Amazon intenta atraer a investigadores de IA con 110 millones de dólares en subvenciones y créditos

Se está gestando una batalla por los chips de IA entre los principales proveedores de nube. Trillium de Google, un chip personalizado para entrenar y ejecutar modelos de IA, entró recientemente en versión preliminar, y se espera que Maia de Microsoft lo siga en poco tiempo.

Para no quedarse atrás, Amazon Web Services también tiene chips de inteligencia artificial: Trainium, Inferentia y Graviton. En un esfuerzo por llamar la atención sobre Trainium en particular, la empresa está lanzando un nuevo programa de subvenciones para la investigación de la IA.

Llamado Build on Trainium, el nuevo programa otorgará 110 millones de dólares en total a instituciones, científicos y estudiantes que investiguen en IA. AWS otorgará hasta 11 millones de dólares cada uno en créditos Trainium a universidades con las que tiene asociaciones estratégicas, junto con subvenciones individuales de hasta 500.000 dólares a la comunidad de investigación de IA en general.

AWS también dice que está estableciendo un “grupo de investigación” de hasta 40.000 equipos de investigación de chips Trainium y al que los estudiantes pueden acceder a través de reservas autogestionadas.

Gadi Hutt, director senior de Annapurna Labs de AWS, una empresa de fabricación de chips que AWS adquirió en 2015, dijo que Build on Trainium tiene como objetivo proporcionar a los investigadores el soporte de hardware que necesitan para realizar su trabajo. Los participantes de la subvención también estarán conectados con los recursos educativos y los programas de habilitación de Trainium, añadió Hutt.

“La investigación académica en IA hoy en día se encuentra gravemente obstaculizada por la falta de recursos y, como tal, el sector académico se está quedando atrás rápidamente”, dijo Hutt. “Con Build on Trainium, AWS está invirtiendo en una nueva ola de investigación de IA guiada por investigaciones líderes en IA en universidades que avanzarán en el estado de las aplicaciones, bibliotecas y optimizaciones de IA generativa”.

De hecho, los académicos en el campo de la IA carecen de la considerable infraestructura que los gigantes tecnológicos tienen a su disposición. Meta, por ejemplo, ha adquirido más de 100.000 chips de IA para desarrollar sus modelos emblemáticos. Por el contrario, el Grupo de Procesamiento del Lenguaje Natural de Stanford tiene 68 GPU para todo su trabajo.

Pero no todo el mundo cree que AWS será un patrocinador benévolo.

“Esto parece un esfuerzo por generalizar la corrupción en la financiación de la investigación académica”, dijo a TechCrunch Os Keyes, candidato a doctorado en la Universidad de Washington que estudia el impacto ético de las tecnologías emergentes.

Con Build on Trainium, AWS tendrá la última palabra sobre qué proyectos recibirán subvenciones. El proceso de selección es opaco; Hutt solo diría que AWS asignará fondos “en función del mérito y las necesidades de la investigación” y “evaluará el éxito y los resultados del programa”.

Un portavoz de AWS aclaró más tarde que un comité de “practicantes de aplicaciones e inteligencia artificial” revisará las propuestas y seleccionará “los proyectos más impactantes y prometedores que ayudarán a hacer avanzar la ciencia del aprendizaje automático”.

Hay evidencia que sugiere que la investigación de IA respaldada por empresas tiende a favorecer el trabajo con aplicaciones comerciales sobre otras áreas de estudio. En un artículo reciente, los investigadores descubrieron que las empresas líderes en IA tienen un rendimiento significativamente menor en investigaciones que examinan críticamente las implicaciones éticas de la IA en comparación con los estudios convencionales. Además, la investigación “responsable” de IA que realizan las grandes empresas tiene un alcance más limitado, según los coautores, y carece de diversidad en los temas abordados.

Los investigadores han presionado para obtener protecciones legales y técnicas para examinar la IA sin temor a que los proveedores suspendan sus cuentas o amenacen con emprender acciones legales.

Build with Trainium es publicidad de, bueno, Trainium. Pero, ¿el otro ángulo de AWS está tratando de atraer investigadores a su plataforma? Pregunté si los beneficiarios de la subvención quedarán “bloqueados” al ecosistema de AWS o a Trainium si aceptan una subvención. Hutt dijo que no lo harán y que los únicos requisitos que tendrán que cumplir son publicar un artículo y “abrir fuente” de su trabajo en GitHub bajo una licencia permisiva.

“No existe ningún candado contractual que convierta a las universidades en socios tecnológicos exclusivos”, dijo. “Lo que pedimos a cambio es que los resultados de la investigación sean de código abierto para beneficio de la comunidad”.

En cualquier caso, no está claro que Build with Trainium contribuya en gran medida a cerrar la brecha entre la academia y la industria de la IA.

En 2021, las agencias gubernamentales de EE. UU., además del Departamento de Defensa, asignaron 1.500 millones de dólares a financiación académica para la investigación de la IA. Ese mismo año, la industria de la IA en todo el mundo gastó más de 340 mil millones de dólares en total (no sólo en investigación).

Casi el 70% de las personas con doctorados en IA terminan en la industria privada, atraídas no solo por salarios competitivos sino también por el acceso a computación y datos esenciales (y a los medios para procesarlos). En los últimos años, las empresas han intensificado su caza furtiva de investigadores universitarios en IA y han reservado subvenciones más cuantiosas para doctorados. estudiantes que realizan investigaciones.

¿El resultado final? Los modelos de IA más grandes desarrollados en un año determinado ahora provienen de la industria más del 90% de las veces, mientras que la cantidad de artículos sobre IA publicados con coautores de la industria casi se ha duplicado desde 2000.

Los formuladores de políticas han tomado algunas medidas para abordar la brecha de financiamiento entre la academia y la industria. El año pasado, la Fundación Nacional de Ciencias anunció una inversión de 140 millones de dólares para lanzar siete Institutos Nacionales de Investigación de IA dirigidos por universidades para examinar cómo la IA podría mitigar los efectos del cambio climático y mejorar la educación. En otros lugares, se están realizando esfuerzos para establecer el Recurso Nacional de Investigación de IA de EE. UU., una iniciativa de 2.600 millones de dólares que proporcionaría a investigadores y estudiantes de IA acceso a recursos computacionales y conjuntos de datos.

Pero todavía son poco tiempo en comparación con los programas corporativos. Y hay pocas razones para pensar que el status quo vaya a cambiar pronto.