**¿Cuánto tiempo ha pasado desde que escuchaste a una nueva empresa decir que va a salvar Internet? **
Los empresarios de hoy parecen estar ganando dinero en silencio o discutiendo el uso de la IA para salvar (o destruir) a toda la humanidad. En Internet en el que vivimos todos los días, parece que a nadie le importa su vida o su muerte.
Y para Chri, parecía que iba a morir.
Cuando lo escuché decirme esto bajo el brillante sol de San José, me pareció un poco sensacional. Pero cuando te quedas con este alemán con pelo de león durante mucho tiempo, su inglés lógico y al estilo alemán fácilmente te hará pensar que esto es realmente un gran problema.
Chri Besenbruch es cofundador y director ejecutivo de Deep Render. En pocas palabras, lo que su empresa está haciendo es "usar IA para comprimir el tamaño de los archivos de vídeo a tamaños muy pequeños".
Afirma que el algoritmo es hasta cinco veces "mejor" que el códec estándar de la industria HVEC, aunque no especificó con qué métrica, y puede ejecutarse en tiempo real en conjuntos de chips modernos de Qualcomm, Apple y Nvidia. El llamado "códec" se refiere al software y, a veces, al hardware que puede codificar y decodificar datos, generalmente de audio o vídeo.
Algunas personas que están familiarizadas con Silicon Valley pueden confundirse al escuchar esto, pensando que estoy recontando el guión de "Silicon Valley". En este drama estadounidense, que se describe como una muestra perfecta del ecosistema emprendedor de Silicon Valley, todos la farsa se debe a que el protagonista ha desarrollado un sorprendente algoritmo de compresión.
"Sí, mucha gente me lo ha dicho. Nos parecemos mucho a flautistas." Esta persona con un entorno complejo que creció en Alemania, estudió matemáticas, fue a Suiza para estudiar arte en la escuela y luego fue a Reino Unido para estudiar informática, y "El protagonista Richard en "Silicon Valley" también tiene una fuerte atmósfera nerd, pero a diferencia del ridículo proceso de avance del algoritmo de compresión en la serie de televisión y la falta de sentido común comercial en la serie de televisión, Richard A menudo duda. Su espíritu empresarial es tan riguroso como resolver problemas matemáticos, se toma muy en serio la empresa y el modelo de negocio también está claramente pensado.
En su opinión, Internet va camino de la destrucción y ese es el mayor problema. Quería solucionar este mayor problema, después de un análisis, creyeron que la causa fundamental era que la vieja tecnología no se adaptaba al nuevo mundo:
*Después de que el vídeo se hiciera popular y se convirtiera en la principal forma de comunicación en Internet, hemos entrado en un mundo nuevo. Un mundo donde la escala de los datos es cada vez más aterradora y no hay vuelta atrás. *
*Las viejas tecnologías ya no son adecuadas para este nuevo mundo. Continuar realizando pequeñas innovaciones y mejoras siguiendo el mismo camino de siempre sólo conducirá a un callejón sin salida y, en última instancia, al colapso de Internet. *
"Vamos a salvar Internet inventando nuevos algoritmos de compresión. Y lo que lo hace posible es la IA".
En este sentido, Chris fundó Deep Render en 2018 con sus compañeros de posgrado en el Reino Unido; él no era una de esas nuevas empresas que perseguían la ola ChatGPT.
"Básicamente, tenemos poco que ver con el LLM. Puede que esté relacionado con el modelo de difusión, pero se trata más de posibilidades potenciales en el futuro", me dijo. "Partimos de los primeros principios y queríamos entender para qué es adecuada la IA y la esencia de la compresión. En última instancia, creímos que un método que dependa completamente de la IA debe ser una nueva ruta técnica".
Sin embargo, la "inquietud" de LLM en realidad ayudó a su empresa. "En ese momento estábamos realmente apostando, porque para lograr nuestros objetivos, además de mis propios algoritmos, también necesitábamos avances significativos en software y hardware. Hicimos una predicción en ese momento, asumiendo que todas estas tecnologías básicas podrían dar saltos y límites. Y hoy todo esto ha sucedido Ahora." Me dijo, su tono lleno de emoción.
"Quizás simplemente tengamos suerte".
**Parece muy humilde, pero lo que no dijo es que si sus predicciones se hacen realidad, su empresa puede convertirse en una de las empresas de tecnología de Internet más importantes de la humanidad en las próximas décadas. **Su tecnología se proporcionará a las principales empresas bajo licencia. Además de resolver el problema del ancho de banda de Internet, también se convertirán en el tipo de empresa que recauda impuestos y facturas de servicios públicos.
De hecho, todo ha empezado a cambiar.
Desde este año, esta empresa que había sido ignorada ha entrado en la visión de Silicon Valley y de reconocidas instituciones de inversión de todo el mundo. Después de completar una financiación en marzo, Chris comenzó a centrar su atención en Silicon Valley, donde hay dinero y gente. que están interesados en ellos, grandes clientes.
Según su declaración, su pequeño equipo actual ya está desbordado ante el interés y la demanda de "grandes empresas que no se pueden nombrar pero que son muy importantes".
Y me reveló que si todo va bien ahora, su tecnología se utilizará en un servicio de aplicaciones muy conocido en el segundo trimestre de 2024.
"Decenas de millones de usuarios tendrán acceso a él".
El mercado chino, que tiene una enorme demanda de compresión de datos y vídeo, también ha comenzado a aparecer en diversas formas frente a este director ejecutivo que no ha estado en China.
