Selipsky comenzó con los anuncios: “No inventamos el almacenamiento, pero lo re-inventamos” dijo. La principal novedad que causó furor fue el Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) Express One Zone, que permitirá proporcionar un almacenamiento de alto rendimiento con baja latencia.
Este tipo de almacenamiento puede ser útil para muchas empresas. Desde adaptar aplicaciones para servicios en tiempo real hiper rápidos, correr cargas de trabajo de aprendizaje automático, entrenar e interferir modelos de machine learning, analizar interactivamente grandes conjuntos de datos, crear contenido multimedia de manera sumamente rápida y fluida, optimizar costos, por mencionar algunos beneficios.
Después vino el segundo anuncio: el AWS Graviton4 y AWS Trainium2, “los procesadores más potentes y eficientes en energía de AWS que buscan revolucionar la Inteligencia Artificial”, dijo Selipksy.
Graviton4 ofrece hasta un 30% mejor rendimiento de cómputo, un 50% más de núcleos y un 75% más de ancho de banda de memoria que los procesadores Graviton3, mientras que Trainium2 está diseñado para proporcionar un entrenamiento hasta cuatro veces más rápido que los de primera generación.
Esto significa que las aplicaciones cotidianas que se utilizan en los dispositivos, como navegadores web, aplicaciones de productividad y multimedia, puedan ejecutarse de manera más eficiente y rápida, mejorando la experiencia del usuario. También podrá analizar conjuntos de datos más rápidos, avanzar en la investigación científica, entrenar modelos fundamentales (FMs) y grandes modelos de lenguaje (LLMs) en poco tiempo y reducir el consumo de energía
AWS cuenta con 3,000 poderosísimas computadoras
Estas novedades no funcionan por sí solas. Por ello, después de anunciarlas, Selipsky invitó al escenario a un personaje que fue muy aplaudido: Jensen Huang, el director ejecutivo de Nvidia. “¡Estamos ampliando nuestra colaboración con Nvidia para cargas de trabajo de inteligencia artificial generativa!”, dijo efusivamente Selipsky.
Huang, por su parte, resaltó que su colaboración permitió que Amazon ya cuente con 3,000 computadoras a exaescala.
De acuerdo con el departamento de energía del gobierno de Estados Unidos, las computadoras a exaescala no son computadoras cuánticas; son similares a las supercomputadoras pero con hardware mucho más potente.
Construir una computadora tan poderosa no es tarea fácil. Cuando los científicos comenzaron a considerar en serio las computadoras a exaescala, predijeron que estas podrían necesitar tanta energía como la que consumiría hasta 50 hogares. Además, los científicos necesitan encontrar formas de garantizar la confiabilidad de las computadoras a exaescala, a pesar del enorme número de componentes que contienen.
Pero se consideran necesarias porque permiten crear modelos muy realistas del planeta y modelos climáticos, entender la nanociencia de materiales, permitirán construir plantas de energía y empoderar muchos estudios del universo, como las partículas físicas hasta información sobre las estrellas. Y Amazon cuenta con 3,000 de estos equipos.
Anthropic se alía con Amazon
De nada sirve tener los productos más potentes en IA si no tienes alianzas con las principales empresas desarrolladoras. Por ello se anunció que Amazon invertirá hasta 4,000 millones de dólares en Anthropic y tendrá una posición minoritaria en la empresa.
Esto significa que los desarrolladores e ingenieros de Amazon podrán trabajar con los modelos de Anthropic a través de Amazon Bedrock para incorporar capacidades de inteligencia artificial generativa en sus trabajos, mejorar aplicaciones existentes y crear nuevas experiencias para los clientes en los negocios de Amazon.
Por ello, Dario Amodei, CEO y co-fundador de Anthropic, también acompañó a Selipsky en el escenario para anunciar su colaboración estratégica. “Hay tres componentes clave en nuestra colaboración: el lado de la computación, el lado de los clientes y el lado del hardware”
AWS se convertirá en el principal proveedor de servicios en la nube de Anthropic para cargas de trabajo críticas, incluida la investigación de seguridad y el desarrollo de modelos fundamentales futuros, pues Anthropic planea ejecutar la mayoría de sus cargas de trabajo en AWS.
