L'AI enterprise si sposta dai costi per token e GPU-ora a metriche basate sugli esiti e all'infrastruttura di serving. Orchestrazione, gestione della memoria e scheduling diventano i veri vantaggi competitivi.
L'AI aziendale non si gioca più sulla scelta del modello. Architettura, gestione della memoria, scheduling e ottimizzazione determinano se un LLM diventa capacità produttiva affidabile, economica e scalabile. Partire dal carico di lavoro, individuare...
La PyTorch Foundation ha annunciato i 24 ambasciatori per il 2026, attivi in Africa, Asia, Europa, Medio Oriente e Nord America. Il programma punta su formazione, documentazione e collegamento con progetti come vLLM, DeepSpeed, Ray, Helion e Safetens...
Il team XHToken ha pubblicato Spark-X2.6-4B, evoluzione di Spark-X2.5-4B. Stessa architettura, miglioramenti via post-training per coding, agenti, contesti lunghi e multilingua. Tre livelli di ragionamento regolabili permettono di bilanciare qualità,...
Nscale diventa membro Platinum della PyTorch Foundation e ottiene un posto nel consiglio direttivo. La mossa arriva dopo l’annunciata acquisizione di Anyscale, creatrice di Ray, il framework per il calcolo distribuito. L’azienda integra data center, ...
L'AI enterprise sta passando dagli esperimenti alla produzione. Il parametro chiave non è più il costo per token o per GPU-ora, ma il costo effettivo per esito utile. Tre modelli si confrontano: stack bespoke, consumo on-demand e piattaforme private ...
Gli ingegneri software di Intel hanno rilasciato LLM-Scaler-vLLM PV 1.5, uno stack Docker pensato per semplificare l'inference di LLM su hardware Intel Arc. La novità segnala un investimento software mirato a rendere le GPU discrete dell'azienda più ...