"Tenemos muchos amigos inversores que tienen fuertes vínculos con China y están ayudando a algunas empresas chinas a ponerse en contacto con nosotros. Ya estamos en contacto con varias de las empresas de Internet más grandes de China", afirmó. Estas demandas llegaron tan repentina y violentamente que pasó medio día haciéndome preguntas básicas sobre "¿cómo es trabajar con empresas chinas de Internet?".
"Parece que si quieres salvar Internet, no puedes hacerlo sin el mercado chino", le dije medio en broma después de contarle a este empresario tecnológico que pasó la mayor parte de su vida en Europa historias sobre Oriente tanto como posible.
"Tienes razón", respondió con una sonrisa. Pero antes de pensar en el mercado chino, primero tuvo que conquistar Silicon Valley.
Al final del drama estadounidense "Silicon Valley", la empresa de Richard fue valorada en 8 mil millones de dólares después de seis años de altibajos, sin embargo, apenas unos días antes del lanzamiento oficial del producto, descubrieron que el algoritmo de compresión era diferente. A partir del que desarrollaron. Las IA que mejoraron la red se mejoraron entre sí y se convirtieron en un "monstruo" que no podían entender pero que podía atravesar todos los sistemas. Después de sopesarlo, finalmente decidieron "salvar el mundo". - usando a un tonto magnífico para hacer que todos se detuvieran. Tengo pensamientos sobre esta ruta técnica.
Este no es un buen final para una startup. Cuando le planteé este tema a Chris, quien estará en su sexto año de iniciar un negocio el próximo año, pensó por un momento y luego simplemente sonrió y dijo:
"Ojalá nuestro final sea mejor".
La siguiente es una transcripción de la conversación
P: Preséntese brevemente usted y su empresa.
A: Por supuesto. Soy Chris Besenbruch, director ejecutivo y cofundador de Deep Render. Lo que hace Deep Render es básicamente comprimir el tamaño de los archivos de vídeo y demás a un tamaño muy, muy pequeño. La razón por la que necesitamos hacer esto es porque los datos en Internet están creciendo exponencialmente y el 90% de los datos se generaron en los últimos dos años. Necesitan viajar a través de redes de fibra óptica por todo el mundo, lo que supone una infraestructura muy cara a esta escala. Toda la infraestructura de fibra óptica del mundo cuesta 5 billones de dólares. Eso no es cómodo porque si los datos se duplican cada dos años, ¿qué significa eso para la infraestructura? También es necesario que se dupliquen. Pero esto supone una duplicación del nivel de un billón. Esto es imposible. Ésta es la razón por la que hago esto.
La idea es que si no podemos hacer que el proceso sea más grande y más rápido, haremos que los datos en el proceso sean más pequeños. Entonces apuntaba a compresión. Esta es nuestra base y visión.
P: Entonces, primero dedujiste uno de los problemas centrales que enfrenta Internet hoy en día, descubriste su solución y luego lo utilizaste para determinar tu dirección empresarial.
A: Sí, eso es todo. Porque sin un método de compresión mucho mejor, Internet pronto colapsará. Y amo Internet y quiero que siga funcionando.
P: Entonces, ¿cuál es la diferencia entre su tecnología? Porque la compresión no es algo nuevo, existe desde hace mucho tiempo y la gente incluso se ha acostumbrado a ella y se ha olvidado de que existe. Quizás podrías describir tu tecnología en términos que un tonto pueda entender.
A: Jajaja, haré lo mejor que pueda. Tenemos que mirar toda la industria de los últimos 60 años. Cuando apareció la tecnología de compresión tradicional, fue un gran avance. Todo estaba basado en DCT* (DCT significa Transformada Coseno Discreta, que divide la imagen en componentes compuestos de diferentes frecuencias. Bloques pequeños. Durante el proceso de cuantificación, los componentes de alta frecuencia se descartan y los componentes restantes de baja frecuencia se guardan y se utilizan para la reconstrucción posterior de la imagen. Nota del editor)*, este método que hace posible la tecnología de compresión de video actual se inventó en durante las décadas de 1970 y 1980, y a partir de entonces dominó la industria. **Pero desde entonces, esta tecnología solo ha mejorado un poco cada 10 años y siempre ha sido la misma idea técnica. No podemos esperar que una tecnología logre un salto en efecto simplemente repitiendo la misma idea cientos de veces. **Es una gran tecnología, pero su ciclo de innovación ha terminado o está terminando.
Entonces necesitamos algo nuevo. Y esta “nueva” es la IA. Dado que la IA puede manejar muy bien imágenes y vídeos, esta no es una ruta impensable. Entonces la tecnología de inteligencia artificial y la tecnología de compresión comenzaron a combinarse. Hubo dos oleadas después de eso. La primera ocurrió en 2017, cuando apareció la superresolución y Magic Pony la inventó. Su idea era mantener el método de compresión tradicional en el medio del proceso y agregar IA en la parte delantera y trasera.
**Deep Render no cree que este sea el enfoque correcto. Porque lo que queda en él es la tecnología de compresión tradicional que creemos que ha colapsado por completo. No cambia mucho con respecto a lo que era antes y sigue siendo poco útil. **
Estamos en la segunda ola, abandonando por completo la tecnología de compresión tradicional y usando simplemente redes neuronales. Esto también significa reinventar la compresión. La compresión reinventada en torno a la tecnología de aprendizaje automático tiene el mayor efecto. La red neuronal obtiene los datos y comprime el archivo. Envíelo a Internet y la red recibirá el archivo comprimido y le devolverá el vídeo. Esta es una solución exclusiva de IA. Estamos liderando el cambio y, de hecho, somos la única empresa que lo hace.
P: Básicamente, estás usando IA para reemplazar la parte de la que es responsable la tecnología tradicional, entonces, ¿por qué la IA puede hacerlo mejor?
