AIPCon 11 de Palantir Technologies Inc. Class A Common Stock

Den la bienvenida al cofundador y director ejecutivo de Palantir, el Dr. Alex Karp.

Hola. Dios, odio verme, pero supongo que tendré que acostumbrarme. Gracias por estar aquí; tenemos en el público a muchos amigos de hace mucho tiempo. Aquí está nuestro representante de los inversionistas minoristas. Muchas personas con quienes hemos trabajado durante muchos años, muchos Palantirians que han estado aquí desde siempre. Por lo general, pensamos en las revoluciones como sexo, drogas y rock and roll, y en cómo eso cambia el mundo. La mayoría de las revoluciones sí comienzan con algo parecido a una idea algo imperfecta, que evoluciona hasta convertirse en una idea cada vez menos imperfecta y que cambia el mundo. Vean cómo terminamos teniendo nuestra Constitución. Vean cómo se construyó Silicon Valley, cómo se construyó Estados Unidos y cómo se construyeron otras grandes civilizaciones.

Suponemos que todos los involucrados, como mis padres, participaban en protestas contra todo, y también en el movimiento por los derechos civiles; pero cuando uno realmente está haciéndolo, se trata de muchos pequeños cambios que conducen a diferencias muy grandes. Después, se produce una acumulación y concentración de talento en torno a esas ideas. Por eso sigue siendo cierto que Estados Unidos y Silicon Valley tienen la mayor concentración de talento realmente funcional, útil y acumulativo del mundo. En realidad, solo se trataba de la industria estadounidense y el gobierno estadounidense trabajando en problemas junto con una universidad a la que asistí, que se consideraba universalmente de segunda categoría y se llamaba Stanford. Yo pensaba: «Ah, sí. Es tan de segunda categoría que podemos dejar de limitarnos a aprender latín y griego y resolver algunos problemas reales. Sí, no estamos haciendo verdadera labor académica, pero estamos creando empresas». Y ese espíritu.

Si observamos la revolución de la IA, que en sus formas incipientes comenzó hace mucho tiempo con el NLP, esas cosas en realidad no funcionaban. Una parte del concepto de los ingenieros desplegados en campo surgió al notar que en Francia la comida sabía mejor porque, en esencia, el mesero estaba desplegado en campo: es decir, era experto en lo que hacía, entendía el producto y lo adaptaba a las necesidades de quienes comían con el cliente asociado, pero no le echaba jarabe de maíz al foie gras, sin importar cuánto le pagaras. Eso también es importante en Palantir. No vamos a crear porquerías. Al principio, tuvimos esto en el gobierno de Estados Unidos. Terminamos teniendo que demandar al gobierno de Estados Unidos; eso es bastante conocido.

Pero la razón principal por la que tuvimos que demandar al gobierno de Estados Unidos es que teníamos a un general que, estoy seguro, sabía mucho sobre el campo de batalla, pero no sabía mucho de tecnología. Dijo: «Constrúyanme esta porquería de máquina alienígena antigravedad que además me diga que soy brillante». Y uno de mis ingenieros desplegados en campo le dijo literalmente al general: «Pero usted no es lo bastante inteligente para saber lo tonto que es». Bueno, no se supone que uno haga eso, pero fue realmente importante. Luego, vean lo que pasó recientemente con la revolución de la IA, que comenzó cuando, bueno, se volvió real. Los modelos de lenguaje grandes podían hacer cosas muy importantes. Por supuesto, les faltaba precisión. Y, por supuesto, en realidad no funcionaban con una capa de aplicaciones.

Pero había disposición para decir: «Bueno, algo está avanzando y sí, estamos pagando demasiado por los tokens», sin prestar suficiente atención al valor alfa que estaba saliendo de todas nuestras empresas, salvo en el entorno clasificado, donde eso nunca fue posible. Así que sabíamos mucho sobre cómo hacer que los modelos funcionaran con precisión. Ted hablará de esto, pero, en esencia, la precisión como función de la seguridad y la utilidad ya era un obstáculo enorme y requería que los ingenieros desplegados en campo reconstruyeran la Ontology y encontraran modelos de posentrenamiento. Pero también, y de hecho ha habido muchas versiones vulgares de esto en francés, especialmente algo como que no podemos permitirnos participar en ciertos actos sin protección, pero no se pueden usar estos modelos sin una capa de aplicaciones, y eso quedó muy claro.

Pero lo que quedó claro recientemente, y tenemos aquí a NVIDIA, Cisco y otros que hablarán sobre el posentrenamiento, es que no tienen que exponerse a los peligros de encuentros al azar con alguien conocido por ser promiscuo y por tomar su valor y entregárselo a otras personas. Pueden capturar todo el valor de su stack en su empresa con sus propios modelos, usando modelos de frontera o modelos de pesos abiertos ajustados. Actualmente los usamos en muchos entornos, especialmente, y de manera interesante, en entornos clasificados, donde obtenemos todos los beneficios de un modelo que supera a los modelos de frontera a menor costo gracias a una capa de aplicaciones, sin preocupaciones de seguridad y con el control del valor alfa. ¿Qué es eso? Esa es la revolución que realmente está cambiando el panorama, principalmente; no solo el de Estados Unidos, sino que está dominando el panorama estadounidense.

