Știri
Știri din categoria Inteligență artificială

Bruxelles condiționează expansiunea centrelor de date pentru AI de reguli mai dure de sustenabilitate, avertizând marile companii tech că pot profita de boomul inteligenței artificiale în Europa doar dacă se aliniază obiectivelor UE de energie și climă, potrivit Politico.
Mesajul vine de la comisarul european pentru energie, Dan Jørgensen, care spune că noile centre de date – infrastructura esențială pentru antrenarea și rularea modelelor mari de limbaj (precum ChatGPT sau Claude) – nu trebuie să ducă la creșterea facturilor la energie sau a emisiilor de carbon. În viziunea sa, asta înseamnă sprijin pentru surse de energie „curată”, inclusiv regenerabile și nuclear, în detrimentul combustibililor fosili, dar și integrarea mai bună a centrelor de date în sistemele energetice locale.
Extinderea rapidă a AI este așteptată să împingă în sus cererea de electricitate în Europa în următorul deceniu. Jørgensen avertizează că, în acest interval, consumul de energie al centrelor de date din Europa „poate ușor să se dubleze, poate chiar mai mult”, ceea ce complică efortul UE de a furniza mai multă electricitate cu emisii reduse pentru industrie, transport și încălzirea locuințelor.
În paralel, consumul mare de apă pentru răcire și încărcarea suplimentară a rețelelor fac ca boomul centrelor de date să fie controversat în Europa, unde regulile de mediu sunt mai stricte decât în SUA sau China. Comisarul a sugerat că, dacă sectorul nu se adaptează, poate apărea o reacție politică pe fondul percepției că aceste investiții aduc costuri sociale fără beneficii locale suficiente.
Comisia Europeană lucrează la o etichetă de sustenabilitate pentru centrele de date, care ar urma să evalueze facilitățile pe criterii precum eficiența energetică, consumul de apă și recuperarea căldurii reziduale (căldura generată de servere, de regulă irosită).
Proiectul a stârnit deja critici din partea industriei și a unor guverne, în special din cauza unor criterii preliminare care ar fi favorizat energia regenerabilă și ar fi exclus energia nucleară. Jørgensen nu a comentat direct proiectul, dar a spus că executivul european ține cont de critici și a insistat pe „neutralitate tehnologică”, indicând explicit că atât regenerabilele, cât și nuclearul sunt văzute ca parte a tranziției energetice europene.
Un exemplu invocat în material este Irlanda, unde centrele de date consumă peste 20% din electricitatea țării – cea mai mare pondere pe cap de locuitor la nivel global – iar un raport publicat săptămâna trecută de Beyond Fossil Fuels și Friends of the Earth Ireland susține că boomul a adăugat costuri la facturile gospodăriilor.
O altă temă centrală este recuperarea căldurii reziduale. Jørgensen afirmă că, dacă s-ar utiliza „doar jumătate” din căldura excedentară disponibilă astăzi, ar putea fi încălzite 4 milioane de locuințe europene, calificând situația actuală drept „inacceptabilă”.
În plus, Comisia se confruntă cu un deficit de informații: are „puține date” despre consumul energetic al centrelor de date, iar o raportare anterioară a Politico arăta că doar 36% dintre centrele de date obligate să transmită date privind eficiența energetică au făcut-o. Comisarul cere mai multă transparență, argumentând că este și în interesul industriei să demonstreze că poate fi „parte a soluției”.
Bruxelles pregătește pentru miercuri un pachet de „suveranitate tehnologică”, menit să reducă dependența Europei de furnizori străini în domenii precum cloud, AI și semiconductori. În acest context, semnalul transmis marilor jucători este că accesul la piața europeană pentru proiecte noi de centre de date va fi tot mai strâns legat de contribuția lor la tranziția energetică și de acceptabilitatea socială a consumului lor de resurse.
