AMD adquiere a Silo AI, el laboratorio de Inteligencia Artificial privado más grande de Europa

Tras el Bitcoin, la nueva gallina de los huevos de oro es la Inteligencia Artificial (IA), así que poco nos extraña que AMD haya adquirido a Silo AI. Como ya adelantábamos en el título, Silo AI se trata del laboratorio de Inteligencia Artificial privado más grande de Europa. Suena imponente, pero a la hora de la verdad AMD no ha gastado mucho dinero.

Por suerte, AMD ha revelado el coste de la transacción. Conocemos así que la adquisición de Silo AI está ligada a un pago de 665 millones de dólares. Se indica que Silo AI seguirá trabajando de forma independiente, con la salvedad de que su SEO ahora deberá responder ante el vicepresidente sénior de AMD, Vamsi Boppana. El motivo no es otro que Silo AI se integrará como parte del Grupo de Inteligencia Artificial de AMD. Evidentemente, para AMD, es más fácil avanzar en el campo de la IA con adquisiciones de este tipo, en vez de intentar crear un grupo de cero.

Más detalles en torno a la adquisición de Silo AI por parte de AMD

AMD x Silo AI

AMD indica que la adquisición de Silo AI representa otro paso significativo en la estrategia de la compañía para ofrecer soluciones de inteligencia artificial de extremo a extremo basadas en estándares abiertos. Y en una sólida asociación con el ecosistema de inteligencia artificial global.

El equipo de Silo AI está formado por científicos e ingenieros de inteligencia artificial de primer nivel. Estos tienen una amplia experiencia en el desarrollo de modelos, plataformas y soluciones de inteligencia artificial personalizados para empresas líderes que abarcan los mercados de computación en la nube, integrada y de punto final.

Tal y como adelantábamos, el director ejecutivo y cofundador de Silo AI, Peter Sarlin, seguirá liderando el equipo de Silo AI. Ahora bien, se indica que la adquisición se formalizara a finales de este trimestre (Q2 2024).

«En todos los sectores, las empresas buscan formas rápidas y efectivas de desarrollar y desplegar soluciones de IA para sus necesidades empresariales únicas». Dijo Vamsi Boppana, vicepresidente sénior del Grupo de Inteligencia Artificial de AMD.

«El equipo de Silo AI tiene a expertos en IA de confianza y la experiencia demostrada en el desarrollo de modelos y soluciones de IA de liderazgo, incluyendo LLMs de última generación construidos en plataformas AMD, acelerarán aún más nuestra estrategia de IA y avanzarán en la construcción e implementación rápida de soluciones de IA para nuestros clientes globales.»

AMD adquiere a una compañía líder en IA en Europa

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Silo AI es la última de una serie de adquisiciones e inversiones corporativas para apoyar la estrategia de IA de AMD. En los últimos 12 meses, AMD ha invertido más de 125 millones de dólares en una docena de empresas de IA. Hablamos de adquisiciones más pequeñas como Mipsology y Nod.ai para ampliar el ecosistema de IA de AMD.

La adquisición de Silo AI es el broche de oro de AMD para evitar que NVIDIA se aleje en la carrera por la IA. También ha ayudado de que Silo AI empleara hardware de AMD. Justo ayer conocíamos que AMD ya era una marca más reconocida que Intel gracias a la IA.

«Como empresa europea líder en IA, Silo AI ha sido un gran socio a largo plazo para nosotros en muchos proyectos relacionados con la IA. Esperamos con interés las capacidades mejoradas que aportará la combinación de tecnologías de IA e innovadoras soluciones de computación de AMD». Dijo Nishant Batra, Director de Estrategia y Tecnología (CSTO) de Nokia.

«Silo AI ha sido pionera en escalar el entrenamiento de grandes modelos lingüísticos en LUMI, el superordenador más rápido de Europa impulsado por más de 12.000 GPUs AMD Instinct MI250X». Dijo el Dr. Pekka Manninen, Director de Ciencia y Tecnología del Centro CSC-IT para la Ciencia, Finlandia.

«Junto con colaboradores universitarios, han entrenado modelos de código abierto de última generación para las lenguas de la UE, como los modelos nórdicos Poro y Viking. Hemos colaborado ampliamente con el equipo en la optimización de la capa de software, lo que permite un entrenamiento eficiente de los modelos de IA en LUMI.»

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