Porque lo que hace especial a Estados Unidos es el espectáculo de personas neurodivergentes y excéntricas que represento con mucho orgullo. Aportamos creatividad, ingenio y conocimiento a los negocios. Y una implacabilidad y la conciencia de que estas cosas son reales. En este país no estamos descansando tranquilamente mientras esperamos que lleguen las vacaciones. Nadie sobrevive así en los negocios. Los reemplazarán, les ganarán en la competencia, desaparecerán por completo y los mandarán a casa a hacer otra cosa. Estamos en un entorno activo donde tenemos formas muy especializadas de hacer lo que hacemos. Necesitamos potenciarlas, protegerlas, hacerlas más precisas y seguras, y nunca permitir que nuestro adversario en el campo de batalla o nuestro competidor en la vida entienda exactamente por qué hacemos lo que ellos no pueden hacer. Y los sistemas operan a gran escala. NVIDIA tiene la cadena de suministro más compleja del mundo. En cuanto a su cadena de suministro, nosotros estamos en campos de batalla por todo el mundo.

Su cadena de suministro es más compleja que la de muchos países. Tiene que funcionar. No hacen envíos. Muchas de las cosas que hacemos en este país y en todo el mundo no funcionarán. Eso, curiosamente, sí, es una revolución. En realidad no hacemos lo del sexo ni las drogas, pero sí hacemos rock and roll. Eso es literalmente lo que está pasando y lo que ven en nuestra empresa. La otra cosa de la que estoy muy orgulloso es que el enfoque soberano logra muchas cosas. Al igual que el enfoque en ayudar a Occidente, uno termina con los mejores socios comerciales de todos los tiempos porque estamos alineados con ustedes, y terminamos con empresarios, ingenieros y profesionales de TI alineados con sus negocios.

Eso es increíble, porque también es mucho más divertido lograr estas cosas, ganar y estar alineados. Uno termina trabajando con las mejores personas del mundo, comparte ideas y colaboramos e intercambiamos con mucho orgullo. Nuestro negocio consiste en cobrar después de crear valor. Nuestro negocio no consiste en convencerlos de que algo tiene valor, ofrecer cenas de bistec ni apropiarnos de su valor alfa. Una de las razones, además de que sería inmoral, es que no funcionaría; no nos funcionaría, sería menos divertido y terminaríamos con gente medio idiota. No es nada divertido. Es decir, terminamos con los mejores socios del mundo, que son ustedes y muchas de las personas que están viendo esto, y con los mejores inversionistas del mundo. Hicimos nuestra DPO. Por cierto, nos deshacemos de todos los supuestos expertos que les dijeron que no invirtieran.

Todos esos expertos que no tienen idea. No tenemos muchos de ellos en nuestras vidas. También es estupendo. Dicho esto, bienvenidos. Nos la estamos pasando muy bien convirtiendo nuestro negocio en algo mucho más grande y creciendo con nuestros socios y a través de ellos. Me alegra mucho que estén aquí. Sí, sigamos con la música.

Cuídense. Adiós. Den la bienvenida a Alex Neefus, director sénior de Arquitectura de Soluciones de NVIDIA.

Gracias. El mundo está limitado por la falta de capacidad de cómputo. NVIDIA considera que nuestra cadena de suministro comienza en la oblea y termina con la producción del primer token. Ahora mismo hay una demanda sin precedentes de nuestros productos. Estos impulsan probablemente todas las cargas de trabajo de IA de las personas en esta sala. La pregunta que tenemos es: ¿Cómo podemos seguirles el ritmo a todos ustedes y a su demanda insaciable? Para lograrlo, NVIDIA necesita una visibilidad sin precedentes que permita identificar las limitaciones y así construir la cadena de suministro más resiliente del mundo. Necesitamos mantener una cadena de suministro confiable para la infraestructura de IA. Esto es un Grace Blackwell NVL72. Tiene millones de piezas que provienen de miles de proveedores distribuidos por todo el mundo. Lo sepan o no, es probable que esta máquina esté ejecutando hoy sus cargas de trabajo de IA. Tomemos la placa de cómputo que acaban de ver.

Tiene su propia lista de materiales, proveedores y plazos de entrega. Decenas de fabricantes de equipo original distintos dependen de recibir esa misma placa de cómputo para construir el sistema final. Sin embargo, nuestros fabricantes no pueden empezar hasta tener todos los componentes críticos que necesitan: CPU, GPU, memoria y muchos más. A esto lo llamamos el problema de asignación de materiales con restricciones, o CMA, y es el problema más difícil que enfrentamos en la cadena de suministro. Se trata de optimizar la asignación de esos componentes; algunos vienen directamente de nosotros y otros están en consignación, aunque de todos modos los almacenamos. Queremos optimizar no solo el volumen de producción, sino también minimizar el tiempo que esos componentes críticos permanecen esperando a que llegue otro material antes de que podamos construir esas placas. Tenemos un nombre para esto. Lo llamamos Time of Ownership, o TOO. Es la métrica más importante que tenemos.