Startup de armazenamento distribuído de dados desafia os principais provedores de nuvem

O rápido crescimento das empresas de IA criou uma demanda sem precedentes por capacidade de computação. Empresas como CoreWeave, Together AI e Lambda Labs aproveitaram essa oportunidade, atraindo investimentos e atenção significativos ao oferecer capacidade de computação distribuída.

No entanto, a maioria das empresas ainda depende dos três principais provedores de nuvem - AWS, Google Cloud e Microsoft Azure - para o armazenamento de dados. Suas infraestruturas de armazenamento são projetadas para manter os dados perto de seus próprios recursos de computação, em vez de distribuí-los em várias nuvens ou regiões.

"As cargas de trabalho e a infraestrutura modernas de IA estão mudando para a computação distribuída em vez de depender exclusivamente de grandes provedores de nuvem", explicou Ovais Tariq, cofundador e CEO da Tigris Data, ao TechCrunch. "Nosso objetivo é oferecer a mesma flexibilidade para o armazenamento, porque os recursos de computação são inúteis sem ele."

A Tigris, fundada pela equipe por trás da plataforma de armazenamento da Uber, está desenvolvendo uma rede de centros de armazenamento de dados localizados. A startup afirma que sua solução atende aos requisitos de computação distribuída das cargas de trabalho de IA contemporâneas. Sua plataforma de armazenamento nativa de IA "se move com sua computação, replica automaticamente os dados para locais de GPU, suporta bilhões de arquivos pequenos e fornece acesso de baixa latência para cargas de trabalho de treinamento, inferência e agenticidade", afirmou Tariq.

Para apoiar esses esforços, a Tigris garantiu recentemente uma rodada de financiamento da Série A de US$ 25 milhões. A Spark Capital liderou a rodada, com a participação de investidores existentes, incluindo a Andreessen Horowitz, segundo informações exclusivas do TechCrunch. A startup está se posicionando contra fornecedores estabelecidos, aos quais Tariq se refere como "Big Cloud".

Tariq acredita que esses provedores estabelecidos oferecem não apenas serviços de armazenamento mais caros, mas também menos eficientes. Tradicionalmente, a AWS, o Google Cloud e o Microsoft Azure impõem taxas de saída - muitas vezes chamadas de "taxa de nuvem" - quando os clientes migram para outro provedor ou precisam fazer download e mover dados para acessar GPUs mais baratas ou treinar modelos em diferentes locais globais simultaneamente. É comparável ao pagamento de uma multa pelo cancelamento de uma assinatura de academia.

De acordo com Batuhan Taskaya, chefe de engenharia da Fal.ai e cliente da Tigris, esses custos já representaram a maior parte das despesas da Fal com a nuvem.

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Além das taxas de saída, Tariq destaca que os grandes provedores de nuvem ainda enfrentam desafios de latência. "As taxas de saída foram apenas um sintoma de um problema mais profundo: sistemas de armazenamento centralizados que não conseguem acompanhar o ritmo de um ecossistema de IA descentralizado e de alta velocidade", disse ele.

A maioria dos mais de 4.000 clientes da Tigris são startups de IA generativa, como as que desenvolvem modelos de imagem, vídeo e voz, que normalmente lidam com conjuntos de dados grandes e sensíveis à latência.

"Considere a interação com um agente de IA que processa áudio local", observou Tariq. "Você precisa da menor latência possível. Isso significa ter seus recursos de computação e armazenamento localizados nas proximidades."

Ele acrescentou que as principais plataformas de nuvem não são otimizadas para cargas de trabalho de IA. O streaming de grandes conjuntos de dados para treinamento ou a realização de inferência em tempo real entre regiões pode criar gargalos de latência, diminuindo o desempenho do modelo. O armazenamento localizado permite a recuperação mais rápida de dados, possibilitando que os desenvolvedores executem cargas de trabalho de IA de forma mais confiável e econômica usando nuvens descentralizadas.

"O Tigris nos permite dimensionar cargas de trabalho em qualquer nuvem, fornecendo acesso ao mesmo sistema de arquivos de dados de todos os locais, sem cobrar taxas de saída", disse Taskaya, da Fal.

Há outros motivos pelos quais as empresas preferem manter os dados mais próximos de seus recursos de nuvem distribuídos. Em setores regulamentados, como finanças e saúde, uma grande barreira para a adoção da IA é a necessidade de manter a segurança e a conformidade dos dados.

Tariq também destacou um desejo crescente entre as empresas de possuir seus dados, citando a medida anterior da Salesforce de restringir os concorrentes de IA de usar os dados do Slack. "As empresas estão cada vez mais conscientes do valor de seus dados - como eles alimentam os LLMs e os sistemas de IA", explicou Tariq. "Elas querem maior controle. Não querem que outra entidade os gerencie."

Com o novo financiamento, a Tigris planeja expandir seus centros de armazenamento de dados para atender à crescente demanda. A startup cresceu oito vezes ao ano desde sua fundação em novembro de 2021, de acordo com Tariq. Com os data centers existentes na Virgínia, Chicago e San Jose, a Tigris pretende se expandir ainda mais nos EUA, Europa e Ásia - visando especificamente Londres, Frankfurt e Cingapura.