De ce renunță Europa la competiția cu modelele de tip ChatGPT și pe ce industrie își concentrează toate resursele AI
Adaugă-ne ca sursă preferată în Google
Urmărește Libertatea in Google Discover
Inteligența artificială nu mai este și nu mai poate fi privită ca un club rezervat doar giganților tehnologici care își permit centre de date de miliarde de euro. Pentru IMM-uri și departamentele IT obișnuite, aceste sisteme devin accesibile prin infrastructuri partajate, așa-numitele Gigafabrici AI europene, care funcționează ca resurse comune de calcul. Libertatea a stat de vorbă cu Adam Tomczak, Territory Development Executive CEE la AMD, care a explicat cum companiile pot adopta instrumente avansate de inteligență artificială fără investiții uriașe, combinând puterea supercalculatoarelor moderne cu serverele obișnuite pe care le au deja în birouri.
Miza acestei tranziții depășește însă nivelul fiecărei companii în parte și devine o chestiune de independență pentru întreaga Europă. Pentru a nu depinde de tehnologii proprietare controlate din exterior, continentul își construiește o strategie de „AI Suveran” bazată pe softuri și arhitecturi deschise tuturor.
Spre deosebire de modelele populare de tip ChatGPT dedicate consumatorilor, prioritatea Europei este „Physical AI”, adică aplicarea inteligenței artificiale direct în industrie, de la fabrici automatizate și robotică, până la eficientizarea rețelelor electrice, unde Europa are deja un avantaj competitiv uriaș.
În plus, extinderea masivă a centrelor de date vine cu provocări de mediu tot mai presante, de la consumul de energie până la căldura generată de echipamente. Soluțiile moderne mizează pe răcirea avansată cu lichid și pe direcționarea căldurii reziduale către încălzirea clădirilor sau a rețelelor urbane.
Libertatea: Ce se întâmplă cu organizațiile de dimensiuni medii când infrastructura de bază devine un rack integrat, răcit complet cu lichid? Cum pot IMM-urile sau departamentele IT tradiționale să adopte capabilități AI avansate fără să investească în centre de date la scară gigantică?
Adam Tomczak, Territory Development Executive CEE, AMD: Nu vor trebui să o facă singure, și acesta este, de fapt, motivul pentru care există programul Gigafabricilor AI. O companie mijlocie nu are nevoie de propriul rack „Helios” ca să beneficieze de el, ci mai degrabă are nevoie de acces la capacitatea pe care astfel de facilități o oferă ca serviciu partajat. Ideea de bază a Gigafabricilor AI europene este exact aceasta: infrastructură deschisă, accesibilă industriei, startup-urilor, universităților și instituțiilor publice deopotrivă, nu doar celor care își permit să construiască de la zero.
Aș adăuga și o observație. 83% dintre companii rulează, în prezent, mai puțin de zece cazuri de utilizare AI simultan, cu alte cuvinte, majoritatea sunt încă la început, nu la scară gigantică, indiferent de mărimea lor. Multe dintre fluxurile agentice de care au nevoie companiile mijlocii se bazează pe „sandbox-uri” care rulează logică de business, interoghează baze de date vectoriale și se conectează la aplicații enterprise, sarcini care pot rula eficient pe servere cu procesoare de mare densitate, fără să necesite acces direct la un cluster de antrenare de tip Gigafabrică.
Miza practică pentru un IT manager dintr-o companie mijlocie e simplă: acces la resurse de calcul de ultimă generație pentru partea grea, antrenare și inferență la scară mare, fără investiția individuală de miliarde de euro, combinat cu infrastructura CPU pe care o are deja pentru partea de orchestrare și logică agentică.
Libertatea: Este dependența de o tehnologie proprietară o provocare potențială pentru startup-urile europene și de ce este software-ul open-source o miză geostrategică?
Adam Tomczak: Pentru un startup, dependența de un singur furnizor sau ecosistem tehnologic închis înseamnă, în practică, să construiești pe o fundație pe care nu o controlezi, dacă furnizorul respectiv își schimbă condițiile, prețurile sau prioritățile, startup-ul rămâne blocat. O arhitectură deschisă, care combină procesoare x86, GPU-uri, rețea și cadre software deschise, elimină acest risc și permite industriei, startup-urilor și institutelor de cercetare să construiască pe fundații comune, nu izolate.