A: Dos razones. La compresión de vídeo o vídeo es esencialmente un equilibrio entre el tamaño del archivo y la calidad de la imagen. O tienes archivos muy grandes y videos de excelente apariencia, o archivos muy pequeños con mala definición. Así que una buena compresión implica buenas compensaciones. En términos de tamaño de archivo, la clave es la redundancia. Si puede predecir cuál será el siguiente píxel, no necesita enviar datos redundantes, lo que ahorra tamaño de archivo. Aquí es donde la IA puede hacer mejores predicciones. Si la predicción es buena, se puede eliminar la redundancia y se pueden recibir menos datos. Y la IA es fundamentalmente más fuerte porque reacciona a los datos.
El segundo es sobre la calidad del video. Cualquier algoritmo de compresión introducirá errores en la salida de video; esta es la definición de compresión con pérdida, aceptando algunos errores en aras de archivos de menor tamaño. Pero lo que realmente importa a los humanos es la distribución de estos errores: somos más sensibles a algunos y podemos estar bien con otros. ** Entonces nuestra IA imita el sistema visual humano para que estos errores queden ocultos a los humanos. **
Un gran ejemplo es que la gente odia que las líneas se vuelvan borrosas y se sienten infelices si una línea nítida se vuelve borrosa porque esto está determinado biológicamente. Por ejemplo, cuando un tigre comienza a moverse detrás de una roca, debemos poder verlo y lo miraremos fijamente. La precisión del color no está garantizada y nadie se da cuenta si hay una pérdida. De esta forma, puedes regalar algo de precisión de color sin difuminar los bordes. La gente prefiere esta calidad de video.
Nuestra idea es siempre partir de los primeros principios, qué es razonable, cuáles son los principios matemáticos detrás de esto y qué herramientas se pueden utilizar para resolver problemas reales. La IA resulta ser la herramienta más adecuada para ello.
P: Es muy interesante, así que esta es la idea más básica y el siguiente paso es la ejecución. Como empresa fundada hace cinco años, ¿los cambios actuales en la IA tienen algún impacto en usted?
R: A nivel de software, en realidad siempre hemos estado arraigados en el círculo de la investigación y nuestros productos de software provienen del círculo de la investigación. Los cambios actuales en la IA tienen poco impacto en nosotros. He estado involucrado en estos círculos de investigación desde 2015, cuando comenzó la revolución de la IA.
Por el contrario, el nivel de hardware es realmente más reciente. Contamos con una excelente tecnología de compresión a nivel de software, pero en el pasado solo funcionaba en la nube, por lo que era un buen tema de investigación, no un producto. **Sólo cuando entra en cada terminal para que millones de personas puedan utilizarlo en sus propios dispositivos, se convierte en un producto. **
Por lo tanto, en realidad hicimos una apuesta por los cambios tecnológicos futuros. Además de apostar a que la IA sería efectiva, también apostamos a que aparecería el hardware que necesitamos, hardware específico de aceleración de IA, como NPU, y varios chips de hardware de Apple, Qualcomm. y Google. **Hicimos una apuesta en 2018, y hoy la tenemos en 2023. **
** O tuvimos una buena vista o simplemente tuvimos suerte. **
P: Y estos importantes fabricantes de hardware también están interesados en usted.
R: **Sí, como tienen este hardware, comenzaron a buscar aplicaciones excelentes. Nos acercamos a ellos y les dijimos: "Todos miran el vídeo, esta es la aplicación excelente que queréis". Esta vez también es muy adecuada. **
P: Además de los algoritmos, cuando conversamos antes mencionaste que los datos también son un umbral, pero obviamente las grandes empresas tienen más datos, ¿será esto un problema?
A: Pregunta muy interesante. (Contemplación) Creo que con la compresión de IA, finalmente se descubrirá que el algoritmo es más importante. Porque no creo que el campo en su conjunto esté lo suficientemente maduro como para requerir decisiones sobre la calidad de los datos.
P: Esa es la pregunta de la segunda fase.
A: Sí, todavía está en la primera etapa. No podemos decir que tengamos un algoritmo perfecto. Nuestro algoritmo está haciendo grandes progresos cada mes y cambiando muy, muy rápido. Cuando el algoritmo es fuerte, son los datos. Pero también estamos acumulando, porque los datos tienen rendimientos decrecientes. Ahora tenemos entre uno y dos millones de datos de secuencias de video, que obtenemos de fuentes abiertas y canales confiables o compramos en sitios web de videos. En este punto, son bastante abiertos, pero todos ven. ChatGPT está cambiando el grado de apertura, tenemos suerte de haber comprado estos datos antes, lo que también es una ventaja, pero no es una ventaja realmente decisiva en esta etapa.
P: ¿El LLM y los modelos de difusión aportan algo nuevo a su algoritmo?
R: Hay relativamente pocas. Hay algunas ideas que pueden usarse como referencia. El problema es que estos modelos parecen poder ingresar a nuestro proceso y brindarnos mejoras. Por ejemplo, la Difusión Estable puede ayudarme a mejorar. capacidades de compresión, pero todavía hay compensaciones: por ejemplo, SD se procesa una vez cada 10 segundos, pero necesitamos procesarlo 300 veces en 10 segundos. Cómo elegir entre tiempo real y efectos es un problema. Tienen el potencial de generar un impacto en el futuro.
P: Si lo miramos desde una perspectiva competitiva, ¿de dónde provienen sus desafíos actuales?
