En un gran paso en la carrera armamentista de infraestructura de IA, Google acaba de ascender a Amin Vahdat a ingeniero jefe de infraestructura de IA, un puesto recién creado que reporta directamente al director ejecutivo Sundar Pichai, según un memorando informado por primera vez por Semafor y visto más tarde por TechCrunch. Esa es una señal de lo importante que se ha vuelto el esfuerzo, ya que Google planea gastar hasta 93 mil millones de dólares en gastos de capital para fines de 2025, una cifra que la empresa matriz Alphabet espera que crezca aún más el próximo año.
Vahadat no es ajeno a este juego. Este científico informático con un doctorado de la Universidad de California en Berkeley comenzó como pasante de investigación en Xerox PARC a principios de los años 90 y ha estado construyendo silenciosamente la columna vertebral de la IA de Google durante los últimos 15 años. Antes de unirse a Google en 2010 como ingeniero y vicepresidente, fue profesor asociado en la Universidad de Duke y más tarde profesor y catedrático de SAIC en la Universidad de California en San Diego. Sus credenciales académicas son impresionantes, con aproximadamente 395 artículos publicados, y su investigación siempre se ha centrado en hacer que las computadoras funcionen de manera más eficiente en entornos a gran escala.
Vahdat ya tiene un alto perfil en Google. Hace apenas ocho meses en Google Cloud Next, subió al escenario como vicepresidente y director general de ML, Sistemas y Cloud AI para anunciar la TPU de séptima generación de la empresa, llamada Ironwood. Las especificaciones que mostró en el evento también fueron sorprendentes. Más de 9.000 chips por módulo entregaron 42,5 exaflops de potencia informática, más de 24 veces la potencia de la supercomputadora número uno del mundo en ese momento. «La demanda de informática con IA se ha multiplicado por 100 millones en sólo ocho años», dijo a la audiencia.
Como señaló Semafor, detrás de escena, Vahdat orquesta el poco glamoroso pero importante trabajo que mantiene a Google competitivo. Eso incluye chips TPU personalizados para entrenamiento e inferencia de IA que le dan a Google una ventaja sobre rivales como OpenAI, así como Jupiter Network, una red interna ultrarrápida que permite que todos sus servidores se comuniquen entre sí y muevan grandes cantidades de datos. (En una publicación de blog a fines del año pasado, Vahdat explicó que las velocidades de Júpiter ahora alcanzan los 13 petabits por segundo, que en teoría es suficiente ancho de banda para soportar videollamadas de los 8 mil millones de personas en la Tierra al mismo tiempo).
Vahdat también está profundamente involucrado en el desarrollo en curso del sistema de software Borg, el sistema de gestión de clústeres de Google, que actúa como el cerebro que coordina todo el trabajo realizado en el centro de datos. Dijo que supervisó el desarrollo de Axion, la primera CPU de propósito general personalizada basada en Arm de Google diseñada para centros de datos. La compañía lo anunció el año pasado y todavía lo está desarrollando.
Así que Vahdat está en el corazón de la historia de la IA de Google.
De hecho, en un mercado donde los mejores talentos de IA exigen salarios astronómicos y contrataciones constantes, la decisión de Google de promover a Vahdat a la alta dirección también puede ser un ejercicio de retención. Cuando pasas 15 años poniendo a alguien en el centro de tu estrategia de IA, te aseguras de que esa persona permanezca.
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