Una startup de almacenamiento distribuido de datos desafía a los grandes proveedores de nube

El rápido crecimiento de las empresas de IA ha creado una demanda de potencia informática sin precedentes. Empresas como CoreWeave, Together AI y Lambda Labs han aprovechado esta oportunidad, atrayendo importantes inversiones y atención al ofrecer capacidad de computación distribuida.

Sin embargo, la mayoría de las empresas siguen confiando en los tres principales proveedores de nube -AWS, Google Cloud y Microsoft Azure- para el almacenamiento de datos. Sus infraestructuras de almacenamiento están diseñadas para mantener los datos cerca de sus propios recursos informáticos en lugar de distribuirlos por varias nubes o regiones.

"Las cargas de trabajo y las infraestructuras de IA modernas están cambiando hacia la computación distribuida en lugar de depender únicamente de los grandes proveedores de nubes", explicó a TechCrunch Ovais Tariq, cofundador y CEO de Tigris Data. "Nuestro objetivo es ofrecer la misma flexibilidad para el almacenamiento, porque los recursos de computación son inútiles sin él".

Tigris, fundada por el equipo detrás de la plataforma de almacenamiento de Uber, está desarrollando una red de centros de almacenamiento de datos localizados. La startup afirma que su solución cumple los requisitos de computación distribuida de las cargas de trabajo de IA contemporáneas. Su plataforma de almacenamiento nativa de IA "se mueve con el cálculo, replica automáticamente los datos en ubicaciones de GPU, admite miles de millones de archivos pequeños y proporciona acceso de baja latencia para cargas de trabajo de formación, inferencia y agenética", afirma Tariq.

Para respaldar estos esfuerzos, Tigris acaba de conseguir una ronda de financiación de serie A de 25 millones de dólares. Spark Capital ha liderado la ronda, con la participación de inversores ya existentes, entre ellos Andreessen Horowitz, según ha podido saber TechCrunch en exclusiva. La startup se está posicionando frente a los proveedores establecidos, a los que Tariq se refiere como "Big Cloud".

Tariq cree que estos proveedores tradicionales no solo ofrecen servicios de almacenamiento más caros, sino también menos eficientes. AWS, Google Cloud y Microsoft Azure han impuesto tradicionalmente tasas de salida -a menudo denominadas "impuesto en la nube"- cuando los clientes migran a otro proveedor o necesitan descargar y mover datos para acceder a GPU más baratas o entrenar modelos en distintas ubicaciones globales simultáneamente. Es comparable a pagar una penalización por cancelar la suscripción a un gimnasio.

Según Batuhan Taskaya, jefe de ingeniería de Fal.ai y cliente de Tigris, estos costes constituían antes la mayor parte de los gastos en la nube de Fal.

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Más allá de las tarifas de salida, Tariq señala que los grandes proveedores de servicios en la nube siguen enfrentándose a problemas de latencia. "Las tarifas de salida eran solo un síntoma de un problema más profundo: sistemas de almacenamiento centralizados que no pueden seguir el ritmo de un ecosistema de IA descentralizado y de alta velocidad", afirma.

La mayoría de los más de 4.000 clientes de Tigris son startups de IA generativa -como las que desarrollan modelos de imagen, vídeo y voz- que suelen manejar grandes conjuntos de datos sensibles a la latencia.

"Piensa en interactuar con un agente de IA que procesa audio local", señala Tariq. "Necesita la menor latencia posible. Eso significa tener los recursos informáticos y de almacenamiento cerca".

Añadió que las principales plataformas en la nube no están optimizadas para las cargas de trabajo de IA. La transmisión de grandes conjuntos de datos para el entrenamiento o la realización de inferencias en tiempo real a través de las regiones puede crear cuellos de botella de latencia, ralentizando el rendimiento del modelo. El almacenamiento localizado permite una recuperación más rápida de los datos, lo que permite a los desarrolladores ejecutar cargas de trabajo de IA de forma más fiable y rentable utilizando nubes descentralizadas.

"Tigris nos permite escalar las cargas de trabajo en cualquier nube proporcionando acceso al mismo sistema de archivos de datos desde todas las ubicaciones, sin cobrar tarifas de salida", afirma Taskaya de Fal.

Hay otras razones por las que las empresas prefieren mantener los datos más cerca de sus recursos distribuidos en la nube. En sectores regulados como el financiero y el sanitario, un obstáculo importante para la adopción de la IA es la necesidad de mantener la seguridad de los datos y el cumplimiento de la normativa.

Tariq también destacó el creciente deseo de las empresas de ser propietarias de sus datos, citando la anterior medida de Salesforce de restringir a sus competidores de IA el uso de los datos de Slack. "Las empresas son cada vez más conscientes de lo valiosos que son sus datos: cómo impulsan los LLM y alimentan los sistemas de IA", explicó Tariq. "Quieren un mayor control. No quieren que otra entidad los gestione".

Con la nueva financiación, Tigris planea ampliar sus centros de almacenamiento de datos para satisfacer la creciente demanda. La startup se ha multiplicado por ocho anualmente desde su fundación en noviembre de 2021, según Tariq. Con los centros de datos existentes en Virginia, Chicago y San José, Tigris pretende expandirse aún más en Estados Unidos, Europa y Asia, concretamente en Londres, Fráncfort y Singapur.