A: El algoritmo y luego las personas detrás de él. Nosotros mismos estudiamos muchos algoritmos básicos porque no hay muchos artículos para leer. El desafío más crítico es formar un buen equipo,** porque hay muchas personas en el mercado que estudian IA, no tantas personas que estudian teoría de la información, y casi ninguna gente estudia ambas al mismo tiempo. Por eso necesitamos formar un equipo y entrenarlos, lo cual lleva mucho tiempo** porque no tienen mucho que ver entre sí. Por lo tanto, primero es necesario capacitar a un grupo de personas y luego dejar que dirijan a las personas de abajo. Esta es una estructura piramidal.
P: ¿Ya has construido esta pirámide?
R: Tenemos más de 30 superestrellas de la investigación de IA. Pero dedicamos mucho, mucho tiempo a esto.
P: Entonces las únicas 30 personas en el mundo están aquí contigo.
A: Yo diría eso. También hay algunos laboratorios que analizan estos temas y tienen buena gente, pero Deep Render es, con diferencia, la organización más grande en este campo en términos de escala.
P: Vi que mencionaste el uso del nuevo financiamiento reciente para expandir tu negocio y tu presencia en Silicon Valley.
R: Esto es un poco extraño, somos una empresa británica, pero las empresas que utilizan la mayor cantidad de recursos de Internet están en China y Estados Unidos. Además, Europa no es realmente un lugar propicio para el desarrollo tecnológico. Tenemos mucha demanda de Estados Unidos, por lo que es natural ingresar a Estados Unidos, y lo mismo ocurre con China.
P: ¿Se ha puesto en contacto con usted algún cliente chino?
R: No puedo decir el nombre, firmé un acuerdo muy, muy largo, así que tengo que tener cuidado jaja. Pero cuando me puse en contacto con estas empresas, descubrí que China efectivamente tiene mayores requisitos de ancho de banda que Estados Unidos.
P: Ya está en contacto con los clientes. Si juzgamos por el PMF que a la gente le gusta discutir, ¿en qué etapa se encuentra ahora?
A: Esto siempre es difícil de definir. Considero que hemos alcanzado el PMF porque tenemos más demanda de la que podemos manejar. Realmente estamos rechazando a muchas grandes empresas porque nuestros propios recursos de ancho de banda no son suficientes. Muchas empresas nos han contratado y solo podemos atender las necesidades de 4 o 5 grandes empresas al mismo tiempo. Una vez que la tecnología esté más madura, la comercialización será más fácil. Hemos superado la etapa de prueba de concepto. Si todo va bien, podremos ver cómo nuestra tecnología se aplicará a un servicio de Internet muy conocido en el segundo trimestre de 2024, y para entonces decenas de millones de usuarios la utilizarán.
P: Ante una demanda loca, mano de obra limitada y su propio estado técnico, es su responsabilidad como director ejecutivo tomar decisiones equilibradas.
P: Jaja, este es el desafío de mi trabajo. Voy a intentar tomar una decisión. Avanzar demasiado rápido siempre consume recursos y la contratación traerá desafíos. Nuestros empleados generalmente necesitan 4 meses de capacitación antes de que puedan ser productivos. Entonces tienes razón, este es un problema de optimización. Por supuesto, es posible que esté dispuesto a pagar por alguien que use IA para desarrollar una herramienta.
P: Jaja, tal vez LLM pueda participar aquí.
R: Sí jajaja.
P: Todo parece ir bien ¿Cuál es el modelo de negocio que habéis diseñado para este negocio?
A: Actualmente estamos en la forma B2B. Brindamos autorización de productos a los clientes. Los clientes pueden ahorrar mucho dinero y una parte del mismo nos la pueden dar a nosotros. Se trata de un modelo de negocio basado en licencias. Si nos fijamos en los datos aquí, es una locura: en 2030, el coste de la transmisión de contenidos en todo el mundo alcanzará los 125.000 millones de dólares. **Si quieres destruir Netflix, usa 4K y mira Netflix las 24 horas del día durante un mes. **
P: Es mejor no hacer esto.
R: Jajaja, pero si se puede reducir el tamaño del archivo, digamos, en un 90 %, entonces, basándose en 125 mil millones de dólares, las empresas pueden ahorrar mucho dinero.
P: Esta es tu oportunidad de ganar dinero.
R: Este es un negocio donde todos se benefician. Gané yo, ganó la empresa, ganaron los usuarios y ganaron las grandes empresas de Internet. Nadie pierde nada.
P: ¿Qué tal si salvamos Internet? ¿Alguna vez has imaginado cómo será el futuro Internet que tu empresa ayudará a construir?
P: Por supuesto, sueño con eso todos los días jajaja. **Nuestra visión es convertir el ancho de banda en un bien ilimitado, para que todos ya no tengan que preocuparse por la velocidad de la red. Para todos, pueden disfrutar de vídeos de muy alta calidad en casa, y para las empresas, pueden ser muy baratos o incluso recursos gratuitos de Internet. La información podría fluir, incluso los datos que hoy se considerarían pesados podrían fluir libremente. Este es el futuro que se suponía que tenía Internet. **
P: Seguro que mucha gente te ha preguntado sobre esta última pregunta, hablar de ella me hizo sentir aún más que la historia de la serie de televisión estadounidense “Silicon Valley” parece ser la misma que la tuya.
A: Claro, claro. Este es prácticamente mi programa favorito. Pero lo realmente interesante es que mis cofundadores y yo no supimos de Deep Render hasta un año y medio después de que lo fundamos, porque HBO no era tan popular en el Reino Unido. Pero lo interesante es que nuestro modelo de negocio y las etapas por las que pasamos son casi las mismas que la historia de esta obra. Sobre todo porque lo vimos después, ambos dijimos, espera un minuto, esto es propio de nosotros.
