用をスケールで促進することに役立っているという実績を持っていることを期待しています。

この素晴らしいインタビューに感謝します。詳しく知りたい読者は、ボルテージパークを訪問してください。