AI ფიზიკურ ინფრასტრუქტურაზე მუშაობს. ვაკვირდებით ჩიპებს, მონაცემთა ცენტრებსა და მიწოდების გარიგებებს, რომლებიც განსაზღვრავს, ვის შეუძლია დიდი მოდელების შექმნა და მართვა.
მცირე მოდულური რეაქტორი — ქარხანაში აწყობილი კომპაქტური ატომური სადგურია, 300 მეგავატამდე სიმძლავრით. AI კომპანიები მილიარდობით დოლარს დებენ მათში, რათა ენერგოტევად მონაცემთა ცენტრებს განუწყვეტელი დენი მიაწოდონ.
ვრცლად →Tesla და SpaceX Terafab-ის პირველ ეტაპში $16.8 მილიარდს ჩადებენ — ტეხასის ჩიპების ქარხანაში, რომელიც ჰუმანოიდური რობოტების, რობოტაქსების და ორბიტული მონაცემთა ცენტრებისთვის AI-გამოთვლების სიმძლავრით უნდა ამარაგებდეს.
ვრცლად →AMD-მა შეისყიდა თორონტოს სტარტაპი Taalas, რომელიც AI მოდელებს პირდაპირ სილიციუმში ჩაშენებს — მიზანია ინფერენსის სისწრაფისა და ეფექტურობის გაზრდა.
ვრცლად →Anthropic-მა განაცხადა, რომ Claude-ისთვის საკუთარი AI ჩიპების დასაპროექტებლად შიდა გუნდს ქმნის — მიზანია, მოდელები უფრო სწრაფად და იაფად იმუშაონ, არსებულ აპარატურულ პარტნიორებზე უარის თქმის გარეშე.
ვრცლად →
სილიციუმის ფოტონიკა მონაცემებს სინათლით გადასცემს ელექტროდენის ნაცვლად — AI ჩიპებს ეხმარება, რომ გაცილებით მეტი მონაცემი ნაკლები ენერგიით გაცვალონ, როცა GPU კლასტერები ასობით ათას ჩიპამდე იზრდება.
ვრცლად →Xiaomi-მ Apache 2.0 ლიცენზიით ღია კოდად გამოაქვეყნა Xiaomi-Robotics-1-ის კოდი და წონები — ხედვა-ენა-მოქმედების მოდელი, რომელიც კომპანიის თქმით რობოტული მანიპულაციის რამდენიმე ბენჩმარქში ლიდერობს.
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 →
EUV ლითოგრაფია არის უკიდურესად ზუსტი პროცესი, რომლითაც იბეჭდება თანამედროვე AI ჩიპების მიკროსქემები — და მსოფლიოში მხოლოდ ერთი კომპანია, ASML, აწარმოებს ამისთვის საჭირო დანადგარებს.
ვრცლად →ჩინურმა სახელმწიფო კომპანიამ თავისი ჩიპების მწარმოებლებისთვის საკუთარი წარმოების იმერსიული DUV ლითოგრაფიის დანადგარების მასობრივი გამოშვება დაიწყო — ნაბიჯი, რომელმაც მოკლევადიანად მსოფლიო ნახევარგამტარული აღჭურვილობის აქციების ვარდნა გამოიწვია.
ვრცლად →
მთელი ფირფიტის ჩიპი მთლიან სილიციუმის ფირფიტას ერთ გიგანტურ პროცესორად აქცევს, ასობით ცალკეულ ჩიპად დაჭრის ნაცვლად. აი, როგორ მუშაობს ეს ტექნოლოგია და რატომ აჩქარებს ის AI-ის პასუხებს.
ვრცლად →
მოწინავე შეფუთვა რამდენიმე სილიციუმის ბირთვს (დაის) ერთ AI ჩიპში აერთიანებს. აი, როგორ მუშაობს ეს პროცესი და რატომ იქცა — ჩიპების წარმოებაზე მეტადაც კი — ინდუსტრიის ყველაზე მკაცრ ბოთლის ყელად.
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 →
Groq — აპარატურის კომპანია, რომელსაც ხშირად ურევენ xAI-ის ჩატბოტ Grok-ს — აწარმოებს უაღრესად სწრაფ AI ინფერენსის ჩიპებს, სახელად LPU. აი, რა განასხვავებს მათ ერთმანეთისგან და რა შეცვალა Nvidia-ს 20-მილიარდიანმა გარიგებამ.
ვრცლად →
Huawei ჩინური ტექნოლოგიური გიგანტია, რომელიც აშშ-ის საექსპორტო კონტროლის გამო Nvidia-ს GPU-ებზე წვდომის დაკარგვის შემდეგ აჩქარებული ტემპით ქმნის საკუთარ AI ჩიპებსა და ღრუბლოვან ინფრასტრუქტურას.
ვრცლად →დანაწილებული ინფერენსი AI მოდელის მუშაობის ორ ეტაპს ცალ-ცალკე, თითოეულისთვის მორგებულ ჩიპებზე ანაწილებს — ტექნიკა, რომელიც Nvidia-დან AMD-სა და Cerebras-ის აპარატურამდე ვრცელდება.
ვრცლად →
Qualcomm-მა თავისი ბიზნესი Snapdragon ჩიპებზე ააშენა, რომლებიც Android სმარტფონების უმეტესობას ამუშავებს — ახლა კი მონაცემთა ცენტრებისთვის შექმნილი AI ჩიპებით Nvidia-ს კონკურენციას უწევს.
ვრცლად →
სისტემა-მოდული (SoM) ერთ პატარა დაფაზე აერთიანებს პროცესორს, მეხსიერებასა და ქსელურ ჩიპებს. აი, რა არის ეს, როგორ მუშაობს და რატომ ირჩევენ რობოტიკისა და ეჯ-AI-ის შემქმნელები მას უბრალო ჩიპის ნაცვლად.
ვრცლად →
FPGA არის ჩიპი, რომლის შიდა წრედიც წარმოების შემდეგაც ხელახლა პროგრამირდება. აი, რას ნიშნავს ეს, როგორ განსხვავდება GPU-სა და ASIC-სგან და რატომ ეყრდნობა მას სულ უფრო მეტად AI და რობოტული აპარატურა.
ვრცლად →
ეჯ AI გამოთვლებს პირდაპირ რობოტზე, კამერაზე ან დანადგარზე ასრულებს, ღრუბელში გაგზავნის ნაცვლად — რაც რეაქციის დროს ასობით მილიწამიდან მიკროწამებამდე ამცირებს.
ვრცლად →AMD-მ წარადგინა Kria AI სისტემა-მოდული და რობოტიკის დეველოპერული პლატფორმა ფიზიკური AI-სთვის — კომპანიის თქმით, რეალურ დროში მართვაში Nvidia-ს Jetson Thor-ს აჯობებს.
ვრცლად →