P: También conoces el final de este drama.
A:... Jajaja, espero que nuestro final sea mejor.
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"Internet va a morir y sólo nosotros podemos salvarla"
Fuente original: Silicon Star People
**¿Cuánto tiempo ha pasado desde que escuchaste a una nueva empresa decir que va a salvar Internet? **
Los empresarios de hoy parecen estar ganando dinero en silencio o discutiendo el uso de la IA para salvar (o destruir) a toda la humanidad. En Internet en el que vivimos todos los días, parece que a nadie le importa su vida o su muerte.
Y para Chri, parecía que iba a morir.
Cuando lo escuché decirme esto bajo el brillante sol de San José, me pareció un poco sensacional. Pero cuando te quedas con este alemán con pelo de león durante mucho tiempo, su inglés lógico y al estilo alemán fácilmente te hará pensar que esto es realmente un gran problema.
Chri Besenbruch es cofundador y director ejecutivo de Deep Render. En pocas palabras, lo que su empresa está haciendo es "usar IA para comprimir el tamaño de los archivos de vídeo a tamaños muy pequeños".
Afirma que el algoritmo es hasta cinco veces "mejor" que el códec estándar de la industria HVEC, aunque no especificó con qué métrica, y puede ejecutarse en tiempo real en conjuntos de chips modernos de Qualcomm, Apple y Nvidia. El llamado "códec" se refiere al software y, a veces, al hardware que puede codificar y decodificar datos, generalmente de audio o vídeo.
Algunas personas que están familiarizadas con Silicon Valley pueden confundirse al escuchar esto, pensando que estoy recontando el guión de "Silicon Valley". En este drama estadounidense, que se describe como una muestra perfecta del ecosistema emprendedor de Silicon Valley, todos la farsa se debe a que el protagonista ha desarrollado un sorprendente algoritmo de compresión.
"Sí, mucha gente me lo ha dicho. Nos parecemos mucho a flautistas." Esta persona con un entorno complejo que creció en Alemania, estudió matemáticas, fue a Suiza para estudiar arte en la escuela y luego fue a Reino Unido para estudiar informática, y "El protagonista Richard en "Silicon Valley" también tiene una fuerte atmósfera nerd, pero a diferencia del ridículo proceso de avance del algoritmo de compresión en la serie de televisión y la falta de sentido común comercial en la serie de televisión, Richard A menudo duda. Su espíritu empresarial es tan riguroso como resolver problemas matemáticos, se toma muy en serio la empresa y el modelo de negocio también está claramente pensado.
En su opinión, Internet va camino de la destrucción y ese es el mayor problema. Quería solucionar este mayor problema, después de un análisis, creyeron que la causa fundamental era que la vieja tecnología no se adaptaba al nuevo mundo:
*Después de que el vídeo se hiciera popular y se convirtiera en la principal forma de comunicación en Internet, hemos entrado en un mundo nuevo. Un mundo donde la escala de los datos es cada vez más aterradora y no hay vuelta atrás. *
*Las viejas tecnologías ya no son adecuadas para este nuevo mundo. Continuar realizando pequeñas innovaciones y mejoras siguiendo el mismo camino de siempre sólo conducirá a un callejón sin salida y, en última instancia, al colapso de Internet. *
"Vamos a salvar Internet inventando nuevos algoritmos de compresión. Y lo que lo hace posible es la IA".
En este sentido, Chris fundó Deep Render en 2018 con sus compañeros de posgrado en el Reino Unido; él no era una de esas nuevas empresas que perseguían la ola ChatGPT.
"Básicamente, tenemos poco que ver con el LLM. Puede que esté relacionado con el modelo de difusión, pero se trata más de posibilidades potenciales en el futuro", me dijo. "Partimos de los primeros principios y queríamos entender para qué es adecuada la IA y la esencia de la compresión. En última instancia, creímos que un método que dependa completamente de la IA debe ser una nueva ruta técnica".
Sin embargo, la "inquietud" de LLM en realidad ayudó a su empresa. "En ese momento estábamos realmente apostando, porque para lograr nuestros objetivos, además de mis propios algoritmos, también necesitábamos avances significativos en software y hardware. Hicimos una predicción en ese momento, asumiendo que todas estas tecnologías básicas podrían dar saltos y límites. Y hoy todo esto ha sucedido Ahora." Me dijo, su tono lleno de emoción.
"Quizás simplemente tengamos suerte".
**Parece muy humilde, pero lo que no dijo es que si sus predicciones se hacen realidad, su empresa puede convertirse en una de las empresas de tecnología de Internet más importantes de la humanidad en las próximas décadas. **Su tecnología se proporcionará a las principales empresas bajo licencia. Además de resolver el problema del ancho de banda de Internet, también se convertirán en el tipo de empresa que recauda impuestos y facturas de servicios públicos.
De hecho, todo ha empezado a cambiar.
Desde este año, esta empresa que había sido ignorada ha entrado en la visión de Silicon Valley y de reconocidas instituciones de inversión de todo el mundo. Después de completar una financiación en marzo, Chris comenzó a centrar su atención en Silicon Valley, donde hay dinero y gente. que están interesados en ellos, grandes clientes.
Según su declaración, su pequeño equipo actual ya está desbordado ante el interés y la demanda de "grandes empresas que no se pueden nombrar pero que son muy importantes".
Y me reveló que si todo va bien ahora, su tecnología se utilizará en un servicio de aplicaciones muy conocido en el segundo trimestre de 2024.
"Decenas de millones de usuarios tendrán acceso a él".
