AI ცვლის იმას, თუ როგორ იზიდავენ კომპანიები ინვესტიციას, ქირაობენ თანამშრომლებსა და მუშაობენ. ვაშუქებთ დაფინანსებას, გარიგებებსა და ინსტრუმენტებს, რომელთაც მნიშვნელობა აქვს, ქართული ბიზნესის გადმოსახედიდან.
Anthropic-მა Macquarie Asset Management-თან და სინგაპურის GIC-თან ერთად წამოიწყო Theseus Infrastructure — ერთობლივი საწარმო, რომელიც აშშ-ში Claude-ისთვის განკუთვნილ მონაცემთა ცენტრებს ააშენებს და იჯარით გადასცემს.
ვრცლად →AMD-მა შეისყიდა თორონტოს სტარტაპი Taalas, რომელიც AI მოდელებს პირდაპირ სილიციუმში ჩაშენებს — მიზანია ინფერენსის სისწრაფისა და ეფექტურობის გაზრდა.
ვრცლად →
ავსტრალიურმა AI ინფრასტრუქტურის კომპანია Firmus-მა Nvidia-სგან, Blackstone-სგან, Coatue-სგან და Jane Street-სგან $2 მილიარდი მოიზიდა — შეფასება თითქმის გაორმაგდა, $10.5 მილიარდამდე, აზია-წყნარი ოკეანის რეგიონში AI ქარხნების გასაფართოებლად.
ვრცლად →დემის ჰასაბისი Alphabet-ის მთავარ მეცნიერად და DeepMind-ის თავმჯდომარედ გადადის, ყოველდღიურ მართვას კორაი კავუკჩუოღლუს გადასცემს — ამავე დროს კომპანიას ტოვებს გამოცდილი მკვლევარი ჯეფ დინიც.
ვრცლად →
კალიფორნია ახლა მოითხოვს, რომ სურათების, ვიდეოსა და ხმის შესაქმნელმა დიდმა AI ინსტრუმენტებმა საკუთარი პროდუქცია მონიშნონ და მომხმარებელს მისი უფასოდ გადამოწმების საშუალება მისცენ. აი, რას მოითხოვს კანონი და ვის ეხება ის.
ვრცლად →ევროკომისიამ 2 აგვისტოს დაიწყო AI აქტის გამჭვირვალობის წესების აღსრულება — ჩატბოტებმა და დიფეიქებმა ხელოვნური ბუნება უნდა გაამჟღავნონ, წინააღმდეგ შემთხვევაში კომპანიებს გლობალური შემოსავლის 3%-მდე ჯარიმა დაეკისრებათ.
ვრცლად →OpenAI-მ GPT-5.6 Luna-ის API ფასი 80%-ით, ხოლო Terra-ის — 20%-ით შეამცირა, რაც GPU-ის გაზრდილ ეფექტურობას დაუკავშირა; კომპანიამ ასევე თავის უმსხვილეს მოდელს, Sol-ს, ფასიანი „სწრაფი რეჟიმი“ დაუმატა.
ვრცლად →AMD-მა და Core Scientific-მა 15-წლიანი ინფრასტრუქტურული შეთანხმება გააფორმეს, რომლის ღირებულებაც $14 მილიარდს აღემატება — 2027 წლიდან 529 მეგავატით დაიწყებენ, პოტენციალით 2.5 გიგავატამდე გაფართოებით.
ვრცლად →GPU ღრუბლოვანი ინფრასტრუქტურის კომპანია Nscale-მა ღია კოდის ჩარჩო Ray-ის შემქმნელი Anyscale-ის შესყიდვას დათანხმდა — გარიგება, სავარაუდოდ, $1.65 მილიარდი ღირს.
ვრცლად →აშშ-ის ვაჭრობის დეპარტამენტი GlobalFoundries-ს AI ჩიპებისთვის ოპტიკური კავშირების განვითარებაში $300 მილიონამდე ჩადებს — ეს შვიდი კომპანიის $874 მილიონიანი CHIPS პროგრამის ნაწილია.
