Cosa si dice su X · Intelligenza artificiale ·
Inaugurato il supercomputer nazionale greco “DAEDALUS”, segnando un passo importante per la ricerca e l'innovazione in IA
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- Il primo ministro greco Kyriakos Mitsotakis ha aperto il nuovo supercomputer nazionale “DAEDALUS”, destinato a potenziare applicazioni di intelligenza artificiale in Grecia[77]
- Tim ha annunciato una collaborazione con Nvidia per potenziare la propria piattaforma di intelligenza artificiale e offrire soluzioni AI a imprese e pubblica amministrazione[33][35]
- OpenAI ha acquisito Orchestra Bio, portando gli agenti AI nel settore farmaceutico[29]
- È stata pubblicata la norma tecnica UNI 11621‑8, che definisce 12 profili professionali nel settore dell’intelligenza artificiale[4]
- Jensen Huang di Nvidia ha dichiarato che un gigawatt di capacità costa 50 miliardi di dollari e genera 40 miliardi di ricavi annui, indicando la strategia di investimento in fabbriche di IA[11]
I post citati
[4] ＧＰ４ＡＩ · @gp4ai ·
𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗮𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹𝗲: 𝗹𝗮 𝗻𝗼𝗿𝗺𝗮 𝗨𝗡𝗜 𝗱𝗲𝗳𝗶𝗻𝗶𝘀𝗰𝗲 𝟭𝟮 𝗿𝘂𝗼𝗹𝗶 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗶 Il 30.4.26 è stata pubblicata la norma tecnica 𝗨𝗡𝗜 𝟭𝟭𝟲𝟮𝟭-𝟴:𝟮𝟬𝟮𝟲, che definisce 12 profili professionali nel settore dell'IA. - @gp4ai
Apri su X[11] Efisio Garau · @egarau_tpri ·
Jensen Huang al GTC di Berlino: un gigawatt costa 50 miliardi di dollari da costruire e genera 40 miliardi di ricavi all’anno. Jensen Huang ha spiegato perché Nvidia sta puntando sulla consegna di vere e proprie fabbriche di intelligenza artificiale attraverso i DSX POD: infrastrutture completamente assemblate, testate e certificate prima ancora di arrivare nel sito di installazione. Il punto centrale è economico. Secondo Huang, ogni data center da un gigawatt richiede un investimento di 50 miliardi di dollari, ma può generare 40 miliardi di dollari di ricavi all’anno. Con questi numeri, un ritardo di appena tre mesi nell'entrata in funzione dell'infrastruttura equivale a circa 10 miliardi di dollari di ricavi potenziali non realizzati. Una cifra che Huang stesso ha corretto durante il suo intervento, dopo aver inizialmente parlato di 5 miliardi. Ed è proprio qui che entra in gioco il modello DSX POD di Nvidia: ridurre il tempo necessario per passare dall'installazione alla generazione dei primi token AI da quattro-cinque mesi ad appena un mese. In altre parole, nell'economia dell'intelligenza artificiale, il tempo necessario per rendere operativa la capacità di calcolo non è più soltanto una questione ingegneristica. È una variabile economica da miliardi di dollari.
Apri su X[29] Matrice Digitale · @matricedigitale ·
OpenAI compra Orchestra Bio: Rosalind porta gli agenti AI nei farmaci Intelligenza Artificiale, Agenti AI, medicina, OpenAI https://t.co/MbR1UpC7FP
Apri su X[33] Il Sole 24 ORE Radiocor · @24oreradiocor ·
➡️ Tim collabora con Nvidia per potenziare la propria piattaforma di intelligenza artificiale 👉🏼 L’obiettivo è offrire soluzioni AI a imprese e Pubblica amministrazione 💻 Per approfondire: https://t.co/vII6UhyCAV
Apri su X[35] FIRSTonline · @firstonlinetwit ·
Tim punta sull'infrastruttura sovrana di Intelligenza artificiale e annuncia collaborazione con Nvidia https://t.co/AU5N9jMT5E
Apri su X[77] Punto Grecia · @puntogrecia ·
Alla presenza del Primo Ministro Kyriakos Mitsotakis, è stato inaugurato il nuovo supercomputer nazionale «DAEDALUS», un passo importante per la Grecia nel campo della ricerca, dell’innovazione e dello sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale.
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Scritto da un modello AI a partire dai post pubblici; può contenere errori. Controlla le fonti.