🧩 Broadcom firma un accordo a lungo termine per sviluppare i chip AI personalizzati di Google ↗
Broadcom si è assicurata un accordo a lungo termine con Google per la realizzazione delle future generazioni di chip AI personalizzati e dei relativi componenti rack. Ha inoltre siglato un accordo separato che garantisce ad Anthropic l'accesso a circa 3,5 gigawatt di potenza di calcolo AI basata su processori Google, un dettaglio tutt'altro che trascurabile.
Il punto fondamentale è che i chip personalizzati continuano a guadagnare terreno, poiché le aziende cercano soluzioni più economiche o, quantomeno, meno dipendenti da Nvidia. Le TPU di Google stanno diventando centrali nella sua strategia per il cloud, mentre Anthropic ha affermato che il fatturato di Claude è cresciuto rapidamente grazie alla continua accelerazione della domanda. (Reuters)
⚙️ L'acquisizione di SchedMD da parte di Nvidia suscita preoccupazione tra gli specialisti di intelligenza artificiale in merito all'accesso al software ↗
La mossa di Nvidia di acquisire SchedMD sta preoccupando chi si affida a Slurm, il gestore di carichi di lavoro open source utilizzato per l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale e per i principali supercomputer. Può sembrare un settore di nicchia, eppure Slurm è uno di quei componenti silenziosi che si notano solo nel momento in cui qualcuno acquista l'infrastruttura.
Ricercatori e specialisti di infrastrutture temono che affidare alla società leader nel settore dei chip per l'intelligenza artificiale il controllo di un sistema di pianificazione così importante possa sbilanciare la concorrenza a discapito dei rivali e degli operatori indipendenti di data center. Slurm è utilizzato ben oltre i chatbot, anche negli ambienti di supercalcolo governativi, il che rende la questione dell'equità più rilevante di un semplice accordo software. (Reuters)
💧 Gli investitori fanno pressione su Amazon, Microsoft e Google in merito al consumo di acqua ed energia nei data center statunitensi ↗
Oltre una dozzina di investitori stanno spingendo le principali aziende tecnologiche a fornire informazioni più trasparenti sull'utilizzo di acqua ed energia nei loro data center, dopo che diversi grandi progetti avrebbero incontrato l'opposizione delle comunità locali. La pressione si sta spostando da un linguaggio generico sulla sostenibilità a domande specifiche a livello locale: quanta acqua viene utilizzata, dove e chi ne sopporta il peso.
Reuters osserva che i data center nordamericani hanno utilizzato quasi 1.000 miliardi di litri d'acqua, mentre gli investitori sostengono che le attuali informazioni sono frammentarie e spesso non specifiche per ogni sito. Alphabet sta subendo pressioni dagli azionisti in merito agli obiettivi climatici, Amazon afferma di star divulgando più dati locali e Microsoft dichiara che la sostenibilità rimane un valore fondamentale, ma la critica di fondo è che l'espansione dell'IA sta procedendo più velocemente della trasparenza. (Reuters)
🏛️ La visione di OpenAI per l'economia dell'IA: fondi pubblici, tasse sui robot e una settimana lavorativa di quattro giorni ↗
OpenAI ha presentato una visione politica che mescola fondi pubblici, reti di sicurezza sociale più solide, tasse sui robot e persino una settimana lavorativa più breve. Si presenta come un documento ambizioso ma al contempo pragmatico: un manifesto di una grande azienda che cerca di non sembrare tale.
TechCrunch lo descrive come OpenAI che spiega come, a suo avviso, ricchezza e lavoro potrebbero essere riorganizzati in un'economia fortemente basata sull'intelligenza artificiale, in un contesto di crescente preoccupazione per la perdita di posti di lavoro, la concentrazione del potere e la costruzione di giganteschi data center. Quindi sì, si tratta di una questione politica, ma anche di gestione della reputazione, o qualcosa di simile. (TechCrunch)
🎙️ Google ha lanciato un'app di dettatura gratuita e offline basata sull'intelligenza artificiale che perfezionerà automaticamente il tuo parlato. ↗
Google ha lanciato in sordina AI Edge Eloquent, un'app di dettatura che funziona offline, è gratuita e non prevede limiti di utilizzo. Trascrive il parlato in tempo reale e poi lo ripulisce eliminando le parole superflue e le autocorrezioni, un processo che può risultare utile o leggermente inquietante, a seconda dell'umore.
Al momento è disponibile su iOS, mentre Android e macOS saranno disponibili in seguito. L'aspetto interessante non è solo l'app in sé, ma il segnale: Google sta spingendo sempre più funzionalità basate sull'intelligenza artificiale direttamente sui dispositivi, dove privacy, latenza e costi iniziano ad avere un'importanza molto maggiore. (The Verge)
🛰️ L'azienda spagnola Xoople raccoglie 130 milioni di dollari in un round di finanziamento di Serie B per mappare la Terra per l'intelligenza artificiale ↗
Xoople ha raccolto 130 milioni di dollari per sviluppare dati di osservazione della Terra di qualità superiore per i sistemi di intelligenza artificiale, proponendosi come fonte di "verità assoluta" per l'uso aziendale. L'azienda sta costruendo una costellazione di satelliti e afferma che i suoi sensori dovrebbero fornire dati di gran lunga migliori rispetto ai sistemi di monitoraggio esistenti: un'affermazione audace, senza dubbio, ma questo è il suo campo.
