Por Canuto  

La startup doubleAI presentó Maxwell, un modelo que modifica el código de máquina mientras los programas funcionan y que, según la empresa, puede acelerar ciertas cargas de trabajo y reducir el gasto de cómputo.
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  • Maxwell actúa sobre el código de máquina durante la ejecución, sin alterar el código fuente, y doubleAI afirma que verifica formalmente que los cambios preserven el comportamiento.
  • La compañía reporta aceleraciones superiores a 38 veces en ciertos pipelines de datos y a 4,5 veces en kernels de inferencia; un cliente inicial habría reducido 67% sus costos de cómputo.
  • La startup, fundada en Tel Aviv y dirigida por Amnon Shashua, anunció una Serie A de USD $200 millones y planea cobrar una parte de los ahorros que genere.

Amnon Shashua presenta Maxwell, una IA que optimiza el código mientras se ejecuta

doubleAI presentó Maxwell, un modelo de inteligencia artificial diseñado para modificar el código de máquina mientras un programa está en funcionamiento, con el objetivo de acelerar tareas y reducir el consumo de recursos informáticos. La startup, con sede en Tel Aviv y dirigida por Amnon Shashua, abrió el sistema para acceso anticipado y lo describe como el primero de una nueva categoría que denomina modelos de ejecución de código.

La propuesta se diferencia de los asistentes de programación, que generan o modifican código fuente para que las personas lo revisen e incorporen. Maxwell, en cambio, observa el software en marcha y adapta el código de bajo nivel al hardware y a los datos que encuentra, mientras el código fuente permanece intacto, según la compañía. Ese enfoque apunta a una parte distinta del proceso: no a cómo se escribe una aplicación, sino a cómo usa la capacidad de cómputo cuando ya está operando.

Un modelo que interviene durante la ejecución

En la explicación de doubleAI, los agentes de programación trabajan con instrucciones que los desarrolladores pueden leer y editar, mientras Maxwell actúa sobre el código de máquina que el procesador ejecuta. El modelo observa el comportamiento del programa y busca reescribir esa capa para ajustarla a las características del equipo y a la información disponible en ese momento. La empresa asegura que puede funcionar tanto en unidades centrales de procesamiento, conocidas como CPU, como en unidades de procesamiento gráfico, o GPU.

La diferencia es relevante porque la optimización no dependería de que un desarrollador reescriba manualmente el código fuente para cada configuración de hardware. En teoría, el sistema puede adaptar el programa durante la ejecución y conservar intacta la versión original que creó el equipo de software. doubleAI presenta esa capacidad como una forma de mejorar el rendimiento de cargas de trabajo existentes sin pedir a sus usuarios que cambien el código de sus aplicaciones.

Ese tipo de intervención también plantea una exigencia de seguridad: los cambios se producen mientras el programa funciona y, de acuerdo con la descripción de la empresa, no pasan por una revisión humana antes de aplicarse. doubleAI afirma que Maxwell demuestra formalmente que cada modificación conserva el comportamiento del programa. La compañía no describe en el material proporcionado pruebas independientes de esa garantía, por lo que la afirmación debe entenderse como una característica que atribuye a su propio sistema.

La empresa también reconoce que una versión optimizada puede ser más rápida solo bajo determinadas condiciones. Si esas condiciones dejan de cumplirse, un mecanismo de seguridad devuelve el control al código original, según el sitio de Maxwell. Ese retorno ofrece una respuesta prevista ante cambios en el entorno de ejecución, aunque la noticia no detalla cómo se mide el riesgo ni qué procedimientos permiten auditar las modificaciones en una implementación concreta.

Las mejoras de rendimiento y el ahorro que reporta la empresa

doubleAI afirma que, en cargas de trabajo reales, Maxwell hizo que ciertos pipelines de datos fueran más de 38 veces más rápidos y que algunos kernels de inferencia de inteligencia artificial superaran una mejora de 4,5 veces. La compañía no aporta en el anuncio detalles suficientes sobre cada prueba, como el hardware específico, el punto de comparación o las condiciones completas de ejecución. Por ello, las cifras describen resultados comunicados por la startup y no una garantía general para cualquier programa.

La empresa también comunicó un resultado económico de un cliente inicial: una reducción de 67% en sus costos de cómputo. Esa cifra ofrece una medida potencialmente atractiva para organizaciones que dependen de grandes volúmenes de procesamiento, pero la noticia no identifica al cliente ni explica qué periodo, servicios o cargas de trabajo se incluyeron en el cálculo. La magnitud del ahorro, por tanto, debe leerse en el contexto de ese caso reportado y no como un promedio de resultados.