El mercado chino, que tiene una enorme demanda de compresión de datos y vídeo, también ha comenzado a aparecer en diversas formas frente a este director ejecutivo que no ha estado en China.
"Tenemos muchos amigos inversores que tienen fuertes vínculos con China y están ayudando a algunas empresas chinas a ponerse en contacto con nosotros. Ya estamos en contacto con varias de las empresas de Internet más grandes de China", afirmó. Estas demandas llegaron tan repentina y violentamente que pasó medio día haciéndome preguntas básicas sobre "¿cómo es trabajar con empresas chinas de Internet?".
"Parece que si quieres salvar Internet, no puedes hacerlo sin el mercado chino", le dije medio en broma después de contarle a este empresario tecnológico que pasó la mayor parte de su vida en Europa historias sobre Oriente tanto como posible.
"Tienes razón", respondió con una sonrisa. Pero antes de pensar en el mercado chino, primero tuvo que conquistar Silicon Valley.
Al final del drama estadounidense "Silicon Valley", la empresa de Richard fue valorada en 8 mil millones de dólares después de seis años de altibajos, sin embargo, apenas unos días antes del lanzamiento oficial del producto, descubrieron que el algoritmo de compresión era diferente. A partir del que desarrollaron. Las IA que mejoraron la red se mejoraron entre sí y se convirtieron en un "monstruo" que no podían entender pero que podía atravesar todos los sistemas. Después de sopesarlo, finalmente decidieron "salvar el mundo". - usando a un tonto magnífico para hacer que todos se detuvieran. Tengo pensamientos sobre esta ruta técnica.
Este no es un buen final para una startup. Cuando le planteé este tema a Chris, quien estará en su sexto año de iniciar un negocio el próximo año, pensó por un momento y luego simplemente sonrió y dijo:
"Ojalá nuestro final sea mejor".
La siguiente es una transcripción de la conversación
P: Preséntese brevemente usted y su empresa.
A: Por supuesto. Soy Chris Besenbruch, director ejecutivo y cofundador de Deep Render. Lo que hace Deep Render es básicamente comprimir el tamaño de los archivos de vídeo y demás a un tamaño muy, muy pequeño. La razón por la que necesitamos hacer esto es porque los datos en Internet están creciendo exponencialmente y el 90% de los datos se generaron en los últimos dos años. Necesitan viajar a través de redes de fibra óptica por todo el mundo, lo que supone una infraestructura muy cara a esta escala. Toda la infraestructura de fibra óptica del mundo cuesta 5 billones de dólares. Eso no es cómodo porque si los datos se duplican cada dos años, ¿qué significa eso para la infraestructura? También es necesario que se dupliquen. Pero esto supone una duplicación del nivel de un billón. Esto es imposible. Ésta es la razón por la que hago esto.
P: Entonces, primero dedujiste uno de los problemas centrales que enfrenta Internet hoy en día, descubriste su solución y luego lo utilizaste para determinar tu dirección empresarial.
A: Sí, eso es todo. Porque sin un método de compresión mucho mejor, Internet pronto colapsará. Y amo Internet y quiero que siga funcionando.
P: Entonces, ¿cuál es la diferencia entre su tecnología? Porque la compresión no es algo nuevo, existe desde hace mucho tiempo y la gente incluso se ha acostumbrado a ella y se ha olvidado de que existe. Quizás podrías describir tu tecnología en términos que un tonto pueda entender.
A: Jajaja, haré lo mejor que pueda. Tenemos que mirar toda la industria de los últimos 60 años. Cuando apareció la tecnología de compresión tradicional, fue un gran avance. Todo estaba basado en DCT* (DCT significa Transformada Coseno Discreta, que divide la imagen en componentes compuestos de diferentes frecuencias. Bloques pequeños. Durante el proceso de cuantificación, los componentes de alta frecuencia se descartan y los componentes restantes de baja frecuencia se guardan y se utilizan para la reconstrucción posterior de la imagen. Nota del editor)*, este método que hace posible la tecnología de compresión de video actual se inventó en durante las décadas de 1970 y 1980, y a partir de entonces dominó la industria. **Pero desde entonces, esta tecnología solo ha mejorado un poco cada 10 años y siempre ha sido la misma idea técnica. No podemos esperar que una tecnología logre un salto en efecto simplemente repitiendo la misma idea cientos de veces. **Es una gran tecnología, pero su ciclo de innovación ha terminado o está terminando.
Entonces necesitamos algo nuevo. Y esta “nueva” es la IA. Dado que la IA puede manejar muy bien imágenes y vídeos, esta no es una ruta impensable. Entonces la tecnología de inteligencia artificial y la tecnología de compresión comenzaron a combinarse. Hubo dos oleadas después de eso. La primera ocurrió en 2017, cuando apareció la superresolución y Magic Pony la inventó. Su idea era mantener el método de compresión tradicional en el medio del proceso y agregar IA en la parte delantera y trasera.
**Deep Render no cree que este sea el enfoque correcto. Porque lo que queda en él es la tecnología de compresión tradicional que creemos que ha colapsado por completo. No cambia mucho con respecto a lo que era antes y sigue siendo poco útil. **
Estamos en la segunda ola, abandonando por completo la tecnología de compresión tradicional y usando simplemente redes neuronales. Esto también significa reinventar la compresión. La compresión reinventada en torno a la tecnología de aprendizaje automático tiene el mayor efecto. La red neuronal obtiene los datos y comprime el archivo. Envíelo a Internet y la red recibirá el archivo comprimido y le devolverá el vídeo. Esta es una solución exclusiva de IA. Estamos liderando el cambio y, de hecho, somos la única empresa que lo hace.