Recomandate

NVIDIA încearcă să reducă costul de operare al „fabricilor de AI” printr-o platformă care leagă proiectarea, simularea și exploatarea infrastructurii , mizând pe eficiența energetică și pe standardizarea operațiunilor în centrele de date, potrivit NVIDIA News . Platforma, numită NVIDIA DSX , este prezentată ca un „manual complet” pentru constructorii de infrastructură care vor să proiecteze, să implementeze și să opereze la scară așa-numitele „AI factories” (centre de date optimizate pentru antrenarea și rularea modelelor de inteligență artificială). Miza economică este explicită: scăderea „costului pe token” (costul de generare a unităților de text/ieșire ale unui model) prin maximizarea performanței raportate la consumul de energie. Ce aduce nou DSX și de ce contează operațional NVIDIA spune că DSX reunește biblioteci software modulare cu sursă deschisă, interfețe de programare (API), proiecte de referință și tehnologii ale partenerilor într-o platformă „codesign” (proiectare coordonată între componentele hardware, software și facilități). Obiectivul declarat este accelerarea punerii în producție și creșterea fiabilității operaționale la scară. În centrul mesajului sunt două componente software noi: DSX MaxLPS : un set de tehnologii care urmărește să maximizeze „token performance per megawatt” (performanța de generare raportată la un megawatt consumat), într-un buget fix de energie, pentru a obține cel mai mic cost pe token. NVIDIA afirmă că, prin combinarea răcirii cu lichid la 45°C și a unor tehnologii „în rack” pentru optimizarea performanței per watt, operatorii pot rula „până la 40% mai multe GPU-uri” la punctul lor de eficiență maximă, cu impact minim asupra performanței sarcinilor de lucru. DSX OS : software modular cu sursă deschisă pentru operarea „fabricilor de AI”, care include management pe ciclul de viață, programarea resurselor, consistență la rulare, automatizare pentru starea de sănătate a sistemelor, reziliență, operare multi-tenant (mai mulți clienți/echipe pe aceeași infrastructură) și servicii de platformă. Elemente deja existente în platformă: de la proiectare la integrarea cu rețeaua electrică DSX include și un set de componente pe care NVIDIA le poziționează ca „full stack” (de la arhitectură la operare): DSX Reference Design : arhitecturi validate pentru „fabrici de AI”, acoperind calcul, rețelistică, stocare, design de cluster și infrastructura facilităților (energie, răcire, control, plus elemente civile/structurale/arhitecturale). DSX Sim : strat de simulare pentru întreg ciclul de viață, folosit pentru modelarea și validarea deciziilor de infrastructură din faza de planificare până la operare. DSX Flex : conectează centrele de date la servicii ale rețelei electrice, astfel încât sarcinile de lucru să se poată adapta la semnale precum reducerea încărcării, răspuns la cerere sau evenimente de preț; include și orchestrarea energiei din surse regenerabile și hibride. DSX Exchange : integrare între semnalele din IT și din zona de „operational technology” (echipamente și sisteme de control industrial), pentru calcul, rețea, energie, putere și răcire. În declarația citată de NVIDIA, Jensen Huang leagă direct platforma de reducerea riscului investițional prin simulare și validare înainte de instalare: „Cu platforma DSX, poți simula întreaga fabrică înainte să cheltuiești un dolar, valida performanța înainte ca un singur rack să fie instalat și opera cu tipul de fiabilitate pe care AI-ul în producție îl cere.” Ecosistem și adopție: producători de sisteme și operatori de cloud AI NVIDIA își sprijină strategia pe extinderea ecosistemului, în special în Taiwan, și pe adopția de către operatori de infrastructură AI. Publicația menționează că parteneri de cloud precum CoreWeave, Crusoe, Firmus, IREN, Lambda, Nebius, Nscale și Yotta Data Services implementează componente din DSX (DSX Sim, DSX MaxLPS și DSX OS) pentru a reduce riscul, a îmbunătăți utilizarea GPU-urilor și a aduce capacitate online mai rapid. Pe partea de hardware, Dell Technologies, HPE, Lenovo și Supermicro, împreună cu ASUS, Foxconn, GIGABYTE, Pegatron, Quanta Cloud Technology (QCT), Wistron și Wiwynn sunt menționați ca producători de sisteme „DSX-ready” și ca furnizori de active pentru simulare, pentru implementări la scară globală. Separat, NVIDIA indică un pilot comercial „multi-megawatt” în care DSX Flex este folosit împreună cu Emerald AI și Silicon Valley Power, pentru a demonstra centre de date „grid-responsive” (care își ajustează consumul în funcție de semnalele utilității), cu scopul de a proteja performanța sarcinilor AI și de a sprijini fiabilitatea rețelei. Ce urmează Anunțul este legat de NVIDIA GTC Taipei , unde compania direcționează publicul către discursul principal al CEO-ului. Materialul nu oferă detalii despre prețuri, termene de disponibilitate sau condiții comerciale pentru DSX, dincolo de descrierea componentelor și a partenerilor care le adoptă. [...]

