Según un memorando interno informado por primera vez por Semafor, Google acaba de dar un paso importante en la carrera armamentista de infraestructura de IA, nombrando a Amin Vahdat como tecnólogo jefe de infraestructura de IA, un puesto de nueva creación que depende directamente del director ejecutivo Sundar Pichai. Es una señal de lo importante que se ha vuelto este trabajo, ya que Google invierte hasta 93 mil millones de dólares en gastos de capital para fines de 2025, una cifra que la empresa matriz Alphabet espera que sea mucho mayor el próximo año.
Vahdat no es nuevo en el juego. El científico informático, que obtuvo su doctorado en UC Berkeley y comenzó como pasante de investigación en Xerox PARC a principios de la década de 1990, ha construido silenciosamente la columna vertebral de la IA de Google durante los últimos 15 años. Antes de unirse a Google en 2010 como ingeniero y vicepresidente, fue profesor asociado en la Universidad de Duke y luego profesor y catedrático de SAIC en UC San Diego. Sus credenciales académicas son impresionantes (aparentemente se han publicado alrededor de 395 artículos) y su investigación siempre se ha centrado en hacer que las computadoras funcionen de manera más eficiente a gran escala.
Vahdat ya goza de una gran popularidad en Google. Hace apenas ocho meses en Google Cloud Next, en su rol de vicepresidente y director general de ML, sistemas e inteligencia artificial en la nube, presentó el TPU de séptima generación de la compañía llamado Ironwood. Las especificaciones que presentó en el evento también fueron impresionantes: más de 9.000 chips por módulo entregaban 42,5 exaflops de potencia de cálculo, más de 24 veces la potencia del superordenador líder del mundo en aquel momento, afirmó. “La demanda de computadoras con IA se ha multiplicado por 100 millones en sólo ocho años”, dijo a la audiencia.
Como señaló Semafor, detrás de escena, Vahdat orquestó el trabajo esencial y sin pretensiones que mantiene a Google competitivo, incluidos los chips TPU personalizados para el entrenamiento e inferencia de IA que le dan a Google una ventaja sobre rivales como OpenAI, así como la Red Júpiter, la red interna súper rápida que permite que todos los servidores se comuniquen entre sí y transfieran cantidades masivas de datos. (En una publicación de blog a fines del año pasado, Vahdat dijo que Júpiter ahora escala a 13 petabits por segundo, explicando que esto es suficiente ancho de banda para soportar teóricamente una videollamada para los 8 mil millones de personas en la Tierra al mismo tiempo). Estos son los cables invisibles que conectan todo, desde YouTube y la búsqueda hasta las operaciones masivas de entrenamiento de IA de Google en cientos de estructuras de centros de datos en todo el mundo.
Vahat también ha sido fundamental en el desarrollo continuo del sistema de software Borg, el sistema de gestión de clústeres de Google que actúa como cerebro, coordinando todo el trabajo en sus centros de datos y cuyo trabajo es determinar qué servidores deben realizar qué tareas, cuándo y durante cuánto tiempo. Y dijo que supervisó el desarrollo de Axion, las primeras CPU de uso general personalizadas basadas en Arm de Google para centros de datos, que la compañía presentó el año pasado y continúa construyendo.
En resumen, Vahat es fundamental para la historia de la IA de Google.
En un mercado donde los mejores talentos de IA exigen una compensación astronómica y un reclutamiento constante, la decisión de Google de promover a Vahdat a la alta dirección también podría tener que ver con la retención. Si ha pasado 15 años haciendo de alguien el punto de apoyo de su estrategia de IA, asegúrese de que se quede.
Evento tecnológico
san francisco
|
13 al 15 de octubre de 2026
About The Author