La startup ha anche annunciato una partnership con L3Harris per la costruzione di sensori per la sua navicella spaziale e ha dichiarato di voler integrare i propri dati direttamente nelle piattaforme aziendali. L'idea più ampia è quella di diventare una sorta di sistema di riferimento terrestre per i modelli di intelligenza artificiale utilizzati nella logistica, nell'agricoltura, nelle infrastrutture e nel monitoraggio delle catastrofi. Un obiettivo forse ambizioso, ma non certo da poco. (TechCrunch)
Domande frequenti
Perché l'accordo a lungo termine tra Broadcom e Google per i chip personalizzati basati sull'intelligenza artificiale è così importante?
È importante perché dimostra quanto seriamente le principali aziende tecnologiche stiano investendo nel proprio hardware per l'intelligenza artificiale. Google non si limita ad acquistare capacità generiche; sta sviluppando le future generazioni di chip e i relativi sistemi rack in collaborazione con Broadcom. Questo può affinare il controllo dei costi, migliorare la pianificazione della fornitura e ottimizzare le prestazioni. Inoltre, rafforza la tesi di Google sull'utilizzo dei propri processori come elemento centrale della sua strategia di intelligenza artificiale basata sul cloud.
I chip AI personalizzati stanno diventando una vera alternativa a Nvidia?
Stanno acquisendo sempre maggiore importanza, soprattutto per le aziende che cercano di ridurre i costi o di limitare la dipendenza da un unico fornitore. In questa analisi, le TPU di Google appaiono sempre più centrali per la sua infrastruttura di intelligenza artificiale e per la sua posizione nel cloud. Ciò non rende Nvidia irrilevante. Suggerisce piuttosto che il mercato si sta ampliando, con i chip personalizzati che guadagnano terreno laddove le aziende desiderano un maggiore controllo su prestazioni ed economia.
Perché gli specialisti di intelligenza artificiale sono preoccupati per l'acquisizione di SchedMD da parte di Nvidia?
La preoccupazione non si limita a una singola azienda di software. SchedMD è legato a Slurm, un gestore di carichi di lavoro open source utilizzato per pianificare i processi di addestramento dell'IA e i principali supercomputer. Dato che Nvidia detiene già un potere considerevole nel settore dei chip per l'IA, alcuni ricercatori temono che il possesso di un importante livello software possa creare vantaggi sleali. La questione, in sostanza, riguarda la neutralità nelle infrastrutture condivise.
In che modo il controllo di Slurm potrebbe influenzare i ricercatori e i centri dati indipendenti?
Un gestore di risorse come Slurm occupa una posizione cruciale perché contribuisce a determinare come i carichi di lavoro vengono gestiti tra le risorse di calcolo. Se un'azienda leader nel settore dei chip controlla questo livello, i concorrenti e gli operatori indipendenti potrebbero temere per l'accesso, le priorità o la compatibilità futura. L'articolo non denuncia alcun abuso specifico, ma illustra perché questo venga percepito come una questione di equità più ampia, soprattutto negli ambienti di calcolo della ricerca e della pubblica amministrazione.
Perché gli investitori chiedono maggiore trasparenza sul consumo di acqua ed energia dei data center per l'intelligenza artificiale?
Sembra che gli investitori vogliano qualcosa di più di semplici promesse di sostenibilità. Richiedono informazioni locali e specifiche per ogni sito, poiché l'opposizione delle comunità si concentra spesso su questioni pratiche come il consumo idrico, la domanda di elettricità e chi ne sopporta il peso. L'articolo suggerisce che l'infrastruttura per l'intelligenza artificiale si sta espandendo più rapidamente degli standard di rendicontazione. Questo divario rende più difficile per gli azionisti e le comunità valutare con precisione i compromessi ambientali.
Cosa propone OpenAI per l'economia dell'intelligenza artificiale?
La visione politica di OpenAI include idee come fondi pubblici per la ricchezza, reti di sicurezza sociale più solide, tasse sui robot e persino una settimana lavorativa di quattro giorni. Il filo conduttore è come distribuire più ampiamente i benefici derivanti dall'IA qualora l'automazione rimodelli il mondo del lavoro e la distribuzione della ricchezza. L'articolo inquadra la questione sia come riflessione politica che come gestione dell'immagine. In altre parole, si tratta di economia, ma anche di come OpenAI desidera essere percepita.
Cosa ci dice l'app di dettatura offline di Google sulla direzione che sta prendendo l'intelligenza artificiale sui dispositivi?
Ciò suggerisce che Google attribuisce sempre più valore all'integrazione dell'IA direttamente sui dispositivi, anziché instradare tutto attraverso il cloud. L'app funziona offline, non ha limiti di utilizzo e ripulisce automaticamente il testo parlato rimuovendo le parole superflue e correggendosi da sola. Questa combinazione indica un'attenzione particolare alla privacy, alla riduzione della latenza e alla diminuzione dei costi di erogazione. Dimostra inoltre come gli strumenti di IA per i consumatori si stiano integrando sempre più profondamente nei flussi di lavoro quotidiani.
Perché i finanziamenti di Xoople sono importanti per i modelli di intelligenza artificiale che si basano su dati provenienti dal mondo fisico?
Xoople scommette che dati di osservazione della Terra più accurati possano diventare un input fondamentale per i sistemi di intelligenza artificiale aziendali. La sua proposta non si limita all'utilizzo di immagini satellitari, ma mira a fornire dati di qualità superiore, veri e propri "dati di riferimento" per applicazioni quali logistica, agricoltura, infrastrutture e monitoraggio delle calamità. Questo è importante perché molti sistemi di intelligenza artificiale in produzione dipendono da dati affidabili provenienti dal mondo fisico. Input migliori possono essere altrettanto importanti quanto modelli migliori.