Esta startup de armazenamento distribuído de dados quer enfrentar a grande nuvem

A explosão de empresas de IA está a levar a procura de poder computacional a limites sem precedentes, e empresas como CoreWeave, Together AI e Lambda Labs estão a capitalizar essa procura e a atrair enorme atenção e capital pela sua capacidade de fornecer poder computacional distribuído.

No entanto, a maioria das empresas ainda armazena seus dados nos três maiores provedores de nuvem: AWS, Google Cloud e Microsoft Azure. Esses sistemas de armazenamento são desenvolvidos para manter seus dados próximos aos seus próprios recursos computacionais, em vez de espalhá-los por diversas nuvens ou regiões.

“As cargas de trabalho e a infraestrutura de IA modernas estão escolhendo a computação distribuída em vez da grande nuvem”, disse Ovais Tariq, cofundador e CEO da Tigris Data, ao TechCrunch. “Queremos oferecer as mesmas opções de armazenamento, porque sem armazenamento a computação não tem sentido.”

Fundada pela equipe que desenvolveu a plataforma de armazenamento da Uber, a Tigris está construindo uma rede de centros de armazenamento de dados localizados que afirma poder atender às necessidades de computação distribuída das cargas de trabalho modernas de IA. A plataforma de armazenamento nativa de IA da startup “move-se com a computação, garante que os dados sejam replicados automaticamente para o local da GPU, suporta bilhões de arquivos pequenos e fornece acesso de baixa latência para treinamento, inferência e cargas de trabalho do agente”, disse Tariq.

Para que tudo isso aconteça, a Tigris levantou recentemente uma rodada Série A de US$ 25 milhões liderada pela Spark Capital, com a participação de investidores existentes, incluindo Andreessen Horowitz, apurou exclusivamente o TechCrunch. A startup está competindo com o que Tariq chama de operadores históricos da “grande nuvem”.

Tariq considera que estas empresas estabelecidas não só fornecem serviços de armazenamento de dados mais caros, como também são menos eficientes. AWS, Google Cloud e Microsoft Azure tradicionalmente cobram dos clientes uma taxa de saída (referida na indústria como “imposto sobre nuvem”) se eles quiserem mudar para outro provedor de nuvem ou baixar e mover dados, por exemplo, para usar GPUs mais baratas ou para treinar modelos em diferentes regiões do mundo ao mesmo tempo. Pense nisso como se você quisesse parar de ir à academia, teria que pagar a mais para ir à academia.

Batuhan Taskaya, chefe de engenharia da Fal.ai, um dos clientes da Tigris, disse que esses custos representavam a maior parte dos gastos com nuvem da Fal.

Além das taxas de saída, Tariq diz que os grandes provedores de nuvem ainda enfrentam problemas de latência. “As taxas de saída são apenas um sintoma de um problema mais profundo: armazenamento centralizado que não consegue acompanhar um ecossistema de IA descentralizado e de alta velocidade”, disse ele.

A maioria dos mais de 4.000 clientes da Tigris são como Fal.ai. Fal.ai é uma startup generativa de IA que cria modelos de imagem, vídeo e áudio e tende a ter conjuntos de dados grandes e sensíveis à latência.

“Imagine conversar com um agente de IA responsável pelo áudio local”, disse Tariq. “Queremos minimizar a latência. Queremos que a computação esteja próxima do local e que o armazenamento também seja local.”

A grande nuvem não está otimizada para cargas de trabalho de IA, acrescentou. O streaming de grandes conjuntos de dados para treinamento ou inferência em tempo real em diversas regiões pode criar gargalos de latência e degradar o desempenho do modelo. Mas ter acesso ao armazenamento localizado significa que os dados são recuperados mais rapidamente e que os desenvolvedores podem usar a nuvem distribuída para executar suas cargas de trabalho de IA de maneira confiável e econômica.

“O Tigris permite que você escale suas cargas de trabalho em qualquer nuvem, fornecendo acesso ao mesmo sistema de arquivos de dados de todos esses locais sem cobrar taxas de saída”, disse Taskaya, da Fal.

Existem outros motivos pelos quais as empresas desejam migrar seus dados para mais perto das opções de nuvem distribuída. Por exemplo, em setores altamente regulamentados, como o financeiro e os cuidados de saúde, um dos principais obstáculos à implementação de ferramentas de IA é a necessidade de as empresas garantirem a segurança dos dados.

Outro fator é que as empresas querem cada vez mais possuir os seus dados, disse Tariq, apontando para a forma como a Salesforce respondeu no início deste ano. Parou um rival de IA Do uso de dados do Slack. “As empresas estão se tornando cada vez mais conscientes de quão importantes são os dados, como os dados estão impulsionando o LLM e como estão impulsionando a IA”, disse Tariq. “Eles querem mais controle. Eles não querem que outra pessoa os controle.”

Com o novo financiamento, a Tigris pretende continuar a construir centros de armazenamento de dados para atender à crescente demanda. Tariq disse que a startup cresceu oito vezes por ano desde a sua fundação em novembro de 2021. A Tigris já tem três data centers na Virgínia, Chicago e San Jose, e espera continuar a expandir-se nos Estados Unidos, bem como na Europa e na Ásia, especialmente Londres, Frankfurt e Singapura.