Las dos hijas del fundador de Acres, Carter Malloy, presionan sus rostros contra la ventana de vidrio en la parte trasera de la oficina, tratando de ver las máquinas zumbadoras que su padre admiraba: dos GPU de alta gama escondidas en un rincón oscuro.
Malloy compró estas dos máquinas a NVIDIA en 2024 y recientemente pidió dos más, que llegarán a finales de esta semana. También está pasando nuevos cables por el techo para conectar las máquinas directamente a las computadoras de su equipo de datos para que puedan entrenar modelos en el sitio en lugar de perder tiempo en la nube.
“Al implementarlo, la capacitación es mucho más barata y, de hecho, más rápida”, dice Malloy.
Acres puede ser una pequeña startup que emplea sólo a unas 70 personas, pero es una de un número creciente de empresas de datos de nicho que silenciosamente ensamblan grupos de GPU detrás de los muros de las grandes empresas de tecnología, apostando a que poseer sus propias computadoras será una ventaja competitiva. Andreessen Horowitz tiene su propio grupo de GPU, que alquila a nuevas empresas a cambio de acciones. Algunas empresas emergentes, incluida la startup de alojamiento de videos Gumlet, han dicho que también alojan su propio hardware. Este hardware puede costar más de 25.000 dólares por GPU más los costos continuos de energía. Durante la escasez de suministro como la del año pasado, puede resultar difícil para las pequeñas empresas obtener suministros sin meses de espera en listas de espera.
Pero para dirigir una empresa de análisis de datos geoespaciales, Malloy afirma que tener un clúster interno tiene más sentido.
No siempre fue así. Hace unos años, Malloy dirigió una empresa muy diferente: AcreTrader, una plataforma fintech de inversión en tierras agrícolas con sede en Fayetteville, Arkansas, que permitía a los inversores comprar parcelas de campos de la misma manera que comprarían acciones. El verano pasado, vendió parte del negocio Trader por una cantidad no revelada para centrarse en una sola cosa: los datos.
Desde sus inicios, el pequeño equipo de la startup ha estado recopilando datos para ayudar a los propietarios a evaluar y valorar las tierras de cultivo, desde el historial de ventas y arrendamientos y datos de infraestructura hídrica hasta la topografía LiDAR, imágenes satelitales e incluso la profundidad de los pozos de agua en Texas. Con el tiempo, la pila interna de mapeo y análisis “muy rápidamente se volvió más grande de lo que Trader podía manejar”, dice Malloy, ya que la información sobre la tierra no solo es difícil de obtener de manera oportuna, sino que a menudo requiere que los ingenieros de datos la analicen.
A medida que los grandes modelos de lenguaje se volvieron más complejos, Malloy ideó nuevas formas para que los clientes interactuaran con los datos que su equipo recopiló y limpió minuciosamente. Usando la nueva plataforma beta de Acres, un desarrollador puede ingresar una consulta en inglés sencillo: “Búsqueme un sitio de 40 acres que esté principalmente fuera de la llanura aluvial, dentro de tres millas de la infraestructura de alcantarillado, en un condado conocido por emitir permisos rápidamente”, y el sistema escanea sus mapas y datos para encontrar sitios viables. Gracias a la integración de Acres con la startup de información pública Hamlet, las empresas de centros de datos también podrán analizar si los gobiernos locales de ciudades y condados son o no tan amigables con los nuevos proyectos de desarrollo y centros de datos.
Ingrese a las GPU. Acres trabaja con datos geoespaciales, no solo hojas de cálculo, sino también capas vectoriales y ráster que definen puntos, líneas y polígonos en mapas de zonificación y propiedad de la tierra. Procesar este tipo de imágenes y geometría es computacionalmente intensivo, y el uso de GPU internamente permite al equipo entrenar modelos y realizar análisis de selección de sitios más rápido y a un menor costo, según Malloy, quien se negó a comentar sobre cuánto han aumentado sus facturas de servicios públicos, salvo decir “requiere algo de energía”.
Malloy se marea cuando habla de ello. Siente que su equipo está a la vanguardia de la ciencia de datos. “Estamos logrando avances en la ciencia geoespacial con la IA… Estamos creando cosas para las que no existen artículos científicos”.
Puede que esté exagerando un poco la idea, pero hay algo de verdad en ella: combinar registros de tierras a nivel de parcela, datos de permisos e imágenes de alta resolución a esta escala con LLM es todavía un territorio relativamente nuevo.
La única preocupación de Malloy es mantenerse al día con el ritmo del cambio y la demanda. Acres comenzó a implementar su nueva función de búsqueda generativa impulsada por IA para clientes empresariales hace apenas unas semanas, y Malloy dice que ha visto a clientes discutir y reírse sobre cuánto tiempo creen que les puede ahorrar.
Históricamente, dice Malloy, Acres ha intentado atraer clientes demasiado rápido. Con solo cinco personas en el equipo de atención al cliente, Malloy quiere realizar una transición cuidadosa de los clientes a la nueva plataforma beta. Sin mencionar que ha pasado menos de un año desde que Acres vendió lo que alguna vez fue una parte central del negocio.
“Eso definitivamente me mantiene en marcha, que vamos a salir adelante. Lo hemos hecho antes”, dijo Malloy.
