Un numero crescente di aziende e sviluppatori si sta orientando verso modelli AI autogestiti per mantenere il controllo dei dati, ridurre i costi cloud e aggirare le restrizioni normative sugli LLM cloud.
La domanda di acceleratori per AI sta congestionando le spedizioni aeree e marittime, facendo lievitare i costi di trasporto. Per le aziende che puntano su deployment on-premise di LLM, la pressione sulla logistica complica il calcolo del TCO e intro...
DeepSeek pubblica su Hugging Face il modello V4-Pro-DSpark e il paper tecnico DSpark. Un rilascio che alimenta la strategia di chi punta su LLM self-hosted e sovranità dei dati, riducendo la dipendenza dal cloud.
La corsa ai Large Language Models on-premise si scontra spesso con un vincolo concreto: la disponibilità di GPU professionali. Lavorare senza hardware da data center, sfruttando schede consumer, CPU e quantization aggressiva, richiede una consapevole...
Un nuovo sondaggio ridefinisce l'apprendimento continuo come problema di ecosistema, non solo di algoritmo. Per chi gestisce modelli in produzione, emergono cinque principi di progettazione che affrontano la perdita di plasticità, l'ereditarietà dell...
Nessuna nuova funzionalità di virtualizzazione KVM per architettura ARM64 nel ciclo Linux 7.2. L’assenza è attribuita al carico di lavoro straordinario generato da correzioni legate all’intelligenza artificiale, che sta monopolizzando le risorse di s...
OpenAI ha lanciato un’iniziativa per individuare e correggere vulnerabilità nei progetti open source. La notizia interessa da vicino chi gestisce modelli in locale, perché componenti di servizio come vLLM, llama.cpp o Ollama, su cui si basano molti d...
Dalla proposta del 1955 al boom dei LLM, l'intelligenza artificiale ha alternato inverni e primavere. Oggi la diffusione dei modelli generativi riporta al centro il controllo dei dati e la sovranità tecnicica, spingendo molte organizzazioni a valutar...
L’ultimo position paper di Anthropic delinea una visione per l’IA di frontiera. Ma per molti professionisti la reazione è stata opposta: tornare ai modelli locali. L’articolo scava nelle ragioni – sovranità dei dati, controllo dei costi, latenza – e ...
Un server con due GPU Radeon AI PRO R9700 e 64 GB di VRAM totale mette alla prova Qwen 3.6 27B in quantization Q8 con Multi-Token Prediction. Decode fino a 67 token/s su contesti pieni, prefill oltre 1.500 t/s e prompt caching efficiente: uno spaccat...
L’ultima mossa dell’amministrazione Trump contro Anthropic, discussa nel podcast Equity, non è solo una questione politica. Per le aziende che valutano dove far girare i propri LLM, la vicenda segnala un rischio concreto: la dipendenza da provider cl...
