Netris recauda $15 millones en la Serie A de a16z para ayudar a que los neoclouds de IA se lancen más rápido.

Netris recauda $15 millones en la Serie A para acelerar el lanzamiento de neoclouds de IA El crecimiento de la inteligencia artificial ha impulsado a diversas empresas a establecer centros de datos, aunque la creación de estos no es una tarea sencilla. Asegurar el acceso a GPUs, switches de red…

Netris recauda $15 millones en la Serie A para acelerar el lanzamiento de neoclouds de IA

El crecimiento de la inteligencia artificial ha impulsado a diversas empresas a establecer centros de datos, aunque la creación de estos no es una tarea sencilla. Asegurar el acceso a GPUs, switches de red y almacenamiento es solo el primer paso. Una vez superados estos desafíos, aún se requiere un considerable esfuerzo para configurar y poner en funcionamiento el centro de datos, así como para atender las variadas necesidades de los clientes. Preparar un centro de datos para ofrecer servicios de computación en la nube, especialmente para la inferencia y el entrenamiento de IA, puede implicar meses de trabajo. Cuanto más tiempo se tarde en entrar al mercado, mayor será el costo de mantener inactivas esas valiosas GPUs.

La startup Netris se presenta como una solución a este dilema para los neoclouds. Ofrece un software que opera en switches de red y una plataforma que se conecta a estos dispositivos, facilitando a los operadores de neoclouds la reducción del tiempo necesario para estar en línea a través de la automatización de la configuración y las operaciones. Esta plataforma proporciona también una abstracción de red, permitiendo que las configuraciones de hardware se adapten según sea necesario y aísla servidores y recursos en la capa de hardware, lo que permite a los neoclouds atender a múltiples clientes de manera eficiente.

La propuesta de Netris responde a una necesidad evidente. Tradicionalmente, los centros de datos han estado dominados por grandes operadores de infraestructura como Equinix, NTT, Digital Realty, Oracle, Microsoft, AWS y Google, quienes han resuelto la configuración de red y el multiarrendamiento mediante la contratación de numerosos ingenieros o el desarrollo de su propia automatización. Las pequeñas empresas de neocloud, por el contrario, a menudo carecen de estos recursos.

Alex Saroyan, CEO de Netris, explica que "como operador de clúster de GPUs, es necesario realizar cambios de configuración en cada enlace a diario. En los centros de datos tradicionales, se utilizaba una tecnología conocida como SDN (red definida por software) para este propósito, pero esta se queda corta porque es una solución basada en software. Para la IA, el software por sí solo no es suficiente, ya que el volumen de tráfico es tan alto que se requiere aceleración por hardware. Necesitas algo similar a SDN, pero completamente acelerado por hardware. Esto es lo que hacemos, y lo hemos estado haciendo durante ocho años".

La plataforma de Netris es agnóstica al proveedor, lo que significa que es compatible con el equipo de red y los estándares utilizados en los centros de datos, tanto para servidores de Nvidia como de AMD. Esta promesa ha captado la atención de importantes actores en la industria, incluido Nvidia, que quedó tan impresionado por una demostración de la tecnología de Netris que recomendó la empresa a varios de sus clientes. Actualmente, Netris opera en más de 35 clústeres de GPUs a nivel mundial, abarcando alrededor de un millón de GPUs en total, y cuenta con clientes como Lightning AI, Foxconn, Visionbay, Hewlett Packard Enterprise y TensorWave, entre otros.

Para capitalizar este impulso, Netris ha recaudado $15 millones en una ronda de financiación de la Serie A. Es relevante señalar que la empresa no utiliza inteligencia artificial en sus operaciones actuales; Saroyan aclara que se basa únicamente en algoritmos previamente desarrollados para gestionar la automatización y las operaciones.

"Comenzamos mucho antes de que la IA se convirtiera en una tendencia. Comprendimos el desafío desde el principio y comenzamos a desarrollar este algoritmo desde el inicio. La IA no es determinista; a veces toma decisiones por sí sola. Es eficaz en tareas creativas, pero para gestionar miles de configuraciones, se necesita un enfoque más estructurado".