ვრცლად →ჩინურმა მეხსიერების მწარმოებელმა CXMT-მა შანჰაის ბირჟაზე რეკორდული $8.6 მილიარდი მოიზიდა და დებიუტზე აქციები 466%-მდე გაძვირდა — კომპანია ჩინეთის მატერიკის ყველაზე ძვირფასი კომპანია გახდა, ხოლო Micron-ისა და SK Hynix-ის აქციები დაეცა.
ვრცლად →მაიკროსოფტმა გამოუშვა თავისი პირველი, საკუთარი რესურსებით შემუშავებული კიბერუსაფრთხოების AI მოდელი და აგენტური სისტემა Project Perception, რომელიც დაუცველობებს მხოლოდ ადამიანური გუნდების მუშაობაზე უფრო სწრაფად პოულობს და ასწორებს.
ვრცლად →Meta-მ და BlackRock-მა ერთობლივი საწარმო დააფუძნეს ტეხასში, ელ-პასოში, 1 გვტ სიმძლავრის AI მონაცემთა ცენტრის ასაშენებლად — გარიგება დაახლოებით $14-მილიარდიანი პროექტის ხარჯების დიდ ნაწილს Meta-ს ბალანსიდან იხსნის.
ვრცლად →Nvidia $250 მილიარდიან საგარანტიო დაფინანსებაზე მოლაპარაკებას აწარმოებს, რათა OpenAI-მ ოჰაიოში SoftBank-ის 10-გიგავატიანი მონაცემთა ცენტრი იჯარით აიღოს — დაუსახელებელ წყაროებზე დაყრდნობით იუწყება Wall Street Journal.
ვრცლად →Samsung Electronics-მა და Broadcom-მა $200 მილიარდზე მეტი ღირებულების მემორანდუმს მოაწერეს ხელი — ის 2030 წლამდე მოიცავს მეხსიერების მიწოდებას, ჩიპების წარმოებასა და შეფუთვას AI აქსელერატორებისთვის.
ვრცლად →Huawei Cloud-მა თაილანდში წარადგინა ახალი აგენტური AI ინფრასტრუქტურის პაკეტი და გახსნა თავისი კოდირების AI აგენტის, CodeArts-ის, ღია ბეტა-ვერსია — ნაბიჯი, რომელიც სამხრეთ-აღმოსავლეთ აზიაში კომპანიის კორპორაციული AI-ის ექსპანსიას აგრძელებს.
ვრცლად →
AI-ის ბუმს დოტ-კომ ბუშტთან რეალური მსგავსებაც აქვს და რეალური განსხვავებაც. აი, კონკრეტულად რაზეა კამათი — შეფასებებზე, ხარჯებსა და შემოსავალზე, გასაგებ ენაზე.
ვრცლად →OpenAI-მ წარადგინა Project Camellia — $20 მილიარდიანი მონაცემთა ცენტრი ეფინგემის ოლქში, აშშ-ის შტატ ჯორჯიაში, კომპანიის პირველი დამოუკიდებლად აშენებული ობიექტი, რომელსაც Georgia Power 3.2 გვტ სიმძლავრით მოამარაგებს.
ვრცლად →
კაპიტალური დანახარჯები (კაპექსი) არის თანხა, რომელსაც ტექნოლოგიური გიგანტები AI მონაცემთა ცენტრებსა და ჩიპებზე ხარჯავენ. აი, რას ნიშნავს, როცა ეს ხარჯები მომგებიან კომპანიასაც კი უარყოფით ფულად ნაკადამდე მიჰყავს.
ვრცლად →Alphabet-მა პირველად დააფიქსირა უარყოფითი კვარტალური თავისუფალი ფულადი ნაკადი, რადგან AI ინფრასტრუქტურაში გაწეულმა კაპიტალდანახარჯებმა რეკორდულ $44.9 მილიარდს მიაღწია — კომპანიამ 2026 წლის კაპიტალდანახარჯების პროგნოზი $205 მილიარდამდე გაზარდა.
ვრცლად →AMD Anthropic-ში $5 მილიარდამდე ინვესტიციას ჩადებს და 2 გიგავატამდე Instinct MI450 GPU-ს მიაწვდის — აქამდე AMD-ის ერთ-ერთი ყველაზე მსხვილი ნაბიჯი Nvidia-ს წინააღმდეგ.
ვრცლად →