En 2018, Amazon Web Services (AWS) recibió una propuesta. Un estudio de efectos visuales (VFX) quería lanzarse, y quería hacerlo completamente basado en la nube, una hazaña que, hasta entonces, nunca se había hecho.

Untold Studios fue fundado por Rochelle Palmer, Darren O'Kelly y Neil Davies con la filosofía clave de contratar a los "creativos más excepcionales" independientemente de dónde estuvieran ubicados, y eso significaba no estar atados a ninguna ubicación física en particular, o centro de datos.

"Al principio, cuando hablamos con AWS al respecto, nos dijeron que nunca antes se había hecho ese tipo de imágenes de alta fidelidad en la nube, y que simplemente no era posible", cuenta Palmer. "Dijimos: 'queremos hacerlo', así que nos construyeron un laboratorio"

"Pasamos unos tres meses haciendo pruebas al principio, y luego abrimos. Había mucha gente que no se creía que estuviéramos totalmente en la nube, venían y buscaban habitaciones secretas en la parte de atrás", añade riendo.

En la actualidad, Untold es un estudio consolidado con un impresionante abanico de proyectos de Hollywood en su haber, con trabajos de efectos visuales para superproducciones como Mission: Impossible - Dead Reckoning y Sonic the Hedgehog 3, entre otros muchos clientes.

Amaan Akram, director de tecnología de Untold Studios, explica a DCD que parte del atractivo de la nube es que la empresa no quiere estancarse en su tecnología. Aunque cuenta con espacios físicos y "estudios" para el personal en Londres, Los Ángeles y Bombay, esas instalaciones se centran en proporcionar un "espacio físico para los empleados" porque "la gente necesita ver a la gente, y queremos asegurarnos de que nuestros creativos se sientan juntos y trabajan juntos tanto como sea posible"

VFX y la nube

El concepto de renderizar y crear efectos visuales en la nube es cada vez más popular. DCD ha informado sobre el tema en los años transcurridos desde el lanzamiento de Untold, en el que Wētā FX utilizó AWS para renderizar la película Avatar: La forma del agua, que requería muchos cálculos, después de que un centro de datos entero no fuera suficiente para gestionar la carga de trabajo.

Los proveedores de la nube han añadido ofertas orientadas a los medios de comunicación y los VFX. AWS tiene su "Deadline Cloud" y, en abril de 2024, Akamai lanzó una oferta basada en la nube específica para el procesamiento de vídeo.

Esa solución se basaba en las GPU Nvidia RTX 4000 Ada Generation, pero John Bradshaw, CTO de campo de Akamai, explica que aunque las GPU son buenas para las cargas de trabajo de IA, la empresa también ofrece una "VPU", unidad de procesamiento de vídeo, que es mucho mejor para el trabajo.

"Se trata de piezas de silicio fabricadas a medida y diseñadas para procesar vídeo a gran velocidad, ya sea transcodificando o cambiando el formato, o lo que sea que se esté haciendo: se puede procesar mucho más con estas tarjetas que con una GPU, y por una fracción del precio", explica Bradshaw. "Cuando llegas a gran escala, esto empieza a tener un impacto, porque si eres un estudio de efectos visuales, estás consumiendo muchísimos ciclos"

Akram dice que Untold Studios confía principalmente en "muchas, muchas CPU" en AWS, aunque las GPU se utilizan cuando la compañía recurre a la IA.

"Hay casos en los que utilizamos ambas, y en el futuro, creo que probablemente se convertirá en una base más equitativa de CPU frente a GPU", añade.

Utiliza chips AMD e Intel, ya que el software de la empresa no está diseñado para una configuración específica de CPU, a los que se accede a través de instancias AWS G4 y G6, entre otras. Según AWS, las instancias G son ideales para "aplicaciones de uso intensivo de gráficos, como estaciones de trabajo gráficas remotas, streaming de juegos y renderización de gráficos", y también pueden funcionar bien para cargas de trabajo de IA.

