Lightning busca simplificar la gestión de la inteligencia artificial.

El desarrollo y la implementación de inteligencia artificial (IA) siguen siendo un desafío considerable para muchas organizaciones, a pesar de que la IA es un tema candente en la actualidad. Un estudio reciente realizado por Boston Consulting Group indica que un 74% de las empresas están encontrando dificultades para extraer valor de sus inversiones en IA. William Falcon, creador de PyTorch Lightning, un marco de trabajo de IA de código abierto ampliamente utilizado, expone que uno de los errores más comunes que cometen las empresas es subestimar la cantidad de esfuerzo que requiere la orquestación de la IA.

Falcon compara la creación de una plataforma de IA a construir una herramienta de comunicación como Slack, argumentando que es un proceso complejo, costoso y no esencial para el negocio. Según él, el verdadero valor para las empresas radica en sus datos, en su conocimiento del dominio y en sus modelos únicos, en lugar de mantener la infraestructura de IA.

Con experiencia como exentrenador de los Navy Seals y pasante en Facebook AI Research, Falcon comenzó el desarrollo de PyTorch Lightning durante su tiempo como estudiante en Columbia. Este marco proporciona una interfaz de alto nivel para la biblioteca de IA PyTorch, simplificando la gestión y configuración de sistemas de IA. Tras abandonar su programa de doctorado en NYU, Falcon se unió a Luis Capelo, exlíder de productos de datos en Forbes, con el propósito de comercializar PyTorch Lightning. Juntos fundaron Lightning AI, que aplica servicios y herramientas dirigidas a empresas sobre el marco de código abierto.

Lightning AI permite a los desarrolladores entrenar y desplegar modelos a gran escala, una tarea que antes requería equipos numerosos. La compañía se encarga de tareas habitualmente complicadas, como la distribución de cargas de trabajo de IA y la provisión de la infraestructura necesaria para evaluar y entrenar modelos. Su producto insignia, AI Studios, permite a los clientes ajustar y ejecutar modelos de IA en los entornos de nube que prefieren. Además, las empresas tienen la opción de utilizar Lightning AI para alojar aplicaciones impulsadas por IA en infraestructuras de nube privada o en sus propios centros de datos. El modelo de precios es de pago por uso, con una opción gratuita que incluye 22 horas de GPU al mes.

Falcon explica que el objetivo de Lightning AI es hacer que el desarrollo de IA sea tan intuitivo como el uso de un iPhone. La plataforma ha permitido que investigadores de Columbia realicen cientos de experimentos en un lapso de 12 horas. Además, señala que muchos de los productos de IA más destacados a nivel mundial se han desarrollado utilizando Lightning, como los modelos NeMo de Nvidia y Stable Diffusion de Stability AI.

Lightning AI muestra un crecimiento considerable, con más de 230,000 desarrolladores de IA y 3,200 organizaciones que utilizan su plataforma. La empresa recientemente recaudó $50 millones en una ronda de financiación, sumando un total de $103 millones en capital. Con el objetivo de atraer nuevos clientes, incluyendo del sector gubernamental, y expandir la plataforma Lightning a nuevos mercados, la compañía neoyorquina, que cuenta con un equipo de 50 personas, planea utilizar estos fondos para fortalecer su presencia en el mercado.

A pesar de la competencia de otras empresas que ofrecen servicios similares, como Comet, Galileo y Weights & Biases, Falcon considera que hay suficiente espacio en el mercado para todos los actores. Según pronósticos de Fortune Business Insights, el sector de operaciones de aprendizaje automático, en el cual Lightning AI está posicionado, podría alcanzar un valor aproximado de $13 mil millones para el año 2030. Falcon también espera que Lightning AI logre entre $10 millones y $20 millones en ingresos recurrentes anuales para fines del próximo año y que alcance la rentabilidad poco tiempo después.