Alternative a CUDA, lo stack unificato AMD, gli spostamenti dei costi on-premise e i vincoli di fornitura GPU stanno mettendo in discussione il tradizionale lock-in hardware e software di Nvidia. Le scelte infrastrutturali sono sempre più contese sia nel consumer sia nei data center.
Il primo Loom SDK v0.1 di AMD inaugura la roadmap Hyperloom annunciata ad Advancing AI. L'obiettivo: ottimizzare carichi agentici su CPU, GPU e NPU. Per i deployment locali, il segnale è duplice: AMD punta a unificare l'ecosistema ROCm, ma la maturit...
Un vendor IT ha pubblicato su eBay un supercomputer AI usato da 60 milioni di dollari: 9.600 GPU Nvidia A100, 4.200 CPU AMD EPYC e 300 rack dismessi, spedizione inclusa. L'annuncio mostra come il ciclo di vita dell'hardware AI stia alimentando un mer...
La domanda di infrastrutture AI locali cresce mentre i costi del cloud pesano sui bilanci. Il nodo delle forniture si stringe attorno alla Asus RTX Spark, segnale di un mercato che sposta risorse verso l'on-premise. Il fenomeno evidenzia pressioni su...
La concorrenza a CUDA si allarga: AWS e Google spingono stack alternativi, mentre AMD e Intel puntano a ridurre il costo degli switch per cluster AI. Meno dipendenza dal software NVIDIA e costi di rete più bassi cambiano il calcolo del TCO per chi va...
Secondo indiscrezioni, Nvidia non accetta più ordini per RTX 5090 dai board partner e blocca anche i backorder. La notizia, se confermata, segnala una domanda superiore all'offerta e riaccende il nodo hardware per chi fa inference on-premise: la disp...
Una modifica alle schede Nvidia RTX 20, 30 e 40 rimuove un limite che dimezza le prestazioni nei carichi AI. Il caso tocca il cuore dell'inference locale e del TCO per chi sceglie hardware consumer.
Una cifra attribuita a Jensen Huang riaccende il dibattito sul modello di business di NVIDIA: 2.000 dollari all'anno per GPU come ricavo software. Per chi gestisce cluster on-premise, il costo passa da CapEx a OpEx ricorrente, con effetti su TCO, aut...
