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Il produttore di chip @nvidia avrebbe preso in considerazione la concessione in licenza della tecnologia di @perplexity_ai e l'assunzione di personale. Ora @theinformation afferma che Nvidia potrebbe guidare un investimento multimiliardario con una valutazione superiore a 30 miliardi di dollari. Il fatturato annualizzato di Perplexity supererebbe ora i 750 milioni di dollari.#BTCETFInflowsSurge #ETHTests2500 #OKXOutcomeF1TI15Recap

Si dice che Nvidia stia supportando un accordo da 6 miliardi di dollari per costruire un modello open-weight che competerebbe direttamente con DeepSeek, Kimi K3, OpenAI e Anthropic.

🔥 ULTIME NOTIZIE: L'accordo da 6 miliardi di dollari di Nvidia mira a costruire un modello open-weight che sfida DeepSeek, Kimi K3, OpenAI e Anthropic, secondo il WSJ.

La possibile partecipazione di Nvidia al nuovo round di Perplexity conta meno per la dimensione sconosciuta dell'investimento che per la direzione strategica. Una valutazione superiore a 30 miliardi di dollari, oltre il 50% in più rispetto ai circa 20 miliardi precedenti, porrebbe Nvidia più vicina al livello di domanda che fornisce. Con i server AI di nuova generazione che potrebbero costare oltre il 15% in più il prossimo anno, sostenere aziende di modelli e app potrebbe favorire l'adozione. La preoccupazione misurata è se seguirà un utilizzo duraturo, o se la domanda di hardware diventerà sempre più dipendente dal capitale legato ai fornitori. Non è un consiglio, solo un'analisi. #NvidiaPerplexityBet

l'IA è ora un bilancio. stability ai: 76 milioni di $, 232 milioni di $ in totale. emerald ai: 150 milioni di $ a 1,05 miliardi di $. nvidia sta discutendo un round da oltre 30 miliardi di $. anthropic: 5 milioni di $ per valutazioni indipendenti del benessere. la corsa al modello è allocazione del capitale.

Non posso fare a meno di pensare che il piano di NVIDIA sia questo: lasciare che le aziende AI paghino per sviluppare metodi di addestramento e vendere loro chip finché non finiscono i soldi, poi usare i profitti per addestrare da sola l'ultimo round di modelli...

La strategia di NVIDIA: commoditizzare l'intelligenza NVIDIA ha effettuato tre grandi acquisizioni/investimenti nell'arco di pochi giorni: Hugging Face, Poolside e Perplexity. (Due sono voci di corridoio, ma sembrano probabili) Tutti e tre mirano allo stesso obiettivo: aiutare a costruire un ecosistema open source robusto come contrappeso a OpenAI e Anthropic. Hugging Face è il livello di distribuzione — il GitHub dell'AI open source, dove risiedono modelli, dataset e strumenti. Poolside è il livello di costruzione dei modelli — NVIDIA sta pagando 6 miliardi di dollari per la licenza della sua tecnologia “Model Factory”, investendo inoltre un altro miliardo di dollari nell'azienda. L'applicazione ovvia è accelerare gli sforzi di NVIDIA sui modelli Nemotron/open-weight. Perplexity è il livello applicativo — un prodotto consumer su larga scala che dimostra che i modelli open possono supportare prodotti in competizione diretta con i laboratori di modelli chiusi. NVIDIA sta discutendo un altro investimento con una valutazione superiore a 30 miliardi. Mettendoli insieme, la strategia diventa più chiara: Poolside Model Factory → Modelli → Hugging Face → sviluppatori → applicazioni come Perplexity → maggiore domanda di GPU NVIDIA. NVIDIA non deve battere direttamente OpenAI o Anthropic. Deve assicurarsi che esistano migliaia di alternative credibili a loro. Perché un mondo dominato da poche aziende verticalmente integrate con modelli chiusi è in definitiva negativo per l'azienda che vende gli strumenti. NVIDIA vuole che l'intelligenza diventi una commodity. Il calcolo è dove vuole che rimanga la scarsità. PS: Una delle implicazioni più grandi è che l'open source sposta l'economia verso i fornitori di inferenza (che sono anche clienti di NVIDIA) dai laboratori di modelli (che sono anch'essi clienti).

Robot, Hugging Face in vendita e la scommessa da 6 miliardi di dollari di Nvidia sull'AI

ULTIM'ORA: Nvidia sta effettuando un investimento strategico in Lancium e implementerà la sua piattaforma AI factory full-stack su tutto il portafoglio da oltre 15 GW dell'azienda.