.jpg)
la inferència d'intel·ligència artificial s'enfronta a un repte constant: mantenir un alt rendiment mentre es gestionen contextos llargs i sol·licituds concurrents. En aquest escenari, SambaNova ha presentat resultats que demostren com els seus acceleradors, combinats amb GPUs de Nvidia, aconsegueixen multiplicar la velocitat de generació de tokens. L'estratègia consisteix a separar la fase de prefill —on es processen les consultes i es construeixen les memòries cau de valors clau— de la fase de descodificació, que genera les respostes. Mentre les GPUs H200 s'encarreguen del prefill, els acceleradors SN50 de SambaNova, basats en Reconfigurable Dataflow Units (RDUs), assumeixen la descodificació, assolint més de 450 tokens per segon en contextos extensos. Aquest enfocament híbrid no només optimitza costos, sinó que permet allargar la vida útil de les infraestructures GPU existents, ja que els sistemes de SambaNova són refrigerats per aire i poden integrar-se en centres de dades convencionals. Per a empreses que busquen implementar solucions d'IA per a empreses, aquesta arquitectura representa una oportunitat per reduir la latència i el consum energètic sense necessitat de reemplaçar equips complets.
La tendència cap a la inferència heterogènia està sent adoptada per grans actors com AWS i AMD, i SambaNova planeja escalar les seves configuracions fins a 256 acceleradors per mantenir taxes de generació constants fins i tot sota alta demanda. Això és especialment rellevant per a aplicacions com agents d'IA que requereixen respostes en temps real, assistents de codi o sistemes de ciberseguretat que analitzen fluxos de dades continus. En aquest context, el desenvolupament de serveis cloud AWS i Azure resulta fonamental per desplegar aquestes arquitectures híbrides de forma flexible. A més, la combinació de maquinari especialitzat amb aplicacions a mida permet a les organitzacions adaptar els models de llenguatge a les seves necessitats específiques, optimitzant tant el rendiment com el cost per inferència.
Des d'una perspectiva tècnica, la separació de fases en la inferència no és nova —Nvidia ja la va explorar amb els seus racks NVL72— però SambaNova aconsegueix democratitzar-la oferint racks que es connecten directament a flotes de GPUs envellides. Això implica que les companyies poden allargar l'amortització d'inversions prèvies mentre incorporen acceleració especialitzada. Per als equips de desenvolupament, integrar aquest tipus d'infraestructura requereix un enfocament de programari a mida que contempli l'orquestració de càrregues de treball entre diferents acceleradors. Així mateix, el monitoratge del rendiment mitjançant eines com Power BI esdevé essencial per ajustar dinàmicament l'assignació de recursos. Q2BSTUDIO, com a empresa de desenvolupament de programari i tecnologia, ofereix serveis d'intel·ligència de negoci que permeten visualitzar mètriques d'inferència i prendre decisions basades en dades, mentre que les seves solucions d'automatització de processos faciliten la integració d'aquests sistemes híbrids en fluxos empresarials complexos.
La injecció de capital de mil milions de dòlars que va rebre SambaNova demostra la confiança del mercat en aquest model. No obstant això, el veritable valor resideix en com les empreses poden aprofitar aquests avenços sense necessitat de començar de zero. En adoptar una estratègia d'inferència heterogènia, les organitzacions poden desplegar agents d'IA més ràpids i eficients, millorar l'experiència d'usuari en aplicacions conversacionals i reforçar sistemes de ciberseguretat mitjançant anàlisi en temps real. Tot això, recolzat en plataformes cloud que escalen sota demanda. En definitiva, la combinació de GPUs amb acceleradors especialitzats com els de SambaNova obre una nova via perquè les empreses extreguin el màxim profit de les seves inversions en intel·ligència artificial, i des de Q2BSTUDIO acompanyem aquest procés amb serveis de consultoria i desenvolupament adaptats a cada projecte.
