En la era del rápido desarrollo de la inteligencia artificial (IA), las empresas se esfuerzan por implementar la tecnología de IA en entornos de producción para lograr un mayor retorno de la inversión. Sin embargo, a pesar de la disponibilidad de modelos de IA avanzados, los equipos enfrentan numerosos desafíos durante la implementación.
Según el CEO de Everest Group, Peter Bendor-Samuel, el 90% de los proyectos piloto de IA generativa tendrán dificultades para llegar a la fase de producción. Además, Gartner predice que, para finales de 2025, muchos proyectos de IA generativa podrían abandonarse después de la prueba de concepto.
Entre estos desafíos, el mayor obstáculo es la coordinación. Los equipos a menudo carecen de los recursos necesarios para realizar todas las tareas, lo que los obliga a depender de API de terceros rígidas y costosas. Para abordar esta brecha, Simplismart AI recientemente obtuvo una financiación de 7 millones de dólares y lanzó una plataforma de operaciones de aprendizaje automático de extremo a extremo, diseñada para acelerar todo el proceso de coordinación, desde el ajuste fino del modelo hasta la implementación y el monitoreo.
En comparación con otras soluciones de operaciones de aprendizaje automático en el mercado, Simplismart se destaca por su motor de inferencia de optimización de software personalizado. Este motor puede implementar modelos a una velocidad increíble, mejorando significativamente el rendimiento y reduciendo los costos asociados. Amitanshu Jain, cofundador de Simplismart, afirma que, sin ninguna optimización de hardware, el modelo Llama3.18B logró un rendimiento de 501 tokens por segundo, superando con creces a otros motores de inferencia.
Al implementar la IA internamente, los equipos enfrentan varios cuellos de botella, incluyendo la adquisición de capacidad de computación, la optimización del rendimiento del modelo, la ampliación de la infraestructura y la eficiencia de costos. La plataforma de Simplismart estandariza todo el flujo de trabajo, permitiendo a los usuarios ajustar, implementar y observar modelos de código abierto altamente optimizados según sea necesario.
Los usuarios pueden optar por utilizar la infraestructura compartida de Simplismart o aportar sus propios recursos informáticos, configurando fácilmente su propia infraestructura e implementación. Además, el panel de control intuitivo de la plataforma permite a los usuarios configurar parámetros como GPU, tipo de máquina y escala. La plataforma también ofrece funciones de monitoreo que permiten a los usuarios realizar un seguimiento de los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y controlar el rendimiento real del modelo.
Actualmente, Simplismart ha establecido relaciones con 30 clientes empresariales y planea mejorar aún más el rendimiento de su plataforma de operaciones de aprendizaje automático. La empresa espera utilizar la nueva ronda de financiación para impulsar la investigación y el desarrollo, aumentar la velocidad de inferencia de IA y aumentar sus ingresos anuales de aproximadamente 1 millón de dólares a 10 millones de dólares en los próximos 15 meses.
Puntos clave:
💡 El 90% de los proyectos piloto de IA generativa tendrán dificultades para llegar a la fase de producción; la coordinación es el mayor obstáculo.
🚀 El motor de inferencia personalizado de Simplismart logró un rendimiento de 501 tokens por segundo sin optimización de hardware.
📈 La empresa ha establecido relaciones con 30 clientes empresariales y tiene como objetivo aumentar sus ingresos anuales a 10 millones de dólares en 15 meses.
