Het antwoord van Google op de AI-wapenwedloop: promoot de man achter zijn datacentertechnologie

Google heeft zojuist een grote stap gezet in de wapenwedloop op het gebied van AI-infrastructuur door Amin Vahdat te verheffen tot hoofdtechnoloog voor AI-infrastructuur, een nieuw gecreëerde functie die volgens een interne memo rechtstreeks rapporteert aan CEO Sundar Pichai. gerapporteerd door Semafor. Het is een teken van hoe belangrijk dit werk is geworden nu Google erbij betrokken raakt 93 miljard dollar aan kapitaaluitgaven tegen eind 2025 – een aantal waarvan moederbedrijf Alphabet verwacht dat het volgend jaar veel groter zal zijn.

Vahdat is geen onbekende in het spel. De computerwetenschapper, gepromoveerd aan UC Berkeley en begin jaren negentig begonnen als onderzoeksstagiair bij Xerox PARC, heeft de afgelopen vijftien jaar stilletjes de kunstmatige intelligentie-ruggengraat van Google opgebouwd. Voordat hij in 2010 bij Google kwam als technisch onderzoeker en vice-president, was hij universitair hoofddocent aan de Duke University en later hoogleraar en SAIC-leerstoel aan UC San Diego. Zijn academische referenties zijn formidabel, gezien wat er lijkt te gebeuren 395 artikelen gepubliceerd – en zijn onderzoek is er altijd op gericht geweest computers op grote schaal efficiënter te laten werken.

Vahdat heeft al een hoge naam bij Google. Nog maar acht maanden geleden introduceerde hij bij Google Cloud Next de zevende generatie TPU van het bedrijf, genaamd Ironwood, in zijn rol als VP en GM van ML, Systems en Cloud AI. De specificaties die hij tijdens het evenement opsomde waren ook onthutsend: meer dan 9.000 chips per pod, goed voor 42,5 exaflops aan verwerking – meer dan 24 keer de kracht van de nummer 1 supercomputer ter wereld destijds, zei hij. “De vraag naar door AI aangedreven computers is in slechts acht jaar met een factor 100 miljoen toegenomen”, vertelde hij het publiek.

Zoals opgemerkt door Semafor heeft Vahdat achter de schermen het weinig glamoureuze en essentiële werk georkestreerd dat Google concurrerend houdt, inclusief die aangepaste TPU-chips voor AI-training en gevolgtrekking die Google een voorsprong geven op rivalen als OpenAI en het Jupiter Network, het supersnelle interne netwerk waarmee al zijn servers met elkaar kunnen praten en enorme hoeveelheden gegevens kunnen verplaatsen. (In de blogartikel Eind vorig jaar zei Vahdat dat Jupiter nu 13 petabits per seconde bereikt, wat uitlegt dat dit voldoende bandbreedte is om theoretisch tegelijkertijd een videogesprek voor alle 8 miljard mensen op aarde te ondersteunen.) Het zijn de onzichtbare leidingen die alles met elkaar verbinden, van YouTube en Zoeken tot de enorme AI-trainingsactiviteiten van Google in honderden datacentra over de hele wereld.

Vahdat is ook nauw betrokken geweest bij de voortdurende ontwikkeling van het Borg-softwaresysteem, het clusterbeheersysteem van Google dat dient als het brein dat al het werk in zijn datacenters coördineert en wiens taak het is om erachter te komen welke servers welke taken moeten uitvoeren, wanneer en voor hoe lang. En hij zei dat hij toezicht hield op de ontwikkeling van Axion, Google’s eerste op Arm gebaseerde, op maat gemaakte CPU’s voor algemeen gebruik, ontworpen voor datacenters. vorig jaar onthuld en blijf bouwen.

Kortom, Vahdat staat centraal in het AI-verhaal van Google.

In een markt waar top-AI-talent astronomische compensatie en constante werving eist, kan de beslissing van Google om Vahdat naar de top van het bedrijf te verheffen net zo goed over retentie gaan. Als u vijftien jaar lang iemand het middelpunt van uw AI-strategie hebt gemaakt, zorgt u ervoor dat hij of zij blijft.