Planurile Samsung de a dezvolta cipuri AI personalizate pentru OpenAI par să se fi blocat , pe fondul unor „diferențe strategice” între cele două companii, potrivit SamMobile . Informația contează operațional: un astfel de proiect ar fi putut consolida poziția Samsung în lanțul de aprovizionare pentru infrastructura ChatGPT, într-un moment în care cererea pentru hardware dedicat inteligenței artificiale crește accelerat. Conform publicației, Samsung ar fi lucrat la un „inference neural processing unit” (un procesor specializat pentru rularea modelelor AI în producție, nu pentru antrenarea lor), destinat OpenAI, bazat pe arhitectura ARM. Deși ar fi existat „progrese considerabile” în faza preliminară de dezvoltare, ritmul proiectului ar fi încetinit recent, pe fondul nealinierii strategice dintre OpenAI și Samsung Electronics. Fără confirmare că acordul a căzut, dar direcția pare să se schimbe Materialul precizează că nu există o confirmare că înțelegerea privind cipurile personalizate a fost abandonată complet. Totuși, răcirea colaborării pe zona de cipuri ar putea explica, în această lectură, de ce Samsung a investit recent în Anthropic , startup-ul american din spatele modelului Claude. În plus, este menționat și un raport separat potrivit căruia Samsung ar putea fabrica cipuri AI și pentru Anthropic, ceea ce ar indica o posibilă reorientare a eforturilor către un alt partener din zona modelelor lingvistice mari. Colaborarea Samsung–OpenAI continuă pe alte paliere Chiar dacă discuțiile despre cipuri nu avansează, cele două companii ar continua să colaboreze în alte domenii, în baza unor acorduri semnate spre finalul anului trecut. Un exemplu dat este Samsung SDS , care ar urma să dezvolte împreună cu OpenAI centre de date pentru AI. Separat, Samsung ar fi „probabil” să furnizeze memorii semiconductoare către startup-ul de inteligență artificială, ceea ce sugerează că relația comercială poate rămâne relevantă chiar și fără un cip personalizat dedicat ChatGPT. În lipsa unor clarificări oficiale, rămâne de urmărit dacă „diferențele strategice” se traduc într-o pauză temporară sau într-o schimbare de direcție pe termen mai lung, cu efect direct asupra rolului Samsung în infrastructura hardware a OpenAI. [...]

Șeful Mistral avertizează că Europa riscă să rămână fără „suveranitate” în AI dacă dezbaterea publică se mută spre „dezarmarea” inteligenței artificiale, într-un moment în care competiția globală se accelerează, potrivit Gizmodo . CEO-ul Mistral, Arthur Mensch, a respins apelul recent al Papei Leon al XIV-lea ca AI să fie „dezarmată”, argumentând că Europa nu își permite să rămână în urma giganților tehnologici americani în cursa pentru modele avansate. Declarațiile au fost făcute în discuții cu jurnaliști, în contextul întrebărilor despre poziția Papei, relatează Reuters, citată de publicație. „Suntem cu toții pentru pace, dar dacă te uiți la rivalii și adversarii noștri din lume, ei folosesc inteligența artificială… Atât timp cât avem adversari care amenință, și ei amenință, avem nevoie să avem propriile noastre capacități.” Investiții și contracte: Mistral își întărește infrastructura în Europa Ieșirea publică a lui Mensch vine în același timp cu o accelerare operațională a companiei. Mistral a anunțat construirea unui nou centru de date de 10 megawați în apropiere de Paris și a semnat noi acorduri cu Airbus și BMW. Obiectivul este poziționarea ca alternativă europeană la rivali americani precum OpenAI, Google, Anthropic și Microsoft. Dimensiunea de reglementare: „suveranitatea tehnologică” intră pe agenda UE În paralel, discuția despre independența tehnologică a Europei capătă formă politică și administrativă. Articolul notează că Franța a anunțat anterior că va renunța la platforme americane de videoconferință precum Microsoft Teams și Zoom, urmând să folosească platforma franceză Visio. Totodată, Franța a semnat un acord pentru ca forțele sale armate să utilizeze modelele și software-ul Mistral. La nivel european, Comisia Europeană ar lucra la o inițiativă legislativă pentru promovarea „suveranității tehnologice” în blocul comunitar, pachet care ar urma să fie prezentat pe 3 iunie, potrivit informațiilor citate de Gizmodo. De ce contează: AI devine argument de securitate, nu doar de piață Mistral și o parte din executivii săi leagă explicit dezvoltarea unor modele tot mai avansate (inclusiv AGI – „inteligență artificială generală”, adică sisteme capabile să rezolve o gamă largă de sarcini