Una startup incipiente se propone convertirse en uno de los primeros hiperescaladores de “computación de IA” de Europa, y la energía renovable desempeña un papel fundamental en su presentación ante clientes potenciales.
La fiebre del oro por la IA ha estimulado una demanda sin precedentes de “computación”, que se refiere a la potencia de procesamiento, la infraestructura y los recursos necesarios para tareas como ejecutar algoritmos, ejecutar modelos de aprendizaje automático y procesar datos. Uno de los grandes beneficiarios de esta demanda ha sido Nvidia, emergiendo como una Potencia de 3 billones de dólares debido a la demanda de su GPU (unidades de procesamiento de gráficos) y el hardware de inteligencia artificial asociado.
Paralelamente, ha surgido una industria de proveedores de infraestructura en la nube a partir de Nvidia, recaudando enormes cantidades de dinero en efectivo en el camino. En Estados Unidos hemos visto la gustos de lambda y CoreWeave alcanzó elevadas valoraciones de miles de millones de dólares para expandir sus operaciones de centros de datos. Ahora, startup finlandesa Crunch de datos está lanzando su sombrero al ring, promocionándose como uno de los “pocos jugadores serios” en el espacio con todas las operaciones en Europa.
'GPU-como-servicio'
Fundada en 2020 por el director ejecutivo Rubén BryonDataCrunch, al igual que sus pares, vende GPU “como servicio”, prometiendo reducir los costos del procesamiento de IA. La compañía dijo hoy que ha recaudado $13 millones en financiación inicial, lo que constituye $7,6 millones en financiación de capital de patrocinadores como ByFounders, J12 Ventures y cofundador de aiven Oskari Saarenmaa. El segmento de deuda restante de 5,4 millones de dólares proviene de Tapiola local y Nordea.
Si bien es un poco inusual que una startup en etapa inicial recaude una porción tan significativa como deuda, DataCrunch lo ha hecho exactamente por la misma razón que otras en el espacio, como CoreWeave, también han estado recaudando grandes cantidades de deuda. Se trata de utilizar activos físicos (por ejemplo, las GPU de Nvidia) como garantía para garantizar préstamos, en lugar de regalar más capital.
También es más eficiente asegurar grandes cantidades de capital de esta manera, ya que los bancos pueden simplemente quitarles las GPU si las cosas van mal para DataCrunch. Para aquellos que controlan el dinero, es mucho menos riesgoso que invertir en una startup exclusivamente SaaS, por ejemplo.
“Dado el negocio en el que estamos, nuestros principales gastos de expansión están impulsados por el capex (gasto de capital)”, dijo Bryon a TechCrunch. “Esta es la forma lógica de hacerlo y, a medida que crecemos, estará disponible acceso adicional a ese financiamiento”.
Esta nueva ronda eleva la financiación total recaudada por DataCrunch desde su inicio a 18 millones de dólares y contribuirá en cierta medida a ayudarle a desarrollar su infraestructura para soportar los últimos servidores y clústeres de Nvidia, incluidos la nueva y brillante GPU H200. A su vez, esto le ayudará a hacer crecer una base de clientes que no sólo incluye clientes corporativos como Sony, sino también investigadores de IA individuales que trabajan en empresas como OpenAI.
“Ese siempre ha sido un mercado importante para nosotros y creo que muchos han dejado atrás este mercado 'individual'”, afirmó Bryon. “Para mí, personalmente, es importante: los fines de semana suelo utilizar nuestros propios servicios y lo he hecho desde el principio”.
De hecho, los precios flexibles y bajo demanda son una propuesta mucho más atractiva para investigadores y desarrolladores independientes que tal vez necesiten un poco de computación para proyectos personales o universitarios.
“Las personas que están estudiando una maestría o un doctorado son un segmento con el que queremos estar conectados porque a menudo son personas a las que les faltan algunos años para hacer algo realmente grandioso”, dijo Bryon.
Conéctelos ahora y obtenga las recompensas más adelante, cuando alcancen el gran momento. Esa es la esencia general.
Pero no hay forma de escapar del elefante gigante en la habitación, uno con el que todas las empresas de la nube tienen que tener en cuenta: el cantidad gigantesca de energía requerido para impulsa esta revolución de la IA.
maquina verde
Parte de la “ventaja” de DataCrunch es el hecho de que sus centros de datos están ubicados en la capital finlandesa, Helsinki, e Islandia, un país funcionando con energía 100% renovable desde hace años.
“En Helsinki podemos suscribirnos a la energía verde de la red”, dijo Bryon. “Y actualmente, en uno de nuestros dos centros de datos finlandeses, el calor residual se captura para calentar la propia Helsinki. En Islandia tenemos la ventaja de que la temperatura del aire ambiente es siempre baja, mientras que el mix energético de la red ya es 100% ecológico. Así que Islandia es prácticamente uno de los lugares más verdes del mundo para realizar este tipo de operaciones”.
Este será un gran punto focal para el futuro de la empresa. Si bien planea ofrecer sus servicios a cualquier empresa a nivel mundial, permanecerá principalmente anclada en los países nórdicos e Islandia. “Quizás en el futuro miremos a Canadá si podemos encontrar lugares adecuados donde podamos tener una ventaja similar en términos de huella de carbono de nuestras operaciones”, dijo Bryon.
Son estas credenciales “verdes” las que DataCrunch espera que también lo distingan de otros rivales europeos: empresas como FlexAI en Francia, que recientemente salió del sigilo con 30 millones de dólares en financiación inicial; y Nebioque recientemente surgió de las cenizas del gigante ruso de Internet Yandex y acaba de convertirse en una empresa pública de nuevo.
Sin embargo, aquí hay una compensación: si bien la baja latencia suele ser uno de los grandes puntos de venta para los proveedores de computación de IA, DataCrunch no necesariamente estará en ese grupo, lo que significa que será más adecuado para un tipo particular de carga de trabajo.
“Nuestra estrategia es tal que no seremos el proveedor con la latencia más baja debido a que estamos en 100 ubicaciones en todo el mundo”, dijo Bryon. “Estamos más centrados en la informática que no tiene ese requisito de latencia estricto. Sin embargo, todavía podemos tener una latencia bastante decente, puede que no sea de 10 milisegundos, pero seguirá siendo algo así como 100 milisegundos”.
También vale la pena señalar que los centros de datos de DataCrunch están en “coubicación”instalaciones por ahora, pero la compañía dice que planea comenzar a construir sus propios centros de datos en 2025, algo para lo que necesitará mucho más capital.
“Quiero que estemos en el camino de hacer pública esta empresa, y necesitaremos acceso a mucho más capital para seguir expandiendo la empresa”, dijo Bryon.