Datele din cercetarea IDC confirmă că această nevoie e deja resimțită la nivel de piață: 77% dintre companii spun că prioritizează alinierea între hardware și software tocmai pentru a simplifica operațiunile, a reduce fricțiunile și a păstra portabilitatea volumelor de lucru, adică libertatea de a muta o aplicație dintr-un mediu în altul fără să o rescrii de la zero.
La scară europeană, aceeași logică devine o miză geostrategică: dacă infrastructura critică de AI a continentului ar depinde de tehnologie proprietară controlată din afara Europei, întreaga strategie de „AI Suveran”, păstrarea controlului asupra datelor, modelelor și infrastructurii proprii, ar fi compromisă din start.
Un ecosistem deschis, care acoperă arhitecturi, rețea și software, permite întregii industrii, de la producătorii de hardware până la dezvoltatorii de framework-uri, să inoveze împreună, iar acesta este, cred, modul în care Europa își va construi avantajul pe termen lung.
Libertatea: Pe măsură ce Europa își orientează resursele către „Physical AI”, automatizare industrială, robotică și rețele energetice, în loc de modele mari de limbaj pentru consumatori (de tip ChatGPT), este aceasta o cale eficientă și sustenabilă?
Adam Tomczak: Creșterea AI în Europa va urma probabil punctele forte industriale ale continentului. O oportunitate majoră este ceea ce se numește tot mai des „Physical AI”, sisteme inteligente integrate direct în infrastructură și procese industriale. În producție și robotică, AI este integrată direct în mediile de producție pentru a îmbunătăți controlul calității, predicția sau automatizarea, iar aceste sisteme se bazează tot mai mult pe inteligență în timp real, aproape de procesul fizic, nu în cloud.
Infrastructura energetică este o altă zonă importantă: pe măsură ce Europa își extinde producția de energie regenerabilă și își modernizează rețelele electrice, AI este folosită pentru optimizarea distribuției și a predicției, ceea ce duce la stabilitate în rețele complexe, exemplul recent al Deutsche Telekom, cu o reducere de 65% a consumului de energie prin hardware eficient și optimizare inteligentă a puterii, ilustrează exact acest tip de câștig. Există, de asemenea, un avânt clar în cercetarea științifică și în industriile puternic reglementate, unde HPC și AI sunt folosite pentru modelare și analiză complexă.
Oportunitatea Europei constă în aplicarea modelelor AI avansate la sisteme reale, complexe, pe măsură ce AI trece din aplicații pur digitale în fabrici, vehicule și infrastructură critică, cererea se va concentra tot mai mult pe platforme de calcul fiabile și eficiente, care combină hardware performant cu arhitecturi software deschise. E vorba de a merge pe calea unde Europa are deja un avantaj structural, nu de a renunța la ambiția software.
Libertatea: În ecuația unui centru de date modern, cât din câștigul de eficiență vine din inovația de siliciu (CPU/GPU) și cât din optimizarea software?
Adam Tomczak: Ce se poate spune cu certitudine este că, în arhitecturile moderne, cele două nu se mai pot separa complet și tocmai asta arată și cercetarea IDC comandată de AMD: viitorul AI-ului enterprise va fi condus de CPU-uri și GPU-uri performante care lucrează împreună, ca un singur sistem, nu tratate ca silozuri separate.
Densitatea de calcul per rack crește dramatic odată ce integrăm acceleratoare în design-uri precum platforma „Helios”, ceea ce schimbă fundamental ipotezele de răcire și alimentare, dar acel hardware nu ajunge la eficiența promisă fără orchestrarea inteligentă la nivel de sistem, iar aici procesoarele de mare densitate joacă un rol la fel de important ca acceleratoarele, mai ales pentru fluxurile agentice care rulează în permanență logică de orchestrare.
De aceea accentul industriei s-a mutat de la eficiența clădirii (PUE) către eficiența arhitecturală: performanță per watt și performanță per byte mutat, ca metrici care contează la fel de mult ca puterea brută de calcul.
Libertatea: Cum abordați provocările de mediu colaterale, problema cu apa și gestionarea deșeurilor tehnologice, la scară de gigawați?
Adam Tomczak: Ce se poate spune, pe baza materialului confirmat, este că industria abordează deja problema eficienței colaterale prin proiectare, nu doar prin compensare ulterioară: răcirea lichidă avansată reduce semnificativ nevoia de răcire convențională bazată pe evaporare, iar căldura reziduală generată de aceste facilități poate fi redirecționată către încălzirea clădirilor sau a rețelelor urbane, după modele deja testate în Finlanda (LUMI) și Germania (München).