Cabe destacar que estas instancias no cuentan con los chips de IA de Nvidia. Bradshaw, de Akamai, afirma que esto se debe probablemente a que "los procesadores impulsados por IA tienen enormes planos traseros, por lo que su capacidad para mover gigabytes, o terabytes, de datos dentro y fuera en fracciones de segundo es realmente importante, porque si tienes una carga de trabajo de IA, tienes que cargar la base de datos vectorial, que contiene todas las relaciones y los cálculos que ejecutarías sobre ella. Eso no es muy útil para el procesamiento de vídeo.

"En general, las GPU son geniales para introducir y extraer datos muy rápidamente, y tienen una capacidad enorme, pero en estas tarjetas no haces el mismo tipo de cálculos matemáticos que cuando haces gráficos o visualización"

La compañía utiliza GPUs Nvidia para algunos de sus trabajos de VFX, y las H200 para algunos trabajos de IA - añadiendo que en el futuro espera utilizar chips desarrollados por AWS para "necesidades internas de IA"

Además de las instancias G, Untold recurrirá a "instancias puntuales" que pueden incluir cualquier C5, C6, M5, M6, R5, R6 o Z1 en función de las necesidades del proyecto.

Contenidos generados por IA

El uso de la IA en el mundo de los efectos visuales y los "medios de entretenimiento de alto nivel" es cada vez más frecuente, aunque no está exento de dificultades.

Stability.AI es conocida por su herramienta de conversión de texto en imagen "Stable Diffusion", pero desde entonces ha avanzado hacia el vídeo creado con IA. En septiembre de 2024, James Cameron, el director de Avatar y su secuela, entre otras muchas películas repletas de efectos visuales, se unió a la junta directiva de Stability.AI.

En aquel momento, Cameron dijo: "He dedicado mi carrera a buscar tecnologías emergentes que amplíen los límites de lo posible, todo ello al servicio de la narración de historias increíbles. Hace más de tres décadas estuve en la vanguardia del CGI y desde entonces me he mantenido a la última. Ahora, la intersección de la IA generativa y la creación de imágenes CGI es la próxima ola. La convergencia de estos dos motores de creación totalmente diferentes abrirá nuevas vías para que los artistas cuenten historias de formas que nunca habríamos imaginado."

Ese mismo mes, Lionsgate -el estudio detrás de películas como John Wick y Los Juegos del Hambre- se asoció con Runway, dando a la empresa de IA acceso al archivo de Lionsgate para desarrollar un modelo de IA exclusivo para el estudio de Hollywood. Runway ya se había asociado anteriormente con AWS para entrenar sus modelos.

Otra startup de IA dedicada a la generación de vídeo es Moonvalley, cofundada por antiguos investigadores de DeepMind que trabajaron en el propio modelo de generación de vídeo de Google, y que firmó un contrato plurianual con CoreWeave para utilizar los sistemas Nvidia GB200 NVL72 para entrenar sus modelos a principios de este año.

Pero el uso de contenidos generados por IA conlleva importantes consideraciones.

Sigue habiendo problemas en torno a la propiedad de los contenidos. Con modelos de IA entrenados en obras creativas existentes -que son creadas por humanos-, las leyes de derechos de autor se convierten en un tema complejo de navegar, y ciertamente uno con el que Hollywood no parece querer lidiar.

Las startups de IA que ofrecen estos servicios suelen garantizar que todo el contenido utilizado para la generación tiene todas las licencias, pero esto no siempre es suficiente para los ejecutivos de los medios de comunicación.

"La gente crea el material gráfico que entra en estos modelos", dice Akram de Untold. "Además, los clientes no quieren que utilicemos datos procedentes de fundaciones de las que no están seguros. También somos muy sensibles a sus requisitos, y queremos asegurarnos de que no subimos trabajo a ninguna de estas muchas empresas de IA generativa, ya que no sabemos cómo se utilizará, y podría acabar en el contenido generado por algún otro cliente."

Como resultado, Untold tiene sus propios modelos desarrollados a partir de su propio contenido. Esta es otra área en la que Untold se beneficia de su estrecha relación con AWS. Tanto Palmer como Akram se describen a sí mismos como "creativos" ante todo, y que la formación de nuevos modelos es dominio de AWS. "Necesitamos a los verdaderos expertos trabajando en ese proceso", afirma Akram.

