Por Canuto  

doubleAI presentó Maxwell, un modelo que interviene durante la ejecución de programas para optimizar su código máquina. La startup afirma que aceleró ciertas cargas de trabajo y redujo costos de cómputo para clientes iniciales.
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  • Maxwell modifica el código máquina mientras el programa corre, sin cambiar el código fuente, según doubleAI.
  • La compañía reportó mejoras de más de 38 veces en pipelines de datos y de más de 4,5 veces en kernels de inferencia de IA.
  • doubleAI planea cobrar una parte de los ahorros y recaudó USD $200 millones en una Serie A, dentro de USD $220 millones captados en total.

doubleAI presenta Maxwell, una IA que busca acelerar el software durante su ejecución

La startup doubleAI presentó Maxwell, un modelo de inteligencia artificial diseñado para optimizar programas mientras se ejecutan y reducir la potencia de cálculo que necesitan. La empresa, fundada en Tel Aviv y dirigida por Amnon Shashua, abrió el sistema a usuarios de acceso anticipado y lo describe como una nueva categoría de modelos de ejecución de código.

A diferencia de las herramientas que generan o modifican código fuente, Maxwell analiza un programa en funcionamiento y reescribe partes del código máquina subyacente para adaptarlas al hardware y a los datos disponibles. Según doubleAI, el código fuente original permanece intacto y cada modificación conserva formalmente el comportamiento del programa. Los resultados de rendimiento que comunica la compañía corresponden a pruebas y clientes específicos.

Una capa de optimización mientras corre el programa

Los asistentes de programación suelen ayudar a escribir, explicar o corregir código fuente, es decir, las instrucciones legibles que producen los desarrolladores. Maxwell opera en otra etapa: observa el comportamiento del software ya ejecutándose e intenta encontrar una manera más eficiente de realizar el mismo trabajo en el procesador o la tarjeta gráfica que lo ejecuta.

Según la descripción de doubleAI, el modelo puede trabajar tanto con unidades centrales de procesamiento, conocidas como CPU, como con unidades de procesamiento gráfico, o GPU. La empresa sostiene que adaptar las instrucciones a las condiciones reales de ejecución permite aprovechar mejor el hardware sin exigir que los programadores reescriban manualmente sus aplicaciones.

La intervención ocurre en el código máquina y no en el código fuente, por lo que el programa mantiene su versión original como referencia. La startup asegura que verifica formalmente que cada cambio preserve el comportamiento del sistema, una salvaguarda relevante porque una optimización que alterara los resultados podría introducir errores en procesos críticos.

Maxwell también puede depender de condiciones concretas para utilizar una versión optimizada del código, de acuerdo con la compañía. Si esas condiciones dejan de cumplirse, un mecanismo de control devuelve la ejecución al código original; doubleAI presenta esa función como una forma de limitar el riesgo de que una mejora válida en cierto escenario afecte el funcionamiento en otro.

Resultados iniciales y límites de las cifras

doubleAI comunicó que Maxwell hizo que algunos pipelines de datos fueran más de 38 veces más rápidos en cargas de trabajo del mundo real. También afirmó que los kernels de inferencia de inteligencia artificial, componentes que ejecutan operaciones de los modelos, alcanzaron velocidades superiores en más de 4,5 veces. Las cifras son resultados comunicados por la empresa y la información disponible no detalla qué conjunto de pruebas respalda cada una.

La empresa informó además que redujo en 67% los costos de cómputo de un cliente inicial, según un reporte de The Wall Street Journal. Ese porcentaje describe el resultado comunicado para un cliente y no permite concluir que todos los usuarios obtendrán la misma reducción, ya que el ahorro dependerá de los programas, el hardware y las cargas de trabajo que se optimicen.

Entre los primeros usuarios mencionados aparece LTX, desarrolladora de modelos multimodales de peso abierto. La compañía señaló que Maxwell duplicó la velocidad de inferencia de su modelo, un resultado que puede traducirse en menores costos de servicio si permite completar el mismo volumen de operaciones con menos tiempo de uso de GPU.

Zeev Farbman, de LTX, dijo al diario estadounidense que reducir a la mitad el tiempo de GPU repercute directamente en los costos de servicio y los márgenes. La observación apunta al atractivo económico de la herramienta para empresas que operan modelos de IA, pero el dato se refiere a la experiencia reportada por LTX y no constituye una garantía general de rendimiento.

Un modelo de negocio ligado al ahorro

doubleAI planea cobrar a sus clientes una parte del dinero que ahorren en cómputo, aunque Shashua no precisó qué proporción aplicaría. Ese esquema vincula los ingresos de la startup con los resultados que consiga para cada cliente y podría resultar atractivo para organizaciones con facturas elevadas, siempre que puedan medir de manera clara el gasto antes y después de implementar Maxwell.

Shashua considera que los laboratorios de inteligencia artificial con grandes necesidades de cálculo, entre ellos OpenAI y Anthropic, podrían beneficiarse especialmente. Según dijo a The Wall Street Journal, incluso un ahorro de 10% podría representar cientos de millones de dólares para empresas de esa escala; la afirmación refleja la oportunidad que ve la startup, no un ahorro ya confirmado para esas compañías.

El costo de alquilar capacidad de cómputo también forma parte del argumento comercial. El diario, que citó a SemiAnalysis, reportó que el precio por hora de chips Nvidia H100 bajo contratos de un año había subido 60% en un año, una referencia que ayuda a explicar por qué las empresas buscan reducir el tiempo de uso de aceleradores, aunque no representa necesariamente el precio aplicable a todos los acuerdos.

Shashua afirmó que una empresa no puede depender exclusivamente de alquilar cómputo porque los precios están subiendo. La startup también compró recursos para sus propias operaciones: según el reporte del diario, destinó aproximadamente la mitad de su financiación a 1.000 chips Nvidia B300, una inversión que muestra que el acceso a hardware es un costo relevante incluso para una firma cuyo producto promete optimizar su uso.

Financiación, equipo y próximos pasos

doubleAI tiene cerca de dos años de actividad y unos 40 empleados, de acuerdo con la información publicada sobre el lanzamiento. La compañía ha recaudado USD $220 millones en total, incluidos USD $200 millones en una ronda Serie A copresidida por Lightspeed y Bessemer Venture Partners, según el anuncio de la empresa.

Entre los inversores también figuran Nvidia, Dell Technologies Capital, Greenfield, Pitango y BRM. La participación de Nvidia y Dell suma respaldo de actores vinculados al ecosistema de hardware y tecnología empresarial, pero la financiación por sí sola no demuestra que Maxwell alcance sus promesas de rendimiento en una variedad amplia de aplicaciones.

Shashua cofundó doubleAI junto con Shai Shalev-Shwartz, Yoav Levine, Or Sharir, Noam Wies y Gal Beniamini, y ocupa el cargo de director ejecutivo. También dirige Mobileye, la compañía de conducción autónoma que ayudó a lanzar; en julio, Mobileye dijo que Shashua dejaría el puesto una vez que la empresa nombrara a un sucesor.

Por ahora, doubleAI abrió Maxwell para acceso anticipado y sus resultados públicos se apoyan en cifras comunicadas por la propia empresa y en experiencias iniciales como la de LTX. La siguiente prueba será comprobar cómo se comporta el sistema en más programas y entornos, y si el modelo de cobrar una parte del ahorro puede sostenerse cuando clientes distintos midan sus costos y resultados.

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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