LTX, compañía que desarrolla modelos multimodales de código abierto, encontró que Maxwell duplicó la velocidad de inferencia de su modelo, de acuerdo con lo reportado por The Wall Street Journal. Zeev Farbman, de LTX, señaló a ese medio que reducir a la mitad el tiempo de uso de GPU repercute directamente en los costos del servicio y en los márgenes. Su comentario ilustra por qué una mejora en el tiempo de procesamiento puede tener consecuencias comerciales, sobre todo para empresas que ofrecen modelos a usuarios.

La promesa de optimizar la ejecución se presenta mientras el acceso a hardware especializado sigue siendo costoso. The Wall Street Journal, citando a SemiAnalysis, informó que el precio por hora de los chips Nvidia H100 en contratos de un año subió 60% en el transcurso de un año. Ese dato aporta contexto a la apuesta de doubleAI: si una empresa consigue completar la misma tarea con menos tiempo de GPU o CPU, podría reducir el gasto asociado, aunque el resultado real dependerá de la carga de trabajo y del costo de implementar Maxwell.

Financiamiento, clientes potenciales y modelo comercial

doubleAI planea cobrar a sus clientes una parte del dinero que ahorren en cómputo, pero Shashua no especificó qué proporción aplicaría. El esquema vincula los ingresos de la startup con el beneficio que obtenga cada cliente, en lugar de basarse exclusivamente en una tarifa fija descrita en la noticia. La empresa espera que los laboratorios de inteligencia artificial con facturas de cómputo elevadas, entre ellos OpenAI y Anthropic, sean algunos de los posibles beneficiarios de la propuesta.

Shashua dijo a The Wall Street Journal que, para esos laboratorios, incluso un ahorro de 10% podría equivaler a cientos de millones de dólares. La cifra muestra la escala económica que la empresa atribuye a la optimización cuando se aplica a operaciones de gran tamaño, aunque no constituye un ahorro confirmado para OpenAI, Anthropic ni otro cliente nombrado. El argumento comercial de Maxwell depende de que la mejora de rendimiento se traduzca efectivamente en menor consumo o en más capacidad de servicio con los recursos existentes.

La startup, que tiene dos años y cerca de 40 empleados, ha recaudado USD $220 millones en total, según el medio estadounidense. En su anuncio, doubleAI informó una Serie A de USD $200 millones copresidida por Lightspeed y Bessemer Venture Partners, con participación de Nvidia, Dell Technologies Capital, Greenfield, Pitango y BRM. La compañía también habría destinado aproximadamente la mitad de su financiamiento a comprar 1.000 chips Nvidia B300 para sus propias necesidades, según el reporte periodístico.

La compra de aceleradores y la búsqueda de eficiencia reflejan dos caras del mismo desafío: acceder a más capacidad y, al mismo tiempo, aprovechar mejor cada unidad de procesamiento. Shashua dijo al Journal que no se puede depender únicamente del alquiler de cómputo porque los precios están subiendo. Maxwell se inserta así en una discusión cada vez más ligada a los costos operativos de la IA, aunque su adopción dependerá de los resultados que consiga en distintos sistemas y de la confianza que genere su método de modificación automática.

El equipo de Shashua y el alcance de la apuesta

Shashua cofundó doubleAI en Tel Aviv junto con Shai Shalev-Shwartz, Yoav Levine, Or Sharir, Noam Wies y Gal Beniamini, y ocupa el cargo de director ejecutivo. La compañía presentó Maxwell como su primer modelo de ejecución de código y abrió una etapa de acceso anticipado, por lo que el lanzamiento marca el paso de la propuesta a una fase en la que potenciales usuarios podrán evaluar su funcionamiento. La información disponible no detalla un calendario de disponibilidad general.

Shashua también es director ejecutivo de Mobileye, la empresa de conducción autónoma que ayudó a lanzar. La página corporativa de Mobileye aún lo identifica como presidente y CEO. En julio, la compañía anunció que Shashua tenía la intención de dejar el puesto cuando se nombrara a un sucesor; ese anuncio no fija una fecha para la transición.

Por ahora, doubleAI intenta demostrar que una capa de inteligencia artificial puede reducir fricciones después de que el software ya fue escrito, en vez de limitarse a ayudar a producir más código. Sus cifras iniciales y el respaldo financiero apuntan a un mercado interesado en controlar el costo de la computación, pero los resultados comunicados por la compañía aún deben evaluarse en función de las cargas de trabajo concretas. La respuesta de los clientes y la validación de sus mecanismos de seguridad serán claves para medir hasta dónde puede extenderse este enfoque.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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