沃特帕克首席产品和技术官索劳巴赫·吉里 – 采访系列

索劳巴赫·吉里担任沃特帕克的首席产品和技术官，并且是其董事会的执行董事。他负责推动公司的战略愿景，定义其产品路线图，并运营工程部门。之前，索劳巴赫领导了建设、发布和运营亚马逊Bedrock的团队，亚马逊的生成式人工智能平台。早期在他的职业生涯中，索劳巴赫联合创立并担任了一家下一代支付平台的首席执行官；联合创立了一家专门从事市场制造和期货市场曲线套利的算法交易公司；并为董事会和管理团队提供建议，内容包括战略、运营和财务事务。

沃特帕克的使命是帮助企业通过人工智能将数据转化为商业智能，使人工智能基础设施对所有人都可访问。凭借六个数据中心的数万个GPU，沃特帕克以令人难以置信的价值提供世界级的硬件和客户服务，无论客户是研究人员、初创企业还是大型企业。

您曾在初创企业和世界上最大的云服务提供商中工作过。是什么最初吸引您进入基础设施和人工智能的世界？

生成式人工智能将会带来变革性的改变，这种改变在过去一个世纪中很少见。今天使用OpenAI的GPT-5等前沿模型所能实现的功能，十年前是不可想象的，三年前也是令人惊讶的。

我们仍然处于早期阶段。吸引我的是有机会塑造决定如何利用如此深刻的技术的基础设施层——不仅是为了科学、工业，也是为了整个社会。

在亚马逊，您帮助构建了亚马逊Bedrock。您从那段经历中获得了什么产品工程经验，并将其应用于沃特帕克？

亚马逊Bedrock在很多方面开创了先例，我为Bedrock团队能够快速实现的成就感到非常自豪。Bedrock的核心见解是，构建者需要一个抽象层，使模型选择和模态变得透明——使他们能够专注于构建解决方案，而不是管理基础设施复杂性。它是第一个提供对多个基础模型（文本、视觉和多模态）无缝访问的行业平台，而无需团队导航模型特定的API或硬件约束。

基础模型的能力正在以惊人的速度进步——比云计算、移动设备或甚至互联网本身的技术转变更快。我的Bedrock团队以这样的速度交付创新，预测模型能力将在两到三个世代后到达，并为那个未来而构建。

在沃特帕克，我们应用相同的原则：快速交付尖端基础设施和软件抽象，以解决今天的痛点，同时为技术的未来和客户将要面临的需求而进行工程设计。

从超大规模云服务提供商转向像沃特帕克这样的资本高效型初创企业，技术和文化上的最大变化是什么？

在超大规模云服务提供商中，工程部门存在于一个成熟的生态系统中——工具、合规性、营销、客户交付——其中整体大于部分。在初创企业中，您用速度、凝聚力和影响力来换取这些优势。那里没有庞大的官僚机构来减慢您的速度，但也没有预先构建的脚手架——您必须自己创建。回报是文化凝聚力和能够在很短的时间内交付高影响力的产品。

沃特帕克拥有24,000多个H100 GPU，并提供具有竞争力的裸机访问价格。您主要针对哪些客户群体？

我们的平台涵盖裸机、虚拟机、托管Kubernetes、托管Slurm和为人工智能工作负载设计的软件栈。我们服务于任何构建人工智能产品或使用人工智能构建的客户：研究人员、初创企业和企业。世界上一些最先进的模型构建者，例如Cursor，它正在推动机器学习科学和工程的最新发展，都在沃特帕克上训练他们的模型。同样，许多知名的人工智能产品公司都在沃特帕克上运行推理工作负载。对于企业，我们降低了从原型到生产的成本和专业知识门槛，使得他们能够轻松地扩大工作负载并可靠地扩展。

您如何在扩大基础设施规模的同时管理电力使用、成本效率和可持续性？

我们已经做出了并将继续做出大量投资，以高效地运行我们的数据中心。我们通过创新实现了显著的电力使用和成本节约，例如人工智能驱动的预测维护，这种维护减少了停机时间，避免了与反应性维护相比的浪费。我们当前的基础设施大部分由99%以上的可再生能源和绿色能源提供动力，这个比例将随着我们扩张而增长。

合作伙伴关系和标准如何影响沃特帕克作为全栈人工智能基础设施提供商的演变？

我们与将人工智能从理论转化为变革性的公司合作。一个很好的例子是我们在Matrice.ai的种子扩张中进行的投资。他们在视觉模型方面的领域专业知识使我们的客户能够将像素转化为各个行业的垂直特定解决方案。我们将继续为模型提供商提供人工智能基础设施骨干，以便他们能够以模块化、集成的硬件-软件栈部署模型，同时提供性能而不损害安全性或数据隐私。

我们也是开源社区的活跃贡献者——例如，作为SGLang的基础设施合作伙伴，支持SpecForge等高质量的开源项目。我们还与美国国家科学基金会合作，支持国家人工智能研究资源（NAIRR）试点项目，这是一个公共-私人合作项目，旨在为全国的研究人员和教育工作者扩大对尖端人工智能工具的访问。

您正在为人工智能开发人员优先考虑哪些企业级管理、可审计性或安全功能？

安全性、数据隐私和合规性是我们人工智能工厂平台的基本功能，我们的客户可以放心地使用企业级别的栈。随着我们构建软件栈以解决额外的客户痛点，我们正在添加功能，例如细粒度的资源和数据权限、分层的审计跟踪、安全护栏以及与企业数据管道、API和代理框架的无缝集成。目标是为客户提供云端的敏捷性和本地环境的控制力。

您对人工智能研究人员和基础设施团队有什么建议，他们旨在今天的计算受限环境中有效地扩展？

人工智能研究人员和公司应该尽量减少处理基础设施挑战的时间，因为这是一种无差异的工作，并利用更高级的原语，例如托管Kubernetes和Slurm。选择提供透明定价、专家运营支持和卓越的工程专业知识的合作伙伴，以帮助解决问题。这些因素将加速您的实验和扩大规模。

您预见三年后沃特帕克的发展情况——会进一步朝着全面的AI-as-a-Service方向发展，还是会扩展到新的领域，如边缘计算？

在人工智能领域，三年是一个时代。我们是一家以客户为中心的公司，三年后，我们将继续专注于现实世界中的客户痛点，无论是在构建人工智能产品还是使用人工智能产品的背景下。我预计我们将在软件栈的广度和深度上拥有更多的成熟度，并将拥有帮助世界领先的公司在规模上采用人工智能的成功记录。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问沃特帕克。