P: Básicamente, estás usando IA para reemplazar la parte de la que es responsable la tecnología tradicional, entonces, ¿por qué la IA puede hacerlo mejor?
A: Dos razones. La compresión de vídeo o vídeo es esencialmente un equilibrio entre el tamaño del archivo y la calidad de la imagen. O tienes archivos muy grandes y videos de excelente apariencia, o archivos muy pequeños con mala definición. Así que una buena compresión implica buenas compensaciones. En términos de tamaño de archivo, la clave es la redundancia. Si puede predecir cuál será el siguiente píxel, no necesita enviar datos redundantes, lo que ahorra tamaño de archivo. Aquí es donde la IA puede hacer mejores predicciones. Si la predicción es buena, se puede eliminar la redundancia y se pueden recibir menos datos. Y la IA es fundamentalmente más fuerte porque reacciona a los datos.
El segundo es sobre la calidad del video. Cualquier algoritmo de compresión introducirá errores en la salida de video; esta es la definición de compresión con pérdida, aceptando algunos errores en aras de archivos de menor tamaño. Pero lo que realmente importa a los humanos es la distribución de estos errores: somos más sensibles a algunos y podemos estar bien con otros. ** Entonces nuestra IA imita el sistema visual humano para que estos errores queden ocultos a los humanos. **
Un gran ejemplo es que la gente odia que las líneas se vuelvan borrosas y se sienten infelices si una línea nítida se vuelve borrosa porque esto está determinado biológicamente. Por ejemplo, cuando un tigre comienza a moverse detrás de una roca, debemos poder verlo y lo miraremos fijamente. La precisión del color no está garantizada y nadie se da cuenta si hay una pérdida. De esta forma, puedes regalar algo de precisión de color sin difuminar los bordes. La gente prefiere esta calidad de video.
Nuestra idea es siempre partir de los primeros principios, qué es razonable, cuáles son los principios matemáticos detrás de esto y qué herramientas se pueden utilizar para resolver problemas reales. La IA resulta ser la herramienta más adecuada para ello.
P: Es muy interesante, así que esta es la idea más básica y el siguiente paso es la ejecución. Como empresa fundada hace cinco años, ¿los cambios actuales en la IA tienen algún impacto en usted?
R: A nivel de software, en realidad siempre hemos estado arraigados en el círculo de la investigación y nuestros productos de software provienen del círculo de la investigación. Los cambios actuales en la IA tienen poco impacto en nosotros. He estado involucrado en estos círculos de investigación desde 2015, cuando comenzó la revolución de la IA.
Por el contrario, el nivel de hardware es realmente más reciente. Contamos con una excelente tecnología de compresión a nivel de software, pero en el pasado solo funcionaba en la nube, por lo que era un buen tema de investigación, no un producto. **Sólo cuando entra en cada terminal para que millones de personas puedan utilizarlo en sus propios dispositivos, se convierte en un producto. **
Por lo tanto, en realidad hicimos una apuesta por los cambios tecnológicos futuros. Además de apostar a que la IA sería efectiva, también apostamos a que aparecería el hardware que necesitamos, hardware específico de aceleración de IA, como NPU, y varios chips de hardware de Apple, Qualcomm. y Google. **Hicimos una apuesta en 2018, y hoy la tenemos en 2023. **
** O tuvimos una buena vista o simplemente tuvimos suerte. **
P: Y estos importantes fabricantes de hardware también están interesados en usted.
R: **Sí, como tienen este hardware, comenzaron a buscar aplicaciones excelentes. Nos acercamos a ellos y les dijimos: "Todos miran el vídeo, esta es la aplicación excelente que queréis". Esta vez también es muy adecuada. **
P: Además de los algoritmos, cuando conversamos antes mencionaste que los datos también son un umbral, pero obviamente las grandes empresas tienen más datos, ¿será esto un problema?
A: Pregunta muy interesante. (Contemplación) Creo que con la compresión de IA, finalmente se descubrirá que el algoritmo es más importante. Porque no creo que el campo en su conjunto esté lo suficientemente maduro como para requerir decisiones sobre la calidad de los datos.
P: Esa es la pregunta de la segunda fase.
A: Sí, todavía está en la primera etapa. No podemos decir que tengamos un algoritmo perfecto. Nuestro algoritmo está haciendo grandes progresos cada mes y cambiando muy, muy rápido. Cuando el algoritmo es fuerte, son los datos. Pero también estamos acumulando, porque los datos tienen rendimientos decrecientes. Ahora tenemos entre uno y dos millones de datos de secuencias de video, que obtenemos de fuentes abiertas y canales confiables o compramos en sitios web de videos. En este punto, son bastante abiertos, pero todos ven. ChatGPT está cambiando el grado de apertura, tenemos suerte de haber comprado estos datos antes, lo que también es una ventaja, pero no es una ventaja realmente decisiva en esta etapa.
P: ¿El LLM y los modelos de difusión aportan algo nuevo a su algoritmo?
R: Hay relativamente pocas. Hay algunas ideas que pueden usarse como referencia. El problema es que estos modelos parecen poder ingresar a nuestro proceso y brindarnos mejoras. Por ejemplo, la Difusión Estable puede ayudarme a mejorar. capacidades de compresión, pero todavía hay compensaciones: por ejemplo, SD se procesa una vez cada 10 segundos, pero necesitamos procesarlo 300 veces en 10 segundos. Cómo elegir entre tiempo real y efectos es un problema. Tienen el potencial de generar un impacto en el futuro.
P: Si lo miramos desde una perspectiva competitiva, ¿de dónde provienen sus desafíos actuales?
