Quando o CEO da Phaidra, Jim Gao, descreve os agentes da IA que sua empresa de Seattle construiu para melhorar a eficiência do data center, pode-se imaginar um exército de lacaios digitais nos bastidores trabalhando.
O trabalho deles é ajustar as operações de data center, com foco no resfriamento dos eletrônicos-que normalmente representa 30% do uso de energia de uma instalação, classificando em segundo lugar com a energia necessária para as operações de processamento de dados. Eles estão rastreando temperaturas, tensões, rotação de bombas e outras infraestruturas para entender o quão bem o centro está operando.
Os agentes de IA da empresa operam autonomamente e evoluem através do aprendizado de reforço – observando resultados, adaptando e melhorando. A startup reduz o uso de energia do resfriamento em 25% através de sua tecnologia. A poupança é importante.
“Vivemos em um mundo com força”, disse Gao, observando que os data centers estão sendo construídos rapidamente para atender às demandas da IA, mas o suprimento de energia não pode acompanhar. “A capacidade dessas grandes empresas de IA de gerar receita é literalmente limitada pelo número de elétrons (fornecedores de eletricidade) disponíveis”.
A Phaidra anunciou na semana passada US $ 50 milhões em novo financiamento de investidores, incluindo Fundo de Colaboração, Helena, Index Ventures, NVIDIA, Sony Innovation Fund e outros, elevando seu capital total arrecadado para US $ 120 milhões.
À medida que as grandes operadoras de tecnologia e data center planejam gastar bilhões de dólares nos próximos anos, construindo mais instalações com uso intensivo de energia-ou “fábricas de IA”, como Gao as chama-o dinheiro adicional ajudará a startup a impulsionar ainda mais sua tecnologia para fazer cortes de energia maiores.
Uma área de foco emergente é coordenar os agentes da IA para otimizar o sistema de funções em todo o sistema.
A Phaidra também procura ir além da infraestrutura de refrigeração para ajudar a gerenciar os fluxos de trabalho de dados que vêm através dos centros, o que pode criar picos na demanda de energia. Isso exige que um sistema tenha mais energia disponível do que precisará da maior parte do tempo, portanto, diminuir esses picos pode criar uma economia importante.
Como alternativa, as instalações devem aproveitar os tempos lentos para determinados empregos quando isso estiver disponível, disse Gao.
“Isso não acontece hoje, porque os sistemas de gerenciamento de carga, refrigeração e carga de trabalho operam independentemente um do outro, sem coordenação, sem orquestração”, acrescentou. “Mas esse é o futuro que vemos – fábricas de IA significativamente mais eficientes.”
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