la nivel uman) de securitatea geopolitică. Co-fondatorul și cercetătorul-șef Guillaume Lample a spus, potrivit The Wall Street Journal (citat de Gizmodo), că accesul Europei la astfel de modele va deveni critic și a invocat inclusiv potențiale beneficii științifice majore, precum progrese în tratarea cancerului, care ar putea fi inaccesibile dacă Europa nu își dezvoltă propriile capacități. În contrapunct, Papa Leon al XIV-lea a abordat AI într-o enciclică recentă, „Magnifica Humanitas”, menționând riscuri precum deepfake-urile, „companionii” AI, impactul asupra pieței muncii și utilizarea în război. „În era inteligenței artificiale, când demnitatea umană este amenințată de noi forme de dezumanizare, este datoria noastră presantă să rămânem profund umani.” În ansamblu, miza se mută de la o dezbatere morală despre limitarea tehnologiei la o dispută de politică industrială: cine controlează infrastructura, modelele și accesul la capabilități avansate, într-o Europă care încearcă să reducă dependența de furnizori americani. [...]

NVIDIA duce platforma Vera Rubin în producție de serie, iar primele livrări ar urma să înceapă din această toamnă , un pas care mută competiția din zona „cipurilor” în cea a capacității de a construi rapid „fabrici de AI” (centre de date optimizate pentru rularea și operarea modelelor) la scară mare, potrivit NVIDIA News . Platforma este poziționată ca bază „POD-scale” pentru următoarea generație de infrastructură destinată „agentic AI” (modele care execută sarcini în mai mulți pași, cu raționament, căutare, utilizare de instrumente și generare de răspunsuri). NVIDIA susține că Vera Rubin oferă „de 10 ori” mai mult „agent throughput” (capacitate de procesare a agenților) la scară, față de generația anterioară NVIDIA Grace Blackwell. Ce se schimbă operațional: producție la scară și lanț de furnizori extins NVIDIA afirmă că producția de sisteme bazate pe Vera Rubin este realizată „la scară” de cei mai mari producători de servere din Taiwan și de lideri ai lanțului global de aprovizionare, pentru a alimenta laboratoare de AI, furnizori de cloud și hyperscaleri (operatori foarte mari de centre de date). Compania indică faptul că Vera Rubin este a treia generație de sisteme „rack-scale” din familia MGX, bazată pe un design „open source” (cu specificații publice pentru integrare). În ecosistem ar fi implicați „sute” de parteneri, inclusiv „150 doar în Taiwan”, în „peste 350 de fabrici” din „30 de țări”, care cresc capacitatea de producție pentru această platformă. Lista de producători și parteneri menționați include, între alții, Dell Technologies, HPE, Lenovo și Supermicro, dar și companii precum Foxconn, ASUS, MSI, Pegatron, Quanta Cloud Technology (QCT), Wistron și Wiwynn. Miza: rețele pentru clustere foarte mari și eficiență energetică Un element central al anunțului este introducerea NVIDIA Spectrum-X Ethernet Photonics, descrisă drept prima familie de comutatoare bazate pe „co-packaged optics” (optică integrată în același pachet cu cipul de comutație), cu 200 Gb/s SerDes, „acum în producție”. NVIDIA susține că această generație de rețelistică aduce: eficiență energetică de 5 ori mai bună, „uptime” (timp de funcționare) de 5 ori mai mare pentru AI, timp de implementare cu 1,3 ori mai rapid față de rețelele cu transceivere tradiționale. Compania leagă această arhitectură de obiectivul de a construi, în timp, „fabrici de AI” de ordinul „unui milion de GPU-uri”, menționând CoreWeave, Lambda și Oracle Cloud Infrastructure ca primii parteneri și adoptatori. Securitate pentru date sensibile și medii multi-tenant NVIDIA plasează securitatea ca cerință operațională pentru „agentic workflows” care procesează date proprietare, conținut reglementat și modele critice. Platforma ar include „full-stack NVIDIA Confidential Computing ” (execuție într-un mediu de încredere), cu criptare a datelor pe interconectări de mare viteză și mecanisme de atestare hardware. Sunt menționați ca adoptatori ai NVIDIA Confidential Computing mai mulți furnizori de cloud, inclusiv CoreWeave, IBM Cloud, Microsoft Azure, Lambda și alții. Când intră pe piață NVIDIA spune că livrările de producție pentru Vera Rubin „urmează să înceapă din această toamnă”. În practică, calendarul sugerează că disponibilitatea comercială la scară va depinde nu doar de cipuri, ci și de ritmul de integrare în sisteme complete (rack-uri/POD-uri), de rețelistică și de capacitatea lanțului de producție de a livra volume mari. [...]