El uso de la IA por parte de Untold parece centrarse más en las minucias de los efectos visuales que en sustituir a los verdaderos artistas. Actualmente está trabajando en un "modelo de envejecimiento" para que los actores parezcan más jóvenes.

"La gente con la que trabajamos quiere un control absoluto de la calidad de la imagen; se obsesionan con los píxeles", afirma Akram.

Palmer añade: "Estamos hablando de mililitros de líquido en el ojo de un animal o algo así. Es ese tipo de detalle, y no estamos en un espacio en el que te dan una imagen y no se puede cambiar"

Este nivel de detalle hace que crear efectos visuales convincentes sea muy difícil. Palmer afirma que una de las quejas más habituales de los artistas se refiere al agua virtual. "Es muy difícil hacer CGI y que no parezca gelatina", dice.

Palmer recuerda un proyecto especialmente difícil para Virgin Media: "Querían criaturas que hicieran cosas que normalmente no harían", dice Palmer. "Lo primero que hicimos fue una vaca de las tierras altas en una moto, y luego una cabra en un ala delta. Virgin preguntó: '¿Qué sería lo más complicado de hacer? Y dijimos que probablemente una morsa -con la grasa y el agua y cómo se mueve todo- e hicimos eso en una lancha motora"

Almacenamiento y escalabilidad

La complejidad informática también es un reto para los estudios de efectos visuales. Untold trabajó en una serie de anuncios para la Super Bowl, un esfuerzo que requirió una enorme cantidad de potencia de procesamiento.

"Eran cinco anuncios enormes con efectos que necesitaban mucha potencia de cálculo compleja y tenían que entregarse el mismo día", explica Palmer.

Untold suele trabajar en muchos proyectos a la vez, pero normalmente se encuentran en diferentes fases de desarrollo y no necesitan la misma capacidad de cálculo. No fue el caso de la Super Bowl. El estudio calculó que renderizar los cinco anuncios en una sola estación de trabajo habría llevado 138,4 años. En cambio, a través de AWS, Untold pudo aprovechar hasta 1.470 nodos EC2 para realizar el trabajo a tiempo.

Esta escalabilidad, a menudo promocionada como una ventaja clave de la computación en nube, es particularmente útil en los efectos visuales, y se aplica no sólo a la computación necesaria para el renderizado y otras cargas de trabajo, sino también para el almacenamiento.

Untold tiene "petabytes y petabytes", y aunque Akram afirma que la empresa tiene cuidado con lo que debe mantenerse "vivo", sigue siendo un enorme tesoro de contenidos que gestionar.

Incluso dentro de la nube, la ubicación física es una consideración importante. Untold opera en múltiples regiones en la nube que se seleccionan lógicamente por la proximidad a sus estudios.

Bradshaw, de Akamai, afirma que la ubicación también es importante desde la perspectiva del proveedor. Los orígenes de la empresa como proveedor de CDN le han dado una huella dispar de 4.200 ubicaciones, y sería muy poco práctico implementar su oferta de VFX y nube de medios en cada ubicación, entre otras cosas por lo caro que es el hardware necesario.

"Nos centramos en nuestros principales centros de datos y ubicaciones en la nube", afirma Bradshaw. "Creo que hay cinco o seis en Europa, y elegimos las ubicaciones porque también contienen nuestra oferta de almacenamiento de objetos, lo que facilita mucho sacar el archivo y hacer lo que sea necesario"

Aunque Akamai satisface una gran variedad de necesidades de medios, como la transmisión y el streaming, Bradshaw afirma que la ubicación es especialmente importante para los efectos visuales.

"Recibes estos rushes y necesitas procesar las cosas muy rápidamente para que un productor o director pueda tomar su decisión", afirma. "Se trata de archivos enormes, pueden ser de vídeo 4K, 8K o más, y hay que poder acceder a ellos rápidamente. Si eso tiene que viajar por medio mundo antes de que se pueda editar, va a ser una experiencia incómoda."

Mientras que Untold ha adoptado múltiples localizaciones, otros estudios adoptan un enfoque diferente.

Shadow Magic Studios es una productora basada en la nube que ofrece servicios integrados de laboratorio digital.

