Quando Phaidra CEO Jim Gao descreve os agentes de IA que sua empresa em Seattle construiu para melhorar a eficiência do information heart, pode-se imaginar um exército de asseclas digitais nos bastidores trabalhando.
Seu trabalho é ajustar as operações do information heart com foco no resfriamento dos componentes eletrônicos – que normalmente é responsável por 30% do uso de energia de uma instalação, ficando em segundo lugar em relação à energia necessária para as operações de processamento de dados. Eles monitoram temperaturas, tensões, rotação de bombas e outras infraestruturas para entender se o centro está funcionando bem.
Os agentes de IA da empresa operam de forma autônoma e evoluem por meio de aprendizagem por reforço – observando resultados, adaptando-se e melhorando. A startup reduz em 25% o uso de energia para refrigeração por meio de sua tecnologia. A poupança é importante.
“Vivemos num mundo com restrições de energia”, disse Gao, observando que os information facilities estão sendo rapidamente construídos para atender às demandas de IA, mas o fornecimento de energia não consegue acompanhar. “A capacidade destas grandes empresas de IA gerarem receitas é literalmente limitada pelo número de [electricity providing] elétrons disponíveis.”
Phaidra anunciou na semana passada US$ 50 milhões em novos financiamentos de investidores, incluindo Collaborative Fund, Helena, Index Ventures, Nvidia, Sony Innovation Fund e outros, elevando seu capital complete levantado para US$ 120 milhões.
À medida que as grandes operadoras de tecnologia e centros de dados planeiam gastar milhares de milhões de dólares nos próximos anos na construção de instalações com utilização intensiva de energia – ou “fábricas de IA”, como Gao as chama – o dinheiro adicional ajudará a startup a impulsionar ainda mais a sua tecnologia para fazer maiores cortes de energia.
Uma área emergente de foco é a coordenação dos agentes de IA para otimizar funções em todo o sistema.
A Phaidra também pretende ir além da infraestrutura de refrigeração para ajudar a gerir os fluxos de trabalho de dados que passam pelos centros, o que pode criar picos na procura de energia. Isso exige que um sistema tenha mais energia disponível do que será necessário na maior parte do tempo, portanto, reduzir esses picos pode gerar economias importantes.
Como alternativa, as instalações devem aproveitar os tempos lentos para determinados trabalhos, quando isso estiver disponível, disse Gao.
“Isso não acontece hoje porque todos os sistemas de energia, refrigeração e gerenciamento de carga de trabalho operam independentemente uns dos outros, sem coordenação, sem orquestração”, acrescentou. “Mas esse é o futuro que vemos: fábricas de IA significativamente mais eficientes.”
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