NVIDIA își extinde ofensiva pe „AI personal” în Windows, dar pagina indicată nu oferă încă detalii despre parteneriatul cu Microsoft , ci funcționează ca un index de știri din 31 mai 2026, potrivit NVIDIA News . Pentru companii și investitori, implicația imediată este una operațională: mesajul public al NVIDIA rămâne concentrat pe creșterea capacității de calcul și pe „industrializarea” aplicațiilor de inteligență artificială, în timp ce informațiile concrete despre „reinventarea PC-urilor Windows” nu sunt vizibile în conținutul extras. Ce se vede efectiv în pagina-sursă: un pachet de anunțuri din 31 mai 2026 Conținutul disponibil listează mai multe materiale (bloguri și comunicate) publicate în aceeași zi, cu accent pe infrastructură, producție și aplicații „agentice” (sisteme care pot executa sarcini în mod semi-autonom, pe baza unui obiectiv). Printre temele enumerate: extinderea „ NVIDIA AI Cloud ecosystem ” pentru a susține cererea globală de calcul AI; un „blueprint” (model de implementare) pentru operațiuni în fabrici, descris ca un „creier AI” pentru integrarea semnalelor din utilaje, calitate și alerte operaționale; rolul Taiwanului în lanțul de producție pentru infrastructura „NVIDIA Vera Rubin”, cu referire la parteneri și componente de rack; utilizarea calculului accelerat NVIDIA și a AI de către TSMC pentru proiectare și fabricație de semiconductori; inițiative în sănătate („Healthy Taiwan”), robotică (inclusiv un design de referință pentru robot umanoid), robotaxi și modele AI pentru conducere autonomă. De ce contează pentru piață: accent pe capacitate și implementare, nu pe „demo-uri” Chiar dacă titlul din feed sugerează o repoziționare a PC-urilor Windows în jurul „AI personal”, materialul extras nu include elementele care ar permite evaluarea impactului comercial (produse, termene, specificații, partajarea veniturilor sau lista de producători de PC implicați). În schimb, lista de subiecte publicate în aceeași zi indică o prioritate operațională: extinderea infrastructurii (cloud și „AI factory”), standardizarea implementărilor în industrie și împingerea AI către aplicații fizice (fabrici, sănătate, robotică, mobilitate). Pentru ecosistem, asta înseamnă presiune pe capacitate (hardware, integrare, producție) și pe adoptarea de fluxuri de lucru în care AI devine parte din procese, nu un proiect separat. Limitări și ce ar trebui urmărit în continuare În forma furnizată, pagina nu conține detalii despre colaborarea NVIDIA–Microsoft pentru „PC-uri Windows în era AI personal”. Pentru a cuantifica impactul (costuri, cerere, efect asupra pieței de PC-uri și asupra furnizorilor), ar fi necesare informații care nu apar în textul extras: ce funcții AI sunt vizate, ce cerințe hardware implică și când ar ajunge în produse comerciale. [...]