El estudio no gestiona cargas de trabajo de efectos visuales, pero Jordan Maltby, su fundador, afirma que se enfrenta a retos similares. Maltby afirma que la decisión de la empresa de subirse a la nube estuvo motivada por el deseo de traer gente y talento de cualquier lugar del mundo.

"El primer paso fue '¿Cómo llegamos a la nube?", dice. "Luego, empiezas a darte cuenta de que la nube está en centros de datos de regiones específicas. Incluso con proveedores de nube de primer nivel, si está almacenada en Nueva York y haces un rodaje de recogida en California, la velocidad de subida se reduce a la mitad. Y es muy, muy importante que sigamos el ritmo de esas subidas, porque tienen un plazo de entrega muy concreto"

Para evitarlo, Shadow Magic Studios utiliza una solución de almacenamiento de Storj, que mantiene los datos "calientes" y en la nube de forma que el personal puede trabajar desde cualquier lugar, "incluso desde una cafetería de París", dice Maltby.

Las plataformas Storj dividen los archivos en trozos de 64 megabytes que se codifican por borrado a través de la red del proveedor. Los datos se distribuyen por un gran número de unidades de la red de Storj -o, como dice Malby, "dispersos por centros de datos de todo el mundo"- y luego pueden ser reconstituidos por un nodo cercano a quien necesite acceder a ellos.

Al parecer, esto acelera considerablemente las cosas, sobre todo porque, según Maltby, muchos datos deben mantenerse calientes "hasta cierto punto" a lo largo de un proyecto.

"Los proyectos suelen tener un ciclo de vida", afirma. hay un momento en el que se construye el proyecto, en el que se trabaja en él, en el que hay que distribuirlo y en el que más o menos se va al cementerio a morir".

"Para las dos primeras fases, se necesita acceso inmediato a los datos, es decir, almacenamiento en caliente. Tiene que ser bajo demanda para descargar casi al milisegundo. En la fase de distribución, los activos principales no se utilizan tanto, pero se envían a los cines para su distribución.

"Durante esta fase es habitual que haya que cambiar pequeñas cosas: un plano, o un error en el efecto visual, o una región no permite ciertos contenidos, por lo que hay que modificarlos", explica Maltby.

Si un proyecto se ha convertido a almacenamiento en frío, de repente resulta muy caro acceder a él, y puede llevar varias horas. "Si estás en un entorno en el que hay mucho en juego y necesitas ese material de inmediato, eso es un gran problema", añade Maltby.

Un cambio de escala en el sector

Sin embargo, lo que parece universalmente compartido es la opinión de que el uso de la computación en nube por parte de los estudios de efectos visuales no hará más que crecer.

Al igual que muchas industrias, la producción cinematográfica y de medios de comunicación ha evolucionado desde la pandemia del virus Covid-19, mientras que otros factores, como los incendios forestales de California y las huelgas de guionistas, han hecho que muchos estudios revisen la naturaleza centralizada de su trabajo y lleguen a la conclusión de que puede realizarse fuera de Hollywood, en otras partes del mundo. Aquí es donde entra en juego la nube.

Untold, naturalmente, es un creyente de la nube, y señala que otros estudios han seguido sus pasos y han migrado a la infraestructura virtual. Palmer señala que las ventajas financieras son considerables, ya que la nube permite a los estudios pasar de un modelo capex a uno opex, lo que significa que no tienen que invertir en costosos activos tecnológicos cuyo valor se deprecia.

Aunque existe cierto debate sobre la longevidad financiera de esta medida -muchas organizaciones informan de facturas en la nube que se disparan-, el tópico de que el tiempo es oro es cierto, sobre todo en el vertiginoso entorno de la producción cinematográfica.

Para Akram, de Untold, la ecuación no es simplemente económica, sino basada en la productividad.

Yo vengo de un entorno artístico y tecnológico, y con el sistema on-prem nunca tenía el ordenador disponible para el proyecto en el que estaba trabajando, siempre estaba bajo la mesa de otra persona. Se podían intercambiar brownies, y yo lo conseguía para ese día, pero ese no era el mejor uso del tiempo. El argumento de la productividad a favor de la nube es muy sólido"