Infinity nu este doar un alt startup cu promisiuni vagi. Fondat anul trecut de Jeremy Nixon, un fost cercetător la Google Brain și creatorul rețelei de hackeri AGI House, Infinity își propune să construiască un strat software universal care să permită oricărui cip – fie el SRAM, GPU, cip de telefon sau Systolic Array – să ruleze modele de inteligență artificială la performanțe comparabile cu cele ale Nvidia. Și asta fără a fi nevoie ca dezvoltatorii să scrie cod specializat pentru fiecare arhitectură.
De ce este Nvidia atât de greu de învins?
Pentru a înțelege miza, trebuie să ne uităm la secretul succesului Nvidia. Nu este vorba doar de cipurile lor fizice – GPU-urile – ci de software-ul CUDA (Compute Unified Device Architecture). CUDA a transformat GPU-urile, concepute inițial pentru grafică, în procesoare de uz general capabile să ruleze calcule complexe de inteligență artificială. Pe CUDA s-au construit cele mai mari framework-uri de dezvoltare AI: PyTorch și TensorFlow. Asta înseamnă că, atunci când un dezvoltator scrie cod în Python folosind aceste framework-uri, aplicația lui rulează implicit pe cipurile Nvidia. Simplu, elegant și extrem de eficient.
Problema? Majoritatea startup-urilor nu au resursele sau know-how-ul necesar pentru a scrie propriile „kernel-uri” – acel software de nivel scăzut care comunică direct cu hardware-ul – și pentru a-și porta aplicațiile pe alte cipuri. Așa că rămân captive ecosistemului Nvidia.
Soluția Infinity: un CUDA universal
Infinity vrea să spargă această captivitate. Compania construiește o bibliotecă universală de inferență – un fel de CUDA alternativ – care funcționează pe orice tip de cip. Mecanismul este un agent AI numit Ignition, care scrie automat codul de nivel scăzut necesar pentru inferență pe cipuri non-Nvidia. Agentul testează, depanează, măsoară performanța și, dacă ceva nu merge bine, rescrie codul singur. Este un sistem auto-optimizant, care învață continuu și se adaptează la diferite arhitecturi de cipuri, indiferent de designurile proprietare.
Jeremy Nixon spune că ideea i-a venit după ce a inventat un algoritm de machine learning numit Omega, care crea noi algoritmi și îi evalua automat într-o buclă de feedback. „Am devenit obsedat de ideea de invenție automatizată – convingerea că sistemele AI pot fi o meta-tehnologie”, a declarat el pentru TechCrunch. Așa că a aplicat aceeași logică la hardware: dacă un sistem automat poate genera algoritmi, de ce nu ar putea genera și codul de nivel scăzut pentru cipuri?
Rezultate concrete și un model de business inovator
Infinity are deja un client: D-Matrix, un producător de cipuri AI care încearcă să concureze cu Nvidia. Nixon spune că startup-ul este în discuții și cu alte companii mari de cipuri și cloud. Într-un studiu de caz, agentul Ignition a redus ceea ce ar fi putut dura luni sau chiar ani de muncă umană la doar câteva ore sau zile.
Modelul de business al Infinity este la fel de disruptiv ca și tehnologia: nu percepe taxe de licență upfront, ci ia o parte din câștigurile de performanță și economiile de costuri, măsurate în tokeni pe secundă. Cu alte cuvinte, Infinity este plătită doar dacă și când clienții ei economisesc bani sau obțin performanțe mai bune.
O echipă mică, dar cu ambiții mari
În prezent, Infinity are 26 de angajați, acoperind design, operațiuni și inginerie. Este o echipă redusă, dar cu o misiune uriașă: să demonteze, piesă cu piesă, dominația Nvidia. Și nu sunt singurii. O întreagă nouă generație de startup-uri încearcă să facă exact același lucru, fiecare concentrându-se pe câte o nișă. Infinity a ales stratul software – cel mai dificil, dar și cel mai strategic.
De ce este important?
Această finanțare nu este doar o veste bună pentru Infinity. Este un semnal că până și cercetătorii de la OpenAI și Anthropic – oamenii care împing limitele inteligenței artificiale – cred că este nevoie de alternative la Nvidia. Dacă Infinity reușește, ar putea democratiza accesul la hardware AI, permițând startup-urilor și companiilor mici să ruleze modele avansate fără a fi nevoite să cumpere cipuri Nvidia extrem de scumpe. Ar putea, de asemenea, să accelereze inovația în domeniul cipurilor, deoarece producătorii ar ști că există un software universal care le face cipurile utilizabile.
Desigur, provocările sunt uriașe. Nvidia nu doarme, iar CUDA este un ecosistem matur, cu milioane de dezvoltatori și zeci de mii de aplicații optimizate. Dar Infinity are un avantaj: agilitatea. În timp ce Nvidia trebuie să mențină compatibilitatea cu tot ce a construit până acum, Infinity poate inova fără bagajul moștenirii.
Rămâne de văzut dacă Ignition va reuși să scrie cod suficient de eficient pentru a concura cu kernel-urile scrise manual de inginerii Nvidia. Dar, așa cum spune Nixon, „sistemele automate pot învăța și se pot îmbunătăți mult mai repede decât oamenii”. Și, în lumea AI, viteza este totul.