A: El algoritmo y luego las personas detrás de él. Nosotros mismos estudiamos muchos algoritmos básicos porque no hay muchos artículos para leer. El desafío más crítico es formar un buen equipo,** porque hay muchas personas en el mercado que estudian IA, no tantas personas que estudian teoría de la información, y casi ninguna gente estudia ambas al mismo tiempo. Por eso necesitamos formar un equipo y entrenarlos, lo cual lleva mucho tiempo** porque no tienen mucho que ver entre sí. Por lo tanto, primero es necesario capacitar a un grupo de personas y luego dejar que dirijan a las personas de abajo. Esta es una estructura piramidal.
P: ¿Ya has construido esta pirámide?
R: Tenemos más de 30 superestrellas de la investigación de IA. Pero dedicamos mucho, mucho tiempo a esto.
P: Entonces las únicas 30 personas en el mundo están aquí contigo.
A: Yo diría eso. También hay algunos laboratorios que analizan estos temas y tienen buena gente, pero Deep Render es, con diferencia, la organización más grande en este campo en términos de escala.
P: Vi que mencionaste el uso del nuevo financiamiento reciente para expandir tu negocio y tu presencia en Silicon Valley.
R: Esto es un poco extraño, somos una empresa británica, pero las empresas que utilizan la mayor cantidad de recursos de Internet están en China y Estados Unidos. Además, Europa no es realmente un lugar propicio para el desarrollo tecnológico. Tenemos mucha demanda de Estados Unidos, por lo que es natural ingresar a Estados Unidos, y lo mismo ocurre con China.
P: ¿Se ha puesto en contacto con usted algún cliente chino?
R: No puedo decir el nombre, firmé un acuerdo muy, muy largo, así que tengo que tener cuidado jaja. Pero cuando me puse en contacto con estas empresas, descubrí que China efectivamente tiene mayores requisitos de ancho de banda que Estados Unidos.
P: Ya está en contacto con los clientes. Si juzgamos por el PMF que a la gente le gusta discutir, ¿en qué etapa se encuentra ahora?
A: Esto siempre es difícil de definir. Considero que hemos alcanzado el PMF porque tenemos más demanda de la que podemos manejar. Realmente estamos rechazando a muchas grandes empresas porque nuestros propios recursos de ancho de banda no son suficientes. Muchas empresas nos han contratado y solo podemos atender las necesidades de 4 o 5 grandes empresas al mismo tiempo. Una vez que la tecnología esté más madura, la comercialización será más fácil. Hemos superado la etapa de prueba de concepto. Si todo va bien, podremos ver cómo nuestra tecnología se aplicará a un servicio de Internet muy conocido en el segundo trimestre de 2024, y para entonces decenas de millones de usuarios la utilizarán.
P: Ante una demanda loca, mano de obra limitada y su propio estado técnico, es su responsabilidad como director ejecutivo tomar decisiones equilibradas.
P: Jaja, este es el desafío de mi trabajo. Voy a intentar tomar una decisión. Avanzar demasiado rápido siempre consume recursos y la contratación traerá desafíos. Nuestros empleados generalmente necesitan 4 meses de capacitación antes de que puedan ser productivos. Entonces tienes razón, este es un problema de optimización. Por supuesto, es posible que esté dispuesto a pagar por alguien que use IA para desarrollar una herramienta.
P: Jaja, tal vez LLM pueda participar aquí.
R: Sí jajaja.
P: Todo parece ir bien ¿Cuál es el modelo de negocio que habéis diseñado para este negocio?
A: Actualmente estamos en la forma B2B. Brindamos autorización de productos a los clientes. Los clientes pueden ahorrar mucho dinero y una parte del mismo nos la pueden dar a nosotros. Se trata de un modelo de negocio basado en licencias. Si nos fijamos en los datos aquí, es una locura: en 2030, el coste de la transmisión de contenidos en todo el mundo alcanzará los 125.000 millones de dólares. **Si quieres destruir Netflix, usa 4K y mira Netflix las 24 horas del día durante un mes. **
P: Es mejor no hacer esto.
R: Jajaja, pero si se puede reducir el tamaño del archivo, digamos, en un 90 %, entonces, basándose en 125 mil millones de dólares, las empresas pueden ahorrar mucho dinero.
P: Esta es tu oportunidad de ganar dinero.
R: Este es un negocio donde todos se benefician. Gané yo, ganó la empresa, ganaron los usuarios y ganaron las grandes empresas de Internet. Nadie pierde nada.
P: ¿Qué tal si salvamos Internet? ¿Alguna vez has imaginado cómo será el futuro Internet que tu empresa ayudará a construir?
P: Por supuesto, sueño con eso todos los días jajaja. **Nuestra visión es convertir el ancho de banda en un bien ilimitado, para que todos ya no tengan que preocuparse por la velocidad de la red. Para todos, pueden disfrutar de vídeos de muy alta calidad en casa, y para las empresas, pueden ser muy baratos o incluso recursos gratuitos de Internet. La información podría fluir, incluso los datos que hoy se considerarían pesados podrían fluir libremente. Este es el futuro que se suponía que tenía Internet. **
A: Claro, claro. Este es prácticamente mi programa favorito. Pero lo realmente interesante es que mis cofundadores y yo no supimos de Deep Render hasta un año y medio después de que lo fundamos, porque HBO no era tan popular en el Reino Unido. Pero lo interesante es que nuestro modelo de negocio y las etapas por las que pasamos son casi las mismas que la historia de esta obra. Sobre todo porque lo vimos después, ambos dijimos, espera un minuto, esto es propio de nosotros.
P: También conoces el final de este drama.
A:... Jajaja, espero que nuestro final sea mejor.