SkyPilot, una startup fundada por el cofundador de Databricks Ion Stoica, ha conseguido 20 millones de dólares en financiación para abordar un problema creciente en la industria de la IA: la complejidad de ejecutar cargas de trabajo intensivas en cómputo en múltiples proveedores de nube. La empresa afirma que su plataforma está diseñada para eliminar la dependencia de un solo proveedor, que se ha convertido en un dolor de cabeza costoso para muchas organizaciones, especialmente a medida que suben los precios de las GPU.
Por qué es importante la financiación
La ronda de financiación, anunciada esta semana, llega en un momento en que las empresas de IA se encuentran cada vez más atadas a un único proveedor de nube, enfrentando a menudo aumentos de precios por la capacidad de GPU. El software de SkyPilot busca permitir que los equipos desplieguen trabajos en Amazon Web Services, Google Cloud o Microsoft Azure —o cualquier combinación— sin tener que reescribir código ni reconfigurar la infraestructura manualmente. La idea es dar a los usuarios flexibilidad para buscar cómputo más barato o aprovechar capacidad sobrante según sea necesario.
Stoica, quien también cofundó el proyecto Apache Spark y el framework Ray, declaró en un comunicado que la industria se está moviendo hacia una realidad multinube. “Las cargas de trabajo de IA son demasiado diversas y demasiado costosas como para estar atadas a un solo proveedor”, señaló. “SkyPilot da a los equipos la libertad de elegir dónde se ejecutan sus modelos, en función del costo, la disponibilidad y el rendimiento”.
Cómo funciona la plataforma
SkyPilot actúa como una capa de orquestación. En lugar de que un usuario configure manualmente un clúster en una nube, la plataforma elige el mejor lugar —entre varias nubes— para ejecutar un trabajo. Se encarga del aprovisionamiento, el autoescalado y la limpieza. La herramienta es de código abierto, aunque la empresa ofrece una versión gestionada para empresas que prefieren una experiencia sin intervención.
Entre los primeros usuarios se incluyen laboratorios de IA y startups que necesitan entrenar modelos grandes en GPU costosas como las H100 de Nvidia. Al distribuir los trabajos entre varias nubes, pueden evitar los recargos que conllevan los contratos especiales de un solo proveedor. SkyPilot también afirma reducir el tiempo de inactividad de las GPU, que es dinero desperdiciado en un mercado ajustado.
El creciente costo del cómputo
Los precios de las GPU se han disparado en el último año, impulsados por la explosión de la IA generativa. Las empresas que antes compraban capacidad en una sola nube ahora están buscando opciones, pero se topan con los límites de la gestión manual multinube. La recaudación de 20 millones de dólares de SkyPilot —de inversores como Lightspeed Venture Partners y otros— indica que el mercado ve una necesidad creciente de una solución unificada.
Ni SkyPilot ni los inversores revelaron la valoración de la empresa. Los fondos se destinarán a ampliar el equipo de ingeniería y desarrollar integraciones con más proveedores de nube y tipos de GPU.
La trayectoria de Stoica con Databricks, que construyó un negocio de miles de millones de dólares en torno a la simplificación de la ingeniería de datos, le da credibilidad a la startup. Pero la competencia es dura: actores consolidados como Kubernetes y herramientas más nuevas como Run:ai y Anyscale también están apuntando al mismo problema.
Por ahora, la propuesta de SkyPilot es la simplicidad. “No queremos que los usuarios piensen en nubes”, dijo Stoica. “Deberían pensar en sus modelos”.
La empresa planea lanzar una actualización importante de su plataforma de código abierto a finales de este trimestre, añadiendo soporte para más regiones de nube e instancias puntuales de GPU más baratas.