NVIDIA își deschide către comunitate un set amplu de „skill-uri” și instrumente pentru agenți AI în zona de robotică, vehicule autonome și inspecție vizuală, cu promisiunea reducerii costurilor și a timpului de dezvoltare — potrivit NVIDIA News . Miza operațională este automatizarea unor fluxuri de lucru complicate (date sintetice, simulare, antrenare, evaluare, implementare) prin instrucțiuni repetabile pe care agenții le pot executa, astfel încât echipele să poată scala mai ușor proiecte de „physical AI” (AI care interacționează cu lumea fizică). Ce lansează NVIDIA și de ce contează pentru companii Colecția include „ physical AI skills ” (seturi de instrucțiuni optimizate, executabile de agenți) și instrumente „agent-ready” (apelabile de agenți) din ecosistemul NVIDIA, acoperind mai multe componente ale stivei sale tehnologice: physical AI skills (depozit open-source pe GitHub) NVIDIA Agent Toolkit (pachetul în care sunt integrate skill-urile) NVIDIA Cosmos (modele „world foundation” pentru raționament și generare legate de lumea fizică) NVIDIA Omniverse (simulare și „digital twins” – replici digitale ale unor sisteme reale) NVIDIA Isaac (simulare și învățare pentru roboți) NVIDIA Metropolis (analiză video/vision AI) NVIDIA Alpamayo și zona de autonomous driving (dezvoltare pentru vehicule autonome) NVIDIA Jetson (platformă pentru AI la marginea rețelei – „edge”, adică pe dispozitive locale) În paralel, NVIDIA indică și componente pentru construirea și rularea agenților în condiții de guvernanță (securitate/confidențialitate) pe infrastructură locală sau în cloud: NVIDIA NemoClaw și NVIDIA OpenShell . Unde se aplică: de la date sintetice la „digital twins” Publicația descrie cinci zone în care skill-urile ar putea comprima munca de la „setup” până la iterații și validare: Robotică și edge AI : accelerarea pipeline-ului complet, inclusiv generare de date pentru percepție și mobilitate, simulare, antrenare pentru navigație și reglaje pentru implementare pe Jetson. Vehicule autonome : reconstrucția datelor din flote în medii de simulare, generarea de scenarii fotorealiste la scară și rularea de învățare prin întărire în buclă închisă pentru acoperire mai mare la antrenare și evaluare. Agenți de vision AI în timp real : date sintetice, ajustarea fină a modelelor, etichetare automatizată și agenți care caută, rezumă și analizează video live sau înregistrat. AI industrial : conversia datelor de inginerie în active CAD pentru simulare de tip „digital twin” și optimizarea scenelor OpenUSD cu mai puțină configurare manuală. Sănătate : ghidarea agenților prin crearea de „digital twins” pentru medii spitalicești, generare de date „sim-to-real” și testare de politici software înainte de implementare. Exemple de impact operațional raportat: timp, efort și randament NVIDIA oferă câteva exemple punctuale de rezultate obținute de companii care folosesc aceste instrumente, în special în zona de inspecție vizuală și date sintetice: Pegatron a redus timpul de antrenare și implementare a modelelor cu 67% folosind date sintetice generate cu skill-ul „Defect Image Generation” (compania este menționată și cu link: Pegatron ). Delta Electronics a raportat o îmbunătățire a ratei de detecție cu 17% pentru identificarea excesului de lipire pe bare colectoare metalice, după generarea de date sintetice de defecte. Inventec a redus efortul de colectare a datelor de defecte cu 30% pentru producția de carcase de laptop, prin integrarea aceluiași skill. Foxconn , împreună cu DeepHow, ar fi crescut „first pass yield” (procentul de produse care trec din prima verificare fără reparații) cu aprox. 3% , prin detectarea mai timpurie a erorilor. În zona vehiculelor autonome, NVIDIA menționează că Li Auto, Afari și DeepRoute.ai folosesc modele Omniverse NuRec pentru reconstrucție de scene, cu peste 1.000 de reconstrucții și peste 300.000 de randări și simulări pe zi. Disponibilitate și integrare în cloud Instrumentele și skill-urile sunt disponibile „openly” prin GitHub și skills.sh, pentru utilizare cu „orice agent de programare”, potrivit sursei. NVIDIA mai spune că anumite skill-uri pentru generare de date sintetice (Neural Reconstruction, Video Augmentation, Defect Image Generation) pot fi testate pe NVIDIA Brev, ca medii preconfigurate („Launchables”). În plus, Microsoft, CoreWeave și Nebius sunt menționate ca integrând aceste skill-uri și instrumente cu serviciile lor cloud, pentru a ajuta dezvoltatorii să simplifice și să scaleze generarea de date sintetice și implementarea. [...]