Factorul limitativ, în acest moment, este variabilitatea sarcinii de lucru: ciclurile de antrenare pot fi neregulate, în timp ce sistemele de termoficare au nevoie de o bază termică predictibilă. Pe măsură ce adopția AI se extinde către inferență la nivel de întreprindere, optimizare industrială sau aplicații din sectorul public, tiparele de utilizare devin mai predictibile, ceea ce face reutilizarea căldurii tot mai practică.
Libertatea: Credeți că procesarea locală (Edge AI) va deveni o componentă necesară de infrastructură pentru a evita blocajele și consumul energetic din cloud?
Adam Tomczak: Performanța AI este tot mai constrânsă de lățimea de bandă a memoriei și de eficiența interconectării, cu alte cuvinte, de cât de repede pot fi mutate datele prin sistem, nu doar de capacitatea brută de calcul. Iar mutarea datelor între noduri sau rack-uri poate consuma semnificativ mai multă energie decât calculul propriu-zis, ceea ce face ca proiectarea eficientă a sistemului să fie critică atât pentru performanță, cât și pentru eficiența energetică.
Ce se vede deja, și cercetarea confirmă asta, este o revenire a procesoarelor de mare densitate în centrul arhitecturii, pentru că fluxurile agentice rulează masiv logică de orchestrare, interoghează baze de date vectoriale și se conectează la aplicații enterprise chiar lângă locul unde se folosesc datele, nu neapărat unde se face antrenarea grea.
Asta favorizează, într-adevăr, procesarea cât mai aproape de sursa datelor acolo unde are sens, tiparul pe care îl vedem deja și în „Physical AI”. Nu înseamnă că totul se mută la edge, modelele de antrenare de mari dimensiuni rămân, în continuare, o sarcină pentru Gigafabricile AI centralizate, dar arhitecturile hibride, care combină cloud-ul centralizat cu procesare locală acolo unde latența și costul energetic contează, devin tot mai relevante.
Libertatea: Cum influențează cerințele stricte de guvernanță a datelor și confidențialitate arhitectura infrastructurii hardware și software în sectoare puternic reglementate precum sănătatea, finanțele și apărarea?
Adam Tomczak: De regulă, provocările de infrastructură sunt amplificate de cadre de reglementare stricte privind suveranitatea datelor, trasabilitatea și sustenabilitatea de mediu. Din experiența noastră, aceste cerințe nu încetinesc neapărat progresul, dimpotrivă, împing organizațiile să adopte mai devreme cadre de guvernanță solide și procese repetabile, ceea ce sprijină consistența și încrederea față de clienți și parteneri.
În aceste sectoare, infrastructura trebuie gândită de la bun început cu segmentare strictă a datelor și guvernanță contractuală clară, nu adăugate ulterior. Parteneriatele public-private de succes combină, de regulă, procesoare performante, acceleratoare, rețea avansată și software deschis într-un mediu partajat, dar securizat și partiționat corespunzător, astfel încât workload-uri sensibile din sănătate sau sectorul bancar să poată coexista, în siguranță, cu cercetare sau alte utilizări pe aceeași infrastructură partajată.
Pentru a satisface simultan cerințele de reglementare și constrângerile financiare, tot mai multe organizații se orientează către platforme deschise: un ecosistem deschis, care acoperă arhitecturi, rețea și software, previne dependența de un singur furnizor și oferă flexibilitatea de a adapta infrastructura la cerințele regionale și de conformitate specifice.
Acest lucru se leagă direct de conceptul de „AI Suveran” pe care AMD îl promovează, organizațiile își păstrează controlul asupra datelor, modelelor și infrastructurii proprii, ceea ce este esențial atunci când reglementările europene impun cerințe stricte de rezidență a datelor, securitate și etică pentru sectoare precum sănătatea, sistemul bancar sau apărarea.
![Raiul pe pământ! Mirela Vaida trăiește într-o casă de vis, cu 5 camere, perete de sticlă spre pădure și piscină de 30.000 €. Cum arată locuința vedetei [GALERIE FOTO]](https://images.libertatea.ro/1/zgXk9ljaHR0cHM6Ly9hcGktd2lkZ2V0cy5yaW5naWVyLnJvL3N0b3JhZ2UvdXBsb2Fkcy9hcnRpY2xlLzlocWV1SVFQTU5YSGFPdVJ5dEhmRnhFdU5tZWk1cmNRUWR1YzZzYlcuanBnkZMFzQHgzQEw3gABoTEE)
